基于陸面水文耦合模型的淮河流域水文模擬與極值分析

楊傳國(guó) 林朝暉 郝振純 余鐘波 劉少鋒

（1 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210098；2 中國(guó)科學(xué)院大氣物理所國(guó)際氣候與環(huán)境科學(xué)中心，北京 100029；3 中山大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，珠海 519082）

0 引言

水循環(huán)是國(guó)際地圈—生物圈計(jì)劃（IGBP）提出的地球系統(tǒng)中三個(gè)關(guān)鍵性的、最需要加強(qiáng)研究的科學(xué)問(wèn)題之一，也是全球能量與水循環(huán)試驗(yàn)計(jì)劃（GEWEX）、水循環(huán)生物圈方面計(jì)劃（BAHC）等眾多國(guó)際計(jì)劃的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容[1-3]。未來(lái)地球計(jì)劃（FE）中國(guó)委員會(huì)將水資源、糧食、能源供給安全及自然生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)列為我國(guó)需要優(yōu)先解決的、與可持續(xù)能力建設(shè)相關(guān)的重大問(wèn)題之一[4]。在當(dāng)前全球變化的背景下，流域水循環(huán)特征發(fā)生了改變，極端水文事件具有發(fā)生頻率增加、強(qiáng)度增大的趨勢(shì)，造成了嚴(yán)重的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失[5-6]。

陸面水文模型在水文氣象業(yè)務(wù)應(yīng)用與科學(xué)研究中具有廣闊的應(yīng)用前景。實(shí)現(xiàn)大氣—陸面—水文耦合是完整認(rèn)識(shí)地氣系統(tǒng)水循環(huán)過(guò)程、模擬地氣水循環(huán)的歷史演變、預(yù)估水循環(huán)未來(lái)變化的重要手段，可以提高大氣模式和水文模型的預(yù)報(bào)精度，延長(zhǎng)水文水資源預(yù)測(cè)的預(yù)見(jiàn)期，并可用于研究水循環(huán)過(guò)程及其對(duì)氣候變化與人類活動(dòng)的響應(yīng)[7-10]。高時(shí)空精度的陸面水文模型也是實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)預(yù)警、氣象水文災(zāi)害防治、水資源可持續(xù)利用的重要工具，直接服務(wù)于水資源供需矛盾的緩解及區(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略決策[11-13]。

基于水文模型的流域水文水循環(huán)過(guò)程的模擬和預(yù)測(cè)研究已有很多[14-15]，但總體說(shuō)來(lái)，這些水文模型的模擬，大都采用降水、溫度作為大氣驅(qū)動(dòng)輸入，忽視陸面能量過(guò)程的詳細(xì)描述以及模塊間的水分交換作用，難以反映陸面—水文過(guò)程之間的反饋?zhàn)饔?，因此陸面水文耦合模型的發(fā)展及其應(yīng)用，已成為現(xiàn)階段水文水循環(huán)流域研究的熱點(diǎn)[16-17]。常用的途徑包括：加強(qiáng)陸面模式對(duì)產(chǎn)流、匯流和地下水等水文過(guò)程描述，或者直接將分布式水文模型的部分模塊與陸面模式相耦合建立陸面水文耦合模型[18-20]。然而，早期陸面模式和水文模型由不同的學(xué)科所創(chuàng)立，二者關(guān)注的科學(xué)問(wèn)題和應(yīng)用領(lǐng)域有所差別，側(cè)重點(diǎn)不同，研究尺度存在差異。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多研究借鑒多學(xué)科知識(shí)，致力于拓展和改進(jìn)陸面模式、水文模型，實(shí)現(xiàn)陸面—水文模型的耦合。

淮河流域地處我國(guó)南北氣候過(guò)渡帶，是GEWEX計(jì)劃典型研究區(qū)之一，歷史上極端水旱災(zāi)害突出。本文將選取淮河流域?yàn)檠芯苛饔?，利用一個(gè)陸面水文的耦合模型開(kāi)展該流域的長(zhǎng)時(shí)間序列連續(xù)模擬，旨在分析淮河流域極端水文事件的變化規(guī)律及模式模擬能力。

1 陸面水文耦合模型介紹

1.1 模型結(jié)構(gòu)

陸面模式和水文模型是描述地球陸地表面植被、土壤、積雪、河流湖泊、地下水等陸面子系統(tǒng)水分能量循環(huán)的主要工具。陸面模式通常計(jì)算陸地表層水分和能量垂向平衡，而水文模型在產(chǎn)流、匯流和地下水過(guò)程等方面的描述更為合理[21-22]。陸面水文模型LSXHMS通過(guò)陸面模式LSX和水文模型HMS之間主要交換變量的尺度轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)了二者的單向耦合，進(jìn)而反饋到氣候模式中，該模型在我國(guó)和北美洲得到了成功應(yīng)用[13, 21]。

本文采用的陸面水文雙向耦合模型，是在LSXHMS的基礎(chǔ)上，消除了模型間的尺度差異和通過(guò)尺度轉(zhuǎn)換進(jìn)行模型間單向耦合的方法，提出了土壤水和淺層地下水的耦合方案，建立了基于物理過(guò)程雙向耦合、系統(tǒng)集成的陸面水文耦合模型[22-24]。目前耦合模型分辨率有10和20 km兩組分辨率，包括植被、積雪、河流、土壤和地下水等五個(gè)物理模塊，其中植被、積雪和土壤模塊的計(jì)算方法主要來(lái)自陸面模式，而河流和地下水模塊的計(jì)算來(lái)自水文模型。通常在一些陸面模式中，土壤水運(yùn)動(dòng)方程的下邊界水分通量為零邊界條件或自由透水邊界條件。而耦合模型根據(jù)Darcy定律計(jì)算下邊界水分通量，其中的土壤水勢(shì)梯度由土壤底層和地下水位之間的水勢(shì)梯度決定。據(jù)此計(jì)算的下邊界水分通量可為正值或負(fù)值，反映了土壤水和地下水之間的水分雙向補(bǔ)給關(guān)系。

1.2 模型參數(shù)與驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)

陸面水文耦合模型參數(shù)庫(kù)包括陸面模式參數(shù)和水文模型參數(shù)兩部分。陸面模式參數(shù)主要包括下墊面覆被類型和不同層次的土壤質(zhì)地等。下墊面覆被類型采用1 km分辨率的全球地表覆蓋數(shù)據(jù)AVHRR[25]進(jìn)行插值聚類，生成模型所需的下墊面覆被類型數(shù)據(jù)，其物理特性采用Dorman-Sellers參數(shù)化方案，將全球植被劃分為12種主要類型，并將冬小麥作為一種特殊植被類型進(jìn)行了顯式考慮。土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)包括每層的砂粒含量和黏粒含量，用于確定孔隙度、飽和水力傳導(dǎo)度等土壤水力學(xué)參數(shù)；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化全球土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)采用距離權(quán)重方法插值得到模型所需分辨率數(shù)據(jù)。

水文模型參數(shù)主要用于地表匯流和地下水等過(guò)程的計(jì)算，包括流域范圍、地表高程、高程標(biāo)準(zhǔn)差、河道深度、初始水面高程等數(shù)字流域參數(shù)，以及含水層厚度、水力傳導(dǎo)度和孔隙度等水文地質(zhì)參數(shù)。數(shù)字流域參數(shù)的數(shù)據(jù)源采用HYDRO1K數(shù)據(jù)庫(kù)提供的1 km DEM、1 km網(wǎng)格累積流，以及USGS 30s水體標(biāo)示數(shù)據(jù)。經(jīng)投影校正匹配后升尺度生成模型網(wǎng)格分辨率，根據(jù)相應(yīng)的參數(shù)計(jì)算方法得到數(shù)字流域參數(shù)[26]。水文地質(zhì)參數(shù)根據(jù)我國(guó)1:400萬(wàn)地質(zhì)類型數(shù)據(jù)庫(kù)插值設(shè)定得到。

耦合模型的氣象驅(qū)動(dòng)變量包括地表氣溫、比濕、氣壓、風(fēng)場(chǎng)、降水、云量、輻射等。為了保障陸面水循環(huán)要素的模擬精度，降雨采用了全國(guó)氣象站逐日降水觀測(cè)資料，而其他氣象要素均采用NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)。

2 陸面水文耦合模型在淮河流域的率定

為考察陸面水文耦合模型對(duì)流域水循環(huán)過(guò)程的模擬能力，本文選取淮河流域作為研究流域，探討該模型對(duì)長(zhǎng)期陸面水文模擬的精度和穩(wěn)定性?；春恿饔蛎娣e27 萬(wàn)km2，流域西部、西南部及東北部為山區(qū)丘陵區(qū)，其余為廣闊的平原，并伴有眾多的湖泊和洼地。流域氣候溫和，年平均氣溫為11～16 ℃，多年平均降水量約為920 mm。境內(nèi)人口密度高，日照時(shí)間長(zhǎng)，光熱資源充足，氣候溫和，是國(guó)家重要的商品糧棉油基地。

特殊的地形和地理位置，加之東亞季風(fēng)特性，使得該流域歷史上極端洪水和干旱災(zāi)害事件頻繁，年內(nèi)亦經(jīng)常出現(xiàn)旱澇交替或南澇北旱現(xiàn)象。近年來(lái)在全球變暖的背景下，淮河流域極端事件有增多增強(qiáng)的趨勢(shì)[27]，如2001年的旱災(zāi)和2003年的特大洪水災(zāi)害，嚴(yán)重威脅著流域水資源安全和工農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

選擇1980—1987年為模型率定時(shí)段，利用上述構(gòu)建的陸面水文耦合模型開(kāi)展淮河流域陸面水文過(guò)程模擬分析，模型網(wǎng)格分辨率為10 km。采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)（R）和納什效率系數(shù)（NSI）兩個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)檢驗(yàn)耦合模型在研究區(qū)不同水文站點(diǎn)的流量模擬精度。

式中，Pi和Oi分別是第i個(gè)時(shí)段的模型模擬值和觀測(cè)值，和分別是模擬序列和觀測(cè)序列的平均值，N是樣本總數(shù)。

根據(jù)蚌埠、魯臺(tái)子和王家壩三個(gè)干流主要水文站的實(shí)測(cè)逐日、逐月河道徑流量與模擬結(jié)果對(duì)比，結(jié)果如表1所示。對(duì)于逐日流量模擬結(jié)果，蚌埠站和魯臺(tái)子站的相關(guān)系數(shù)接近0.90，效率系數(shù)在0.80左右，而王家壩站的相關(guān)系數(shù)和效率系數(shù)分別為0.720和0.506；在逐月尺度上檢驗(yàn)上述水文站的流量模擬結(jié)果，統(tǒng)計(jì)指標(biāo)均有所提高。王家壩站的模擬精度低于其他兩個(gè)水文站，其原因可能與該子流域面積較小，模型采用的10 km網(wǎng)格分辨率不足以描述氣象輸入數(shù)據(jù)和下墊面特征的空間差異性有關(guān)?？傮w上，耦合模型在該流域具有較好的模擬性能。

表1 主要水文站流量模擬精度統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistics of streamflow simulation at key hydrology stations

同時(shí)，耦合模型能夠給出整個(gè)研究流域每個(gè)網(wǎng)格的河道流量，如圖1所示1981和1984年淮河年平均河道流量模擬值的空間分布，枯水年1981年各個(gè)河段的平均流量顯著低于洪水年1984的流量值。以洪水年為例，淮河流域多數(shù)支流和河流上游的年平均流量大多小于500 m3/s，干流王家壩以下的中下游河道年平均流量大于1000 m3/s。沂沭河下游河段的年平均流量在500～1000 m3/s。

圖1 淮河流域模擬的年平均流量空間分布圖（a）1981年；（b）1984年Fig. 1 Spatial patterns of the simulated annual averaged streamflows in the Huaihe River Basin(a) 1981; (b) 1984

3 淮河流域水文模擬與極值分析

3.1 模型對(duì)流域月平均流量的模擬

以實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)和NCEP再分析資料為驅(qū)動(dòng)資料，采用上述陸面水文耦合模型開(kāi)展56 a長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)性模擬得到蚌埠站流量結(jié)果，如圖2所示。研究期內(nèi)，蚌埠站逐月模擬流量在各個(gè)年代均得到較高的精度與實(shí)測(cè)流量過(guò)程吻合較好，能夠準(zhǔn)確反映不同時(shí)期重要旱澇年份的徑流過(guò)程，比如1954、1963、1982、1991、2003年等洪水過(guò)程，以及1953、1966、1978、1981、2001年等干旱年份的徑流過(guò)程。

圖2 蚌埠站逐月模擬流量結(jié)果Fig. 2 Monthly simulated streamflow of the Bengbu Station

3.2 流量極值頻率分析

降雨洪水極值事件通常會(huì)造成嚴(yán)重的生命和財(cái)產(chǎn)損失，分析極值事件的發(fā)生概率，可為流域防洪、水庫(kù)建設(shè)運(yùn)營(yíng)和水資源管理規(guī)劃等提供設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)保障，也是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托阅艿囊粋€(gè)重要指標(biāo)。我國(guó)水文計(jì)算規(guī)范規(guī)定，水文頻率曲線線型采用Pearson-Ⅲ型分布?？紤]到觀測(cè)值的人類活動(dòng)影響，以1951—2006年蚌埠站逐月實(shí)測(cè)流量和模擬流量為依據(jù)，采用Pearson-Ⅲ型分布進(jìn)行頻率擬合，計(jì)算不同極值事件發(fā)生頻率下的蚌埠站流量值。

圖3a給出了基于蚌埠站模擬流量序列的P-Ⅲ型分布擬合曲線，擬合精度較高。發(fā)生在1954年7月的淮河流域極端降水洪水事件，蚌埠站月平均模擬流量偏小，但仍是整個(gè)模擬流量序列中的最大值，在圖中亦有所反映，左側(cè)最大值點(diǎn)處于擬合曲線的下方。1954年夏季的極大值事件發(fā)生概率的確定顯著影響擬合曲線在大值區(qū)的走向。作為對(duì)比，圖3b給出了基于蚌埠站實(shí)測(cè)流量序列的P-Ⅲ型分布。1954年7月的淮河流域極端流量是整個(gè)模擬流量序列中的最大值，從圖中可以看出該數(shù)據(jù)點(diǎn)準(zhǔn)確的分布在擬合曲線附近，在大值區(qū)的擬合精度比基于模擬流量序列得到的結(jié)果更優(yōu)。

圖3 蚌埠站流量頻率分布擬合結(jié)果（a）模擬序列；（b）實(shí)測(cè)序列Fig. 3 Frequency distribution of streamflows at the Bengbu station(a) simulated series; (b) observed series

根據(jù)上述模擬流量和實(shí)測(cè)流量頻率擬合曲線分別計(jì)算淮河流域蚌埠站10、20、50、100和200 a等不同重現(xiàn)期下的流量設(shè)計(jì)值，如圖4所示。上述五個(gè)重現(xiàn)期下，根據(jù)模擬流量序列得到的蚌埠站流量設(shè)計(jì)值分別為5345.4、6136.2、7184.4、7978.9和8774.6 m3/s；根據(jù)實(shí)測(cè)流量序列得到的蚌埠站流量設(shè)計(jì)值分別為5403.3、6345.1、7611.0、8580.8和9559.2 m3/s。根據(jù)實(shí)測(cè)值擬合得到的設(shè)計(jì)值更大，這可能與部分洪水峰值的模擬結(jié)果偏小有關(guān)。

圖4 不同重現(xiàn)期的設(shè)計(jì)流量值Fig. 4 Designed streamflow values for different return periods

4 結(jié)論

陸面過(guò)程作為大氣模式的下邊界條件，是大氣過(guò)程和陸地水文過(guò)程的交界面，陸面水文模型能夠更好地解釋陸面水循環(huán)過(guò)程及其反饋?zhàn)饔?。本文利用一個(gè)考慮土壤水和淺層地下水雙向反饋?zhàn)饔玫年懨嫠鸟詈夏Ｐ停槍?duì)淮河流域?qū)δＰ瓦M(jìn)行了適用性評(píng)估及率定，并在此基礎(chǔ)上對(duì)淮河流域開(kāi)展了長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)模擬。

基于淮河干流主要水文站實(shí)測(cè)流量的驗(yàn)證表明，陸面水文耦合模型在淮河流域具有較好的模擬能力，能夠給出流量等變量的合理空間分布?；陉懨嫠鸟詈夏Ｐ偷?6 a連續(xù)性長(zhǎng)期模擬結(jié)果，以及實(shí)測(cè)的流域流量時(shí)間序列，利用Pearson-Ⅲ型分布計(jì)算了蚌埠站不同重現(xiàn)期的流量設(shè)計(jì)值，結(jié)果表明在大值區(qū)，實(shí)測(cè)流量的擬合精度比基于模擬流量序列得到的結(jié)果更優(yōu)。這可能與中華人民共和國(guó)成立初期流域降水觀測(cè)數(shù)據(jù)較少，從而導(dǎo)致1954年等洪水年份模擬的徑流偏小有關(guān)。

本工作僅基于淮河流域的實(shí)測(cè)流量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行比較檢驗(yàn)，未來(lái)將進(jìn)一步結(jié)合淮河流域能量與水循環(huán)試驗(yàn)（HUBEX）等加密觀測(cè)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)評(píng)估模擬結(jié)果，繼續(xù)改進(jìn)和完善陸面水文耦合模型，并將其應(yīng)用于更多的流域開(kāi)展陸面水熱循環(huán)及其對(duì)氣候變化響應(yīng)的研究，為深入認(rèn)識(shí)流域水循環(huán)機(jī)理、應(yīng)對(duì)流域水旱災(zāi)害提供重要的科技支撐。