基于大气、陆面与水文耦合模式在辽河流域径流的模拟研究

(辽宁省铁岭水文局，辽宁 铁岭 112000)

近年来，水文学随着大气学科的快速发展得到长足发展。作为大气下游学科的水文学科要求大气驱动场必须具有较高的精度。大气驱动场的精度随着水文模式从概念模型到分布物理模型的转变而越来越高，同时在水文模式开发方面水文研究人员所考虑的因素也越来越多，然而模式本身由于各类输入数据的不确定性以及错误叠加影响，最终使得模拟预测结果未达到预期要求。大气学科人员与水文研究人员对提高径流模拟准确性的侧重点不同，前者更偏向于对参数方案、陆面过程以及大气驱动场本身的优化方面的研究。但值得关注的是，在考虑演进与径流汇流过程时大气相关学者考虑得并非准确和深入，特别是对于复杂模式的水文研究。据此，为深入优化和改进大气、陆面与水文耦合模式，本文以辽河流域为例，结合大气学科研究人员有关成果和理论，高精度逐小时地模拟预测了地表径流过程，并对模拟结果进行分析和探讨，以期为该流域洪水预警和大尺度径流模拟提供决策依据和参考。

大气驱动场自身的不确定性在一定程度上决定了该模式预测结果的不准确性与偏差，其中DOE、NCAR、ERA-40及JAR-25再分析产品等为美国、欧洲和日本等世界范围内的主要气象驱动场资料。研究认为，降水要素与再分析产品的辐射存在一定尺度的虚假趋势，将其引入其他模式或大尺度水文模型时可引起模拟结果的不确定性和偏差。相关学者利用实测数据对再分析数据集进行了替换或偏差修正，以此降低分析结果受再分析数据不确定性的影响程度，如Nijssen等[1]集合了逐日降水、最高和最低温度观测数据并构建了逐日尺度的气象驱动场；Maurer等[2]以日均8时次步长平均了逐日降雨、最高和最低气温并建立近50年的数据集产品。有关学者对再分析数据利用卫星产品进行了修正，如NgoDuc等[3]对NCEP数据集月平均降水和温度利用修订源CRU数据单元进行了修正；Qian等[4]对NCAR/NCEP数据利用大气自动观测站进行了订正并建立了大气驱动数据集，修正后的数据集准确性有了较大的提高。

自CLM发布以来我国水文学者从多个角度开展了大量的模拟分析，如刘少峰等[5]以东亚地区为例利用CLM3.0进行研究并认为：高原地表温度模式模拟结果与实测值具有更好的吻合度和一致性，并且对于不同深度的土壤温度变化过程利用CLM3.0可以较好地反映和表征；杜川等[6]对土壤湿度的年际变化特点利用CLM3.0进行预测，结果发现该模式能准确地重现其变化过程，但是模拟值振幅相对于观测值较低；宋耀等[7]以上白山与千烟洲混交林为例利用CLM3.0模式对陆面过程进行了模拟，并指出观测站点的水量与能量特征可采用该模式进行准确的模拟分析；孟先勇等[8]以新疆区域为例对CLM3.5模式采用CLDAS强迫资料进行驱动，并以逐小时的Offline步长对该区域土壤温度时空分布特征进行了模拟演变，然后对该模式在不同壤层的土壤温度模拟能力采用国家土壤温度自动站进行了验证。当前，CLM4.0版本为CLM系列模式的最新版本，它是在CLM3.4的板块上引入了水文参数化模块，但是其稳定性与适用性仍有待进一步的研究和验证。据此，本文对径流模拟的后期模拟工作利用理论和技术较为成熟稳定的CLM3.5模式进行研究。

上述研究发现，尽管陆面、水文模式已经得到充分的发展与应用，但是针对高精度气象驱动场强迫水文模式和陆面模式的耦合作用研究相对较少，如在我国东北部区域各类模型仅仅是采用各类区域的气候模式或常规传统站点数据资料进行耦合模拟，并因此造成模拟结果的可靠性与精度不高。其原因是该区域气象观测站较少，对于气象驱动数据资料采用简单的插值处理方法，其模拟精度不能客观、准确地反映地表要素分布实际状况。并且考虑到陆面地形复杂多变以及水文、面向陆面等模式高分辨率资料的难获取性等因素，模型输入的各类数据在数量和质量方面均不能满足相关要求，并且在地表分异较大的辽河流域该问题更加明显和突出。因此对辽河流域大尺度径流利用大气场驱动陆面与水文耦合模式进行模拟研究已成为该区域径流预测分析的主要手段和方法。

1 研究区域概况

辽河流域位于我国东北部温带和寒带过渡区，冬季寒冷干燥漫长，夏季多雨炎热，降雨量主要集中在6—9月，占全年的65%以上，降雨量和径流量在时空上分布不均衡，其径流面积主要分布在西部范围；流域全长约1345km，流域面积约21.9万km2，主要支流有老哈河、大辽河、浑河、太子河等；地形地貌复杂，主要为低山区、低山丘陵区、平原区，其中低山丘陵区植被覆盖率较高；地势整体由西南向西北方向呈明显的阶梯式下降趋势，不同区域地势高差介于216～840m区间；流域内工业发展充分、畜牧业和农林业发展迅速，不仅是我国的粮食基地而且属于东北地区工业发展中心区域，属于农业和自然生态和谐发展区。

降水以及冰雪融化是辽河流域径流的主要补给来源，因此地形、地貌、气候环境以及温度等要素是影响该流域径流变化的主要因素。然而，近年来该流域受人类活动和环境变化等影响，水体矿化度逐渐增大，生活用水以及流域生态矛盾逐渐显露，并且该区域土地退化和水土流失危害现象突出。目前，对辽河流域甚至整个东北地区，水文和气象学者仅仅利用单点观测和再分析数据进行研究，加之该区域气象水文站点相对较少，造成对该区域径流利用高分辨率的气象、陆面和水文模式进行模拟分析相对较少。

2 耦合模式与大气数据输入

2.1 CLM3.5陆面模式

NCAR系列模式的CLM3.5是由众多研究学者和科学家结合生态、气候以及水文等数据模拟利用各种方法集成并构建的通用陆面模式。该模式集成了BATS、IAP94以及LSM等模式的优点，因此被称为目前最可靠和完善的陆面过程模型之一。利用嵌套不同层次的网格可实现在空间上陆面模式异质的反映和表征，因此多类陆表要素如植被、土柱和雪功能型存在于每个网格内，并且陆表个体各不相同，且拥有非一致数量的柱块存在于各网格下面，柱块中存在功能不同的植被类型。首层网格为陆表个体，是对不一致性空间分布如城市、植被、冰川和湖泊等从广义的角度进行的定义，然后在每个个体中的次网格中对热力传导度、土壤颜色、厚度、质地等土壤物理特性进行定义；在CLM的第二层次，对各单独个体的土壤、雪盖等状态在数值上的变化状况进行定义，即通过划分为更小的网格反映独立个体发生的变化；植被功能型次网格即为CLM的第三层次，其中还包含无植被裸地的定义。利用该模型可对各植被种类的生化和物理特性进行模拟和分析。

2.2 并行河道汇流模型

对于任意给定河道的径流量可利用陆面模式模型对地下与地表径流进行计算获取，考虑到该模型可对数以百计的河道同时计算的特征，利用模型对流域的径流及汇流进行模拟分析更加便捷，RAPID对于给定的河网连通性信息可实现任意一种河网结构的运行。目前，RAPID不仅可利用逆向方法结合现有的径流测站选取有关参数，而且可利用马斯京根法对可计算的任何区域实现参数的寻优运算。RAPID可利用现有的观测径流数据及其优选的参数对人工设施出现的河网进行上游径流替代运算。在流域中若出现回归流或退水现象，RAPID模型可结合径流计算所对应的过程进行添加或移除。考虑到上述优点，本文采用该模式与CLM模式进行耦合，并对径流汇流利用CLM模式进行模拟分析。

马斯京根法在RAPID模型中的向量矩阵应用公式如下：

(I-C1N)Q(t+Δt)=C1Qe(t)

+C2[NQ(t)+Qe(t)]+C3Q(t)

(1)

式中I、N——单位和河网矩阵，可用于对河网地连通信息的提取；

Qe、Q——外部河网进入上游各支流的连通量和各河道支流出口的流速矢量；

C1、C2、C3——参数矩阵，可根据X与K值进行求解和计算。

2.3 驱动场简介

利用LAPS/STMAS同化技术科建立XJLDAS大气驱动场风、温、湿、压等参数。利用双线性内插法对中国气象局降水格点产品进行求解获取降水数据，其初始数据为CMORPH卫星融合降水产品和FY-2E、逐小时降水数据等静止卫星降水量数据。根据CLDAS2.0数据进行内插计算提取辐射数据资料，其初始数据为短波太阳辐射(见下表)。

驱动场信息资料表

3 径流模拟验证及分析

无论是陆面过程模拟分析还是实现物理过程对径流分量进行研究分析均具有十分重要的研究意义。在地表上径流分量的变化不仅可与潜、感热等变量保持相应关系，而且还可导致土壤水等分量的改变。因此，本研究利用并行河道汇流模型与驱动CLM3.5耦合模式对辽河流域径流分量的重现性进行验证和分析，同时采用河网中心对HydroSHEDS河网进行相应的提取，最终实现该模式在各个河道中心的空间位置的输出，并得到在2011—2015年的逐小时河道径流量。

本文通过提取水文站与河网ID重叠的逐小时径流量对辽河流域径流模拟进度进行验证分析。考虑到XJLDAS+CLM模式在RAPID汇流的径流量输出为逐小时径流量而水文站点的径流量观测值为逐日分辨率，因此可按照逐日数据步长将逐小时数据进行评价求解并得到与辽河流域水文站所对应的径流模拟结果。研究表明：在辽河流域具有代表性的水文观测站大气、陆面与水文模式均较好模拟了该流域的径流过程，并以东辽河日径流模拟效果最优，其NSE和R2值分别为0.618和0.625；在辽河各子流域如太子河流域、浑河流域，地表径流该模式的模拟值整体表现出低于实测值的趋势，并且在夏季降雨径流较充足的期间该趋势更加明显；而在大凌河流域的径流模拟值整体表现为相反的结果，即模拟值略高于实测值。出现上述两种不同的变化趋势并未影响模拟评估指标的整体状况，通过深入分析，出现此现象可能与参数化方案的优选以及CLM模式参数集气温、融雪参数等有关。

通过对辽河流域代表性水文站的逐日径流量验证分析可以认为，基于XJLDAS驱动的陆面与水文模式能够较好地反映辽河流域的逐小时分布状态。为了在时空分布上对该模式对辽河流域的真实反馈状态并对其时空分布演变状态进行验证和分析，本文对逐小时空间径流分布，即在2015年6月2日对辽河流域在05UTC和8UTC空间上的径流分布进行提取和分析。结果显示，辽河流域铁岭水文站、朝阳水文站和大城子水文站在该时刻的径流峰值分别为12.16m3/s、10.13m3/s和18.24m3/s。通过对该步长在此后分布数据的分析发现，径流峰值主要集中在铁岭站并表现出向其他两个站点传递的特征。

4 基于偏差分析法的径流量集合分析

模拟结果因各模式类型的复杂性和不确定性影响往往可出现较大的偏差，因此可认为即使在相同地表参数和大气驱动场条件下采用不同的模式也可因模式本身的差异或不确定性造影模拟结果出现较大的偏差。为降低该偏差和不确定性本文结合之前相关研究结果与陆面模式地表径流输出结果进行集合平均，以此降低因参数化方案和不同模式问题的偏差影响。

利用大气、陆面与水文耦合模式输出的朝阳水文站地表径流逐小时模拟结果进行逐日插值计算并提取CMADS+SWAT模式的逐日模拟结果，据此可利用模拟输出值进行稽核平均求解。研究表明虽然上述模式达到了期望的精度要求，但是因参数选取和模式结构引起的模拟结果偏差的问题不可避免。然而大气、陆面与水文耦合模式在铁岭站的输出结果整体较低，在2015年径流模拟中该模式NSE效率系数为0.625、R2值为0.618，由此表明相对于CMADS+SWAT模式该模式具有更好的模拟能力和精确度。两种模式输出结果的差异正是由于不同模式和不同驱动场作用的结果，在浑河流域两种模式均表现出较好的模拟效果，在大城子站采用大气、陆面与水文耦合模式表现出较朝阳站更高的模拟结果。对辽河流域地表径流的多模式集合平均结果显示，因为对拟合后两种模式输出结果的再平均作用，使得偏差值在集合平均后明显降低，并且R2与NSE呈现出较大的增长趋势。在辽河流域代表性水文站点两种模式均表现出较好的模拟效果，在铁岭站逐日拟合模拟NSE为0.955，而且在朝阳站也表现出理想的拟合精度。

5 结 论

近年来该流域受人类活动和环境变化等影响水体矿化度逐渐增大，生活用水以及流域生态矛盾逐渐显露，并且该区域土地退化和水土流失危害现象突出。据此，对辽河流域大尺度径流利用大气场驱动陆面与水文耦合模式进行模拟研究十分必要。本文基于大气、陆面与水文耦合模型对辽宁省辽河流域地表径流分布状况进行模拟重现，得出的主要结论如下：

a.在辽河各子流域如太子河流域、浑河流域，地表径流该模式的模拟值整体表现出低于实测值的趋势，并且在夏季降雨径流较充足的期间该趋势更加明显；而在大凌河流域的径流模拟值整体表现为相反的结果，即模拟值略高于实测值。出现上述两种不同的变化趋势并未影响模拟评估指标的整体状况，出现此现象可能与参数化方案的优选以及CLM模式参数集气温、融雪参数等有关。

b.相对于CMADS+SWAT模式大气、陆面与水文耦合模式具有更好的模拟能力和精确度。两种模式输出结果的差异正是由于不同模式和不同驱动场作用的结果，在浑河流域两种模式均表现出较好的模拟效果，在大城子站采用大气、陆面与水文耦合模式表现出较朝阳站更高的模拟结果。