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基于EFAST方法的寒旱區(qū)流域水文過(guò)程參數(shù)敏感性分析

2017-06-09 16:40張俊龍李永平曾雪婷尤立劉靜
南水北調(diào)與水利科技 2017年3期
關(guān)鍵詞:徑流敏感性水文

張俊龍+李永平+曾雪婷+尤立+劉靜

摘要:寒旱區(qū)流域受降雨徑流和融雪徑流聯(lián)合補(bǔ)給,坡面產(chǎn)流和融雪過(guò)程可能對(duì)流域水文產(chǎn)生重要影響。以分布式水文模型SWAT為平臺(tái),選取模型多個(gè)參數(shù)為關(guān)鍵因子,借助EFAST方法探索融雪期(3月-5月)、非融雪期(6月-次年2月)的徑流峰值以及全時(shí)段徑流均值的參數(shù)敏感性,這些參數(shù)涉及降雨徑流、積雪消融、蒸散發(fā)、下滲、地下水補(bǔ)給和壤中流等多種水文過(guò)程。同時(shí),結(jié)合流域特征及參數(shù)物理意義,深入分析參數(shù)敏感的原因,并揭示參數(shù)背后的水文過(guò)程對(duì)開(kāi)都河流域產(chǎn)匯流的重要影響。研究發(fā)現(xiàn),坡面產(chǎn)流、下滲以及積雪消融等水文過(guò)程對(duì)開(kāi)都河流域水循環(huán)具有重要影響。此外,對(duì)于寒旱區(qū)流域重要的融雪過(guò)程參數(shù),其總敏感性顯著而一階敏感性不顯著,表明通過(guò)EFAST方法得到的水文模型參數(shù)總敏感性更為合理。結(jié)果揭示了流域水文敏感因子及關(guān)鍵過(guò)程,為探索水循環(huán)機(jī)理,水文科學(xué)預(yù)測(cè)、管理流域水資源奠定了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞:EFAST;地表產(chǎn)流;寒旱區(qū);積雪消融;敏感性;SWAT

中圖分類號(hào):P334.92 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-1683(2017)03-0043-06

Abstract:In cold and arid watersheds,streamflow is mainly contributed by snowmelt runoff in the ablation period and rainfall runoff during summer.Surface runoff and snowmelt may have important influence on the water cycle.In this study,the extended Fourier amplitude sensitivity test (EFAST) method was employed for SWAT model parameter sensitivity analysis.The test involved hydrological parameters that describe multiple processes including rainfall runoff,snowmelt,evaporation,percolation,baseflow,and lateral flow.Peak flows in non-melting and snow-melting periods as well as average annual flow were all considered in the sensitivity analysis.In addition,the reasons for the sensitivity of the parameters and the associated hydrological processes that affect the water cycle in the watershed were analyzed.Results showed that the surface runoff,percolation,and snowmelt have significant influence.Besides,the total-order sensitivity of the parameters related to snowmelt process was significant whereas the first-order sensitivity was not significant,indicating that the total-order sensitivity obtained using EFAST is more reasonable.The findings will help hydrological models improve their capability for simulating/predicting water resources during different seasons for snowmelt-precipitation-driven watersheds.

Key words:FAST;surface runoff;cold and arid watershed;snowmelt;sensitivity;SWAT

參數(shù)對(duì)水文模型描述物理過(guò)程的能力至關(guān)重要,但大部分參數(shù)值只能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)或率定的方式獲得。然而,水文模型參數(shù)眾多,優(yōu)化所有參數(shù)耗時(shí)費(fèi)力,故需要根據(jù)不同的研究需求,篩選對(duì)輸出影響顯著的參數(shù),從而有針對(duì)性地進(jìn)行參數(shù)率定和估計(jì)。參數(shù)敏感性分析正是針對(duì)上述問(wèn)題展開(kāi)的[1]。

參數(shù)敏感性分析方法主要包括局部和全局敏感性分析[2-3]。局部敏感性分析用來(lái)反映單個(gè)參數(shù)的改變對(duì)模型輸出結(jié)果的影響[4]。然而,該分析方法孤立各個(gè)參數(shù),參數(shù)取值也局限于部分參數(shù)空間。實(shí)際上,模型參數(shù)的敏感性還會(huì)受到其它參數(shù)的影響。全局敏感性分析可以處理上述問(wèn)題,其中,擴(kuò)展傅里葉振幅敏感性分析EFAST(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test)方法通過(guò)計(jì)算單個(gè)參數(shù)及不同參數(shù)間交互作用引起模型輸出的方差,從而充分考慮參數(shù)間的耦合作用對(duì)模型結(jié)果的影響,具有巨大的理論優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用潛力[5-6]。

寒旱區(qū)開(kāi)都河流域受降雨徑流和融雪徑流聯(lián)合補(bǔ)給,坡面產(chǎn)流和融雪過(guò)程可能對(duì)流域水文產(chǎn)生重要影響。本文以開(kāi)都河流域?yàn)殛P(guān)鍵研究區(qū)域,以分布式水文模型SWAT為平臺(tái),構(gòu)建流域水文模擬模型,并借助EFAST方法探究寒旱區(qū)流域水文模型參數(shù)敏感性,研究結(jié)果將被用來(lái)揭示流域水文敏感因子及關(guān)鍵過(guò)程,為探索水循環(huán)機(jī)理,水文科學(xué)預(yù)測(cè)、管理流域水資源奠定基礎(chǔ)。

1 流域概況

開(kāi)都河(圖1)流域位于中國(guó)新疆焉耆盆地北部、天山南麓(42°14′N-43°21′N, 82°58′E-86°05′E),河流發(fā)源于天山中部,全長(zhǎng)610 km,最終流入博斯騰湖[7-10]。流域面積22 000 km2,年徑流量33.62×106 m3[11]。流域內(nèi)山間盆地平均海拔2 400~2 600 m,山區(qū)平均海拔4 000~5 500 m[12]。流域干旱少雨、高蒸發(fā),年平均氣溫-4.3 ℃,極端低溫-48.1 ℃,年均降雨量500 mm,年均蒸發(fā)量1 157 mm[13]。草甸土、凍土和沼澤土為流域主要的土壤類型,土地利用類型以草原為主(占73.8%)。開(kāi)都河水源區(qū)有著較長(zhǎng)的降雪期(11月至次年3月),平均每年有139.3 d被積雪覆蓋,平均厚度12 cm[14]。開(kāi)都河受降雨徑流和融雪徑流綜合補(bǔ)給,導(dǎo)致每年兩次地表徑流峰值,第一次峰值主要受融雪影響,發(fā)生在3月至5月,第二次峰值主要受降雨影響,發(fā)生在7月至8月。

為構(gòu)建流域水文模型并開(kāi)展水文參數(shù)全局敏感性分析,本文收集了1995年至2001年勝利道班、水電站、駱駝脖子、庫(kù)車打板、巴音布魯克、大山口觀測(cè)站點(diǎn)的融雪、水文和基本氣象資料。融雪資料包括雪深以及10、20、30和40 cm雪層溫度,由激光雪深儀(SHM30)和溫度傳感器測(cè)得,觀測(cè)時(shí)間間隔為1 h;大山口水文站位于流域出口,該站水文資料包括流速和水位,時(shí)間步長(zhǎng)為天;氣象站點(diǎn)在流域內(nèi)各高程均有分布,每個(gè)站點(diǎn)裝備自動(dòng)氣象觀測(cè)儀(Vantage Pro2),氣象資料主要涉及降雨量、溫度、風(fēng)速和濕度,每半小時(shí)觀測(cè)一次。相關(guān)站點(diǎn)位置及圖件數(shù)據(jù)見(jiàn)圖1。本文還收集了流域地形、土地利用和土壤類型數(shù)據(jù)。為了分析降雨融雪混合產(chǎn)流機(jī)制下水文參數(shù)的敏感性,我們選取SWAT模型多個(gè)參數(shù)為關(guān)鍵因子,這些參數(shù)涉及降雨徑流、積雪消融、蒸散發(fā)、下滲、地下水補(bǔ)給和壤中流等多種水文過(guò)程,模型參數(shù)見(jiàn)表1。

2 原理和方法

2.1 SWAT模型

SWAT模型具有物理機(jī)制,可進(jìn)行以日為步長(zhǎng)的長(zhǎng)時(shí)段模擬[15]。SWAT模型綜合考慮水情、地形、植被、土壤特性、土地管理措施等流域信息,可用于模擬流域水循環(huán)、泥沙運(yùn)動(dòng)和氮循環(huán)。模型水量平衡可由下式得到[16]

3 結(jié)果與討論

本研究借助開(kāi)都河流域的勝利道班、水電站、駱駝脖子、庫(kù)車打板、巴音布魯克、大山口觀測(cè)站點(diǎn)收集流域水文資料和基本氣象資料,建立模型。本研究將1995年至1999年作為率定期,2000年至2001年為驗(yàn)證期,借助SWAT模型開(kāi)展開(kāi)都河流域水文過(guò)程模擬,結(jié)果見(jiàn)圖2,納什系數(shù)在率定期和以驗(yàn)證期分別為0.663和0.734,決定系數(shù)在兩個(gè)時(shí)期分別為0.710和0.746,相對(duì)誤差在率定期和驗(yàn)證期分別為17.7%和11.8%,這些數(shù)據(jù)表明SWAT模型在開(kāi)都河流域有著令人滿意的模擬效果。

本文基于1995年-1999年(率定期)的大山口河道徑流數(shù)據(jù),針對(duì)該時(shí)段融雪期(3月-5月)、非融雪期(6月-次年2月)的徑流峰值以及全時(shí)段徑流均值三個(gè)變量,借助EFAST方法探索參數(shù)敏感性(包括一階敏感性和總敏感性)。圖3展示了基于EFAST方法的參數(shù)敏感性分析結(jié)果(非融雪期徑流峰值)。總敏感性結(jié)果表明,在模擬非融雪期徑流峰值過(guò)程中,參數(shù)CN2、CN_K2以及SNO50COV最為敏感。參數(shù)CN2用來(lái)表征坡面產(chǎn)流過(guò)程發(fā)生的傾向性,受到土壤滲透性、前期土壤水分條件、土地利用類型、植被密度以及水土保持設(shè)施等流域下墊面因素的影響。該參數(shù)敏感的原因可能是由于開(kāi)都河流域地形陡峭、夏季暴雨頻發(fā),容易誘發(fā)超滲產(chǎn)流過(guò)程,為夏季徑流提供了重要的水源。參數(shù)CN_K2較為敏感的原因可能是開(kāi)都河流域內(nèi)高山寒漠土和高山草甸土分布廣泛,上述兩種土壤介質(zhì)組成中粉土和沙土占73%~86%,該土壤具有良好的滲透性,這導(dǎo)致流域內(nèi)尤其在地勢(shì)較平坦的尤爾都茲盆地和焉耆盆地地下水和地表水的轉(zhuǎn)化非常頻繁,對(duì)開(kāi)都河地表水量有著重要影響。

圖4展示了融雪期徑流峰值的參數(shù)敏感性。總敏感性結(jié)果表明,參數(shù)CN2、SNO50COV、CH_K2以及LAT_TTIME對(duì)開(kāi)都河流域融雪期徑流最為敏感。參數(shù)CN2對(duì)融雪期徑流有著重要影響的原因在于開(kāi)都河流域多山地,地勢(shì)陡峭,坡面產(chǎn)流是春季地表徑流是重要的水源。參數(shù)CH_K2具有較高的敏感性,說(shuō)明春季融雪期開(kāi)都河流域地表水和地下水交換仍然顯著。參數(shù)SNO50COV用來(lái)描述融雪水與積雪覆蓋之間的關(guān)系,該參數(shù)較為敏感的原因可能在于開(kāi)都河流域春季融雪產(chǎn)流是地表徑流的重要來(lái)源。從圖1展示的結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn),盡管SNO50COV描述了春季積雪消融的過(guò)程,該參數(shù)對(duì)夏季徑流過(guò)程仍然具有較高的敏感性,原因可能在于地表水和地下水交換導(dǎo)致積雪融水下滲到非承壓含水層和承壓含水層,地下水漫長(zhǎng)的匯流過(guò)程導(dǎo)致了流域上游山區(qū)積雪消融與流域出口徑流觀測(cè)之間的遲滯效應(yīng),從而,春季融雪參數(shù)影響了夏季的降雨徑流過(guò)程。參數(shù)LAT_TTIME用來(lái)表征壤中流匯入河道的遲滯效應(yīng)。開(kāi)都河流域地表產(chǎn)流易于下滲,滲入土壤中的水量,一部分由土壤直接蒸發(fā)和通過(guò)植物散發(fā)到空中,另一部分以壤中流形式補(bǔ)給河流。該參數(shù)較為敏感可以證明壤中流對(duì)開(kāi)都河流域匯流過(guò)程具有重要作用。

圖5展示了模擬整個(gè)時(shí)期(1995年-1999)地表徑流量均值的參數(shù)敏感性。不難發(fā)現(xiàn),參數(shù)CN2、SNO50COV、SOL_K、ALPHA_BF、TIMP、GW_REVAP、LAT_TTIME以及HRU_SLP對(duì)開(kāi)都河流域徑流量均值具有顯著影響。上述參數(shù)表征流域內(nèi)多種水文過(guò)程,包括地表產(chǎn)流、積雪消融、地下水與地表水交換、壤中流以及流域地形坡度。這表明,上述水文過(guò)程及因子對(duì)開(kāi)都河流域產(chǎn)匯流具有重要影響。

值得注意的是,借助EFAST方法得到的一階敏感性與總敏感性分析結(jié)果具有一致性,相互印證,說(shuō)明EFAST方法在寒旱區(qū)流域分析水文模型參數(shù)敏感性具有可行性。然而,對(duì)于某些參數(shù)則存在較為顯著的差異,特別是與積雪消融過(guò)程相關(guān)的參數(shù)(即,SNO50COV和TIMP),上述兩個(gè)參數(shù)的總敏感性非常顯著,而一階敏感性并不高。實(shí)際上,流域積雪主要分布于河源地區(qū)海拔4 000~4 500 m的艾爾賓和科克鐵克等山脈,高山融雪是該河流重要的補(bǔ)給水源,從理論上講,融雪參數(shù)應(yīng)該較為敏感。造成分析結(jié)果顯著差異的原因主要在于EFAST一階敏感性分析并未充分考慮參數(shù)交互作用對(duì)方差的貢獻(xiàn),從而導(dǎo)致敏感性分析的誤差。這從側(cè)面證明,在參數(shù)敏感性研究中,考慮參數(shù)之間的交互作用是非常必要的。

4 結(jié)論

本研究借助EFAST方法探究了寒旱區(qū)流域水文過(guò)程參數(shù)的敏感性,揭示參數(shù)背后的水文過(guò)程對(duì)開(kāi)都河流域產(chǎn)匯流過(guò)程的重要影響。研究發(fā)現(xiàn),坡面產(chǎn)流、積雪消融以及下滲過(guò)程對(duì)夏季徑流峰值有重要影響;坡面產(chǎn)流、下滲、積雪消融以及壤中流對(duì)春季峰值影響顯著;從全年平均流量看,地表產(chǎn)流、積雪消融、地下水與地表水交換、壤中流以及流域地形坡度是流域重要的水文過(guò)程和因子。此外,借助EFAST方法得到的一階敏感性與總敏感性分析結(jié)果具有一致性,印證了該方法在寒旱區(qū)流域分析水文模型參數(shù)敏感性的可行性;而在某些參數(shù)上卻存在差異,與流域融雪過(guò)程相關(guān)的參數(shù)的敏感性并不能通過(guò)一階敏感性反映。這表明在參數(shù)敏感性研究中,考慮參數(shù)之間的交互作用是非常必要的,這也說(shuō)明,借助EFAST方法得到的水文模型參數(shù)總敏感性更為合理。

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