洪水预报模型（精选7篇）
洪水预报模型 篇1
0 引言
南四湖为南阳、独山、昭阳、微山4湖的总称。南四湖入湖主要河流共53条,其中29条入上级湖,24条入下级湖,出湖河流共4条。入上级湖的河流中有控制站的主要有:湖东的白马河、四河、光府河、城河、北沙河;湖西的洙赵新河、梁济运河、万福河、复新河、东鱼河。入下级湖的河流中有控制站的主要有:十字河、不牢河、新薛河、郑集河、沿河。出湖河流为老运河、韩庄运河、伊家河、不牢河,自东向西分布于湖区南部。南四湖流域多年平均降水量695.2 mm,多年平均径流量29.6亿m3。
南四湖流域水系复杂,湖东为山洪河道,源短流急;湖西为平原坡水河道,集流入湖缓慢。在南四湖洪水预报时,没有比较实用的预报调度系统。在实时性和准确性方面,已经不能满足防汛调度对洪水预报信息的需求,因此,开展南四湖洪水预报调度模型研究具有重要的理论意义和实际应用价值。为了解决南四湖洪水预报调度中存在的问题,构建了新安江模型,率定有实测资料的11个子流域,对于主要控制站以下的无实测资料区间,考虑移用下垫面情况相似的相邻流域参数,使预报结果达到一定精度[1]。
1 新安江模型应用
1.1 模型概述
新安江模型是一个概念性流域水文模型[2]。根据降水和下垫面的水文、地理情况将流域划分为若干个单元,对每个单元流域作产汇流计算,再将每个单元面积预报的流量过程演算到流域出口后叠加起来即为整个流域的预报流量过程。河道洪水演算采用马斯京根法。单元流域的新安江模型由4个层次组成:三层蒸散发计算、蓄满产流计算、三水源划分,以及坡地、河网汇流计算。
1.2 模型验证与应用分析
根据流域水文站网的报汛情况和流域洪水的汇流时间,南四湖水库洪水预报采用6 h时段长度。各子流域均采用新安江模型进行洪水模拟,参数律定。限于篇幅,仅列举鱼城、孙庄及腾县3个子流域结果。20世纪70年代该流域是天然流域,利用历史资料进行验证,模型效果较好,90年代后,由于水利工程的建设,破坏了流域的天然特性,预报效果较差,为此系统采用20世纪90年代及以前的资料进行验证。
1.2.1 模型验证
鱼城流域内有5个雨量站,选取1971—1995年的27场洪水资料;孙庄流域内有3个雨量站,选取1971—1995年的29场洪水资料;腾县流域内有3个雨量站,选取1962—1995年的32场洪水资料。从洪量的模拟精度来看,鱼城、孙庄和腾县3个流域合格率分别为88.9%,75.9%和75.0%,其中鱼城精度达到甲级标准,孙庄和腾县达到乙级标准。图1为鱼城流域1973-07-14 T 8:00—08-05 T 14:00实测与模拟洪水过程线,图2为孙庄流域1973-07-14 T 20:00—07-19 T 8:00实测与模拟洪水过程线(图1、2中各纵向虚线均代表所标日期的零时),表1为各流域新安江模型参数。
通过对比鱼城、孙庄及腾县3个流域的参数值可以发现:1)由于KG+KI=1,EX=0,此时的新安江模型实际是二水源新安江模型[3];2)孙庄流域的上层张力水容量WUM较其他2个流域要小,表明此流域的植被和土壤发育状况不及另外2个流域;3)鱼城流域的河网水流消退系数CS比较大,参数CS决定于河网的地貌,CS值愈大,流域调节能力愈大[4]。腾县流域调蓄能力明显不及鱼城和孙庄流域,这一点由自由水容量参数SM也可看出,究其原因,腾县流域丘陵地区占70%,属山区地貌,而鱼城和孙庄流域属湖西平原地貌。此外,鱼城流域面积远大于另外2个流域,流域的调蓄能力自然也较另外2个流域要大。
1.2.2 实际应用
在20世纪90年代后期,南四湖流域部分河道内进行了水利工程建设,修筑了拦河闸坝拦蓄上游来水,工程的建设改变了天然河道特性。通过实际应用来看,鱼城站实际应用效果较好,孙庄和藤县2站受工程影响较为明显。详细情况如图3～5所示(此3图中各纵向虚线均代表所标日期的零时)。
1.3 无资料区间处理
上级湖流域控制流域面积为27 263 km2,湖区面积为602 km2,水文站以上控制面积为18 564 km2,这样湖东无资料地区786 km2,湖西7 004 km2,将湖东和湖西无资料区间流域各分为4块,湖东每块为196.5 km2,湖西每块为1 751 km2,湖区单独作为1块。下级湖流域控制流域面积为4 250 km2,湖区面积为666 km2。将下级湖区间分为4块,湖东湖西各2块,每块820 km2,湖区作为1块。
这样上下级湖无资料流域和湖面分为14块,由于没有直接的流量资料,这些子流域水文模型的参数无法直接率定,对于产流和分水源参数,在考虑东西2岸地理差异的基础上,从邻近相似流域直接移用,对于汇流参数,根据地形和汇流河段的长度,估算得出。
2 洪水调度模型
南四湖是1个浅水型河流堰塞湖,湖内芦苇、水草生长茂盛,加之群众在湖内围湖生产养鱼等的影响,导致湖内洪水下泄缓慢。2级坝段闸前和闸后芦苇和其他人工障碍的阻水十分严重。历史上南四湖地区就是洪水灾害的多发区,本次仅考虑南四湖防洪调度。
2.1 基本原理
水库调洪计算的直接目的,在于求出水库逐时段的蓄水、泄水变化过程,从而获得调节该次洪水后的水库最高洪水位和最大下泄流量,以供进一步防洪计算分析之用。
水库调洪演算有2种情况,一种为下泄流量受控制的调洪演算,其控制调节方式由水库防洪运行规则决定。这只能在有闸门控制的泄洪设备条件下才存在。
另一种情况为自由泄流条件下的调洪演算,无闸门溢洪道泄流、或设闸门的泄洪设备闸门开启程度一定的条件下泄流均属此种情况。对此种情况,若按静库容条件考虑,需联解水库水量平衡方程和相应水库蓄泄方程才能实现逐时段的调洪演算。对调洪中过程中任一∆t(∆t=t2-t1)时段,计算式可表示如下:
式中:Q1,Q2分别为时段初和末入库流量;q1i,q2i分别为时段初和末第i号闸门或泄流设施的下泄流量;q1j,q2j分别为时段初和末第j号机组的下泄流量;V1,V2分别为时段初和末水库蓄水量。
蓄泄方程qi=ƒ(Z)表示闸门开度不变的条件下水库水位与泄流量之间的关系[5]。
对于控制泄流的计算可采用列表法,方法非常简单,这里不加以叙述。对于自由泄流的情况,需要联解式(1)和(2)及水库库容曲线(Z～V)。这里解析解是不可能的,需要使用试算求解。对于任意的∆t时段,在南四湖流域不需考虑机组下泄流量(因为南四湖没有安装发电机组),其Q1,Q2,q1i,V1为已知,通过试算法可求解q2i和V2。
2.2 约束条件
在进行模型计算时,主要考虑以下4个约束条件:
1)水库最高水位约束
式中:Zt为t时刻水库水位;Zmax(t)为t时刻容许最高水位,通常采用防洪高水位。
2)水库泄流能力约束
式中:qt为t时刻的下泄量;q(Zt)为t时刻对应于水位Zt的下泄能力。
3)出库变幅约束
式中:|qt–qt-1|为相邻时段出库流量变幅;∆qm为相邻时段出库流量变幅的容许值。
4)下游防洪能力约束
式中:qt为t时刻的下泄量;qmax为下游防洪安全泄量。
2.3 调度原则
根据《沂沭泗洪水调度方案》,涉及到南四湖的洪水调度方案主要概括为以下几点:
1)当上级湖南阳站水位达到34.2 m并继续上涨时,2级坝枢纽开闸泄洪,视水情上级湖洪水尽量下泄。
预报南阳站水位超过36.5 m,2级坝枢纽敞泄。当南阳站水位超过36.5 m时,滨湖洼地滞洪。
2)当下级湖微山站水位达到32.5 m并继续上涨时,韩庄枢纽开闸,视南四湖、中运河、骆马湖水情,下级湖洪水尽量下泄。当预报微山站水位不超过36.0 m,如中运河运河站水位达到26.50 m或骆马湖水位达到25.0 m时,韩庄枢纽控制下泄。
预报微山站水位超过36.0 m,韩庄枢纽尽量泄洪,尽可能控制中运河运河站流量不超过5 500 m3/s。
当微山站水位超过36.0 m时,韩庄枢纽敞泄,滨湖洼地滞洪;在不影响徐州城市、工矿安全的前提下,蔺家坝闸参加泄洪。
本节中的水位与流量均为目前沂沭泗防洪调度方案中的控制水位与流量。
2.4 调度模式
根据调度原则,确定2种防洪调度模式,一种是按照调度规则放水的情况下推求上级湖和下级湖的蓄洪和水位变化过程;另一种是各个闸都按照指定的放水过程推求上级湖和下级湖的蓄洪和水位变化过程,整个放水过程由人工控制,充分考虑了调度员的经验,使得洪水调度更具灵活性。从调度结果可以发现,经过调度之后,上级湖与下级湖的水位均可控制到汛限水位,保证了实际洪水调度的灵活性。
3 结语
南四湖流域水系复杂,本次构建新安江模型进行洪水预报,并利用洪水调度模型分别对上、下级湖入湖洪水进行调度,基本满足南四湖防汛调度对洪水预报信息的需求。通过初步的研究和探索,对南四湖流域的水文特性有了一定的认识,调度结果为南四湖防灾减灾提供依据,人工干预的调度方式使调度员可以根据实际情况调整下泄流量,保证洪水调度的灵活性。但由于资料缺乏,仍有不少问题留待解决:
1)随着流域内水利工程的大规模建设,流域的下垫面条件发生较大变化,本次仍采用1套参数,可以考虑将已有洪水资料分为80年以前和80年以后分别率定以适应流域变化,提高模拟精度;
2)调洪演算的条件由于资料的原因不能完全满足,中运河运河镇或者骆马湖的水位不能及时取得,并且防洪高水位在调度方案中没有给出。因此,对于该模型的实际运行情况,目前只能按照普通的调洪演算进行。
参考文献
[1]李致家,孔凡哲,王栋,等.现代水文模拟与预报技术[M].南京:河海大学出版社,2010:247-248.
[2]赵人俊.流域水文模拟—新安江模型和陕北模型[M].北京:水利电力出社,1984:11-17.
[3]李致家.水文模型的应用与研究[M].南京:河海大学出版社,2008:34-37.
[4]王义民,黄强,畅建霞,等.基于面向对象技术的水库洪水调度仿真模型研究[J].2003(4):8-14.
[5]唐勇,胡和平,田富强,等.鳌江流域洪水预报调度决策支持系统[J].水科学进展,2003(14):295-299.
洪水预报模型 篇2
洪水预报是水管理工作中的一个重要内容。通常洪水预报是以洪水波在河道中的运动规律、流域降雨径流形成规律为依据, 通过流域上断面的来水或者降雨情况或径流情况对洪水进行预报。能否进行准确的预报, 其关键的前提是相关的水文资料要充分。近年来, 随着微电子技术、GIS和遥测技术的发展以及对洪水理论研究的不断深入, 以自然物理机制为基础的分布式流域水文模型得到广泛的研究和应用。
二、模型建立
1、模型建立过程。
分布式模型建立过程主要分为三步:
首先, 确定模型的目的。由于不同研究者的目的、方法各不相同, 其建立的模型适用性也不同, 各个模型目标之间不具有互评性, 因此, 建模之前, 必须对模型支持的决策以及目标做出清晰的规定, 这是建模的前提条件。
其次, 建立概念模型, 即在确定模型目的的基础上, 研究达到这一目的的手段, 明确模型中包含的环节, 依这些环节的重要性的程度对其作出合适的描述, 在此基础上选择合适的模型代码, 建立概念模型。
第三, 建立模型, 包括数据收集, 确定模型结构、方法等。分布式水文模型需要流域内大量的信息和数据, 包括降水、植被、地形、土壤质地等, 这是进行准确分析的前提, 因此必须对收集数据给予足够的重视, 数据收集是否充分及准确, 对于结果具有直接的决定作用。
2、模型结构和模拟方法。
分布式水文模型的结构复杂, 包含多个相对独立的子系统, 其主要功能模块有:降水冠层截留、蒸散发、包气带水分垂向运移、辐射传输、河流/渠道汇流、表面漫流、饱和壤中流/地下水模拟、土壤侵蚀和沉积物运移等。
其模拟方法通常是将水循环的各个子过程联系起来综合考察。其中, 参数率定是水文模拟中不可避免且比较难的环节, 我们可以采用面向全局优化的遗传算法、贝叶斯方法以及GLUE方法减少模型的模拟输出值与实际观测值之间的误差。
3、模型校准、验证。
水文模型校准需要对模拟和观测的流量过程线进行校准, 采取的方法有手动试错法、自动参数优化法及两种方法结合法。不过校准不是最终的结果, 必须经过模型验证, 才能认定该模型有较好模拟自然环境的能力。
模型验证是证明模型得出的模拟结果是否符合精度要求, 在验证步骤上, 分布式模型与集总性模型大体相同, 但由于模型结构、模型应用目的不同, 相比较而言, 分布式模型验证要复杂一些, 它是多标准, 多尺度验证。
三、分布式水文模型在洪水预报中的应用
1、应用研究进展
近年来, 随着RS及GIS技术在水文领域的应用, 分布式水文模型与在流域洪水预报中发挥了重要的作用, 对其研究也取得了一定的成就:
首先, 实现了从DEM (数字高程模型) 中提取河网技术。利用DEM确定格网中水流流向, 识别流域分水线、勾画流域边界, 算出流域面积, 生成水系、流域, 使得分布式水文模型的应用推广趋于成熟, 由此, 洪水预报也更加准确。
其次, 实现了雷达估测降雨与水文模型的耦合。对雷达站雨量估算数据修正后与实测雨量结合而得到雨量的最优估算值, 再将雷达覆盖区域的资料合成为全流域范围的雨量估算场, 能够对流域实际降水状况做出比较精确的反应, 从而能够消除以点推面造成的误差, 提高精度。
第三, 建立了新型降水分布数学模型。在不考虑地形变化时, 天气系统降水量平面分布图是一组同心的椭圆形, 依此建立的流域面降水分布式数学模型, 能够提供中心降水位置和中心降水量, 因此这种模型在对暴雨的分析和洪水预报中有很大的实用价值。
第四, 建立并应用了多输入-单输出流域汇流模型。在某些受人工活动影响比较大的流域, 适用于天然流域的水文模型并不适用, 而基于物理过程的多输入-单输出分布式遥感水文预报模型可以发挥其效用, 通过向模型输入气象卫星资料、陆地卫星资料、降水量等, 流量过程单一输出, 从而能够对来水进行比较准确的预测。
2、典型分析——LL-II全分布模型的应用
LL-II模型是由武汉大学李兰教授等人提出, 这是基于山坡水文学原理研发的全分布模型, 集成了雷达测雨信息、土地利用遥感信息、DEM和土壤结构数字化信息等, 建立了饱和壤中流、地下径流对流方程, 采用二维土壤含水量计算模式, 引进了能量平衡方程和改进了裸地和植被蒸散发能力计算模式。其结构示意图如下:
(图片来源:http://www.waterlab.cn/expert/lilan/LL/ll-2.htm)
其独特之处在于从垂直方向上分层考查雨强、截留、下渗、蒸发、土壤含水量之间的相互作用, 推导出了的坡面流、壤中流、地下水、河道汇流的耦合方程组, 由此就可以很方便地进行汇流计算。
由于LL-II全分布式水文模型是全分布式模型, 考虑的因素多, 因此涉及到的参数也多, 主要参数有流域最大截留量、稳定下渗率、地下水空隙率、土壤水空隙率、下渗参数系数、下渗参数指数、截留参数、蒸发能力参数、坡面流波速、河道波速、扩散系数等。构件模型时, 首先将网格雨量资料和流量资料处理成程序需要的格式, 然后利用我们上面所说的方法对相关参数进行率定, 确定参数结果, 然后再进行模拟验证。相关实践表明, 这种模型对洪水的预报, 准确性相对较高。
四、结论
分布式水文模型不仅可以用来对洪水进行预报, 还有可以解决其他许多水文问题, 是未来水资源管理、水资源政策制定的基础和依据。当然, 必须注意的是, 没有一个模型是普适的, 对于分布型的各种模型, 譬如LL-II模型也是如此, 在建立或修正分布式水文模型时, 尤其要注意模型的适用范围, 不可生搬硬套, 要建立参数和研究区域之间的定量关系, 使参数更精确, 保证预报更准确。
参考文献
[1]芮孝方:《水文学原理》[M].北京:中国水利水电出版社, 2004.[1]芮孝方:《水文学原理》[M].北京:中国水利水电出版社, 2004.
[2]贾仰文、王浩:《分布式流域水文模型原理与实践》[M].北京:中国水利水电出版社, 2005.[2]贾仰文、王浩:《分布式流域水文模型原理与实践》[M].北京:中国水利水电出版社, 2005.
洪水预报模型 篇3
水文系统是一个受多种因素影响的复杂系统, 这些影响因素大多具有不确定性的时变特征。尤其是人类活动对流域下垫面的影响, 包括流域内大量小水电的开发及引调水工程的建设, 使得洪水预报精度难以令人满意。
自20世纪70年代以来, 随着计算机的普及应用, 水文模型得以广泛应用, 实时预报越来越受到关注。但由于人类活动对流域下垫面的影响, 实时预报精度很难达到生产要求。故在实际洪水预报作业中, 实时校正是一个不可或缺的部分。实时校正从方法论上可分为3类:1) 滤波方法, 包括卡尔曼滤波[1]、自适应滤波等;2) 时间序列方法[2];3) 人工智能方法[3], 包括人工神经网络、进化算法等。3种方法各有优劣, 具体如下:卡尔曼滤波适用于任何线性随机系统, 如果预报模型选用合适, 预见期和预报精度都不会损失, 但该法使用条件多, 且有大量的矩阵计算, 许多流域难以满足, 实际应用时需要灵活处理;时间序列法以误差序列的自相关作为校正方程, 方法简单, 计算量小, 应用较多的是AR模型;人工智能方法目前实际应用较少, 尚处于试验阶段, 不能确定校正的实际效果。由于时间序列模型结构简单, 要求资料相对较少, 在生产上得到广泛的应用[4,5], 四川宝珠寺水库就采用时间序列AR模型进行实时洪水预报校正。
1 实时预报模型
宝珠寺水库以上流域多年平均降水量为820 mm, 多年平均入库径流量为106亿m3, 属于半湿润地区, 从水文气象特征及入库流量过程性态分析, 该地区预报模型可选用新安江模型。
新安江模型为分散参数的概念性模型, 结构简单, 参数少且具有物理意义, 模型的参数必须根据历史资料进行率定。新安江模型根据流域雨量站网的分布, 用泰森多边形法将全流域分成为许多单元子流域, 对每个单元子流域作产汇流计算, 得出单元子流域的出口流量过程, 再进行出口以下的河道洪水演算, 求得流域出口的流量过程。把每个单元子流域的出口流量过程相加, 即为流域出口的总出流过程。分散性主要考虑影响产流诸因素在流域面上分布的不均匀性, 诸如降雨分布及下垫面不均匀性的影响, 防止均化对预报结果的影响。在每个单元流域上, 应用流域蓄水容量曲线考虑土壤含水量面上分布的不均匀性对产流的影响。新安江模型总径流分为地面径流RS、地下径流Rg、壤中流RI等3部分。模型的蒸散发部分采用3层蒸发模型, 即上层蒸发Eu, 下层蒸发EL和深层蒸发ED。模型的汇流计算统一采用汇流曲线法。
新安江模型已广泛用于中国许多地区的洪水预报作业中, 应用表明, 新安江模型适用于中国湿润半湿润流域, 具有良好的精度。
2 实时校正模型
宝珠寺水库上游建有碧口水库, 几年前在碧口水库下游又建了河床式电厂, 对宝珠寺水库入库流量产生了人为的调节作用, 干扰了宝珠寺水库正常的预报过程, 使宝珠寺的预报与实际过程产生较大的偏差, 需要对预报过程进行实时校正。由于宝珠寺水库入库缺乏水文站控制, 无法通过入库站采用其它方法进行预报校正, 同时受到资料条件的限制, 所以本研究采用时间序列方法进行实时校正。
实时校正的变量可以是预报模型的参数, 也可以是预报误差或状态变量, 但大多数是对预报误差系列进行校正。对预报参数进行校正存在较大的风险, 因为预报模型参数是通过长系列历史洪水资料进行率定得到的, 基于历史的平均情况, 同时水文模型参数在某种意义上具有一定的物理意义, 对模型参数进行校正可能会因某一场特殊分布的洪水得出不符合参数物理意义的参数值。同时, 由于洪水预报误差序列具有拖尾的特性, 且为白噪声, 故洪水预报误差序列为平稳时间序列, 可采用时间序列AR模型进行实时校正。
AR模型为预报误差自相关模型, 反映了预报误差的前后相依特性, 误差序列的拖尾性反映了这种相依性。作业预报中, 根据前几个时段的实测流量和预报流量的误差, 由校正模型 (AR模型) 计算出预报时刻的误差量, 将其加到新安江模型的预报值上, 即为该时刻的预报流量。
AR模型的阶数由AIC准则确定, 模型的系数由最小二乘法确定。
AR (p) 模型误差计算公式为xt=Φtxt-1+Φ2xt-2+…+Φpxt-p+εt
式中:p为模型阶数;xt为误差项;{εt}为白噪声序列。
式中:N为资料样本总数;为资料样本标准差。
使得AIC信息量取值最小的p值, 即是模型理想的阶。AIC信息量由2部分构成:前一部分体现模型的拟合好坏, 后一部分表明模型参数的多少。显然希望模型拟合得越精确越好, 但过高的精度要求又会导致参数的增多及模型的复杂, 反而会影响模型的拟合效果, 因此, 实质上, AIC信息量就是对拟合精度和参数个数两者加以适当权重, AIC的最小值处对应着最佳模型的阶数。
3 参数校准
3.1 降雨径流模型参数校准
新安江模型参数包括蒸散发折减系数K;张力水容量WM, 分为上层WUM、下层WLM和深层WDM;张力水蓄水容量曲线的指数B;不透水面积的比例IMP;深层蒸散发系数C;表层土自由水容量SM;表层自由水蓄水容量曲线指数EX;表层自由水蓄水库对地下水和壤中流的出流系数KI和Kg;地下水库和深层壤中流的消退系数Cg和GI;滞后演算法中的滞后时间与河网蓄水消退系数L和CS。
新安江模型参数的率定是分层次进行的。首先用日降雨、日流量、日蒸发资料对模型水量平衡参数进行校准, 日模型校准的准则采用实测年径流与模拟年径流差最小, 确定性系数DC最大。
利用洪水过程资料对模型影响洪水过程的参数进行校准, 次洪模型校准的准则采用实测洪峰流量与模拟洪峰流量差最小, 且确定性系数最大, 并综合考虑洪峰滞时。
最后, 综合日模型和次模型率定成果, 统筹考虑确定新安江模型使用的参数。
3.2 AR (p) 模型的定阶和参数的确定
用新安江模型计算出模拟流量过程后, 与实测 (反推) 流量过程相减, 得到预报误差过程系列。然后对预报误差系列进行白化处理 (零均值化) , 即误差系列减去均值, 得到零均值化后的残差系列。计算后的残差系列均值为0, 方差为有限值。取不同的p值, 计算残差系列的AIC值, 取AIC最小值所对应的p, 即为该模型的阶数p。根据最小二乘法, 计算AR (p) 模型的系数。
4 实例研究
本实例选用宝珠寺水库实时洪水预报模型利用AR模型进行校正。宝珠寺水电站位于四川省广元市境内白龙江下游宝轮镇附近, 以发电为主, 兼有灌溉、防洪等综合效益。总装机容量70万k W, 设计年发电量23.5亿k W时, 大坝坝顶全长524.5 m, 最大坝高132.0 m, 水库总库容25.5亿m3, 调节库容13.4亿m3。电站具有不完全年调节能力, 承担着四川省电网调峰、调频和事故备用重任。宝珠寺水库坝址以上流域面积28 428 km2, 坝址多年来平均流量336 m3/s, 多年平均年径流量106亿m3。
由于宝珠寺水库所处海拔高程较大, 年蒸发量较大, 需对模型结构进行适当的修改, 主要对流域3层蒸发结构进行调整, 考虑分汛期和非汛期设置深层蒸发系数C。经率定, 汛期深层蒸发系数为0.2, 非汛期为0.1。
选用宝珠寺水库2001—2010年10年资料, 包括各雨量站逐日降雨量、逐日入库流量、逐日蒸发量、次洪入库流量过程及其对应的各雨量站降雨过程, 对新安江和AR模型参数进行率定。根据模拟与实测流量误差系列, 确定AR模型的阶数为2。用AR模型校正后, 校正前后的流量误差系列如图1所示。实时校正前后实测与模拟年径流误差统计如表1所示。由表1可见, 经校正后, 精度有了较大的提高, 平均绝对误差由1.10降低为-0.41, 平均相对误差由-1.33%降低为-0.64%, 最大相对误差由14.05%降到-8.80%, 平均确定性系数由校正前的0.84提高到校正后的0.94。
用2011年8月26日和2012年7月3日次洪对实时预报和校正模型进行检验, 结果如图2和3所示。
由图2和3可见, 实时预报模型加了实时校正模型后, 对预报洪水过程精度有明显的改进, 尤其是洪水过程的拟合更令人满意。2011年8月26日次洪实测洪峰流量为1 331和1 610 m3/s, 预报为1 197和1 579 m3/s, 校正后为1 443和1 760 m3/s;校正前预报相对误差为-10.07%和1.93%, 校正后预报相对误差为8.39%和-9.31%;校正前确定性系数为0.86, 校正后为0.97。2012年7月3日次洪实测洪峰流量为1 847 m3/s, 预报为1 877 m3/s, 校正后为1 865 m3/s;校正前预报相对误差为-1.64%, 校正后为-0.97%;校正前确定性系数为0.87, 校正后为0.99。
5 结语
人类活动极大地改变了流域下垫面特性, 使得单一洪水预报模型预报精度很难达到生产要求, 必须对洪水预报进行实时校正。由于洪水预报误差具拖尾特性和接近于白噪声, 属于平稳时间序列, 可用时间序列模型进行实时校正, 时间序列模型作为实时校正模型在实际生产中得到广泛应用。宝珠寺水库受人类活动干扰很大, 常规预报模型精度不足, 加入AR模型进行校正后, 精度明显提高, 特别是对洪水过程的拟合更为理想。由于AR实时校正模型本身是依赖于预报误差相依特性的, 其对洪峰附近 (曲线拐点处) 的流量和滞时可能校正不够, 影响预报精度。与人工智能等实时校正模型相比, 时间序列实时校正模型概念更加清楚, 在资料充分的情况下模型制作更加简单, 且使用更加方便。
参考文献
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洪水预报模型 篇4
关键词：HEC-HMS模型,模拟,参数,洪水
1 HEC-HMS模型概述
HEC-HMS(Hydrologic Engineering Center Hydrological ModelSystem)是由美国陆军工程兵团(USCE)的水资源研究中心开发的分布式降雨径流模型,可为洪水预报工作提供依据,适用性较广。HEC-HMS模型计算的原理是:首先准备好DEM数据,把待模拟的流域划分成若干网格单元或子流域,计算每一个单元或子流域的产流、汇流(包括坡面汇流和河道汇流),然后演算至流域出口断面。HEC-HMS模型将流域下垫面条件和气候因素的时空变异性等因素均考虑到计算中,这些因素的加入提高了降雨径流模拟的精度。HEC-HMS主要有净雨计算、直接径流过程模拟、基流计算和河道洪水演算4个计算模型,每个计算模型中包括多种可供选择的计算方法,可用于无实测资料地区中、小河流的山洪预警预报。该模型可直接或与其他模型结合应用于洪水预报、城市管网排水研究、水库调度、减灾分析等工作中。
HEC-HMS在国内应用已经比较广泛,为洪水风险分析及洪水预报工作提供了很大的便利。李燕,陈孝田,朱朝霞等在河南省平顶山市的中汤流域应用了HEC-HMS模型,对10场洪水进行模拟,模拟洪峰的相对误差均小于20%,径流深相对误差小于20%的有9场,模拟效果较好[1]。张建军,纳磊,张波等利用了山西吉县森林生态系统国家野外科学观测站2004年~2006年的实测资料,应用HEC-HMS建模后,分析得出HEC-HMS模型可应用于黄土高原小流域[2]。李春雷,董晓华,邓霞,薄会娟等在长江中游右岸的清江流域建立了HEC-HMS洪水模拟模型,对6场洪水过程进行模拟,结果表明模型具有较好的模拟精度[3]。陆波,梁忠民,余钟波等以江西修水万家埠流域为例,利用HEC-HMS模型模拟了5场洪水过程,通过与实测的洪峰、洪量统计结果对比,表明HEC-HMS模型对该流域具有良好的适用性[4]。董小涛,李致家等在漳卫南流域选取了6场洪水进行模拟,研究表明HEC-HMS在北方流域也可以有较好的模拟效果,其精确度达到了洪水预报的要求[5]。董小涛,李致家,李利琴等在滦河宽城流域分别应用了HEC-HMS模型、新安江模型和TOPMODEL模型对该流域的蓄满产流进行模拟计算,结果表明其蓄满产流模型可以应用于半干旱地区的洪水模拟和预报[6]。
涔水南支小流域具有实测资料较少、流域面积小、夏季山洪频发、具有一定水利设施、历史洪水显著等许多我国山区小流域的典型特点,符合HEC-HMS模型的应用条件,可以应用HEC-HMS模型来对该流域进行降雨径流模拟,并可将其结果应用于该流域的洪水预报当中。
2 HEC-HMS模型构建方法
HEC-HMS模型构建思路:将模拟的流域洪水过程分为两部分,即子流域产流、坡面汇流部分和河道汇流部分。子流域产流过程控制了每个子流域内净雨的形成及汇集到各出口断面的流量过程;汇流过程决定水流从河网向流域出口处的运动。另外,建立模型时还需要考虑在实际流域中起调蓄作用的水库、小的水源地(如泉水)、洼地(如池塘、沼泽)以及能起到分流作用的水利工程等对洪水汇流过程的影响。
HEC-HMS软件结构和运行方式如图1所示[7]。
在建立模型时,首先需要对流域的降雨损失、坡面汇流、基流计算和河道演算所采用的方法进行确定,并给出各个参数的初始值。该模型对降雨损失提供了初损和稳渗法、SCS曲线法、格网SMA法以及Green&Ampt法。坡面汇流计算的基本方法有2种:运动波法和单位线法,模型提供的单位线法有Clark法、Snyder法、SCS法以及User-Specified单位水文曲线法。基流计算利用的是线性水库和地下水消退曲线法。
HEC-HMS为率定、模型构建和参数优化,提供了建议最优值、目标函数值以及参数的选择范围,减轻了用户的工作量,使用户将更多精力和时间投入到考虑具体问题的特性、优化算法选用、参数设定等工作中,以提高工作效率。
3 HEC-HMS在小流域洪水模拟中的运用
3.1 流域概况
涔水南支小流域位于湖南省石门县东部和澧县西部,东经113°13'25.3″~113°29'14.8″,北纬29°43'29.01″~29°51'27″之间,流域面积约223 km2,属于亚热带季风气候湿润区,年降水量1 200 mm~1 900 mm,降雨集中于夏季,多暴雨,易发生暴雨山洪。涔水南支自石门县燕子山乡落石天坑处发源,流经石门县和澧县2县,5个乡镇,进入王家厂水库。流域西高东低,南北两面为山,涔水南支从中间穿过,大的支流主要有3条。
建立HEC-HMS模型时,需要先将流域概化为子流域、渠道、汇流点、水库、水源、出口等对象。根据从DEM数据中提取到的流域的地形地貌与河道情况,建立如下流域模型(见图2):将整个流域概化为5个子流域,3个渠道,3个汇流点,2个水库。
3.2 产汇流计算模型及模型参数率定
地貌地形资料主要来自DEM数据和等高线数据,应用中需要率定的参数有:初损值Ia、稳定下渗率、单位线滞时tp、单位线峰值系数Cp、初始流量、衰减指数、地面径流终止时的流量、流量比重因素X、稳定流情况下河段传播时间K等。初损值Ia可以自己根据流域的实际情况预估,也可以查阅相关地区的水文手册进行直接引用。本例中各个子流域的初损值Ia可以从湖南省水文手册中查询,各个子流域的初损值Ia分别为:子流域1、子流域2、子流域3的初损值Ia1=25 mm;子流域4、子流域5的初损值Ia2=27 mm。
模型子流域的计算方法选择:产流计算选择曲线径流法(SCS Curve Number),坡面汇流计算选择SCS单位线法(SCS Unit Hydrography),基流计算选择衰减法(Recession),河道汇流计算选择运动波法(Kinematic Wave)。
1)曲线径流法(SCS Curve Number)。
曲线径流法是目前应用较为广泛的一种用于流域地表产流的方法,表达公式为:
其中,Pe为地表径流量,mm;P为总降雨量,mm;Ia为降雨初损值,mm;S为可能最大滞留量,mm。
通过对一些小流域的实验研究,得到了S和Ia之间有如下经验关系:
于是式(1)又可以写为:
然后HEC-HMS模型的设计者在此处引入了参数CN(土壤最大蓄水能力)对S进行替换,S与CN之间有如下关系:
CN是反映降雨发生前的流域特征的一个参数,确定CN值需要综合考虑土壤前期湿润度、坡度、土壤类型及土地利用状况等多个方面。渗水南支流域各子流域CN值见表1。
2)SCS单位线法(SCS Unit Hydrography)。
SCS单位线法计算坡面汇流,基本原理为:
其中,Qn为暴雨单位线在nΔt时的纵坐标(Δt是超量降雨持续时间,同时也是HMS计算的时间间隔);Pm为mΔt~(m+1)Δt期间的超量降雨量;M为离散降雨脉冲总数;Un-m+1为在(n-m+1)Δt时的单位线纵线。
3)衰减法(Recession)。
HEC-HMS用一个指数衰减模型来反映流域基流,用到以下公式:
其中,Q0为初始时刻的基流,m3/s(或m3/s/km2);k为恒定衰退指数,一般地下水k取值0.95,坡面流k取值在0.3~0.8之间;Qt为t时的基流,m3/s(或m3/s/km2)。
4)运动波法(Kinematic Wave)。
运动波法既可以用于坡面流的计算,也可以用于河道流的计算。当用于河道流的计算时,动量方程可以进行简化:
其中,Sf为能量梯度;S0为底坡。
于是用以下公式计算河道汇流就可以得到较为精确的结果:
其中,A为横断面面积;t为时间;α,m均为与流动几何特性以及表面粗糙程度有关的参数;x为流向的距离;q为单位长度河道的边界入流量。
3.3 结果与分析
根据以上选取的计算方法建立模型,采用莲花堰水文站1969年6月27日洪水的洪水流量资料与用HEC-HMS进行模拟计算后的洪水流量进行对比分析,发现在洪峰出现时间及洪峰量值方面,HEC-HMS的计算结果与实测流量吻合较好,充分反映了参数率定后该模型的适用性。
4 结语
通过本文中在涔水南支小流域成功应用HEC-HMS模型的事例来看,HEC-HMS是可以适用于我国的山区小流域的,在模拟降雨径流过程和洪水预报过程中,均能发挥实际作用,这些流域的普遍特点就是:实测资料较少、流域面积小、有夏季山洪爆发,有历史洪水资料等。当然,根据不同流域的不同地形地貌特点、降雨类型、土壤条件等,在实际应用HEC-HMS过程中,必须对所采用的各个计算方法进行严格的参数率定,以此来保证模拟效果的拟真度。相信随着水利行业的不断发展,多种先进的计算手段相继应用到洪水预报工作中,一定会让HEC-HMS在国内水利行业得到更为广泛的应用。
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清河水库洪水自动预报系统研究 篇5
洪水自动预报[1,2,3,4], 就是根据定时遥测的水文数据, 预报出未来一定时期内入库洪水总量、洪峰、峰现时间、入库洪水过程等。所谓定时, 就是取固定的时间间隔。一般系统取1 h间隔, 即系统每过1 h, 到每个准点时刻就会自动作出洪水预报。系统实现此种功能, 不需要任何的人为操作, 是计算机全自动进行模拟预报。
1 清河水库洪水自动预报系统主要研究内容
清河水库洪水自动预报主要研究内容包括:水文资料系列摘录与分析整理;模型结构选择;模型参数率定;洪水预报实时修正;模型参数修正;模型中间变量初值估计。
洪水自动预报结果自动存入数据库, 不作任何人工修改, 其预见期范围内的结果作为预报方案优劣的考核依据。但由于水文预报的精度依赖于实时遥测的降雨、水位、蒸发等的精度, 如果这些资料不精确或缺测, 必然会导致定时洪水预报结果的误差, 在此种情况下做出的洪水预报不作为考核范围。同时还可能由于水库库容曲线、下泄流量关系线等误差, 造成反推的实测流量误差大时, 也不作为考核范围。考虑到实时修正的重要性, 系统特设置了人性化的实时修正栏, 可人工在自动预报软件界面进行设置。
2 自动预报系统主要功能
(1) 报警流量设置。在自动预报软件里面, 特别添加了自动报警功能。报警以流量为判别条件, 不同的用户, 报警流量可以不同, 可以自行设置。自动报警功能可作为洪水期值班人员辅助工具, 以进行实时提醒。
(2) 实时显示预报过程曲线。自动预报界面默认情况为“实时显示清河入库预报流量过程”。主要实时显示最近1 h的入库流量预报值。其显示的预报值可为操作人员提供更加简洁明了的信息。该流量过程预报的图形显示可以通过“软件设置”菜单底下进行设置是否需要显示。
(3) 预报延时设置。自动洪水预报, 需要预报时段的降雨、水位、蒸发等资料, 而这些资料是由另外一台遥测工作站接收后送入服务器数据库的。自动洪水预报必须等这些资料入库后, 才能使用这些资料。遥测工作站准点开始把所有的水文数据接收到写入数据库需要时间, 因此要求自动预报有等待时间, 特别添加了预报延时设置。通过预报延时设置大大降低了实时信息滞后所带来的影响。但同时也需注意:自动预报延时, 既要考虑遥测接收和写库时间, 还要考虑遥测工作站与预报软件所在计算机时间的误差。假如2台计算机时间误差大, 还要校正计算机时间。
(4) 预报时间设置。因为自动预报每做1次, 都会自动记录。原来未做的, 当自动预报软件执行时会自动补做。但如果上一预报时间与当前时间差超过3个月, 自动预报就不能补做, 导致软件不能运行。此时需要人工设置“上一预报时间”为自动预报补做限定一个时间。
(5) 重复时段数设置。自动预报软件, 只采用当前时段的雨量、水位等资料信息, 实时资料信息, 一经使用, 就被保存到历史信息库中。假如使用时, 资料信息有误, 有误的信息也被保存到历史信息库中, 且会不断地影响着以后的预报结果。考虑到遥测系统, 雨量、水位资料等问题不易实时发现, 有时要过几小时之后被发现, 为免除这些资料误差对未来预报的影响, 软件设置了重复时段数参数。如重复时段数设置为5, 在5 h内改正的资料, 计算机会自动改正5 h内的历史信息库。这样, 5 h内改正了误差, 就不会影响以后的预报结果。
(6) 加密预报设置。考虑到有些山区性小流域或短预见期的洪水, 1 h预报1次还嫌不够, 可通过加密预报设置, 设定15 min的降雨量阈值, 则系统每过15 min, 如雨量超过设定的阈值, 就会自动加密预报。自动加密预报的设置为历时短、强度大的暴雨提供了更加精确的预报。
(7) 预报时段数设置。预报时段数与流域面积有关。流域面积越大, 预报时段数也要设置的越大。对于一般的水库流域, 预报时段数设置为24或36就可。
3 自动预报可能出现的问题及解决办法
洪水自动预报是整个洪水预报调度系统软件中技术性最强、难度最大、对环境要求最高的技术支持软件。其运行过程中, 可能发生的问题有水文资料问题、模型中间变量问题等。现介绍几个自动预报疑难问题分析与解决方法。
(1) 水文资料问题分析与解决方法。洪水自动预报需要有实时的雨量、水位、蒸发等资料作为模型输入, 这些资料的问题会引起水文预报的误差或甚至使模型无法预报。雨量资料值的偏大、偏小或缺测, 会使预报的流量偏大、偏小。全流域的雨量站全无雨量观测时或雨量冒大数至不合理范围时, 会使模型无法预报而缺报。水位资料值的偏大或偏小误差, 主要影响由水位反推的入库流量或河道流量, 从而影响水文预报的实时修正。蒸发资料误差主要影响流域土壤蓄水量和雨间蒸发等, 从而也影响水文预报的结果。
水文资料问题可以通过实时信息查询, 了解其具体问题。但洪水自动预报结果不能恢复。如果有些洪水还想用模型计算水文数据恢复后的结果, 需要通过人工干预洪水预报, 来修正洪水自动预报结果。
(2) 模型中间变量问题分析与解决方法。模型中间变量, 就是指模型中随时间变化的状态变量初始值。水文模型常有的中间变量为流域土壤蓄水量、坡面退水流量、河网退水流量等。由于模型中间变量是时空变化的, 需要由水文资料作为模型输入, 时间上连续的递推估计。如果水文资料有误差, 或模型计算不连续, 都会引起模型中间变量的误差, 从而影响洪水预报的精度。例如, 某个时段的雨量观测值偏大或偏小, 就会使模型的中间变量偏大或偏小, 其结果保存下来会影响下个时段的洪水预报偏大或偏小。当由于某些原因, 使预报间断一个时段或数个时段或更长时间未作预报, 这时模型只能调出停报前的中间变量, 显然是存在很大误差的。每个模型都有中间变量, 在系统软件启动时, 其中间变量的初值需要人工估计。在系统软件运行过程中, 正常情况下随时间变化的中间变量模型软件会自动逐时段递推估计出并保存到计算机中。若遇非正常情况, 如中心站计算机设备故障、遥测设备故障等原因使模型中间变量遭受破坏后, 系统软件重新启动时, 需重新估计模型中间变量初值。
参考文献
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周家水库洪水预报方法研究 篇6
1 洪水预报方法
水库短期洪水预报, 是根据已经发生的雨情、水情以及水库的降雨径流与洪水规律, 预报水库即将出现的洪水情况, 为水库的防汛和调度运用提供科学依据[1,2,3]。
1.1 研究资料
周家水库的降雨、水位和出流等项观测资料比较短缺, 同时精度较差, 不能较准确地计算入库流量过程和分析该水库的降雨径流和洪水规律。在这种情况下, 借用流域降雨洪水特性相似的三道岭水库所在区域的降雨径流关系和洪水规律分析资料, 来预报该水库的洪水过程。
周家水库洪水预报方案:产流方案采用降雨径流相关法;洪峰流量推求采用净雨深与洪峰流量相关即峰量关系相关图。采用资料:周家水库位于大清河上游, 属于无实测水文资料地区, 由于地理和自然条件同三道岭水库相近, 故借用三道岭水库预报方案相关资料及成果, 进行该水库的洪水预报方案的编制。
1.2 产流计算
1.2.1 流域平均降雨量计算。
预报时流域平均降雨量采用周家水库站降雨量。由于周家水库没有降水资料记载, 预报分析借用三道岭水库预报方案相关资料。
1.2.2 产流参数的确定。
该水库无蒸发资料, 最大初损值 (Im) 及折算系数均采用大清河三道岭站, Im=130 mm, 其中折算系数作了必要的修正 (表1) 。
1.2.3 前期影响雨量Pa的计算。计算公式:
式 (1) 中:Pa, t、Pa, t+1分别为t、t+1日前期影响雨量 (mm) ;Pt为t日降雨量 (mm) ;Rt为Pt所产生的径流量 (mm) ;K为日折减系数。
前期影响雨量Pa自5月1日开始计算, 初始值为Pa=0 mm。Pa计算以Im为控制, 最大初损Im采用大清河资料为130 mm, 折算系数K见表1。晴天Pt<5 mm;阴天5 mm≤Pt<15 mm;雨天Pt≥15 mm。
1.2.4 径流深的计算。
根据周家水库的降雨量, 借用三道岭水库预报的K和Im值计算Pa, 用 (P+Pa) 直接从降雨径流相关图中查R值, 即为周家水库预报的洪水径流深。对1974—2005年间的23次降雨径流关系点据和15次为2006—2009年报汛资料计算降雨径流点据进行分析, 根据平均降雨量P、Pa、径流深R, 建立P+Pa与R的相关关系, 点在P+Pa与R相关图上。以P+Pa为纵坐标, R为横坐标, 建立P+Pa与R (降雨径流) 的相关图。利用所求的P+Pa之和, 在P+Pa与R相关图中查得R值。
1.3 汇流计算
1.3.1 峰量相关图。
对水库资料计算分析, 共收集到22次峰量相关数据, 以Qm为横坐标, R为纵坐标, 点绘Qm与R相关图。对短缺实测水文资料的中、小型水库, 同样可借用流域特性等相似的水文站 (或水库) 的峰量关系, 但必须根据集水面积, 应用经验公式将借用水文站 (库) 的洪峰流量 (Q借m) 转化为本水库的入库洪峰流量 (Q入m) 。其转化公式为:
式 (2) 中:Q入m为本水库的入库洪峰流量 (m3/s) ;Q借m为借用水文站 (库) 的洪峰流量 (m3/s) ;F为本水库的集水面积 (km2) ;F借为借用水文站 (库) 的集水面积 (km2) ;2/3为经验指数。
利用三道岭水库站峰量关系移植到周家水库折算系数K= (F周/F三) 2/3=0.464, 洪峰流量Q周=0.464*Q三, R不变, 点绘出R与Qm相关图。
1.3.2 推求洪水历时。
(1) 用三角形法推求洪水历时。用求三角形底边的方法推求洪水历时, 已知R (或W) 和Q入m, 可根据三角形的面积值即为洪水总量W, 则:
式 (3) 中:T为洪水历时 (h) ;W为洪水总量 (万m3) ;Q入m为入库洪峰流量 (m3/s) ;5.56为单位换算系数。
曾建立R与T关系, 因为资料不完整, 相关性不明显, 主要是观测时段太长。
(2) 用经验公式法推求洪水历时。用经验公式法推求洪水历时, 根据有效降雨历时和流域集流时间, 推求洪水历时的经验公式为:
式 (4) 中:T为洪水历时 (h) ;t有效为有效降雨历时 (h) , 即水库水位起涨到降雨停止的历时;τ为流域集水时间 (h) , 可用经验公式求得:
式 (5) 中, L为流域河道总长 (km) , V为平均流速 (m/s) 。一般中、小型水库地处丘陵地带, 粗略计算时可取V=1.4 m/s, 则τ=0.2 L。如有河道比降资料也可用满宁公式计算V值。
应用时, 已知有效降雨历时 (t有效) , 加上流域集流时间τ, 即可推求出本次洪水历时 (T) 。
1.4 方案精度评定
借用三道岭水库分析成果, 用三道岭水库典型洪水资料12年20场洪水和周家水库2年2场洪水分析, 确定了P+Pa与R降雨径流相关图, 径流深方案合格率为68.18%。净峰流量预报采用三道岭水库12年20次典型洪水和周家水库2年2场洪水分析, 点绘相关图, 预报合格率为54.55%。该方案分析成果精度较差, 使用价值较低。
2 水库抗洪能力分析
水库抗洪能力, 就是水库在某一库水位情况下, 水库能安全抗御多大暴雨洪水的实际能力。当水库水位很低、空库容很大时, 水库抗洪能力就大, 能拦蓄较多洪水, 即使产生较大的降雨洪水, 也可以安全渡讯;当水库水位已经很高;空库容已经不多, 这时水库的抗洪能力就小, 即使出现一场不大的降雨, 水库也可能抗御不了, 因而水库的危险性较大, 必须及早采取防汛措施[4,5]。
编制水库抗洪能力图表的基本原理是根据水库水量平衡方程式和降雨径流关系进行相关计算。在有了水库集水面积、水位—库容关系曲线、降雨径流相关图, 并确定了水库所允许的最高洪水位之后, 可以计算水库各级水位与不同前期影响雨量情况下的允许最大降雨量, 即水库的防洪能力。
2.1 水位不超过溢洪道底的防洪能力计算
计算公式:
式 (6) 中:P1为现时水位到溢洪道底高程的允许最大降雨量 (mm) ;W1为现时水位以上到溢洪道堰底尚可蓄水量 (万m3) ;F为水库集雨面积 (km2) ;α为径流系数。
2.2 水位超过溢洪道底的防洪能力计算
计算公式:
式 (7) 中:W防为现时水位到允许最高水位之间还可以防御的水量;W1为现时水位到溢洪道底之间还能拦蓄的水量 (万m3) ;W2为溢洪道底以上各级水位到允许最高洪水位之间调洪库容 (万m3) ;△V调为溢洪道底以上各级水位至允许最高水位库容 (万m3) ;W泄为在某一段时间内溢洪道泄出的水量 (万m3) , 即W泄=1/2Q泄m×0.36△t=0.18 Q泄m△t;△t为泄流历时 (h) 。分别对周家水库不泄洪和泄洪的情况下进行抗洪能力计算 (表2、表3) 。
3 结语
水库洪水预报调度的目的, 就是要求事先预报出在一次暴雨洪水过程中, 水库可能发生的最高水位、最大泄洪流量、开始溢洪时间和最高水位及最大泄洪流量的出现时间。以便进行科学的调度运用, 正确处理好蓄洪与泄洪的关系, 以确保水库工程和下游河道的安全, 并合理拦蓄洪水, 充分发挥工程效益。周家水库缺少长期的水文观测资料积累, 这给后续水库运行管理、水利水文分析计算以及洪水预报调度方案的编制带来极大的困难。
注:F=42 km2;Im=130 mm;泄流历时ΔT=24 h;Pa=0 mm。
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汤河水库实时洪水预报技术研究 篇7
20世纪80年代前,我国水文学家一直致力于水文物理规律的研究,研制了适合我国自然地理和水文特性的一系列水文模型,其中比较典型的是河海大学赵人俊教授研发的新安江流域模型[1],在中国得到了广泛的应用,是联合国教科文组织推荐使用的十大水文模型之一。但是,中国幅员辽阔,自然地理和水文特性差异巨大,用单一模型很难解决不同地区的水文问题。在此期间,国内也有一些学者开始探讨水文过程的实时校正问题。进入20世纪90年代后,实时校正技术的研究得到了广泛的关注。目前,水文水资源预测预报实际上就是水文数学模型加上实时校正。
在实际洪水预报作业中,实时校正方法主要有以下3种:1)滤波方法[2,3],包括卡尔曼、自适应滤波等;2)随机过程方法,如时间序列模型;3)人工智能方法[4],包括人工神经网络、进化算法等。实时校正的变量可以是预报模型的参数,也可以是预报误差或状态变量。
汤河水库洪水预报对汤河水库及其下游的防洪安全极其重要,为此要对汤河水库实时洪水预报和校正模型进行研究,以提高洪水预报精度,确保汤河水库流域人民生命财产的安全。
1 汤河水库概况
汤河水库坝址位于辽宁省辽阳市弓长岭区境内的太子河一大支流汤河干流上,是一座以防洪、工业和生活用水为主,兼顾灌溉、发电、养鱼等综合利用的国家大Ⅱ型水利枢纽工程。水库为多年调节,按百年一遇洪水设计,可能最大洪水校核。坝址以上的控制流域面积为1 228 km2,流域多年平均降雨量771.2 mm,多年平均径流量2.89亿m3。水库总库容7.07亿m3,调洪库容3.68亿m3,兴利库容3.59亿m3,多年调节水量2.15亿m3,是鞍山、辽阳2座城市生活和工业用水的主要来源。水库枢纽工程由土坝、溢洪道、泄洪洞、水电站、引水建筑物等部分组成。
汤河水库所属流域属温带半湿润和半干旱大陆性季风气候区,四季分明,气候干燥,日照时间长,蒸发量大,土壤地表干燥,植被较差,包气带较厚。降雨量年际不均匀,年最大降水量为1964年的1 155.7 mm,年最小降水量为1959年的501.0 mm;降水量年内分布极不均匀,7,8月份降水量占全年降水量的49.4%。降水历时短,降水量空间分布不均匀。
目前,汤河水库以上流域设有8个遥测雨量站和2个遥测水位站。
2 汤河水库预报系统结构
根据汤河水库坝址以上水系情况,将大坝以上流域概化为若干子系统,概化图如图1所示,图中q为单元面积出流;Qi为支流出流;Q为流域总出流。
汤河水库以上流域位于辽宁省中部,降水量中等偏旱,土层较薄,所以汤河水库模型采用双层蒸发结构。汤河水库流域水文模型结构实际上是产流采用两水源新安江模型,汇流采用经验单位线。该模型的特点是,在产流计算中将相关经验与数学模型结合,即在考虑前期影响雨量时,采用前期影响雨量指标Pa,在蒸发计算中引进两层蒸散发模型,所以这一模型充分考虑了汤河水库以上流域自身的自然地理和水文气象特性。考虑到降雨的空间分布不均匀,采用分散参数性的洪水预报模型,即分单元流域计算产汇流。以雨量站划分单元面积,即每个雨量站为1个产汇流单元,然后,对每个单元流域的出流进行河道汇流计算,最后在出口处进行叠加得到水库的总入库流量过程,即形成单元面积——河网系统。每个单元流域的洪水预报可采用不同的降雨径流模型,包括数学和经验模型。在汤河水库以上流域采用汤河水库流域水文模型。
3 汤河水库洪水预报实时校正模型
汤河水库降雨主要集中于汛期,流域包气带较薄,产流集中在地面径流和壤中流部分,洪水过程表现为有明显的涨落过程,所以通常的降雨径流模型不可能精确预报所有的洪水过程,同时考虑到误差之间存在一定的相依性,故采用人工神经网络方法构建实时校正系统。
人工神经网络是一种由大量简单的人工神经元广泛连接而成的,用以模仿人脑神经网络的复杂网络系统。人工神经网络具有高维性、并行分布处理性、自适应、自组织、自学习的优良特性[5]。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,达到信息处理的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入和输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据推算输出结果,这种学习分析的过程被称为“训练”。目前,人工神经网络模型很多,考虑到生产实际中既要满足预报精度,又要考虑资料的可获得性和计算的简捷方便性,为此采用前馈型网络误差反向传播(BP)算法。
在实时校正模型中,一般采用多输入单输出模型,输出为预报误差,输入为与预报误差有关的参数,通常取前若干时段的预报误差。利用历史资料对网络进行训练,求得各个连接的权重值即可建立人工神经网络模型。
在汤河水库预报校正模型中,输入采用前3个时段入库流量预报值与实测值的误差,输出为误差校正值。实时校正模型如图2所示,图中ωij为上一单元与下一单元间的权重系数,也即实时校正模型需要通过实测资料进行参数的校准。
4 汤河水库洪水预报实时校正模型参数校准
4.1 降雨径流模型参数校准
选用汤河水库2000—2010年总共11 a的资料对降雨径流模型的参数进行校准,并在这些资料中选取17次中大小洪水进行模拟计算。模型校准的准则是采用实测与模拟总径流差值最小、确定性系数最大,实测与模拟洪峰流量差值最小,并考虑洪峰滞时,最后进行综合考虑与平衡。
通过对实测资料模拟运行,实测与模拟年径流平均相对误差为2.30%,最大相对误差为15.71%;平均确定性系数为0.92;实测与模拟洪峰流量平均相对误差为5.40%,合格率为91.20%;洪水滞时合格率为92.30%。
4.2 人工神经网络模型的训练与学习
人工神经网络模型的训练是通过观测资料求各个网络连接的权重值。人工神经网络模型的学习是利用已经训练得出的各个网络连接的权重,输入实测数据计算出输出值,考察人工神经网络模型的模拟精度。
在校准时,首先用降雨径流模型对17场洪水进行模拟计算,然后对模拟与实测的结果进行比较,计算出模拟误差系列。将误差系列分为2个样本,其中3/4的样本数据用于人工神经网络模型的训练,1/4的样本数据用于人工神经网络模型的学习。
5 实例分析
以汤河水库2010年8月5日和2011年8月8日的次洪为例,对模型进行检验。2010年8月5日洪水是由8月5日2∶00—17∶00和8月8日5∶00—9日11∶00的2场暴雨形成的,8月5日流域平均降雨量为50.8 mm,点最大降雨量为麻屯81.5 mm,最小降雨量为吉洞22.5 mm;8月8日流域平均降雨量为83.8 mm,点最大降雨量为麻屯106.5 mm,最小降雨量为汤河73.9 mm。2011年8月8日2∶00—9日17∶00流域平均降雨量为95.7 mm,点最大降雨量为吉洞135 mm,最小降雨量为麻屯76.0 mm。
通过对2场洪水的模拟计算,并用校正模型进行实时校正,得到最终的预报结果,计算成果分别如表1、图3和4所示,图3和4中横坐标的标值点时刻均为0时。
由表1可见,第1场洪水经实时校正后洪峰流量相对误差由7.80%降到1.60%,确定性系数则由0.85提高到0.95;第2场洪水经实时校正后洪峰流量相对误差由21.60%降到4.70%,确定性系数则由0.81提高到0.91。由此,汤河水库水文模型加实时校正模型后,可有效地提高实时洪水预报的精度。
6 结语
汤河水库自身和下游的防洪对洪水预报精度要求很高,为了进一步提高预报精度,在汤河水库洪水预报模型中引进了基于人工神经网络的实时校正模型。人工神经网络模型具有较好的适应性和灵活性,各神经元的连接权重可以在计算中实时校准。用实测洪水资料对汤河水库预报模型进行校准与检验,从计算结果可见,校正后的预报结果令人满意。目前生产上所用的实时校正模型很多,人工神经网络模型在实际预报中的稳定性等还有待于进一步的研究。
参考文献
[1]赵人俊.流域水文模型——新安江模型与陕北模型[M].北京:水利电力出版社,1984:32.
[2]宋文饶.卡尔曼滤波[M].北京:科学出版社,1991:123.
[3]丛日凡,姜志群,张淑芬,等.水库洪水预报实时校正算法[J].水土保持应用技术,2010(4):31.