流溪河模型在白盆珠水庫(kù)入庫(kù)洪水模擬中的應(yīng)用與研究*

范正行，郝振純，陳洋波，王加虎，黃鋒華

(1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210098；2.中山大學(xué)自然災(zāi)害研究中心，廣東 廣州 510275)

20 世紀(jì) 50 年代后期，水文研究者提出了流域水文模型的概念。由于水文循環(huán)系統(tǒng)的復(fù)雜性，最初的流域水文模型大多采用簡(jiǎn)單的降雨-徑流響應(yīng)關(guān)系來(lái)描述流域降雨后的出流響應(yīng)，也即經(jīng)驗(yàn)性的“黑箱”模型，主要是滿足洪水預(yù)報(bào)的需要。這類模型是建立在對(duì)流域降雨和河道徑流觀測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上的。20世紀(jì)60-80 年代，流域水文模型由經(jīng)驗(yàn)性的“灰箱”模型發(fā)展為集總式概念模型，也即“灰箱”模型。具有代表性的“灰箱”模型主要有美國(guó)的Stanford IV[1]和HEC-1模型[2]，我國(guó)的新安江模型[3-4]，日本Tank模型[5]等。這些模型中的參數(shù)都有明確的物理意義，根據(jù)流域的物理水文過(guò)程進(jìn)行產(chǎn)匯流計(jì)算及流域出口斷面流量演算，但這些計(jì)算都是基于全流域進(jìn)行的，對(duì)于流域內(nèi)的具體的水流運(yùn)動(dòng)方式卻沒(méi)有表達(dá)出來(lái)。鑒于此，F(xiàn)reeze 和Harlan[6]提出了以水動(dòng)力學(xué)偏微分方程來(lái)描述流域內(nèi)水流運(yùn)動(dòng)的分布式水文模型，這可以算得上是分布式物理水文模型的雛形。20世紀(jì)80年代以后，為了解決“黑箱”模型以及“灰箱”模型不能反映流域水文循環(huán)的時(shí)間和空間尺度變化以及水文過(guò)程空間變異性等問(wèn)題，“白箱”模型，也即分布式物理水文模型便應(yīng)運(yùn)而生。第一個(gè)完整的分布式物理水文模型是SHE模型[7-8]，由英國(guó)、法國(guó)和丹麥的科學(xué)家聯(lián)合研制而成。該模型從水文循環(huán)的機(jī)理出發(fā)，對(duì)下墊面進(jìn)行垂直分層，在水平方向用網(wǎng)格劃分為相互聯(lián)系的單元，并聯(lián)立產(chǎn)匯流、蒸散發(fā)、土壤水和地下水運(yùn)動(dòng)等過(guò)程進(jìn)行求解。

雖然分布式水文模型充分反映了流域物理特性的空間變化，填補(bǔ)了集總式模型的不足，但分布式水文模型對(duì)流域物理特性數(shù)據(jù)的精度要求相當(dāng)高，加之計(jì)算效率太低，因此分布式水文模型沒(méi)有得到推廣應(yīng)用。20世紀(jì)90年代，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、3S技術(shù)(GIS、GPS、RS)和數(shù)字高程模型(DEM)的迅速發(fā)展，為研制和建立分布式物理模型提供了強(qiáng)大和及時(shí)的技術(shù)支撐和數(shù)據(jù)支持，從而涌現(xiàn)出一些知名的分布式水文模型，如VIC模型[9]，WATERFLOOD模型[10]，CASC2D模型[11]，Vflo模型等[12]。

本文采用基于物理意義的全分布式水文模型-流溪河模型進(jìn)行研究[13]，該模型是中山大學(xué)水災(zāi)害與水利信息化聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室在研究開(kāi)發(fā)少資料和無(wú)資料流域暴雨洪水預(yù)報(bào)的分布式物理水文模型的工作基礎(chǔ)上，在開(kāi)發(fā)流溪河流域洪水預(yù)報(bào)方案時(shí)，研究提出的一個(gè)全分布式物理水文模型。由于模型的代表性成果是結(jié)合流溪河流域的實(shí)際情況而提出的，故命名為流溪河模型。模型通過(guò)DEM進(jìn)行流域單元網(wǎng)格的劃分，利用土地利用類型及土壤類型數(shù)據(jù)來(lái)反映流域物理特性的空間差異。流域上的蒸散發(fā)及產(chǎn)流量的計(jì)算采用單元網(wǎng)格獨(dú)立計(jì)算，而匯流方式則是逐單元匯流直至出口單元。

1 流域概況與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.1 流域介紹

白盆珠水庫(kù)位于廣東省惠東縣境內(nèi)，控制流域面積為858 km2，約占西枝江流域面積的21％。范圍為115°2′11″- 115°24′56″E,23°0′5″-23°23′15″N,流域海拔53～1 296 m。屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，雨量充沛，汛期(4-9月)雨量占全年雨量的82％以上，暴雨中心在上游高潭-石澗一帶[14]。庫(kù)區(qū)地處蓮花山暴雨中心區(qū),多年平均降雨量為 2 008 mm,多年平均來(lái)水量為 11.8億m3。降雨年內(nèi)年際分布極不均勻,降雨多集中在汛期,汛期降雨以臺(tái)風(fēng)雨為主,降雨量的多少一般取決于臺(tái)風(fēng)登陸地點(diǎn)、路徑、次數(shù)以及外圍影響的強(qiáng)度,多為陣性降雨,雨量大而且集中,洪水過(guò)程表現(xiàn)為峰高量大,水庫(kù)水位暴漲,由于此時(shí)水庫(kù)起調(diào)水位較高,加上下游河道過(guò)水能力的限制，給汛期防洪加大了難度。

1.2 水文氣象資料

本文收集了1986-1999年之間14場(chǎng)降雨以及對(duì)應(yīng)的洪水資料，其中3場(chǎng)洪水用于調(diào)整參數(shù)，這3場(chǎng)洪水綜合考慮了不同洪水量級(jí)、不同徑流系數(shù)以及單雙洪峰的情況。剩余11場(chǎng)洪水進(jìn)行參數(shù)的驗(yàn)證。具體情況如表1所示。

白盆珠水庫(kù)流域上有7個(gè)雨量觀測(cè)站，各雨量站的相關(guān)信息如表2。雨量站的密度較高，平均約123 km2就有一個(gè)雨量站，如圖1所示。

1.3 流域基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)的收集與整理

本文利用了SRTM(Shuttle Radar Topographic Mission)90 m分辨率的數(shù)字地形高程數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)其重采樣得到了分辨率為200 m的DEM數(shù)據(jù)，再利用ARCGIS中的水文分析模塊進(jìn)行填洼并生成流向、累積流和坡度數(shù)據(jù)。流域內(nèi)的DEM如圖2所示。流域內(nèi)的土地利用和土壤類型數(shù)據(jù)來(lái)源于中山大學(xué)水災(zāi)害與水利信息化聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。通過(guò)分析得知研究區(qū)域內(nèi)的土地利用類型共有4種，包括針葉林、常綠闊葉林、灌木叢和草地，所占流域面積比例分別是38.18％、2.46％、49.54％和9.82％。而土壤類型共有9種，包括潴育水稻土、麻黃壤、頁(yè)黃壤、麻紅壤、頁(yè)紅壤、麻赤紅壤、頁(yè)赤紅壤、侵蝕赤紅壤和山地灌叢草甸土，所占流域面積比例分別為7.86％、3.33％、4.47％、16.25％、9.72％、32.58％、19.12％、5.30％、1.36％。

表1 白盆珠水庫(kù)流域洪水過(guò)程特征表

表2 白盆珠水庫(kù)流域上雨量站相關(guān)信息

圖1 水系及雨量站點(diǎn)分布圖

圖2 流域DEM

2 流溪河模型構(gòu)建

利用200 m精度的DEM將白盆珠水庫(kù)流域劃分為21 452個(gè)網(wǎng)格單元，由臨界高程值(正常蓄水位)75 m提取了水庫(kù)單元，在此基礎(chǔ)上，取累積流閾值100進(jìn)行邊坡單元、河道單元的劃分，同時(shí)將河道劃分為5個(gè)不同的分級(jí)(如圖3)。根據(jù)已劃分的河網(wǎng)結(jié)構(gòu)、形態(tài)與河道底坡的變化[15]，分別在2、3、4級(jí)河道上設(shè)置了4、3、5個(gè)結(jié)點(diǎn)(1級(jí)河道不設(shè)結(jié)點(diǎn)，全部看作一條虛擬河段，5級(jí)河道處于水庫(kù)范圍，不設(shè)結(jié)點(diǎn))(如圖3)，共生成48條虛擬河段。

圖3 五級(jí)河道及12個(gè)河道分段點(diǎn)

3 模型參數(shù)推求

流溪河模型中可調(diào)參數(shù)分為2類，一類是敏感參數(shù)，主要有土壤厚度，土壤飽和含水率，田間持水量，飽和水力傳導(dǎo)率，土壤曼寧系數(shù)，河道糙率，土壤特性系數(shù)。另一類為不敏感參數(shù)，主要有地下水消褪系數(shù)、凋萎含水率，蒸發(fā)系數(shù)、蒸發(fā)能力，河道底寬和河道邊坡[15]。

3.1 不敏感參數(shù)值的確定

對(duì)于不敏感參數(shù)，由于對(duì)模擬效果的影響不大，采用模型設(shè)定的默認(rèn)值。虛擬河段底寬利用Google earth進(jìn)行遙感估測(cè)，河道邊坡一律采用30，地下水消褪系數(shù)均取0.995，蒸發(fā)系數(shù)均取0.7。凋萎含水率通過(guò)土壤特征軟件“SPAW Hydrology”計(jì)算而來(lái)。

3.2 敏感參數(shù)初值的確定

針對(duì)敏感參數(shù)初值，據(jù)前人研究與經(jīng)驗(yàn)，土壤層厚度zs統(tǒng)一取初值為1 000 mm，對(duì)于土壤特性系數(shù)b，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)一取初值為2.5[16]。對(duì)于飽和含水率、田間持水率和飽和水力傳導(dǎo)率則采用由Arya 等人提出的土壤水力特性計(jì)算器“SPAW Hydrology”進(jìn)行計(jì)算。該軟件的原理是將土壤分成4種成分的組合構(gòu)成的，分別為C-Clay粘土,L-Loam粘砂土，Sa-Sand砂土以及Si-Silt粉沙；根據(jù)土壤成分組成、有機(jī)質(zhì)含量、鹽度、土壤結(jié)構(gòu)情況等計(jì)算出飽和含水率、田間持水率、凋萎含水率以及飽和水力傳導(dǎo)率的值[17]。對(duì)于土壤組成成分，可通過(guò)中國(guó)科學(xué)院南京土壤研究所提供的中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)獲得[18]。而河道糙率的初始值則在使用

Google earth量測(cè)河寬時(shí)根據(jù)河道形狀，光滑程度以及河道的巖土性質(zhì)進(jìn)行估計(jì)。對(duì)于土地利用類型的邊坡單元的糙率初值，主要采用相關(guān)文獻(xiàn)的推薦值：針葉林0.4，常綠闊葉林0.6，灌木叢0.2，草地0.4[16,19]。土壤類型的參數(shù)初值見(jiàn)表3：

表3 土壤類型參數(shù)初值表

3.3 敏感參數(shù)的調(diào)整

雖然流溪河模型中的敏感參數(shù)都有明確的物理意義，但由于所收集的數(shù)據(jù)口徑不一致，時(shí)間上不統(tǒng)一，測(cè)量時(shí)的誤差累積以及其他一些人為主觀因素所造成的影響，致使所給定的參數(shù)初值并不一定準(zhǔn)確。因此需要先確定參數(shù)的初始值，再在此基礎(chǔ)上，對(duì)參數(shù)進(jìn)行逐個(gè)調(diào)整，通過(guò)對(duì)調(diào)整參數(shù)進(jìn)行擾動(dòng)分析來(lái)確定模型的最佳參數(shù)組合。模型敏感參數(shù)調(diào)整的順序依次為：土壤飽和含水率(cast)，土壤田間持水量(cfc)，土壤飽和水力傳導(dǎo)率(ks)，土壤糙率(n)，河道曼寧系數(shù)(manning)，土壤層厚度(zs)，土壤特性系數(shù)(b)。

對(duì)19900616、19950811和19960621三場(chǎng)洪水進(jìn)行人工擾動(dòng)逐步迭代調(diào)參，最終得出一組較優(yōu)的敏感參數(shù)值，其中調(diào)整后的土地利用類型參數(shù)值分別為：針葉林0.484，常綠闊葉林0.726，灌木叢0.242，草地0.484。調(diào)整后的土壤類型的參數(shù)如表4所示。

4 模型參數(shù)的驗(yàn)證及結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)參數(shù)的有效性，利用調(diào)整所得的最優(yōu)參數(shù)組合對(duì)19860710、19880719等11場(chǎng)洪水過(guò)程進(jìn)行了模擬計(jì)算，結(jié)果如圖4所示：

圖4 11場(chǎng)洪水的驗(yàn)證結(jié)果

表4 調(diào)整后的土壤類型參數(shù)

根據(jù)流溪河模型模擬的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)了模型對(duì)11場(chǎng)驗(yàn)證洪水的模擬結(jié)果及其效果指標(biāo)。如表5所示。

根據(jù)圖4(a)-(k)和表5的結(jié)果，對(duì)流溪河模型的模擬作如下分析：

1)模型對(duì)洪水整體過(guò)程的模擬效果較好。在驗(yàn)證模擬的11場(chǎng)洪水中，確定性系數(shù)均大于75％，均值為86.28％，其中大于80％的比例為72.7％，而相關(guān)性系數(shù)全部大于85％，均值為94.74％。平均洪峰誤差為7.85％，平均峰現(xiàn)時(shí)間誤差為0.18 h，總的來(lái)講，流溪河模型對(duì)白盆珠水庫(kù)的模擬誤差小，模擬精度高。

2)峰現(xiàn)時(shí)間模擬結(jié)果較好，但少數(shù)洪峰模擬值偏低。在峰現(xiàn)時(shí)間的模擬上，11場(chǎng)驗(yàn)證洪水中，只有19940805洪水出現(xiàn)2 h誤差，其他10場(chǎng)的峰現(xiàn)誤差均在1 h之內(nèi)，占總驗(yàn)證洪水的90.9％，可以看出，模型對(duì)峰現(xiàn)時(shí)間的模擬效果較為理想。在峰值的模擬上，有7場(chǎng)洪水洪峰誤差小于5％，只有19860710洪水的洪峰誤差略大，另外3場(chǎng)洪水的峰值誤差不大。

5 結(jié) 論

通過(guò)本文的研究，可得出以下結(jié)論：

1)本文采用的流溪河模型是全分布式物理水文模型，模型中的所有參數(shù)都有明確的物理意義，同時(shí)用較少的敏感參數(shù)即完整地表達(dá)了整個(gè)流域的流域特征，參數(shù)初值的確定與推求都較集總式概念模型要簡(jiǎn)單得多，也較其他現(xiàn)有分布式物理水文模型要快得多，因此，該模型在流域洪水模擬與預(yù)報(bào)方面有一定優(yōu)勢(shì)。

2)本文采用ARCGIS基于高精度網(wǎng)格(200 m×200 m)的數(shù)據(jù)提取方式進(jìn)行流向、累積流、坡度以及子流域等數(shù)據(jù)的生成，并將流域單元?jiǎng)澐譃楹拥绬卧⑦吰聠卧退畮?kù)單元，各單元采用不同的產(chǎn)匯流方式，與實(shí)際情況相符。就本研究流域而言，平均123 km2就有一個(gè)雨量站，這樣的的高密度監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，使模擬結(jié)果能達(dá)到較高的精度，實(shí)用性強(qiáng)，這對(duì)于該流域未來(lái)洪水預(yù)報(bào)和水庫(kù)調(diào)度都具有很好的指導(dǎo)作用。

表5 參數(shù)驗(yàn)證結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)

3)在參數(shù)調(diào)整的過(guò)程中，采用的19900616、19950811和19960621三場(chǎng)洪水，綜合考慮了洪水量級(jí)，單雙峰洪水等情況，根據(jù)這三場(chǎng)洪水調(diào)整后的流域參數(shù)對(duì)于該流域的洪水具有較好的代表性和適用性，驗(yàn)證模擬的結(jié)果也正說(shuō)明了這一點(diǎn)。

4)從驗(yàn)證結(jié)果可以看到，流溪河模型對(duì)于白盆珠水庫(kù)入庫(kù)洪水的模擬效果較好，平均確定性系數(shù)達(dá)到86.28％，平均相關(guān)性系數(shù)達(dá)到94.74％，平均洪峰誤差只有7.85％，平均峰現(xiàn)時(shí)間誤差只有0.18 h，說(shuō)明流溪河模型在該流域上模擬精度高，誤差小，具有很好的應(yīng)用前景，為進(jìn)一步的洪水預(yù)警預(yù)報(bào)提供了理論依據(jù)。

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