基于机理模型的兰江洪水复盘分析

2023-11-03张善亮方益铭郭旺强

水利信息化 2023年5期

张善亮，严芳，方益铭，姜恒，郭旺强

（1. 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，浙江杭州 311122；2. 兰溪市水务局，浙江兰溪 321100；3. 浙江省水文管理中心兰溪水文站，浙江兰溪 321100）

0 引言

兰溪地处钱塘江中游，位于衢江、金华江、兰江交汇处，具有集雨面积大、流域分布广、洪水来势快的特点。钱塘江流域内汛期分为梅汛期和台汛期：梅汛期降水持续时间长，主要影响中上游衢江流域；台汛期台风雨降水历时短，强度大，主要影响金华江流域及河口区域。兰溪历史上洪水频发[1]，自1969 年富春江水库建成蓄水后，兰江水文情势发生了较大变化[2]，向着小流量高水位趋势发展。此外，上游衢江、金华江堤防建设使洪水归槽，加快了兰溪站洪水上涨速度。闵惠学[3]分析钱塘江流域 2011 年“6·20”洪水的暴雨时空分布，指出兰溪站高水位的主要原因是雨赶峰，二次洪峰起涨水位高，洪水归槽等。张中顺等[4]分析钱塘江 2017 年“6·25”洪水量级与 2011 年相当，通过精准预报、多级联动、错峰泄洪的应对措施可有效减少洪水损失。上述洪水分析是基于历史数据的经验性分析，符合当时的流域水文特性，然而随着水利工程的逐步完善，影响洪水的因素也发生变化，以往的经验可能失效。近年来，测绘遥感、计算机技术发展迅猛，可以获取更高精度的地形、更全面的实时水情及更强大的算力，采用机理模型的洪水分析方法日渐成熟。

浙江省水文勘测局[5]基于姜湾径流模型建立衢州站洪水预报方案，选取分布较均匀的 7 个雨量站，用算术平均法计算流域面雨量，该模型适用于南方湿润地区。为分析流域的产流特性，获得不同控制断面的洪水流量过程，采用水文模型模拟产流过程可以达到较高精度，但对汇流计算而言，单一的水文模型往往偏差较大，难以预报河道的水位过程。丁伯阳等[6]根据历史水文数据，指出造成近年来洪水频发的主要原因是兰江流域沿途小流域城市下垫面硬化，流域产流增大增快，以及下游富春江大坝蓄泄回水影响。吴森清等[7]通过分析兰江流域历史面雨量构成，提出乌溪江、新安江、富春江大型水库调度是除流域降雨以外洪涝成因的重要因素。芦云峰[8]总结了河道型水库的动库容特性及洪水波传播特征，明确了河道型水库宜采用水文模型和水动力模型耦合的方法进行模拟，但需要关注人工调度对坝址水位流量曲线的影响。王旭滢等[9]采用新安江模型模拟浦阳江流域上游山区降雨径流过程，采用一/二维水动力模型对下游盆地进行模拟，并以新安江模型计算结果作为水动力模型边界，进行水文水动力松耦合，该方法既考虑了源头降雨来水，也考虑了潮位顶托影响，但水动力模型忽略了下游平原区间降雨情况。上述钱塘江流域洪水模型研究成果多为区域性的，而兰江流域洪水受上游、区间及下游综合影响，采用流域级水文水动力模型，全面分析当前时期洪水形势的研究较少。方子杰等[10]系统性开展钱塘江 2020 年“7·7”洪水复盘与风险模拟，通过不同量级洪峰叠加研判下游防洪风险，提出进一步升级打造数字孪生流域平台的建议。刘昌军等[11]基于时空变源混合产流模型，开展河南郑州 2021 年“7·20”特大暴雨洪水风险评估分析，计算得到沿线村落成灾风险，根据不同防洪标准将河段危险等级分为 4 级，统计分析各危险等级河段和村庄数量，为后续制定减灾预案提供参考。

2022 年 6 月 19—21 日，兰溪出现入梅后第 2 轮强降雨，衢江流域平均降雨 224.6 mm，兰溪以上流域平均降雨 140.0 mm，衢州站形成建国以来最大流量，兰溪出现建国以来第七大洪水，兰溪流域数字孪生平台在此场洪水预报中预报结果与实测洪水洪峰水位仅差0.05 m，虽然获得较高精度[12]，但在洪水过程预报中仍然存在一定偏差。主要原因是近年来衢江、金华江上新建了若干梯级水利枢纽，水利工程调度改变了流域内水量的时空分布，使洪水形成及传播过程变得更加复杂，故开展基于机理模型的 2022 年“6·21”洪水复盘对提高兰溪洪水预报精度有着重要意义。

1 研究方法

为评估洪水流量和水位形势，分析洪水成因，构建了兰江流域半分布式水文和分段水动力 2 个模型。源头水文模型计算流量成果作为下游水动力模型的入口流量边界条件；区间水文模型计算流量成果作为旁侧入流加入水动力模型；上下游分段水动力模型通过共享相同控制断面，实现模型水位和流量数据的交互。

水文模型在计算土壤含水层时用到降雨径流三层模型（三层指地表层、地下浅层和深层），通过较长时间水文过程模拟，减少初始含水量偏差对结果的影响。降雨径流模块作为河流模拟系统的组成部分，既可作为单独模块运行，也可作为河网子流域旁侧入流加入水动力模型。通过分段求解给定边界条件的一维圣维南方程组，获取不同河道断面的水位和流量。若河道中存在水工建筑物，相邻水位或流量点不连续，可认为是内部边界，通过水工建筑物控制模块，设置相应的调度规则。

2 模型构建

2.1 基础数据收集与整理

兰江流域的全流域地形数据来源于 SRTM （Shuttle Radar Topography Mission）90 m 数据，同时还收集了流域水系图、雨水情数据、主干河道断面数据[13]、水工建筑物相关设计资料，研究区域内主要站点、水系和分区面雨量分布，如图1 所示。衢州兰溪区间有湖南镇、黄坛口、铜山源和沐尘水库 4 座大型水库，其中湖南镇和黄坛口水库为连库，黄坛口、铜山源、沐尘3 座水库集雨面积约占区间总面积的 50%。本研究收集的水文数据包括降雨、水位、流量 3 类数据。

图1 站点分布及分区面雨量

对降雨数据进行整理，本次计算范围内有效降雨站点数为 180 个，统计 2022 年 6 月 19 日 8 时至 22 日18 时累计降雨数据。整体降雨趋势由西部向东部递减，主要洪水来自衢州上游及衢州和兰溪区间，而金华江来水较少。衢州兰溪区间子流域分布降雨通过加权平均得到，收集衢州、金华、兰溪等水文站洪水过程实测流量资料，重点断面流量和衢州兰溪区间降雨过程如图2 所示。可将衢州、金华流量作为水动力模型边界条件，兰溪实测水位和流量[14]作为模型精度评定验证数据。

图2 重点断面流量及衢州兰溪区间降雨过程

2.2 水文模型构建

水文模型构建过程分析如下：

1）子流域划分。根据研究区域内的主要河道及衢州、金华、兰溪等水文站点，基于 STRM 90 m数据，将流域划分为 6 个水文计算大分区，其中衢州至兰溪的衢江区间大分区扣除湖南镇-黄坛口、铜山源和沐尘水库集水面积后又分成 6 个子流域，流域和子流域分区如图3 所示，子流域衢江_02、衢江_04、衢江_06位于衢江北侧，其余 3 个子流域位于衢江南侧。

图3 模型水文计算分区

2）面雨量计算。通过对水文分区内泰森多边形的控制面积进行加权计算，得到各个分区的面雨量。

3）蒸发量计算。此次共收集分水江、金兰水库、衢州、金华和徐畈 5 个站点的蒸发数据，若子流域内没有蒸发站点则使用邻近站点蒸发数据。蒸发资料作为长系列水文模型分析资料用于计算前期流域土壤含水率。对 2022 年 3—6 月兰溪站逐时雨量和蒸发数据进行相关分析，如图4 所示，可以看出降雨与蒸发呈负相关关系，雨量越大蒸发量越小。因此可以认为梅雨期间蒸发量较小，对短历时的洪水产汇流影响可以忽略。

图4 雨量和蒸发数据相关分析

4）率定与验证。主要对源头和区间 2 类子流域进行率定。源头子流域包括衢州以上、金华以上，湖南镇和新安江 2 个水库库区，流量监测资料完备，可直接采用流量边界进行建模，不做率定。区间子流域无专门水文测站，需与水动力模型联合率定和验证。

2.3 水动力模型构建

水动力模型概化的河道包含水文站所在的钱塘江及其主要支流乌溪江、金华江和新安江，在上游衢江、金华江，以及衢州、金华、兰溪、富春江（简称衢金兰富）区间分别构建独立的水动力模型。其中，兰溪段相关河网的概化图如图5 所示，河道上游边界衢州和金华站断面采用实测流量，区间子流域入流量均采用降雨径流水文模型计算的流量结果，衢州兰溪区间的湖南镇-黄坛口、铜山源和沐尘及新安江水库采用水库下泄流量，下游采用富春江坝下实测水位，构建衢金兰富区间水文和水动力模型。

图5 河网概化及边界设置

模型中河道断面为实测与虚拟断面，主干河道钱塘江及其主要支流新安江、金华江均有实测断面，支流乌溪江采用虚拟断面。模型中虚拟断面基于河道高程、宽度等基础数据设置成规则的矩形断面。模型中钱塘江上游断面平均距离为 500 m，兰溪市域内断面平均距离为 300 m。

2.4 模型率定和验证

首先，利用区间子流域干流河道流量资料，结合水文、水动力模型联合率定区间的水文参数[15]，参数取值如表 1 所示。

表1 水文参数取值

其次，在水文模型获得各水文分区产汇流的基础上，利用水动力模型计算河道中洪水演进情况，获得沿程河段的计算水位，通过调整沿程各河段的糙率值，使得计算水位逼近实测水位，率定后糙率值范围为 0.030～0.038。

近 10 年兰溪发生的最大洪水在 2017 年，其余洪水较大的年份有 2019，2020 和 2022年。为检验模型的计算精度，选取 2017，2019 和 2020 年的最大洪水场次进行验证，具体水位验证图如图6 所示。图6 中，洪水水位过程的计算值与实测值整体趋势一致，最高水位差分别为 0.05，0.15 和 0.64 m。从 3 场洪水计算成果可以看出，洪水量级越大精度越高，洪水量级较小精度反而降低。主要原因是在小洪水情况下，洪水水位受人工调度影响的权重更大，由于水库下泄流量数据为逐日上报数据，可能遗漏上报最大下泄流量值，造成小量级洪水情况下，计算水位偏低。2022 年汛期前兰江流域数字孪生平台上线试运行，打通了衢州至兰溪区间 4 个大型水库的下泄报汛流量数据，为进一步分析洪水成因提供了数据支撑。

图6 兰溪站历史场次洪水验证

3 洪水成因分析

3.1 上游降雨来水分析

根据兰江流域 2022 年 6 月 19—20 日实测雨量数据绘制的降雨时空变化图如图7 所示，出现大范围强降雨的首个 12 h 时段为 6 月 19 日 20 时至 20 日 8 时，兰江流域整体降雨分布呈现西北高东南低特征，最大降雨发生在常山港上游；接下来的 12 h 时段（6 月 20 日8 时至 20 日 20 时），降雨中心由北向南移动，最大降雨集中在江山港、乌溪江上游。随着降雨中心的移动，常山港出现的洪峰与江山港洪峰叠加，造成衢州洪峰流量最大达到 8 100 m³/s。

图7 兰溪流域降雨时空变化图

3.2 衢江沿线水利枢纽水情分析

衢江沿线自衢州到兰溪河段建有 6 个梯级船闸[16-21]，按照防洪联合调度规则，衢江梯级枢纽由下往上依次开启泄洪，间隔时间为 30 min，洪水过后由各枢纽自行关闭，逐渐恢复正常蓄水位。各级枢纽水位的调度规则基本一致，在洪水量级达到预设流量后，逐步开启泄洪闸，直至全开，洪水过后再逐步关闭泄洪闸，恢复水位至正常值。衢江沿线水利枢纽水位计算值与实测值如图8 所示，可以看出，各级枢纽上游水位过程形态相似，计算值与实测值基本吻合。

图8 衢江沿线水利枢纽水位过程

通过水利枢纽的调度设置，可以改进衢江洪水演进至兰溪的水位过程成果，2022 年洪水期间兰溪水位过程具体如图9 所示。在未考虑水利枢纽预泄调度情况下，兰溪水位依赖于降雨径流洪水，因此计算水位上涨滞后实测水位，洪水水位过程线呈尖瘦型；考虑水利枢纽调度后，洪水初期，各梯级枢纽预泄，造成兰溪水位快速上涨，预泄后水位上涨渐缓（左肩），上游天然洪峰来临后，水位继续加速上涨至最高水位（头部），洪水过后，各梯级枢纽陆续关闭，造成兰溪水位快速回落，各梯级枢纽恢复正常蓄水位后，兰溪水位回落速度减缓（右肩），以上趋势较符合实际情况，洪水水位过程线呈头肩型。

图9 兰溪水位过程

对水位计算值与实测值进行相关分析，采用纳什系数（NSE）进行计算，公式如下：

式中：yoi为第i时刻的观测值；ysi为第i时刻的模拟值；-yoi表示观测值的总平均值。

未考虑水利枢纽预泄调度情况下，兰溪计算水位与实测水位纳什系数为 0.947；考虑水利枢纽预泄调度后，兰溪计算水位与实测水位纳什系数为 0.972。由此可见，考虑水利枢纽调度后，兰溪计算水位成果更接近实际。

3.3 衢州兰溪区间来水分析

由图 2 可知，衢州兰溪区间强降雨集中在 6 月20 日 6—12 时。该时间段前后，衢州兰溪区间水库下泄流量过程如图10 所示，结合四大水库相关控运计划可知：湖南镇水库下泄流量一般保持在 350 m3/s，在 6 月 20 日 10 时至 6 月 21 日 2 时期间减少了下泄流量；黄坛口水库下泄流量与湖南镇水库基本相当，6 月 20 日 16 时开始加大下泄流量，最大至 720 m3/s；沐尘水库下泄流量一般保持在 33 m3/s，6 月 20 日 17时开始加大下泄流量，最大至 238 m3/s；铜山源水库无控制泄洪闸，通过正常泄洪洞自由泄流，整体泄洪过程较为平缓。对比湖南镇和黄坛口 2 个水库的下泄流量，黄坛口水库最大下泄流量是湖南镇水库最大下泄流量的 2 倍多，对下游洪水影响更大，因此以黄坛口水库下泄流量作为区间点源加入水动力模型。

图10 衢州兰溪区间水库下泄流量过程

为进一步分析区间水库拦蓄对兰溪洪水的影响[22]，构建湖南镇水库与黄坛口水库区间，以及湖南镇铜山源和沐尘等水库水文模型，通过水量平衡法推算入库洪水，检验水库水文模型精度，再将水文模型计算的入库洪水作为兰溪水动力模型的上游流量边界，计算后的兰溪水位过程如图11 所示。未考虑区间大型水库拦蓄情况下，估计兰溪最高水位为 34.01 m，对应时刻为 6 月 21 日 1 时。因此本场洪水中区间水库拦蓄发挥了重要作用，大大降低了兰溪的洪峰流量和水位，并将峰现时刻推后 3 h。