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API模型在中小河流預(yù)報(bào)方案編制中的應(yīng)用

2018-09-23 06:47:46
陜西水利 2018年5期
關(guān)鍵詞:滎經(jīng)匯流水文站

謝 靜

(四川省雅安水文水資源勘測(cè)局,四川 雅安625000)

依托川發(fā)改農(nóng)經(jīng)【2012】1304號(hào)文件,積極響應(yīng)文件號(hào)召,結(jié)合四川省中小河流流域特性,運(yùn)用API模型編制四川省中小河流水文監(jiān)測(cè)系統(tǒng)預(yù)報(bào)方案。本文根據(jù)滎經(jīng)水文站水位、流量、降雨量、流域內(nèi)7個(gè)雨量站點(diǎn)以及天全水文站2005年~2014年蒸發(fā)量10年歷史資料,建立滎經(jīng)河流域控制站滎經(jīng)水文站短期洪水預(yù)報(bào)方案[1]。由于滎經(jīng)水文站無(wú)蒸發(fā)項(xiàng)目,蒸發(fā)資料借用相鄰、地理特性相似流域天全河天全站逐日蒸發(fā)量資料。

1 預(yù)報(bào)模型

利用API模型構(gòu)建洪水預(yù)報(bào)方案模型分為產(chǎn)流模型和匯流模型兩部分。

產(chǎn)流模型建立過(guò)程:通過(guò)已有的歷史資料,分析出滎經(jīng)水文站斷面的基流和退水曲線;運(yùn)用歷史資料選取洪水場(chǎng)次,計(jì)算出降雨徑流相關(guān)要素;根據(jù)計(jì)算結(jié)果點(diǎn)繪出P~Pa~R;分析產(chǎn)流誤差,并評(píng)定。

匯流模型建立過(guò)程:對(duì)產(chǎn)流模型計(jì)算出來(lái)的凈雨量,進(jìn)行劃分,并推求單位線,每場(chǎng)洪水推求一條單位線;對(duì)這些單位線進(jìn)行綜合,用綜合單位線進(jìn)行洪水過(guò)程模擬,最后進(jìn)行API模型方案評(píng)定[4]。

2 滎經(jīng)站實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)方案編制與分析

2.1 資料來(lái)源

本次收集到雅安滎經(jīng)河流域2005年~2014年歷史資料,包括滎經(jīng)水文站水位、流量、降雨量資料,以及苦蒿溝、三合、泗坪、大通橋、金山、石滓、麓池雨量站降雨量資料以及天全站2010年~2014年逐日蒸發(fā)量資料。

滎經(jīng)水文站洪水水文要素摘錄表采用4段制進(jìn)行摘錄,測(cè)流開(kāi)始、結(jié)束時(shí)間必摘,測(cè)流期間洪水變化按資料記錄摘(一般按6分鐘倍數(shù)超0.05 m記錄)。

天全站逐日蒸發(fā)量資料除2007年日蒸發(fā)量資料采用不保留小數(shù)位數(shù)的方式記錄,其余年份資料保留一位小數(shù)記錄。

2.2 產(chǎn)流預(yù)報(bào)方案

2.2.1 基流的計(jì)算

由2005年~2014年10年年最枯流量,取其平均值作為基流,基流值為18.9 m3/s,見(jiàn)表1。

表1 滎經(jīng)站2005~2014年最枯流量表

2.2.2 值的計(jì)算

在2005年~2014年之間找到2006年8月13日和2011年7月1日的降雨屬于久旱無(wú)雨,突降暴雨的洪水過(guò)程,其中2006年8月4日至11日工8日全流域無(wú)雨,2011年6月25日至6月30日共6日滎經(jīng)河流域除三合、泗坪雨量站有兩天小雨外,其余各站達(dá)到6日無(wú)降雨。選取這兩次洪水過(guò)程,作為此次值的計(jì)算場(chǎng)次。

取兩次計(jì)算值平均值(69+71.1)/2=70.4,取整得Im=70 mm。

2.2.3 Em值的計(jì)算

根據(jù)天全站2005年~2014年各年月最大日蒸發(fā)量,得出值,見(jiàn)表2。

表2 天全站各月最大日蒸發(fā)量表

2.2.4 K值的計(jì)算

由公式得出滎經(jīng)站5月~10月消退系數(shù)K,見(jiàn)表3。

表3 滎經(jīng)站5月~10月K值表

2.2.5 退水曲線的制作

在2005年~2014年10年滎經(jīng)河流域各站的降雨徑流資料中,選取峰后無(wú)雨的退水過(guò)程,選取其外包線,作為退水曲線。

2.2.6 P~Pa~R相關(guān)圖制作

選取滎經(jīng)河流域2005年~2010年6年資料作為P~Pa~R的評(píng)定年份,2011年~2014年4年資料作為檢驗(yàn)?zāi)攴?。其?005年~2010年共選出19場(chǎng)洪水樣本,2011年~2014年共選出9場(chǎng)洪水樣本。由28場(chǎng)洪水樣本計(jì)算出P~Pa~R,并繪制在一張表上,得出P~Pa~R相關(guān)圖。滎經(jīng)API P~Pa~R相關(guān)圖見(jiàn)圖1。由圖可以讀出P~Pa~R相關(guān)圖節(jié)點(diǎn)表。

圖1 滎經(jīng)API P~Pa~R相關(guān)圖

根據(jù)點(diǎn)繪出的P~Pa~R相關(guān)圖對(duì)洪水產(chǎn)流方案進(jìn)行評(píng)定,評(píng)定結(jié)果合格率為73.7%,檢驗(yàn)結(jié)果合格率為77.8%。

2.3 匯流預(yù)報(bào)方案

利用28場(chǎng)洪水制定綜合單位線,并用此綜合單位線進(jìn)行匯流方案評(píng)定和檢驗(yàn)。制定的綜合單位線見(jiàn)圖2(綜合單位線圖)。單位線節(jié)點(diǎn)見(jiàn)表4。

圖2 綜合單位線圖

表4 10 mm單位線節(jié)點(diǎn)表

用單位線對(duì)2005年~2010年19場(chǎng)洪水進(jìn)行評(píng)定。評(píng)定結(jié)果峰時(shí)合格率為89.5%,峰量合格率為73.7%,洪量合格率為78.9%。用2011年~2014年9場(chǎng)洪水進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果峰時(shí)合格率為100%,峰量合格率為66.7%,洪量合格率為66.7%。

2.4 預(yù)報(bào)成果

分析方案成果不存在系統(tǒng)偏差,合格和不合格的洪水場(chǎng)次在降雨開(kāi)始到洪峰到達(dá)時(shí)間上、降雨持續(xù)時(shí)間、降雨強(qiáng)度、洪水過(guò)程、前期影響雨量上,呈不規(guī)律分布。根據(jù)《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》(GB/T22482-2008)對(duì)于匯流時(shí)間小于6小時(shí)的河道不作精度評(píng)定,但是目前中小河流流域面積較小,匯流時(shí)間普遍較短。根據(jù)目前防汛要求,中小河流有條件的河段都要進(jìn)行預(yù)警預(yù)報(bào),并從中小河流演算到大江大河。因此,在中小河流有條件的預(yù)報(bào)河段應(yīng)提高預(yù)報(bào)精度[2]。

滎經(jīng)水文站是由上游主要支流滎河、經(jīng)河、冷水河以及相嶺河匯流后的控制站。本方案中,為提高預(yù)報(bào)精度,應(yīng)重新對(duì)場(chǎng)次洪水降雨進(jìn)行分析??紤]降雨中心點(diǎn)所在支流,制作以每條河流為降雨中心的匯流單位線,由同一條河流為降雨中心點(diǎn)形成的洪水分為一個(gè)系列,對(duì)每個(gè)系列再進(jìn)行精度評(píng)定[5]。

3 結(jié)論及建議

3.1 結(jié)論

運(yùn)用API模型對(duì)青衣江上滎經(jīng)河滎經(jīng)水文站斷面進(jìn)行短期洪水預(yù)報(bào)研究作為中小河流預(yù)報(bào)方案編制的實(shí)例,取得一定的成果。可為下游滎經(jīng)縣城及沿河鄉(xiāng)鎮(zhèn)防洪減災(zāi)提供數(shù)據(jù)支持,為人民的生命財(cái)產(chǎn)安全提供安全保障[3]。

用API模型進(jìn)行預(yù)報(bào),Im=70 mm,預(yù)報(bào)精度較好,對(duì)2005年~2014年共10年資料28場(chǎng)洪水樣本進(jìn)行評(píng)定,結(jié)果如下:徑流深的合格率為75%,洪峰流量的合格率為71.4%,洪峰出現(xiàn)時(shí)間的合格率為92.9%,洪量的合格率為75%。

3.2 建議

滎經(jīng)水文站上游各支流雨量站有一定的歷史(大于30年),對(duì)全流域的降雨控制較好。因此在運(yùn)用API模型進(jìn)行預(yù)報(bào)方案編制時(shí),精度達(dá)到乙級(jí)方案。滎經(jīng)水文站的產(chǎn)流預(yù)報(bào)調(diào)整后為乙級(jí)方案,匯流演算時(shí),如對(duì)場(chǎng)次洪水的降雨再進(jìn)行分區(qū),根據(jù)降雨分區(qū)選擇不同的匯流單位線,再進(jìn)行預(yù)報(bào),精度應(yīng)更好。其他中小河流在運(yùn)用API模型進(jìn)行預(yù)報(bào)方案編制時(shí),如流域雨量站控制也較好,匯流方案精度較差時(shí)可以考慮對(duì)場(chǎng)次洪水的降雨進(jìn)行分區(qū),以提高預(yù)報(bào)精度[6]。

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