基于衛星和現場監測數據的智利中部徑流預報

［西班牙］L.羅梅洛 等

雪蓋面積(SCA)是指積雪覆蓋地表面的范圍，它是融雪徑流模擬和預報的重要參數。同時，雪蓋信息對雪水輸移和雪崩災害評估也非常重要。星載合成孔徑雷達(SAR)傳感器對積雪含水量非常敏感，因此，能獲取融雪季節的雪蓋面積;反之，根據得到的雪蓋面積，可以量化流域積雪的融化量與融化速度。

本文利用同化現場實時監測的氣象、水位數據與地球觀測衛星獲得的雪蓋數據的分布式水文模型，重點介紹偏遠山區幾個特定測點的徑流預報過程。預報結果可為水電站的日常工作提供準確信息，從而使水文預報與地形利用相適應。這種基于遙感觀測數據的方法，可以實現連續徑流預報，且對氣候異常季節、基于以往事件統計方法不能得出有效預報季節的徑流預報，具有特殊潛力。由于氣候變化相關的氣候可變性不斷增大，該類模型的合成至關重要。

2009～2010年融雪季節，在智利安第斯山區開展了一項試驗活動。在2 000 km2的拉加河流域選取了幾個研究點，根據氣象數據(氣溫和降水)和地球衛星觀測數據(雪蓋面積)，給出這幾個點的徑流預報。將該徑流預報方法與負荷經濟調度中心(CDEC)建立的現行系統進行比較，后者是基于統計和經驗模型，并不包括對積雪量的實際觀測。

1 研究方法

利用一個分布式水文模型，該模型針對自然系統而建，并根據所研究點的具體情況進行校核，以證明有效性，這些點均為操作子流域中的代表性測點。模型的輸入數據包括降水、每日氣溫等水文氣象數據，且均為實時數據。將由星載合成孔徑雷達得到的雪蓋面積進行同化處理。利用拉加湖水位估算其中一個研究點(拉加河支流)的流量，采用海洋反射信號儀測量水位，結果包括用作每個子流域每個預報點從10月到次年2月預報的周平均徑流系列。

1.1 研究區域

該項研究在智利南部比奧比奧地區的拉加湖流域開展。拉加湖流域是安第斯山區復雜形勢的代表，建有一座典型的高海拔水庫，水庫周邊被山區地形環繞。此外，該地區對水力發電至關重要，因為拉加湖為幾個重要電廠提供水源。

1.2 水文模型

徑流模擬基于一個分布式水文模型。該模型設定了三維空間中詳細的流域分水嶺，以說明土壤性能與物理過程，即從接收降水到在所研究的閉合點或區段徑流產生的過程。該模型稱為水文模型(HYDRO)，是以流域降水和氣溫為輸入變量的函數。因為通常只能獲得部分測點的降水和氣溫數據，所以模型還包括一個簡化的氣候模型，用以將這些變量值外推，以得出全流域內其他站點的值。模型包含有大量的參數，可根據降水、氣溫和流量記錄對它們進行標定。采用傳統的兩階段法進行預報，即:先由歷史數據進行校核/驗實，然后進行實際預報。

預報系統的另一個輸入信息是由地球觀測衛星傳感器獲得的同化信息。同化允許模型條件根據某些變量觀測值進行更新，且無需就新的可用數據對該系統重新標定。在這種情況下，雪蓋面積在獲得新影像的瞬間被同化。同化會修正水文模型的某些特征，以使模型輸出符合觀測值，實際上就是模型在線再標定，從而使模型描述的初始條件與流域當時存在的情況更相符。

1.3 氣象數據

降水和氣溫的現場氣象數據通過現有的山區傳感器獲取。開展研究時，全流域僅有一個氣象站，即阿巴尼科(Abanico)氣象站，其海拔為700 m，低于模型功能良好所要求的最低海拔1 500 m。對一個運行的預報模型來說，為了實現預報，對氣象站的高程有著嚴格的限制。在缺乏適當數據的情況下，將該氣象站的降水和氣溫觀測值進行內插，以得出全流域的相應值。

1.4 衛星監測積雪信息

被動傳感器(比如輻射計、光學傳感器)最早應用于繪制雪蓋面積圖，因為在已獲得圖象中雪相對容易發現，這種傳感器能較好地表現覆蓋時空分布的變化。然而，被動傳感器只能在晴空無云的條件下探測雪蓋情況，云的出現會削弱傳感器的輻射測量，這就使被動傳感器不可能探測到積雪覆蓋的區域。

星載合成孔徑雷達傳感器能夠在任何天氣條件下探測，并能晝夜工作，因此，克服了光學傳感器的缺陷，尤其在常被云遮蔽的山區，更具有優勢。在該研究中，SAR數據與研究區的高程場和溫度場結合使用。估算雪蓋面積所采用的方法為兩階段法。

第1階段，探測濕雪(即正在融化的雪)，監測無雪蓋條件下的參考圖像與實際調查所得圖像之間的變化。

第2階段，利用由研究地區的數字高程模型(DEM)和溫度分布圖得來的外部信息推算干雪。

在該實例研究中，使用了衛星ENVISAT和ERS－2捕獲的影像。2009年9月至2010年2月，共捕獲了5張影像圖。所采用的DEM模型，由美國國家航空航天局(NASA)提供。

在現場感應器失效，以及有關積雪范圍的信息缺乏和難以實時獲取的拉加河流域上游地區，通過分布式水文模型來同化雪蓋面積的大小，據此預報拉加河流域上游地區的的融雪徑流量。

1.5 拉加湖水位數據

海洋反射信號儀是利用GPS導航衛星信息來測量水位的裝置，通過對比衛星直接信號和水面反射信號來監測水位。用于水位監測的GNSS反射器(GNSS－R)是一項雙基地雷達技術，它僅需要一個接收系統。這一概念最早于1993年提出，自此便一直被成功應用于海岸接收器和飛機上，最近又被成功應用于航天領域。

與其他類型的湖水位監測傳感器相比，海洋反射信號儀具有明顯的優勢。與那些浸沒水中或需接觸水的傳感器相比，海洋反射信號儀的維護成本明顯較低，因為自系統安裝投運以來，一直在有效地工作。此外，相對于遙測湖水位的傳感器，如回聲探測儀、雷達系統等，海洋反射信號儀能從某一角度進行監測，而不像其他傳感器需要垂直于水面測量。這一點使海洋反射信號儀倍受青睞，拉加湖水位變化范圍可達30 m，因此可將其安裝于湖岸。

在研究期內，每10 min進行一次水位監測。由于地形復雜，且難以到達現場而導致維護困難。因此，研究時選用了海洋反射信號儀進行水位監測。

2 研究結果

成功收集氣象資料，并通過內插獲取流域內所有模擬測點的信息。

通過影像處理獲取雪蓋面積，將其結果用于對比由模型估算的雪蓋條件。利用模型對影像信息進行同化，用于融雪徑流預報。

雖然拉加河流域的融雪季節基本上與南半球的春季一致，即9～12月，但每年雪蓋面積的變化受特定氣候條件的影響。最大積雪量通常發生在8月底，進入9月份，低海拔區的積雪才開始融化。在研究期內，第1張影像圖取自9月底。研究區內9月份幾乎沒有暴雪，而10月份的幾場暴雪，使高海拔區的積雪增加，11月3日的影像圖便是很好的明證:圖中比前期捕獲的影像圖中的雪蓋面積更大。11月中旬下了幾場小雪，可以觀測到開始融雪。正如11月21日的影像圖所顯示的，中海拔地區和北向坡的雪已基本消失。12月底和1月底的影像圖表明，融雪在12月份結束，此時僅剩下高海拔地區的冰川和永久積雪。

在2009～2010年融雪季節，選取拉加河流域6個研究點進行徑流預報，其準確性可與CEDC提供的同期國家正式預報相比。選取的6個測點分別為:阿福倫特斯(Afluentes)、克特希恩(Captacion)、波爾卡瑞(Polcura)、阿巴尼科、拉瑪拉加(Rama Laja)、拉加圖克佩(Laja Tucapel)。

拉加河流域為融雪水和雨水混合流。與現有的徑流量記錄相比，當前CDEC與星象館的預報結果平均誤差均較大，分別為12%和15%。由于該子流域中缺乏現場實際流量觀測數據，流量記錄只能通過經驗公式估算。

克特希恩是研究區內降雪量最大、海拔最高的子流域，同樣缺乏研究期間的現場流量記錄。雖然作為輸入的氣象數據(降水和氣溫數據根據阿貝尼克站數據內插)有限，然而，該區的預報結果卻表現良好，平均誤差僅為3%。表明對該區雪蓋面積的同化處理是有效的。

在波爾卡瑞子流域，CDEC與星象館的預報結果相似，相對于實際觀測值，具有14%的較高平均誤差;其中，CDEC國家預報結果略好于星象館的預報。然而，與克特希恩子流域一樣，這種融雪水與雨水混合流流域在研究期間的部分時段，因在11、12月和1月份現場流量計失效而受影響。本次研究的徑流預報通過流域雪蓋面積同化處理而得到了極大改善。

在阿巴尼科和拉瑪拉加子流域，相對于正式的流量記錄，本研究的預報結果與CDEC國家預報結果均為小于2%的二次平均誤差，且本研究的預報結果更準確一些。需要強調的是，該區是唯一一個具有現場氣象站的子流域。之所以強調，是因為它證實了在能獲得當地可靠氣象數據的情況下，建議的模型具有最佳的預報能力。

拉加圖克佩地區的預報結果誤差最大，高達51%，兩種預報方法所得結果的差異也最大。由于缺乏研究期間現場流量觀測數據，特別是，該范圍廣大子流域的正式流量記錄也是估算出的，所以不建議再對其結果進行定量分析。

3 結論

在氣候與平均情況相差不大的季節，分布式水文模型提供融雪預報徑流預報的能力，至少與CDEC提供的國家預報采用的統計方法相當，即使在輸入數據方面受到一些主要約束，其預報能力也是相當可靠。

事實上，值得注意的是，本次研究所選的2009～2010年研究時段的氣候基本正常，僅初期受厄爾尼若現象的輕微影響。因此，氣候條件比較適合采用基于以往事件的統計方法。由于本次研究建立的模型具有獨特的物理格式，并使用地球觀測衛星數據，能夠預報極端氣候事件，因此，在異常氣候條件下，相對于如今普遍使用的基于統計回歸的預報方法，該模型預報的結果更準確。

氣象實測資料的增加，可以使模型預報的準確性得到顯著提高，尤其是對高海拔地區。

衛星圖像已經證明了它在估量整個融雪季節積雪相關參數方面的能力。然而，在模型同化技術方面還需要做一些改進，以提高預報的精確度。

即使現場監測資料可獲量有限(僅在低海拔地區建有一個氣象站)，但本次研究實踐表明，徑流預報結果仍與CDEC現行系統的預報結果相似。此外，還將開展天然水流情況下的流量傳感器測流，通過與該流域絕對實際流量觀測值對比，來驗證本次研究預報結果的準確性。