森林水文作用的流域尺度效应及其评价

森林植被覆盖对于地面水文过程的影响,随森林面积或流域尺度大小而不同,尺度效应的准确识别和定量评价比较困难.通过水文尺度效应的形成机理分析,对主要影响机制和变化特征进行了讨论,提出了分析评判中的主要因素,即从流域大小或森林覆被对能量平衡、潜在蒸散发、水源组成、汇流速度以及河槽调蓄能力的变化等方面来对流域尺度变化的效应大小进行评价.随着流域面积的增加,森林植被的影响降低而河槽调蓄的作用增大,流域尺度也会影响汇流的路径变化,大流域的地下水比重更大,对洪水形态和枯季径流量都有显著的影响.研究还提出基于投入产出原理的最佳森林覆被率的概念和建议比率,结果有助于区分森林本身和流域大小各自对径流特征的贡献,更加合理地评估森林水文效应.     

晋江西溪流域不同暴雨过程LUCC的洪水响应

以晋江西溪流域为研究区,构建晋江西溪流域暴雨次洪分布式模型,选择3场不同暴雨强度、雨型分布、历时的暴雨过程,模拟研究区在1988年和2006年土地利用/覆被情景下70年代3场次暴雨的洪水过程,分析其在1988—2006年土地利用/覆被变化(LUCC)情景下的洪水响应。研究结果为:1988—2006年晋江西溪流域LUCC最明显的特征是林地、耕地减少而园地及建设用地增加;LUCC对流域出口流量过程的影响主要表现为洪量、洪峰流量增加,而对洪峰滞时及汇流时间的影响不显著;相同的LUCC对不同场次暴雨洪水过程的洪峰流量、洪量的影响程度不同,LUCC对流域出口流量过程的影响受暴雨强度、雨型分布、历时等因素的影响。     

多种机器学习模型对不同洪水类型特征指标模拟效果评估

洪水过程的特征指标不仅包括洪水量级,还包括时间、形态、动力学等指标。现有模型和方法重点关注洪水量级指标的模拟,对其他指标的模拟仍有待深入。如何实现对洪水过程所有特征指标的模拟已成为目前洪水预报的技术瓶颈。论文采用4种机器学习模型(多元线性回归、多层感知器、随机森林和支持向量机)对淮河上游长台关流域59场降雨—洪水场次7个特征指标(洪水总量、洪峰流量、洪水历时、洪峰时间偏度、高流量历时占比、涨洪和落洪速率)进行模拟,评估不同模型对不同洪水类型和特征指标的模拟效果。结果显示：① 长台关流域洪水过程可分为3类,第1类洪量中等、历时长且洪峰出现时间偏前(16场);第2类洪量低、形态矮胖且洪峰出现时间靠后(34场);第3类洪量大、涨落水迅速、形态尖瘦(9场)。② 时间指标模拟效果最优,动力学指标模拟效果最差。多元线性回归和随机森林模拟效果随所有特征指标数值的增加而增强;支持向量机的模拟效果随着洪水历时指标数值的增加而降低,随着其余特征指标数值的增加而增强;多层感知器模拟效果随着洪水总量、洪峰流量、高流量历时占比和涨洪速率等指标值的增加而增强。③ 从各类型洪水特征模拟精度来看,4种模型对第3类洪水特征模拟均为最佳,第2类最差;随机森林在第1类和第3类洪水特征模拟中效果最优,支持向量机对第2类洪水特征模拟效果最优。④ 从综合模拟精度来看,支持向量机效果最优,然后依次为随机森林、多层感知器和多元线性回归。上述4种模型率定和验证期相对误差分别为23%和98%、21%和109%、37%和75%、41%和102%。研究可为流域洪水过程深度挖掘和防洪措施制定提供参考和借鉴。     

流域土地覆被变化水文效应的模拟——以长江上游源头区梭磨河为例

为分析地表覆被变化的水文效应,以半分布式的地形指数模型 (TOPOMODEL) 为基础,对梭磨河流域1960~1999年逐日流量过程进行了模拟。结果表明,对于流域面积2536km² 的梭磨河流域,该模型也能取得较好的模拟结果。模拟了流域40年来气候波动和地表覆被变化对流域水文的影响。最后在4种不同的流域土地覆被情景下模拟了1960~1999年逐日径流过程。对于实际蒸散发与潜在蒸发有300多mm差距的梭磨河流域,在其它条件不变的情况下,随着流域土地覆被和冠层最大截流量的增加,冠层截流蒸发和流域总蒸发增加,植被蒸腾和土壤表面蒸发减少,土壤水分增加而流域水分含量和饱和层含水量减少。地表径流、地表以下径流、总径流减小。重现期小于20年的洪峰流量减小,但对40年一遇的洪峰流量影响很小,甚至有增加洪峰流量的作用。     

基于大型水库调节的晋江流域洪水模拟

为了进一步改善流域洪水空间变化与水库调节影响的模拟,应用分布式水文模型HEC-HMS,在考虑大型水库调节模拟的基础上,对东南沿海晋江流域的暴雨次洪进行多站点率定模拟分析。选取1972~1979年晋江流域15场特大暴雨洪水,以洪峰误差、洪量误差、峰现时间、效率系数为评价指标,进行10场参数率定和5场模型验证。安溪、洪濑、石砻三个水文站在模型率定期的平均效率系数分别为0.892、0.895、0.921,验证期的平均效率系数分别为0.866、0.822、0.853,模拟效果较好,精度较高。结果表明:利用多站点模拟的方法,可以从流域尺度上更客观地率定模型参数,改善模型的模拟效果;初损率与起涨流量相关性显著,为模型洪水预报应用时初损参数的确定提供重要依据;山美水库的径流调节对洪濑站和石砻站的模拟结果具有显著影响。     

太平洋西海岸森林砍伐对洪水特征的影响

据加拿大Carnation Creek生态试验站20a的森林水文观测资料,应用回归分析和协方差检验,研究了森林砍伐以前、道路修筑、砍伐中和砍伐后各时期洪水参数的变化,统计结果表明,森林砍伐后,洪峰和洪量有显著的增大,一般增幅在20％～30％之间,年径流量增长15％～20％,但洪峰滞时和洪水形态变化不大。     

汉江上游白河段万年尺度洪水水文学研究

通过对汉江上游的考察,在多个地点发现古洪水滞流沉积层夹在古土壤层与坡积石渣土层或坡积角砾层中。选择白河段JJTZ剖面进行沉积学和水文学研究。对于采集的全新世古洪水滞流沉积样品,进行沉积学分析,与2010年现代洪水滞流沉积物进行对比,结合其宏观特征确认其为汉江洪水悬移质沉积物,粒度成分分类为细沙质粉沙。它们记录了汉江上游特大古洪水事件。通过地层学对比分析和OSL测年断代,确定其发生在全新世中期-晚期转折阶段,即3 200～2 800 a B.P.。利用沉积学和古水文学原理恢复古洪水洪峰水位,采用比降法计算出两次古洪水洪峰流量为40 180 m3/s和49 170 m3/s。该结果大大延长了洪水水文数据序列,从而能够建立汉江上游万年尺度洪水流量-频率关系,对于揭示汉江上游水文过程对于全球变化的响应规律具有重要的科学意义,对于防洪减灾和水资源水能源工程建设具有重要的现实意义。     

广西主要江河流域的面雨量合成分析与洪涝的关系

针对丘陵地区的面雨量计算提出了一种新的方法,利用该方法对广西主要江河流域的面雨量进行计算和合成分析,并研究了流域的面雨量与洪水水位的关系.流域的面雨量与洪水水位关系非常密切,连续性的强面雨量往往对应流域的重大洪涝灾害;面雨量峰值出现时间与洪峰的出现时间之间存在着一定的滞后关系,一般是小流域滞后的时间短,而大流域滞后的时间长.对于大流域来说,滞后的时间长短还与流域致洪暴雨的落区有关.     

邕江洪水的特征及其气候成因研究

利用邕江洪峰水位、年最高水位资料及邕江流域气象测站逐月降雨量资料,对邕江洪水的特征进行分析表明,洪水多数发生在华南后汛期7～9月,并与流域夏季降雨量密切相关。利用NCEP/NCAR再分析资料以及NOAA卫星观测的OLR资料,分析邕江洪水形成的天气气候条件,研究结果表明:热带气旋影响是邕江发生洪水的主要原因。当西太平洋副热带高压位置偏北,邕江流域易受热带辐合带(ITCZ)影响,对流活跃,热带气旋活动频繁,此时邕江易发生洪水;地形对邕江洪水的形成有较重要的作用;邕江洪水易发生在赤道东太平洋海温为负距平的条件下。分析了邕江洪水气候成因。     

水文循环模拟中下垫面参数化方法综述

针对水文循环模拟中地形、土地利用覆被等流域下垫面参数化方法众多,且模拟效果相差较大的现状。本文首先根据水文循环模拟中产汇流原理,对常用水文循环模拟中产汇流模拟方法进行汇总和分类;在此基础上,对产流模拟中的降水径流相关系数法、蓄满产流和超渗产流等及汇流模拟中的等流时线、单位线、圣维南方程、马斯京根法等主要模拟方法中地形、土地利用覆被和土壤类型参数化方法进行分析和讨论;根据其中流域地形、土地利用覆被和土壤类型参数化方法对机理过程的描述程度,将其分为无明确表示类、率定型参数类、确定型参数类、物理过程表达类;进而阐明不同参数化方法中流域地形、土地利用覆被和土壤类型对水文循环模拟结果的响应和贡献。最后回归模型本质,阐述水文循环模拟中流域下垫面参数化方法中存在经验关系对复杂机理简单表述的合理性和物理机理过程描述的欠缺性问题,并预估未来水文循环模拟中下垫面参数化方法朝着简洁实用化和复杂机理化两个方向发展。     

加速遗传算法在马斯京根洪水演算模型参数估计中的应用

为提高马斯京根洪水演算模型参数估计的准确性、稳定性和工作效率,根据马斯京根洪水演算模型的基本假定把模型参数估计问题转换为相应的优化问题,并提出用加速遗传算法(AGA)同时优化模型参数。实例计算的结果说明了用AGA进行参数估计的有效性和较高的演算精度,实现了参数估计的优化和简化,在洪水灾害管理中具有推广应用价值。     

太湖地区西苕溪流域水文模型的设计

西苕溪流域位于人口众多，经济发达的太湖流域上游源头地区。受自然和气候特性的影响，该流域频繁遭到洪水灾害的袭击。为了定量研究西苕溪流域洪水发生机制和动态规律，本项目研制了一个局地尺度综合水文模型。该模型由若干个子模型组成，包括新安江模型及明渠河网非恒定流的水力学模型等。     

基于GIS的复杂地形洪水淹没区计算方法

利用GIS技术计算洪水淹没区范围一直是灾害评估研究中的一个热点问题。通过给出两种情形下基于种子蔓延算法的淹没区计算方法，即有源 淹没和无源淹没。淹没区计算精度主要取决于空间数据精度的优劣；种子蔓延算法及探测分辨率决定了整个模型的效率。文中最后给出了该模型在“水利综合管理信息系统”中得到验证和实现的实例。     

Modeling spatiotemporal patterns of building vulnerability and content evacuations before a riverine flood disaster

In this paper, a spatiotemporal framework is developed for identifying building vulnerabilities and content evacuations during riverine flooding events. This work investigates the spatiotemporal properties required to trigger building contents evacuations in the floodplain during a flood event. The spatial properties for building risks are based on topography, flood inundation, building location, building elevation, and road access to determine five categories of vulnerability, vulnerable basement, flooded basement, vulnerable first-floor, flooded first-floor, and road access. Using this framework, a model designed to track the spatiotemporal patterns of building evacuations is presented. The model is based upon real-time flood forecast predictions that are linked with building properties to create a model that captures the spatiotemporal ordering of building vulnerabilities and building content evacuations. Applicable to different communities at risk from flooding, the evacuation model is applied to a historical flood for a university campus, demonstrating how the defined elements are used to derive a pattern of vulnerability and evacuation for a campus threatened by severe flooding.     

基于遗传算法的理想区间法在洪水灾情评价中的应用

洪水灾情评价的实质就是建立各洪水灾情评价指标与洪水灾情等级之间的非线性关系,目前在实际评价过程中反映这种关系的信息来源只有洪水灾情评价标准,而后者一般是以区间形式表示的。基于此,提出了基于加速遗传算法的改进理想区间法(AGAIIM)。AGAIIM直接由洪水灾情评价标准样本数据驱动,把利用全部隶属度值信息进行计算的洪水灾情相对等级值作为洪水灾情的评价结果,可避免应用最大隶属度原则进行判断所可能造成的失真,提高了洪水灾情评价的精度。AGAIIM方法直观、简便、通用,可在具有评价标准或具有已知评价指标值及其等级值样本系列的系统综合评价中推广应用。     

基于多智能体的洪涝风险动态评估理论模型

随着全球气候变化的加剧和城市化进程的快速发展,洪涝灾害的影响和复杂性日益加剧。洪涝灾害风险评估是一项复杂的系统工程,在防洪减灾工程理论与实践中具有重要意义;作为洪涝灾害风险管理和应急处置的基础和核心,风险评估模型直接影响洪涝灾害风险评估结果的可靠性。洪涝灾害风险是洪涝灾害复杂系统组成部分相互作用的结果,综合考虑洪涝灾害系统的特点以及智能体建模的优势,提出了一种基于多智能体的洪涝风险动态评估理论模型。首先从复杂系统建模的角度出发,对洪涝灾害复杂系统进行分析建模,构建基于多智能体的洪涝灾害风险动态评估框架模型;其次,对所构建的框架模型中单个智能体模型进行研究,分别建立基于反应型的孕灾环境智能体模型和基于慎思型的致灾因子、承灾体和风险分析智能体模型,并对以上单个智能体的流程进行研究;然后以风险分析智能体联盟为例对模型框架中所涉及到4类智能体联盟的内部结构和流程进行分析,对构建的框架模型中涉及到的智能体通信协调和作用规则进行探讨;最后,在Netlogo平台上,基于30 m DEM数据和构建的模型,对淮河流域的暴雨型洪涝孕育发生发展全过程的人口风险进行动态评估。结果表明,构建的模型能有效评估洪涝灾害全过程中人口风险的动态。研究结果对洪涝灾害人口灾情评估、应急救助和应急管理都具有较强的指导意义。     

新疆不同区域洪灾受灾面积变化趋势及多尺度分析

选用新疆1950-2006 年84 个县2038 份洪水灾害资料, 采用灰色关联评估模型以县为单位将新疆分为重洪灾区、次重洪灾区、一般洪灾区、小洪灾区、微洪灾区。采用自回归滑 动平均模型ARMA (p, q) 与二阶主值函数分析受灾面积的长期变化趋势, 并用morlet 小波 分析其振荡周期发现, 全疆及各区洪灾受灾面积基本上存在12~15a 的周期变化, 1980 年代之后处于气候背景上的年代际与年际尺度的洪灾频发振荡期, 7~8a、2~3a 的小周期振荡叠加比较频繁。从新疆洪灾变化趋势上说, 前景不容乐观, 因为总体上洪灾受灾面积呈现显著的增加趋势, 目前各洪灾区仍处于频繁发生期的气候变化背景中。天山南北麓洪灾受灾面积的 分布趋势和周期振荡对新疆洪灾受灾面积的年际变化趋势和周期振荡起了决定性作用, 是增加防洪设施和防洪力度的重点地区。另外, 一般洪灾区2000 年以来对全疆洪水受灾面的影响也较大, 而且未来无论从短中长周期变化都有增加趋势。     

中国短时洪涝灾害危险性评估与验证

基于自然灾害风险理论、借助GIS空间分析功能、采用归一化和层次分析法,对中国全国范围尺度进行短时洪涝灾害危险性评估。通过对洪涝灾害危险性因子分析,分别提取当天降雨量、前三天降雨量、地形高程、地形标准差、河湖网络等因素作为评估因子,提出了各因子危险性指数计算方法,以及全国洪涝灾害危险性指数计算模型公式,根据统计分析危险指数的最小值、最大值,结合历史灾情,利用阈值分割法确定危险等级分割值为0.3、0.45及0.6,将洪涝灾害危险等级划分为高危险、中危险、低危险与无危险四个等级,从而建立类似于天气预报模式的全国洪涝灾害危险性评估模型,并以2009年9月14日为例进行了洪涝灾害危险等级评估的实际应用。最后,本文提出了基于昨日灾情的危险性评估结果验证方法,通过整理同期昨日灾情资料构建灾情数据库,对2009年汛期的洪涝灾害危险性评估结果分别从数量和面积两个角度,基于县和地市两级行政区划作为验证单元进行验证。验证结果表明,洪涝灾害危险性评估结果无论是从数量上还是从面积上看均具有较高的正确率,与实际灾情基本吻合。     

The characteristics of dike-break flood in different scenarios of the lower Yellow River based on numerical simulations

The lower Yellow River still faces the threat of flood due to the unusual precipita-tion caused by global environmental change, river channel sedimentation, hidden danger in the dike and unfavorable river regime of “hanging river”. According to the characteristics of the dike-break flood of the Yellow River, this paper has simulated, in six different scenarios, the dike-break flood routing by inputting the terrain data, typical historical flood data and land use data of study area to two-dimensional unsteady flow model. The results show that: firstly, the routing process of flood will occupy other rivers on the way and return to the rivers after reaching the lower reaches; secondly, in the same river reach, flood inundating area of north band is bigger than that at corresponding location of south bank under the same historical flood; thirdly, it is different in the degree of flood inundation in different regions due to different geographical locations in flood plain; fourthly, the area of mainstream where flood is deep and flow velocity is quick is relatively smaller, but the area of non-mainstream, where flood is shallow and flow velocity is slow, is relatively big; and finally, the possible influenced area of the dike-break flood is 141,948 km2.     

Reduced complexity strategies for modelling urban floodplain inundation

Significant advances in flood inundation modelling have been made in the last decade through the use of a new generation of 2D hydraulic numerical models. These offer the potential to predict the local pattern and timing of flood depth and velocity, enabling informed flood risk zoning and improved emergency planning. With the availability of high resolution DEMs derived from airborne lidar, these models can theoretically now be routinely parameterized to represent considerable topographic complexity, even in urban areas where the potential exists to represent flows at the scale of individual buildings. Currently, however, computational constraints on conventional finite element and volume codes typically require model discretization at scales well below those achievable with lidar and are thus unable to make optimal use of this emerging data stream.In this paper we review two strategies that attempt to address this mismatch between model and data resolution in an effort to improve urban flood forecasts. The first of these strives for a solution by simplifying the mathematical formulation of the numerical model by using a computationally efficient 2D raster storage cell approach coupled to a 1D channel model. This parsimonious model structure enables simulations over large model domains offering the opportunity to employ a topographic discretization strategy which explicitly represents the built environment. The second approach seeks to further reduce the computational overhead of this raster method by employing a subgrid parameterization to represent the effect of buildings and micro-relief on flow pathways and floodplain storage. This multi-scale methodology enables highly efficient model applications at coarse spatial resolutions while retaining information about the complex geometry of the built environment.These two strategies are evaluated through numerical experiments designed to reconstruct a flood in the small town of Linton in southern England, which occurred in response to a 1 in 250 year rainfall event in October 2001. Results from both approaches are encouraging, with the spatial pattern of inundation and flood wave propagation matching observations well. Both show significant advantages over a coarse resolution model without subgrid parameterisation, particularly in terms of their ability to reproduce both hydrograph and inundation depth measurements simultaneously, without need for recalibration. The subgrid parameterization is shown to achieve this without contributing significant computational complexity and reduces model run-times by an order of magnitude.