基于多水文模型的漫水河流域水文过程模拟与对比分析

贺 睿,吴 锋

(1.中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司，贵州 贵阳 550081；2.中科院地理科学与资源所 陆地表层格局与模拟院重点实验室,北京 100101;3.中国科学院大学，北京 100049)

洪水是世界上最严重的自然灾害之一，具有发生频次高、危险程度大、预报与预警难等特点。据世界水评估计划(World Water Assessment Programme，WWAP)2018年度评估报告统计，全球每年大约有1%～2%的陆地遭受洪涝灾害[1]。2020年我国江淮地区梅雨汛期长达2个月。根据应急管理部的统计，截至2022年8月13日，2022年洪涝灾害造成的直接经济损失高达1789.6亿，造成了6346万人次受灾。江淮流域虽已超过历史降雨，但洪涝灾害重伤死亡人数降低。在基础工程解决方案上，更为重要的是预报和预警使得及时转移人口和财产成为可能。

洪水过程模拟是洪水预测预报的基础，开展洪水的预测预报研究对防洪减灾起到重要作用[2]，为降低洪涝灾害损失提供决策参考。水文模型是一种洪水过程模拟的重要工具[3]，目前的计算降雨产流的水文模型分为蓄满和超渗2种，随着科技水平的发展，产流计算方法已从最初的单一产流计算逐步完善到混合产流计算，但并没有统一的使用标准。虽然混合产流模型相较于单一产流模型复杂性更高，但是模拟结果更贴近实际[4]。基于以上分析，本文采用一种全新基于混合产流理论的模型进行洪水过程模拟，该方法精确模拟了小流域产流的时空分布过程，为白洋淀洪水过程模拟精度提高提供了一种新方法。

1 研究区概况与数据处理

1.1 研究区概况

漫水河流域地处山区，水力资源丰富，但山洪灾害较为频繁。漫水河站漫水河流域地处白洋淀上游，作为保障大清河流域最后一道防线，白洋淀流域毗邻雄安新区，白洋淀地处华北平原中部，北邻北京，南邻仓州，东面天津，西倚保定。白洋淀作为大清河流域中下游最后一道防洪线，其地理位置、防洪位置都十分重要。白洋淀年内降水极为不均，流域内的降雨在山洪期间具有突发性强、历时集中，年均径流量22.3亿m3，平均径流深度71.5mm，其中75%来自山区[5]。白洋淀上游有漫水河、中唐梅、张坊、阜平4个流域。根据收集到的漫水河流域数据，并以此为例对白洋淀上游流域进行研究。

1.2 基础数据概况

漫水河流域研究区最大集水面积653km2，有漫水河站、浦洼站、史家营站、大安山站、霞云岭站4个雨量站点，漫水河站1个水文站点，如图1所示。对数据进行汇总，数据详细情况见表1。

图1 漫水河流域概况

表1 漫水河流域数据概况

2 模型建模

2.1 FFMS水文模型建模过程

根据山区小流域地形的多样性、产流机制变化复杂等情况，FFMS模型采用了平面混合、垂向混合和时段混合3种方法，从划分地貌水文响应单元，到超渗和蓄满产流在时间和空间上不断转换，建立起了真正意义上的平面、垂向、时段混合模型[6]，得到一个精确模拟山区流域水文产流过程。

2.1.1时空变源混合产流模型介绍

由于超渗产流与蓄满产流是随时空变化而发生变化，因此在时空变源混合产流模型(FFMS)模型中嵌入了超渗产流、蓄满产流、壤中流及地下径流的计算方程式。超渗计算主要分为透水与不透水2个部分，分别对超渗产流部分进行计算。计算水文方程式如蓄满产流计算主要根据土壤、下层和地下含水层三层在空间和时间尺度上的水文计算方程，根据土壤质地类型进行壤中流的计算。地下径流主要采用线性水库计算方法，水文计算方程如下式(1)—(5)所示：

Rh=PE·perip+MAX
(PE·(1.0-perip)-Fcap，0)

(1)

Rd=MAX(0，Sp，0+Fp-Sp，max)+
MAX(0，Sp+F·perp-Sfc·perp)

(2)

(3)

Rg=Sg·kg

(4)

(5)

式中，PE—净雨量,mm；Fcap—计算时段内的下渗能力,mm;perip—不透水面积百分比；Sp，0—优先流含水层初始土壤含水量，L；Fp—土壤表层的优先流区域的下渗量，L；Sp，max—优先流含水层最大含水量，L；Sp—优先流含水层的土壤含水量，L；F—土壤表层的实际下渗量,mm；Sfc—土壤田间持水量，L；perp—优先流面积百分比；Sp—优先流含水层的含水量，L；kp1—优先流出流的线性系数；kp2—优先流出流的指数项系数；S1—下层土壤的含水量，L；ki1—壤中流出流的线性系数；ki2—壤中流出流的指数项系数；ki2—地下水水库出流系数；Sg—地下水水库含水量,L。

2.1.2FFMS汇流介绍

水文模型的汇流分为坡面汇流和河道汇流2部分，FFMS模型采用运动波方法和滞后算法，使用的运动波方法和滞后算法均已被广泛使用，水文计算方程式如式(6)—(8)所示。

(6)

Q=αAm

(7)

(8)

2.1.3参数介绍

漫水河流域最大集水面积653km2，基于白洋淀8m分辨率高精度DEM数据，利用FFMS软件自动建立漫水河流域的分布式水文模型，共划分47模型计算单元。使用1963年8月一场历史上较大的实测洪水进行参数滤定，得到此次模型参数取值，见表2。

表2 FFMS水文模型参数取值

2.2 HEC-HMS模型和PRMS模型建模

HEC-HMS模型是美国陆军工程兵团水文工程中心开发的半分布式降雨径流模型，已被广泛使用，本文主要作为超渗产流模型。构建HEC-HMS水文模型的方案为：初损后损、SCS单位线法、滞后演算法，具体建模及计算过程参考廖富权工作成果[7]。PRMS是以美国地质调查局(USGS)主持开发的MMS为框架工具构建的水文模型，本文主要作为蓄满产流模型，使用模型内镶嵌的建模方案及计算方法，具体建模过程参考王一则工作成果[8]。

3 数值模拟结果分析

采用HEC-HMS、PRMS和FFMS模型分别对该场次洪水进行了计算，计算结果得到的FFMS模拟结果成分如图2所示，不同降雨径流过程线如图4所示。

图2 FFMS模型产流成分

图3 模型计算散点

图4 HEC-HMSPRMSFFMS降雨径流模拟过程线对比

为了分析3种模型计算值与观测值的关系，3种模型以纳什效率系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient，NES)大于0.8为合格标准(有没有什么参考文献)，对3种模型参数率定。以率定后的模拟流量作为纵坐标、观测值作为横坐标画散点图(图3和表3)。在保证计算曲线拟合度条件下，在涨水期间随降雨的增大，HEC-HMS模拟值与观测值的差值由负值变正，在退水期间随降雨的减小，HEC-HMS模拟值与观测值的差值由正值变负；FFMS模拟值与观测值的差值正负随机性较强，没有较强的规律；在涨水期间随降雨的增大，PRMS模拟值与观测值的差值由正值变负，在退水期间随降雨的减小，PRMS模拟值与观测值的差值由负值变正。

表3 白洋淀不同机理模型模拟结果

根据以上分析，并结合洪水本身的复杂性，超渗产流与蓄满产流在实际产流过程中是相互转换的，其中蓄满产流对白洋淀地区不适用，面对缺少历史资料地区的洪水模拟，单一产流理论缺陷非常明显。

4 结论

本文使用了介绍了FFMS水文模型应用于白洋淀上游的漫水河流域，整个的建模过程。

(1)通过对比降雨径流过程线，证明了FFMS模型结果的可信度，再通过FFMS特有的产流成分分析，得到白洋淀超渗产流大于蓄满产流，其土壤含水量、地下径流成分较小的结论。

(2)通过使用FFMS模型对漫水河流域的洪水过程模拟，该模型有常用模型如：HEC-HMS、PRMS没有的优势，能更进一步分析径流成分，得到更加完整的洪水模拟过程，对防洪预警精度提高，从模型上提供可操作性，对水文模型精度提高方向有一定指导意义。

(3)蓄满产流和超渗产流耦合模拟洪水过程，对比单一的产流模拟洪水过程，更加精确，但耦合理论尚有欠缺，在使用耦合模型模拟洪水过程时，过程成分分析可靠性还需要进一步验证。