基于SWAT模型的阿克蘇河流域徑流模擬

祁 敏, 張 超

(西南林業(yè)大學(xué), 昆明 650224)

基于SWAT模型的阿克蘇河流域徑流模擬

祁 敏, 張 超

(西南林業(yè)大學(xué), 昆明 650224)

阿克蘇河流域地處中國西北干旱區(qū)域，受高寒氣候影響，其冰川和積雪融化補(bǔ)給對流域徑流量變化、區(qū)域水資源合理優(yōu)化及生態(tài)環(huán)境的保護(hù)影響重大。結(jié)合阿克蘇河流域融雪徑流的產(chǎn)流、匯流的獨特之處，應(yīng)用SWAT分布式水文模型對其月均徑流進(jìn)行了模擬研究。收集阿克蘇河流域7個氣象站點1980—2013年的逐日觀測數(shù)據(jù)和阿拉爾水文站2000—2013年月均實測徑流數(shù)據(jù)，基于DEM數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)，建立適合阿克蘇河流域的融雪徑流模型并進(jìn)行月均徑流的模擬。結(jié)果表明：SWAT模型在阿克蘇河流域具有良好的適用性，校準(zhǔn)期和驗證期相對誤差RE均在8%以內(nèi)，決定性系數(shù)R2和Nash-Sutcliffe效率系數(shù)NS均高于0.82，達(dá)到了模型的評價標(biāo)準(zhǔn)，為高海拔干旱區(qū)建立分布式水文模型提供了參考。

阿克蘇河流域; SWAT模型; 徑流模擬; 月均徑流

阿克蘇河流域是塔里木河的主要補(bǔ)給來源，其徑流量變化直接影響著塔里木河流域生態(tài)、經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展[1]。近年來，隨著阿克蘇流域人口的劇增和工農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，各種用水問題逐漸凸顯出來，水質(zhì)污染嚴(yán)重、水資源的過度開發(fā)利用、大量洪旱事件的發(fā)生等，督促著人們開始對水文學(xué)進(jìn)行定量化研究[2]，以確保水資源的合理利用，這就需要水文模型的協(xié)助。冰雪融水是阿克蘇河流域徑流的主要組成部分，在水文模擬中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，因此研究高山區(qū)的融雪徑流模擬對于災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)報具有不可小覷的意義[3]?？v觀國內(nèi)外，不少學(xué)者致力于利用分布式水文模型進(jìn)行徑流模擬[4-7]，但對高海拔干旱區(qū)的水資源采用模型模擬的方法進(jìn)行研究的相對較少。本文選取目前較為成熟的分布式水文模型——SWAT 模型，結(jié)合阿克蘇流域7個氣象站站點1980—2013年的逐日氣象數(shù)據(jù)、DEM數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)以及阿拉爾水文2000—2013年實測月均徑流數(shù)據(jù)，并借助SWAT-CUP軟件在阿克蘇流域進(jìn)行融雪徑流模擬研究，以2000—2006年的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)率定，2007—2013年的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的驗證，探索SWAT模型在該區(qū)域的適宜性，對研究治理阿克蘇流域水資源問題乃至生態(tài)環(huán)境問題具有重要意義和一定參考價值。

1 研究區(qū)概況

阿克蘇河流域地處天山中段西部地區(qū)、塔里木盆地西北邊緣(75°35′—80°59′E，40°17′—42°27′N)[8]，是塔里木河的主要補(bǔ)給來源，于喀拉都維處由托什干河及庫瑪拉克河匯流而成流域全長530 km，總面積5.2萬km2，覆蓋阿克蘇西部部分地區(qū)及吉爾吉斯斯坦東部部分地區(qū)，其中境內(nèi)面積3.1萬km2，境外面積1.9萬km2。該區(qū)地勢西北高，東南低，垂直地帶分布顯著，從高到低依次為高山積雪帶、亞高山/高山草甸帶、中山森林帶、低山丘陵帶、山前平原帶[9]。屬溫帶大陸性干旱氣候，年均氣溫9.8℃，氣候干燥，降雨稀少，年均降水量135.88 mm，蒸散發(fā)量大。流域徑流主要來源于山區(qū)的冰雪融水和大氣降水，還有少量地下水的補(bǔ)給。

2 SWAT模型原理

SWAT模型的地表徑流模擬分為兩個階段：陸面階段和河水面階段。陸面階段即產(chǎn)流和坡地匯流階段，它控制各個子流域中水、泥沙、營養(yǎng)物質(zhì)和化學(xué)物質(zhì)等向主河道的輸入量。水面階段即河道匯流階段，包括主河道匯流和水庫匯流，模擬水、泥沙和營養(yǎng)物質(zhì)等向流域總出口的輸移過程[10]。SWAT模型水文模擬基于下列水量平衡方程：

式中：SWt為土壤最終含水量(mm)；SW0為第i天時的土壤初始含水量(mm)；t為時間(d)；Rday為第i天的降水量(mm)；Qsurf為第i天的地表徑流量(mm)；Ea為第i天的蒸散發(fā)量(mm)；Wseep為第i天存在于土壤剖面底層滲透量和側(cè)流量(mm)；Qgw為第i天的地下水含量(mm)。

SWAT模型根據(jù)日均氣溫的不同，將降水劃分為降雨、凍雨和降雪，并對積雪和融雪采用不同的計算方法。

積雪平衡方程為：

SNO2=SNO1+Rday-Esub-SNOmlt

式中：SNO2為總積雪含水量(mm)；SNO1為計算日積雪的含水量(mm)；Rday為計算日的降水量(mm)(僅當(dāng)臨界溫度高于日平均氣溫時成立)；Esub為計算日的雪升華量(mm)；SNOmlt為計算日的融雪量(mm)。

在地形等外界因素的影響下，整個流域的積雪分布狀態(tài)并非為均勻性。鑒于流域的積雪覆蓋面積與積雪量間存在一定的相關(guān)性，SWAT模型采用一條面積減少曲線來描繪二者之間的關(guān)系[11]。面積減少曲線函數(shù)表達(dá)式為：

式中：SNOcov為HRU的積雪覆蓋率；SNO為模擬日降雪的含水量(mm)；SNO100為完全覆蓋率時的雪深值(mm)，cov1和cov2分別為面積減少曲線上95%覆蓋率和50%覆蓋率對應(yīng)的曲線系數(shù)。面積減少曲線僅在積雪量在0到SNO100范圍內(nèi)才會影響融雪過程，此時才會調(diào)用它來計算積雪覆蓋率。

融雪平衡方程為：

其中

3 阿克蘇河流域SWAT模型建立

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫建立

(1)DEM數(shù)據(jù)。目前，數(shù)字高程模型(DEM)是用于地形分析的主要模型。本文采用中國科學(xué)院國際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提高30m×30m的DEM數(shù)據(jù)，經(jīng)過投影轉(zhuǎn)換，利用研究區(qū)邊界進(jìn)行裁剪，得到最終所需的流域DEM影像圖。

(2) 土地利用數(shù)據(jù)?；谥袊茖W(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心提供的2014年30m×30m的LandsatTM/ETM/OLI遙感影像，配合外業(yè)調(diào)查中建立的解譯標(biāo)志，采用監(jiān)督分類和目視解譯相結(jié)合的方法，以19類二級景觀要素為分類系統(tǒng)，進(jìn)行研究區(qū)各類地物的遙感信息提取和分類，得到研究區(qū)2014年的土地利用分類圖。對比SWAT模型分類標(biāo)準(zhǔn)建立索引表并進(jìn)行重分類，最終得到模型所需的土地利用類型圖，重分類統(tǒng)計見表1。

表1 阿克蘇河流域土地利用/覆蓋類型及重分類統(tǒng)計

(3) 土壤數(shù)據(jù)。土壤數(shù)據(jù)的質(zhì)量好壞直接影響著模型模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度[12]。模型需要的土壤數(shù)據(jù)包括土壤類型分布圖和土壤物理屬性數(shù)據(jù)。土壤類型分布圖來自聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)和維也納國際應(yīng)用系統(tǒng)研究所(ⅡASA)構(gòu)建的世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(Harmonized Word Soil Database,HWSD)，分類系統(tǒng)為FAO-90，數(shù)據(jù)分辨率為1 km。利用研究區(qū)邊界進(jìn)行裁剪，并結(jié)合實際情況對土壤類型重新分類，重分類統(tǒng)計見表2。SWAT模型徑流模擬還需土壤的物理屬性數(shù)據(jù)，因此需要建立土壤屬性數(shù)據(jù)庫。

表2 阿克蘇河流域土壤類型及重分類統(tǒng)計

(4) 氣象數(shù)據(jù)。SWAT模型所需要的氣象數(shù)據(jù)包括氣象站點的經(jīng)緯度、高程值和觀測數(shù)據(jù)。本文選取阿克蘇河流域7個國家一、二級氣象自動觀測臺站1980—2013年的逐日觀測數(shù)據(jù)，包括日最高氣溫、日最低氣溫、日降水量、日平均風(fēng)速和日相對濕度等，數(shù)據(jù)來源于氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。所有數(shù)據(jù)按照模型要求存儲，并建立WGEN_user氣象數(shù)據(jù)庫。

(5) 徑流數(shù)據(jù)。徑流數(shù)據(jù)采用阿拉爾水文站2000—2013年實測月均徑流資料。

3.2 子流域劃分及水文響應(yīng)單元確定

子流域劃分是水文響應(yīng)單元劃分的基礎(chǔ)。SWAT模型模擬過程中，首先基于DEM數(shù)據(jù)按照模型默認(rèn)生成的集水面積閾值進(jìn)行河網(wǎng)提取，確定阿拉爾水文站為流域總出水口并自動劃分子流域。最終確定阿克蘇河流域總面積為52 882.2 km2，共劃分18個子流域(圖1)，最小113.4 km2，最大9 330.6 km2，平均面為2 937.9 km2。

對土地利用類型圖和土壤類型圖分別進(jìn)行重分類，并將重分類結(jié)果與坡度分級數(shù)據(jù)疊加分析，采用Multiple HRUs算法最終確定HRU的劃分，生成201個HRUs。

4 結(jié)果與分析

4.1 參數(shù)敏感性分析及率定

調(diào)用SWAT-CUP(SWAT Calibration Uncertainty Procedures)程序中的SUFI-2模型來進(jìn)行參數(shù)的敏感性分析、率定及驗證等過程。SWAT-CUP全局敏感性分析中，通過p-Value和t-Stat兩個指標(biāo)來評價參數(shù)的敏感性[13]。p-Value值越接近零，t-Stat絕對值越大，則表示參數(shù)的敏感度越強(qiáng)。本文選定12個敏感性較強(qiáng)的參數(shù)(表3)。參數(shù)的率定有手動率定和自動率定兩種方式。鑒于隨著率定方式的不斷發(fā)展，自動率定已成為未來的發(fā)展趨勢，本文利用SWAT-CUP通過自動率定的方式，根據(jù)模型每輪迭代所給出的參數(shù)下一輪迭代的最佳范圍，不斷縮小參數(shù)的范圍，以尋求最佳的參數(shù)值，使模型的模擬結(jié)果達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

圖1 阿克蘇河流域子流域劃分圖

4.2 模型模擬結(jié)果評價

本文設(shè)置1998—1999年為預(yù)熱期，選擇阿拉爾水文站2000—2006年實測月均徑流值進(jìn)行模型校準(zhǔn)，選擇2007—2013年實測月均徑流值進(jìn)行模型驗證。為了評價模型的模擬精度，選用相對誤差RE、決定性系數(shù)R2和Nash-Sutcliffe效率系數(shù)NS三個指標(biāo)(表4)來進(jìn)行判斷。

由表4可知，校準(zhǔn)期月均徑流模擬值為138.7 m3/s，比實測值145.6 m3/s低了6.9 m3/s，但總體趨勢基本一致，相對誤差RE為-4.75%，決定性系數(shù)R2和效率系數(shù)NS均為0.89，模型模擬效果較好。驗證期模型相對誤差RE為-7.98%，模擬值相對于實測值偏低，決定性系數(shù)R2為0.84，效率系數(shù)NS為0.82，除個別月份模擬值大于實測值外，整體比實測值偏小，基本上能反映實際徑流量的變化趨勢，滿足模型的模擬要求。

表3 敏感性參數(shù)分析結(jié)果

表4 校準(zhǔn)期和驗證期月徑流模擬結(jié)果評價

2000—2006年校準(zhǔn)期模型實測值與模擬值對比結(jié)果見圖2。2007—2013年驗證期模型實測值與模擬值對比結(jié)果見圖3。校準(zhǔn)期與模擬驗證期，兩個時期中月徑流量模擬值和實測值峰值出現(xiàn)的時間均一致。其中，校準(zhǔn)期2002年和2006年的模擬效果最好，2000年、2003年、2004年、2006年次之。驗證期模擬效果較好的年份為2009年、2001年和2012年。

11月到次年4月為阿克蘇河流域的積雪期，氣溫普遍偏低，降雨量少。由于河水封凍，徑流量極小，徑流補(bǔ)給主要以降雨為主。5—10月為阿克蘇河流域的降雨期，隨著春季氣溫的回升，冰雪融水增加，導(dǎo)致徑流量明顯增大，到夏季徑流量達(dá)到峰值，徑流補(bǔ)給主要以冰雪融水為主。由圖2—3可以看出，以冰雪融水為主要補(bǔ)給的時段，趨勢基本一致，但存在個別月份的模擬值比實測值偏高或偏低的情況。這是由于阿克蘇河流域地形復(fù)雜，高程變化較大，地形會對徑流的模擬產(chǎn)生一定的影響。但在以降雨作為主要補(bǔ)給的時段徑流擬合效果較好，整體上模擬的效果很好。

為了確定氣候變化對阿克蘇河流域徑流變化的影響，在保證其他氣象狀況不變的前提下，在現(xiàn)有氣象數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對氣溫分別減少2℃和增加2℃，利用SWAT模型進(jìn)行模擬，模擬結(jié)果見圖4。從圖4可以看出，氣溫的變化對徑流的模擬結(jié)果影響顯著。氣溫與徑流量呈負(fù)相關(guān)性，徑流量隨著溫度的升高而有所減小，隨著溫度的降低而有所增大。氣溫的變化對徑流量的影響主要集中于夏季高溫季節(jié)，其中，8月份變化幅度最大，達(dá)29.1%。這是由于溫度的升高會促使蒸發(fā)作用加大，從而使得徑流量相對減少。

圖2 校準(zhǔn)期月均徑流量實測值和模擬值對比

圖3 驗證期月均徑流量實測值和模擬值對比

圖4 不同氣溫下年均徑流模擬研究

5 結(jié) 論

(1) 盡可能地收集阿克蘇河流域的DEM數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、多年逐日實測氣象數(shù)據(jù)及水文數(shù)據(jù)，構(gòu)建了符合阿克蘇河流域的土地利用數(shù)據(jù)庫、土壤數(shù)據(jù)庫及氣象數(shù)據(jù)庫，確保了模擬結(jié)果的真實性及可靠性。

(2) 建立了阿克蘇河流域的月均徑流模擬模型。校準(zhǔn)期和驗證期模擬結(jié)果均低于實測值，但總體上與實測數(shù)據(jù)徑流趨勢保持一致。驗證期模擬值和實測值的相對誤差RE小于8%，相關(guān)系數(shù)R2和效率系數(shù)NS均大于0.8，表明模型在阿克蘇河流域徑流模擬適用性較好。

(3) 冰雪融水是阿克蘇河流域徑流的重要組成部分。以降雨作為徑流主要補(bǔ)給時段的模擬效果優(yōu)于以冰雪融水作為主要補(bǔ)給的時段，主要是由于徑流的模擬結(jié)果會受地形的影響而產(chǎn)生誤差，但總體上模型的擬合效果良好。

(4) 氣溫是影響阿克蘇河流域徑流變化的重要因素。氣溫與徑流量呈反比，徑流量隨著氣溫的升高而有所減小，隨著氣溫的降低而有所增大。不同氣溫下，徑流量差異顯著，氣溫變化對夏季高溫季節(jié)融雪徑流量的變化影響最大。

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RunoffSimulationinAksuRiverBasinBasedonSWATModel

QI Min, ZHANG Chao

(SouthwestForestryUniversity,Kunming650224,China)

The Aksu River Basin is located in the arid northwest China, which has a large area of glacier and snow. In the situation of water scarcity, the runoff change has a great influence on reasonable optimization of water resources and the protection of ecological environment. In order to study the characteristics of snowmelt runoff in Aksu River Basin, SWAT, the distributed hydrological model, was used to simulate the monthly snowmelt runoff. The DEM data, landuse data, soil data were collected to build the geographic information database. The daily meteorological data from 7 national meteorological stations in Aksu River Basin during the period from 1980 to 2013 and the observed monthly hydrological data of the Alaer hydrological station in the Aksu River Basin were used to simulate the monthly runoff. The results indicated that the SWAT model had a good applicability for Aksu River basin. The relative error(RE) of the model between the simulated results and the observed data was less than 8% both in calibration and validation. The coefficient of determination (R2) and the Nash-Sutcliffe (NS) were both larger than 0.82. The SWAT model meets the evaluation criteria and provides the reference for developing the distributed hydrological model in the arid region of high altitude.

Aksu River Basin; SWAT model; runoff simulation; monthly runoff

2016-09-18

：2016-10-24

國家自然科學(xué)基金項目(31460195，31660236)

祁敏(1992—),女,山東東營人,碩士研究生,主要從事林業(yè)遙感研究。E-mail:764935227@qq.com

張超(1980—),男,河北唐山人,博士,副教授,主要從事森林經(jīng)理學(xué)研究。E-mail:zhchgis@126.com

P333.1

：A

：1005-3409(2017)03-0283-05