袁業(yè)溶，周義昌

（1.肇慶市高要區(qū)氣象局，廣東肇慶 526000；2.肇慶市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心，廣東肇慶 526000）

山洪是溝谷小流域由于地表徑流暴漲所引發(fā)的洪水，其誘發(fā)的塌方、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害對(duì)周邊居民的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅［1-2］。山洪災(zāi)害具有很強(qiáng)的突發(fā)性，預(yù)測(cè)預(yù)防難度大，在水文觀測(cè)資料匱乏的山區(qū)，更是難以進(jìn)行有效的山洪災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警［3］。因此開展山洪災(zāi)害預(yù)警方法技術(shù)研究對(duì)于有效規(guī)避山洪災(zāi)害、減輕山洪災(zāi)害損失具有重要意義。

降水是誘發(fā)山洪災(zāi)害的重要因素，因此致災(zāi)臨界雨量常用作預(yù)測(cè)山洪災(zāi)害發(fā)生的指標(biāo)［4］。2001年德國(guó)Geomer公司開發(fā)的FloodArea模型是基于水動(dòng)力原理模擬洪水演進(jìn)過程的洪水淹沒模型，近年來被廣泛應(yīng)用到山洪致災(zāi)臨界面雨量的研究中［5-6］，如張連成等［7］、周杰等［8］采用FloodArea模型分別對(duì)皮里青河流域、清江河流域的山洪過程進(jìn)行模擬，建立流域降水與淹沒深度的關(guān)系；孟玉婧等［9］利用FloodArea模型計(jì)算內(nèi)蒙古山洪致災(zāi)雨量閾值并基于災(zāi)害重現(xiàn)期進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。FloodArea模型在廣東地區(qū)也得到較好的應(yīng)用，如鄭璟等［10］根據(jù)馬貴河流域不同歷時(shí)及重現(xiàn)期的降雨量，利用FloodArea模型對(duì)流域一次特大山洪過程進(jìn)行模擬，確定不同降雨條件下各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的山洪致災(zāi)臨界雨量；陳慧忠等［11］利用FloodArea模型對(duì)東莞市一次暴雨洪澇過程進(jìn)行模擬并與實(shí)況進(jìn)行對(duì)比分析，認(rèn)為模型模擬效果較好。由此可見，F(xiàn)loodArea模型在廣東地區(qū)適用性較好。

高要區(qū)位于西江流域下游，地形以山地、丘陵為主，在西江以北的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，房屋多依山而建，防范山洪等地質(zhì)災(zāi)害是重中之重。本研究利用FloodArea模型對(duì)高要區(qū)西北部大逕河流域2018年6月8日特大暴雨誘發(fā)的洪災(zāi)過程進(jìn)行模擬重現(xiàn)，通過建立預(yù)警點(diǎn)降雨量與模擬淹沒深度的回歸模型，從而計(jì)算出山洪災(zāi)害致災(zāi)臨界面雨量，以期為開展山洪災(zāi)害預(yù)警服務(wù)提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

基于1∶5萬數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，利用Arcgis水文分析劃分出大逕河流域。如圖1所示，流域位于高要區(qū)西北角，境內(nèi)多山，河網(wǎng)密集，是山洪多發(fā)易發(fā)地區(qū)。流域內(nèi)有1個(gè)水文站點(diǎn)和4個(gè)區(qū)域氣象自動(dòng)站點(diǎn)。由于河臺(tái)氣象自動(dòng)站數(shù)據(jù)缺測(cè)，因此本研究選用大涇河流域內(nèi)祿步鎮(zhèn)府、水南鎮(zhèn)府和樂城領(lǐng)村小學(xué)3個(gè)區(qū)域自動(dòng)站的雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

圖1 大逕河流域地理位置

2018年6月6—9日，受臺(tái)風(fēng)“艾云尼”環(huán)流影響，高要區(qū)出現(xiàn)特大暴雨，全區(qū)17個(gè)鎮(zhèn)均遭受不同程度的災(zāi)情。2018年6月7日20：00—8日20：00（北京時(shí)，下同）大逕河流域內(nèi)3個(gè)氣象站的累計(jì)雨量分別為祿步鎮(zhèn)府站244.9 mm、水南鎮(zhèn)府站221.8 mm、樂城領(lǐng)村小學(xué)站133.2 mm。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究所用的2018年6月7日20：00—8日20：00 3個(gè)區(qū)域自動(dòng)站逐時(shí)雨量來源于高要區(qū)氣象局；運(yùn)用泰森多邊形法及反距離權(quán)重插值法對(duì)3個(gè)站點(diǎn)的逐時(shí)雨量進(jìn)行處理，得到流域面雨量序列和降水空間分布權(quán)重（圖2a）。水文資料為大逕河水文站點(diǎn)逐時(shí)水位監(jiān)測(cè)資料，來源于肇慶市水利局。地理信息數(shù)據(jù)包括空間分辨率為30 m×30 m的DEM地形高程數(shù)據(jù)和土地利用類型數(shù)據(jù)，取自地理空間數(shù)據(jù)云；對(duì)不同的土地利用類型進(jìn)行賦值得到地表水力糙度圖層（林地18、人造25、草地29、耕地30、水體40），具體如圖2b所示。

圖2 流域2018年6月8日降水空間分布權(quán)重圖層（a）和流域地表水力糙度圖層（b）

1.3 研究方法

1）泰森多邊形法。

根據(jù)流域雨量站點(diǎn)分布，利用Arcgis軟件創(chuàng)建泰森多邊形，通過面積權(quán)重計(jì)算流域面雨量，計(jì)算公式為

其中，m為泰森多邊形個(gè)數(shù)；P為面雨量（mm）；Ri為站點(diǎn)雨量（mm）；S為流域總面積（m2）；Si為站點(diǎn)面積（m2）。

2）FloodArea淹沒模型。

FloodArea洪水淹沒模型是基于水動(dòng)力原理和GIS柵格數(shù)據(jù)構(gòu)建的二維水動(dòng)力模型，該模型以擴(kuò)展模塊的形式集成到ARCGIS平臺(tái)使用，其計(jì)算原理如圖3所示，模型以柵格為單位，設(shè)定相鄰單元的水流長(zhǎng)度是相等的，對(duì)角線位置的單元?jiǎng)t以不同的長(zhǎng)度算法計(jì)算；水流的淹沒深度為淹沒水位和地面高程的差值；由Manning-Stricken公式計(jì)算各單元的流速及其與相鄰單元的流量；最后模型以柵格的形式輸出每個(gè)時(shí)次的淹沒范圍和水深等［5，12］。FloodArea根據(jù)不同的進(jìn)水方式可分為漫頂、潰口及暴雨3種模擬方式，本研究采用暴雨模擬方式進(jìn)行模擬。

圖3 柵格單元?jiǎng)澐?/p>

3）統(tǒng)計(jì)分析。

使用SPSS軟件分析預(yù)警點(diǎn)模擬水深與不同歷時(shí)降雨量的相關(guān)性，選取相關(guān)性最好的一組數(shù)據(jù)建立雨-洪關(guān)系模型，從而確定不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)山洪災(zāi)害的臨界面雨量。

2 結(jié)果與分析

2.1 FloodArea模型參數(shù)的率定

模型輸入數(shù)據(jù)包括流域DEM數(shù)據(jù)、降水空間分布權(quán)重柵格數(shù)據(jù)、地表水力糙度以及逐時(shí)面雨量數(shù)據(jù)，模擬步長(zhǎng)為1 h，時(shí)長(zhǎng)24 h，分別以不同的最大交換率（0.1%、0.5%、1%、2%、5%）進(jìn)行模擬。以大逕河水文站為考察點(diǎn)，利用SPSS軟件分析在不同最大交換率的情況下模擬水深與實(shí)測(cè)水深的相關(guān)性。結(jié)果表明，當(dāng)模型最大交換率為0.1時(shí)，模擬水深與實(shí)測(cè)水深相關(guān)性最好，相關(guān)系數(shù)為0.754，在α＝0.01信度水平上顯著相關(guān)，因此選用最大交換率為0.1的結(jié)果進(jìn)行分析。

由圖4可以看出，在洪水模擬演進(jìn)過程中，降水開始時(shí)由于雨量較小，降水先在低洼處積累，隨著時(shí)間推移和降雨的進(jìn)行匯集到溝谷河道，漲水速度較緩慢，6月8日20：00淹沒深度1.57 m。在實(shí)際淹沒過程中，由于上游西江洪水暴漲，大逕河受上游匯水影響，水位迅速增長(zhǎng)后回落，6月8日20：00實(shí)際淹沒水深1.79 m。總體來看，24 h模擬淹沒水深與實(shí)際淹沒水深偏差0.22 m，模擬效果較好。

圖4 2018年6月8日洪水過程模擬結(jié)果

2.2 降水與淹沒深度的關(guān)系

針對(duì)受災(zāi)情況、地理位置和海拔高度等多個(gè)因素，選取水南鎮(zhèn)府氣象站作為預(yù)警點(diǎn)，利用SPSS軟件對(duì)預(yù)警點(diǎn)1、2、3、4、5、6 h累計(jì)雨量與模擬淹沒水深進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果表明2 h累計(jì)雨量與模擬淹沒水深在α＝0.05信度水平上顯著相關(guān)，相關(guān)性最好，因此以2 h累計(jì)雨量為指標(biāo)建立回歸模型：

其中，Y為預(yù)警點(diǎn)的降雨量（mm）；X為預(yù)警點(diǎn)淹沒深度（m）。

2.3 致災(zāi)臨界面雨量的確定

根據(jù)山洪災(zāi)害等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將預(yù)警點(diǎn)淹沒水深為0.2、0.6、1.2、1.8 m時(shí)對(duì)應(yīng)的雨量劃分為不同等級(jí)的致災(zāi)臨界面雨量，得到預(yù)警點(diǎn)2 h山洪臨界雨量如表1所示。

表1 大逕河流域不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)臨界面雨量

3 結(jié)論

1）FloodArea淹沒模型對(duì)高要區(qū)大逕河流域2018年6月一次特大暴雨的模擬中，24 h模擬淹沒水深與實(shí)際淹沒水深偏差0.22 m，模擬效果較好。

2）選取水南鎮(zhèn)府氣象站為預(yù)警點(diǎn)建立雨-洪關(guān)系，確定4個(gè)山洪風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)對(duì)應(yīng)的2 h臨界雨量分別為198.7 mm（一級(jí)）、136.5 mm（二級(jí)）、74.3 mm（三級(jí)）、32.9 mm（四級(jí)）。

相較于統(tǒng)計(jì)分析法和其他類型的水文模型法，F(xiàn)loodArea淹沒模型所需參數(shù)簡(jiǎn)單易得，對(duì)于缺少水文觀測(cè)資料的流域是一種較好的致災(zāi)臨界面雨量研究方法。模型分為漫頂、潰口及暴雨3種模擬方式，本研究根據(jù)致災(zāi)原因選用暴雨模擬方式。該方式只考慮降水輸入，在開展山洪災(zāi)害預(yù)警服務(wù)時(shí)可結(jié)合數(shù)值天氣模式產(chǎn)品的短時(shí)降雨預(yù)報(bào)，提前預(yù)警，為決策及轉(zhuǎn)移爭(zhēng)取更多的時(shí)間。在今后業(yè)務(wù)實(shí)踐和研究中也可嘗試加入其余兩種模擬方式進(jìn)行對(duì)比分析及訂正，進(jìn)一步提高模型準(zhǔn)確性。