改進(jìn)的SWAT模型在灌區(qū)作物凍融期徑流融雪補(bǔ)給模擬中的應(yīng)用

習(xí)麗麗

(遼寧省沈陽(yáng)水文局，遼寧 沈陽(yáng) 110043)

在當(dāng)前全球氣候變化背景下，氣候變化對(duì)灌區(qū)作物凍融期徑流補(bǔ)給的影響也逐步得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，許多寒區(qū)水文模型在融雪徑流模擬中得到具體應(yīng)用[1- 5]，這其中SWAT模型由于可以同時(shí)考慮積雪和融雪兩個(gè)能量平衡方程，在區(qū)域融雪徑流補(bǔ)給模擬中應(yīng)用效果較好。但是傳統(tǒng)SWAT模型在融雪徑流模擬時(shí)未能考慮溫度梯度修正對(duì)融雪量的影響，在融雪徑流補(bǔ)給模擬中存在一定的局限，SRM融雪徑流模型可對(duì)積溫進(jìn)行梯度修正，在凍融期徑流補(bǔ)給模擬中應(yīng)用較好[6- 9]，但是SRM模型未能同時(shí)考慮積雪能量平衡，為此本文結(jié)合SRM模型和SWAT模型的共同特點(diǎn)，對(duì)傳統(tǒng)SWAT模型進(jìn)行改進(jìn)，并將改進(jìn)的SWAT模型用于遼寧中東部灌區(qū)作物凍融期徑流融雪補(bǔ)給模擬中。研究成果對(duì)于灌區(qū)作物凍融期徑流模擬具有較高的參考價(jià)值。

1 改進(jìn)的SWAT模型原理

(1)SWAT模型引入積雪量平衡方程計(jì)算場(chǎng)次的積雪量，計(jì)算方程為：

SNO2=SNO1+Rday-Esub-SNOmlt

(1)

式中，SNO2—總的融雪量，mm；SNO1—月融雪量，mm；Rday—融雪期間的降水量，mm；Esub—融雪蒸發(fā)量，mm；SNOmlt—為計(jì)算時(shí)段內(nèi)的融雪量，mm。

由于受到氣象、地形等多重要素的影響，區(qū)域積雪空間分布十分不均勻，SWAT模型在計(jì)算融雪量時(shí)結(jié)合融雪面積率曲線來(lái)進(jìn)行積雪范圍和積雪量之間的相關(guān)關(guān)系，計(jì)算方程為：

SNOcov=SNO/SNO100×[SNO/SNO100+exp(COV1-COV2×SNO/SNO100)]-1

(2)

式中，SNOcov—積雪百分?jǐn)?shù)，%；SNO100—全覆蓋(100%)對(duì)應(yīng)的積雪量，mm；COV1和COV2—積雪率(95%和50%)對(duì)應(yīng)的曲線率。

(2)SWAT模型采用融雪徑流平衡方程計(jì)算場(chǎng)次融雪量：

(3)

其中，

bmlt=(bmlt6+bmlt12)/2+(bmlt6-bmlt12)/2sin[2π/365(dn-81)]

(4)

(5)

式中，SNOmlt—場(chǎng)次融雪總量，mm；bmit—融雪徑流系數(shù)，mm/(d·℃)；Tsnow—模型融雪期的溫度，℃；Tmax—融雪計(jì)算日的溫度最高值，℃；Tmlt—融雪開(kāi)始的溫度，℃；bmlt6和bmlt12—不同時(shí)期的融雪系數(shù)，mm/(d·℃)；Tsnow(dn)—計(jì)算時(shí)段初始積雪溫度，℃；Tsnow(dn-1)—計(jì)算時(shí)段前一天的積雪溫度，℃；λsno—積溫滯后系數(shù)。

本文采用SRM模型對(duì)傳統(tǒng)SWAT模型的融雪方程進(jìn)行改進(jìn)，其計(jì)算方程為：

(6)

式中，Q—計(jì)算時(shí)段的融雪量,mm；CS和CR—融雪徑流的兩個(gè)因子數(shù)；a—計(jì)算時(shí)段融雪的深度；T—融雪因子；T—溫度修正因子；S—積雪覆蓋比例因子；P—降水因子；A—集水面積，km2；k—融雪徑流退水系數(shù)；n—計(jì)算時(shí)段。

2 改進(jìn)模型在山區(qū)融雪徑流模擬中的應(yīng)用

2.1 區(qū)域概況

本文以遼寧中東部某灌區(qū)為研究區(qū)域，該區(qū)域在冬季長(zhǎng)期積雪，在春季后，開(kāi)始進(jìn)入融雪徑流時(shí)期，是凍融期作物徑流補(bǔ)給的主要來(lái)源。區(qū)域常年融雪徑流量在500～600百萬(wàn)m3，在該區(qū)域流域出口，設(shè)有一個(gè)長(zhǎng)期的徑流試驗(yàn)觀測(cè)站，對(duì)融雪徑流進(jìn)行觀測(cè)。本文結(jié)合該區(qū)域徑流試驗(yàn)站融雪徑流觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)比分析改進(jìn)的SWAT模型在作物凍融期徑流補(bǔ)給模擬的精度。

2.2 模型參數(shù)敏感性分析

由于模型參數(shù)較多，本文首先對(duì)模型融雪徑流影響的主要參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，各參數(shù)敏感分析結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 模型參數(shù)敏感性分析

在表1中可以看出，對(duì)于區(qū)域作物凍融期融雪徑流影響較為敏感的兩個(gè)參數(shù)分別為最大融雪和最小融雪系數(shù)，從模型融雪平衡方程中可以看出，兩個(gè)參數(shù)是計(jì)算融雪量的主要影響因子，因此其對(duì)于改進(jìn)SWAT模型融雪徑流影響較為敏感，而飽和水力傳導(dǎo)系數(shù)以及土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)在模型融雪徑流計(jì)算時(shí)較為不敏感，這兩個(gè)參數(shù)主要對(duì)其他非凍融期的徑流影響較為敏感。

2.3 模型精度評(píng)定

結(jié)合區(qū)域內(nèi)徑流試驗(yàn)站2007～2017年實(shí)測(cè)的融雪徑流數(shù)據(jù)對(duì)比分析不同模型融雪徑流模擬精度，分析結(jié)果見(jiàn)表2及圖1。

表2 模型精度評(píng)定結(jié)果

從表2中可以看出，和實(shí)測(cè)融雪徑流數(shù)據(jù)對(duì)比下，改進(jìn)的SWAT模型在區(qū)域融雪徑流模擬精度要好于傳統(tǒng)SWAT模型，這主要是因?yàn)楦倪M(jìn)的SWAT模型可對(duì)積溫進(jìn)行梯度修正，考慮積溫變化對(duì)山區(qū)區(qū)域融雪徑流的影響，使得其模擬精度要好于傳統(tǒng)SWAT模型，在融雪徑流期徑流模擬誤差減少15.1%，確定性系數(shù)提高0.29。從圖1中可以看出，改進(jìn)的SWAT模型模擬的各月融雪徑流過(guò)程和實(shí)測(cè)過(guò)程具有較好的吻合度。

2.4 氣候變化對(duì)灌區(qū)作物凍融期徑流補(bǔ)給影響的敏感度分析

為定量分析氣候變化對(duì)灌區(qū)作物凍融期徑流補(bǔ)給影響的敏感度，結(jié)合敏感度分析方法和改進(jìn)的SWAT模型分析各年份在氣溫變化(升高和降低相同溫度)以及降水變化(增加和減少相同百分比降水量)情況下的融雪徑流變化，從而分析氣候變化對(duì)灌區(qū)作物凍融期徑流補(bǔ)給影響的敏感度。

圖1 改進(jìn)SWA模型徑流模擬與實(shí)測(cè)值對(duì)比結(jié)果

表3 氣候變化下各年份融雪徑流補(bǔ)給敏感度影響分析結(jié)果

圖2 各年份氣候變化下的融雪徑流敏感度

從表3中可以看出，氣溫變化下各年份融雪徑流影響最為敏感，其敏感度在0.45～1.03之間，敏感度均值為0.69，而降水變化下各年份融雪徑流影響敏感度低于氣溫變化，其敏感度在0.11～0.24之間，敏感度均值為0.17，這主要是因?yàn)樵诠鄥^(qū)作物凍融期期，氣溫是融雪徑流變化的主因，而降水變化是次因，在東北地區(qū)這一點(diǎn)更為明顯，因此在氣溫變化相同級(jí)別下，其融雪徑流影響最為敏感，是融雪徑流變化影響的主要因子。從圖2中可以看出，氣候變化下區(qū)域融雪徑流變幅趨勢(shì)不明顯，從氣溫變化下的敏感度可以看出，在溫室效應(yīng)下，區(qū)域融雪徑流補(bǔ)給敏感度呈現(xiàn)一定的遞增趨勢(shì)。

3 結(jié)論

本文引入改進(jìn)的SWAT模型，并將模型應(yīng)用到遼寧中東部某山區(qū)區(qū)域融雪徑流模擬中，分析結(jié)論表明：

(1)改進(jìn)的SWAT模型在灌區(qū)作物凍融期融雪徑流補(bǔ)給模擬精度明顯好于傳統(tǒng)SWAT模型，在水量和過(guò)程模擬精度上都較大程度改善，更適用于寒冷區(qū)域作物凍融期融雪徑流補(bǔ)給模擬；

(2)氣溫是作物凍融期融雪徑流量變化的主因，其敏感度明顯高于降水變化下的敏感度，溫室效應(yīng)下融雪徑流補(bǔ)給變化敏感度呈現(xiàn)一定的遞增趨勢(shì)。

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