SWAT模型在粮食产量预测中的应用

冯冬青，张 芳，马 冰

(1.山东省聊城水文水资源勘测局，山东 聊城252000;2.聊城市水利勘测设计院，山东 聊城252000)

SWAT模型在粮食产量预测中的应用

冯冬青1，张 芳2，马 冰1

(1.山东省聊城水文水资源勘测局，山东 聊城252000;2.聊城市水利勘测设计院，山东 聊城252000)

以新乡县为研究对象，基于SWAT模型构建了该区域的分布式水文模型，并对影响模型的重要参数进行了率定和验证。结果表明，对比运用SWAT模型模拟得到粮食产量与实际粮食产量，其相对误差的绝对值大部分在10%以内，相关系数为0.84，Nash－Suttcliffe确定性系数为0.7，该模型可以较准确的模拟粮食产量，并能为该区域的粮食安全、水资源合理配置、水环境等方面的规划提供科学依据。

SWAT模型;粮食产量;新乡县

粮食安全对于作为农业大国的我国具有举足轻重的地位，粮食产量的准确预测对区域的规划发展就必然起着关键的作用。而粮食产量的预测又受多种因素的影响，如:自然气候、政策、农田技术、资金投入等。在国内外的研究中，已有不少学者针对粮食产量的预测提出了很多理论支撑、算法和预测计算模型。用于长期趋势分析的模型有:气候生产力模型、遥感技术预测模型、投入产出模型、多元回归和引子分析模型［1］。为解决传统方法的缺陷，人工网络预测模型［2］、灰色系统理论预测［3］、粗糙集理论以及组合预测模型［4］等也得到了广泛的应用。SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型作为一个分布式水文模型在非点源污染［5］、径流量［6］、蒸腾蒸发［7］等领域都得到了实践和应用。而SWAT模型也可计算得到区域的粮食产量，但目前应用于粮食产量的模拟和预测较少，为验证SWAT模型在粮食产量模拟有效性，针对新乡县粮食产量的历史数据，构建了适用于新乡县的SWAT模型，计算结果表明该模型可以模拟并预测区域的粮食产量，能较好的为区域的农业规划、水资源和水环境规划提供依据。

1 研究区域

新乡县位于漳卫南运河子流域卫河的上游，在河南省的中北部，多年平均降雨为617.8 mm，总面积362.9 km2，耕地面积为233.7 km2，复种指数为1.66，主要粮食作物有小麦、玉米和水稻。由于农业是用水大户，该区域农业灌溉用水量占总用水量的80%左右，随着经济的发展和人口的增加使得该区域的水资源更加紧张，目前已造成地下水严重超采，并形成以小冀和七里营为中心的漏斗区。因此，既要合理使用灌溉用水又要保障粮食产量是保证水资源可持续开发和利用的关键，而SWAT模型为本次粮食产量的计算工具，也可为今后的水资源利用及非点源污染等方面提供可靠参考依据。

2 模型的应用

SWAT是一个物理基础的模型，可以预测模拟大流域长时间内不同的土壤类型、植被覆盖、土地利用方式和管理措施下人类活动对流域水文过程、水土流失、河道产输沙、农药化学污染在流域内的传播、迁移等长期影响，甚至在缺乏资料的地区还可以利用模型的内部生成器自动填补缺失资料。SWAT模型的模拟研究内容涉及到了降水、蒸腾蒸发、土壤水、地表径流、泥沙含量、氨氮含量、营养物质、粮食产量等方面。基于强大的功能、先进的模型结构、高效的计算等能力，SWAT模型已经成为水资源保护管理规划中不可或缺的工具，被一些国家和地方政府机构的决策者实际应用。

SWAT模型的建立需要大量的数据，主要包括地形高程数据、土壤数据、土地覆被数据、水系图、水文气象数据、水文地质、施肥和杀虫剂类型以及农业管理措施等多种数据构成。

2.1 数据构成

利用新乡县的地形高程数据(DEM(90 m×90 m))、水系图、土地利用、土壤类型、气象数据(降水、气温、太阳辐射、风速、相对湿度等)、农业管理(作物的灌溉、施肥等)等数据，经过对数据的整理得到研究区域的基础图件，见图1。

2.2 模型的空间构建

SWAT模型基于研究区域的DEM，将整个流域划分成不同的子流域，同一子流域具有相同的气象因子、地形要素、流域河道特征等。通过利用研究区域的DEM、水系的数据，模型将研究区域共划分为63个子流域，180个HRU(Hydrologic Response Unit)。

2.3 模型的率定和验证

SWAT模型作为一个复杂的水文模型，需要通过模型的率定和验证来对研究区域的水文条件进行再认识后才能投入模拟计算。通常将所用的资料系列分为两部分，其中一部分用于模型率定，另一部分用于模型的验证。以2004年1月－2005年12月为模型的率定期，以2006年1月 －2007年12月为模型的验证期。

在粮食产量的模拟中，首先对影响SWAT模型的径流量，蒸腾蒸发量进行参数敏感性分析，再对影响粮食产量的参数进行参数率定。这些参数主要有:CN2(径流曲线系数)，ESCO(土壤蒸发补偿系数)，SOL_AWC(土壤层有效利用水量)，SOL_K(饱和水力传导度)，BIOMIX(生物混合效率)。通过调整参数，使模型模拟结果接近实际值，选用相关系数(R2)、相对误差(Re)和 Nash－Suttcliffe确定性系数(Ens)来评价模型的适用性。相对误差(Re)计算公式为:

式中，Re 为模型模拟相对误差;Qsim，i为模拟值;Qobs，i为实测值。若Re为正值，说明模型预测或模拟值偏大;若Re为负值，模型预测或模拟值偏小;若Re=0，则说明模型模拟结果与实测值正好吻合。

Nash－Suttcliffe(Ens)确定性系数的计算公式为:

式中:Qsim，i为模拟值;Qobs，i为实测值;Qobs，avg为实测平均值;n为实测数据个数。当Qsim，i=Qobs，i时，Ens=1;Ens越接近1，表明模型效率越高;如果Ens为负值，说明模型模拟平均值比直接使用实测平均值可信度更低。

2.4 模拟结果

基于对影响粮食产量的主要参数进行率定和验证，并实际应用于新乡县主要粮食(小麦，玉米和水稻)的模拟，由表1可知模型能较好的模拟新乡县的粮食产量。表1为新乡县模拟产量和实际产量的对比分析，新乡县2004年～2007年模拟粮食总产量分别为 168 432 t、159 960 t、181 833 t和225 213 t，与实际产量相比，除2006年的相对误差绝对值为11.31%以外，其他相对误差绝对值都在10%以内，这表明模拟的粮食产量相对于实际产量来说是可靠的。

对2004年～2007年逐年的实际粮食总产量和模拟粮食总产量进行比较和计算，得到 Ens系数为0.70，相关系数(R2)为0.84，模型模拟效果较好。

表1 新乡县模拟产量和实际产量对比

通过多角度的模拟结果评价表明，模型模拟的粮食产量能为粮食产量的预测提供有价值的参考数据。由于应用SWAT模型对粮食产量的模拟研究相对较少，在参数的选择和率定等方面，缺少了相应的理论指导和经验参考，模型的模拟结果的精度还需继续提高。

图1 研究区域基础图件

3 结论

通过SWAT模型在新乡县的实例应用，证明SWAT模型能客观地模拟现状的粮食产量，并可用于预测不同条件下的粮食产量，从而可为研究区域的规划提供参考。

SWAT模型包含了作物从种植、灌溉、施肥、收获等一系列生长过程。由此，可以通过调整灌溉制度、种植结构、施肥量等方式来观察粮食产量的变化规律。此外，从作物的生长过程中，还可以得到农业的水资源消耗量(作物的蒸腾和棵间蒸发)、施肥和杀虫剂对土壤和河流的污染程度等。由此，便能分析出不同作物粮食产量与农业用水、面源污染之间的变化关系。从而，为研究区域的粮食安全、水资源合理配置及非点源污染等方面提供全面的科学参考依据。

［1］陈锡，郭菊娥.中国粮食生产发展预测及其保证程度分析［J］.自然资源学报.1996，11(3):1911－1912.

［2］禹建丽，黎娅.基于人工神经网络的粮食产量预测模型［J］.河南农业科技.2005，7:44 －46.

［3］程伟，刘国壁.灰色系统理论在粮食产量预测中的应用［J］.湖南工程学院学报.2008，18(3):64 －67.

［4］丁晨芳.组合模型分析方法在我国粮食产量预测中的应用［J］.农业现代化研究.2007，28(1):101 －103.

［5］李家科，刘健，秦耀民，等.基于SWAT模型的渭河流域非点源氮污染分布式模拟［J］.西安理工大学学报.2008，24(3):278－285.

［6］李晓，李致家，董佳瑞.SWAT模型在伊河上游径流模拟中的应用［J］.河海大学学报.2009，37(1):23－26.

［7］罗慈兰，叶水根，李黔湘.SWAT模型在房山区ET的模拟研究［J］.节水灌溉.2008，10:47 －49.

Application of SWAT Model in the Grain Production Forecast

FENG Dong － qing1，ZHANG Fang2，MA Bing1
(1.Liaocheng Hydrographic and Water Resources Survey Bureau of Shandong Province，Liaocheng 252000，China;2.Liaocheng Water Conservancy Survey and Design Institute，Liaocheng 252000，China)

For Xinxiang as a case to study，the distributed hydrological model of the area was built based on SWAT model，and important parameters were also calibrated and verified for model.The results showed that the comparison of the SWAT model simulation results and the actual value，the most of absolute value of the relative errors are less than 10%，the correlation coefficient is 0.84，Ens is 0.7，so the model could more accurate simulate the grain production，and provides scientific basis for food security，water resources rational allocation and water environment.

SWAT model;grain production and Xinxiang

TV93:TP317

A

1004－1184(2012)04－0161－02

2012－03－28

冯冬青(1983－)，男，山东聊城人，助理工程师，主要从事水文与水资源研究。