CMADS在霍童溪流域SWAT模型径流模拟中的应用研究

2021-10-28曾要忠汪玉成李新通

人民珠江 2021年10期

徐阳,曾要忠,汪玉成,李新通

(福建师范大学地理科学学院，福建福州 350007)

关键字：CMADS；SWAT；径流模拟；适用性；霍童溪流域

中国国土辽阔，水资源空间分布不均，利用水文模型进行长时间水量研究有利于水资源的合理利用。众多水文模型中，半分布式水文模型SWAT具备流域尺度水量、泥沙和非点源污染模拟和预报功能。输入数据对SWAT模型的运行起到了关键的作用，气象数据对模拟结果影响最大，而降水数据尤为明显[1]。总体上来看，东南沿海较西部地区气象水文站点数量多、分布密集，但地形崎岖的山区中小型流域处于少资料或无资料的状态，制约着SWAT模型在此类地区的应用。目前，众多学者将气候模式数据集及再分析产品应用于水文模型成为该领域的热点。

CMADS作为东亚水文研究生产的新一代再分析数据集，相比于其他再分析数据，CMADS驱动SWAT模型进行径流模拟效果更好[2-6]。其中，孟现勇、王浩[7]作为CMADS数据集的提出者，在西北黑河流域[8-9]和新疆精博河流域[10]日、月尺度上验证了CMADS数据集的适用性。张春辉等[6]在宁夏苦水河流域月尺度上，验证了CMADS在径流模拟中的适用性。在其他地区，张利敏等[11-12]对东北高山寒区浑河流域利用CMADS数据集成功驱动了SWAT模型。陈昊荣等[13]在华中湖北汉江流域利用了CMADS数据集进行SWAT模型的径流模拟。洪梅等[14]对河北潮白河流域进行水库控制下月尺度模拟，也验证了CMADS数据集的适用性。目前，CMADS数据集大多数运用于中国西北、中部和东北地区，在中国东南沿海小型流域的应用还很少见[15]。

曾要忠[16]利用气象测站数据进行霍童溪流域SWAT模型初步研究，由于气象数据质量和数据空缺问题的存在，制约流域长时间序列的水资源分析。针对以上问题，本文从CMADS数据质量、驱动SWAT模型径流模拟结果和流域水文相关分量空间分布三方面进行分析评价，探究CMADS数据集在中国东南沿海代表性小流域的适用性，为霍童溪流域长时段水资源分析奠定基础，同时为相似流域的SWAT水文研究提供经验与借鉴。

1 研究区概况

霍童溪流域位于福建省东部，流域总面积2 244 km2，平均海拔773.34 m，中上游两岸为中山和低山区，中下游以低山丘陵为主。林地占流域总面积70%以上，土壤类型以红壤为主。流域气候为典型的亚热带海洋性季风气候，多年平均气温为17.5℃，多年平均降水量2 350 mm且突发性降雨较多，多年平均径流量28.53亿m3。

研究区位于洋中坂水文站上游，集水控制范围2 029 km2，占霍童溪流域的90.42%(图1)。干流上洪口水库控制流域面积1 701 km2，总库容4.5亿m3，调节库容2.4亿m3。洪口水库的运行对流域下游的水文过程起到了关键的调节作用。研究区内设有屏南气象站，流域周边分布宁德、建欧和寿宁气象站，流域气象数据相对稀缺。

图1 霍童溪流域及其气象站与水文站点分布

2 数据来源

2.1 DEM数据、土地利用数据和土壤数据

DEM数据作为流域研究的基础数据，选用ASTER GDEM V2 30 m×30 m栅格数据。土地利用数据选用国土部门2016年1∶10 000的土地利用调查数据，该数据包含的主要土地利用类型有水体、耕地、建设用地、林地、果园、裸地和草地共7类。土壤空间数据来自霍童溪流域1∶50 000土壤类型分布图，通过数字化获得64种土壤类型，其中土壤属性来自研究区土种志。

2.2 水文数据

水文数据对SWAT模型的率定和验证起重要作用。研究区出水口数据以洋中坂水文站的日观测数据为准，洪口水库入库的天然流量/出库的调蓄流量来源于电站日调度数据。水文数据的时间尺度为2008年1月1日至2016年12月31日。

2.3 气象数据

2.3.1测站数据

本文使用的测站数据为霍童溪流域及其邻近区域4个气象观测站的实测数据，降雨数据补充了流域内9个雨量站的实测数据，站点信息见表1，站点分布见图1，时间尺度为2008年1月1日至2016年12月31日。

表1 霍童溪流域气象站和雨量站站点信息

2.3.2CMADS数据

CMADS数据集基于数据循环嵌套、重采样及双线性插值等多种科学技术手段建立，具有多来源、多尺度和多分辨率的特点[17]。本文使用CMADS(V1.1)10个站点数据(108-236、108-237、108-238、108-239、109-236、109-237、109-238、109-239、110-236、110-237)，站点分布见图1，时间序列为2008年1月1日至2016年12月31日，空间分辨率为0.25°×0.25°。

两类气象数据主要存在两方面差异：①传统气象数据记录有缺失，SWAT模型运行需利用天气发生器进行数值插补，而CMADS数据集日尺度数据完善；②测站数据以地面实测值作为唯一数据源，而CMADS来源于卫星观测、地面观测及数值模式产品等多源数据的融合同化。

3 SWAT模型方案设置

3.1 模型设置

模型设置基于ArcGIS10.4平台的SWAT 2012版本，依据DEM与参照水系进行流域河网信息提取。最小集水区面积影响子流域的划分以及水文响应单元的划分，在给定参考值的基础上设置4 600 hm2，加载洋中坂出水口后研究区被划分为38个子流域。利用土地利用和土壤数据，结合坡度信息进行水文响应单元的划分，小斑块对模型水文单元有干扰，设置土地利用、土壤、坡度阈值为5%、10%、15%，最终划分619个水文响应单元后设置洪口水库日尺度出库流量运行模型。

3.2 模型校准

模型校准基于SWAT-CUP 2019，将SWAT模型结果导入SWAT-CUP进行参数敏感性分析和径流模拟。设置2008年作为预热期，2009—2013年为率定期，2014—2016年为验证期。采用 SUFI2算法[18]，进行月尺度径流模拟，对敏感性较高的前 18 个参数进行率定。表2显示，测站和CMADS驱动SWAT模型所得最佳参数有异同，其中CN2、GWQMN和ALPHA_BF在两类模式敏感性都排在前三。排名靠前的参数，如GWQMN、GW_DELAY和CANMX，两类模式最佳值有差异，可能是因为测站数据以地面实测值作为唯一数据源，而CMADS来自多源数据的融合同化，导致了驱动SWAT模型进行同区域径流模拟的差异。

表2 SWAT模型月尺度参数敏感性排序及参数最终取值

3.3 模拟精度评估

采用R2和NSE作为定量指标用于评估模型的性能[19-20]。其中R2为决定性系数，代表测定变量间的相关程度，用来衡量模拟数据和实测数据走向是否一致，用式(1)表示；NSE为效率系数，用来衡量模拟值和观测值的拟合程度，用式(2)表示。R2与NSE越趋近于1，说明模拟效果越好，且当R2>0.6且NSE>0.6时模型的模拟结果可被接受。

(1)

(2)

4 结果分析

4.1 CMDAS数据质量评价

利用插值方法进行降水数据的对比，使用ANUSPLIN对测站和CMADS多年平均降水进行插值[21-23]，结果见图2a、b。测站和CMADS降水量在流域内空间分布一致，流域北部和南部降水偏多，流域西部稍有差异，CMADS在流域西部降水插值结果在整个流域偏高(红色区域明显)。CMADS插值结果(1 681～2 007 mm)相对测站插值结果(1 686～3 044 mm)偏小，降水量插值结果的最小值相近，CMADS比测站插值结果的最大值低，CMADS多年平均降水量在霍童溪流域偏少。CMORPH卫星降水产品作为CMADS的背景场，受地表反射率的干扰，可能导致其在中国地区降水量相对偏低，霍童溪流域研究结果与学者张利敏在浑河流域的研究结果一致[22]。

霍童溪流域受春季梅雨和夏季台风影响，各月降水量分布不均，80%的降水量集中在3—9月，将3—9月定为雨季，10月至次年2月定为非雨季进行插值，结果见图2c—f。两类数据CMADS插值结果(雨季1 328～1 583 mm、非雨季352～424 mm)比测站插值结果(雨季1 365～2 328 mm、非雨季303～754 mm)偏小。两类数据插值结果的最小值相近，CMADS插值结果最大值比测站偏低，CMADS多年雨季/非雨季平均降水量在霍童溪流域偏少。其中CMADS多年雨季平均降水在流域西部插值结果偏高(红色区域明显)，与多年平均降水插值结果类似，而非雨季降雨量两类数据插值的空间分布相似。CMADS降水量存在一定低估现象，但在流域整体空间分布上数据评价较好。

a)测站多年平均降水插值结果

对研究区内CMADS数据集的109-237站点和传统测站(屏南站)月和日尺度温度数据进行比较。图3显示月尺度两类站点月平均最高/低温度随时间的变化趋势相同，散点图显示月数据截距为0的拟合直线斜率为0.952 3(最高温度)、0.965 2(最低温度)，数值低于1，说明CMADS数据集月均最高气温和月均最低气温相对于测站数据总体上存在较小低估现象。月平均最高气温相关系数0.998 4、月平均最低气温相关系数0.998 3，在月尺度上，两类数据的变化趋势相近且数据相关系数较高，CMADS温度数据评价较好。

a)月平均最高气温时间趋势

图4显示日尺度温度数据截距为0的拟合直线斜率0.952 6(最高温度)、0.958 4(最低温度)，数值偏低于1，温度存在较小的低估，相比月平均最高气温(0.952 3)和月平均最低气温(0.965 2)斜率变化不明显。日最高气温相关系数0.989 6、日最低气温相关系数0.963 7，相比月尺度相关系数稍低，但相关系数数值较高，日尺度数据评价较好。

a)日最高温度

4.2 SWAT月、日尺度径流模拟结果

利用两类气象数据驱动霍童溪SWAT模型进行月和日尺度径流模拟，图5为月尺度径流模拟曲线，图6为日尺度径流模拟曲线，表3为径流模拟结果。月尺度结果显示，CMADS模式在洋中坂率定期R2和NSE都为0.98，优于测站模式的0.97与0.96，洪口与洋中坂验证期模拟精度偏低于测站结果，除了洪口率定期R2和NSE结果为0.86与0.85，其余都大于0.90；图5显示洋中坂CMADS和测站拟合结果都优于洪口站，月尺度上CMADS模式有较好的效果。

表3 SWAT模型径流模拟结果

a)洪口月径流

日尺度结果显示，CMADS模式在洋中坂验证期R2和NSE以0.83和0.82稍低于测站模式的0.84和0.83，其余模拟精度都优于测站结果或达到相同模拟水平；CMADS模式除了洪口验证期模拟精度R2和NSE都为0.62，其余模拟精度水平都达到0.7以上；图6显示日模拟折线效果有一定偏差，效果不如月尺度好。日尺度模拟受极端天气影响，存在一定程度上的不确定性，但CMADS在霍童溪SWAT径流模拟中R2和NSE都达到0.6评价标准，存在R2和NSE大于0.8情况。日尺度CMADS模式进行径流模拟有效且效果良好。

a)洪口日尺度

4.3 月尺度水文相关分量结果

洋中坂站位于霍童溪37号子流域，作为流域出水口，相关水文分量研究具有重要意义。利用CMADS和测站数据驱动SWAT模型，进行37号子流域月均水文分量统计，图7显示两类数据输出结果潜在蒸散发量(PET)、土壤含水量(SW)、根区渗透水量(PERC)和汇入河流地下水量(GW_Q)偏差不大，可以代表同一输出水平；CMADS模式在实际蒸散发量(ET)相对测站结果偏少，而汇入河流地表径流(SURQ)和产水量(WYLD)相对测站结果偏多，但变化幅度不大，总体上CMADS模式相关水文分量能有效代表测站模式结果。

图7 37号子流域相关水文分量统计

选择具有代表性的水文相关要素-产水量(WYLD)进行流域空间分析，图8显示，CMADS模式多年月均产水量在霍童溪流域空间分布与测站模式相同，其中在流域北部和西北地区子流域产水量相对较多；15、17号子流域与18、21号子流域产水量相对较少。从图8中可以看出，流域上游1、2号子流域产水量几乎无差异，流域中游差异变大，流域下游地区差异进一步扩大，整体呈现从上游到下游产水量差异递增的趋势。这很可能是因为流域中上游，山区地带坡度大、产水模式相近，导致CMADS和测站驱动SWAT模型结果差异不大。