暴雨期間松江區青松控制片內水位水量分析

1.片內降水量與圩外代表水位漲幅的相關性分析

1.1 研究方法的選擇

片內地勢平坦，陸面無顯著劃分流域的自然地貌或建筑，除圩區包圍以外，河道相通，降水量對圩外河道水位抬升有較顯著影響，成為主要影響因子，結合松江區在實際防汛工作中的需要，本文所考慮的水閘調控主要針對大雨及以上程度降水，在此前提下，片內下墊面均已滿足產流條件，產流因素可不作單獨考慮，直接用圩外河道水位漲幅來反應匯流情況，這使的原本復雜的徑流問題得到簡化，其結果亦具有真實性，符合實際自然過程，故本文采用降水-水位相關分析法計算。

1.2 降水-水位關系曲線

根據已積累的片內水位、雨量資料，選取2012-2019年45場次面降水量在40 mm以上級別降水的面降水量、代表水位做統計分析，結果如圖1。

由圖1可知片內面降水量-代表水位相關性良好，為0.8293。由相關性線性回歸方程計算可得按不同降水等級下圩外水位增量如表1所示。

圖1 片內面降水量與代表水位漲幅相關圖

2.相關關系檢驗

為檢驗片內不同降水等級下降水量與圩外水位漲幅相關性的準確性，尤其是遇較大降水量時的準確性，我們選取2012年-2019年期間每年最強的一次降水進行檢驗。具體數值見表2。

由表2可知，用片內不同降水等級下圩外水位漲幅關系式（1）計算所得理論值與實測值相比，誤差在5-15 cm左右。

3.片內水量平衡計算

3.1 降水產流

片內城市化程度較高，暴雨期間降水產流計算直接概化為面降水量乘以徑流系數。片內下墊面大致分為水面、建設用地、水田和旱地四類，根據《黃浦江水系水文分析預報數值模擬（二期）技術報告》中統計，片內建設用地約占總面積53%，所以本文中研究區域內透水率按50%計算。根據《城市化地區徑流系數以及應用》結論，按照透水率50%計算不同降水下的徑流系數如表3。

表1 不同降水等級下圩外水位增量表

表2 不同年份最強降水量與圩外水位漲幅關系檢驗表

表3 不同降水量對應徑流系數表

表4 2019年5場暴雨水量平衡計算表（水量單位：萬m3）

由上表可擬合得松江區青松控制片不同降水等級下徑流系數關系式為：

3.2 沿黃浦江水閘自排水量

片內沿黃浦江水閘主要為區管水閘，分別為華田涇、小斜塘、古浦塘、油墩港、毛竹港、大漲涇、洞涇港、泖涇、得勝9座水閘。本文通過松江區水管所提供2019年閘門調控電子數據，摘錄2019年所選暴雨期間水閘排水啟閉時間，通過閘門斷面數據和經驗公式計算其自排水量。

3.3 圩內蓄水量

假設圩內全部控制河道為鎮村級河道，圩外控制河道為區級河道。圩內蓄水量統一按控制水位（2.80 m）對應村鎮級河道槽蓄容量減去預降水位（2.60m）對應槽蓄容量計算（2.60m為45場統計暴雨陳坊橋站預降水位平均值）。

3.4 水量平衡計算結果

水量平衡計算只考慮降水徑流量、沿黃浦江水閘自排水量、圩內蓄水量和區級河道槽蓄增量的關系，動力排水不計算在內。通過計算2019年5場暴雨水量平衡結果如下表4。

不考慮沿江水閘動力排水的話，水量差值=徑流量-槽蓄增量-自排水量-圩內蓄水量，水量平衡理論差值應為0。從計算結果來看，6月17日和8月9日為正值，說明需要著重考慮動力排水因素，特別是8月9日利奇馬期間動力排水水量較大；其余3場水量差值為負值，說明徑流和圩區蓄水量計算不夠準確，與實際不符。

3.5 水量平衡討論

從槽蓄容量表和公式（3）以看出，區級河道槽蓄容量反映到水位上的變化率平均為83.3萬m3/10 cm，且水位越高越敏感，當水位大于內河警戒水位3.20米時，變化率平均為56.3萬m3/10 cm。陳坊橋10 cm的水位變化，相當于油墩港單閘開2小時15分鐘左右的排水量；相當于面雨量為50mm時徑流系數變化0.03的徑流變化量。因此，在不考慮沿江水閘動力排水的情況下，徑流系數和沿江水閘自排水情況對區級河道槽蓄容量增量影響巨大，單純靠假設概算很難實現水量平衡計算。