基于HSPF的东江分布式水文模型构建

董延军，邓家泉，李 杰，郑江丽，马志鹏

(珠江水利委员会珠江水利科学研究院，广州 510611)

基于HSPF的东江分布式水文模型构建

董延军，邓家泉，李 杰，郑江丽，马志鹏

(珠江水利委员会珠江水利科学研究院，广州 510611)

针对东江流域，在基于HSPF水文模型的基础上，构建了东江流域分布式水文模型。详细介绍了HSPF分布式水文模型构建的原理、模型数据准备、模型构建以及模型验证过程。从气象分布变异的角度出发，将东江流域划分成51个子流域，从物理分布变异的角度出发，将东江流域的土地利用类型与土壤类型和坡向重新叠置成29种特征类型的下垫面。通过模型的模拟效果来看，两校准站(河源站和博罗站)的相对误差均小于15%，NASH系数都在0.9以上，模拟效果良好。

HSPF模型;分布式水文模型;东江流域;水文响应

1 概述

东江是珠江流域3大水系之一，流域总面积为27 040 km2，其中广东省境内23 540 km2，占流域总面积的87.06%。东江流域是广州、惠州、东莞、深圳等地市的重要供水水源地，同时还担负着对香港特别行政区的供水任务，总供水人口达3 000余万人。东江水问题十分敏感，这是因为:①东江下游三角洲地区包括香港在内不但经济地位十分重要，而且其政治地位也极为敏感。根据2008年统计资料，珠江三角洲4市(深圳、惠州、东莞和广州)GDP总和为27 015.75亿元，占广东省GDP的58.87%，占全国GDP的11.37%;②随着东江流域人口快速增长以及城市化进程速度的不断加快，水资源的量和质与水资源快速增长形成的需求产生了尖锐的矛盾，这关系着东江流域特别是下游三角洲地区的经济社会可持续发展。因此在可预见的未来，东江流域水资源问题研究是一个热点问题。

目前在国内应用SWAT模型研究水文模拟和非点源模拟方面已有大量的应用成果问世［1-3］，但是应用HSPF模型的成果却并不多见，HSPF模型还不为大众所熟知。根据国外特别是美国水文水质模拟的应用实践来看，HSPF模型与SWAT模型一样，也是应用十分广泛的流域水文水质模拟工具，模拟精度丝毫不逊于SWAT模型，二者各有千秋，各有侧重［4，5］。因此本文研究出于2方面的考虑，其一是引入HSPF模型，以东江流域为研究对象，建立基于HSPF的分布式水文模型;其二是为观察分析东江水问题提供一个新的工具和视角。

2 基于HSPF的东江分布式水文模型的构建原理与方法

HSPF(Hydrology Simulation Program Fortran)模型是能长时间模拟水量与水质的半分布式水文模型。HSPF模型的介绍、结构、原理参见文献［6，7］。HSPF模型起源于斯坦福模型Ⅳ，最早主要用于模拟水文过程，后来不断衍生发展，增加了许多模拟水质的模块，逐渐演变成了能够模拟流域水文水质重要的非点源模拟工具。今天所看到的HSPF模型已经以WinHSPF的形式内嵌于BASINS系统。BASINS系统是一套基于GIS技术的整合式平台，内嵌MapWindows GIS，WinHSPF，WDMUtil，GenScn，系统能够实现地形、地貌、土地利用/覆被、土壤、流域等数据的自动生成和叠加处理，并拥有强大的前后处理功能，为快速、方便地建立分布式水文模型提供了条件。

下面重点介绍基于HSPF的东江分布式水文模型构建的原理与过程。

2.1 流域的空间异质性与空间离散

分布式模型相较集总式模型来说，一个显著的优越性就是考虑流域空间的异质性。流域空间异质性是通过空间离散的方式来实现［8］。对于HSPF模型来说，空间离散是通过气象分布变异和物理特性变异2种方式来进行划分，形成不同类型的水文响应单元，如透水面积上的PERLND101、PERLND102、PERLND103，不透水面积上的IMPLND101，每个水文响应单元对应不同的水文响应过程。

气象分布变异的处理是根据流域内气象站点的分布情况，按照Thiessen多边形的原理为各个子流域分配气象数据。物理特性分布变异主要是根据流域内土地利用分布情况，并参照土壤分布、坡向分布进行划分，由于BASINS4.0系统只识别土地利用LUCC参数，因此在考虑流域空间分布变异方面，一般事先需要在ArcGIS或者ArcView工具中将土地利用分布、土壤分布、坡向分布进行叠置(UNION)分析处理，然后再以土地利用类型的方式导入叠置后的数据。

东江流域共有5个气象站点，分别为连平站、寻乌站、河源站、惠州站、深圳站，Thiessen多边形分配各子流域情况见图1(a)。其中连平站控制11个子流域，编码分别为6，12～15，17～19，21～23;寻乌站控制9个子流域，编码分别为2～5，7～11;河源站控制17个子流域，编码分别为16，20，24，25，27～38，40;惠州站控制13个子流域，编码分别为1，39，41～50，52;深圳站控制1个子流域，编码为51。

土利用类型与土壤类型和坡向叠置后重新分类(Reclassify)，一共生成29种特征类型的下垫面，这29种新地土地利用类型就是用原土地利用类型、坡向图和土壤类型图在GIS平台中叠加(Overlay)生成图1(b)。

2.2 单元水文响应过程分析

相对于透水面积的水文响应过程来说，不透水面积的水文响应过程处理就非常容易，因此本部分重点介绍透水面积的水文响应过程原理。HSPF模型的水文过程是概念型的，水流的运动分成垂向运动和横向运动，在垂向上模型分成5层，即植被截流层、上土壤层、下土壤层、浅层地下层、深层地下层;在水平方向上，根据模型设计的一系列规则，自上而下分别产生坡面漫流、壤中流、地下径流3种径流成份。

2.2.1 冠层截流模型

冠层截留模型在垂向上水量平衡关系表达为

式中:Wc2，Wc1分别表示计算时段初和时段末植被冠层截留蓄积量(mm);P(t)表示计算时段内降雨量或其它降雨补充量(mm)。

落地雨量计算公式为

图1 东江流域空间离散Fig.1 Spatial discretization of Dongjiang watershed

式中:NP(t)表示准落地雨量(mm);IM表示冠层截流容量(mm);E截为截留层的蒸发量。

冠层部分没有径流发生，因此没有水平方向上的水量分配。

2.2.2 上土壤层水量传输与分配

上土壤层垂向上水量平衡关系表达为

式中:UZS1(t)，UZS2(t)为计算时段初与时段末的上土壤层蓄积量(mm);ΔD为地表滞蓄增量(mm);Pr(%)为ΔD进入上土壤层的百分比，具体计算公式见式(4);PERC为滞后下渗量;E上为上土壤层的蒸发量。

式中UZS，UZSN分别为上土壤层蓄积量和上土壤层额定容量。

由公式(3)可知一部分水量已进入上土壤层，那么另一部分则形成坡面滞蓄增量和壤中流滞蓄增量，进而产生水平方向上的坡面出流和壤中出流。水量平衡关系分别为式(5)和式(6):

式中:SURS1(t)，SURS2(t)表示时段初和时段末的坡面滞蓄量;SURO表示坡面出流。

式中:SRGX1(t)，SRGX2(t)表示时段初和时段末的壤中流滞蓄量;INTF表示壤中出流;ΔSRGX为壤中流滞蓄增量。

2.2.3 下土壤层水量传输与分配

下土壤层不产生出流，因此只有垂向方面的传输，没有水平方向的分配。在垂向上下土壤层的水量平衡关系为

式中:LZS1(t)，LZS2(t)为计算时段初与计算时段末的下土壤层蓄积量(mm);IND为直接下渗量;PERC含义同式(3);E下为下土壤层的蒸发量;Pg(%)为进入地下水蓄积的下渗百分量，计算公式见式(8)。

当LZS/LZSN≤1时，

式中LZS，LZSN分别为时段下土壤层蓄积量和下土壤层额定容量。

2.2.4 浅地下层水量传输与分配

浅层地下水蓄积量通过下土壤层的渗漏而得到补充，其值为Pg(%)·(IND+PERC)，并通过地下水出流GWF、地下水蒸发E地和继续向深层地下水部分渗漏的量而失掉水分。其垂向上水量平衡关系为

式中:SGW1(t)，SGW2(t)表示时段初与时段末的浅层地下水蓄积量;K24L表示进入地下水蓄积的下渗量分配到深层地下水的份额(无量纲);E地为地下水蒸发量。

水平方向水量分配表现为产生地下出流:

式中:KGW表示地下水蓄泄系数，KVARY表示地下水退水率。

2.2.5 深地下层水量传输与分配

HSPF模型对深层地下水蓄积的设计是只有入流，没有出流。深层的入流量为

式中K24L是进入地下水蓄积的下渗量分配到深层地下水的份额，无量纲，以百分数表示。

2.3 RCHRES汇流模型

早期的斯坦福模型流域汇流部分是运用单位线法和马斯京根法原理进行汇流计算，HSPF模型对汇流部分进行了改进和调整，构建RCHRES(Reach＆Reservoir)模块。RCHRES模块假定水体为单向流动，将地表水体运动视作线性波(Linear Wave)，模拟河道中地表水体的非恒定流运动［9］。RCHRES模块不仅实现了流域汇流计算，而且能够实现水动力学计算、水体温度扩散、污染物迁移转化等功能，使得HSPF模型不但能够模拟水量，而且也能够模拟水质，大大拓宽了HSPF模型功能和使用范围，使HSPF模型有一个飞跃式的发展。

2.3.1 RCHRES模型概化

RCHRES模型将河段或水库概化成图2所示。水体的入流成份是降雨，出流部分包括灌溉用水、发电用水、其它抽取的水量(Pumping)、溢流等。

图2 RCHRES概化图Fig.2 Generalization of RCHRES

HSPF模型约定所有的进入RCHRES的入流需要通过唯一的入口INFLO，从入口INFLO进入的水量称之为IVOL。RCHRES的出流可以通过若干个出口，譬如第N个出流定义为OFLO(N)，相应出口通过的水量称之为OVOL(N)。出口通过的水量之和称之为ROVOL。

2.3.2 RCHRES模型原理

径流演算模型的基本方程为

式中:VOL为计算时段末的RCHRES水量;VOLS为时段初的RCHRES水量;PRSUPY为河段水体表面的降雨量;VOLEV河段水体表面的蒸发量。当水体量足够时，采用线性关系的表达式，总出流量ROVOL可表达为

式中:KS是权重因子;ROS是计算起始时段的出流量;COKS=1.0-KS;ROD是计算末时段的待求出流量;dT指时间隔;KS的范围一般在0≤KS≤1，一般不要超过0.5。联立(12)和(13)有

式中:VOLT=IVOL+PRSUPY-VOLEV+VOLS。

式(14)中有2个未知量，一个是VOL，另一个是ROD，因此需要另外增加一个函数关系表达式来完成上述方程的求解。如果不考虑时间因素，每个出口的流量与体积的函数关系表示为

联立式(14)与(15)、(16)进行求解，求解过程如图3。

图3 RCHRES模块求解示意图Fig.3 Solution of RCHRES module

2.4 模型数据准备

对于任何一种分布式水文模型来说，一般都需要庞大的流域数据量来支持，甚至还可能会涉及到数据的合成和分解，数据准备工作量是相当大的。BASINS系统提供了一个功能非常完备的前处理工具WDMUtil，为分布式水文模型构建提供了极大的方便。根据HSPF模型的要求，WDMUTIL需要导入降雨资料、蒸发资料，其它的资料如风速资料(Wind)、温度(ATEM)、露点(DEWP)、太阳辐射(SOLR)等信息，虽然本次模型不需要，但从模型构建的角度和完整性来说，需要虚拟构建，即值设为“0”的时间序列。据此依次将东江流域内的5个气象站点的数据导入WDMUtil。每个站点不同类型的数据对应不同的数据源(DSN)，也就是FORTRAN语言对应的通道号。界面显示如图4。

图4 水文气象数据导入WDMUtil工具Fig.4 WDMUtil tool for importing hydrometeorological data

2.5 基于HSPF的东江分布式模型构建过程

2.5.1 流域网络拓扑空间建立

目前流域网络拓扑空间建立普遍采用D8算法。D8算法是利用DEM网格，按最陡坡度方向决定地表汇流方向、生成河道网的方法。这些成果被ARC/INFO及ARCVIEW等GIS软件采用，也被BASINS系统采用，为流域水文模拟带来了极大方便。在BASINS4.0里，这部分功能集成在流域自动划分工具(Automatic Delineation)当中。流域网络拓扑空间将各子流域与东江水系按照流域上下游属性有机地统一起来，见图5。

图5 东江流域拓扑空间建立Fig.5 Topological space of Dongjiang watershed

图6 东江流域HSPF模型拓扑结构图Fig.6 Topological structure of HSPF Model of Dongjiang watershed

2.5.2 流域属性构建

流域属性主要是通过BASINS GIS的环境，提取出流域水系的河道水深、宽度、坡度等地形基础资料，然后通过曼宁公式计算FTABLEs表。这就是所谓标准的计算方法(Standard Method)。标准方法认定河道糙率n的值为0.05，并认定河道的断面形状是复合梯形断面形式。梯形断面的主槽部分边坡为1∶1，河漫滩部分边坡为0.5∶1。如果有具体的河道地形资料，可以用标准方法对其进行修正。

2.5.3 BASINS向WinHSPF跳转

经过基础数据准备，土地利用类型数据、WDM水文气象时间序列和BASINS系统空间属性前处理工作，HSPF模型运行前提条件已经齐备。跳转后生成的HSPF模型再经流域气象站点分隔处理后，就建立起一个基于HSPF的东江流域分布式水文模型，见图6。图6中RCHRES1为东江流域出口河段，即博罗段，RCHRES32为河源站控制段。这两个控制段作为本次研究的水文校准站。

3 模型验证

3.1 模型的校准

HSPF模型率定的基本步骤是:首先运行UCI文件，然后观察模型输出的模拟结果，最后根据实际观测结果，对模型的相关参数反复进行调整，使得模型模拟结果满足精度要求。参数调整过程采用以下4个步骤进行调整:①根据模型手册以及美国应用HSPF模型的40个流域使用的参数数据库HSPFPARM软件给定所选参数的初始值;②调整参数值，实现年水量总平衡，其关键参数主要包括LZSN和UZSN;③径流成份划分调整(地表径流、壤中流、基流)。其关键性参数主要包括INFILT，LZETP，KVARY和AGWRC。INFILT控制着有降雨转化成地表径流和地下径流的比例。KVARY和AGWRC控制着地下退水过程;④水位(流量)曲线形状调整。其关键参数包括INTFW和IRC。水位(流量)形状受地表径流和壤中流量双重影响，INTFW和IRC控制着进入河道的产流量和时间。详细的模型校准方法和参数校准见文献［6］。参数校准见表1。

3.2 模拟效果评价

选用相对误差(RE)和NASH-Sut-cliff标准来评估模型在校准和验证过程中的模拟效果。NASH公式计算如下:

式中:Qi为第i时刻观测流量(m3/s);Q'i为第i时刻模拟流量(m3/s);n为时段总数;¯Q为平均观测流量。NASH系数是描述计算值对目标值拟合精度的无量纲统计参数，一般取值在0～1之间，并认为0.9以上为甲等，0.7～0.9为乙等，0.5～0.7为丙等，低于0.5则认为是偏差过大，结果不适宜。

表1 不同性质地面参数取值Table 1 Parameters of different land types

模拟效果要求模拟值与实测值年均误差RE小于实测值的15%，NASH系数为乙等以上。

研究运用东江河源站和博罗站观测的天然径流量与模拟值进行对比。设置校准期为1956年1月1日至1965年12月31日，验证期1为1966年1月1日至1969年12月31日，验证期2为1970年1月1至1973年12月31日。

河源水文站月径流过程模拟效果见表2，河源水文站月径流过程模拟结果与实测结果的对比见图7;博罗水文站日径流过程模拟效果见表3，博罗水文站日径流过程模拟结果与实测结果的对比见图8。从表1和表2的结果来看，2个校准站的NASH系数都在0.9以上，属于甲等，本研究所采用的HSPF模型在月径流过程模拟中取得了较高的模拟精度，在校准期前后的2个验证期均得到良好验证。

表2 河源站月径流过程模拟效果Table 2 Simulation results of monthly runoff at Heyuan station

图7 河源站月径流过程模拟结果与实测结果的对比Fig.7 Comparison of simulated and measured monthly runoff curves at Heyuan station for two calibration periods

表3 博罗站月径流过程模拟效果Table 3 Simulation results of monthly runoff at Boluo station

图8 博罗站月径流过程模拟结果与实测结果的对比Fig.8 Comparison of simulated and measured monthly runoff curves at Boluo station for two calibration periods

4 结语

本文根据东江流域的特点，在基于美国环保署(EPA)开发的HSPF模型基础上，构建了东江流域分布式水文模型，对HSPF模型的原理、分布式水文模型的数据准备、构建以及验证等关键性环节进行了有效地探讨。从气象分布变异的角度出发，将东江流域划分成51个子流域，从物理分布变异的角度出发，将东江流域的土地利用类型与土壤类型和坡向重新叠置成29种特征类型的下垫面。通过模型的模拟效果来看，两校准站(河源站和博罗站)的相对误差均小于15%，NASH系数都在0.9以上，模拟效果良好，这充分证明基于HSPF的分布式水文模型可以适用于东江流域的水文模拟，为东江流域水循环和水资源问题研究提供了一个新的研究方法。

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Distributed Hydrological Model for Dongjiang Watershed Based on HSPF Model

DONG Yan-jun，DENG Jia-quan，LI Jie，ZHENG Jiang-li，MA Zhi-peng
(Pearl River Hydraulic Research Institute，Guangzhou 510611，China)

A distributed hydrological model is established for Dongjiang watershed based on Hydrological Simulation Program-Fortran(HSPF)Model.The theory of the construction，the data preparation，the model construction and model calibration are presented in details.The watershed is divided into 51 subfields from the perspective of spatial heterogeneity;while in terms of physical heterogeneity，the land use type，soil type and slope aspect are overlaid into 29 types of underlying surfaces.The relative errors at two calibrated stations(Heyuan station and Boluo station)are less than 15%and the NASH coefficients are larger than 0.9，which indicates a favorable simulation effect.

HSPF model;distributed hydrological model;Dongjiang watershed;hydrologic response

P334

A

1001-5485(2011)09-0057-07

2010-12-03

国家东江水专项(2008ZX07211-10-02)

董延军(1972-)，男，山西原平人，高级工程师，主要从事水资源规划与管理的研究，(电话)13719292058(电子信箱)d_yj@163.com。

(编辑:王 慰)