雷达定量降水估算在官山河流域山洪模拟中的应用分析

2020-07-30 07:22匡威毛北平郑力张艳军宋星原
水利水电快报 2020年7期
关键词:山洪反演定量

匡威 毛北平 郑力 张艳军 宋星原

摘要:为了应对水文科技创新、智慧水文提出的新要求,采用科技前沿技术,结合国内外水文科学先进理念,通过雷达遥感资料进行雨量监测,利用遥感影像资料进行土壤含水量和蒸发量反演,在无资料地区开展水文模型研究。研究结果表明:科学使用雷达降水(QPE)可改善山洪模拟的精度,雷达能够反映降雨的空间异质性,雷达定量估测降水可提高降雨测量的准确度,也能较为明显提高洪水模拟的可靠性。

关键词:山洪模拟;雷达定量降水估算;雷达遥感;新安江模型;OPMODEL模型;LSTM模型;SCS模型;官山河流域

中图法分类号:P334.92 文献标志码:A DOI:10.15974/j.cnki.slsdkb.2020.07.001

1研究背景

以湖北省官山河流域为例,通过雷达遥感资料进行雨量监测,利用遥感影像资料进行土壤含水量和蒸发量反演。基于覆盖试点流域的新一代天气雷达资料和逐时地面雨量资料,通过雷达进行定量降雨估算(QPE),从而反演雷达观测范围内的定量降水,定量刻画试点流域暴雨的时空分布特征,并提供不低于1h、1km精度的时空分辨率雷达定量降水估算成果。选用新安江模型TOPMODEL模型、LSTM模型、SCS模型等对官山河流域洪水进行模拟。

2基础资料

(1)水文资料。采用官山河流域2011~2016年的降雨径流资料。官山河水文气象站点位置见表1。

因官山河站在孤山站以下,不在孤山站集水区内,因此在计算面雨量时剔除该站。用泰森多边形求取袁家河站、大马站、西河站、孤山站这4个站在流域中所占的权重,计算结果见表2。

(2)下垫面资料。收集到的雷达遥感资料见表3,其中,雷达资料可用来监测雨量,遥感影像资料可进行土壤含水量和蒸发量反演,有助于在无资料地区开展水文模型研究。

(3)地形资料。SRTM90m分辨率数据集。官山河流域所在的条带号为59,行编号为06。SRTM(ShuttleRadarTopographyMission)由美国太空总署(NASA)和美国国家图像测绘局(NIMA)联合测量”。官山河地形见图1。

(4)卫星影像资料。Landsat8影像,条带号:158-38(Landsat-8卫星于2013年2月11日由NASA发射)。

(5)土地利用资料。一部分来源于中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站,包括土壤类型等资料;另一部分植被类型资料,基于MO-DIS或Landsat数据[2],使用监督分类的方法,在EN-VI中反演得到。

(6)植被资料。结合NDVI植被指数得到的该流域植被类型分布图,从2001~2017年抽取。

3分析计算方法

(1)雷达预处理。雷达数据来自于十堰雷达测站(110044'37"E,3235'58"N)提供的CINRAD/SB多普勒雷达每6min一次的雷达体积扫描资料,雷达体扫描模式为VCP21。读取雷达基数据时对雷达数据预处理,为避免冰雹影响,若回波强度大于80dBZ,回波强度设为0;若回波强度小于0dBZ,认为其是非降水事件,回波强度设为0。

为减少地物阻挡的影响,考虑到官山河流域与雷达距离及地形因素,研究采用1.5仰角的雷达反.射率因子资料。基于新一代天气雷达资料,对反射率场进行弱回波消除、噪声过滤等预处理后,提取出回波的三维结构特征量,运用模糊逻辑算法识别杂波(地物杂波、AP)并剔除。

(2)雷达定量降水估算。降雨资料除了从常规的雨量站获取外,研究还通过雷达进行定量降雨估算。雷达定量测量降水主要采用的是Z-R关系法,本研究采用的技术思路是雷达和雨量计结合。具体实施过程中基于覆盖试点流域的新一代天气雷达资料和逐时地面雨量资料,融合生成雷达一雨量计的实时动态Z-R关系,从而反演雷达观测范围内的定量降水,定量刻画试点流域暴雨的时空分布特征,并提供不低于1h、1km精度的时空分辨率雷达定量降水估算成果,流域定量降水估测流程见图2。

(3)概率配对法确定Z-R关系。Z、R均在时间空间上满足对数正态分布。计算出任一点的雨强和反射率因子出现的概率分别为P(R)dR和P(Z)dZ,以概率相等的原则对所有Z、R概率配对得到一系列的Z-R关系对。具体的配对原则使用Atlas建议的累计分布函数CDF配对法[3]:

式中,Z,、R,分别为设置的Z、R阈值;Z,、R,分别为某一反射率因子和降水量组中最大Z、R值。

在实际计算中,对于离散的Z、R数据,CDF可由下式(2)计算:

式中,ny、n,分别为反射率因子和雨强样本中值小于Z,和R,的样本数。

Z、R满足指数关系Z=AR,将关系式两边取对数,得lgZ=lgA+blgR。由于雷达回波强度dBZ=10lgZ,可令m=10bn=101gA,得dBZ=mlgR+n。可以看出,dBZ与lgR呈线性关系。概率配对法中,先将CDF配对产生的Z-R关系对进行对数变换为dBZ-lgR关系对,对其线性拟合得到斜率m和截距n,再通过m=10b和n=10lgA计算关系系数A、b,建立Z-R关系。

4雷达定量降水估算成果分析

根据以上原理方法,采用雷达对湖北省十堰市官山河流域降水过程进行了监测和估算。由于官山河区域的降雨存在空间变异性,有限的雨量站无法全面测到降雨,因此易导致山洪预警和预报的漏报和误报。为弥补这种缺陷,可使用雷达测雨技术进行定量降雨估测。对于2015年的几场主要降水过程,QPE成果具体见图3。

根据QPE的计算成果,觀察其与径流的匹配成果见图4。从图4可看出,雷达估测的降雨过程明显与径流过程匹配,改善了地表雨量站测到的降雨过程与径流过程不匹配的情况,如果用QPE成果驱动山洪模拟模型,将会改善其模拟和预报的准确率。

5洪水模拟模型对比分析

选用新安江模型、TOPMODEL模型LSTM模型.SCS模型等对官山河流域洪水进行模拟,对模型模拟的洪水三要素与实测值进行误差分析,并绘制出洪水模拟过程图,最终分析基于雷达降雨资料对多场次洪水进行模拟的效果。

对比分析图5~6,以TOPMODEL模型为例,其相对误差从-82.0%降低为6.6%,表明雷达能够反映降雨的空间异质性,雷达定量估测降水能够提高降雨测量的准确度,明显提高洪水模拟的可靠性。绘制同一模型不同雨量的模拟结果图,具体比较每种模型在使用不同降雨资料情况下的模拟效果。可以看出,使用雷达降雨资料对洪水进行模拟的效果要比雨量站降雨的模拟效果相对较好。

使用雷达降雨资料作为模型输人条件时,4种模型模拟的洪峰流量都较接近实测值,其中新安江模型和TOPMODEL模型模拟改善的效果更为明显。

6结语

利用雷达遥感资料监测雨量,采用遥感影像资料进行土壤含水量和蒸发量反演。使用雷达定量降水估算技术能够改善山洪模拟的精度,雷达能够反映降雨的空间异质性等。

但是,在降雨过程和径流过程不匹配的情况下,即使使用雷达定量估测降水的方法来驱动模型,也无法提高模型的准确率,因此,应同时采用基于壤中暴雨流机制的山洪模拟模型和雷达定量估测降水作为输人,双管齐下,才能切实有效地提高山洪模拟的精度。

参考文献:

[ 1] Comiti F, Cadol D, Wohl E. Flow regimes, bed morpholo-gy and flow resistance in self一formed step一pool channels [J]. Water Resources Research, 2009, 45, W04424.

[2]Wilcox A C, Nelson J M, Wohl E. Flow resistance dy-namics in step-pool channels: 2. partitioning between grain, spill, and woody debris resistance [J]. Water Re-sourcesResearch, 2006, 42:05419.

[3] Maxwell A R, Papanicolaou A N. Step-pool morphologyin high-gradientstreams[J]. Internal Journal of Sedi- ment Research, 2001, 16(3):380-390.

(編辑:唐湘茜)

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