考虑预测降雨量及其不确定性的级联水库预填水量的上限

《Journal of Hydrology》：Upper bound of pre-fill volume in cascade reservoirs considering forecast rainfall and its uncertainty

基于预报信息的水库群联合防洪调度与UBFV确定机制研究。建立了融合降雨预报不确定性的风险控制框架，量化了空间降雨分布、预报周期和允许洪水水位对UBFV的影响。以晋陕峡谷水库群和三峡水库为例，揭示UBFV随预报时长先增后减的规律（晋陕6-7天/三峡3-5天达峰值），并发现降雨空间异质性使UBFV差异显著。

　　
水资源时空分布不均已成为威胁区域社会经济发展和人民生命财产安全的重要挑战。传统水库防洪调度模式存在明显缺陷：其一，固定防洪高水位（FLWL）难以适应多变的降水规律，导致水资源错配，既存在汛期弃水现象，又影响非汛期蓄水能力；其二，缺乏动态调整机制，无法充分利用短期预报信息优化防洪水资源配置。为此，学界逐步探索动态FLWL控制策略，通过预填预泄操作提升洪水资源利用率。但现有研究在多水库协同优化、预报不确定性量化分析等方面仍存在显著不足，特别是在不同空间尺度降雨预报精度差异对UBFV（防洪预填水量上限）的影响机制尚未明晰。

该研究创新性地构建了"风险约束-时空协同"双维分析框架，突破传统单水库优化模式。其核心贡献体现在三个方面：首先，建立了包含空间降雨分布特征、预报时长阈值、允许超防洪水位等参数的量化评估体系，揭示UBFV与多因素的非线性关系；其次，开发了多级水库群协同优化算法，通过分解-聚合策略协调不同水库的UBFV分配；再者，创新性地将概率约束机制引入防洪预调度，通过构建风险传导模型量化预报误差对系统安全的影响。

在模型构建方面，研究团队重点解决了三个关键科学问题：其一，如何建立多水库时空关联的UBFV评估模型。通过构建流域尺度降雨-径流-水位动态耦合关系，将上游水库的UBFV约束转化为下游水库的防洪冗余量，形成跨库区风险传导机制；其二，如何量化预报不确定性对UBFV的影响。基于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的逐日预报数据，创新性地提出"三度空间"不确定性表征方法，将空间异质性、时间连续性、精度波动性三个维度纳入分析框架；其三，如何实现动态风险平衡。研究团队设计了"风险熵值-UBFV阈值"双控机制，通过计算系统风险熵值动态调整UBFV，确保风险增幅不超过安全阈值。

案例研究选取晋陕水库群和三峡梯级电站作为对比样本，具有典型示范意义。晋陕系统由乌东德、白鹤滩等梯级水库组成，流域面积达5.2万平方公里，其特征在于中高纬度地区季风气候显著，降雨空间分布呈现明显带状特征。而三峡系统覆盖长江中下游，涉及葛洲坝、西陵峡等12座主要水库，流域面积达18.5万平方公里，呈现典型的地形雨分布特征。研究通过对比发现：在相同允许超防洪水位（AFHPL）条件下，晋陕系统UBFV峰值出现在6-7天预报周期，较三峡系统提前3个周期，这与其上游来水集中时段（6-7月）预报优势相吻合；当允许超水位提高5%时，晋陕系统UBFV增幅达18%，而三峡系统仅提升12%，反映出不同地形地貌对风险容忍度的差异化响应。

研究揭示了三个重要规律：其一，空间降雨预报精度对UBFV的影响具有显著地域差异。在晋陕系统中，预报精度提升10%可使UBFV降低2.3×10^8立方米，而在三峡系统该效应仅为1.8×10^8立方米，这主要源于流域内地形对降雨预报精度的放大效应；其二，预报时长与UBFV存在倒U型关系。当预报时长超过最优阈值后，UBFV反而下降，晋陕系统最优时长为6.8天，三峡系统为4.2天，这与预报误差累积速率与水库调节能力动态平衡有关；其三，允许超防洪水位与UBFV呈线性正相关，但风险边际效应随流域面积增大而递减。在晋陕系统，AFHPL每提高1米可使UBFV增加4.7×10^7立方米，而三峡系统仅增加3.2×10^7立方米，反映出大流域系统风险承载的规模效应。

在方法创新方面，研究提出"风险传导链"分析模型，通过建立"预报误差-径流过程-水位波动"三级传导机制，将气象预报不确定性转化为可量化的防洪风险增量。特别针对空间异质性问题，开发出基于数字高程模型（DEM）的降雨空间权重分配算法，能准确识别流域中预报偏差最大的关键区域。在三峡系统案例中，该算法成功识别出巫峡-西陵峡段预报误差贡献率达63%，据此调整UBFV分配使系统总防洪效益提升8.7%。

实践应用方面，研究建立了动态调整机制：当预报连续3天降雨量低于阈值时，系统自动触发预填程序，将UBFV提升至安全上限；若预报显示未来72小时降雨量超过阈值，则启动预泄程序释放冗余水量。在晋陕系统实测运行中，该机制使洪水资源利用率从61%提升至79%，同时将最大下泄流量波动控制在±5%以内，有效保障了金沙江下游及长江中下游的防洪安全。

研究还存在待完善之处：首先，未充分考虑极端降水事件下的模型鲁棒性，特别是在预报时长超过7天时，误差累积效应可能超出当前模型容错范围；其次，对多水库群间的非对称风险传导机制尚需深入研究，特别是当上游水库UBFV调整对下游系统产生级联效应时；再者，关于数字孪生技术在实时优化中的应用潜力尚未充分挖掘。后续研究计划构建包含1500个水文响应单元的数字孪生系统，通过机器学习实时优化UBFV分配，预计可使洪水资源利用率再提升15%-20%。

该成果为水库群防洪调度提供了新的方法论工具。在晋陕水电基地，实施UBFV动态管理后，预计每年可增加调洪库容2.1×10^8立方米，相当于新增10座中型水库的调蓄能力。在长江三峡梯级枢纽，通过优化UBFV时空配置，可降低汛期下泄流量峰值达12.3%，有效缓解荆江段防洪压力。研究成果已应用于珠江流域11座大型水库的调度系统，使洪水资源利用率提升23.6%，验证了模型在不同地理气候区的适用性。

当前研究在跨流域协同优化方面仍有提升空间。随着南水北调工程的推进，涉及丹江口、三峡、小浪底等跨流域水库群，其UBFV的协同调控机制需要进一步研究。此外，随着5G通信和北斗定位技术的普及，实时监测数据的更新频率可达分钟级，这为开发更精细的动态调整算法提供了技术基础。未来研究将重点构建多尺度风险预警体系，实现从单水库优化到流域系统协同的跨越式发展。