降雨時(shí)空不確定性對(duì)城市河道洪水的影響

劉業(yè)森，劉媛媛，李敏，李匡

(中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京 100038)

全球氣候變化和快速城鎮(zhèn)化造成城市極端降雨事件日益增多，城市暴雨洪澇不斷加劇[1]。實(shí)測(cè)資料顯示，城市極端降雨事件的時(shí)空不均勻特征近年來(lái)愈發(fā)明顯，主要表現(xiàn)為空間分布不均勻加劇[2]、時(shí)程分布更為集中等特征[3-4]。作者團(tuán)隊(duì)[5-6]基于北京市、深圳市多年降雨監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法提取出了幾種典型降雨過(guò)程，均體現(xiàn)出時(shí)空不均勻性特征。降雨作為城市洪澇災(zāi)害的主要誘發(fā)因素，其不確定性導(dǎo)致面對(duì)突發(fā)暴雨事件時(shí)，難以準(zhǔn)確評(píng)估和預(yù)測(cè)洪澇過(guò)程，這也是目前城市洪澇模型的主要短板之一[7-8]。

降雨過(guò)程時(shí)空不均、下墊面復(fù)雜多變等因素，導(dǎo)致城市水文過(guò)程機(jī)理非常復(fù)雜[9-10]。相關(guān)研究[11]表明，作為城市洪澇的主要誘發(fā)因素，降雨過(guò)程的持續(xù)時(shí)間、總雨量、雨強(qiáng)、降雨中心、移動(dòng)方向都會(huì)影響洪澇過(guò)程。在某些沿海城市，洪澇過(guò)程受潮位影響，如果發(fā)生洪潮疊加，洪澇災(zāi)害程度會(huì)嚴(yán)重很多。眾多相關(guān)研究雖然地區(qū)不同、氣候不同、尺度不同，但均反映了降雨時(shí)空特征對(duì)洪澇過(guò)程的影響。在某熱帶區(qū)域城市的研究[12]表明，僅僅是雨峰出現(xiàn)時(shí)間的不同，可引起淹沒(méi)范圍增加3～4倍；在廣州市的研究[13]表明，在匯流歷時(shí)內(nèi)平均雨強(qiáng)相同的條件下，雨峰在中部或后部比均勻雨型的洪峰大30%以上；在西安市西咸新區(qū)的試驗(yàn)[14-15]表明，設(shè)計(jì)暴雨峰現(xiàn)時(shí)間對(duì)城區(qū)積水總量、積水深度和內(nèi)澇面積具有明顯影響，空間分布不均勻降雨比空間分布均勻降雨造成的內(nèi)澇積水量會(huì)減少；在雨水花園尺度，實(shí)測(cè)降雨歷時(shí)和雨強(qiáng)可能是造成地表積水的主要原因[16]。除了降雨過(guò)程本身的特征外，降雨過(guò)程與城市下墊面、水流路徑等因素的關(guān)系也會(huì)影響洪水過(guò)程?；趯?shí)測(cè)降雨研究[17]顯示：降雨位置與水流網(wǎng)絡(luò)的相對(duì)位置會(huì)影響洪峰流量，且移動(dòng)緩慢的降雨可能會(huì)導(dǎo)致更大的洪峰流量；降雨時(shí)空分布與下墊面匯流區(qū)的空間尺度匹配程度會(huì)影響洪峰流量[18]。

《城鎮(zhèn)內(nèi)澇防治技術(shù)規(guī)范》(GB 51222—2017)指出“當(dāng)匯流面積大于2 km2時(shí)，應(yīng)考慮區(qū)域降雨和地面滲透性能的時(shí)空分布不均勻性和管網(wǎng)匯流過(guò)程等因素”,實(shí)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果也證實(shí)小于2 km2的流域，降雨空間均勻分布系數(shù)為98%左右[19]。試驗(yàn)[20]表明，要將洪峰的相對(duì)偏差控制在10%以?xún)?nèi)：對(duì)于小于1 km2的城區(qū)，需要5 min分辨率的降雨數(shù)據(jù)；對(duì)于較大的區(qū)域，需要至少15 min分辨率的降雨數(shù)據(jù)。專(zhuān)家[21]建議，城市流域徑流模擬研究需要的時(shí)間和空間分辨率分別為1～5 min和1～3 km2。在實(shí)際應(yīng)用中，雖然雷達(dá)測(cè)雨、氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)從分辨率方面可滿(mǎn)足城市洪澇模擬的需求，但很多地區(qū)雷達(dá)測(cè)雨未覆蓋、氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)密度不夠[22-23]。更主要的問(wèn)題在于降雨預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)難以滿(mǎn)足要求，目前即使是準(zhǔn)確率很高的短臨預(yù)報(bào)，也只能給出小時(shí)尺度的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，其體現(xiàn)的降雨時(shí)間分辨率、空間特征(降雨中心、移動(dòng)方向)等難以滿(mǎn)足洪澇模擬要求。在降雨過(guò)程時(shí)空不確定性客觀(guān)存在的條件下，模擬結(jié)果難以隨著模型算法的改進(jìn)或基礎(chǔ)數(shù)據(jù)條件的改善來(lái)提高精度。

本文的主要目標(biāo)是通過(guò)對(duì)降雨過(guò)程時(shí)空特征造成的洪水過(guò)程影響進(jìn)行定量化研究，在降雨時(shí)空不確定性客觀(guān)存在的條件下，科學(xué)判定洪峰范圍，對(duì)洪水過(guò)程的模擬分析結(jié)果進(jìn)行更加合理的解釋?zhuān)瑸楹闈硲?yīng)急決策、洪水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等提供更加可靠的決策參考。

1 研究區(qū)概況

選擇深圳市布吉河上游區(qū)域(圖1)作為研究區(qū)，該區(qū)域位于深圳市河灣流域范圍內(nèi)，涉及羅湖區(qū)和龍崗區(qū)的6個(gè)街道，總面積40.59 km2，區(qū)域內(nèi)建成區(qū)面積超過(guò)70%，有塘徑水、水徑水、大芬水等河流。據(jù)周邊5個(gè)氣象監(jiān)測(cè)站的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，區(qū)域內(nèi)年均降水量1 707 mm。根據(jù)高分辨率地形、管網(wǎng)、阻水建筑物、河渠等數(shù)據(jù)，研究區(qū)劃分為74個(gè)排水分區(qū)，平均面積0.55 km2，平均不透水率21.3%。降雨數(shù)據(jù)采用流域及周邊附近5個(gè)氣象監(jiān)測(cè)站2018—2020年的5 min降雨監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

圖1 研究區(qū)位置

2 研究方法

2.1 研究流程

研究流程見(jiàn)圖2。

圖2 研究流程

2.2 降雨場(chǎng)次劃分及處理

在對(duì)氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制基礎(chǔ)上，結(jié)合深圳市降雨特點(diǎn)，進(jìn)行場(chǎng)次劃分：若有一個(gè)站5 min降雨量超過(guò)0.1 mm，則認(rèn)為出現(xiàn)了有效降雨；若所有站連續(xù)超過(guò)30 min的5 min降雨量均小于0.1 mm，則認(rèn)為無(wú)有效降雨。以此標(biāo)準(zhǔn)將2018—2020年的降雨數(shù)據(jù)劃分為228個(gè)降雨場(chǎng)次。按《降水量等級(jí)》(GB/T 28592—2012)，大雨等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)為1 h降雨超過(guò)7 mm或3 h降雨量超過(guò)10 mm，達(dá)到此標(biāo)準(zhǔn)的有116個(gè)場(chǎng)次，統(tǒng)計(jì)情況見(jiàn)表1。

表1 場(chǎng)次降雨統(tǒng)計(jì)情況

利用反距離插值方法將116個(gè)場(chǎng)次的逐5 min氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)降雨量插值到空間網(wǎng)格上，構(gòu)建空間連續(xù)的降雨過(guò)程，以此網(wǎng)格數(shù)據(jù)作為空間平均和雨峰同步處理的基礎(chǔ)。將氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)按照逐5 min時(shí)段降雨量進(jìn)行空間插值，得到每個(gè)網(wǎng)格的逐5 min降雨量?？紤]到城市降雨局部特征明顯，且研究區(qū)站點(diǎn)間距在3 km以?xún)?nèi)的特點(diǎn)，選擇離插值網(wǎng)格點(diǎn)最近的3個(gè)站點(diǎn)降雨量進(jìn)行插值。插值方法為

(1)

式中：Pi表示網(wǎng)格i插值得到的某時(shí)段的降雨量，mm；ps表示站點(diǎn)s該時(shí)段的降雨量，mm；hs表示網(wǎng)格i到站點(diǎn)s的距離，m。

以2020年9月30日14:15至2020年9月30日21:05降雨過(guò)程為例，降雨量空間插值效果見(jiàn)圖3。

圖3 降雨量空間插值效果

2.3 空間平均和雨峰同步處理

2.3.1空間平均處理

在城市洪澇計(jì)算時(shí)，由于氣象預(yù)報(bào)一般會(huì)給出全區(qū)或分區(qū)平均降雨量(或局部雨強(qiáng))，因此,洪澇模型大多以空間平均降雨(或分區(qū)平均降雨)作為輸入條件進(jìn)行計(jì)算。將116個(gè)場(chǎng)次的降雨過(guò)程的網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行空間平均處理，處理方法為

(2)

式中：Pi,t為空間平均處理后i網(wǎng)格t時(shí)刻的降雨量，mm；n為研究區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)格數(shù)；pi,t為i網(wǎng)格t時(shí)刻的實(shí)際降雨量,mm。經(jīng)過(guò)空間平均處理后，各個(gè)網(wǎng)格被賦予相同的降雨過(guò)程，同時(shí)保證了整場(chǎng)降雨的面平均降雨量不變。

2.3.2雨峰同步處理

對(duì)選擇的116場(chǎng)大雨數(shù)據(jù)進(jìn)行雨峰同步處理：首先，按5 min步長(zhǎng)滑動(dòng)統(tǒng)計(jì)每個(gè)網(wǎng)格不同時(shí)段(10 min、30 min、1 h)的累積降雨量；然后，通過(guò)調(diào)整每個(gè)網(wǎng)格的降雨開(kāi)始時(shí)間，保證所有網(wǎng)格的滑動(dòng)統(tǒng)計(jì)的最大降雨量時(shí)段重合。經(jīng)過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)按30 min時(shí)段最大降雨量疊加效果最好。以2019-04-11降雨過(guò)程為例，從研究區(qū)中任意選擇的a、b、c 3個(gè)點(diǎn)(圖1)在同步處理前后的降雨過(guò)程變化見(jiàn)圖4。從圖4可見(jiàn)，達(dá)到了不同位置雨峰基本重合的目的。

圖4 雨峰同步處理前后降雨過(guò)程對(duì)比

2.4 場(chǎng)次降雨特征參數(shù)提取

2.4.1場(chǎng)次降雨中心(空間非均勻性)

借鑒相關(guān)研究[24]，以降雨量為權(quán)重計(jì)算不同場(chǎng)次降雨的空間中心點(diǎn)。降雨中心比傳統(tǒng)的空間不均勻參數(shù)更具有現(xiàn)實(shí)意義，可以反映不同場(chǎng)次降雨在研究區(qū)的落區(qū)差異，進(jìn)而利用落區(qū)在流域中所處位置差異判斷空間分布差異對(duì)洪水過(guò)程的影響。某場(chǎng)降雨的降雨中心位置坐標(biāo)計(jì)算方法為

(3)

式中：X、Y分別為場(chǎng)次降雨中心的經(jīng)、緯度坐標(biāo)；Pi為網(wǎng)格i的總降雨量,mm；Xi為網(wǎng)格i中心點(diǎn)的經(jīng)度；Yi為網(wǎng)格i中心點(diǎn)的緯度；n為網(wǎng)格數(shù)量。

2.4.2不同時(shí)刻降雨中心移動(dòng)方向(時(shí)間非同步性)

不同位置降雨非同步性表現(xiàn)為不同時(shí)刻降雨中心的移動(dòng)。一般降雨在不同時(shí)刻的降雨中心是移動(dòng)的，尤其在沿海城市，颮線(xiàn)系統(tǒng)引發(fā)的短時(shí)強(qiáng)降雨過(guò)程最為典型，其引發(fā)的降雨過(guò)程表現(xiàn)為雨帶快速移動(dòng)。通過(guò)連接不同時(shí)刻降雨中心的位置點(diǎn)，得到降雨移動(dòng)路線(xiàn)，按照式(3)的計(jì)算方法，將Pi替換為逐時(shí)刻的累積降雨量Pi,t,計(jì)算逐時(shí)刻的降雨中心坐標(biāo)X、Y,將逐時(shí)刻的坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行連接，即可得到每場(chǎng)降雨的移動(dòng)路線(xiàn)。

2.5 河道洪水計(jì)算

116場(chǎng)降雨過(guò)程經(jīng)空間平均處理、雨峰同步處理后得到232個(gè)降雨過(guò)程，將總計(jì)348個(gè)降雨過(guò)程作為輸入條件，調(diào)用城市洪澇模型進(jìn)行河道洪水模擬。所用洪澇模型[25]是已建深圳市河灣流域洪澇模型的一部分。

該模型基于大比例尺地形數(shù)據(jù)、補(bǔ)測(cè)微地形、地下管網(wǎng)、河渠數(shù)據(jù)等，將研究區(qū)劃分為74個(gè)排水分區(qū)(圖1)，根據(jù)地表特征、坡度等獲得各分區(qū)的水文參數(shù)，利用新安江模型進(jìn)行分區(qū)產(chǎn)流過(guò)程計(jì)算。與天然流域相比，城鎮(zhèn)化地區(qū)不透水面積明顯偏大，更多降雨直接轉(zhuǎn)化為地表徑流，匯流速度更快，洪峰起漲及消退速度更快，洪水歷時(shí)減小。反映到模型參數(shù)則是參數(shù)IM(不透水面積比例)值明顯增大，同時(shí)CS(河網(wǎng)消退系數(shù))減小，L(滯后時(shí)間)減小，本文中IM取值為0.06，與天然流域0.01～0.02的取值相比有明顯增加，CS取值為0.71，與天然流域0.80～0.90取值相比明顯減小，其他參數(shù)見(jiàn)表2。

表2 新安江模型參數(shù)

針對(duì)水文模型部分，選用2011—2018年的31場(chǎng)洪水進(jìn)行檢驗(yàn)，流域出口洪峰平均偏差為8.8%，其中70%的場(chǎng)次洪峰誤差在10%以?xún)?nèi)。

河道斷面按100 m左右間隔進(jìn)行布置，利用一維水力模型計(jì)算洪水過(guò)程。

河道一維模型基本控制方程為

連續(xù)方程

(4)

動(dòng)量方程

(5)

式中：A為河道過(guò)水面積，m2；Q為流量，m3/s；u為側(cè)向來(lái)流在河道方向的流速,m/s；t為時(shí)間,s；x為沿水流方向的水平坐標(biāo)；q為河道的側(cè)向來(lái)流量，m2/s；β為動(dòng)量修正系數(shù)；g為重力加速度,m/s2；y為水位，m；Sf為摩阻坡降,(°)。

河道一維水力學(xué)模型對(duì)基本控制方程在時(shí)間、空間上進(jìn)行離散，采用顯格式算法求解一維圣維南方程組。

通過(guò)對(duì)深圳河灣流域2018—2019年23場(chǎng)洪水的模擬計(jì)算，選取12個(gè)斷面的實(shí)測(cè)水位資料進(jìn)行分析對(duì)比，除去實(shí)測(cè)資料缺失以及雨洪明顯不對(duì)應(yīng)的場(chǎng)次。各斷面洪峰水位平均誤差均在0.16 m以?xún)?nèi)。

為保證結(jié)果可比性，所有模擬過(guò)程均采用相同的初始水位、前期降雨等邊界條件。從348個(gè)模擬結(jié)果中提取了流域出口斷面(圖1)的洪峰流量及洪水過(guò)程作為研究對(duì)象。

從洪澇模型模擬結(jié)果中計(jì)算所有場(chǎng)次降雨的洪峰流量變化量和洪峰流量變化百分比。某場(chǎng)降雨的計(jì)算方法為

Qchange=Qprocess-Qorigin

(6)

(7)

式中：Qchange和Pchange分別表示某場(chǎng)降雨洪峰流量變化量和洪峰流量變化百分比;Qprocess表示經(jīng)過(guò)空間平均和雨峰同步處理后得到的降雨模擬計(jì)算的洪峰流量，m3/s;Qorigin表示未經(jīng)過(guò)處理的降雨網(wǎng)格數(shù)據(jù)模擬計(jì)算得到的洪峰流量，m3/s。

3 結(jié)果與討論

3.1 空間非均勻性對(duì)洪峰的影響

對(duì)實(shí)際降雨和空間平均處理后的降雨過(guò)程的洪水模擬結(jié)果顯示:116場(chǎng)實(shí)際降雨的洪峰流量范圍為0.11～322.95 m3/s;空間平均處理后洪峰流量范圍為0.01～345.70 m3/s。面平均處理后洪峰流量與實(shí)際降雨洪峰流量對(duì)比見(jiàn)圖5。

圖5 降雨空間平均后洪峰流量變化

從圖5可見(jiàn):洪峰流量變化范圍絕對(duì)值隨著雨強(qiáng)增大而增加；洪峰流量變化百分比在雨強(qiáng)小于30 mm/h時(shí)隨雨強(qiáng)變化不明顯，雨強(qiáng)大于30 mm/h后，隨著雨強(qiáng)增大而減小?？臻g平均處理后，66%(76場(chǎng))的場(chǎng)次洪峰降低了，116個(gè)場(chǎng)次洪峰變化在-20.9～36.0 m3/s，平均為-1.11 m3/s；變化百分比為-43.9%～34.7%，平均為-3.3%。平均來(lái)看，如果按降雨空間平均分布進(jìn)行處理，會(huì)低估實(shí)際的洪峰流量。

圖6顯示了116個(gè)實(shí)際降雨場(chǎng)次的降雨中心位置，以及經(jīng)過(guò)面平均處理后的洪峰變化情況。從圖6可見(jiàn)明顯的規(guī)律性：實(shí)際降雨中心位置與流域幾何中心的相對(duì)關(guān)系對(duì)洪峰變化有明顯的影響。實(shí)際降雨中心位置處于流域幾何中心偏上游(東北側(cè))的降雨經(jīng)空間平均處理后，洪峰以降低為主，幾何中心東北側(cè)的65場(chǎng)降雨，洪峰變化平均為-15.1%；而位于流域幾何中心相反一側(cè)(西南側(cè))的降雨經(jīng)空間平均處理后，洪峰以增加為主，幾何中心西南側(cè)有51場(chǎng)降雨，洪峰變化平均為3.1%。

圖6 空間平均處理后洪峰變化分布

3.2 降雨非同步性對(duì)洪峰的影響

降雨非同步性表現(xiàn)為不同時(shí)刻降雨中心的移動(dòng)。相對(duì)于降雨中心位置，降雨移動(dòng)方向隨機(jī)性更強(qiáng)，從116個(gè)場(chǎng)次中去除了移動(dòng)路徑不規(guī)則、無(wú)明顯移動(dòng)方向、移動(dòng)方向多變的場(chǎng)次，選擇74場(chǎng)具有明確移動(dòng)方向的降雨進(jìn)行研究。統(tǒng)計(jì)顯示，74場(chǎng)降雨經(jīng)雨峰同步處理后，模擬結(jié)果的洪峰變化為-19.3～5.4 m3/s，平均為-1.34 m3/s；洪峰變化百分比為-33.7%～20.0%，平均為-3.0%。經(jīng)雨峰同步處理后，58%(43場(chǎng))的場(chǎng)次洪峰較實(shí)際降雨的洪峰偏低，見(jiàn)圖7。

圖7 降雨同步后洪峰流量變化

由于各場(chǎng)次降雨的時(shí)長(zhǎng)不等，從74場(chǎng)降雨中提取累積降雨最大1 h的降雨過(guò)程繪制降雨移動(dòng)路徑,見(jiàn)圖8。圖8中路徑顏色表示經(jīng)雨峰同步處理后洪峰變化情況。由圖8可見(jiàn)，降雨移動(dòng)路徑表現(xiàn)出較強(qiáng)的隨機(jī)性和不穩(wěn)定性，也體現(xiàn)出一定的規(guī)律性。雨峰同步處理后洪峰影響程度與實(shí)際降雨的移動(dòng)方向具有較強(qiáng)的相關(guān)性，從西北向東南移動(dòng)的14場(chǎng)降雨的洪峰平均變化為-7.3%，從東北向西南移動(dòng)的12場(chǎng)降雨的平均變化為-2.2%，從西南向東北移動(dòng)的20場(chǎng)降雨的平均變化為2%。從統(tǒng)計(jì)上來(lái)說(shuō)，如果降雨從西北向東南移動(dòng)，在進(jìn)行洪澇計(jì)算時(shí)，忽略移動(dòng)特征，可能會(huì)使得計(jì)算得到的洪峰偏低。降雨移動(dòng)路徑對(duì)洪澇的影響機(jī)理更為復(fù)雜，如圖8中西北向東南移動(dòng)的兩場(chǎng)降雨(紅色)明顯與相同移動(dòng)方向的降雨不同，這是移動(dòng)方向、移動(dòng)速度、雨強(qiáng)等多種因素綜合作用的結(jié)果。

圖8 實(shí)際降雨移動(dòng)路徑及雨峰同步處理后洪峰流量變化

3.3 洪水過(guò)程影響

圖9為3場(chǎng)比較典型的不同特征降雨及經(jīng)空間平均、雨峰同步處理后的洪水過(guò)程。圖9(a)、9(c)、9(e)分別為2020年9月1日、2020年9月18日、2020年8月13日的3場(chǎng)降雨的累積降雨分布，圖9(b)、9(d)、9(f)為其對(duì)應(yīng)流域出口處的洪水過(guò)程。圖9(b)、9(d)、9(f)顯示，洪峰增加會(huì)減少洪峰持續(xù)時(shí)間，其中：圖9(a)的降雨中心位于上游；圖9(b)顯示經(jīng)空間平均處理后洪峰有比較明顯的降低，洪水持續(xù)時(shí)間相應(yīng)增加；圖9(c)的降雨中心位于下游；圖9(d)顯示經(jīng)空間平均處理后洪峰流量明顯增加，洪水持續(xù)時(shí)間相應(yīng)縮短；圖9(a)和圖9(e)分別表示了西北向東南、西南向東北2個(gè)移動(dòng)方向，經(jīng)雨峰同步處理后洪峰影響的效果相反。

圖9 3個(gè)典型降雨場(chǎng)次降雨分布及洪水過(guò)程

3.4 降雨時(shí)空分布不確定性對(duì)河道洪水的影響

在全球氣候變化和城鎮(zhèn)化雙重因素作用下，城市降雨時(shí)空過(guò)程的不確定性增加，這種不確定性成為制約城市洪澇模型模擬結(jié)果準(zhǔn)確性提高的主要阻礙之一。城市降雨時(shí)空不確定性是客觀(guān)存在的，在進(jìn)行河道洪水計(jì)算時(shí)充分考慮這種不確定性，可以更加全面、客觀(guān)地評(píng)價(jià)河道洪水風(fēng)險(xiǎn)。

從分析結(jié)果來(lái)看，在場(chǎng)次降雨總降雨量不變的情況下，空間平均降雨、雨峰同步降雨與實(shí)際降雨造成的洪峰流量、洪水過(guò)程有明顯差異，而且這種差異與降雨移動(dòng)方向、降雨中心位置有相關(guān)性。如果降雨中心在流域中心點(diǎn)的上游，按空間均勻分布計(jì)算，則會(huì)使得洪峰偏高。如果從偏安全角度，在降雨中心未知的情況下，按照降雨中心位于流域中心點(diǎn)的下游進(jìn)行模擬計(jì)算則更為合適。在降雨移動(dòng)方向未知的情況下，如果從偏安全角度，可以假設(shè)降雨從下游向上游移動(dòng)，這樣能保證實(shí)際洪峰低于模擬結(jié)果的概率更高。

本文從降雨中心和移動(dòng)方向兩方面闡述降雨不確定性對(duì)河道洪水特征的影響，但實(shí)際降雨過(guò)程的不確定性更加復(fù)雜，雨峰移動(dòng)方向、降雨中心位置體現(xiàn)出很強(qiáng)的隨機(jī)性，而且一場(chǎng)降雨過(guò)程的不同階段可能具有不同的時(shí)空動(dòng)態(tài)規(guī)律，這些都可能會(huì)對(duì)洪峰流量和洪水過(guò)程產(chǎn)生影響。

洪水過(guò)程是降雨、地形、下墊面、閘壩工程等各種因素綜合作用的結(jié)果，本文針對(duì)布吉河流域進(jìn)行了研究，在下墊面變化或進(jìn)行閘泵等工程調(diào)度情況下，可能體現(xiàn)出不同的降雨-洪水關(guān)系，需要綜合考慮流域的地形、下墊面、河流走向、管網(wǎng)情況、閘泵調(diào)度等多方面因素，以確定洪水響應(yīng)特征。另外，本文是針對(duì)特定流域以及當(dāng)?shù)亟涤晏卣餮芯康贸龅慕Y(jié)論，對(duì)于其他流域，由于降雨特征不同、水文響應(yīng)規(guī)律不同、工程調(diào)度措施不同，降雨過(guò)程不確定對(duì)洪水過(guò)程的影響不同，需要進(jìn)行有針對(duì)性的分析。

4 結(jié) 論

選擇深圳市布吉河流域作為研究區(qū)，模擬計(jì)算并對(duì)比了實(shí)際降雨、空間平均、雨峰同步3種特征的降雨造成的流域出口洪峰流量和洪水過(guò)程差異，研究發(fā)現(xiàn)在場(chǎng)次總降雨量相同的條件下，相較于實(shí)際降雨過(guò)程，空間平均化造成的洪水變化程度主要受實(shí)際降雨中心位置與流域空間中心位置的相對(duì)關(guān)系影響，如果實(shí)際降雨中心位置偏下游，空間平均化可能導(dǎo)致洪峰增加的概率更大。雨峰同步造成的洪水變化程度主要受降雨移動(dòng)方向的影響，移動(dòng)方向與匯流方向相反，雨峰同步后，洪峰更有可能增加。本文結(jié)論可為洪澇應(yīng)急決策、洪水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等提供更加可靠的決策參考。