【摘要】径流预报在水电站、水库的优化调度中有重要作用。本文介绍了现阶段径流预报的主要方法，并分析了各方法的优缺点，为径流预报的分析和研究提供了理论依据。
【关键词】径流预报；方法；依据
引言
水库的优化调度问题已经被人们研究了半个世纪以上，涌现出的优化调度理论越来越多，不过人们发现很难将这些理论应用到实际应用上来。径流预报的准确度过低是造成这种情况的主要原因之一。径流预报可以分成短期的预报和中长期的预报两种方式，本文主要阐述中长期预报的方法。中长期预报通常指的是3天以上、1年之内的预报，主要的预报方法有成因分析法、水文统计法等。
1、成因分析法
降水是山川大河径流的主要来源，大气环流是造成某一个地区发生干旱或者水涝的因素之一。成因分析法研究了大气环流和水温因素存在的联系，根据大气环流的演变规律来对水文因素进行中长期预报。大气环流和水文因素之间存在何种关系一直是学者们开展研究的重要课题。有的学者通过对海洋与高原的热变化对下游流域的旱涝以及汛期产生的影响，解释了大气环流和水文因素之间的某些关联。还有的学者利用水文气象学有关方法，闡述了最近以来我国对雨水的中长期报告发展进展，并探索了如何提高中期预报的准确度问题。成因分析法的分析基础是物理学，这也是水文中长期预报的发展方向所在。
2、水文统计法
2.1 模糊分析
模糊分析预报产生于上世纪80年代。水文气象等因素因为受到复杂的形成机制的影响，传统的准确性描述不能很好的对径流进行预报，在水文领域中应使用不同的模糊概念来代替准确性描述，比如“旱涝”、“丰枯”等，这就是模糊理论的精髓。
根据模糊控制的有关理论，模糊分析法使用模糊的语言来描述预报的结果，把径流自身的演变规律作为已知条件，通过已经知道的甚至是未知的模糊关系对未来可能出现的情况进行预报。使用该方法对径流进行预报时不需要任何的成因资料，这是值得注意的一个地方。模糊分析法在上世纪末得到更新和发展，研究者通过与水文成因、统计分析的有机结合，提出了更加严谨和准确的模糊分析法，在一定程度上提高了中长期预报的精度。
模糊分析法使得中长期预报理论更为丰富和多样化，不过也正因为该方法的模糊性和主观性，使得该法没有得到广泛的推广和使用。
2.2 灰色系统理论
该理论产生于上世纪80年代，到现在为止一直保持着较快的发展。该理论认为，虽然客观事物之间有复杂的现象和混乱的数据，但是它们总是有一定的顺序，它们之间也必然存在着某种内在的关联，问题的关键就是如何认识并挖掘这些关联，并最终利用起来。灰色系统理论将所有的随机数据都当成变化着的灰色量，经过一定的数据处理之后，这些随即数据之间的内在关联或者因果关系就会显现出来。到现在为止，该理论已经形成了灰色关联空间为主的数据分析体系，进而发展出预测、建模、决策、评估、控制等系统分析技术，其也在径流预报中得到了一定的应用。
不过由于该理论本身的模型特色，它更适合分析具有增长趋势的问题，而对于径流预报等变化趋势不稳定的问题来说，拟合出的灰度太大，准确度得不到保证，因此在中长期预报中还在探索阶段。
2.3 类比合成方法
类比合成法由劳伦斯（Lorence）于1969年提出，该方法属于多维搜索法的范畴之内。该方法的基本原理通过对时间序列中的隐含信息进行挖掘并进而预测，目前在气象学预报中已经成功得到应用。
使用该方法进行预测时，首先要进行如下的假设，那就是：在时间序列当中会有一个某种特定的模式重复出现，也就是在多维的时间进程里只要能呈现出连续的状态模式，其在历史进程中也会存在。如果研究者在过去的时间序列里找到了和参考模式非常类似的类比模式，那么用类比模式就可以对未来的趋势进行预测。
类比合成法的优势在于适用范围广泛、允许因人为因素产生的误差存在、对历史观测资料要求较低等，不过另一方面，该方法运用到径流预报中时还要考虑到其他的一些问题，比如如何进行合成预报、模式长度的意义等，这些还有待于进一步分析。
2.4 人工神经网络法
该方法是一种新兴的方法，目前已经在多个领域得到了广泛的应用，除了可以进行自动控制、语言识别等，还可以进行预测、评价等，并且预测的准确性高于回归模型。
人工神经网络中能够应用到径流预报的算法为BP（Back-Propagation）神经网络，该网络的组成结构一般有输入层、隐含层以及输出层，每一层都包含了若干个结点，每一个结点均代表了一个神经元，处于同一层的不同结点之间不存在联系，而在两层结点之间其连接作用的叫做权。图1为BP神经网络算法模型。
BP神经网络的优点是结构简单、操作简便、模拟性强，缺点是学习时的收敛速度偏慢，容易陷入微观计算而忽略宏观计算，并且其预测的能力也偏弱。
结语
目前来看，径流预报的主要问题为预报期太短、预报准确度低，这对矛盾的说法对径流预报提出了很难均能满足的情况。通过对上述方法的阐述，读者可以根据不同方法的优缺点进行针对性的学习和参考。
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