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      软件自动生成与智能服务实验室与美国气象公司合作开发研究的水文预报系统Hydro-extension取得突破性进展
      2019-08-28 11:13   审核人:

      气象预报和水文预报是河流和水库进行水资源科学调度和减灾防灾的基础性工作。数值模式预报的出现,使得气象预报和水文预报实现定时、定量和定点成为可能。软件自动生成与智能服务四川省重点实验室与美国气象公司合作开发研究的水文预报系统Hydro-extension取得突破性进展,Hydro-extension 基于NCAR开源的WRF-Hydro水文模式,在技术和预报性能上全面提升,该预报模式系统,可与气象模式实现耦合,也可与气象网格资料对接,融合实际观测降水资料并提供水文资讯预警预报 (图1),目前在同一领域处于世界最前沿。

      图1 陆地水循环

      目前,美国国家水文预报系统是在WRF-Hydro水文模式上建立的,2016年正式业务运行,是目前世界上唯一的分布式水文数值预报业务系统,该系统运行存在很多技术瓶颈,其最高水平分辨率可以达到250米,但是250米的分辨率不能在业务上实现对中小尺度的河流与水库的预报,其资料同化功能欠缺也严重影响了模式预报的性能。针对中国湖泊和水库较多的情况下,我们的Hydro-extension 模式研发了水资源和水库管理的功能,增加了中小尺度河流的预报, 完善了多类型大气模式和观测资料的同化,并在云南某流域进行了区域试验, 对河流流量精确的预报并与水文站观测对比 (图2)。任何单一或多个水库泄洪对下游的影响都可以准确预报和模拟。类似于2019年印度由于水库泄洪失误造成的洪灾事件是可以完全避免的。


      图2 河流流量精确的预报并与水文站观测对比

      Hydro-extension采用了多网格多时间尺度的不同物理过程,包括:陆地模型,陆面汇流模型,水库/湖泊模型,地下水模型和河网模型。陆地模型以NoahMP为主,包括地表蒸发,土壤渗透,冰川和积雪融化等物理过程,可与大气模式和资料对接,其水平分辨分辨率为500米到几公里。陆面汇流主要针对高分辨率的地形资料。地下水模型和河网模型都有多种选项。降水是经过陆地模型,陆面汇流和地下水模型整个复杂的物理过程,最终进入河网。水库/湖泊模型可以提供入库和输出流量,水库/湖泊内的水位高度。陆面汇流与河网模型的水平分辨率为十几米到200米之间,可以提供高分辨率的水文资讯。

      相对于其他水文模式,Hydro-extension具有绝对优势。目前的美国国家水文模式预报系统受技术瓶颈限制,仅停留在大尺度预报系统。由于没考虑到水资源管理功能,其预报准确率受到很大程度的质疑?;谙衷贖ydro-extension的技术可以构建更为完整和准确的水文数值模式预警系统,可分为大陆尺度,区域尺度和城市内涝。大陆尺度的水平分辨率为100到300米左右,可以覆盖整个中国地区。区域尺度和城市内涝为十几米到100米之间。在模式预报区域内可以提供山洪,大中小河流和水库的预警,也可做水资源的评估和预报。针对中国山地多,突发性洪水发生频率较多的情况,我们创新地提出临近预报系统设计,预报时间滞后性只有十分钟左右, 可以为突发性洪涝灾害提供及时有效的预警。



       

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