基于3種降水產(chǎn)流方案的洪水過程模擬研究

呂小余 李占玲 李昕潼 葉瀛韜

摘要 精確模擬洪峰流量和洪水過程線對(duì)防洪減災(zāi)分析至關(guān)重要，其中涉及的降雨損失和產(chǎn)匯流計(jì)算往往對(duì)洪水過程的模擬最為關(guān)鍵。為評(píng)估不同降雨損失模型和產(chǎn)流模型在我國(guó)西南地區(qū)孫水河流域的適用性，設(shè)計(jì)了3套降雨產(chǎn)流方案。方案1：SCS曲線數(shù)法+Sndyer單位線法；方案2：初始常速率法+Clark單位線法；方案3：Green-Ampt法+SCS單位線法，使用HEC-HMS模型對(duì)我國(guó)西南地區(qū)孫水河流域2007—2018年15場(chǎng)洪水過程進(jìn)行模擬和分析。結(jié)果表明，方案1、方案2對(duì)研究區(qū)洪水過程線的模擬效果最優(yōu)，其中方案1對(duì)單峰洪水過程的模擬效果更好，方案2對(duì)復(fù)峰洪水過程的模擬效果更好;方案3模擬效果偏差。論文結(jié)果可為相似地區(qū)的洪水模擬、預(yù)報(bào)預(yù)警提供參考。

關(guān)鍵詞 HEC-HMS;孫水河;降雨損失;產(chǎn)匯流模型

中圖分類號(hào)：P338? DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2024-03-003

Simulation on flood processes based on three rainfall runoff schemes：A case study of Sunshui River Basin in Southwest China

LYU Xiaoyu1，2， LI Zhanling1，2， LI Xintong1，2， YE Yingtao1，2

（1.School of Water Resources and Environment， China University of Geosciences 〔Beijing〕， Beijing 100083， China;2.Key Laboratory of Groundwater Conservation of Ministry of Water Resources，China University of Geosciences 〔Beijing〕， Beijing 100083， China）

Abstract Accurate simulation of floodpeak and its hydrograph is crucial for flood control and disaster reduction analysis. The selection of rainfall loss and runoff generation model is often critical for flood process simulation. To evaluate the applicability of different rainfall loss and runoff generation models in the Sunshui River Basin in Southwest China， this study constructed three rainfall-runoff modeling schemes （scheme 1： SCS Curve Number method+Snyder Unit Hydrograph method， scheme 2： Initial Constant Rate method+Clark Unit Hydrograph method， scheme 3： Green-Ampt method+SCS Unit Hydrograph method）.The HEC-HMS model was used to simulate 15 flood events from 2007 to 2018. The results showed that Schemes 1 and 2 demonstrated satisfactory performance in simulating the flood hydrographs in the study area， with Scheme 1 performing better for single-peak flood events and Scheme 2 performing better for double-peak flood events. In comparison， Scheme 3 exhibited inadequate simulation performance. The findings of this study can provide reference for flood simulation and prediction in similar areas.

Keywords HEC-HMS; Sunshui River Basin; rainfall loss model; runoff generation model

洪水是地球上最具破壞性的自然災(zāi)害之一，對(duì)其及時(shí)準(zhǔn)確地模擬和預(yù)報(bào)是降低洪水風(fēng)險(xiǎn)、減少洪災(zāi)損失的重要措施［1］。水文模型集成了水文分析、計(jì)算和預(yù)報(bào)等多個(gè)功能，在洪水預(yù)警、徑流預(yù)報(bào)、工程規(guī)劃和設(shè)計(jì)等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。美國(guó)陸軍工程兵團(tuán)水文工程中心開發(fā)的基于物理機(jī)制的半分布式水文模型HEC-HMS（the hydrologic engineering centers-hydrologic modeling system）基于河流水動(dòng)力學(xué)過程，能夠較好地將輸入的各類物理變量與實(shí)際水文過程聯(lián)系起來(lái)，近幾年來(lái)被廣泛應(yīng)用于洪水模擬與預(yù)報(bào)、洪水預(yù)警系統(tǒng)規(guī)劃等方面［2］。

當(dāng)前已有較多學(xué)者基于HEC-HMS模型做了大量研究。例如，Cacal等人結(jié)合GIS技術(shù)與HEC-HMS模型對(duì)菲律賓巴拉望Irawan流域進(jìn)行了極端事件降雨徑流模擬，發(fā)現(xiàn)CN值越大，徑流系數(shù)越高［3］。Cheah人等基于HEC-HMS模型，以馬拉西亞Selangor流域?yàn)檠芯繀^(qū)，得出了考慮流域面積、降水量、土壤容重和土地利用的洪峰估算方程［4］。Dai等人采用HEC-HMS模型探討了氣候變化與土地利用變化對(duì)漓江洪水過程的影響［5］。Bekele等人采用該模型以及4個(gè)氣候模式情景數(shù)據(jù)對(duì)埃塞俄比亞的Arjo-Didessa流域進(jìn)行了徑流預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)RCP4.5情景下流域年平均流量將減少1％ ～ 3％［6］。馬天航等人基于HEC-HMS模型對(duì)通口河流域的臨界雨量進(jìn)行了估算，并將其用于洪水預(yù)警，結(jié)果表明可以提高洪水預(yù)報(bào)的精度［7］。司巧靈等人采用該模型探討了城市化對(duì)洪水過程的影響，結(jié)果表明秦淮河流域城市化后不透水面積明顯增加，洪峰流量增大，峰現(xiàn)事件提前2 h［8］。程紅等人建立了HEC-HMS模型參數(shù)中的初損率與起漲流量、波速與最大1 h平均雨強(qiáng)的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，為臺(tái)風(fēng)暴雨影響下的洪水預(yù)報(bào)提供了新方法［9］。以上研究極大豐富了HEC-HMS模型在降雨徑流模擬中的應(yīng)用，也為洪水預(yù)報(bào)預(yù)警等相關(guān)研究提供了借鑒。然而，當(dāng)前研究多基于單一的降雨產(chǎn)匯流方案，缺乏對(duì)模型不同內(nèi)在結(jié)構(gòu)適用性的探討，且對(duì)流域特征與洪水特征關(guān)系方面的探究也較少［4］。

雅礱江二級(jí)支流孫水河流域位于我國(guó)西南山區(qū)，該流域暴雨頻發(fā)，下墊面條件復(fù)雜，由暴雨引發(fā)的山洪事件在近些年頻繁發(fā)生，造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失［10］。2012年8月31日，孫水河流域日降雨達(dá)149.2 mm，形成兩百年一遇特大暴雨，影響到19個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)、11.15萬(wàn)群眾、57.33 km2（86 000畝）良田，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)31億元［11］。

本文以孫水河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，以場(chǎng)次洪水為研究對(duì)象，通過設(shè)計(jì)3種降雨產(chǎn)流方案，采用HEC-HMS模型對(duì)流域洪水過程進(jìn)行模擬，為孫水河流域基于事件的洪水預(yù)報(bào)提供最佳的降雨損失產(chǎn)流模型，并通過將適用方案中的參數(shù)與洪峰流量和洪水總量進(jìn)行相關(guān)分析，探討該流域特征因素與洪水特征之間的關(guān)系。本文可為該流域洪水災(zāi)害預(yù)警提供數(shù)據(jù)支持，也為類似的山區(qū)小流域洪水預(yù)報(bào)提供借鑒和參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 流域概況

孫水河流域位于四川省涼山州境內(nèi)，是安寧河上游左岸最大的支流， 屬于雅礱江二級(jí)支流， 流域內(nèi)河長(zhǎng)92 km， 流域面積1 600.8 km2， 地處于東經(jīng)102°11′～102°42′、北緯27°54′～28°29′。多年平均流量35.35 m3／s，最大年均流量52.39 m3／s，自然落差1 251 m［12］。多年平均降水量為1 149.8 mm，且降水集中于5—9月，是我國(guó)降水分區(qū)的濕潤(rùn)帶和徑流分區(qū)的多水地區(qū)［13］。孫水河流域地貌屬于云貴高原區(qū)，地形表現(xiàn)為邊緣高、中間低的特點(diǎn)，居民住宅區(qū)沿河而居。

流域內(nèi)有8個(gè)雨量站（米市、波洛、喜得、項(xiàng)姑、則約、冕山、登向榮、孫水關(guān)）和2個(gè)水文站（孫水關(guān)、喜得）。研究區(qū)地理位置及站點(diǎn)分布見圖1。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云（www.gscloud.cn）;土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中科院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(tái)（www.resdc.cn），精度為1 km×1 km;土壤類型數(shù)據(jù)來(lái)源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)HWSD（www.fao.org）;水文氣象數(shù)據(jù)選取自研究區(qū)2007—2018年15場(chǎng)降雨洪水資料，數(shù)據(jù)均來(lái)源于歷年《中華人民共和國(guó)水文年鑒長(zhǎng)江流域水文資料》；降雨數(shù)據(jù)為流域內(nèi)8個(gè)雨量站（米市、波洛、喜得、項(xiàng)姑、則約、冕山、登向榮、孫水關(guān)）的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，洪水流量過程為孫水關(guān)水文站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。

方便起見，下文中采用洪水發(fā)生的日期為各場(chǎng)次洪水進(jìn)行編號(hào)，例如20070912場(chǎng)次洪水即表示2007年9月12日發(fā)生的洪水事件。

2 研究方法

2.1 HEC-HMS模型構(gòu)建

采用HEC-HMS模型結(jié)合ArcGIS10.6軟件進(jìn)行流域建模。在ArcGIS中利用HEC-Geohms擴(kuò)展模塊對(duì)流域數(shù)字高程模型（DEM）進(jìn)行填洼、流向、流量、河流定義、河流劃分，將流域劃分成11個(gè)子流域，所有子流域的徑流全部流向子流域W140，W140出口作為孫水河流域的最終出口，子流域劃分見圖2。經(jīng)過地形處理后，可以得到模型的初始參數(shù)，包括子流域面積大?。╝rea）、子流域坡度（slope）、出口到分水點(diǎn)的主河道長(zhǎng)度（L）、出口沿著主河道到集水區(qū)質(zhì)心最近的點(diǎn)長(zhǎng)度（Lc），詳細(xì)數(shù)據(jù)見表1。

將HEC-Geohms擴(kuò)展模塊生成的文件導(dǎo)入到HEC-HMS模型中，建立氣象模塊、控制模塊、時(shí)間序列模塊和流域模塊。采用泰森多邊形法對(duì)各子流域面降水量進(jìn)行計(jì)算，其中，各雨量站在各子流域所占的面積權(quán)重見表2。

HEC-HMS模型中模擬降雨徑流過程有不同的方法。考慮到我國(guó)西南山區(qū)氣候和土地利用方式的特點(diǎn)以及數(shù)據(jù)的可得性，選擇3種降雨損失模型和3種產(chǎn)流模型，共設(shè)計(jì)3種降雨產(chǎn)流模擬方案。方案1使用 SCS曲線數(shù)法計(jì)算累積損失雨量，使用Sndyer單位線法模擬地表徑流;方案2使用初始常速率法計(jì)算降雨損失，使用Clark單位線法模擬地表徑流;方案3則采用 GreenAmpt 法計(jì)算降雨損失，SCS單位線法模擬地表徑流。3種方案均使用指數(shù)衰減法和馬斯京根法進(jìn)行基流和河道水流演進(jìn)的模擬。

2.2 降雨徑流模擬方案

2.2.1 降雨損失模擬

降雨損失模型主要用于計(jì)算降雨量減去損失水量后的徑流量。

SCS曲線數(shù)法用于估算流域中滲入土壤的降雨量和地表徑流量，其凈雨量與累積降雨量、土地利用類型、土地覆蓋、前期濕度有關(guān)［14］，凈降雨的計(jì)算公式為

Pe=（P-Ia）2P-Ia+S（1）

式中：Pe為累積凈降雨；P為降雨深度；Ia為初始降雨損失；S為潛在的最大截留。潛在最大截流（S）是曲線數(shù)（CN，式中簡(jiǎn)記NC）的函數(shù)，且與CN值成反比。

許多研究表明，初始降雨損失與潛在的最大截留存在如下經(jīng)驗(yàn)公式［15］，

Ia=0.2 S（2）

S=25 400NC-254（3）

CN值是水文學(xué)中用于預(yù)測(cè)徑流的經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，其值率定的好壞將對(duì)模擬的精度有重要影響［16］。CN值是與土壤濕度、土地利用情況、土壤類型有關(guān)的無(wú)量綱常數(shù)。查看SCS手冊(cè)的CN值參考表，可以得到不同土地利用情況和不同土壤類型在中等土壤濕度下（AMC-II）的CN（II）初始值［17］（見表3）。土壤水文分組根據(jù)入滲特征分為A、B、C、D共4類，在相似的降水和覆蓋條件下具有相似產(chǎn)流能力的土壤定義為一類水文分組。本文通過ArcGIS軟件將土地利用重分類，在世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)中提取該流域土壤類型中的參數(shù)（T_SAND、T_CLAY、T_OC、T_ECE），利用SPAW軟件計(jì)算飽和導(dǎo)水率，根據(jù)其值計(jì)算得到孫水河流域?qū)儆贏類、B類土壤水文分組。土地利用類型分為耕地、林地、草地、房屋建筑（區(qū)）、裸土地。結(jié)合土地利用類型和水文分組即可得到每一個(gè)像元的CN值。對(duì)于不同土壤類型的流域，計(jì)算加權(quán)CN值即可得到每一個(gè)子流域的CN值，取四舍五入的整數(shù)為最終加權(quán)CN值，如圖3所示。再根據(jù)土壤濕潤(rùn)轉(zhuǎn)換關(guān)系得到不同土壤濕度下的CN值。

初始常速率法是指在整個(gè)降雨過程中，最大的潛在降雨損失fc都是常量。該方法在模型中敏感參數(shù)主要為恒定損失速率（constant rate）。恒定損失速率主要由土壤分類決定［18］，其初始值見表4。Green-Ampt法作為一種基于物理機(jī)制的模型，因其對(duì)各種非均勻場(chǎng)景的適用性而被廣泛研究［18］。該模型的參數(shù)主要包括滲透系數(shù)（conductivity）、浸潤(rùn)面負(fù)壓（suction）和濕度虧欠量（saturated content）。孫水河流域主要由壤土組成，通過查看土性分類估算值表可以得出以上參數(shù)的初始值［19］（見表4）。

2.2.2 地表徑流模擬

地表徑流模型主要模擬將降雨轉(zhuǎn)化為某個(gè)位置處徑流的過程。Sndyer單位線法通過收集某個(gè)集水區(qū)的降雨和徑流數(shù)據(jù)，計(jì)算出該區(qū)域的單位線，并將其轉(zhuǎn)化為參數(shù)，與實(shí)際可測(cè)得的流域特征相聯(lián)系，進(jìn)而導(dǎo)出流域滯時(shí)的計(jì)算公式［20］。該方法的輸入?yún)?shù)包括洪峰延時(shí)tp和系數(shù)Cp，tp的計(jì)算公式為

tp=CCt（LLc）0.3（4）

式中：Ct為集水區(qū)系數(shù);L為出口到分水點(diǎn)的主河道長(zhǎng)度;Lc為出口沿著河道到集水區(qū)質(zhì)心最近的點(diǎn)長(zhǎng)度;C為轉(zhuǎn)換常數(shù)。Cp為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，取值范圍為0.4～0.8，采用試錯(cuò)法可得到參數(shù)Cp的最優(yōu)值。孫水河流域地形的具體信息見表1，經(jīng)過計(jì)算可得出各子流域單位線洪峰延時(shí)tp的初始值（見表4）。

Clark單位線法是一種利用瞬時(shí)單位線的綜合流量過程線方法，不需要通過分析過去觀測(cè)到的水文過程線來(lái)獲得單位水文過程線［21］。該模型主要包括匯流時(shí)間和蓄水量系數(shù)R，匯流時(shí)間可用SCS單位線法進(jìn)行估算，蓄水量系數(shù)R根據(jù)經(jīng)驗(yàn)方程求得［4］，計(jì)算公式如下，

R=2.976A-0.194 3L0.999 5s-0.458 8（5）

式中：A、L、s分別為流域面積、主河道長(zhǎng)度、子流域平均坡度。通過計(jì)算得到各參數(shù)的初始值（見表4）。

SCS單位線法是一個(gè)參數(shù)化的單位流量過程線模型，該方法的主要參數(shù)是流域滯時(shí)（Tlag），其值為匯流時(shí)間的 0.6 倍［22］。流域滯時(shí)是有效降雨在流域內(nèi)的延遲時(shí)間，匯流時(shí)間是降雨從最遠(yuǎn)點(diǎn)流到控制點(diǎn)（下游點(diǎn)）的持續(xù)時(shí)間。匯流時(shí)間是根據(jù)子流域特征估算的，包括地形坡度和河段長(zhǎng)度［6］，計(jì)算公式如下，

Tc=l0.8（S+1）0.71 140s0.5（6）

Tlag=0.6Tc（7）

式中：Tc為匯流時(shí)間；S為潛在的最大截留；s為子流域平均坡度；l為在一個(gè)子流域中最大的流動(dòng)長(zhǎng)度。通過計(jì)算SCS單位線法的流域滯時(shí)，計(jì)算結(jié)果見表4。

2.2.3 基流模擬

基流是由前期降雨產(chǎn)生的徑流，常用來(lái)表示集水區(qū)蓄水量的自然排水過程［22］。計(jì)算公式如下，

Qt=Qokt（8）

式中：Qo表示初始流量，在模擬中可采用河道的年平均流量表示；k表示指數(shù)衰減常數(shù)；t表示時(shí)間的離散步長(zhǎng)。

2.2.4 河道水流模擬

河道水流模擬是根據(jù)計(jì)算的邊界條件、河道測(cè)量資料，采用水力學(xué)或水文學(xué)方法，計(jì)算得到設(shè)計(jì)斷面出流流量過程。馬斯京根方法因簡(jiǎn)單和參數(shù)較少而被廣泛應(yīng)用［23］。馬斯京根方法包括3個(gè)參數(shù)：洪水波通過演進(jìn)段的運(yùn)動(dòng)時(shí)間K、無(wú)量綱常數(shù)X和子河段數(shù)。X是入流和出流對(duì)槽蓄影響的相對(duì)比重，取值范圍為0～0.5。

2.3 模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)

采用納什效率系數(shù)（NSE，式中簡(jiǎn)記CNSE）、均方根誤差（RMSE，式中簡(jiǎn)記ERMSE）、最大洪峰流量誤差（RREP）、洪峰峰現(xiàn)時(shí)間差（ΔT）4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)觀測(cè)和模擬流量的擬合優(yōu)劣程度進(jìn)行評(píng)估。計(jì)算公式如下，

CNSE=1-（∑Ni=1（Qo，i-Qs，i）2∑Ni=1（Qo，i-o）2）（9）

ERMSE=∑Ni=1（Qo，i-Qs，i）2n（10）

RREP=｜Qs-Qo｜Qo×100%（11）

ΔT=｜Ts-To｜（12）

式中：Qs，i、Qo，i、Qo、Qs分別表示第i時(shí)刻的觀測(cè)流量、模擬流量、整個(gè)時(shí)段觀測(cè)流量的平均值、模擬流量的平均值;N表示時(shí)間總步長(zhǎng);n代表流量觀測(cè)值的樣本數(shù)量;Ts、To分別為模擬和實(shí)測(cè)洪峰出現(xiàn)的時(shí)間。

NSE的值越接近1，說(shuō)明模型的模擬效果越好。RMSE用于衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的偏差，對(duì)數(shù)據(jù)中的異常值比較敏感，該值越大表示誤差越大。根據(jù)《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》對(duì)洪峰流量誤差、洪峰峰現(xiàn)時(shí)間差可接受范圍的界定［14］，本文以NSE高于0.7、RMSE小于0.5 m3／s、RREP小于20％、ΔT在3 h內(nèi)表示模型模擬精度是可以被接受的，即模型模擬結(jié)果合理。

3 結(jié)果分析與討論

3.1 參數(shù)優(yōu)化

選擇孫水河流域出口站（孫水關(guān)水文站）2007—2014年9場(chǎng)實(shí)測(cè)洪水過程用于HEC-HMS模型參數(shù)率定，2014—2018年6場(chǎng)實(shí)測(cè)洪水過程用于模型參數(shù)驗(yàn)證。使用前文計(jì)算得到的參數(shù)作為模型參數(shù)初始值，為了更好地實(shí)現(xiàn)模擬值和觀測(cè)值的擬合，利用單純形法對(duì)HEC-HMS模型中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，選定洪峰均方根誤差作為目標(biāo)函數(shù)，考慮到參數(shù)的物理意義，在優(yōu)化范圍內(nèi)選擇合理的優(yōu)化區(qū)間，避免優(yōu)化后的參數(shù)不符合物理意義。表5給出了各方案對(duì)應(yīng)的優(yōu)化參數(shù)。

3.2 不同方案的模擬性能

圖4和圖5分別給出了率定期和驗(yàn)證期3個(gè)方案模擬出的洪峰流量和洪水過程線、實(shí)測(cè)洪峰流量和洪水過程線，以及對(duì)應(yīng)的降水量?？梢钥闯觯瑢?shí)測(cè)洪峰均位于降雨中心之后，說(shuō)明選取的場(chǎng)次降雨洪水比較可靠。從15場(chǎng)洪水過程線大致可以看出，3個(gè)方案模擬的洪峰流量和洪水過程線多數(shù)與實(shí)測(cè)值都比較吻合，說(shuō)明HEC-HMS模型對(duì)該流域的洪峰以及洪水過程模擬的效果總體較好。但對(duì)于20110621、20140816、20160704、20170621等場(chǎng)次洪水，方案3對(duì)于第1個(gè)洪峰流量的模擬值普遍偏高。

表6、表7給出了率定期和驗(yàn)證期不同場(chǎng)次洪水對(duì)應(yīng)的4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值。對(duì)于方案1，15場(chǎng)洪水事件中模型模擬結(jié)果皆在合理范圍內(nèi)的場(chǎng)次為13場(chǎng)，占總場(chǎng)次的86.7％;對(duì)于方案2，模擬結(jié)果在合理范圍內(nèi)的場(chǎng)次為13場(chǎng)，占總場(chǎng)次的86.7％;對(duì)于方案3，模擬結(jié)果在合理范圍內(nèi)的場(chǎng)次為8場(chǎng)，占總場(chǎng)次的53.3％。按評(píng)價(jià)指標(biāo)的合格率來(lái)看，方案1和方案2更適用于孫水河流域場(chǎng)次降雨徑流關(guān)系的模擬，而方案3模擬效果不是很理想。

為比較不同方案的模擬效果，進(jìn)一步利用箱型圖分析3個(gè)方案中4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的分布（見圖6）。其中，紅色箱體表示率定期結(jié)果，藍(lán)色箱體表示驗(yàn)證期結(jié)果，箱體左側(cè)散點(diǎn)展示了評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布。通過對(duì)比這些指標(biāo)在各個(gè)方案率定期和驗(yàn)證期模擬結(jié)果，可以看出，在NSE指標(biāo)上，方案1的模擬結(jié)果在率定期和驗(yàn)證期都表現(xiàn)出較高的數(shù)值，并且數(shù)據(jù)分布集中，而方案3在驗(yàn)證期的NSE有2場(chǎng)小于0.6，并且分布更為離散;在ΔT指標(biāo)上，方案1和方案2的模擬結(jié)果基本相同，但都優(yōu)于方案3;在RMSE指標(biāo)上，方案1對(duì)應(yīng)的均方根誤差最小，并且數(shù)據(jù)分布最為集中;在RREP指標(biāo)上，3個(gè)方案的洪峰誤差多數(shù)都分布在20％以內(nèi)，表明它們都能較好地模擬洪峰流量。綜合考慮各項(xiàng)指標(biāo)可知，方案1的模擬精度最高，其次是方案2，方案3的模擬效果最差。

觀察模擬的洪水過程線（見圖4和圖5）以及各評(píng)價(jià)指標(biāo)（見表6和表7）還可發(fā)現(xiàn)，對(duì)于6場(chǎng)單峰型洪水（20090730、20100708、20150904、20170621、20170909、20180711），3個(gè)方案對(duì)應(yīng)的ΔT、RMSE、RREP都有不錯(cuò)的模擬效果，但對(duì)于NSE，方案1在大多數(shù)場(chǎng)次中都最高，其次是方案2，方案3的表現(xiàn)相對(duì)較差，因此方案1的模型擬合度最好，這表明方案1對(duì)于單峰型洪水模擬效果最優(yōu)。對(duì)于9場(chǎng)復(fù)峰場(chǎng)次洪水（20070912、20080630、20110621、20120828、20130603、20130910、20140701、20140816、20160704），分析3個(gè)方案模擬的次峰流量最大值和實(shí)際次峰流量相對(duì)誤差，結(jié)果顯示，方案2有6場(chǎng)次峰誤差值小于10％，方案1有4場(chǎng)，方案3僅有1場(chǎng)，這表明方案2能較好地?cái)M合復(fù)峰的流量過程線。

分析其原因，這可能是因?yàn)榉桨?產(chǎn)流機(jī)制相對(duì)簡(jiǎn)單，方案1中Sndyer單位線法的核心是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的單峰單位線［25］，降雨主要集中在流域的某一部分，然后逐漸通過水流流向其他地區(qū)，最終形成一個(gè)峰值，也就是雨后響應(yīng)曲線只有1個(gè)峰值。方案2（初始常速率+Clark單位線法）對(duì)于復(fù)峰型洪水的模擬效果較好，這可能是因?yàn)镃lark單位線法模擬雨后多個(gè)子流域所產(chǎn)生的徑流響應(yīng)有所不同，而這些子流域之間相互作用，會(huì)導(dǎo)致總的徑流響應(yīng)具有2個(gè)或多個(gè)峰值。相比之下，方案3（Green-Ampt法+SCS）對(duì)于孫水河流域場(chǎng)次降雨徑流過程模擬效果較差，可能是由于所采用的土壤數(shù)據(jù)庫(kù)精度不夠高，在孫水河流域沒有體現(xiàn)出土壤參數(shù)的空間差異性。

需要說(shuō)明的是，對(duì)于20120828場(chǎng)次洪水，3個(gè)方案的洪峰誤差均超過了20％，誤差分別達(dá)到45.5％、66.8％、48.5％，模擬結(jié)果為不合格。分析其原因，這應(yīng)該與獲取到的降水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)間分辨率不夠精細(xì)以及本次洪水的量級(jí)有關(guān)。結(jié)合研究區(qū)歷年降水洪水資料，2012年8月31日孫水關(guān)水文站發(fā)生了建站以來(lái)的最大洪水，最大洪峰流量超過2 500 m3／s，重現(xiàn)期200年以上［26］。查閱水文年鑒實(shí)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)可知，20120828場(chǎng)次洪水最大洪峰發(fā)生時(shí)間是2012年8月31日16∶12，整場(chǎng)洪水洪峰記錄的時(shí)間間隔平均12 min，最短間隔為6 min，時(shí)間分辨率很高。而對(duì)應(yīng)的實(shí)測(cè)降雨數(shù)據(jù)時(shí)間間隔均大于1 h，盡管對(duì)降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行了插值處理（插值為小時(shí)數(shù)據(jù)），但插值后的降雨數(shù)據(jù)仍無(wú)法捕捉到更精細(xì)的降水時(shí)程分配。采用1 h時(shí)間步長(zhǎng)降雨進(jìn)行洪水模擬，會(huì)導(dǎo)致模擬的洪水過程線有坦化現(xiàn)象，即不能準(zhǔn)確模擬出最大洪峰流量。因此，對(duì)于量級(jí)較大的洪水事件，需要有更高時(shí)間分辨率的降雨數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型。

4 結(jié)語(yǔ)

論文采用3種降水產(chǎn)流方案通過HEC-HMS模型對(duì)孫水河流域洪水過程進(jìn)行了模擬。根據(jù)流域形態(tài)參數(shù)對(duì)3個(gè)方案的輸入?yún)?shù)進(jìn)行率定，并采用單純形優(yōu)化算法對(duì)初始參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。通過對(duì)15場(chǎng)洪水模擬結(jié)果的NSE、RMSE、RREP、ΔT這4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析，可以得出以下結(jié)論。

1）使用SCS 曲線數(shù)法計(jì)算累積損失雨量、使用Sndyer單位線法模擬地表徑流（即方案1），或者使用初始常速率法計(jì)算降雨損失、使用Clark單位線法模擬地表徑流（即方案2），這2種方案合格率為86.7％，而采用GreenAmpt 法計(jì)算降雨損失、SCS 單位線法模擬地表徑流（即方案3）的合格率為53.3％，即基于方案1和方案2構(gòu)建的HEC-HMS模型在孫水河流域適用性良好，而方案3模擬效果較差。

2）方案1和方案2對(duì)于孫水河流域不同洪水過程線類型模擬結(jié)果存在差異，方案1更適合模擬單峰的洪水過程線，而方案2更適合模擬復(fù)峰的洪水過程線。這些發(fā)現(xiàn)對(duì)于提高洪水模擬和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性具有重要意義。

論文通過探討不同降雨損失模型和產(chǎn)流模型的適用性，以及流域特征與洪水特征的關(guān)系，為山區(qū)流域洪水過程模擬和防洪減災(zāi)分析的理論和實(shí)踐研究提供參考。本文也存在不足之處：①尚未針對(duì)多種降雨損失模型和產(chǎn)匯流模型的組合進(jìn)行更深入的探討;②獲取到的場(chǎng)次洪水?dāng)?shù)據(jù)有限，可能會(huì)導(dǎo)致模型模擬效果存在一定的不確定性。

參考文獻(xiàn)

［1］ SAHU M K， SHWETHA H R， DWARAKISH G S. State-of-the-art hydrological models and application of the HEC-HMS model： A review［J］. Modeling Earth Systems and Environment， 2023，9（3）：3029-3051.

［2］ MISHRA B K， RAFIEI EMAM A， MASSAGO Y， et al. Assessment of future flood inundations under climate and land use change scenarios in the Ciliwung River Basin， Jakarta［J］.Journal of Flood Risk Management， 2018， 11（S2）：S1105-S1115.

［3］ CACAL J C， AUSTRIA V C A， TABOADA E B. Extreme event-based rainfall-runoff simulation utilizing GIS techniques in irawan watershed， Palawan， Philippines［J］.Civil Engineering Journal， 2023， 9（1）： 220-232.

［4］ CHEAH R， BILLA L， CHAN A， et al.Geospatial modelling of watershed peak flood discharge in Selangor， Malaysia［J］. Water，2019，11（12）：2490.

［5］ DAI J F， RAD S， XU J X， et al. Impacts of climate change versus land use change on recent Lijiang River flood regime， South China［J］.Tecnología y Ciencias Del Agua， 2021， 12（3）： 257-303.

［6］ BEKELE W T， HAILE A T， RIENTJES T. Impact of climate change on the streamflow of the Arjo-Didessa catchment under RCP scenarios［J］. Journal of Water and Climate Change， 2021， 12（6）： 2325-2337.

［7］ 馬天航， 丁銳， 黃爾， 等.基于HEC-HMS模型的通口河流域洪水預(yù)警研究［J］.水利水電技術(shù)（中英文）， 2021， 52（12）： 80-89.

MA T H，DING R，HUANG E，et al.Research on flood warning of Tongkou River basin based on HEC-HMS model［J］.Water Resources and Hydropower Engineering，2021，52（12） ： 80-89.

［8］ 司巧靈，楊傳國(guó)，顧榮直，等.HEC-HMS模型在城市化流域洪水模擬中的應(yīng)用［J］.人民長(zhǎng)江，2018，49（4）：17-22.

SI Q L，YANG C G，GU R Z，et al. Flood simulation of typical urbanized watershed by HEC-HMS model［J］.Yangtze River，2018，49（4）：17-22.

［9］ 程紅，陳興偉.東南沿海典型流域臺(tái)風(fēng)暴雨洪水預(yù)報(bào)的HEC-HMS模型［J］.中國(guó)防汛抗旱，2022，32（3）：61-65.

CHENG H， CHEN X W. The HEC-HMS model for typhoon and rainstorm flood forecasting in typical river basins in the southeast coast［J］.China Flood & Drought Management， 2022， 32（3）： 61-65.

［10］國(guó)家防汛抗旱總指揮部.中國(guó)水旱災(zāi)害公報(bào)2012［M］.北京：中國(guó)水利水電出版社，2013.

［11］白永健， 倪化勇， 王德偉.孫水河流域地質(zhì)災(zāi)害時(shí)空分布及鏈?zhǔn)揭?guī)律研究［J］.工程地質(zhì)學(xué)報(bào)， 2014，22（S）：156-163.

BAI Y J， NI H Y， WANG D W. Research on the space-time distribution and chain patterns of geohazards in Sunshui River basin［J］.Journal of Engineering Geology， 2014，22（S）：156-163.

［12］李琬欣， 熊東紅， 張素， 等.四川涼山州孫水河流域近60年來(lái)徑流趨勢(shì)特征分析［J］.水土保持學(xué)報(bào)， 2020， 34（2）：130-137.

LI W X， XIONG D H， ZHANG S， et al. Trends analysis of Sunshuihe river basin for the last six decades in Liangshan Prefecture， Sichuan Province［J］.Journal of Soil and Water Conservation， 2020， 34（2）： 130-137.

［13］曾義.孫水河流域水文特征分析［J］.江蘇水利， 2018（3）：69-72.

ZENG Y. Analysis on hydrological characteristics of Sunshui River watershed［J］.Jiangsu Water Resources， 2018（3）： 69-72.

［14］王瑞敏， 李紅霞， 黃琦， 等.基于HEC-HMS的西南山區(qū)中小河流洪水預(yù)報(bào)研究［J］.水電能源科學(xué)， 2021， 39（1）： 79-82.

WANG R M， LI H X， HUANG Q， et al. Flood forecasting of small-medium rivers in Southwest China using HEC-HMS model［J］.Water Resources and Power， 2021， 39（1）： 79-82.

［15］EBRAHIMIAN A， GULLIVER J S， WILSON B N. Estimating effective impervious area in urban watersheds using land cover， soil character and asymptotic curve number［J］. Hydrological Sciences Journal， 2018， 63（4）： 513-526.

［16］史利杰， 陳真， 張國(guó)棟.HEC-HMS模型在黃河中游大理河流域適用性研究［J］.人民黃河， 2020， 42（8）：21-24.

SHI L J， CHEN Z， ZHANG G D. Applicability of HEC-HMS model in Dali River basin in the middle reaches of the Yellow River［J］.Yellow River， 2020， 42（8）： 21-24.

［17］MOCKUS V. SCS National Engineering Handbook， Section 4： Hydrology［M］.Washington： Soil Conservation Service， 1972.

［18］BELAY Y Y， GOUDAY Y A， ALEMNEW H N. Comparison of HEC-HMS hydrologic model for estimation of runoff computation techniques as a design input： Case of Middle Awash multi-purpose dam， Ethiopia［J］. Applied Water Science， 2022， 12（10）：237.

［19］RAWLS W J， BRAKENSIEK D L， SAXTONN K E. Estimation of soil water properties［J］. Transactions of the ASAE， 1982， 25（5）： 1316-1320.

［20］王瑞瀅， 胡靜， 周末， 等.基于HEC-HMS模型的西南地區(qū)典型中小河流洪水預(yù)報(bào)研究［J］.水電能源科學(xué)， 2022， 40（5）：79-82.

WANG R Y， HU J， ZHOU M， et al. Flood forecasting of typical small-middle rivers in Southwest China based on HEC-HMS model［J］.Water Resources and Power， 2022， 40（5）： 79-82.

［21］KAZEYILMAZ-ALHAN C M， YALIN? I， JAVANSHOUR K， et al. A hydrological model for Ayamama watershed in Istanbul， Turkey， using HEC-HMS［J］.Water Practice and Technology， 2021， 16（1）： 154-161.

［22］梁彥寬， 祝雪萍， 孫小平， 等.HEC-HMS模型在岢嵐流域的應(yīng)用研究［J］.人民黃河， 2022， 44（4）：53-56.

LIANG Y K， ZHU X P， SUN X P， et al. Research and application of HEC-HMS model in Kelan Basin［J］.Yellow River， 2022， 44（4）： 53-56.

［23］GUDURU J U， JILO N B， RABBA Z A， et al. Rainfall-runoff modeling using HEC-HMS model for Meki River watershed， rift valley basin， Ethiopia［J］. Journal of African Earth Sciences， 2023， 197： 104743.

［24］彭楚杰.HEC-HMS模型在青山河流域洪水模擬中的應(yīng)用［J］.人民珠江， 2021， 42（3）：87-93.

PENG C J. Application of HEC-HMS model in flood simulation of Qingshan River basin［J］.Pearl River， 2021， 42（3）： 87-93.

［25］陳濤， 王文彬， 陳壯志.四川省孫水河流域旱澇周期分析［J］.四川水利， 2014， 35（4）：37-40.

CHEN T， WANG W B， CHEN Z Z. Analysis of drought and flood cycles in Sunshuihe River basin， Sichuan Province［J］.Sichuan Water Resources， 2014， 35（4）： 37-40.

（編 輯 李 靜）

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（42171047）

第一作者：呂小余，男，從事水文學(xué)及水資源研究，xiaoyulv2022@163.com。

通信作者：李占玲，女，副教授，博士，從事水文學(xué)及水資源研究，zhanling.li@cugb.edu.cn。