基于SWAT模型干旱区内陆河流域径流成分的模拟分析——以玛纳斯河上游为例

朱明飞，刘海隆

（石河子大学水利建筑工程学院，新疆 石河子，832003）

流域的水循环过程对水量水质状况产生重要影响，对于生态环境的可持续发展有着重要作用，而流域水量平衡各分量特别是支出项的观测比较困难，探求流域内各水量的分配，需借助模型模拟的研究手段[1-2]。

水文模型是研究流域水文循环和水文过程的有效手段。在对不同水源产流过程的划分和识别上，不同模型具有不同的优势，有其各自的适用性[3]。新安江模型最早由赵人俊在1992年提出[4]，该模型包括地表蓄满产流、壤中流以及地下深层径流三个产流过程；景少波等[5]将集总式的融雪型新安江模型应用于昆仑山区的叶尔羌河流域，模型对总的水量平衡模拟较好。 HBV模型最早由瑞典水利气象研究中心在1970年代提出，与三水源新安江模型类似，但产流计算方法不同。高红凯等[6]在长江源区的冬克玛底河流域应用模型对日径流过程进行了模拟，较好地反映了流域内的冰川物质平衡变化。近年提出的THREW模型先后在中国新疆、美国也得到了很好的应用[7-10]，但这些模型在模拟径流成分方面仍显不足。

SRM模型众多水文模型中一个专门针对融雪径流占主要成分的山区流域的水文模拟建立的，在融雪对径流起主控作用的流域具有明显的应用优势。如Gomez-landesa等[13]将SRM模型应用于西班牙的庇里牛斯山地区，模型很好模拟了流域雪水当量的动态变化，但该模型在划分流域空间分布特征方面略显不足。SWAT模型是美国农业部开发的水土评价模型，该模型具有很强的物理机制[11]，气温控制降水形态、冰雪融化、蒸散发、地下径流补给等物理过程[13]。夏智宏等[12]应用SWAT分布式水文模型对汉江流域逐月径流进行了模拟，依据水量平衡得出蒸散发量、地表径流量、土壤对地下水补给量、土壤含水变化量、地下水侧流量在降水量中所占的比例。

因此，本文针对玛纳斯河流域这种以冰雪融水与降水混合补给的山区流域，尝试建立适合该地区产汇流模式的SWAT分布式水文模型，研究玛纳斯河流域山区径流的变化规律，为今后的开发利用提供参考。

1 研究区概况

玛纳斯河流位于新疆准噶尔盆地南缘，发源于天山北坡，地处东经 85°01′-86°32′，北纬 43°27′-45°21′，全长 325 km[14]。该流域山地垂直地带性特征十分明显（图1），流域的降水分布也极不均匀，中高山带年降水量一般在400-600mm，山前倾斜平原区年降水量为197 mm左右。冰川和降水较多的山区为水资源形成区，山前平原盆地为水资源耗散区[15]。玛纳斯河流域是北天山现代冰川分布最集中的山段，全年22.95×108m3的径流中，雪冰融水补给占46%，降雨占 26%，降雪18%（大部分均分布于山区）[16]，所以雪冰融水补给量是玛纳斯河流域年径流的重要组成部分。

图1 研究区分布图Fig.1 Study area distribution map

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文采用的数字高程模型（DEM）分辨率50m，来源中国科学院国际科学数据服务平台（http://www.gscloud.cn/）。土地利用现状图（2000年）和土壤分布图（2000年）分辨率为50m，均来自于中国科学院新疆生态与地理研究所提供[14]。土壤湿密度、有效持水量、饱和导水率由美国农业部开发的土壤水特性计算程序SPAW估算[17]。

研究区气象数据（包括日最高、最低气温、降水、风速、相对湿度和日照时数等）（1980-2000年）来源于中国气象数据网（http://data.cma.cn/）。另外，模型所需的辐射数据由日照时数推算得到[18-19]，露点温度依据SWAT推荐的算法计算[20]。同期的肯斯瓦特水径流数据来源于石河子水文局。

2.2 模型选择及水文响应单元确定

SWAT模型是基于流域尺度、时间连续的半分布式机理模型，它可以在水文响应单元的空间尺度上模拟地表径流、入渗、侧流、地下水流、回流、融雪径流、蒸散发等多种过程。由于该模型综合考虑了水文(包括地表水和地下水)、水质、土壤、气象、植被等多种过程，使其具有以水为主导的生态水文模型或环境水文模型的特征[21]。在SWAT与其他类似流域模型的应用比较中，有大量的文献表明SWAT模型在不同程度上要优于 HSPF、DWSM、MIKE SHE、AGNPS等模型[22]。因此本文选用SWAT模型用于玛河流域的径流模拟。

选定玛纳斯河流域的子流域出口位置为肯斯瓦特水文站。应用ArcSWAT2012工具，以集水面积800 hm2为阈值，基于50m DEM进行研究区子流域划分，本研究区划分19个子流域（图2）。据此土地利用数据、土壤数据、坡度定义水文响应单元，以土地利用的阈值为10%，土壤类型的阈值为15%，坡度的阈值为15%，划分研究区水文响应单元（HRU）。

图2 玛纳斯河流域子流域划分Fig.2 Mana River Basin Sub-watershed Division

2.3 模型精度检验

Nash-Sutcliffe系数用于衡量模型模拟值与观测值之间的拟合度，Ens越接近于1，则模拟流量过程越接近观测值，用决定系数r2进一步评价实测值与模拟值之间的数据相关程度，r2越接近于1表明数据相关程度越高，其值越小反映出数据相关度越低。Nash-Sutcliffe系数（Ens）和决定系数（r2）[14]如下所示：

上式中：Qobs,i为实测流量；Qsim,i为模拟流量；obs为多年平均实测流量；sim为多年平均模拟流量；n为模拟流量序列长度。

3 结果与分析

3.1 参数敏感性的分析与率定

本文选用玛纳斯河出山口肯斯瓦特水文站1980-1982年的数据作为预热年，1983-1987年的资料对月径流SWAT模型进行参数率定，经过SWAT2012模拟计算，运行灵敏度分析模块和参数自动率定模块，得到影响玛纳斯河流域月径流模拟结果精度的11个重要参数，见表1。

表1 参数敏感性分析及率定结果Tab.1 Parameter sensitivity analysis and rate determination results

3.2 模型精度的检验

利用肯斯瓦特水文站1988-1992年逐月流量数据进行模型验证，并采用Nash-Sutcliffe模拟效率系数Ens和决定决定系数r2对模型的验证结果进行评价。率定期、验证期的月径流模拟效率及相关程度如图3和图4所示。

图3 玛纳斯河流域SWAT模型径流模拟情况Fig.3 Rate Regular Runoff simulation of SWAT model in Manasi River Basin

图3显示：模拟径流与实测径流趋势吻合较好。模拟值月份的峰值整体要比实测值略小，但基本能反映研究区实际径流变化趋势，校准期和验证期模拟月径流的峰值出现时间均与实测值一致。

玛纳斯河径流年内丰枯规律明显，冬季径流极小，春季过后开始迅速增长，到夏季达到最大。由于冬季当地气温极低，导致冰雪融化停顿，因此径流极少，随着春季温度回升和后期气温的上升，冰雪融化速度加快，径流迅速增大，这说明气温是影响当地径流变化的重要因素，同时说明雪冰融水是该流域径流组成的重要部分，与李慧等[23]结论一致。

通过计算，校准期模拟的效率系数Ens为0.81，符合模型的评价标准[24]，说明校准期模型模拟值较为可靠；并计算出决定系数r2为0.90，说明校准期模拟值与实测值线性拟合程度高，拟合效果较好。验证期的效率系数Ens、决定系数r2略低于校准期，分别为0.79和0.89，均达到了模型评价标准[25]，说明 SWAT模型适用于模拟玛纳斯流域径流变化。

3.3 玛河流域径流成分分析

通过SWAT模型验证后，对肯斯瓦特水文站1983-2000年18年月径流量进行模拟，分析玛纳斯河流域的水量平衡以及径流变化情况。

3.3.1 流域水量平衡分析

通过模拟得到玛纳斯河流域1983-2000年年平均的水量平衡分析结果，如表2所示。

表2表明：各水量平衡要素所占比例大小依次为年均实际蒸散发量、地表径流量、土壤对地下水补给量、地下侧流量；年均实际蒸散发量是该流域的主要输出项，占年均降水量53.34%，但是年际变化不大 (年均变化率为4.70%)；冰雪消融量占降水的64.50%。因此，该流域的径流主要是来自冰雪融水。

由于本文研究为玛纳斯河上游，可以忽略人为干扰因素，因此多年平均土壤含水量保持不变，即土壤含水变化量为0。模拟结果同玛纳斯河研究资料基本一致[16]，但同湿润区汉江流域水量平衡各要素模拟在比例分配上有较大差异[12]。

表2 玛纳斯河流域年平均的水量平衡表Tab.2 Average annual water balance table for the Manas River Basin

上述分析结果说明：在玛纳斯河流域上游区域，实际蒸散发是水循环中最大的分量，而地表径流和地下径流分别接近蒸散发的一半，其中地表径流略大于地下径流，而在淮河中上游地表径流仅占12.4%，因此同湿润区有明显的差异[26]。说明上游具有较好的植被覆盖，特殊的水文地质结构有密切联系的，这种水资源分布格局为干旱半干旱地区的水资源开发提供依据。

3.3.2 流域各径流成分月变化分析

通过模拟得到玛纳斯河流域1983-2000年月平均的水量平衡分析结果，如图4所示。

图4a显示：地表径流量、土壤对地下水补给量、地下侧流量、实际蒸散发量的最大值分别在夏季（89.74 mm）、夏季（62.07 mm）、夏季（13.08 mm）、夏季（155.44 mm）；最小值分别在冬季（3.58 mm）、冬季（2.52 mm）、冬季（0.16 mm）、冬季（4.35mm）；地表径流量、土壤对地下水补给量、实际蒸散发量的变化趋势受温度影响较大，冬季变化不明显，随着温度的回升而增大，夏季变化最为突出。

由图4b可知：各月18年平均地表径流量6-10月多，1-5月、11-12月少；地表径流量变化趋势与降水量变化趋势总体上具有一致性，1月初开始递增，7月达到最大值后开始递减；基流量变化与月降水量变化无明显相关关系；各月18年平均降水量、地表径流量的最大值均出现在7月，最小值均出现在12～3月；各月18年平均基流量最大值出现在8月，最小值均出现在2月；月地表径流量对降水量的响应程度高于月基流量。

由以上分析结果可知：玛纳斯河流域地表水、地下水、蒸散发的年内变化与降水量变化趋势一致，呈单峰型曲线变化，且都主要集中在6-8月，最大值出现在7月，这种变化与流域温度的年内变化也相一致。这表明降水和融雪共同作用形成的混合型径流的典型特征，同湿润区相一致，研究中淮河中上游各水量平衡要素总体以夏7-8月最大，12-2月最小[26]。

上述年内分布的定量分析，可为干旱区的水资源配置和调控提供依据。

4 结论与讨论

通过建立玛纳斯河流域的SWAT分布式水文模型，模拟玛纳斯河径流过程和水量平衡要素之间的定量关系，为干旱半干旱区水资源配置和调控提供科学依据，并得到了以下结论：

（1）本文建立的玛纳斯河流域SWAT分布式水文模型，可模拟玛纳斯河流域径流过程，模拟精度达到了评价标准，表明SWAT模型适合于玛纳斯河流域径流的模拟。

（2）玛纳斯河流域月、年平均实际蒸散发量、地表径流量、土壤对地下水补给量、地下侧流量分别占降水量的 53.54%、25.51%、17.60%和 3.35%，实际蒸散发量占的比重最大。

（3）玛纳斯河流域月各水量平衡要素的变化趋势受温度影响较大，变化量的最大值在夏季，最小值在冬季。

（4）冰雪消融量占降水的 64.50%，说明该流域的径流主要是来自冰雪融水。

（5）SWAT虽然在结构上考虑了浅层地下水和深层地下水，但并没有真正模拟和输出地下水位的动态过程，在研究水循环过程中结合其它地下水模型，可以使模拟更为合理。

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