基于动态临界雨量的山洪灾害预警技术研究

李 姣,王丽荣,王 洁,邓 鹏,赵铁松

(1. 河北省气象灾害防御和环境气象中心,河北 石家庄 050021; 2. 河北省气象与生态环境重点实验室,河北 石家庄 050021;3. 南京信息工程大学 水文与水资源工程学院,江苏 南京 210044)

0 引言

山洪灾害具有来势猛、预见期短、危害性大、预报困难等特点。我国山丘区面积大、承灾体脆弱,一旦发生山洪灾害,往往会造成严重的经济损失以及人员伤亡[1],山洪预警预报相关研究的开展,对降低山洪灾害危险性,具有现实应用价值。

现行的山洪灾害预警主要依据临界雨量,即当降雨量超过某一临界值就会引发山洪灾害,如何准确地估算临界雨量在山洪灾害预警预报工作中至关重要[2]。国内外学者在临界雨量确定方法方面提出了不同思路[3-5],如美国国家气象局水文研究中心,基于典型的降雨、产流汇流等,考虑了降雨、流域下垫面特性等因素,利用Flash Flood Guidance(FFG)[3]反推临界雨量。国内山洪临界雨量的确定主要采用统计方法、物理计算和水文模拟法等,陈桂亚等[6]、樊建勇等[7]、王仁乔等[8]分别以湖南、江西、湖北小流域为例,对山洪灾害过程的降雨数据进行统计,分析得到了研究区山洪灾害临界雨量;江锦红等[9]计算山洪灾害前期累计降雨量和灾前1 h的降雨量,绘制暴雨临界曲线,判定是否达到山洪灾害临界雨量;李磊[10]、王新宏等[11]基于暴雨与洪水同频率假定,采用水位/流量反推法计算无资料区/资料匮乏地区的山洪灾害临界雨量;刘淑雅等[12]利用新安江模型模拟了抚河流域不同时段、不同初始土壤条件下的临界雨量;罗倩等[13]采用HEC-HMS水文模型试算湖北省高堤河流域的临界雨量,并分析了不同的降雨空间分布对临界雨量计算的影响。以上国内临界雨量计算方法得到的多为静态雨量,而实际情况下,受下垫面状况、前期降雨、土壤湿度、河道流量等的影响,临界雨量是动态变化的。近年来,水文气象学家基于水文模型[14-16]研究开展了动态临界雨量的研究,如刘志雨等[14]以GBHM水文模型为基础,计算了不同土壤饱和度下的不同历时的江西遂川江流域山洪灾害动态临界雨量,但是相关研究较少,且多数研究仅考虑了前期土壤含水量和降雨量的影响,未考虑前期河道流量和产流面积因素,且南方地区研究较多,北方山丘区关于山洪动态临界雨量的研究较少。

本文选取位于河北太行山区的坡底小流域,基于新安江模型,综合考虑了流域前期的土壤饱和度、前期河道流量和产流面积,构建了山洪灾害动态临界雨量计算模型,可逐小时计算未来1、3、6、12、24 h这5种不同历时的I-IV级的动态临界雨量,结合气象部门逐时降水预报,可实现对山洪灾害的逐时滚动预报,对山洪业务提供技术支撑。

1 研究流域与数据资料

1.1 研究区概况

选取河北省太行山区坡底流域为试点,进行山洪灾害动态临界雨量阈值试算。坡底流域隶属于海河流域,流域面积283 km2;年降水量在400～700 mm之间,属于半湿润地区,降水量年内变化大,主要集中在6—9月;流域地形以山地为主,海拔305～1742 m,地势西高东低、坡度变化较大;流域植被覆盖较好;坡底流域共有9个降水观测站和1个水文站(图1)。受其陡峭的地形及气候特征影响,该流域的山洪、洪水灾害频发[17],出现过“63·8”、“96·8”、“16·7”等特大洪水灾害。

图1 坡底流域海拔和站点分布

1.2 研究资料

坡底流域1996、2000、2016、2018年汛期(7—8月)洪水过程的逐小时流量数据,由邢台水文勘测研究中心提供;与山洪过程时段对应的流域内9个雨量站的逐小时降水数据,以及离坡底流域最近的邢台气象站的逐小时蒸发数据,降水和蒸发数据由河北省气象局提供;所有数据已经经过质量控制,数据可靠,分布均匀(图1)。

2 研究方法

2.1 新安江模型

新安江模型已被广泛应用于湿润与半湿润地区的山洪过程模拟[18-19],模型结构分为蒸散发、产流、分水源和汇流4个层次进行计算:采用3层模型计算流域蒸散发量;按蓄满产流概念计算流域产流量;将水源划分为饱和地面径流、壤中水径流和地下水径流三类;针对3种径流类型,分别选取单位线法(地面径流)和线性水库法(壤中水和地下水径流)进行汇流计算,河道汇流采用分段连续演算的马斯京根算法[20-21]。

模型的输入数据包括流域面雨量、蒸发量、流域特征参数、模型参数等,输出数据为流域的土壤饱和度、河道流量、产流面积等,利用山洪过程率定新安江模型参数。

2.2 动态临界雨量计算流程

本研究采用由临界流量反推临界雨量的方法。首先确定研究区域的山洪灾害临界流量,根据确定的致灾临界流量和当前时刻的流域土壤饱和度、河道流量、产流面积等,查找可产生临界流量的降水,作为临界雨量。受到前期降水、蒸发等影响,不同时刻流域的土壤饱和度、河道流量和产流面积是动态变化的,因此,不同时次的山洪灾害临界雨量也是动态变化的,即:动态临界雨量。

1)临界流量确定

根据流域出口的流量大小判定流域是否发生山洪。由于缺乏长时间序列的流量资料,本研究采用百分位数法确定不同等级的山洪灾害临界流量值。将流域内的流量数据按大小排序,取其85%、80%、75%、70%位数对应的流量作为I-IV四个等级的山洪灾害临界流量值,代表发生山洪灾害的可能性逐级减小。

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2)动态临界雨量确定

将计算时刻前≥15 d的降水、蒸发、临界流量以及率定好的模型参数输入新安江模型,模拟得到当前时刻的土壤饱和度、河道流量和产流面积,在此基础上,再采用搜索效率较高的二分法,搜寻能够刚好达到山洪临界流量对应的降雨量,即为当前时刻山洪灾害临界雨量值(图2),具体计算步骤如下:

图2 动态临界雨量模型计算流程

步骤1:给定降雨下限P1(例如:0.1 mm)和降雨上限P2(例如:1000.0 mm),求出其中位数P;

步骤2:将前期观测降水数据和P作为新安江模型的降水输入,模拟降雨过程中的最大流量Qm;

步骤3:将最大流量Qm与山洪灾害临界流量Qc进行比较,如果Qm>Qc,将P替换掉P2,作为降水上限,反之,将P换掉P1,作为降水下限;

步骤4:重复步骤1-3,直到P2与P1的差值小于降水数据精度(一般精确到0.1 mm),那么,根据此时的雨量P模拟计算得出的流量最大值最接近山洪临界流量,即,雨量P为Qc相对应的临界雨量。

3)临界雨量时段及等级确定

为了满足山洪灾害预警的需求,将预警时段确定为1、3、6、12、24 h这5种历时。根据上述确定的山洪灾害临界流量值,动态临界雨量也分为I—IV 4个等级,代表发生山洪灾害的风险依次降低。

3 结果与分析

3.1 水文模型参数率定

利用新安江模型开展山洪过程模拟,首先要进行模型参数的率定,利用1996、2000、2016、2018年间的11次山洪过程进行参数率定,并验证模型参数。新安江模型参数物理意义明确,取值受地区影响较大。其中,有的参数很敏感,稍微变化就对输出有很大影响;有的参数反应迟钝,对输出的影响很小,参数敏感程度受湿润程度、水量大小等影响。根据模型结构,按照蒸散发计算、产流与水源划分、汇流演算的次序对模型参数进行分块率定。根据流域面积、自然地理特征等,给出模型参数的初始值,运行水文模型,模拟逐小时河流断面流量;对比实测与模拟的水量平衡、洪水过程线、洪峰流量、峰现时间、确定性系数,不断调整模型参数,直至满足预报精度要求[22]。表1为坡底流域模型参数率定结果。

表1 坡底流域模型参数率定结果

3.1.2 山洪过程模拟结果

表2给出了坡底流域11次山洪过程的模拟结果,包括率定期山洪7场,验证期4场。可以看出,对于平均径流量模拟结果而言,有10场山洪的模拟相对误差小于15%,仅有一场“16·7”大洪水接近20%;从洪峰流量的模拟结果来看,所有场次洪水的模拟结果较好,相对误差均小于13.6%,峰现时间均控制在2 h以内;所有场次洪水的实测流量与模拟流量的确定性系数均高于0.67。根据水情预报规范[23],以确定性系数为评价标准,确定性系数在0.5以上的合格预报次数为11次,合格率达100%,确定性系数在0.7以上(模拟准确度达到乙级)的场次为8次,占总体的72.7%。

以“16·7”的洪水过程为例分析场次洪水模拟情况。2016年7月18日22时—20日10时,坡底流域出现持续性强降水,流域36 h累计面雨量达230.7 mm,图3给出了此次山洪过程的降水实况以及过程流量和土壤饱和度的模拟结果。图3(a)可以看出,模拟与实测流量过程基本一致,洪峰出现时间基本一致,但是,模拟洪峰流量(1520.8 m3/s)小于实测洪峰流量(1630 m3/s),这有可能是模型自身模拟误差所致,也有可能是在使用雨量站数据作为模型输入数据时,由于雨量站布设密度不够,不能全面监测全流域的空间降雨情况,导致模型模拟输入雨量偏小,因此模拟流量偏小[24];图3(b)可以看出,土壤在开始降水一段时间后达到饱和状态,降水停止2 d后,土壤饱和度缓慢降低。整体来看,本次洪水过程模拟基本符合实际情况,平均径流量模拟相对误差为19.8%,洪峰流量相对误差为6.7%,峰现时差为1 h,确定性系数为0.67,符合洪水预报精度规定。

图3 坡底小流域“16·7”洪水过程模拟结果

综合以上分析,新安江模型在坡底流域的模拟结果较好,可以用于山洪动态临界雨量的计算。

3.2 动态临界雨量的估算

采用百分位数法,计算坡底流域流量数据的85%、80%、75%、70%位数的流量值,分别为357、139、71、58 m3/s,作为I—IV等级山洪灾害临界流量。根据山洪代表性的原则,选取2016年7月19日特大山洪灾害过程前后的3个不同预报时刻以及2018年中小规模山洪的场次的预报时刻,计算了18个不同事件的山洪临界雨量阈值。首先,将每个时刻的临界雨量阈值与实际面雨量进行比对,来判定是否发布山洪灾害预警及预警等级;然后,将对应时刻的临界流量阈值与实际流量进行比对,判定实际是否发生山洪。

表3给出了计算结果,包括是否发生山洪灾害预警、山洪灾害预警等级等。从预报是否发生山洪来看,18次事件中,有15次预报准确,1次空报,2次漏报,预报准确率为83.3%;其中,漏报的事件分别属于6、24 h长历时的预警预报,虽然长历时没有预报准确,但其前面的短历时预报却准确及时地对山洪发出了预警预报。从山洪预警等级来看,15次成功预报山洪灾害事件中,有11次准确预报,4次预报等级偏高,偏高时次为7月19日01时的12 h预报、19日14时的1 h预报和8月24日20时的3、6 h预报,另外,8月24日20时1 h出现空报,可以看出,预报偏高时刻主要出现在降雨过程开始或者雨强开始增强的阶段,这可能与水文模型的模拟误差有关,模拟流量大于实际流量,导致预报等级偏高,而水文模型模拟效果不理想的原因很多,其中最主要的原因是山洪场次数据偏少,样本代表性较差,导致率定的模型参数存在误差。

表3 山洪灾害预报效果统计

图4给出了“16·7”暴雨过程前后坡底流域不同时刻的山洪灾害临界雨量,可以看出,受到前期降水的影响,山洪灾害临界雨量是随时间动态变化的。以表3中选取时次的1 h时段的临界雨量计算结果为例进行分析,7月19日01时,山洪灾害发生前,1 h的I—IV级临界雨量阈值分别为30、16、11、10 mm;随着降水的增大,山洪临界雨量阈值逐渐减小,至19日14时,1 h的临界雨量阈值变为0、0、0、0 mm,代表该地区正在遭受山洪灾害;山洪过程结束之后,不同历时的山洪灾害临界雨量阈值逐渐增大,8月24日再次出现降水,至24日20时,1 h的临界雨量阈值分别为27、11、3、2 mm(表3),当前时刻的1 h临界雨量阈值介于7月19日01时与14时之间,这是由于受到前期降水影响,流域土壤饱和度、河道流量、产流面积发生改变的结果。

图4 坡底流域“16·7”洪水过程动态临界雨量阈值时间序列图

以7月19日01时的临界雨量阈值模拟结果看某一时刻的阈值特征,可以看出,临界雨量大小是随着不同时间尺度变化的,随着历时与预警等级的增高,临界雨量逐渐变大,这种变化并不是线性的(图5),这说明导致山洪灾害发生所需要的降雨量并不是与降雨历时成倍数增加的,历时越短,导致山洪发生所需的雨强越大,即1 h发生山洪的雨强最大,24 h发生山洪的雨强最小,这与流域本身的调蓄作用有关。

图5 坡底流域2016年7月19日01时山洪灾害临界雨量阈值

通过以上分析可见,模型整体预报准确率尚可,计算得到的山洪灾害临界雨量阈值随时间和降水量的变化趋势正确,相比静态临界雨量,更能准确地反映出计算时刻流域面临的山洪灾害风险大小。

4 结论与讨论

以往的山洪业务中用到的致灾临界雨量阈值多为静态阈值,但是受到前期降雨影响,土壤饱和度、河道流量和产流面积都是动态变化的,静态阈值将不满足于业务需求,本文以新安江模型为基础,开发了动态山洪临界雨量计算模型,综合考虑前期影响因素,可计算多个时间尺度多等级的山洪动态临界雨量阈值,不仅为坡底流域山洪预警业务提供技术保障,也为其他流域山洪预警提供了研究思路,主要研究结论如下:

1)新安江模型可以很好地模拟出坡底流域的洪水过程,确定性系数在0.67以上,峰现时间控制在2 h以内,平均径流量相对误差和洪峰流量模拟误差均在合理范围内。

2)计算得到的动态临界雨量随降雨时段不同动态变化,其变化强度受雨强、累计雨量、降雨时长等影响。总体来讲,雨强越强、累计雨量越大,临界雨量阈值变化越明显。

3)导致山洪灾害发生所需要的降雨量并不是与降雨历时成倍数增加的,历时越短,导致山洪发生所需的雨强越大,即1 h发生山洪的雨强最大,24 h发生山洪的雨强最小。

4)本研究构建的山洪灾害动态临界雨量计算模型,对判别是否发生山洪灾害,预报准确率可达83.3%,预警效果较好。