基于TIGGE集合预报的大气水文-水力学洪水预报模型的发展和应用外文翻译资料

基于TIGGE集合预报的大气水文-水力学洪水预报模型的发展和应用

包红军^1，2，赵琳娜^1，2*

（1.中国气象局 公共气象服务中心，北京 100081；2. 国家气象中心 中国气象局，北京 100081）

摘要：本文基于THOPEX项目和TIGGE集合预报，结合大气水文-水力学的洪水预报及早期预警模型，已经在淮河开发并应用于洪水预报。其将数值天气预报（NWP）信息纳入洪水预报系统可能会将洪水预见期从几个小时延长到几天，因为单一的确定性数值天气预报模型涉及相当多的预报结果的不确定性，并可能导致大量的误差。通过TIGGE的全球整体NWP系统的可预报性为洪水预报提供了一个新契机。新安江模型用于降雨径流计算、一维水动力学模型用于河道洪水演算，其TIGGE数据来源于加拿大气象中心（CMC），欧洲中心（ECMWF），英国气象局（UKMO）和美国国家环境中心（NCEP）。本文将以2007年汛期为例，利用洪水预报模型对此进行洪水预报，测试流域选择淮河上游的鲁台子站带防洪改扩建区。从主渠道到洪水分流区的输入洪水排水量用主渠道排放的固定分流比估算。防洪区内的洪水流量计算为水量平衡法，洪水分流区采用Muskingum方法进行洪水排洪，提供概率排放和洪涝预报作为最终产品，研究使用TIGGE集合预报的潜在效益。其结果表明，这是一个令人满意的洪水预报，提前几天就会有明显的洪水信号，说明TIGGE集合预报数据是预报洪水淹没的有前景的工具，与肆意观测驱动的相似。

关键词：洪水预报及早期预警；TIGGE集合预报；新安江模型；一维水动力学模型；淮河

1. 研究背景

人们逐渐关注到洪灾越来越严重，伴随着“改进”洪水预报技术（Parker and Fordham，1996; DKKV，2004; Demeritt等;2007; Pitt，2007; Van Berkom等，2007; Cloke and Pappenberger，2009; 包等;2011a），洪水保护和意识在政治议程上继续上升，民防部门和公众需要适当的应急响应时间，洪水预报和控制服务对减少洪灾影响至关重要。大多数洪水预报模型和洪水预警系统都依赖于降水投入，最初来自观测降水网络（Penning-Rowsell等，2000）

实际上，由于数值天气预报（NWP）模型被纳入洪水预报模型和洪水预警系统，洪水早期预警时间可以从几个小时延长到几天。大多数情况下，洪水预报的不确定性来源于降水投入，所以洪水预报的准确性取决于NWP的表现（Krzysztoofwicz，1999;包，2009）。然而，NWP系统的单一确定性数值天气预报不能跟踪不确定性和系统偏差，因此往往无法正确地模拟或预测天气变量和过程（包等;2011a）。过去十年来，集合预报系统（EPSs）已被应用于模拟观测不确定度，边界条件不完善，数据同化等方面对天气预报的影响（Park 等;2007）。EPS可以作为基于有限数量的确定性整合的系统，并被认为是超出气象预报线性误差增长范围的概率密度函数的唯一可行方法（Buizza，2008）。来自初始条件和随机物理过程的NWP不确定性的一部分可以通过每个单一气象中心的EPS预报来计算（Roulin，2006）。数字实现和数据同化的其他不确定性可能会由来自不同天气的EPS的整体（GE）或组合多集合（ME）来解决（Goswami等，2007）。当参与不同气候中心EPS的每个模型进行整合时，综合降水预报的概率性质得到更好的保留（何等;2009，2010; 包等;2011a）。集合天气预报产品可用于水文气象预报，水文预报和地质灾害相关天气预报，并提供改进的洪水预报和早期洪水预警作为不确定性的一部分，可以量化其价值（Cloke and Pappenberger，2008;包，2009）。

中国过去十年发生的洪水在全球范围内发生的人命死亡和经济损失是全球最严重的洪灾之一。位于中国中部东部的淮河湄公河流域频繁发生洪灾。淮河流域通常存在许多水电项目，如水库、闸门、水坝，特别是洪水分流和延缓区。 流域的三分之二可以被称为低洼的泛滥平原。 预报洪水水位图的准确度并不容易，特别是在使用洪水分流和延缓区域时（包等;2007,2008,2009,2010;中国水利部水文局和 长江委员会，2010）。

淮河配备了实时气象水文数据记录基础设施，后者已经有可能开发出良好校准的流域水文模型。天气预报，特别是降水，往往是可靠的早期洪水预警的限制因素。为了改善形势，中国在数值天气预报系统开发中不断努力。全球区域作为模拟和预报系统（GRAPES），这是由中国气象局（CMA）开发的一种新的NWP模型。该模型具有3DVAR版本的三维变化（3DVAR）数据同化能力（庄等;2005）。中国大雨实验与GRAPES项目不同，强调研究新的理论和方法来改善大雨预报（薛和刘，2007）。 GRAPES模式的进一步发展仍在进行中。新的水文模型“XXT”被纳入了GRAPES的诺亚地表模型（LSM）（徐等;2012）。目的是为了提高GRAPES水文过程在洪水事件预报中的代表性（张等;2009）。

为此，本文提出了一个案例研究，使用来自四个预测中心的观测系统研究和可预报性实验（THORPEX）全球交互式（TIGGE）数据，即加拿大气象中心（CMC），欧洲中等气象中心淮河流域的预报（ECMWF），英国环境预报（UKMO）和美国国家环境预测中心（NCEP）以及新安江模型（赵，1992）和一维非稳态流模型（包等;2011b;包和赵，2011）。该研究的目的是：1）开展大气水文水文洪水预报模型，由TIGGE早期预报数据推导，对降水径流过程进行模拟，并对洪水分流和延缓区域进行复杂通道的路线分析；2 )将新开发的模型应用于淮河流域，将由水平观测驱动的水文模型模拟结果与原始模型的模拟结果进行比较。

2.研究流域及数据

淮河流域位于31°-35°N，112°-121°E，其主干道长1000km，总流域面积1.912times;10⁵km²。其年平均降水量和径流深度分别约为888和240 mm。径流系数范围从0.1（东北）至0.6（西南），空间和降水的时间分布非常不规则，并逐年变化，这些可能归因于南部季风和北部大陆气候之间的过渡区域的集水区（淮河委员会，1999年）。淮河可分为上，中，下游；从王家坝到三河闸的地区处于中游，渠道缓坡；三河闸以下下游构成淮河下游。本研究的目标区域是上游位于鲁台子站以上的淮河流域，排水面积为8.86万km²。大面积降水通常发生在河流流域西南部，从上游通过王家坝站迅速收集，汇集到低纬地区的平原流向东北方向。王家坝站排水区被视为淮河上游，坡度为0.49permil;，面积约30672km²。集水区第一个重点防洪闸位于王家坝站,该门后面是孟家红防洪区，设计容量为7.5亿立方米，设计最大排放量为1626立方米,该地区通常在干旱期间为当地人口约157800人，为约12000公顷的农田。过去12年来，这个缓缓的地区已经开放15次。 王家坝站水位是整个流域的主要水浸指标，被当地人标为淮河“晴雨表”。 因此，王家坝站可靠排放预报十分重要。 王家坝至鲁台子的流域长度为155.16公里，研究流域内有四个洪水分流区和三个防洪区，三条大型支流为淮河南部的史河和淠河，北接沙颍河。

观测到的水文气象数据由CMA提供，TIGGE数据来自TIGGE-China。 EPS数据可从TIGGE数据库的四个中心获得，其中大部分是从2007年1月起。 因此，2007年7月发生的洪水事件被选为研究区的高流量洪水事件。 表1列出了四个气象中心和综合预报数，每个中心提供一个“中心”的无扰动分析，由数据同化程序和许多具有扰动初始条件的预报产生， 所有预报成员在本研究中被赋予相等的权重。

表1.气象中心集合预报成员

3. 大气水文洪水预报模型的开发

本文构建一个TIGGE集合预报驱动的水文与水力学相结合的洪水预报模型，实现具有行蓄洪区复杂水系的洪水预报及早期预警预报。水文模型用于预报降水径流水文图，水力模型用于渠道洪水路线。新安江模型（赵，1992; 赵和刘，1995）用于水文降雨径流建模。一维非稳态流模型（Chow，1959; Chow等，1988; 吴等;2008;包等;2011b; 包和赵，2011）应用于主渠道洪水演算。近十年来，采用非线性Muskingum方法，对淮河流域洪水运行路线进行了成功应用，对截面数据的非线性特征进行了研究（赵，1992; 包，2009）。从主渠道到引水区输入洪水排水量估算为主渠道排放固定分流比。防洪区内的洪水流量计算为水量平衡法。在洪水分流区采用马斯金古法进行洪水排洪（李等;2008）。与Muskingum方法相比，淮河流域防洪减灾区一维非稳态流动模型得到了较好的表现（包等;2011b; 包和赵，2011）。

4.预报结果分析

大多数气象中心从2007年1月起提供了全球综合预报数据。 王家坝站的洪水警戒水平为27.50米，排放量为2820m³，王家坝站的防洪水位为29.30米，对应于2007年7月的洪水事件排放量为5579m³/s。 水位超过了保证水平，蒙洼闸门应该打开，便于延迟区用于防洪。

在淮河预报中，新安江模型预报了王家坝，蒋家集，横排头，阜阳水文站的排水量，预报为淮河主渠道液压模型的输入，王家坝水文站是上游最后最重要的站点。根据水文站天然河流和自然河流边界的位置，王家坝站以上的淮河上游分为10个分水库。由于六个分水库的出口是水库，每个水库的流出量分别为洪水调控是洪水预报的输入流量，其余四个分水库的排水量分别为：班台、息县、潢川，王家坝站与班台、息县、潢川站之间的分水库，和班台，西县，黄川站，都是用TIGGE-新安江模式预报的。之后，王家坝的洪水排放与班台，息县，潢川等地的流路相结合。

洪水调控后每个水库的流出是洪水预报的输入流量，但不包括每个水库的径流量，所以只有洪水分流和延迟区域的洪水调节如下所述。试验案例中有四个疏水区和三个防洪区。引水区是主渠道旁边的一个池塘或洪泛区，一个可以控制输入和输出流量的门，主渠道输入流洪水分流区是暂时断裂的堤坝或计划的堰坝的溢流。输入洪水储存在池塘或洪泛区。洪水泛滥的时候，洪水流向主渠道或下一个池塘。固定分流比法和液压法用于处理分流到分流区域的流量。实际上，与洪水预报中的液压方法相比，固定分流比法具有物理特性，可应用较为简便。由于缺乏渠道信息，采用了Muskingum法，用于淠河，史河，颍河，汛期洪水泛滥。考虑到淠河，史河，颍河的非线性特征，采用非线性Muskingum方法。关于淮河流域水文模型的更多细节可以在包等（2011b）中找到。

王家坝流域降水集中时间约为3天，王家坝至鲁台子的降水流域集中时间为2天。 目前降水数据采集的正常时间步长为2和6h，所以在洪水预报中采用了6小时的时间步长。

4.1淮河王家坝站的预报结果分析

在TIGGE（表1），即CMC，ECMWF，UKMO和NCEP中，四个气象中心从降水预报中检索了P_f。 对于选定的四个中心，每个中心都提供一个“中心”无扰动分析和一些扰动初始条件的预报。所有的集合预报成员被赋予相等的权重系数（Park等;2007）。因此推论是基于相同的选择概率的原则，恰好将EPS作为首字母缩略词。 原始中期预报以25kmtimes;25km的降水分辨率进行（何等;2009; 包等;2011a），将它们插值到面积平均值，作为新安江模型的输入。

图1a和1b显示了2007年7月2日和5日0800 BT（北京时间）输出的区域平均P_f，王家坝站的排放预报Q_f，图1c显示2007年7月5日发布的面积平均P_f，西安站使用ECMWF数据研究洪水事件的结果Q_f。 2007年7月2日发布的所有ECMWF预报成员都显示了2007年7月3日发生的降雨事件的最佳协议。同样，2007年7月7日至9日之间的降雨事件的数量和时间最好预报为提前了2天时间。对于超过2天的提前期，51个ECMWF预报成员表现出相当一致的信号，代表强降水事件，但是由于预报成员的传播相当大或较低，人们无法确定发生的具体日期和时间。例如，2007年7月4日发布的预报显示，2007年7月9日可能会出现大量降水事件，预报成员中不到35％预计将于2007年7月7日发生，2007年7月5日情况有所改善当大多数预报成员聚集在一起时，比发布前一天更多（超过80％的成员预报2007年7月9日发生的大雨）。预报成员之间的协议进展从更长的时间演变为较短的时限周期，表明随着更接近实际事件，EPS预报变得更加可预报。与观察到的排放相比，所有预报成员日益增加，Q_f的整体低估了约20％-50％。值得指出的是，Q_f并不总是P_f对淮河流域上游的直接影响，因为这个地区包含了大量

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