湘江流域SWAT模型參數敏感性分析及土地利用變化情況下的徑流模擬

湯 嶺，于莎莎，喻娓厚，李巧玲，戴健男，李 瑤，龔珺夫

(1.河海大學水文水資源學院，江蘇 南京 210024；2.湖南省水文水資源勘測中心，湖南 長沙 410008;3.河海大學設計研究院有限公司，江蘇 南京 210024)

0 引 言

湘潭站設立于1936年1月，為湘水流域總控制站，是國家重要水文站。湘水是湖南省境內第一大河流，流域水資源豐富；但因降水年內分配極不均勻，近年來水位多次超警，洪澇災害頻繁發生。除全球氣候變暖的影響外，土地利用變化也在不斷影響土壤水分狀況、地表蒸發等因素；從而影響徑流量。因此，研究土地利用對湘江流域的影響，對實現湘江流域水資源可持續發展具有重要意義[1]。

近年來，國內外基于SWAT模型對徑流模擬方面研究廣泛[2]，Mimikou等人[3]應用SWAT模型模擬流域日、月徑流量，獲得了較好的成果。Fohrer等[4]選取德國阿勒河流域，通過SWAT模型模擬表明土地利用變化對徑流量有較大影響。劉昭等[5]驗證了SWAT模型在媯水河流域的適用性；劉甜等[6]在怒江上游運用SWAT模型推求可能最大洪水，表明在高寒地區可采用SWAT模型推求最大洪水；羅巧等[7]在湘江流域建立不同土地利用情景下的徑流模擬模型，表明在湘江流域耕地轉林地草地有利于減少徑流，耕地轉城鎮用地有利于增大徑流，但考慮的土地利用類型有限。本研究選取湘江流域內具有代表性的兩個站點湘潭站和衡陽站進行月徑流模擬，采用SUFI-2算法[8-9]，分析模擬值與實測值模擬效果，并進行參數敏感性分析，評價SWAT模型在此流域的適用性，同時分析在不同年份的土地利用情況下流域徑流量特征，為流域水資源可持續發展和水資源規劃提供科學依據[10]。

1 研究區概況

湘潭以上流域位于E110°30′～E114°00′，N24°31′～N28°45′之間，設置湘潭站為流域總出口，控制面積81 638 km2，衡陽站為其中一子流域出口，控制面積52 150 km2。地形總體以山地丘陵為主，與盆地河谷平原交錯分布。湘潭以上流域土地利用以林地與耕地為主，氣候四季分明，屬亞熱帶季風濕潤氣候，流域徑流量年內分配極不均勻，其3月到7月徑流量占全年徑流量的一半以上，其中5月流量最大，1月流量最小。

2 SWAT模型原理

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)是由美國農業部(USDA)的農業研究中心JeffArnold博士1994年開發的，是一個具有物理基礎的半分布式水文模型，能預測不同情況(如氣候變化、下墊面變化)對水文現象的影響。

SWAT模型地表徑流模擬包括坡地匯流與河網匯流，前者指凈雨從坡地表面匯入河網的過程，后者指進入河網的坡地徑流向流域出口匯集的過程。潛在蒸散發量計算方法采用Penman-Monteith方法；徑流模擬方法采用SCS徑流曲線數法；河道匯流演算方法選用馬斯京根法。

SWAT模擬的水文循環的水量平衡方程[11]為

(1)

式中，SW0為第i天的土壤初始含水量，mm；SWt為土壤最終含水量，mm；t為時間，d；Ri為第i天的降水量，mm；Qisurf為第i天的地表徑流量，mm；Ei為第i天的蒸散發量，mm；Wiseep為第i天從土壤剖面進入包氣帶的水量；mm；Qigw為第i天回歸流的水量，mm。

SCS曲線法[12]計算公式

Qsurf=[(R-Ia)2/(R-Ia+S)]×100%

(2)

式中，Qsurf為地表產流量，mm；R為降雨量，mm；Ia為初損，mm；S為儲流參數，mm。

馬斯京根方程[13]

V=K[Xqin+(1-X)qout]

(3)

式中，V為河道水量，m3；qin為上游流量，m3/s；qout為下游流量，m3/s；K為河道蓄水時間，s；X為衡量河段出流與入流相互關系的權重因子。

3 SWAT模型構建

3.1 基礎數據

SWAT模型必需的空間數據包括DEM、土地利用分布圖、土壤類型分布圖等。本研究使用的空間數據和來源如下：

①DEM數據來源于中國國家地理信息中心(http:∥www.gscloud.cn/search )，采用精度為30 m的數字高程數據。②土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心提供的湖南省等省份1980年、2000年和2018年1∶100萬土地利用數據。③土壤數據來源于聯合國糧農組織(FAO)和維也納國際應用系統研究所(IIASA)所構建的世界土壤數據庫(HWSD)，數據分辨率為1 km。④氣象數據選用CMADS數據集(中國大氣同化驅動數據集， http:∥www.cmads.org/)，采用2008年～2016年的CMADS V1.1數據集，其中包括太陽輻射、相對濕度、氣溫、風速和降水等數據[14-16]，選取覆蓋研究區域的182個CMADS站點進行研究。⑤徑流數據采用2008年～2016年湘潭水文站和衡陽水文站的實測月尺度數據，主要是用來對模擬結果進行準確性分析。

3.2 模型運行

DEM是構建SWAT模型的基礎數據，首先對DEM原始數據進行拼接、裁剪等處理，然后使用ArcSWAT加載DEM數據，生成水系，流域面積閾值即子流域的面積門檻值，低于面積閾值的流域將不會被單獨列為1個子流域，面積閾值取值越大，子流域個數就越少，本研究設定閾值為120 000 hm2，設定湘潭站為流域出口，最終劃分出43個子流域(見圖1)。根據SWAT模型默認的土地利用類型分類系統，結合降雨徑流模擬的要求，重新將2018年土地利用類型劃分如表1，導入土地利用重分類表，得到土地利用圖(圖略)。使用世界土壤數據庫(HWSD1.1)中的基本參數，經土壤水文特性計算軟件SPAW計算出土壤有關的物理參數，然后對研究區域的土壤進行重分類，最后得到研究區17種土壤類型(見表2)和土壤類型分布圖(見圖2)。采用多重響應單元法(Multiple Hydrologic Response Units)進行研究區水文響應單元的劃分。土地利用設置的閾值為10%，土壤類型閾值設置為10%，生成水文響應單元，水文響應單元是研究產匯流過程的最小單元，每個水文響應單元只屬于1個子流域并且只有1種土地利用方式和土壤類型。輸入氣象條件等屬性數據，SWAT模型對每個水文響應單元分別進行徑流模擬，再通過河網匯集得到整個流域的徑流模擬過程。

圖2 研究區域土壤類型分布

表2 研究區域土壤類型及重分類

圖1 研究區域子流域分布

表1 湘潭以上流域土地利用屬性 %

SWAT模型模擬過程涉及的參數較多，根據參數定義并參考相關文獻[17-18]，選取了11個對徑流量影響較大的參數，采用SUFI-2算法對湘潭、衡陽兩個水文站的控制區域進行參數率定，設置2008年為預熱期，2009年～2014年為率定期，2015年～2016年為驗證期，進行2 000次迭代模擬，選取相對誤差Re、相關系數R2和納什系數NSE[19]3個指標作為評價模型適用性的標準。即

(1)線性回歸系數(R2)

(4)

(2)相對誤差

(5)

(3)納什效率系數

(6)

NSE的取值范圍為0～1。其值越大，則模擬值越接近觀測值，模擬效果越好。

4 模型結果分析

湘潭站和衡陽站率定期模擬值與實測值過程線如圖3、4所示。在率定期當洪峰較大時，模擬值比實測值低；當洪峰較小時，模擬值比實測值高，兩站的模擬值過程線相對于實測值過程線都更為陡峭，說明模型在模擬時，對于降雨因素的響應速度比實際要快，但總體模擬效果良好。圖5、6為兩站驗證期實測與模擬過程線對比圖，兩站曲線模擬均比較好。從評價指標來看，湘潭站率定期R2和NSE分別為0.91和0.9，相對誤差-2.16%；驗證期分別為0.87和0.87，相對誤差-1.69%。衡陽站率定期的R2和NSE為0.88和0.88，相對誤差-2.09%；驗證期分別為0.9和0.88，相對誤差8.06%(見表3、4)。兩站的評價指數符合模型適用性要求，說明SWAT模型適用于該流域。

圖3 湘潭站率定期月模擬徑流與實測徑流過程線

圖4 衡陽站率定期月模擬徑流與實測徑流過程線

圖5 湘潭站驗證期月模擬徑流與實測徑流過程線

圖6 衡陽站驗證期月模擬徑流與實測徑流過程線

表3 湘潭水文站率定期和檢驗期的評價指標

表4 衡陽水文站率定期和檢驗期的評價指標

5 模型參數的敏感性和土地利用變化分析

本研究采取全局敏感性分析方法，參數的敏感性大小可由P值和t值表示，P值反映的是該參數的置信水平，P值越接近于0，參數就顯得越重要；t值反映每個參數的相對顯著性，t值的絕對值越大，代表該參數越敏感。敏感性結果見表5、6。在選取的11個與徑流相關的參數中，湘潭站和衡陽站CN2、ALPHA_BF、SOL_BD、ESCO、GWQMN的P值幾乎為0，t值的絕對值相對其他參數都比較大，說明這5個參數最為敏感。其中，CN2值是SCS徑流曲線中反映降雨前期流域特征的無量綱參數，用來描述流域內的降雨-徑流關系。它反映正常濕潤狀態下流域下墊面的產流能力，當降雨一定時，CN2增加，地表徑流增大。基流衰退系數ALPHA_BF反映基流的大小與快慢，與徑流對降水的敏感度呈正相關，參數的變化會對枯水期河流基流量的變化產生很大影響。湘潭以上流域處在南方濕潤地區，雨量大，土壤缺水率小，產流方式以蓄滿產流為主，基礎流速比較大，ALPHA_BF會對徑流量產生明顯的影響。土壤蒸發補償系數ESCO代表土壤水的蒸發能力，土壤水的蒸發量隨土壤蒸發補償系數的增大而變小，徑流量隨它的值增大而增大。GWQMN表示發生回歸流時淺層含水層的水位閾值，僅當含水層的水深大于等于GWQMN時，淺層含水層的地下水開始流入主河道或者部分子流域河段，反映淺層地下水對降水的響應程度。衡陽站GWQMN值大于湘潭站，當降水條件及淺層地下水位相同時，衡陽站控制區域更容易產生徑流。

表5 湘潭站月模擬參數敏感性排序和參數最佳取值

表6 衡陽站月模擬參數敏感性排序和參數最佳取值

由表5、6可看出，湘潭站有利于徑流量增大的敏感參數徑流曲線數CN2、基流回退系數ALPHA_BF、土壤蒸發補償系數ESCO等參數值都比衡陽站大。從土地利用角度來看(見表7、8)，衡陽站以上流域林地草地面積占比較湘潭高，說明衡陽站控制區域水土保持相對較好；城鄉、工礦、居民用地面積占比較湘潭低，表明湘潭站對降雨響應速度相對較快。為分析近年來土地利用變化對徑流影響，分別采用1980年、2000年和2018年的土地利用圖，使用率定的最優參數進行模擬，得到月平均徑流量(見表9)。從表7、8可知，從1980年到2018年，湘潭站和衡陽站林地、草地、耕地面積占比呈減少趨勢，城鎮面積、水域面積占比呈增加趨勢。林地草地耕地一部分轉為城鎮用地，有利于徑流增加；一部分轉為水域，導致水面蒸發增大，徑流減少。表9顯示，1980年到2018年徑流量呈減少趨勢。其中，湘潭站徑流量在2000年和2018年的土地利用情景下比1980年分別減少0.18%和0.39%，衡陽站分別減少0.37%和2.4%。湘潭站和衡陽站控制區域水域面積變化相比城鎮面積變化小；但徑流量整體呈減少趨勢，表明水域面積是影響流域徑流量的重要因素。空間尺度上，衡陽站徑流量變化幅度比湘潭大，表明衡陽以上流域對土地利用變化更敏感。

表7 湘潭水文站以上流域不同年份土地利用對比

表8 衡陽水文站以上流域不同年份土地利用對比

表9 湘潭、衡陽水文站不同土地利用下月平均徑流量對比

6 結 語

本文在湘潭以上流域構建了SWAT模型，驗證了SWAT模型在湘江流域的適用性，分析了不同土地利下對湘江流域徑流量的影響，主要結論如下：

(1)從評價指標來看，湘潭站和衡陽站的模擬結果良好。從徑流過程線來看，徑流模擬在峰值方面有些欠缺，說明SWAT模型在湘江流域進行徑流模擬時，大中小洪水、一場洪水的高水和低水階段，需采用不同的模擬結果滿足模型適用性要求，符合后續水資源評估的需要。

(2)通過湘潭站和衡陽站控制區域參數敏感性分析，發現兩站最敏感的參數均為CN2、ALPHA_BF、ESCO、SOL_K、GWQMN。與衡陽站相比，湘潭林地草地面積占比低，城鎮面積占比高，水域面積占比基本持平，降雨響應速度快，有利于產流的參數如CN2、ALPHA_BF、ESCO等比衡陽站大，不利于產流的參數GWQMN比衡陽站小，對后續水資源利用有一定借鑒意義。

(3)通過在不同年份土地利用情景下兩站月平均徑流量的對比，表明土地利用類型對湘江流域徑流量有較大影響，空間上衡陽站比湘潭站更為敏感。土地利用類型中水域類型是影響流域徑流量的重要因素，對后續土地利用規劃有一定的借鑒意義。