长江流域洪水汛情分布与水位-流量特征关系分析

2020-12-14 08:16冯民权

西安理工大学学报 2020年3期

董程，冯民权

(西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西西安 710048)

洪水是对人类危害最大的自然灾害之一，暴雨、冰雪融化、溃堤溃坝、海啸与风暴潮等都是诱发洪水的重要自然因素[1]。暴雨是洪水的重要诱发因素，而降雨量分析也是目前分析、预测洪水汛情的重要方法[2-4]，但是否发生洪水汛情与人类活动[5]、地势或距水系距离[6,7]、土地利用方式[8]以及对水体的截流[9]有关，且降雨的空间分布难以准确量化[4]。降雨主要通过地面径流、地下水等形式最终汇集到河流，引起河流水位与流量的变化。Barbetta等[10]提出，根据水位-流量关系进行汛情分析与洪水预报，而无需考虑降雨量等自然条件。

目前，关于汛情期间水位-流量关系的研究多针对一个水文站，如董章内等[11]根据石鼓站的多年水位-流量关系，对洪水涨落率进行了分析；或者结合历史水文资料进行分析，如范国庆等[12]根据黄河历史水文资料，分析了黄河洪水的时空分布特点；Brázdil等[13]对Morava河近三百多年来的洪水变化频率进行了分析；还有学者对多条河流内的水位-流量关系进行分析，如Bormann等[14]对德国78条河流的水位-流量进行了系统调查，分析了水位-流量关系的趋势，提出气候变化、土地利用变化与水利工程措施都会影响河流水位与流量的变化。但是从整体的角度，对汛情期间全流域内水位-流量关系进行分析的研究较少，考虑到自然界是一个统一的整体，这方面的研究更加不可忽视。

水文观测站是提供河流水位-流量变化的重要数据源，本研究收集了长江流域内2020年6～8月多个水文站的观测数据，根据各水文站的警戒水位线对水位做标准化处理。从水位-流量关系入手，对水位-流量等水文数据进行回归分析，在此基础上提取了每个水文站的水位-流量特征系数，并对部分典型水文站的历史水文资料进行对比分析。将特征系数与各水文站的水位变化、空间位置进行耦合，探明特征系数与洪水汛情之间的潜在关系，以便更好地为防洪防汛提供决策依据。

1 数据来源与处理方法

本研究所用数据来源于长江水文网(http://www.cjh.com.cn/index.html)和国家科技基础条件平台国家地球系统科学数据中心(http://www.geodata.cn)，收集了长江流域内2020年6～8月期间的所有水文站与2015—2017年6～8月期间部分水文站的水位-流量观测数据，将该部分数据导入Excel与SPSS软件进行统计分析。由于部分水文站本身存在数据缺失等问题，本研究最终选择28个水文站的水位-流量资料进行长江汛情分析，其具体位置及所在河流如图1所示。

本研究在确定各水文站位置的基础上，分别查询获取了各水文站的警戒水位线，并根据警戒水位线对各站每日水位线统一做标准化处理，将得到的水位变化结果与流量进行耦合，将水文站水位超过警戒水位线视为发生洪水汛情。水位-流量关系一般可分为稳定型与非稳定型[15]，稳定型水位-流量关系通常表现为一条单一直线，而非稳定型水位-流量关系因受地貌起伏、洪水汛情、降雨、凌汛等多因素综合影响，表现为复杂的曲线。对6～8月期间长江中下游各水文站的水位结果进行统计分析发现，水位与流量变化存在相关性，水位或流量随彼此的变化而变化，因此可将水位-流量关系视为一元线性回归。采用最小二乘法将水位-流量之间的非线性关系进行线性处理，建立水位-流量的线性回归方程，将回归方程斜率作为衡量水位-流量的特征系数。

本文使用SPSS统计分析软件进行数据分析，最终得到不同水文站水位-流量关系的回归结果，如表1所示。根据判定系数R2的结果，除向家坝、监利、桃江、仙桃的判定系数R2在60%～80%之间，其余各水文站的判定系数R2均在90%左右，长江上游各水文站的判定系数最高。根据显著性检验标准，对各水文站计算值进行显著性检验，结果显示，所有水文站的检验值均小于显著性水平下的统计量临界值，这表明所有水文站水位-流量关系具有很好的合理性。

表1 2020年长江流域各水文站水位-流量回归方程参数表Tab.1 Parameter table of water level-discharge regression equation to each hydrological station in the Yangtze River Basin in 2020

2 结果分析与讨论

2.1 长江流域主要汛情分析

图2为长江上游各水文站的水位-流量拟合关系示意图。由图2可以看出，长江上游各水文站均存在超警戒水位记录，但是整体超警戒水位时间较短。对各水文站水位-流量的回归方程进行分析，发现各站的水位-流量特征系数均较小，武隆站水位-流量特征系数最大，为0.001 85 (见表1)；但是结合图2(b)发现，富顺站仅有五次超警戒水位记录，且主要集中在7月。该时期内长江上游超警戒水位最高且持续时间最长的为石鼓站，持续时间长达26天，最高水位超警戒水位1.52 m。超警戒水位最高且流量最大的为寸滩站，寸滩站在2020年8月14日至21日期间连续超警戒水位8天，在8月20日超警戒水位最高达到11 m，为该地罕见特大洪水。其次为朱沱、北碚、富顺，三站的超警戒水位均在3～5天，最高超出警戒水位线5 m。

图2 长江上游水文站水位-流量拟合关系Fig.2 Water level-discharge fitting relationship of hydrological stations in the upper reaches of the Yangtze River

总体来看，长江上游在6～7月期间汛情较轻，洪水汛情主要集中在8月，为突发性洪水，汛情期间干流地区受影响较大。

图3为长江中游各水文站水位-流量拟合关系示意图。由图3可以看出，该时期内除长江中游支流的桃江、余家湖、皇庄等站的水位无超警戒水位记录，其他水文站均曾不同程度地超过当地的警戒水位。值得注意的是，未超警戒水位的水文站主要位于汉江中上游、沅江和湘江流域。

根据水位-流量回归方程，仙桃站的特征系数最大，为0.002 42(见表1)；同时结合图3(b)，发现该站超警戒水位较高，仙桃站超警戒水位13次，最高水位时超警戒线2.07 m，说明该地区洪水汛情更具突发性与持久性。仙桃位于汉江与长江的交汇处，受河流汇合影响，上游水流大量汇入导致该地的水位与流量剧增，进而引发了洪水。

长江干流处的监利、螺山、汉口与九江四地均存在明显的洪水汛情(见图3(a))，四站超警戒水位次数均大于20次，超过同期其他水文站的超警次数；与其他超警水位下的特征系数相比，四站的水位-流量特征系数较小，表明四地的汛情形势呈逐渐增强趋势，这有利于当地做好充足的防洪准备。四站超警戒水位由高到低分别为监利、螺山、汉口、九江，在空间上存在上下游关系。除此以外，石门、沙市、宜昌三站仅有1～3天存在超警水位记录，其所在区域的洪水汛情较轻。长江中游汛情严重的区域主要集中在汉江与长江交汇处、长江主河道，特别是长江监利至九江段汛情尤为严重，巨量洪水汇入长江下游会给下游汛情防控带来严峻挑战。

图3 长江中游水文站水位-流量拟合关系Fig.3 Water level-discharge fitting relationship of hydrological stations in the middle reaches of the Yangtze River

图4为长江下游各水文站水位-流量拟合关系示意图。由图4(b)可以看出，长江下游支流流域内只有李家渡水文站水位保持在警戒水位以下。在初期其水位呈缓慢上升趋势，虽然在7月期间其水位曾迅速抬高，但是始终没有超警戒水位记录。

图4 长江下游水文站水位-流量拟合关系Fig.4 Water level-discharge fitting relationship of hydrological stations in the lower reaches of the Yangtze River

根据水位-流量回归方程的分析结果(见表1)，长江支流万家埠水文站的水位-流量特征系数最高，为0.002 47，但仅超警戒水位1次。虎山、渡峰坑两处水文站的水位-流量特征系数在0.001 4左右，超警戒水位天数较少(虎山与渡峰坑站均为3次)。长江干流的大通站超警戒天数为25天，是长江下游超警戒水位时间最长的地区，但其水位-流量特征系数最小，结合大通站在长江的位置可知，若不考虑降雨的影响，大通站水位-流量的变化主要是接纳了长江上游与支流的大量水流引起的。大通站最高水位超警戒水位线1.82 m，且超警戒水位线1 m以上的天数为18天，具有明显的持续性洪水特征。从长江下游各水文站的空间位置来看，除大通站外，其他四处水文站均位于赣江流域，而大通站位于长江主河道位置。长江中游与长江各支流水体不断向下游汇聚，江、湖流量分配变化导致长江中游出现新的防洪形势，加剧了长江下游主河道的行洪压力。

总体来看，长江中下游地区是洪水汛情较为严重的区域，如图5所示，特别是汉江与长江交汇处至大通之间的区域是洪水最为严重的区域，此次长江中下游洪水历时长、特征水位高、流量大、最高水位持续时间长、干支流洪水并发，洪水汛情造成的损失十分惨重。虽然长江经过了大规模的治理，但是仍需要科学调度沿岸蓄滞洪区，才能更好地进行流域洪水管理。

2.2 部分水文站洪水汛情对比分析

本研究对部分水文站2020年与2015—2017年的6～8月水位-流量关系进行了对比分析，如图6所示。桃源站(见图6(b))由于数据缺失只有2017年和2020年水位-流量数据，两期数据显示，桃源站水位均超过警戒水位，桃源站2017年汛情集中在7月初，而2020年汛情集中在6月中旬；2017年汛情持续时间约为4天，小于2020年的1天汛情；2017年最高水位为2.79 m，远超2020年最高水位；从超警戒水位的高度与频率来看，2017年的洪水汛情比2020年严重；从这两年的水位-流量关系来看，其特征系数均为0.000 6左右，但2017年略高于2020年。皇庄站(见图6(c))在四年里均处于警戒水位线以下，在2020年虽有短时间的水位骤增，但是并未超过警戒水位；通过对其特征系数分析发现，皇庄站在四年时间里水位-流量特征系数均为0.001左右。桃江站(见图6(d))四期数据表明，该站在2015—2016年水位曾超警戒水位， 2020年的水位虽未超过，但其最高水位也接近于警戒水位线；2017年洪水汛情最为严重，其最高水位超警戒水位可达4.81 m，约持续5天；2015—2016年期间，仅超警戒水位1～2次，其洪水汛情较轻；对桃江站四年的水位-流量特征关系进行分析，其特征系数均为0.001左右。

仙桃站(图6(a))在2016年与2020年存在超警水位，且超警水位时间长、频次多、强度大，洪水汛情严重。对其四期内的水位-流量进行回归分析发现，仙桃站的水位-流量特征系数在发生洪水汛情时均大于0.002，而在无汛情时小于0.02。2020年期间，仙桃站出现了两次洪水汛情，第二次汛情的超警戒水位频率与高度均高于第一次，两次汛情相距4天；2020年汛情期间，仙桃站累计超警戒水位13次，超警戒水位最高可达2.07 m，洪水汛情严重。2016年，长江流域发生了自1998年以来最大的洪水事件，仙桃站特征系数在2016年达到最大，为0.003 57，远高于2020年的特征系数。仙桃水文站位于汉江与长江交汇处，汇集着两条河流的径流量，仙桃水文站的水位-流量特征系数可以反映出长江中下游洪水汛情趋势，其水位-流量特征系数越高，汛情越严重。

图6 部分水文站近年水位-流量拟合关系Fig.6 Fitting relationship between water level-discharge of some hydrological stations in recent years

综合长江流域内各水文站的水位-流量特征系数结果，发现长江与汉江交界处仙桃站的特征系数最高，汛情严重。万家埠水文站的特征系数虽超过0.002，但是其水位在2020年汛期未超过警戒水位线，汛情较轻；大通站附近洪水汛情严重，但是其特征系数较低。这表明仙桃站的汛情与水位-流量之间存在典型关系，其洪水汛情与水位-流量特征系数为正相关关系，但是该关系的确立还需要更多历史数据来进一步补充完善。

3 结论

本文收集了长江流域内6～7月期间共28个水文站的水文观测数据，对水位-流量进行回归计算，分析了每个水文站的水位-流量特征系数，结合各水文站在长江流域内的位置，分析了长江洪水的主要空间分布，并对部分水文站的历史数据进行了对比。

1) 2020年汛期，长江上游洪水汛情主要集中在8月，寸滩站洪水汛情最为严重，其超警戒水位最高可达11 m；汉江与长江干流交汇处及其下游区域为汛情最严重的区域，长江中下游各水文站都不同程度地超过了警戒水位线。此次长江中下游洪水历时长、特征水位高、流量大、最高水位持续时间长、干支流洪水并发，洪水汛情造成的损失十分惨重。

2) 通过对水位-流量特征系数的分析发现，仙桃站的汛情与水位-流量之间存在典型关系：仙桃洪水汛情与该站的水位-流量特征系数为正相关关系，特征系数越高，汛情越严重。短期内可通过仙桃站的水位-流量特征系数，更快、更高效地预测汛情，可以根据2016年(0.003 57)和2020年(0.002 55)的特征系数尽早采取不同等级的防汛措施。