SWAT模型在缺資料地區(qū)的應(yīng)用
——以高明河為例

楊帆，韓晶，肖羽

(廣東省水文局佛山水文分局，廣東佛山528000)

中國(guó)洪澇災(zāi)害十分嚴(yán)重，而作為重要防汛非工程措施的現(xiàn)有大部分水文預(yù)報(bào)都是著眼于有資料流域，即根據(jù)已有資料建立合適的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系或模型進(jìn)行預(yù)報(bào)。但在實(shí)際應(yīng)用中，由于受到社會(huì)發(fā)展等各方面因素的影響，還存在著無(wú)資料或資料稀缺的流域，而且有些已具備資料的流域可能因?yàn)榄h(huán)境變化使得歷史資料不可用。位于珠江三角洲地區(qū)的佛山市高明河流域，由于降雨資料系列短，且無(wú)長(zhǎng)系列實(shí)測(cè)的河道水位流量數(shù)據(jù)等，同樣面臨著這些問(wèn)題。

1965年，水文界曾啟動(dòng)了第一個(gè)國(guó)際水文十年計(jì)劃(International Hydrological Decade, 簡(jiǎn)稱 IHD)。2003年，國(guó)際水文科學(xué)協(xié)會(huì)啟動(dòng)了第二個(gè)國(guó)際水文十年計(jì)劃，開(kāi)展了“無(wú)測(cè)站流域水文預(yù)測(cè)”研究(Predictions for Ungauged Basins，簡(jiǎn)稱PUB)[1]，成為又一個(gè)對(duì)水文學(xué)發(fā)展影響深遠(yuǎn)的里程碑[2]。PUB研究計(jì)劃具有重要的作用和意義，其前沿重點(diǎn)是估計(jì)和減少預(yù)報(bào)的不確定性，以及對(duì)整個(gè)水文過(guò)程的預(yù)報(bào)[3]。目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)PUB的方法主要有3種[4]：一是通過(guò)內(nèi)插和外延，即將已有測(cè)站資料流域的響應(yīng)信息推到無(wú)資料流域的方法，主要有：參數(shù)移植法、參數(shù)回歸法等；二是利用地理信息技術(shù)，即GIS和RS等技術(shù)，采用土地利用類型等各類基于流域?qū)嶋H特征值的模型研究；三是建立具有物理機(jī)制的分布式流域水文模型等。其中分布式流域水文模型的應(yīng)用已經(jīng)成為PUB研究的難點(diǎn)，在中國(guó)應(yīng)用較多的分布式水文模型有SWAT、VIC等。SWAT模型充分考慮了流域內(nèi)土壤、水情、植被、地形、土地利用等下墊面情況，各參數(shù)具有明確的物理意義。近年來(lái)，SWAT模型在中國(guó)的應(yīng)用研究得到了快速發(fā)展，被廣泛應(yīng)用到水文學(xué)的不同領(lǐng)域，張蕾娜等[5]通過(guò)分析模擬6種土地覆被情況下的徑流結(jié)果，得出還草比還林可以增加徑流的結(jié)論；朱利等[6]針對(duì)氣候變化對(duì)SWAT模型水文響應(yīng)的影響進(jìn)行了研究。

本文采用PUB計(jì)劃的研究思路和方法，將SWAT分布式水文模型應(yīng)用于珠江三角洲高明河流域，利用GIS的空間分析與數(shù)據(jù)處理能力，對(duì)流域水文氣象和下墊面資料進(jìn)行分析處理，率定模型參數(shù)，研究SWAT模型在降雨資料系列短、無(wú)長(zhǎng)系列實(shí)測(cè)的河道水位流量數(shù)據(jù)、缺少有效的水文預(yù)報(bào)方案等缺資料的珠三角中小流域的適用性，并嘗試分析誤差原因。

1 高明河概況

高明河，珠江水系三角洲河流，古名倉(cāng)步水、滄溪，又名滄江河，發(fā)源于高明區(qū)西部合水鎮(zhèn)托盤(pán)頂，干流經(jīng)合水、更樓、新圩、明城、人和、西安、三洲、荷城，從海口塔下流入西江(圖1)，全長(zhǎng)80.78 km，總落差446 m，河道平均坡降0.45‰，干流寬度在70～120 m之間。主要支流有楊梅河與更樓河。

1.1 水文特征

高明河流域?qū)儆趤啛釒ШＱ笮约撅L(fēng)氣候，年平均降雨量1 681 mm[7]，降雨量與徑流量年際變化較大[8]，雨量年內(nèi)分配不均，雨季多發(fā)生在4—9月，約占全年降雨量的82%，其中4—7月以鋒面雨為主，7—9月以臺(tái)風(fēng)雨為主。

高明河下游受潮汐影響較大，水流方向不定，1 d內(nèi)有2次漲潮和退潮，平均漲潮歷時(shí)約為9 h，平均退潮歷時(shí)約為15 h。

1.2 洪澇特點(diǎn)

高明河中游明城以上支流匯入較多，坡度較陡，易受山洪沖刷。遇暴雨則成澇，無(wú)雨則受旱，山丘區(qū)的洪災(zāi)威脅主要來(lái)自高明河雨洪，圍田區(qū)的洪災(zāi)威脅除來(lái)自高明河暴雨洪水外，還來(lái)自西、北江洪水倒灌、頂托。遇高明河上游暴雨發(fā)洪，圍田地區(qū)構(gòu)成重災(zāi)的可能性極大。易澇滯洪區(qū)較集中在新圩、更樓和明城鎮(zhèn)。旱區(qū)較集中在合水鎮(zhèn)。

1.3 水文站

尼教水文站位于佛山市高明區(qū)荷城街道尼教村，屬于廣東省中小河流項(xiàng)目新建站點(diǎn)，目前監(jiān)測(cè)項(xiàng)目為水位和雨量，規(guī)劃有流量監(jiān)測(cè)，是高明河流域控制水文站。站點(diǎn)斷面附近河段順直，左、右岸均為人工修建的河堤及農(nóng)田，河寬約200 m，河床為泥沙質(zhì)；斷面上游約20 m右岸有牛圍竇小型水閘，上游50 m有尼教公路大橋，上游300 m處有西安河從左岸匯入；下游約1.2 km有高明大道三洲大橋。當(dāng)下游滄江水閘開(kāi)啟時(shí)，該站受西江水位變化和潮汐影響。

1.4 水利工程

高明河匯入西江河口處建有滄江水利樞紐，樞紐西北連高明城區(qū)，東南面與南海區(qū)西岸接壤，是一項(xiàng)以防洪、排澇為主，集灌溉、航運(yùn)等多功能于一體的綜合性大型水利樞紐工程[9]。

高明河流域共有水庫(kù)69宗，其中中型水庫(kù)2宗，為西坑水庫(kù)和深步水水庫(kù)。西坑水庫(kù)位于高明區(qū)西南面27 km，北距楊梅鎮(zhèn)14 km，離皂幕山、萬(wàn)寶山莊僅3 km，集水面積10.5 km2，總庫(kù)容1 015萬(wàn)m3。深步水水庫(kù)是南海區(qū)最大的水庫(kù)，位于更合鎮(zhèn)更樓河的中游地段，距更樓圩3 km，集水面積30.94 km2，總庫(kù)容1 540萬(wàn)m3，集水區(qū)內(nèi)多為較高的山體，植被較好。本文考慮了2宗中型水庫(kù)的調(diào)蓄和調(diào)度。

2 模型應(yīng)用

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部開(kāi)發(fā)的一種流域模型。它考慮了氣候和下墊面的空間分布不均勻性，模擬流域降雨徑流的形成過(guò)程，可以反映出氣候和下墊面因子的空間分布不均勻性對(duì)流域徑流和水量變化的影響，并且可以將土壤特性、水情、植被、地形、土地管理措施與水循環(huán)、氮磷循環(huán)、泥沙運(yùn)動(dòng)等過(guò)程結(jié)合起來(lái)[10]。

2.1 資料處理

2.1.1流量數(shù)據(jù)

a) 河道流量方面，由于高明河流域無(wú)長(zhǎng)系列實(shí)測(cè)流量資料，模型驗(yàn)證所采用的河道流量資料由尼教站水位資料通過(guò)曼寧公式轉(zhuǎn)換，曼寧公式[11]見(jiàn)式(1)：

(1)

式中A——斷面面積；I——坡降；n——糙率；R——水力半徑。

本文在應(yīng)用曼寧公式計(jì)算流量時(shí)，將尼教站斷面近似概化為拋物線型，其公式為y=0.0006x2-0.1499x+6.5347，相關(guān)性系數(shù)為0.812 2，見(jiàn)圖2。以此拋物線型為基礎(chǔ)，利用面積分求得對(duì)應(yīng)于不同水位的過(guò)水?dāng)嗝婷娣e。

b) 水庫(kù)出流方面，SWAT是日模型模擬，故本文將西坑和深步水2宗中型水庫(kù)下泄調(diào)度轉(zhuǎn)為日平均出流代入模型運(yùn)算。本文未考慮小型水庫(kù)調(diào)度影響。

2.1.2氣象數(shù)據(jù)

SWAT模型所需的日最高最低溫度、日平均相對(duì)濕度、日輻射以及日平均風(fēng)速數(shù)據(jù)由SWAT官網(wǎng)(http://swat.tamu.edu/)提供的位于高明河流域的監(jiān)測(cè)站資料。

2.1.3DEM數(shù)據(jù)

采用國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)90 m×90 m的DEM數(shù)據(jù)，經(jīng)ArcGIS水文分析工具處理，得到流域的DEM(圖3)。

2.1.4土地利用數(shù)據(jù)

采用美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)的USGS-2000分類系統(tǒng)對(duì)土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，見(jiàn)表1，分類后的土地利用分布見(jiàn)圖4。

2.1.5土壤數(shù)據(jù)

土壤數(shù)據(jù)采用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)提供的土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(Harmonized World Soil Database，HWSD)，比例尺為1∶1000000。利用ArcGIS裁切出流域土壤類型分布(圖5)，土壤類型代碼及所占的面積，見(jiàn)表2，借助FAO提供的土壤參數(shù)，計(jì)算SWAT模型所需要的土壤參數(shù)，如土壤層數(shù)、土壤粒徑、土壤水文學(xué)分組等，并建立高明河流域的土壤數(shù)據(jù)庫(kù)。

表2 高明河流域土壤類型代碼

2.2 子流域及響應(yīng)單元?jiǎng)澐?/h3>

本研究以水文站的地理位置和河網(wǎng)水系的結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，以尼教站斷面作為流域的出口斷面，將高明河流域劃分為46個(gè)子流域和151個(gè)HRU水文響應(yīng)單元(圖6)。

2.3 參數(shù)敏感性分析

SWAT模型屬于分布式水文模型，參數(shù)一般都具有物理意義，在參數(shù)率定前首先做參數(shù)敏感性分析，然后再對(duì)相對(duì)敏感參數(shù)進(jìn)行率定。本研究中采用LH-OAT靈敏度分析法來(lái)進(jìn)行參數(shù)敏感性分析。

由于SWAT模型的結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)較多，給模型參數(shù)率定帶來(lái)了一定的困難。本文采用人機(jī)聯(lián)合優(yōu)化率定，所用的參數(shù)優(yōu)化方法為SUFI-2(Sequential uncertainty Fitting，ver.2)方法[12]。通過(guò)敏感性分析，確定了對(duì)高明河流域徑流模擬影響較大的6個(gè)參數(shù)，率定結(jié)果見(jiàn)表3。

2.4 模擬結(jié)果評(píng)價(jià)

根據(jù)率定得到的參數(shù)值，將模擬結(jié)果分為率定期和驗(yàn)證期，2014年3月6日至2014年7月31日共148 d為率定期(表4、圖7)，2014年8月1日至2014年9月17日共48 d為驗(yàn)證期(表5、圖8)。采用相對(duì)誤差、相關(guān)系數(shù)以及Nash-Sutcliffe效率系數(shù)三項(xiàng)指標(biāo)對(duì)模型模擬結(jié)果分別進(jìn)行評(píng)價(jià)(部分突變點(diǎn)原因見(jiàn)誤差分析第1點(diǎn))。

表3 SWAT模型日徑流模擬參數(shù)結(jié)果

表4 高明河流域日徑流模擬率定期評(píng)價(jià)

表5 高明河流域日徑流模擬驗(yàn)證期評(píng)價(jià)

3 誤差分析與討論

高明河流域?qū)儆谌辟Y料地區(qū)，現(xiàn)有實(shí)測(cè)資料只有尼教站水位(2014年開(kāi)始監(jiān)測(cè))和5個(gè)雨量站(2站從2009年開(kāi)始監(jiān)測(cè)、2站從2013年開(kāi)始監(jiān)測(cè)、1站從2014年開(kāi)始監(jiān)測(cè))的短系列資料，缺乏長(zhǎng)系列(特別是汛期)實(shí)測(cè)流量數(shù)據(jù)，包括流域出口的流量數(shù)據(jù)和流域內(nèi)各水庫(kù)的出流數(shù)據(jù)(只考慮了2宗中型水庫(kù)調(diào)度)。從模型應(yīng)用過(guò)程中遇到的問(wèn)題來(lái)看，存在以下誤差。

a) 因流域所處位置及滄江水利樞紐控制，作為流域出口斷面的尼教站的水位、流量等要素的變化除受自身流域產(chǎn)匯流影響外，很大程度上還受到西江上游徑流及下游潮汐頂托影響，而本文僅從高明河流域自身的產(chǎn)匯流方面進(jìn)行了分析，未考慮這兩方面的影響，故在水位轉(zhuǎn)換流量后，實(shí)測(cè)過(guò)程線會(huì)出現(xiàn)突變點(diǎn)，同時(shí)在外江中低水位時(shí)，預(yù)報(bào)會(huì)出現(xiàn)誤差。此外，由于模型考慮了中型水庫(kù)的調(diào)蓄和調(diào)度，再加上地下水影響，故模擬結(jié)果存在降雨小反而徑流略有增加的情況，但由于未考慮眾多小型水庫(kù)的調(diào)蓄，因此與實(shí)際過(guò)程仍有誤差。

b) 本文中的流量數(shù)據(jù)是由曼寧公式通過(guò)計(jì)算而來(lái)，而曼寧公式本身就存在誤差[13]。除此之外，應(yīng)用曼寧公式計(jì)算流量時(shí)，所采用的斷面面積應(yīng)該是河段平均斷面面積，本文將流域出口斷面近似概化為拋物線型。尼教站水位較低，一般在2 m以下，當(dāng)水位在3 m以下時(shí)拋物線擬合效果較好，但高水時(shí)就會(huì)使斷面面積產(chǎn)生一定誤差。

c) SWAT模型運(yùn)算結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜[14]，在校準(zhǔn)過(guò)程中，需要在空間上進(jìn)行多站點(diǎn)的校準(zhǔn)，即采用上下游多個(gè)站點(diǎn)的水文資料來(lái)校準(zhǔn)模型參數(shù)，圖9是SWAT模型校準(zhǔn)技術(shù)流程。由于缺少流域中上游各站點(diǎn)水文資料，本文只能通過(guò)流域總出口的水文資料進(jìn)行統(tǒng)一分析，以總出口斷面率定出的模型參數(shù)代替流域中151個(gè)水文響應(yīng)單元的參數(shù)，這樣處理必然會(huì)帶來(lái)一定的誤差。

下一步工作，筆者一方面進(jìn)一步查證歷史資料、更新下墊面數(shù)據(jù)，對(duì)最新測(cè)驗(yàn)資料進(jìn)行插補(bǔ)延長(zhǎng)；一方面加入西江上游徑流來(lái)水、下游潮汐頂托和小型水庫(kù)調(diào)蓄等影響因素，考慮不同邊界條件對(duì)模型的影響，繼續(xù)優(yōu)化完善模型，減少誤差，提高模擬精度。并以此模型為基礎(chǔ)，分析高明河流域總磷、總氮等污染物通量。

4 結(jié)論

本文以高明河流域尼教站水位數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，收集到與水位時(shí)間對(duì)應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度、風(fēng)速，利用高明河流域的5個(gè)雨量站數(shù)據(jù)，結(jié)合流域的DEM、土壤類型數(shù)據(jù)庫(kù)、土地利用分布圖等其他輔助數(shù)據(jù)，采用SWAT模型，對(duì)高明河流域進(jìn)行日徑流模擬。經(jīng)檢驗(yàn)，率定期和驗(yàn)證期的相對(duì)誤差均在0.2以下，相關(guān)系數(shù)均在0.6以上，Nash-Sutcliffe效率系數(shù)均在0.5以上，達(dá)到GB/T 22482—2008《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》中精度評(píng)定的丙級(jí)(率定期確定性系數(shù)0.63)。上述結(jié)果表明，模擬的徑流過(guò)程與實(shí)測(cè)徑流過(guò)程吻合度較好，能夠基本準(zhǔn)確地反映出流量的實(shí)際變化，滿足日徑流模擬參考性預(yù)報(bào)和估報(bào)的精度要求。綜上所述，SWAT分布式水文模型能夠準(zhǔn)確地對(duì)高明河流域日時(shí)間尺度水文過(guò)程進(jìn)行模擬，具有較好的適用性。