基于降雨-径流长期观测的山洪响应特征分析:以美国本土两个小流域为例

胡颖，吴欢，徐辉，郑璟，周乃君，黄芷君，陈唯天，李超群; HU Ying; WU Huan; Xu Hui; ZHENG Jing; ZHOU Naijun; HUANG Zhijun; CHEN Weitian; LI Chaoqun

引 en

基于降雨-径流长期观测的山洪响应特征分析以美国本土两个小流域为例

胡颖¹

机构：

1. 中山大学大气科学学院,广东珠海 519082

×
，吴欢^1,2,3

机构：

1. 中山大学大气科学学院,广东珠海 519082

2. 南方海洋科学与工程实验室,广东珠海 519082

3. 马里兰大学地球系统科学多学科中心,马里兰州 20740

×
，徐辉⁴

机构：

4. 国家气象中心,北京 100081

×
，郑璟⁵

机构：

5. 广东省气候中心,广东广州 510000

×
，周乃君⁶

机构：

6. 马里兰大学地理科学系,马里兰州 20740

×
，黄芷君¹

机构：

1. 中山大学大气科学学院,广东珠海 519082

×
，陈唯天¹

机构：

1. 中山大学大气科学学院,广东珠海 519082

×
，李超群¹

机构：

1. 中山大学大气科学学院,广东珠海 519082

×

1. 中山大学大气科学学院,广东珠海 519082；
2. 南方海洋科学与工程实验室,广东珠海 519082；
3. 马里兰大学地球系统科学多学科中心,马里兰州 20740；
4. 国家气象中心,北京 100081；
5. 广东省气候中心,广东广州 510000；
6. 马里兰大学地理科学系,马里兰州 20740；

Analyses of flash-flood response characteristics using long-term rainfallrunoff observational data:a case study of two small watersheds in the United States

HU Ying¹

Affiliation：

1. School of Atmospheric Sciences,Sun YatsenUniversity,Zhuhai 519082 ,China

×
， WU Huan^1,2,3

Affiliation：

1. School of Atmospheric Sciences,Sun YatsenUniversity,Zhuhai 519082 ,China

2. Southern Marine Science and Engineering Laboratory,Zhuhai 519082 ,China

3. EarthSystem Science Interdisciplinary Center,University of Maryland,CollegePark,MD 20740,USA

×
， Xu Hui⁴

Affiliation：

4. National Meteorological Centre,Beijing 100081 ,China

×
， ZHENG Jing⁵

Affiliation：

5. Guangdong Climate Center,Guangzhou 510000 ,China

×
， ZHOU Naijun⁶

Affiliation：

6. Department of Geographical Sciences,University of Maryland,College Park,MD 20740,USA

×
， HUANG Zhijun¹

Affiliation：

1. School of Atmospheric Sciences,Sun YatsenUniversity,Zhuhai 519082 ,China

×
， CHEN Weitian¹

Affiliation：

1. School of Atmospheric Sciences,Sun YatsenUniversity,Zhuhai 519082 ,China

×
， LI Chaoqun¹

Affiliation：

1. School of Atmospheric Sciences,Sun YatsenUniversity,Zhuhai 519082 ,China

×

1. School of Atmospheric Sciences,Sun YatsenUniversity,Zhuhai 519082 ,China；
2. Southern Marine Science and Engineering Laboratory,Zhuhai 519082 ,China；
3. EarthSystem Science Interdisciplinary Center,University of Maryland,CollegePark,MD 20740,USA；
4. National Meteorological Centre,Beijing 100081 ,China；
5. Guangdong Climate Center,Guangzhou 510000 ,China；
6. Department of Geographical Sciences,University of Maryland,College Park,MD 20740,USA；

通讯作者:

吴欢,E-mail:wuhuan3@mail.sysu.edu.cn

DOI:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20201010001

引用：胡颖,吴欢,徐辉,等,2020.基于降雨-径流长期观测的山洪响应特征分析:以美国本土两个小流域为例[J].大气科学学报,43(6):1018-1030.

Quote：Hu Y,Wu H,Xu H,et al.,2020.Analyses of flash-flood response characteristics using long-term rainfall-runoff observational data:a case study of two small watersheds in the United States[J].Trans Atmos Sci,43(6):1018-1030.

全文
评论
参考文献
出版信息

目录contents

摘要Abstract
关键词Keywords
1 研究方法与数据
1.1 基于降雨和径流资料提取单位线方法
1.1.1 流量过程线分割
1.1.2 净雨量的确定
1.1.3 岭回归法提取单位线
1.1.4 单位线的综合
1.1.5 前期影响雨量的确定
1.2 前期影响雨量对单位线影响分析
1.3 单位线趋势变化分析
1.4 研究数据
2 结果与分析
2.1 前期降水对单位线的影响
2.1.1 相似致洪降水、不同前期降水下的单位线比较
2.1.2 不同前期雨量下的单位线分类综合
2.2 径流模拟检验
2.2.1 不同前期影响雨量下的平均单位线径流模拟检验
2.2.2 考虑前期影响雨量及致洪降水的单位线径流模拟检验
2.3 单位线年际变化特征分析
3 结论与讨论
参考文献

摘要

以长期降雨-径流观测资料为基础,建立小流域水文单位线以有效描述山洪响应特征,并探究变化环境下的山洪响应特征是否发生改变。单位线在山洪预报中应用广泛,但在气象领域受关注较少。以两个美国小流域(USGS站点02137727-卡托巴河、01572025-斯瓦塔拉河)为研究对象,探讨考虑不同前期降水和致洪降水条件下单位线提取和优化方法,以及前期降水对流域单位线的影响。结果表明不同前期影响雨量下的平均单位线对降水径流模拟总体效果较好,两个流域1985年以来共16个降雨-径流事件模拟的平均纳什模型效率系数分别为0.846和0.940,平均峰值相对误差分别为9.40%和7.47%。前期影响雨量越大,则单位线峰值越高,峰现时间提前。同时考虑前期降水和致洪降水组合的单位线,能更好反映雨洪事件中山洪响应特征,模拟效果进一步提高,对提高山洪概率预报很有意义。通过分析卡托巴河流域33 a单位线的年际变化,发现降水增多和强降水频率增加导致流域山洪响应特征发生明显变化,单位线峰值呈现增加趋势,涨洪历时呈减少趋势,未来山洪灾害风险变大。

Abstract

This research investigation constructeda unit hydrograph(UH) for the purpose of simulating flash floods in small catchments using long-term rainfall-runoff data.The characteristics of the flash-flood responses were described,particularly from the aspect ofprecipitation.In addition,this study explored how the characteristics of flash-flood responses changed under different environmental conditions.Two small catchments (USGS gauges at the Catawba River and Swatara River) in the United States were investigated in this study.It was found that when the antecedent precipitation indexes (API) were high,the peak UH valueswere higher and the peak current timeshad occurred earlier.The results of the surface runoff simulations using the average UH with different API were considered to be promising,with average Nash efficiency coefficients of 0.846 and 0.940,respectively.The average relative peak errors were determined to be 9.40% and 7.47%,respectively.It was observed that by combining the rainfall and flood-causing precipitation values,the simulation results could be further improved and better represent the characteristics of flash-flood responses.Generally speaking,the method used in this study was considered to have very good potential for real-time flash-flood forecasting processes.Furthermore,further analyses of the interannual variations of UH in the CatawbaRiver Basin indicated intensified flash-flood responses with increasing peak magnitudes and decreasing flood durations.These findingswere found to correspondwell with the increases in both accumulated precipitation amounts and frequency of heavy rainfall observed during the past several years in the study area.

关键词

降水；径流；单位线；前期影响雨量；年际变化

Keywords

precipitation ； runoff ； unithydrograph ； antecedent precipitation index ； interannual change

洪水灾害,特别山洪是世界上最严重的自然灾害之一。提供快速准确的山洪预报一直是很多国家亟待解决的问题。降雨-径流这一水文响应过程是山洪形成过程的基础。流域气象、地形地貌、土壤、植被和土地利用等条件导致山洪径流响应过程较复杂(钱群,2014),合理描述和模拟山洪响应过程十分有益于山洪预报。研究水文响应过程主要有水文实验和水文模型模拟两种方法,其中基于观测数据,并采用数理统计的方法揭示水文响应特征在有较长的连续观测资料地区应用广泛。Sherman(1932)于1932年提出了单位过程线法(Unit Hydrograph,UH),指在单位时段内特定流域上,时空分布均匀的单位净雨量在流域出口断面形成的地面(直接)径流过程线,单位时段可根据流域大小、汇流历时长短而定,大致是径流过程涨洪历时的1/3~1/4,单位净雨深一般取10 mm(王丽丽等,2013)。单位线根据实测降雨-径流资料求得,是描述流域径流响应特征常用的工具之一,而用其进行汇流计算的一个重要前提条件是一次降雨产生的净雨量空间分布均匀。发生山洪的小流域降雨面分布比较均匀,下垫面植被覆盖单一,产流受降水分布不均匀的影响小。但受降水空间分布不确定性影响的流域尺寸的上限还不明确,目前单位线应用的流域面积一般在500 km²以内,最大不超过1 000 km²(江平,2013)。可有效模拟山洪的单位线能较好揭示流域下垫面条件下(土壤、植被、土地利用)对降水事件的径流响应特征。
单位线是基于倍比假定和叠加假定,将流域概化为线性系统(詹道江和叶守泽,2000)。由于实际降水不可能恰巧是一个单位和限定的某段,因此单位线方法与流域的实际情况不符,从而同一站点由各雨洪资料所推求的UH并不相同,有时甚至差别较大。影响流域产汇流非线性因素主要分为降水、下垫面与水源划分(李建柱,2008)。其中,降水因素主要包括降水强度,降雨空间分布等;下垫面因素有土壤的初始湿度、土壤及植被特征、地形地貌特征等。研究表明,降雨强度增大,汇流速度加快,因而UH峰现时间提前,峰值增加(包为民,2017)。降雨中心在上游时,流程长,受流域调蓄作用大,洪峰低,峰现时间滞后;降雨中心在下游,流程短,受流域调蓄作用小,洪峰高,峰现时间提前。洪水大则单位线峰值高,洪水小则单位线峰值低。针对不同的雨洪资料得到的单位线会有差异的问题,相关学者会利用大量观测资料推求单位线,并根据各自理解和不同要求对UH进行分类(詹道江和叶守泽,2000;张文华等,2007),如按降雨强度、暴雨中心位置、洪水大小进行分类,确定多条单位线进行汇流预报。目前的研究一般很少考虑流域前期土壤干湿度,其是影响下渗、产流的重要因子,在流域水文响应中起着重要作用(刘金涛和张佳宝,2006;Pathirajaet et al.,2012;Woldemeskel and Sharma,2016),Slater and Villarini(2016)发现洪水前的降水和整个流域的湿润度均是洪水发生频率的关键驱动力。流域土壤相对饱和易导致地面产流提前和径流量增加,分析土壤前期含水量对单位线形状的影响有助于找到能更好模拟山洪的单位线。
在较长时间尺度上,受气候、流域下垫面变化以及人类活动影响,流域的径流响应特征势必会发生改变。气候变化触发了连锁反应,导致蒸发、降雨和地表径流变化(张成凤等,2019),全球气候变暖加剧了水文循环过程和降水时空分布的不均匀性。降水是流域径流最主要来源,降雨量的增多、更频繁的强降雨事件会使得流域的径流响应更强,导致更频繁的洪水事件发生(Trenberth and Kevin,2008),影响不容忽视。Mallakpour and Villarini(2015)分析美国中部1962—2011年期间774个站点的每日流量,发现大多数站点洪水频率显著增加,并将这些变化与更频繁的极端降雨事件联系起来。Barasa and Perera(2018)研究发现大量的森林砍伐导致研究区河峰排放量增加,洪峰流量对土地利用的变化具有高度的敏感性。以长时间的观测数据为基础,利用单位线分析小流域山洪对降水、土地利用变化的响应对更深入了解山洪发生机制、流域水资源规划管理、制定流域环境变化下的适应对策等方面有着重要意义。
本研究将以两个不同水文气候区的流域为例,基于长时间的降水和径流实测资料推求单位线,分析小流域在不同前期雨量条件下的径流响应特征,找到最佳的能代表山洪响应特征的单位线,可利用其提供快速、准确的山洪预报。在长时间尺度上,依据单位线形状的年际变化探讨山洪响应特征是否发生改变。研究成果在流域、区域甚至全国尺度的推广应用很有意义。
1 研究方法与数据
1.1 基于降雨和径流资料提取单位线方法
1.1.1 流量过程线分割
由实测资料推求单位线时,通常选择历时较短的降水过程所形成的单峰洪水或易于分割的复式洪水,并求出流域出口断面的净雨过程和地面(地表)径流过程。一次实测的洪水流量过程包括本次降雨所形成的地表径流、壤中流(表层流径流)、地下径流、上次洪水尚未退完的部分水量以及非本次降雨补给的深层地下径流(詹道江和叶守泽,2000),因此流量过程线分割分为两项工作:一是将非本次降雨所形成的径流从本次径流过程中割去,二是将本次径流划分为地表径流和地下径流。
1)次洪划分
深层地下径流通常较少且稳定,非本次降雨所形成,一般从次径流中分割出去,本研究取历年最枯流量的平均值进行分割(图1a灰色虚线)。依据流域平均退水曲线分割前场降雨所形成的径流(如图1a绿色虚线部分),流域退水曲线方程(詹道江和叶守泽,2000)表达式为:

Q_{t} = Q_{0} e^{- \frac{t}{K}}

(1)

其中:Q_t为t时刻流量;Q₀为t=0时流量;K为地下退水参数,K越大退水越慢,反之则越快。将退水方程表示为: $Q_{t + Δ t} = Q_{0} e^{- \frac{r + Δ t}{K}} = Q_{t} e^{- \frac{Δ t}{K}}$ ,取对数可得到:
图1 (a)次洪划分示意(绿色为本次降雨所形成的径流);(b)水源划分示意(A、B分别为地表径流起涨点和终止点)
Fig.1 (a)Schematic diagram of the flood divisions,in which the green areas indicate the runoff formed by the rainfall;(b)A and B represent the starting and ending points of the surface runoff,respectively

K = \frac{Δ t}{l n Q_{t} - l n Q_{t + Δ t}}

(2)

任意两个相邻的流量按式(2)算即可得到K,之后取其平均作本次退水曲线的地下退水参数。最后选取若干退水过程求K平均作为流域的平均地下退水参数。
2)水源划分
地表径流和壤中流通常合并考虑,一般仍称为地表径流。水源划分的方法通常有直线分割法(水平线分割法和斜线分割法)、滑动最小值法、滤波法、水文模拟法(徐磊磊等,2011)。因该研究是对单峰及易于分割的多峰洪水事件进行分析,这里采用简单的斜线法分割地表径流和地下径流过程。地表径流终止点B(图1b)的确定可根据经验公式N=0.84F⁰²来作为参考确定(詹道江和叶守泽,2000),其中N为洪峰之后地表径流退水天数,F为流域面积(km²),本研究中N值结合经验公式最终根据研究流域的实际水文过程确定。
1.1.2 净雨量的确定
净雨量指降水量扣除降雨过程中因植物截流、蒸发、填洼以及下渗而损失的雨量,即地表径流量。目前基于超渗产流和蓄满产流两种产流模式的净雨计算方法有多种,如初损后损法、径流系数法、下渗曲线法、SCS法、 $ϕ$ 指数法等(张小娜,2007)。其中径流系数法与 $ϕ$ 指数法计算较简便。由于蒸发和土壤水分观测相对困难且不确定性大,本研究产流计算采用 $ϕ$ 指数法。 $ϕ$ 指数法计算考虑以下两种情况(李建柱,2008):
1)若所有时段的降雨强度都大于下渗率,则每个时段的降雨损失值均为 $ϕ$ 。

P = \sum_{i = 1}^{N} P_{i} Δ t - \sum_{i = 1}^{N} L_{i}

(3)

\sum_{i = 1}^{N} L_{i} = ϕ N Δ t

(4)

其中:P为净雨量(根据水量平衡原理,等于地表径流量);P_i为第i时段的平均雨强;Δt为时段长度;L_i为第i时段的降雨损失值。
2)若存在某些时段的降雨强度小于下渗率,则:

P = \sum_{i = 1}^{N} P_{i} Δ t - \sum_{i = 1}^{N} L_{i}

(5)

\sum_{i = 1}^{N} L_{i} = ϕ N^{*} Δ t + \sum_{i = 1}^{M^{*}} P_{i} Δ t)

(6)

其中:N^*是P_i>的时段数;M^*是P_i< $ϕ$ 的时段数。
关于 $ϕ$ 的确定可以采用试错法:
1)假设所有时段的降雨强度大于 $ϕ$ :

ϕ = \frac{\sum_{i = 1}^{N} P_{i} Δ t}{N Δ t}

(7)

2)比较 $ϕ$ 和P_i,确定M^*,若M^*=0,则 $ϕ$ 即为所求。
3)若M^*>0,则 $ϕ$ 需重新计算:

ϕ = \frac{\sum_{i = 1}^{N} (P_{i} Δ t) - P - \sum_{i = 1}^{M^{*}} P_{i} Δ t)}{N^{*} Δ t}

(8)

4)再次比较 $ϕ$ 和P_i,确定M^*,如果与前一次确定的M^*不相等,重复步骤(3)(4),直到与前一次确定的M^*值相等时,对应 $ϕ$ 的即为所求的降雨损失值,在实测降雨过程上减去 $ϕ$ 所得即为净雨过程。
1.1.3 岭回归法提取单位线
由于实测资料和推算的净雨会有误差,且流域汇流并非完全遵循倍比和叠加假定,常规方法推求的单位线形状不一定光滑(詹道江和叶守泽,2000)。本文选择Bruen and Dooge(1992)提出的岭回归法(Ridge regression method)求解单位线,该法建立在最小二乘法(Least squares method)(詹道江和叶守泽,2000;李建柱,2008)的基础上。最小二乘法推求单位线的基本原理是流量过程的观测值和计算值的差的平方和达到最小。设实测地表径流为Q,由单位线推求的地表径流量为Q′,误差为ε=Q-Q′,误差函数 $E = \sum ε^{2} = m i n$ ,根据净雨过程及单位线推求出流域出口断面流量过程的表达式的矩阵形式为:

P \cdot q = Q

(9)

式中: $P = [\begin{matrix} P_{1} & 0 & \dots & 0 \\ P_{2} & P_{1} & \dots & 0 \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ \\ P_{m} & P_{m - 1} & \dots & 0 \\ 0 & P_{m} & \dots & 0 \\ 0 & 0 & \dots & 0 \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ \\ 0 & 0 & \dots & P_{m} \end{matrix}]; q = [\begin{matrix} q_{1} \\ q_{2} \\ ⋮ \\ ⋮ \\ q_{n} \end{matrix}]; Q = [\begin{matrix} Q_{1} \\ Q_{2} \\ ⋮ \\ ⋮ \\ Q_{1} \end{matrix}]$
式中:矩阵P有n列;P_m为第m时段的净雨量,单位线的时段数n=l-m+1,当m=1时,n=l,可直接求得q。若m>1,则n<l，上式便成为一个矛盾方程组。以转置矩阵 $P^{T}$ 左乘（9）两端，并移项可将其变成正规方程组，得到：

q = {(P^{T} P)}^{- 1} P^{T} Q

(10)

按最小二乘法,令 $\frac{\partial (\sum ε^{2})}{\partial q_{1}} = 0$ 、 $\frac{\partial (\sum ε^{2})}{\partial q_{2}} = 0 \dots \frac{\partial (\sum ε^{2})}{\partial q_{n}} = 0$ ,整理后也可得(10)式。将已知的P、Q带入上式,便可求出在最小二乘意义下的最优解q。该方法在原理上较完善,但所推求的单位线纵坐标值可能会出现负值即单位线总量不等于单位净雨深情况,岭回归法可解决这一问题。岭回归法基于最小二乘法,在协方差矩阵P ^TP中引入另一矩阵kI,则(10)式变为:

q = {(P^{T} P + k I)}^{- 1} P^{T} Q

(11)

式中:k≥0,当k=0时即为一般的最小二乘法估计;I为m维单位矩阵。但用岭回归法求出但单位线总量会小于单位净雨深,最后需要标准化。在岭回归分析中,k参数起着关键作用,它既降低了方程(11)数值解的不确定性(陈科和辛忠礼,1995),又可使得估计值光滑,其克服了最小二乘法推求单位线出现的锯齿波动及多峰现象。
1.1.4 单位线的综合
利用单位线建立流域汇流模型需对不同雨洪过程计算求得的UH作进一步归纳和概化(林三益,1986;Tomic’ and Burian,1998)。若各次洪水求得的UH变化不大,则可取其平均单位线作为流域汇流计算模型,计算平均单位线时应注意不宜取同时刻流量平均值,而是计算平均的峰现时间和平均洪峰流量,根据各单位线形状拟绘平均单位线,并保证单位线总量为单位净雨深。若求得的UH差异较大,可通过分析影响UH的主要因素分别推求平均单位线,建立分类综合单位线作为流域汇流计算模型。
1.1.5 前期影响雨量的确定
目前土壤含水量的实测资料较少,有也只能代表点的情况,无法代表土壤含水量在流域分布的复杂规律,在研究时通常采用前期影响雨量,即本次降雨发生时,在扣除地表径流、蒸发损失等后前期降雨滞留在土壤中的雨量来刻画流域前期土壤含水量。前期影响雨量计算方法有多种,Kohler(1951)提出了一种基于水文数据预测地表径流的前期降雨指数API(Antecedent Precipitation Index)方法,该指数表达式为:

P_{n d} = K R_{1} + K^{2} R_{2} + \dots + K^{n} R_{n \circ}

(12)

其中:n为前期累积降雨时段数(天数);P_nd为前n天影响雨量;R_n为前第n天的降雨量;K为土层中水流出的衰减系数。该方法被许多研究者采用(Woldemeskel and Sharma,2016;Bennett et al.,2018)。n及K的取值与研究区有关,综合前人研究(李长江等,2011),本研究中取n=15 d,K=0.84。
1.2 前期影响雨量对单位线影响分析
流域单位线代表的是当前流域下垫面环境对降水事件的径流响应特性,是诸多因素影响的综合结果。考虑到致洪降水会很大程度上影响UH形状,为分析前期降水对单位线的影响,从推出的所有单位线中选取有相似累积雨量P_sum(mm)、最大1 h降雨强度(mm/h)及最大3 h平均降雨强度(mm/h)但不同前15 d影响雨量P_15d(mm)的UH比较分析。为进一步探究检验前期降水对UH的影响,根据不同P_15d对单位线分类,并依据分类结果计算不同P_15d下的平均单位线,采用三个评估指标:水文模型中常用的纳什效率系数(Nash-Sutcliffe Efficiency coefficient,NSE)、峰值相对误差、洪峰时段差来检验不同P_15d的平均单位线模拟地表径流的效果,其中NSE计算表达式如下:

C_{N S E} = 1 - \frac{\sum_{t = 1}^{n} {(Q_{0}^{t} - Q_{m}^{t})}^{2}}{\sum_{t = 1}^{n} {(Q_{0}^{t} - Q_{0}^{-})}^{2}}

(13)

其中:Q₀为实测地表径流;Q_m为由单位线法推算出的地表径流。C_NSE值越接近1表示模拟结果越好,可信度高。
1.3 单位线趋势变化分析
以单位线为工具,探究研究流域的径流响应特征在全球变暖的背景下是否发生改变,关注极端的流域径流响应,提取出每年能提取的单位线峰值的最大值q_mi(i=1986,1987,…,2019)及对应的涨洪、落洪历时,并对年单位线峰值最大值每3 a求平均值 $\bar{q_{m k}}$ (k=1986—1988,1989—1991,…,2016—2018)及涨洪、落洪历时平均值,进行线性趋势分析,用Mann-Kendall法(Mann,1945;Kendall,1975)进行趋势性检验,从年总降水量、强降水频率及土地利用变化的角度解释单位线的年际变化,其中强降水频率计算先由流域降水特征确定小时降水阈值,之后根据小时降水资料确定每年超过该阈值的总时段数(单位:h)。
1.4 研究数据
以两个美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)的河流监测站点为研究对象:02137727站(图2,82.0602778°W,35.6858333°N),位于美国北卡罗莱纳州的卡托巴河流域,上游流域面积为326 km²,研究数据为1985年10月1日—2019年8月31日的逐小时降雨-径流资料,其中降水数据采用的是NLDAS-2逐小时降水数据;01572025站点(76.4021793°W,40.53258999°N),位于宾夕法尼亚州的斯瓦塔拉河流域,上游流域面积为330 km²,研究数据为1988年11月16日至2019年8月31日的逐小时降雨-径流资料。两流域处于不同水文气候区,但多年平均降水量均大于1 000 mm,植被覆盖好,卡托巴河流域地势比斯瓦塔拉河流域地势更高,地形更加起伏,斯瓦塔拉河流域地形相对较平坦。根据站点的雨洪资料特征,在本研究中单位净雨深取10 mm,计算时段Δt取2 h。土地覆盖数据为美国国家土地覆盖数据库(National Land Cover Database,NLCD)提供的2001年、2006年、2011年和2016年30 m分辨率土地利用数据。
图2 02137727站点和01572025站点及其对应流域地理位置示意
Fig.2 Schematic diagram of the geographical locations of the 02137727 site and the 01572025 site,and their corresponding basins
2 结果与分析
2.1 前期降水对单位线的影响
2.1.1 相似致洪降水、不同前期降水下的单位线比较
02137727、01572025两站点得到效果较好的单位线分别有40条和48条,各自选取了符合条件的4组具有不同前期影响雨量P_15d及相似致洪降水的单位线如图3(a1—a4)、(b1—b4),图3中红色线条H前15 d影响雨量P_15d大于蓝色线条L,可以看到两站点共16次雨洪事件对应的单位线中,红色线条H的UH峰值均较蓝色线条高,且峰现时间提前。此外,有相似前15 d影响雨量和致洪降水的单位线形状基本一致。图3结果表明针对相似的致洪降水事件,若前期影响雨量越大,则单位线的峰值会越高,峰现时间提前,当前流域对降水事件的径流响应更强。前期影响雨量确实会一定程度地影响单位线UH形状改变。
2.1.2 不同前期雨量下的单位线分类综合
考虑到两个研究流域属于不同的水文气候区,根据两个流域推求的所有单位线P_15d大小分布特点,卡托巴流域的前15 d影响雨量分为P_15d<15 mm(即认为流域前期较干旱)、15 mm<P_15d<20mm、20mm< P_15d<40mm、40mm< P_15d<50 mm。斯瓦塔拉流域的前15 d影响雨量分为P15d<15 mm(即认为流域前期较干旱)、15 mm< P_15d<20mm、20mm< P_15d<25mm、P_15d>25 mm;根据分类结果推求平均单位线时发现,当02137727站点P_15d<15 mm时,单位线主要有两种形状:瘦高型和矮胖型。其中瘦高型对应的降水强度大,单位线峰值高,峰现时间早;矮胖型对应的基本为中低强度降水,单位线峰值低,峰现时间滞后,这种情况可能是由于前期土壤含水量小,大量中低强度降水下渗用于补充土壤含水量,导致地表径流少,单位线峰值较低,峰现时间滞后。考虑到这两种单位线形状差异较大,这里在进行单位线综合时分开推求,如图4b中深蓝色线条(瘦高型,降雨强度大)和浅蓝色线条(矮胖型)。当P_15d>15 mm即流域前期不干旱时,随着P_15d的增加,平均单位线峰值也随之增加(图4b中红色系线条颜色由浅到深),峰现时间提前。
图3 02137727站点4组由两次具有不同前期影响雨量P_15d及相似致洪降水的雨洪事件提取出的单位线(a1—a4)以及01572025站点4组由两次具有不同前期影响雨量P_15d及相似致洪降水的雨洪事件提取出的单位线(b1—b4)(蓝色线条代表流域P_15d小,红色线条代表流域P_15d大)
Fig.3 (a1) to(a4) show the four groups of the UHs derived from two events with different antecedent precipitation indexes(API) and similar flood-causing precipitation at Site 02137727;(b1) to(b4) show the four groups of the UHs derived from two events with different antecedent precipitation indexes(API) and similar flood-causing precipitation at Site 01572025(In the figure,the blue line represents a small P_15d,and the red line represents a large P_15d)
01572025站点代表的小流域与02137727站点结果类似,前期较干旱状态下的UH主要有两种形状;当P_15d>15 mm时,平均单位线峰值随P_15d的增加而增大(图4a),峰现时间提前。这也更加证明,前期影响雨量会影响单位线形状发生改变。
结合前两小节分析结果表明前期影响雨量也会影响流域对降水事件的径流响应。流域在前期土壤饱和度较高状态下,用于补充流域土壤含水量的降水便较少,产流量大,相应的激发当天洪灾所需要的降水量少,流域的径流响应便越强,更易发生山洪;当流域前期干旱时,若累积雨量多、降雨强度不大,会有大量降水下渗补充流域土壤含水量,导致地表径流减少,单位线峰值偏低。单位线形状非线性变化是流域前期土壤湿度和本场降水共同作用的结果。
2.2 径流模拟检验
2.2.1 不同前期影响雨量下的平均单位线径流模拟检验
两个研究区各自选取了8次未用于推求平均单位线的降雨径流过程来验证不同P_15d下的平均单位线的径流模拟效果。根据每场降水事件的P_15d选取相应的平均单位线来模拟流域出口断面的地表径流过程Q_s,并与实测地表径流过程比较。地表径流模拟结果如图5、6所示,选取的降水事件信息及地表径流模拟评估结果如表1所示。
图5、6对比及定量评估结果(表1)显示,两流域总体模拟效果良好,两个站点的平均NSE分别为0.846、0.940,总平均NSE为0.893;平均峰值相对误差分别为9.40%、7.47%,总平均为8.44%。模拟结果进一步证明在选取合适单位线建立汇流模型进行洪水预报的应用中,前期影响雨量也需纳入考虑。
图4 斯瓦塔拉河流域共48条单位线分类综合后得到的5条不同前期影响雨量下的平均单位线(a);卡托巴河流域共40条单位线分类综合后得到的6条不同前期影响雨量下的平均单位线(b)
Fig.4 (a)Five average UHs under different API classified and synthesized from 48 UHs in the Swatara Basin;(b)Six average UHs under different API classified and synthesized from 40 UHs in the Catawba Basin
图5 02137727站点8场(a—h)降雨-径流过程的平均单位线模拟与实测地表径流过程比较(实线为实测地表径流过程,虚线为模拟的地表径流过程,柱状图为净雨过程)
Fig.5 (a to h)Comparison of the surface runoff processes simulated by mean UHs for eight rainfall-runoff processes at Site 02137727 with the measured surface runoff processes(In the figure,the solid line indicates the measured surface runoff process;dotted line is the simulated surface runoff process;and the histogram is the net rain process)
图6 01572025站点8场(a—h)降雨-径流过程的平均单位线模拟与实测地表径流过程比较(实线为实测地表径流过程,虚线为模拟的地表径流过程,柱状图为净雨过程)
Fig.6 (a to h)Comparison of the surface runoff processes simulated by mean UHs for eight rainfall-runoff processes at Site 01572025 with the measured surface runoff processes(In the figure,the solid line indicates the measured surface runoff process;dotted line is the simulated surface runoff process;and the histogram is the net rain process)
表1 两研究站点选取的共16次事件对应降水信息及用平均单位线模拟评估结果
Table1 Precipitation information and simulation evaluation results using the average UHs of 16 events selected from two study stations(Note:In the table,the sequenced numbers 1 to 8 correspond to a to h in Figs.5 and 6,respectively)
注:1—8分别对应为图5、6中的a—h.
2.2.2 考虑前期影响雨量及致洪降水的单位线径流模拟检验
单位线是流域前期下垫面情况、致洪降水影响的综合结果,仅考虑某一单一因素来分类是不够的。两站点各自选取了两条和上述表1中有相似P_15d和致洪降水(累积雨量、最大3 h平均降雨强度、最大1 h降雨强度)条件的UH,即考虑前期影响雨量和致洪降水组合选取UH,根据该UH计算地表径流过程(图7b、d),并与根据平均单位线模拟的径流过程进行比较(图7a、c)。表2为径流过程模拟的定量评估结果,NSE值及峰值相对误差、峰现时段差显示考虑前期影响雨量和致洪降水组合的UH模拟结果比分类平均单位线会更好。因此在流域下垫面土壤、植被变化不大的情况下,同时考虑前期影响雨量及致洪降水选取的单位线能更好地代表小流域对降水事件的径流响应特征。
图7 02137727站点根据平均单位线(a、c)、前期影响雨量和致洪降水组合选取的单位线(b、d)模拟结果
Fig.7 (a,c)Runoff simulations based on the average UHs;and(b,d)UHs based on a combination of antecedent precipitationand flood-causing precipitation of station Site 02137727
表2 平均单位线与同时考虑前期降水和致洪降水单位线模拟结果对比
Table2 Comparison of the simulated results of the average UH and the UH,with consideration given to both the antecedent precipitation and the flood-causing precipitation
2.3 单位线年际变化特征分析
斯瓦塔拉河流域连续5 a(1995—1999年)未提取到合适的单位线,主要原因是干旱年份径流小或降雨和径流数据有误差,提取出的单位线无法代表客观的实际水文过程,这里仅以02137727站点代表的卡托巴河流域为研究对象分析。图9a1为1986—2018年年最大单位线峰值最大值q_mi(i=1986,1987,…,2019)及对应的涨洪(图9a2)、落洪历时(图9a3)每3年平均值的变化趋势,即研究时段为1986—1988年、1989—1991年、…2016—2018年,发现自1986年以来,单位线峰值有增加趋势(图9中橙色虚线为线性趋势线),且2004年以来增加趋势更明显(图9黑色点划线),但均未通过α=0.05显著性水平检验;涨洪历时呈不显著下降趋势,即峰现时间有提前趋势,落洪历时趋势相对平缓,这表明卡托巴河流域的山洪响应时间总体有所提前,更易在短时间内发生灾害性洪水。结果综合表明流域的径流响应程度有所增强。
图8 01572025站点根据平均单位线(a、c)、前期影响雨量和致洪降水组合选取的单位线(b、d)模拟结果
Fig.8 (a,c)Runoff simulations based on the average UHs;and(b,d)UHs based on a combination of antecedent precipitation and flood-causing precipitation of station Site 01572025
图9 年最大单位线峰值(a1)对应的涨洪(a2)、落洪(a3)历时每3 a平均值的变化及各自的线性趋势;年总降水量(b1)、强降雨频率变化(b2)及各自的线性趋势(虚线、点线:呈不显著上升/下降趋势;黑色虚点线:显著上升/下降趋势,显著性水平为0.05)
Fig.9 (a1 to a3)Data of the 3-year average of the annual maximum UH peaks and the corresponding rises and recession durations,along with their respective linear trends;(b1,b2) Annual total precipitation;changes in heavy rainfall frequency;and the respective linear trends(Note:In the table,the dotted lineindicate no significant upward or downward trends were observed;Black dotted linesindicate significant upward or downward trends were observed,with a significance level of 0.05)
土地利用/覆被变化是影响水文过程的重要因素,从土地利用变化角度解释单位线变化,卡托巴河流域主要水体、森林,城市,农田,草地/灌木和湿地7种土地类型,表3结果显示,卡托巴河流域2001年至2016年城市面积增加占流域总面积的0.11%,2001—2011年森林面积减少2 066 m²,占流域面积的0.62%,2011—2016年增加2 161 m²,占流域面积的0.65%,土地利用总体变化小。
表3 卡托巴河流域2001—2016年不同土地利用类型的面积占比
Table3 Area ratios of the different land use types(unit:%) in the Catawba river Basin for the period ranging from 2001 to 2016%
从降水变化角度解释单位线变化,图9b显示1986—2019年流域年降水量、强降雨频率(小时降雨强度阈值取8 mm/h)均呈显著上升趋势(图9b1、b2中橙色虚点线),通过了α=0.05的显著性水平检验,且21世纪增加趋势更显著(图9b中b1、b2黑色虚点线),结果表明自1986年以来,卡托巴河流域土壤整体更加湿润,强降水事件更频繁。一般情况下,流域土壤前期越湿润、降雨强度越大、降雨量越多会导致单位线峰值偏高、峰现时间提前,这与上文研究结果单位线峰值有增加趋势、峰现时间有提前趋势相吻合,因此有理由认为流域降水的变化是驱动了单位线的年际变化。综合流域降水和土地利用变化情况,影响卡托巴河流域单位线年际变化的主要因子是降水。
3 结论与讨论
本研究以具有较长时间降水和径流实测资料的两个美国中小流域(卡托巴河、斯瓦塔拉河)为研究对象,采用水文单位线分析山洪响应特征。为找到能有效模拟山洪的单位线,分析了前期降水对研究流域单位线的影响,利用不同前期影响雨量下的平均单位线和考虑前期影响雨量和致洪降水组合的单位线建立汇流模型,同时探究了卡托巴河流域山洪响应特征变化,得到主要结论如下:
1)流域前期影响雨量越大,则单位线峰值越高,峰现时间提前,流域径流响应越强;
2)基于多雨洪事件的综合单位线能够较好模拟流域山洪响应(峰值和峰现时间),但同时考虑前期影响雨量和致洪降水的单位线具有更好的模拟性能。
3)基于历史35 a观测数据和综合单位线分析,由于降雨量增多和强降水频率增加,卡托巴流域峰值呈现增加,而涨洪历时呈减少趋势。
综述,充分利用已有观测数据建立同时考虑前期降水和致洪降水的山洪单位线,不仅十分有利于基于降水概率预报进行山洪概率预报,同时综合单位线可以有效指示和分析在气候和土地覆被/土地利用变化下中小流域山洪响应特征的变化和机理。
参考文献

基本信息

DOI: 10.13878/j.cnki.dqkxxb.20201010001

基金信息

国家自然科学基金资助项目(41775106；41861144014；U1811464)；
国家重点研发计划(2017YFA0604300)；
广东省引进创新创业团队计划(2017ZT07X355)；
广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室资助项目(2020B1212060025)；
南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)项目；

引用信息

胡颖,吴欢,徐辉,等,2020.基于降雨-径流长期观测的山洪响应特征分析:以美国本土两个小流域为例[J].大气科学学报,43(6):1018-1030.

Hu Y,Wu H,Xu H,et al.,2020.Analyses of flash-flood response characteristics using long-term rainfall-runoff observational data:a case study of two small watersheds in the United States[J].Trans Atmos Sci,43(6):1018-1030.

稿件历史

收稿日期: 2020-10-10

参考文献

地址：江苏南京宁六路219号南京信息工程大学邮编：210044

联系电话：025-58731158 E-mail：xbbjb@nuist.edu.cn QQ交流群号：344646895

分享给微信好友或者朋友圈

使用微信“扫一扫”功能。

基于降雨-径流长期观测的山洪响应特征分析以美国本土两个小流域为例

Analyses of flash-flood response characteristics using long-term rainfallrunoff observational data:a case study of two small watersheds in the United States

摘要

Abstract

关键词

Keywords

1 研究方法与数据

1.1 基于降雨和径流资料提取单位线方法

1.1.1 流量过程线分割

(1)

(2)

1.1.2 净雨量的确定

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

1.1.3 岭回归法提取单位线

(9)

(10)

(11)

1.1.4 单位线的综合

1.1.5 前期影响雨量的确定

(12)

1.2 前期影响雨量对单位线影响分析

(13)

1.3 单位线趋势变化分析

1.4 研究数据

2 结果与分析

2.1 前期降水对单位线的影响

2.1.1 相似致洪降水、不同前期降水下的单位线比较

2.1.2 不同前期雨量下的单位线分类综合

2.2 径流模拟检验

2.2.1 不同前期影响雨量下的平均单位线径流模拟检验

2.2.2 考虑前期影响雨量及致洪降水的单位线径流模拟检验

2.3 单位线年际变化特征分析

3 结论与讨论

参考文献

基本信息

基金信息

引用信息

稿件历史

参考文献