基于HBV模型確定沁河流域洪澇致災臨界雨量

趙海燕, 張亞琳, 王志偉, 茅 彧, 安 煒

(山西省氣候中心, 太原 030006)

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基于HBV模型確定沁河流域洪澇致災臨界雨量

趙海燕, 張亞琳, 王志偉, 茅 彧, 安 煒

(山西省氣候中心, 太原 030006)

對暴雨洪澇較為嚴重的沁河流域進行暴雨洪澇風險評估需要致災臨界雨量。運用半分布式水文模型HBV，選取以潤城水文站為控制站的沁河流域1977—1988年逐日氣象數據和水文數據，在率定和驗證水文模型HBV的基礎上，結合水位—流量關系，對沁河流域洪澇致災臨界雨量進行確定，并且運用1982年洪澇災情的實測水文數據和降水量數據，驗證致災臨界降水量的合理性。結果表明：沁河流域的三級致災臨界降水量是合理的，可作為判斷該流域在不同前期水位條件下是否發生暴雨洪澇災害的依據。

致災臨界雨量；HBV模型；沁河流域

黃河支流——沁河流經晉、豫兩省，是黃河三門峽至花園口區間一條較大的一級支流。由于地形、降雨和水文下墊面條件的影響，沁河是山西最嚴重的暴雨洪澇發生河流之一。在全球氣候變化背景下，沁河流域大部年降水量呈顯著減少趨勢[1]，沁河流域年均水資源量存在偏枯趨勢[2]。但近幾年極端降水引起的洪澇災害同樣對人們生活和工農業生產造成了嚴重影響。

暴雨洪澇風險預估方法一般分為經驗模型、集總概念模型和分布式模型。線性模型、線性擾動模型、約束線性系統模型等屬于經驗模型，其中基于偏最小二乘回歸法的經驗模型有助于克服水文要素間復雜的多重相關性[3]，基于遺傳程序法的經驗模型是結合遺傳算法和計算機程序設計的一種新演化算法，具有適應性強、精度高特點[4]；趙人俊等[5]提出的新安江模型屬于集總概念模型，是基于一些簡單的水文氣象物理概念和經驗關系近似描述水流在流域的運動狀態，與物理模型相比，具有數據量小、參數少且物理意義明確等優點；SHE(System Hydrologic European)[6-7]，SWAT[8-9]，VIC[10-11]等屬于分布式水文模型，與傳統集總概念模型相比，分布式模型物理機理明確，與GCM容易嵌套，方便研究自然和氣候變化對水文循環的影響，能及時模擬人類活動和下墊面對流域水文循環過程的影響；TOPMODEL[12-13]和HBV[14-16]屬于半分布式水文模型，它是集總概念模型和分布式模型的結合，具有結構簡單，優選參數少，物理概念明確等特點[17-19]。

前人對沁河流域的洪澇風險研究多局限于經驗模型和集總概念模型，如李玉書[20]對沁河流域洪峰型進行分類，李旭峰等[21]揭示了沁河流域“致洪”和“非致洪”的差異，并利用面雨量建立了致洪暴雨的統計預報方程，陳二平等[22]基于水量平衡在沁河流域建立了流域產流模型對洪水進行預測，然而洪水預報結果卻不太理想，可能與洪水記錄少、雨量站分布不合理或建立的經驗或集總概念模型考慮因素太少等有關。本文運用半分布式水文模型HBV，選取以潤城水文站為控制站的沁河流域，在率定和驗證水文模型HBV的基礎上，結合水位—流量關系，對沁河流域洪澇致災臨界雨量進行確定，旨在為政府整治河道，完善洪水防御工程提供科學參考。

1 研究資料和方法

1.1 流域概況

沁河干流總長485 km，其中山西省境內為363 km，占總長的74.8%，沁河流域總面積13 532 km2，其中山西境內12 264 km2，占總面積的91%。沁河是晉東南最大的河流，支流眾多，其中山西省境內流域面積超過100 km2的較大支流有26條。

沁河流域呈闊葉形，地形北高南低。北部沁源縣高程為1 100～2 400 m，南部沁河出山西省境處，高程不足300 m。流域大部分為山區，尤其是沁水縣鄭莊以上的干流兩岸，峰巒重疊、山高谷深、盆地穿插、地形相當復雜。

流域地處我國東部季風區暖溫帶半濕潤地區的西緣，大陸性季風氣候顯著。流域多年平均氣溫5～11℃，北低南高。流域多年(1956—2000年)平均降水量為613 mm。從降水的年內分布來看，汛期(6—9月)一般為全年降水量的67%～74%。

1.2 研究資料

潤城水文站控制的沁河流域面積為6 514 km2，涉及到山西省安澤、沁源和陽城3縣市。HBV模型所需數據分為氣象數據、水文數據和其他數據。氣象數據包括逐日最高氣溫、最低氣溫和降水量，水文數據包括逐日徑流量和水位，其他數據包括Dem、土地利用和土壤田間持水量等。

本文選取潤城水文站的逐日水文數據分4個時段，分別是1964—1966年、1977—1982年、1983—1988年和2007—2010年。考慮到水文資料和氣象資料的銜接性，選擇了流域內及周圍的12個氣象站逐日氣溫和降水量資料計算沁河流域氣象數據。

本文使用的Dem數據分辨率為100 m×100 m，來源于SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)，由美國太空總署(NASA)和國防部國家測繪局(NIMA)聯合測量。土地利用數據來源于美國Maryland大學發展的全球1 km陸面覆蓋類型資料，土壤田間持水量來源于國家氣候中心。

1.3 研究方法

中小河流致災臨界雨量閾值選取了HBV水文模型確定。HBV水文模型是瑞典國家水文氣象局(Swedish Meteorological and Hydrological Institute，SMHI)開發研制的水文預報模型，為基于DEM劃分子流域的(subbasin)半分布式的概念性水文模型，原理結構簡單，易于實現，所需輸入資料少，優選參數少，多種情況下模型誤差小于20%。模型不同版本已在全世界40多個位于不同氣候區的國家，如瑞典、津巴布韋、印度、哥倫比亞和中國等國家的洪水預報、水資源評估、營養鹽負荷估算等領域得到廣泛應用[14-16]。

(1) 數據準備。包括子流域劃分和氣象數據插值。本文基于GIS平臺把沁河流域劃分為3個子流域，面積分別為：1 066，3 372，2 076 km2；子流域逐日降水量和氣溫值分別運用IDW，Kriging法進行插值運算。

(2) 率定模型。通過對HBV參數的敏感性試驗，獲取沁河流域的優選參數。本文選取1983—1988年逐日最高氣溫、最低氣溫、降水量和徑流量來率定HBV模型，獲取模型優選參數。

(3) 驗證模型。通過比較實際徑流量和HBV輸出的模擬徑流量的關系確定該模型在沁河流域的適用性。本文選取1977—1982年逐日數據來驗證HBV模型。

(4) 建立水位—流量關系。根據水位—流量關系和河道特征水位可以得到不同等級洪澇風險對應的逐日徑流量。由于水位資料在某些年份的缺失，本文選取1964—1966年、1977—1981年、2007—2010年3個時段的逐日徑流量和水位進行流量—水位關系的確定。

(5) 計算降水量閾值。假設不同前期水位條件，運用HBV模型逐漸增加當日降水量，對逐日徑流量進行模擬，直至當日或次日徑流量達到某級暴雨洪澇風險對應的逐日徑流量，定義當日降水量為前期某水位條件下的某級洪澇風險閾值。

2 結果與分析

2.1 HBV模型率定和驗證

根據敏感性試驗確定的HBV的敏感性參數分別為BETA(Non-linearity in soil water zone)，KUZ2(Quick time constant upper zone )，KUZ1 (Slow time constant upper zone )，KLZ (Time constant lower zone )，UZ1(Threshold quick runoff )，PERC (Percolation to lower zone )，這6個參數的初始值范圍分別設定為0.26～0.29，0.090～0.120，0.030～0.040，0.004～0.006，4.08～6.08，0.36～0.66 mm，變動幅度分別為0.01，0.01，0.005，0.001，1.0，0.1 mm，經過試錯法調試模型。將這些參數的不同組合輸入到HBV水文模型，幾組參數取值及其模擬效果見表1，結合率定期(圖1A)(R=0.654 9)和驗證期(圖1B)(R=0.680 0)的模擬值和觀測值的相關性，最終確定第2組參數為沁河流域HBV模型的水文參數(表1)。由圖1可知，HBV水文模型能模擬出沁河流域潤城水文站徑流量的年內變化和年際變化，并能很好地模擬出1982年8月的洪水過程。

表1 沁河流域HBV模型參數

圖1 沁河流域實測和模擬逐日徑流量

2.2 水位—流量關系的確定

沁河流域水位—流量關系的確定選取潤城水文站徑流量記錄比較完整的1964—1966年、1977—1981年、2007—2010年3個時段的逐日徑流量。潤城水文站歷史最低水位為405.6 m，最高水位為417.3 m[23]。確定水位—流量關系時，由于主要研究致洪降水量，而河道低水位時干擾因素對水位影響較大，因此這里只考慮水勢上漲時水位與流量關系，本文分別選取了歷年4—10月水位值高于406，406.5，407 m的逐日流量記錄，建立沁河流域水位—流量關系，其中基于水位值高于407 m的逐日流量記錄建立的沁河流域水位—流量關系相關性最高(圖2)，因此選取該水位—流量關系，結合河道特征水位計算不同等級洪澇風險對應的逐日徑流量。

圖2 沁河流域水位-流量關系

2.3 致災臨界閾值的確定

(1) 試驗設置。分別選取了2010年第172天、2009年第130天、2007年第216天、2007年第214天、1966年第207天的水位條件作為初始條件進行模擬。選取2010年第172天的原因是：該日之前10天沒有大的降水量，水位值為405.6 m，屬于歷史最低水位水平。2009年第130天、2007年第216天、2007年第214天、1966年第207天的水位分別是406，406.5，407，407.5 m。

(2) 臨界水位。根據歷史資料記載和普查資料顯示，潤城水文站的最低水位是405.6 m，歷史上發生過多次洪水，其中有水位或流量記錄的有6次(表2)。

表2 潤城水文站歷史洪水記錄

由于該水文站缺乏特征水位資料，本文分別選取了2007年7月31日洪水位(408.4 m)、1933年洪水位(409.51 m)、1932年洪水位(410.38 m)[14]作為3級、2級和1級致災臨界水位。需要說明的是，雖然2007年7月31日較7月30日的水位(408.8 m)有所下降，但洪澇災情仍持續發生，因此定義7月31日的水位為3級致災臨界水位。

(3) 閾值試驗結果。2010年第172天的水位值為405.6 m，逐漸增大第173天降水量，當降水量為144 mm，次日(第174天)流量為10.89 mm，根據水位—流量關系，第174天模擬水位達到3級致災臨界水位408.40 m(圖3)。在其他前期水位條件下確定各級洪水臨界雨量的方法類似，結果見表3。

圖3 2010年沁河流域逐日徑流量模擬值

(4) 閾值驗證。1982年7月29日—8月4日，受9號臺風影響，山西省北部部分地區和中南部大部分地區出現長達7 d的大范圍暴雨和大暴雨天氣，造成建國以來最嚴重的洪水災害。沁水縣7月30日—8月3日總降水量達405.3 mm。陽城縣7月29日—8月3日總降水量達327.9 mm[24]。

運用HBV模型模擬顯示，1982年7月30日沁河流域降雨量53 mm，沁河水位由406.6 m上漲至406.9 m；7月31日降水量14 mm，沁河水位下降至406.8 m；8月1日降水量61 mm，降水量未達到前期水位406.5時的3級致災臨界降水量81 mm，因此8月1日水位僅上漲至407.9 m，未達到3級致災臨界水位408.4 m；8月2日降水量55 mm，降水量超過前期水位407.5時的3級致災臨界降水量49 mm，因此水位上升至408.5 m，超過3級致災臨界水位408.4 m；8月3日降水量10 mm，沁河水位下降至407.9 m(圖4)。以上分析可得，沁河流域的3級致災臨界降水量是合理的，可作為判斷該流域在不同前期水位條件下是否發生暴雨洪澇災害的依據。需要說明的是由于缺乏1982年逐日水位值，本節所用水位值由逐日流量值和水位—流量關系換算得到。

表3 沁河流域各級暴雨洪澇致災臨界雨量

圖4 1982年7月19日-8月8日沁河流域逐日降水量與水位

3 結論與討論

(1) 選取1983—1988年逐日氣象數據和水文數據對HBV模型進行參數率定，選取1977—1982年對確定的模型參數進行驗證，結果表明：HBV模型對沁河流域的徑流量有較好的模擬能力，可用來進行逐日徑流量的模擬。

(2) 選取潤城水位站徑流量記錄比較完整的1964—1966年、1977—1981年、2007—2010年3個時段的逐日徑流量和水位進行沁河流域水位—流量關系的確定。結果表明：基于水位值高于407 m的逐日流量記錄建立的沁河流域水位—流量關系相關性最高。

(3) 利用幾次歷史洪水位，確定不同等級致災臨界水位。在不同水位條件下，運用HBV模型，結合水位—流量關系，最終確定沁河流域各級致災臨界降水量。運用1982年洪澇災情的實測水文數據和降水量數據，驗證致災臨界降水量的合理性。結果表明：沁河流域的3級致災臨界降水量是合理的，可作為判斷該流域在不同前期水位條件下是否發生暴雨洪澇災害的依據。由于暴雨洪澇的水文數據比較缺乏，本文未對其他等級的致災臨界降水量進行驗證，在獲取相關數據后可做進一步驗證。

(4) HBV模型存在不確定性。在模型的參數率定和驗證中，根據前人研究成果，僅對某些參數進行敏感性分析，且未考慮土地利用和河道自身變化對徑流量的影響，而不同土地利用類型對產流過程有著較大影響[25]，城市化等人類活動會改變下墊面性質進而影響洪澇災害的發生[26]。因此在沁河流域運用HBV模型模擬沁河流域的徑流量仍然存在不確定性。

(5) 本文僅考慮全流域降水空間分布一致條件下的致災臨界雨量，而不同暴雨空間分布對徑流量的影響有所不同；且所用HBV模型輸出數據是逐日徑流量，確定的致災臨界雨量雖然考慮了前期水位，但并沒有更合理的考慮洪峰與洪量的共同影響，其結果可能導致對洪水風險的估計不足[27]。

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Threshold of Precipitation for Qinhe River Basin Flood Based on HBV Model

ZHAO Haiyan, ZHANG Yalin, WANG Zhiwei, MAO Yu, AN Wei

(ShanxiClimateCentre,Taiyuan030006,China)

In impact assessment of floods in Qinhe Basin, with serious damages of these events, it is necessary to calculate the thresholds of precipitation. The conceptual semi-distributed hydrological model (HBV) was applied to define the threshold of precipitation (TP) for Qinhe River Basin flood, considering correlation between the water level and runoff. Daily temperature, precipitation and daily stream flow of 1977—1988 were used for calibration and verification of HBV model respectively. Taking Qinhe flood in 1982 as the example, the reasonable TP was validated based on the daily water level and flood disaster records. It was found that the third grade of TP was reasonable, which could be used to early warning for Qinhe River Basin flood.

threshold of precipitation ; HBV model; Qinhe River Basin

2014-10-29

2014-12-03

山西省氣象局重點課題(SXKZDNY20138702);山西省科技攻關項目(20120313031-3);山西省山洪地質災害防治氣象保障工程項目

趙海燕(1980—),女,山西晉城人,工程師,博士,主要從事氣象災害風險評估研究。E-mail:zhaohy@cma.gov.cn

P333.2

1005-3409(2015)05-0074-05