基于SWAT模型的漢江流域徑流模擬

陳昊榮，金 生

(大連理工大學(xué) 建設(shè)工程學(xué)部，遼寧 大連 116024)

SWAT(Soil And Aeeseement Tool,SWAT)模型是美國(guó)農(nóng)業(yè)部(USDA)農(nóng)業(yè)研究中心(ARS)研發(fā)的基于物理過(guò)程的流域尺度模型，該模型應(yīng)用遙感(RS)和地理信息系統(tǒng)(GIS)分析流域內(nèi)土壤類型和土地利用方式的空間分布，從而反映了下墊面因素對(duì)流域水循環(huán)的影響[1]。SWAT模型自開發(fā)以來(lái)，已在國(guó)內(nèi)外得到了廣泛應(yīng)用與驗(yàn)證，如徑流模擬、面源污染模擬、農(nóng)業(yè)管理措施對(duì)水文水質(zhì)的影響等。Srinivasan等[2]運(yùn)用SWAT模型分別對(duì)美國(guó)部分流域進(jìn)行的徑流模擬，表明模型更適合模擬長(zhǎng)期徑流。Ganga等[3]在亞洲東北部應(yīng)用SWAT模型對(duì)月徑流和日徑流進(jìn)行模擬，取得了良好的模擬精度。Vilaysane等[4]將SWAT模型應(yīng)用于老撾南部Xedone流域的徑流模擬，結(jié)果表明其在該地區(qū)適用性良好。張雪松等[5]對(duì)黃河下游小浪底至花園口區(qū)間進(jìn)行模擬，選用實(shí)測(cè)月徑流和泥沙數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)，得到了較好的結(jié)果。李慧等[6]應(yīng)用該模型對(duì)天山中段瑪納斯河流域進(jìn)行日徑流模擬，結(jié)果表明SWAT模型在以雪冰融水為主要補(bǔ)給的流域模擬效果良好。駱月珍等[7]在CMADS氣象數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，運(yùn)用SWAT模型對(duì)富春江水庫(kù)控制流域進(jìn)行了水量平衡模擬，其結(jié)果表明，SWAT模型對(duì)富春江水庫(kù)控制流域的徑流模擬具有良好的效果。楊霞[8]應(yīng)用SWAT模型對(duì)新疆烏倫古河流域進(jìn)行徑流模擬，也得到了良好的結(jié)果。

中國(guó)大氣同化數(shù)據(jù)集(China Meteorological Assimilation Driving Database for the SWAT Model，CMADS)適用性已經(jīng)在我國(guó)許多流域得到了驗(yàn)證[9-13]。本文選取漢江流域漢中水文站上游區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)，采用CMADS氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型，并進(jìn)行參數(shù)率定和驗(yàn)證，評(píng)價(jià)SWAT模型在該流域的適用性，以期為后續(xù)與水動(dòng)力學(xué)模型的耦合提供有力支撐。

1 研究區(qū)概況

本文以漢江流域漢中水文站以上流域范圍為研究區(qū)域。漢江是長(zhǎng)江最大的支流，漢江流域面積15.9萬(wàn)km2，流經(jīng)湖北、陜西、河南等多個(gè)省市。漢江流域?yàn)閬啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，氣候濕潤(rùn)，溫和多雨，水資源量豐富；但降雨年內(nèi)分配不均，5月至10月的徑流量占全年徑流量的3/4左右，年際變化較大。本研究區(qū)域包括漾家河、玉帶河、沮水以及濂水河在內(nèi)的上游流域范圍，河流兩岸峽谷與盆地交替出現(xiàn)，河床多為卵石、礫石與基巖組成，河道比降較大，是洪水災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū)。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 數(shù)字高程處理

借助地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)獲取本研究區(qū)域的數(shù)字高程(DEM)數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m，參考坐標(biāo)系為CGS_WGS_1984。由于ArcSWAT模擬時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)投影，因此根據(jù)高斯克呂格3度帶投影方式，將數(shù)字高程的投影坐標(biāo)系設(shè)置為Beijing_1954_3_Degree_GK_CM_108E。圖1為研究區(qū)域的數(shù)字高程圖。

2.2 土壤數(shù)據(jù)處理

建立土壤數(shù)據(jù)庫(kù)是SWAT建模前處理中的關(guān)鍵步驟，土壤數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)模擬計(jì)算結(jié)果有重要的影響。SWAT模型采用USDA簡(jiǎn)化的美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)作為土壤粒徑級(jí)配標(biāo)準(zhǔn)，目前世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)也采用了USDA標(biāo)準(zhǔn)，因此可直接用來(lái)構(gòu)建SWAT模型中的土壤數(shù)據(jù)庫(kù)。研究區(qū)土壤類型采用分辨率為1 km的世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(Harmonized World Soil Database,HWSD)中中國(guó)區(qū)的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)可以提供模型建立所需的土壤參數(shù)[14]，如不同土壤類型中各粒徑的含量，有機(jī)碳含量等。而土壤濕密度(SOL_BD)、土壤層有效持水量(SOL_AWC)及飽和導(dǎo)水率(SOL_K)可通過(guò)土壤水特性軟件(SPAW)計(jì)算得到。土壤類型分布見圖2，表1為各土壤類型所占面積比例。

圖1 研究區(qū)域數(shù)字高程圖

圖2 土壤類型分布圖

2.3 土地利用數(shù)據(jù)處理

本文選用的土地利用數(shù)據(jù)為空間分辨率為1 km的GLC2000，此數(shù)據(jù)為2000年全球土地覆蓋數(shù)據(jù)集，由歐盟聯(lián)系研究中心空間技術(shù)研究所與全球30多個(gè)國(guó)家和地區(qū)聯(lián)合開發(fā)[15]。GLC2000數(shù)據(jù)集中文土地利用類型包括落葉闊葉林、常綠闊葉林、常綠針葉林、灌木、河流、城市、農(nóng)田、荒漠等24種，從中截取研究區(qū)域的數(shù)據(jù)，并按照SWAT標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行重新分類。重分類后的土地利用圖見圖3，各類型所占面積比例見表2。

表1 土壤類型及面積比例

圖3 土地利用分布圖

表2 土地利用類型及面積比例

2.4 氣象數(shù)據(jù)處理

本文采用中國(guó)大氣同化數(shù)據(jù)集CMADS V1.0，空間覆蓋整個(gè)東亞(0°N-65°N，60°E-160°E)空間分辨率為1/3°，時(shí)間序列為2008年至2017年，包含了日最高最低氣溫、日24 h累計(jì)降水量、日平均風(fēng)速、日平均相對(duì)濕度和日平均太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù)。本文提取了數(shù)據(jù)集中的36個(gè)站點(diǎn)，作為模型的氣象輸入數(shù)據(jù)，站點(diǎn)分布如圖4所示。

圖4 CMADS氣象站點(diǎn)分布

3 模型構(gòu)建與結(jié)果分析

3.1 模型構(gòu)建

SWAT模型構(gòu)建時(shí)，選取25 000 hm2為集水區(qū)劃分的閾值，生成21個(gè)子流域[16]。漢中水文站所在的第17個(gè)子流域?yàn)檎麄€(gè)流域的出口(見圖5)。為避免生成過(guò)多的水文響應(yīng)單元，影響計(jì)算效率，故按照土地利用閾值5%，土壤類型閾值5%，坡度閾值10%劃分水文響應(yīng)單元，模型共生成358個(gè)水文響應(yīng)單元。選取具有實(shí)測(cè)日徑流數(shù)據(jù)的漢中水文站為率定和驗(yàn)證的站點(diǎn)，選取2008年—2009年為預(yù)熱期，2010年—2013為率定期，2014年—2017為驗(yàn)證期，采用SCS徑流曲線法計(jì)算流域徑流量[17]。

圖5 子流域分布圖

3.2 模型參數(shù)率定

SWAT模型參數(shù)眾多，而不同參數(shù)對(duì)模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度有著不同程度的影響，相同參數(shù)的不同取值也會(huì)對(duì)模擬結(jié)果產(chǎn)生很大影響。因此，有必要對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)的敏感性分析，并對(duì)重要參數(shù)的取值進(jìn)行率定。本文選用SWAT-CUP[18]中的最大似然法(GLUE，Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)進(jìn)行參數(shù)的敏感性分析、率定和驗(yàn)證[19-22]。該方法從模型中隨機(jī)抽取多組參數(shù)，分別計(jì)算各組參數(shù)下的模擬結(jié)果，篩選得出最優(yōu)參數(shù)組見表4。

表4 參數(shù)取值

3.3 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文選取納什效率系數(shù)(Nash-Sutcliff，Ens)以及決定系數(shù)(R2)為評(píng)價(jià)指標(biāo)[23]，其表達(dá)式如下：

(1)

(2)

納什效率系數(shù)變化范圍為(-∞，1)，其值越接近于1，表明模擬效果越好；決定系數(shù)越接近于1，表明模擬值與實(shí)測(cè)值越接近，兩者相關(guān)性越高[24]。具體評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)見表5。

表5 評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)

3.4 日徑流模擬驗(yàn)證

本文以率定期(2010年—2013年)得到的參數(shù)值為基礎(chǔ)，選取了2014年—2017年的日徑流數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證資料，對(duì)率定期的最優(yōu)參數(shù)組進(jìn)行驗(yàn)證。由表6可知，率定期的納什效率系數(shù)和決定系數(shù)達(dá)到了0.77和0.78，驗(yàn)證期分別為0.74和0.75。按照表5的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)可知，模擬效果達(dá)到乙等標(biāo)準(zhǔn)。圖6和圖7分別是率定期和驗(yàn)證期日徑流量模擬值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比圖，可見其變化過(guò)程基本一致。整體而言，模型對(duì)于日徑流變化過(guò)程的模擬達(dá)到了較好效果。

表6 校準(zhǔn)期與驗(yàn)證期逐日徑流模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)

4 結(jié) 論

本文以GLC2000土地利用數(shù)據(jù)和HWSD土壤數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以CMADS V1.0氣象數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)將SWAT模型運(yùn)用于漢江漢中以上流域的徑流模擬，并用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了率定和驗(yàn)證。結(jié)果表明，模型在校準(zhǔn)期納什效率系數(shù)和相關(guān)系數(shù)分別為0.77/0.78，驗(yàn)證期納什效率系數(shù)和相關(guān)系數(shù)為0.74/0.75，率定期和驗(yàn)證期都達(dá)到乙等水平，說(shuō)明SWAT模型能夠較為準(zhǔn)確地反映研究區(qū)域的水文過(guò)程，為后續(xù)與水動(dòng)力模型的耦合提供了有力支撐。

圖6 2010年—2013年日徑流率定結(jié)果

圖7 2014年—2017年日徑流量驗(yàn)證結(jié)果

由于本次模型建立采用的土地利用數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)測(cè)量時(shí)間較早，土地利用類型等數(shù)據(jù)可能會(huì)發(fā)生一定變化，因此會(huì)對(duì)徑流產(chǎn)生一定的影響，導(dǎo)致洪峰流量的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值有所差距；且由于資料有限，模型未考慮位于褒河中游的石門水庫(kù)調(diào)度所帶來(lái)的影響，如果能夠獲取更為準(zhǔn)確且詳細(xì)的數(shù)據(jù)，整個(gè)模型模擬的準(zhǔn)確度將進(jìn)一步提高。