基于分布式水文模型的山洪預(yù)警臨界雨量計(jì)算

劉淑雅,江善虎,2,任立良,2,沈鴻仁,袁 飛,2,鄭巍斐

(1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,江蘇 南京 210098; 2.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210098)

基于分布式水文模型的山洪預(yù)警臨界雨量計(jì)算

劉淑雅1,江善虎1,2,任立良1,2,沈鴻仁1,袁 飛1,2,鄭巍斐1

(1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,江蘇 南京 210098; 2.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210098)

以撫河流域3個山丘小流域?yàn)槔?采用分布式新安江模型對小流域暴雨洪水進(jìn)行精細(xì)化模擬,利用率定后的分布式新安江模型進(jìn)行臨界雨量試算,得出各流域不同初始土壤含水量、不同預(yù)警時段組合條件下臨界雨量。將計(jì)算所得臨界雨量與實(shí)測暴雨洪水過程和設(shè)計(jì)暴雨進(jìn)行比較驗(yàn)證,結(jié)果表明臨界雨量計(jì)算結(jié)果較為合理,說明分布式新安江模型可應(yīng)用于撫河流域山洪預(yù)警臨界雨量確定,并為撫河流域山洪預(yù)警工作的開展提供參考方法。

臨界雨量;新安江模型;土壤含水量;山洪預(yù)警;撫河流域

山洪災(zāi)害是指因降雨在山丘區(qū)引發(fā)的洪水及由山洪誘發(fā)的泥石流、滑坡等對國民經(jīng)濟(jì)和人民生命財(cái)產(chǎn)造成損失的災(zāi)害。我國山丘區(qū)面積大、人口多,山洪災(zāi)害往往會造成嚴(yán)重?fù)p失。因此,山洪災(zāi)害預(yù)警是我國山丘區(qū)防災(zāi)減災(zāi)的重要任務(wù)[1]。臨界雨量法是用于判斷山洪災(zāi)害發(fā)生與否的最為常用的方法之一[2-3]。一個流域或區(qū)域某一時段內(nèi)降雨量達(dá)到或超過某一量級和強(qiáng)度時,該流域或區(qū)域?qū)l(fā)生山溪洪水、泥石流、滑坡等山洪災(zāi)害,這個降雨量即為該流域或區(qū)域的臨界雨量[4]。本文僅對將發(fā)生山溪洪水災(zāi)害的臨界雨量進(jìn)行計(jì)算,即分析可能發(fā)生山溪洪水山洪災(zāi)害時所需要的最小降水量。

針對臨界雨量的確定,國內(nèi)外提出了不同的研究思路。國外較為常用的是美國水文研究中心(HRC)研發(fā)的FFG(flash flood guidance)系統(tǒng)[5]。該方法最早提出推理公式法反推臨界雨量,近幾年得到進(jìn)一步的發(fā)展,將FFG與分布式水文模型結(jié)合起來,形成基于網(wǎng)格的FFG[6]。目前FFG系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于美國、韓國、中美洲、湄公河流域等[3, 7-8]。我國早期由于數(shù)據(jù)資料不完整、站網(wǎng)密度較低,多采用統(tǒng)計(jì)歸納法[9-12]。這類方法并不關(guān)注山洪災(zāi)害過程涉及到的物理機(jī)制,而是直接從降雨及山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)推求臨界雨量,方法簡單,應(yīng)用方便,對其他數(shù)據(jù)的需求相對較少,但精確度較低[13]。隨著具有物理意義的水文模型在我國的發(fā)展和應(yīng)用,臨界雨量的推求逐步與水文模型結(jié)合起來。劉志雨等[14]提出了以GBHM模型為基礎(chǔ)的動態(tài)臨界雨量方法,即選出在洪峰達(dá)到警戒流量之前各時段的最小降雨量作為臨界雨量,并在江西遂川江流域得到應(yīng)用。葉金印[15]、陳瑜彬等[16]基于最小均方差準(zhǔn)則,建立不同時間尺度的動態(tài)臨界雨量判別函數(shù),并結(jié)合歷史資料對結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。李昌志等[17]分析了基于分布式水文模型的山洪預(yù)警臨界雨量,該方法可以較為詳細(xì)地分析流域各部分產(chǎn)匯流特征,有利于客觀準(zhǔn)確地模擬山丘區(qū)小流域洪水,使得臨界雨量在預(yù)警指標(biāo)分析中具有很好的應(yīng)用前景。

目前我國臨界雨量推求方法還存在未充分考慮前期影響雨量、雨強(qiáng)等因素的動態(tài)變化,對下墊面條件的描述精準(zhǔn)度不高,時段固定單一,精度不高等問題。本文結(jié)合近期研究進(jìn)展,選取撫河流域雨洪資料完備的3個典型山丘小流域,基于分布式新安江模型開展暴雨洪水的精細(xì)化模擬,提出基于分布式水文模擬的臨界雨量確定方法,并結(jié)合實(shí)測資料和設(shè)計(jì)暴雨進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證。

1 研究區(qū)概況

撫河流域?qū)賮啛釒駶櫦撅L(fēng)氣候區(qū),多年平均氣溫為16.9～18.2 ℃,多年平均降水量為1 500～2 000 mm,地理位置位于江西省東部,主要支流有臨水、盱江、東鄉(xiāng)水、黎灘河等,貫穿撫州市中南部,注入鄱陽湖。撫河流域三面環(huán)山,降雨鋒面、強(qiáng)度均易受到山體阻礙和抬升作用而加大,當(dāng)土壤含水量達(dá)到飽和時,主要由黃壤和紅壤組成的山區(qū)表土層土抗減小,在暴雨和重力作用下,容易引發(fā)山洪災(zāi)害[18]。

表1 撫河3個典型小流域基本情況

研究選取3個雨洪資料較完備的典型山丘小流域(石璜小流域、新斜小流域及雙田小流域)進(jìn)行流域暴雨洪水過程模擬以及臨界雨量分析,各小流域基本情況見表1。

2 研 究 方 法

2.1基于分布式新安江模型的小流域洪水模擬

新安江模型是我國應(yīng)用較廣泛的流域水文模型之一,模型結(jié)構(gòu)簡單,參數(shù)少且大多數(shù)有明確的物理意義,與流域自然條件關(guān)系緊密、區(qū)域規(guī)律性強(qiáng),容易率定。本文采用柵格化的分布式新安江模型(GRIDXAJ)進(jìn)行暴雨洪水過程模擬。GRIDXAJ模型以流域內(nèi)每個DEM柵格作為計(jì)算單元,并假設(shè)柵格單元內(nèi)的降雨、地貌特征、土壤類型以及植被覆蓋等下墊面條件空間分布均勻,只考慮各要素在不同柵格間的變異性[19-22]。

在撫河3個小流域,基于SRTM-90m分辨率的DEM數(shù)據(jù),運(yùn)用ArcGIS中Arc-Hydro模塊計(jì)算各典型小流域的流域邊界、柵格水流方向和匯流演算次序,提取各小流域的IGBP土地覆蓋信息和土壤質(zhì)地信息,以90 m空間分辨率的柵格作為GRIDXAJ模型產(chǎn)匯流計(jì)算的基本單元;根據(jù)小流域降水、流量數(shù)據(jù)獲取情況,重點(diǎn)模擬2000年以來各小流域的日徑流及次洪過程,其中前2/3模擬期為率定期,后1/3模擬期為驗(yàn)證期;選取率定好的GRIDXAJ模型產(chǎn)匯流參數(shù),為臨界雨量試算提供模型基礎(chǔ)。

2.2臨界雨量確定方法

2.2.1 預(yù)警時段擬定方法

控制斷面上游的集水面積大小、流域降雨強(qiáng)度、流域的形狀及其下墊面因子等都會對預(yù)警時段產(chǎn)生影響。一般說來,流域越大,預(yù)警時段越長;流域比降越大,預(yù)警時段越短。流域匯流時間理論上為預(yù)警的最長時段,但實(shí)際預(yù)警中會做適當(dāng)延長。選取各小流域典型暴雨-洪水過程分析流域匯流時間,考慮流域各處流速變化不大,流域滯時大體相當(dāng)于流域平均匯流時間,因此近似將流域最大雨強(qiáng)出現(xiàn)時刻到洪峰出現(xiàn)時刻之間的時間視為流域匯流時間,依據(jù)匯流時間并做適當(dāng)調(diào)整確定預(yù)警時間。

2.2.2 預(yù)警流量確定方法

由于未收集到研究流域的山洪災(zāi)害調(diào)查斷面數(shù)據(jù),論文根據(jù)水文站大斷面圖確定上灘水位,采用水文站實(shí)測水位流量關(guān)系,查算上灘水位對應(yīng)的流量,并結(jié)合水文站不同頻率設(shè)計(jì)洪水,綜合確定預(yù)警流量。

2.2.3 土壤含水量確定方法

采用美國農(nóng)業(yè)部(USDA)水土保持局提出的SCS-CN法計(jì)算各小流域蓄水容量[23],比照江西省暴雨洪水查算手冊推薦的流域蓄水容量,綜合確定各小流域蓄水容量值。

2.2.4 臨界雨量試算

首先為臨界雨量假定一個初始值,根據(jù)雨型的時程分配對該值進(jìn)行分配,從而能夠得到降雨過程,將其作為模型的初始降水輸入,模擬得到相應(yīng)的徑流過程。其次,針對得到的徑流過程進(jìn)行分析,如果其洪峰流量接近預(yù)警流量值,則假定的初值就是該預(yù)警時段的臨界雨量;反之,如果與預(yù)警流量值相差較大,則重新假定初值,計(jì)算模型的初始降水輸入,并進(jìn)行模擬、比較;如此反復(fù)地進(jìn)行試算,直到計(jì)算所得的洪峰流量接近預(yù)警流量值,則該值為臨界雨量。

3 結(jié) 果 分 析

3.1撫河流域洪水模擬——以石璜站為例

3.1.1 日模擬結(jié)果

采用GRIDXAJ模型模擬石璜站1990—2013年日徑流過程,率定期為1990—2004年,驗(yàn)證期為2005—2013年。GRIDXAJ模型模擬率定期年徑流深相對誤差為1.89%,確定性系數(shù)為0.73;驗(yàn)證期年徑流深相對誤差為-5.11%,確定性系數(shù)為0.72。由圖1可知,GRIDXAJ模型模擬的石璜站日流量過程與實(shí)測日流量基本一致,表明GRIDXAJ模型能夠基本再現(xiàn)石璜站的歷史日流量過程。

圖1 石璜站驗(yàn)證期1996年、率定期2012年日流量過程模擬結(jié)果Fig.1 Modeling results of daily flow during calibration period in 1996 and validation period in 2012 in Shi Huang Station

3.1.2 次洪結(jié)果

采用GRIDXAJ模型模擬石璜站2001—2013年期間15場次洪過程,其中率定期10場次洪,驗(yàn)證期5場次洪。表2統(tǒng)計(jì)了GRIDXAJ模型模擬石璜站洪水過程的精度。率定期各場次洪的徑流深相對誤差均在±10%以內(nèi),各場次洪的峰現(xiàn)時差均在±2 h以內(nèi),次洪模擬平均合格率為96.7%,確定性系數(shù)均值為0.76。驗(yàn)證期各場次洪徑流深相對誤差均在±3%以內(nèi),洪峰流量相對誤差均在±30%以內(nèi),各場次洪的峰現(xiàn)時差均在±2 h以內(nèi),模擬結(jié)果均為合格,確定性系數(shù)均值為0.71。從模擬結(jié)果可以看出,GRIDXAJ模型在石璜站進(jìn)行洪水模擬結(jié)果較好,具有較好適用性。

圖2展示了石璜站率定期和驗(yàn)證期的場次洪水過程,可以看出,在率定期和驗(yàn)證期,GRIDXAJ模型均能較準(zhǔn)確模擬石璜站次洪過程。

總體上，GRIDXAJ模型能較準(zhǔn)確地模擬所選典型小流域的日徑流過程和次洪過程。日徑流過程模擬中，率定期及驗(yàn)證期的相對誤差均在±5%左右，確定性系數(shù)均高于0.6。次洪過程模擬中，新斜及雙田小流域的模擬平均合格率達(dá)到100%，確定性系數(shù)也均高于0.8，石璜小流域的模擬平均合格率為96.7%，率定期及驗(yàn)證期的確定性系數(shù)均高于0.7，各流域模擬洪水過程合格率統(tǒng)計(jì)見表3。

表2 GRIDXAJ模型模擬石璜站洪水過程精度統(tǒng)計(jì)

圖2 石璜站率定期20020614號洪水過程和驗(yàn)證期20100419號洪水過程Fig.2 Simulated hydrograph of GRIDXAJ for the flood 20020614 and 20100419

流域名稱時期合格率/%徑流深洪峰流量峰現(xiàn)時差平均值確定性系數(shù)石璜新斜雙田率定期1009010096.70.76驗(yàn)證期1001001001000.71率定期1001001001000.83驗(yàn)證期1001001001000.83率定期1001001001000.85驗(yàn)證期1001001001000.89

各流域次洪過程的模擬徑流深和洪峰流量與實(shí)測比較結(jié)果顯示:石璜、新站、雙田站模擬徑流深與實(shí)測徑流深的相關(guān)系數(shù)R均為0.99,洪峰洪量與實(shí)測洪峰洪量的R也均為0.99,說明GRIDXAJ模型均能較準(zhǔn)確地模擬典型小流域次洪徑流深和洪峰流量。

3.2臨界雨量計(jì)算關(guān)鍵參數(shù)確定

3.2.1 預(yù)警時段擬定

選擇典型暴雨進(jìn)行流域匯流時間的近似計(jì)算,根據(jù)典型暴雨洪水過程分析各小流域的雨洪響應(yīng)歷時。石璜、新斜和雙田流域的暴雨洪水響應(yīng)時間近似分別為2 h、3 h和6 h。根據(jù)《山洪災(zāi)害分析評價技術(shù)要求》,最長預(yù)警時段應(yīng)選擇流域匯流時間,為了分析不同流域不同預(yù)警時段預(yù)警指標(biāo)的變化規(guī)律,研究將預(yù)警時段統(tǒng)一確定為1 h、3 h、6h這3個時段。

3.2.2 預(yù)警流量確定

以石璜站為例,查找石璜水文站控制斷面圖,確定其上灘水位為94.79 m,通過石璜水文站水位-流量關(guān)系曲線,得出上灘水位對應(yīng)的流量為26.5 m3/s,同理可得出新斜、雙田上灘流量為130 m3/s和370 m3/s。而基于流量推求的石璜、新斜和雙田的5年一遇設(shè)計(jì)洪峰流量為38.4 m3/s、148 m3/s和336 m3/s,經(jīng)比較查算發(fā)現(xiàn)上灘流量和5年一遇設(shè)計(jì)洪峰流量較為一致,為了各流域計(jì)算臨界雨量結(jié)果的可比性,統(tǒng)一確定這3個流域的警戒流量為5年一遇設(shè)計(jì)洪峰流量。

3.2.3 土壤含水量計(jì)算

根據(jù)《山洪災(zāi)害分析評價技術(shù)要求》,應(yīng)選擇不同情況下的土壤初始含水量進(jìn)行預(yù)警指標(biāo)分析。將土壤濕度分為較干(土壤初始含水量Pa≤0.5Wm)、適中(0.5Wm

3.2.4 試算雨型

表4 基于GRIDXAJ模型推求的3個流域臨界雨量

采用的預(yù)警時段為1 h、3 h和6 h,在進(jìn)行臨界雨量試算時,按照Δ=30 min的時間步長,確定相應(yīng)的降雨過程序列,作為模型的初始輸入條件。參照《江西省暴雨洪水查算手冊》2010版中以1 h為時段的雨型分配為依據(jù),作為3 h、6 h臨界雨量的雨型分配標(biāo)準(zhǔn)。

3.3臨界雨量計(jì)算結(jié)果

表4為3個典型流域基于GRIDXAJ模型計(jì)算的臨界雨量值,可以看出:總體上3個流域不同情景下臨界雨量存在差異,但遞變規(guī)律相似:臨界雨量隨土壤濕度增加而減小、隨預(yù)警時段增長而增大的特點(diǎn)。不同時段的臨界雨量存在一定的波動,相同時段的臨界雨量變幅也較為明顯,主要原因是雨型分配差異導(dǎo)致的降水均化對水文模型影響較大,使得同一警戒流量對應(yīng)的不同時段臨界雨量梯度加大;此外,GRIDXAJ模型考慮了不同流域下墊面特性,因此同種情景、相同預(yù)警時段的臨界雨量變動幅度較大。

4 驗(yàn) 證 分 析

由于撫河流域缺少洪水調(diào)查資料,無法采用誤報(bào)率進(jìn)行評估驗(yàn)證,因此采用與洪峰相近的實(shí)測次洪資料以及5年一遇的設(shè)計(jì)暴雨進(jìn)行驗(yàn)證分析。

4.1與實(shí)測資料比較

將3個小流域的計(jì)算結(jié)果與實(shí)測資料進(jìn)行比較,驗(yàn)證使用GRIDXAJ模型計(jì)算臨界雨量的合理性。以新斜為例分析:通過查找新斜水文站長系列場次洪水資料,選取洪峰流量接近預(yù)警流量Q=148 m3/s的一場次洪,即2010年6月20日16:30達(dá)到的洪峰166 m3/s,選擇預(yù)警時段為6 h且前期較濕情景下臨界雨量雨型作為輸入模擬洪水過程和實(shí)測洪水過程,發(fā)現(xiàn)二者洪峰值較為吻合,實(shí)測最大6 h降雨為71 mm,而模型試算濕潤情景下6 h臨界雨量為57.3 mm,由于實(shí)測洪峰流量更大,所以最大6 h雨量二者有所偏差亦為合理情況。同理驗(yàn)證石璜、雙田小流域,均與實(shí)測資料均較為接近,結(jié)果如圖3和表5。

圖3 3個小流域臨界雨量驗(yàn)證結(jié)果Fig.3 Verification results of the critical rainfall in three watersheds

流域名稱洪號預(yù)警時段/h警戒流量/(m3·s-1)實(shí)測流量/(m3·s-1)實(shí)測降水量/mm臨界雨量/mm石璜19980622338.437.958.564.7新斜201006206148.0166.071.069.4雙田200506206336.0341.065.763.3

4.2與設(shè)計(jì)暴雨比較

設(shè)計(jì)暴雨采用實(shí)測系列頻率計(jì)算法,根據(jù)撫河3個小流域年最大1 h、3 h和6 h點(diǎn)暴雨系列,經(jīng)頻率分析計(jì)算得到的設(shè)計(jì)點(diǎn)暴雨。將各流域計(jì)算出的不同情景、不同時段的臨界雨量值與5年一遇設(shè)計(jì)暴雨值進(jìn)行比較,由圖4可以發(fā)現(xiàn)除雙田流域5年一遇最大6 h設(shè)計(jì)暴雨高于較干情景下的臨界雨量值之外,石璜、新斜、雙田3個流域的5年一遇設(shè)計(jì)暴雨值均包含在3種初始土濕情景下各時段臨界雨量范圍內(nèi),說明臨界雨量計(jì)算值整體符合歷史暴雨的重現(xiàn)期范圍,雙田流域出現(xiàn)偏差可能原因是實(shí)測資料中出現(xiàn)前期土濕較干情景的頻率較高,因此最大6 h的設(shè)計(jì)暴雨前期情景可能更為干旱,進(jìn)一步研究時可以將情景劃分更細(xì)一些,如干旱情景從0.1Wm開始計(jì)算;此外在相同初始土濕情景下,隨著時段從1 h到3 h、6 h,各個小流域臨界雨量和設(shè)計(jì)暴雨的增幅不盡相同,初步分析可能與下墊面以及降雨強(qiáng)度有關(guān),未來可做進(jìn)一步分析研究;隨著時段的增長,設(shè)計(jì)暴雨與臨界雨量的相似情景由較濕到較干,說明預(yù)警時段較短時,設(shè)計(jì)暴雨值與較濕情景臨界雨量值較為接近,因此在無資料地區(qū)進(jìn)行山洪預(yù)警臨界雨量計(jì)算時,短時段的設(shè)計(jì)暴雨值可以為臨界雨量的推算提供參考。

圖4 3個小流域臨界雨量與設(shè)計(jì)暴雨比較Fig.4 Comparison between the critical rainfall and the design storm in three watersheds

5 結(jié) 語

臨界雨量是山洪預(yù)警的重要指標(biāo),能夠快速、直接地為是否發(fā)布山洪災(zāi)害預(yù)警提供依據(jù)。本文基于分布式新安江模型,充分考慮氣候因子以及下墊面因子的空間不均勻性,采用精細(xì)化方案對暴雨洪水過程進(jìn)行模擬;結(jié)合不同預(yù)警時段、不同初始土濕組合條件,基于分布式水文新安江模型試算了不同流域臨界雨量。采用暴雨洪水資料及設(shè)計(jì)暴雨資料驗(yàn)證臨界雨量計(jì)算結(jié)果較為可靠。論文研究結(jié)果為撫河流域山洪災(zāi)害預(yù)警提供了指導(dǎo),也為我國小流域山洪預(yù)警工作提供了方法和建議。

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Calculationofcriticalrainfallforearly-warningofmountainfloodbasedondistributedhydrologicalmodel

LIUShuya1,JIANGShanhu1,2,RENLiliang1,2,SHENHongren1,YUANFei1,2,ZHENGWeifei1

(1.CollegeofHydrologyandWaterResources，HohaiUniversity，Nanjing210098，China;2.SateKeyLaboratoryofHydrology-WaterResourcesandHydraulicEngineering，HohaiUniversity，Nanjing210098，China)

In this paper, a case study is performed on three small hill watersheds in Fuhe River Basin, where their storm flood process was simulated elaborately by using distributed Xin’anjiang model. The critical rainfall of each watershed is calculated by means of the verified Xin’anjiang model, so the different initial soil moisture of each watershed and the critical rainfall under different combinations of warning intervals can be determined. The calculated result of critical rainfall is demonstrated to be reasonable by comparing and validating with the measured storm flood data and storm design, which suggests that the distributed Xin’anjiang model can be used to determine the critical rainfall for early-warning of mountain flood in Fuhe River Basin. Besides, it provides a reference method for the early warning of mountain flood in Fuhe River Basin.

critical rainfall; Xin’anjiang model; soil moisture; mountain flood warning; Fuhe River Basin

10.3876/j.issn.1000-1980.2017.05.002

2016-09-19

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFA601504);2016山洪災(zāi)害防治項(xiàng)目(SHZH-IWHR-80)

劉淑雅(1990—),女,山東濟(jì)南人,博士研究生,主要從事流域水文模型及洪水預(yù)報(bào)預(yù)警研究。E-mail: annmail@126.com

P426.616

A

1000-1980(2017)05-0384-07