水库入库流量预报关乎水库的安全运营、防洪调度以及水资源的合理分配，其重要性不言而喻。然而，入库流量预报的难度大，在以下几方面制约着预报模型在水库入库流量预报的应用：
- 水文过程的复杂性和不确定性，受降雨、蒸发、下渗、调蓄等多种因素影响，且相互作用复杂；
- 数据获取与处理的挑战，数据缺失、异常及质量问题影响预报准确性；
- 模型适用性和校准难度，需针对特定流域进行模型选择和校准，过程复杂且需专业知识。
为此，四信推出基于DEM、以山坡为基本单元的分布式水文模型，可模拟大面积流域内的水文过程。模型核心计算模块包含坡面产汇流和河网汇流两大模块。模型能够对流域内的降雨产流过程、汇流过程和水文过程进行有效预测和模拟，可方便快速集成到水库防汛调度业务系统中，为水库入库流量预报提供核心支撑。
针对水库入库流量预报的难点，四信推出的分布式水文模型在以下几个方面持续发力，为水库水资源管理和防洪减灾工作带来了革命性的变革。
预见期有效延长，让决策更从容
分布式水文预报模型从各类气象数据系统实时接入网格降雨预测数据，并与现场雨量站数据相互校核计算，通过精细化的模拟和预测，将预见期有效延长。为水库管理人员争取更充裕的时间来制定和调整调度方案，从容应对各种复杂的水文情况。
▲网格降雨预报
预报频率变快，让信息更及时
传统的入库流量预报，因模型计算性能、气象预测数据更新频率的限制，往往存在较大的时间滞后，难以满足现代水利管理的需求。而分布式水文预报模型能精准地拆解水库上游集雨区域的各子流域，并提供分布计算能力，能够实现高频次的预报更新，及时反映流域水文变化，为水库管理人员提供更为准确、及时的信息支持。
图2：提取河流
图3：生成小流域
使用区域更广，让应用更普遍
该模型以山坡为基本单元，广泛适用于南北地区，模型细致考虑了植被覆盖、土地使用情况、遥感图像等多源地理信息数据库。这样的设计使得模型能够对不同区域的气候和土壤条件进行精确地概括和分析，无论是湿润的南方还是干燥的北方。这种全面综合地理信息的方法，确保了模型在各种环境条件下都能提供准确的水文过程模拟，从而为大中型水库的入库流量预测提供了强大支持，显著提升了其普遍性和实用价值。
历史数据依赖更少，让应用更灵活
对于许多地区来说，历史数据的匮乏是制约入库流量预报精度的重要因素。然而分布式水文预报模型应用水科学的机理，以流域空间地理信息为基础，通过预测集雨区域网格降雨数据的实时输入，降低了对历史数据的依赖程度。即使在没有充足历史数据的情况下，也能实现较为准确的预报，为更多地区提供了可行的解决方案。
校准效率更高，让优化更便捷
模型的校准是确保其预报精度的关键环节。分布式水文预报模型的大多数参数一般都根据实测或者来源于相应的数据库。需要单独率定的参数仅有地下水导水率、地下水储水系数等少数几个参数。这种参数的减少，大大减少了模型人员的工作量和时间，同时提高了效率。
部署更简便，让应用更轻松
分布式水文预报模型软件具备完善的工具链和便捷的集成方式，能够方便快速地集成到现有的业务应用系统中。无论是数字孪生平台还是防汛抗旱信息平台，都能轻松实现模型的部署和应用。这为各级水利部门提供了极大的便利，使得入库流量预报能力的提升变得更加轻松和高效。