考慮降雨量數(shù)值變化的山洪災害動態(tài)預警方法研究

孟 迎

(濟寧市水利事業(yè)發(fā)展中心,山東 濟寧 272000)

山洪災害是一種由降雨或周期性流水引起的特殊自然災害,不僅會導致地表徑流急劇起落,還會破壞周圍的農(nóng)田、耕地、房屋[1],造成人員傷亡和財產(chǎn)損失。山洪災害往往發(fā)生在山區(qū),而我國的山區(qū)面積較大[2],在夏季降雨頻發(fā)時期需要格外注意。為保障人民群眾生命財產(chǎn)安全,需要設計一種有效的山洪災害動態(tài)預警方法。

早在2006年,我國就制定了與山洪災害防治相關(guān)的政策[3],在全國范圍開展了大規(guī)模的山洪防治工作,針對不同區(qū)域的實際地質(zhì)情況進行了分析,初步構(gòu)建了預警體系。但山洪災害的影響因素較多,難以識別動態(tài)變化預警因素,整體預警防御能力偏低[4]。盡管目前我國已經(jīng)有了若干個監(jiān)測站點,但大多數(shù)監(jiān)測站點分布稀疏,難以獲取全面的山洪預警數(shù)據(jù)[5]。相關(guān)研究人員針對山洪災害的特點設計了若干種常見的山洪災害監(jiān)測平臺,主要通過一體化采集硬件采集環(huán)境變化數(shù)據(jù),實現(xiàn)山洪災害預警[6],受采集硬件敏感性影響,基于現(xiàn)有監(jiān)測平臺的動態(tài)預警效果相對一般。為提高山洪災害動態(tài)預警的可靠性,本文考慮降雨數(shù)值變化,設計了一種全新的山洪災害動態(tài)預警方法。

1 考慮降雨量數(shù)值變化的山洪災害動態(tài)預警方法設計

1.1 考慮降雨量數(shù)值變化修正山洪災害預警數(shù)據(jù)

降雨量數(shù)值變化與山洪災害的動態(tài)耦合度正相關(guān),因此,要想提高山洪災害動態(tài)預警精度,需要基于降雨量數(shù)值修正山洪災害預警數(shù)據(jù)[7]。首先通過水文氣象站的觀測記錄或相關(guān)機構(gòu)的網(wǎng)站獲取點降雨量數(shù)據(jù);然后使用TIGGE降雨量數(shù)值變化修正平臺修正預警數(shù)據(jù),將其轉(zhuǎn)化為有效的預警格式。經(jīng)過山洪災害動態(tài)預警數(shù)據(jù)初次采集發(fā)現(xiàn),不同流域、不同采集點采集的數(shù)據(jù)存在一定的重合關(guān)系[8],因此,本文使用降雨量預報轉(zhuǎn)化值反映降雨量數(shù)值變化,此時的降雨量動態(tài)計算公式為

(1)

式中:ω為各個降雨量采集點的權(quán)重;pi為采集點所在位置的降雨量,mm。此時利用反距離權(quán)重法統(tǒng)計信息誤差值。

《降水量等級》(GB/T 28592—2012)中規(guī)定了降雨量的分級標準,見表1。

表1 不同時段的降雨量等級劃分 單位:mm

根據(jù)表1的降雨量分級標準可以有效地統(tǒng)計信息誤差值,從而進行山洪災害預警數(shù)據(jù)修正,修正計算式如下:

(2)

式中:TS為預警數(shù)據(jù)修正誤差;NA為命中個數(shù);NB為空報個數(shù);NC為漏報個數(shù)。

為降低最終的災害預警數(shù)據(jù)修正誤差,本文設計的方法使用分位數(shù)映射法計算累計概率密度值,計算式pdf(x)如下:

(3)

式中:f(a)為降雨量的頻率分布;x為降雨量閾值,mm。使用上述的概率密度計算式可以確定修正函數(shù),從而有效修正山洪災害預警數(shù)據(jù),提高動態(tài)預警精度。

1.2 確定山洪災害動態(tài)預警等級

待山洪災害預警數(shù)據(jù)修正完畢后,可以確定動態(tài)預警等級,從而提高有效預警子流域占比。本文設計的方法根據(jù)降雨預報時間尺度關(guān)系,構(gòu)建全新的預警預報模式,進行合理的產(chǎn)匯流模擬,生成預報集合,從而確定山洪災害動態(tài)預警等級,進行有效的預警檢驗。構(gòu)建的動態(tài)預警模型包含多個輸入模塊,可以進行分區(qū)凈雨計算、徑流計算,確定山洪災害動態(tài)時間序列關(guān)系,此時生成的動態(tài)預警模式見圖1。

圖1 研究區(qū)概況

由圖1可知,動態(tài)預警模式可以有效地確定不同時間段的降雨規(guī)則,使用退水曲線法計算水位峰值Up,計算式如下:

(4)

式中:Up為水位峰值,m;C為轉(zhuǎn)換常數(shù);A為洪災面積,hm2;Tp為水位處于峰值的時間,min。

根據(jù)式(4)計算出的水位峰值,可以對河道流量進行求解轉(zhuǎn)換,確定雨量影響關(guān)系及相對洪峰偏差,對現(xiàn)有的預警結(jié)果進行檢驗。根據(jù)信息熵原理計算災害動態(tài)破壞百分比,轉(zhuǎn)換為山洪災害等級,根據(jù)FFAI數(shù)值確定具體的災害等級。為降低信息熵混亂導致的預警問題,本文設計的方法使用度量有序原則引入信息論,假設變量的狀態(tài)完成預警等級驗證,保證動態(tài)預警的真實有效性。

1.3 預警模式實施建議

為實現(xiàn)山洪動態(tài)預警,可發(fā)展基于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的氣象觀測網(wǎng)絡,建立密集的氣象觀測網(wǎng)絡,利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將多個觀測站點連接起來,在山區(qū)廣泛布置觀測設備,實時收集和傳輸降雨量數(shù)據(jù),提高降雨量的空間分辨率和時效性,為山洪動態(tài)預警提供更準確的數(shù)據(jù)支持。還可以強化數(shù)據(jù)集成和分析能力,完善的數(shù)據(jù)集成和分析平臺,能夠?qū)崟r降雨量數(shù)據(jù)與其他相關(guān)數(shù)據(jù)(如地形、土壤水分、河流水位等)進行整合和分析,更全面地評估山洪風險,并及時觸發(fā)預警機制。

除了實時降雨量預測,還需要加強信息傳達和應急響應能力。建議建立健全的山洪預警系統(tǒng),包括及時向當?shù)鼐用癜l(fā)布預警信息、制定有效的應急響應計劃等,以最大限度地減少山洪災害造成的損失。

2 實例分析

2.1 概況及準備

為驗證設計的考慮降雨量數(shù)值變化的山洪災害動態(tài)預警方法的預警效果,本文選取濟寧某區(qū)域進行了實例分析。該研究區(qū)域的地形復雜多樣,北部為沖積平原。山洪災害風險區(qū)主要位于濟寧市東部的曲阜市、泗水縣、鄒城市境內(nèi),由于溝壑縱橫,山體裂隙發(fā)育、斷層較多、地形高差大,巖石裸露多,土層覆蓋薄,植被稀少,遇強降雨極易形成徑流,引發(fā)山洪危及人民群眾的生命財產(chǎn)安全。據(jù)統(tǒng)計,新中國成立以來,曲阜市曾在1964年、1965年、1970年、1971年、1973年、2010年發(fā)生山洪災害,累計死亡46人,沖垮、沖毀水庫、塘壩30座,房屋倒塌241間。泗水縣曾在1957年、1960年、1977年、1991年、2003年等發(fā)生過較大的山洪災害,損失嚴重。研究區(qū)域的示意見圖2。

圖2 研究區(qū)域

該研究區(qū)域在國家、山東省大力支持下,開始了山洪災害防治建設,基本形成了市、縣、鄉(xiāng)一體化的山洪災害監(jiān)測預警信息管理體系,覆蓋3個縣(市)34個鄉(xiāng)鎮(zhèn)713個村,成為魯水防御濟寧平臺內(nèi)容的重要組成部分。全市山洪災害風險區(qū)主要涉及曲阜市、泗水縣、鄒城市的38個鎮(zhèn)725個村73597人。建有水庫240座(曲阜市40座,泗水縣87座,鄒城市113座),其中頭頂庫117座、串聯(lián)庫71座。1萬m3以上的塘壩526座,其中曲阜市108座,泗水縣119座,鄒城市299座。根據(jù)水文氣象站獲取的降雨量數(shù)據(jù),該地區(qū)的氣候特點是四季分明,春冬干旱少雨,年季降雨不均,全市多年平均年降水量700.1mm,極易形成山洪災害,特別是在大氣熱力環(huán)流變化、極端天氣頻繁的近些年,防御山洪災害的形勢嚴峻,任務更加艱巨。

研究區(qū)域災害防治區(qū)涉及12個鎮(zhèn)街128個村,面積約占全市總面積的60%。研究區(qū)域共設置20個自動雨量站、56個自動水位站、40個簡易水位站和50個簡易雨量站,以及13個無線發(fā)射站和52個無線預警接收站,共同組成縣級預警系統(tǒng)平臺。為防御山洪災害,濟寧市財政每年列支15萬元維修養(yǎng)護資金,保證系統(tǒng)正常運行。濟寧市水務局與移動公司合作建立山洪災害危險區(qū)短信提醒機制,在山洪災害易發(fā)期,及時向受山洪災害威脅的村莊居民發(fā)送預警短信;同時,利用大數(shù)據(jù)對進入該區(qū)域的外來流動人群同步發(fā)送短信,提醒做好防御準備,實現(xiàn)精準服務、全面覆蓋。截至2023年6月,已累計向群眾發(fā)送短信4萬余條,群眾山洪災害防范意識明顯加強。

本文采集的實例分析數(shù)據(jù)均屬于DEM高程數(shù)據(jù),來自國家氣象中心,采用MODIS進行歸一化處理,處理后,排除了實例分析的預警不確定性,可以構(gòu)建有效的實例分析模型,計算式如下:

φ=φkt

(5)

式中:φk為洪水發(fā)生場次;t為降水時間段,h。

根據(jù)實例分析模型可以有效模擬研究區(qū)域的山洪過程。由2022年該區(qū)域降雨量生成模擬預警徑流量示意圖,見圖3。

圖3 模擬徑流量示意圖

根據(jù)圖3所示的模擬徑流量示意圖可以有效計算納什效率系數(shù),利用馬爾可夫鏈估計實例分析預警變量。實例分析參數(shù)確定完畢后,可以劃分山洪動態(tài)預警流域,對比成功預警子流域占比,判斷不同動態(tài)預警方法的預警效果,此時生成了線性判別函數(shù):

d(x)=w1p+w2s

(6)

式中:w1、w2分別為實例分析量化參數(shù);p為累計雨量,mm;s為土壤飽和度,%。

根據(jù)式(6)可以進一步生成轉(zhuǎn)移矩陣,確定實例分析臨界雨量,按照山洪災害嚴重程度將預警劃分為T(低等級藍色預警)、2T(中等級黃色預警)、3T(高等級紅色預警),待全部實例分析指標確定完畢后即可得出最終的分析結(jié)果。

2.2 應用結(jié)果與討論

在研究區(qū)域,分別使用本文設計的考慮降雨量數(shù)值變化的山洪災害動態(tài)預警方法,文獻[6]提出的基于動態(tài)臨界雨量的山洪災害預警方法,以及文獻[7]提出的基于Copula函數(shù)風險組合的山洪災害預警方法進行預計,記錄不同預警方法在不同風險等級下的有效預警子流域占比,山洪災害動態(tài)預警結(jié)果見表2。

表2 應用效果

由表2可知,本文設計的考慮降雨量數(shù)值變化的山洪災害動態(tài)預警方法在不同預警等級下的有效預警子流域占比較高,文獻[6]提出的基于動態(tài)臨界雨量的山洪災害預警方法及文獻[7]提出的基于Copula函數(shù)風險組合的山洪災害預警方法,在不同預警等級下的有效預警子流域占比相對較低。實 例分析結(jié)果證明,本文設計的考慮降雨量數(shù)值變化的山洪災害動態(tài)預警方法的預警效果較好,具有可靠性,有一定的應用價值。

3 結(jié) 語

綜上所述,我國山地面積較廣,山洪災害牽涉的人群總數(shù)較多,損失較高。常規(guī)的山洪災害動態(tài)預警方法難以獲取全部預警因素,不符合目前的災害預警要求。本文考慮降雨量數(shù)值變化,結(jié)合目前的實際,設計了一種全新的山洪災害動態(tài)預警方法。實例分析結(jié)果表明,設計的山洪災害動態(tài)預警方法的預警效果較好,具有可靠性,有一定的應用價值。