CMADS在牡丹江中上游流域適用性研究

關(guān)保多，王思遠(yuǎn)，王霄圓

（1.黑龍江省水文水資源中心，黑龍江 哈爾濱 150000；2.黑龍江地理信息測(cè)繪局，黑龍江 哈爾濱 150000）

0 引言

寒區(qū)地形復(fù)雜、氣象站點(diǎn)分布較少、氣象數(shù)據(jù)較為稀缺，而氣象資料又是在建模研究徑流時(shí)必不可少的對(duì)象，利用稀少的氣象資料模擬水文過程，很難得到準(zhǔn)確合理的結(jié)果[1]。在解決地面氣象站點(diǎn)及氣象數(shù)據(jù)缺乏問題的過程中，各類大氣再分析數(shù)據(jù)集受到廣大水文建模工作者的青睞，并在各類水文模擬實(shí)驗(yàn)中廣泛應(yīng)用[2，3]。但是，大部分大氣再分析數(shù)據(jù)集在中國區(qū)域的相關(guān)水文模擬過程中，存在較為明顯的季節(jié)和區(qū)域性差異[4，5]，為此，孟現(xiàn)勇[4]在運(yùn)用SWAT 模型時(shí)，建立了CMADS數(shù)據(jù)集；張麗敏[6]等利用CMADS 數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)SWAT 模型對(duì)渾河流域進(jìn)行了模擬；谷新晨[7]等利用基于CMADS 數(shù)據(jù)集的SWAT 模型對(duì)瑪納斯河流域進(jìn)行了模擬；徐陽等[8]利用CMADS 數(shù)據(jù)集建立SWAT 模型對(duì)霍童溪流域進(jìn)行徑流模擬；陳昊榮[9]等利用了CMADS 數(shù)據(jù)集對(duì)華中湖北漢江流域進(jìn)行徑流模擬；劉君龍[10]等利用CMADS 數(shù)據(jù)集對(duì)洱海流域進(jìn)行了水循環(huán)模擬。然而，CMADS+SWAT 模式在東北地區(qū)研究較少，尤其是對(duì)徑流過程的模擬研究仍需深入。為研究CMADS 數(shù)據(jù)集在東北地區(qū)流域的適用性，本文通過SWAT 模型對(duì)牡丹江中上游流域進(jìn)行徑流模擬研究，以此評(píng)估CMADS 數(shù)據(jù)集在東北地區(qū)的適用性，進(jìn)而為無氣象資料地區(qū)提供借鑒。

1 研究區(qū)概況

牡丹江為松花江下游右岸較大支流，發(fā)源于長(zhǎng)白山牡丹江嶺，自南向北流經(jīng)吉林省敦化市，黑龍江省寧安、牡丹江、海林、林口等市縣，在依蘭縣匯入松花江。全長(zhǎng)725 km，河寬100～300 m，水深1～5 m，河道比降為0.139%，流域面積3.76 萬km2。多年平均降水量604.5 mm，降水的年際變化較大，歷年最大降水量為805.1 mm（2018年），歷年最小降水量為420.5 mm（2011年），多年平均蒸發(fā)量（20 cm 蒸發(fā)皿）在850.0～1 300.0 mm。每年11月中旬至次年4月中旬為結(jié)冰期。

牡丹江水文站是牡丹江干流重要控制站，位于黑龍江省牡丹江市西安區(qū)興隆鎮(zhèn)，距河口距離279 km，集水面積22 194.00 km2。

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

氣象數(shù)據(jù)源自CMADS V1.0（2008—2016年），采用數(shù)據(jù)集空間范圍43°19′～44°39′N，127°37′～129°37′E 共22 站點(diǎn)數(shù)據(jù)集信息，包含日最高/低氣溫、日平均相對(duì)濕度、日均風(fēng)速、日累計(jì)降水量、日累計(jì)太陽輻射。水文數(shù)據(jù)采用牡丹江水文站2008—2015年日資料數(shù)據(jù)，來源于黑龍江水文水資源中心。

DEM 數(shù)據(jù)采用30 m 分辨率的數(shù)字高程數(shù)據(jù)（GDEMV3 30 m），來源于地理空間數(shù)據(jù)云。通過ArcGis 掩膜提取研究流域范圍，柵格數(shù)據(jù)投影取WGS_1984_UTM_Zone_52N 坐標(biāo)系。土地利用數(shù)據(jù)采用2005年中國土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，來源于中國科學(xué)院地理科學(xué)與研究所（資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心）。根據(jù)研究區(qū)范圍，按照SWAT 代碼重新分類，并按新編碼進(jìn)行賦值計(jì)算。由于SWAT 自帶的土壤數(shù)據(jù)庫不適用于我國，本文土壤數(shù)據(jù)庫采用HWSD 中國土壤數(shù)據(jù)集。

2.2 模型構(gòu)建

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究服務(wù)中心研制開發(fā)的分布式流域水文模型[11，12]，具有較強(qiáng)的物理基礎(chǔ)，不但在國外有較好的應(yīng)用，在我國徑流模擬等方面都有著良好的應(yīng)用效果。關(guān)于模型水文計(jì)算基本原理、模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)意義，可參閱其他相關(guān)文獻(xiàn)。

水文單元?jiǎng)澐?，將DEM 數(shù)據(jù)加載到SWAT 模型中，通過Watershed Delineation 自動(dòng)劃分出25 個(gè)子流域。根據(jù)研究區(qū)地理狀況，坡度劃分為0～0.5，0.5～1.0，1.0～2.0，2.0～9 999 共4 種類型，最終將子流域劃分為102 個(gè)水文響應(yīng)單元。

構(gòu)建土壤數(shù)據(jù)庫時(shí)，將土壤分為0～30 cm 和30～100 cm 兩層。土壤層中的有機(jī)含碳量為有機(jī)質(zhì)除以0.58；土壤層的黏土、壤土、砂土和礫石含量從HWSD 數(shù)據(jù)庫中提取；土壤濕容重SOL_BD、土壤有效含水量SOL_AWC、飽和滲透系數(shù)SOL_K 通過SPAW 軟件計(jì)算；土壤反射率設(shè)置為0.01。土壤侵蝕因子K公式[13]：

式中：fesand——粗糙沙土質(zhì)地土壤侵蝕因子；fsl-si——黏壤土土壤侵蝕因子；forge——土壤有機(jī)質(zhì)因子；fhisand——高沙質(zhì)土壤侵蝕因子；si——粉粒含量百分?jǐn)?shù)；sl——黏粒含量百分?jǐn)?shù)；c——有機(jī)碳含量百分?jǐn)?shù)；sd——砂粒含量百分?jǐn)?shù)。

通過計(jì)算，將研究區(qū)土壤類型劃分9種，見表1。

表1 研究區(qū)土壤類型劃分

土地利用數(shù)據(jù)庫影響著降水在路面的流動(dòng)過程，對(duì)水文過程模擬有重要影響。通過SWAT模型代碼重新將土地利用數(shù)據(jù)分為6 種類型（占比）：RICE（24.722%）、AGRL（67.962%）、FRS（2.069%）、PAST（1.116%）、WATE（1.172%）、URBN（2.959%）。

根據(jù)CMADS 站點(diǎn)在研究區(qū)的分布，通過索引表建立氣象發(fā)生器。研究區(qū)CMADS 站點(diǎn)分布情況見表2。

表2 研究區(qū)CMADS 站點(diǎn)分布情況

將以上建立的數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入SWAT 模型中，輸出2008—2013年日模擬結(jié)果。將模擬結(jié)果保存并代入模型率定軟件SWAT-CUP 中，率定計(jì)算500次。根據(jù)模擬效果，選取敏感參數(shù)并返回SWAT模型中，對(duì)2014—2015年的日數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。

2.3 模型評(píng)估

文中用決定系數(shù)（R2）以及Nash-Sutcliffe 效率系數(shù)(NSE)指標(biāo)，對(duì)洪水模擬的效果做出評(píng)價(jià)。R2用于描述實(shí)測(cè)值與模擬值之間的線性關(guān)系，R2值越接近1，則模擬值與實(shí)測(cè)值之間的線性關(guān)系越顯著；NSE用于描述模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，NSE值越接近1，模型的精度越高。當(dāng)NSE≥0.75時(shí)，認(rèn)為模擬效果較好；當(dāng)0.36

式中：Q0i為實(shí)測(cè)徑流序列；為實(shí)測(cè)徑流序列的均值；Qmi為模擬徑流序列；為模擬徑流序列的均值；n為模擬時(shí)段數(shù)。

運(yùn)用CMADS+SWAT 模擬牡丹江中上游流域非凍期徑流。通過計(jì)算，模型率定期NSE為0.61、R2為0.68，驗(yàn)證期NSE為0.57、R2為0.61，說明模型在流域非凍期的徑流模擬效果滿意，率定及驗(yàn)證結(jié)果見表3。

表3 率定及驗(yàn)證結(jié)果表

3 結(jié)語

上文通過CMADS 建立SWAT 模型，對(duì)東北地區(qū)牡丹江中上游夏季徑流過程進(jìn)行模擬、率定及驗(yàn)證。結(jié)果表明，CMADS+SWAT 模式在東北地區(qū)牡丹江中上游流域非凍期的徑流模擬效果良好，說明CMADS 數(shù)據(jù)集在東北地區(qū)有一定的適用性，可為東北無氣象觀測(cè)資料地區(qū)的水文水資源建模提供借鑒。