HBV模型在汉江流域的适用性研究

2016-08-03 08:46董立凡雷向杰

陕西气象 2016年4期

董立凡，雷向杰，王　倩

(1.咸阳市秦都区气象局，陕西咸阳　712000；2.陕西省气候中心，西安　710014)

HBV模型在汉江流域的适用性研究

董立凡1，雷向杰2，王倩1

(1.咸阳市秦都区气象局，陕西咸阳712000；2.陕西省气候中心，西安710014)

摘要：利用区域气象资料、水文资料、土地利用资料，运用HBV模型对陕西安康水电站上游汉江流域进行日径流深模拟并尝试确定致灾临界面雨量值。结果表明：HBV模型在安康水电站上游流域具有较好的适用性，在率定期模型对日径流深模拟的确定性系数为0.84，Nash效率系数为0.72，验证期确定性系数为0.87，Nash效率系数为0.75；通过安康水电站逐日水位资料，根据不同基础水位，确定了安康水电站上游流域24 h临界面雨量值，此值可为水电站汛期防汛泄洪工作提供有益参考。

关键词：HBV水文模型；汉江流域；径流深；临界面雨量

汉江发源于汉中市的宁强县，而后向东南先后穿越陕南的汉中、安康等市。陕南属于亚热带季风气候，在汛期期间(5—10月)受西南季风影响，加上秦岭山地抬升作用，往往易形成暴雨天气，造成陕南地区的洪水灾害。近几十年来，安康古城多次被洪水淹没，其中最严重的一次洪灾出现在1983年7月31日，洪水冲毁老城，造成八百多人死亡，经济损失高达4.1亿元。因此对安康水电站的入库流量预报预警研究具有十分重要的意义。

预报洪水最有效的方法是运用气象、水利、水文以及包括土壤利用资料在内的地理信息等资料，应用水文模型模拟，最终确定入库流量。目前我国以集总式与全分布式水文模型运用较多，但模型涉及参数较多，调试不便。HBV模型为瑞典国家水文气象局开发的一种半分布式水文模型，具有模型简单、输入参数少、适合于大流域等优点。HBV模型在国内已经得到广泛的运用，邱粲[1]等通过比较HBV和ANN(人工神经网络)模型，指出HBV模型对于洪水的物理过程反应更好；靳晓莉[2]等指出HBV模型通过参数区域化可以有效的应用于东江无资料流域的模拟；刘义华[3]等证明了HBV模型在玉树巴塘河流域具有很好的适用性；樊静[4]等利用HBV水文模型对开都河流域进行了模拟研究，大量文献[5-8]证明HBV模型在中国多数地区具有较好的适用性。但汉江流域陕南段地形复杂，流域内山地峡谷盆地相互交错，地形褶皱起伏，HBV模型能否较好的模拟复杂山地地形洪水对降水的响应过程？本研究尝试采用HBV模型来模拟复杂山地地形的水文过程，即对安康水电站上游流域的日径流深进行模拟，通过对比模拟结果与实际径流深数据，最终确定HBV模型在安康水电站上游流域的适用性。为安康水电站入库流量预报预警、防汛泄洪提供有益参考，为政府部门防灾减灾决策提供依据。

1研究区概况

安康水电站位于陕西省安康市汉滨区上游的瀛湖风景区内，距安康城西18 km。坝址上游流域发源于宁强县境内，流经勉县，汉中汉台区、石泉、安康，上游有褒河、胥水河、子午河、牧马河、月河等几条主要支流，流域面积为35 700 km2，多年平均流量608 m3/s。

安康水电站上游流域属亚热带季风气候，雨量丰沛，年分布不均，夏秋季径流相近，各占37%～40%，春季径流占16.6%～17.5%，冬季仅占5.0%～6.7%。流域地形以褶皱隆起的中低山区为主，以峡谷与盆地相互交错，属山地蜿蜒性河道，水流湍急。

2资料与分析方法

2.1资料

资料采用安康水电站上游流域10个气象站2009—2014年逐日最低气温、最高气温、平均气温和降水量，2009—2014年安康电站逐日实测入库流量，安康水电站上游流域90 m分辨率的数字高程、陕西土地利用表、土壤持水力等地理信息。

2.2分析方法

HBV模型为概念性、半分布式水文模型，首先根据土地利用状况、海拔高度、降雨空间分布以及植被覆盖类型将流域划分为多个子流域，然后根据气象站点降雨量插值结果、土壤持水力大小、汇流时间和流域地形模拟各个子流域的径流，最后模拟汇流到流域总出口的径流过程。模型考虑了土壤蓄水量、上层土壤消退能力、下层土壤渗透能力以及蒸散估算、产流过程、汇流过程等因素，较为客观的模拟了汇流形成流域出口断面的径流过程。

模型包括土壤模块、响应模块和汇流模块，输出结果为模拟径流深数据。模型涉及31个参数，其中敏感参数6个，参数的每一次调整都会引起模拟结果的变化。为了确定模型的适用性，对比2009—2014年实测逐日径流数据与模拟结果，其中2009—2011年为率定期来确定参数；2012—2014年作为验证期，反复验证模型对汉江流域的适用性。对模型的模拟结果与实况际进行比较，从而划分不同水位对应的临界面雨量值。

模型采用Nash-Sutcliffe效率系数即Nash系数和确定性系数(R2)对模拟效果进行率定和评价，两个系数均反映了模拟结果和实测结果的吻合程度。一般来说Nash系数与确定性系数为0～1，越接近于1，模拟效果越好，如果为负值说明模拟效果较差。

3模型模拟结果分析

3.1模型敏感参数

HBV模型认为无论何种形式形成的径流都是下垫面要素共同作用的结果。参数BETA反应了下垫面的蓄水能力，决定了进入土壤的降水量，与土壤类型和土地利用类型有关。研究区以山地地形为主，模拟结果发现BETA值在1～2之间时模拟结果与实际情况相近，能较好反应山地地区土壤的蓄水能力。

模型将径流的形成概化为上下两层“水库”，由湿润土壤区中产生的水量都会被存储到上层水库中，在上层有水的前提下，水会向下渗透(向下渗透的能力参数为PERC)，研究发现PERC参数在2.0～2.5能较好反应研究区土壤渗透能力。当上层水库的蓄水量大于径流阈值时，上层多余水量会根据上层土壤的消退能力从表层出口流出，形成地表径流，而渗透到下层的水量根据下层土壤的消退能力形成基流部分。将不同敏感参数组合输入模型进行模拟，确定几个重要敏感参数参考值(表1)。

3.2率定期

将敏感参数的参考校验值输入HBV模型中，对比2009—2011年的模拟结果与实际径流深，采用逐一试错法调整几个敏感参数值对参数进行率定。图1给出了安康电站上游流域的径流模拟过程，可以看出经过率定后模拟径流深的确定性系数为0.84，Nash效率系数为0.72。率定后的模型对流域日径流深的模拟效果较好，能较好的反应安康电站上游流域的水文过程。

表1　6个敏感性参数及参考校验值

图1　2009—2011年汉江流域HBV模型径流深模拟结果与实况对比(横坐标每31 d为一组，共35组数据，第36组为11 d)

3.3验证期

为进一步检验HBV模型对汉江流域的模拟效果，利用2012—2014年的逐日气象、水文数据对模型适用性进行再次验证(图2)，对日径流深模拟的确定性系数为0.87，Nash效率系数为0.75，模拟出的水文过程与实际情况大致吻合，可以看出率定后的模型对安康水电站上游流域具有很好的适用性，尤其是对近几年的洪峰模拟与实际洪峰基本接近一致。但春季4月模拟结果不稳定，研究发现研究区地处秦岭山与大巴山之间，高山春季融雪可能是模型在4月模拟结果不稳定的主要原因。

图2　2012—2014年汉江流域HBV模型径流深模拟结果与实况对比(横坐标每31 d为一组，共35组数据，第36组为10 d)

4临界面雨量确定

验证后的HBV模型可以反映降雨量和流量的定量关系，根据安康水电站提供的水位库容关系可以确定流量和水位的关系。二者相结合最终建立降水量、流量、水位三者之间的关系，从而进一步可确定不同水位所对应的面雨量大小。

汉江流域致洪强降水主要集中在汛期，通过对历年洪水变化分析发现24 h降水量能更好的响应洪水过程，因此划分24 h不同起涨水位下的临界面雨量较为客观。去除水电站每日正常发电因素影响，安康水电站汛前起涨水位一般在315 m以上，通过对多年洪水资料统计平均，以320 m作为起始水位，再以安康水电站汛期限制水位325 m、正常高水位330 m作为临界水位，得出前期不同起涨水位所对应的24 h临界面雨量值(图3)。