SCS模型在山区小流域山洪灾害预报预警中的适用性分析

2021-09-06杨文发王加虎

长江科学院院报 2021年9期

张涛,訾丽,杨文发,王加虎

(1.长江水利委员会水文局水文情报预报中心，武汉 430010； 2.河海大学水文水资源学院，南京 210098)

1 研究背景

山洪灾害属于洪灾灾害的一种，具有突发性强、破坏力大、准确及时预报预警难的特点[1]。我国处于东亚季风区，山丘区暴雨频发，地质地貌条件复杂，加之受人类活动影响，导致山洪灾害频发[2]。据统计，1949—2015年，全国发生山洪灾害场次为53 000多次，累积死亡约6万人，占洪涝灾害死亡人数70%以上[3]。鉴于此，我国近年来开展了一系列山洪灾害防治项目建设，已初步建成了适合我国国情的山洪灾害综合防治体系，防洪减灾效益显著[1]。

我国山洪灾害防治的整体技术路线是“立足于以防为主，防治结合，以非工程措施为主，非工程措施与工程措施相结合，形成综合防治体系”[4]。山洪灾害预报预警是山洪灾害防治中重要的非工程措施，是防灾减灾救灾的关键环节[5]。

山洪过程模拟预测技术主要分为统计学方法和水文水力学方法。国内早期普遍采用频率分析、设计洪水、推理公式以及暴雨临界阈值等方法。水力学方法由于计算过程复杂，资料要求较高，难以在基层推广使用。近年来，水文模型由于具有一定的物理机制，且构建较为简单，逐渐成为小流域洪水计算中的重要手段，常见的有SCS模型[6-8]、API模型[9]、新安江模型[10]、HBV模型[11]等。SCS模型方面，蔡维英等[6]利用数字高程模型(DEM)数据，结合SCS模型在长白山松江河流域建立的分布式山区中小流域山洪灾害模拟模型具有较好的模拟精度。顾雯等[7]研究表明改进的SCS模型能够有效模拟黑龙江省中小流域的降雨径流。牟凤云等[8]基于SCS模型对重庆市巫山县进行降雨径流的多情景模拟也能较好地表征降雨径流量的空间分布。尽管各种水文模型在其研究区内都取得了比较理想的应用效果，但是尚缺乏对单个模型的广泛适用性进行探讨。

本文选取了分别代表秦巴山地水资源保护区、西南地震作用区、喀斯特地区、黄土高原超渗产流区、东南沿海台风影响区的湖北省丹江口官山河流域、四川省都江堰白沙河流域、陕西省子洲县岔巴沟流域、贵州省望谟县望谟河流域、广东省高州市马贵河流域这5个典型山洪频发小流域，通过构建改进的SCS模型进行历史山洪模拟，探讨该模型在小流域暴雨山洪灾害模拟中的广泛适用性。

2 研究区概况

研究区分别为官山河、白沙河、望谟河、马贵河和岔巴沟流域，地理空间分布见图1，基本情况见表1。

图1 典型代表流域空间分布示意图Fig.1 Distribution of typical small watersheds

表1 研究区概况Table 1 Information of studied basins

3 数据与方法

根据《中国山洪灾害防治区划》(2009)，选取5个典型示范流域，采用改进的SCS模型进行历史山洪模拟，探讨该模型在小流域暴雨山洪灾害预报预警中的广泛适用性。

3.1 SCS模型

3.1.1 模型简介

SCS[12-13]模型是由美国农业水土保持局(Soil Conservation Service)研制的小流域设计洪水模型，来自于对美国境内小流域20多年降雨径流关系的经验分析。SCS模型的建立基于水量平衡及2个基本假设，即比例相等假设和初损值-可能最大潜在滞留量关系假设。SCS模型的计算公式为：

(1)

(2)

式中：R为地表径流量(mm)；P为降雨总量(mm)；Ia为初始损失量(mm)，即产生地表径流之前的降雨损失，如填洼和植被截留等；S为流域当时的可能最大滞留量(mm)，是后损的上限;F为实际后损量(mm)。

在式(1)和式(2)中土壤可能最大滞留量S在空间上是分布不均匀的，与土壤类型、土地利用、管理策略以及坡度有关，且在时间上随着土壤水含量变化而改变。模型中S的计算公式为

(3)

式中CN值无量纲，是反映降雨前期流域特征的一个综合参数，是前期土壤湿度、土地利用方式和土壤类型状况等因素的综合。

3.1.2 模型改进

在SCS模型中，CN值体现了下垫面的产流条件，初损Ia则体现了下垫面的产流速度。然而，由于地域和气候条件的不同，SCS模型给定的CN参考值在实际应用中还是会存在相当的误差，故此处针对各地区的特点和不同的植被覆盖情况和土壤类型重新率定CN值。对于初损Ia，模型中引入初损比例m，将Ia=0.2S修改为Ia=mS，m随着不同的自然地理情况和水文条件而变化，通过参数率定确定其值。

径流量的计算公式变为

(4)

另外原始的SCS模型产流计算方程中不包含时间因素，不能考虑降雨历时或强度的作用，直接计算的径流为一场降雨的径流总量。此处按照李丽等[14]的研究成果采用逐时段递推的方法，计算出逐时段的产流量(见式(5)—见(7))。

(5)

(6)

Rt+1=Wt+1-Wt。

(7)

式中：Wt表示t时段的累计洪水总量(mm)；Pi是时段降水量(mm)(i=1,2,…,t)；Rt+1是时段产流量(mm)；SCS是降雨径流计算模型。

除此之外，SCS模型中借鉴新安江模型中的部分结构，引入稳定下渗率fc来进行水源的划分，将径流过程划分为地面径流和地下径流两部分。同时在水量平衡方程中加入蒸散发的计算，蒸散发的取值为多年平均蒸散发量(E)。并且通过蒸散发系数Ke调节总的水量平衡误差。上文中水量平衡方程中的P变化为P-EKe。

SCS原始模型中采用无因次单位线法计算径流输出过程，本研究中采用分布式水文模型结构，充分利用地形资料，故改用滞后演算法。

一个单元流域某种水源的水量平衡方程为

(8)

式中：I、Q分别为单元流域该种水源的入流、出流量(m3/s);W为单元流域内的蓄量(m3)。

假定该水源的槽蓄方程是线性的,则W=kQ。

就式(8)和式(9)进行差分求解，时段长为Δt，在i-1，i两个时刻进行差分，假定k是常数，并引入滞时T,通过推导有

式中：k为线性的蓄泄系数(h)；Cs为线性水库的消退系数，考虑单元流域的调蓄。

为了和二水源SCS模型相匹配，研究中使用了两层上述汇流结构，对应的Cs系数由实测资料率定，Cs地面>Cs地下。

3.2 数据源

水文气象数据来自相应流域水文年鉴或水文部门，详见表2。

表2 典型示范区水雨情站网及资料系列Table 2 Observation stations and data series of typical small watersheds

SCS模型采用的下垫面数据包括DEM、土地利用、土壤数据。各典型示范流域所采用的数据源均相同，简单介绍如下：

DEM来自美国国家航空航天局和国防部国家测绘局联合测量的Shuttle Radar Topography Mission(STRM)，空间分辨率为30 s(俗称1 km，下同)。

土地覆盖数据产品选取最新的GLC(欧盟联合研究中心全球土地覆盖数据)2017数据集，空间分辨率为30 s。

土壤类型数据产品选自联合国粮农组织(FAO)的世界土壤分类1985—1986年修订版，包含三级土壤分类和对应的土壤水特性参数。

4 结果与讨论

4.1 模型构建

基于DEM数据，利用地理信息系统(GIS)工具提取各典型示范流域的集水范围，以及对应的坡面比降、河道长度和比降等信息，供产汇流模型使用。根据提取出的流域范围，剪裁出土壤类型和土地利用数据，辅助确定SCS模型参数。

官山河流域选择2017和2018年2场次洪水进行模型参数率定、2场次洪水过程进行模型验证。白沙河流域选择1999—2011年10场次洪水进行模型参数率定，选择2014至2018年3场次洪水进行模型验证。望谟河流域选择2001—2010年11场次洪水进行参数率定，选择2011—2014年4场次洪水进行模型验证。岔巴沟流域选择2006—2011年内共8场次洪水进行模型参数率定，选择2012—2015年内共6场次洪水进行模型验证。马贵河流域选择2000—2010年10场次洪水进行参数率定，选择2011—2014年内3场次洪水进行模型验证。模型参数率定成果见表3。

表3 SCS模型参数率定成果Table 3 Calibrated parameters of SCS model

4.2 模型效果检验

按照《水文情报预报规范》(GB/T 22482—2008)[15]对5个流域方案进行评定，评定见表4。官山河、白沙河、望谟河、马贵河流域方案均属甲级方案，但是由于次洪场次较少，降一级为乙级方案使用。岔巴沟流域方案为乙级，同样由于场次洪水数量不能达到规范要求，方案做降一级处理，即丙级。《水文情报预报规范》(GB/T 22482—2008)规定，洪水预报方案达到甲级、乙级者，可用于发布正式预报；方案精度达到丙级者，可用于参考性预报。