基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术探讨

基于分布式水文模型的中小河流洪水预报技术探讨

发表时间：2019-12-24T10:16:57.930Z 来源：《工程管理前沿》2019年第22期作者：张勇强[导读] 通常位于山丘地区的中小河流具有预见期短、分布范围广、突发性强以及洪水汇流时间短等特点摘要：通常位于山丘地区的中小河流具有预见期短、分布范围广、突发性强以及洪水汇流时间短等特点，所以，信息的及时预报与预警就是预报中小河流洪水的首要任务。在实时预警过程中，可通过自动预报实现，这样不仅能减少人员及财产损失，还能对地质灾害的发生概率进行最大程度降低。基于此，本文主要阐述了中小河流洪水预报中分布式水文模型构建条件，

关键词：分布式水文模型；中小河流；洪水预报

前言：我国地质地貌南北差异较大，地处季风区，所以，受气候因素与人类活动的影响，近年来频繁发生山区洪水灾害，不仅逐年增多了伤亡人数，还造成了严重的财产损失。中小河流洪水自然灾害在此背景下，已经成为对我国山区人民经济持续发展与社会快速发展制约的主要因素。本文围绕我国山区洪水地域地质概况及实际特征等进行了深入分析与探讨，为了实现准确预报与监测区域中小河流洪水，建立了科学的数据模型，以供参考。

1构建中小河流洪水预报中分布式水文模型的条件

1.1对需要的数据资料进行科学的收集

在对分布式水文模型进行构建过程中，有效的收集DEM数字高程模型数据、地形坡度、当地地形地貌、中小河流流域面积、土地综合利用情况以及土壤类型等数据资料就是最为核心的工作环节。

1.2应有效分析相关情况

应有效分析中小河流水位、水位流量关系、大断面资料以及当地降雨量等情况，为了对当地中小河流断面情况进行更好的了解，通过实地调研与数据分析，根据河道行洪能力，对河道防洪技术标准进行科学合理的制定。在分析与收集资料的前提下，应进一步分析降雨日资料与洪水日资料，通过数据总结对比，形成科学的产汇流特征参数及流域降雨径流关系。

1.3应对流域洪水汇流时间进行确定

构建中小河流洪水预报分布式水文模型的前提条件就是准确的汇流时间。因为目前较为缺乏水情遥测站的长系列历史水文数据资料，所以，在对中小河流汇流时间进行确定过程中，需要根据暴雨洪水与汇流速度公式响应关系的地区规律进行分析计算，详细的计算公式如下：

T=0.278

式中：Qm--设计洪峰流量，该值在中小河流水预报预警中，可定为警戒流量或洪水预警特征值，可由流量关系线和断面水位查算而得，m3/s；m为汇流参数，在各地《水文手册》中，通过运用其中的经验公式计算可得；J--小河流主河道比降，可通过对谷歌地图或高比例尺地形图查算得到；L--小河流主河道长度。

1.4需要选择适当的分析方法

分析方法要适用于中小河流洪水预报模型，所以需要科学的进行选择。根据中小河流实际特点，采用临界雨量预警方式，对汇流时间在1小时以下的流域进行了数据分析。另外，对分布式的临界雨量预警模型进行了科学构建，临界量采用降雨量指标和前期影响雨量的两大因素，并采用土壤饱和度表示结果。临界雨量在模型构建中，主要通过分析确定的时段包括6小时、3小时、1小时以及30分钟。除此之外，若建有水库，那么在分析中小河流洪水预报过程中，采用分布式模型进行，并对水库调蓄影响因素进行综合考虑。通过对水库出库与入库流量预报节点进行增加，进而对水库入库洪水预报模块和调度模块进行构建。 2中小河流洪水预报中分布式水文模型构建

2.1数字流域可采用DEM技术自动生成，对中小河流径流应用现有概念性集总模型进行推算的方式要应用在每个子流域中，然后在汇流演算时，采用地貌单位线法，最终对中小河流的断面流量进行计算并得出结果。松散性耦合模型就是这一分布式水文模型的别称。

2.2测算地形空间变化信息过程中，应用DEM技术，结合地形指数信息，可以模拟当地水文环境的特性。在此前提下，对中小河流断面流量的计算，可利用统计学方法来实现。

2.3在合理划分中小河流流域的网格单元过程中，通过DEM技术，可运用数值分析方法，对邻网格单元的时空关系进行构建。采用分布式水文模型在此过程中，能实现对中小河流流域的洪水预报，在此过程中，子流域单元和汇流拓扑关系流向及水系等在内的数字流域应采用高精度数字高程模型DEN自动生成，并采用蓄满产流和超渗产流模型在每个流域中，推求对中小河流的径流。另外，也可进行汇流演算，通过马斯京根及等流时线进行，最后，对中小河流每个子流或网格出口断面的洪水预报数据进行科学的得出。 3基于分布式水文模型的中小河流洪水预报

本文的研究对象主要以汉江河流域为主，基于分布式水文模型TOPKAPI，充分收集了此流域内降雨、水文气象、河流流量、土地利用情况及植被类型、数字高程、土壤及相关地理信息等数据资料。此次分析数据资料的收集，从全国数字高程数据库中，采用1：25万比例，提取相关数据资料；由原始比例尺寸为1：5百万及通过FAO —UNESCO的数字地图提供土壤数据资料。1km的网格为该模型分析数据测量精度，按照USGS标准进行模型分析数据指标分类，将水文模型中的土地类型共分为24种。并采用MapWindow地理信息系统软件在此基础上，科学提取了流域一千米尺度上的FAO土壤分类、USGS土地利用分类资料以及数字高程，最终通过科学模拟，充分利用DEM模型，对中小河流流域水系进行了自动生成。在计算该中小河流洪水预报情况时，基于分布式水文模型，结合本流域近10年水情遥测站的相关数据资料和汛期4至10月的数据资料，利用模型TOPKAPI对该水域近两年的汛期数据资料进行了科学的验证，采用加权平均法计算了网格内的实际降雨量，网格时间和长度分别是一小时和500米。流域面积与汇流历时关系详情如表1所示。河流域实际汇流时间 4-6 4 2.0-3.5 1.1-2.4 0.8 0.4

河流域实际流域面积 900-1250 500-900 200-500 100-200 50-100 50 表1 统计汉江流域面积与汇流历时关系计算结果（h,km2）

另外，基于分布水文模型，在分析数据监测结果过程中，计算该区域中小河流流域洪水模拟率定期和验证期确定性系数的结果，该河流洪水径流深相对误差与模拟洪峰及合格率相对误差合格率均比较高，平均值均为0.83。由此可见，此次模拟分析结果从预测结果来看，具有较高的准确率。

结束语：

综上所述，中小河流洪水预报分析中实用性较高的技术模型就是分布式水文模型。本文基于分布式水文模型，选择具体案例，阐述了汉江流域中小河流洪水预报技术，证明了对于水文工作信息预测要求，最终结果可以很好的满足。

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