洪水是如何进行预报的？精确性如何？

洪水预报，这可不是随便说说就能成的事儿，背后是一套严谨而复杂的科学体系在运作。想象一下，要把那些翻江倒海的洪水“掐指一算”出来，得有多费劲。下面我就跟你好好聊聊这其中的门道，以及它到底能有多准。

洪水预报的“内功心法”：数据是根本，模型是骨架

洪水预报的本质，就是通过分析和预测导致洪水发生的各种因素，来估算未来发生洪水的可能性、强度和影响范围。这就像一个经验丰富的医生，通过病人的各种体征来判断病情一样。

1. “望闻问切”式的数据采集：
雨量数据：这是最直接的“病因”信号。遍布各地的雨量站24小时不间断地测量降雨量。现在可不光是地面上的雨量站了，卫星遥感技术也牛起来了，能够监测大范围的降雨分布情况，即使是山区或难以到达的地区也能看得清清楚楚。雷达监测能实时显示雨强的强度和移动方向，这对于判断短期强降雨非常关键。
水位和流量数据：河流、水库的实时水位和流量是“病情”的直接体现。这些数据来自分布在河流干支流上的水文站，它们就像医生手中的听诊器，时刻监视着河流的“心跳”和“血流”。
气象数据：天气预报可不是孤立的，它和洪水紧密相连。气象部门会提供未来一段时间的天气预测，包括降雨的类型（暴雨、持续性降雨）、强度、持续时间、以及气温（影响融雪）、风力等。这些都是洪水发生的“诱因”或“助推器”。
土壤湿度和墒情：土壤的“吸收能力”很重要。如果土壤已经饱和，那么一点点雨都会变成径流；如果土壤干燥，它就能吸收一部分降雨，减缓洪水形成。这就像给病人打针，如果身体吸收能力差，药物效果就打折扣。
地形地貌数据：山有多高，水往哪里流？地形数据，比如数字高程模型（DEM），是洪水模拟的基础。有了它，我们才知道水会在哪个区域汇集、哪个地方容易发生淹没。河流的坡度、河道的弯曲度、流域的面积、形状，这些都直接影响着洪水的汇流速度和规模。
水库和堤防信息：水库的蓄洪能力、闸门调度情况，以及堤防的安全状况，都是影响洪水演进的重要因素。这些是“治疗方案”和“防护措施”的一部分。

2. “把脉开方”式的模型运算：
光有数据还不行，得把这些数据喂给“超级大脑”——洪水预报模型。这些模型是科学家们根据水文学、气象学、流体力学等原理建立起来的复杂数学模型。
产汇流模型：这是预报洪水的第一步。它根据降雨量、地形、土壤等信息，计算出雨水如何在流域内产生径流（流下来的水），以及这些径流是如何汇集到河流中的。可以想象成计算水滴是如何从屋顶流到地面，再汇入下水道的。
河道演进模型：一旦径流进入河流，就需要预测它在河道中的传播过程。这个模型考虑河流的形状、坡度、糙率（河道阻力）等因素，计算洪峰到达的时间、洪峰流量的大小、洪水过程线（流量随时间变化的情况）以及水位。这个过程就像预测一个水球在水管里往前冲的速度和压强。
洪水淹没模型：知道洪水有多大之后，还得知道它会淹到哪里。淹没模型会结合河道演进模型的结果和精细的地形数据，预测洪水可能淹没的区域、淹没的深度和持续时间。这就像在地图上画出水会淹到哪些地方。
耦合模型：很多时候，会把不同类型的模型结合起来，比如将天气模型与水文模型结合，甚至与海洋模型结合（用于沿海地区的风暴潮预报）。这样能够更全面地反映各种影响因素的相互作用。

3. “实时监测与反馈”：
洪水预报不是一次性的预测，而是一个动态调整的过程。预报人员会不断接收最新的观测数据，将其实时输入模型，并与之前的预测结果进行比对。如果发现实际情况与预测有较大偏差，会及时调整预报方案，就像医生在治疗过程中根据病人反应调整药方一样。

洪水预报的“准确度挑战”：精确，但非“神算”

洪水预报的精确性是一个大家都很关心的问题，但也很难给出一个绝对的数字。我们可以这样理解：

不同时间尺度的精确度差异：
短期预报（未来几小时到24小时）：对于由局地强对流（比如短时强降雨引发的山洪）造成的洪水，如果监测和预报系统非常灵敏，预测结果可以相当准确，能够及时发出预警，为人员疏散和财产转移争取宝贵时间。例如，利用雷达监测和精细的地形数据，可以预测某个小流域在未来几小时内可能出现的山洪风险。
中期预报（未来13天）：这种预报主要针对由持续性降雨或大范围强降雨引发的江河洪水。由于天气系统的复杂性和不确定性，预报的精确度会有所下降，但仍然能提供重要的预警信息，指导水库调度、堤防巡查和人员转移。例如，预报未来三天某条河流可能出现的洪峰流量和水位，可以指导防汛部门做好应对准备。
长期预报（未来37天甚至更长）：这种预报的不确定性最大。主要依赖于对未来天气系统的预测，而天气系统本身变化莫测。虽然可以提供一些趋势性信息，比如未来一周降雨总量可能偏多或偏少，但对于具体发生时间和洪水的强度，精确度就比较有限了。这更多是为防汛策略的制定提供宏观参考。

影响精确度的关键因素：
数据质量和密度：数据越全面、越精确，预报的准确性就越高。比如，如果某个关键流域没有雨量站或者水文站数据不准确，预报就可能出现偏差。
模型精度和适用性：不同的模型适用于不同类型的洪水和流域。模型的选择是否恰当、模型本身的复杂程度和参数校准是否到位，都会影响预报结果。
预测的时效性：预报的时效性是指预报信息能够提前多久为决策提供支持。时效性越长，留给决策者准备的时间就越多，但通常精确度会降低。
突发性因素：比如，突然发生的泥石流滑坡堵塞河道形成的堰塞湖溃决，这类突发事件很难通过常规的洪水预报系统准确预测。
人为因素：水库的调度决策、堤防的维护情况等，也会影响洪水的实际演进，但这些因素又很难完全量化并纳入模型。

预报不是算命，是概率与风险的评估：
洪水预报更像是在评估“概率”和“风险”。我们通常会给出“预报洪水水位可能达到XX米，超警戒水位XX米”这样的说法，并且会伴随一个“概率”。例如，“未来24小时，某河段发生超警戒洪水的概率为70%”。这意味着，在相似的条件下，有70%的可能性会发生这种情况。

总的来说，洪水预报是一项不断发展和完善的科学。它依靠海量的数据和复杂的模型，努力在“时效性”和“精确度”之间寻求平衡。虽然无法做到百分之百准确，但现代洪水预报技术已经能够显著提高我们应对洪水的能力，减少生命财产损失。每一次准确的预报，背后都是无数数据工程师、水文专家、气象预报员的辛勤工作和科学的智慧结晶。

网友意见

蟹妖。

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。

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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。

写得比较匆忙，如有错别字和笔误，请见谅。

沈鸿仁

2016.7.8

2016.7.9补充：关于环境变化对水文模型应用的影响

同一个水文模型，在不同的地方使用，不同的人使用，效果千差万别。究其原因，模型还远没有发展到基于完全的物理机制，即便是现如今世界各地的研究者们使用的分布式水文模型，仍然存在“概念性”的部分。换句话说，自然界水的运动规律，只是被“盲人摸象”似的解释了片段或部分，远没有像“摄影”那样得到真实、全面的诠释。

正因如此，水文模型的应用依赖于模型的率定和验证，或者说模型的识别。在实时洪水预报中也如此，需要采用一部分有代表性的历史洪水率定模型参数，再应用至作业预报。这里隐含了一条假设：系统的时不变性，或者叫平稳性。

然而在许多研究中，我们碰到的问题是这条假设可能已经不成立。不论是气候系统的变化，还是人类对下垫面的改造直接或间接影响水循环过程，都深刻影响着水文模型的适用性，比如土地利用的变化、水库的蓄丰补枯、水土保持、农业灌溉等，这些过程还很难用严格的数学物理表达式反映到模型中。因此，当在受环境变化影响比较显著的地区适用模型时，可能就会面临怎么模拟都是一堆*的问题。

可见，水文模型还有很多需要完善的部分。今天补充的这一点可以说是近十年甚至未来至少十几年的研究热点，气候变化、人类活动，这些被我们听烂了的字眼，甚至让有的人觉得有人一提这些词就是为了噱头，其实不是。气候变化这个领域，尽管养活了一大批科研工作者，但真正对认识自然系统有价值的研究、或者在解释规律中有突破创新的研究仍然凤毛麟角。当然了，换个角度想，哪个学科的进步和突破是一帆风顺的？否定、再否定，才是事物前进发展的必经之路。

期待科技工作者们的进步吧^_^

2016.7.10 最后补充一次&吐槽

谢谢网友们关注这个话题，今天在知乎日报里也有人提出对8号回答的质疑。那么我再补充说明一下：

7.8的回答里已经阐述了关于洪水可预报的基础和预报的手段，有人说你就提一个“规范”能说明预报精度吗？其实这个问题里“精确性”一次的表达就是个抽象的词，如何算精确呢？在作业预报中必须定量化，而定量化的依据就是8号回答里提到的“规范”，预报的洪水与真实的洪水相比，满足“规范”的许可误差容差要求，就可以认为是“精确”的，而规范还进一步对“精确”做了“甲乙丙”分级。

另外，水文模型数量繁多，我认为对于水文的学生而言，无论本科生、研究生，熟悉2～3个模型的结构和应用，就足矣（大多数学生只会run run run，别说写模型代码，结构都不知道就瞎用）。还有人说我咋老写新安江模型，你本科论文做的新安江模型吧。（翻白眼。那么喜欢挖，你蓝翔毕业的吧？）

有的童鞋翅膀还没硬，就天天嘴里操着一堆字母表示的模型，觉得自己用的模型洋气极了。我想问问你觉得城市和天然流域预报洪水有什么区别、长江和密西西比河的洪水有什么区别，你了解VIC模型每个version的区别吗，你了解Noah在美国应用的情况吗、能往中国套吗，你觉得spatial resolution对模型影响有多大，你觉得MIKE SHE能做长江中下游地区的洪水预报吗，你知道SWAT的HRU概念是谁提出来的吗，你觉得分布式模型会比概念性模型更适合于作业预报吗？

不知道就好好回去学点模型结构，写写代码，就算是河海的同学，也别觉得自己就精通新安江模型了，在我看来，大部分学过新安江模型的同学并没有真的领悟模型的核心。知道不等于理解，理解不等于会操作，会操作不等于会用，会用不等于会开发。这也是我之前提到的同一个模型，相同的程序，不同人预报的结果差别会很大。不然还要首席预报员干嘛？写好模型雇个大妈天天边嗑瓜子边滚动预报不得了。

。。。。。。。。。。

这个问题到此为止啦，也给大家拓展了很多研究性的内容。洪水预报也就这些事儿啦，再多讲要么是细枝末节的技术问题，要么是继续分化的研究方向，有兴趣的可以找点文献读读，比我讲的这些更有针对性。

祝大家周末愉快。

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