基于ＨＢＶ模型的藉河流域致災(zāi)臨界面雨量模擬研究

蘇謝衛(wèi) 任源鑫 王毅勇 宋佳欣 王有恒

摘要：運(yùn)用半分布式HBV水文模型，選取藉河流域2006—2013年水文資料、氣象資料在渭河一級支流藉河天水（二）站水文站以上流域建立降水-流量-水位關(guān)系，確定流域致災(zāi)臨界面雨量。結(jié)果表明，HBV模型在率定期Nash系數(shù)為0.50，確定性系數(shù)R2為0.70;在驗(yàn)證期Nash系數(shù)為0.71，確定性系數(shù)R2為0.84。根據(jù)天水（二）站水文站實(shí)測流量數(shù)據(jù)以及HBV模型水位-降水關(guān)系，對流域致災(zāi)臨界面雨量進(jìn)行確定，并選擇3次洪水過程進(jìn)行驗(yàn)證，證明基于HBV水文模型方法確定的致災(zāi)臨界面雨量指標(biāo)預(yù)警效果良好。

關(guān)鍵詞：HBV模型;藉河流域;致災(zāi)臨界面雨量

中圖分類號：P339? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2018）21-0046-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.21.011? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Simulation Study of Critical Surface Rainfall in Jihe River Basin Based on HBV Model

SU Xie-wei1，REN Yuan-xin1，WANG Yi-yong1，SONG Jia-xin1，WANG You-heng2

（1.Baoji College of Arts and Sciences，Shaanxi Provincial Key Laboratory of Disaster Monitoring and Mechanism Simulation， Baoji 721013， Shaanxi，China;2.Northwest Regional Climate Center，Lanzhou 730020，China）

Abstract： Using semi-distributed HBV hydrological model， the hydrological data and meteorological data of Jihe River Basin from 2006 to 2013 were selected in the first-level tributary of Weihe River Jihe Tianshui（II） hydrological station. The relationship between precipitation， discharge and water level is established in the basin above the hydrological station， and the precipitation at the precipitation-induced interface is determined. The results show that the Nash coefficient of the HBV model is 0.50 and the deterministic coefficient R2 is 0.70. The Nash coefficient is 0.71 and the deterministic coefficient R2 is 0.84 in the verification period. According to the measured discharge data of Tianshui（II） hydrologic station and the relationship between water level and precipitation in HBV model are used to determine the rainfall at the interface of basin disaster， and the three flood processes are selected to verify it. It is proved that the early warning effect of the rainfall index of the disaster interface based on the HBV hydrological model method is good.

Key words： HBV model;Jihe River Basin;area precipitation thresholds of rainstorm-flood hazard

21世紀(jì)以來，暴雨洪澇災(zāi)害在中國的影響已位居前列，其中造成的經(jīng)濟(jì)損失更是達(dá)到各種自然災(zāi)害的首位[1]。同時(shí)，暴雨洪澇災(zāi)害還帶來大量的人員傷亡。中小河流站點(diǎn)稀疏，洪水過程短，難以預(yù)測。洪澇災(zāi)害預(yù)警可以用臨界面雨量來表示，臨界面雨量是指一個(gè)流域某一時(shí)間段內(nèi)降雨量達(dá)到或超過某一量級和強(qiáng)度時(shí)，該流域?qū)l(fā)生洪澇災(zāi)害，把這時(shí)的降雨量稱之為該流域的臨界面雨量[2]。

近年來，水文模型廣泛應(yīng)用于流域洪水致災(zāi)臨界面雨量的確定中，涌現(xiàn)出一些使用較多的模型，如HBV模型、SWAT模型、SWIN模型、中國新安江模型等[3]。HBV水文模型是瑞典氣象和水文研究所開發(fā)研制的水文預(yù)報(bào)模型[4]。模型不同版本已經(jīng)在全世界多個(gè)國家的洪水預(yù)報(bào)項(xiàng)目上得到廣泛應(yīng)用。HBV模型在中國也得到了廣泛應(yīng)用，如靳曉莉等[5]指出HBV模型通過參數(shù)區(qū)域化可以有效應(yīng)用于東江無資料流域的模擬;王有恒等[6]利用HBV水文模型對白龍江流域進(jìn)行了應(yīng)用研究;劉義華等[7]證明了HBV模型在玉樹巴塘河流域具有很好的適用性。運(yùn)用半分布式HBV水文模型，選取藉河流域2006—2013年水文資料、氣象資料在渭河一級支流藉河天水（二）站水文站以上流域建立降水-流量-水位關(guān)系，確定流域致災(zāi)臨界面雨量，以期為建立致災(zāi)臨界面指標(biāo)預(yù)警提供參考。

1? 研究區(qū)概況

藉河流域位于甘肅省天水市，所在縣級行政區(qū)如圖1所示。藉河是渭河一級支流，發(fā)源于甘肅省天水市秦州區(qū)和甘谷縣交界處的龍臺山景東梁東麓，東流經(jīng)天水市城區(qū)，至麥積區(qū)北道埠峽口匯入渭河。藉河全長85 km，流域面積1 019 km2，河道比降12‰，自然落差1 517 m，流域地形西高東低，海拔1 193～2 710 m。藉河流域地處副熱帶氣候區(qū)，屬半濕潤氣候，多年平均氣溫10.5 ℃，年降水量580 mm，無霜期180 d左右。降雨多集中于夏季[8]。藉河流域?qū)冱S土峁梁溝壑區(qū)，水土流失較嚴(yán)重，年平均侵蝕模數(shù)4 650 t/km2。

2? 資料與方法

2.1? 數(shù)據(jù)來源

氣象資料取自藉河天水（二）站水文站上游流域11個(gè)氣象站2005—2013年逐日最高溫、最低溫、平均氣溫和降雨量，水文資料來自水文年鑒2005—2013年天水（二）站水文站逐日流量數(shù)據(jù)。DEM為90 m分辨率的SRTM數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)為1∶100萬基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集以及土壤持水力FC值等信息。

2.2? 研究方法

2.2.1? 模型簡介? HBV水文模型是一個(gè)概念性、半分布式水文模型，能模擬包括積雪、融雪、實(shí)際蒸散量、土壤水分存儲、地下水和徑流等水文過程，已在全世界多個(gè)不同氣候條件的國家得到應(yīng)用[9]。模型具有原理結(jié)構(gòu)簡單、輸入資料少、模擬精度高等優(yōu)點(diǎn)。模型輸入數(shù)據(jù)主要是研究區(qū)DEM、日均氣溫、降水、土地利用、土壤最大含水量和河流匯流時(shí)間等參數(shù)，模擬各個(gè)子流域的徑流，最后模擬匯流到流域出口的徑流過程。

2.2.2? HBV模型建立

1）利用Map Windows GIS將藉河流域劃分為11個(gè)子流域，見圖2。

2）在R平臺下，調(diào)用gstat和sp程序包，基于克里金（Kriging）插值法實(shí)現(xiàn)藉河11個(gè)子流域中心點(diǎn)的插值，目的是通過流域內(nèi)11個(gè)氣象站氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)，通過插值方法獲取11個(gè)子流域中心點(diǎn)相應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)。

3）分別建立各子流域土壤持水力（FC）值文件（表1）和土地利用類型文件（表2）。

4）采用Nash-Sutcliffe系數(shù)和確定性系數(shù)（R2）對模型模擬結(jié)果進(jìn)行率定。一般情況下，Nash系數(shù)和確定性系數(shù)（R2）取值范圍在0～1，越接近1，模擬效果越好。

R2=? ?（1）

Nash系數(shù)=1-? ?（2）

式中，Q0與為觀測值與觀測值平均值，Qs與為模擬值與模擬值平均值。

3? 結(jié)果與分析

3.1? 率定期

HBV模型率定是為了判斷模型哪些參數(shù)值的改變會對模型結(jié)果影響較大，并找到最優(yōu)參數(shù)值來提高模型模擬結(jié)果。選取2006—2009年藉河流域天水（二）站水文站逐日徑流數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行參數(shù)率定。

HBV模型輸入?yún)?shù)為33個(gè)，敏感性較高的參加需要反復(fù)多次調(diào)試，本研究采用試錯(cuò)法將敏感性較高的參數(shù)輸入到模型中，通過反復(fù)調(diào)試，獲得影響模型結(jié)果的敏感性參數(shù)，如表3所示。率定結(jié)果用Nash系數(shù)和確定性系數(shù)R2表示，模型率定期模擬結(jié)果Nash系數(shù)為0.50，確定性系數(shù)R2為0.70，圖3為藉河流域天水（二）站水文站以上流域的徑流模擬結(jié)果。可見，經(jīng)過率定的模型能夠較好地反映藉河流域天水（二）站水文站上游的水文過程。

3.2? 驗(yàn)證期

將2010—2013年作為驗(yàn)證期，用于對模型結(jié)果的檢驗(yàn)，結(jié)果如圖4所示。將2010—2013年天水（二）站水文站逐日徑流數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)輸入率定好的模型，得到結(jié)果Nash系數(shù)為0.71，確定性系數(shù)R2為0.84。模型結(jié)果與徑流實(shí)測結(jié)果基本吻合，可見，HBV模型在藉河流域具有良好的適用性，模擬結(jié)果精度較高。

4? 致災(zāi)臨界面雨量確定

4.1? 降水-流量-水位

通過HBV模型建立降水與流量的關(guān)系，本研究只考慮洪水上漲時(shí)水位流量關(guān)系，以流量為紐帶建立降水-流量-洪水三元關(guān)系，從而確定流域致災(zāi)臨界面雨量。

由于HBV模型對藉河流域的模擬精度較高，通過建立的降水-流量關(guān)系，輸入1965—2013年的逐日氣象數(shù)據(jù)對藉河流域天水（二）站水文站的徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)延長，得到水文站1965—2013年完整逐日徑流量數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖5所示。根據(jù)水位-流量關(guān)系，獲得藉河流域天水（二）站水文站1965—2013年逐日水位數(shù)據(jù)。

4.2? 暴雨洪澇災(zāi)害判別條件確定

藉河流域天水（二）站水文站暴雨洪澇災(zāi)害判別條件的確定采用分布函數(shù)擬合方法，采取最優(yōu)擬合函數(shù)，計(jì)算10年一遇、50年一遇、100年一遇的重現(xiàn)期水位作為暴雨洪澇災(zāi)害判別條件。

通過插補(bǔ)延長得到的天水（二）站水文站逐日水位數(shù)據(jù)，得到逐年最大日水位，即建立日水位最大值A(chǔ)M水位極值序列，通過采用年最大抽樣法得到最大值（AM）序列，是中國洪水計(jì)算中采用的規(guī)范[10]。用Easyfit軟件中50多種分布函數(shù)對AM序列進(jìn)行擬合，以Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)對擬合結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，顯著性水平為0.08。通過對Easyfit軟件中分布函數(shù)進(jìn)行排序分析得知，Log-Logistic（3P）分布函數(shù)在藉河天水（二）站水文站流域擬合極端水位效果最好，經(jīng)過Log-Logistic（3P）分布函數(shù)計(jì)算得出10年一遇、50年一遇、100年一遇重現(xiàn)期的水位，作為藉河天水（二）站水文站流域暴雨洪澇災(zāi)害判別條件，結(jié)果見表4。

4.3? 致災(zāi)臨界面雨量確定

由于流域暴雨災(zāi)害發(fā)生是氣象、地形地貌、下墊面類型和工程設(shè)施等多個(gè)要素共同作用的結(jié)果，因此，流域暴雨洪澇災(zāi)害的致災(zāi)臨界氣象條件不是一個(gè)靜態(tài)的值，而是與前期水文特征、水利設(shè)施及下墊面等條件密切相關(guān)的動態(tài)條件[11]。

在本研究中，以藉河天水（二）站水文站以上流域?yàn)槔?，致?zāi)臨界面雨量與前期水文數(shù)據(jù)有關(guān)，根據(jù)已經(jīng)建立的降水-流量-水位關(guān)系，在已知前期水位數(shù)據(jù)的情況下，就可得到所求臨界面雨量。首先運(yùn)行HBV模型使流域水位上漲到一定水平，給HBV模型輸入1個(gè)給定的面雨量進(jìn)行徑流模擬，得到洪峰流量值。將洪峰流量值帶入建立的流量-水位關(guān)系中，得到對應(yīng)的降水量值，通過對輸入面雨量值的不斷調(diào)整進(jìn)行多次模擬，直到水位值與臨界水位一致，此時(shí)的面雨量就是臨界面雨量值。

分析藉河流域1965—2013年歷次洪水過程，發(fā)現(xiàn)前期水位多分布在1 164.28、1 164.29、1 164.30 m，篩選出1979、1982和2005年，擬合出在3個(gè)不同前期水位條件下的水位-雨量關(guān)系，如圖6所示。根據(jù)已有的暴雨洪澇災(zāi)害判別條件得到在不同前期水位條件下的臨界面雨量值。

4.4? 致災(zāi)臨界面雨量驗(yàn)證

選取1979、1982和2005年3次洪水過程對臨界面雨量值進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果見表5。在1979年洪水過程中，8月2日平均水位為1 164.278 m，即前期水位值為1 164.278 m，8月3日發(fā)生洪水當(dāng)天面雨量為54 mm，根據(jù)前期水位為1 164.278 m的臨界面雨量判斷，8月3日面雨量超過三級預(yù)警，未達(dá)到二級預(yù)警，實(shí)測水位為1 164.900 m，超過10年一遇重現(xiàn)期水位，未達(dá)到50年一遇重現(xiàn)期水位。HBV模型對此次洪水過程預(yù)警正確。

在1982年洪水過程中，7月28日平均水位為1 164.291 m，即前期水位值為1 164.291 m，7月29日發(fā)生洪水當(dāng)天面雨量為49 mm，根據(jù)前期水位為1 164.291 m的臨界面雨量判斷，7月29日面雨量超過三級預(yù)警，未達(dá)到二級預(yù)警，實(shí)測水位為1 165.000 m，超過10年一遇重現(xiàn)期水位，未達(dá)到50年一遇重現(xiàn)期水位。HBV模型對此次洪水過程預(yù)警正確。

在2005年洪水過程中，8月13日平均水位為1 165.304 m，即前期水位值為1 165.304 m，8月14日發(fā)生洪水當(dāng)天面雨量為60 mm，根據(jù)前期水位為1 165.304 m的臨界面雨量判斷，8月14日面雨量超過二級預(yù)警，未達(dá)到一級預(yù)警，實(shí)測水位為1 165.500 m，超過50年一遇重現(xiàn)期水位，未達(dá)到100年一遇重現(xiàn)期水位。HBV模型對此次洪水過程預(yù)警結(jié)果精確。

從藉河天水（二）站水文站3次洪水過程驗(yàn)證來看，HBV模型對流域致災(zāi)臨界面雨量的預(yù)警結(jié)果良好。

5? 結(jié)論與討論

1）選取2006—2009年逐日氣象數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)對HBV水文模型進(jìn)行率定，選取2010—2013為驗(yàn)證期對模型結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。經(jīng)過驗(yàn)證證明，HBV水文模型在藉河流域具有良好的適用性。

2）通過HBV模型建立藉河降水-流量關(guān)系，只考慮洪水期水位流量關(guān)系，得到藉河天水（二）站水文站以上流域降水-流量-水位關(guān)系。采用分布函數(shù)擬合方法確定暴雨洪澇災(zāi)害判別條件為10年一遇、50年一遇和100年一遇重現(xiàn)期的水位。

3）分析藉河流域1965—2013年歷次洪水，確定1 164.28、1 164.29、1 164.30 m為3個(gè)不同前期水位條件下的臨界面雨量。選取1979、1982、2005年3次洪水過程對臨界面雨量值進(jìn)行驗(yàn)證，證明HBV水文模型可以對藉河流域的氣象預(yù)報(bào)工作進(jìn)行服務(wù)，作出參考。

4）由于HBV模型只是根據(jù)前人的研究經(jīng)驗(yàn)對模型參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，但不同土地利用類型對產(chǎn)流過程有較大影響[12]，城市化等人類活動會改變下墊面性質(zhì)進(jìn)而影響洪澇災(zāi)害的發(fā)生[13]，因此HBV水文模型在藉河流域模擬徑流過程仍然具有不確定因素。

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