分布式水文模型在大通河流域的应用研究

第38卷第11期2016年11月
人民黄河
YELLOW RIVER V〇1.38,No.11
Nov. ,2016
【水文泥沙】
分布式水文模型在大通河流域的应用研究
喇承芳1,仇杰2,刘晓帆3,曹春晖1
(1.黄河水利委员会上游水文水资源局，甘肃兰州730030; 2.黄河水利委员会黑河流域管理局，
甘肃兰州730030; 3.四川省交通运输厅交通勘察设计研究院，四川成都610017)摘要:通过构建基于混合产流的分布式水文模型，将大通河流域内气象、水文站点观测数据与遥感数据结合起来，研究了大气、陆面、地表水和地下水的相互作用机理，确定了模型参数，并对大通河享堂水文站日均流量过程进行了模拟。

结 果表明：该模型能在水文、气象站点稀少，土壤及水文地质数据缺乏的条件下较好地模拟大尺度资料稀缺地区的水文过程，能较合理地揭示研究区的产汇流规律;模拟流量与实测流量高度相关，平均相对误差为-1.99%、确定性系数为0.75，模拟结果合理、可靠。

关键词：混合产流；分布式水文模型；享堂水文站；大通河流域
中图分类号：P333 文献标志码：A doi:10.3969/j.issn.1000-1379.2016.11.003
D E M是地理数据库中最为重要的空间信息资料 和赖以进行地形分析的核心数据库[1]。

由D E M衍生 出的数字高程流域水系模型（DEDNM)依据下垫面地 形、水流方向及河网水系等特征将研究区域自动划分 成子单元,并在这些子单元上根据各自的下垫面情况 分别构建产流模型。

该模型与基于数字河网模型的汇 流模型嵌套联结，最终获得分布式水文模型。

分布式 水文模型能充分考虑模型的输入和参数的空间异变 性[2]，揭示流域内部的产汇流基本规律，对预测径流 过程有着非常重要的现实意义。

1研究区概况
大通河发源于青海省天峻县木里山，自西北向东 南流经青海省，折经甘肃省，再转流至青海省民和县享 堂镇汇入湟水河，是湟水河最大的一级支流。

大通河 流域面积为15 126 km2,干流全长560.7 km,地处青藏 高原东北边缘,东接黄土高原，西南为柴达木盆地，南 靠湟水河谷地，北临河西走廊。

上游植被以高山草原 为主，中游植被以森林和生长期较短的农作物为主，下 游多荒山秃岭，同时也是大通河泥沙的主要来源区。

大通河流域水汽主要来源于印度洋孟加拉湾上空 的西南暖湿气流,祁连山具有拦截水汽的优越条件。

夏季东南季风和西南季风影响强烈，使之降水比较丰 富，降水量南坡大于北坡,恰好与祁连山中西段情况相 反;冬季受西风带和蒙古高压双重控制，气候干燥寒 冷。

流域属大陆性气候区,不同地区年均气温为0.6〜 8.3丈，年均降水量为300〜600 mm,降水量主要集中 在6—9月，从东南向西北递减,表现出气温随海拔的 升高而降低、降水量随海拔升高而增大的规律。

径流年内分配不均但年际变化较小，径流的年内分配与降水的相一致,6—9月径流量占年径流量的 63%〜72%。

大通河流域是湟水河流域水土流失较轻 微的地区，水沙集中在7—8月，大洪水主要来自尕大 滩以上，涨、落较慢，沙量主要来自天堂寺以下。

尕大 滩站多年平均径流量为16.24亿m3,天堂寺站多年平 均径流量为25.34亿m3,享堂站（流域出口控制站）多 年平均径流量为28.48亿m3、多年平均输沙量为322 万t。

2日径流过程模拟
选取大通河享堂站断面以上流域作为研究对象, 采用美国国家地球物理中心的全球1k m基础高程资 料GLOBE数据，由DEDNM生成大通河流域水系（见 图1),该D E M数据的空间分辨率为30 s。

设定最小 河道给养面积阈值C別为100 km2,最小河道长度 M5C L为15 km,利用DEDNM进行D E M填洼预处理，确定栅格水流流向并自动生成流域边界和河网水系。

DEDNM模型自动生成的水系图与实际水系基本吻合，子流域划分是按自然流域划分的，可为分布式水文 模型的建立和应用提供必要的空间信息。

基于空间分辨率为30 s的DEM,将大通河流域划 分为21 978个栅格单元,将每个栅格单元作为产流单 元，建立基于D E M的混合产流分布式水文模型（模型 结构见图2)。

收稿日期：2015 09 24
基金项目：黄河水利委员会水文局科技基金资助项目（文 H1404)。

作者简介：喇承芳（1982—)，女，青海西宁人，工程师，主要从
事黄河上游水文预报工作。

E-mai1：yr1cf@
• 9 •
图1由DEDNM生成的大通河流域水系
图2混合产流分布式水文模型结构
采用三层蒸发模块和混合产流模块进行蒸散发和 产流计算，得到每个栅格单元的实际蒸发量、地表径流 量和地下径流量。

混合产流模块示意见图3，其中：以a轴为横轴的 实线为流域蓄水容量曲线，以^轴为横轴的虚线为流 域下渗能力分布曲线，x为两条曲线交点到a轴的距 离。

设产流单元面积上某一时段&的均匀降水量为P，"T为流域内某一点的蓄水容量，"T〇为流域内某一 点的土壤含水量，为某一点的下渗量，降水开始时 的土壤含水量为^〇，&为流域平均蓄水容量，最大含 水量为"T^，&时段流域的平均下渗量为，其相 应的点最大下渗量为，圪为地表径流量，'为地下径流量，为总径流量(及=坟+') 乂、31分别为实线、虚线拋物线的指数。

根据流域蓄水容量曲线和下渗能力分布曲线是否 存在交点，可以将产流计算分为如下两种情况：
(1)当T〇 + C时，土壤初始含水量较小，两条曲线存在交点。

①当P + T'〇 <x时，穴=^ + ^ =• 10 •
T+ P
P_(T m_T〇) +T m(1_-^广+1;②当x<P+ T〇 彡
P
T〇+Fm& 时，及=圪 +^=P + F m J(1 _ 广+1 _
m^t
x _ Wr0x
(1 _ F0广i]_(H)+T m(1_广;
F m A t T m
③当P + T〇> T〇+Fm&时，=^+^=P_F m J1_
^^广1 _ (Tm_T〇)+T m(1 _^-广。

F m A t T m
(2)当T〇 + F m A t > T m时，土壤初始含水量较大，两条分布曲线没有交点。

①当P + T'〇 <T、时，及=
T+ P
坟 + ^=P_(T m_T〇)+T m(1_T,,②当
m
Tm< P + T〇 彡T〇 + FmAt 时，=坟+ ^ = P _ (Tm-T〇);③当P + T；> T； +F：A t 时，=圪 +' = P_ (Tm_T〇)。

产流是一种很复杂的自然现象，它不仅与自然地 理条件、降雨特性有关，还与人为因素及其他随机因素 有关。

混合产流模型将蓄满产流与超渗产流融为一 体，在一^定程度上将两种产流方式有机地结合在一^起，为流量拟合尤其是半干旱半湿润地区的流量拟合提供 了一种较为全面的模式。

产流计算之后采用线性水库法进行坡地汇流计 算，最后采用马斯京根连续演算法进行河道汇流计算，将每个栅格单元的径流量演算至流域出口并累加为日 径流过程。

表1为混合产流分布式水文模型的主要参 数及取值。

表1混合产流分布式水文模型的主要参数及取值
参数取值参数取值蒸、散发系数A；c0.8下渗能力分布曲线指数6/0.2
张力水容量TM/mm150壤中流系数kw0.6
上层张力水容量T^M/mm20地下径流系数％0.4
下层张力水容量TLM/mm80壤中流日消退系数kk^0.1
深层张力水容量TDM/mm50地下径流日消退系数kkg0.99
张力水蓄水容量曲线指数60.9深层蒸散发系数c0.1
饱和条件下的下渗率/c 2.1马斯京根参数狀("）100渗透系数k f0.43马斯京根参数狀0.05
本研究将整个研究区域划分为29个子区域，表2 给出了与各水文站相对应的子区域编号、河长及域 面积。

将2006—2010年作为模型的率定期，2011—2012
年作为模型的验证期。

人工参数率定时采用确定性系 数D C和径流深相对误差价似来评价模型的精度：
N
X(0—■_ )2
沉=卜S
X(_ D2
j=
1
图4早堂水文站2006—2012年
实测和模拟的日均流量过程
N N
1Q w im -
Bias = ； ='
n
=l X 100%
^
Q 〇
h^i
i ='
式中:Q …1>s、QS i m ,分别为实测和模拟流量；Q …1>s 为平均实 测流量;N 为流量序列的长度。

表2
大通河流域各子区域河长及面积
子区域序号河长/
km
子区域 面积/km 2子区域序号河长/
km 子区域 面积/km 2子区域序号河长/
km
子区域
面积/km 2112.727611 4.0142121.430228.81661250.81 1122227.4360367.01 8151319.11952322.2268418.624314133.7 3 0712426.4276510.81341521.05262520.927867.5431626.43322620.9383714.917517 4.8132718.1362817.62841815.71902819.9356949.21 0861924.345729
24.1
255
10
48.2
1 489
20
53.4
661
模型精度评价结果见表3。

表3
大通河流域日径流模拟精度
时期年份DC
Bias /%
率定期
20060.78 3.8920070.71-4.8220080.6510.6020090.85-6.7020100.680.912006—2010
0.730.78验证期20110.78-2.6320120.81-15.20
2011—20120.79-8.922006—2012
0.75
-1.99
图4(a )〜图4(g )为大通河流域2006—2012年实 测和模拟日均流量过程的比较,模拟值相对于实测值 的平均误差为-2.60%、效率系数为0.76、确定性系数 均在0.65以上，年均流量相对误差均控制在±15%以 内,模拟结果合理、可靠。

模型在2008年、2012年的 模拟结果不是很好,主要原因:①模型参数采用人工试 错法率定，而收集到的资料系列长度较短，在大水年份 率定的模型参数可能不是最优;②大通河流域高程空 间差异显著，借用邻近站或插补出的降水数值不能很 准确地描述降水的空间变异性;③降水输入的不确定 性。

由于在我国北方干旱半干旱地区降水量较南方湿 润地区偏少,产流机制复杂，加上中间有众多小水电站 调节，因此流域源头区的径流过程很难精确地模拟。

園/
_蓄
i 700
600T r s r s
(l -r s )、s
年
(g 实
•
11 •
3水文变量的空间分布
分布式水文模型的输出中除了常规的流量过程之 外，还有水文变量（诸如降水、径流深）的空间分布。

以2011年一段典型的雨期为例，选取雨前（6月17
日）、雨期（6月25日）、雨后（7月13日）3个时刻，利
用分布式水文模型计算出每个子流域的降水量、径流 深，图5(a )〜图5(f )给出了这些要素在空间上的变 化，同时也说明了划分子流域的必要性。

图5水文要素的空间分布
(3) 分布式水文模型划分子流域的方法具有一
的物理基础，划分的单元与天然子流域一致，能充分考 虑模型输入的空间变异性。

(4) 分布式水文模型能在水文、气象站点稀少条件下较好地模拟资料稀缺地区的水文过程，能较合
理地揭示研究区的产汇流规律，模拟结果与实测数据
相关性较好，为大通河流域乃至黄河上游等高海拔旱 寒区流域的径流模拟提供了有效的途径。

参考文献：[1] 李发源，龙毅，葛珊珊.数字高程模型在黄土高原研究中的应用综述[】].人民黄河，2006,28(1):73-75.
[2] 王中根，刘昌明，左其亭，等.基于DEM 的分布式水文模
型构建方法[J ].地理科学进展，2002,21( 5) :430-439.从图5可以看出降雨、径流深这两个要素在空间 上的变化非常大。

径流深在流域上分布不均匀，这是 降雨和蒸发在空间上的差异导致的。

随着降雨的减 少，流域的产流量慢慢减小。

4结语(1) 利用数字高程流域水系模型自动提取大通河
流域水系，结果表明，模型能够较准确地生成大通河流
域边界和河网水系，为分布式水文模型的建立和应用 提供必要的空间信息。

(2) 混合产流分布式水文模型对大通河流域日均
流量过程的模拟结果表明：率定的模型参数符合其本
身的物理意义和规律，对享堂水文站日均流量模拟精 度可靠。

该分布式水文模型能较合理地揭示研究区的 产汇流规律，适用于该地区的水文过程模拟。

Study on Distributed Hydrological Model in the Datong River Basin
LA Chengfang 1, QIU Jie 2, LIU Xiaofan 3, CAO Chunhui 1
(1.Upper Reaches Hydrological and Water Resources Bureau, YRCC, Lanzhou 730030, China ； 2.Heihe River Bureau,
YRCC, Lanzhou 730030, China ； 3.Sichuan Communication Surveying and Design Institute, Chengdu 610017, China)Abstract ： Datong River is the tributary of the Yellow River. This paper took it as an example, combining with the observed data of meteoro­
logical and hydrological stations and remote sensing data and through building distributed hydrological model based on hybrid runoff, studied the interaction mechanism of atmosphere, land surface, surface water and groundwater, determined the model parameters and simulated the daily runoff process of Xiangtang Hydrological Station of the Datong River. The results show that the model can be used in the area which lack of data as soil and hydrology geological, hydrological and meteorological stations are scarce. Simulation of large scale data scarce region hydrology process successfully, it can reveal the rules of runoff and concentration in the study area. The data of simulation and measured run­off is highly related, the relative error is -1.99% and the efficiency coefficient is 0.75.The results are reasonable and reliable.Key words ： hybrid runoff ； distributed hydrologic model ； Xiangtang Hydrological Station ； Datong River
【责任编辑翟戌亮】
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