人民日報關注：洪水預報是如何實現的？如何延長洪水預見期？

升級發布洪水黃色預警、主要江河發生編號洪水……洪水預報，為防洪工程調度、險情巡查搶護、避險撤離轉移提供基礎支撐。

洪水預報是根據洪水形成和運動的規律，對未來一定時段的洪水發展情況進行預測。

水利部印發的《全國主要江河洪水編號清單》，將洪水編號河流從19條增加至116條；構建中小河流5800余站洪水預報方案，進入汛期以來累計制作發布50.3萬站次洪水預報，主要江河關鍵期洪水預報準確率達90%。

洪水預報是如何實現的？如何延長洪水預見期？記者采訪了相關專家。

洪水預報不僅要看水，還要看雨、看云

近期，受臺風“巴威”影響，松遼流域135條河流發生超警以上洪水。水利部信息中心提前3天研判輝發河全線超保、遼河干流超警。

提前3天，靠的是“天空地水工”一體化監測感知系統。水利部信息中心水情一處副處長趙蘭蘭介紹，洪水預報不僅要看水，還要看雨、看云。

天上，“水利一號”以及組網的34顆遙感衛星，小時級掃描重點防洪區域，快速識別漫灘、積水淹沒地區。空中，水利測雨雷達捕捉強降雨云團，實現從“落地雨”向“云中雨”監測的轉變。最后是“地、水、工”緊密配合，水文測站和工程安全監測點搭配水利北斗技術，傳輸偏遠山區站點數據，實時采集降水、水位、流量等數據。

“看得準”還要“算得準”。“我們利用‘高保真’數字流場模擬數學模型，開展全鏈條滾動預報。”趙蘭蘭介紹，“云—雨”短臨降水預報模型開展未來6小時“1公里×1公里”網格降雨預報。此外，動態調整洪水預報模型參數，將預報結果輸入水動力演進和水工程優化調度模型，結合高精度數字孿生流域底板，可以開展重點河段洪水演進分析，最終生成多套調度方案支撐工程調度指揮決策。

“科技賦能、數智賦能，有力支撐防汛抗洪。”水利部信息中心主任付靜介紹。240部水利測雨雷達覆蓋國土面積約90萬平方公里；搭建水利部無人機監測共享服務平臺；接入水利視頻資源3.6萬余路，按需共享中國鐵塔公司5萬余路高點視頻。

提前預報，為優化預演預案提供支撐。比如，受臺風“美莎克”影響，西江流域多地降雨突破歷史極值，水利部門滾動開展洪水預報與風險研判，累計生成100余套調度方案，下達32道調度指令，做好攔洪削峰。

氣象水文一體化預報模型，能有效延長洪水預見期

7月10日至11日，四川省馬邊彝族自治縣遭遇強降雨過程，一場爭分奪秒的轉移展開。

7月10日16時，水利測雨雷達捕捉到有強降雨云團持續向馬邊縣上空移動。隨后，又監測到新的對流云團生成，影響范圍逐步擴大。

水利部先后向馬邊縣發布黃色山洪災害短臨預報預警，四川省水利廳立即進行逐級喊醒叫應。馬邊縣水務局依托山洪災害預報預警預演預案“四預”平臺，發布預警轉移信息120條，1412戶4814人及時被轉移。

中國工程院院士、中國水利水電科學研究院水資源研究所名譽所長王浩介紹，在氣候變化等多重因素影響下，洪澇災害極端性、破壞性與復合鏈生效應更加凸顯，特別是區域性洪水、突發性山洪、長歷時干旱等，對工程韌性、調度指揮、應急響應提出更高要求。

王浩介紹，中國水科院目前構建了覆蓋全國范圍的氣象水文一體化預報模型。這一預報模型打通大氣降雨預報和流域水文響應，實現從“天上降雨”到“河道來水”的全鏈條連續預報，能有效延長洪水預見期，提高預報精度。

監測設備是防汛的“眼睛”。王浩建議，在極端條件下，傳統監測設備易出現斷電、信號中斷、淤積損毀等問題，接下來應加強防水抗壓、低功耗智能傳感終端等設備研發和部署，保障監測數據的連續穩定。

人工智能大模型普及應用，為水循環監測站網規劃和布局提供全新思路

“人工智能大模型普及應用，為水循環監測站網的規劃和布局提供全新思路。”王浩表示，人工智能大模型模擬推演，優化整合站網布局，實現“測算一體”。雨水情監測正在從傳統的“接觸式、點狀”模式，向“非接觸、面狀”模式轉變。

人工智能大模型將深刻重塑防汛業務體系。王浩介紹，傳統的洪水預報依賴專業積累和個人經驗。海量歷史洪水事件、實時氣象水文數據、地形地質信息等，經過人工智能大模型綜合學習后，能夠智能推演多種洪水演進情景，精準計算不同降雨強度下河道水位變化。比如，防洪調度涉及水庫群聯合調度、蓄滯洪區啟用時機、分洪閘門開度等復雜決策。人工智能大模型和水文水動力機理模型結合可以快速模擬不同調度方案下的洪水傳播過程，對比淹沒范圍、損失程度和工程安全余量，大幅縮短決策時間，提升決策科學性。

大模型要在防汛一線真正發揮作用，仍需持續闖關。王浩建議，數據層面要打通氣象、水文、地質、工程等多源數據壁壘，構建統一的高質量數據底座；算力層面要從硬件底座、分布式架構等多維度提升算力水平；算法層面將產匯流物理機制、水庫調度約束條件與大模型深度融合，形成既“懂水利”又“會推理”的專業模型。

來源：王浩/人民日報