基于陸面水文耦合模型CLHMS的黃河源區(qū)水循環(huán)模擬與分析

孜尼哈爾·祖努尼江，楊傳國，郝振純

(河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，南京 210098)

氣候是人類賴以生存的自然環(huán)境的重要組成部分，它的任何變化都將對(duì)自然生態(tài)環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生深刻的影響[1]。水資源系統(tǒng)作為地球物理系統(tǒng)的重要組成部分，與氣候變化相互作用、相互影響，氣候變化會(huì)改變?nèi)蛩h(huán)的現(xiàn)狀，引起水資源時(shí)間空間上的重新分配，進(jìn)而影響水資源管理系統(tǒng)和人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)[2]。進(jìn)一步揭示地表、土壤及地下水文過程與氣候之間的相互作用，發(fā)展陸面-水文耦合模式，并實(shí)現(xiàn)與氣候模式的耦合，已成為現(xiàn)階段氣候與水文學(xué)科交叉研究的前沿。

諸多水文研究者在陸面水文模型耦合方面開展了不少研究[3,4]。其中Yang 等[5]進(jìn)一步發(fā)展了陸面水文耦合模式CLHMS，充分考慮了陸地植物草叢類型、積雪層厚度與水分和土壤含水量，添加了地表水、土壤水等多個(gè)水文過程環(huán)節(jié)，并在淮河流域進(jìn)行的水循環(huán)模擬精度很好[6]。隨后，李敏[7]針對(duì)模式的不足，引入了次網(wǎng)格非均勻性參數(shù)化方案、坡面產(chǎn)流參數(shù)化方案、四階 Runge-Kutta 方程求解土壤濕度，改進(jìn)了模式對(duì)淮河流域河道流量、地表產(chǎn)流和土壤濕度的模擬性能。

黃河源區(qū)是我國母親河黃河的發(fā)源地，流域面積為12.2 萬km2，僅占黃河流域面積的15.4%，但產(chǎn)流達(dá)到整個(gè)流域的34.5%。位于青藏高原東北部，有典型內(nèi)陸高原氣候特征。近些年來隨著氣候變化的影響，該區(qū)域面臨著冰川凍土萎縮，草地退化，頻繁斷流(1998年以來已出現(xiàn)3次長(zhǎng)時(shí)間斷流)等生態(tài)環(huán)境問題[8]。在氣候變化的背景下，研究黃河源區(qū)水文循環(huán)過程的變化及未來的變化趨勢(shì)，對(duì)整個(gè)黃河流域現(xiàn)今和未來的水資源管理、規(guī)劃與保護(hù)都具有戰(zhàn)略性意義。

本研究結(jié)合黃河源區(qū)的水文地質(zhì)參數(shù)，氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)等觀測(cè)資料，建成適用于黃河源區(qū)的大尺度陸面水文耦合模式，并通過長(zhǎng)時(shí)間流域?qū)崪y(cè)流量資料，測(cè)試該模式對(duì)黃河源區(qū)水文水循環(huán)過程的模擬能力。黃河源區(qū)DEM、河網(wǎng)示意圖見圖1。

圖1 黃河源區(qū)DEM、河網(wǎng)示意Fig.1 DEM、river network map of the Yellow River source area

1 CLHMS模式在黃河源區(qū)的建立

1.1 模型原理

陸面水文耦合模式 CLHMS[9](Coupled Land surface and Hydrological Model System)包括大氣環(huán)流模式GENESIS 中的大尺度陸面模塊LSX[10](Land Surface Transfer Model) 和余鐘波教授等于1999年構(gòu)建的大尺度流域一體化分布式水文模型HMS[11](Hydrologic Model System)以及2個(gè)模塊間的耦合。CLHMS模式在每段設(shè)定的時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)進(jìn)行一次計(jì)算，在 LSX網(wǎng)格和HMS網(wǎng)格間對(duì)各自變量采取尺度上的升降處理，把陸面模式劃分為細(xì)小網(wǎng)格后并計(jì)算各個(gè)子網(wǎng)格參數(shù)，插值到小尺度水文網(wǎng)格中。該模型目前已在區(qū)域水量平衡、變化環(huán)境下水資源機(jī)理響應(yīng)研究、人類活動(dòng)影響、干旱洪澇災(zāi)害預(yù)報(bào)等諸多研究領(lǐng)域。

對(duì)于黃河源區(qū)陸面水文耦合模式，其陸面和水文模塊均采用10 km網(wǎng)格。CLHMS模型結(jié)構(gòu)見圖2，陸面模式 LSX是考慮植被生理作用的新一代陸面過程模式，包括了植被、土壤、積雪等物理過程模塊?？紤]各模塊之間的水熱通量，計(jì)算出每一個(gè)網(wǎng)格的蒸發(fā)、產(chǎn)流、下滲量等并賦值到水文模塊中。水面模塊HMS主要強(qiáng)調(diào)地表水和地下水的相互作用關(guān)系及陸面和氣候過程，并利用土壤類型、水文參數(shù)、數(shù)字高程和土地利用等空間分辨率較高信息，也介紹了各種數(shù)據(jù)系列在模型系統(tǒng)中的預(yù)處理過程。

圖2 陸面水文耦合模式CLHMS結(jié)構(gòu)示意Fig.2 The structure of the coupled Land Surface and Hydrological Model System

1.2 參數(shù)準(zhǔn)備

CLHMS模型的參數(shù)由陸面模塊參數(shù)庫和水文模塊參數(shù)庫組成，陸面模塊參數(shù)主要包括土壤質(zhì)地參數(shù)與植被類型。水文模塊參數(shù)主要包括流域參數(shù)即地表高程、高程偏差、流域范圍、初始水面高程、河道深度等；水文地質(zhì)參數(shù)即孔隙度、水力傳導(dǎo)度、含水層系數(shù)等。表1為這些主要參數(shù)的數(shù)據(jù)來源、分辨率和覆蓋范圍。陸面模塊中植被類型采用Doeman-Sellers參數(shù)化方案，將全球植被劃分為12種主要類型，模式中給定了每種植被類型在年內(nèi)每個(gè)月份生物物理變化特征。土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)包括6層土壤(0～4.25 m)沙土含量和黏土含量數(shù)據(jù)，每層土壤厚度從上到下分別為0.05、0.10、0.20、0.40、1.0、2.5 m，原始數(shù)據(jù)源是Webb等[12]整理的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化全球土壤質(zhì)地和水利參數(shù)數(shù)據(jù)庫，根據(jù)GENESIS 大氣環(huán)流模式中的2°×2°土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)庫采用距離權(quán)重方法差值得到。

表1 CLHMS模型主要參數(shù)庫及其數(shù)據(jù)來源Tab.1 CLHMS model main parameter library and its data source

水文模塊中的流域參數(shù)主要由USGS HYDRO1K數(shù)據(jù)集整理得到，利用該數(shù)據(jù)集可導(dǎo)出模式初始所需的高程偏差、流域劃分。該數(shù)據(jù)水平分辨率為1 000 m，DEM精度為30 m。河道深度、河湖水面初始高程等參數(shù)則由該數(shù)據(jù)處理得出假設(shè)值，根據(jù)累積流量和假設(shè)產(chǎn)流量(0.5 mm/d)計(jì)算河道深度初始值，同時(shí)假設(shè)河道水位均為河道深度的70%，經(jīng)長(zhǎng)系列模擬運(yùn)算推出河湖水面初始高程。中國范圍內(nèi)的含水層厚度、孔隙度、水力傳導(dǎo)度等水文地質(zhì)參數(shù)依據(jù)中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所生成的中國1∶400萬土壤質(zhì)地空間分布數(shù)據(jù)，并參考USGS30s土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)整理得到。

利用驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，冷啟動(dòng)運(yùn)行CLHMS模型,生成地表水和地下水過程的重啟動(dòng)文件；以重啟動(dòng)文件為初始條件；將地下水模塊運(yùn)行2 000 a，使得模型中地下水位處于平衡狀態(tài)，并輸出新的初始文件。以1971年作為預(yù)熱年，選取黃河源區(qū)干流瑪曲和唐乃亥水文站1971-2014年共44 a的實(shí)測(cè)資料，以1971-2000年為調(diào)整模型參數(shù)的率定期，2001-2014年為模型的驗(yàn)證期，系統(tǒng)評(píng)估了該模型對(duì)黃河源區(qū)徑流過程和流域水循環(huán)過程的模擬能力。

2 模擬結(jié)果分析

2.1 流量模擬性評(píng)估

本文選用WBI、PMC、NSI、IOA4個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)模型模擬精度和適用性。水量平衡系數(shù)WBI，用以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)研究流域水量平衡能力；Pearson 相關(guān)系數(shù)PMC，用以檢測(cè)實(shí)測(cè)流量和模擬流量的時(shí)間相關(guān)程度；Nash-Sutcliffe 效率系數(shù)NSI，用以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M值實(shí)測(cè)流量峰值的模擬水平；IOA用以檢驗(yàn)觀測(cè)值和模型模擬值的相似度。這4個(gè)指標(biāo)數(shù)值越接近于1，表明模型的模擬效果越好。

上述檢驗(yàn)指標(biāo)的具體計(jì)算公式如下：

結(jié)果見表2。結(jié)合表2的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，水量平衡系數(shù)(WBI)率定期瑪曲和唐乃亥站分別為0.96和0.98，驗(yàn)證期分別為1.03和1.06，率定期和驗(yàn)證期都接近于1，表明模型對(duì)2個(gè)站水量平衡模擬能力很好。納什效率系數(shù)(NSI)率定期2個(gè)站分別為0.73和0.72，驗(yàn)證期為0.78和0.73，從圖3也可以看出實(shí)測(cè)峰值與模擬峰值的差別比較大，尤其在1981年9月中旬這一段，實(shí)測(cè)流量值比較大，因?yàn)檫@段時(shí)間黃河源區(qū)連續(xù)下大暴雨洪水較多洪峰峰值大，所以CLHMS模式對(duì)黃河源區(qū)逐日流量模擬過程中洪峰峰值的模擬能力有待提高。Pearson相關(guān)系數(shù)(PMC)率定期2個(gè)站分別為0.85和0.85，驗(yàn)證期為0.88和0.86，表明模擬流量值與實(shí)測(cè)流量的相關(guān)性比較好。相似性指標(biāo)(IOA)率定期2個(gè)站的分別為0.91和0.91，驗(yàn)證期為0.93和0.92，表明模式模擬的流量與實(shí)測(cè)流量很相似，模擬精度和準(zhǔn)確性高。

表2 CLHMS模型對(duì)黃河源區(qū)1971-2014年主要站點(diǎn)逐月徑流量模擬評(píng)估Tab.2 Evaluation of the monthly simulated stream flow by CLHMS in 1971-2014

黃河源區(qū)降雨集中在夏季，冬季降雨量少，降雨季節(jié)變化較大。流域觀測(cè)的徑流量也主要集中在夏季，而冬天徑流量很少，模擬徑流量與實(shí)測(cè)徑流量都符合此規(guī)律。從圖3中也可以看出很多時(shí)間段2組序列非常吻合，說明模式對(duì)研究區(qū)域主要水文站觀測(cè)月平均流量的年際和季節(jié)變化特征的模擬效果很好。

圖3 黃河源區(qū)1971-2014 年逐月平均模擬流量和實(shí)測(cè)流量對(duì)比Fig.3 Comparison of the monthly simulated flow and observed flow from 1971 to 2014

2.2 水量平衡模擬分析

地表水量平衡過程模擬，主要是產(chǎn)流量和土壤含水量的準(zhǔn)確模擬，對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)報(bào)洪水，確定區(qū)域洪澇干旱災(zāi)害非常重要。下面分析黃河源區(qū)1971-2014年各個(gè)地表水分循環(huán)變量的多年日平均值和年際變化，包括降水量、蒸散發(fā)量、積雪量、產(chǎn)流量。

圖4 給出了黃河源區(qū)1971-2014年共 44 a模式模擬的水循環(huán)過程中各個(gè)分量的多年日平均值。降雨量年內(nèi)分配是不均勻的，主要集中在6-10月份，冬季降水量很小幾乎為零，與實(shí)際的氣候條件非常符合。最大值在7月8日為4.42 mm，多年平均降雨量為每年620 mm?？紤]某個(gè)區(qū)域的下墊面、植被和土壤類型的情況下，該地區(qū)的產(chǎn)流跟降雨量和土壤含水量有直接的關(guān)系。降雨量是蓄滿產(chǎn)流的主要影響因素，而降雨強(qiáng)度是超深產(chǎn)流的主要影響因素，CLHMS模型中蓄滿產(chǎn)流機(jī)制和超深產(chǎn)流機(jī)制都考慮到了。模擬的產(chǎn)流量變化趨勢(shì)與降雨量基本一致，主要集中在夏天，而冬季產(chǎn)流量很少。最大值也在7月8日為2.24 mm，年平均產(chǎn)流量206.6 mm，多年平均產(chǎn)流系數(shù)是0.33，與黃河源區(qū)實(shí)際產(chǎn)流系數(shù)0.32很相近，表明CLHMS模型的產(chǎn)流模擬水平較好[13]。

圖4 CLHMS模型1971-2014年日平均水文過程要素模擬Fig.4 CLHMS model simulation of average hydrological process elements from 1971 to 2014

蒸散發(fā)是維持地表水平衡和能量平衡的重要因素，跟溫度、氣壓、風(fēng)速、降水量等有關(guān)系，模型使用空氣動(dòng)力學(xué)方法計(jì)算地表蒸散發(fā)量。從圖4看出黃河源區(qū)蒸散發(fā)量夏季大、冬季小，跟黃河源區(qū)的實(shí)際溫度、降水量、風(fēng)速等年內(nèi)變化大致相同。5-9月份蒸發(fā)量很大，峰值約達(dá)2.0 mm/d，多年平均蒸發(fā)量是288.27 mm/d,與黃河源區(qū)多年實(shí)際蒸散發(fā)很相近[14]。地表積雪量冬季春季分布較多，從10月下旬到次年5月都有積雪存在，峰值在3月份可達(dá)到27 mm,多年平均積雪厚度為277 mm。地表積雪厚度跟當(dāng)?shù)貧鉁兀卵┝颗c下墊面條件都有關(guān)系的，黃河源區(qū)積雪月份可以達(dá)6個(gè)月左右，所以積雪對(duì)黃河源區(qū)徑流產(chǎn)生的影響不能忽視。

不同層次土壤含水量模擬結(jié)果看出，表層土壤含水量的年內(nèi)變化幅度較大，因?yàn)樗芙邓?、日照、溫度的直接影響較大，所以雨季表層含水量很大，冬季很少。第2層的土壤埋層范圍在地表以下5～15 cm,其含水量明顯比表層高，年內(nèi)季節(jié)變化比表層小，峰值比表層滯后半個(gè)月左右。第3層土壤含水量年內(nèi)季節(jié)變化最小，其峰值比表層含水量滯后1個(gè)月左右。不同層次的土壤含水量年際變化也比較明顯。由圖5可知，1993年為黃河源區(qū)豐水年，土壤含水量較高，1997年為黃河源區(qū)枯水年，土壤含水量較小。前一年的旱澇情況，影響著當(dāng)年前期第3層土壤含水量，體現(xiàn)了土壤含水量變化的滯后效應(yīng)。上面所述的土壤含水量不同層次的年內(nèi)年際變化規(guī)律反應(yīng)了自然的實(shí)際情況，體現(xiàn)了該模型對(duì)土壤含水量的模擬能力。

圖5 土壤表層和第3層模擬含水量的年際變化Fig.5 Interannual variations of simulated water content in the surface and third layers of soil

2.3 空間分布模擬分析

CLHMS模型能夠模擬研究區(qū)的降雨量、蒸發(fā)量、產(chǎn)流量等水文過程的空間分布，通過分析這些模擬出來水文過程的空間分布與實(shí)際空間分布的相似程度，分析模型的空間分布模擬能力。

黃河源區(qū)位于青藏高原，地勢(shì)高且氣候寒冷。由圖6可知模式模擬的降水量、蒸散發(fā)量、產(chǎn)流量等變量的空間分布都從西北到東南成增加的趨勢(shì)，與實(shí)際的分布情況一致。黃河源區(qū)有利的地形條件和強(qiáng)烈的上升運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致地區(qū)性降雨次數(shù)比較多，但因?yàn)殡x海洋較遠(yuǎn)，而且有高山阻擋，輸送到的水汽很小，所以總體降雨量很小。黃河源區(qū)年日照時(shí)間長(zhǎng)、輻射量大、濕度較小、風(fēng)力風(fēng)速大，所以流域蒸發(fā)量比較大，蒸發(fā)量一般為0.5～1.1 mm/d 。北部地區(qū)的河道流量比較大，因?yàn)楸辈康貐^(qū)支流比較多，降雨量相對(duì)豐富點(diǎn)補(bǔ)給河道流量。

1981年和2000年典型的豐水年和枯水年，從圖6可知，1981年的各個(gè)水量過程要素都比2000年的大，符合實(shí)際分布情況，所以模型對(duì)黃河源區(qū)的空間分布模擬能力很好。

圖6 黃河源區(qū)1981年與2000年降雨量、蒸散發(fā)量、產(chǎn)流量、河道流量的空間分布模擬Fig.6 The spatial distribution simulation of precipitation, evaporation, runoff, river flow about 1981 and 2000

3 結(jié)論與思考

本文以黃河源區(qū)為研究對(duì)象，利用陸地水文耦合模式CLHMS對(duì)黃河源區(qū)1971-2014年，總共44 a的水循環(huán)各分量進(jìn)行了模擬。 分析結(jié)果表明，CLHMS對(duì)黃河源區(qū)年平均地表蒸散發(fā)量、產(chǎn)流量、土壤含水量等水循環(huán)分量均具有較好的模擬能力。

對(duì)黃河源區(qū)唐乃亥和瑪曲水文站的流量模擬結(jié)果表明，水量平衡系數(shù)(WBI)接近于1，Pearson相關(guān)系數(shù)均高于0.85，IOA相似度均高于0.91，說明CLHMS模式在珠江流域具有很高的精度和準(zhǔn)確性，而2個(gè)站的納什效率系數(shù)為0.72左右，表明模型在該研究區(qū)域的流量峰值模擬能力有待提高。