基于分布式水文模型的歷史暴雨洪水重現(xiàn)技術(shù)研究.pdf

1、松花江流域水土資源相對(duì)較豐富，是我國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū)之一。流域?qū)俸疁貛Т箨懠撅L(fēng)氣候區(qū)，降雨量年內(nèi)分布極不均勻，汛期降雨量約占年降雨量70％以上。該流域洪水峰高量大、歷時(shí)長(zhǎng)，保障防洪安全是該流域的首要任務(wù)。近年來(lái)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增多、生活水平提高，對(duì)防洪安全提出了更高要求。而隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，松花江流域的土地利用等下墊面覆被及河道狀況發(fā)生了一定變化，同時(shí)流域內(nèi)修建了大量水利工程，對(duì)洪水特性產(chǎn)生了重要影響。本文以第二松花江豐滿以上流域作為

2、研究區(qū)域，以包括土地利用變化和水利工程興建在內(nèi)的人類(lèi)活動(dòng)對(duì)洪水過(guò)程的影響研究為基礎(chǔ)，以歷史暴雨在現(xiàn)狀下墊面下產(chǎn)生的洪水過(guò)程變化特性研究為重點(diǎn)，主要內(nèi)容和成果如下:
　　(1)流域徑流變化規(guī)律及其影響因素分析
　　研究了第二松花江豐滿以上流域內(nèi)徑流量的年內(nèi)分配、汛期徑流量的年代際和年際變化特點(diǎn)。其中，年際變化規(guī)律中總結(jié)了汛期徑流量和最大洪峰的多年變化趨勢(shì)、突變變化以及豐枯周期性變換規(guī)律。分析了影響徑流變化的自然因素和人類(lèi)活動(dòng)干

3、擾。統(tǒng)計(jì)分析了氣候因素、厄爾尼諾和拉尼娜現(xiàn)象以及太陽(yáng)黑子等自然因素對(duì)徑流的影響。統(tǒng)計(jì)了土地利用和水利工程等人類(lèi)活動(dòng)干擾因素的發(fā)展變化情況，為開(kāi)展土地利用變化和水利工程興建對(duì)徑流影響分析提供了數(shù)據(jù)支撐。
　　(2)考慮土地利用空間異質(zhì)性的分布式水文模型研發(fā)
　　對(duì)分布式水文模型EasyDHM進(jìn)行了改進(jìn)，提出了按土地利用類(lèi)型進(jìn)行空間離散的方法。將原EasyDHM內(nèi)等高帶（子流域內(nèi)計(jì)算單元）單元，按土地利用類(lèi)型細(xì)化為若干土地利用單

4、元。每個(gè)等高帶內(nèi)有至多六個(gè)土地利用單元，分別為耕地、林地、草地、水域、居民地及未利用土地單元。每個(gè)土地利用單元的下墊面覆被特征采用獨(dú)立的土地利用參數(shù)表征。土地利用參數(shù)具有明確的物理意義，在下墊面覆被方式改變后，可僅改變土地利用單元面積、直接移用參數(shù)值的方式。通過(guò)該模型分析了流域土地利用變化對(duì)產(chǎn)流的影響和各土地利用類(lèi)型的產(chǎn)流貢獻(xiàn)率。通過(guò)1980年和2000年下墊面覆被下的產(chǎn)流分析，耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地的產(chǎn)流變化率分別

5、為9.18％，0.64％，-1.63％，-5.03％，-3.08％和24.59％。各類(lèi)土地利用類(lèi)型的產(chǎn)流單位面積貢獻(xiàn)率，由大到小依次為水域、居民地、未利用土地、耕地、林地、草地?；境尸F(xiàn)植被較好的土地利用類(lèi)型比植被較差的土地利用類(lèi)型產(chǎn)流少的趨勢(shì)。
　　(3)分布式水文模型水利工程群調(diào)蓄模塊研發(fā)
　　建立了能夠描述不同規(guī)模缺資料水庫(kù)群間主要水力聯(lián)系的模塊。該水利工程調(diào)蓄模塊中，能夠準(zhǔn)確定位的大中型水庫(kù)單獨(dú)劃分水庫(kù)分區(qū)，只能大概

6、定位的小型水庫(kù)按其所在子流域打包為虛擬水庫(kù)。不同規(guī)模水庫(kù)間自小型至大型水庫(kù)按上游到下游位置呈串聯(lián)關(guān)系;同規(guī)模小型水庫(kù)間假定調(diào)蓄能力相當(dāng)，呈并聯(lián)關(guān)系。無(wú)實(shí)測(cè)實(shí)時(shí)運(yùn)行資料的水庫(kù)均按調(diào)度圖的方式進(jìn)行蓄泄模擬，相同規(guī)模水庫(kù)采用相同的通用調(diào)度圖。包括調(diào)度圖及虛擬水庫(kù)位置參數(shù)在內(nèi)的水利工程參數(shù)采用優(yōu)化算法率定得到。采用嵌有水利工程群調(diào)蓄模塊的分布式水文模型，分析水利工程對(duì)洪水的影響和進(jìn)行現(xiàn)狀下墊面下的歷史暴雨洪水的重現(xiàn)。結(jié)果表明，考慮水利工程影響后

7、的模擬精度有所提高;水庫(kù)在大型洪水和小洪水都起到了很明顯的削峰攔洪的作用，并且水庫(kù)庫(kù)容變化率對(duì)小洪水更加敏感。
　　(4)參數(shù)敏感性信息引導(dǎo)搜索方向的優(yōu)化技術(shù)研究
　　受水文模型參數(shù)的敏感度不同啟發(fā)，提出了一種以參數(shù)敏感性信息引導(dǎo)搜索方向的動(dòng)態(tài)維度搜索算法，MDDS算法，即為解決高維參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題而提出的DDS算法改進(jìn)版本。該算法中敏感性分析獨(dú)立且先于DDS算法運(yùn)行。搜索策略是設(shè)置參數(shù)變異概率與參數(shù)敏度度呈正相關(guān)，模型輸出響應(yīng)

8、較明顯的敏感參數(shù)相比較敏感度弱的參數(shù)具有更多的變異機(jī)會(huì)，同時(shí)敏感度弱的參數(shù)仍有一定的變異機(jī)會(huì);這種策略結(jié)合了敏感參數(shù)的變異傾向性和動(dòng)態(tài)選擇參數(shù)的隨機(jī)性，在較低計(jì)算量下具有較高的搜索效率。測(cè)試結(jié)果表明，MDDS算法更適合具有高參數(shù)維度空間的分布式水文模型。在模型評(píng)價(jià)次數(shù)有限時(shí)，MDDS算法相對(duì)于DDS算法有更高的搜索效率和更好的穩(wěn)定性。在與SCE算法和僅識(shí)別15個(gè)敏感參數(shù)DDS算法的性能比較中，MDDS算法均表現(xiàn)除了較高的搜索效率。

9、>　　(5)歷史暴雨洪水重現(xiàn)系統(tǒng)研發(fā)
　　系統(tǒng)采用Microsoft Visual Studio.NET為集成開(kāi)發(fā)系統(tǒng)環(huán)境，以圖形用戶界面友好的C＃語(yǔ)言和計(jì)算效率較高的Fortran語(yǔ)言分別作為系統(tǒng)集成和水文模型組件的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。以Fortran語(yǔ)言編寫(xiě)動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)(DLL)，在DLL中提供計(jì)算函數(shù)接口;在C#中調(diào)用該DLL中的計(jì)算函數(shù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的運(yùn)行計(jì)算。該系統(tǒng)采用混合編程技術(shù)、以MapWindow和SQL Server作為可視化G

10、IS軟件平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，建立了一個(gè)集GIS技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和考慮人類(lèi)活動(dòng)的分布式水文模型等多項(xiàng)技術(shù)為一體的綜合歷史暴雨洪水重現(xiàn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)應(yīng)具有水文分析、水雨工情查詢與分析、歷史暴雨洪水重現(xiàn)功能及結(jié)果的展示與分析的功能。
　　(6)流域內(nèi)歷史暴雨洪水重現(xiàn)規(guī)律研究
　　將集成了考慮人類(lèi)活動(dòng)影響的洪水重現(xiàn)模型及高維參數(shù)識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用系統(tǒng)，應(yīng)用到第二松花江豐滿以上流域，重現(xiàn)歷史洪水在現(xiàn)狀下墊面下的演進(jìn)過(guò)程，總結(jié)人