论数据挖掘对贺江流域洪水预报的可行性探索

论数据挖掘对贺江流域洪水预报的可行性探索

发表时间：2018-01-02T09:46:20.410Z 来源：《建筑学研究前沿》2017年第22期作者：苏盛

[导读] 现代洪水预报技术是建立在现有的气象预报和水文预报理论和技术基础之上的。

广西大学计算机与电子信息学院广西南宁 530004

一、前言

目前，贺州市山洪灾害防治工作已经上升了一个台阶，各雨量、水位监测站点建设到位，在电脑屏幕上点击就能监测到贺州市实时的水情、雨情，但在洪水将要来临的时候，防汛指挥最需要的仍然是一个精准的实时洪水预报，根据预报果断地作出水库调度计划和应急决策，最大限度地降低洪水带来的损失。但是在贺州市的实际洪水防御工作中，水文部门提供的洪水预报仍然不够精准，水情、雨情实时数据利用率不够高，有的仅仅是监测到的实时水雨情信息，这导致一些防御工作较为被动。

二、国内外研究现状、水平及发展趋势

（1）洪水预报方面

现代洪水预报技术是建立在现有的气象预报和水文预报理论和技术基础之上的，主要有三个方面的内容：首先是研究能满足洪水预报特殊要求的定量降水预报技术；其次是建立起定量降水预报和洪水预报有机结合的方式；第三是实时洪水预报方法，包括流域产汇流和河道洪水预报[3]。目前，实时洪水预报技术主要采用物理过程和数学方法分析建模计算，并根据最新监测的雨量、水位或者流量资料对模型的结构、参数或模型输出进行实时校正，不断提高过程洪水的预报精度。

近年来，我国洪水预测预报水平明显提升，“十二五”期间，全国主要江河洪水预报断面增加到1700个，去年汛期每天发布洪水预报5800余站次，是2010年的2倍，关键期洪水预报合格率提高到90％以上，在迎战2011年长江三峡建库以来最大洪水、2013年黑龙江流域性大洪水、历次强台风灾害中提供了重要决策依据。

广西水文应急测报同样取得新成效，面对严峻的防汛形势，特别是超强台风“威马逊”的袭击，做到早谋划、早部署，先后组织8支应急监测队开展洪水应急测报。全年接收水情信息2300多万份，30分钟到报率达91.5%，错情率仅1.6‰，洪水预报合格率达94.5%，并积极推出水文应急测报服务新举措。当前，广西水文正加紧推进《广西水文资料匮乏地区中小河流洪水预报关键技术研究》和《广西西江洪水预报关键技术与应用研究》两个科研项目。

贺江流域近两年的洪水预报精度也较为令人满意，但是在2015年“11.12”冬汛过程中，未能准确到位地预报预警出现洪峰时间，对水库防洪调度和江河防汛抢险较为不利。

（2）数据挖掘方面

数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。在计算机的帮助下，人们可以把传统的事务处理做得更好。从信息处理的角度，人们更希望计算机帮助分析数据核理解数据，帮助他们基于丰富的数据做出决策。于是，数据挖掘（从大量数据中以非凡的方法发现有用的知识）就成为一种自然的需求，正是这种需求引起了人们的关注，导致了数据挖掘研究和应用的蓬勃发展[4]。

在信息量爆炸的现代，我们被数据所淹没，而数据挖掘为我们自动地进行数据分析、分类、汇总、发现和描述数据中的趋势、标记异常提供了有效的方法，因此，数据挖掘也被广泛地交叉应用到各个领域中去，尤其是在金融、销售、医疗等方面，更有长足的发展。

（3）二者结合

在各级防汛部门，每年都会产生大量的数据，包括水情、雨情、汛情等信息，这些数据一般用于日常事务处理，而这些数据的特点是时间序列数据，比较适合进行数据分析，从而更准确地进行洪水预报以便防汛决策。目前我国国家水文数据库已经建成，各类水位、雨量测站细化建设到村屯，结合迅猛发展的互联网技术，为水文信息查询和数据分析提供了良好的平台。

早在2003年，我国水文部门已开始引入数据挖掘的理论和技术进行水文科学研究，但仅处于起步和探索阶段；2012年，国家自然科学基金项目（51079040）和水利部“948”基金项目（201016）中较为成熟地提出了数据挖掘技术在水文数据分析中的应用，但该研究仅采用了4个水文站点的数据，不够全面；2013年，中央高校基本科研业务费专项资助项目（531107040202）提出了数据挖掘在河道洪水准确预测中的应用研究，但该研究较为概念化，较为笼统，且研究人员对水文科学不够熟悉，不能充分地作出结论。2014年，刘章君[5]等对提出贝叶斯概率洪水预报模型，为洪水概率预报研究提供一体新途径；2015年，胡健伟[6]等将BP神经网络洪水预报模型应用于中国洪水预报系统中，但采用的训练样本有限，未能找出影响流量的主要因子，难以应用到复杂区域的洪水预报中去；2016年，但灵芝[7]等采用支持向量机对叶绿江流域临江站建立了洪水预报模型，采用时间跨度较大的洪水场次数据，采用的数据较少且未考虑上游水利工程等因素影响。

十二五期间，我国防汛的重心放在山洪灾害防治项目上，其中涉及洪水预报的部分均是采用较为传统的水文算法，从大范围来看，至少广西、广东在基于数据挖掘的洪水预报上还没有较为成熟的案例。

2.发展趋势

随着人类不断发展，人类活动也将不断对流域下垫面产生影响，例如流域内地下水开发、部分水利工程及水土保持措施等都会对流域产汇流产生一定的影响，导致流域水文系统不断变化，原有的传统水文预报模型已不能满足需求，同时科技日益发达，各类测站数量不断增多，监测水平不断提高，精度、密度及其他信息量不断增大，将使得流域水文数据成倍甚至成指数增长，数据挖掘在水文领域的优势也将日益显现出来，并将会有更多的应用用于水文预报领域。

三、研究意义与目的

水文预报的传统模型很多，一般按水源划分、产汇流的不同条件和各种参数率定优化技术在不同的物理条件下建成了各种特定的水文预报模型。它们反映了水文学的一些规律，但是由于人类对流域水文气象规律认识毕竟有限，自然界规律复杂多变，人类的活动也不断对流域下垫面产生影响，各种模型的建立还不能摆脱对真实水文现象模拟概化的种种假定，因此再好的模型也难以全面地反映客观规律[8]。

自2013年贺州市投入使用山洪灾害预警监测平台后，每年都会产生大量的水雨情数据，这些数据一般用于日常事务处理，是时间序列数据，更重要的一点，这些数据是诸多客观因素作用以后产生的结果，反映出一些在传统模型中容易忽略掉，但又很有实际意义的一些水