流域水文模型識(shí)別方法研究與應(yīng)用

梁國華 張雯 何斌 馮嬌嬌

摘要：基于模型產(chǎn)匯流機(jī)理，分析對(duì)比水文模型適用性，建立考慮氣候特征、下墊面條件和人類活動(dòng)影響的流域水文模型識(shí)別的指標(biāo)體系，并以遼寧東部各中小流域?yàn)檠芯繉?duì)象進(jìn)行實(shí)例研究。分析了研究區(qū)域的氣候特征，將新安江模型、大伙房模型和TOPMODEL模型作為備選模型，利用主成分分析法確定流域面積/主河道長度、河道比降、森林覆蓋率、地形指數(shù)和氣候類型作為流域水文模型識(shí)別的輸入指標(biāo)，進(jìn)而采用層次分析法識(shí)別適用于各研究流域洪水模擬的水文模型。洪水模擬結(jié)果表明：所建立的流域水文模型識(shí)別指標(biāo)體系有代表性，所識(shí)別的水文模型可很好地反映流域的產(chǎn)匯流特性。

關(guān)?鍵?詞：水文模型; SPSS方法; 代表性指標(biāo); 層次分析法; 水文模型識(shí)別

中圖法分類號(hào)： P33?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ADOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.01.010

目前水文模型約有200多個(gè)[1]，模型結(jié)構(gòu)各異，按模型構(gòu)建的基礎(chǔ)可分為物理模型、概念性模型和黑箱模型。許多學(xué)者對(duì)水文模型進(jìn)行了大量應(yīng)用研究發(fā)現(xiàn)存在多個(gè)水文模型可適用于同一個(gè)流域水文模擬的現(xiàn)象[1-3]，然而，從模擬結(jié)果的合格率上看似乎相似，但有的模型模擬結(jié)果并沒有反映流域的產(chǎn)匯流特性，因此精度差別大。事實(shí)上，不同水文模型的產(chǎn)匯流機(jī)理不同，結(jié)構(gòu)不一樣，適用性也不一樣，而且不同流域的氣候特征和下墊面條件千差萬別，并非所有模型都適用于同一流域。因此，如何選擇適用于研究流域的水文模型成為了難點(diǎn)問題。

針對(duì)水文模型選擇的問題，文獻(xiàn)?[4-5]研究提出了水文非線性系統(tǒng)識(shí)別方法，即根據(jù)水文系統(tǒng)的輸入輸出或其他水文信息，確定一個(gè)非線性模型。該方法利用建模的思想選擇水文模型，推動(dòng)了水文模型自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。但是，水文非線性系統(tǒng)識(shí)別涉及水文信息指標(biāo)眾多，包括氣候特征、下墊面條件、人類活動(dòng)等類型指標(biāo)。若將其全部特征信息作為模型識(shí)別輸入指標(biāo)，由于指標(biāo)之間可能存在相關(guān)性，而且有的指標(biāo)值難于確定，導(dǎo)致水文模型識(shí)別結(jié)果難以很好地反映流域的產(chǎn)匯流特性。因此，如何在眾多指標(biāo)中構(gòu)建識(shí)別水文模型的指標(biāo)體系，使得所選擇的水文模型適用于特定流域的氣候、下墊面和人類活動(dòng)等條件，提高流域洪水預(yù)報(bào)精度，是水文預(yù)報(bào)的關(guān)鍵問題。

針對(duì)上述問題，本文首先通過對(duì)國內(nèi)外主要水文模型的產(chǎn)匯流機(jī)理分析，總結(jié)水文模型的適用性條件;然后提取空間分布特征指標(biāo)值，考慮氣候特征、下墊面和人類活動(dòng)等因素影響，并分析影響因素的相關(guān)性，建立水文模型識(shí)別指標(biāo)體系;最后，以遼寧東部6個(gè)流域的洪水模擬為背景，開展流域水文模型識(shí)別應(yīng)用研究，分析水文模型識(shí)別方法的實(shí)用性及合理性。

1?流域水文模型識(shí)別技術(shù)研究

1.1?水文模型識(shí)別技術(shù)體系

水文模型識(shí)別法的基本思想是：以氣候特征、下墊面和人類活動(dòng)等影響因素為基礎(chǔ)建立水文模型識(shí)別指標(biāo)體系，根據(jù)水文模型的產(chǎn)匯流機(jī)理及流域特性，采用智能方法識(shí)別出適合用于特定流域的水文預(yù)報(bào)模型。

水文模型識(shí)別應(yīng)用包括3個(gè)步驟，即水文模型適用性分析、指標(biāo)評(píng)價(jià)選取、水文模型識(shí)別，其識(shí)別過程如圖1所示。

（1） 水文模型適用性分析。從水文模型的產(chǎn)匯流機(jī)理，分析其適應(yīng)性條件。

（2） 指標(biāo)評(píng)價(jià)選取。考慮氣候、下墊面和人類活動(dòng)等因素，在指標(biāo)相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建水文模型識(shí)別指標(biāo)體系。

（3） 水文模型識(shí)別。根據(jù)水文模型的適用性條件，賦予不同的權(quán)重，利用智能識(shí)別方法識(shí)別適合特定流域的水文模型，用于洪水模擬。

1.2?模型適用性分析

目前國內(nèi)外水文模型雖然眾多，但應(yīng)用廣泛的不多，國外常用的水文模型主要有SWAT模型、Tank模型、SAC模型等，國內(nèi)常用的水文模型有新安江模型、大伙房模型、陜北模型、TOPMODEL模型、HEC模型等[6-7]。不同的模型采用的產(chǎn)匯流模式不同，其適用條件也不一樣。國內(nèi)外主要水文模型產(chǎn)匯流機(jī)理及適用性如表1所示。

1.3?構(gòu)建水文模型識(shí)別指標(biāo)體系

每個(gè)流域都有各自的自然特性，其水文演變規(guī)律及產(chǎn)匯流機(jī)理有所不同，主要影響因素包括氣候特征、下墊面特征和人類活動(dòng)[8]，而影響因素又包含多個(gè)特征指標(biāo)，因此水文模型識(shí)別的指標(biāo)體系如圖2所示。其中，形態(tài)因子是流域面積和其長度的平方的比值;地形指數(shù)是流域地形指數(shù)最大值與最小值的差值。

1.4?指標(biāo)評(píng)價(jià)選取

上述水文模型識(shí)別指標(biāo)體系中，指標(biāo)間可能存在一定程度的相關(guān)性，如果所有的指標(biāo)都參與水文模型的識(shí)別，那么將干擾模型識(shí)別結(jié)果，無法正確選用適合特定流域的水文模型。目前，簡化指標(biāo)常用的方法有：主成分分析法[9]、分級(jí)加權(quán)評(píng)分法、普通概率統(tǒng)計(jì)法等。其中主成分分析法，也稱主分量分析，旨在利用降維的思想，把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合指標(biāo)，將復(fù)雜問題簡單化。本文將采用主成分分析法評(píng)價(jià)選取無相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)綜合代表所有指標(biāo)，作為最終水文模型識(shí)別的輸入指標(biāo)。

1.5?水文模型識(shí)別方法

目前，模型識(shí)別方法有模糊識(shí)別法、多方案比選法、層次分析法等。層次分析法[10]（AHP）是美國運(yùn)籌學(xué)家薩蒂（Saaty TL）提出的一種定性與定量分析相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法。該方法通過分析復(fù)雜問題所包含的因素及其相互關(guān)系，由決策者各因素之間的相對(duì)重要程度進(jìn)行判斷并合理地給出各個(gè)因素的權(quán)數(shù)，利用權(quán)數(shù)求出各方案優(yōu)劣次序的方法。采用層次分析法識(shí)別水文模型的具體步驟如下。

（1） 建立遞階層次結(jié)構(gòu)。根據(jù)對(duì)識(shí)別問題的了解和分析，把問題中涉及的因素按性質(zhì)分層次排序?yàn)槟繕?biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層3層。如圖3所示。

（2） 構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣。在確定準(zhǔn)則層各識(shí)別指標(biāo)之間的權(quán)重時(shí)，采用相對(duì)尺度，將各識(shí)別指標(biāo)兩兩相互比較，以提高準(zhǔn)確度。

A=1a?12?…a?1n

a?21?1…a?2n

1

a?n1?a?n2?…1

（1）

式中，?A為判別矩陣;a?ij?為指標(biāo)i與指標(biāo)j?重要性比較結(jié)果。

（3） 計(jì)算各備選元素權(quán)重。用幾何平均法或規(guī)范列平均法計(jì)算判斷矩陣權(quán)重，得權(quán)重向量?C。

（4） 構(gòu)建X-P?矩陣，層次單排序。層次單排序是對(duì)于上一層某因素而言，本層次各因素的重要性排序，即針對(duì)某一因素在方案內(nèi)的重要程度，對(duì)不同方案賦予不同權(quán)重。

（5） 矩陣的一致性檢驗(yàn)。一致性是指判斷思維的邏輯一致性。一致性指標(biāo)?U?為：

U=λ?max?-t（t-1）T?（2）

式中，?t為判斷矩陣的階數(shù);λ?max?為判斷矩陣最大特征值;T為常數(shù)，隨t?的變化而變化，關(guān)系如表2所示。

當(dāng)?U<0.1?時(shí)，認(rèn)為一致性檢驗(yàn)通過，即構(gòu)造的判斷矩陣可以接受，否則要重新打分，構(gòu)造新的判斷矩陣。通過一致性檢驗(yàn)后，得到各指標(biāo)的最終權(quán)重。

（6） 構(gòu)建?O-P?矩陣，層次總排序，確定某層所有因素對(duì)于總目標(biāo)相對(duì)重要性的排序權(quán)值，根據(jù)最終結(jié)果進(jìn)行決策。

2?實(shí)例研究

2.1?研究區(qū)概況

研究區(qū)位于遼寧省東部地區(qū)，包括龍灣、四道河子、太平哨、岫巖、文家街、冰峪溝等6個(gè)流域，每個(gè)流域的面積、河道比降、植被覆蓋率、地形指數(shù)、氣候類型等主要特征信息如表3所示。

2.2?指標(biāo)選取

根據(jù)前文對(duì)各主要水文模型的產(chǎn)匯流特?性、適用性分析，結(jié)合研究區(qū)域的氣候特征初步選取可適用模型。研究區(qū)域氣候類型為半濕潤地區(qū)，新安江模型、大伙房模型和TOPMODEL模型均可適用半濕潤地區(qū)，故可用于該區(qū)域的洪水模擬。由于該區(qū)域人類活動(dòng)影響相似，本研究暫不考慮人類活動(dòng)指標(biāo)。氣候和下墊面特征指標(biāo)及相關(guān)關(guān)系值如表4所示，表中的相關(guān)關(guān)系值采用SPSS法量化[11]。

指標(biāo)相關(guān)關(guān)系絕對(duì)值越大表示相關(guān)性越強(qiáng)，認(rèn)為兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系絕對(duì)值超過0.6即具有一定相關(guān)性。根據(jù)指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)行指標(biāo)分組，各組內(nèi)指標(biāo)相關(guān)性較強(qiáng)，組間指標(biāo)相關(guān)性弱。具體分組為：

（1）流域面積、流域長度、主河道長、河網(wǎng)總長度、河網(wǎng)總密度（用流域面積/主河道長表示）;

（2）河道比降;

（3）森林覆蓋率、耕地覆蓋率、草地覆蓋率，研究區(qū)域中各流域的草原面積比重小，而森林覆蓋率、耕地覆蓋率成反相關(guān)，這組指標(biāo)選擇森林覆蓋率;

（4）降雨量，反映氣候特征。

上述指標(biāo)中沒有考慮地形指數(shù)，它表示流域特征空間不均勻性，是TOPMODEL最重要的指標(biāo)，因此，地形指數(shù)單獨(dú)考慮。最終，選取流域面積/主河道長、河道比降、森林覆蓋率、流域地形指數(shù)以及氣候類型5項(xiàng)指標(biāo)作為水文模型選擇的識(shí)別指標(biāo)。

2.3?基于層次分析法的水文模型識(shí)別

基于流域面積/主河道長?X1、河道比降X2、森林覆蓋率X3、地形指數(shù)范圍X4以及氣候類型X5五項(xiàng)指標(biāo)建立遞階層次結(jié)構(gòu)。根據(jù)層次結(jié)構(gòu)模型，構(gòu)造判斷矩陣A（矩陣中從左到右，從上到下均依次為X1，X2，X3，X4，X5），經(jīng)過一致性檢驗(yàn)得權(quán)重向量Q?：

結(jié)合流域面積/主河道長、河道比降、森林覆蓋率、地形指數(shù)范圍、氣候類型5項(xiàng)指標(biāo)以及3種模型的適用性，對(duì)6個(gè)流域內(nèi)的5項(xiàng)指標(biāo)分別進(jìn)行層次單排序，得出各個(gè)流域?qū)?yīng)的特征向量矩陣?W1～W6，然后進(jìn)行層次總排序?qū)⑻卣飨蛄烤仃嚺c權(quán)重向量Q求積得最終的決策向量R1～R6?，從而識(shí)別模型優(yōu)選順序，如表5所示。

2.4?模型識(shí)別結(jié)果分析與對(duì)比

采用大伙房模型、TOPMODEL模型、新安江模型對(duì)各流域的場次洪水進(jìn)行模擬，產(chǎn)匯流合格率及相對(duì)誤差如表6所示，并與層次分析法識(shí)別出的最優(yōu)模型進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證水文模型識(shí)別的合理性。

從表6模擬結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)：

（1） 水文模型識(shí)別結(jié)果是正確的。

（2） 大伙房和新安江模型產(chǎn)流模擬結(jié)果基本一致，因?yàn)檫|寧東部地區(qū)屬于半濕潤地區(qū)，植被覆蓋率較高;大伙房匯流模擬結(jié)果較好，因?yàn)檠芯繀^(qū)域地形地貌較符合大伙房模型匯流特性;文家街流域新安江模型模擬結(jié)果優(yōu)于大伙房模型是因?yàn)樵摿饔虮冉档?，植被覆蓋率高，更適合蓄滿產(chǎn)流機(jī)制的新安江模型。

（3） 在文家街和冰峪溝流域，TOPMODEL模型模擬效果更好，這是因?yàn)?個(gè)流域的地形指數(shù)變化都比較大，符合TOPMODEL模型產(chǎn)流特性（以“地形指數(shù)一面積分布函數(shù)”表示流域特征空間不均勻性），因此TOPMODEL模型在文家街和冰峪溝流域適用性更好。

3?結(jié) 論

本文分析了國內(nèi)外主要水文模型的適用性，建立了考慮氣候特征、下墊面特征、人類活動(dòng)等影響的模型識(shí)別指標(biāo)體系，并采用層次分析法進(jìn)行水文模型識(shí)別。

（1） 采用SPSS主成分分析法量化得出的流域面積/主河道長、河道比降、森林覆蓋率、流域地形指數(shù)以及氣候類型5項(xiàng)指標(biāo)具有代表性，可正確識(shí)別出反映研究流域產(chǎn)匯流特性的水文模型。

（2） 對(duì)于流域地形指數(shù)變化范圍大的流域TOPMODEL模型更適用;河道比降大、地勢陡峭的流域，洪水匯流快，超滲產(chǎn)流機(jī)制的大伙房模型更適用;植被覆蓋率高、下墊面條件好的流域，有較好的截留與入滲性，蓄滿產(chǎn)流機(jī)制的新安江模型更適用。

（3） 本文所建立的水文模型識(shí)別指標(biāo)體系指標(biāo)簡單，便于量化，可進(jìn)一步研究推廣，尤其是在水文資料比較少或者無資料地區(qū)。

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引用本文：梁國華，張?雯，何?斌，馮嬌嬌.流域水文模型識(shí)別方法研究與應(yīng)用[J].人民長江，2019，50（1）：53-57.

Research and application of watershed hydrological model identification method

LIANG Guohua，ZHANG Wen， HE Bin，F(xiàn)ENG Jiaojiao

（Institute of Water Resources and Flood Control，Dalian University of Technology，Dalian 116024，China）

Abstract：Taking the small and medium-sized watersheds in the eastern Liaoning Province as examples， we analyzed and compared the applicability of hydrological models based on runoff generation and confluence mechanism， then established an indicator system for watershed hydrological model identification considering climate characteristics， underlying surface conditions and human activities. The climate characteristics of the study area were analyzed. The basin area/main channel length， channel gradient， forest coverage， topographic index and climate type were determined as input indicators for watershed hydrological model identification by Principal Component Analysis Method. Then， we identified the applicability of XAJ model， DHF model and TOPMODEL for flood simulation in each study basin. The flood simulation results show that the established hydrological model identification index system is representative and the identified hydrological model could well reflect the watershed runoff generation and confluence characteristics.

Key words：?hydrological model; SPSS method; representative index; analytic hierarchy process; hydrological model identification