艾力江·克力木
基于推理公式法的小流域洪水計(jì)算靈敏度分析
艾力江·克力木
(塔里木河流域喀什管理局,新疆 莎車 844700)
為了提升小流域洪水計(jì)算的精確性,需要對(duì)影響小流域洪水靈敏度的因素進(jìn)行精確研究。基于推理公式法,以葉爾羌河為例,對(duì)小流域洪水相關(guān)指標(biāo)的靈敏度進(jìn)行分析,分析了不同參數(shù)變化的影響程度對(duì)洪水計(jì)算靈敏度的影響。相關(guān)分析結(jié)果對(duì)提升小流域洪峰流量計(jì)算的精度有重要意義。
葉爾羌河;小流域防洪;科學(xué)防洪;靈敏度分析
在對(duì)洪水靈敏度進(jìn)行分析過程中,能夠運(yùn)用的方法較多,比如一院兩所法、林平一法、瞬時(shí)單位線法、推理公式法以及經(jīng)驗(yàn)公式法等。我國水文精確普及的程度較低,小流域的暴雨資料、實(shí)測徑流等有關(guān)資料較為缺乏,許多參數(shù)需要通過經(jīng)驗(yàn)估計(jì)、地形特征對(duì)比等方式來選取。因此,不同的參數(shù)值選擇會(huì)對(duì)洪水計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生影響。接下來,基于推理公式法,以葉爾羌河為例,對(duì)不同參數(shù)及其變化對(duì)計(jì)算結(jié)果靈敏度進(jìn)行分析,希望能夠?qū)ψR(shí)別不同參數(shù)變化的影響程度有更加清晰的認(rèn)知,從而改善葉爾羌河洪水監(jiān)測及計(jì)算的合理性、精確性有積極意義。
在計(jì)算洪峰時(shí),如果根據(jù)流域內(nèi)降雨資料求取,則可以對(duì)很多條件進(jìn)行概化處理,提升計(jì)算結(jié)果的條件性。這種洪水計(jì)算方法被稱為推理公式法,又被稱為穩(wěn)定形勢公式或者合理化計(jì)算方法,它在500km2內(nèi)小流域洪水的計(jì)算中較為適用。
在計(jì)算小流域洪峰流量時(shí),采用如下所示的公式。
為了求取流域產(chǎn)流情況,需要對(duì)tc與τ的關(guān)系進(jìn)行探討。
當(dāng)tc>τ時(shí),可以通過下式求取流域全面產(chǎn)流:
當(dāng)tc<τ時(shí),可以通過下式求取流域部分產(chǎn)流:
式中,Qm—洪峰設(shè)計(jì)流量,m3/s;ψ—洪峰設(shè)計(jì)徑流系數(shù);Sp—設(shè)計(jì)頻率 p下的降雨力度,mm/h;H24p—頻率 p下、24h內(nèi)的流域最大雨量,mm;Kp—模比系數(shù);τ—匯流時(shí)間,h;τ0— ψ=1情形下的匯流時(shí)間,h;n—流域內(nèi)暴雨的衰減指數(shù),可以通過分區(qū)統(tǒng)計(jì)表查閱而得;F—流域面積,km2;tc—產(chǎn)流形成所經(jīng)歷的時(shí)間,h;μ—平均入滲系數(shù),mm/h;m—匯流參數(shù),結(jié)合該地區(qū)水文情況,可以通過表1查閱確定。
以葉爾羌河6~8月工況為例,進(jìn)行小流域洪水計(jì)算靈敏度分析。6月工況為算例1,此時(shí)的流域特征值為:F=136.3km2,L=38.37km,J=9‰,匯流參數(shù) m=1.3,流域損失參數(shù) μ=2.3mm/h,最大降雨量H24,1%=325.7mm,雨衰減指數(shù) n1=0.55,n2=0.70。7月工況為算例2,此時(shí)的流域特征值為:F=136.3km2,L=38.37km,J=9‰,最大降雨量 H24,1%=323.9mm,匯流參數(shù)m=0.749,μ=3.5mm/h,雨衰減指數(shù)n1=0.5,n2=0.7。8月工況為算例3,此時(shí)的流域特征值為:F=136.3km2,L=38.37km,J=9‰,流域損失參數(shù) μ=3.5mm/h, 最大降雨量 H24,1%=202mm, 匯流參數(shù) m=1.1,雨衰減指數(shù)n1=0.60,n2=0.75。
表1 匯流參數(shù)m值查用表
損失參數(shù)μ發(fā)生變化時(shí),洪峰流量Q也可能相應(yīng)地發(fā)生變化,變化靈敏度計(jì)算公式為:
首先,對(duì)算例1進(jìn)行計(jì)算。對(duì)μ進(jìn)行擾動(dòng),相關(guān)指標(biāo)值會(huì)發(fā)生變化,變化情況見表2、圖1。
圖1 Qμ隨μ擾動(dòng)的變化圖
接著,對(duì)算例2進(jìn)行計(jì)算。對(duì)μ進(jìn)行擾動(dòng),相關(guān)指標(biāo)值會(huì)發(fā)生變化,變化情況如表3、圖2所示。
表3 Qμ隨μ擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖2 Qμ隨μ擾動(dòng)的變化圖
最后,對(duì)算例3進(jìn)行計(jì)算。對(duì)μ進(jìn)行擾動(dòng),相關(guān)指標(biāo)值會(huì)發(fā)生變化,變化情況見表4、圖3。
表4 Qμ隨μ擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖3 Qμ隨μ擾動(dòng)的變化圖
從以上3個(gè)算例的計(jì)算結(jié)果可知,損失參數(shù)變化對(duì)流域洪峰流量產(chǎn)生影響的靈敏度如下:(1)當(dāng)Qμ的浮動(dòng)范圍為 ±20%時(shí),Qμ值分布在區(qū)間[-0.28,0.01]上,其均值為0.1355;Qμ參數(shù)的絕對(duì)值始終小于0.3,表明μ的靈敏度低于0.3。從這個(gè)角度來看,運(yùn)用推理公式法對(duì)洪峰流量進(jìn)行計(jì)算時(shí),計(jì)算結(jié)果降低了損失參數(shù) μ的誤差;(2)在μ擾動(dòng)的過程中,Qμ總體變化特征較為平穩(wěn),變化幅度低于0.1。從這個(gè)角度來看,損失參數(shù)變化幾乎不會(huì)對(duì)Qμ產(chǎn)生影響。
在計(jì)算匯流參數(shù)m的靈敏度時(shí),需要根據(jù)如下公式進(jìn)行。
首先,算例1匯流參數(shù)m擾動(dòng)結(jié)果見表5,數(shù)值變化情況如圖4所示。
表5 Qm隨m擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖4 Qm隨m擾動(dòng)的變化圖
接著,對(duì)算例2進(jìn)行計(jì)算,匯流參數(shù)m計(jì)算結(jié)果見表6,變化情況如圖5所示。
表6 Qm隨m擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖5 Qm隨m擾動(dòng)的變化圖
最后,按照同樣的方法對(duì)算例3進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算結(jié)果和變化情況分別見表7、圖6。
表7 Qm隨m擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖6 Qm隨m擾動(dòng)的變化圖
從三個(gè)算例的計(jì)算結(jié)果可知:(1)當(dāng)m的浮動(dòng)范圍為 ±20%時(shí),Qm的變化區(qū)間為[0.81,1.19],其均值為0.9933。從波動(dòng)情況來看,Qm圍繞1.0上下浮動(dòng),且偏離距離十分小??梢姡\(yùn)用推理公式法對(duì)匯流參數(shù)m進(jìn)行計(jì)算時(shí),既可能降低m誤差,也可能增加其誤差。然而,m的靈敏度要大于0.3,主要集中于1.0附近;(2)從計(jì)算結(jié)果變化圖可知,Qm會(huì)隨著m的增加而降低,反向變化趨勢明顯。
在分析縱比降J時(shí),需要依據(jù)如下公式進(jìn)行:
首先,對(duì)算例1的J進(jìn)行擾動(dòng),結(jié)果及數(shù)值變化情況分別見表8、圖7。
表8 QJ隨J擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖7 QJ隨J擾動(dòng)的變化圖
接著,對(duì)算例2的J進(jìn)行擾動(dòng),計(jì)算結(jié)果及變化情況分別見表9、圖8。
表9 QJ隨J擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖8 QJ隨J擾動(dòng)的變化圖
從擾動(dòng)結(jié)果可知:(1)J在 ±20%內(nèi)擾動(dòng)時(shí),QJ在區(qū)間[0.25,0.43]上變化,其絕對(duì)值低于0.5,表明J的靈敏度低于0.5??梢姡\(yùn)用推理公式法對(duì)洪峰流量進(jìn)行計(jì)算,能夠降低J的誤差;(2)QJ與J呈顯著的反向變化趨勢。
在計(jì)算最大降雨量H24時(shí),需要根據(jù)如下公式進(jìn)行:
首先,對(duì)算例1進(jìn)行最大降雨量擾動(dòng),擾動(dòng)結(jié)果及變化情況分別見表10、圖9。
表10 QH24h隨H24擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖9 QH24h隨 H24擾動(dòng)的變化圖
接著,對(duì)算例2進(jìn)行H24h計(jì)算,計(jì)算結(jié)果及變化情況分別見表11、圖10。
表11 QH24h隨H24擾動(dòng)的計(jì)算結(jié)果表
圖10 QH24h隨H24擾動(dòng)的變化圖
從以上2個(gè)算例可知:當(dāng)H24的浮動(dòng)范圍為±20%時(shí),QH24在區(qū)間[1.23,1.60]上變化,其絕對(duì)值要大于1.0,這表明 H24的靈敏度高于 1.0??梢?,運(yùn)用推理公式法對(duì)洪峰流量進(jìn)行計(jì)算時(shí),能夠放大最大降雨量的誤差。QH24與H24同向增大。
通常情形下,損失參數(shù)μ的靈敏度低于0,洪峰流量Q與損失參數(shù)μ之間呈負(fù)相關(guān),對(duì)Q的計(jì)算誤差有縮小效用;通常情形下,河道縱比降J、匯流參數(shù)m以及24h內(nèi)最大降雨量H24的靈敏度都為正,三者與洪峰流量Q的變化呈正相關(guān),對(duì)Q的誤差有放大效用;當(dāng)J、m、μ以及H24的變化幅度為±5%時(shí),所對(duì)應(yīng)的參數(shù)靈敏度呈現(xiàn)較大波動(dòng)。
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1008-1305(2017)05-0083-06
10.3969/j.issn.1008-1305.2017.05.027
2016-08-31
艾力江·克力木(1973年—),男,工程師。