赵海燕, 张亚琳, 王志伟, 茅 彧, 安 炜

(山西省气候中心, 太原 030006)



基于HBV模型确定沁河流域洪涝致灾临界雨量

赵海燕, 张亚琳, 王志伟, 茅 彧, 安 炜

(山西省气候中心, 太原 030006)

对暴雨洪涝较为严重的沁河流域进行暴雨洪涝风险评估需要致灾临界雨量。运用半分布式水文模型HBV，选取以润城水文站为控制站的沁河流域1977—1988年逐日气象数据和水文数据，在率定和验证水文模型HBV的基础上，结合水位—流量关系，对沁河流域洪涝致灾临界雨量进行确定，并且运用1982年洪涝灾情的实测水文数据和降水量数据，验证致灾临界降水量的合理性。结果表明：沁河流域的三级致灾临界降水量是合理的，可作为判断该流域在不同前期水位条件下是否发生暴雨洪涝灾害的依据。

致灾临界雨量；HBV模型；沁河流域

黄河支流——沁河流经晋、豫两省，是黄河三门峡至花园口区间一条较大的一级支流。由于地形、降雨和水文下垫面条件的影响，沁河是山西最严重的暴雨洪涝发生河流之一。在全球气候变化背景下，沁河流域大部年降水量呈显著减少趋势[1]，沁河流域年均水资源量存在偏枯趋势[2]。但近几年极端降水引起的洪涝灾害同样对人们生活和工农业生产造成了严重影响。

暴雨洪涝风险预估方法一般分为经验模型、集总概念模型和分布式模型。线性模型、线性扰动模型、约束线性系统模型等属于经验模型，其中基于偏最小二乘回归法的经验模型有助于克服水文要素间复杂的多重相关性[3]，基于遗传程序法的经验模型是结合遗传算法和计算机程序设计的一种新演化算法，具有适应性强、精度高特点[4]；赵人俊等[5]提出的新安江模型属于集总概念模型，是基于一些简单的水文气象物理概念和经验关系近似描述水流在流域的运动状态，与物理模型相比，具有数据量小、参数少且物理意义明确等优点；SHE(System Hydrologic European)[6-7]，SWAT[8-9]，VIC[10-11]等属于分布式水文模型，与传统集总概念模型相比，分布式模型物理机理明确，与GCM容易嵌套，方便研究自然和气候变化对水文循环的影响，能及时模拟人类活动和下垫面对流域水文循环过程的影响；TOPMODEL[12-13]和HBV[14-16]属于半分布式水文模型，它是集总概念模型和分布式模型的结合，具有结构简单，优选参数少，物理概念明确等特点[17-19]。

前人对沁河流域的洪涝风险研究多局限于经验模型和集总概念模型，如李玉书[20]对沁河流域洪峰型进行分类，李旭峰等[21]揭示了沁河流域“致洪”和“非致洪”的差异，并利用面雨量建立了致洪暴雨的统计预报方程，陈二平等[22]基于水量平衡在沁河流域建立了流域产流模型对洪水进行预测，然而洪水预报结果却不太理想，可能与洪水记录少、雨量站分布不合理或建立的经验或集总概念模型考虑因素太少等有关。本文运用半分布式水文模型HBV，选取以润城水文站为控制站的沁河流域，在率定和验证水文模型HBV的基础上，结合水位—流量关系，对沁河流域洪涝致灾临界雨量进行确定，旨在为政府整治河道，完善洪水防御工程提供科学参考。

1 研究资料和方法

1.1 流域概况

沁河干流总长485 km，其中山西省境内为363 km，占总长的74.8%，沁河流域总面积13 532 km2，其中山西境内12 264 km2，占总面积的91%。沁河是晋东南最大的河流，支流众多，其中山西省境内流域面积超过100 km2的较大支流有26条。

沁河流域呈阔叶形，地形北高南低。北部沁源县高程为1 100～2 400 m，南部沁河出山西省境处，高程不足300 m。流域大部分为山区，尤其是沁水县郑庄以上的干流两岸，峰峦重叠、山高谷深、盆地穿插、地形相当复杂。

流域地处我国东部季风区暖温带半湿润地区的西缘，大陆性季风气候显著。流域多年平均气温5～11℃，北低南高。流域多年(1956—2000年)平均降水量为613 mm。从降水的年内分布来看，汛期(6—9月)一般为全年降水量的67%～74%。

1.2 研究资料

润城水文站控制的沁河流域面积为6 514 km2，涉及到山西省安泽、沁源和阳城3县市。HBV模型所需数据分为气象数据、水文数据和其他数据。气象数据包括逐日最高气温、最低气温和降水量，水文数据包括逐日径流量和水位，其他数据包括Dem、土地利用和土壤田间持水量等。

本文选取润城水文站的逐日水文数据分4个时段，分别是1964—1966年、1977—1982年、1983—1988年和2007—2010年。考虑到水文资料和气象资料的衔接性，选择了流域内及周围的12个气象站逐日气温和降水量资料计算沁河流域气象数据。

本文使用的Dem数据分辨率为100 m×100 m，来源于SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)，由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量。土地利用数据来源于美国Maryland大学发展的全球1 km陆面覆盖类型资料，土壤田间持水量来源于国家气候中心。

1.3 研究方法

中小河流致灾临界雨量阈值选取了HBV水文模型确定。HBV水文模型是瑞典国家水文气象局(Swedish Meteorological and Hydrological Institute，SMHI)开发研制的水文预报模型，为基于DEM划分子流域的(subbasin)半分布式的概念性水文模型，原理结构简单，易于实现，所需输入资料少，优选参数少，多种情况下模型误差小于20%。模型不同版本已在全世界40多个位于不同气候区的国家，如瑞典、津巴布韦、印度、哥伦比亚和中国等国家的洪水预报、水资源评估、营养盐负荷估算等领域得到广泛应用[14-16]。

(1) 数据准备。包括子流域划分和气象数据插值。本文基于GIS平台把沁河流域划分为3个子流域，面积分别为：1 066，3 372，2 076 km2；子流域逐日降水量和气温值分别运用IDW，Kriging法进行插值运算。

(2) 率定模型。通过对HBV参数的敏感性试验，获取沁河流域的优选参数。本文选取1983—1988年逐日最高气温、最低气温、降水量和径流量来率定HBV模型，获取模型优选参数。

(3) 验证模型。通过比较实际径流量和HBV输出的模拟径流量的关系确定该模型在沁河流域的适用性。本文选取1977—1982年逐日数据来验证HBV模型。

(4) 建立水位—流量关系。根据水位—流量关系和河道特征水位可以得到不同等级洪涝风险对应的逐日径流量。由于水位资料在某些年份的缺失，本文选取1964—1966年、1977—1981年、2007—2010年3个时段的逐日径流量和水位进行流量—水位关系的确定。

(5) 计算降水量阈值。假设不同前期水位条件，运用HBV模型逐渐增加当日降水量，对逐日径流量进行模拟，直至当日或次日径流量达到某级暴雨洪涝风险对应的逐日径流量，定义当日降水量为前期某水位条件下的某级洪涝风险阈值。

2 结果与分析

2.1 HBV模型率定和验证

根据敏感性试验确定的HBV的敏感性参数分别为BETA(Non-linearity in soil water zone)，KUZ2(Quick time constant upper zone )，KUZ1 (Slow time constant upper zone )，KLZ (Time constant lower zone )，UZ1(Threshold quick runoff )，PERC (Percolation to lower zone )，这6个参数的初始值范围分别设定为0.26～0.29，0.090～0.120，0.030～0.040，0.004～0.006，4.08～6.08，0.36～0.66 mm，变动幅度分别为0.01，0.01，0.005，0.001，1.0，0.1 mm，经过试错法调试模型。将这些参数的不同组合输入到HBV水文模型，几组参数取值及其模拟效果见表1，结合率定期(图1A)(R=0.654 9)和验证期(图1B)(R=0.680 0)的模拟值和观测值的相关性，最终确定第2组参数为沁河流域HBV模型的水文参数(表1)。由图1可知，HBV水文模型能模拟出沁河流域润城水文站径流量的年内变化和年际变化，并能很好地模拟出1982年8月的洪水过程。

表1 沁河流域HBV模型参数

图1 沁河流域实测和模拟逐日径流量

2.2 水位—流量关系的确定

沁河流域水位—流量关系的确定选取润城水文站径流量记录比较完整的1964—1966年、1977—1981年、2007—2010年3个时段的逐日径流量。润城水文站历史最低水位为405.6 m，最高水位为417.3 m[23]。确定水位—流量关系时，由于主要研究致洪降水量，而河道低水位时干扰因素对水位影响较大，因此这里只考虑水势上涨时水位与流量关系，本文分别选取了历年4—10月水位值高于406，406.5，407 m的逐日流量记录，建立沁河流域水位—流量关系，其中基于水位值高于407 m的逐日流量记录建立的沁河流域水位—流量关系相关性最高(图2)，因此选取该水位—流量关系，结合河道特征水位计算不同等级洪涝风险对应的逐日径流量。

图2 沁河流域水位-流量关系

2.3 致灾临界阈值的确定

(1) 试验设置。分别选取了2010年第172天、2009年第130天、2007年第216天、2007年第214天、1966年第207天的水位条件作为初始条件进行模拟。选取2010年第172天的原因是：该日之前10天没有大的降水量，水位值为405.6 m，属于历史最低水位水平。2009年第130天、2007年第216天、2007年第214天、1966年第207天的水位分别是406，406.5，407，407.5 m。

(2) 临界水位。根据历史资料记载和普查资料显示，润城水文站的最低水位是405.6 m，历史上发生过多次洪水，其中有水位或流量记录的有6次(表2)。

表2 润城水文站历史洪水记录

由于该水文站缺乏特征水位资料，本文分别选取了2007年7月31日洪水位(408.4 m)、1933年洪水位(409.51 m)、1932年洪水位(410.38 m)[14]作为3级、2级和1级致灾临界水位。需要说明的是，虽然2007年7月31日较7月30日的水位(408.8 m)有所下降，但洪涝灾情仍持续发生，因此定义7月31日的水位为3级致灾临界水位。

(3) 阈值试验结果。2010年第172天的水位值为405.6 m，逐渐增大第173天降水量，当降水量为144 mm，次日(第174天)流量为10.89 mm，根据水位—流量关系，第174天模拟水位达到3级致灾临界水位408.40 m(图3)。在其他前期水位条件下确定各级洪水临界雨量的方法类似，结果见表3。

图3 2010年沁河流域逐日径流量模拟值

(4) 阈值验证。1982年7月29日—8月4日，受9号台风影响，山西省北部部分地区和中南部大部分地区出现长达7 d的大范围暴雨和大暴雨天气，造成建国以来最严重的洪水灾害。沁水县7月30日—8月3日总降水量达405.3 mm。阳城县7月29日—8月3日总降水量达327.9 mm[24]。

运用HBV模型模拟显示，1982年7月30日沁河流域降雨量53 mm，沁河水位由406.6 m上涨至406.9 m；7月31日降水量14 mm，沁河水位下降至406.8 m；8月1日降水量61 mm，降水量未达到前期水位406.5时的3级致灾临界降水量81 mm，因此8月1日水位仅上涨至407.9 m，未达到3级致灾临界水位408.4 m；8月2日降水量55 mm，降水量超过前期水位407.5时的3级致灾临界降水量49 mm，因此水位上升至408.5 m，超过3级致灾临界水位408.4 m；8月3日降水量10 mm，沁河水位下降至407.9 m(图4)。以上分析可得，沁河流域的3级致灾临界降水量是合理的，可作为判断该流域在不同前期水位条件下是否发生暴雨洪涝灾害的依据。需要说明的是由于缺乏1982年逐日水位值，本节所用水位值由逐日流量值和水位—流量关系换算得到。

表3 沁河流域各级暴雨洪涝致灾临界雨量

图4 1982年7月19日-8月8日沁河流域逐日降水量与水位

3 结论与讨论

(1) 选取1983—1988年逐日气象数据和水文数据对HBV模型进行参数率定，选取1977—1982年对确定的模型参数进行验证，结果表明：HBV模型对沁河流域的径流量有较好的模拟能力，可用来进行逐日径流量的模拟。

(2) 选取润城水位站径流量记录比较完整的1964—1966年、1977—1981年、2007—2010年3个时段的逐日径流量和水位进行沁河流域水位—流量关系的确定。结果表明：基于水位值高于407 m的逐日流量记录建立的沁河流域水位—流量关系相关性最高。

(3) 利用几次历史洪水位，确定不同等级致灾临界水位。在不同水位条件下，运用HBV模型，结合水位—流量关系，最终确定沁河流域各级致灾临界降水量。运用1982年洪涝灾情的实测水文数据和降水量数据，验证致灾临界降水量的合理性。结果表明：沁河流域的3级致灾临界降水量是合理的，可作为判断该流域在不同前期水位条件下是否发生暴雨洪涝灾害的依据。由于暴雨洪涝的水文数据比较缺乏，本文未对其他等级的致灾临界降水量进行验证，在获取相关数据后可做进一步验证。

(4) HBV模型存在不确定性。在模型的参数率定和验证中，根据前人研究成果，仅对某些参数进行敏感性分析，且未考虑土地利用和河道自身变化对径流量的影响，而不同土地利用类型对产流过程有着较大影响[25]，城市化等人类活动会改变下垫面性质进而影响洪涝灾害的发生[26]。因此在沁河流域运用HBV模型模拟沁河流域的径流量仍然存在不确定性。

(5) 本文仅考虑全流域降水空间分布一致条件下的致灾临界雨量，而不同暴雨空间分布对径流量的影响有所不同；且所用HBV模型输出数据是逐日径流量，确定的致灾临界雨量虽然考虑了前期水位，但并没有更合理的考虑洪峰与洪量的共同影响，其结果可能导致对洪水风险的估计不足[27]。

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Threshold of Precipitation for Qinhe River Basin Flood Based on HBV Model

ZHAO Haiyan, ZHANG Yalin, WANG Zhiwei, MAO Yu, AN Wei

(ShanxiClimateCentre,Taiyuan030006,China)

In impact assessment of floods in Qinhe Basin, with serious damages of these events, it is necessary to calculate the thresholds of precipitation. The conceptual semi-distributed hydrological model (HBV) was applied to define the threshold of precipitation (TP) for Qinhe River Basin flood, considering correlation between the water level and runoff. Daily temperature, precipitation and daily stream flow of 1977—1988 were used for calibration and verification of HBV model respectively. Taking Qinhe flood in 1982 as the example, the reasonable TP was validated based on the daily water level and flood disaster records. It was found that the third grade of TP was reasonable, which could be used to early warning for Qinhe River Basin flood.

threshold of precipitation ; HBV model; Qinhe River Basin

2014-10-29

2014-12-03

山西省气象局重点课题(SXKZDNY20138702);山西省科技攻关项目(20120313031-3);山西省山洪地质灾害防治气象保障工程项目

赵海燕(1980—),女,山西晋城人,工程师,博士,主要从事气象灾害风险评估研究。E-mail:zhaohy@cma.gov.cn

P333.2

1005-3409(2015)05-0074-05