大凌河流域水量模擬研究

侯恩德

(朝陽(yáng)市凌源市農(nóng)田水利工作站，遼寧 凌源 122500)

0 引 言

目前，垂向混合產(chǎn)流、超滲產(chǎn)流、蓄滿產(chǎn)流、經(jīng)驗(yàn)降雨-徑流關(guān)系等是較為常用的產(chǎn)流計(jì)算方法[1-2]，我國(guó)大多數(shù)流域都應(yīng)用到了這些方法，而對(duì)流域產(chǎn)流受下墊面的影響這些模型均未充分考慮，尤其是流域產(chǎn)流受不同土壤質(zhì)地、土地利用方式的影響都較少涉及。考慮流域產(chǎn)流受下墊面因素影響的SCS降雨-徑流模型，能夠揭示流域產(chǎn)流與不同土壤、土地利用間的相互關(guān)系，近年來(lái)被越來(lái)越多的用于流域水量模擬，并取得較好的成效[3-7]。然而，在大凌河流域中該模型的應(yīng)用研究相對(duì)較少，產(chǎn)流的計(jì)算在很大程度上決定著水量模擬的精度。因此，文章對(duì)流域水量模擬引入SCS模型，通過(guò)分析其適用性，以期為揭示流域產(chǎn)匯流機(jī)及其水量模擬提供支持。

1 SCS模型

SCS降雨-徑流模型是一種源于歷年降雨徑流經(jīng)驗(yàn)分析的流域供水計(jì)算模型，其表達(dá)式如下：

(1)

式中：Rsurf為流域徑流深(mm)；Rday、Ia為一次性降雨總量，mm以及地表徑流產(chǎn)生前的降雨損失，mm；S代表后損F的上限，mm，即流域的可能最大滯留量。土壤最大蓄水容量S與地形坡度、土地管理、利用方式、土壤類型等流域下墊面有關(guān)，在空間分布上極不均勻，在時(shí)間上隨土壤含水量的變化發(fā)生改變，可利用下式計(jì)算S值：

式中：CN值是考慮土壤類型、土地利用方式及前期土壤濕度等多種因素的綜合參數(shù)，可用于描述降雨前期的流域特征。將土壤按照下滲特點(diǎn)劃分成A、B、C、D四種類型，各水文單元依次代表接近不透水、較不透水、不透水和透水，詳見(jiàn)表1。

表1 水文單元?jiǎng)澐?/p>

坡度為5%的CN值來(lái)源于SCS模型自帶模塊(見(jiàn)表2)，對(duì)于坡度的校正處理利用以下公式實(shí)現(xiàn)，即：

表2 坡度5%的各土地利用CN值

(3)

式中：CN2S為坡度校正后的正常水分CN2值；SLP為平均流域坡度。

2 實(shí)例應(yīng)用

2.1 流域概況

大凌河地處遼西低山丘陵區(qū)，為E118°53′-121°52′、N40°28′-42°38′之間。南臨六股河、小凌河，北接教來(lái)河、老哈河，西臨青龍河，東與饒陽(yáng)河相鄰。該流域主要有清河、細(xì)河、涼水河、牤牛河、老虎山河、大定河、瓦子峪河、李二河、紅臺(tái)子河等支流，流域內(nèi)植被覆蓋率低，河流洪峰漲跌迅速，大凌河上游分西、南兩支，其發(fā)源于平泉縣宋營(yíng)子鄉(xiāng)泉子溝和吳坤杖子村水泉溝，兩支在喀左縣大城子鎮(zhèn)東南匯合，流經(jīng)朝陽(yáng)、北漂、義縣、凌海市等地后于凌海注入渤海。流域總面積23263km2，其中平原區(qū)11%，低山丘陵89%，自下而上建有白石、閻王鼻子、宮山咀等水庫(kù)。廖寧寧境內(nèi)大凌河占地19998km2，干流長(zhǎng)522km((其中南支河長(zhǎng)108km，西支河長(zhǎng)75km)，南、西支匯合口至入海口河長(zhǎng)339km)。

大凌河屬溫帶季風(fēng)氣候，年降水量500mm，平均氣溫8.0℃-9.0℃，年際降水量受季風(fēng)氣候影響具有明顯差異，且年內(nèi)降水分配不均，降水量豐、枯比達(dá)到3倍，其中70%-80%降水集中于6-9月。河流水系補(bǔ)給來(lái)源以地下水和大氣降水為主，年蒸發(fā)量1700mm，5月、1月的蒸發(fā)量達(dá)到最小和最大，年際徑流變化較大，徑流豐、枯可以達(dá)到10倍。借鑒相關(guān)資料，流域總供水量9.28億m3，水資源開(kāi)發(fā)率60.5%，現(xiàn)狀開(kāi)發(fā)利用程度較高。本研究以大城子站上游段為例，集水面積5031km2，涉及降雨站點(diǎn)有15個(gè)，水系分布如圖1。

圖1 大凌河水系分布圖

2.2 數(shù)據(jù)輸入

模型輸入主要包括數(shù)字高程、土壤類型、土地利用和水文數(shù)據(jù)等，其中數(shù)字高程、土壤類型、土地利用數(shù)據(jù)下載于中科院地理共享平臺(tái)、FAO國(guó)際聯(lián)合農(nóng)業(yè)組織和國(guó)家空間數(shù)據(jù)共享平臺(tái)；水文數(shù)據(jù)來(lái)源于2010-2019年大城子站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，參考以上數(shù)據(jù)完成模型參數(shù)的驗(yàn)證與率定。

2.3 水量模擬

文章應(yīng)用SCS降雨-徑流模型和2010-2019年大城子站實(shí)測(cè)水文資料實(shí)現(xiàn)大凌河流域的徑流量模擬，如圖2和表3。

表3 SCS模型徑流模擬輸出

由表3可知，在水文模擬時(shí)SCS模型表現(xiàn)出較強(qiáng)的適用性，驗(yàn)證期和率定期內(nèi)模型模擬的確定性系數(shù)都不低于0.80，徑流深相對(duì)誤差均不超過(guò)10%，滿足水文模型模擬精度的規(guī)范要求。

由圖2可知，在過(guò)程上實(shí)測(cè)與模擬的日流量過(guò)程具有較高的吻合度，尤其是峰值較多的2018年，所有流量高值基本上都有較高的擬合度，在大凌河水文模擬中SCS降雨-徑流模型具有較高可行性和精準(zhǔn)度。

2.4 徑流深影響

應(yīng)用考慮水量模擬受流域下墊面條件影響的SCS降雨-徑流模型，定量分析流域徑流深受不同土地利用模式(表4)的影響，模擬結(jié)果如表5。

表4 土地利用模式情景設(shè)計(jì)

表5 徑流深變化程度

(a)2014年 (b)2018年

由表5可知，2010-2019年大凌河流域徑流深在土地利用情景模式Ⅰ下均呈減少趨勢(shì)，變化區(qū)間為-2.96%--7.58%，平均值為-5.40%，可見(jiàn)以相同的比例減少旱地面積及增加林地面積，可以減少?gòu)搅魃疃龋@是由于林地的蓄水保水功能有利于降低流域徑流深；研究期間大凌河流域徑流深在土地利用情景模式Ⅱ下同樣呈減少趨勢(shì)，變化區(qū)間為-1.66%--6.12%，平均值為-4.19%，與情景Ⅰ相比情景Ⅱ的徑流深減少幅度較低，這是由于草地的蓄水保水功能與林地相比較弱，以相同的比例增加草地及減少林地，流域徑流深減少幅度要低于林地；研究期間大凌河流域徑流深在土地利用情景模式Ⅲ下表現(xiàn)出不斷增大的變化趨勢(shì)，變化區(qū)間為+1.73%-+4.58%，平均值為+2.77%，這是由于增加城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)大了流域不透水范圍，從而增大了流域徑流深。同時(shí)，可以看出林地的產(chǎn)水能力低于草地，草地產(chǎn)水能力低于城鎮(zhèn)利用地。

3 結(jié) 論

以大凌河流域?yàn)槔?yàn)證了SCS模型的精準(zhǔn)度與可行性，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探析了流域徑流深受三種不同土地利用情景模式的影響，主要結(jié)論如下：

1)在水文模擬時(shí)SCS模型表現(xiàn)出較強(qiáng)的適用性與可行性，驗(yàn)證期和率定期內(nèi)模型模擬的確定性系數(shù)都不低于0.80，徑流深相對(duì)誤差均不超過(guò)10%，滿足水文模型模擬精度要求。

2)增加10%的林地面積將減少-2.96%--7.58%的流域徑流深，增加10%的草地面積將減少-1.66%--6.12%的流域徑流深，增加10%的城鎮(zhèn)用地將增大+1.73%-+4.58%的流域徑流深，以上三種情景的徑流深變化均值為-5.40%、-4.19%、+2.77%。