李　丹，冯民权，苟　婷

(西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地，陕西西安　710048)



气候变化对汾河(运城段)径流影响模拟

李丹，冯民权，苟婷

(西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地，陕西西安710048)

摘要：将分布式水文模型——SWAT模型应用于汾河(运城段)的径流模拟，以期为流域水资源管理、优化配置提供科学依据。首先，分析模型对研究区域的适用性，并在现有资料基础上对流域径流进行模拟研究，从时间、空间两个方面共同诠释了流域内径流与降水的关系；其次，根据流域未来气候可能变化，由增量情景法设定了不同气候情景，模拟未来气候情景下径流的变化趋势以及径流量的年内变化特征。结果表明：①研究区域内径流在时空分布上均与降水量分布吻合；②研究区域内径流量变化与气温变化呈负相关关系，与降水量变化呈正相关关系，且降水量变化对研究区域径流量产生的影响比温度变化产生的影响大；③径流量的年内分布呈季节性特点，汛期(7—10月份)最大，枯水期(11月至翌年3月份)最小；④未来气候变化趋势下，研究区域径流量将呈相应增加趋势，在气温升高0.5℃和降水量增加10%的情景下，河津水文站的径流量将增加1.29 亿m3。

关键词：SWAT模型； 径流； 气候变化； 汾河

河川径流是气候条件与流域下垫面综合作用下的产物，直接受气候因素的影响[1],研究表明气候变化在较长时间尺度上是流域水文水资源变化的一个主要驱动因素[2]。1880—2012年间全球温度上升了0.85℃，全球变暖使水文循环过程加快，使水资源在时空上进行了重新分布[3]。气候变化可能对水资源短缺、洪涝灾害等水系统产生重要影响。因此，研究流域径流对气候变化的响应已成为21世纪的热点问题。

国内外对于气候变化与径流关系的研究方法主要有对比流域实验法、统计分析法和模型模拟法等[4]。其中，在研究径流对气候变化的响应中多采用对比流域试验法，但它不能用于地质地貌差异较大的大尺度流域中；统计分析法的优点是可以利用长期水文气象数据来研究径流变化规律，进而推求其变化趋势，但却忽略了气候变化与土地利用变化对流域水文的影响，因而其应用也受到了一定限制。WATFLOOD[5]，IHDM[6]，SWAT[7]等具有较强物理基质的分布式水文模型，因其既考虑了下垫面条件又能反映水文要素的空间变化，所以被广泛应用于各种流域的水文径流模拟中。刘贵花等将mACRES模型应用于三江平原挠力河上游，得出气候要素是导致径流变化的主要原因[8]。M. A. Bann-warth等也将SWAT模型应用于东南亚热带的一个陡峭山区流域，尽管受气候差异的影响，但径流模拟也取得了合理满意的结果[9]。金君良等以黄河源区为研究对象，利用10套情景数据对分布式VIC 模型驱动，对未来径流和土壤含水量的可能变化进行了分析[10]。

本研究将分布式水文模型——SWAT模型应用于汾河(运城段)的径流模拟中，分析了SWAT模型在研究区域的适用性。首先，在现有资料基础上对流域径流进行模拟研究，从时间、空间两个方面共同诠释了流域内径流与降水的关系；其次，根据流域未来气候可能变化，由增量情景法设定不同气候情景，模拟未来气候情景下径流的变化趋势及径流量变化的年内分布特征，为流域的水资源管理、优化配置提供科学可靠依据。

1资料及方法

1.1研究区域概况

图1　研究区域边界、水系及DEM高程Fig.1　Boundary, water system and DEM 　elevation of study area

汾河流域地处黄土高原生态危急区，且贯穿山西工矿区，具有独特的“水煤共存系统”，运城处于汾河最下段。研究区域自新绛县南梁入境至万荣县庙前汇入黄河，总流长109 km，流域面积2 165 km2，流域年均降水量537 mm，年际变化较大，且年内分配不均匀，汛期和枯水期界限分明，年头与年尾降水量最少，7—9月3个月降水集中。流域多年水面蒸发能力在950～1 300 mm间。图1给出了研究区域的边界、水系及DEM高程。

1.2SWAT模型概述及原理

SWAT模型有3个子模型，分别为土壤侵蚀、水文过程和污染负荷子模型。其中，污染负荷子模型可以模拟不同形态的氮的转化过程，包括物理、化学及生物过程[11]。

(1)溶解态N污染负荷模型。溶解态N在水体中的迁移主要受地表径流、渗流以及侧向流影响。自由水中溶解态N的浓度计算公式如下：

(1)

式中：ρNO3，m为自由水中溶解态N的浓度(以N计)(kg/mm)；wm为土壤中的自由水量(mm)；ρNO3ly为土壤中的溶解态N量(以N计)(kg/mm2)；θe为孔隙度；ws,ly为土壤饱和含水量。

(2)有机N污染负荷模型。有机N一般吸附在土壤颗粒上，随径流而迁移，这种形式的N负荷跟土壤流失量紧密关联。

(2)

式中：ρorgNsurf为有机N流失量(以N计)(kg/hm2)；m为土壤流失量(t)；ρorgN为表层(10 mm)土壤中有机N浓度(以N计)(kg/t)；AorgN为水文响应单元的面积(hm2)；εN为N富集系数，即随土壤流失的有机N浓度与土壤表层有机N浓度的比值。

(3)溶解态P污染负荷模型。溶解态P主要通过扩散作用实现在土壤中的迁移，扩散指离子由于浓度梯度作用在微小尺度下(1～2 mm)引起的溶质迁移，因为溶解态P不活跃，故土壤表层(10 mm)由地表径流以溶解态形式带走的P比较少，溶解态P的计算式如下：

(3)

式中：Psurf为地表径流引起的溶解态P的流失量(以P计)(kg/hm2)；Psol，surf为土壤表层(10 mm)中溶解态P的浓度(以P计)(kg/hm2)；ρb为土壤容质密度(mg/m3)；hsurf为表层土壤的深度(mm)；kd，surf为土壤P的分配系数，表层(10 mm)中溶解态P的浓度值与地表径流中溶解态P的浓度值之比。

(4)吸附态P污染负荷模型。吸附态P一般吸附在土壤颗粒上，通过径流而迁移，这种形式的P负荷跟土壤流失量紧密关联。

(4)

式中：mPsurf为有机P流失量(以P计)(kg/hm2)；ρP为表层(10 mm)土壤中有机P浓度(以P计)(kg/t)；m为土壤流失量(t)；Ahru为水文响应单元的面积(hm2)；εP为P富集系数。

1.3SWAT模型数据库建立

本研究采用具有较强物理机理的分布式水文模型——SWAT对研究区域进行径流模拟研究。模型的成功运行需要大量属性数据和空间数据。空间数据有DEM图、土壤类型图以及土地利用类型图；属性数据有水文数据、气象数据等。

(1)空间数据。DEM数据是从地理空间数据云下载的30 m分辨率的SRTM数据，利用ArcGIS对DEM图进行裁剪，投影变化处理，流域边界划分等预处理，最终生成SWAT所需要的数据类型(图1)。土壤类型图是从寒区旱区科学数据中心下载的1∶100万的全国土壤类型图，利用ArcGIS裁剪出研究区域的土壤类型图。土地利用类型数据则是从土地局获得的1∶5万的运城市各县区的土地利用类型矢量数据，利用ArcGIS对其进行拼接，并转化成SWAT所需的格栅格式。

(2)属性数据。SWAT所需水文数据来自于研究区域内河津水文站2001—2010年水文资料。气象数据包括气象站、雨量站的位置、降雨量、气温、太阳辐射量等数据，采用万荣、河津、稷山以及新绛四个气象站的资料。在相关平台下将这些资料转化为SWAT模型所需要的格式。

表1　研究区域敏感性参数排序

1.4敏感性分析

采用LH-OAH敏感性分析方法对模型进行敏感性分析，其优点是确保所有参数在其取值范围内均被采样，并且明确确定了哪一个参数改变了模型的输出，减少了需要调整的参数数目，提高了计算效率。

对模型进行敏感性分析，选出对模拟结果影响较大的8个敏感性参数，8个参数的敏感性排序见表1。

2模型率定与验证

由于模型自带的算法(SCE-UA算法)率定结果并不理想，而且对于一般的计算规模(子流域数目在100～200之间)，模型参数率定需要上千次运算才能使模型结果收敛稳定，耗时时间长。本研究采用一种综合优化和梯度搜索方法(SUFI-2算法[12])，对模型进行参数率定和验证，考虑到SUFI-2算法不仅具有全局搜索功能，同时还具有分析输入数据、模型结构、参数及实测数据的不确定性等优点，希望能够获得适用于研究区域内模型参数率定更高效、精度更好的方法。利用河津水文站断面2005—2010年实测径流量对模型进行参数率定。

率定结果显示，校准期与验证期的相对误差Re分别为9%和8%，均在10%以内；模拟相关性系数R2分别为0.88和0.85；纳什系数Ens分别为0.87和0.84，以上参数均满足率定要求。可以看出SUFI-2算法对于模型精度的提高作用有效，其结果模拟值与实测值吻合度较高，所以，相对于模型自带的SCE-UA 算法，SUFI-2算法更加适用于本研究区域这类西北干旱地区的河流，可以用于研究区域径流的模拟研究。

3研究区域径流时空分布特征

3.1研究区域径流时间分布规律

对研究区域径流进行模拟之后，选取3个水文年，丰水年2003年、平水年2005年、枯水年2007年的逐月模拟数据，对其降水量及径流量进行统计(表2)，并分析流域内径流量与降水量的关系及时间分布规律(图2)。

表2　研究区域内降水量、径流量年内统计

图2　降水量、径流量年内分布Fig.2　Distribution of precipitation and runoff in hydrological year

由图2可见，径流量丰水年>平水年>枯水年，且各水文年7—10月份径流量均占到全年径流量的65%以上。这是因为每年7—10月份为汛期，这段时期的降雨量占全年总降雨量的60%以上。研究区域内径流量与降水量的年内分布一致，7—10月份汛期降水量较大，产生的径流相应较大，这说明流域内降水是径流变化的一个主要驱动力。

3.2研究区域内径流空间分布特征

选取3个水文年，丰水年2003年、平水年2005年、枯水年2007年的逐月模拟数据，对流域径流的空间分布特征进行分析。图3给出了各水文年降水量与径流量的空间分布。

图3　降水量与径流量空间分布Fig.3　Spatial distribution of precipitation and runoff in hydrological year

由图3可见，各水文年的径流量空间分布均与降水量空间分布基本一致，降水量大的子流域径流大，降水量小的子流域径流量小，这说明径流量的大小与降水密切相关。研究区域内径流量较大的是河津跟新绛县部分子流域，而稷山县的径流量则最小。

研究区域内径流不管是在时间还是空间分布上都与降水量的分布有着密切关系。降水量大的汛期径流大，降水量较大的子流域相应的径流量也大。

4气候变化对研究区域径流变化的影响

国内外常用的气候变化情景设定方法有两种：增量情景法、基于GCM(大气环流模型)输出的气候变化情景[13]。增量情景法指的是，根据研究区域气候可能的变化，人为假定升高降低的温度、降水量上升、下降的量或者对降水温度进行两两组合，构成气候变化的假想情景。虽然GCM模型法能够预测气候过程，但气候变化的预测有很多不确定性。而不同GCM模型在同样增量的CO2方案情景下，对温度、降水的预测有很大差异，尤其对降水的增减预测甚至有时会出现相反结果。

联合国政府气候变化专门委员会IPCC第五次评估报告《气候变化2013：自然科学基础》提出，2016—2035年间全球地表温度可能提升(0.3～0.7)℃，降水也会在不同地区出现不同程度的增加趋势，到2050年可能增加5%～7%。秦大河也在《未来100年全球气候将继续变暖》中提到，到2020—2030年全国气温将上升1.7℃，到2050年全国气温将上升2.2℃，变暖幅度由南向北增加，不少地区降水也会出现增加趋势[14]。

4.1气候变化对年径流的影响

表3　研究区域不同气候情景

基于以上预测变化趋势，本研究采用增量情景法建立的未来气候变化情景为：①气温分别在原来基础上设置为减1.0℃、减0.5℃、不变、增加0.5℃、增加1.0℃；②降水量分别在原有历史数据基础上减 20%、减 10%、保持不变、增加10%、增加20%。将不同气温、降水变化组合，形成不同气候情景(表3)。

利用河津水文站2001—2010年水文资料，通过SWAT模型对表3中不同气候情景进行径流模拟，得到研究区域内河津水文站不同情景下的径流量及径流变化量(表4)。当气温与降水量均不变时，模拟径流量的变化量为0.02，并不是0，这是因为模型模拟结果与实测值有一定误差，但在可接受范围内。分析这25种气候情景的年径流结果，分别绘出研究区域内河津水文站降水量不变时年径流与气温变化的关系(图4)，以及气温不变时年径流量与降水量的关系(图5)。

表4　河津水文站不同气候情景下径流量

由图4和5可以看出：①研究区域内河津水文站年径流量随降水量增加而增加，随气温增加而减少；②研究区域内河津水文站年径流量与降水量变化呈正相关关系，而与气温变化呈负相关关系；③降水量每变化10%比气温变化0.5℃对径流量的变化更大。

因而在未来气温与降水均会相应增加的趋势下，研究区域径流量会呈现增加趋势，在气温增加0.5℃、降水量增加10%的情景下，河津水文站的径流量将会增加1.29亿m3。

图4　气温不变时河津水文站年径流量与降水量关系Fig.4　Relationships between annual runoff and precipitation at Hejin hydrological station during constant temperature

图5　降水量不变时河津水文站年径流量与气温的关系Fig.5　Relationships between annual runoff and temperature at Hejin hydrological station during constant precipitation

4.2降水量变化对月均径流的影响

图6　不同降水量情景下月径流量变化率Fig.6　Changes in monthly runoff under different precipitation 　scenarios

根据研究区域内河津水文站2001—2010年逐月水文资料，利用率定好的SWAT模型分别模拟年降水量增加20%、增加10%、减少10%、减少20%这4种情景下径流量，径流变化率结果如图6。

可见：①不同降水量条件下，月径流量的变化趋势相同；②1—3月、11—12月是一年中的枯水期，这一时期月径流变化与降水量的变化大小比较接近；③6—9月的月径流变化率全年最大，主要因为这一时段属于汛期，降水量占全年降水量的60%以上；④4月,5月,10月属于过渡期，径流量变化大于枯水期小于汛期。

5结语

(1)研究区域内径流在时间与空间分布上均与降水量分布吻合，这说明流域内降水量的时空分布与变化对径流有直接影响。

(2)研究区域内径流量的变化与气温变化呈负相关关系，与降水量变化呈正相关关系，且降水量变化对研究区域径流量的影响比温度变化产生的影响大。

(3)研究区域内径流变化量随降水量呈现汛期、过渡期及枯水期的季节性变化。

(4)未来气候变化趋势下，研究区域径流量将呈现相应增加的趋势，在气温增加0.5℃、降水量增加10%的情景下，河津水文站的径流量预计将会增加1.29亿m3。

研究区域水资源管理与调配的依据是径流量大小、径流量的变化情况等。基于上面的研究，研究区域内径流量的季节性变化和未来流域径流将增加的趋势，希望可以为研究区域的水资源管理提供可靠的依据。同时由于非点源污染与径流变化有直接关系，也期望可以为非点源变化情况的研究提供一定参考依据。

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Simulation of climate change impacts on runoff of Yuncheng reach of Fenhe River

LI Dan， FENG Min-quan， GOU Ting

(StateKeyLaboratoryBaseofEco-hydraulicEngineeringinAridArea,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an710048,China)

Abstract：In order to provide a scientific and reliable basis for water management and optimization, a distributed hydrological model (SWAT) was applied to the runoff simulation of the Yuncheng reach of the Fenhe River. Firstly, based on the available data, the relationships between runoff and precipitation were explained from both time and space by simulating the runoff of the study area. Secondly, by use of the method of incremental scenario, different climate scenarios were assumed according to the possible changes of the future climate. Then, the SWAT model was used to simulate the runoff under different climate scenarios of the study area. The analysis results show: (1)the runoff distribution was consistent with the precipitation in both time and space; (2) there was a negative correlation between the annual runoff and temperature, and a positive correlation between the annual runoff and precipitation. Compared with the temperature changes, the precipitation changes played a more important role in the runoff of the study area; (3) the runoff changes of the study area showed a tendency of seasonal variation. The runoff variation reached the maximum in the flood season (from July to October) and the minimum in the dry season (from November to March); (4) the runoff of the survey area will increase with the future climate change. The runoff of the Hejin hydrological station will increase by 129 million m3 when the temperature increases by 0.5℃ and precipitation increases by 10%.

Key words：SWAT model； runoff； climate change； the Fenhe River

中图分类号：TV12

文献标志码：A

文章编号：1009-640X(2016)02-0054-08

作者简介：李丹(1990—), 女, 陕西西安人, 硕士研究生，主要从事水环境模拟与预测研究。E-mail: 364476272@qq.com 通信作者：冯民权(E-mail:mqfeng@xaut.edu.cn)

基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金项目(20126118110015)；陕西省科技统筹创新工程重点实验项目(2013SZS02-Z01)；山西省水利技术研究项目(2013年)

收稿日期：2015-05-12

DOI:10.16198/j.cnki.1009-640X.2016.02.008

李丹， 冯民权， 苟婷. 气候变化对汾河(运城段)径流影响模拟[J]. 水利水运工程学报, 2016(2): 54-61. (LI Dan, FENG Min-quan, GOU Ting. Simulation of climate change impacts on runoff of Yuncheng reach of Fenhe River[J]. Hydro-Science and Engineering, 2016(2): 54-61.)