洪梅 趙明明 魏濤 林豪棟

摘要：針對(duì)滏陽河流域斷流河道生態(tài)修復(fù)的問題，為了實(shí)現(xiàn)斷流河道盡可能恢復(fù)有水時(shí)間并且恢復(fù)基本生態(tài)功能的目標(biāo)，基于節(jié)水措施和調(diào)水工程現(xiàn)狀，通過建立滏陽河流域SWAT （ soil and water assessment tool） 水文模型，在模型中設(shè)置不同補(bǔ)水水量、補(bǔ)水方式的生態(tài)補(bǔ)水情景，分析不同情景下斷流河道斷面的徑流量變化和恢復(fù)有水天數(shù)，并結(jié)合生態(tài)流量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)不同情景的河流生態(tài)恢復(fù)效果。結(jié)果表明：滏陽河流域邯鄲斷面在節(jié)水情景和調(diào)水情景中恢復(fù)河流生態(tài)效果較好，在通過上游節(jié)水措施和補(bǔ)充年調(diào)水1.00×10⁸m³/a的情景下，可以達(dá)到5—10月恢復(fù)有水184 d、恢復(fù)徑流量3 486.7×10⁴m³/a的目標(biāo)；年內(nèi)恢復(fù)徑流峰值在8月中旬，并且河道年均徑流量可以恢復(fù)到“好”等級(jí)的生態(tài)流量標(biāo)準(zhǔn)。滏陽河下游邢臺(tái)斷面在節(jié)水情景和調(diào)水情景下恢復(fù)徑流量較少，河道有水天數(shù)不達(dá)標(biāo)，需要在上游節(jié)水條件下補(bǔ)充外來調(diào)水水量1.50×10⁸m³/a來達(dá)到恢復(fù)年有水天數(shù)304 d、恢復(fù)徑流量1 906.5×10⁴m³/a的目標(biāo)，年內(nèi)恢復(fù)徑流峰值分別在3月中旬和8月中旬；并且在達(dá)到恢復(fù)有水目標(biāo)的情景下邢臺(tái)斷面僅達(dá)到“一般”等級(jí)的生態(tài)流量標(biāo)準(zhǔn)，需要考慮增加調(diào)水水量進(jìn)行分時(shí)段單點(diǎn)位補(bǔ)水的補(bǔ)水方案。

關(guān)鍵詞：SWAT模型；生態(tài)補(bǔ)水；恢復(fù)有水；情景分析；滏陽河流域

doi：10.13278/j.cnki.jjuese.20220051

中圖分類號(hào)：P641.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

收稿日期：2022-03-02

作者簡(jiǎn)介：洪梅（1972—）， 女， 教授， 博士生導(dǎo)師， 主要從事污染場(chǎng)地控制與修復(fù)方面的研究， E-mail： hongmei@jlu.edu.cn

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2022YFC370220）；國(guó)家重大科技專項(xiàng)（2018ZX07111001）

Supported by the National Key Research and Development Program of China （2022YFC370220） and the National Science and Technology Major Project （2018ZX07111001）

Study on Water Restoration in the Dried-up River of the Fuyang

River Basin Based on the SWAT ModelHong Mei^1，2， Zhao Mingming^1，2， Wei Tao^1，2， Lin Haodong³

1. College of New Energy and Environment， Jilin University， Changchun 130021， China

2. National Local Joint Engineering Laboratory of Petrochemical Pollution Site Control and Remediation Technology，

Jilin University， Changchun 130021， China

3. Taizhou Engineering Technology Center of Pollution Control， Taizhou 318000， Zhejiang，China

Abstract： In order to achieve the goal of restoring water to the river as long as possible and to restore the basic ecological functions， a SWAT （soil and water assessment tool） hydrological model for the Fuyang River basin was established based on the current status of water conservation measures and water transfer projects. The different ecological water replenishment scenarios were designed， the variation of runoff volume and the restoration of the annual number of days with water were analyzed for different scenarios. Ecological restoration effects were analyzed based on the ecological base flow standard. The results show that the river ecological restoration effect is better in the water conservation scenario and the water transfer scenario in the Handan section of Fuyang River basin， and 184 days of water restoration from May to October can be achieved through the upstream water conservation measures and the scenario of 1.00×10⁸m³/a of supplemental annual water transfer， and the restored runoff volume of 3 486.7×10⁴m³/a， the water replenishment can reach the ecological baseflow standard and guarantee the basic ecological function of the river. The Xingtai section in the lower reaches of Fuyang River has less restored runoff under water-saving and water transfer scenarios， so the number of days with water in the river does not meet the standard， and it needs to supplement the external water transfer volume of 1.50×10⁸m³/a under the upstream water conservation condition to achieve the restoration of the annual number of days with water is 304 days and the restored runoff volume of 1 906.5×10⁴m³/a， and Xingtai section under the scenario of achieving the target of restoring water. The ecological replenishment scheme of increasing water transfer for single point replenishment in different periods needs to be considered as it cannot reach the ecological base flow standard of the river.

Key words： SWAT model; ecological water replenishment; water restoration; scenario analysis; Fuyang River basin

0 引言

近年來，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人類活動(dòng)強(qiáng)度、范圍的擴(kuò)大，我國(guó)水資源面臨著資源量嚴(yán)重短缺、水資源時(shí)空分布不均等一系列問題。華北平原地區(qū)是我國(guó)水資源緊張地區(qū)之一，特別是滄州、邯鄲、邢臺(tái)等城市，區(qū)域水資源供需不平衡，流域內(nèi)河流生態(tài)遭到破壞^[1-2]。子牙河上游滏陽河流域地處華北平原的中部，隨著人類活動(dòng)和氣候變化，流域內(nèi)干旱少雨，水資源日益匱乏，導(dǎo)致部分河流季節(jié)性或常年斷流，水生態(tài)環(huán)境遭到了破壞^[3-4]。

生態(tài)流量是維持和保障河流系統(tǒng)健康的重要基礎(chǔ)，為了修復(fù)流域生態(tài)環(huán)境，恢復(fù)流域生態(tài)水量，需要對(duì)流域內(nèi)河流進(jìn)行生態(tài)補(bǔ)水^[5-6]。生態(tài)補(bǔ)水是指在一些無法滿足生態(tài)需水量而受損的流域，通過工程或者非工程措施向流域系統(tǒng)調(diào)水，補(bǔ)充其生態(tài)系統(tǒng)用水量，使被破壞的生態(tài)系統(tǒng)逐漸恢復(fù)其原有的、能自我調(diào)節(jié)的基本功能，達(dá)到恢復(fù)流域生態(tài)平衡的目標(biāo)^[7-8]。2020年水利部印發(fā)《2020年度河湖生態(tài)補(bǔ)水方案以及補(bǔ)充方案》^[9]，統(tǒng)籌利用南水北調(diào)工程、引黃工程等調(diào)水工程，并結(jié)合當(dāng)?shù)厮畮?kù)和其他水源向京津冀22條河湖實(shí)施生態(tài)補(bǔ)水44.2億m³。近年來，在子牙河上游流域已經(jīng)實(shí)施了多種生態(tài)補(bǔ)水方案，例如2018年邢臺(tái)市利用南水北調(diào)中線工程向境內(nèi)七里河、白馬河、午河、泜河、滏陽河等河流實(shí)施生態(tài)補(bǔ)水共2.85億m³，恢復(fù)了境內(nèi)多條河流的河道生態(tài)功能^[10]。生態(tài)補(bǔ)水已經(jīng)成為解決斷流河道恢復(fù)生態(tài)功能的一種有效途徑，而制定科學(xué)的生態(tài)補(bǔ)水方案需要結(jié)合河道水文地理和地質(zhì)條件，針對(duì)實(shí)際斷流情況設(shè)置補(bǔ)水水量和方式^[11-12]。確定斷流河道所需的生態(tài)補(bǔ)水總量和方式需要通過補(bǔ)水過程分析，減小補(bǔ)水過程中的損耗，以達(dá)到補(bǔ)水效益最優(yōu)化及水生態(tài)修復(fù)目標(biāo)^[13]。目前，農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水、生活工業(yè)再生水、跨流域調(diào)水等非常規(guī)水源已經(jīng)成為生態(tài)補(bǔ)水的水資源來源，多水源的補(bǔ)給方式為生態(tài)補(bǔ)水提供了效益優(yōu)化的空間^[14]。

為優(yōu)化生態(tài)補(bǔ)水方案，探究生態(tài)破壞河流生態(tài)需水量，已有學(xué)者在永定河流域基于永定河生態(tài)補(bǔ)水試驗(yàn)對(duì)永定河北京段生態(tài)補(bǔ)水調(diào)度進(jìn)行研究^[15]，還有研究者選取永定河斷流河道構(gòu)建河道水力學(xué)模型，模擬分析研究區(qū)近兩年生態(tài)補(bǔ)水過程^[16]；然而，現(xiàn)有研究中河流生態(tài)補(bǔ)水方案優(yōu)化多是基于現(xiàn)狀補(bǔ)水工程試驗(yàn)效果，缺乏科學(xué)的情景預(yù)測(cè)模擬和徑流恢復(fù)效果分析。SWAT（soil and water assessment tool）模型作為分布式水文模型，在世界范圍內(nèi)的流域尺度徑流模擬中應(yīng)用和研究廣泛，其可以對(duì)流域徑流進(jìn)行不同時(shí)間、空間尺度的長(zhǎng)期連續(xù)模擬^[17-19]，可用來研究不同管理?xiàng)l件下大尺度復(fù)雜流域內(nèi)預(yù)測(cè)水資源管理措施對(duì)徑流的影響^[20]。例如，李建新等^[21]利用SWAT模型預(yù)測(cè)未來不同管理情景下的海河流域水資源變化趨勢(shì)，為流域水資源管理提供了依據(jù)。

本研究基于SWAT模型，針對(duì)子牙河上游滏陽河流域斷流情況進(jìn)行生態(tài)補(bǔ)水情景模擬，并對(duì)于規(guī)劃目標(biāo)設(shè)置不同情景下的生態(tài)補(bǔ)水方案，結(jié)合生態(tài)流量評(píng)價(jià)方法，探究不同補(bǔ)水方案下河道恢復(fù)有水效果，以期為實(shí)際制定科學(xué)生態(tài)補(bǔ)水方案提供參考和建議。

1 研究區(qū)概況

滏陽河屬于海河流域子牙河水系，發(fā)源于太行山東麓邯鄲市峰峰礦區(qū)滏山南麓，流經(jīng)河北省多地，流域內(nèi)有沙河、泜河等支流，多條支流與滏陽河干流至艾辛莊匯合（圖1），流域面積2 747 km²。流域?qū)贉貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，多年平均降雨量在550 mm左右，降雨多集中在7—9月。滏陽河流域興建水利設(shè)施用于供水蓄水和調(diào)節(jié)下游河道流量，其中大型水庫(kù)有：東武仕水庫(kù)，位于滏陽河干流；朱莊水庫(kù)，位于支流沙河；臨城水庫(kù)，位于支流泜河上游。

2 材料與方法

2.1 SWAT模型原理

本研究通過構(gòu)建滏陽河SWAT分布式水文模型模擬生態(tài)補(bǔ)水情景下流域水文循環(huán)和徑流響應(yīng)。SWAT模型是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部（USDA）農(nóng)業(yè)研究中心 Jeff Arnold 博士開發(fā)的流域尺度分布式水文模型，模型開發(fā)的最初目的是在不同土壤類型、土地利用和管理?xiàng)l件特征的大尺度流域內(nèi)， 預(yù)測(cè)不同管理措施對(duì)流域產(chǎn)水、產(chǎn)沙及污染物負(fù)荷等影響^[22]。模型中的水文循環(huán)過程包括降水、入滲、蒸發(fā)、地表徑流、壤中流等。SWAT的水文循環(huán)基于水量平衡方程進(jìn)行：

式中：S_t為最終土壤含水量，mm；S₀為初始土壤含水量，mm；t為時(shí)間，d；R_day為第i天的降水量，mm；Q_surf為第i天的地表徑流量，mm；E_a為第i天的蒸散發(fā)量，mm；W_seep為第i天從土壤剖面進(jìn)入包氣帶的水量，mm；Q_gw為第i天回歸流的水量，mm。

2.2 SWAT模型構(gòu)建

SWAT模型數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型、數(shù)字水系圖、土地利用/覆被數(shù)據(jù)、土壤空間和屬性數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)等，收集的具體數(shù)據(jù)內(nèi)容及來源見表1。模型先根據(jù)研究區(qū)數(shù)字高程圖設(shè)置子流域最小面積閾值，并利用研究區(qū)河網(wǎng)矢量圖修正模型生成河網(wǎng)；然后根據(jù)河網(wǎng)特征和地形特征參數(shù)劃分子流域，模型共劃分為25個(gè)子流域；再根據(jù)土地利用圖、土壤類型數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)文件生成水文響應(yīng)單元（HRUs），設(shè)置土地利用面積、土壤面積和坡度的閾值分別為10%、10%和20%，共生成246個(gè)HRUs。流域模型子流域、水庫(kù)、水文站及斷面分布如圖1所示。由于本文構(gòu)建的SWAT模型是對(duì)2008—2016年實(shí)測(cè)徑流的模擬，考慮了人為用水和水庫(kù)蓄放水，因此模型中計(jì)算了人工取水量和水庫(kù)日出流量，以達(dá)到實(shí)際模擬效果。

2.3 生態(tài)流量評(píng)價(jià)方法

生態(tài)流量評(píng)價(jià)中包含了生態(tài)基流的考慮，生態(tài)基流一般是指維持河流基本形態(tài)和基本生態(tài)功能、保障水生態(tài)系統(tǒng)基本功能正常運(yùn)轉(zhuǎn)和河道功能發(fā)揮、避免河道中的水生活物可存活的最小流量，是評(píng)價(jià)水生態(tài)環(huán)境是否遭到破壞的臨界指標(biāo)。目前生態(tài)基流的計(jì)算方法有很多種，包括水文學(xué)法、水力學(xué)法、生境模擬法和整體法等^[23-24]。其中：水文學(xué)法中的Tennant法不要求流量序列長(zhǎng)期完整，適合在資料缺乏的流域使用，該計(jì)算方法主要基于河流天然狀態(tài)下的多年平均流量，按照相應(yīng)級(jí)別的百分比作為河流生態(tài)環(huán)境的流量推薦值。根據(jù)表2，一般認(rèn)為，河流多年平均流量的10%是維持河道內(nèi)生物短期生存的最小流量，平均流量的30%可以維持生物生命活動(dòng)的良好生存條件，平均流量的60%可以為大多數(shù)生物在生長(zhǎng)活動(dòng)時(shí)期提供適宜的生存棲息環(huán)境^[25]。

Tennant法側(cè)重河道流量的年際變化，用河道流量占多年平均徑流量的比例將水生生物生存環(huán)境適宜程度、河道健康狀況與河流流量聯(lián)系起來，即按照河道恢復(fù)的流量占年均流量和生態(tài)流量的比例得到對(duì)生態(tài)補(bǔ)水后河道生態(tài)狀況的評(píng)價(jià)。

基于Tennant法，最小生態(tài)流量應(yīng)在平均流量的10%～30%之間，并且在當(dāng)年10月—次年3月的一般用水時(shí)期建議河道流量在多年平均流量的20%以上，在4—9月的魚蝦類水生動(dòng)物產(chǎn)卵期建議保障平均流量的40%。計(jì)算流域河道最小生態(tài)需水量公式^[26]為

式中：W_q為河道生態(tài)環(huán)境基本需水量，m³；T_i為第i月天數(shù)，d；Q_i為多年平均流量，m³/s；P_i為第i月推薦基流占比，%。

相關(guān)研究^[27]表明，海河流域河流生態(tài)流量目標(biāo)應(yīng)占多年平均流量的26.27%以上。

2.4 恢復(fù)有水情景

2.4.1 恢復(fù)有水目標(biāo)

針對(duì)現(xiàn)有平水年實(shí)際斷流情況，設(shè)置了以下斷流河道的恢復(fù)目標(biāo)，見表3（有水條件設(shè)定為河道流量≥0 m³/s）。

2.4.2 補(bǔ)水情景設(shè)置

實(shí)際子牙河流域上游滏陽河控制單元內(nèi)斷流河道恢復(fù)目標(biāo)位于邯鄲市和邢臺(tái)市境內(nèi)，參考實(shí)際流域節(jié)水工程和調(diào)水工程情況，在模型中通過3個(gè)水庫(kù)（東武仕水庫(kù)、朱莊水庫(kù)、臨城水庫(kù)）和4個(gè)入水口（退水閘）進(jìn)行水量分配，設(shè)置具體補(bǔ)水情景（表4）如下。

1）不同節(jié)水措施下補(bǔ)水情景：模型中通過滏陽河流域臨城水庫(kù)、朱莊水庫(kù)以及東武仕水庫(kù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)節(jié)水和城市生活工業(yè)節(jié)水水量的分配。根據(jù)河北平原節(jié)水灌溉工程節(jié)水效果研究及研究區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力分析^[28]，取平水年農(nóng)業(yè)資源節(jié)水量及2019年各行政區(qū)實(shí)際農(nóng)業(yè)用水比例，按照灌溉月份取用比例的不同進(jìn)行水量分配。根據(jù)《南水北調(diào)中線主要城市節(jié)水潛力分析與對(duì)策》^[29]提出的邯鄲市、邢臺(tái)市的工業(yè)生活節(jié)水量，參考當(dāng)前和未來城市節(jié)水潛力，制定了3種不同梯度節(jié)水補(bǔ)水情景：情景1（S₁）為在當(dāng)前節(jié)水工程情況下的生態(tài)補(bǔ)水情景，補(bǔ)水水量共3.10×10⁸m³/a；情景2（S₂）為取最大農(nóng)業(yè)節(jié)水量情況下，結(jié)合當(dāng)前工業(yè)生活節(jié)水量的節(jié)水補(bǔ)水情景，補(bǔ)水水量為3.89×10⁸ m³/a；情景3（S₃）為取最大農(nóng)業(yè)節(jié)水量情況下，結(jié)合預(yù)測(cè)未來工業(yè)生活節(jié)水量的節(jié)水補(bǔ)水情景，補(bǔ)水水量為4.14×10⁸m³/a。

2）外來調(diào)水補(bǔ)水情景：設(shè)置情景4（S₄）為補(bǔ)水水量與S₃最大節(jié)水水量相同的對(duì)比情景，補(bǔ)水水量也為4.14×10⁸m³/a，即通過模型內(nèi)退水閘模擬實(shí)際調(diào)水點(diǎn)位，將同等水量按照恢復(fù)有水目標(biāo)時(shí)段進(jìn)行調(diào)水補(bǔ)水情景模擬。

3）綜合補(bǔ)水情景：情景5（S₅）為在S₃最大節(jié)水量補(bǔ)水情景基礎(chǔ)上，分別增加邯鄲斷面上游調(diào)水量1.00×10⁸m³/a、邢臺(tái)斷面上游調(diào)水量1.50×10⁸m³/a，模擬節(jié)水措施下結(jié)合外來調(diào)水進(jìn)行生態(tài)補(bǔ)水的情景，補(bǔ)水水量共6.64×10⁸m³/a。

3 結(jié)果與討論

3.1 模型率定及驗(yàn)證

本文采用SWAT-CUP工具中的SUFI-2方法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)的不確定性分析、敏感性分析，及參數(shù)率定和結(jié)果驗(yàn)證。對(duì)模型全部的水量模擬相關(guān)參數(shù)用t值（t檢驗(yàn)）和P值（P-value）來衡量參數(shù)敏感性，其中：t代表參數(shù)敏感程度，絕對(duì)值越大越敏感；P代表參數(shù)敏感性的顯著性，值越接近于0越顯著^[30-31]。選擇滏陽河流域出口艾辛莊水文站水文觀測(cè)數(shù)據(jù)為模型率定及驗(yàn)證的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，根據(jù)所選擇的水量參數(shù)敏感性（P≤0.4）篩選了流域敏感性參數(shù)10個(gè)，按照敏感性從大到小排序，參數(shù)分別為徑流曲線數(shù)、河岸調(diào)蓄基流α因子、平均坡長(zhǎng)、基流α因子、土壤飽和滲透系數(shù)、土壤濕容重、地下水時(shí)間延遲、側(cè)向水流坡長(zhǎng)、淺層含水層水位和支流曼寧系數(shù)。模型具體參數(shù)取值見表5。

采用確定性系數(shù)R²和Nash-Suttcliffe效率系數(shù)（NSE）來綜合評(píng)價(jià)SWAT模型的模擬效果。R²表示模擬值與觀測(cè)值變化趨勢(shì)的一致性，R²值越接近于1，說明模擬值與實(shí)測(cè)值趨勢(shì)越吻合；NSE表示實(shí)測(cè)值與模擬值的偏離程度，NSE值越接近于1，表明模擬值越接近于實(shí)測(cè)值。一般情況下當(dāng)R²≥0.65，NSE≥0.5時(shí)，表示模型模擬的結(jié)果較符合實(shí)際^[32-33]。

對(duì)艾辛莊水文站2008—2016年月平均流量觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，由于資料缺乏連貫性，選擇2008年為預(yù)熱期，2009—2011年為模型率定期，2015—2016年為模型驗(yàn)證期。水量擬合結(jié)果如圖2所示，通過實(shí)測(cè)值和模擬值點(diǎn)線圖可以看出，流域月均流量模擬結(jié)果較吻合。根據(jù)模型結(jié)果可知，艾辛莊水文站在率定期R²=0.83，NSE=0.60，驗(yàn)證期R²=0.80，NSE=0.72，滿足模型模擬精度要求，模型模擬效果較符合實(shí)際。

3.2 河道生態(tài)流量

根據(jù)生態(tài)流量評(píng)價(jià)方法（本文2.3小節(jié)），認(rèn)為“一般”等級(jí)下的生態(tài)流量占比為維持河流生態(tài)的基本等級(jí)，“好”等級(jí)以上的生態(tài)流量占比可以認(rèn)為河流系統(tǒng)開始恢復(fù)，在“最佳范圍”內(nèi)可以保證河流的完整性（表2）。根據(jù)Tennant法計(jì)算河道基本生態(tài)需水量^[26]。由歷史數(shù)據(jù)可得2006—2017年年均流量和徑流量數(shù)據(jù)（圖3），由此計(jì)算得知滏陽河流域的2006—2017年的年均流量為3.050 m³/s，年均徑流量為0.960×10⁸m³/a。

根據(jù)SWAT模型模擬出的斷面月均流量，各子流域年均流量差距不大，因此邯鄲斷面和邢臺(tái)斷面分別使用流域出口（子流域14和子流域4，圖1）的模擬流量計(jì)算生態(tài)流量。根據(jù)Tennant法計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)^[25]可知：生態(tài)流量低于多年平均流量的10%，即低于0.305 m³/s時(shí)，可評(píng)價(jià)為“差”等級(jí)；生態(tài)流量在平均流量的10%～20%之間，即0.305～0.610 m³/s，可評(píng)價(jià)為“一般”等級(jí)；生態(tài)流量在多年平均流量的20%～30%之間，即達(dá)到0.610～0.915 m³/s時(shí)，可評(píng)價(jià)為“好”等級(jí)，考慮為保證一定河流的生態(tài)功能；在生態(tài)流量大于多年平均流量的30%，即達(dá)到0.915 m³/s以上時(shí)，可評(píng)價(jià)為“非常好”，即生態(tài)流量占比最佳狀態(tài)。因此，滏陽河流域斷面最小生態(tài)流量應(yīng)在0.305 m³/s，基本生態(tài)水量為0.096×10⁸m³/a。

3.3 恢復(fù)有水情景結(jié)果

3.3.1 恢復(fù)徑流量及有水天數(shù)

不同情景下滏陽河年內(nèi)斷面補(bǔ)水效果如圖4、圖5所示，圖4表示了不同情景下斷流河道的恢復(fù)流量曲線，圖 5表示了不同情景下斷流河道年內(nèi)恢復(fù)的徑流量及天數(shù)。在S₁—S₃情景下，邯鄲斷面和邢臺(tái)斷面恢復(fù)徑流量隨著補(bǔ)水水量增加而上升（表4、圖5）：S₃情景下可恢復(fù)邯鄲斷面水量1 412.3×10⁴ m³/a，年內(nèi)恢復(fù)河道有水的天數(shù)共172 d，其中恢復(fù)目標(biāo)下的5—10月中占104 d（圖4）；可恢復(fù)邢臺(tái)斷面水量541.6×10⁴ m³/a，年內(nèi)恢復(fù)河道有水的天數(shù)共147 d（圖5）。

在S₄情景下，在邯鄲斷面上游集中5—10月調(diào)水補(bǔ)水情況下，對(duì)比S₃情景達(dá)到了更好的補(bǔ)水效果，恢復(fù)了邯鄲斷面徑流量2 770.9×10⁴ m³/a（圖5），5—10月的斷流天數(shù)顯著減少；可以看出在相同補(bǔ)水水量的情況下，補(bǔ)水時(shí)間集中，補(bǔ)水頻率更高，能達(dá)到更好的恢復(fù)河道有水的效果。S₄情景在邢臺(tái)斷面上游每月增加外來調(diào)水量，對(duì)比相同水量按月節(jié)水比例分配的情景，全年河道有水天數(shù)由147 d增加至225 d，斷面徑流量恢復(fù)到783.1×10⁴ m³/a（圖5）；說明在相同補(bǔ)水水量情況下，根據(jù)缺水時(shí)段需求通過調(diào)水工程進(jìn)行針對(duì)性補(bǔ)水對(duì)比節(jié)水補(bǔ)水情景更有利于達(dá)成斷流恢復(fù)有水的目標(biāo)。

S₄情景下2個(gè)斷面補(bǔ)水情況分別為上游邯鄲斷面的單線路補(bǔ)水和下游邢臺(tái)斷面的多通道補(bǔ)水，對(duì)比可知，邢臺(tái)斷面在補(bǔ)水水量增加的情況下，恢復(fù)徑流量仍較??；說明上游補(bǔ)充的水量由于經(jīng)過蒸發(fā)、入滲等過程難以補(bǔ)充至下游斷面，通過多點(diǎn)位補(bǔ)水的損耗率要大于單點(diǎn)位補(bǔ)水的損耗率，因此邢臺(tái)斷面的補(bǔ)水難度要高于邯鄲斷面。

4種單一模式補(bǔ)水情景（S₁—S₄）下都未能達(dá)到2個(gè)斷面的恢復(fù)有水目標(biāo)，因此達(dá)到目標(biāo)需要依靠?jī)煞N方式結(jié)合的綜合補(bǔ)水情景。S₅情景是在S₃的最大節(jié)水量情景下，增加邯鄲斷面上游調(diào)水量1.00×10⁸m³/a和邢臺(tái)斷面上游調(diào)水量1.50×10⁸m³/a，S₅補(bǔ)水水量共6.64×10⁸m³/a（表4），以達(dá)到斷面恢復(fù)目標(biāo)。其中：邯鄲斷面可恢復(fù)徑流量3 486.7×10⁴m³/a，5—10月恢復(fù)天數(shù)共184 d；邢臺(tái)斷面可恢復(fù)徑流量1 906.5×10⁴m³/a，全年恢復(fù)有水天數(shù)共304 d，達(dá)到恢復(fù)有水目標(biāo)（圖5）。并且可以看出，在5種模擬情景下2個(gè)斷面恢復(fù)徑流量時(shí)期集中在3—10月：邯鄲斷面年內(nèi)最高斷面徑流量時(shí)期在8—9月，徑流量峰值在8月中旬；邢臺(tái)斷面年內(nèi)恢復(fù)徑流量峰值分別在3月中旬和8月中旬，與年內(nèi)降雨變化有關(guān)。

3.3.2 恢復(fù)河道生態(tài)效果

根據(jù)3.2小節(jié)得到的最小生態(tài)流量和基本生態(tài)水量，對(duì)5種模擬情景（S₁—S₅）下的斷面流量進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，結(jié)果見表6。

由表6可知：邯鄲斷面恢復(fù)效果在前3種節(jié)水補(bǔ)水情景（S₁—S₃）下均不能達(dá)到“好”的評(píng)價(jià)等級(jí)，說明僅靠這一區(qū)域的節(jié)水措施補(bǔ)充河道水量對(duì)于斷流河道而言不能完全恢復(fù)河流基本生態(tài)；在調(diào)水情景S₄中，邯鄲斷面恢復(fù)流量占年均流量比例達(dá)到28.8%，可以達(dá)到生態(tài)流量“好”等級(jí)評(píng)價(jià)，認(rèn)為可以恢復(fù)到河流基本生態(tài)水平；綜合補(bǔ)水方案S₅為最佳補(bǔ)水方案，即在以節(jié)水措施為補(bǔ)水來源的基礎(chǔ)上，引調(diào)少量外來水量1.00×10⁸m³/a，上游共補(bǔ)水3.37×10⁸m³/a時(shí)，斷面流量（1.110 m³/s）可達(dá)到生態(tài)流量占比36.4%，為生態(tài)流量“非常好”等級(jí)評(píng)價(jià)，認(rèn)為可以恢復(fù)河道完整性。并且綜合補(bǔ)水情景減小了僅靠外來調(diào)水方式的供水壓力，以本地節(jié)水水量回補(bǔ)為基礎(chǔ)，更有利于節(jié)約水資源。

相較于邯鄲斷面，下游的邢臺(tái)斷面在5種補(bǔ)水情景下都無法恢復(fù)到“好”等級(jí)的生態(tài)流量標(biāo)準(zhǔn)（表6），其中：在前4種情景（S₁—S₄）下，徑流量占年均流量的比例均小于10.0%，屬于“差”等級(jí)的生態(tài)流量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)；在綜合補(bǔ)水情景（S₅）下，上游補(bǔ)水共3.27×10⁸ m³/a時(shí)，斷面流量（0.605 m³/s）可達(dá)到生態(tài)流量占比19.8%，恢復(fù)效果可以達(dá)到“一般”等級(jí)，說明可以維持一定的流動(dòng)性和生態(tài)功能，并且在上游支流較多并且有斷流河道條件下，想要通過上游的生態(tài)補(bǔ)水措施恢復(fù)下游斷流河道更好的生態(tài)效果，需要引調(diào)更多的補(bǔ)水水量，調(diào)水水量需大于1.50×10⁸ m³/a。另由前文結(jié)果可知，針對(duì)缺水月份補(bǔ)水和通過單點(diǎn)位補(bǔ)水可以在相同水量條件下達(dá)到更好的補(bǔ)水效果，在邢臺(tái)斷面考慮選取河道上游補(bǔ)水點(diǎn)位分時(shí)段調(diào)水補(bǔ)水，對(duì)于恢復(fù)河道生態(tài)可取得更佳效果。

4 結(jié)論與建議

1）通過建立滏陽河上游的SWAT模型，并率定了SWAT模型參數(shù)，利用SWAT模型模擬了滏陽河流域2009—2016年月徑流變化。根據(jù)滏陽河上游出口流域水文站艾辛莊實(shí)測(cè)流量數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了流域徑流模擬結(jié)果在驗(yàn)證期R²=0.80，NSE=0.72，模型模擬效果較符合實(shí)際。

2）基于節(jié)水措施和調(diào)水情況設(shè)置的5種不同生態(tài)補(bǔ)水情景中，由單一路徑補(bǔ)水的上游邯鄲斷面恢復(fù)徑流效果均優(yōu)于多支流補(bǔ)水的下游邢臺(tái)斷面，并且集中目標(biāo)月份調(diào)水補(bǔ)水方案的補(bǔ)水效果更佳。綜合補(bǔ)水情景（S₅）中，在最大節(jié)水量基礎(chǔ)上，邯鄲斷面通過上游補(bǔ)充水量1.00×10⁸m³/a可以達(dá)到恢復(fù)5—10月有水天數(shù)184 d，恢復(fù)徑流量3 486.7×10⁴ m³/a，恢復(fù)徑流最高峰時(shí)期在8月中旬；邢臺(tái)斷面通過上游補(bǔ)充水量1.50×10⁸ m³/a，可恢復(fù)年有水天數(shù)為304 d，恢復(fù)徑流量1 906.5×10⁴ m³/a，年內(nèi)恢復(fù)徑流峰值時(shí)期在3月中旬和8月中旬。

3）根據(jù)SWAT模型模擬出的多年平均徑流量，基于Tennant法計(jì)算出滏陽河流域最小生態(tài)流量應(yīng)為0.305 m³/s。結(jié)合5種恢復(fù)有水情景模擬結(jié)果可以得出，邯鄲斷面在上游補(bǔ)水量3.37×10⁸ m³/a時(shí)，斷面流量可達(dá)到1.110 m³/s，達(dá)到“好”等級(jí)的生態(tài)流量標(biāo)準(zhǔn)；邢臺(tái)斷面在上游補(bǔ)水3.27×10⁸ m³/a時(shí)，斷面流量可達(dá)0.605 m³/s，達(dá)到“一般”等級(jí)生態(tài)流量標(biāo)準(zhǔn)，為優(yōu)化補(bǔ)水效果可考慮在斷流河道上游增加補(bǔ)水水量進(jìn)行分時(shí)段單點(diǎn)位補(bǔ)水的生態(tài)補(bǔ)水方案。

4）由于河流徑流量變化影響因素復(fù)雜，影響生態(tài)補(bǔ)水過程的參數(shù)和條件眾多，對(duì)于實(shí)際選擇生態(tài)補(bǔ)水方案進(jìn)行恢復(fù)河流生態(tài)的情況，有必要進(jìn)行補(bǔ)水試驗(yàn)和構(gòu)建更詳細(xì)的流域水文模型。

參考文獻(xiàn)（References）：

[1]段一明，張戈，于大濤. 河北省水資源脆弱性及其調(diào)控分析[J].國(guó)土與自然資源研究，2021，43（1）：84-85.

Duan Yiming， Zhang Ge， Yu Datao. The Vulnerability of Water Resources in Hebei Province and Its Regulation and Analysis[J]. Territory & Natural Resources Study， 2021，43（1）：84-85.

[2]張光輝， 連英立， 劉春華， 等.華北平原水資源緊缺情勢(shì)因源[J].地球科學(xué)與環(huán)境學(xué)報(bào)，2011，33（2）：172-176.

Zhang Guanghui， Lian Yingli， Liu Chunhua， et al. Situation and Origin of Water Resources in Short Supply in North China Plain[J]. Journal of Earth Science and Environment，2011，33（2）：172-176.

[3]馬若燕，馬海銘. 子牙河平原區(qū)供水結(jié)構(gòu)變化情況分析[J].海河水利，2018，37（5）：9-10.

Ma Ruoyan， Ma Haiming. Analysis on Changes of Water Supply Structure in Ziya River Plain Area[J]. Haihe Water Resources， 2018，37（5）：9-10.

[4]金翠翠. 滏陽河灌區(qū)水資源優(yōu)化配置研究[D]. 邯鄲：河北工程大學(xué)，2017.

Jin Cuicui. Study on the Optimal Allocation of Water Resources in Fuyang River Irrigation Aera[D]. Handan：Hebei University of Engineering， 2017.

[5]Gómez-Balandra M A，Salda?a-Fabela M P，Martínez-Jiménez M. The Mexican Environmental Flow Standard： Scope， Application and Implementation[J]. Journal of Environmental Protection， 2014， 5（1）：71-79.

[6]魏健，潘興瑤，孔剛，等.基于生態(tài)補(bǔ)水的缺水河流生態(tài)修復(fù)研究[J].水資源與水工程學(xué)報(bào)，2020，31（1）：64-69，76.

Wei Jian，Pan Xingyao，Kong Gang，et al. Study on Ecological Restoration of Water-Deficient Rivers Based on Ecological Water Supplement Method[J]. Journal of Water Resources & Water Engineering，2020，31（1）：64-69，76.

[7]張樹軍，趙峰，羅陶露，等.生態(tài)補(bǔ)水綜合效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版），2008，38（5）：813-819.

Zhang Shujun， Zhao Feng， Luo Taolu，et al. Establishment of Comprehensive Benefit Assessment Indicator System on Artificial Recharge for Ecological Restoration[J]. Journal of Jilin University（Earth Science Edition），2008，38（5）：813-819.

[8]邢夢(mèng)雅，陳星，周鍔，等.基于生態(tài)補(bǔ)水的水環(huán)境改善效果評(píng)價(jià)體系[J].水資源保護(hù)，2016，32（1）：64-66，85.

Xing Mengya， Chen Xing， Zhou E， et al. Study on Evaluation System of Improvement of Water Environment Based on Ecological Water Supplement[J]. Water Resources Protection，2016，32（1）：64-66，85.

[9]陳飛，丁躍元，唐世南，等.華北地區(qū)河湖生態(tài)補(bǔ)水與地下水回補(bǔ)的實(shí)踐及效果分析[J].中國(guó)水利，2021，72（7）：36-39.

Chen Fei， Ding Yueyuan， Tang Shinan， et al. Practice and Effect Analysis of River-Lake Ecological Water Supplement and Groundwater Recharge in the North China Region[J]. China Water Resources，2021，72（7）：36-39.

[10]賈瑞敏，趙宇涵.邢臺(tái)市河流生態(tài)補(bǔ)水效果探析[J].河北水利，2019，31（10）：33-34.

Jia Ruimin， Zhao Yuhan. Analysis on the Ecological Water Replenishment Effect of Rivers in Xingtai City[J]. Hebei Water Resources，2019，31（10）：33-34.

[11]李艷平.淺談桂林防洪及漓江補(bǔ)水工程的生態(tài)調(diào)度[J].廣西水利水電，2011，40（4）：26-29.

Li Yanping. Ecological Operation of Guilin Flood Protection and Lijiang River Water Replenishment Project[J]. Guangxi Water Resources & Hydropower Engineering， 2011，40（4）：26-29.

[12]Sun K， Hu L， Guo J， et al. Enhancing the Understanding of Hydrological Responses Induced by Ecological Water Replenishment Using Improved Machine Learning Models： A Case Study in Yongding River[J]. Science of the Total Environment， 2021， 768（7）：145489.

[13]楊衛(wèi)，許明祥，李瑞清，等.面向生態(tài)環(huán)境的河湖連通引水調(diào)控方案研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2020，53（10）：861-868.

Yang Wei， Xu Mingxiang， Li Ruiqing， et al. Study on the Water Diversion Regulation Scheme of Interconnected River System Network Oriented to Ecological Environment[J]. Engineering Journal of Wuhan University，2020，53（10）：861-868.

[14]高偉，李金城，嚴(yán)長(zhǎng)安.多水源河流生態(tài)補(bǔ)水優(yōu)化配置模型與應(yīng)用[J].人民長(zhǎng)江，2020，51（7）：75-81.

Gao Wei， Li Jincheng， Yan Changan. Optimal Allocation Model of River Ecological Water Supplement Based on Multiple Water Sources[J]. Yangtze River， 2020，51（7）：75-81.

[15]邵惠芳，劉軍梅，劉培斌，等.永定河北京段生態(tài)補(bǔ)水調(diào)配方案研究[J].水利水電技術(shù)，2021，52（7）：62-72.

Shao Huifang， Liu Junmei， Liu Peibin， et al. Study on Allocation Scheme of Ecological Water Supply in Beijing Section of Yongding River[J]. Water Resources and Hydropower Engineering，2021，52（7）：62-72.

[16]孫冉，潘興瑤，王俊文，等.永定河（北京段）河道生態(tài)補(bǔ)水效益分析與方案評(píng)估[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電，2021，63（6）：19-24.

Sun Ran，Pan Xingyao，Wang Junwen，et al. An Analysis and Evaluation of Ecological Water Replenishment Benefit of Yongding River（Beijing Section）[J]. China Rural Water and Hydropower，2021，63（6）：19-24.

[17]于磊， 邱殿明.基于SWAT模型的漳衛(wèi)南流域水量模擬[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版）， 2007， 37（5）： 949-954.

Yu Lei， Qiu Dianming. Water Quantity Simulation of the Zhangweinan Basin Based on SWAT Model[J]. Journal of Jilin University（Earth Science Edition）， 2007， 37（5）： 949-954.

[18]Mohsen T N， Kendall G， Hadi B M， et al. SWAT Modeling of Non-Point Source Pollution in Depression-Dominated Basins Under Varying Hydroclimatic Conditions[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health， 2018， 15（11）：2492.

[19]Rouholahnejad E， Abbaspour K C， Vejdani M， et al. A Parallelization Framework for Calibration of Hydrological Models[J]. Environmental Modelling & Software， 2012， 31： 28-36.

[20]Uniyal B， Jha M K， Verma A K， et al. Identification of Critical Areas and Evaluation of Best Management Practices Using SWAT for Sustainable Watershed Management[J]. Science of the Total Environment， 2020， 744：140737.

[21]李建新，朱新軍，于磊.SWAT模型在海河流域水資源管理中的應(yīng)用[J].海河水利，2010， 29（5）：46-49，54.

Li Jianxin， Zhu Xinjun， Yu Lei. Application of SWAT Model in Water Resource Management of Haihe River Basin[J]. Haihe Water Resources，2010， 29（5）：46-49，54.

[22]Winchell M. ArcSWAT 2009用戶指南[M]. 鄭州：黃河水利出版社， 2012.

Winchell M. ArcSWAT 2009 Users Guide[M]. Zhengzhou： The Yellow River Water Conservancy Press， 2012.

[23]王中根，趙玲玲，陳慶偉，等.關(guān)于生態(tài)流量的概念解析[J].中國(guó)水利，2020，71（15）：29-32.

Wang Zhonggen， Zhao Lingling， Chen Qingwei， et al. Analysis of the Ecological Flow Concept[J]. China Water Resources， 2020，71（15）：29-32.

[24]徐宗學(xué)，李鵬，侯昕玥.河道生態(tài)基流理論基礎(chǔ)與計(jì)算方法研究[J].人民黃河，2019，41（10）：119-127.

Xu Zongxue， Li Peng， Hou Xinyue. Theoretical Basis and Estimation Method for Ecological Base-Flow[J]. Yellow River， 2019，41（10）：119-127.

[25]徐宗學(xué)，武瑋，于松延.生態(tài)基流研究：進(jìn)展與挑戰(zhàn)[J].水力發(fā)電學(xué)報(bào)，2016，35（4）：1-11.

Xu Zongxue，Wu Wei，Yu Songyan. Ecological Baseflow： Progress and Challenge[J]. Journal of Hydroelectric Engineering， 2016，35（4）：1-11.

[26]郭利丹， 夏自強(qiáng)， 林虹，等. 生態(tài)徑流評(píng)價(jià)中的Tennant法應(yīng)用[J].生態(tài)學(xué)報(bào)， 2009， 29（4）：6.

Guo Lidan， Xia Ziqiang， Lin Hong， et al. Researches on Application of the Tennant Method in Ecological Flow Evaluention[J]. Acta Ecologica Sinica， 2009， 29（4）：6.

[27]楊志峰，劉靜玲，肖芳，等.海河流域河流生態(tài)基流量整合計(jì)算[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào)，2005，25（4）：442-448.

Yang Zhifeng，Liu Jingling，Xiao Fang，et al. Conformity Calculation of River Ecological Basic Flows in the Haihe River Basin[J]. Acta Scientiae Circumstantiae， 2005， 25（4）：442-448.

[28]牛彥輝. 河北平原區(qū)節(jié)水灌溉工程節(jié)水效果研究[D].保定：河北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2011.

Niu Yanhui. Study on the Water-Saving Effect of Water-Saving Irrigation Projects in Hebei Plain[D]. Baoding：Hebei Agricultural University，2011.

[29]劉昌明，左建兵.南水北調(diào)中線主要城市節(jié)水潛力分析與對(duì)策[J].南水北調(diào)與水利科技，2009，7（1）：1-7.

Liu Changming， Zuo Jianbing. Water Saving Potential Analysis and Countermeasures for Major Cities for the Middle Route of the South-to-North Water Transfer Project （SNWTP）[J]. South to North Water Transfer and Water Science & Technology，2009，7（1）：1-7.

[30]李小蘭，曾獻(xiàn)奎，王棟，等.基于優(yōu)化-自適應(yīng)稀疏網(wǎng)格替代模型的地下水模擬參數(shù)不確定性分析[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版）， 2022， 52（4）：1234-1243.

Li Xiaolan，Zeng Xiankui，Wang Dong，et al. Uncertainty Analysis of Groundwater Simulation Parameters Based on Optimized-Adaptive Sparse Grid Surrogate Model[J]. Journal of Jilin University （Earth Science Edition）， 2022， 52（4）：1234-1243.

[31]付晨東，汪愛云. 新三水模型的改進(jìn)與參數(shù)確定方法[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版），2022，52（2）：654-661.

Fu Chendong，Wang Aiyun. Improvement of New Three-Water Model and Determination of Its Parameters[J]. Journal of Jilin University （Earth Science Edition）， 2022， 52 （2）： 654-661.

[32]張爽，曾獻(xiàn)奎，吳吉春. 提孜那甫河流域融雪徑流模擬及不確定性分析[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版），2019，49（5）：1415-1424.

Zhang Shuang， Zeng Xiankui， Wu Jichun. Snowmelt Runoff Simulation and Uncertainty Analysisin Tizinafu River Basin[J]. Journal of Jilin University （Earth Science Edition），2019，49（5）：1415-1424.

[33]邱淑偉，吳亞敏，柯昱琪，等.基于遍歷搜索算法的水文地質(zhì)參數(shù)優(yōu)化求解[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（地球科學(xué)版），2020，50（6）：1854-1861.

Qiu Shuwei，Wu Yamin， Ke Yuqi， et al. Optimization of Hydrogeological Parameters Based on Ergodic Search Algorithm[J]. Journal of Jilin University （Earth Science Edition），2020，50（6）：1854-1861.