(遼寧省河庫管理服務(wù)中心(遼寧省水文局)，遼寧 沈陽 110003)

碾盤河位于清河右岸，是清河的一級支流，遼河干流的二級支流。河流發(fā)源于遼寧省鐵嶺市西豐縣和隆滿族鄉(xiāng)，流經(jīng)西豐縣和隆滿族鄉(xiāng)、涼泉鎮(zhèn)、房木鎮(zhèn)以及開原市八棵樹鎮(zhèn)，在開原市八棵樹鎮(zhèn)匯入清河。河流全長55km，流域面積552km2，河流多年平均年降水量750.5mm，平均比降3.21‰[1]。由于河流發(fā)源于山區(qū)，并且各支流河長短、比降大，造成河道匯流時(shí)間短并且集中，加之受地理、地勢和氣候條件的影響，碾盤河經(jīng)常泛濫，多次成為清河的暴雨中心，洪澇影響甚至危及遼河[2]。碾盤河位于清河水庫的上游，清河水庫是一座以防洪、灌溉功能為主的大(2)型水庫，同時(shí)也是鐵嶺市開原市和清河區(qū)的備用水源，碾盤河作為清河水庫的重要匯入支流，其水質(zhì)狀況會對清河水庫水源水質(zhì)產(chǎn)生重要影響。因此，在碾盤河流域開展流量和水質(zhì)的分析與預(yù)測工作，對于流域水文測報(bào)、防洪、水資源保護(hù)等工作的開展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

SWAT模型屬于流域尺度的分布式水文模型[3]。模型輸入DEM數(shù)字高程、土地利用、土壤等特征數(shù)據(jù)，完成研究流域河網(wǎng)的提取、子流域的劃分、水文響應(yīng)單元的劃分。每個水文響應(yīng)單元的坡度、土地利用、土壤特征基本一致。模型通過每個水文響應(yīng)單元的模擬計(jì)算，匯總形成整個流域的水文循環(huán)模擬結(jié)果。SWAT模型對水文過程的模擬主要分水循環(huán)的陸面部分和水面部分，二者分別模擬子流域向河道匯水的過程、主河道向流域出口匯流的過程[4]。SWAT模型已應(yīng)用于流域水文過程的模擬與預(yù)測、環(huán)境影響下的水文響應(yīng)研究、管理措施預(yù)測以及非點(diǎn)源污染研究等領(lǐng)域[5-9]。目前，將SWAT模型應(yīng)用于遼河流域或清河流域的文獻(xiàn)中，多針對位于遼河干流或清河的水文測站開展率定與驗(yàn)證，預(yù)測分析等研究工作也更加側(cè)重于干流，也未見單獨(dú)針對碾盤河流域的SWAT模型的應(yīng)用與研究[10-11]。鑒于此，本文通過構(gòu)建SWAT模型，模擬分析了碾盤河耿王莊水文站流量和水質(zhì)指標(biāo)氨氮的變化過程，并對模擬結(jié)果進(jìn)行了分析，研究結(jié)果為碾盤河流域水文測報(bào)、水資源保護(hù)與管理等工作的開展提供技術(shù)支撐，同時(shí)，可為其他小流域相關(guān)研究工作的開展提供借鑒與參考。

1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域?yàn)槟氡P河耿王莊水文站以上流域，位于遼寧省東北部的鐵嶺市境內(nèi)。區(qū)域地處遼東丘陵區(qū)，屬北溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，降水主要集中在6—9月。大部分研究區(qū)域所在的西豐縣的年平均氣溫為5.4℃，歷史最低氣溫-43.4℃，歷史最高氣溫36.7℃，年平均降水量692.2mm，無霜期131天左右[12]。

研究區(qū)域所在的縣級行政區(qū)是鐵嶺市的西豐縣和開原市，兩縣市占研究區(qū)面積的比例分別為90.3%和9.7%。區(qū)域涉及鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要包括西豐縣和隆滿族鄉(xiāng)、涼泉鎮(zhèn)、房木鎮(zhèn)以及開原市八棵樹鎮(zhèn)，區(qū)域人口約為5.13萬人。研究區(qū)域具有豐富的森林、礦產(chǎn)、旅游資源，經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要依靠農(nóng)業(yè)及畜牧業(yè)等。

2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及模型構(gòu)建

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

構(gòu)建SWAT模型所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括DEM數(shù)字高程、土地利用、土壤、氣象、水文、水質(zhì)、污染源數(shù)據(jù)等。

應(yīng)用DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)可以獲取研究區(qū)的地形、提取河網(wǎng)、劃分子流域，本文使用的DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺，空間分辨率為30m×30m。土地利用和土壤數(shù)據(jù)等是劃分水文響應(yīng)單元的基礎(chǔ)[6]。模型利用土地利用數(shù)據(jù)計(jì)算植被生長、地表產(chǎn)匯流等，表征不同土地利用類型區(qū)域的產(chǎn)匯流情況；利用土壤數(shù)據(jù)計(jì)算壤中流和淺層地下水量，表征不同土壤類型區(qū)域的產(chǎn)流情況。本文采用的是2010年土地利用成果，空間分辨率為30m×30m，土壤數(shù)據(jù)來源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)，空間分辨率為1km×1km。氣象數(shù)據(jù)是計(jì)算流量和蒸散發(fā)量的基礎(chǔ)，本文采用的氣象數(shù)據(jù)包括研究區(qū)域周邊氣象站的逐日降水量、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、風(fēng)速數(shù)據(jù)，以及耿王莊雨量站的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)。污染源數(shù)據(jù)是水質(zhì)指標(biāo)模擬的基礎(chǔ)，研究區(qū)域位于水源上游，水質(zhì)較好，污染類型以非點(diǎn)源污染為主。本文參考文獻(xiàn)[13-14]，確定了研究區(qū)域的主要種植作物為玉米，一年一季，播種期為4月中下旬，收獲期為9月中下旬；同時(shí)，依據(jù)《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》對農(nóng)作物耕作過程中農(nóng)藥和化肥的施用情況等進(jìn)行估算。

2.2 模型構(gòu)建

模型基于DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)，并結(jié)合研究區(qū)域的數(shù)字化河網(wǎng)底圖，完成了研究區(qū)域的河網(wǎng)提取和子流域的劃分。研究區(qū)域共劃分28個子流域，流域面積合計(jì)532.8km2，研究區(qū)域河網(wǎng)分布情況及子流域的劃分情況見圖1，其中序號為28的子流域?yàn)楣⑼跚f水文站所在流域。在河網(wǎng)提取和子流域劃分的基礎(chǔ)上，結(jié)合土地利用、土壤及坡度信息，完成研究區(qū)域水文響應(yīng)單元的劃分。研究區(qū)域共劃分水文響應(yīng)單元94個，水文響應(yīng)單元劃分情況見圖2。在完成水文響應(yīng)單元劃分后，將氣象數(shù)據(jù)及耕作管理數(shù)據(jù)添加至模型，完成SWAT模型的構(gòu)建。

圖1 研究區(qū)域河網(wǎng)及子流域分布情況

圖2 研究區(qū)域水文響應(yīng)單元劃分情況

2.3 模型的率定與驗(yàn)證

本文采用SWAT-CUP軟件的SUFI-2算法對模型參數(shù)進(jìn)行敏感性分析、率定和驗(yàn)證[15]。為降低模型初始值對模擬結(jié)果的影響，以2012年3—6月作為預(yù)熱期；同時(shí)，依據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)情況，以2012年7月至2013年12月作為率定期，對耿王莊水文站的月均流量、氨氮含量進(jìn)行率定；以2014年1月至2016年12月和2014年1月至2014年12月作為驗(yàn)證期，分別對耿王莊水文站的月均流量、氨氮含量進(jìn)行驗(yàn)證。

在參數(shù)敏感性分析與率定方面，參考文獻(xiàn)[16]分別選取與徑流、泥沙、水質(zhì)相關(guān)的30個參數(shù)進(jìn)行敏感性分析與率定，主要考慮了影響降雪、產(chǎn)流、匯流、地下水、壤中流、蒸散發(fā)、河道、產(chǎn)沙、物質(zhì)遷移與轉(zhuǎn)化等過程的參數(shù)對模型分析的影響，具體參數(shù)見表1。表中t-Stat表示參數(shù)的敏感性，p-Value表示參數(shù)敏感性的顯著水平，p-Value越小、t-Stat絕對值越大表示該參數(shù)越敏感。由表1可知，對于研究區(qū)域，基流α系數(shù)(ALPHA_BF)、土壤飽和導(dǎo)水率(SOL_K)、水土保持措施因子(USLE_P)、主河道有效水力傳導(dǎo)系數(shù)(CH_K2)、地下水延滯天數(shù)(GW_DELAY)、土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)(ESCO)、反硝化系數(shù)(CDN)等參數(shù)較為敏感。ALPHA_BF是表示基流回退時(shí)間長短的參數(shù)，其值會對河流基流量的變化產(chǎn)生影響；SOL_K是表示土壤導(dǎo)水能力的參數(shù)，其值會對土壤中水體的下滲速度、地下水的補(bǔ)給量產(chǎn)生影響；USLE_P是特定水土保持措施下的土壤流失量與未實(shí)施水土保持措施地塊順坡耕作的土壤流失量之比[17]，反映了水土保持措施效果；CH_K2反映了河流因補(bǔ)給地下徑流而引起的流量損失；GW_DELAY是降水入滲補(bǔ)給地下水的延滯時(shí)間；ESCO反映了土壤中水體的蒸發(fā)能力，隨著ESCO值的減小，土壤深層的蒸發(fā)量增加；CDN是反映水體中硝酸鹽中的氮元素還原為氮?dú)獾纳锘瘜W(xué)過程的參數(shù)。上述參數(shù)具有較強(qiáng)的敏感性，一方面體現(xiàn)了研究區(qū)域地處半濕潤地區(qū)、植被覆蓋較好、以山地為主的氣候、植被及地形特點(diǎn)等，同時(shí)也表明水體中氮元素在不同形態(tài)之間的轉(zhuǎn)化對水質(zhì)指標(biāo)模擬結(jié)果的影響較為明顯。

表1 模型敏感性分析參數(shù)統(tǒng)計(jì)

續(xù)表

在模擬結(jié)果的評判方面，采用線性回歸相關(guān)系數(shù)R2和納什效率系數(shù)Ens(Nash-Suttcliffe)對SWAT模型的模擬結(jié)果進(jìn)行評價(jià)。Ens用于衡量模型模擬值與實(shí)測值之間的擬合度[9]，Ens越接近于1表示模擬精度越高，當(dāng)Ens=1時(shí)，代表實(shí)測流量與模擬流量相一致的情況。其計(jì)算公式為

(1)

式中：QO為實(shí)測值；QP為模擬值；Qavg為實(shí)測值的平均值；n為實(shí)測值的個數(shù)。

3 結(jié)果與討論

3.1 模擬值與實(shí)測值的對比分析

模擬時(shí)段耿王莊水文站月均流量的模擬值及實(shí)測值的對比見圖3。模擬結(jié)果表明，率定期月均流量模擬結(jié)果的線性相關(guān)系數(shù)R2為0.86，Ens為0.79；驗(yàn)證期月均流量模擬結(jié)果的線性相關(guān)系數(shù)R2為0.79，Ens為0.69。率定期和驗(yàn)證期的R2和Ens均滿足對模型模擬結(jié)果的評判要求。由圖3可知，在模擬時(shí)段，耿王莊水文站流量的模擬值與實(shí)測值的變化過程基本一致，并且對降水量的變化過程進(jìn)行響應(yīng)，能夠體現(xiàn)流量隨降水量變化的特征。通過實(shí)測值與模擬值的對比發(fā)現(xiàn)，總體而言，流量模擬值較實(shí)測值有所偏高，相較于非汛期的模擬結(jié)果，汛期(6—9月)的模擬結(jié)果更接近于實(shí)測值，這與非汛期實(shí)測流量本身相對較小，在一定程度上增加了模擬的難度有關(guān)。另外，在各年份的模擬結(jié)果中，降水量較大的2016年和2013年模擬效果最好，模擬值相較于實(shí)測值的偏差分別為19.3%和28.0%。對于研究區(qū)域，本文所建立的模型對于降水量更為豐沛的時(shí)段具有更優(yōu)的模擬效果。表2中列出了模擬時(shí)段耿王莊水文站汛期平均流量實(shí)測值與模擬值的對比情況，其中，2012年模擬值較實(shí)測值的相對誤差較大，這可能與模型預(yù)熱期過短有關(guān)，模擬結(jié)果受到了初始值的影響。

圖3 率定期耿王莊水文站徑流量模擬值與實(shí)測值對比

表2 2012—2016年耿王莊水文站汛期流量模擬值與實(shí)測值對比情況

模擬時(shí)段耿王莊水文站水質(zhì)指標(biāo)氨氮含量的模擬值及實(shí)測值的對比見圖4。模擬結(jié)果表明，率定期氨氮含量模擬結(jié)果的線性相關(guān)系數(shù)R2為0.88，Ens為0.80；驗(yàn)證期氨氮含量模擬結(jié)果的線性相關(guān)系數(shù)R2為0.76，Ens為0.59。率定期和驗(yàn)證期的R2和Ens均滿足對模型模擬結(jié)果的評判要求。由圖4可知，在模擬時(shí)段，耿王莊水文站月流出氨氮含量的模擬值與實(shí)測值的變化過程總體一致，但模擬值較實(shí)測值總體偏低，在部分時(shí)段，雖然實(shí)測含量的峰值存在較小的變化，但是模擬結(jié)果的響應(yīng)并不明顯，這可能與實(shí)測值并非逐日連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)有關(guān)。另外，汛期模擬結(jié)果總體優(yōu)于非汛期模擬結(jié)果，這與流量的模擬結(jié)果相一致，也在一定程度上體現(xiàn)了流量模擬是水質(zhì)模擬的基礎(chǔ)。由圖4氨氮實(shí)測值和模擬值的變化過程線可知，氨氮含量較高的時(shí)段多出現(xiàn)在汛期，這主要與研究區(qū)域污染類型以非點(diǎn)源污染為主，汛期降水量較大，污染物容易通過降水的作用匯入河道有關(guān)。

圖4 驗(yàn)證期耿王莊水文站徑流量模擬值與實(shí)測值對比

3.2 模擬結(jié)果分析

圖5 2013—2016年總降水量、總水量、氨氮模擬結(jié)果

通過建立的SWAT模型，對2013—2016年的水量及水質(zhì)變化過程進(jìn)行了模擬，圖5是耿王莊水文站所在流域出口各年度降水量、水量、氨氮含量的模擬結(jié)果。由圖5可知，水量和氨氮含量與降水量的年際變化規(guī)律基本一致，即降水量較多的2013年和2016年，流域出口的產(chǎn)出水量和氨氮含量也較多，同時(shí)氨氮的年際變化情況明顯大于總水量和降水量的年際變化情況。由表3可知，在汛期隨著降水量的增多，流域產(chǎn)出水量和氨氮的產(chǎn)出量明顯增多，汛期降水量占全年的71%、產(chǎn)水量占全年的63%、氨氮含量占全年的96%。產(chǎn)出水量的年內(nèi)變化情況相對平緩，這與研究區(qū)地處山區(qū)、氣候條件濕潤，枯水期地下水對河流的補(bǔ)給量較多有關(guān)，而氨氮含量在汛期的變化較為明顯，一方面是由于化肥、農(nóng)藥施用等農(nóng)業(yè)種植活動主要發(fā)生在入汛前后，同時(shí)在汛期營養(yǎng)物質(zhì)受雨水沖刷的影響也更容易進(jìn)入河道。模擬結(jié)果也印證了研究區(qū)污染類型以非點(diǎn)源污染為主，而對于研究區(qū)域，水資源保護(hù)工作應(yīng)重點(diǎn)圍繞非點(diǎn)源污染治理方面展開，確保水質(zhì)安全及持續(xù)改善。

表3 2013—2016年各月總降水量、總水量、氨氮模擬結(jié)果

4 結(jié) 語

本文以碾盤河耿王莊水文站以上流域作為研究區(qū)域，以研究區(qū)域DEM數(shù)字高程、土地利用、土壤、氣象、水文、水質(zhì)等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建SWAT模型，將研究區(qū)劃分為28個子流域和94個水文響應(yīng)單元。并選取與流量、泥沙、水質(zhì)等相關(guān)的30個參數(shù)開展敏感性分析和率定，以月度為研究尺度模擬了耿王莊水文站流量、水質(zhì)指標(biāo)氨氮含量的變化過程。結(jié)果表明，在參數(shù)敏感性分析方面，基流α系數(shù)、土壤飽和導(dǎo)水率、水土保持措施因子、主河道有效水力傳導(dǎo)系數(shù)、地下水延滯天數(shù)、土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)、反硝化系數(shù)等7項(xiàng)參數(shù)較為敏感。在模擬結(jié)果分析方面，率定期和驗(yàn)證期的模擬精度均符合相關(guān)要求，模擬結(jié)果能夠反映流量、氨氮含量的變化特征。同時(shí)，應(yīng)用模擬結(jié)果分析了研究時(shí)段流域內(nèi)降水量、總產(chǎn)水量、氨氮含量的年際和年內(nèi)變化特征，結(jié)果表明總產(chǎn)水量和氨氮含量受降水影響顯著。模型可為研究區(qū)域水文測報(bào)、水資源管理、非點(diǎn)源治理等工作的開展提供技術(shù)支撐。

在后續(xù)的研究中，應(yīng)通過完善模型輸入數(shù)據(jù)等方式，改善模擬效果。并進(jìn)一步收集數(shù)據(jù)，延長模擬時(shí)段，提高模型的適用性；另外，可進(jìn)一步擴(kuò)大研究區(qū)域，提高模型的應(yīng)用范圍。