天山西部山區VIC模型的應用

高瑞+穆振俠

摘要：為能夠更好地指導高寒山區融雪徑流模擬研究與洪水預報方面的工作，以天山西部山區的喀什河流域為研究區，根據研究區內1990年-2000年內的水文氣象數據、CFSR再分析數據、DEM、土壤及植被等數據，借助構建的VIC模型進行徑流模擬研究。根據模擬結果，可以看出：（1）氣象資料匱乏區可以將CFSR再分析數據作為數據源，但此數據與實際情況存在一定偏差，需進行相應修正；（2）本研究以優選水文站降水數據作為CFSR再分析數據修正依據，以水文站所在CFSR再分析數據網格為標準，通過與其他CFSR網格降水數據建立相關關系進行CFSR異常數據剔除的方法是可行的；（3）構建的VIC模型在本研究區具有一定的適用性，且模型參數取用較合理；（4）率定期內，月尺度下模型效率系數和多年徑流相對誤差分別為0.80和4.7%，日尺度下分別為0.64和3.3%；而在驗證期內，月尺度下模型效率系數和多年徑流相對誤差分別為0.84和14.5%，日尺度下分別為0.70和13.1%。

關鍵詞：VIC模型；CFSR再分析數據；天山西部山區；融雪徑流

中圖分類號：P332 文獻標識碼：A 文章編號：1672-1683（2017）04-0044-05

Abstract：To guide the studies on snowmelt runoff simulation and flood forecast in alpine regions，in this paper，we took the Kashi River basin in Western Tianshan Mountains as the study area，and built a VIC model to conduct runoff simulation study based on the hydro-meteorological data，CFSR reanalysis data，DEM，soil and vegetation data of the study area during 1990 to 2000.It was found that：（1）CFSR reanalysis data can be used as a data source in areas lacking meteorological data，but they should be calibrated as they deviate from the real situation.（2）It is feasible to remove CFSR abnormal data by using the precipitation data of an appropriate hydrological station as the basis on which CFSR reanalysis data are calibrated，taking the CFSR reanalysis data grid of the hydrological station as the standard，and establishing its correlations with other CFSR grids.（3）The established VIC model had certain applicability in the study area，and the parameters in this model were reasonable.（4）In the calibration period，the relative errors of model efficiency coefficient and multi-year runoff were 0.80 and 4.7% respectively on the monthly scale，and 0.64 and 3.3% respectively on the daily scale.In the verification period，the relative errors of model efficiency coefficient and multi-year runoff were 0.84 and 14.5% respectively on the monthly scale，and 0.70 and 13.1% respectively on the daily scale.

Key words：VIC model；CFSR reanalysis data；Western Tianshan Mountains；snowmelt runoff

高寒山區所特有的冰川、積雪及凍土不僅是氣候變化的敏感指示劑、重要的水資源[1]，也是生態環境變化的脆弱區域，易受人類活動與氣候變化的影響。由于冰川、積雪消融規律及凍土的凍融過程受多種外界與自身因素的復雜影響，加之這一區域實測資料獲取受限，因此人們對這一區域水文循環規律、氣候變化影響等的認識有限，還不能清晰的合理刻畫與再現相應的水文變化過程。另外，近年來受氣候變化的影響，極端水文事件頻現，且其強度越來越大[2-4]，給所在區域帶來了較大的經濟損失。在此背景下，利用水文模型仿真流域下墊面概況及模擬并預測未來情景下徑流變化的特點，已經成為預防水文災害行之有效的重要途徑之一。

目前，國內外學者利用能量平衡和經驗公式等方法[5]針對融雪融冰方面做了大量的研究，并取得了一定的成果。但是考慮到融雪融冰過程的復雜性及外界因素的干擾，對受到相關影響的水文過程認識的尚且不夠充分。在天山西部山區，有學者使用改進了的新安江模型[6]和SWAT模型[7-9]分別模擬了此地區的水文過程，但忽略了凍土對水文過程的影響；在新疆烏魯木齊河源區[10]和瑪納斯河流域[11]，部分學者借助SRM模型在僅考慮了融雪這一影響因素的情況下對徑流進行了模擬研究。由于各個區域的土壤質地具有差異性，產流機制有所不同，目前進行水文過程研究的模型多從蓄滿產流或超滲產流單一的產流機制來進行水文過程的研究[12]，與實際情況可能存在一定的差異。考慮到VIC模型以混合產流作為產流機制[13]，能夠較好地反映流域的實際情況，在模擬產匯流過程中考慮到了雪和凍土因素的影響，該模型又在三江源地區[14]、拉薩河流域[15]、阿克蘇河流域[16]及昆馬利克河流域[17]均具有較好的適用性，但還未在天山西部山區應用，本文遂嘗試在天山西部山區構建VIC模型并對其水文過程進行研究，討論模型在此地區的適用性。

1 研究區概況及數據

1.1 研究區概況

喀什河流域位于伊犁河谷東北部，北臨天山山脈的博羅科努山和依連哈比爾尕山，南接天山支脈阿吾拉勒山；其地理坐標范圍為81°47′-84°56′，北緯43°37′-44°13′，整個流域面積約為9 541 km2；河谷大致呈東西走向，東高西低，兩岸大致平行，致使從西邊方向來的濕氣能夠長驅直入，并在中、高山區滯留，山區年降水量在700 mm以上[18]。流域海拔在1 364～4 584 m[9]的范圍內；3 660 m[5]以上幾乎為永久性積雪區，冰川面積達421.6 km2[18]。受當地氣候及下墊面的影響，喀什河徑流補給項來自冰川積雪消融、降雨及地下水。研究區水系圖見圖1。

1.2 數據來源

VIC模型的構建需要的數據有氣象數據、DEM數據、土壤數據和植被數據，數據主要來源如下所述。

（1）水文氣象數據：收集喀什河流域內的三個實測水文、氣象站點及周邊氣象站1990年-2000年逐日的水文與氣象資料。其中，烏拉斯臺為水文站，尼勒克和伊寧站為氣象站，吉林臺為遙測站。

（2）DEM數據：采用全球90 m×90 m分辨率的SRTM數據（www.cgiar-csi.org），借助ArcGIS平臺重采樣為0.025°×0.025°分辨率的網格。

（3）土壤數據：土壤數據來自Land-Atmosphere Interaction Research Group at Beijing Normal University（http：//globalchange.bnu.edu.cn/home）所提供的全球及國內30秒弧的土壤數據產品。

（4）植被數據：植被數據來自馬里蘭大學1998年制作的全球1 km×1 km分辨率的地表覆蓋類型數據，該數據共包含14類地表覆蓋物（http：//glcf.umd.edu/data/landcover/）。

（5）CFSR再分析數據：因研究流域內實測站點較少，且主要分布在流域下游。模型的構建缺乏數據的支持，所以需要借助數據拓展源來完成模型的構建。因此，本文以CFSR再分析數據為拓展源[19]進行模型的構建。CFSR再分析數據（http：//globalweather.tamu.edu/）的空間分辨率為0.312°×0.312°，時間分辨率為日。CFSR網格分布見圖 1。

2 模型簡介

Variable Infiltration Capacity，簡稱VIC。該模型是由華盛頓大學、加利福尼亞大學伯克利分校及普林斯頓大學的研究人員基于SVATS（soil vegetation atmospheric transfer schemes）的思想構建的大尺度分布式水文模型。該模型可對水循環過程中的水量平衡進行模擬計算，得到每個網格內的水文要素，如徑流、蒸發等，再經匯流模型以得到流域出口的流量過程。該模型不僅能夠模擬水循環過程中的水量平衡，還能夠進行能量平衡的模擬，在水文模型發展過程中彌補了對能量過程描述的不足。VIC模型將流域劃分為若干個網格，每個網格都遵循能量平衡和水量平衡原理進行水文氣象過程的模擬，如網格內可以模擬得到土壤層蒸發、植被散發、側向熱通量、感熱通量、長短波輻射、地表徑流和基流等。

3 模型的構建

3.1 氣象驅動數據的建立

受到氣象站點個數及其分布不均勻的限制，本文需要借助CFSR再分析數據進行氣象驅動數據的構建。從烏拉斯臺與吉林臺兩個實測站點中選擇與CFSR再分析數據相關性較好的作為CFSR再分析數據的代表站，并以此站點數據為依據，通過CFSR網格之間的關系修正CFSR再分析數據。

（1）代表站的選擇。

考慮到CFSR降水數據與實際情況存在較大的差異，因此需要從實測站點中選擇較好的代表站作為依據對其進行修正。利用烏拉斯臺和吉林臺的月降水數據分別與CFSR月降水數據進行相關性分析[20]，可以得到烏拉斯臺與CFSR的相關性好于吉林臺站的，見表 1。在烏拉斯臺和CFSR月降水數據之間的21個相關系數中低于0.60的有3個，余下的18個相關系數均大于0.70，因此選擇烏拉斯臺站的降水資料作為CFSR降水數據修正的依據。

（2）CFSR網格的篩選。

盡管研究區內CFSR降水數據與實際降水的整體趨勢存在一致性，但仍有部分網格較實際情況存在較大差異，因此需要把存在較大差異的網格剔除。本研究以烏拉斯臺水文站所在CFSR網格數據為依據，建立與其他CFSR網格的降水數據的相關關系（表 2），以相關系數大于0.6為標準，進行異常CFSR網格降水數據的剔除。

（3）其他氣象要素的準備。

通過CFSR再分析數據與實測數據的對比，CFSR再分析數據中的日最高氣溫、日最低氣溫及日平均風速與實際情況偏差較小，本研究未對其進行修正，直接應用于模型的構建。

3.2 其它參數文件的構建

（1）土壤參數。

根據研究需要與實際情況，本文將土壤分為三層，其中上表層為0.091 m，第二層與第三層均為2.205 m，并以此對相關土壤參數進行計算。

（2）植被參數。

模型植被參數由兩部分組成：網格植被類型參數和植被參數庫。其中網格植被類型參數是基于馬里蘭大學全球1 km的土地覆蓋數據構建的，包括了植被類型數目、比例和根系分布。植被參數庫包含了所有植被類型的相關參數，如各種植被類型的最小氣孔阻力、葉面積指數和短波輻射率等，其中葉面積指數來自2000年到2010年的多年月平均值。

4 模型檢驗

本研究以多年徑流相對誤差Er和效率系數Ec為目標函數來評價模型模擬效果。多年平均徑流量相對誤差反映了總量的精度，相對誤差的絕對值越小，模擬精度越好。效率系數反映徑流過程模擬效果的好壞，確定性系數越大，過程擬合的就越好，模擬的精度也就越高，各目標函數計算公式如下：

5 結果及分析

本研究以1990年的數據作為模型的預熱期；1991年-1996年作為模型的率定期；1997年-2000年作為模型的驗證期。從日時間尺度與月時間尺度上分別構建VIC模型，不同時間尺度下徑流模擬結果見圖 2，所率定出的對應水文參數如表 3所示，模型在不同時間尺度、不同階段下的效率系數與多年徑流相對誤差見表 4。

從月徑流模擬過程圖 2（a）可以明顯看出，模擬與實測值的變化趨勢具有較好的一致性，并且徑流與降水的峰谷變化趨勢較為一致，模擬徑流枯水期較實測徑流值偏低，最大徑流出現時間與實測峰值出現時間一致但在量上存在一定的差異，總體來說模擬效果較為理想。模型率定期效率系數與多年徑流相對誤差分別為0.80和4.7%，驗證期效率系數和多年徑流相對誤差分別為0.84和14.5%，說明月時間尺度下模型模擬效果較好（表 4）。

從日徑流模擬過程圖 2（b）可以看出，模擬與實測值的變化趨勢較一致，并且徑流與降水的峰谷變化趨勢也一致；徑流低值模擬較好，高值存在一定的差異，總體來說模擬效果較好。模型率定期內效率系數和多年徑流相對誤差分別為0.64和3.3%；驗證期內的效率系數和多年徑流相對誤差分別為0.70和13.1%，說明日時間尺度下模型模擬效果較好（表 4）。

總的來看，兩種時間尺度下VIC模型均在天山西部山區具有較好的表現，說明VIC模型在天山西部山區具有一定的適用性，模型在構建過程采用CFSR再分析數據作為拓展源是可行的，且所構建的模型在調試過程中所采用或確定的參數較為合理。但所構建的模型局部時間段內模擬徑流值與實測徑流值之間存在一定的差異，究其原因可能存在于以下兩個方面。

（1）由于研究區實測氣象數據較少，以CFSR再分析數據為氣象數據拓展源，盡管可以使用，但還是與實際值存在一定的偏差。

（2）模型構建過程中對冰川、凍土及融雪因素的考慮不夠充分，參數值的設置依據不夠合理。有些參數無法借助實測手段獲取，只能根據其意義在合理的范圍內取值，可能與實際情況存在一定偏差。

6 結論

本文以天山西部山區的喀什河流域為典型研究區，根據所在區域的實際情況、地理特征、植被情況，并綜合考慮研究區雪與凍土因素構建了VIC模型，總體可以得出如下結論。

（1）考慮到研究區的數據資料較為匱乏，選用CFSR再分析數據作為氣象數據拓展源是可行的；通過優選出的烏拉斯臺站點作為CFSR再分析降水數據的修正依據是可行的；以烏拉斯臺水文站所在的CFSR網格的降水為標準，與流域內其他網格的CFSR降水數據建立相關關系進行異常CFSR降水數據的剔除是可行的；

（2）基于天山西部山區實際的混合產流方式、土壤下墊面和植被覆蓋的實際情況，并綜合考慮了雪與凍土因素構建的VIC模型具有一定的適用性，且模型構建過程中所采用的參數較為合理；

（3）分別以日、月為時間分辨率進行徑流模擬，總體來看模擬徑流變化趨勢與實測徑流變化趨勢一致。在模型率定期內，月時間尺度下模型效率系數和多年徑流相對誤差分別為0.80和4.7%，日時間尺度下分別為0.64和3.3%；而在模型驗證期內，月時間尺度下模型效率系數和多年徑流相對誤差分別為0.84和14.5%，日時間尺度下分別為0.70和13.1%。

從模擬的結果來看，盡管VIC模型在天山西部山區具有較好的適用性，但模擬徑流值與實測徑流值之間仍然存在一定的誤差，該誤差可能來自兩個方面：一是CFSR再分析數據的代表性不足，并且修正過后的CFSR降水與實際降水仍存在一定的偏差；二是模型中有些參數值的設置與實際情況存在一定的偏差。在今后的研究中，如果能找到精度更好地氣象數據，并充分考慮研究區的實際情況進而對模型相關參數進行設置，模型模擬精度可能會進一步提高，以期更好地指導所在區域融雪徑流模擬研究與洪水預報方面的工作。

參考文獻（References）：

[1] 周京武，高鷹，沈永平，等.天山南坡黃水溝與清水河寒區流域極端水文事件對氣候變化定響應[J].冰川凍土，2014，36（4）：1042-1048.（ZHOU Jing-wu，GAO Ying，SHEN Yong-ping，et al.Response of extreme hydrological events to climate change in cold watersheds of Huangshuigou River and Qingshuihe River on the southern slope of Tianshan[J].Journal of Glaciology and Geocryology，2014，36（4）：1042-1048.（in Chinese））.

[2] 張利平，杜鴻，夏軍，等.氣候變化下極端水文事件的研究進展[J].地理科學進展，2011，30（11）：1370-1379.（ZHANG Li-ping，DU Hong，XIA Jun，et al.Progress in the study of extreme hydrologic events under climate change[J].Progress in Geography，2011，30（11）：1370-1379.（in Chinese））

[3] 楊濤，陸桂華，李會會，等.氣候變化下水文極端事件變化預測研究進展[J].水科學進展，2011，22（2）：279-286.（YANG Tao，LU Gui-hua，LI Hui-hui，et al.Advances in the study of projection of climate change impacts on hydrological extremes[J].Advances in Water Science，2011，22（2）：279-286.（in Chinese））

[4] 孫桂麗，陳亞寧，李衛紅.新疆極端水文事件年際變化對氣候變化的響應[J].地理科學，2011，31（11）：1389-1395.（SUN Gui-li，CHEN Ya-ning，LI Wei-hong.Interannual and interdecadal variations of extreme hydrological events and response to climate change in Xinjiang[J].Scientia Geographica Sinica，2011，31（11）：1389-1395.（in Chinese））

[5] 穆振俠，姜卉芳.高寒山區降水規律及融雪徑流模擬[M].北京：中國水利水電出版社，2015：13-14.（MU Zhen-xia，JIANG Hui-fang.The Precipitation laws and snowmelt runoff simulation in high cold alpine areas[M].Beijing：China Water&Power Press，2015：13-14.（in Chinese））

[6] 穆振俠.天山西部山區分布式水文模型的研究[D].烏魯木齊：新疆農業大學，2007.（MU Zhen-xia.Research on distributed hydrological model in Western Tianshan Mountains[D].Urumqi：Xinjiang Agricultural University，2007.（in Chinese））

[7] 宋倩，穆振俠，姜卉芳.SWAT模型在天山西部山區的應用[J].水資源與水工程學報，2013，24（6）：46-49.（SONG Qian，MU Zhen-xia，JIANG Hui-fang.Application of SWAT model in western area of Tianshan Mountain[J].Journal of Water Resources & Water Engineering，2013，24（6）：46-49.（in Chinese））

[8] 于宴民，穆振俠.CFSR數據在高寒山區徑流模擬中的適用性[J].灌溉排水學報，2015，34（11）：93-97.（YU Yan-min，MU Zhen-xia.Applicability of CFSR data in runoff simulation of cold highland area[J].Journal of Irrigation and Drainage，2015，34（11）：93-97.（in Chinese））

[9] 于宴民，穆振俠.DEM分辨率對喀什河流域徑流模擬精度的影響[J].水電能源科學，2016，34（3）：19-23.（YU Yan-min，MU Zhen-xia.Influence of DEM resolution on runoff simulation accuracy of Kashi River Basin[J].Water Resources and Power，2016，34（3）：19-23.（in Chinese））

[10] 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，2013，36（1）：41-48.（HUAI Bao-juan，LI Zhong-qin，SUN Mei-ping，et al.Snowmelt runoff model applied in the headwaters region of Urumqi River[J].Arid Land Geography，2013，36（1）：41-48.（in Chinese））

[11] 何詠琪.基于遙感及GIS技術的寒區積雪水文模擬研究[D].蘭州：蘭州大學，2014.（HE Yong-qi.Snow hydrological simulation in alpine areas using remote sensing and GIS technologies[D].Lanzhou：Lanzhou University，2014.（in Chinese））

[12] 劉家福，李京，李秀霞.中美典型水文模型比較研究[J].自然災害學報，2014，23（1）：18-23.（LIU Jia-fu，LI Jing，LI Xiu-xia.Intercomparison of typical hydrological models developed by China and United States[J].Journal of Natural Disasters，2014，23（1）：18-23.（in Chinese））

[13] 何思為，南卓銅，張凌，等.用VIC模型模擬黑河上游流域水分和能量通量的時空分布[J].冰川凍土，2015，37（1）：211-225.（HE Si-wei，NAN Zhuo-tong，ZHANG Lin，et al.Spatial-temporal distribution of water and energy fluxes in the upper reaches of the Heihe River simulated with VIC model[J].Journal of Glaciology and Geocryology，2015，37（1）：211-225.（in Chinese））

[14] 張磊磊，郝振純，童凱，等.VIC模型在三江源地區產匯流模擬中的應用[J].水電能源科學，2013，31（1）：18-20.（ZHANG Lei-lei，[JP+3]HAO Zhen-chun，TONG Kai，et al.Application of VIC model to runoff simulation of three-source regions[J].Water Resources and Power，2013，31（1）：18-20.（in Chinese））

[15] 劉文豐，徐宗學，劉瀏，等.基于VIC模型的拉薩河流域分布式水文模擬[J].北京師范大學學報：自然科學版，2012，48（5）：524-529.（LIU Wen-feng，XU Zong-xue，LIU Liu，et al.Distributed hydrological simulation in the Lhasa River basin based on Vic model[J].Journal of Beijing Normal University：Natural Science，2012，49（5）：524-529.（in Chinese））

[16] Zhao Q D，Ye B S，Ding Y J，et al.Simulation and analysis of river runoff in typical cold regions[J].Sciences in Cold & Arid Regions，2011，03（06）：498-508.

[17] Qiudong Zhao，Shiqiang Zhang，Yong Jian Ding，et al.Modeling hydrologic response to climate change and shrinking glaciers in the highly glacierized Kunma Like River Catchment，Central Tian Shan[J].American Meteorological Society，2015，16：2383-2402.

[18] 王世江.中國新疆河湖全書[M].北京：中國水利水電出版社，2010：90-91.（WANG Shi-jiang.Chinese rivers and lakes in Xinjiang[M].Beijing：China Water Conservancy and Hydropower Publishing House ，2010：90-91.（in Chinese））

[19] 胡增運，倪勇勇，邵華，等.CFSR、ERA-Interim和MERRA降水資料在中亞地區的適用性[J].干旱區地理，2013，36（4）：700-708.（HU Zeng-yun，NI Yong-yong，SHAO Hua，et al.Applicability study of CFSR，ERA-Interim and MERRA precipitation estimates in Central Asia[J].Arid Land Geography，2013，36（4）：700-708.（in Chinese））

[20] 金君良.西部資料稀缺地區的水文模擬研究[D].南京：河海大學，2006.（JIN Jun-liang.Hydrological simulation research in data scarce areas of Western China[D].Nanjing：Hohai University，2006.（in Chinese））