李 琳，文雄飛，譚德寶，王 瑩，劉希勝，王 崗

(1.長江科學(xué)院 空間信息技術(shù)應(yīng)用研究所，武漢 430010； 2.武漢市智慧流域工程技術(shù)研究中心，武漢 430010；3.長江水利委員會長江科學(xué)院，武漢 430010； 4.青海省水文水資源測報中心，西寧 810001)

1 研究背景

青藏高原蘊(yùn)藏著世界上兩極之外最大的冰雪儲量，是我國淡水資源的重要補(bǔ)給地，號稱“地球第三極”“亞洲水塔”[1]。在氣候變暖的情況下，冰凍圈由于其敏感性和脆弱性，首當(dāng)其沖受到直接影響。近百年來，我國冰凍圈顯著萎縮，已對區(qū)域氣候、水資源、生態(tài)與環(huán)境產(chǎn)生了重大影響。湖泊作為地球表層系統(tǒng)冰凍圈、大氣圈、水圈、生物圈連接的紐帶，其變化可用于定量評估區(qū)域水循環(huán)[2]。2011年鹽湖流域卓乃湖溢流以后，原來各自相對封閉的4個湖泊建立了自西向東的水力聯(lián)系。大量湖水匯入使得近年來鹽湖面積持續(xù)增大，水位持續(xù)上漲，對青藏公路、鐵路、油氣管線等國家重要基礎(chǔ)設(shè)施和區(qū)域生態(tài)環(huán)境形成了潛在威脅[3]。可可西里作為中國第51個世界自然遺產(chǎn)地[4]，其湖泊的變化引起了國內(nèi)外的高度關(guān)注。

VIC(Variable Infiltration Capacity)模型，又稱可變下滲容量模型，是基于SVATS(Soil Vegetation Atmospheric Transfer Schemes)機(jī)制的大尺度分布式水文模型，最初是由Wood等[5]采用新安江模型蓄滿產(chǎn)流機(jī)制開發(fā)的單一土壤層模型。Wood等[6]考慮植被種類和土壤蒸發(fā)的次網(wǎng)格異質(zhì)性，將其改進(jìn)為考慮2層土壤的VIC-2L模型，之后又增加了10 cm的土壤薄頂層，改進(jìn)模型對裸土蒸發(fā)的模擬精度，形成了具有3層土壤層的VIC-3L模型。Lohmann等[7]開發(fā)了單獨(dú)的匯流程序，利用VIC模型的產(chǎn)流模擬結(jié)果模擬流量。

VIC模型在徑流模擬方面有很多研究與進(jìn)展：趙登忠等[8]使用VIC模型對黑河上游徑流進(jìn)行模擬，指出模型在西北干旱區(qū)具有適用性；趙求東等[9]用VIC模型計算了阿克蘇河的冰川融水所占徑流的比例。VIC模型通常應(yīng)用于無冰川消融的水文模研究中[10]，在冰川融水較多地區(qū)不能滿足模擬要求。已有研究指出，當(dāng)一個流域內(nèi)冰川覆蓋率超過5%時，冰川對河流就有較為顯著的調(diào)節(jié)作用[11]，根據(jù)歐洲空間局發(fā)布的土地覆蓋數(shù)據(jù)，鹽湖流域冰川占比<2%，可認(rèn)為冰川對于鹽湖水量影響較小。VIC模型以混合產(chǎn)流作為產(chǎn)流機(jī)制，能夠較好地反映流域的實際情況，且在模擬產(chǎn)匯流過程中考慮了融雪和凍土因素的影響[12]，因此VIC模型在鹽湖流域具有一定適用性。

VIC模型研究大多在水文資料豐富地區(qū)開展，在無資料地區(qū)應(yīng)用不多，且在高原湖泊徑流研究較少。因此為了研究鹽湖湖泊動態(tài)水量變化，本文借助空間信息技術(shù)，搭建鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)，在鹽湖流域缺乏水文觀測站點(diǎn)的情況下，開展鹽湖面積、水位、水量等水文要素的動態(tài)監(jiān)測，并結(jié)合VIC水文模型，開展湖泊徑流模擬研究，研究鹽湖的入湖流量過程。本研究為無資料地區(qū)河湖的水文模擬提供一定參考，并為鹽湖流域水循環(huán)研究提供一些技術(shù)支撐。

2 鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)

2.1 鹽湖流域概況

鹽湖系列湖泊位于青海省玉樹州治多縣西部、昆侖山脈南側(cè)，海拔在4 400 m以上，位于可可西里腹地。自西向東分布有卓乃湖、庫賽湖、海丁諾爾湖和鹽湖，研究區(qū)地理位置見圖1。鹽湖流域地處人跡罕至的無人區(qū)，屬于半干旱氣候區(qū)，為蒸發(fā)大于補(bǔ)給的水量收支負(fù)平衡區(qū)域，降水量由東南向西北逐漸減少。土壤的形成和發(fā)育未受到人為活動干擾和破壞，土壤類型比較簡單。植被以高寒草原、高寒荒漠草原和墊狀植物為主。

圖1 鹽湖研究區(qū)Fig.1 The Salt Lake Basin

2.2 監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)框架

目前國內(nèi)的水文站點(diǎn)多集中分布在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)、人口較多的中、東部地區(qū)，而作為眾多大江、大河的源頭和上游區(qū)域的西部地區(qū)，水文站點(diǎn)密度非常低[13]。鹽湖流域位于高原內(nèi)陸無人區(qū)，所處位置自然地理條件極其惡劣，交通不便，實地調(diào)查受到限制。鹽湖流域水文站、氣象站稀疏，除了通過科學(xué)考察獲取少量實測數(shù)據(jù)外，湖泊基礎(chǔ)資料稀缺。借助衛(wèi)星遙感研究該區(qū)湖泊狀態(tài)及變化成為一種不可或缺的手段[14]。

為了獲取湖泊面積，選取數(shù)據(jù)較好的2015—2018年國產(chǎn)高分一號衛(wèi)星和國外Landsat衛(wèi)星、哨兵二號衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正、影像裁剪融合，對逐月序列衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行以上處理，利用ArcGIS軟件進(jìn)行影像解譯，提取出鹽湖2015—2018年逐月湖泊面積，部分處理結(jié)果見圖2，用于解譯湖泊面積所使用的遙感數(shù)據(jù)相應(yīng)時間見表1。

圖2 鹽湖面積遙感圖像Fig.2 Remote sensing images of Salt Lake area

表1 國外Landsat衛(wèi)星、哨兵衛(wèi)星圖像月數(shù)據(jù)日期

利用多源衛(wèi)星遙感技術(shù)、實地測量、無人船多波束水下地形探測等技術(shù)手段[15]建立鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)。結(jié)合實地水下地形測量數(shù)據(jù)構(gòu)建TIN網(wǎng)格，使用ArcGIS軟件的空間分析技術(shù)與鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)建湖泊水位-面積-容積關(guān)系曲線，并將其與提取的2015—2018年逐月湖泊面積數(shù)據(jù)聯(lián)合計算。以2017年為例，6月26日與7月12日可獲取研究區(qū)遙感影像，根據(jù)湖泊水位-面積-容積關(guān)系曲線可得到容積變化值，除以觀測時長并將之線性插值至30 d，其余日期均采用一致算法，即可推算出2015—2018年鹽湖的逐月蓄變量。鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測結(jié)合VIC模型徑流模擬技術(shù)框架如圖3所示。

圖3 鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)合VIC模型徑流模擬技術(shù)框架Fig.3 Technology framework of air-space-ground stereo monitoring system combined with VIC model for runoff simulation

3 VIC模型應(yīng)用原理與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

3.1 VIC模型原理與匯流計算

VIC模型主要考慮了大氣-植被-土壤之間的物理交換過程，反映三者之間的水熱狀態(tài)變化和水熱傳輸。模型中變量包括：土壤蒸發(fā)E、植物散發(fā)ET、長波輻射RL、短波輻射RS、感熱通量S、潛熱通量L、地表截流蒸發(fā)EC、地表熱通量G、下滲能力i、地表徑流量R、基流量B等。模型的實際模擬中，先利用VIC模型進(jìn)行水量平衡計算后，輸出研究區(qū)各網(wǎng)格的徑流和蒸發(fā)結(jié)果，再同Lohmann等[7]開發(fā)的匯流模型匯流模型相耦合，包括網(wǎng)格匯流和河道匯流兩部分，將網(wǎng)格內(nèi)的產(chǎn)流轉(zhuǎn)化為流域出口斷面的流量過程。

3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

3.2.1 DEM數(shù)據(jù)

DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云的SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)30 m分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)。將可可西里鹽湖流域劃分為120個分辨率為0.1°×0.1°的子網(wǎng)格。流域網(wǎng)格劃分如圖4所示。

圖4 可可西里鹽湖流域DEM網(wǎng)格劃分Fig.4 DEM grid map of Hoh Xil Salt Lake basin

3.2.2 地表覆蓋數(shù)據(jù)

研究所需的植被分類數(shù)據(jù)來自2009年歐洲空間局基于MERIS數(shù)據(jù)發(fā)布的全球陸地覆蓋數(shù)據(jù)(ESA GlobCover)，分辨率為300 m，數(shù)據(jù)格式為TIF，研究區(qū)土地利用類型結(jié)果見圖5。

圖5 研究區(qū)土地利用類型Fig.5 Land cover types in the Salt Lake Basin

3.2.3 葉面積指數(shù)

葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)在水文模型中是重要參數(shù)，它的取值會影響植被冠層最大截留水量與冠層阻力，會影響植被蒸騰與植物冠層蒸發(fā)。王慧[16]使用靜態(tài)植被數(shù)據(jù)和MODIS LAI數(shù)據(jù)進(jìn)行VIC模型模擬，使用MODIS遙感數(shù)據(jù)估算的動態(tài)植被參數(shù)顯著提升了VIC模擬表層土壤含水量的精度，使用MODIS LAI數(shù)據(jù)更加符合研究區(qū)的氣候特征與植被變化規(guī)律。研究區(qū)域為植被稀疏區(qū)，且LAI作為模型輸入的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一，因此選擇2015—2018年MODIS(MCD15A2H)植被覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。由8 d分辨率數(shù)據(jù)線性插值至30 d，基于2015—2018年植被類型分布圖提取研究區(qū)植被逐月的葉面積指數(shù)，得到1—12月平均LAI值作為模型輸入數(shù)據(jù)，部分結(jié)果見圖6。

圖6 葉面積指數(shù)Fig.6 Leaf area index

3.2.4 土壤數(shù)據(jù)

本研究選取的土壤類型分類標(biāo)準(zhǔn)是FAO世界糧農(nóng)組織的5′分辨率的土壤質(zhì)地分布圖。

根據(jù)土壤參數(shù)的性質(zhì)，可分為土壤類型特性相關(guān)的參數(shù)和產(chǎn)流相關(guān)的水文參數(shù)，其中前者主要通過Cosby等[17]成果查表來確定；而后者則通過模型算法率定來確定。

VIC模型徑流模擬需要不斷調(diào)節(jié)參數(shù)讓其能夠輸出得到滿足于適用性評價指標(biāo)要求的模擬值，對滿足要求的模型參數(shù)進(jìn)行驗證以便于評價模型率定參數(shù)的可靠性與模型的適用性。VIC水文模型模擬精度的重要因素包括對模型7個參數(shù)的最優(yōu)化選取，需要率定的參數(shù)見表2。

表2 VIC模型率定的7個參數(shù)

3.2.5 氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)來源及制備

由于鹽湖流域附近唯一的五道梁氣象站距離研究區(qū)約50 km，難以代表整個流域的實際情況，本研究選擇陽坤等[18]研發(fā)的中國區(qū)域高時空分辨率地表氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)集CMFD(空間分辨率 0.1°，時間分辨率3 h，1979-01-01到2018-12-31)，數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心。該數(shù)據(jù)集在融合現(xiàn)有的眾多遙感和雷達(dá)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合常規(guī)站點(diǎn)實測數(shù)據(jù)發(fā)展而來[19]。根據(jù)與站點(diǎn)實測數(shù)據(jù)的對比，較其他遙感或雷達(dá)格點(diǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，精度得到了很大的提升[20]，被運(yùn)用于水文循環(huán)模擬[21]、蒸散發(fā)估算[22]等諸多領(lǐng)域。其氣象要素包括近地面氣溫(K)、近地面氣壓(Pa)、近地面空氣比濕(kg /kg)、近地面全風(fēng)速(m/s)、地面向下短波輻射(W/m2)、地面向下長波輻射(W/m2)、地面降水率(mm/h)[23-24]。

4 結(jié)果與討論

4.1 參數(shù)率定與檢驗

杜明達(dá)[25]考慮到衛(wèi)星觀測的水位與模型模擬的流量之間不好直接比較，提出了一種利用多源遙感數(shù)據(jù)在高寒山區(qū)率定水文模型的方法，采用水位-流量關(guān)系曲線將水位轉(zhuǎn)化為流量進(jìn)行模型率定，應(yīng)用于地面觀測徑流序列缺失的情況。因此本文采用相似思路用于構(gòu)建鹽湖空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)，推求鹽湖逐月蓄變量與鹽湖入湖徑流量用于水文模型率定與驗證。

2011年卓乃湖溢流大量下泄湖水進(jìn)入鹽湖，2011年鹽湖水量較2010年增加迅速，在模型模擬時2011年附近年份數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大偏差，因此模型模擬時間選定為2010—2018年，其中2010—2014年為模型模擬預(yù)熱期，2015—2018年為模型模擬率定期與驗證期。

由于鹽湖流域?qū)崪y流量較少，獲取的鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)僅有2015—2018年，因此利用3.2節(jié)推算2015—2018年鹽湖逐月蓄變量用于VIC模型的參數(shù)率定；利用逐月的鹽湖面積數(shù)據(jù)結(jié)合鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)反推出鹽湖逐月的容積，并結(jié)合CMFD產(chǎn)品中的降水?dāng)?shù)據(jù)推算2015—2018年鹽湖月尺度入湖徑流量，數(shù)據(jù)用于VIC模型的參數(shù)驗證，因此模型率定期與驗證期都為2015—2018年。

將需要率定的7個參數(shù)，根據(jù)已有的文獻(xiàn)如Xie等[26]研究，找到鹽湖流域參數(shù)移植的經(jīng)驗參數(shù)，將其在范圍內(nèi)等分，根據(jù)各參數(shù)的取值范圍組成不同數(shù)據(jù)組合，計算納什系數(shù)NSE。然后運(yùn)行率定程序，每次只修改一個參數(shù)，對一個參數(shù)從最小到最大進(jìn)行等步長改變，依次按照以上方法對需要修改的參數(shù)進(jìn)行率定，直到NSE不再改變，獲得的參數(shù)組合即為最優(yōu)參數(shù)組合[27]，并將率定得到的參數(shù)應(yīng)用于驗證期，計算納什系數(shù)NSE，直至NSE最好時停止運(yùn)行。

在模型參數(shù)率定和模型驗證過程中，對模型進(jìn)行模擬效果評價的2個主要指標(biāo)分別是納什系數(shù)NSE和相對誤差Er。其計算公式分別為：

(1)

(2)

4.2 結(jié)果分析

經(jīng)過多次運(yùn)行計算得到效果較好的7個參數(shù)為：b=0.1、Ds=0.1、Dsmax=0.1 mm/d、Ws=0.9、d1=0.1 m、d2=2.5 m、d3=3.6 m。

經(jīng)過VIC模型率定與驗證可得到模擬效果為：2015—2018年模型模擬率定期效率系數(shù)與相對誤差分別為 0.98和9.02%；2015—2018年模型模擬驗證期效率系數(shù)和相對誤差分別為 0.77和14.6%，取平均后得到VIC模型在鹽湖流域模擬效率系數(shù)與相對誤差分別為0.87和11.81%。Er≤15%，NSE≥0.5，兩者在率定期和驗證期都符合時，認(rèn)為模型在研究區(qū)適用。

表3計算了2015—2018年模型率定期鹽湖年蓄變量的模擬值與推算值的相對誤差，可以看到相對誤差逐年減小，至2018年僅為0.4%，年徑流量逐年穩(wěn)定沒有突變提高了模擬效果為可能的原因之一，且相對誤差均<15%，模型模擬在年尺度上有較好適用性。

表3 流域年模擬率定期結(jié)果統(tǒng)計表

表4計算了2015—2018年5—10月份驗證期鹽湖入湖模擬徑流量與推算徑流量平均的相對誤差，兩者對比見圖7。

表4 流域月模擬驗證期結(jié)果統(tǒng)計

圖7 模擬徑流量與推算徑流量對比Fig.7 Comparison between simulated runoff and estimated runoff

結(jié)果可看出，VIC模型模擬的徑流月分布趨勢相似，5—10月份降雨量平均占比92.25%，徑流量平均占全年徑流量的88.41%，分布相似。降雨量于6—8月份持續(xù)增加，7—8月份達(dá)到最大值，模擬徑流量8月份達(dá)到峰值，徑流分布與降雨量變化有較好的對應(yīng)性。汛期流量增幅較大，總量分布接近，能夠反映出鹽湖流域月徑流流量變化狀況。但模擬的洪峰與實際相比推遲，退水過程較實際退水過程滯后，且完成退水過程的時間較實際退水時間短，導(dǎo)致8—10月份徑流量數(shù)據(jù)結(jié)果偏差較大。結(jié)合表4可看出5—7月份徑流量相對誤差均在15%以內(nèi)，5月份開始冰川融雪凍土逐漸消融，隨著降雨與氣溫變化，上游來水、湖面降雨、地下水與陸面來水等進(jìn)入鹽湖，此時徑流變化接近天然徑流狀態(tài)，模型模擬效果較好。8月份開始相對誤差超過15%，10月份相對誤差達(dá)到80.4%。由五道梁氣象站年降雨數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知，2015—2018年每年7—8月份降雨量達(dá)到峰值，但實地考察得知，鹽湖水量在每年9—10月份達(dá)到峰值。由此推測8—10月份相對誤差較大的原因可能是上游湖泊本身的調(diào)蓄能力對進(jìn)入鹽湖水量的影響，湖泊自身調(diào)蓄能力使其與天然河道產(chǎn)匯流存在一定差異，調(diào)蓄能力影響的產(chǎn)匯流延滯使得汛期水量延遲入湖，因此自8月份以后，降雨量逐月減小，但進(jìn)入鹽湖的上游來水中仍存在著之前月份延滯的水量，水量增多，盡管10月份以后很快進(jìn)入結(jié)冰期但仍為水量最多的月份。因此8—10月份模型模擬效果欠佳。排除個別月份延滯影響，模型模擬的徑流總量分布效果較好，綜上可認(rèn)為月尺度模型模擬具有適用性。

總體上，模型模擬徑流量較好地表現(xiàn)出了實際徑流的豐枯變化情況。模型模擬的效率系數(shù)和相對誤差分別為 0.87和11.81%，VIC模型在鹽湖流域具有一定的適用性。對于一些誤差，究其原因可能存在于以下幾個方面：①由于研究區(qū)實測氣象數(shù)據(jù)較少，以CMFD再分析數(shù)據(jù)為氣象數(shù)據(jù)，盡管可以使用，但還是與實際值存在一定的偏差；②VIC模型考慮的物理過程比較復(fù)雜，其本身需要的輸入?yún)?shù)眾多，而大量的參數(shù)難以全部精確獲取，許多參數(shù)依賴于經(jīng)驗公式的計算或從參考文獻(xiàn)中獲取，具有不確定性，會造成一定誤差；③對于湖泊本身調(diào)蓄功能帶來的洪峰推遲等影響還需要進(jìn)一步探索。

對于無資料區(qū)更高精度的模型率定與驗證還需思考，借助遙感影像與衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析得到水文數(shù)據(jù)聯(lián)合水文模型模擬有一定可行性，但還需要不斷完善，獲得更好的應(yīng)用性。

5 結(jié)論與展望

(1)研究初步認(rèn)定鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)結(jié)合VIC模型徑流模擬在鹽湖流域具有一定的適用性，CMFD氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)在無資料地區(qū)的水文模擬中得到適用，利用MODIS數(shù)據(jù)反演得到的LAI更加具有時效性與真實性?？臻g技術(shù)、遙感數(shù)據(jù)處理、無人船多波束水下地形探測等鹽湖流域空-天-地立體監(jiān)測系統(tǒng)與水文模型的結(jié)合，減少了無資料地區(qū)水文研究的局限性。

(2)鹽湖流域水循環(huán)的研究還需要進(jìn)一步開展模型方面的研究探索。例如：①針對近年來鹽湖流域湖泊面積變化特點(diǎn)，可以通過輸入有時效性的地表覆蓋數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型模擬，觀察湖泊面積動態(tài)變化對徑流模擬、水量平衡的影響；②使用VIC模型模擬結(jié)果進(jìn)行入湖水量的徑流成分解析，探討水量的組成與各自的影響；③使用VIC模型結(jié)合全球氣候模式(GCMs)耦合計劃下的不同情景數(shù)據(jù)對鹽湖流域的徑流變化狀況進(jìn)行模擬預(yù)估等。

致謝：感謝中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所趙求東副研究員對VIC模型搭建和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備給予的指導(dǎo)。感謝地理空間數(shù)據(jù)云提供的DEM數(shù)據(jù)、歐洲空間局提供的全球陸地覆蓋數(shù)據(jù)、地球資源觀測與科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的MODIS LAI數(shù)據(jù)、FAO世界糧農(nóng)組織提供的土壤質(zhì)地分布圖和國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的CMFD數(shù)據(jù)對研究的支持。