基于DEM和SCS模型的吉泰盆地紅壤丘陵區(qū)徑流模擬

吳丁丁，白 樺，段茂慶*，張力薇，李小麗

(1.南昌工程學(xué)院水利與生態(tài)工程學(xué)院，江西南昌 330099;2.江西水利職業(yè)學(xué)院，江西南昌 310000)

吉泰盆地是位于江西省中部、贛江中游的一個盆地，地域面積1.87萬km2［1］，是江西省內(nèi)僅次于鄱陽湖平原的第二大商品糧基地和最大的柑橘生產(chǎn)基地，土地以紅壤為主，極易發(fā)生水土流失。由于受東亞季風(fēng)的影響，吉泰盆地紅壤丘陵區(qū)雨水充沛，但降水時空分配不均勻，多年平均降雨量1 350～1 580 mm，全年大多數(shù)降水集中在4～6月份，而7～9月份在副熱帶高壓的影響下形成少雨高溫天氣，導(dǎo)致伏旱和秋旱等季節(jié)性干旱頻發(fā)。由于坡地的產(chǎn)匯流規(guī)律復(fù)雜，自身蓄積水能力較差，徑流資源度量困難［2］，加之紅壤具有高度發(fā)育的微團(tuán)聚體及良好的通氣孔隙，使得紅壤坡面蒸發(fā)量較大，嚴(yán)重威脅當(dāng)?shù)氐募Z食生產(chǎn)與安全。因此，為闡明研究區(qū)域紅壤坡面不同覆被下產(chǎn)流產(chǎn)沙的特點與規(guī)律，準(zhǔn)確定義坡地徑流資源潛力，筆者通過建立驗證吉泰盆地紅壤丘陵區(qū)不同土地覆被下的坡面徑流模型，為徑流資源化及坡面水土保持提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。

1 材料與方法

1.1 模型簡介

1.1.1 數(shù)字高程模型(DEM)。以5 m×5 m分辨率的數(shù)字高程模型為基礎(chǔ)，利用GIS等軟件提取吉泰盆地紅壤丘陵區(qū)坡度情況，為試驗小區(qū)的布設(shè)以及典型坡度的選取提供依據(jù)［3］。

1.1.2 SCS模型。SCS模型是美國農(nóng)業(yè)部水土保持局研制的小流域設(shè)計洪水模型，計算過程簡單，所需參數(shù)較少，資料易于獲取，對觀測數(shù)據(jù)的要求不很嚴(yán)格，尤其適用于資料缺乏地區(qū)，并且對小流域徑流試驗?zāi)M性強(qiáng)。這是一種較好的計算小流域降雨徑流量的方法。由于我國和美國在氣候、土壤、種植方式等方面存在廣泛差異性，若直接應(yīng)用美國測定的CN值，則不太適合國內(nèi)的情況，所以各地在應(yīng)用時對CN值的確定方法也有所調(diào)整。

模型的建立基于2個假定和1個水量平衡方程。假定土壤實際入滲量(F)與土壤最大可能入滲量(流域最大滯蓄量，S)之比等于實際徑流量(Q)與實際降雨量(P)和初損值(Ia，包括植物截留、洼地填平等)之差的比值，假定Ia與S之間有一比例關(guān)系用λ表示(λ是一個區(qū)域參數(shù)，依賴于地質(zhì)和天氣因素影響，美國農(nóng)業(yè)部土壤保持局在分析大量長期試驗結(jié)果的基礎(chǔ)上，提出三者最合適的比例系數(shù)K=0.2)。

根據(jù)以上3個公式消去F，并且假定在初損未滿足時是不可能產(chǎn)流的，得出直接由降雨計算的徑流公式［4－6］。

式中S為研究區(qū)域土壤最大滯留量。它受多種因素的影響。為了綜合反映各因素對S的影響，美國水土保持局提出一個參數(shù)CN，其關(guān)系式為:

運(yùn)用SCS模型對研究區(qū)域進(jìn)行模擬試驗時，只需測得降雨量P以及確定模型參數(shù)CN值。CN值的確定是研究的關(guān)鍵。美國農(nóng)業(yè)部土壤保持局提出的徑流曲線數(shù)確定方法依據(jù)前期土壤濕度(AMC)、土壤類型、土地利用方式3個因素確定，對徑流計算結(jié)果的影響很大［5］。但是，由于土壤水文條件、土地利用方式等的差異，我國許多土地利用在美國土壤保持局提供的CN表中難以查到相應(yīng)的CN值。如果研究流域有一定年限長度的次降雨徑流資料，那么可用研究流域的資料來反推CN值，從而為無降雨資料、相同下墊面條件下地區(qū)的徑流計算提供參數(shù)。國外已提出用平均值法、對數(shù)頻率分布法、漸近線法和中值法等來利用降雨徑流資料推算徑流曲線數(shù)值。我國一些學(xué)者也嘗試用降雨徑流資料來反推試驗區(qū)的徑流曲線數(shù)值。符素華等［7］用北京密云石匣3個小區(qū)實測降雨徑流資料，用平均值法、中值法、算術(shù)平均值法、對數(shù)頻率分布法以及漸近線法來反推CN值，并且用反推的CN值計算徑流深，發(fā)現(xiàn)算術(shù)平均值法的結(jié)果最好，且算術(shù)平均值法計算CN值簡單，因此建議在計算CN值時用算術(shù)平均值法。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理 數(shù)據(jù)資料均來自泰和水保站。該研究選取15場降雨徑流資料?；趶搅饔^測小區(qū)10場降雨－徑流數(shù)據(jù)，確定徑流計算模型，并用實測資料來檢驗。

2 結(jié)果與分析

2.1 徑流小區(qū)概況 根據(jù)DEM數(shù)字高程圖所提取的研究區(qū)坡度情況，研究區(qū)域以山地、低矮丘陵為主，主要坡度集中在0～30°且土地以紅壤為主。因此，該次試驗共布設(shè)12個徑流小區(qū)。坡度均選取具有區(qū)域典型代表性坡度10°土壤，均為紅壤，其中1號、7號為標(biāo)準(zhǔn)裸地小區(qū)，其他徑流小區(qū)分別以不同植被覆蓋。不同覆蓋程度布設(shè)見表1。

表1 徑流小區(qū)基本信息

2.2 數(shù)據(jù)處理與模型應(yīng)用

2.2.1 研究區(qū) CN值確定。CN是前期土壤濕潤程度(AMC)、坡度、土壤類型和土地利用類型等因子的函數(shù)。由于土壤水文條件、土地利用方式等的差異，我國許多土地利用在美國土壤保持局提供的CN表中難以查到相應(yīng)的CN值［8］。符素華等對CN值的確定方法做了深入研究，用研究流域次降雨徑流資料來反推CN值，為無降雨資料、相同下墊面條件下地區(qū)的徑流計算提供參數(shù)［9］。

該次研究從2～11月份的所有降雨中選取吉泰盆地10場具有代表性的降雨徑流資料，降雨量均在15～50 mm之間，將降雨和實測徑流資料代入式(5)，計算得到研究區(qū)S，再將S代入式(6)中計算出CN值，求算數(shù)平均值。由于全年所有降雨土壤前期濕潤度只有2場為AMC II，其他均為AMC I，因此計算12個小區(qū)的CN值均為土壤前期濕潤度為AMC I的值。從表2可以看出，CN值都比較高，其中2～11月份所有次降雨中2場降雨量大于50 mm，反推結(jié)果均在60～70之間，與表2中計算值出入較大，不列入計算范圍內(nèi)。

2.2.2 模型應(yīng)用及驗證。由數(shù)據(jù)資料較好的10場降雨同步觀測記錄得出各土地類型徑流場在該次降水過程中的P值和Q值所得的CN值，然后將計算得出的CN值及另外5場降雨帶入(3)式進(jìn)行還原驗證。在應(yīng)用SCS模型模擬的過程中。一般認(rèn)為，實際徑流量與計算徑流量的相對誤差小于15% ～20%為合格，反之為不合格。研究區(qū)域4月30日、5月15日、5月16日、6月1日、11月24日降雨量分別為17.2、55.4、25.0、14.0、18.3 mm。將表3 徑流量的實測值和模擬值進(jìn)行對比，合格率只有65%，SCS模型模擬的效果一般。按照相對誤差小于40%為合格，則合格率為85%。對每個小區(qū)的每場降雨相對誤差進(jìn)行分析，可知相對誤差一般都小于75%，極個別大于75%。這可能是由數(shù)據(jù)不全和部分?jǐn)?shù)據(jù)記錄不準(zhǔn)確造成的。

表2 徑流小區(qū)CN值

從圖2可以看出，5場降雨觀測小區(qū)總流量預(yù)測值與實測值總體趨勢一致，1、7號為裸地徑流總量明顯高于其他措施小區(qū)，2～6、10、12植被覆蓋度較高，達(dá)到80% ～100%，徑流總量相比其他小區(qū)仍然較小，說明植被覆蓋度對地表徑流有一定的影響。

表3 研究區(qū)域降雨—徑流實測、模擬流量對比

3 結(jié)論

根據(jù)SCS模型原理建立了相應(yīng)的流域產(chǎn)匯流模型，并且根據(jù)已有數(shù)據(jù)對模型參數(shù)的確定方法加以改進(jìn)。用10場流域水文觀測資料進(jìn)行模型參數(shù)率定，并且利用5場流域?qū)崪y降雨徑流資料對模型進(jìn)行檢驗。SCS模型參數(shù)的確定由AMC、土壤類型、土地利用方式查表所得。模型模擬結(jié)果和實測結(jié)果并不理想，因此采用反推法確定模型參數(shù)，發(fā)現(xiàn)模擬結(jié)果基本符合要求。對SCS產(chǎn)匯流模型進(jìn)行改進(jìn)且加以應(yīng)用后，取得較好的效果。按照相對誤差小于20%為合格，則模擬結(jié)果合格率為65%，模擬效果一般;按照相對誤差小于40%為合格，則模擬結(jié)果合格率為85%。由于實測資料可能缺乏準(zhǔn)確性，模擬結(jié)果基本符合要求，且降雨量越大，相對誤差越小，模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性越高。

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