CMADS 數據對長江源區水文模擬的適用性研究

　　摘要：中國大氣同化數據集(CMADS)是基于多種氣象場數據和氣象站實測數據，耦合得到的支持中國區域范圍內 SWAT 模型驅動的數據集。長江源區位于青藏高原中心地帶，自然環境惡劣，水文氣象站點分布較少。以長江源區四個氣象站數據和 CMADS 數據分別作為驅動數據，驗證 CMADS 數據在長江源區的適用性。研究發現：SWAT 模型在長江源區具有一定適用性，率定期和驗證期納什效率系數分別為 0.682 和 0.615。CMADS 數據在長江源區適用性較差，模擬徑流的納什效率系數只有 0.447。在長江源區 CMADS 降水數據相比實測降水數據質量較差，而氣溫數據質量較高。

　　關鍵詞：CMADS 數據集;SWAT 模型;水文模擬;長江源區;青藏高原

　　劉薇; 王海軍; 陳翠英 中國農村水利水電 2021-12-16

　　青藏高原地區由于海拔過高氣候寒冷，被稱為地球第三級。由于獨特的氣候環境，水文循環條件復雜，冰川積雪融水廣泛參與到水文循環中[1-3]。對于高原山區的水文模擬，冰雪融水是難以回避的問題，一些主流的含有融雪模塊的水文模型包括：HBV 模型，SRM 模型， VIC 模型，SWAT 模型[4-7]。其中 VIC 模型和 SWAT 模型分布式水文模型，基于物理基礎，適用范圍廣。 SWAT 模型由于其適應能力強，且能對流域水文過程進行分區處理，對水文規律的研究更為深入，而得到廣泛的應用。竇小東等基于 SWAT 模型研究了氣候變化對大盈江流域徑流的影響[8]。鄭思遠等利用 SWAT 模型在東苕溪上游區域研究了氮磷對環境的影響[9]。王磊等通過 SWAT 模型研究了土地利用變化情景下對清水河徑流的影響[10]。王富強等使用 SWAT模型對賈魯河流域區域農業干旱程度評價進行了研究[11]。SWAT 模型由于耦合了眾多模塊，對流域各方面的模擬研究都有很強的適應性[12, 13]。且代碼開源，模型得到不斷的改進升級，使得模型更加適合全球用戶的個性需求。

　　正是由于 SAWT 模型在全球得到廣泛的利用，但由于需要輸入較多的氣象數據來驅動模型，特別是在一些受地形和經濟條件影響的區域，缺乏模型所需要輸入的氣象數據時，使得模型難以在該地區開展研究。由孟先勇，王浩等牽頭，中國水利水電科學研究院，中國氣象局國家氣象信息中心等單位合作開發的 SWAT 模型中國大氣同化驅動數據集(CMADS)彌補了一些偏遠地區數據不足的缺陷，使 SWAT 模型可以對中國一些偏遠地區的進行水文模擬[14-17]。該數據集基于世界各類再分析場及中國氣象局大氣同化系統(CLDAS)技術,利用數據循環嵌套、重采樣,模式推算及雙線性插值等多種技術手段而建立。且符合 SWAT 模型的輸入格式，使用方便。本文通過提取長江源區 CMADS 數據，及利用傳統的氣象站數據利用 SWAT 模型在長江源區進行水文模擬，分析 CMADS 數據在高寒山區的適用性。

　　1 研究區域概況

　　長江源區地處青海省東南部，是青藏高原的中心地區，面積達 137,800 km2，平均海拔高程達 4,500 m 左右，屬于典型的高海拔地區[18]。流域呈西高東低的地形結構，其主源西支的沱沱河和南支的當曲，其源頭位于唐古拉山北麓，源頭以冰雪融水為主。長江源區主要以裸地和高原草地等地貌特征為主，其下游河谷地帶覆蓋有少量森林植被，也是人類的主要聚集地。2000 年設立三江源國家級自然保護區后，源區內的游牧得到有效控制，源區自然生態環境朝健康方向發展。長江源區多年平均降水只有 450 mm 左右，且從下游向上游逐漸遞減，氣溫受地形影響，下游氣溫明顯要高于上游地區，多年平均氣溫在-1.7-5.5 °C 波動[19]。 7、8 月份流域氣溫最高，12-2 月是氣溫最低的時期，流域上游覆蓋有常年無消融的凍土，流域無明顯的無霜期。流域內氣象站分布雖然只有四個，但在上中下游都有分布，較能反映流域不同區域的氣候特征，在流域出口有記錄著整個源區出口流量的直門達水文，該站記錄的流量也是本次研究的對比數據[20]。流域地形及氣象水文站點分布如圖 1 所示。

　　2 數據的處理及建模

　　SWAT 模型建模所需要的數據較多，分為氣象驅動數據和地理空間數據兩大類。氣象數據由長江源區 4 個氣象站提供，包括降水，最高最低氣溫數據，另外就是從 CMADS 數據集中裁剪出來的長江源區氣象數據，該數據包括：日平均相對濕度(RelativeHumidity)、日累計降水量(Precipitation)、日平均太陽輻射(Solar radiation)、日最高、最低 2 米氣溫(Max and Min Temperature)、日平均 10 米風速(Wind)。地理空間數據包括 DEM 數據，土地利用數據，土壤數據。

　　2.1 氣象數據

　　利用長江源區 4 個傳統氣象站數據建立的 SWAT 模型驅動數據為文本格式，包括日最高最低氣溫及日降水量，對缺失數據進行插補處理，保證數據較高質量。CMADS 數據集通過寒區旱區科學數據中心(http://westdc.westgis.ac.cn)下載。整個數據集覆蓋范圍在 60°- 160°E，0°-65°N 之間，將整個中國地區都覆蓋在內，數據集較為龐大。該數據集已經有發行了 4 個版本，本次研究利用的 CMADS V1.1 版本，該數據集的空間分辨率為 0.25°×0.25°，時間跨度為 2008 年到 2016 年。CMADS 數據中氣溫、氣壓、比濕、風速驅動數據采用了 2421 個國家級自動站和業務考核的 39439 個區域自動站，2008 年 1 月以來地面基本氣象要素逐小時觀測數據以及相應時期的臺站信息(臺站經緯度、海拔高度)。利用多重網格三維變分方法(STMAS)，在 NCEP/GFS 背景場基礎上制作地面基本要素分析場。其中，中國區域以外，只對 NCEP/GFS 背景數據做地形調整、變量診斷并插值到分析格點;中國區域以內,利用 STMAS 算法，將經過前處理的 NCEP/GFS 背景數據和自動站觀測融合，并與中國區域以外的數據進行拼接。通過 ArcGIS 提取長江源區范圍內的所有站點的 CMADS 數據，由于該數據集不需要進行數據格式轉化，可以直接被 SWAT 模型利用。長江源區 CMADS 數據點集如圖 2 所示。

　　2.2 空間數據

　　SWAT 模型屬于分布式水文模型，其建模需要流域下墊面數據，其中包括：數字高程數據(DEM)，該數據主要用來進行子流域劃分，及確定流域河道;另外兩個地理空間數據為土地利用數據和土壤數據，兩數據結合來確定水文響應單元(HRU)，同一水文響應單元內進行一致的水文計算。其中 DEM 數據通過 USGS (United States Geological Survey)下載 90 m 分辨率的 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)DEM 數據;土地利用數據通過中國科學院地理科學與資源研究所資源環境數據云平臺下載青海省 2015 年土地利用數據。該土地利用數據將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地 6 個一級類型以及 25 個二級類型。土壤數據來自世界土壤數據庫(Harmonized World Soil Database version 1.2 )(HWSD V1.2)，通過黑河計劃數據管理中心(http://westdc.westgis.ac.cn)獲取，需要用戶根據研究區土壤信息建立用戶自己的土壤數據庫，本次研究的長江源區由于自然環境惡劣，土壤發育程度淺，主要是冰川土，將源區土壤類型重新分為 5 類。由于需要計算流域面積及 SWAT 模型要求數據具有投影坐標系，將三類空間數據統一投影到 Albers WGS_1984 坐標系中。土地利用數據及土壤數據如圖 3 所示。

　　2.3 SWAT 模型

　　SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是一個典型的分布式水文模型，它以日為時間步長，采用離散化的方式描述流域內水文要素等參數的空間差異，可以模擬大流域的徑流、泥沙和營養物質等的輸移，也可以預測人類活動對水、沙、農業、化學物質的長期影響。由于 SWAT 模型物理基礎強、模塊結構清晰、計算高效、具有友好的用戶界面并將空間數據集成于 ArcGIS 中進行處理，功能強大，使用方便，在世界范圍內得到廣泛應用和發展。 SWAT 模型由 701 個方程和 1013 個中間變量組成，是一個具有很強物理機制的長時段流域水文模型，在水文模擬中不僅考慮了氣象、水文、生物等自然過程，而且考慮了城市擴張、農業種植、土地利用變化等人為影響。其模擬的流域水文過程可以分為子流域模塊和演算模塊兩個部分。子流域模塊即產流和坡面匯流部分，控制每個子流域內主河道的徑流、泥沙、營養物質等的輸入量;演算模塊即河道匯流部分，決定徑流、泥沙等物質從河網向流域出口的輸移運動。整個水分循環遵循水量平衡原理，具體計算公式為： ( ) 1 0 ??? ? ? ? ? ? t i t Rday Qsurf Ea wseep Qgw sw sw (1)式中：SWt 表示 t 時刻的土壤含水量，mm;SW0 表示初始時刻的土壤含水量，mm;Rday表示第 i 天的降水量，mm;Qsurf 表示第 i 天的地表徑流量，mm;Ea 表示第 i 天的蒸散量，mm; Wseep 表示第 i 天土壤測流量，mm;Qgw表示第 i 天的地下水徑流量，mm。 利用氣象數據，空間數據，構建長江源區 SWAT 模型，并對源區日徑流量進行模擬。

　　3 結果分析 3.1 評價標準

　　本研究采用月模擬徑流與實測徑流的相對誤差 Re、相關系數 R 2 和 Nash-Sutcliffe 效率系數 NS 三個目標函數來表征模型的模擬效率，其計算公式如下：式中：?Qsim 表示模擬徑流量的平均值;?Qobs 表示實測徑流量的平均值;t 表示總時段數;