基于时空信息的山区小流域洪水模拟研究

张庆和，郑 重

（浙江禹贡信息科技有限公司，浙江 杭州 310052）

1 引言

受到地形因素、海陆分布、高程、纬度等因素的影响，水在地球的具体分布极不均匀[1]。尽管河流中的水占地球总水量的不足千分之一，但水的微小变动容易引起巨大的自然灾害。山洪灾害则是由于暴雨、冰雪、工程设施溃决等多种因素影响，在山区沿河流等形成的暴涨暴落的洪水，同时这种灾害往往会引起滑坡、泥石流等次生灾害[2]。因而，研究山洪的发生规律，尽可能减少非工程性的山洪灾害带来的损失是研究的重点与难点之一[3]。业界专家逐渐引入水文模型进行流域山洪灾害防御工作，水文模型从传统的集总式模型逐渐向分布式模型，再到耦合型模型转变，一方面体现出水文模型向复杂、多样、实用的方式转变，另一方面则体现出模型输入数据的丰富使得水文模型的模拟更贴近实际[4]。对于尺度较小的小流域洪水计算，有学者利用SCS模型，充分结合植被覆盖、降雨量、土壤等因素，计算洪峰流量，但考虑到洪水的时效性，常规的水文报汛周期无法满足有效的预报，因而，即使水文模型较好地模拟真实的洪水，但对于其带来的危害及相关预警则无法满足实际需求[5]。此外，利用动态临界雨量法进行山洪预警也成为一种新的方式方法，其本质是通过选择小流域的历史时期典型降雨径流时间依托水文模型计算土壤前期含水量时段下，小流域防洪断面洪峰流量达到预警流量值所需的临界降雨量，即临界值。这种动态临界的雨量计算方法可以有效地解决山区洪水的预警预留时间需求，但在这种小流域山洪发生区域，往往缺失相应的水文监测资料，此外，传感监测设备也相对匮乏。

模拟小流域洪水需要综合考虑地形因素的影响，目前，业界学者通常引用DEM数据作为描述地表形态的基本输入。DEM数据（Digital Elevation Model，数字地形模型）是带有空间位置、高程等属性的数字化模拟与描述，其获取的方式也较为多样化，典型的如地形图（等高线图）、实际测量、影像数据（包括卫星遥感、干涉雷达、激光扫描等）[6]。DEM数据的表达形式通常包括栅格格网、矢量等高线、不规则三角网。对于等高线和不规则三角网而言，其对于地表形态的描述往往比栅格数据更为精细，而基于复杂的地形分析而言，矢量数据格式无法满足高效、快速的形式，通常栅格数据格式较为简单，获取高程便捷，利于大规模的空间地形分析[7]。

为了进一步探索与明晰小流域洪水的数字模拟，以浙江某实验区小流域为研究对象，选择日模型进行小流域进行实际模拟，充分考虑水量平衡、能量平衡，验证日模型水文模型在下流域洪水模拟中的有效性，同时，与成熟的HEC-HMS水文模型模拟对比，分析日模型对小流域洪水模拟的适应性，为洪水预报预警提供理论支撑。

2 数据整理

2.1 DEM数据

为了进行小流域洪水模拟研究，选择30 m分辨率的GDEM数据，覆盖的范围为浙江省某实验区覆盖的典型小流域，将下载的公开数据集GDEM数据进行实验区范围的拼接与裁剪，转化为统一坐标，形成水文数据的输入数据。从原始的DEM数据提取的河网水系与实际的河网水系并不是完全一致的，其主要在于：①平原地区高程差别不大，河网较为密集，利用DEM提取的河道与实际河网的分布差别较大；②在流域的上游地区，部分的栅格数据实际值往往较大，实际形成了洼地，对水系的河网提取影响较大。具体的DEM划分的子流域水文特征如表1所示。

表1 水文站子流域水文地形特征

2.2 降水数据

实验区流域的降水量年际变化较大，多年以来的年均降水量差不多为1 680 mm，最大的年均降雨量超过2 100 mm，最小的年降水量达到1 200 mm左右，极值比达到了1.7，流域各雨量站年降水特征值为0.7～1.6之间。

流域年内降水量分布相对不够均匀，降水量较为集中，从季节的角度来说非常明显，属于雨热同季。降水量年内的分布规律主要分为全年的3月～5月占到全年降水量的30%～40%，6月～9月则主要占到全年降水量的30%～50%，10月～11月占全年降水量的3%～16%，12月～2月则占到全年降水量的12%～24%，根据历年的水文降水资料，可得降水量的丰年、平水年、枯水年和多年平均的年内分布特征。

2.3 蒸发数据

由于选择实验区受到地形条件的影响，形成较为典型的大陆性季风性气候，全流域的蒸散发量年度变化不够明显，多年平均蒸散发量达到约900 mm，年最大蒸散发量为1 000 mm，最小蒸散发量为715 mm，极值比为1.4，年际蒸散发变化幅度约为0.8～1.2之间。同样，正是由于受到气候变化影响，年内的蒸散发量变化较大，蒸散发年内的具体分布规律为：3月～5月占全年蒸发量的19%～24%，6月～9月占全年蒸发量的40%～53%，10月～11月占全年蒸发量的16%～19%，12月～2月占全年蒸发量的12%～18%。

3 流域洪水模拟

3.1 流域日模型模拟

本次研究中使用日模型模拟对水文站控制流域内2001年～2016 年共16年的逐日水文资料进行日流量的模拟，模型采用基因算法，通过基因算法，对2001年～2010年逐日资料的模拟来自动率定参数，使用2011年～2016 年逐日资料的模拟结果来验证参数，表 2为日模型拟结果。

表2 日径流过程精度统计

在率定期内，日模型能够很好地模拟出实验区某水文站的日径流过程。模拟结果确定性系数全部超过了0.80，超过0.9的有5年，说明日模型对于实验区的流域内水量计算是准确的。日径流模拟生成的土壤含水量可以在次洪模拟得到应用。

2009年的中径流深的相对误差较大，确定性系数也较低，说明与实际的年度降水量相比，初始输入的模型输入相对偏小，日模型模拟对于初始土壤含水量相对较为敏感。对于本次模拟径流深相对误差的变化范围而言，其存在一定时期内的系统误差，说明这事与参数的率定结果存在密切的关系，但由于径流量的模拟存在的误差范围较大，导致了系统模型存在一定的系统误差，说明参数的自动率定精度与人工率定精度相比仍然有一定的不足。

6年的模拟结果中所有计算的确定性系数都超过了0.8，模型验证时期的总体确定性系数比率定期相对较低，这主要是由于经济的快速发展引起流域下垫面的物理特性产生了一定的变化。

3.2 流域次洪模型模拟

本研究使用的日模型对水文站点控制的流域内的7次洪水进行次洪模型参数的率定，3场洪水的参数验证。通常，洪水都是由暴雨形成的，因而在实际的模拟中，选择的洪水都发生在5月～10月之间，都出现在暴雨出现的高峰季节，能够有效地描述流域的真实情况。其中，暴雨都具有强度大、历时较短的特点，因而，实际形成的洪水具有汇流较快、陡增的趋势。从洪峰的具体流量来看，洪水的峰值流量最大超过了600 m3/s，最小约100 m3/s，能够很好地代表流域内不同等级的洪水。

在率定期内，利用日模型能够很好地模拟水文站点的出口流量。模拟的结果径流量相对误差都较小，均控制在20%以内。模拟的7场洪水的峰现时差均在2 h以内。次洪模拟的确定性系数都超过了0.85，其中有4次洪水都超过了0.9，平均确定性系数都超过了0.9。

对于验证期内的3场洪水的径流深度而言，其相对误差都控制在5%以内，洪峰的流量相对误差都在10%以内。3场洪水的确定性系数都超过了0.8以上，平均确定性系数超过0.85。从模拟结果可以看出，水文模型可以很好地进行水文站点的次洪过程模拟，对暴雨洪水有预报的模拟支撑作用。

为了验证水文模型的适用性，选择HEC-HMS模型进行对比。通过参数率定、水文模拟计算相应的参数模拟值。其中，在率定期内，HEC -HMS模型拟结果的总体确定性系数均超过了0.85，其中有两年超过了0.9。

在使用HEC-HMS模型模拟的结果中，验证期内的3场洪水径流深相对误差都小于20%，洪峰的流量相对误差都在10%以内，3场洪水的峰现时差都小于1 h，确定性系数也超过了0.8，其中超过0.9的有2场。说明在验证期内，HEC-HMS模型也能很好地模拟出场次洪水的具体过程。

对比日模型的模拟结果与HEC-HMS模型的具体模拟结果，来进行实验区模型适用的对比。其中，日模型水文模型与HEC-HMS模型在对水文站进行流域洪水具体的模拟均有一定的优势与劣势。对于单日的洪水模拟过程中，日模型水文模型的合格率较高；而对于场次洪水的模拟而言，HEC-HMS模型模拟的结果合格率更高。

表3 日模拟结果精度对比

表4 场次洪水模拟结果精度对比

对于径流量的时间变化趋势，两种模型的具体模拟结果与实际的水文测站的结果都较为接近，但是对于洪峰流量的站点而言，日模型水文模型与实际水文站点的测量值差距较大；对于双峰洪水而言，HEC-HMS模型的模拟结果只能模拟单峰值，而日模型水文模型能够较好地表示多峰值的洪水过程。因而对于小流域洪水模拟而言，日模型水文模型模拟结果优于HEC-HMS模型。在实际应用过程中，特别是对于小流域洪水模拟中，应结合多种水文模型，采取集合预报的方式，提高整体洪水的模拟精度。

从水量平衡的角度来看，所选的日模型水文模型在实验区的小流域洪水模拟过程中能够较好地实现，这一方面说明水量平衡在应用中的实际意义，另一方面也说明了日模型水文模拟能够适应该类型流域的模拟。

4 总结

随着地理信息科学技术的不断发展与支撑，水文模型的模拟精度与可视化展现有了明显的提升与改善。水文模型的数据输入不仅局限于水文站点测量数据，还包括遥感影像等多种空天地获取的结果。流域观测、分析、建模的技术不断完善，水文模型也从集总式的模型、分布式的模型发展为普遍的耦合型水文模型。为了进一步验证水文模型在流域洪水模拟的有效性，以浙江某实验区作为研究对象进行洪水模拟，通过对比日模型水文模型与HEC-HMS水文模型，验证日模型水文模型在小流域洪水模拟中的实际可行性与相对实用性。实验结果表明：以水量平衡、能量平衡为基础，日模型水文模型在小流域洪水模拟中优于HEC-HMS模型，而对于场次洪水的模拟而言，HEC-HMS模型模拟的结果合格率更高，这说明水文模型仍然有优化与改善的空间。