基于SWAT模型的岷江上游流域水文模擬與干旱評估

張 菡 , 趙金鵬 , 郭 斌

（1. 高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都 610072；2. 南方丘區(qū)節(jié)水農業(yè)研究四川省重點實驗室，成都 610066；3. 四川省農業(yè)氣象中心，成都 610072；4. 四川省農村經濟綜合信息中心，成都 610072；5. 四川省阿壩州氣象局，馬爾康 624000）

引言

岷江發(fā)源于四川與甘肅接壤的岷山南麓阿壩州境內，是長江上游水量最大的支流。岷江上游流域境內多高山和干旱河谷，干濕季降水差異顯著，季節(jié)性干旱突出[1]。近年來，在氣候變化背景下，隨著川西高原地區(qū)水資源系統(tǒng)開發(fā)加速，水源供需矛盾日益凸顯，區(qū)域性干旱事件呈明顯上升趨勢，給社會和經濟發(fā)展帶來極大壓力。利用環(huán)境和氣象數(shù)據，分析并預測流域徑流量和干旱災害在未來的變化，科學利用、調度流域水資源，降低干旱危害，成為目前解決這一困境的有效途徑[2]。

干旱指數(shù)是干旱災害量化和評估研究的基礎，常用的氣象干旱指數(shù)有M指數(shù)[3]、SPI指數(shù)[4-5]、CI指數(shù)[6-8]、PDSI指數(shù)[9]和SPEI指數(shù)[10-11]等。其中CI綜合氣象干旱指數(shù)同時考慮了降水和蒸發(fā)能力兩個方面，既反映不同時間尺度（月、季）降水的氣候異常情況，又體現(xiàn)影響農作物生長的短時間尺度的水分虧欠程度，已在四川省氣象干旱監(jiān)測業(yè)務中得到長期應用和驗證。SWAT分布式水文模型（Soil and Water Assessment Tool）[12-14]能較為準確地描述具有不同土壤和土地利用類型的復雜大流域，近年來在流域水文模擬和土壤水文過程等研究領域得到廣泛應用。利用SWAT模型對地表徑流、壤中流和淺層地下徑流等徑流成分以及不同尺度蒸散量進行模擬，可以彌補CI指數(shù)在土壤含水量評估方面的不足，從而更好地體現(xiàn)研究區(qū)域下墊面的干旱特征。

本文以川西高原岷江上游流域為研究區(qū)域，擬通過提取該區(qū)域的土地利用、土壤類型、DEM等土地特征信息，利用2013~2017年的水文觀測數(shù)據和氣象數(shù)據驅動SWAT水文模型，結合CI指數(shù)，開展岷江上游流域水文特征模擬與干旱評估研究，以期為同類地區(qū)水源合理調配和制定抗旱減災決策提供支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

如圖1所示，研究區(qū)域是位于30°41′~33°9′N、102°34′~103°56′E的岷江上游流域，地處青藏高原和四川盆地的過渡地帶，海拔高差懸殊，地形地貌復雜[15]。岷江上游流域全長共341 km，流域面積約23000 km2，包括都江堰市紫坪埔入口以上的阿壩州松潘、黑水、茂縣、汶川、理縣5縣區(qū)域。岷江上游流域多晴少雨，干濕季分明，降水時空分布不均。徑流主要來源于降水，也含有少量融雪補給，徑流量隨降水和氣溫的變化而變化[16]。每年3月起氣溫明顯上升，4月開始雨季逼近，降水增多，徑流量隨之增大。5~10月是豐水期，多年平均徑流量約占全年的80%，其中尤以6~7月最為集中，占全年的33%。受高壓系統(tǒng)影響，8月通常是豐水期的徑流相對低值期，因此豐水期徑流整體上表現(xiàn)為“兩頭大、中間小”的馬鞍型分布。10月以后至翌年3月降水逐漸減少，江河進入枯水期。

圖1 岷江上游流域地理位置

1.2 SWAT模型

基于水量平衡原理，SWAT模型綜合考慮了自然因素和社會因素，能夠響應降水、蒸發(fā)等氣候因素和下墊面的空間變化。模型首先將研究區(qū)劃分為若干個子流域和更小的水文響應單元（Hydro-logic Research Unit, HRU），在對每個響應單元進行徑流計算后，再將各響應單元的模擬結果疊加在一起作為整個研究流域的模擬結果，進行水資源管理研究。

1.2.1 模型基礎數(shù)據

驅動SWAT模型需要空間數(shù)據和屬性數(shù)據兩類基礎數(shù)據?？臻g數(shù)據包括DEM數(shù)字高程數(shù)據、土壤類型和土地利用、植被覆蓋數(shù)據等，屬性數(shù)據包括氣象數(shù)據、水文站逐日徑流數(shù)據等。

研究區(qū)DEM數(shù)字高程數(shù)據來源于CGIAR-CSI SRTM高程數(shù)據庫(http://srtm.csi.cgiar.org/)，反映地形、河網和子流域等水文相關信息，空間分辨率為90 m。在ArcGIS空間分析模塊中進行格式轉換，提取岷江上游流域地區(qū)的DEM 數(shù)據，生成流域邊界、子流域等數(shù)字河網圖層[17-18]。

土地利用類型數(shù)據來源于資源環(huán)境科學與數(shù)據中心(https://www.resdc.cn/)，空間分辨率為1 km×1 km[19]。按照SWAT模型中的土地利用分類標準，對岷江上游流域土地利用數(shù)據重新分類，將其劃分為林地、草地、農田、水體及其它用地5類，其中林地和草地共占98.5%，農田及其它用地占1.3%，水體占0.2%(圖2)。

圖2 岷江上游流域土地利用數(shù)據分布

土壤數(shù)據來源于世界土壤數(shù)據庫(HWSD)的中國土壤數(shù)據集(V1.2)（http://www.crensed.ac.cn/portal/metadata），空間分辨率為1 km×1 km[20]。在SWAT模型數(shù)據庫所需的土壤參數(shù)中，土層厚度、有機碳含量等可在HWSD土壤數(shù)據庫中獲取，而飽和導水率、有效含水量等可通過土壤水特性軟件 SPAW 或經驗公式計算得到。由圖3可知，重新分類后的土壤類型共有11種，主要為雛形土、薄層土和高活性淋溶土，分別占13.3%、44.6%和38.1%。

圖3 岷江上游流域土壤數(shù)據分布

水文數(shù)據受限于數(shù)據質量，從岷江上游現(xiàn)有的水文站中選擇數(shù)據連續(xù)性最好的紫坪埔入口站，將2013~2017年該站日平均徑流資料作為SWAT模型的參數(shù)校準及驗證數(shù)據源。紫坪埔入口水文站逐日徑流數(shù)據由阿壩州生態(tài)環(huán)境局提供。

氣象數(shù)據用于驅動SWAT模型，數(shù)據來源于四川省氣象探測數(shù)據中心，資料年限與水文數(shù)據一致。氣象數(shù)據包括岷江上游流域松潘、黑水、茂縣、汶川、理縣5個國家基本站逐日最高氣溫、最低氣溫、降水量、雨日數(shù)、露點溫度、太陽輻射量和風速等數(shù)據。

1.2.2 子流域劃分

利用SWAT流域劃分模塊，設定集水面積閾值，按水系分布情況將岷江上游流域劃分為35個子流域。為確保模型的準確性，從土地利用狀況、土壤特性和坡度幾個方面定義水文響應單元，將土地利用閾值設為 10%，土壤類型閾值設為 15%，坡度閾值設為 10%，最終將整個流域劃分為107個水文響應單元。計算各子流域面積、坡長、坡度變化等特征參數(shù)，采用基于連續(xù)方程的河槽蓄量法計算主河道水量的變化。

1.2.3 參數(shù)敏感性及模型適用性評價指標

SWAT模型參數(shù)較多，明確各類參數(shù)的合理取值對改善模型模擬效果具有十分重要的意義，因此需要先對與徑流相關的參數(shù)進行敏感性分析和校準以提升模型的精確度[21]。利用SWAT-CUP（SWAT Calibration Uncertainty Procedures）模型優(yōu)化工具的SUFI-2算法[22]分析模型參數(shù)的敏感性、不確定性并進行校準，選取Nash-Sutcliffe Efficiency效率系數(shù)（ENS）及決定性系數(shù)（R2）作為模型適用性評價的指標。R2值表征觀測值與模型模擬值之間的相關程度，R2值越接近1，表明模擬值與實測值越吻合，通常將R2>0.6作為觀測值與模擬值相關程度較為理想的標準。ENS表征觀測值與模擬值之間的擬合度，數(shù)值越接近1，表明模擬值與實測值越接近，偏離程度越小[23]。

1.3 基于SWAT的岷江上游流域干旱評估方法

根據《氣象干旱等級》（GB/T 20481-2006）[24]中關于干旱評價的指標，選用CI綜合氣象干旱指數(shù)來評估岷江上游流域干旱情況。岷江上游流域面積廣闊、地形條件復雜，雨量站數(shù)量不足且分布不均。為獲得此區(qū)域的空間連續(xù)降水分布數(shù)據，采用氣象觀測的雨量數(shù)據，基于SWAT模型的泰森多邊形法[25]計算各子流域的逐日面雨量；利用面雨量數(shù)據計算各子流域的PET值[26]（潛在蒸散發(fā)值，代表作物的實際需水量），代入CI指數(shù)計算公式，計算各氣象監(jiān)測站點所屬子流域的平均CI指數(shù)；采用反距離權重插值計算全流域CI指數(shù)值并分級，進而評估流域干旱情況。

由《氣象干旱等級》可知，CI指數(shù)計算公式為：

式中：a、b、c為常數(shù)，分別取值為0.4、0.4、0.8；Z30和Z90分別為近30 d和近90 d標準化降水指數(shù)SPI值；M30為近30 d相對濕潤指數(shù)值，由公式（2）計算可得。

式中：P為評估時段降水量（mm）；PE為評估時段的可能蒸散值（mm），應用彭曼公式計算可得，與PET值一致[27-28]。

干旱過程評價依據的等級劃分標準見表1，CI指數(shù)值越小，說明干旱過程越強。

表1 綜合氣象干旱等級劃分標準[24]

2 結果與分析

2.1 SWAT模型在岷江上游流域的適用性評價

2.1.1 SWAT模型參數(shù)敏感性分析

設置SUFI-2算法進行1000次迭代計算，通過分析最優(yōu)參數(shù)值及敏感性排序（表2），篩選出12個敏感程度較高的參數(shù)用于模型校準，包括主河道有效滲透系數(shù)、土壤濕密度、SCS徑流曲線值、主河道曼寧系數(shù)、河流調蓄的基流a因子、土壤飽和滲透系數(shù)、有效持水量、土壤蒸發(fā)補償系數(shù)、淺層含水層發(fā)生回歸流的水位閾值、基流a因子、地下水再蒸發(fā)系數(shù)以及地下水補給延遲時間。這12個參數(shù)對模擬結果影響最大，其偏差累積是導致岷江上游流域模型徑流量模擬結果出現(xiàn)偏差的主要原因。

表2 SWAT模型參數(shù)校準結果

2.1.2 SWAT模型適用性分析

紫坪埔水文站位于岷江上游，控制流域面積22662 km2，占岷江上游總面積的98%，多年平均徑流量占岷江上游總量的97%，且能提供5年連續(xù)性較好的日平均徑流數(shù)據。因此，對該站徑流量變化的分析能有效代表岷江上游流域的總體水文特征。以紫坪埔水文站徑流量為模擬對象，選定2013年、2015年和2016年作為模型預熱期；以流域洪澇較為嚴重的2014年作為模型校準期，利用2014年實測徑流量資料對模型進行校準；2017年作為模型驗證期，對比分析模擬徑流量和2017年實測值的變化趨勢，評估SWAT模型對研究區(qū)域的徑流模擬能力。由SWAT模型適用性評價指標（表3）可知，紫坪埔水文控制站校準期（2014年）和驗證期（2017年）的決定性系數(shù)R2值均大于0.75，效率系數(shù)ENS值均達到0.70以上，滿足模型評價指標，說明模擬值與實測值相關性良好，模型對紫坪埔水文站逐日徑流變化過程模擬精度較高。

表3 SWAT模型適用性評價指標

圖4是岷江上游流域日徑流模擬的水文過程對比結果。由圖可知，校準期和驗證期的模擬徑流量與實測值趨勢大致相同，波峰與波谷大部時段內一致，表現(xiàn)出岷江上游流域日徑流量馬鞍形分布的特點。尤其是6、7月主汛期時段內，實測值與模擬值重合度最高，說明此時期模擬效果最好。據此認為，SWAT模型在充分考慮模型參數(shù)物理意義的基礎上，合理描述了紫坪埔水文站日徑流變化，因此該模型適用于岷江上游流域的徑流分析。值得注意的是，校準期和驗證期徑流模擬值均存在主汛期偏大、枯水期偏小的現(xiàn)象，這可能是因為近10 a岷江上游流域通過建設大量水電站，人為調節(jié)降水波峰和波谷期徑流量，加之下墊面及土地利用類型改變[29]等原因，對模擬結果精度造成一定影響。

圖4 岷江上游流域實測值與逐日徑流量模擬值對比（a. 校準期，b. 驗證期）

2.2 基于SWAT的岷江上游流域干旱評估

2.2.1 岷江上游流域典型干旱年氣象及水文數(shù)據分析

為驗證采用SWAT模型構建的干旱指數(shù)在岷江上游流域干旱評價的準確性，選取研究區(qū)域典型干旱年氣象及水文數(shù)據進行分析。由紫坪埔入口水文站2013~2017年月平均及年平均徑流數(shù)據可知，2013年該水文站平均徑流量最小，僅為403 m3/s，明顯低于多年平均徑流量（446.2 m3/s）。結合2013年年降水量距平分布和氣象實測數(shù)據（表4）可以看出，2013年岷江上游流域年降水量區(qū)域平均值少于常年，其中徑流的主要補充區(qū)松潘、理縣、黑水年總降水量明顯減少，尤其是黑水和松潘兩縣，年降水量分別減少161.4 mm和154.2 mm。缺水導致的農業(yè)干旱嚴重影響了這些地區(qū)2013年全年的糧食生產，造成糧食作物減產，故定義2013年為岷江上游流域典型干旱年，進一步分析其干旱的時空演變情況。

表4 2013年岷江上游流域氣象觀測數(shù)據

土壤相對濕度數(shù)據反映土壤的實際含水量，能更準確地反映農業(yè)干旱的嚴重程度[30]。岷江上游流域有且僅有松潘縣存在連續(xù)的土壤水分觀測數(shù)據，且2013年松潘縣降水較其余地區(qū)偏少最為明顯。因此，借助松潘縣土壤相對濕度觀測數(shù)據對此區(qū)域全年時段的干旱情況進行分析可知：2013年松潘地區(qū)淺層（10 cm）及耕層（20 cm）土壤相對濕度普遍低于80%，其中1~3月松潘地區(qū)處于干季，冬干突出，降水較常年偏少65%~70%，土壤相對濕度介于30%~50%，達到嚴重干旱水平，造成青稞、玉米等作物播種困難；春季（4~5月）出現(xiàn)降水，但大部分時段土壤相對濕度不超過60%，難以滿足農作物生長需水；即使是在降水最為豐沛的雨季，旱情雖然緩解，但6、7月土壤相對濕度也不超過80%，低于常年雨季85%~95%的水平值，8月降水甚至還較常年同期偏少36%；進入秋季，有效降水逐漸減少，土壤相對濕度明顯下滑至50%的干旱水平線以下，干旱災害快速發(fā)展。

2.2.2 基于SWAT的岷江上游流域干旱災害空間演變分析

采用基于SWAT模擬計算的CI綜合氣象干旱指數(shù)，對2013年岷江上游流域干旱災害的時空變化進行評估。由圖5可知，岷江上游流域1月全流域沒有明顯的旱情；2月松潘地區(qū)出現(xiàn)中旱，松潘河下游地區(qū)多為輕旱；前期干旱疊加的結果導致3月干旱的范圍和程度迅速擴大，岷江上游流域大部地方出現(xiàn)重旱和特旱；4月大部地區(qū)旱情緩解，但松潘河流域仍達到重旱和中旱水平；5~8月，岷江流域大部地區(qū)旱情不重，僅個別地方出現(xiàn)輕旱；9~10月，松潘河流域達到中旱水平，其余區(qū)域為輕旱；11月全流域無旱；12月岷江上游流域普遍為輕旱，部分下游地區(qū)出現(xiàn)中旱。

圖5 基于SWAT的2013年岷江上游流域干旱空間分布逐月演變

綜上所述，2013年全年岷江上游全流域除1月和11月未出現(xiàn)干旱外，其余月份均出現(xiàn)旱情，尤其是徑流主要補充區(qū)域冬干、春旱和秋旱較為嚴重，體現(xiàn)出2013年岷江上游流域全年性偏干的氣候特征。對比代表站松潘的土壤相對濕度分析結果可知，基于SWAT模型計算的CI指數(shù)干旱評價結果與2013年氣象實測數(shù)據分析基本一致，說明該干旱評價指標在岷江上游流域具有較好的適用性[31-33]。

3 結論與討論

本文利用土地、水文和氣象觀測等數(shù)據驅動SWAT分布式水文模型，并結合CI指數(shù)，開展岷江上游流域水文特征模擬與干旱評估，得到如下主要結論：

（1）無論是校準期還是驗證期，SWAT模型在岷江上游流域均具有較好的適用性，模擬精度高，實測逐日徑流值與模擬值峰值趨于一致，尤其是6、7月主汛期內模擬效果最好。

（2）基于SWAT模型計算的CI指數(shù)能較為準確地反映岷江上游流域干旱的時空演變，為缺乏土壤墑情觀測資料的地區(qū)評價農業(yè)干旱提供了一種值得深入探討的替代方式，有助于實現(xiàn)流域尺度旱災的監(jiān)測和評估。

但需要關注的是，土地利用方式、土壤類型數(shù)據的精度和地形地貌等自然因素的地理差異，在一定程度上影響了土壤徑流曲線值等模型參數(shù)的空間變異，水利工程、流域土地利用變化等人類活動也造成徑流量變化的不確定性，使得校準期和驗證期模擬值均存在一定程度的偏差。另一方面，川西高原作為四川地區(qū)氣候、自然條件最為艱苦的地區(qū)，無論是氣象臺站數(shù)目還是有效的土壤水分數(shù)據均難以滿足精細化研究的需要，例如整個岷江上游流域僅松潘有較長時間且連續(xù)的土壤水分觀測數(shù)據，造成可用數(shù)據量不足，直接限制了干旱分析的深度和準確性，這些都對模型模擬結果存在不利影響。因此，岷江上游流域高精度的土地利用遙感解析、土壤相對濕度數(shù)據計算和充分考慮人為因素對徑流量和農業(yè)干旱的作用，是今后需要進一步研究的重點內容。