本文選題：陸氣耦合 + WRF　； 參考：《清華大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：徑流預(yù)報的預(yù)見期和可靠性是水庫調(diào)度及流域防洪、供水、發(fā)電等計劃編制的重要前提,對提高水資源綜合管理能力具有重要意義。陸氣耦合模式利用降水預(yù)報信息驅(qū)動水文模型獲得未來徑流過程,是目前提高徑流預(yù)報預(yù)見期的研究熱點和前沿問題,屬多學(xué)科交叉范疇。本文從數(shù)值天氣模式、分布式水文模型以及陸氣耦合模式的研究進展入手,從理論方法和應(yīng)用檢驗兩方面開展研究,取得了一些有意義的進展。論文首先分析了數(shù)值天氣模式參數(shù)化方案優(yōu)化組合的必要性,構(gòu)建了用于評價模式降水預(yù)報能力的指標(biāo)體系,并基于Euclid貼近度的概念,建立了數(shù)值天氣模式參數(shù)化方案定量綜合評價模型,使多指標(biāo)評價下的參數(shù)化方案選擇過程更加客觀。然后,充分利用GLUE和PSO各自的優(yōu)點,通過PSO算法改進GLUE的抽樣規(guī)則,利用GLUE框架及PSO多次尋優(yōu)和可加性判定準(zhǔn)則改進等效參數(shù)組的獲取方式,提出了基于GLUE和PSO融合的不確定性參數(shù)率定算法,提高了等效參數(shù)組的代表性,有效改善了不確定性參數(shù)率定的搜索效率。之后,以雅礱江流域為應(yīng)用研究區(qū),建立了雅礱江流域數(shù)值天氣預(yù)報模式,評價得出了流域WRF模式最優(yōu)參數(shù)化方案組合;并基于HEC-HMS,建立了雅礱江流域分布式水文模型,實現(xiàn)了與流域數(shù)值天氣預(yù)報模式的單向耦合。在此基礎(chǔ)上,利用GLUE-PSO不確定性參數(shù)率定算法構(gòu)建了模型參數(shù)庫(參數(shù)率定)并對其進行了驗證,提出了基于模型參數(shù)庫的不確定性洪水預(yù)報方法。最后使用JAVA語言,在高性能計算環(huán)境下,開發(fā)建立了基于陸氣耦合的雅礱江流域洪水預(yù)報原型系統(tǒng),實現(xiàn)了耦合模式的自動化運行和模型參數(shù)庫的動態(tài)維護。應(yīng)用表明,論文構(gòu)建的陸氣耦合模式能夠顯著延長徑流預(yù)報預(yù)見期,可將研究區(qū)——雅礱江流域各水文站的徑流預(yù)報預(yù)見期(最長約54h)提高至6d左右,提出的基于模型參數(shù)庫的不確定性洪水預(yù)報方法能夠充分反映預(yù)報過程中的不確定性信息,使96h以后的降水預(yù)報仍然具有較高的使用價值。研究成果對進一步結(jié)合預(yù)報信息的水庫調(diào)度方法探索,以及雅礱江數(shù)字流域建設(shè)及實踐應(yīng)用,均有積極的意義。
[Abstract]:The prediction period and reliability of runoff forecasting is an important prerequisite for reservoir operation, flood control, water supply, power generation and so on. It is of great significance to improve the ability of integrated management of water resources. The land-atmosphere coupling model uses precipitation forecast information to drive the hydrological model to obtain the future runoff process. It is a hot topic and a frontier problem in improving the forecast period of runoff forecasting. It belongs to the interdisciplinary category. This paper starts with the research progress of numerical weather model, distributed hydrological model and land-atmosphere coupling model, and makes some significant progress in theoretical method and application test. In this paper, the necessity of optimizing and combining the parameterized schemes of numerical weather model is analyzed, and an index system is constructed to evaluate the forecast ability of the model precipitation, and based on the concept of Euclid's closeness degree, A quantitative comprehensive evaluation model for parameterized schemes of numerical weather models is established, which makes the selection process of parameterized schemes more objective under multi-index evaluation. Then, taking full advantage of the advantages of GLUE and PSO, the sampling rules of GLUE are improved by PSO algorithm, and the method of obtaining equivalent parameter groups is improved by using glue framework and the criteria of multiple optimization and additivity of PSO. An uncertain parameter rate determination algorithm based on glue and PSO fusion is proposed to improve the representativeness of equivalent parameter set and the search efficiency of uncertainty parameter rate determination. Then, the numerical weather forecast model of Yalong River basin is established, the optimal parameterized scheme combination of WRF model is obtained, and the distributed hydrological model of Yalong River basin is established based on HEC-HMS. Unidirectional coupling with watershed numerical weather forecast model is realized. On this basis, the model parameter library (parameter rate determination) is constructed by using GLUE-PSO uncertainty parameter rate determination algorithm and verified, and an uncertain flood forecasting method based on model parameter library is proposed. Finally, a prototype system for flood forecasting in Yalong River basin based on land and atmosphere coupling is developed under the high performance computing environment with Java language, which realizes the automatic operation of the coupling model and the dynamic maintenance of the model parameter library. The application shows that the land-atmosphere coupling model constructed in this paper can significantly prolong the forecast period of runoff forecast, and can increase the forecast period of runoff forecast (longest about 54 hours) to about 6 days for hydrologic stations in the studied area-Yalong River basin. The uncertain flood forecasting method based on the model parameter library can fully reflect the uncertain information in the forecast process, so that the precipitation forecast after 96 hours is still of high practical value. The research results are of positive significance to the further exploration of reservoir operation method combined with forecast information, as well as to the construction and practical application of Yalong River digital watershed.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TV121.1

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本文編號：2078275