基于HEC-HMS模型的八一水库流域洪水重现期研究

郑 鹏，林 韵，潘文斌，邓红兵

(1.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085;2.福建省环境科学研究院，福州 350013;3.福州大学环境与资源学院，福州 350108)

在城市化水平飞速发展的今天，城区非农业人口激增，大量的林地、农田经历由裸地到建设用地的变化，直接导致了不透水层面积的扩大，土壤下渗量减少，径流量大量增加，洪峰值增大，而城区内的防涝设施跟不上建设的发展而显得相对老旧，造成城市防洪措施跟不上防洪标准的变化(即重现期的变化)［1］。防洪措施的落后极易导致洪灾的发生，因此根据城市的发展，分析不透水率的变化对于洪水重现期的影响，预见性地指导城市防洪措施的提升，用最小的资源投入尽最大可能地保障城区免受洪灾危害。

本文在福州市八一水库流域中选用1989年、1994年、1999年、2001年、2002年、2003年和2007年7个年份TM/ETM+遥感影像数据、数字高程模型(DEM)数据、土壤类型数据以及流域气象水文资料，在RS、GIS和GPS技术的辅助下，统计分析研究区不透水率的变化，并通过WMS7.1软件构建流域，用HEC-HMS水文模型对八一水库流域进行降雨-径流模拟。在此基础上进行洪水重现期的推算及分析，从而为福州城区的防洪排涝及城市扩展建设提供可靠的技术支持。

1 研究区概况

福建省福州市地处沿海地带，地形以低山丘陵为主，市区形成宽阔的盆地地形，属于亚热带季风性湿润气候，受地理位置影响，每年6、7月都会经历台风频发的过程，伴随而来的连日暴雨很容易形成洪水，影响着闽江一带的流域。八一水库流域位于福州市北郊晋安区新店镇，距市区约7 km，全流域面积15.56 km2。流域涵盖叶洋全村及福州国家森林公园，上游临岭头乡，下游为晋安区新店镇赤桥村。研究区地理位置如图1所示。

图1 八一水库流域位置示意图Fig.1 Location of Bayi reservoir watershed

2 研究方法

2.1 不透水率的估算分析

不透水率是不透水层面积与总用地面积的比值，不透水层从定义上来说，可以理解为是人工制造的或者纯天然的阻碍地表径流下渗到地表层之下的物质。如果针对城区来说，不透水层还可以狭义地理解为相对于土壤植被渗透率小的建筑用地及公共设施用地(比如公园、广场、屋顶、水泥道路等)［2-3］。不透水率作为定量衡定不透水层变化的参数，由于其简单易算的特性，近年来被许多学者用于各自的研究领域中，其中包括流域水文分析、城市植被制图、城市水质污染分析以及城市热岛等研究［4］。同时在流域水文分析中，不透水率在部分由国外引入的水文模型里对参数有率定作用。鉴于不透水率对降雨径流变化的指向性且有助于对模拟参数的估计，选用不透水率作为探讨城市化对洪水重现期变化的指标，因此科学的估算方法对于后续研究有着十分重要的意义。

八一水库流域集水面积仅为15.56 km2，因此对不透水层的提取选用基于TM/ETM+影像的分类提取法，即利用遥感影像进行土地利用类型分类，根据不同土地利用类型的不透水率进行全流域不透水率的估算［5］。

2.1.1 土地利用类型的提取

通过对1989年、1994年、1999年、2001年、2002年、2003年和2007年八一水库流域Landsat TM影像进行分类处理，获得了该流域7个时相的土地利用类型图。以1989年、1994和2007年展示该区的土地利用变化情况(图2，图3和图4)，这3个年份各个土地利用类型的面积汇总见表1。

图2 1989年土地利用图Fig.2 Landuse map in 1989

图3 1994年土地利用图Fig.3 Landuse map in 1994

2.1.2 不同土地利用类型下的不透水率

对于同一类土地利用类型，NEMO(Nonpoint Education for Municipal Officials)认为人口密度对于不透水率有着较大影响，城市的不透水率通常会较农村大。NEMO针对美国的不同土地利用类型，对不同人口密度下的不透水率进行分析，得出不同人口密度下不透水率的统计表［5］。参照其研究结果并结合研究区域的具体情况进行修正，最后得到研究区内不同土地利用类型在不同人口密度下的不透水率(表2)。

2.1.3 不透水率的估算

在具有土地利用类型——不透水率数据后，应用 NEMO与NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)Coastal Services Center合作开发的ISAT(Impervious Surface Analysis Tool)不透水层计算工具，对研究区域不透水率进行估算。

ISAT应用ArcView的空间分析功能，将研究区分为若干多边形，统计每一多边形内各个土地利用类型面积，通过不同土地利用类型的不透水率与相应土地利用类型的面积，求得每一多边形内不透水层面积，再将各个多边形内不透水层面积加和，从而得到研究区不透水层总面积，而研究区不透水率即为其中不透水层面积与区域总面积之比，研究区内各年份的不透水率如表3所示。

由表3可知，20a间全流域不透水率持续增长，变化区间在5%—10%之内;1989年至1994年，5a间不透水率增长了0.6815，年均增长率为2.35%;1994年至1999年间，5a间不透水率增长了1.5586，年均增长率为4.80%;1999年至2007年间，9a间不透水率增长了1.9652，年均增长率为2.71%;1989年至2007年年均增长率为3.81%。

2.2 流域的降雨-径流模拟

选用HEC-HMS模型进行全流域的降雨-径流模拟，该模型是美国陆军工程兵团水文中心(Hydrology Engineering Center)开发的HEC系列模型之一。发展至今，在降雨-径流模拟方面有着广泛的应用及良好的模拟效果［6-8］。

图4 2007年土地利用图Fig.4 Landuse map in 2007

HEC-HMS模型需要获取研究区内详细的流域特征值。WMS(Watershed Model System)是一套基于分布式参数模型的专业水文模拟软件，由美国Brigham Young大学环境模型研究室(EMRL)开发。WMS具有优良的人机对话能力，可视化窗口中提供各类水文模拟的工具，以实现流域的构建、流域几何、水文参数的计算等［9］。因此选用WMS构架流域属性与HEC-HMS模型之间的转化桥梁。用WMS7.1软件对八一水库流域进行构建，其中包括流域特征物(水库、河道)的添加，流域几何参数的提取、流域结构划分以及模块的初始化赋值等。

表1 八一水库流域土地利用面积汇总表/km2Table 1 The landuse types area statistics of select years in the Bayi reservoir watershed

表2 不同土地利用类型和人口密度下的不透水率/%Table 2 Impervious surface ratio of the different Landuse types and the population density

表3 八一水库流域不透水率统计Table 3 Impervious surface ratio Statistics of select years in the Bayi reservoir watershed

通过WMS 7.1软件，利用流域的DEM进行流域描绘。用DEM功能下Compute TOPAZ Flow Data自动计算，选定点(119°17'35″E，26°7'45″N)为流域出口，设定阈值为1.0 km2对DEM 进行流域描绘，即流域汇水面积大于1.0 km2的部分划为研究范围。在水库出口点(119°17'21″E，26°8'47″N) 位置通过 DEM 下 Create Reservoir功能添加水库，此时WMS将自动把整个流域划分成2个子流域，1个水库，1个河道，1个出口点的格局(图5)。

在完成流域基本结构的划分及模型所需的基础数据获取后，选取福州地区1981至2007年间10场降雨进行降雨-径流模拟。根据福州地区的降雨情况和赤桥水文站测得的日均径流量数据，分别选取1981年2场、1982年1场、1993年1场，1994年3场，2006年2场，2007年1场降雨。降雨-径流模拟结果如表4。

图5 HEC-HMS模型中八一水库流域整体构架Fig.5 The overall framework of the Bayi Reservoir watershed in HEC-HMS model

由表4可知，进行模拟的降雨中有8场降雨的径流模拟值与实测值误差范围在10%之内，2场降雨的模拟值与实测值的偏差在20%左右。误差值显示该模型对于1981、1982年的3场雨，均有径流量偏高的估计，分别为2.6%、8.2%、7.3%，造成这个偏差的主因在于缺少当年的遥感影像，选用了1989年的土地利用类型来代替。由于土地类型及分布在30a间发生了极大的变化，按统计趋势估计，1981、1982年的不透水层较1989年少，因此产生的径流量较之实际径流量大，是与实际情况大体相符的。1993年和1994年的4场降雨模拟呈现略小于实测值的现象，且存在和2007年8月19日降雨同样的偏差。经研究发现，1994年6月20号及2007年8月19号前后均存在不同程度的连续降雨，1994年6月20号前后共计降雨7 d，降雨强度从9.2 mm至71.1 mm不等，由于受到前期降雨的影响，使得模拟值较实测值低。结合横向比较其他场次降雨的条件发现，采用的模型及参数组合适用于短历时的降雨事件，对于历时较长的降雨需要重新选取适合的参数进行模拟。综上分析，模拟情况与实际情况大体相符，因此总体模拟结果基本可信。

表4 10场降雨径流量模拟结果表Table 4 The simulated result of the selected rainfall-runoff events

2.3 不透水率与洪水重现期的关系量化

由于降雨-径流的转化及洪水重现期总是同时受到区域内降雨条件和土地利用类型这两者的影响，单独地考虑其中任何一种因素的作用都不全面。因此为获取洪水重现期的变化趋势，设计将降雨强度变化及土地利用变化这两大影响因素进行交叉模拟估算，统计子流域内降雨强度，土地利用变化同时作用下的径流峰值，以不透水率和重现期为变量，绘制重现期变化趋势图，以直观读图的方式获取重现期的变化［10］。

结合之前的流域不透水率分析，将不透水率的变化程度设定在0%—25%之间，取1%为模拟计算步长。根据福州市防涝设计，选择了2年一遇(10 mm)，5年一遇(20 mm)，10年一遇(50 mm)，25年一遇(100 mm)，50年一遇(150 mm)，100年一遇(200 mm)这6个典型重现期，结合不透水率和重现期的变化进行设计实验的模拟计算。

B子流域位处城区，且受上游水库的截流影响，故径流量和峰值与A子流域有较大的不同，因此分A、B两个子流域区内不同重现期不同不透水率值情况进行模拟。A、B两个子流域各重现期下峰值模拟值，见表5，表6，由于数据量较多，以不透水率每2%的步长展示。

表5 A流域各重现期及不透水率下峰值数据表/(m3/s)Table 5 The table of peak discharge-impervious surface ratio-return period on the A watershed

表6 B流域各重现期下峰值数据表/(m3/s)Table 6 The table of peak discharge-impervious surface ratio-return period on the B watershed

根据上述的数据，采用等值图的形式构建了不透水率、峰值流量与重现期之间的关系(图6，图7)。X轴为重现期，以年为单位，Y轴为不透水率，图中为洪水峰值的等值线(以10 m3/s为步长显示)。XY的交点，即为当前不透水率及重现期水平下产生的洪峰，等值线之间的数据可以采用线性法插值计算。

图6 A流域的峰值流量-不透水率-重现期关系图Fig.6 The diagram of peak discharge-impervious surface ratioreturn period on the A watershed

图7 B流域的峰值流量-不透水率-重现期关系图Fig.7 The diagram of peak discharge-impervious surface ratioreturn period on the B watershed

3 结论与讨论

根据上述分析，可以得出以下结论与讨论［11-14］:

(1)以1989年为起始，到2007年，A流域重现期为100、50、25年一遇的洪水随着不透水率的增长，分别提前了20、8、3a;B流域的重现期为100、50、25年一遇的洪水随着不透水率的增长，分别提前了25、10、4a。B流域位于城郊，近年来市区发展速度较快，流域内土地利用类型变化的速度较A流域大，因此也使得重现期提前得较A流域快。

(2)研究区内的防洪规划修订中，应长远并且全面地考虑引起洪水径流变化的各个影响因素，正视不透水率变化导致的径流量及洪水重现期的变化，及时地将预测结果反馈到实际的改造建设中去。

(3)在减缓区域不透水率增加的同时，也可以通过提升对水源的涵养能力来抵消城市化建设带来的径流增加。森林具有较好的保持水土，涵养水源，蓄洪滞洪的功能，八一水库流域上游的林地覆盖度较高，近年来林地略有缩减，种植的树种也发生变化，因此为减缓城市化的影响，应在研究内严禁乱砍乱伐，尽量减少林地的开发利用，同时应大力营造水源涵养林。

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