李彬權(quán)，梁忠民，付宇鵬，王 軍，胡義明

(1. 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210098；2. 河海大學(xué)水科學(xué)研究院，江蘇 南京 211106；3. 水利部珠江水利委員會(huì)水文水資源局，廣東 廣州 510611)

在全球氣候變化與高強(qiáng)度人類活動(dòng)影響的大環(huán)境下，原本依據(jù)天然降雨徑流關(guān)系的水文模型或預(yù)報(bào)模式已經(jīng)無(wú)法滿足當(dāng)前復(fù)雜下墊面環(huán)境以及對(duì)預(yù)報(bào)精準(zhǔn)度日益增長(zhǎng)的需求[1- 3]。當(dāng)前變化環(huán)境下洪水預(yù)報(bào)面臨新的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在[4- 5]：① 氣候變化導(dǎo)致降水特征發(fā)生變化，水循環(huán)加快，極端事件增加，沿海防洪能力下降；② 下墊面變化改變了流域產(chǎn)匯流規(guī)律，破壞資料系列的一致性，模型參數(shù)的代表性不復(fù)存在，特別是資料缺乏地區(qū)的洪水預(yù)報(bào)問(wèn)題仍是重大難題。氣候變化和人類活動(dòng)破壞了水文系列的代表性，資料不能滿足模型參數(shù)率定的要求[6]。因此，亟需創(chuàng)新模型的理論方法，以反映下墊面變化對(duì)產(chǎn)匯流過(guò)程的擾動(dòng)；發(fā)展分布式水文模型的物理確定方法，以解決資料缺乏地區(qū)模型參數(shù)的確定難題。

1995年，Garrote和Bras[7]在Cabral下滲理論[8]基礎(chǔ)上，通過(guò)研究濕潤(rùn)鋒演進(jìn)及相對(duì)不透水層(變動(dòng)飽和帶)產(chǎn)生與發(fā)展過(guò)程，建立土壤水分剖面變化的數(shù)學(xué)表達(dá)方程，提出了一種描述徑流發(fā)生位置及多源徑流成分的新型產(chǎn)流模式，并逐步發(fā)展成為完整的分布式水文模型RIBS(Real- Time Interactive Basin Simulator)[9]。這種新型產(chǎn)流模式有別于傳統(tǒng)的蓄滿- 超滲2種產(chǎn)流機(jī)制水平向或垂向組合方式，避免人為設(shè)定某種產(chǎn)流機(jī)制的主觀性，更接近真實(shí)的產(chǎn)流過(guò)程，但仍難以突破當(dāng)前分布式水文模型的最大應(yīng)用瓶頸，即參數(shù)高度依賴率定，在資料缺乏地區(qū)應(yīng)用精度受限[10- 11]。

本文綜合RIBS模型中的變動(dòng)飽和帶產(chǎn)流模式和網(wǎng)格水滴匯流方法，構(gòu)建基于單元網(wǎng)格剖分結(jié)構(gòu)的分布式產(chǎn)匯流模型，分析模型參數(shù)敏感性，建立敏感性產(chǎn)流參數(shù)與地形參數(shù)、土壤類型數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，結(jié)合野外坡面流觀測(cè)試驗(yàn)確定匯流參數(shù)，在多個(gè)實(shí)際流域進(jìn)行應(yīng)用檢驗(yàn)。

1 基于變動(dòng)飽和帶的產(chǎn)匯流模型構(gòu)建

構(gòu)建的模型中產(chǎn)流模塊為RIBS模型中變動(dòng)飽和帶產(chǎn)流模式[9]，匯流模塊借鑒了文獻(xiàn)[12]提出的“網(wǎng)格水滴”匯流計(jì)算思路，由此構(gòu)建得到的產(chǎn)匯流模型結(jié)構(gòu)如圖1(a、b、c分別代表③ 、⑤ 、⑦ 單元內(nèi)的河段)所示。本節(jié)簡(jiǎn)要介紹模型產(chǎn)匯流計(jì)算的主要過(guò)程，詳細(xì)內(nèi)容可參閱文獻(xiàn)[7- 9,12]。

圖1 基于變動(dòng)飽和帶的產(chǎn)匯流模型結(jié)構(gòu)Fig.1 Framework of the rainfall- runoff model based on variable saturation zone concept

1.1 基于變動(dòng)飽和帶概念的產(chǎn)流模型介紹

1.1.1 產(chǎn)流模型基本假設(shè)

下滲模型包括非飽和下滲和飽和下滲2個(gè)階段。由于飽和水力傳導(dǎo)度隨深度減小，隨著下滲量的累積，土壤將有可能形成變動(dòng)飽和帶。忽略毛管力作用[13]，則重力是非飽和下滲的主要作用力；同時(shí)在場(chǎng)次洪水模擬預(yù)報(bào)過(guò)程中假定地下水位恒定不變。以下墊面網(wǎng)格單元地表處為原點(diǎn)建立坐標(biāo)系，與地面平行的方向?yàn)閤方向(坡度下降方向?yàn)檎?，與地面垂直的方向?yàn)閦方向(向下為正)。假定土壤飽和水力傳導(dǎo)度(Ks)隨深度呈指數(shù)衰減，即

Ksz=K0zexp(-fd)Ksx=K0xexp(-fd)

(1)

式中：d為土壤深度，mm；Ksz為z方向的土壤飽和水力傳導(dǎo)度，mm/h；K0z為z方向的地表飽和水力傳導(dǎo)度，mm/h；f為飽和水力傳導(dǎo)度隨深度衰減系數(shù)，取值為0～1 mm-1；Ksx和K0x分別為x方向的土壤飽和水力傳導(dǎo)度和地表飽和水力傳導(dǎo)度，mm/h。引入各向異性比率αr=K0x/K0z>1，描述z與x兩方向上飽和水力傳導(dǎo)度的關(guān)系[8]。

采用Brooks和Corey方法[14]計(jì)算z、x方向的非飽和土壤水力傳導(dǎo)度分別為：

(2)

(3)

式中：Kz、Kx分別為z、x方向的非飽和土壤水力傳導(dǎo)度；ε為土壤孔隙分布指數(shù)；λ為土壤孔隙分布指數(shù)；Se為關(guān)于土壤含水率(θ)的量綱一變量；θs為飽和土壤含水率，一般取值為0.3～0.6；θr為殘余土壤含水率，一般取值為0.01～0.15。

1.1.2 恒定雨強(qiáng)的下滲模型

在恒定降雨強(qiáng)度條件下，土壤水分剖面通常會(huì)經(jīng)歷4個(gè)連續(xù)的狀態(tài)過(guò)程(圖2)，濕潤(rùn)鋒的位置深度記為NW，變動(dòng)飽和帶的上邊界深度記為NU，地下水深度記為NG，4個(gè)狀態(tài)下各深度之間關(guān)系為：① 非飽和狀態(tài)NW≤NU

圖2 土柱單元不同水分狀態(tài)示意Fig.2 Schematic diagram of different moisture states of soil column unit

在變動(dòng)飽和帶尚未產(chǎn)生條件下，飽和水力傳導(dǎo)度隨深度遞減，因此當(dāng)恒定降雨強(qiáng)度I≤K0z時(shí)，一定存在一個(gè)深度Nb，使得該深度z方向上的飽和水力傳導(dǎo)度與雨強(qiáng)相等，即Kz(θs,Nb)=I， 代入式(2) 得到[8]：

(4)

在此深度之下，飽和水力傳導(dǎo)度小于恒定雨強(qiáng)，濕潤(rùn)鋒下降速率小于恒定雨強(qiáng)，因而水分在此深度以下開(kāi)始逐漸積累，產(chǎn)生變動(dòng)飽和帶。在濕潤(rùn)鋒到達(dá)Nb之前，濕潤(rùn)鋒與土柱表面之間處于非飽和狀態(tài)。定義一個(gè)比較小的恒定雨量為I0(取I0=0.1 mm/h)，在持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的恒定雨強(qiáng)I>I0條件下，土壤水分剖面分成受I影響和濕潤(rùn)鋒NW之下仍只受I0影響的2個(gè)不連續(xù)區(qū)域。

在I>K0z和NW>Nb2種條件下，濕潤(rùn)鋒以上的土壤會(huì)處于飽和狀態(tài)。定義Keq為飽和區(qū)域內(nèi)飽和水力傳導(dǎo)度的調(diào)和平均值：

(5)

NW和NU的計(jì)算公式為：

(6)

(7)

式中：α為網(wǎng)格單元地表與水平面的夾角；θI0,NW和θI,NU分別為受I0影響的NW處土壤含水率和受I影響的NU處土壤含水率。

在I

(8)

1.1.3 變化雨強(qiáng)的下滲模型

為簡(jiǎn)化變化雨強(qiáng)條件下土壤水分剖面計(jì)算的難度，模型假定[7]：在變化雨強(qiáng)下只有第1個(gè)濕潤(rùn)鋒向土壤深處運(yùn)動(dòng)，此后下滲水量均補(bǔ)充第1個(gè)濕潤(rùn)鋒，直到土壤達(dá)到完全飽和狀態(tài)。為此，引入等效降雨強(qiáng)度(Ie)，該值將使得濕潤(rùn)鋒以上非飽和區(qū)域的土壤含水量與變化降雨強(qiáng)度條件下實(shí)際土壤含水量相等。

應(yīng)用迭代法求解土壤水分剖面方程可得到Ie的數(shù)值[7]。產(chǎn)生變動(dòng)飽和帶后，濕潤(rùn)鋒控制方程2個(gè)變量NW、NU可由下式確定：

(9)

(10)

式中：θIe,NU為受Ie影響的NU處土壤含水率。

1.1.4 產(chǎn)流計(jì)算公式

在時(shí)間步長(zhǎng)Δt內(nèi)下墊面網(wǎng)格的地表產(chǎn)流量為

(11)

式中：Rf為地表產(chǎn)流量，mm。

相應(yīng)的壤中流產(chǎn)流量為

(12)

式中：Rint為壤中流產(chǎn)流量，mm。

因此，在假定地下水位不變條件下產(chǎn)流總量為地表產(chǎn)流量與壤中流產(chǎn)流量之和。

1.2 網(wǎng)格水滴匯流模型

所謂“網(wǎng)格水滴”，即將流域上降雨后有產(chǎn)流量的網(wǎng)格視作水滴，在重力驅(qū)動(dòng)和阻力影響下沿地面坡度方向運(yùn)動(dòng)，每個(gè)水滴將在何時(shí)到達(dá)流域出口斷面取決于路徑長(zhǎng)度和在路徑軌跡上運(yùn)動(dòng)速度[12]。由于坡面與河網(wǎng)匯流的水力條件有所差別，坡面匯流和河網(wǎng)匯流采用不同的流速公式。

1.2.1 坡面匯流

根據(jù)流域DEM得到地形地貌信息，利用D8法確定流向和匯流路徑長(zhǎng)度。坡面流速主要受地形坡度、土地利用、地表糙率等因素影響，采用美國(guó)水土保持局提出的坡面流速公式為

(13)

式中：S為坡度；μ為坡度冪指數(shù)；Kv為坡面流速系數(shù)，m/s；ns為地表糙率，取值為0～1；m為糙率冪指數(shù)，一般取值為0.5～1.0。

1.2.2 河網(wǎng)匯流

對(duì)于“網(wǎng)格水滴”匯流路徑上的河道網(wǎng)格而言，采用曼寧公式計(jì)算水滴的流速，公式為

(14)

式中：Cv為河網(wǎng)流速系數(shù)，m/s；nc為河道糙率；Rc為河道水力半徑。

根據(jù)式(13)和式(14)確定的水滴流速，結(jié)合匯流路徑長(zhǎng)度即可得到水滴匯流時(shí)間為

(15)

式中：ti為第i個(gè)網(wǎng)格水滴的匯流時(shí)間，s；di為第i個(gè)網(wǎng)格水滴的匯流路徑長(zhǎng)度，m；Vi(x)為第i個(gè)網(wǎng)格水滴的流速。

2 研究流域

選取20個(gè)流域的歷史場(chǎng)次洪水資料用于模型參數(shù)確定和應(yīng)用檢驗(yàn)，各流域的出口斷面水文站地理位置和流域控制面積見(jiàn)表1。其中，前4個(gè)流域?qū)儆谔|苕溪支流余英溪姜灣水文站以上流域(姜灣流域)的子流域，是以和睦橋?qū)嶒?yàn)站[15]為基礎(chǔ)發(fā)展而成的野外山坡實(shí)驗(yàn)流域。姜灣流域4個(gè)子流域的DEM空間分辨率為100 m，模型模擬時(shí)間步長(zhǎng)為30 min；其他流域的DEM空間分辨率為1 km，模型模擬時(shí)間步長(zhǎng)為1 h。

表1 選用的20個(gè)流域地理位置和控制面積

3 模型參數(shù)的確定方法

3.1 參數(shù)敏感性分析

采用普適似然不確定性估計(jì)方法(GLUE)[16]分析6個(gè)產(chǎn)流參數(shù)的敏感性，先驗(yàn)分布為均勻分布，似然函數(shù)為確定性系數(shù)(Ens)，其閾值取0.5。各流域的敏感性分析結(jié)果大致相同，參數(shù)K0z和f的較小改變均會(huì)導(dǎo)致Ens值的較大改變，θs、θr、ε和αr4個(gè)參數(shù)取值變化對(duì)模型精度影響不大。因此，參數(shù)K0z和f為敏感性參數(shù)，其他產(chǎn)流參數(shù)不敏感。

3.2 產(chǎn)流參數(shù)的確定

3.2.1 地表飽和水力傳導(dǎo)度

選擇姜灣流域開(kāi)展野外雙環(huán)入滲觀測(cè)試驗(yàn)，建立地表飽和水力傳導(dǎo)度實(shí)測(cè)值與地形參數(shù)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。在實(shí)驗(yàn)流域河谷內(nèi)選擇40個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)，每個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)開(kāi)展5次以上平行的雙環(huán)入滲觀測(cè)試驗(yàn)，分析得到平均穩(wěn)定下滲率，代表試驗(yàn)點(diǎn)所在下墊面網(wǎng)格(100 m×100 m)地表飽和水力傳導(dǎo)度的平均值。

利用GIS軟件提取得到姜灣流域下墊面網(wǎng)格的3類10個(gè)地形參數(shù)：① 一階地形因子：坡度(Tslo)、坡向(Tasp)；② 二階地形因子：剖面曲率(Tpro)、平面曲率(Tpla)、坡度變率(TSOS)、坡向變率(TSOA)；③ 復(fù)合地形因子：地表切割深度(Tcde)、粗糙度(Trou)、地形起伏度(Ttop)、高程變異系數(shù)(Tvar)。利用入滲試驗(yàn)的前30組試驗(yàn)資料建立地表飽和水力傳導(dǎo)度與10個(gè)地形因子之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，并利用后10組試驗(yàn)資料進(jìn)行驗(yàn)證。建立的統(tǒng)計(jì)關(guān)系式見(jiàn)式(16)，試驗(yàn)實(shí)測(cè)值與公式計(jì)算值對(duì)比結(jié)果如圖3所示，式(16)的決定系數(shù)為R2=0.76，表明其具有較高的參數(shù)估計(jì)精度。

K0z=11 692.152+0.054Tasp-272.04Tpla-640.902Tpro+84.252Tslo-19.338Tcde-
11 529.006Trou-3.354Ttop+135.792Tvar-34.326TSOS+0.894TSOA

(16)

3.2.2 飽和水力傳導(dǎo)度隨深度衰減系數(shù)

參數(shù)f與土壤粒徑隨深度的變化有關(guān)，因此可通過(guò)建立f與不同深度土壤粒徑的關(guān)系來(lái)確定該參數(shù)值。由于數(shù)據(jù)分辨率限制，難以采用試驗(yàn)測(cè)定方式獲取下墊面網(wǎng)格參數(shù)f的真實(shí)值。本文通過(guò)模型率定獲取流域空間平均的參數(shù)f值，建立率定的參數(shù)f值與不同深度土壤類型的統(tǒng)計(jì)關(guān)系式。土壤資料來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，包括表層(0～30 cm)和深層(30～100 cm)的砂土、粉砂土、黏土3種土壤類型數(shù)據(jù)。選用表1中前14個(gè)流域場(chǎng)次洪水資料率定參數(shù)f值，建立與不同深度土壤類型的統(tǒng)計(jì)關(guān)系式見(jiàn)式(17)，決定系數(shù)為R2=0.995；選用表1中后6個(gè)流域資料進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

f=-0.008Tsand-0.006 8Tsilt+0.000 01Tclay+0.006 3Ssand+0.004 1Ssilt+0.009Sclay

(17)

式中：Tsand為表層砂土含量， %；Tsilt為表層粉砂土含量， %；Tclay為表層黏土含量， %；Ssand為深層砂土含量， %；Ssilt為深層粉砂土含量， %；Sclay為深層黏土含量， %。

驗(yàn)證流域的式(17)計(jì)算值與參數(shù)f率定值非常接近，相對(duì)誤差為-1.6%～6.2%，平均相對(duì)誤差絕對(duì)值為2.8%，表明該關(guān)系式較合理，結(jié)果具有較高精度。

3.2.3 非敏感性產(chǎn)流參數(shù)

非敏感性產(chǎn)流參數(shù)包括θs、ε、θr和αr。其中，θs和ε來(lái)源于根據(jù)遙感資料反演的全球土壤水力參數(shù)數(shù)據(jù)集[17](空間分辨率為30″)，θr可基于表層土壤粒徑分布數(shù)據(jù)利用經(jīng)驗(yàn)公式[17]估算得到。根據(jù)已有研究經(jīng)驗(yàn)[7- 9]，參數(shù)αr可取10。

3.3 匯流參數(shù)的確定

3.3.1 坡面匯流參數(shù)

坡面匯流參數(shù)包括Kv、ns、nc、m和μ。其中，ns、nc根據(jù)土地利用類型和文獻(xiàn)[18]中給出的糙率經(jīng)驗(yàn)值來(lái)確定，其他3個(gè)參數(shù)根據(jù)姜灣野外實(shí)驗(yàn)流域的坡面流觀測(cè)試驗(yàn)分析確定。選用姜灣流域和睦橋?qū)嶒?yàn)站5場(chǎng)降雨(20180724、20180726、20180803、20180813、20180816)7個(gè)山坡共35組坡面流速觀測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)式(13)建立方程組，求解得到Kv=0.009 9 m/s，m=1.089，μ=0.65。

3.3.2 河網(wǎng)匯流參數(shù)

河網(wǎng)匯流模塊的唯一參數(shù)為Cv，在假定河道糙率固定條件下取決于Rc，而Rc與水面寬(河寬)有關(guān)。借鑒已有文獻(xiàn)研究成果[19- 20]，在資料缺失地區(qū)忽略河道糙率，僅考慮水力半徑的影響，Cv的估算公式為

(18)

式中：B為流域出口處河寬，m；c1、c2、c3為需要確定的參數(shù)。

采用表1中1—14流域場(chǎng)次洪水資料率定式(18)，后6個(gè)流域資料進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)比結(jié)果如圖5所示。流域出口斷面河寬結(jié)合水文站基本情況、野外實(shí)測(cè)和衛(wèi)星影像綜合估算，率定得到參數(shù)值為c1=0.074 5、c2=466.930 5、c3=0.362 2，關(guān)系式的決定系數(shù)為R2=0.925。驗(yàn)證流域的式(18)計(jì)算值與Cv率定值非常接近，相對(duì)誤差均小于12%。

圖3 K0z估算公式在姜灣實(shí)驗(yàn)流域率定與驗(yàn)證結(jié)果Fig.3 Calibration and validation of the estimate formula of K0z in the Jiangwan experimental watershed

圖4 飽和水力傳導(dǎo)度隨f估算公式在20個(gè)流域的率定與驗(yàn)證結(jié)果Fig.4 Calibration and validation of the estimate formula of coefficient of attenuation of f in 20 basins

圖5 Cv估算公式在20個(gè)流域的率定與驗(yàn)證結(jié)果Fig.5 Calibration and validation of the estimate formula of Cv in 20 basins

4 模型的應(yīng)用驗(yàn)證

從場(chǎng)次洪水過(guò)程模擬角度檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛻?yīng)用效果，包括2個(gè)敏感性產(chǎn)流參數(shù)(K0z、f)確定方法與模型率定參數(shù)結(jié)果的對(duì)比分析。① 地表飽和水力傳導(dǎo)度確定方法驗(yàn)證：選擇姜灣流域梅家塘、范塢里、古竹灣、佛堂村4個(gè)子流域2018年7月至2020年8月共16場(chǎng)較大洪水進(jìn)行模擬(11場(chǎng)用于率定，5場(chǎng)用于驗(yàn)證)。② 飽和水力傳導(dǎo)度隨深度衰減系數(shù)確定方法驗(yàn)證：選擇表1中后6個(gè)流域的歷史場(chǎng)次洪水進(jìn)行模擬。模型模擬效果采用Ens、洪峰相對(duì)誤差(Epeak)、洪峰滯時(shí)(ΔTpeak)和洪量相對(duì)誤差(Evol)4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)定。

4.1 參數(shù)K0z確定方法的驗(yàn)證

對(duì)比分析姜灣流域2套場(chǎng)次洪水模擬結(jié)果，見(jiàn)表2：① 參數(shù)K0z根據(jù)式(16)確定；② 參數(shù)K0z來(lái)源于全球土壤水力參數(shù)數(shù)據(jù)集[17]；其他參數(shù)采用統(tǒng)一的率定值。對(duì)比各斷面場(chǎng)次洪水模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，除洪峰滯時(shí)指標(biāo)外，式(16)的模型結(jié)果比遙感數(shù)據(jù)集中K0z值的結(jié)果精度更高，表明本文提出的參數(shù)K0z確定方法較為合理。圖6給出了佛堂村子流域的驗(yàn)證場(chǎng)次20190901號(hào)洪水過(guò)程模擬結(jié)果，模擬時(shí)段步長(zhǎng)Δt=30 min。

表2 參數(shù)K0z確定方法在姜灣流域場(chǎng)次洪水模擬中驗(yàn)證結(jié)果

圖6 佛堂村子流域20190901號(hào)洪水過(guò)程模擬結(jié)果Fig.6 Simulated hydrographs for the flood #20190901 of the Fotangcun sub- basin

4.2 參數(shù)f確定方法的驗(yàn)證

對(duì)比七鄰等6個(gè)流域2套場(chǎng)次洪水模擬結(jié)果，見(jiàn)表3：① 參數(shù)f根據(jù)式(17)確定，其他參數(shù)通過(guò)率定獲得；② 所有模型參數(shù)均通過(guò)率定獲得。結(jié)果表明，6個(gè)流域的率定參數(shù)模擬結(jié)果均略優(yōu)于式(17)的模型結(jié)果；總體上看，本文提出的參數(shù)f確定方法對(duì)應(yīng)的場(chǎng)次洪水模擬的平均確定性系數(shù)為0.83、洪峰和洪量誤差的平均絕對(duì)值分別為10.07%和6.86%、洪峰滯時(shí)誤差的平均絕對(duì)值為2.61 h，滿足精度要求。圖7給出了七鄰、東灣流域2場(chǎng)驗(yàn)證場(chǎng)次洪水的模擬結(jié)果，模擬時(shí)段步長(zhǎng)Δt=1 h。

表3 參數(shù)f確定方法在6個(gè)流域場(chǎng)次洪水模擬中驗(yàn)證結(jié)果

圖7 七鄰流域和東灣流域洪水過(guò)程模擬結(jié)果Fig.7 Simulated the flood hydrographs the Qilin Basin and the Dongwan Basin

5 結(jié) 論

利用姜灣野外實(shí)驗(yàn)流域和16個(gè)實(shí)際流域的資料，建立地表飽和水力傳導(dǎo)度和飽和水力傳導(dǎo)度隨深度衰減系數(shù)2個(gè)敏感性產(chǎn)流參數(shù)與下墊面特征數(shù)據(jù)的定量統(tǒng)計(jì)關(guān)系，并建立匯流參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)估計(jì)關(guān)系式。主要結(jié)論為：

(1) 姜灣流域4個(gè)干流斷面的實(shí)例應(yīng)用表明，利用下墊面地形特征參數(shù)估算地表飽和水力傳導(dǎo)度的方法在洪水模擬中精度較高，16場(chǎng)洪水的確定性系數(shù)、洪峰(洪量)誤差和洪峰滯時(shí)誤差均滿足規(guī)范的精度要求；與使用遙感資料推求地表飽和水力傳導(dǎo)度值得到的洪水模擬結(jié)果相比，除洪峰滯時(shí)誤差略差外，其他3個(gè)精度指標(biāo)均更優(yōu)。

(2) 根據(jù)20個(gè)實(shí)際流域的資料對(duì)飽和水力傳導(dǎo)度隨深度衰減系數(shù)的估計(jì)關(guān)系式進(jìn)行率定和驗(yàn)證，結(jié)果表明利用土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)估算深度衰減系數(shù)值的方法在場(chǎng)次洪水模擬中的精度指標(biāo)均滿足規(guī)范要求，但比單純進(jìn)行模型參數(shù)率定的結(jié)果略差。

(3) 提出的利用下墊面特征數(shù)據(jù)估算模型參數(shù)的方法在資料缺乏地區(qū)場(chǎng)次洪水模擬預(yù)報(bào)中具有適用性。