岷江上游流域融雪量時空特征分析

馬亞麗，萬育安

(1.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)水利水電工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；2.江門市水利水電勘測設(shè)計院有限公司，廣東 江門 529050)

在許多高緯度或高海拔地區(qū)，因氣候寒冷，降水通常以雪的形式為主，形成融雪徑流影響水文過程，導(dǎo)致流域內(nèi)水量輸入響應(yīng)發(fā)生很大變化，因此，在高緯度地區(qū)或高山帶區(qū)域?qū)Ψe融雪進(jìn)行準(zhǔn)確估計，并納入產(chǎn)匯流過程，對徑流模擬研究具有重要意義。由于積雪調(diào)查觀測資料時空精度的有限性以及遙感數(shù)據(jù)受地形或其他因素影響存在一定誤差，因此，采用水文模型模擬流域內(nèi)積雪和融雪，并用于估算流量的方法被廣泛應(yīng)用[1- 2]。近些年來，很多學(xué)者致力于山區(qū)融雪徑流研究，并取得一些成果。余文君等[3]將FASST模型集成到SWAT模型，改進(jìn)了SWAT模型的融雪模塊，提高了其對融雪徑流的模擬精度。習(xí)麗麗[4]引入積溫梯度修正方程對傳統(tǒng)SWAT模型進(jìn)行改進(jìn)，并對遼寧中東部某灌區(qū)作物凍融期的徑流融雪補給進(jìn)行模擬，模擬精度上較傳統(tǒng)模型具有較大程度的改善。庫路巴依等[5]定量分析了不同氣候變化情景對新疆葉爾羌河山區(qū)融雪徑流模擬的影響。周揚等[6]利用青藏高原中部沱沱河地區(qū)野外觀測數(shù)據(jù)，對動態(tài)融雪過程及其與氣溫的關(guān)系進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)融雪前期氣溫對雪深影響大于日照時數(shù)的影響，融雪后期日照時數(shù)對雪深影響大于氣溫的影響。王飛等[7]SRM對2014—2016年錫林河上游年融雪期的徑流進(jìn)行模擬，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：SRM模型在錫林河流域上游具有較好的適用性。梁建輝[8]引入改進(jìn)的SRM模型為模擬平臺，評估氣候變化環(huán)境下新疆喀什冰川河流融雪徑流的動態(tài)響應(yīng)。關(guān)明皓[9]運用SRM模型模擬大凌河流域的融雪徑流，分析該模型在大凌河流域融雪徑流模擬的適用性。古力皮亞等[10]將改進(jìn)SVR模型用于新疆喀什某冰川河流的年徑流預(yù)測中，改進(jìn)模型在區(qū)域冰川河流年徑流預(yù)測精度得到較為明顯的改善和提高。郝祥云等[11]在融雪期，氣溫與降水是影響雪深和積雪面積的主要因素，氣溫對徑流的影響最大，并且積雪面積、雪深與徑流之間也存在很強的相關(guān)性。高黎明等[12]利用基于能量平衡的積雪模型，對流域內(nèi)庫威積雪站2014年1月4日—3月28日積雪的積累和消融過程進(jìn)行了模擬，效果很好。

盡管人們已經(jīng)認(rèn)識到融雪徑流對于產(chǎn)匯流過程的影響，并在徑流模擬過程中加以考慮，但是運用融雪模型針對岷江上游流域進(jìn)行融雪特征分析的研究相對較少，因此，本文選取岷江上游流域作為研究區(qū)，以SWAT模型中融雪模塊為計算基礎(chǔ)進(jìn)行融雪計算分析，得到日尺度內(nèi)的有效降水量、降雪量、融雪量、積雪量，并分析有效降水量和實測降雨量、降雪量和融雪量的時空分布特征及變化規(guī)律，這對于高寒地區(qū)的水資源利用與保護(hù)、防洪減災(zāi)、農(nóng)牧業(yè)發(fā)展都具有十分重要的意義。

1 研究方法

本研究采用SWAT模型中的融雪模塊[13]，采用內(nèi)插到DEM網(wǎng)格單元上氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)，對岷江上游流域進(jìn)行融雪計算，考慮了流域空間的不均勻性。該模型中融雪模塊基于溫度指標(biāo)計算雪水當(dāng)量，相比于基于能量平衡法的融雪計算，基于溫度指標(biāo)的計算方法原理簡單，結(jié)構(gòu)清晰，對資料要求不高，需要輸入的實測數(shù)據(jù)只有降水量、蒸散發(fā)能力及氣溫三種[14]。

(1)

判斷降雪是積雪或是融雪的公式如下：

(2)

式中，Tmax—網(wǎng)格單元內(nèi)日最大溫度，℃；Tmlt—融雪溫度閾值，取值0.5℃。

雪水當(dāng)量(存儲在積雪中的水量)與降雪量和融雪量的多少有關(guān)，當(dāng)降雪量的增加時，雪水當(dāng)量增大；當(dāng)融雪量增加時，雪水當(dāng)量減少。模型積雪計算采用的能量平衡方程如下：

SNO(t)=SNO(t-1)+Rday(t)-Esub(t)-SNOmlt(t)

(3)

式中，SNO(t)—第t天的積雪量，mm；SNO(t-1)—第t-1天的積雪量，mm；Rday(t)—第t天的降雪量，mm；Esub(t)—第t天的積雪升華量，mm；SNOmlt(t)—第t天的融雪水量，mm。

模型融雪采用的能量平衡方程如下：

SNOmlt=bmltSNOcov[(Tsnow+Tmax)/2-Tmlt]

(4)

其中：

正是從這個意義上說，作為食品行業(yè)的先鋒代表，改革開放四十年的功勛人物、領(lǐng)軍人物為推動行業(yè)品牌的樹立、品牌化發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)，而示范品牌企業(yè)則為行業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供了標(biāo)尺，起到引路燈、領(lǐng)航船的作用。

bmlt=(bmlt6+bmlt12)/2-(bmlt6-bmlt12)/2·sin[2π/365·(dn-81)]

2 流域概況與資料來源

2.1 研究區(qū)概況

本文選取岷江上游流域作為研究對象，以紫坪鋪水文站作為上游流域的出口，河長約340km，流域面積為2.2萬km2，河道平均比降為7.5‰。岷江發(fā)源于四川與甘肅交界處的岷山南麓，地處四川省西北部，屬于長江上游的一級支流。岷江上游除了白沙河從左岸匯入以外，較大支流多在右岸匯入干流，致使左右岸面積很不對稱。流域三面環(huán)山，屬高山峽谷區(qū)，是四川盆地向青藏高原過渡的區(qū)域，海拔在870～6253m之間，平均海拔3562m，起伏變化大。岷江上游為山溪性河流，源流較高，蜿蜒于高山峽谷之中，河道深切，河床比降較大，水流湍急。該區(qū)屬于川西高原氣候區(qū)和盆地亞熱帶氣候區(qū)，其中北部和西北部為寒冷高原區(qū)及全流域積雪時間最長的地區(qū)，多年平均氣溫5～10℃，多年平均年降水量700～800mm，尤其黑水河上游三打古一帶降雨量最大，多年平均年降水量可達(dá)1164mm；中部的沙壩、茂縣和汶川一帶為該流域降水量最少的地區(qū)，多年平均年降水量僅500～600mm，多年平均年蒸發(fā)量為1000～1800mm；東南部映秀至都江堰一帶，氣候溫暖濕潤，多年平均氣溫15℃左右，多年平均年降水量達(dá)1000～1600mm。

2.2 資料來源與處理

本次研究選用的降雨、氣溫采用岷江上游21個氣象站1983—1987年同步逐日雨量、逐日最高及平均氣溫資料，其中降雨資料源自水利部門的《水文年鑒》，氣溫資料來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)(http://data.cma.cn)。數(shù)字高程模型(DEM)選用美國聯(lián)邦地質(zhì)調(diào)查局(USGS)提供的GTOPO30數(shù)據(jù)，網(wǎng)格尺度為30″×30″(1km×1km)。

降水和氣溫數(shù)據(jù)是基于溫度指標(biāo)的融雪模型中最關(guān)鍵的輸入數(shù)據(jù)，其空間分布的準(zhǔn)確性顯著影響著融雪計算精度，因此本文根據(jù)雨量站網(wǎng)和氣象站網(wǎng)的觀測值，進(jìn)行降水和氣溫的時間和空間上的展延和插值處理。在降雨量的空間插值中，由于研究區(qū)域和時間尺度的不同，并不存在絕對的最優(yōu)方法，應(yīng)根據(jù)實際應(yīng)用效果選擇最適合的方法[16]。本文使用泰森多邊形法進(jìn)行雨量插值的具體步驟為：

(1)根據(jù)雨量站的經(jīng)緯度，并利用DEM的坐標(biāo)投影算法，確定每個雨量站的DEM中的行列位置，并給定每個雨量站的一個順序號。

(2)按式(5)計算DEM中第(i，j)個網(wǎng)格與所有雨量站的距離，把距離最近的第k個雨量站的序號賦給該網(wǎng)格。

(5)

式中，daij表示距離，雨量站a點的坐標(biāo)為(xa，ya)，網(wǎng)格(i，j)點的坐標(biāo)為(xi，j，yi，j)

(3)重復(fù)第(2)步，直到流域上所有的網(wǎng)格距離計算完畢。對于每一個網(wǎng)格的雨量，取與其距離最點的雨量站的雨量觀測值。

本文使用氣溫垂直折減率法來確定每個網(wǎng)格的氣溫，首先利用泰森多邊形法確定每個網(wǎng)格單元的氣溫參照站，然后根據(jù)式(6)推求網(wǎng)格上的氣溫。

推求參照站氣溫公式如下：

t2=t1-γ(H2-H1)

(6)

式中，t1—氣溫參照站測得的實際溫度，℃；t2—網(wǎng)格單元的計算溫度，℃；H1—氣溫參照站的高程，m；H2—網(wǎng)格單元的高程，m；γ—推求地區(qū)的溫度直減率，℃/100m，通?？扇?.65。

3 融雪計算結(jié)果與分析

采用泰森多邊形法內(nèi)插得到單元網(wǎng)格的降水量和氣溫值，依據(jù)SWAT模型積融雪模塊計算單元網(wǎng)格逐時段的有效降水量、降雪量、融雪量、積雪量，平均每個雨量站所在泰森多邊形單元網(wǎng)格值，最終確定每個泰森多邊形范圍內(nèi)各雨量站逐日有效降水量、降雪量、融雪量、積雪量。計算時段為1983年1月1日—1987年12月31日。

3.1 各雨量站年均值空間分析

本文對岷江上游流域各雨量觀測站進(jìn)行融雪計算，得到各雨量站泰森多邊形范圍內(nèi)1983—1987年的有效降水量、降雪量、融雪量、積雪量。具體計算數(shù)值見表1。

表1 各雨量站1983—1987年均值結(jié)果表 單位：mm

岷江上游流域基本所有雨量站點均呈現(xiàn)融雪量多于降雪量的情況，可見該研究區(qū)是季節(jié)性積雪區(qū)，冬季積雪累積和春季積雪消融是該流域重要的水文過程，上游徑流的主要補給來源包括降雨補給和融雪補給，位于岷江上游流域發(fā)源地附近的雨量站，其中三打古站、米亞羅站、雜谷腦站等各項數(shù)值均較大，且降雪量占實測降水百分比大于20%，因積雪、融雪過程影響，實測降雨不等于有效降雨；向下游發(fā)展，隨著海拔降低，溫度升高，降雪占比逐步減小；越靠近岷江上游流域出口附近的雨量站，降雪量占比越小，到達(dá)流域出口紫坪鋪站降雪量占比基本為零，即不產(chǎn)生降雪，實測降雨為有效降雨；但流域出口附近實測降雨量由于緯度增大，氣候變暖，實測降雨量年均值大于1000mm。

研究區(qū)范圍內(nèi)，受氣候與地形的雙重影響，西部與西南部年均降雪量較大，大于100mm，西部三打古站最大，達(dá)到364mm，降雪量占比達(dá)到29.72%，即1/3的降水以降雪形式降落，西南部米亞羅站將近1/4的降雪占比，雜谷腦站超過1/5的降雪占比，遠(yuǎn)離發(fā)源地的岷江干流下游，年均降雪量最小，在流域出口附近紫坪鋪站降雪量為0mm，由于出口附近氣候變得暖濕，降雨量顯著增大，均大于上游地區(qū)雨量站的降雨量(除三打古站)，大于1000mm，降水基本以降雨形式降落，可見，以紫坪鋪站作為分界點，以上流域需要考慮融雪徑流對于產(chǎn)匯流過程的影響，具體如圖1所示。降水、風(fēng)速越小、日照時數(shù)越短，氣溫越低，越有利于積雪的積累。

3.2 各雨量站逐年變化分析

依據(jù)1983—1987年逐年融雪計算結(jié)果，降雪量占比三打古>米亞羅>黑水>20%，其次是上孟>花紅樹>雜谷腦>松潘>14%，年降雪量占比較大的雨量站基本都位于岷江的上游山區(qū)，由于海拔高，溫度低，地形抬升引起的降雪量明顯多于流域出口附近。為了便于比較與分析，依據(jù)年降雪量的數(shù)值大小將雨量站大致分為四組，a組三打古站各年均在300mm以上，1983—1985年呈上升趨勢，1986年下降，之后再次上升；b組雨量站降雪量為80～220mm之間，基本呈現(xiàn)1983—1985年上升，1986—1987年下降的趨勢；c組降雪量為20～140mm之間，大體呈現(xiàn)1983—1985年呈上升趨勢，1986年除松潘與馬拉墩站，其他站均呈現(xiàn)1987年下降；d組降雪量集中在5～45mm之間，大體呈現(xiàn)1983—1984年下降，之后上升，1986—1987年下降的趨勢。與實測降雨量并不一致，1984年實測降雨量為5年中的最大值，個別站點1984年達(dá)到最大值?？梢婋S著雨量站分布位置的不同，各雨量站逐年降雪量呈現(xiàn)不同的變化特征，但大致分3種變化趨勢，①以接近上游發(fā)源地附近的雨量站為主，先上升后下降，1985年為峰值；②上游發(fā)源地至上游出口區(qū)域內(nèi)，先上升后下降，再次上升，1984年、1986年兩個上升點；③靠近上游出口附近雨量站點，先下降后上升，再次下降，1985年為峰值。具體變化情況如圖2所示。

圖1 各雨量站年均降雪量分布圖

圖2 各雨量站1983—1987年降雪量變化趨勢圖

3.3 典型雨量站點降雪量與融雪量的年內(nèi)變化特征

為了分析流域內(nèi)降雪量與融雪量的年內(nèi)變化特征，本文選取年降雪量占比靠前的7個雨量站作為代表站進(jìn)行分析，它們的年降雪量占比>14%，分別是黑水河上的三打古站、黑水站，雜谷腦河上的米亞羅站、上孟站、雜谷腦站，漁子溪上的花紅樹站，岷江干流上游的松潘站。具體見表2。

(1)雨量站分布在上游的三打古站、米亞羅站、花紅樹站降雪主要發(fā)生在10月—次年1月，為積雪期，降雪量>融雪量，降水以積雪的形式存儲，有效降水量<實測降雨量；融雪主要發(fā)生在3—5月，為融雪期，降雪量<融雪量，積雪消融成水，成為春汛徑流補給的重要來源，有效降水量>實測降雨量；6—9月因溫度升高，降雪量和融雪量基本持平，不產(chǎn)生積雪，且值為全年中最小時期，有效降水量與實測降雨量基本上相等，因地理位置差異，越靠近上游值越大，越靠近流域下游越小，松潘站基本為0。

表2 1983—1987年各雨量站月均降雪量、融雪量統(tǒng)計表

圖3 典型雨量站1983—1987年月均降雪量、融雪量變化趨勢圖

(2)因松潘站位于岷江干流，全年的降雪量與融雪量差異不明顯，降雪曲線與融雪曲線基本重合，即不存在明顯的積雪期和融雪期，降雪全部融化，形成融雪徑流。具體如圖3所示。

4 結(jié)論與不足

針對岷江上游流域多個雨量站采用SWAT模型融雪模塊進(jìn)行了融雪計算，并分析探討了研究區(qū)融雪分布特征及變化規(guī)律。岷江上游徑流的主要補給來源包括降雨補給和融雪補給。越靠近上游流域發(fā)源地附近的雨量站降雪占比大于20%，如三打古站、米亞羅站、雜谷腦站，越靠近上游流域出口附近降雪占比越小，到達(dá)上游流域出口紫坪鋪站占比基本為零。上游雨量站點如三打古站、米亞羅站、花紅樹站10月—次年1月為積雪期，3—5月為融雪期，6—9月降雪量和融雪量基本持平，不產(chǎn)生積雪。

盡管本研究得到一些成果，但仍然存在不足，計算過程并未完全考慮降雨和降雪分布的不均勻性，而是以泰森多邊形劃分為子單元進(jìn)行分析；融雪計算所涉及的參數(shù)按照經(jīng)驗值所取，需要針對這些參數(shù)的優(yōu)化問題進(jìn)一步開展深入研究。