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        基于CN05. 1 數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)SWAT 模型的基于CN05. 1 數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)SWAT 模型的

        2024-11-10 00:00:00余小波黃領(lǐng)梅申曼華張婷
        人民珠江 2024年9期

        摘 要:為探究CN05. 1數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)下的SWAT模型在氣象站稀缺地區(qū)模擬效果以及流域徑流對(duì)氣候變化的響應(yīng),選取玉龍喀什河流域?yàn)檠芯繀^(qū),利用上述數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)SWAT模型對(duì)該流域1991—2020年進(jìn)行逐月徑流模擬,在此基礎(chǔ)上,設(shè)置了25種氣候情景模式,通過(guò)模型導(dǎo)入25種氣候情景下氣象數(shù)據(jù)模擬徑流。結(jié)果表明:CN05. 1+SWAT模型適用于玉龍喀什河流域的徑流模擬,模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)吻合較好,率定期和驗(yàn)證期的決定系數(shù)(R2)、納什系數(shù)(CNS)和百分比偏差(σP)均達(dá)到模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),率定期(1991—2005)CNS、R2、σP分別為0. 85、0. 86、-10. 35%,驗(yàn)證期(2006—2020)CNS、R2、σP分別為0. 76、0. 79、-14. 75%;CN05. 1數(shù)據(jù)集可以為無(wú)氣象資料的玉龍喀什河流域水文模擬提供時(shí)間連續(xù)、時(shí)間序列長(zhǎng)、高分辨的氣象數(shù)據(jù),可用作后續(xù)的研究與應(yīng)用;CN05. 1數(shù)據(jù)集能夠準(zhǔn)確反映玉河流域的下墊面和地表大氣特征;玉龍喀什河流域年徑流量與溫度和降水皆呈正相關(guān),2個(gè)因子中溫度變化對(duì)徑流的影響更為顯著,降水-溫度-徑流量之間基本可以用平面函數(shù)表達(dá),決定系數(shù)為0. 995 7,方差為0. 000 2,均方根誤差為0. 012 3。

        關(guān)鍵詞:徑流模擬;SWAT;CN05. 1數(shù)據(jù)集;氣候變化;玉龍喀什河流域

        中圖分類號(hào):TV121;P333 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-9235(2024)09-0019-08

        SWAT 模型已成為徑流模擬[1-2]和評(píng)估氣候變化[3-4]對(duì)流域水文過(guò)程影響的重要工具。氣象數(shù)據(jù)是水文模型準(zhǔn)確模擬流域水文過(guò)程所必須的關(guān)鍵輸入,相關(guān)研究已經(jīng)表明,氣象數(shù)據(jù)的不確定性對(duì)模擬結(jié)果影響較大[5]。對(duì)一些流域而言,氣象水文資料易獲取,但在中國(guó)西北干旱地區(qū),由于氣候、地形等因素以及觀測(cè)設(shè)施的限制,導(dǎo)致氣象站點(diǎn)稀缺且分布不均,數(shù)據(jù)獲取困難[6],時(shí)間序列的連續(xù)性也受到了影響,這給當(dāng)?shù)氐臍夂蛩难芯繋?lái)了巨大挑戰(zhàn)。為克服這一問(wèn)題,許多學(xué)者采用一些再分析氣象數(shù)據(jù)集運(yùn)用到水文模型中,如CMADS、CFSR、ERA-5等。胡勝等[7]將CFSR數(shù)據(jù)運(yùn)用到灞河流域的水文模擬中,得到模擬結(jié)果往往比實(shí)測(cè)值大;張利敏等[8]將CMADS、CFSR 與實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型在渾河流域做了適用性分析,結(jié)果表明CMADS再分析數(shù)據(jù)在渾河流域水文模擬的適用性更強(qiáng);駱成彥等[9]利用CMADS數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)SWAT模型對(duì)玉龍喀什河流域徑流模擬得到了較好的效果,說(shuō)明該數(shù)據(jù)集能很好地反映該流域的下墊面特征。但CMADS數(shù)據(jù)集僅提供2008—2016年氣象數(shù)據(jù),使得模型參數(shù)的率定、驗(yàn)證時(shí)間較短,難免會(huì)對(duì)模型徑流模擬效果產(chǎn)生一定的影響,且無(wú)法滿足長(zhǎng)序列水文氣象研究。CN05. 1 數(shù)據(jù)集時(shí)間序列長(zhǎng)(1961—2020年),分辨率高,該數(shù)據(jù)集是氣象場(chǎng)格點(diǎn)化數(shù)據(jù)中精度最高的數(shù)據(jù)集[10-11]。該數(shù)據(jù)集目前主要用于氣候變化分析[12-13],在水文模擬方面運(yùn)用還相對(duì)較少,開(kāi)發(fā)其應(yīng)用潛力巨大。

        氣候變化導(dǎo)致全球水循環(huán)受到巨大影響,極端水文事件發(fā)生概率增大。在西北干旱地區(qū),徑流受氣候變化和人類活動(dòng)的影響最顯著,但是相比而言,氣候變化對(duì)徑流影響更大[14]。玉龍喀什河(簡(jiǎn)稱玉河)流域水資源的主要來(lái)源是冰川融雪水和降水[15],該流域徑流量直接影響到和田綠洲及新疆塔里木河流域的用水穩(wěn)定性,因此,對(duì)氣候變化對(duì)徑流的影響進(jìn)行量化評(píng)估至關(guān)重要。

        玉河流域內(nèi)氣象資料有限,目前只有出山口同古孜洛克水文站的氣象數(shù)據(jù),且數(shù)據(jù)有缺失,不足以代表整個(gè)流域的氣象情況。因此,本文以玉河流域?yàn)檠芯繉?duì)象,利用CN05. 1 數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)SWAT 模型,分析其在玉河流域徑流模擬的適用性,為后續(xù)研究提供參考;在此基礎(chǔ)上,通過(guò)定量溫度和降水變化設(shè)置25種氣候情景,分析不同情景下該流域徑流量的變化,為當(dāng)?shù)卦u(píng)估洪澇和山洪災(zāi)害的潛在風(fēng)險(xiǎn)提供依據(jù),促進(jìn)地區(qū)可持續(xù)性發(fā)展。

        1 研究區(qū)概況

        玉河發(fā)源于昆侖山脈北麓的冰川和雪峰之間,流經(jīng)塔什庫(kù)爾干塔吉克自治縣,是和田河的重要支流之一。玉河流域地理坐標(biāo)為北緯38°15'~35°25' 、東經(jīng)81°41' ~ 79°22'( 圖1),流域面積14 581. 90 km2,河長(zhǎng)504 km,海拔為1 367~6 901 m。玉河流域?qū)儆诟珊禋夂?,夏季炎熱干燥,冬季寒冷。年降水量較少,主要集中在夏季,冬季幾乎無(wú)降水,玉河流域在出山口水文站處日均氣溫12. 7 °C,年均降水94. 2 mm[16],多年平均徑流量為22. 66億m3。

        2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

        2. 1 研究方法

        2. 1. 1 SWAT模型

        SWAT模型的基本原理是綜合考慮流域內(nèi)的空間分布、植被覆蓋、氣溫和地形等因素。它通過(guò)將流域劃分為多個(gè)水文響應(yīng)單元(HRUs)來(lái)進(jìn)行模擬,包括降水輸入、蒸發(fā)蒸騰、土壤水分運(yùn)動(dòng)和地表徑流等。同時(shí),SWAT考慮了植被生長(zhǎng)對(duì)土壤水分的影響以及土壤侵蝕過(guò)程,使得模型能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估流域的水資源管理和土壤侵蝕控制效果。其基本原理見(jiàn)式(1):

        式中:SWt 為土壤最終含水率;SW0 為第i 天的土壤初始含水率;Rday 為第i 天的降水量;Qsurf 為第i 天的累積地表徑流量;Ea 為第i 天的蒸散發(fā)量;Wseep 為第i天從土壤剖面進(jìn)入包氣帶的水量;Qgw 為第i 天的回歸流的水量。

        2. 1. 2 模型評(píng)估指標(biāo)

        本文將模型預(yù)熱期設(shè)置為1989—1990年,率定期設(shè)置為1991—2005年,驗(yàn)證期設(shè)置為2006—2020年,采用σP、CNS 和R2 進(jìn)行評(píng)價(jià),當(dāng)指標(biāo)-25%≤σP≤+25%,CNS>0. 7,R2>0. 7 則認(rèn)為模擬結(jié)果是滿意的[17],見(jiàn)式(2)—(4):

        式中:Qm,i、Qs,i 分別為實(shí)測(cè)與模擬的流量值;Qm,a、Qs,a 分別為實(shí)測(cè)與模擬的多年平均流量值;n 為實(shí)測(cè)時(shí)間序列長(zhǎng)度。

        2. 1. 3 SWAT-CUP0

        SWAT-CUP 是一個(gè)與SWAT 模型配合使用的參數(shù)優(yōu)化工具,通過(guò)比較模擬結(jié)果與觀測(cè)數(shù)據(jù),自動(dòng)調(diào)整參數(shù)來(lái)提升模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度,包括參數(shù)優(yōu)化、觀測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、參數(shù)優(yōu)化算法、模型評(píng)估和結(jié)果分析等步驟。

        2. 2 數(shù)據(jù)處理

        2. 2. 1 DEM數(shù)據(jù)

        DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái),分辨率為30 m 的GDEMV2 高程數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)用于劃分子流域、生成河網(wǎng)、提取地形參數(shù)等。

        2. 2. 2 土地利用數(shù)據(jù)

        采用2020年的土地利用數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建模型,數(shù)據(jù)選自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心,空間分辨率為1 km,數(shù)據(jù)處理主要涉及3個(gè)步驟:將研究區(qū)內(nèi)的土地利用數(shù)據(jù)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)分類系統(tǒng)進(jìn)行重分類;將重分類的土地利用數(shù)據(jù)投影成DEM相同的坐標(biāo)系;建立土地利用類型索引表?;谘芯繀^(qū)的實(shí)際情況,將玉河流域土地利用類型重分類為草地、耕地、冰川及未利用土地4種(圖2)。

        2. 2. 3 土壤數(shù)據(jù)

        土壤數(shù)據(jù)選世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(HWSD),空間分辨率為1 km,根據(jù)流域內(nèi)的土壤類型建立了土壤物理屬性數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)能夠反映流域內(nèi)土壤類別、各種物理屬性信息以及空間分布。一些基礎(chǔ)物理屬性信息需要使用SPAW軟件計(jì)算土壤水分特性。對(duì)玉河流域土壤類型進(jìn)行重新分類,最終得到9種土壤類型,分別為黏化鈣積土、石化石膏土、黑色石灰薄層土、飽和薄層土、人為土、永凍雛形土、飽和潛育土、永凍薄層土、冰川。

        2. 2. 4 氣象數(shù)據(jù)

        氣象數(shù)據(jù)使用CN05. 1 數(shù)據(jù)集,它是通過(guò)對(duì)2 400多個(gè)中國(guó)地面氣象臺(tái)站的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理而建立的。該數(shù)據(jù)集時(shí)間序列長(zhǎng)(1961—2020年),分辨率高,已在新疆開(kāi)都河流域得到驗(yàn)證和應(yīng)用[18]。在本研究區(qū)內(nèi),共有107 個(gè)格點(diǎn)分布,利用Python軟件提取格點(diǎn)的數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)整理成模型兼容的格式。在為子流域分配降雨站點(diǎn)時(shí),模型通常會(huì)使用一些算法和規(guī)則來(lái)自動(dòng)識(shí)別并排除無(wú)效站點(diǎn),最終采用48個(gè)CN05. 1格點(diǎn)(圖1)。

        2. 2. 5 徑流數(shù)據(jù)

        玉河流域的徑流數(shù)據(jù)由和田地區(qū)水利局提供,為出山口處同古孜洛克水文站的逐月觀測(cè)資料,時(shí)段為1991—2020年。

        3 結(jié)果與分析

        3. 1 SWAT模型構(gòu)建

        3. 1. 1 提取水系和劃分流域?qū)胍烟幚淼腄EM數(shù)據(jù),根據(jù)已有的研究,設(shè)置提取子流域閾值為25 000 hm2,利用流向算法確定水流路徑并識(shí)別河流網(wǎng)絡(luò),根據(jù)累積流量和設(shè)定的閾值提取河網(wǎng),然后根據(jù)出水口點(diǎn)將研究區(qū)域劃分為多個(gè)子流域,實(shí)現(xiàn)水系和流域的自動(dòng)提取和劃分,玉河流域共劃分了53個(gè)子流域。

        3. 1. 2 水文響應(yīng)單元?jiǎng)澐?/p>

        SWAT模型基于流域內(nèi)的空間變化,考慮到土地利用、土壤類型、坡度等因素的異質(zhì)性,將流域劃分成多個(gè)水文響應(yīng)單元,即不同土地利用和土壤類型的空間單元,以模擬流域內(nèi)的水文過(guò)程。這種劃分使模型能夠考慮到流域內(nèi)各區(qū)域的水文特征差異,從而更準(zhǔn)確地評(píng)估水資源量。玉河流域共劃分了588個(gè)HRUs。

        3. 1. 3 數(shù)據(jù)寫(xiě)入與運(yùn)行

        將1961—2020年CN05. 1氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)寫(xiě)入模型,設(shè)置模型預(yù)熱期為2 a(1989—1990年),率定期為1991—2005年,驗(yàn)證期為2006—2020年,完成流域水文模型的構(gòu)建。

        3. 2 模型參數(shù)率定

        利用SWAT-CUP 內(nèi)置的SUFI-2 算法[19-20],參照已有的研究對(duì)模型中17個(gè)參數(shù)進(jìn)行參數(shù)表率定,參數(shù)結(jié)果見(jiàn)表1。

        同古孜洛克站的月徑流率定及驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)表2,在率定期,玉河流域的模擬結(jié)果顯示,納什效率系數(shù)為0. 85,決定系數(shù)為0. 86,相對(duì)誤差為-10. 35%。在驗(yàn)證期,玉河流域的模擬結(jié)果顯示,納什系數(shù)為0. 76,決定系數(shù)為0. 79,相對(duì)誤差為-14. 75%。3個(gè)指標(biāo)均在模型的可接受范圍內(nèi),這說(shuō)明在玉河流域進(jìn)行徑流過(guò)程模擬研究時(shí),CN05. 1+SWAT模型是適用的。

        1991—2005 年率定期實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比結(jié)果見(jiàn)圖3,2006—2020年驗(yàn)證期實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比結(jié)果見(jiàn)圖4。由圖3、4可以知,玉河流域的徑流量呈現(xiàn)冬季極小,春季過(guò)后大幅度增加的季節(jié)性特點(diǎn),5—8月徑流量增加趨勢(shì)最為顯著,7、8月徑流量達(dá)到峰值,這是由于5—8月為玉河流域的降雨期;在率定期和驗(yàn)證期內(nèi),玉河流域的月徑流模擬值與實(shí)測(cè)值的變化趨勢(shì)總體上是一致的,但存在一些月份模擬峰值比實(shí)測(cè)峰值低的情況,造成該結(jié)果的原因可能是:玉河流域是一個(gè)典型的冰雪融水和降水混合補(bǔ)給型河流,冰川融水補(bǔ)給量占年平均徑流40%以上[21],在溫度升高的情況下,冰雪和冰川融水的增加導(dǎo)致了河流徑流量的增加,但由于本研究所采用的模型沒(méi)有冰川板塊,無(wú)法對(duì)冰川變化過(guò)程進(jìn)行模擬,故而模擬出月徑流低于實(shí)際值;玉河流域海拔為1 367~6 901 m,屬于高山區(qū),地形復(fù)雜、高程變化較大,地形會(huì)對(duì)徑流的模擬產(chǎn)生一定的影響;模型通常是基于物理方程和參數(shù)化過(guò)程來(lái)模擬大氣、海洋、陸地等系統(tǒng)的復(fù)雜互動(dòng),模型本身存在一定程度的不確定性以及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)本身可能存在誤差和不確定性,導(dǎo)致模擬值與實(shí)測(cè)值之間的差異。

        3. 3 氣候變化條件下徑流響應(yīng)分析

        為探究氣候變化對(duì)徑流量的影響,參照學(xué)者[22]已有的研究設(shè)定25種氣候變化情景,利用已經(jīng)率定好的SWAT模型來(lái)模擬徑流,分析在氣候變化下玉河流域徑流的變化趨勢(shì)。氣候因素主要考慮溫度和降水情況,情景設(shè)置及結(jié)果見(jiàn)表3。由表3及圖5可知,單一氣候因子影響下:保持降水不變,通過(guò)設(shè)定不同的氣溫梯度(±1℃、±2℃),年徑流變化率范圍為-14. 29%~17. 59%,徑流量隨著氣溫升高而增大,反之則減小,表明兩者呈正相關(guān);保持溫度不變,通過(guò)設(shè)定不同的降雨梯度(±10℃、±20℃),年徑流變化率范圍為-21. 71%~20. 54%,降水增大徑流也增大,反之則減小,表明兩者呈正相關(guān)。

        為了進(jìn)一步探討降水和溫度對(duì)徑流的影響,用Python繪制降水-溫度-徑流關(guān)系(圖6)并建立平面回歸方程,決定系數(shù)為0. 995 7,方差為0. 000 2,均方根誤差為0. 012 3,擬合較好,三者之間的關(guān)系基本可以用平面方程表示:

        ΔQ = 0.0104ΔP + 0.0801ΔT + 0.0043 (5)

        式中:ΔQ 為年徑流變化率,%;ΔP 為降水量增值,%;ΔT 為溫度增量,℃。可知在2個(gè)氣候因子共同影響下,溫度變化導(dǎo)致的表面斜率更陡,這意味著溫度變化對(duì)徑流的影響更為顯著。上述結(jié)論與張勇等[23]研究結(jié)果一致。

        4 結(jié)論

        a)建立玉河流域的月均徑流CN05. 1+SWAT模型,率定期和驗(yàn)證期模擬結(jié)果相較于實(shí)測(cè)值一些月份有偏高也有偏低,但總體上與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)徑流趨勢(shì)保持一致,模型在該流域適用性較好,率定期(1991—2005年),評(píng)價(jià)指標(biāo)納什效率系數(shù)、決定系數(shù)、相對(duì)誤差分別為0. 85、0. 86、-10. 35%,驗(yàn)證期(2006—2020年),評(píng)價(jià)指標(biāo)納什效率系數(shù)、決定系數(shù)、相對(duì)誤差分別為0. 76、0. 79、-14. 75%,這表明CN05. 1數(shù)據(jù)集能夠準(zhǔn)確反映玉河流域的下墊面和地表大氣特征。

        b)基于CN05. 1數(shù)據(jù)集構(gòu)建了玉河流域SWAT模型并對(duì)其月徑流進(jìn)行模擬,結(jié)果顯示,CN05. 1+SWAT模型在缺乏氣象觀測(cè)站的玉河流域成功得到應(yīng)用,可為后續(xù)研究提供參考。

        c)玉河流域年徑流量與溫度和降水皆呈正相關(guān),2個(gè)因子中溫度變化對(duì)徑流的影響更為顯著,降水-溫度-徑流量之間基本可以用平面函數(shù)表達(dá),決定系數(shù)為0. 995 7,方差為0. 000 2,均方根誤差為0. 012 3。

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        (責(zé)任編輯:向飛)

        基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(52179024)

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