基于API水文模型的动态临界雨量山洪预警方法及应用研究

2018-05-15

中国水能及电气化 2018年4期

(辽宁省葫芦岛水文局，辽宁葫芦岛 125000)

山区小流域往往具有山坡陡峭、降雨强度高、径流速度较快等特征，该区域汛期暴雨集中且洪水往往具有陡涨陡落基本特征，在该区域极易发生山洪等自然灾害。影响山洪的作用因素较多且相互之间作用关系复杂并最终导致山洪灾害的治理和预防困难[1]。当前，科学准确地开展山洪预警是预防山洪灾害、降低灾害损失的有效方法，该方法通过对临界雨量进行计算分析，可在短时间内对暴雨过程或暴雨发生后进行迅速、准确的预警分析，通过将此类信息传递给洪水暴发灾害区的居民，可有利于提高山洪预警的反应时间并做好相应的预防措施，确保人民生命财产的安全。临界雨量是判别山洪预警的重要参数之一，山洪预警方案可根据临界雨量值与降雨实测值之间的相关关系具体实施[2]。当前，对临界雨量进行预测分析的主要方法有统计归纳法、土壤含水率法、临界曲线法和水位反推法等。以土壤初始含水率为基础进行临界雨量计算是以土壤含水率法进行山洪预警分析的核心内容；统计归纳法一般适用于降雨数据资料较为完整的区域，该方法计算的基础是利用降雨实测资料对研究区域进行多年临界雨量的归纳统计，以便确定当前临界雨量；结合累计雨量和降雨强度的物理特征和含义，通过综合考虑二者的相关作用是用临界曲线法进行计算分析的重要内容。综上所述，单一因素或静态分析是上述各分析方法计算临界雨量的特点，但是降雨区域的下垫面层基本特征随降雨过程而产生变化，在此条件下采用单一因素或静态分析法对临界雨量进行预测结果往往会不准确[3]。

本文以大凌河流域山洪预警分析为研究对象，在充分考虑了影响山洪预警的主要因素基础上，采用API预警法对不同时间尺度的临界雨量进行计算分析，并将计算结果与其他方法对比分析，对该方法的可靠性和可行性进行验证分析，以期获得更加准确、科学的动态临界雨量计算方法[4]。

1 动态临界雨量山洪预警方法研究

持续的降雨过程可对土壤结构下垫面层的地质构造产生明显影响，据此临界雨量在不同影响要素的作用下无法进行直接的计算分析[5]。动态临界雨量计算分析的基本思想是，考虑累计雨量、雨强、降雨空间分布状况和降雨前期影响等因素，利用API水文模型对不同影响因素和时间尺度下的临界雨量进行计算分析，并以此作为山洪判别根本依据。降雨径流单位线和相关图是API水文模型的核心内容，该模型的计算理论和方法较为成熟且应用较为广泛。由于API水文模型对洪水的产汇流模拟计算是利用经验性单位线和降雨径流关系进行的，因此模型的参数调试较为简单，且具有较强的适用性[6]。本文中API水文模型的降雨径流相关图采用大凌河流域的历史场次洪水进行绘制并以此对经验单位线进行推导计算，对动态临界雨量山洪预警技术进行了科学、客观、全面的深入研究[7]。

预警指标影响因素选取是影响山洪预警评价结果的主要因素之一，根据山洪陡涨陡落的基本特征分别选取了1h、3h、6h三个不同时间尺度作为临界雨量指标的时段长。山洪灾害的发生不仅受累计降雨量、前期影响雨量作用影响，而且与降雨强度、降雨分布等参数关系密切，据此本文主要选取了上述4个影响因素作为临界雨量的主要影响因子[8](不同影响因素的相关关系见图1)。并以P作为累计雨量(图1的Ⅰ区)，其含义为降雨开始至预警之前的降雨总量；降雨强度对临界雨量的作用影响采用预警开始前一时段内的降雨量PⅡ(图1的Ⅱ区)表示；预警时刻最优一个时段的降雨量即为预警雨量P临(图1的Ⅲ区)；以Pa(图1的Ⅳ区)作为影响临界雨量的前期影响雨量；图1的Ⅴ区作为预警时刻影响因素；普雨、上游、中游和下游等类别分别作为降雨空间分布的基本条件。

图1 临界雨量各影响因素选取示意图

利用API水文模型进行动态临界雨量计算的具体过程和步骤如下：

a.对降雨场次的任意历时T的降雨过程进行截取，并对其所产生的洪水过程采用API水文模型进行推导求解。

b.对山洪灾害的发生与否进行判别。以预警流量与洪峰流量值大小作为山洪灾害发生的判别依据，当预警流量小于洪峰流量时则山洪灾害发生，返回上述计算过程，并对降雨过程重新进行截取计算；否则继续下述步骤。

c.按照由大到小的顺序对T+1时段的降雨量进行赋值，并对该时段降雨产生的洪水过程采用API水文模型进行推导求解。

d.当预警流量小于洪峰流量时，则第T+1时段的降雨量PT+1即为临界降雨量P临，其基本含义为本次降雨在历时T时刻后的降雨量，并以此获得各散点雨量值(Pa+P+PII，P临)；反之则返回上述步骤。

e.通过对上述a～d步骤进行重复计算可获得各降雨分布的多个散点雨量值(Pa+P+PII，P临)，通过对各雨量值进行拟合可得到P临-(Pa+P+PII)关系曲线。

2 实例应用

大凌河流域位于我国辽宁省西部，流域大小支干交错，全长398km，面积2.35万km2，比降2.35‰，是辽宁省重要的生活用水和工农业用水的主要水源之一；属于大陆性季风气候，全年降雨量450～600mm，每年8—10月是该流域的汛期，降雨量占全年的62%以上。流域内地势以低山、低丘陵区为主，局部为平原区，汛期暴雨洪峰流量较大，可预见期短。流域下游区人口密集，工农业较为集中，防洪标准相对滞后,极易形成洪涝灾害，因此，开展大凌河流域的山洪预警技术研究对于提高该流域防洪减灾、降低洪涝灾害的经济损失、保障人民生命财产安全具有十分重要的意义[9]。

2.1 动态临界雨量

对大凌河流域2008—2015年雨洪资料较为完整的16场次降雨进行雨洪特征统计分析，结果见表1。由于受资料数据的客观性和全面性影响，以及需要多场次洪水才能保证动态临界雨量曲线的准确性和可靠性，故不再划分山洪预警模型的验证期和率定期。

表1 大凌河流域2008—2015年洪水场次特征

结合研究区域下游滩地历年洪水情况和降雨状况，洪水预警流量采用大凌河朝阳水库5年一遇最大洪水下泄流量520m3/s，并进行动态临界雨量研究分析，一次得到各影响因素与不同尺度临界雨量的关系曲线(见图2)。

图2 不同时间尺度下的Pa+P+PII与临界雨量的关系曲线

由图2可知，在Pa+P+PII条件相同时临界降雨量随时间尺度的延长而逐渐增大，如Pa+P+PII值为100mm时的临界降雨量在中上游中心点处的值分别为51.80mm、68.50mm和91.20mm，研究表明降雨强度和降雨量是影响临界降雨量的关键因素；在Pa+P+PII条件相同时，临界雨量与降雨中心距离流域上游的远近密切相关，越靠近流域上游临界雨量值越大。

2.2 动态临界雨量曲线应用

对研究流域16场次洪水预警(预警流量为520m3/s)采用动态临界雨量曲线进行计算分析(见表2)。本研究列出了1h时间尺度下的预警流量，3h和6h预警计算方法和流程类似，故不赘述。

表2 动态临界雨量指标检验结果

通过对不同时间尺度下的山洪预警进行计算分析可知：1h、3h和6h时间尺度的山洪预警合格率均达到90%以上；为了探讨本文所采用的API水文模型的山洪预防方法的科学性和优越性，分别对不同时间尺度下的计算结果与采用土壤含水率饱和度法得到的动态临界雨量进行对比分析。研究表明：采用土壤含水饱和度的山洪预警各时间尺度下的洪水预警合格率分别为78.20%、71.60%和72.40%，其计算结果低于90%，说明本文采用的山洪预警方法具有较高的合格率和可靠性[10]。

综上所述，累计雨量、降雨分布、降雨强度和前期影响雨量等多种因素共同作用最终决定了临界雨量预测结果。而采用土壤饱和度计算方法的临界雨量值在土壤含水率达到饱和后为某一定值，此计算结果与洪水持续发生实际状况不符，其原因可能是临界雨量的计算未考虑降雨量的影响作用。当临界雨量趋向于降雨量时，对山洪的预警可能会出现误判，如表2中个别场次判断结果存在一定的差异；而预警时间尺度较小、降雨强度历时较短的山洪预警，预测结果较为准确，如20120618和20120821场次虽然预警流量值小于实际洪峰流量，但其累计降雨量较低并未达到6h时间尺度的预警流量值，未引起山洪预警。因此，在实际应用中综合考虑不同时间尺度的作用影响对于提高山洪预警精度、降低预警判别的误差具有重要意义[11]。