謝 非，夏 澤，楊 琳

(長江信達軟件技術(shù)(武漢)有限責任公司，湖北 武漢 430014)

0 引 言

流域水文模型是現(xiàn)代水文學最重要的研究領(lǐng)域，已經(jīng)從經(jīng)驗模型、概念性集總模型發(fā)展到基于物理基礎的半分布式和全分布式水文模型。經(jīng)驗模型的發(fā)展主要集中在19世紀后期至20世紀50年代之間，代表性模型包含降雨徑流相關(guān)圖模型、相應水位(或流量)模型、單位線模型[11]等。隨著計算機及信息技術(shù)的發(fā)展，從20世紀50年代開始，概念性集總模型迅速發(fā)展，提出的模型包括美國斯坦福模型[12]、薩克拉門托模型[13]、日本TANK模型[14]和華東水利學院(現(xiàn)為河海大學)的新安江模型[15]。20世紀90年代，計算機技術(shù)、GIS、遙感技術(shù)和雷達技術(shù)的迅速發(fā)展，為流域分布式水文模型的發(fā)展提供了技術(shù)基礎，其中典型的半分布式流域水文模型包含HSPF模型[16]、HBV模型[17]、PRMS模型[18]、HEC-HMS模型[19]、TOPMODEL模型[20]、SWAT模型[21]；全分布式水文模型主要包含MIKESHE模型[22]、SHETRAN模型[23]、IHDM模型[24]、TOPKAPI模型[25]。

流域水文模型軟件系統(tǒng)作為水文模型的技術(shù)外殼，為水文模型的推廣應用提供技術(shù)支持與保障，隨著流域水文模型的進一步發(fā)展，流域水文模型系統(tǒng)也隨之發(fā)展進步，從而開發(fā)出基于流域尺度，為水文專業(yè)科研人員和流域管理人員提供決策支持的流域水文模型系統(tǒng)。例如BASINS[26]，HMS[27]，WMS[28]，SMS[29]，MMS[30]，可將不同模擬過程和模擬階段的水文模型進行系統(tǒng)集成，以滿足用戶流域尺度的模擬需要；如TOP-MODEL[31]，DHSVM[32]，AVSWAT[33]，WetSpa[34]，MIKESHE[35]，HIMS[36]，OpenMI[37]，OMS[38]等以分布式水文模型為基礎開發(fā)的系統(tǒng)軟件，可為流域水資源綜合管理提供有效的技術(shù)參考和決策支持。

由于水文模型都存在一定的局限性，在實際應用中，下墊面條件復雜，而模型種類往往單一，不能滿足各種下墊面條件下的計算需求，影響了模型搭建的準確性及適用性。此外，在傳統(tǒng)水文模型搭建過程中，需要運用多種軟件，如GIS軟件、模型軟件、模型參數(shù)率定工具等，才能完成整個建模過程，建模過程的復雜性導致誤差的增加。并且于各計算單元上的產(chǎn)匯流模型只能進行統(tǒng)一設置，難以反映各區(qū)域的產(chǎn)匯流規(guī)律。

1 研究目標

本文提出1套流域情景驅(qū)動的通用混合型水文模型，旨在解決流域水文模擬中以下技術(shù)問題。

(1) 解決傳統(tǒng)模型建模方式中各計算單元上的產(chǎn)匯流模型單一性問題。建立適用于不同下墊面條件下的產(chǎn)匯流模型庫，產(chǎn)流模型包括：適用于濕潤半濕潤地區(qū)的新安江模型、NAM模型，適合于干旱地區(qū)的水箱模型，適用于所有流域的API模型。坡面匯流模型包括：單位線模型，滯時演算模型。河道匯流模型包括：水動力學模型，馬斯京根模型。以此為基礎建立產(chǎn)匯流模型庫，將有效提高模型搭建的準確性。

(2) 解決傳統(tǒng)建模計算過程中通用性不強的問題。以成熟完善的技術(shù)方案為指導，建立1套通用的模型搭建系統(tǒng)，主要功能包括：數(shù)據(jù)導入，模型搭建，洪水摘錄，模型率定，模型應用。通過以上功能將有效解決以往搭建工具通用性不足的問題，同時有效減少了模型搭建過程中人為因素所導致的誤差，提升模型搭建的準確性與通用性。

農(nóng)村水利現(xiàn)代化是一項跨領(lǐng)域的社會性系統(tǒng)工程，必須建立相應的機構(gòu)專門推動，整體協(xié)調(diào)推進天津市農(nóng)村水利現(xiàn)代化，盡快組織起草并以市政府名義印發(fā)《關(guān)于加快天津市農(nóng)村水利現(xiàn)代化的意見》，統(tǒng)籌天津市發(fā)展改革、水務、財政、農(nóng)業(yè)、國土房管等部門，密切配合，建立工作機制，強化部門合作，細化工作措施，支持農(nóng)村水利現(xiàn)代化，明確農(nóng)村水利現(xiàn)代化年度工作計劃，制定相應的工作時間表；有農(nóng)業(yè)區(qū)縣是農(nóng)村水利現(xiàn)代化的責任主體，應成立相應的組織機構(gòu)，將各項工作任務落實到分解到部門、細化到責任人。

(3) 解決傳統(tǒng)模型建模方式中各計算單元上的產(chǎn)匯流模型不能靈活配置的問題。通過自由選擇的方式進行流域水文模型的智能搭建，在模型搭建過程中，用戶可依據(jù)模型搭建的實際需求，實現(xiàn)各計算單元產(chǎn)匯流模型的自由組合，從而提高模型的計算精度。

2 研究方法

本文以JAVA平臺為基礎，開發(fā)通用預報模型產(chǎn)品庫，對外提供標準化服務接口，并形成可靈活配置的模型后臺，建立了1套完整流域情景驅(qū)動的通用混合型水文模型，實現(xiàn)了情景驅(qū)動的水文模型靈活組建，具體步驟如圖1所示，包括數(shù)據(jù)輸入，模型搭建，洪水摘錄，模型率定，模型應用。

圖1 基于情景驅(qū)動的水文模型靈活組建策略方法流程Fig.1 Flow chart of flexible establishment strategy of hydrological model based on scenario drive

2.1 模型自由組合構(gòu)建

為了詳盡地反映降雨的時空分布和下墊面水文地質(zhì)條件的差異，更好地揭示各區(qū)域的產(chǎn)匯流規(guī)律，以提高預報成果的精度，通常建立分塊式降雨-徑流流域模型，即將預報流域適當?shù)胤殖啥鄠€子流域，依據(jù)不同子流域的特點選用不同的水文模型進行產(chǎn)匯流計算，將水文模型在預報流域內(nèi)進行多種方式組合，使整個流域的產(chǎn)匯流計算達到最優(yōu)化，計算流程如圖2所示，其中具體過程如下。

圖2 模型組合計算原理Fig.2 Schematic diagram of model combination calculation

(1) 子流域出口流量計算。根據(jù)流域分布地理特點及匯流等流時特征，將流域劃分成若干子流域，各子流域應用合適的流域水文模型進行產(chǎn)匯流計算，模型計算的流量為子流域出口流量。

(2) 干流出口流量計算。根據(jù)拓撲關(guān)系確定子流域的上下游關(guān)系，上一個子流域的出流斷面為下一個子流域的入流斷面，在每個子流域內(nèi)，對入流斷面的流量進行馬斯京根流量演算，得到相應的干流出口流量。

(3) 流域出口流量計算。在每個子流域的出口斷面，其相應子流域出口流量與干流出口流量按時差疊加，疊加后形成該子流域出口斷面的總流量，即為下一個子流域入流斷面的流量，依次向下一個子流域出口進行演算，最終推得流域出口的總流量。

2.2 參數(shù)自動率定

水文模型參數(shù)的率定方法主要有人工試錯法和自動優(yōu)化法。人工試錯法率定模型參數(shù)主要依據(jù)個人主觀評估模擬結(jié)果，很大程度上依賴調(diào)試人員的經(jīng)驗，從而增加了模型的不確定性。自動優(yōu)化方法是隨著計算機技術(shù)和應用數(shù)學的發(fā)展而迅速發(fā)展起來的參數(shù)率定方法，應用于水文模型參數(shù)率定的自動優(yōu)化方法主要可以分為局部優(yōu)化方法和全局優(yōu)化方法。由于流域水文模型大多是非線性的，局部優(yōu)化算法受起始點影響較大，對于不同的起始點會在不同的點結(jié)束運算，從而帶來不同的優(yōu)化結(jié)果。水文模型參數(shù)的全局優(yōu)化具有搜索策略的局限性、目標函數(shù)的不連續(xù)性、參數(shù)間的高度非線性相互作用和影響等特征，從而使優(yōu)選過程非常復雜，難以收斂到全局最優(yōu)解。

SCE-UA算法是一種有效解決非線性約束最優(yōu)化問題的方法，綜合了確定性搜索、隨機搜索和生物競爭進化等方法的優(yōu)點，可以快速地搜索到水文模型參數(shù)全局最優(yōu)解，目前在流域水文模型參數(shù)優(yōu)選中應用十分廣泛。本文采用SCE-UA算法，以NASH系數(shù)作為目標函數(shù)進行模型參數(shù)率定，如式(1)所示。

(1)

2.3 混合模型組件

不同模型之間的連接或耦合技術(shù)主要分為外部耦合、內(nèi)部耦合、全耦合技術(shù)。但總體而言，基于內(nèi)部耦合與全耦合技術(shù)來實現(xiàn)模型之間的聯(lián)合模擬研究相對較少。外部耦合技術(shù)，即將一個模型的輸出結(jié)果作為另一個模型的輸入條件，通常被視為一種最有效、最簡單的方法去實現(xiàn)不同模型的聯(lián)合，進而完成對復雜流域系統(tǒng)的切實完整模擬。為了真實模擬復雜水動力過程的河流或地表水體，水動力模型通常需要連接流域水文模型來獲取流量輸入條件。耦合過程如下。

(1) 概念性水文模型與水動力學模型耦合?；诟拍钚运哪Ｐ陀脕砟M上游流域的徑流輸出，將其作為水動力模型的輸入條件(邊界條件)。根據(jù)需求利用一維水動力學模擬，演算至相應斷面。通過概念性水文模型獲取區(qū)間徑流并匯入相應斷面。將區(qū)間徑流與上游河道的水動力學模擬流量疊加作為新的水動力模型輸入條件(邊界條件)。利用新的輸入條件向下游繼續(xù)演算。通過此耦合方式不斷演算，最終至流域出口。

(2) 分布式水文模型與水動力學模型耦合。由于分布式水文模型將整個流域內(nèi)部柵格化，每個柵格為一個獨立計算單元，故在流域內(nèi)部不滿足一維水動力耦合條件，因此一維水動力與分布式水文模型耦合計算只存在于流域外部，具體耦合可分為如下兩種情況：① 當計算流域為閉合流域時，則流域無上游來水，分布式模型計算上游來水為零，計算所得出口流量可作為水動力模型上邊界條件，根據(jù)需求可以將出口流量演算至相應斷面；② 當計算流域為非閉合流域時需考慮龍頭斷面入流情況，計算時將龍頭斷面入流通過水動力模型演算至子流域出口，與流域內(nèi)產(chǎn)流一同演算至流域出口作為水動力模型上邊界條件，然后根據(jù)需求演算至相應斷面。

3 混合型水文模型平臺研發(fā)技術(shù)路線

3.1 通用平臺總體框架

以技術(shù)先進、系統(tǒng)實用、結(jié)構(gòu)合理、產(chǎn)品主流、低成本、低維護量作為基本建設原則，通用平臺規(guī)劃的整體構(gòu)架如圖3所示，包括數(shù)據(jù)層、平臺層、應用層、用戶層。

圖3 通用平臺總體框架Fig.3 General framework of general platform

(1) 數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層集中組織和管理洪水預報所需的各類數(shù)據(jù)，包括空間數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)、工程信息數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)層為水文模型的展示提供數(shù)據(jù)支撐。

(2) 平臺層。應用支撐平臺層包括地理信息系統(tǒng)平臺、數(shù)據(jù)管理平臺和支撐業(yè)務系統(tǒng)的各類引擎和中間件。其中，地理信息系統(tǒng)平臺負責空間數(shù)據(jù)及業(yè)務相關(guān)數(shù)據(jù)的管理維護和信息查詢，數(shù)據(jù)管理平臺包括數(shù)據(jù)交換、模型接口、用戶管理等。

(3) 應用層。應用層包括應用層實現(xiàn)信息展示、應用服務等人機交互功能，為系統(tǒng)使用、維護人員，系統(tǒng)訪問用戶等提供美觀、簡潔和全新體驗的操作界面，用戶使用瀏覽器即可進行操作。應用層包括流域水文水資源通用模型系統(tǒng)的各個業(yè)務功能模塊，分為模型選擇、數(shù)據(jù)輸入、模型搭建、洪水摘錄、模型率定、方案管理、模型應用。

(4) 用戶層。用戶層包括整個系統(tǒng)的目標用戶，主要包括流域防汛部門、水文局、水庫管理單位等，各用戶按不同的權(quán)限和業(yè)務需求，進行相應權(quán)限的內(nèi)容獲取與展示。

3.2 通用平臺功能

通用平臺提供集總式新安江模型、集總式API模型、集中式NAM模型、集總式TANK模型、集總式組合模型、分布式新安江模型、分布式NAM模型、分布式TANK模型、一維水動力模型供用戶選擇，如圖4所示。

圖4 模型選擇Fig.4 Model selection

(1) 該平臺提供多樣數(shù)據(jù)輸入方式，當用戶選擇模型后進入數(shù)據(jù)輸入頁面，用戶可以以圖層形式導入河流、子流域、雨量站、水文站、權(quán)重等信息，并指定模型的拓撲結(jié)構(gòu)，按照平臺提供的EXCEL模板進行雨量、流量數(shù)據(jù)的導入，如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)輸入Fig.5 Data input

(2) 該平臺提供自由搭建模型，依據(jù)各子流域?qū)嶋H需要選擇合適的產(chǎn)匯流模型，同時實現(xiàn)模型的自由組合，如圖6所示。

圖6 模型搭建Fig.6 Model construction

(3) 該平臺提供洪水摘錄、管理功能。模型搭建后之后進行洪水摘錄，摘錄時自動完成數(shù)據(jù)插值和洪水特征值統(tǒng)計，如圖7所示。

圖7 次洪摘錄Fig.7 Extract of flood

(4) 該平臺提供自動率參和手動率參功能。以摘錄的場次為基礎，利用SCE_UA算法實現(xiàn)參數(shù)自動率定，同時支持手動率參功能，便于用戶進行參數(shù)率定和參數(shù)驗證，如圖8所示。

圖8 參數(shù)率定 Fig.8 Parameter calibration

(5) 該平臺提供方案管理功能。預報成果管理通過方案名稱(模糊查詢)、方案類型、制作人、方案制作時間范圍、方案開始時間范圍以及方案結(jié)束時間范圍查詢預報成果實現(xiàn)，并能對單個成果方案進行查看和刪除操作，如圖9所示。

圖9 方案管理Fig.9 Scheme management

(6) 該平臺提供模型應用功能。利用存儲的模型方案，輸入雨量和流量數(shù)據(jù)進行水文模擬計算，如圖10所示。

圖10 模型應用Fig.10 Model application

4 應用案例分析

漢江是長江中游最大的一級支流，發(fā)源于陜西省漢中市寧強縣潘冢山，自西向東流經(jīng)陜西省漢中市、安康市，于安康市白河縣出陜西進入湖北十堰，在湖北省丹江口與漢江最大的支流丹江匯合進入丹江口水庫，出丹江口水庫后繼續(xù)向東南流，過襄陽、荊門等市，在武漢市匯入長江，全長1 577 km，流域面積15.9萬km2。

選取漢江流域中的安康-白河區(qū)間作為此次模型驗證的目標流域。該區(qū)間總面積為5 531 km2，包含安康、桂花園、向家坪、長沙壩、白河5個水文站，其中，桂花園水文站為支流壩河的控制站，向家坪水文站為支流旬河的控制站，長沙壩水文站為支流夾河的控制站，白河水文站為該區(qū)間出口斷面控制站。洪水預報計算模型中涉及18個雨量站，分別為獅坪、秋坪、茨溝、花里墟、平利、六口、米糧、南寬坪、兩河關(guān)、長槍鋪、安康、縣河口、桂花園、向家坪、蜀河、紅軍、長沙壩、白河雨量站，區(qū)間雨量站位置分布如圖11所示。根據(jù)水文模型適用性和子流域的下墊面情況，區(qū)域子流域劃分及模型選擇情況如圖12所示。安康-白河區(qū)間1992～2010年間的20場洪水作為全部樣本，其中1992年7月11日至2000年間的12場洪水作為參數(shù)率定樣本，用以得出系統(tǒng)所需要的各個參數(shù)并進行調(diào)整，2000～2010年間的8場洪水作為驗證樣本，用以驗證率定所得參數(shù)是否正確，評估系統(tǒng)的模擬效果。

圖11 流域水文站網(wǎng)構(gòu)架Fig.11 Framework of hydrological station network in the basin

注：XAJ為新安江模型；API為API模型；TANK為水箱模型；NAM為NAM模型。圖12 研究區(qū)域子流域劃分及模型選擇Fig.12 Sub watershed division and model selection in the study area

模擬結(jié)果如圖13～14，表1～2所示。12場洪水在率定期的模擬值與實測值基本重合，洪峰合格率達到100%，平均確定性系數(shù)達到0.94，峰現(xiàn)時間合格率達到75%(以3 h以內(nèi)為合格)；8場洪水在驗證期的模擬值與實測值基本重合，洪峰合格率達到91%，平均確定性系數(shù)達到0.91，峰現(xiàn)時間合格率達到75%(以3 h以內(nèi)為合格)，模擬精度較高，能夠滿足生產(chǎn)實際需求。

圖13 12場洪水參數(shù)率定結(jié)果Fig.13 Calibration results of 12 flood parameters

注：為直觀展示顯示效果，本文重點驗證洪峰流量，橫坐標刻度未均勻分布，數(shù)值對應為洪峰出現(xiàn)時間。圖14 8場洪水參數(shù)驗證結(jié)果Fig.14 Verification results of 8 flood parameters

表1 12場洪水參數(shù)率定結(jié)果統(tǒng)計Tab.1 Statistical table of 12 flood parameter calibration results

表2 8場洪水參數(shù)驗證結(jié)果統(tǒng)計Tab.2 Statistical table of verification results of 8 flood parameters

5 結(jié) 語

本研究適用于不同下墊面條件下的產(chǎn)匯流模型庫，可有效提高模型搭建的準確性。通過自由選擇的方式進行流域水文模型的智能搭建，在模型搭建過程中，用戶可依據(jù)模型搭建的實際需求，實現(xiàn)各計算單元產(chǎn)匯流模型的自由組合，從而提高模型的計算精度。