面向实时预报调度的长江中游出梅及后汛期动态识别OA

在全球气候变化背景下,长江流域洪水季节性规律更趋复杂,传统静态汛期分期方法难以适应水库精细化调度需求。为提升洪水资源利用效率,本文提出面向实时预报调度的长江中游后汛期动态识别方法。研究构建包含雨量指标与大气环流指标的长江中游出梅综合指标体系,综合采用分期统计理论、涨退水分类分析及水情因子趋势划分-排位分析等多种方法,提出了长江中游进入后汛期的水位、流量等关键水情判别条件。通过长短期记忆网络模型模拟三峡水库调度过程,评估了三峡水库在后汛期运行水位动态控制的防洪风险。结果表明,研究提出的动态判别技术在1954年、1998年、2020年等长江中下游实测大水年未产生防洪风险,并能在保障防洪安全的前提下,有效提前1972年、1978年、2006年、2022年等典型枯水年长江中游进入后汛期的时间。随机径流试验结果亦表明,三峡水库采用后汛期运行水位动态控制调度策略时,莲花塘站和沙市站的防洪风险分别约为0.7%和0.3%,风险总体可控。研究成果可为三峡等梯级水库群后汛期调度提供科学依据。