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較豐富，是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)之一。流域?qū)俸疁貛Т箨懠撅L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、歷時長，保障防洪安全是該流域的首要任務(wù)。近年來國民經(jīng)濟發(fā)展、人口增多、生活水平提高，對防洪安全提出了更高要求。而隨著經(jīng)濟社會發(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，同時流域內(nèi)修建了大量水利工程，對洪水特性產(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)的人類活動對洪水過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)生的洪水過程變化特性研究為重點，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。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、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活動干

3、擾。統(tǒng)計分析了氣候因素、厄爾尼諾和拉尼娜現(xiàn)象以及太陽黑子等自然因素對徑流的影響。統(tǒng)計了土地利用和水利工程等人類活動干擾因素的發(fā)展變化情況，為開展土地利用變化和水利工程興建對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)
　　對分布式水文模型EasyDHM進行了改進，提出了按土地利用類型進行空間離散的方法。將原EasyDHM內(nèi)等高帶（子流域內(nèi)計算單元）單元，按土地利用類型細化為若干土地利用單

4、元。每個等高帶內(nèi)有至多六個土地利用單元，分別為耕地、林地、草地、水域、居民地及未利用土地單元。每個土地利用單元的下墊面覆被特征采用獨立的土地利用參數(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。通過該模型分析了流域土地利用變化對產(chǎn)流的影響和各土地利用類型的產(chǎn)流貢獻率。通過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％。各類土地利用類型的產(chǎn)流單位面積貢獻率，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型比植被較差的土地利用類型產(chǎn)流少的趨勢。
　　(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，能夠準確定位的大中型水庫單獨劃分水庫分區(qū)，只能大概

6、定位的小型水庫按其所在子流域打包為虛擬水庫。不同規(guī)模水庫間自小型至大型水庫按上游到下游位置呈串聯(lián)關(guān)系;同規(guī)模小型水庫間假定調(diào)蓄能力相當，呈并聯(lián)關(guān)系。無實測實時運行資料的水庫均按調(diào)度圖的方式進行蓄泄模擬，相同規(guī)模水庫采用相同的通用調(diào)度圖。包括調(diào)度圖及虛擬水庫位置參數(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，分析水利工程對洪水的影響和進行現(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，并且水庫庫容變化率對小洪水更加敏感。
　　(4)參數(shù)敏感性信息引導搜索方向的優(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)敏感性信息引導搜索方向的動態(tài)維度搜索算法，MDDS算法，即為解決高維參數(shù)優(yōu)化問題而提出的DDS算法改進版本。該算法中敏感性分析獨立且先于DDS算法運行。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)具有更多的變異機會，同時敏感度弱的參數(shù)仍有一定的變異機會;這種策略結(jié)合了敏感參數(shù)的變異傾向性和動態(tài)選擇參數(shù)的隨機性，在較低計算量下具有較高的搜索效率。測試結(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。在模型評價次數(shù)有限時，MDDS算法相對于DDS算法有更高的搜索效率和更好的穩(wěn)定性。在與SCE算法和僅識別15個敏感參數(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為集成開發(fā)系統(tǒng)環(huán)境，以圖形用戶界面友好的C＃語言和計算效率較高的Fortran語言分別作為系統(tǒng)集成和水文模型組件的開發(fā)語言。以Fortran語言編寫動態(tài)鏈接庫(DLL)，在DLL中提供計算函數(shù)接口;在C#中調(diào)用該DLL中的計算函數(shù)，實現(xiàn)系統(tǒng)的運行計算。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軟件平臺和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，建立了一個集GIS技術(shù)、計算機技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和考慮人類活動的分布式水文模型等多項技術(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
　　將集成了考慮人類活動影響的洪水重現(xiàn)模型及高維參數(shù)識別技術(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)狀下墊面下的演進過程，總結(jié)人