基于TOPMODEL模型的清河水库洪水预报研究

专 业 学 位 硕 士 学 位 论 文基于TOPMODEL模型的清河水库洪水预报研究Study on Flood Forecasting Method of Qinghe Reservoir Base on TOPMODEL Hydrological model学科、 专业： 水利工程 大连理工大学专业学位硕士学位论文摘 要洪水灾害是人类历史上最严重的自然灾害之一。在与洪水灾害斗争的过程中，人类通常运用工程措施以及非工程措施两种方式来应对洪水可能带来的风险，而水文预报是防洪减灾非工程措施的核心，并在调度决策中起主导作用。清河水库在辽河防洪工程体系中具有举足轻重的地位，它的调度决策是否得当关系到辽河中下游人民群众的生命财产安全。因此，本文以清河水库以上流域为研究背景，开展基于TOPMODEL模型的清河水库洪水预报研究。研究首先根据清河流域水文、地理特点，运用TOPMODEL模型对清河流域进行水文模拟，分析地形指数离散程度对预报精度的影响；其次，按照雨量站点的布设情况划分产流单元，进行不分单元和分单元的产、汇流模拟，并与新安江模型模拟结果对比分析；最后，采用JAVA技术开发了基于TOPMODEL模型的清河水库洪水模拟与预报系统。本文主要研究内容和成果如下：（1）分析了清河流域水文特性，介绍了预报模型与DEM之间的关系，并从清河流域DEM数据中提取地形指数，建立了基于TOPMODEL模型的清河水库洪水预报模型，确定了模型参数优化的方法。（2）介绍了地形指数离散分类的方法，对比分析了地形指数的不同离散程度对洪水预报的影响。结果表明，当对地形指数离散类数大于30类时即可达到最好的预报结果。（3）利用TOPMODEL模型，在地形指数离散为50类的情况下，对清河水库的22场洪水进行产、汇流模拟，其产流和峰值的模拟合格率均为95.5%，峰现时间的模拟合格率为100%，根据水文情报预报规范评定，模拟结果与新安江模型的模拟结果基本持平，但对流量大于1000m3/s较大洪水，TOPMODEL模型的汇流模拟结果要好于新安江模型的模拟结果。由于雨量站点比较少，采用分单元和不分单元进行模拟结果并没有明显改善，但精度也没有降低。（4）为方便洪水模拟和预报方案编制，基于j2ee技术、MVC设计模式，利用Spring系统框架+Mybatis数据库框架组合方式，设计开发出了基于TOPMODEL模型的清河水库洪水预报系统。另外系统还提供开放性接口，可以嵌入其他水文模型，也可以应用到其他水库洪水预报中。关键词：清河水库；洪水预报；TOPMODEL模型；地形指数；洪水预报系统Study on Flood Forecasting Method of Qinghe Reservoir Base on TOPMODEL Hydrological modelAbstractFlood disaster is one of the worst natural disasters in human history. During the struggle with floods, human beings usually take engineering measures as well as non-structural measures to deal with the possible risks brought by flood. As we all know, hydrological forecasting is the core of the non-structural measures for flood mitigation and plays a leading role in scheduling decisions. As Qinghe reservoir plays a decisive role in the Liaohe River Flood Control Engineering System, whether it is appropriately scheduled and decided related to the life and property safety of the people in middle and lower reaches of Liaohe River. Therefore, Qinghe reservoir upstream basin is taken as the study background and research on flood forecast of Qinghe Reservoir based on TOPMODEL is developed in this paper. Firstly, hydrographic and geographical features of Qinghe basin are analyzed, and the application of TOPMODEL is taken to predict the Qinghe reservoir and the effects of topographic index dispersion degree of forecast accuracy are studied. Secondly, runoff units are classified according to the layout of the rainfall sites. Runoff and c onverge simulation are carried out respectively in sub-unit and non-unit condition. The simulation results is compared with that of the Xinanjiang model. Finally, JAVA technology is used to develop a Qinghe Reservoir flood simulating and forecasting system based TOPMODEL model. Main research and results in this paper are as follows:(1) The relationship between forecasting Model and DEM is analyzed according to hydrological characteristics of Qinghe Basin. Topographic index is extracted from the DEM data of the Qinghe basin. The Qinghe reservoir flood forecasting model is established based on TOPMODEL. And the model parameters optimization method is determined.(2) Describe a method of discrete classification of topographic index and analyze the effects of different dispersion degrees to flood simulation results. The results show that when the number of topographic index classes is greater than 30, we achieve the best forecast results.(3) Simulate the runoff and converge results of the Qinghe Basin using the TOPMODEL on the condition that the topographic index are classified into 50 classes. The runoff and converge simulation of the 22 floods of the Qinghe reservoir are conducted. The pass rate of its runoff,and peak are 95.5%, the peak current simulation time are 100%.According to” Standard for Hydrological Information And Hydrological forecasting”,The simulation results is almost the same to Xinanjiang model. But for the larger flood whose flow is greater than 1000m3/s, the TOPMDEL simulation results is better than the simulation results in Xinanjiang model. Due to the small number of rainfall sites, simulation results in non-unit condition is not better than that in sub-unit condition. When the sub-units are assorted according to the rainfall control range and the information corresponding to the rainfall sites is input into the grids to calculate the runoff results, most screenings flood calculation results have no significant improvement. And the accuracy did not reduced. The probably reason is that the number of Basin sites is too small, and the rainfall informations representativeness is not strong for its control range.(4) To facilitate flood simulation and forecast programming, Spring framework and Mybatis database framework are combined to develop the flood forecasting system of the Qinghe Reservoir based on j2ee technology and MVC design pattern. The system is capable to make real-time forecast of the flood of the Qinghe basin and make simulation of historical floods. In addition, the system has open interfaces. That is why it can not only be embedded in other hydrological model, but be applied to other reservoir flood forecasting.Key Words: Qinghe Reservoir; Flood Forecasting; TOPMODEL; Topographic Index; Flood Forecasting System- 83 -目 录摘 要IAbstractII1 绪论11.1 选题背景和研究意义11.1.1 选题背景11.1.2 研究意义11.2 国内外研究现状及发展动态21.2.1 国内外研究现状21.2.2 发展动态分析21.3 本文研究内容32 流域概化及模型介绍62.1 流域概况62.1.1 工程概况62.1.2 气象概况62.1.3 水文测站62.2 数字化流域建立82.2.1 DEM简介82.2.2 DEM在分布式水文模型中的应用82.2.3 研究区DEM数据预处理92.2.4 流域地形指数提取112.3 TOPMODEL模型简介142.3.1 单元水文响应过程142.3.2 地形指数的作用162.3.3 模型参数分析172.4 新安江模型简介192.4.1 产流机理192.4.2 模型参数介绍192.4.3 模型特点202.5 模型参数优选方法研究202.5.1 智能算法研究212.5.2 目标函数确定222.6 小结233 地形指数离散程度对洪水模拟精度影响243.1 引言243.2 地形指数分类方法243.3 模型参数率定及洪水分类283.4 地形指数分类洪水模拟研究323.4.1 地形指数分5类洪水模拟研究323.4.2 地形指数分10类洪水模拟研究353.4.3 地形指数分30类洪水模拟研究373.4.4 地形指数分100类洪水模拟研究383.4.5 地形指数全分布洪水模拟研究403.5 地形指数分类模拟结果对比分析423.5.1 按相对误差及确定性系数分析423.5.2 按相对误差绝对值之和分析433.6 小结454 清河流域洪水模拟研究464.1 引言464.2 TOPMODEL模型洪水模拟研究464.2.1 地形指数分类及模型参数率定464.2.2 洪水模拟及结果分析474.2.3 TOPMODEL模型与新安江模型模拟结果对比504.3 按雨量站布设分单元洪水模拟研究554.3.1 清河流域水文站点布设情况554.3.2 流域网格编码及分布式降雨输入564.3.3 按测站控制范围分单元洪水模拟574.4 模拟结果对比分析584.5 小结605 基于TOPMODEL模型的洪水预报系统开发615.1 引言615.2 预报系统开发需求分析615.2.1 系统开发目标与原则615.2.2 系统总体功能615.3 TOPMODEL模型主要模块的开发625.3.1 单元水文响应模块开发625.3.2 前期影响雨量模块开发635.3.3 参数率定及优化模块开发635.4 系统架构分析与集成635.4.1 系统环境配置635.4.2 系统框架及功能635.4.3 系统集成655.4.4 系统主要界面设计665.5 小结696 结论与展望706.1 结论706.2 展望71参 考 文 献72附录A 清河流域场次洪水模拟结果图75附录B 模型核心代码78致 谢81大连理工大学专业学位硕士学位论文1 绪论1.1 选题背景和研究意义1.1.1 选题背景自古以来人类逐水而居，水在为人类创造优美的生活环境的同时也给人类带来灾难。中国、孟加拉国以及美国、日本、印度是世界上受洪灾较为严重的几个地区1。我国幅员辽阔，河流众多，且大多人口分布在洪涝灾害发生频繁的地区，全国约有的耕地、的人口和的工农业生产经常受到洪水灾害的威胁。另外，我国地形复杂，季风气候显著，水资源时空分布不均，例如长江以北的流域面积占全国64%，但水资源总量不到全国的20%，汛期降水约占全年降水的2, 3。这些特点使得我国水的供需矛盾严峻，极易发生洪灾和旱灾，使我国成为世界上洪涝灾害严重的国家之一1, 4。人类在与洪水灾害斗争的过程中逐步学会运用工程以及两大措施来规避洪灾的风险，其中洪水预报在非工程措施中发挥着举足轻重的作用，直接为防汛抢险、水资源合理利用与保护、水利工程建设和调度运用管理，及工农业的安全生产服务5。随着社会经济的发展，以遥感技术、地理信息系统、全球定位系统为代表的3S技术得到普及和应用，计算机技术得到不断更新完善，高效的智能算法也在不断的完善和更新，水文水资源领域学者开始对具物理基础的分布式水文模型进行深入研究，并逐步成为了新的研究热点和方向6, 7。TOPMODEL模型自提出以来，由于其通用性较好，精确性较高，在水文以及相关的领域得到了广泛的应用8-10。近年来利用GIS辅助工具改进的全分布式TOPMODEL模型使流域产、汇流模拟精度和效率得到较大提高，并且应用更为简单11。清河水库位于辽宁省铁岭市清河区，是辽河中下游重要的防洪控制工程之一，也是一座综合利用水库。水库实际农业年平均供水量为3.2亿立方米，工业年供水量约0.7亿立方米，现与柴河、闹德海水库联合灌溉125万亩12。清河水库建成之后，由于资料较少，现有预报方案主要采用径流相关和经验单位线，方案精度不是很高，给水库实时调度工作带来了很多不便。因此，本文尝试利用分布式水文模型对历史洪水进行模拟计算，以便于编制水库洪水预报方案，完善清河流域洪水预报方法，为防汛调度工作提供更加可靠的预报服务。1.1.2 研究意义流域地形以及下垫面的变化在很大程度上影响着产、汇流结果13。本文以清河以上流域的洪水模拟为例，选择TOPMODEL模型对清河水库进行洪水模拟，完善清河水库洪水预报模型以及方法，并开发相应的清河水库洪水预报系统，以便于模型参数率定和实时预报作业，提高水库的综合效益。1.2 国内外研究现状及发展动态1.2.1 国内外研究现状和于1979年开发的TOPMODEL模型是一种以数学方式及物理水文响应过程为基础，以地形指数为核心的半分布式流域水文模型14。该模型结构明晰，参数较少适用范围广且具有明确的物理意义，不仅在有资料的坡地集水区的模拟效果得到了水文届肯定，还经常被应用到无资料的流域来进行产、汇流计算，并且TOPMODEL还能与现代化的气象、土壤监测手段进行耦合，非常适用二次开发15, 16。在世界范围内的水文模拟应用过程中，取得了良好的效果。利用TOPMODEL模型的进行产、汇流计算的数据基础是地形指数，所以不少国内外学者通过对地形指数计算方法的改进来间接改进模型，提高预报精度。如在1995年，Dvaid.M.wolock提出了“单流向法”和“多流向法”两种地形指数的计算方法17。1997年Mendicino从DEM中分析出于产流相关的因素并用于DEM计算中，并且着重研究了DEM精度对预报结果的影响18。2003年孔凡哲在对现有地形指数计算方法做了大量研究基础之上，提出新的地形指数计算方法，该方法成功地解决DEM坡度计算为0所引起的个别区域产、汇流无法计算的问题19。近些年，随着对DEM数据认识得更加深刻，学者们在应用TOPMODEL模型的时候更加注意细节。例如，2011年方圆皓等在研究中对处在河道位置的DEM栅格做了处理，引入了”适度指数”的概念，使地形指数的计算更为合理20。TOPMODEL模型经过20多年的发展，已被广泛应用到了水文学及其相关领域，很多学者在不同的流域应用该模型进行了径流模拟，并对模型在实际应用过程中的问题进行了探讨和改进，反映了降雨径流模拟的新思想21。1.2.2 发展动态分析基于物理机制的分布式水文模型在描述一定流域尺度的水文响应过程的时候通常需要大量时空分布数据的支撑，以前由于缺乏必要的监测与计算工具，导致水文数据的收集及整理通常是不精确的。但随着经济社会以及科学技术的发展以及近些年来雷达技术，计算机软、硬件，遥感技术、地理信息系统和全球定位系统（3s技术）的发展，人类在获取信息范围，处理信息的效率以及精度方面都有了飞跃性的进步8。这就为以物理机制为产流基础的分布式水文模型的发展提供了必要的”软”条件和”硬”条件8。TOPMODEL模型作为有着明确物理基础以及单元水文响应过程的半分布式水文模型，描述以地形指数为核心的产、汇流过程，如果考虑利用等工程软件的辅助，对研究区流域内每个栅格输入各自的地形指数、土壤类型、植被情况、降雨信息、蒸发等信息就可以将TOPMODEL模型变为全分布式产流模型，对流域进行更高精度的产、汇流计算，这对于模型研究的进步是有里程碑意义的8, 22-24。1.3 本文研究内容本文以清河水库以上流域为研究对象，结合清河流域历史上22场洪水，利用TOPMODEL模型进行洪水模拟。首先研究地形指数离散程度对预报结果的影响；其次采用分单元和不分单元的方式开展产、汇流模拟对比研究，分析这种处理方法的适用性以及合理性；最后，为方便模型参数的率定和使用TOPMODEL模型建立洪水预报方案，本文设计与开发了基于TOPMODEL模型的清河水库洪水预报系统。主要章节及研究内容如下：第一章绪论本章简述本文选题背景以及意义，国内外研究现状以及发展动态，提出论文的研究内容。第二章流域概化及模型分析本章首先分析研究区水文、地理地貌信息，对研究区DEM数据运用软件进行处理并从中提取清河地形指数；其次介绍TOPMODEL模型主要特点及其描述的水文响应过程，并分析流域特征确定TOPMODEL模型参数；最后针对粒子群算法以及遗传算法进行研究，确定用智能算法对模型参数进行优选的方法。第三章地形指数离散程度对洪水模拟精度的影响本章首先介绍地形指数离散分类的方法、模型参数率定及洪水分类的方法；其次将地形指数离散为5类、10类、20类、30类、100类，分别进行模型参数率定并计算分类和不分类情况下产、汇流的模拟结果；最后，根据水文情报预报规范对比分析地形指数离散程度对产、汇流模拟结果的影响。第四章清河流域洪水模拟研究本章首先在对整个流域输入面雨量的情况下，将地形指数离散为50类对清河流域进行产、汇流模拟，并对模拟结果进行分析；其次在地形指数全分布情况下，按照雨量站的控制范围对不同区域的栅格输入不同的降雨，并将计算结果与对整个流域输入面雨量的计算结果作对比分析。第五章基于TOPMODEL模型的洪水预报系统开发本章基于第三、四章的研究成果，开发基于TOPMODEL模型的清河水库洪水预报系统，本系统基于j2ee技术，MVC设计模式，利用spring框架进行系统架构，并整合mybatis数据库框架进行数据操作。系统集成流程主要包括预报系统开发需求分析、预报模型主要模块开发、系统架构分析与集成。第六章结论与展望本章总结全文的研究成果得出结论，并对研究过程中出现的问题进行展望。本文结构图如图1.1所示。图1. 1 文章框架结构图Fig1.1 The stucture diagram of paper2 流域概化及模型介绍2.1 流域概况2.1.1 工程概况清河是辽河左岸的主要支流，属于东北区辽河-鸭绿江水系，发源于山丘地区，河道坡度陡，植被覆盖程度较好。清河水库坝址位于辽宁省铁岭市清河区，水库以上流域面积为2376km2，占全部清河流域面积的45%，主河长约129.1km，比降约2.03，坝址距下游长大铁路桥和开原县城约13km，查阅清河水库年鉴得19562007年多年平均径流量5.08亿m3，清河支流寇河上建有南城子水库，控制面积625km225。清河水库是一座以防洪、工农业用水为主，集水产养殖、旅游等功能的综合利用的大型水利枢纽工程25。2.1.2 气象概况清河流域属温带季风型大陆型气候，冬季严寒干燥，夏季湿热多雨。该地区多年平均降水量在700760mm之间，69月降水量约占全年的73。流域多年平均蒸发量（20cm口径蒸发皿）在12001450mm之间，上游小于下游，年内最大蒸发发生在5月，最小发生在1月。开原站多年平均相对湿度为65，全年日照时数2552小时，多年平均气温6.9，多年平均月平均最低气温-13.9，最大积雪深度4060cm，最大冻土深度143cm26。多年平均风速4.1 m/s，最大风速26.3 m/s，相应风向为SW，7、8、9月三月多年平均最大风速11.23m/s，多年平均最大风速16.4 m/s。清河水库有6年冰情资料，初冰日期在11月26日12月16日之间，开化日期在3月30日4月6日之间，最大冰厚在40-80cm之间。以开原站为代表站的各月气象要素见表 水文测站清河流域水文测站有清河水库站、南城子水库站、八棵树、耿王庄、凉水泉子、大孤家子、土口子等。各站所处位置及控制面积见表2.2。2.1 开原站各气象要素表Tab2. 1 The meteorological elements of Kaiyuan station项目1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月年平均气温（）-13.9-9.7-0.69.016.421.323.822.516.18.4-1.3-9.96.9极端最高气温（）6.917.619.830.234.536.036.634.533.229.421.413.336.6日期224302928298831237月8日年份1992199219921972197919992000199920001978197119892000极端最低气温（）-36.3-30.5-28.0-20.4-3.95.011.66.0-2.3-11.0-23.6-33.2-36.3日期131263252231282030281月13日年份1987196419711962197219921966197219811984199619801987降水量（mm）5.24.814.037.050.593.3176.1155.562.937.615.16.4658.3蒸发量（mm）26.543.5105.6221.0314.1255.1188.0161.7150.3122.662.13.291683.3平均相对湿度（%）65615553536780817366666565地面平均温度（）-14.4-9.65.09.818.924.427.025.418.39.1-1.2-10.28.2极端最高地温（）13.220.540.245.556.459.460.659.150.640.625.715061.9极端最低地温（）-42.0-34.5-32.3-21.5-4.4-5.1-15.6-29.1-36.4-42.0平均风速（m/s）3.63.03.54.1最大风速（m/s）20.018.019.025.722.026.319.020.011.315.017.016.026.3相应风向SSWSSWSSWSSWSSWSWWSWSSWWSW2GWNWSSWSW日期10202541011829233T931月6日年份1971197119711971197119721972197219803N197319851972最大积雪深度（cm）182518160000010151825日期3113022211272月11日年份19861962198719621974198219901962最大冻土深度（cm）127139143142135000073682143日期314T12T4T15T30313月12T年份197019701970197019703N198119671970表2.2 清河流域水文测站信息Tab2.2 The information of hydrological station about Qinghe basin测站名称测站面积(km)所在流域的位置清河水库238下游八棵树309中游耿王庄285中游凉水泉子475上游大孤家子546中上游土口子523上游2.2 数字化流域建立本文重点研究基于TOPMODEL模型的清河水库的洪水预报，而DEM作为TOPMODEL模型的重要组成部分，是实现模型对特定流域进行产、汇流模拟的核心数据。本节结合TOPMODEL模型对流域地形数据的要求，着重阐述清河流域DEM的相关处理方式，为清河水库洪水预报提供基础流域参数信息。2.2.1 DEM简介数字高程模型（Digital Elevation Model)，简称DEM11。它使用的原理是将实体地面的信息用一组有序数值阵列来进行数字化的处理27。DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型，其他地貌特征（如坡度、坡向及坡度变化率等）都可在原始DEM的基础之上演化出来28, 29。对地面高程空间分布进行数学函数表达的各种处理称为流域的数字化建模，重建的表面即为数字高程模型的表面30。数字高程模型表面重建或建模的主要方法有点建模法、三角形建模法、格网建模法和混合使用以上三种方法的混合建模法等四种31, 32。本文使用的方法属于点建模法。2.2.2 DEM在分布式水文模型中的应用数字高程模型自20世纪50年代提出以来，不仅能为流域地表形态提供有效的描述，还能为流域各种专题信息（如土壤、植被、土地利用情况等）的空间分布描述提供数字化的空间载体32-34。因此，数字高程模型在分布式水文建模中的作用巨大，并且有着宽广前景。DEM主要包含有三种格式：栅格型、TIN和等高线，这三种格式在地理信息系统的软件中可以互相转化，在水文模型中大部分采用的是栅格DEM32, 33。例如SHE模型就是是采用栅格DEM构建的分布式水文模型，采用数值分析建立相邻网格单元之间的联系，从而进行水文计算35。2.2.3 研究区DEM数据预处理（1）流域DEM数据的下载本研究区的DEM数据可以从”地理空间数据云”网站下载；网站提供全球精度分别为30米和90米的DEM数据，其投影坐标为WGS1984；本文选择90米精度的DEM数据图集进行流域的研究，下载之后对清河水库以上流域进行流域提取，再将流域投影成为TUM坐标进行数据的操作与计算，清河流域DEM如图2.1所示。站点网址：。图2. 1 清河流域DEM示意图Fig.2.1 The schematic diagram about the DEM of Qinghe basin（2）提取流域DEM之后，首先需要对数据进行填挖，对比图2.1，填挖之后的DEM高程范围由119897变为125897。填挖结果如图2.2所示。图2. 2 清河流域DEM填挖示意图Fig.2.2 The schematic diagram about the fill-cut the DEM of Qinghe basin（3）水流方向的提取本文水流方向的提取原理为D8算法，利用“最陡坡度法”来确定水流的方向，计算结果如图2.3所示。图2. 3 清河流域水流方向提取示意图Fig.2.3 The schematic diagram about the extract the flow direction of Qinghe basin（4）汇流积累量的提取汇流积累量分析的主要目的是确定水流路径。在流向栅格DEM的基础上生成汇流栅格图其每个栅格上的值代表上游汇流区的栅格点流入本栅格的总个数，栅格值较大者，可视为河谷；栅格值等于0，则是较高的地方或者是流域的分水岭36。清河流域汇流累积量提取结果如图2.4所示。图2. 4 清河流域汇流累积量提取示意图Fig.2.4 The schematic diagram about the extract the flow accumulation of Qinghe basin2.2.4 流域地形指数提取地形指数是TOPMODEL模型的核心，它的物理意义在于其参数是可以在模拟流域地区进行实地测量的，TOPMODEL模型属于半分布式模型，它用每个单元的地形指数对地理空间的异质性进行描述，但同时它的参数又是将整个流域看作是相同的性质来对待的37。地形指数提取方法如下。（1）地形指数计算公式 (2.1)其中代表地形指数，代表单宽度汇流面积，代表坡度。（2）将清河水库以上流域的原始DEM数据进行裁减、拼接之后得到乘坡河流域的DEM栅格数据，如图2.1所示。（3）地形指数计算：洼地填充后的洼地流向（flowdirfill）和汇流累积量（flowacc），此过程在此不再赘述（见2.2.3）。1）计算单位等高线汇流面积SCA（specific catchment area） (2.2)其中*单位栅格的面积（分辨率2）为单位栅格的面积。(+1可避免结果出现负值。） 计算汇水面积CA通过中hydrology模块，计算出填充洼地后的汇流累积量乘以分辨率平方到汇水面积CA38。 确定流向宽度对于D8算法而言，经洼地填充后生成8个流向，用条件查询语句进行计算，指定东西南北方向的格网间距为，对角线方向的为，得到单流向宽度36。 计算SCA将汇水面积除以流向宽度得到单位汇水面积，即/。2）计算坡度用中的模块的功能直接对原始数据进行坡度的求取。3）计算地形指数用中“spatial analysis tools”里面的raster calculator工具进行计算 (2.3)此处需说明的是，生产坡度的时候单位是度，但是在栅格计算器中的tan函数默认值为弧度。地形指数提取如图2.5所示。图2. 5 清河流域地形指数提取示意图Fig2.5 The schematic diagram about the extract the topographic index of Qinghe basin由于TOPMODEL模型计算所使用的数据是点值数据，为了模型计算和存储的需要，需将流域DEM数据转为点数据并将值存入系统数据库，此过程也在中完成，如图2.6所示。图2. 6 清河流域地形指数转点示意图Fig2.6 The schematic diagram about the turn the topographic index of Qinghe basin to point2.3 TOPMODEL模型简介2.3.1 单元水文响应过程流域水文响应过程具有动态性和非均匀性的特点，但在利用水文模型进行洪水预报时，为了计算以及表达的简便，对水文响应过程的描述常常是经过一系列简化得到的11, 39。TOPMODEL所描述的单元栅格水文响应过程简化示意图见2.7。单元水文响应计算见图2.9。图2. 7 单元水文响应简化示意图Fig2.7 The Simplified schematic diagram about hydrology response of Grid降水经过截流作用、填挖作用和以及其他损失之后，一部分降雨进入土壤的非饱和层，非饱和层又分为根系区以及非饱和区。降雨通过一定速率入渗首先对根系区进行补偿，满足根系区饱和含水量之后才进入非饱和区，同时根系区一部分水分通过蒸散发流失。非饱和区中，水分在重力排水的作用下以一定速率垂直进入到饱和带。在饱和带中由于垂直排水及流域内的侧向水分运动，一部分面积地下水位抬升至地面成为饱和面，即源面积21, 39。源面积一般位于河道附近，随着降水过程的持续，源面积在山坡上部的非饱和壤中流的作用之下，会向河道两边的坡面延伸，使产流的区域与面积不断扩展和变化，这个变动过程通常被看做是河道系统不断延伸的原因16, 40-42。源面积发展过程如图2.8所示。单元水文响应计算过程见图2.9。图2.8 源面积发展过程示意图Fig2.8 The Schematic diagram about develop of source areaTOPMODEL主要通过流域土壤含水量(或缺水量)来确定源面积的大小和位置。并且含水量的大小可由地形指数计算，从这个角度也可以将TOPMODEL模型理解为以地形指数为基础的流域水文模型43。本文在原TOPMODEL模型的基础上，将土壤表层渗滤这一项影响产流的因素在每个网格之中加以考虑，使得模型在考虑水文响应单元的地形指数的同时，又能考虑土地利用信息对表层渗滤的影响。将流域跟产、汇流相关的各项因素充分考虑到模型当中，更能反映出流域的物理性质并准确描绘出流域的水文特性，进而能够进行更加精确的产、汇流计算。总而言之，本文选用TOPMODEL模型对清河水库进行洪水预报，充分考虑了地形的空间变化，以地形指数的空间分布来反映流域各个单元面的水分的亏缺状况，考虑表层渗滤对流域产流量以及汇流的峰时、峰量的影响，物理意义清晰，结构明确，具有可靠的研究价值，适用于本次研究区的情况。2.3.2 地形指数的作用TOPMODEL用地形指数(，)作为描述地形的参数和决定径流形式的主导因子，并假定流域内相同地形指数值具有相同的水文响应过程16。地形指数()愈大，意味着该区具有更大潜力发展成为饱和带，土壤愈容易达到饱和而产流。集总式模型并不能将流域各点的蓄水容量都表示出来。如新安江模型中流域蓄水容量曲线就是用一条经验的抛物线线概化出来的；相对地TOPMODE模型却可以根据流域单点的地形指数来计算这个点的缺水量，更加方便的反映出了饱和区的大小和分布11。蓄水容量曲线与地形指数的功能相同，都是为了计算径流16。利用地形指数来计算土壤饱和程度以及空间分布一般基于以下4个假设： 侧向壤中流速率与所在位置的DEM栅格坡度成正比。即假设侧向壤中流和地下水的流动速率和方向与地形近似平行； 土壤的导水率(Transmissivity)随有效土层深度增加而成线性或指数分布，此关系与参数Szm与Ln(T0)的相互作用有关； 地下径流的计算对于整个流域是一样的； 土壤饱和层中的水流认为是处在平稳状态的，地形指数通常与土壤含水量有关系，进而可以预测流域的水流路径14（即河道的区域与位置）。从流域DEM数据中提取地形指数并进行预处理的过程中发现，几乎地形指的值各不相同，而由非饱和区含水量计算公式： (2.4)可知：地形指数“”的取值直接影响非饱和区最大蓄水量“SD”的值。对于流域面积较大的地区，如果用90*90分辨率的DEM数据，提取的地形指数个数将是一个庞大的量（例如清河流域有354904个点值），计算效率将会大大下降，甚至会出现内存溢出的现象，显然这种做法不太合适。通常TOPMODEL模型对地形指数的处理方式是按值等间距分类，并对每一类的地形指数取平均数，认为每一类有相同的水文响应过程（如图2.9所示），此部分内容将在第三章着重论述。图2. 9 单元水文响应计算示意图Fig2.9 The calculation schematic diagram about hydrology response of Grid2.3.3 模型参数分析自然界水文现象复杂，在没有找到令人满意的规律之前，通过建立水文模型近似地去模拟水文响应过程，应当认为是一种合理可行的途径44。根据水文过程之间的联系，建立水文模型，选取流域中与产、汇流过程相关的参数，模拟和预测流域洪水形成过程是研究流域洪水灾害的主要内容，其中模型的参数优选在一定程度上决定了模型的精度与适用性，换而言之模型参数优选是洪水预报的核心内容之一。（1）模型参数介绍和设计的TOPMODEL模型中，除了地形指数意外，模型参数主要有7个如表2.3所示：表2. 3 TOPMODEL模型参数Tab2.3 Parameters of TOPMODEL参数类型参数名称