基于SWAT模型对洙赵新河流域径流的模拟研究

芦昌兴， 王甲荣,2， 宫雪亮， 孙秀玲

(1.山东大学 土建与水利学院， 山东 济南250061； 2.河海大学 水文水资源学院， 江苏 南京 210098)

1 研究背景

水文模型可以用来探索复杂水文循环机理和过程，也可以解决许多实际水文问题[1]。SWAT模型作为可以进行大尺度、长时期模拟分布式水文模型，是目前解决流域水文模拟、环境评价等问题的主要手段之一[2-3]。目前SWAT模型在国内外已大量应用于径流和非点源污染的模拟，Tamm等[4]用SWAT模型模拟土地利用和气候变化对波罗的海东部地区水资源的影响；Yesuf等[5]利用SWAT模型对埃塞俄比亚的Maybar流域进行模拟，结果表明SWAT模型在热带流域的适用性良好；赵杰等[6]模拟了乌鲁木齐河流域径流，模拟结果与观测流量过程线拟合程度较好；喻晓等[7]以葫芦河流域为研究对象，研究了不同亚流域数量对径流模拟的影响；贾静[8]、刘鹏[9]、马放等[10]利用SWAT模型分别对秦皇岛地区、滇池流域、阿什河流域非点源污染进行模拟，结果均表明模型适用性良好。

中国大气同化驱动数据集(China Meteorological Assimilation Driving Datasets for the SWAT model，CMADS)是孟现勇[11]建立的应用于SWAT模型的气象驱动数据集，与国内外NCAR/DOE、JRA-25及Princeton等数据集相比，CMADS数据可更好的对我国大尺度地表分量时空演变规律进行细致化分析[12]。由于CMADS数据建立的时间较短，目前国内将CMADS作为SWAT模型气象驱动数据集的研究较少，孟现勇等[12-14]在分别在精博河流域、黑河流域、玛纳斯流域利用CMADS数据集驱动SWAT模型，其结果优于使用传统气象站的模拟结果。

南四湖作为南水北调东线工程中重要的调蓄场所，其水量水质直接影响东线工程运行的成败。洙赵新河是南四湖流域具有代表性的入湖河流，是鲁西南跨菏泽、济宁两市的大型防洪、排涝、灌溉综合性河道，也是山东省15条骨干河道之一，可作为研究湖西平原区的典型流域。本文选择洙赵新河为研究区，引入CMADS作为SWAT模型气象驱动数据集，构建洙赵新河流域日尺度分布式水文模型，结合SWAT-CUP模型对参数进行率定、敏感性以及不确定性分析，讨论SWAT分布式水文模型在洙赵新河流域径流模拟的适用性，以期为洙赵新河乃至整个南四湖水资源综合管理与决策提供科学依据。

2 研究区概况

洙赵新河流域流经菏泽、济宁两市，是鲁西南地区具有防洪、排涝和灌溉功能的大型综合性河道，其地理位置东临南阳湖，西靠黄河，南与万福河和东鱼河搭界，北接梁济运河流域。洙赵新河流域包括洙赵新河干流以及郓巨河、鄄郓河、洙水河3条大的支流，干流起源于东明县宋砦村，向东流经8个县(区)于刘官屯村东入南阳湖，全长145.05 km，流域面积4 206 km2，其中菏泽市境内4 119 km2，济宁市境内87 km2。该流域属黄泛冲积平原，地势西高东低，西部地面高程57.40 m左右，东部滨湖地面高程为34.00 m左右，地面坡度在1/5000至1/12000之间。流域属暖温带亚湿润气候区，多年平均气温为13.7℃，流域内多年平均(1964-2009年)降水量为641 mm。

3 研究方法

3.1 适应性评价指标

本次研究采用NS系数和确定性系数R2来评价模型模拟的结果。研究者普遍认为SWAT模型模拟满意标准为R2>0.5，NS>0.5[15]；Moriasi等[16]认为NS≥0.65(月尺度)就说明模型的适用性是可以接受的。本文综合选取的3种适用性评价指标，参考陈军锋等[17]对梭磨河流域的研究，基于NS系数及R2的评价值可将模拟的结果划分为4个等级，具体的方案见表1。

表1 径流模拟评定等级标准值划分表

3.2 不确定性分析算法

SWAT-CUP是独立于SWAT模型的参数校准分析软件，其有运算快、算法多、自动绘图等多个优点，同时可应用SWAT-CUP进行参数的敏感性分析和不确定性分析。SWAT-CUP内部镶嵌了与SWAT链接的SUFI-2、PSO、GLUE、Parasol、MCMC算法程序。本次校准采用Sufi-2算法对参数进行自动校准，自动校准分为4步：设置初始参数、建立目标函数、确定算法终止条件、计算评价指标。

Sufi-2算法是一种反演建模法，参数的不确定性表示为范围(均匀分布)，考虑了所有不确定性来源，例如驱动变量(例如降水量)的不确定性、概念模型、参数和测量数据。参数中不确定性的传播导致模型输出变量的不确定性，表示为95%概率分布。这些是使用拉丁超立方采样通过参数不确定性的传播产生的输出变量的累积分布的2.5%和97.5%水平计算的，被称为95%预测不确定度，即95PPU，这些95PPU是随机校准方法中的模型输出。重要的是没有单个信号代表模型输出，而是由某个参数范围生成的95PPU表示的良好解决方案[18]。

4 构建SWAT模型

4.1 数据预处理

洙赵新河流域SWAT模型模拟需要5类资料，其中数字高程数据(DEM)、土地利用和土壤类型数据用于模型的构建，气象数据资料(包括降水、温度、风速、太阳辐射、相对湿度)用于驱动模型，实测径流资料用于模型参数率定，各类型数据的来源及用途见表2。

研究区的数字高程数据(DEM)是空间分辨率为3 s×3 s(90 m×90 m)的SRTM_DEM，该数据获取自CGIAR-CSISRTM90数据库，在ArcGIS中经格式转换、掩膜提取出SWAT模型所需的南四湖流域的DEM数据，数据如图1所示。

表2 SWAT模型所需数据来源及用途

图1 洙赵新河流域数字高程数据图

土壤数据来自于寒区旱区科学数据中心的1∶100万土壤数据，空间分辨率为1 000 m×1 000 m。该数据格式同土地利用类型。土壤分类系统采用FAO-90系统。根据流域内现有的100中土壤类进行合并重新分类成31中土壤类型、11种土组(除水体、沙丘流沙外)，如图2所示。

图2 洙赵新河流域土壤类型分布图

土地利用数据选取寒区旱区科学数据中心的中国地区土地覆盖综合数据集[19]，数据集坐标系为D_Krasovsky_1940，空间分辨率为1 000 m×1 000 m，数据格式为GRID，经过投影变换成统一的投影坐标系(WGS_1984_UTM_Zone_50N)，掩膜提取研究区的土地利用数据，并把原有的24种类型重分类成10种，如图3所示。

流域内气象站点相对较少，且气象数据不易获得，本次研究采用寒区旱区科学数据中心发布的SWAT模型CMADSV1.1数据集[11]。数据时间序列为2008-2014年，空间分辨率为1/3°，采用数据集站点共9个，具体站点分布见图4。

图3 洙赵新河流域土地利用类型分布图

图4 洙赵新河流域CMADS数据集站点分布图

4.2 模型构建

利用Mask对洙赵新河流域的DEM、土壤类型、土地利用数据进行提取，并进行流域坡度分析。根据对子流域划分的研究分析及模型的推荐值，取洙赵新河流域的最小汇水面积的阈值为1 000 hm2，并基于DEM数据运用“burn-in”算法生成流域模型中的的流域河网，运用流域勾勒的八流点法则计算水流贡献单元数，产生汇流栅格计算河道出水口，共划分子流域个数57个，并进行流域坡长、坡度等特征参数计算，流域水系、子流域划分分别见图5、6。

流域内共有10类土地利用类型、15类土壤类型。流域内土壤类型较为单一，92%以上为黄河冲积土(主要为石灰性冲积土、盐化冲积土)；土地利用类型80%以上为耕地。流域地处平坦湖西地区，流域坡度在0～58.08°之间，平均坡度为0.711°，流域坡度97%以上在2°及以下，流域坡度定义采用Multiple Slope分二级定义(0～6°、6～58.08°)；流域的HRU划分采用Multiple HRUs方法进行，并通过子流域内土壤、土地利用所占面积分析，设置土地利用、土壤、坡度阈值为1%、9%、1%(相对面积)，共划分384个HRUs。流域验证测站梁山闸站所在子流域编号为53。

图5 洙赵新河实际水系与模拟水系图

图6 洙赵新河流域子流域划分图

4.3 径流量还原计算

洙赵新河流域径流量的校准采用梁山闸水文站的实测月径流量数据，由于洙赵新河是1973年完成全流域开挖的坡水河，梁山闸站的流量过程受闸门影响严重，本次流域模拟在不考虑闸门影响的情况，对梁山闸站天然流量过程进行基于降水数据的还原计算。

(1)

Ri=M1Ri-1+M2Ri

(2)

式中：Pi为研究时间范围内第i时段内月降水量，mm；Ri、Ri-1分别为研究时间范围内第i时段及i-1时段对应的月径流量,m3/s；α、M1、M2分别为洙赵新河流域全区的径流系数及由梁山闸、魏楼闸及鄄郓河入河口测站的降水、径流的历史资料修正的相邻时段间的排水模数。公式(2)中的Ri为最终用于模型率定的还原径流量。梁山闸站降水量与修正径流量过程线对比图、修正径流量过程及梁山闸站实测径流与修正径流过程线对比图见图7、8。

对于湖西平原区控制面积较大的排水骨干河流，设计排水模数可采用经验公式法或单位线法，但以经验公式法较常用，本文采用经验公式形式如下：

M=KRmFn

(3)

式中：M为设计排涝模数，m3/(s·km2)；K为综合系数；R为设计净雨深，mm；F为流域面积，km2；m为峰量指数；n为排涝模数随面积增大而减小的指数。流域内梁山闸控制站的不同频率的排水模数如表3所示。

表3 洙赵新河梁山闸站断面排水模数成果表

5 结果分析

研究区模拟时间选定2008-2014年，将各类数据向前延伸1年得到2007年的5类数据，作为预热期；2008-2010年为校准期，进行流域径流、泥沙相关参数的调整与校准；2011-2014年作为验证期，以检验建立模型的模拟效果。

5.1 参数率定及敏感性分析

本次模拟对常用的25个参数进行率定，主要为地下水参数、土壤参数等。参数取值范围参考SWAT模型数据库，通过在SWAT-CUP中的Sufi-2算法进行1000次迭代运算，比较参数的敏感性，最终确定13个对径流量的敏感性最大参数，参数模拟的最优结果及敏感性排序如表4所示。P-Value 是t检验值表对应的P概率值。P-Value值越接近于0，参数敏感性越高。

分析结果表明植被蒸腾补偿系数、河岸调蓄的基流α因子、浅层地下水径流系数的P-Value小于0.1，说明对径流量的敏感性较高。

5.2 模拟结果评价

洙赵新河流域的径流量校准期、验证期的模拟年系列值与实测年系列值对比图及相关关系图见图9、10。

由洙赵新河流域校准期、验证期的实测与模拟月径流量对比图可知，确定性系数在0.80以上，模拟效果基本满意；洙赵新河流域的模拟与实测月径流量过程的各评价指标值均满足模拟精度要求，模拟等级属于乙级及以上，具体见表5所示。由图表可知，模拟流域的实测月径流系列值与模拟系列值趋于一致，模拟等级较高，丰水期的峰量控制较好，平枯水期及偏枯年份的模拟一般，模型整体模拟效果较好，满足研究需要。

图7梁山闸站降水量与修正径流量过程图8梁山闸站实测径流与修正径流过程线对比图

表4 参数率定结果及敏感性排序

图9 洙赵新河流域校准期实测与模拟月径流量对比图及相关关系图

图10 洙赵新河流域验证期实测与模拟月径流量对比图及相关关系图

时期月均值/(m3·s-1)实测值模拟值R2NS等级校准期25.34325.1760.87630.8886乙级验证期15.15415.2570.92710.9267甲级

6 结 论

本文用SWAT模型模拟了洙赵新河流域径流情况，并结合Sufi-2方法率定模型参数并进行敏感性分析，得到以下主要结论：

(1)在如洙赵新河流域这样气象站点较少的地区，引入CMADS气象数据集作为流域水文模型的驱动数据集，有效解决气象数据难获取、流域气象站点少的问题，在模型精确度、空间驱动分辨率上得到提升。

(2)根据敏感性分析结果发现水文相关参数与径流有不同程度的相关性，其中植被蒸腾补偿系数、河岸调蓄的基流α因子、浅层地下水径流系数、基流α因子、主河道有效渗透系数、土壤蒸发补偿系数、土壤表面到层底的深度、地下水滞后系数、土壤有效含水量、地下水再蒸发系数等参数对本研究区径流模拟影响相对明显。

(3)SWAT模型对丰水年份模拟效率高，对于某些枯水年模拟不够理想，并且对径流量特征呈“双峰型”的时段模拟与实测径流量相差较大。总体来看，SWAT模型模拟较为理想，模拟月径流时，率定期R2和NS值均大于0.85，验证期超过了0.9，表明SWAT模型在洙赵新河流域适用性较好。