秦富倉,張麗娟,余新曉,岳永杰,葉俊道,王國強(qiáng)
(1.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 生態(tài)環(huán)境學(xué)院,呼和浩特 010019;2.北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院,北京 100083)
SWAT(Soiland Water Assessment Tool)是美國農(nóng)業(yè)部(USDA)農(nóng)業(yè)研究局(ARS)研制開發(fā)的一個(gè)具有很強(qiáng)物理機(jī)制的、長時(shí)段的流域分布式水文模型[1],該模型能夠利用遙感和地理信息系統(tǒng)提供的空間信息,模擬和預(yù)測長期連續(xù)時(shí)段內(nèi)土地管理措施對不同土壤類型、土地利用方式和管理?xiàng)l件的大面積復(fù)雜流域的徑流、泥沙負(fù)荷和營養(yǎng)物質(zhì)流失的影響[2]。有關(guān)文獻(xiàn)已將SWAT模型的原理、結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹[3-10],對于SWAT模型的自動(dòng)校準(zhǔn)模塊的介紹較少,SWA T模型自動(dòng)校準(zhǔn)模塊提高了模型的模擬精度,因此對其自動(dòng)校準(zhǔn)模塊的應(yīng)用進(jìn)行研究。
SWAT模型研制于20世紀(jì)90年代初期,自開發(fā)以來,針對面源污染、水土流失、土地利用和農(nóng)業(yè)管理等研究領(lǐng)域在美國、亞洲、歐洲等地區(qū)得到廣泛應(yīng)用,并在應(yīng)用中得到了不斷的發(fā)展和完善[11-12]。SWAT2005最新提供的自動(dòng)校準(zhǔn)模塊采用殘差平方和和分級殘差平方和作為目標(biāo)函數(shù),通過多目標(biāo)優(yōu)選,采用SCE-UA算法進(jìn)行參數(shù)全局優(yōu)化。自動(dòng)校準(zhǔn)過程中參數(shù)可以通過子流域和水文響應(yīng)單元改變。本文應(yīng)用AVSWAT2005模型的自動(dòng)校準(zhǔn)模塊,在云州水庫流域,對模型參數(shù)進(jìn)行率定。在靈敏性分析的基礎(chǔ)上,調(diào)整影響云州水庫流域產(chǎn)流模擬結(jié)果精度的主導(dǎo)參數(shù)因子,以增強(qiáng)SWAT模型自動(dòng)校準(zhǔn)模塊的可用性,提高模擬產(chǎn)流結(jié)果與實(shí)際徑流的擬合精度。
云州水庫地處密云水庫上游集水區(qū),該流域隸屬河北省張家口市,地跨3個(gè)縣,即赤城縣、崇禮縣和沽源縣,其中赤城縣部分占流域面積的62%。研究區(qū)地處山區(qū),地貌類型復(fù)雜,具有明顯的山地特征,山地面積約占總面積的80%,山區(qū)不僅巖層破碎、土質(zhì)松散、溝壑縱橫,而且水土流失嚴(yán)重,水土流失面積達(dá)85%。流域面積約1 254.94 km2,屬大陸性半干旱季風(fēng)氣候[13],多年平均降水量370 mm,降水多集中于7-8月,≥10℃有效積溫 1 600~3 200℃,無霜期90~135 d。土壤類型豐富,以棕壤及褐土分布為主,并有石質(zhì)土及栗鈣土等土壤類型。植被組成以中生、旱中生或中旱生、旱生的多年生灌木和草本植物為主,流域內(nèi)森林覆蓋率13%。
采用云州水庫流域1∶10萬地形圖,經(jīng)過數(shù)字化處理得到研究區(qū)DEM圖(Grid格式),投影為A lbers等面積圓錐投影,橢球參數(shù)為 K rasovsikii。利用云州水庫流域的1∶10萬土地利用圖和土壤類型圖(Grid格式),在G IS支持下,建立該流域土地利用屬性和土壤屬性的空間數(shù)據(jù)庫。降水?dāng)?shù)據(jù)利用流域內(nèi)4個(gè)降雨測站1998-2007年的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)(dBase表)。氣象資料采用云州水庫氣象站1998-2007年的氣象數(shù)據(jù)(dBase表)。水文數(shù)據(jù)采用該流域1998-2007年逐月徑流數(shù)據(jù)(dBase表)。該流域SWAT模型試驗(yàn)研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見附圖1-3。
圖1 云州水庫流域雨量站分布圖
SWAT輸入?yún)?shù)大多具有物理意義,一些沒有基于物理過程定義的參數(shù),如SCS徑流曲線系數(shù)和通用水土流失方程中的土地覆被和管理因子可以來調(diào)整參數(shù)值,以得到較好的模擬結(jié)果。本研究采用AVSWAT2005提供的自動(dòng)校準(zhǔn)模塊,在云州水庫流域,對模型參數(shù)進(jìn)行率定。
圖2 參數(shù)校準(zhǔn)關(guān)系圖
AVSWAT2005中的參數(shù)自動(dòng)校準(zhǔn)是基于美國亞利桑那州大學(xué)研發(fā)的一種Shuffled Com plex E-volution數(shù)學(xué)算法(SCE-UA)[14]。SCE-UA被廣泛的運(yùn)用在水文模型的參數(shù)校準(zhǔn)和其他一些方面,如土壤侵蝕、地下水、遙感和地表模型中。這種方法通常被認(rèn)為是最有效的。Thian等認(rèn)為,SCE-UA方法可以有效克服水文模型參數(shù)優(yōu)選中常常表現(xiàn)出的高維、多峰值、非線性、不連續(xù)和非凸性問題[15]。SCE-UA已經(jīng)被成功的運(yùn)用在SWAT模型中的水文因子以及水質(zhì)因子等的校準(zhǔn)[16-17]。自動(dòng)校準(zhǔn)的結(jié)果的準(zhǔn)確性取決于目標(biāo)函數(shù)的選擇。SWAT2005中提供了兩種方法,第一種方法是求差值的平方和,表達(dá)式如式(1)。
式中:n——指觀測值和模擬值的數(shù)目;Xi,m——觀測值;xi,s——模擬值。SSQ是一種最原始的優(yōu)化法,它主要是讓目標(biāo)函數(shù)與最大值相匹配而忽略了與最小值的匹配。SWAT2005提供的第二種方法是求給定變化范圍后的觀測值和模擬值的平方和。
式中:n——觀測值和模擬值的數(shù)目;Xj,m——觀測值;xj,s——模擬值。SSQR方法的目標(biāo)就是使觀測值和模擬值在時(shí)間序列上的頻率分布相匹配。與SSQ方法相比較,該方法更適合校準(zhǔn)水質(zhì)方面的參數(shù)。
通過運(yùn)行SWAT模型,選擇要輸入的參數(shù)并對其進(jìn)行靈敏性分析,經(jīng)過AVSWA T2005模擬計(jì)算,得到影響云州水庫流域產(chǎn)流模擬結(jié)果精度的16個(gè)重要參數(shù)見表1。
表1 重要參數(shù)靈敏性重要性
通過靈敏性分析,得知靈敏性因子的重要性,SCS徑流曲線系數(shù)(CN2)對徑流的影響是最顯著的,是最敏感的因子;土壤可利用水量(SOLˉAWC)對徑流影響顯著;土壤飽和導(dǎo)水率(SOLˉK)、平均坡度(SLOPE)及淺層地下水徑流系數(shù)(GWQMN)對徑流的也有一定影響。其余參數(shù)對流域產(chǎn)流幾乎沒有影響。
在靈敏性分析的基礎(chǔ)上,選擇對流域產(chǎn)流有影響的參 數(shù),包括:CN2、SOLˉAWC、SOLˉK、SLOPE、GWQMN,運(yùn)行 SWAT模型,選擇自動(dòng)校準(zhǔn)模塊,根據(jù)云州水庫流域?qū)嶋H的水文資料進(jìn)行參數(shù)自動(dòng)校準(zhǔn),從而改變參數(shù)數(shù)值,得出一整套具體參數(shù)值,使產(chǎn)流量模擬值與實(shí)際值吻合較好。其中列出對流域產(chǎn)流影響顯著、一般及影響不大的部分參數(shù)的調(diào)整結(jié)果,見表2。
由表2可知:徑流曲線系數(shù)CN2值是影響徑流量的重要參數(shù),它是流域內(nèi)土地利用方式、水文土壤類型、耕作管理措施、水文條件、前期水分狀況等因素的綜合反映。CN2值與徑流量呈正相關(guān),CN 2值越大,河流徑流量也越大。在SWAT模型的參數(shù)調(diào)整中,CN2值越大,模擬值越大,將該值調(diào)整為63,使流域模擬值與實(shí)際值吻合較好。
土壤可利用水量SOLˉAWC,是指土壤中從田間持水量減去植物永久凋萎點(diǎn)的水分,反映了土壤的有效持水量,該參數(shù)與產(chǎn)流量呈反比例關(guān)系。對流域產(chǎn)流特性影響顯著,該系數(shù)越大,表明土壤蓄水能力越強(qiáng),流域徑流量降低。在SWAT模型的參數(shù)調(diào)整中,SOLˉAWC值越大,模擬值越小,將該值調(diào)整為0.02。
表2 模型參數(shù)率定值
土壤飽和導(dǎo)水率SOLˉK反映了土壤的飽和滲透性能,又叫土壤滲透系數(shù),任何影響土壤孔隙大小和形狀的因素都會(huì)影響土壤飽和導(dǎo)水率,因?yàn)樵谕寥揽紫吨锌偟牧髁颗c孔隙半徑的四次方成正比。對流域產(chǎn)流有一定的影響,SOLˉK越大,表明土壤滲透性越好,流域徑流量降低。在SWAT模型的參數(shù)調(diào)整中,SOLˉK越大,模擬值越小,將該值調(diào)整為2.74。
淺層地下水徑流系數(shù)GWQMN是任意時(shí)段內(nèi)的徑流深度(或徑流總量)與同時(shí)段內(nèi)的降水深度(或降水總量)的比值。徑流系數(shù)說明在降水量中有多少水變成了徑流,它綜合反映了流域內(nèi)自然地理要素對徑流的影響。在SWAT模型的參數(shù)調(diào)整中,GWQMN值越大,模擬值越大,將該值調(diào)整為3 159。
土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)ESCO是模型調(diào)整不同土壤層間水分補(bǔ)償運(yùn)動(dòng)的參數(shù),該系數(shù)與產(chǎn)流量呈反比例關(guān)系。在SWAT模型的參數(shù)調(diào)整中,ESCO值越大,模擬值越小,將該值調(diào)整為0.45。
淺層地下水再蒸發(fā)系數(shù)REVAPMN主要決定含水層中的水相對非飽和地區(qū)水流的強(qiáng)度,其值越大表明淺層水流向根系的可能性越大,為0時(shí)為淺層地下水幾乎不向根系輸移,當(dāng)為1時(shí),其輸移速率相當(dāng)于潛在蒸散發(fā)量。該系數(shù)對以上輸出結(jié)果的影響較小。所以在SWAT模型參數(shù)調(diào)整中,該值的大小與模擬徑流影響不大。
通過模型的自動(dòng)校準(zhǔn),調(diào)整參數(shù),通過計(jì)算來進(jìn)行模型有效性驗(yàn)證,模型有效性的評定或檢驗(yàn)采用確定性系數(shù)(Ens)來進(jìn)行。確定性系數(shù)是一個(gè)整體綜合指標(biāo),可以定量表征對整個(gè)徑流過程擬合好壞的程度,這是描述計(jì)算值對目標(biāo)值的擬合精度的無量綱統(tǒng)計(jì)參數(shù),一般取值范圍在0-1之間。確定性系數(shù)(Ens)[18]的計(jì)算式如式(3)。
式中:Qm——觀測值;Qp——模擬值;Qavg——觀測的平均值;n——觀測的次數(shù)。當(dāng)Qm=Qp時(shí),Ens=1;如果Ens為負(fù)值,說明模型模擬值比直接使用測量值的算術(shù)平均值更不具有代表性。確定性系數(shù)的評定標(biāo)準(zhǔn)見表3,一般認(rèn)為確定性系數(shù)達(dá)到0.7以上為比較準(zhǔn)確。
表3 確定性系數(shù)的評定標(biāo)準(zhǔn)
本文采用1998-2007年的月平均流量進(jìn)行模型有效性檢驗(yàn)。通過計(jì)算,Ens為0.78,達(dá)到了乙等(Ens值為0.7~0.9)方案的要求,說明徑流模擬值與實(shí)測值擬合度較好(圖3),得了較好的模擬計(jì)算成果。
圖3 1998-2007年月流量模擬值與實(shí)測值對比
通過對1998-2007年云州水庫流域分布式水文過程的模擬,驗(yàn)證了模型的可靠性。SWA T模型所需參數(shù)較多,為了提高模擬精度,運(yùn)用了SWAT模型自動(dòng)校準(zhǔn)模塊來進(jìn)行參數(shù)率定和檢驗(yàn)。其它相關(guān)文獻(xiàn)如孫慶艷[11]、郝芳華[4]用了相同的方法做參數(shù)率定和檢驗(yàn),均得到較好的模擬結(jié)果。同時(shí),根據(jù)云州水庫流域?qū)嶋H水文資料,通過自動(dòng)校準(zhǔn),調(diào)整參數(shù),得到一整套參數(shù)值,經(jīng)過模型有效性檢驗(yàn),經(jīng)計(jì)算Ens值為0.78,達(dá)到了乙等方案的要求,使徑流模擬值與實(shí)測值擬合度較好。其他相關(guān)文獻(xiàn)如林文嬌[19]李曉[20]模型的有效性檢驗(yàn)Ens值分別為0.77和0.75,與本文的研究結(jié)果一致。所以本文研究對于SWA T模型在華北土石山區(qū)的應(yīng)用和推廣,具有很好的示范性,Ens值在乙等方案要求范圍內(nèi),從模擬結(jié)果可以看出,SWAT模型自動(dòng)校準(zhǔn)模塊在云州水庫流域的應(yīng)用是較為成功的。
[1] A rno ld JG,Williams J R,M aidment D R.Continuous-time water and sediment-routing model for large basins[J].Journal of Hydraulic Engineering,1995,121(2):171-183.
[2] 朱新軍,王中根,李建新,等.SWAT模型在漳衛(wèi)河流域應(yīng)用研究[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2006,25(5):106-110.
[3] 郭生練,李蘭,李訂芳.分布式物理流域水文模型研究進(jìn)展[M]//劉昌明.黃河流域水資源環(huán)境調(diào)控和恢復(fù)機(jī)制研究進(jìn)展.鄭州:黃河水利出版社,2001:51-57.
[4] 郝芳華.流域非點(diǎn)源污染分布式模擬研究[D].北京:北京林業(yè)大學(xué),2003.
[5] 吳險(xiǎn)峰,劉昌明.流域水文模型研究的若干進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2002,7(4):341-348.
[6] 梁犁麗,汪黨獻(xiàn),王芳.SWAT模型及其應(yīng)用進(jìn)展研究[J].中國水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào),2007,5(2):125-131.
[7] 王中根,劉昌明,黃友波.SWA T模型的原理、結(jié)構(gòu)及應(yīng)用研究[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2003,22(1):79-85.
[8] 丁晉利,鄭粉莉.SW AT模型及其應(yīng)用[J].水土保持研究,2004,11(4):128-156.
[9] 張銀輝.SWA T模型及其應(yīng)用研究進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2005,24(5):121-130.
[10] 李峰,胡鐵松,黃華金.SW AT模型的原理、結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用研究[J].中國農(nóng)村水利水電,2008,3(24):24-28.
[11] 孫慶艷.華北土石山區(qū)典型流域森林植被水生態(tài)過程響應(yīng)研究[D].北京:北京林業(yè)大學(xué),2008.
[12] 張明旭.SWAT模型初步研究[J].吉林師范大學(xué)學(xué)報(bào),2006,(2):13-15.
[13] 張蕾娜,李秀彬.一種可用于表征土地利用變化水文效應(yīng)的水文模型探討[J].水文,2004,24(3):4-7.
[14] Romanowicz A A,anclooster M V,RounsevellM,et al.Sensitivity of the SW AT model to the soil and land use data parametrisation:a case study in the Thyle catchment,Belgium[J].Ecological M odeling,2005,187:27-39.
[15] Duan Q,Gup ta H V,Sorooshian S,etal.Calibration of Watershed Models[M]//Water Science and Application Series,6.washington DC:AGU Press,2002.
[16] Eckhard t K,and A rno ld J G.Automatic calibration of a distributed catchmentmodel[J].Journal of Hyd ro logy,2001,251:103-109.
[17] van Griensven A,Francos A,Bauw ens W.Sensitivity ana lysis and auto-ca libration of an integral dynamic model for river water quality[J].Water Science and Techno logy,2002,45(5):321-328.
[18] 黃河水利委員會(huì)天水水土保持科學(xué)實(shí)驗(yàn)站.黃土丘陵溝壑第三副區(qū)水土流失原形觀測及規(guī)律研究[M].鄭州:黃河水利出版社,2004.
[19] 林文嬌,王林,陳興偉.晉江東溪流域土壤侵蝕分布式模擬[J].水資源與水工程學(xué)報(bào),2008,19(3):38-40.
[20] 李曉,李致家,董佳瑞.SWAT模型在伊河上游徑流模擬中的應(yīng)用[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009,37(1):23-26.