基于VIC模型的修河干流径流模拟研究

吴佳琪，温天福，叶 琦，吴向东，刘 鑫

（1.江西省水利科学院，江西 南昌，330029；2.江西省赣抚平原水利工程管理局，江西 南昌，330096）

0 引言

随着计算机技术的不断发展，深度结合地理信息学科的3S（GIS、RS、GPS）技术和分布式水文模型具有将下垫面划分为大量网格并充分考虑流域内降雨和土地覆盖在空间上分布的不均匀性的特点，以此来构建适用于不同流域的水文计算模型，进而对流域的水文物理过程进行模拟与预估已经成了一种常用的区域水资源模拟、评价与规划的手段[1]。VIC分布式水文模型在各种区域的径流模型研究不仅能全面客观的认识和描述区域的水文循环物理过程，而且还能为区域水资源的合理开发与利用提供可靠的数据和技术支撑。

修河流域内存在着水资源短缺、水资源分布不均等问题[2]；在气候变化和人类活动的双重影响下，修河流域水文循环过程也发生着变化，径流的年内和年际分布也发生着相应的变化，从而会给流域内水资源开发利用、水资源管理、水生态系统带来一系列的影响，修河流域洪水径流演变规律变得越来越复杂，洪水干旱灾害等时常发生[3]。因此，使用水文模型工具对如何合理优化配置修河流域水资源进行深入研究非常重要，也为修河干流水旱灾害防治与水生态系统修复提供了科学依据[4]。

本文选取修河干流虬津站以上控制流域为研究区域，构建了适用于修河干流的VIC模型，利用虬津水文站1980～2016年长系列逐月平均流量系列资料，对区域进行了径流的模拟与分析，研究对气候变化下认识和理解修河干流径流量的变化规律和为区域的水资源开发利用、水旱灾害防御提供数据基础和技术支撑。

1 研究区概况

修河处在江西省西北部，为鄱阳湖水系五大河流之一，相应流域面积14 539km2。修河发源于铜鼓县高桥乡叶家山，最终在吴城镇望江亭处注入鄱阳湖。修河流域属于亚热带湿润季风气候区，春夏之交多梅雨，秋冬季节降水较少，平均气温17℃，多年平均降水量1 663.2mm。修河流域降水量充沛但年内分配极其不均，4～6月多年平均降水量约占全年降水量50%，主汛期为4～6月，主汛期水量占全年总水量的50%～55%[4～6]。本文所选择的研究区域为虬津水文站以上控制面积，虬津水文站位于修河干流永修县虬津乡虬津村，东经115°41'，北纬29°10'，控制流域面积9 914km2。

2 模型和数据

2.1 VIC模型简介

VIC（Variable Infiltration Capacity）模型又称可变下渗能力模型，是一种基于空间正交分布网格化的大尺度陆面分布式水文模型。该模型基于Wood[7]的思想由Liang[8-10]等研发和改进，由先前的VIC-2L模型逐渐改进发展为成熟的VIC-3L模型。VIC模型在水量和能量平衡下进行陆-气间的模拟研究，模型将网格上的径流深利用汇流计算模型转化成流域出口断面的径流量过程，模型不仅对热量过程描述充分，而且还全面考虑了植被冠层湿部蒸发、植被蒸腾、裸土蒸发和土壤冻融、积雪融雪、湖泊湿地等参数变化过程以及流域下垫面的降水、下渗、出流、土壤、植被的时空差异，模型广泛应用于大尺度空间的水文模拟和预测，是研究气候变化对水文过程影响的重要模型之一[11]，在我国的许多流域都成功应用[12]。同时，由于VIC（Variable Infiltration Capacity）模型其功能只有计算产流量而无法给出汇流量，故本硏究中采用 Dag Lohmann[13，14]研发的Routing汇流模型进行计算，使用单位线进行坡面汇流以及线性圣维南方程进行河道水网汇流到流域的出口处，输出为逐月的出口站点模拟的径流量数据。

2.2 研究区数据

驱动VIC模型所需要的输入数据主要有气象驱动数据、植被数据、植被库数据、土壤参数数据和汇流模型所需参数等。本研究区域数据来源如表1所示，主要包括分辨率为90m的SRTM数字高程数据、Maryland大学全球1km分辨率地表覆盖类型数据、FAO全球土壤类型分辨率数据以及虬津站1980～2016年月均径流水文系列数据；气象数据来自普林斯顿气象同化数据集中提取的每日降水、最高和最低气温、平均风速数据。

表1 研究数据来源

本研究以空间分辨率为0.083 3°*0.083 3°将流域划分为132个网格，利用matlab编写脚本程序提取研究区的逐日降水量、最高气温、最低气温和风速四项气象要素数据来驱动VIC模型进行研究区域网格的产流计算。

汇流计算模型的所需参数包括河流网络、流域内部栅格流向、单位线、网格贡献面积等；对于流域尺度的模拟来说，流域的初始状态都是不清楚或者不准确的，所以需要给模型一定时间的预热期，通过这个模型自身的模拟来获得一个初始状态。本次模拟过程中采用1980～1990年作为模型的预热期，到1990年各格网的模拟值接近于真实值。

2.3 评价指标

VIC模型经过产流和汇流计算过程产生流域出口断面径流模拟数据。为了定量刻画模型的模拟效果，选取两个目标函数作为评价模型在研究区径流模拟效果的衡量指标，分别为反映流量过程拟合程度的NSE（Nash-Sutcliffe）效率系数[15]和反映总量精度的多年径流相对误差Er。NSE效率系数值越接近1，则表明模拟的拟合程度越高，模拟的效果越好。NSE效率系数计算公式：

相对误差Er数值越接近0，则表明模拟的流量与实测流量在总量的偏离程度小，模型的模拟效果良好。相对误差Er计算式：

3 模拟结果与分析

3.1 模型参数率定

VIC模型参数率定需通过虬津站实测径流数据资料与模拟数据进行对比分析，以1990～2005年为模型的率定期、2006～2016年为模型检验期。根据土壤参数的主要六个参数（B、Ds、Dsmax、Ws、d2、d3）来对模型进行参数率定优化。由于模型一次运行时间太长，采取自动优化参数化很难实现，本研究采用手动率定参数结合相关流域之间的参数移植[16]和参考均匀性设计方案[12]等方法优化实现。对径流模拟效果敏感的土壤参数以及调参原则：①B值越大会减少下渗，从而使得模拟的洪峰值大；②Ds、Dsmax、及第三层土壤厚度d3会影响基流，此三参数值越大，会增加冬季枯水期的流量；③第二层土壤厚度d2会明显影响表面产流量，值越大会减少产流量，增加蒸发。本次模型参数率定优选取值结果见表2。

表2 VIC模型率定参数物理意义及取值

3.2 模拟效果分析

根据已有的虬津控制水文站1990～2016年的实测月径流系列数据进行模型的率定和验证。其中，选择1990～2005年为模型率定期，2006～2016年为模型验证期。如图1所示，模型在月尺度上，率定、验证期的NSE分别为 0.85，0.84，Er分别为 8.67%，8.98%；验证期的NES和Er值相较于率定期有所下降，但模型在率定期和验证期模拟效果符合要求，均能较好地反映虬津站的实测径流变化过程，其中模拟的洪峰出现时间、退水过程和秋冬季节枯水期的水量都较为吻合，同时模拟峰值流量存在小于实测流量的情况。模型的模拟结果统计表见表3。

表3 虬津站以上控制流域模拟结果统计表

图1 虬津站率定期、验证期实测和模拟月径流量过程对比

根据实测和模拟系列值绘制1990～2016年份虬津站多年月均实测与模拟径流平均值曲线图（见图2），多年月均流量值的Nash效率系数为0.86，相对误差为8.87%。但在多年月均径流值中，3月、5月、7月的值模拟均值和实测均值相差较大，模拟值和实测值差距分别为13.5%、18.7%和11.3%。造成模拟效果不佳的原因可能是修河干流虬津站上游的柘林水库蓄水运行会影响区域内年内径流分配过程，对虬津水文站汛期4～6月的径流极值系列有显著的影响；文献表明5月份降水量是影响虬津站各时间尺度极端径流系列变异的主要气象要素[4]。总体上，VIC模型在修河干流流域的月尺度平均径流量的整体模拟效果良好且能说明模型在修河干流具有一定的适用性。

图2 虬津站多年月均实测和模拟径流值曲线图

模拟值与实测值的线性拟合方程和月径流量散点图见图3和图4，其中图3代表1990～2005年模型率定期的实测-模拟月径流量散点和趋势线，大部分散点都比较均匀的分散在趋势线的两侧，表明模拟值能较好地反映实际径流情况；图5代表2006～2016年模型验证期的实测-模拟月径流量散点和趋势线，图中散点与率定期散点比较有几个点离散，但大部分散点都处于线性趋势线附近，验证期内模型对径流的模拟效果也能满足要求。

图3 率定期月径流量散点图

图4 验证期月径流量散点图

VIC模型由于考虑复杂的物理过程和模型自身存在一定的局限性，需要的输入参数较多，而这些参数很难全部精确获得，其中的许多参数非常依赖于经验公式或从相关的研究文献中参考和获得，使得模型运行所需的参数难免具有一些不确定性，这也导致了本次模拟的结果存在一定误差，需后续进行分析与改进。

4 结论与展望

本研究通过构建适用于修河干流流域的VIC水文模型来对区域的多年径流过程进行模拟与分析，主要得到以下结论：

（1）VIC模型在修河干流流域的径流模拟研究表明了模型在该区域具有良好的适用性。在月尺度上其效率系数NSE的值都在0.7以上，可较好的反映研究区的径流过程。而对于模拟系列值中出现的洪峰值，模型的模拟效果稍欠佳，主要原因是区域的气候变化、人类活动和区域下垫面等三个因素均会对区域的径流过程有影响。

（2）由于本研究气象驱动数据只采用了同化数据集提取的气象数据资料而未采用区域内的气象站点的实测气象资料进行驱动数据制作，在月径流过程的模拟存在一些不足，在未来进一步的研究中可以采用区域内水文站点的实测气象资料来驱动VIC模型进行区域的日径流和年径流模拟。

（3）在下一步的工作中，可以利用已构建的VIC模型结合不同气候情景下的气象数据驱动水文模型进行研究区域径流的变化情况分析与预估，为未来区域的水资源规划和评价分析提供可靠的数据基础和技术支撑。