【ZiDongHua 之方案應用場收錄關(guān)鍵詞：四信 數(shù)字孿生 防汛抗旱信息平臺】
　　
　　四信入庫流量預報能力提升方案，強化水庫防汛調(diào)度管理
　　
　　水庫入庫流量預報關(guān)乎水庫的安全運營、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，入庫流量預報的難度大，在以下幾方面制約著預報模型在水庫入庫流量預報的應用：
　　
　　水文過程的復雜性和不確定性，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)量問題影響預報準確性
　　
　　模型適用性和校準難度，需針對特定流域進行模型選擇和校準，過程復雜且需專業(yè)知識
　　
　　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行有效預測和模擬，可方便快速集成到水庫防汛調(diào)度業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，為水庫入庫流量預報提供核心支撐。
　　
　　
　　
　　針對水庫入庫流量預報的難點，四信推出的分布式水文模型在以下幾個方面持續(xù)發(fā)力，為水庫水資源管理和防洪減災工作帶來了革命性的變革。
　　
　　預見期有效延長，讓決策更從容
　　
　　分布式水文預報模型從各類氣象數(shù)據(jù)系統(tǒng)實時接入網(wǎng)格降雨預測數(shù)據(jù)，并與現(xiàn)場雨量站數(shù)據(jù)相互校核計算，通過精細化的模擬和預測，將預見期有效延長。為水庫管理人員爭取更充裕的時間來制定和調(diào)整調(diào)度方案，從容應對各種復雜的水文情況。
　　
　　
　　
　　▲網(wǎng)格降雨預報
　　
　　預報頻率變快，讓信息更及時
　　
　　傳統(tǒng)的入庫流量預報，因模型計算性能、氣象預測數(shù)據(jù)更新頻率的限制，往往存在較大的時間滯后，難以滿足現(xiàn)代水利管理的需求。而分布式水文預報模型能精準地拆解水庫上游集雨區(qū)域的各子流域，并提供分布計算能力，能夠?qū)崿F(xiàn)高頻次的預報更新，及時反映流域水文變化，為水庫管理人員提供更為準確、及時的信息支持。
　　
　　
　　
　　提取河流
　　
　　生成小流域
　　
　　使用區(qū)域更廣，讓應用更普遍
　　
　　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。這樣的設(shè)計使得模型能夠?qū)Σ煌瑓^(qū)域的氣候和土壤條件進行精確地概括和分析，無論是濕潤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確的水文過程模擬，從而為大中型水庫的入庫流量預測提供了強大支持，顯著提升了其普遍性和實用價值。
　　
　　歷史數(shù)據(jù)依賴更少，讓應用更靈活
　　
　　對于許多地區(qū)來說，歷史數(shù)據(jù)的匱乏是制約入庫流量預報精度的重要因素。然而分布式水文預報模型應用水科學的機理，以流域空間地理信息為基礎(chǔ)，通過預測集雨區(qū)域網(wǎng)格降雨數(shù)據(jù)的實時輸入，降低了對歷史數(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，也能實現(xiàn)較為準確的預報，為更多地區(qū)提供了可行的解決方案。
　　
　　校準效率更高，讓優(yōu)化更便捷
　　
　　模型的校準是確保其預報精度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。分布式水文預報模型的大多數(shù)參數(shù)一般都根據(jù)實測或者來源于相應的數(shù)據(jù)庫。需要單獨率定的參數(shù)僅有地下水導水率、地下水儲水系數(shù)等少數(shù)幾個參數(shù)。這種參數(shù)的減少，大大減少了模型人員的工作量和時間，同時提高了效率。
　　
　　部署更簡便，讓應用更輕松
　　
　　分布式水文預報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)應用系統(tǒng)中。無論是數(shù)字孿生平臺還是防汛抗旱信息平臺，都能輕松實現(xiàn)模型的部署和應用。這為各級水利部門提供了極大的便利，使得入庫流量預報能力的提升變得更加輕松和高效。