Page 79 - 2025年第56卷第1期

主的新安江模型， 在湿润和半湿润地区水文模拟中精度较高。 现如今， 人工智能算法也被广泛应用于提
升流域水文模拟的效率及精度 ［１２］ 。 赵兰兰等 ［１３］ 、 李志超等 ［１４］ 、 刘昱辰等 ［１５］ 均提出在流域洪水模拟中引
入 ＢＰ 神经网络、 ＬＳＴＭ 模型等人工智能技术， 在数据较好的条件下， 模型模拟精度明显提高。
水文模拟可对流域洪水的产汇流过程进行分析， 但在对平原区河道漫溢或蓄滞洪区内洪水演进等洪
水灾害过程进行研究时， 需要采用水动力学模拟来实现。 Ｈａｉｌｅｍａｒｉａｍ 等 ［１６］ 、 Ｋｒｖａｖｉｃａ 等 ［１７］ 分别对克罗
地亚及挪威不同洪水重现期下的淹没范围变化进行了水动力学模拟分析， 研究表明构建水动力学模型可
以对流域如河道洪水漫溢、 平原洪水演进等场景进行精细化模拟。 Ｚｈｏｎｇ 等 ［１８］ 结合新安江水文模型与 Ｉｎ⁃
ｔｅｇｒａｔｅｄ Ｆｌｏｏｄ Ｍｏｄｅｌ Ｓｙｓｔｅｍ （ＩＦＭＳ）水动力模型， 对浦阳江流域设计暴雨、 典型洪水以及水库调蓄前后河
道洪水等多种场景下淹没面积变化进行模拟分析， 发现水文水动力耦合模拟在流域洪水分析中精确度较
高、 适用性较好。 现如今， 各种二维水动力模型已经越来越广泛地应用于流域洪水模拟分析工作之中 ［１９－２２］ 。
目前， 分布式水文模型结合一二维水动力模型的建模策略， 已在流域洪水模拟分析中得到了广泛
应用 ［２３－２４］ 。 但由于不同流域洪水致灾特性差异较大， 目前还尚未有一套普适的模型可被广泛应用于我
国流域防洪数字孪生平台建设中。 本文以海河流域子牙河 “２３·７” 大洪水复盘为例， 基于嵌套式水文
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水动力模型构建方法， 在该河系首次采用以 １０～３０ ｋｍ 小流域为最小的计算单元构建分布式水文模型，
实现对主要产流区产流模式时空变化规律的定量分析； 对该场次洪水过程中启用的蓄滞洪区构建二维
水动力学模型， 开展洪水演进模拟， 评估水库调洪对蓄滞洪区淹没情况的影响。 本研究构建的水文水
动力联合模拟模型， 可对洪水过程进行深入分析， 理清洪水来源、 分析防洪工程效益， 并对未来流域

防洪规划制定提供技术参考。

２ 研究区域概况

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２．１ 子牙河概况 子牙河位于海河流域中南部， 流经山西、 河北、 天津 ３ 个省（市）， 总面积 ４．７ 万ｋｍ ，
山区面积占流域总面积的 ６７％， 是海河流域第二大水系（图 １）。 子牙河主要包括滹沱河和滏阳河两大
支流， 两河流经献县泛区后汇合， 通过子牙新河过境天津市注入渤海 ［２６］ 。

图 １ 子牙河位置及重点防洪工程分布图

子牙河系多年平均降水量约为 ５３５ ｍｍ， 汛期降水占全年的 ７０％左右。 该河系防洪调度事关天津、
石家庄等重要城市， 京广、 京九、 京沪等铁路及京港澳、 沧石等高速公路的安全。 目前， 子牙河已建
成由 ５ 座大型水库， 多处骨干堤防及 ４ 个蓄滞洪区组成的防洪工程体系， 基本可抵御 ５０ 年一遇流域洪
水 ［２５］ 。 ５ 座大型水库包括： 岗南（总库容 １７．０４ 亿ｍ ）、 黄壁庄（总库容 １２．１０ 亿ｍ ）、 临城（总库容
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