基于SWAT模型对罗玉沟流域径流模拟

2016-01-14 07:55梁文俊,魏曦,贺宇

基于SWAT模型对罗玉沟流域径流模拟

梁文俊1,魏曦2*,贺宇3,朱宝才1,胡振华1

(1.山西农业大学 林学院 山西 太谷 030801; 2.交通运输部科学研究院 北京 100029;

3.神华准格尔能源有限责任公司 内蒙古 准格尔 010300)

摘要:为了探讨黄土丘陵区径流变化规律,以甘肃罗玉沟流域作为典型区域,以1986-2008年数据为基础,对该流域的多年径流量进行分析,并运用SWAT模型对其进行模拟和预测。结果表明:该区域年径流量整体呈现下降的趋势,径流量的年校准期的相对误差为8.8%,验证期的相对误差为13.8%,决定系数R2为0.874,Nash-Suttcliffe系数为0.55;月校准期相对误差为4.9%,验证期的相对误差为4.9%,决定系数R2为0.91,效率系数为0.65。模拟值和实测值的拟合度较高,能够比较准确的模拟该地区的径流变化规律,根据模型模拟的结果可以合理地调整当地水资源的利用,为该地区水资源的规划、管理和生态用水提供科学依据。

关键词:SWAT模型;径流模拟;水文预测

收稿日期:2015-09-04修回日期:2015-09-30

作者简介:梁文俊(1983-),男(汉),山西朔州人,讲师,博士,研究方向:森林水文

通讯作者:*魏曦,工程师。Tel:13426356126;E-mail: 379795261@qq.com

基金项目:国家自然基金(31500523);山西农业大学引进人才科研启动资金(2014YJ19)

中图分类号:P338+2文献标识码:A

Runoff Simulation in LuYuGou Watershed Based on SWAT Model

Liang Wenjun1, Wei Xi2*, He Yu3,Zhu Baocai1, Hu Zhenhua1

(1.CollegeofForestry,ShanxiAgriculturalUniversity,TaiguShanxi030801; 2.ChinaAcademyofTransportationSciences,Beijing100029,China; 3.ShenHuaZhungeerEnergyCompanyLimited,ZhungeerInnerMongolia010300,China)

Abstract:In order to explore the variation of runoff in loess hilly region, based on the data from 1986 to 2008, analysis of the River Valley years of runoff and used the SWAT model to simulate and predict. It was investigated that the annual runoff fluctuated greatly, but took on obvious decreasing trend as a whole from1986-2008. The runoff years calibration of the relative error was 8.8%, the relative error of the validation period was 13.8%, correlation coefficient was 0.874, Nash-Suttcliffe coefficient was 0.55; The months calibration of the relative error was 4.9%, the relative error of the validation period was 4.9%, correlation coefficient was 0.91, The efficiency coefficient was 0.65. The simulated values and measured values was a high degree fitting, it was able to more accurately simulate the runoff variation of the region. The results of the simulation model can be a reasonable adjustment to local water resources utilization, provide a scientific basis for water resources planning, management and ecological water in the region.

Key words:SWAT model; Runoff simulation; Hydrologic prediction

随着人们对环境的日益关注,水资源的短缺成为人们关注的焦点,而全球气候变化和人类活动引起的水资源变化成为当前水文研究的热点之一[1~3]。水文模型的研究方法很多,其中利用模型进行小流域或者更大区域的预测分析发展较为迅速。基于物理式的分布式水文模型就是一种很好的水资源研究模型,可以为降水、径流、蒸发、地形、土壤、土地利用等因素的研究提供可靠的方法。SWAT模型可以长时间地模拟一个流域水文循环和变化的过程,对水土流失、农业灌溉、土地利用等人类活动对水资源的影响有重要指导意义[4]。因为SWAT是一个开放源码的模型,所以它也在不断地改进完善[5~13]。本文采用的是WSAT2005版本,借助GIS和RS获取流域的空间地理信息,考虑降雨的不均匀性和流域下垫面的不同。国内对此模型研究也较多[14~17],在我国的西北地区,温度较低,考虑了融雪和冻土在水文循环过程中的影响,例如:西北黑河莺落峡以上流域分布式日径流过程的模拟,此外还有对青海湖过去几十年水位变化过程的模拟。为了确认模型的适用性和准确度,本文将研究阶段分为三个时段:1986-1988为启动阶段,1989-1999为校准阶段,2000-2008为验证阶段,对甘肃罗玉沟流域径流过程进行了详细的模拟和预测,希望为该地区水文资源合理管理和利用提供依据。

1研究区概况

研究区位于天水市北部的罗玉沟流域,地理位置为105°30′~105°45′E,34°34′~34°40′N之间,面积为72.79 km2。年平均降水量548 mm,6-9月为降雨的主要时间,降水量占60%。年蒸发量较大,平均为1293.3 mm。年平均气温 10.7 ℃。土壤以黄土质黑褐土和红色黄土质黑褐土型粗骨土为主[12]。罗玉沟流域农耕地占流域总面积55.0%,自然植被较差,植被覆盖度约占30.0%。主要农作物有小麦、玉米、洋芋等。流域内乔木均为人工植被,灌木全部为天然生长。经济林以苹果、杏、梨、核桃为主。

2研究方法

SWAT模型针对流域是一个连续的空间模型,它可以实现100年内固定流域流量或者泥沙等水文变化的模拟。对于较大流域,将其分为几个小流域,长期监测该地区降水、土地利用、气温等基本资料,进而汇总模拟整个流域的流量、泥沙等。

水文计算模型-SWAT模型表达式如下:

(1)

SWAT模型对流域地表径流量采用SCS径流曲线数法进行模拟,实现对每个水文响应单元的地表径流量和洪峰流量的模拟。

SCS模型的产流计算公式为:

(2)

式中,Qsurf为地表径流量/mm,Ia为初损/mm,S为流域当时的可能滞留量/mm,Rday为降雨量/mm。

3结果与分析

3.11986-2008径流实测结果

近年来由于气候变化和土地利用变化等因素的影响,径流量发生很大变化,本文以罗玉沟1986-2008年的观测资料为依据,分析模拟径流量在该时间段的变化规律。

从图1中可以看出:在所研究的年际系列上,径流量年际变化波动很大,整体呈现明显的减少趋势,多年平均径流量为20.01 mm,汛期和非汛期径流量曲线走向大体相同,均呈现明显的下降趋势,在1994-1998年流域径流量有明显的减小趋势,5年内的平均径流量只有4.24 mm,比平均年径流量减少了约79%,分析其中的原因,一方面是由于1994-1998年间降雨量正好呈现一个枯水期,降雨量只有382.8 mm,与多年平均降雨量548 mm的降雨量相比,减少了约28%,降雨量的减少显著减少了径流量,另一方面,由于在这一段时间内流域的土地利用发生很大改变,这也是使得径流量减少的主要原因。图2中也呈现同样的规律,汛期1994-1998年流量达到最小值,在非汛期1995-2002年径流深度都在5 mm以下,平均值不到3 mm。这对该地区的农业生产和人民生活带来巨大的影响,如果能够提前预测该地区的降雨径流对当地水资源利用管理有很大的指导作用。

图1 1986-2008年径流深年际变化 Fig.1 Changes in annual runoff in1986-2008

图2 1986-2008年汛期和非汛期的径流深变化 Fig.2 Runoff changes in season and non-flood season in 1986-2008

从图3中可以看出:根据M-K检验,两曲线相交于1992年,结合T检验以及跃变参数,径流的突变发生在1994年,M-K曲线表明径流量在1986-1998年呈现明显的下降趋势。

图3 径流趋势统计值参数分析 Fig.3 Mann-Kendall and T test of runoff

3.2径流模拟结果

研究流域位于黄土丘陵沟壑区,径流主要是超渗产流,在5-10月份进行月径流量的模拟,主要是对降雨后地表径流的模拟,利用流域出口水文站资料进行校准和验证。由于在模型运行初期,许多变量初始值需要确定。所以,模型首先将运行的启动(Setup)阶段作为模拟的初始值。本研究将整个研究时段(1986-2008年)分成三个时段:3年

(1986-1988)为启动阶段,11年(1989-1999)为校准阶段,9年(2000-2008)为验证阶段。对日降雨量分布模型采用SWAT提供的偏正态模型来模拟降雨分布,用相对误差Re、Nash-Suttcliffe系数和Ens决定系数R2来评价模型的适用性。

从图4可以看出,1986-1988的启动阶段,1989-1999为期11年的校正阶段,其中校准期的相对误差为8.8%,决定系数为0.776,Nash-Suttcliffe系数为0.60。通过调整模型参数使流量模拟值与实测值吻合,最终实现模拟值与实测值年误差在15%以内,R2>0.6,Ens>0.5。2000-2008年的验证期内,相对误差为13.8%,决定系数为0.874,Nash-Suttcliffe系数为0.55。图5对年均流量实测值和模拟值进行了拟合(R2=0.7671),拟合效果说明实测值与模拟值呈直线关系。通过校准期的调整和验证期的检验(表1),说明径流的模拟值与实测值的拟合获得了较为满意的效果,模型能够比较准确地模拟径流量。

由于观测的径流系列比较长,这期间的土地利用发生了很大的变化,所以在运行SWAT模型的时候,分别在1995和2001年的时候更改了土地利用数据,以便模型能够更好地应用于该流域。

3.3月径流实测与模拟对比验证

月径流校准是在年径流校准的基础之上进行,根据年径流的校准与验证模型能够很好地应用于该研究区。由于该研究区径流量不大,在非汛期沟道会出现断流的现象,冬季还会有结冰,所以对于月径流量的校准主要采用汛期5-10月的实测流量来进行验证。

从图6、图7可以看出月流量的实测值与模拟值能够较完整的重合,以5-10月的汛期流量较

图4 流域年均径流的模拟径流与实测径流比较 Fig.4 The comparison between observed and simulated annual runoff

变量variable年均值/m3·s-1Annualaverage/m3·s-1实测值observed模拟值simulationRe/%R2Ens校准期(1986-1999)0.0870.2968.80.7760.60验证期(2000-2008)0.2110.24813.80.8740.55

大的汛期为例,两者的走向一致,从两者的相关关系图来看,大部分点分布于1∶1的理论线附近。从表2可以看出:在校准期内,月流量实测值与模拟值的相对误差为4.9%,效率系数为0.57,决定系

图6 流域校准期月均流量的模拟径流与实测径流比较 Fig.6 The comparison between observed and simulated month runoff

图7 流域验证期月均径流的模拟径流与实测径流比较 Fig.7 The comparison between observed and simulated month runoff

表2 月径流量模拟评价

数R2为0.81;验证期的相对误差为4.9%,决定系数R2为0.91,效率系数为0.65,相对于校准期均表现出很高的相关性,说明模型能很好地模拟研究区的月径流量,校准期由于径流序列相对较长,研究的时段内降雨多次出现枯水年和丰水年,在枯水年河道会出现断流的情况,影响模拟值和实测值的精度;而在丰水期,太大流量可能导致流量不能及时准确监测,所以也有一定的误差出现。但从整体上来说SWAT模型可以较为准确地模拟罗玉沟流域的径流量,以此SWAT各参数为基础可以预测未来十几年内该地区的径流量。

4结论与讨论

通过模拟和验证,该流域径流量年校准期相对误差为8.8%,R2为0.766,Nash-Suttcliffe系数为0.60,验证期对应值为13.8%,0.874和0.55;校准期月流量实测与模拟相对误差为4.9%,R2为0.81,Nash-Suttcliffe系数为0.57;验证期分别为4.9%、0.91和0.65,各项值都在可允许的误差范围内,校准结果完全符合要求,说明该模型能够比较准确地模拟径流量,模型在罗玉沟流域的适用性较好。

论文中对流域年径流量和月径流量进行了模拟,模拟效果较好,在一定程度上可以反映出罗玉沟水文资源变化状态,但是缺乏对日径流量的分析和预测[18]。如何利用最新模型和参数对日径流量进行模拟有待于进一步研究。在空间尺度上,如何实现对中小流域的监测和模拟也是研究需要不断完善的方面,中小流域的模拟可以更加精确地确定小区域内水文变化趋势,为大流域数据提供依据和支撑。随着GIS的不断进步发展,对于参数的精确度和数量不断提高,要求模拟研究更加准确和完善。

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(编辑:马荣博)