基于LWHM-LUCC模型的澜沧江流域径流模拟

Runoff Simulation in the Lancang River Basin Based on LWHM-LUCC Model

摘要: 近几十年来，受变化环境的影响，澜沧江流域的径流发生了显著的变化。为了更好地对澜沧江流域的径流变化进行模拟和预测，构建了二水源和三水源LWHM-LUCC模型，采用1986~2004年资料进行径流模拟，通过比较两个模型的年径流和月径流模拟结果，评价两者在澜沧江流域的适用性。结果表明：二水源和三水源LWHM-LUCC模型年径流的模拟效果基本相同，三水源LWHM-LUCC模型月径流的模拟效果优于二水源LWHM-LUCC模型；二水源和三水源LWHM-LUCC模型在汛期的径流模拟效果均优于非汛期，尤其是7月的径流模拟效果最好。

Abstract: The runoff in the Lancang River basin has undergone significant changes due to the changing environ-ment in recent decades. Two-water Sources and Three-water Sources Lumped Watershed Hydrological Model Considering Land Use and Land Cover Change (LWHM-LUCC) were constructed, and the data from 1986 to 2004 were used to calibrated and verify the models. The results show that: annual runoff simulation effect of the two-water sources and three-water sources LWHM-LUCC model is basically the same, and the monthly runoff simulated by the three-water sources LWHM-LUCC model is better than that of the two-water sources LWHM-LUCC model, which indicates that three-water sources LWHM-LUCC model has better applicability; the two-water sources and three-water sources LWHM-LUCC model have better runoff simulation effects in the flood season than in the non-flood season, especially the runoff simulation effect in July is the best.

1. 引言

近年来，在气候变化和人类活动的双重作用下，流域径流发生了不可忽视的变化 [1]。研究表明，中国六大流域的径流量均呈现下降的趋势，这进一步加剧了中国水资源不足的严峻形势，严重影响了我国社会经济的发展 [2]。因此，开展流域径流变化的模拟与预测对于流域水资源的合理开发与利用具有重要的现实意义。

水文模型是流域径流模拟的重要工具，一般可分为集总式水文模型和分布式水文模型两大类，其中，集总式水文模型将流域视为一个整体，对模型的参数和资料输入采用平均化处理；分布式水文模型则将流域划分为若干个互不嵌套的单元，对每个单元采用不用的模型参数和输入资料进行水文模拟 [3]。分布式水文模型具有较强的物理机制，能够较为准确地描述流域的水文过程，但由于模型复杂度和输入资料限制使其在实际应用中存在很大的困难；而集总式水文模型结构简单，对输入资料的要求较低，具有相对较高的模拟精度，因此在流域径流模拟中具有不可忽视的优势 [4] [5]。近年来，人类活动引起的土地利用/覆被变化日益剧烈，其对流域水文过程的影响受到越来越多的关注，因此谢平等人提出了考虑土地利用/覆被变化的集总式流域水文模型(Lumped Watershed Hydrological Model Considering Land Use and Land Cover Change，简称LWHM-LUCC)；相较于其他集总式水文模型，LWHM-LUCC模型考虑了流域下垫面的空间差异，将流域下垫面划分为不同土地利用类型分别进行水文模拟，从而便于定量评估土地利用/覆被变化的水文水资源效应 [6]。谢平等人应用二水源LWHM-LUCC模型对干旱半干旱地区的无定河流域进行径流模拟，结果证明LWHM-LUCC模型具有较好的适用性；然而二水源划分无法准确地反映所有湿润地区的流域径流过程，因此本文将二水源LWHM-LUCC模型改进为三水源LWHM-LUCC模型对湿润地区的流域进行径流模拟，使LWHM-LUCC模型具有更广泛的适用性。

澜沧江是连接中国和东南亚五国的重要纽带，其径流变化对六国的农业、渔业、航运、水电和生态等方面都有显著影响，因此流域的径流变化等问题逐渐成为国内外学者的研究热点 [7] [8]。尤卫红等 [9] 应用相关分析和时间小波变换的分析方法，研究了云南境内澜沧江月径流量变化的相关性特征和多时间尺度特征，结果表明澜沧江月径流量变化表现出了十分明显的多时间尺度变化特征。李扬等 [10] 基于澜沧江–湄公河干流8个水文站1960~2012年的实测径流资料，采用Mann-Kendall趋势检验及有序聚类突变诊断方法分析了径流时空演变特征，结果表明澜沧江流域径流呈现显著的变化。在此背景下，本文在参考文献 [8] 的基础上，通过构建二水源和三水源LWHM-LUCC模型对澜沧江流域进行年尺度和月尺度径流模拟，对比分析二水源和三水源LWHM-LUCC模型的径流模拟效果，评价两者在澜沧江流域的适用性，为流域水资源规划和管理提供科学依据。

2. 研究区与数据

澜沧江流域位于我国西南地区，地理位置为东经94˚~102˚，北纬21˚~33˚，发源于青藏高原唐古拉山脉，依次流经青海、西藏和云南三省(区)。流域由北向南呈条带状分布，上下游较宽，中游狭窄。流域整体属于西部型季风气候，受季风影响显著，雨季、旱季分明，一般5月~10月为雨季，11月~次年4月为旱季，全年约85%的降水量集中在雨季，其中，6~8月最为集中 [11] [12]。流域径流以降水补给为主，地下水和融雪补给为辅，径流的年内分配规律与降水分配规律较为相似，一般汛期为6月~10月，非汛期为11月~次年5月 [13] [14]。本文选用流域出口控制站——允景洪站以上子流域为研究对象，子流域面积约为16.69万km²，干流长度约为2162 km，可以较好地代表澜沧江流域的整体情况，如图1所示。

Figure 1. Sketch of the Lancang River basin

图1. 澜沧江流域示意图

LWHM-LUCC模型的构建需要输入的数据包括气象数据、水文数据和土地利用数据，如表1所示。其中，气象数据包括降水和蒸发数据，根据流域内及周边的21个气象站(如图1所示)的点数据采用泰森多边形法计算得到面平均数据；土地利用数据包括1980年代末期、1995年、2000年、2005年和2010年五期，根据中国科学院土地利用分类系统 [15] 将流域土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地六类。

Table 1. The introduction of the LWHM-LUCC model input data

表1. LWHM-LUCC模型输入数据介绍

3. LWHM-LUCC模型的构建

3.1. 模型结构

LWHM-LUCC模型主要包括土地利用分类、产流计算、蒸散发计算和汇流计算四个部分，二水源和三水源模型结构如图2所示。为了反映流域不同下垫面的产流过程差异，同时避免模型参数过多而造成参数率定困难，模型将流域土地利用类型划分为耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地六类，使用不同的模型参数分别进行产流计算；在不同的土地利用类型上，采用蓄满–超渗兼容产流模型 [4] [16] 进行产流计算，并采用三层模型计算其蒸散发；假设不同土地利用类型上各径流成分的汇流作用相同，对其产流量统一进行汇流计算，分别采用逆高斯分布地貌模型 [17] 和线性水库模型对地表径流和地面以下径流(壤中流和地下径流)进行汇流计算。在水源划分上，二水源模型将径流划分为地表和地面以下径流两种成分，三水源模型将二水源模型中的地面以下径流进一步分为壤中流和地下径流，从而划分出地表径流、壤中流和地下径流三种成分，二水源模型和三水源模型的区别主要在产流部分。

Figure 2. Structure of the LWHM-LUCC model (a) two-water sources model; (b) three-water sources model

图2. LWHM-LUCC模型结构图(a) 二水源模型；(b) 三水源模型

雒文生等 [16] 针对半干旱半湿润地区提出的二水源产流模型，即蓄满–超渗兼容产流模型(简称兼容模型)，结构如图3所示。兼容模型将蓄满产流和超渗产流两种模式有机结合，根据超渗产流和流域下渗能力曲线计算地表径流的产流量，根据蓄满产流模式和流域蓄水容量曲线计算地面以下径流的产流量。胡彩虹等 [4] 结合新安江三水源模型和水箱模型的特点，将二水源兼容模型改进为三水源兼容模型。在三水源兼容模型中，地表径流的产流计算保持不变，然后将原地面以下径流的产流量进入自由水蓄水库，根据自由水蓄水容量曲线计算壤中流和地下径流的产流量。

逆高斯分布地貌模型是基于流域地貌特征的概念性汇流模型，采用统计学方法——逆高斯分布来研究流域水流质点在坡面和河道的运动过程，具有较为明确的物理依据。逆高斯分布导出于在给定瞬时点输入后独立单一方向颗粒(或质点)移动的到达时间，这种颗粒的运动起因于微小独立随机增量，而且增量的分布与颗粒位置无关 [6]。逆高斯分布地貌模型的瞬时单位线为

$h\left(t\right)={\left[\frac{\mu \pi }{2\pi t^3}\right]}^{\frac{1}{2}}\exp \left[-\frac{\mu \phi }{2t}+\phi -\frac{\phi t}{2\mu }\right]$ (1)

式中：概念性参数μ = L/C，φ = CL/2D，其中，L为洪水波在坡面或河道的传播距离，C为洪水波的波速，D为洪水波的扩散系数，在坡面汇流时，L可以近似取为F/2l，其中F和l分别为流域面积与干流长度。

Figure 3. Structure of the runoff yield model coupling of saturated storage and excess infiltration

图3. 蓄满–超渗兼容产流模型结构示意图

线性水库模型的瞬时单位线为

$h\left(t\right)=\frac{1}{K}\exp \left(-\frac{t}{K}\right)$ (2)

式中：K为蓄泻系数(滞时)，在三水源模型汇流计算中，当计算壤中流时，K取为KI，当计算地下径流时，K取为KG。

3.2. 模型参数

LWHM-LUCC模型参数可以分为产流参数、蒸散发参数和汇流参数三类，其中二水源模型参数共22个，包括产流参数BN、BM、FC_i和CK_i (i = 1~4)，蒸散发参数WM、CC和CE_i (i = 1~5)，汇流参数CS、DS、CR、DR和CKG；三水源模型参数共27个，在二水源模型参数基础上增加了产流参数SM、EX、CI、CG和汇流参数CKI，各参数具体物理意义如表2所示。

Table 2. LWHM-LUCC model parameters

表2. LWHM-LUCC模型参数

注：建筑用地视为不透水面积，不考虑蒸发和下渗过程，产生的降雨直接转化为地表径流，而水域不考虑下渗过程。

4. 模型模拟及结果分析

4.1. 参数率定与模型评价

在模型参数率定过程中，常用的方法有SCE-UA法、基因法、罗森布瑞克法和单纯形法，其中，罗森布瑞克法的收敛速度最快，单纯形法和SCE-UA法次之，基因法最慢；SCE-UA法和基因法对参数初值的要求较低，而罗森布瑞克法和单纯形法对参数的要求较高；单纯形法和SCE-UA法的精度较高，罗森布瑞克法次之，基因法略差 [18] [19]。综合上述几种方法的优点，本文先采用SCE-UA法的率定结果作为参数初值，然后使用单纯形法进一步率定，从而得到最优的参数结果，其目标函数为

$\min F={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{\left(R_{obs,i}-R_{sim,i}\right)}^2}$ (3)

式中：R_obs,i、R_sim,i分别为第i年(月)的实测径流深和模拟径流深，n为总年(月)数。

本文采用水量平衡系数R、径流深合格率DR(%)和纳什效率系数NSE作为模型精度的评价指标，R定义为模型模拟期内模拟总径流深与实测总径流深的比值，DR(%)定义为合格的年(月)份在整个模型模拟期的占比，一般认为计算径流深与实测径流深的相对误差小于20%就是合格的 [8]，可以表示为

$R={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{R}_{sim,i}}/{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{R}_{obs,i}}$ (4)

$DR\left(\%\right)=n_q/n\times 100\%\left(n_q=\left|R_{obs,i}-R_{sim,i}\right|/R_{obs,s}\le 20\%\right)$ (5)

$NSE=1-{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{\left(R_{obs,i}-R_{sim,i}\right)}^2}/{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{\left(R_{obs,i}-R_{obs,avg}\right)}^2}$ (6)

式中：R_obs,i、R_sim,i和n的意义与公式(3)相同，n_q为实测径流深与模拟径流深的相对误差小于20%的年(月)数，R_obs,avg为实测年(月)径流深的平均值。

一般来说，水量平衡系数R越接近于1，表示模拟的总径流深与实测的总径流深越接近；而径流深合格率DR(%)越接近100%，纳什效率系数NSE越接近于1，表示表明模拟的径流过程越接近于实测径流过程。

4.2. 年径流模拟

选用澜沧江流域1961~2004年的水文资料进行模型的参数率定和检验，其中，1991~2004年的土地利用数据精度相对较高，1985~1990年的土地利用数据精度相对较差。本文以1991~2004年作为率定期，以1985~1990年作为检验期，分别应用二水源和三水源LWHM-LUCC模型对澜沧江流域的年径流进行模拟，率定期和检验期的年径流模拟结果如图4所示，年径流模拟结果评价如表3所示。根据图4和表3分析可知：率定期和检验期的水量平衡系数均近似于1，径流深合格率均为100%，纳什效率系数均大于0.88，二水源和三水源的模拟精度相差较小，且两者的模拟年径流过程与实测年径流过程均较为接近，结果说明二水源和三水源LWHM-LUCC模型的年径流模拟效果基本相同，均具有较高的模拟精度。

Figure 4. Annual runoff simulation results of the Lancang River basin (Simulation value 1 and 2 correspond to the annual runoff simulation values of two-water sources and three-water sources model respectively)

图4. 澜沧江流域年径流模拟结果(模拟值1和模拟值2分别对应二水源和三水源模型的年径流模拟值)

Table 3. Evaluation of annual runoff simulation results of the Lancang River basin

表3. 澜沧江流域年径流模拟结果评价

4.3. 月径流模拟

本文继续以1991~2004年作为率定期，以1985~1990年作为检验期，分别应用二水源和三水源LWHM-LUCC模型对澜沧江流域的月径流进行模拟，率定期和检验期的月径流模拟结果如图5所示，月径流模拟结果评价如表4所示。根据图5和表4分析可知：率定期和检验期的水量平衡系数均近似于1，纳什效率系数均大于0.90，二水源和三水源模型相差较小，但三水源模型的径流深合格率大于70%，二水源模型的径流深合格率则约为50%，且相较于二水源模型，三水源模型的模拟月径流过程与实测月径流过程更为接近，结果说明三水源LWHM-LUCC模型的月径流模拟精度较高，而二水源LWHM-LUCC模型的月径流模拟精度略差，三水源LWHM-LUCC模型的月径流模拟效果优于二水源LWHM-LUCC模型。

Figure 5. Monthly runoff simulation results of the Lancang River basin (Simulation value 1 and 2 correspond to the monthly runoff simulation values of two-water sources and three-water sources model respectively)

图5. 澜沧江流域月径流模拟结果(模拟值1和模拟值2分别对应二水源和三水源模型的月径流模拟值)

Table 4. Evaluation of monthly runoff simulation results of the Lancang River basin

表4. 澜沧江流域月径流模拟结果评价

为了进一步分析二水源和三水源LWHM-LUCC模型对澜沧江流域不同月份的径流模拟效果，分别计算率定期(1991~2004年)、检验期(1985~1991年)和模拟期(1985~2004年)内各月份实测径流深与模拟径流深相对误差的平均值，如表5所示。根据表5分析可知：在二水源模型模拟结果中，6~11月三个时期的径流深相对误差均小于20%，其中7月的径流深相对误差最小，2~5月三个时期的径流深相对误差均大于20%；在三水源模型模拟结果中，1~3月和6~12月三个时期的径流深相对误差均小于20%，其中7月的径流深相对误差最小，而5月三个时期的径流深相对误差均大于20%；结果说明二水源和三水源LWHM-LUCC模型在汛期(6~10月)的径流模拟效果均优于非汛期(11月~次年5月)，尤其是7月的径流模拟效果最好，推测是由于非汛期径流以地下水补给为主，尽管三水源模型较二水源模型在径流模拟时有一定的提升，但LWHM-LUCC模型不能完全模拟流域的基流过程变化。

Table 5. Relative error of monthly runoff depth in the Lancang River basin (unit: percentage)

表5. 澜沧江流域月径流深相对误差(单位：%)

5. 结论与展望

本文构建了澜沧江流域的二水源和三水源LWHM-LUCC模型，采用1986~2004年的资料进行年径流和月径流模拟。主要结论如下：

1) 二水源和三水源LWHM-LUCC模型的年径流模拟效果基本相同，均具有较高的模拟精度；三水源LWHM-LUCC模型的月径流模拟效果优于二水源LWHM-LUCC模型，三水源模型的模拟精度较高，二水源模型的模拟精度略差；说明三水源LWHM-LUCC模型在澜沧江流域具有更好的适用性。

2) 二水源和三水源LWHM-LUCC模型在汛期的径流模拟效果均优于非汛期，尤其是7月的模拟效果最好。

受某些条件所限，本文构建LWHM-LUCC模型仅对澜沧江流域进行了径流模拟的初步研究，还存在着一些不足之处，未来可以考虑在以下方面展开进一步的研究：基于LWHM-LUCC模型对不同的气候和土地利用变化情景进行情景模拟，研究变化环境下澜沧江流域的径流演变规律，并分析流域气候和土地利用变化引起的水文水资源效应；LWHM-LUCC模型在汛期的径流模拟效果较好，可以应用LWHM-LUCC模型对汛期径流进行模拟和预测，从而为澜沧江流域洪水预报等相关研究提供一定的指导。

基金项目

国家自然科学基金项目(91547205，41971040，51579181)。