【ZiDongHua 之方案應(yīng)用場(chǎng)收錄關(guān)鍵詞：四信 數(shù)字孿生 防汛抗旱信息平臺(tái)】
　　
　　四信入庫(kù)流量預(yù)報(bào)能力提升方案，強(qiáng)化水庫(kù)防汛調(diào)度管理
　　
　　水庫(kù)入庫(kù)流量預(yù)報(bào)關(guān)乎水庫(kù)的安全運(yùn)營(yíng)、防洪調(diào)度以及水資源的合理分配，其重要性不言而喻。然而，入庫(kù)流量預(yù)報(bào)的難度大，在以下幾方面制約著預(yù)報(bào)模型在水庫(kù)入庫(kù)流量預(yù)報(bào)的應(yīng)用：
　　
　　水文過程的復(fù)雜性和不確定性，受降雨、蒸發(fā)、下滲、調(diào)蓄等多種因素影響，且相互作用復(fù)雜
　　
　　數(shù)據(jù)獲取與處理的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)缺失、異常及質(zhì)量問題影響預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性
　　
　　模型適用性和校準(zhǔn)難度，需針對(duì)特定流域進(jìn)行模型選擇和校準(zhǔn)，過程復(fù)雜且需專業(yè)知識(shí)
　　
　　為此，四信推出基于DEM、以山坡為基本單元的分布式水文模型，可模擬大面積流域內(nèi)的水文過程。模型核心計(jì)算模塊包含坡面產(chǎn)匯流和河網(wǎng)匯流兩大模塊。模型能夠?qū)α饔騼?nèi)的降雨產(chǎn)流過程、匯流過程和水文過程進(jìn)行有效預(yù)測(cè)和模擬，可方便快速集成到水庫(kù)防汛調(diào)度業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，為水庫(kù)入庫(kù)流量預(yù)報(bào)提供核心支撐。
　　
　　
　　
　　針對(duì)水庫(kù)入庫(kù)流量預(yù)報(bào)的難點(diǎn)，四信推出的分布式水文模型在以下幾個(gè)方面持續(xù)發(fā)力，為水庫(kù)水資源管理和防洪減災(zāi)工作帶來了革命性的變革。
　　
　　預(yù)見期有效延長(zhǎng)，讓決策更從容
　　
　　分布式水文預(yù)報(bào)模型從各類氣象數(shù)據(jù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)接入網(wǎng)格降雨預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，并與現(xiàn)場(chǎng)雨量站數(shù)據(jù)相互校核計(jì)算，通過精細(xì)化的模擬和預(yù)測(cè)，將預(yù)見期有效延長(zhǎng)。為水庫(kù)管理人員爭(zhēng)取更充裕的時(shí)間來制定和調(diào)整調(diào)度方案，從容應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的水文情況。
　　
　　
　　
　　▲網(wǎng)格降雨預(yù)報(bào)
　　
　　預(yù)報(bào)頻率變快，讓信息更及時(shí)
　　
　　傳統(tǒng)的入庫(kù)流量預(yù)報(bào)，因模型計(jì)算性能、氣象預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)更新頻率的限制，往往存在較大的時(shí)間滯后，難以滿足現(xiàn)代水利管理的需求。而分布式水文預(yù)報(bào)模型能精準(zhǔn)地拆解水庫(kù)上游集雨區(qū)域的各子流域，并提供分布計(jì)算能力，能夠?qū)崿F(xiàn)高頻次的預(yù)報(bào)更新，及時(shí)反映流域水文變化，為水庫(kù)管理人員提供更為準(zhǔn)確、及時(shí)的信息支持。
　　
　　
　　
　　提取河流
　　
　　生成小流域
　　
　　使用區(qū)域更廣，讓應(yīng)用更普遍
　　
　　該模型以山坡為基本單元，廣泛適用于南北地區(qū)，模型細(xì)致考慮了植被覆蓋、土地使用情況、遙感圖像等多源地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)。這樣的設(shè)計(jì)使得模型能夠?qū)Σ煌瑓^(qū)域的氣候和土壤條件進(jìn)行精確地概括和分析，無論是濕潤(rùn)的南方還是干燥的北方。這種全面綜合地理信息的方法，確保了模型在各種環(huán)境條件下都能提供準(zhǔn)確的水文過程模擬，從而為大中型水庫(kù)的入庫(kù)流量預(yù)測(cè)提供了強(qiáng)大支持，顯著提升了其普遍性和實(shí)用價(jià)值。
　　
　　歷史數(shù)據(jù)依賴更少，讓應(yīng)用更靈活
　　
　　對(duì)于許多地區(qū)來說，歷史數(shù)據(jù)的匱乏是制約入庫(kù)流量預(yù)報(bào)精度的重要因素。然而分布式水文預(yù)報(bào)模型應(yīng)用水科學(xué)的機(jī)理，以流域空間地理信息為基礎(chǔ)，通過預(yù)測(cè)集雨區(qū)域網(wǎng)格降雨數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)輸入，降低了對(duì)歷史數(shù)據(jù)的依賴程度。即使在沒有充足歷史數(shù)據(jù)的情況下，也能實(shí)現(xiàn)較為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)，為更多地區(qū)提供了可行的解決方案。
　　
　　校準(zhǔn)效率更高，讓優(yōu)化更便捷
　　
　　模型的校準(zhǔn)是確保其預(yù)報(bào)精度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。分布式水文預(yù)報(bào)模型的大多數(shù)參數(shù)一般都根據(jù)實(shí)測(cè)或者來源于相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。需要單獨(dú)率定的參數(shù)僅有地下水導(dǎo)水率、地下水儲(chǔ)水系數(shù)等少數(shù)幾個(gè)參數(shù)。這種參數(shù)的減少，大大減少了模型人員的工作量和時(shí)間，同時(shí)提高了效率。
　　
　　部署更簡(jiǎn)便，讓應(yīng)用更輕松
　　
　　分布式水文預(yù)報(bào)模型軟件具備完善的工具鏈和便捷的集成方式，能夠方便快速地集成到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)中。無論是數(shù)字孿生平臺(tái)還是防汛抗旱信息平臺(tái)，都能輕松實(shí)現(xiàn)模型的部署和應(yīng)用。這為各級(jí)水利部門提供了極大的便利，使得入庫(kù)流量預(yù)報(bào)能力的提升變得更加輕松和高效。