洪水预报和实时监测是控制和管理洪水的必要措施
【摘要】本文介绍了意大利利古里亚区（Liguria Region）和希腊雅典流域的城市洪水预警的决策支持系统，其原理和方法也可用于具有相似洪水问题的其它地区。该决策支持系统建立于各种气象、水文和水利学模型上，并且利用遥测和网络系统获得数据。本研究揭示了所研究区域洪水管理的复杂性和不确定性，还讨论了系统的检验和系统所产生的社会经济效益。
【关键词】决策支持系统 洪水程度 城市洪水管理
1、介绍
世界很多地方遭受洪水侵害，这个问题尤其发生于地势陡峭、地形复杂的地区，因为那里形成暴雨很容易，也很快。在过去的数十年，在欧洲南部的山区，与地中海接壤的地方，遭受了严重的和突发性洪水袭击，主要是城市化的发展使径流产生的速率增加，同时流域的洪水响应速度也增加，洪水预报和实时监测是控制和管理洪水的必要措施，例如，洪水预警、应急事件处理预案、以及灾后恢复工作等。
欧洲环境署的一个报告表明，洪水是欧洲最常见的自然灾害，根据该报告，1971-1995年欧洲共发生157场大的洪水，仅1996年就有9场。1991-1995年的洪水造成990亿欧元的损失，由于洪水的严重性，欧盟已经资助了很多与洪水相关的项目，其中之一就是用于洪水产生地区的紧急事件机制的远程信息处理项目。该项目得到欧盟13国的资助，包括远程通讯部门和环境保护部门等。项目的目标旨在建立一套综合的、可以操作的系统，主要处理城市洪水应急事件，该系统结合远程通信技术和先进的气象、水文模型等，全部封装于决策支持系统中（DSS）中，决策支持系统可以用来管理遥测获得的信息，并将信息和相关统计数据输入模型工具队列，以预测洪水情况，并帮助洪水防御权威机构提供应急措施决策。目前，该系统的应用区域为意大利的利古里亚区和希腊的雅典地区，在过去的20年，这两个地区曾发生过很多次严重的破坏性洪水。
本文涉及该项目中决策可支持系统的不同方面，欧洲最常见的洪水类型是发生于大流域河流的中下游地区的洪水，尤其是那种由于局部或者区域性集中降雨所导致的突发性洪水。本文重点关注突发性洪水，这种洪水在地中海沿岸地区更加盛行，这种类型洪水的特征是洪水形成迅速响应时间短，洪水浸没时间一般是数小时。为保证完整性，本文还介绍了与系统相关的气象、水文水利学模型。
2、洪水防御
欧洲常用的洪水防御措施包括：（1）使用水库消减洪峰；（2）通过大堤、防洪墙和封闭导管将洪水水流限制于预设河槽中；（3）通过改进河槽，提高洪水过洪能力从而降低洪峰水位；（4）分洪到其它排水道、输水渠或河流；（5）滩区居民暂时撤离；（6）特殊财产的洪水保护；（7）通过土地管理减少洪水径流；（8）洪水保险。
以上洪水防御措施中，除了滩区群众撤退和洪水保险外，都需工程措施。工程措施本身并不能完全确保洪水安全，因为工程的设计标准是有限的，操作中难免发生错误，有时还会出现工程失败。研究表明，过度依赖工程措施或单纯依靠工程措施可能实际上会增加洪水发生的风险。尽管经济分析表明，重复发生的洪水损失可能需要工程结构的介入，但工程措施与非工程措施相比，还常常需要很大投资和较长时间的建设施工。
人类沿着河流修建了数十年或者几世纪的工程措施，现在越来越多的工程技术人员倾向于有利于自然环境保护的解决方案，这就使得包括早期洪水预警这样的非工程措施重要起来。对城市地区来说，需要投资洪水预警的另一个原因是，洪水通常并不是产生于天然河道中，可以用堤防等工程措施将洪水限制起来，在城市洪水发生时，甚至城市道路也变成洪水流路，另一方面，由于城市地区洪水发生的概率低，以及城市地带高昂的经济价值，在城市给洪水保留足够的洪泛区和泄洪通道并不容易。
因此，工程措施是否到位，以及有一套能帮助防洪权威机构进行有效的洪水预警，以使洪水受灾区的人们能事先有效地撤离，同时能为洪灾过后的恢复重建工作提供指导的系统是重要的。
洪水预警和灾后恢复的决策支持系统开发和应用的花费，远远低于严重洪水所造成的损失，也低于建设有足够防护能力的工程措施的花费。
用于洪水管理的决策支持系统，通常使用一个或者多个模型进行预报，使用遥测系统进行数据采集。模型的选择取决于诸多因素，例如：区域的水文、气象特征、期望的精确度、洪水预报时间和洪水产生来源等。由于过量水流的漫出河岸而形成的洪水，可以利用使用上游的洪水演进模型，或者通过使用一系列的水位计跟踪洪水的淹没水深，可以得到更精确的预报结果。当洪峰的传播时间变短，并且洪水形成的主要原因是区域性降雨时，则新近观测到的降雨数据可以用于径流模型，然而使用观测到的降雨数据不能确保足够的预报时间，那种情形还需要有降雨预报，通常预报精度会随预报时间的增长而降低。
3、研究区域
系统开发的目标锁定于意大利的利古里亚区和希腊的雅典地区，这两个地区在过去20年都遭受了很多次严重的洪水，雅典地区由面积为430m2的大流域组成，而利古里亚区由若干个小流域组成，其中最大流域面积为370m2。两个研究区域有着相似的地理和气象特征，两地都有一些海边的城市，都容易遭受山洪突然性破坏。洪水是两地研究地区的主要威胁，原因是（1）两区域上游流域都很陡峭；（2）离海的距离都很近；(3)城市化和人口都集中于流域下游区域，是各处径流汇集集中的地方。
当大的降雨发生后数小时就会产生洪水，洪水发生的时间常常太短而不能采取足够的准备措施。因此，单从观测到的降雨数据和水文模拟进行洪水预警还不够。研究人员发现洪水预报和预警很大程度上依赖于降雨预报。依赖于降水预报的预警，需要考虑很多不确定因素，并且很可能造成预警失败。
4、降雨预报
在研究地区，集中降雨的响应时间都只有数小时，因此，利用已观测到的降雨数据不足以进行洪水预报，还必须使用气象预报，气象预报有两种类型：
1) 非常短期的预报（即实时预报）：这通常由卫星影像或雷达技术来完成，能给出相对可靠的预报，能够对降雨的时空进行定位，预报的预见期能达到3-6小时，然而如此短的水文响应时间，必须有精密组织的应急预案才能完成。
2) 短期天气预报：能提供长达72小时的预报，给洪水预报和洪水预警提供了足够的时间，通常由大气模型来完成，缺点是不能将时间具体化，雨区定位和降雨强度不能精确确定。
研究区域采用的是短期天气预报，这是通过一组气象模型来完成的。第一个模型是地球循环模型（GCM），由欧洲中期气象预报中心（ECMWF）提供，该模型以每个网络55公里的分辨率覆盖整个北半球，以日模拟为基础，提供未来72小时天气预报，模型需要在开始后12小时才能提供预报结果，在环球循环模型的网格中，又有两个限制区域模型，由意大利的博洛尼亚大学（Bologna university）创建，另一个是创建于这个模型之中，目的是为了获得更大的分辨率，最大分辨率能达到每网格60*65公里的分辨率。
模拟的结果并不能被直接使用，因为还需要气象学家进行解释，这是由于天气要素的复杂性导致的模型结果高水平的不确定性，不可能对降雨事件在时间和空间上进行精确定位。天气分析产生三种预报结果，
1) 最大12小时累积降水，2000km2的控制区；
2) 最大6小时累积降水，500km2的控制区；
3) 最大 3小时累积降水，100km2的控制区。
每一种预报方案都由数个气象环节组成，气象环节的数量取决于气象模型使用网格的数量，网格的数量又取决于研究流域的大小，模型如果使用大网格，则所需环节较少，但模型精度低，如果使用的网格小，则环节较多，精度较高。
5、水文和水利学模型
决策支持系统是以这样一种方式设计的：由于高速处理器将数据转换为正确格式，能与任何一种流量模型协同工作，研究所使用的可操作流量模型使用了一个具体化的概念型降雨流模型和一个相关的水利学模型，是用以计算洪峰水位的，水文模型使用了很多成熟的数模元素，例如，美国土壤保护服务部的曲线径流数值法用于自然地形的径流产生计算，不透水地面的径流系数，还有基于线性水库层叠的流量演进模型等。
用历史数据对模型进行实验有两种方式，第一种方式通过输入过去降雨事件的观测数据来模拟系统的反应，使用现有的系统地形，并且估计参观的数值，模拟的结果与实际发生的统计数据进行比对，同时还要考虑地形的物理变化和可能的新数据，这个阶段决策支持所用的模型还仅是洪水水流演进模型，还要使用空间淹没模型来确定受洪水威胁地区的大小。然而，还需要分析判断哪一个或几个组成模型还需要改进，气象模型、水文模型还是水利学模型。
在实际操作中，模型是利用预报的降雨进行工作的，由气象模型所产生的降雨结果精度并不能满足决策支持系统所使用的水文学和水利学模型的需要，降雨预报的时间精度相对较低。有研究表明，降雨采样点时间间隔比雨量采样点的密集度重要，所以，气象预报个环节的模型拟合和精确中最差预报环节很重要。
最坏情况估计
确定最坏水位预报有两个指标，第一个就是确定位置的最大淹没水深，由于淹没水深是洪水的基本指标之一，这将由一系列的模拟来确定。第二个指标是洪水淹没时间，洪水淹没时间越长，洪水损失越大，所以，造成最长淹没时间的模拟也被认为是最坏情况估计，将各种模拟情况进行画线，并进行外包，得出决策支持系统最坏情况评估，外包线所代表的洪水指标可能比各种单独的模拟要大，但都可以作为洪水损失最坏情况的评估。
决策支持系统有各种定义：一个广泛的定义是这样的：是一种帮助决策者或是相关的决策小组做决定的，即如何利用现有资源迅速解决问题。在最近几十年，借助于计算机技术、地理信息系统和互联网技术，人们给开发和应用决策支持系统以不同的定义，人们通常将决策支持系统分为四个阶段：即智能化阶段，是指决策支持系统能采集数据的信息；设计阶段提供解决问题的各种方案；选择阶段是指在众多解决方案中选择最优解决方案；回顾阶段可以发现某一解决问题的选择是否合适。
6、系统布局
决策支持系统位于水文、气象模型的中央，同时连接和控制遥测网络和关系数据库，由于两个研究区域的响应时间都只有数小时，故能发紧急行动的是严重的气象预报，如果决策支持系统反应缓慢，则由遥测得到的上游降雨数据和水位数据，以及水文水利学预报结果可能作为下一步行动的触发器，这由一套预警系统恢复系统、地理信息系统、数据库和通信模块组成。
决策支持系统的智能化方面由遥测网络、远程通信帮助获得实时数据，并连接到数据库。水文水利学模型的结果是流域河流每个断面的水位和流量系列，这些信息还不足以建立洪水淹没风险图，尤其是各种预报的不确定因素还没有考虑进来。因此，决策支持系统是基于某一点的时间顺序，首先，流域根据自然属性或行政区域分为数个子区域，这些区域与水流河道的代表断面相联系，当某个断面发生了漫流，则可以判断该区域发生了洪水，所以水位预测可以判断某区域是不是受到了洪水威胁，如果某区域有两个或多个洪水流路，则关于该区域的时间序列可能不止一个。
代表断面的水位分为若干程度极限，例如警戒水位、历时最高水位等，这些水位又与洪水程度建立联系，程度极限的个数决定于决策支持系统所规定的洪水程度数，研究人员将洪水规定为如下三种：
如果极限1被超越，则洪水程度为微弱；
如果极限2被超越，在洪水程度为显著；
如果极限3被超越，在洪水程度为严重。
很显然，如果极限1没有被超越，则没有洪水。每一种程度洪水都由一系列的洪水保护措施，提供给权威机构或公众参考采取。例如，与微弱洪水相关联的措施包括：建议公众储存够一、二天使用的清洁水，关闭公众设施等；严重洪水的响应事件包括：权威机构建议洪水影响区域的人们迁移到指定的安全地带，建议医院增加急症设施。决策支持系统提供对洪水响应事件的增加，删除和修改，这一系列的洪水应急响应事件，由决策支持系统的通信模块自动生成。
7、预警系统
预警系统是分析了气象、水文模型模拟结果后进行工作的，或者是经过其它系统预测后进行工作，例如雷达技术等，允许直观预警，例如GIS地图图层警示等。
8、恢复系统
洪水破坏恢复行为发生于洪水之后，需要通过遥测系统获取远程水位和降雨测站的定时数据，数据获取可通过发送数据请求或制订时间间隔得到。恢复系统允许实时数据区域性地可视化，并且随后产生一个事件日志，当某一个遥测站水位涨过或落过某一定义水位，预警的每个位置都能产生一个单独的视窗。
9、预警和恢复
水位对洪水恢复和洪水预警一样重要，然而，洪水恢复和预警对水位信息的要求至少有以下不同：
1) 预警所预报的位置与测量位置不同，测量位置可以是一个有测量设备的地方，而预警位置则一般是如桥梁等重要的工程地带。
2) 对可能洪水的警戒水位与灾后恢复标志水位并不是相同，因为权威机构要确定在以后数小时没有后续洪水才能进行洪灾后重建恢复。
3) 两系统所涉及的不确定因素不同，由于预警系统大多时候用的是预报数据，而恢复系统则多使用观察数据。
4) 由于绳套型水位流量关系，涨水和落水的自然水位相同，但流量和流速都是不同的，落水时流速和流量减少。
10、不确定因素评估
任何预报系统都有不确定因素，然而评估洪水预报的不确定因素并非易事，主要原因是预报包括一系列模型，而每个模型都产生不确定因素，预报时间序列改变或者洪水程度改变加重了不确定性，决策支持系统使用概率分析法来评估不确定因素，例如总共有100个模拟环节，在某一时间，有20个环节的水文线显示超过极限，则表明该处发生严重洪水的概率为20％。
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