基于水循环的分布式水资源调配模型开发与应用

杨明智，许继军，桑连海，刘 强

（1．流域水资源与生态环境科学湖北省重点实验室 长江水利委员会长江科学院，湖北 武汉 430010；2．长江水利委员会 长江经济带保护与发展战略研究中心，湖北 武汉 430010）

1 研究背景

长期以来，国内外对水资源配置的实践和研究一般是通过还原实测径流、评估天然水资源量的方式进行水量分配，而随着社会取用水量的加大，需要还原的水资源量占比逐渐加大，还原法所产生的误差已经难以被忽略［1-2］。并且，传统的水资源配置一般采用集总式配置方法。在空间上，忽略计算分区内自然地理条件和经济社会参数的空间差异性，均化了分区的下垫面和人类活动强度空间特性，不利于基层单元的水资源管理［3］；在时间上，一般采用逐月配置的模式，不能实时响应水资源的动态变化对水资源配置的影响［4］。

随着分布式水文模型的发展日渐成熟，一些学者提出了以水循环为基础的水资源动态配置模式。赵勇等［5］将平原区分布式水循环模型（PDWCM）与广义水资源合理配置模型（GWRAM）耦合，采用分解和聚合的方式进行信息交互，实现了“自然-社会”水循环的全过程模拟。张洪刚等［6］利用NAM模型模拟流域水文过程，并将径流转化到MIKEBASIN 模型所划分的各分区单元，实现了集总式水文模型与水资源配置模型的耦合，并对汉江流域进行水资源配置研究。陈强等［7］通过改进SWAT 模型，建立水文响应单元与配置分区的空间拓扑关系，对水资源配置结果进行时空展布，实现了SWAT 模型与水资源配置模型的松散耦合，计算了天津13 个区（县）的农业灌溉水量。张守平［8］通过时空展布方式，将以水资源三级区套地市为单位的配置分区数据传输到以子流域高程带划分的计算单元上，实现了集总式水资源配置模型与分布式水循环模型WEP-L 的耦合，并进行了渭河流域水量水质联合配置研究。吕伟［9］将水资源配置信息进行尺度转换，实现与MIKE SHE 灌溉模块的信息交互，构建了灌区农业水资源优化调配耦合模型，并在人民胜利渠灌区进行了应用。曾思栋等［10］针对传统水资源配置模型在水循环联系方面的不足，通过插件式架构实现分布式水文模型DTVGM 与水资源配置的信息交互，开发了分布式水资源配置模型DTVGM-WEAR，并在宜昌市主城区及东风灌区进行了应用。桑学锋等［11-12］通过水文模块与水资源调配模块紧密耦合，构建了概念性分布式水资源综合模拟与调配模型WAS，实现了自然-社会水循环过程的实时互馈模拟。

水资源配置模型与分布式水文模型的耦合研究至今已有十几年时间，模型的发展也比较迅速。但是，其耦合方式多以松散耦合为主，即将水资源配置信息和水文模拟信息进行尺度转换，采用公用参数或者输出文件单向传递的方式实现集总式水资源配置模型与分布式水文模型的耦合［3］。这种耦合方式虽然充分考虑了区域的空间异质性和水循环过程，但主要是进行信息的单向传递，忽略了自然水循环与社会水循环之间的动态互馈作用。以降雨-产流-入渗-蒸发为代表的自然水循环与以取水-用水-耗水-排水为代表的社会侧枝水循环两大过程相互联系、密不可分，前一时段的水资源开发利用活动直接影响着下一个时段的水资源数量及其空间分布［11］。基于松散耦合的水资源配置方法割裂了两大水循环过程的联系，不能很好地反映人类活动用水过程与天然水文过程之间的相互影响，容易导致水资源配置结果出现偏差。在水文模型的结构设计中嵌入水资源配置模块，也即是二者的双向耦合，是实现自然-人工水资源复杂系统精准模拟的有效手段。尽管如此，当前与分布式水文模型耦合的研究仍然较少，而且大多属于半松散耦合的方式，只有少部分实现了双向耦合，如WAS 模型。

因此，本文在分布式水文模型SWAT 的基础上，通过改进其内置模块，并将之与嵌入的水资源配置模块相衔接，实现二者的双向耦合，构建基于SWAT 的分布式水资源调配模型（Water resources allocation and regulation model based on the SWAT, SWAT-WARM）。模型采用具有多元属性的嵌套式单元划分方法，便于水文模拟单元与水资源配置模拟单元之间的实时信息交互，实现了水文模型与水资源配置模型的双向耦合，使SWAT-WARM 模型具有“自然-社会”二元水循环与水资源调配一体化模拟功能，可以在模拟过程中时刻保持自然水循环与社会侧枝水循环之间的动态耦合关系，详细描述自然-社会水资源复杂互馈系统，既可以从宏观上描述流域整体水循环状况和水资源配置结果，也可从微观上探究日尺度模拟单元的取用水结构。

2 模型开发

2.1 模型结构SWAT-WARM 模型是采用FORTRAN 语言在Microsoft Visual Studio2012 平台下开发完成的。模型由分布式水文模型SWAT［13］和水资源配置模型两大子模型聚合而成，其中水资源配置模型是为了便于与SWAT 模型结合而开发。通过改进SWAT 模型中的相关模块，将水资源配置子模型嵌入SWAT 模型，实现双方模拟数据之间的实时交互。

水资源配置子模型主要由数据空间展布模块、多源供水模块、配置模块、耗水模块和排水模块构成，以SWAT 模型划分的水文模拟单元作为基本配置单元，依托SWAT 模型驱动运行。在模拟开始时，数据空间展布模块将输入的需水数据（或历史用水数据）展布到计算单元上；多源供水模块根据水源类型、取水规则等信息和由水文模型提供的水资源信息进行逐日的取水计算；配置模块根据每个计算单元取水量、行业用水需求和用水规则信息进行逐日的水量分配，通过耗水和排水模块输出逐日取水、排水等信息，传递给水文模型；

水文子模型（SWAT）刻画水文循环过程，实时模拟水循环变化对社会用水的影响，以及模拟社会用水对下一阶段的水资源、供用水变化的影响，为水资源配置模型提供河道径流量、湖库蓄水量、地下含水层储水量等实时水资源边界条件信息。

两大子模型互为一体、紧密联系，又分担各自的功能，通过输入、输出数据实时互馈，构成了一个完整的“自然-社会”水资源模拟系统，实现二元水循环和水资源配置一体化模拟。模型结构框架见图1 所示。

图1 SWAT-WARM 模型结构框架

2.2 耦合方法水资源配置子模型与水文子模型的信息双向交互方式如下：在运行开始时，（1）水资源配置模型的多源供水模块将每个计算单元的需水信息和取水优先序信息传递给水文模型，调用各水源模块进行取水量计算；（2）取水数据反向传递给水资源配置模型中的配置模块，对每一个计算单元内的各类用水部门进行水量分配，之后将数据依次传递给耗水模块和排水模块，计算耗水量和排水量；（3）将排水数据返回水文模型的点面源模块，进行点源和面源排水计算；（4）重复（1）—（3）步骤，进行逐日计算，得到整个模拟时段的区域水循环动态变化和水资源实时配置模拟结果。通过模块衔接，SWAT-WARM 模型可以在模拟过程中实现水文模型与水资源配置模型之间逐日信息的双向传递。模块之间的数据传递关系见图2 所示。

图2 模块的数据传递关系

为实现以上所描述的信息双向交互，SWAT 模型与水资源配置模型的耦合设计包括计算单元划分、模块修改与衔接两大部分内容。

2.2.1 计算单元划分 水文模型以自然分水岭线的延伸方向划分天然子流域，但是灌区边界和行政区边界一般不与自然地貌重合，导致所划分的计算单元在空间位置上与行政区、灌区难以很好地对应，影响模拟结果的准确性［14］。本研究采用基于“子流域-行政区-灌区-土地利用-土壤”多元属性的嵌套式坡面离散方法进行计算单元划分（图3（a））。首先，提取河网水系，划分天然子流域；然后，叠加土地利用信息、土壤类型信息和坡度信息，划分水文响应单元（HRU）；最后，将HRU 依次叠加行政区边界和灌区边界，将其进一步切割成多个水文模拟单元，最终完成计算单元划分。每一个计算单元都具有子流域属性、行政区属性、灌区属性、土地利用类型属性和土壤类型属性。

通过计算单元划分，使水文模拟单元与基本配置单元一一对应，从而建立水资源配置模型计算单元与水文模型计算单元之间的空间拓扑关系。每一个计算单元既是水文模型的水文模拟单元，又是水资源配置模型的基本配置单元。计算单元内的用水部门类型划分视水文模拟单元的土地利用类型而定：如果一个水文模拟单元的土地利用类型是城镇用地，则对应的用水部门包括城镇居民、工业和服务业等；如果是农村用地，则对应的用水部门包括农村居民和畜禽等；如果是农业用地，则对应的用水部门包括农田、林地和草地等（图3（b））。

图3 计算单元划分

这样的划分方式，既能体现分布式水文模型的单元划分特点，也满足了区域水资源管理的需求，为两个子模型模拟信息的双向传递奠定基础，进而实现不同尺度的水资源配置模拟。在系统运行时，水资源配置模型可以根据计算单元的类型识别其各用水部门的取水源及其取水优先序，进而传递和调用水文模型中的各类水源模块，计算各个单元的行业用水量和水源取水量，从而进一步统计各行政分区和整个研究区的水资源配置结果。

2.2.2 模块修改与衔接 为实现水资源配置模型与SWAT 模型的耦合，需要对SWAT 模型的部分模块进行代码修改，并与水资源配置模型中的相关模块进行衔接。

（1）耗用水模块修改。SWAT 模型中的耗用水模块包括rchuse 模块（河道取水）、res 模块（水库取水）和watuse 模块（浅水层取水、深水层取水和坑塘取水），但耗用水的设计仅能反映其逐月变化特征。因此，对三个耗用水模块进行代码修改，将月取水参数修改为日取水参数，实现逐日用水模拟。此外，在watuse 模块中添加外调水取水和再生水处理与使用程序，实现外调水和再生水在生活、工业和服务业等用水部门中的使用。

（2）灌溉水源模块修改。SWAT 模型中的灌溉水源模块包括irr_rch 模块（河道灌溉）、irr_res 模块（水库灌溉）和irrsub 模块（浅层地下水灌溉、深层地下水灌溉和外调水灌溉）。在irrsub 模块中添加坑塘取水程序，实现坑塘水在农业灌溉供水方面的使用。SWAT 模型采用将水源取水量直接添加到HRU 上的方式进行灌溉模拟，渠系蒸发、渠系渗漏和渠系退水都作为系统损失，这会影响水文模拟的准确性。因此，对三个灌溉水源模块进行修改，相应的计算公式如下：

式中：ETcan为渠系蒸发损失量，mm；Irrcan为进入渠道的灌溉水量，mm；Lscan为渠系渗漏损失量，mm；Surpcan为渠系退水量，mm；φ为渠系水有效利用系数；α为渠系蒸发系数；β为渠系渗漏系数。

（3）水源模块的衔接。多源供水模块首先识别计算单元的土地利用类型。若是居工地，则程序进入城乡供水计算流程；若是农田用地，则程序进入灌溉供水计算流程；若是其他土地利用类型，则该计算单元不进行供用水模拟。然后，根据设定的取水优先序规则识别计算单元的水源识别码和取水优先序代码，依次调用各水源模块（图4）。河道、水库、浅层地下水、深层地下水、外调水、坑塘水和再生水的水源识别码分别是1、2、3、4、5、6、7。

图4 多源供水模块中的水源模块调用流程

（4）地下水模块修改。对gwmod 模块相关代码进行修改，描述渠系渗漏水量、城镇供水管网漏失水量补给潜水这一过程。修改公式如下：

式中：rht为第t天的潜水补给量，mm；rht-1为第t-1 天的潜水补给量，mm；prc为补给地下水的土壤渗漏水量，mm；Lscan为渠系漏损量，mm；Lspip为城镇供水管网漏失量，mm；delay为地下水补给延迟系数，mm；WSP为水源取水量，m3；pip为城镇供水管网漏损率；Area为计算单元的面积，m2。

（5）地表产流模块修改。对surface 模块进行修改，在地表产流计算公式中添加渠道退水参数。这样，渠道退水随地表径流进入河道，参与后续的河道汇流过程模拟。

（6）点源、面源模块衔接。为实现水资源配置模型的排水模块与SWAT 模型的点源模块（recday 模块和recmon 模块）的衔接，将点源模块中的排水参数置换为排水模块计算出的排水参数，采用错日传递法［14］将排水数据传递给点源模块，将产生的污水安排在下一日模拟时排放，进而实现点源的逐日衔接模拟。

式中：PWy,i和WPy,i分别为第y年第i日的点源排放量和生活工业污水排放量，m3；dlt为一年的天数，dlt= 365 或366。

城镇生活污水和工业废水产生量由排水模块模拟计算获得，计算公式如下：

式中：Wrd为城镇生活污水/工业废水产生量，m3，是在耗水模块中采用行业实际用水量乘以耗水系数计算获得；vd为废污水处理率；re为再生水利用率。

农村居民生活污水和畜禽养殖污水排放量计入其所在计算单元的地表产流计算中，相关参数在subbasin 模块中修改。

2.3 配置规则考虑到水资源系统的复杂性，采用目标函数和约束条件构建的优化配置模型容易出现求解困难或优化结果偏离实际的情况［15］。SWAT-WARM 模型采用基于规则的水资源配置方法，通过对水资源系统各过程的模拟与控制，在设定的规则下进行水量分配，比优化模型具有更强的适应性和仿真性，可以针对水资源复杂系统有效地进行多水源向多用户的水量分配［16］。所设定的配置规则主要包括水量分配规则、供水优先序规则、用水优先序规则、水量平衡规则、水源利用规则、生态保护规则等。在配置求解方法上，模型以水源可利用水量、工程供水能力、取水总量限制等为约束条件，按照设定的水源优先顺序依次计算各水源供水量，以计算单元的编号顺序，按照设定的用水优先级进行逐日循环计算，尽可能地满足受水单元。

2.3.1 水量分配规则 水量分配计算以最大程度地满足计算单元的用水需求为原则，计算公式如下

式中：TWf为计算单元的缺水量；I为计算单元内的用水部门个数；WDi为第i个用水部门的需水量，m3，由输入的总需水量数据展布得来；WUi为第i个用水部门的实际用水量，m3。

2.3.2 用水优先序规则 计算单元内的城乡生活、工业、服务业、农业灌溉等用水部门对水量的分配存在优先顺序要求。SWAT-WARM 模型允许每一个计算单元根据自身的管理需求，对单元内的用水部门设置或调整用水次序方案。程序根据计算单元当日的取水量依次分配给各用水部门，直至分配完毕为止。用水优先计算流程见图5(a)所示。行业用水计算表达式如下：

式中：WDi和WUi分别为计算单元内用水优先序为i的用水部门当日的需水量和用水量，m3；I为用水部门个数；WSP为计算单元当日的取水量，m3；pip为供水管网漏损率（城镇生活、工业等）或灌溉水利用率（农业灌溉）。

2.3.3 供水优先序规则 计算单元对设定的外调水、水库水、河道水、坑塘水、地下水、再生水等多种水源存在供水优先顺序要求。SWAT-WARM 模型允许每一个计算单元根据自身的水源偏好，设定或调整水源供水次序方案。程序从指定的水源进行顺序取水计算，直至满足该计算单元的当日需水量或者到最后一个供水源供水完毕为止。供水优先计算的流程如图5（b）所示。水源取水计算表达式如下：

图5 用水、供水优先计算流程图

式中：WSPi为计算单元中供水优先序为i的水源当日的取水量，m3；I为供水源个数；WD为计算单元当日的需水量，m3；WF为取水工程的供水能力，m3；Wsc为水源当日的可利用水量，m3；WMX为区域取水限制总量，m3。

2.3.4 水量平衡规则 包括河流水量平衡、湖库水量平衡、土壤水量平衡、地下水量平衡等内容。这些在SWAT 模型内置的相关模块中都有体现。

2.3.5 取水总量控制规则 模型中以设置的区域地表水利用总量和地下水开采总量为取水总量限制条件，通过分阶段配置的方式实现地表、地下水资源的联合调配。取水总量可以在年内滚动提取，不能跨年度累积。

式中：I、J分别为年总天数和计算单元总个数；Wsij为第i天、计算单元j的地表水利用量，m3；WSM为区域年度地表水允许利用量，m3；Wgij为第i天、计算单元j的地下水开采量，m3；WGM为区域年度地下水允许开采量，m3。

2.3.6 生态保护规则 为了维持水体自净能力、保护水生生态系统等要求，需要满足河道内的生态流量需求。对此，模型允许设置生态流量控制阈值，当河道流量低于该阈值时，将不能在河道取水，以保护河道生态流量。

式中：Qeco为河道生态流量控制阈值，m3/s；I为从河道取水的用水户个数；WSPi为用水户i的河道取水量，m3；Qrch为河道流量，m3/s。

通过以上的设计，SWAT-WARM 模型具有了“自然-社会”二元水循环与水资源实时配置一体化模拟功能。

3 案例应用

3.1 研究区概况唐河流域地处汉江流域中部，是唐白河流域的一条支流流域，北起伏牛山地区，西与白河为邻，东靠桐柏山脉，与淮河隔山相望，南抵翟湾两河口，流域总面积约为8473 km2（图6）。地势由东北向西南倾斜，唐河水系主要由干流唐河及其分支毗河、泌阳河、桐河、涧河等，涉及社旗县、沁阳县、桐柏县、方城县、宛城区、卧龙区、新野县、襄州区和枣阳市等地。唐河流域境内河道纵横，渠系密布，南水北调中线渠在流域北部的方城县境内穿过，供水范围涉及方城县、社旗县和唐河县三县。唐河流域气候温和、雨量充沛、地形平坦、土壤肥沃，盛产小麦、水稻、花生等粮油作物。但是，流域降水变率大，具有基流小、洪峰高的特点，是汉江径流的低值区［17］，年内分配极为不均，地表水资源年际变化大、丰枯非常悬殊，常发生洪、旱灾害。为防洪抗旱、保障农业灌溉用水，流域内建有宋家场水库、虎山水库等水库。

图6 研究区地理位置

3.2 模型构建

3.2.1 计算单元划分 从SRTM 数据下载平台（http://srtm.csi.cgiar.org/）下载研究区DEM 数据；从资源环境科学与数据中心下载土地利用数据和土壤类型数据，并通过查询中国土壤数据库获取土壤相关参数。基于以上遥感数据划分天然子流域和HRU，再依次叠加行政区划信息及灌区分布信息，将HRU 进一步细分，共获得19 个子流域和760 个计算单元（图7）。这样，每个计算单元都具有子流域、行政区、灌区、土壤类型和土地利用类型属性，从而构建水文模拟单元与基本配置单元之间的一一对应关系。

图7 计算单元划分结果

3.2.2 数据输入 本研究的模型构建需要输入的数据主要有：

（1）气象观测数据：包括唐河流域内及邻近的4 个气象站的1981—2016年气象数据，包括日降水量、日最高及最低气温、相对湿度、日照时数风速等气象要素；

（2）经济社会用水数据：通过查询2006—2016年南阳市水资源公报、襄阳市水资源公报等资料，获得历年各行政区行业用水数据和地表水、地下水资源利用量数据；

（3）水利工程信息：主要包括水库库容、灌溉渠道过水能力、电机井日提水能力等数据；

（4）耗用水效率信息：主要包括渠系水有效利用系数、行业耗水率、污水处理率等内容。考虑到唐河流域的再生水利用量很少，不到用水总量的0.1%，故本次不考虑流域再生水利用情况，不设置再生水利用率参数。

3.2.3 配置规则设置 根据唐河流域供用水实际情况及水库、渠道等水利工程空间分布情况，明晰输配水去向，采用导入信息表的方式设置取用水优先序规则，主要包括供水源类型、水源供水优先次序方案、用水部门类型和行业用水优先次序方案等规则信息。由此构建用水部门与取水源之间的空间拓扑关系。

3.3 模型校验本文参照文献［12］的多指标校验方法，按照先水文校验、后水量校验的次序，分别对河道径流、特征频率年的径流总量、国民经济行业用水量和水源取水量进行校验。首先调整径流过程，然后对校验年径流总量，确定水文参数；最后，对行业用水量和水源取水量进行校验，确定社会水循环参数。在评价指标选择方面，采用相关系数R2和纳什效率系数Ens两个性能指标评价河道断面径流模拟效果，采用偏差百分比指标PBIAS 评价年径流总量、行业用水量、地表和地下水资源利用量的模拟效果。一般认为，当PBIAS 值在±25%范围内、R2＞0.60、Ens＞0.50 时，模拟精度是令人满意的［20-21］。

3.3.1 径流校验 通过对径流曲线数、蒸发补偿系数、河床水力传导度等主要水文参数的调整，郭滩水文站的模拟径流过程与实测径流过程对比结果见表1和图8 所示。在率定期（1983—2002年），郭滩站月径流模拟值与实测值的相关系数为0.741，纳什效率系数为0.734。在验证期（2003—2016年），郭滩站月径流模拟值与实测值的相关系数为0.724，纳什系数为0.685。可以看出，模型对水文过程的模拟精度达到了要求值。

图8 郭滩站的实测与模拟月径流过程对比

表1 郭滩水文站的月径流模拟结果

3.3.2 径流总量校验 通过1983—2016年长系列模拟，获得郭滩水文站多年平均、25%、50%、75%和90%水平年的年径流量结果，与实测年径流量的偏差百分比结果见表2。由表可知，郭滩站多年平均、25%、50%、75% 和90%频率年的偏差百分比分别为7.82%、23.96%、2.17%、-19.34 和-7.58%。可以看出，模型对径流总量的模拟精度达到了要求值。

表2 不同水平年郭滩水文站年径流总量的偏差百分比

3.3.3 供用水校验 由于水资源公报中的供用水数据是以行政区为单位进行统计的，本次基于《南阳市水资源公报》（2010—2016），选择行政范围基本全部位于唐河流域境内的唐河县和社旗县两个县的历年实际用水数据和水资源开发利用量数据进行取用水量校验。通过对渠系水有效利用系数、渠系输水蒸发率、生活工业耗水率等主要社会水循环参数的调整，供用水量模拟结果的偏差百分比见表3所示，模拟结果对比见图9 所示。

表3 2010—2016年社旗县和唐河县供用水模拟结果的偏差百分比

图9 唐河县和社旗县2010—2016年供用水实际值与模拟值对比

社旗县的供用水量偏差百分比几乎全部为0%，模拟效果很好。唐河县用水总量偏差百分比为5.6%，地表水、地下水供水量偏差百分比分别为3.1%、6.6%，均在10%以内。这是因为唐河县经济社会用水以地下水为主，长系列模拟造成了模型中设置为供水源的子流域内的地下水量采补失衡，使唐河县地下水利用量模拟误差相对偏高，也致使行业用水量的模拟值在整体上略小于实际值。总体上，模型对取用水的模拟结果在可接受的范围内，可以较好地反映实际情况。

3.4 结果分析

3.4.1 流域年度水资源配置结果分析 SWAT-WARM 模型可以统计、分析并输出流域年度水资源配置结果。以75%特征频率年为例，唐河流域的行业用水和水源供水结果见表4所示。唐河流域用水总量为9.19 亿m3，其中生活用水（含生态用水）、工业用水和农业用水分别为1.18 亿m3、1.18 亿m3和6.83 亿m3。其中，南阳市用水量最大（5.48 亿m3），其次为驻马店市（1.96 亿m3），襄阳市用水量最小（1.76 亿m3）。在各供水水源中，地下水供水量最高（4.91 亿m3），占总供水量的53.37%，其次为水库水（3.64 亿m3），占总供水量的39.65%，外流域供水量最小（约0.02 亿m3），仅占总供水量的0.2%。唐河流域内南阳市的地下水利用量最高，达3.73 亿m3，占地下水用水总量的76.04%；其次是驻马店市（1.03 亿m3），占地下水用水总量的20.91%；襄阳市地下水利用量最小（0.15亿m3），仅占用水总量的3.05%。

表4 唐河流域75%频率年的水资源配置结果

3.4.2 流域年度水循环转化分析 以75%频率年为例，通过汇总唐河流域的水循环模拟结果，获得流域水循环转化关系见图10 所示。全流域降水总量65.04 亿m3，地表产流量9.86 亿m3，总径流量11.13 亿m3，年末土壤水蓄变量-10.31 亿m3、地表水蓄变量1.78 亿m3、地下水蓄变量为-4.34 亿m3。全流域耗水总量为66.62 亿m3，其中土壤蒸发18.56 亿m3，植被散发44.20 亿m3，截留蒸发2.10 亿m3，积雪升华0.37 亿m3，水面蒸发0.47 亿m3，生活工业用水消耗0.92 亿m3。全流域的经济社会总用水量为9.19 亿m3，地表水利用量4.29 亿m3（含外调水0.02 亿m3），地下水利用量4.91 亿m3，经济社会耗水量和排水量分别为5.74 亿m3和3.45 亿m3，流域出境总水量8.17 亿m3。

图10 唐河流域75%频率年的自然-社会水循环转化关系图（单位：亿m3）

3.4.3 行政区月供需平衡分析 SWAT-WARM 模型可以统计、分析并输出每个行政单元的逐月水量平衡分析结果。以社旗县为例， 75%频率年的水量供需平衡分析结果见表5所示。由表可知，75%频率年社旗县经济社会需水量为12 305 万m3，供水量为11 178 万m3，全年缺水1127 万m3。缺水月份分别为3月、10—12月，其中，11月份缺水量最大（754 万m3），其次是10月份（326 万m3），3月份和12月份为轻微缺水（分别是36 万m3和11 万m3）。

表5 2016年社旗县在75%频率年的水量供需平衡结果

3.4.4 计算单元逐日取用水分析 SWAT-WARM 模型可以模拟并输出每一个计算单元的逐日水量分配结果。本次选取了第365 号计算单元（农田）和第757 号计算单元（城市）作为分析对象。两个计算单元在75%频率年都利用了河道、水库和地下含水层三种水源。其中，第365 号计算单元的水源供水次序为：水库＞河道＞地下含水层；第757 号计算单元的水源供水次序为：河道＞水库＞地下含水层。两个计算单元在75%频率年的行业用水和水源供水逐日模拟结果见图11 所示。

图11 75%频率年唐河流域第365 号和757 号计算单元的逐日水量分配结果图

由图可知，SWAT-WARM 模型根据指定的配置规则对两个计算单元进行了多源互济供水，满足了计算单元内各用水部门每日的用水需求。第365 号计算单元的水库水利用量最大（324.33 万m3），占总用水量的67.35%，河道水利用水量最小（16.47 万m3），占比仅为3.42%。在6—8月份，地下水成为了最重要的补充灌溉水源。这是因为水库在前几个月的供水，蓄水量不足，而这段时间正是唐河流域的降雨集中期，较多的降雨有利于潜水补给。因此，水库供水量减小，地下水利用量增加。第757号计算单元以河道取水为主，全年取水量占总量的74.53%（2241.43 万m3）。在1月12—23日和6月25日—7月9日两段时间因河道水量不足，进行了水库补充供水，全年供水量为139.62 万m3，仅占总量的4.64%。在进入10月份后，河道径流量降低，难以继续支撑该计算单元的用水需求。因此，在10月16日开始使用地下水进行补充。

4 结论与展望

4.1 结论

（1）本文通过修改SWAT 模型源代码，设计并嵌合水资源配置模块，构建了基于水循环的分布式水资源调配模型SWAT-WARM，提出了包含计算单元划分、模块修改与衔接以及配置规则的双向耦合方法，实现了“自然-社会”水循环动态互馈与水资源实时配置一体化模拟，具有了刻画水资源系统多水源、多工程、多用户的功能，能够将水源与用水户之间的拓扑关系、水量在水资源系统中的传递关系得到客观、清晰的描述，不仅能够反映自然水循环过程对社会取用水的影响，还能够反映经济社会活动对自然水循环过程的实时干预，充分体现经济社会用水过程与天然水文过程之间的动态反馈作用。

（2）模型采用嵌套式单元划分方法，既能体现分布式水文模型的单元划分特点，也满足了区域水资源管理的需求，拓展了水资源配置的时空尺度：宏观上，能够提供区域的年尺度水循环转化及水资源配置结果；中观上，能够提供行政分区的月尺度供需平衡分析；微观上，能提供计算单元的日尺度行业用水过程和水源取水过程。模型采用基于规则的模拟方法，仿真性强，可以通过设计或调整区域用水需求、水源取水限制条件及供、用水优先顺序等多种规则，制定出代表不同利益的配置方案，为区域水资源规划与精细化管理提供良好的决策。

（3）以唐河流域为研究对象，采用包括河道断面径流过程、特征频率径流总量、国民经济用水量和水资源开发利用量等多指标校验方法对模型的模拟效果进行校验。模型在郭滩站率定期（1983—2002年）的月径流模拟的相关系数为0.741，纳什效率系数为0.734，在验证期（2003—2016年）月径流模拟的相关系数为0.724，纳什效率系数为0.685；流域多年平均、25%、50%、75%和95%水平年的年径流量模拟值与实际值的偏差百分比分别为7.82%、23.96%、2.17%、-19.34 和-7.58%；社旗县的供用水量模拟值与实际值的偏差百分比均接近0%，唐河县供用水量的偏差百分比均小于10%。以上结果均达到了模拟精度要求。在此基础上，分别分析了年尺度全流域水资源配置结果、月尺度行政分区供需平衡结果和日尺度计算单元取用水过程模拟结果，并给出了全流域自然-社会水循环转化关系图。综上可见，模型能够反映流域水循环过程和水资源开发利用情况，可以支撑水资源精细化管理需求。

4.2 展望

（1）本研究所构建的SWAT-WARM 模型是一种基于规则的水资源配置模拟模型，由于难以有效控制数量众多的约束条件及参数，一般采用经验法组建多种情景，容易忽略系统最优解，致使模拟方案的目标针对性不强。如何将优化算法与SWAT-WARM 模型进行结合，综合优化模型和模拟模型的优点，还需要做进一步的探讨研究。

（2）在模型中，计算单元需水量是按照计算单元所在行政区的面积占比进行时空展布获得的，忽略了不同城镇之间人口分布、产业结构的空间差异，也未考虑各用水部门对水资源的需求强度的时间差异，当模拟面积较大区域时，可能会影响模拟精度。此外，模型没有设计水源对不同供水对象的分水比例，当在有明确分水比例的地区进行应用时，可能会造成一定的误差。这些设计方法都有待进一步的改善。

（3）SWAT-WARM 模型内嵌合了分布式水文模型（SWAT）的水质相关模块，为精细描述水质的动态变化过程提供了良好的基础。但本次研究仅限于对水量的分配，没有考虑水质对水资源配置的影响，后续工作可以考虑在模拟规则中增加分质供水条件，实现区域水量水质联合模拟与配置，进一步完善模型的综合性能与实用性能。