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基于WEP-L模型的寒區流域徑流演變模擬及歸因分析

2021-12-17 08:42:08蘇輝東賈仰文李耀軍杜軍凱牛存穩甘永德曾慶慧
冰川凍土 2021年5期
關鍵詞:模型

蘇輝東, 賈仰文, 劉 歡, 李耀軍, 杜軍凱,牛存穩, 甘永德, 曾慶慧

(1.中國水利水電科學研究院流域水循環模擬與調控國家重點實驗室,北京 100038; 2.清華大學水利水電工程系,北京 100084; 3.中國科學院西北生態資源環境研究院冰凍圈科學國家重點實驗室,甘肅蘭州 73000;4.青海大學省部共建三江源生態與高原農牧業國家重點實驗室,青海西寧 810016)

0 引言

由于氣候變化和人類活動影響的日益加劇,占全球陸地面積25%的寒區水循環與水資源演變發生了顯著變化。我國寒區廣泛分布在西北和東北地區,占國土面積43%[1]。寒區的水循環、水平衡和水資源驅動機制等具有其自身特色,與非寒區相比存在很大差別[2]。寒區生態系統脆弱,對氣候變化敏感,極易受到破壞且恢復力弱[3-4],因此寒區水循環與水資源演變及其歸因與其他地區的相比有著很大的區別。

流域徑流演變的模擬,常用的分布式流域水文模型有SHE[5-6]、TOPMODEL[7]、SWAT[8]、DHSVM[9]、VIC[10]等。我國的許多學者針對國內自然地理特征與氣候特點,在模型單元劃分、對水文過程的描述以及模型求解方法等方面建立了具有我國流域特色的分布式水文模型,主要有WEP-L(賈仰文等[11])、GBHM(楊大文等[12])、DTVGM(夏軍等[13]),以及郭生練模型[14]等。在寒區流域GBHM[15-16]應用比較多,此外,結合遙感和新安江模型[17]的CREST-snow 模型[18-20]能適用于寒區流域融雪冰川徑流過程模擬[21-22]。回歸分析法[23-24]、集總式模型法[25-26]、分布式水文模擬法[27]是目前用于徑流歸因分析的主要手段。其中,回歸分析法計算簡捷,但對數據的一致性要求較高。集總式模型一般以概化形式描述流域水熱過程,較少考慮其時空變異性。相比之下,WEP-L 水文模擬法基于水文循環物理過程,可以精細化描述包括蒸散發、地下徑流、地表徑流、水熱交換等多個水循環要素變化。基于WEP-L 的分布式流域水文模型模擬徑流的演變規律及歸因分析,應用在黃河流域[28]、海河流域[29]的研究較多,且取得了不錯的效果。但是在寒區流域的應用相對較少,且目前沒有針對我國不同寒區流域的水資源演變規律和歸因之間的差異性的研究。因此,本文對WEP-L的寒區模塊中的寒區包氣帶的水文參數和模型結構進行一定的適應性調整,以我國5 個典型的寒區流域為研究對象,模擬分析了寒區流域徑流1960—2010 年的時空演變規律。在此基礎上,利用水文模擬法,定量辨識了土地利用和氣候變化對徑流演變的貢獻。寒區水循環和寒區水資源演變的研究可以為未來變化環境下寒區水問題解決提供基礎,實現寒區水資源的可持續發展。

1 研究區概況

為研究我國寒區流域水資源的演變規律及其歸因分析,本文選取了5 個寒區的典型流域,分別為松花江流域、黑河流域、黃河流域、長江流域、雅魯藏布江流域,分別以阿彥淺、鶯落峽、唐乃亥、小得石、奴各沙作為流域出口斷面,集水面積分別達到5.7×104、1.0×104、12.2×104、11.7×104、10.6×104km2。

2 研究方法

2.1 寒區土壤凍融過程模擬

WEP-L 模型以子流域套等高帶為基本計算單元,采用了變水源區(VSA)產流理論,實現了對流域水分與能量交換過程的耦合模擬。針對寒區特點,采用“度日因子法”模擬積雪融雪過程。具體模型結構詳見參考文獻[11]。

研究發現,長江源區土壤飽和導水系數與其溫度存在明顯相關關系,溫度下降將導致土壤飽和導水系數減小[30]。在模型研究中,一些學者以氣溫代替土壤溫度,認為其下降到某一臨界值后,土壤飽和導水系數會受到氣溫下降的影響呈指數減少[31-32]。經分析可知,土壤溫度的下降會同時限制土壤的導水性能和蓄水性能。在黑河的葫蘆島流域觀測結果顯示,隨著土體溫度下降,土壤中未凍水的含量近似呈指數降低,其中0 ℃和-10 ℃是土壤開始至完全凍結的臨界值[33]。為此,本文采用日均氣溫代替土壤溫度,修正模型中的土壤飽和含水量θs和土壤飽和導水系數ks,具體見下式。

式中:θs0和ks0分別為未凍結時土壤的飽和含水量和飽和導水系數;Ta和Tc分別為日均氣溫和臨界氣溫(℃);a為參數。Tc和a的初值為0 ℃和0.25。

2.2 徑流演變歸因分析方法

將長系列徑流分為基準期和人類活動影響期兩個時段,進而采用校驗后的WEP-L 模型對比分析不同情景下的徑流變化,確定氣候變化和土地利用變化對徑流變化的貢獻大小。具體步驟如下:

(1)以基準期的氣象數據和土地利用數據作為輸入,計算基準期的多年平均天然徑流量RN1;

(2)以影響期的氣象數據和基準期的土地利用數據作為輸入,計算影響期的多年平均天然徑流量RC2;

(3)以影響期的氣候數據和影響期的土地利用數據作為輸入,計算影響期的多年平均天然徑流量RN2。本研究根據徑流變化特點,將1960—1980 年作為基準期,1981—2010 年作為影響期。由此,徑流變化的歸因結果采用下式得到[34-35]。

式中:ηL、ηC分別表示氣候變化和土地利用對天然河川徑流變化的貢獻。

3 結果與分析

3.1 WEP-L模擬效果

采用相對誤差(RE)和納什效率系數(NSE)來評估模型模擬效果,計算公式如下:

式中:Qsim,i和Qobs,i分別為月徑流模擬與站點觀測結果(m3·s-1);N為月數;為月實測年均值(m3·s-1)。

對比分析黑河鶯落峽斷面以上流域和松花江阿彥淺斷面以上流域的徑流在模型改進前后的模擬結果,結果見表1、圖1 和圖2。改進模型較好反映了寒區枯水期(大致在每年的10 月到次年的5月)的徑流過程。若不考慮寒區土壤凍融影響,流域枯水期累計入滲偏大,徑流偏小。通過模型改進,寒區水文模擬效果得到改善,NSE 值基本超過0.7,RE絕對值低于15%。進一步分析發現,對于枯水期徑流較大的流域,考慮土壤凍融影響后模型改善效果越顯著。

圖1 黑河源區鶯落峽站逐月徑流模擬結果Fig.1 Monthly runoff simulation results of Yingluoxia Station in Heihe headwater area

圖2 松花江源區阿彥淺站逐月徑流模擬結果Fig.2 Monthly runoff simulation results of A’yanqian Station in headwater area of Songhua River

表1 考慮土壤凍融作用前后模型模擬結果對比Table 1 Comparison of model considering soil freeze-thaw effect and not considering

5 個典型寒區流域的徑流模擬效果如圖3 及表2 所示。可以看出,WEP-L 在不同的寒區流域徑流得到了較好的擬合結果。

圖3 典型寒區流域逐月徑流模擬結果Fig.3 Monthly runoff simulation results of six representative basins in cold regions

表2 典型寒區流域的月徑流模擬效果Table 2 Monthly runoff simulation results of the representative watersheds in cold regions

3.2 寒區徑流演變規律

將河川徑流分為地表徑流Rs和河川基流Rg,計算年基流量占河川徑流量的比值,即基流指數。其中,地表徑流和河川基流的數據是通過WEP-L模型計算獲得,地表徑流包括降水坡面產流(超滲產流或蓄滿產流)和壤中流,河川基流包括地下水補給河道水量。對比分析寒區5個典型流域的徑流成分及變化規律,結果見表3。對比已有研究成果,模型對徑流組成(尤其是河川基流)及變化的模擬效果良好[36-38]。

表3 典型寒區流域河川徑流組成及演變趨勢Table 3 Composition and evolution analysis of runoff in representative basins in cold regions

黃河流域(唐乃亥以上)、黑河流域(鶯落峽以上)、雅魯藏布江流域(奴各沙以上)的基流指數分別為60.4%、77.8%和64.7%,說明河川基流在補給徑流的作用顯著強于坡面產流。尤其是黑河流域,基流指數高達77.8%。而長江流域(小得石以上)和松花江流域(阿彥淺以上)的基流指數較低,以地表徑流為主。

通過Mann-Kendall 趨勢分析發現,5 個典型流域的徑流量變化趨勢不具有顯著性,但是黃河流域(唐乃亥以上)和黑河流域(鶯落峽以上)的基流指數顯著增加,且通過了P<0.01 的顯著性檢驗,說明這兩個流域的河川基流占比不斷增加。其中,黑河流域(鶯落峽以上)、松花江流域(阿彥淺以上)、長江流域(小得石以上)年徑流呈現增加趨勢。黃河流域(唐乃亥以上)和雅魯藏布江流域(奴各沙以上)徑流年際變化不大,呈微弱下降趨勢。

3.3 歸因分析

定量評估土地利用變化和氣候變化對5個研究流域天然徑流變化的影響,結果見表4。對比兩個階段(1960—1980 年和1981—2010 年),從表4 可以看出,唐乃亥和奴各沙站的年徑流量有所減少,而阿彥淺、鶯落峽、小得石站的徑流量有所增加。進一步分析發現,黑河流域徑流變化受氣候條件的貢獻最大,達到95.64%,而松花江流域則最小,為50.99%。對于黑河上游來說,氣候變化是導致其徑流增加的主導因素,因為黑河流域的土地利用方面,裸地、草地和森林是其主要類型,與1980年相比變化微小,對徑流的影響較弱。這與楊明金等[39]的研究結果一致。整體來看,寒區流域徑流變化的主要因素是氣候變化,松花江流域(阿彥淺以上)氣候變化對徑流變化的貢獻率稍大于土地利用帶來的影響,除了松花江流域(阿彥淺以上)以外,其余四個寒區流域的氣候變化對徑流的影響較高,在78%以上。尤其是黑河流域(鶯落峽以上)和雅魯藏布江流域(奴各沙以上)的氣候變化對徑流的影響達到了95%以上,占主導作用,明顯大于其他流域的結果[40-41]。

表4 土地利用和氣候變化對流域徑流影響的定量評估Table 4 Quantitative assessment of the impact of land use and climate change on runoff

4 結論

本文利用改進后的WEP-L 模型,以我國松花江、黃河、黑河、長江、雅魯藏布江流域內5個典型寒區流域為研究對象,模擬分析了各流域徑流1960—2010 年時空演變規律。在此基礎上,開展了土地利用和氣候變化對徑流演變的歸因分析。得到以下主要結論。

(1)WEP-L 在不同的寒區流域徑流模擬中得到了較好的驗證,NSE 在0.72 以上,相對誤差絕對值控制在±11%以內。

(2)5 個典型流域的徑流量變化趨勢不顯著,而黃河流域(唐乃亥以上)和黑河流域(鶯落峽站以上)的基流指數呈增加趨勢,河川基流占比不斷增加。

(3)除松花江流域(阿彥淺以上)外,其余4個寒區流域的氣候變化對徑流的影響較高,貢獻率達到78%以上,是徑流演變的主導作用。

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