暴雨條件下小型水庫預警模式研究

李春江，史學建，張寶森，時芳欣，汪自力

（1.黃河水利科學研究院，河南鄭州450003；2.水利部堤防安全與病害防治工程技術研究中心，河南鄭州450003）

據《第一次全國水利普查公報》數據［1］,全國建成各類水庫98 002座,其中小型水庫93 308座,占水庫總數的95.2%,小型水庫中小（1)型和小（2)型比例為1∶4.2。 另據統計［2］,1954—2006年全國各類潰壩水庫中,小型水庫占96.4%,其潰壩原因主要有洪水漫頂（占51.1%)、工程質量差（占32.0%)、運行管理不當（占10.6%)等。

為減少暴雨洪水漫頂對大壩安全及下游人員、財產的影響,應采取必要的防洪措施,包括工程措施和非工程措施,但小型水庫數量大、分布廣,難以形成完善的防洪工程體系,因此洪水預報、預警等非工程措施對小型水庫防洪尤為重要。山洪預警模型有很多,如集總式水文模型、分布式水文模型、半分布式水文模型［3］。這些模型多應用于水文資料豐富的大中型水庫流域預報,預報過程較復雜。而小型水庫庫容小、匯流時間短、水位上漲快,暴雨來臨時,極易發生漫頂而潰壩,特別是由淤地壩改建的小型水庫,淤積量較大,防洪庫容更小。張大偉［4］介紹了極端強降雨條件下小型土石壩水庫潰決的2個階段及應對措施；李宏恩等［5］提出了水庫工程安全監測系統與山洪災害防治預警系統的協同預警模式；陳業華等［6］利用BP神經網絡方法計算了突發洪水時水庫漫壩風險概率；于梅艷［7］提出的四象限圖法可以對中小型水庫進行較快的防洪預警,但未提出多種預警方式,同時缺乏不同預警級別下的防洪搶險措施。

本文針對暴雨條件下氣象預報-水位預警-防洪搶險三位一體的小型水庫汛期預警模式進行研究。該模式高效便捷、適用性強,不僅可以最大限度增加壩前水位預見期,提前發布預警信息,還可以根據預警信息提前準備防洪調度搶險措施。

1 三位一體的小型水庫預警模式

1.1 確立預警指標及閾值

小型水庫存在基礎資料匱乏、觀測設施毀壞或缺失、無專職技術管理人員等問題［8］,不能簡單地借鑒大型水庫復雜的防洪預警指標體系,選取的預警指標應具有易懂、易識別、易操作等特點。水庫壩前水位指標應更加直觀,監測方便,只需在壩前建立觀測水尺或在迎水坡上標注水位,適用于觀測設備不完善的小型水庫防洪預警。

水庫防洪預警閾值是表征水庫應對不同等級降雨而采取不同防洪調度搶險方案時的臨界水位值。一般小型水庫在設計初期或除險加固期都會設計汛限水位、溢洪道底板高程、壩頂高程,為便于觀測及預警,筆者將這3種高程作為水位預警閾值,建立三級水位預警方案,提前發布預警信息,并采取不同的防洪調度搶險措施。

1.2 氣象預報

小型水庫大多數沒有獨立的雨水情觀測設施,而汛期預測壩前水位需要觀測或預報的降雨量,所以要借助水庫周邊氣象站或雨量站監測數據,對入庫洪量進行預估,進而預測壩前水位,提前掌握水庫風險情況和承受能力,從而實現預警。

根據山洪災害監測系統和氣象監測系統建設成果,選取離水庫最近的氣象站或雨量站作為觀測站,獲取歷史降雨資料及實時降雨資料,分析各站汛期多年平均最大降雨量與最大24 h降雨量,以做好水庫長期預警和短期預警工作。

1.3 水位預測

小型水庫控制流域面積小、河道坡降大、洪水入庫時間短,不宜采用復雜洪量預報方法,宜在產流、匯流理論基礎上,采用降雨—徑流關系預估入庫徑流量,在初始庫容基礎上加上入庫徑流量,預測暴雨條件下水庫可能發生的最高水位。

（1)計算入庫徑流量。由于不同土地利用類型的徑流系數不同,產生的徑流量也不同,因此設置不同土地利用類型面積比例,計算不同降雨條件下流域內的徑流量,計算公式為

式中：w為徑流量,m3；P為降雨量,mm；A為控制流域面積,m2；αi為第i類土地利用類型的徑流系數；βi為第i類土地利用類型所占面積比例。

（2)擬合庫容曲線函數。為便于快速自動推求相應蓄水量下的壩前水位,根據庫容散點圖擬合庫容曲線,即

式中：h為壩前水位,m；v為蓄水量,m3。

（3)推求壩前水位。根據入庫徑流量計算暴雨時的壩前水位,計算公式為

式中：v0為初始蓄水量。

1.4 三級預警及防洪措施

利用國家或地區氣象臺預報、水庫周邊氣象站或雨量站雨量監測、壩前自動水位計監測等3種方式,預測預報暴雨條件下的壩前水位。當水位達到預警閾值時,通過預設信息渠道（如手機APP、短信、微信、QQ)自動向水庫責任單位及相關人員發送預警信息,同時提示準備相應的便攜式防洪設備,及時疏散下游人員,具體見表1。

表1 三級預警及防洪應對方案

2 實例應用

花果山水庫始建于1960年,位于涇河支流蒲河左岸一級支溝南小河溝小流域內,距慶陽市13 km,控制流域面積25 km2,主要由土壩、排水臥管和溢洪道組成。初建壩高20 m,后經過多次加高,目前最大壩高45.9 m,壩頂寬5 m,汛限水位1 189.00 m,溢洪道底板高程1 192.80 m,壩頂高程1 197.30 m,總庫容524萬m3,是一座集防洪、攔泥、保護科研試驗基地和水土保持觀測站以及向觀測站供水等功能于一體的小（1)型水庫。

2.1 相關數據及參數

根據需要,收集到花果山水庫周邊楊家溝雨量站和西峰氣象站的降雨數據。楊家溝雨量站位于花果山水庫所在的南小河溝流域內,為該流域內唯一的雨量站,其數據有1964—2017年年最大24 h降雨量與1990—2017年年降雨量。由于缺乏汛期降水資料,因此在對不同降水情景下的工況進行計算時,汛期多年平均降水量采用距花果山水庫較近的西峰氣象站汛期數據（1961—2009年)。花果山水庫管理單位提供的水庫徑流場內相關徑流參數見表2。2018年3月29日現狀壩前水位為1 187.35 m。

表2 徑流場年渾水徑流系數

2.2 三種暴雨指標

（1)正常設計暴雨。根據楊家溝雨量站54 a最大24 h降雨量數據,繪制顯著性水平α＝0.05的降水頻率曲線（見圖1),查詢不同重情況下最大24 h降雨量（工況1),作為花果山水庫正常設計暴雨,見圖2。

圖1 顯著性水平α=0.05的降水頻率曲線

（2)大尺度預報的極端暴雨。根據國家氣象部門大尺度預報,2018年汛期黃河流域降雨可能比往年偏多2～5成［9］。基于水庫防洪最不利條件考慮,以短時強降雨（工況2)和汛期長時降雨（工況3)兩種工況為基礎,選取楊家溝雨量站歷年最大24 h降雨量中最大值作為工況2基準降雨量,西峰氣象站汛期多年平均降雨量為工況3基準降雨量,分析這兩種工況條件下的極端暴雨,見表3。

圖2 不同重現期最大24 h降雨量（工況1）

表3 兩種工況條件下的極端降雨量

（3)基于灰色理論的小尺度預報暴雨。灰色系統理論是一種研究“少數據”“貧信息”等不確定性問題的現代方法,廣泛應用于水文預報。本文采用的灰色聚類-周期外延預測模型既能反映時間序列的變化趨勢,也能對其周期性有較好的適用性［10］。

基于楊家溝雨量站28 a（1990—2017年)年降雨量預測2018年花果山水庫汛期降雨量,采用灰色聚類-周期外延模型進行預測的結果見圖3。結果表明：經過模型率定和驗證后,實測序列和預測序列相關性為0.7,納什系數為0.49,證明該方法適用于花果山水庫區域,根據以上模型預測2018年降水量為520 mm。經查花果山水庫設計資料［11］,汛期降雨量占全年降水量為56.2%,由此推求2018年汛期花果山水庫預測降雨量為292.24 mm（工況4)。

圖3 基于灰色聚類-周期外延模型預測的2018年年降水量（工況4）

2.3 水位預測及分析

根據花果山水庫庫容散點圖,擬合庫容曲線函數如下：

在不考慮調度調洪情況下,根據相關徑流參數及式（1)至式（3),預測現狀水位1 187.35 m條件下3種暴雨4種工況下的壩前水位,工況1結果見圖4,工況2和3結果見圖5,工況4預測壩前水位為1 199.80 m。

圖4 正常設計暴雨條件下不同暴雨強度的預測壩前水位

圖5 極端暴雨條件下預測的壩前水位

分析預測結果,可以得到以下結論。

（1)圖4表示正常設計暴雨條件下,工況1條件下暴雨重現期若超過5 a一遇,則壩前水位將超過汛限水位；若超過30 a一遇,則壩前水位將超過溢洪道底板高程而溢流；若發生300 a一遇降雨,則壩前水位不超壩頂高程,無漫壩風險。

（2)圖5表示大尺度預報的極端暴雨條件下,不管是工況2還是工況3,壩前水位都將超汛限水位和溢洪道底板高程而發生溢流；工況2在降雨量多50%條件下,不會超壩頂高程,無漫壩風險；工況3在基準降雨條件下就有漫壩風險。

（3)工況4是小尺度預報的降雨量,其預測壩前水位為1 199.80 m,將超壩頂高程（1 197.30 m),有漫壩風險。

（4)4種工況分析結果表明,壩前水位都有超汛限水位的可能,可在進入汛期之前搭建多組虹吸管道用于緊急排水,同時準備水泥復合材料毯用于搭建壩面臨時泄洪槽。

2.4 三級水位預警示例

依據表1,建立花果山水庫三級預警方案,見圖6。當壩前水位達到或超過汛限水位1 189.00 m時,為藍色預警；當壩前水位達到或超過溢洪道底板高程1 192.80 m時,為黃色預警；當壩前水位達到或超過壩頂高程1 197.30 m時,為紅色預警,同時采取相應的應對方案。

圖6 花果山水庫三級水位預警及防洪應對方案

2.4.1 國家或地區氣象預警預報

氣象部門將24 h降雨量分為七個等級：微量（＜0.1 mm)、小雨（0.1～9.9 mm)、中雨（10.0～24.9 mm)、大雨（25.0～49.9 mm)、暴雨（50.0～99.9 mm)、大暴雨（100.0～249.9 mm)、特大暴雨（＞250.0 mm)。

花果山水庫歷史最大24 h降雨P-Ⅲ型頻率曲線計算結果為：5 a一遇75.32 mm,10 a一遇90.94 mm,30 a一遇114.46 mm,100 a一遇 138.66 mm,300 a一遇160.5 mm。

當中央氣象臺或慶陽地區的天氣預報為暴雨、大暴雨、特大暴雨時,花果山水庫根據水位預測結果發出不同等級的水位預警。

2.4.2 水庫周邊氣象站或雨量站雨量監測預警

根據監測的降雨量推求洪量和壩前水位,如當楊家溝雨量站觀測到30 min降雨量達到15 mm或24 h降雨量達到75 mm時,花果山水庫發出相應的水位預警。

2.4.3 自動水位計監測預警

花果山水庫庫區安裝有自動水位計,利用現場自動水位計監測到的數據,當壩前水位達到汛限水位1 189.00 m時,發布藍色預警；當壩前水位達到溢洪水位1 192.80 m時,發布黃色預警；當壩前水位達到或超過壩頂高程1 197.30 m時,發布紅色預警。

3 結 語

（1)基于降雨—徑流模型,以壩前水位為預警指標,構建了集氣象預報-水位預警-防汛搶險等三位一體的小型水庫安全度汛預警模式,可為小型水庫度汛方案的編制提供科學依據。

（2)提出了以汛限水位、溢洪道底板高程、壩頂高程為預警閾值的三級水位預警及防洪搶險方案,可通過3種方式開展預警（天氣預報、雨量監測、自動水位計監測)。

（3)依據花果山水庫預測預報結果分析,汛期降雨將超汛限水位,建議汛期提前安裝幾組虹吸排水管道及時排水；同時存在漫頂風險,應提前準備水泥復合材料毯,以備快速鋪設壩面臨時泄洪槽。