哥伦比亚河条约评估中的洪水风险建模

[] J.

1 概 述

在对哥伦比亚河流域的大坝和水库的洪水风险实施管理和水电调度方面，美国和加拿大一直遵循着哥伦比亚河条约以及相关的协议精神。条约环境的改变将影响美国大坝和水库洪水风险管理的调度运行，以及美国对加拿大在水库洪水调蓄方面的补偿。

美国的相关机构(如美国陆军工程师团(USACE)和邦纳维尔能源管理局(BPA))正进行着一系列与哥伦比亚河条约评估相关的研究，以便给与条约未来有关的决策提供精确的信息支持。USACE主要是评估多种方案对洪水风险的影响，而BPA则是评估这些方案将会对水力发电产生的影响。上述机构主要受以下目的的驱使，对条约的修改进行评估，即洪水风险、水力发电和生态系统功能。同时，对其他工程效益的潜在影响也进行定性评价，包括航运、娱乐和供水。

哥伦比亚河条约评估的研究区覆盖670 806 km2的哥伦比亚河流域，包括流域内的主要河流和支流。流域范围包括加拿大的英属哥伦比亚省和亚伯达省，以及美国几个州的部分地区：华盛顿、俄勒冈、爱达荷、犹他、怀俄明和内华达。哥伦比亚河水系的总有效库容量(包括加拿大条约的库容)是614亿m3，其中425亿m3被授权给防洪系统控制：56座大坝专门用于发电运行，77个为多目标工程。

根据当前的条约执行状况，在防洪调度方案下，加拿大有义务调度110亿m3的水库库容(确保库容)，以试图显著减少美国和加拿大的洪水破坏。美国有权调度附加的加拿大条约规定的库容(待调用库容)，对于待调用库容来说，美国能调度的全部库容量有252亿m3。迄今为止，美国还没有使用过待调用库容。

哥伦比亚河流域有2种重要的径流模式：

(1) 喀斯喀特山脉内东部的融雪径流；

(2) 喀斯喀特山脉西面海岸集水区的降水径流。

流域内大部分的年降水发生在冬季，在山区，降雪所占的份额最大。这部分水份在冬季以积雪保存下来，在春季和初夏以融雪水释放。河流流量典型地在4月中旬开始上涨，在5月或6月初达到最大流量。大约60%的自然径流量发生在5、6月和7月。该条约中所指的洪水调节库容主要是关注的春季径流，也是洪水风险管理的主要组成部分。

为结合发电调度进行洪水风险分析，开发和利用了几个模型，包括一个先进的逐日水库模拟模型。水库建模利用了HEC-ResSim，该软件由USACE的水文工程中心开发。哥伦比亚河流域的HEC-ResSim模型，能采用日流量为洪水损失定量化的水力学和经济学模型提供数据。

开展了2个独立的分析，以量化洪水风险和水电效益：确定性分析和概率性分析。确定性分析采用70 a的历史水文资料(水文年1929～1998年)和17 a的人工合成生成的洪水水文过程。采用最新的调度预报技术进行季节径流量预报及调整,以便于人工生成的17 a洪水水文过程的应用。选择了能够代表当前和未来的条约变化情况的调度方案。概率性分析利用了相同的HEC-ResSim模型和水文数据，但是采用了蒙特卡罗模拟，生成了5 000 a(事件)的调节后的径流过程。对每个事件，均分析利用了历史和人工生成水文数据的随机取样以及季节径流量的预报。

2 建模框架

在HEC-WAT流域分析建模框架中，最初开发了3个模型单元，如图1所示。HEC-WAT模型整合并建立了河流系统洪水风险管理的多个功能模块。HEC-WAT建模框架可进行水文、水力学、水库和损害影响分析，通过整合，通常可用于系统各个方面的多个专有模型。这些模型单元用于模拟水库调度(HEC-ResSim)，以追踪哥伦比亚河系统的洪水路径(HEC-RAS)，计算洪水后果，比如水利工程结构损害(HEC-FIA)等。

图1 HEC-WAT模型框架

2.1 HEC-ResSim模块

新的水库模拟模块HEC-ResSim具有用于整合现有的洪水和发电调度模型的主要功能，分别是USACE的AUTOREG和BPA的HYD-SIM。同时，还开发了2个HEC-ResSim模块，即水电模块和洪水模块。用于水电模块中的物理数据和调度目标与HYDSIM中当前反映的数据和目标一致；用于模拟工程运行以最小化洪水淹没的洪水模块，反映了当前AUTOREG模块中、且被记录在防洪调度方案协议中的物理数据和调度目标，洪水模块包含36个工程，发电模块包含51个工程。采用了一个专门的水库建模序列，使模型能够一起运行，以提出一个单独的哥伦比亚河流域水库系统调度的代表性方案。该序列包含于HEC-WAT建模框架内，被称为CRT系统水库模拟模型。

2.2 HEC-RAS

HEC-RAS水力学模型用于反映河流及现有水电与防洪工程在高流量期间的作用，因为高流量事件是洪水风险评估的重点。建立这些模型以确定水面高程(状态)和流量的关系，以及识别洪水淹没的范围、深度和历时。

通过比较水面高程与保护最高高程或堤防破坏曲线(水面高程与失效概率的关系曲线)，将水位-流量的关系整合到哥伦比亚河流域洪水风险分析之中，因而可以提供一个系统组分(如堤防、防洪墙、闸门)失效风险的评价方法。模型也计算了系统组分失效事件中破坏/高出的水文过程以及淹没深度和范围，并将它们作为HEC-FIA模块中评估洪水损失的输入。

2.3 HEC-FIA

HEC-FIA模块包含财产清单、人口统计和水文方面的数据，模拟在淹没区内一个具体洪水事件对结构内容、农作物和居民安全的影响。以HEC-RAS模块的计算结果为输入，HEC-FIA的计算结果以结构和内容损失以及农作物损失表示。对于单个洪水事件结果，则以美元损失计算。

3 确定性方法：洪水风险环境

USACE采用的方法已经从尝试控制洪水并预测具体洪水的后果，转变为承认和评估洪水事件所有相关关键因素的风险和不确定性，比如融雪时间、堤防性能和水库调度。这种基于风险的方法承认不确定性和可变性总是存在于自然环境中，特别是河流系统中，并尽量设法应用可获得的知识、工具和技术去评价与分析风险，并将风险告知大众。

HEC-WAT模型生成一个整体框架，依次运行单个的模型和程序。通过建立一个通用的框图(为HEC-WAT的基本构件)，使这些单个的模型组分得以协调起来。当使用HEC-WAT模型时，单个模块的结果以及其他软件和数据在程序结束时已经得到了整合。

HEC-WAT模型整合了流域范围内的水库模块HEC-ResSim和水力学模块HEC-RAS，以计算水面线和识别遭受破坏的堤防系统。将HEC-RAS模块生成的深度网格传递给HEC-FIA模块，该模块再计算单个洪水事件的后果。整套HEC-WAT模型共享数据输入和输出，并且针对单独的模拟洪水事件依次运行或半连续节点运行。HEC-WAT模型运行需要有一定长度的数据，在模型输入(如径流预报、水文和水库调度)中才能反映较大的变异性，以响应高流量和低流量。

4 概率性方法：洪水风险环境

本研究的洪水风险评价部分是基于事件的参数取样，用一个蒙特卡罗过程去评估不确定性的整个范围，包括知识的不确定性和自然的变异性。在HEC-WAT模型中，该分析具有洪水风险评估的性质，模型由生命周期方法、基于事件的水文采样以及情景和方案分析功能组成。

蒙特卡罗分析反映了用于确定洪水后果的参数(如水文、水力学、水库调度和经济数据输入)的不确定性，同时计算洪水淹没后果的期望值中包括经济损失。

通过对综合参数大量重复的采样来进行蒙特卡罗分析，以在全流域的选定地点生成个体结构破坏和风险与性能的概率度量。用指标检测当前和未来的调度情景。

4.1 FRA计算流程

洪水风险评估(FRA)计算选项允许随机产生不同的输入参数，也允许唯一事件或一个唯一的事件系列迭代运行，直到模型结果和经济指标稳定。频率风险分析涵盖整个哥伦比亚河流域，但是损失的计算仅在模型的水力学和经济边界内(即经济研究区域)。

HEC-WAT模型运行的一般次序是从HEC-ResSim模块到HEC-RAS模块，再到HEC-FIA模块。当在HEC-WAT模型中定义一个FRA计算时，对一种方案产生一个模拟，模拟包含该方案所选择的所有模块。然后，一个生命周期时段被定义，它是与工程寿命相关的规划分析期。对于一个给定的系统调度情景，通过对知识不确定性的抽样进行蒙特卡罗分析，为流域模型设置参数，抽样包括基于脆弱度曲线的堤防失效阶段抽样、基于经济模型的参数值抽样。这些抽样得到的参数能够模拟一次实现，或者一组共同涵盖真实事件的自然变异性空间的模拟事件。一次实现开始于工程生命周期的一个单独样本，该样本通过对用于填充生命周期洪水事件进行抽样而产生。

堤防系统的性能和洪水特征决定了何时以及是否会发生堤防破坏。(在整个生命周期内)对每一个事件都基于洪水淹没和相关的后果来计算其影响。最初的FRA建模(5000个事件)由10次实现组成，每次实现包括10个生命周期和50 a的水文与预报资料。

在洪水风险分析过程中，对水文、预报、堤防性能及单个模块中的其他物理和经济模型参数的不确定性进行抽样，第一个实现由此开始。该实现一次产生一个生命周期，50个1 a的事件在第一个实现中抽样。从第一个事件就开始对性能、经济指标和其他相关系统单元进行追踪。当第一个生命周期时段计算完成时，信息被存储下来，一个新的生命周期事件被抽样，开始下一个生命周期时段。一旦实现的最后一个生命周期到达，信息被保存，值被重设，开始下一个实现。

4.2 HEC-ResSim模块的水文条件抽样

洪水风险分析计算的第一步是水文抽样，以产生上千种可能的季节洪水事件的实现。这些水文事件的实现被划分为多个50 a的生命周期。水文抽样建立起了FRA计算所需的水文信息。

带有FRA计算的HEC-WAT模型包含2种水文抽样算法。

(1) 相关概率曲线抽样。这种算法通过关联基于特定地点流量频率曲线的洪峰抽样，将这些洪峰与用户选择的水文曲线类型相结合，对每一个地点生成一个水文过程图。抽样的同时，保持由历时数据推断出来的洪峰频率和结构中不同地点间的互相关。生成伪随机数，设定相关系数，以进行流量频率曲线和事件形状的抽样，产生足够需要的流域层面的事件实现或生命周期。频率关系中抽样的基于误差不确定性的获取，首先是通过抽样频率曲线参数(均值和方差)，然后通过调整频率曲线后的抽样事件。

(2) “历史/合成流域事件的抽样”。这种算法是从历史记录期间的真实事件，加上一组人工合成事件进行抽样。这些事件形成了一个“洪水集(Flood bucket)”，它在蒙特卡罗模拟中重复抽样，以提供一组流域层面的洪水水文过程图。通过以事件实际发生的频率，或是以人工合成事件应该发生的频率进行再抽样，这种抽样方法保持了洪水事件的频率，同时，方法也保持了不同地点间洪水规模的互相关系数，意味着它利用了实际发生的流域层面的洪水事件，或是利用了水文学家相信能够发生的被谨慎定义的合成事件。用于这种方法中的洪水集包含了N年记录中每年的洪水事件。

4.3 HEC-ResSim模块的预报抽样

当从洪水集中选出一个事件时，必须从预报不确定性中进行一个随机的预报抽样，以用于事件的水文过程组。作为水文输入的一部分，HEC-ResSim模块需要融雪径流量预报，以模拟水库调度。这些预报一般在每月月初(或对某些地点每半月)做出，从1月1日到6月1日。因此，每年事件期在每一个预报点都有一系列的预报。预报存在相关的不确定性，预报误差的抽样在FRA计算中很重要。作为HEC-WAT模型的输入，对每个事件预报试图预测的实际量值必须明确， HEC-WAT模型配有FRA计算的水文抽样编辑和相关的预报误差统计。

径流量预报存在不确定性，它可以用一个相关的概率分布来定义，一般是正态分布。因为所做预报尽可能是无偏的，假设每一个预报的均值就是预测的实际值。假定标准差是预报的标准误差，它反映了预报技术(通常是预报方程发展的产物)。在历史和人工合成系列中，每次预报的平均(实际)值都被存储，且在HEC-WAT模型(包含对历史和合成事件水文过程的FRA计算)中可获取，对每一个地点和日期标准误差也被存储。作为考虑的众多不确定性之一，当一个事件从洪水集中选出后，必须从预测不确定性中做一个随机的预测抽样，用于事件的水文过程系列。

4.4 用于非稳态模块的堤防脆弱性曲线抽样

在非稳态的HEC-RAS模块中，对每个工程地点、每次实现进行脆弱性曲线抽样，以获取堤防失效的可能性。提出了一个算法，使对每个堤防系统的脆弱性曲线抽样能作为一个插件在HEC-WAT模型中完成。用这个插件，一个0～1之间的随机数可以定义失效高程，反过来，将其用在HEC-WAT模型中，又可以测试计算的状态。

如果经HEC-RAS计算出的水面高程达到或超过了从脆弱性曲线抽样得到的状态，达到120 h，那么堤防就被认为失效，水将进入内部区域。如果水面高程被计算出高于堤防顶部，120 h的长度标准是不需要的。一旦在HEC-WAT模型中用FAR计算选项完成一次实现，重复这个抽样过程，插件程序将用于提取这个堤防另一个失效状态，以开始下一个实现。

4.5 风险交流的性能评价

风险交流是开放和双向的有关灾害和风险的信息和观点的交换，引导内部和外部的利益相关者达成对风险的更好理解和对风险管理的更好决策。风险交流的目的是确保决策者、其他利益相关方和受影响的团体理解风险评估的过程，这样做才能更好地投入到风险管理中，并对风险管理负责。

在HEC-WAT模型的FRA模块对测试的每一个方案模拟完成后，就会产生一系列可能的风险和性能指标。这些指标包括年期望损失(EAD)、年超出概率(AEP)、保险(也称条件不超出概率，CNP)和长期超出概率(LTEP)。这些风险和性能指标用于从风险和性能方面对方案进行比较。

(1) 年期望损失(EAD)。EAD等于所有可能损失的平均值，由对确认参数和相关不确定性的蒙特卡罗抽样确定。大量的抽样可以确保对产生一个损失频率函数的估计，并且这个函数下面的面积是对EAD的一个充分定义的估计。水文抽样人员通过执行FRA计算随机生成抽样洪水事件，以获取每年融雪径流事件中的自然变异性。

(2) 年超出概率(AEP)。AEP是指在整个模拟期间(10～50 a的生命周期)内,一个区域淹没或超出高程阈值的年数的比例，是定义系统性能的一个关键要素。AEP是一个特定容量或目标高程在一个给定年份被超出的概率，对于堤防是失效或超出的概率。AEP包含对所有事件范围的评估。当采用蒙特卡罗模拟时，似然性如AEP采用样本比例或频率进行估计。在利用FRA模块计算期间，对不同的数据进行AEP计算，取决于是否利用了深度网格或CCP。

(3) 保险(条件不超出概率，CNP)。保险，也称CNP，指假定在一个特定洪水事件下，一个特定目标(如堤防顶部)不被超出的指标。CNP是几种工程性能指标之一，用于帮助风险交流。对目标高程，一个特定频率的保险等于AEP小于特定概率的可能性。

(4) 长期超出概率。长期超出概率是USACE要求的另一个辅助风险交流的工程性能指标。它是

一个或多个洪水事件在一个特定的时期内出现的概率，或是目标状态在一个特定的时期内被超出的可能性。计算时，直接利用双正态分布。与AEP在同样的地点计算10 a、30 a和50 a时期的LTEP，计算方程如下：

LTEP=1-(1-AEP)n

(1)

式中，AEP是年超出概率;n是时段长度。LTEP的计算是确定性能测度过程的最后一步，性能测度将用于比较方案，将风险传达给决策者和公众。

5 结 语

为满足哥伦比亚河条约2014/2024评估的总体目标，开发了一系列模型，以反映哥伦比亚河系统的洪水风险管理和水力发电状态，而且将这些模型整合到HEC-WAT模型中。HEC-WAT模型框架通过将通常用于系统各方面的特定模型整合起来，以执行对水文学、水力学、水库和损失影响风险的模拟计算。同时提出了确定性和概率性的方法，以量化洪水风险和发电效益。这个具有综合性且复杂的HEC-WAT模型系统，正被用于研究大量未来可能的各种调度方案对洪水风险和水力发电将会造成的潜在影响。