網格新安江模型在于橋水庫洪水預報中的應用

趙考生

（天津市水文水資源勘測管理中心，天津 300061）

網格新安江模型在于橋水庫洪水預報中的應用

趙考生

（天津市水文水資源勘測管理中心，天津 300061）

根據于橋水庫流域的地理概況和水文氣象特性，利用網格新安江模型GRID-XAJ對流域歷史資料進行降雨徑流模擬及參數率定，研制洪水預報方案。從模擬結果上看，網格新安江模型能有效反映流域下墊面變化及降水空間分布的離散對降水徑流的影響。

于橋水庫；洪水預報；網格新安江模型；參數率定

根據于橋水庫流域的地理概況和水文氣象特性，考慮人類活動對下墊面的影響，應用ArcView對于橋流域的數字高程模型DEM進行識別和相應的處理，選擇網格新安江模型GRID-XAJ對流域歷史資料進行降雨徑流模擬及參數率定，模擬各子流域降雨、洪水過程，預報全流域暴雨之后的入庫水量、水位、流量及峰現時間等，建立洪水預報方案，提高洪水預報精度。

1 水文資料選取和子流域劃分

水文資料主要包括降水量、徑流量、水庫水位及流域地下水位等，資料年限為1960～2012年。本研究采用于橋水庫的庫面蒸發資料作為于橋水庫流域的蒸發值處理，以流域的DEM數據為基礎，根據生成的集水面積和水系流向，客觀充分利用地形資料，并結合人工經驗、流域內雨量站、水文站分布情況等劃分自然子流域。

于橋水庫流域的控制面積2060km2，分為前毛莊、水平口、淋河橋、水庫區間4個一級子流域，其中每個一級子流域再用自然子流域方法來劃分二級子流域，劃分原則是盡可能利用水文站作為子流域的控制斷面，根據流域內雨量站和水文站的布設情況及自然流域的邊界，用Arcgis軟件把流域（包括于橋水庫庫區水域）劃分為17個二級子流域。

2 模型參數

2.1 年降水徑流相關關系

采用1960～2012年各子流域內平均降水量、實測徑流量（或反推入庫流量）、天然徑流量和用水量、流域面積等數據系列，做降雨徑流相關圖。其中天然徑流量為實測徑流量與用水量的總和，用水量為地表水的消耗量，該數據通過實際調查和統計分析得到。分別對黎河前毛莊以上、沙河水平口以上、淋河龍門口以上、庫區間4個一級子流域，自1960～2012年降雨徑流資料進行相關法分析，得到降雨徑流關系。經統計分析，1960～1980年、1981～1999年、2000～2012年這3個時段的降雨徑流關系線存在明顯偏差。不同時期、相同降雨產生的徑流量明顯變化，說明不同時段內下墊面條件發生了變化，本流域內對徑流有明顯影響的人類活動，主要是水土流失、城市發展和地下水過度超采引起的地面下沉。地下漏斗的形成，使包氣帶增大，徑流量減小。

本研究中，前毛莊子流域分為4個時期進行模型參數率定，分別為1960～1980、1981～1984、1985～1999、2000年以后；其他3個子流域分為3個時期進行模型參數的率定，分別為1960～1980，1980～1999，2000年以后。由資料的完整度和預見期的要求，各子流域均選用1h作為次洪水的預報時段。

2.2 張力水容量Wm與地下水埋深的關系

選取于橋水庫流域內泉水頭、大柳樹、南新城、新店子4處地下水位觀測站，分別統計其歷年的年平均埋深、年最大埋深、年最小埋深的3種特征值。對系列分析發現：4處地下水位站的年平均埋深、年最大埋深、年最小埋深3個統計特征值全部呈增大趨勢。從各站地下水埋深的多年變化情況看，地下水位的下降，增加了包氣帶厚度，提高了田間持水能力，從而導致匯出徑流量的減少。

Wm表示流域張力水蓄水容量，計算公式：

式中 La為包氣帶厚度（mm）；均可以根據流域土壤類型通過查土壤參數統計表獲取，因此只要知道每個柵格單元的La，即可獲得Wm在流域的空間分布。

在自然界中，影響包氣帶厚度的因素較多，很難進行直接推求。La可通過與地形指數及土壤類型對應的土壤水分常數進行估算，可假定地形指數大的地方包氣帶較薄而地形指數小的地方包氣帶較厚。這與實際情況也基本相符，一般而言，流域內地形指數大的地方大多位于河道附近，而這些區域的地下水埋深較淺，包氣帶相對較薄；相反，地形指數小的地方基本位于流域的上游山坡，遠離河道，包氣帶相對較厚。因此，可以假設流域上地形指數最大的柵格單元對應的張力水蓄水容量最小，而地形指數最小的柵格單元對應的張力水蓄水容量最大。

同時Wm表示土層最大可能缺水量，與包氣帶厚度有關。地下水埋深大，包氣帶厚度大，蓄滿包氣帶所需水量增大，即Wm加大。反之亦然。將地形指數與地下水埋深相結合，改進式（1）的Wm計算方法，可得：

式中 Sup表示流域最大缺水量；TO表示地形指數；TOmax表示最大地形指數值，TOPO表示地形指數閾值；VE表示地下水埋深，VEmin指地下水最小埋深值；VERT表示地下水埋深閾值，由上式可知，Wm值隨著地下水埋深的增加而增加。

分別選取泉水頭、大柳樹站代表前毛莊子流域，新店子站代表水平口、水庫區間子流域，南新城代表淋河橋子流域。利用代表站地下水埋深與張力水容量進行定量分析，按照降雨徑流相關年代的劃分，隨著年代的推移，地下水埋深增加，相應的張力水容量也在增大。

3 模型參數率定及歷史洪水模擬

采用網格新安江模型對各子流域進行歷史洪水模擬計算，根據于橋水庫流域年降雨徑流關系分析和張力水容量Wm與地下水埋深相關分析，各子流域不同時期取不同參數值。網格新安江模型各子流域不同時期相同參數如表1。

表1 網格新安江模型各子流域不同時期相同參數

3.1 前毛莊子流域

前毛莊子流域采用4個時期內的7場典型洪水資料系列進行洪水模擬。模擬的洪水徑流量相對誤差合格率為71%，洪峰合格率為100%，確定性系數為0.83，模擬結果良好。網格新安江分布式模型采用三水源劃分徑流，雖然洪量模擬有的場次偏大，但洪峰模擬值較好。

自20世紀80年代以來，隨著地下水埋深不斷下降，張力水容量、自由水容量不斷增大，產生這種現象的主要原因：①社會經濟發展，人口增加，生活水平提高等，使用水量大大增加；②“引灤入津”工程的建立，使下墊面發生了變化，同時流域內近年來多處修建水庫塘壩，也攔蓄了一部分水量，致使模擬的徑流量大于實測值。

3.2 水平口子流域

水平口子流域采用3個時期內的12場典型洪水資料系列進行洪水模擬。模擬的洪水徑流量相對誤差合格率為87.5%，洪峰合格率為100%，確定性系數為0.84。流域內水庫、塘壩的建成使用，使原來的產匯流發生了變化，其中般若院水庫和上關水庫以上來水由這2座中型水庫控制，水庫塘壩在汛期末蓄水造成預報徑流值偏大，同時受人類活動，社會經濟發展的影響，流域內用水量也大大增加，因此在模型參數率定時，為了達到較好的模擬效果，隨著年達增加，逐步加大參數Wm和SM的值。

3.3 淋河橋子流域

淋河橋子流域位于于橋水庫流域的中下游，2006年3月龍門口水庫建成，2012年5月原龍門口水文站下移設置為淋河橋站，控制面積由原來的126km2增加到210km2。龍門口以上區間的降雨徑流首先匯入龍門口水庫，經調蓄后下泄流量經淋河橋站匯入于橋水庫。本次參數率定以2012年以后實際情況為準，選取2場洪水。模擬的洪水徑流量相對誤差合格率為100%，洪峰合格率為100%，確定性系數為0.75，模擬結果良好。

3.4 水庫區間子流域

水庫區間子流域采用3個時期內的11場典型洪水資料系列進行洪水模擬。模擬次洪水徑流量相對誤差合格率為73%，洪峰合格率為73%，確定性系數為0.52，洪峰、洪量模擬結果良好。由于于橋水庫沒有入庫水文控制站，實測入庫流量過程是利用庫水位變化反推而來的時段概化過程，而預報入庫洪峰是瞬時流量過程，故在確定性系數上與其他3個有瞬時實測流量過程的子流域略微偏低。

由模型特征值統計結果可以看出，網格新安江模型在洪量、洪峰與確定性系數的精度與合格率達到了較好效果，且網格新安江模型具有三水源的產匯流結構，對于缺乏資料的地區也有較好的模擬精度，適合于橋水庫實時洪水預報作業。

4 洪水預報方案建立

將前毛莊、水平口以及淋河橋站（原龍門口站）的實測流量資料作為于橋水庫區間的入流，對于橋水庫庫區間進行網格新安江模型模擬，產流匯流采用網格新安江分布式模型計算，選取11場典型洪水，計算出的匯流量經過水庫庫面產流，最終得到預報流量；將其與于橋水庫計算得到的反推入庫流量進行對比，率定分析參數，預報方案結構如圖1，模擬特征值結果如表2。

表2 流域網格新安江模型模擬成果統計

圖1 預報方案結構

由表2可以看出，本方案的徑流深合格率、洪峰合格率相等，為73%，且模型的確定性系數為0.51。實際預報工作中，可以選擇各子流域2000年以后率定出的模型參數進行預報作業。

5 結語

通過對各子流域采用網格新安江模型（GRIDXAJ），進行歷史降雨徑流過程模擬和模型參數率定。從模擬結果上看，模型效果較好，并在此基礎上提出了于橋水庫全流域入庫洪水過程的預報方案。

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Application of GRID-XAJ model in Yuqiao Reservoir flood forecasting

ZHAO Kao-sheng
（Tianjin Hydrology and Water Resource and Survey Management Center，Tianjin 300061，China）

Based on the geography and hydrological and meteorological characteristics of Yuqiao reservoir watershed，the rainwater runoff simulation and parameter rate were simulated by GRID-XAJ model，and the flood forecasting scheme was developed.The results showed that the model can effectively reflect the influence of the variation of the underlying surface and the spatial distribution of the precipitation on the precipitation runoff.

Yuqiao Reservoir；hydrological forecasting；GRID-XAJ model；parameter calibration

TV122

B

1672-9900（2017）05-0030-04

2017-08-23

趙考生（1963-），男（漢族），河北任縣人，高級工程師，主要從事水利水電工程技術管理工作，（Tel）13502109302。

（責任編輯：王艷肖）