郭小川

(遼寧省沈陽水文局，遼寧 沈陽 110005)

近年來，隨著極端天氣的增多，經(jīng)常有突發(fā)性的暴雨發(fā)生，導(dǎo)致山洪災(zāi)害頻繁發(fā)生，給人民以及社會帶來了嚴(yán)重的危害。山洪預(yù)警是防御山洪災(zāi)害的一項重要的非工程措施，其作為一個行之有效的防洪減災(zāi)手段越來越受到重視。目前，國內(nèi)外學(xué)者對山洪預(yù)警技術(shù)進(jìn)行了大量研究，也取得了一定的成果，但是由于山洪災(zāi)害成因復(fù)雜，現(xiàn)有的山洪預(yù)警方法沒有完全將影響山洪災(zāi)害的因素考慮在內(nèi)。因此，本項目以遼寧中部某流域為研究流域，綜合考慮前期影響雨量、累計雨量、降雨強(qiáng)度以及降雨分布等因素對山洪災(zāi)害的共同作用，提出了一種基于水文模型的動態(tài)臨界雨量山洪預(yù)警方法，并驗證了該方法在小流域的適用性。

1 研究方法

1.1 繪制降水徑流關(guān)系圖

降雨徑流相關(guān)圖描述的是前期影響雨量、面平均降雨量與徑流之間的關(guān)系。前期影響雨量對降雨徑流相關(guān)圖的繪制以及水文預(yù)報的準(zhǔn)確性有著至關(guān)重要的作用，其計算公式為：

Pa，t+1=k(Pt+Pa，t)

(1)

k=1-Em/Wm

(2)

式中，Pa，t+1—t+1日上午8時的前期影響雨量；Pa，t—t日上午8時的前期影響雨量；Pt—t日的降雨量；k—流域蓄水的日消退系數(shù)；Em—流域每月平均蒸發(fā)能力；Wm—流域最大蓄水容量。

1.2 確定經(jīng)驗單位線

用分析法求解單位線，即已知流域出口斷面的流量過程Q(t)和凈雨過程h(t)，求解一個以q(t)為未知數(shù)的線性方程組，即：

(3)

求解可得：

(4)

因估算凈雨量、流量以及降雨量檢測等均存在誤差，故分析法求得的單位線有時會出現(xiàn)鋸齒形，甚至是負(fù)值，此時需要對單位線進(jìn)行修正，但要保持單位線的徑流量為10mm，誤差小于或等于0.1mm。

1.3 計算動態(tài)臨界雨量

分五步進(jìn)行計算：①結(jié)合水文模型推求不同歷時T降水下的洪水過程；②當(dāng)計算的洪峰流量大于設(shè)定的預(yù)警指標(biāo)值，則區(qū)域出現(xiàn)山洪情況，重新回到步驟①計算洪水過程，若小于設(shè)定預(yù)警流量指標(biāo)值，則進(jìn)入步驟③；③將降雨量按照不同時段進(jìn)行排序，再推求T+1時段下水文模型計算的洪水過程；④若T+1時刻計算的洪峰流量值大于預(yù)警指標(biāo)值，則T+1時段對應(yīng)的降雨量值則為動態(tài)臨界雨量值，結(jié)合該雨量值可降水～徑流關(guān)系曲線，若未能得到動態(tài)臨界雨量值，則進(jìn)入步驟③進(jìn)行重復(fù)計算；⑤將步驟①～④進(jìn)行重復(fù)計算，得到不同降水時段的降水～徑流關(guān)系曲線，從而得到區(qū)域總的降水～徑流關(guān)系曲線。

2 研究結(jié)果

2.1 區(qū)域概況

東陵站位于遼寧省水文分區(qū)的III5區(qū)，流域面積56.2km2，河長18.6km，流域平均坡度2.7‰。區(qū)域降雨徑流參數(shù)見表1。

表1 區(qū)降雨徑流參數(shù)表

由綜合經(jīng)驗單位線法計算出該站單位線洪峰流量qm=26.2m3/s，單位線上漲歷時tn=3h，變換為瞬時單位線，進(jìn)而通過求得該站1h時段單位線進(jìn)行匯流預(yù)報，見表2和圖1。

表2 東陵站1小時時段單位線

2.2 降雨結(jié)合預(yù)報結(jié)果

分別計算CMA和JMA未來24h各量級降雨預(yù)報誤差統(tǒng)計的特征值，計算結(jié)果列入表3和表4。

通過以上數(shù)據(jù)分析可看出：①由于中小雨及沒有降雨情況下的系列較多，因此可較好的反映區(qū)域?qū)嶋H的降水情況，小雨預(yù)報概率為實際降雨情況概率下的85%，這也表明對于小雨或者沒有降雨的預(yù)報精度還是較高的。②中等量級雨量預(yù)報的準(zhǔn)確率可達(dá)到25%以上，發(fā)生中小量級雨量概率可達(dá)到85%以上，雖然中等量級的準(zhǔn)確率較低，但是這種降水預(yù)報的信息還是可適當(dāng)采用的。③預(yù)報大雨量級的概率較高，這表明大雨量級預(yù)報呈現(xiàn)偏少的情況，這個偏少的情況和6h、12h較為類似，并且降雨預(yù)報隨著預(yù)報時段的增加，降雨預(yù)報精度逐步偏小的趨勢更為明顯。④雖然大雨量級預(yù)報的樣本系列較少，但是從統(tǒng)計結(jié)果可看出兩個預(yù)報模式下的大雨量級的預(yù)報精度還是可滿足一定精度要求的。

表3 CMA未來6h各量級降雨預(yù)報誤差檢驗結(jié)果

表4 JMA未來6h各量級降雨預(yù)報誤差檢驗結(jié)果

圖1 CMA未來6h各預(yù)報降雨量級情況下實際降雨概率分布曲線

2.3 降雨概率預(yù)報結(jié)果

估算出了總體統(tǒng)計的各個特征值，并用適線法擬合，最后得到了不同預(yù)報降雨量級情況下實際降雨的概率分布曲線，如圖1—2所示。

從兩個降雨預(yù)報模式可看出，雖然預(yù)報的降雨總體偏小于預(yù)報降雨(需作者復(fù)核)，但是在一定量級的預(yù)報雨量情景模式下，實際的降雨大于動態(tài)臨界雨量的概率可為區(qū)域發(fā)生山洪災(zāi)害時提供重要的預(yù)警指標(biāo)的信息。此外，預(yù)報的降雨量和動態(tài)臨界雨量的比值可以間接反映區(qū)域發(fā)生山洪災(zāi)害的程度的大小。

圖2 JMA未來6h各預(yù)報降雨量級情況下實際降雨概率分布曲線

2.4 耦合預(yù)警結(jié)果

采取修訂后的耦合方法，對“20150722”和“20160713”兩場洪水進(jìn)行實時預(yù)警，結(jié)果見表5和表6。

通過與和實際降雨情況對比，采用降水預(yù)報與動態(tài)臨界雨量進(jìn)行耦合的方式，能夠?qū)崿F(xiàn)對區(qū)域山洪可能發(fā)生狀態(tài)進(jìn)行預(yù)警。從總體分析結(jié)果可看出，JMA模式下山洪預(yù)警的效果總體好于CMA降雨模式下的預(yù)警效果。從“20150722”的洪澇災(zāi)害發(fā)生情況可看出，對JMA降水集合預(yù)報信息下的山洪預(yù)警可達(dá)到紅色預(yù)警，對區(qū)域山洪進(jìn)行及時預(yù)警，而耦合CMA降雨預(yù)報信息下山洪預(yù)警只顯示橙色預(yù)警，兩種模式下的山洪預(yù)警可為區(qū)域山洪災(zāi)害的及時預(yù)警提供較為準(zhǔn)確的信息。在具體實踐過程中，需要將氣象降水預(yù)測數(shù)據(jù)和山洪預(yù)警相關(guān)及時進(jìn)行耦合，對區(qū)域山洪災(zāi)害進(jìn)行綜合預(yù)警。此外，超過6h的預(yù)警信息可以增長降水的預(yù)見期，可以作為山洪預(yù)警兩個主要時段的有效補(bǔ)充，從而為山洪預(yù)警提供更加有效的決策依據(jù)。

表5 “20150722”耦合降雨預(yù)報信息的實時滾動預(yù)警

表6 “20160713”耦合降雨預(yù)報信息的實時滾動預(yù)警

表7 1h臨界雨量指標(biāo)檢驗

3 復(fù)核和校驗結(jié)果

分別將基于API模型和新安江模型計算得到的動態(tài)臨界雨量曲線應(yīng)用于東陵站小流域的8場洪水中，檢驗其預(yù)警效果，檢驗過程列入表7。

從以上分析數(shù)據(jù)可以看出，采用API模型計算的山洪預(yù)警指標(biāo)的合格率可以達(dá)到100%，而應(yīng)用新安江模型計算的山洪預(yù)警指標(biāo)的合格率同樣可以達(dá)到100%，因此可以表明本文研究的預(yù)警偶合修訂方法對于不同的水文模型都具有適用性。此外，水文模型計算條件下的動態(tài)臨界雨量計算方法可較好的滿足區(qū)域中小流域洪水預(yù)警的需求，其中中小流域預(yù)警效果也較好。為了提高山洪預(yù)警的準(zhǔn)確度，在具體實際預(yù)警過程中，可采用不同水文模型對其臨界雨量進(jìn)行動態(tài)計算，實現(xiàn)動態(tài)預(yù)警。

4 結(jié)論

(1)雖然實測降雨可對區(qū)域山洪預(yù)警采用有效、及時的預(yù)警，但是將實際降雨和預(yù)報降雨耦合下的預(yù)警效果較差，這主要是因為降雨集合預(yù)報對大雨量級預(yù)報精度偏低，從而使得預(yù)警效果不佳。

(2)本文研究的山洪預(yù)警耦合方法可根據(jù)不同時刻山洪災(zāi)害可能性進(jìn)行有效評估，結(jié)合評估結(jié)果進(jìn)行不同等級的預(yù)警，從預(yù)警驗證結(jié)果可看出，修訂后的降水集合信息可有效進(jìn)行山洪預(yù)警，并可充分提高預(yù)警的精度，表明該方法是有效的。