基于水文水动力耦合模型的钱塘江流域洪水预报研究
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作者:张善亮
摘要：基于实时水雨情监测数据的洪水演进机理模型叠加降雨产汇流水文模型可有效提高洪水预报精度。采用MIKE11的NAM水文模型与HD水动力模型耦合方法，收集和处理了钱塘江流域大量降雨、水位、流量等水文、地形资料，构建钱塘江衢州-澉浦段降雨径流-水动力演进模型，通过多次历史洪水资料进行率定和验证，从确定性系数、水量相对误差、洪峰相对误差、水位相对误差及峰现时差等多方面进行预报精度评定。结果表明：水文与水动力模型耦合方法可有效增加洪水预报模拟精度。
关键词： 洪水演进; 洪水预报; 水文模型; 水动力模型; 钱塘江流域
中图法分类号：TV133.2 文献标志码：A DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2022.07.004
文章编号：1006 - 0081（2022）07 - 0025 - 08
0 引 言
中国沿海地带洪水灾害频发，精准预测河道水位变化过程可减少洪灾损失，避免人员伤亡，为防洪调度、避险转移决策提供重要数据支撑。降雨产汇流和洪水河道演进构成了洪水模拟的全部过程[1]。纯水文模型无法考虑水位顶托影响，纯水动力模型的内外部边界往往无法及时准确测量。曾志强等[2]提出流域和河流属于复杂巨系统，通过水文-水动力耦合方式可建立起两者之间的水力联系，同时弥补各自不足，提高洪水模拟精度。蒋卫威等[3]选择BTOPMC水文模型和孔隙率法水动力模型，构建了松散耦合模型，模拟的城区水淹过程符合观测结果，不过该方法未考虑蒸发和突然下渗的影响。王旭滢等[4]构建浦阳江流域水文水动力松耦合模型，上游山区采用新安江水文模型，下游盆地区采用一 、二维水动力模型，该方法能够模拟潮水顶托影响并能及时响应降雨变化，但未考虑水动力模型范围内下游盆地区间降雨情况。Thompson等[5]将水文模型MIKE SHE和水动力学模型MIKE11进行了紧密耦合计算，真实反映坡面与河道洪泛区水流的相互作用。本文利用MIKE11软件构建了钱塘江干流水文水动力学耦合模型，通过实测数据率定了模型参数，研究了降雨径流耦合关系和历史洪水的降雨径流响应关系。本文不仅考虑了流域水文径流、河道水动力和潮位过程的耦合，还充分考虑了流域大型水利工程调度对洪水过程的影响，可为全流域洪水精准模拟提供可行的技术方法。
1 研究方法
1.1 水文模型
MIKE11 NAM水文模型是一个集总式的确定性概念模型，用于模拟流域内的降雨产汇流过程。它将土壤含水量分成积雪储水层、地表储水层、浅层或根区储水层和地下水储水层4个部分，分别进行连续计算以模拟流域中各种相应的水文过程。NAM模型作为MIKE 11河流模拟系统的降雨径流模块，既可独自运行，也可以和MIKE11 HD模块耦合计算一个或多个进入河网的子流域旁侧入流。
1.2 水动力学模型
MIKE11 HD水动力计算模型是基于河道断面垂向积分的物质和动量守恒方程组，即利用一维非恒定流圣维南方程组来模拟河流的水流状态。
式中：Q为流量，m/s;A为断面面积，m;q为旁侧入流单宽流量，m/s;α为动量校正系数;g为重力加速度，m/s;h为水位，m;C为谢才系数;R为水力半径，m。方程组利用Abbott-Ionescu六点隐式有限差分格式求解。若河道中存在水工构筑物，相邻水位或流量点不连续，可认为是内部边界，在MIKE11中通过SO模块，对涉及调度的水工建筑物运行可以设置复杂的调度规则。
2 钱塘江流域洪水
本文以钱塘江流域为研究对象，该流域以富春江大坝为界，上游呈山溪型河流特征，下游为感潮河口往复流，流域内汛期分为梅汛期和台汛期，梅汛期梅雨降雨持续时间长，主要影响中上游，台汛期台风雨降水历时短强度大，主要影响下游区域。因此该流域洪水产生机理复杂。
钱塘江流域洪水现有模型研究成果多为区域性。宋立松等[6]构建了钱塘江河口一维动床模型，以富春江下泄流量为上边界，澉浦站潮位为下边界，计算沿程各站点水位。司伟等[7]利用新安江模型对富春江大坝以上流域开展洪水预报研究，通过实时洪水预报修正技术提高了模型计算精度。任火良等[8]通过钱塘江流域防洪减灾数字化平台，对“20200707”洪水降雨、流量、水位等大数据分析，研究其相关性，得到洪水形成、传播规律。王超等[9]建立了富春江坝址以上一维非恒定流计算模型，上游边界为龙潭堰坝，主要支流以集中点源汇入，新安江下泄洪水为支流上边界，分析应对特大洪水的防御方案及洪水L险。刘登嵩等[10]建立金华江流域新安江模型、BP神经网络等多种水文模型，分析不同预见期下模型的适用性。
3 洪水模拟
3.1 基础数据
本文中钱塘江全流域的地形数据来源于SRTM90M数据。收集到流域水系图，137个雨量站点，34个主要水文站点，4个蒸发站，钱塘江上游河道断面数据和下游地形数据以及水工建筑物设计相关资料。图1给出了研究区域内主要站点、水系、地形分布。本文收集的水文数据包括降雨、蒸发、水位、流量数据。降雨数据分为遥测和摘录两类数据，其中遥测数据为137个站点，数据时段为2017年6月和2019年9月至2020年8月;摘录的为水文年鉴中降雨要素摘录表的场次降雨数据，共有91个站点，时段为2010～2018年。蒸发数据来自衢州、兰溪、金华3站，时段为2008～2018年。水位、流量数据收集到2008～2020年34个主要站点的数据，其中2008～2018年为水文年鉴中的摘录资料，不同的测站在不同时段存在缺失。
对降雨数据进行整理，本次计算范围内的有效降雨站点数为132个，其中2017年6月场次降雨数据雨量站126个，2019年9～12月降雨数据雨量站114个，2020年1～8月降雨数据雨量站109个，2010年雨量站41个。收集了2010～2020年的25个水文站点以及大中型结构物的水位及流量相关数据。数据主要为全年数据，较为完整。河道水位、流量的数据主要用于模型边界条件设置和参数的率定。
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