沁河飞岭水文站流域径流模拟及径流变化归因分析

2021-11-30岳广涛张华栋祝雪萍

山西水利 2021年6期

岳广涛，张华栋，祝雪萍

（太原理工大学水利科学与工程学院，山西太原 030024）

0 引言

气候变化与人类活动，是影响水循环的两大因素。气候变化对水循环的影响，直接导致水循环的时空变化。近年来人类活动对水循环的影响也日益显著，主要表现为水、土资源的开发、各类生产生活活动引起水循环要素变化，进而间接影响水循环时空演变机制，直观地表现为人类活动频繁地区水循环具有明显的“自然－人工”二元特性，水循环受人为取、用、排水影响显著。

对于缺水的山西省而言，水资源是极为宝贵的战略资源，如何科学合理地利用有限水资源对于经济发展意义重大。准确地描述水资源量及其时空分布状况，是水资源规划管理及开发利用的重要内容；准确预测变化环境下的水循环演变趋势，则对人类取、用、排水活动及社会经济产业布局具有重要指导作用。

拟通过选择适合研究区的分布式水文模型，对沁河飞岭水文站控制流域径流过程进行模拟分析，并基于构建好的模型，进一步定量研究气候和土地利用等变化因素对水循环过程的影响。

1 研究区概况[1]

研究区位于沁河上游飞岭水文站控制流域。研究区内沁河主河长137 km，流域面积2 683km2。流域水文下垫面产流地类，主要有灰岩灌丛山地、灰岩森林山地、砂页岩灌丛山地和砂页岩森林山地共4种，各地类所占面积比重分别为0.4%、11.6%、41.4%和46.6%。研究区流域年均降水量580 mm，年均气温11℃，年均水面蒸发量1 047 mm（E 601）。研究区地理位置及水系见图1。

图1 研究区地理位置及流域水系图

2 径流模拟研究方法

本研究采用SWAT模型及其配套的自动率定程序SWAT-CUP进行飞岭水文站流域的水循环模拟研究。

2.1 SWAT模型原理

SWAT模型是目前国内外广泛应用的适用性较强的分布式水文模型，广泛应用于大尺度流域内水循环、土地利用模式及面源污染研究[2]。该模型最重要、最基础的应用之一是进行流域水循环研究，其主要g环节包括地表径流、蒸散发、土壤水和地下水4部分，其基本原理参见相关文献[3]。

具体应用时，首先利用GIS将研究区DEM分为若干子流域，其次基于流域地形、下垫面覆被条件以及土壤类型，将每个子流域细化为若干水文响应单元（HRUs），然后以HRU作为计算单元进行径流计算，最后演进至出口，得到出流过程。

2.2 SWAT-CUP介绍

SWAT-CUP是为SWAT模型参数率定研发的自动率定软件，该软件包含5种参数率定算法，具体为SUFI-2、GLUE、PSO、MCMC和ParaSol[2]。本文采用计算效率较高的SUFI-2算法进行研究区径流模拟模型的参数率定。关于SWAT-CUP程序原理及应用参照相关参考文献[4]。

2.3 精度评价指标

本文选择纳西效率系数（Ens）、相关系数（R2）和相对偏差（Re）3个指标[5]用于评价模拟精度。

式中：Q0，i——实测值；

Qm，i——模拟值；

Q0——实测均值；

Qm——模拟均值；

n——样本数。

Ens取值范围为0～1，该参数值越大表示模拟效果越好；R2取值范围为0～1，该参数值越大表示模拟结果越接近实际。Re为正值表明模拟结果偏大，其绝对值越小表示模拟结果越接近实际。

参考相关应用经验[6]，本文以Ens＞0.60、R2＞0.7和-20%＜Re＜20%作为模拟结果可以接受的衡量标准。

3 数据来源及数据处理

3.1 数据来源

研究所需的数据主要包括矢量图数据和数据库数据，其中矢量图主要指数字高程模型数据、土地利用分布数据和土壤分布数据；数据库数据则包括反映研究区土壤物理化学特性的数据、实测水文气象数据等。本文所采用的数据类型及其来源详见表1。

表1 基础数据及来源统计表

3.2 数据处理

空间数据处理。利用ArcGIS软件将研究区的空间矢量基础数据进行投影，得到模型可识别、坐标一致（本文采用WGS-1984-UTM-Zone-49N坐标系）的空间矢量数据见图2～4。

图2 研究区DEM图

属性数据处理。包括土壤、土地利用和气象属性数据3类。土壤属性数据主要依据《山西土壤》[7]计算得到，直接输入SWAT2012.mdb数据库以备模型调用；土地利用属性数据则直接通过土地利用分布图重分类统计得到，通过建立土地利用分类索引表以备模型调用；气象属性数据整理自气象站实测数据，建立气象数据库以备模型调用。研究区土壤类型、土地利用类型及其所占面积比例见表2。

表2 研究区各土地利用、土壤类型分类及面积统计表

4 SWAT模型径流分析

4.1 SWAT模型构建

模型构建的过程即为将上述基础数据输入模型运算的过程，其结果是得到原始模拟成果，作为下部模型参数自动率定的基础数据。具体分为3步：首先，输入DEM数据，通过运算初步将研究区划分为27个子流域；其次输入土壤、地形、土地利用信息，通过设置阈值，在子流域基础上进一步得到299个HRUs；最后输入气象数据。至此，SWAT径流模拟模型构建完毕。

图3 研究区土地利用分布图

图4 研究区土壤分布图

4.2 SWAT模型径流模拟

SWAT模型构建完成后，即可运行模型进行研究区径流模拟。径流模拟主要分为参数敏感性分析、模型参数的率定及验证3个步骤。

参数敏感性分析。利用SUFI-2算法通过反复模拟，最终得到研究区径流较为敏感的12个参数，其含义即敏感程度详见表3。

在敏感性分析结果基础上，进行参数的率定。本文率定期选为1980—1992年。首先设定参数初始范围，利用SWAT-CUP进行3次迭代试算，本次计算迭代次数依次为300次、200次、200次[8]，最终确定满足模拟精度的参数取值，结果见表3。

表3 SWAT模型参数敏感性分析及参数率定成果表

最后，将满足模拟精度的参数值输入模型，进行验证期的径流模拟，验证期选为1993—2000年。率定期和验证期模拟及实测径流过程对比见图5。

图5 率定期（1980—1992年）和验证期（1993—2000年）月径流模拟和实测过程对比

模拟期精度评价指标见表4，结果表明研究区径流模拟达到了前述确定的合格评判标准，说明该模型在本研究区是适用的。

表4 径流模拟精度指标统计表

5 气候和土地利用变化的径流归因分析

以下基于前述率定号的模型，以多年平均月径流量作为衡量指标进行研究区土地气候和土地利用变化的径流归因分析。

5.1 气候变化径流归因分析

气候变化情景设置：基于历史基准情景，气温在-4℃～+2℃之间、以1℃的变化率变化；降雨在-10%～+10%之间、以5%的变化率变化，共设置12种气候变化情景（见表5，其中T5和P3为历史基准情景）。

表5 气候（气温、降水）变化条件下径流模拟成果及其变化量

不同气温和降雨变化条件径流模拟成果见表5、图6～7。由表5、图6～7可知：

（1）温度与径流呈显著的线性负相关，即温度增加，相应径流量减小；其相关关系式为：Q=-0.151 5(ΔT）+3.80，相关系数R2高达0.96，见图6。

图6 径流对温度变化响应分析图

（2）降雨与径流呈显著的线性正相关，即降水增加，相应径流量增加；其相关关系式为：Q=0.083 6(ΔP)+3.79，相关系数R2高达0.99，见图7。

图7 径流对降雨变化的响应分析图

（3）从相关关系线斜率可知：相对于降雨，径流对温度变化更敏感。

5.2 土地利用变化径流归因分析

土地利用变化情景设置：以1980 s和2018年两个时期的土地利用数据作为变量，共设置2种土地利用变化情景。

1980 s和2018年研究区土地利用变化情况见表6。

表6 土地利用面积分布情况

由表6可知，与1980 s相比，2018年研究区土地利用变化情况是：耕地面积明显减小（-3.9%），水域面积略有减少（-0.07%）；林地、草地、城建用地及农村居民点用地均有所增加（2%、0.8%、0.26%及1.05%）。这种土地利用变化特征与近40年来研究区内日趋频繁的人类活动（建设用地增加）以及当下提倡生态环境保护政策（退耕、还林、还草等）是相一致的。

由表7的定量模拟分析结果可知：近40年来，研究区林地增加、耕地减少，造成径流的减少，也表明林地能够涵养水源，减少地表径流量。虽然流域内城建用地有所增加，但是由于其所占比重较少，不能反映城建用地对产流的贡献情况，需进一步增加模拟年代，作深入分析。