吳佳琪，溫天福，葉 琦，吳向東，劉 鑫

（1.江西省水利科學(xué)院，江西 南昌，330029；2.江西省贛撫平原水利工程管理局，江西 南昌，330096）

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，深度結(jié)合地理信息學(xué)科的3S（GIS、RS、GPS）技術(shù)和分布式水文模型具有將下墊面劃分為大量網(wǎng)格并充分考慮流域內(nèi)降雨和土地覆蓋在空間上分布的不均勻性的特點(diǎn)，以此來構(gòu)建適用于不同流域的水文計(jì)算模型，進(jìn)而對流域的水文物理過程進(jìn)行模擬與預(yù)估已經(jīng)成了一種常用的區(qū)域水資源模擬、評價與規(guī)劃的手段[1]。VIC分布式水文模型在各種區(qū)域的徑流模型研究不僅能全面客觀的認(rèn)識和描述區(qū)域的水文循環(huán)物理過程，而且還能為區(qū)域水資源的合理開發(fā)與利用提供可靠的數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。

修河流域內(nèi)存在著水資源短缺、水資源分布不均等問題[2]；在氣候變化和人類活動的雙重影響下，修河流域水文循環(huán)過程也發(fā)生著變化，徑流的年內(nèi)和年際分布也發(fā)生著相應(yīng)的變化，從而會給流域內(nèi)水資源開發(fā)利用、水資源管理、水生態(tài)系統(tǒng)帶來一系列的影響，修河流域洪水徑流演變規(guī)律變得越來越復(fù)雜，洪水干旱災(zāi)害等時常發(fā)生[3]。因此，使用水文模型工具對如何合理優(yōu)化配置修河流域水資源進(jìn)行深入研究非常重要，也為修河干流水旱災(zāi)害防治與水生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)提供了科學(xué)依據(jù)[4]。

本文選取修河干流虬津站以上控制流域?yàn)檠芯繀^(qū)域，構(gòu)建了適用于修河干流的VIC模型，利用虬津水文站1980～2016年長系列逐月平均流量系列資料，對區(qū)域進(jìn)行了徑流的模擬與分析，研究對氣候變化下認(rèn)識和理解修河干流徑流量的變化規(guī)律和為區(qū)域的水資源開發(fā)利用、水旱災(zāi)害防御提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)概況

修河處在江西省西北部，為鄱陽湖水系五大河流之一，相應(yīng)流域面積14 539km2。修河發(fā)源于銅鼓縣高橋鄉(xiāng)葉家山，最終在吳城鎮(zhèn)望江亭處注入鄱陽湖。修河流域?qū)儆趤啛釒駶櫦撅L(fēng)氣候區(qū)，春夏之交多梅雨，秋冬季節(jié)降水較少，平均氣溫17℃，多年平均降水量1 663.2mm。修河流域降水量充沛但年內(nèi)分配極其不均，4～6月多年平均降水量約占全年降水量50%，主汛期為4～6月，主汛期水量占全年總水量的50%～55%[4～6]。本文所選擇的研究區(qū)域?yàn)轵敖蛩恼疽陨峡刂泼娣e，虬津水文站位于修河干流永修縣虬津鄉(xiāng)虬津村，東經(jīng)115°41'，北緯29°10'，控制流域面積9 914km2。

2 模型和數(shù)據(jù)

2.1 VIC模型簡介

VIC（Variable Infiltration Capacity）模型又稱可變下滲能力模型，是一種基于空間正交分布網(wǎng)格化的大尺度陸面分布式水文模型。該模型基于Wood[7]的思想由Liang[8-10]等研發(fā)和改進(jìn)，由先前的VIC-2L模型逐漸改進(jìn)發(fā)展為成熟的VIC-3L模型。VIC模型在水量和能量平衡下進(jìn)行陸-氣間的模擬研究，模型將網(wǎng)格上的徑流深利用匯流計(jì)算模型轉(zhuǎn)化成流域出口斷面的徑流量過程，模型不僅對熱量過程描述充分，而且還全面考慮了植被冠層濕部蒸發(fā)、植被蒸騰、裸土蒸發(fā)和土壤凍融、積雪融雪、湖泊濕地等參數(shù)變化過程以及流域下墊面的降水、下滲、出流、土壤、植被的時空差異，模型廣泛應(yīng)用于大尺度空間的水文模擬和預(yù)測，是研究氣候變化對水文過程影響的重要模型之一[11]，在我國的許多流域都成功應(yīng)用[12]。同時，由于VIC（Variable Infiltration Capacity）模型其功能只有計(jì)算產(chǎn)流量而無法給出匯流量，故本硏究中采用 Dag Lohmann[13，14]研發(fā)的Routing匯流模型進(jìn)行計(jì)算，使用單位線進(jìn)行坡面匯流以及線性圣維南方程進(jìn)行河道水網(wǎng)匯流到流域的出口處，輸出為逐月的出口站點(diǎn)模擬的徑流量數(shù)據(jù)。

2.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)

驅(qū)動VIC模型所需要的輸入數(shù)據(jù)主要有氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)、植被數(shù)據(jù)、植被庫數(shù)據(jù)、土壤參數(shù)數(shù)據(jù)和匯流模型所需參數(shù)等。本研究區(qū)域數(shù)據(jù)來源如表1所示，主要包括分辨率為90m的SRTM數(shù)字高程數(shù)據(jù)、Maryland大學(xué)全球1km分辨率地表覆蓋類型數(shù)據(jù)、FAO全球土壤類型分辨率數(shù)據(jù)以及虬津站1980～2016年月均徑流水文系列數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)來自普林斯頓氣象同化數(shù)據(jù)集中提取的每日降水、最高和最低氣溫、平均風(fēng)速數(shù)據(jù)。

表1 研究數(shù)據(jù)來源

本研究以空間分辨率為0.083 3°*0.083 3°將流域劃分為132個網(wǎng)格，利用matlab編寫腳本程序提取研究區(qū)的逐日降水量、最高氣溫、最低氣溫和風(fēng)速四項(xiàng)氣象要素?cái)?shù)據(jù)來驅(qū)動VIC模型進(jìn)行研究區(qū)域網(wǎng)格的產(chǎn)流計(jì)算。

匯流計(jì)算模型的所需參數(shù)包括河流網(wǎng)絡(luò)、流域內(nèi)部柵格流向、單位線、網(wǎng)格貢獻(xiàn)面積等；對于流域尺度的模擬來說，流域的初始狀態(tài)都是不清楚或者不準(zhǔn)確的，所以需要給模型一定時間的預(yù)熱期，通過這個模型自身的模擬來獲得一個初始狀態(tài)。本次模擬過程中采用1980～1990年作為模型的預(yù)熱期，到1990年各格網(wǎng)的模擬值接近于真實(shí)值。

2.3 評價指標(biāo)

VIC模型經(jīng)過產(chǎn)流和匯流計(jì)算過程產(chǎn)生流域出口斷面徑流模擬數(shù)據(jù)。為了定量刻畫模型的模擬效果，選取兩個目標(biāo)函數(shù)作為評價模型在研究區(qū)徑流模擬效果的衡量指標(biāo)，分別為反映流量過程擬合程度的NSE（Nash-Sutcliffe）效率系數(shù)[15]和反映總量精度的多年徑流相對誤差Er。NSE效率系數(shù)值越接近1，則表明模擬的擬合程度越高，模擬的效果越好。NSE效率系數(shù)計(jì)算公式：

相對誤差Er數(shù)值越接近0，則表明模擬的流量與實(shí)測流量在總量的偏離程度小，模型的模擬效果良好。相對誤差Er計(jì)算式：

3 模擬結(jié)果與分析

3.1 模型參數(shù)率定

VIC模型參數(shù)率定需通過虬津站實(shí)測徑流數(shù)據(jù)資料與模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，以1990～2005年為模型的率定期、2006～2016年為模型檢驗(yàn)期。根據(jù)土壤參數(shù)的主要六個參數(shù)（B、Ds、Dsmax、Ws、d2、d3）來對模型進(jìn)行參數(shù)率定優(yōu)化。由于模型一次運(yùn)行時間太長，采取自動優(yōu)化參數(shù)化很難實(shí)現(xiàn)，本研究采用手動率定參數(shù)結(jié)合相關(guān)流域之間的參數(shù)移植[16]和參考均勻性設(shè)計(jì)方案[12]等方法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)。對徑流模擬效果敏感的土壤參數(shù)以及調(diào)參原則：①B值越大會減少下滲，從而使得模擬的洪峰值大；②Ds、Dsmax、及第三層土壤厚度d3會影響基流，此三參數(shù)值越大，會增加冬季枯水期的流量；③第二層土壤厚度d2會明顯影響表面產(chǎn)流量，值越大會減少產(chǎn)流量，增加蒸發(fā)。本次模型參數(shù)率定優(yōu)選取值結(jié)果見表2。

表2 VIC模型率定參數(shù)物理意義及取值

3.2 模擬效果分析

根據(jù)已有的虬津控制水文站1990～2016年的實(shí)測月徑流系列數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的率定和驗(yàn)證。其中，選擇1990～2005年為模型率定期，2006～2016年為模型驗(yàn)證期。如圖1所示，模型在月尺度上，率定、驗(yàn)證期的NSE分別為 0.85，0.84，Er分別為 8.67%，8.98%；驗(yàn)證期的NES和Er值相較于率定期有所下降，但模型在率定期和驗(yàn)證期模擬效果符合要求，均能較好地反映虬津站的實(shí)測徑流變化過程，其中模擬的洪峰出現(xiàn)時間、退水過程和秋冬季節(jié)枯水期的水量都較為吻合，同時模擬峰值流量存在小于實(shí)測流量的情況。模型的模擬結(jié)果統(tǒng)計(jì)表見表3。

表3 虬津站以上控制流域模擬結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

圖1 虬津站率定期、驗(yàn)證期實(shí)測和模擬月徑流量過程對比

根據(jù)實(shí)測和模擬系列值繪制1990～2016年份虬津站多年月均實(shí)測與模擬徑流平均值曲線圖（見圖2），多年月均流量值的Nash效率系數(shù)為0.86，相對誤差為8.87%。但在多年月均徑流值中，3月、5月、7月的值模擬均值和實(shí)測均值相差較大，模擬值和實(shí)測值差距分別為13.5%、18.7%和11.3%。造成模擬效果不佳的原因可能是修河干流虬津站上游的柘林水庫蓄水運(yùn)行會影響區(qū)域內(nèi)年內(nèi)徑流分配過程，對虬津水文站汛期4～6月的徑流極值系列有顯著的影響；文獻(xiàn)表明5月份降水量是影響虬津站各時間尺度極端徑流系列變異的主要?dú)庀笠豙4]?？傮w上，VIC模型在修河干流流域的月尺度平均徑流量的整體模擬效果良好且能說明模型在修河干流具有一定的適用性。

圖2 虬津站多年月均實(shí)測和模擬徑流值曲線圖

模擬值與實(shí)測值的線性擬合方程和月徑流量散點(diǎn)圖見圖3和圖4，其中圖3代表1990～2005年模型率定期的實(shí)測-模擬月徑流量散點(diǎn)和趨勢線，大部分散點(diǎn)都比較均勻的分散在趨勢線的兩側(cè)，表明模擬值能較好地反映實(shí)際徑流情況；圖5代表2006～2016年模型驗(yàn)證期的實(shí)測-模擬月徑流量散點(diǎn)和趨勢線，圖中散點(diǎn)與率定期散點(diǎn)比較有幾個點(diǎn)離散，但大部分散點(diǎn)都處于線性趨勢線附近，驗(yàn)證期內(nèi)模型對徑流的模擬效果也能滿足要求。

圖3 率定期月徑流量散點(diǎn)圖

圖4 驗(yàn)證期月徑流量散點(diǎn)圖

VIC模型由于考慮復(fù)雜的物理過程和模型自身存在一定的局限性，需要的輸入?yún)?shù)較多，而這些參數(shù)很難全部精確獲得，其中的許多參數(shù)非常依賴于經(jīng)驗(yàn)公式或從相關(guān)的研究文獻(xiàn)中參考和獲得，使得模型運(yùn)行所需的參數(shù)難免具有一些不確定性，這也導(dǎo)致了本次模擬的結(jié)果存在一定誤差，需后續(xù)進(jìn)行分析與改進(jìn)。

4 結(jié)論與展望

本研究通過構(gòu)建適用于修河干流流域的VIC水文模型來對區(qū)域的多年徑流過程進(jìn)行模擬與分析，主要得到以下結(jié)論：

（1）VIC模型在修河干流流域的徑流模擬研究表明了模型在該區(qū)域具有良好的適用性。在月尺度上其效率系數(shù)NSE的值都在0.7以上，可較好的反映研究區(qū)的徑流過程。而對于模擬系列值中出現(xiàn)的洪峰值，模型的模擬效果稍欠佳，主要原因是區(qū)域的氣候變化、人類活動和區(qū)域下墊面等三個因素均會對區(qū)域的徑流過程有影響。

（2）由于本研究氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)只采用了同化數(shù)據(jù)集提取的氣象數(shù)據(jù)資料而未采用區(qū)域內(nèi)的氣象站點(diǎn)的實(shí)測氣象資料進(jìn)行驅(qū)動數(shù)據(jù)制作，在月徑流過程的模擬存在一些不足，在未來進(jìn)一步的研究中可以采用區(qū)域內(nèi)水文站點(diǎn)的實(shí)測氣象資料來驅(qū)動VIC模型進(jìn)行區(qū)域的日徑流和年徑流模擬。

（3）在下一步的工作中，可以利用已構(gòu)建的VIC模型結(jié)合不同氣候情景下的氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動水文模型進(jìn)行研究區(qū)域徑流的變化情況分析與預(yù)估，為未來區(qū)域的水資源規(guī)劃和評價分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。