基于時空信息的山區小流域洪水模擬研究

張慶和，鄭 重

（浙江禹貢信息科技有限公司，浙江 杭州 310052）

1 引言

受到地形因素、海陸分布、高程、緯度等因素的影響，水在地球的具體分布極不均勻[1]。盡管河流中的水占地球總水量的不足千分之一，但水的微小變動容易引起巨大的自然災害。山洪災害則是由于暴雨、冰雪、工程設施潰決等多種因素影響，在山區沿河流等形成的暴漲暴落的洪水，同時這種災害往往會引起滑坡、泥石流等次生災害[2]。因而，研究山洪的發生規律，盡可能減少非工程性的山洪災害帶來的損失是研究的重點與難點之一[3]。業界專家逐漸引入水文模型進行流域山洪災害防御工作，水文模型從傳統的集總式模型逐漸向分布式模型，再到耦合型模型轉變，一方面體現出水文模型向復雜、多樣、實用的方式轉變，另一方面則體現出模型輸入數據的豐富使得水文模型的模擬更貼近實際[4]。對于尺度較小的小流域洪水計算，有學者利用SCS模型，充分結合植被覆蓋、降雨量、土壤等因素，計算洪峰流量，但考慮到洪水的時效性，常規的水文報汛周期無法滿足有效的預報，因而，即使水文模型較好地模擬真實的洪水，但對于其帶來的危害及相關預警則無法滿足實際需求[5]。此外，利用動態臨界雨量法進行山洪預警也成為一種新的方式方法，其本質是通過選擇小流域的歷史時期典型降雨徑流時間依托水文模型計算土壤前期含水量時段下，小流域防洪斷面洪峰流量達到預警流量值所需的臨界降雨量，即臨界值。這種動態臨界的雨量計算方法可以有效地解決山區洪水的預警預留時間需求，但在這種小流域山洪發生區域，往往缺失相應的水文監測資料，此外，傳感監測設備也相對匱乏。

模擬小流域洪水需要綜合考慮地形因素的影響，目前，業界學者通常引用DEM數據作為描述地表形態的基本輸入。DEM數據（Digital Elevation Model，數字地形模型）是帶有空間位置、高程等屬性的數字化模擬與描述，其獲取的方式也較為多樣化，典型的如地形圖（等高線圖）、實際測量、影像數據（包括衛星遙感、干涉雷達、激光掃描等）[6]。DEM數據的表達形式通常包括柵格格網、矢量等高線、不規則三角網。對于等高線和不規則三角網而言，其對于地表形態的描述往往比柵格數據更為精細，而基于復雜的地形分析而言，矢量數據格式無法滿足高效、快速的形式，通常柵格數據格式較為簡單，獲取高程便捷，利于大規模的空間地形分析[7]。

為了進一步探索與明晰小流域洪水的數字模擬，以浙江某實驗區小流域為研究對象，選擇日模型進行小流域進行實際模擬，充分考慮水量平衡、能量平衡，驗證日模型水文模型在下流域洪水模擬中的有效性，同時，與成熟的HEC-HMS水文模型模擬對比，分析日模型對小流域洪水模擬的適應性，為洪水預報預警提供理論支撐。

2 數據整理

2.1 DEM數據

為了進行小流域洪水模擬研究，選擇30 m分辨率的GDEM數據，覆蓋的范圍為浙江省某實驗區覆蓋的典型小流域，將下載的公開數據集GDEM數據進行實驗區范圍的拼接與裁剪，轉化為統一坐標，形成水文數據的輸入數據。從原始的DEM數據提取的河網水系與實際的河網水系并不是完全一致的，其主要在于：①平原地區高程差別不大，河網較為密集，利用DEM提取的河道與實際河網的分布差別較大；②在流域的上游地區，部分的柵格數據實際值往往較大，實際形成了洼地，對水系的河網提取影響較大。具體的DEM劃分的子流域水文特征如表1所示。

表1 水文站子流域水文地形特征

2.2 降水數據

實驗區流域的降水量年際變化較大，多年以來的年均降水量差不多為1 680 mm，最大的年均降雨量超過2 100 mm，最小的年降水量達到1 200 mm左右，極值比達到了1.7，流域各雨量站年降水特征值為0.7～1.6之間。

流域年內降水量分布相對不夠均勻，降水量較為集中，從季節的角度來說非常明顯，屬于雨熱同季。降水量年內的分布規律主要分為全年的3月～5月占到全年降水量的30%～40%，6月～9月則主要占到全年降水量的30%～50%，10月～11月占全年降水量的3%～16%，12月～2月則占到全年降水量的12%～24%，根據歷年的水文降水資料，可得降水量的豐年、平水年、枯水年和多年平均的年內分布特征。

2.3 蒸發數據

由于選擇實驗區受到地形條件的影響，形成較為典型的大陸性季風性氣候，全流域的蒸散發量年度變化不夠明顯，多年平均蒸散發量達到約900 mm，年最大蒸散發量為1 000 mm，最小蒸散發量為715 mm，極值比為1.4，年際蒸散發變化幅度約為0.8～1.2之間。同樣，正是由于受到氣候變化影響，年內的蒸散發量變化較大，蒸散發年內的具體分布規律為：3月～5月占全年蒸發量的19%～24%，6月～9月占全年蒸發量的40%～53%，10月～11月占全年蒸發量的16%～19%，12月～2月占全年蒸發量的12%～18%。

3 流域洪水模擬

3.1 流域日模型模擬

本次研究中使用日模型模擬對水文站控制流域內2001年～2016 年共16年的逐日水文資料進行日流量的模擬，模型采用基因算法，通過基因算法，對2001年～2010年逐日資料的模擬來自動率定參數，使用2011年～2016 年逐日資料的模擬結果來驗證參數，表 2為日模型擬結果。

表2 日徑流過程精度統計

在率定期內，日模型能夠很好地模擬出實驗區某水文站的日徑流過程。模擬結果確定性系數全部超過了0.80，超過0.9的有5年，說明日模型對于實驗區的流域內水量計算是準確的。日徑流模擬生成的土壤含水量可以在次洪模擬得到應用。

2009年的中徑流深的相對誤差較大，確定性系數也較低，說明與實際的年度降水量相比，初始輸入的模型輸入相對偏小，日模型模擬對于初始土壤含水量相對較為敏感。對于本次模擬徑流深相對誤差的變化范圍而言，其存在一定時期內的系統誤差，說明這事與參數的率定結果存在密切的關系，但由于徑流量的模擬存在的誤差范圍較大，導致了系統模型存在一定的系統誤差，說明參數的自動率定精度與人工率定精度相比仍然有一定的不足。

6年的模擬結果中所有計算的確定性系數都超過了0.8，模型驗證時期的總體確定性系數比率定期相對較低，這主要是由于經濟的快速發展引起流域下墊面的物理特性產生了一定的變化。

3.2 流域次洪模型模擬

本研究使用的日模型對水文站點控制的流域內的7次洪水進行次洪模型參數的率定，3場洪水的參數驗證。通常，洪水都是由暴雨形成的，因而在實際的模擬中，選擇的洪水都發生在5月～10月之間，都出現在暴雨出現的高峰季節，能夠有效地描述流域的真實情況。其中，暴雨都具有強度大、歷時較短的特點，因而，實際形成的洪水具有匯流較快、陡增的趨勢。從洪峰的具體流量來看，洪水的峰值流量最大超過了600 m3/s，最小約100 m3/s，能夠很好地代表流域內不同等級的洪水。

在率定期內，利用日模型能夠很好地模擬水文站點的出口流量。模擬的結果徑流量相對誤差都較小，均控制在20%以內。模擬的7場洪水的峰現時差均在2 h以內。次洪模擬的確定性系數都超過了0.85，其中有4次洪水都超過了0.9，平均確定性系數都超過了0.9。

對于驗證期內的3場洪水的徑流深度而言，其相對誤差都控制在5%以內，洪峰的流量相對誤差都在10%以內。3場洪水的確定性系數都超過了0.8以上，平均確定性系數超過0.85。從模擬結果可以看出，水文模型可以很好地進行水文站點的次洪過程模擬，對暴雨洪水有預報的模擬支撐作用。

為了驗證水文模型的適用性，選擇HEC-HMS模型進行對比。通過參數率定、水文模擬計算相應的參數模擬值。其中，在率定期內，HEC -HMS模型擬結果的總體確定性系數均超過了0.85，其中有兩年超過了0.9。

在使用HEC-HMS模型模擬的結果中，驗證期內的3場洪水徑流深相對誤差都小于20%，洪峰的流量相對誤差都在10%以內，3場洪水的峰現時差都小于1 h，確定性系數也超過了0.8，其中超過0.9的有2場。說明在驗證期內，HEC-HMS模型也能很好地模擬出場次洪水的具體過程。

對比日模型的模擬結果與HEC-HMS模型的具體模擬結果，來進行實驗區模型適用的對比。其中，日模型水文模型與HEC-HMS模型在對水文站進行流域洪水具體的模擬均有一定的優勢與劣勢。對于單日的洪水模擬過程中，日模型水文模型的合格率較高；而對于場次洪水的模擬而言，HEC-HMS模型模擬的結果合格率更高。

表3 日模擬結果精度對比

表4 場次洪水模擬結果精度對比

對于徑流量的時間變化趨勢，兩種模型的具體模擬結果與實際的水文測站的結果都較為接近，但是對于洪峰流量的站點而言，日模型水文模型與實際水文站點的測量值差距較大；對于雙峰洪水而言，HEC-HMS模型的模擬結果只能模擬單峰值，而日模型水文模型能夠較好地表示多峰值的洪水過程。因而對于小流域洪水模擬而言，日模型水文模型模擬結果優于HEC-HMS模型。在實際應用過程中，特別是對于小流域洪水模擬中，應結合多種水文模型，采取集合預報的方式，提高整體洪水的模擬精度。

從水量平衡的角度來看，所選的日模型水文模型在實驗區的小流域洪水模擬過程中能夠較好地實現，這一方面說明水量平衡在應用中的實際意義，另一方面也說明了日模型水文模擬能夠適應該類型流域的模擬。

4 總結

隨著地理信息科學技術的不斷發展與支撐，水文模型的模擬精度與可視化展現有了明顯的提升與改善。水文模型的數據輸入不僅局限于水文站點測量數據，還包括遙感影像等多種空天地獲取的結果。流域觀測、分析、建模的技術不斷完善，水文模型也從集總式的模型、分布式的模型發展為普遍的耦合型水文模型。為了進一步驗證水文模型在流域洪水模擬的有效性，以浙江某實驗區作為研究對象進行洪水模擬，通過對比日模型水文模型與HEC-HMS水文模型，驗證日模型水文模型在小流域洪水模擬中的實際可行性與相對實用性。實驗結果表明：以水量平衡、能量平衡為基礎，日模型水文模型在小流域洪水模擬中優于HEC-HMS模型，而對于場次洪水的模擬而言，HEC-HMS模型模擬的結果合格率更高，這說明水文模型仍然有優化與改善的空間。