陳 華

（中資水務(wù)環(huán)境科技（廣州）有限公司，廣東 廣州 510530）

水文模型是流域洪水模擬的重要工具之一，選擇合適的水文模型是精確地模擬洪水流量過(guò)程的重要手段。流域水文模型自提出以來(lái)，在研究者們的不斷完善下日趨成熟。謝爾曼單位線(xiàn)和Horton下滲理論為流域水文模型的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。到20世紀(jì)50年代出現(xiàn)第一個(gè)真正意義上的流域水文模型斯坦福模型。隨后3S技術(shù)、數(shù)學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，迎來(lái)了水文模型的快速發(fā)展，研究者們簡(jiǎn)化了流域水文過(guò)程，采用新的方法以構(gòu)建大量結(jié)構(gòu)和功能不同的流域水文模型，如Tank模型[1]、新安江模型、SHE模型、NAM模型[2]和流溪河模型[3]等。同時(shí)國(guó)內(nèi)外研究者像芮孝芳[4]、袁作新[5]等對(duì)各類(lèi)流域水文模型做了詳細(xì)的總結(jié)和歸納。

為了充分發(fā)揮流域洪水在防洪中的作用，科學(xué)開(kāi)展流域洪水預(yù)報(bào)模型是關(guān)鍵。鐘埂站是20世紀(jì)60年代建站，位于烏溪江上游，浙江省遂昌縣西南部，為了解、解決遂昌縣流域洪水災(zāi)害提供可靠數(shù)據(jù)來(lái)源，有效提升了遂昌縣流域洪水防治能力，減輕了遂昌縣的防洪壓力。鐘埂站以上控制流域簡(jiǎn)稱(chēng)鐘埂流域。本文研究流域降水主要集中在4～6月，尤以6月為甚，降雨特征呈周期性的季節(jié)變化。冬季多晴朗寒冷天氣；春季南北氣流交替加劇，易受低氣壓及鋒面活動(dòng)影響，天氣陰晴不定，常有瀝漣春雨；初夏，天氣容易因?yàn)殇h面滯留，形成連綿大面積“梅雨”天氣；盛夏，在副熱帶高壓控制下，天氣晴熱少雨，降水以雷陣雨為主，若遭遇熱帶風(fēng)暴或臺(tái)風(fēng)的侵襲則形成較大暴雨。為了驗(yàn)證采用NAM模型開(kāi)展鐘埂流域洪水預(yù)報(bào)的有效性，本文建立了鐘埂流域洪水預(yù)報(bào)NAM模型，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了率定。通過(guò)對(duì)模型的驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，NAM模型對(duì)鐘埂流域洪水具有較高的模擬精度，可應(yīng)用于鐘埂流域進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)，可為流域洪水預(yù)報(bào)提供技術(shù)支撐。

1 NAM模型及其參數(shù)率定方法

NAM模型[2,6]是Nielsen和Hansen于1973年提出，作為集總式概念性降雨徑流模型，在世界一些不同氣候類(lèi)型地區(qū)得到驗(yàn)證。NAM模型分4層蓄水體進(jìn)行流域產(chǎn)匯流模擬計(jì)算。其中融雪徑流模塊作為一個(gè)獨(dú)立、可選的模塊。由本文的研究區(qū)域降雪對(duì)洪水無(wú)影響，故本研究流域模擬時(shí)不采用此模塊。

融雪徑流是由融雪蓄水層的降雪，在溫度達(dá)到一定臨

界值時(shí)，降雪融化產(chǎn)生。融雪徑流可直接進(jìn)入地表蓄水層。降水進(jìn)入地表蓄水層后，首先損失部分水量，以維持植物蒸發(fā)和補(bǔ)充地表蓄水層蓄水U。當(dāng)U超過(guò)地表蓄水層蓄水能力Umax時(shí)，模型將剩余部分水量PN一部分分配生成地表徑流QOF，一部分分配為下滲量。對(duì)于下滲量，再進(jìn)行二次水量分配，一部分進(jìn)入淺層蓄水層，一部分進(jìn)入地下蓄水層。壤中流QIF產(chǎn)生于淺層蓄水層。地下蓄水層水量可用于生成基流外，也可用于與相鄰蓄水層水分交換。模型匯流計(jì)算采用線(xiàn)性水庫(kù)模擬。蒸散發(fā)采用兩層蒸發(fā)模式，主要發(fā)生在地表蓄水層和淺層蓄水層。

作為一個(gè)集總式模型，NAM各個(gè)參數(shù)及變量反映流域平均情況，可由流域的自然特征和水文資料率定得到。由于篇幅限制，故本文主要介紹主要參數(shù)地表蓄水層最大蓄水容量Umax和淺層蓄水層最大蓄水容量Lmax。Umax反映流域植被截流、洼地蓄水及上層耕作土壤蓄水等特性。Lmax為根系帶所能達(dá)到的最大土壤含水量，大致為田間持水量與凋萎含水量之差值。一般Lmax約是Umax的10倍。

利用MIKE11/NAM模型進(jìn)行流域洪水模擬計(jì)算時(shí)，參數(shù)率定可在自動(dòng)優(yōu)選的基礎(chǔ)上進(jìn)行人工調(diào)整。該模型系統(tǒng)中自帶的參數(shù)自動(dòng)優(yōu)選模塊可以對(duì)Umax、Lmax、CQOF、CKIF、CK1.2、TOF、TIF、TG和CKBF等九個(gè)主要的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)率定。參數(shù)自動(dòng)率定時(shí)有四個(gè)不同率定目標(biāo)，可根據(jù)實(shí)際情況自行選取。模型參數(shù)自動(dòng)率定采用的是全局優(yōu)化SCE優(yōu)化算法。同時(shí)可根據(jù)實(shí)測(cè)資料進(jìn)行人工微調(diào)。

2 NAM模型構(gòu)建與參數(shù)率定

2.1 實(shí)測(cè)洪水過(guò)程資料

NAM模型是集總式模型，其結(jié)構(gòu)與其他流域水文模型一樣，但模型參數(shù)不同，可根據(jù)實(shí)測(cè)洪水資料進(jìn)行率定。為率定鐘埂流域洪水預(yù)報(bào)NAM模型，本文收集了鐘埂流域建站以來(lái)的實(shí)測(cè)洪水過(guò)程資料?？紤]到早期鐘埂流域水情記錄手段、記錄方式及保存方式與后期自動(dòng)化的不同，早期資料數(shù)據(jù)應(yīng)盡量避免用于參數(shù)率定。根據(jù)遂昌縣歷史重大洪水記錄，本文從水文年鑒上主要收集了1968～1993年的資料，并整理出降雨徑流關(guān)系基本合理的5場(chǎng)鐘埂流域洪水過(guò)程資料，降雨量和流域流量均以小時(shí)為時(shí)段。NAM模型只能在封閉式流域使用，在本文研究中的鐘埂流域以水文站鐘埂站控制斷面作為流域的出水口。流域面雨量通過(guò)泰森多邊形法進(jìn)行流域平均計(jì)算得到，作為模型的輸入數(shù)據(jù)。

2.2 模型參數(shù)率定

集總式模型在參數(shù)率定時(shí)，需多場(chǎng)有代表性的實(shí)測(cè)洪水過(guò)程，以兼顧不同的洪水特征。從本文收集到的5場(chǎng)實(shí)測(cè)洪水過(guò)程中，選擇2場(chǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，有代表性的洪水過(guò)程進(jìn)行參數(shù)率定，本文選取的場(chǎng)次洪水是19 920 704和19 730 531場(chǎng)次洪水。采用SCE算法對(duì)NAM模型參數(shù)進(jìn)行了自動(dòng)率定，并通過(guò)人工的方式，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了微調(diào)。考慮到場(chǎng)次洪水預(yù)報(bào)較關(guān)注的要素，本文模型參數(shù)率定時(shí)采用的率定目標(biāo)偏重于洪水洪峰值、洪水過(guò)程線(xiàn)擬合度及洪水總量。最終采用的模型參數(shù)如表1所示。

表1 模型參數(shù)

對(duì)率定洪水過(guò)程的模擬效果進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2所示。從下述結(jié)果來(lái)看，率定的模型參數(shù)對(duì)上2場(chǎng)用于參數(shù)率定的洪水過(guò)程的模擬效果總體上較好。

表2 參數(shù)率定模擬結(jié)果評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)

由于篇幅限制，本文僅繪制了19 920 704場(chǎng)次洪水參數(shù)率定時(shí)洪水過(guò)程模擬效果，如圖1所示。

圖1 19 920 704場(chǎng)次參數(shù)率定洪水過(guò)程模擬結(jié)果

3 模型驗(yàn)證

采用上述率定的模型參數(shù)，對(duì)其余3場(chǎng)實(shí)測(cè)洪水過(guò)程進(jìn)行模擬驗(yàn)證，并進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)，如表3所示。由于篇幅限制，圖2繪出部分洪水過(guò)程的模擬過(guò)程圖。

表3 模擬結(jié)果評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

圖2 模擬與實(shí)測(cè)洪水過(guò)程對(duì)比圖

從上述的模擬結(jié)果來(lái)看，本文建立的鐘埂流域洪水預(yù)報(bào)NAM模型對(duì)實(shí)測(cè)洪水有較好的模擬效果，其中，確定性系數(shù)平均達(dá)到0.903，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.963，水量平衡系數(shù)為0.992，洪峰誤差為3.2%。但同時(shí)也需要看到，模型參數(shù)對(duì)于不同場(chǎng)次洪水的模擬效果有明顯的不同，這主要是集總式模型的非線(xiàn)性特性決定的。模型參數(shù)率定主要是保證總體效果及照顧到一些特定的需求。因此，本文率定的NAM模型參數(shù)是正常的。

4 結(jié)語(yǔ)

本文采用NAM模型建立了鐘埂流域洪水預(yù)報(bào)模型，并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了自動(dòng)率定和人工調(diào)整。對(duì)3場(chǎng)實(shí)測(cè)洪水過(guò)程進(jìn)行模擬的結(jié)果表明，模型的確定性系數(shù)平均達(dá)到0.903，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.963，水量平衡系數(shù)為0.992，洪峰誤差為3.2%，從洪峰合格率來(lái)看，預(yù)報(bào)方案評(píng)價(jià)較好，可應(yīng)用于鐘埂流域洪水預(yù)報(bào)，可為流域洪水預(yù)報(bào)提供技術(shù)支撐。