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    SCS模型在山區(qū)小流域山洪災害預報預警中的適用性分析

    2021-09-06 11:31:10楊文發(fā)王加虎
    長江科學院院報 2021年9期
    關鍵詞:場次山洪水文

    張 濤,訾 麗,楊文發(fā),王加虎

    (1.長江水利委員會水文局 水文情報預報中心,武漢 430010; 2.河海大學 水文水資源學院,南京 210098)

    1 研究背景

    山洪災害屬于洪災災害的一種,具有突發(fā)性強、破壞力大、準確及時預報預警難的特點[1]。我國處于東亞季風區(qū),山丘區(qū)暴雨頻發(fā),地質(zhì)地貌條件復雜,加之受人類活動影響,導致山洪災害頻發(fā)[2]。據(jù)統(tǒng)計,1949—2015年,全國發(fā)生山洪災害場次為53 000多次,累積死亡約6萬人,占洪澇災害死亡人數(shù)70%以上[3]。鑒于此,我國近年來開展了一系列山洪災害防治項目建設,已初步建成了適合我國國情的山洪災害綜合防治體系,防洪減災效益顯著[1]。

    我國山洪災害防治的整體技術路線是“立足于以防為主,防治結合,以非工程措施為主,非工程措施與工程措施相結合,形成綜合防治體系”[4]。山洪災害預報預警是山洪災害防治中重要的非工程措施,是防災減災救災的關鍵環(huán)節(jié)[5]。

    山洪過程模擬預測技術主要分為統(tǒng)計學方法和水文水力學方法。國內(nèi)早期普遍采用頻率分析、設計洪水、推理公式以及暴雨臨界閾值等方法。水力學方法由于計算過程復雜,資料要求較高,難以在基層推廣使用。近年來,水文模型由于具有一定的物理機制,且構建較為簡單,逐漸成為小流域洪水計算中的重要手段,常見的有SCS模型[6-8]、API模型[9]、新安江模型[10]、HBV模型[11]等。SCS模型方面,蔡維英等[6]利用數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù),結合SCS模型在長白山松江河流域建立的分布式山區(qū)中小流域山洪災害模擬模型具有較好的模擬精度。顧雯等[7]研究表明改進的SCS模型能夠有效模擬黑龍江省中小流域的降雨徑流。牟鳳云等[8]基于SCS模型對重慶市巫山縣進行降雨徑流的多情景模擬也能較好地表征降雨徑流量的空間分布。盡管各種水文模型在其研究區(qū)內(nèi)都取得了比較理想的應用效果,但是尚缺乏對單個模型的廣泛適用性進行探討。

    本文選取了分別代表秦巴山地水資源保護區(qū)、西南地震作用區(qū)、喀斯特地區(qū)、黃土高原超滲產(chǎn)流區(qū)、東南沿海臺風影響區(qū)的湖北省丹江口官山河流域、四川省都江堰白沙河流域、陜西省子洲縣岔巴溝流域、貴州省望謨縣望謨河流域、廣東省高州市馬貴河流域這5個典型山洪頻發(fā)小流域,通過構建改進的SCS模型進行歷史山洪模擬,探討該模型在小流域暴雨山洪災害模擬中的廣泛適用性。

    2 研究區(qū)概況

    研究區(qū)分別為官山河、白沙河、望謨河、馬貴河和岔巴溝流域,地理空間分布見圖1,基本情況見表1。

    圖1 典型代表流域空間分布示意圖Fig.1 Distribution of typical small watersheds

    表1 研究區(qū)概況Table 1 Information of studied basins

    3 數(shù)據(jù)與方法

    根據(jù)《中國山洪災害防治區(qū)劃》(2009),選取5個典型示范流域,采用改進的SCS模型進行歷史山洪模擬,探討該模型在小流域暴雨山洪災害預報預警中的廣泛適用性。

    3.1 SCS模型

    3.1.1 模型簡介

    SCS[12-13]模型是由美國農(nóng)業(yè)水土保持局(Soil Conservation Service)研制的小流域設計洪水模型,來自于對美國境內(nèi)小流域20多年降雨徑流關系的經(jīng)驗分析。SCS模型的建立基于水量平衡及2個基本假設,即比例相等假設和初損值-可能最大潛在滯留量關系假設。SCS模型的計算公式為:

    (1)

    (2)

    式中:R為地表徑流量(mm);P為降雨總量(mm);Ia為初始損失量(mm),即產(chǎn)生地表徑流之前的降雨損失,如填洼和植被截留等;S為流域當時的可能最大滯留量(mm),是后損的上限;F為實際后損量(mm)。

    在式(1)和式(2)中土壤可能最大滯留量S在空間上是分布不均勻的,與土壤類型、土地利用、管理策略以及坡度有關,且在時間上隨著土壤水含量變化而改變。模型中S的計算公式為

    (3)

    式中CN值無量綱,是反映降雨前期流域特征的一個綜合參數(shù),是前期土壤濕度、土地利用方式和土壤類型狀況等因素的綜合。

    3.1.2 模型改進

    在SCS模型中,CN值體現(xiàn)了下墊面的產(chǎn)流條件,初損Ia則體現(xiàn)了下墊面的產(chǎn)流速度。然而,由于地域和氣候條件的不同,SCS模型給定的CN參考值在實際應用中還是會存在相當?shù)恼`差,故此處針對各地區(qū)的特點和不同的植被覆蓋情況和土壤類型重新率定CN值。對于初損Ia,模型中引入初損比例m,將Ia=0.2S修改為Ia=mS,m隨著不同的自然地理情況和水文條件而變化,通過參數(shù)率定確定其值。

    徑流量的計算公式變?yōu)?/p>

    (4)

    另外原始的SCS模型產(chǎn)流計算方程中不包含時間因素,不能考慮降雨歷時或強度的作用,直接計算的徑流為一場降雨的徑流總量。此處按照李麗等[14]的研究成果采用逐時段遞推的方法,計算出逐時段的產(chǎn)流量(見式(5)—見(7))。

    (5)

    (6)

    Rt+1=Wt+1-Wt。

    (7)

    式中:Wt表示t時段的累計洪水總量(mm);Pi是時段降水量(mm)(i=1,2,…,t);Rt+1是時段產(chǎn)流量(mm);SCS是降雨徑流計算模型。

    除此之外,SCS模型中借鑒新安江模型中的部分結構,引入穩(wěn)定下滲率fc來進行水源的劃分,將徑流過程劃分為地面徑流和地下徑流兩部分。同時在水量平衡方程中加入蒸散發(fā)的計算,蒸散發(fā)的取值為多年平均蒸散發(fā)量(E)。并且通過蒸散發(fā)系數(shù)Ke調(diào)節(jié)總的水量平衡誤差。上文中水量平衡方程中的P變化為P-EKe。

    SCS原始模型中采用無因次單位線法計算徑流輸出過程,本研究中采用分布式水文模型結構,充分利用地形資料,故改用滯后演算法。

    一個單元流域某種水源的水量平衡方程為

    (8)

    式中:I、Q分別為單元流域該種水源的入流、出流量(m3/s);W為單元流域內(nèi)的蓄量(m3)。

    假定該水源的槽蓄方程是線性的,則W=kQ。

    就式(8)和式(9)進行差分求解,時段長為Δt,在i-1,i兩個時刻進行差分,假定k是常數(shù),并引入滯時T,通過推導有

    式中:k為線性的蓄泄系數(shù)(h);Cs為線性水庫的消退系數(shù),考慮單元流域的調(diào)蓄。

    為了和二水源SCS模型相匹配,研究中使用了兩層上述匯流結構,對應的Cs系數(shù)由實測資料率定,Cs地面>Cs地下。

    3.2 數(shù)據(jù)源

    水文氣象數(shù)據(jù)來自相應流域水文年鑒或水文部門,詳見表2。

    表2 典型示范區(qū)水雨情站網(wǎng)及資料系列Table 2 Observation stations and data series of typical small watersheds

    SCS模型采用的下墊面數(shù)據(jù)包括DEM、土地利用、土壤數(shù)據(jù)。各典型示范流域所采用的數(shù)據(jù)源均相同,簡單介紹如下:

    DEM來自美國國家航空航天局和國防部國家測繪局聯(lián)合測量的Shuttle Radar Topography Mission(STRM),空間分辨率為30 s(俗稱1 km,下同)。

    土地覆蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)品選取最新的GLC(歐盟聯(lián)合研究中心全球土地覆蓋數(shù)據(jù))2017數(shù)據(jù)集,空間分辨率為30 s。

    土壤類型數(shù)據(jù)產(chǎn)品選自聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)的世界土壤分類1985—1986年修訂版,包含三級土壤分類和對應的土壤水特性參數(shù)。

    4 結果與討論

    4.1 模型構建

    基于DEM數(shù)據(jù),利用地理信息系統(tǒng)(GIS)工具提取各典型示范流域的集水范圍,以及對應的坡面比降、河道長度和比降等信息,供產(chǎn)匯流模型使用。根據(jù)提取出的流域范圍,剪裁出土壤類型和土地利用數(shù)據(jù),輔助確定SCS模型參數(shù)。

    官山河流域選擇2017和2018年2場次洪水進行模型參數(shù)率定、2場次洪水過程進行模型驗證。白沙河流域選擇1999—2011年10場次洪水進行模型參數(shù)率定,選擇2014至2018年3場次洪水進行模型驗證。望謨河流域選擇2001—2010年11場次洪水進行參數(shù)率定,選擇2011—2014年4場次洪水進行模型驗證。岔巴溝流域選擇2006—2011年內(nèi)共8場次洪水進行模型參數(shù)率定,選擇2012—2015年內(nèi)共6場次洪水進行模型驗證。馬貴河流域選擇2000—2010年10場次洪水進行參數(shù)率定,選擇2011—2014年內(nèi)3場次洪水進行模型驗證。模型參數(shù)率定成果見表3。

    表3 SCS模型參數(shù)率定成果Table 3 Calibrated parameters of SCS model

    4.2 模型效果檢驗

    按照《水文情報預報規(guī)范》(GB/T 22482—2008)[15]對5個流域方案進行評定,評定見表4。官山河、白沙河、望謨河、馬貴河流域方案均屬甲級方案,但是由于次洪場次較少,降一級為乙級方案使用。岔巴溝流域方案為乙級,同樣由于場次洪水數(shù)量不能達到規(guī)范要求,方案做降一級處理,即丙級?!端那閳箢A報規(guī)范》(GB/T 22482—2008)規(guī)定,洪水預報方案達到甲級、乙級者,可用于發(fā)布正式預報;方案精度達到丙級者,可用于參考性預報。

    表4 典型流域SCS模型率定期與驗證期精度統(tǒng)計Table 4 Calibration and validation results of SCS model for control stations in five typical basins

    我國山洪災害洪峰流量預報精度普遍在40%左右[16],SCS模型在5個典型示范區(qū)的洪峰流量預報精度普遍在80%左右,個別場次洪水洪峰流量預報精度較差,但仍高于40%,說明SCS模型在各個典型示范區(qū)具有較強的適用性。此外,SCS模型在小流域山洪模擬中還有其特定優(yōu)勢:

    (1)SCS模型模型結構簡單、所需的參數(shù)少,存在成熟的模型參數(shù)庫, 便于在基層地區(qū)推廣使用。

    (2)SCS模型能夠客觀描述不同土地利用方式、土壤類型、前期土壤含水量及降水條件下的地表徑流過程,對于小面積集水區(qū)徑流預報具有較強的能力,在我國也得到了大量應用[17]。

    (3)SCS模型的主要參數(shù)可由土壤類型、土地利用情況以及土壤前期濕潤條件確定,而此類下墊面數(shù)據(jù)可以通過遙感資料獲取,故模型在無資料地區(qū)也具有較強的適用性。

    5 結 論

    在對傳統(tǒng)SCS模型進一步改進的基礎上,通過在5個典型示范區(qū)的試驗應用表明:

    (1)基于SCS模型構建的小流域暴雨山洪模擬方案精度基本在乙級以上。受資料條件限制,降一級使用后也多為乙級方案,僅岔巴溝流域為丙級方案。按照《水文情報預報規(guī)范》(GB/T 22482—2008)規(guī)定,官山河、白沙河、望謨河、馬貴河流域方案可用于正式發(fā)布預報,岔巴溝流域方案可用于參考性預報。

    (2)我國山洪災害洪峰流量預報精度普遍在40%左右,SCS模型在5個典型示范區(qū)的洪峰流量預報精度普遍在80%左右,精度較高。

    (3)總體來說SCS模型在各類型典型流域山洪模擬效果較好,能夠用于山洪災害預報預警業(yè)務。SCS模型結構簡單,參數(shù)少,特別適用于無資料地區(qū),便于推廣應用。

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