淮河流域典型洪水年流量空间分布的季节特征

杨传国,余钟波,郝振纯,林朝晖,齐枝花

(1.河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098;2.中国科学院大气物理研究所,北京 100029;3.台州市环境科学设计研究院,浙江台州 318000)

水文模型是研究水循环过程及其相互作用的重要工具.自20世纪80年代以来,具有物理基础的分布式水文模型逐步发展起来[1-6],对模型参数初始化和气象驱动数据提出了更高的时空精度要求.目前地理信息系统(GIS)、全球卫星定位系统(GPS)和遥感(RS)技术为分布式水文模型提供了高精度的下垫面数据.对于一个大尺度流域或区域,传统的降雨站点观测资料在一定程度上制约着分布式水文模型的推广应用[7-8].雷达作为一种有力的降水探测手段,随着其技术与订正方法的提高,能够获取区域以至全球降雨的高分辨率时空四维分布,已广泛应用于天气、气候和水文等领域.

本文利用分布式陆面-水文模型(LSX-HMS)[9],选择淮河流域为研究对象,验证热带降雨观测计划(tropical rainfall measuring mission,TRMM)[10]卫星雷达降水数据产品的质量,分析流域河道径流空间分布的季节变化特征.

1 研究区域

淮河流域地处我国东部南北典型气候过渡带,流域面积27万km2.淮河流域气候温和,年平均气温为11～16℃,多年平均降水量约为888mm.淮河,古称淮水,“出南阳平氏桐柏大彳复山”[11],在三江营入长江,全长约1000 km.境内人口密度高,日照时间长,光热资源充足,气候温和,是国家重要的商品粮棉油基地.由于特殊的地形和地理位置,淮河流域历史上洪水干旱灾害事件频繁,年内亦经常出现旱涝交替或南涝北旱现象,严重威胁着流域工农业经济的可持续发展.

2 模型与数据

2.1 模型结构

收集亚洲区域的DEM、植被、土壤等基础参数数据以及常规气象观测资料和大气模式再分析资料等,在亚洲区域建立分布式陆面-水文模型[12].该模型系统集成了粗网格(约1.875°)陆面模式和细网格(10km)分布式水文模型(HMS)[9].陆面模式计算地表能量平衡,将得到的产流、蒸散发和深层入渗量通过降尺度方法解集到水文细网格;细网格分布式水文模型HMS包括地表水动力模块(THM)、土壤水模块(SHM)、地下水模块(GHM)和河流/湖泊-地下水相互作用模块(CGI)等各个水文物理环节.LSX-HMS模型系统采用基于土壤含水量的尺度转换方法进行模型间连接[9],该方法以细网格土壤含水量的时空动态变化为权重因子,充分考虑了水文细网格空间非均匀性的影响,实现了粗网格陆面模式和细网格分布式水文模型空间升尺度和降尺度的有效转换.

2.2 TRMM卫星降水数据

TRMM计划由美国国家宇航局(NASA)和日本国家宇航局(JAXA)联合发起.本文采用TRMM 3B42 v6卫星雷达降水产品,3B42算法结合了多种高质量的降水评估算法,并对地球同步红外观测系统获得的红外辐射资料进行了校准.

淮河流域站点观测降水和TRMM 3B42卫星降水数据逐日序列统计结果(表1)表明:2003年TRMM卫星降水总量误差为3%,能够反映流域的降水量;TRMM降水序列和站点降水数据的离散程度相近,体现了降水时间分布的高度非均匀性.同时,2组数据的最大1 d降水量误差不超过6mm;流域内最大5 d降水量、TRMM数据和站点观测相比同样具有很好的一致性.2组序列相关性较高,逐日降水累积曲线的相关系数达到0.99以上.

表1 淮河流域2003年逐日降雨的观测序列与TRMM序列统计比较Tab le 1 Comparison of observed rainfall and TRMM rainfall at daily scale in Huaihe Basin in 2003

3 流量模拟结果

3.1 时间序列

蚌埠站流量过程线表明:由TRMM 3B42 v6降水数据得到的流量过程与观测降水得到的流量过程(1998—2003年)基本一致[13].2组模拟流量序列的相关系数为0.89,观测降水模拟流量的多年平均值为1218.9m3/s,TRMM卫星降水的多年平均流量为1161.2m3/s,与前者相比仅相差-4.7%,模拟结果精度相当.与实测流量相比,TRMM卫星降水得到的模拟结果同样具有较高精度,1998—2003年的相关系数PMC为0.84,效率系数为0.69,站点观测降水模拟结果1998—2003年的相关系数PMC为0.88,效率系数为0.72.TRMM降水模拟流量的水量平衡系数为1.24,站点观测降水模拟结果的水量平衡系数为1.30.

3.2 流量空间分布的季节变化

图1给出了淮河流域典型洪水年份2003年1—12月的月平均流量的空间分布,关注区域集中在洪泽湖及其以上淮河干流周围地区.其中细实线表示河流或湖泊(洪泽湖)范围,干流北部2条主要支流从西往东分别是颍河和涡河,图中右下角粗实线是流域边界线.

图1 淮河流域2003年逐月模拟流量空间变化Fig.1 Spatial distribution of monthly simulated streamflow in Huaihe Basin in 2003

从图1可知:2003年1—3月淮河流域流量较小,河道网格的流量均小于500m3/s;径流主要集中在淮河干流王家坝以下河段和个别支流下游.从4月份开始,流域大部分区域的流量开始增加,大多数干流河段流量大于500m3/s,对应于降水过程4月雨量开始增大.与4月相比,淮河流域5月和6月流量总体平稳,流域西南部山区径流量开始增大.

2003年7月,淮河流域发生了严重的洪涝灾害,干流大多数河道的月平均流量大于2000m3/s,各个主要支流的河道流量显著增加,流量大于30m3/s的河网密度达到全年最高,流域西南部尤为明显.8月整个流域的流量均有所回落,但仍然大于2000m3/s,流域西南部流量减少明显;9月淮河流域的流量有所增加,但洪水空间分布形态显著不同,流量高值区主要集中在干流及以北地区的洪河、颍河和涡河等支流水系.7—9月淮河流域干流及支流洪水过程的上述演变是该年份主雨带由南往北推进过程的水文响应.

10月淮河流域洪水仍然维持在高位,干流多处河段流量超过2000m3/s,是该月上旬降水过程和流域前期洪水退水过程的共同作用结果.11月和12月流域降水量较小,在前期洪水的影响下,干流和各条支流仍保持一定的流量,但均已明显减小.12月网格流量的空间分布已小于该年4月的流量分布.淮河流域2003年汛期特大洪水逐渐消退.

4 结 论

TRMM 3B42卫星降水数据能够较好地反映淮河流域降水的时空分布,分布式陆面-水文模型对流量时间变化过程的模拟精度较高,模拟流量在流域内的空间分布合理,流量逐月平均值空间分布准确反映了流量的季节变化特征.该模型明确给出了洪水过程中河道洪水风险较大网格的空间分布,时间分辨率可小于1d,有助于流域汛期调度规划和防洪预警.同时,河道流量等陆面水文要素的时空变化体现了淮河流域旱涝极端事件的高度非均匀性,对于全方位反映洪水干旱事件的时空演化过程具有重要意义.分布式水文模型对流量空间分布的模拟预测有助于流域洪水事件的预警与管理.

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