基于SWAT模型的欽江流域徑流對(duì)氣候變化的響應(yīng)研究

李鴻儒　盧 遠(yuǎn)　何 文

(1.廣西師范學(xué)院 地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院， 南寧　530001；2.北部灣環(huán)境演變與資源利用省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南寧　530001)

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基于SWAT模型的欽江流域徑流對(duì)氣候變化的響應(yīng)研究

李鴻儒1,2盧 遠(yuǎn)1,2何 文1,2

(1.廣西師范學(xué)院 地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院， 南寧530001；2.北部灣環(huán)境演變與資源利用省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南寧530001)

摘要：為定量分析欽江流域氣候變化對(duì)徑流的影響，基于流域DEM、土地利用、土壤、氣象水文等數(shù)據(jù)，構(gòu)建研究區(qū)SWAT分布式水文模型，以徑流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行校準(zhǔn)和驗(yàn)證，并在此基礎(chǔ)上，假定25種氣候方案組合，分析1990—2008年不同氣溫和降水情景下流域逐月均流量的變化。結(jié)果表明：率定期和驗(yàn)證期NS系數(shù)>0.85,相關(guān)系數(shù)R2>0.9，所建立的分布式模型能較好的模擬欽江流域的月徑流變化；降水量每增加10%，逐月均流量增加165.04 m3，流域徑流量隨降水的增加而增大；溫度每減少1℃，逐月均流量增加8.49 m3，流域徑流量隨溫度的減少而增大；流域徑流量對(duì)降水量的依賴程度要強(qiáng)于溫度的依賴程度, 降水是影響流域水資源變化的主要驅(qū)動(dòng)因子。

關(guān)鍵詞：SWAT；氣候變化；徑流；欽江流域

氣候變化對(duì)水資源的影響及其適應(yīng)性是國(guó)際社會(huì)普遍關(guān)注的全球性問(wèn)題，氣候變化導(dǎo)致的水資源時(shí)空格局變化以及對(duì)水資源工程和規(guī)劃的影響，將是氣候變化影響評(píng)估的重要內(nèi)容[1]。未來(lái)氣候背景下我國(guó)水資源面臨諸多不確定性，給水資源可持續(xù)利用和管理及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)[2]。但目前還不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)氣候如何變化,通過(guò)構(gòu)想未來(lái)氣候情景，應(yīng)用水文模型研究氣候變化對(duì)資源的水文響應(yīng)是很好的解決途徑。SWAT(Soil and Water Assessment Tool)是美國(guó)農(nóng)業(yè)部研究中心開發(fā)的水文分布式模型，該模型充分考慮了氣候和下墊面因子的空間異質(zhì)性，能準(zhǔn)確、詳細(xì)地模擬流域自然水文過(guò)程，分析自然和人為因素對(duì)水資源環(huán)境的影響[3],可以有效模擬較大范圍復(fù)雜流域內(nèi)的水文過(guò)程及泥沙、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)、殺蟲劑等非點(diǎn)源污染負(fù)荷的遷移情況，在預(yù)測(cè)不同降水和溫度的水文效應(yīng)方面也具有廣泛應(yīng)用[4]。袁宇志等[5]和郭軍庭等[6]應(yīng)用SWAT模型設(shè)置不同情境分別分析了流溪河和潮河流域土地利用與氣候變化的響應(yīng)。于磊等[7]基于SWAT模型定量分析了氣候變化對(duì)漳衛(wèi)南流域水循環(huán)的影響。楊霞等[8]利用SWAT模型設(shè)置了25種氣候情景，定量分析了氣候變化對(duì)烏倫古河流域徑流的影響，研究表明徑流與氣溫呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與降水呈正相關(guān)關(guān)系。模型在流經(jīng)廣西境內(nèi)的西江流域也證明了其適用性[9]，基于此，本文以欽江流域?yàn)檠芯繀^(qū)，根據(jù)收集到的流域DEM、土地利用、土壤和氣象水文等數(shù)據(jù)，在GIS技術(shù)的支持下，構(gòu)建SWAT分布式水文模型，固定其他因素不變，探討不同氣候情景下流域徑流的響應(yīng)特征，以期為流域水資源與生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)綜合管理提供決策依據(jù)和參考。

1　研究區(qū)概況

欽江流域?yàn)楸辈繛乘岛恿?，地處東經(jīng)108°34′—109°29′，北緯21°53′—22°36′。發(fā)源于靈山縣，由東北向西南橫穿靈山境內(nèi)，至欽南城區(qū)入茅尾海，是欽州市境內(nèi)最大的入海河流，流域面積2 241.69 km2，主干流全長(zhǎng)173.54 km(圖1)。地勢(shì)特點(diǎn)為東北高、西南低，四周多為山地丘陵，高程為250～846 m。流域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū)，春夏季多暴雨，雨量豐沛，多年平均降雨量在1 600 mm左右，降水年內(nèi)分配不均，多集中在4—9月，由下游河口向上游河源遞減。近年來(lái)，隨著北部灣經(jīng)濟(jì)區(qū)的快速發(fā)展，水資源失衡、水質(zhì)惡化、水土流失等正成為欽江流域面臨的重大問(wèn)題。

圖1　欽江流域位置示意圖

2　研究方法

2.1數(shù)據(jù)收集與模型構(gòu)建

SWAT模型需要輸入的數(shù)據(jù)包括流域數(shù)字高程模型(DEM)、土地利用數(shù)據(jù)(LUCC)、土壤數(shù)據(jù)及氣象水文等相關(guān)數(shù)據(jù)。研究區(qū)30m DEM 數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家1:5萬(wàn)地形圖，經(jīng)Arcgis數(shù)字化后生成，流域海拔高程在250～846 m之間；2008年土地利用數(shù)據(jù)由地理空間數(shù)據(jù)云下載的TM多波段遙感影像數(shù)據(jù)(空間分辨率為30 m)，經(jīng)ERDAS幾何校正后，使用ARCGIS軟件人工解譯所得，土地利用類型主要?jiǎng)澐譃椋毫值亍⒉莸?、旱地、水田、建設(shè)用地和水域，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類，轉(zhuǎn)換為模型可識(shí)別的代碼；模型中用到的土壤數(shù)據(jù)包括土壤圖及其物理屬性數(shù)據(jù)，前者來(lái)源于國(guó)家1:100萬(wàn)土壤類型調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，土壤物理屬性數(shù)據(jù)中的有機(jī)質(zhì)含量、土壤最大扎根深度、土壤分層等由《廣西土種志》查得，土壤層有效含水量、飽和導(dǎo)水率、土壤濕容重通過(guò)SPAW軟件計(jì)算得到。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于《珠江流域水文資料》，時(shí)間序列為1961—2008年，涉及5個(gè)站點(diǎn)：陸屋、小江、坡郎平、鎮(zhèn)龍和邕寧，主要包括逐日降雨量、逐日相對(duì)濕度、日最高最低氣溫、逐日平均風(fēng)速和太陽(yáng)輻射，其中太陽(yáng)輻射由日照時(shí)數(shù)計(jì)算所得。最后將空間數(shù)據(jù)坐標(biāo)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為Albers Krasovsky_1940，重采樣為30m*30mGrid數(shù)據(jù)，屬性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為DBF或TXT格式。

數(shù)據(jù)通過(guò)預(yù)處理之后，采用Arcgis10.1環(huán)境下的SWAT-2012，首先將研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)輸入ARCSWAT，以驅(qū)動(dòng)模型運(yùn)行，設(shè)置集水面積閾值為3 500 hm2，輸入水文站點(diǎn)以及流域總出口，自動(dòng)將研究區(qū)劃分為44個(gè)子流域，其中水文站點(diǎn)——陸屋站所在子流域序號(hào)為26。疊加不同精度的土地利用、土壤類型和地形圖再將子流域劃分為355個(gè)水文響應(yīng)單元。最后將氣象數(shù)據(jù)輸入天氣發(fā)生器，寫入數(shù)據(jù)則完成模型的初步構(gòu)建。

2.2模型校準(zhǔn)與驗(yàn)證

模型運(yùn)行模擬后，需對(duì)模型的適用性進(jìn)行校準(zhǔn)和驗(yàn)證，基于欽江流域收集到的陸屋站實(shí)測(cè)徑流數(shù)據(jù)，將2003—2005年作為模型的校準(zhǔn)期，2001和2008年為模型的驗(yàn)證期。利用自動(dòng)率定軟件SWAT-CUP進(jìn)行模型的校準(zhǔn)，軟件提供了Sufi2、GLUE、Parasol和MCMC 4種優(yōu)化算法，本文選用Sufi2算法進(jìn)行迭代運(yùn)算，通過(guò)LH-OAT采樣法進(jìn)行敏感性分析，對(duì)影響比較大的敏感性參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，模型最終選用的參數(shù)見表1。

表1　欽江流域徑流敏感性參數(shù)率定結(jié)果

將調(diào)整好的參數(shù)帶回模型進(jìn)行驗(yàn)證，選用相關(guān)系數(shù)R2和Nash-Sutcliffe效率系數(shù)對(duì)模型參數(shù)率定的合理性進(jìn)行評(píng)價(jià)，計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

式中，Q1為模擬值，Q2為實(shí)測(cè)值，Qavg為模擬均值，Pavg為實(shí)測(cè)均值。R2取值介于0～1之間，值越接近于1表明擬合效果越好；NS值越接近于1，表明模型的精準(zhǔn)度越高，一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)R2>0.6、NS>0.5時(shí)，認(rèn)為模型適用于該流域。

2.3氣候情景設(shè)置

設(shè)定氣候情景方案是研究氣候變化水文響應(yīng)的有效手段，可檢驗(yàn)流域徑流對(duì)氣候的依賴程度，在固定DEM、土地利用、土壤類型等其他因素不變的情況下，主要考慮降水量和溫度的變化，將降水量(P)變化為原來(lái)的±10%、±20%和0%，最高最低溫度(T)變化為原來(lái)的±1℃、±2℃和0℃的情景，模擬計(jì)算未來(lái)氣候變化情景下欽江流域徑流量可能發(fā)生的變化，本次研究一共25種氣候方案組合(表2)，其中S13為現(xiàn)狀氣候條件。

表2　未來(lái)氣候情景

3　結(jié)果分析

3.1模型校準(zhǔn)與驗(yàn)證結(jié)果分析

利用陸屋站2003—2005年月徑流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行月尺度校準(zhǔn)，2001和2008年進(jìn)行驗(yàn)證，月徑流量實(shí)測(cè)值與模擬值的擬合結(jié)果如圖2所示。校準(zhǔn)期相關(guān)系數(shù)R2為0.93，模型納西系數(shù)為0.86，誤差較大的月份主要集中在降水量大的6、7、8月份，非汛期誤差較小，模擬效果略好于汛期。就驗(yàn)證期來(lái)看，2001和2008年相關(guān)系數(shù)R2分別為0.98、0.94，納西系數(shù)分別為0.97、0.91，2001年模擬結(jié)果比較優(yōu)越，徑流量的變化趨勢(shì)與實(shí)測(cè)值基本一致。由于模型校準(zhǔn)期的時(shí)長(zhǎng)與模擬精度密切相關(guān)，較長(zhǎng)的校準(zhǔn)期能夠增加模型的穩(wěn)定性并提高模擬精度，本研究用于校準(zhǔn)和驗(yàn)證的時(shí)間序列較短，結(jié)論存在一定的局限性，但校準(zhǔn)期和驗(yàn)證期的NS系數(shù)都在0.85以上，且相關(guān)系數(shù)R2都大于0.9，說(shuō)明模擬精度較好，模擬效果比較令人滿意，SWAT模型適用于欽江流域。

圖2　陸屋站月徑流模擬與實(shí)測(cè)情況圖

3.2氣候變化對(duì)流域徑流的影響

在已校準(zhǔn)好的SWAT模型中輸入其他24種氣候方案組合，模擬生成欽江流域逐月平均流量數(shù)據(jù)，對(duì)比分析25種不同氣溫和降水情景下流域1968—2008年的逐月均徑流量變化。模擬分析結(jié)果如表3所示。

表3　欽江流域不同氣候情景下逐月平均徑流量

由表3可知，欽江流域1968—2008年逐月平均徑流量與氣候條件密切相關(guān)，徑流量隨降水的增加而增大，隨溫度的增加而減少。具體表現(xiàn)為溫度保持不變，降水量增加10%、20%，逐月均流量分別增加83.55 m3和169.37 m3；反之降水量每減少10%、20%，逐月均流量減少80.01 m3和156.70 m3；降水量每增加10%，徑流平均增加165.04 m3，徑流量隨降水增加的幅度要大于隨降水減少的幅度；降水量保持不變，溫度增加1℃、2℃，逐月均流量分別減少8.56 m3和17.20 m3；反之溫度每減少1℃、2℃，逐月均流量分別增加8.69 m3和16.76 m3；溫度每減少1℃，逐月均流量增加8.49 m3。

4　結(jié)論

本文利用校準(zhǔn)好的SWAT分布式水文模型對(duì)欽江流域徑流量進(jìn)行模擬，結(jié)果表明校準(zhǔn)期和驗(yàn)證期的NS系數(shù)都在0.85以上，且相關(guān)系數(shù)R2都大于0.9，說(shuō)明模擬精度較好，所建立的分布式模型能較好的模擬欽江流域的月徑流變化；降水量和氣溫的變化均對(duì)徑流產(chǎn)生一定的影響，降水量每增加10%，逐月均流量增加165.04 m3，流域徑流量隨降水的增加而增大；溫度每減少1℃，逐月均流量增加8.49 m3，流域徑流量隨溫度的減少而增大；流域徑流量對(duì)降水量的依賴程度要強(qiáng)于溫度的依賴程度，降水是影響流域水資源變化的主要驅(qū)動(dòng)因子，氣溫變化對(duì)水資源影響相對(duì)較弱。

流域徑流量變化是多種因素共同作用的結(jié)果，除降水和溫度變化對(duì)徑流產(chǎn)生影響外，人口增長(zhǎng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展引起用水量增加，土地利用、土壤、地形等下墊面條件的改變對(duì)徑流的影響也不容忽視，如何綜合分析各種因素對(duì)欽州流域徑流的影響，還需進(jìn)一步探討。

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基金項(xiàng)目：廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015GXNSFAA139234)

收稿日期：2016-03-07；2016-04-12修回

作者簡(jiǎn)介：李鴻儒，女，1991年生，碩士研究生，研究方向：流域水文變化。E-mail:453919177@qq.com 通訊作者：盧遠(yuǎn)，男，1971年生，博士，副研究員，研究方向：GIS應(yīng)用、環(huán)境遙感。E-mail：luyuangx@yahoo.com.cn

中圖分類號(hào)：X143

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

A study on runoff responses to climate change in Qinjiang River Basin based on SWAT model

Li Hongru ,Lu Yuan , He Wen

(1.School of Geography and Planning, Guangxi Teachers Education University;2.Key Laboratory of Beibu Gulf Environmental Evolution and Resources Utilization,Ministry of Education, Nanning 530001, China)

Abstract:To quantitatively analyze the impacts of climate variability on the runoff in Qinjiang River Basin, a SWAT distributed hydrological model in the watershed is built, based on data with regard to the digital elevation models of the watershed, land use, and soil types as well as meteorology, and then model was calibrated and validated with observed runoff data. On that basis, we analyzed the change of the monthly average runoff responses to an assumption under scenarios with 25 different climate combinations from the year 1990 to 2008. The results show that the correlation coefficients R2 exceeded 0.9,Nash-suttclife coefficient exceeded 0.85,the model is appropriate for simulating monthly average runoff change in the watershed; monthly average runoff increased 165.04 m3 as the annual rainfall increased 10% ; monthly average runoff increased about 8.49 m3 as the temperature decreased 1℃.The monthly average monthly runoff was positively correlated with precipitation and was negatively correlated with temperature. The degree of dependence of runoff on precipitation is stronger than that on the temperature. The precipitation is the most important driving factor for runoff change in the watershed.

Keywords:SWAT；climate change; runoff; Qinjiang River Basin