喻 晓，马孝义，蔡朵朵

(西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西 杨凌 712100)

0 引 言

SWAT模型作为可以进行大尺度、长时期模拟分布式水文模型，以扩展模块的形式集成于ArcGIS软件中，是目前解决流域水文模拟、环境评价等问题的主要手段之一[1,2]。它基于水量平衡、MUSLE方程等原理，能够在不同土壤类型和土地利用的大尺度流域内模拟流域产流、产沙以及营养物负荷等的变化情况。亚流域划分作为构建SWAT模型初始环节，通过给定不同的集水面积阈值，得到不同的亚流域划分方案及模拟结果。阈值设置得越小，生成的水系越密集，划分的亚流域数目越多，HRU越精细；但当阈值小到一定程度后，亚流域数目太多影响运算效率，且容易出现程序划分出错，导致无法运行。因此，如何平衡模拟精度与模拟效率的关系、确定研究流域合理的亚流域划分水平成为众多学者研究的问题。Mamillapalli等[3]研究认为SWAT模型产流预测随亚流域数量的变化存在一个上限，超过这一上限，模拟结果趋于稳定；Bingner[4]、FitzHugh[5]的研究表明SWAT模型对不同亚流域数量划分的响应，总是泥沙的敏感性强于径流；张雪松等[6]认为亚流域划分数量改变了模型输入参数的空间集总程度，从而对流域模拟结果产生一定影响；胡连伍等[7]研究认为对于丰乐河流域，径流、泥沙、营养物的模拟在11～41个亚流域划分对模型结果的影响比较稳定。因此，不同的亚流域划分会对模型模拟结果产生不同程度的响应，针对不同流域合理的亚流域划分方案的确定是保证模拟精度的前提。

葫芦河流域作为北洛河最大支流，目前没有合理亚流域划分的相关研究，且其他流域的大多数相关研究仅是确定了研究流域亚流域划分层次，并没有进行模拟参数的率定和验证，基于对径流、泥沙、营养物影响分析的合理亚流域划分方案的适用性未得到证明。基于上述问题，本文通过不同亚流域划分对径流量、泥沙负荷、营养物负荷影响分析的方法，旨在确定葫芦河流域合理的亚流域划分方案；并在此基础上进行月径流模拟参数的率定及验证，证明其结果的可靠性，以期为葫芦河流域的进一步的水文模拟以及泥沙、营养物模拟研究提供基础。

1 数据与方法

1.1 流域概况

葫芦河发源于甘肃省华池县川家岔，在陕西省交口河附近汇入洛河，是北洛河最大支流。流域面积5 449 km2，干流全长235.3 km。流域地势整体西北高东南低，河道平均比降0.24%，高程分布在766～1 748 m之间。流域年平均气温9.2 ℃，年蒸发量1 600～2 000 mm，多年平均径流量1.80 亿m3,多年平均降雨量539 mm，降水量年际变化大，季节分配不均，旱涝灾害频繁，且交替出现。研究流域控制站点为张村驿水文站，本文研究区域即为张村驿站以上流域部分。

1.2 数据及预处理

本研究使用的原始数据包括数字高程模型(DEM)数据、土地利用数据、土壤类型数据等空间数据和气象数据及水文数据等属性数据，具体各类型数据的来源及用途如表1所示。

表1 SWAT建模数据及数据用途Tab.1 Data and data purpose of SWAT model

为得到满足建模需求的数据形式，在收集到各类数据之后，需要对数据进行必要的预处理。将原始DEM数据统一投影WGS_1984_UTM_Zone_49N，将土地利用数据经过统一投影、合并、剪切、重分类后得到SWAT模型所需的图形，通过《中华人民共和国土壤图》剪切得到流域土壤图，其土壤分类系统为FAO-90，投影为WGS1984。

1.3 亚流域划分方案

根据GIS软件建议的集水面积阈值范围(2 712～542 470hm2)按照图1所示步骤进行不同的亚流域和HRU划分[8]，分析其对模型产流、产沙、营养物负荷模拟结果的影响，以期确定葫芦河流域合理的亚流域划分水平使子流域个数从1开始增加，按照控制变量的原则划分HRU时均根据土地利用、土壤和坡度所占的百分比分别为10%、5%、10%进行，具体亚流域划分数量见表2所示，其所得到的不同亚流域划分如图2所示。

采用相对误差Re来表示由不同亚流域数量所引起的变化，其计算公式为：

图1 GIS划分亚流域流程图Fig.1 Sub-watershed delineation flow diagram by GIS

图2 不同亚流域划分图Fig.2 Different sub-watershed delineation

(1)

式中：Vi代表由不同亚流域划分所得到的模拟值；Vmin代表最小集水面积阈值的模拟值。

1.4 径流模拟

泥沙和营养物的迁移与径流过程具有紧密联系，径流模拟是泥沙，氮、磷等营养物模拟的基础，确保径流模拟的准确至关重要。根据确定的合理亚流域划分构建葫芦河流域SWAT模型，进行月尺度下的径流模拟。利用SWAT-CUP程序的全局敏感性分析方法(global)进行参数敏感性分析，采用PSO算法进行率定及验证。选取张村驿水文站2007-2009年的数据为率定期，2010-2012年数据为验证期，将2006年设置为1年的缓冲期。

表2 不同亚流域划分参数值Tab.2 Parameter of different sub-watershed delineation

选用决定系数(R2)和纳什系数(Ens)评价模拟过程与实测过程之间的拟合程度，其计算公式分别为：

(3)

2 结果与讨论

2.1 合理亚流域划分

分别对不同亚流域划分下模型径流、泥沙、营养物模拟结果进行分析，确定葫芦河流域合理的亚流域划分。

(1)亚流域划分对径流的影响。不同亚流域划分引起的月均径流量的变化如图3所示。对葫芦河流域来说，产流量在亚流域数量为1～17个和17～37个两个变化过程时都有一个缓慢增加又减小的阶段，产流在37个亚流域划分后处于稳定，继续细分亚流域数量相对误差均在1%以内，说明对其再进行更详细的划分并不能明显提高径流模拟精度。因此，存在使流域径流模拟趋于稳定的亚流域划分水平，这与李曼曼[10]、张召喜[11]、马放[12]的研究结论一致。

图3 月均径流量随亚流域数量的变化Fig.3 The variation of the average monthly runoff with the number of sub-watershed

模型选用SCS径流曲线数法进行产流模拟，决定产流量的敏感性参数为径流曲线数CN，CN值的大小变化直接影响了产流量的变化。为此我们将研究不同亚流域划分与流域面积加权CN值的关系进行分析，如图4所示，发现在亚流域数量从1～95个的过程中，CN的取值变化程序很小，保持在58.84～59.35。由此可知亚流域的不同划分并不能引起CN值的剧烈变化，因而引起的径流变化也相对较小。

图4 CN值随亚流域数量的变化Fig.4 The variation of CN with the number of sub-watershed

(2)亚流域划分对泥沙负荷的影响。不同亚流域划分引起月均泥沙负荷变化如图5所示。流域亚流域数量由1增加至29个的过程中，产沙量呈现先显著增加后减小的趋势，在11个时处于最大值，37个亚流域划分后产沙量趋于稳定。

图5 月均泥沙负荷随亚流域数量的变化Fig.5 The variation of the average monthly sediment with the number of sub-watershed

SWAT模型模拟泥沙负荷变化受亚流域数量的影响，分析其原因有两点：一是亚流域的不同划分引起河网密度的变化，随着亚流域数量的增加，生成的河网变得简单化、河网密度减小，定义的河段以及所控制的流域面积被新生成的河网代替，由此模拟的泥沙演算发生变化；二是SWAT模型模拟泥沙生成量采用修正的通用土壤流失方程(MUSLE方程)[13]：

msed=11.8 (QsurfqpeakAhru)0.56

KUSLECUSLEPUSLELSUSLE

(4)

式中：msed为土壤侵蚀量，t；Qsurf为地表径流，mm/h；qpeak为洪峰流量，m3/s；Ahru为水文响应单元(HRU)的面积，hm2；KUSLE为土壤侵蚀因子；CUSLE为植被覆盖和管理因子；PUSLE为保持措施因子；LSUSLE为地形因子；CFRG为粗碎屑因子。

MUSLE方程中PUSLE对所有的HRU是常量[6]。因此主要探讨KUSLE、CUSLE、LSUSLE对亚流域划分的影响，如图6所示。地形因子LS作为一个复合因子是将坡度因子S和坡长因子L结合的一个参数表达，图6(c)表示了亚流域划分对坡面坡长和坡面坡度的影响。由图6(a)，图6(b)可以看出，KUSLE、CUSLE的值几乎不受亚流域数量变化的影响，坡度和坡长随亚流域数量的增加分别呈现增大和减小的趋势，因而引起泥沙负荷发生变化。

图6 土壤侵蚀因子、植被覆盖和管理因子、坡面坡长、坡度随亚流域数量的变化Fig.6 The variation of KUSLE、CUSLE、overland slope and slope length with the number of sub-watershed

(3)亚流域划分对营养物负荷的影响。随着亚流域划分数目的变化，各营养物的负荷发生明显变化，如图7所示。营养物的变化随着亚流域数量的增加均先增大后减小且最后在37个亚流域划分后趋于稳定。硝氮与径流类似，7个亚流域划分后相对误差均小于10%，随亚流域数量变化幅度不大，这可能是由于硝氮主要随地表径流等迁移的缘故。有机氮、有机磷、总氮、总磷和泥沙的变化趋势基本一致，在亚流域数量为1～11个时逐渐增加，而后出现降低趋势，且37个亚流域划分后趋于稳定，分析其原因认为有机态氮、磷主要是吸附在泥沙颗粒上进行运移，泥沙的流失量变化一定程度上可以反映有机态氮、磷负荷的变化，总氮、总磷的变化受有机态氮、磷的影响较大。与Wang G[14]等一些学者的研究类似，营养物负荷变化趋势表现出与径流或泥沙相似。

图7 月均有机氮、有机磷、硝氮、氨氮、总氮、总磷负荷随亚流域数量的变化Fig.7 The variation of organic nitrogen, organic phosphorus, nitrate nitrogen, ammonia nitrogen, total nitrogen and total phosphorus with the number of sub-watershed

根据本文研究的不同亚流域划分情况下径流、泥沙、营养物的变化情况可知，葫芦河流域最小集水面积阈值为10 000 hm2时，既有较高的模拟精度又能满足模拟效率，此时亚流域划分数量为37个左右。

2.2 模型径流模拟

(1)参数敏感性评价。基于37个合理的亚流域数划分，建立月尺度的SWAT模型，在SWAT-CUP程序中进行参数敏感性分析，最终选取15个敏感性较高的参数，结果如表3所示。

由表3可知，SCS径流曲线数(CN2)是葫芦河流SWAT模型最为敏感的参数，主要影响径流大小。土壤容重(SOL_BD)、冠层最大出水量(CANMX)等参数也是较强的敏感性，在调参时应予以重点考虑。

(2)模型率定。根据参数敏感性分析结果，运用PSO算法进行率定期径流数据的迭代计算，本文进行4次迭代，每次迭代模拟500次，率定期的模拟值与实测值基本吻合，比较准确地捕捉到峰值，如图8所示。率定期决定系数R2为0.84，纳什系数Ens为0.76。由图8可看出，除个别月份的峰值模拟有偏差外，实测径流过程和模拟径流过程起伏基本一致，说明SWAT模型的模拟结果可代表葫芦河流域2007-2009年的径流变化规律。

(3)模型验证。在模型率定的基础上，对2010-2012年的径流进行验证，如图9所示。由图9可以看出根据率定期参数进行验证期径流过程模拟，模拟值与实测值的起伏变化基本吻合，决定系数R2和纳什系数Ens分别为0.81和0.62，验证期模拟结果符合模拟精度，表明基于本文方法确定的亚流域划分可以用于葫芦河流域的SWAT模型的径流模拟。

表3 参数敏感性分析结果Tab.3 Result of parameter sensitivity analysis

图8 率定期模拟结果Fig.8 The simulation result on calibration

图9 验证期模拟结果Fig.9 The simulation result on validation

3 结 语

本文应用SWAT2012，分析了葫芦河流域不同亚流域划分对模型结果的影响，主要得到以下结论。

(1)葫芦河流域最粗略亚流域划分到较精细划分的过程，产流、产沙以及营养物负荷的变化均呈现先显著上升后下降，最后趋于稳定的变化规律，说明较低的亚流域划分水平对模型结果是不稳定的，综合模拟精度和模拟效率，确定葫芦河流域合理的亚流域划分为37个。

(2)葫芦河流域亚流域划分对径流影响的敏感性要低于泥沙和营养物，径流与硝氮的变化幅度相差不大，7个亚流域划分后相对误差均小于10%，泥沙与有机氮、有机磷、氨氮、总氮、总磷的变化趋势基本一致。产流变化主要受CN值影响，坡面长度和坡面坡度的变化对泥沙的影响较大，硝氮和有机氮、磷分别与径流和泥沙的变化趋势基本一致，总氮、总磷的变化主要受有机氮、有机磷的变化影响。

(3)基于37个亚流域划分的径流模拟，满足模拟精度要求，通过分析不同亚流域划分对径流、泥沙、营养物的不同响应确定亚流域划分的方法可行。SWAT模型在葫芦河流域有良好的适用性，可为今后葫芦河流域进一步的水文模拟研究提供参考。

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[1] 徐宗学，程 磊.分布式水文模型研究与应用进展[J]. 水利学报，2010，41(9):1 009-1 017.

[2] 江净超，朱阿兴，秦承志，等.分布式水文模型软件系统研究综述[J]. 地理科学进展，2014，33(8):1 090-1 100.

[3] Mamillapalli S, Srinivasan R, Arnold J G, et al. Effect of spatial variability on basin scale modeling[EB/OL]. http:∥www.ncgia.ucsb.edu., 1996.

[4] Binger R L. Effect of watershed subdivision on simulation runoff and fine sediment yield [J]. Transaction of the ASAE, 1997,40(5):1 329-1 335.

[5] FitzHugh T W, Mackay D S. Impacts of subwatershed partitioning in modeled source-and transport-limitied sediment yields in an agricultural nonpoint source pollution model [J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2001,56(2):137-147.

[6] 张雪松，郝芳华，程红光，等. 亚流域划分对分布式水文模型模拟结果的影响[J].水利学报，2004，(7):119-123.

[7] 胡连伍，王学军，罗定贵，等. 不同子流域划分对径流、泥沙、营养物模拟的影响-丰乐河流域个例研究[J]. 水科学进展，2007，18(2):235-240.

[8] 黎云云，畅建霞，金文婷. 基于SWAT模型的渭河流域分区径流模拟研究[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版)，2017，45(4):1-9.

[9] D N Moriasi, J G Arnold, M W Van Liew, et, al. Model Evaluation Guidelines for Systematic Quantification of Accuracy in Watershed Simulations[J]. Transaction of the ASAE, 2007,50(3):885-900.

[10] 李曼曼，韩会玲，刘晓英，等. SWAT模型最佳子流域划分方案研究-以云南洱海流域为例[J].中国农业气象，2012，33(2)：185-189.

[11] 张召喜，罗春燕，张敬锁，等.子流域划分对农业面源污染模拟结果的影响[J].农业环境科学学报，2012，31(10)：1 986-1 993.

[12] 马 放，姜晓峰，王 立，等.基于SWAT模型的亚流域划分方法研究[J].中国给水排水，2015，31(7)：53-57.

[13] Williams J R. Sediment routing for agricultural watersheds[J]. Water Resources Bulletin, 1975, 11(5): 965-974.

[14] Wang G, Chen L, Huang Q, et, al. The influence od watershed subdivision level on model assessment and identification of non-point source priority management areas[J]. Ecological Engineering, 2016,87(3):110-119.