基于SWAT的積雪消融對高寒區農田土壤水分影響模擬

王 斌 郭帥帥 馮 杰 黃金柏 宮興龍

(1.東北農業大學水利與土木工程學院， 哈爾濱 150030； 2.淮安市水利勘測設計研究院有限公司， 淮安 223001；3.揚州大學水利科學與工程學院， 揚州 225009)

0 引言

土壤水分是陸地生態系統的重要組成部分，也是影響陸地生態系統水文、生物和生物化學過程的關鍵因素[1]；積雪是一種特殊且重要的地面覆蓋介質，對土壤具有良好的緩沖、絕熱和保墑效應，影響土壤水分的遷移過程[2-5]。不同的自然地理環境下，積雪的累積過程以及積雪與土壤水分的交換過程明顯不同，關于積雪對土壤水分的影響方面，國內外學者已進行了相關研究。MOHAMMED等[6]在研究加拿大大草原西部邊緣草地積雪消融過程中發現，部分積雪消融發生在土壤凍結期，該時期內的融雪主要去向是補給土壤水分。HARDER等[7]定量分析了加拿大薩斯喀徹溫省作物殘留對積雪消融過程的影響，結果表明作物殘留有利于積雪堆積，并能抑制積雪升華。在美國西部典型山區，融雪對徑流和表層土壤水分的影響十分顯著，且春季融雪對土壤水分的補給比對徑流的補給更快，但融雪與深層土壤水分無顯著相關關系[8]。在青藏高原多年凍土區沼澤和草甸觀測場，積雪覆蓋下的淺層土壤開始凍結和消融的時間都有所滯后，積雪覆蓋能夠促使淺層土壤水分變化速率略微增加[9]。我國華北、西北等地區，積雪還能對冬小麥等越冬作物起到增濕、保溫等作用[10-11]。

與青藏高原、華北、西北等地區不同，我國東北地區的降雪、積雪和融雪對土壤水分的影響具有明顯的高寒地域特征。付強等[3]在黑龍江省哈爾濱市開展的研究表明，積雪直接影響農田土壤水分的分布與遷移過程，土壤水分對氣溫變化的響應隨積雪厚度的增加而延后。王子龍等[12]利用積雪遙感數據和全球陸面數據同化系統(GLDAS)土壤水分數據研究了松嫩平原黑土區融雪期表層土壤的水分變化與影響因素，結果表明融雪前期的表層土壤水分主要受積雪影響，而后期主要與降雨及總降水變化密切相關。薄愛[13]基于中國雪深度長期序列數據集和ERA-Interim土壤水分等數據，研究了1980—2012年東北地區積雪對土壤水分的影響，發現最大積雪深度和累積積雪深度與春季表層土壤水分存在時空相關性。黑龍江省是我國產糧最多的省份，除春小麥在4月上旬播種外，其他大田作物一般在5月上旬播種。因此，研究積雪消融對黑龍江省4—5月農田土壤水分的影響，明確積雪融雪對全省糧食作物生產的作用具有參考意義。

然而，受飄雪、遮擋、地形等因子影響，農田積雪很少呈均勻分布狀態，而土壤水分的時空變異性又較大，加之我國土壤墑情站布設密度較低，與氣象站的布設位置通常也不一致，源于氣象站、墑情站的降雪、土壤水分數據的時空同步性較差，時空代表性不高，即使單獨設置監測站，所獲取的點尺度資料也難于反映區域實際情況；同時，源于遙感、陸面模式等空間技術反演的積雪、土壤水分等數據的空間分辨率較低(如0.25°×0.25°等)，受反演精度和空間分辨率所限，通常不適用于市縣等區域尺度。相對而言，利用遵循水量平衡方程、能量平衡方程和水文循環原理的水文模型開展積雪融雪與土壤水分模擬研究更具時空優勢[14-17]。綜上，本文利用SWAT(Soil and water assessment tool)模型[18-19]，以地處高寒區的黑龍江省呼蘭河流域為例，在流域尺度模擬積雪消融與土壤水分的逐日變化過程，研究積雪消融對農田土壤水分變化過程的影響，以期為指導流域農業生產提供科學依據。

1 SWAT模擬土壤水分及積雪消融過程原理

水文響應單元(Hydrologic response unit，HRU)是SWAT模擬的基本單元[20]，其土壤剖面水量平衡方程為[19]

(1)

式中Wt——時段末土壤水分含量，mm

W0——時段初土壤水分含量，mm

t——時段時間，d

Rday,i——第i天的降水量，mm

Qsurf,i——第i天的地表徑流量，mm

Ea,i——第i天的蒸散量，mm

wseep,i——第i天從土壤剖面進入不飽和帶的水量，mm

Qgw,i——第i天的回歸流水量，mm

當平均氣溫低于降雪臨界溫度時，SWAT定義降水為降雪，降雪量累加到積雪量(覆蓋在整個HRU區域上的水當量深度)中，積雪量隨降雪增加，隨積雪融化和升華減少，其質量守恒方程為

S=S0+Rday-Esub-Smlt

(2)

(3)

式中S——某天的積雪水當量，mm

S0——某天的初始積雪水當量，mm

Rday——日平均氣溫低于降雪臨界溫度時某天的降雪水當量，mm

Esub——某天的積雪升華量，mm

Smlt——某天的融雪水當量，mm

bmlt——某天的融雪因子，mm/(℃·d)

scov——積雪覆蓋面積占HRU面積的比例

Tsno——某天的積雪溫度，℃

Tmax——某天的最高氣溫，℃

SMT——融雪基溫，℃

融雪因子存在季節性變化，在夏至和冬至時分別達到最大值和最小值，計算式為

(4)

式中SMX——年內最大融雪速率，mm/(℃·d)

SMN——年內最小融雪速率，mm/(℃·d)

J——年內日序數

SWAT采取積雪面積消退曲線方程模擬HRU的積雪不均勻分布狀態，即

(5)

式中SCOVM——100%積雪覆蓋時的雪深閾值，mm

c1、c2——積雪面積消退曲線形狀系數

采用積雪溫度延遲因子計算積雪溫度，計算式為

Tsno,i=Tsno,i-1(1-Tmp)+TiTmp

(6)

式中Tsno,i——第i天的積雪溫度，℃

Tsno,i-1——第i-1天的積雪溫度，℃

Tmp——積雪溫度延遲因子

Ti——第i天的平均氣溫，℃

從以上方程可以看出，利用SWAT模擬土壤水分與積雪消融過程，需要確定SMT、SMX、SMN、SCOVM、Tmp等參數。

2 研究流域SWAT模型構建與應用

2.1 流域概況

呼蘭河水系地處黑龍江省中部，松嫩平原(黑龍江省內部分)東部，為松花江左岸一級支流，整體呈東北-西南流向(圖1)，地理范圍介于125°23′～128°44′E、45°47′～48°8′N之間，全流域枯水期潛水埋深為3～10 m[21]。上游林區(圖2中混交林分布區域，下同)地勢較高，中下游農業區(圖2中農田分布區域，下同)地勢較平坦，利用數字高程模型(DEM)提取的河口以上集水區面積為36 369 km2。流域屬溫帶大陸性季風氣候，多年平均最低氣溫、最高氣溫和平均氣溫分別為-2.9、8.4、2.5℃，多年平均降水量565.5 mm，冬季寒冷漫長，降雪期和積雪期可達半年之久，主要集中在11月至翌年3月，融雪期在3—4月。呼蘭河流域是黑龍江省開發較早的富饒農業帶，流域內的綏化、海倫等市縣已被確定為限制開發的國家農產品主產區。

圖1 呼蘭河流域地形及站點分布Fig.1 Topography and station distribution in Hulan River Basin

圖2 呼蘭河流域土地覆蓋與土壤類型空間分布Fig.2 Spatial distributions of land cover and soil types in Hulan River Basin

2.2 數據來源與處理

DEM來源于黑龍江省1∶1 000 000地面高程圖，以蘭西站(46°15′N，126°21′E)為出口提取的集水區(以下稱呼蘭河流域)面積為27 712 km2(圖1)。土地覆蓋數據從國際地圈-生物圈計劃(IGBP)建立的全球土地覆蓋數據集提取，重分類后得到混交林(43.02%)、農田(42.3%)、草地(13.6%)等8種土地覆蓋類型，見圖2a。土壤數據來源于世界和諧土壤數據庫(HWSD)，分上下兩層，第1層300 mm，第2層700 mm，提取的流域土壤分布情況見圖2b，包括簡育黑土(56.91%)、潛育黑鈣土(25.99%)、潛育黑土(6.22%)等16種類型。逐日氣象數據來源于海倫、北林、鐵力、明水4個氣象站，逐日降水數據采用43個雨量站實測資料(圖1)。

2.3 模型率定與評價

確定性系數Dc計算式為[22]

(7)

式中Qobs,i——第i天的實測流量，m3/s

Qsim,i——第i天的模擬流量，m3/s

現行GB/T 22482—2008《水文情報預報規范》將模擬精度分為甲(Dc>0.9)、乙(0.90≥Dc≥0.70)、丙(0.70>Dc≥0.50)3個等級。本文采用SUFI 2(Sequential uncertainty fitting version 2)算法[23]率定模型，利用Dc評價SWAT模擬精度，根據模型率定結果選取參數的最終適用值，并輸出研究所需各種模擬數據。利用蘭西站1982—2000年實測日流量數據，以1982年為預熱期，1983—1995年為率定期，1996—2000年為驗證期，率定結果見表1。模型率定期和驗證期Dc分別為0.81、0.79，達到《水文情報預報規范》規定的乙級精度，高于SWAT在鄰近的阿什河流域月流量過程模擬時的精度(Dc=0.65，丙級精度)[24]，表明SWAT模擬呼蘭河流域水文過程的精度和可靠性較高。

表1 呼蘭河流域SWAT參數率定結果Tab.1 Calibration results of SWAT parameters in Hulan River Basin

3 結果與分析

依據吳瓊等[25]提出的黑龍江省冬季(11月至翌年3月)、春季(4—5月)劃分標準，為論述方便，定義11月至翌年3月、4—5月分別為呼蘭河流域冬季、春季，提取SWAT模擬的呼蘭河流域1982—2000年HRU的逐日降雪量、融雪量、積雪量及農田土壤水分數據，分析積雪融雪量的時空變化特征及其對農田土壤水分的影響。

3.1 積雪融雪特性參數的空間分布特征

統計呼蘭河流域1982—2000年各HRU的最大日積雪量、年平均降雪量及最大日融雪量(水當量)(圖3a～3c)，采用一元線性方程的斜率評價平均積雪量、總降雪量及平均融雪量變化趨勢(圖3d～3f)。

由圖3a～3c可知，最大日積雪量、年平均降雪量及最大日融雪量的空間分布特征相近，總體表現為自西向東增加；不同地區的積雪量、降雪量和融雪量在數值上差異明顯，最大日積雪量相差54.9 mm，年平均降雪量相差27.4 mm，最大日融雪量相差37.6 mm；在諾敏河和呼蘭河干流源區等區域，存在最大日積雪量、年平均降雪量及最大日融雪量的斑塊狀高值區，但這些特性參數在流域西部農田覆蓋區均處于較低水平。由圖3d～3f可知，多年平均積雪量變化率和總降雪量變化率空間分布特征十分相近，諾敏河、通肯河源區及流域西部農田覆蓋區域為下降區，流域西南的呼蘭河上游區域為增長區，全流域的變化率總體上呈增長趨勢；平均融雪量變化率很小，僅在流域東南部出現了2個斑塊狀增長區，其他大部分區域呈下降趨勢。此外，呼蘭河流域積雪融雪特性參數的多年變化趨勢還與水系分布情況有關，安邦河、諾敏河及通肯河上游，呼蘭河干流與通肯河交匯處等區域均呈現增長趨勢，而通肯河中游、歐根河、諾敏河上游等區域均呈現下降趨勢。從圖3還可以看出，積雪量、降雪量特性參數空間變化差異較大，但融雪量特性參數空間變化差異較小。

圖3 呼蘭河流域降雪、積雪融雪特性參數的空間分布Fig.3 Spatial distributions of characteristic parameters of snowfall, snow cover and snowmelt in Hulan River Basin

3.2 積雪融雪與農田土壤水分的年際變化特征

由于呼蘭河流域連續的降雪和積雪過程跨越日歷年，為合理統計年度降雪量和積雪量，設置水文年自上年6月至翌年5月，并以翌年命名，所得呼蘭河流域1983—2000年降雪量、積雪量、融雪量及農田土壤水分含量動態過程見圖4。

圖4 呼蘭河流域積雪融雪與農田土壤水分含量的年變化過程Fig.4 Annual change of snowfall, snow cover and snowmelt and cropland soil moisture in Hulan River Basin

由圖4可知，在1983—2000水文年間，降雪量、積雪量、融雪量及農田土壤水分含量的年際變化趨勢相似，以1990年和1996年為界，都經歷了兩次較大的上升下降變化過程；年降雪量、年積雪量、年融雪量的變化趨勢十分相近，降雪量與積雪量、降雪量與融雪量的相關系數分別為0.968 4、0.968 7，而積雪量與融雪量相關系數高達0.996 6。分析這些雪量數據可知，在多年平均情況下，積雪量和融雪量分別占降雪量的94.5%、83.9%，表明在降雪-積雪-融雪過程中存在雪升華現象，降雪-積雪過程中升華量占降雪量的5.5%，積雪-融雪過程中升華量占降雪量的10.6%，二者合計為4.7 mm/年，占年降雪量的16.1%。統計1983—2000水文年的呼蘭河流域農田土壤水分含量與降水量年數據，發現二者相關系數為0.881 7；圖4所示的1990、1991、1996年的3個水文年農田土壤水分含量較低，同期水文年降水量也較少，分別為237.9、367.9、315.1 mm，均低于1983—2000水文年間降水量平均值493.2 mm。由流域水量平衡方程可知，降水量是流域水量的直接來源，據此分析降水量是影響呼蘭河流域年度農田土壤水分的重要因素。

3.3 月積雪融雪量與月農田土壤水分含量的相關性

在呼蘭河流域農田覆蓋下的110個HRU中，提取1982—1999年的11—3月降雪量、積雪量及融雪量，分別與1983—2000年春季4—5月的農田土壤水分含量進行相關性分析，并統計相關性通過顯著性檢驗(P<0.05)的HRU數量(表2)。

由表2可知，降雪量、積雪量、融雪量與春季農田土壤水分含量的相關性有很大不同：除上年11月降雪量外，冬季其他月份降雪量與春季各月農田土壤水分含量的相關性很弱，表現為上年12月、當年1—3月降雪量與當年4、5月農田土壤水分含量顯著相關的HRU數量很少，甚至為0；冬季各月積雪量與春季各月農田土壤水分含量的相關性均較強，尤其上年12月、當年3月積雪量與當年春季各月農田土壤水分含量的相關性更大；3月融雪量與當年春季各月農田土壤水分含量的相關性極弱，而4月融雪量與當年春季各月農田土壤水分含量的相關性較強。分析產生這些現象的原因可能是：在降雪和積雪方面，春季4、5月的農田土壤水分，與各月降雪量、積雪穩定性、積雪累積深度以及前期氣候變化等因素有關；在融雪方面，當土壤溫度較低時，融雪與土壤水分含量聯系較弱，積雪消融對土壤水分的補給隨地溫上升而增強，從而使得4月融雪量與4、5月農田土壤水分含量具有較強的相關性。

表2 降雪量、積雪量、融雪量與春季各月農田土壤水分含量顯著相關的HRU數量Tab.2 Number of HRU that had significant correlation between amount of snowfall, snow cover and snowmelt and monthly cropland soil moisture in spring

3.4 積雪融雪條件下農田土壤水分日過程變化規律

為具體分析呼蘭河流域降雪、積雪及融雪過程對春季4—5月農田土壤水分的影響，以4個氣象站所在縣市的農田土地覆蓋類型區為例，以上年11月初至翌年5月末為分析時段，模擬所得4個縣市農田區的降雪量、積雪量、融雪量、降雨量及土壤水分含量的逐日變化過程(圖5)，統計4個縣市農田區的最大積雪量、積雪時間，計算4個農田區在積雪期(積雪開始至結束)與融雪期(融雪開始—4月30日)的農田土壤水分標準差和變異系數(表3)，其中積雪時間為積雪量累積時間序列中大于1 mm且連續出現的天數。

圖5 呼蘭河流域典型農田區雨雪與土壤水分含量的日變化過程Fig.5 Daily change processes of rainfall, snow and soil moisture in typical cropland areas in Hulan River Basin

表3 呼蘭河流域典型農田區積雪融雪與農田土壤水分變化特征Tab.3 Characteristics of snow cover, snowmelt and soil moisture change in typical cropland areas in Hulan River Basin

由圖5可知，模擬的4個縣市農田區降雪主要集中在11月至翌年2月，融雪期較短，約在3月下旬至4月上旬；另經統計，在集中融雪時段，這4個農田區的融雪量可占總降雪量的85%～90%。在模擬時段之初，4個農田區的土壤水分含量處于100～120 mm之間，從11月中旬至翌年3月中下旬左右，地表均有積雪覆蓋，農田土壤水分變化平緩，變化范圍在3.2～7.3 mm之間，積雪量在消融之初達到最大值，4個農田區積雪量在19.1～35.3 mm之間；分析產生這種現象的原因是，在此期間氣溫較低，土壤呈凍結狀態，僅有很小的蒸發速率，大部分降雪都積累在農田土壤表面。隨氣溫上升，積雪開始消融，土壤逐漸解凍，融雪水入滲補給土壤水，使得農田土壤水分短期波動上升，各地的農田土壤水分在融雪后1～10 d內均達到極大值，土壤水分含量增長率依次為5.4%(圖5a)、5.4%(圖5b)、19.7%(圖5c)、15.4%(圖5d)，積雪量決定了融雪水對土壤水的補給作用。在達到極大值后，各地的農田土壤水分整體表現為急劇下降趨勢，分析原因是該時期農田土壤水分的蒸發速率隨氣溫升高而增強；此外，還可以看出，春季降雨也促使了農田土壤水分短暫升高。可見，在連續的農田土壤水分動態過程中，融雪水和雨水的間斷補給是農田土壤水分在局部時段上升的主要原因，這種補給延緩了土壤水分的大幅下降，為春小麥前期生長和其他大田作物播種創造有利的土壤水分條件。

4 結論

(1)呼蘭河流域最大日積雪量、年平均降雪量、最大日融雪量的空間分布呈現自西向東逐漸增加的相近特征；積雪量、降雪量變化率的空間分布特征十分相近，全流域的變化率總體上呈增長趨勢；融雪量變化率很小，流域大部分區域的變化率呈下降趨勢。

(2)呼蘭河流域降雪量、積雪量、融雪量和農田土壤水分的年際變化趨勢相似，降雪量、積雪量、融雪量之間的聯系十分密切，多年平均的雪升華量占降雪量的16.1%；農田土壤水分的年際變化受降水量影響較大，降水量是影響呼蘭河流域年度農田土壤水分含量的重要因素。

(3)在呼蘭河流域，上年11月降雪量、冬季各月積雪量、4月融雪量與春季4、5月農田土壤水分含量顯著相關，其他月份的降雪量、積雪量、融雪量與春季4、5月農田土壤水分含量相關關系不顯著。

(4)融雪對農田土壤水分的補給時段在3月下旬至4月上旬，能夠促使農田土壤水分短期上升，積雪量決定了融雪水對土壤水的補給作用；農田土壤水分在融雪前下降趨勢平緩，在融雪后急劇下降，受融雪或降雨補給而呈短期上升波動變化。