基于柵格新安江模型的秦淮河流域洪水模擬及實(shí)時(shí)校正研究

孫文宇，王 容，姚 成，何 健，李致家，龔珺夫，黃鵬年

(1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210098；2.水利部水文水資源監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)中心，北京 100053；3.江蘇省水文水資源勘測(cè)局，江蘇 南京 210029；4.南京信息工程大學(xué)水文與水資源工程學(xué)院，江蘇 南京 210044)

新安江模型是20世紀(jì)60年代中國著名水文學(xué)家趙人俊教授及其團(tuán)隊(duì)提出的流域水文模型，是中國工程水文學(xué)發(fā)展過程中重要成果之一[1]。該模型采用蓄滿產(chǎn)流機(jī)制，適用于濕潤(rùn)地區(qū)或半濕潤(rùn)半干旱地區(qū)。李致家等[2]將新安江模型與TOPKAPI模型應(yīng)用于安徽省呈村流域，取得了良好的模擬效果；姚成[3]構(gòu)建了基于柵格的分布式新安江模型并將其應(yīng)用于錢塘江支流密賽流域；Yang等[4]采用分布式新安江模型，對(duì)中國西南喀斯特流域洪水預(yù)報(bào)進(jìn)行研究；大量的實(shí)踐應(yīng)用表明了新安江模型良好的模擬效果及廣泛的適用范圍。

實(shí)時(shí)校正是中小河流水文模擬及實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)中不可或缺的一環(huán)。Liu等[5]將LSTM-KNN法應(yīng)用于中國多個(gè)氣候區(qū)的流域?qū)崟r(shí)洪水預(yù)報(bào)中，取得了良好的模擬效果；徐杰等[6]利用K最近鄰(KNN)算法、誤差自回歸(AR)方法和反饋模擬3種實(shí)時(shí)校正方法來提高新安江模型洪水預(yù)報(bào)精度，成功應(yīng)用于陜西省陳河流域；黃一昕等[7]梳理了洪水預(yù)報(bào)實(shí)時(shí)校正技術(shù)的研究進(jìn)展，并對(duì)其發(fā)展方向進(jìn)行了展望。水文模型與實(shí)時(shí)校正方法相結(jié)合，既遵循流域本身的水文規(guī)律，又能及時(shí)修正人為因素影響帶來的系統(tǒng)性偏差。

本研究采用新安江模型和柵格新安江模型對(duì)秦淮河上游流域進(jìn)行場(chǎng)次洪水模擬，再利用KNN法和反饋模擬進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，取得了良好的次洪模擬結(jié)果，既能給秦淮河水系中下游水力學(xué)模型模擬研究提供上邊界條件，也為秦淮河及相似流域洪水預(yù)報(bào)工作提供參考。

1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來源

秦淮河位于長(zhǎng)江下游南京段南岸，總體流向自東南往西北，發(fā)源于溧水河、句容河。兩河于方山西南處匯集，北上至河定橋處分流，東向?yàn)榍鼗葱潞?，到大勝關(guān)入江口處匯入長(zhǎng)江；北向稱古秦淮河，古秦淮河又于東水關(guān)分流為內(nèi)秦淮河及外秦淮河，并于西水關(guān)重匯，最終由三汊河入江口匯入長(zhǎng)江。流域地屬北亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，氣候濕潤(rùn)，四季分明，常于6、7月份因冷暖氣團(tuán)相遇產(chǎn)生鋒面低壓和靜止鋒，導(dǎo)致連日陰雨，即梅雨期。流域整體呈蒲扇形，長(zhǎng)寬各50 km左右，四周為丘陵山區(qū)，腹地為低洼圩區(qū)。

對(duì)秦淮河水系水文特性及洪水模擬研究于南京市的居民生命財(cái)產(chǎn)安全有重大意義。早在2004年，王建群等[8]便嘗試將流域數(shù)字水文模型應(yīng)用于秦淮河流域，論證了不同土地利用變化對(duì)產(chǎn)匯流的影響；此后，易建軍[9]進(jìn)一步對(duì)秦淮河流域洪水預(yù)報(bào)與調(diào)度模型進(jìn)行研究，將秦淮河劃分為山區(qū)和圩區(qū)，分別建立了產(chǎn)匯流模型；因人類活動(dòng)對(duì)秦淮河流域的影響較大，李倩[10]著重分析了城市化空間格局變化的水文效應(yīng)，Yuan等[11]分析了城市面積及格局變化對(duì)秦淮河流域洪水過程的影響，袁玉、王懷志等[12-13]將城市群的“防洪圈”概化為圩垸，進(jìn)行了秦淮河流域圩垸式防洪模式洪水模擬。

由于中下游河段比降極小，下游建有武定門閘和秦淮新河閘，終點(diǎn)處為長(zhǎng)江入江口，故而水位受人工調(diào)度及長(zhǎng)江潮汐頂托影響較大，易出現(xiàn)徑流反向的情況；上游至句容河與溧水河交匯處，受到人工調(diào)度及潮汐頂托的影響相對(duì)較小，故能以交匯處設(shè)立的前垾村(秦淮)水文站為出口點(diǎn)(圖1)，采用新安江模型和柵格新安江模型對(duì)出口點(diǎn)以上流域的汛期洪水流量過程進(jìn)行模擬研究[14]。

圖1 秦淮河流域概況

研究所用徑流數(shù)據(jù)為秦淮河流域前垾村(秦)站2014—2018年的汛期逐時(shí)徑流量，由《中華人民共和國水文年鑒——長(zhǎng)江流域水文資料》中的實(shí)測(cè)流量成果表計(jì)算得到，摘取了2014年7月到2018年8月汛期內(nèi)的10場(chǎng)洪水進(jìn)行研究。模型中使用的高分辨率數(shù)字高程資料源自地理信息數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscould.cn)。

2 研究方法

2.1 新安江模型

新安江模型(XAJ Model)采用三層蒸散發(fā)模式計(jì)算流域蒸散發(fā)，產(chǎn)流計(jì)算采用蓄滿產(chǎn)流機(jī)制，匯流計(jì)算分地表徑流、壤中水和地下徑流匯流。主要參數(shù)有蒸散發(fā)折算系數(shù)K、自由水蓄水容量SM、河網(wǎng)水流消退系數(shù)CS等。新安江模型對(duì)流域的劃分較為簡(jiǎn)單，主要以下墊面條件、降水分布情況、站點(diǎn)布設(shè)位置等主要因素，和泰森多邊形法、等雨量線法、反距離加權(quán)法等方法對(duì)流域進(jìn)行分塊處理。新安江模型對(duì)數(shù)據(jù)資料的要求相對(duì)較少，前期準(zhǔn)備和計(jì)算過程都更為便利，在濕潤(rùn)半濕潤(rùn)流域應(yīng)用方便且精度也能得到保證。關(guān)于模型的更多細(xì)節(jié)，參見文獻(xiàn)[15]。

2.2 柵格新安江模型

柵格新安江模型(Grid-XAJ Model)以流域內(nèi)的每個(gè)DEM柵格作為計(jì)算單元，根據(jù)柵格間的演算次序，將各個(gè)柵格上劃分的地表徑流、壤中流和地下徑流3種水源演算至流域出口。柵格模型考慮了各個(gè)柵格降雨、地貌特征、土壤類型、植被覆蓋等條件的差異性，考慮了柵格間進(jìn)行匯流演算時(shí)上游來水對(duì)蓄滿產(chǎn)流的影響，也考慮了河道降水及河道排水網(wǎng)絡(luò)對(duì)柵格單元產(chǎn)匯流計(jì)算的影響。關(guān)于柵格新安江模型的更多細(xì)節(jié)，參見文獻(xiàn)[16]。

2.3 實(shí)時(shí)校正方法

根據(jù)實(shí)測(cè)的水位或者流量資料，通過反饋機(jī)制修正預(yù)報(bào)值的過程稱為實(shí)時(shí)校正。中小河流的洪水模擬預(yù)報(bào)易受人為因素?cái)_動(dòng)，預(yù)見期相對(duì)較短，具有采用實(shí)時(shí)校正方法的必要性和可行性。本研究選用了KNN法和反饋法2種水文模型中常用的實(shí)時(shí)校正方法。

2.3.1KNN法

KNN法是一種歷史匹配方法，通過比較樣本特征向量間的歐氏距離來匹配數(shù)個(gè)近鄰樣本序列，用反距離權(quán)重法對(duì)預(yù)報(bào)序列誤差值進(jìn)行校正(圖2)。KNN法步驟包括歷史樣本庫構(gòu)建、臨近樣本篩選、預(yù)報(bào)值校正和滾動(dòng)校正。主要包含2個(gè)參數(shù)：參與誤差估計(jì)的近鄰樣本數(shù)目k、當(dāng)前預(yù)報(bào)誤差有關(guān)聯(lián)的歷史預(yù)報(bào)誤差個(gè)數(shù)s。k取值范圍5～100，取值過小則誤差校正依賴少數(shù)樣本，曲線震蕩，取值過大會(huì)削弱有價(jià)值樣本的作用，曲線過分平滑；s取值范圍2～10，取值過小則僅適用于洪峰等洪水突變部位，取值過大則僅適用于洪水狀態(tài)變化緩慢的部位。

圖2 KNN法原理示意

2.3.2反饋法

反饋法首先計(jì)算實(shí)測(cè)及預(yù)報(bào)序列相鄰差值，再由相鄰2個(gè)時(shí)段的實(shí)測(cè)流量差值之和與預(yù)報(bào)流量差值之和的比值計(jì)算FACT因子，最后根據(jù)預(yù)報(bào)序列相鄰流量差值判斷漲退水段，分別進(jìn)行反饋校正計(jì)算。反饋法更多應(yīng)用細(xì)節(jié)，參見文獻(xiàn)[17]。

實(shí)時(shí)校正的效果與預(yù)見期的選取密切相關(guān)。若預(yù)見期足夠短，實(shí)時(shí)校正進(jìn)行過程中，有著足夠接近時(shí)段的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)，校正后的模擬值幾乎等于實(shí)測(cè)值，但預(yù)見期必須有足夠的長(zhǎng)度，才能起到預(yù)報(bào)、預(yù)警、輔助決策的作用；選取較長(zhǎng)的預(yù)見期，雖然有利于預(yù)警調(diào)度等工作，但容易導(dǎo)致校正結(jié)果誤差增大，無法及時(shí)響應(yīng)洪峰段過程線的變化，校正后的洪峰會(huì)過分偏離實(shí)測(cè)值。

3 在秦淮河流域上游段的應(yīng)用

采用柵格新安江模型及新安江模型程序?qū)η皥ゴ?秦淮)水文站的10場(chǎng)洪水實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬，計(jì)算時(shí)段長(zhǎng)取1 h，其中前7場(chǎng)用于率定，后3場(chǎng)用于檢驗(yàn)。其中柵格新安江模型部分參數(shù)由輸入的土壤類型及植被覆蓋數(shù)據(jù)直接估計(jì)，或從物理意義上建立聯(lián)系計(jì)算得出[18]，如SM、C、WM、WUM、WLM等，根據(jù)相應(yīng)柵格的下墊面及植被季節(jié)性分布情況有不同取值，柵格之間各有差異。部分參數(shù)假定它們的取值流域空間分布均勻，流域內(nèi)統(tǒng)一賦常用值或估計(jì)值，包括K、CI、CG、CS等。均以最高確定性系數(shù)為目標(biāo)，采用SCE-UA算法，自動(dòng)率定得到一組最優(yōu)參數(shù)值。流域內(nèi)統(tǒng)一賦值參數(shù)的率定值分別見表1、2，模型計(jì)算結(jié)果特征值見表3，部分典型場(chǎng)次的模擬結(jié)果見圖3。

a)20150614場(chǎng)次洪水過程

表1 柵格新安江模型參數(shù)值

表2 新安江模型參數(shù)值

表3 次洪模擬特征值

從柵格新安江模型的模擬效果來看，10場(chǎng)洪水中有7場(chǎng)洪水確定性系數(shù)大于0.80，其中20140702、20150602、20160701、20170923四場(chǎng)洪峰和洪量相對(duì)誤差小于20%，模擬效果良好[19]；20160701場(chǎng)次洪水過程雨量洪量都較大，模擬結(jié)果中的洪峰計(jì)算值過大，結(jié)合實(shí)際情況分析，存在人為調(diào)度等因素，削減了實(shí)際洪峰；20160713場(chǎng)次洪水過程的雨量較小，但該場(chǎng)次暴雨中心主要位于城鎮(zhèn)、工業(yè)園區(qū)較為集中的土橋江寧，城市不透水面占比大，導(dǎo)致洪峰陡漲陡落；20180815場(chǎng)次洪水洪峰起漲前存在短暫的負(fù)流量，受下游感潮河段水力聯(lián)系影響，模擬結(jié)果的洪水過程線整體偏大，增大了洪量和洪峰相對(duì)誤差。

新安江模型在前垾村流域10場(chǎng)洪水的模擬結(jié)果中，有5場(chǎng)洪水模擬確定性系數(shù)超過0.80，其中20150623場(chǎng)次洪峰、洪量模擬較好，而該場(chǎng)次降雨在實(shí)測(cè)洪峰出現(xiàn)前后各集中發(fā)生1次，模型模擬計(jì)算時(shí)2次降雨洪水過程之間出現(xiàn)短暫退水，導(dǎo)致模擬過程線出現(xiàn)雙峰，峰現(xiàn)時(shí)間誤差增大；模擬結(jié)果偏差的2014702、20150614、20160713三場(chǎng)次洪過程，洪峰相對(duì)誤差均超過40%，需要配合相應(yīng)的實(shí)時(shí)校正系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)一定預(yù)見期內(nèi)更為準(zhǔn)確的洪水流量過程模擬。

4 實(shí)時(shí)校正

中下游閘壩的人為調(diào)度因水力聯(lián)系對(duì)上游有顯著影響，也一定程度上為模擬預(yù)報(bào)工作帶來了更多的變化因素。汛期調(diào)度工作的主觀性和多變性增加了預(yù)報(bào)工作的難度。采用實(shí)時(shí)校正程序，可以有效補(bǔ)足原始預(yù)報(bào)模型對(duì)人為因素影響考慮的欠缺。

采用實(shí)時(shí)校正程序，依次選取1～6 h作為預(yù)見期[20]，取KNN法參數(shù)k=8，s=3[21]，對(duì)柵格新安江模型和新安江模型模擬的10場(chǎng)次洪進(jìn)行校正。其中6 h預(yù)見期(e=6 h)對(duì)應(yīng)的確定性系數(shù)和峰現(xiàn)時(shí)間誤差見表4，不同預(yù)見期下2種校正方法模擬結(jié)果的洪峰相對(duì)誤差見圖4。

表4 實(shí)時(shí)校正后確定性系數(shù)及峰現(xiàn)時(shí)間誤差(e=6 h)

a)20140702場(chǎng)次

經(jīng)實(shí)時(shí)校正后，2種模型的模擬效果都明顯提高，主要反映在較大的確定性系數(shù)(表4)和總體減小的洪峰相對(duì)誤差(圖4)上，峰現(xiàn)時(shí)間誤差總體也相對(duì)減小，6 h預(yù)見期實(shí)時(shí)校正后，以3 h作為峰現(xiàn)時(shí)間許可誤差，柵格新安江模型峰現(xiàn)時(shí)間誤差合格率達(dá)0.8，新安江模型峰現(xiàn)時(shí)間誤差合格率達(dá)0.6。但類似20160701場(chǎng)次，洪水過程多變，短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)多次洪峰，進(jìn)行預(yù)見期較大的實(shí)時(shí)校正后可能會(huì)進(jìn)一步放大峰現(xiàn)時(shí)間誤差。實(shí)時(shí)校正的效果與預(yù)見期時(shí)長(zhǎng)密切相關(guān)，10場(chǎng)次洪的實(shí)時(shí)校正后洪峰相對(duì)誤差及峰現(xiàn)時(shí)間誤差隨著預(yù)見期減小而呈現(xiàn)減小的趨勢(shì)，即預(yù)見期越短，實(shí)時(shí)校正的模擬效果就越好。分析實(shí)時(shí)校正后洪峰相對(duì)誤差較大的20150602場(chǎng)次，該場(chǎng)次降雨歷時(shí)短，強(qiáng)度大，洪水漲洪快，在較長(zhǎng)預(yù)見期的實(shí)時(shí)校正過程中，實(shí)際洪峰已達(dá)洪峰處時(shí)，校正程序依賴的數(shù)據(jù)系列在相應(yīng)預(yù)見期之前的漲洪段，從而錯(cuò)誤地抬高洪峰，增大洪峰誤差。預(yù)見期縮短時(shí)，可利用的數(shù)據(jù)序列更加接近洪峰段，實(shí)時(shí)校正洪峰誤差明顯減??；而新安江模型在該場(chǎng)次的模擬結(jié)果中，本身計(jì)算洪峰偏小，抵消了誤差，所以模擬結(jié)果較好。

實(shí)時(shí)校正前，柵格新安江模型平均確定性系數(shù)略高，洪峰相對(duì)誤差及峰現(xiàn)時(shí)間誤差較小，模擬效果優(yōu)于新安江模型；實(shí)時(shí)校正后，柵格新安江模型利用2種實(shí)時(shí)校正方法獲得的模擬結(jié)果確定性系數(shù)也較新安江模型更高，但新安江模型實(shí)時(shí)校正后的洪峰誤差較小。

KNN法和反饋法都能實(shí)現(xiàn)良好的實(shí)時(shí)校正效果，均能有效提高洪水模擬預(yù)報(bào)精度。對(duì)比2種方法，從校正后的確定性系數(shù)、洪峰相對(duì)誤差及流量過程線形態(tài)來看，反饋模擬得到的結(jié)果確定性系數(shù)整體更高，洪峰相對(duì)誤差稍小，且流量過程線更平滑自然。但KNN法能根據(jù)實(shí)際需要調(diào)節(jié)參數(shù)以適應(yīng)工作重點(diǎn)，或者通過參數(shù)優(yōu)選的方法確定具體流域的最優(yōu)參數(shù)組，應(yīng)用更為靈活。

5 結(jié)論及展望

采用新安江模型和柵格新安江模型，結(jié)合KNN法及反饋模擬2種實(shí)時(shí)校正方法，對(duì)秦淮河上游流域2014—2018年10場(chǎng)次洪過程進(jìn)行模擬研究，主要結(jié)論如下。

a)在秦淮河上游前垾村流域的洪水模擬工作中，柵格新安江模型及新安江模型經(jīng)由KNN法和反饋法進(jìn)行實(shí)時(shí)校正后，模擬預(yù)報(bào)在1～6 h預(yù)見期內(nèi)均能達(dá)到0.90以上的確定性系數(shù)及25%以內(nèi)的洪峰相對(duì)誤差，峰現(xiàn)時(shí)間誤差合格情況良好，可應(yīng)用于前垾村流域的洪水模擬及預(yù)報(bào)工作。

b)預(yù)見期選取對(duì)實(shí)時(shí)校正效果影響顯著，縮短預(yù)見期可以使實(shí)時(shí)校正程序獲得更接近的數(shù)據(jù)序列，大大提高實(shí)時(shí)校正的模擬精度；預(yù)見期較大時(shí)，實(shí)時(shí)校正會(huì)放大部分漲洪較快場(chǎng)次洪水的洪峰模擬值。

c)城市不透水面積增大、暴雨中心集中在城鎮(zhèn)區(qū)域?qū)涤旰樗^程存在影響，導(dǎo)致產(chǎn)匯流速度加快，洪峰陡漲陡落，峰形尖瘦，致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)高。

基于對(duì)研究結(jié)果的分析和思考，城市地區(qū)不透水區(qū)域、地下管網(wǎng)排水系統(tǒng)等因素對(duì)徑流過程存在的影響是后續(xù)研究工作的目標(biāo)。在新安江模型中添加相應(yīng)的計(jì)算模塊進(jìn)行表達(dá)，如城市管網(wǎng)排水系統(tǒng)產(chǎn)匯流調(diào)節(jié)模塊、暴雨中心位置權(quán)重分析模塊等，對(duì)秦淮河及相似中小河流流域水文模擬預(yù)報(bào)研究具有一定實(shí)用價(jià)值。