基于HBV模型的牡丹江流域的水文过程模拟研究
2017-03-22郝振纯王国庆刘翠善
吴 辰，郝振纯，王国庆，刘翠善
(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210098；2.南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210029)
0 引 言
水文模型是探索和认识水循环和水文过程的重要手段，也是解决水文预报、水资源规划与管理、水文分析与计算等实际问题的有效工具[1]。HBV模型是著名的概念性水文模型之一，是一种模拟积雪、融雪、实际蒸散量、土壤水分储存、地下水埋深和径流等机制的半分布式降雨径流模型。康尔泗等[2]在HBV模型的基础上进行改进，建立了新的概念性水文模型，并对西北干旱区出山口的径流进行模拟，得到了较好的结果。我国东北地区有较长冰雪覆盖期，春汛预报和春季抗旱水量分析尤为重要，但考虑融雪(冰)的洪水预报方案相对缺乏。针对这一问题，张建新等[3]通过对HBV/IMHS在挠力河的应用研究，验证了其在我国东北寒冷地区的适用性。针对HBV模型没有考虑坡面径流而导致以暴雨产流为主的流域模拟预报结果较差的问题，张洪斌等[4]对HBV模型的产流模块进行了改进，从而提高了模型对洪峰径流模拟的精度。张漫莉[5]通过改进的HBV模型与新安江模型在中小型流域洪水预报模拟结果的对比分析，发现改进的HBV模型得到了较好的应用。
寒区是我国水资源的重要发源地，寒区水文过程的模拟对区域内水资源的分配调控具有重要意义。本文以牡丹江流域为研究区，基于HBV模型开展寒区水文过程的模拟研究，以期为寒区水资源管理和生态环境修复提供科学依据。
1 资料与方法
1.1 流域概况
牡丹江发源于吉林省长白山牡丹岭，隶属松花江水系，为其第二大支流，大致呈南北走向，全长725 km，流域总面积达37 600 km2，多年平均径流量为52.5 亿m3。流域平均坡降0.139%。山地占流域面积的89%，平地很少，仅占全流域的7.73%，森林覆盖率超过40%[6]。流域地跨吉林、黑龙江两省，整体呈现南北狭长的地形，两岸支流呈树枝状均匀分布，多数短而湍急，面积不大。最大的支流为海浪河，流域面积5 251 km2，海浪河上游多为原始森林。
牡丹江流域属中温带大陆性半湿润季风气候区。夏季炎热多雨，冬季寒冷而干燥，年降水量约536 mm。最高气温37.5 ℃，最低气温-45.2 ℃，多年平均气温3.6 ℃。流域内无霜期很短，初霜一般出现在9 月下旬，终霜最晚出现在5月末。河流补给以降水和融雪为主。
选取流域内的5个水文站进行模型率定，其中牡丹江站和石头站位于牡丹江干流，支流上的站点包括海浪河的长汀子站、五虎林河的西桥站以及三道河的荒沟站。流域水系及水文气象站点位置如图1所示。
图1 牡丹江水系及水文气象站点分布示意图Fig.1 River system and locations of hydro-meteorological stations within the Mudan River basin
由于选取的水文站点连续的逐日实测流量资料有限，因此研究中采用牡丹江、石头、长汀子、荒沟和西桥5个水文站(2005-2012年)8年的逐日资料进行分析，各站点的基本情况如表1所示。
表1 牡丹江流域水文站点基本信息Tab.1 Information of hydrometric stations on the Mudan River basin
1.2 HBV模型
HBV(Hydrologiska Byrans Vattenbalansavdelning)模型是20世纪70年代由瑞典气象与水文研究所(Sweden Meteorology and Hydrology Institute, SMHI)开发的一种半分布式的概念性降水径流模型。与其他水文模型相比， HBV模型综合考虑了多种影响流域径流的因素，把降雨、融雪、产汇流、模型率定和实时预报等有机结合起来，形成了一套完整的模型预报方案[7,8]。此外，该模型输入资料简单，结构层次清晰，参数物理意义明确，目前，HBV模型已被广泛应用于设计洪水、水文预报和气候变化影响研究等诸多领域[9,10]。该模型分为4个模块：融雪模块、土壤模块、响应模块和汇流模块[4]。模型以日降水、日平均气温和日潜在蒸散发作为输入资料，其中日潜在蒸散发通过彭曼公式计算得到。模型结构如图2所示。
图2 HBV模型结构示意图Fig.2 The structure diagram of HBV model
融雪模块是HBV模型针对高寒区流域开发的一个重要模块，可用于模拟降水或融雪进入土壤的水量。模型通过比较子流域的日均温T(℃)和临界温度TT(℃)来判断降水方式。当T
Melt=CFMAX(T-TT)
(1)
Refreezing=CFR·CFMAX(TT-T)
(2)
式中：CFMAX为融雪因子，mm/(℃·d)；CFR(-)为再冻结系数。
土壤模块主要有两大作用，一是判断土壤水是否参与和地下水的交换过程，二是控制模型中的蒸发计算。对于蒸发的计算模型中设有一个阈值参数LP，LP是超过实际蒸散发达到潜在蒸散发时的土壤含水量，mm。根据土壤含水量(SM)与最大土壤含水量(FC)的比值与LP的大小关系，可以确定实际蒸散发的大小。当SM/FC大于LP时，土壤的实际蒸散发等于潜在蒸散发；当SM/FC小于LP时，实际蒸散发线性减少。
径流的形成过程在模型中被概化成一个简单的响应过程，因而称作响应模块。模型分为上下两层对不同快慢的径流成分进行模拟。下层被概化成一个简单的线性水库，用于模拟基流；上层是一个非线性水库，当土壤含水量较大，渗透量较小时，上层水库蓄水，它有两个出口，分别模拟地表径流和壤中流。
汇流模块中包含一个三角加权变换函数，利用函数中的自由参数MAXBAS，可以把在一个时间步长内产生的径流分布到后续的时间里，从而得到转化后模拟的径流过程。河道汇流过程采用马斯京根法进行计算，从而计算出流域的出口断面处总的流量。
采用Nash效率系数(Reff)和拟合优度(r2)作为模型的评价指标，计算公式参见式(3)和式(4)。这两个系数的取值均介于0～1，用于评估实测径流和模拟径流的拟合程度，其值越接近1，则说明实测径流与模拟径流的拟合程度越高，模拟的效果越好。
(4)
2 结果与讨论
2.1 参数敏感性分析
一个模型通常有很多参数，这些参数的变化或多或少都会对模型的结果产生影响，参数的敏感性分析就是把模型的参数在一定范围之内进行变化，观察其对模型结果的影响。参数的敏感性分析对于理解模型的结构、控制模型的效率都有非常大的帮助[11,12]。HBV模型的参数很多，其中有11个参数需要进行优选，因此对参数进行敏感性分析是非常必要的。模型的参数及其范围参见表2。
其中，TT、CFMAX为融雪模块的参数，其改变主要影响3-5月份的融雪径流。TT增大，径流峰值增加且后移，径流图变得尖瘦；CFMAX的增大使得径流峰值增加且向前平移，径流图也会变得尖瘦。FC、LP、BETA为土壤模块的参数，FC和BETA主要影响较小洪水波，其值越大，整体径流越小。PERC、UZL、K0、K1、K2为响应模块的参数，PREC的改变对径流退水段影响较大，PREC增大，退水段径流减少；UZL增大使得洪峰峰值减小；K0、K1、K2分别控制洪峰流量、壤中流和基流的出流，其值越大，洪峰峰值越高，相应的壤中流和基流减少。MAXBAS为路径模块的参数，MAXBAS的增大会导致洪水波向后平移，且峰值有所降低。
表2 HBV模型参数及范围Tab.2 HBV model parameters and scope
2.2 寒区水文过程模拟
由于牡丹江流域仅有2005-2012年8年的序列资料，在利用HBV模型进行水文模拟时，选择2005-2009年作为模型的率定期，2010-2012年作为模型的验证期。表3统计给出了HBV模型在5个典型流域的模拟结果。为了直观地分析模拟的径流过程，图3中给出了5个水文站实测与模拟流量过程。
表3 牡丹江流域率定及验证期水文模拟效果统计Tab.3 Statistical results of daily discharge simulationsfor five sub-catchments
表3中的统计结果与图3给出模拟过程总体一致。由表3和图3可以看出，①HBV模型对各站径流过程的模拟效果有所不同，其中牡丹江站模拟效果较好，率定期和验证期的效率系数分别为0.64和0.61，对西桥站的模拟效果最差，效率系数不到0.5。②牡丹江站、长汀子站和荒沟站的模拟结果总体较好。率定期和验证期Nash模型效率系数均超过0.5，模拟与实测流量整体拟合也较为一致，模拟流量可以较好地反映实测流量的变化过程；但模拟径流在涨水段和退水段与实测径流存在一定偏差。③西桥站和石头站模拟效果相对较差，率定期和验证期的Nash模型效率系数多在0.55以下。石头站是研究区域最下游的水文站，流域面积较大，约为37 600 km2，且流域内雨量站点分布不均，导致模型的输入资料不够精确，这可能是造成石头站模拟效果不佳的主要原因。西桥站位于牡丹江的第二大支流五虎林河，五虎林河有22条支流，而西桥站位于这些支流的下游出口，汇水面积较小，且除西桥站外，附近仅有噶库站和朱家沟站这两个汛期雨量站，雨量站点稀少，计算所得的雨量值不够精确；此外，西桥站在选取的研究时段以小水年为主，仅在2005年与2009年出现了较大的洪峰值，因而影响了该站的模拟精度。
从整体上来看，尽管HBV模型对各站的模拟效果有所不同，但在总体上的变化规律都与实测径流过程基本一致。在资料充分的条件下，HBV模型在牡丹江流域模拟效果良好。然而，在资料缺乏的地区，模型模拟效果不佳。因此，在做水文模拟研究时，保证资料的充分性和可靠性对研究结果起着至关重要的作用。
此外，通过对以上五个水文站的模拟结果分析可知，HBV模型对大水年的模拟效果较之小水年更佳，对汛期的模拟效果较之非汛期更佳，该模型可以用于汛期洪水预报研究。
图3 牡丹江5个水文站实测与模拟日流量过程Fig.3 Simulated and measured daily discharges at four hydrometric stations on the Mudan River
3 结 语
(1)运用HBV模型对牡丹江流域的水文过程进行模拟，模拟效果总体而言良好，尤其是在资料丰富的上游地区(如牡丹江站)，而对于资料相对缺乏的区域，模拟效果不理想。因此，资料短缺区域的水文模拟依然是未来水文科学研究的重点。
(2)HBV模型对大水年和汛期水文过程模拟效果优于枯水年份和非汛期，因此，HBV模型可以用于洪水预报等方面的研究。尽管HBV模型考虑了融雪模块，但对非汛期特别是极冷的12月至次年2月份流量过程模拟误差较大，寒区水文过程依然是未来冰冻圈水文研究的重要方向。
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