基于SWAT模型的合理亚流域划分和径流模拟
2017-03-23马孝义蔡朵朵
喻 晓,马孝义,蔡朵朵
(西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西 杨凌 712100)
0 引 言
SWAT模型作为可以进行大尺度、长时期模拟分布式水文模型,以扩展模块的形式集成于ArcGIS软件中,是目前解决流域水文模拟、环境评价等问题的主要手段之一[1,2]。它基于水量平衡、MUSLE方程等原理,能够在不同土壤类型和土地利用的大尺度流域内模拟流域产流、产沙以及营养物负荷等的变化情况。亚流域划分作为构建SWAT模型初始环节,通过给定不同的集水面积阈值,得到不同的亚流域划分方案及模拟结果。阈值设置得越小,生成的水系越密集,划分的亚流域数目越多,HRU越精细;但当阈值小到一定程度后,亚流域数目太多影响运算效率,且容易出现程序划分出错,导致无法运行。因此,如何平衡模拟精度与模拟效率的关系、确定研究流域合理的亚流域划分水平成为众多学者研究的问题。Mamillapalli等[3]研究认为SWAT模型产流预测随亚流域数量的变化存在一个上限,超过这一上限,模拟结果趋于稳定;Bingner[4]、FitzHugh[5]的研究表明SWAT模型对不同亚流域数量划分的响应,总是泥沙的敏感性强于径流;张雪松等[6]认为亚流域划分数量改变了模型输入参数的空间集总程度,从而对流域模拟结果产生一定影响;胡连伍等[7]研究认为对于丰乐河流域,径流、泥沙、营养物的模拟在11~41个亚流域划分对模型结果的影响比较稳定。因此,不同的亚流域划分会对模型模拟结果产生不同程度的响应,针对不同流域合理的亚流域划分方案的确定是保证模拟精度的前提。
葫芦河流域作为北洛河最大支流,目前没有合理亚流域划分的相关研究,且其他流域的大多数相关研究仅是确定了研究流域亚流域划分层次,并没有进行模拟参数的率定和验证,基于对径流、泥沙、营养物影响分析的合理亚流域划分方案的适用性未得到证明。基于上述问题,本文通过不同亚流域划分对径流量、泥沙负荷、营养物负荷影响分析的方法,旨在确定葫芦河流域合理的亚流域划分方案;并在此基础上进行月径流模拟参数的率定及验证,证明其结果的可靠性,以期为葫芦河流域的进一步的水文模拟以及泥沙、营养物模拟研究提供基础。
1 数据与方法
1.1 流域概况
葫芦河发源于甘肃省华池县川家岔,在陕西省交口河附近汇入洛河,是北洛河最大支流。流域面积5 449 km2,干流全长235.3 km。流域地势整体西北高东南低,河道平均比降0.24%,高程分布在766~1 748 m之间。流域年平均气温9.2 ℃,年蒸发量1 600~2 000 mm,多年平均径流量1.80 亿m3,多年平均降雨量539 mm,降水量年际变化大,季节分配不均,旱涝灾害频繁,且交替出现。研究流域控制站点为张村驿水文站,本文研究区域即为张村驿站以上流域部分。
1.2 数据及预处理
本研究使用的原始数据包括数字高程模型(DEM)数据、土地利用数据、土壤类型数据等空间数据和气象数据及水文数据等属性数据,具体各类型数据的来源及用途如表1所示。
表1 SWAT建模数据及数据用途Tab.1 Data and data purpose of SWAT model
为得到满足建模需求的数据形式,在收集到各类数据之后,需要对数据进行必要的预处理。将原始DEM数据统一投影WGS_1984_UTM_Zone_49N,将土地利用数据经过统一投影、合并、剪切、重分类后得到SWAT模型所需的图形,通过《中华人民共和国土壤图》剪切得到流域土壤图,其土壤分类系统为FAO-90,投影为WGS1984。
1.3 亚流域划分方案
根据GIS软件建议的集水面积阈值范围(2 712~542 470hm2)按照图1所示步骤进行不同的亚流域和HRU划分[8],分析其对模型产流、产沙、营养物负荷模拟结果的影响,以期确定葫芦河流域合理的亚流域划分水平使子流域个数从1开始增加,按照控制变量的原则划分HRU时均根据土地利用、土壤和坡度所占的百分比分别为10%、5%、10%进行,具体亚流域划分数量见表2所示,其所得到的不同亚流域划分如图2所示。
采用相对误差Re来表示由不同亚流域数量所引起的变化,其计算公式为:
图1 GIS划分亚流域流程图Fig.1 Sub-watershed delineation flow diagram by GIS
图2 不同亚流域划分图Fig.2 Different sub-watershed delineation
(1)
式中:Vi代表由不同亚流域划分所得到的模拟值;Vmin代表最小集水面积阈值的模拟值。
1.4 径流模拟
泥沙和营养物的迁移与径流过程具有紧密联系,径流模拟是泥沙,氮、磷等营养物模拟的基础,确保径流模拟的准确至关重要。根据确定的合理亚流域划分构建葫芦河流域SWAT模型,进行月尺度下的径流模拟。利用SWAT-CUP程序的全局敏感性分析方法(global)进行参数敏感性分析,采用PSO算法进行率定及验证。选取张村驿水文站2007-2009年的数据为率定期,2010-2012年数据为验证期,将2006年设置为1年的缓冲期。
表2 不同亚流域划分参数值Tab.2 Parameter of different sub-watershed delineation
选用决定系数(R2)和纳什系数(Ens)评价模拟过程与实测过程之间的拟合程度,其计算公式分别为:
(3)
2 结果与讨论
2.1 合理亚流域划分
分别对不同亚流域划分下模型径流、泥沙、营养物模拟结果进行分析,确定葫芦河流域合理的亚流域划分。
(1)亚流域划分对径流的影响。不同亚流域划分引起的月均径流量的变化如图3所示。对葫芦河流域来说,产流量在亚流域数量为1~17个和17~37个两个变化过程时都有一个缓慢增加又减小的阶段,产流在37个亚流域划分后处于稳定,继续细分亚流域数量相对误差均在1%以内,说明对其再进行更详细的划分并不能明显提高径流模拟精度。因此,存在使流域径流模拟趋于稳定的亚流域划分水平,这与李曼曼[10]、张召喜[11]、马放[12]的研究结论一致。
图3 月均径流量随亚流域数量的变化Fig.3 The variation of the average monthly runoff with the number of sub-watershed
模型选用SCS径流曲线数法进行产流模拟,决定产流量的敏感性参数为径流曲线数CN,CN值的大小变化直接影响了产流量的变化。为此我们将研究不同亚流域划分与流域面积加权CN值的关系进行分析,如图4所示,发现在亚流域数量从1~95个的过程中,CN的取值变化程序很小,保持在58.84~59.35。由此可知亚流域的不同划分并不能引起CN值的剧烈变化,因而引起的径流变化也相对较小。
图4 CN值随亚流域数量的变化Fig.4 The variation of CN with the number of sub-watershed
(2)亚流域划分对泥沙负荷的影响。不同亚流域划分引起月均泥沙负荷变化如图5所示。流域亚流域数量由1增加至29个的过程中,产沙量呈现先显著增加后减小的趋势,在11个时处于最大值,37个亚流域划分后产沙量趋于稳定。
图5 月均泥沙负荷随亚流域数量的变化Fig.5 The variation of the average monthly sediment with the number of sub-watershed
SWAT模型模拟泥沙负荷变化受亚流域数量的影响,分析其原因有两点:一是亚流域的不同划分引起河网密度的变化,随着亚流域数量的增加,生成的河网变得简单化、河网密度减小,定义的河段以及所控制的流域面积被新生成的河网代替,由此模拟的泥沙演算发生变化;二是SWAT模型模拟泥沙生成量采用修正的通用土壤流失方程(MUSLE方程)[13]:
msed=11.8 (QsurfqpeakAhru)0.56
KUSLECUSLEPUSLELSUSLE
(4)
式中:msed为土壤侵蚀量,t;Qsurf为地表径流,mm/h;qpeak为洪峰流量,m3/s;Ahru为水文响应单元(HRU)的面积,hm2;KUSLE为土壤侵蚀因子;CUSLE为植被覆盖和管理因子;PUSLE为保持措施因子;LSUSLE为地形因子;CFRG为粗碎屑因子。
MUSLE方程中PUSLE对所有的HRU是常量[6]。因此主要探讨KUSLE、CUSLE、LSUSLE对亚流域划分的影响,如图6所示。地形因子LS作为一个复合因子是将坡度因子S和坡长因子L结合的一个参数表达,图6(c)表示了亚流域划分对坡面坡长和坡面坡度的影响。由图6(a),图6(b)可以看出,KUSLE、CUSLE的值几乎不受亚流域数量变化的影响,坡度和坡长随亚流域数量的增加分别呈现增大和减小的趋势,因而引起泥沙负荷发生变化。
图6 土壤侵蚀因子、植被覆盖和管理因子、坡面坡长、坡度随亚流域数量的变化Fig.6 The variation of KUSLE、CUSLE、overland slope and slope length with the number of sub-watershed
(3)亚流域划分对营养物负荷的影响。随着亚流域划分数目的变化,各营养物的负荷发生明显变化,如图7所示。营养物的变化随着亚流域数量的增加均先增大后减小且最后在37个亚流域划分后趋于稳定。硝氮与径流类似,7个亚流域划分后相对误差均小于10%,随亚流域数量变化幅度不大,这可能是由于硝氮主要随地表径流等迁移的缘故。有机氮、有机磷、总氮、总磷和泥沙的变化趋势基本一致,在亚流域数量为1~11个时逐渐增加,而后出现降低趋势,且37个亚流域划分后趋于稳定,分析其原因认为有机态氮、磷主要是吸附在泥沙颗粒上进行运移,泥沙的流失量变化一定程度上可以反映有机态氮、磷负荷的变化,总氮、总磷的变化受有机态氮、磷的影响较大。与Wang G[14]等一些学者的研究类似,营养物负荷变化趋势表现出与径流或泥沙相似。
图7 月均有机氮、有机磷、硝氮、氨氮、总氮、总磷负荷随亚流域数量的变化Fig.7 The variation of organic nitrogen, organic phosphorus, nitrate nitrogen, ammonia nitrogen, total nitrogen and total phosphorus with the number of sub-watershed
根据本文研究的不同亚流域划分情况下径流、泥沙、营养物的变化情况可知,葫芦河流域最小集水面积阈值为10 000 hm2时,既有较高的模拟精度又能满足模拟效率,此时亚流域划分数量为37个左右。
2.2 模型径流模拟
(1)参数敏感性评价。基于37个合理的亚流域数划分,建立月尺度的SWAT模型,在SWAT-CUP程序中进行参数敏感性分析,最终选取15个敏感性较高的参数,结果如表3所示。
由表3可知,SCS径流曲线数(CN2)是葫芦河流SWAT模型最为敏感的参数,主要影响径流大小。土壤容重(SOL_BD)、冠层最大出水量(CANMX)等参数也是较强的敏感性,在调参时应予以重点考虑。
(2)模型率定。根据参数敏感性分析结果,运用PSO算法进行率定期径流数据的迭代计算,本文进行4次迭代,每次迭代模拟500次,率定期的模拟值与实测值基本吻合,比较准确地捕捉到峰值,如图8所示。率定期决定系数R2为0.84,纳什系数Ens为0.76。由图8可看出,除个别月份的峰值模拟有偏差外,实测径流过程和模拟径流过程起伏基本一致,说明SWAT模型的模拟结果可代表葫芦河流域2007-2009年的径流变化规律。
(3)模型验证。在模型率定的基础上,对2010-2012年的径流进行验证,如图9所示。由图9可以看出根据率定期参数进行验证期径流过程模拟,模拟值与实测值的起伏变化基本吻合,决定系数R2和纳什系数Ens分别为0.81和0.62,验证期模拟结果符合模拟精度,表明基于本文方法确定的亚流域划分可以用于葫芦河流域的SWAT模型的径流模拟。
表3 参数敏感性分析结果Tab.3 Result of parameter sensitivity analysis
图8 率定期模拟结果Fig.8 The simulation result on calibration
图9 验证期模拟结果Fig.9 The simulation result on validation
3 结 语
本文应用SWAT2012,分析了葫芦河流域不同亚流域划分对模型结果的影响,主要得到以下结论。
(1)葫芦河流域最粗略亚流域划分到较精细划分的过程,产流、产沙以及营养物负荷的变化均呈现先显著上升后下降,最后趋于稳定的变化规律,说明较低的亚流域划分水平对模型结果是不稳定的,综合模拟精度和模拟效率,确定葫芦河流域合理的亚流域划分为37个。
(2)葫芦河流域亚流域划分对径流影响的敏感性要低于泥沙和营养物,径流与硝氮的变化幅度相差不大,7个亚流域划分后相对误差均小于10%,泥沙与有机氮、有机磷、氨氮、总氮、总磷的变化趋势基本一致。产流变化主要受CN值影响,坡面长度和坡面坡度的变化对泥沙的影响较大,硝氮和有机氮、磷分别与径流和泥沙的变化趋势基本一致,总氮、总磷的变化主要受有机氮、有机磷的变化影响。
(3)基于37个亚流域划分的径流模拟,满足模拟精度要求,通过分析不同亚流域划分对径流、泥沙、营养物的不同响应确定亚流域划分的方法可行。SWAT模型在葫芦河流域有良好的适用性,可为今后葫芦河流域进一步的水文模拟研究提供参考。
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