茅灣涌流域分布式水文水動力耦合模型研究

閆苗祥

（中山市水利水電勘測設計咨詢有限公司,廣東 中山 528400）

隨著計算機技術的進步和遙感技術的應用,越來越多的分布式水文模型被諸多學者研究出來[1-3]。分布式降雨徑流模型涵蓋了水文循環的主要過程,包括蒸散發、地表徑流、非飽和流、地下水和明渠流以及它們之間的相互作用,因此可以用于模擬陸地水循環中包括水流運動、水質和泥沙運輸等幾乎所有主要的水文過程。分布式降雨徑流模型的核心模塊包括蒸散發模塊（ET）、非飽和帶水分模塊（USZ）、飽和地下水模塊（SZ）、坡面流（OL）與河道水流模塊（HD）。

茅灣涌流域作為平原河網區的典型區域之一,具有非常復雜的河網構造和閘泵調度,與此同時又處于高度城鎮化地區,產匯流情況受下墊面影響較大,具有較強的人為因素干擾。面對如此復雜的水文水動力過程,分布式降雨徑流模型和一維水動力模型耦合無疑是一個較優的選擇。

1 流域概況

茅灣涌流域位于廣東省中山市和珠海市,流域總面積約332.43 km2。茅灣涌流域以沉積平原地貌為主,東、西、北三面環山,南部為三角洲沖積平原。流域的東面和東南面為珠海市山坡地區,北面為地勢較高的三鄉鎮片區,西北面為鐵爐山片區,其余屬珠江三角洲沖積平原,沖積平原地面高低不一,流域地勢自東北向西南傾斜。如圖1 所示,區內河網眾多,縱橫交錯,相互連通。流域主要分為三個排澇分區,分別為三鄉排澇分區（集雨面積106.58 km2,其中匯入茅灣涌集雨面積97.17 km2, 現狀中珠排洪渠匯入珠海集雨面積9.41 km2）、坦洲排水分區（集雨面積125.89 km2）以及珠海排澇分區（集雨面積99.96 km2）。

2 茅灣涌水文水動力模型構建

分布式降雨徑流模型水流運動模塊通過構建降水—徑流的物理機制,完整模擬由降水到徑流的整個過程,但分布式水文模型的一大特點是需要強大的數據支持。其所需的數據包括氣象、水文、土壤、植被、遙感影像、數字高程模型和下墊面基本特性等各類數據。

2.1 模型范圍及網格

建立分布式降雨徑流模型的第一步是根據分析區域確定模型的模擬計算范圍。基于中山市1∶2000 地形圖和珠海市5 m×5 m 分辨率的原始高程數據,使用ArcGIS 中的流域分析工具Hydrology 進行水文分析,通過填洼、水流方向提取、匯流計算等操作提取茅灣涌流域主要水系以初步劃分流域分水嶺,并結合高清遙感圖和中山市1∶2000 地形圖進一步確定茅灣涌流域的模型模擬計算范圍,投影轉化后得到的茅灣涌流域模型范圍見圖2。模型單個網格尺寸為25 m×25 m,x、y 方向分別為1000 和1300 個網格長度。

圖2 分布式降雨徑流模型中模型計算范圍

2.2 地形

通過ArcGIS 將原始高程數據統一處理成5 m×5 m 分辨率的茅灣涌流域柵格地形數據,并轉化為ASC 格式的數據,之后通過ZERO 工具箱,將ASC 格式的高程數據轉換為分布式降雨徑流模型所需的dfs2 格式文件數據,在模型中設置見圖3。

圖3 分布式降雨徑流模型中流域地形數據

2.3 氣象

分布式降雨徑流模型所需輸入的氣象數據包括降雨數據和參考作物蒸散發數據。采用雨量站點雨量代表控制范圍內的降雨量。分布式降雨徑流模型水文模型蒸發輸入要求為潛在蒸散量,其計算基于Penman-Monteith 公式,采用國家氣象站點中山站的逐日氣象數據計算得到日潛在蒸散發,并在分布式降雨徑流模型中設置為面蒸發。

2.4 土地利用

依照土地利用現狀分類國家標準,對谷歌高清遙感影像進行解譯,將茅灣涌流域土地利用情況初步分為裸地、林地、草地、城鎮用地、水域和耕地6 個一級分類。基于ArcGIS采用監督分類方法對遙感影像進行解譯處理。監督分類的原理是根據已知訓練區域的特征參數作為訓練樣本,建立判別函數,對遙感影像進行分類。對土地利用類型進行初步監督分類后,結合實地調查資料和原始遙感影像圖對土地利用分類結果進行進一步的調整校正,最終得到茅灣涌流域土地利用分類柵格數據,見圖4。

圖4 土地利用分類空間分布設置

2.5 一維水動力模型構建

分布式降雨徑流模型通過分布式降雨徑流模型與一維水動力模型進行耦合。一維水動力模型主要包括四個數據文件：河網文件（.nwk11）、斷面文件（.xns11）、邊界條件（.bhd11）和參數文件（.hd11）。

2.5.1 河網文件

茅灣涌流域河網處理：在Auto CAD 中基于實測河道數據的河網平面圖繪制河網,并利用ArcGIS 對河網進行處理,得到茅灣涌流域河網.shp 文件,導入一維水動力模型中轉化為茅灣涌流域河網。另外,茅灣涌流域坦洲鎮區域有大量的農田區域,為體現農田區域的蓄水及排澇情況,將農田區域概化為河道,最終茅灣涌流域的完整概化河網見圖5。

圖5 茅灣涌流域河網

2.5.2 斷面文件

模型基于實測的斷面數據,處理成一維水動力模型所需的TXT 文件格式后導入模型中。現狀模型中共設置1414 個河道斷面。

2.5.3 邊界條件

由于缺乏茅灣涌流域實測流量資料,且已構建好的河道的上游邊界一般都是河道的源頭,故設置上游流量邊界為常數0,然后結合分布式降雨徑流模型確定匯流到河道的流量,共同組成耦合模型的邊界條件；下游水位邊界采用典型暴雨事件的相應實測閘內水位。

2.5.4 參數文件

參數文件的設置,主要包括定義初始條件和河床糙率。在初始條件屬性頁中,需要給定一個初始水位（或初始水深）,以滿足模型平穩啟動的要求。實踐中,初始水位則需要滿足“不能高于或低于河床”的條件,否則,模型可能無法平穩運行。在模型中,初始水位根據典型暴雨事件期間的起始實測水位設置全局初始水位,能保證模型平穩啟動。根據以往茅灣涌流域的工程經驗,茅灣涌流域大部分河道糙率取值在0.025～0.036之間,模型中取全局糙率,取值范圍在0.029～0.033之間（對應M 值在30～34 之間）,通過參數率定選取最適合的河道糙率。

2.6 一維水動力模型耦合設置

分布式降雨徑流模型與一維水動力模型之間的耦合通過河流鏈接（分布式降雨徑流模型 links）實現。河流鏈接通過相鄰柵格之間矢量數據的傳遞將一維水動力模型中定義的河網節點信息、河道斷面信息連接到分布式降雨徑流模型正確的物理位置上,將分布式降雨徑流模型中的水文循環過程與河道明渠流建立聯系,實現地表徑流-明渠流過程的模擬。

在河網文件（.nwk11）中的分布式降雨徑流模型links 模塊中添加需要與分布式降雨徑流模型進行耦合的河道,即可實現分布式降雨徑流模型和一維水動力模型之間的緊密耦合,同時可以設置河道歸槽或者溢流；模型參考茅灣涌流域的歷史暴雨事件的淹沒情況記錄,結合實測河道堤防數據,一部分河道按歸槽考慮,另一部分河道會根據河道內水位和河道堤防考慮溢流。

3 模型驗證計算

茅灣涌流域地區無流量測站,缺乏實測流量資料,較難通過流量對水文模型進行率定與驗證,所以將通過茅灣涌流域內實測水位監測點的水位對整個水文水動力耦合模型進行率定與驗證。模型采用2022年5 月10 日至5 月13 日茅灣涌流域的典型暴雨及相應的實測水位進行率定與驗證計算,降雨過程見圖6。模型率定選取6 個水位監測站點的逐時水位數據進行對比,分別為咸圍站、坦洲站、安阜站、南沙涌站、永一站和龍塘站。

圖6 降雨事件降雨過程

3.1 模型設置概述

3.1.1 水位邊界條件

對典型暴雨水位邊界采用水閘實測閘外水位及實測閘內水位。降雨事件的外江潮位見圖7,閘內水位見圖8。

圖7 降雨事件下實測閘外水位情況

圖8 降雨事件下實測閘內水位情況

3.1.2 閘泵調度規則

典型暴雨中,外江7 個水閘絕大多數都是全開狀態。泵站設置在概化的小河道（代表農田）與主干河道的交匯處,調度規則為：來水量小于泵站設計流量時,按來水量排水；來水量大于等于泵站設計流量時,按照泵站設計流量排水。

3.1.3 水庫設置

模型中共設置田心、龍潭、古鶴和鐵爐山共4 個水庫,參考典型暴雨事件各水庫實際的調度和泄洪記錄。考慮到防汛期間水庫需要有足夠的庫容蓄滯洪水,水庫的起始水位結合各暴雨事件時的水位確定。

3.2 暴雨水位模擬結果

典型暴雨的模擬水位和實測水位的變化過程見圖9。結果表明各監測站點模擬水位和實測水位變化趨勢一致。除龍塘站最高水位誤差分別為33 cm 外,其他絕大部分站點最高水位誤差均在15 cm 以下。結果表明水位模擬水位和實測水位的相關性較高,該場暴雨模擬效果較好。

圖9 暴雨實測水位和計算水位過程對比圖

茅灣涌流域水文水動力耦合模型在各站點的計算水位與實測水位的差值多數在10 cm 以內；模擬水位過程與實測過程基本一致,相位誤差基本小于1 h；各降雨事件模擬水位和實測水位的納什系數大部分在0.7 以上。模擬結果滿足《水利工程水利計算規范》（SL 104-2015）中對河道洪水演進計算的要求。總體上,模擬水位和實測水位接近,精度較高,所構建的分布式水文水動力模型合理可靠。

4 結語

本文使用分布式水文水動力耦合模型,以茅灣涌流域為研究對象對水流進行耦合隱式求解,并對模型進行了驗證分析,結果表明：

（1）平原河網區的防洪排澇數值模擬的技術尚不夠成熟,大多數未能精細化模擬平原河網區的天然狀態與人工調控雙重作用下的水位流量變化情況。茅灣涌流域水系眾多,且受到潮位頂托作用,外江設置多個擋潮閘,內部還設置有節制閘、擋水閘等,受人為調度影響較大,適合采用分布式水文水動力耦合模型。

（2）構建基于分布式降雨徑流模型和一維水動力模型耦合的水文水動力數學模型,對茅灣涌流域的水位流量過程進行模擬,并采用實測降雨水位對模型進行率定,為精確評估設計工況下的茅灣涌流域防洪排澇效果提供了模型基礎。