陳冉慧，夏曉圣

1.安徽師范大學地理與旅游學院，安徽蕪湖，241022 2.安徽自然災害過程—防控研究省級實驗室，安徽蕪湖，241002

近年來國內外學者對極端天氣事件研究逐漸深入，探討不同地區(qū)災害發(fā)生的頻率，強度，空間范圍等具體災害機理。氣象災害中洪澇災害也隨極端氣候的變化逐漸成為安徽省的重大災害之一。通過對流域內水文特征分析和建立模型模擬水位變化，為水資源合理規(guī)劃以及防災減災提供指導，以減少暴雨洪澇災害損失[1-3]。

洪澇災害發(fā)生的重要條件是降雨，當一個流域降雨量達到一定強度時，形成的洪水流量剛好為河道的標準泄洪范疇，當超過該降雨等級時可能會發(fā)生洪澇災害，此時的降雨量稱為致災臨界雨量，即暴雨后洪澇災害發(fā)生時的臨界氣象條件。臨界條件是暴雨洪澇災害時預報預警、評估及防洪規(guī)劃的重要判斷條件[4-6]。

在確定流域臨界面雨量的研究中基于前期收集的歷史數(shù)據(jù)主要有水位反推法、比擬法、暴雨災情實例調查法等。但這類方法較少考慮水文過程對預警指標的準確性和有效性的影響，屬于統(tǒng)計分析類。另一類是基于客觀的水文氣象資料(如降雨量、水位等)建立的水文模型方法，以模擬降水徑流過程來推算臨界面雨量[7]。近年來主要使用的模型有TOPMODEL模型[8-9]、HBV模型、新安江模型[10-11]、FloodArea模型[12-13]等，這些都是基于物理機制，以水文學、水力學為基礎來探討洪澇災害發(fā)生條件，其中HBV模型是著名的概念性水文模型之一，目前已有很多學者對此模型進行過深入學習與運用，得出此模型方法在各類復雜氣象條件下的水文模擬都有較高的區(qū)域適應性。張洪斌等對 HBV 模型中關鍵的產(chǎn)流匯流模塊進行改進研究，提高了模型對研究區(qū)洪災發(fā)生時徑流模擬的精度[14];盧燕宇等基于HBV模型對淮河流域的水文過程進行面雨量探討，首次確立了研究臨界雨量的一系列方法流程[15]；黃金龍利用HBV模型研究了長江寸灘以上流域的水文徑流變化，結合氣候模式CLMM對寸灘以上流域的氣候變化進行模擬預測[16]；張漫莉在中小型流域中模擬洪水發(fā)生后的預報中，對比分析改進的HBV 模型和新安江模型，發(fā)現(xiàn)HBV能更好地應用于研究區(qū)[17]；張調風等以高原區(qū)隆務河流域山洪為研究對象，基于HBV模型探討山洪預警方法[18]。

前期針對流域面雨量的研究大多集中于長江上游、淮河等大流域，但隨著全球變暖，暴雨的頻發(fā)導致中小河流的洪災損失也不斷增加，中小河流及河湖節(jié)點相關的水利設施臨界面雨量范圍的選取是當前流域防汛減災的重點和采取預防措施的參考。豐樂河流域是安徽省中小流域的典型流域，空間差異性較強，與其他模擬水文過程的流域分布式水文模型相比較，HBV模型具有結構簡潔，需要輸入的參數(shù)較少，操作性強等優(yōu)勢，應用該模型對豐樂河流域進行模擬具有可行性。本文選取桃溪水文站以上的豐樂河流域進行研究，基于HBV分布式水文模型，分析流域的暴雨洪澇致災閾值，為減輕巢湖汛期蓄洪壓力和更好地開展流域周邊災害預警提供參考。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

豐樂河起源于六安市內金安區(qū)張店鎮(zhèn)，上游連大別山腹地，下游接巢湖入口，遠貫長江，屬巢湖水系。桃溪水文站位于豐樂河中下游河段(見圖1)，該站以上流域面積共1 578 km2，河流主干道長約50 km。本區(qū)域屬亞熱帶和暖溫帶過渡性的季風氣候區(qū)，具有明顯的季風氣候特征，降雨主要發(fā)生在春季和夏季，夏季多暴雨及大暴雨，易發(fā)生洪澇災害[19]。

圖1 豐樂河中上游流域圖

1.2 數(shù)據(jù)資料

氣象數(shù)據(jù)來自流域內6個氣象站，山南、桃溪、雙河鎮(zhèn)、孫崗、東河口和張母橋,1986—2017年逐日氣溫降水觀測資料。水文數(shù)據(jù)收集的是桃溪水文站(117．01°E，31．55°N)1986—2017年的流量和水位資料，數(shù)據(jù)由合肥市水文水資源局提供。數(shù)字高程模型(DEM)來自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)，分辨率為30 m；土地利用數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡遙感影像下載解譯獲得，數(shù)據(jù)時間為2010年。

1.3 HBV-D模型

HBV模型在解決水資源問題上具有很大的通用性和靈活性，在模擬河流的主要產(chǎn)流匯流水文過程表現(xiàn)非常突出。它是一個基于DEM，可與ArcGIS有效集成，把流域劃分成多個子流域，每個子流域根據(jù)高程、水面面積和下墊面類型歸類為各徑流帶。通過對模型的積雪及融雪模塊在上層、土壤含水量計算在中層、響應路線在底層的三個子程序對模型的自由參數(shù)進行率定驗證。利用模型工作原理簡單易懂，輸入研究區(qū)的基礎氣象水文數(shù)據(jù)及其相關的資料進行模擬徑流，輸出結果以徑流深表示。徑流深與徑流量之間的對應關系為：

X=(L×1000×S)/(24×3600)

式中,X為徑流量，單位m3/s；L為徑流深，單位m；S為流域總面積，單位km2。

模型運算包括一系列自由參數(shù)，這些值率定和驗證時，可考慮Nash等提出的 Nash效率系數(shù)(Me)和確定性系數(shù)(R2) 判斷模型在此地區(qū)的適用性。

1.4 研究方法

本文利用HBV模型對豐樂河桃溪水文站以上段的水文過程進行模擬。首先建立流量和水位的關系，依據(jù)《暴雨洪澇災害致災臨界(面)雨量確定技術指南》(氣象函〔2013〕113號)規(guī)定選取研究區(qū)的致災界定值，確定桃溪站為豐樂河中上游流域洪澇災害發(fā)生的監(jiān)控站點，以前期采集的歷史洪水過程和對應的氣象水文數(shù)據(jù)為基礎，利用HBV-D模型反推降水—流量—水位之間的關系，推算出到達桃溪站設防水位、警戒水位和保證水位時不同的臨界面雨量值。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 子流域劃分

HBV模型將豐樂河研究區(qū)劃分為若干個子流域，以采集到的各子流域的高程、土地利用類型、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)等作為基礎數(shù)據(jù)包代入模型進行水文模擬。運用ArcGIS軟件從DEM 數(shù)據(jù)中提取豐樂河局部流域(介于E116°45′～117°21′，N31°18′～31°33′)，裁剪后面積為 1 578 km2，并用軟件對流域進行劃分，根據(jù)研究區(qū)的自然人文因素選取桃溪水文站為出水口，不斷調整參數(shù)后研究區(qū)劃分成12個子流域，如圖1所示。運用IDW 插值法將本文5個氣象站的數(shù)據(jù)插值到各子流域對應的中心點，運行后得出各個子流域的面雨量和溫度等數(shù)據(jù)。

2.2 參數(shù)敏感性分析

HBV模型以降水、氣溫、土壤含水性能和產(chǎn)匯流等要素進行綜合性徑流模擬，考慮了降水、土壤、產(chǎn)匯流和河道等多個模塊。子流域的劃分使得部分參數(shù)需要進行敏感性分析，通過客觀的參數(shù)調整來對各參數(shù)的敏感性程度進行綜合劃分，分為敏感、較敏感和不敏感，結果見表1。其中，少數(shù)參數(shù)采用模型經(jīng)驗值為不敏感，敏感性參數(shù)則采用部分實測數(shù)據(jù)并通過反復調整優(yōu)選出。通過參數(shù)的最優(yōu)組合，模型的模擬值與實測值獲得最優(yōu)擬合，使模型適用性達到最佳，更適用于研究區(qū)域。

表1 HBV模型參數(shù)率定值

2.5 模型參數(shù)率定和驗證

本文以1986年為預熱期，選取1986—1996年桃溪站逐日徑流量數(shù)據(jù)對HBV水文模型進行率定。計算后模型的Nash效率系數(shù)結果為0.78，確定性系數(shù)達0.83，模型能較好地模擬流域內洪澇發(fā)生時的降水徑流過程，在率定期內實測徑流量與模擬徑流量的誤差值較小(圖2)。以1997—2007年為驗證期，Nash效率系數(shù)為0.8，確定性系數(shù)為0.86，驗證看出的水文過程與實測徑流過程基本一致(圖3)。整體看率定期和驗證期的年份中HBV模型對峰值的模擬不理想[21]，但模型在本研究區(qū)總體適應性較好，率定后的HBV模型能夠在一定程度上模擬研究區(qū)的流域水文過程，此模型可以用于豐樂河中上游流域的致災臨界雨量值計算。

圖2 HBV模型率定期實測徑流量與模擬徑流量

圖3 HBV模型驗證期實測徑流量與模擬徑流量

依據(jù)《水文情報預報規(guī)范》(GB/T22482-2008)的標準將1986-2017年劃分為豐水年、平水年和枯水年，本文以HBV模型模擬效果接近實際的年份分析不同類別年份之間的區(qū)別(圖4)。

圖4 不同年份豐樂河流域典型洪水過程模擬對比

圖4看出，HBV模型對豐水年的模擬效果較好，但在豐水年模型模擬洪峰值均比實測值低，上半年的模擬效果不及下半年；對平水年的模擬情況不一，即部分年份模擬效果較好，模型對汛期的模擬效果不及非汛期；對枯水年的模擬整體效果不佳，精度不高。綜合分析在冬春期，豐樂河流域低溫雨雪多，盡管模型加入了融雪模塊，但對流域枯水期的12月至次年3月份的徑流模擬過程誤差較大；5月份本區(qū)域汛期開始，模型對洪峰模擬誤差較大。

3 致災臨界雨量的確定

3.1 水位流量關系的確定

水位的高低是河道洪水致災的直接指標。根據(jù)舒城縣水利局提供的普查資料和歷史資料統(tǒng)計，桃溪水文站設防水位為12 m，桃溪水文站警戒水位15.56 m，保證水位17.56 m，分別將其作為3級、2級和1級致災臨界水位。桃溪水文站汛期期間水位一般高于8.3 m，本文將收集到的1986—1996年中逐日平均水位不低于8.3 m的平均水位及其對應的流量為篩選后的水文數(shù)據(jù)，建立起水位和徑流量的關系曲線圖(圖5)，結合河道前期不同水位計算不同等級洪災對應的逐日徑流量值。

圖5 豐樂河流域水位—流量關系

3.2 致災臨界面雨量的確定

暴雨洪澇災害的發(fā)生一般是由氣象、地形地貌、下墊面類型、工程設施等多因素共同作用造成的。推導暴雨洪澇災害發(fā)生時臨界狀態(tài)的各氣象要素也呈動態(tài)變化[7]。研究致災臨界面雨量范圍對暴雨洪澇的防汛準備有一定的理論指導。

本文以不同前期水位為前提，收集導致洪水暴發(fā)的氣象條件，參照收集的氣象數(shù)據(jù)，運行模型時人工調控洪水發(fā)生當日的不同面雨量，得到各面雨量值對應的徑流量值。根據(jù)上面得到的水位—流量關系，推求對應的水位，進而擬合出面雨量—水位關系曲線(圖6)。一般抽選洪水發(fā)生當日研究區(qū)內子流域降雨量小于10 mm的洪水過程為參考。在桃溪水文站各級暴雨洪澇預警判別條件即不同前期水位條件下，求出不同等級對應的臨界面預警雨量值。由于流域為降水插值，雨量分布較均，臨界面雨量唯一(表2)。

圖6 不同前期水位對應的雨量—水位關系

圖7為桃溪水文站不同前期水位判別條件下，推求出的達到不同預警條件下的臨界面雨量曲線。由圖看出各級臨界面雨量值都是隨前期基礎水位升高而下降，當流域內河湖前期發(fā)生暴雨后水位較高且降落不明顯時，此時流域內土壤持水力接近飽和狀態(tài)，盡管有較小的降水量再次降落也會導致流域發(fā)生洪水。若河流水位超過一級水位，導致破堤漫水，原有的水位—流量關系就不再適用，不能給出破堤水位時由HBV推算的臨界雨量值。

表2 豐樂河上中游流域臨界面雨量

圖7 不同前期水位對應的臨界面雨量

4 結 論

以暴雨洪澇致災機制的原理為基礎，本文運用HBV水文模型模擬了豐樂河中上游流域的逐日徑流量，建立本流域降水—流量—水位三者的相關關系，研究推導不同前期基礎水位下的臨界面雨量值。研究表明：

(1)HBV模型在豐樂河流域具備良好的適用性。對桃溪水文站上游流域的水文過程模擬較準確，能運用在本流域暴雨洪澇致災閾值的推算；通過模擬比較不同年份的日徑流發(fā)現(xiàn)，豐水年模擬情況較好，平水年汛期模擬不及非汛期，枯水年模擬整體較差。

(2)本文篩選保證水位、警戒水位和設防水位對應的不同的水文氣象條件為參照，由HBV模型推算選取了不同前期基礎水位條件下達到預警水位時對應流域的臨界面雨量值，得出臨界面雨量值與前期水位的高低呈負相關影響。

本文由于資料限制，不能充分考慮下墊面和人類活動可能會帶來的干擾情況，模型模擬精度有待提高，僅做出了洪澇期間日雨量臨界值，對洪水過程欠缺具體的研究。