水文大数据驱动的洪水预报模型关键技术与应用

名  称

水文大数据驱动的洪水预报模型关键技术与应用

获得奖项

教育部科技进步一等奖（2014年）

参与单位

河海大学；水利部水利信息中心

主要贡献者

朱跃龙、李致家、冯钧、余达征、李士进、万定生、杨涛、姚成、李巧玲、张鹏程、王继民、唐志贤、黄鹏年

所属一级学科

水利工程

成果简介

洪水预报在防洪减灾中起着非常重要作用。由于气候变化、人类活动加剧和经济社会发展，洪水预报遇到新问题和挑战。研究和发展变化环境下产汇流理论方法、创建能刻划各种复杂流域与河道情况的精细化、高精度洪水预报方法和技术已成为国家防汛抗旱、保障防洪安全一个亟待解决的关键技术难题。课题组历经十多年，开展基于水文大数据挖掘和驱动技术的洪水预报理论方法研究及应用，取得如下创新成果：

1. 发展了大数据驱动的产汇流模拟理论，创新了产汇流参数地理规律分析方法及星地一体数据同化分析方法。

2. 创新了大数据支撑下新安江模型系列，增强了其理论基础，拓宽了模型的适用性；建立了大数据驱动的智能型实时预报水文模型系列，提高了模型精度；

3. 创新了大数据驱动的集合洪水预报和实时校正方法。

4. 开发了洪水预报云计算平台，实现了多系统无缝集成运行环境。

本项目申请发明专利30项，授权8项；获计算机软件著作权12项；成果被4部国家与行业标准采用；出版学术专著3部，发表SCI/EI论文210余篇。研究成果显著提升我国洪水预报的科技水平，已应用到国家防总等15个部门，其中应用于淮河流域洪水预报已有十年，洪峰预报精度提高了约10%，增加了1-2天的预见期，发挥了巨大的防洪减灾效益。