平原圩区复合下垫面水文水动力耦合模型

作     者：李彬权 陈丞 肖洋 余煌浩 许栋 

作者机构：河海大学水灾害防御全国重点实验室 河海大学水文水资源学院 苏州科技大学环境科学与工程学院 河海大学水利部水循环与水动力系统重点实验室 

出 版 物：《水科学进展》 (Advances in Water Science)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 081501[工学-水文学及水资源] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2023YFC3209204) 广州市南沙区水务局科技项目(2022-263) 

主　　题：洪水预报 误差校正 MIKE 11 HD模型 平原圩区 BP神经网络 防洪排涝 

摘      要：平原圩区地势低洼，下垫面类型多样，产汇流过程较为复杂，水文过程模拟和预报十分困难。为解决平原圩区洪水预报难题，建立考虑水田、旱地、林地、城市地面与水面等多种下垫面类型的产汇流模型，利用MIKE 11 HD水动力模型模拟河道汇流过程，提出面向平原圩区复合下垫面条件的水文水动力耦合模型；并采用BP神经网络进行河道水位预报误差校正，以提高模型精度。选择广州市南沙蕉门河排涝片为研究区，检验耦合模型的水位预报精度，并以2023年“9·7深圳特大暴雨为移置场景输入，模拟不同排涝措施对河道水位的影响。结果表明：模型能够较好地模拟研究区场次洪水的河道水位过程，率定期和验证期的平均Nash效率系数为0.86和0.91，10场洪水中有8场的最高水位模拟误差小于0.05 m；采用BP神经网络校正后所有场次洪水的Nash效率系数均大于0.9，满足洪水预报的精度要求。研究区面临“9·7深圳特大暴雨场景时存在内涝风险，需提升圩内蓄洪排涝能力。