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高原气象 2024年第1期43卷 254-263页

作者：胡迎春陈耀登高玉芳彭涛南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/应用气象学院江苏南京210044 中国气象局武汉暴雨研究所中国气象局流域强降水重点开放实验室/暴雨监测预警湖北省重点试验室湖北武汉430205 三峡国家气候观象台湖北宜昌443099

受复杂地形与基础气象水文资料缺乏限制,山区小尺度流域的水文预警预报技术较为薄弱,利用高分辨率雷达观测资料驱动分布式水文模型是提高山区小流域洪水预报性能的有效途径之一。本文以位于重庆中部的山区小流域二河流域为研究区域,开... 详细信息

受复杂地形与基础气象水文资料缺乏限制,山区小尺度流域的水文预警预报技术较为薄弱,利用高分辨率雷达观测资料驱动分布式水文模型是提高山区小流域洪水预报性能的有效途径之一。本文以位于重庆中部的山区小流域二河流域为研究区域,开展基于雷达估测降雨数据的WRF-Hydro模型在山区小流域的山洪模拟研究,以评估雷达估测降雨的水文应用效果和WRF-Hydro模型在山区小流域的适用性。选取流域内典型的暴雨洪水过程,利用S波段的多普勒天气雷达的估测降雨数据驱动WRF-Hydro模型,并结合新安江模型进一步对比分析模拟效果。研究结果表明:(1)在二河流域,采用雷达估测降雨数据驱动WRF-Hydro模型,可以较好地模拟洪水过程、洪水流量以及峰现时间,纳什效率系数高于0.65,克林-古普塔效率系数高于0.50,相关系数高于0.85。(2)将WRF-Hydro模型与新安江模型进行比较分析,在二河流域,WRF-Hydro模型的模拟效果优于新安江模型,纳什系数差值0.03,相关系数差值为0.04,进一步表明WRF-Hydro模型在山区小流域较优的洪水模拟性能。总体而言,基于雷达估测降雨数据的WRF-Hydro模型在二河流域表现出了良好的模拟洪水的性能,可进一步在类似小尺度山区流域进行应用研究。

关键词： WRF-Hydro模型山区小流域雷达估测降雨洪水预报新安江模型

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雷达估测降雨水平分辨率对径流模拟的影响——以西苕溪流域为例

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热带气象学报 2018年第3期34卷 347-352页

作者：高玉芳陈耀登彭涛南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室江苏南京210044 中国气象局武汉暴雨研究所/暴雨监测预警湖北省重点实验室湖北武汉430074

天气雷达估测降雨是径流模拟和洪水预报的重要信息之一。由于雷达网格降雨存在误差,且误差随着网格水平尺度的增大而减小,因此对于径流模拟,高分辨率的雷达降雨数据并不意味着径流模拟的精度更高。采用FSS(Fractions Skill Score)方法和... 详细信息

天气雷达估测降雨是径流模拟和洪水预报的重要信息之一。由于雷达网格降雨存在误差,且误差随着网格水平尺度的增大而减小,因此对于径流模拟,高分辨率的雷达降雨数据并不意味着径流模拟的精度更高。采用FSS(Fractions Skill Score)方法和HEC-HMS模型(Hydrologic Engineering Center's Hydrologic Modeling System)分析江苏省西苕溪流域雷达估测降雨水平分辨率对径流模拟的影响。在2010年和2011年夏季两场降雨实例中,雷达估测降雨在不同降雨阈值情况下,FSS达到目标精度值对应的最小有效水平尺度为2~8 km,分别以2、4、6、8 km水平分辨率的雷达估测降雨和雨量站测雨作为HEC-HMS模型输入进行径流模拟,结果表明:基于不同水平分辨率的雷达估测降雨的径流模拟结果与实测径流资料基本吻合,雷达估测降雨2、4、6、8 km水平分辨率的变化对径流模拟效果的影响不明显。

关键词：应用气象学雷达估测降雨 FSS方法径流水平分辨率

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雷达估测降雨在碧流河洪水预报中的应用研究

雷达估测降雨在碧流河洪水预报中的应用研究

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作者：王文丽大连理工大学

学位级别：硕士

降水是水文循环中的关键变量。降水的时空变化影响着洪水的径流深、峰值和峰现时间等,同时降水的数据误差也增加了水文模型的不确定性。因此获取准确度高、时效性强、时空分辨率良好的降雨观测数据,对于流域洪水预报十分重要。而雷达可... 详细信息

降水是水文循环中的关键变量。降水的时空变化影响着洪水的径流深、峰值和峰现时间等,同时降水的数据误差也增加了水文模型的不确定性。因此获取准确度高、时效性强、时空分辨率良好的降雨观测数据,对于流域洪水预报十分重要。而雷达可以获取到实时的、有一定精度的、具有高时空分辨率的、大范围的降雨数据,将雷达估测降雨数据与水文模型结合应用于洪水预报中有重要的研究意义。本文以碧流河流域为研究对象,结合地面雨量站实测降雨数据,对雷达估测降雨数据进行质量评估与分析,并利用多点校准法和卡尔曼滤波校准法分别对天气雷达估测降雨数据进行校准,采用绝对误差、均方根误差等指标,对校准后的雷达估测降雨数据进行精度评价;选用新安江洪水预报模型,结合实测历史洪水资料,利用多目标遗传算法,进行模型参数的率定和验证,采用径流量相对误差、洪峰流量相对误差等指标,对模拟结果进行评价;最后,将未经校准的雷达估测降雨数据、经多点校准法校准的雷达估测降雨数据、卡尔曼滤波校准后的雷达估测降雨数据输入到新安江模型中进行径流模拟,评价雷达估测降雨数据与新安江模型结合在碧流河流域洪水预报中的应用效果,探索其适用性。结果表明:(1)随着1h累积降雨量级的增大,雷达估测降雨漏报率逐渐减小,而准确预报临界指数在逐渐增大。雷达估测降雨整体呈现低估,且随着1h累积降雨量级的增大,低估现象越来越严重。(2)相比于多点校准法,卡尔曼滤波校准法不仅能够在总体上有效地提高雨量站-雷达对的精度,还可以显著降低雨量站-雷达对的离散程度,改进个别雨量站-雷达对的精度。在流域面雨量校准方面,多点校准法和卡尔曼滤波法都可以有效地提高雷达估测流域面雨量的精度,但卡尔曼滤波法校准后的雷达估测面雨量过程与雨量站实测面雨量过程具有更好的一致性。(3)利用10场洪水对新安江模型进行参数率定,模拟结果合格率为90%;利用3场洪水对模型进行验证,模拟结果均合格,说明优选的新安江模型参数适用于碧流河流域的洪水预报。(4)经过卡尔曼滤波法校准后的雷达估测降雨数据与新安江模型的结合,洪水预报精度较高,在碧流河流域具有较好的适用性。

关键词：碧流河水库雷达估测降雨洪水预报

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