DEM空間分辨率對流域水文特征信息提取及徑流模擬影響研究

馬 原

(遼寧省錦州水文局,遼寧 錦州 121000)

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)是目前被廣泛應用于流域污染負荷計算的模型，由美國農業部(USDA)將SWRRB和ROTO模型綜合利用形成，目前已在50多個國家的不同流域得到應用和推廣。水文學者Beven將水文模擬的特點主要分為尺度界限、等效分析、唯一性標準、非線性和不確定性等5個特征。近年來，利用DEM數字高程在水文學多個領域被廣泛的研究和應用，其計算結果被科學、準確地應用于分布式水文模擬研究分析方面[1]。研究流域的河長、寬度、坡度以及流域邊界條件等河網參數的準確提取受DEM空間分辨率的影響顯著[2]。一般情況下，DEM空間分辨率和精確度越高，對河流的信息提取和描述就越真實可靠，越能準確反應出研究流域下墊面層的水文結構分布狀況，其分布式水文模型的模擬結果就越好。然而，現階段如何獲得高精度的DEM數據仍需要進一步的研究和探討，且對于大尺度空間的研究流域，高分辨率的DEM數據可能會導致計算機運行緩慢，甚至無法滿足計算的要求，不僅會明顯降低計算機的運算速度，而且可能導致運算結果的不準確[3- 4]。

基于DEM數字高程模型的水文參數是分布式水文模型的重要輸入數據，其精度和分辨率將直接影響到研究流域的水文特征信息和徑流模擬結果的準確性和可靠性，是進行分布式水文模型模擬的重要基礎和參考依據。據此，文章開展相關DEM精確性對水文模型模擬結果的相關研究，為提高分布式水文模型輸入水文信息的真實性和有效性提供一定的理論支持和科學依據[5]。

1 區域概況及數據來源

1.1 區域概況

選擇大凌河流域為研究對象，該流域位于我國遼寧省西部，水土流失嚴重，泥沙含量較大，約為57kg/m3。資料顯示9月和10是該流域的降雨旺季，年降水量為450～600mm，徑流量約為16.67億m3。大凌河主要包括北、西、南三處發源區。北源區自北向南，徑流自凌源縣萬元店至凌源縣城南辛杖子匯入西源；南源自建昌縣經喀左縣與西、北兩源匯流。三源匯流后由西南向東北方向徑流，沿線徑流包括朝陽縣、北票市、義縣、錦縣，最終流入渤海[6- 8]。

1.2 數據來源

文章參考借鑒了6個氣象站在1982～2014年的水文氣象數據，并以1982～1985年的降雨監測數據以基準，主要包括大凌河流域的降雨量、日照時長、風速、溫度、濕度、蒸散發量、太陽輻射等水文參數；大凌河流域的數字高程DEM數據在GIS上截出，并用于水系提取和流域離散化處理，精度為1∶33萬；1∶25萬水系分布數據由水利部水文局提供；土壤類型圖精度為1∶33萬，包括土壤類型分布和土壤化學屬性；土地利用圖的精度為1∶10萬，由環境與生態科學研究中心提供。上述介紹的所有數據均采用統一的投影坐標系統，即UTM_Zone_48N橢球投影坐標系統。

2 研究方法

2.1 SWAT模型簡介

分布式SWAT水文模型被美國學者最先提出并得到研究和應用，該模型具有參數設置少、所需資料少、操作簡便等優點，被國內外學者廣泛應用于大尺度、長時段的水文模擬研究。大量的水文學者認識到SWAT水文模型可廣泛應用于水文資源模擬中，且模型模擬的結果精確度較高，能較好地反應出研究流域的實際情況，是目前在水文研究領域應用較為成熟的模型之一[9]。

2.2 研究方法

SWAT水文模型有不同的設置參數，可對研究流域在不同的水文影響下進行水文過程模擬。TOPAZ軟件包是SWAT模型的主要計算元件，TOPAZ是進行河網水系坡度、河長以及河網邊界等水文要素特征信息提取以及進行子流域劃分的重要工具，SWAT模型是基于TOPAZ對水文要素特征信息的提取進行徑流模擬的影響研究。故文章充分利用Arc Hydro Tools工具的計算特性和優點，以TOPAZ模塊為基礎開展水文特征信息和受DEM空間分辨率大小的影響研究。地表徑流、河網匯流、蒸散發模型和數據差值算法均可在SWAT水文模型中應用和計算，其已被廣泛應用于水文模擬分析中，且模擬結果表現出較高的可靠性[10]。

2.3 數據處理

研究中利用NEAREST法分別對空間分辨率為30m的ASTER DEM數據進行反復的取樣計算。為了便于計算和數據處理，文章采用25×2n指數法進行反復取樣，當n為0，1，2，……，7時，DEM空間分辨率分別為25m，50m，100m，200m，400m，800m，1600m，3200m。

2.4 評估標準

文章在分析比較的基礎上，為提高計算模型模擬效果的可靠性，選取效率系數(ENS)、相對誤差(Dv)以及徑流過程線得出確定性系數(R2)進行模型模擬結果的評價。流域水量偏差估計一般采用徑流過程線和相對誤差(Dv)參數；模型的整體模擬效果以及準確性分析通常采用效率系數(ENS)和確定性系數(R2)，計算方程如下所示。

(1)

式中，Dv—相對誤差；O—觀測的平均值；P—預測平均值。

(2)

式中，ENS—流域污染模擬效率系數；Oi—i時刻的觀測值；Pi—i時刻的模擬值；其他同上。

(3)

式中，R2—確定性系數；其他同上。

文章建立的水文模型模擬結果評價標準見表1。

表1 水文模擬結果評價標準

3 構建SWAT模型并率定

3.1 建立模型

利用6個氣象站的降雨數據建立天氣發生器，并將15個雨量站在1982～1985年的日降雨量監測數據輸入模型，收集DEM分辨率為30m的土地利用類型、土壤類型以及植被覆蓋率為研究流域的水文下墊面信息。河網集水面積閥值為120km2，以多種HRU劃分方式對土壤類型、面積等進行設置，并設定最小面積閥值比為10%；產匯流計算利用SCS模型，并以馬斯京根法進行匯流計算。

3.2 參數率定

文中選取敏感性較高的參數進行率定，并選取典型的大城子水文站、朝陽水文站和凌海水文站進行模型在月尺度徑流的參數率定。根據上述三個具有一定代表性的水文站實測數據，SWAT模型在不同時期的模擬結果見表2。

表2 月尺度徑流的模擬率定計算結果

由表2可知，月尺度徑流模擬結果均表現出良好的精度和準確性，相對誤差均小于15%，三個水文站的效率系數在驗證期均大于0.80，在率定期在0.78～0.88之間，同樣表現出良好的準確性，確定性系數R2值在0.88～0.95之間。驗證期較率定期總體計算值偏高，但變化規律基本一致，總體反映了研究區的實際情況，滿足流域面源污染模擬的精度規范要求。SWAT模型經過率定后，可用于對其他方面的研究模擬計算，可利用SWAT模型探討水文參數及徑流量受空間分辨率的影響研究。

4 影響研究

4.1 水文特征信息提取影響

文章充分利用了Arc Hydro Tools工具的計算特性和優點，然后以TOPAZ模塊為基礎建立的SWAT水文模型開展了水文特征信息提取受DEM空間分辨率大小影響的研究，8種DEM空間分辨率對水文特征信息的提取結果見表3。

表3 不同DEM空間分辨率下的大凌河流域水文特征信息匯總表

由表3可知，在不同的DEM分辨率下河流平均高度變化幅度最小，而最低高程隨著分辨率的減少逐漸增大，最高高程隨分辨率的減少而逐漸減少，研究表明河流的地勢結構隨分辨率的降低而趨于平緩；不同分辨率條件下，模型對流域的河網總長計算結果存在較大差異，河網總長隨空間分辨率的降低而減少，DEM分辨率大于400m時河網總長變化幅度明顯增大；隨分辨率的降低大凌河流域面積和子流域個數呈減少發展趨勢，即分辨率越低對流域的信息判斷越不準確，流域的邊界線分析趨于模糊。

4.2 徑流模擬影響研究

文章利用效率系數(ENS)、相對誤差(Dv)以及徑流過程線得出確定性系數(R2)進行模型模擬結果的評價，計算結果見表4。

表4 各水文監測站在不同分辨率下的模擬結果

結果表明：隨著空間分辨率的降低，文中所選的三個水文站其模擬徑流的效率系數和確定性系數均表現出降低的趨勢，當分辨率在25～200m區間時，R2和ENS降低幅度較低，當分辨率在400～3200m時，二者的降低幅度明顯提高；大凌河洪峰流量模擬結果與實測結果誤差隨DEM空間分辨率的降低而逐漸增大，模擬徑流擬合曲線吻合度逐漸朝著擴散方向發展。采用相對誤差表征流域徑流模擬總量和實測總量之間的誤差，Dv值的大小代表模擬與實測之間的貼近程度，值越大則模擬結果偏差越大，值越小則模擬結果越好。研究表明：三個水文站的徑流量變化隨空間分辨率的降低無明顯的規律性，即DEM空間分辨率對流域的徑流量影響無明顯的相關性，而徑流總量的變化趨勢與Dv值的正負保持一致性。

5 結論

文章以大凌河流域為研究對象，在分析了SWAT分布式水文模型的基礎上，通過選取8中不同的DEM空間分辨率對研究流域的水文特征信息和徑流模擬影響進行研究，結果表明：

(1)文章建立的SWAT模型，其月尺度徑流模擬結果均表現出良好的精度和準確性，相對誤差均小于15%；三個水文站的ENS在驗證期均大于0.80，在率定期在0.78～0.88之間；R2值在0.88～0.95之間，模型適用于大凌河流域在月尺度的水文模擬研究。

(2)在不同的DEM分辨率下河流平均高度變化幅度最小，而最低、最高高程隨著分辨率的減少分別逐漸增大、減少。

(3)隨著空間分辨率的降低，文中所選的三個水文站其模擬徑流的ENS和R2均表現出降低的趨勢。DEM空間分辨率對流域的徑流量影響無明顯相關性，而徑流總量的變化趨勢與Dv值的正負保持一致性。

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