基于SWAT模型的细河流域径流模拟研究.docx
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基于SWAT模型的细河流域径流模拟研 究王宏伟韩露王晓蕊朱正如本溪市水文局辽宁师范大学城市与环境学院摘要：分布式水文模型能够准确地反映降雨时空和下垫面等条件变化下的流域水文响 应特征•运用SWAT分布式水文模型，将辽宁省细河流域划分为28个子流域，2 061个水文响应单元，对流域水文循环过程进行了模拟•模型校准期R\Ens分别 为0.92、0. 92,验证期0、Ens分别为0.89、0. 90,均满足适用性标准.SWAT 模型对于细河流域径流模拟的准确度较高.关键词：SWAT模型;径流模拟;细河流域;辽宁省;作者简介：王宏伟(1976-),男，辽宁本溪人，本溪市水文局高级工程师.收稿日期:2017-08-20基金：辽宁省教育厅科学研究一般项目(L201683678)Research of runoff Simulation inXihe basin using SWAT modelWANG Hongwei HAN Lu WANG Xiaorui ZHU Zhengru Benxi Hydrology Bureau of Liaoning Province;Collge of Urban and Environmental Science,Liaoning Normal University;Abstract：Water resources are the basic condition of human survival and development. In order to recogrize the rational allocation and sustainable development of water resources, the hydrological cycle has become to be one of the most important studies in hydrological research. Tn this study, the Xihe basin is divided into 28 subwatersheds and 2 061 hydrological response units by using SWAT distributed hydrological model. The hydrological cycle of the basin is simulated. The model calibration periods R2 and Ens are 0. 92 and 0. 92, and the validation periods R2 and Ens are 0. 89 and 0. 90, which meet the appl icabi lity criteria. The accuracy of the SWAT Simulation based on the hydrological process in the Xihe basin is high.Keyword：SWAT model; runoff simulation; Xihe basin; Liaoning province;Received： 2017-08-20水资源是国家经济社会可持续发展的重要资源，随着水资源的紧缺，加强中小 流域尺度的水资源开发利用与水资源综合管理工作日益紧迫，研究中小流域尺 度的水文循环过程、建立中小流域水文模型是一项十分重要的基础性工作•水文 模型是描述流域水文循环这一复杂过程的有效手段[1]・SWAT模型由SWRRB模型发展而来并不断完善，最基本和最重要的功能就是径流 模拟，模型采用数字高程模型(Digital ElcvationModd,简称DEM)、土地 利用图、土壤类型图建立研究区空间数据库，采用气象、水文等数据建立研究区 属性数据库，可在不同时空尺度、不同水文条件、不同土壤类型、不同地形特征 的流域甚至资料缺乏地区建模，是一种基于过程的分布式流域水文模型•通常将 研究流域划分成若干个单元流域，从而降低流域下垫面和气候要素的吋空差异 等对径流的影响，提高模型模拟精度及1 •近年來，众多学者在不同流域进行了 SWAT模型的构建，发现其在各个流域均可具有良好的适用性.Srinivasa等人在 德克萨斯州的上游，一个以牧场为主要土地利用方式的流域建立了 SWAT模型进 行径流过程模拟，模拟值与实测值的Ens系数是0. 86131. Arnold和Allen在伊 利诺伊州的3个流域建立SWAT模型，并将模型模拟数据与实测数据进行对比， 验证了 SWAT模型在模拟地表径流、地表水蒸散发、地下径流、土壤水蒸散发等 参数方面的有效性[4]_; Van Lie等在美国的流域通过对不同天气条件下的水文 情况进行模拟，取得了理想的模拟效果固•国内，王中根等在我国黑河流域， 通过建立SWAT模型进行模拟，分析融雪和冻土因素对径流的影响凹;庞靖鹏等 在密云水库的潮河子流域建立SWAT模型，在径流模拟方面取得非常好的效果 IZ1；牛利强在堵河流域建立SWAT模型，研究气候因素和土地利用因素改变对径 流的影响，得出结论:气候因素对径流的影响在80%以上，土地利用因素对径流 的影响在14%~20%之间⑻.半湿润地区的下垫面条件较为复杂，降雨时空分布不均，雨量站分布密度低， 因此，在此类地区的水文模拟依然是目前水文模型应用的难点•本文通过细河流 域的DEM数据、土地利用数据、土壤数据、气象数据构建SWAT模型，对其参数 进行率定及验证，对细河流域进行多年长序列月径流模拟，从而更加深刻地了 解流域的水文过程，以期对流域内生产生活用水和生态安全规划等水资源管理 提供参考依据.1研究区域概况及数据来源细河属太子河直流，发源于凤城市白云山麓，由南向北流经本溪县、南芬区、辽 阳县等行政区域，最终流入複贯水库，地理坐标为东经123 32’ ~123 587 , 北纬40 47’ ~41 08’ •干流长约120km,流域面积1 103km,流域地势东南高 西北低，高程差1 082m,河道比降8%。
细河流域平原面积占流域总面积8%,丘 陵占流域总面积38%,山地占流域总面积54%.属温带季风气候区，多年平均气 温6. 1~7.8C，夏季高温，冬季严寒；多年平均降水量845mm,降水量随季节变 化显箸，夏季降水充沛，集中了全年降水量的80%以上.降雨量空间分布亦不均 匀，东南多西北少•细河流域北部和南部分布有辽东丘陵地形，东部有长白山脉 东南延续部分，林地是流域内最主要的土地利用方式，其次是耕地和建设用地. 根据FA0-90制土壤划分体系，细河流域的土壤类型共有32种，高活性淋溶土 分布最为广泛(35%),其次是雏形土(19%)和人为土(11%)・构建模型空间数据库所用DEM数据来源于地理空间数据云(http://www gscloud. on)提供的ASTER GDEM数据,栅格分辨率为30mX 30m. 土地利用数据 根据1985年的Landsat卫星遥感影像(http://www. gscloud. cn)解译而得.土 壤数据来源于世界和谐土壤数据库HWSD (Harmonized World Soil Database)・构建模型属性数据库所用气象数据使用距离流域最近的本溪气象站的H尺度数 据，时间范围为1969—2015年，来源于中国气象局气象数据中心(http://data. cma. cn/) •所需的日太阳辐射数据根据日照吋长以及其他气象数 据在SwatWeather. exe软件中进彳亍计算.降水数据是影响径流量最主要的参数， 其准确性直接影响径流模拟结果，故本研究使用流域内桥头、南芬、下马塘、顾 家屯、甬子峪雨量站所记录的1969-2015年FI降雨数据对模型进行驱动，并采 用细河出口位置桥头站实测径流数据对SWAT模型进行率定及验证.2研究方法2. 1 SWAT 模型SWAT模型是基于物理基础的半分布式水文模型，是模拟水文过程以及评价水资 源时空变化特征的有效工具回•它可以模拟包含不同土地利用方式、不同土壤类 型、不同管理条件的复杂流域的水文过程.SWAT模型对流域的水文建模主要分为 水文循环的陆地阶段和汇流阶段•陆地阶段描述了子流域内水流、泥沙、营养物 等向主河道汇入的过程，汇流阶段则描述了流域河网中水流、泥沙等的输移过 程.SWAT模型根据水量平衡方程原理计算水文响应单元的水文循环过程[10-11],其中，SW’表示土壤最终含水量，SW。
表示第i天土壤初始含水量，t表示时间，R恤 表示第i天的降水量，Q如表示第i天地表径流，阮表示第i天的蒸散发量，wseep 表示第i天离开土壤剖面底部的渗透水流和旁通水流水量，GU表示第i天回归 流的水量.2. 2模型模拟精度评价 木研究采用SWAT-CUP软件内置的SUFI-2算法校准参数，采用确定性系数(R) 和纳什系数Nash-Suttcliffe (Ens)来评判SWAT模型在细河流域进行径流模拟 的精度[12]・(1) 确定性系数RR指示了模型的模拟值与实测值的吻合度，取值范围为[0〜1],越接近1,吻合 度越高•当前，学者普遍认为当R>0.6时，就可以认为模拟结果较为满意・R计算 公式如下：其中，Q是实际观测值， 是实测的平均值，Q s是模拟平均值.(2) Nash-Sutcliffe 纳什系数Ens指示了模型的模拟值与实测值在拟合上的优劣程度和数量上的统计差异程 度，取值范围为[0~1],越接近1,模型质量越高•当EnsW0・36时，模拟效果不 可信，当Ens>0. 54时，模拟效果可信，当0. 54
表示实际观测值，Q「表示实测值的平均值，Q’表示模拟值，n表示观 测次数.3结果及讨论3.1 SWAT模型的构建DEM数据是提取流域地形因子和水文因子的基础数据，这些流域信息要素的提 取均由SWAT模型自动完成.地形因子指流域的坡度、坡向等因子，影响着地表径 流、降雨的空间分布，进而控制流域的累积水量和坡面产汇流进程;水文因子包 括水流方向的确定、河网的生成及子流域的划分等•本文将子流域阈值设置为 21. 96km,划分出28个子流域.在Land Use/Soils/Slope definition选项卡中依次导入之前整理好的土地利用 和土壤类型空间数据，选择相应的索引表，使value值与之前建立的土地利用 和土壤属性数据库连接，对土地利用和土壤进行重分类，坡度划分成4级.由于 本研究区域较小，可对水文响应单元IIRU阈值进行更为精准的划分，阈值越小， 划分出的HRU越详细，模拟情况就会越接近现实，因此将细河流域齐阈值均设 置为0,这样会使模型运行速度变慢，但划分岀的HRU更精确，研究区共划分为 2 061 个 HRUs.HRU分布确定之后，输入用于流域模拟的气象数据（降雨量、气温、相对湿度、 风速度、太阳辐射值等）•运用ArcSWAT工具栏中Write Input Tables菜单栏第 一个命令Weather Date Denfin6tion窗口加载气象数据，通过该工具可将气象 站位置加载到当前工程，并为子流域分配气象资料，各子流域与加载的各类气 象资料通过测站索引表链接•气象数据加载完毕后，借助Write Input Tables 下的Write All指令，模型自动输入文件.模型在初次运行吋，许多实测值仍处 于默认初始值的状态，会导致前期模拟效果较差，因此将1969-1970年设置为 预热期.以上步骤设置完成后，点击“Run”运行模型，运行成功后，对结果保 存并输出.3。
