四川盆地西部复杂地形小流域山洪径流模拟及其灾害成因分析

doi:10.11755/j.issn.1006-7639-2025-02-0231

干旱气象 ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (2): 231-241.DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2025-02-0231

四川盆地西部复杂地形小流域山洪径流模拟及其灾害成因分析

谢娜¹(), 叶帮苹¹(), 杨康权¹^,², 陈军³, 康岚¹^,², 范江琳¹, 徐洋¹

1.四川省气象台，四川成都 610072
2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，四川成都 610072
3.成都信息工程大学资源与环境学院，四川成都 610225

收稿日期:2024-09-25 修回日期:2025-02-22 出版日期:2025-04-30 发布日期:2025-05-13
通讯作者: 叶帮苹（1988—），男，高级工程师，主要从事3S集成与气象应用。E-mail：gbcs567@qq.com。
作者简介:谢娜（1981—），女，高级工程师，主要从事天气预报应用研究。E-mail：15717923@qq.com。
基金资助:
四川省科技计划重点研发项目(2022YFS0542);中国气象局水文气象重点开放实验室开放研究课题(23SWQXM022);川西南（雅安）暴雨实验室科技发展基金项目(CXNBYSYSZD202402);四川省自然资源厅科研项目(ZDKJ-2024-006)

Simulation of runoff and analysis of disaster causes of flash floods in small watersheds with complex terrain in the western Sichuan Basin

XIE Na¹(), YE Bangping¹(), YANG Kangquan¹^,², CHEN Jun³, KANG Lan¹^,², FAN Jianglin¹, XU Yang¹

1. Sichuan Province Meteorological Observatory， Chengdu 610072， China
2. Heavy Rain and Drought-Flood Disasters in Plateau and Basin Key Laboratory of Sichuan Province， Chengdu 610072， China
3. College of Resources and Environment， Chengdu University of Information Technology， Chengdu 610225， China

Received:2024-09-25 Revised:2025-02-22 Online:2025-04-30 Published:2025-05-13

摘要/Abstract

摘要： 基于分布式降雨径流汇流模型，采用分钟级雷达定量降雨估测数据和12.5 m分辨率地形数据，并利用双溪水文站的实测数据进行模型参数本地化，对2022年7月16日绵阳市北川县白什乡的山洪泥石流进行精细化模拟，回溯其径流形成与汇流过程，并分析灾害成因。结果表明，本地化后的径流汇流模型在水深模拟方面与实测数据拟合度较高，确定性系数R²达0.86，最大水深误差为0.25 m，水深涨幅误差为0.59 m，产流时间误差为0.1 h，均在可接受范围内，为后期模拟与分析奠定良好基础。2022年7月16日00：00（北京时）起，北川县持续降雨8.0 h，降雨强度达大暴雨等级。降雨中心位于白什乡灾害点及其上游的青片河和铁洞河流域，大雨及以上降水覆盖整个流域的70%，暴雨更是遍及中下游区域。流域内最大小时雨量达30 mm，最大累计雨量120 mm，中下游区域平均面雨量为88 mm。降雨持续时间长、强度高、覆盖范围广，是此次山洪的主要诱因。此外，流域地形落差大、河道狭窄，持续性暴雨加剧水流速度并推高河道水深，多个点位水流速度超过3.3 m·s^-1；青片河下游水深持续上涨2.0 h，洪峰水深达15.4 m并持续2.6 h，为下游灾害点提供了主要径流；白什乡灾害点的洪峰水深高达21.0 m并在高位持续3.0 h。复杂地形条件下的持续性暴雨导致小流域发生大规模山洪，造成河道沿岸多个村落不同程度被淹没。研究区位于龙门山断裂带中心，是“5·12”汶川大地震的重灾区，区域内泥石流和滑坡隐患点多达23处。特大山洪剧烈冲刷泥石流物源引发山洪泥石流，对白什乡场镇造成毁灭性破坏。

关键词: 小流域山洪, N-S方程, 径流汇流模型, 成因分析

Abstract:

This study employs a distributed rainfall-runoff routing model, using minute-resolution radar quantitative precipitation estimation data and 12.5 m-resolution topographic data. Model parameters were calibrated using observed data from the Shuangxi Hydrological Station. A refined simulation was conducted to reproduce the flash flood and debris flow event that occurred in Baishi Township, Beichuan County, Mianyang City, Sichuan Province, on July 16, 2022. The model effectively retraced the runoff generation and confluence processes and analyzed the underlying causes of the disaster. Results show that the localized model performed well, with a high degree of consistency between simulated and observed water depths. The coefficient of determination (R2) reached 0.86, with a maximum water depth error of 0.25 m, a rise magnitude error of 0.59 m, and a runoff onset timing error of 0.1 h, all within acceptable margins and laying a solid foundation for subsequent analyses. From 00:00 Beijing time on July 16, 2022, Beichuan experienced 8.0 hours of continuous rainfall reaching rainstorm levels. The heaviest precipitation occurred in Baishi Township and the upstream basins of the Qingpian and Tiedong rivers, with rainstorms covering 70% of the total basin area and particularly affecting the middle and lower reaches. The maximum hourly rainfall reached 30 mm, the maximum cumulative rainfall was 120 mm, and the average rainfall in the middle and lower reaches was 88 mm. The long duration, high intensity, and wide spatial coverage of rainfall were the primary triggers of the flash flood. In addition, steep terrain gradients and narrow river channels accelerated runoff and increased water depth. Flow velocities at several locations exceeded 3.3 m·s^-1. In the lower Qingpian River, water depth continued to rise for 2.0 hours, reaching a flood peak of 15.4 m that lasted for 2.6 hours, contributing significantly to the runoff at the disaster site. At Baishi Township, the peak flood depth reached 21.0 m and remained at a high level for 3.0 hours. Under complex terrain conditions, prolonged heavy rainfall triggered a large-scale flash flood in the small watershed, inundating multiple villages along the river to varying extents. The study area lies within the central Longmenshan Fault Zone and was severely impacted by the 2008 Wenchuan Earthquake. There are 23 identified hazard sites for debris flows and landslides in the basin. The intense flash flood scoured and mobilized abundant loose material, generating a catastrophic debris flow that caused devastating damage to Baishi Township.

Key words: small watershed flash floods, N-S equation, runoff convergence model, analysis of flash flood causes

中图分类号:

P426.616

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图/表 15

图1 白什乡地理位置（a）及天地图遥感影像（b）

Fig.1 Geographical location (a) and the Tianditu remote sensing images (b) of Baishi Township

图2 不同扩散系数的水深曲线

Fig.2 Water depth curves with different diffusion coefficients

表1 不同加速系数和最大流速时的最大水深误差、水深涨幅误差及产流时间误差

Tab.1 Maximum water depth error， water depth rise error， and runoff generation time error under different acceleration coefficients and maximum velocities

最大流速/ （m·s^-1）	加速系数	最大水深误差/m	水深涨幅误差/m	产流时间误差/h
2.0	0.12	×	×	×
	0.24	0.96	0.79	0
	0.36	1.24	1.26	0
	0.48	1.59	1.75	0
3.0	0.12	×	×	×
	0.24	0.25	0.59	0.1
	0.36	0.20	0.70	0.1
	0.48	0.27	0.94	0.1
4.0	0.12	×	×	×
	0.24	×	×	×
	0.36	0.31	1.19	0.1
	0.48	0.22	1.27	0.1

图3 最大流速为2.0 m·s-1（a）、3.0 m·s-1（b）、4.0 m·s-1（c）时的水深曲线

Fig.3 Depth curves of different maximum water velocities at 2.0 m·s-1 (a), 3.0 m·s-1 (b), and 4.0 m·s-1 (c)

图4 2022年7月16日双溪水文站模拟水深与实测水深对比

Fig.4 Comparison of simulated and measured water depth at Shuangxi Hydrological Station on July 16， 2022

图5 2022年7月16日研究区日累计雨量（a）及最大小时雨量（b）

Fig.5 Cumulative rainfall (a) and maximum hourly rainfall (b) of the research area on July 16, 2022

图6 2022年7月16日研究区不同位置雨强变化

Fig.6 Rainfall intensity changes at different locations of the research area on July 16， 2022

图7 2022年7月16日00：30—10：00研究区小时雨强（单位：mm·h-1）

Fig.7 Hourly rainfall intensity at research area from 00：30 to 10：00 on July 16， 2022 （Unit： mm·h-1）

图8 2022年7月16日00:00—03:00（a）、03:00—05:00（b）和05:00—08:00（c）累计雨量

Fig.8 Accumulated rainfall from 00:00 to 03:00 (a), 03:00 to 05:00 (b) and 05:00 to 08:00 (c) on July 16, 2022

图9 模拟最大水深空间分布和监控点位置

Fig.9 Simulate the spatial distribution of maximum water depth and the location of monitoring points

图10 各监控点模拟水深时间曲线

Fig.10 Simulated water depth time curve of monitoring points

表2 各监控点模拟结果

Tab.2 Simulation results of monitoring points

监控点	产流时间	峰现时间	最大涨速/（m·h^-1）	最大流速/（m·s^-1）	上涨持续时长/min	水深涨幅/m	洪峰水深/m	洪峰持续时长/min
Q1	04：24	05：24	4.1	3.3	60	3.7	5.0	60
Q2	04：48	06：48	6.8	1.2	120	9.3	15.4	156
Q3	04：48	05：30	3.7	3.4	42	3.3	3.3	54
Q4	04：48	05：36	13.0	3.3	48	11.7	11.7	42
Q5	05：00	06：54	6.3	1.4	114	11.5	21.0	180

表3 研究区地形特征

Tab.3 The topographical features of the research area

	统计量	高程/m	高程差/m	坡度/（°）	河道宽度/m
青片河流域	最大	4 711	3 666	82.4	35.0
	最小	1 045	0	0	7.4
	平均	2 627	1 833	34.6	20.0
铁洞河流域	最大	3 626	2 581	82.0	31.0
	最小	1 045	0	0	5.8
	平均	2 199	1 290	32.6	12.5
整个流域	最大	4 711	3 666	82.4	35.0
	最小	1 045	0	0	5.8
	平均	2 413	1 561	34.0	16.3

图11 青片河河道高程（a）及高程变化（b）

Fig.11 Elevation (a) and elevation changes (b) of Qingpian River channel

图12 研究区地质灾害隐患点分布

Fig.12 Distribution of geological hazard hidden points in the research area

参考文献 33

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四川盆地西部复杂地形小流域山洪径流模拟及其灾害成因分析

Simulation of runoff and analysis of disaster causes of flash floods in small watersheds with complex terrain in the western Sichuan Basin

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