基于水文水动力耦合模型的铜山城区洪水预报

(徐州市铜山区水务局,江苏  徐州   221100)

摘  要:本文在NAM模型的基础上耦合一、二维水动力学模型,构建了铜山城区水文水动力耦合河道洪水预报模型。利用NAM模型模拟计算重点防洪河道上游断面的流量过程作为水动力学模型的边界条件,进行河道洪水演进计算,滚动预报河道重点防洪断面的水位与流量过程,实现河道洪水和可能的地表洪水演进实时分析和预报,结合多场次历史洪水资料进行率定和验证,结果表明模型可对铜山城区洪水进行较好模拟,对支撑“降水-产流-汇流-演进”全过程推演、提升铜山城区防洪“四预”能力具有重要现实意义。

关键词:铜山城区;洪水预报;NAM模型;水动力模型

我国地处季风气候区,暴雨洪水集中,城区洪涝问题突出[1],充分利用洪水预报技术预判风险、规避风险,实现减少人员伤亡、遏制经济损失一直是城市防洪减灾研究的重点[2]。水利部李国英部长强调,要遵循“降雨-产流-汇流-演进”规律,加强“流域-干流-支流-断面”水文监测,滚动更新洪水预报[3]。当前广泛应用的城市雨洪预报方法可分为水文学方法、水动力学方法以及水文水动力学方法[4]。其中,水文水动力学方法兼顾了产汇流水文原理和洪水演进水力学特征,近年来受到了众多学者的关注[5]。孙嘉辉等[6]将降雨径流模型(NAM)与一维水动力模型耦合后构建了青狮潭流域洪水预报模型,模拟结果表明该模型可应用于青狮潭流域洪水预报。薛娇等[7]采用基于紧密耦合的模型耦合方式,初步构建了珠江三角洲水文水动力耦合模型,对珠江三角洲的水流运动过程及其典型示范区产汇流过程进行了模拟,模拟结果证明该模型可为珠江三角洲洪水预报提供支撑。邓成等[8]基于暴雨洪水管理模型(SWMM)和二维水动力模型LISFLOOD-FP构建了深圳市典型区域水文水动力耦合模型,对典型暴雨下研究区的内涝时空演进过程进行较好地模拟。高英等[9]采用水文学与水动力学松耦合的建模方式,针对贾鲁河流域山丘区、平原区的城市地区和农村地区分别构建洪水预报模型,对降雨、产流、坡面汇流以及防洪保护区分洪、河道内水闸调度、河道洪水演进和淹没变化的全过程进行了模拟,精度较高。

铜山城区山丘众多,大小山有28座,占城区面积的1/6以上,多为馒头山,分散孤立,山脚下缺少拦山截水沟和滞蓄地,一旦发生洪水,则无任何缓冲、滞蓄的余地,滚坡而下,直泄城区,容易造成重灾,开展铜山城区洪水预报技术研究对防洪减灾具有重要意义。考虑到铜山城区水文地理特征及资料情况,本文采用模型输入要求适中的降雨径流NAM模型、一维河网水动力模型以及二维地表水动力模型构建铜山城区水文水动力耦合模型,分析该模型在铜山城区洪水模拟和预报中的可用性,以期为城市洪水防御决策提供技术支撑。

降雨径流NAM模型由丹麦理工大学水力动力工程学院的Nielsen和Hansen首次提出[10]。NAM模型基于水文循环的物理结构,同时又结合了-些经验、半经验公式,通过连续计算4个不同且相互影响的储水层的含水量来模拟产汇流过程。模型的各个参数和变量代表的是流域平均值(表 1),模型参数和变量的初始值可以根据流域的自然特征初定,然后利用历史水文资料进行率定。NAM模型的径流形成过程图1所示[6]。

图1 NAM模型的径流形成过程

2.2        一维河网水动力模型

一维河网水动力模型利用一维非恒定流圣维南方程组来模拟河流的水流状态,采用四点加权Preissmann固定网格隐式差分格式离散方程,求解时采用迭代法。一维水动力模型沿河道网格布置有交错法(即水位、流量点交叉布置)和水位、流量同一网格布置法。本文采用水位、流量同一网格布置法。

2.3        二维地表水动力模型

根据研究区域特点,采用高性能格式建立适合复杂计算域和任意地形的二维水动力模型,模型计算采用无结构网格有限体积法,。基于二维水动力模型构建流域淹没分析模型,分析溃口淹没以及流速流向的变化,对发生漫堤、溃口或分洪河段的相关区域,计算淹没区域范围、洪水演进过程。

3.1        模型构建

铜山城区内奎河有4条主要支流包括楚河、玉泉河、焦山河和东风河。本次一维水动力模型概化的河网范围包括铜山城区的楚河、龙泉河、娇山湖、焦山河、铁路东沟、玉泉河、东风河(拦山河)、奎河8个干支流河段,建模范围水系分布及水文分区如图 2所示。采用NAM模型计算河道上游断面流量过程或区间流量过程,为反映区间较大支流、排涝泵站及雨水管道对防洪对象的影响,进行奎河洪水预报模型建设时需要考虑以上四条主要支流的流量和沿线泵站及雨水管道,作为集中入流汇入,其余小的支流作为旁侧入流形式汇入相应的主河道区段内。

图 2 建模范围水系及水文分区

二维地表水动力模型构建考虑重要城集镇区域,主要包含以下工作:

(1)网格划分,综合考虑二维建模范围边界(外边界)、内部线型阻水建筑物(高速公路、铁路)、河道堤防等,划分二维网格。为了精确模拟洪水,网格平均尺寸整体控制在100m左右,重点关注区域和河道近岸区域进行加密处理,平均尺寸控制在10m左右。

(2)参数设置,二维模型参数设置主要包括地表糙率,将根据下垫面类型(草地、林地、裸土等)进行分类设置。二维地表水动力模型采用精细化建模方式,充分利用高精度地形数据,采用m级甚至亚m级的结构或非结构网格。

为实现河道漫堤、溃堤洪水的模拟,需要将一维河网水动力模型和二维地表水动力模型进行双向耦合。本文采用侧向连接(溃口、堤防、泛洪区等)方式耦合一维河网水动力模型和二维地表水动力模型,对于结构物(闸、泵、水库放流等)则采用结构物隐式链接,并精细化的考虑分洪口门调度启用规则。在未发生溃堤或漫堤时,进行一维河网水动力模型计算;当发生溃堤或漫堤后,开始进行一二维水动力耦合模型计算,通过一维河网水动力模型计算将联解界面处的水位传递给二维模型,进而根据二维模型计算得到溃口处的流量,再传递回给一维数学模型,水位流量的传递通过迭代控制误差。一二维水动力耦合模型联解示意图如图 3所示。

3.2        模型率定与验证

采用优化算法自动率定和人工调参相结合的方式对模型参数进行率定,结果如表 2所示。

表 2 模型主要参数率定结果

参数

初始值

最小取值

最大取值

Lmax

100 mm

100 mm

300 mm

Umax

10 mm

10 mm

20 mm

CQOF

0.9

0.1

TOF

0.99

TIF

0.99

TG

0.99

CKIF

1000 hr

200 hr

1000 hr

CK1,CK2

10 hr

10 hr

50 hr

CKBF

2000 hr

1000 hr

4000 hr

图 4 奎河站一二维水动力耦合模型模拟值与实测值对比

本文尝试在NAM模型的基础上耦合一、二维水动力学模型,构建了铜山城区水文水动力耦合河道洪水预报模型,并选取典型洪水资料对模型模拟结果进行了率定和验证。结果表明,该模型可为强化铜山城区洪水预报、提升区域水灾害防御能力提供算法支撑。

参考文献:

[1]   张建云,王银堂,贺瑞敏,等.中国城市洪涝问题及成因分析[J].水科学进展,2016,27(04):485-491.

[2]   曹雪健,许金玉,戚友存.“三道防线”建设赋能城市洪水预报:内在机理和技术路径[J/OL].水利发展研究:1-5.

[3]   李国英.在水旱灾害防御工作视频会议上的讲话[J].中国防汛抗旱,2021,31(03):4-5.

[4]   黄国如,陈文杰,喻海军.城市洪涝水文水动力耦合模型构建与评估[J].水科学进展,2021,32(03):334-344.

[5]   宋利祥,徐宗学.城市暴雨内涝水文水动力耦合模型研究进展[J].北京师范大学学报(自然科学版),2019,55(05):581-587.

[6]   孙嘉辉,梁藉,曾志强,付文博,覃金帛.耦合水动力模型的NAM模型在青狮潭流域的应用[J].中国农村水利水电,2018,(10):161-164.

[7]   薛娇,廖小龙,钟逸轩,等.珠江三角洲水文水动力耦合模型研究[J].水利水电技术(中英文),2022,53(02):60-68.

[8]   邓成,夏军,佘敦先,等.基于水文水动力耦合模型的深圳市典型区域城市内涝模拟[J].武汉大学学报(工学版),2023,56(08):912-921.

[9]   高英,王鹏,屈志刚,等.数字孪生贾鲁河流域洪水预报模型与应用[J].华北水利水电大学学报(自然科学版),2023,44(04):47-59.

[10] 佘有贵.NAM模型在珠江流域初步应用实践[J].人民珠江,2005,(03):34-37.

THE END
0.击败全球No.1系统、覆盖80+国家,谷歌洪水预测模型再登Nature用长短期记忆网络 (LSTM) 构建的河流预报模型,能够提前 5 天实现对洪水的可靠预测,对于 5 年一遇级别的洪涝灾害预测准确度,与一般性洪涝灾害(1 年一遇)预测准确度相当。 《尚书·尧典》中记载:「汤汤洪水方割,荡荡怀山襄陵,浩浩滔天,下民其咨。」尧舜时代,洪水泛滥让百姓苦不堪言,尧舜决定找人治理洪水,鲧最jvzquC41jwh/djfk0ci/ew4xkg}05?:32
1.洪涝预测与人工智能:保护生活与财产核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解 具体代码实例和详细解释说明 未来发展趋势与挑战 附录常见问题与解答 1.1 洪涝的影响 洪涝对人类的影响非常严重,包括以下方面: 人民生命损失:洪涝很容易导致人民生命的损失,特别是在洪水淹没的地区,人民无法逃脱。 财产损失:洪涝会导致财产的大量损失,包括农田、房屋、基础设施等。 经济损失:洪 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8zpkxksu|p{42761jwvkerf1mjvckrt1:87:2893:
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3.河流系统实时洪水预报误差多点联合校正方法研究从20世纪60年代开始,国内外学者对洪水预报实时校正方法进行了广泛的研究。Koren V.I.等[5]将广义差分ARMA模型引入预报模型,在多瑙河布达佩斯至巴加河段采取自我校正预报器算法进行水位预报;Wood E.F.[6]在大流域上使用卡尔曼滤波器技术,建议采用分区子系统的处理方式,采用增补噪声过程的技术补偿预报误差,来处理各个jvzquC41yy}/lrfpuj{/exr1r1913;i254=75;
4.洪水是怎样预报的,如何保证精度看到这里,各位读者是不是以为洪水预报就是制作一套预报模型,跑出一个结果,预报就完成了,剩下的就是结果上报,领导决策,各方抢险了?实际上的洪水预报流程可是远比这复杂得多。仅仅从洪水预报模型的角度而言,一个大流域就绝对不会只使用一种预报模型。没有人可以保证如果只采用一套预报模型,这套模型在某些关键的预报jvzq<84yyy4489iqe0ipo8hqpvkov8641273385917>5:=72;a?:5=:;;4
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6.新疆洪水预报预警中融雪径流模型应用进展针对全球变化背景下极端升温、暴雪和暖湿化现象以及中国新疆地区融雪洪水灾害风险增大问题,概述了新疆不同类型洪水灾害特征,重点阐述了近年发生频率增加、致灾性强、灾害风险增大,但在新疆未引起重视的融雪洪水的研究进展,对比分析了不同类型融雪径流模型特点和研究现状。综合目前融雪径流模型已有进展和面临的挑战,提出新疆jvzquC41yy}/inttgu4dqv3ep1mismq1EP52276433>0l7nuup42295/82<10;5450765
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8.LSTM网络实现洪水预报原理附完整Matlab代码利用神经网络来进行洪水预报时,由于不涉及到物理机制,因此特征因子的选择至关重要。最常采用的因子包括前期降雨量和前期流量,例如在预报t+T(T为预见期)时刻A水文站的流量时,t-a、t-a+1、t-1、t(a+1为前期时段长度)时刻的降雨量即为前期降雨量,t-a、t-a+1、t-1、t时刻的流量即为前期流量。jvzquC41cxujf7txgtljv7hp1rutv89644i86
9.河北雨洪模型.pdf洪水预报工作极为 重要。 1 河北省属于半干旱半湿润地区,自然条件十分复杂,需要建立适合本 省情况的洪水预报模型。 多年来,河北省洪水预报始终是预报人员的技术难题。从国内外引进 的水文模型,由于降雨特性及流域下垫面条件差异,均不能很好地解决河 北省洪水预报问题,严重制约着水利工程效益的发挥。 在借鉴国内外许多水文模型的基础上,jvzquC41oc~/dxtm33>/exr1jvsm1;53;1664A4922<24:6342632<50ujzn
10.水资源环境水环境评价是对多项水质监测数据的综合评价,从而确定各类或各区域水体的合理使用。建立基于GIS技术和平台的水环境评价模型,将为全国或流域水环境的宏观控制与执法管理提供更科学的依据和有效的手段。 4.分布式流域水文模型 流域产汇流模型是水资源-环境-灾害管理中提高预报预警能力的重要保证。分布式流域洪水预报模型是jvzquC41yy}/q|lgq0io1ytuv18ggm<
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12.共242项!2022年度水利部重大科技项目清单公布资讯中心(三)水利专业模型研究 其他有关研究 1 国际河流有关研究(名称另行下达) 水利部国际经济技术合作交流中心 金海 申报类项目 (一)水旱灾害防御领域 (二)水资源优化配置领域 (三)水资源集约节约利用领域 (四)河湖治理与生态环境复苏领域 (五)国家水网等水利工程建设与运行领域jvzquC41yy}/kwxvtwsfp}3eqo4dp8sgyu532;8234>08=>2744tj}rn
13.水文模型在山洪模拟中的比较应用国内沿用传统大江大河建模思路从淹没角度建立了以经验归纳统计法和水文水力学方法为手段的洪水预报模型,初步提出了“一维简化水动力学模型”、“分布式水文模型”和“多维完整水动力学模型”等模型。如王璐等将5种常用的水文模型应用于湿润、半干旱半湿润地区的14个典型山区小流域,在山区开展模型适用性研究,得出在湿润地jvzquC41yy}/jjsurwh/q{l1lq{spjq1RcvftRshqtsbvrtp0cyqzHucrgxJFF7;26>
14.洪水预报研究与展望叶金印等[17]等以淮河蒋家河以上流域为研究对象,采用集合降水预报产品(预见期为0~240 h)驱动洪水预报模型进行模拟预报,ECMWF集合降水预报能够明显提高洪水预报精度,模拟结果能够刻画洪水流量过程线的不确定范围,并能提前24 h及时预警。汤欣钢等[18]以漳河流域为例检验分析中央气象台天气降水预报在该区域的准确性及经 jvzq<84kttohc}j0yj{/gmz0ep5DP8620384;?4|puj/4;5467
15.“北京模型”智慧防洪“过去全市五大流域只有18个主要洪水预警断面,今年通过优化洪水预报模型结构,基本能实现流域面积50平方公里以上河流洪水预报全覆盖。”高强说,比如永定河流域,以前只能聚焦几个关键的风险点,现在能够对流域内十余条较大的河流进行洪水风险研判,并结合地理空间数据,更加精准地反映流域洪水过境的过程。 jvzq<84yyy4djrscyczft7hqo0io1wjyuekovnw1fh5cl87244671}7244673>d9:6:697mvon
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17.星图亿水|GEOVISiWater助力洪水预报,守护江河安澜建成洪水预报集总+分布式的洪水预报模型,可适用于各种下垫面条件的洪水预报。实现预报模型与气象数据深度耦合,基于气象网格或短临气象预报成果,贯通”降雨-产流-汇流-演进”洪水预报链条和全部预报指标。预报模型库具备多尺度、多过程、高时间分辨率、灵活空间分辨率模型集成管理能力。 jvzquC41v071lzpc0eun0ls1rkj`5<:586?567xjvor
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