李涛，夏润亮，李冰，俞彦，徐志恒，杨无双
（1.黄河水利委员会黄河水利科学研究院，河南郑州 450003；
2.河南省智慧水利工程技术中心，河南郑州 450003；
3.华北水利水电大学，河南郑州 450018）
洪水预报是直接为国民经济建设服务的重要基础性工作，能使人类及时地发出洪水灾害预警、为减少洪灾损失争取时间、也有助于更好地控制和利用洪水资源，是重要的防洪减灾非工程措施。我国是深受洪涝灾害威胁的国家，洪水预报是水文工作的重要组成部分，在以往的几十年里既取得了迅速发展，也积累了丰富经验，特别是随着计算机网络、遥感卫星、地理信息系统等现代信息技术在水文预报中的推广应用以及水文预报理论和方法的不断创新，我国洪水预报技术不断取得新的成果，预报精度也日益提高。
洪水预报常以降水作为输入条件，通过水文模型模拟产汇流过程，最终得到洪水过程，因此降水预报和洪水预报是息息相关的。近些年，雷达测雨应用、移动通信卫星遥感技术、多源降雨信息融合、数字高程模型、分布式水文模型、陆气耦合和基于专家经验的人机交互模式等成为我国洪水预报技术的研究趋势与研究热点，但很多方面还需更进一步的研究［1］。
20 世纪50-60 年代，我国学习并吸收前苏联和美国在洪水预报中的方法，为此奠基了我国洪水预报工作的基础。70-80年代，以研究不同区域的降雨径流关系为主，同时成功进行了流域水文模型的研究与应用。90年代以后，随着通信、计算机、网络等技术在水文预报领域中的推广应用，我国洪水预报在水雨情自动测报系统、洪水预报中降水预报、面向洪水预报的水文模型、陆气耦合技术研究等方面有了很大的进步。
1.1 水雨情自动测报系统
水雨情测报是一种专门技术，它使用现代科技进行水文信息的实时远程测量、传输和处理，是有效解决流域、水库等洪水预报、防洪调度和洪水资源合理利用的先进手段，它集合了水文学、电子学、电信、传感器和计算机领域的研究成果，应用于水文测量和计算，在提高了水情测报速度和洪水预报精度的同时，也改变了传统的仅靠人工测量数据的落后状况，扩大了水情监测和报告的范围，对流域、水库安全度汛起着重要作用［2］。随着社会、经济等的不断发展，对水雨情信息精准度的相关要求也在随之提高，与水利信息化建设相关的监测项目也日益增多，因此监测技术和监测手段都面临着更高的要求，现代科技的快速发展对水雨情自动测报技术的发展起着积极地作用［3］。水雨情自动测报系统主要由遥测站点、信道和中心站组成。其中遥测站点主要是指前端监测感知设备，中心站主要具备对遥测站点发送过来的水雨情数据进行处理的能力。信道的选择中，常用的通信方式分别包括GPRS（General Packet Radio Service）通信技术、卫星通信技术、无线传感器网络技术和物联网技术。
1.1.1 GPRS通信技术阶段
自国内发展并使用GPRS 通信技术的10 余年以来，电子技术及网络通讯技术的发展与普及使水雨情信息的监测以及传输有了根本上的提高。基于移动通信GSM（Global System of Mobile communications）网络的GPRS 通信方式由于其普遍的适应性和极高的性价比，在近几年得到了广泛的应用。赵余贵［4］以浙江省杭州市萧山区南部山区小（II）水库为例，研究了在水库调度中基于GPRS 的水雨情遥测系统的应用，该系统特别在汛期强降雨、台风暴雨和洪水测报中发挥了重要的作用。万浩平等［5］研究永丰高虎脑水库基于GPRS 的水雨情监测系统各部分的工作原理及设计方案。系统实现了水库水雨情的实时监测以及水库信息化管理，为防汛决策部门提供实时水雨情数据。
1.1.2 卫星通信技术阶段
近年我国积极推动卫星通信技术国产化，并且随着我国北斗卫星系统的建设，卫星通信技术被逐渐应用于水雨情测报系统中。卫星通讯可以从根本上解决了偏远地区和山区内部署水雨情自动测报站的通信问题，为水利、水电部门实现全流域水雨情自动测报提供了重要手段。陈立辉［6］实现了北斗卫星和GPRS 双信道通信的组网方案的设计要求，并成功研发了适合双信道通信工作模式的遥测终端机和通信平台，基于北斗卫星和GPRS 双信道通信构建了水雨情自动测报系统；
徐章耀［7］研究白龟山水库以GSM 短信和北斗卫星两种信道同时作为水雨情测报系统主信道，解决了在极端恶劣条件下系统不能独立正常运行的问题。郭易等［8］研究的黄龙滩水电厂水情测报系统是我国拥有自主知识产权的首套国产化水情自动测报系统，目前采用了双通道工作模式即以手机短信服务（Synchronous Meteorological Satellite，SMS）为主通道，北斗卫星为备用通道。接入方式采用点对点模式，在遥测站、中心站分别配置GSM 短信模块等配套设施，当定时报或需加报时，遥测站RTU 自动启动GSM 模块，将水雨情信息经移动短信中心传输至中心站，该系统目前采用主备混合组网模式保证了系统全天候的运行。
1.1.3 无线传感器网络技术阶段
近些年，随着无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）的应用和普及，曾瑄等［9］分析了当前水文站点对水雨情的监测技术现状，并对组建的网络节点硬件设计和节点定位问题做了分析和研究。无线传感器网络技术相比而言，具有快速、宏观、跨时段的特点，能够实现系统地进行大尺度调查和区域内水雨情监测，对区域内生态系统科学合理的恢复和重建。李硕［10］考虑天生桥水库的周围环境的因素的影响，利用商业化无线传感器架构，节点间的通信基于GPRS 无线传感器通信技术设计了天生桥水库水雨情自动测报系统。
1.1.4 物联网技术阶段
为了解决传统水雨情监测采用GPRS 通信方式存在的耗电大、费用高等问题，物联网技术作为新的技术手段逐渐应用中水雨情监测系统中。物联网技术具有覆盖广、功耗低、连接多、成本低等特点，非常适用于长距离、低速率、低功耗的水雨情监测系统。陈敏等［11］基于NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）构建了水雨情实时监测系统。通过雨量、流速、水位等多种传感器采集数据，通过电信云平台将水雨情数据以规定的格式通过BC28 通信模块上传至监控中心的Java Web 平台，实现监测数据的远程传输、显示、查询以及网络共享，该系统对水雨情工作的监测效率有所提高。盛平等［12］构建了基于NB-IoT 的海绵城市水雨情监测系统，对地表降雨量、土壤温湿度、蓄水池水位等数据进行采集，实现水雨情的有效监测。
水雨情自动测报系统涉及现代通信、电子、计算机、气象、水文、地理、土木建筑、传感器、软件、硬件应用等多学科多领域，随着我国科技的快速发展，水文雨情自动测报系统的应用日益广泛，水文的自动测报整体性能也提升明显。当前，水文雨情自动测报系统已经能够基本实现无线传输，传输方式与传统人工电台报答方式相比，也有了根本上的提高。但如何根据现有的通信手段进行组合以提高通信的稳定性或发展新的技术手段有待继续深入研究。
1.2 降水预报模型
降水是洪水预报中的关键因子之一。直接采用水文站（或雨量站）观测降水和雷达测雨资料进行预报是短期洪水预报最常见的方法，而对于中期预报，能够延长洪水预报预见期的关键因素之一在于应用预见期内的降水预报。数值天气预报（Numerical Weather Prediction，NWP）是目前降水预报方法中对中期（15 d 内）定量降水预报的主要依据，近年来数值天气预报水平的逐渐提高为利用定量降水预报来延长中期洪水预报的预见期以及实现洪水早期预警提供了有利条件。在洪水预报中，直接使用“单一”模式的预报结果，仅追求提高模式分辨率，期望以此改善对暴雨等强对流天气的预报能力，可能会将数值天气预报在洪水预报领域的应用引入一个误区，导致洪水预报结果存在较大的偏差［13］。
近年来，集合数值天气预报技术的发展在降水预报、洪水预报以及早期预警方面有了更多应用可能。国外学者考虑到集合预报系统（Ensemble Prediction System，EPS）能够很好地处理模型的不确定性、边界条件的变化以及数据同化，因此他们已经尝试在洪水预报、早期预警和洪灾风险评估时将集合预报与水文模型、水力学模型耦合应用，例如欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts，ECMWF）的集合预报与LIST FLOOD 耦合、多集合预报模式、基于集合预报的全球洪水感知系统GFWS（Global Flood Warning System）、FFGS（Flash Flood Guidance System）与美国的AHPS（Advanced Hydrological Prediction Service）［14］。
我国在这方面的研究起步相对较晚，近些年，包红军等［13］以淮河流域为研究对象，建立了淮河流域TIGGE（THORPEX Interactive Grand Global Ensemble）-水文-水力学相耦合的洪水集合预报模型，并分析了该模型在洪水预报中应用的可能性；
彭涛等［15］以湖北省漳河流域2008年汛期典型洪水过程为例，将AREM（Advanced Regional Eta Model）模式集合降水预报结果输入新安江水文模型进行预报试验。董兆俊等［16］以淮河王家坝以上流域为例，对王家坝站2007年的水位采用数值集合预报产品与神经网络耦合的模型进行了预测研究，数值集合预报与神经网络耦合的预测模型在2007 年的洪水回报实验中取得了较高的精度。叶金印等［17］等以淮河蒋家河以上流域为研究对象，采用集合降水预报产品（预见期为0～240 h）驱动洪水预报模型进行模拟预报，ECMWF 集合降水预报能够明显提高洪水预报精度，模拟结果能够刻画洪水流量过程线的不确定范围，并能提前24 h 及时预警。汤欣钢等［18］以漳河流域为例检验分析中央气象台天气降水预报在该区域的准确性及经验频率，应用中央气象台24 h 短期降雨预报时应当随雨量级别适时的进行优化调整。叶子国等［19］以古田溪流域为例，开展了GFS（Global Forecasting System）降水预报在该区域的适用性研究，结合GFS降雨预报的洪水预报精度和预见期较未结合的降雨预报在精度方面有较大的提升。徐冬梅等［20］以洪安涧河流域为例，对TIGGE 提供的ECMWF 和UKMO（United Kingdom Meteorological Office）两个预报中心控制预报及集合平均预报降雨信息进行了评估，采用TS、BS 评分，降雨的集合平均预报比控制预报的效果好，ECMWF 和UKMO 对无雨的降雨预报在研究流域有较高的精度，且应当优选ECMWF 的集合降雨预报。研究表明，集合预报首先提供一个比单一的预报更为准确的预报结果，其次可以给预报员提供一个预报可靠性的估计，最后也可以概率预报提供定量基础。集合数值预报产品运用到降水预报能获取更多的水文预报信息，丰富水文模型输入信息，将单一的确定性预报结果转化为可能发生范围的预报，将确定的精确预报转化为可能的概率预报，能更好地适应防洪减灾工作中对风险信息的需求。如今集合数值预报应用的不断的广泛，已经从全球中期集合预报发展到了有限区域、有限时间内的短期天气预测方面，同时在中小尺度极端天气预报等方面也开展了相应的应用研究。
1.3 洪水预报水文模型
1950 年起，水文模型开始快速发展，国内外相继提出了Sacramento、Tank、新安江、HBV（Hydrologiska Byrans Vattenbalans Model）、HEC-HMS、SHE（System Hydrologic of European）、TOPMODEL、GBHM（Geomorphology-BasedHydrological Model）、VIC（Variable Infiltration Capacity）、二元水循环、流溪河模型等一系列集总式和分布式水文模型［21-23］，以及多种模型参数优化方法［24，25］，洪水预报也随之发展。人工智能的发展对黑箱水文模型的发展注入了动力；
GIS（Geographic Information System）和RS（Remote Sensing）技术的发展和成熟为机理模型中的分布式水文模型的发展提供了技术支撑［26-28］。
1.3.1 人工智能经验模型
在人工智能经验模型方面，随着计算机技术的快速发展，采用人工智能算法的经验模型被广泛使用并被加以改进，李鸿雁等［29］利用人工神经网络模型对小浪底—花园口区间洪水智能预报方法的可行性和可靠性进行了检验，采用遗传算法优化网络初始权重和引入峰值修正系数的改进BP（Back Propagation）算法进行洪水预报，其模型算法可靠。刘冬英［30］将自适应BP 模型引入，建立了考虑区间入流的长江中下游螺山～汉口河段河道洪水预报BP 神经网络模型。该模型在区间入流对汉口站洪水过程的影响方面有较高的灵敏度。阚光远等［31］在屯溪流域洪水预报中提出通过独特的建模方式将ANN（Artificial Neural Network）与K（K-Nearest Neighbor）最近邻方法相耦合，利用多目标遗传算法和Levenberg-Marquardt 算法进行训练的耦合机器学习模型，其模型的精度和可靠性较好。丁海蛟［32］以四川省自贡市富顺县（马家林——红旗岭河段）某水文站的水位和流量数据作为样本来进行分析，比较了最小二乘法（Least Squares，LS）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM），BP神经网络和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines，LS-SVM）四种算法，得出了最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测能力最好的结论。LSTM（Long-Short Term Memory，LSTM）模型在近年得到关注，徐源浩等［33］基于长短时记忆神经网络（LSTM）为基础建立了汾河流域静乐站以上暴雨洪水模型，其预报精度与神经元数量和训练次数呈正相关。崔巍等［34］使用BP 和LSTM 神经网络分别构建了福建木兰溪支流延寿溪小流域的降雨径流预报模型，进行了预见期为1～24 h的逐时流量滚动预报，并对比了两个模型的预报精度，LSTM 模型整体预报效果比BP 模型更具有优势。通过以上研究可以发现，人工智能模型大都为基于对历史资料的学习进行未来的洪水预报，且在有水文监测资料的地区应用效果很好。人工智能模型为解决洪水预报问题提供了一种新的思路，随着机器学习等人工智能的广泛应用，将推动着当前的洪水数值预报向模拟人类智能形为转变。
1.3.2 物理机理模型
在物理机理模型方面，采用以物理汇流技术为基础的分布式模型能够对水文过程进行描述，有充分的物理机制基础，其受到了广泛关注和研究。赵士鹏［35］基于EasyDHM 水文模型，建立了密云水库流域分布式水文模型，EasyDHM 水文模型在密云水库流域具有较好的适用性，能够较准确地预报未来洪水过程。黄家宝等［36］采用流溪河模型构建乐昌峡水库洪水预报模型，通过粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）算法优化模型参数，并对实测洪水过程进行了模拟，模型参数优化可明显提高洪水模拟精度。王义德［37］选用新安江模型、API（Application Programming Interface）模型和双超模型对浑河流域南口前子流域进行洪水模拟，并利用SCE-UA（Shuffle Complex Evolution）算法对流域水文模型参数进行优化，新安江模型、API模型模拟精度高，且新安江模型比API 模型在模拟精度方面更占优势，双超模型在研究流域短期洪水预报时不宜使用。张艳等［38］在大渡河上游丹巴以上流域基于分布式新安江模型进行实时洪水预报，并引入动态系统响应校正技术对流域面雨量进行实时修正处理，经流域面雨量校正后，预报精度得到进一步提升。于岚岚［39］以辽宁中小河流桥头水文站为例，探讨了改进的非线性时变增益模型［TVGM（Time Variant Gain Model）模型］在区域预报中的适用性，改进的TVGM 模型由于增加降雨强度及初期土壤含水量两个变量，洪水预报精度及预见期均得到明显改善。刘郁等［40］对比了河北雨洪模型与新安江模型的原理及特性，以滦河支流老牛河流域为例进行洪水预报，河北雨洪模型的预报精度较高，对半干旱半湿润地区的洪水预报有更好的适应性。表1总结了目前常用的洪水预报模型及效果。
表1 目前常用的洪水预报模型及效果Tab.1 Commonly used flood forecasting models and their effects
目前，面向洪水预报的水文模型研究虽然已经取得了长足的进展，但是在某些方面依然存在不足，例如，分布式水文模型在流域洪水预报的研究中的应用案例还比较少见，为了分布式水文模型在流域洪水预报中能够充分的应用，还需要广大的水文工作者在现有工作的基础上开展分布式水文模型在洪水预报中的适应性研究，不断地积累经验。流域水文模型存在的诸如非线性、尺度效应、异参同效和不确定性问题依然存在，这需要从水文模型产汇流过程物理机制入手，从根本上提高模型的模拟效果；
模型参数率定依然存在困难，参数区域化研究亟需加强。
1.4 陆气耦合水文模型
有效延长洪水预见期和提高预报精度是洪水预报技术需要解决的核心内容，现有的水文模型以实测降雨量为输入信息的方法基本无法有效实现延长流域径流预报预见期的目标。根据初始背景场和数学物理方程的边界条件，使用高分辨率中尺度数值天气模型来计算未来一段时间内诸如降雨，温度等气象因素的时空变化，并将其作为未来水文模型流域今后一段时间内径流变化过程的驱动因素，可以有效地延长径流预报预见期。因此，自20 世纪90 年代以来，陆气耦合技术成为洪水预报领域国内外许多专家学者的研究重点和热点。Pietroniro［41］最早提出了陆气耦合模式理论的概念性框架，目前，现有的陆气耦合研究多为单向耦合或部分耦合，而在双向耦合研究方面也取得了一定的进展。
1.4.1 单向陆气耦合
我国在采用陆气耦合技术洪水预报上起步较晚，但发展迅速，不仅取得了良好的理论研究成果，而且对相关工程应用进行了深入研究，并形成了较好的陆气耦合洪水预报系统框架。单向耦合多采用高分辨率数值天气预报模式耦合水文模型的方法，用于改善实时径流模拟和预见期。陆桂华等［42］利用区域数值天气预报模型MC2（Canadian Mesoscale Compressible Community）驱动新安江水文模型，研究了陆气耦合模型在实时暴雨洪水预报中的应用，陆气耦合模型有效地延长了洪水预报的预见期。郭生练等［43］构建了汉江流域MM5（Mesoscale Numerical Model）气象预报模式和VIC 分布式水文模型，并将人工降水预报与VIC 分布式水文模型、MM5 模式与VIC 模型实现耦合，开发了气象模式下的汉江流域洪水预报应用集成系统。高冰等［44］在三峡水库入库洪水预报中基于新一代中尺度数值天气预报模式WRF（Weather Research And Forecasting Model）驱动分布式水文模型GBHM，构建了WRF/GBHM 单向陆气耦合模型，洪水预报精度较为准确并且能够大大地延长洪水预报的预见期。吴娟等［45］在国家洪水预报系统（National Flood Forecasting System，NFFS）中集合了MC2、GEM（Generation of weather Elements for Multiple Applications）和T213 共3 种数值天气预报模式，并以此为驱动进行气象、水文耦合预报，并进行了基于多模式降水集成的陆气耦合洪水预报研究，该技术可以有效地改善单模式数值天气预报的不确定性。彭艳等［46］以三峡库区为研究区域，利用数值天气预报WRF 模式驱动VIC 水文模型，建立了陆气耦合洪水预报模型，开发了三峡水库入库洪水陆气耦合洪水预报系统。于鑫等［47］通过WRF 模型和HEC-HMS 水文模型对太湖西苕溪流域进行了降雨模拟和流量耦合预报，并与实测降雨和径流过程进行了比较，不考虑预见期降水量的条件下精度明显优于传统的预报方法，并能延长预见期。王莉莉等［48］分别将以NOAH-LSM（NOAH-Land Surface Model）水文过程改进的GRAPES（Global／Regional Assimilation and Prediction System）模式和原始GRAPES 模型与新安江模型进行单向耦合，改进后的S模型对地表水文过程的描述更加精确合理。
1.4.2 双向陆气耦合
在双向陆气耦合中，水文模式和大气模式共用一个陆面过程机制，水文模式对大气模式存在反馈，影响大气模式的模拟结果，能够避免大气模式不能借鉴水文模拟结果和实测径流资料实时验证和修改其对陆面过程模拟的精度。在双向陆气耦合方面，国内外的部分学者均进行了一些有益的探索。
国外，Mölders等［49］提出了一个陆面模块模拟闭合了水文循环过程，实现了双向陆气耦合，通过在大气模式5 km×5 km网格内考虑1 km分辨率的水文模式单元，解决了大气模式和水文模式空间尺度不一致的问题。Seuffert等［50］利用陆面水文模式TOPLATS（“TOP MODEL”-Based Land Surface-Atmosphere Transfer Scheme）实现了中尺度气候模式和陆面水文模式的双向耦合。国内，殷志远等［51］以湖北省荆门市漳河水库空间分辨率为90 m×90 m 的数字高程（Digital Elevation Model，DEM）地形数据为基础，将华中区域数值天气预报业务模式WRF提供的三重嵌套空间分辨率3 km×3 km、9 km×9 km 和27 km×27 km 预报降雨与集总式新安江模型以及半分布式水文模型TOPMODEL耦合进行洪水预报试验，集总式的新安江模型预报洪峰流量和出峰时间的效果在时空分布均匀时预报精度高，反之，则预报精度低。田济扬等［52］基于数值大气模式WRF、三维变分数据同化WRF-3DVar、河北雨洪模型以及实时校正模型ARMA（Autoregressive Moving Average Model），在大清河流域构建了陆气耦合洪水预报系统，进行雷达反射率与GTS（Global Technology Solutions）数据的同时同化可以有效改善数值大气模式对中小尺度流域降雨预报的影响，从而减少洪水预报系统的误差，应用ARMA 模型可以进一步提高洪水预报的精度。孙明坤等［53］用全球陆面数据同化系统与降雨观测数据来驱动WRFHydro模型，与新安江模型进行比较认为，WRF-Hydro模型善于模拟洪水细节，可以很好地模拟洪水起涨时刻。综上，双向陆气耦合模型能够提高洪水预报精度和有效延长洪水的预见期，陆气耦合模型在洪水预报中有良好的应用前景。表2总结了目前常用的陆气耦合模型及效果。
表2 目前常用的陆气耦合模型及效果Tab.2 Commonly used land-atmosphere coupling models and their effects
陆气耦合模拟得益于陆面水文过程的改进和大尺度水文模型的发展，并且陆气耦合预报技术正从考虑气候—水文反馈单耦合模式向气候—水文双向反馈耦合发展，但是在陆气双向耦合过程中的匹配性和系统稳定性，如何进行有效的尺度转换、完善参数化方案、参数移植方法和参数不确定性，提高模型适用性以及高分辨率甚至超分辨率模拟等方面仍然是亟需解决的问题。
2.1 水雨情自动测报系统
5G 技术的发展势必开启万物互联的时代，将5G 技术运用到水雨情自动测报关键技术中，实现水雨情感知要素的准确及时采集与实时高效传输是全面提升水雨情信息化水平的基础。将传感器、无人机、电子遥感、工控设备监控等先进的物联网技术运用到水雨情信息采集和传输中，利用物联网技术的实时性和先进性，推进水利信息化建设，以带动水利现代化，并实现水利信息化融入国家大数据战略是发展趋势。水情感知手段从目前以地面站点观测为主发展为结合卫星遥感、视频监控、智能识别、大数据分析等新技术新手段建成自动化、无人化、立体化、一体化的监测体系，实现水雨情信息多源融合与综合判断，监测精度与洪水预报精度都将大幅提高，建设高速泛在、天地一体、集成互联、安全高效的水雨情信息监测体系，增强数据感知、传输、存储和运算能力是水雨情监测未来发展的方向。
2.2 降水预报模型
目前，全球区域数值天气预报模型已经可以提供较为准确的定量降水预报，但对洪水预报定时、定点、定量降水预报的要求，降水预报的时间段、雨带位置及量级，这些微小的偏差可能造成完全不同的洪水响应效果。随着数值天气预报技术的不断发展，尤其是集合预报技术，利用集合预报来降低降水预报的不确定性影响是使降水预报精度提高的重要方法。多模式集合预报降水是预测降水量的主要手段与重要依据，由于世界上各地区环境、气候等的差异性，数值预报模式在不同地区的适用性也不一样，其预报效果也不尽相同，寻求多模式融合条件下不同降水预报产品合适的权重系数，以提高区域适用性使定量降水预报有足够的精度，也是目前水文气象工作者需要共同面对的问题与研究的方向。
另外，现有条件下的集合预报主要以全球模式作为基础，其在整体大尺度系统的预报能力较为准确，但在局部中小尺度系统的预报能力依然不足。如何结合精细化中尺度模式捕捉中小尺度天气系统的能力与集合预报技术，形成高分辨率的区域中尺度集合预报模式，既考虑预报的不确定性、提升局部地区强降水预报精度，又提高模式分辨率，这是提升降水预报在洪水预报中有效应用程度的另一重要途径。
2.3 洪水预报水文模型
目前，面向洪水预报的水文模型，分布式水文模型总体效果比集总式模型有优势；
大部分流域的洪水预报，采用以物理汇流技术为基础的分布式水文模型并耦合概念性降雨-径流模型构建的新模型，其应用效果更好。但分布式水文模型在数据的耦合与输入，参数的率定，研究尺度的扩充的问题上依然存在难题，如何解决数值天气预报模式和陆面水文模型之间的尺度匹配问题将是今后进行大气数值天气预报模式和水文模型耦合建模的一个重要研究问题。以现在的技术发展及迭代更新速度，通过遥感系统自动获取数据并与分布式水文模型相耦合构建遥感—分布式水文模型系统也是目前的研究热点及未来的趋势。
另外大型河流洪水预报基本成熟，未来应进一步研发适用于中小河流的洪水预报模型，在中小河流暴雨洪水演变特征和形成机制、精细化河流洪水模拟、缺资料流域水文模型参数确定方法、河流洪水预报实时校正技术等方面应开展更加深入地研究以提高中小河流洪水预报精度。此外，人类活动已经成为对河流变化影响的关键活跃因素，流域上已有的洪水预报模型或预报方案可能已经不再适用于现在的新环境与新变化，因此未来洪水预报必须将人类活动对洪水过程的复杂影响和作用考虑其中。
2.4 陆气耦合水文模型
陆面水文模型建模是实现陆气耦合技术的关键与难点之一，在时空尺度的选择上，既要考虑实测资料的时空特性又要兼顾数值天气预报模式的尺度要求。目前WRF-Hydro 模型是WRF模型的扩展模块，特点是可以为多尺度陆气耦合提供高效率的运行的平台。作为更先进的陆气耦合分布式水文模型系统，其应用潜力在水文模拟、洪水预报和水资源评估等方面能够得到充分的展现，同时也为水文气象研究提供新的思路［53，54］。
目前，研究中大多采用的是陆气单向耦合方式，未来计算机技术发展，计算资源充分、效率大幅提高以及研究区域数据充分的情况下，双向耦合方式将会成为研究热点，充分揭示大气模式与陆面模式之间降雨、温度和蒸发等多种通量之间联系及循环机理，进一步提高模拟效果，提升预报精度。在时空尺度上如何利用四维同化技术为模式耦合提供高分辨率的、物理一致和时空一致的反馈变量是当前的研究热点；
在网格分布非均匀问题上如何建立二维甚至三维的以及有通用性的水文参数化方案是实现耦合的重要问题。另外构建基于多模式降水集成的陆气耦合系统，同时加强天气雷达、卫星遥感、地面雨量等估测或实测数据之间的同化研究，使之更好地融合，也是今后一段时期内提高降水预报精度和稳定性的重要研究方向。
当前，洪水预报技术已经随着数学物理方法、计算机科学计术、遥感测量，雷达等技术的引入与发展取得了飞速的发展。洪水预报的发展以及人工智能在洪水预报研究和实际工作中的应用实践，已经为洪水预报技术的突破提供了有力支撑，但是，在洪水预报领域仍然存在某些方面有待进一步的发展。
（1）水雨情监测方面。目前水文观测技术依然落后，一些基础数据由于人为因素或者自然因素的限制而无法获得，像视频测流等非接触式先进技术应用依然不足，在流域内仍然存在水文监测站点空白区域，例如黄河的一级支流伊洛河流域尚有较大的未控区域，洪水预报缺乏水雨情基础资料，在缺乏资料地区亟需加强水文观测基础设施建设。
（2）降水预报方面。降水预报作为影响洪水预报精度以及预见期的关键因子，其预报精度和预见期的长短对洪水预报的精度与预见期有显著影响。在有修建水库的流域中产生的洪水，由于受水库调蓄作用的影响，改变了天然的洪水过程，洪水预报的精度和预见期有待进一步的提高，如何将水库库区内的气象预报与入库径流预报相耦合是目前需要突破的问题。
（3）洪水预报的水文模型方面。流域水文模型在理论以及数值模拟方面已经取得了较大的发展，但在实际工程的应用的适用性方面依然继续加强。如何根据流域实际下垫面特征，通过定制化物理模型、人工智能、组合式模型等手段，因地制宜开发符合该流域特征的预报模型是重要研究方向。
（4）陆气耦合模型方面。陆气耦合技术作为近几年的研究热点方向也取得较快的发展，其单向耦合技术在实际预报案例预报模拟中有良好的预报效果，已经有了较好的应用。陆气耦合技术在双向耦合方面的研究仍然处于初级探索阶段，如何实现陆面-大气一体化耦合，由单向耦合向基于物理概念的双向耦合发展，单站观测及模拟气象数据驱动向结合遥感和四维同化方向发展，今后还需要水文、气象等工作者开展科学研究，必要时进行技术协同、联合攻关。
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