荔波县樟江河上游降雨量与水位关系研究

摘要：通过对比分析荔波县城及上游2次大暴雨量级以上的天气过程降雨特征、面雨量、水位特征，指出荔波县城上游12小时内出现面雨量接近140毫米的强降雨时，县城樟江河段将达警戒水位，且流域内有2-4个站点6小时降雨量达110毫米左右时，水位将上涨较快，快速上涨和维持时间与强降雨集中持续时间基本吻合，且洪水与强降雨开始时间有2-4小时左右时间差。

关键字：面雨量；径流量；强降雨；雨强；水位

引言

荔波县樟江河作为荔波县境内最大的河流，主河道长53.1公里，20平方公里以上的集雨面积河流11条，集雨面积1498.5平方公里，河流沿岸是荔波人口最密集的区域，荔波县城位于樟江河主干流中游。2000年以来，共发生2次超警戒水位，分别是2000年“6·21”、2020年“8·21”。2000年“6·21”最大洪峰流量为2800m³/s，超警戒水位3米，造成县城三分之二的区域被淹，停水停电3天；2020年“8·21”最大洪峰流量为2397.0m³/s，超警戒水位1.0米，直接经济损失2.96亿元。由于荔波县城极少遭受超警戒水位洪水，且2019年对县城下游河道进行拓宽，增加了泄洪流量，进一步降低了超警戒洪水风险，从县委政府委政府到应急、气象、水务和水文等部门放松了县城防洪的警觉性，在遭遇极端降水的情况下，预判不够，应急准备不足，重要场所、物资提前防范和转移不够及时，造成较大损失。

关于暴雨洪涝的预报研究，Gruntfest[5]等指出累计雨量是江河的流量最主要的来源，洪涝的流量与流域的面积、长度、倾斜度等有关，地形陡峭落差大将产生流速更快的洪涝。Bluestein[4]等指出降水速率与水位上涨速度密切相关。国内关于洪涝预报研究也很多，如马国斌[3]、高煜[1]中等通过提取降雨量、地形高程、地形标准差等因素作为评估因子，建立洪涝灾害危险性评估模型。李兰[2]等研究了基于GIS淹没模型的流域暴雨洪涝风险区划方法。可见，面雨量的计算和临界雨量的确定等往往成为洪涝灾害的重要监测指标。

但由于荔波喀斯特熔岩地貌特征较为明显，樟江河中上游下垫面复杂，造成地表径流复杂，在水文资料等关键因子缺乏的条件下，用单一或组合优化后的某种模型研究暴雨洪涝造成河流水位上涨难度极大，它与前期土壤含水量、河流断面和坡度、地表产流系数、流域面雨量和降雨面积、各支流降雨和下泄流量时间差等因子密切相关。因此，本文通过重点对比分析荔波县2020年“8·21”超警戒水位和2019年7月6日接近警戒水位两次天气过程中水位变化、面雨量与降雨面积等关键因素，研究荔波县城可能造成超警戒水位的降雨阈值，为防洪救灾提供比较客观的依据。

1 资料来源

统计2020年“8·21”和2019年7月6日大暴雨天气过程，荔波县樟江河中上游自动气象站小时降雨资料，两次天气过程中县城水位站逐5分钟和逐小时水文监测资料，以及30米精度的DEM高程数据。   

2 流域面积确定

基于30米精度的DEM数据，利用ArcGis系统中水文分析工具，提取荔波各流域边界，结合遥感影像图和实际河流分布，修订流域边界和流域面积，绘制各流域边界图等信息。如图1。荔波县城樟江河段洪水由图1中1-5号小流域降雨汇聚，积雨面积在1000 KM²左右。

图1 荔波县各流域分布及面积

3 降雨天气过程特征分析

受台风“海高斯”外围环流影响，2020年8月21日，荔波县樟江河流域及上游三都县出现了特大暴雨天气，流域内共出现4站特大暴雨，24h最大降雨量286.5mm,最大小时雨强53.5mm,3小时最大降雨量143.5mm,6小时最大降雨量202.0mm。2019年7月6日，荔波县樟江河流域及上游三都县出现了短时强降雨天气，流域内共出现8站大暴雨，24h最大降雨量150.2mm,最大小时雨强48.0mm,3小时最大降雨量100.6mm,6小时最大降雨量141.6mm,见表1。

两次天气过程均为过程自南向北移动发展，小时降雨强度强，过程累计降雨量大，给降雨区域造成严重内涝和樟江河流域沿岸洪涝灾害。不同的是2020年“8·21”累计降雨量更大，雨强在10.0mm/h以上的持续时间更长，流域内降雨持续时间达12个小时，造成荔波县城樟江河段超警戒水位1.0米。而2019年降雨强度虽强，但强降雨持续时间在6个小时左右，累计降雨量均在150mm以下，荔波县城樟江河段最高洪水位离警戒水位1.2米。

表1 荔波县樟江河流域两次暴雨天气过程降雨1-9h最大累计雨量和24小时降雨量

4 面雨量计算

由于在流域1中有2个自动气象站，流域2中有4个，流域3中有1个，流域4中有1个，流域5中有3个，且在各流域站点分布较为均匀，水平距离在10KM左右，最远的在18KM左右,且站点处于各流域偏中心位置，因此采用气象站点算术平均法计算2020年“8·21”和2019年7月6日大暴雨天气过程荔波县城上游各小流域面雨量，全流域面雨量由各小流域所占面积权重和面雨量计算求得.见表2。

表2 两次天气过程各小流域面雨量和全流域面雨量

5 洪水水位特征与降雨关系分析

根据荔波县樟江河县城段水位监测资料，2020年“8·21”洪涝灾害，荔波县城段水位自21日6时起至13时，水位快速上涨，最快涨幅1.8m/h，10个小时内上涨10.8m，超警戒水位1.0m，最大流量2397m³/s，超警戒水位持续6小时。2019年7月6日，荔波县城段水位自6日14时起至21时，水位快速上涨，最快涨幅1.3m/h，8个小时内上涨6.8m，距警戒水位1.3m，最大流量1715m³/s。通过表1和表2分析可以，水位快速上涨到警戒水位的时间在6-7小时左右，洪峰持续时间在6小时以下，与强降雨将集中持续时间基本吻合。

5.1 过程总径流流量与流域面雨量计算

根据每5分钟的监测流量，计算起始水位和回落水位至同一水位期间内的累计流量，可比较合理地计算在流域内过程总降雨量形成的总径流量。经计算，2020年“8·21”荔波县城上游流域内降雨形成的总径流量为1.5032亿立方米，能形成地表径流的流域面雨量为150.3毫米，与表2中计算值存在34毫米的差异，超警戒水位的流量达4628.91万立方米，造成超警戒水位的流域面雨量达46毫米；2019年7月6日的总径流量为1.0091亿立方米，能形成地表径流的流域面雨量为100.9毫米,与表2中计算值存在17毫米的差异。经对比分析，主要有三个面因素：一是两次天气过程小时降雨强度、强降雨持续时间不同，2020年“8·21”持续时间更长，强降雨时段较为集中，而2019年7月6日大暴雨天气过程为间歇性的短时强降雨，强降雨集中时段分散；二是2020年“8·21”过程前2-3天出现分散性小雨，而2019年7月6日大暴雨天气过程前2天内均出现中到大雨，土壤含水量充足，降雨形成地表径流的转化率更高；三是土壤渗透吸收，前期降雨少则吸收多，多则吸收少。

5.2水位上涨与强降雨的时间差关系

根据图2和各站点小时降雨情况，2020年“8·21”洪涝灾害天气过程中，流域1和流域2的强降雨集中于21日1-6时，流域3、流域4和流域5强降雨集中于21日4-8时，河流水位快速上涨始于21日3时，10时30分达到警戒水位，13时达到最高洪峰，洪水到达县城与强降雨开始时间差在2-4小时左右。根据图2和各站点小时降雨情况，2019年7月6日大暴雨天气过程，流域2强降雨集中于9-12时，流域3和流域5强降雨集中于9-16时，流域1和流域4强降雨集中于11-17时，6日13时水位开始快速上涨，22时达到最高洪峰，洪水到达县城与强降雨开始时间差在2-4小时左右。因此可以判断，当荔波县城上游出现强降雨天气时，洪水将水在2-4小时内到达县城。

6 结论与讨论   

1. 通过两次过程河流水位对比分析，根据2020年“8·21”造成超警戒水位面雨量46毫米，结合表2可以推算，达到警戒水位的面雨量为138毫米。因此，可以推算当荔波县城上游流域12小时内出现面雨量达到140毫米左右时强降雨天气时，县城河段水位将达警戒水位。

2. 在实际预报分析中，还需要考虑过程前2-3天内流域降雨情况，且计算面雨量与实际仍有一定差距，可参考5.1分析结论，类似的天气过程可考虑20-30毫米左右的土壤吸收量。当流域内有2-4个站点6小时内累计雨量达110毫米左右时，荔波县城河段水位将上涨较快。

3. 当流域内出现局地大暴雨以上的降雨，需要根据流域边界和面积，计算面雨量，估算形成的径流总量，根据警戒水位的历年最大流量，结合降雨趋势，可以较为合理地预判洪水风险。

4. 荔波县城河段洪水到达时间与强降雨开始时间有2-5小时的时间差，在实际预报服务中，需要根据强降雨发生地与县城之间的河流距离，初步估算到达时间，为决策服务提供参考。

5. 由于荔波樟江河流域地形复杂，水文监测站点较少，且历史资料样本还不多，在分复杂山地地貌的河流水位时，需要精度更高的地理信息数据，结合雷达订正后反演的累计降雨量等，利用更加适合山地复杂地形的研究模型和算法，结合过程实况和水文资料，进行模拟和修订，不断优化。

6. 根据荔波县近5年来天气过程资料，持续稳定，最大小时雨强在30毫米以下，大部分时段在雨强在10毫米以下稳定持续的降雨天气，虽然24小时或48小时累计降雨量达150毫米以上，但樟江河水位上涨较为缓慢，涨幅在5.0米以下，未发生超警戒水位。因此，小时雨强在30毫米以上且持续维持在3-6小时左右，6-9小时内累计降雨超过150毫米的多点强降雨天气，极易造成超警戒水位。

参考文献

1 高煜中，邢俊江，王春丽．2006. 暴雨山洪灾害成因及预报方法［J］． 自然灾害学报，15( 4) : 65 － 70．

2 李兰，周月华，叶丽梅2013．基于 GIS 淹没模型的流域暴雨洪涝风险区划方法［J］. 气象，39( 1) : 112 － 117．

3 马国斌，李京，蒋卫国，2011．基于气象预测数据的中国洪涝灾害危险性评估与预警研究［J］． 灾害学，26( 3) : 8 － 12．

4 Bluestein H B．1993， Synoptic-dynamic meteorology in midlatitudes［J］． Observations and Theory of Weather Systems Oxford University Press． 2: 594 － 599．  

5 Gruntfest E，C J Huber．1991，Toward a compressive national assessment of flash flooding in the United States［J］． Episodes，14: 26 － 34．