ERA5再分析數(shù)據(jù)在中小型水庫水位模擬的適用性分析
——以長江水庫為例

陳君來,張周文,陳蔚華,胡緒寶

(中山市水利水電勘測設(shè)計(jì)咨詢有限公司,廣東 中山 528400)

水庫通過改變水資源的時空分布達(dá)到興利除害的目的。根據(jù)《2020年全國水利發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》,中國共建成水庫約9.8萬座,其中99%為中小型水庫[1]。構(gòu)建可靠的流域水文模型,模擬預(yù)報(bào)水位、入庫徑流,可支撐中小型水庫的調(diào)度決策,保障水庫流域防洪安全。新安江模型作為我國濕潤半濕潤地區(qū)重要代表性水文模型,在流域洪水預(yù)報(bào)以及流域數(shù)字孿生建設(shè)中得到了廣泛應(yīng)用[2-6]。流域降水、蒸散發(fā)以及出口流量是構(gòu)建新安江模型基本數(shù)據(jù)[7]。然而,對于許多中小型水庫流域,庫前水位是唯一可用的觀測數(shù)據(jù)[8]。王玉虎等[9]通過水庫水位反推入庫徑流,構(gòu)建基于新安江模型的董鋪水庫洪水預(yù)報(bào)模型,預(yù)報(bào)精度可達(dá)到水庫洪水調(diào)度的要求。張曉菁等[10]基于新安江模型和調(diào)洪演算方程建立水庫水位預(yù)報(bào)模型,提出了一種全新的水庫水位多預(yù)見期實(shí)時預(yù)報(bào)方法。以上研究表明,庫前水位數(shù)據(jù)可作為流量的替代數(shù)據(jù),與降水、蒸散發(fā)數(shù)據(jù)結(jié)合,完成中小型水庫流域水文模型的構(gòu)建。因而,獲取準(zhǔn)確有效的流域降水、蒸散發(fā)數(shù)據(jù),就成為構(gòu)建水庫流域水文模型的關(guān)鍵性工作。

再分析數(shù)據(jù)是利用觀測資料和數(shù)值模式相結(jié)合的方法,形成的具有全球完整性和一致性的氣象數(shù)據(jù)集。再分析數(shù)據(jù)具有高時空分辨率、全球覆蓋、長時間序列等特點(diǎn),為缺乏觀測數(shù)據(jù)或觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的地區(qū)構(gòu)建水文模型提供了一種可行的替代方案[11]。ERA5是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)是繼 ERA-Interim后發(fā)布的第五代再分析全球氣候數(shù)據(jù)產(chǎn)品,ERA5產(chǎn)品包括EAR5、ERA5.1和ERA5 Land數(shù)據(jù)集[12-13]。該數(shù)據(jù)產(chǎn)品系列擁有時空分辨率高、更新快、參數(shù)多等優(yōu)點(diǎn),受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。Tarek等[14]驅(qū)動2種集水區(qū)水文模型(GR4J和HMETS),對3 138個北美流域進(jìn)行了水文模擬,發(fā)現(xiàn)在大部分北美地區(qū),使用ERA5再分析數(shù)據(jù)進(jìn)行水文模擬的性能與使用觀測數(shù)據(jù)相當(dāng)。唐豪等[15]評估了ERA5-Land再分析數(shù)據(jù)集在瑪納斯流域SWAT模型徑流模擬中的適用性,認(rèn)為ERA5-Land數(shù)據(jù)集可作為水文模擬輸入數(shù)據(jù)。肖梓明等[16]比較了ERA5原始降水?dāng)?shù)據(jù)與降尺度后的數(shù)據(jù)在橫江流域新安江模型的模擬效果,驗(yàn)證了降尺度后的ERA5降水?dāng)?shù)據(jù)作為流域水文模型降水輸入的可行性。以上研究表明,將 ERA5 系列再分析數(shù)據(jù)應(yīng)用于中小型水庫水文模型研究是可行的。然而,由于再分析數(shù)據(jù)所使用的數(shù)值模式、數(shù)據(jù)同化技術(shù)和數(shù)據(jù)源方面存在很大的不確定性,因此在應(yīng)用于特定區(qū)域之前,有必要對再分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量和性能進(jìn)行評估。此外,ERA5 和 ERA5Land 作為 ERA5 系列的2個不同產(chǎn)品,其適用性也應(yīng)當(dāng)分別進(jìn)行評估。

本研究以中山市長江水庫流域?yàn)槔?評估了 ERA5 和 ERA5-Land 再分析降水、潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)在不同時間尺度下的準(zhǔn)確性。并基于耦合水庫調(diào)洪的三水源新安江模型,設(shè)置不同輸入情景,探討了 ERA5 和 ERA5-Land 再分析降水以及潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)在水庫水位模擬中的適用性。本研究旨在為缺資料中小型水庫流域構(gòu)建可靠的水文模型提供可行方案,為水庫流域水資源管理和調(diào)度提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

長江水庫位于廣東省中山市,是中山市唯一的一座中型水庫,屬全國防洪重點(diǎn)中型水庫。長江水庫流域集雨面積36.4 km2,位于濕潤半濕潤地區(qū),滿足蓄滿產(chǎn)流機(jī)制,可使用新安江模型進(jìn)行水文模擬。長江水庫流域分布有4個雨量站、1個水位雨量站,附近有中山蒸發(fā)站,見圖1。

圖1 長江水庫流域示意

長江水庫主要采用泄洪洞和溢洪道泄洪,其中溢洪道為開敞式寬頂堰溢洪道,采用無閘式寬頂堰溢流泄洪。泄洪洞為鋼筋混凝土圓形涵洞,采用平板鋼閘門控制開度[17]。長江水庫為中山市戰(zhàn)略性備用水源,在枯水期及咸潮期,為城區(qū)居民用水提供優(yōu)質(zhì)水源保障。汛期期間,由中山市水庫水電工程管理中心根據(jù)水庫蓄水、來水情況實(shí)施調(diào)度。

2 數(shù)據(jù)來源及處理

2.1 資料來源

本文采用的ERA5數(shù)據(jù)集為“ERA5 hourly data on single levels from 1979 to present”,空間分辨率 0.25°×0.25°,時間分辨率1 h,時間為2016—2019年。ERA5-Land是ECMWF ERA5氣候再分析數(shù)據(jù)的陸地部分反演生產(chǎn)的,本文采用的數(shù)據(jù)集為“ERA5-Land hourly data from 1950 to present”,空間分辨率為0.1°×0.1°,時間分辨率1 h,時間為2016—2019年。實(shí)測降水?dāng)?shù)據(jù)為長江水庫流域內(nèi)5個雨量站的實(shí)測數(shù)據(jù),實(shí)測蒸發(fā)數(shù)據(jù)為附近蒸發(fā)站點(diǎn)中山站E601型蒸發(fā)器實(shí)測日尺度數(shù)據(jù),水位數(shù)據(jù)為長江水庫水位站實(shí)測水位數(shù)據(jù),時間為2016—2019年,各站點(diǎn)位置見圖1。實(shí)測降水、水位數(shù)據(jù)均來自中山市水務(wù)局官網(wǎng),時間為2016—2019年。水庫調(diào)度資料由中山市水庫水電工程管理中心提供。

2.2 流域面雨量、蒸散發(fā)量計(jì)算

流域面雨量計(jì)算公式為:

(1)

式中P——流域面雨量,mm;Pt——第t個雨量站雨量,mm;fi——第i個雨量站所在的多邊形面積,km2;F——流域面積,km2;n——雨量站個數(shù)。

對于地面站點(diǎn)雨量,采用泰森多邊形法劃分流域。對于再分析格點(diǎn)雨量,由流域邊界裁剪格點(diǎn)對應(yīng)柵格邊界劃分流域。

長江水庫流域可根據(jù)雨量站劃分為5個泰森多邊形,可根據(jù)ERA5格點(diǎn)劃分1個多邊形,可根據(jù)ERA5-Land格點(diǎn)劃分4個多邊形。雨量站泰森多邊形劃分和ERA5-Land格點(diǎn)對應(yīng)的多邊形,見圖2,圖中十字絲為對應(yīng)ERA5-Land格點(diǎn)位置。

圖2 長江水庫流域泰森多邊形劃分和ERA5-Land格點(diǎn)對應(yīng)的多邊形

2.3 長江水庫調(diào)度情況說明

根據(jù)中山市水庫水電工程管理中心提供的汛期調(diào)度記錄,泄洪洞在2016—2021年之間開啟過2次,其中2016年8月21—24日多次調(diào)整閘門開度,2018年9月3—5日,調(diào)整閘門開度為50 cm。

根據(jù)長江水庫供水調(diào)度計(jì)劃,水庫年批準(zhǔn)取水量為2 300萬m3,日均供水量為5萬～10萬m3[18]。

3 研究方法

3.1 再分析數(shù)據(jù)評估指標(biāo)

為評價ERA5、ERA5-Land 2種再分析數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和差異,采用了Pearson 相關(guān)系數(shù)(r)、均方根誤差(F)和標(biāo)準(zhǔn)差比(STDration)3種指標(biāo)。各指標(biāo)公式如下。

相關(guān)系數(shù):

(2)

均方根誤差:

(3)

標(biāo)準(zhǔn)差比:

(4)

其中相關(guān)系數(shù)的取值范圍為-1～1,絕對值越大表明再分析數(shù)據(jù)與實(shí)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)相關(guān)性越強(qiáng);均方根誤差RMSE的取值范圍為0～+∞,相同時間尺度下值越小,再分析數(shù)據(jù)與實(shí)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)越接近;標(biāo)準(zhǔn)差比STDration的取值范圍為0～+∞,值越趨近1,再分析數(shù)據(jù)與實(shí)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)越接近。

3.2 耦合水庫調(diào)洪的三水源新安江模型

本文基于耦合水庫調(diào)洪的三水源新安江模型建立水庫水位預(yù)報(bào)模型。模型的輸入為流域面平均降水量和蒸發(fā),輸出為水庫水位,模型結(jié)構(gòu)見圖3。其中三水源新安江模型分為4個層次結(jié)構(gòu):蒸散發(fā)計(jì)算、產(chǎn)流計(jì)算、分水源計(jì)算和匯流計(jì)算。

圖3 耦合水庫調(diào)洪的三水源新安江模型結(jié)構(gòu)

調(diào)洪演算采用試算法求解由水量平衡方程和水庫蓄泄方程所組成的方程組:

(5)

根據(jù)長江水庫調(diào)度記錄,長江水庫泄洪洞閘門大部分時候?qū)儆陉P(guān)閉狀態(tài)。故模型率定期設(shè)置為閘門關(guān)閉期,此時不考慮泄洪洞泄量,水位持續(xù)上升至溢洪道堰頂高程時,溢洪道參與泄洪。即率定期為2016、2017年,中間根據(jù)閘門開啟時間將模擬時間序列分為2段,2段采用相同的模型參數(shù),驗(yàn)證期同理。另外,由于詳細(xì)供水資料難以獲取,增加多年平均日供水量參數(shù),參數(shù)范圍5～10,用于水庫調(diào)洪計(jì)算。

參數(shù)率定采用差分進(jìn)化算法DE[19],目標(biāo)函數(shù)為:

(6)

NSE 越趨近于 1,說明模型模擬的水位值與實(shí)測水位值越一致。

3.3 情景設(shè)置

為比較地面站點(diǎn)、ERA5、ERA5-Land數(shù)據(jù)在日尺度水庫水位模擬中的適用性,設(shè)置了7種情景,見表1。各情景率定期下,DE算法的參數(shù)設(shè)置一致,種群染色體采用實(shí)數(shù)編碼,種群規(guī)模設(shè)置為100,最大進(jìn)化代數(shù)為20代,變異放縮因子為0.5,交叉重組概率為0.7。

表1 水庫水位模擬情景設(shè)置

4 結(jié)果分析

4.1 ERA5、ERA5-Land再分析降水?dāng)?shù)據(jù)對比分析

圖4為研究區(qū)不同時間尺度再分析降水?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)測降水對比。對于ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù),在小時、日、月、年尺度下,相關(guān)性系數(shù)的值分別為0.32、0.71、0.91、0.89,標(biāo)準(zhǔn)差比的值分別為0.32、0.71、0.91、0.89,均方根誤差的值分別為1.60 mm/h、12.35 mm/d、87.22 mm/mo、343.95mm/a。而對于ERA5-Land再分析降水?dāng)?shù)據(jù),在小時、日、月、年尺度下,相關(guān)性系數(shù)的值分別為0.31、0.71、0.90、0.90,標(biāo)準(zhǔn)差比的值分別為0.32、0.71、0.91、0.89,均方根誤差的值分別為1.60 mm/h、12.50 mm/d、92.79 mm/mo、413.33 mm/a。

圖4 研究區(qū)不同時間尺度再分析降水?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)測降水對比

2種再分析降水?dāng)?shù)據(jù)相關(guān)性系數(shù)的值基本一致,表明2種數(shù)據(jù)刻畫實(shí)測降水的能力并無明顯差異。進(jìn)一步比較兩者的均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)差比,ERA5的整體誤差水平相對較小,略優(yōu)于ERA5-Land。圖4中,不同時間尺度的再分析降水?dāng)?shù)據(jù)的表現(xiàn)與實(shí)測降水的一致性存在差異。整體來看,年尺度和月尺度的再分析降水?dāng)?shù)據(jù)表現(xiàn)出與實(shí)測降水明顯的相關(guān)性,與實(shí)測降水一致性較好,日尺度的相關(guān)性次之,小時尺度表現(xiàn)一般。

圖5是研究區(qū)再分析降水與實(shí)測降水?dāng)?shù)據(jù)平均年內(nèi)分配?？梢钥闯?2種ERA5再分析數(shù)據(jù)的月平均降水量年內(nèi)差異較小,降水分配與地面實(shí)測數(shù)據(jù)表現(xiàn)一致。另外,2種ERA5再分析數(shù)據(jù)在汛期(4—9月)均存在低估降水量的現(xiàn)象,而在非汛期的一致性較好。這與以往的研究結(jié)果是類似的,再分析數(shù)據(jù)的精度受原始輸入數(shù)據(jù)資料質(zhì)量和同化算法的影響與實(shí)測降水會存在一定的差異[20]。

圖5 研究區(qū)再分析降水與實(shí)測降水?dāng)?shù)據(jù)年內(nèi)分配

4.2 不同時間尺度下ERA5、ERA5-Land再分析蒸散發(fā)數(shù)據(jù)分析

圖6為研究區(qū)不同時間尺度再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與實(shí)測蒸發(fā)數(shù)據(jù)對比。對于ERA5再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù),在日、月、年尺度下,相關(guān)性系數(shù)的值分別為0.33、0.60、0.46,標(biāo)準(zhǔn)差比的值分別為2.31、1.40、5.63,均方根誤差的值分別為3.11 mm/d、29.08 mm/mo、252.25 mm/a。而對于ERA5-Land再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù),在日、月、年尺度下,相關(guān)性系數(shù)的值分別為0.37、0.53、0.50,標(biāo)準(zhǔn)差比的值分別為1.70、1.37、4.25,均方根誤差的值分別為3.71 mm/d、68.22 mm/mo、767.81 mm/a。

圖6 研究區(qū)不同時間尺度再分析蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與實(shí)測蒸發(fā)對比

2種再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與蒸發(fā)皿實(shí)測蒸發(fā)月尺度的相關(guān)性數(shù)值范圍為0.5～0.6,年尺度、日尺度的相關(guān)性不大于0.5。進(jìn)一步比較兩者的均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)差比,ERA5的整體誤差水平較小,對實(shí)測蒸發(fā)的刻畫優(yōu)于ERA5-Land。圖4中,不同時間尺度的再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與實(shí)測蒸發(fā)的一致性存在差異。整體來看,月尺度的再分析蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與實(shí)測蒸發(fā)在月尺度的一致性相對較好,年尺度次之,日尺度表現(xiàn)一般。

與降雨數(shù)據(jù)相比,潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與蒸發(fā)皿實(shí)測蒸發(fā)數(shù)據(jù)的相關(guān)性明顯較弱。以往研究表明,潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與蒸發(fā)皿蒸發(fā)存在著復(fù)雜的關(guān)系。首先,蒸發(fā)皿皿蒸發(fā)可通過蒸發(fā)皿系數(shù)轉(zhuǎn)換為潛在蒸散發(fā),但是蒸發(fā)皿系數(shù)存在季節(jié)變化[21]。此外,由于本研究中,蒸發(fā)站位于研究區(qū)外,用其代表研究區(qū)的蒸散發(fā)能力也存在著不確定性。

圖7是研究區(qū)再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與實(shí)測蒸發(fā)數(shù)據(jù)平均年內(nèi)分配。可以看出,2種數(shù)據(jù)的月平均值存在明顯的差異。從數(shù)值上看,ERA5-Land的值在各月份均是最大的,而ERA5與蒸發(fā)皿蒸發(fā)的值接近;從年內(nèi)分配來看,ERA5與蒸發(fā)皿蒸發(fā)的一致性更強(qiáng),存在季節(jié)差異,在汛期蒸發(fā)量較大,而ERA5-Land的年內(nèi)分配更為均勻,汛期表現(xiàn)不明顯。

圖7 研究區(qū)再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與實(shí)測蒸發(fā)數(shù)據(jù)年內(nèi)分配

根據(jù)ECMWF官網(wǎng)的說明,ERA5 和 ERA5-Land的潛在蒸散發(fā)計(jì)算存在差異。ERA5的潛在蒸散發(fā)是基于地表能量平衡計(jì)算的,假設(shè)土壤水分充足(沒有土壤水分脅迫)并且大氣不受這種人為地表?xiàng)l件的影響,相當(dāng)于植被蒸散發(fā)。ERA5-Land 中是針對開放水面計(jì)算的,相當(dāng)于水面蒸發(fā)。因而,ERA5 和 ERA5-Land 2種產(chǎn)品的值存在明顯的差異。對于研究區(qū),ERA5潛在蒸散發(fā)更接近蒸發(fā)皿蒸發(fā)。

4.3 不同情景下日尺度水庫水位模擬效果分析

圖8是不同情景下,日尺度水庫水位模擬與實(shí)測對比結(jié)果?？梢钥吹讲煌斎胂?模型率定期的NSE均可達(dá)到0.6以上,而驗(yàn)證期差異明顯。這說明耦合調(diào)洪演算的新安江模型可用于水庫流域的水位模擬,但是不同的數(shù)據(jù)輸入會影響模型構(gòu)建的可靠性,影響預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度。

a)長江水庫實(shí)測水位

S0、S1、S2、S5、S65種情景的降水輸入均采用地面降水,蒸發(fā)數(shù)據(jù)分別設(shè)置為0,多年平均實(shí)測蒸發(fā)、實(shí)測蒸發(fā)、ERA5 潛在蒸散發(fā)、ERA5-Land潛在蒸散發(fā)。對比5種情景模擬效果,S0情景在率定期和驗(yàn)證期均表現(xiàn)最差,而S1、S2、S5、S64種情景的NSE均大于0.70,說明有效蒸發(fā)數(shù)據(jù)的輸入可以提高水庫水位模擬的準(zhǔn)確性。S5情景率定期NSE為0.97,驗(yàn)證期為0.85,明顯優(yōu)于其他方案,說明ERA5潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)在研究區(qū)的適應(yīng)性好于ERA5-Land,兩者均可作為模型蒸發(fā)數(shù)據(jù)的替代輸入。

S3、S52種情景的蒸發(fā)輸入均采用ERA5潛在蒸散發(fā),S4、S62種情景的蒸發(fā)輸入均采用ERA5-Land潛在蒸散發(fā)。S3、S4的降水輸入分別采用ERA5、ERA5-Land。而S5、S6的降水輸入均采用實(shí)測降水?dāng)?shù)據(jù)?？梢钥吹?在率定期和驗(yàn)證期,S5均優(yōu)于S3,S6均優(yōu)于S4。說明實(shí)測降雨數(shù)據(jù)的輸入,可有效提高水庫水位模擬的精度,ERA5、ERA5-Land降水?dāng)?shù)據(jù)無法直接替代實(shí)測降水。根據(jù)肖梓明等[16]在橫江流域的研究,ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)經(jīng)降尺度處理后,可代替實(shí)測降水作為流域徑流模擬的輸入。而對于水庫水位模擬,這有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

S3、S4采用的是不同的數(shù)據(jù)源,分別是ERA5再分析數(shù)據(jù)、ERA5-Land再分析數(shù)據(jù)。2種情景在率定期的NSE分別為0.69、0.63,驗(yàn)證期的NSE分別為0.33、0.23。ERA5再分析數(shù)據(jù)作為輸入源時會稍好于ERA5-Land。根據(jù)前面的分析,其原因可能是兩者蒸發(fā)數(shù)據(jù)的差異。

5 結(jié)論

本研究以長江水庫為例,利用Pearson相關(guān)系數(shù)、均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)差比評估了不同時間尺度下ERA5、ERA5-Land再分析降水、潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,并基于耦合水庫調(diào)洪的三水源新安江模型,分析了再分析降水、蒸散發(fā)數(shù)據(jù)在中小型水庫水位模擬中的適用性。主要結(jié)論如下。

a)長江水庫流域,ERA5 2種再分析降水?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)測降水在年、月、日、小時尺度上均具有相關(guān)性,其中月尺度相關(guān)性最高,小時尺度最差。

b)長江水庫流域,ERA5 2種再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)與實(shí)測蒸發(fā)的一致性較弱,ERA5潛在蒸散發(fā)相比ERA5-Land更接近研究區(qū)蒸發(fā)皿蒸發(fā)。

c)耦合調(diào)洪演算的新安江模型可用于水庫流域的水位模擬,但是不同的數(shù)據(jù)輸入會影響模型構(gòu)建的可靠性,影響預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度。

d)長江水庫流域,ERA5再分析數(shù)據(jù)對于水庫水位模擬的適應(yīng)性好于ERA5-Land,再分析潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)可作為模型蒸發(fā)數(shù)據(jù)的替代輸入,而再分析降水?dāng)?shù)據(jù)不宜直接用于模型輸入。