基于空間分析法的新疆融雪洪水徑流模擬

劉吉強

(烏魯木齊市水利勘測設計院(有限責任公司)，烏魯木齊 830000)

0 前 言

新疆地區的山地中多發生積雪融化性洪水災害，山地與平原地區的熱平衡狀態不同，容易造成降水量及水資源分布不均勻。采用傳統的集總水文模型不能得到滿意的模擬結果，而基于DEM的分布式水文模型的建立在一定程度上解決了這一問題。文章對基于DEM的水文模型進行單元劃分、結構和參數設定，來分析研究區的水文特點[1]。

1 研究區概況

軍塘湖位于新疆地區的呼圖壁縣，見圖1。軍塘湖河源沒有現代冰川。流域集中在中部山區，河流最終匯合在下山區馬扎地區。它流經前面的丘陵和丘陵，來到呼圖壁以西，進入平原。河流被山口攔河水庫(洪山水庫)截流。河源洪山水庫全長47km，水庫以上匯水面積861km2。流域平均海拔1600m，兩大支流垂直比降63%，年平均徑流量4.01×108m3。通過下游水庫的調節，流入灌區。

2 模擬計算中的空間分析與實現方法

文章將“3S技術與GIS技術相結合”。利用GIS空間分析技術，結合該地區的DEM數據，建立分布式水文模型，分析洪水產生的過程，并對該徑流過程進行相應的模擬[2]。

本次研究主要收集了該地區的氣象資料、水文資料和遙感影像數據。

圖1 研究區概況

2.1 基于 DEM 的分布式水文模型

基于格網DEM的分布式水文模型結構復雜，計算困難，難以應用于大型流域。對于網格單元(或子網格)，應用常規概念模型計算純降雨，并進行合并計算[3]。最后，得到了類似SWAT模型的出口橫流。該模型結構簡單，計算過程簡單，適用于大流域。

1)基于網格的劃分：

對于流域較小的區域可以采用DEM網格直接進行小流域的劃分，本次采用30m×30m尺度大小的網格，對研究區進行劃分，這也是目前最常用的方法。

2)基于山坡的劃分：

也可以利用斜坡進行流域的離散化，首先利用DEM數據將研究區的河網提取出來，然后根據河網以及流量相等的時間點劃分出若干子流域。所有的匯流網格中，將河道周圍的矩形坡面劃分出來，這些矩形坡面即是水文模型中的計算單元，以此來計算坡面上的產匯流。最后再進行河網匯流計算。

3)基于子流域的劃分：

采用地理信息系統軟件和DEM數據，可以快速、有效的劃分出河網形狀。根據不同流域的形狀，可以劃分出于干流河道相連的子流域，這些子流域通常具有相同的流域特征，它們是采用水文模型計算時的最小計算單元，各個子流域之間的水文交匯形式可以清楚的展現，大大簡化了計算，提高了模型建立的效率。當然，子流域也可以根據需要分為兩個層次。

采用上述不同的方式，可以建立起分布式水文模型，方法雖然不同，但所達到的目的以及建立起的模型結果確是相似的。模型涉及的水文過程主要包括降水、植被截留、蒸散、融雪、入滲、地表徑流和地下徑流。各部分之間的關系如圖2所示。

圖2 分布式水文模型結構圖

2.2 新疆融雪洪水徑流模型概述

新疆融雪洪水徑流模型包括2類：

1)基于能量守恒的分布式柵格融雪模型，分布式計算單元柵格融雪量；模型公式如下：

SMij(t)=a·FTC·ρij·
max(0，ATij(t))·(1440/△T)

(1)

式中：FTC為積雪融化系數；ρij為每個柵格的積雪密度，通過監測數據推求；ΔT為模型的時間段，min，在計算中，將半小時定位一個時段；ATij(t)為t時段內柵格平均氣溫；SMij(t)為t時間的柵格融雪量；a取默認經驗值。

2)基于水量守恒的分布式柵格產流模型，分布式計算單元柵格產流量；

REij(t)=(2·△T/CSV1ij(t))·Iij(t)
+CSV2ij(t)/CSV1ij(t)·REij·(t-△T)
CSV1ij(t)=2CSVij(t)+△T
CSV2ij(t)=2CSVij(t)+△T

(2)

式中：REij(t)為t時間的柵格產流量，ΔT以30min為一個時間段；CSVij為蓄量系數，即水流通過一個柵格地表所需的時間；Iij(t)為t時間的柵格地表總輸入。

3 模擬結果

3.1 柵格匯流累積矩陣的實現

根據區域地形的流量矩陣，由區域地形的流量矩陣計算流量值，并根據由高到低的規則，得到該區域的流量累積矩陣。在這個過程中，所有權重都使用1的權重矩陣。加權矩陣是表示暴雨平均降雨量的連續數矩陣，用于計算流域降雨量。匯流累計量的大小受網格數的影響，正在處理的網格不包括在累計計算中。圖3示出了由匯流矩陣生成的累積流矩陣。

(a)水網示意圖 (b)水流累積矩陣

3.2 空間分析應用

利用所建立的模型可以在時間和空間上計算網格匯流矩陣，并從矩陣中求出矩陣中的值，從而得到徑流。

為了更清楚地描述空間分析結果，圖4是GIS軟件中上述矩陣的GeoTIFF格式文件的結果圖。典型研究區的柵格數據分辨率為30m×30m。

圖4 填洼處理之后的流域DEM數據示意圖

由圖4可知，流域的地勢整體上呈現出南部高北部底的趨勢，并由北向南過度。最高海拔3460.00m，最低海拔757.93m。盆地最北端的出口是洪山水庫，水庫兩側都是山體褶皺帶。盆地中央右側有一個山脊分水嶺。匯流流向出口斷面的時間長度示意圖，見圖5。

圖5 匯流流向出口斷面的時間長度示意圖

在模型計算時間步長為30min的前提下，通過計算可以得出，最大的出口斷面時長為23h。即從最慢網格收斂到出口斷面的時間為23h.研究區的匯流流向出口斷面的時長由北部向南部逐漸增加，說明南部地區形成產匯流的難度要遠大于北部地區。但在中段右側有明顯的時間差帶。由DEM資料可知，該區為山脊分水嶺。4月9日17:00的柵格融雪量示意圖，見圖6。

由于該研究區的最北部地勢較低，幾乎沒有被雪覆蓋，融雪量接近于0，而流域最南邊，地勢較高，平均氣溫常年處于零度以下，融雪量也接近0.紅色標線區為焦化廠，白色標線區為居民區，黃色標線區為林區，綠色標線區為煤礦區以及煤炭堆放區。一方面是遙感監測積雪信息失真造成的，另一方面由于太陽輻射減弱，積雪融化過程滯后。除林區外，其他地區的積雪由于人為干擾已經融化，因此融雪量為零。除無雪區和人為干擾區外，顯然海拔越低，融雪量越大，直到所有積雪融化。圖6中融雪的單位是每個網格的水深(mm)。4月9日17:00的柵格融雪產流量示意圖，見圖7。

圖6 4月9日17:00的柵格融雪量示意圖

圖7 4月9日17:00的柵格融雪產流量示意圖

研究區南部由于融雪所產生的徑流量較低，接近于零，這是由于該地區海拔較高，融雪量很低，未產生地表徑流。而北部地區及中部地區的融雪量變大，但融雪量大于產流量，可能由于地表滲流作用所造成的，部分融雪直接滲入地下，只形成部分地表水。雪水融化量、地表水蒸散發量和地表水入滲量會在一定程度上影響地表的徑流量。一般來說，融雪量越大，徑流越大。圖中流量單位為每個網格的水深，mm。

3.3 不同時間的融雪匯流量

以下3個圖表是2006年4月9日11:00、17:00和23:00的水槽流程圖。由于融雪與溫度和太陽輻射密切相關，因此首先給出了一天中三個不同時段的實測平均溫度和太陽輻射累積量，如表1所示。

表1 流域平均氣溫和累積太陽總輻射

4月9日11:00的匯流量示意圖見圖8；4月9日17:00的匯流量示意圖見圖9；4月9日23:00的匯流量示意圖見圖10。

圖8 4月9日11:00的匯流量示意圖

圖9 4月9日17:00的匯流量示意圖

圖10 4月9日23:00的匯流量示意圖

顯然，16:00的溫度最高，而22:00的溫度仍然高于0℃。此時累計太陽總輻射為日落前一天單位面積(M2)太陽總輻射的累計值。從3張不同時段的地圖也可以看出，由于早晨氣溫較低，融雪產流量較小，導致匯流量相對較小，然后匯流量和匯流面積逐漸增大，匯流面積在17:00接近最大值，匯流量繼續增大，23:00時，由于氣溫下降后徑流量減少，匯流面積減小，但由于此時融雪匯流時間延遲，匯流量接近峰值。

4 結 論

文章介紹了新疆地區的典型流域，并給出了數據來源。從試驗層面，給出了空間分析技術在新疆融雪洪水徑流模型模擬計算中的應用實例。驗證了新疆融雪洪水預警政策的科學依據。

由于分布式水文模型的計算量大，對計算速度要求高，并且進行空間分析模擬計算的流域面積大，但是又要求模型單元劃分小，所以對系統的動態顯示、動態刷新要求都比較高，對模型的空間分析算法還需要進一步優化；采用地理信息系統的技術來對分布式水文模型進行輔助建模，是目前最為流行的做法。