洪水可以被精確地預報嗎？

沈鴻仁

6 月初，2015-16 超強厄爾尼諾事件宣告結束，但 ENSO 對今年全球氣候格局的影響還遠沒結束，其中最典型的就是對我國夏季降水的影響。今年長江中下游一帶入梅較晚，但雨量明顯偏豐。7 月初這幾天關於洪澇災害的新聞已經鋪天蓋地，許多省份都開始遭到暴雨洪水的侵襲。洪澇災害再次引起公眾的高度關注，但很多小白們缺乏基本常識，甚至包括一些媒體，總拿一些水利行業的基本概念作為噱頭錯誤解讀。開始今天的話題前，我還是呼籲小白們遇到陌生的概念多查查資料，多向業內人士請教，要有自己的判斷力。

在洪澇災害的應對中，除藉助於水庫、堤壩、蓄滯洪區等工程措施直接對洪水進行攔截調蓄外，還大量依賴於洪水預報這種非工程措施，尤其是在決策階段，洪水預報的結果和精度尤為重要。

下面正式開始啦。

洪水預報是水文預報的任務之一，水文預報可以說是人類將水文學的基本理論應用於實踐的產物，除洪水預報，還有水庫水文預報、墒情預報、乾旱預報、冰情預報等範疇。一句話，就是根據人類能掌握的各種要素，比如本時段的流量、水位、土壤含水量、降水、蒸發，對未來一定時期的狀態做出預報或預測。

按照上句話中「一定時期」的長短，一般又可分為短期預報（預見期3天以內）和中長期預報（預見期 3 天以上）。短期預報主要應用於防洪調度、抗災搶險，中長期預報主要應用於水庫調度。

（1）中長期預報，主要方法大致有天氣學、統計學、能量學、動力學等四類，其中以統計學方法在實際中應用廣泛。中長期預報最大的短板就是預測範圍長，不確定性較大。此外，由於時間尺度大，中長期預報通常針對特定的預報對象進行預報，不注重水文過程，這點與短期預報不同。中長期預報就簡單一提，重點談短期預報。

（2）短期預報，時間尺度更加精細，注重過程預報，一般採樣時段可以到 1h，甚至 30min，主要取決於降水數據的採集密度和流域的匯流時間，流域越小，一般時段越短。在作業預報精度評定中，不論採用何種預報方案，考核指標主要有三：絕對誤差、相對誤差和確定性係數，相應的還有四項許可誤差：洪峰、峰現時間、徑流深和過程預報許可誤差，各項許可誤差有相應的容差標準，最終根據許可誤差得出預報的合格率和精度等級（甲、乙、丙）。具體請參考《水文情報預報規範》（GB/T 22482-2008）。

下面具體談點洪水預報的方法。

一提到洪水預報，很多水文人腦子裡蹦出來的第一個念頭就是水文模型，其實這是有偏見的。水文模型只是在水文預報漫漫長路上逐漸發展起來的方法之一，之所以被很多人划上和洪水預報、甚至水文預報的等號，確實也是因為模型的一些優越性，下面再細談。另外要「闢謠」的，是關於「水文模型」的基本概念，什麼是水文模型？大多人腦子裡蹦出來的又是一堆模型名兒：新安江模型？SWAT？MIKE SHE？其實，水文模型始於 1850 年——愛爾蘭 Mulvany 提出的推理公式（Rational Method）。廣義上講，用於模擬水循環過程的這些「輸入 - 輸出」物理關係，都可被稱作水文模型。我接下來仍然遵從現在大家的表達習慣，提水文模型就是指新安江模型這一類複雜模型。

理清了基本概念，繼續回到我們的主線——洪水預報方法。按照預報方法可以分為兩類：

（1）確定性預報。所謂「確定性」並非指報得一定準，而是這種方法是有一定物理基礎的。我們都知道，自然界三大基本定律是不變的，地球上水的運動仍然遵循這些規律，這就構成了「可預報性」的物理基礎。自然界的水循環是一個無法區分源頭和結尾，蒸發、水汽輸送、凝結、降水、下滲、徑流等過程有機融合的過程，但從簡化問題的角度，水文模型實質上就是一系列分塊描述水循環過程的複雜數學物理方程，這些過程有的易於描述，比如降水量的觀測已經比較成熟，但是流域蒸發的觀測就非常困難，此時就出現了許多簡化方式，比如採用器皿水面蒸發進行折算、參考作物蒸散發量折算等。講到這裡，相信你也發現了，水文模型還沒能達到白箱模型的層次，裡面包含了大量的簡化和概化，這是預報結果產生誤差的來源之一。關於水文模型具體的構架和原理，略略略略，再講就成水文預報課了。

儘管水文模型還在發展，但是目前我國大江大河的預報已經廣泛使用水文模型了，國內比較常用的模型譬如新安江模型、陝北模型，經過了許多實踐檢驗，是可以應用於我國大部分地區作業預報中的，當然最終決策是否完全採用模型的結果，我沒有看到全部，但基本推測肯定不是的。因為這又要回到模型自身的問題上了，以新安江模型為例，它既能用於 A 地，也能用於 B 地，是因為它參數可變，可以「適應」不同的流域。當然了，不是全國所有流域都適合，這又決定於它的結構，新安江模型本質是「蓄滿產流」，適合於大多數濕潤地區，對乾旱地區則恐怕有些「疲軟」。其他模型也類似，基本思路就是模型的參數率定、驗證，精度達到一定要求就可以進行洪水預報了（怎麼可能這麼簡單，這就拿去預報洪水，妥妥的報出來一堆 *。實時洪水預報最要命的一步，誤差修正！拋磚引玉至個兒去學，再講真可以開課了==）。所以，這又引出了模型的第 2 個問題（第 1 個是結構啊，忘了嗎？拍黑板）：參數問題。這個問題困擾了無數水文學者，當然也養活了一批人。參數問題到底啥問題，形象地講，我和你用相同的模型，相同的程序和數據，模擬出來的效果可以天壤識別，即便精度相似，也可能不合理，為啥？參數還有物理意義，畢竟結構里是基於物理學概念推導的，如果失去了物理意義，那麼在歷史數據「訓練」上可能有精度「還不錯喲」的假象，一旦外延，又是一堆 *。模型還有一個問題，就是剛剛括弧里提到的誤差修正問題，在實際作業預報中，模型的輸入：降水、氣溫、蒸發等要素都存在誤差，雜訊干擾對預報精度影響非常大。你想啊，再好的一鍋雞，你加些垃圾進鍋里，煲出來的只能是毒雞湯啊。

鑒於這些問題，水文模型預報的結果可以參考，但沒法檢驗（等洪峰來了檢驗，那真的是等著看海吧）。不過，這不代表模型沒有意義，它最大的意義就是提供了一個參考值，並且有一個決策的時間（預見期）。

補充 1：模型方面知識。剛提到了水循環是個沒頭沒尾的過程，但是水文模型不是！主流的水文模型幾乎都是產流、匯流分步進行的，這和自然界過程當然不符。匯流部分值得一提，一提匯流，很多人腦海里就是 Muskingum。河道匯流演算的方法很多，但最關鍵的是要先確定適用地區，一般馬法在山區幾乎萬能，但是到了平原，已經不滿足運動波假設，此時資料成熟最好使用水動力學方法——聖維南方程。典型的例子就是太湖流域模型（不知道百度）。另外多說一句，單個產匯流方法，比如馬斯京根法，不能被稱為一種洪水預報的方法，洪水預報方案里必須包括根據流域實際情況確定的產匯流方案。

補充 2：突發性洪水預報。近幾年國家層面對山洪預警、中小河流治理的投入很大，這是一項非常有意義的工作。像今年這樣氣候十分異常，導致大江大河都出現大洪水的情況，在平常年份是不常見的，但在山區，山洪的爆發確實非常常見。山洪，通常是指發生在山區、流域面積小於 50km2 以下的洪水，這些洪水最大的特點就是突發性和破壞性。短歷時強降水引起山洪，還可能引起泥石流、滑坡等次生災害，但是由於流域小，匯流時間很短（1～3h），還沒來得及發布預報，洪峰都已經過了。介紹幾種小流域常用的預報方法：降雨 - 徑流關係，沒錯，你沒看錯，這就是目前我們國家許多地區仍在使用的預報方法，簡單實用；瞬時單位線；推理公式。這些方法並不新穎，但是是水文分析計算的經典方法，對小流域也有較強的實用性。當然，水文模型在山洪預報預警中也有重要地位。

（2）概率預報。與確定性方法相對的，就是概率預報，這種預報方法並不是給出具體的預報值，而是報一個水文要素比如洪峰、洪量的置信區間。常見的比如貝葉斯公式、重採樣等，都是比較主流的方法。這裡就不再贅述。

總結一下：

（1）洪水預報的方法有很多，確定性方法如：較簡單的方法如降雨 - 徑流相關、推理公式，而水文模型是其中比較複雜的一種；概率預報是通過統計學方法預報的一種手段，給出的結果往往是某一置信區間的結果。

（2）水文模型只是對自然界原型的近似，因此本身的結構、參數都存在不確定性。水文模型需要的輸入數據，比如降水、氣溫、蒸發等要素的量測也存在不確定性，因此，模型的精度並非完美。

（3）實時洪水預報不同於歷史水文模擬，這裡面還有一項關鍵技術：誤差修正。另外，實時洪水預報依賴於功能比較完善的平台支撐，並非一個簡單的模型程序就能滿足要求。

（4）作業預報的精度評定規則有相關規範（《水文情報預報規範》（GB/T 22482-2008）），這可能略微不同於其他研究領域使用水文模型時採用的精度評定標準。規範是標配，具體研究時可再增加約束。

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