滇池西岸山地区域SCS-CN模型优化.pdf
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1、目的模拟计算滇池西岸山洪产流量,为该区面山截洪设施的修建,减少山洪灾害和保护滇池水环境提供科学决策的依据。方法基于S C S-C N产流模型,选取昆明滇池西岸山地区域2 0 1 9,2 0 2 0年的3 3场实测降雨径流数据,通过坡度结合前期影响雨量对C N值进行分级优化设定。采用穷举法对进行优化取值。再以2 0 2 1年的1 9场实测降雨径流数据验证优化S C S-C N模型的模拟精度及其参数适用性。结果采用坡度及前期影响雨量分级优化得到的C N值仅适用于降雨量3 0mm的中小型降雨;对于降雨量3 0mm的强降雨,需根据场次降雨前5d的降雨总量采用线性内插法对标准S C S-C N模型中AM
2、C等级进行修改,再确定对应的坡度C N修正值。适合滇池西岸山地区域中小型降雨和强降雨的最佳初损系数值分别为0.1 5,0.2。经验证,中小型降雨和强降雨下的N S E值分别为0.8 5 22,0.7 9 78,模型合格率分别为9 3.3 3%和7 5%。结论优化的S C S-C N模型用于滇池西岸山地区域3 0mm的中小型降雨和3 0mm的强降雨情况下的产流计算是可行的,可为该区地表径流预测及S C S-C N模型的进一步优化提供科学依据和理论参考。关键词:山洪;地表径流;S C S-C N模型;径流曲线数C N;初损系数文献标识码:B 文章编号:1 0 0 0-2 8 8 X(2 0 2 3
3、)0 3-0 1 3 9-0 9 中图分类号:P 3 3 3.1,P 3 3 4,P 3 3 8文献参数:李金梅,周京春,王金亮.滇池西岸山地区域S C S-C N模型优化J.水土保持通报,2 0 2 3,4 3(3):1 3 9-1 4 7,1 5 8.D O I:1 0.1 3 9 6 1/j.c n k i.s t b c t b.2 0 2 3 0 5 2 5.0 0 1;L iJ i n m e i,Z h o uJ i n g c h u n,W a n gJ i n l i a n g.O p t i m i z a t i o no fS C S-C Nm o d e l i
4、nam o u n t a i n o u s a r e ao nw e s t b a n ko fD i a n c h i L a k eJ.B u l l e t i no f S o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,4 3(3):1 3 9-1 4 7,1 5 8.O p t i m i z a t i o no fS C S-C N M o d e l i naM o u n t a i n o u sA r e ao nW e s tB a n ko fD i a n c h iL a k eL i J i n
5、 m e i1,2,3,Z h o uJ i n g c h u n1,2,3,W a n gJ i n l i a n g1,2,3(1.F a c u l t yo fG e o g r a p h y,Y u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y,K u n m i n g,Y u n n a n6 5 0 5 0 0,C h i n a;2.K e yL a b o r a t o r yo fR e s o u r c e sa n dE n v i r o n m e n t a lR e m o t eS e n s i n gf o rU
6、n i v e r s i t i e s i nY u n n a n,K u n m i n g,Y u n n a n6 5 0 5 0 0,C h i n a;3.C e n t e r f o rG e o s p a t i a l I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n ga n dT e c h n o l o g yo fY u n n a nP r o v i n c e,K u n m i n g,Y u n n a n6 5 0 5 0 0,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eT
7、 h em o u n t a i n f l o o d r u n o f f o n t h ew e s t b a n ko fD i a n c h iL a k ew a s s i m u l a t e da n dc a l c u l a t e di no r d e rt op r o v i d eas c i e n t i f i cb a s i sf o rc o n s t r u c t i n gf l o o di n t e r c e p t i o nf a c i l i t i e s,r e d u c i n gm o u n t a
8、i nf l o o dd i s a s t e r s,a n dp r o t e c t i n gt h ew a t e re n v i r o n m e n to fD i a n c h iL a k e.M e t h o d sW eu s e dt h eS C S-C Nr u n o f fm o d e lw i t h3 3f i e l d-m e a s u r e dr a i n f a l l-r u n o f fd a t a s e t sf o rt h em o u n t a i n o u sa r e ao nt h ew e s t
9、b a n ko fD i a n c h iL a k e i nK u n m i n gC i t y i n2 0 1 9a n d2 0 2 0.T h ec u r v en u m b e r(C N)v a l u ew a so p t i m i z e da n ds e ta c c o r d i n gt ot h es l o p e c o m b i n e dw i t hp r e v i o u s r a i n f a l l.T h e i n i t i a l a b s t r a c t i o nc o e f f i c i e n t
10、()w a s o p t i m i z e db y t h e e x h a u s tm e t h o d.S i m u l a t i o na c c u r a c ya n dp a r a m e t e r a p p l i c a b i l i t y f o r t h eo p t i m i z e dS C S-C Nm o d e lw e r ev e r i f i e db y1 9f i e l d-m e a s u r e dr a i n f a l l-r u n o f f d a t a s e t s i n2 0 2 1.R e
11、 s u l t s T h eC Nv a l u eo b t a i n e db y t h e s l o p e a n dp r e v i o u sr a i n f a l l c l a s s i f i c a t i o no p t i m i z a t i o nw a so n l ys u i t a b l e f o rs m a l l a n dm e d i u mr a i n f a l l a m o u n t s(3 0mm).F o rh e a v yr a i n f a l l(3 0mm),t h ea n t e c e d
12、 e n tm o i s t u r ec o n d i t i o n(AMC)i nt h es t a n d a r dS C S-C N m o d e l s h o u l db em o d i f i e db y l i n e a r i n t e r p o l a t i o na c c o r d i n gt ot h e t o t a l r a i n f a l l a m o u n t i nt h ep r e v i o u s f i v ed a y s,a n dt h e nt h ec o r r e s p o n d i n
13、gs l o p eC Nc o r r e c t i o nv a l u es h o u l db ed e t e r m i n e d.T h eo p t i m a lv a l u e sf o rs m a l la n dm e d i u mr a i n f a l l e v e n t sa n df o rh e a v yr a i n f a l le v e n t si nt h em o u n t a i n o u sa r e ao nt h ew e s tb a n ko fD i a n c h iL a k ew e r e0.1 5a
14、 n d0.2 0,r e s p e c t i v e l y.T h eN S Ev a l u e sa f t e rm o d e lv e r i f i c a t i o nf o rs m a l la n dm e d i u mr a i n f a l l a n df o rh e a v yr a i n f a l lw e r e0.8 5 22a n d0.7 9 78,r e s p e c t i v e l y,a n dt h em o d e la c c u r a c yr a t e sw e r e9 3.3 3%a n d7 5%,r e
15、 s p e c t i v e l y.C o n c l u s i o nT h eo p t i m i z e dS C S-C N m o d e lw a sc o n s i d e r e dt ob ef e a s i b l ef o rc a l c u l a t i n gr u n o f fu n d e rt h ec o n d i t i o n so fs m a l la n d m e d i u mr a i n f a l l(3 0 mm)a n dh e a v yr a i n f a l l(3 0mm)i nt h em o u n
16、t a i n o u sa r e ao nt h ew e s tb a n ko fD i a n c h iL a k e,a n d t h e r e f o r e c a np r o v i d eas c i e n t i f i cb a s i s a n d t h e o r e t i c a l r e f e r e n c e f o r t h ep r e d i c t i o no f s u r f a c e r u n o f f a n d t h e f u r t h e ro p t i m i z a t i o no f t h
17、eS C S-C Nm o d e l i nt h i sa r e a.K e y w o r d s:m o u n t a i nf l o o d;s u r f a c er u n o f f;S C S-C N m o d e l;r u n o f fc u r v en u m b e r(C N);i n i t i a la b s t r a c t i o nc o e f f i c i e n t 山洪灾害一直是雨期灾害防治的关注重点,因其突发性、破坏性及成因未知性和复杂性导致及时准确预报预警难1,常造成巨大的人员伤亡和经济损失,目前已成为中国各城市经济发展所面
18、临的严峻问题之一2。昆明市滇池西岸地区多中高山体、地形地势复杂且坡度较大,同时受季风气候影响,雨季降雨强度大且集中,使得山洪灾害爆发频繁,且该区防洪截污系统不完善,蓄滞能力差,雨季大量雨污混流水携带着泥沙,翻过截污口,溢流至滇池,对滇池水环境带来了极为不利的影响3。因此,开展滇池西岸山地区域的地表径流预测研究具有重要意义。地表径 流 预 测 常 用 的 方 法 是 水 文 模 型,例 如S HE模型、SWAT模型和新安江模型等4,但这些模型都存在着因参数多且获取困难而无法准确预测的问题。美国农业部水土保持局在1 9 5 4年提出的S C S-C N模型因其基本假设合理、所需参数少且容易获取而被
19、广泛应用于小流域地表径流预测5,但该模型具有较强的区域相关性,需要根据特定区域的下垫面情况和气候条件来优化调整其参数径流曲线数C N和初损系数,才能达到所要求的预测精度。国内外关于C N值的优化研究大致可分为两类:通过实测降雨径流数据求取C N值,如T o m a z s e等6和H a w k i n s等7采用渐进线法来求取C N值,随后S o u l i s8用多维群组方法改进了C N值渐进线法;符素华等9采用平均值法等5种方法来反推北京地区的C N值,其中算术平均值法的模拟结果最好。通过土壤含水量、坡度和降雨强度等因素来优化C N值,如罗棉心5通过实测每场降雨前的土壤含水量推导出C N
20、值随土壤含水量依次增加的规律;H u a n gM i n g b i n等1 0通过在黄土高原地区建立坡度与C N的关系式,改进了W i l l i a m s的C N坡度修正法1 1,得到了适用于该区降雨径流的H u a n gM i n g b i n坡度修正公式;范彩霞1 2利用降雨强度来优化羊坊闸流域不同土地利用方式下的C N值。同时,标准S C S-C N模型将初损系数值定为0.2,但在实际应用中可以发现取值具有明显的区域差异性,如S h iZ h i h u a等1 3、W o o d w a r d等1 4分别在中国三峡地区和美国3 0 7个径流区域的研究表明,取值为0.0 5
21、的模型预测精度要高于取值为0.2的模型;陈正维等1 5在紫色土坡地产流中发现取值0.2仅适用于中小降雨情况,对于强降雨(5 0mm)的情况取值应为0.3。因此,有很多学者对初损系数进行了修正,如徐赞等1 6使用反算法和粒子群算法分别优化了参数;周淑梅等1 7采用反算法和事件分析法确定了黄土丘陵沟壑区的值。目前针对S C S-C N模型参数C N和的取值优化大多只考虑一种因素进行研究,但降雨径流过程受多种因素的共同影响,综合多种影响因子来优化改进模型参数才是科学合理的。本文以昆明滇池西岸山地区域为研究区,基于2 0 1 9年、2 0 2 0年59月的实测降雨径流数据,综合考虑坡度、前期影响雨量、
22、土地利用类型、土壤类型等因素多级优化设置C N参数值,并在此基础上采用穷举法确定研究区的最佳初损系数值,建立适用于该区的优化S C S-C N模型,再以2 0 2 1年的降雨径流实测数据检验优化S C S-C N模型的参数适用性及模型模拟精度,据此对研究区的山洪产流量进行模拟计算,为该区面山截洪设施的修建,减少山洪灾害和保护滇池水环境提供科学决策的依据。1 材料与方法1.1 研究区概况滇池西岸山地区域(2 4 4 5 2 5 0 5 N,1 0 2 3 1 1 0 2 4 0 E)位于昆明市西南端(图1),地处云贵高原,地势大致呈现中间高两侧低的趋势,流域面积约为2 8 5.5k m2。该区的
23、气候属于亚热带高原季风气候,其年 平 均 气 温 和 年 平 均 降 雨 量 分 别 为1 5 和041 水土保持通报 第4 3卷10 3 5mm,降水主要集中在51 0月1 8,雨季多为大雨和暴雨。1.2 数据来源研究 所 用 到 的 基 本 数 据 情 况 见 表1。利 用A r c G I S提取的研究区土地利用类型和水文土壤类型分布情况分别见图2和图3,其中图3是根据S C S-C N模型土壤分类标准,结合土壤最小下渗率和土壤质地确定(见表2)。1.3 研究方法1.3.1 S C S-C N模型原理 S C S-C N模型是根据水量平衡方程 见公式(3)和两个基本假设方程建立的经验模型
24、1 5,1 9,第一个基本假设是:流域实际地表径流深(Q)与流域可能潜在最大径流深(P-Ia)的比值等于实际入渗量(F)与流域潜在最大蓄水能力(S)的比值 见公式(1);第2个基本假设是:初损量(Ia)与流域潜在最大蓄水能力(S)存在一定的比例关系,见公式(2)。注:本图源于A L O S-1 2.5mD EM,并基于自然资源部标准地图服务系统G S(2 0 1 9)1 8 2 2号标准地图校准制作。图1 滇池西岸山地区域地理概况F i g.1 G e o g r a p h yo fm o u n t a i n o u s r e g i o no nw e s tb a n ko fD
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- 西岸 山地 区域 SCS CN 模型 优化
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