翟晓燕¹, 郭良¹, 刘荣华¹, 张永勇^,2, 王雅莉¹1. 中国水利水电科学研究院,北京 100038
2. 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环地表过程重点实验室,北京 100101

Impact assessment of antecedent soil moisture conditions and rainfall variability on flash flood warning index at catchment scale

ZHAI Xiaoyan¹, GUO Liang¹, LIU Ronghua¹, ZHANG Yongyong^,2, WANG Yali¹1. China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China
2. Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

通讯作者: 张永勇（1981- ）,男,湖北京山人,博士,副研究员,硕士生导师,主要研究方向为水文学及水资源。E-mail: zhangyy003@igsnrr.ac.cn

收稿日期:2018-12-4修回日期:2019-02-8网络出版日期:2019-12-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.41807171 国家自然科学基金项目.41671024 全国山洪灾害防治建设与管理（中央本级）项目.JZ0145B2017

Received:2018-12-4Revised:2019-02-8Online:2019-12-20
作者简介 About authors
翟晓燕（1989-）,女,河南漯河人,博士,高级工程师,主要研究方向为水文学及水资源E-mail:zhaixy@iwhr.com。







摘要
山洪灾害临界雨量预警指标受多种因素影响,尤其是前期土壤湿度状况和降雨变化。基于分布式水文模型和情景分析法确定安徽省岳西流域的山洪灾害临界雨量集合,评估前期土壤湿度状况、雨型和预警时段对临界雨量变化的影响。研究表明：① 中国山洪水文模拟系统在研究区内具有较好的适用性,率定期和验证期的平均径流深和洪峰流量相对误差均在15%以内,平均峰现时间误差在1h以内,平均Nash-Sutcliffe系数为0.79和0.77;② 60种情景模式下,池墩组村的临界雨量集合为141~528 mm;③ 前期土湿状况和雨型均显著影响临界雨量变化,随着土壤饱和率从0.20分别增加到0.50和0.80,临界雨量分别减少13.7%~16.2%和26.8%~31.8%;短历时预警时,临界雨量由大到小的相应雨型分别为减弱雨型、中间雨型和增强雨型。研究可为山洪灾害预报和早期预警提供理论支持,也为中国山洪灾害防治提供参考和借鉴。
关键词： 山洪灾害;中国山洪水文模拟系统;临界雨量;岳西流域

Abstract
Flash flood disaster warning index is highly influenced by many factors, especially the antecedent soil moisture condition and the rainfall variability. In this study, the rainfall threshold assemble is determined in Yuexi catchment of Anhui province based on the distributed hydrological model and scenarios analysis. Moreover, the impact of these factors is assessed on the variation of the rainfall threshold assemble. The results showed that: (1) China Flash Flood-Hydrological Modelling System presented preferable performances in the study area. During the calibration and validation periods, the average relative errors of runoff and peak flow were less than 15%, the average errors of time to peak flow were no more than 1 h and the average Nash-Sutcliffe efficiency was 0.79 and 0.77, respectively. (2) The rainfall threshold assemble at Chidunzu village was determined as 141-528 mm under the 60 scenarios designed. (3) Both the antecedent soil moisture condition and rainfall pattern highly influenced the rainfall threshold assemble. The decrease ratios of rainfall threshold were in a range from -13.7% to -16.2% and from -26.8% to -31.8% as soil saturation increased from 0.2 to 0.5 and from 0.2 to 0.8. As for the early warning within 6 hours, the advanced rainfall patterns yielded the maximum rainfall threshold, followed by the intermediate pattern and delayed pattern. All studies are expected to provide theoretical supports for flash flood early-warning and forecasting, and also provide references for the national flash flood prevention and control in China.
Keywords：flash flood disaster;China Flash Flood-Hydrological Modelling System;rainfall threshold;Yuexi catchment


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本文引用格式
翟晓燕, 郭良, 刘荣华, 张永勇, 王雅莉. 前期土壤湿度和降雨对小流域山洪预警指标的影响评估. 地理研究[J], 2019, 38(12): 2957-2965 doi:10.11821/dlyj020181338
ZHAI Xiaoyan. Impact assessment of antecedent soil moisture conditions and rainfall variability on flash flood warning index at catchment scale. Geographical Research[J], 2019, 38(12): 2957-2965 doi:10.11821/dlyj020181338

1 引言

山洪灾害已成为世界各地防洪和小流域水资源管理中面临的突出问题,严重威胁了人民生命财产安全。山洪发生常伴随特大暴雨事件,其成灾快、灾害应急响应时间较短,普遍被认为是在几百平方公里以下的山区流域内最为常见、最具毁坏性的自然灾害事件。近年来,在自然和人类社会的胁迫下,暴雨事件频发、土地过度开垦、都市化进程加剧以及全球气候变化等问题,导致山洪灾害的防灾减灾问题越来越突出^[1]。山洪灾害具有突发、快速、局地破坏大等特点,已成为因灾死亡人数最多的自然灾害。从19世纪80年代起,山洪灾害预警作为全国进行山洪治理的非工程措施之一,逐渐受到重视。2002年中国政府编制了《全国山洪灾害防治规划》（以下简称《规划》）,并于2006年正式批复实施,计划将于2020年在全国全面建成山洪灾害防御体系。据统计,2010年前后因山洪灾害死亡人数由年均1 079人减少至368人,《规划》的实施发挥了重要的防洪减灾效益^[2]。在流域尺度上及时准确地进行山洪预报预警,有利于科学制定防洪决策、发布山洪预警信息、指导人民群众快速撤离,为人水和谐、水资源可持续管理提供信息支持和参考。

目前,常用的山洪灾害预警指标包括雨量预警指标（临界雨量）和水位预警指标（临界水位）,前者适用于汇流时间在6小时以内的防灾对象,预警期较长且覆盖面广,通过集成多源降雨数据,可延长山洪预警的预见期和灾害响应时间;后者适用于汇流时间超过12小时的防灾对象,可靠性强,但预警预见期较短。常用的雨量预警指标法包括经验法、临界线法、复合预警指标法、水位流量反推法、动态雨量指标法和水文模型法等^[3]。近年来,全国山洪灾害调查评价工作的实施,创建了海量的基础数据集和调查评价工作底图,建立了覆盖山洪灾害防治区的水雨情监测站网体系^[4]。在此背景下,以分布式水文模型为基础的山洪预警指标分析方法已成为山洪早期预警和预估预报的重要途径,尤其适用于资料匮乏地区的山洪预警预报^[5]。

2010年中国开始提出以分布式水文模型为基础、以临界雨量为指标的山洪预警预报方法,并在部分流域开展了应用研究^[6,7]。临界雨量受流域前期土壤湿度状况和降雨条件等多种因素的影响,准确评估上述因子的影响机制是提高山洪预报预警精度的基础,同时也为快速有效地“离线”诊断小流域山洪发生的可能性提供了参考。但以往的研究大多将上述影响因子设为初始条件^[6,7,8,9],未探讨各因子变化对临界雨量变化的影响机制,因此,基于临界雨量的实时山洪预报预警存在一定的不确定性,无法为预警决策提供可靠的参考。本研究采用分布式水文模型和情景分析相结合的方法,分析确定成灾对象在不同情景下的临界雨量集合,定量评估前期土壤湿度、雨型和预警时段对临界雨量的影响。本研究期望为未来山洪精准预报预警提供技术支撑。

2 研究区概况与数据来源

岳西流域位于安徽省西南部安庆市岳西县（图1）,116°10′E~116°30′E,30°45′N~31°00′N,流域面积为152 km²。研究区属于亚热带湿润性季风气候,多年平均降水量为1520 mm,降雨季节变化较大,汛期（5—9月）降雨量和径流量约占年总量的65%,气温南高北低,多年平均气温为14.5℃。主要的土地利用类型为有林地（58.6%）和耕地（30.7%）,主要的土壤质地类型为碎砾石（61%）、壤粘土（11.7%）和砂粘壤土（9.8%）。岳西流域是安徽省山洪灾害的频发地区,以流域内的一个防灾对象（池墩组村）为例进行临界雨量分析,池墩组村历史最大洪水的重现期为50年一遇。

图1

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图1研究区概况图

Fig. 1Spatial distribution of DEM, water system (a), land use (b) and soil texture types (c) in the study area



收集的基础数据包括：DEM、土地利用、土壤质地、雨量站点、水文站点分布等数据;降雨和水文站径流过程等小时监测资料;历史山洪灾害事件和成灾水位、典型断面水位~流量关系等野外调查信息。基础数据信息详见表1。其中,DEM、土地利用和土壤质地类型数据均来源于国家基础地理信息中心（http://www.ngcc.cn/）,DEM的分辨率为25 m,基于2.5 m和30 m分辨率的数字正射影像形成小流域土地利用类型数据,基于全国第二次土壤普查数据和《土的工程分类标准》^[10],生成小流域土壤质地类型数据,上述数据已集成到全国小流域数据集^[4]。

Tab. 1
表1
表1研究区基础数据列表
Tab. 1Basic database of the study area

数据类型	尺度	来源	数据属性
DEM	1:50,000	国家基础地理信息中心(http://www.ngcc.cn/)	高程、坡度、坡长
土地利用	1:250,000		土地利用分类
土壤质地	1:500,000		土壤质地分类及其理化数据
雨量站	3个（1969—2013年）	安徽省水文局 (http://www.ahsl.gov.cn/swj/)	小时降雨量
水文站	岳西站（1969—2013年）		小时洪水过程
野外调查	池墩组村	中国水利水电科学研究院 (http://www.iwhr.com/)	历史最大洪水事件、成灾水位和典型断面水位流量关系

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3 研究方法

3.1 中国山洪水文模拟系统

在全国山洪灾害防治项目的支持下,中国水利水电科学研究院基于全国高精度地形地貌数据（1 :5万DEM、2.5m分辨率土地利用和植被类型信息、1 :50万土壤质地类型数据等）,自主研发了中国山洪水文模拟系统,集数据预处理、水文建模和山洪预警子系统于一体。分布式水文模型构建以小流域（10~50 km²）为基本计算单元,将流域概化为小流域、河段、节点、分水、水源、洼地、水库等7类水文要素,其中小流域及其基本属性参数采用全国小流域数据集。全国共划分为132个和5245个山洪预报预警一级、二级分区,在各分区内选取适宜的模型方法构筑流域分布式水文模型,包括降水计算、蒸散发计算、产流计算、汇流计算、河道演进计算、水库调蓄计算等水文计算过程。该模型以大规模体系架构和精细化大数据为基础,便于在全国不同类型区推广;模型库方法具有物理机制,参数较少,且可基于全国小流域数据集和全国土壤质地类型数据集等分析确定,为缺资料地区中小流域暴雨洪水计算、预警指标分析等开辟了新途径。目前,该模拟系统已成功用于福建、吉林、河南等地的山洪灾害预报预警系统的业务化运行^[11,12]。

产流模块分别考虑了蓄满/超渗/混合产流三种模式,用户可根据研究区的水文气象条件选用,本研究采用适于湿润地区的三水源蓄满产流方法进行产流计算^[13]。汇流模块采用改进的分布式单位线法进行小流域坡面汇流计算^[4],中国水利水电科学研究院共提取了全国53万个小流域不同雨强和不同时段（T=10 min、30 min、60 min）的分布式单位线组,定量描述了雨强和下垫面分布对流域汇流过程的非线性影响。采用动态马斯京根法进行河道洪水演进计算,基于概化的河道断面形态和上游洪水过程实时滚动计算演进参数^[14,15,16],计算公式如下：

（1）K=a×L×N0.6×S-0.3×Q0-0.2x=0.5-0.11Q0S×Vw×L
式中：K和x为演进参数;L为河段长度（m）;N为河道糙率系数;S为河段坡降;V_w为波速（m/s）;a为经验系数,与概化的河道断面形态有关,抛物线形、三角形和矩形断面下的取值分别为1.50、1.41和1.1。

3.2 模型构建及评估

岳西流域共划分了12个小流域,平均小流域面积为12.67 km²。将整个研究时段划分为模型的率定期和验证期两个阶段,以1969—2005年的45场雨洪过程进行模型率定,以2005—2013年的23场雨洪过程进行模型检验。为评估山洪模拟的精度,采用径流深相对误差（ReR）、洪峰流量相对误差（ReQ）、峰现时间误差（TP）和Nash-Sutcliffe效率系数（NSE）作为评判准则,各指标的最优值分别为0、0、0和1,相应的许可误差取为±20%、±20%、±2h和0.60。在许可误差内的模拟场次数与总场次数的比值为合格率（ST）,最优值为100%。各指标计算公式如下：

（2）ReR=R?o-R?sR?o
（3）ReQ=Qo,p-Qs,pQo,p
（4）TP=To,p-Ts,p
（5）NSE=1-∑i=1N(Qo,i-Qs,i)2∑i=1N(Qo,i-Q?o)2
（6）ST=mM×100%
式中： R?o和 R?s分别为实测和模拟的平均径流深（mm）;T_o,p和T_s,p分别为实测和模拟的峰现时间（h）; Qo,p和 Qs,p分别为实测和模拟的洪峰流量（m³/s）; Qo,i和 Qs,i分别为i时刻实测和模拟的流量值（m³/s）; Q?o为实测的平均流量（m³/s）;N为流量序列长度;m为模拟合格的场次数,若各场次的ReR、ReQ、TP和NSE取值分别在许可误差内,即-20%≤ReR≤20%、-20%≤ReQ≤20%、-2h≤TP≤2h和NSE≥0.6,则认为该场次模拟合格,否则认为该场次模拟不合格;M为总模拟场次数。

3.3 临界雨量确定

以洪水水面线所能淹没的沿河村落的最低宅基高程为成灾水位,通过历史洪水调查和典型断面的水位流量关系推算成灾流量,进而基于分布式水文模型反推洪峰流量达到成灾流量的不同土湿状况下各个预警时段的面雨量,即为该防灾对象的临界雨量^[17]。基于已率定好的分布式水文模型进行土壤含水量实时动态模拟,得到当前土壤含水量,利用插值算法求出该土壤含水量所对应的临界雨量指标。当实测/预估降雨量超过该指标时,可考虑发布山洪预警。

主要考虑前期土壤湿度状况和雨型两个要素的影响,共设计了60种情景进行临界雨量的影响评估。由于不同土壤类型的饱和土壤含水量不同,以土壤饱和率S进行量化分级,前期土壤湿度状况分别考虑了前期较干（S=0.2）、一般（S=0.5）和较湿（S=0.8）三种情景;共设计了设计暴雨雨型（H1）、线性增加雨型（H2）、线性减少雨型（H3）和先增加后减少雨型（H4）,分别属于中间雨型、增强雨型、减弱雨型和中间雨型;预警时段分别考虑了1 h、2 h、3 h、6 h和24 h。

4 结果分析

4.1 模型模拟效果评估

岳西流域率定期和验证期的评价指标见表2,率定期和验证期的平均径流深相对误差均在15%以内,平均洪峰流量误差均在12%以内,平均峰现时间误差在1 h以内,平均Nash-Sutcliffe效率系数为0.79和0.77。部分场次山洪模拟结果见图2,中国山洪水文模拟系统能较好地模拟研究区的雨洪响应过程,尤其是多峰洪水的变化过程,可进一步用于山洪预警分析。

Tab. 2
表2
表2岳西水文站率定期和验证期山洪模拟评估指标
Tab. 2Evaluation indices during both calibration and validation periods at Yuexi station

评价指标	率定期			验证期
	平均值	合格率(%)		平均值	合格率(%)
径流深相对误差(%)	10.38	91		13.15	78
洪峰流量相对误差(%)	9.69	87		11.07	87
峰现时间误差(h)	0.90	93		0.51	100
Nash-Sutcliffe效率系数	0.79	89		0.77	83

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图2

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图2岳西站率定期（左列）及验证期（右列）部分场次山洪过程

Fig. 2Flash flood simulations for flood events in calibration (left) and validation (right) periods at Yuexi station

4.2 临界雨量影响评估

池墩组村的成灾水位为387.7 m,结合历史洪水调查和典型断面水位流量关系确定相应的成灾流量为280 m³/s,成灾洪水的重现期为20年一遇。基于分布式水文模型得到60种情景下池墩组村的临界雨量集合为141~528 mm。图3为池墩组村在土壤饱和度为0.2、0.5和0.8时的临界雨量集合分布。总体而言,临界雨量随着前期土壤湿度的增加而显著减少,随着预警时段的延长而增加。当土壤饱和度由0.2分别增加至0.5和0.8时,池墩组村的临界雨量分别减少13.7%~16.2%和26.8%~31.8%,其中以预警时段为1 h的临界雨量减幅最大,24h的临界雨量减幅最小。前期土壤湿度状况对临界雨量的上述影响主要是由于湿润地区以蓄满产流方式为主,土壤饱和率增加,导致流域的产流量和洪峰流量随之增加,更易达到防灾对象的成灾流量。文中前期土壤湿度状况与临界雨量间的负相关关系与以往研究基本一致^[18]。此外,临界雨量的增加速率在2h以内最快,随着预警时段的延长而逐步减缓,主要是由于在长历时低强度降雨下,流域土壤湿度逐渐趋于饱和状况,其对临界雨量的影响也逐渐减弱。因此,实时动态地模拟流域土壤含水量的变化对临界雨量的确定和山洪早期预警至关重要。

图3

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图3不同土壤饱和度下的临界雨量集合

Fig. 3Rainfall threshold assembles for various soil saturation values



图4为池墩组村在四种雨型下的临界雨量集合分布,H1~H4雨型下1~24h的临界雨量分别为141~351 mm、141~387 mm、141~528 mm和141~440 mm,其中以土壤饱和率为0.8时的临界雨量最小,土壤饱和度为0.2时的临界雨量最大。相比于H2雨型,H1、H3和H4雨型下的临界雨量分别增加了-32%~14%、0%~36%和0%~14%。总体而言,短历时预警时（预警时段小于6h）,H2雨型下的临界雨量最小,H3雨型下的临界雨量最大,H1和H4雨型下的临界雨量相近;长历时预警时,H3雨型下的临界雨量最大,H1雨型下的临界雨量最小,H1雨型中主雨峰降雨量约占24小时降雨总量的27%,其他雨型主雨峰降雨仅占8%,因此,H1雨型下临界雨量主要受主雨峰的影响,这也说明短历时强降雨是诱发山洪灾害的直接因素和激发条件。不同的雨型分布对临界雨量的影响十分显著,在相同的前期土壤湿度状况下,增强雨型下流域的产流量和洪峰流量均高于减弱雨型^[19]。因此,增强雨型下的临界雨量比减弱雨型偏低。随着预警时段的延长,不同雨型下临界雨量间的差异加大,临界雨量对雨型分布的敏感性增强,预警指标的不确定性显著增加,因此,短历时预警指标更有利于湿润地区山洪早期预警。

图4

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图4不同雨型下的临界雨量集合

Fig. 4Rainfall threshold assembles for various rainfall temporal patterns

5 结论与讨论

基于分布式水文模型和情景分析法确定了安徽省岳西流域的山洪灾害临界雨量集合,评估了前期土壤湿度状况、雨型和预警时段对临界雨量变化的影响,为中国山洪灾害预报和早期预警提供了技术支撑和依据。主要结论包括：

（1）岳西水文站68场山洪过程模拟结果显示,率定期和验证期的平均径流深相对误差均控制在15%以内,平均洪峰流量相对误差均在12%以内,平均峰现时间误差在1 h以内,平均Nash-Sutcliffe效率系数为0.79和0.77。基于分布式水文模型的山洪模拟过程能较好地反映岳西流域的雨洪特性,模拟精度满足山洪灾害预警的要求。

（2）基于所构建的60种情景,即三种土壤饱和率、四种雨型分布和五个预警时段长,确定池墩组村的临界雨量集合为141~528 mm。

（3）在相同的雨型分布下,前期土壤湿度状况显著影响山洪预警临界雨量指标,当土湿从较干转为饱和状态时,池墩组村的临界雨量将减少13.7%~31.8%。临界雨量对前期土壤湿度状况的敏感性会随着预警时段的延长而减弱。

（4）在相同的前期土湿状况下,雨型分布也显著影响山洪预警临界雨量指标,短历时预警时减弱雨型下的临界雨量值最大,增强雨型下的临界雨量值最小。随着预警时段的延长,雨型分布导致预警结果的不确定性将显著增加。

短历时强降雨诱发的山洪过程成因机制复杂,具有高度的非线性特质,受降雨、地形地质、人类活动等多种因素影响。今后应进一步考虑降雨空间分布、多源降雨数据精度和地形等更多潜在影响因子对临界雨量的影响,以提高山洪预警的精度;对于不同集水面积等级的山洪沟、中小流域等,需结合流域汇流时间确定不同的预警时段进行临界雨量分析,预留至少30 min的山洪预警预见期和灾害响应时间。

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结合我国山洪灾害防治所面临的自然社会双重胁迫因素和存在的关键技术问题，在总结中国水利水电科学研究院建院以来围绕小流域暴雨洪水规律、分析计算方法、防洪减灾监测预警技术等方面所完成的创新成果基础上，阐述我国山洪灾害防治的总体思路、理论技术体系和防御模式。重点论述小流域下垫面特征及产汇流特性、缺资料地区小流域暴雨洪水规律、新一代缺资料小流域产汇流模型及分布式水文模型、预警指标体系和风险评价理论、小流域山洪灾害动态预报预警技术、全国山洪灾害小流域预报预警系统建设等方面的技术突破和取得的创新性成果。

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Abstract

Five simulated rainstorms, each with a different rainfall intensity pattern but all delivering the same total kinetic energy to the soil surface, were applied to three different soils in a laboratory flume. The storm patterns were: constant rainfall intensity, increasing intensity, decreasing intensity, increasing then decreasing intensity and decreasing then increasing intensity. The three soils were: a clay loam, a sandy loam and a sandy soil. No differences in total runoff were observed that were consistent across the three soil types. However, consistent differences were observed in the amount and size distribution of the eroded sediment. In particular, the constant-intensity storm yielded an average soil loss of 75% of the varying-intensity storms, and the eroded sediment from the constant-intensity storms had a lower clay content than that from the varying-intensity storms. In contrast to the differences in amount and size distribution of eroded sediment, splashed sediment exhibited much smaller differences. Interrill erosion rates are widely assumed to vary with rainfall intensity to the power 2, but this relationship has been obtained from experiments over a range of rainfall intensities, but in which rainfall intensity has been constant in each experiment. The experiments reported here, undertaken using variable rainfall intensity within each experiment, indicates an exponent of 2.55. The experiments demonstrate that the assumption that a given rainfall intensity falling on a given soil for a given amount of time will result in a given amount of runoff and erosion is unsound. They point to the need for a greater understanding of the processes of interrill sediment detachment and transport in order to model successfully erosion under temporally varying rainfall.