SWAT模型在青銅峽灌區的應用研究

蘇 欣，李強坤，常布輝，胡亞偉

(1.中國農業科學院農田灌溉研究所，河南 新鄉 453002；2.農業部節水灌溉工程重點實驗室，河南 新鄉 453002；3.黃河水利科學研究院，河南 新鄉 453003)

青銅峽灌區是黃河中上游地區重要的大型引黃灌區之一，具有優越的引排水條件，退水量大，同時退水組成十分復雜，對退水量的預測缺乏有效手段。此外，青銅峽灌區人工取用排水所形成的“取水-輸水-排水-回歸”過程已經成為起主導作用的區域水文過程，然而目前仍對其缺乏系統的認識。

本文選取分布式水文模型SWAT來構建水循環模型進行水循環模擬分析，針對模型資料要求較高而青銅峽灌區溝渠縱橫密布、資料積累少等特點，綜合運用衛星遙感數據、GIS處理及SWAT-CUP軟件自動優選等方法推算及率定模型參數，采用完善后的模型模擬分析不同水管理措施對灌區水循環轉化的定量影響，為灌區節水灌溉技術發展提供科技支撐。

1 實例應用

1.1 SWAT模型簡介

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是一個基于物理過程并有時間序列模擬的模型，能方便地模擬氣候條件變化、土地利用調整和農業管理措施等對水循環各要素的長期影響，比較適用于面向水資源管理的長時段的分布式水文過程模擬[1-9]。本文采用的是基于ArcGIS 10.2.2的ArcSWAT 2012.10_2.18，這個版本的模型軟件穩定性較高。

1.2 空間數據庫構建

SWAT模型要求使用的GIS圖層必須使用同一坐標系描述空間要素的位置，保證空間數據能在同一坐標系下疊加。本文選擇WGS 1984 UTM Zone 45N作為統一坐標系進行空間數據處理。DEM(Digital Elavation Model)即數字地面高程模型，反映研究區域的地形條件，是SWAT模型運行、生成河網和水系的基本條件。本文使用國家科學數據服務平臺提供的SRTM90m分辨率的數字高程原始數據。SRTM的空間高程數據分別將經緯度每5°上劃分為一個文件，共分為24行和72列。在ArcGIS中對數據進行提取，拼接、裁剪和投影變換等步驟，生成模擬需要的DEM，見圖1。

圖1 研究區DEM影像圖

影響到蒸散發量的因素是種植物的冠層截留量。在SWAT模型中，用Land Use模塊描述這一過程。根據青銅峽灌區遙感圖像資料處理后得到土地利用分布圖。SWAT中采用8個一級類型和22個二級類型組成的土地利用分類系統，具體分類參看肖軍倉的《SWAT模型用戶應用指南》[10]。將土地利用柵格圖輸入模型中，通過鏈接類型的屬性表，模型對土地利用類型重新分類編碼，把屬性表中的名稱一一對應地替代圖件上原有的數字代碼，實現屬性的賦值，最終得到適用于灌區模擬的土地利用圖，見圖2。

圖2 研究區土地利用類型重新分類圖

根據研究區土地利用類型圖，統計得到各土地類型的百分比，見表1。

本文采用1∶100萬的土壤空間數據。從FAO 網站上http:∥www.fao.org/nr/land/soils/harmonized-world-soil-database/en/下載HWSD 數據，利用ArcGIS按照灌區邊界把處理和投影后的土壤空間矢量數據進行裁剪，得到所需的土壤空間數據。數據格式為grid 柵格格式，投影為 WGS 1984 UTM Zone 45N。與土地利用類型圖相似，輸入SWAT模型中進行重分類，把屬性表中的名稱一一對應地替代圖件上原有的數字代碼，實現屬性的賦值，最終得到模型所需的土壤圖，見圖3。

表1 研究區土地利用類型面積

圖3 研究區土壤重新分類圖

1.3 屬性數據庫構建

主要包括土壤資料數據庫和氣象資料數據庫。

模型中涉及的土壤參數較多，包括飽和水力傳導系數、地表反射率、土壤侵蝕力因子、電導率等。

選取位于青銅峽灌區上的3個氣象站：惠農、銀川、陶樂來建立氣象數據庫。模型需要輸入天氣發生器的相關參數及降雨、氣溫、風速、濕度、輻射實測值，如果沒有實測值，就用天氣發生器進行模擬。降雨、氣溫、風速、濕度數據從中國氣象數據共享服務網上下載得到，輻射數據通過FAO56 Penman-Monteith 模型計算得到，其他參數通過計算得到。并按照模型中所識別的格式進行編輯，方便模型加載。

1.4 子流域劃分與水文響應單元

加載灌區的DEM圖，土地利用圖、土壤分布圖、坡度及相關的屬性文件后，模型自動劃分子流域。青銅峽灌區被劃分成39個子流域，1013個HRUs(水文響應單元)[11]。子流域與河網劃分見圖4。考慮作物分布的影響，根據青銅峽灌區遙感影像解譯，將灌區作物解譯為小麥、玉米、玉米套小麥、水稻和其他作物，見圖5。

圖4 子流域與河網劃分示意圖

圖5 青銅峽灌區2004年作物種植結構遙感監測圖

1.5 地下水模塊

由于地下水、灌溉等因素對灌區的水循環過程影響不容忽視，因此需要修改地下水文件.gw，管理文件.mgt中的相關參數，其他文件的參數采用模型默認值。根據王軍濤在本區域的研究成果合理確定：滲透系數取值范圍在0.57～1，給水度取值范圍在0.14～0.32。初始水位采用2000年1月1日的地下水位觀測值。

1.6 灌溉模塊

進行灌區模擬的主要目的是評估灌水量、作物生長對灌區系統的影響，其核心是羅列系統中的各種土地和水管理措施。HRU管理文件(.mgt)用于匯總措施，該文件包括農業種植、作物收獲、灌溉、施用營養物、噴灑殺蟲劑和耕作操作的輸入數據。根據《寧夏主要農作物及經果林灌溉制度研究》、《寧夏中部干旱帶高效節水補灌工程總體實施方案》和《寧夏不同灌區各種作物田間灌溉定額表》等資料，合理確定了SWAT模型中農業灌溉方式。灌區的灌溉、配水制度主要分為夏灌(4-6月)、秋灌(7-9月)和冬灌(10月下旬-11月中旬)。旱作生育期一般灌水2～5 次，灌水期10～15 d，灌水定額4.7～6.0 m3/hm2，灌溉定額18.1～35.5 m3/hm2；水稻生育期灌水30～34 次，灌水定額2.7～6.7 m3/hm2，灌溉定額60.3～87.1 m3/hm2。灌水方式為傳統的畦灌。

1.7 參數的敏感性分析

模型參數眾多[12,13]，本文采用SWAT-CUP軟件進行模型參數的敏感性分析。SWAT-CUP軟件會對模型參數的敏感性自動排序，從所有的模型參數中挑選出對模型敏感性較強的參數，只對這些參數進行率定。

1.8 模型校準與驗證

最后進入模型模擬過程。按需求選擇模擬的時間步長為月，2000-2002年作為模擬的預熱期，2003-2008年作為模擬的參數校準期，2009-2011年作為模擬的驗證期。校正期月徑流量實測值與模擬值對比見圖6。

校正期月徑流量實測值與模擬值對比見圖7。

圖6 校正期月徑流量實測值與模擬值對比圖

圖7 驗證期月徑流量實測值與模擬值對比圖

本文采用相關系數R、Nash-Suttcliffe系數進行模型的適用性評價，結果見表2。

表2 模型模擬值的結果評價

SWAT的研發者認為模型模擬結果的模型效率系數Ens接近0.4及以上，表明模型較好地概化了研究區的參數，準確的描述了研究區的水文過程，模型較好地模擬了青銅峽灌區的排水過程。

2 灌溉引水量變化對水循環要素影響研究

本文明確現狀水平的灌水量，在此基礎上設置高水(120%×現狀灌水量)、低水(80%×現狀灌水量)進行模擬分析，見表3。

表3 青銅峽灌區不同作物生育期的現狀灌溉水量

采用校準后的SWAT 模型進行2000-2011年序列月徑流的模擬，并對不同灌溉引水量下灌區單位面積上多年平均實際蒸散量、地表水匯入黃河水量、地下水補給黃河的水量、地表水入滲補給地下水量進行了統計及對比，模擬結果見圖8。

圖8 灌溉引水量變化對水循環要素定量轉化的模擬結果對比圖

模擬結果分析如下：

(1)高水灌溉的多年平均實際蒸散量比低水灌溉多30 mm。灌水量越多，實際蒸散量越多。經計算，現狀灌溉水平下，平均每年單位面積實際蒸散量為238 mm，則灌區實際多年平均蒸散量約為16.7 億m3。

(2)高水灌溉的多年平均地表徑流量比低水灌溉多17 mm。灌水量越多，地表徑流對黃河水的貢獻量越多。經計算，現狀灌溉水平下，平均每年單位面積地表徑流匯入黃河的水量為115 mm，則灌區地表徑流匯入黃河的多年平均水量約為8.1 億m3。

(3)高水灌溉的多年平均地下水補給黃河水量比低水灌溉多45 mm。灌水量越多，地下水補給黃河水量越多。經計算，現狀灌溉水平下，平均每年單位面積地下水補給黃河的水量為159 mm，則灌區地下水補給黃河的多年平均水量約為11 億m3。

(4)高水灌溉的多年平均地表水入滲補給地下水量比低水灌溉多73 mm。灌水量越多，地表水入滲補給地下水量越多。經計算，現狀灌溉水平下，平均每年單位面積地表水入滲補給地下水量為273 mm，則灌區地表水入滲補給地下多年平均水量約為19 億m3。

3 結 語

本文充分挖掘整理青銅峽灌區以往的研究成果，運用區域人工-自然水循環理論，借助SWAT模型構建灌區水循環模型。通過模型對青銅峽灌區水循環模型中的參數進行了分類、整理，利用實測數據、遙感數據等獲取了灌區降水、溫度、土地利用等參數，并以特定區域地下水位作為響應，以地下水觀測井實測值為基準，進行初步模擬，利用相關水文計算模塊，進行參數率定，最終確定土壤可利用水量、土壤飽和水力傳導系數、基流α系數、淺層地下水蒸發系數等13項敏感性參數，完善了模型。模型的決定系數R接近0.7及以上，模型效率系數Ens接近0.4及以上，表明模型基本概化了研究區的參數，基本能夠模擬青銅峽灌區的排水溝流量變化過程。

但是存在諸多不足，有待改進。例如，

(1)忽略了下墊面的年際變化。本研究中僅有1 a的土地利用及覆被數據。而隨著城市化和寧夏開展退耕還林還草等工程的進行，土地利用和覆被情況每年都有較大變化，進而對徑流產生影響。由于數據缺乏，無法得知土地利用及覆被對徑流的影響程度，而該問題將是下一步的重點研究內容。

(2)資料獲取較難，模擬精度有待提高。SWAT模型是基于北美流域而開發的，利用SWAT模型模擬我國流域需要重新構建數據庫，由于數據資料不全和異常年氣候變化較大等原因，從模擬結果可以看出，雖然能夠滿足模型的運行要求，但有些排水溝的模擬精度依然有待提高。其中永清溝、勝利溝的Ens值為0.4便不盡人意。因此，通過改變相關部門對數據的共享率、利用3S技術實測獲取以及與WEP (Water and Energy transfer Process)模型和AGNPS(Agricultural Non-point Source)模型等相互校正等方法，有望提高SWAT模型的模擬精度。

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