基于遙感數據的太子河流域洪水預測研究

潘志鋼

基于遙感數據的太子河流域洪水預測研究

潘志鋼

（遼寧省遼陽水文局，遼寧 遼陽 111000）

文章在綜合了以往研究采用的氣象水文資料和遙感數據基礎上，總結了如何計算小水庫的攔洪量。將遙感數據信息作為研究依據，提取實際勘測的小水庫庫容數據和水面信息，并將不同類別、不同坡度的子流域作為計算的最小單位，對各個小水庫塘壩面積和庫容的相關性進行模擬。然后依據兩景遙感數據（包含洪水時段），分析出相應的水域面積，發現該時間段內蒸發和降雨的情況是如何改變的，以此推算小水庫逐日水面的大小以及庫容的變化情況，最后計算出小水庫塘壩的攔洪量，本研究對于校正原來的洪水預測方案有重要意義。

人類活動；流域；洪水預測；遙感

洪水預測是大型水庫開展調度的首要工作。水庫建成后，由于其上游流域后期實施了一些水利工程，導致改變了徑流過程，如果洪水預測模型沒有及時地反映這種改變，預測模型的精確度就不能達到要求［1-5］。如果預測前長時間沒有下雨，降水后上游的中小水庫、塘壩等會攔截大部分的地表徑流，使得預測的水庫洪量和蓄水量數據都比實際的要大，這會降低水庫的供水能力，進而干擾其發電作用；但是如果預測前的降水較多，再有大雨發生時，潰壩或者泄流的事故就很可能在這些小型水利工程（如塘壩）中發生，導致預測的洪量遠遠不夠，水庫的防洪調度比較被動，威脅到水庫的安全［6-9］。所以，在該流域進行預測洪水的發生時，應當將人工干預建設的中、小型水利工程進行泄洪或攔洪的情況考慮在內。相對于中型水庫來說，小水庫塘壩分布更加廣泛、數量眾多，水庫運行的數據資料更難以掌握，所以本研究將小水庫塘壩作為重點研究對象。

本研究基于美國陸地資源衛星Landsat的TM/ETM+尼的遙感數據資料，借鑒了已有的研究成果，提出了針對流域內小水庫塘壩攔洪的計算方法，該方法可在對受影響的大型水庫進行洪水預測時提供可靠的數據［10-12］。該方法的原理為：首先，依據水庫的運行數據與遙感數據，描述庫容和水域面積之間的關系；然后在降水的蒸發資料的基礎上得出小水庫塘壩的庫容發生了什么變化，求出相應洪水時段的攔洪量；最后，將大中型水庫實際勘測到的攔洪量與前述攔洪量相加，來校正原來的洪水預測模型。

1 流域內的水利工程概況

本文以太子河流域為研究案例，太子河流域的總面積為1.38×105km2，河長為415km，其年平均徑流量37.8×106km2，該河流的水系發達，支流比較多。共有兩支源頭，其中本溪縣東營坊鄉羊湖溝草帽頂子山麓為南支的發源地，新賓縣平頂山鄉紅石粒子為北支的發源地，在本溪縣的下崴子進行匯合后形成太子河的干流部分，經過遼寧的三個地方（分別為鞍山、本溪、遼陽），和渾河匯流的地方為三岔河周邊。太子河的支流主要包括細河、南支、湯河、蘭河、北沙河、運糧河、柳壕河、海城河以及南沙河9條，除1條外其他的支流均成為了納污河。太子河屬于高度受控河流，過去近50年為了滿足灌溉、供水、防洪、水力發電等要求，該流域的水資源進行了高強度的開發利用。尤其是在1969～1995年近30年的時間里，修建了大量的大壩、水庫等。大型的水庫主要有，建于1995年的觀音閣水庫、建于1972年的參窩水庫以及建于1969年的湯河水庫，這三座大型水庫的庫容之和達到了流域多年平均徑流量的97.2%，興利水庫的庫容占流域多年平均徑流量的60.7%，在該流域多年平均徑流量中，有59.0%的來自于這三個水庫。此外，還有14處攔河閘壩建于干流上，這些閘壩的需水總和為2156萬m3。目前呈現出“兩庫、三段、多閘壩”的調控結構，其中兩庫指的是參窩水庫和觀音閣水庫，見表1、圖1。

表1 太子河流域大型水庫的特征值

圖1 太子河流域水系示意圖

2 基于遙感數據的小水庫塘壩攔洪計算方法

2.1 提取流域的水系

已有的水系提取方法包括NDVI法、DNWI法、譜間關系差值法、單波段閡值法。本研究對譜間關系差值法進行了提升并利用，由于水體和山體、灘涂的陰影在TM2和TM3波段上的反射率差距大，在TM4和TM5波段上則反射率的差距小，依據該原理來區分水體、山體、灘涂等，然后利用模型增強圖像，最好選用合適的閾值提取水體的信息。下面為具體算法：

式中，k2—提取水體的閾值，k2∈［1，2］，各個遙感數據發送了可能是不一樣的輻射能量，所以在確定不同時相k2的值之前，必須參考提取水體的擬合情況，取值介于1.4到1.6之間。

2.2 計算小水庫塘壩的攔洪量

以林波波河流域的8個小水庫為研究對象，國外學者Sawunyama研究出小水庫入流的計算方法，并按照該途徑分析了這幾個水庫的入流情況。針對研究對象太子河流域，本文完善了該計算方法，新的方法在推算整個流域小水庫塘壩的攔洪量時，可以不將小水庫塘壩的準確坐標考慮在內，具體方法如下。

（1）獲得汛期質量較高的兩景遙感數據，計算時段為數據的間隔時段；

（2）將子流域或水庫作為計算的基本單位。驗證該方法時選取的小水庫要有詳細數據，推算小水庫塘壩的攔洪量時選擇的是子流域；

（3）以計算單位為對象，比較兩組遙感數據提取的水域面積，假定前期的水域面積是Ares，τ-n，后期的水域面積是 Ares，τ。 如果 Ares，τ＞Ares，τ-n， 意味著時段內計算單位能夠攔蓄洪水，否則意味著水庫處在泄洪狀態。公式中的n代表遙感兩組遙感數據相隔的時間跨度，τ與τ-n代表獲得這兩組數據的時間點；

（4）計算時段內各個子流域逐日水面的大小。

如果 Ares，τ＞Ares，τ-n， 那么：

式中，Ares，i—第 i日水域面積， i∈ ［1，n］ ， N—達到wetdays判定條件的總天數。wetdays的判定條件為：

如果 Ares，τ＜Ares，τ-n， 那么：

（5）依據面積和庫容的相關性，得出各個子流域每天的庫容量，與相應洪水發生時的庫容變化情況進行對比，進而求出各個計算單位的攔洪數據。

3 分析并應用計算結果

3.1 劃分小水庫的塘壩的類別

劃分標準為塘壩所處子流域的坡度范圍，共可以分成三類，分類標準和每個類別中有詳細資料小水庫的具體數量詳見表2。

表2 小水庫塘壩分類標準及有資料小水庫分類結果

3.2 構建各類小水庫塘壩庫容和面積的相關性

第一步是檢測小水庫數據的可靠性，一方面是要檢測實際勘測數據資料的可靠性；另一方面是要檢測遙感數據的可靠性，該檢測主要是針對云層是如何干擾水面信息的獲取，因為構建相關關系時需要大量的樣本，但能夠依據的遙感資料并不多，所以本研究利用了所有搜集到的遙感數據，再去掉云層干擾下的水庫水面信息。和大中型的水庫相比，小型水庫由于地區不同，管理水平和制度等方面差距都比較大，會降低實際勘測運行資料的精確度，而且有些小水庫連場次洪水過程的庫容的變化資料都缺乏完整的。之后在計算各類小水庫庫容和面積的相關性時，就可以運用檢測到的精確度比較高的數據，見表3。

表3 各類小面積和庫容的相關性

4 驗證小水庫的攔洪量

計算小水庫的攔洪量時，選擇2006年度的為計算對象，因為根據各個年度的數據資料發現，處在整個的汛期里面的兩景數據只有2006年的，并且該年度小水庫的各種資料都比較多，具體的結果如下表。從表中可知，對于2006年8月26日發生的洪水，實際勘測到的這些小水庫的攔洪總量是157.9萬m3，求出的攔洪量是159.2萬 m3，相對誤差是-0.13%，絕對誤差為 -0.18萬 m3，模擬的精確度比較高。

表4 小水庫攔洪計算驗證 單位：104m3

5 校正水利工程攔蓄的洪水預測方案

對于2006年8月26日發生洪水的攔洪量，本研究通過計算攔洪量來調整原來設計的洪水預測方案。

5.1 計算水利工程的攔洪量

從已處理的大量遙感資料中，要提取小水庫的詳細水體數據，得出塘壩的攔洪量，首先要運用掩膜的方法去掉河流和大型、中型水庫的資料。因為研究對象所處的流域處在四個遙感圖像匯集的地方，整個流域在一個時間段的水域面積不能獲取。所以本文歸納小水庫塘壩的攔洪規律時，將涵蓋的范圍限定在p118r30軌道所能獲取數據的范圍內，然后在整個流域范圍內進行應用。

研究范圍內東豐以上小水庫塘壩的總庫容為2856萬m3，磐石以上小水庫塘壩的總庫容為3682萬m3。根據公式可求出水文站上游的小水庫塘壩的攔洪量，依據實際勘測的資料可以計算出大中型水庫的攔洪量?？刂普镜臄r洪比即為攔洪量與總庫容相比的比值，攔洪比的平均值即是整個流域的攔洪比，全部小水庫塘壩的總攔洪量即為這兩者相乘的值。表5為小水庫塘壩攔洪比的平均值，表6為各類水利工程的攔洪量。

表5 小水庫塘壩平均攔洪比計算表

表6 水利工程對20060826洪水的攔洪量 單位：104m3

5.2 校正洪水預測方案

用之前求出的攔洪量來與原來的預測方案進行校正，結果如表7所示。得知原來的洪水預測方案預測值是2.68億m3，2006年8月26日實際發生的洪水的總量是2.03億m3，相對誤差為31.6%，可以將相對誤差減少為10.2%，校正后的洪量是2.25億 m3。

表7 編號20060826洪水預測方案的校正數據

6 結語

本文將傳統的氣象水文數據和LandsatTM/ETM+遙感數據相結合，在遙感數據的基礎上，研究計算小水庫攔洪量的最佳方法。此方法將小水庫所處流域的空間分布情況、地形地質情況、水文條件等因素都考慮在內，用101個子流域對整個流域進行切分，按照水面信息與實際勘測到的小水庫庫容信息，將子流域作為計算的基本單位，構建起各類子流域的小水庫塘壩面積的庫容關系。在遙感數據的基礎上，分析相應的水域面積和相應時段內蒸發、降雨產生的影響，以此推演小水庫塘壩逐日水面的大小以及庫容的變化情況，最后計算出小水庫塘壩2006年8月26日發生的洪水，攔洪量總數為4289.5萬m3，利用這個數值校正原來的洪水預測方案，相對誤差在校正后從原來的31.6%下降到10.2%。

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TP183

A

1008-1305（2017）05-0037-03

10.3969/j.issn.1008-1305.2017.05.013

2017-03-09

潘志鋼（1985年—），男，工程師。