CN113935664A - 一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法 - Google Patents
一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113935664A CN113935664A CN202111537215.3A CN202111537215A CN113935664A CN 113935664 A CN113935664 A CN 113935664A CN 202111537215 A CN202111537215 A CN 202111537215A CN 113935664 A CN113935664 A CN 113935664A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- runoff
- earthquake
- drainage basin
- disturbance area
- land utilization
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000000694 effects Effects 0.000 title claims abstract description 32
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims abstract description 140
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 121
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 106
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 64
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 25
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 19
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 14
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 13
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 claims description 11
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 claims description 11
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 claims description 11
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 10
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims description 5
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 8
- 238000002054 transplantation Methods 0.000 abstract description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 abstract description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 10
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 10
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 7
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 6
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 5
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 4
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 2
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 2
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 1
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 239000003292 glue Substances 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005325 percolation Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000005316 response function Methods 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001550 time effect Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M10/00—Hydrodynamic testing; Arrangements in or on ship-testing tanks or water tunnels
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/24—Earth materials
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Geology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，方法为：获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的土壤观测参数；根据土壤观测参数获得暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量；根据降雨量、前期土壤蓄水容量、河道流量，获得流域的产流突变点和径流增长突变点；确定坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点，并与流域的突变点进行比对验证；获得流域综合平均产流突变点和径流增长突变点；通过时空演化和空间参数移植，获得不同时段的流域综合平均突变点，对地震扰动区流域不同时段水文效应进行评估。该评估方法通过时空转换、参数移植与模型验证，从产流机理出发预测和判识震后山洪灾害情势发展，更具科学性和合理性。
Description
技术领域
本发明涉及山洪灾害理论与水文技术领域，具体涉及一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法。
背景技术
突发性地震可使流域下垫面植被-土壤生态系统和原始景观产生急剧变化和破坏，显著改变了坡面水动力场和流域降水-产流规律，进一步加剧了震后山洪泥石流等此生灾害的突发性和破坏性。调查资料显示，2008年汶川地震诱发滑坡灾害数约48007次，覆盖面积达711.8km2。
地震高风险区常伴有大量的滑坡松散堆积体，会明显改变流域地表结构的入渗特性和坡面汇流特征，改变水源比例和径流成分，如壤中流、地下径流发育较好，地表径流减少，成为影响山洪或泥石流水源的重要水文过程，迫使流域不同土地利用类型斑块径流潜势显著不同，严重制约了对地震前后流域尺度山洪灾害水文情势发展的准确判识。
因此，认识震后滑坡区水文响应机理和震后山洪水文情势过程一直是震区次生灾害研究领域中的难点问题，也是制约灾害有效防治和预警的瓶颈。目前普遍采用的评估预测方法有两种，一种为突发性地震灾害全过程、全时段监测和评估方法，另一种为水文模型评估预测方法。
突发性地震灾害全过程、全时段监测和评估方法，该方法主要借助于野外监测设备在灾害发生前后进行实时水文气象监测，进而可以对灾害情势发展进行有效、科学地评估，但震区往往山高谷深，地形陡峭复杂，震前现场调查与监测资料极度缺乏；震后短历时阶段处于滑坡、泥石流、山洪等暴发期，人员可及时到达性较差，不易获取灾害发生的一手资料。
水文模型评估预测方法，是基于震后流域水文、气象资料和流域土地利用长历时演化特征，评估并预测地震前后的山洪水文响应过程，进而表征地震前后流域的山洪灾害水文情势发展。但现有成熟水文模型，如SWAT、HEC-HMS、VIC等水文模型均是以蓄满产流或超渗产流为主要产流模块，然而陡峭林区流域以及震后滑坡大多以壤中流形式贡献于山洪径流，因产流机制显著不同，传统水文模型不能很好去反映震后滑坡对地表产流的水源比例和径流成分的改变过程，且基于该机理预测的地震前后水文情势发展存在较大的不确定性。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，充分考虑地震扰动区流域下垫面破坏-发展-恢复的动态演化过程与变化特征，采用原型监测、原位模型实验有效地刻画了山洪形成的产流突变行为与关键水文参数变化；从灾害形成的水文条件、产汇流机理的观测与模拟出发，预测和评估震后山洪水文行为变化特征及其灾害情势发展，可指导震后山洪、泥石流等次生灾害的勘察设计以及防控方法的合理选取，整体提高震区防灾减灾理论和技术水平，减灾科学性与务实性更强。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，该评估方法具体包括步骤：
S1、获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的土壤观测参数；
S2、根据所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的土壤观测参数，获得暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量；
S3、根据地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的降雨量、暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量、河道流量，获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的产流突变点和径流增长突变点；
S4、获得不同土地利用类型坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点；
S5、根据所述不同土地利用类型坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点，与所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的产流突变点与径流增长突变点进行验证；
S6、根据所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的产流突变点和径流增长突变点，结合地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型斑块面积的时空演化数据，获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点，将地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为地震前后不同时段的流域综合平均产流突变点和径流增长突变点，对地震扰动区流域不同时段水文效应进行评估。
进一步地，步骤S1具体包括：
所述不同土地利用类型包括林地、草地、滑坡体、滑坡恢复草灌区；
所述土壤观测参数包括土壤观测层数、不同层数土壤之间平均土壤体积含水量、不同层数土壤的剖面深度。
进一步地，步骤S2中根据
获得所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量；其中，
为暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量，i为不同的土壤层数，n为土壤观测时的土壤总层数，
为第i层与第
层土壤之间平均体积含水量，
为第i层土壤剖面深度，
为第
层土壤剖面深度。
进一步地，步骤S3具体包括：
将所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的降雨量与暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量相叠加；
结合麦夸特法和全局优化法，获得降雨量与暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量之和对河道流量的非线性响应关系函数；
根据所述非线性响应关系函数，获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的产流突变点和径流增长突变点。
进一步地，所述非线性响应关系函数可概化为分段回归模型
，其中f (x)为河道流量，x为暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量与降雨量之和，x=DASI+P，DASI为暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量，P为降雨量，
、
分别为降雨初期产流突变点、成洪过程径流增长突变点，a i 与b i 分别为回归模型线性函数的截距和斜率，其中i=1、2、3，回归模型线性函数的斜率即为变化率；
通过流域降雨量、土壤蓄水容量、河道流量的数据收集以及分段回归模型函数构建，结合麦夸特法和全局优化法自动优化提取得到地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的产流突变点和径流增长突变点。
进一步地，步骤S4具体包括：
获取坡面产流模型实验的降雨量、土壤含水量、表面径流量、壤中流量；
将坡面产流模型实验的降雨量与土壤含水量相叠加；
根据坡面产流模型实验的降雨量与土壤含水量之和、表面径流量、壤中流量，通过坡面产流模型实验数据收集与分段回归模型函数构建，结合麦夸特法和全局优化算法自动优化提取得到坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点。
进一步地，步骤S6中，将地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为地震前后不同时段的流域综合平均产流突变点和径流增长突变点，具体包括步骤：
将林地、草地影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震前综合平均产流突变点和径流增长突变点；
将滑坡体影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震后滑坡形成阶段综合平均产流突变点和径流增长突变点；
将滑坡恢复草灌区影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震后发展恢复阶段综合平均产流突变点和径流增长突变点。
进一步地，步骤S6中通过
获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的综合平均产流突变点，其中
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型影响下的综合平均产流突变点，n为地震扰动区流域下垫面土地利用类型总数，
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型的前期土壤蓄水容量，P为降雨量，
为第i种土地利用类型的产流突变点，
为第i种土地利用类型面积，A为地震扰动区流域总面积，
为地震扰动区流域第i种土地利用类型的面积与流域总面积的比例。
进一步地，步骤S6中通过
获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的综合平均径流增长突变点，其中
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型影响下的综合平均径流增长突变点，n为地震扰动区流域下垫面土地利用类型总数，
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型的前期土壤蓄水容量，P为降雨量，
为第i种土地利用类型的径流增长突变点，
为第i种土地利用类型面积，A为地震扰动区流域总面积，
为地震扰动区流域第i种土地利用类型的面积与流域总面积的比例。
进一步地，步骤S6中，绘制地震前后不同时段的综合平均产流突变点和径流增长突变点的时域变化图，根据所述时域变化图对地震扰动区流域不同时段的水文效应进行评估。
本发明的有益之处在于：
（1）本发明提供了一种研究地震扰动区流域多时段水文效应的评估方法，该方法主要是依靠自主设计的可移动拼接双水源观测的人工降雨坡面产流模拟器，能够在流域下垫面滑坡扰动或非扰动区域等遥感解译的基础上开展观测与实验研究，在不同类型斑块位置布设监测传感器与短历时观测，在暴雨山洪发生条件下可提供扰动区或未扰动区坡面关键水文参数的定量信息，能够预测地震前后流域山洪水文行为的长历时、多时段变化特征，从机理上可提高地震区流域水文仿真的准确性与可靠性，推动特殊区域水文地质灾害形成机理的理论认知，支撑其防灾减灾的科技需求；
（2）本发明提供的一种研究水文突变的坡面-流域升尺度评估方法能够在地震扰动区流域下垫面土地利用类型与面积演化的基础上，通过下垫面水文参数的定量性表达与参数移植，建立地震前后流域多时段水文效应的评估方法，从产流机理出发预测和判识震后山洪灾害情势发展，更具科学性和合理性。
附图说明
图1为本发明中地震扰动区流域多时段水文效应评估方法的流程示意图；
图2为汶川地震扰动区某流域及其下垫面不同土地利用类型的面积时空演化图；
图3为本发明中人工降雨坡面产流模型实验系统图；
图4为地震前后流域不同时段综合平均产流突变点时域变化示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明作详细的说明。
所举实施例是为了更好地对本发明进行说明，但并不是本发明的内容仅局限于所举实施例。所以熟悉本领域的技术人员根据上述发明内容对实施方案进行非本质的改进和调整，仍属于本发明的保护范围。
实施例1
本实施例为对邻近汶川的某小流域实施地震扰动下的山洪水文效应及其水文发展形势的定量评估。
本实施例中的地震扰动区流域不同时段水文效应评估方法流程参见图1，该方法始于步骤S1：获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的土壤观测参数。本实施例中获取汶川邻近地震扰动区流域不同土地利用类型以及土壤观测参数，土地利用类型包括林地、草地、滑坡体、滑坡恢复草灌区，土壤观测参数包括土壤观测层数、不同层数土壤之间平均体积含水量、不同层数土壤的剖面深度。可以理解的，在其他地震扰动区流域使用本评估方法进行水文效应评估时，土地利用类型可以根据当地具体的类型而定，土壤参数也可根据当地土壤环境的复杂程度进行适量的选择。
在获取土壤观测参数前，需对选定的地震扰动区流域进行基本情况的调查。本实施例中选定的流域位于离汶川震心10km处，为岷江流域左岸的一级支流，流域面积为78.3km2，最低海拔为790m asl，最高海拔为3284m asl，相对高差达2490m。2008年汶川地震前林地面积占比96.87%，同震滑坡导致其缩减至79.63%，受震后山洪泥石流等次生灾害影响如2010年8·13特大山洪泥石流事件，2011年下降至最低76.94%，破坏比例高达20.57%，该流域示意图及其下垫面不同土地利用类型的时空演化过程参见图2。地震导致的滑坡、山洪、泥石流等次声灾害将直接改变流域下垫面的入渗特性和坡面水动力特征，深刻影响着流域的水文情势和水循环过程，给地震区工程勘察设计、社区防控预警等技术和理论方面提出了极大地挑战。
本实施例中通过设置传感器与雨量站获得土壤含水量与降雨量等数据，在具体实施过程中，可以理解的，也可通其他渠道如气象局、历史文献等获取选定流域内的降雨量和土壤含水量的数据。首先确定流域出口处合适的水文观测断面、气象站观测位置，在流域内设置海拔梯度雨量站，本实施例中在流域内设置为：1个雨量站/每间隔海拔高度约500m。然后结合流域下垫面不同土地利用类型，在林地、草地、滑坡体、滑坡恢复草灌区利用多个TDR陶瓷管同步进行多深度土壤含水量观测。本实施例中选定的流域传感器安装的土壤层数为8层，即为土壤观测总层数。土壤剖面深度主要包括10cm，20cm，30cm，40cm，50cm，60cm，70cm，和80cm。最后再收集多场次暴雨洪水事件发生时的河道流量，本实施例中统计降雨-径流的样本数为40。本实施例中设置的多层剖面深度以及样本数能够确保获取足够多的土壤含水量数据，使得获取的流域不同土地利用类型的土壤含水量更加准确且具有科学性。
在步骤S1实施完成后，接下来的步骤S2为：根据土壤观测参数，获得暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量。暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量通过
计算获得，其中，
为暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量，单位为mm；i为不同的土壤层数，n为传感器安装的土壤总层数；
为第i层与第
层土壤之间的平均土壤体积含水量，如土壤界面以下30cm与40cm深度之间的平均土壤体积含水量，单位为m3/m3；
为第i层土壤剖面深度，
为第
层土壤剖面深度。本实施例中暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量计算方式基于实地土壤层数以及平均土壤体积含水量，通过累计获得不同土地利用类型的暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量。
获得暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量后，实施步骤S3：根据降雨量、暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量、河道流量，获得流域的产流突变点和径流增长突变点。
产流突变点主要是指降雨产流初期河道流量出现突变行为的现象，径流增长突变点是指成洪过程中径流量出现激增的现象，在流域中往往会出现洪水致灾的过程。
本实施例中将所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的降雨量与暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量相叠加；结合麦夸特法和全局优化法，获得降雨量与暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容之和对河道流量的非线性响应关系函数；根据所述非线性响应关系函数，获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的产流突变点和径流增长突变点。非线性响应关系函数可概化为分段回归模型
，其中f (x)为河道流量，x为暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量与降雨量之和，x=DASI+ P，DASI为暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量，P为降雨量，
、
分别为降雨初期产流突变点、成洪过程径流增长突变点，a i 与b i 分别为回归模型线性函数的截距和斜率，i=1、2、3，回归模型线性函数的斜率即为变化率。通过流域降雨量、土壤蓄水容量、河道流量的数据收集以及分段回归模型函数构建，结合麦夸特法和全局优化法自动优化提取得到地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的产流突变点和径流增长突变点。通过分段函数模型，结合麦夸特法与全局优化法获得的产流突变点与径流增长突变点具有全局自动优化、数据稳定与可靠等优点。
本实施例中通过以上方式获得林地、草地的产流突变点
为111.23mm，径流增长突变点
为260.72mm；滑坡体的产流突变点
为91.98mm，径流增长突变点
为210.48mm；滑坡恢复草灌区的产流突变点
为130.04mm，径流增长突变点
为247.85mm。
本实施例采用步骤S4所述的方法进行突变点验证：确定坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点，并与流域的突变点进行比对验证。本实施例中的坡面产流模型实验为根据设置在不同土地利用类型中的人工降雨坡面产流模型进行实验，但是在本发明中的评估方法实际实施时可不仅局限于该模型，也可在电脑上进行环境与产流过程模拟。
图3为本实施例中的人工降雨坡面产流模型，该模型主要包括：供水箱（1）；进水管（2）；回水管（3）；水泵动力系统（4），该水泵动力系统（4）附有电磁阀；进水管（5）；控制器（6），本实施例中的控制器（6）具有数据采集与存储功能；电脑（7）；空芯水管支架（8）；降雨喷头（9）；土壤含水量传感器（10）；仪器采集预留孔（11）；表面径流收集槽（12）；壤中流收集槽（13）；土壤水出水孔（14）；表面径流导水管（15）；壤中流导水管（16）；翻斗式水沙采集系统（17），该翻斗式水沙采集系统用于采集表面径流；翻斗式水沙采集系统（18），该翻斗式水沙采集系统（18）用于采集壤中流；电缆线（19）；径流小区（20），该径流小区（20）材质为可拼接钢材；发电系统（21）；雨量筒（22）。
供水箱（1）设置在地面，与进水管（2）、回水管（3）相连接。水泵动力系统（4）连接进水管（2）、回水管（3），并通过控制器（6）控制水流量。进水管（5）一端连接水泵动力系统（4），另一端连接空芯水管支架（8）。空芯水管支架（8）安装在目标土壤层上方，且顶端竖直安装有三个并排的降雨喷头（9）。在空芯水管支架（8）下方的目标土壤层中安装有土壤含水量传感器（10）与径流小区（20）。土壤含水量传感器（10）安装在仪器采集预留孔（11）中，土壤含水量传感器（10）通过电缆线（19）与控制器（6）相连接，用于实时传输采集的数据。电脑（7）与控制器（6）、翻斗式水沙采集系统（17）、翻斗式水沙采集系统（18）连接，用于获取数据并进行处理。两个量雨筒（22）设置在空芯水管支架（8）的正下方，用于获取该人工降雨坡面产流模型的实际降雨量。发电系统（21）与控制器（6）相连接，用以向整个模型提供动力。
其中，径流小区（20）主体为长方体且由前后左右四块钢板环绕围成，径流小区（20）长1m，宽0.5m，在正前方钢板上方设有表面径流导水管（15）与表面径流收集槽（12）；在该侧钢板下方设有壤中流收集槽（13），用于收集汇流壤中流，且壤中流收集槽（13）下方设有壤中流导水管（16）。其中，表面径流与壤中流均被翻斗式水沙采集系统（17）、（18）采集，出水口的采集频率为1min。位于左侧面的钢板前后部位均设有纵向排布的距离表面深度2cm、10cm、20cm、30cm、40cm、50cm的12个土壤含水率仪器孔（11），用于安装土壤含水量传感器（10），实现不扰动土体条件下降雨过程中土壤含水量变化的实时监测，设置采集频率为1min。径流小区（20）的钢板拼接孔隙间均采用玻璃胶进行密封，以保证整个径流小区（20）形成更加密封闭合的集水区，且小区底部保持原有土体不扰动，保持原有土体结构。
在使用该人工降雨坡面产流模型进行坡面产流模拟的具体操作步骤为：①先借助
外来水泵将河水注满供水箱（1），再借助附有电磁阀的水泵动力系统（4）将供水箱（1）与降
雨装置保持水压平衡，并结合降雨喷头（9）的输出孔径大小，双重作用来控制降雨强度；②
基于已有研究发现，该流域20年一遇雨强为83.9mm/h，且高雨强条件下的震后产流研究认
识依旧不足，为此本实验设计不同雨强工况条件：30mm/h，40mm/h，50mm/h，60mm/h，80mm/h，
100mm/h，110mm/h，分别在未扰动林区、草地区、滑坡区、滑坡恢复草灌区进行坡面产流模
拟，进而深入的认识地震对坡面产流的非均衡特性，弥补高雨强条件下的震后产流研究认
识的不足；③在各个空芯水管支架（8）正下方各放置2个雨量筒，以观测坡面实际雨强，用于
采集器雨强数据控制的验证；
实时采集人工坡面产流模型的降雨量、土壤含水量、表面径
流量、壤中流量。
将坡面产流模型实验的降雨量与土壤含水量相叠加；根据坡面产流模型实验的降雨量与土壤含水量之和、表面径流量、壤中流量，通过坡面产流模型实验数据收集与分段回归模型函数构建，结合麦夸特法和全局优化算法自动优化提取得到坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点。
选择流域野外典型坡面如未扰动林区、滑坡体、滑坡恢复草灌区，结合野外原位人工降雨坡面产流模型实验，确定其降雨产流初期突变效应及其突变点，与流域尺度降雨产流初期突变行为相互验证，定性或定量确定分析地震前后水文过程的多阶段时间效应。本实施例中坡面产流模型中的滑坡体产流突变点为89.6，与地震扰动区流域下垫面的滑坡体产流突变点91.98较为一致。人工降雨坡面产流模型中的降雨量、土壤含水量等数据相比于流域尺度实际观测的数据更具科学准确型与可控性，当人工降雨坡面产流模型的突变点与地震扰动区流域的突变点相比较为一致时，能够证明以上获得地震扰动区流域突变点的方法具有极高的准确性。
本实施例中，步骤S5、S6为获得流域综合平均产流突变点和径流增长突变点，通过时空演化和空间参数移植，获得不同时段的流域综合平均突变点，对地震扰动区流域不同时段水文效应进行评估。基于地震前后林地、草地、滑坡体、滑坡恢复草灌区在流域的面积贡献比及其变化特征，参见图2，结合下垫面不同土地利用类型中暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量与流域降雨径流的观测，获得实际下垫面综合平均产流与径流增长突变点。绘制地震前后不同时段的综合平均产流突变点和径流增长突变点的时域变化图，根据所述时域变化图对地震扰动区流域不同时段的水文效应进行评估。本实施例通过时空转换与参数移植相结合的方式将不同土地类型的综合突变点转换为不同时段的综合突变点，能够在时域尺度上有效的将该流域的水文形势变化显示出来；综合考虑产流、径流、降雨量对河道流量的影响，能够很好地反应滑坡对地表产流的水源比例和径流成分的改变过程；结合了该流域不同土地利用类型面积占比的变化，该评估方法准确性相比于常规方法将大大提高。
通过
获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的综合平均产流突变点，其中
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型的综合平均产流突变点，n为地震扰动区流域下垫面土地利用类型总数，
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型的前期土壤蓄水容量，P为降雨量，
为第i种土地利用类型的产流突变点，
为第i种土地利用类型面积，A为地震扰动区流域总面积，
为地震扰动区流域第i种土地利用类型的面积与流域总面积的比例。
通过
获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的综合平均径流增长突变点，其中
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型的综合平均径流增长突变点，n为地震扰动区流域下垫面土地利用类型总数，
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型的前期土壤蓄水容量，P为降雨量，
为第i种土地利用类型的径流增长突变点，
为第i种土地利用类型面积，A为地震扰动区流域总面积，
为地震扰动区流域第i种土地利用类型的面积与流域总面积的比例。
通过不同土地利用类型综合突变点的叠加换算以及将流域尺度转化为时间尺度，能够较好的获取地震前后各阶段综合平均产流与径流增长突变点，以此来更加精细地以年序列的形式来反映震后植被-岩土协同破坏过程与水文地质灾害形成破坏的长期互馈影响下的水文效应。参见图4，为地震前后地震扰动区流域不同时段综合平均产流突变点变化示意图。
其中，将地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为地震前后不同时段的综合平均产流突变点和径流增长突变点，具体包括：将林地、草地综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震前综合平均产流突变点和径流增长突变点；将滑坡体综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震后滑坡形成阶段综合平均产流突变点和径流增长突变点；将滑坡恢复草灌区综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震后发展恢复阶段综合平均产流突变点和径流增长突变点。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于，该评估方法具体包括步骤：
S1、获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的土壤观测参数；
S2、根据所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的土壤观测参数，获得暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量；
S3、根据地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的降雨量、暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量、河道流量，获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的产流突变点和径流增长突变点；
S4、获得不同土地利用类型坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点；
S5、根据所述不同土地利用类型坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点，与所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的产流突变点与径流增长突变点进行验证；
S6、根据所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的产流突变点和径流增长突变点，结合地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型斑块面积的时空演化数据，获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点，将地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为地震前后不同时段的流域综合平均产流突变点和径流增长突变点，对地震扰动区流域不同时段水文效应进行评估。
2.根据权利要求1所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
所述不同土地利用类型包括林地、草地、滑坡体、滑坡恢复草灌区；
所述土壤观测参数包括土壤观测层数、不同层土壤之间平均土壤体积含水量、不同层数土壤的剖面深度。
3.根据权利要求2所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于：
步骤S2中根据
获得所述地震扰动区流域下垫面
不同土地利用类型的暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量；其中，
为暴雨洪水事件
发生前期土壤蓄水容量，i为不同的土壤层数，n为土壤观测时的土壤总层数，
为第i层与
第
层土壤之间平均体积含水量，
为第i层土壤剖面深度，
为第
层土壤
剖面深度。
4.根据权利要求1所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
将所述地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的降雨量与暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量相叠加；
结合麦夸特法和全局优化法，获得降雨量与暴雨洪水事件发生前期土壤蓄水容量之和对河道流量的非线性响应关系函数；
根据所述非线性响应关系函数，获得地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型的产流突变点和径流增长突变点。
5.根据权利要求4所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于：
所述非线性响应关系函数概化为分段回归模型
，其中f (x)为河道流量，x为暴雨洪水事件发
生前期土壤蓄水容量与降雨量之和，x=DASI+P，P为降雨量，
、
分别为降雨初期产流突
变点、成洪过程径流增长突变点，a i 与b i 分别为回归模型线性函数的截距和斜率, i=1、2、3；
通过流域降雨量、土壤蓄水容量、河道流量的数据收集以及分段回归模型函数构建，结合麦夸特法和全局优化法自动优化提取得到地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的产流突变点和径流增长突变点。
6.根据权利要求1所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于，步骤S4具体包括：
获取坡面产流模型实验的降雨量、土壤含水量、表面径流量、壤中流量；
将坡面产流模型实验的降雨量与土壤含水量相叠加；
根据坡面产流模型实验的降雨量与土壤含水量之和、表面径流量、壤中流量，通过坡面产流模型实验数据收集与分段回归模型函数构建，结合麦夸特法和全局优化算法自动优化提取得到坡面产流模型实验的产流突变点和径流增长突变点。
7.根据权利要求2所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于，步骤S6中，将地震扰动区流域下垫面不同土地利用类型影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为地震前后不同时段的流域综合平均产流突变点和径流增长突变点，具体包括步骤：
将林地、草地影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震前综合平均产流突变点和径流增长突变点；
将滑坡体影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震后滑坡形成阶段综合平均产流突变点和径流增长突变点；
将滑坡恢复草灌区影响下的综合平均产流突变点和径流增长突变点转化为震后发展恢复阶段综合平均产流突变点和径流增长突变点。
8.根据权利要求1所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于：
步骤S6中通过
获得地震扰动区流域下垫
面不同土地利用类型的综合平均产流突变点，其中
为地震扰动区流域内第i种土地
利用类型影响下的综合平均产流突变点，n为地震扰动区流域下垫面土地利用类型总数，
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型的前期土壤蓄水容量，P为降雨量，
为第i种土地利用类型的产流突变点，
为第i种土地利用类型面积，A为地震扰动区流域总面
积，
为地震扰动区流域第i种土地利用类型的面积与流域总面积的比例。
9.根据权利要求1所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于：
步骤S6中通过
获得地震扰动区流域下垫
面不同土地利用类型的综合平均径流增长突变点，其中
为地震扰动区流域内第i种
土地利用类型影响下的综合平均径流增长突变点，n为地震扰动区流域下垫面土地利用类
型总数，
为地震扰动区流域内第i种土地利用类型的前期土壤蓄水容量，P为降雨
量，
为第i种土地利用类型的径流增长突变点，
为第i种土地利用类型面积，A为地震
扰动区流域总面积，
为地震扰动区流域第i种土地利用类型的面积与流域总面积的比
例。
10.根据权利要求1所述的地震扰动区流域多时段水文效应评估方法，其特征在于：步骤S6中，绘制地震前后不同时段的综合平均产流突变点和径流增长突变点的时域变化图，根据所述时域变化图对地震扰动区流域不同时段的水文效应进行评估。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111537215.3A CN113935664B (zh) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | 一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111537215.3A CN113935664B (zh) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | 一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113935664A true CN113935664A (zh) | 2022-01-14 |
| CN113935664B CN113935664B (zh) | 2022-03-15 |
Family
ID=79289028
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111537215.3A Active CN113935664B (zh) | 2021-12-16 | 2021-12-16 | 一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113935664B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117236711A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-12-15 | 青海师范大学 | 一种基于大数据的自然灾害后生态系统损害评估方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106021875A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-10-12 | 兰州大学 | 一种地震扰动区多尺度泥石流风险评估的方法 |
| US20200410590A1 (en) * | 2019-06-25 | 2020-12-31 | Resilience Financing Inc. | Business Method, Apparatus and System for Managing Data, Analytics and Associated Financial Transactions for Environmental, Engineered and Natural Systems |
| CN112561205A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-26 | 郑州大学 | 一种考虑淤地坝和梯田对径流影响的定量测量方法 |
| CN113642794A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-12 | 浙江大学 | 一种结合降雨和土壤水观测的山洪预报方法 |
-
2021
- 2021-12-16 CN CN202111537215.3A patent/CN113935664B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106021875A (zh) * | 2016-05-11 | 2016-10-12 | 兰州大学 | 一种地震扰动区多尺度泥石流风险评估的方法 |
| US20200410590A1 (en) * | 2019-06-25 | 2020-12-31 | Resilience Financing Inc. | Business Method, Apparatus and System for Managing Data, Analytics and Associated Financial Transactions for Environmental, Engineered and Natural Systems |
| CN112561205A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-26 | 郑州大学 | 一种考虑淤地坝和梯田对径流影响的定量测量方法 |
| CN113642794A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-12 | 浙江大学 | 一种结合降雨和土壤水观测的山洪预报方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| GUOTAO ZHANG等: "Changes in hydrological behaviours triggered by earthquake disturbance in a mountainous watershed", 《SCIENCE OF THE TOTAL ENVIRONMENT 760 (2021)》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117236711A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-12-15 | 青海师范大学 | 一种基于大数据的自然灾害后生态系统损害评估方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113935664B (zh) | 2022-03-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Talebmorad et al. | Hydro geo-sphere integrated hydrologic model in modeling of wide basins | |
| Sahoo et al. | Calibration and validation of a physically distributed hydrological model, MIKE SHE, to predict streamflow at high frequency in a flashy mountainous Hawaii stream | |
| Join et al. | Aquifers and groundwater within active shield volcanoes. Evolution of conceptual models in the Piton de la Fournaise volcano | |
| House et al. | Modelling groundwater/surface water interaction in a managed riparian chalk valley wetland | |
| CN113470333A (zh) | 一种线路工程走廊浅层滑坡危险性评估及监测预警系统 | |
| Msadala et al. | Sediment yield prediction for South Africa: 2010 edition | |
| Li et al. | A new distributed karst-tunnel hydrological model and tunnel hydrological effect simulations | |
| Guzmán et al. | Hydrological connectivity of alluvial Andean valleys: a groundwater/surface-water interaction case study in Ecuador | |
| CN111784212A (zh) | 调水工程防洪风险识别及评价方法 | |
| CN113935664B (zh) | 一种地震扰动区流域多时段水文效应评估方法 | |
| Ducci et al. | Groundwater mass balance in urbanized areas estimated by a groundwater flow model based on a 3D hydrostratigraphical model: the case study of the eastern plain of Naples (Italy) | |
| Bouaamlat et al. | Hydrogeological investigation of an oasis-system aquifer in arid southeastern Morocco by development of a groundwater flow model | |
| Mazza et al. | Quantitative hydrogeology of volcanic lakes: examples from the Central Italy Volcanic Lake District | |
| Thomas | Simulating the hydrologic impact of distributed flood mitigation practices, tile drainage, and terraces in an agricultural catchment | |
| Baiocchi et al. | Sustainable yield of fractured rock aquifers: The case of crystalline rocks of Serre Massif (Calabria, Southern Italy) | |
| Giudici et al. | A quasi three dimensional model of water flow in the subsurface of Milano (Italy): the stationary flow | |
| Sikdar et al. | Understanding the past-present-future hydrogeologic system through numerical groundwater modeling of south Bengal Basin, India | |
| Izuka et al. | Areas contributing recharge to wells in the Tafuna-Leone plain, Tutuila, American Samoa | |
| Kisekka et al. | Simulating water table response to proposed changes in surface water management in the C-111 agricultural basin of south Florida | |
| Shi et al. | Simulation evaluation of groundwater resources in southeastern Bosten Lake based on GMS | |
| Roman Quintero et al. | Understanding hydrologic controls of slope response to precipitations through Machine Learning analysis applied to synthetic data | |
| Romero | Characterization and Modeling of a Tropical Groundwater System: La Villa Watershed, Panama | |
| Sugam et al. | Steady-state Assessment of Hydraulic Potential at Water Scarce regions of Agniyar River Basin, India using GMS-MODFLOW | |
| Alawneh et al. | Modeling of groundwater recharge by rainwater harvesting-Wadi Bayer (Case Study) | |
| Abrakhin et al. | Tatiana Trifonova, Dmitriy Trifonov, Dmitry Bukharov |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |