1、分布式水文模型在黃河水管理中的應用分析馬政委(山東德州黃河河務局)， 山東齊河，251100摘要 本文著眼于黃河流域洪水威脅和水短缺兩大突出問題，分別介紹了用于流量預報的空間分布式省數據模型，以及用于水資源評價的水與能量傳輸過程模型（WEP-L）。并基于研究實例，分析了兩種模型在黃河流域的適用性。關鍵詞：分布式水文模型，黃河流域1前言當前，黃河流域水管理問題突出表現在兩個方面，一個是洪水威脅，另外一個是水資源短缺。而流量預報和水資源評價無疑是有助于解決上述問題的有效途徑。然而，對黃河流域這樣一個擁有794712 km2的大流域來說，實踐證明沒有其他途徑能比水文模擬更有力地實施這樣的研究。因為水

2、文模擬能為用水，防災，可持續水管理以及更多方面的戰略性規劃提供最重要信息。另外，水文模擬經常會成為多科性研究的一部分。因此，現將一種空間分布式水文模型和WEP-L分布式模型介紹如下。一種兼具集成式豎向過程描述的空間分布式省數據模型，是居于完全分布式物理模型和集成式概念模型之間的一種折衷模擬方法。適用于大流域的流量預報。這種模型不僅可以避免大量數據輸入的問題，而且可以利用基于柵格的DEM模型，地形和土地利用數據，以及氣象預報信息。水與能量傳輸過程模型（WEP-L），是一種適用于大流域的分布式水文物理模型，其特性表現為以一種結合自然水文過程，能量傳輸過程和水利用過程的方式，對諸如水庫調度，渠道引水

3、，水量分配等自然水文過程進行聯合模擬。該模型將一種獨特的空間結構應用到子流域中，具有對各類水資源實施動態評價的能力，如地表水，地下水和植被耗雨量等。2. 模型公式化2.1 用于流量預報的空間分布式省數據模型該模型的徑流模塊由兩部分組成，土地組塊與河流組塊。2.1.1 土地組塊模型土地組塊被結構化為單層柵格，在其上對側向水流進行二維模擬。在不能精確了解地下結構和水力特性的條件下，模型變量可以被認為是出現在柵格每一節點的水量。這種方法已被Venneker 4證明在小尺度條件下對復雜地形很有效。從概念上來講，現有的形式是將每一個柵格單元描繪為非線形的儲水水庫，其中外因來自地形地貌。能量與水平衡監測系

4、統（EWBMS）為地表提供輸入邊界變量（降雨，融雪和實際蒸發），該系統直接通過具用相同節點間距（大約5×5Km）的線路連接到柵格。傳輸被模擬為擴散過程。為了表示出現在某一柵格單元的水量，我們定義單位面積的容積水勢能為p L，缺水量為w L，因此，p = z + w，這里z是高于某一個普遍數據的地表高程。位于兩個柵格單元之間的二維側向水流，會重新分配水勢能而表示為：這里，Dx和Dy分別為x方向和y方向的水平擴散系數L2T-1，r是凈雨率LT-1，而ql 是從土地單元流向河道的側向流量LT-1，如果出現在那個土地單元內的話。當前所做的(公式(1)并沒有對非飽和帶過程和地表徑流進行直接描述

5、，這些現象只用擴散系數一個參數來隱含模擬，因此，這里所用的擴散系數是一個復合參數，定義為：這里，是基本擴散系數，而, 和為用來描述擴散系數由于缺水量標準變化、歷史降雨和季節性變化而分別導致濕度水平變化等三個原因而產生變化的系數。此外，這個數值還有空間變化，主要是土壤類型，植被/土地利用，地質狀況等變量的函數，一種基于模糊準則的方法可用來將擴散系數區域化。季節性系數可通過全年溫度變化來估計?？刂茢U散系數隨著缺水量而變化的系數被定義為w的有理函數，如下所示：這里，wm是一個與D=0.5D0處缺水量相等的模型參數，當其他系數和保持為常數時，系數被定義為歷史降雨的一個指數函數，如下所示：這里，b1 (

6、b1 > 1)和b2 (0< b2 <1)是模型參數，而R是以米為單位的凈歷史降雨的加權和，如下：這里，c是一個模型常數(0<c<1), rt是第t個歷史日的日凈降雨量（米），ct是rt的權重，而N是所考慮的歷史天數。 河流組塊模型一維的河道水流組塊基于有側向匯流的馬斯京根-康吉（Muskingum-Cunge）演進方法，在河網內位于點j和j+1之間河段從時段n到n+1的水流傳播為：這里，Q(j, n)是當時段n時在河道內j點的流量L3 T-1，而Ql是從土地部分到河網的側向匯流。關于公式(6)中參數的定義和描述可參照Ponce 3.2.2 用于水資源評價的WEP

7、-L分布式水文模型WEP-L模型由三個模擬過程組成，自然水文過程，能量傳輸過程和用水過程。2.2.1 自然水文過程模擬的水文過程包括融雪，蒸散發，下滲，地表徑流，地下徑流，地下水流，地表水流，河道水流和用水。蒸散發包括植被截留（從葉子濕潤部分的蒸發），從水體、土壤、城市覆蓋、城市樹冠的蒸發，以及從葉子干燥部分伴隨著來自上部三層土壤內水源的散發。從水體或在洼地存儲的池塘水的蒸發用Penman公式計算。這里，C：單位轉換常數，C=86400。地表凈輻射，?？諝鈩恿ψ枇?，。 s：飽和氣壓溫度曲線斜率。溫度常數，在海平面=。從密封區域的蒸發被認為是一個較小的當前洼地存儲和潛在蒸發。植被截留的計算參照基

8、于攔截水庫方法的Noilhan and Planton (1989)模型。假定從土壤的蒸發僅來自于上部土壤層。Penman公式被用于計算潛在蒸發并由此用Lee and Pielke (1992)所推薦的濕度方程來計算實際蒸發。實際散發利用PenmanMonteith方程以及與土壤濕度狀況有關的遮阻力來計算。這里，ET：農作物實際散發。 作物阻力，森林：，草地：。某一等高帶內的平均蒸散發可通過各種土地利用的面積平均來獲得。在降雨大于10 mm/h期間的下滲和地表徑流，可在1h時段內，利用Jia和Tamai推薦的適用于滲透進入多層土壤剖面的廣義Green-Ampt模型來計算。而在其他期間非飽和帶內

9、的土壤水分運動利用Richards模型來解決。超滲出現在地表的洼地存儲量超過其最大值的時候。洼地存儲會隨著降雨作為入流，而下滲、蒸發、超滲作為出流而達到平衡。在此后的時段內，如果無壓含水層內的地下水位上升而且上部土層變得近乎飽和的話，可能會出現超飽和，超飽和可利用Richards模型推斷出來。地下徑流或壤中流通過其中有河流的等高帶內的土地坡降和非飽和土壤滲透系數的乘積來計算。1天時段內多層含水土層中地下水流的準三維模擬利用博欣內斯克(Boussinesq)方程來實施。無壓含水層內地表水和地下水的相互作用被認為來自一系列起源，這些起源包括來自非飽和土層的補給，地下水流出進入河流，用水系統滲漏，抽

10、取地下水，地下水滲透進入下面土層，以及地下水蒸發。地下水出流可根據河床的滲透系數，河道水位與無壓含水層內地下水頭的差值，利用達西定律計算出來。某一子流域中6h時段內從最上游等高帶到最下游等高帶的地表水流，可利用一維層流的運動波方法來演算。河道水流的演算是在6h時段內，對位于水庫蓄水對河流水位有影響的河流連接處的每一條支流以及干流利用一維運動波或動態波方法來實施。之所以采用6h的時段，是為了保持演算精度與計算量之間的平衡，而且因為數字模擬中采用這種隱格式，可以消除計算穩定性的問題。日冰雪蓄水與融化過程利用溫度指數方法(Maidment, 1992)來模擬。2.2.2 能量傳輸過程基于能量平衡方程

11、的能量傳輸過程，包括短波輻射，長波輻射，潛熱通量，顯熱通量和地熱通量。能量平衡：這里，K：凈短波輻射。L：凈長波輻射。LE：潛熱通量。H：顯熱通量。G：地熱通量。A：水體平流能量。：在時間段內儲存在物體內的熱量在每單位面積上的變化量。2.2.3 用水過程通過開發一個水分配和調節模型（WARM），以一種與自然水文過程結合的方式對用水過程進行模擬。這種結合以兩種方式相互作用，WEP-L為WARM提供來水和降雨信息， WARM為WEP-L提供各種用戶（工業，生活，農業，森林和漁業）的用水分配和從河道中引水，以及如閘、壩等控制性水工建筑物的信息。兩種模型的結果通過信息反饋來進行校正直到一致。WARM模

12、型需要河網，渠道，供水結構和水用戶信息，它包括兩個模塊，用水分配演繹模塊和壩調節模塊。壩調節模塊基于水平衡，防洪水位和水位蓄水量曲線。2.2.4 水資源動態評價WEP-L模型可依照方程(10)來實現水資源總體評價。這里，W：水資源總量。 Rs：地表水資源。Rg：與地表水資源無交迭的地下水資源。Ei：植被截留。Ed：從居民區和植被區洼地水面的蒸發。Et：植物散發。此外，是非常規水資源，而生態系統利用的降雨量。 在不考慮用水的情況下，任何計算單位的Rs都可簡單地通過累加WEP-L輸出的地表徑流，地下水出流和壤中流來得出；Rg等于從含水土層的蒸散發量；而因為WEP-L模型中對蒸散發的詳細模擬，Ei，

13、Ed和Et也可簡單地從其輸出中得出。在考慮用水的情況下，Rs可通過扣除用水對地表徑流，地下水出流和壤中流的影響來得出（為了簡化，研究中假定降雨和用水對產生徑流和出流具有相似的作用）；Rg等于從含水土層的蒸散發量加上地下水的凈開采量；而Ei，Ed和Et可通過扣除用水對蒸散發的影響得出。此外，不同氣象和地表覆蓋條件下水資源評價結果可通過改變氣象和地表覆蓋的輸入數據來得出。因此，應用WEP-L可實現水資源的動態評價。3. 應用3.1流量預報模擬空間分布式水文模擬方法已被應用于以唐乃亥水文站為出口的黃河流域上游地區，面積大約125000km2。模型采用從遙感信息所得出的降雨、蒸散發和融雪作為輸入，預報

14、系統的結構如圖1所示。方法Ø 流域系統化具有1km空間分辨率的DEM數據被用來描繪流域的邊界。已描繪的DEM然后重新采樣來得出模型所需要的5 x 5 km DEM。某些人工修改用于5 x 5 km DEM以求能正確地描繪河網并保證指向下游的最小正梯度?，F有模型描繪沿黃河干流的55條支流?；谠趲滋幒佣蔚膶崪y斷面，河流斷面被系統化為梯形斷面。這段流域還被劃分為7個子區域，子區域可用來建立某些模型參數的空間變化，如擴散系數相應于季節性變化和最初缺水量的變化。圖1 黃河上游水文模擬系統示意圖Ø 模型參數化在現有模型中，擴散系數，即D0的基本值被定義為一個模糊變量，可利用基于地區內

15、土壤類型(ST)和土地利用(LU)的“模糊的-如果-那么”準則來對其進行區域化，“模糊的-如果-那么”準則的一種普遍形式類似于：如果土壤類型是SLi并且土地利用是LUj，那么擴散系數是D0,k。公式化僅要求兩個（最小和最大）初始擴散系數值。當前采用的分別為D0,min=0.001 m2/s和D0,max=0.005 m2/s。模型參數wm (方程3), b1 and b2 (方程4) and c and N (方程5)分別采用-1 m, 7, 0.5, 0.75, and 10 天。Ø 模型驗證遙感獲取的整個流域凈降雨(EWBMS輸出)和在幾個站觀測的20002001年徑流數據可用來

16、進行模型驗證。模擬結果分析唐乃亥站的初步徑流計算結果如圖2所示。為使洪水預報更精確，幾處選定河段的觀測徑流值可用作一個強制的上游邊界。圖2(c)所示的為利用吉瑪，唐克，大水三個水文站的觀測流量作為強制上游邊界的徑流計算值。2000年的結果非常精確合理，但2001年的觀測流量和模擬流量明顯不一致，這是因為2001年下半年缺乏GTS-WTO所報告的用于EWBMS的充足實測降雨值。唐乃亥站流量的平均平方根誤差在考慮和不考慮強制邊界的條件下分別為：2000年：105 和149 m3/s；2001年：134 和177m3/s；2000年和2001年組合：120 和164m3/s。三站強制觀測徑流對模型效

17、能的提高可清楚地從相應的平均平方根誤差降低看出，分別為2000年：32%；2001年：25%；2000年和2001年組合：28%（見圖2c）。圖2 2000年和2001年唐乃亥站(a)遙感得出的凈降雨值;(b)無強制邊界的模擬和觀測徑流值;(c) 有三個強制邊界的模擬和觀測徑流值3.2水資源評價模擬在黃河流域利用WEP-L模型進行水資源動態評價。輸入的數據包括以下類別：(1) 水文氣象數據；(2) 地表覆蓋信息包括土地利用，植被，水土保持，種植模式等；(3) 地形、土壤和水文地質信息； (4)河網，河段及水工建筑物 (壩/水庫)；(5) 用水和社會經濟信息。方法Ø 利用RS/GIS準

18、備輸入數據運行WEP-L所需準備的數據包括：(1)河網生成、流域劃分與編碼、確定計算單元和流量演算順序。整個黃河流域被劃分為8485個子流域和38720個等高帶。(2)河流斷面處理和水庫數據。河流斷面被近似化為梯形，干流上未測量斷面的形狀數據可基于31個已測斷面進行線形內插得出。而基于102個已測斷面得出的回歸方程可表達斷面形狀參數與支流匯水區域之間的關系。整個流域被劃分為六個區域以便得出不同特性支流的回歸方程。(3)處理土地利用、土壤、水文地質、植被、水庫/壩、湖泊、河流、灌溉系統和土壤保持措施等地表覆蓋信息。這可用ARCGIS來準備。土地利用數據用馬賽克方法概化進入WEP-L的每一個計算單

19、元（等高帶）。(4)時空內插包括降雨在內的氣象數據。參照雨量站通過相關關系被選作WEP-L模型的一個基本計算單元。如果存在顯著相關的雨量站，應用逆距離平方法（RDS）來得到單元內的降雨量。否則就采用泰森多邊形法。此外，蘭州下游地區的日空氣溫度采用與降雨相同的方法進行空間內插。內插法還要用實測數據進行驗證。(5)時空內插諸如人口、GDP、灌溉面積、糧食產量、用水量等社會經濟數據。采用基于土地利用分布、氣象數據、灌區地圖、種植模式的GIS技術，將縣或縣級市水平的這些數據內插到1×1km的柵格單元中。(6)子流域、河流連接和計算單元（等高帶）屬性表。Ø 模型參數估計WEP-L模型

20、中有三類參數：（1）地表和河道系統參數。包括地表最大洼地存儲深度，河床材料滲透性，工業和居民區封閉率，以及地表與河床的曼寧糙率。（2）植被參數。包括植被帶，最大截留深度，葉面積指數（LAI），空氣動力阻力，遮阻力和根系分布參數。（3）土壤與含水層參數。包括土壤層厚度，土壤孔隙率，土壤飽和滲透系數，下滲濕潤界面的土壤吸力，土壤濕度吸力關系曲線，土壤濕度滲透系數關系曲線，非承壓及承壓含水層的厚度和滲透系數，非承壓含水層的單位產水量，以及承壓含水層的儲水系數。所有的參數都根據地表覆蓋信息、觀測數據以及遙感數據進行初步估計，某些參數被選用于模型校準。表1列出了WEP-L的參數及相應的估計方法。表1:

21、WEP-L 模型參數列表類別參數估計方法或依據敏感度地表與河 流地表最大洼地存儲深度調查與校核高河流橫斷面形狀基于測量數據內插和回歸分析低曼寧糙率基于土地利用，Wang and Li (2002)低河床材料滲透性調查與校核高植被植被覆蓋率根據NOAA RS數據推算低葉面積指數根據NOAA RS數據推算低根系深度Dickinson et al. (1991), Jia et al. (2001)中空氣動力阻力Dickinson et al. (1991), Jia et al. (2001)低遮阻力Noilhan and Planton (1989), Dickinson et al. (199

22、1)低最小孔阻力Noilhan and Planton (1989), Dickinson et al. (1991)低土壤土層厚度調查與校核高最大土壤含水量調查與校核高田間持水量黃土高原水分運動實驗（Yang and Shao, 2000)低剩余土壤含水量黃土高原水分運動實驗（Yang and Shao, 2000)低飽和滲透系數黃土高原水分運動實驗（Yang and Shao, 2000)中濕度吸力關系黃土高原水分運動實驗（Yang and Shao, 2000)中濕度滲透系數關系黃土高原水分運動實驗（Yang and Shao, 2000)中土壤熱容與滲透系數黃土高原水分運動實驗（Yan

23、g and Shao, 2000)低初始土壤含水量升溫模擬低含水土層滲透系數或滲透性全國水資源綜合規劃中儲水系數全國水資源綜合規劃中厚度全國水資源綜合規劃中初始地下水位升溫模擬低雪融雪系數Maidment(1992)，校核中融雪臨界溫度Maidment(1992)，校核中Ø 模型驗證該研究以變化的時段(從1小時到1天)實施連續45年（19562000年）模擬，并基于試算進行校準。校準參數包括地表最大洼地存儲深度，土壤飽和滲透系數，非承壓含水層滲透系數，河床材料滲透性，曼寧糙率，融雪系數，以及融雪臨界空氣溫度。校準和驗證標準包括：(1)最小化年均河川徑流模擬誤差，(2)最大化流量的Na

24、shSutcliffe效率，(3)最大化模擬流量和觀測流量的相關系數。因為該研究的主要目標是實施長期水資源評價，因此優先選用第一種標準。模型校準后，所有的參數保持不變，通過利用在流域內23個主要測站觀測到的月和天流量，實施1956到2000年連續模擬來驗證模型。Ø 敏感度分析敏感度分析是一種建立、提高、驗證、校準模型的有用工具(Angela和Uhlenbrook, 2005)。Saltelli (2000)指出，敏感度分析能證明一種模型概念的適宜性以及一個模型及其預測的可信度。敏感度分析的簡單常用方法是干擾分析。也就是說，當模擬計算時，其中一個系統參數有微小變化，而其他參數保持不變。

25、輸出變化率與參數變化率的比值叫做敏感度，用下式表示：這里，I是敏感度，該數值越大，敏感度越高，反之亦然。：初始輸入參數值；：另外一個輸入參數值；y和y0：分別與x和x0相對應的輸出值。敏感度分析顯示與水文循環物理機理相對應的模型參數行為，并鑒別多數模型參數的敏感度。3.2.2模擬結果分析模擬的位于干流（黃河）上代表站的45年序列月流量如圖3所示。總體上說，模擬與觀測流量的水文過程線吻合良好。圖3 模擬的月流量驗證在黃河：(a)唐乃亥站; (b)蘭州站; (c)花園口站黃河流域水資源動態評價表2所示的是對應于不同時期歷史地表覆蓋和用水條件下氣象數據的整個流域非常規水資源評價結果。可以看出，在“自

26、然人為”雙重力量作用下，水資源的組成發生了明顯變化：1998年至2000年與1956年至1979年相比，地表水資源減少了6.9%，非交迭地下水資源增加了21.4%，而總的非常規水資源減少了3.1%。地表水資源的減少可解釋為由于流域內的土壤保持和農田建設，使垂直滲透過程增強而產流減弱，而非交迭地下水增加是因為地下水凈開采量增加。表2: 對應于不同時期歷史地表覆蓋和用水條件下氣象數據的非常規水資源評價結果 (單位:10億m3/年)4. 結論與建議Ø 給定流域的大尺寸和有限的可用數據, 驗證結果表明空間分布式省數據模型在用于流量預報時運行良好。這種模擬方法可望成為象黃河流域這樣大流域流量預報的合適選擇。Ø 為進一步開展這樣的流量預報，需要對更長時間序列的降雨和觀測流量進行更多分析，以便建立更合適的模型參數和初始值。Ø 新推出的基于WEP的水資源評價方法，因為所采用的是對包括地表水和地下水相互作用在內的水文過程的綜合模擬，所以能夠實施動態水資源評價，即對水資源過去、現在和將來的評價。此外，它能給出流域內包括無測點在內的幾乎任何地區的結果，這是傳統方法所不及的。Ø 驗證分析表明WEP給