基于SWAT模型的廣西北部灣經濟區徑流敏感性研究

戶超

（中國水利水電科學研究院水資源研究所，北京　100038）

基于SWAT模型的
廣西北部灣經濟區徑流敏感性研究

戶超

（中國水利水電科學研究院水資源研究所，北京100038）

摘 要：利用SWAT模型對廣西北部灣經濟區進行水文模擬，并利用鄒圩、南寧等8個水文站的實測徑流數據對模型進行驗證，說明SWAT模型在研究區域具有良好的適應性。選取增量情景法建立降水變化、氣溫變化和消耗性用水變化3種情景，并模擬出對應的徑流情況，對不同水文站的徑流敏感度進行了計算分析。總體來說，徑流對于降水因子的變化敏感性最高，其敏感度在0.4～2.4；對于消耗性用水的變化敏感性最低，其敏感度在0.02～0.15。不同地區對相同因子的敏感性也有所不同，大風江對于降水因子和氣溫因子的敏感性要高于其他地區；而茅嶺江對于消耗性用水因子的敏感性要高于其他地區，應該特別注意該地區人類活動對徑流產生的影響。

關鍵詞：SWAT模型；增量情景法；降水；氣溫；消耗性用水；徑流敏感性

1　研究背景

IPCC（政府間氣候變化專業委員會）報告指出在未來100年中，全球平均氣溫將每10年升高0.2℃，降水也會出現明顯的變化［1］，而人類生產活動的發展也越來越突出地改變著自然環境。氣候變化和人類活動作為變化環境的兩個重要組成部分對徑流增量造成的影響日益加劇，致使人們在水文計算、流域規劃、水資源評價等各個方面都不可避免地考慮這種影響［2］。其影響過程、結果以及應對策略已成為國內外研究的重要課題，而徑流對于這兩大驅動力的響應研究也得到了國內外專家學者的廣泛關注［3］。

廣西北部灣經濟區（南寧、北海、欽州、防城港四市）作為我國西部大開發地區唯一的沿海區域，其地區的發展已經列入國家發展戰略。正因如此，研究區具有一些由于人口資本快速集聚、產業大規模轉型、經濟社會快速發展所帶來的水問題。其六大主導產業即石化、造紙、冶金、輕工、高技術和海洋利用，多為高用水行業，對水資源的量和質提出了很高的要求，對水環境和水生態系統帶來了前所未有的壓力［4］。

筆者以廣西北部灣經濟區為研究對象，利用基于物理機制的分布式水文模型SWAT對北部灣地區的水文循環狀況進行精準模擬，并將氣候變化和人類活動這兩大驅動力分解為降雨、氣溫以及消耗性用水三大因子，通過調節各影響因子設定不同的增量情景，模擬出不同情景下的徑流情況，最終比較分析出徑流對各影響因子的敏感程度。其成果對水資源的開發利用過程管理、極端天氣的應對機制建立具有一定的理論和實踐意義，以期為廣西北部灣經濟區未來的水資源開發利用規劃提供決策依據。

2　區域概況

北部灣經濟區位于廣西壯族自治區南部，包含南寧、北海、欽州、防城港4個核心地級城市，總面積4.25萬km2，約占全區總面積的18%。該研究區終年太陽輻射強，氣溫高，降水豐富，年均氣溫22～22.5oC，多年平均年降水量2 000 mm左右，年均蒸發量1 397.7 mm。研究區境內主要有兩大水系，即珠江流域西江水系和桂南沿海諸河水系，多年平均水資源量為305.14億m3，占廣西水資源總量的18.5%。但其降水量年內分布不均，汛期降水量能夠達到全年的70%～80%，個別年份也會因為極端天氣而導致干旱事件的發生。

3 基于SWAT模型的徑流模擬

3.1模型概況

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型是由SWRBB模型與河道驗算模型ROTO模型整合成的半分布式水文模型［5］，它可以在水文響應單元（HRUs）的空間尺度上模擬地表徑流、入滲、地下水流、融雪徑流、土壤溫度、蒸散發、作物生長、養分（氮、磷）流失、流域水質、農藥/殺蟲劑等多種過程以及各種農業管理措施（耕作、灌溉、施肥、收割、用水調度等）對這些過程的影響［6］。

3.2基本數據輸入

（1）數字高程圖DEM（Digital Elevation Model）。精度為90 m×90 m，數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心科學數據中心（http://www.gscloud. cn/）。

（2）土地利用圖。分辨率為1 km×1 km，數據來源于寒區旱區科學數據中心國家地球系統科學數據平臺（https://westdc.westgis.ac.cn/）。

（3）土壤類型圖。分辨率為1 km×1 km，數據來源于聯合國糧農組織（FAO）以及維也納國際應用系統研究所（IIASA）所構建的世界和諧土壤數據庫（HWSD），中國境內數據源為第2次全國土地調查南京土壤所提供的1∶100萬土壤數據。

（4）氣象數據。選取平果、南寧、靈山、防城港、東興、北海、欽州7個氣象站的逐日氣象資料以及研究區域內54個雨量站的逐日降雨資料建立了氣象數據庫。數據時長為2000—2006年，氣象數據來源于中國地面氣候資料日值數據集（V3.0），降雨數據來源于廣西壯族自治區水文局。

（5）水文數據。選取鄒圩、南寧、貴港、長歧、黃屋屯、陸屋、坡朗坪、常樂共8個水文站2000—2006年的逐月徑流量進行模型的率定和驗證。

（6）消耗性用水數據。主要包括牲畜耗水量、工業耗水量、城鎮公共耗水量、城市居民耗水量，數據來源于2000—2006年廣西水資源公報。

（7）水庫數據。選取研究區內大龍洞、仙湖、西津、大王灘、靈東、屯六、鳳亭河、小江、那板、小峰、洪潮江11座大型水庫，其各項數據來源于廣西水利水電勘測設計院。

3.3模型率定和驗證

筆者以所選取的8個水文站實測流量為基準，采用納什效率系數ENS以及相關系數R2來對SWAT模型進行參數的率定和驗證。將2000年作為模型預熱期，用以形成穩定的初始參數，選取2001—2003年作為模型率定期、2004—2006年作為模型驗證期，經驗證模型結果完全滿足評價要求（見表1），這說明SWAT模型對于該研究區域具有良好的適應性。

表1　模型率定及驗證結果

各水文站的實測徑流與模擬徑流結果對比，如圖1—8所示。

圖1　　　　鄒圩站

圖2　　　　南寧站

圖3　　　　長歧站

圖4　　　　 黃屋屯站

圖5　　　　陸屋站

圖6　　　　坡朗坪站

圖7　　　　常樂站

圖8　　　　貴港站

結果表明，鄒圩、南寧、長歧、黃屋屯、陸屋、坡朗坪、常樂和貴港8個水文站的徑流模擬結果與實測徑流量相關程度較好，僅在峰值略有超出或降低，這說明以此為基礎進行的增量情景分析可信度較高。

4　增量情景研究

4.1情景設定與分析

在利用水文模型進行徑流響應研究時，很多專家都采用了情景設計法。目前，情景設計大概分為4類［7］，包括類比情景法（古氣候比擬法）、慣性情景法、增量情景法［8］、CMs情景法。筆者采用的是增量情景法，該情景設定方法操作簡單，一直以來被許多水文學者使用，其多用于水資源對氣候變化的敏感性分析，即人為假設未來某一時期氣溫和降水的變化量，并以這些假設及其交叉組合來探討徑流對變化環境的響應程度。但它只是一種敏感性試驗，不具有氣候、水文預測功能。

為了更好地研究徑流對降水變化的敏感性，筆者設定:①降水上升5%和降水上升10%兩個情景方案，在此情景方案中無氣溫和人類活動（水庫及人工取用水）因子的變化。②氣溫上升5%和氣溫上升10%兩個情景方案，在此情景方案中無降水和人類活動（水庫及人工取用水）因子的變化。③居民工業耗水量降低100%，也就是在模擬的流域中無牲畜耗水量、工業耗水量、城鎮公共耗水量和城市居民耗水量時的徑流情況，在此情景方案中無降水和氣溫因子變化。不同情景下的徑流變化情況，見表2。

表2　不同增量情景下的徑流變化情況

4.2不同因子敏感度計算

IPCC給出了敏感性的定義［9］:系統受到與氣候有關的刺激因素影響的程度，包括不利和有利影響。據此可以定義出徑流對變化環境的敏感性是指河川徑流對可能或者假定的不同情景的響應程度。由于降水、氣溫等氣候因子更為直接地影響水文循環，藍永超等［10］（2010）指出徑流對于氣候變化的敏感度計算公式為:

式中:WP，T為現狀徑流量（m3/s）；WP+ΔP，T+ΔT為降水變化ΔP與氣溫變化ΔT情景下的徑流量（m3/s）；ΔWΔP，ΔT是WP，T與WP+ΔP，T+ΔT之間的相對之差（m3/s）。

但上述公式中無法體現出徑流對于不同因子的敏感程度，筆者改動公式如下:

式中:R1，i是指增量情景中第i個月的徑流量（m3/s）；R0，i是指基準情景中第i個月的徑流量（m3/s）；ΔD是指因子改變量；δ是指徑流對因子的敏感度。

根據式（2）得出徑流對于降水、氣溫和消耗性用水的敏感度，見表3。

表3　徑流對不同因子的敏感度

5　結論

筆者以廣西北部灣經濟區作為研究區域，基于SWAT模型對研究區內河流進行了精準的水文模擬，并利用鄒圩等8個水文站的徑流觀測資料進行了模型的率定和驗證。采用敏感性計算方法，并設定增量情景，分析計算了研究區內河流對于不同因子的敏感程度。其結論如下:

（1）在未來降水上升5%以及10%的情景下，研究區內的河流多年平均徑流量均有所增加，其中欽江、大風江對于降水因子的敏感度最強，其徑流量分別上升了11%～22%和12%～24%。

（2）在未來氣溫上升5%以及10%的情景下，研究區內的河流多年平均徑流量均有所減少，其中茅嶺江、欽江、大風江對于氣溫因子的敏感度最強，其徑流量分別下降了3%～5%、3%～6%和5%～8%。

（3）在流域內消耗性用水上升100%的情景中，研究區內所有河流的徑流量均有所增加，其中茅嶺江、大風江對于消耗用水因子的敏感度最強，其徑流量分別下降了15%和13%。該結論表明在未來對于欽州市的水資源管理以及總量紅線控制工作中應特別注意居民及工業耗水對于茅嶺江和大風江徑流的影響。

參考文獻

［1］IPCC.Climate change，impacts，adaptation，and vulnerability ［M］.Cambridge:Cambridge University Press，2001.

［2］王國慶，張建云，賀瑞敏.環境變化對黃河中游汾河徑流情勢的影響研究［J］.水科學進展，2006（6）:853-858.

［3］施雅風.中國氣候與海面變化及其趨勢和影響，氣候變化對西北華北水資源的影響［M］.濟南:山東科學技術出版社，1995.

［4］農衛紅.廣西北部灣經濟區水循環安全調控關鍵技術研究成果與應用［J］.廣西水利水電，2014（5）:38-41.

［5］田彥杰，汪志榮，張曉曉.SWAT模型發展與應用研究進展［J］.安徽農業科學，2012，40（6）:3480-3483.

［6］賴格英，吳敦銀，鐘業喜，等.SWAT模型的開發與應用進展［J］.河海大學學報（自然科學版），2012，40（3）:243-251.

［7］郝振純，李麗，王加虎，等.氣候變化對地表水資源的影響［J］.地球科學（中國地質大學學報），2007（3）:425-432.

［8］楊霞.基于SWAT模型的烏倫古河流域氣候變化對徑流影響研究［J］.新疆環境保護，2015（1）:45-50.

［9］IPCC.Climate change 2007:Synthesis report［M］.Cambridge:Cambridge University Press，2007.

［10］藍永超，文軍，趙國輝，等.黃河河源區徑流對氣候變化的敏感性分析［J］.冰川凍土，2010（1）:175-182.

中圖分類號：TV121

文獻標識碼：A

文章編號：1004-7328（2016）02-0049-04

DOI:10.3969/j.issn.1004-7328.2016.02.017

收稿日期：2016—01—22

作者簡介：戶超（1991—），男，碩士研究生，主要研究方向為水資源規劃及水資源配置方面。