基于群測群防的山區(qū)洪水預警系統(tǒng)

基于群測群防的山區(qū)洪水預警系統(tǒng)

中國山區(qū)的山區(qū)約占總面積的2.3%，自然條件復雜，降水時空分布不均，集中下雨容易引發(fā)洪水。同時,山區(qū)人口主要集中在位于河流沿岸或山谷出口的城鎮(zhèn)和村落,山洪災害一旦發(fā)生,損失嚴重。中國29個省級行政區(qū),274個地級行政區(qū),1836個縣級行政區(qū)具有山洪災害防治任務,防治區(qū)面積達到463×104km2,涉及人口5.6億,其中重點防治區(qū)面積97×104km2,涉及人口1.3億,7400萬人受到直接威脅,防御形勢十分嚴峻,治理任務極為艱巨。據統(tǒng)計,20世紀90年代以前,中國每年山洪災害死亡人數約占洪澇災害死亡總人數的2/3,新世紀以來,由于大江大河防洪水平的提高,山洪災害死亡人數占比上升到80%左右。而2010年,全國因山洪災害造成近4000人死亡、失蹤(包括甘肅舟曲特大山洪泥石流災害死亡、失蹤人數),占洪澇災害死亡、失蹤總人數的90%以上。隨著數值天氣預報精度的提高和預見期的延長,對大區(qū)域大規(guī)模降雨及其導致的洪水過程的預測預警能力有了顯著的提高。但山區(qū)降雨洪水過程具有成因復雜、局部性強、歷時短、致災快等特點,數值天氣預報對山區(qū)局部短時強降雨的預測能力還非常有限,難以直接用于山洪預警。因此,山洪臨場預警仍然要以實際降雨為基礎。但是,山區(qū)降雨實時測報的技術難度大,實施成本高。從群測群防角度看,山區(qū)居民可粗略測量他們各自位置上的實時降雨量,但不了解上游流域內的降雨情況,也不掌握對洪水進行可靠估計的方法。作者研究了綜合群測群防思想和水文模擬技術的山洪預警系統(tǒng)方案:通過智能手機收集群測降雨量,采用云計算技術進行水文模擬,通過節(jié)約信息傳遞與水文模擬的耗時,實現降雨發(fā)生后洪水來臨前的臨場預警。1洪水預警1.1動態(tài)臨界降雨法山洪預警的基本方法分為2種:一種是以臨界雨量為基礎的預警方法,又分為靜態(tài)臨界雨量法和動態(tài)臨界雨量法;另一種是以臨界流量為指標的預警方法,又分為基于水文系列資料的經驗性山洪預警和利用水文模型進行產匯流演算的預警方法。在一個流域或區(qū)域內,假定一定時間內降雨量達到或超過某一總量和或強度時,該流域或區(qū)域發(fā)生山溪洪水、泥石流、滑坡等山洪災害,則把此時的降雨量和降雨強度稱為該流域或區(qū)域的臨界雨量和臨界雨強。根據這個臨界雨量(雨強)進行預警的方法就是靜態(tài)臨界雨量法。近年來隨著計算能力提高和數據來源豐富,可以考慮流域土壤飽和程度或前期影響雨量對山洪形成和規(guī)模的影響,給出不同初始土壤含水量條件下的臨界雨量,稱為動態(tài)臨界雨量法。臨界雨量法應用時無需進行降雨徑流演算,簡便高效,但難以反映流域內局部降雨不均勻的影響,在小流域山洪臨場預警中應用受到限制?；谒南盗匈Y料的經驗性山洪預警方法根據降雨推算洪水的級別,在具有水文資料的流域上適用性好、準確性高,但是面對缺乏水文系列資料的流域和極端氣候時,該方法難以繼續(xù)發(fā)揮作用。因此,更具有物理機理的方法是利用分布式水文模型進行產匯流演算預測徑流過程,求得不同位置的洪峰流量和峰現時間,由這些模擬結果結合局地山洪承受水平進行預警?；谒哪Ｐ偷姆椒ㄟm用性廣,精度高,是目前國內外研究的重點。美國馬里蘭大學與美國國家河流預報中心共同研發(fā)了分布式水文模型山洪預報系統(tǒng),中國河南省水利廳也在2007年開發(fā)出針對河南地區(qū)的基于分布式水文模型的山洪災害預警預報系統(tǒng)?；谒哪Ｐ偷纳胶轭A警方法空間分辨率和準確度更高,但對降雨輸入信息的要求也更高。由于在山區(qū)布設降雨實時測報系統(tǒng)的難度和成本均較高,此類山洪預警方法的廣泛應用也受到一定的限制。1.2洪水災害監(jiān)測預警的其他程序中國一直在推進山洪災害防治和預警工作,2003年4月發(fā)布了《全國山洪災害防治規(guī)劃編制技術大綱》,2007年8月發(fā)布了《山洪災害監(jiān)測預警系統(tǒng)設計方案指導書》,而2012年在2011年工程建設的基礎上將重點開展自動雨量站及縣級數據處理中心、精細化預報服務及氣象信息網絡、預警信息發(fā)布系統(tǒng)等建設。《山洪災害監(jiān)測預警系統(tǒng)設計方案指導書》提出山洪災害監(jiān)測預警系統(tǒng)由水雨情監(jiān)測系統(tǒng)、縣級監(jiān)測預警平臺以及預警系統(tǒng)組成,還提出建立群測群防組織體系以保證發(fā)揮系統(tǒng)的防災減災作用。水雨情監(jiān)測系統(tǒng)主要是建設自動監(jiān)測站、人工監(jiān)測站以及簡易監(jiān)測站,目的是為了得到實時的雨水情信息;縣級監(jiān)測預警平臺根據收集的雨水情信息提供基礎信息查詢、水雨情監(jiān)測查詢、氣象國土信息服務、水情預報服務、預警發(fā)布服務、預警響應服務、系統(tǒng)管理等功能;最終通過預警系統(tǒng)發(fā)布預警信息。目前多個省市已經按照該指導書建立了山洪監(jiān)測預警系統(tǒng)。圖1顯示了山洪監(jiān)測預警的典型流程,包括縣、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))、村、組、戶5級山洪災害防御責任制體系和群測群防體系。雨水情逐級上報或緊急直報到縣級防汛指揮部;縣級防汛指揮部發(fā)出預警信息,逐級或直接下傳給村民組,由村民組傳達給各戶。這種預警流程符合鄉(xiāng)村組織的現狀,但是信息上下傳達的路徑較長,信息傳達的方式、預警決策的方式和時限也難以明確規(guī)定,可能影響這個體系實際運用的效率。2基于智能手機互動的涼山預警系統(tǒng)2.1信息管理和預警處理模塊作者提出的山洪預警系統(tǒng)采用群測群防思想和分布式水文模型相結合的預警方法,系統(tǒng)基本結構如圖2所示。系統(tǒng)主要由云服務端(Ⅰ部分)和用戶客戶端(Ⅱ部分)組成,并主要通過手機移動網絡(Ⅲ部分)傳輸數據。云服務端主要提供數據采集、數據管理、水文模擬、預警處理等功能。數據采集功能主要由天氣預報抓取(A)、歷史降雨數據抓取(B)和用戶降雨數據收集(C)等模塊實現;數據管理功能主要基于降雨數據庫(D)、水文數據庫(E)和用戶與地理、社交關系數據庫(J)等實現;水文模擬功能由分布式水文模型的并行計算(F)實現;預警處理功能由預警級別判定(G)和預警信息推送(H)2個模塊實現。用戶客戶端主要由降雨信息上報(K)、預警信息接收顯示(M)和社交網絡(L)等功能模塊組成。在提出的預警方法中,用戶通過智能手機直接上報降雨量估計值,實現群測;系統(tǒng)將預警信息通過智能手機推送給用戶,實現群防。該方法通過智能手機實現了預警系統(tǒng)與用戶的直接互動,縮減了信息傳遞的路徑和耗時。系統(tǒng)的水文模型采用清華大學開發(fā)的數字流域模型。數字流域模型是一個基于數字河網的分布式水文模型,模型的基本單元是河段及其對應的坡面。河段以二叉樹河網編碼索引,并通過編碼直接表達河段間的連接關系和河網的結構。在此基礎上,數字流域模型實現了動態(tài)并行計算,可大幅提高計算速度,為提出的預警方法提供效率上的支持。產匯流模擬采用數字流域模型中集成的高山峽谷模型,適用于四川山區(qū)流域。數字流域模型在云服務器端采用面向服務的架構(SoA)封裝,按需運行,快速求解降雨洪水過程。2.2預警信息上傳首先是數據上傳過程:用戶通過客戶端降雨信息上報模塊(K)提交觀測到的雨量數據,與位置信息一并傳輸到云服務器,由用戶降雨數據收集模塊(C)接收。其次是服務器的處理運行過程:服務器每接收到用戶雨量則更新降雨數據庫(D),并自動啟動數字流域模型的并行水文模擬(F),模擬結果保存到水文數據庫(E),并觸發(fā)預警級別判定模塊(G)依據不同位置的承災能力判定預警級別。再次是預警信息的推送過程:一旦某地面臨不安全的預警級別,則由預警信息推送模塊(H)推送至有關用戶,由手機客戶端的預警信息接收顯示模塊(M)接收并顯示預警信息。在模擬應用中,以上過程只需要6min時間。最后是線下溝通過程:用戶針對接收到的預警信息進行其他方式的(如語音通話和當面交流)溝通,并把預警信息傳達給其他居民。圖3顯示了系統(tǒng)的預警流程。這種預警模式具有以下優(yōu)點:首先,使用了居民提供的降雨量估計值,不再完全依賴正規(guī)雨量站獲得雨量信息,可彌補在線報汛雨量點密度不夠的問題。其次,預警信息第一時間送達用戶,相對逐級傳遞預警信息的方式,可為用戶爭取到更多的避險反應時間。再次,系統(tǒng)可以抓取數值天氣預報預測的雨量數據,得到不同地區(qū)的中短期預警信息向用戶推送。用戶收到中短期預警信息后可以根據自己所在地區(qū)的實際降雨情況積極參與臨場預警,提供實際降雨量并得到更準確的臨場預警信息。2.3與降雨相關的分析選取位于四川省都江堰市龍池鎮(zhèn)的岷江支流龍溪河流域作為山洪預警系統(tǒng)示范應用的流域。龍溪河流域面積約80km2,水文監(jiān)測站網布設和村落分布如圖4所示。流域年降雨量大于1200mm,主河道平均比降為11.2%,縱剖面如圖5所示。編制了用于本流域山洪預警安卓系統(tǒng)智能手機客戶端,其界面如圖6所示。客戶端通過手機移動網絡中的信息推送接收預警信息,并采用圖標、鈴聲、振動等方式向用戶發(fā)出提示?？蛻舳塑浖ｑv內存,在系統(tǒng)通知區(qū)顯示圖標,表明軟件的運行狀況和當前預警級別。系統(tǒng)提供的預警信息包括洪峰來臨時間、洪峰大小以及行動建議。選取2012年7月11日降雨過程放大至5倍作為假想的實際暴雨過程進行模擬應用。南岳村北站的假想累積降雨過程如圖7所示,3h降雨量為227.5mm。根據四川省年最大時段暴雨設計標準,該3h雨量達1000年一遇水平。為模擬系統(tǒng)運行,假定某點居民在17:30發(fā)現雨量較大,向系統(tǒng)提交了17:00至17:30降雨量150mm的信息,假定居民行動至提交完成耗時3min。系統(tǒng)使用抓取的歷史降雨數據作為前期降雨量,將用戶輸入的降雨量作為實時降雨量,不考慮未來后續(xù)降雨進行降雨徑流模擬,于17:36發(fā)出第1次預警,龍溪河流域內各村落對應河道的洪峰值和峰現時間預測如表1所示。表1還顯示了各村所處河段的編碼、根據河道斷面估計的警戒(滿槽)流量、根據總降雨過程模擬的“實際”洪峰值與峰現時間。為了更好指導用戶的避險行動,系統(tǒng)還給出了行動建議,見圖6和表1。行動建議根據預測流量相對滿槽流量的比例判定,如表2所示。預警信息顯示,南岳村北的預測洪峰大于當地的警戒流量的120%,估計洪峰出現時間為14min之后,建議居民全面撤離;栗坪村、云華村的預測洪峰與警戒流量接近,建議用戶撤離河岸;南岳村南和東岳村地勢較高,不在干流沿岸,系統(tǒng)沒有提供預警信息。隨著降雨繼續(xù),假定用戶又提交了17:00至17:45降雨量150mm的信息,在新的數據下,系統(tǒng)于17:51發(fā)出第2次預警,如表1所示。以最靠近上游,避險反應時間最短的南岳村北為例,分析系統(tǒng)的及時性。采用流域內所有雨量站假定降雨模擬的南岳村北“實際”洪水過程如圖8所示,峰現時間為18:05。圖8還顯示了2次預警時間和預測的峰現時間,第1次預警相對計算洪峰的提前時間為14min,2次預警相對實際洪峰的提前時間分別為29min和14min?？梢园l(fā)現預測洪峰的出現時間較實際洪峰提前,這是由于流域上游沒有村民居住,預警使用的群測雨量點比實測更少,同時預警系統(tǒng)內輸入的降雨量時間步長更長(30和45min),降雨量也是估計的整數。這種情況下,系統(tǒng)的預測峰現時間和洪峰值會相對實際洪水出現偏差,這個偏差在本算例中使危險程度的判定是偏于安全的。但在不同的降雨時空分布以及用戶上傳的