基于计算机实现的水文滚动预报机制浅析

2022-08-20 03:22徐星星吴钦华李金宵
水电站机电技术 2022年8期
关键词:新安江降雨洪水

章 阳,徐星星,吴钦华,李金宵

(1.东莞市水利勘测设计院有限公司,广东 东莞 523000;2.苍南县水利局桥墩水库管理所,浙江 温州 325800; 3.浙江禹贡信息科技有限公司,浙江 杭州310052)

1 概述

经过多年的探索和研究,我国在大江大河防洪治理方面有了明显的提高,但是山区中小河流,由于基础资料的缺失,导致各类新技术缺乏数据支撑,发挥不出应有的效用,长序列多长洪水的预报整体精度达不到规范要求[1-3]。传统预报作业采用日模型与次洪模型相结合的方式进行预报作业[4-6],但由于缺乏流域河道基流及土壤含水量资料,导致预报成果偏低,使得后期率定时参数将失真,该影响在降雨骤停骤起的多雨峰汛期尤为明显[7]。为克服这一现象,目前采用较多的方法往往是从枯水期进行不间断的长时间预报,以减少土壤含水量和河道基流对整体预报的精度的影响,但这将导致预报时间将逐步拉长,无法从根本上解决这一问题。

为克服这一现状,本文基于径流产生的物理机理,采用滚动叠加的预报机制,将次洪模型历史成果与当前时刻暴雨生成的径流成果进行叠加后生成最新预报结果。

2 模型算法

2.1 水文预报模型

针对流域的地理信息资料及历史洪水资料进行分析可知:本次研究对象位于南方湿润地区,预报模型可采用新安江模型,新安江模型是河海大学提出具有世界影响力的水文模型,允许用户依据计算流域的面积大小和精度要求,进行预报流域精度划分。随后针对各个子流域进行产流与汇流分析,求得子流域的洪水出流过程。最后利用河道洪水演进模拟可分别求得预报断面处的洪水出流过程,基于时间轴叠加出流过程便可求得预报断面的最终洪水出流过程。本次水文预报分析计算过程中采用三水源三蒸发的新安江模型,汇流计算则采用线性水库法,河道洪水演进分析则采用滞后演算[8]。

2.2 滚动叠加机制

本次采用的滚动叠加机制是基于瞬时单位线法衍生得到,单位时段内给定流域上,时空分布均匀的一次单位净雨量在流域出口断面所形成的地面径流(直接径流)过程线。区别在单位线法中雨量与径流关系推求是通过分析法、试错法和系统识别法[9],而本文中雨量与径流管是通过新安江模型计算得到。

具体流程如下:

①预报初始阶段,可依据历史降雨数据,使用新安江模型预报生成历史流量过程以及历史土壤含水量;

②基于当前时刻降雨总量,使用同一套新安江模型参数得到当前降雨对应的流量过程;

③将历史预流量过程与当前时刻流量过程进行叠加,得到当前时刻预报流量过程线以及土壤含水量;

使用流程③得到的预报流量过程线以及土壤含水量带入流程①,作为下一时刻预报的历史流量过程和历史土壤含水量。

滚动预报引入叠加示意图如图1所示,图1(a)为未引入短临预报的实时降雨监测数据,图1(b)为仅有短临预报时的降雨数据,图1(c)为图1(a)和图1(b)两者的叠加效果。

图1 滚动预报引入叠加示意图

3 案例分析

3.1 背景情况

本文研究区域地处浙江沿海地带,位于鳌江的最大支流一横阳支江上游,集水面积137.83 km2。流域范围内地形以低山丘陵为主,地势高程约34~1 176 m。流域范围内以5°~15°的斜坡为主,约占28.7%;其次为15°~35°的陡坡,约占28.6%。流域内最大坡度约69°,平均坡度约为18°。此外,桥墩水库控制流域范围内山体坡向分布较均匀,除去平地外,其余八个方向的倾向分布较均匀,在12%~13%左右。

桥墩水库流域范围内主要低山丘陵地区,土地类型多为林地,约占总面积的72.3%,另有水田8.81 km2,约占6.4%;旱地面积约6.64 km2,约占总面积的4.8%;水域面积约18.42 km2,约占总面积的13.3%;零星有村镇分布,多为混凝土硬化路面,约占3.2%。流域属于典型南方湿润山区流域,模型参数取值如下。水库控制流域及周边可用的雨量遥测站点共有9处,依据泰森多边形原理,对各个雨量站点进行流域面积权重计算,用于后续面雨量计算。

表1 桥墩水库次洪模型参数

以“2018.7.11台风”为例,对本次机制进行预报进行验证。依据相关资料,水库上游河道水位较高,河道流量较大,在验证过程中,采用历史台风降雨作为输入条件进行洪水模拟[10],总计60 h,无基流输入。由于前期雨量输入缺失,导致预报流量及洪量整体偏低,导致洪峰流量误差为16%,总洪量误差为14%。

3.2 方法验证

采用滚动预报机制进行预报作业时同样使用历史台风降雨作为驱动数据[11],与常规作业预报区别在于单次降雨输入1 h雨量,并以当前时刻预报成果作为下一时刻预报参数,累计预报60次。经结果对比分析,滚动预报成果与常规预报成果完全一致,洪峰流量误差为16%,总洪量误差为14%。

在此基础上,前移历史降雨开始时间,进而增加历史降雨输入长度至枯水期,增加滚动预报次数。结果表明,该方法效果与传统增加降雨输入结果一致,模型精度逐步上升,前期及峰值预报过程与实测过程基本保持一致,洪峰流量误差可下降至1%,总洪量误差下降至4%。

但由于每次只需更新1 h降雨数据,因此预报计算时间基本固定,且大大小于枯水期至今的预报计算时间,从根本上解决了预报作业时,驱动数据输入时段选择对预报结果的影响,为自动化预报提供了更为简单明了的驱动数据输入方式。上述结果表明该种方式下预报结果良好,满足日常自动洪水预报工作,可由计算机完全独立完成预报工作。

4 结束语

为了应对中小流域河道基流数据缺失以及预报作业机制不完善的问题,以桥墩水库上游流域为研究对象,基于新安江模型及滚动预报机制进行了日常预报作业机制的创新,并进行了验证。结果表明,采用滚动预报机制后的可以较好的消除河道基流资料缺失对模型精度及后期参数率定的影响,适用性较强,可在整点降雨数据完成更新后自动进行预报作业,大大降低了预报作业的难度,降低预报计算时间和数据存储量,同时保证了预报精度,为后期参数更新提供了更加可靠的预报成果,适用于流域监测设备较少的中小型流域进行日常水文预报工作。

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