基于系統(tǒng)動力學方法的鄱陽湖流域水量平衡過程模擬與分析

通信作者:徐力剛,研究員。E-mail: lgxu@niglas.ac.cn

基于系統(tǒng)動力學方法的鄱陽湖流域水量平衡過程模擬與分析

朱漫莉1,2,高海鷹1,徐力剛2,張杰3,吳永明3

(1.東南大學土木工程學院,江蘇 南京210096;

2.中國科學院南京地理與湖泊研究所湖泊與環(huán)境國家重點實驗室,江蘇 南京210008;

3.江西省科學院,江西 南昌330096)

摘要：以鄱陽湖及其流域為研究對象,采用系統(tǒng)動力學(SD)方法構建了整個流域系統(tǒng)基本要素之間的物理結構和關系,對鄱陽湖流域水量平衡過程進行了模擬分析。以1978—1997年為校核期、1998—2007年為驗證期,對鄱陽湖五河流域徑流量及湖口水位模擬值與實測值進行比較分析。結果表明SD方法在流域產流、河湖水量交換過程的模擬上能取得較理想的效果。在此基礎上,模擬了鄱陽湖流域降水、氣溫和用水量分別增減10%時,其他相關要素的系統(tǒng)響應。用水量、氣溫和降水的影響比例約為1∶3∶10,降水通過控制地表徑流量、氣溫通過影響蒸散發(fā)和土壤蓄水來影響流域水文水資源過程。研究結果定量揭示了整個流域范圍內水量變化的各環(huán)節(jié)對氣候變化和人類活動的響應,反映了流域系統(tǒng)各個組成部分的相互作用。

關鍵詞：系統(tǒng)動力學;鄱陽湖流域;水量平衡;過程模擬

基金項目:國家自然科學基金(41371121,41271034);國家重點基礎研究發(fā)展計劃(2012CB417005);中國科學院支持全國科學院聯盟建設專項重大項目; 江西省科技支撐項目(20122BBG70160)

作者簡介:朱漫莉(1991—),女,碩士研究生,研究方向為流域水文過程。E-mail:mlzhu1991@126.com

中圖分類號：P331.1文獻標志碼：A

收稿日期：(2014-08-21編輯：彭桃英)

Simulation and analysis of water balance process in

Poyang Lake Basin based on system dynamic approach

ZHU Manli1,2,GAO Haiying1,XU Ligang2,ZHANG Jie3,WU Yongming3

(1.SchoolofCivilEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China;

2.StateKeyLaboratoryofLakeScienceandEnvironment,NanjingInstituteofGeographyandLimnology,

ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,China;

3.JiangxiAcademyofSciences,Nanchang330096,China)

Abstract：Taking Poyang Lake and its watershed as the study subject, the physical structure and relationships of the basic elements of the whole basin system were constructed by the system dynamics(SD) approach, simulating and analyzing the water balance process of Poyang Lake Basin. Taking the years from 1978 to 1997 as the calibration period, and the years from 1998 to 2007 as the validation period, the simulated value and the measured value of the runoff and lake level of five river basins of Poyang Lake were compared and analyzed. The results indicate that adopting the SD approach can acquire an ideal performance on the simulation of basin runoff and water exchanging process between rivers and lake. Then we simulated the system response with 10% decrement and increment of precipitation, temperature and water usage in Poyang Lake Basin. The effects ratio of precipitation, temperature and water usage is 1∶3∶10. Precipitation influences the basin hydrological and water resource process by controlling surface runoff, while temperature by affecting evapotranspiration and soil water storage. This research has quantitatively explored the response of every links of water change in the whole basin to climate change and human activities, reflecting the interaction of various components in the basin system.

Key words： system dynamics; Poyang Lake Basin;water balance;process simulation

鄱陽湖是我國第一大淡水湖泊,流域水資源總量占長江流域水資源總量的15%,是我國重要的淡水資源庫。近幾十年來,鄱陽湖流域氣候變化比較突出,社會經濟快速發(fā)展,水資源開發(fā)利用程度加深,對流域水資源量產生了極其復雜的影響[1]。鄱陽湖流域水文站的徑流觀測數據表明,20世紀50年代以來徑流量一直呈增長趨勢,但到了1997年,徑流量發(fā)生反轉,呈下降趨勢;近年來鄱陽湖又出現了持續(xù)低水位,鄱陽湖流域水旱災害頻發(fā)已是公認的事實。因此,選取該流域進行水量變化模擬分析,定性、定量認識氣候變化與人類活動對流域的降雨-徑流關系和鄱陽湖的水量平衡過程的影響具有重要意義。

針對鄱陽湖流域的水文水資源變化特征,國內外已開展了不少研究。Sun等[2]研究了鄱陽湖流域降雨時間序列變化規(guī)律及其水文響應,葉許春等[3]探討了流域河川徑流的變化過程和規(guī)律及其與鄱陽湖水旱災害的關系,羅蔚等[4]分析了鄱陽湖流域入湖總水量的變化趨勢與急轉規(guī)律,馬海波等[5]對鄱陽湖出湖徑流序列的變化過程進行了分析。此類研究主要基于觀測資料的統(tǒng)計分析,探究了五河(饒河、撫河、信江、修水、贛江)流域的降雨-徑流-水量交換過程,研究結果均表明入湖徑流量對湖泊水位起著主控作用。在水量平衡影響因素研究方面,Hu等[6]定量化地描述了長江對鄱陽湖水量變化的影響,認為長江對鄱陽湖的較強作用主要發(fā)生在7—9 月;郭華等[7]進一步的研究表明，三峽水庫在10 月份的大量蓄水使得長江對鄱陽湖的作用頻率有所減弱;萬小慶等[8]建立了環(huán)湖區(qū)水資源平衡分析模型來研究社會用水的影響作用;Shankman等[9]研究了江湖管理政策和土地利用對鄱陽湖洪水位的影響。更多的研究強調了氣候變化對流域水文水資源過程的影響作用,這些研究主要采用水文模型模擬方法,如蔡玉林等[10]應用陸地表面模型VIC 水循環(huán)模式模擬了不同氣候情景下的徑流變化；李云良等[11]以分布式水文模型WATLAC為模擬工具,探討了鄱陽湖流域水資源對氣候變化的響應。除了對流域徑流的模擬,國內外許多學者還通過各種模型的構建研究了湖泊的水量水位變化機制,這些模型包括水位動態(tài)預測模型[12]、湖泊流域聯合模擬模型[13]以及江湖關系水動力模型[14]等。以上研究從不同角度不同側面反映了鄱陽湖流域水文水資源變化的作用機制,但并未定量揭示整個流域范圍內水量變化對氣候變化和人類活動的響應作用。當前對有關鄱陽湖流域氣候和人類活動影響作用的研究,主要集中于流域徑流量變化的分析?；谖搴恿饔蚺c湖泊密切的水量關系,單方面的流域模擬研究顯然是不足的,需要開展基于整個流域的主要影響要素分析。

流域水資源量的變化既受到氣候要素的影響,又與當地水資源的開發(fā)利用相關,并受湖泊本身蓄水條件的限制,故其影響過程因素復雜多元。以往對水量變化影響要素的研究往往片面強調數據資料的分析,而忽略對驅動機制的研究。系統(tǒng)動力學(system dynamics,SD)方法專注于對多變量、高階次、非線性的復雜大系統(tǒng)運動的研究,更能滿足流域水量變化研究的需求[15]。本文所采用的SD模擬方法針對鄱陽湖流域水量平衡過程,在功能上,希望實現水文模型的物理機制與水文非線性系統(tǒng)理論的結合,為水文水資源過程尋求了一種簡單的系統(tǒng)關系。在效果上將降水、氣溫、用水量及其他與產水耗水相關的系數作為流域水資源系統(tǒng)的單個組成要素,著力表現其與系統(tǒng)其他組成部分的相互作用,得到流域各環(huán)節(jié)及整個流域的有效反應,從而實現各要素對水資源過程影響作用的分析。研究結果旨在幫助深入了解鄱陽湖流域水文水資源系統(tǒng)的形成機制。

1研究區(qū)域概況及數據來源

1.1研究區(qū)域概況

鄱陽湖流域位于長江中下游南岸,東經113°35′~118°29′,北緯 24°29′~30°05′N 之間(圖1),總流域面積16.22萬km2,占長江流域面積的9%,占江西省面積的97.2%。五河來水分別從南、東、西3面流入湖泊,經調蓄后由湖口注入長江。湖泊水域面積3950km2,是長江最大的通江湖泊。鄱陽湖流域地處亞熱帶濕潤季風氣候區(qū),氣候溫和,雨量豐沛。流域內多年平均氣溫為11.6~19.6℃,且氣溫自北向南遞增,最熱、最冷月份分別是7月和1月,冷暖溫差約20℃。流域多年平均年降水量為1400~1800mm,降水年內和年際變率大,全年降水50%以上集中在4—6月,最小降雨量出現在11—12月。流域多年平均地表水徑流量為1545.5億m3,平均年徑流深為925.7mm,多年平均地下水資源量為379.0億 m3。

圖1　鄱陽湖流域及氣象水文站點

1.2數據來源

本研究所用氣象資料為1978—2007年鄱陽湖五河流5個常規(guī)氣象站(圖1)月降水、氣溫和潛在蒸發(fā)數值,以及湖區(qū)3個氣象站(圖1)的降水和蒸發(fā)資料。氣象資料由江西省氣象站提供,潛在蒸發(fā)量通過彭曼公式計算得到,湖區(qū)蒸發(fā)量根據蒸發(fā)皿蒸發(fā)數據折算得到。水文資料包括鄱陽湖五河水系主要控制站外洲站、李家渡站、梅港站、萬家埠站和虎山站的1978—2007年實測日流量數據,以及鄱陽湖出口—湖口水文站1978—2007年間日水位、流量實測數據。用水資料統(tǒng)計數據來源于江西省統(tǒng)計年鑒以及江西省水資源公報,對少數年份的缺項數據,用標準平均值進行了插補處理,最終得到1978—2007年鄱陽湖流域的年度用水量、用水分配及用水結構情況。

2研究方法

單純的水量平衡模型對湖泊出入水量的模擬效果欠佳,因此，本文采用系統(tǒng)動力學方法來構建包括五河流域在內的整個流域的水文水資源過程。系統(tǒng)動力學有專用的軟件與語言,Vensim、PD-plus、STELLA、POWERSIM等，都是現在常用的SD軟件。本文采用 STELLA軟件來完成模擬。STELLA通過圖形化的符號建立流域水資源的系統(tǒng)結構,通過方程表示系統(tǒng)要素之間的定量關系,從而在宏觀上近似地重構現實系統(tǒng)。

2.1鄱陽湖流域水量平衡過程的系統(tǒng)結構

如圖2所示,在鄱陽湖流域水文水資源系統(tǒng)中,湖泊水量直接影響到湖泊水位面積的變化,并由此間接影響入流量、出流量和湖區(qū)降水蒸發(fā)量,通過輸入湖泊初始時段的水量和各時段湖區(qū)蒸發(fā)降水量,迭代計算出各時段湖泊水量,再根據湖泊水量換算得到湖口水位。湖泊入流量則與流域徑流的產生直接相關,圖2的虛線框描述了五河流域徑流產生的系統(tǒng)動力學過程。流域徑流一般由地表流、各層土壤徑流和基流組成。為更準確地實現徑流量的模擬,本文將徑流組成概化為地表流和壤中流兩部分,并引入中間變量土壤蓄水來表示植被層及地表各層的總蓄水量。土壤蓄水同樣通過迭代計算得到。土壤蓄水直接影響蒸散發(fā)、地表流和壤中流,分別與蒸散發(fā)系數(a1)、地表徑流系數(a2)和壤中流系數(a3)有關。降水、氣溫和用水量影響著流域徑流的產生,也是整個系統(tǒng)其他變量發(fā)生變化的首級驅動要素,為系統(tǒng)的主要輸入變量。

圖2　鄱陽湖流域水文水資源的系統(tǒng)動力學過程

2.2參數的率定及模擬結果評估

方程中大部分參數可根據已有的數據資料查閱或計算得到,只有與產流直接相關的a1、a2和a3需要率定。選取五河流域的5個水文站1978—1997年的月流量資料對模型參數進行率定,將1998—2007年月流量資料用于模型驗證。采用確定性系數R2、Nash-Sutcliffe效率系數NNSE和多年徑流相對誤差RRE這3個指標來評估模擬效果。相關表達式為

(1)

(2)

(3)

式中:Qi為實測值;Di為模擬值;Qmean為實測值的平均值;Dmean為模擬值的平均值;n為徑流系序列的長度。

3研究結果與討論

3.1鄱陽湖流域徑流過程與模擬效果分析

圖3　1978—2007年五河流域水文站徑流量模擬值與觀測值對比

圖3為校核期和率定期五河流域水文站徑流模擬值和觀測值的比較。5個水文站點模擬與觀測徑流過程線擬合良好,均很好地再現了各子流域的徑流特征和變化趨勢。由圖3可見,五河水系徑流年際變率較大,以1978—1982年和20世紀90 年代徑流增長最為顯著,分別在1982和1998年到達高峰;1983—1987年左右,李家渡、梅港和外洲站年徑流呈較明顯降低趨勢,集水面積較小的虎山站和萬家埠站徑流變化則呈微弱波動;1998年之后,由于人類活動影響作用的增強,各子流域水量變化趨勢不盡相同,梅港、虎山和萬家埠站徑流量年際變化較不穩(wěn)定,整體上略微減少,李家渡站和外洲站徑流量則明顯呈增加趨勢。各河流徑流年內分配也具有一定的不均勻性,五河水系徑流的年內分配較一致,春夏季是主要產流時期,徑流在3—4月迅速增加,在5月底和6月初達到峰值,7—8月徑流直線減少,隨后進入枯季。

表1為校核期與驗證期五河流域徑流量統(tǒng)計指標結果。在校核期,5個水文站點的徑流相對誤差RRE在±10%內,Nash-Sutcliffe效率系數變化范圍為0.70~0.90,確定性系數在0.90以上,擬合效果較為理想。驗證期各統(tǒng)計指標與校核期相差較小,除外洲站的Nash-Sutcliffe效率系數降至0.68,虎山站的相對誤差有些偏高外,總體擬合效果較滿意。就各子流域徑流模擬效果而言,信江流域最好,其次為撫河流域。修水和饒河流域的控制站點選在支流上,由于實際徑流量較小,相對誤差略高于其他流域。贛江流域模擬值與觀測值相差最大,這主要是因為該流域面積較大,同一時段的不同區(qū)域降水和氣溫有所不同,產流條件也不盡相同,而模擬時將此流域作為單個產流單元,未考慮子流域的空間非均勻性,導致個別時段徑流量的擬合存在一定的誤差?？傮w來說,SD方法對鄱陽湖流域產流過程具有較好的動態(tài)模擬能力,能提供可靠的湖泊來水輸入條件。

表1　SD方法對鄱陽湖流域五河徑流模擬效果評估結果

3.2鄱陽湖湖口水位變化過程模擬

鄱陽湖湖口水位模擬值與觀測值對比結果如圖4所示,圖4(a)為1978—2007年模擬水位與觀測水位對比圖,圖4(b)為長期月平均水位比較。由圖4可見, 模擬結果能較準確地呈現湖泊水位的年際變化和季節(jié)性變化趨勢。在低水位(低于15m)時,模擬值與觀測值表現出良好的一致性,而在高水位(高于15m)時,模擬效果則有所降低。這與湖泊的形態(tài)構造有著直接關系。鄱陽湖容積-水位變化曲線表明,在水位高于15m時,湖泊水位對水量的變化較為敏感。從水位模擬的季節(jié)特征上看,模擬值在徑流量最大的5—6月偏高,可能與流域徑流模擬結果偏高有關。在7—9月，長江中上游洪水來臨,對湖口出流量具有頂托作用,而模擬中未能準確體現其復雜的影響作用,因此在8—9月模擬水位有所偏低。總體來說,SD方法在湖泊水量平衡過程的模擬上能取得較理想的結果,并充分體現湖泊水位對流域徑流的響應過程。

圖4　1978—2007年鄱陽湖湖口站水位 模擬值與觀測值對比

圖5　降水量變化的系統(tǒng)響應

3.3鄱陽湖流域水文水資源過程的驅動要素分析

根據鄱陽湖流域水文水資源的系統(tǒng)動力學過程分析(圖2),降水、氣溫和用水量是該系統(tǒng)的主要輸入變量,是影響水量平衡過程各個環(huán)節(jié)的關鍵驅動要素。本研究通過單變量控制模擬方法,即以1978—2007年的變量取值為基準,綜合考慮現實條件下降水、氣溫和用水量的變動幅度,在模型模擬過程中分別設定這3種核心驅動因素增減10%的情景時其他相關要素的系統(tǒng)響應,從而確定這幾項關鍵驅動要素對流域系統(tǒng)的影響作用與情景響應關系。

圖5為降水增減10%時,“土壤蓄水—徑流量—湖泊入流量—湖口水位”這一系統(tǒng)鏈中相關要素的響應。根據圖5進行進一步統(tǒng)計分析表明當降水量增減10%時,土壤蓄水和壤中流變化率均為7.10%和-9.64%,地表徑流對降水量的增減變化最為敏感,其對應變化率分別為13.51%和-14.77%,體現了土壤蓄水和降水改變的雙重影響結果。相應湖泊來水量變化率為12.89%和-10.40%,湖泊水位各月平均變化率為6.36%和-6.04%。在1—7月,湖泊水位的變化趨勢與來水量保持一致,此后由于出水量受長江頂托作用,對來水量變化不敏感而基本維持不變,使得湖泊水位浮動維持在0.6~1.0m,變化趨勢略大于來水量。除湖泊水位,當降水變化率一定時,相應系統(tǒng)鏈中各要素的變化趨勢呈現高度一致性,各月變化率基本保持穩(wěn)定,這表明以降水為首要驅動要素的該系統(tǒng)鏈在流域水文水資源系統(tǒng)中起關鍵作用,降水改變較大時,其他要素的干擾作用將被大大削弱。

圖6為氣溫增減10%時,“蒸散發(fā)-徑流量-湖泊入流量-湖泊水位”這一系統(tǒng)鏈中相關要素的響應。受氣溫驅動的該系統(tǒng)鏈中各要素同時受降水的影響。由圖6可見,在降水量較低的秋冬季節(jié),蒸發(fā)量、徑流量等變化均不明顯,表明在干旱條件下,土壤濕度較低,蒸散發(fā)主要受土壤濕度控制,溫度變化不會帶來顯著影響。在降水量較充足、土壤濕度較大的4—8月,系統(tǒng)鏈中各要素對溫度變化敏感性較強,其中蒸散發(fā)的變化最為顯著,在6月其最大正負變化率達13.13%和-23.91%,土壤蓄水和壤中流的變化量與蒸散發(fā)變化量呈負線性相關,而其余變量在降水影響下對氣溫變化的敏感性相對削弱,總體變化率在5%以下。由于出流量變化的復雜性,湖泊水位相對來水量的變化趨勢在7月前后也有所不同,7—12月浮動約為0.05～0.08m。總的來看,氣溫降低對該系統(tǒng)鏈的影響程度明顯高于氣溫增高,這主要由于該流域蒸散發(fā)處于較高水平,當溫度增加時,蒸散發(fā)增加的潛力小于溫度降低帶來的蒸散發(fā)減少量。

圖6　氣溫變化的系統(tǒng)響應

用水量的影響作用主要體現在湖泊來水量上，而不改變子流域的產流過程。模擬計算表明,在用水量最高的7—9月,用水量增減10%將導致3.0億~4.3億m3的湖泊來水量改變,而出水量則變化不明顯,水位最高浮動0.1m;4—6月及10月水量變化相對較小,約為0.8億~1.5億m3,水位浮動在0.05m以下;其他月由于用水量少,對水量平衡過程無顯著影響。與降水和氣溫相比,用水量對鄱陽湖流域水量的影響作用較小,但統(tǒng)計數據表明,1978—2007年,鄱陽湖流域用水量增加了38%,而降水量與氣溫變化不顯著,變化率最大時期分別不超過8%和3%?？梢婋S著人口的增長和經濟的發(fā)展,用水變化的可能性遠大于降水和氣溫,因此其影響作用不可忽略。

4結論

a. 本研究通過SD方法構建流域系統(tǒng)基本要素之間的物理結構和關系,對鄱陽湖流域流量、水位進行模擬評估。整體上,SD方法能有效反映徑流、湖泊之間的相互作用機理,特別適用于河流、湖泊集水域的研究。研究結果表明,SD方法在流域產流過程的模擬上能取得較理想的效果,贛江流域外洲站模擬精度偏低,表明所構建的系統(tǒng)結構不能反映大流域的空間非均勻性。對湖口站模擬結果與實際水位擬合良好,能較準確地呈現湖泊水位的變化趨勢,高水位時擬合誤差偏大,主要是由于高水位對湖泊水量變化的敏感性以及長江洪水頂托作用的復雜性。

b. 通過單變量控制來研究鄱陽湖流域降水、氣溫和用水量的影響作用,對相應系統(tǒng)鏈中其他要素模擬分析表明，降水在流域系統(tǒng)中起關鍵作用,主要體現在對地表徑流和湖泊來水的影響,降水量改變較大時,其他條件的干擾作用則被削弱。氣溫通過影響蒸散發(fā)和土壤蓄水來改變水量平衡條件,且影響作用主要反映在土壤濕度較高的春夏季節(jié),其他變量受降水量控制,對氣溫變化的敏感性相對較低,氣溫降低比氣溫升高的影響效果更為顯著。

c. 鄱陽湖流域水文水資源過程在降水和氣溫的驅動下,變化趨勢基本一致,但由于出水量在7—9月受長江頂托作用,受來水量變化影響作用較小,使得湖泊水位在7月前后變化趨勢有所不同。用水量的影響主要體現在7—9月,總體來看,用水量對流域水文水資源過程的影響最小,用水量、氣溫和降水的影響比例約為1∶3∶10,但由于用水量變化的可能性要大于降水和氣溫變化,因此其影響作用不可忽略。

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