基于HEC-HMS模型的八一水庫流域洪水重現期研究

鄭 鵬，林 韻，潘文斌，鄧紅兵

(1.中國科學院生態環境研究中心城市與區域生態國家重點實驗室，北京 100085;2.福建省環境科學研究院，福州 350013;3.福州大學環境與資源學院，福州 350108)

在城市化水平飛速發展的今天，城區非農業人口激增，大量的林地、農田經歷由裸地到建設用地的變化，直接導致了不透水層面積的擴大，土壤下滲量減少，徑流量大量增加，洪峰值增大，而城區內的防澇設施跟不上建設的發展而顯得相對老舊，造成城市防洪措施跟不上防洪標準的變化(即重現期的變化)［1］。防洪措施的落后極易導致洪災的發生，因此根據城市的發展，分析不透水率的變化對于洪水重現期的影響，預見性地指導城市防洪措施的提升，用最小的資源投入盡最大可能地保障城區免受洪災危害。

本文在福州市八一水庫流域中選用1989年、1994年、1999年、2001年、2002年、2003年和2007年7個年份TM/ETM+遙感影像數據、數字高程模型(DEM)數據、土壤類型數據以及流域氣象水文資料，在RS、GIS和GPS技術的輔助下，統計分析研究區不透水率的變化，并通過WMS7.1軟件構建流域，用HEC-HMS水文模型對八一水庫流域進行降雨-徑流模擬。在此基礎上進行洪水重現期的推算及分析，從而為福州城區的防洪排澇及城市擴展建設提供可靠的技術支持。

1 研究區概況

福建省福州市地處沿海地帶，地形以低山丘陵為主，市區形成寬闊的盆地地形，屬于亞熱帶季風性濕潤氣候，受地理位置影響，每年6、7月都會經歷臺風頻發的過程，伴隨而來的連日暴雨很容易形成洪水，影響著閩江一帶的流域。八一水庫流域位于福州市北郊晉安區新店鎮，距市區約7 km，全流域面積15.56 km2。流域涵蓋葉洋全村及福州國家森林公園，上游臨嶺頭鄉，下游為晉安區新店鎮赤橋村。研究區地理位置如圖1所示。

圖1 八一水庫流域位置示意圖Fig.1 Location of Bayi reservoir watershed

2 研究方法

2.1 不透水率的估算分析

不透水率是不透水層面積與總用地面積的比值，不透水層從定義上來說，可以理解為是人工制造的或者純天然的阻礙地表徑流下滲到地表層之下的物質。如果針對城區來說，不透水層還可以狹義地理解為相對于土壤植被滲透率小的建筑用地及公共設施用地(比如公園、廣場、屋頂、水泥道路等)［2-3］。不透水率作為定量衡定不透水層變化的參數，由于其簡單易算的特性，近年來被許多學者用于各自的研究領域中，其中包括流域水文分析、城市植被制圖、城市水質污染分析以及城市熱島等研究［4］。同時在流域水文分析中，不透水率在部分由國外引入的水文模型里對參數有率定作用。鑒于不透水率對降雨徑流變化的指向性且有助于對模擬參數的估計，選用不透水率作為探討城市化對洪水重現期變化的指標，因此科學的估算方法對于后續研究有著十分重要的意義。

八一水庫流域集水面積僅為15.56 km2，因此對不透水層的提取選用基于TM/ETM+影像的分類提取法，即利用遙感影像進行土地利用類型分類，根據不同土地利用類型的不透水率進行全流域不透水率的估算［5］。

2.1.1 土地利用類型的提取

通過對1989年、1994年、1999年、2001年、2002年、2003年和2007年八一水庫流域Landsat TM影像進行分類處理，獲得了該流域7個時相的土地利用類型圖。以1989年、1994和2007年展示該區的土地利用變化情況(圖2，圖3和圖4)，這3個年份各個土地利用類型的面積匯總見表1。

圖2 1989年土地利用圖Fig.2 Landuse map in 1989

圖3 1994年土地利用圖Fig.3 Landuse map in 1994

2.1.2 不同土地利用類型下的不透水率

對于同一類土地利用類型，NEMO(Nonpoint Education for Municipal Officials)認為人口密度對于不透水率有著較大影響，城市的不透水率通常會較農村大。NEMO針對美國的不同土地利用類型，對不同人口密度下的不透水率進行分析，得出不同人口密度下不透水率的統計表［5］。參照其研究結果并結合研究區域的具體情況進行修正，最后得到研究區內不同土地利用類型在不同人口密度下的不透水率(表2)。

2.1.3 不透水率的估算

在具有土地利用類型——不透水率數據后，應用 NEMO與NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)Coastal Services Center合作開發的ISAT(Impervious Surface Analysis Tool)不透水層計算工具，對研究區域不透水率進行估算。

ISAT應用ArcView的空間分析功能，將研究區分為若干多邊形，統計每一多邊形內各個土地利用類型面積，通過不同土地利用類型的不透水率與相應土地利用類型的面積，求得每一多邊形內不透水層面積，再將各個多邊形內不透水層面積加和，從而得到研究區不透水層總面積，而研究區不透水率即為其中不透水層面積與區域總面積之比，研究區內各年份的不透水率如表3所示。

由表3可知，20a間全流域不透水率持續增長，變化區間在5%—10%之內;1989年至1994年，5a間不透水率增長了0.6815，年均增長率為2.35%;1994年至1999年間，5a間不透水率增長了1.5586，年均增長率為4.80%;1999年至2007年間，9a間不透水率增長了1.9652，年均增長率為2.71%;1989年至2007年年均增長率為3.81%。

2.2 流域的降雨-徑流模擬

選用HEC-HMS模型進行全流域的降雨-徑流模擬，該模型是美國陸軍工程兵團水文中心(Hydrology Engineering Center)開發的HEC系列模型之一。發展至今，在降雨-徑流模擬方面有著廣泛的應用及良好的模擬效果［6-8］。

圖4 2007年土地利用圖Fig.4 Landuse map in 2007

HEC-HMS模型需要獲取研究區內詳細的流域特征值。WMS(Watershed Model System)是一套基于分布式參數模型的專業水文模擬軟件，由美國Brigham Young大學環境模型研究室(EMRL)開發。WMS具有優良的人機對話能力，可視化窗口中提供各類水文模擬的工具，以實現流域的構建、流域幾何、水文參數的計算等［9］。因此選用WMS構架流域屬性與HEC-HMS模型之間的轉化橋梁。用WMS7.1軟件對八一水庫流域進行構建，其中包括流域特征物(水庫、河道)的添加，流域幾何參數的提取、流域結構劃分以及模塊的初始化賦值等。

表1 八一水庫流域土地利用面積匯總表/km2Table 1 The landuse types area statistics of select years in the Bayi reservoir watershed

表2 不同土地利用類型和人口密度下的不透水率/%Table 2 Impervious surface ratio of the different Landuse types and the population density

表3 八一水庫流域不透水率統計Table 3 Impervious surface ratio Statistics of select years in the Bayi reservoir watershed

通過WMS 7.1軟件，利用流域的DEM進行流域描繪。用DEM功能下Compute TOPAZ Flow Data自動計算，選定點(119°17'35″E，26°7'45″N)為流域出口，設定閾值為1.0 km2對DEM 進行流域描繪，即流域匯水面積大于1.0 km2的部分劃為研究范圍。在水庫出口點(119°17'21″E，26°8'47″N) 位置通過 DEM 下 Create Reservoir功能添加水庫，此時WMS將自動把整個流域劃分成2個子流域，1個水庫，1個河道，1個出口點的格局(圖5)。

在完成流域基本結構的劃分及模型所需的基礎數據獲取后，選取福州地區1981至2007年間10場降雨進行降雨-徑流模擬。根據福州地區的降雨情況和赤橋水文站測得的日均徑流量數據，分別選取1981年2場、1982年1場、1993年1場，1994年3場，2006年2場，2007年1場降雨。降雨-徑流模擬結果如表4。

圖5 HEC-HMS模型中八一水庫流域整體構架Fig.5 The overall framework of the Bayi Reservoir watershed in HEC-HMS model

由表4可知，進行模擬的降雨中有8場降雨的徑流模擬值與實測值誤差范圍在10%之內，2場降雨的模擬值與實測值的偏差在20%左右。誤差值顯示該模型對于1981、1982年的3場雨，均有徑流量偏高的估計，分別為2.6%、8.2%、7.3%，造成這個偏差的主因在于缺少當年的遙感影像，選用了1989年的土地利用類型來代替。由于土地類型及分布在30a間發生了極大的變化，按統計趨勢估計，1981、1982年的不透水層較1989年少，因此產生的徑流量較之實際徑流量大，是與實際情況大體相符的。1993年和1994年的4場降雨模擬呈現略小于實測值的現象，且存在和2007年8月19日降雨同樣的偏差。經研究發現，1994年6月20號及2007年8月19號前后均存在不同程度的連續降雨，1994年6月20號前后共計降雨7 d，降雨強度從9.2 mm至71.1 mm不等，由于受到前期降雨的影響，使得模擬值較實測值低。結合橫向比較其他場次降雨的條件發現，采用的模型及參數組合適用于短歷時的降雨事件，對于歷時較長的降雨需要重新選取適合的參數進行模擬。綜上分析，模擬情況與實際情況大體相符，因此總體模擬結果基本可信。

表4 10場降雨徑流量模擬結果表Table 4 The simulated result of the selected rainfall-runoff events

2.3 不透水率與洪水重現期的關系量化

由于降雨-徑流的轉化及洪水重現期總是同時受到區域內降雨條件和土地利用類型這兩者的影響，單獨地考慮其中任何一種因素的作用都不全面。因此為獲取洪水重現期的變化趨勢，設計將降雨強度變化及土地利用變化這兩大影響因素進行交叉模擬估算，統計子流域內降雨強度，土地利用變化同時作用下的徑流峰值，以不透水率和重現期為變量，繪制重現期變化趨勢圖，以直觀讀圖的方式獲取重現期的變化［10］。

結合之前的流域不透水率分析，將不透水率的變化程度設定在0%—25%之間，取1%為模擬計算步長。根據福州市防澇設計，選擇了2年一遇(10 mm)，5年一遇(20 mm)，10年一遇(50 mm)，25年一遇(100 mm)，50年一遇(150 mm)，100年一遇(200 mm)這6個典型重現期，結合不透水率和重現期的變化進行設計實驗的模擬計算。

B子流域位處城區，且受上游水庫的截流影響，故徑流量和峰值與A子流域有較大的不同，因此分A、B兩個子流域區內不同重現期不同不透水率值情況進行模擬。A、B兩個子流域各重現期下峰值模擬值，見表5，表6，由于數據量較多，以不透水率每2%的步長展示。

表5 A流域各重現期及不透水率下峰值數據表/(m3/s)Table 5 The table of peak discharge-impervious surface ratio-return period on the A watershed

表6 B流域各重現期下峰值數據表/(m3/s)Table 6 The table of peak discharge-impervious surface ratio-return period on the B watershed

根據上述的數據，采用等值圖的形式構建了不透水率、峰值流量與重現期之間的關系(圖6，圖7)。X軸為重現期，以年為單位，Y軸為不透水率，圖中為洪水峰值的等值線(以10 m3/s為步長顯示)。XY的交點，即為當前不透水率及重現期水平下產生的洪峰，等值線之間的數據可以采用線性法插值計算。

圖6 A流域的峰值流量-不透水率-重現期關系圖Fig.6 The diagram of peak discharge-impervious surface ratioreturn period on the A watershed

圖7 B流域的峰值流量-不透水率-重現期關系圖Fig.7 The diagram of peak discharge-impervious surface ratioreturn period on the B watershed

3 結論與討論

根據上述分析，可以得出以下結論與討論［11-14］:

(1)以1989年為起始，到2007年，A流域重現期為100、50、25年一遇的洪水隨著不透水率的增長，分別提前了20、8、3a;B流域的重現期為100、50、25年一遇的洪水隨著不透水率的增長，分別提前了25、10、4a。B流域位于城郊，近年來市區發展速度較快，流域內土地利用類型變化的速度較A流域大，因此也使得重現期提前得較A流域快。

(2)研究區內的防洪規劃修訂中，應長遠并且全面地考慮引起洪水徑流變化的各個影響因素，正視不透水率變化導致的徑流量及洪水重現期的變化，及時地將預測結果反饋到實際的改造建設中去。

(3)在減緩區域不透水率增加的同時，也可以通過提升對水源的涵養能力來抵消城市化建設帶來的徑流增加。森林具有較好的保持水土，涵養水源，蓄洪滯洪的功能，八一水庫流域上游的林地覆蓋度較高，近年來林地略有縮減，種植的樹種也發生變化，因此為減緩城市化的影響，應在研究內嚴禁亂砍亂伐，盡量減少林地的開發利用，同時應大力營造水源涵養林。

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