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为解决水库调控影响下洪水预测误差问题，研究人员开发含（Case I）与不含（Case II）深度学习误差更新的 discharge 预测框架，结合 hydrodynamic 模型模拟洪水淹没。结果表明 Case II 精度更高，模型模拟淹没范围吻合度达 49-52%，为洪水预警提供新方法。
洪水，作为全球范围内极具破坏力的自然灾害之一，常常给人类社会带来巨大的经济损失和人员伤亡。据统计，全球超过 30% 的自然灾害经济损失和 50% 的死亡人数都与洪水有关。随着气候变化的加剧，全球许多地区，尤其是热带地区，极端降水事件的发生频率预计将不断增加，这也导致该地区极端洪水的发生概率显著上升。例如，有研究表明，自 2000 年以来，热带地区的洪水发生次数增加了四倍之多。在这样的背景下，如何提高洪水预测的准确性，尤其是在受水库调控影响的热带河流流域，成为了亟待解决的关键问题。
目前，水库的存在会显著影响下游的水流贡献和洪峰发生时间，这使得在水库防洪调度过程中，洪水预测、水库蓄水、水位和出库流量等方面都存在不确定性，进而给防洪决策带来风险。然而，现有研究中，针对单一水库系统下游控制点的洪峰流量限制问题，以及水库泄洪峰值到达下游地区的传播时间和下游集水区洪峰流量与水库泄洪峰值的重合情况等方面的分析还较为有限。此外，虽然洪水淹没预测模型对于洪水预警和减灾至关重要，但由于洪水过程的复杂性和数据集的缺乏，准确的洪水淹没预测仍然困难重重。现有的大规模洪水预测模型往往网格分辨率较粗，无法详细研究局部尺度的洪水风险，而针对热带地区，尤其是印度河流流域的洪水淹没预测研究更是稀少，且利用水文 - 水动力 - 深度学习相结合的洪水建模方法在大坝调控河流流域的研究也较为缺乏。
为了应对上述挑战，相关研究机构的研究人员以印度的马哈纳迪河流域为研究对象，开展了一项旨在提高受水库调控影响的下游地区洪水预测准确性的研究。该研究成果发表在《Environmental Modelling 》上，为洪水预测和管理提供了新的思路和方法。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：
- 开发了两种日流量预测模型框架，分别为不含误差更新的 Case I 和含深度学习误差更新的 Case II，用于预测三角洲头部的日流量，预测提前期可达 5 天。
- 使用 MIKE11-NAM 模型进行水文模拟，结合 bias-corrected 的降雨输入和预测的水库泄流量。
- 利用 HEC-ResSim 水库模拟模型模拟希拉库德水库的泄流量，并对其进行性能评估。
- 采用 MIKE FLOOD 水动力模型模拟下游地区的洪水淹没情况，将最佳流量预测作为输入。
模拟马哈纳迪三角洲头部的流量预测
研究开发了两种流量预测模型框架来预测三角洲头部的日流量。其中，bcMIKE 是由 MIKE11-NAM 模拟的日流量预测，bcMIKE-LSTM 则是在 bcMIKE 基础上结合了 LSTM 误差更新。结果表明，考虑水库泄洪预测作为上游流入边界条件并在三角洲头部进行误差更新的 Case II 模型表现优于 Case I，在 1-5 天的提前期内，其相关系数值为 0.83-0.94，能够以最小的误差和最窄的不确定性范围捕捉洪峰。
HEC-ResSim 模型的性能评估
为了模拟希拉库德水库的泄流量，研究人员建立了 HEC-ResSim 水库模拟模型，并利用 1996-2011 年季风季节的长期观测入库流量进行模型设置。通过一系列模型评估标准对该模型进行性能评估，结果显示，该模型能够很好地捕捉到季节性模式以及高流量情况，表明其具有较高的可靠性。
洪水淹没预测
将最佳流量预测输入到 MIKE FLOOD 水动力模型中，以模拟下游地区的洪水淹没情况。结果显示，在 5 天的提前期内，水动力模型模拟的淹没预测具有合理的准确性，观测和模拟的洪水淹没范围吻合度达到 49-52%。
结论
本研究通过开发集成水文 - 水动力 - 深度学习的洪水建模方法，成功地提高了受水库调控影响的马哈纳迪河三角洲地区的洪水预测准确性。研究表明，含深度学习误差更新的模型在流量预测方面表现更优，能够更准确地捕捉洪峰和减少不确定性。同时，水动力模型在洪水淹没预测方面也取得了合理的准确性，为洪水预警和管理提供了有力的支持。
该研究的重要意义在于，它为受水库调控的热带河流流域的洪水预测提供了一种新的、有效的方法，有助于提高洪水预警的提前期和准确性，从而更好地制定防洪决策和减灾措施，减少洪水带来的损失。此外，该研究还填补了热带地区，尤其是印度河流流域洪水淹没预测研究的空白，为相关领域的研究提供了参考和借鉴。
