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      基于SWAT 模型的無資料流域產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬

      2014-08-22 01:04:00王秋云陳志彪楊滿根張曉云陳志強羅瑋祥
      關(guān)鍵詞:水文徑流流域

      王秋云,陳志彪,楊滿根,張曉云,陳志強,羅瑋祥

      (1.福建師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,福州350007;2.福建省亞熱帶資源與環(huán)境重點實驗室,福州350007)

      0 引言

      在無觀測資料的水土流失嚴(yán)重區(qū)域,準(zhǔn)確量化水沙含量對土壤侵蝕治理及深入認(rèn)識流域的水土流失規(guī)律具有重要意義。中國引進的SWAT模型是美國農(nóng)業(yè)部 (USDA)農(nóng)業(yè)研究中心 (ARS,Agricultural Research Service)研發(fā)的基于尺度的一個長時間的分布式流域水文模型[1],該模型能進行長時間的模擬,在國內(nèi)被廣泛應(yīng)用于徑流模擬、土壤侵蝕、污染物運移等領(lǐng)域[2]。隨著2003國際水文科學(xué)協(xié)會(IAHS)啟動的無測站流域水文預(yù)測研究計劃 (PUB)的實施,SWAT模型在無資料地區(qū)的水文研究取得了一定進展。談戈等[3]在總結(jié)無資料地區(qū)水文預(yù)報研究方法中指出,SWAT流域分布式水文模型是開展無資料地區(qū)水文研究的一條可行之路。目前國內(nèi)外基于SWAT模型對無資料地區(qū)的研究,主要集中在無資料區(qū)域的模型校準(zhǔn)、徑流模擬等研究上,有關(guān)產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬研究較少,如Manguerra[4]在美國印第安納州西部的研究中,改進了徑流模擬過程中SWAT模型的參數(shù)化,并為無資料地區(qū)徑流模擬提供了新的進展。Gitau等[5]采用SWAT模型在Arkansas的7個流域進行研究,對比評價了全局平均法和參數(shù)回歸法2種參數(shù)區(qū)域化方法,并對無資料地區(qū)的水文模擬得到了滿意的結(jié)果。潘杰等[6]應(yīng)用SWAT模型通過參數(shù)移植對遼西走廊海岸帶的無資料流域進行地表徑流模擬。陸志翔[7]等在伊犁河上游缺資料地區(qū)對SWAT模型校準(zhǔn)進行了改進,結(jié)果較好的再現(xiàn)了流域的水文過程。僅Migliaccio[8]等量化了敏感性參數(shù)隨機分布時,SWAT模型輸出的不確定性,并通過隨機驗證模型論證了SWAT模型能應(yīng)用到無資料流域進行產(chǎn)流產(chǎn)沙的模擬。

      圖1 朱溪小流域之子流域位置關(guān)系Figure1 Spatial relation of sub-basins in Zhuxi watershed

      準(zhǔn)確估測無觀測資料流域的產(chǎn)流產(chǎn)沙量對水土流失地區(qū)的治理具有重要意義。本研究以朱溪小流域的2個子流域——游屋圳子流域和高陂塅子流域為研究對象 (圖1),以游屋圳子流域為參證流域,通過模型參數(shù)移植,對無觀測資料的高陂塅子流域進行產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬。本研究將SWAT模型應(yīng)用到南方紅壤侵蝕區(qū)無觀測資料小流域,以期為該區(qū)的水土保持與生態(tài)恢復(fù)提供借鑒。

      1 資料與方法

      1.1 研究區(qū)概況

      朱溪小流域位于福建省長汀縣河田鎮(zhèn)東部和南山鎮(zhèn)西北部,介于 25°38'15″~25°42'55″N、116°23'30″~116°30'30″E之間,流域面積44.96 km2。地貌類型以低山、丘陵為主,在河流沿岸及支流有河谷盆地分布,地勢東北高西南低,海拔270~680 m;流域?qū)僦衼啛釒Ъ撅L(fēng)濕潤氣候,年平均氣溫18.3℃,平均年蒸發(fā)量1 403 mm,多年平均降水1 743.6 mm,降水年內(nèi)分配為雙峰形,降雨量集中且強度大,3—8月降雨量占全年的76.18%[9-10];土壤主要為燕山晚期粗晶花崗巖在長期濕熱氣候條件下風(fēng)化而發(fā)育成的紅壤、侵蝕紅壤,土層深厚、節(jié)理發(fā)育,但極其松軟,抗蝕性極差,且酸性強,保水保肥能力低;該區(qū)域是中國南方紅壤侵蝕區(qū)的典型代表,2007年,被列入全國30條典型小流域進行監(jiān)測。游屋圳子流域和高陂塅子流域相鄰,具有相同的自然氣候條件及下墊面性質(zhì),兩子流域面積分別為6.38 km2和10.23 km2。

      1.2 數(shù)據(jù)及處理

      1.2.1 空間數(shù)據(jù)

      本研究DEM數(shù)據(jù)的獲取是以1∶1萬地形圖為底圖,在ArcGIS中進行數(shù)字化等高線及TIN轉(zhuǎn)化生成分辨率為10 m×10 m的數(shù)字高程圖 (圖2)。土地利用空間分布是在2007年研究區(qū)土地利用圖的基礎(chǔ)上,結(jié)合2009年的ALOS影像,根據(jù)長汀縣水土保持局提供的土地利用資料及野外調(diào)查資料,對原有土地利用數(shù)據(jù)進行更新,得到2009年土地利用空間分布 (圖3)。土壤類型空間分布來源于福建省長汀縣第二次土壤普查1∶5萬土壤類型圖,以流域土壤采樣實測數(shù)據(jù)進行檢驗,得到研究區(qū)的土壤類型空間分布 (圖4)。

      1.2.2 屬性數(shù)據(jù)

      土壤數(shù)據(jù):包括物理屬性數(shù)據(jù)和化學(xué)屬性數(shù)據(jù)兩大類。物理屬性對SWAT模型起重要作用,主要包括土壤水文組、土壤機械組成、有機碳、有效田間持水量和土壤飽和水傳導(dǎo)率等。參照《福建土壤》、《福建土種》和《長汀縣農(nóng)業(yè)區(qū)劃》等資料收集了土壤有機質(zhì)含量、粒徑、土壤的層數(shù)等屬性數(shù)據(jù),而土壤飽和水傳導(dǎo)率、土壤有效含水量等,這些數(shù)據(jù)較難測定,均由美國農(nóng)業(yè)部和華盛頓大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的SPAW軟件計算得到。氣象數(shù)據(jù):本研究構(gòu)建氣象數(shù)據(jù)庫所用資料來自河田氣象站2001—2008年的觀測數(shù)據(jù),包括降水、氣溫、相對濕度等,其余氣象數(shù)據(jù)均由天氣生成器模擬生成。相關(guān)參數(shù)的計算參照SWAT模型的用戶手冊,運用pcpstat.exe、dew.exe等應(yīng)用程序進行相應(yīng)計算。水文數(shù)據(jù):模型率定和驗證中用到的徑流和泥沙數(shù)據(jù)均由長汀縣水土保持局提供。

      1.3 研究方法

      圖2 朱溪小流域數(shù)字高程Figure2 DEM of Zhuxi watershed

      圖3 朱溪小流域土地利用Figure3 Land use of Zhuxi watershed

      圖4 朱溪小流域土壤類型Figure4 Soil type map of Zhuxi watershed

      1.3.1 SWAT模型

      SWAT模型是建立在SWRRB模型[11]的基礎(chǔ)上以日為步長的連續(xù)空間分布式水文模型,有水文、氣象、泥沙、土壤溫度、作物生長、殺蟲劑、營養(yǎng)物和農(nóng)業(yè)管理8個部分組成,最初是為了在大尺度無觀測資料流域及無需校準(zhǔn)應(yīng)用而開發(fā)的[1],經(jīng)過不斷的改進,逐步發(fā)展為能夠適用于不同尺度水文過程模擬的模型。

      SWAT模型采用水文響應(yīng)單元 (Hydrologic Response Unit)對流域進行離散化處理,即首先根據(jù)DEM把流域劃分為一定數(shù)目的子流域,然后在每個子流域內(nèi)把有相同土地利用類型和土壤類型的區(qū)域劃分成同一個水文響應(yīng)單元。SWAT模型運行時,假定子流域的每個水文響應(yīng)單元之間不存在相互影響,對每個水文響應(yīng)單元的負荷分別計算,然后對子流域內(nèi)所有水文響應(yīng)單元的負荷進行匯總計算。本研究采用burn-in算法提取流域水系,選取SCS曲線法進行地表徑流估算,選擇偏正態(tài)分布法模擬降雨量,選擇Penman-Monteith方法模擬潛在蒸發(fā)。SWAT模型中泥沙主要來源于坡面產(chǎn)生和河床侵蝕產(chǎn)生兩部分,本研究采用MUSLE[12]方程計算坡面產(chǎn)沙量,河道挾沙能力計算采用河道挾沙能力計算方程,其中線性系數(shù)Spcon和指數(shù)系數(shù)Spexp用來計算河道最大挾沙能力。

      1.3.2 模型參數(shù)移植法與流域水文相似性判定

      參數(shù)移植法是通過選擇與無觀測資料流域相似的有資料流域作為參證流域,將參證流域率定的模型參數(shù)移植到無觀測資料流域進行相關(guān)研究的方法,是解決無觀測資料地區(qū)水文模型參數(shù)識別的常用方法。具有水文相似性的2個流域,其水文模型參數(shù)也應(yīng)該是相似的,這是模型參數(shù)移植法的研究依據(jù)[13]。在無觀測資料流域產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬中,需找到一個與無觀測資料流域水文相似的參證流域,進行流域間模型參數(shù)移植?;趦闪饔蛩南嗨菩苑治鼋Y(jié)果,決定是否可以將參證流域的模型參數(shù)移植到無觀測資料流域,進而決定能否對無觀測資料流域產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬?;诳追舱艿龋?4]提出的具有相同地形指數(shù)頻率分布的流域,在氣候、下墊面特征相同的條件下,本研究用此規(guī)律來判定參證流域與無觀測資料流域是否具有水文相似性。

      地形指數(shù)ln(α/tanβ)最早是由Kirkby和Weyman提出的[15],它反映徑流在流域中任一點的累積趨勢以及重力使徑流順坡移動的趨勢。本研究應(yīng)用單流向算法[16]從DEM柵格數(shù)據(jù)中分別計算α和tanβ值,然后得到ln(α/tanβ)值。其中,α為單位等高線長度進入網(wǎng)格單元的匯水面積,它反映徑流在流域中任一柵格上的累積趨勢,是單元網(wǎng)格的匯水面積A與單位等高線長度L的比值,即α=A/L。tanβ為單元柵格的坡度,反映在重力作用下徑流順坡向下流動的趨勢,是相鄰柵格間的高程差Δh與相鄰柵格中心的距離 Δl的比值,即 tanβ=Δh/Δl。

      2 結(jié)果分析

      2.1 游屋圳子流域SWAT模型模擬

      在游屋圳子流域的SWAT模型建模中,通過不斷調(diào)整集水面積閾值,最終將集水面積閾值確定為18 hm2,將水文卡口站選為流域的出口,生成13個子流域;對流域的土地利用、土壤類型、坡度進行重分類,在考慮模型運算效率的基礎(chǔ)上,將土地利用類型、土壤類型、坡度面積閾值都設(shè)為5%,生成127個水文響應(yīng)單元;最后輸入氣象數(shù)據(jù)文件進行模擬。

      年降雨量對徑流和泥沙產(chǎn)生至關(guān)重要的影響。2010年,研究區(qū)的降雨量為1 803 mm,與多年年平均降雨量1 743.6 mm相差不大,說明2010年能作為代表年進行研究。由于水文觀測資料的時間序列較短,本研究僅選取對2010年4—7月的日徑流過程與泥沙過程進行參數(shù)校準(zhǔn)和驗證。2010年4月5日—5月30日為模型校準(zhǔn)期,2010年6月9—29日為模型驗證期。本研究采用相對誤差 (Re)、決定系數(shù) (R2)以及Nash-Sutcliffe效率系數(shù) (Ens)3個指標(biāo)來評判SWAT模型在游屋圳子流域的適用性。通常認(rèn)為R2>0.5,Ens>0.5,模擬結(jié)果達到滿意。通過不斷參數(shù)調(diào)整,分別得到徑流和泥沙不同模型時期的R2、Re和Ens三指標(biāo)數(shù)值,見表1。由表1可知,SWAT模型在游屋圳子流域的模擬精度滿足水文模擬的要求,可以進行模型參數(shù)的移植。

      表1 SWAT模型在游屋圳子流域的適應(yīng)性評價Table1 Adaptability evaluation of SWAT model in Youwuzhen sub-basin

      2.2 流域水文相似性分析結(jié)果

      利用上面介紹的地形指數(shù)計算方法,分別計算朱溪小流域及其子流域——游屋圳子流域和高陂塅子流域的地形指數(shù),通過進一步計算得到各自的地形指數(shù)頻率分布曲線,如圖5所示,其中橫坐標(biāo)為流域的地形指數(shù)值,縱坐標(biāo)為地形指數(shù)值對應(yīng)的網(wǎng)格面積占全流域面積的百分比。從圖5可以看出,朱溪小流域及其子流域的地形指數(shù)頻率分布基本一致,根據(jù)國內(nèi)學(xué)者孔凡哲等[13]研究可知,游屋圳子流域和高陂塅子流域具有水文相似性,滿足模型參數(shù)移植的需求。

      圖5 朱溪小流域及其子流域地形指數(shù)頻率分布Figure5 Frequency distributions of topographic index of Zhuxi watershed and its sub-basins

      2.3 高陂塅子流域產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬結(jié)果

      根據(jù)高陂塅子流域與游屋圳子流域的水文相似性評價結(jié)果,可以將經(jīng)過參數(shù)率定和驗證后的游屋圳子流域SWAT模型的主要參數(shù)移用到高陂塅子流域的模型中,進行產(chǎn)流產(chǎn)沙的模擬。根據(jù)高陂塅子流域的DEM、氣象數(shù)據(jù)(采用游屋圳子流域的氣象數(shù)據(jù))、土壤和土地利用等數(shù)據(jù)構(gòu)建高陂塅子流域的SWAT模型,確定流域出口,并將高陂塅子流域離散為15個更次一級子流域、119個水文響應(yīng)單元,見圖6。通過設(shè)置流域配置文件,建立高陂塅子流域的SWAT模型。模擬結(jié)果表明,2010年高陂塅子流域年徑流量1.32×107m3,年產(chǎn)沙產(chǎn)量2 200 t。

      3 結(jié)論

      圖6 高陂塅子流域劃分結(jié)果Figure6 The delineation of Gaopoduan sub-basin

      本研究針對無觀測資料的水土流失區(qū)產(chǎn)流產(chǎn)沙難準(zhǔn)確預(yù)測問題,將SWAT模型應(yīng)用于南方紅壤侵蝕區(qū)水土流失嚴(yán)重的高陂塅子流域,為今后水土保持與生態(tài)恢復(fù)工作提供了依據(jù)。

      1)流域水文相似性的判定是模型參數(shù)移植的關(guān)鍵。國內(nèi)學(xué)者潘杰等[6]在遼西走廊區(qū)域的研究中通過建立指標(biāo)體系,利用層次分析法評價了兩流域的相似性。本研究采用單流向法提取了地形指數(shù),并將地形指數(shù)頻率分布作為評價流域水文相似性指標(biāo),避免了指標(biāo)體系的繁瑣性,同時對其他流域的水文相似性確定具有指導(dǎo)意義。

      2)在參證流域的模型校準(zhǔn)與驗證過程中,取得較好的模擬效果:徑流及泥沙模擬在校準(zhǔn)期和驗證期決定系數(shù)R2均在0.70以上,效率系數(shù)Ens均在0.65以上,相對誤差在0.15以內(nèi)。縱然表明SWAT模型可以用于游屋圳子流域的產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬,但仍存在一些不足。本研究基于水文觀測資料的時間序列較短,僅對以日為單位進行模擬與驗證,今后仍需大量資料以月、年為時間尺度對模擬結(jié)果進一步驗證。

      3)將游屋圳子流域SWAT模型調(diào)整后的參數(shù)移植到無觀測的高陂塅子流域,模擬得2010年高陂塅子流域年徑流量1.32×107m3,年產(chǎn)沙產(chǎn)量2 200 t,模擬結(jié)果有助于定量預(yù)測流域的產(chǎn)流產(chǎn)沙量,為南方紅壤侵蝕區(qū)水土流失治理提供參考。

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