杨愿玲

（乌鲁木齐水文勘测局，新疆 乌鲁木齐 830000）

地表径流是水循环过程重要组成部分，也是干旱荒漠带生态可持续演替的关键因素之一，地表径流资源的估算对平衡绿洲水资源用水结构与供需具有重要意义。SCS-CN水文模型是建立于大量的流域水文径流数据基础上的经验模型之一[1]，模型考虑了区域地表覆被-土壤-气候等综合要素，根据不同地区地理特征差异给出相关参数，其计算流程简易，在县域[1]、景观[2]、样方[3]等尺度上均取得成功应用。

乌鲁木齐地处我国西北与中亚地区联结的节点上，深居欧亚大陆腹地。受西伯利亚高压控制，气候干燥少雨，偶尔西风环流强劲带来一定的海洋水汽，区域气候冬季寒冷漫长、夏季炎热短促，降水量约为194 mm。区域地下水发育良好、埋藏较浅，蕴藏量达0.77亿m3，是区域生活用水重要来源之一；地表水资源主要来源于冰雪融水，达9.3亿m3。本文以乌鲁木齐市67年来地表径流资源数据为基础，建立乌市地表水资源SCS-CN预测模型，对乌市1951年～2017年径流量进行预测。

1 SCS-CN模型原理

SCS-CN模型是美国科学工作者对全国5000多个流域的降水-径流资源数据汇总统计分析建立的经验模型，后为美国农业部水土保持局(USDA-SCS)广泛推广使用，在世界不同地区地表径流资源预测中取得良好效果。该模型原理I，见下式:

式中:F为地表水分入渗量；S为潜在滞蓄能力；Q为地表径流量；Ia为降雨量的初损；P为降雨量。

依据水量平衡公式:

原理II，初损量是土壤潜在最大滞蓄量的一部分，即:

式中:λ表示初损系数，是表征区域水文土壤综合条件的无量纲参数，值域介于0～0.4之间；S为可由另一参数CN计算得来。

CN是区域水文-土壤-地形等综合环境的表示参数，美国水土保持局基于全国地理环境特征进行归类划分，分成4个组分:A、B、C、D，其地表水资源渗透能力以此降低。CN值则基于本区环境现状，参照《NationalEngineering Handbook》中的第九章土壤质地、土地利用、降水条件的描述查表先获取CNII(一般条件下取值)，然后对照本区土壤含水量等性质，厘定其干旱条件下(CNI)、湿润条件下(CNIII)的取值，计算公式如下[4～5]:

2 模型拟合度评价

为量化模型对地表径流资源拟合精度，采用评价绝对误差（MAE）、模型效率系数（RMSE）、皮尔逊相关系数（R）、等 3个指标进行精度评测。其计算公式如下:

式中:Fobs、Fpre分别为洪水过程实际值与模型预测值；n为时段数；MAE表征模拟值偏离实际值的情况，其值越大，表明模型信度越低。

式中:Fmean表示洪水过程量的平均值，Ef为模型效率系数，其值域小于1，当其越接近于1，说明模型模拟值与真值十分吻合，模型效率高，反之模型效率低。

R值介于-1～1之间，通常其越接近于1，表明预测值与实测值正相关性越好，模型精度越高。

3 资料来源与处理

以乌鲁木齐市地表水资源为预测目标，其时间序列为1951年～2017年的年值数据。地表径流为区域水资源中除去地下水与地表水中重复计算部分，并且不包含国境径流量。通过Matlab编程完成预测，并运用Excel计算模型拟合度等相关参数。

4 结果与分析

4.1 区域地表径流资源与降水量年值序列特征

如图1所示，1951年～2017年乌鲁木齐市地表水资源呈波动增加趋势，其最高值为2017年的11.00亿m3，最低值出现在1952年的7.99亿m3，平均值为9.23亿m3，变异系数达49.67%，属于中等程度变异。地表水资源总量呈现明显的增加趋势，其倾向斜率为0.4989亿m3/a，在0.05水平上显著。乌鲁木齐市近67年来降水量的变化形式为(y=0.5376x+153.93，R2=0.5871)，在0.05水平上显著，表明区域降水量增加趋势十分明显，其中最低值出现在1966年，仅为144.43 mm，最高值为2012年的210.02 mm，平均值为172.38 mm。区域降水量增加的趋势可能得益于全球气候变化，导致北冰洋的西风环流增强带来较多的水汽，这也一定程度上增加了地表径流。相关性分析表明，二者之间的相关性系数达0.74(P＜0.05)，呈显著正相关，表明区域降水量与地表径流资源呈同频变化。

图1 1951年～2017年乌鲁木齐市地表水资源与降水量随时间变化趋势

4.2 SCS-CN模型参数设置与运行结果

区域土壤中沙土、粘土含量超过40%，土壤透水性强，根据此等土壤性状特征，以及全区低密度的植被覆盖度，设置初损系数λ的取值为0.20。经查验《美国国家工程手册》第九章内容，确定区域土壤水文组为C类，土壤湿度为干旱条件，则其对应的CNII取值为78；将其带入公式(6～7)进行计算，最后依据公式(3)，得到乌鲁木齐市地表水资源预测值，其结果见图2。不难发现，预测值与实际值十分吻合，其波动变化与综合演变趋势一致，表明该预测结果基本合理，具有一定可行性。

图2 基于SCS-CN模型的乌鲁木齐市地表水资源预测值

4.3 SCS-CN模型精度评价

为量化SCS-CN模型对乌鲁木齐市地表水资源模拟精度，采用公式(8～10)中的方法，计算了相关的指示参数，并绘制乌鲁木齐市地表水资源预测值与实际值相关性图 (图3)。可知，在95%的信度区间内，预测值与实际值相关性良好，相关系数R为0.946，R2为0.895，并且达到显著水平 (P＜0.05)。另外，其MAE值为0.1785亿m3，仅为平均水平的1.92%，RMSE为0.2145亿m3，表明残差极小。其模型效率系数表明，模型效率达0.793，接近于1，表明模拟效率高，拟合精度可靠，具有良好的适用性。

图3 乌鲁木齐市地表水资源预测值与实际值相关性

5 结论

中长期水资源预测是水资源管理与合理规划的重要研究内容之一，鉴于水资源时间序列变化具有突变性、随机性的特点，采用了SCS-CN生态水文模型，模型考虑了区域降水量这一重要的环境要素，因而能够较好地拟合水资源变化趋势。研究结果显示，乌鲁木齐市降水量与地表水资源均呈增加的同频变化趋势，该结果可为区域水资源管理工作提供借鉴。此外，SCS-CN模型结构简易、可操性强，对乌市水资源预测精度高，值得推广。