API模型在中小河流預報方案編制中的應用

謝 靜

（四川省雅安水文水資源勘測局，四川 雅安625000）

依托川發改農經【2012】1304號文件，積極響應文件號召，結合四川省中小河流流域特性，運用API模型編制四川省中小河流水文監測系統預報方案。本文根據滎經水文站水位、流量、降雨量、流域內7個雨量站點以及天全水文站2005年～2014年蒸發量10年歷史資料，建立滎經河流域控制站滎經水文站短期洪水預報方案[1]。由于滎經水文站無蒸發項目，蒸發資料借用相鄰、地理特性相似流域天全河天全站逐日蒸發量資料。

1 預報模型

利用API模型構建洪水預報方案模型分為產流模型和匯流模型兩部分。

產流模型建立過程：通過已有的歷史資料，分析出滎經水文站斷面的基流和退水曲線；運用歷史資料選取洪水場次，計算出降雨徑流相關要素；根據計算結果點繪出P～Pa～R；分析產流誤差，并評定。

匯流模型建立過程：對產流模型計算出來的凈雨量，進行劃分，并推求單位線，每場洪水推求一條單位線；對這些單位線進行綜合，用綜合單位線進行洪水過程模擬，最后進行API模型方案評定[4]。

2 滎經站實時洪水預報方案編制與分析

2.1 資料來源

本次收集到雅安滎經河流域2005年～2014年歷史資料，包括滎經水文站水位、流量、降雨量資料，以及苦蒿溝、三合、泗坪、大通橋、金山、石滓、麓池雨量站降雨量資料以及天全站2010年～2014年逐日蒸發量資料。

滎經水文站洪水水文要素摘錄表采用4段制進行摘錄，測流開始、結束時間必摘，測流期間洪水變化按資料記錄摘（一般按6分鐘倍數超0.05 m記錄）。

天全站逐日蒸發量資料除2007年日蒸發量資料采用不保留小數位數的方式記錄，其余年份資料保留一位小數記錄。

2.2 產流預報方案

2.2.1 基流的計算

由2005年～2014年10年年最枯流量，取其平均值作為基流，基流值為18.9 m3/s，見表1。

表1 滎經站2005～2014年最枯流量表

2.2.2 值的計算

在2005年～2014年之間找到2006年8月13日和2011年7月1日的降雨屬于久旱無雨，突降暴雨的洪水過程，其中2006年8月4日至11日工8日全流域無雨，2011年6月25日至6月30日共6日滎經河流域除三合、泗坪雨量站有兩天小雨外，其余各站達到6日無降雨。選取這兩次洪水過程，作為此次值的計算場次。

取兩次計算值平均值（69+71.1）/2=70.4，取整得Im=70 mm。

2.2.3 Em值的計算

根據天全站2005年～2014年各年月最大日蒸發量，得出值，見表2。

表2 天全站各月最大日蒸發量表

2.2.4 K值的計算

由公式得出滎經站5月～10月消退系數K，見表3。

表3 滎經站5月～10月K值表

2.2.5 退水曲線的制作

在2005年～2014年10年滎經河流域各站的降雨徑流資料中，選取峰后無雨的退水過程，選取其外包線，作為退水曲線。

2.2.6 P～Pa～R相關圖制作

選取滎經河流域2005年～2010年6年資料作為P～Pa～R的評定年份，2011年～2014年4年資料作為檢驗年份。其中2005年～2010年共選出19場洪水樣本，2011年～2014年共選出9場洪水樣本。由28場洪水樣本計算出P～Pa～R，并繪制在一張表上，得出P～Pa～R相關圖。滎經API P～Pa～R相關圖見圖1。由圖可以讀出P～Pa～R相關圖節點表。

圖1 滎經API P～Pa～R相關圖

根據點繪出的P～Pa～R相關圖對洪水產流方案進行評定，評定結果合格率為73.7%，檢驗結果合格率為77.8%。

2.3 匯流預報方案

利用28場洪水制定綜合單位線，并用此綜合單位線進行匯流方案評定和檢驗。制定的綜合單位線見圖2（綜合單位線圖）。單位線節點見表4。

圖2 綜合單位線圖

表4 10 mm單位線節點表

用單位線對2005年～2010年19場洪水進行評定。評定結果峰時合格率為89.5%，峰量合格率為73.7%，洪量合格率為78.9%。用2011年～2014年9場洪水進行檢驗，檢驗結果峰時合格率為100%，峰量合格率為66.7%，洪量合格率為66.7%。

2.4 預報成果

分析方案成果不存在系統偏差，合格和不合格的洪水場次在降雨開始到洪峰到達時間上、降雨持續時間、降雨強度、洪水過程、前期影響雨量上，呈不規律分布。根據《水文情報預報規范》（GB/T22482-2008）對于匯流時間小于6小時的河道不作精度評定，但是目前中小河流流域面積較小，匯流時間普遍較短。根據目前防汛要求，中小河流有條件的河段都要進行預警預報，并從中小河流演算到大江大河。因此，在中小河流有條件的預報河段應提高預報精度[2]。

滎經水文站是由上游主要支流滎河、經河、冷水河以及相嶺河匯流后的控制站。本方案中，為提高預報精度，應重新對場次洪水降雨進行分析。考慮降雨中心點所在支流，制作以每條河流為降雨中心的匯流單位線，由同一條河流為降雨中心點形成的洪水分為一個系列，對每個系列再進行精度評定[5]。

3 結論及建議

3.1 結論

運用API模型對青衣江上滎經河滎經水文站斷面進行短期洪水預報研究作為中小河流預報方案編制的實例，取得一定的成果。可為下游滎經縣城及沿河鄉鎮防洪減災提供數據支持，為人民的生命財產安全提供安全保障[3]。

用API模型進行預報，Im=70 mm，預報精度較好，對2005年～2014年共10年資料28場洪水樣本進行評定，結果如下：徑流深的合格率為75%，洪峰流量的合格率為71.4%，洪峰出現時間的合格率為92.9%，洪量的合格率為75%。

3.2 建議

滎經水文站上游各支流雨量站有一定的歷史（大于30年），對全流域的降雨控制較好。因此在運用API模型進行預報方案編制時，精度達到乙級方案。滎經水文站的產流預報調整后為乙級方案，匯流演算時，如對場次洪水的降雨再進行分區，根據降雨分區選擇不同的匯流單位線，再進行預報，精度應更好。其他中小河流在運用API模型進行預報方案編制時，如流域雨量站控制也較好，匯流方案精度較差時可以考慮對場次洪水的降雨進行分區，以提高預報精度[6]。