基于分布式水文模型的山洪动态预警框架研究学术报告

一、 研究作者、机构及发表信息 本研究由天津师范大学地理与环境科学学院的陈一如（共同一作）、王光鹏、王赟、马美红（通讯作者），天津艺术中学初中部的张楠（共同一作），以及水利部防洪抗旱减灾研究中心、中国水利水电科学研究院的张晓蕾、刘荣华等研究人员共同完成。该研究以题为《A novel dynamic flash flood early warning framework based on distributed hydrologic modeling》的论文形式，发表于国际学术期刊《Ecological Indicators》2025年第172卷，文章编号113247。

二、 学术背景与研究目的 研究领域： 本研究属于水文水资源与灾害风险管理交叉领域，具体聚焦于山洪灾害的精细化预警技术。 研究背景： 山洪灾害是极端天气引发的最致命的洪水灾害之一，常发生于小流域，其过程复杂且突发性强，导致灾损逐年增加。高精度的水文模型对于山洪防御至关重要，但现有模型在模拟极端天气下的山洪过程时仍面临不确定性大、准确性不足等挑战。传统的集总式水文模型（如Sacramento模型、新安江模型）虽然建模简单、计算效率高，但在刻画降水空间异质性和复杂下垫面方面存在不足，且需要大量实测数据校准参数，难以适用于水文气象观测资料匮乏的中小山区流域。分布式水文模型（如MIKE SHE、TOPMODEL、HEC-HMS）能更好地反映物理过程和空间变异性，但其构建复杂、数据需求高、计算耗时，其预警效果仍有优化空间。此外，现有的山洪临界雨量预警指标多缺乏对前期土壤含水量、累积雨量、雨强等关键动态影响因素的考虑，导致预警模型适用性差、精度低。 研究目的： 本研究以中国广东省大溪河流域为研究对象，旨在通过验证中国山洪水文模型系统（China Flash Flood Hydrological Modeling System， CNFF）的适用性，结合曼宁公式（Manning’s formula）反演计算山洪临界雨量阈值，并综合多指标分析山洪致灾因子，构建一套基于分布式水文模型、耦合风险等级评估的动态山洪灾害预警框架，以改进山洪防御方法，为山洪防灾减灾提供理论参考。

三、 详细研究流程与方法 本研究遵循“模型验证-阈值计算-风险评估-预警集成”的技术路线，具体流程如下：

流程1：CNFF模型适用性验证与设计洪水分析 * 研究对象与数据： 研究区为广东省连平县上坪镇的大溪河流域，面积175.95平方公里，划分为14个子流域。使用2019年至2023年的洪水流量和降水数据进行模型率定与验证。基础数据包括12.5米分辨率的DEM、河网、土壤类型、土地利用类型以及人口密度数据。 * 研究方法： 采用CNFF分布式水文模型进行模拟。CNFF是为山洪防御专门开发的模型，采用模块化分层架构，以考虑流域系统拓扑关系的高精度地形地貌数据簇为单元，构建水循环多过程模型库，兼容不同气候类型区域的产汇流特性。主要计算模块包括气象、产流、汇流、河道洪水演进及水利设施调控。产流计算主要采用新安江三水源蓄满产流法；汇流计算采用考虑降雨强度和下垫面空间异质性的分布式时变单位线；河道洪水演进采用基于动力学的分段马斯京根法。 * 评价指标： 采用径流深相对误差、洪峰流量相对误差、峰现时间误差以及纳什-萨特克利夫效率系数（Nash-Sutcliffe Efficiency, NSE）评估模型精度。NSE介于0.7至0.9为B级，大于0.9为A级。 * 设计洪水计算： 基于广东省1公里分辨率的设计暴雨网格数据，选取流域形心网格，计算了10分钟、1小时、3小时、6小时、24小时五种历时，以及2年、5年、10年、20年、50年、100年一遇共六种重现期的设计暴雨。将设计降雨输入率定好的CNFF模型，计算得到各重现期的设计洪水。

流程2：基于曼宁公式的动态临界雨量阈值计算 * 研究目标： 确定不同预警等级（警戒、危险、极高危险）对应的特征流量，并反算不同土壤湿度条件下的动态临界降雨阈值。 * 研究方法： 1. 特征水位确定： 基于河道断面实测数据，结合河床最低点、历史最高水位、洪痕标记等，确定了三个特征水位：警戒水位（299.84米）、危险水位（300.84米）和极高危险水位（301.84米）。 2. 特征流量计算： 应用曼宁公式分析水位-流量关系，结合设计洪水流量，通过内插确定对应上述三个特征水位的特征流量。 3. 临界雨量反演： 基于CNFF模型，考虑三种典型的土壤前期含水量条件（湿润：0.8倍张力水容量 Wm；正常：0.5 Wm；干旱：0.2 Wm），采用水位-流量-临界雨量的逆推算法，计算得出在1小时、3小时、6小时预警时段内，达到警戒、危险、极高危险三个等级所需的动态临界雨量。

流程3：基于层次分析法（AHP）的山洪风险等级评估 * 研究目标： 对大溪河流域进行山洪灾害风险区划，为动态预警提供空间依据。 * 研究方法： 1. 指标体系构建： 从灾害危险性（致灾因子、孕灾环境）和社会易损性（承灾体）两方面构建风险评价指标体系。具体包括6个指标：致灾因子：降水量；孕灾环境：高程、坡度、土壤类型；承灾体：人口密度、土地利用类型。 2. 权重确定与风险值计算： 运用层次分析法确定各指标权重。对各项指标数据进行标准化处理，并赋值（1-4分对应低、中、较高、高风险）。通过加权叠加计算每个栅格的风险值R，公式为：R = 0.336F₁ + 0.060F₂ + 0.132F₃ + 0.072F₄ + 0.280F₅ + 0.120F₆（F₁至F₆依次对应上述6个指标）。 3. 风险分区： 根据风险值将流域划分为低风险、中风险、较高风险和高风险四个等级区域。

流程4：耦合风险等级与临界雨量的动态预警框架构建 * 研究方法： 将计算得到的动态临界雨量阈值与流域风险区划结果相结合，制定分区分级的预警发布策略。预警等级（一至三级）对应临界雨量的警戒、危险、极高危险等级。预警发布时间根据风险区进行调整：1）当降雨指标达到极高危险等级时，无论风险区如何，立即发布预警；2）当降雨指标达到警戒或危险等级时，在高风险和较高风险区立即发布预警；在中风险区延迟0.5小时发布；在较低风险和低风险区延迟1小时发布。这种延迟策略旨在减少误报和漏报，其延迟时间主要通过迭代试错和经验确定。

四、 主要研究结果 结果1：CNFF模型在流域适用性良好。 对7场洪水进行率定，对3场洪水进行验证。所有洪水的径流深、洪峰流量、峰现时间模拟合格率均为100%。率定期平均NSE为0.79，验证期平均NSE为0.89，表明CNFF模型能够较好地模拟大溪河流域的洪水过程，对降雨值和峰现时间均有良好响应。

结果2：确定了动态临界降雨预警指标。 确定了流域出口断面三个预警等级的特征流量：警戒流量为176.3 m³/s，危险流量为308.0 m³/s，极高危险流量为483.6 m³/s，分别对应约2-5年一遇、5-10年一遇和10-20年一遇的洪水。基于三种土壤湿度条件，反演得到了1小时、3小时、6小时历时的动态临界雨量阈值。例如，对于1小时历时，在土壤湿润（0.8 Wm）、正常（0.5 Wm）和干旱（0.2 Wm）条件下，达到警戒等级的临界雨量分别为29.1 mm、43.3 mm和53.4 mm；达到危险等级的临界雨量分别为36.8 mm、50.6 mm和65.6 mm；达到极高危险等级的临界雨量分别为44.1 mm、58.7 mm和72.5 mm。这清晰地展示了土壤前期湿度对临界雨量的显著影响：土壤越干，引发同级山洪所需的雨量越大。

结果3：完成了流域山洪风险区划，明确了高风险区域。 评估显示，大溪河流域山洪风险总体较高。其中，较高风险区面积占比最大，为31.1%，主要分布于地形起伏大、降水量大的区域。高风险区面积占比为7.26%，主要分布在流域中部地势较低、沿河分布、汇水面积大且人口密度高的区域，城市化建设用地的改变加剧了洪水风险。低风险区面积占比最小，为6.42%，主要位于流域边缘高海拔、人口密度低的区域。

结果4：构建了山洪灾害动态预警框架。 通过将动态临界雨量阈值与风险分区相结合，形成了基于CNFF模型的山洪动态预警框架。该框架不仅根据实时降雨和土壤湿度判断是否达到预警阈值，还依据降雨发生地的风险等级，动态调整预警发布时间，实现了“阈值+风险”的精细化预警。例如，在土壤湿润（0.8 Wm）条件下，若6小时累计降雨达到72毫米的警戒指标，位于高风险或较高风险区的断面将立即发布预警。

五、 研究结论与价值 结论： 1. CNFF模型在大溪河流域具有良好适用性，能够有效模拟山洪过程。 2. 考虑土壤前期含水量的动态临界雨量阈值比固定阈值更科学，为预警提供了更精确的指标。 3. 大溪河流域山洪风险空间分布不均，较高风险区占主导，高风险区集中于低洼沿河人口密集带。 4. 成功构建了融合分布式水文模型、动态临界雨量和风险评估的动态山洪预警框架，实现了预警的时空精细化。

价值： * 科学价值： 提出了一种将物理机制模型（CNFF）与统计经验方法（曼宁公式、AHP）相结合，并整合动态致灾因子（土壤湿度）和静态风险环境的新预警范式。这深化了对山洪形成机制与风险评估耦合关系的理解。 * 应用价值： 所建立的动态预警框架可直接应用于大溪河流域的山洪防御业务，通过实时监测降雨和土壤湿度，结合风险地图，实现分区分级、提前量可调的预警发布，有助于提高预警精度和时效性，减少灾害损失，并为其他类似山区流域的山洪预警系统建设提供了可参考的技术路径和方法体系。

六、 研究亮点 1. 方法的创新性： 研究并非简单应用现有模型，而是构建了一个从“模型验证-阈值动态反演-风险评估-预警策略制定”的完整技术链条。特别是引入土壤前期含水量作为关键变量，反演不同情境下的动态临界雨量，显著提升了预警指标的物理基础和适应性。 2. 预警策略的精细化： 突破了传统单一雨量阈值的预警模式，首次在该研究中将基于AHP的空间风险区划结果与动态临界雨量阈值相结合，制定了基于风险等级的差异化预警延迟发布策略，有效平衡了预警的敏感性与可靠性。 3. 模型的工程化应用导向： 研究紧紧围绕山洪防御的实际业务需求，选用专门针对山洪开发的CNFF模型，并在实际流域进行了完整的率定、验证和应用，验证结果（NSE>0.79）表明该模型具备业务化应用的潜力，研究成果具有直接的转化前景。 4. 多源数据与多技术融合： 综合利用了高精度DEM、土壤、土地利用、人口密度等多源地理数据，以及长序列水文气象观测数据，并融合了分布式水文模拟、水力学计算（曼宁公式）和多准则决策分析（AHP）等多种技术方法，体现了交叉学科解决复杂灾害问题的优势。