朱明飛，劉海隆

（石河子大學水利建筑工程學院，新疆 石河子，832003）

流域的水循環(huán)過程對水量水質(zhì)狀況產(chǎn)生重要影響，對于生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展有著重要作用，而流域水量平衡各分量特別是支出項的觀測比較困難，探求流域內(nèi)各水量的分配，需借助模型模擬的研究手段[1-2]。

水文模型是研究流域水文循環(huán)和水文過程的有效手段。在對不同水源產(chǎn)流過程的劃分和識別上，不同模型具有不同的優(yōu)勢，有其各自的適用性[3]。新安江模型最早由趙人俊在1992年提出[4]，該模型包括地表蓄滿產(chǎn)流、壤中流以及地下深層徑流三個產(chǎn)流過程；景少波等[5]將集總式的融雪型新安江模型應用于昆侖山區(qū)的葉爾羌河流域，模型對總的水量平衡模擬較好。 HBV模型最早由瑞典水利氣象研究中心在1970年代提出，與三水源新安江模型類似，但產(chǎn)流計算方法不同。高紅凱等[6]在長江源區(qū)的冬克瑪?shù)缀恿饔驊媚Ｐ蛯θ諒搅鬟^程進行了模擬，較好地反映了流域內(nèi)的冰川物質(zhì)平衡變化。近年提出的THREW模型先后在中國新疆、美國也得到了很好的應用[7-10]，但這些模型在模擬徑流成分方面仍顯不足。

SRM模型眾多水文模型中一個專門針對融雪徑流占主要成分的山區(qū)流域的水文模擬建立的，在融雪對徑流起主控作用的流域具有明顯的應用優(yōu)勢。如Gomez-landesa等[13]將SRM模型應用于西班牙的庇里牛斯山地區(qū)，模型很好模擬了流域雪水當量的動態(tài)變化，但該模型在劃分流域空間分布特征方面略顯不足。SWAT模型是美國農(nóng)業(yè)部開發(fā)的水土評價模型，該模型具有很強的物理機制[11]，氣溫控制降水形態(tài)、冰雪融化、蒸散發(fā)、地下徑流補給等物理過程[13]。夏智宏等[12]應用SWAT分布式水文模型對漢江流域逐月徑流進行了模擬，依據(jù)水量平衡得出蒸散發(fā)量、地表徑流量、土壤對地下水補給量、土壤含水變化量、地下水側(cè)流量在降水量中所占的比例。

因此，本文針對瑪納斯河流域這種以冰雪融水與降水混合補給的山區(qū)流域，嘗試建立適合該地區(qū)產(chǎn)匯流模式的SWAT分布式水文模型，研究瑪納斯河流域山區(qū)徑流的變化規(guī)律，為今后的開發(fā)利用提供參考。

1 研究區(qū)概況

瑪納斯河流位于新疆準噶爾盆地南緣，發(fā)源于天山北坡，地處東經(jīng) 85°01′-86°32′，北緯 43°27′-45°21′，全長 325 km[14]。該流域山地垂直地帶性特征十分明顯（圖1），流域的降水分布也極不均勻，中高山帶年降水量一般在400-600mm，山前傾斜平原區(qū)年降水量為197 mm左右。冰川和降水較多的山區(qū)為水資源形成區(qū)，山前平原盆地為水資源耗散區(qū)[15]?，敿{斯河流域是北天山現(xiàn)代冰川分布最集中的山段，全年22.95×108m3的徑流中，雪冰融水補給占46%，降雨占 26%，降雪18%（大部分均分布于山區(qū)）[16]，所以雪冰融水補給量是瑪納斯河流域年徑流的重要組成部分。

圖1 研究區(qū)分布圖Fig.1 Study area distribution map

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文采用的數(shù)字高程模型（DEM）分辨率50m，來源中國科學院國際科學數(shù)據(jù)服務平臺（http://www.gscloud.cn/）。土地利用現(xiàn)狀圖（2000年）和土壤分布圖（2000年）分辨率為50m，均來自于中國科學院新疆生態(tài)與地理研究所提供[14]。土壤濕密度、有效持水量、飽和導水率由美國農(nóng)業(yè)部開發(fā)的土壤水特性計算程序SPAW估算[17]。

研究區(qū)氣象數(shù)據(jù)（包括日最高、最低氣溫、降水、風速、相對濕度和日照時數(shù)等）（1980-2000年）來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn/）。另外，模型所需的輻射數(shù)據(jù)由日照時數(shù)推算得到[18-19]，露點溫度依據(jù)SWAT推薦的算法計算[20]。同期的肯斯瓦特水徑流數(shù)據(jù)來源于石河子水文局。

2.2 模型選擇及水文響應單元確定

SWAT模型是基于流域尺度、時間連續(xù)的半分布式機理模型，它可以在水文響應單元的空間尺度上模擬地表徑流、入滲、側(cè)流、地下水流、回流、融雪徑流、蒸散發(fā)等多種過程。由于該模型綜合考慮了水文(包括地表水和地下水)、水質(zhì)、土壤、氣象、植被等多種過程，使其具有以水為主導的生態(tài)水文模型或環(huán)境水文模型的特征[21]。在SWAT與其他類似流域模型的應用比較中，有大量的文獻表明SWAT模型在不同程度上要優(yōu)于 HSPF、DWSM、MIKE SHE、AGNPS等模型[22]。因此本文選用SWAT模型用于瑪河流域的徑流模擬。

選定瑪納斯河流域的子流域出口位置為肯斯瓦特水文站。應用ArcSWAT2012工具，以集水面積800 hm2為閾值，基于50m DEM進行研究區(qū)子流域劃分，本研究區(qū)劃分19個子流域（圖2）。據(jù)此土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、坡度定義水文響應單元，以土地利用的閾值為10%，土壤類型的閾值為15%，坡度的閾值為15%，劃分研究區(qū)水文響應單元（HRU）。

圖2 瑪納斯河流域子流域劃分Fig.2 Mana River Basin Sub-watershed Division

2.3 模型精度檢驗

Nash-Sutcliffe系數(shù)用于衡量模型模擬值與觀測值之間的擬合度，Ens越接近于1，則模擬流量過程越接近觀測值，用決定系數(shù)r2進一步評價實測值與模擬值之間的數(shù)據(jù)相關程度，r2越接近于1表明數(shù)據(jù)相關程度越高，其值越小反映出數(shù)據(jù)相關度越低。Nash-Sutcliffe系數(shù)（Ens）和決定系數(shù)（r2）[14]如下所示：

上式中：Qobs,i為實測流量；Qsim,i為模擬流量；obs為多年平均實測流量；sim為多年平均模擬流量；n為模擬流量序列長度。

3 結(jié)果與分析

3.1 參數(shù)敏感性的分析與率定

本文選用瑪納斯河出山口肯斯瓦特水文站1980-1982年的數(shù)據(jù)作為預熱年，1983-1987年的資料對月徑流SWAT模型進行參數(shù)率定，經(jīng)過SWAT2012模擬計算，運行靈敏度分析模塊和參數(shù)自動率定模塊，得到影響瑪納斯河流域月徑流模擬結(jié)果精度的11個重要參數(shù)，見表1。

表1 參數(shù)敏感性分析及率定結(jié)果Tab.1 Parameter sensitivity analysis and rate determination results

3.2 模型精度的檢驗

利用肯斯瓦特水文站1988-1992年逐月流量數(shù)據(jù)進行模型驗證，并采用Nash-Sutcliffe模擬效率系數(shù)Ens和決定決定系數(shù)r2對模型的驗證結(jié)果進行評價。率定期、驗證期的月徑流模擬效率及相關程度如圖3和圖4所示。

圖3 瑪納斯河流域SWAT模型徑流模擬情況Fig.3 Rate Regular Runoff simulation of SWAT model in Manasi River Basin

圖3顯示：模擬徑流與實測徑流趨勢吻合較好。模擬值月份的峰值整體要比實測值略小，但基本能反映研究區(qū)實際徑流變化趨勢，校準期和驗證期模擬月徑流的峰值出現(xiàn)時間均與實測值一致。

瑪納斯河徑流年內(nèi)豐枯規(guī)律明顯，冬季徑流極小，春季過后開始迅速增長，到夏季達到最大。由于冬季當?shù)貧鉁貥O低，導致冰雪融化停頓，因此徑流極少，隨著春季溫度回升和后期氣溫的上升，冰雪融化速度加快，徑流迅速增大，這說明氣溫是影響當?shù)貜搅髯兓闹匾蛩兀瑫r說明雪冰融水是該流域徑流組成的重要部分，與李慧等[23]結(jié)論一致。

通過計算，校準期模擬的效率系數(shù)Ens為0.81，符合模型的評價標準[24]，說明校準期模型模擬值較為可靠；并計算出決定系數(shù)r2為0.90，說明校準期模擬值與實測值線性擬合程度高，擬合效果較好。驗證期的效率系數(shù)Ens、決定系數(shù)r2略低于校準期，分別為0.79和0.89，均達到了模型評價標準[25]，說明 SWAT模型適用于模擬瑪納斯流域徑流變化。

3.3 瑪河流域徑流成分分析

通過SWAT模型驗證后，對肯斯瓦特水文站1983-2000年18年月徑流量進行模擬，分析瑪納斯河流域的水量平衡以及徑流變化情況。

3.3.1 流域水量平衡分析

通過模擬得到瑪納斯河流域1983-2000年年平均的水量平衡分析結(jié)果，如表2所示。

表2表明：各水量平衡要素所占比例大小依次為年均實際蒸散發(fā)量、地表徑流量、土壤對地下水補給量、地下側(cè)流量；年均實際蒸散發(fā)量是該流域的主要輸出項，占年均降水量53.34%，但是年際變化不大 (年均變化率為4.70%)；冰雪消融量占降水的64.50%。因此，該流域的徑流主要是來自冰雪融水。

由于本文研究為瑪納斯河上游，可以忽略人為干擾因素，因此多年平均土壤含水量保持不變，即土壤含水變化量為0。模擬結(jié)果同瑪納斯河研究資料基本一致[16]，但同濕潤區(qū)漢江流域水量平衡各要素模擬在比例分配上有較大差異[12]。

表2 瑪納斯河流域年平均的水量平衡表Tab.2 Average annual water balance table for the Manas River Basin

上述分析結(jié)果說明：在瑪納斯河流域上游區(qū)域，實際蒸散發(fā)是水循環(huán)中最大的分量，而地表徑流和地下徑流分別接近蒸散發(fā)的一半，其中地表徑流略大于地下徑流，而在淮河中上游地表徑流僅占12.4%，因此同濕潤區(qū)有明顯的差異[26]。說明上游具有較好的植被覆蓋，特殊的水文地質(zhì)結(jié)構有密切聯(lián)系的，這種水資源分布格局為干旱半干旱地區(qū)的水資源開發(fā)提供依據(jù)。

3.3.2 流域各徑流成分月變化分析

通過模擬得到瑪納斯河流域1983-2000年月平均的水量平衡分析結(jié)果，如圖4所示。

圖4a顯示：地表徑流量、土壤對地下水補給量、地下側(cè)流量、實際蒸散發(fā)量的最大值分別在夏季（89.74 mm）、夏季（62.07 mm）、夏季（13.08 mm）、夏季（155.44 mm）；最小值分別在冬季（3.58 mm）、冬季（2.52 mm）、冬季（0.16 mm）、冬季（4.35mm）；地表徑流量、土壤對地下水補給量、實際蒸散發(fā)量的變化趨勢受溫度影響較大，冬季變化不明顯，隨著溫度的回升而增大，夏季變化最為突出。

由圖4b可知：各月18年平均地表徑流量6-10月多，1-5月、11-12月少；地表徑流量變化趨勢與降水量變化趨勢總體上具有一致性，1月初開始遞增，7月達到最大值后開始遞減；基流量變化與月降水量變化無明顯相關關系；各月18年平均降水量、地表徑流量的最大值均出現(xiàn)在7月，最小值均出現(xiàn)在12～3月；各月18年平均基流量最大值出現(xiàn)在8月，最小值均出現(xiàn)在2月；月地表徑流量對降水量的響應程度高于月基流量。

由以上分析結(jié)果可知：瑪納斯河流域地表水、地下水、蒸散發(fā)的年內(nèi)變化與降水量變化趨勢一致，呈單峰型曲線變化，且都主要集中在6-8月，最大值出現(xiàn)在7月，這種變化與流域溫度的年內(nèi)變化也相一致。這表明降水和融雪共同作用形成的混合型徑流的典型特征，同濕潤區(qū)相一致，研究中淮河中上游各水量平衡要素總體以夏7-8月最大，12-2月最小[26]。

上述年內(nèi)分布的定量分析，可為干旱區(qū)的水資源配置和調(diào)控提供依據(jù)。

4 結(jié)論與討論

通過建立瑪納斯河流域的SWAT分布式水文模型，模擬瑪納斯河徑流過程和水量平衡要素之間的定量關系，為干旱半干旱區(qū)水資源配置和調(diào)控提供科學依據(jù)，并得到了以下結(jié)論：

（1）本文建立的瑪納斯河流域SWAT分布式水文模型，可模擬瑪納斯河流域徑流過程，模擬精度達到了評價標準，表明SWAT模型適合于瑪納斯河流域徑流的模擬。

（2）瑪納斯河流域月、年平均實際蒸散發(fā)量、地表徑流量、土壤對地下水補給量、地下側(cè)流量分別占降水量的 53.54%、25.51%、17.60%和 3.35%，實際蒸散發(fā)量占的比重最大。

（3）瑪納斯河流域月各水量平衡要素的變化趨勢受溫度影響較大，變化量的最大值在夏季，最小值在冬季。

（4）冰雪消融量占降水的 64.50%，說明該流域的徑流主要是來自冰雪融水。

（5）SWAT雖然在結(jié)構上考慮了淺層地下水和深層地下水，但并沒有真正模擬和輸出地下水位的動態(tài)過程，在研究水循環(huán)過程中結(jié)合其它地下水模型，可以使模擬更為合理。

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