基于SWAT模型的洞庭湖區(qū)間徑流模擬研究

謝 南，劉 攀，宋 平，鄭 穎，徐 銳

(1.武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430072；2.湖南省水利水電勘測設(shè)計(jì)研究院，長沙 410000)

1 研究背景

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和GIS/ES技術(shù)的不斷發(fā)展，有較強(qiáng)物理機(jī)制的SWAT模型是近年來應(yīng)用十分廣泛的分布式水文模型。SWAT模型結(jié)構(gòu)較完善、計(jì)算效率較高、能在資料缺乏的地區(qū)建模。在北美和歐洲，SWAT模型被廣泛地應(yīng)用且取得了較好的效果[1,2]。在中國，SWAT模型也得到了廣泛應(yīng)用。如賴正清等[3]對(duì)西北寒旱區(qū)黑河中上流域水文過程進(jìn)行模擬，宋林旭[4]等對(duì)三峽庫區(qū)的香溪河進(jìn)行了非點(diǎn)源的模擬，孟現(xiàn)勇等[5]就模型的融雪模塊進(jìn)行了改進(jìn)和應(yīng)用。近年來，很多學(xué)者對(duì)SWAT模型進(jìn)行改進(jìn)，使其能夠應(yīng)用于平原河網(wǎng)地區(qū)。如羅運(yùn)祥等[6]針對(duì)平原河網(wǎng)地區(qū)使用人工劃分子流域并增設(shè)虛擬水庫模擬該地區(qū)徑流；吳用等[7]對(duì)SWAT模型在山區(qū)、平原區(qū)復(fù)合地貌的子流域劃分辦法進(jìn)行了改進(jìn)；孫世民等[8]對(duì)將“分片區(qū)、分層次”方法應(yīng)用于溫瑞塘河流域，取得了不錯(cuò)的效果。但這些方法都是基于原有的DEM數(shù)據(jù)或者需要實(shí)地調(diào)查，對(duì)匯流機(jī)制的研究也相對(duì)較少。本研究針對(duì)人類活動(dòng)強(qiáng)烈的洞庭湖湖區(qū)，結(jié)合GoogleEarth遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，識(shí)別出堤垸區(qū)的邊界，以此修改研究區(qū)域的DEM來引導(dǎo)子流域的劃分。對(duì)于SWAT模型的匯流過程，采用經(jīng)驗(yàn)的方法來模擬排澇過程。

2 修正SWAT模型的輸入與輸出數(shù)據(jù)

在本研究中，由于洞庭湖未控區(qū)間流域內(nèi)建有堤垸，形成各自的包圍圈；河道上常常建閘，設(shè)泵，水流很大程度上受到人為控制。對(duì)該區(qū)域進(jìn)行水文模擬存在以下問題：①地形復(fù)雜，基于原有DEM提取的河道和流域與實(shí)際不符，通過ArcSWAT自行劃分子流域難以反映流域內(nèi)的真實(shí)狀況；②水利工程影響匯流過程，特別是人工排澇。

2.1 修正SWAT模型的DEM輸入數(shù)據(jù)

基于DEM提取流域特征是分布式水文模型的重中之重[9]。平原地區(qū)大片平坦地區(qū)和洼地的存在使得DEM在空間上對(duì)地形信息表達(dá)存在誤差，在洞庭湖區(qū)，由于圍湖造田形成的大量堤垸區(qū)也無法完全被DEM所包含[10,11]。因此，僅僅依靠DEM提取子流域邊界不能完全反映流域內(nèi)的真實(shí)面貌。對(duì)SWAT模型的DEM輸入數(shù)據(jù)修正如下：①利用遙感影像，提取三口四水以下洞庭湖流域未控區(qū)間水系，再使用SWAT模型中的“Burn in”功能導(dǎo)入；②堤垸區(qū)雖然數(shù)量多、形狀復(fù)雜，但其輪廓可較為清晰地展示在Google地圖上。故先利用BIGMAP軟件，繪出堤垸區(qū)輪廓線要素；③以上述該要素為基礎(chǔ)選擇ArcToolbox/Analysis tools/Proximity/buffer和ArcToolbox/Conversion tools/To Raster/Polygon to Raster，生成像素值為999的柵格數(shù)據(jù)，并留出一個(gè)出口設(shè)置像素值為0。最后選擇ArcToolbox/ Data Management ToolsRasterRaster DatasetMosaic，把生成的柵格數(shù)據(jù)鑲嵌到DEM；④使用ArcSWAT的自動(dòng)劃分功能，執(zhí)行子流域的劃分。

2.2 平滑堤垸區(qū)出流過程

在平原湖區(qū)，由于堤垸區(qū)產(chǎn)生的徑流會(huì)暫時(shí)儲(chǔ)存在堤垸內(nèi)的河道中，再通過電排站進(jìn)行排澇，所以人類活動(dòng)對(duì)匯流過程的影響較大。根據(jù)實(shí)地調(diào)查，認(rèn)為堤垸區(qū)當(dāng)日產(chǎn)流量會(huì)在nd內(nèi)相繼匯入河網(wǎng)，故可將實(shí)際流量過程取值為過去nd的平均值，即：

(1)

式中：Q表示定義的堤垸區(qū)子流域出口的流量；Q′表示原SWAT模型計(jì)算得到的堤垸區(qū)子流域出口的流量；i表示日期；n表示過去的天數(shù)，由率定獲得。

3 修正后輸入與輸出數(shù)據(jù)后SWAT模型在洞庭湖區(qū)的應(yīng)用

3.1 洞庭湖概況

洞庭湖位于中國湖南省北部(圖1)，長江荊江河段以南，與青海湖、興凱湖和鄱陽湖并稱中國四大湖泊。其古代曾號(hào)稱“八百里洞庭”，是湖南省它是長江流域重要的調(diào)蓄湖泊，具強(qiáng)大蓄洪能力，曾使長江無數(shù)次的洪患化險(xiǎn)為夷，江漢平原和武漢三鎮(zhèn)得以安全渡汛。地理坐標(biāo)介于北緯27°39′～29°51′，東經(jīng)111°19′～113°34′之間。20世紀(jì)90年代末，據(jù)水利部門測算，其總面積為2 579.2 km2。由于泥沙淤塞、圍墾造田，洞庭湖現(xiàn)已分割為東洞庭湖、南洞庭湖、目平湖和七里湖等幾部分。由于洞庭湖三口四水控制站以下河道縱橫，水系復(fù)雜，該區(qū)域未設(shè)控制測站。過去涉及洞庭湖的各項(xiàng)科學(xué)研究與規(guī)劃在分析洞庭湖區(qū)間來流時(shí)，均未考慮該部分面積的徑流量，對(duì)成果精度影響較大。開展三口四水控制站以下洞庭湖區(qū)域徑流研究，對(duì)提高洞庭湖乃至長江水情分析成果的準(zhǔn)確度，從而合理確定洞庭湖及長江治理規(guī)劃方案具有十分重要的意義。

3.2 資料來源及模型構(gòu)建

模型模擬的時(shí)間分為兩個(gè)時(shí)間段，分別為1991-2000年以及2001-2009年，其中1991-2000年為率定期，2001-2009年為驗(yàn)證期，1991年和2001年為預(yù)熱期。所用資料包括17個(gè)國家氣象站點(diǎn)的實(shí)測逐日氣象數(shù)據(jù)(包括降水、氣溫、風(fēng)速、太陽輻射量和相對(duì)濕度)；8個(gè)水文站的實(shí)測流量資料，用以反推洞庭湖未控區(qū)間的入湖流量資料；研究區(qū)內(nèi)的9種土壤屬性數(shù)據(jù)；7種土地利用數(shù)據(jù)；分辨率為90 m的DEM數(shù)據(jù)等。其中氣象數(shù)據(jù)來源于各省、市、自治區(qū)氣候資料處理部門逐月上報(bào)的《地面氣象記錄月報(bào)表》的信息化資料，土壤屬性與土地利用數(shù)據(jù)來源于中國寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，DEM數(shù)據(jù)下載自地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http:∥www.gscloud.cn/)。衛(wèi)星影像資料來自于Google Earth。

3.3 模型設(shè)置與對(duì)比方案

本研究將基于遙感影像來修正DEM以實(shí)現(xiàn)子流域劃分以及將堤垸區(qū)的特殊出流過程耦合進(jìn)SWAT模型中，編譯程序進(jìn)行模擬。為了更好地展示修正輸出與輸出數(shù)據(jù)的優(yōu)化結(jié)果，模擬對(duì)比驗(yàn)證分為兩組：SWAT模型僅基于原始DEM和未修改的堤垸出流過程進(jìn)行模擬；SWAT模型基于遙感影像修改的DEM和修改后的堤垸出流過程進(jìn)行模擬。

4 模擬分析

4.1 子流域劃分結(jié)果

子流域的提取是構(gòu)建SWAT模型的第一步，通常的步驟為載入一定分辨率的DEM數(shù)據(jù)并基于DEM提取河道，然后把研究區(qū)域按照一定的子流域閾值分成若干子流域。鑒于研究區(qū)域的特殊性和復(fù)雜性，采用基于遙感影像修改DEM的方法，引導(dǎo)SWAT模型提取研究區(qū)域的子流域，并與原DEM所提取的子流域方法進(jìn)行對(duì)比。圖2為基于遙感影像修改DEM后SWAT模型得到的子流域，圖3為基于原DEM得到的子流域。

圖2 改進(jìn)DEM后子流域劃分結(jié)果Fig.2 Watershed divided by modified DEM

圖3 原始DEM子流域劃分結(jié)果Fig.3 Watershed divided by original DEM

可以看出，僅僅基于原始DEM提取的子流域并不能很好地反映堤垸產(chǎn)生的影響，幾乎不能匹配。而使用改進(jìn)DEM所提取的子流域則能較好地反映堤垸對(duì)子流域劃分產(chǎn)生的影響，說明改進(jìn)的方法能較好地解決流域提取失真的問題。

4.2 模擬結(jié)果

4.2.1 參數(shù)率定

參數(shù)的率定方法為SUFI-2算法。參數(shù)的率定按如下順序進(jìn)行：確定敏感性參數(shù)(主要包括基流因子ALPHA_BF、淺層地下水再蒸發(fā)系數(shù)GW_REVAP、土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)ESCO、主河道有效水力傳導(dǎo)度CH_K2、濕潤條件Ⅱ下的SCS徑流曲線數(shù)CN2、土壤田間持水量SOL_AWC)；先調(diào)整地表徑流再調(diào)整蒸發(fā)和地下徑流。率定結(jié)果顯示，式(1)中的n=3時(shí)，效果最佳。

4.2.2 日徑流模擬結(jié)果

選取確定性系數(shù)Ens和相關(guān)系數(shù)R2日尺度徑流過程的模擬指標(biāo)，對(duì)未修正輸入與輸出數(shù)據(jù)的SWAT模型和修正后輸入與輸出數(shù)據(jù)后的SWAT模型進(jìn)行模擬效果的對(duì)比。在模型率定期，未修正輸入與輸出數(shù)據(jù)的SWAT模型的確定性系數(shù)Ens為0.88，相關(guān)系數(shù)R2為0.89；修正了輸入與輸出數(shù)據(jù)的SWAT模型，確定性系數(shù)和相關(guān)系數(shù)分別提高到0.9和0.9。在模型驗(yàn)證期，未修正輸入與輸出數(shù)據(jù)的SWAT模型的確定性系數(shù)Ens為0.85，相關(guān)系數(shù)R2為0.86；修正了輸入與輸出數(shù)據(jù)的SWAT模型，確定性系數(shù)和相關(guān)系數(shù)分別提高到0.88和0.88。由圖4和圖5可以看出，修正了輸入與輸出數(shù)據(jù)的SWAT模型所模擬的洪峰更接近于實(shí)際，且提高了精度，顯示出了人類活動(dòng)對(duì)于徑流過程的影響。由此說明，修正輸入與輸出數(shù)據(jù)后的SWAT模型能夠反映出人類活動(dòng)對(duì)于徑流過程的影響。

圖4 率定期(以1994年為例)Fig.4 Calibration period(1994 as an example)

圖5 驗(yàn)證期(以2006年為例)Fig.5 Validation period(2006 as an example)

5 結(jié) 語

根據(jù)洞庭湖未控區(qū)間流域現(xiàn)有資料，建立洞庭湖未控區(qū)間流域SWAT分布式模型。所得主要結(jié)論如下。

(1)基于遙感影像修改DEM數(shù)據(jù)，使得SWAT所提取出來的流域的堤垸輪廓，真實(shí)河流流向等較難取得的數(shù)據(jù)能夠更加準(zhǔn)確地反映出來；

(2)對(duì)堤垸區(qū)出流過程進(jìn)行平滑，采用經(jīng)驗(yàn)的方法解決了洞庭湖地區(qū)真實(shí)流量過程難以體現(xiàn)的問題，提高了模擬的精度和穩(wěn)健性。建立了洞庭湖未控區(qū)間流域SWAT分布式水文模型，得出了洞庭湖未控區(qū)間流域的土壤、土地利用數(shù)據(jù)庫。利用改正輸入與輸出數(shù)據(jù)的SWAT模型在人類活動(dòng)強(qiáng)烈的洞庭湖地區(qū)進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明，不管是率定期還是驗(yàn)證期，改進(jìn)后比改進(jìn)前模型在模擬精度上都有一定提高。

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