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        寧南地區(qū)小流域徑流模擬及參數(shù)敏感性分析

        2019-08-24 08:53:26梁如心張維江褚金鏑莫小娥
        人民黃河 2019年8期
        關(guān)鍵詞:糙率產(chǎn)流海子

        梁如心,張維江,李 娟,褚金鏑,莫小娥

        (1.寧夏大學(xué)土木與水利工程學(xué)院,寧夏 銀川750021;2.黃河水利委員會 三門峽庫區(qū)水文水資源局,河南 三門峽472000;3.寧夏節(jié)水灌溉與水資源調(diào)控工程技術(shù)研究中心,寧夏銀川750021;4.旱區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水資源高效利用教育部工程研究中心,寧夏銀川750021;5.定西市水利水電勘測設(shè)計研究院,甘肅定西743000)

        隨著水文理論的成熟和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人們對流域水文模型的研究越來越深入。分布式物理水文模型CASC2D充分考慮降雨、產(chǎn)流、匯流、下滲等水文過程以及各水文影響參數(shù)的空間分布差異性,得到了廣泛應(yīng)用。李致家等[1]對比分析了CASC2D模型在寧夏三關(guān)口流域及缺乏資料的好水川流域的模擬情況;張漢辰等[2]選取陜西省3個流域29場降雨資料,驗證了CASC2D模型在干濕潤半干旱地區(qū)的模擬效果;沈潔等[3]通過對比該模型在半干旱地區(qū)與半濕潤地區(qū)的適用性,分析了其更適用的氣候區(qū)域。各位學(xué)者均很好地驗證了該模型的適用性,但所選流域均為中小流域,對于CASC2D模型是否適用于更小的微單元流域則缺乏相關(guān)研究。在模型運(yùn)行中,參數(shù)的初始值直接影響模型的模擬精度,需要了解每個參數(shù)對模型模擬結(jié)果的影響,并對參數(shù)進(jìn)行敏感性分析,確定模型率定參數(shù)的方向及提高率定參數(shù)的效率,從而確保模型在研究區(qū)域內(nèi)的適用性。

        本文所研究的海子流域的流域面積僅為2.9 km2,水文數(shù)據(jù)十分缺乏,河道蜿蜒曲折,大多屬于溝道型,流域的地形、土壤性質(zhì)及土地利用情況較為復(fù)雜,具有一定的典型性。

        1 CASC2D模型介紹

        科羅拉多州立大學(xué)的Julien P Y教授基于有限顯式差分格式,采用APL語言編寫了二維地面徑流計算程序,該程序便是CASC2D模型的起源[4-5]。CASC2D模型是一個具有物理基礎(chǔ)的分布式水文模型,充分利用了近年來地理信息系統(tǒng)、遙感以及計算機(jī)技術(shù)的優(yōu)點[3]。 模型包括 Green-Ampt下滲計算[6-7]、一維顯式擴(kuò)散波河道計算[8]、二維土壤侵蝕算法[9]、地下徑流模擬。模型水流演算部分:①采用距離平方倒數(shù)法描述降雨分布;②采用Green-Ampt產(chǎn)流模式計算河道產(chǎn)流;③采用擴(kuò)散波的二維顯式有限差分法計算坡面匯流[1]。

        2 流域概況及數(shù)據(jù)來源

        2.1 流域概況

        海子流域處于涇河水系的頡河流域,屬六盤山土石山林區(qū),位于寧夏涇源縣北28 km處的六盤山鎮(zhèn),為黃土丘陵溝壑區(qū)第二副區(qū)。海子流域地形較為復(fù)雜,以黃土梁峁侵蝕地貌為主,溝壑縱橫,水土流失嚴(yán)重,多年平均侵蝕模數(shù)為3 500 t/km2,生態(tài)環(huán)境脆弱,立地條件較差,地勢西北高、東南低,高程為1 940~2 130 m。海子流域?qū)倥瘻貛О敫珊禋夂騾^(qū),四季氣候各具特點,年內(nèi)降雨不均、年際變化大,多年平均蒸發(fā)量(E601)為810 mm,多年平均降水量為602 mm。據(jù)研究區(qū)氣象站觀測資料,2014年5—8月降水量為195.8 mm,2015年5—9月降水量為 205.6 mm,2016 年 5—9月降水量為285.6 mm。本研究區(qū)域是調(diào)節(jié)徑流和氣候、涵養(yǎng)水源、維護(hù)生態(tài)環(huán)境的典型區(qū)域,區(qū)域內(nèi)主要土壤類型為黑壚土(湘黃土),土質(zhì)疏松,抗蝕性差。降水量年內(nèi)年際變化大,最大年降水量為850.6 mm(2003 年),最小年降水量為371.9 mm(1997 年),6—9月降水量占全年降水量的69.7%。為了保證生態(tài)良性發(fā)展、提高區(qū)域水源涵養(yǎng)能力,流域內(nèi)人口已全部外遷,除生態(tài)恢復(fù)的植樹造林等措施以外,無工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及生活等人類活動。

        2.2 CASC2D模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)獲取

        CASC2D模型輸入數(shù)據(jù)包括流域內(nèi)降雨數(shù)據(jù)、流域DEM、流域土地利用類型、流域土壤類型、河道網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、流域水系圖等,輸出數(shù)據(jù)主要為流域出口的流量。

        (1)降雨資料。海子流域面積較小,降雨視為均勻分布,設(shè)置一個雨量觀測站,采用型號為Vantage Pro2 Plus的便攜式氣象站記錄降雨過程。

        (2)流域DEM、土地利用和土壤類型。通過地理信息系統(tǒng)、遙感并結(jié)合現(xiàn)場調(diào)研獲得,其中土壤類型為黑壚土,主要土地利用類型為草地、林地。

        (3)河道網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、流域水系圖。通過ArcGIS處理得到海子流域的DEM,并進(jìn)行填洼、匯流等操作,生成水系圖、河道網(wǎng)絡(luò)圖。

        (4)流域?qū)崪y徑流資料。流域匯流出口處采用HFlume地表徑流測量系統(tǒng)對徑流過程進(jìn)行實時監(jiān)測。

        3 模型參數(shù)及敏感性分析

        3.1 模型參數(shù)介紹

        降雨過程開始后,一部分降雨被植物截留并蒸發(fā),此過程貫穿整個降雨過程,直至降雨結(jié)束,由于模型針對場次降雨徑流進(jìn)行模擬,降雨過程中水汽含量較高,蒸發(fā)量極小,因此可忽略不計;一部分降雨入滲至土壤中,土壤含水量達(dá)到飽和后降雨迅速充滿地面及土壤中的孔隙。以上均為降雨損耗過程。

        在降雨損耗過程中,通過包含曼寧糙率系數(shù)、截留深度、覆蓋管理因數(shù)、實踐因數(shù)的土地利用類型參數(shù)來反映植物截留部分對產(chǎn)流的影響,通過飽和水力傳導(dǎo)度、飽和毛管水頭、土壤缺水量、侵蝕因數(shù)、沙粒質(zhì)量分?jǐn)?shù)、粉沙粒質(zhì)量分?jǐn)?shù)、黏粒質(zhì)量分?jǐn)?shù)的土壤類型參數(shù)來反映產(chǎn)流過程中下滲部分對產(chǎn)流的影響。

        3.2 參數(shù)敏感性分析方法

        參數(shù)敏感性分析的主要目的是研究模型參數(shù)的不確定性對模型模擬結(jié)果的影響程度。調(diào)參前,參數(shù)敏感性分析可以提供確定模型運(yùn)行的調(diào)參方向,調(diào)參后,敏感性分析可以檢驗?zāi)P偷倪m用性,最終更好地完成模擬和預(yù)報工作。

        模型參數(shù)的敏感性分析一般采用OTA方法,在參數(shù)的取值范圍內(nèi)每次調(diào)整其中一個參數(shù)取值,變化幅度為±10%。用相對敏感度RS表示敏感性[11]:

        式中:x為模型參數(shù)中其中一個變化參數(shù)值;Δx為該參數(shù)的改變量;y(x)、y(x+Δx) 分別為參數(shù)改變前、后的徑流量模擬輸出值。

        將RS分成4個等級,值越大參數(shù)敏感性越高(見表1)

        表1 敏感性分類

        3.3 參數(shù)敏感性分析

        通過OAT方法調(diào)整模型中各參數(shù)的變化,得出各參數(shù)的相對敏感度,見表2、表3。

        由表2、表3可知,土地利用類型參數(shù)中截留深度的敏感性為高,截留深度作為降雨初損量的主要影響因素,其變化直接影響降落在流域內(nèi)的雨量;糙率的敏感性為極高,流域內(nèi)影響糙率的因素有多種,即糙率變化相對復(fù)雜,糙率系數(shù)在模型中具有一定的物理意義,調(diào)試中發(fā)現(xiàn),糙率值越大河流阻力越大,洪水水流狀態(tài)越紊亂,流量峰值越小。

        表2 土地利用類型參數(shù)相對敏感度

        表3 模型中土壤類型參數(shù)相對敏感度

        土壤類型參數(shù)中敏感性分級在Ⅱ級以上的參數(shù)包括飽和水力傳導(dǎo)度、飽和毛管水頭、初始土壤缺水量3個參數(shù)。CASC2D模型以Green-Ampt方程進(jìn)行產(chǎn)流計算,飽和水力傳導(dǎo)度、飽和毛管水頭、初始土壤缺水量是Green-Ampt方程中重要的影響參數(shù),即三者的變化直接決定洪峰的大小,屬于模型中敏感性較高的參數(shù)。

        3.4 參數(shù)率定

        采用水文模型對參數(shù)進(jìn)行率定時的主要思路是尋找模型最優(yōu)參數(shù)值,率定參數(shù)首先要確定目標(biāo)函數(shù)。常用的率定方法有人工試錯率定法和參數(shù)自動率定法,本文采用人工試錯率定法,即依據(jù)實踐經(jīng)驗、流域的實際狀況并結(jié)合參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)取值范圍,設(shè)定一個初始值進(jìn)行模型模擬。在模擬過程中根據(jù)模擬誤差調(diào)整參數(shù),直至取得滿意的結(jié)果。土地利用類型參數(shù)和土壤類型參數(shù)的率定結(jié)果見表4、表5。

        表4 土地利用參數(shù)率定結(jié)果

        表5 土壤類型參數(shù)率定結(jié)果

        土壤缺水量、植物截留深度是由實測資料確定的,土壤飽和水力傳導(dǎo)度和毛管水頭是敏感度高的參數(shù),依據(jù)流域內(nèi)土壤類型采用人工試錯法得到,糙率可依據(jù)植被不同引起的地表糙率差異以及河道特征,在其取值范圍(0.01~1.0)內(nèi)通過人工試錯法得到。

        4 結(jié)果分析

        4.1 模擬結(jié)果

        根據(jù)2017年4—10月的降雨數(shù)據(jù),選擇其中5場降雨進(jìn)行模擬。前3場對模型參數(shù)進(jìn)行率定,后2場對模型進(jìn)行驗證,產(chǎn)流模擬相關(guān)值見表6,模擬值與實測值對比見圖1~圖5。

        根據(jù)《水文情報預(yù)報規(guī)范》可知,對于一場合格的洪水預(yù)報,洪峰相對誤差應(yīng)小于20%。當(dāng)對多場洪水預(yù)報的合格率大于85%或者確定性系數(shù)大于等于0.9時,則達(dá)到甲級標(biāo)準(zhǔn)。確定性系數(shù)的值越接近1,說明洪水模擬或預(yù)報過程與實測過程之間的吻合程度越高。

        表6 海子流域產(chǎn)流模擬結(jié)果及與實測值的對比

        從模擬結(jié)果可以看出,CASC2D模型模擬的確定系數(shù)均在0.8以上,洪峰相對誤差絕對值在10%以內(nèi),說明CASC2D模型在海子流域模擬效果較好。模擬的流量過程與實測流量過程基本一致,二者吻合度很高。需要指出的是,CASC2D模型不考慮地下水對徑流的影響,加之海子流域面積小,對洪水的調(diào)蓄能力弱,對降雨的響應(yīng)更及時,當(dāng)降雨減小或停止后,模型計算的流域出口流量會立刻減小。從模型洪水過程可看出,洪峰消退速度很快,峰型尖瘦,模擬的洪峰陡落程度比實測值更明顯。

        4.2 模擬結(jié)果誤差分析

        (1)AcrGIS處理流域DEM數(shù)據(jù)時采用的分辨率為30 m,對于流域面積過小的海子流域,DEM數(shù)據(jù)分辨率依舊偏大,由AcrGIS處理得到的模型輸入數(shù)據(jù)誤差也會比較大,對模擬結(jié)果產(chǎn)生較大影響。

        (2)海子流域土地利用實際情況較為復(fù)雜,不同類型的草地或林地對應(yīng)的參數(shù)值不盡相同。此次模擬中為了簡化,將土地利用類型歸納為草地、林地兩種,對敏感性較高的參數(shù)而言,模擬結(jié)果將因此受到一定影響。

        (3)CASC2D模型中初始土壤缺水量是一個重要且敏感的參數(shù),在自然環(huán)境中,不同降雨場次的初始土壤缺水量是不同的。為了更好地對比分析結(jié)果,在模型運(yùn)行時土壤缺水量是不變的,這也會給模擬結(jié)果帶來誤差。

        (4)所采用的降雨資料觀測間隔為1 h,且流域內(nèi)只設(shè)了1個降雨觀測站,并認(rèn)為流域的降雨是均勻的,而對于處于暖溫帶半干旱地區(qū)的海子流域來說,不能準(zhǔn)確反映其降雨的時空分布情況。

        5 結(jié) 論

        通過CASC2D模型參數(shù)的敏感性分析,得出截留深度、糙率、飽和水力傳導(dǎo)度、飽和毛管水頭為敏感性高或極高的參數(shù)。模擬結(jié)果表明,CASC2D模型模擬的確定性系數(shù)均在0.8以上,洪峰相對誤差絕對值均在10%以內(nèi),適用于流域面積更小的微單元流域。

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