摘 要: |
平原圩区地势低洼,下垫面类型多样,产汇流过程较为复杂,水文过程模拟和预报十分困难。为解决平原圩区洪水预报难题,建立考虑水田、旱地、林地、城市区与水域等多种下垫面类型的产汇流模型,利用MIKE 11 HD水动力模型模拟河道汇流过程,提出面向平原圩区复合下垫面条件的水文水动力耦合模型;并采用BP神经网络进行河道水位预报误差校正,以提高模型精度。选择广州市南沙蕉门河排涝片为研究区,检验耦合模型的水位预报精度,并以2023年“9·7深圳特大暴雨”为移置场景输入,模拟不同排涝措施对河道水位的影响。 结果表明:模型能够较好地模拟研究区场次洪水的河道水位过程,率定期和验证期的平均Nash效率系数分别为0.86和0.91,10场洪水中有8场的最高水位模拟误差小于0.05 m;采用BP神经网络校正后所有场次洪水的Nash效率系数均大于0.9,满足洪水预报的精度要求。研究区面临“9·7深圳特大暴雨”场景时存在内涝风险,需提升圩内蓄洪排涝能力。
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