引言

暴雨是影响我国的主要灾害性天气，暴雨引起的洪涝灾害常给我国的人民生命财产和国民经济建设带来巨大损失。预见期内的降水量直接影响着洪水预报的精度，预见期愈长，预见期内的降雨对预报值影响愈大，为此预见期内的降雨与洪水预报耦合技术也逐步受到了广大水文和气象科技工作者的关注^[1-4]。目前随着数值预报理论与方法的飞跃发展，数值预报现正成为暴雨预报实现定点、定时和定量的科学手段，为水文模型预见期降水的预报提供了强有力的支撑。因此，本文在中尺度暴雨数值模式预报技术的支持下，结合湖北省漳河水库流域2008年汛期的洪水过程对考虑预见期降水量的短期洪水预报进行试验研究。

1 流域概况

漳河发源于湖北省南漳县境荆山南麓之三景庄，流经保康、远安、荆门、当阳等县、市，于当阳市两河口与西支沮河汇流，全长202 km。流域为一长条形，自西北向东南倾斜，平均长约100 km，宽约30 km，流域面积2980 km²。漳河水库位于湖北省荆门市境内，承雨面积2212 km²，总库容20.35亿m³(如图 1所示)。

本流域属长江中游亚热带季风区，多年平均降雨为1003.6 mm，降雨年分布极不均匀，集中在5—9月份，暴雨次数多，强度大，洪水陡涨陡落，汇流时间短。流域内水文监测网分布均匀(见图 1)，并且位于宜昌雷达监测网之内，有利于短期洪水预报研究的开展。

2 AREM模式预报简介

面对中国暴雨数值预报的挑战，广大气象工作者综合考虑中国区域的地形特点和复杂的水汽演变过程，在研发具有自主产权的数值模式过程中，通过不懈努力成功开发5层细网格原始方程降水预报模式(周晓平)和REM模式(宇如聪等)等^[5]。中尺度暴雨数值模式AREM是中国科学院大气物理所和中国气象局武汉暴雨研究所在REM模式框架基础上发展而来，从AremV2.1、AremV2.3到目前的AremV3.0在模式分辨率、模式标准化、侧边界条件、模式物理参数化过程、模式初值方案等方面不断改进和完善^[6-7]，并且开发了与之配套的三维变分同化方案，形成具有较高分辨率配有三维变分同化系统的中尺度暴雨数值预报模式系统。

多年的汛期预报结果表明：AREM模式对我国南方汛期降水的时空分布有较强的预报能力，能够比较准确地给出华南前汛期雨带和梅雨期长江流域降雨带的分布，其主要降水中心位置及强度与实况接近，对降水发生、发展和结束的时间也能很好地预报，模式能正确反映我国南方夏季降水的时空演变特征^[8-11](见图 2)。

3 水文预报模型及其预报结果 3.1 水文模型选取

根据试验流域湿润的气候特点，本文选择在国内外水文预报工作中得到较好应用的新安江模型作为流域水文预报模型^[12-15]。该模型应用了蓄满产流与马斯京根汇流概念, 有分单元、分水源、分汇流阶段的特点, 结构简单, 参数较少, 各参数具有明确的物理意义, 计算精度较高。模型通过把全流域分成多个单元流域, 在每一个单元流域内, 降水经过蒸散发的消耗后, 以蓄满产流的方式经产流量水源划分后对各单元流域进行产汇流计算, 得出单元流域的出口流量过程；再进行出口以下的河道洪水演算, 把各个单元流域的出流过程相加, 就求得了流域的总出流过程。

3.2 洪水预报结果评定指标

汇流预报方案采用模型的有效性和洪峰流量场次合格率及峰现时差指标来评定。

(1) 模型有效性评定

对有效性评定采用确定性系数DC：

$DC=1-\frac{\sum\limits_{i=1}^{M}{{}}{{[{{y}_{c}}\left( i \right)-{{y}_{0}}\left( i \right)]}^{2}}}{\sum\limits_{i=1}^{M}{{}}{{[{{y}_{o}}\left( i \right)-{{y}_{0}}]}^{2}}~}$

(1)

式中DC为场次洪水流量过程确定性系数；其中的y_c(i)为场次洪水流量预报值, y_c(i)为场次洪水流量实测值；y₀为实测场次洪水流量均值；M为场洪水流量过程总节点数。根据《水文情报预报规范》, 当DC≥0.9时，预报方案可评级为甲等；当DC≥0.7且DC＜0.9时，预报方案可评级为乙等；当DC≥0.5且DC＜0.69时，预报方案可评级为丙等；凡已通过误差评定的预报方案，达到上述甲、乙两个等级者，即可用于作业预报；达到丙等的方案用于参考性预报，丙等以下的方案不能用于作业预报，只能作参考性估报用^[16]。

(2) 洪峰相对误差(DQ_m)

$D{{Q}_{m}}=\left| {{Q}_{\text{obv}}}-{{Q}_{\text{cal}}} \right|/{{Q}_{\text{obv}}}\times 100\%$

(2)

式中:Q_obv为实际观测流量；Q_cal为模拟计算流量。当模拟计算洪峰相对误差≤20%时即认定该场洪水预报合格^[16]。

(3) 峰现时差

$DT=\left| {{T}_{Q计}}-{{T}_{Q实}} \right|\le 3$

(3)

式中T_Q计为预报洪峰流量峰现时间；T_Q实为实测洪峰流量峰现时间。水文业务中常将3小时作为峰现时间预报许可误差^[16]。

3.3 数值模式与水文模型耦合方案

在没有考虑预见期降雨的预报中，对于预报初始时刻之后的每一时刻雨量设置为零，水文模型所输入的降水信息仅是初始预报时刻前t个时段的实况降水；在考虑预见期降雨的预报中，水文模型所输入的降水信息不仅含有初始预报时刻前t个时段的实况降水，而且还包含预报初始时刻之后预见期内的降水。

传统水文中预报中对预见期降雨的处理多为通过人工假定干预或者不考虑，这种处理方式严重影响了水文预报精度，为了有效充分利用数值模式预报产品降水信息，拟采用耦合数值预报模式与水文预报模型的方法进行水文预报试验，具体实施方案如下：① 首先使用地面雨量站或者雷达定量估算降雨技术得到初始预报时刻前t个时段的实况降雨信息；② 然后利用AREM数值模式得到初始预报时刻之后预见期内的降雨信息；③ 将所获取的实况降水及预见期降水信息输入水文模型对预见期洪水过程作提前的预报。

3.4 试验过程及结果分析

2008年7月21—23日湖北省普降大雨，48小时内漳河流域累计降水达150 mm，漳河水库水位23日晚猛抬升2 m左右(见图 3)。

针对这次典型的过程，根据设计的耦合方案在实际预报试验过程中，我们以2008年7月22日08时(北京时，下同)作为洪水预报初始时刻，该时刻观测降水作为水文模型初始降水；然后根据AREM数值模式2008年7月22日08时未来60小时逐时降水预报结果作为预见期降雨输入水文模型对洪水过程作提前预报。图 4所反映的是洪水预报初始时刻流域未来60小时实况观测降水与模式预报降水对比分析图，从图中可以看出此次AREM模式预报结果与实况从空间分布上看较为一致；降水强度上看，AREM模式预报结果相对实况偏小，但也达到了100 mm的量级，总体上预报结果较为理想，可以用作洪水预报试验。

试验过程中，我们根据AREM模式预报结果分别提取了流域未来6、12、18、24、36小时逐时的降雨预报结果，输入新安江水文模型进行洪水预报试验，其洪水过程曲线如图 5所示，对预报结果，我们采用有效性(确定性系数)、洪峰相对误差及峰现时差对试验结果进行了评定(表 1)。从图 5中可以看出在没有考虑未来降水的情况下(未来降雨当作0处理)，流量过程曲线呈现一致衰减趋势，与实际过程存在明显的差异(图 5a)；当进一步考虑未来6小时降水，由于主要降水过程还发生，流量过程曲线与图 5a基本差别不大(图 5b)；当考虑未来12小时降水时，在降水的作用下，流量过程曲线会呈现一个先衰减，再上升的过程，形态上开始接近实际流量过程曲线，但是与实际仍存在一定的差距(图 5c)；随着降水的进一步发展，当考虑未来18小时降雨时，主要降水过程基本完成，在降水的作用下，流量过程曲线再上升过程十分明显，开始接近实际洪水过程曲线，但是与实际仍存在一定的差距(图 5d)；未来24小时与36小时降雨差别不大，降雨过程基本上接近结束，流量过程曲线与实际吻合得较好(图 5e、f)。结果表明：在模式预报结果与实际降水接近的条件下，每场洪水在开始降雨时进行的预报，考虑预见期降雨的预报对洪水预报结果具有明显的作用，相对误差可缩小约40%，但是随着预报时间的推移，当降雨过程趋于结束时，考虑未来降雨对洪水预报结果影响也随之减小。

3.5 业务对比试验分析

上述试验(3.4节)证明：在模式预报结果与实际降水接近的条件下，考虑预见期降雨的预报对洪水预报精度的改善具有明显作用。为进一步突出考虑数值模式预报降雨对洪水预报结果的改善作用，特选取考虑未来36小时降水的洪水预报结果与水文业务常用的降雨径流以及人工假定预见期降雨2种预报方法结果进行对比分析(见图 6，表 2)。

降雨径流经验预报方法根据流域历史降水及径流系列，建立能反映流域降雨特征和流域径流特征的经验统计关系，然后利用统计关系对径流实施实时洪水预报(图 6a)。人工假定预见期降雨预报方法即对预见期降雨进行假定，输入水文模型进行实时预报。试验中，我们将AREM模式预报未来36小时累计降水量平均到每小时，作为假定降水输入水文模型进行洪水预报(图 6b)。对比图 5f，可发现降雨径流经验预报洪水过程(图 6a)在形态上与实际洪水过程曲线较为一致，但是在洪峰预报值与实际有一定的差距，明显偏小；人工假定预见期降雨预报洪水过程(图 6b)无论在形态，还是洪峰预报值都与实际存在较大差距，并且峰现时间出现了明显的滞后。从表 2可知，综合比较模式有效性(确定性系数)、洪峰相对误差及峰现时差3个指标，在模式预报结果与实际降水接近的条件下，将模式预报逐小时降水作为水文模型的输入水文模型进行水文预报，其总体洪水预报水平是最优的。

4 结论

降雨量是洪水预报中最重要的信息之一，而预见期内的降水量直接影响着洪水预报的精度，预见

期愈长，预见期内的降雨对预报值影响愈大，为此本文在前人研究的基础上，以湖北省漳河流域2008年汛期洪水过程为例，将AREM模式预报结果作为预见期内的降雨输入水文模型，对考虑预见期降雨的洪水进行预报试验, 并与水文预报中常用的降雨径流以及人工假定预见期降雨2种预报方法结果进行对比分析，其结论如下：

(1) 洪水预报过程中，在未来发生降雨的条件下，考虑预见期内的降雨相对于未考虑预见期降雨对洪水预报结果显示出一定的优势，能够对整场雨的过程做出提前的洪水预报过程，但是随着整个降雨过程的逐步发展，当流域降雨过程趋于结束时(主要降雨过程已完成)，考虑未来降雨对洪水预报结果影响不大。

(2) 在模式预报结果与实际降水接近的条件下，相对于水文预报中常用的降雨径流以及人工假定预见期降雨2种预报方法结果，将模式预报逐小时降水作为水文模型的输入水文模型总体洪水预报水平是最优的。

(3) 考虑预见期降雨的洪水预报结果与实际洪水过程仍存在一定的差距，这种差距在一定程度上表明预见期内降雨预报的准确率有待进一步提高。

(4) 预见期内的降雨对洪水预报的精度影响越来越被人们所重视，现代气象预报技术为考虑预见期内降雨的洪水预报提供了很好的技术支持，随着数值模式预报的时间和空间分辨率以及预报精度的提高，数值模式预报在水文中将会有很大的应用前景。