基于土壤地形指数和遥感分类的SCS模型参数率定

2016-12-27金文韬许捍卫王海君

地理空间信息 2016年7期

关键词：屯溪水文径流

金文韬，许捍卫，王海君

（1.河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098）

基于土壤地形指数和遥感分类的SCS模型参数率定

金文韬1，许捍卫1，王海君1

（1.河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098）

以RS为主要手段，结合GIS技术，基于屯溪流域遥感影像，研究得到了屯溪流域两期遥感影像的土地利用分类结果。在此基础上，利用屯溪流域DEM数据得到TOPMODEL模型中的土壤地形指数，并与SCS水文模型和遥感信息相结合进行水文分区，率定SCS模型的径流曲线数参数（CN值），然后利用1982～2002年间屯溪流域的水文数据对结果进行精度验证。实验结果表明，该方法取得了较好的效果，模拟径流与实测径流间的平均误差仅为14.1%。

土壤地形指数；SCS模型；RS；土地利用；地表径流

GIS与分布式水文模型相结合，能够尽可能真实地反映流域产汇流过程的空间变化[1]。GIS能提高空间子单元的定义能力，RS可为水文模型提供详尽的背景环境描述。因此，可以把这些技术应用于SCS模型的构建中，并对模型的不足进行修正，以达到更好地描述流域产流过程的目的[2]。本文采用SCS水文模型和土壤地形指数，通过对模型参数的讨论，得到一种适用于该流域的由降雨量推求地表径流量的方法。它能够反映地形、坡度、土地利用类型、土壤状况等下垫面要素对地表径流的影响。

1 研究区概况和数据

本文研究区为新安江流域内的屯溪流域，流域面积为2 670 km2，地处亚热带季风气候区，年平均气温17℃，年平均降水1 600 mm，降水在年内分布极不均匀，其中4～6月多雨，占50%，易发生洪涝灾害；7～9月占20%，旱灾频繁。河川径流年内、年际变化较大，属于典型的湿润地区。

本次实验中所用土地利用变化数据通过1992年10 月和2002年9月两期Landsat影像分类得到（表 1），两期影像的总体分类精度都达到85%以上，满足使用要求。土壤地形指数使用屯溪流域90 m分辨率的DEM数据和屯溪流域土壤信息数据，主要包括土壤类型、分布区域、土壤厚度以及土壤的饱和导水率等。

表1 研究区土地利用变化情况监测

2 研究方法

2.1 土壤地形指数获取

流域下垫面的特征决定流域单元对降水输入的响应。流域下垫面的特征可从流域形态结构和物质组成特征两方面描述。TOPMODEL[3-5]采用地形指数（TI）的空间分布来反映流域水分亏缺的空间分布，并假定流域内具有同一地形指数的区域具有水文相似性，但较少考虑单元的物质组成特征。土壤地形指数（STI）是TI的一个变体，综合了地形因素和土壤因素对反映流域水分亏缺的空间分布的影响，其表达式为：

式中，T0为土壤厚度与土壤饱和导水率之积，单位为m2/h。

TI的表达式为：

式中，α为单位等高线长的上坡汇流面积；tanβ为局部坡度。

目前，常用于提取TI的算法有D8方法和多流向法两种[6-7]。此次实验中，利用D8算法来获取STI。首先利用ArcGIS将屯溪流域90 m分辨率的DEM重采样为30 m分辨率，以便于后期与遥感影像进行叠加分析；再计算坡度以及汇流累积量等数据，并通过屯溪流域的土壤类型数据获得所需的T0以求得STI。

图1 屯溪流域STI

2.2 流域水文分区

利用已获取的STI，以及通过遥感影像获取的土地利用／土地覆盖变化情况对屯溪流域进行水文分区。STI根据其数值范围划分为A（5～15）、B（15～25）、C（25～35）3大类；遥感影像分为林地、耕地、居民点、水体和未利用土地5大类。将以上两种数据进行叠加，同时将水体合并，并将所占面积小于0.1%的分区归入邻近的分区中，最终将屯溪流域划分为12个水文分区，具体分布情况如表2所示。

表2 屯溪流域各水文分区所占面积情况/%

2.3CN值确定

SCS模型是美国农业部水土保持局于1954年开发的针对小流域水文过程设计的模型，是目前应用最为广泛的流域水文模型之一。我国水文学者也应用该模型进行了很多研究工作[8]。模型中的CN值是由前期土壤湿润程度、土壤类型、土地利用方式3个因素共同作用的，有现成的CN值表，可以根据实际情况查询。

CN值是一个无量纲参数，理论取值范围是0～100，实际应用中取值范围是40～98[9]，主要根据美国国家工程手册第4章列出CN 值查算表进行计算[10]。在本次实验中，利用D8算法计算STI并在综合流域土地利用类型、土壤质地特征和土壤前期湿润条件下，通过查表，确定适用于所研究流域的CN值，结果如表3所示[11]。

表3 查表所得CN值

表中，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ表示前期雨量，Ⅰ表示前期雨量小于13 mm；Ⅱ表示前期雨量在13～35 mm；Ⅲ表示前期雨量大于35 mm。由于CN值查算表中的CN值是对应于美国流域系统的，应用于国内一般要进行参数调整。

3 参数调整和精度检验

在本次实验中，设立比例系数K：

在调整比例系数时，遵循以下原则：①调整后的CN值应小于98；②在同一土地利用类和STI分级中，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ3小类的CN值大小应依次增大，如调整后前一小类CN值超过后一小类，则后一类的CN值减1；③ 调整后CN值四舍五入取整。

利用屯溪流域1982～2002年间的17次洪水的降水数据模拟径流，并与实测径流进行比较，使用最小二乘法求解比例系数K，使得二者之间的方差和最小。通过实验得出，当K=1.20时，模拟径流与实测径流间相差最小，因此选用比例系数K=1.2来调整CN值。调整后的屯溪流域水文分区的CN值如表4所示。利用调整后的流域CN值对屯溪流域1982～2002年间17次降水数据进行径流模拟，得到的模拟结果如表5所示，模拟径流和实测径流的平均误差为14.1%。

表4 调整所得CN值

表5 模拟结果/mm

利用表5中17次降水的模拟径流与实测径流进行回归分析，得到二者的确定系数为0.952，说明模拟效果很好地反映了实测径流的变化趋势，模拟径流与实测径流回归分析如图2所示。

图2 径流回归分析图

4 结语

本文将遥感影像分类获取的流域下垫面信息与TOPMODEL模型中的STI相结合，对屯溪流域进行划分，将其划分为12个水文单元，并在每一个水文单元内率定了其参数CN值。利用率定的参数，对屯溪流域1982～2002年间的17次洪水的降水数据进行径流模拟，取得了较好的效果。在模拟结果中模拟径流与实测径流相对误差在20%内的有11次，占全部比例的64.7%；平均误差为14.1%。在模拟径流与实测径流的回归分析中，二者的确定系数为0.952，表明模拟径流很好地反映了实测径流的变化趋势。

STI作为TI的一个变体，在评估土壤的长期干湿情况时不仅考虑了地形因素，还考虑了土壤的下渗率和土壤厚度，能较好地反映流域内土壤的长期干湿情况。同时，本次实验充分说明，利用STI与流域下垫面信息对流域进行水文划分，将流域划分为若干个水文性质相近的水文单元，并在单元内率定其水文参数的方法是可行的。

在本次实验中，调整CN值使用的方法较为简单，如何寻找到一个量化的方法用于调整各个不同流域间的CN值需要进一步研究，同时，由于降水数据的不足，会对最后结果的精确性和可靠性造成影响。

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