中都镇位于四川省屏山县西部的中都河流域,境内山高坡陡,植被覆盖度差,暴雨发生时极易导致山洪灾害。2018年8月,中都河流域遭受大暴雨并诱发特大山洪,给中都镇沿河居民带来了巨大损失。为此,分析此次中都“8·16”暴雨山洪致灾机理,探讨符合该区域的山洪灾害预警方法,对中都镇乃至其他类似山洪灾害频发地区的防治具有积极意义。
针对山洪致灾机理及其预警指标问题,国内外学者展开了大量研究。例如,Marchi等[1]发现上游地区强降雨是欧洲部分暴雨山洪的主要诱因;Carles等[2]指出暴雨山洪突发成灾常是水位上涨过快而无法及时启动应急响应导致;谢和平[3]、刘兴年[4]及王协康[5]等认为暴雨山洪过程中水沙耦合作用加剧使得河床淤积水位陡增,极易造成严重的山洪灾害。从山洪灾害防御角度来讲,监测预警系统研究是山洪灾害防御的重要组成部分,孙东亚[6]、郭良[7]等系统介绍了中国在山洪灾害监测预警体系建设过程中取得的进展;张平仓等[8]基于山洪灾害过程实时动态精准预报不高的现状,提出了山洪灾害监测预警关键技术与集成示范的研究构想。目前山洪灾害预警主要包括临界雨量法和水位预警法。Shi等[9]通过HEC−HMS模型计算设计洪水,以水位流量反推法计算临界雨量;Yuan等[10]在此基础上通过考虑设计雨型对预警雨量计算的影响以提高预警精度。许多研究因为暴雨洪水同频率假定,使得计算的临界雨量与实际成灾雨量有一定出入,难以达到预期的预警精度。
本研究结合山洪灾害实地调查与基础资料分析,对2018年发生的中都河流域“8·16”山洪灾害的形成原因及灾害特征进行深入探讨,通过考虑马边、中都两地隶属同一流域不同县区这一特殊情况,分别以行政区划模式下的水位流量反推法和以流域划分模式的水位上涨率判定法计算防灾对象的山洪灾害预警指标,并对两种方法的预警效果加以对比,旨在遴选适合该地区的山洪灾害预警分析方法。
1 基础资料 1.1 流域概况中都河是金沙江下游北岸的一条支流,河流发源于马边县黄连山与烟遮山结合处,东经靛兰坝、荍坝、老河坝3乡至野猫溪口入屏山县,进而流经安全、中都、白塔、太平、平和、大桥、平宁至新市镇注入金沙江。马边县境内河长16.2 km,境内中都河流域面积221 km2;屏山县境内河长39 km,境内中都河流域面积485 km2。流域水系及雨水情监测站点分布见图1。
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图1 中都河流域防灾对象位置、水文站、雨量站及水系分布 Fig. 1 Distribution of disaster prevention area,hydrological station,precipitation stations and water system in Zhongdu River basin |
1.2 野外调查分析
根据中都镇“8·16”洪水损失严重程度,结合沿河居民住宅区位置,选取了3个受灾较为严重沿河村落作为防灾对象(见图1)并划分成灾水位。其中:1#断面位于黄桷村,“8·16”山洪发生时,洪水淹没左岸公路30 cm,冲毁桥梁1座,可将左岸路基高程设为成灾水位;2#、3#断面分别位于莊子上村和龙堂村,均为河道弯曲顶冲段,山洪发生时两村桥梁被冲毁,洪水陡涨致使左岸房屋淹没成灾,可将左岸离河道最近且地势最低的房屋高程设为成灾水位。中都河流域防灾对象位置及“8·16”降雨等值线分布如图1所示。
2 水文计算 2.1 中都河流域“8·16”洪水过程计算基于实测雨量资料,采用运动波−地貌瞬时单位线模型(KW−GIUH)进行汇流计算[11],主要思路为:依据河流级序定律划分河网级序,并将每个i级序的次流域视为一个V形坡面流模型,将雨滴在此坡面流模型的运动分为坡面流与渠流两部分,应用运动波理论,直接求解径流时间概率密度函数的平均值,最终得出运动波−地貌瞬时单位历线。山区小流域地形陡缓不一,河道沟系错综复杂,呈现多级河网同时产汇流特征,KW−GIUH模型根据各级河网汇流特征推求各级坡地河道最大汇流时间,能较为准确反映流域地形特征的水文响应时间。输入模型的主要参数包括:流域有效降雨、地形地貌因子、流域出口河道宽度、坡面粗糙度no和河道粗糙度nc。以中都河水文站控制流域为例,其地形地貌参数如表1所示。
表1 水文站控制流域的地形地貌参数 Tab. 1 Topographic and geomorphic parameters of hydrological station basin |
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在KW−GIUH汇流模型中,选取不同no、nc的计算结果差异较大,在计算前需进行参数率定。以2018年8月3日中都河水文站的洪水过程作为率定,结果如图2(a)所示,确定no、nc值分别为0.55和0.05,再应用于2018年8月16日水文站和典型断面的洪水过程模拟,见图2(b)和(c)。如图2(b)所示,KW−GIUH汇流模型计算的水文站洪峰流量与实测值较为接近,洪水过程拟合较好,总体上看no和nc取值较为合理,该模型能够准确模拟该流域山洪过程,由此可认为上游典型断面的流量模拟过程也与实际相符。
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图2 水文站与典型断面流量过程模拟 Fig. 2 Flood hydrograph of hydrology station and typical sections |
2.2 水位流量关系计算
确定防灾对象控制断面水位流量关系是推求洪水位过程、成灾流量及水位陡涨率等洪水要素的基础。基于中都河流域“8·16”山洪灾害实地调查,典型断面在洪水发生后未有明显冲淤变化。为此,根据防灾对象所在河流的沟道形态、弯曲程度、床面粗糙度及植被生长等情况直接参照“天然河道糙率取值表”[12]确定河槽糙率,结合“8·16”洪痕水面线比降,采用曼宁公式计算典型断面流量,绘制水位流量关系(图3),相关参数列于表2。
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图3 典型断面水位流量关系 Fig. 3 Stage−discharge relationship of typical sections |
表2 典型断面水力要素计算结果 Tab. 2 Calculation results of hydraulic factors in typical sections |
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由表2可知,曼宁公式计算的“8·16”洪水位与实际调查洪痕较为吻合,计算偏差小于2%,表明计算断面水位流量关系符合实际,可用于该场次山洪致灾过程分析。
3 中都镇“8·16”山洪灾害机理分析结合中都镇山洪灾害调查和实测资料,从地区降雨、洪水陡涨过程及人类活动3方面分析“8·16”山洪致灾机理,初步认为此次洪灾属于局部区域强降雨与人类活动作用下的突发山洪灾害。
1)局部地区强降雨是诱发山洪的主要原因之一
据屏山县县志记载:1937年中都区暴雨诱发山洪,会龙场全被冲毁,中都场大部被淹,损失惨重。1980年7月28至30日,中都镇总降雨量达273.6 mm,中都河河水猛涨,淹没农田,冲毁房屋,造成3人死亡。“8·16”洪水当日中都河流域突降暴雨,其中上游会步站实测累积雨量达285 mm,中都镇多地被淹。由此可见,地区强降雨为山洪形成提供了充足的水源条件,是中都河山洪频发的激发因素。
2)降雨时空分布不均及洪水陡涨过程是造成山洪灾害人员伤亡的主要原因之一
中都河谷属于屏山县最少雨地区,常年平均降雨量802.3 mm,其中少于800 mm的年份占50%;而马边地区雨量充沛,年平均降雨量1044.3 mm,即上游地区降雨量普遍大于下游。由中都河流域“8·16”降雨等值线图(图1)可见,此次流域的暴雨中心位于马边屏山两县的交界地区,并逐渐向下游移动,这种降雨时空分布不均性,极易导致当上游降雨诱发的山洪抵达中都镇时,下游沿河居民因不知上游降雨情况而未提前组织撤离,最终酿成洪灾。因此,降雨时空分布不均是造成山洪灾害人员伤亡的主要自然因素。
基于实地调查,3个典型断面的洪水位变化过程从上涨到成灾仅需几小时甚至几十分钟,这种突发性陡涨洪水极大缩短了沿河居民的安全转移时间,此次灾害中,两名正在河滩耕作的沿河居民因水位上涨过快来不及逃离而遇难。因此,洪水的陡涨过程是造成山洪灾害人员伤亡的主要原因。
3)人类活动也是造成山洪灾害的主要原因之一
近年来,人类经济活动逐渐向山区拓展,常改变山区流域的下垫面条件,加剧山洪暴发。图4为2011年、2014年及2018年中都大桥区域人类活动变化图。
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图4 2011年、2014年及2018年中都大桥区域图 Fig. 4 Zhongdu Bridge area in 2011,2014,2018 |
由图4可知,中都镇河段堤防修建后,河道束窄使行洪面积减小,极易发生山洪灾害。此外,沿河居民在堤防右岸围滩造地,住宅区逐渐向河道扩展,致使易灾区范围扩大,洪水漫过堤顶时,滩地农作物增大了水流阻力,导致水位壅高,泄洪不畅,增大了山洪淹没范围及灾害损失。因此,人类活动是造成此次山洪灾害损失主要原因之一。
4 山洪灾害预警阈指标阈值计算与分析预警指标一般包括雨量和水位预警指标2类,分为准备转移和立即转移2级。雨量预警以不同时段临界雨量为预警指标,水位预警则一般以防灾对象上游一定距离内典型地点的洪水位作为预警指标。目前中国建立的山洪预警体系多以行政区划模式为主,马边、中都隶属两县,若下游中都地区不能实时获取马边地区降雨资料,计算预警指标时需按无(缺)资料地区处理;而以流域区划模式建立的预警体系,则按有资料地区计算。鉴于此,基于两种不同区划模式分别采用不同方法计算防灾对象的预警指标,并对其预警效果进行对比,旨在优化适合中都流域的山洪预警计算方法。
4.1 水位流量反推法以行政区划模式建立中都山洪预警体系,属无资料地区情况,一般采用水位流量反推法计算临界雨量,计算流程可参考文献[13]。典型断面临界雨量计算结果如图5所示。
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图5 典型断面水位流量反推法计算结果 Fig. 5 Calculation of inversion on water level/flow for typical section |
由图5可知:3#断面在2018年8月16日13:30和13:51的实际累积雨量达到了计算的临界雨量,可依次发布准备转移和立即转移指令,其有效转移时间为31 min,满足《山洪灾害分析评价技术要求》[14]中至少提前30 min的规定,表明该方法可用于3#断面的山洪预警分析。1#、2#断面计算的立即转移雨量和准备转移雨量均大于实测累积雨量,成灾时起不到预警作用,属于漏警。该方法基于暴雨洪水同频率假定,由成灾流量反算的时段雨量与形成该洪峰的实际雨量具有一定偏差,因此,由该方法获得的预警信息存在不确定性。
4.2 基于洪水上涨率的预警水位计算法河水猛涨是造成沿河居民人员伤亡、经济损失的主要原因,若以水位作为预警指标,则更直接有效。山区河流受地形地貌及降雨过程影响,具有明显的陡涨陡落过程,且洪水位起涨与陡涨间的转折位置具有较好的预警作用。
王协康等[15]基于承灾区的水位变化过程,通过实时分析洪水上涨率来预测距成灾水位的时间,建立了基于洪水上涨率的预警水位计算法,实时考虑短历时内洪水位起涨速度大于1.0 m/h的情况,并根据洪水上涨至成灾水位的时长划分准备转移水位与立即转移水位,以免出现漏警。采用该方法计算的典型断面预警水位及其陡涨率变化过程如图6和7所示。
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图6 典型断面预警水位计算结果 Fig. 6 Calculation results of early warning water level for typical sections |
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图7 典型断面水位陡涨率变化过程 Fig. 7 Variation of stage rising rate in typical sections |
以1#断面为例(图6(a)),2018年8月16日14:40时洪水位为543.97 m,距成灾水位(545.05 m)1.08 m,此刻陡涨率为2.0 m/h(图7(a)),达到成灾水位的预计时长为32 min,满足《山洪灾害分析评价技术要求》[14]中至少提前30 min的规定,则将该水位定为立即转移水位;14:10时洪水位542.85 m,陡涨率1.88 m/h,上涨至立即转移水位预计时长30 min,将该水位定为准备转移水位。同理可得2#、3#断面的立即转移时长预计为39 min和18 min。“8·16”洪水典型断面洪水位预警分析结果如表3所示。
表3 典型断面洪水位预警分析结果 Tab. 3 Early warning analysis results of flood stage for typical sections |
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由表3可见:该方法在1#、2#断面预警时长大于30 min,3#断面相对较短,主要原因在于该断面成灾水位距洪水陡涨点较近(图6(c)),当洪水上涨速度较大时,水位由陡涨点上涨至成灾水位历时偏小。因此,针对这类断面需实时监测各个时段的洪水陡涨率,一旦洪水临近立即转移水位且陡涨率大于1.0 m/h,沿河居民需立即快速转移。总体上看,该方法的计算结果均未出现漏警,但考虑上涨率随洪水特性变化而变化,针对不同的洪水过程,需根据实际资料依照该方法计算洪水位陡涨率变化过程来确定临界水位。
4.3 预警结果比较分析以预警方法可行性及预警时长对上述两种方法的预警效果进行对比,如表4所示。
表4 不同方法预警效果 Tab. 4 Early warning effects of different methods |
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由表4可知,以行政区划模式建立预警体系的水位流量反推法预警精度较差,结果多出现漏警,而以流域区划模式计算预警水位的洪水上涨率判定法,对每个控制断面在洪水到达成灾水位时均能提前发出预警,相比于水位流量反推法可延长预警期,预警结果更可靠。因此,建议中都地区建立基于流域划分模式的马边屏山两县行政联合山洪预警体系,可结合洪水位上涨率判定法和传统的预警方法综合考虑。
5 结 论基于中都镇“8·16”山洪灾害实地调查,系统分析了此次山洪灾害的致灾机理,探讨了以行政区划和以流域划分不同模式下预警指标计算方法在中都地区的可行性,主要结果如下:
1)降雨时空分布不均及洪水陡涨过程是造成山洪灾害人员伤亡的主要原因,防治区控制流域需合理布置雨量监测站,实时监测降雨过程。
2)由于沿河居民围滩造地,降低河道行洪能力,增大了山洪灾害规模与经济损失,山洪防治区应确保山区河流具有足够的行洪面积。
3)基于山区洪水陡涨特性和中都河流域特点,表明暴雨山洪采用水位上涨率判定法预警可获得更长的预警期,且建议建立更可靠的以流域划分模式的马边屏山两县行政联合山洪预警体系更为可靠。
[1] |
Marchi L,Borga M,Preciso E,et al. Characterization of selected extreme flash floods in Europe and implications for flood risk management[J]. Journal of Hydrology, 2010, 394(1/2): 118-133. DOI:10.1016/j.jhydrol.2010.07.017 |
[2] |
Carles C,Marc B,Daniel S T,et al. Comparison of two early warning systems for regional flash flood hazard forecasting[J]. Journal of Hydrology, 2019, 572: 603-619. DOI:10.1016/j.jhydrol.2019.03.026 |
[3] |
Xie Heping,Xu Weilin,Liu Chao,et al. Water disaster and their countermeasures in mountains[J]. Advanced Engineering Sciences, 2018, 50(3): 1-14. [谢和平,许唯临,刘超,等. 山区河流水灾害问题及应对[J]. 工程科学与技术, 2018, 50(3): 1-14. DOI:10.15961/j.jsuese.201800345] |
[4] |
Cao Shuyou,Liu Xingnian. Adaptive adjustment and mutation response of river bed within sediment supply in mountain river[J]. Journal of Sichuan University(Engineering Science Edition), 2016, 48(1): 1-7. [曹叔尤,刘兴年. 泥沙补给变化下山区河流河床适应性调整与突变响应[J]. 四川大学学报(工程科学版), 2016, 48(1): 1-7. DOI:10.15961/j.jsuese.2016.01.001] |
[5] |
Wang Xiekang,Liu Xingnian,Zhou Jiawen. Research framework and anticipated results of flash flood disasters under the mutation of sediment supply[J]. Advanced Engineering Sciences, 2019, 51(4): 1-10. [王协康,刘兴年,周家文. 泥沙补给突变下的山洪灾害研究构想和成果展望[J]. 工程科学与技术, 2019, 51(4): 1-10. DOI:10.15961/j.jsuese.201900261] |
[6] |
Sun Dongya. Construction of monitoring and early warning system for mountain torrents in China[J]. China Flood & Drought Management, 2019, 29(2): 4-5. [孙东亚. 中国山洪灾害监测预警体系建设[J]. 中国防汛抗旱, 2019, 29(2): 4-5.] |
[7] |
Guo Ling,Ding Liuqian,Sun Dongya,et al. Key techniques of flash flood disaster prevention in China[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2018, 49(9): 1123-1136. [郭良,丁留谦,孙东亚,等. 中国山洪灾害防御关键技术[J]. 水利学报, 2018, 49(9): 1123-1136. DOI:10.13243/j.cnki.slxb.20180728] |
[8] |
Zhang Pingcang,Ding Wenfeng,Wang Xiekang,et al. Research framework and anticipated results of key technology and integrated demonstration of mountain torrent disaster monitoring and early warning[J]. Advanced Engineering Sciences, 2018, 50(5): 1-11. [张平仓,丁文峰,王协康,等. 山洪灾害监测预警关键技术与集成示范研究构想和成果展望[J]. 工程科学与技术, 2018, 50(5): 1-11. DOI:10.15961/j.jsuese.201800967] |
[9] |
Shi Z,Chen H B. Application of distributed hydrological model in determination of mountain torrent warning index[J]. Water Resources and Power, 2017, 35(2): 79-81. |
[10] |
Yuan Wenlin,Liu Meiqi,Wan Fang. Calculation of critical rainfall for small-watershed flash floods based on the HEC-HMS hydrological model[J]. Water Resources Management, 2019, 33(7): 2555-2575. DOI:10.1007/s11269-019-02257-0 |
[11] |
Xu Zexing.Research on real-time early warning analysis system of flash flood in mountainous basin[D].Chengdu:Sichuan University,2019. 许泽星.小流域暴雨山洪实时预警分析系统研究[D].成都:四川大学,2019. |
[12] |
Hu Bin.Analysis and evaluation of mountain torrent flood disaster for villages along the Feng River upstream in Chang’an County [D].Xi’an:Xi’an University of Technology,2016. 胡滨.长安区沣河上游沿河村落山洪灾害分析与评价[D].西安:西安理工大学,2016. |
[13] |
Wei Bingqian,Yang Po,Luo Xiaokang,et al. Analysis and evaluation of mountain flood disaster in small watershed without data[J]. Journal of Natural Disasters, 2019, 28(3): 158-165. [魏炳乾,杨坡,罗小康,等. 无资料中小流域山洪灾害分析与评价[J]. 自然灾害学报, 2019, 28(3): 158-165. DOI:10.13577/j.jnd.2019.0318] |
[14] |
全国山洪灾害防治项目组.山洪灾害分析评价技术要求[EB/OL].(2014–08–01)[2019–12–31].http://www.qgshzh.com/show/5044aa91-4b08-438a-ad13-57d690f23e4e.
|
[15] |
王协康,刘兴年,闫旭峰,等.基于山区小流域暴雨山洪水位上涨变化的水位预警方法:CN109961613A[P].2019–07–02.
|