不同水文模型在柴河水庫汛期洪水預報中的對比分析與應用

薛海波

(遼寧省柴河水庫管理局有限責任公司，遼寧 鐵嶺 112000)

水文模型是為模擬水循環過程而構建，是水文科學研究的重要手段與方法之一，流域水文模擬經歷了由系統模型到概念性模型再到物理模型、由集總式模擬到分布式模擬的發展歷程，每種模型都有各自的理論與應用特點。對于一個特定流域，如何選擇最適合的水文模型是水文過程模擬的關鍵。為此，本文選定遼寧省柴河水庫以上流域為研究對象，應用目前在遼寧地區具有代表性的大伙房(DHF)模型和遼寧指數模型水進行洪水預報，并對2種模型進行了分析比較。

1 研究區域概況

柴河起源于遼寧省清原縣北樂山岔，是遼河干流左側的一個較大型支流，柴河水庫控制面積1355km2，水庫以上河流長度123.5km。柴河流域降雨年際、年內、場次分配不均。流域多年平均降雨量為737mm。系列最大值1185.2mm(2010年)，最小值為493.6mm(1997年)，其比值為2.4。全年降雨主要集中在6—9月份，占到全年降雨總量的75.0%.

2 洪水預報模型

2.1 大伙房模型(DHF模型)

大伙房洪水預報模型(簡稱為DHF模型)于1973年由遼寧省大伙房水庫管理局提出。在東北地區得到了廣泛應用，并取得良好的效果。DHF模型分為產、匯流2部分，產流部分是根據超滲產流原理，采用雙層入滲曲線進行扣損計算；匯流部分是變強度、變速度的經驗單位線匯流計算模型。

2.2 遼寧指數模型

遼寧指數模型是由遼寧省水文總局提出的一種基于蓄滿產流模式的水文預報模型，參數簡單、效果較好，在遼寧地區大范圍使用。遼寧指數模型共由蓄滿產流和經驗單位線匯流2個部分組成。其中有4個蓄滿產流模型參數，利用柴河水庫降雨徑流相關曲線計算產流；使用綜合單位線進行匯流模擬結果的計算。

3 模型應用

3.1 DHF模型參數率定

DHF模型在超滲產流預報基礎之上，建立起經驗單位線匯流模型計算公式如下：

(1)

由于我國北方流域具有典型的特點，參數率定過程需在DHF模型中引入蒸發計算，選擇合適的取值區域，以保證參數真實可靠。利用人工優選與遺傳算法相互結合的方法來進行反復迭代，最終選取出最優參數值，具體見表1。相應的蒸發參數見表2。

表1 大伙房模型產流參數率定結果

表2 大伙房模型蒸發參數

3.2 遼寧指數模型參數率定

遼寧指數模型以蓄滿產流為機理，產流的計算公式如下：

(2)

(1)降雨量、流量資料采用1975—2013年系列，其中1981年以后入庫流量資料采用水量平衡法反推求得。

(2)流域平均雨量采用各雨量站算術平均值或加權平均值。

(3)徑流深計算為入庫洪水過程割去基流和前期退水過程，用累積法計算。

(4)流域內蒸發量采用清原、鐵嶺站資料。

(5)流域土壤蓄水量，流域蓄水量采用雙層扣損法計算。從5月1日起算，初始值為60mm。

(6)降雨徑流相關圖。鑒于原參數的準確性與穩定性，仍采用柴河水庫原參數值。

利用矩法和極大似然法，并參考柴河水庫的經驗來進行最終的參數優選，經過反復迭代得到率定結果見表3—4。結合柴河水庫在實際運用中的經驗總結，所選參數取值均在在合理范圍內，認為參數值合理可靠。

表3 遼寧指數模型產流參數率定結果

表4 遼寧指數模型蒸發參數

4 結果對比

依據GB/T 22482—2008《水文情報預報規范》的要求，判斷水庫洪水預報精度。

4.1 DHF模型和遼寧指數模型模擬精度分析

根據DHF模型和遼寧指數模型參數列表，采用選定的25場歷史洪水數據模擬柴河水庫的產流情況，模擬結果匯總見表5。

表5 DHF模型和遼寧指數模型產流結果

根據表格中的計算結果，DHF模型洪水產流計算合格率僅為64%，未達到甲級預報水平，模擬結果不理想。預報凈雨值比實測凈雨值平均偏大約6.13mm，其中存在的誤差并非是偶然誤差，而是系統誤差。

根據圖表中的數據，遼寧指數模型產流預報結果合格率為92%;預報凈雨值與實測凈雨值較為接近，平均偏大約1.82mm，模擬預報效果較好。

4.2 產流結果對比分析

基于DHF模型和遼寧指數模型模擬柴河水庫洪水實例，產流計算結果分析如下。

(1)DHF產流模型的預報凈雨大于實測凈雨，產流合格率較低僅為64%，說明存在系統誤差；不合格的9場洪水降雨前期土壤含水量均不高，其中6場洪水模擬凈雨值集中在20～50mm之間，實測洪峰流量和洪水總量均未超過5年一遇標準(19940807場次洪水的洪峰流量略小于5年一遇標準)，說明大伙房模型不適用于柴河流域的小洪水產流預報。

(2)遼寧指數模型的預報凈雨與實測凈雨較為接近，預報合格率為92%，模擬預報效果較好。大洪水19950725產流誤差為1.5mm，19940816洪水產流誤差0.9mm，誤差均較小。預報不合格的場次洪水均為當年第一場較大降雨，可能前期土壤缺水量大，實際產流量較小，導致預報值偏大較多。

4.3 遼寧指數模型匯流結果

基于以上產流計算結果，選擇使用遼寧指數模型進行下一步的匯流模擬計算。匯流計算使用到的計算方法為謝爾曼時段單位線，按照雨強、雨量、時空分布等不同的分類指標進行匯流的模擬預報。計算結果見表6。

表6 遼寧指數模型匯流結果

上述匯流結果表明。

(1)對于頻率大于5年一遇標準的洪水，8場次中有7場預報結果合格，合格率為87.5%；19950725場次洪水降雨較大，達到了100年一遇洪水標準，洪水產匯流預報誤差較小，洪峰流量預報值3332m3/s接近實際值3310m3/s，峰現時間無誤差，使用遼寧指數模型模擬柴河流域大洪水取得良好效果。

(2)對于頻率小于5年一遇標準的洪水，17場次中有13場預報結果合格，合格率為76.5%，雖然滿足預報要求但沒有達到理想的效果。產生這種結果的原因主要是柴河水庫作為多年調節的大型水庫，調蓄洪水能力比較強，小洪水對流域整體以及水庫安全產生的影響較小。

5 結論

(1)基于超滲產流的DHF模型不適用于柴河流域水庫洪水預報。原因為模型存在系統誤差，可能是由于原始資料誤差引起，也可能是在進行計算的過程中選取的模型與流域擬合度不高而產生。

(2)基于蓄滿產流的遼寧指數模型適合模擬柴河流域水庫洪水預報。產流預報合格率達到92%，且降雨量級越大，預報精度越高；匯流預報合格率達87.55%，產匯流預報均為甲級預報水平，較大洪水的洪量預報誤差均較小，滿足預報調度方式的要求。

(3)遼寧指數模型在小洪水的應用中存在不足。小于5年一遇標準的小洪水預報中，雖然滿足預報要求但沒有達到理想的效果，需要在以后的研究中進一步優化模型參數。

(4)本文屬于對柴河水庫汛期洪水預報的探索性研究，后續可以在本文基礎上，就汛限水位動態控制在水庫實時調度中的應用問題進行更加深入的研究。