利用SWAT模型模拟退耕还林技术在岩溶流域的节水效果

2022-04-28张佩琪

四川水利 2022年2期

张佩琪，邓鹏，王沃

(四川省成都市成华区农业和水务局，成都，610031)

0 引言

中国西南地区碳酸盐岩分布广泛，由于岩溶地区特殊的地质地貌，地表形成了石芽、干谷、溶沟等；地下形成溶洞、竖井、地下漏斗等[1]。这些独特的岩溶构造，使得含水层空间结构差异性大，岩溶地表-地下水文循环存在不均匀性。在这样的自然背景下，加之人类的一些不合理活动，导致植被受损、用水过度、土地石漠化现象比较严重[2]。漓江流域是典型代表之一。

水是生命之源，专家学者很早便开始了对水文循环的探索，水文模型应运而生。水文模型利用数学、物理方法对复杂的水文过程进行简化和模拟。SWAT水文模型操作简便，结果精准，目前在国内外广泛应用[3]。SWAT水文模型可以模拟流域的水文循环过程，分析水资源状况。模型内置的BMPs可以设置退耕还林、残茬覆盖、植被缓冲带等农业管理措施，从而建立最佳的节水用水、农业生产、污染治理措施[4]。

1 研究区与数据

1.1 研究区概况

漓江位于广西壮族自治区东北部，属于珠江流域桂江水系。发源于桂林市兴安县西北部的越城岭猫儿山八角田高山沼泽带，流向自北向南，全长214km，流域面积约5444km2。漓江流域北临猫山和天平山，西邻架桥岭，与长江流域洞庭水系的支流资江及柳江支流寻江、洛清江相接，流域东边以海洋山为边界，与长江流域湘江水系支流海洋河、灌阳河接壤[5]。研究区位置如图1所示。

图1 漓江流域位置

1.2 研究区数据

1.2.1 数据来源

SWAT模型的构建需要空间地理数据(数字高程DEM、土地利用类型和土壤类型)与气象数据(降水、蒸发、温度、径流等)。利用空间地理数据生成河流，组建河网、划分子流域、生成水文响应单元；利用气象数据建立数据库，描述流域的输入输出。为了率定和验证模型，还需要径流实测数据。模型数据来源见表1。

表1 模型数据来源

1.2.2 DEM数据

数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)是通过地形数据实现对地面信息的数字化模拟，即对二维地理空间上具有连续变化特征的地理现象的模型化表达和过程模拟[6]。利用DEM所表示的地形信息，可以生成流域河网水系，划分流域范围，进行产汇流模拟。SWAT模型基于对DEM的分析，获取漓江流域的高程地形信息，确定河流河网，生成水文响应单元(HRU)，刻画地表径流情况。

图2 漓江流域DEM

1.2.3 土地利用数据

土地利用类型反映了流域的下垫面情况，决定着地表径流的SCS曲线数，因此，进行土地类型的划分是构建水文模型的关键一环。SWAT模型自带的土地利用数据库和代码是国外标准，与中国土地利用标准有所不同。通过与国外土地利用类型分析对比，同时结合中国分类标准，将土地利用类型和代码转换为模型可以运行的格式。本研究采用的土地利用数据为清华大学2010年土地利用数据，分辨率为300m。漓江流域土地利用类型经过重分类后分为五大类：林地、草地、耕地、水域、城镇用地。如图3所示。

图3 漓江流域土地利用

1.2.4 土壤类型数据

土壤质地决定着空气以及水分在土壤内部中的运动情况，影响着流域内地表水和地下水的均衡及其相互转化。本文使用的土壤数据为世界土壤数据库(HWSD v1.1)，其分类系统主要为FAO-90。利用土壤水特性软件(SPAW)计算土壤属性，将计算好的土壤属性数据输入到SWAT模型，创建漓江流域土壤属性数据库。流域土壤分类见图4。

图4 漓江流域土壤类型

2 研究方法与评价指标

2.1 研究方法

SWAT模型根据输入的气象水文数据，依据一系列数学物理公式进行水文、水质的循环模拟。水文循环过程基于水量平衡方程[7]：

(1)

式中：SWt为土壤某时段含水量，mm；SW0为土壤初始含水量，mm；t为时间，d；Rday为第i天的降水量，mm；Qsurf为第i天的地表径流量，mm；Ea为第i天的蒸散发量，mm；Wseep为第i天存在于土壤剖面地层的渗透量和侧流量，mm；Qgw为第i天的地下水出流量，mm。

最佳管理措施(BMPs)是针对农业用水和污染防治的综合方法。BMPs通过工程措施和非工程措施改变TOLOS(total maximum daily load system)系统的前处理模块、水文水质模拟模块和土地覆盖模块，以达到水体评估、用水节水、削减污染负荷的目的。图5是TOLOS结构图[8]。

图5 TOLOS结构

2.2 评价指标

水文模型模拟值与实测值的拟合程度通过拟合优度指标来评价。常用的评价指标为纳什效率系数NSE(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)、决定性系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)。NSE是一个归一化的无量纲数值，通过确定数据与测量数据的方差相比于残差方差大小来表示拟合程度。NSE取值区间为负无穷到1，NSE越趋向于1，表示模拟结果越好，模型可信度越高；NSE越趋向于0，表示模拟结果越差，模拟过程误差大，模拟总体结果可信；NSE远远小于0，则模型是不可信的。R2代表模拟值和观测值之间的共线性程度或者说相关性，其取值范围从0到1，R2越接近1表示模拟结果的误差越小，离散越小，模型越具有更好的性能。RMSE是用来衡量模拟值和观测值之间的误差，RMSE越小，偏差越小。MAE表示模拟值和观测值之间绝对误差的平均值，MAE越小，实际的预测误差越小。NSE、R2、RMSE和MAE的计算公式[9]如下：

(2)

(3)

(4)

(5)

3 模拟结果

3.1 SWAT模拟结果

利用SWAT模型对漓江流域进行日尺度的径流模拟，模拟结果如图6、图7所示。结果表明率定期(2006-2011)NSE=0.78，R2=0.78，RMSE=165.68m3/s，MAE=64.30m3/s；验证期(2012-2016)NSE=0.76，R2=0.78，RMSE=160.32m3/s，MAE=79.33m3/s。在率定期和验证期模型模拟结果NSE和R2均在0.75以上，模拟值与实测值拟合较好，SWAT模型在漓江流域具有良好的适用性。

图6 SWAT模型径流模拟结果(率定期：左；验证期：右)

图7 SWAT模型模拟值与观测值的R2结果(率定期：左；验证期：右)

3.2 退耕还林情景下模拟结果

SWAT模型内置BMPs模块，通过BMPs模块将流域内坡度25°以上的耕地划分为林地，对比前后流域水量平衡变化情况。无任何措施为退耕还林前，设置参数为退耕还林后，情景设置见表2。从表3、表4和图8可以看出，采取退耕还林措施后，流域内的地表径流量减小，多年平均减少约53mm；蒸发量增加，多年平均约增加12mm；总体蓄水量增加，多年平均约增加46mm。由于林地具有调蓄作用，在一定程度上增加了水资源量，起到了节水效果。