水庫入庫流量預報關乎水庫的安全營運、防洪排程以及水資源的合理配置設定，其重要性不言而喻。然而，入庫流量預報的難度大，在以下幾方面制約着預報模型在水庫入庫流量預報的應用：
- 水文過程的複雜性和不确定性，受降雨、蒸發、下滲、調蓄等多種因素影響，且互相作用複雜；
- 資料擷取與處理的挑戰，資料缺失、異常及品質問題影響預報準确性；
- 模型适用性和校準難度，需針對特定流域進行模型選擇和校準，過程複雜且需專業知識。
為此，四信推出基于DEM、以山坡為基本單元的分布式水文模型，可模拟大面積流域内的水文過程。模型核心計算子產品包含坡面産彙流和河網彙流兩大子產品。模型能夠對流域内的降雨産流過程、彙流過程和水文過程進行有效預測和模拟，可友善快速內建到水庫防汛排程業務系統中，為水庫入庫流量預報提供核心支撐。
針對水庫入庫流量預報的難點，四信推出的分布式水文模型在以下幾個方面持續發力，為水庫水資源管理和防洪減災工作帶來了革命性的變革。
預見期有效延長，讓決策更從容
分布式水文預報模型從各類氣象資料系統實時接入網格降雨預測資料，并與現場雨量站資料互相校核計算，通過精細化的模拟和預測，将預見期有效延長。為水庫管理人員争取更充裕的時間來制定和調整排程方案，從容應對各種複雜的水文情況。
▲網格降雨預報
預報頻率變快，讓資訊更及時
傳統的入庫流量預報，因模型計算性能、氣象預測資料更新頻率的限制，往往存在較大的時間滞後，難以滿足現代水利管理的需求。而分布式水文預報模型能精準地拆解水庫上遊集雨區域的各子流域，并提供分布計算能力，能夠實作高頻次的預報更新，及時反映流域水文變化，為水庫管理人員提供更為準确、及時的資訊支援。
圖2：提取河流
圖3：生成小流域
使用區域更廣，讓應用更普遍
該模型以山坡為基本單元，廣泛适用于南北地區，模型細緻考慮了植被覆寫、土地使用情況、遙感圖像等多源地理資訊資料庫。這樣的設計使得模型能夠對不同區域的氣候和土壤條件進行精确地概括和分析，無論是濕潤的南方還是幹燥的北方。這種全面綜合地理資訊的方法，確定了模型在各種環境條件下都能提供準确的水文過程模拟，進而為大中型水庫的入庫流量預測提供了強大支援，顯著提升了其普遍性和實用價值。
曆史資料依賴更少，讓應用更靈活
對于許多地區來說，曆史資料的匮乏是制約入庫流量預報精度的重要因素。然而分布式水文預報模型應用水科學的機理，以流域空間地理資訊為基礎，通過預測集雨區域網格降雨資料的實時輸入，降低了對曆史資料的依賴程度。即使在沒有充足曆史資料的情況下，也能實作較為準确的預報，為更多地區提供了可行的解決方案。
校準效率更高，讓優化更便捷
模型的校準是確定其預報精度的關鍵環節。分布式水文預報模型的大多數參數一般都根據實測或者來源于相應的資料庫。需要單獨率定的參數僅有地下水導水率、地下水儲水系數等少數幾個參數。這種參數的減少，大大減少了模型人員的工作量和時間，同時提高了效率。
部署更簡便，讓應用更輕松
分布式水文預報模型軟體具備完善的工具鍊和便捷的內建方式，能夠友善快速地內建到現有的業務應用系統中。無論是數字孿生平台還是防汛抗旱資訊平台，都能輕松實作模型的部署和應用。這為各級水利部門提供了極大的便利，使得入庫流量預報能力的提升變得更加輕松和高效。