基于SWAT模型的大通河流域径流模拟

吴恒卿，刘赛艳，黄 强，张节潭，黎云云

(1 西安理工大学 西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地，陕西 西安 710048；2 深圳市西丽水库管理处，广东 深圳 518055；3 国家电网青海电力公司，青海 西宁810000)

基于SWAT模型的大通河流域径流模拟

吴恒卿1,2，刘赛艳1，黄 强1，张节潭3，黎云云1

(1 西安理工大学 西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地，陕西 西安 710048；2 深圳市西丽水库管理处，广东 深圳 518055；3 国家电网青海电力公司，青海 西宁810000)

【目的】 采用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型模拟大通河流域径流，为大通河流域水资源规划与管理提供科学依据。【方法】 根据大通河气象水文、地形、土地利用、土壤类型等基础数据，以相对误差(Re)、线性拟合系数(R2)以及纳什效率系数(Ens)作为模型评价标准，研究SWAT模型对大通河流域径流的模拟效果。【结果】 大通河流域月径流SWAT模拟值与实测值吻合较好，模型校准期(1978-1982年)和验证期(1983-1986年)的线性拟合系数、月径流相对误差以及纳什效率系数分别为：0.70，0.95%，0.69和0.69，-13.96%，0.68，表明SWAT模型能够较好地模拟大通河流域的月流量过程。【结论】 SWAT模型可用于大通河流域径流模拟。

大通河；径流模拟；SWAT模型

大通河发源于青海省天陵县木里山，流经青海、甘肃两省，不仅是青海省重点水源涵养区和天然林保护区，也是祁连山重要的牧业区；同时，还肩负着包括青海、甘肃两省所辖的10个县1个区的全部和部分地区总计46.7万人(青海19.5万人，甘肃27.2万人)的生活、生产及生态用水的任务。近年来，由于气候变化[1-2]以及流域上游地区水资源开发利用工程(主要是外调水工程及梯级水电站建设)的不断增多，加之流域内水文气象变化及生态植被被破坏等原因[3]，流域水资源量已经出现很大的变化，有逐渐减少的趋势。研究表明，即使是在现有气候变化和人类活动保持不变的状况下，大通河流域径流的递减趋势在未来的一段时间内仍将持续[4-6]。

为了更好地对大通河流域水资源进行开发利用与综合管理，有必要研究其径流变化规律，利用具有一定物理机制的分布式水文模型对大通河的径流变化进行模拟。SWAT( Soil and Water Assessment Tool)模型是由美国农业部(USDA)的农业研究中心(ARS)研发的水文模型，比较适用面向水资源管理长时段的分布式水文过程模拟。与一般的统计模型不同，SWAT能够考虑气候和下垫面因子空间分布不均匀性，模拟流域降雨径流形成的影响，客观地反映气候和下垫面因子空间分布对流域径流和水储量的影响。目前，SWAT模型在国内已经得到了广泛应用[7-14]。夏志宏等[8]将SWAT模型应用于汉江流域径流模拟，发现该模型比较适用于汉江流域的径流模拟，但受土地利用、覆盖、土壤数据的时空局限性以及流域集水区范围的影响，尽管模拟精度达到了评价标准的要求，但模拟效率并不高。杨姗姗等[10]以卧虎山水库流域为例，探讨了SWAT模型对中小流域的适用性，结果表明逐月径流量模拟值效率系数、相关系数均大于0.70，效果良好。姚苏红等[12]利用SWAT模型对内蒙古闪电河流域进行径流模拟研究，发现其模拟径流结果受参数影响很大，尤其是对融雪参数值敏感性较强。刘贵花等[13]将SWAT模型成功地引入我国东北地区三江平原沼泽性河流，结合地理信息系统(GIS)进行了挠力河上游流域的年径流模拟，模拟效率达到0.80以上，效果较为理想。但是关于SWAT模型在海拔3 000 m左右的高原流域应用研究较少。为此，本研究在综合考虑高原流域地形、植被、土壤和土地利用等因素的基础上，选择基于GIS的SWAT模型来构建大通河流域水文模型，模拟其径流过程，探讨SWAT模型在高原流域的适用性，以期为大通河流域水资源的开发利用与综合管理提供科学依据。

1 研究区概况

大通河位于东经98°30′-103°15′、北纬36°30′-38°25′，是黄河最大的二级支流，湟水的一级支流，发源于青海省天陵县木里山，流经青海省的天峻、祁连、刚察、海晏、门源、互助、乐都、民和以及甘肃省的天祝、永登、红古等11个县(区)，在民和县享堂镇汇入湟水，全流域面积15 130 km2。大通河流域干流全长560.7 km，其中青海省境内河流长464.42 km，主河道平均坡降4.65%。流域地形西北高、东南低，两侧依山傍岭，干流峡谷与盆地相间。流域内山峦起伏、地势高耸，主要山脉有托勒山、冷龙岭、大通山、大坂山，其峰脊海拔大都在4 500 m左右，其中冷龙岭雄居群山之首，海拔达5 254 m。流域80%以上的集水面积分布在海拔3 000 m以上。

大通河流域深居西北内陆，气候特点是冬长夏短，冰冻期长，气候严寒，多年平均气温-0.3～8.0 ℃，年降水量为300～600 mm，并呈现从东南向西北递减的态势。全流域多年平均蒸发量为765 mm，蒸发量随海拔升高而呈减少趋势。上游地区年蒸发量为700～800 mm，下游地区年蒸发量为900～1 000 mm。由于地处高原，流域上游径流以降水、冰川融雪和沼泽补给为主，工、农业和生活用水多集中在流域中、下游。土地利用类型包括农田、灌木林、树林、草地、沼泽、城市用地及裸地。土壤类型包括石灰褐土、栗钙土、淡灰钙土、新积土、草甸土、泥炭土、草毡土等。受海拔和光照的影响，上游以高山草原为主；中游以森林和生长期较短的农作物为主；下游光热资源充足，以生长期较长的农作物为主。流域内的地貌类型主要有冰蚀构造高山、侵蚀构造中山、构造剥蚀低山丘陵、冰川冰水堆积台地及堆积平原。

2 数据来源及SWAT模型参数

2.1 数据来源

SWAT模型要求所有输入的数据必须是统一的地理坐标和投影，因此本研究中统一使用WGS-1984-PDC-Mercator 投影，地理坐标选择WGS-1984。

2.1.1 数字高程模型(DEM) 大通河流域数字高程模型(DEM)数据来源于地理空间数据云平台，精度为90 m×90 m。首先，在地理空间数据云平台中找到大通河流域的位置。然后，选择所需要的数据集，点击下载即得到所需的DEM数据。在GIS中通过对DEM数据进行投影变换、拼接及裁剪，最终得到大通河流域DEM数据及水文站、气象站分布，结果如图1所示。

图1 大通河流域DEM及水文站、气象站分布

2.1.2 土地利用类型图 大通河流域土地利用类型图来源于中国科学院东北地理与农业生态所遥感与信息中心，比例尺为1∶10万。SWAT模型中建议土地利用类型最好不超过10种，若土地利用类型超过10种，则需要对其进行重分类以减少模型最后生成的水文单元(HRU)的数量。大通河流域土地利用类型达到了12种，在GIS中通过重新分类操作将其最终分为9类，并建立土地利用类型索引表，最终得到土地利用类型图，结果见图2。

图2 大通河流域不同土地利用类型的分布

2.1.3 土壤分布图 土壤分布图来源于中国科学院南京土壤研究所，比例尺为1∶100万，以大通河流域边界为掩膜进行裁剪得所需土壤分布图。将流域土壤类型图以土壤类型代码字段转化为shape格式，对其进行重分类，建立土壤索引表，最终确定土壤类型为13类，土壤分布见图3。

图3 大通河流域不同类型土壤的分布

2.2 属性数据库的建立

1)土壤属性数据库。SWAT模型提供的土壤类型都是基于美国本土的统计，应用时难以找到对应的类型，因此需要根据大通河流域具体情况建立土壤属性数据库。首先，对照土壤类型代码表核对并确认大通河流域土壤类型；其次，利用中国土壤数据库获取各种土壤的初始信息，包括土壤名称、土壤分层数目、土壤表层到底层的深度、土壤质地、土壤剖面厚度、有机质含量、电导率等；然后进行土壤质地的转换；最后，借助SPAW(Soil-Plant-Atmosphere-Water)软件[15]获取土壤可利用的有效水、饱和水力传导系数。每层土壤物理属性参数计算确定后，将其输入模型的user-soil中即建立土壤属性数据库。

2)气象数据。建模需要的径流数据来源于中国水文年鉴黄河流域水文资料，包括尕日得、尕大滩、天堂、连城、享堂共5个水文站多年平均月径流数据。气象数据来源于中国气象数据共享服务网，包括降水、气温、湿度、气压、风速、日照时间、相对湿度等。由于研究区地处高山区，气象站点和雨量站稀少，选取流域周边的刚察、门源、祁连、乌鞘岭、野牛沟等共7个气象站点1960-2013年的气象数据，建立天气发生器及模型所需降水、气温数据。

2.3 SWAT模型的运行

建立模型需要的基础数据库之后，开始运行模型，本研究中模型的主要运行步骤及结果如下。

1)子流域提取。首先加载流域DEM数据，确认所采用的投影信息无误后计算水流流向和流量累积栅格，设定最终的最小水道集水面积阀值为 45 000 hm2，模型自动生成流域河网。最后将享堂水文站设为流域总出口，模型自动将流域划分为13个子流域(图4)。

2)水文响应单元(HRU)的划分。HRU是指同一个子流域内有着相同土地利用类型、土壤类型和坡度等级的区域，是SWAT模型运行的最小单元。在对土地利用类型图、土壤图及坡度重分类和叠加分析后，根据大通河流域实际情况，设置土地利用阀值为11%，土壤面积为12%，坡度等级为11%，将大通河流域划分为94个HRU。

3)气象数据的导入及模型运行。HRU划分完成之后，将整理好的气象数据及气象站点位置加载进模型，然后运行模型。模拟时间段选为月，预热期选择3年。本研究选择大通河流域享堂水文站1978-1982年的月平均径流数据进行参数率定，1983-1986年的月平均径流数据进行验证。

图4 大通河流域13个子流域的分布因覆盖区域过小，子流域10在图中未显示
Fig.4 Division of 13 sub-basins of Datong river in SWAT modelSubbasin 10 is nto shown due to its small size

3 SWAT模型运行结果分析

3.1 模型评价指标

一般选择纳什效率系数[14](确定性系数，Ens)、实测值与模拟值的相对误差(Re)及线性拟合系数(R2)3个参数来评价模型的模拟效果[16-18]。通常，Ens和R2越大，实测值(Q实测，i)与模拟值(Q模拟，i)的相对误差(Re)越小，模拟效果越好。如果Ens=1，则Q实测，i=Q模拟，i；如果Ens<0，说明模型模拟值比实测值可信度更低，不具有代表性，通常取Ens≥0.5作为径流模拟效率合格的评价标准。R2越接近1，说明模拟径流量与实测径流量越接近(模拟径流对实测径流的解释度越高)，通常取R2≥0.6作为模拟拟合度的评价标准。而Re通常要控制在±20%以内。

3.2 模型运行结果

采用享堂水文站1978-1986年的实测径流数据进行模型校准和验证。用1978-1982年的实测数据进行模型校准，校准期内月径流模拟值与实测值对比见图5-A，散点图见图5-B。

图5 大通河流域校准期(1978-1982年)SWAT模型模拟径流与实测径流的对比(A)和散点图(B)

由图5可以看出，模型模拟的径流过程线与实测结果整体上吻合较好。校准期内月径流模拟值与实测值之间的Re为0.95%，且R2=0.70≥0.6、Ens=0.69≥0.50。校准完成后，采用1983-1986年的数据进行模型验证，验证期内月径流模拟值与实测值的对比图见6-A，模拟径流与实测径流的散点图见图6-B。验证期内的Re为-13.96%，R2、Ens分别为0.69和0.68，表明SWAT模型在验证期内亦符合要求。由此可见，SWAT模型对流域适用性良好，可准确描述流域的水文过程。因此，可以用SWAT模型对大通河流域的水文变化进行模拟。

图6 大通河流域验证期(1983-1986年)SWAT模型模拟径流与实测径流的对比(A)和散点图(B)

4 结 论

本研究将SWAT分布式水文模型应用于大通河高原流域，在收集了流域内大量基础资料的基础上，构建了大通河流域的空间数据库和属性数据库。利用流域范围内1978-1986年水文气象资料以及下垫面空间分布信息，建立大通河流域径流的SWAT模型，模拟了月平均流量的变化过程，探讨SWAT模型在高原流域的适用性，为大通河流域径流模拟提供了模型基础。

根据流域的DEM、土地利用、土壤分布等数据，由SWAT模型自动将整个研究区分为13个子流域、94个水文单元，结合流域1978-1982年实测径流数据进行参数的率定，并通过1983-1986年实测径流数据进行验证。模拟结果表明，SWAT模型校准期(1978-1982年)的线性拟合系数、月平均流量相对误差以及纳什效率系数分别0.70，0.95%和 0.69；验证期(1983-1986年)的线性拟合系数、月平均流量相对误差以及纳什效率系数分别为0.69，-13.96%和0.68。说明SWAT模型对大通河流域径流的模拟效果较好，可以应用于高原流域的径流模拟，这为大通河流域水资源综合管理、可持续发展提供了科学依据。

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SWAT model based runoff simulation of Datong river basin

WU Heng-qing1,2,LIU Sai-yan1,HUANG Qiang1,ZHANG Jie-tan3,LI Yun-yun1

(1StateKeyLaboratoryBaseofEco-hydraulicinAridArea,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an,Shaanxi710048,China;2ShenzhenXiliReservoirManagementDepartment,Shenzhen,Guangdong518055,China;3StateGridinQinghaiElectricPowerCompany,Xining,Qinghai810000,China)

【Objective】 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was used to simulate flow of Datong river basin to provide scientific basis for water resources planning and management.【Method】 Based on meteorology and hydrology information,terrain,land use and soil type of Datong river,SWAT model was established and relative errorRe,linear degreeR2and Nash efficiency coefficientEnswere used to evaluate simulation results.【Result】 The linear degreeR2,relative errorReand Nash efficiency coefficientEnsof calibration (from 1978 to 1982) and validation period (from 1983 to 1986) were 0.70,0.95% and 0.69 and 0.69,-13.96% and 0.68,respectively,indicating that SWAT model was suitable for simulating flow of Datong river basin.【Conclusion】 SWAT model was suitable for Datong river basin.

Datong river;runoff simulation;SWAT model

时间:2015-08-05 08:57

10.13207/j.cnki.jnwafu.2015.09.030

2014-12-10

国家自然科学基金项目(51190093，51309188，51179149)；陕西省重点科技创新团队项目(2012KCT-10)；高等学校博士学科点专项科研基金项目(20116118110009)；陕西省教育厅重点实验室项目(13JS069)

吴恒卿(1976-)，男，广东雷州人，博士，主要从事水文学与水资源系统工程研究。 E-mail：waterwu2004@126.com

黄 强(1958-)，男，四川梓潼人，教授，博士生导师，主要从事水文学与水资源系统工程研究。 E-mail：sy-sj@xaut.edu.cn

TV213.4

A

1671-9387(2015)09-0210-07

网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1390.S.20150805.0857.060.html