張亞杰吳 慧吳勝安陳升孛

1）（海南省氣候中心，?？?70203）2）（海南省氣象服務(wù)中心，?？?70203）

南渡江流域暴雨洪澇致災臨界面雨量的確定

張亞杰1）＊吳 慧1）吳勝安1）陳升孛2）

1）（海南省氣候中心，?？?70203）2）（海南省氣象服務(wù)中心，?？?70203）

基于海南省南渡江流域龍?zhí)了恼?976—1987年和2009—2010年的逐日氣象水文資料，采用HBV－D水文模型，通過對模型參數(shù)率定和驗證，確定了適合南渡江流域的HBV－D水文模型最優(yōu)化參數(shù)。結(jié)果表明：該模型在1976—1981年率定期、1982—1987年驗證期和2009—2010年驗證期的Nash－Sutcliffe效率系數(shù)分別為0.891，0.831，0.953，相關(guān)系數(shù)分別為0.944，0.912，0.977，達到了0.01顯著性水平。通過建立的南渡江流域 HBV－D水文模型進行模型反演，確定了不同前期水位（7m，8m，9m，10m，11m）的面雨量和水位關(guān)系，根據(jù)龍?zhí)了恼镜木渌弧?0年重現(xiàn)期水位、30年重現(xiàn)期水位、50年重現(xiàn)期水位作為不同等級預警的臨界判別條件，最終確定了不同前期水位的致災臨界面雨量指標。

南渡江流域；HBV－D水文模型；致災臨界面雨量

引 言

全球氣候變化背景下，我國降水時空分布更加不均勻，國內(nèi)大部分流域洪澇與干旱并存，20世紀90年代以來我國暴雨洪澇災害頻次和強度明顯增加［1－2］。南渡江流域地處熱帶北部地區(qū)邊緣，是海南島的第一大流域，臺風頻繁，降雨充沛，汛期（5—10月）徑流量集中，一般占全年總徑流量的70%以上［3］，極易發(fā)生暴雨洪澇災害，且海南島降水時空分布不均勻，1961年以來，極端降水日數(shù)和強度呈明顯增加趨勢［4］。因此，開展南渡江流域致災臨界面雨量研究對防范暴雨洪澇災害有重要意義。

確定暴雨洪澇致災臨界（面）雨量主要有兩種方法：一是針對具有水文資料的流域采用經(jīng)驗方法或統(tǒng)計方法。如陳桂亞等［5］統(tǒng)計歷次山洪發(fā)生時雨量關(guān)系，確定不同時效臨界面雨量；黃勇等［6］計算實測水位和雨量的相關(guān)系數(shù)，建立雨量－水位關(guān)系統(tǒng)計模型，進而預測水位變化；李坤玉等［7］利用多元線性回歸擬合方法建立水文氣象監(jiān)測資料之間的統(tǒng)計相關(guān)模型進而預報洪峰。另一種是基于水文模型法。如郭良等［8］以分布式水文模型HEC－HMS作為山洪災害預警系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)，計算小流域設(shè)計洪水和每個山洪災害防治點暴雨預警值；張亞萍等［9］將TOPMODEL（TOPography based hydrological MODEL）降水－徑流模型應用于佛子嶺流域雷達定量測量降水；高歌等［10］、包紅軍等［11］、彭濤等［12］以新安江水文模型為基礎(chǔ)，采用水文模式反演技術(shù)進行流域徑流特征分析，開展中小流域暴雨致洪臨界面雨量確定技術(shù)研究，取得較好的應用效果；劉志雨等［13］以分布式水文模型為基礎(chǔ)確定了動態(tài)臨界雨量作為山洪預警預報方法；王莉莉等［14］嘗試將GRAPES模式與新安江水文模型結(jié)合，構(gòu)建GRAPES氣象－水文單向耦合模式進行洪水預報，對洪水模擬精度較高；梁莉等［15］采用貝葉斯模型平均方法對集合預報15個成員的降水預報進行概率集成與偏差訂正，并將訂正后的降水預報輸入VIC（Variable Infiltration Capacity）水文模型進行水文概率預報，預報得到的徑流量變化趨勢與實況較吻合。經(jīng)驗方法或統(tǒng)計方法模擬水文過程，簡單易用，但僅涉及現(xiàn)象的表面而不涉及現(xiàn)象的本質(zhì)或物理機制，常難以獲得有效的擬合結(jié)果，確定的致災臨界（面）雨量閾值不夠準確；半分布式或分布式水文模型具有一定的物理基礎(chǔ)，結(jié)構(gòu)簡單，實用性強，模型參數(shù)具有明確的物理意義，可以準確描述水文過程，具有很強適應性，因此，致災臨界（面）雨量的確定也較準確。目前，針對南渡江流域暴雨洪澇臨界（面）雨量確定的研究鮮見報道，洪水預警僅憑經(jīng)驗或統(tǒng)計分析方法，空報率較高，局限性明顯，不能準確模擬不同條件下（面）雨量和水位關(guān)系。

本文選取南渡江龍?zhí)了恼疽陨狭饔驗檠芯繉ο?，旨在通過半分布式水文模型確定科學、合理的致災臨界閾值，為開展南渡江流域暴雨洪澇預警提供參考依據(jù)。

1 研究流域概況

南渡江是海南島的最長河流，其干流發(fā)源于白沙縣南峰山，地勢西南高、東北低，東北向流經(jīng)白沙、瓊中等市縣，至海口市三聯(lián)村匯入瓊州海峽。干流全長為333.8km，流域面積為7033km2，流域平均寬度為21km，落差為703m，干流平均坡降為0.716‰，多年平均徑流深為985mm，年平均流量為219m3／s。龍?zhí)了恼疚挥谀隙山掠魏？谑协偵絽^(qū)龍?zhí)伶?zhèn)，是南渡江流域出口控制站，其上游流域集水面積為6841km2，警戒水位為11.5m，10年重現(xiàn)期水位為13.9m，30年重現(xiàn)期水位為14.6m，50年重現(xiàn)期水位為15.5m，歷史最大流量和水位出現(xiàn)在2000年10月16日，分別為9300m3／s和15.98m。南渡江流域地處熱帶北部地區(qū)邊緣（圖1），天氣系統(tǒng)復雜，熱帶氣旋頻繁，導致暴雨突發(fā)，洪澇災害時有發(fā)生，據(jù)海南省志和實際調(diào)查顯示，南渡江1970—2012年發(fā)生過12次大規(guī)模洪水，給海南人民造成了巨大損失，嚴重威脅人民的生命和財產(chǎn)安全。

圖1 南渡江流域概況及水文、氣象站分布Fig.1 The Nandu River Basin with distribution of hydrological and meteorological stations

2 資料、模型及方法

2.1 資 料

①氣象資料 本文使用1969—2012年?？?、臨高、澄邁、定安、文昌、儋州、屯昌、白沙、瓊中9個氣象站的逐日氣象資料，氣象要素包括降水量、最高氣溫、平均氣溫和最低氣溫，資料來源于海南省氣候中心。

②水文資料 本文使用1976—1987年和2009—2010年的南渡江龍?zhí)了恼局鹑账弧⒘髁繑?shù)據(jù)，資料來源于珠江流域水文手冊，由國家氣候中心提供；本文使用的龍?zhí)了恼揪渌?、不同年限重現(xiàn)期水位、歷史最大水位和流量等水文特征值資料來源于?？谑兴木?。

③地理信息資料 本文采用DEM（Digital Elevation Model，即數(shù)字高程模型）數(shù)據(jù)為SRTM（Shuttle Radar Topography Mission，即航天飛機雷達地形測繪任務(wù)）空間分辨率達90m的海南省DEM資料，土地利用、土壤平均持水力資料由國家氣候中心提供。

2.2 HBV水文模型

HBV水文模型確切地說是一個半分布式概念性水文模型，工作原理簡單易懂，模型將流域分為若干子流域，每個子流域根據(jù)高程、水面面積和下墊面類型等分成許多徑流帶；模型的構(gòu)建包括了流域尺度上的水文過程的概念性數(shù)值描述，一般水量平衡方程定義為式（1）［17］：

式（1）中，P為降水，E為蒸發(fā)層，Q為流量，SP為雪蓋，SM為土壤含水量，UZ為表層地下含水層，LZ為深層地下含水層，VL為水體體積，HBV水文模型包括一系列自有參數(shù)，其值可以通過率定得到，同時也包括描述流域和氣候特征的參數(shù)，其值在模型率定時假定不變。HBV水文模型綜合考慮了水文、氣象等要素，能夠?qū)ζ渌鶓脤ο蟮那闆r進行科學合理描述，具有很好的普適性。

目前，HBV水文模型已有多個版本，在全世界40多個具有不同氣候條件的國家和地區(qū)得到了廣泛應用［17］。考慮到南渡江流域面積較大，本研究選用適合模擬大尺度流域的 HBV－D版本［18－19］。

HBV－D水文模型參數(shù)率定需要多年連續(xù)的水文和氣象觀測資料，選取1976—1981年作為參數(shù)率定期，率定模型參數(shù)；選取1982—1987年、2009—2010年兩個時間段作為模型的兩個驗證期，驗證模型結(jié)果。

HBV－D水文模型結(jié)果的評價主要根據(jù)統(tǒng)計學標準，通常采用 Nash等［20］1970年提出的 Nash－Sutcliffe效率系數(shù)值作為評價標準。若模型結(jié)果與實測值完全吻合，則該系數(shù)為1；若模擬結(jié)果不比實測流量平均值更好，則該系數(shù)為零；若該系數(shù)為負值，則說明模型不適用或是資料不合理。此外，模型的評價也可采用相關(guān)系數(shù)和圖表形式。

2.3 方 法

降雨是誘發(fā)南渡江洪水的直接因素和主要激發(fā)條件。在一個流域或區(qū)域內(nèi)，某一時段雨量或面雨量達到或超過某一量級或強度時，該流域或區(qū)域?qū)l(fā)生洪水，帶來經(jīng)濟損失、人員傷亡等災害，常將這一雨量值或強度稱為該流域的致災臨界（面）雨量或雨強，它是洪澇災害預警發(fā)布及洪澇災害防治的重要指標。由于致災臨界（面）雨量隨前期降雨、土壤水分、水位等變化而不同，致災臨界（面）雨量呈現(xiàn)動態(tài)變化。本研究采用HBV－D水文模型確定致災臨界（面）雨量，具體方法如下：采用 HBV－D水文模型，輸入某一時段的逐日氣象資料對龍?zhí)了恼镜娜諒搅髻Y料進行插補延長，進而根據(jù)洪水流量和水位關(guān)系曲線，通過模型反演建立雨量－流量－水位之間的關(guān)系，推算洪水分別達到警戒水位11.5m，10年重現(xiàn)期水位13.9m，30年重現(xiàn)期水位14.6m，50年重現(xiàn)期水位15.5m的臨界面雨量，依次作為四級、三級、二級、一級預警指標。

3 南渡江流域HBV－D水文模型建立

3.1 模型前期資料準備

HBV－D水文模型通常將研究流域劃分為多個子流域，每個子流域根據(jù)土地利用類型、高程等分為多個徑流帶，以便于處理不同下墊面對徑流的影響。本研究采用MapWindow GIS軟件中流域劃分工具將南渡江流域劃分為9個子流域，選取流域范圍內(nèi)和附近9個氣象站降水、溫度數(shù)據(jù)資料，由HBV－D水文模型進行氣候資料插值（圖2），然后根據(jù)模型需要準備研究區(qū)數(shù)字高程模型、日平均氣溫、降水量、土地利用、土壤最大含水量和河流匯流時間等數(shù)據(jù)。

3.2 模型參數(shù)率定和驗證

3.2.1 參數(shù)率定過程

模型參數(shù)率定，即參數(shù)調(diào)試或參數(shù)優(yōu)化，使模型的模擬值與實測值誤差最小。HBV－D水文模型參數(shù)可分為兩類：一類具有明確的物理含義，可以根據(jù)實際情況進行確定，如土地利用、土壤參數(shù)、匯流時間等；另一類是沒有或者物理含義不明確的參數(shù)，如Beta系數(shù)、回歸系數(shù)等，需要根據(jù)實際觀測數(shù)據(jù)進行率定。此外，部分模型參數(shù)雖然具有一定的物理含義，由于缺乏觀測測資料或者資料有誤差，通常也需要進行率定。

圖2 南渡江子流域和氣象站分布Fig.2 The Nandu River sub－basins and distribution of meteorological stations

選用南渡江流域龍?zhí)了恼?976—1981年的逐日流量數(shù)據(jù)作為率定期水文數(shù)據(jù)。HBV－D水文模型有多個需要調(diào)試的參數(shù)，采用編程和人工判斷的方法率定模型參數(shù)。首先，根據(jù)模型參數(shù)意義和前人研究成果給定模型參數(shù)初值；其次，采用C＃語言編寫了HBV－D水文模型參數(shù)率定程序，根據(jù)參數(shù)物理意義和人工干擾法進行參數(shù)敏感性分析，得到南渡江流域HBV－D水文模型的敏感性參數(shù)；最后，通過程序調(diào)試敏感性參數(shù)、率定模型參數(shù)（表1），使模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)和Nash－Sutcliffe效率系數(shù)接近于1。

表1 HBV－D水文模型參數(shù)優(yōu)化值Table 1 Optimal values of HBV－D for the investigated area

3.2.2 率定期驗證

表2給出了南渡江流域HBV－D水文模型率定期模擬效率統(tǒng)計值，Nash－Sutcliffe效率系數(shù)大于0.8，接近0.9，相關(guān)系數(shù)大于0.9，且達到0.01顯著性水平，表明HBV－D水文模型在率定期能夠有效模擬南渡江流域日徑流過程。圖3給出了率定期內(nèi)模擬和觀測的日徑流量曲線，擬合度非常高，充分驗證了模型在率定期驗證結(jié)果很好。

表2 南渡江流域HBV－D水文模型日徑流模擬效率Table 2 Performance assessment of HBV－D for daily flow in the Nandu River Basin

3.2.3 驗證期驗證

為進一步驗證模型的穩(wěn)定性和可靠性，在模型參數(shù)率定的基礎(chǔ)上，分別選用1982—1987年和2009—2010年的日徑流資料作為驗證期資料。圖4、圖5給出了模型兩段驗證期模擬值和觀測值的逐日徑流量曲線。由圖4和圖5可以看到，兩條曲線基本吻合，經(jīng)計算，驗證期1982—1987年Nash－Sutcliffe效率系數(shù)大于0.8，相關(guān)系數(shù)大于0.9，達到0.01顯著性水平；驗證期2009—2010年Nash－Sutcliffe效率系數(shù)和相關(guān)系數(shù)均大于0.95，達到0.01顯著性水平（表2），模擬精度較高。進一步驗證了構(gòu)建的南渡江流域HBV－D水文模型能夠很好地模擬南渡江流域水文過程，因此，該模型可用于制定南渡江流域致災臨界面雨量。

圖3 南渡江流域HBV－D水文模型率定期1976—1981年模擬值和觀測值Fig.3 Simulated runoff by HBV－D and observed runoff from 1976to 1981in the Nandu River Basin

圖4 南渡江流域HBV－D水文模型驗證期1982—1987年的模擬值和觀測值Fig.4 Simulated runoff by HBV－D and observed runoff from 1982to 1987in the Nandu River Basin

圖5 南渡江流域HBV－D水文模型驗證期2009—2010年的模擬值和觀測值Fig.5 Simulated runoff by HBV－D and observed runoff from 2009to 2010in the Nandu River Basin

4 致災臨界面雨量的確定

通過建立的南渡江流域HBV－D水文模型，輸入1969—2012年完整的逐日氣象資料對龍?zhí)了恼镜娜諒搅髻Y料進行插補延長，得出龍?zhí)琳舅闹鹑諒搅髁抠Y料（圖6）。

圖6 龍?zhí)了恼?969—2012年逐日徑流量模擬值Fig.6 Simulated daily runoff from 1969to 2012at Longtang Hydrologic Station

由于南渡江歷次洪水過程起漲水位一般超過7m，因此本研究以1976—1987年逐日平均水位不低于7m的2656d日平均水位、流量作為樣本，建立了龍?zhí)了恼?m及以上水位的流量－水位關(guān)系曲線（圖7），并以7m作為起始水位模擬不同面雨量條件下水位上漲情況。同時為消除前期降水對模型的影響，篩選出1969—2012年前期水位（相對于逐日水位而言，本文所指的前期水位為前一日水位）分別為7m，8m，9m，10m，11m，且當日面雨量小于10mm的年份，其中篩選出滿足條件的前期水位為7m的年份為1973年，前期水位為8m的年份為1976年，前期水位為9m的年份為2006年，前期水位為10m的年份為2009年，前期水位為11m的年份為1974年。將滿足條件年份的降水、溫度、土壤水分等前期環(huán)境狀況作為輸入模型的假定環(huán)境，將給定的不同面雨量代入模型中，得出基于不同前期水位的不同面雨量條件下的水位，進而根據(jù)面雨量和水位關(guān)系擬合出不同前期水位條件下面雨量－水位關(guān)系曲線（圖8），根據(jù)龍?zhí)琳镜木渌?1.5m，10年重現(xiàn)期水位13.9m，30年重現(xiàn)期水位14.6m，50年重現(xiàn)期水位15.5m依次作為四級、三級、二級、一級預警的臨界判別條件，得出不同前期水位條件下對應的臨界面雨量（表3），即對應不同等級的預警指標值。

圖7 龍?zhí)了恼?m及以上水位流量－水位關(guān)系曲線Fig.7 The curve of stream flow and water－level at Longtang Hydrologic Station

圖8 龍?zhí)了恼厩捌谒粸?m，8m，9m，10m，11m的面雨量和水位關(guān)系Fig.8 Relationship of area precipitation and water－level based on 7m，8m，9m，10m，11mas previous water－level at Longtang Hydrologic Station

表3 南渡江流域致災臨界面雨量表Table 3 Area precipitation thresholds of the Nandu River Basin

5 致災臨界面雨量的驗證

本文選取具有實測逐日水位資料的1976年、1980年和2010年發(fā)生的4次洪水過程（表4）作為驗證南渡江暴雨洪澇致災臨界面雨量的可靠性。此外，由于本文確定的致災臨界面雨量的前期水位間隔為1m，不能滿足所有水位值，且為降低預警漏報率，建議對前期水位向上取整后作為基礎(chǔ)水位，根據(jù)24h面雨量值進行預警等級判斷。

由表4可以看到，1976年洪水過程中，9月27日平均水位為10.77m，向上取整后為11m，24h面雨量為205.9mm，根據(jù)前期水位為11m的致災臨界面雨量可以判斷，超過四級預警指標，未達到三級預警指標；實況顯示9月28日水位為13.17m，超過警戒水位，未達到10年重現(xiàn)期水位。表明致災臨界面雨量對次洪水過程預警準確。

表4 南渡江流域4次洪水過程Table 4 Four flood hydrographs of the Nandu River Basin

1980年洪水過程中，7月23日平均水位為10.38m，向上取整后為11m，24h面雨量為129.0mm，根據(jù)前期水位為11m的致災臨界面雨量可以判斷，超過四級預警指標，未達到三級預警指標；根據(jù)實況數(shù)據(jù)顯示7月24日水位為11.82m，超過警戒水位，未達到10年重現(xiàn)期水位。表明這次洪水過程預警準確。

2010年第1次洪水過程中，10月4日平均水位為9.73m，向上取整后為10m，24h面雨量為118.5mm，根據(jù)前期水位為10m的致災臨界面雨量可以判斷，未超過預警指標；但實況數(shù)據(jù)顯示10月5日水位為12.15m，超過警戒水位，未達到10年重現(xiàn)期水位，表明致災臨界面雨量對本次洪水過程未能準確預警。驗證過程中采用的前期水位為日平均水位，不能準確反映預警時水位，因此，采用實況監(jiān)測10月4日20：00（北京時）的水位10.68m作為前期水位進行驗證，向上取整后為11m，則24h面雨量達到四級預警指標，能夠準確預警。

2010年第2次洪水過程中，10月16日平均水位為10.78m，向上取整后為11m，24h面雨量為146.8mm，根據(jù)前期水位為11m的致災臨界面雨量可以判斷，超過四級預警指標，未達到三級預警指標；實況顯示10月17日水位為13.39m，超過警戒水位，未達到10年重現(xiàn)期水位。表明這次洪水過程預警準確。

從上述4次洪水驗證結(jié)果來看，本文確定的致災臨界面雨量對3次洪水過程均能準確預警，僅對2010年第1次洪水過程超警戒水位時未能準確預警，但如果采用當前時刻水位作為前期水位，也能準確預報預警等級。因此，在實際預警中應采用當前時刻水位而非日平均水位作為前期水位，并進行逐小時滾動預警有利于提高預警時效性和準確性。

6 小 結(jié)

1）本文建立了南渡江流域的HBV－D水文模型，模型在率定期和驗證期日徑流的Nash－Sutcliffe效率系數(shù)均大于0.8，相關(guān)系數(shù)大于0.9，表明HBV－D水文模型適用于南渡江流域，評估南渡江流域徑流變化過程，延長和插補南渡江流域水文資料等。

2）通過建立的水文模型，輸入不同前期水位的不同面雨量得到基于不同水位的南渡江流域面雨量－水位關(guān)系曲線，可推算5個不同前期水位（7m，8m，9m，10m，11m）下暴雨引起的水位上漲狀況。

3）以龍?zhí)了恼镜木渌弧?0年重現(xiàn)期水位、30年重現(xiàn)期水位和50年重現(xiàn)期水位作為不同等級預警指標判別標準，確定了南渡江流域龍?zhí)了恼镜闹聻呐R界面雨量值，為南渡江流域的洪水預警發(fā)布提供了依據(jù)。

4）通過4次洪水過程實況驗證本文確定的致災臨界面的有效性，結(jié)果表明：預警效果較好，但仍存在漏報的可能性。因此，為提高預警時效性和準確性，建議以逐小時水位作為前期水位，根據(jù)致災臨界面雨量表進行判斷，實施逐小時滾動預測預警。

本研究應用南渡江流域HBV－D水文模型確定了南渡江龍?zhí)了恼颈┯旰闈持聻呐R界面雨量，效果較好，但仍存在不足之處。首先由于資料限制，未能對近幾年的水文狀況進行驗證；其次，模型構(gòu)建過程中未能考慮水庫攔截和泄洪等對建模造成的影響，使本文結(jié)果存在一定誤差。

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Determination of Area Precipitation Thresholds of Rainstorm－flood Hazard in the Nandu River Basin

Zhang Yajie1）Wu Hui1）Wu Sheng’an1）Chen Shengbei2）

1）（Hainan Provincial Climate Center，Haikou570203）
2）（Hainan Provincial Meteorological Service Center，Haikou570203）

Using hydrological model to determine area precipitation thresholds of rainstorm－flood hazard is a tendency of hydrological and meteorological forecast.The Nandu River Basin，locating on the north edge of Hainan Island，is the largest basin of tropical regions in China.And the frequent flood of the Nandu River Basin attracts wide public concern.The HBV （Hydrologiska Byrns Vattenbalansavdelning）model is a semi－distributed conceptual hydrological model with multiple versions，used in more than 40countries and regions around the world.Using HBV－D model which is suitable for large－scale basin，the basin hydrologic characteristics of the Nandu River Basin are simulated and the area precipitation threshold values are determined.These effects may also provide scientific evidence for early warning in the Nandu River Basin.

The model is run in terms of observed daily precipitation，air temperature during 1976－1987and 2009－2010，and the simulated runoff is verified with corresponding hydrological observations of Longtang Hydrologic Station.Taking 1976－1981as calibration period，several model sensitivity parameters are selected and calibrated by programming.Periods of 1982－1987and 2009－2010are selected for model validating，and the Nash－Sutcliffe efficiency index and correlation coefficient are evaluated.Verifications show that the Nash－Sutcliffe efficiency indexes are 0.891，0.831and 0.953，and correlation coefficients are 0.944，0.912and 0.977，both passing the test of 0.01level in 3periods.It indicates that the model can accurately simulate the Nandu River Basin hydrological characteristics.And it’s able to determine area precipitation threshold values of rainstorm－flood hazard in the Nandu River Basin.

The curve of stream flow and water level is simulated with historical hydrographic data of 1976－1987 when the water level is greater than or equal to 7m.Curves of area precipitation and different previous water－levels（7m，8m，9m，10mand 11m）are determined by hydrological model HBV－D of the Nandu River Basin.Curves can calculate how many meters the water level will rise when storm comes，in the condition of five previous water－levels.Finally，according to water levels of warning，10－year return period，30－year return period and 50－year return period as critical criterions for different warning grades，the area precipitation thresholds in different previous water－levels are determined.

The accuracy of area precipitation threshold values are verified using observations of four floods.The result indicates that these values are suitable for forewarning，but the missing of warning is still inevitable.To improve timeliness and accuracy，hourly rolling forecast and early warning can be carried out.

the Nandu River Basin；hydrological model of HBV－D；area precipitation thresholds of rainstorm－flood hazard

張亞杰，吳慧，吳勝安，等.南渡江流域暴雨洪澇致災臨界面雨量的確定.應用氣象學報，2014，25（6）：731－740.

2014－02－26收到，2014－09－09收到再改稿。

海南省氣象局科技創(chuàng)新項目（HN2013MS09）

＊email：zhyajie87＠163.com