SWAT模型在浙江小流域径流计算中的应用

蓝雪春，完颜晟，张真奇

(浙江省水利水电勘测设计院，浙江 杭州 310002)

蓄满产流模型广泛适用于湿润与半湿润地区，如新安江模型[1]和TANK模型[2]。此外还有BTOPMC模型、TOPMODEL模型、网格式的MIKE SHE模型、坡面式GBHM模型和SWAT模型等[3-5]。国内外学者的研究表明，新安江模型、GBHM模型、BTOPMC模型、TANK模型和TOPMODEL模型在大流域的适用性较好，而MIKE SHE模型和SWAT模型则在小流域的精度较高[3，6]。TANK模型在浙江省应用广泛，SWAT模型虽有应用，但主要在兰江、衢江等大中型流域[7-10]，在小流域的径流模拟中鲜有报道。

湖漫水库是温岭市最大的集中式生活饮用水水源水库，流域面积26.50 km2，库容3 500万m3，为城区及周边20多万城镇人口提供生活生产用水。因流域范围内还有2个乡镇(街道)12个行政村近1万人未行搬迁，加之库区内常年耕作的7 000余亩耕地，多年来使得水库水质保护备受困扰。考虑到湖漫水库流域面积小，且SWAT模型在浙江省小流域径流计算中尚无先例，因此以该水库为研究对象，讨论其在浙江省小流域径流模拟中的适用性，同时也为下一步优化水库的调度管理、制定面源污染防治方案和提出有针对性的水质保护措施奠定基础。

1 材料与方法

收集了湖漫水库库区附近温岭气象站1999—2018年逐日实测气象数据，库区1∶10 000地形图，2015年土地利用二调数据和浙江省第二次土壤普查成果。利用Arcgis10.2软件加载的SWAT2012模块，建立湖漫水库的SWAT模型。

模型的适用性采用R2、ENS、Re3个指标进行评价。

(1)

(2)

(3)

式中R2——决定系数，反映实测值与模拟值之间的吻合程度，取值范围为0～1，一般认为R2>0.6，数据吻合较好；ENS——Nash-Sutcliffe系数，反映模拟值与实测值之间的拟合程度，取值范围为0～1，一般认为ENS>0.6，数据拟合较好；Re——误差，反映模拟值与实测值之间的相对误差，绝对值小于20%，表示模拟结果可以接受；Qs——径流模拟值；Qm——径流实测值；Qavgs——径流模拟平均值；Qavgm——径流实测平均值；n——观测次数。

2 模型的构建

2.1 数字高程地形(DEM)的制备

将带有高程信息的库区1比1万矢量地形图利用Arcgis10.2软件中的创建TIN(不规则三角网)工具转换成高程面，再用TIN转栅格工具将高程面转换成DEM栅格数据用于SWAT模型生成河网和研究流域，见图1。

图1 湖漫水库流域数字高程地形

2.2 子流域的划分

子流域划分是模型构建的首要环节，划分的数量对模型的模拟结果有一定影响[11]。子流域划分个数过少时，模型对空间描述不够，生成的河网水系不符合流域实际特征,导致径流、泥沙和营养物的模拟不真实[12]；划分的数目越多越能体现研究区域下垫面的分布情况，但个数过多时，生成的河网水系过于密集，亦不符合流域实际情况，且会增加模型输入数据准备的工作量和影响模型的计算效率[12-13]。

鉴于湖漫水库集雨面积较小，模型将研究区划分为26个子流域(图2)，平均汇水面积约1 km2，这样既能保证模型的精度，又尽可能反映流域的特征。

2.3 HRUs的划分

水文响应单元(HRUs)是SWAT模型流域产流计算的基本单元，是子流域内基于不同土地利用类型和土壤类型以及地形坡度的组合，不同组合决定了给定降雨条件下产流量的大小。

SWAT 模型定义 HRUs 有4种方式：第1种方式是为每个子流域创建一个HRU，根据子流域中的主要土地利用、土壤和坡度类型选定组合；第2种方式也是为每个子流域创建一个HRU，区别之处在于对流域中的主要土地利用、土壤和坡度组合进行排序，选择面积最大的；第3种方式是直接确定子流域的HRU个数；第4种方式通过设置土地利用、土壤类型和坡度的选择条件(阈值)，小于该阈值的土地利用、土壤和坡度类型的面积按权重分配到大于该阈值的其他土地利用、土壤和坡度类型的面积中。为了确保模型精度，本研究采用第4种方式进行HRUs的划分，设置土地利用、土壤、坡度的阈值分别为5%、5%、5%，最终将湖漫水库集雨区划分为356个水文响应单元(图3—5)。

2.4 气象数据

气象因子是驱动SWAT模型运行最主要的因素。SWAT模型所需的气象因子包括日降水量、日气温数据(最高、最低气温)、日相对湿度、日太阳辐射、日平均风速以及以上数据缺失时所需的天气发生器数据。本研究采用距库区约3 km的温岭气象站1999—2018年逐日实测气象数据作为SWAT模型输入数据。

2.5 率定方法及参数选取

根据前人的研究成果，在SWAT模型众多的参数中选择了与地表产汇流关系密切的CN2.mgt等11个参数进行率定，率定期为1999—2008年，验证期为2009—2018年，其中1999—2000年为模型预热期，通过SWAT-CUP2012的SUFI-2优化算法反复迭代试算。

图4 湖漫水库流域土壤类型

图5 湖漫水库流域坡度

3 结果与讨论

径流率定见图6，率定期的p-factor(95%置信区间包含实测值比例)、r-factor(95%不确定性区间平均宽度)、R2、ENS、Re见表1。p-factor>0.5且r-factor<1.5，说明模型的不确定性可以接受；R2=0.89、ENS=0.88，均大于0.6，说明模型的精度较好，率定期的平均径流量为0.85 m3/s，与观测值0.80 m3/s接近，Re=6.25%，绝对值小于20%，率定结果可以接受。

图6 径流率定结果

表1 模型计算及验证结果

将率定好的参数重新输入SWAT模型，采用2009—2018年的实测径流进行验证(图7)，验证期的R2=0.93、ENS=0.91，平均径流量为0.74 m3/s，观测值0.78 m3/s，Re=-5.13%，见表1。率定期和验证期平均径流量为0.80 m3/s，观测值0.79 m3/s，Re=1.3%，精度与李艺婷等[14]采用新安江模型模拟的结果相近。由此说明构建的SWAT模型较好地反映了湖漫水库流域产汇流规律，可以用于湖漫水库径流过程的计算及预测。浙江省水利水电勘测设计院用TANK模型计算的平均流量为0.75 m3/s[2]，误差Re=-5.1%，其计算精度低于本次构建的SWAT模型。TANK模型是基于新安江模型的蓄满产流理论计算径流，当流域面积较小时，采用集总式进行产汇流计算，当流域面积较大时才会把全流域分为多个单元流域进行分块计算后汇总。对于小流域来说，受流域降雨分布不均的影响较小，因此采用集总式计算的误差较小，但随着流域面积的增大，误差会变得越来越大。SWAT模型不论流域大小，均把流域划分成下垫面相似的子流域进行分块计算，这就保证了模型具有较高的计算精度。

图7 径流验证结果

率定参数的物理意义及敏感性见表2。借助统计学方法中常用的t值检验对选用的率定参数进行敏感性检验，参数的t值绝对值越大，选用的参数越敏感，该参数对径流模拟结果的影响程度越大；参数的P值越小，选用的参数敏感性越显著，该参数对模型的影响越大。通常认为P≤0.05，该参数对计算结果有显著影响[15]。表中数据显示，SOL_AWC.sol(土层有效含水量)和CN2.mgt(初始的SCS径流曲线数)的t值分别排在第一、二位，P值小于0.05，说明土壤的有效含水量及不同地类的径流系数对湖漫水库径流的影响非常显著。其他参数P值均大于0.05，说明改变这些参数对模型的计算结果影响很小。

土层有效含水量是田间持水量与永久凋萎系数的差值，主要反映的是不同土壤所能维持的可被植物利用的最大含水量，当降雨使得土层有效含水量达到最大值时流域开始产流，是地表产流的最主要因子，这也是该参数敏感性最高的原因。初始的SCS径流曲线数反映的是降雨前流域特征的一个综合参数，与土壤渗透性、坡度、土地利用和前期土壤水分条件等相关，其物理意义等同于水文学中常用的径流系数。SWAT模型充分考虑了流域内土地利用、坡度和土壤类型等不同下垫面情形对径流的影响，从而进一步提高了其计算精度。

表2 率定参数及敏感性

从径流率定和验证的结果来看，径流模拟值的变化趋势与观测值的变化趋势基本一致，两者峰值的吻合程度也较好。因此，如果采用每小时甚至是每半小时的降雨数据，则可基本实现同步实时的径流量预测，这就为利用构建的SWAT模型进行洪水过程及洪峰流量预报提供了可能性。对于汇流时间短的小流域，精度可能较高，但对于汇流时间长的大流域，误差可能会很大，这还需要实例进一步验证。

除了利用短期气象预报数据进行洪水预报外，SWAT模型还可利用中长期的气象预报数据进行水量预测，这也为优化水库的调度和减少弃水、合理调配水资源、供水量预警创造了条件，借此最大限度地发挥湖漫水库的供水能力。

利用SWAT模型的径流模拟成果还可与湖漫水库流域内的土壤化学调查数据、土地利用及耕作调查数据结合，进一步模拟湖漫水库面源污染产生过程及其对水库水质的影响，为水库制定水源地保护规划，确定最佳水质保护措施提供参考依据。

4 结语

构建的湖漫水库SWAT模型可以很好地模拟其径流产生的过程及峰值，模型计算的多年平均流量为0.80 m3/s，多年平均流量观测值为0.79 m3/s，两者相差仅0.01 m3/s。参数敏感性分析表明，对径流模拟结果影响最主要的参数是SOL_AWC.sol和CN2.mgt。SWAT模型与气象预报数据相结合，可进行湖漫水库洪水过程及洪峰流量预报，为水库调度优化方案制定和供水预警创造条件；同时进一步结合土壤化学和土地利用及耕作调查数据，可为水源地保护规划的制定和确定最佳水质保护措施提供支撑。