高起伏中尺度流域中洪水径流的坡面滞时极短

《Journal of Hydrology》：Hillslope lag times for flood runoff are extremely short in high-relief meso-scale catchments

　　

峰值滞时与模态河道长度成正比。在高起伏和中尺度流域中，坡面滞时较短。尽管产流面积扩张，坡面滞时仍保持较短。降雨损失和地下水排泄可能影响坡面滞时。

高起伏中尺度流域坡面滞时极短：来自日本东河内流域的观测证据

全球气候变化导致强降雨事件频率自20世纪末以来不断增加，山区洪水及大规模泥沙灾害随之频发。为准确预测和减轻灾害，理解强降雨条件下山区流域的降雨-径流关系至关重要。然而，高起伏中尺度流域（集水面积1-10 km²，起伏比>0.4）往往地形陡峻、交通不便，水文观测资料极为稀缺，其径流响应过程仍不清楚。滞时（lag time）是描述流域响应速度的关键指标，通常包括坡面滞时和河道滞时。已有研究多在较小流域进行，Asano等（2020）在16个集水面积0.02-4.54 km²、相对高差435 m的流域中发现，峰值滞时与模态河道长度呈过原点正线性关系，坡面滞时仅为-1至23分钟，表明坡面响应极快。但这一发现能否推广至相对高差更大、坡面更长的流域，尚缺乏验证。本研究正是针对这一空白，在高起伏中尺度流域中检验该关系的普遍性，研究成果发表于《Journal of Hydrology》。

研究人员在日本静冈县大井川支流东河内流域（Higashigochi River catchment）开展了水文观测。该流域总面积28.3 km²，海拔范围为765.4-2406 m，平均坡度37.4°，年降水量3117 mm，具有典型的高起伏和陡长坡面特征。研究设置7个水位观测点（A-G），集水面积0.16-9.01 km²，相对高差688-1351 m，起伏比0.39-0.73，并在中心站点观测降雨。基于Asano等（2020）的理论框架，将峰值滞时分解为坡面与河道两部分，通过模态河道长度与峰值滞时的线性回归估算坡面平均传播时间。该研究为改进高起伏中尺度流域的洪水预报和水文模型提供了关键实证。

主要技术方法包括：①降雨和水位观测：采用翻斗式雨量计（0.5 mm分辨率）和压力式/超声波水位计连续监测，测量间隔1-5分钟；②降雨峰与径流峰提取：定义6小时和24小时影响时段，客观识别降雨峰，并以90%峰值水位（H90）判定径流峰的明显程度，区分明显径流峰与不明显径流峰；③地形分析：基于5 m分辨率数字高程模型（DEM），使用D8算法提取流路，通过面积-坡度关系确定河道初始阈值（CIT=0.01 km²），计算各站点的模态河道长度和边坡模态长度，并通过两种DEM、三种CIT和四种组距进行24种组合的敏感性分析；④直接径流比计算：利用水位-流量转换关系，采用Hewlett-Hibbert方法分割基流，计算直接径流比以表征产流面积的扩展程度。样本来自2020年6-10月和2021年2-11月两个观测时段。

结果方面，地形分析显示，模态河道长度随集水面积增大，从F站的550-891 m变化至A站的4165-4467 m，最大相差8倍；而模态坡面长度在各站点均为510-550 m左右，不随流域尺度变化，呈偏态分布。观测期间共识别降雨峰值97个（6小时影响时段）和58个（24小时影响时段），其中可分析事件分别为65和44个。在不确定性评估中，完全明显事件（所有站点径流峰均为明显峰）占分析事件的35%（6小时）和50%（24小时），表明H90法能够合理区分可靠与不确定事件。模态河道长度与峰值滞时之间的Spearman秩相关系数在事件间变化很大（-0.82至1.0），显著正相关事件占分析事件的11%-15%。在这些显著正相关事件中，回归截距（代表坡面平均滞时）的平均值为-0.84分钟，中位数为-4.4分钟，最大仅160分钟，表明坡面响应速度极高。同时，相关系数越大，截距系统性越小、斜率系统性越大，且这一趋势在不同影响时段、不同地形参数设置下均稳定。降雨指数分析表明，相关系数与1小时、24小时降雨量及API₃、API₃₀无明显单调关系，但高相关系数事件在强降雨和高前期湿度条件下比例降低。

讨论指出，直接径流比分析显示，当总降雨量超过60 mm时，总降雨与直接径流深度呈1:1线性关系，说明产流面积已扩展到流域大部分区域，但此时快速坡面响应仍可被观测到，证明高起伏山区坡面洪水传播速度确实极快。在无显著相关的事件中，约80%的事件在大流域站点（A-E）仍表现出短峰值滞时，暗示快速响应在这些事件中可能同样普遍。小流域（F、G）的延迟峰主要归因于两个因素：一是初始降雨损失，干燥条件下部分降雨在产流前被截留，延迟了径流启动；二是深层地下水贡献，较小流域中基岩地下水贡献比例较高，可产生二次延迟峰，从而削弱模态河道长度与峰值滞时的正相关关系。这两种机制解释了为何许多事件缺乏显著正相关。未来研究需增加观测点、获取可靠流量数据并考虑洪水波速的空间变化。

结论如下：本研究在日本静冈县大井川支流的高起伏中尺度流域进行了水文观测。结果表明，即使在直接径流比高、产流面积大范围扩展的事件中，峰值滞时与模态河道长度仍时常呈现截距极小的线性关系，说明即使坡面长而复杂，流域也能快速响应并将降雨强度变化迅速传递至河道。分析事件中，模态河道长度与峰值滞时显著正相关的比例在11%至15%之间。但在较小流域中，偶尔会出现较长的峰值滞时，此时两者相关性变弱、消失甚至为负。这些低相关可能源于干燥条件下的延迟径流，也可能与小流域中较高的地下水贡献有关。因此，峰值滞时不能仅由模态河道长度解释。由于地下水影响未被定量评估，未来仍需更详细观测。尽管直接应用仍待证明，量化洪峰传播特性有望改善高起伏中尺度流域的洪水预报。