洪水淹没动态分析系统设计与开发

2017-04-10 05:12李国栋程道君赵英虎
灾害学 2017年2期
关键词:溃口洪水网格

刘 强, 秦 毅, 李国栋, 刘 哲, 程道君, 赵英虎

(1. 西安理工大学 水利水电学院,陕西 西安 710048; 2. 天津市水务局,天津 300074)

洪水淹没动态分析系统设计与开发

刘 强1, 秦 毅1, 李国栋1, 刘 哲2, 程道君2, 赵英虎2

(1. 西安理工大学 水利水电学院,陕西 西安 710048; 2. 天津市水务局,天津 300074)

针对复杂的实时水、雨、工情条件,开展任意水文及溃口条件下洪水淹没动态分析模型研究与应用系统开发,对实际防汛减灾工作具有重要的作用。基于二维浅水方程,运用Godunov型非结构有限体积法,建立了适应复杂地形的洪水演进水动力学模型;针对溃堤洪水演进特点,通过优化模型算法,显著提高了程序计算效率;采用面向服务架构,考虑模型-系统的松耦合性,开发了基于GIS平台的洪水淹没动态分析系统;卫河右堤溃堤洪水模拟案例表明,本系统具有较好的计算稳定性和效率,在防汛应急决策支持方面具有较好的应用前景。

洪水风险;动态分析;水动力学;溃堤;系统开发

洪水风险图编制是落实防汛工作从“控制洪水”向“洪水管理”转变的重要基础支撑,对降低洪水灾害至关重要。中国在2013-2015年度实施了全国重点地区洪水风险图编制项目。在项目实施过程中,通过分析典型水文组合和溃口位置,确定计算方案集,并针对这些特定的方案进行洪水分析计算。这些洪水分析方案具有较强的代表性,可为防汛工作提供参考。但在实际工作中,水、雨、工情条件非常复杂且多变,实际汛情与已有的特定计算方案情景可能差别较大,极大制约了洪水风险图的实际应用效果。

自然灾害风险具有动态变化的特性,模型关键约束条件、计算结果等随时间约束变化而产生明显变化[1]。近年来,针对洪涝灾害的业务与应用系统得到了大量研究[2-9]。洪水淹没动态分析系统可针对任意水文及溃口条件进行快速、滚动计算,为防汛决策等提供动态、实时的洪水淹没信息,是洪水风险图编制项目的重要补充内容。然而,受资料条件、计算机发展水平、数学模型等方面的制约,我国目前尚未广泛建设洪水演进实时计算系统。随着全国重点地区洪水风险图编制项目的完成,各编制区域资料齐全,为顺利开展洪水演进实时计算系统建设提供了重要保障。

本文基于二维浅水方程,运用Godunov型非结构有限体积法,建立了适应复杂地形的洪水演进水动力学模型;针对溃堤洪水演进特点,通过优化模型算法,采用自适应时间步长技术,显著提高了程序计算效率;采用面向服务架构,考虑模型-系统的松耦合性,开发了基于GIS平台的洪水淹没动态分析系统。

1 洪水淹没分析模型

1.1 控制方程

采用二维浅水方程作为控制方程[10]:

(1)

式中:U为守恒向量;Eadv、Gadv分别为x、y方向的对流通量向量;S为源项向量。

(2)

(3)

(4)

(5)

式中:h为水深;u、v分别为x、y方向流速;b为底高程;r为降雨强度;i为入渗强度;g为重力加速度;Sfx、Sfy分别为x、y方向的摩阻斜率;S0x、S0y分别为x、y方向的底坡斜率。

(6)

采用Manning公式计算摩阻斜率:

(7)

1.2 数值求解

采用有限体积法对控制方程进行离散[11]:

(8)

采用HLLC近似黎曼求解器计算数值通量[12]:

(9)

采用单元中心型近似方法处理底坡项:

(10)

(11)

采用自适应时间步长技术,以提高模型计算效率:

(12)

式中:Δt为时间步长;Cr为克朗(Courant)数,0

传统洪水淹没分析模型一般采用固定时间步长,为了保证整个模拟周期的计算稳定性,需要给定一个统一、固定、较小的时间步长。本模型通过动态分析水流状态,按照克朗数自适应控制时间步长,有效提高了模型计算效率。

摩阻项与干湿界面处理对模型计算稳定性和效率有显著影响[12]。本文采用半隐式格式处理摩阻项,基于斜底三角单元模型处理干湿界面,实现了适应复杂地形的动边界模拟[10]。

2 洪水淹没动态分析系统结构

根据洪水淹没动态分析系统的业务特点和需求,采用C/S(客户端/服务器)和B/S(浏览器/服务器)相结合的结构设计模式。其中,网格剖分、洪水淹没动态分析的计算过程较为复杂,因此该功能在C/S结构模式下实现,具有存取数据安全、处理速度快、交互性较强等优点[7]。B/S结构在信息浏览、发布等方面具有较大优势,因此,网格可视化、洪水淹没分析结果查询、展示等功能在B/S结构模式下实现,有利于防汛会商应用。

根据松耦合模型驱动决策支持系统(Loose coupling Model-driven Decision Support System,简称LCMD-DSS)的概念[8],将洪水淹没动态分析系统逻辑结构分为三层:基础数据层、业务模型层和用户交互层(图1)。基础数据层为洪水淹没动态分析提供信息支撑,包括基础地理信息数据、防洪工程数据、历史洪水数据等。业务模型层包括信息查询与管理、计算方案制定、在线动态计算、淹没过程动画展示、洪水风险图绘制等模块。用户交互层由人机交互界面组成,直观反映系统业务模型层中的各模块功能。

图1 系统逻辑结构图

3 系统功能

3.1 信息查询与管理模块

信息查询与管理模块包括基础地理信息、水情信息、雨情信息、工情信息、历史洪水信息、计算方案支持数据等子模块。

(1)基础地理信息子模块提供整个计算区域地图的放大、缩小、漫游、水利工程查询、定位等功能,它以电子地图为底图,图层包括流域界、省界、市界、县界、干流、一级支流、水库、堤防、水文站、雨量站等,方便相关人员迅速了解流域防洪概况。

(2)水情、雨情、工情信息子模块可实现对历史的水雨工情信息检索与分析功能,能快速提供多种水位、雨量、流量的统计、对比图表信息。具备条件的区域,可通过该模块实时监视重要控制性河道站、水库站、雨量站的水位、雨量等,方便相关人员迅速把握目前防汛形势。

(3)历史洪水信息子模块提供区域内重要站点历史洪水的水位、流量信息。

(4)计算方案支持数据子模块提供洪水淹没分析模型所需要的网格、边界条件、计算参数等信息。

3.2 洪水淹没动态分析模块

在洪水淹没动态分析模块中,用户根据当前的水情、雨情、工情条件,合理确定水文条件组合和可能溃决的堤段,利用水动力模型进行洪水演进计算,分析受淹没区域,得到相应的洪水风险信息。

(1)计算方案管理。可增加、删除、加载计算方案。

(2)网格导入。将水动力模型的计算网格转换为shp格式并加载到系统中进行可视化,可显示网格的单元编号、节点编号等。

(3)边界条件设置。边界条件设置包括入流/出流边界位置、水文过程序列等。边界位置通过网格节点编号序列定义,即在系统中选取一系列相邻的节点,并定义为边界即可。水文过程序列包括水位/流量过程,或水位-流量关系曲线。系统提供了数据导入接口,实现了水文过程序列的导入、编辑、保存等功能。

(4)参数设置。与水动力学模型相关的参数包括模拟时段长度、结果输出时间间隔、采样时间间隔等。

(5)启动模型计算。边界条件和参数设置完成后,即可启动模型计算,进行洪水演进快速模拟,并输出最大淹没水深、洪水流速、洪水到达时间、淹没历时等洪水风险信息。

3.3 洪水风险图绘制模块

洪水风险图绘制模块包括淹没过程动画展示、专题图绘制等功能。

(1)淹没过程动画展示。在2D/3DGIS平台上实现了不同时刻计算结果的渲染,并以动画形式进行洪水演进仿真,形象、生动的表达洪水传播和淹没过程。

(2)专题图绘制。针对水动力模型的洪水风险计算结果,绘制最大淹没水深图、洪水流速图、洪水到达时间图、淹没历时图等,并提供成果图输出、打印等功能。

4 系统开发技术与实现

考虑已有工作基础以及程序计算效率,采用Fortran动态链接库(DLL)进行洪水淹没分析模型开发,提供相应的DLL程序用于模型集成。

洪水淹没动态分析系统基于面向对象技术,采用C#和GIS平台进行开发。为提高软件模块的重用性和共享性,采用组件技术,将底层模块进行应用组件封装,通过组合应用组件进行系统搭建[13, 14]。

以参数设置为例,系统界面如图2所示。

5 应用实例

5.1 研究区域基本情况

选取卫河右堤防洪保护区为研究区域。该区域属于2014年度海河流域重点地区洪水风险图编制区域,可为本系统建设提供重要基础资料。网格剖分见图3所示,地形见图4。建模区域面积为9 562km2,网格边长按200 ~350m控制,网格数量为179 296,网格平均面积为0.053km2。

5.2 计算工况

模拟了卫河右堤100年一遇设计洪水、现状条件东营镇溃口的溃堤洪水演进过程。溃口流量过程如图5所示,溃口流量最大值为496m3/s,溃口进洪历时为263h,为了模拟溃堤洪水在保护区内的传播过程,模拟时间为878h,即t=264 ~878h时段内,溃口流量为0。

5.3 模型合理性分析

洪水淹没模型是本系统的核心。为检验洪水淹没模型的可靠性,通过洪水演进过程和水量守恒两方面进行模型计算结果合理性分析。

(1)洪水演进过程

图6为不同时刻的淹没水深计算结果,合理反映了溃堤洪水淹没过程。洪水传播过程符合区域地形特征和自然水流运动规律。

图2 系统界面图:参数设置

图3 网格剖分图

图4 网格地形示意图

图5 溃口流量过程图

(2)水量守恒分析

图7为水量过程验证结果。由结果可知,保护区内的水量与溃口进入保护区的水量相等,表明模型具有很好的水量守恒性。模拟结束时刻,水量绝对误差为8万m3,水量相对误差为0.017%。

图7 水量过程验证图

5.4 与MIKE21计算结果对比

2014年度海河流域重点地区洪水风险图项目针对本区域采用MIKE21软件进行了洪水分析,并绘制了洪水风险图。将本文提出的洪水淹没模型计算结果与MIKE21模型结果进行对比,见表1所示。由结果对比可知,本模型的淹没面积与MIKE21计算结果接近,验证了本模型的可靠性。

表1 淹没面积对比

5.5 计算效率分析

在同一台计算机以及相同计算环境下(i5-2400CPU,4GB内存),模拟878h的洪水过程,本模型与MIKE21模型的计算效率对比如下:

(1)MIKE21计算网格数量为168 277,计算耗时约22h,即平均每1h模拟洪水演进过程40.7h;

(2)本文模型计算网格数量为179 296,计算耗时情况为:t=0~263h为溃口进洪时段(溃口流量>0),本文模型计算耗时11min;t=263~898h为洪水扩散时段(溃口流量=0),本文模型耗时1.5h,即本模型模拟整个洪水演进过程,共耗时1.7h,即平均每1h模拟洪水演进过程22d,表明本文提出的洪水淹没模型计算效率更高,可满足实时分析需求。

5.6 系统展示

绘制系统将洪水淹没计算结果进行渲染和展示。图8为最大淹没水深渲染效果(为了清晰展示水深渲染图,取消了基础图层的叠加展示)。

图8 系统结果展示示意图

6 结论

针对复杂的实时水、雨、工情条件,基于二维浅水方程,运用Godunov型非结构有限体积法,建立了适应复杂地形的洪水演进水动力学模型。基于面向服务架构,采用Fortran动态链接库(DLL)进行洪水淹没分析模型开发,采用C#和GIS

平台进行洪水淹没动态分析系统开发与集成。本文建立的洪水淹没动态分析系统具有计算方案制定、在线动态计算、动画展示、风险图绘制等功能,可实现任意水文条件、任意位置溃口的在线快速计算,在防汛应急决策支持方面具有较好的应用前景。

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DesignandDevelopmentofanOn-lineFloodSimulationSystem

LIU Qiang1, QIN Yi1, LI Guodong1, LIU Zhe2, CHENG Daojun2and ZHAO Yinghu2

(1.Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an710048,China; 2.TianjinWaterAuthority,Tianjin300074,China)

Accordingtothecomplexreal-timewatersituation,thereal-timesimulationoflarge-scalefloodsisveryimportantforfloodpreventionpractice.Weproposeatwo-dimensionalshallowwatermodelbasedonunstructuredGodunov-typefinitevolumemethod.Anadaptivemethodisproposedtoimprovetherunningefficiencyoftheshallow-watermodel.AGIS-basedon-linefloodsimulationsystemisdevelopedbyusingtheservice-orientedframework.Theproposedsystemisusedforlarge-scalefloodssimulationonrealtopography.ResultscomparedtothoseofMIKE21showthewellperformanceoftheproposedmodelwithbrightprospect.

floodrisk;On-linesimulation;hydrodynamics;dyke-break;systemdevelopment

2016-07-26

2016-09-28

天津市水务局科研专项(KY2015-10);陕西省水利厅科技计划项目(2014SLKJ-01)

刘强(1982-),男,满族,辽宁绥中人,博士生,主要从事洪水灾害研究. E-mail:hustlq_2003@126.com

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.02.013.]

X43

A

1000-811X(2017)02-0072-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.02.013

刘强, 秦毅, 李国栋,等. 洪水淹没动态分析系统设计与开发[J]. 灾害学,2017,32(2):72-76,116. [LIU Qiang, QIN Yi, LI Guodong,et al. Design and Development of an On-line Flood Simulation System[J]. Journal of Catastrophology,2017,32(2):72-76,116.

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