數字流域邊界提取在水電站降雨預報中的應用

肖 鵬，謝小燕，醋院科

（1.貴州黔源電力股份有限公司，貴州 貴陽 550002；2.南京南瑞水利水電科技有限公司，江蘇 南京 210003）

0 引言

降雨是水電企業產生效益的重要影響因素之一，而未來降雨預報是梯級水庫優化調度決策的主要依據。中央氣象臺每日滾動發布的未來24 h～168 h 降雨預報是面向公眾的社會服務產品，其作為中國最高水平的氣象產品，對水庫調度具有很強指導意義，但并沒有針對水電企業的專業服務，沒有針對流域進行邊界劃分，流域區域（邊界）不明確導致專業人員、非專業人員只能憑經驗判斷降雨區域，即無法準確判斷降雨是否在流域區域內。流域區域降雨預報不準確會影響到來水預測，引起發電方式安排不科學合理等一系列問題，無法滿足水電精益化調度分析的需求。為此，本文研究基于數字流域[1]的流域邊界生成方法，通過DEM模型提取流域邊界，精確繪制了水電站所在流域，使天氣預報圖中流域范圍可視化。

1 流域及資料概況

北盤江[2]是西江水系的一級支流，跨滇、黔兩省，至貴州省雙江口與南盤江交匯，流域面積26569 km2。流域西部和東南部與烏江水系的分水嶺為苗嶺山脈，西部以界河可渡河、拖長江和干流岔河口至都格段與云南相望，東南與檬江為鄰，南部與南盤江相接。流域屬亞熱帶高原季風氣候區。冬季主要受西風北支急流影響，夏季主要受太平洋副熱帶高壓控制和印度洋孟加拉灣的西南暖濕氣流的影響。流域降水量豐沛，多年平均降雨量為1178.8 mm。北盤江流域梯級主要有萬家口子（180 MW）、毛家河（180 MW）、響水（230 MW）、善泥坡（185.5 MW）、光照（1040 MW）、馬馬崖（558 MW）及董箐（880 MW）水電站組成。流域各水電站均建有完善的水情自動測報系統，由近百個遙測站組成，遙測站坐標準確，可作格點劃分，遙測站承擔了雨量、水位以及流量監測，監測資料較為齊全。

2 數字流域模型構建

2.1 對數字高程模型數據DEM 進行預處理

對數字高程模型數據DEM[3]進行填洼處理，得到無洼地的數字高程模型數據DEM。DEM在離散化過程中的插值誤差和采樣誤差，造成許多洼地（凹陷型洼地和阻擋型洼地），這些洼地將在水流方向計算時，造成有些水不能流出流域邊界，從而產生很大的誤差或不能計算出合理的結果。流域信息的提取需要高質量的DEM，要求沒有坑和壩，需要對DEM進行預處理，即對原始的DEM進行填洼處理，得到無洼地的DEM。填洼過程是對DEM進行地表面水流動的模擬，假設有無限量的降水，雨水不斷在地表形成徑流，由于洼地是在周邊地形中無水流方向的像元，則可以根據水流方向判斷出洼地的位置，繼而將凹陷處填平。通過不斷地迭代，即填平之后再次判斷是否存在洼地，如果存在則繼續填洼處理，直到設定高程閾值（判斷洼地的高程差）內所有的洼地填充完成。計算水流方向矩陣的方法為，利用D8 算法[4]計算水流的路徑及方向，得到與DEM維數相同的水流方向矩陣，具體方法如下：

（1）將中心像元的八鄰域像元編碼，所述八鄰域像元編碼用于表示水流方向，見圖1；每個水流方向（水流離開中心像元的指向）都有固定的編碼，以編碼矩陣表示該區域水流的方向；其次根據中心像元及八鄰域像元的高程關系，計算下降方向，公式為:

式中：z 為鄰域像元的高程；value 為中心像元的高程；distance表示像元中心之間的距離；如果像元大小為1，則兩個正交像元之間的距離為1，兩個對角線像元之間的距離為；下降方向最大值即為最陡下降方向；若八鄰域像元中存在多個最陡下降方向，則擴大相鄰像元范圍，直至得到唯一最陡下降方向為止；水流方向的連線即為水流路徑。

圖1 八鄰域像元編碼圖

（2）利用最陡下降方向對應的像元中的編碼對輸出像元進行賦值，最終得到與DEM維數相同的水流方向矩陣。

2.2 計算集水面積

根據水流方向矩陣計算得出匯流累積量，即上游累積集水面積，每個像元的匯流累積量表示最終匯流經過像元的上游像元的水量。首先依次遍歷水流方向矩陣的像元，若當前像元的八鄰域像元中沒有流入的水流，則當前像元的匯流累積量為零，即當前像元的輸出值為零；如果當前像元的八鄰域像元中存在匯入方向的水流，則根據分配的水量權重疊加計算匯流累積量，作為當前像元的輸出值；所述水量權重可以缺省，缺省值為1，即認為以規則格網表示的數字高程模型的每個單元都有一個單位的水量。最終獲得當前區域中每個像元的匯流累積量，形成匯流累積量矩陣，即為集水面積矩陣，見圖2。高流量的單元是集中流動區域，匯流累積的數值越大，該區域越容易形成地表徑流。

圖2 集水面積矩陣圖

2.3 生成水系和單元

在集水面積矩陣中，大于預設的面積閾值的像元為河道，在集水面積矩陣上標注出河道的位置，生成河流網絡柵格；本文研究實例中面積閾值設置為38841。細化河流網絡柵格，直到留下彼此連通的由單個柵格點組成的圖形；所述細化河流網絡柵格具體為從曲線的邊緣開始，每次剝掉一個柵格寬的一層，直到留下彼此連通的由單個柵格點組成的圖形。細化后的河流網絡柵格即為骨架柵格，從骨架柵格的西北角開始，根據八鄰域進行搜索，依次跟蹤相鄰柵格，將柵格點轉換為矢量點坐標序列并連線，得到矢量化的水系，水系間的分水嶺則構成單元。

2.4 生成流域邊界

確定一個流域出水口，即集水區的最低點，結合水流方向矩陣，從出水口開始遍歷每個像元的八鄰域，尋找水流方向流向當前像元的鄰域單元，記為當前像元的上游像元；以上游像元繼續向上游逐層搜索，直到某一層上游像元的八鄰域均不流向當前像元時停止；最終生成一個柵格流域的包圍圈，即流域邊界，見圖3。

圖3 流域邊界圖

2.5 水電站流域邊界與天氣預報圖疊加融合

設定水電站流域邊界投影方式與天氣預報降雨預報圖的投影方式相同，將流域邊界與降雨預報圖疊加融合，確定落在流域邊界內的格點，獲取格點降雨預報數值，從而計算出流域降雨量預報數值。中央氣象臺降雨量預報圖每日8 點、20點會更新。采用自動下載程序每隔半小時刷新、下載新的預報圖至本地文件夾。將生成好的流域邊界與降雨量預報圖疊加融合，設定流域邊界投影方式（與中央氣象臺降雨量預報圖采用同樣的投影方式），將流域邊界與降雨預報圖疊加融合，確定落在流域邊界內的格點，就可以獲取格點降雨預報數值，從而計算出流域降雨量的預報數值，提高流域降雨預報的準確率。

3 模型應用

典型實例：選取2019 年8 月4 日8：00 中央氣象臺發布的天氣預報，全國降水量預報圖，疊加融合北盤江流域梯級水電站的覆蓋范圍，可以清晰識別出流域降水量分布特征，預報中下游有降水，上游無降水，見圖4；同時通過確定落在流域邊界內的格點，獲取格點降雨預報數值，可以計算出未來24 小時的流域降雨量預報數值，為調度提供詳盡的預報雨量，將提高降雨洪水預報的準確性，見圖5。

圖4 數字流域邊界提取應用生成精細化可視化降雨預報

圖5 數字流域邊界提取應用生成數值降雨預報

可見通過數字流域邊界提取生成的水電站流域圖，借助中央氣象臺每日滾動發布的降雨預報天氣圖，生成精細化可視化的流域降雨預報（見圖4），將降雨預報圖準確轉化為降雨預報數值，可以使專業人員、非專業人員判斷降雨分布區域及量級，實現流域區域內降雨的準確預測，進一步提高水電精益化調度水平。

4 結語

數字流域邊界提取為水電站精細化降雨預報提供了準確的預報流域范圍，對于合理利用雨水資源和減輕暴雨洪災損失具有積極意義。同時，數字流域邊界提取為水庫調度提供了更準確更精細的降雨預報，通過將降雨預報與流域地形和暴雨洪水特性結合起來，實現數字流域與新安江模型的有機結合，可以為水電精益化調度提供更高準確率的洪水預報結果。可見數字流域在梯級水庫水電站降雨預報研究中的應用，在水電行業內具有重要的借鑒意義。