基于分項調查法和SWAT模型的水資源評價方法

王延旋, 胡鐵松, 王鏡淋, 吳鳳燕, 王 欣

(1.武漢大學 水資源工程與調度全國重點實驗室, 湖北 武漢 430072; 2.湖北省水利水電科學研究院, 湖北 武漢 430072)

1 研究背景

水資源評價是水資源規劃和管理的基礎性工作,具有一致性的長系列徑流過程是開展水資源評價的重要基礎[1-2]。但隨著取用水規模的擴大、人類建設活動的干擾以及氣候變化的影響,水文系統的穩定性發生了改變[3-5],水文站斷面實際觀測的河川流量與天然狀況相比存在一定偏差,徑流資料系列的一致性受到破壞[6-9]。因此還原人類活動的影響,得到現狀下墊面條件下的長系列天然徑流系列對合理評價水資源具有重要價值。

為了考慮大壩、水庫等水利工程的影響,Fantin-Cruz等[10]和Tongal等[11]根據水文觀測數據由水位-庫容關系曲線計算水庫蓄水量變化,利用氣象資料對水庫凈蒸發率進行評估得到蒸發損失。國內有學者依據水位-滲漏量關系曲線,根據實測水位計算滲漏量,由建庫前后陸面蒸發和水面蒸發計算增加的蒸發量[12]。對于農業、工業以及生活用水,一般有兩種計算方法[13],當引、退水資料完整時,利用引水量減掉退水量推求行業耗水量;若實際資料缺乏,通常采用定額法結合行業耗水率[14]或回流系數[15]計算各項耗水量。在土地利用和土地覆蓋變化的影響下,為進一步得到一致下墊面條件下的天然徑流系列,國內外學者通常采用修正系數法、神經網絡和水文模型等方法進行一致性修正[16-21]。牛最榮等[22]利用修正系數分析了洮河流域天然徑流變化規律,但采用修正系數法難以反映水文的漸變過程;岳斌等[23]考慮不同組合形式的徑流影響因素,利用LM-BP神經網絡(back propagation neural network based on Levenberg-Marquard algorithm)建立預測模型對天然徑流進行一致性修正,而該方法需要大量訓練數據,且機理性較弱;陳佳蕾等[24]利用受人類活動影響較小的子流域徑流數據率定SWAT(soil and water assessment tool)模型,借助參數延展進行全流域長系列地表水資源量計算,但該方法對參數率定的數據要求較高,近似天然的流域或時段往往較難找到;Nobert等[25]通過輸入不同年份土地利用條件,利用SWAT模型分析土地利用和土地覆蓋變化對瓦米河流域(Wami River Basin)地表徑流和基流的影響,但該研究將實測流量數據用于模型率定和驗證,忽略了人類取用水活動對徑流的影響。

本文以浠水流域為研究區域,首先采用分項調查法對流域內3個水文站的徑流數據進行還原,在此基礎上利用與現狀下墊面條件相近年份的還原數據率定SWAT模型參數,進而根據歷史氣象資料進行流域長系列徑流模擬計算,并對來水成果的合理性進行分析。該研究減少了對實際水文觀測資料系列長度的要求,克服了天然徑流還原過程對修正系數的依賴,且物理機制明確。

2 數據來源與研究方法

2.1 研究區概況

浠水流域位于湖北省東部,地處東經115°04′～116°04′,北緯30°12′～31°09′之間,地形總體呈現為東北高、西南低,涉及黃岡市英山、羅田、浠水和蘄春4個縣級行政區,流域面積共計2 803 km2。浠水為長江一級支流,其上游為東、西兩條河流,經鄂東北山丘區和鄂東沿江平原匯入長江(圖1)。流域屬亞熱帶濕潤季風性氣候,氣候溫暖濕潤,多年平均降水量為1 390 mm,雨量充沛,但時空分布不均[26]。

圖1 浠水流域概況

流域內有白蓮河水庫、張家咀水庫和紅花水庫等大中型水庫(表1)以及150余座小型水庫,水庫在豐水期蓄水和泄洪、在枯水期補水的調蓄功能顯著改變了河川天然降水-徑流關系。此外,流域內有白蓮河灌區、策湖灌區和匡河灌區等19處大中型灌區(表2),水利工程和農田灌溉規模較大。受經濟社會快速發展、土地資源開發利用等因素影響,浠水流域土地利用格局發生了顯著變化[27]。從1980和2020年的土地利用變化(表3)可以看出,浠水流域內耕地和水域面積減少,城鄉建設用地面積顯著增加,增幅為73.51%,林地面積基本保持穩定。綜上所述,人類活動與下墊面變化顯著改變了浠水流域的產匯流特征。

表1 浠水流域主要大中型水庫信息

表2 浠水流域主要大中型灌區基本情況

表3 1980和2020年浠水流域土地利用類型占比 %

2.2 數據來源

浠水流域土地利用數據來自資源環境數據云平臺(https://www.resdc.cn/),時間為1980和2020年,空間分辨率分別為1 km、30 m,通過重分類劃分為4種類型(表3);數字高程數據(digital elevation model,DEM)來自美國宇航局提供的SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)數字高程數據庫,空間分辨率為12.5 m;土壤類型數據來自全球土壤數據庫(Harmonized World Soil Database,HWSD),空間分辨率為1 km;英山、浠水2個氣象站1975—2020年的逐日氣象數據來源于中國氣象數據網,主要包括氣溫、降水、風速、大氣壓、相對濕度以及日照時數等;流域內13個雨量站以及白蓮河、落令河、英山3個水文站1975—2020年逐日降水、流量數據收集于湖北省水利水電科學研究院。浠水流域氣象站、雨量站及水文站站點分布如圖2所示。

圖2 浠水流域氣象站、雨量站及水文站站點分布

2.3 研究方法

本文提出一種將分項調查還原法與SWAT水文模型相結合的水資源評價方法,首先通過分項調查還原法消除取、用、耗、排等人類活動的影響,將增加或損耗的水量進行還原(簡稱為“還原”)。在此基礎上,為進一步消除不同下墊面的影響,利用與現狀下墊面條件相近年份的還原后的徑流數據構建SWAT模型,通過參數延展計算歷史降水資料在現狀下墊面條件下形成的天然徑流過程(簡稱為“還現”)。為評價徑流序列的一致性,本研究采用Mann-Kendall 檢驗法和降水-徑流雙累積曲線進行分析,具體方法分述如下。

2.3.1 分項調查還原法 由于人類活動的影響,流域的天然徑流特性發生了變化,使實測資料不能真實地反映天然狀態下徑流的變化規律。如以地表水為水源的農業灌溉、工業生活用水以及水庫水量調節直接影響了下游水文站控制斷面的實測徑流量。本文采用分項調查還原法,對水文站的實測徑流按歷年逐日進行還原,計算公式如下:

W天然=W實測+W灌溉+W工業+W生活±W庫蓄+

W庫蒸±W跨流域引水±W分洪+W庫滲

(1)

式中:W天然為還原后天然水量;W實測為水文站實測水量;W灌溉、W工業和W生活分別為灌溉、工業及生活耗水量;W庫蓄為計算時段始末水庫蓄水變量,增加為正值,減少為負值;W庫蒸為水庫水面蒸發量;W跨流域引水為跨流域引水量,引出為正值,引入為負值;W分洪為河道分洪水量,分出為正值,分入為負值;W庫滲為水庫滲漏水量,一般數值較小,可以不計。上述各項單位均為104m3。

若一個流域內有多個水文站,需按照“自上而下”的原則進行還原,此外根據水文站與水庫之間距離的遠近,各項的具體計算方法不同。當水文站與水庫出口之間有一定距離,灌溉、供水和泄洪的退水均經過該測站時(位置關系如圖3(a)所示),可按公式(1)計算還原后的天然水量。當水文站位于水庫下游出口附近,灌溉、供水和泄洪的退水均不經過該測站時(位置關系如圖3(b)所示),結合水庫水量平衡方程,公式(1)可以寫為:

圖3 水文站與水庫位置關系

W天然=R區間入流+W入庫

(2)

W庫蓄=W入庫-W下泄-W灌溉引水-W供水引水-W泄洪-

W庫蒸±W跨流域引水±W分洪-W庫滲

(3)

W天然=W實測+W灌溉引水+W供水引水+W泄洪+W庫蓄+

W庫蒸±W跨流域引水±W分洪+W庫滲

(4)

式中:W入庫和W下泄分別為水庫入庫和下泄入河道的水量;R區間入流為水庫和水文站之間的區間入流水量;W灌溉引水和W供水引水分別為從水庫引水進行灌溉和工業、生活供水的水量;W灌溉退水和W供水退水(圖3)分別為考慮耗水之后的灌溉退水和工業、生活退水量;W泄洪為水庫向下游泄洪的水量。上述各項單位均為104m3。

2.3.2 SWAT水文模型 SWAT模型是由美國農業部開發的一套具有很強物理機制的適用于復雜大流域的水文模型[28]。模型根據流域地形提取河網水系,進行子流域劃分,根據子流域內土壤、土地利用、坡度等下墊面自然要素建立水文模型,可以在不同的時間尺度上進行產匯流計算。在模型中,下墊面各類要素的水文特性通過一系列具有物理含義的參數反映。

分項調查還原法在還原斷面以上未實測到的水量時,只考慮了人工取用水和水利工程對徑流的影響,其計算結果是歷史下墊面條件下的天然徑流,而非現狀下墊面條件下的產流量。因此,為提高徑流系列的一致性,利用現狀下墊面條件下的分項調查還原成果結合SUFI-2(sequence uncertainty fitting-2)算法對SWAT模型進行參數率定和驗證,選擇Nash-Sutcliffe效率系數(NSE)、決定性系數(R2)和Kling-Gupta效率系數(KGE)作為精度評價分析指標。

(1)Nash-Sutcliffe效率系數(NSE)

(5)

(2)決定性系數(R2)

(6)

(3)KGE系數

(7)

式中:r為相關系數;σs為模擬值的標準偏差;σr為還原值的標準偏差;μs為模擬值的平均值;μr為還原值的平均值。KGE的范圍為-∞～1,其值越接近1,表明模擬值與還原值之間的匹配程度越高。

2.3.3 一致性檢驗方法

(1)Mann-Kendall檢驗。Mann-Kendall(M-K)檢驗不要求樣本服從一定的分布,也不受部分數據缺失的影響和少數異常值的干擾,可用于分析徑流量隨時間變化的規律[29-30]。設Q1,Q2,…,Qn為徑流時間序列變量,n為樣本數量,秩序列Sk被定義為:

(8)

(9)

假設時間序列變量間隨機獨立,構造統計量UFk:

(10)

式中:E(Sk)和Var(Sk)分別為Sk的均值和方差,計算方式如下:

(11)

(12)

統計量UFk呈標準正態分布,當顯著性水平α=0.1時,置信區間為(-1.645, 1.645)。若UFk<0,表明序列呈下降趨勢;反之,則呈上升趨勢。若|UFk|>1.645,說明徑流系列減少或增加趨勢變化顯著。將徑流序列按照逆序排列后重復上述步驟,計算得到統計量UBk。繪制統計量序列曲線UF和UB以及臨界值直線,若兩條曲線在置信區間內出現交點,則該交點為時間序列突變點。

(2)降水-徑流雙累積曲線。雙累積曲線法簡單直觀,在水文氣象要素長期變化趨勢分析中應用廣泛[31-32]。為進一步進行一致性分析,根據水文站年徑流量及水文站控制范圍內面平均年降水量繪制年降水量-徑流量雙累積曲線,將累積降水量作為參考,通過累積徑流量的變化趨勢反映人類活動或環境因素等導致的下墊面變化對徑流的影響。若曲線存在拐點,則表明拐點年份前后的降水量與徑流量關系發生了變化。

3 結果與分析

3.1 分項調查還原法結果及分析

采用分項調查還原法對浠水流域的白蓮河、英山、落令河3個水文站1975—2020年共46 a的逐日徑流量進行計算。由于流域內無跨流域調水和分洪工程,因此不考慮W跨流域引水和W分洪。由圖2可知,英山和落令河水文站距上游水庫有一定距離,采用公式(1)計算水文站還原后的天然水量。而白蓮河水文站位于白蓮河水庫出口附近,故采用公式(2)～(4)進行還原計算。對于白蓮河水文站,根據水庫實際引水資料計算W灌溉引水和W供水引水,而由于公式(2)～(4)中白蓮河水庫入庫水量W入庫并非天然水量,因此需考慮水文站控制范圍內位于水庫以上的灌溉耗水量以及工業和生活耗水量。

3.1.1 農業灌溉耗水量 由于引、退水資料缺乏,灌溉耗水量采用定額法計算。白蓮河水文站位于黃岡市羅田縣,英山和落令河水文站均處于黃岡市英山縣內。根據逐日氣象資料使用Penman-Montieth公式計算浠水流域內各縣的逐日潛在蒸散發量(ET0);各縣作物種植結構組成來自《黃岡市統計年鑒》,假定縣內作物種植結構相同;灌溉制度及單種作物灌溉定額和相關參數均參照《湖北省灌溉用水定額修編》《湖北省農業用水定額》等相關文件選取,據此可求得各縣的綜合灌溉凈定額;根據《2019年湖北省農田灌溉有效利用系數測算分析成果報告》和各縣大中小型有效灌溉面積比例,計算灌溉水利用系數;依據水資源公報確定農業耗水率,最終計算得到灌溉耗水量W灌溉,見圖4。由圖4可知,由于耕地面積年際變化較大,導致農業灌溉耗水量波動較大,白蓮河站多年平均農業耗水量為2 142.35×104m3,英山和落令河站分別為619.96×104m3、443.23×104m3。

圖4 1975—2020年浠水流域3個水文站集水區農業灌溉、工業和生活耗水量變化

3.1.2 工業及生活耗水量 工業及生活耗水量采用定額法計算。以《湖北省黃岡市水資源公報》數據為參照,根據各縣萬元工業增加值用水定額,結合歷年工業總產值計算工業需水;依據人均日用水量定額以及用水人口計算城鎮和農村居民生活需水,結合耗水率得到工業及生活耗水量W工業和W生活,計算結果見圖4。圖4表明,隨著工業化快速發展和人口增長,工業耗水量呈顯著上升趨勢,生活耗水量平穩增加。以白蓮河站為例,2020年與1975年比較,工業耗水量由1.07×104m3增大至370.81×104m3,生活耗水量也增長了31.5%。

3.1.3 水庫蓄變量和水庫蒸發量 因流域內大中型水庫較多,主要考慮了位于3個水文站集水區內的白蓮河水庫、張家咀水庫和紅花水庫。依據水庫實際運行資料,利用水位-庫容關系曲線計算各水庫逐日的庫容蓄變量W庫蓄。同時,庫面蒸發是重要的耗水部分。本研究根據各縣大中型水庫日蒸發量和ET0得到水面蒸發系數,依據各水庫水位與庫面面積關系計算相應水位下的庫面面積,進而計算得到水庫蒸發耗水量W庫蒸。

2015—2020年3個主要大中型水庫逐年蓄變量與蒸發量見表4。由表4可以看出,受氣象條件和降水豐枯變化的影響,各水庫蓄變量和蒸發量年際變化幅度較大。

表4 2015—2020年浠水流域3個水文站集水區主要大中型水庫年蓄變量與蒸發量 104 m3

3.1.4 長系列徑流還原結果 根據上述逐項損耗水量計算結果,結合3個水文站的實測徑流量,利用水量平衡原理采用公式(1)或公式(2)～(4)進行還原計算,得到各水文站長系列逐日徑流還原值。白蓮河、英山和落令河水文站多年平均實測徑流量、還原后天然徑流量如表5所示。

表5 浠水流域3個水文站多年平均實測與天然徑流量

根據圖2和表5可知,浠水流域落令河及英山水文站位于流域上游,集水面積較小,還原水量較小,占實測徑流量的比例小于3%;而白蓮河水文站位于流域中部,集水面積為1 697 km2,受人類活動以及水庫調度的影響較大,還原水量較大,占實測徑流量的比例為7%,因此本研究以白蓮河水文站為例,點繪其年徑流實測值和徑流還原值的多年變化過程線,如圖5所示,其中白蓮河水文站1987及1998—2001年部分年內實測徑流資料缺失,未進行繪制。從圖5可以看出,浠水流域徑流量年際變化幅度較大,且豐水年的還原水量較大。

圖5 1975—2020年白蓮河水文站徑流量多年變化過程

為檢驗水文站還原結果一致性,首先采用M-K檢驗法進行分析,檢驗結果見圖6。由圖6可知,3個水文站UF統計量在1983—1999年間均位于0～1.645之間,年徑流量呈增加趨勢,但變化趨勢不顯著,其余年份UF統計量小于等于0(白蓮河2001—2003年除外),年徑流量呈下降趨勢,且在部分年份統計量超過90%顯著區間下限,下降趨勢顯著。此外,在90%顯著區間內,白蓮河水文站UF和UB序列曲線交點為1991和2005年,英山站和落令河站交點均為1989和2006年,表明水文站徑流序列在這些年份發生了突變。進一步繪制年降水-徑流雙累積曲線(見圖7)進行一致性分析,從圖7可以明顯看出,在研究時段內經分項調查還原后3個水文站均仍存在明顯拐點,其中白蓮河站出現拐點的年份為1991和2005年,英山站和落令河站均為1989和2006年,與M-K檢驗的結果一致。根據拐點年份繪制不同時期水文站年降水量-徑流深關系曲線(見圖8),可知還原結果一致性較差。

圖6 1975—2020年浠水流域3個水文站M-K檢驗結果

圖8 還原后1975—2020年不同時期浠水流域3個水文站年降水量-徑流深關系曲線

不同年代降水量-徑流量關系一致性較差的原因是多方面的,首先,可能是在長系列徑流還原過程中,需要詳實的水庫運行資料,而本文在還原過程中僅考慮了3個水文站集水區內的白蓮河水庫、張家咀水庫、紅花水庫3個主要大中型水庫,且張家咀水庫的資料系列為2003—2020年,紅花水庫的資料系列為2008—2020年,導致不同時期降水量-徑流量關系存在較大差異。其次,分項調查還原過程未考慮浠水流域下墊面條件的變化,而近幾十年下墊面受人類活動的影響發生了較大變化(表3),這也會對還原結果產生較大影響,從而導致降水量-徑流量關系出現偏差。因此需要進一步通過SWAT模型進行徑流還現,以修正徑流系列的一致性,使河川徑流計算成果能基本反映天然情況。

3.2 SWAT模型構建與驗證

以2020年土地利用作為現狀下墊面條件,對SWAT模型進行參數率定和驗證。模型預熱期為2008—2010年,率定期為2011—2017年,驗證期為2018—2020年,所用數據為經分項調查還原后的逐日徑流量。

3.2.1 子流域劃分 利用DEM數據生成流域河網,通過設定面積閾值和指定流域的出口生成子流域并計算其相關參數,最終,將浠水流域劃分為123個子流域,如圖9所示。

圖9 浠水流域子流域劃分

3.2.2 參數率定與模型驗證 基于浠水流域實際自然地理條件、參數敏感性分析和相關研究成果[33-35],選取SWAT模型提供的13個參數,各參數說明及取值見表6,率定期與驗證期模擬效果見表7。由表7可以看出,日尺度上,率定期模型NSE、R2均在0.72及以上,KGE在0.60～0.86之間;由于驗證期更接近現狀下墊面條件,模型效果優于率定期,NSE、R2均在0.75以上,KGE在0.65以上,尤其是白蓮河站,其驗證期NSE達到0.91,R2達到0.93,說明SWAT模型的模擬結果具有較高精度。

表6 SWAT模型參數說明及取值

表7 SWAT模型率定與驗證結果

圖10為3個水文站率定期(2011—2017年)和驗證期(2018—2020年)逐日流量還原結果及SWAT模型模擬結果,圖中還顯示了與相應時期水文站以上面平均降水量的對應關系。由圖10可以看出,整體上逐日流量過程還原結果與SWAT模型模擬結果的趨勢一致,但對應具體降水過程來看,二者的徑流過程存在明顯差異。如白蓮河站2013年7月6日降水量為107.9 mm,相應還原流量值為1 717 m3/s,模擬流量值為711 m3/s;英山站2015年6月17日還原流量值約為模擬流量值的3倍。相較于同期相近水平降水的產流量,模擬值更符合天然降水-徑流關系,其原因可能是在水文站附近小范圍內產生了較大強度的降雨。如英山站2015年6月17—18日,實測流量從12 m3/s增加至589 m3/s,而模型輸入降水量從58.25 mm增加至73.5 mm,導致模型模擬值小于實測值。

圖10 率定期和驗證期浠水流域3個水文站逐日流量還原結果及SWAT模型模擬結果

3.3 一致性修正與地表水資源量計算

在得到與現狀下墊面條件相匹配的模型參數組合后(表6),以1975—2020年歷史氣象資料為輸入,計算浠水流域在2020年土地利用下墊面條件下的長系列來水過程。

3.3.1 現狀下墊面條件下水文站長系列徑流分析 通過劃分子流域時根據水文站位置事先添加的控制點,計算得到浠水流域內3個水文站的長系列來水過程。由表5可知,白蓮河、英山和落令河水文站現狀下墊面條件下的多年平均天然徑流量分別為115 492.19×104、47 552.65×104、35 625.12×104m3,比還原后的多年平均天然徑流量分別減少了6 361.43×104m3、1 895.59×104m3、823.66×104m3。分別根據分項調查還原法和現狀下墊面條件計算得到的天然徑流量繪制白蓮河、英山和落令河水文站長系列年降水量-徑流深關系曲線如圖11所示。由圖11中可以看出,經SWAT模型模擬得到的各水文站的降水量-徑流深相關性顯著增加,白蓮河站決定性系數由0.79提高至0.90,英山站決定性系數由0.65提高至0.79,落令河站決定性系數由0.76提高至0.94。

圖11 浠水流域3個水文站年降水量-徑流深關系曲線

對各水文站1975—2020年SWAT模型徑流模擬結果進行一致性分析,M-K檢驗結果見圖12,降水-徑流雙累積曲線圖見圖13。圖12相較于分項調查法還原得到的M-K檢驗結果(圖6),各水文站統計量均位于90%置信區間內,表明修正后的徑流序列無顯著增大或減少趨勢。此外圖13所示各水文站降水-徑流雙累積曲線均無明顯拐點,基本呈單一直線。根據3.1節徑流還原結果的分析,浠水流域3個水文站徑流還原后的降水-徑流雙累積曲線均存在拐點。作為對比,本節以相同拐點年份繪制不同時期水文站年降水量-徑流深關系曲線,如圖14所示。

圖12 一致性修正后1975—2020年浠水流域3個水文站M-K檢驗結果

圖13 一致性修正后1975—2020年浠水流域3個水文站年降水-徑流雙累積曲線

圖14 一致性修正后1975—2020不同時期浠水流域3個水文站年降水量-徑流深關系曲線

由圖14可以看出,利用SWAT模型進行徑流還現后,顯著改善了下墊面變化對水文站年降水量與徑流量之間關系的影響。如在年降水量為1 000 mm的條件下,白蓮河站1975—1990年和2005—2020年兩個時段還原成果的徑流深偏差約為131 mm(圖8(a)),而模擬成果的徑流深偏差約為9 mm(圖14(a)),偏差量相對還原成果減少了93%。此外,英山站、落令河站還原后不同時期降水量-徑流深關系存在明顯偏差,而還現成果中不同時期關系曲線之間偏差較小。因此,基于現狀下墊面條件利用SWAT模型對浠水流域的降水產流進行模擬計算,顯著改善了流域不同時期徑流的一致性。

3.3.2 研究區地表水資源量評價分析 本研究區域涉及整個英山縣以及羅田縣、浠水縣和蘄春縣的部分區域。將SWAT模型模擬得到的各子流域產流過程匯總至縣級行政區,計算出各縣1975—2020年的徑流系列,結果見表8。

表8 浠水流域各縣多年平均地表水資源量計算結果

其數值與《湖北省第三次水資源調查評價成果報告》中給出的多年平均徑流深變化范圍“鄂東南年徑流深600～1 200 mm,鄂東北400～800 mm”一致,計算結果具有一定的合理性,同時該結果表明在分項調查還原法的基礎上,采用SWAT模型預測浠水流域水資源量具有可行性。

4 討 論

當水文站上游存在人類影響時,觀測到的流量是由自然過程和人類活動產生的。因此天然徑流量無法直接測量,必須進行估算。本研究基于分項調查法和SWAT模型構建現狀下墊面條件下的水資源評價方法,并對浠水流域進行實例研究。

首先,本文基于取水點、退水點與水文站的空間位置關系建立不同水量平衡方程進行徑流還原,強調了“空間位置關系”在人類活動對水文循環影響中的重要作用?，F有研究[14]通?；\統地將耗水量作為實際取水量的估計,增加了徑流還原過程中的計算誤差。其次,分項調查法和SWAT模型相結合顯著改善了長系列天然徑流的一致性,放寬了以往研究中分項調查法[13]對實際水文觀測資料系列長度的嚴苛要求,同時消除了修正系數法[17]中對修正系數的依賴,提高了天然徑流還原過程的科學嚴謹性。

另外,本文仍存在以下局限:在使用基于現狀下墊面條件資料率定得到的參數模擬長系列天然徑流時,雖然利用了歷史氣象資料,但忽略了中長期時間尺度上大氣中CO2濃度變化對水文循環過程的影響。已有研究表明[36],CO2濃度升高會引起輻射強迫效應和改變植被生長,如植物氣孔導度降低、葉面積增加。為了更準確、全面地估算流域的天然徑流,未來需要加強流域尺度下的氣候和生態系統過程研究,改善水文模型結構,以減少計算過程中產生的不確定性,為水資源管理和決策提供科學支撐。

5 結 論

在開展水資源量評價分析時,需考慮人類取用水活動、水利工程以及土地利用下墊面條件變化等因素對天然徑流的干擾影響。本文基于分項調查法和SWAT模型提出了一種可進行現狀下墊面條件下的水資源評價方法,以浠水流域為實例開展研究,得出以下結論:

(1)采用分項調查還原法對浠水流域內水文站的實測徑流數據進行還原計算,還原后流域不同時期徑流系列仍存在不一致性。

(2)以2020年土地利用為現狀下墊面條件,基于各水文站2011—2020年徑流還原后的逐日流量數據對SWAT模型進行了率定和驗證,其中日尺度上模型NSE系數和決定性系數R2均在0.72及以上,KGE系數在0.60及以上,表明SWAT模型精度較高,用于模擬計算浠水流域現狀下墊面條件下的來水具有較高可行性。

(3)將構建的SWAT模型應用于浠水流域1975—2020年長系列來水模擬計算,結果表明:徑流還現后流域內各水文站年降水量-年徑流深相關關系的決定性系數R2均達到0.79以上,相比基于分項調查法得到的徑流還原結果,不同時期的降水-徑流關系一致性得到顯著改善。而且通過匯總各子流域的徑流計算成果得到流域內各縣1975—2020年長系列來水模擬結果,發現其多年平均徑流深與現有研究成果一致,說明徑流模擬準確性較高。

本文的研究結果表明,通過分項調查還原法和SWAT模型相結合可以有效模擬現狀下墊面條件下的長系列來水過程,修正了復雜下墊面變化對徑流的影響,顯著提高了降水-徑流關系的一致性,可以為進一步開展水資源評價、水旱災害分析等工作提供科學支撐。