数字流域边界提取在水电站降雨预报中的应用

肖 鹏，谢小燕，醋院科

（1.贵州黔源电力股份有限公司，贵州 贵阳 550002；2.南京南瑞水利水电科技有限公司，江苏 南京 210003）

0 引言

降雨是水电企业产生效益的重要影响因素之一，而未来降雨预报是梯级水库优化调度决策的主要依据。中央气象台每日滚动发布的未来24 h～168 h 降雨预报是面向公众的社会服务产品，其作为中国最高水平的气象产品，对水库调度具有很强指导意义，但并没有针对水电企业的专业服务，没有针对流域进行边界划分，流域区域（边界）不明确导致专业人员、非专业人员只能凭经验判断降雨区域，即无法准确判断降雨是否在流域区域内。流域区域降雨预报不准确会影响到来水预测，引起发电方式安排不科学合理等一系列问题，无法满足水电精益化调度分析的需求。为此，本文研究基于数字流域[1]的流域边界生成方法，通过DEM模型提取流域边界，精确绘制了水电站所在流域，使天气预报图中流域范围可视化。

1 流域及资料概况

北盘江[2]是西江水系的一级支流，跨滇、黔两省，至贵州省双江口与南盘江交汇，流域面积26569 km2。流域西部和东南部与乌江水系的分水岭为苗岭山脉，西部以界河可渡河、拖长江和干流岔河口至都格段与云南相望，东南与檬江为邻，南部与南盘江相接。流域属亚热带高原季风气候区。冬季主要受西风北支急流影响，夏季主要受太平洋副热带高压控制和印度洋孟加拉湾的西南暖湿气流的影响。流域降水量丰沛，多年平均降雨量为1178.8 mm。北盘江流域梯级主要有万家口子（180 MW）、毛家河（180 MW）、响水（230 MW）、善泥坡（185.5 MW）、光照（1040 MW）、马马崖（558 MW）及董箐（880 MW）水电站组成。流域各水电站均建有完善的水情自动测报系统，由近百个遥测站组成，遥测站坐标准确，可作格点划分，遥测站承担了雨量、水位以及流量监测，监测资料较为齐全。

2 数字流域模型构建

2.1 对数字高程模型数据DEM 进行预处理

对数字高程模型数据DEM[3]进行填洼处理，得到无洼地的数字高程模型数据DEM。DEM在离散化过程中的插值误差和采样误差，造成许多洼地（凹陷型洼地和阻挡型洼地），这些洼地将在水流方向计算时，造成有些水不能流出流域边界，从而产生很大的误差或不能计算出合理的结果。流域信息的提取需要高质量的DEM，要求没有坑和坝，需要对DEM进行预处理，即对原始的DEM进行填洼处理，得到无洼地的DEM。填洼过程是对DEM进行地表面水流动的模拟，假设有无限量的降水，雨水不断在地表形成径流，由于洼地是在周边地形中无水流方向的像元，则可以根据水流方向判断出洼地的位置，继而将凹陷处填平。通过不断地迭代，即填平之后再次判断是否存在洼地，如果存在则继续填洼处理，直到设定高程阈值（判断洼地的高程差）内所有的洼地填充完成。计算水流方向矩阵的方法为，利用D8 算法[4]计算水流的路径及方向，得到与DEM维数相同的水流方向矩阵，具体方法如下：

（1）将中心像元的八邻域像元编码，所述八邻域像元编码用于表示水流方向，见图1；每个水流方向（水流离开中心像元的指向）都有固定的编码，以编码矩阵表示该区域水流的方向；其次根据中心像元及八邻域像元的高程关系，计算下降方向，公式为:

式中：z 为邻域像元的高程；value 为中心像元的高程；distance表示像元中心之间的距离；如果像元大小为1，则两个正交像元之间的距离为1，两个对角线像元之间的距离为；下降方向最大值即为最陡下降方向；若八邻域像元中存在多个最陡下降方向，则扩大相邻像元范围，直至得到唯一最陡下降方向为止；水流方向的连线即为水流路径。

图1 八邻域像元编码图

（2）利用最陡下降方向对应的像元中的编码对输出像元进行赋值，最终得到与DEM维数相同的水流方向矩阵。

2.2 计算集水面积

根据水流方向矩阵计算得出汇流累积量，即上游累积集水面积，每个像元的汇流累积量表示最终汇流经过像元的上游像元的水量。首先依次遍历水流方向矩阵的像元，若当前像元的八邻域像元中没有流入的水流，则当前像元的汇流累积量为零，即当前像元的输出值为零；如果当前像元的八邻域像元中存在汇入方向的水流，则根据分配的水量权重叠加计算汇流累积量，作为当前像元的输出值；所述水量权重可以缺省，缺省值为1，即认为以规则格网表示的数字高程模型的每个单元都有一个单位的水量。最终获得当前区域中每个像元的汇流累积量，形成汇流累积量矩阵，即为集水面积矩阵，见图2。高流量的单元是集中流动区域，汇流累积的数值越大，该区域越容易形成地表径流。

图2 集水面积矩阵图

2.3 生成水系和单元

在集水面积矩阵中，大于预设的面积阈值的像元为河道，在集水面积矩阵上标注出河道的位置，生成河流网络栅格；本文研究实例中面积阈值设置为38841。细化河流网络栅格，直到留下彼此连通的由单个栅格点组成的图形；所述细化河流网络栅格具体为从曲线的边缘开始，每次剥掉一个栅格宽的一层，直到留下彼此连通的由单个栅格点组成的图形。细化后的河流网络栅格即为骨架栅格，从骨架栅格的西北角开始，根据八邻域进行搜索，依次跟踪相邻栅格，将栅格点转换为矢量点坐标序列并连线，得到矢量化的水系，水系间的分水岭则构成单元。

2.4 生成流域边界

确定一个流域出水口，即集水区的最低点，结合水流方向矩阵，从出水口开始遍历每个像元的八邻域，寻找水流方向流向当前像元的邻域单元，记为当前像元的上游像元；以上游像元继续向上游逐层搜索，直到某一层上游像元的八邻域均不流向当前像元时停止；最终生成一个栅格流域的包围圈，即流域边界，见图3。

图3 流域边界图

2.5 水电站流域边界与天气预报图叠加融合

设定水电站流域边界投影方式与天气预报降雨预报图的投影方式相同，将流域边界与降雨预报图叠加融合，确定落在流域边界内的格点，获取格点降雨预报数值，从而计算出流域降雨量预报数值。中央气象台降雨量预报图每日8 点、20点会更新。采用自动下载程序每隔半小时刷新、下载新的预报图至本地文件夹。将生成好的流域边界与降雨量预报图叠加融合，设定流域边界投影方式（与中央气象台降雨量预报图采用同样的投影方式），将流域边界与降雨预报图叠加融合，确定落在流域边界内的格点，就可以获取格点降雨预报数值，从而计算出流域降雨量的预报数值，提高流域降雨预报的准确率。

3 模型应用

典型实例：选取2019 年8 月4 日8：00 中央气象台发布的天气预报，全国降水量预报图，叠加融合北盘江流域梯级水电站的覆盖范围，可以清晰识别出流域降水量分布特征，预报中下游有降水，上游无降水，见图4；同时通过确定落在流域边界内的格点，获取格点降雨预报数值，可以计算出未来24 小时的流域降雨量预报数值，为调度提供详尽的预报雨量，将提高降雨洪水预报的准确性，见图5。

图4 数字流域边界提取应用生成精细化可视化降雨预报

图5 数字流域边界提取应用生成数值降雨预报

可见通过数字流域边界提取生成的水电站流域图，借助中央气象台每日滚动发布的降雨预报天气图，生成精细化可视化的流域降雨预报（见图4），将降雨预报图准确转化为降雨预报数值，可以使专业人员、非专业人员判断降雨分布区域及量级，实现流域区域内降雨的准确预测，进一步提高水电精益化调度水平。

4 结语

数字流域边界提取为水电站精细化降雨预报提供了准确的预报流域范围，对于合理利用雨水资源和减轻暴雨洪灾损失具有积极意义。同时，数字流域边界提取为水库调度提供了更准确更精细的降雨预报，通过将降雨预报与流域地形和暴雨洪水特性结合起来，实现数字流域与新安江模型的有机结合，可以为水电精益化调度提供更高准确率的洪水预报结果。可见数字流域在梯级水库水电站降雨预报研究中的应用，在水电行业内具有重要的借鉴意义。