沈鸿仁 6 月初，2015-16 超强厄尔尼诺事件宣告结束，但 ENSO 对今年全球气候格局的影响还远没结束，其中最典型的就是对我国夏季降水的影响。今年长江中下游一带入梅较晚，但雨量明显偏丰。7 月初这几天关于洪涝灾害的新闻已经铺天盖地，许多省份都开始遭到暴雨洪水的侵袭。洪涝灾害再次引起公众的高度关注，但很多小白们缺乏基本常识，甚至包括一些媒体，总拿一些水利行业的基本概念作为噱头错误解读。开始今天的话题前，我还是呼吁小白们遇到陌生的概念多查查资料，多向业内人士请教，要有自己的判断力。 在洪涝灾害的应对中，除借助于水库、堤坝、蓄滞洪区等工程措施直接对洪水进行拦截调蓄外，还大量依赖于洪水预报这种非工程措施，尤其是在决策阶段，洪水预报的结果和精度尤为重要。 下面正式开始啦。 洪水预报是水文预报的任务之一，水文预报可以说是人类将水文学的基本理论应用于实践的产物，除洪水预报，还有水库水文预报、墒情预报、干旱预报、冰情预报等范畴。一句话，就是根据人类能掌握的各种要素，比如本时段的流量、水位、土壤含水量、降水、蒸发，对未来一定时期的状态做出预报或预测。 按照上句话中“一定时期”的长短，一般又可分为短期预报（预见期3天以内）和中长期预报（预见期 3 天以上）。短期预报主要应用于防洪调度、抗灾抢险，中长期预报主要应用于水库调度。 （1）中长期预报，主要方法大致有天气学、统计学、能量学、动力学等四类，其中以统计学方法在实际中应用广泛。中长期预报最大的短板就是预测范围长，不确定性较大。此外，由于时间尺度大，中长期预报通常针对特定的预报对象进行预报，不注重水文过程，这点与短期预报不同。中长期预报就简单一提，重点谈短期预报。 （2）短期预报，时间尺度更加精细，注重过程预报，一般采样时段可以到 1h，甚至 30min，主要取决于降水数据的采集密度和流域的汇流时间，流域越小，一般时段越短。在作业预报精度评定中，不论采用何种预报方案，考核指标主要有三：绝对误差、相对误差和确定性系数，相应的还有四项许可误差：洪峰、峰现时间、径流深和过程预报许可误差，各项许可误差有相应的容差标准，最终根据许可误差得出预报的合格率和精度等级（甲、乙、丙）。具体请参考《水文情报预报规范》（GB/T 22482-2008）。 下面具体谈点洪水预报的方法。 一提到洪水预报，很多水文人脑子里蹦出来的第一个念头就是水文模型，其实这是有偏见的。水文模型只是在水文预报漫漫长路上逐渐发展起来的方法之一，之所以被很多人划上和洪水预报、甚至水文预报的等号，确实也是因为模型的一些优越性，下面再细谈。另外要“辟谣”的，是关于“水文模型”的基本概念，什么是水文模型？大多人脑子里蹦出来的又是一堆模型名儿：新安江模型？SWAT？MIKE SHE？其实，水文模型始于 1850 年——爱尔兰 Mulvany 提出的推理公式（Rational Method）。广义上讲，用于模拟水循环过程的这些“输入 - 输出”物理关系，都可被称作水文模型。我接下来仍然遵从现在大家的表达习惯，提水文模型就是指新安江模型这一类复杂模型。 理清了基本概念，继续回到我们的主线——洪水预报方法。按照预报方法可以分为两类： （1）确定性预报。所谓“确定性”并非指报得一定准，而是这种方法是有一定物理基础的。我们都知道，自然界三大基本定律是不变的，地球上水的运动仍然遵循这些规律，这就构成了“可预报性”的物理基础。自然界的水循环是一个无法区分源头和结尾，蒸发、水汽输送、凝结、降水、下渗、径流等过程有机融合的过程，但从简化问题的角度，水文模型实质上就是一系列分块描述水循环过程的复杂数学物理方程，这些过程有的易于描述，比如降水量的观测已经比较成熟，但是流域蒸发的观测就非常困难，此时就出现了许多简化方式，比如采用器皿水面蒸发进行折算、参考作物蒸散发量折算等。讲到这里，相信你也发现了，水文模型还没能达到白箱模型的层次，里面包含了大量的简化和概化，这是预报结果产生误差的来源之一。关于水文模型具体的构架和原理，略略略略，再讲就成水文预报课了。 尽管水文模型还在发展，但是目前我国大江大河的预报已经广泛使用水文模型了，国内比较常用的模型譬如新安江模型、陕北模型，经过了许多实践检验，是可以应用于我国大部分地区作业预报中的，当然最终决策是否完全采用模型的结果，我没有看到全部，但基本推测肯定不是的。因为这又要回到模型自身的问题上了，以新安江模型为例，它既能用于 A 地，也能用于 B 地，是因为它参数可变，可以“适应”不同的流域。当然了，不是全国所有流域都适合，这又决定于它的结构，新安江模型本质是“蓄满产流”，适合于大多数湿润地区，对干旱地区则恐怕有些“疲软”。其他模型也类似，基本思路就是模型的参数率定、验证，精度达到一定要求就可以进行洪水预报了（怎么可能这么简单，这就拿去预报洪水，妥妥的报出来一堆 *。实时洪水预报最要命的一步，误差修正！抛砖引玉至个儿去学，再讲真可以开课了==）。所以，这又引出了模型的第 2 个问题（第 1 个是结构啊，忘了吗？拍黑板）：参数问题。这个问题困扰了无数水文学者，当然也养活了一批人。参数问题到底啥问题，形象地讲，我和你用相同的模型，相同的程序和数据，模拟出来的效果可以天壤识别，即便精度相似，也可能不合理，为啥？参数还有物理意义，毕竟结构里是基于物理学概念推导的，如果失去了物理意义，那么在历史数据“训练”上可能有精度“还不错哟”的假象，一旦外延，又是一堆 *。模型还有一个问题，就是刚刚括弧里提到的误差修正问题，在实际作业预报中，模型的输入：降水、气温、蒸发等要素都存在误差，噪声干扰对预报精度影响非常大。你想啊，再好的一锅鸡，你加些垃圾进锅里，煲出来的只能是毒鸡汤啊。 鉴于这些问题，水文模型预报的结果可以参考，但没法检验（等洪峰来了检验，那真的是等着看海吧）。不过，这不代表模型没有意义，它最大的意义就是提供了一个参考值，并且有一个决策的时间（预见期）。 补充 1：模型方面知识。刚提到了水循环是个没头没尾的过程，但是水文模型不是！主流的水文模型几乎都是产流、汇流分步进行的，这和自然界过程当然不符。汇流部分值得一提，一提汇流，很多人脑海里就是 Muskingum。河道汇流演算的方法很多，但最关键的是要先确定适用地区，一般马法在山区几乎万能，但是到了平原，已经不满足运动波假设，此时资料成熟最好使用水动力学方法——圣维南方程。典型的例子就是太湖流域模型（不知道百度）。另外多说一句，单个产汇流方法，比如马斯京根法，不能被称为一种洪水预报的方法，洪水预报方案里必须包括根据流域实际情况确定的产汇流方案。 补充 2：突发性洪水预报。近几年国家层面对山洪预警、中小河流治理的投入很大，这是一项非常有意义的工作。像今年这样气候十分异常，导致大江大河都出现大洪水的情况，在平常年份是不常见的，但在山区，山洪的爆发确实非常常见。山洪，通常是指发生在山区、流域面积小于 50km² 以下的洪水，这些洪水最大的特点就是突发性和破坏性。短历时强降水引起山洪，还可能引起泥石流、滑坡等次生灾害，但是由于流域小，汇流时间很短（1～3h），还没来得及发布预报，洪峰都已经过了。介绍几种小流域常用的预报方法：降雨 - 径流关系，没错，你没看错，这就是目前我们国家许多地区仍在使用的预报方法，简单实用；瞬时单位线；推理公式。这些方法并不新颖，但是是水文分析计算的经典方法，对小流域也有较强的实用性。当然，水文模型在山洪预报预警中也有重要地位。 （2）概率预报。与确定性方法相对的，就是概率预报，这种预报方法并不是给出具体的预报值，而是报一个水文要素比如洪峰、洪量的置信区间。常见的比如贝叶斯公式、重采样等，都是比较主流的方法。这里就不再赘述。 总结一下： （1）洪水预报的方法有很多，确定性方法如：较简单的方法如降雨 - 径流相关、推理公式，而水文模型是其中比较复杂的一种；概率预报是通过统计学方法预报的一种手段，给出的结果往往是某一置信区间的结果。 （2）水文模型只是对自然界原型的近似，因此本身的结构、参数都存在不确定性。水文模型需要的输入数据，比如降水、气温、蒸发等要素的量测也存在不确定性，因此，模型的精度并非完美。 （3）实时洪水预报不同于历史水文模拟，这里面还有一项关键技术：误差修正。另外，实时洪水预报依赖于功能比较完善的平台支撑，并非一个简单的模型程序就能满足要求。 （4）作业预报的精度评定规则有相关规范（《水文情报预报规范》（GB/T 22482-2008）），这可能略微不同于其他研究领域使用水文模型时采用的精度评定标准。规范是标配，具体研究时可再增加约束。 阅读原文
