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大数据驱动的中小河流洪水多模型集成预报技术
发布时间:  作者:科外处  来源:科外处  责任编辑:汤春辉  浏览次数:

主要完成单位:淮河水利委员会水文局(信息中心)

主要完成人员:钱名开、王  凯、陈红雨、徐时进、冯志刚、胡友兵、苏  翠、赵梦杰、张  弘、徐  胜、姚建国、李开峰、杜久芳、梁树献、程兴无

2016年度淮河水利委员会科学技术奖特等奖

 

    中小河流洪水预报预警难度大,存在以下技术难点:一是中小河流往往资料缺乏,基于数据驱动的预报模型或方法难以应用;二是中小河流监测站点不足,站网密度不够;三是中小河流的洪水突发性强,洪水预报预见期短;四是无通用模型。课题利用最新的水文气象、地理信息和遥感技术,创建了基于大数据的精细化雨量估算技术、基于量纲相似因子的中小河流时空多尺度洪水预报技术、大数据驱动的中小河流分布式预报预警技术、基于动态最优组合的中小河流多模型集成洪水预报技术等,解决了中小流域水文气象资料匮乏、面雨量精细化估算难、中小河流汇流单位线时空多尺度转换难、中小河流精细化水文模型快速构建难等问题,有效提高了中小河流洪水预报精度。

    成果的先进性及创新点:

    1)首次基于X波段高分辨率雨量雷达的反演雨量,研发了多源雨量数据融合技术,解决了中小河流资料匮乏地区的雨量空间分布精细化定量估算的技术难题。

    (2)基于多源融合降水数据、流域前期土壤湿度等,创建了大数据驱动的动态致洪警戒雨量计算模型,解决了中小河流动态预警难题。

    (3)基于量纲相似因子的流域水文相似理论,构建了资料匮乏地区中小河流单位线时空多尺度转换技术,解决了中小河流汇流单位线移植难题。

    (4)创建了基于动态最优组合的多模型集成洪水预报技术,有效提高了中小河流洪水预报精度。

    经济和社会效益:

    成果已推广应用于淮河防汛抗旱总指挥部办公室、河南省防汛抗旱指挥部、安徽省水文局、浙江省水文局、珠江水利科学研究院等单位。实践证明,系统很好地适应了不同流域、不同量级的洪水模拟,洪水预见期延长了24小时,预报精度优良率总体超过了90%,防洪减灾经济社会效益巨大,推广应用前景广阔。



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