黃彬彬，徐 嫻，韋 越，王 悅，江 丹

(南昌工程學院 鄱陽湖流域水工程安全與資源高效利用國家地方聯(lián)合工程實驗室，江西 南昌 330099)

徑流是水文循環(huán)過程中的關鍵要素[1]。部分自然地理特征通過徑流變化就可以得到很好的反映。與此同時，近年來人類的活動加劇了氣候變化，進而對徑流過程產(chǎn)生了一定的影響[2-3]。研究徑流變化規(guī)律顯得越發(fā)重要[4]，這也是積極響應國家號召，提高水資源綜合開發(fā)利用率，強化相關部門的在水資源上的科學管理水平的體現(xiàn)，也為后期優(yōu)化調(diào)度提供了數(shù)據(jù)支撐。水文模型是采用簡化便捷方式對現(xiàn)實中復雜的水文過程進行量化，是人們了解水文循環(huán)過程以及水資源時空演變規(guī)律的重要手段[5-6]。水文模型經(jīng)過了一百多年的發(fā)展，近些年流域模型等概念的出現(xiàn)標志著水文模型走向高速發(fā)展階段[7]。

隨著時代的發(fā)展，科技的進步，計算機和遙感信息化技術日趨成熟，分布式水文模型自然成為水文領域的研究重點，而SWAT模型就是眾多分布式水文模型中最典型的一個[8-10]。SWAT模型自開發(fā)到運用于實際情況以來，無數(shù)國內(nèi)外學者利用該模型對不同的流域得到了應用和驗證，例如：模擬徑流、估算非點源污染負荷、地下水中化學物質(zhì)變化、農(nóng)藥對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的影響等，但多集中在中小流域[11-13]。在徑流模擬方面，聚焦在不同流域徑流模擬的適用性、不同因素對模擬結果的影響和模型參數(shù)的率定與驗證三方面[14-16]。有學者利用SWAT模型對美國部分河流[17]、亞洲東北部河流[18]、老撾南部Xedone河流[19]、汾河上游河流[20]、北山水庫流域[21]等徑流進行了模擬。實驗證明用SWAT模型對不同區(qū)域的研究具有很好的代表性和科研價值，可以進一步利用基于模型的參數(shù)敏感性來分析該區(qū)域，從而可以從眾多參數(shù)中篩選出影響力最強的幾個因素。

本文基于ArcGIS10.2構建了SWAT模型，在Arcswat中輸入贛江流域的土地利用、土壤、氣象數(shù)據(jù)。在這基礎上開展對所研究的流域進行月、年尺度徑流模擬。其中涉及的參數(shù)率定和敏感性分析，采用SUFI算法處理。并利用外洲水文站1960—2010年徑流數(shù)據(jù)校準和驗證模型，最后依據(jù)實測值與模擬值的相關系數(shù)R2和納什系數(shù)Ens來判定SWAT模型在贛江流域的適應性，為將來在該水域構建水文模型，并對水資源評價以及管理提供了一定的經(jīng)驗、科學依據(jù)以及數(shù)據(jù)支持。

1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)域示意圖

贛江總長達766 km。贛江流域地處亞熱帶，常年溫度適中，降雨充足，年平均降水量達到了1 580 mm。贛江下游的外洲水文站多年徑流量達到了686億m3，然而每年的汛期徑流量占全年徑流量的比例高達72.3%。由于每年的降水量充足，水資源十分豐富。迄今為止共建有7個水文控制站，分布于贛江流域之上，其中外洲水文站的集水面積占流域總面積的96.94%，高達80 948 km2，本文主要研究的區(qū)域為外洲站以上的流域部分，該區(qū)域的流域圖見圖1。

2 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)預處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

本次模擬的DEM數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)分別來自于地理空間數(shù)據(jù)云、世界土壤數(shù)據(jù)庫、資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺的2015年數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)則是從宜春、南昌等共19個氣象站點獲取。由圖1可知，模擬和驗證模型的徑流數(shù)據(jù)選擇外洲水文站，1960—2010年的徑流資料。

2.2 數(shù)據(jù)預處理

2.2.1 數(shù)字高程處理

依據(jù)地理空間數(shù)據(jù)云所提供的GDEMDEM數(shù)據(jù)，采用ArcGIS軟件對所研究區(qū)域的DEM數(shù)據(jù)集進行整合、投影、轉換及裁剪，最終得到有利于本文研究的DEM數(shù)據(jù)。

2.2.2 土地利用重分類

通過流域邊界裁剪法獲得全國土地利用數(shù)據(jù)，在全國土地利用數(shù)據(jù)的基礎上進一步裁剪得到本文所研究的贛江外州站以上流域原有的土地利用數(shù)據(jù)，再根據(jù)所獲得的DEM數(shù)據(jù)坐標系對贛江外州站以上流域進行重新投影并裁剪，得到土地利用數(shù)據(jù)，將兩者變換到同一坐標系。研究流域內(nèi)有19種土地利用類型，比較復雜，按照國家土地類型分類標準重新分類之后只有9種，效果明顯。表1和見圖2。

2.2.3 土壤重分類

在GIS中加載HWSD數(shù)據(jù)，用流域邊界裁剪HWASD數(shù)據(jù)得到研究區(qū)域原有的土壤數(shù)據(jù)，同樣對其重投影。然后在GIS中重分類，將原有的56種土壤類型重分類為27種，見圖3。并對將所研究區(qū)域土壤的物理屬性構建成數(shù)據(jù)庫，計算相關參數(shù)，為接下來運行SWAT模型做準備。

表1 土地利用類型重分類結果

2.2.4 氣象數(shù)據(jù)處理

通過分析和研究贛江流域的19個氣象站點數(shù)據(jù)，在SWAT模型中構建天氣發(fā)生器，在這之前需將整理好的數(shù)據(jù)輸入至模型，確保無誤，參數(shù)的準確性會影響模型的運行效率。

圖2 土地利用分類圖

3 模型評價方法

本次模擬采用擬合系數(shù)R2如式(1)所示，Nash Suttcliffe系數(shù)Ens，見式(2)。來判定SWAT模型在研究區(qū)域的適應性，如果R2>0.5和Ens>0.6則判定SWAT模型適用于研究區(qū)域[22]。

(1)擬合系數(shù)R2，用來反映實測值與模擬值的吻合程度。如果得到的數(shù)值越接近1，那么證明這兩者的相關程度越高。

(1)

(2)Nash Suttcliffb系數(shù)Ens，用來表示實測徑流過程與模擬徑流過程的擬合程度[23]。如果所得計算數(shù)值在0～1區(qū)間內(nèi)，則證明模擬結果有參考價值，否則該模擬方法有誤，需進一步調(diào)整參數(shù)，重新計算模擬。如果所取得值越大，越接近1，證明擬合的程度越好；反之如果值越小，說明其可信度越低，當Ens<0時，則所得結果不具有代表性。

(2)

4 模型構建與結果分析

4.1 模型構建

本次研究所構建贛江流域徑流模擬模型是基于ArcSWAT平臺完成的，其步驟如下：

(1)獲取之前準備好的DEM數(shù)據(jù)，導入Arcgis中，將所研究的外洲站以上的流域的河網(wǎng)提取出來，并把所提取的流域劃分好，設置好集水面積閾值，將外洲水文站的位置定為研究區(qū)域的出水口，結果可以劃成41個子流域，如圖4～5。為提高運行效率，本次選擇Multiple slope，并對劃分子流域、土壤類型占土地利用類型、坡度類型占土壤類型面積的面積域值分別選定為10%、10%、15%，最終得到344個水文相應單元，這樣有利于獲得更好的模擬結果，大大提高了模型運行效率。

(2)獲取之前整理的氣象數(shù)據(jù)以及與SWAT有關的所有輸入文件表。其中其中SCS Runoff Curve方法用來計算地表產(chǎn)流，而河道回流部分則采用變動儲量系數(shù)法，用這兩種方法來計算顯得更加合理與高效。

(3)通過選取具有實測徑流數(shù)據(jù)的水文站點，這增加了數(shù)據(jù)的可靠性，模擬的科學性，率定期的時間段要選擇盡可能長，選取的是1960—1985年，其中1960年是預熱階段，驗證期選取的是1986—2010年，增加了合理性。

圖4 研究區(qū)域DEM圖 圖5 流域劃分結果圖

4.2 參數(shù)敏感性分析

用SWAT模型模擬徑流過程，毫無疑問會有很多參數(shù)影響，通過參數(shù)敏感性分析有利于進一步提高模擬精度，減少模型的運行時間，提高效率。從時間尺度上，SWAT模型校準遵循先年數(shù)據(jù)再月數(shù)據(jù)和日數(shù)據(jù)的原則，本次模擬先校準年數(shù)據(jù)再校準月數(shù)據(jù)。先選擇常見的與徑流有關的15個參數(shù)校準年徑流數(shù)據(jù)，運行500次，依照P值越小，T值絕對值越大，參數(shù)越敏感的原則，最終選取排名前九的參數(shù)率定和驗證外州水文站的年、月徑流數(shù)據(jù)。

分析結果可知，無論是年徑流數(shù)據(jù)還是月徑流數(shù)據(jù)的率定都有3個敏感參數(shù)。其中它們的共同敏感參數(shù)是土壤蒸發(fā)補償系數(shù)ESCO，在年徑流中比較突出的是最大冠層蓄水量CANMX和土壤可用含水量SOL_AWC；而在月徑流中比較突出的是河岸基流α因子ALPHA_BNK和主河道的有效水力傳導率CH_K2這兩個敏感參數(shù)，其余的參數(shù)都分布在-3～3區(qū)間，不屬于敏感參數(shù)范疇，具體數(shù)據(jù)由表2～3列出。

表2 年徑流數(shù)據(jù)敏感性分析結果

表3 月徑流數(shù)據(jù)敏感性分析結果

4.3 月、年徑流校準與模擬

通過對比外州水文站1961—1985年的月、年徑流模擬值與實測值來率定模型，并將率定后的參數(shù)用到外州站1986—2010年的月、年徑流模擬。繪制率定期和驗證期的月、年實測值與模擬值的對比曲線圖，見圖6～9。

月徑流結果表明：率定期的納什系數(shù)Ens的值為0.93，相關系數(shù)為0.94；驗證期的納什系數(shù)Ens的值為0.94，相關系數(shù)為0.95；通過比較得知，兩個時期的納什系數(shù)及相關系數(shù)基本吻合。結合SWAT模型的評價標準，該研究區(qū)域所建立的模型得出的月徑流模擬效果很好，由圖7可知，模擬值變化趨勢的與實測值大體相同。

通過比較年徑流結果可知：率定期的納什系數(shù)Ens的值為0.93，相關系數(shù)為0.93；驗證期的納什系數(shù)Ens的值為0.93，相關系數(shù)為0.93。按SWAT模型的評價標準可見，該模型對贛江外州以上流域的年徑流模擬效果很好，通過圖9的對比曲線可以得知，實測值的變化趨勢與率定期的基本一致，但是在峰值的模擬情況下模擬所得到的結果偏小。

圖6 月徑流率定期與驗證期實測值與模擬值相關關系

圖7 月徑流率定期與模擬期實測值與模擬值對比曲線

圖8 年徑流率定期與驗證期實測值與模擬值相關關系

圖9 年徑流率定期與模擬期實測值與模擬值對比曲線

5 結束語

研究表明，用SWAT分布式水文模型來模擬贛江外州站以上流域具有很好的模擬效果，這也間接證明了用SWAT模型對不同區(qū)域的研究具有很好的代表性和科研價值。結論如下：

(1)贛江流域年徑流過程和流域水平衡3個參數(shù)最為敏感的水文參數(shù)為：ESCO、CANMX和SOL_AWC，而對于月徑流，ALPHA_BNK、CH_K2和ESCO3個參數(shù)最為敏感。

(2)在月尺度的徑流模擬中分別計算了在率定期與驗證期這兩個時期的實測徑流與模擬徑流的Ens，兩者基本吻合，模擬結果誤差很??；在年尺度的徑流模擬中計算了在率定期與驗證期的實測徑流與模擬徑流的Ens以及相關系數(shù)，都有很強的一致性，進一步證明了用SWAT模型模擬該區(qū)域的合理性。無論是月尺度徑流模擬還是年尺度徑流模擬都高于評價標準，SWAT模型對該研究區(qū)域的月尺度和年尺度徑流模擬精度均較高。

(3)利用SWAT模型來研究贛江流域具有良好的效果，然而此模型還是有不足的地方，比如說對于峰值的模擬值較實測值偏低，可能是由于氣候變化和人類活動的影響導致，而且本文研究只是對贛江外州站以上流域進行了模擬，但不能代表整個贛江流域的徑流過程，在以后的模擬應用中，還需進一步改進。