NAM模型在鳌江流域洪水预报中的应用

陈智洋，白炳锋，朱永泉，厉海斌

(温州市水文站，浙江 温州 32500)

准确的洪水预测预报作为一项重要的非工程措施逐渐被各级防汛部门所重视。本文尝试使用在国际上应用广泛的NAM模型进行鳌江流域的水文模拟，为鳌江流域的洪水预测预报工作提供参考和借鉴。

1 研究区域概况

鳌江流域地处我国东南沿海，为浙江省八大水系之一，流域面积1530.7km2，干流全长90km，属亚热带海洋性季风气候区，多年平均降水量1821mm，多年平均径流深1156mm。流域上游山区面积大，洪水汇流快，洪峰大，加上河床高，过水断面小，地势低洼，又受下游潮水及支流南港洪水顶托，使得两岸城镇、农田、村庄频繁受淹成灾，每年少则2次，多则十几次。近几年，城乡开发人为侵占水域，城镇规模扩大，使农田等天然滞洪区域缩减，更加剧了洪涝灾害的发生。

2 研究方法

2.1 资料的选择

本文选取的区域为鳌江上游的埭头水文站集水区域，面积为343km2，境内有顺溪、吴、山门、埭头、南雁、朝阳等6个雨量站点 (见图1)，蒸发数据采用临近峃口站，各个站点资料序列完整可靠。本次收集了该区域2003—2007年的雨量、蒸发、流量数据作为基本资料，建立流域降雨径流NAM模型，并进行参数率定和验证。以2003—2005年的数据进行模型率定，2006—2007年数据进行模型验证。

图1 埭头水文站以上站点图

2.2 流域水文模型的应用

NAM水文模型是一个集总式的确定性概念模型，用于模拟流域内的降雨产汇流过程。它将土壤含水率分成积雪储水层、地表储水层、浅层或根区储水层和地下水储水层4个部分，分别进行连续计算，以模拟流域中各种相应的水文过程。

NAM模型作为MIKE11河流模拟系统的降雨径流模块(RR)，既可独自运行，也可以和其它模块耦合计算一个或多个进入河网子流域的旁侧入流。给定的气象资料也是单元内的平均值，其中单元内面平均雨量以各雨量站雨量经面积权重系数加权计算。NAM模型还具有模型参数自动率定的功能，可对其9个最重要的模型参数进行自动率定。自动率定的优化目标有4个，水量平衡、径流过程线拟合、峰值和低水流量。对一次包括9个参数的自动率定而言，1000～2000次的模拟计算就可得到一个有效的结果。

本次建模采用对1a内枯水期和丰水期进行连续计算，利用率定期内实测流量直接率定模型参数，然后比较流域出口水文控制站的实测和模拟值进行精度评定。率定顺序为:先进行全年水量平衡分析，并考察枯水期流量结果，对地下水径流进行率定，然后对年内出现的主要洪水进行针对性的率定。

3 成果及分析

在参数率定中，以埭头站流量拟合程度为目标，利用率定期内实测流量资料直接率定其NAM模型参数，比较流域出口水文控制站的实测和模拟流量值进行精度评定。流域模型率定参数见表1。表1中，Umax为地表储水层最大含水率，Lmax为根区储水层最大含水率，CQOF为坡面流汇流系数，CKIF为壤中流汇流时间，CK1、2为坡面流汇流时间，TOF为坡面流产流临界值，TIF为壤中流产流临界值，TG为根区地下水补给临界值，CKBF为基流汇流时间，GWLBF0为地下最大基流水深。

表1 埭头流域水文模型率定后参数表

3.1 日模型结果及分析

经模拟计算，日模型成果实测值与模拟值的相关系数R2分别为:0.901，0.896，0.956，0.913，0.905;水量平衡相对误差分别为:-1.9%，-7.0%，-0.3%，-16.5%，-14.1%。从总体结果看，模拟流量过程与实测流量过程拟合均较理想，模拟的累积水量比实测累积水量大。模型2006年和2007年验证结果见图2、3。

图2 埭头子流域NAM日模型率定结果图 (2006年)

图3 埭头子流域NAM日模型率定结果图 (2007年)

模型在率定期模拟精度较高，但验证期2006、2007年模拟的精度相对较低，模拟流量过程与实测流量过程拟合均较理想，模拟的累积水量比实测累积水量大。经分析主要有以下2方面原因:

(1)主要与原始数据质量有关，原始的流量数据除了洪水摘录表的水文流量数据外，其余的数据采用日平均流量。该数据会引起实测小洪水的累积水量计算结果失真。

(2)上游水库的人为调蓄，埭头水文站上游流域内，有小 (1)型水库1座，小 (2)型水库3座，总库容超过400万m3。这些水库在大洪水期间调蓄能力作用可以忽略不计，但是在小洪水期间可以调蓄一定比例的洪水。

3.2 次洪结果及分析

从2003—2007年，挑选14场洪水模拟。利用2003—2005年的数据进行模型率定，2006—2007年数据进行验证，结果见表2。

表2 埭头站以上集水区域14场洪水模拟精度评定结果表

表2的结果显示，各场次洪水过程模拟的确定性系数最高为0.97，最低为“20051002龙王”台风为0.88，其中14场洪水12场在0.90以上，平均值为0.94，确定性系数达到甲级预报精度。以±20.0%作为径流深相对误差的许可误差，±20.0%作为洪峰的许可误差，±3h作为洪峰出现时间的许可误差。14场洪水中，平均径流深相对误差为6.7%，合格率为93.0%，径流深相对误差达到甲级预报精度，其中11场在±10.0%以下，最大为-23.0%，最小仅为±1.0%，说明模型对水量的计算是比较准确的。洪峰误差的合格率为79.0%，洪峰误差达到乙级预报精度。峰现时差的合格率为100%，峰现时差达到甲级预报精度。

图4～6代表了3场典型洪水过程，分别包括单峰、双峰以及多峰洪水过程，洪峰值为500～2600m3/s，总体上可以代表该流域洪水典型过程。从模拟结果可以看出，计算流量过程与实测流量过程在峰值和相位上均能得到较好的吻合。该模型结构能够较好地反映本区域水文物理过程。

图4 埭头流域海棠台风率定结果图

图5 埭头流域环高台风率定结果图

图6 埭头流域2005年06月梅汛洪水率定结果图

3.3 与新安江模型比较分析

新安江模型作为最成熟的降雨径流模型之一，在我国南方湿润地区得到了广泛应用。NAM模型和新安江模型都属于概念性模型，两者均采用的了蓄满产流机制，在模型结构和参数上有一定的相似之处。本文同时采用新安江模型模拟几场典型洪水，并对洪峰和确定性系数2项进行比较分析 (见表3)。从2003—2007年的次洪模拟的效果看，NAM模型与新安江模型的模拟效果相当。2种模型对“20050901”洪水实测洪峰模拟成果均明显偏小，经对实测资料调查分析，可能与实际流量测量误差有关。在该次洪水期间，洪峰流量已超过该水文站的测验能力，并非实测计算所得，而是采用上下比降法估算得出。

表3 埭头站以上集水区域典型洪水模拟成果比较表

4 结论与建议

(1)NAM模型参数较少，结构简单，使用方便。通过2003—2007年的典型洪水模拟分析，NAM模型能对鳌江流域梅汛期和台汛期洪水进行较好的模拟。按照水文情报预报精度评定标准，洪峰误差可达到乙级预报精度，可以为鳌江流域的洪水预测预报工作提供参考和借鉴。

(2)由于模型初始条件不合理导致部分洪水过程初期产流过程率定结果不理想。为提高模型精度，场次洪水的初始条件需采用NAM模型对前期长时间序列计算得到，这就需要在实际应用中需保证资料的连续性和完整性。并根据实际经验，手动设置初始条件，以改善模拟结果。

(3)由于台风暴雨以及地形地貌的特点，通过泰森多边形方法计算的平均面雨量有时不能准确表达流域内的暴雨雨量过程，在一定程度上影响模拟的精度。另外，流域的小型水利工程有一定的调蓄能力，在小洪水期间，上游的调蓄会对入流流量过程产生影响，往往造成模拟值超过实测值。在实际应用中，应充分掌握次洪的前期降雨、上游水库蓄水情况，根据经验做一些修正。如有条件，可结合水力学模型，将小型工程也集成到模型中，进行同步模拟以提高模拟精度。

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