流域分布式水文模型的发展现状与展望

陈 静

（上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司，上海 200092）

1 引言

20世纪60年代出现的斯坦福（Stanford）模型是第一个真正意义上的流域水文模型，是计算机科学与水文学成功结合的产物，标志着定量水文学在经历了漫长而缓慢的发展之后开始进入快速发展阶段[1]。在过去的半个多世纪中，水文模型的发展经历了从黑箱子、概念性模型向具有物理基础的分布式水文模型，从集总式向分布式，从仅考虑降雨径流模拟到耦合水质、泥沙、生态系统及大气系统等的发展历程[2]。

根据对流域空间离散程度的不同描述方法，水文模型可分为集总式和分布式。其中集总式水文模型将流域视作一个整体，假定整个流域上降雨、流域下垫面和初始状态在空间上均匀分布，不考虑三者的空间差异性；而分布式水文模型则充分考虑了降雨、流域下垫面和初始状态在空间上的不均匀性，模型在求解描述水文循环过程中的偏微分方程时，采用离散化方法将流域分成多个单元，并考虑水分在离散单元之间的水量和动量交换。由于这种假设与自然界下垫面的空间异质性和降雨的时空不均匀性，而导致降雨径流非线性的特征比较吻合，因此分布式水文模型对于水文循环过程的描述更加接近实际，是水文模型发展的必然趋势[3-4]。1969年，Freeze和Harlan[5]第一次提出分布式物理模型的概念后，分布式水文模型的开发和应用开始进入快速发展阶段。

2 分布式水文模型的研究现状

欧美国家研究机构在分布式水文模型方面起步较早，在这方面的研究一直走在世界前列。目前应用较多的分布式水文模型也是以欧美国家或科研机构开发为主，主要包括欧洲科研机构联合开发的SHE（System Hydrological European）模型、美国农业部研发的SWAT（Soiland Water Assessment Tool）模型、英国水文学家开发的IHDM（Insistute of Hydrology Distributed Model）模型、意大利水文学家开发的TOPKAP（Topographic Kinematic Approximation and Integration）模型、美国科研机构开发的VIC（Variable Infiltration Capacity）模型等。

1986年,由欧洲多个国家水文学家联合开发的SHE水文模型是最早出现的分布式水文模型，也是应用最广泛的分布式水文模型之一，自出现以来在全世界不同国家和流域均有较为成功的应用实践。SHE模型是迄今为止唯一一个全部用连续性方程和动力方程控制流域产汇流的流域水文模型，然而对于这样一个包含复杂定解条件的偏微分方程组，得到解析解是相当困难。SHE模型利用有限差分法进行数值求解，在流域网格化方面SHE模型在水平方向上用网格表示，垂直方向上用层来表示。SHE模型的部分参数具有一定的物理意义，跟流域特征有关。数值化求解方法使得SHE模型在计算上具有较强的灵活性，而表征流域特性的参数亦使其具有一定的物理基础，上述特点使SHE模型适用于多种资料条件，在欧洲和其他地区得到了广泛应用。

美国农业部于1988年开发的SWAT模型是目前应用最广泛的分布式水文模型之一，是一个具有很强物理基础的长时段流域分布式水文模型，适用于下垫面和管理条件差异性明显的复杂大流域[6]。SWAT在模型架构上采用模块化设计思路，模型功能强大，不仅能够模拟降雨径流过程，而且在水土流失、非点源污染和水资源管理等问题上也得到了很好的应用。

分布式水文模型在国内发展较晚，国内对于流域水文模型的探索是应用与开发相结合的模式，一方面积极引入国外相对成熟的流域水文模型，尝试将其应用于国内不同流域的水文模拟、洪水预报、水资源管理等水文过程，同时验证分布式水文模型对流域的适应性，获得符合流域实际的参数，服务于流域的研究和应用实践；另一方面也积极开发新的流域水文模型。

张建云[7]建立了一种参数网格化的分布式径流模型，并在华北、江淮流域的水资源动态模拟评估中得到较好应用；李兰等[8]提出了一种分布式水文模型，将数学物理反问题与洪水预报相结合，给出了包含流域产汇流和水库洪水演进的动态分布预报耦合模型，不仅可以用于分析地区的降雨径流规律，也可以用于洪水预报，并在多个水库流域得到应用；熊立华等[9]提出了一个基于数字高程模型（DEM）的分布式水文模型（DDRM），将土壤蓄水能力作为反映流域土壤特征的参数，同时假设各点地形指数与土壤蓄水能力存在相关性，可用于描述土壤蓄水能力的空间分布。

3 分布式水文模型的应用

面对一般的水文问题，集总式水文模型也可得到相对令人满意的结果，而分布式水文模型的优势并不十分突出。但在面对复杂的水文问题时，如缺乏资料地区、空间异质性明显的流域，以及在研究气候变化对水文水资源的影响、土地利用对水文过程的响应等问题时，分布式水文模型就表现出明显的优势和不可替代性。

3.1 分布式水文模型在缺少资料地区水文模拟中的应用

在实际研究和应用中流域水文资料不足是经常遇到的情况，所谓的缺乏资料地区不仅有因区域测站建设不完善导致的资料缺乏，也有由于下垫面和气候条件变化导致以往的水文资料不再适用而成为新的缺乏资料地区。经验模型和集总式水文模型对于地区观测资料有着很强的依赖性，因此面对资料缺乏地区的水文问题常常无从下手。分布式水文模型通过求解水文过程偏微分方程的方法，弱化了对经验参数的依赖性，具有很强的普适性，因而在缺少观测资料地区的水文模拟中得到了广泛应用，也成为缺乏资料地区模拟降雨径流过程、进行水文预报的一种有效的工具。黄粤等[10]选取具有物理基础的分布式水文模型MIKE SHE来模拟塔里木河主要源区之一——开都河流域的径流量变化过程，在观测缺乏的条件下,研究分布式水文模型在缺乏资料地区的日径流模拟中的适用性，结果表明模拟结果与实测结果高度相关，在资料相对缺乏的客观条件下，应用分布式水文模型来模拟地区水文过程的方法是可行的。

3.2 分布式水文模型在研究水文循环对气候变化响应机理中的应用

全球正在经历的气候变化直接影响了降雨的时空分布，局部极端天气发生的频率和降雨强度的明显增强，地区降雨径流特性和水资源量也在不断变化，因此研究气候变化对水文水资源的影响也成为近年来水文学的热点之一，不少学者将大气环流模型与流域水文模型耦合而形成陆-气耦合模式（GCMs），该模式成为研究水文循环对气候变化响应机理的重要方法。分布式水文模型对陆面的空间差异性有着更为真实的描述和表征，这一特点使其在陆-气耦合模式中尤被重视。彭艳[11]针对三峡库区流域特点，利用分布式水文模型与数值天气预报模式进行耦合，构建了三峡库区陆-气耦合洪水预报模型，并开发了陆-气耦合的洪水预报系统，有效延长了入库洪水预报预见期，提高了洪水预报精度。

3.3 分布式水文模型在流域土地利用（覆被）变化对水文过程影响研究中的应用

人类活动对水文过程的影响主要表现为改变土地利用方式及陆面覆被情况，这种改变直接导致蒸散发、截留、填洼、下渗等因素的改变，从而改变流域（区域）产汇流的过程及流量，继而导致流域（区域）不同时间和空间尺度下的水文循环的变化。土地利用（覆被）变化对水文过程影响的研究，对于揭示区域及全球尺度水文循环规律、相互影响机理、生态安全格局等有着十分重要的意义[12]。而分布式水文模型的特点使其在这一类研究中越来越被重视，尤其是近年来遥感技术、地理信息系统与分布式水文模型的耦合不断深入，使得分布式水文模型能够更加灵活地反映土地利用（覆被）变化的情景，模拟不同土地利用变化情境下的水文响应[13]。

3.4 分布式水文模型在物质输移和水质模拟中的广泛应用

分布式水文模型的发展从最初的单一模拟降雨径流逐渐向耦合水质、泥沙等物质运移的方向发展，国外学者较早就对分布式模型在物质运移方面的应用进行了探索，利用模型对流域的产流、产沙、非点源污染等过程进行了大量的模拟研究。Schomberg等[14]应用分布式水文模型在美国的不同州进行了产流量、产沙量模拟，获得了令人满意的模拟结果。国内对于分布式水文模型的研究和应用起步相对较晚，但近年来在应用分布式水文模型分析产流、产沙量及非点源污染负荷等方面也有较多的应用实践。解志林[15]利用SWAT模型研究了阜阳市沙颍河流域非点源总氮的时空分布特征，不仅分析确认了农业面源污染物的重点贡献区域，同时研究了降雨、下渗、地表径流等各个水文环节总氮进入水体的变化过程；陈祥义[16]选取三峡库区典型流域龙河流域作为研究区域，利用分布式水文模型SWAT对研究区内的非点源污染进行模拟，找到污染物排放关键源区，同时探讨了非点源污染防控最佳管理措施，提高非点源污染治理的效率；杨宝林等[17]利用分布式水文模型模拟分析了浙江省莲塘口流域的关键污染源区，为流域后续的面源污染控制和治理提供科学依据和治理方向。

3.5 分布式水文模型在水资源管理中的应用

在水资源利用程度不断提高而水资源危机不断加剧的背景下，水资源量与质并重，管理更加精细化的要求使得传统的水资源管理方式已不能满足需要，分布式水文模型较好地适应了这一发展要求。分布式水文模型已经在流域水资源综合管理、农业灌溉和城市取用水研究、地表水与地下水评价与计算等领域发挥了重大作用。王忠静等[18]利用分布式水文模型应用于变化环境下的水资源评价，以永定河山区为例进行了不同时期下垫面的水资源评价，验证了分布式水文模型用于水资源评价的有效性。在南水北调工程中，分析人员应用分布式水文模型进行情景分析，研究水文系统的动态变化，对地下水资源进行评估与计算，从而制定地下水恢复的方案[19]。

4 存在的一些问题

在过去的研究进程中，分布式水文模型的研究和应用获得了较大的发展，但亦存在一些问题亟待获得突破和发展。

（1）能够适应不同尺度的新一代分布式水文模型研究和应用亟待出现。尺度的问题包含两类，一类是对不同时间和空间尺度的适应性。不同尺度的水文循环机理、水文规律和特征均有不同，所使用的水文模型的结构也就不尽相同。开发一种模型结构能够适应于不同尺度的分布式水文模型，使得模型对于不同尺度的水文问题都有着较好的表达，是水文模型进一步发展的主要难点和方向之一；另一类则是分布式水文模型与相关模型耦合时的尺度协调问题。例如，水文模型与生态系统模型的耦合，水文模型与大气环流模型的耦合等，均存在时间和空间尺度的协调问题，如何实现模型之间尺度的转换是耦合模型进一步发展的重点和难点之一。

（2）遥感与地理信息系统、分布式水文模型的耦合与集成有待进一步发展。分布式水文模型的特点决定了其对地理信息有着较高的依赖性，一直以来受数据来源及数据密度的制约，并没有出现真正意义上的分布式水文模型。地理信息系统（GIS）和遥感技术（RS）的发展为分布式水文模型解决了数据源及密度的阻碍，RS技术强大的动态数据采集以及GIS数据管理和处理技术在分布式水文模型中的交互式应用，使得真正意义上分布式水文模型的出现成为可能。一般来说分布式水文模型与地理信息系统的耦合有4种形式[20]，模型嵌入GIS平台、GIS功能集成到模型、模型和GIS的松散连接、模型和GIS的紧密连接。松散连接是目前分布式水文模型与GIS集成研究中最普遍的方法，通过数据文件或者共享数据库的方式借助数据接口程序来实现二者的结合，接口程序相对简单，运行效率高，模型的稳定性较好，但是缺点在于易用性较差，经常会出现数据交换错误，从而影响到模型的精度及效果。通过地理信息系统的宏语言或二次平发，将分布式水文模型与地理信息系统紧密连接，实现二者的完全集成，是模型耦合集成的难点和发展方向。

（3）分布式水文模型在参数率定及运行方面有待进一步优化。分布式水文模型的参数众多，多参数率定一直以来都是模型的难点，自动率定成为一种必然的发展趋势。利用粒子群算法、神经网络及人工智能等方法应用于模型的多参数优化，实现多参数的自动率定，是模型提升计算效率的重要手段。另外，在运行方面现有的分布式水文模型多为串行计算方式，但随着分布式水文模型在大流域、高密度数据源条件下的应用，串行计算在运行方面会遇到较大的瓶颈，并行计算的研究和应用能够帮助分布式水文模型实现在运行效率上的优化。

5 发展展望

分布式水文模型与RS、GIS的紧密耦合和完全集成是未来研究的热点之一，在开发性体系架构的GIS平台基础上，通过GIS提供的宏语言或者二次开发高级语言，将水文模型和GIS紧密连接，实现分布式模型和GIS的完全集成。完全集成的分布式水文模型可实现对水文动态的实时模拟及演示，而且稳定性和易用性均较好，是分布式水文模型发展的一个方向。

分布式水文模型在多学科的交叉融合中发挥更大作用。分布式水文模型与大气环流模型耦合发展起来的陆-气模式也是学科交叉的一个热点和难点。新一代陆-气耦合模型的出现，将促进人们对水文循环与气候演变交互影响机理的进一步认识。而在生态水文学领域，随着分布式水文模型与相关模型在尺度匹配和参数传递等方面的突破，模型之间的耦合从松散向紧密耦合，植被生长过程与水文循环之间的作用与反馈模拟将得到进一步发展，从而不断提高生物动力与水文循环相互作用机理。