席小康，宋淑紅，李凱娟

(陜西省水文水資源勘測中心，陜西 西安 710068)

洪水災害嚴重制約著區(qū)域內經濟社會的發(fā)展，洪水預報是防洪工作的一項重要非工程措施，切實可行的洪水預報方案與及時準確的洪水預報可為防汛搶險、防洪系統(tǒng)調度運用提供決策依據(jù)，為沿江人民生命財產安全提供水情保障[1]。洪水預報方法經歷了從經驗相關時期、概念性模型、集總式概念性模型再到分布式水文模型的發(fā)展過程，如水位(流量)相關法、降雨徑流相關圖法、單位線法等經驗相關方法[2]，流量綜合與水庫調節(jié)模型(SSARR)斯坦福模型(SWM)等概念性模型，具有多參數(shù)與復雜概念的薩克拉門托(SAC)、水箱模型和新安江模型的，SHE、TOPMODEL等分布式水文模型[3-4]。在渭河流域，雷?；煤佣魏榉鍌鞑r間的分段積分法進行干流各站超警戒流量大洪水預報，茵孝芳、陳潔云等在渭河咸陽-華縣河段建立了不受回水頂托影響，洪水以懸移質為主且水-沙關系良好的沖淤河道水位預報模型[5-6]，這些方法基本屬于概念性模型，主要對相關因素進行概念性模擬，其結構和參數(shù)缺少成因控制，難以反映復雜的水文現(xiàn)象及其物理作用機制，隨著系統(tǒng)論、控制論等新理論和計算機技術的發(fā)展，洪水預報系統(tǒng)在信息處理的技術以及預報方法上較以往傳統(tǒng)的方法都有所突破，能夠考慮流域特性空間變異的概念性集總模型與分布式水文模型明顯提高了洪水預報精度，增長了有效預見期，在推動水文規(guī)律研究、解決生產實際問題、水文模擬技術發(fā)展等方面發(fā)揮了重要作用[7-8]。進入新世紀以來渭河拓石站在2003年、2005年、2013年、2018年均出現(xiàn)了較大洪水災害，2018年7月11日12時30分，迎來建站以來的最大洪峰，給流域造成了嚴重的影響，但目前該站還缺乏有效預報方案，因此，本文以渭河拓石站控制流域為研究區(qū)，基于中國洪水預報系統(tǒng)，應用MSK與三水源新安江模型建立拓石站預報方案，以期為防汛減災提供決策依據(jù)[9]。

1 流域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 流域概況

渭河發(fā)源于甘肅省定西市渭源縣西南鳥鼠山北側，拓石站控制斷面以上區(qū)域屬于渭河上游，地處黃土高原西南緣，隴中盆地南部，其東以六盤山為界，向北與黃河遙首相望，西臨青藏高原，南邊則以秦嶺為界，境內山脈縱橫，地形起伏較大，地貌主要為黃土高原溝壑區(qū)及秦隴山區(qū)，境內較大支流集中在左岸，發(fā)源于黃土丘陵和黃土高原，右岸支流均發(fā)源于秦嶺山區(qū)。流域屬于半干早、半濕潤氣候過渡區(qū)，年降水量315 mm～664 mm，年平均氣溫9℃～13℃，年日照時數(shù)2000 h～2420 h，降水時空分布不均，東南部多于西北部，且集中在夏秋季，該區(qū)域7月、8月洪水災害最為頻繁，洪水具有暴漲暴落、洪峰高、沖淤變化劇烈以及含沙量大的特點，渭河拓石站以上流域干流設有北道、元龍水文站，支流設有社棠站、鳳閣嶺站，很好地控制了拓石站上游干流和各個支流的水情變化。拓石站以上控制流域水系站點分布見圖1。

圖1 拓石站以上控制流域水系站點分布圖

1.2 數(shù)據(jù)來源

收集2003年～2018年拓石、北道、社棠、鳳閣嶺站洪水摘錄及相應的降水量摘錄和日降水量資料，選用元龍、百家、關山、石莊子、元灘河、草川、杜家坪、范家河、麥積山、吳訾站的降水量摘錄資料與日降水量資料，拓石站2003年～2018年歷年逐月蒸發(fā)資料。

由于拓石站建站時間較短，將洪峰流量大于550 m3/s的洪水場次全部選用，共選取2003年～2018年間14次洪水過程，其中11場洪水進行模型參數(shù)率定，3次用于檢驗。

2 模型與參數(shù)

2.1 方案構建

依據(jù)模型結構以及原理按照流域分區(qū)-蒸散發(fā)計算-產流計算-水源劃分-坡面匯流-河道匯流構建方案。根據(jù)流域水系以及控制站點分布情況，方案設置4個輸入，干流北道站控制面積24871 km2，為Ⅰ單元；支流社棠站控制面積1846 km2，為Ⅱ單元；支流鳳閣嶺站控制面積846 km2，為Ⅲ單元；區(qū)間未控面積1529 km2，為Ⅳ單元。Ⅰ、Ⅱ單元輸入采用馬斯京根分段連續(xù)演算模型(MSK)Ⅲ、Ⅳ單元輸入采用新安江三水源蓄滿產流模型(SMS_3)和滯后演算法(LAG_3)，各單元雨量采用面平均雨量，方案計算時段為1 h，輸出類型為流量，現(xiàn)將各單元洪水流量過程模擬演算到拓石站控制斷面，然后將各個單元的流量過程進行疊加計算，得到拓石站洪水預報過程，方案結構圖見圖2。

圖2 拓石洪水預報方案結構圖

2.2 參數(shù)率定

根據(jù)北道站到拓石站實際洪水傳播時間K、計算時間長度Δt以及槽楔蓄系數(shù)x計算公式，計算馬斯京根法分段連續(xù)演算初始參數(shù)蓄量常數(shù)Ke、分段數(shù)Mp、楔蓄系數(shù)x，因社棠站至拓石與北道站至拓石站傳播時間相似，故采用同一初始參數(shù)計算。新安江三水源蓄滿產流模型(SMS_3)和滯后演算法(LAG_3)初始參數(shù)，按照中國洪水預報系統(tǒng)默認的缺省范圍以及類似地區(qū)推薦值確定，然后按照上述的方案總體結構和實測洪水過程資料，進行綜合調試，依據(jù)各模型參數(shù)的物理意義及敏感度，進行調參，直到與實測過程擬合最好為止。

3 模擬結果與精度分析

3.1 方案率定結果

根據(jù)中國洪水預報系統(tǒng)對拓石站11場次洪水過程模擬，各模型參數(shù)選擇見表1。各參數(shù)基木符合該地區(qū)的洪水特性，取值均在合理范圍內。

表1 方案模型模型參數(shù)表

根據(jù)《水文情報預報規(guī)范》(GB/T 2482-2008)的規(guī)定，用許可誤差法、確定性系數(shù)對洪峰、時間及洪水過程進行誤差評定。洪峰流量按照實測值的20%作為許可誤差；峰現(xiàn)時間以3 h作為許可誤差。預報項目的等級按合格率大小分為三個等級，甲(DC≥85%)、乙(85%>DC≥70%)、丙(70%>QR≥60%)三等。確定性系數(shù)分為：甲(DC>0.9)、乙(0.9≥DC≥0.7)、丙(0.7>DC≥0.5)三等。

按照以上參數(shù)和方案，對11次洪水進行評定，方案的綜合率定確定性系數(shù)為0.808，方案評定等級為乙等。分別對各次洪水的洪峰流量、洪峰出現(xiàn)時間按照許可誤差法進行評定，11次洪峰合格場次8次，合格率72.7%；11次洪峰出現(xiàn)時間合格場次8次，峰現(xiàn)時間合格率72.7%，洪峰流量、洪峰出現(xiàn)時間評定等級均為乙等。模擬結果見表2。

表2 洪水預報模擬結果評定表

從不合格場次洪水分析來，不合格場次洪水干流北道、渭河北岸支流社棠站、通關河鳳閣嶺站來水量級并不大，拓石站洪水主要來源于北道站至拓石站區(qū)間渭河南岸支流，而這些支流均是直接入渭的山區(qū)型河流，缺乏控制站點，導致洪峰量級偏小，在做洪水作業(yè)預報時，當降雨主要集中在未控區(qū)間時，應適當調高洪峰量級。

3.2 方案檢驗

方案使用2016年～2018年中拓石站洪峰流量大于550 m3/s的3場洪水進行精度檢驗。經過計算，精度檢驗期各次洪水總體確定性系數(shù)為0.911，因此確定性系數(shù)法檢驗等級為甲等。各次洪峰流量、峰現(xiàn)時間按照許可誤差進行精度檢驗，合格率均為100%，按照《水文情報預報規(guī)范》的規(guī)定，該預報方案檢驗結果為甲等，檢驗結果表3。

表3 洪水預報模擬結果檢驗表

4 結論與建議

以渭河拓石站控制流域為研究區(qū)，基于中國洪水預報系統(tǒng)，應用MSK與三水源新安江模型建立預報方案，通過對拓石洪水過程進行評定與檢驗，得出以下結論與建議：

(1)以馬斯京根分段連續(xù)演算法(MSK)與三水源新安江模型的綜合預報模型，在拓石站以上控制流域具有較強適用性，能夠較好的模擬洪水過程。

(2)方案評定確定性系數(shù)0.808，洪峰流量與峰現(xiàn)時間合格率達72.7%，方案評定等級為乙等；方案檢驗確定性系數(shù)0.911，峰流量與峰現(xiàn)時間合格率達100%，方案檢驗等級為甲等；根據(jù)《水文情報預報規(guī)范》的規(guī)定，方案綜合評定等級為乙等，可以用于發(fā)布正式預報。

(3)從不合格場次洪水分析來，當拓石站洪水主要來源于北道站至拓石站區(qū)間渭河南岸支流時，因缺乏控制站點，導致模擬洪峰量級偏小，在做洪水預報時，當降雨主要集中在未控區(qū)間時，應適當調高洪峰量級。

(4)支流通關河流域中上部幾乎沒有雨量站點，無法控制該區(qū)域的降雨情況，導致模擬的產匯流過程無法完全反應流域真實情況，因此可以考慮在實時洪水預報中加入部分中小河流項目中已建成的雨量站，從而提高預報精度。

(5)在方案構造及方案率定中，由于拓石站建站年份(2003年)較短，且2003年～2005洪水次數(shù)較多，但一些站點2003年～2005年雨量資料缺失，受雨量站資料限制，存在一些場次洪水過程擬合度不高，洪峰流量及峰現(xiàn)時間差異較大的現(xiàn)象，給方案的參數(shù)調試和檢驗帶來了困難，同時也影響了方案的精度。

(6)目前洪水預報都是以實際發(fā)生的洪水進行演算或是依據(jù)實時降雨進行產匯流模擬，后期可以探討考慮加入未來降雨預報的數(shù)值預報成果，從而來延長預報精度與預見期。