基于相似流域法的SWAT模型模擬黃河中游無資料地區徑流

汪銀龍， 馮民權， 張 杰

(西安理工大學 省部共建西北旱區生態水利國家重點實驗室， 陜西 西安 710048)

1 研究背景

目前，流域最佳管理措施的有效量化通常會通過水文模型對流域影響的評估來完成[1]。各種模型可以通過水文數據和土地數據的輸入進行相應的率定和驗證就能滿足其適應性[2]。但是我國很多小流域沒有實測徑流資料，這樣對于模型的應用就有一定的地域限制[3]。因此解決無資料地區水文模型的建立問題就越來越重要[4]。

在對無資料地區的徑流進行模擬時，首先應該對水文模型的關鍵參數進行分析[5]。對于解決無資料地區的水文研究的問題大部分學者通過使用區域化參數來提高水文模型的預測精度[6-7]，目前在解決建立缺資料地區水文模型問題的主要方法有參數回歸法、參數移植法[8-10]。在法國，Oudin等[11]利用GR4J和TOPMODEL模型對913個流域進行了徑流模擬研究，結果表明參數移植法優于參數回歸法。Kokkonen等[12]利用參數移植法和參數回歸法分別對無資料流域做了水文模擬預測，研究表明這兩種方法在無資料地區的水文研究具有很好的適用性。在英國，Kay等[13]利用PDM和TATE模型對119個流域做了水文模擬研究，結果表明參數移植法比參數回歸法更適用于PDM模型和TATE模型。趙文舉等[14]以石羊河流域為研究對象，通過參數移植法對其進行了徑流模擬，結果表明其實用性較好。程艷等[15]利用參數移植法對嘉陵江中游9個無資料中小流域進行了徑流模擬。羅吉中等[16]以贛江袁河流域為研究對象，通過在上游建立SWAT分布式水文模型來分析下游無資料流域的徑流資料，結果表明這是一種無資料流域進行徑流模擬比較好的方法。

綜上所述，目前大部分學者利用參數移植法及參數回歸法對無資料流域地區進行了徑流模擬，但是這些方法所需要流域的條件要求較高，在實際研究中找到符合條件的流域難度較大。為尋求解決無資料地區徑流模擬研究問題的簡單方法，本文通過面積、距離、水文特征等3個方面尋求黃河中游無資料地區的相似流域，并利用流域面積比例法，將相似流域的實測徑流移植到無資料流域徑流來研究分布式水文模型 SWAT在黃河中游無資料地區的適應性，為解決無資料的小流域水文研究提供科學的參考基礎。

2 研究區概況與模型構建

2.1 研究區概況

板澗河流域和毫清河流域地處山西省南部垣曲縣西部，均為黃河的一級支流，而且兩條河流相鄰，如圖1所示。板澗河發源于聞喜縣石門鄉上陰里，入垣曲縣境經朱家莊、毛家灣、解峪入黃河，河道全長69 km，流域面積為370 km2，垣曲縣境內河道長43 km，垣曲縣境內流域面積228 km2，其年平均降水量為685.6 mm，多年平均蒸發量2 045.2 mm，多年平均氣候12.9℃，多年平均徑流量3 707.56×104m3。毫清河全長72 km，流域面積為500 km2，其年平均降水量為688.3 mm，多年平均蒸發量3 000.6 mm，多年平均氣候13.2℃。

兩個流域土地類型多為林地、旱地和低覆蓋度草地三大類。土壤類型包括不飽和雛形土、黑色石灰土、簡育黑土等。降水不均且土質松軟，基本上覆蓋了整個流域。

2.2 基礎數據處理

在建立SWAT模型時需要很多矢量數據，其中包括DEM數字高程圖、土地利用分布數據、土壤類型等，另外也需要該流域的氣象及實測徑流數據。

使用SWAT模型需要將原土地利用數據和土壤數據進行分類轉化，采用已有研究的方法[17-18]，對板澗河流域及毫清河流域的相關矢量圖進行轉化及分類，具體結果如圖2、3。

表1 詳細數據及其來源

板澗河內雖有石門水文站，但由于此站位于流域上游，只能獲取降水和溫度資料，卻不能得到整個流域的徑流資料。所以在相似流域的基礎上，利用流域面積的比例，將毫清河的實測徑流進行等比例處理，并將處理后的徑流資料移植到板澗河流域進行水文模擬。首先通過距離、流域面積、土地屬性相近找到相似的流域[19-20]。本文從2個方面探討相似流域的選取。

(1)距離相近法：距離相近法是尋求研究范圍內與無資料流域在空間距離上最接近的相似流域。

(2)屬性相似法：屬性相似法是選取流域的某些屬性(氣象、土壤、地形等)計算2個流域的相似度。本文選取了4個產匯流中主要涉及的流域屬性：多年平均降雨量(P)(氣候特征)、平均坡度(S)(地形特征)、林地覆蓋率(F)(植被特征)以及土壤有效含水率(AWC)(土壤特征)來計算流域水文過程相似性，見表2。

由圖2、3知，板澗河與毫清河的土地利用及土壤類型很相似，其中土地利用率分別為67%、72%，兩個流域都具有9種土壤類型，且完全相同，各種土壤類型占比接近。由表2知，4種影響產匯流的主要流域屬性十分接近。由此可見，板澗河與毫清河具有很高的相似度。

圖1 板澗河流域地理位置

圖2 土地利用分布

圖3 土壤類型分布

河流名稱面積/km2多年平均雨量/mm平均坡度/(°)年平均溫度/℃林地覆蓋率/%平均高程/m土壤有效含水量板澗河370685.655.312.967878100毫清河500688.352.813.272825100

2.3 SWAT模型構建

構建SWAT模型首先要對毫清河流域進行子流域劃分，并設定河道閾值和子流域出口，毫清河流域河道閾值為500，子流域出口為入黃口。然后對研究流域進行HRU分析，根據不同的土地利用和土壤類型將毫清河流域各個子流域劃分為若干個水文響應單元。

本文采用“Burn in”凹陷化算法對DEM高程圖進行處理并提取流域及河網，生成的流域集水面積約為498.4 km2，采用土地利用/土壤類型方法生成 HRU，設置值分別為10和20。根據參數的設置以及軟件的運行將毫清河流域劃分為21個子流域和102個HRU(圖4)。

圖4 毫清河子流域劃分

3 結果與分析

3.1 相似流域的參數敏感性分析與率定

敏感性反映了相關參數對模型穩定性的影響程度或敏感性程度[21]。其結果S有3種表達方式：絕對值、相對值、離差[22]。為分析對比各關鍵參數對模型的敏感性程度，一般方法是采用相對敏感性值，對參數敏感性進行歸一化，其敏感性指數I的公式為：

(1)

式中：指數I不受O和Fi的單位大小的影響，使模型關鍵參數之間具有很好的可比性，將敏感性指數分為4個等級如表3，I值的大小反映了參數敏感性的強弱[23]。

表3 敏感性分類

對毫清河所建立的SWAT模型進行率定，共選取18個模型參數進行參數敏感性分析，經過200次循環分析，獲得模型前4位敏感參數如表4。并通過SWAT-CUP對其中4個關鍵敏感參數進行自動率定，然后根據率定結果采用手動率定對率定結果進行針對性調整，以提高模型的模擬精度。參數手動率定結果如表5。

表4 參數敏感性分析結果

表5 SWAT模型參數值域及率定最終值

3.2 板澗河流域徑流模擬結果評價

以構建SWAT模型為基礎，利用流域面積的比例，將毫清河的實測徑流進行等比例處理，并將處理后的徑流資料移植到板澗河流域，利用SWAT- CUP對模型進行率定，以效率系數(NS)和決定系數(R2)兩個模型系數來評價模型在研究區的適用性[24]。根據這兩類評價指標的綜合效果，一般認為R2>0.7、NS>0.6時模型的擬合精度令人滿意。

基于SUFI-2算法對SWAT模型進行率定、驗證和評價，選取2008-2009為模型預熱期，2009-2013為模型的率定期，2013-2016為模型的驗證期，對板澗河流域的日、月徑流進行模擬，其徑流模擬的最終結果如圖5和6，徑流模擬結果綜合評價如表6。

由圖5中可知：板澗河流域屬于夏雨型，徑流具有明顯的單峰特征。該流域冬季氣候低且無降水，冰雪消融停頓，徑流極小，一般無徑流，隨著春季的到來，氣溫升高，冰雪開始融化，徑流稍有增加，在3月份時會出現一個小小的峰值即春汛。6月進入夏季，降雨明顯增多，徑流量隨之變大，在8月到9月之間達到高峰，說明了夏季徑流的主要來源是降雨。整體觀察模型模擬的徑流數據與相似河流(毫清河)的實測流量擬合程度較好，且在降雨較多的夏季時期模擬效果更理想，這說明SWAT模型更適合在降雨充沛，徑流大的地區。

圖5 板澗河月流量模擬結果

圖6 板澗河日徑流量模擬結果

由圖6中可以看出，板澗河流域屬于夏雨型降雨，1-4月降雨幾乎為零，而到了夏季的時候，降雨明顯增多，徑流也是在8-9月間形成了高峰。雖然日徑流模擬流量與實測流量的走勢基本相似，但是在每年7-9月的峰值處，模擬徑流明顯高于實際徑流，在每年1-3月的枯水期，由于屬于冬季時期，冰雪也未開始融化，因而實測徑流幾乎為零，而模擬徑流卻大于實測徑流。這是由于 SWAT模型通過處理多種土壤參數、土地利用下，預測復雜流域中水體、土地利用、土壤類型等對徑流長期的影響，而對于短期洪峰的模擬效果不是很理想。

表6 板澗河徑流模擬結果評價

由表6可以看出，在整個率定期間月徑流模擬量的決定系數R2為0.76大于0.7，效率系數NS為0.70大于0.6，表明在率定期月徑流量模擬效果要較好，但是整體實測流量的峰值要小于模擬流量峰值；驗證期的模擬月經流決定系數R2為0.82大于0.7、效率系數NS為0.74大于0.6，表明驗證期的模擬效果較優，整體模擬效果好于率定期。然而2010年和2011年7-9月的模擬月經流值較實測值偏高，這是由于在該時間段降雨量較大且較集中，排水會變得很快，但SWAT模型計算地表徑流時，加入了低洼地區的排水量，使得模擬徑流量偏大。日流量率定期的R2為0.70等于0.7，NS為0.64大于0.6，表明率定期日流量模擬效果較好；在驗證期，決定系數R2為0.78大于0.7，效率系數NS為0.68大于0.6，較率定期好些，相對于月徑流的模擬結果，日徑流模擬結果相對不理想。綜上所述，在實測徑流由相似河流毫清河代替下，板澗河流域SWAT月徑流模擬效果較好，其決定系數R2、效率系數NS均高于模型評價標準，其中驗證期的模擬效果好于率定期，表明利用相似河流法的SWAT模型模擬無實測資料的板澗河流域的月徑流是可行的，其模擬結果理想。

3.3 相似流域參數移植效果驗證

本文采用參數移植法將毫清河的率定參數移植到板澗河流域，進行水文模擬。為了驗證參數的移植效果，運用上游的石門水文站資料對模型進行率定驗證,以月徑流為例，如圖7。

圖7 石門水文站月經流模擬

在整個驗證期間月徑流模擬量的R2為0.74大于0.7，效率系數NS為0.72大于0.6，表明在驗證期月徑流量模擬效果要較好。由圖7可知，整體模型模擬的徑流數據與石門站的實測流量擬合程度較好，說明將毫清河的模型參數移植到板澗河進行水文模擬具有很好效果，進一步驗證了采用相似流域法在無資料地區建立SWAT水文模型具有很好的適用性。

4 結 論

本文針對板澗河及毫清河的小流域特征，在對SWAT模型構建的過程中，結合流域 DEM高程圖、已測水系、土地類型圖、土壤類型圖、水文氣象等數據，對域進行合理的流域提取，采用SUFI-2算法對模型進行參數率定，并將毫清河流域的率定參數移植到板澗河流域，得出以下主要結論：

(1)以分析板澗河及毫清河流域河網結構及其水文特征為前提，根據相似流域之間的面積比例對徑流資料進行等比例處理，處理后的徑流資料可以在相似流域的水文模擬驗證時得到很好的運用。

(2)對SWAT模型的參數敏感性分析可知，影響毫清河流域徑流的前兩個參數分別為徑流曲線數、基流α系數，其余如地下水延遲天數和淺層地下水產生基流的閾值深度對徑流的形成也有不同程度的影響。

(3)在參數移植的情況下，經過多次模型參數率定驗證后，得到月、日模擬流量與實測流量的決定系數R2和效率系數NS，可以看出月徑流量模擬效果優于日徑流模擬效果，而且兩個模型評價指標均滿足模型評價要求。總體而言，雖然短時間尺度徑流模擬效果不是很理想，但SWAT模型對板澗河流域月徑流模擬效果較好，說明利用相似流域法的SWAT模型模擬在無實測資料小流域地區的月徑流模擬具有一定的適用性。