周曉軍++王寶鑒++傅朝++劉維成++劉麗++宋強(qiáng)
摘要 利用ArcGis的淹沒(méi)模型模計(jì)算洮河流域降水量和劉家峽水庫(kù)水位變化的關(guān)系,確定洮河流域面雨量和水位變化的關(guān)系曲線;采用耿貝爾極值I型分布法求取洮河流域內(nèi)不同重現(xiàn)期面雨量;使用D8和曼寧公式計(jì)算流洮河域范圍內(nèi)不同重現(xiàn)期面雨量所對(duì)應(yīng)的淹沒(méi)范圍和水深。對(duì)洮河流域歷史洪澇災(zāi)害定性評(píng)估,挑選出災(zāi)頻率最高的水位區(qū)間,運(yùn)用災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)原理,制作洮河流域暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,并與流域內(nèi)暴雨日數(shù)分布情況進(jìn)行了比較,結(jié)果表明:洮河流域暴雨洪澇高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)與暴雨多發(fā)區(qū)基本對(duì)應(yīng),具有參考價(jià)值。
關(guān)鍵詞 GIS;暴雨洪澇;淹沒(méi);風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃
中圖分類(lèi)號(hào) P426.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739(2016)16-0178-03
Abstract Using submerged model of ArcGis calculated the relationship between Tao River basin precipitation and Liujiaxia Reservoir water level changes,confirmed the surface precipitation of the Tao River basin and hydrology water level curve.Gumbel extreme value type I distribution method was used to calculate different return period of surface precipitation in the basin. D8 and Manning Formula was used to calculate river basin within the scope of different return period surface precipitation of the submerged area and depth. Using the principle of disaster risk,made Tao River basin rainstorm flood risk regionalization,compared with the distribution and heavy rain days in the basin,the results showed that the corresponding was better between Tao River basin rainstorm floods in high risk area and heavy rains flood occurred frequently area,had a clear physical meaning.
Key words GIS;rainstorm flood;inundation;risk regionalization
自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃[1-2]指自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)空間分布的情況,明確對(duì)象區(qū)域內(nèi)自然災(zāi)害的出現(xiàn)概率和大小分布。決策部門(mén)在城鄉(xiāng)規(guī)劃、社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和提高防災(zāi)減災(zāi)能力等方面的工作中以風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃作為科學(xué)參考依據(jù),收效最大。暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃是給出暴雨洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性的分布情況。
蒲金涌等[3]通過(guò)對(duì)甘肅省歷史暴雨洪澇災(zāi)害資料的研究,制作了甘肅省洪水災(zāi)害區(qū)劃,指出甘肅省洪水災(zāi)害頻發(fā)區(qū)為隴南地區(qū)的白龍江、白水江流域;次頻發(fā)區(qū)為慶陽(yáng)市的南部及平?jīng)鍪械哪喜俊⑴R夏州及定西、臨洮等地。
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和防災(zāi)減災(zāi)體系的建設(shè),對(duì)暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的空間精細(xì)度提出了更高的要求。2012年5月10日,甘肅省岷縣發(fā)生了特大山洪泥石流災(zāi)害,是繼“8.8”舟曲(白龍江流域)特大山洪泥石流災(zāi)害后,洮河流域再次因暴雨引發(fā)的一次特大洪澇自然災(zāi)害,因?yàn)?zāi)死亡47人,失蹤12人,114人受傷,經(jīng)濟(jì)損失33.02億元。蘭州中心氣象臺(tái)依托“甘肅省中小河流洪水和山洪地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)實(shí)驗(yàn)業(yè)務(wù)”組織開(kāi)展分流域的暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究,鑒于水文資料獲取的難易程度,選取洮河流域作為研究對(duì)象,其地理位置如圖1所示。
洮河[4],位于甘肅省南部,干流河道長(zhǎng)673 km,流域面積25 527 km2。根據(jù)自然特點(diǎn),干流分為3段:岷縣西寨以上為上游,長(zhǎng)384 km,平均比降為4.9‰,河谷開(kāi)闊,地勢(shì)平緩,兩岸草原廣布,水流穩(wěn)定,河道比較穩(wěn)定;西塞至臨洮縣的海奠峽(倒流河口)為中游,河道長(zhǎng)148 km,平均比降2.8‰,河道彎曲多峽谷,兩岸分布森林、草原,植被良好,水源涵養(yǎng)能力強(qiáng),洪水?。缓5鞃{以下為下游,河道長(zhǎng)141 km,平均比降2.5‰,谷寬灘多,兩岸為黃土丘陵,植被很差,水土流失較嚴(yán)重。
歐美國(guó)家從20世紀(jì)70年代開(kāi)始采用水文、水力學(xué)數(shù)值模擬方法編制洪水風(fēng)險(xiǎn)圖[1]。我國(guó)蘇布達(dá)等[5]采用Floodarea模型對(duì)荊江分洪區(qū)洪水進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬;郭廣芬等[6]采用重現(xiàn)期及百分位法對(duì)湖北省的洪澇指標(biāo)、空間分布等進(jìn)行確定;李軍玲等[7]不僅分析了洪災(zāi)形成的主要因子,更在此基礎(chǔ)上提出了基于GIS的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)模型;俞 布等[8]建立了以孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體及防災(zāi)能力為一體的區(qū)域臺(tái)風(fēng)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。
為了服務(wù)于社會(huì)生產(chǎn)生活,該文利用GIS的淹沒(méi)模型,以洮河流域?yàn)榻缰谱髁瞬煌噩F(xiàn)期[6]下強(qiáng)降水淹沒(méi)的范圍,并按災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)定義制作風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖,現(xiàn)將結(jié)果報(bào)告如下。
1 資料與方法
1.1 資料來(lái)源
氣象資料選用甘肅省氣候中心提供的1971年1月1日至2001年12月31日洮河流域內(nèi)及周邊矩形(100°E~106°E;33°N~37°N)范圍內(nèi)44個(gè)基本基準(zhǔn)氣象站的暴雨日數(shù)資料(圖2);2008年1月1日至2012年9月31日洮河流域168 個(gè)區(qū)域氣象站逐小時(shí)降水資料(圖3);甘肅省國(guó)土廳提供和蘭州中心臺(tái)記錄的岷縣歷史暴雨洪澇災(zāi)情數(shù)據(jù)。
水文資料選用黃委會(huì)水文局提供的1970年1月1日至2010年12月31日岷縣水文站逐日平均水位、平均流量數(shù)據(jù)、劉家峽水庫(kù)歷史洪水徑流、水位數(shù)據(jù)、劉家峽水庫(kù)抗洪能力(汛限水位、校核水位)數(shù)據(jù)。
GIS資料:1∶25萬(wàn)甘肅省新版行政區(qū)劃邊界矢量數(shù)據(jù);1∶25萬(wàn)洮河流域邊界矢量數(shù)據(jù);1∶25萬(wàn)洮河流域DEM數(shù)據(jù)。
1.2 研究方法
洮河流域致災(zāi)臨界水位由劉家峽水庫(kù)抗洪能力相關(guān)數(shù)據(jù)確定,利用洮河流域168個(gè)氣象雨量站降水?dāng)?shù)據(jù)、洮河岷縣水文站相應(yīng)的日水位資料制作實(shí)際雨洪關(guān)系曲線[9-15]。理論雨洪關(guān)系曲線[14]由水庫(kù)歷史洪水徑流、抗洪能力相關(guān)數(shù)據(jù)確定,從而得到不同水位下的洮河流域暴雨洪澇災(zāi)害致災(zāi)臨界面雨量。計(jì)算流域面雨量重現(xiàn)期[13]、運(yùn)用基于GIS的暴雨洪澇淹沒(méi)模型計(jì)算不同水位下重現(xiàn)期降水的淹沒(méi)范圍和水深。運(yùn)用災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)原理,制作風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。
1.2.1 洮河流域致災(zāi)臨界水位。劉家峽水庫(kù)水庫(kù)[9-10]設(shè)計(jì)汛限水位為1 726 m,設(shè)計(jì)洪水位1 735 m,校核洪水位1 738 m(對(duì)應(yīng)岷縣水文站絕對(duì)基面水位[21]分別為999.0 m和1 002.8 m)[11],如果以水庫(kù)自然調(diào)蓄能力為限,汛限水位是洮河流域的臨界水位,對(duì)應(yīng)為岷縣水文站的絕對(duì)基面水位記錄。
1.2.2 洮河流域致災(zāi)臨界面雨量。利用168個(gè)區(qū)域雨量站逐日降水量資料,求取洮河流域逐日面雨量數(shù)據(jù):
式中,R為流域日面雨量(單位:mm),Hi為雨量站點(diǎn)日雨量(i=1,2…,n,單位:mm),n為站點(diǎn)數(shù)。
利用岷縣水文站歷史逐日水位和流域面雨量數(shù)據(jù),選定汛限水位及前一日對(duì)應(yīng)的水位和雨量,建立汛限水位與面雨量關(guān)系式(2)和曲線圖(圖4a)。
y=-0.000 2x2+0.003x+998.89(2)
式中,x為面雨量(單位:mm),y為水位(單位:m ),圖4中R2為擬合優(yōu)度判定系數(shù)。
用岷縣水文站水位—?jiǎng)⒓覎{水庫(kù)庫(kù)容關(guān)系、常年降水徑流系數(shù)(劉家峽水庫(kù)調(diào)度運(yùn)用手冊(cè))等相關(guān)數(shù)據(jù)得到岷縣水文站水位—面雨量理論關(guān)系式(3)和曲線(圖4b)。
y=-0.000 01x2+0.016 3x+998.83(3)
對(duì)比圖4a與圖4b,發(fā)現(xiàn)隨著水位增加,雨洪關(guān)系曲線的斜率有逐漸變小的趨勢(shì)。當(dāng)水位在999.44 m以上時(shí),理論曲線與實(shí)際曲線較接近。水位到達(dá)汛限所需要的面雨量為流域致災(zāi)臨界雨量??梢?jiàn),在不同的水位下,流域致災(zāi)臨界面雨量不同。如果面雨量大于當(dāng)前水位到達(dá)汛限的臨界面雨量,流域就可能發(fā)生暴雨洪澇災(zāi)害。
1.2.3 洮河流域不同重現(xiàn)期面雨量。利用洮河流域面雨量序列資料,運(yùn)用耿貝爾極值I型分布法原理[6,10,12],求重現(xiàn)期。
極值I型分布函數(shù)為:
F(x)=P(xmax 其超過(guò)保證率函數(shù),即Gumbel概率分布函數(shù)是: p(x)=1-exp{-exp[-a(x-u)]}(5) 重現(xiàn)期為概率的倒數(shù),a及u是極大值分布參數(shù),計(jì)算公式為: 其中:p為概率,即重現(xiàn)期的倒數(shù)[13-14]。結(jié)果顯示,當(dāng)重現(xiàn)期分別為100、50、20年時(shí),面雨量分別為116.32、108.45、92.24 mm。 1.2.4 洮河流域歷史洪澇災(zāi)害定性評(píng)估。當(dāng)面雨量大于致災(zāi)臨界雨量就開(kāi)始出現(xiàn)發(fā)生洪澇災(zāi)害的可能。因此,在歷史降水中挑選過(guò)程面雨量(3 d)超過(guò)臨界面雨量的個(gè)例作為面雨量序列,以發(fā)生災(zāi)情和水位超過(guò)汛限水位的次數(shù)作為風(fēng)險(xiǎn)事件序列(如連續(xù)幾天出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn),則記做一次風(fēng)險(xiǎn)事件)。用面雨量序列和風(fēng)險(xiǎn)事件序列,做氣泡圖(圖5)。當(dāng)對(duì)應(yīng)面雨量超過(guò)致災(zāi)臨界雨量時(shí)表現(xiàn)為氣泡,氣泡越大表示的數(shù)值越大,即洪澇災(zāi)害發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)越大。研究圖3結(jié)果發(fā)現(xiàn),出現(xiàn)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的水位段主要集中在997.5~999.0 m之間,997.5 m以下出險(xiǎn)的次數(shù)很少,而在996.5 m以下,無(wú)出險(xiǎn)個(gè)例。 1.2.5 不同重現(xiàn)期降水淹沒(méi)風(fēng)險(xiǎn)。暴雨洪澇淹沒(méi)模型[15]是基于GIS柵格數(shù)據(jù)的水動(dòng)力暴雨洪澇演進(jìn)模型,運(yùn)用最大坡降算法[16-17]及曼寧公式[18-19]來(lái)計(jì)算水流方向及流量。 在不同水位下,臨界面雨量不同。結(jié)合上一節(jié)的分析,將岷縣水文站理論汛限水位和實(shí)建汛限水位997.5~999.0 m之間的值分成3段(997.5~998.0 m、998.0~998.5 m、998.5~999.0 m),分別取其中值代表該段水位,按照20年和50年不同重現(xiàn)期的面雨量計(jì)算洮河流域淹沒(méi)范圍和淹沒(méi)水深。 R淹沒(méi)=Cj-X(9) 式中,R淹沒(méi)為實(shí)際用于計(jì)算流域淹沒(méi)面積的面雨量,j為重現(xiàn)期,Cj為重現(xiàn)期面雨量,X為相應(yīng)水位下的臨界面雨量。 計(jì)算時(shí)間步長(zhǎng)為24 h(降水隨時(shí)間無(wú)變化),同時(shí),將計(jì)算得到的水位數(shù)據(jù)作歸一化處理,并按分位數(shù)法(Quantile)分成 5 級(jí) ,得到圖6。 1.2.6 洮河流域暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)[20]: 式中:K為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),Ki為災(zāi)害發(fā)生的概率,分別為50年的0.02,20年的0.05;i為災(zāi)害類(lèi)別。 2 結(jié)果與分析 2.1 洮河流域暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖 由1.2.6研究結(jié)論得知,洮河流域的暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)時(shí),岷縣水文站的水位集中在998.0~999.0 m絕對(duì)基面水位段(圖5),依據(jù)該結(jié)論,制作對(duì)應(yīng)洮河流域的風(fēng)險(xiǎn)分布圖(圖7)。 從圖7可以看出,中風(fēng)險(xiǎn)至高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于洮河流域下游地區(qū)、河道的周邊及單站降水較強(qiáng)的區(qū)域。 2.2 洮河流域暴雨概率分布
使用地統(tǒng)計(jì)分析(反距離權(quán)重法)對(duì)洮河流域內(nèi)及周邊44個(gè)基本基準(zhǔn)氣象站的暴雨日數(shù)資料進(jìn)行差值制圖,得到洮河流域暴雨日數(shù)分布圖,表示暴雨發(fā)生的概率(圖8)。
2.3 結(jié)果對(duì)比
對(duì)比圖7和圖8,洮河流域風(fēng)險(xiǎn)的中高區(qū)和暴雨日數(shù)分布圖在中部和北部偏南地區(qū)對(duì)應(yīng)很好,但在洮河流域北部偏北和南部地區(qū)對(duì)應(yīng)較差。分析其原因是地形原因,流域北部偏北和南部地區(qū)平均海拔高于洮河河道,由于匯流作用,風(fēng)險(xiǎn)分布和暴雨日數(shù)分布不一致。鑒于此,我們?cè)谥谱餍》秶鷧^(qū)域(縣級(jí))的暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃時(shí)除了分析平面分布外,還要考慮海拔高度因子對(duì)危險(xiǎn)性分布的影響。
3 結(jié)論與討論
(1)暴雨產(chǎn)生災(zāi)害的機(jī)理在于通過(guò)徑流淹沒(méi)的方式形成洪澇?;谘蜎](méi)模型的洮河流域暴雨洪澇區(qū)劃方法中模擬的匯流淹沒(méi)直觀反映了降水徑流的形成過(guò)程,能夠表達(dá)暴雨洪澇災(zāi)害的形成方式,同時(shí)也反映了洮河流域的暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布[21]。
(2)如果能夠得到包含行政區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)、土地利用和防洪設(shè)施建設(shè)數(shù)據(jù),采用致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體及防災(zāi)能力4個(gè)因子為一體的暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)模型法可能更合理。
(3)如果有承災(zāi)體信息,利用承災(zāi)體耐淹水深和耐淹歷時(shí)數(shù)據(jù) ,可以直接對(duì)不同淹沒(méi)水深可能產(chǎn)生的災(zāi)害損失模擬評(píng)估,并和實(shí)際災(zāi)害損失進(jìn)行對(duì)比,根據(jù)對(duì)比結(jié)果對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃進(jìn)行訂正,使制作的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃更具科學(xué)參考價(jià)值。
(4)本文的DEM數(shù)據(jù)為1∶25萬(wàn),在流域提取和水文計(jì)算中雖然滿足了需要,但如果采用1∶5萬(wàn)或更精細(xì)的數(shù)據(jù),計(jì)算效果可能更好。
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