蓄满_超渗兼容水文模型的改进及应用_胡彩虹
垂向混合产流模型在分析流域人类活动影响中的应用
2 垂向混合产流模型
垂向混合产流模型，是把超渗产流和蓄满产流在垂向上进行组合。降雨到达地面以后， 首先由具有空间分布的下渗曲线划分为地面径流和下渗水流。 下渗水流在土壤缺水量大的地
基金项目：国家自然科学基金项目（50679024） ； “十一五”国家科技支撑计划课题（2006BAC05B02） ； 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放研究基金（2005406411） 。 第一作者简介： 王涛(1982-)， 男， 湖北京山人， 博士研究生， 水文学及水资源专业。 E-mail:wangtaogo@
1 前言
垂向混合产流模型是包为民等 针对半干旱地区产流特点提出来的。胡彩虹等 研究验 证垂向混合产流模型适用于干旱半干旱地区。 [3] 影响流域产汇流变化的因素主要有两大类： 一个是气候因素， 另一个是人类活动因素 。 气候因素的改变只是对流域产流量有很大影响， 而对流域产汇流规律没有影响。 气候因素对 产汇流模型的影响，在下垫面条件不改变时，模型的结构和参数是不会改变的。因此，气候 因素对模型结构来说可以作为时不变因素。而人类活动因素，改变了流域的自然状况，导致 流域产汇流规律的改变。例如，水利工程和水土保持措施，改变了天然流域的产流规律，还 通过增加地面截水，减少水土流失；植被型措施，增加了下渗。人类活动的影响，将会导致 流域产汇流规律，模型参数，甚至模型结构的改变。 气候因素在 50 多年时间尺度范围内,对垂向混合产流模型的结构影响可以忽略不计。 用 流域天然状态下的水文资料率定得到的模型， 模拟后面受人类活动影响年份的径流， 可以认 为模型模拟的年径流深是天然状态下的径流深，而流域实测年径流深是受人类活动影响的。 因此， 可以通过分析流域计算年径流深和实测年径流深相对误差随时间的变化来分析人类活 动对流域的影响。 本文通过垂向混合产流模型来模拟辽河流域福德店至铁岭区间的年径流深变化来分析 人类活动对流域的影响。
基于霍顿下渗公式超渗产流计算几个问题的探讨
要点二
需要提高模型的预测 精度
虽然提出的改进模型在一定程度上提 高了预测精度，但仍存在误差。未来 可以通过更多的实验和实际应用，对 模型进行进一步优化和验证。
要点三
需要深入研究超渗产 流的机制
超渗产流是一个复杂的现象，其机制 尚未完全明确。未来的研究可以进一 步深入探讨超渗产流的物理机制，为 模型的改进提供理论支持。
03超渗产流计算方法及其改来自进超渗产流计算的基本原理
霍顿下渗公式
霍顿下渗公式是用于计算降雨后地表产流 的经典公式之一，它基于土壤水分平衡和 能量平衡原理，考虑了降雨强度、土壤类 型、植被覆盖等因素。
VS
超渗产流
超渗产流是指降雨强度超过土壤下渗能力 时，地表开始产流的现象。超渗产流计算 是水文模型和洪水预报的重要环节。
数据质量影响
超渗产流模型需要输入气象数据 、地形数据等，这些数据的质量 直接影响到模型的预测精度。例 如，如果气象数据不准确，会导 致模型低估或高估降雨强度，从 而影响洪水预报的准确性。
模型结构限制
超渗产流模型是基于土壤水分平 衡和下渗理论建立的，因此可能 无法考虑到某些复杂的物理过程 ，如蒸发、地下水补给等，这也 会对模型的预测精度产生一定影 响。
揭示了超渗产流的影响因素
通过对实验结果的分析，揭示了土壤质地、前期含水量、降雨强 度等因素对超渗产流的影响。
提出了改进的超渗产流模型
基于霍顿下渗公式，提出了一个改进的超渗产流模型，能够更准 确地预测超渗产流的发生和流量。
研究不足与展望
要点一
需要进一步考虑土壤 类型和气候条件
本研究主要关注了土壤质地、前期含 水量和降雨强度对超渗产流的影响， 但未考虑不同土壤类型和气候条件下 的影响。未来的研究可以进一步拓展 霍顿下渗公式在多种土壤类型和气候 条件下的应用。
城市新区极端雨洪汇流淹没特性与致灾机理调查研究——以郑州“7．20”_特大暴雨（郑东新区）为例
２．１ 调查研究目的 城市新开发区改变了自然地形与下垫面条件，导致大暴雨时各街区坡面 汇流快 速 进入街道，形成城市雨洪特有的传播通道；城市雨洪具有发生快、传播快、洪水信息难保存的特点。 郑州 “７．２０” 特大暴雨期间就有许多通信及水情监 测设施 被破坏，使得城市 雨洪形 成、传 播等 重要 实 时监测信息大量缺失，因此必须及时开展雨洪洪痕信息补救性调查。调查研究首先要探索城市雨洪信 息特点及调查方法，然后借助洪痕调查数据研究新开发区雨洪传播特征和严重积涝原因。 ２．２ 调查研究对象 郑州市地处丘陵与平原过渡带，虽河渠众多但比降较平缓、泄洪不畅是 其地理 环 境的重要特征。近年来城区规模快速扩张，城市水系及排水设施应对极端降雨的能力尚显不足。其中 郑东新区龙子湖高校园区就是 “７．２０” 雨洪淹没影响 比较严 重的城 市新 开发区，故 选作 雨 洪信 息重点 调查研究对象。该区地处 郑 州 市 东 北 隅 低 洼 区，周 边 地 理 环 境 与 河 湖 分 布 见 图 １。区 域 内 有 北 龙 湖、 龙子湖与象湖，西北部有魏河与贾鲁河来流，西南部有东风渠（七里河）环绕，设计 的河 湖 水系 及排水 管网构成该区错综复杂的汇流排洪系统。调查区域中心为龙子湖及湖心岛，区域内街区道路为环湖径 向布局；龙子湖常水位面积约 ９１．４万 ｍ２，通过退水渠与南部东风渠 连 接。 沿 湖 外 围 环 绕 分 布 １２所 高 等院校及附属居民社区，主要调查龙子湖公园、环湖高校校区及区域内主要道路两侧，调查区最大半 径 ５．６ｋｍ，涉及道路总长约 １３ｋｍ；另外根据雨洪 传 播特点，调查范 围 还 延 伸 涉 及 陇 海 路 以 北、北 三 环以南、中州大道以东、东四环以西的郑东新区范围。
— ２８９—
图 １ 调查区附近地理环境及河湖水系分布
基于蓄满超渗产流模式的分布式模型构建及应用的开题报告
基于蓄满超渗产流模式的分布式模型构建及应用的开题报告一、研究背景水资源是人类发展和生存所必需的基本资源之一，而全球气候变化和人类活动对水资源的影响越来越大，水资源的保护和管理也日益成为亟待解决的问题。
分布式水文模型是一种可以对流域内水文过程进行定量分析和预测的模型，能够为水资源管理决策提供科学依据。
在分布式水文模型中，超渗产流过程是影响模拟效果的重要因素之一。
传统的分布式模型运用的流域蓄水产流方程是按时间分割的，不能很好地描述超渗产流过程。
而基于蓄满超渗产流模式的分布式模型，可以更准确地模拟地表径流、土壤水分、潜流和地下水的变化过程，对于精细化的流域水文建模具有重要作用。
二、研究内容本文的主要研究内容包括以下几个方面：1. 构建基于蓄满超渗产流模式的分布式水文模型。
在现有的基础上，将蓄满超渗产流模式引入到分布式水文模型中，建立蓄满超渗产流模型的参数校准和空间分布方法，以此构建高分辨率的流域水文模型。
2. 模型应用及验证。
选取某一流域作为研究对象，利用构建的分布式水文模型进行模拟，并将模拟结果与观测数据进行对比，验证模型的准确性和可靠性。
3. 构建流域水资源管理方案。
基于模型模拟结果，结合当地地形、气候条件和经济发展情况等因素，提出流域水资源管理的优化策略，以满足流域内不同需求的水资源利用。
三、研究意义本文的研究可以在以下几个方面具有一定的意义：1. 构建了基于蓄满超渗产流模式的分布式水文模型，为精细化的流域水文建模提供新的思路和方法。
2. 通过模型的应用和验证，可以为流域水资源管理提供科学的依据和决策支持，以优化水资源的开发利用和保护管理。
3. 本文的研究可以推进水文学理论的发展，完善水文学研究体系。
同时也可以为海绵城市、水资源管理等相关领域提供借鉴和参考，为解决当前的水资源问题贡献一定的智慧和力量。
四、预期目标本文的预期目标主要包括以下几个方面：1. 构建基于蓄满超渗产流模式的分布式水文模型，并对模型进行优化和完善。
对开发灾情评估信息系统的几点看法
对开发灾情评估信息系统的几点看法萧 丹 郭书英(水利部海河水利委员会 天津 300170)收稿日期:1999-02-25 运用水力学二维不恒定流数学模型,进行洪水演进模拟计算技术,在1984年就首次运用在海河流域的永定河泛区上。
该数学模型技术成熟、建模方便,十几年来,被广泛地应用到黄河、淮河、辽河等流域。
1 灾情评估信息系统简介从1994年起分别对大清河系的兰沟洼、东淀蓄滞洪区进行洪水灾害数值模拟计算及洪水灾害损失评估的研究。
该系统有以下模块:1.1 洪水演进模块选用二维不恒定流数学模型中规格网格建模,采用万分之一地形图,采集高程、糙率等信息,选用概化后的蓄滞洪区内河道、渠道、公路、铁路、阻水物为基本数据,根据不同频率洪水和调度方案,模拟洪水演进,计算出每个网格、每一时刻的最大水深、流速和淹没范围等洪水特征数据。
1.2 洪水灾害损失评估模块1.2.1 数据库子系统 建立基本社经数据、洪水特征数据库、地理信息资料数据库,开发具有查询、更新、打印等功能,又便于操作管理的数据库系统。
1.2.2 洪水损失评估子系统 损失评估子系统是整个系统中重要的模块之一。
其功能是在数据库的支持下,完成对东淀行滞洪区洪水灾害损失计算及评估。
进行洪灾损失计算时,要从三方面着手:(1)社经资料的统计、收集、典型地区的社经调查;(2)找出适合当地洪水灾害的损失率;(3)确定致灾因素,如:水深、淹没历时、水位等。
1.3 图象信息模块1.3.1 图象显示系统 显示不同频率洪水在蓄滞洪区内演进的全过程及向分洪口门分洪的情况;提供最大风险分布图和最大洪灾损失分布图;用多媒体技术,开发图、文、声、像显示直观、便于操作的友好界面;可利用远程传输技术,实现实时显示河道、水库、闸坝险工、险情状况。
1.3.2 信息查询系统 可对社经资料数据库、灾情信息、村镇分布图中的各类信息进行双向查询。
开发了在电子地图上,查询实时水情、工情信息。
2 对开发灾情评估系统的几点想法通过对兰沟洼、东淀行滞洪区洪水灾害损失评估系统的开发、研究,认为目前开发的系统,仅能为防洪调度、蓄滞洪区安全建设提供参考。
基于SWMM模型的暴雨洪水模拟研究——以郑州大学新校区为例
基于SWMM模型的暴雨洪水模拟研究——以郑州大学新校
区为例
李东;荐圣淇;王慧亮;胡彩虹
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2017(0)10
【摘要】随着气候变化和人类活动影响加剧,城市化水平进一步提高,城市区域面积急剧扩大,城市化所带来的水文效应使城市洪涝灾害出现频率不断增大。
以郑州大学新校区为研究区域,应用SWMM模型对该区域在不同暴雨重现期、不同峰值比例、不同城市化程度和LID情境下进行暴雨洪水模拟。
结果表明:暴雨雨型对模拟结果有重要的影响,该模型较好的预测了研究区域排水管网的排水能力,以及在不同情境下的模拟结果。
【总页数】5页(P179-182)
【关键词】城市化;暴雨洪水管理模型SWMM;重现期;峰值比例;LID
【作者】李东;荐圣淇;王慧亮;胡彩虹
【作者单位】郑州大学水利与环境学院
【正文语种】中文
【中图分类】TV12
【相关文献】
1.基于SWMM模型的城市暴雨洪水模拟与分析 [J], 杨斌;赵睿;
2.基于SWMM模型的城市暴雨洪水模拟与分析 [J], 杨斌;赵睿
3.基于SWMM的东莞市暴雨洪水模拟与应用 [J], 廖威林;王兆礼;
4.基于SWMM模型的LID设施模拟分析
——以福州某校区为例 [J], 谢凌锋;杨邦勇
5.SWMM模型在城市暴雨洪水模拟中的参数敏感性分析 [J], 史蓉;庞博;赵刚;杜龙刚;钟一丹;左萍
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龙羊峡水库人工增雨增水效果评估
第 ３ 卷第 ２期 ０ ∞ 年 ３ 月
河 海 大 学 学 报
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Ⅷ ．Ｏ № ． ３ ２ ｌ ． ０ ２ ０。
龙羊 峡水 库人 工增 雨增 水 效 果 评 估
本研 究流域属 于两 种 产流机 制并存 的大 流域 ， 宜采 用分 布 式模 型 ． 流域 划 分 单元 面 积 ， 元 面积模 型 将 单
计算过程见图 １其结构的详细描述见文献［］ ． ２． ２２ 线性 回归模型 ．
线性 回归模 型 属 于 随机 模 型 ． ＃为 白变 量 ， 为 因变 设 量， 其相应 的直线关 系为
增雨效 果进行 评估 ， 莸得 了比传 统 方ｊ 著更合理 、 可信 的鳍果 ． 更
关麓词 ： 河上游 ； 工降雨 ； 果评 估 黄 人 效 中圈分 类号 ：４ １ Ｉ８ ： ＇ 文献 标识码 ： Ａ 文章编 号 ：０ ０ ￣ ｏ ２ｏ ）２ ｏ ｓ －５ １０ － （ｏ２ｏ － ｏ８ ０
．
收精 日 ：００ １ －０ 期 ￣０ －２ ２ 作者筒介： 国履（９ 郏 １ ０一 ）男 ， ． 福建长乐＾ ， 高级工程师 ． 主要从事防汛抗旱措施研究
维普资讯
第 ， 卷第 ２ ０ 期
郑 国恩， 等
龙羊峡水库 人工增雨增水效 果评估
际流域而 言 ， 混合 产流 是实 际发 生 的， 其他两 种产 流机 制都是 概化 的 ．
比较 ．
２１ 垂 向混台产 流楱 壁 ．
垂向混合产流水文模型属于概念性模型． 概念性模型的结构和参数具有明确朐物理概念． 它既可考虑从 输人到输 出过程 中系统韵复杂作用 ， 又能周密考虑降雨时 空变化 和流域状态对径瀛的影响 ． 在实际应用中 可根据其规簿解决流域内、 外资料缺乏情祝下的资料外延 同蘑 ．
基于SWMM模型的贵安新区暴雨径流过程模拟
基于SWMM模型的贵安新区暴雨径流过程模拟作者：胡彩虹李东李析男来源：《人民黄河》2020年第05期摘要：以貴州省贵安新区示范区为例，构建暴雨洪涝模型（SWMM），选择SCS径流曲线计算下渗量，比较模型模拟流量与研究区排水口的实测流量，结果表明模拟径流过程与实测径流过程吻合度较好，用于校准和验证的5场降雨径流的模拟误差分析和Nash系数也均符合标准。
研究表明，SWMM模型可应用于贵安新区城市洪涝的模拟，可以为该地区海绵城市建设以及雨洪管理措施的实施提供理论依据。
关键词：贵安新区示范区;SWMM;SCS径流曲线;雨洪模拟中图分类号：TV121 文献标志码：Adoi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.05.002Abstract：Taking the demonstration area of Guian New District as an example， the storm flood model was constructed and the SCS runoff curve was selected to calculate the infiltration amount. Comparing the simulated flow of the model with the measured flow of the drainage outlet in the studyarea， the results showed that the model-simulated runoff process was in good agreement with the measured runoff process. The simulation error analysis and Nash coefficients of five events of rainfall runoff used for calibration and verification were also in accordance with the standards. The research shows that the SWMM model can be applied to the simulation of urban floods in Guian New District， which can provide an important theoretical basis for the construction of sponge cities and the implementation of stormwater management measures in the region.Key words： demonstration area of Guian New District; SWMM; SCS runoff curve; rain flood simulation1 引言近年来随着我国城镇化速度的不断加快，城市洪水内涝问题成为威胁城市安全和社会稳定的重要因素之一[1-2]。
swat模型水质模块的改进及其在海河流域中的应用
swat模型水质模块的改进及其在海河流域中的应用下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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山西水文科技信息2016年第2期
山西水文科技信息山西省水文水资源勘测局资料信息中心2016年第2期（总第241期）水循环综合模拟系统的降雨产流模型研究/刘昌明等//河海大学学报（自然科学版）2015.5-377-383重点阐述国内自主研发的水循环综合模拟系统(HIMS)降雨产流模型的新发展。
HIMS 原有产流计算主要是基于降雨动态入渗机制的LCM模型，该产流模型是通过大量野外小流域观测试验提出的经验模型。
为进一步揭示其物理机制，HIMS研究团队基于物理机制清晰的Green-Ampt模型，提出了新的GAF模型。
从理论上通过GAF模型可以直接推导出LCIVI模型，以及SCS-CN模型，并证明了LCM模型是GAF模型的高精度幂指数近似，而SCS-CN模型是GAF模型的倒数线性近似解简化；通过对GAF模型解析解的深入分析，提出了两参数SCS-CN修正模型，使之包含了雨强的影响。
水动力作用对污染物在河流水沙两相中分配的影响研究进展/肖洋等//河海大学学报（自然科学版）2015.5-480-488通过总结近年来有关水动力作用对河流中泥沙吸附／释放重金属、磷等污染物影响研究成果，分析了水流紊动强度和流速对污染物在河流水沙两相中分配的影响规律。
当水流紊动强度较低时，泥沙主要以床沙形式存在，泥沙对污染物的吸附／释放速率和强度较低；随着紊动强度增大，水沙界面切应力随之增大并促使泥沙悬浮，污染物与悬浮泥沙颗粒接触面积增大，使得泥沙对污染物的吸附／释放速率和强度显著增加。
流速对污染物在水沙两相间分配的影响较为复杂。
泥沙静止时，流速的增大会减小边界层厚度，增大水体溶解氧含量、氧化还原电位等参数，并使污染物在水体里的扩散由分子扩散转变为以紊动扩散为主，增强污染物在水—沙界面的交换適量，对污染物在水沙两相间的分配产生影响；随着流速进一步增大，床沙逐渐起动、悬浮，此时除上述因素外，泥沙运动状态、悬浮颗粒间碰撞强度、悬浮物的絮凝等均会对泥沙吸附／释放污染物产生影响，由于影响因素较多，作用机制复杂，目前关于泥沙运动对污染物在水沙两相间分配的影响所得结论仍存在分歧。
黄河流域水文模型最新研究应用与进展
选取对径 流 量 模 拟 产 生 黄河上游宁蒙河段 [ 9]
较大影响 的 参 数 进 行 敏
感性分析
2019 径流预报模型
采 用 EEMD-ANN 组 合 黄河上游龙羊峡水 [ 6]
方法
库入库径流
2019 SWAT 模型
采 用 CMADS 数 据 集 黄河上游
驱动
2019 SWAT 模型
模拟渠系水的利用系数 黄 河 上 游 青 铜 峡 [ 5]
法、研究极值理论( EVT) 法等进行模拟,衍化完善出更
多改进模型,从而更好地模拟水文现实状况。 由于现
题,急需加强黄河 治 理 与 保 护,同 时 积 极 构 建 多 元 素
行模拟方法众多,加之前人已对各种模型进行过归纳
结合的水文模型,用以切实分析模拟黄河流域在各种
总结,本文仅研究近两年的最新研究应用成果,以期对
梳理在黄河流域已被应用模型的模拟情况,参考了 2018—2019 年 有 关 黄 河 流 域 水 文 模 型 的 科 研 成 果,并 进 行 了 归 纳
总结。 总结发现,现有模型只有少数能深入结合水文要素、土壤要素、气象要素与下垫面等要素进行水文模拟,其 他 多
数模型只停留在表面模拟应用上。 根据现有实际情况,提出了两点关于未来黄河流域水文模型发展趋势的认识。
2. 1 黄河流域上游主要水文模型研究及应用
量的模拟。 黄河流域中游主要面临水土流失、防洪等
近两年国内学者在黄河上游水文模型的构建多
突出问题,因流经黄土高原,泥沙大量入河,使黄河成
以用来模拟径流量的变化,其中近两年应用最广的是
为世界上含沙量最大的河流,同时中游也是重要的大
SWAT 模 型 ( 表 2 ) 。 周 帅 等 [ 4] 通 过 拉 丁 超 立 方 法
经验性洪水预报模型在陆浑水库的应用及其与小花间洪水预报模型结果对比
经验性洪水预报模型在陆浑水库的应用及其与小花间洪水预报模型结果对比胡彩虹;张鹏旋;赵留香;石志民;陶新【期刊名称】《兰州大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】The empirical flood forecasting mode was introduced, whose parameters were determined according to the historical data and geomorphological information. The results of 25 floods simulated with the empirical flood forecasting model were compared with the observed data, and the forecasting results of 7 floods during 2003-2011 were also compared with those of the Xiaohuajian Flood Forecasting Model, indicating that the accuracy of the two models was similar and met the requirements for forecasting accuracy. The results of the empirical model were a little more inadequate than those of the Xiaohuajian Model for the 7 floods. However, the two models both worked in a practicable function and could be combined together for better application. The results from the Xiaohuajian Flood Forecasting Model can be used to guide reservoir flood control and those from the empirical method can serve as a reference.%在对陆浑水库经验性洪水预报模型介绍的基础上,根据历史数据及流域地貌信息确定了模型参数,对1975-2011年25场洪水的计算结果与实测值进行了对比,同时对2003-2011年的7场洪水预报结果与黄委水文局小花间洪水预报模型预报结果进行了对比。
半湿润流域蓄满超渗空间组合模型研究
Ｖｏｌ． ３７ Ｎｏ． １０ Ｏｃｔ． ２０１５
， ，
【 创刊 ６５ 周年特稿】
半湿润流域蓄满超渗， 姚 成 ， 颜梅春 ， 霍文博
１ １ ２ １ ３
１
（ 江苏 南京 ２１００９８；２． 黄河水利委员会 水文局， １． 河海大学 水文水资源学院， 河南 郑州 ４５０００４；３． 河海大学 地球科学与工程学院， 江苏 南京 ２１００９８）
３７ ２０１５
第 卷第 １０ 期 人 民 黄 河 年 １０ 月 ＹＥＬＬＯＷ ＲＩＶＥＲ
流域概况 伊河流域年降水量为 ５００ ～ １ １００ ｍｍ， 随地形高 度的升高而增大。山地为多雨区， 河谷及附近丘陵为 少雨区， 降水年内分布不均， ７ —９ 月降水量占全年的 最大年降水量为最小年降水量的 ２ 倍多。 ５０％ 以上， 东湾流域位于伊河河源地区， 以东湾水文站（控 制流域面积为 ２ ８５６ ｋｍ ） 作为流域控制出口。东湾流 域地势西高东低， 上游林地面积大， 属大陆性季风气候 区。流域内洪水多由暴雨产生， 具有陡涨陡落、 洪峰流 量大、 洪水过程历时短等特点， 对中下游的防洪安全具 有较大影响。 东湾流域属于半湿润流域， 根据年降水量大小、 洪 水过程线形状、 地表植被覆盖程度等因素综合判断， 东 湾流域蓄满与超渗两种产流机制都很重要， 共同塑造 了流域洪水过程。 １． ２ 研究资料 数字高程资料（ 取自美国太空总署（ＮＡＳＡ） ＤＥＭ）
１ ２ ３ ４ ５
模型中的 ＣＮ 参数（ ， 饱和坡面流计 ＣＮ 为地形曲线数） 算常借用 ＴＯＰＭＯＤＥＬ 中的地形指数。ＣＮ 参数可综合 反映植被及土壤因素， 地形指数主要表达地形的影响。 本研究利用较为成熟的 ＣＮ 参数及地形指数判别蓄满 产流及超渗产流， 构建蓄满超渗空间组合模型。
考虑产流模式空间分布的流域-城市复合系统洪水预报模型
第34卷第4期2023年7月㊀㊀水科学进展ADVANCES IN WATER SCIENCE Vol.34,No.4Jul.2023DOI:10.14042/ki.32.1309.2023.04.006考虑产流模式空间分布的流域-城市复合系统洪水预报模型刘成帅1,孙㊀悦1,胡彩虹1,赵晨晨1,徐源浩1,2,李文忠1(1.郑州大学水利与交通学院,河南郑州㊀450001;2.中山大学土木工程学院,广东广州㊀510275)摘要:为解决流域-城市复合系统洪水协同预报问题,本文将流域和城市纳入统一空间范畴,在提出易发生产流模式辨析框架的基础上,耦合网格产流计算模型(GRGM)和长短时记忆神经网络(LSTM)构建了GRGM-LSTM 洪水预报混合模型㊂以贾鲁河中牟站控制流域为例,基于18场实测洪水进行模型检验,同时将预报结果与暴雨洪水管理模型(SWMM)㊁GRGM-SWMM 模型进行对比分析㊂研究表明:①GRGM 模型模拟产流量相对误差㊁决定性系数平均值分别为8.41%㊁0.976,考虑产流模式空间分布的产流计算更为准确;②预见期小于6h 时,GRGM-LSTM 混合预报模型纳什效率系数大于0.8,比GRGM-SWMM㊁SWMM 等物理机制模型具有更好的模拟性能;③预见期大于6h 时,GRGM-LSTM 混合模型出现一定的精度损失,预见期增至12h 时,GRGM-SWMM 模拟精度高于GRGM-LSTM 模型㊂研究成果可为流域-城市防洪减灾协同管理提供科学依据㊂关键词:流域-城市复合系统;洪水预报;产流模式;机器学习;GRGM-LSTM 模型;中牟站控制流域中图分类号:P338㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀文章编号:1001-6791(2023)04-0530-11收稿日期:2023-04-01;网络出版日期:2023-08-10网络出版地址:https :ʊ /urlid /32.1309.P.20230810.1451.004基金项目:国家自然科学基金资助项目(51979250;U2243219)作者简介:刘成帅(1996 ),男,河南新乡人,博士研究生,主要从事水文学及水资源方面研究㊂E-mail:liucs@ 通信作者:胡彩虹,E-mail:hucaihong@ 2021年7月13日德国塞布利茨㊁2021年7月20日中国郑州㊁2021年9月1日美国纽约㊁2022年8月8日韩国首尔均遭遇具有 流域外洪-城市内涝 叠加特征的洪涝灾害,造成重大人员伤亡和财产损失[1-2]㊂联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告中指出,21世纪全球许多地区的强降水和洪水将加剧且在高度城市化地区更加频繁[3]㊂雨洪模拟是有效应对区域洪涝灾害的非工程措施之一,应用较为成熟的雨洪模型主要有SWMM㊁MIKE FLOOD㊁InfoWorks ICM 以及一些独立开发的水文水动力耦合模型[4-5]㊂目前大多研究以城区或其中某一集水区为主,但随着 流域-城市 区域连片洪涝叠加灾害的频繁发生,以城市地区为主的雨洪模拟显然无法满足防洪减灾的现实需求㊂流域与城市之间的交互作用由多种环境要素在时间和空间方面相互依存㊁相互影响而成,在空间和时间上表现为一种多层次㊁动态的 流域-城市 复合系统(以下简称复合系统)㊂在实际空间关系中,城市多位于流域内部,快速城市化显著改变了复合系统产汇流过程[6],产流决定了洪水水量是否计算准确,汇流决定了水量在特定时空上的演进过程㊂在传统的城市雨洪模型产流模拟过程中,由于考虑城市地区显著的不透水性特征,多按照超渗产流模式进行计算[7]㊂随着中国老城改造和海绵城市建设的持续推进,城市可透水面在一定程度上有所增加[8],只考虑超渗产流模式不能完全反应复合系统的下垫面产流特征,进一步导致划分的网格单元不能真实反映实际的产流响应规律[9];在汇流模拟过程中,通常使用差分法求解一维㊁二维水动力学圣维南方程组,并且求解过程中将圣维南方程组简化为动力波㊁扩散波或运动波模式[10]㊂这种基于物理过程驱动的汇流计算求解较为复杂,且当网格单元增加时会导致计算效率显著下降[11]㊂洪水汇流过㊀第4期刘成帅,等:考虑产流模式空间分布的流域-城市复合系统洪水预报模型531㊀程具有非线性㊁非平稳性和随机特征[12],机器学习模型能够从数据驱动的角度,在历史数据中学习水文要素之间的潜在响应关系[13]㊂大量研究证明长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)作为常用的水文预报机器学习模型之一,具有较好的降雨径流预测能力,与传统数值模型有很强的互补性[14]㊂如XU 等[13]证明LSTM在静乐流域的洪水预报精度优于物理模型;李布等[15]基于主成分分析法和LSTM构建的PCA-LSTM混合模型比THREW模型在黄河源区具有更好的适用性和鲁棒性㊂然而,目前研究多以流域降雨-径流数据为输入-输出进行模型训练,忽略了洪水形成的复杂产流过程,在一定程度上不能准确捕捉产流响应规律,从而导致模拟精度受到影响㊂综上所述,考虑产流模式空间分布情况,将流域和城市纳入统一空间范畴建立产流物理过程和汇流数据驱动的复合系统雨洪预报混合模型,对新时期科学应对气候变化㊁防灾减灾和生态文明建设具有重要意义㊂郑州市是洪涝灾害频发的代表性城市之一,属于贾鲁河流域中牟水文站控制流域㊂贾鲁河是郑州市骨干排水河道,流域地形西南高㊁东北低,属丘陵山区向平原过渡地带,易发生外洪内涝并发灾害,平均每年经济损失高达数亿元㊂本文在提出下垫面网格单元易发生产流模式辨析框架的基础上,利用GRGM模型和LSTM构建了一种考虑产流模式空间分布的复合系统洪水预报混合模型(GRGM-LSTM),并基于贾鲁河流域中牟水文站控制流域实测场次洪水资料评估适用性,以期为当地防汛部门的防灾减灾工作提供科学依据和决策辅助㊂1㊀复合系统产流模式辨析框架及洪水预报混合模型原理1.1㊀易发生产流模式辨析框架在洪水事件中,流域产流机制可分为超渗地面径流(R s)㊁饱和地面径流(R sat)㊁壤中流(R int)以及地下径流(R g)4种基本产流机制[16]㊂特定包气带结构和降雨特性下不同产流机制组合成了R s+R g㊁R g㊁R s+ R int+R g㊁R sat+R int+R g㊁R int+R g㊁R s㊁R s+R int㊁R sat+R int和R int等9种产流类型组合,这9种组合按照影响因子可分为超渗和蓄满产流模式[17]㊂混合产流模式则是超渗和蓄满2种产流模式相互交织在一起的特殊模式,倾向于在半干旱半湿润过渡地区产生[18]㊂人工不透水面的大量覆盖是复合系统城区显著的空间特征,将城区的建筑㊁道路㊁硬质广场等归于建筑用地,建筑用地和水体属于易发生超渗产流模式区域;林地㊁耕地㊁草地需要结合土壤类型㊁地形坡度逐步判断易发生产流类型㊂壤质砂土透水性较好,易发生蓄满产流;砂壤土和粉砂壤土透水性适中,超渗㊁蓄满均有可能发生;壤土透水性较差,易发生超渗产流㊂地形坡度较小时易发生蓄满产流,坡度较大时易发生超渗产流,分为3类(<5ʎ㊁5~15ʎ和>15ʎ)[19]㊂本研究通过综合复合系统下垫面属性产流基本规律,提出 土壤类型-土地利用-地形坡度 三级叠加的下垫面易发生产流模式辨析框架,如图1所示㊂在场次洪水计算中需结合降水量㊁降雨强度和前期土壤含水量进一步确定网格单元的产流模式㊂1.2㊀GRGM-LSTM模型建立GRGM-LSTM混合模型包含网格产流计算模型(Grid-based Runoff Generation Model,GRGM)和LSTM汇流计算模型两部分㊂建模步骤如下:(1)利用GIS空间分析技术将土壤类型㊁土地利用类型㊁坡度统一降尺度至10ˑ10m的网格单元,遵循易发生产流模式辨析框架,叠加属性判断网格单元易发生产流模式;(2)易发生超渗㊁蓄满和混合产流模式网格分别用霍顿下渗曲线㊁抛物线型蓄水容量曲线和蓄满-超渗兼容计算网格单元场次降雨时段产流量并验证;(3)将网格时段产流量进行 最大值-最小值 归一化预处理后,由LSTM模块承接产流计算结果进行训练并预测场次洪水流量过程,同时与实测洪水进行对比验证㊂532㊀水科学进展第34卷㊀图1㊀易发生产流模式辨析框架Fig.1Framework for discriminating easily occurring runoff generation patterns1.2.1㊀GRGM模型(1)超渗产流计算㊂Horton产流理论认为下渗能力随着土壤湿度的变化而变化,较为适用城镇化程度较高的区域,其控制方程为霍顿下渗公式[20]:f t=f c+(f0-f c)exp(-bt)(1)式中:f t为t时刻的下渗能力,mm/h;f c为土壤稳定下渗率,mm/h;f0为初始下渗率,mm/h;b为下渗衰减系数,与土壤的物理性质有关,h-1㊂(2)蓄满产流计算㊂蓄满产流可用蓄水容量分配曲线来表示,分配曲线有指数曲线和n次抛物线型2种[18]㊂实践证明,对于闭合流域,流域蓄水容量曲线宜采用抛物线型[14]:a=1-(1-W W m)n(2)式中:a为蓄水容量分配曲线中不高于某一蓄水容量的累计面积占流域面积的比例;W为点蓄水容量,mm; W m为流域的最大点蓄水容量,mm;n为经验参数,取值为2㊂(3)混合产流计算㊂目前并没有完整的混合产流理论,多数学者是通过耦合基本蓄满产流模式和超渗产流模式进而提出相应混合产流模式,较为典型的有垂向混合模式㊁蓄满-超渗兼容模式和VIC-3L混合模式3种[21-22]㊂其中蓄满-超渗兼容模式自雒文生等[18]提出以来被广泛使用,计算方法见文献[18]㊂1.2.2㊀LSTM模型LSTM是能够有效处理非线性㊁非稳态时间序列的代表性机器学习模型之一[23],模型结构包含输入门㊁遗忘门和输出门3个门控机制[24]㊂LSTM模型可以有效地控制信息的流入㊁流出和数据梯度更新,避免出现㊀第4期刘成帅,等:考虑产流模式空间分布的流域-城市复合系统洪水预报模型533㊀梯度消失或爆炸的问题,从而更好地捕捉时间序列的非线性复杂关系[13]㊂为加快LSTM模型在计算时的收敛速度和提高预测精度,对各网格在t时段的产流量R t进行量纲一化处理,将数据量化在[0,1]之内[23]㊂1.2.3㊀评价指标在参考‘水文情报预报规范:GB/T22482 2008“的基础上,选取径流深相对误差(E R)㊁决定性系数(C D)对GRGM模型精度进行评价;选取洪水流量均方根误差(E RMS)㊁纳什效率系数(E NS)㊁C D对GRGM-LSTM模型和SWMM㊁GRGM-SWMM等对比模型进行精度评价[25]㊂2㊀研究案例2.1㊀研究区概况2021年郑州 7㊃20 特大暴雨洪涝灾害具有明显的 外洪-内涝 叠加特征,受灾面积之广,经济损失之重,在中国自然灾害史上极为罕见[1,26]㊂选取中牟水文站控制流域作为研究区域,包含郑州市中心城区和荥阳市㊁新郑市㊁新密市等部分区域,可以满足GRGM-LSTM混合洪水预报模型实例检验需求㊂贾鲁河郑州段长137km,中牟站控制流域面积为2106km2,如图2(a)所示㊂其中郑州市中心城区总面积为1010.3km2,占研究区的47.97%㊂图2㊀研究区下垫面属性Fig.2Underlying surface attribute map of the study area2.2㊀下垫面数据及处理雨水管网和河道信息来自郑州市相关部门,用于构建研究区SWMM㊁GRGM-SWMM对比模型,考虑研究区面积较大,故在中心城区只概化排水干管,共概化为3359个子汇水区㊁2435个排水节点㊁2659条管段,如图2(b)所示;土壤类型数据源自世界土壤数据库,分为壤质砂土㊁砂壤土㊁粉砂壤土和壤土4类,空间精度为30mˑ30m,如图2(c)所示;卫星遥感影像采用了美国陆地卫星分辨率为10mˑ10m的Land-sat系列遥感影像(图2(a)),经ENVI软件解译得到土地利用数据,共分为耕地㊁林地㊁草地㊁水体㊁建筑534㊀水科学进展第34卷㊀用地5类,每种类型随机选取100个解译像元进行目视对比,被正确分类像元数量为473个,总体分类精度达94.6%,分类结果如图2(d)所示,其中建筑用地占比最高,高达44.5%;数字高程模型(DEM)源自于地理空间数据云(https:ʊ /),空间精度为30m ˑ30m,如图2(e)所示;坡度分布是DEM 经GIS 技术提取而得,如图2(f)所示㊂土壤类型和坡度数据均重采样至10m ˑ10m,经属性叠加用于研究区网格单元易发生产流模式辨析㊂2.3㊀降雨径流数据及处理表1㊀SWMM 参数率定结果Table 1Calibration result ofSWMM parameters参数率定值不透水区洼蓄量/mm7.39透水区洼蓄量/mm12.06不透水区曼宁系数0.14透水区曼宁系数0.28最大入渗率/(mm㊃h -1)80.32最小入渗率/(mm㊃h -1)11.35衰减系数/h -16.63管道/河道曼宁系数0.014降雨径流数据源自‘河南省水文年鉴“,考虑到洪水事件的完整性和代表性,共选取2016 2019年洪峰流量大于35m 3/s 的18场洪水数据㊂流量数据源自中牟水文站,降雨数据源自区域内37个雨量站,统一插值为1h 间隔,经量纲一化处理后按照洪水场次7ʒ3的比例进行GRGM-LSTM 模型训练和验证㊂2.4㊀对比模型及参数率定SWMM 是美国环境保护署于1972年开发的城市雨洪模拟代表性模型之一㊂产流计算采用霍顿下渗公式,汇流计算中地表汇流采用非线性水库法,管道(河道)汇流采用基于一维圣维南流量方程求解的动力波法[10]㊂SWMM 因其代码开源㊁计算稳定㊁便于操作和二次开发等优点广受学者青睐[7],故选用SWMM 作为本次研究的对比模型㊂同时将GRGM 与SWMM 汇流模块进行耦合构成GRGM-SWMM 模型同样作为对比模型㊂SWMM 和GRGM-SWMM 模型需要率定的参数分别是8和16个,基于18场洪水的参数率定值见表1㊁表2㊂表2㊀GRGM-SWMM 模型参数率定结果Table 2Calibration result of GRGM-SWMM model parameters3㊀结果与讨论3.1㊀易发生产流模式空间分布及GRGM 模型检验如图3(a)所示,研究区易发生超渗产流模式网格占比最多,高达72%,主要集中在中心城区和地形坡度较大的地区;易发生混合产流模式网格占比为19%,易发生蓄满产流模式网格占比最少,仅为9%,混合㊀第4期刘成帅,等:考虑产流模式空间分布的流域-城市复合系统洪水预报模型535㊀产流和蓄满产流多发生在靠近河道以及一些块状自然覆盖或人工生态修复措施存在的透水区域㊂仅考虑超渗产流和GRGM模型计算结果如图3(b)㊁图3(c)所示,GRGM模拟C D高达0.976;仅考虑超渗产流的模拟C D为0.887㊂在18场次洪水产流计算中,GRGM模型和仅考虑超渗产流计算的E R平均值分别为8.41%㊁41.67%;GRGM模型有13场洪水的E R在10%以内,其余5场洪水的E R在10%~20%区间㊂相较仅考虑超渗模式,GRGM模型产流计算的平均E R降低33.26%㊁平均C D提高0.089,故认为GRGM模型模拟产流比仅考虑超渗模式的产流计算更为准确㊂图3㊀易发生产流模式空间分布和GRGM模型模拟评估结果Fig.3Spatial distribution map of easily occurring runoff generation patterns and simulation results evaluation of GRGM model 3.2㊀GRGM-LSTM模型检验图4为GRGM-LSTM模型在不同预见期(1㊁3㊁6㊁12h)条件下的洪水过程预测结果㊂训练期4种不同预见期GRGM-LSTM模型预测的E RMS分别为2.93㊁4.40㊁6.27㊁8.73,E NS分别为0.98㊁0.96㊁0.92㊁0.85,C D分别为0.98㊁0.96㊁0.92㊁0.85;验证期E RMS分别为10.16㊁15.16㊁22.15㊁26.79,E NS分别为0.96㊁0.90㊁0.80㊁0.70,C D分别为0.97㊁0.91㊁0.81㊁0.71㊂训练期和验证期的预测流量过程与观测流量过程吻合程度较好,基本能反映实际洪水流量过程㊂从评估指标结果来看,E RMS㊁E NS和C D值虽然会随着预见期的增长而呈现精度负向变化,但预见期小于6h时预测精度仍保持在较高水平㊂同时GRGM-LSTM模型的预报效果会随着预见期的增加而出现低估洪峰的情况,这与Xu等[13]在静乐流域的研究结论一致㊂这是因为训练期输入与输出数据的时间间隔增大,导致序列数据时空依赖关系减弱,此时机器学习在汇流计算中难以学习到R t1,R t2, ,R t k(第k个网格t时刻的产流量)㊁Q t与Q t+12h时空序列数据的潜在关系,导致预报精度下降㊂3.3㊀不同模型对比结果GRGM-SWMM和SWMM作为对比模型,模拟18场洪水的平均E RMS㊁E NS㊁C D分别为7.00㊁0.84㊁0.91和12.12㊁0.62㊁0.71㊂GRGM-SWMM平均E RMS比SWMM降低5.12,E NS和C D值分别提高0.22㊁0.20㊂故认为GRGM-SWMM比SWMM具有更好的适用性,模拟精度较高㊂有研究表明考虑有效不透水下垫面建立的雨洪模型对洪峰流量和洪量有比较可靠的模拟精度[27],其实质同样是精细刻画雨洪模拟的产流过程,这与本研究考虑产流模式空间分布的产流计算相互呼应,说明通过改进产流计算能提高物理过程驱动的雨洪模型洪水模拟精度㊂图5是GRGM-LSTM和GRGM-SWMM㊁SWMM3个模型18场洪水模拟的E RMS㊁E NS和C D值三元图㊂对3种模型的每场洪水各项评价指标计算结果进行加权,使E RMS(GRGM-LSTM)+E RMS(GRGM-SWMM)+E RMS (SWMM)=1,E NS(GRGM-LSTM)+E NS(GRGM-SWMM)+E NS(SWMM)=1,C D(GRGM-LSTM)+C D(GRGM-SWMM)+C D(SWMM)=1,即每场洪水所表示点在图中3条边上的对应数值总和为1㊂每条边上以顺时针方536㊀水科学进展第34卷㊀图4㊀不同预见期下GRGM-LSTM模型预测洪水流量结果Fig.4Prediction of flood discharge results using GRGM-LSTM model under different forecast periods向为所占比重增大方向,各顶角代表3种不同模型,并均分为3个区域,即E RMS落在三元图上的点越靠近的区域,表示该点对应场次洪水在顶角对应模型中表现越差;E NS和C D落在三元图上的点越靠近的区域,表示该点对应场次洪水在顶角对应模型中表现越好㊂从图5(a)可以看出,以E RMS为误差评估指标时,场次洪水模拟误差更多的偏向SWMM方向,随着GRGM-LSTM模型预见期增加,模拟误差向GRGM-LSTM模型方向略有移动,几乎没有向GRGM-SWMM 方向移动;从图5(b) 图5(c)可以看出,以E NS和C D为精度评估指标时,场次洪水模拟精度更多的偏向预见期为1~6h的GRGM-LSTM模型方向,随着GRGM-LSTM模型预见期增加,模拟精度从GRGM-LSTM 模型方向显著偏向GRGM-SWMM,但转移洪水场次未超过一半,说明机器学习模型相对于物理模型的优势在逐渐减小,但仍是洪水预报的较好选择㊂当GRGM-LSTM模型的预见期设置超过6h达到12h时, E NS㊁C D等模拟精度指标大部分转移至GRGM-SWMM区域,E RMS误差指标超过半数分布在GRGM-LSTM模型方向区域内,此时与物理模型的差距被进一步缩小,且在大部分场次洪水中GRGM-SWMM模型表现出更佳的预测效果㊂㊀第4期刘成帅,等:考虑产流模式空间分布的流域-城市复合系统洪水预报模型537㊀图5㊀不同模型性能评估指标三元图Fig.5Triple graph of performance evaluation indicators for different models4㊀结㊀㊀论综合考虑复杂下垫面的土壤类型㊁土地利用㊁地形坡度空间分布特征,在提出流域-复合系统易发生产流模式辨析框架的基础上,构建了考虑产流模式空间分布的GRGM-LSTM洪水预报混合模型,并基于18场实测洪水资料进行了验证,主要结论如下:(1)相较于仅考虑超渗产流模式,研究区GRGM模型产流计算平均相对误差降低33.26%㊁平均决定性系数提高0.089,GRGM模型产流计算结果更为准确㊂(2)在1~6h短预见期条件下,GRGM-LSTM模型训练期和验证期洪水预报E NS和C D均超过0.8,表明GRGM-LSTM模型具有良好的适用性,较于GRGM-SWMM㊁SWMM模型也具有更好的预测精度㊂(3)GRGM-LSTM的预测精度会随预见期的增加而下降,当预见期增加至12h时,E NS㊁C D均降低至538㊀水科学进展第34卷㊀0.8以下,E RMS升高至12以上,此时预测精度低于GRGM-SWMM模型㊂未来有望结合优化算法对GRGM-LSTM模型参数进行优化改进,进一步增强机器学习模型的泛化能力㊂本文提出的GRGM-LSTM模型兼具物理过程驱动的产流计算和数据驱动的汇流计算,其中,基于网格产流模式辨析的计算结果为汇流计算扩充了数据训练维度,显著提升了产汇流模拟精度,这是GRGM-LSTM模型的洪水预报优势;但在长预见期下,以12h为例,因为t时刻的产流量㊁汇流量与t+12h时刻汇流量的数据关联性降低,GRGM-LSTM模型预报性能在大部分场次洪水中不及GRGM-SWMM模型㊂综上说明扩大数据维度可以提高基于物理过程和数据驱动结合的混合模型洪水预测精度,同时未来需要考虑进一步优化模型来克服随着预见期增加预测误差会逐渐增大的问题,提高预测准确性和稳定性㊂参考文献:[1]刘家宏,梅超,刘宏伟,等.特大城市外洪内涝灾害链联防联控关键科学技术问题[J].水科学进展,2023,34(2): 172-181.(LIU J H,MEI C,LIU H W,et al.Key scientific and technological issues of joint prevention and control of river flood and urban waterlogging disaster chain in megacities[J].Advances in 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Nature Sustainability,2020,3(7):564-570.[9]SUN Y E,LIU C S,DU X A,et al.Urban storm flood simulation using improved SWMM based on K-means clustering of parame-ter samples[J].Journal of Flood Risk Management,2022,15(4):e12826.[10]李东来,侯精明,申若竹,等.基于地块概化和路网精细模拟理念的城市雨洪过程分区自适应模型[J].水科学进展,2023,34(2):197-208.(LI D L,HOU J M,SHEN R Z,et al.Partition adaptive model of urban rainstorm and flood process based on the simulation concept of plots generalization and road networks fine[J].Advances in Water Science,2023,34(2): 197-208.(in Chinese))[11]侯精明,张兆安,马利平,等.基于GPU加速技术的非结构流域雨洪数值模型[J].水科学进展,2021,32(4):567-576.(HOU J M,ZHANG Z A,MA L P,et al.Unstructured numerical model for rainfall-runoff process in watershed based on GPU acceleration technology[J].Advances in Water Science,2021,32(4):567-576.(in Chinese))[12]刘章君,郭生练,许新发,等.Copula函数在水文水资源中的研究进展与述评[J].水科学进展,2021,32(1):148-159.(LIU Z J,GUO S L,XU X F,et al.Application of Copula functions in hydrology and water resources:a state-of-the-art review[J].Advances in Water Science,2021,32(1):148-159.(in Chinese))㊀第4期刘成帅,等:考虑产流模式空间分布的流域-城市复合系统洪水预报模型539㊀[13]XU Y H,HU C H,WU Q,et al.Research on particle swarm optimization in LSTM neural networks for rainfall-runoff simulation[J].Journal of Hydrology,2022,608:127553.[14]LI G,LIU C S,ZHAO H D,et al.Runoff and sediment simulation of terraces and check dams based on underlying surface con-ditions[J].Applied Water Science,2023,13(1):22.[15]李步,田富强,李钰坤,等.融合气象要素时空特征的深度学习水文模型[J].水科学进展,2022,33(6):904-913.(LI B,TIAN F Q,LI Y K,et al.Development of a spatiotemporal deep-learning-based hydrological model[J].Advances in Water Science,2022,33(6):904-913.(in Chinese))[16]ZHANG L,HU C H,JIAN S Q,et al.Identifying dominant component of runoff yield processes:a case study in a sub-basin ofthe Middle Yellow River[J].Hydrology Research,2021,52(5):1033-1047.[17]胡彩虹,张力,邬强,等.下垫面变化条件下孤山川流域产流模式辨析研究[J].应用基础与工程科学学报,2020,28(3):620-631.(HU C H,ZHANG L,WU Q,et al.Discrimination and analysis of runoff generation pattern in Gushanchuanbasin under the condition of underlying surface change[J].Journal of Basic Science and Engineering,2020,28(3):620-631.(in Chinese))[18]雒文生,胡春歧,韩家田.超渗和蓄满同时作用的产流模型研究[J].水土保持学报,1992,6(4):6-13.(LUO W S,HU C Q,HAN J T.Research on A model of runoff yield reflecting excess infiltration and excess storage simultaneously[J].Jour-nal of Soil and Water Conservation,1992,6(4):6-13.(in Chinese))[19]RAN G A,JIAN S Q,WU Q A,et al.Exploring the dominant runoff processes in two typical basins of the Yellow River,China[J].Water,2020,12(11):3055.[20]梅超,刘家宏,王浩,等.SWMM原理解析与应用展望[J].水利水电技术,2017,48(5):33-42.(MEI C,LIU J H,WANG H,et al.Introduction of basic principle and application prospect for SWMM[J].Water Resources and Hydropower Engi-neering,2017,48(5):33-42.(in Chinese))[21]姬荣彬.基于多种混合产流模式的水文模型研究[D].大连:大连理工大学,2019.(JI R B.Research on hydrologicalmodels based on multi mixed runoff generation mode[D].Dalian:Dalian University of Technology,2019.(in Chinese)) [22]鲍振鑫,张建云,王国庆,等.基于水文模型与机器学习集合模拟的水沙变异归因定量识别:以黄河中游窟野河流域为例[J].水科学进展,2021,32(4):485-496.(BAO Z X,ZHANG J Y,WANG G Q,et al.Quantitative assessment of the attribution of runoff and sediment changes based on hydrologic model and machine learning:a case study of the Kuye River in the Middle Yellow River basin[J].Advances in Water Science,2021,32(4):485-496.(in Chinese))[23]张力,王红瑞,郭琲楠,等.基于时序分解与机器学习的非平稳径流序列集成模型与应用[J].水科学进展,2023,34(1):42-52.(ZHANG L,WANG H R,GUO B N,et al.Integrated model and application of non-stationary runoff based ontime series decomposition and machine learning[J].Advances in Water Science,2023,34(1):42-52.(in Chinese)) [24]李大洋,姚轶,梁忠民,等.基于变分贝叶斯深度学习的水文概率预报方法[J].水科学进展,2023,34(1):33-41.(LI D Y,YAO Y,LIANG Z M,et al.Probabilistic hydrological forecasting based on variational Bayesian deep learning[J].Advances in Water Science,2023,34(1):33-41.(in Chinese))[25]JACKSON E K,ROBERTS W,NELSEN B,et al.Introductory overview:error metrics for hydrologic modelling:a review ofcommon practices and an open source library to facilitate use and adoption[J].Environmental Modelling&Software,2019,119: 32-48.[26]胡庆芳,张野,李伶杰,等.GPM近实时反演数据对河南省2021年 7㊃20 极端暴雨的比较分析[J].水科学进展,2022,33(4):567-580.(HU Q F,ZHANG Y,LI L J,et parative evaluation of GPM near-real-time precipitation products during the20July2021extreme rainfall event in Henan Province[J].Advances in Water Science,2022,33(4):567-580.(in Chinese))[27]周宏,刘俊,高成,等.考虑有效不透水下垫面的城市雨洪模拟模型:Ⅱ:雨洪模拟及水文响应分析[J].水科学进展,2022,33(3):485-494.(ZHOU H,LIU J,GAO C,et al.Development of an urban stormwater model considering effective impervious surface:Ⅱ:urban stormwater simulation and anaysis of hydrological response[J].Advances in Water Science, 2022,33(3):485-494.(in Chinese))。
蓄满——超渗兼容的耦合产流模型与基本产流模型的比较分析
蓄满——超渗兼容的耦合产流模型与基本产流模型的比较分
析
张沥;胡彩虹
【期刊名称】《河北水利》
【年(卷),期】1999(000)002
【总页数】1页(P35)
【作者】张沥;胡彩虹
【作者单位】河北省水土保持工作总站;山西大学师范学院地理系
【正文语种】中文
【中图分类】TV121.7
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1.对蓄满产流模型产流量计算方法的改进 [J], 马希斌
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HEC-HMS模型在清江流域洪水模拟中的应用
HEC-HMS模型在清江流域洪水模拟中的应用
李春雷;董晓华;邓霞;薄会娟
【期刊名称】《水利科技与经济》
【年(卷),期】2009(015)005
【摘要】HEC-HMS模型是一个半分布式的水文模型,它和它的子模块HEC-GeoHMS模型一起用来进行洪水模拟.首先,由HEC-GeoHMS处理流域DEM数据,生成包含水文信息的HEC-HMS能接受的降雨输入信息;然后将该信息导入HEC-HMS模型中,在HEC-HMS模型中建立包含流域产汇流模块的流域模型,包括雨量气象信息的气象模型,和包含模拟时间控制的控制模型;最后率定各子模型中的参数.以清江流域为例,运用HEC-HMS模型对6场洪水过程进行了模拟,模拟结果表明对次洪径流过程的模拟精度较好.
【总页数】2页(P426-427)
【作者】李春雷;董晓华;邓霞;薄会娟
【作者单位】三峡大学,土木水电学院,湖北,宜昌,443002;三峡大学,土木水电学院,湖北,宜昌,443002;三峡大学,土木水电学院,湖北,宜昌,443002;三峡大学,土木水电学院,湖北,宜昌,443002
【正文语种】中文
【中图分类】TV697
【相关文献】
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蓄满_超渗兼容水文模型的改进及应用_胡彩虹
水文模型是对自然界中复杂水文现象的一种概化，是水文学及水资源学科研究的重要领域之一。
水文系统是一个高度非线性的复杂过程，而流域水文模型则是一个以封闭流域内的水文循环过程为研究对象的模型[1-2]。
随着分布式水文气象信息和下垫面信息（例如降雨、气温、土地利用和土壤属性等）的越来越丰富以及计算机运算能力的快速提高，分布式水文模型的研制一直是研究热点[3-6]。
然而，分布式水文模型相比传统的集总式水文模型[6-9]，由于复杂度使其在实际生产应用中存在很大的困难。
众所周知，降雨径流形成过程受到许多因素的影响和制约，一般概化为产流和汇流过程。
由于产流方式的不同，模型结构也不同，如新安江模型[10-12]，其产流方式为蓄满产流，采用蓄水容量曲线解决由于产流空间分布不均匀的问题，模型在湿润半湿润地区有较好的应用结果，然而由于没有考虑超渗产流，对于干旱半干旱地区有一定的应用难度；水箱模型[1,13-15]也是一种概念性模型，由于其弹性较好，只需针对流域特点设置水箱数目便可以模拟大中小流域或不同气候条件的流域，但是其参数没有实际的物理意义，且模型结构设计存在很大的主观性；蓄满-超渗兼容水文模型[16-19]是在新安江两水源模型基础上改进的两水源模型，即模型将蓄满和超渗产流有机结合起来，既考虑流域土壤含水量及其分配情况，又考虑流域的下渗能力及其分布，模型输出为地表径流和地下径流两个部分，理论上兼容模型可以应用于所有地区，但模型仅将径流划分为地面径流和地下径流，因此，从水源划分来讲，难以满足实际的径流形成过程。
实际上，地面以下的径流由多种产流机制形成，在流域出口断面流量的退水过程线上常呈现这些水源的退水特征。
因此，本研究结合新安江三水源模型和水箱模型的特点，将蓄满-超渗兼容水文模型改进为三水源模型，考虑了超渗产流、蓄满产流共同作用的复合机制，有利于模型对现实情况的模拟，有利于分析降雨过程中的主要产流模式，使模型具有更强的适用性。
Visual Modflow 在海勃湾水库环境地质评价中的应用
Visual Modflow 在海勃湾水库环境地质评价中的应用李文雅;谢成平;陈艳国【摘要】平原区水库蓄水后，绕坝渗流改变了大坝下游地下水的补排关系，会引起大坝上下游一定范围内的地下水位抬升，对紧邻坝区的居民建筑物产生影响。
以海勃湾水库为例，利用 Visual Modflow 建立海勃湾城区三维地质模型，并对模型中的地质参数和模型的边界范围进行反演，反演结果表明地质参数和模型边界识别合理。
利用该数值模型模拟海勃湾水库蓄水后近坝区地下水渗流场，为评价水库建成后地下水位抬升对近坝区的影响提供依据，分析水库环境地质问题影响范围，进而科学指导海勃湾滨库区的规划布局。
%After the impoundment of reservoir in plain area,the seepage around the dam changes the relationship between the recharge and discharge of groundwater,resulting in the water table rise in a certain scope and instability of residential buildings adjacent to the dam.Visual Modflow is used to establish the 3D geological model of Haibowan Reservoir area,and the parameters and boundary of the model are inversed.The inversion results indicate that the geological parameters and the model boundary condition are reasonable.The groundwater seepage field after impoundment is simulated by the model,which provides the basis for evaluating the impact of groundwater rise after impoundment;the range of environmental and geological influence is analyzed to further provide guidelines for planning of Haibowan Reservoir area.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2016(047)013【总页数】5页(P56-59,105)【关键词】地下水位抬升;Visual Modflow;参数反演;渗流场;环境地质评价【作者】李文雅;谢成平;陈艳国【作者单位】黄河勘测规划设计有限公司，河南郑州 450003;黄河勘测规划设计有限公司，河南郑州 450003;黄河勘测规划设计有限公司，河南郑州 450003【正文语种】中文【中图分类】X523平原区水库在蓄水后，会引起库周地下水位一定程度上的抬升，当库岸较缓，地面高程与正常蓄水位相差较小时，水库蓄水对近库坝区居民生活产生一定影响，给滨库区的居民建筑物带来隐患。
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水文模型是对自然界中复杂水文现象的一种概化，是水文学及水资源学科研究的重要领域之一。
水文系统是一个高度非线性的复杂过程，而流域水文模型则是一个以封闭流域内的水文循环过程为研究对象的模型[1-2]。
随着分布式水文气象信息和下垫面信息（例如降雨、气温、土地利用和土壤属性等）的越来越丰富以及计算机运算能力的快速提高，分布式水文模型的研制一直是研究热点[3-6]。
然而，分布式水文模型相比传统的集总式水文模型[6-9]，由于复杂度使其在实际生产应用中存在很大的困难。
众所周知，降雨径流形成过程受到许多因素的影响和制约，一般概化为产流和汇流过程。
由于产流方式的不同，模型结构也不同，如新安江模型[10-12]，其产流方式为蓄满产流，采用蓄水容量曲线解决由于产流空间分布不均匀的问题，模型在湿润半湿润地区有较好的应用结果，然而由于没有考虑超渗产流，对于干旱半干旱地区有一定的应用难度；水箱模型[1,13-15]也是一种概念性模型，由于其弹性较好，只需针对流域特点设置水箱数目便可以模拟大中小流域或不同气候条件的流域，但是其参数没有实际的物理意义，且模型结构设计存在很大的主观性；蓄满-超渗兼容水文模型[16-19]是在新安江两水源模型基础上改进的两水源模型，即模型将蓄满和超渗产流有机结合起来，既考虑流域土壤含水量及其分配情况，又考虑流域的下渗能力及其分布，模型输出为地表径流和地下径流两个部分，理论上兼容模型可以应用于所有地区，但模型仅将径流划分为地面径流和地下径流，因此，从水源划分来讲，难以满足实际的径流形成过程。
实际上，地面以下的径流由多种产流机制形成，在流域出口断面流量的退水过程线上常呈现这些水源的退水特征。
因此，本研究结合新安江三水源模型和水箱模型的特点，将蓄满-超渗兼容水文模型改进为三水源模型，考虑了超渗产流、蓄满产流共同作用的复合机制，有利于模型对现实情况的模拟，有利于分析降雨过程中的主要产流模式，使模型具有更强的适用性。
1改进模型结构蓄满—超渗兼容水文模型（以下简称兼容模型）同时考虑蓄满产流和超渗产流作用的情况。
该模型揭示了流域产流面积变化的规律和机制，流域蓄水容量面积分配曲线可以描述降雨量空间分布均匀时蓄满—超渗兼容水文模型的改进及应用胡彩虹1，王金星2，李析男1,3（1.郑州大学水利与环境学院，河南郑州450001；2.水利部水文情报预报中心，北京100053；3.武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北武汉430072）摘要：在介绍蓄满—超渗兼容模型理论和自由水箱模型理论的基础上，针对其各自的结构特点和产流机理，对二水源蓄满—超渗兼容水文模型进行改进，模型能反映地表径流、壤中流和地下径流的动态变化，可应用于洪水预报、水情模拟、水资源开发和利用等。
并将模型应用于伊河流域栾川站，采用单纯形法、罗森布瑞克法及基因法联合自动优选法对模型参数进行了率定，并与原模型进行了比较分析，结果表明，改进模型模拟精度高，且能反映不同径流成分的变化过程。
关键词：蓄满—超渗兼容模型；水源；改进模型中图分类号：P334+.92文献标识码：A文章编号：1000-0852(2014)01-0039-07收稿日期：2012－01－29基金项目：国家自然科学基金（51079131）；中国气象局气候变化专项（CCSF-2011-1）；国家973计划（2010CB428405）作者简介：胡彩虹（1968-），女，山西平遥人，工学博士，教授，主要从事水文学及水资源方面的教学和科研。
E-mail:hucaihong@ 通讯作者：王金星（1976-），男，江西婺源人，高级工程师，主要从事水文情报预报工作。
E-mail:wjxmwr@水文JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY第34卷第1期2014年2月Vol．34No．1Feb ．,2014第34卷水文总径流面积变化规律，流域下渗能力面积分配曲线可以描述降雨强度空间分配均匀时超渗径流的面积变化规律。
兼容模型构成了按照二者的产流原理有机结合形成了既考虑流域下渗能力及其分布，又考虑土壤含水量及其分布情况的产流模型[16-20]，兼容模型结构见图1。
水箱模型能以比较简单的形式来模拟径流形成过程，把由降雨转换为径流的复杂过程简单地归纳为流域的蓄水容量与出流的关系，将径流形成各个环节用若干彼此相联系的水箱进行模拟，以水箱中的蓄水深度为控制，计算流域的产流、汇流以及下渗过程，采用若干个相串联的直列式水箱模型模拟出流和下渗过程，考虑降雨和产、汇流的不均匀，需要分区计算较大流域，可用若干个串并联组合的水箱模型，模拟整个流域的雨洪过程[1]。
兼容模型在原新安江模型的基础上，考虑了流域上由于降雨强度超过下渗强度而产生的地面径流部分，引进了流域下渗能力分布曲线，模型认为径流的形成是由降雨强度超过下渗能力而产生的地面净雨过程和下渗雨量填补土壤中的缺水量超蓄后而产生的地下净雨过程总和。
不同的水源成分，在向流域出口断面的运动过程中，受流域的调蓄作用也不同，水文学上，通常把具有显著不同特征的水源成分概化为地表径流、壤中流和地下径流[1]。
结合水箱模型及三水源新安江模型水源划分的特点，考虑将模型的径流成分划分为三种，即：地表径流、壤中径流和地下径流，改进模型基本结构流程图见图2，其基本思路即为以水箱中的蓄水深度为控制，利用自由蓄水容量曲线将水源划分为地表径流（RS ）、壤中流（RI ）和地下径流（RG ），把复杂的径流形成过程转化为流域的蓄水容量与出流的关系进行模拟，满足了不同的水源在流域出口断面的运动过程受流域的调蓄作用不同的条件。
1.1模型计算兼容模型依据流域下渗容量曲线和蓄水容量曲线将径流划分为地表径流和地下径流，其计算过程见文献[16-17,19]。
改进模型认为，将下渗后的净雨由于蓄满土壤缺水量而形成的部分径流量划分为地下径流RG 和壤中流RI 。
根据新安江三水源划分法及自由水箱模型的相关概念（示意图见图3）。
图1兼容模型结构示意图Fig.1Structure of the saturated storage and excess infiltration model图2改进模型基本流程图Fig.2Basic flow of the modified model输出蒸散发E 输入降雨P ，蒸发皿蒸发量EI蓄满超渗兼容产流模型上层WU 下层WL 深层WD 张力水W自由水SEU EU EDCWUM WLMCI CG地下径流RG壤中流RI 地面径流RSUHCKG地下径流出口流量QG壤中流出口流量QI 地面径流总出流QSCKI 地面径流流域出口流量输出总流量QW ～αF △t ～β△WRRWβxPW '（m m ）F '△t （m m ）F 'm △t （m m ）W 'm （m m ）40第1期表1改进模型主要参数物理意义表Table1Physical significance of the modified model parameters SMM =（1+EX ）×SM（1）AU =SMM ×（1-（1-S 1SM）1），P >0SMM ,P <（2）式中：S 1为初始自由水容量；SM 为流域自由水蓄水容量；SMM 为自由水最大的点蓄水容量；EX 为抛物线经验指数；P 为净雨。
1）当P +AU 燮0时RI =S 1×CI ×FR RG =S 1×CG ×FR （3）S 2=（1-CI -CG ）×S 12）当P +AU 叟SMM 时RI =（P -SM +S 1）×FR RG =SM ×CG ×FR （4）S 2=（1-CG ）×SM3）当0<P +AU<SMM 时ST =SM -SM ×（1-P +AU SMM）1+EXR I=（P -ST +S 1）×FR （5）RG =ST ×CG ×FR S 2=（1-CG ）×ST式中：RI 为壤中流(mm)；RG 为地下径流(mm)；S 2为时段末自由水蓄水容量(mm)；CG 为地下水出流系数；FR 为产流面积。
地面汇流计算采用瞬时单位线法来模拟流域的地面汇流过程，壤中流和地下径流的汇流计算采用线性水库蓄泄模型计算其汇流过程。
1.2模型参数率定与检验改进兼容模型在原模型的基础上，增加了5个参数，其主要参数包括：WM 、WUM 、WLM 、m 、n ，下渗参数fc 、K ，蒸发参数CKE 、C ，地下径流退水系数KG 以及汇流参数N 、NK ，自由水容量SM 、EX ，消退系数CKI 和出流系数CI 和CG 共17个参数，其主要参数及其相应物理意义见表1。
目前，应用于流域水文模型参数优选的方法很多，模型参数优选方法常用的方法有人工试错法、自动优选法和人机联合优选法。
人机联合优选法既可充分发挥预报人员的知识和经验，又可充分利用先进的优化技术，也就常作为模型参数的优化方法。
本研究采用模型参数采用基因法(Genetic)、罗森布瑞克法(Rosenbrock)和单纯形法(Simplex)联合运用的人机优选方法来优选，在给定模型参数范围初值的基础上，首先以基因法优选的结果作为参数初值，然后再采用其它两种方法进一步优选，得出模型各个参数的近似最优值。
目标函数采用Nash 模型效率系数Ens(确定性系数)以及径流总量相对误差RE [21]。
编号符号物理意义编号符号物理意义1WM 流域平均蓄水容量/mmWM =WUM +WLM +WDM 8N 、NK 河道汇流参数2m 下渗容量曲线经验性指数，与流域的透水特性有关9SM 自由水蓄水容量，反映了水源比例的变化/mm 3n 蓄水容量曲线经验性指数，反映流域中蓄水容量的不均匀性10EX 自由水蓄水容量曲线指数4fc 下渗参数，稳渗率/mm.h -111CKG 地下径流消退系数5K 下渗参数，与土壤透水特性有关的指数/h -112CKI 壤中流消退系数6CK 蒸发器折算系数13CI 壤中流出流系数7C与深层蒸散发有关的系数14CG地下水出流系数图3自由蓄水容量空间分布示意图Fig.3Spatial distribution of the free water storage capacitySSMMSMRGRI1.0α胡彩虹等：蓄满—超渗兼容水文模型的改进及应用41第34卷水文表3模型参数率定和检验结果统计表Table3The results of Nash-Sutcliffe efficiency coefficients in calibration and verification periods 项目模型率定期检验期Ens 效率系数/%兼容模型80.1970.40改进模型82.0676.972模型应用2.1流域概况伊河流域面积6029km 2，其中伊河沿程各水文站分别为：栾川站以上为340km 2；潭头站以上控制流域面积为1695km 2；东湾站以上控制流域面积为2623km 2。