「長江洪峰正在通過南京，高水位還將維持一段時間」「長江大通7時50分潮位10.26米，已超歷史最高，水文部門預計潮位還有上漲可能」……熟悉天氣預報的你，知道洪水預報嗎？
河海大學水利水電學院金光球教授告訴記者，洪水預報，最關鍵的是預報精度和預見期。其中，預見期與流域自身特性相關，比如，通常流域面積大、地勢平緩的流域預見期長，反之則預見期短。而預報精度的影響因素更多，諸如預報所用模型包括參數的合理性、流域下墊面的複雜程度等。值得注意的是，洪水預報如果考慮天氣預報則可顯著增加預見期，未來天氣預報的準確性對洪水預報結果精度的影響尤為顯著。「我國的水文預報整體上處於世界領先水平，特別是由河海大學提出的『新安江模型』，在洪水預報研究領域具有非常重要的影響力。」
洪水預報模型從實現原理上講分為水文模型、水動力模型和人工智慧預測模型三種。其中，水文模型是半經驗-半物理過程的預測模型，也是目前最常用的一種模型。適用於大流域和中短期的水文預測，預測精度較高。水動力模型是嚴格基於物理過程的水流預測模型，其預測精度是最高的。然而受限於計算能力，此類模型一般適用於重要水庫、湖泊和河流的重要河段等水體，不適用於流域尺度。「目前傳統的洪水預報方法主要是將水文模型和水動力模型相結合，水文模型做流域預測整體，水動力模型做局部重要水體的細節預測，各取所長，相得益彰。」金光球說。
記者從江蘇省水文水資源勘測局了解到，目前，江蘇有42個洪水預報站點，其中有20個站點開展日常化預報。工作人員主要利用「模型+人工」的形式，對每個站點的歷史數據和今年現場的水位、流量、雨量、上下遊、幹支流、兩岸地形、氣象等情況綜合分析，來預測來水的洪量、水位等指標。長江江蘇段水位預測模型可以預測出未來3天過境洪水的水位、流量和流經的全過程，而7-30天的中長期預報受氣象精度影響較大。當前，長江江蘇段水位預報的平均（或最大）誤差約為5釐米。
當人工智慧「飛入尋常百姓家」，在洪水預測方面發揮著怎樣的作用呢？金光球表示，人工智慧預測模型是目前新興的一個研究領域，主要用於長期和超長期的洪水預測。由於測量精度不足和誤差累積效應，水文模型與水動力模型在中短期預報可以很精準，但是對於長期預報，則可能出現較大偏差。人工智慧預測模型正好彌補這一點，其預測精度和輸入的歷史數據量有關，也就是我們說的「大數據」，數據量越大，人工智慧判斷將越準確。「未來的預測模型發展形勢，將是水文-人工智慧模型相結合。」金光球表示。 本報記者 葉 真
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什麼是「新安江模型」
「新安江模型」是一種典型的「水文模型」，由河海大學趙人俊教授團隊首創，尤其適用於溼潤與半溼潤地區。其特點在於採用三層蒸散發模式計算流域蒸散發量；將總徑流考慮為地面徑流、壤中流和地下徑流。新安江模型是我國水文科學最具原創性的科研成果，在防洪減災、水資源與水生態管理應用方面取得了突出成績。在新中國成立40周年慶典上，入選100項重大科技成果。WMO將其列入了水文綜合業務系統（HOMS）核心組件，廣泛應用於亞洲、歐洲、美洲、非洲及澳洲。