SRM模型在大凌河流域融雪徑流模擬中的運用研究

關明皓

（遼寧省沈陽水文局，遼寧沈陽110046）

SRM模型在大凌河流域融雪徑流模擬中的運用研究

關明皓

（遼寧省沈陽水文局，遼寧沈陽110046）

根據大凌河冬季融雪徑流的特點，運用SRM模型模擬大凌河流域的融雪徑流，分析該模型在大凌河流域融雪徑流模擬的適用性。此外，設定2種氣溫變化情景模式（氣溫升高2℃和降低2℃），定量分析不同氣溫變化對流域融雪徑流的影響。研究結果表明：SRM模型在大凌河流域的融雪徑流模擬精度較高，模擬的徑流深相對誤差小于10%，確定性系數達到0.85以上；氣溫升高2℃，大凌河融雪徑流增加17.7%，氣溫降低2℃，大凌河融雪徑流相應減少12.1%。研究成果對大凌河流域的融雪徑流模擬及氣候變化下對流域融雪徑流影響定量分析具有參考價值。

SRM模型；融雪徑流模擬；氣溫變化情景模式；大凌河流域

大凌河流域主要位于遼寧西部地區，冬季時間長、寒冷易結冰，而進入春季后，隨著天氣轉暖，流域內的河流開始融化。對大凌河流域來說，冬季融雪徑流占據全年徑流比重較大，為50%～60%。因此這一地區的水文模擬必須考慮融雪徑流的影響。當前，國內外許多學者都進行過融雪徑流的模擬，也研究出許多模型。例如SWAT模型［1］，VIC模型［2］以及SRM模型［3］，相比SWAT模型和VIC模型，SRM計算原理簡單，需求的數據資料較少，近些年來，被國內學者廣泛用于融雪徑流模擬和氣候變化情景對流域融雪徑流影響研究中，并在一些流域內取得一定的研究成果。劉文［4］運用SRM模型模擬塔什庫爾干河流域融雪徑流，研究結果表明SRM適合于塔什庫爾干河流域融雪徑流模擬，且模擬原理簡單。于海鳴［5］成功運用該模型模擬了新疆地區春季融雪設計洪水量和過程。李弘毅［6］運用SRM模型模擬了黑河流域的融雪徑流，模型模擬的融雪徑流和實測值擬合度非常高。張璞［7］在瑪納斯河流域春季洪水預警計算中成功使用SRM模型模擬了春季融雪引發的洪水。懷保娟［8］運用SRM模型模擬了烏魯木齊河源區的融雪徑流，取得較好的模擬精度。可見，SRM模型在我國許多流域融雪徑流模擬中得到了具體運用，但該模型在遼寧西部寒冷地區運用較少，為此，結合大凌河流域融雪徑流模擬的需求，引入SRM模型模擬大凌河流域的融雪徑流，并通過設定2種氣溫變化情景模式，定量分析不同情景模式對大凌河流域融雪徑流的影響。研究成果對于大凌河流域融雪徑流模擬模型選擇和定量分析氣候變化對大凌河流域融雪徑流影響具有參考價值。

1SRM模型計算原理

式中：Q—每天的融雪徑流量，m3/s；CS—每天的融雪徑流系數，無量綱；CR—每天的降水產生的徑流系數，無量綱；a—融雪度日因子，物理意義為每天融雪度日因子所能消耗的融雪深度，cm·℃-1d-1；T—融雪度日因子數，物理意義為溫度直減率在不同高程進行溫度插值后度日數的修正值，℃-1d；S—積雪覆蓋和整個流域面積的比，無量綱；P—流域內的降水量，cm；A—流域集水面積，km2；k—流域退水系數，無量綱；n—計算時段數。

SRM計算原理簡單，其融雪徑流模擬主要將每天的融雪量和降水所產生的水量進行疊加，疊加后累計到模型計算的退水水量上，從而獲得流域每日的融雪徑流量，SRM模型計算公式為：

2模型應用

2.1研究區域概況

大凌河發源于遼寧省建昌縣要路溝鄉要路溝村大黑山（海拔853.9m）北麓的水泉溝，流經遼寧省建昌縣、喀喇沁左翼蒙古族自治縣、朝陽縣、龍城區、雙塔區、北票市、義縣、凌海市、盤山縣，于遼寧省盤山縣東郭鎮南井子村入渤海。流域面積23235km2，河流長度453km，其中遼寧省境內19989km2。河道平均比降為0.81‰，多年平均年降水量487.2mm，多年平均年徑流深76.6mm。本文以大凌河大城子水文站以上集水區域為研究流域，集水區域面積為5029km2，研究流域如圖1所示。經過統計分析，研究流域融雪徑流占全年徑流量的43%。

圖1流域圖

2.2融雪徑流模擬

基于大城子水文站2001～2010年水文數據以及朝陽氣象站2001～2010年氣溫數據，運用SRM模型模擬了大凌河大城子以上集水區域的融雪徑流，模擬成果見表1、表2，如圖2所示。

表1SRM融雪徑流模型參數率定成果

表2SRM融雪徑流模徑流模擬成果

圖2代表年份SRM融雪徑流模擬過程與實測值對比

從表2中可以看出，SRM模型在大凌河流域融雪徑流具有較好的模擬精度，2001～2010年模擬的徑流深相對誤差均在10%以下，確定性系數達到0.85，滿足模型模擬的精度要求，模擬的徑流深相對誤差低于10%，確定性系數達到0.7以上。SRM模型適合于大凌河流域的融雪徑流模擬。從圖2中也可以看出，SRM模擬的融雪徑流過程和實測融雪徑流過程也相吻合，大凌河流域融雪徑流主要集中在春季即2～5月，這3個月的SRM模型融雪徑流過程和實測的徑流過程吻合度均較高，可見，SRM模型在大凌河流域的融雪徑流模擬具有較好的模擬精度，適合于大凌河流域的融雪徑流模擬，并可運用于氣溫變化對流域融雪徑流影響的模擬。

2.3氣溫變化對流域融雪徑流影響

設定2種氣溫變化情景模式，分別為氣溫升高2℃和降低2℃，選定代表年份2006年，運用SRM模型模擬氣溫變化前后融雪徑流量的改變量和改變率，結果見表3。

表3不同氣溫變化對流域徑流的影響

從表3中可以看出，氣溫降低2℃，大凌河2006年的徑流深相比于氣溫變化前，徑流深減少2.6mm，徑流深的變化率為-12.1%，這主要是氣溫降低2℃，使得融雪量相應減少，而由融雪量轉化成的徑流深相應減少，因此在大凌河平均氣溫降低2℃，徑流深相比于氣溫變化前，相應減少。而同樣可以看出在氣溫升高2℃后，大凌河代表年份2006年徑流深相比于變化前，其徑流深增加3.8mm，徑流深變化率為+17.7。可見，氣溫升高，流域的融雪徑流深相應增加。這主要是因為氣溫升高后，使得融雪量相應增加，而融雪量的增加，勢必使得轉化的融雪徑流深增加。因此，在大凌河流域平均氣溫升高2℃的情景模式下，大凌河流域的融雪徑流相應增加17.7%。

3結論

本文針對遼寧西部大凌河流域融雪徑流的特點，運用SRM模型模擬大凌河流域的融雪徑流，分析該模型在大凌河流域融雪徑流的適用性，并定量分析不同氣溫變化情景模式對流域融雪徑流的影響。研究取得以下結論：

（1）SRM計算原理簡單，需求數據較少，適合于大凌河流域融雪徑流模擬，模型模擬的徑流深相對誤差小于10%，確定性系數可達到0.85以上，滿足流域融雪徑流模擬的規范要求，模擬徑流深相對誤差小于10%，確定性系數達到0.7以上。

（2）氣溫降低2℃，使得流域融雪量減少，造成大凌河流域在氣溫變化前后，徑流深減少，變化率為-12.1%。

（3）氣溫升高2℃，使得流域融雪量增加，從而使轉化的徑流深相應增加，造成大凌河流域在氣溫升高后，融雪徑流深增加3.8mm，變化率為+17.7%，徑流深變化明顯。

［1］孫小利，王建躍.美國烏龜溪水庫降低水藻生長控制元素磷負荷的措施［J］.水利規劃與設計，2011（04）：24-26+67.

［2］劉艷麗，張建云，王國慶，等.環境變化對流域水文水資源的影響評估及不確定性研究進展［J］.氣候變化研究進展，2015（02）：102-110.

［3］劉俊峰，楊建平，陳仁升，等.SRM融雪徑流模型在長江源區冬克瑪底河流域的應用［J］.地理學報，2006（11）：1149-1159.

［4］劉文，李智錄，李抗彬.SRM融雪徑流模型在塔什庫爾干河流域的應用研究［J］.水利技術監督，2007（03）：43-46.

［5］于海鳴，劉建基.新疆丘陵區小流域春季融雪設計洪水估算［J］.水利規劃與設計，2005（03）：29-31+72.

［6］李弘毅，王建.SRM融雪徑流模型在黑河流域上游的模擬研究［J］.冰川凍土，2008（05）：769-775.

［7］張璞，王建，劉艷，等.SRM模型在瑪納斯河流域春季洪水預警中的應用研究［J］.遙感技術與應用，2009（04）：456-461.

［8］懷保娟，李忠勤，孫美平，等.SRM融雪徑流模型在烏魯木齊河源區的應用研究［J］.干旱區地理，2013（01）：41-48.

TV121+.6

A

1008-1305（2016）03-0067-03

10.3969/j.issn.1008-1305.2016.03.027

2016-04-01

關明皓（1978年—），男，工程師。