SWAT模型在碾盘河流域的应用研究

(辽宁省河库管理服务中心(辽宁省水文局)，辽宁 沈阳 110003)

碾盘河位于清河右岸，是清河的一级支流，辽河干流的二级支流。河流发源于辽宁省铁岭市西丰县和隆满族乡，流经西丰县和隆满族乡、凉泉镇、房木镇以及开原市八棵树镇，在开原市八棵树镇汇入清河。河流全长55km，流域面积552km2，河流多年平均年降水量750.5mm，平均比降3.21‰[1]。由于河流发源于山区，并且各支流河长短、比降大，造成河道汇流时间短并且集中，加之受地理、地势和气候条件的影响，碾盘河经常泛滥，多次成为清河的暴雨中心，洪涝影响甚至危及辽河[2]。碾盘河位于清河水库的上游，清河水库是一座以防洪、灌溉功能为主的大(2)型水库，同时也是铁岭市开原市和清河区的备用水源，碾盘河作为清河水库的重要汇入支流，其水质状况会对清河水库水源水质产生重要影响。因此，在碾盘河流域开展流量和水质的分析与预测工作，对于流域水文测报、防洪、水资源保护等工作的开展具有重要的现实意义。

SWAT模型属于流域尺度的分布式水文模型[3]。模型输入DEM数字高程、土地利用、土壤等特征数据，完成研究流域河网的提取、子流域的划分、水文响应单元的划分。每个水文响应单元的坡度、土地利用、土壤特征基本一致。模型通过每个水文响应单元的模拟计算，汇总形成整个流域的水文循环模拟结果。SWAT模型对水文过程的模拟主要分水循环的陆面部分和水面部分，二者分别模拟子流域向河道汇水的过程、主河道向流域出口汇流的过程[4]。SWAT模型已应用于流域水文过程的模拟与预测、环境影响下的水文响应研究、管理措施预测以及非点源污染研究等领域[5-9]。目前，将SWAT模型应用于辽河流域或清河流域的文献中，多针对位于辽河干流或清河的水文测站开展率定与验证，预测分析等研究工作也更加侧重于干流，也未见单独针对碾盘河流域的SWAT模型的应用与研究[10-11]。鉴于此，本文通过构建SWAT模型，模拟分析了碾盘河耿王庄水文站流量和水质指标氨氮的变化过程，并对模拟结果进行了分析，研究结果为碾盘河流域水文测报、水资源保护与管理等工作的开展提供技术支撑，同时，可为其他小流域相关研究工作的开展提供借鉴与参考。

1 研究区域概况

研究区域为碾盘河耿王庄水文站以上流域，位于辽宁省东北部的铁岭市境内。区域地处辽东丘陵区，属北温带大陆性季风气候区，降水主要集中在6—9月。大部分研究区域所在的西丰县的年平均气温为5.4℃，历史最低气温-43.4℃，历史最高气温36.7℃，年平均降水量692.2mm，无霜期131天左右[12]。

研究区域所在的县级行政区是铁岭市的西丰县和开原市，两县市占研究区面积的比例分别为90.3%和9.7%。区域涉及乡镇主要包括西丰县和隆满族乡、凉泉镇、房木镇以及开原市八棵树镇，区域人口约为5.13万人。研究区域具有丰富的森林、矿产、旅游资源，经济发展主要依靠农业及畜牧业等。

2 基础数据及模型构建

2.1 基础数据

构建SWAT模型所需的基础数据主要包括DEM数字高程、土地利用、土壤、气象、水文、水质、污染源数据等。

应用DEM数字高程数据可以获取研究区的地形、提取河网、划分子流域，本文使用的DEM数字高程数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台，空间分辨率为30m×30m。土地利用和土壤数据等是划分水文响应单元的基础[6]。模型利用土地利用数据计算植被生长、地表产汇流等，表征不同土地利用类型区域的产汇流情况；利用土壤数据计算壤中流和浅层地下水量，表征不同土壤类型区域的产流情况。本文采用的是2010年土地利用成果，空间分辨率为30m×30m，土壤数据来源于世界土壤数据库(HWSD)，空间分辨率为1km×1km。气象数据是计算流量和蒸散发量的基础，本文采用的气象数据包括研究区域周边气象站的逐日降水量、最高气温、最低气温、相对湿度、风速数据，以及耿王庄雨量站的逐日降水数据。污染源数据是水质指标模拟的基础，研究区域位于水源上游，水质较好，污染类型以非点源污染为主。本文参考文献[13-14]，确定了研究区域的主要种植作物为玉米，一年一季，播种期为4月中下旬，收获期为9月中下旬；同时，依据《辽宁省统计年鉴》对农作物耕作过程中农药和化肥的施用情况等进行估算。

2.2 模型构建

模型基于DEM数字高程数据，并结合研究区域的数字化河网底图，完成了研究区域的河网提取和子流域的划分。研究区域共划分28个子流域，流域面积合计532.8km2，研究区域河网分布情况及子流域的划分情况见图1，其中序号为28的子流域为耿王庄水文站所在流域。在河网提取和子流域划分的基础上，结合土地利用、土壤及坡度信息，完成研究区域水文响应单元的划分。研究区域共划分水文响应单元94个，水文响应单元划分情况见图2。在完成水文响应单元划分后，将气象数据及耕作管理数据添加至模型，完成SWAT模型的构建。

图1 研究区域河网及子流域分布情况

图2 研究区域水文响应单元划分情况

2.3 模型的率定与验证

本文采用SWAT-CUP软件的SUFI-2算法对模型参数进行敏感性分析、率定和验证[15]。为降低模型初始值对模拟结果的影响，以2012年3—6月作为预热期；同时，依据实测数据情况，以2012年7月至2013年12月作为率定期，对耿王庄水文站的月均流量、氨氮含量进行率定；以2014年1月至2016年12月和2014年1月至2014年12月作为验证期，分别对耿王庄水文站的月均流量、氨氮含量进行验证。

在参数敏感性分析与率定方面，参考文献[16]分别选取与径流、泥沙、水质相关的30个参数进行敏感性分析与率定，主要考虑了影响降雪、产流、汇流、地下水、壤中流、蒸散发、河道、产沙、物质迁移与转化等过程的参数对模型分析的影响，具体参数见表1。表中t-Stat表示参数的敏感性，p-Value表示参数敏感性的显著水平，p-Value越小、t-Stat绝对值越大表示该参数越敏感。由表1可知，对于研究区域，基流α系数(ALPHA_BF)、土壤饱和导水率(SOL_K)、水土保持措施因子(USLE_P)、主河道有效水力传导系数(CH_K2)、地下水延滞天数(GW_DELAY)、土壤蒸发补偿系数(ESCO)、反硝化系数(CDN)等参数较为敏感。ALPHA_BF是表示基流回退时间长短的参数，其值会对河流基流量的变化产生影响；SOL_K是表示土壤导水能力的参数，其值会对土壤中水体的下渗速度、地下水的补给量产生影响；USLE_P是特定水土保持措施下的土壤流失量与未实施水土保持措施地块顺坡耕作的土壤流失量之比[17]，反映了水土保持措施效果；CH_K2反映了河流因补给地下径流而引起的流量损失；GW_DELAY是降水入渗补给地下水的延滞时间；ESCO反映了土壤中水体的蒸发能力，随着ESCO值的减小，土壤深层的蒸发量增加；CDN是反映水体中硝酸盐中的氮元素还原为氮气的生物化学过程的参数。上述参数具有较强的敏感性，一方面体现了研究区域地处半湿润地区、植被覆盖较好、以山地为主的气候、植被及地形特点等，同时也表明水体中氮元素在不同形态之间的转化对水质指标模拟结果的影响较为明显。

表1 模型敏感性分析参数统计

续表

在模拟结果的评判方面，采用线性回归相关系数R2和纳什效率系数Ens(Nash-Suttcliffe)对SWAT模型的模拟结果进行评价。Ens用于衡量模型模拟值与实测值之间的拟合度[9]，Ens越接近于1表示模拟精度越高，当Ens=1时，代表实测流量与模拟流量相一致的情况。其计算公式为

(1)

式中：QO为实测值；QP为模拟值；Qavg为实测值的平均值；n为实测值的个数。

3 结果与讨论

3.1 模拟值与实测值的对比分析

模拟时段耿王庄水文站月均流量的模拟值及实测值的对比见图3。模拟结果表明，率定期月均流量模拟结果的线性相关系数R2为0.86，Ens为0.79；验证期月均流量模拟结果的线性相关系数R2为0.79，Ens为0.69。率定期和验证期的R2和Ens均满足对模型模拟结果的评判要求。由图3可知，在模拟时段，耿王庄水文站流量的模拟值与实测值的变化过程基本一致，并且对降水量的变化过程进行响应，能够体现流量随降水量变化的特征。通过实测值与模拟值的对比发现，总体而言，流量模拟值较实测值有所偏高，相较于非汛期的模拟结果，汛期(6—9月)的模拟结果更接近于实测值，这与非汛期实测流量本身相对较小，在一定程度上增加了模拟的难度有关。另外，在各年份的模拟结果中，降水量较大的2016年和2013年模拟效果最好，模拟值相较于实测值的偏差分别为19.3%和28.0%。对于研究区域，本文所建立的模型对于降水量更为丰沛的时段具有更优的模拟效果。表2中列出了模拟时段耿王庄水文站汛期平均流量实测值与模拟值的对比情况，其中，2012年模拟值较实测值的相对误差较大，这可能与模型预热期过短有关，模拟结果受到了初始值的影响。

图3 率定期耿王庄水文站径流量模拟值与实测值对比

表2 2012—2016年耿王庄水文站汛期流量模拟值与实测值对比情况

模拟时段耿王庄水文站水质指标氨氮含量的模拟值及实测值的对比见图4。模拟结果表明，率定期氨氮含量模拟结果的线性相关系数R2为0.88，Ens为0.80；验证期氨氮含量模拟结果的线性相关系数R2为0.76，Ens为0.59。率定期和验证期的R2和Ens均满足对模型模拟结果的评判要求。由图4可知，在模拟时段，耿王庄水文站月流出氨氮含量的模拟值与实测值的变化过程总体一致，但模拟值较实测值总体偏低，在部分时段，虽然实测含量的峰值存在较小的变化，但是模拟结果的响应并不明显，这可能与实测值并非逐日连续监测数据有关。另外，汛期模拟结果总体优于非汛期模拟结果，这与流量的模拟结果相一致，也在一定程度上体现了流量模拟是水质模拟的基础。由图4氨氮实测值和模拟值的变化过程线可知，氨氮含量较高的时段多出现在汛期，这主要与研究区域污染类型以非点源污染为主，汛期降水量较大，污染物容易通过降水的作用汇入河道有关。

图4 验证期耿王庄水文站径流量模拟值与实测值对比

3.2 模拟结果分析

图5 2013—2016年总降水量、总水量、氨氮模拟结果

通过建立的SWAT模型，对2013—2016年的水量及水质变化过程进行了模拟，图5是耿王庄水文站所在流域出口各年度降水量、水量、氨氮含量的模拟结果。由图5可知，水量和氨氮含量与降水量的年际变化规律基本一致，即降水量较多的2013年和2016年，流域出口的产出水量和氨氮含量也较多，同时氨氮的年际变化情况明显大于总水量和降水量的年际变化情况。由表3可知，在汛期随着降水量的增多，流域产出水量和氨氮的产出量明显增多，汛期降水量占全年的71%、产水量占全年的63%、氨氮含量占全年的96%。产出水量的年内变化情况相对平缓，这与研究区地处山区、气候条件湿润，枯水期地下水对河流的补给量较多有关，而氨氮含量在汛期的变化较为明显，一方面是由于化肥、农药施用等农业种植活动主要发生在入汛前后，同时在汛期营养物质受雨水冲刷的影响也更容易进入河道。模拟结果也印证了研究区污染类型以非点源污染为主，而对于研究区域，水资源保护工作应重点围绕非点源污染治理方面展开，确保水质安全及持续改善。

表3 2013—2016年各月总降水量、总水量、氨氮模拟结果

4 结 语

本文以碾盘河耿王庄水文站以上流域作为研究区域，以研究区域DEM数字高程、土地利用、土壤、气象、水文、水质等数据为基础，通过构建SWAT模型，将研究区划分为28个子流域和94个水文响应单元。并选取与流量、泥沙、水质等相关的30个参数开展敏感性分析和率定，以月度为研究尺度模拟了耿王庄水文站流量、水质指标氨氮含量的变化过程。结果表明，在参数敏感性分析方面，基流α系数、土壤饱和导水率、水土保持措施因子、主河道有效水力传导系数、地下水延滞天数、土壤蒸发补偿系数、反硝化系数等7项参数较为敏感。在模拟结果分析方面，率定期和验证期的模拟精度均符合相关要求，模拟结果能够反映流量、氨氮含量的变化特征。同时，应用模拟结果分析了研究时段流域内降水量、总产水量、氨氮含量的年际和年内变化特征，结果表明总产水量和氨氮含量受降水影响显著。模型可为研究区域水文测报、水资源管理、非点源治理等工作的开展提供技术支撑。

在后续的研究中，应通过完善模型输入数据等方式，改善模拟效果。并进一步收集数据，延长模拟时段，提高模型的适用性；另外，可进一步扩大研究区域，提高模型的应用范围。