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大數據驅動的中小河流洪水精細化預報預警技術
發布時間:  作者:科外處  來源:科外處  責任編輯:湯春輝  瀏覽次數:

主要完成單位:淮河水利委員會水文局(信息中心)

              河海大學

              南京水利科學研究院

主要完成人員:徐時進、王  凱、梁忠民、謝自銀、錢名開、陳紅雨

2016年度安徽省科學技術獎三等獎

 

    中小河流洪水預報預警技術是《國家中長期科學和技術發展規劃綱要》中“公共安全”重點領域的優先主題和國家公共安全應急信息平臺和重大自然災害監測與防御中的重點研究內容。中小河流大多位于山丘區,流量站點稀少、資料短缺,洪水突發性強、預報預警難度大,因此,中小河流洪水預報預警已成為防災減災及水科學的世界性難題。為解決上述問題,課題利用先進的水文模型理論、數值天氣預報技術、地理信息和遙感技術等大數據技術,研究創建了中小河流洪水精細化預報預警理論與技術體系。

    成果的先進性及創新點:

    (1)提出了基于量綱相似因子的中小河流匯流計算新方法,為中小河流突發洪水應急預報提供了新途徑。

    (2)研發了大數據驅動的精細化面雨量定量計算技術,形成了面向中小河流洪水實時滾動預報預警的多尺度嵌套數據鏈,為中小河流實時洪水預報預警提供了精細化的面雨量信息。

    (3)研發了多模型動態最優組合的精細化洪水預報技術,實現了實時洪水動態加權、滾動校正預報,有效降低單一模型預報的不確定性,顯著提高了預報精度。

    (4)研發了大數據驅動的中小河流動態預警技術,實現了中小河流驟發洪水“分區、分時、分級”預警。

    經濟和社會效益:

    取得的洪水早期預警模型被列入荷蘭模型系統用戶名錄,部分成果被《淮河流域水情預警發布暫行規定》行業標準采用。

    成果在全國1035個站(安徽121站)的應用表明,洪水預報精度平均提高10%以上、預見期延長了5-10%,直接經濟效益約6535萬元。經濟、社會效益顯著,推廣應用前景廣闊。




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