SWAT模型中集水面积阈值对径流模拟的影响

赵俊鹏，赵 来，徐德荣

(滁州学院 地理信息与旅游学院，安徽 滁州 239012)

SWAT模型中集水面积阈值对径流模拟的影响

赵俊鹏，赵 来，徐德荣

(滁州学院 地理信息与旅游学院，安徽 滁州 239012)

选择滁河汊河集水文站上游流域为研究区，应用适度指数法获取最优集水面积阈值，并在此基础上设定阈值序列。应用SWAT分布式水文模型，进行不同集水面积阈值条件下的流域径流模拟，进一步分析集水面积阈值对流域径流模拟结果的影响。研究结果表明:适度指数法能够满足径流模拟中集水面积阈值的确定；径流量对集水面积阈值的变化不敏感，最大相对偏差不超过6%，但仍存在适用范围的上下限。

集水面积阈值；SWAT模型；径流；流域

目前，SWAT分布式水文模型在流域水文、生态和环境等领域得到广泛应用。然而,模型变量和参数具有很大的随机性和时空变异性，且这些变量和参数的变化会造成模拟结果较大的差异[1]。其中，集水面积阈值这一参数直接决定了流域内子流域的分割、河网的疏密及水文响应单元的生成。由于模型预测结果的精度很大程度上取决于输入的空间变量对流域相关特征的描述，因此，有学者认为集水面积的取值对模拟结果的影响大于参数调节对结果的影响[2]。但是，很多SWAT 模型使用者通常仍采用默认的集水面积阈值来划分子流域，并没有考虑不同阈值对模拟结果的影响。因此，基于集水面积阈值对水文模拟结果的不确定性，国内外学者做了相关的研究[3-7]。不过，这些研究中多采用依靠经验选取的集水面积阈值序列，缺失了在集水面积最优阈值的初步选取过程，并未解决在水文模拟中如何选取阈值这一问题。针对集水面积阈值的选取以及这些阈值对基于SWAT模型模拟径流结果的响应进行研究。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

选择滁河汊河集水文站(118°35′E、32°12′N)上游流域为研究区，该区地处安徽滁州境内(见图1)，其地势北高南低，源头为江淮分水岭南缘，流经丘陵地带，主要有清流河、来安新河两条支流，流域总面积为1 952.4 km2。汊河集水文站是滁河干流重要控制站，地处滁州市来安县汊河集镇，国家重要水文站，设站目的为研究滁河产汇流规律，为滁河防汛、治理及汊河集闸运行管理提供服务[8]。

图1 研究区概况

1.2 基础数据

模型运行所需的输入数据包括气象、地形、河道、土地利用和土壤数据等。降雨的逐日实测资料、逐日最高及最低气温等气象资料为流域内及周边6个气象站点2009—2012年的实测资料,气象水文数据的观测站分布见图1。太阳辐射数据及各观测站点所缺的历史资料通过模型自带的天气发生器模拟获得。地形数据为国家1∶5万地形图数字化生成的格网大小为25 m的DEM数据，在应用前进行了洼地填充处理。河道矢量数据基于2009年TM数据解译并参照研究区水文图制作而成，河道数据为辅助数据，一方面，其可以更好地生成与实际较符合的河网水系，尤其在河流下游的平坦区域；另一方面，在集水面积阈值选择过程中其作为基础数据之一参与确定。土地利用数据由2009—2012年TM遥感影像的解译获得，将土地利用类型合并为6 种土地利用类型: 耕地、林地、草地、水体、建设用地以及未利用地。土壤数据由1∶100万的安徽省土壤图数字化得到。

1.3 集水面积阈值序列的选择

集水面积是指流入某网格单元的水流流经区域的面积之和。只有某格网单元上游集水面积达到某一个阈值，才能形成河网。随着集水面积阈值的变化，提取的水文特征也有很大差异。在本研究中集水面积阈值序列数值的选择要具有代表性，因此，先通过集水面积阈值确定的方法确定最优阈值，再在该阈值基础上进行增和减的操作，获取最终的阈值序列。现行的流域分割中集水面积阈值确定的常用方法主要有恒定阈值法和适度指数法。恒定阈值法即依靠个人经验或与精确的水系图反复比对而获得阈值，这种人工确定的阈值具有很大的不确定性[9]。采用适度指数法[10]，即通过计算流域水系流向起点的观测值和计算值之间的长度误差来设置合理的阈值。适度指数法是近年来针对确定合理的集水面积阈值而提出的一种新方法，在该方法确定阈值的基础上获得的水系与蓝线河网(从地图数字化得到的河网)拟合程度好[11]。适度指数法的公式为

(1)

式中:Li为不足的水流长度，Lr为多余的水流长度，LT为河流水系总长度，s为多余或不足的水流长度的河段，n为多余或不足的水流长度的河段总数。当F值最小时，认为其对应的流域阈值最合理。

蓝线河网数据基于2009年TM数据解译并参照研究区水文图制作而成为本研究尺度下该研究区域内河网的真实表达。根据适度指数法，通过对比和计算不同的阈值基础上获取的河网和蓝线河网之间的差异表明，本研究区所用25 m格网大小DEM划分子流域集水面积阈值设置为12 km2较适宜，将该阈值提取的河网与该研究区域的尺度水平下获取的数字水系图进行叠加分析基本吻合，以此阈值为基准，依照实验经验，将集水面积阈值向河网概化和河网细部表达两个方向进行适度变换，确定集水面积阈值序列：1，2，4，8，12，20，40，60，80，100，150，200。

1.4 参数确定与模型模拟

选用ArcSWAT 2.1.4版本，其对产流的模拟采用径流曲线数法(SCS-CN)[12]。建模时，首先导入DEM数据，输入选定的集水面积最优阈值，并添加汊河集水文站为流域出口，由此实现流域的分割，获取到子流域；通过土地利用类型面积阈值为10%和土壤类型面积阈值为20%来确定水文响应单元( HRU)的数量；最后输入气象数据文件进行模拟。以2009—2010年滁河汊河集水文站的日径流数据为基础对模型相关参数进行敏感性分析；并且应用2011—2012年的实测数据对模型相关参数进行调解确定。模型达到满意后，依次输入不同的集水面积阈值重复以上模型运行过程，得到序列径流模拟结果，应用相对偏差表示序列集水面积阈值下所引起的模拟结果的变化。

2 结果与分析

2.1 流域特征

在不同的集水面积阈值下对研究区进行子流域划分时,得到不同的子流域划分结果,如图2所示；将土地利用类型、土壤类型的面积阈值分别设为10%和20%，产生系列水文响应单元( HRU)的数量，不同集水面积阈值划分的特征参数统计见表1。

图2 不同集水面积阈值下提取的河网

表1 不同集水面积阈值划分的流域特征参数

2.2 径流

在不同集水面积阈值进行的流域划分的基础上，保持其它参数以模型默认值不变，模拟流域出口滁河汊河集水文站2009—2012年多年平均径流量，应用相对偏差表示序列集水面积阈值下所引起的模拟结果的变化，其计算式为

RE=(Vi-Vs)/Vs×100%.

(2)

式中：Vi为不同的子流域划分所模拟得到的径流量；Vs为以最优集水区面积阈值12模拟得到的径流值。

不同集水面积阈值下模拟得出的年均径流量变化见表2。由表2可知：随集水面积阈值的增加，模拟径流值整体呈增加趋势，集水面积阈值分别为1、2、150、200时，模拟结果相对误差较大，分别为4.05%、2.70%、-4.78%、-5.65%；当集水面积阈值为4时，径流量增幅较大，在4～80的区间内时，径流量模拟值有波动，但总体稳定；当达到和超过100时，径流量呈下降趋势。在集水面积阈值较小时，子流域分割数量的增加，产生了较多不合理的子流域和伪河网，出现与实际水文过程情况不符的虚假模拟。不同集水面积阈值下得出的子流域划分结果改变了径流曲线数CN值的空间集总程度[6]，因而随集水面积阈值增大和减少向两端变化时，模拟的径流量的变化波动也随之增加这一结论得到了验证。

表2 不同集水面积阈值划分的径流模拟结果

3 结束语

以滁河汊河集水文站上游流域为研究区，应用SWAT 模型在不同的集水面积阈值条件下，进行了流域径流的模拟与分析，得到如下结论：

1)在不同集水面积阈值条件下其模拟结果存在阈值适用范围的上下限，当阈值在4～100 km2之间时，均可达到满意的模拟效果，且模拟结果基本保持不变，但当阈值过小或过大，模型会过高估计或过低估计径流量。

2)从集水面积阈值序列的模拟结果可以得出，预先选取的最优阈值处于模拟结果较稳定的数值区间之内，通过适度指数法预先确定集水面积最优阈值，有助于合理地实现区域径流的模拟。

3)本研究区域属低山和起伏不大的微丘区域，集水面积阈值的合理适用区间是否具有区域性，是否随着地形的差异而出现较大的变化，仍需要进一步研究。

[1]贾仰文，王浩，倪广恒，等.分布式流域水文模型原理与实践[M].北京：中国水利水电出版社,2004.

[2]KIM J G,PARK Y,YOO D,et al.Development of a SWAT patch for better estimation of sedimentyield in steep sloping watersheds[J].Journal of the American Water Resources Association,2009,45(4): 963-972.

[3]BINGNER R L,GARBRECHT J,ARNOLD J G,et al.Effect of watershedsubdivision on simulation runoff and fine sediment yield[J].Transactionsof the ASAE,1997,40 (5): 1329-1335.

[4]FITZHUGH T W,MACKAY D S.Impacts of input parameters spatial aggregation on an agricultural nonpoint source pollution model [J].Journal of Hydrology,2000,236: 35-53.

[5]JHA M,GASSMAN P W,SECCHI S,et al.Effect of subdivision on SWAT flow,sediment,and nutrient predictions[J].Journal of American Water Resources Assosiation,2004,40(3): 811-825.

[6]张雪松，郝芳华，程红光，等.亚流域划分对分布式水文模型模拟结果的影响[J].水利学报，2004(7)：119-123，128-128.

[7]邱临静，郑粉莉，Yin Runsheng.DEM栅格分辨率和子流域划分对杏子河流域水文模拟的影响[J].生态学报，2012，32(12)：3754-3763.

[8]付兵.滁河汊河集水文站堰闸流量单值化分析[J].江淮水利科技，2012(3)：28-29.

[9]高超，金高洁.SWIM水文模型的DEM尺度效应[J].地理研究，2012，31(3)：399-408.

[10]LIN WEN-TZU,CHOU WEN-CHIEH,CHAN YUAN LIN,et al.Automated Suitable Drainage Network Extraction from Digital Elevation Models in Taiwan’s Upstream Watersheds[J].Hydrological Process,2006,20:289-306.

[11]吴泰兵，夏达忠，张行南.基于改进适度指数法的流域流水网阈值确定研究[J].水电能源科学，2011，29(4)：18-20.

[12]USDA-SCS.National Engineering Handbook Section 4: Hydrology.Washington DC: USDA-SCS,1972: 121-144.

Influence of different catchment area threshold on SWAT runoff simulation

ZHAO Jun-peng,ZHAO Lai,XU De-rong

(College of Geographic Information and Tourism,Chuzhou University,Chuzhou 239012,China)

It takes the area which is within upper watershed of Chaheji hydrological network in Chuzhou as the study area.The fitness index methods are used for the optimal catchment area threshold.A threshold sequence is set up based on the optimal threshold.By using SWAT distributed hydrological model,the runoff of the study area is simulated under different catchment area threshold.The results show that the fitness index methods can satisfy the calibration of the catchment area threshold for runoff simulated.The runoff yield hardly changes with the variation of catchment area threshold,with the maximal relative deviation less than 6%,but the threshold should be within the scope of application.

drainage area threshold; SWAT model; runoff; watershed

2013-12-07

滁州学院大学生创新创业训练计划资助项目(201210377013)；滁州学院科研资助项目(2010kj024B)

赵俊鹏(1992-)，男，本科生，研究方向：地理信息系统.

F291.1

A

1671-4679(2014)03-0010-05

郝丽英]