基于SWAT模型的大凌河流域徑流演變規(guī)律分析

張 娜

(遼寧省白石水庫管理局有限責(zé)任公司，遼寧 朝陽 122000)

0 引 言

流域面源污染與旱澇災(zāi)害分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是對(duì)降雨-徑流過程的定量模擬預(yù)測(cè)，可為流域面源污染控制和水環(huán)境保護(hù)提供重要依據(jù)[1]。對(duì)降雨產(chǎn)流過程國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者從不同角度進(jìn)行了大量研究，并取得了理想的成果和研究方法，如Hernandez等對(duì)徑流過程受降雨時(shí)空分布變異特征、土地利用變化的影響作用利用SWAT模型進(jìn)行了定量的模擬分析；Zare SO等對(duì)城市集水區(qū)徑流過程利用NSGA-Ⅱ優(yōu)化技術(shù)和BMPs優(yōu)化框架進(jìn)行分析，從而確定了城市徑流控制的最佳方案；肖海文等以重慶市人工濕地為例，對(duì)該區(qū)域水污染與徑流特征采用城市徑流處理試驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行分析。然而，目前相關(guān)研究主要集中在流域尺度集水區(qū)或農(nóng)業(yè)區(qū)降雨徑流的定量分析方面，而大尺度流域的自然邊界與行政線的差異會(huì)增大徑流控制、定量模擬的難度。因此，文章以大凌河流域?yàn)槔?，根?jù)流域空間分布特性和SWAT分布式水文模型，對(duì)徑流時(shí)空演變規(guī)律利用該模型進(jìn)行定量模擬，在此基礎(chǔ)上識(shí)別了流域關(guān)鍵源區(qū)，以期為大凌河地表徑流控制和水資源保護(hù)提供一定決策依據(jù)。

1 材料來源與研究方法

1.1 流域概況

大凌河流域橫跨內(nèi)蒙古自治區(qū)、河北省、遼寧省3個(gè)省區(qū)，流域總面積2.35萬km2，全長(zhǎng)為398 km，其中98 %為山丘區(qū)，其他極少地區(qū)為平原區(qū)'。流域內(nèi)各支流縱橫交錯(cuò)，主要有忙牛河、老虎山河、涼水河等支流，兩主要支流在喀左縣大城子鎮(zhèn)交匯后徑流朝陽、北票、義縣等地后注入渤海。屬于溫帶季風(fēng)氣候，冬冷夏熱，四季分明，日照充足，年降水量在450-6000mm，年均氣溫為8.0-12.6℃。資料顯示，每年的7-8月為降雨汛期，其中60%以上降水發(fā)生在汛期且主要以強(qiáng)降雨和暴雨形式出現(xiàn)。大凌河下游左側(cè)支流與干流上窩堡為洪水頻發(fā)區(qū)，義縣下游河槽寬淺，沙丘較為常見，部分地區(qū)寬度在4 km以上[2]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

文章中計(jì)算數(shù)據(jù)的獲取采取室內(nèi)試驗(yàn)、野外監(jiān)測(cè)及歷史數(shù)據(jù)收集等途徑獲取，根據(jù)數(shù)據(jù)不同類型可分為屬性與空間信息兩大類型。大凌河流域空間信息與數(shù)據(jù)來源，見表1。

表1 大凌河流域空間信息與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)上述方法獲取的數(shù)據(jù)無法直接用于SWAT模型，因此需要對(duì)各參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，其中對(duì)GDEM數(shù)據(jù)的領(lǐng)域分析與拼接采用地理信息系統(tǒng)Arc GIS技術(shù)，從而形成覆蓋大凌河流域的土地與土壤利用分布圖、DEM數(shù)字高程模型。為便于模擬計(jì)算和空間數(shù)據(jù)的疊加需將數(shù)據(jù)信息作投影統(tǒng)一轉(zhuǎn)化處理，從而形成等積圓錐投影。

1.3 研究方法

1)SWAT模型。采用SWAT模型模擬的重要前提是對(duì)流域水平衡的分析，根據(jù)專家判斷法和Arc GIS平臺(tái)，提取DEM集水區(qū)信息，從而構(gòu)成較為完整的流域系統(tǒng)。然后根據(jù)模型對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行模擬計(jì)算，為準(zhǔn)確獲取徑流分布特征引入統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法。在流域水文循環(huán)過程中，SWAT模型的水文模擬主要包括河道演算與陸地演算兩個(gè)階段，其中陸地演算階段主要由農(nóng)業(yè)管理、作物生長(zhǎng)、土壤溫度、河流泥沙、徑流、氣候、殺蟲劑及營(yíng)養(yǎng)物7部分構(gòu)成模型的水文循環(huán)，采用下述公式作為水量平衡方程[3]，即：

(1)

式中：SW0、SWt分別代表土壤前期與最終含水量，mm；Qsrrf、Rday、t分別代表地表徑流、降水及其天數(shù)，d；Qgw、Wseep分別為流域地下水及其蒸發(fā)量，mm；Wseep代表底層土壤側(cè)向滲透與流量，mm。

根據(jù)文獻(xiàn)計(jì)算方法確定流域河網(wǎng)在河道演算期間的負(fù)荷狀態(tài)，其中物質(zhì)流的跟蹤主要根據(jù)河道內(nèi)化學(xué)物質(zhì)的轉(zhuǎn)換來完成。

2)適用性評(píng)價(jià)方法。為驗(yàn)證在1996-2015年期間模型的模擬效率引入適用性分析方法，主要包括效率系數(shù)Ens、判定系數(shù)R2與相對(duì)誤差Re，各指標(biāo)計(jì)算方法為：

(2)

(3)

式中：Q0、Qp分別代表流域?qū)崪y(cè)徑流、模擬徑流，mm/s；n為樣本個(gè)數(shù)。

若R2<1，則模型的模擬精度隨R2接近于1的程度的增大而提高，反之依然；若Q0=Qp，且Ens=1，模型的可信度隨Ens接近于1的程度的增大而提高。通常情況下，對(duì)流域徑流模擬的可靠性的判定依據(jù)為Ens>0.8、R2>0.7、Re<20%。

2 結(jié)果分析

文章以大凌河1996-2015年近20 a的降雨資料為模型驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，通過對(duì)土地利用與土壤的加載、出口點(diǎn)添加、河網(wǎng)生成及地形參數(shù)的提取，逐步形成了大凌河流域SWAT模型，然后根據(jù)流域特點(diǎn)和氣象數(shù)據(jù)將研究區(qū)劃分為420個(gè)水文相應(yīng)單元和38個(gè)子流域。另外，模型的驗(yàn)證期與校準(zhǔn)期分別選定為2006-2015年、1996-2005年，對(duì)徑流數(shù)據(jù)在月水平與年水平尺度上驗(yàn)證、校準(zhǔn)。

2.1 模型的校準(zhǔn)與驗(yàn)證

對(duì)SWAT模型參數(shù)利用Morris提出的LH-OAT法進(jìn)行敏感性分析為校準(zhǔn)、驗(yàn)證模型參數(shù)的基本前提，通過確定能夠顯著影響模擬結(jié)果的參數(shù)，進(jìn)而對(duì)其優(yōu)化調(diào)整[11]。結(jié)合流域徑流實(shí)際情況和相關(guān)細(xì)則設(shè)定OAT變化參數(shù)與LH抽樣間隔分別為0.05、10，選擇2007年作為模型隨機(jī)種群，然后以大凌河凌海水文站為例，根據(jù)上述方法和設(shè)定的參數(shù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。凌海水文站模型參數(shù)序列分析，見表2。

根據(jù)表2計(jì)算結(jié)果，SWAT模型徑流校準(zhǔn)的主要調(diào)整參數(shù)選擇為Sol_z、ESCO、rchrg_dp、Gwqmn、CN2等5個(gè)參數(shù)，確定的參數(shù)對(duì)模擬結(jié)果具有高、較高的靈敏度等級(jí)。然后在月水平、年水平尺度上，對(duì)凌海水文站、朝陽水文站徑流量進(jìn)行驗(yàn)證與校準(zhǔn)。在年水平尺度上對(duì)模型的徑流模擬適用性根據(jù)相對(duì)誤差Re進(jìn)行評(píng)價(jià)。SWAT年水平徑流模擬適用性評(píng)價(jià)，見表3。然后在此基礎(chǔ)上，通過對(duì)年徑流模型計(jì)算參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，從而對(duì)月水平的徑流量進(jìn)行模擬。SWAT模型月水平徑流模擬適用性評(píng)價(jià)，見表4。

表2 凌海水文站模型參數(shù)序列分析

表3 SWAT年水平徑流模擬適用性評(píng)價(jià)

表4 SWAT模型月水平徑流模擬適用性評(píng)價(jià)

根據(jù)表3、4適用性評(píng)價(jià)結(jié)果可知，流域徑流模擬結(jié)果在年水平與月水平尺度上Ens>0.8、R2>0.8、Re<20%，模擬精度滿足流域徑流模擬準(zhǔn)確性要求，所以在大凌河流域內(nèi)所構(gòu)建的SWAT模型具有一定的科學(xué)性與準(zhǔn)確性，可為該流域關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別提供可靠的模擬技術(shù)。

2.2 徑流時(shí)空演變規(guī)律分析

1)時(shí)間演變特征分析。通過對(duì)比分析大凌河流域1996-2015年降雨數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)資料和模擬結(jié)果可知，每年的汛期6-8月為降雨集中時(shí)期。對(duì)流域月徑流量利用SWAT模型進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)計(jì)算全年及汛期徑流量模擬輸出結(jié)果，并確定年徑流量中汛期所占百分比。大凌河流域汛期徑流量占比，見圖1。對(duì)大凌河流域月徑流量變化特征利用統(tǒng)計(jì)分析法計(jì)算，大凌河流域1996-2015年月均地表徑流與降雨量，見表5。

圖1 大凌河流域汛期徑流量占比

表5 大凌河流域1996-2015年月均地表徑流與降雨量

根據(jù)表5和圖1可知，大凌河流域在1996-2015年近20 a期間的地表徑流特征為：①年徑流量在2006年的極端豐水年為820.0×107m3，約為2008年極端枯水年276×107m3的3倍；②全年徑流量中汛期地表徑流約占29.5 %-78.9 %，多年平均徑流量的62.21 %主要發(fā)生在汛期，由此表明汛期降水是引起大凌河徑流量改變的主要原因；③地表徑流量與汛期月降水的相關(guān)系數(shù)為0.95，在其他時(shí)期的相關(guān)系數(shù)為0.87，由此進(jìn)一步說明了大凌河徑流量改變與汛期降水之間具有密切的作用關(guān)系，汛期徑流與降水相對(duì)其其他時(shí)期具有更高的相關(guān)性。根據(jù)表5多年平均月徑流量在7月份達(dá)到峰值，而在12月份達(dá)到最低的計(jì)算結(jié)果，大凌河年降水量在空間分布上極不均衡。

2.3 關(guān)鍵源區(qū)識(shí)別

根據(jù)HRUs與子流域水平的SWAT模型輸出結(jié)果將大凌河流域徑流按等間隔劃分為很嚴(yán)重、嚴(yán)重、中等、適度、輕度5個(gè)徑流強(qiáng)度等級(jí)，等級(jí)越高則徑流流失越嚴(yán)重，利用Arc GIS地統(tǒng)計(jì)縫隙功能對(duì)流域徑流損失進(jìn)行時(shí)空分布研究。研究表明，大凌河流域的徑流流失的空間差異性較為顯著，下游大部分區(qū)域的徑流深流失主要為很嚴(yán)重、嚴(yán)重與中等等級(jí)。根據(jù)土地利用情況和Arc GIS空間疊加與透視功能，通過對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)大凌河流域經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的城鎮(zhèn)、農(nóng)田耕地密集區(qū)的徑流深損失較為嚴(yán)重，而其他的水域區(qū)、草地、林地等徑流深損失相對(duì)較弱，由此表明大凌河徑流深損失與當(dāng)?shù)厝宋囊蛩亍⒔?jīng)濟(jì)發(fā)展等因素密切相關(guān)。為盡可能的降低流域地表徑流損失，應(yīng)采取的措施有加大人工濕地、城市綠化等低影響開發(fā)措施，改善人類活動(dòng)方式和實(shí)施退耕還林措施等。

3 結(jié) 論

文章在大凌河徑流定量模擬中引入SWAT模型，從而有效解決了在大尺度流域內(nèi)難以定量模擬徑流的問題，得出的主要結(jié)論如下：

1)對(duì)SWAT模型參數(shù)利用LH-OAT法分析確定其敏感性序列，其中對(duì)SWAT模型運(yùn)行具有較高靈敏度等級(jí)的參數(shù)有Sol_z、ESCO、rchrg_dp、Gwqmn、CN2等，通過對(duì)模型的驗(yàn)證與校準(zhǔn)構(gòu)建了適用于大凌河流域的SWAT模型。

2)根據(jù)與不同時(shí)間尺度上模型徑流模擬輸出結(jié)果，在年內(nèi)與年際范圍內(nèi)大凌河徑流量分布極不均衡。在1996-2015年，年徑流量在2006年的極端豐水年為820.0×107m3，約為2008年極端枯水年276×107m3的3倍；全年徑流量中汛期地表徑流約占29.5 %-78.9 %，多年平均徑流量的62.21 %主要發(fā)生在汛期，汛期降水是引起大凌河徑流量改變的主要原因；多年平均月徑流量在7月份達(dá)到峰值，而在12月份達(dá)到最低的計(jì)算結(jié)果，大凌河年降水量在空間分布上極不均衡。

3)大凌河流域的徑流流失的空間差異性較為顯著，下游大部分區(qū)域的徑流深流失主要為很嚴(yán)重、嚴(yán)重與中等等級(jí)。流域經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的城鎮(zhèn)、農(nóng)田耕地密集區(qū)的徑流深損失較為嚴(yán)重，而其他的水域區(qū)、草地、林地等徑流深損失相對(duì)較弱，由此表明大凌河徑流深損失與當(dāng)?shù)厝宋囊蛩?、?jīng)濟(jì)發(fā)展等因素密切相關(guān)，可為大凌河流域水資源可持續(xù)利用與水環(huán)境保護(hù)提供一定決策依據(jù)。