面向防洪“四預(yù)”的數(shù)字孿生流域水利專業(yè)模型研發(fā)與實(shí)踐應(yīng)用
——以數(shù)字孿生飛云江流域?yàn)槔?/h1>
2024-04-07 08:20:32任明磊趙麗平陳智洋魏國振喻海軍夏志昌
中國水利 2024年5期
任明磊，趙麗平，陳智洋，魏國振，唐 榕，王 剛，喻海軍，夏志昌
（1.中國水利水電科學(xué)研究院，100038，北京；2.水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心（水旱災(zāi)害防御中心），100038，北京；3.水利部京津冀水安全保障重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，100038，北京；4.浙江省溫州市水旱災(zāi)害防御中心，325000，溫州）
數(shù)字孿生流域作為推動(dòng)智慧水利建設(shè)的核心和關(guān)鍵，是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。水利專業(yè)模型通過分析物理流域的要素變化和相互關(guān)系，對(duì)水利治理管理活動(dòng)過程進(jìn)行智能模擬，為數(shù)字孿生流域提供算法服務(wù)。水利模型由水文、水資源、水力學(xué)、水土保持、生態(tài)環(huán)境等專業(yè)的機(jī)理分析模型、數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型和混合模型組成，在防洪業(yè)務(wù)應(yīng)用中主要有水文模型、水動(dòng)力模型、水工程調(diào)度模型、風(fēng)暴潮模型等。傳統(tǒng)模型構(gòu)建比較成熟，在各地?cái)?shù)字孿生水利建設(shè)實(shí)踐中得到初步應(yīng)用，但在通用化、高效化、便捷化等方面還存在不足，不能完全滿足數(shù)字孿生流域建設(shè)需求，特別是對(duì)智能模擬、前瞻預(yù)演、智慧決策等防洪“四預(yù)”核心業(yè)務(wù)的支撐不夠。具體而言，水文模型主要以API和集總式新安江模型為主，模擬手段比較單一；以站點(diǎn)降雨數(shù)據(jù)為輸入，與降雨數(shù)值預(yù)報(bào)、雷達(dá)測(cè)雨等新型監(jiān)測(cè)感知數(shù)據(jù)融合不夠；以服務(wù)關(guān)鍵斷面預(yù)報(bào)為主，模擬成果無法為數(shù)字化場(chǎng)景構(gòu)建提供支撐。水動(dòng)力模型以商用一二維模擬計(jì)算軟件應(yīng)用為主，模型拓展性、移植性不強(qiáng)；以水位、流量、流速等單一水相動(dòng)力過程模擬為主，應(yīng)用場(chǎng)景單一；不具備二次開發(fā)條件，無法與防洪業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一集成；模型計(jì)算效率不滿足超大規(guī)模水動(dòng)力實(shí)時(shí)模擬計(jì)算的要求，無法為防洪“四預(yù)”功能中的前瞻預(yù)演提供算法支撐。此外，傳統(tǒng)模型多針對(duì)特定流域、特定業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景定制開發(fā)，受模型開發(fā)語言、部署環(huán)境限制，模型構(gòu)建和運(yùn)行方式難以適應(yīng)數(shù)字孿生流域環(huán)境，無法在防洪業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一集成應(yīng)用。各模型獨(dú)立開發(fā)，彼此耦合聯(lián)系不緊密，與預(yù)報(bào)、調(diào)度、預(yù)演一體化的防洪業(yè)務(wù)流程不匹配。
本文從防洪業(yè)務(wù)支撐角度，介紹了面向防洪“四預(yù)”的數(shù)字孿生流域建設(shè)相關(guān)水文、水動(dòng)力、水工程調(diào)度、風(fēng)暴潮模型研發(fā)情況，并討論了這些模型在數(shù)字孿生飛云江系統(tǒng)中進(jìn)行軟件化集成和實(shí)踐應(yīng)用的效果，為其他流域數(shù)字孿生建設(shè)提供參考借鑒。
一、面向防洪“四預(yù)”的數(shù)字孿生流域水利專業(yè)模型研發(fā)
1.水文模型
水文模型的構(gòu)建是依據(jù)流域水文氣候條件、地形地質(zhì)等特征確定其產(chǎn)匯流形式，然后選擇合適的水文模型進(jìn)行相應(yīng)模型構(gòu)建。目前中國水利水電科學(xué)研究院已研發(fā)的模型庫包括分布式新安江模型、分布式垂向混合產(chǎn)流模型、分布式HBV模型、分布式NAM模型等，實(shí)現(xiàn)了超滲、蓄滿、混合多種產(chǎn)流模式的計(jì)算，以及馬斯京根法、單位線、動(dòng)態(tài)分段馬斯京根法、圣維南方程等多種匯流模式的計(jì)算，并采用系統(tǒng)響應(yīng)、SCE-UA等參數(shù)優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)了預(yù)報(bào)方案參數(shù)的快速自動(dòng)率定。
水文模型建模思路主要是：在收集基礎(chǔ)資料的基礎(chǔ)上，進(jìn)行模型前處理，包括降雨數(shù)據(jù)插值、降雨數(shù)據(jù)矯正以及DEM、土地利用和土壤質(zhì)地等網(wǎng)格數(shù)據(jù)的處理分析。根據(jù)流域特點(diǎn)和下墊面特征進(jìn)行水文計(jì)算分區(qū)，依據(jù)干支流的水力聯(lián)系構(gòu)建拓?fù)潢P(guān)系。預(yù)報(bào)模型構(gòu)建涵蓋潛在蒸散發(fā)、截留、填洼、下滲、產(chǎn)流、分水源（包括地面徑流、壤中流、地下徑流）、坡面匯流、河道匯流和總徑流計(jì)算等過程。采用系統(tǒng)響應(yīng)參數(shù)率定方法或SCE-UA方法進(jìn)行水文模型的參數(shù)率定，編制洪水預(yù)報(bào)方案，最后將預(yù)報(bào)模型和方案用于數(shù)字孿生流域的實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)。水文模型建模流程見圖1。
圖1 水文模型建模流程
2.水動(dòng)力模型
本研究采用中國水利水電科學(xué)研究院自主研發(fā)的洪水分析軟件（IFMS）建立非恒定流水力學(xué)模型，實(shí)時(shí)推演各種洪水情形下流域的洪水運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)和規(guī)律，為制定精細(xì)的防洪預(yù)案提供技術(shù)支撐。IFMS是一個(gè)專業(yè)的洪水風(fēng)險(xiǎn)圖編制軟件，結(jié)合洪水分析相關(guān)業(yè)務(wù)需求，以2DGIS為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理和結(jié)果展示平臺(tái)，運(yùn)用DirectX渲染技術(shù)將水利業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與GIS基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)模型的計(jì)算、分析、編輯及可視化展示。軟件可用于模擬中小河流、蓄滯洪區(qū)、防洪保護(hù)區(qū)、城市（暴雨內(nèi)澇—排水系統(tǒng)），包括一維河網(wǎng)模型、二維網(wǎng)格模型、城市管網(wǎng)模型、一二維耦合模型、二維管網(wǎng)耦合模型5個(gè)模塊，能夠滿足各類數(shù)據(jù)處理、模型計(jì)算、結(jié)果展示與輸出等工作需求。
3.水工程調(diào)度模型
針對(duì)實(shí)際調(diào)度需求，面向防洪“四預(yù)”的水工程調(diào)度模型主要包含單一水工程調(diào)度模型和多水工程聯(lián)合調(diào)度模型，其中單一水工程調(diào)度模型包含規(guī)則調(diào)度模型、指令調(diào)度模型、泄量控制調(diào)度模型、水位控制調(diào)度模型。
單一水工程調(diào)度模型中，規(guī)則調(diào)度模型主要根據(jù)各水庫調(diào)度規(guī)則按水量平衡方程進(jìn)行水庫蓄泄模擬計(jì)算，約束條件主要是水庫泄量能力約束、水庫水位約束等。指令調(diào)度模型水庫在一定時(shí)段內(nèi)按照指定的流量進(jìn)行下泄，不考慮入庫流量以及下游防洪控制斷面安全流量的影響，模型模擬計(jì)算核心為水量平衡方程。在實(shí)際應(yīng)用中，如果水庫水位高于水庫防洪高水位或設(shè)計(jì)洪水位，則應(yīng)加大水庫指定下泄流量至各時(shí)段水庫水位滿足要求。泄量控制調(diào)度模型主要用于下游某控制斷面有流量限制的水庫，模型可約束水庫的汛期泄水量，但來水量較大而控制泄量值較小時(shí)水庫水位可能超過設(shè)計(jì)洪水位，使用者需要根據(jù)來水量大小和下游情況確定合適的泄量值。水位控制調(diào)度模型以控制水位值為約束，以最大削峰為優(yōu)化目標(biāo)，根據(jù)不同時(shí)刻水庫的調(diào)洪能力確定相應(yīng)時(shí)段水庫下泄流量，常應(yīng)用于水庫自身防洪情勢(shì)嚴(yán)峻時(shí)要求水庫水位不高于某一水位值的情況下，按照最大削峰準(zhǔn)則，利用水庫的調(diào)蓄作用盡可能使水庫放水均勻。水位控制調(diào)度模型可通過遺傳算法、粒子群算法、逐步優(yōu)化算法等智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解。
聯(lián)合調(diào)度模型主要針對(duì)水庫群的防洪聯(lián)合調(diào)度而構(gòu)建，通過統(tǒng)籌水庫群的蓄泄過程，實(shí)現(xiàn)水庫間防洪庫容的優(yōu)化分配，最大程度發(fā)揮防洪效益。模型主要以水庫占用盡可能小的防洪庫容及下游控制斷面削峰最大為目標(biāo)，可通過加權(quán)確定單目標(biāo)函數(shù)，在各水庫調(diào)度規(guī)程的基礎(chǔ)上，以下游河道安全泄量、洪水演進(jìn)等為約束條件進(jìn)行調(diào)度。聯(lián)合調(diào)度模型可采用遺傳算法、粒子群算法、逐步優(yōu)化算法等進(jìn)行求解。
4.風(fēng)暴潮模型
研究采用ADCIRC模式（Advanced Circulation Model）構(gòu)建沿海流域近岸二維風(fēng)暴潮模型，該模型是一種非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的模型，可通過高分辨率化水深變化劇烈海域、低分辨率化地形變化平緩海域，提高風(fēng)暴潮有限元水文動(dòng)力計(jì)算效率。目前該模式已經(jīng)在國內(nèi)外得到廣泛應(yīng)用。
二維ADCIRC模式主要是在笛卡爾直角坐標(biāo)系下，采用沿水深積分的時(shí)均連續(xù)方程和運(yùn)行方程進(jìn)行水動(dòng)力模擬。其中水位由二維平均連續(xù)方程求解獲得。ADCIRC模式空間上采用有限元方法進(jìn)行求解，計(jì)算網(wǎng)格采用三角形網(wǎng)格，易于擬合岸界；時(shí)間上采用有限差分方法。同時(shí)，為了避免Galerkin有限元方法所帶來的數(shù)值振蕩、不守恒性等問題，ADCIRC模式采用通用波動(dòng)連續(xù)性方程GWCE（Generalized Wave Continuity Equation）來代替原有的連續(xù)性方程。
二、數(shù)字孿生飛云江流域水利專業(yè)模型實(shí)踐應(yīng)用
飛云江為浙江省八大獨(dú)流入海水系之一，是溫州市第二大河，發(fā)源于景寧畬族自治縣白云尖，在瑞安市入海，全長(zhǎng)193 km，流域面積3719 km2，多年平均年降雨量1500～2100 mm。數(shù)字孿生飛云江流域建設(shè)聚焦海塘防潮、干流防洪、水庫安全等水利防汛重點(diǎn)，圍繞監(jiān)測(cè)感知、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、聯(lián)動(dòng)管控，構(gòu)建流域洪澇潮災(zāi)害預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案的“四預(yù)”體系，實(shí)現(xiàn)流域防洪調(diào)度場(chǎng)景數(shù)字化、模擬智慧化、決策精準(zhǔn)化，進(jìn)一步提升水災(zāi)害防御決策支撐能力。
通過構(gòu)建沿海河口水位預(yù)報(bào)模型、飛云江干支流洪水預(yù)報(bào)模型、大中型水庫預(yù)報(bào)調(diào)度模型，為數(shù)字孿生飛云江“四預(yù)”建設(shè)和海塘防潮場(chǎng)景、干流洪水場(chǎng)景、水庫安全場(chǎng)景等應(yīng)用提供強(qiáng)有力的算法支撐。
1.水文模型
（1）建設(shè)內(nèi)容
飛云江流域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū)，雨水充沛，產(chǎn)流方式主要為蓄滿產(chǎn)流，且水文預(yù)報(bào)所涉及的斷面以及8座大中型水庫基本位于山丘區(qū)，因此選用分布式新安江模型進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)模型的構(gòu)建。采用系統(tǒng)響應(yīng)參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行預(yù)報(bào)方案模型參數(shù)的優(yōu)化率定，確保模型精度。模型建模范圍如圖2所示，包括13個(gè)預(yù)報(bào)斷面。
圖2 飛云江流域水文重要預(yù)報(bào)斷面點(diǎn)位圖
（2）模型模擬驗(yàn)證效果
以趙山渡水庫預(yù)報(bào)斷面為例。整理了趙山渡水庫17場(chǎng)次洪水?dāng)?shù)據(jù)，其中14場(chǎng)用于模型率定，3場(chǎng)用于模型檢驗(yàn)。結(jié)果見表1、圖3?？梢?，徑流深相對(duì)誤差平均值為-3.3%，洪峰相對(duì)誤差平均值為3.3%，單場(chǎng)次相對(duì)誤差有正有負(fù)，沒有出現(xiàn)系統(tǒng)偏差，合格率為94%。按照《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》（GB/T 22482—2008），合格率達(dá)到甲等。
表1 趙山渡水庫模型模擬效果
圖3 趙山渡水庫20160928場(chǎng)次洪水模擬效果
（3）模型試運(yùn)行效果
以2023年臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”“卡努”影響期間趙山渡水庫斷面為例。
針對(duì)臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”造成的降雨，預(yù)報(bào)趙山渡水庫入庫洪峰流量為2304 m3/s，峰現(xiàn)時(shí)間為7月27日17時(shí)；實(shí)際入庫洪峰流量為2041 m3/s，峰現(xiàn)時(shí)間為7月27日18時(shí)。洪峰相對(duì)誤差為12.9%，峰現(xiàn)時(shí)差為提前1 h，精度均為甲級(jí)。
針對(duì)臺(tái)風(fēng)“卡努”造成的降雨，預(yù)報(bào)趙山渡水庫入庫洪峰流量為1105 m3/s，峰現(xiàn)時(shí)間為7月29日12時(shí)；實(shí)際入庫洪峰流量為1362 m3/s，峰現(xiàn)時(shí)間為7月29日12時(shí)。洪峰相對(duì)誤差為-18.9%，峰現(xiàn)時(shí)差為0 h，精度均為甲級(jí)。
2.水動(dòng)力模型
分析溫州市洪水特點(diǎn)及飛云江流域河網(wǎng)特性，基于水力學(xué)方法建立復(fù)雜河網(wǎng)水流數(shù)學(xué)模型，其中飛云江干流及重要支流河道構(gòu)建一維水動(dòng)力模型，河道沿線及重點(diǎn)關(guān)注鄉(xiāng)鎮(zhèn)構(gòu)建二維水動(dòng)力模型；將飛云江不同維度水動(dòng)力模型進(jìn)行耦合，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜河網(wǎng)區(qū)洪水調(diào)度計(jì)算，同時(shí)采用實(shí)時(shí)校正模型校正全河網(wǎng)的狀態(tài)量，提高河網(wǎng)洪水預(yù)報(bào)精度；將模型模擬成果與“四預(yù)”應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)時(shí)交互，實(shí)現(xiàn)洪水演進(jìn)、洪水淹沒分析等功能，模擬洪水到達(dá)時(shí)間以及演進(jìn)形態(tài)。
（1）建設(shè)內(nèi)容與范圍
通過分析飛云江金朝港感潮河段以及上中游洪水特點(diǎn)，基于水力學(xué)方法建立河網(wǎng)水流數(shù)學(xué)模型。模型建模范圍設(shè)定為干流（珊溪水庫壩下—入海口）、泗溪（文成縣—干流匯口）、金潮港（馮岙—干流匯口、林溪水庫下游）。上邊界條件為珊溪水庫、趙山渡水庫調(diào)蓄后的下泄流量；下邊界為入?？诔蔽粚?shí)測(cè)或預(yù)報(bào)過程，模型可以反映入?？诔彼斖泻惋L(fēng)暴潮增水的影響；將周邊支流以集中入流或分布入流的邊界條件形式加入干流水動(dòng)力模型中，實(shí)現(xiàn)干流重要斷面（珊溪水庫、峃口水文站、趙山渡水庫、馬嶼斷面、瑞安水文站南碼道閘和瑞安金潮港流域）實(shí)時(shí)水位、流量過程計(jì)算。如果干流中的河道水位出堤，將啟動(dòng)一二維水動(dòng)力耦合模型，實(shí)現(xiàn)出堤之后的洪水淹沒分析計(jì)算，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)展示淹沒范圍（面積）、淹沒水深（水位）、淹沒歷時(shí)等全要素信息。
（2）模型模擬驗(yàn)證效果
選擇兩場(chǎng)典型臺(tái)風(fēng)（2013年10月臺(tái)風(fēng)“菲特”、2016年9月臺(tái)風(fēng)“鲇魚”）中峃口水文站、瑞安潮位站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)一二維水動(dòng)力耦合模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證。峃口水文站兩場(chǎng)典型洪水總體模擬結(jié)果較好，洪峰誤差均在6%以內(nèi)，峰現(xiàn)時(shí)間誤差均在1 h以內(nèi)，最大水位模擬誤差均在0.2 m以內(nèi)（表2）；瑞安潮位站兩場(chǎng)臺(tái)風(fēng)洪水總體模擬結(jié)果較好，水位變化趨勢(shì)一致，峰現(xiàn)時(shí)間誤差均在1 h以內(nèi)，低水位模擬誤差均在0.2 m以內(nèi)，但高水位低于實(shí)際值，主要因?yàn)槿鸢渤蔽徽疚挥诮Ｆ皆瓍^(qū)，臺(tái)風(fēng)期間受上游來水、潮汐、風(fēng)力、氣壓等多因素影響，水動(dòng)力模型未考慮風(fēng)浪增水，故高水位模擬值偏低。
表2 峃口水文站典型洪水實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比
（3）模型試運(yùn)行效果
利用精細(xì)化水文模型及水庫調(diào)度模型，刻畫不同前期條件、極端不均降水分布、干支流互相頂托以及水利工程影響，復(fù)盤2023年“杜蘇芮”“卡努”“鴻雁”3場(chǎng)臺(tái)風(fēng)下馬嶼、碧山六橋、瑞安斷面洪峰水位情況。結(jié)果顯示，模擬值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之差均在36 cm以內(nèi)，納什系數(shù)均大于等于0.83（表3）。瑞安站模擬結(jié)果見圖4。水位變化過程與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基本一致，水動(dòng)力模型可以準(zhǔn)確反映飛云江的水位變化情況，為流域科學(xué)有序調(diào)度防洪工程提供了重要支撐。
表3 水位實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比
圖4 臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”影響期間瑞安站水動(dòng)力模型模擬結(jié)果
3.水工程調(diào)度模型
（1）模型建設(shè)內(nèi)容
針對(duì)飛云江流域內(nèi)8座大中型水庫分別構(gòu)建規(guī)則調(diào)度模型、泄量控制調(diào)度模型、水位控制調(diào)度模型，并以珊溪水庫、趙山渡水庫及百丈漈水庫為對(duì)象構(gòu)建聯(lián)合調(diào)度模型。
（2）模型調(diào)度運(yùn)行效果
選取臺(tái)風(fēng)“卡努”期間水庫實(shí)測(cè)水位達(dá)到防洪運(yùn)用起調(diào)水位的仙居水庫為例。2023年臺(tái)汛期間臺(tái)風(fēng)“卡努”于7月29日登陸浙江，仙居水庫預(yù)報(bào)入庫洪峰為312.05 m3/s（水庫無實(shí)測(cè)流量過程，故采用入庫洪水預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比論證），根據(jù)預(yù)報(bào)入流過程，采用水庫規(guī)則調(diào)度模型進(jìn)行調(diào)洪演算，計(jì)算調(diào)度最高水位為256.1 m，接近實(shí)際調(diào)度最高水位256.74 m，計(jì)算最大出庫流量為38.2 m3/s，接近實(shí)際最大出庫流量49 m3/s，驗(yàn)證了采用入庫洪水預(yù)報(bào)信息下規(guī)則調(diào)度模型的合理性。
根據(jù)規(guī)則調(diào)度模型結(jié)果，水庫預(yù)報(bào)調(diào)度水位最高為256.1 m，依據(jù)仙居水庫調(diào)度原則“梅汛期（7—10月）起調(diào)水位為258 m，臺(tái)汛期（4—6月）起調(diào)水位為256 m，根據(jù)臺(tái)風(fēng)、暴雨預(yù)報(bào)，應(yīng)采用預(yù)泄措施降低水庫水位，騰出更多防洪庫容”，水庫應(yīng)降低水位，故考慮采用指令調(diào)度模型、水位控制調(diào)度模型生成新的調(diào)度方案。圖5為指定下泄流量為30 m3/s時(shí)的調(diào)度結(jié)果及控制水庫水位不高于256 m時(shí)的調(diào)度結(jié)果。在指令調(diào)度模型下，水庫最高水位為253.98 m，水庫出庫流量為指定的30 m3/s，模型實(shí)現(xiàn)了按指定下泄流量進(jìn)行水庫調(diào)度的預(yù)期目標(biāo)。在水位控制模型中，水庫最大下泄流量為8.21 m3/s，各時(shí)段水庫水位等于或低于控制水位256 m，實(shí)現(xiàn)了水位控制模型預(yù)期效果。對(duì)比指令調(diào)度模型和水位控制調(diào)度模型，后者削峰率更大，對(duì)下游防洪斷面更為友好；指令調(diào)度模型最高水位及末水位更低，可以預(yù)留更多防洪庫容，但興利效益損失更大，如果未來來水較少，可能導(dǎo)致水庫難以蓄滿?？紤]到臺(tái)汛期防洪起調(diào)水位256 m離汛限水位260 m尚有4 m，實(shí)際調(diào)度中建議優(yōu)先采用水位控制調(diào)度方案，并結(jié)合實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整水庫蓄泄過程。
圖5 仙居水庫指令調(diào)度模型及水位控制調(diào)度模型模擬結(jié)果
4.風(fēng)暴潮模型
（1）模型建設(shè)內(nèi)容
為了準(zhǔn)確模擬溫州沿岸的風(fēng)暴潮，模型的計(jì)算區(qū)域必須足夠大。本研究中，模型開邊界距離溫州市海岸線約500 km，計(jì)算區(qū)域如圖6所示。模型的分辨率由外海的9 km逐漸過渡到溫州重點(diǎn)區(qū)域的100 m以內(nèi)。
圖6 風(fēng)暴潮模型計(jì)算網(wǎng)格
（2）模型模擬驗(yàn)證效果
從2008年以來對(duì)浙江產(chǎn)生嚴(yán)重風(fēng)暴潮的臺(tái)風(fēng)中，選取了2013年23號(hào)臺(tái)風(fēng)“菲特”、2016年14號(hào)臺(tái)風(fēng)“莫蘭蒂”、2016年17號(hào)臺(tái)風(fēng)“鲇魚”、2019年9號(hào)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”、2022年12號(hào)臺(tái)風(fēng)“梅花”5個(gè)典型臺(tái)風(fēng)，對(duì)構(gòu)建的溫州近海風(fēng)暴潮模型進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證數(shù)據(jù)主要采用近岸3個(gè)潮位站（瑞安站、靈昆站、洞頭站）的實(shí)測(cè)潮位數(shù)據(jù)。
以臺(tái)風(fēng)“鲇魚”為例。取2016年9月26日0:00至9月29日0:00，比較“鲇魚”登陸期間潮位過程預(yù)報(bào)平均絕對(duì)誤差以及最高潮位的相對(duì)誤差。實(shí)測(cè)與模擬的過程線相位相符，且最高潮位出現(xiàn)的時(shí)間與實(shí)測(cè)值完全相同，誤差在30 cm以內(nèi)。
（3）2023年典型臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮實(shí)時(shí)驗(yàn)證
選取2023年臺(tái)風(fēng)“卡努”對(duì)模型進(jìn)行了運(yùn)行驗(yàn)證。對(duì)近岸3個(gè)潮位站（瑞安站、靈昆站、洞頭站）的3天預(yù)測(cè)模擬值與實(shí)測(cè)潮位數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比，對(duì)比結(jié)果見圖7。結(jié)果顯示，實(shí)測(cè)與模擬的過程線相位相符，且最高潮位出現(xiàn)的時(shí)間與實(shí)測(cè)值完全相同，誤差在30 cm以內(nèi)，基本滿足規(guī)范許可誤差要求。
圖7 瑞安站、靈昆站、洞頭站風(fēng)暴潮預(yù)測(cè)與實(shí)測(cè)潮位對(duì)比
三、結(jié) 語
針對(duì)面向防洪“四預(yù)”的數(shù)字孿生流域建設(shè)實(shí)際需求，研發(fā)了水文、水動(dòng)力、水工程調(diào)度、風(fēng)暴潮模型等水利專業(yè)模型，用于支撐浙江省溫州市飛云江流域干支流洪水預(yù)報(bào)、沿海河口水位預(yù)報(bào)、大中型水庫預(yù)報(bào)調(diào)度、沿岸風(fēng)暴潮預(yù)報(bào)，為數(shù)字孿生飛云江洪澇潮災(zāi)害預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案“四預(yù)”體系內(nèi)容建設(shè)提供算法支撐，實(shí)現(xiàn)了流域防洪場(chǎng)景數(shù)字化、模擬智慧化、決策精準(zhǔn)化，進(jìn)一步提升了水災(zāi)害防御決策支撐能力。在2023年應(yīng)對(duì)臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”“卡努”“鴻雁”期間，各類模型運(yùn)行情況較好，其中水文模型精準(zhǔn)刻畫了預(yù)報(bào)斷面洪峰、峰現(xiàn)時(shí)間、洪水變化過程，水動(dòng)力模型準(zhǔn)確反映了臺(tái)風(fēng)期間飛云江的水位變化情況，水工程調(diào)度模型滿足了不同調(diào)度方案的制定需求，風(fēng)暴潮模型精準(zhǔn)刻畫了近岸潮位站的最高潮位出現(xiàn)時(shí)間，潮位誤差滿足規(guī)范許可要求，有效支撐了數(shù)字孿生飛云江智慧化防洪“四預(yù)”平臺(tái)運(yùn)行，全面提升了防洪減災(zāi)數(shù)字化支撐能力。
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任明磊，趙麗平，陳智洋，魏國振，唐 榕，王 剛，喻海軍，夏志昌
（1.中國水利水電科學(xué)研究院，100038，北京；2.水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心（水旱災(zāi)害防御中心），100038，北京；3.水利部京津冀水安全保障重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，100038，北京；4.浙江省溫州市水旱災(zāi)害防御中心，325000，溫州）
數(shù)字孿生流域作為推動(dòng)智慧水利建設(shè)的核心和關(guān)鍵，是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。水利專業(yè)模型通過分析物理流域的要素變化和相互關(guān)系，對(duì)水利治理管理活動(dòng)過程進(jìn)行智能模擬，為數(shù)字孿生流域提供算法服務(wù)。水利模型由水文、水資源、水力學(xué)、水土保持、生態(tài)環(huán)境等專業(yè)的機(jī)理分析模型、數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型和混合模型組成，在防洪業(yè)務(wù)應(yīng)用中主要有水文模型、水動(dòng)力模型、水工程調(diào)度模型、風(fēng)暴潮模型等。傳統(tǒng)模型構(gòu)建比較成熟，在各地?cái)?shù)字孿生水利建設(shè)實(shí)踐中得到初步應(yīng)用，但在通用化、高效化、便捷化等方面還存在不足，不能完全滿足數(shù)字孿生流域建設(shè)需求，特別是對(duì)智能模擬、前瞻預(yù)演、智慧決策等防洪“四預(yù)”核心業(yè)務(wù)的支撐不夠。具體而言，水文模型主要以API和集總式新安江模型為主，模擬手段比較單一；以站點(diǎn)降雨數(shù)據(jù)為輸入，與降雨數(shù)值預(yù)報(bào)、雷達(dá)測(cè)雨等新型監(jiān)測(cè)感知數(shù)據(jù)融合不夠；以服務(wù)關(guān)鍵斷面預(yù)報(bào)為主，模擬成果無法為數(shù)字化場(chǎng)景構(gòu)建提供支撐。水動(dòng)力模型以商用一二維模擬計(jì)算軟件應(yīng)用為主，模型拓展性、移植性不強(qiáng)；以水位、流量、流速等單一水相動(dòng)力過程模擬為主，應(yīng)用場(chǎng)景單一；不具備二次開發(fā)條件，無法與防洪業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一集成；模型計(jì)算效率不滿足超大規(guī)模水動(dòng)力實(shí)時(shí)模擬計(jì)算的要求，無法為防洪“四預(yù)”功能中的前瞻預(yù)演提供算法支撐。此外，傳統(tǒng)模型多針對(duì)特定流域、特定業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景定制開發(fā)，受模型開發(fā)語言、部署環(huán)境限制，模型構(gòu)建和運(yùn)行方式難以適應(yīng)數(shù)字孿生流域環(huán)境，無法在防洪業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行統(tǒng)一集成應(yīng)用。各模型獨(dú)立開發(fā)，彼此耦合聯(lián)系不緊密，與預(yù)報(bào)、調(diào)度、預(yù)演一體化的防洪業(yè)務(wù)流程不匹配。
本文從防洪業(yè)務(wù)支撐角度，介紹了面向防洪“四預(yù)”的數(shù)字孿生流域建設(shè)相關(guān)水文、水動(dòng)力、水工程調(diào)度、風(fēng)暴潮模型研發(fā)情況，并討論了這些模型在數(shù)字孿生飛云江系統(tǒng)中進(jìn)行軟件化集成和實(shí)踐應(yīng)用的效果，為其他流域數(shù)字孿生建設(shè)提供參考借鑒。
一、面向防洪“四預(yù)”的數(shù)字孿生流域水利專業(yè)模型研發(fā)
1.水文模型
水文模型的構(gòu)建是依據(jù)流域水文氣候條件、地形地質(zhì)等特征確定其產(chǎn)匯流形式，然后選擇合適的水文模型進(jìn)行相應(yīng)模型構(gòu)建。目前中國水利水電科學(xué)研究院已研發(fā)的模型庫包括分布式新安江模型、分布式垂向混合產(chǎn)流模型、分布式HBV模型、分布式NAM模型等，實(shí)現(xiàn)了超滲、蓄滿、混合多種產(chǎn)流模式的計(jì)算，以及馬斯京根法、單位線、動(dòng)態(tài)分段馬斯京根法、圣維南方程等多種匯流模式的計(jì)算，并采用系統(tǒng)響應(yīng)、SCE-UA等參數(shù)優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)了預(yù)報(bào)方案參數(shù)的快速自動(dòng)率定。
水文模型建模思路主要是：在收集基礎(chǔ)資料的基礎(chǔ)上，進(jìn)行模型前處理，包括降雨數(shù)據(jù)插值、降雨數(shù)據(jù)矯正以及DEM、土地利用和土壤質(zhì)地等網(wǎng)格數(shù)據(jù)的處理分析。根據(jù)流域特點(diǎn)和下墊面特征進(jìn)行水文計(jì)算分區(qū)，依據(jù)干支流的水力聯(lián)系構(gòu)建拓?fù)潢P(guān)系。預(yù)報(bào)模型構(gòu)建涵蓋潛在蒸散發(fā)、截留、填洼、下滲、產(chǎn)流、分水源（包括地面徑流、壤中流、地下徑流）、坡面匯流、河道匯流和總徑流計(jì)算等過程。采用系統(tǒng)響應(yīng)參數(shù)率定方法或SCE-UA方法進(jìn)行水文模型的參數(shù)率定，編制洪水預(yù)報(bào)方案，最后將預(yù)報(bào)模型和方案用于數(shù)字孿生流域的實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)。水文模型建模流程見圖1。
圖1 水文模型建模流程
2.水動(dòng)力模型
本研究采用中國水利水電科學(xué)研究院自主研發(fā)的洪水分析軟件（IFMS）建立非恒定流水力學(xué)模型，實(shí)時(shí)推演各種洪水情形下流域的洪水運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)和規(guī)律，為制定精細(xì)的防洪預(yù)案提供技術(shù)支撐。IFMS是一個(gè)專業(yè)的洪水風(fēng)險(xiǎn)圖編制軟件，結(jié)合洪水分析相關(guān)業(yè)務(wù)需求，以2DGIS為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理和結(jié)果展示平臺(tái)，運(yùn)用DirectX渲染技術(shù)將水利業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與GIS基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)模型的計(jì)算、分析、編輯及可視化展示。軟件可用于模擬中小河流、蓄滯洪區(qū)、防洪保護(hù)區(qū)、城市（暴雨內(nèi)澇—排水系統(tǒng)），包括一維河網(wǎng)模型、二維網(wǎng)格模型、城市管網(wǎng)模型、一二維耦合模型、二維管網(wǎng)耦合模型5個(gè)模塊，能夠滿足各類數(shù)據(jù)處理、模型計(jì)算、結(jié)果展示與輸出等工作需求。
3.水工程調(diào)度模型
針對(duì)實(shí)際調(diào)度需求，面向防洪“四預(yù)”的水工程調(diào)度模型主要包含單一水工程調(diào)度模型和多水工程聯(lián)合調(diào)度模型，其中單一水工程調(diào)度模型包含規(guī)則調(diào)度模型、指令調(diào)度模型、泄量控制調(diào)度模型、水位控制調(diào)度模型。
單一水工程調(diào)度模型中，規(guī)則調(diào)度模型主要根據(jù)各水庫調(diào)度規(guī)則按水量平衡方程進(jìn)行水庫蓄泄模擬計(jì)算，約束條件主要是水庫泄量能力約束、水庫水位約束等。指令調(diào)度模型水庫在一定時(shí)段內(nèi)按照指定的流量進(jìn)行下泄，不考慮入庫流量以及下游防洪控制斷面安全流量的影響，模型模擬計(jì)算核心為水量平衡方程。在實(shí)際應(yīng)用中，如果水庫水位高于水庫防洪高水位或設(shè)計(jì)洪水位，則應(yīng)加大水庫指定下泄流量至各時(shí)段水庫水位滿足要求。泄量控制調(diào)度模型主要用于下游某控制斷面有流量限制的水庫，模型可約束水庫的汛期泄水量，但來水量較大而控制泄量值較小時(shí)水庫水位可能超過設(shè)計(jì)洪水位，使用者需要根據(jù)來水量大小和下游情況確定合適的泄量值。水位控制調(diào)度模型以控制水位值為約束，以最大削峰為優(yōu)化目標(biāo)，根據(jù)不同時(shí)刻水庫的調(diào)洪能力確定相應(yīng)時(shí)段水庫下泄流量，常應(yīng)用于水庫自身防洪情勢(shì)嚴(yán)峻時(shí)要求水庫水位不高于某一水位值的情況下，按照最大削峰準(zhǔn)則，利用水庫的調(diào)蓄作用盡可能使水庫放水均勻。水位控制調(diào)度模型可通過遺傳算法、粒子群算法、逐步優(yōu)化算法等智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解。
聯(lián)合調(diào)度模型主要針對(duì)水庫群的防洪聯(lián)合調(diào)度而構(gòu)建，通過統(tǒng)籌水庫群的蓄泄過程，實(shí)現(xiàn)水庫間防洪庫容的優(yōu)化分配，最大程度發(fā)揮防洪效益。模型主要以水庫占用盡可能小的防洪庫容及下游控制斷面削峰最大為目標(biāo)，可通過加權(quán)確定單目標(biāo)函數(shù)，在各水庫調(diào)度規(guī)程的基礎(chǔ)上，以下游河道安全泄量、洪水演進(jìn)等為約束條件進(jìn)行調(diào)度。聯(lián)合調(diào)度模型可采用遺傳算法、粒子群算法、逐步優(yōu)化算法等進(jìn)行求解。
4.風(fēng)暴潮模型
研究采用ADCIRC模式（Advanced Circulation Model）構(gòu)建沿海流域近岸二維風(fēng)暴潮模型，該模型是一種非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格的模型，可通過高分辨率化水深變化劇烈海域、低分辨率化地形變化平緩海域，提高風(fēng)暴潮有限元水文動(dòng)力計(jì)算效率。目前該模式已經(jīng)在國內(nèi)外得到廣泛應(yīng)用。
二維ADCIRC模式主要是在笛卡爾直角坐標(biāo)系下，采用沿水深積分的時(shí)均連續(xù)方程和運(yùn)行方程進(jìn)行水動(dòng)力模擬。其中水位由二維平均連續(xù)方程求解獲得。ADCIRC模式空間上采用有限元方法進(jìn)行求解，計(jì)算網(wǎng)格采用三角形網(wǎng)格，易于擬合岸界；時(shí)間上采用有限差分方法。同時(shí)，為了避免Galerkin有限元方法所帶來的數(shù)值振蕩、不守恒性等問題，ADCIRC模式采用通用波動(dòng)連續(xù)性方程GWCE（Generalized Wave Continuity Equation）來代替原有的連續(xù)性方程。
二、數(shù)字孿生飛云江流域水利專業(yè)模型實(shí)踐應(yīng)用
飛云江為浙江省八大獨(dú)流入海水系之一，是溫州市第二大河，發(fā)源于景寧畬族自治縣白云尖，在瑞安市入海，全長(zhǎng)193 km，流域面積3719 km2，多年平均年降雨量1500～2100 mm。數(shù)字孿生飛云江流域建設(shè)聚焦海塘防潮、干流防洪、水庫安全等水利防汛重點(diǎn)，圍繞監(jiān)測(cè)感知、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、聯(lián)動(dòng)管控，構(gòu)建流域洪澇潮災(zāi)害預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案的“四預(yù)”體系，實(shí)現(xiàn)流域防洪調(diào)度場(chǎng)景數(shù)字化、模擬智慧化、決策精準(zhǔn)化，進(jìn)一步提升水災(zāi)害防御決策支撐能力。
通過構(gòu)建沿海河口水位預(yù)報(bào)模型、飛云江干支流洪水預(yù)報(bào)模型、大中型水庫預(yù)報(bào)調(diào)度模型，為數(shù)字孿生飛云江“四預(yù)”建設(shè)和海塘防潮場(chǎng)景、干流洪水場(chǎng)景、水庫安全場(chǎng)景等應(yīng)用提供強(qiáng)有力的算法支撐。
1.水文模型
（1）建設(shè)內(nèi)容
飛云江流域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū)，雨水充沛，產(chǎn)流方式主要為蓄滿產(chǎn)流，且水文預(yù)報(bào)所涉及的斷面以及8座大中型水庫基本位于山丘區(qū)，因此選用分布式新安江模型進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)模型的構(gòu)建。采用系統(tǒng)響應(yīng)參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行預(yù)報(bào)方案模型參數(shù)的優(yōu)化率定，確保模型精度。模型建模范圍如圖2所示，包括13個(gè)預(yù)報(bào)斷面。
圖2 飛云江流域水文重要預(yù)報(bào)斷面點(diǎn)位圖
（2）模型模擬驗(yàn)證效果
以趙山渡水庫預(yù)報(bào)斷面為例。整理了趙山渡水庫17場(chǎng)次洪水?dāng)?shù)據(jù)，其中14場(chǎng)用于模型率定，3場(chǎng)用于模型檢驗(yàn)。結(jié)果見表1、圖3?？梢?，徑流深相對(duì)誤差平均值為-3.3%，洪峰相對(duì)誤差平均值為3.3%，單場(chǎng)次相對(duì)誤差有正有負(fù)，沒有出現(xiàn)系統(tǒng)偏差，合格率為94%。按照《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》（GB/T 22482—2008），合格率達(dá)到甲等。
表1 趙山渡水庫模型模擬效果
圖3 趙山渡水庫20160928場(chǎng)次洪水模擬效果
（3）模型試運(yùn)行效果
以2023年臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”“卡努”影響期間趙山渡水庫斷面為例。
針對(duì)臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”造成的降雨，預(yù)報(bào)趙山渡水庫入庫洪峰流量為2304 m3/s，峰現(xiàn)時(shí)間為7月27日17時(shí)；實(shí)際入庫洪峰流量為2041 m3/s，峰現(xiàn)時(shí)間為7月27日18時(shí)。洪峰相對(duì)誤差為12.9%，峰現(xiàn)時(shí)差為提前1 h，精度均為甲級(jí)。
針對(duì)臺(tái)風(fēng)“卡努”造成的降雨，預(yù)報(bào)趙山渡水庫入庫洪峰流量為1105 m3/s，峰現(xiàn)時(shí)間為7月29日12時(shí)；實(shí)際入庫洪峰流量為1362 m3/s，峰現(xiàn)時(shí)間為7月29日12時(shí)。洪峰相對(duì)誤差為-18.9%，峰現(xiàn)時(shí)差為0 h，精度均為甲級(jí)。
2.水動(dòng)力模型
分析溫州市洪水特點(diǎn)及飛云江流域河網(wǎng)特性，基于水力學(xué)方法建立復(fù)雜河網(wǎng)水流數(shù)學(xué)模型，其中飛云江干流及重要支流河道構(gòu)建一維水動(dòng)力模型，河道沿線及重點(diǎn)關(guān)注鄉(xiāng)鎮(zhèn)構(gòu)建二維水動(dòng)力模型；將飛云江不同維度水動(dòng)力模型進(jìn)行耦合，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜河網(wǎng)區(qū)洪水調(diào)度計(jì)算，同時(shí)采用實(shí)時(shí)校正模型校正全河網(wǎng)的狀態(tài)量，提高河網(wǎng)洪水預(yù)報(bào)精度；將模型模擬成果與“四預(yù)”應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)時(shí)交互，實(shí)現(xiàn)洪水演進(jìn)、洪水淹沒分析等功能，模擬洪水到達(dá)時(shí)間以及演進(jìn)形態(tài)。
（1）建設(shè)內(nèi)容與范圍
通過分析飛云江金朝港感潮河段以及上中游洪水特點(diǎn)，基于水力學(xué)方法建立河網(wǎng)水流數(shù)學(xué)模型。模型建模范圍設(shè)定為干流（珊溪水庫壩下—入海口）、泗溪（文成縣—干流匯口）、金潮港（馮岙—干流匯口、林溪水庫下游）。上邊界條件為珊溪水庫、趙山渡水庫調(diào)蓄后的下泄流量；下邊界為入?？诔蔽粚?shí)測(cè)或預(yù)報(bào)過程，模型可以反映入?？诔彼斖泻惋L(fēng)暴潮增水的影響；將周邊支流以集中入流或分布入流的邊界條件形式加入干流水動(dòng)力模型中，實(shí)現(xiàn)干流重要斷面（珊溪水庫、峃口水文站、趙山渡水庫、馬嶼斷面、瑞安水文站南碼道閘和瑞安金潮港流域）實(shí)時(shí)水位、流量過程計(jì)算。如果干流中的河道水位出堤，將啟動(dòng)一二維水動(dòng)力耦合模型，實(shí)現(xiàn)出堤之后的洪水淹沒分析計(jì)算，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)展示淹沒范圍（面積）、淹沒水深（水位）、淹沒歷時(shí)等全要素信息。
（2）模型模擬驗(yàn)證效果
選擇兩場(chǎng)典型臺(tái)風(fēng)（2013年10月臺(tái)風(fēng)“菲特”、2016年9月臺(tái)風(fēng)“鲇魚”）中峃口水文站、瑞安潮位站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)一二維水動(dòng)力耦合模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證。峃口水文站兩場(chǎng)典型洪水總體模擬結(jié)果較好，洪峰誤差均在6%以內(nèi)，峰現(xiàn)時(shí)間誤差均在1 h以內(nèi)，最大水位模擬誤差均在0.2 m以內(nèi)（表2）；瑞安潮位站兩場(chǎng)臺(tái)風(fēng)洪水總體模擬結(jié)果較好，水位變化趨勢(shì)一致，峰現(xiàn)時(shí)間誤差均在1 h以內(nèi)，低水位模擬誤差均在0.2 m以內(nèi)，但高水位低于實(shí)際值，主要因?yàn)槿鸢渤蔽徽疚挥诮Ｆ皆瓍^(qū)，臺(tái)風(fēng)期間受上游來水、潮汐、風(fēng)力、氣壓等多因素影響，水動(dòng)力模型未考慮風(fēng)浪增水，故高水位模擬值偏低。
表2 峃口水文站典型洪水實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比
（3）模型試運(yùn)行效果
利用精細(xì)化水文模型及水庫調(diào)度模型，刻畫不同前期條件、極端不均降水分布、干支流互相頂托以及水利工程影響，復(fù)盤2023年“杜蘇芮”“卡努”“鴻雁”3場(chǎng)臺(tái)風(fēng)下馬嶼、碧山六橋、瑞安斷面洪峰水位情況。結(jié)果顯示，模擬值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之差均在36 cm以內(nèi)，納什系數(shù)均大于等于0.83（表3）。瑞安站模擬結(jié)果見圖4。水位變化過程與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基本一致，水動(dòng)力模型可以準(zhǔn)確反映飛云江的水位變化情況，為流域科學(xué)有序調(diào)度防洪工程提供了重要支撐。
表3 水位實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比
圖4 臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”影響期間瑞安站水動(dòng)力模型模擬結(jié)果
3.水工程調(diào)度模型
（1）模型建設(shè)內(nèi)容
針對(duì)飛云江流域內(nèi)8座大中型水庫分別構(gòu)建規(guī)則調(diào)度模型、泄量控制調(diào)度模型、水位控制調(diào)度模型，并以珊溪水庫、趙山渡水庫及百丈漈水庫為對(duì)象構(gòu)建聯(lián)合調(diào)度模型。
（2）模型調(diào)度運(yùn)行效果
選取臺(tái)風(fēng)“卡努”期間水庫實(shí)測(cè)水位達(dá)到防洪運(yùn)用起調(diào)水位的仙居水庫為例。2023年臺(tái)汛期間臺(tái)風(fēng)“卡努”于7月29日登陸浙江，仙居水庫預(yù)報(bào)入庫洪峰為312.05 m3/s（水庫無實(shí)測(cè)流量過程，故采用入庫洪水預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比論證），根據(jù)預(yù)報(bào)入流過程，采用水庫規(guī)則調(diào)度模型進(jìn)行調(diào)洪演算，計(jì)算調(diào)度最高水位為256.1 m，接近實(shí)際調(diào)度最高水位256.74 m，計(jì)算最大出庫流量為38.2 m3/s，接近實(shí)際最大出庫流量49 m3/s，驗(yàn)證了采用入庫洪水預(yù)報(bào)信息下規(guī)則調(diào)度模型的合理性。
根據(jù)規(guī)則調(diào)度模型結(jié)果，水庫預(yù)報(bào)調(diào)度水位最高為256.1 m，依據(jù)仙居水庫調(diào)度原則“梅汛期（7—10月）起調(diào)水位為258 m，臺(tái)汛期（4—6月）起調(diào)水位為256 m，根據(jù)臺(tái)風(fēng)、暴雨預(yù)報(bào)，應(yīng)采用預(yù)泄措施降低水庫水位，騰出更多防洪庫容”，水庫應(yīng)降低水位，故考慮采用指令調(diào)度模型、水位控制調(diào)度模型生成新的調(diào)度方案。圖5為指定下泄流量為30 m3/s時(shí)的調(diào)度結(jié)果及控制水庫水位不高于256 m時(shí)的調(diào)度結(jié)果。在指令調(diào)度模型下，水庫最高水位為253.98 m，水庫出庫流量為指定的30 m3/s，模型實(shí)現(xiàn)了按指定下泄流量進(jìn)行水庫調(diào)度的預(yù)期目標(biāo)。在水位控制模型中，水庫最大下泄流量為8.21 m3/s，各時(shí)段水庫水位等于或低于控制水位256 m，實(shí)現(xiàn)了水位控制模型預(yù)期效果。對(duì)比指令調(diào)度模型和水位控制調(diào)度模型，后者削峰率更大，對(duì)下游防洪斷面更為友好；指令調(diào)度模型最高水位及末水位更低，可以預(yù)留更多防洪庫容，但興利效益損失更大，如果未來來水較少，可能導(dǎo)致水庫難以蓄滿?？紤]到臺(tái)汛期防洪起調(diào)水位256 m離汛限水位260 m尚有4 m，實(shí)際調(diào)度中建議優(yōu)先采用水位控制調(diào)度方案，并結(jié)合實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整水庫蓄泄過程。
圖5 仙居水庫指令調(diào)度模型及水位控制調(diào)度模型模擬結(jié)果
4.風(fēng)暴潮模型
（1）模型建設(shè)內(nèi)容
為了準(zhǔn)確模擬溫州沿岸的風(fēng)暴潮，模型的計(jì)算區(qū)域必須足夠大。本研究中，模型開邊界距離溫州市海岸線約500 km，計(jì)算區(qū)域如圖6所示。模型的分辨率由外海的9 km逐漸過渡到溫州重點(diǎn)區(qū)域的100 m以內(nèi)。
圖6 風(fēng)暴潮模型計(jì)算網(wǎng)格
（2）模型模擬驗(yàn)證效果
從2008年以來對(duì)浙江產(chǎn)生嚴(yán)重風(fēng)暴潮的臺(tái)風(fēng)中，選取了2013年23號(hào)臺(tái)風(fēng)“菲特”、2016年14號(hào)臺(tái)風(fēng)“莫蘭蒂”、2016年17號(hào)臺(tái)風(fēng)“鲇魚”、2019年9號(hào)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”、2022年12號(hào)臺(tái)風(fēng)“梅花”5個(gè)典型臺(tái)風(fēng)，對(duì)構(gòu)建的溫州近海風(fēng)暴潮模型進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證數(shù)據(jù)主要采用近岸3個(gè)潮位站（瑞安站、靈昆站、洞頭站）的實(shí)測(cè)潮位數(shù)據(jù)。
以臺(tái)風(fēng)“鲇魚”為例。取2016年9月26日0:00至9月29日0:00，比較“鲇魚”登陸期間潮位過程預(yù)報(bào)平均絕對(duì)誤差以及最高潮位的相對(duì)誤差。實(shí)測(cè)與模擬的過程線相位相符，且最高潮位出現(xiàn)的時(shí)間與實(shí)測(cè)值完全相同，誤差在30 cm以內(nèi)。
（3）2023年典型臺(tái)風(fēng)風(fēng)暴潮實(shí)時(shí)驗(yàn)證
選取2023年臺(tái)風(fēng)“卡努”對(duì)模型進(jìn)行了運(yùn)行驗(yàn)證。對(duì)近岸3個(gè)潮位站（瑞安站、靈昆站、洞頭站）的3天預(yù)測(cè)模擬值與實(shí)測(cè)潮位數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比，對(duì)比結(jié)果見圖7。結(jié)果顯示，實(shí)測(cè)與模擬的過程線相位相符，且最高潮位出現(xiàn)的時(shí)間與實(shí)測(cè)值完全相同，誤差在30 cm以內(nèi)，基本滿足規(guī)范許可誤差要求。
圖7 瑞安站、靈昆站、洞頭站風(fēng)暴潮預(yù)測(cè)與實(shí)測(cè)潮位對(duì)比
三、結(jié) 語
針對(duì)面向防洪“四預(yù)”的數(shù)字孿生流域建設(shè)實(shí)際需求，研發(fā)了水文、水動(dòng)力、水工程調(diào)度、風(fēng)暴潮模型等水利專業(yè)模型，用于支撐浙江省溫州市飛云江流域干支流洪水預(yù)報(bào)、沿海河口水位預(yù)報(bào)、大中型水庫預(yù)報(bào)調(diào)度、沿岸風(fēng)暴潮預(yù)報(bào)，為數(shù)字孿生飛云江洪澇潮災(zāi)害預(yù)報(bào)、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案“四預(yù)”體系內(nèi)容建設(shè)提供算法支撐，實(shí)現(xiàn)了流域防洪場(chǎng)景數(shù)字化、模擬智慧化、決策精準(zhǔn)化，進(jìn)一步提升了水災(zāi)害防御決策支撐能力。在2023年應(yīng)對(duì)臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”“卡努”“鴻雁”期間，各類模型運(yùn)行情況較好，其中水文模型精準(zhǔn)刻畫了預(yù)報(bào)斷面洪峰、峰現(xiàn)時(shí)間、洪水變化過程，水動(dòng)力模型準(zhǔn)確反映了臺(tái)風(fēng)期間飛云江的水位變化情況，水工程調(diào)度模型滿足了不同調(diào)度方案的制定需求，風(fēng)暴潮模型精準(zhǔn)刻畫了近岸潮位站的最高潮位出現(xiàn)時(shí)間，潮位誤差滿足規(guī)范許可要求，有效支撐了數(shù)字孿生飛云江智慧化防洪“四預(yù)”平臺(tái)運(yùn)行，全面提升了防洪減災(zāi)數(shù)字化支撐能力。
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