MIKE SHE 模型在杭錦旗引黃灌區的應用研究

韓金旭，張翔宇，劉姝芳，李 舒，張 丹，谷曉偉

（1.中國水利水電科學研究院，北京 100038； 2.黃河水利科學研究院，河南 鄭州 450003）

杭錦旗引黃灌區為自流灌區，灌區受南部鄂爾多斯臺地補給和北側黃河影響，地下水水位較高，加之當地農業生產習慣重灌輕排，灌區排水不暢，灌區土壤飽受鹽漬化危害。 鹽漬化土壤要靠大水漫灌壓鹽，漫灌又進一步抬高地下水水位，加劇土壤鹽漬化，從而形成惡性循環。 因此，科學排水是灌區除澇、防漬、防止土壤鹽漬化以及改善耕作條件的有效途徑［1-2］。 目前，已有一些關于引黃灌區灌溉排水退水規律的研究，如河套灌區農田排水過程模擬［3］、甘肅景電引黃灌區退水規律與模擬［4］等，但有關內蒙古黃河南岸灌區灌溉排水過程的研究較少，缺少水文參數的確定研究，同時限制了水文模型的模擬應用［5］。 本文以杭錦旗引黃灌區為研究對象，采用MIKE SHE 模型建立符合灌區實際的水文模型，旨在為灌區排水規律研究提供模型基礎支撐，為灌區水文參數的確定提供參考依據。

1 概 況

杭錦旗位于鄂爾多斯高原西北部，東鄰達拉特旗、東勝區，西南與烏審旗、鄂托克旗接壤，北靠黃河與巴彥淖爾市隔河相望，屬中溫帶半干旱高原大陸性氣候區，長年干旱少雨，冬季漫長而寒冷，夏季溫和而短促［6］。 杭錦旗引黃灌區西起三盛公水利樞紐，東至毛不拉孔兌，北臨黃河右岸防洪大堤，南接庫布其沙漠邊緣，沿黃河呈狹長帶狀分布，東西長約170 km，南北寬5～10 km，總灌溉面積2.79 萬hm2。 該灌區從三盛公水利樞紐上游南岸2.7 km 總干渠進水閘引水自流灌溉，總干渠全長204.67 km。

灌區受南部鄂爾多斯臺地補給和北側黃河影響，地下水水位較高，埋深為0.5 ～4.0 m，地下水總體運動方向由西南向東北。 為解決灌區排水及地下水位過高的問題，灌區建設了總排干溝，全長195.768 km，貫通全灌區。 由于灌區總體地勢較低，排水無法順利排出，因此灌區配備了6 座常規排水泵站和2 座臨時排水泵站，將排水及時抽排灌區。 在歷次續建配套與節水改造中由于建設資金投入不足等，因此排水系統普遍存在建設標準偏低、配套程度低、抗御自然水旱災害能力不強等問題，排水不能及時快速排除，影響了農田排水的正常抽排。 根據杭錦旗引黃灌區多年灌水數據統計結果，2010—2019 年年均灌溉引水量22 574 萬m3，年均排水量3 653 萬m3，排水量總體呈上升趨勢（見圖1），其中2018 年排水量最大，達到4 450 萬m3。

圖1 灌區多年排水量變化情況

2 模型構建

2.1 模型結構

MIKE SHE 是一款較為全面的分布式水文模型，它可以模擬陸相水循環中主要的水文過程，包括降雨、蒸散發、地表坡面流、地表河道流、地下徑流以及各個水文過程之間的交互作用［7］。 MIKE SHE 模型由數個獨立的、相互聯系的、基于過程的模塊構成，主要有坡面流（OL）、河流和湖泊（OC）、非飽和帶／包氣帶（UZ）、蒸散發（ET）與飽和帶（SZ）等5 個子模塊。 每個子模塊用于一個主要水文過程的描述，根據不同的模擬要求，這些子模塊可以互相分離開來也可以綜合起來應用，分離開來可分別描述流域水文循環的各個過程，綜合起來可描述整個流域的水文循環過程［8］。模型中坡面流模擬采用二維圣維南方程組，河流和湖泊模塊為MIKE 11 圣維南一維水動力學模型，飽和帶即地下水的模擬采用集總式的線性水庫法，非飽和帶模擬采用水量平衡法或理査德方程［9］。 MIKE SHE 相較于其他水文模型具有明顯的優勢，可以靈活地選用必要的模塊以匹配灌區特點，能夠清晰地模擬灌區水分的運動和轉化過程，在此基礎上建立灌區水文循環模型，進而研究灌區排水形成過程是切實可行的。

2.2 數據庫搭建

灌區排水過程影響因素繁多，受氣象因素、地下水運動條件、土壤屬性、地形地貌等自然因素和引水量、灌溉制度、作物種植結構、渠系構造等人為因素共同影響，其形成過程及變化規律較為復雜［10-11］。 結合杭錦旗引黃灌區水循環特點，搭建灌區水文模型數據庫，主要包括模型范圍及地表高程、氣象數據、土地利用分布、灌溉數據、排干溝設置、坡面流數據、土壤數據、地下水條件等方面的基礎數據及參數。 因文章篇幅有限，在此選擇模型范圍及地表高程、土地利用類型分布、土壤數據等基礎數據進行重點說明，其他數據僅簡要介紹。

本次研究收集到灌區2017—2019 年實測逐日排水資料，在此確定模型的模擬時段為2017—2019 年，其中2017—2018 年為模型數據率定校準階段、2019年為模型數據驗證階段。

2.2.1 模型范圍及地表高程

根據灌區分布狀況，在ArcGIS 中確定灌區范圍shp 面文件，并利用ArcGIS 中投影轉換工具將坐標系轉換為CGCS2000_3_Degree_GK_CM_108E，模型范圍總面積為1 620 km2。 灌區高程采用30 m 分辨率數字高程數據集。 根據模型運行精度需求及現實情況，模型計算空間網格大小選取500 m×500 m，模型范圍起始x、y坐標點為（416 000，4 460 000），將模型范圍沿x和y方向劃分為350×140 個網格。

2.2.2 土地利用類型分布

根據國家土地資源分類標準并結合當地實際情況，將模型范圍內土地資源分為耕地、草地、林地、裸地、居民區、水體及其他用地。 模型范圍內的各土地利用類型占地面積統計見表1。

表1 土地利用類型統計

土地利用模塊植被屬性子項中需要在植被屬性文件中輸入各類用地的葉面積指數（LAI）及根系深度（RD）時間序列。 根據FAO 文件及查閱相關文獻資料確定不同土地類型植被根系、葉面積指數隨時間變化規律，得到研究區域的作物參數值，作為模型的輸入項。 灌區播種作物主要為玉米、葵花，2019 年兩種作物種植面積占總耕地面積的90%，此外還種植有少量小麥、雜糧、牧草等。 模型中按玉米、葵花兩種作物考慮，玉米、葵花種植面積比為4 ∶6。 查閱相關文獻資料得到作物生育期及對應的LAI、Kc（作物系數）與RD時間序列［12］，并根據兩種作物種植面積權重比得到耕地類型對應的植被屬性參數，時間序列見圖2。

2.2.3 土壤數據

非飽和帶即包氣帶是指以地表為上邊界、地下水位為下邊界的非飽和水流區域。 非飽和帶土壤含水量和土壤水勢的變化受非飽和水流運動過程的影響，此外，地表水下滲至非飽和帶土壤中的水量以及非飽和帶與飽和帶之間的水量交換過程也受到非飽和帶水流運動過程的控制。 非飽和帶上部受降水、蒸發和下滲的影響，土壤含水量波動較大，下邊界受地下水位的波動發生相應的改變。 本次模擬采用兩層水量平衡法（2 Layer UZ），根據國家土壤質地分類標準，將模型范圍內的土壤類型分為砂質壤土、砂質黏壤土、黏壤土3種類型（見表2），主要類型為砂質壤土。

表2 不同土壤質地顆粒含量 %

2.2.4 其他數據

氣象數據采用臨河國家氣象站2017—2019 年數據，主要包括風速、降水量、氣溫、日照時數和相對濕度等數據，用Penman-Monteith 公式，計算參考作物蒸散發量ET0。 該灌區采用地面灌溉方式，灌溉水源為黃河，因此在模型中灌溉水源設定為外部水源，灌溉過程采用2017—2019 年灌區實際引水數據。 灌區總排干溝全長195.768 km，溝深2 m，內邊坡按1 ∶3 考慮，縱比降為1／4 500～1／7 500，排干采用一維河道模型MIKE 11模擬，將MIKE 11 模型與MIKE SHE 耦合形成完整的地表-地下水循環模擬模型。 坡面流是地表積水的運動，一般采用有限差分法模擬坡面流，需要輸入3 個參數，即曼寧系數作為率定參數、滯蓄水深設置為田埂高度500 mm、初始地表水深為0。

2.3 模型輸入

在輸入數據之前，需先對模型進行初始設置。 首先，根據研究目的以及灌區實際情況選定模型的子模塊，選定MIKE 模型中的坡面流（OL）、河流和湖泊（OC）、非飽和帶／包氣帶（UZ）、蒸散發（ET）、飽和帶（SZ）5 個子模塊；然后，對模擬的時段進行設置，根據基礎數據詳細程度，本次模擬時段為2017-01-01 至2019-12-31，以a 為單位，分別進行模擬，MIKE SHE模型的模擬時間步長為24 h，MIKE 11 河道模擬時間步長為10 min，其他模擬參數的設置采用模型默認參數；最后，在相關設置完成后，導入已生成的地表高程、氣象數據、土地利用類型分布、灌溉數據、坡面流參數、土壤參數、地下水分布條件等相關文件并設置相關參數。

3 結果分析

3.1 參數率定及驗證

模型中許多參數由于缺乏實測數據，因此基于理論參考范圍和經驗賦予了初始值，需要根據模擬值與實測值的擬合程度進行參數調整率定。 在此選取對模型模擬結果有較大影響的參數作為率定參數，主要包括河道水動力、坡面流、非飽和帶土壤屬性、含水層水文地質等參數，并選取相關系數（R）、均方差（RMSE）、納什效率系數（E）3 個逐日排水過程指標及年排水量相對誤差評價模擬結果的準確程度［13］。 模型率定選取的參數及率定結果見表3。

表3 模型率定選取的參數及率定結果

3.2 模擬結果分析

根據以上參數率定結果，對2019 年排水過程進行驗證模擬。 最終率定期及驗證期的模擬結果評價見表4，驗證期2019 年排水流量模擬結果見圖3。

圖3 2019 年排水流量模擬結果

表4 模型模擬結果評價

可以看出，模擬結果存在兩個問題：一是平均誤差較大，總體評價指標不夠優化；二是2019 年作為驗證期，模擬結果明顯優于率定期。 下面針對這兩個問題進行分析討論。

（1）模型率定驗證所采用實測值為灌區實際抽排量，排水閘門及泵站需人工開啟關閉，實測排水量受到監測手段及人為因素影響；模型模擬值為受降水、灌溉及地下水側向徑流影響的天然排水量。 本次模擬值與實測值本質上有一定差別，模擬值均大于實測值，因此平均誤差較大，評價指標看似不夠優化。

（2）與2017 年、2018 年相比，2019 年排水設備相對完善，人員配備到位，具有較好的監測計量條件，且增加了臨時排水站，排水能及時地抽出溝道，受人為因素影響較小，因此驗證期2019 年模擬效果相對較好，相關性較高、誤差較小。

4 結 語

（1）對于水文模型來說，所需基礎資料多且復雜，部分數據又受到人為因素影響，給模型模擬帶來了不確定性，因此模型有一定誤差是允許的；同時2019 年的模擬結果表明，在實測數據受干擾影響較小的情況下，模擬值與實測值擬合程度較高，模型可以較好地模擬灌區天然排水過程，認為模型模擬結果是較為合理的，近3 a 天然排水量應接近4 961 萬m3。

（2）本次模型以2017—2018 年為參數率定期、2019 年為驗證期，主要依據杭錦旗引黃灌區實測排水數據進行率定驗證，率定參數具有參考性，但在時間、空間及率定要素選取上也有一定片面性，相關模型研究可以在本次模擬結果的基礎上進行不斷率定修正，以期不斷完善相關水文模型及參數研究。

（3）灌區現狀排水直接排入黃河干流，由于水質不達標，該部分水量不被算作退水量，即仍然占用黃河耗水指標，若將灌區排水納入區域水資源統一配置，則既可以減少向黃河排污、又能夠為區域經濟社會發展開源。 在灌區節水及渠系改造的背景下，下一步可以針對不同模擬情景預測未來排水量，為灌區排水資源化利用提供支撐。