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      大別山區(qū)山洪災(zāi)害預(yù)警模型的建立與應(yīng)用*

      2012-01-24 03:04:54周后福吳文玉江雙五馮妍王海波
      災(zāi)害學(xué) 2012年2期
      關(guān)鍵詞:淠河雨量站山洪

      周后福,吳文玉,江雙五,馮妍,王海波

      (1.安徽省氣象科學(xué)研究所,安徽合肥230031;2.安徽省大氣科學(xué)與衛(wèi)星遙感重點實驗室,安徽合肥230031;3.安徽省大氣探測技術(shù)保障中心,安徽合肥230031)

      0 引言

      山洪災(zāi)害是指山丘地區(qū)子流域由強降雨引發(fā)的洪水及由山洪誘發(fā)的泥石流、滑坡等對國民經(jīng)濟和人民生命財產(chǎn)造成損失的災(zāi)害[1]。其形成的內(nèi)因是:松軟的地質(zhì)結(jié)構(gòu),巖石、土壤為分離、不連續(xù)的地質(zhì)構(gòu)造,一定坡度的地形地貌;外因包括降雨、融雪、地震等。多由持續(xù)性高強度大暴雨所致,稱雨洪災(zāi)害;又因發(fā)生在山丘地區(qū),故稱山洪災(zāi)害。它不同于一般洪水,常發(fā)生在山區(qū)、流域面積較小的溪溝或周期性的荒溪中,歷時較短,且極易誘發(fā)泥石流、崩塌、滑坡等災(zāi)害,具有突發(fā)性、破壞力大特點,往往導(dǎo)致房屋、道路、橋梁毀壞和水壩、山塘潰決,甚至造成人員傷亡。由于山洪災(zāi)害所造成的局部損失嚴(yán)重,因此進行預(yù)警技術(shù)的研究,對于有效防范和減輕災(zāi)害損失具有很好的現(xiàn)實意義。

      1 國內(nèi)外山洪研究概況

      有關(guān)山洪災(zāi)害監(jiān)測的研究成果很多。對于山洪災(zāi)害監(jiān)測方案,馬東恒等[1]從雨量、水位、水文監(jiān)測技術(shù)上提出非工程措施的監(jiān)測方法。葉勇等[2]曾提出以水位反推法計算臨界雨量,其方案簡單實用。Marco Borga等[3]對東意大利的阿爾皮斯山山洪災(zāi)害進行水文氣象學(xué)分析。隨著3S技術(shù)發(fā)展和DEM技術(shù)應(yīng)用,水文預(yù)報向分布式模型、數(shù)字水文模型發(fā)展,基于高精度DEM的分布式水文模型代表了流域水文模型的發(fā)展方向[4]。白美蘭等[5]利用GIS技術(shù)建立地理信息參數(shù)與汛期雨量的關(guān)系模型,解決雨量資料分布不均勻的問題,實現(xiàn)松嫩流域面雨量的實時動態(tài)監(jiān)測。可見,面雨量的計算和臨界雨量的確定等往往成為山洪災(zāi)害的重要監(jiān)測指標(biāo)。

      在山洪災(zāi)害預(yù)警預(yù)報方面,國內(nèi)外也取得一系列成果。Charles等[6]研究應(yīng)用強降雨速率制作山洪暴雨災(zāi)害的潛勢預(yù)警,Jonathan等[7]使用國際天氣服務(wù)網(wǎng)對美國洪澇災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報進行過研究。國內(nèi)的周金星等[8]對山洪泥石流災(zāi)害的預(yù)報預(yù)警技術(shù)做出述評。高煜中等[9]認為,山洪暴發(fā)前3 h和24 h的降雨量對山洪暴發(fā)的影響很大,預(yù)報著眼點從大尺度環(huán)流形勢變化特征與造成山洪暴雨的中小尺度天氣系統(tǒng)特征兩個方面把握。張鐵軍等[10]提出開發(fā)基于地理環(huán)境、地質(zhì)特征和氣象條件下山洪地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)模型,作為常規(guī)工作投入基本業(yè)務(wù)。郭良等[11]研究了基于分布式水文模型的山洪災(zāi)害預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)并將其推廣應(yīng)用。張雅斌等[4]基于地質(zhì)災(zāi)害與雨量相關(guān)特征分析后,得到雨量的精細估計,實現(xiàn)鄉(xiāng)鎮(zhèn)地質(zhì)災(zāi)害逐日自動預(yù)報預(yù)警。何健等[12]建立6 min累積雨量與雷達回波之間的回歸關(guān)系,借助GIS技術(shù)及其對雨量的地理訂正,構(gòu)建雷達圖上特定行政區(qū)域的面雨量計算模型,并對格點擬合雨量進行空間分辨率的精細化反演,得到雷達圖上特定行政區(qū)域的面雨量圖。張洪江等[13]將Bayes判別分析法引入山區(qū)小流域山洪泥石流預(yù)報模型的建立中,通過分析影響山洪泥石流發(fā)生的條件,選擇前15 d實效降雨量和當(dāng)日降雨量作為預(yù)報模型因子,分別建立3種不同流域面積范圍的預(yù)報模型。由此可見,有多種方法可以做出山洪災(zāi)害的預(yù)警預(yù)報。

      大別山地區(qū)山洪災(zāi)害預(yù)警模型的建立,是基于山區(qū)雨量與海拔高度和坡度的關(guān)系,利用歷史雨量資料和GIS技術(shù)得到大別山區(qū)的具體關(guān)系式,并由此計算大別山區(qū)子流域的面雨量,確定面雨量的閾值;根據(jù)實時雨量數(shù)據(jù)庫,考慮到山洪災(zāi)害與前期不同時段雨量有密切關(guān)系,因此需要前期24 h、6 h的實時雨量,獲得子流域的24 h、6 h面雨量值;依據(jù)面雨量閾值,確定是否對山洪災(zāi)害做出預(yù)警;將每天逐時獲得的山洪災(zāi)害預(yù)警結(jié)果通過網(wǎng)絡(luò)共享方式,向淮河流域氣象中心實時發(fā)布,進行實際的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

      2 資料來源

      本文在建立山洪災(zāi)害預(yù)警模型時所用到的歷史資料有2006-2010年山洪災(zāi)害資料,來源于氣象部門的報表和民政部門的災(zāi)害調(diào)查。大別山北麓地區(qū)暴雨山洪災(zāi)害計有6次,2006年有1次,為7月26-27日;2007年有2次,一次是7月8-9日,一次是7月13-14日;2008年有1次,是7月31日-8月1日;2009年有2次,一次是6月29-30日,一次是8月6日;2010年有1次,過程較長,為7月8-13日??紤]到山洪災(zāi)害是局地性的,因此不是針對大別山北麓地區(qū),而是針對其2個子流域的。

      所用到的歷史雨量資料來源于2006-2010年高密度雨量站點的雨量。有的是小時雨量,有的是分鐘雨量,都整理成為需要的時間段雨量;實際應(yīng)用時所用到的雨量資料來源于安徽省大氣探測技術(shù)保障中心提供的分鐘雨量,所有的雨量資料實時保存到Server數(shù)據(jù)服務(wù)器中,由SQL Server查詢語句獲得并經(jīng)過加工成最近6 h或24 h雨量。

      3 山洪災(zāi)害預(yù)警模型的確定

      山洪災(zāi)害預(yù)警模型包括5 km柵格點數(shù)據(jù)的形成、大別山區(qū)雨量關(guān)系的確立、面雨量及其閾值的計算、預(yù)警模型的確定幾個步驟。為了清楚地展示山洪災(zāi)害預(yù)警模型的建立及其預(yù)警發(fā)布,先行介紹預(yù)警技術(shù)流程。

      3.1 預(yù)警技術(shù)流程

      山洪災(zāi)害預(yù)警方法的技術(shù)流程見圖1。由圖1可見,大體上可以分為歷時雨量獲取、面雨量計算、面雨量閾值確定、實時雨量獲取、24 h和6 h面雨量計算、與面雨量閾值比較、山洪災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布等幾個步驟。24 h和6 h面雨量的計算及其閾值的確定稍有不同,24 h柵格點雨量是在利用GIS拼接和轉(zhuǎn)換技術(shù)形成5 km柵格點高度、坡度后,根據(jù)雨量關(guān)系得到5 km柵格點雨量。經(jīng)過GIS技術(shù)插值后的雨量點資料是不插值的近5倍。6 h面雨量是采用平均法的。在獲得每天實時24 h和6 h面雨量后,根據(jù)面雨量閾值來確定是否對山洪災(zāi)害做出預(yù)警,并及時發(fā)布預(yù)警信息。

      圖1 山洪災(zāi)害預(yù)警方法的技術(shù)流程

      3.25 km柵格點數(shù)據(jù)形成

      基于GIS技術(shù)進行插值是將高密度雨量站資料轉(zhuǎn)換為5 km的柵格點雨量資料,為此要有5 km空間分辨率的坡度和海拔高度。柵格點上的平均坡度和平均海拔高度(高程)是基于1∶25萬國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)來拼接和轉(zhuǎn)換的。1∶25萬國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)全部分幅、分層存放,在安徽省域范圍內(nèi)有19幅。

      GIS數(shù)據(jù)有矢量和柵格兩種方式。

      (1)矢量數(shù)據(jù)(全部為E00格式,是GIS軟件中間數(shù)據(jù)格式)全部分層、分幅存放,包括行政邊界、河流邊界等,還包括矢量格式的等高線數(shù)據(jù)。具體使用中,矢量分層數(shù)據(jù)的處理稍顯復(fù)雜,看似簡單,但包含了不少工作量。具體流程有:①找到包括安徽省范圍的圖幅編號;②對圖幅范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)選取一個圖層(E00)轉(zhuǎn)換成Coverage、ShapeFile格式;③對所有轉(zhuǎn)換過后的圖幅進行拼接處理。

      (2)高程數(shù)據(jù)全部以柵格文本格式分幅存放,需經(jīng)ArcGIS工具軟件將每幅數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成GRID形式,然后拼接成一個大幅GRID,再用省界挖取出全省的高程柵格數(shù)據(jù)。同時,可對GRID數(shù)據(jù)的分辨率進行抽樣處理,抽樣成5 km格距。

      采用拼接和轉(zhuǎn)換技術(shù),形成了5 km空間分辨率的坡度和高程數(shù)據(jù)。對于東淠河流域有61個柵格點,西淠河流域也有61個柵格點;高密度雨量站點數(shù)在東淠河流域有13個,西淠河流域有11個。利用GIS技術(shù)插值后的雨量點,東淠河流域是高密度雨量站點數(shù)的4.7倍,西淠河流域是高密度雨量站點數(shù)的5.5倍,經(jīng)過轉(zhuǎn)換后的雨量點數(shù)遠多于高密度雨量站點數(shù),大約將其雨量點數(shù)擴大5倍左右。

      3.3 大別山區(qū)雨量關(guān)系的確立

      大別山區(qū)的高度一般是在最大雨量高度以下,根據(jù)雨量隨著高度和坡度的變化有如下關(guān)系:

      式中:Ph為一定高度的雨量;P0為基準(zhǔn)高度處的雨量;ΔP為兩個高度雨量之差;a為隨高度增加的雨量變化率;h為高度差;b為坡度增加的雨量變化率;α為平均坡度。

      因此需要確立式(1)中的系數(shù)a、b。

      其系數(shù)大小用子流域近年來發(fā)生山洪災(zāi)害的雨量資料來推算。針對大別山區(qū)北麓,有3個子流域,分別是史河流域、西淠河流域、東淠河流域,由于史河流域近年來沒有發(fā)生山洪災(zāi)害,因此預(yù)警模型是基于2個子流域進行的,即西淠河流域和東淠河流域。對于西淠河流域,有2次山洪災(zāi)害過程,一次在2007年,一次在2010年。對于2007年山洪災(zāi)害,選擇兩組高密度雨量站點,即燕子河-道士沖、青山-響洪甸,根據(jù)每個站點的雨量、海拔高度數(shù)據(jù)和兩個站點之間所經(jīng)過的5 km柵格點上的坡度數(shù)據(jù),由式(1)可以建立兩個方程,即:

      由該方程組可以解出系數(shù)值,分別為a=-0.163,b=142.9。

      安徽省高密度雨量站點的建設(shè)最初是從2005年開始,此后陸續(xù)投入資金繼續(xù)布設(shè)雨量站點,所以各年的雨量站點并不一致,站點數(shù)越來越多。這是導(dǎo)致每次山洪災(zāi)害雨量站點組對不同的原因之一。山洪災(zāi)害的各個站點雨量并不完成符合隨著高度的增加而增加的現(xiàn)象,這種變化規(guī)律是針對長期氣候特點而言的,時間尺度比較長能夠遵循該規(guī)律,而時間尺度短時不一定符合這種規(guī)律。所以在考察站點時要盡量選擇基本遵循變化規(guī)律的站點組,它也是導(dǎo)致每次山洪災(zāi)害雨量站點組不同的原因之一。

      同理,對于2010年山洪災(zāi)害,選擇兩組高密度雨量站點,即張畈-天堂寨、青山-石家河,解出2010年的系數(shù)值,分別為a=0.038,b=11.6。

      為了獲得西淠河流域的唯一一組系數(shù)值,以2007年和2010年山洪災(zāi)害時平均雨量值作為權(quán)重,如此得出系數(shù)值分別為a=-0.060(mm/m),b=75.5(mm)。

      同理,可以分別求算出東淠河流域4次山洪災(zāi)害時的系數(shù),并對此根據(jù)平均雨量值求權(quán)重,得到東淠河流域的系數(shù)。其中2006年的兩組站點是太陽-漫水河、上土市-諸佛庵,系數(shù)分別為a=7.174,b=280.0;2007年的兩組站點是太陽-漫水河、黃尾-黑石渡,系數(shù)分別為a=0.331,b=2.5;2009年6月的兩組站點是上土市-黑石渡、太平畈-單龍寺,系數(shù)分別為a=0.210,b=-24.4;2009年8月的兩組站點是諸佛庵-黑石渡、落兒嶺-佛子嶺,系數(shù)分別為a=-0.209,b=-98.8??紤]到雨量權(quán)重,東淠河流域的系數(shù)值分別為a=2.025(mm/m),b=43.0(mm)。

      3.4 面雨量閾值的計算

      子流域面雨量閾值或稱臨近雨量的確定在葉勇等[4]的文獻中提出通過水力計算斷面水深與流量的關(guān)系,進行洪水演算,繪制洪水洪峰與暴雨頻率曲線,根據(jù)水位反推法計算臨近雨量。對于氣象部門而言,不適合選擇該方法推算臨近雨量,可以采取計算面雨量,經(jīng)與實際比較給出臨近雨量。

      大別山區(qū)山洪災(zāi)害面雨量的計算是在實時高密度雨量站資料后獲得的,24 h和6 h面雨量的計算分別采用不同方法。24 h面雨量的計算是基于高密度雨量資料,根據(jù)山區(qū)雨量關(guān)系將其插值到每隔5 km的柵格點上,再對所有柵格點上雨量進行算術(shù)平均,得到其面雨量值;6 h面雨量則是直接對高密度雨量實施平均。

      面雨量閾值的計算過程:針對每個子流域的山洪災(zāi)害歷史情況,分別得到每次山洪災(zāi)害過程的最大面雨量,然后找出其中最小值作為面雨量閾值。24 h和6 h的閾值都是同樣步驟。面雨量閾值是針對子流域而言的,經(jīng)過計算可知,24 h面雨量的閾值東淠河流域為39.9 mm,西淠河流域為42.3 mm;6 h面雨量的閾值東淠河流域為28.8 mm,西淠河流域為30.8 mm。

      3.5 預(yù)警模型的建立

      山洪災(zāi)害預(yù)警模型的實現(xiàn)考慮到前期雨量的積累,既有6 h雨量也有24 h雨量的影響,因此預(yù)警模型的建立如下式所示:

      24 h面雨量的權(quán)重系數(shù)低于6 h面雨量的權(quán)重系數(shù),是考慮到越接近災(zāi)害發(fā)生時的雨量對災(zāi)害貢獻越大的想法。東淠河流域和西淠河流域的6 h雨量閾值和24 h雨量閾值都已經(jīng)得出,由式(3)可以得到2個子流域的面雨量閾值,即東淠河流域為33.2 mm,西淠河流域為35.4 mm。

      4 預(yù)警模型應(yīng)用及其檢驗

      每天通過逐小時采集前期24 h和6 h雨量,然后進行GIS插值,計算子流域的面雨量,根據(jù)面雨量大小來判斷是否發(fā)布山洪災(zāi)害的預(yù)警。由前期多次山洪災(zāi)害的實例,可以算出每次過程的面雨量值,以33.2 mm(東淠河流域)或35.4 mm(西淠河流域)作為判斷是否出現(xiàn)山洪災(zāi)害的預(yù)警閾值。形成的結(jié)果文件以文本文件形式保存,隨時更新和追加。將預(yù)警結(jié)果文件傳送至全省氣象部門共享服務(wù)器上,每小時發(fā)布一次。為了更早地發(fā)布預(yù)警信息,考慮到高密度雨量觀測資料大約在整點之后15 min左右收集完成,雨量資料的獲取和預(yù)警信息的發(fā)布也在這個時間內(nèi)實現(xiàn)。山洪災(zāi)害預(yù)警結(jié)果自動提出并告知淮河流域氣象中心。由該單位實施應(yīng)用,在制作大別山地區(qū)暴雨山洪災(zāi)害預(yù)警時作為一種預(yù)警手段參考,實時對外發(fā)布大別山地區(qū)山洪災(zāi)害的預(yù)警信息。

      檢驗分為兩種,一種是實際預(yù)警檢驗,一種是回代檢驗。山洪災(zāi)害預(yù)警模型的建立是利用2006-2010年資料,所以可以利用2011年資料進行檢驗。實際預(yù)警檢驗是在向淮河流域氣象中心發(fā)布預(yù)警的時間段內(nèi)所進行的檢驗,其時間段為7月28日-9月30日;回代檢驗是根據(jù)確定的預(yù)警模型作出2011年前期的預(yù)警信息,其時間段為5月1日-7月27日,將該時間段內(nèi)的預(yù)警情況與實際情況進行對比檢驗。

      (1)實際預(yù)警檢驗

      自2011年7月28日開始制作山洪災(zāi)害預(yù)警,到2011年9月30日,實際預(yù)報檢驗時段有2個多月。2011年8月23日15-19時東淠河流域有山洪災(zāi)害的預(yù)警,其他時間都沒有出現(xiàn)山洪災(zāi)害預(yù)警結(jié)果。表1中列出當(dāng)日東淠河流域各站雨量,日雨量不低于44 mm,最大的超過70 mm。15-19時逐時加權(quán)后的雨量值分別為38.3、41.2、43.5、39.4、35.7 mm,大于東淠河流域33.2 mm的閾值,所以發(fā)布預(yù)警信息。

      表1 2011年8月23日東淠河流域雨量

      (2)回代預(yù)警檢驗

      西淠河流域2011年6月17日18-19時大于閾值,介于35.7~36.9 mm;6月18日6時-11時大于閾值,介于36.3~43.0 mm;6月18日18-19時大于閾值,為36.9~38.7 mm;6月24日12-16時大于閾值,介于35.9~40.9 mm。東淠河流域6月10日19時-11日01時大于閾值,介于34.4~36.8 mm;6月17日16時-22時大于閾值,介于33.9~43.1 mm;6月18日7-21時大于閾值,介于35.0~53.8 mm;6月24日10-17時也大于閾值,介于34.7~49.2 mm。實際沒有接到出現(xiàn)山洪災(zāi)害信息,說明預(yù)警產(chǎn)品容易造成空報現(xiàn)象??請蟋F(xiàn)象的出現(xiàn),是基于災(zāi)害預(yù)報時遵循“寧空勿漏”的基本指導(dǎo)思想,在確定面雨量閾值中取歷史最低值所致。

      5 結(jié)語

      根據(jù)大別山地區(qū)高密度雨量站近年來的資料,利用GIS技術(shù)形成的更為精細的柵格點坡度和高度數(shù)據(jù),得出雨量與山區(qū)坡度和高度的具體關(guān)系,并由此推算出2個子流域發(fā)生山洪災(zāi)害的雨量閾值;實時通過全省雨量數(shù)據(jù)服務(wù)器獲取前期逐時雨量資料,形成24 h和6 h雨量,根據(jù)雨量關(guān)系式求算面雨量,與山洪災(zāi)害雨量閾值進行比較,給出是否發(fā)生山洪災(zāi)害的預(yù)警信息;并通過共享方式實時發(fā)布預(yù)警信息,將山洪災(zāi)害的預(yù)警信息在淮河流域氣象中心加以應(yīng)用,并對應(yīng)用情況做出檢驗。主要結(jié)論有如下幾點。

      (1)大別山北麓地區(qū)的暴雨山洪災(zāi)害與各地地形地貌有密切關(guān)系,應(yīng)該根據(jù)子流域來進行劃分。山洪災(zāi)害與前期各種時間尺度的雨量有關(guān),其預(yù)警模型的建立由6 h和24 h面雨量有關(guān)。

      (2)利用GIS技術(shù)并考慮到山區(qū)雨量與高度和坡度的關(guān)系,獲得更為精細的格點雨量資料,有助于得到更細化的雨量點資料,獲取更準(zhǔn)確的面雨量值。

      (3)通過山洪災(zāi)害預(yù)警信息的應(yīng)用和檢驗說明,研發(fā)的山洪災(zāi)害預(yù)警產(chǎn)品不容易造成漏報,但是容易造成山洪空報現(xiàn)象。

      盡管山洪災(zāi)害的預(yù)警模型具有一定的應(yīng)用價值,但是其存在一些缺陷,主要有:

      (1)所用暴雨山洪災(zāi)害個例少。所考察的個例都是在2006年以后,2005年以前也出現(xiàn)了很多暴雨山洪災(zāi)害個例,由于沒有高密度雨量站資料,因此沒有統(tǒng)計在其中。

      (2)沒有利用到梯度雨量觀測。上世紀(jì)曾經(jīng)在大別山地區(qū)各個高度上布設(shè)雨量觀測點,有短期的雨量梯度觀測值,就此可以進行各個高度上雨量訂正,做出雨量與高度的擬合,得到雨量的線性回歸方程,作為雨量插值時的參考。

      (3)在建立雨量與高度、坡度關(guān)系時,會隨著雨量站點和雨量時段的選擇有很大變數(shù),僅考察若干個個例得出的雨量關(guān)系,可能會有雨量隨著高度增加呈現(xiàn)增加的結(jié)論,因此當(dāng)積累非常多的個例時,所得到的關(guān)系會有較好的代表性。

      致謝:安徽省氣候中心的徐光清、錢玉萍提供了大別山區(qū)雨量和山洪災(zāi)害資料,謹致謝意。

      [1]馬東恒,張堅,崔桂霞.哈爾濱市山洪災(zāi)害監(jiān)測方案的初步研究[J].黑龍江水利科技,2005,33(5):75-76.

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