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基于雙源蒸散發的新安江模型在淮河上游的應用

2016-03-23 03:53:57陳蕓蕓陸國賓李瓊芳虞美秀閆方秀鄒宏榮河海大學水文水資源學院南京210098河海大學國際河流研究所南京210098河海大學水利水電學院南京210098
中國農村水利水電 2016年3期
關鍵詞:模型

陳蕓蕓,王 燁,陸國賓,李瓊芳,張 弘,虞美秀,閆方秀,鄒宏榮(1. 河海大學水文水資源學院,南京 210098;2. 河海大學國際河流研究所,南京 210098;3. 河海大學水利水電學院,南京 210098)

0 引 言

新安江模型是河海大學趙人俊教授領導設計的一個概念性流域水文模型,近些年來在濕潤地區和半濕潤地區的水文預報及水資源規劃管理中得到廣泛應用[1-3]。蒸散發是新安江模型的重要輸入項,其大小的合理估算直接影響到產流量的計算。目前直接測量流域實際蒸散發能力或蒸散發比較困難,一般由蒸散發能力計算模型計算得到蒸散發能力,并由此估算實際蒸散發量。新安江模型中計算流域蒸散發能力的傳統方法由蒸發站蒸發皿實測水面蒸發資料乘以一個折算系數獲得,再加上流域蒸發站數目非常有限,不能有效地考慮氣候、地形、土地利用類型、土壤特性等因子的時空差異性對流域蒸散發能力的影響[4]。因此近年來一些學者對改進新安江模型蒸散發計算模塊進行了嘗試。姜紅梅[5]利用β分布函數考慮土壤非線性化蒸發,以改進新安江模型蒸散發計算模塊,并用于漢江流域的日徑流模擬,結果表明改進效果不明顯。曹麗娟等[6]利用陸面模式SSIB中的大氣動力阻抗法以改進新安江模型蒸散發計算模塊,但是該研究假定流域內的植被覆蓋全都為草地,缺乏考慮流域下墊面植被空間分布的差異性。袁飛[7,8]利用改進的雙源蒸散發模型改進新安江模型蒸散發計算模塊,但日尺度的葉面積指數是由月尺度值轉化得到,不能考慮植被葉面積指數的逐日動態變化。因此,本文將利用能考慮植被葉面積指數逐日動態變化的雙源蒸散發能力計算模型改進新安江模型蒸散發模塊,選擇淮河上游息縣以上流域為研究區,構建1 km×1 km網格的分布式新安江模型,基于流域地形、土地利用、氣象及水文數據對息縣水文站的2000-2008年逐日徑流過程進行模擬與分析,并對蒸散發計算改進前后的徑流計算結果進行比較,研究成果為改進新安江模型中蒸散發計算模塊提供了依據,也可為改進的新安江模型在其他流域的應用提供參考。

1 基于雙源蒸散發的新安江模型構建

1.1 新安江模型

三水源新安江模型結構設計為分散性,分為蒸散發計算、產流計算、分水源計算和匯流計算四部分。采用三層蒸散發模式計算蒸散發量;用蓄滿產流模型計算產流量;三水源劃分采用自由水蓄水庫結構把總徑流分為壤中流、地表徑流、地下徑流;用線性水庫法作坡地匯流計算,河道匯流計算采用馬斯京根分段連續演算法。

1.2 基于植物生長的雙源蒸散發模型

1.2.1簡易植物生長模型(EPIC)

葉面積指數(LAI)是植物葉片總面積與植物占地面積的比值,隨植物生長不斷變化。簡易植物生長模型[9]中假定當環境溫度達到最低生長溫度時,植物才開始生長。收集研究區域內日平均氣溫資料,根據植物生長期及最低生長溫度計算總積溫,采用葉面積指數發展曲線分三個時段動態計算植物的日葉面積指數。

第一階段早期生長期,近線性升高:

LAIi=LAIi-1+ΔLAIi

(1)

ΔLAIi=(frLAImx,i-frLAImx,i-1)·LAImx·

{1-exp[5(LAIi-1-LAImax)]}

(2)

第二階段成熟期,葉面積指數達到最大值并將保持該最大值。

第三階段凋零期,植物葉面積指數線性下降:

LAI=16LAImx(1-frPHU)2

(3)

上述公式涉及的參數根據參考文獻[9]計算。

1.2.2雙源蒸散發模型

雙源蒸散發模型分別對土壤表層和植被冠層進行能量的平衡計算,其計算公式為[10,11]:

Ep=Eps+Epc+Ei

(4)

式中:Ep為總蒸散發能力;Eps為土壤蒸發能力;Epc為植被蒸騰能力;Ei為截留蒸發。

(7)

式中:Δ為飽和水汽壓梯度,kPa/℃;Rns為土壤表面凈輻射,W/m2;G為土壤熱通量,W/m2;ρ為平均空氣密度,kg/m3;Cp為空氣定壓比熱,kJ/(kg·℃);D0為冠層源匯高度處的水汽壓,kPa;ras為土壤表面與冠層源匯高度間的空氣動力學阻抗,s/m;λ為蒸發潛熱,MJ/kg;γ為空氣濕度常數;rsp為土壤含水量達到田間持水量時的土壤表面阻抗,s/m;Rnc為冠層凈輻射,W/m2;rac為冠層總邊界層阻抗,s/m;rcp為土壤含水量達到田間持水量時的冠層總氣孔阻抗,s/m;Wfr為潮濕冠層比例。

1.2.3植物生長模型與雙源蒸散發模型集成

雙源蒸散發模型中的Rns、Rnc、ras、rcp的計算均需要LAI,LAI逐日動態變化影響土壤蒸發、植物蒸騰和植物冠層截留蒸發。集成雙源蒸散發模型與植物生長模型,由植物生長模型計算逐日動態LAI并將其作為雙源蒸散發模型重要輸入項計算流域蒸散發能力。

1.3 雙源蒸散發模型與新安江模型集成

本文在充分考慮土地利用/覆被、氣候特征、土壤含水量、植被葉面積指數等因子的時空差異性和土壤特性、流域地形的空間差異性對流域蒸散發量影響的基礎上,將考慮植被葉面積指數逐日動態變化的雙源蒸散發模型與新安江模型集成,原來由蒸發皿實測蒸發資料乘以一個折算系數獲得的蒸散發能力用改進雙源蒸散發模型的計算結果取代,重新作為新安江模型蒸散發能力的輸入,并建立基于1 km×1 km網格的分布式新安江模型,實現研究區的日徑流模擬計算。該分布式模型利用遙感等數據源,充分考慮流域下墊面分布不均,提高了模型對流域響應的空間變異性的精度,加強模型的物理基礎和可靠性。

2 基于雙源蒸散發的新安江模型在淮河上游的應用

2.1 研究區域概況

以淮河上游息縣水文站以上流域作為研究區,流域位于東經113°15'~114°46',北緯31°31'~32°43'之間,面積為10 190 km2。該區域地處我國半干旱氣候與濕潤氣候過渡帶,多年平均徑流深約371 mm,流域多年平均水面蒸發量為900~1 500 mm,多年平均降水量為920 mm,流域內主要的土地利用方式為耕地和林地[12]。

2.2 資料收集與處理

數據資料需要地形、土地利用、氣象、水文數據。數據來源及處理方法主要包括:

(1)地形數據:選用美國國家地球物理中心的全球1 km基礎高程資料,DEM空間分辨率為30 m,應用 GIS和SWAT軟件提取流域、水系及生成子流域。

(2)土地利用數據:基于中國科學院提供的2000 s全國空間分辨率為1 km×1 km的土地利用圖,應用GIS軟件切割得到研究流域2000 s的土地利用圖。

(3)氣象資料:選取流域附近武漢站的2000-2008年日凈輻射資料;選取流域內外附近8個氣象站的2000-2008年日平均水汽壓、日平均氣溫和日平均風速資料。利用DEM資料對氣象變量進行高程修正,再采用距離平方倒數法對氣象資料進行插值。

(4)水文資料:選用流域2000-2008年63個雨量站的日降雨資料,采取泰森多邊形法對降雨資料進行插值;選用息縣水文站2000-2008年日流量資料。

2.3 模型參數率定和檢驗

以地形、土地利用、氣象等資料計算出的流域日蒸散發能力作為新安江模型的輸入,選取息縣水文站2000-2008年日流量資料對新安江日模型進行參數率定和檢驗,其中2000-2005年作為率定期,2006-2008年作為檢驗期。以年徑流深相對誤差最小和確定性系數最大作為目標函數。模型參數率定和驗證結果見表1、表2。

表1 息縣流域日模型參數表Tab.1 Calibrated parameters values for the daily runoff simulation in the upper Huaihe River basin above the Xixian station

表2 息縣站日徑流模擬成果表Tab.2 Statistics of daily runoff validated results in Xixian station

2.4 結果分析

由表2可知:①在大多數年份由日尺度分布式新安江模型模擬計算得到的徑流深與實測值相比,年產流量絕對誤差小于相對誤差在大都在10%以內,且確定性系數大都在0.85以上,模擬取得了滿意的精度;②基于雙源蒸散發的新安江模型適合模擬淮河上游的降水徑流過程,豐水年的模擬效果普遍優于枯水年。如2000年、2002年,年降雨水量分別為1 378.4、 1 173.4 mm,相對誤差為-2.4%、 8%,確定性系數為0.85、0.87,表明淮河上游為濕潤半濕潤區, 產流方式屬于蓄滿產流模式;2001年、2006年,年降雨水量分別為570.6、883.1 mm,相對誤差為12.8%、-8.9%,確定性系數為0.52、0.6,模擬效果相對較差, 淮河上游產流方式雖屬蓄滿產流模式, 但卻處于南北氣候過渡帶, 尤其是在降水偏少的年份,產流方式可能會出現局部或某段時間內的超滲產流模式。總體上,日尺度新安江模型的模擬成果符合水文模擬精度要求。

選擇2000、2004年分別代表研究區的豐水年和枯水年,對各代表年內改進前后的日徑流模擬效果進行比較,見圖1~4。由圖1、2可知,改進后的豐水年參數率定效果較好,模擬日徑流過程和實測日徑流過程吻合較好。確定性系數為0.85,模擬值與實際值具有很好的一致性,具有顯著的線性相關,線性相關系數達到0.92,而改進前確定性系數為0.73,線性相關系數為0.89。說明改進后的模型用于2000年日徑流模擬可獲得比較理想的結果。由圖3、4可知,枯水年參數率定效果一般,模擬日徑流過程和實測日徑流過程吻合不好。改進前確定性系數為0.45,二者相關系數為0.929,改進后確定性系數為0.73,線性相關性為0.932,確定性性系數都相對不高,這種模擬結果可能來源于兩個方面:①枯水年人類活動對河流徑流量影響程度較大,研究區內南灣水庫、石山口水庫等一系列水利工程在枯季的調度方式會對流域水文過程產生影響;②淮河上游處于南北氣候過渡帶,產流機制復雜, 2004年降水量為986.6 mm,徑流深為265.4 mm,其徑流系數(0.27)比2000-2008年平均徑流系數(0.33)少18%,新安江模型中蓄滿產流機制還不能準確地描述其產流過程,導致日徑流模擬誤差大,產流方式仍需要改進。

圖1 息縣站2000年日徑流模擬結果比較Fig.1 Comparison of measured and simulated daily runoff line of 2000 in Xixian station

圖2 息縣站2000年日徑流實測值和模擬值散點圖Fig.2 Scatter-points of measured and simulated daily runoff in 2000 in Xixian station

圖3 息縣站2004年日徑流實測和模擬過程線Fig.3 Comparison of measured and simulated daily runoff line of 2004 in Xixian station

圖4 息縣站2004年日徑流實測值和模擬值散點圖Fig.4 Scatter-points of measured and simulated daily runoff in 2006 in Xixian station

3 結 語

本文在充分考慮流域內氣象要素時空變化和土地利用/覆被、土壤特性、流域地形的空間變化對流域蒸散發影響基礎上,將考慮植被葉面積指數逐日動態變化的雙源蒸散發模型與新安江模型集成,構建基于1 km×1 km網格的分布式新安江模型。淮河上游息縣以上流域的應用結果表明,日徑流過程模擬相對誤差在10%以內,確定性系數大都在0.85以上,模擬效果較好,可用于該地區的日降雨徑流過程模擬,也可為改進的新安江模型在其他流域的應用提供參考。

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