HBV水文模型在洋縣酋水河流域洪水致災(zāi)臨界面雨量中的應(yīng)用

任源鑫，周 旗,2，蘇謝衛(wèi)，雷楊娜

(1.寶雞文理學(xué)院 地理與環(huán)境學(xué)院，陜西 寶雞 721013；2.寶雞文理學(xué)院 陜西省災(zāi)害監(jiān)測與機理模擬重點實驗室，陜西 寶雞 721013；3.陜西省氣候中心，陜西 西安 710014)

隨著海平面的上升，國內(nèi)外的研究人員希望能預(yù)測哪些地區(qū)會受到強風(fēng)暴所引發(fā)的洪水的侵害。在全球范圍內(nèi)，因為冰雪消融導(dǎo)致的平均海平面每年上升超過3 mm，在未來的幾十年里，百年一遇的洪水可能每1～2年就會發(fā)生，在一些地區(qū)，百年一遇的洪水的強度也將繼續(xù)增加[1]。厄爾尼諾現(xiàn)象次年的夏天，受東亞夏季風(fēng)和西太平洋副熱帶高壓的影響，黃河以北降雨減少，極易干旱，在這種暖干背景下，西北地區(qū)降水總量減少，但極小的降水量也會造成極為嚴重的洪澇災(zāi)害，部分地區(qū)降雨時間持續(xù)長、雨量大，且降水強度高[2]。

IPCC發(fā)布的《管理極端事件和災(zāi)害風(fēng)險，推進氣候變化適應(yīng)》特別報告(SREX)[3]指出了人為因素和自然因素對災(zāi)害事件的影響，并指出災(zāi)害氣候事件對人類生存環(huán)境的影響是最重要的評估內(nèi)容之一[4]。洪水災(zāi)害的發(fā)生是多方面的，其中包括降水因素和下墊面因素，降水特征包括降水總量、降水強度、降水時長等；下墊面因素包括土質(zhì)疏松度、植被覆蓋情況、地質(zhì)環(huán)境條件等。在洪水的危害評估中，降水要素最為關(guān)鍵，目前對于致災(zāi)臨界面雨量的分析與計算是預(yù)測洪水的重要基礎(chǔ)[5]。在水文、降水、溫度、土地利用、地理信息等各種資料較為完備的情況下，我們可以利用水文模型確定出中小河流域內(nèi)致災(zāi)臨界面雨量，其中分布式水文模型HBV綜合考慮了地形、土地利用、土壤持水力等因素，具有結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)易得、模擬性好的特點，在我國中西部河流中有著較好的應(yīng)用效果[6]。因此，本研究借助于HBV水文模型，利用歷史氣象和水文資料，通過建立降水-流量-水位的關(guān)系模擬出不同重現(xiàn)期下酋水河流域不同洪水要素，并建立起一種動態(tài)的臨界面雨量指標。

1 酋水河流域概況

酋水河流域位于陜西省漢中市洋縣境內(nèi)，為漢江一級支流，干流全長114 km，流域面積972 km2，年平均徑流量4.31億m3，多年平均流量13.67 m3/s[7]。酋水河流域位于秦嶺山脈南麓，地形北高南低，河道多呈現(xiàn)“U”型，河床窄小，比降大。流域徑流主要由降水形成，季節(jié)性變化明顯，徑流變化規(guī)律與降水規(guī)律基本一致。洪水多發(fā)生在6～9月，漲落頻率較快，且經(jīng)歷時間短，具有明顯的山溪性河流特征。1988年洋縣政府在酋水河中流建立了跨流域性引調(diào)水灌溉工程，使得河流下游徑流模式與之前相比發(fā)生了巨大的變化[8]。

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)資料

模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料主要包括酋水河流域90 m分辨率的數(shù)字地面高程數(shù)據(jù)、1∶50000流域地形數(shù)據(jù)、土壤持水力數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、流域內(nèi)氣象站降水及溫度數(shù)據(jù)、水文站逐日流量、水位數(shù)據(jù)等。其中氣象站數(shù)據(jù)包括：華陽、茅坪、黑峽、八里關(guān)4個氣象站1989～2016年逐日降水及溫度數(shù)據(jù)；水文站數(shù)據(jù)包括:酋水街水文站2004～2013年逐日流量及水位數(shù)據(jù)。降水、地形和土地利用等數(shù)據(jù)是HBV水文模型運行的基礎(chǔ)，水文數(shù)據(jù)主要用于模型的率定和驗證。

以DEM和水系分布為基礎(chǔ)，采用Map Windows GIS的水文分析工具將酋水街水文站以上流域分為5個子流域[9]，圖1為劃分好子流域后的酋水河流域氣象站、水文站分布圖。利用HBV水文模型下的R統(tǒng)計進行基于Kriging方法的各子流域逐日面雨量插值計算。

2.2 HBV模型

HBV模型是半分布式概念降雨徑流模型，它能將流域劃分為單元面積而作為分布式模型進行應(yīng)用，該模型通常涉及日降雨量、溫度以及逐日蒸發(fā)能力估計，其中包括流域尺度及水文過程的概念性數(shù)值描述，總水量平衡可描述為：

(1)

公式(1)中，P為降雨量，E為蒸發(fā)量，Q為徑流量，SM為土壤水分，UZ為上層地下水帶，LZ為下層地下水帶，lakes為湖泊容量[10]。HBV輸入數(shù)據(jù)為日降水數(shù)據(jù)、日均溫、日最高溫、日最低溫等，輸出數(shù)據(jù)為日徑流深度，徑流深度與流量之間的關(guān)系適用于公式(2):

(2)

公式(2)中，Q為流量(m3/s),L為徑流深(mm)。

為確定HBV模型的模擬效果，采用確定性系數(shù)(R2)和Nash效率系數(shù)來分別度量模型在流域內(nèi)的適用性情況，如式(3)、(4)所示，一般情況下，Nash系數(shù)(ME)若不低于0.7，則表明HBV在該流域內(nèi)有較好的模擬效果。

(3)

(4)

圖1 酋水河流域內(nèi)子流域劃分及站點分布

3 HBV模型在酋水河流域內(nèi)的應(yīng)用

利用酋水河流域水系數(shù)據(jù)、DME數(shù)據(jù)、降水數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)等，分析出了酋水河流域的范圍、流域中心點、流域內(nèi)觀測站面雨量等。本研究將氣象水文觀測數(shù)據(jù)分成率定期(2004～2008年)和驗證期(2009～2013年)，其中率定期數(shù)據(jù)用來確定模型參數(shù)，驗證期數(shù)據(jù)用來驗證參數(shù)的實用性和流域內(nèi)適用性效果。模型中涉及31個參數(shù)，每個參數(shù)敏感性均具有極為重要的意義，每個參數(shù)的調(diào)整對模擬結(jié)果均有著很大的影響，且模型最終的目的是將確定性系數(shù)調(diào)節(jié)到0.5～0.9這個范圍內(nèi)，基于此，本研究對其中的5個參數(shù)進行了一定的調(diào)整，從而使模擬值與真實值更為接近(表1)。

經(jīng)過參數(shù)調(diào)整后的HBV模型在率定期內(nèi)的相關(guān)性系數(shù)達到了0.81，Nash系數(shù)達到了0.74，率定期內(nèi)實測與模擬數(shù)據(jù)基本保持了一致(圖2-a)。利用2009～2013年(驗證期)實測流量數(shù)據(jù)對率定好的模型參數(shù)進行進一步驗證(圖2-b)，驗證期的確定性系數(shù)達到了0.83，Nash系數(shù)達到了0.78，模擬出的水文過程線與實際情況基本吻合。因此，經(jīng)過率定后的HBV模型在酋水河流域內(nèi)具有很強的適用性，對于確定基于不同前期水位洪水發(fā)生時的臨界面雨量具有重要的科學(xué)意義。

表1 酋水河流域參數(shù)設(shè)定及敏感性

圖2 酋水河流域率定期(a)和驗證期(b)日雨量和模擬/實測流量曲線

4 致災(zāi)臨界面雨量的確定及驗證

4.1 降水-流量-水位關(guān)系

對于酋水河而言，發(fā)生洪水的主要因素是強降水。本研究通過HBV模型模擬出降水與流量(徑流深度)之間的對應(yīng)關(guān)系，但能否發(fā)生洪水的一個關(guān)鍵因素是河道水位[11]。因此，需要進一步建立起流量與水位的關(guān)系，以流量為紐帶，確定雨量-流量-水位之間的對應(yīng)關(guān)系，并以此作為確定致災(zāi)臨界面雨量的主要依據(jù)。一般情況下，水位與流量之間存在著復(fù)雜的繩套關(guān)系[12]，本研究的研究對象為洪水，所以只考慮洪水水位上漲期水位與流量之間的關(guān)系變化，從而概化出水位-流量之間的關(guān)系曲線(圖3)，利用流量-水位關(guān)系來建立雨量-流量-水位之間的三元關(guān)系[13]。

圖3 酋水河流域水位-流量關(guān)系

4.2 不同級別的動態(tài)臨界面雨量指標

暴雨洪澇災(zāi)害的發(fā)生有著許多誘發(fā)性因素，其中降水是其的主要原因，但并不是降水就一定會造成洪澇災(zāi)害，地形地貌、下墊面類型、不同工程設(shè)施等都是影響洪水發(fā)生的因素，所以流域內(nèi)判別致災(zāi)臨界面雨量的值絕非一個靜態(tài)的值，而是基于不同前期水文特征等條件下的動態(tài)條件值[14]?？紤]到洪水上漲到一定程度，防洪設(shè)施出現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險的可能性增大，因此本文根據(jù)洪水重現(xiàn)期將洪水水位分為3個等級：警戒水位(30年一遇)、保證水位(50年一遇)、漫頂水位(100年一遇)。暴雨重現(xiàn)期的確定需根據(jù)HBV所建立的水位-流量關(guān)系，選取逐年的最大一天水位，即日水位極值，基于Easyfit軟件中的50多種分布函數(shù)對水位極值序列進行擬合，擬合結(jié)果通過K-S檢驗，選取出最優(yōu)擬合函數(shù)Beta，顯著性水平0.05，利用Beta分布函數(shù)計算給定重現(xiàn)期T=30年、50年、100年的水位，以此作為酋水河流域暴雨洪澇預(yù)警判別條件(表2)。

表2 酋水河流域暴雨洪澇預(yù)警臨界判別條件

分析1988～2016年酋水街水文站的歷次洪水過程發(fā)現(xiàn)，洪水前期水位(對于逐日降水而言，前期水位為洪水發(fā)生前一日水位)多分布于504.2、504.4、504.6 m。當已知前期水位的情況下，即可根據(jù)之前所模擬的降雨-流量-水位關(guān)系來獲得動態(tài)臨界面雨量值(表3)。

模型實例驗證

采用1990、2002、2011年發(fā)生的3次洪水過程對酋水河流域的致災(zāi)臨界面雨量值進行驗證。由表4可以看出，在1990年洪水過程中，8月14日平均水位為504.47 m，即可將前期水位作為504.4 m處理；8月15日洪水發(fā)生當天24 h面雨量為36.05 mm，根據(jù)前期水位為504.4 m的致災(zāi)臨界面雨量判斷，24 h面雨量超過三級預(yù)警，未達到二級預(yù)警。實際水位值超過30年一遇重現(xiàn)期水位，未達到50年一遇重現(xiàn)期水位。動態(tài)致災(zāi)臨界面雨量對這次洪水過程預(yù)警準確。

表3 不同前期水文條件的致災(zāi)臨界面雨量

在2002年的洪水過程中，6月9日平均水位為504.24 m，即可將前期水位作為504.2 m處理，6月10日洪水發(fā)生當天24 h面雨量為91.61 mm，根據(jù)前期水位為504.2 m的致災(zāi)臨界面雨量判斷，24 h面雨量超過二級預(yù)警，未達到一級預(yù)警。實際水位值超過50年一遇重現(xiàn)期水位，未達到100年一遇重現(xiàn)期水位。動態(tài)致災(zāi)臨界面雨量對這次洪水過程預(yù)警準確。

在2011年的洪水過程中，7月5日平均水位為504.21 m，即可將前期水位作為504.2 m處理；7月6日洪水發(fā)生當天24 h面雨量為70.45 mm，根據(jù)前期水位為504.2 m的致災(zāi)臨界面雨量判斷，24 h面雨量超過二級預(yù)警，未達到一級預(yù)警。實際水位值超過50年一遇重現(xiàn)期水位，未達到100年一遇重現(xiàn)期水位。動態(tài)致災(zāi)臨界面雨量對這次洪水過程預(yù)警準確。

表4 酋水河流域3次洪水過程

根據(jù)歷史3次洪水過程驗證可以看出，動態(tài)致災(zāi)臨界面雨量對3次強降水過程均能做到精確預(yù)警。由此可以得出，由HBV模擬出的動態(tài)致災(zāi)臨界面雨量指標在酉水河流域具有很好的適用性。

5 結(jié)論

致災(zāi)臨界面雨量是洪水風(fēng)險災(zāi)害評估的重要參考依據(jù)。以酋水河為例，經(jīng)過率定后的HBV模型對酋水街水文站以上流域具備很好的適用性，能夠真實地反映出洪水對降水的響應(yīng)過程，可作為確定致災(zāi)臨界面雨量的實用工具[15]。由于跨流域引調(diào)水灌溉工程，使得酋水河的徑流產(chǎn)生了巨大的變化，因此本研究僅選用1989年之后水文、降水資料進行模擬。

根據(jù)率定好的HBV水文模型對酋水街水文站徑流數(shù)據(jù)進行插補和延長，獲得1989～2016年逐日徑流資料，采用最優(yōu)分布函數(shù)擬合法，將3個重現(xiàn)期水位(30年一遇、50年一遇、100年一遇)作為酋水街水文站不同等級暴雨洪澇預(yù)警的判別條件。計算出不同前期水位條件下，酋水河流域不同等級預(yù)警判別指標的暴雨洪澇動態(tài)致災(zāi)臨界面雨量。發(fā)現(xiàn)隨著前期水位的升高，臨界面雨量會隨之減小，且呈現(xiàn)非線性響應(yīng)特征。

采用1990、2002、2011年3次歷史洪水過程進行驗證，發(fā)現(xiàn)實測值均能符合所建立的不同前期水位下的預(yù)警判別指標。因此可以確定，基于HBV水文模型的洪水致災(zāi)臨界面雨量指標的制定在酋水河流域內(nèi)有著很好的適用性，能夠為當?shù)卣樗奶崆邦A(yù)警及防治提供可行的參考依據(jù)。