基于HWSD的GSAC模型網(wǎng)格化產(chǎn)流參數(shù)估計與校正

王 斌 丁星臣 黃金柏 宮興龍 朱士江 王貴作

(1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院， 哈爾濱 150030； 2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)水資源高效利用重點實驗室， 哈爾濱 150030；3.揚州大學(xué)水利與能源動力工程學(xué)院， 揚州 225009； 4.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院， 宜昌 443002； 5.水利部發(fā)展研究中心， 北京 100038)

基于HWSD的GSAC模型網(wǎng)格化產(chǎn)流參數(shù)估計與校正

王 斌1,2丁星臣1黃金柏3宮興龍1朱士江4王貴作5

(1.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院， 哈爾濱 150030； 2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)水資源高效利用重點實驗室， 哈爾濱 150030；3.揚州大學(xué)水利與能源動力工程學(xué)院， 揚州 225009； 4.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院， 宜昌 443002； 5.水利部發(fā)展研究中心， 北京 100038)

針對基于網(wǎng)格的薩克拉門托模型(GSAC)產(chǎn)流參數(shù)難以估計的問題，提出利用世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)土壤屬性數(shù)據(jù)估計和校正該模型產(chǎn)流參數(shù)的方法。首先，采用HWSD土粒百分含量和土壤質(zhì)地分類數(shù)據(jù)估算流域各網(wǎng)格頂層(T層)與底層(S層)土壤的凋萎系數(shù)、田間持水量、飽和含水量等土壤水分常數(shù)；再采用一個氣候指數(shù)和HWSD的T層張力水容量、田間持水量及凋萎系數(shù)推求GSAC模型上層厚度，繼而利用上層厚度將流域各網(wǎng)格的HWSD土壤水分常數(shù)轉(zhuǎn)換為GSAC 模型上、下層土壤水分常數(shù)；最后利用GSAC 模型上層厚度與轉(zhuǎn)換了的土壤水分常數(shù)估計流域各網(wǎng)格的產(chǎn)流參數(shù)；在估計產(chǎn)流參數(shù)的同時，采用12個系數(shù)對這些產(chǎn)流參數(shù)進(jìn)行校正，所有的校正系數(shù)通過自由搜索(FS)算法率定GSAC模型確定。呼蘭河流域的應(yīng)用結(jié)果表明：基于HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)估計GSAC 模型網(wǎng)格化產(chǎn)流參數(shù)的方法簡便易行，利用校正產(chǎn)流參數(shù)驅(qū)動的GSAC模型在率定期與驗證期的納什效率系數(shù)(NSEC)分別為0.81和0.83，與不校正產(chǎn)流參數(shù)情況相比，校正產(chǎn)流參數(shù)的GSAC模型能夠取得更高的模擬精度。

GSAC模型； 網(wǎng)格化產(chǎn)流參數(shù)； 世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫； 參數(shù)估計； 校正系數(shù)

引言

薩克拉門托(Sacramento，SAC)模型是美國薩克拉門托河流預(yù)報中心研制的一個概念性集總參數(shù)模型，結(jié)構(gòu)較簡單，通用于濕潤與干旱地區(qū)[1-4]。雖然SAC模型具有一定的物理機(jī)制，但受集總式模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)限制，不能從機(jī)理上反映降水和下墊面空間分布不均對降水徑流的影響；由于SAC模型不具有描述植被截留、積雪融雪的相應(yīng)結(jié)構(gòu)，也不能描述植被截留蒸發(fā)、積雪融雪等水文過程；此外，盡管SAC模型大多數(shù)參數(shù)具有物理意義，但一般不能直接確定這些參數(shù)，通常需要依據(jù)參數(shù)的概念和實測資料，采用試錯或優(yōu)選等方法確定較合理的參數(shù)值[5-8]?？梢姡琒AC模型機(jī)制較好，適用地域范圍較廣，但其結(jié)構(gòu)設(shè)計和參數(shù)估計方面仍需改進(jìn)。

針對SAC模型的應(yīng)用優(yōu)勢和存在的問題，王斌等[9]將SAC 模型在透水面積上的產(chǎn)流概念引入到網(wǎng)格，構(gòu)建了一個基于網(wǎng)格的SAC模型(Grid-based Sacramento model，GSAC模型)，可以較好地描述降水、氣象、地形、植被、土壤等因素空間變異對水文過程的影響，目前已在黑龍江省歐根河流域和寶清河流域的日徑流過程模擬、土地利用/覆被變化對徑流的影響研究中取得了較好的應(yīng)用效果[9-11]。然而，GSAC模型的多種水文過程均以網(wǎng)格為計算單元，如何估計各網(wǎng)格參數(shù)是應(yīng)用該模型面臨的一大難題。

王斌等[9]從聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)早期發(fā)布的全球數(shù)字土壤圖中提取流域各網(wǎng)格的土壤編號，利用不同編號土壤的砂粒、粘粒百分含量等計算土壤水分常數(shù)，繼而采用率定土層厚度的方法初步實現(xiàn)了GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)的網(wǎng)格化。然而，這種方法將相同編號土壤的厚度和水分常數(shù)視為相同，由于每種土壤都需要率定上層厚度，當(dāng)流域較大或土壤類型較多時，率定模型的難度也隨之加大；此外，所求參數(shù)的空間分布情況受土壤數(shù)據(jù)分辨率制約，尤其早期的FAO土壤數(shù)據(jù)僅有一層，無法細(xì)致描述GSAC模型上層(upper layer)與下層(lower layer)參數(shù)的差異。近年來，F(xiàn)AO、國際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所(IIASA)、世界土壤參考信息中心(ISRIC)、中國科學(xué)院南京土壤研究所(ISSCAS)、歐洲委員會合作研究中心(JRC)等機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)布了世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)，該數(shù)據(jù)庫按0～300 mm的T層(topsoil)和300～1 000 mm的S層(subsoil)給出了多種土壤屬性數(shù)據(jù)，空間分辨率為30″，為估算更高分辨率的網(wǎng)格化土壤水分常數(shù)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文提出基于HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)的GSAC模型網(wǎng)格化產(chǎn)流參數(shù)估計與校正方法，以期為更好地利用和發(fā)展GSAC模型奠定基礎(chǔ)。

1 GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)估計與校正方法

SAC模型具有11個主要參數(shù)和5個次要參數(shù)[12-16]，主要參數(shù)包括上層張力水容量(UZTWM)、上層自由水容量(UZFWM)、上層自由水出流系數(shù)(UZK)、下層張力水容量(LZTWM)、下層附加自由水容量(LZFSM)、下層基本自由水容量(LZFPM)、下層附加自由水出流系數(shù)(LZSK)、下層基本自由水出流系數(shù)(LZPK)、上層向下層下滲水量中補(bǔ)給下層自由水比例(PFREE)、下滲系數(shù)(ZPERC)、下滲曲線指數(shù)(REXP)；次要參數(shù)是指永久不透水面積比例(PCTIM)、可變不透水面積比例(ADIMP)、不閉合的地下水出流量比例(SIDE)、下層自由水中不參與蒸散發(fā)的比例(RSERV)以及河網(wǎng)、湖泊及水生植物的覆蓋面積比例(SARVA)。

GSAC模型設(shè)計了植被截留、蒸散發(fā)、積雪融雪、產(chǎn)流、匯流等模塊，其中產(chǎn)流模塊借鑒了SAC 模型在透水面積上的計算思想，因此，GSAC模型具有與SAC模型主要參數(shù)概念相同的11種產(chǎn)流參數(shù)，本文即研究這些產(chǎn)流參數(shù)的估計與校正方法。KOREN等[12-13]研究表明可以應(yīng)用土層厚度和土壤水分常數(shù)估計這11種主要參數(shù)，具體公式詳見文獻(xiàn)[12-13，16]?？紤]到土壤數(shù)據(jù)庫與流域?qū)嶋H土壤的差異，提出利用校正系數(shù)校正的GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)計算公式為

UZTWM=pUZTWMZup(θf,up-θw,up)

(1)

UZFWM=pUZFWMZup(θs,up-θf,up)

(2)

UZK=pUZK[1-(θf,up/θs,up)n]

(3)

LZTWM=pLZTWM(Zmax-Zup)(θf,low-θw,low)

(4)

PFREE=pPFREE(θw,low/θs,low)n

(5)

LZFSM=pLZFWM(Zmax-Zup)(θs,low-θf,low)PFREE

(6)

LZFPM=pLZFWM(Zmax-Zup)(θs,low-θf,low)(1-PFREE)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

式中Zup——上層厚度，mmθf,up——上層田間持水量，cm3/cm3θw,up——上層凋萎系數(shù)，cm3/cm3θs,up——上層飽和含水量，cm3/cm3n——經(jīng)驗指數(shù)Ds——河網(wǎng)密度Zmax——上下層總厚度，mmθf,low——下層田間持水量，cm3/cm3θw,low——下層凋萎系數(shù)，cm3/cm3θs,low——下層飽和含水量，cm3/cm3Ks——飽和水力傳導(dǎo)度，mm/hΔt——時間步長，hμ——土壤給水度θw,sand——砂凋萎系數(shù)pUZTWM——上層張力水容量校正系數(shù)pUZFWM——上層自由水容量校正系數(shù)pUZK——上層自由水出流系數(shù)校正系數(shù)pLZTWM——下層張力水容量校正系數(shù)pPFREE——上層向下層下滲水量中補(bǔ)給下層自由水比例校正系數(shù)

pLZFWM——下層自由水容量校正系數(shù)

pLZSK——下層附加自由水出流系數(shù)校正系數(shù)

pLZPK——下層基本自由水出流系數(shù)校正系數(shù)

pREXP——下滲曲線指數(shù)校正系數(shù)

式(1)～(11)中，n、Zmax、Ds、Ks、Ds、Δt、μ、θw,sand可參照文獻(xiàn)[12-13，16] 計算或取值；式(6)、(7)中均含有(Zmax-Zup)(θs,low-θf,low)和PFREE，而PFREE已在式(5)中采用pPFREE進(jìn)行了校正，因此，式(6)和式(7)采用相同的校正系數(shù)pLZFWM；式(10)中，計算ZPERC所利用的其他參數(shù)值已在式(4)、式(6)～(9)中分別進(jìn)行了校正，因此不再校正ZPERC?？梢?，當(dāng)上層厚度與上、下層的田間持水量、凋萎系數(shù)和飽和含水量均為已知量時，應(yīng)用式(1)～(11)和9個系數(shù)即可估計并校正GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)。

2 利用HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)估計和校正GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)

由式(1)～(11)可以看出，實現(xiàn)GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)網(wǎng)格化的前提是能夠獲取網(wǎng)格化的上層厚度和上、下層土壤水分常數(shù)。KOREN等[13]研究表明可以利用土壤的砂粒、粘粒百分含量及質(zhì)地分類數(shù)據(jù)估算土壤水分常數(shù)，王斌等[17]采用這種方法利用HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)在30″分辨率下估算了呼蘭河流域各網(wǎng)格T、S層的田間持水量、凋萎系數(shù)及飽和含水量。然而，GSAC模型的上、下層與HWSD的T、S層不同，所得的這3種土壤水分常數(shù)還不能直接作為GSAC模型的上、下層土壤水分常數(shù)使用。為此，還需估計和校正GSAC模型各網(wǎng)格的產(chǎn)流參數(shù)。

2.1 推求GSAC模型上層厚度

研究表明可以利用氣候指數(shù)、先驗的上層張力水容量(UZTWMpri)得到校正的上層張力水容量(UZTWMadj)，再利用UZTWMadj和上層的田間持水量與凋萎系數(shù)推求上層厚度[18-19]

(12)

其中UZTWMadj=23.6e0.004UZTWMpri(P/PET)-1.33

(13)

式中Zup,adj——校正的上層厚度，mmP——多年平均降水量，mmPET——多年平均潛在蒸散量，mm

該方法定義的氣候指數(shù)為年均降水量與年均潛在蒸散量(利用植被因子校正的水面蒸發(fā)量)的比值。然而，我國水面蒸發(fā)量監(jiān)測站點布設(shè)密度不高，蒸發(fā)皿系數(shù)和各種土地覆被下的植被系數(shù)也不易獲取，較難滿足流域尺度的網(wǎng)格插值要求；此外，我國缺乏可以直接利用的UZTWMpri、θf,up和θw,up數(shù)據(jù)，式(13)的3個經(jīng)驗系數(shù)(23.6、0.004、-1.33)也不宜直接推廣到我國各流域。為此，假定HWSD的T層與GSAC模型上層的土壤物理屬性與空間分布規(guī)律相近，利用HWSD的T層張力水容量代替UZTWMpri，參照式(12)和式(13)，提出利用HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)校正上層厚度

(14)

其中

TTWM=Ztop(θf,T-θw,T)

(15)

式中TTWM——T層張力水容量，mmPG——網(wǎng)格化的多年平均降水量，mmPETG——網(wǎng)格化的多年平均潛在蒸散量，mmc1、c2、c3——地區(qū)經(jīng)驗系數(shù)θf,T——T層田間持水量，cm3/cm3θw,T——T層凋萎系數(shù)，cm3/cm3Ztop——T層土壤厚度，mm

網(wǎng)格降水量采用雨量站實測數(shù)據(jù)的多年平均值插值獲得；網(wǎng)格潛在蒸散量利用Shuttleworth-Wallace模型計算(計算過程可參照文獻(xiàn)[20])，并將計算結(jié)果統(tǒng)計為多年平均值；采用模型率定的方法確定式(14)中的c1、c2、c3，不僅可以解決公式的地區(qū)移用問題，同時還能起到校正上層厚度的作用。式(14)、(15)以及下文的T、S層田間持水量、凋萎系數(shù)、飽和含水量均利用HWSD的T、S層土壤屬性數(shù)據(jù)估算，具體估算方法參照文獻(xiàn)[13，17]。

2.2 轉(zhuǎn)換GSAC模型兩土層土壤水分常數(shù)

在利用HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)估算出T、S層土壤水分常數(shù)后，提出

(16)

(17)

(18)

式中θs,T——T層飽和含水量，cm3/cm3θf,S——S層田間持水量，cm3/cm3θw,S——S層凋萎系數(shù)，cm3/cm3θs,S——S層飽和含水量，cm3/cm3

將這些參數(shù)轉(zhuǎn)換為GSAC模型上、下層土壤水分常數(shù)。如果模型率定的某網(wǎng)格Zup≤300 mm，則該網(wǎng)格的上層在T層內(nèi)，上層土壤水分常數(shù)取T層土壤值，下層土壤水分常數(shù)在(Zmax-Zup)厚度內(nèi)取加權(quán)平均值。如果模型率定的某網(wǎng)格Zup>300 mm，則該網(wǎng)格的上層包含T層，下層土壤水分常數(shù)取S層土壤值，上層土壤水分常數(shù)在Zup厚度內(nèi)取加權(quán)平均值，即

(19)

(20)

(21)

PG、PETG和HWSD的T、S層土壤水分常數(shù)均能預(yù)先計算并作為GSAC模型的輸入數(shù)據(jù)，當(dāng)率定出c1、c2、c3后即可校正各網(wǎng)格的Zup，繼而利用式(16)～(21)估算各網(wǎng)格上、下層的土壤水分常數(shù)。

2.3Freesearch算法率定GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)校正系數(shù)

在GSAC模型中，其他模塊參數(shù)主要包括植被截留系數(shù)Cint、雨雪劃分溫度閾值Tsr、度日因子Mf、馬斯京根法蓄量常數(shù)Kmus、馬斯京根法流量比重因子Xmus等，這些參數(shù)一般可依據(jù)文獻(xiàn)取值(Cint)或通過試驗測定(Tsr、Mf)，也可采用經(jīng)驗方法或根據(jù)河道水力學(xué)特性推求(Kmus、Xmus)。本文將校正產(chǎn)流參數(shù)的12個系數(shù)作為模型參數(shù)，與其他模塊參數(shù)一起率定。由于率定的參數(shù)較多，普通方法難以奏效，需借助優(yōu)化算法自動完成。Free search(FS)是一種源于動物群體遷移行為的智能優(yōu)化算法[21]，其迭代過程簡單，僅需設(shè)置群體數(shù)量、探查步數(shù)、迭代次數(shù)3個算法參數(shù)，尋優(yōu)效率較高，在率定模型參數(shù)時取得了良好效果[8，22-23]。因此，引入FS算法率定GSAC模型，并通過GSAC模型對流量的模擬精度評價該產(chǎn)流參數(shù)估計與校正方法，GSAC模型的模擬精度采用納什效率系數(shù)(NSEC)評價。

3 實例應(yīng)用

為檢驗利用HWSD估計和校正GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)的效果，以實際流域為例設(shè)置了2種對比方案：當(dāng)校正產(chǎn)流參數(shù)時，設(shè)pUZTWM等9個系數(shù)的變化區(qū)間為0.7～1.3，參照式(13)的經(jīng)驗系數(shù)設(shè)c1、c2、c3變化區(qū)間分別為0～70.8、0～0.012、-3.99～0，所有校正系數(shù)和其他模塊參數(shù)均采用FS算法率定GSAC模型推求，在率定模型的同時完成12個校正系數(shù)的敏感性分析；當(dāng)不校正產(chǎn)流參數(shù)時，設(shè)pUZTWM等9個校正系數(shù)均為1，c1、c2、c3取式(13)經(jīng)驗值，其他模塊參數(shù)采用FS算法率定GSAC模型確定。

3.1 流域概況

呼蘭河是松花江左岸支流，發(fā)源于小興安嶺西麓，最大支流為諾敏河和通肯河，其干流在與通肯河交匯后改向南流，至哈爾濱市呼蘭區(qū)流入松花江。呼蘭河水系地處黑龍江省中部，所在地區(qū)多年平均氣溫為2.1℃，最低氣溫為-41.8℃，季節(jié)性凍土的深度一般在2 m左右，降水量、徑流量在年際和年內(nèi)分配很不均勻，洪峰流量年際變化較大[24]。本文選擇呼蘭河蘭西站(126°21′E、46°15′N，海拔高度121 m)以上的27 736 km2集水區(qū)為研究流域，見圖1。

圖1 呼蘭河流域在中國的位置Fig.1 Location of Hulan River Basin in China

3.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

日降水量和日流量數(shù)據(jù)均來自《中國水文年鑒》，采用泰森多邊形法將各雨量站數(shù)據(jù)插值到流域內(nèi)各網(wǎng)格；日氣象數(shù)據(jù)包括實際水汽壓、實際日照時數(shù)、最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫及風(fēng)速等，來自呼蘭河流域內(nèi)及周邊的鐵力、綏化、海倫、明水4個氣象站，數(shù)據(jù)下載于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)，采用泰森多邊形法將氣象站數(shù)據(jù)插值到流域內(nèi)各網(wǎng)格；DEM采用美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS)的30″分辨率數(shù)據(jù)，依據(jù)蘭西站地理坐標(biāo)提取呼蘭河流域DEM，作為提取其他數(shù)據(jù)的掩膜；土地覆被采用國際地圈生物圈計劃(IGBP)的30″分辨率數(shù)據(jù)，經(jīng)提取后的呼蘭河流域共有12種IGBP土地覆被類型；NDVI采用NOAA-AVHRR全球8 km分辨率旬?dāng)?shù)據(jù)，并將其分辨率轉(zhuǎn)化為30″；HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)來自寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥westdc.westgis.ac.cn)，提取的呼蘭河流域T、S層砂粒、粘粒百分含量和USDA土壤質(zhì)地分類數(shù)據(jù)以及利用這些數(shù)據(jù)估算的T、S層土壤水分常數(shù)見文獻(xiàn)[17]。

3.3 校正系數(shù)敏感性分析與率定結(jié)果

以1991—2000年的10 a為研究時段，1991—1995年為率定期，1996—2000年為檢驗期，設(shè)定FS算法群體數(shù)量為10、探查步數(shù)為4、迭代100次，記錄算法迭代過程中所有動物每步探查的位置(GSAC模型參數(shù))及適應(yīng)值(NSEC)作為分析參數(shù)敏感性的樣本數(shù)據(jù)，并取算法的最好尋優(yōu)結(jié)果作為參數(shù)取值，結(jié)果見表1。

由表1可見，在呼蘭河流域，較敏感的是校正上層厚度的3個地區(qū)經(jīng)驗系數(shù)及上層張力水與自由水容量校正系數(shù)，不很敏感的是下層自由水出流系數(shù)和下滲曲線指數(shù)校正系數(shù)，最不敏感的是上層自由水出流系數(shù)校正系數(shù)。由參數(shù)敏感性分析結(jié)果可以看出：較敏感的c1、c2、c3表明不同流域間不宜直接移用這3個經(jīng)驗系數(shù)；pUZFWM、pUZTWM較敏感則說明上層的張力水容量和自由水容量對呼蘭河流域產(chǎn)流過程影響較大；較不敏感的pLZSK、pLZPK、pUZK則表明LZSK、LZPK、UZK對地下水和壤中流出流量影響較?。籶REXP較不敏感表明改變REXP值對下滲曲線形狀影響不大。

表1 呼蘭河流域GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)校正系數(shù)敏感性與取值Tab.1 Sensitivity and optimal values of adjustment coefficients for GSAC model runoff parameters over Hulan River Basin

3.4 GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)校正結(jié)果

在FS算法率定GSAC模型后，依據(jù)表1中12個校正系數(shù)的率定值，得到校正后的呼蘭河流域GSAC模型上層厚度及產(chǎn)流參數(shù)見圖2。

由圖2可以看出，利用HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)實現(xiàn)了GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)的網(wǎng)格化，上層厚度與產(chǎn)流參數(shù)均具有明顯的水系空間分布規(guī)律，各種參數(shù)的空間分辨率與HWSD一致，均為30″，這為在全流域各網(wǎng)格開展產(chǎn)流計算奠定了參數(shù)基礎(chǔ)。

3.5 網(wǎng)格化產(chǎn)流參數(shù)驅(qū)動的GSAC模型模擬效果

圖3、圖4為校正和不校正產(chǎn)流參數(shù)情況下，GSAC模型對呼蘭河蘭西站流量的模擬結(jié)果。在1991—2000年間，2種方案下模型的模擬精度見表2。

我國現(xiàn)行的《水文情報預(yù)報規(guī)范》規(guī)定可以采用確定性系數(shù)DC指標(biāo)(與本文的NSEC定義及公式一致)評定洪水預(yù)報誤差，并劃分了甲(DC>0.90)、乙(0.70≤DC≤0.90)、丙(0.50≤DC<0.70)3種精度等級[25]。結(jié)合圖3、圖4和表2可以看出，校正產(chǎn)流參數(shù)的GSAC模型模擬值與實測值總體符合情況良好，能較好再現(xiàn)呼蘭河流域?qū)崪y日流量過程。在率定期與驗證期的平均NSEC分別為0.81和 0.83；除1995年模擬精度稍低外，其他年份均達(dá)到了乙精度等級。在不校正產(chǎn)流參數(shù)情況下，GSAC模型的模擬效果很差，模擬值總體偏高，在率定期內(nèi)平均NSEC為-0.18，在驗證期內(nèi)平均NSEC為-2.70；模擬情況最好的1991年NSEC僅為0.47，未達(dá)規(guī)范規(guī)定的精度等級。另據(jù)統(tǒng)計，在1991—2000年間，校正產(chǎn)流參數(shù)的GSAC模型模擬蘭西站年徑流量的相對誤差為-15.73%～31.04%，而不校正參數(shù)的GSAC模型模擬的相對誤差為-0.34%～241.75%，可見，利用HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)估計的網(wǎng)格化產(chǎn)流參數(shù)仍需校正，從而使GSAC模型達(dá)到更好的模擬精度。

圖2 呼蘭河流域GSAC模型上層厚度與產(chǎn)流參數(shù)空間分布Fig.2 Spatial distribution maps of upper layer thickness and runoff parameters over Hulan River Basin

圖3 校正產(chǎn)流參數(shù)的GSAC模型對呼蘭河蘭西站日流量模擬結(jié)果Fig.3 GSAC model simulation results at Lanxi station over Hulan River with adjusted runoff parameters

圖4 不校正產(chǎn)流參數(shù)的GSAC模型對呼蘭河蘭西站日流量模擬結(jié)果Fig.4 GSAC model simulation results at Lanxi station over Hulan River without adjusted runoff parameters

項目年份1991199219931994199519961997199819992000校正產(chǎn)流參數(shù) 0.880.780.820.900.670.810.910.900.750.76不校正產(chǎn)流參數(shù)0.47-0.760.080.23-0.90-1.110.25-0.18-1.04-11.44

4 結(jié)論

(1)實證流域表明，利用HWSD土壤屬性數(shù)據(jù)首先估算T、S層土壤水分常數(shù)，再轉(zhuǎn)化為GSAC模型上、下層的土壤水分常數(shù)，進(jìn)而估計GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)的方法是可行的，能夠?qū)崿F(xiàn)GSAC產(chǎn)流參數(shù)的網(wǎng)格化，所得產(chǎn)流參數(shù)可達(dá)到與HWSD一致的30″空間分辨率。

(2)由于土壤數(shù)據(jù)庫與流域?qū)嶋H土壤的差異，不宜直接采用HWSD估計的產(chǎn)流參數(shù)，應(yīng)對這些產(chǎn)流參數(shù)進(jìn)行必要的校正；與不校正產(chǎn)流參數(shù)的情況相比，采用12個系數(shù)校正產(chǎn)流參數(shù)的GSAC模型對呼蘭河流域日流量的模擬精度更高。

(3)提出的利用12個系數(shù)校正GSAC模型產(chǎn)流參數(shù)的方法簡便易行，這些系數(shù)可以隨水文模型其他參數(shù)一起率定，其數(shù)目也不再隨流域尺度的加大或土壤類型的增多而增加。

(4)在土壤水分常數(shù)與產(chǎn)流參數(shù)計算、土層厚度校正等方面，文中采用的一些公式仍是經(jīng)驗性的，還需發(fā)展和完善，有條件情況下應(yīng)結(jié)合流域?qū)嵉卣{(diào)查工作進(jìn)行校正。

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25 GB/T 22482—2008 水文情報預(yù)報規(guī)范[S]. 2008.

GridRunoffParametersEstimationandAdjustmentofGSACModelBasedonHWSD

WANG Bin1,2DING Xingchen1HUANG Jinbai3GONG Xinglong1ZHU Shijiang4WANG Guizuo5

(1.SchoolofWaterConservancyandCivilEngineering,NortheastAgriculturalUniversity,Harbin150030,China2.KeyLaboratoryofEfficientUtilizationofAgriculturalWaterResources,MinistryofAgriculture,Harbin150030,China3.CollegeofHydraulic,EnergyandPowerEngineering,YangzhouUniversity,Yangzhou225009,China4.CollegeofHydraulicandEnvironmentalEngineering,ThreeGorgesUniversity,Yichang443002,China5.DevelopmentResearchCenter,MinistryofWaterResources,Beijing100038,China)

The grid-based Sacramento (GSAC) model divides a basin into discrete areas using grids. Conventionally, it is difficult to achieve the grid parameter for runoff module of GSAC model. With an aim to solve this problem, a method for estimating the runoff parameters of GSAC model using the soil property data of harmonized world soil database (HWSD) was proposed, in which the physical and chemical characteristics of each soil layer were given on the basis of the division of topsoil (0～30 cm) and subsoil (30～100 cm). Firstly, the percentages of sand and clay content and texture classification in topsoil (T-layer) and subsoil (S-layer) of HWSD were extracted. And the data was used to estimate the soil water constants such as wilting point, field capacity and saturated water content in each grid. Secondly, the upper layer thickness of GSAC model was adjusted using wilting point, field capacity and tension water capacity of T-layer, and a climatic index defined as ratio of mean annual precipitation to potential evapotranspiration. In each grid, the soil water constants of T-layer and S-layer were converted into those in the upper layer and lower layer of GSAC model by upper layer thickness. Finally, runoff parameters in each grid were estimated using the upper layer thickness and the converted soil water constants of GSAC model. Meanwhile, totally 12 adjustment coefficients were used to adjust the runoff parameters, and all the adjustment coefficients were determined by the GSAC model via the free search (FS) algorithm. The results of model application in the Hulan River Basin indicated that it was feasible to estimate runoff parameters of GSAC model using HWSD soil property data; the better runoff simulation results were obtained by GSAC model using the adjusted runoff parameters; and Nash efficiency coefficients (NSEC) were 0.81 and 0.83 of the calibration phase and verification phase, respectively.

grid-based Sacramento model; grid runoff parameters; harmonized world soil database; parameter estimation; adjustment coefficients

P333.9

A

1000-1298(2017)09-0250-07

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.09.031

2017-01-17

2017-02-13

國家重點研發(fā)計劃項目(2016YFC0400101)、國家自然科學(xué)基金項目(51009026、41271046)、中國電力建設(shè)股份有限公司科技課題項目(DJ-ZDZX-2016-02)和農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)水資源高效利用重點實驗室開放課題項目(2015002)

王斌(1976—)，男，副教授，博士，主要從事農(nóng)業(yè)節(jié)水和水文過程模擬研究，E-mail: wangbin@neau.edu.cn