现代中长期水文预报方法及其应用_天文地球

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序

人类文明的历史就是一部探索自然、利用自然的历史。人类从它诞生的那一天开始，就不断地认识自然、利用自然。人们渴望了解自然的最主要目的之一就是抵御自然灾害，由于人类

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前言

我国是世界上自然灾害多发的国家之一，每年都会发生不同程度的洪涝灾害，洪灾直接经济损失达几百亿元甚至上千亿元。1998 年长江中下游的暴雨洪水淹没耕地482 万亩

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第1章　绪论

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1.1　中长期水文预报的概念

根据前期水文气象资料，用成因分析和数理统计方法，对未来较长时期的水文情势进行科学的预测，称为中长期水文预报（Mid-long Term Hydrological

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1.2　中长期预报的发展现状

早在我国汉代就已有关于水文情势长期变化的记载。《史记·货殖列传》有“故岁在金，穰；水，毁；木，饥；火，旱，……六岁穰，六岁旱，十二岁一大饥”之语。反映了当时黄河

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1.3　中长期预报的方法与途径

由于预见期的增长，中长期水文预报在方法上显然无法利用实测降水资料通过产汇流计算或应用上下游关系来获得预报结果，必须考虑影响水文过程的各种因素或分析水文要素自身演

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1.3.1　长期预报方法

（1）天气学方法。径流的变化主要取决于降水，而降水又是由一定的环流形式与天气过程决定的。因此，径流的长期变化应与大型天气过程的演变有密切关系。天气学方法就是根据

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1.3.2　中期预报方法

中期水文预报与水利水电工程的施工、水库调度及防洪工作有着直接的关系，是当前生产上急需解决的一个课题。由于问题的复杂性，至今在这方面进行的工作还不多，目前主要的方

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1.4　预报因子的挑选

由于水文要素长期变化的复杂性，引起它未来变化的因素是很多的，因此，在进行中长期水文预报时，只考虑前期的某一个因素往往是不够的，需要考虑各方面的影响因素，即要挑选

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1.4.1　从前期环流形势挑选

环流是影响水文过程最直接的因素，而从大气运动获得能量的观点看，环流本身就能对大气运动获得的能源产生影响，外界能源也是通过大气运动本身才能起作用。因此，长期水文气

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1.4.2　从供给大气运动的能量来源方面挑选

要使大范围大气运动从一种状态转变到另一种状态或长期维持，仅靠大气系统本身的能量是不可能的，必须要有巨大的外界能源的驱动。太阳辐射是大气运动的根本来源。因此，水文

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1.4.3　从下垫面因素方面挑选

由于大气运动的能量主要来源于下垫面，从这一点出发，一般认为长期供应大范围大气运动状态演变的能源具有两个特性：（1）相对大气来说，下垫面的热容量要大得多，这样才

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1.4.4　从前期水文气象要素方面挑选

一个地区前期水文气象要素的观测值是前期环流形势的一定反映，某一地区被一种天气系统长期控制时，单站水文、气象要素的记录也能在一定程度上反映出环流的异常。同时，单站

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1.4.5　中期水文预报因子的挑选

当制作中期洪水预报时，影响本流域或地区可能产生暴雨的天气形势已经出现，因此在挑选预报因子时主要考虑：（1）根据能形成暴雨的水汽条件挑选因子。主要分析是否有足够

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1.4.6　预报对象和预报因子的尺度对应问题

在中长期预报中除了要挑选好预报因子以外，在实际工作中还必须注意“尺度对应”或“尺度匹配问题”，尺度对应可分为两个方面，即时间尺度的对应和空间尺度的对应。（1）

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1.5　挑选预报因子的统计计算方法

挑选预报因子时除了进行物理考察以外，还要进行统计计算，要求预报因子与预报对象之间的相关关系显著，因子与因子之间的独立性要好。常用的统计计算方法有以下几种。(ht

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1.5.1　相关概率法

式中：n为样本容量；m为y 与x 的距平符号相同或相反的出现次数。

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1.5.2　单相关系数法

在水文中长期预测中经常采用相关系数来考察预报因子与预报对象是否线性相关，并以此作为因子挑选的依据。单相关系数的计算公式为：式中：xi 和yi 分别为预报因子和

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1.5.3　斯皮尔曼等级相关系数法

应用单相关系数法来挑选因子时，要求随机变量服从正态分布，而等级相关是以两个随机变量所对应的排列次序来进行相关分析的，它不要求随机变量服从何种分布。两个随机变量之

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参考文献

［1］范钟秀编著.中长期水文预报.南京：河海大学出版社，1999. ［2］杨旭，栾继虹.中长期水文预报研究评述与展望.西北农业大学学报，2000，28 （6）：

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第2章　回归分析技术

一切客观事物都是相互联系和具有内部规律的，而且每一个事物的运动都和它周围的事物相互联系、相互影响着，变量与变量之间是相互联系、相互依存的。水文数据及其规律在性质

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2.1　一元线性回归

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2.1.1　基本概念

在一元线性回归（Monolinear Regression Analysis）中，自变量是可控制或可以精确观测、统计的变量（如流量、降水量等），用x 表示；因变

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2.1.2　模型建立与参数估计

预报对象y 与预报因子x 之间是否存在一元线性回归关系，通常的做法是在直角坐标系中，绘出坐标为（xi，yi）（i＝1，2，…，n）的n 个样本点，这些样本点构成

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2.1.3　回归模型的检验

在建立一元线性回归模型时，假定预报因子x 与预报对象y 具有式（2.3）的线性关系，也即假定了y 关于x 的回归具有形式（b0＋b1x）。但在实际预报应用时，这

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2.1.4　程序设计

这里仅涉及一元线性回归方程系数的计算。有了回归方程系数，回归预报模型很容易建立。 2.1.4.1　计算流程图一元线性回归计算流程如图2.2 所示。t 检验的计

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2.1.5　应用实例

实例1 使用文献［1］中伊犁河雅马渡站1953～1974 年共22 年的观测资料进行计算。选取预报因子为该站上一年11 月至本年3 月的降水总量，预报对象为该站

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2.2　多元线性回归

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2.2.1　基本概念

在水文长期预报中，由于影响因素的复杂性，在一般情况下只考虑一个因子是不够的，需要考虑多个预报因子对预报对象的影响，建立预报对象与预报因子间的线性方程，这就是多元

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《现代中长期水文预报方法及其应用》简介

序

前言

目录

第1章　绪论

1.1　中长期水文预报的概念

1.2　中长期预报的发展现状

1.3　中长期预报的方法与途径

1.3.1　长期预报方法

1.3.2　中期预报方法

1.4　预报因子的挑选

1.4.1　从前期环流形势挑选

1.4.2　从供给大气运动的能量来源方面挑选

1.4.3　从下垫面因素方面挑选

1.4.4　从前期水文气象要素方面挑选

1.4.5　中期水文预报因子的挑选

1.4.6　预报对象和预报因子的尺度对应问题

1.5　挑选预报因子的统计计算方法

1.5.1　相关概率法

1.5.2　单相关系数法

1.5.3　斯皮尔曼等级相关系数法

参考文献

第2章　回归分析技术

2.1　一元线性回归

2.1.1　基本概念

2.1.2　模型建立与参数估计

2.1.3　回归模型的检验

2.1.4　程序设计

2.1.5　应用实例

2.2　多元线性回归

2.2.1　基本概念