孙佳竹
(辽宁省铁岭水文局,辽宁铁岭 112000)
基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术研究
孙佳竹
(辽宁省铁岭水文局,辽宁铁岭 112000)
中小河流一般位于山丘地区,洪水汇流时间短,突发性强,分布广,预见期短,因此,中小河流洪水预报,首要的任务就是信息预警及预报。通过自动预报实现实时预警,能够有效降低地质灾害发生的概率,减少人员及财产损失。本文结合辽宁省中小河流实际特点,基于分布式水文模型对中小河流洪水预报技术进行研究,对现阶段洪水预报工作主要难点进行分析,科学构建基于洪水预报的分布式水文模型。
分布式水文模型;中小河流;洪水预报
我国地处季风区,地质地貌南北地区差异很大。因此,受到人类活动与气候因素等影响,导致山区洪水灾害频发,不仅造成了严重的财产损失,而且伤亡人数逐年增多。在此背景下,中小河流洪水自然灾害成为现阶段制约我国山区人民经济社会快速、持续发展的重要因素之一。本文对辽宁省山区洪水实际特征及区域地质概况等进行技术分析,通过建立科学的数据模型,实现对该区域中小河流洪水进行准确监测与预报[1]。
中小河流洪水预报,最核心的任务之一就是进行预警。基于信息监测与预报系统对当地降雨量及河流流量进行分析,可及时、准确预报超过洪水发生的时间及洪水变化情况和洪峰出现时间等。据此可进行信息预警,及时发布通知,及时转移人员和财产,尽可能降低损失。
当前,随着科学技术的不断发展,我国中小河流水文监测系统基本形成。但是,依然处在发展阶段,中小河流的实际特点决定了其防洪预测方案编制及方案精度评定具有难度,比如,如何采用信息系统加强信息调度[2],准确预报洪峰值需要技术人员不断收集相关技术资料进行分析。
对于辽宁省而言,在中小河流洪水预报中存在如下几方面难点:一是中小河流流域内的有关数据资料不全,因此,很难结合实际区域洪水特征构建科学的数据驱动预报模型;二是中小河流洪水具有突发性及难以预见性和较大危害性等特征,因此,采用传统预报方法很难准确、科学预测中小河流防洪信息;三是中小河流洪水暴发时间经常是夜间,因此,必须以事前监测预控为主进行防洪,这为辽宁省洪水预报工作增加了难度;四是目前没有形成统一的中小河流洪水预报技术标准,导致中小河流洪水预报方案的精度和实效性难以得到保证。
中小河流较为分散,因此,考虑到辽宁省中小河流的实际特点,本文设想构建一种分布式水文模型对中小河流洪水进行准确预报。
2.1 需要科学收集一定数据资料
在构建分布式水文模型时,最为核心的工作环节,是对当地土壤类型、土地综合利用情况和中小河流流域面积及当地地形地貌、地形坡度、DEM数字高程模型数据等相关数据资料进行收集。
2.2 需要对相关情况进行分析
对中小河流水位以及当地降雨量、大断面资料及水位流量关系线等相关情况进行分析,通过实地调研与数据分析,最终大致了解当地中小河流断面情况,并结合河道行洪能力制定科学的河道防洪技术标准等。在此资料收集与分析基础上,需要对洪水日资料以及降雨日资料等进行分析,通过数据总结对比,最终形成科学的流域降雨径流关系以及产汇流特征参数等[3]。
2.3 需要确定流域洪水汇流时间
准确的汇流时间是确保中小河流洪水预报分布式水文模型构建的基础。由于辽宁省水情遥测站的历史水文数据资料较为缺乏,因此,在确定中小河流汇流时间时,应结合经验汇流速度公式及暴雨洪水响应关系的地区规律等进行分析计算。具体计算公式为
式中 L——小河流主河道长度,m;
J——小河流主河道比降;
Qm——设计洪峰流量,m3/s。
上述汇流参数可由辽宁省《水文手册》查出,通过对谷歌地图及高比例尺地形图进行查算可得到河道比降及流域主河道实际长度;在辽宁省中小河流洪水预报预警系统中,可以调取设计洪峰流量值等,同时,这一特定值也可通过断面水位—流量关系线及洪水警戒流量进行查询。
2.4 需要选择适当的分析方法
需要科学选择适用的中小河流洪水预报模型与适当的分析方法。本文结合辽宁省中小河流实际特点,对于汇流时间在1h以下的流域,采用临界雨量预警方式进行数据分析。与此同时,科学构建基于分布式的临界雨量预警模型,临界量采用前期影响雨量的两大因素和降雨量指标,结果采用土壤饱和度进行表示。本文在模型构建中,临界雨量通过分析确定的时段分别设为30min、1h、3h和6h。
此外,中小河流如果建有水库,则采用基于分布式模型进行洪水预报分析时,还应该综合考虑水库的调蓄影响。通过增加水库的入库和出库流量预报节点,构建水库调度模块及入库洪水预报模块[4]。
本文结合辽宁省中小河流经常发生在夜间而且洪水突发性强等特点,着力构建基于分布式水文模型的实时自动预报信息系统。通常情况下,借鉴国外相关成功实例以及浙江钱塘江大水的准确预报范例,本文构建的分布式水文模型,主要分为空间信息处理以及分布式水文模拟及模型输入和模型输出四个不同模块。
在构建思路方面,主要通过三个流程进行建模。
a.采用DEM技术自动生成数字流域,并在每个子流域中应用现有的概念性集总模型对中小河流径流进行推算,然后采用地貌单位线法进行汇流演算,最终计算得出中小河流的断面流量。这一分布式水文模型又称松散性耦合模型。
b.基于DEM技术对辽宁省地形空间变化信息等进行测算,结合地形指数信息,对当地水文环境特性进行模拟。在此基础上,利用统计学方法对中小河流断面流量进行计算。
c.基于DEM技术对中小河流流域的网格单元进行合理划分,采用数值分析方法建立相邻网格单元的时空关系。在此过程中,采用分布式水文模型对辽宁省中小河流流域进行洪水预报,分别需要采用高精度数字高程模型DEN自动生成包括汇流拓扑关系以及子流域单元和水系及流向等在内的数字流域,并在每个流域中采用超渗产流及蓄满产流模型,对中小河流的径流进行推求。同时,也可以采用马斯京根及等流时线等进行汇流演算,最后科学得到中小河流每个子网格或子流域出口断面的洪水预报数据[5]。
与此同时,可以基于分布式水文TOPKAPI模型,通过当地雷达测雨及雨量站网提供的数据,在模型中输入降雨量。此模型可以集产汇流与数据计算为一体,基于数字高程模型,自动生成每个网格中水滴流达流域出口断面的实际汇流路径;沿着流水网,模型通过三个结构上相似的非线性水库方程,就可对每个网格内降雨—径流过程中的不同水文水力运行过程进行描述。
辽宁省中小河流众多,全省流域面积在100km2以上的中小河流大约有400多条,浑江、大凌河及大辽河、太子河等为几条主要河流。本文以大辽河流域为研究对象,基于分布式水文TOPKAPI模型对此流域内的地理信息资料以及土壤和数字高程、植被类型及土地利用情况、河流流量、水文气象资料、降雨等数据资料进行收集[6]。
此次分析数据资料的收集,采用1∶250000的比例从全国数字高程数据库中提取相关数据资料;土壤数据资料通过FAO-UNESCO以及原始比例尺为1∶5000000的数字地图提供。此次模型分析数据测量精度为1km的网格,模型分析数据指标分类按照USGS标准,将水文模型中的土地类型分为灌木、混合林、城市用地及冻土地带等24种,在此基础上,采用地理信息系统软件MapWindow,对辽宁省辽河流域1km尺度上的数字高程及USGS土地利用分类资料、FAO土壤分类资料等进行科学提取,最终通过DEM模型进行科学模拟,以此自动生成该中小河流流域水系。
此外,以基于分布式水文模型对该中小河流洪水预报情况进行计算,结合辽宁省1989—1999年汛期4—10月数据资料和水情遥测站的相关数据资料进行分析计算,采用TOPKAPI模型科学验证辽宁省水情遥测站1998—2003年汛期数据资料,网格长度和时间步长分别为1h和500m,对网格内的实际降雨量采用加权平均法进行[7]。因该区域内缺乏气温观测站,因此,采用ISD数据内插法,对大辽河流域内各网格的温度值进行计算分析,见下表。
Study on Flood Forecasting Technologies in Medium and Small Rivers Based on Distributed Hydrologic Model
SUN Jiazhu
(Liaoning Tieling Hydrographic Office,Tieling 112000,China)
Medium and small rivers are usually located in hilly area which flood with short concentration time,strong abruptness,widespread and short forecast period,therefore,the primary task of flood forecasting for medium and small rivers is information prewarning and forecast.Through autonomic forecast to realize actual-time early warning,it can validly reduce ratio probability of geological hazard and staff and property damage.By combining with actual characteristics of medium and small rivers in Liaoning Province,this article digs into flood prevention technologies in medium and small rivers based on distributed hydrologic model,analyzes key difficulties regarding flood forecasting in the current phase and scientifically constructs a distributed hydrologic model based on flood forecasting.
distributed hydrologic model;medium and small rivers;flood forecasting
P338.6
A
1673-8241(2016)12-0054-03
10.16617/j.cnki.11-5543/TK.2016.12.014