SWAT模型在粵北連江流域的應用研究

梁釗雄，王兮之，王 軍

（佛山科學技術學院 資源環境系，廣東 佛山528000）

隨著人口的增長、氣候變化以及環境的惡化，人類對水資源的管理遇到了極大的挑戰。流域水文模型是結合計算機技術、數學模型與系統分析探索和認識復雜水文循環過程和機理的有效手段，也是解決許多水文實際問題的有效工具［1］。SWAT模型作為典型的分布式水文模型，是Neitsch等［2］為美國農業部（USDA）下屬的農業研究局（ARS）開發的大、中尺度的長時段流域環境模擬模型，該模型具有很強的水文物理機制，可以用來模擬預測大尺度流域長時期不同的土壤類型、土地利用方式和管理條件下對產水、產沙、水土流失、營養物質運移、非點源污染的影響。

SWAT模型在北美和歐洲寒區的許多流域的徑流模擬中得到了廣泛的應用，效果較好。Arnold等［3］利用SWAT模型模擬美國密西西比河上游的地表水補償流和基流數據，并與實測徑流值進行了比較，結果實測值和模擬值之間的效率系數分別達到0．63和0．65，表明了模型的適用性。Eckhardt and Arnold［4］在德國中部的一個低山牧區，運用SWAT模型的自動校準算法進行徑流模擬，流域徑流量的模擬值與實測值的效率系數達0．7，相關系數達0．8。Gikas等［5］利用SWAT模型在地中海一集水盆地進行徑流模擬，模擬值得出的流域過程線與實測值保持一致。國內SWAT模型的應用也取得了不錯的效果，赦芳華等［6］基于亞流域劃分分析了黃河下游支流洛河流域在不同土地利用和降雨的空間不確定性對模擬產流量和產沙量的影響，發現其模擬精度較高。王中根等［7］將SWAT模型應用于西北寒區（黑河鶯落峽以上流域）的日徑流過程模擬。劉昌明等［8］應用SWAT模型在黃河源區進行了不同氣候和土地覆被條件的地表徑流模擬，結果表明氣候變化是引起黃河源區徑流變化的主要原因。盧愛剛等［9］利用SWAT模型進行了黃土高原水土流失格局模擬評價。肖軍倉等［10］利用SWAT模型在撫河流域進行土壤侵蝕模擬。李佳等［11］利用SWAT模型研究了長江源土地利用／土地覆被情景變化對徑流的影響。

由于連江流域位于粵北巖溶山區，而巖溶流域是由溶隙、溶洞、管道等多重復雜介質組成的復雜系統，其水文過程復雜。目前，SWAT模型在巖溶地區的應用較少。本研究利用SWAT模型在連江流域進行徑流模擬，通過敏感性分析模型在巖溶流域的主要影響因子，以期為該模型在巖溶流域的推廣提供參考依據，也為該區域的生態保護、植被恢復和防災減災提供科學依據。

1 研究區概況

連江是珠江流域北江最大的一級支流，發源于連州市潭嶺鎮三姊妹峰，流經連州、連南、連山、陽山縣、英德市，在英德市連江口鎮匯入北江，河流全長275 km。流域位于東經112°40″—113°21″、北緯23°55″—25°12″之間，集水面積10 061km2，集水區內多為山區，其中石灰巖山區約占流域面積的40%，多為溶洞、裂隙發育的喀斯特地形。流域內共有高道、鳳凰山和黃麖塘3個水文站，其中高道為連江流域的控制站，控制面積為9 007km2，鳳凰山水文站和黃麖塘水文站的控制面積分別為1 555km2和645km2。流域形狀呈扇形，地勢西北高，東南低，主要由中、低山脈、局部山區丘陵、河谷或盆地組成。該流域屬亞熱帶季風氣候區，冬短夏長，氣候溫和，雨量充沛，年平均氣溫為19．5℃，多年平均年降水量為1 685．7mm，多年平均蒸發量為903．9mm。連江上游森林覆蓋率高［12－13］，植被狀態相對良好，河流在平水、枯水期含沙量小，汛期河流稍有渾濁。

2 數據處理與模型構建

2．1 基礎數據處理

SWAT模型主要輸入數據一般包括數字高程模型（DEM）數據、土壤數據、土地利用數據、以及氣象數據。模型校準和驗證采用水文站的實測流量數據。

（1）數字高程模型（DEM）數據。來源于NASA提供的ASTER GDEM數據，分辨率為30m（圖1），高程范圍為10～1 861m。

圖1 連江流域地形圖

（2）土地利用數據。利用2006年12月份Landsat 5TM影像通過ENVI軟件監督分類并結合模型的土地利用數據庫解譯生成，土地利用類型包括林地、灌叢、耕地、城鎮用地、草地和水域（附圖1），面積百分比分別為 68．9%，16．02%，9．57%，2．47%，0．76%和0．73%。

（3）土壤數據。包括土壤空間數據與屬性數據。空間數據來源于廣東省生態環境與土壤研究所提供的廣東省數字土壤圖（1∶100萬）。屬性數據來源于中國科學院南京土壤研究所和廣東土種志，由17種土類組成（附圖2），主要土壤類型有紅色石灰土、麻黃壤、頁紅壤、水稻土等。

（4）氣象數據。包括氣象站數據和雨量站數據。其中氣象站數據為流域范圍內的連州氣象站1951—2010年多要素氣象數據，來源于國家氣象科學數據共享網。雨量站為流域范圍內的16個雨量自動觀測站2001—2010年的日平均降水數據。

（5）流量數據。包括高道、鳳凰山和黃麖塘3個水文站的實測日徑流量數據。

為方便模型運行時的數據疊加分析，所有空間數據統一轉換為ArcGIS所支持的GRID格式的柵格數據，分辨率為30m，投影方式設置為 WGS1984 UTM Zone 49N。

2．2 模型構建

SWAT模型的水文計算過程以水文響應單元（HRU）為基礎，每個水文響應單元都具有特定的土地利用、土壤類型和管理方式。計算過程為：首先以DEM為基礎進行河網的生成和子流域的劃分。然后通過DEM、土地利用和土壤空間數據的疊加分析操作生成HRU。再讀取實測氣象數據和用戶土壤、土地利用等屬性數據庫，進行流域水文過程演算。最后，通過參數率定對模型進行校準和驗證之后方可以進行徑流等模擬。本研究選擇SCS徑流曲線方法模擬子流域徑流，Penman－Monteith法模擬潛在蒸發量，變動存儲系數法（Variable Storage）進行河道演算。

由于SWAT模型在平原地區提取的河網與實際存在較大偏差，因此在流域劃分前，添加了流域范圍內的實際河網，同時加載高道、鳳凰山和黃麖塘3個水文站作為用戶自定義出水口，用來對模擬結果進行校準與驗證，最終生成97個子流域，365個水文響應單元（圖2）。

圖2 子流域劃分

2．3 參數敏感性分析與模型校準

由于SWAT模型的參數眾多，一些參數對模型模擬結果的影響較小，而一些參數則會顯著影響模型的預測結果。因此需通過參數敏感性分析來判斷哪些參數值的改變對模型的模擬結果影響更大，從而提高模型校準的效率和模擬的精度。SWAT模型中的參數敏感性分析模塊采用LH－OAT分析方法，它兼具LH（Latin Hypercube）抽樣法和 OAT（One－facto r－At－a－Time）敏感度分析法的優點：模型每運行一次僅一個參數值有變化，并且某一特定輸入參數值變化引起的輸出結果靈敏度不受模型其他參數值選取的影響［14］。通過敏感性分析可有效獲取影響模型結果的主要參數因子，是模型進行參數率定的依據。高道、鳳凰山和黃麖塘3個水文站敏感性分析得出的主要參數是 Alpha＿Bf、ESCO、Gwqmn和SOL＿AWC。鳳凰山水文站敏感性分析結果見表1。

表1 鳳凰山水文站敏感性分析結果

2．3 模型適用性評價

由于每個流域受地形、土壤、土地覆被、氣候等自然因素的影響，而且還可能受到各種水利設施、不同的管理措施等人為因素的影響，模型對不同流域的適用程度也不相同。當模型成功運行后，需要對模型進行參數校準和驗證，以評價模型在研究區的適應性。模型的校準是使模型模擬結果接近于測量值，驗證是評價模型校準可靠性的過程。本研究選取3個評價指標：相對誤差（Re）、決定系數（R2）以及 Nash－Suttcliffe效率系數（Ens）。其中Ens的計算公式為：

式中：Qp——模擬值；Qm——實測值；Qavg——實測值的平均值；n——實測數據個數。通常Re＜20%，R2＞0．8，Ens＞0．5，即認為模型的擬合精度令人滿意［15］。

3 結果與分析

3．1 模型參數率定

本研究選取的數據時間段為2001—2010年。由于模型運行初期，許多變量，如土壤含水量的初始值為零，這對模型模擬結果影響很大，因此在很多情況下，需要將模擬初期作為模型運行的啟動階段，即預熱期，以合理估計模型的初始變量［16］。因此本研究將數據系列分為預熱期、校準期和驗證期，以2001年、2006年作為預熱期，2002—2005年作為校準期，2007—2010年作為驗證期。

表2 參數校準值

校準時，在3個子流域分別選取敏感參數Alpha＿Bf、CN2、Gwqmn、ESCO、Revapmn和 SOL＿AWC進行參數率定，具體校準值詳見表2。

3．2 結果與分析

高道、鳳凰山和黃麖塘3個水文站的適用性評價指標見表3。校準期內，3個水文站的月徑流量的相對誤差分別為2．72%，5．91%和1．63%，Ens值分別為0．97，0．89和0．70，決定系數均大于0．9。驗證期內，3個水文站的相對誤差分別為2．62%，5．36%和9．32%，Ens值分別是0．90，0．69和0．69，決定系數均大于0．9，上述評價指標值均達到精度要求。另外，校準期的模擬精度較高、驗證期的模擬精度略低，流域下游的高道水文站在校準期和驗證期的模擬精度均高于流域上游的鳳凰山水文站和黃麖塘水文站。校準期和驗證期年徑流量的模擬值與實測值變化趨勢和峰值基本一致，曲線擬合度較好，基本上反映了徑流量的實際變化趨勢（圖3—4）。上述結果表明，SWAT模型適用于連江流域的徑流模擬。

表3 模型適用性評價指標

圖3 校準期連江流域各水文站實測值與模擬值擬合曲線

圖4 驗證期連江流域各水文站實測值與模擬值擬合曲線

由于連江流域地處巖溶區域，而巖溶水文條件具有特殊性和復雜性，要準確模擬連江流域水文過程，需進一步修正和構建SWAT模型的土壤數據庫或土地利用數據庫，建立巖溶水文響應單元或添加與巖溶有關的土壤參數或土地利用參數來提高巖溶流域徑流模擬的精度。

4 結 論

本文利用SWAT模型對連江流域2001—2010年的徑流量進行模擬，利用實測數據進行敏感性分析、參數率定和模型驗證，運行結果良好，表明SWAT模型適用于該地區，并具有以下特點：

（1）模型經過參數率定后，Nash－Sutcliffe效率系數均大于0．5、決定系數大于0．9、相對誤差均小于20%，表明SWAT模型適用于模擬喀斯特流域的徑流變化，能較好地反映流域內徑流的年內、年際變化特征。

（2）模擬結果的優劣，取決于模型參數的取值。Gwqmn（淺層蓄水層補償深度）、ESCO（土壤蒸發補償因子）、SOL＿AWC（土壤可利用水）這3個參數的取值對研究區的徑流量模擬有重要影響。因此，這些參數調整方法的選取可為模型在該地區的應用提供必要的參考。

（3）連江流域下游的控制站高道水文站的Ens、決定系數和相對誤差值高于上游的鳳凰山水文站和黃麖塘水文站，而高道水文站的集水面積（9 007 km2）明顯大于鳳凰山水文站（1 555km2）和黃麖塘水文站（645km2），在一定程度上表明SWAT模型更適合應用于大尺度流域。

［1］ 徐宗學，程磊．分布式水文模型研究與應用進展［J］．水利學報，2010，41（9）：1009－1017．

［2］ Neitsch S L，Arnold J G，Kiniry J R，et al．Soil and Water Assessment Tool Theoretical Documentation［EB／OL］．http：∥www．brc．tamus．edu／swat／downloads／doc／swat2000theory．pdf， 2002－05－16／2012－10－04．

［3］ Arnold J G，Allen P M，Bernhardt G．A comprehensive surface－groundwater flow model［J］．Journal of Hydrology，1993，142（1／4）：47－69．

［4］ Eckhardt K，Arnold J G．Automatic calibration of a distributed catchment model［J］．Journal of Hydrology，2001，251（1）：103－109．

［5］ Gikas G D，Yiannakopoulou T，Tsihrintzis V A．Modeling of non－point source pollution in a Mediterranean drainage basin［J］．Environmental Modeling and Assessment，2006，11（3）：219－233．

［6］ 郝芳華，張雪松，程紅光，等．分布式水文模型亞流域合理劃分水平芻議［J］．水土保持學報，2003，17（4）：75－78．

［7］ 王中根，鄭紅星，劉昌明．基于模塊的分布式水文模擬系統及其應用［J］．地理科學進展，2005，24（6）：109－115．

［8］ 劉昌明，李道峰．基于DEM的分布式水文模型在大尺度流域應用研究［J］．地理科學進展，2003，22（5）：437－445．

［9］ 盧愛剛，索安寧，張鐳．基于SWAT模型的黃土高原典型區水土流失格局模擬評價［J］．水土保持研究，2011，18（2）：57－65．

［10］ 肖軍倉，羅定貴，王忠忠．基于SWAT模型的撫河流域土壤侵蝕模擬［J］．水土保持研究，2013，20（1）：14－24．

［11］ 李佳，張小詠，楊艷昭．基于SWAT模型的長江源土地利用／土地覆被情景變化對徑流影響研究［J］．水土保持研究，2012，19（3）：119－128．

［12］ 甘春英，王兮之，李保生，等．連江流域近18年來植被覆蓋度變化分析［J］．地理科學，2011，31（8）：1019－1024．

［13］ 王兮之，甘春英，梁釗雄，等．粵北巖溶山區連江流域植被覆蓋度動態變化研究［J］．中國巖溶，2010，29（4）：425－433．

［14］ Muleta M K，Nicklow J W．Sensitivity and uncertainty analysis coupled with automatic calibration for a distributed watershed model［J］．Journal of Hydrology，2005，306（1／4）：127－145．

［15］ 楊軍軍，高小紅，李其江，等．湟水流域SWAT模型構建及參數不確定性分析［J］．水土保持研究，2013，20（1）：82－93．

［16］ 郝芳華，程紅光，楊勝天．非點源污染模型理論方法與應用［M］．北京：中國環境科學出版社，2006：54－56．