贛江流域徑流模擬分析研究

徐丹巧，劉貴花，李志強(qiáng)，齊述華

(江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，330022，南昌)

0 引言

SWAT模型(soil and water assessment tool)是美國(guó)農(nóng)業(yè)研究局所開(kāi)發(fā)的基于流域尺度的分布式水文模型[1－2]。該模型是一個(gè)具有物理基礎(chǔ)的、以日為時(shí)間單元進(jìn)行流域尺度動(dòng)態(tài)模擬，并可進(jìn)行多年的模擬計(jì)算，在中長(zhǎng)期尺度上具有一定的參考價(jià)值[3－4]。目前SWAT模型在國(guó)外應(yīng)用較廣，近幾年國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)SWAT模型也有深入的研究和應(yīng)用。王夢(mèng)園[5]等、丁洋[6]等利用SWAT模型對(duì)黃河源區(qū)和平原河湖水網(wǎng)區(qū)的徑流進(jìn)行了模擬，驗(yàn)證了SWAT模型在中國(guó)的適用性。段祥佩[7]等基于SWAT模型，利用3期不同的土地利用情景對(duì)流域的徑流進(jìn)行了模擬分析，得出耕地的增加會(huì)導(dǎo)致徑流的增加，林地的增加會(huì)減少?gòu)搅鳎@是因?yàn)榱值赜泻B(yǎng)水源、保持水土的作用。竇小東[8]等以瀾滄江為研究區(qū)，運(yùn)用SWAT模型，通過(guò)設(shè)置不同的土地利用和氣候變化情景，模擬了該流域的徑流變化，得出影響徑流變化的主要因素是氣候變化。

贛江作為鄱陽(yáng)湖流域的最大支流，也是江西省內(nèi)的最長(zhǎng)河流，其徑流變化對(duì)鄱陽(yáng)湖流域總的水量變化有著重大的影響[9]。本文設(shè)置3種不同土地利用情景和3種氣溫變化情景模式，運(yùn)用調(diào)整好的SWAT模型對(duì)贛江流域徑流進(jìn)行模擬，得出影響徑流的主要因素。影響贛江流域徑流變化因素的研究，對(duì)了解流域內(nèi)水資源的時(shí)間分布，規(guī)劃管理水資源和實(shí)現(xiàn)流域內(nèi)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[10]。

1 研究區(qū)概況

贛江，長(zhǎng)江主要支流之一，由章水和貢水組成[11]。其發(fā)源于贛閩邊界武夷山西麓，為南北走向，流入鄱陽(yáng)湖，最終與長(zhǎng)江水匯合。流域氣候類(lèi)型為亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)性氣候，多年平均流量2 130 m3/s[12]。本文以外洲水文控制站控制的范圍為研究區(qū)，外洲水文站位于南昌市桃花鄉(xiāng)外洲村，是贛江流域主要控制站，控制面積約為81 850 km2，河長(zhǎng)766 km(圖1)。流域內(nèi)主要土地利用類(lèi)型為耕地、林地和草地，三者約占流域總面積的93%，主要土壤類(lèi)型為紅壤、黃紅壤、暗紅棕壤和潴育水稻土，其中紅壤占比最大(圖2)。

圖1 贛江流域位置圖

圖2 贛江流域土壤分布圖

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)

SWAT模型運(yùn)行前需對(duì)所使用的矢量柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的投影和空間坐標(biāo)參考，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況和模擬要求，本文研究采用了以下的投影及空間參考。

表1 研究區(qū)投影參數(shù)表

贛江流域SWAT分布式水文模型需要大量的數(shù)據(jù)資料，其中主要包括DEM數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)(圖3)、土壤數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)五大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)資料的來(lái)源及詳細(xì)信息如表2所示。其中數(shù)字高程數(shù)據(jù)由地理空間數(shù)據(jù)云下載，氣象數(shù)據(jù)由江西省各氣象站點(diǎn)獲得，土壤數(shù)據(jù)是根據(jù)江西省1∶50萬(wàn)土壤數(shù)據(jù)類(lèi)型按照SWAT模型的標(biāo)準(zhǔn)建立，土地利用數(shù)據(jù)是利用陸地衛(wèi)星TM假彩色數(shù)據(jù)提取，水文數(shù)據(jù)采用水文站1961－2013日觀測(cè)數(shù)據(jù)，天氣發(fā)生器根據(jù)原始?xì)庀髷?shù)據(jù)依照SWAT標(biāo)準(zhǔn)自行建立。

圖3 贛江流域不同時(shí)期土地利用圖

表2 流域模擬數(shù)據(jù)資料

2.2 方法

2.2.1 子流域和HRU劃分 利用ArcSWAT中的Automatic Watershed Delineation模塊，導(dǎo)入研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)，通過(guò)Stream network和Create stream and outlets提取該流域河網(wǎng)并設(shè)置流域出水口。模型提取河網(wǎng)時(shí)，加載Google Earth平臺(tái)提取的流域水系以提高精確度，設(shè)定合適閾值劃分子流域。最后通過(guò)適度指數(shù)法確定閾值，提取流域面積約為81 850 km2，將贛江流域劃分為93個(gè)子流域，并在此基礎(chǔ)上劃分了1 585個(gè)水文響應(yīng)單元，如圖4所示。

圖4 贛江流域子流域劃分結(jié)果圖

2.2.2 參數(shù)敏感性分析 由于SWAT模型參數(shù)眾多，而參數(shù)選取及其取值范圍決定了率定和驗(yàn)證的準(zhǔn)確度。然而，不同參數(shù)對(duì)模型的模擬結(jié)果的權(quán)重是不同的，把握重要的參數(shù)，并調(diào)節(jié)這些敏感的參數(shù)對(duì)模型的模擬至關(guān)重要。經(jīng)過(guò)模型多次運(yùn)行，并借助SWAT－CUP軟件和Sensitility Analysis工具進(jìn)行參數(shù)校正，最終確定贛江流域徑流和輸沙的10個(gè)敏感參數(shù)及其最佳值，如表3所示。

表3 贛江流域敏感性參數(shù)

2.2.3 精度評(píng)價(jià) 為保障模型的精確模擬效果和研究的科學(xué)性，本文選取常用于評(píng)價(jià)SWAT模型模擬精度的3個(gè)指標(biāo)，分別是Re(相對(duì)誤差)、R2(相關(guān)系數(shù))和NASH－Suttcliffe(納什系數(shù))。計(jì)算公式如下所示:

1)相對(duì)誤差Re:

式中:Pr為模擬值，Qo為實(shí)測(cè)值。相對(duì)誤差越接近0，說(shuō)明模型模擬值與觀測(cè)值越好吻合，模擬效果好;反之則模擬結(jié)果誤差大。

2)決定系數(shù)R2:

式中:Qi為實(shí)測(cè)值，Pi為模擬值;Qa為實(shí)測(cè)平均值，Pa為模擬平均值;n為實(shí)測(cè)值的個(gè)數(shù)。R2可評(píng)價(jià)模擬值與觀測(cè)值的擬合程度，R2越接近于1，說(shuō)明模擬的結(jié)果越好，擬合程度越高，R2越接近于0，說(shuō)明模擬結(jié)果精度低。

3)Nash－Suttcliffe系數(shù)Ens的計(jì)算公式:

式中:Pr為模擬值;Qo為實(shí)測(cè)值;Qa為實(shí)測(cè)平均值;n為模擬時(shí)間段內(nèi)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。Ens越接近于1，模擬值與觀測(cè)值越吻合，當(dāng)Ens=1時(shí)，則表示模擬值與觀測(cè)值完全吻合。

3 結(jié)果與分析

3.1 率定期與驗(yàn)證期模擬結(jié)果及1981－2013年徑流模擬

利用多次調(diào)整后的參數(shù)帶入構(gòu)建好的贛江流域的SWAT模型中，以1990年為時(shí)間點(diǎn)，將1980－1990年設(shè)為率定期，1991－2000年設(shè)為驗(yàn)證期。將徑流模擬值和水文站觀測(cè)值做對(duì)比，得出率定期徑流模擬(圖5)和驗(yàn)證期徑流模擬(圖6)，并計(jì)算出模擬精度。經(jīng)過(guò)計(jì)算得到贛江流域在率定期模擬時(shí)，Re=0.3、R2=0.85、Ens=0.83，模擬效果理想;在驗(yàn)證期時(shí)，Re=－5.94、R2=0.86、Ens=0.84，Re稍偏大，R2、Ens模擬結(jié)果理想，結(jié)果證明SWAT模型適用于贛江流域徑流模擬。最后針對(duì)校準(zhǔn)好的模型，對(duì)1981－2013年的贛江流域徑流進(jìn)行月模擬，R2=0.83、Ens=0.81，模擬效果較好，再次證明SWAT模型適用于贛江流域徑流模擬。

圖5 贛江流域率定期的徑流觀測(cè)值與模擬值

圖6 贛江流域驗(yàn)證期的徑流觀測(cè)值與模擬值

贛江流域在率定期和驗(yàn)證期中模擬值與觀測(cè)值擬合度較高，模擬值與觀測(cè)值的趨勢(shì)具有一致性。雖然在驗(yàn)證期間，相對(duì)誤差稍微偏大，模擬值略高于觀測(cè)值，這與江西省20世紀(jì)90年代以來(lái)開(kāi)始實(shí)行“山江湖”植樹(shù)造林的政策有關(guān)，地表植被的恢復(fù)能有效的涵養(yǎng)水源，減少?gòu)搅鳌?/p>

3.2 不同時(shí)期土地利用情景下的徑流模擬比較

本文以1980年、2000年、2015年3期土地利數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)贛江流域進(jìn)行模擬，得到在這3個(gè)時(shí)間的土地利用情境下1980年、2000年、2015年的月均流量，經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析得到相應(yīng)的月均流量的變化率(表4)。從土地利用數(shù)據(jù)看可以出，1980－2015年間，贛江流域土地利用類(lèi)型中主要的耕地、林地、草地從1980的占總面積26.24%、64.7%、5.37%到2015年占總面積的25.86%、64.02%、5.40%，變化分別為－0.35%、－0.68%、0.03%(表5)。

如表4所示，在不同時(shí)期土地利用情境下模擬的贛江流域月徑流有一定變化。1980－2000年，月徑流變化率最大為1.16%，最小為0.41%;2000－2015年，月徑流變化率最大為0.17%，最小為0.01%;1980－2015年，月徑流變化率最大為1.33%，最小為0.42%。總體來(lái)說(shuō)，3個(gè)時(shí)期的變化率均在1.5%以內(nèi)。

表4 贛江流域1980年、2000年、2015年土地利用情景下月均流量模擬結(jié)果

表5 贛江流域不同時(shí)期各主要地類(lèi)占比

從1980－2000年、2000－2015年2個(gè)時(shí)間段可以看出，在1980－2000年，月徑流最大變化率為1.16%，年均月徑流變化率為0.74%，比2000－2015年最大月徑流變化率及年均月徑流變化大。20世紀(jì)90年代，江西省成立了江西省山江湖開(kāi)發(fā)治理委員會(huì)，其中“江”就是指贛江。“山江湖”治理工程的開(kāi)展，使得贛江流域內(nèi)的水土流失、水污染等問(wèn)題得到一定程度的緩解和治理。從表5可知，在開(kāi)展“山江湖”工程后，林地面積增加了0.25%，水域面積增加了1.73%，耕地面積也略有減少。林地面積的增加，加強(qiáng)了地表植被涵養(yǎng)水源、保持水土的作用，耕地面積的減少使得流域徑流有所減少，這與上文提到的段祥佩等人的研究結(jié)果具有一致性。21世紀(jì)以來(lái)，隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們?cè)谔岣咦约荷钏降耐瑫r(shí)，也更加注重對(duì)環(huán)境的保護(hù)，從“四位一體”到“五位一體”的轉(zhuǎn)變，都提現(xiàn)了國(guó)家對(duì)生態(tài)環(huán)境的重視，對(duì)環(huán)境整治力度的加強(qiáng)。這使得2000－2015年間的月徑流變化率較1980－2000年的月徑流變化率有所下降。

3.3 氣候變化對(duì)徑流的影響

探究氣候變化對(duì)徑流的影響主要是分析降水量與氣溫變化對(duì)贛江流域徑流的影響。

首先分析了1981－2013年流域降水量與徑流量之間的關(guān)系，對(duì)兩者進(jìn)行了相關(guān)性分析(圖7)。結(jié)果表明，兩者之間有明顯的正相關(guān)性，降雨量越大，產(chǎn)流越大，流量越大。隨后做了贛江流域的回歸趨勢(shì)，表明月降水量與月經(jīng)流量為線性回歸關(guān)系，相關(guān)系數(shù)r=0.848，在α=0.000 1的水平上顯著。接著，根據(jù)在法國(guó)巴黎通過(guò)的氣候大會(huì)的結(jié)論(將平均氣溫升高控制在2°C以內(nèi))，將研究區(qū)域的溫度設(shè)置了3種變化情景，分別為增加1℃、增加2℃和降低2℃。在利用SWAT模型模擬出1981－2013年的在實(shí)際溫度與3個(gè)不同氣溫情景下的徑流變化，并統(tǒng)計(jì)在不同溫度下贛江流域的徑流變化情況(圖8)。結(jié)果表明，隨著氣溫的增加，流域徑流量減少;反之，徑流量增多，兩者呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。并且，不同的季節(jié)徑流對(duì)溫度變化的敏感度也有差異，其中夏季的溫度敏感度高于冬季的敏感度，而8月份的敏感度是最大，特別是在氣溫升高2℃的情境下，月均徑流量從2 821.86 m3/s減少到1 401.34 m3/s。溫度的升高使得流域降雨量減少，蒸發(fā)量增加，從而影響徑流量變化，這與郭軍庭在潮河流域的情景研究分析基本一致[13]。

圖7 贛江流域降水量與流量相關(guān)系數(shù)分析

圖8 不同氣溫情景下徑流模擬結(jié)果

4 小結(jié)

1)SWAT模型在贛江流域1980－2013年的徑流模擬中，率定期的R2=0.85、Ens=0.83，驗(yàn)證期的R2、Ens分別為0.86、0.84，模擬效果理想，表明SWAT模型適用于贛江流域。

2)在1980－2000年、2000－2015年2個(gè)時(shí)期土地利用情景下模擬贛江流域的月徑流變化率均在1.5%以內(nèi)。在1980－2000年，月徑流最大變化率為1.16%，年均月徑流變化率為0.74%，相比2000－2015年的月徑流變化率和年均月徑流變化略大，這是因?yàn)?0世紀(jì)90年代以來(lái)，江西省大力開(kāi)展“山江湖”保護(hù)工程，使得林地、水域面積有所增加，在涵養(yǎng)水源、保持水土方面有了一定的作用，而“退田還林還湖”政策也減少了流域內(nèi)水土的流失。

3)降水量及溫度變化對(duì)贛江流域的徑流量有顯著的影響:降水量與徑流量成正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.848;氣溫與徑流量呈負(fù)相關(guān)，溫度升高流域流量減少，反之流量增加，且在夏季時(shí)，流量對(duì)溫度變化的敏感度最高。