Page 61 - 2023年第54卷第4期

图 １０ 不同起报时间下 １０种考虑实时校正的方案 ３ｈ预见期的平均预报结果

５ 结论

准确及时的水库水位预测对水库防洪兴利综合调度至关重要，如何在气候变化和人类活动的影响
下进行适应性水库水位预测成为一大挑战。本文建立了一种考虑水文模型参数时变的水库水位多预见
期实时预报方法，整合了预报调度集成法、时变参数方法、考虑预见期的预报方法及采用最新已知误
差的基于反向拟合的实时校正技术，主要结论如下：（ １）通过时变参数识别和函数式构建发现，水布
垭流域的蒸发折算系数（ＫＥ）受最低温度影响最大，壤中流消退系数（ＣＩ）受总人口影响最大，而城镇
人口增加使得流域土壤蓄水容量的不均匀性（Ｂ）增加。较常参数方案，采用水文模型时变参数方法在
率定期和检验期的 ＲＭＳＥ分别下降 ０．００８和 ０．００５ｍ。（２）不同实时校正技术与水文模型时变参数方法
结合的效果具有差异性，其中整合基于反向拟合的实时校正技术与水文模型时变参数方法，并以预见
期内多个时刻预报水位与观测水位的吻合程度为模型率定的目标函数，对水布垭水库水位多预见期预
报的改进效果最为显著。（ ３）本研究提出的考虑水文模型参数时变的水库水位多预见期实时预报方法
可为水布垭水库水位提供较精准的预报，相较于传统水库水位预报方法 １～６ｈ预见期的平均 ＲＭＳＥ在
率定期（检验期）下降了 ０．１０２ｍ（０．０５８ｍ），平均 ＭＡＥ在率定期（检验期）下降了 ０．０５０ｍ（０．０４０ｍ）。
本文提出的方法侧重于无降雨预报或降雨预报不准情况下的水库水位实时预报，未来可结合精确
的实时降雨数据进一步延长预报的预见期。此外，尽管 ＡＲ模型具有计算复杂度低且效果较好的优点，
为了进一步提高预报精度，可采用机器学习或其他更复杂的实时校正技术估计模型的误差。

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