基于多水文模型的漫水河流域水文過程模擬與對比分析

賀 睿,吳 鋒

(1.中國電建集團貴陽勘測設計研究院有限公司，貴州 貴陽 550081；2.中科院地理科學與資源所 陸地表層格局與模擬院重點實驗室,北京 100101;3.中國科學院大學，北京 100049)

洪水是世界上最嚴重的自然災害之一，具有發生頻次高、危險程度大、預報與預警難等特點。據世界水評估計劃(World Water Assessment Programme，WWAP)2018年度評估報告統計，全球每年大約有1%～2%的陸地遭受洪澇災害[1]。2020年我國江淮地區梅雨汛期長達2個月。根據應急管理部的統計，截至2022年8月13日，2022年洪澇災害造成的直接經濟損失高達1789.6億，造成了6346萬人次受災。江淮流域雖已超過歷史降雨，但洪澇災害重傷死亡人數降低。在基礎工程解決方案上，更為重要的是預報和預警使得及時轉移人口和財產成為可能。

洪水過程模擬是洪水預測預報的基礎，開展洪水的預測預報研究對防洪減災起到重要作用[2]，為降低洪澇災害損失提供決策參考。水文模型是一種洪水過程模擬的重要工具[3]，目前的計算降雨產流的水文模型分為蓄滿和超滲2種，隨著科技水平的發展，產流計算方法已從最初的單一產流計算逐步完善到混合產流計算，但并沒有統一的使用標準。雖然混合產流模型相較于單一產流模型復雜性更高，但是模擬結果更貼近實際[4]。基于以上分析，本文采用一種全新基于混合產流理論的模型進行洪水過程模擬，該方法精確模擬了小流域產流的時空分布過程，為白洋淀洪水過程模擬精度提高提供了一種新方法。

1 研究區概況與數據處理

1.1 研究區概況

漫水河流域地處山區，水力資源豐富，但山洪災害較為頻繁。漫水河站漫水河流域地處白洋淀上游，作為保障大清河流域最后一道防線，白洋淀流域毗鄰雄安新區，白洋淀地處華北平原中部，北鄰北京，南鄰倉州，東面天津，西倚保定。白洋淀作為大清河流域中下游最后一道防洪線，其地理位置、防洪位置都十分重要。白洋淀年內降水極為不均，流域內的降雨在山洪期間具有突發性強、歷時集中，年均徑流量22.3億m3，平均徑流深度71.5mm，其中75%來自山區[5]。白洋淀上游有漫水河、中唐梅、張坊、阜平4個流域。根據收集到的漫水河流域數據，并以此為例對白洋淀上游流域進行研究。

1.2 基礎數據概況

漫水河流域研究區最大集水面積653km2，有漫水河站、浦洼站、史家營站、大安山站、霞云嶺站4個雨量站點，漫水河站1個水文站點，如圖1所示。對數據進行匯總，數據詳細情況見表1。

圖1 漫水河流域概況

表1 漫水河流域數據概況

2 模型建模

2.1 FFMS水文模型建模過程

根據山區小流域地形的多樣性、產流機制變化復雜等情況，FFMS模型采用了平面混合、垂向混合和時段混合3種方法，從劃分地貌水文響應單元，到超滲和蓄滿產流在時間和空間上不斷轉換，建立起了真正意義上的平面、垂向、時段混合模型[6]，得到一個精確模擬山區流域水文產流過程。

2.1.1時空變源混合產流模型介紹

由于超滲產流與蓄滿產流是隨時空變化而發生變化，因此在時空變源混合產流模型(FFMS)模型中嵌入了超滲產流、蓄滿產流、壤中流及地下徑流的計算方程式。超滲計算主要分為透水與不透水2個部分，分別對超滲產流部分進行計算。計算水文方程式如蓄滿產流計算主要根據土壤、下層和地下含水層三層在空間和時間尺度上的水文計算方程，根據土壤質地類型進行壤中流的計算。地下徑流主要采用線性水庫計算方法，水文計算方程如下式(1)—(5)所示：

Rh=PE·perip+MAX
(PE·(1.0-perip)-Fcap，0)

(1)

Rd=MAX(0，Sp，0+Fp-Sp，max)+
MAX(0，Sp+F·perp-Sfc·perp)

(2)

(3)

Rg=Sg·kg

(4)

(5)

式中，PE—凈雨量,mm；Fcap—計算時段內的下滲能力,mm;perip—不透水面積百分比；Sp，0—優先流含水層初始土壤含水量，L；Fp—土壤表層的優先流區域的下滲量，L；Sp，max—優先流含水層最大含水量，L；Sp—優先流含水層的土壤含水量，L；F—土壤表層的實際下滲量,mm；Sfc—土壤田間持水量，L；perp—優先流面積百分比；Sp—優先流含水層的含水量，L；kp1—優先流出流的線性系數；kp2—優先流出流的指數項系數；S1—下層土壤的含水量，L；ki1—壤中流出流的線性系數；ki2—壤中流出流的指數項系數；ki2—地下水水庫出流系數；Sg—地下水水庫含水量,L。

2.1.2FFMS匯流介紹

水文模型的匯流分為坡面匯流和河道匯流2部分，FFMS模型采用運動波方法和滯后算法，使用的運動波方法和滯后算法均已被廣泛使用，水文計算方程式如式(6)—(8)所示。

(6)

Q=αAm

(7)

(8)

2.1.3參數介紹

漫水河流域最大集水面積653km2，基于白洋淀8m分辨率高精度DEM數據，利用FFMS軟件自動建立漫水河流域的分布式水文模型，共劃分47模型計算單元。使用1963年8月一場歷史上較大的實測洪水進行參數濾定，得到此次模型參數取值，見表2。

表2 FFMS水文模型參數取值

2.2 HEC-HMS模型和PRMS模型建模

HEC-HMS模型是美國陸軍工程兵團水文工程中心開發的半分布式降雨徑流模型，已被廣泛使用，本文主要作為超滲產流模型。構建HEC-HMS水文模型的方案為：初損后損、SCS單位線法、滯后演算法，具體建模及計算過程參考廖富權工作成果[7]。PRMS是以美國地質調查局(USGS)主持開發的MMS為框架工具構建的水文模型，本文主要作為蓄滿產流模型，使用模型內鑲嵌的建模方案及計算方法，具體建模過程參考王一則工作成果[8]。

3 數值模擬結果分析

采用HEC-HMS、PRMS和FFMS模型分別對該場次洪水進行了計算，計算結果得到的FFMS模擬結果成分如圖2所示，不同降雨徑流過程線如圖4所示。

圖2 FFMS模型產流成分

圖3 模型計算散點

圖4 HEC-HMSPRMSFFMS降雨徑流模擬過程線對比

為了分析3種模型計算值與觀測值的關系，3種模型以納什效率系數(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient，NES)大于0.8為合格標準(有沒有什么參考文獻)，對3種模型參數率定。以率定后的模擬流量作為縱坐標、觀測值作為橫坐標畫散點圖(圖3和表3)。在保證計算曲線擬合度條件下，在漲水期間隨降雨的增大，HEC-HMS模擬值與觀測值的差值由負值變正，在退水期間隨降雨的減小，HEC-HMS模擬值與觀測值的差值由正值變負；FFMS模擬值與觀測值的差值正負隨機性較強，沒有較強的規律；在漲水期間隨降雨的增大，PRMS模擬值與觀測值的差值由正值變負，在退水期間隨降雨的減小，PRMS模擬值與觀測值的差值由負值變正。

表3 白洋淀不同機理模型模擬結果

根據以上分析，并結合洪水本身的復雜性，超滲產流與蓄滿產流在實際產流過程中是相互轉換的，其中蓄滿產流對白洋淀地區不適用，面對缺少歷史資料地區的洪水模擬，單一產流理論缺陷非常明顯。

4 結論

本文使用了介紹了FFMS水文模型應用于白洋淀上游的漫水河流域，整個的建模過程。

(1)通過對比降雨徑流過程線，證明了FFMS模型結果的可信度，再通過FFMS特有的產流成分分析，得到白洋淀超滲產流大于蓄滿產流，其土壤含水量、地下徑流成分較小的結論。

(2)通過使用FFMS模型對漫水河流域的洪水過程模擬，該模型有常用模型如：HEC-HMS、PRMS沒有的優勢，能更進一步分析徑流成分，得到更加完整的洪水模擬過程，對防洪預警精度提高，從模型上提供可操作性，對水文模型精度提高方向有一定指導意義。

(3)蓄滿產流和超滲產流耦合模擬洪水過程，對比單一的產流模擬洪水過程，更加精確，但耦合理論尚有欠缺，在使用耦合模型模擬洪水過程時，過程成分分析可靠性還需要進一步驗證。