Interactive Basin Forecast
降雨—径流与洪峰风险演示
选择概念流域、降雨情景和预测窗口，观察流域状态如何把降雨输入转化为流量响应、概率区间与风险窗口。所有序列由固定公式生成，用于解释机制而非替代业务预报。
FORECAST SETTINGS
洪峰流量
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等待生成
峰现时间
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最大涨水速率
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风险窗口
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等待生成
山地流域：坡陡流急，汇流时间短。常态降雨下重点观察基流与短记忆汇流过程。
逐时降雨与流量响应
历史流量
预测流量
P10–P90
逐时降雨
演示边界
曲线由固定公式生成，概念流域参数不对应任何真实站点；本页演示不构成真实流域预报、预警或业务效果结论。实际应用需接入经质量控制的水雨情、气象预报、工程调控与流域属性数据。
Why It Matters
水文预测的价值与意义
水文预测的价值不只体现在平均误差降低，而在于能否更早识别风险、更稳妥地配置水资源，并把不确定性转成可执行的预警与调度依据。
增强洪水预警提前量
提前刻画洪峰流量、峰现时间和可能区间，为巡查、转移和应急响应保留决策时间。
支撑水库与水资源调度
联合来水预测、库容约束与下游需求，辅助防洪、供水和发电目标之间的动态权衡。
服务干旱与生态流量管理
从洪水事件扩展到低流量与季节尺度，支持旱情识别、生态基流维护和用水计划。
提升气候变化适应能力
评估极端降雨、分布漂移和流域下垫面变化下的模型失效边界，增强系统韧性。
Research Questions
关键研究问题
水文时序同时受到气象输入、流域状态记忆、空间异质性与工程调控影响。研究重点是让数据驱动能力服从水文过程边界，并能在极端事件中表达可靠风险。
多源观测如何在同一预测时点对齐？
统一雨量站、雷达、数值天气预报、流量水位、蒸散发和工程调控信息的空间尺度、时间粒度与可用时刻。
如何表征前期土壤湿度与流域汇流记忆？
显式建模蓄水、产流、汇流和退水过程，避免只凭短窗口相关性解释同量降雨下的不同流量响应。
极端事件和分布漂移下如何保持可靠？
针对样本稀少的暴雨洪水、长期干旱与下垫面变化，联合事件级学习、迁移适配和不确定性校准。
数据驱动模型如何满足物理一致性？
把非负流量、水量平衡、合理响应滞后与工程约束纳入结构或损失，减少数值准确但过程失真的预测。
Predict · Verify · Update
预测方法闭环
从可用数据而不是理想数据出发，依次完成时间对齐、流域状态建模、概率预测和风险反馈，并用新观测持续校准下一轮预测。
数据与时间对齐
围绕预测起点记录观测、预报、缺测和修订版本，先建立无泄漏的数据快照。
流域状态表征
融合历史流量、前期降雨、土壤湿度与流域属性，估计蓄水和响应记忆。
物理约束概率预测
同时输出点预测、分位数或情景集合，并约束流量非负、响应滞后和水量关系。
风险反馈与更新
把洪峰、警戒窗口与调度约束转成风险信号，结合新观测滚动更新模型状态。
Evaluation Boundary
评测与可信边界
面向水文业务的评测必须复现真实预测时点：既要评价整体流量轨迹，也要单独检查洪峰、峰现时间、低流量和概率区间，不能用未来修订后的输入制造理想化结果。
按时间与事件建立可追溯评测
- 训练、验证与测试严格按时间顺序划分，并保留独立洪水和干旱事件。
- 降雨、气象和调控输入必须是预测起点可获得的版本，避免未来信息泄漏。
- 分别报告常态、暴雨、持续降雨、枯水和跨流域迁移表现。
- 对数据缺测、预报偏差和阈值变化开展压力测试与失效复盘。
从平均误差走向过程与风险质量
轨迹精度MAE、RMSE 与分时段误差
水文一致性NSE、KGE 与水量偏差
事件质量洪峰流量误差、峰现时间误差
概率可靠性区间覆盖率、平均区间宽度
低流量表现枯水期偏差与生态阈值命中
决策价值预警提前量、漏报与误报代价
连接模型研究与真实水文决策
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