CMADS在霍童溪流域SWAT模型徑流模擬中的應(yīng)用研究

徐 陽(yáng),曾要忠,汪玉成,李新通

(福建師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，福建 福州 350007)

關(guān)鍵字：CMADS；SWAT；徑流模擬；適用性；霍童溪流域

中國(guó)國(guó)土遼闊，水資源空間分布不均，利用水文模型進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間水量研究有利于水資源的合理利用。眾多水文模型中，半分布式水文模型SWAT具備流域尺度水量、泥沙和非點(diǎn)源污染模擬和預(yù)報(bào)功能。輸入數(shù)據(jù)對(duì)SWAT模型的運(yùn)行起到了關(guān)鍵的作用，氣象數(shù)據(jù)對(duì)模擬結(jié)果影響最大，而降水?dāng)?shù)據(jù)尤為明顯[1]?？傮w上來(lái)看，東南沿海較西部地區(qū)氣象水文站點(diǎn)數(shù)量多、分布密集，但地形崎嶇的山區(qū)中小型流域處于少資料或無(wú)資料的狀態(tài)，制約著SWAT模型在此類地區(qū)的應(yīng)用。目前，眾多學(xué)者將氣候模式數(shù)據(jù)集及再分析產(chǎn)品應(yīng)用于水文模型成為該領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

CMADS作為東亞水文研究生產(chǎn)的新一代再分析數(shù)據(jù)集，相比于其他再分析數(shù)據(jù)，CMADS驅(qū)動(dòng)SWAT模型進(jìn)行徑流模擬效果更好[2-6]。其中，孟現(xiàn)勇、王浩[7]作為CMADS數(shù)據(jù)集的提出者，在西北黑河流域[8-9]和新疆精博河流域[10]日、月尺度上驗(yàn)證了CMADS數(shù)據(jù)集的適用性。張春輝等[6]在寧夏苦水河流域月尺度上，驗(yàn)證了CMADS在徑流模擬中的適用性。在其他地區(qū)，張利敏等[11-12]對(duì)東北高山寒區(qū)渾河流域利用CMADS數(shù)據(jù)集成功驅(qū)動(dòng)了SWAT模型。陳昊榮等[13]在華中湖北漢江流域利用了CMADS數(shù)據(jù)集進(jìn)行SWAT模型的徑流模擬。洪梅等[14]對(duì)河北潮白河流域進(jìn)行水庫(kù)控制下月尺度模擬，也驗(yàn)證了CMADS數(shù)據(jù)集的適用性。目前，CMADS數(shù)據(jù)集大多數(shù)運(yùn)用于中國(guó)西北、中部和東北地區(qū)，在中國(guó)東南沿海小型流域的應(yīng)用還很少見(jiàn)[15]。

曾要忠[16]利用氣象測(cè)站數(shù)據(jù)進(jìn)行霍童溪流域SWAT模型初步研究，由于氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)空缺問(wèn)題的存在，制約流域長(zhǎng)時(shí)間序列的水資源分析。針對(duì)以上問(wèn)題，本文從CMADS數(shù)據(jù)質(zhì)量、驅(qū)動(dòng)SWAT模型徑流模擬結(jié)果和流域水文相關(guān)分量空間分布三方面進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，探究CMADS數(shù)據(jù)集在中國(guó)東南沿海代表性小流域的適用性，為霍童溪流域長(zhǎng)時(shí)段水資源分析奠定基礎(chǔ)，同時(shí)為相似流域的SWAT水文研究提供經(jīng)驗(yàn)與借鑒。

1 研究區(qū)概況

霍童溪流域位于福建省東部，流域總面積2 244 km2，平均海拔773.34 m，中上游兩岸為中山和低山區(qū)，中下游以低山丘陵為主。林地占流域總面積70%以上，土壤類型以紅壤為主。流域氣候?yàn)榈湫偷膩啛釒ШＱ笮约撅L(fēng)氣候，多年平均氣溫為17.5℃，多年平均降水量2 350 mm且突發(fā)性降雨較多，多年平均徑流量28.53億m3。

研究區(qū)位于洋中坂水文站上游，集水控制范圍2 029 km2，占霍童溪流域的90.42%(圖1)。干流上洪口水庫(kù)控制流域面積1 701 km2，總庫(kù)容4.5億m3，調(diào)節(jié)庫(kù)容2.4億m3。洪口水庫(kù)的運(yùn)行對(duì)流域下游的水文過(guò)程起到了關(guān)鍵的調(diào)節(jié)作用。研究區(qū)內(nèi)設(shè)有屏南氣象站，流域周邊分布寧德、建歐和壽寧氣象站，流域氣象數(shù)據(jù)相對(duì)稀缺。

圖1 霍童溪流域及其氣象站與水文站點(diǎn)分布

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 DEM數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)

DEM數(shù)據(jù)作為流域研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，選用ASTER GDEM V2 30 m×30 m柵格數(shù)據(jù)。土地利用數(shù)據(jù)選用國(guó)土部門2016年1∶10 000的土地利用調(diào)查數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包含的主要土地利用類型有水體、耕地、建設(shè)用地、林地、果園、裸地和草地共7類。土壤空間數(shù)據(jù)來(lái)自霍童溪流域1∶50 000土壤類型分布圖，通過(guò)數(shù)字化獲得64種土壤類型，其中土壤屬性來(lái)自研究區(qū)土種志。

2.2 水文數(shù)據(jù)

水文數(shù)據(jù)對(duì)SWAT模型的率定和驗(yàn)證起重要作用。研究區(qū)出水口數(shù)據(jù)以洋中坂水文站的日觀測(cè)數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，洪口水庫(kù)入庫(kù)的天然流量/出庫(kù)的調(diào)蓄流量來(lái)源于電站日調(diào)度數(shù)據(jù)。水文數(shù)據(jù)的時(shí)間尺度為2008年1月1日至2016年12月31日。

2.3 氣象數(shù)據(jù)

2.3.1測(cè)站數(shù)據(jù)

本文使用的測(cè)站數(shù)據(jù)為霍童溪流域及其鄰近區(qū)域4個(gè)氣象觀測(cè)站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，降雨數(shù)據(jù)補(bǔ)充了流域內(nèi)9個(gè)雨量站的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，站點(diǎn)信息見(jiàn)表1，站點(diǎn)分布見(jiàn)圖1，時(shí)間尺度為2008年1月1日至2016年12月31日。

表1 霍童溪流域氣象站和雨量站站點(diǎn)信息

2.3.2CMADS數(shù)據(jù)

CMADS數(shù)據(jù)集基于數(shù)據(jù)循環(huán)嵌套、重采樣及雙線性插值等多種科學(xué)技術(shù)手段建立，具有多來(lái)源、多尺度和多分辨率的特點(diǎn)[17]。本文使用CMADS(V1.1)10個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)(108-236、108-237、108-238、108-239、109-236、109-237、109-238、109-239、110-236、110-237)，站點(diǎn)分布見(jiàn)圖1，時(shí)間序列為2008年1月1日至2016年12月31日，空間分辨率為0.25°×0.25°。

兩類氣象數(shù)據(jù)主要存在兩方面差異：①傳統(tǒng)氣象數(shù)據(jù)記錄有缺失，SWAT模型運(yùn)行需利用天氣發(fā)生器進(jìn)行數(shù)值插補(bǔ)，而CMADS數(shù)據(jù)集日尺度數(shù)據(jù)完善；②測(cè)站數(shù)據(jù)以地面實(shí)測(cè)值作為唯一數(shù)據(jù)源，而CMADS來(lái)源于衛(wèi)星觀測(cè)、地面觀測(cè)及數(shù)值模式產(chǎn)品等多源數(shù)據(jù)的融合同化。

3 SWAT模型方案設(shè)置

3.1 模型設(shè)置

模型設(shè)置基于ArcGIS10.4平臺(tái)的SWAT 2012版本，依據(jù)DEM與參照水系進(jìn)行流域河網(wǎng)信息提取。最小集水區(qū)面積影響子流域的劃分以及水文響應(yīng)單元的劃分，在給定參考值的基礎(chǔ)上設(shè)置4 600 hm2，加載洋中坂出水口后研究區(qū)被劃分為38個(gè)子流域。利用土地利用和土壤數(shù)據(jù)，結(jié)合坡度信息進(jìn)行水文響應(yīng)單元的劃分，小斑塊對(duì)模型水文單元有干擾，設(shè)置土地利用、土壤、坡度閾值為5%、10%、15%，最終劃分619個(gè)水文響應(yīng)單元后設(shè)置洪口水庫(kù)日尺度出庫(kù)流量運(yùn)行模型。

3.2 模型校準(zhǔn)

模型校準(zhǔn)基于SWAT-CUP 2019，將SWAT模型結(jié)果導(dǎo)入SWAT-CUP進(jìn)行參數(shù)敏感性分析和徑流模擬。設(shè)置2008年作為預(yù)熱期，2009—2013年為率定期，2014—2016年為驗(yàn)證期。采用 SUFI2算法[18]，進(jìn)行月尺度徑流模擬，對(duì)敏感性較高的前 18 個(gè)參數(shù)進(jìn)行率定。表2顯示，測(cè)站和CMADS驅(qū)動(dòng)SWAT模型所得最佳參數(shù)有異同，其中CN2、GWQMN和ALPHA_BF在兩類模式敏感性都排在前三。排名靠前的參數(shù)，如GWQMN、GW_DELAY和CANMX，兩類模式最佳值有差異，可能是因?yàn)闇y(cè)站數(shù)據(jù)以地面實(shí)測(cè)值作為唯一數(shù)據(jù)源，而CMADS來(lái)自多源數(shù)據(jù)的融合同化，導(dǎo)致了驅(qū)動(dòng)SWAT模型進(jìn)行同區(qū)域徑流模擬的差異。

表2 SWAT模型月尺度參數(shù)敏感性排序及參數(shù)最終取值

3.3 模擬精度評(píng)估

采用R2和NSE作為定量指標(biāo)用于評(píng)估模型的性能[19-20]。其中R2為決定性系數(shù)，代表測(cè)定變量間的相關(guān)程度，用來(lái)衡量模擬數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)走向是否一致，用式(1)表示；NSE為效率系數(shù)，用來(lái)衡量模擬值和觀測(cè)值的擬合程度，用式(2)表示。R2與NSE越趨近于1，說(shuō)明模擬效果越好，且當(dāng)R2>0.6且NSE>0.6時(shí)模型的模擬結(jié)果可被接受。

(1)

(2)

4 結(jié)果分析

4.1 CMDAS數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)

利用插值方法進(jìn)行降水?dāng)?shù)據(jù)的對(duì)比，使用ANUSPLIN對(duì)測(cè)站和CMADS多年平均降水進(jìn)行插值[21-23]，結(jié)果見(jiàn)圖2a、b。測(cè)站和CMADS降水量在流域內(nèi)空間分布一致，流域北部和南部降水偏多，流域西部稍有差異，CMADS在流域西部降水插值結(jié)果在整個(gè)流域偏高(紅色區(qū)域明顯)。CMADS插值結(jié)果(1 681～2 007 mm)相對(duì)測(cè)站插值結(jié)果(1 686～3 044 mm)偏小，降水量插值結(jié)果的最小值相近，CMADS比測(cè)站插值結(jié)果的最大值低，CMADS多年平均降水量在霍童溪流域偏少。CMORPH衛(wèi)星降水產(chǎn)品作為CMADS的背景場(chǎng)，受地表反射率的干擾，可能導(dǎo)致其在中國(guó)地區(qū)降水量相對(duì)偏低，霍童溪流域研究結(jié)果與學(xué)者張利敏在渾河流域的研究結(jié)果一致[22]。

霍童溪流域受春季梅雨和夏季臺(tái)風(fēng)影響，各月降水量分布不均，80%的降水量集中在3—9月，將3—9月定為雨季，10月至次年2月定為非雨季進(jìn)行插值，結(jié)果見(jiàn)圖2c—f。兩類數(shù)據(jù)CMADS插值結(jié)果(雨季1 328～1 583 mm、非雨季352～424 mm)比測(cè)站插值結(jié)果(雨季1 365～2 328 mm、非雨季303～754 mm)偏小。兩類數(shù)據(jù)插值結(jié)果的最小值相近，CMADS插值結(jié)果最大值比測(cè)站偏低，CMADS多年雨季/非雨季平均降水量在霍童溪流域偏少。其中CMADS多年雨季平均降水在流域西部插值結(jié)果偏高(紅色區(qū)域明顯)，與多年平均降水插值結(jié)果類似，而非雨季降雨量?jī)深悢?shù)據(jù)插值的空間分布相似。CMADS降水量存在一定低估現(xiàn)象，但在流域整體空間分布上數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)較好。

a)測(cè)站多年平均降水插值結(jié)果

對(duì)研究區(qū)內(nèi)CMADS數(shù)據(jù)集的109-237站點(diǎn)和傳統(tǒng)測(cè)站(屏南站)月和日尺度溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。圖3顯示月尺度兩類站點(diǎn)月平均最高/低溫度隨時(shí)間的變化趨勢(shì)相同，散點(diǎn)圖顯示月數(shù)據(jù)截距為0的擬合直線斜率為0.952 3(最高溫度)、0.965 2(最低溫度)，數(shù)值低于1，說(shuō)明CMADS數(shù)據(jù)集月均最高氣溫和月均最低氣溫相對(duì)于測(cè)站數(shù)據(jù)總體上存在較小低估現(xiàn)象。月平均最高氣溫相關(guān)系數(shù)0.998 4、月平均最低氣溫相關(guān)系數(shù)0.998 3，在月尺度上，兩類數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)相近且數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)較高，CMADS溫度數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)較好。

a)月平均最高氣溫時(shí)間趨勢(shì)

圖4顯示日尺度溫度數(shù)據(jù)截距為0的擬合直線斜率0.952 6(最高溫度)、0.958 4(最低溫度)，數(shù)值偏低于1，溫度存在較小的低估，相比月平均最高氣溫(0.952 3)和月平均最低氣溫(0.965 2)斜率變化不明顯。日最高氣溫相關(guān)系數(shù)0.989 6、日最低氣溫相關(guān)系數(shù)0.963 7，相比月尺度相關(guān)系數(shù)稍低，但相關(guān)系數(shù)數(shù)值較高，日尺度數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)較好。

a)日最高溫度

4.2 SWAT月、日尺度徑流模擬結(jié)果

利用兩類氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)霍童溪SWAT模型進(jìn)行月和日尺度徑流模擬，圖5為月尺度徑流模擬曲線，圖6為日尺度徑流模擬曲線，表3為徑流模擬結(jié)果。月尺度結(jié)果顯示，CMADS模式在洋中坂率定期R2和NSE都為0.98，優(yōu)于測(cè)站模式的0.97與0.96，洪口與洋中坂驗(yàn)證期模擬精度偏低于測(cè)站結(jié)果，除了洪口率定期R2和NSE結(jié)果為0.86與0.85，其余都大于0.90；圖5顯示洋中坂CMADS和測(cè)站擬合結(jié)果都優(yōu)于洪口站，月尺度上CMADS模式有較好的效果。

表3 SWAT模型徑流模擬結(jié)果

a)洪口月徑流

日尺度結(jié)果顯示，CMADS模式在洋中坂驗(yàn)證期R2和NSE以0.83和0.82稍低于測(cè)站模式的0.84和0.83，其余模擬精度都優(yōu)于測(cè)站結(jié)果或達(dá)到相同模擬水平；CMADS模式除了洪口驗(yàn)證期模擬精度R2和NSE都為0.62，其余模擬精度水平都達(dá)到0.7以上；圖6顯示日模擬折線效果有一定偏差，效果不如月尺度好。日尺度模擬受極端天氣影響，存在一定程度上的不確定性，但CMADS在霍童溪SWAT徑流模擬中R2和NSE都達(dá)到0.6評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，存在R2和NSE大于0.8情況。日尺度CMADS模式進(jìn)行徑流模擬有效且效果良好。

a)洪口日尺度

4.3 月尺度水文相關(guān)分量結(jié)果

洋中坂站位于霍童溪37號(hào)子流域，作為流域出水口，相關(guān)水文分量研究具有重要意義。利用CMADS和測(cè)站數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型，進(jìn)行37號(hào)子流域月均水文分量統(tǒng)計(jì)，圖7顯示兩類數(shù)據(jù)輸出結(jié)果潛在蒸散發(fā)量(PET)、土壤含水量(SW)、根區(qū)滲透水量(PERC)和匯入河流地下水量(GW_Q)偏差不大，可以代表同一輸出水平；CMADS模式在實(shí)際蒸散發(fā)量(ET)相對(duì)測(cè)站結(jié)果偏少，而匯入河流地表徑流(SURQ)和產(chǎn)水量(WYLD)相對(duì)測(cè)站結(jié)果偏多，但變化幅度不大，總體上CMADS模式相關(guān)水文分量能有效代表測(cè)站模式結(jié)果。

圖7 37號(hào)子流域相關(guān)水文分量統(tǒng)計(jì)

選擇具有代表性的水文相關(guān)要素-產(chǎn)水量(WYLD)進(jìn)行流域空間分析，圖8顯示，CMADS模式多年月均產(chǎn)水量在霍童溪流域空間分布與測(cè)站模式相同，其中在流域北部和西北地區(qū)子流域產(chǎn)水量相對(duì)較多；15、17號(hào)子流域與18、21號(hào)子流域產(chǎn)水量相對(duì)較少。從圖8中可以看出，流域上游1、2號(hào)子流域產(chǎn)水量幾乎無(wú)差異，流域中游差異變大，流域下游地區(qū)差異進(jìn)一步擴(kuò)大，整體呈現(xiàn)從上游到下游產(chǎn)水量差異遞增的趨勢(shì)。這很可能是因?yàn)榱饔蛑猩嫌?，山區(qū)地帶坡度大、產(chǎn)水模式相近，導(dǎo)致CMADS和測(cè)站驅(qū)動(dòng)SWAT模型結(jié)果差異不大。

a)多年月平均產(chǎn)水量

5 結(jié)論

本文比較了霍童溪流域CMADS和測(cè)站氣象數(shù)據(jù)，對(duì)驅(qū)動(dòng)SWAT徑流模擬的結(jié)果進(jìn)行定量分析，結(jié)論如下。

a)降水?dāng)?shù)據(jù)插值結(jié)果顯示兩類氣象數(shù)據(jù)降水空間分布一致，最高降水CMADS偏低于測(cè)站插值結(jié)果；CMADS與測(cè)站相鄰站點(diǎn)溫度數(shù)據(jù)趨勢(shì)一致且相關(guān)性較高，CMADS數(shù)據(jù)質(zhì)量良好。

b)CMADS在月尺度R2和NSE系數(shù)較高，徑流模擬效果較好；日尺度CMADS模式精度R2和NSE大于0.6的標(biāo)準(zhǔn)，日尺度CMADS模式進(jìn)行徑流模擬有效且效果良好。

c)CMADS模式水文相關(guān)分量與測(cè)站模式偏差較??；流域內(nèi)CMADS模式產(chǎn)水量與測(cè)站模式空間分布一致，流域北部和西北產(chǎn)水量偏多，CMADS與測(cè)站模式產(chǎn)水量差異由上游向下游遞增，產(chǎn)水量總體差異較小，CMADS模式水文分量能有效代表測(cè)站模式水平。

綜上所述，CMADS在福建霍童溪流域內(nèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量、驅(qū)動(dòng)SWAT模型結(jié)果和相關(guān)水文分量表現(xiàn)良好，CMADS數(shù)據(jù)集在中國(guó)東南沿海小流域適用性較好。后續(xù)研究考慮利用1979—2018年CMADS數(shù)據(jù)集進(jìn)行霍童溪長(zhǎng)時(shí)間序列水量分析，為水資源管理利用提供依據(jù)。