長(zhǎng)安大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃項(xiàng)目結(jié)題報(bào)告-張慶海.doc

土壤高濃度CO2對(duì)植物光合作用的影響指導(dǎo)教師：韓楓團(tuán)隊(duì)人員：張慶海，劉穎華，薛曉芹，王麗萍完成時(shí)間：2012年5月17日 二一二年五月目 錄第一章綜述21.1 研究背景21.2 研究目的及意義31.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀31. 3.1 洪水預(yù)報(bào)研究現(xiàn)狀31.3.2 水文模型研究現(xiàn)狀31.3.3 SWAT模型的研究現(xiàn)狀31.3.4 基于GIS的洪水演進(jìn)研究現(xiàn)狀31.3.5 HEC研究現(xiàn)狀31.4 研究現(xiàn)狀的評(píng)價(jià)31.5研究主要內(nèi)容及方法31.6.本研究的特色3第二章研究區(qū)概況32.1 自然地理概況32.1.1流域水系特征32.1.2 地質(zhì)地貌32.1.3 氣候32.1.4 水文32.1.5 土壤與植被32.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)與水資源開(kāi)發(fā)利用概況3第三章研究區(qū)基礎(chǔ)資料處理33.1 數(shù)據(jù)處理33.1.1 DEM數(shù)據(jù)處理33.1.2土地利用數(shù)據(jù)處理33.1.3土壤數(shù)據(jù)處理33.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的建立33.2.1土地利用屬性數(shù)據(jù)庫(kù)33.2.2土壤屬性數(shù)據(jù)庫(kù)33.2.3氣象信息數(shù)據(jù)庫(kù)3第四章基于SWAT的黃土高原典型泥石流區(qū)域徑流模擬34.1 SWAT模型簡(jiǎn)介34.1.1SWAT模型的發(fā)展34.1.2 SWAT模型原理34.1.3 SWAT模型的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行控制34.2 模型對(duì)DEM分辨率和積水面積閾值的敏感性分析34.2.1不同DEM分辨率和集水面積閾值下的地形參數(shù)提取3第五章基于的河道水力演進(jìn)模擬35.1 HEC模型簡(jiǎn)介35.1.1 HEC概述35.1.2 HEC-RAS模型原理35.2 HEC-GeoRAS耦合ArcView GIS提取該流域河網(wǎng)35.3 建立河道山洪（泥石流）演進(jìn)模型35.3.1河網(wǎng)幾何資料的處理35.3.2邊界與初始條件設(shè)置35.3.3演進(jìn)分析35.4 三維顯示各種情景下的洪水淹沒(méi)范圍顯示3第六章運(yùn)用模型研究建莊川典型泥石流流域產(chǎn)生洪水淹沒(méi)的臨界降雨量36.1 運(yùn)用模型研究建莊川典型泥石流流域產(chǎn)生山洪（泥石流）淹沒(méi)的臨界降雨量36.1.1 SWAT構(gòu)建降雨-徑流模擬模型36.1.2不同降雨情景下的山洪（泥石流）演進(jìn)分析36.2 根據(jù)未來(lái)降雨預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)該區(qū)的洪水淹沒(méi)36.2.1不同降雨情景下的徑流量36.2.2不同降雨情景下洪水演進(jìn)分析3第七章結(jié)論與展望37.1 主要結(jié)論37.2 展望3第一章綜述1.1 研究背景洪水通常是指由暴雨、急劇冰雪融化、風(fēng)暴潮等自然因素或水庫(kù)調(diào)度不當(dāng)、水利工程潰決失事等人為因素引起的江河、湖泊洪水流量激增、水位急劇上漲的一種水文現(xiàn)象。洪水是自然和環(huán)境系統(tǒng)變化的產(chǎn)物，其發(fā)生和發(fā)展都受自然和環(huán)境系統(tǒng)的作用和制約。洪水災(zāi)害是指因大雨、暴雨或持續(xù)的降雨是低洼地區(qū)淹沒(méi)、滯水的現(xiàn)象。洪澇災(zāi)害的發(fā)生使人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅和損害。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，洪水災(zāi)害對(duì)人類的危害在不斷的增長(zhǎng)，洪災(zāi)不斷的成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)1。近年來(lái)，由于世界氣候異常，全球多個(gè)國(guó)家都遭遇洪水災(zāi)害的襲擊。據(jù)媒體報(bào)道：2006年6月美國(guó)連降暴雨，使得密西西比河的水位開(kāi)始猛漲，漲高的洪水漫過(guò)了沿途的房屋、農(nóng)場(chǎng)和道路。在艾奧瓦州洪水漫過(guò)了防洪堤，涌入錫達(dá)拉皮茲市城區(qū)，至少438處民居遭浸泡。此外，3000多戶居民離家，前往高處避險(xiǎn)，工廠、汽車均被淹沒(méi)在一片汪洋之中；2008年7月，烏克蘭遭遇百年一遇的大洪水；2011年10月泰國(guó)北部和中部遭遇50年來(lái)最大洪水災(zāi)害，全國(guó)3/4成為汪洋，死亡200多人。2009年5月22日，澳大利亞南利斯莫爾的機(jī)場(chǎng)被洪水包圍。澳大利亞?wèn)|海岸幾天來(lái)連降暴雨，造成洪水泛濫，數(shù)千人被迫離開(kāi)家園。我國(guó)幅原遼闊，全國(guó)大約有2/3的國(guó)土面積都有著不同類型和不同程度的洪水災(zāi)害2。歷年來(lái)洪水災(zāi)害給我國(guó)帶來(lái)了巨大的損失，對(duì)河流沿岸人民的生產(chǎn)生活帶產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。如1954年長(zhǎng)江特大洪水，淹沒(méi)農(nóng)田4755萬(wàn)畝，受災(zāi)人口1888萬(wàn)人，死亡3.3萬(wàn)人，直接經(jīng)濟(jì)損失100億元；1963年海河發(fā)生特大洪水，三大水系決口2400處，有104 個(gè)縣市遭災(zāi)，淹沒(méi)農(nóng)田6600萬(wàn)畝。保定、邢臺(tái)、邯鄲市水深23米，倒房450萬(wàn)間，受災(zāi)人口2200萬(wàn)，死5640人，2254個(gè)工礦企業(yè)停產(chǎn)，京廣鐵路27天不能通車，直接經(jīng)濟(jì)損失60億元；1998年長(zhǎng)江、松花江、嫩江流域發(fā)生特大洪水，直接經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)2000多億元；2003年8月24日，陜西省黃陵縣沮河上游水位暴漲，導(dǎo)致黃陵縣腰坪社區(qū)多個(gè)村組受災(zāi)、建莊川多個(gè)煤礦礦井進(jìn)水，整個(gè)縣直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1億多元。由降水預(yù)報(bào)對(duì)洪水成災(zāi)進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)是一項(xiàng)非工程性減災(zāi)措施，預(yù)先獲知洪水的淹沒(méi)范圍和水深的分布情況，對(duì)于預(yù)先轉(zhuǎn)移受災(zāi)區(qū)的生命財(cái)產(chǎn)，減少損失具有非常重要的價(jià)值，而且對(duì)于洪水造成的災(zāi)害損失進(jìn)行評(píng)估也是非常有用的3。近年來(lái)隨著GIS技術(shù)的發(fā)展，利用GIS的空間分析和可視化功能，模擬顯示洪水淹沒(méi)范圍和水深分布一直是研究的熱點(diǎn)。對(duì)近年來(lái)有關(guān)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)大多都是基于給定水位條件下的有源洪水淹沒(méi)分析和無(wú)源洪水淹沒(méi)分析4-6，對(duì)給定流量進(jìn)行洪水演進(jìn)分析的文獻(xiàn)較少。本文將從給定流量入手，運(yùn)用HEC-RAS、GIS耦合HEC-GeoRAS模型對(duì)研究區(qū)的洪水演進(jìn)進(jìn)行分析。由降雨模擬流域徑流一直是水文界研究的重點(diǎn)、熱點(diǎn)。應(yīng)用物理數(shù)學(xué)和水文知識(shí)在流域尺度范圍內(nèi)對(duì)降雨徑流形成過(guò)程進(jìn)行局部或綜合模擬，可以在一定程度上確定流域的水文響應(yīng)目的的流域降雨徑流模型正是為了直觀反映這一水文現(xiàn)象而建立實(shí)行的一種合理、可行的途徑7。目前國(guó)內(nèi)外研發(fā)了一系列的水文模擬模型，主要分為概念性水文模型和分布式水文模型。本文運(yùn)用物理機(jī)制較強(qiáng)的分布式水文模型SWAT模型對(duì)研究區(qū)降雨徑流進(jìn)行模擬。通過(guò)對(duì)降雨徑流進(jìn)行模擬，結(jié)合數(shù)字高程模型(DEM)，運(yùn)用給定流量的洪水演進(jìn)分析模型，對(duì)由降雨造成的洪水淹沒(méi)進(jìn)行模擬研究，為洪水的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)及防洪調(diào)度提供決策依據(jù)。1.2研究目的及意義實(shí)踐表明，在不斷推進(jìn)防洪工程措施的同時(shí)，必須配套建設(shè)完善的非工程措施體系。非工程防洪減災(zāi)措施主要是指在充分發(fā)揮防洪工程作用的前提下，通過(guò)直接控制洪水手段以外的其它自然條件和社會(huì)條件來(lái)適應(yīng)洪水特征，達(dá)到規(guī)避洪水風(fēng)險(xiǎn)的目的，有效地減少災(zāi)害造成的損失。預(yù)先獲取洪水的淹沒(méi)范圍和水位的分布情況，防洪問(wèn)題將能更有效地得到經(jīng)濟(jì)合理的突破。因此，研究利用新技術(shù)新方法快速、準(zhǔn)確、科學(xué)地模擬、預(yù)測(cè)洪水淹沒(méi)范圍，已成為一個(gè)重要而緊迫的課題。對(duì)降雨洪水可能造成的災(zāi)害進(jìn)行預(yù)估是一項(xiàng)意義重大的工作，而計(jì)算降雨產(chǎn)生的洪水量及洪水可能淹沒(méi)的范圍則是該工作必須要解決的首要問(wèn)題。在一些重點(diǎn)防洪城市和行蓄洪區(qū)，如果能夠通過(guò)氣象部門(mén)的降水預(yù)報(bào)，預(yù)先獲知洪水的淹沒(méi)范圍和水深的分布情況，準(zhǔn)確及時(shí)的發(fā)布洪水災(zāi)害預(yù)警信息，提前做好應(yīng)對(duì)洪水災(zāi)害準(zhǔn)備，合理選擇避讓時(shí)機(jī)，可以保障人民的生命財(cái)產(chǎn)安全，減輕洪澇災(zāi)害；同時(shí)為沿岸單位選址，水工建筑風(fēng)險(xiǎn)分析，防洪指揮調(diào)度和洪澇災(zāi)害的損失評(píng)估等決策工作提供評(píng)判依據(jù)。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1. 3.1洪水預(yù)報(bào)研究現(xiàn)狀洪水預(yù)報(bào)是根據(jù)洪水形成和運(yùn)動(dòng)規(guī)律, 利用水文、氣象信息, 預(yù)測(cè)洪水的發(fā)生與變化過(guò)程的應(yīng)用科學(xué)技術(shù)8。近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在洪水預(yù)報(bào)領(lǐng)域的發(fā)展，國(guó)內(nèi)外洪水預(yù)報(bào)方法取得了可喜的成績(jī)。歸納起來(lái)，洪水預(yù)報(bào)可分為：水文預(yù)報(bào)和水力學(xué)預(yù)報(bào)。洪水水文預(yù)報(bào)是在分析歷史洪水資料的基礎(chǔ)上，通過(guò)水文學(xué)方法，分析未來(lái)一段時(shí)間洪水發(fā)生的概率及洪水特征。張洪剛等9人根據(jù)貝葉斯分析，對(duì)白云山水庫(kù)的概率洪水進(jìn)行了預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，貝葉斯概率可以顯著提高預(yù)報(bào)精度，實(shí)現(xiàn)了預(yù)報(bào)與決策的有機(jī)結(jié)合。吳超羽等10人利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)廣東省飛來(lái)峽水電樞紐工程控制水文站的日均及逐時(shí)流量進(jìn)行了預(yù)報(bào)，研究表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效的模擬非線性的實(shí)際水文系統(tǒng)。邱超11利用模糊聚類分析和模糊數(shù)學(xué)的基本原理，對(duì)影響水文預(yù)報(bào)結(jié)果的特征因子進(jìn)行研究，運(yùn)用特征加權(quán)模糊聚類分析法對(duì)曹娥江流域的歷史洪水進(jìn)行模糊聚類分析，研究表明該方法能夠明顯提高曹娥江流域的洪水預(yù)報(bào)精度。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，傳統(tǒng)水文型預(yù)報(bào)方法已難以滿足實(shí)際防洪的需求，因此需開(kāi)發(fā)流域洪水預(yù)報(bào)的水力學(xué)模型。張真奇等12人針對(duì)平原地區(qū)洪水預(yù)報(bào)特點(diǎn)，建立了以水動(dòng)力學(xué)為主的河道一維洪水預(yù)報(bào)水文水動(dòng)力學(xué)模型。該模型在浙江省諸暨市城關(guān)至湄池河段洪水過(guò)程的模擬與預(yù)報(bào)結(jié)果表明，預(yù)報(bào)水位與實(shí)測(cè)水位吻合良好。張小峰等13人建立了一維非恒定水力學(xué)模型與最小二乘法耦合的實(shí)時(shí)洪水預(yù)報(bào)模型，并運(yùn)用于長(zhǎng)江干流宜昌-山段洪水實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)，取得了較好的效果。1.3.2水文模型研究現(xiàn)狀水文模型是對(duì)自然界中復(fù)雜水文現(xiàn)象的一種概化，是水文水資源科學(xué)中的重要研究領(lǐng)域之一。早在1850年Mulvany建立了推理公式。1932年Sherman提出單位線概念、1933年Horton的入滲方程、1948年P(guān)enman的蒸發(fā)公式等，標(biāo)志著水文模型由萌芽時(shí)代開(kāi)始向發(fā)展階段過(guò)渡14。進(jìn)入20世紀(jì)50年代后，隨著計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，各國(guó)提出了一些著名的水文模型。總結(jié)前人的研究結(jié)果，水文模型主要分為概念性水文模型和分布式水文模型。概念性水文模型主要有：國(guó)內(nèi)，河海大學(xué)趙人俊15教授等提出了新安江模型，該模型有一定的系統(tǒng)性、結(jié)構(gòu)較為完善、應(yīng)用效果較好，得到國(guó)內(nèi)外水文學(xué)者的了解和應(yīng)用。新安江模型經(jīng)歷了從二水源新安江模型到三水源新安江模型和考慮植被作用的新安江改進(jìn)模型。國(guó)外，日本學(xué)者菅原正巳博士1961年提出了水箱模型又稱坦克模型，該模型能以比較簡(jiǎn)單的形式來(lái)模擬徑流形成過(guò)程，把降雨轉(zhuǎn)化為徑流的復(fù)雜過(guò)程簡(jiǎn)單的歸納為流域的蓄水量與出流的關(guān)系進(jìn)行模擬，具有很強(qiáng)的適用性。1971年美國(guó)環(huán)境保護(hù)署開(kāi)發(fā)了暴雨洪水管理模型SWMM模型16-17，該模型是集水文水力水質(zhì)模擬于一體，程序采用模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，具有模擬復(fù)雜下墊面條件的城市流域的雨洪，河道排洪澇模擬及對(duì)城市水質(zhì)進(jìn)行預(yù)報(bào)。1983年美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局開(kāi)發(fā)了降雨徑流模擬系統(tǒng)PRMS模型，該模型可以模擬一般的降水、極端降水及融雪過(guò)程的水量平衡關(guān)系、洪峰及洪峰流量、日平均徑流、洪水過(guò)程等的變化。1980年美國(guó)環(huán)境保護(hù)署發(fā)布HSPE的水文模型，該模型用于大流域范圍內(nèi)自然和人工條件下的水系中水文水質(zhì)過(guò)程的連續(xù)模擬。20世紀(jì)70年代，瑞典國(guó)家水文氣象局開(kāi)發(fā)了HBV水文模型，應(yīng)用尺度可以從小流域到大尺度流域，先后在世界上40多個(gè)國(guó)家得到運(yùn)用。分布式、半分布式水文模型主要有：1979年，Beven很Kirkby提出了以地形為基礎(chǔ)的半分布式流域水文模型TOPMODEL模型18，該模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，優(yōu)選參數(shù)少，是一個(gè)入門(mén)級(jí)的分布式流域水文模型，該模型可以以GIS系統(tǒng)結(jié)合，運(yùn)用較為廣泛。1986年由美國(guó)、法國(guó)和丹麥的科學(xué)家聯(lián)合研發(fā)了SHE模型19，該模型是一個(gè)最早和最具代表性的分布式水文模型。該模型物理機(jī)制強(qiáng)，在研究流域的水文響應(yīng)機(jī)理以及考慮未來(lái)土地利用和氣候變化的影響方面具有較大的優(yōu)勢(shì)。1998年美國(guó)農(nóng)業(yè)部研究中心開(kāi)發(fā)了流域尺度的SWAT模型20，該模型功能十分強(qiáng)大，非常靈活，可以模擬大量的水循環(huán)、土壤侵蝕和非點(diǎn)源污染問(wèn)題。該模型與GIS相結(jié)合，在國(guó)內(nèi)外得到廣泛運(yùn)用。VIC模型21于1994年提出的大尺度陸面水文模型，可同時(shí)進(jìn)行陸-氣間能量平衡和水量平衡的模擬。在一個(gè)計(jì)算網(wǎng)格內(nèi)分別分別考慮了裸土及不同的植被覆蓋類型，并能同時(shí)考慮陸-氣間水分收支和能量收支過(guò)程。TOPKAPI模型22是基于DEM構(gòu)建的分布式水文模型，該模型物理機(jī)制強(qiáng)，通過(guò)幾個(gè)“結(jié)構(gòu)上相似的”非線性水庫(kù)方程來(lái)描述流域降雨-徑流過(guò)程中的不同的地形水文、水力學(xué)過(guò)程，主要模擬水文循環(huán)中的陸面水文過(guò)程。該模型在國(guó)外運(yùn)用相當(dāng)廣泛，包括洪水預(yù)報(bào)、洪水極值分析、無(wú)資料地區(qū)洪水計(jì)算等方面。1.3.3SWAT模型的研究現(xiàn)狀SWAT模型是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部的農(nóng)業(yè)研究中心開(kāi)發(fā)的一個(gè)以日為步長(zhǎng)的連續(xù)空間分布式水文模型，該模型具有較強(qiáng)的物理基礎(chǔ)，并集成到ArcGIS環(huán)境中，具有良好的用戶界面與較強(qiáng)的空間數(shù)據(jù)管理、分析和表達(dá)的能力，在眾多領(lǐng)域得以運(yùn)用23。國(guó)內(nèi)，王中根24等人介紹了SWAT模型的原理，并把SWAT模型運(yùn)用到甘肅省西部的黑河流域，對(duì)河流流域的日、月徑流經(jīng)行了模擬，日徑流過(guò)程模擬的效率系數(shù)達(dá)到0.83；李慧25等人運(yùn)用SWAT模型模擬了山區(qū)瑪納斯河流域的日徑流，模擬的相對(duì)誤差為17%，Nash Sutcliffe效率系數(shù)為0.73，表明SWAT模型可以對(duì)流域日徑流進(jìn)行模擬；馮夏清26等人利用SWAT模型對(duì)烏格爾河流域進(jìn)行模擬，并分析未來(lái)氣候變化情景下河流流量的變化，結(jié)果表明SWAT模型可以很好地模擬烏格爾河流域的徑流變化過(guò)程，尤其是產(chǎn)沙量大的站點(diǎn)，模擬效率較高;郭曉軍27等人用SWAT模型模擬了典型泥石流流域蔣家溝流域的基流月徑流模擬和日徑流變化，模擬結(jié)果的Nash效率系數(shù)和相關(guān)系數(shù)都在0.7以上，SWAT模型可以用來(lái)對(duì)泥石流流域的降水徑流進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。SWAT模型不僅可以對(duì)流域徑流進(jìn)行預(yù)測(cè)，還可以用來(lái)模擬流域非點(diǎn)源污染、泥沙輸送、流域水量平衡及水資源管理、土地利用變化及氣候變化等。張秋玲28運(yùn)用SWAT模型對(duì)太湖流域的農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染的氮、磷進(jìn)行了模擬，模擬結(jié)果較好，為太湖流域的污染管理提供了理論依據(jù)；龐靖鵬29等人運(yùn)用SWAT模型，根據(jù)北京密云水庫(kù)流域90年代早、中、末期的土地利用變化對(duì)該流域的徑流和泥沙負(fù)荷進(jìn)行了模擬，研究了土地利用變化對(duì)流域徑流和泥沙負(fù)荷的影響。SWAT模型在國(guó)外得到廣泛運(yùn)用，很多學(xué)者利用SWAT模型研究了流域的徑流、泥沙和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)等的輸移。Lam等30人用SWAT模型對(duì)位于德國(guó)北部的Kielstau流域的硝酸鹽負(fù)荷進(jìn)行了模擬，逐日觀測(cè)數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)和驗(yàn)證的系數(shù)都0.68-0.78，表明模型在該區(qū)運(yùn)用效果較好。研究表明，農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染主要來(lái)自硝酸鹽污染，在不同的子流域中，營(yíng)養(yǎng)物負(fù)荷與農(nóng)田面積成正比，而與森林面積成反比。Mengistu等31人利用SWAT模型對(duì)美國(guó)Turkey Creey河流域采用STATSGO和SSURGO土壤數(shù)據(jù)集作為SWAT模型輸入模擬、水流水質(zhì)預(yù)測(cè)進(jìn)行了比較，研究表明SSURGO比STATSGO產(chǎn)生更多的徑流，而泥沙負(fù)荷則相反。Richards等32人將SWAT運(yùn)用于美國(guó)德克薩斯州的北博斯基河流域，評(píng)價(jià)了該處的磷負(fù)荷削減50%的最佳農(nóng)業(yè)管理措施，同時(shí)將模型有效地運(yùn)用于沃斯堡附近的瑪麗河，模擬歷史流量，并估算其泥沙、營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷。1.3.4基于GIS的洪水演進(jìn)研究現(xiàn)狀洪水淹沒(méi)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，受多種因素控制，其中地形因素和洪水特征過(guò)程是影響洪水淹沒(méi)范圍的主要因素。洪水淹沒(méi)過(guò)程可以分為兩種：有源淹沒(méi)和無(wú)源淹沒(méi)。有源淹沒(méi)即整個(gè)地區(qū)大面積均勻降水的情形，所有低洼處都可能成為淹沒(méi)區(qū)。無(wú)源淹沒(méi)即高發(fā)洪水向鄰域泛濫，如洪水決堤，或局部暴雨引起的暴漲洪水向四周擴(kuò)散33。近年來(lái)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及GIS技術(shù)的高速發(fā)展，利用GIS強(qiáng)大的空間分析能力和可視化功能，模擬顯示洪水范圍一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。劉仁義等人利用GIS對(duì)復(fù)雜地形洪水淹沒(méi)區(qū)計(jì)算方法進(jìn)行了探討，根據(jù)地形高程和連通性進(jìn)行淹沒(méi)模擬和分析。丁志雄等34人利用GIS將DEM轉(zhuǎn)變?yōu)槎噙呅尉W(wǎng)格后，建立單元水深數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行淹沒(méi)范圍計(jì)算。葛小平等4人采用地理信息系統(tǒng)(GIS)與水力演進(jìn)模型，結(jié)合三維模擬技術(shù)和對(duì)象關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)浙江奉化江流域洪水淹沒(méi)范圍進(jìn)行模擬。陳鵬霄等35人結(jié)合空間數(shù)據(jù)和水文站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Kriging插值方法及一維水力學(xué)模型，生成水面高程數(shù)據(jù)，來(lái)快速獲取洪水淹沒(méi)信息的空間分布。向素玉等36人基于GIS城市洪水淹沒(méi)模擬分析，根據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及測(cè)地圓概念，研究設(shè)計(jì)了洪水?dāng)U散范圍的“膨脹”模擬算法和淹沒(méi)范圍搜索算法。1.3.5HEC研究現(xiàn)狀HEC系列軟件是由美國(guó)陸軍工程兵團(tuán)(USACE)水文工程中心開(kāi)發(fā)的系列水文和水力軟件，業(yè)界一般稱為HEC模型，包括一系列的水文，水力學(xué)模型37。HEC-RAS可以進(jìn)行河道水力演進(jìn)模擬、河道水利工程設(shè)計(jì)等,HEC-RAS所需的河網(wǎng)幾何數(shù)據(jù)可以有HEC-GeoRAS生成。方園皓等38人介紹了HEC-RAS和HEC-GeoRAS的原理結(jié)構(gòu)及建模流程，并對(duì)南四湖下級(jí)進(jìn)行建模，利用模型對(duì)此洪進(jìn)行了模擬，結(jié)果表明該模型對(duì)南四湖是適用的。王栢偉等39人把HEC-RAS模型在三峽庫(kù)區(qū)，模擬了1989年-2000年間209場(chǎng)洪水，并檢驗(yàn)了洪水傳播時(shí)間。且將該模型應(yīng)用于三峽水庫(kù)2006年和2007年蓄水期庫(kù)區(qū)水位的模擬，結(jié)果表明，蓄水期水位變化過(guò)程得到了較好的模擬，對(duì)高水位的模擬誤差可控制在0.2米之內(nèi)。陳建峰40利用HEC-RAS、ArcView GIS耦合HEC-GeoRAS，模擬了黑河金盆水庫(kù)的設(shè)計(jì)洪水（P=1%）和校核洪水（P=0.5%）經(jīng)水庫(kù)調(diào)節(jié)后，在水庫(kù)下游河道和下游區(qū)域的演進(jìn)情況。周毅41利用HEC-RAS、ArcView GIS耦合HEC-GeoRAS,對(duì)疏勒河流域的昌馬水庫(kù)潰壩洪水演進(jìn)進(jìn)行了模擬。1.4研究現(xiàn)狀的評(píng)價(jià)對(duì)洪水預(yù)報(bào)的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者分別從水文學(xué)和水力學(xué)預(yù)報(bào)對(duì)洪水進(jìn)行預(yù)報(bào)，借助現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)及數(shù)學(xué)工具對(duì)洪水發(fā)生的概率及水量進(jìn)行了預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)，大多都是基于歷史洪水資料對(duì)未來(lái)洪水情況進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。對(duì)于降水徑流模擬，國(guó)內(nèi)外研發(fā)了一系列的水文模型，各具特點(diǎn)，從單純的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷骄哂休^強(qiáng)物理機(jī)制的分布式水文模型，對(duì)于流域水文模擬的精度在不斷的提高，使水文模擬得到飛速發(fā)展。對(duì)于洪水演進(jìn)分析，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，從以前的河道計(jì)算圣維南方程到現(xiàn)在的各種現(xiàn)代方法，尤其是3S技術(shù)的發(fā)展，對(duì)洪水演進(jìn)起了極大的推進(jìn)作用，利用3S技術(shù)可以對(duì)洪水進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，使洪水演進(jìn)淹沒(méi)可視化成為可能，大大提高了洪水演進(jìn)分析精度及防洪調(diào)度部門(mén)的決策管理效率。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)洪水，提高洪水預(yù)報(bào)精度，迫切需要建立完整的洪水預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)。而目前的洪水預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究，很少與氣象耦合，建立起降水-徑流-洪水淹沒(méi)演進(jìn)為一體的洪水預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)。1.5研究主要內(nèi)容及方法在洪水預(yù)報(bào)及洪水演進(jìn)問(wèn)題上，目前雖然取得了一系列的成果，但還遠(yuǎn)未達(dá)到成熟的地步。本文就是在前人的基礎(chǔ)上，針對(duì)黃陵縣建莊川典型泥石流區(qū)的特點(diǎn)，和地形狀況來(lái)研究降水-徑流-洪水演進(jìn)狀況，從洪水預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法上有所進(jìn)步，洪水預(yù)報(bào)研究提供新思路。本文主要研究?jī)?nèi)容如下：（1）由地形圖建立建莊川流域DEM數(shù)據(jù)，利用SWAT模型把建莊川流域劃分成一系列子流域，根據(jù)實(shí)測(cè)氣象、徑流數(shù)據(jù)及流域土地利用圖、土壤類型圖構(gòu)建建莊川流域降水-徑流模型，并對(duì)該模型進(jìn)行校準(zhǔn)和敏感性分析，以日為時(shí)間步長(zhǎng)模擬該流域徑流量，得到各子流域出口處的徑流量。根據(jù)氣象部門(mén)的降水預(yù)報(bào)，對(duì)該流域未來(lái)的徑流量進(jìn)行模擬預(yù)報(bào)研究。（2）本文擬運(yùn)用HEC-GeoRAS耦合ArcView GIS根據(jù)建莊川數(shù)字地形模型（DTM）提取該流域河網(wǎng)的幾何數(shù)據(jù)，把提取的幾何數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HEC-RAS中，建立該區(qū)的河道洪水演進(jìn)模型，對(duì)不同降雨條件下的洪水進(jìn)行演進(jìn)模擬，得到各種降水情景下的河道水面水位及水面線數(shù)據(jù)。把HEC-RAS模擬的河道洪水演進(jìn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HEC-GeoRAS中，并在GIS中進(jìn)行3維顯示研究，得到各種情景下的洪水淹沒(méi)范圍及水深分布圖。（3）運(yùn)用該模型，研究建莊川典型泥石流流域產(chǎn)生洪水淹沒(méi)的臨界降雨量及根據(jù)未來(lái)降雨預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)該區(qū)的洪水淹沒(méi)。本研究的最終目標(biāo)是，形成一整套預(yù)報(bào)洪水淹沒(méi)的方法，探求研究區(qū)出現(xiàn)洪水淹沒(méi)村莊時(shí)的臨界降雨量。根據(jù)不同頻率的降水量，模擬研究區(qū)的淹沒(méi)范圍，評(píng)價(jià)不同頻率的洪水的危險(xiǎn)性，為防洪調(diào)度部門(mén)的防洪決策提供依據(jù)，為沿岸居民、單位的選址及防洪河堤的修建提供依據(jù)。1.6.本研究的特色本研究將在前人研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)典型泥石流流域建立基于降雨-徑流模型預(yù)報(bào)洪水淹沒(méi)。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有：（1）利用SWAT模型模擬典型泥石流流域的降水-徑流，使得氣象與洪水預(yù)報(bào)相結(jié)合。（2）利用HEC-RAS模型，對(duì)河道洪水演進(jìn)進(jìn)行研究，從給定流量對(duì)洪水演進(jìn)進(jìn)行分析，為洪水演進(jìn)分析提供了一種新的思路方法。（3）利用GIS對(duì)洪水淹沒(méi)進(jìn)行可視化顯示，較精確的得到洪水淹沒(méi)范圍和水深分布，為災(zāi)后評(píng)估提供依據(jù)。（4）本研究建立了從降雨到洪水演進(jìn)的一整套系統(tǒng)方法，為洪水預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)提供新思路。第二章研究區(qū)概況2.1 自然地理概況建莊川流域位于陜西省延安市黃陵縣城西南部。東經(jīng)10804651.88”-1090212.75”,北緯3502052.48”-3503422.02”東臨宜君縣，西南與旬邑相鄰，南與銅川市相接。該流域東西長(zhǎng)24.79Km,南北寬21.82Km,流域總面積342.78km2。2.1.1流域水系特征建莊川河全長(zhǎng)31.27公里，屬于沮河第二大支流，由西南山區(qū)流向東北黃土溝壑區(qū)，在店頭鎮(zhèn)注入沮河，流域總面積342.78 km2。建莊川河河道彎曲、河流縱比降大，比降為13.4%，支流較多，呈樹(shù)枝狀分布，主要有西溝、曹河、草坪河、窯河。具體水系分布如圖1所示。圖1 建莊川流域水系分布圖2.1.2地質(zhì)地貌建莊川流域?qū)俚蜕角鹆甑孛矃^(qū)，地勢(shì)西高東低，海拔高度從1000米-1600米。建莊川河兩岸發(fā)育有一、二級(jí)河流階地，一級(jí)階地分布較廣，階地寬度從30米-100米，階地高出河谷5-10米，近東西走向。建莊川流域?qū)俣鯛柖嗨沟嘏_(tái)的一部分，主要地層有K1白堊系志丹群砂礫巖夾砂巖，頁(yè)巖及煤線地層，主要分布在流域南部;流域北部分布有Q2+3離石組黃土與馬蘭組黃土餅層。黃土堆積覆蓋整個(gè)流域，黃土堆積厚度呈愈向東愈厚，西部缺乏連續(xù)的黃土披覆。由基底古地貌以及現(xiàn)代流水侵蝕的影響,該區(qū)嶺谷交織,山戀重迭,起伏不平。2.1.3氣候建莊川流域地處內(nèi)陸,屬中溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)。年平均氣溫9.30C，平均最高氣溫27.50C，極端最高溫36.5。冬季(122月)和夏季(68月)氣溫較穩(wěn)定,春季升溫急劇,秋季降溫迅速。最冷月1月,平均氣溫4.7,最熱月為7月,平均氣溫21.9，無(wú)霜期172天，年日照時(shí)數(shù)平均為2528.4小時(shí)。建莊川流域自然降水量呈明顯的季節(jié)性和區(qū)域性變化,降水變率較大,雨量不足。據(jù)19711985年氣象資料統(tǒng)計(jì),年平均降水量775.2毫米,(80%保證率440.1毫米),最大1037.2毫米(1975),最小431.7毫米(1977),相差605.5毫米。年蒸發(fā)量平均1375.9毫米,相當(dāng)降雨量的2倍多,最大月份為五月蒸發(fā)199.1毫米;最小月是1月45.5毫米。由于受地理位置、大氣環(huán)流、森林植被和海拔高度等因素影響,年降水量由西向東遞減。降水量在年內(nèi)和年際變化較大，夏季平均集中占全年51%,秋季占25%,春季占18%,冬季占6%。每年從四月份開(kāi)始,降水迅速增加,7、8、9三個(gè)月為相對(duì)多雨月。12月到1、2月份降水顯著偏少,相差349.5毫米。大于50毫米的暴雨平均每年1次，大于60毫米的暴雨兩年出現(xiàn)一次，大于100毫米的暴雨十五年僅1次。2.1.4水文建莊川河平均流量為0.655立方米/秒,多年平均流量2065萬(wàn)立方米,多年平均輸沙量5.66萬(wàn)噸。該河屬季節(jié)性河流,平時(shí)流量較少,主要徑流集中在7、8、9三個(gè)域，且豐枯懸殊。五年一遇豐水年年徑流量2714萬(wàn)立方米，兩年一遇平水年年徑流量1879萬(wàn)立方米，四年一遇干旱年年徑流量1090萬(wàn)立方米，二十年一遇干旱年年徑流量835萬(wàn)立方米。2.1.5土壤與植被建莊川流域主要土壤類型有黃綿土、褐土、灰褐土、潮土及水稻土這五類土壤，其中黃綿土主要分布在流域的下游的南邊，占流域面積的8.9%；灰褐土主要分布在流域的下游的北邊，占流域面積的9.5%；褐土分布在流域的大部分區(qū)域，主要集中分布在流域的西部，占流域面積的81.4%。此外，在流域的河谷兩岸部分地區(qū)分布有潮土及水稻土，占流域面積的0.2%。建莊川流域森林覆蓋率為81.3%，由于受自然環(huán)境和人為因素的影響,林木分布特點(diǎn)呈現(xiàn)出:陰坡林多,陽(yáng)坡林少;萌生林多,實(shí)生林少;闊葉林多,針葉林少;混交林多、純林少;林下灌木多,林分密度小;林相不齊。因而,生長(zhǎng)慢、產(chǎn)量低、密度小,蓄積少。密林、疏林、灌叢、草地、林中空地等常鑲嵌分布,且垂直分布不明顯。主要樹(shù)種有油松、側(cè)柏、刺槐等。2.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)與水資源開(kāi)發(fā)利用概況流域內(nèi)有8個(gè)行政村，15個(gè)居民小組，764戶居民，3567人。當(dāng)?shù)氐V產(chǎn)資源豐富，有煤、水晶石、石灰石、砂巖、泥巖、紅沙等地下礦藏。已探明的煤炭資源面積145平方公里，地質(zhì)儲(chǔ)量7.3億噸，屬“渭北黑腰帶”煤田，是陜西四大煤田之一。當(dāng)?shù)匾杂衩?、水稻種植為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，突出品種優(yōu)良化、農(nóng)具機(jī)械化、田間管理科學(xué)化、水稻產(chǎn)業(yè)化，全區(qū)共種植玉米3180畝，其中地膜玉米2140畝，共種植水稻876畝。自2002年退耕還林實(shí)施以來(lái)，現(xiàn)已完成設(shè)計(jì)面積營(yíng)造生態(tài)林共計(jì)1175.8畝，（2002年?duì)I造林530畝，2003年445.8畝，2004年200畝），涉及農(nóng)戶245戶，從2002年至 2005年已兌現(xiàn)糧款共計(jì)47.34萬(wàn)元。建莊川流流水資源豐富，圍繞水稻產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，在全流域范圍內(nèi)共建堰塘4座，水庫(kù)1座，灌溉面積1536畝，人均水地營(yíng)0.52營(yíng)/人。同時(shí)該區(qū)實(shí)施了人蓄飲水工程，河道改造，灌渠建設(shè)綜合治理工程及能源沼氣池建設(shè)。具體水資源開(kāi)發(fā)利用圖如圖2所示圖2 水資源利用圖第三章研究區(qū)基礎(chǔ)資料處理3.1 數(shù)據(jù)處理3.1.1DEM數(shù)據(jù)處理數(shù)字地形模型(DTM)是地形表面形態(tài)屬性信息的數(shù)字表達(dá)，是帶有空間位置特征和地形屬性特征的數(shù)字描述。數(shù)字地形模型中地形屬性為高程時(shí)稱為數(shù)字高程模型(DEM，DigitalElevationModel)，高程是地理空間的第三維坐標(biāo)。由于傳統(tǒng)的地理信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是二維的，數(shù)字高程模型的建立是一個(gè)必要的補(bǔ)充。DEM通常用地表格則網(wǎng)格單元構(gòu)成的高程矩陣表示，廣義的DEM還包括等高線、三角網(wǎng)等所有表達(dá)地面高程的數(shù)字表示。本研究區(qū)的柵格DEM來(lái)自中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局西安地調(diào)中心，數(shù)據(jù)分辨率30米。對(duì)DEM數(shù)據(jù)的處理實(shí)質(zhì)是對(duì)DEM中的地形凹陷區(qū)進(jìn)行削峰填洼處理消除誤差。基本操作過(guò)程為洼地的識(shí)別判斷和填充。由于重力的存在，使得在自然狀態(tài)下的水始終向低洼處流動(dòng)，在遇到洼地時(shí)則會(huì)先將洼地填滿，然后在從洼地的最低出口處流出，因而從未經(jīng)處理的DEM中提取的河網(wǎng)常常是不連續(xù)的與實(shí)際不相符合42。同時(shí)，由于DEM水平和垂直分辨率的限制及DEM生成過(guò)程中的系統(tǒng)誤差也會(huì)存在DEM表面凹陷區(qū)，影響水系的提取效果。因此，利用DEM進(jìn)行提取水系時(shí)，首先應(yīng)對(duì)DEM進(jìn)行填洼處理，生成無(wú)洼地的DEM。本研究區(qū)在黃陵縣建莊川流域，假設(shè)整個(gè)研究區(qū)的DEM為可填充型的。利用ArcGIS中的ArcHydro Tools工具對(duì)流域DEM進(jìn)行填洼處理，生成的無(wú)洼地的DEM如圖3所示。圖3 建莊川流域填洼后DEM圖3.1.2土地利用數(shù)據(jù)處理土地利用類型對(duì)于應(yīng)用SWAT模型模擬徑流尤為重要，土地利用類型的編碼是進(jìn)行降雨徑流模擬的計(jì)算的基礎(chǔ)，本研究所需土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，采用的是1986和2000年的1:10萬(wàn)土地利用矢量數(shù)據(jù)。根據(jù)研究需要，對(duì)獲取的土地利用類型圖沿流域邊界進(jìn)行剪切，并以土地類型代碼字段為值（Value）轉(zhuǎn)化為柵格GRID格式。流域具體土地利用分布如圖4所示圖4 建莊川流域土地利用類型圖3.1.3土壤數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心的1：:100萬(wàn)土壤類型矢量圖，根據(jù)研究需要對(duì)獲取的矢量圖沿流域邊界進(jìn)行切割，并與土壤類型代碼字段為值（Value）轉(zhuǎn)化為柵格GRID格式。然后建立土壤類型查詢表文件，對(duì)其進(jìn)行重分類，最終得到模擬的土壤類型。土壤類型及分布見(jiàn)圖5所示圖5 建莊川流域土壤類型分布圖3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)的建立SWAT模型在美國(guó)數(shù)據(jù)調(diào)查的條件下建立的。因此，在運(yùn)用時(shí)需要構(gòu)建適合研究區(qū)的數(shù)據(jù)庫(kù)，這就需要對(duì)SWAT模型自帶的數(shù)據(jù)庫(kù)做一定的修改，尤其是用戶需要建立自己的土壤屬性數(shù)據(jù)庫(kù)。同時(shí)，還需對(duì)土地利用的編碼進(jìn)行轉(zhuǎn)換。對(duì)于氣象發(fā)生器，用戶需要根據(jù)研究區(qū)的實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)，構(gòu)建適合研究區(qū)的氣象發(fā)生器。本研究所有輸入數(shù)據(jù)均采用的是Albers等積圓錐投影系統(tǒng)參考橢球體為Krasovsky。3.2.1土地利用屬性數(shù)據(jù)庫(kù)土地利用數(shù)據(jù)在建模時(shí)需要將數(shù)據(jù)源的分類代碼轉(zhuǎn)化成SWAT能夠識(shí)別的代碼。表1統(tǒng)計(jì)了建莊川流域內(nèi)土地利用/覆被類型與SWAT內(nèi)部代碼的對(duì)應(yīng)情況。同時(shí)建立土地利用連接表，使土地利用圖與SWAT模型的土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)能夠相連接。表1 建莊川流域植被覆蓋類型轉(zhuǎn)換表編碼土地利用類型SWAT模型中的名稱SWAT模型中的代碼21有林地22灌木林地Forest-MixedFRST23其它林地16疏林（灌木）Range-Brush RNGB31高覆蓋度草地32中覆蓋度草地PASTURE PAST33低覆蓋度草地3.2.2土壤屬性數(shù)據(jù)庫(kù)SWAT模型中用到的土壤數(shù)據(jù)主要包括：物理屬性數(shù)據(jù)和化學(xué)屬性數(shù)據(jù)。物理屬性主要包括土壤分層數(shù)、各層厚度、土壤顆粒組成、土壤水文分組、飽和水力傳導(dǎo)系數(shù)等?；瘜W(xué)屬性主要是土壤中氮、磷的初始濃度。土壤的物理屬性決定著土壤剖面中水和氣的運(yùn)動(dòng)狀況，并對(duì)各個(gè)水文響應(yīng)單元中的水循環(huán)起著重要作用。土壤的化學(xué)屬性主要用來(lái)給模型賦初始值，用來(lái)模擬水質(zhì)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的轉(zhuǎn)化傳輸問(wèn)題。其中物理屬性是必需的，化學(xué)屬性是可選的。由于本文是針對(duì)流域的徑流量模擬，不涉及水質(zhì)問(wèn)題，所以主要是確定土壤物理屬性數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)可獲得的數(shù)據(jù)難以滿足構(gòu)建SWAT土壤庫(kù)的要求。為此，土壤可利用有效水量，飽和水力傳導(dǎo)系數(shù)等參數(shù)可根據(jù)土壤顆粒組成(美制)以及土壤有機(jī)質(zhì)采用由美國(guó)農(nóng)業(yè)部開(kāi)發(fā)的土壤水特性計(jì)算程序SPAW進(jìn)行估算，估算結(jié)果可以初步反映出這些土壤參數(shù)的空間分布特征，最終結(jié)果還需在模型率定過(guò)程中進(jìn)行調(diào)整。建莊川流域包括3種土壤類型：黃綿土、褐土和灰褐土。3.2.3氣象信息數(shù)據(jù)庫(kù)降雨量、平均氣溫和太陽(yáng)輻射量等參數(shù)對(duì)水文過(guò)程、作物生長(zhǎng)和養(yǎng)分降解、轉(zhuǎn)化都具有重要影響。其中，連續(xù)的逐日降雨量、日氣溫等氣候資料對(duì)模型的模擬效果將會(huì)產(chǎn)生顯著影響。然而實(shí)際中，由于監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)量少、數(shù)據(jù)資料的缺失等原因以及為了模擬氣候變化對(duì)水文過(guò)程的影響，有必要構(gòu)建一種用于模擬給定氣候條件下的天氣發(fā)生器。天氣發(fā)生器的主要輸入?yún)?shù)有日降雨量、日最高和日最低氣溫、太陽(yáng)輻射量、平均相對(duì)濕度和日平均風(fēng)速等，經(jīng)過(guò)實(shí)測(cè)資料的統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算得出多年月平均氣候特征值。流域的水文氣象數(shù)據(jù)選取 2008-2009年的數(shù)據(jù)，站點(diǎn)位置見(jiàn)圖1。氣象數(shù)據(jù)采用黃陵縣腰坪鄉(xiāng)氣象站逐日的最高和最低氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、太陽(yáng)輻射；降水量采用了降水系列資料較長(zhǎng)的雨量站的日監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；水文數(shù)據(jù)采用黃陵縣水文站實(shí)測(cè)的徑流量數(shù)據(jù)。水文和降水?dāng)?shù)據(jù)由陜西省水文局提供，氣象數(shù)據(jù)由陜西省氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)中心提供。以上資料經(jīng)手工錄入到Excel后，均按模型要求以DBF格式文件存貯。第四章基于SWAT的黃土高原典型泥石流區(qū)域徑流模擬4.1 SWAT模型簡(jiǎn)介SWAT（Soil and Water Assessment Tools）是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部(USDA)農(nóng)業(yè)研究中心(ARS)開(kāi)發(fā)的流域尺度的分布式水文模型，模型開(kāi)發(fā)的最初目的是為了預(yù)測(cè)在大流域復(fù)雜多變的土壤類型、土地利用方式和管理措施條件下，土地管理對(duì)水分、泥沙和化學(xué)物質(zhì)的長(zhǎng)期影響43。SWAT模型能夠?qū)⒘饔騽澐譃槎鄠€(gè)子流域，同時(shí)根據(jù)流域土地利用、土壤類型及坡度分布將子流域劃分為多個(gè)水文響應(yīng)單元。模型能夠同時(shí)計(jì)算數(shù)百個(gè)子流域，能模擬層間流，地下水流，河段演算輸移損失和通過(guò)池塘、水庫(kù)、河流、山谷運(yùn)動(dòng)的泥沙及營(yíng)養(yǎng)物的傳輸和轉(zhuǎn)化。該模型可以讀入觀測(cè)的流量數(shù)據(jù)和點(diǎn)源數(shù)據(jù)，還可以用于資料缺失地區(qū)的模擬。SWAT模型具有較強(qiáng)的物理基礎(chǔ)，它能夠充分利用GIS和RS提供的空間信息及流域內(nèi)的天氣和土地管理特定信息，模擬復(fù)雜大流域中多種不同的水文物理過(guò)程。流域的徑流、泥沙輸送、作物生長(zhǎng)和營(yíng)養(yǎng)成分循環(huán)等物理過(guò)程等都在模型中直接反映，因此SWAT模型不當(dāng)可以應(yīng)用到缺乏流量觀測(cè)的流域，而且可以用于對(duì)象管理措施、氣象條件、植被覆蓋的變化對(duì)徑流、水質(zhì)等影響的定量評(píng)價(jià)44。4.1.1SWAT模型的發(fā)展SWAT模型主要是基于SWRRB，并吸收了CREAMS、GLEAMS、EPIC和ROTO的主要特征。自20世紀(jì)90年代初開(kāi)發(fā)以來(lái)，已經(jīng)經(jīng)歷了不斷的擴(kuò)展。先后推出了94.2版、96.2版本、98.1版本、99.2版本、2000版本、及2005版本。尤其是，98年分別推出了GRASS和Arcview這兩個(gè)GIS軟件集成的版本。在SWAT2005版本中，改進(jìn)了殺蟲(chóng)劑輸移模塊；增加了天氣預(yù)報(bào)情景分析；增加了日以下步長(zhǎng)的降水量發(fā)生器；使在計(jì)算每日CN值時(shí)使用的滯留參數(shù)可以是土壤水容量或者植物蒸散發(fā)的函數(shù)；同時(shí)增加了參數(shù)敏感性分析和參數(shù)自動(dòng)率定與不確定性分析模塊。除了這些SWAT的改進(jìn)版本之外，很多學(xué)者針對(duì)各自研究區(qū)域的特點(diǎn)，對(duì)SWAT模型進(jìn)行了改進(jìn)以適應(yīng)不同的研究情況。主要的改進(jìn)形式有SWIM、SWATMOD、SWAT-G和E-SWAT等。SWIM模型是基于SWAT模型和MATSALU模型，并且與RASS集成。由于SWAT模型在地下水模塊采用的是集總式的，因此Krysanova等45人結(jié)合SWAT模型和MODFLOW模型的長(zhǎng)處，開(kāi)發(fā)了SWATMOD模型。Eckhardt等46人在研究德國(guó)中部低山區(qū)時(shí)，基于研究區(qū)域主要為陡坡和淺層土壤含水層覆蓋在堅(jiān)硬基巖上，對(duì)地下水的徑流貢獻(xiàn)相對(duì)較小，產(chǎn)流主要以壤中流為主的特點(diǎn)，修改了SWAT模型中滲透和壤中流的計(jì)算公式，開(kāi)發(fā)了SWAT-G模型。Griensven等47人把QUAL2E模塊集成到SWAT模型中，增強(qiáng)了SWAT模型的水質(zhì)模擬功能開(kāi)發(fā)了ESWAT模型。迄今為止，SWAT工作組、流域水文模型的研究者及SWAT模型用戶已經(jīng)召開(kāi)了5次國(guó)際研討會(huì)。第一次于2001年在德國(guó)吉森召開(kāi)，第二次于2003年7月在意大利巴里召開(kāi)，第三次于2005年在瑞士蘇黎世召開(kāi)，來(lái)自世界27個(gè)國(guó)家的學(xué)者參加了這次會(huì)議，并討論了SWAT模型的經(jīng)驗(yàn)技巧，以及對(duì)SWAT模型的改進(jìn)等。第四次于2007年在荷蘭代夫特召開(kāi)，第五次與2008年10月在中國(guó)北京召開(kāi)，探討了SWAT模型的發(fā)展及應(yīng)用。4.1.2SWAT模型原理SWAT模型用來(lái)模擬地表水和地下水的水量和水質(zhì)，長(zhǎng)期預(yù)測(cè)人類活動(dòng)對(duì)水、沙、農(nóng)業(yè)、化學(xué)物質(zhì)的長(zhǎng)期影響。作為一個(gè)分布式的水文模型，SWAT模型首先將整個(gè)流域按一定的流域集水面積閥值劃分成若干的子流域。在此基礎(chǔ)上，模型根據(jù)土地利用、土壤類型和坡度組合閥值生成一系列的水文響應(yīng)單元（HRU）。對(duì)于每個(gè)水文響應(yīng)單元，模型將按照概念模型對(duì)其估算凈雨、計(jì)算徑流和產(chǎn)沙、營(yíng)養(yǎng)物的轉(zhuǎn)移產(chǎn)量，然后對(duì)河道進(jìn)行匯流演算，營(yíng)養(yǎng)物的傳輸及轉(zhuǎn)化，最后得到出口處的流量、泥沙產(chǎn)量和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)負(fù)荷。模型的整個(gè)模擬過(guò)程可以分為兩大部分：子流域模塊（產(chǎn)流和坡面匯流部分）和河道演算模塊。前者控制著每個(gè)子流域的徑流、泥沙、營(yíng)養(yǎng)化學(xué)物質(zhì)的產(chǎn)量，并輸入到其自流域的主河道中，后者決定水、沙、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)從河網(wǎng)向流域出口的轉(zhuǎn)移運(yùn)動(dòng)及符合演算的匯總過(guò)程48。SWAT模型是一個(gè)集成和系統(tǒng)化的龐大模型體系，它由732個(gè)方程、1013個(gè)中間變量組成的綜合模型體系，SWAT模型就是通過(guò)整個(gè)龐大的模型體系把實(shí)際中大多數(shù)的地理因素和相當(dāng)多的物理化學(xué)過(guò)程聯(lián)系在一起。SWAT模型主要包括三個(gè)子模型：水文過(guò)程子模型、土壤侵蝕子模型和污染物負(fù)荷子模型。流域水文循環(huán)可分為兩大部分：水文循環(huán)的陸地階段和水文循環(huán)的河道演算階段。陸地水文循環(huán)是水、沙及營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)產(chǎn)出的過(guò)程，水文循環(huán)河道演算是水、沙及營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)從流域河網(wǎng)到流域出口的傳輸過(guò)。4.1.2.1水文循環(huán)的陸地階段SWAT模型的水文循環(huán)陸地階段主要由以下幾部分組成：氣候、水文、泥沙、作物生長(zhǎng)、土壤溫度、營(yíng)養(yǎng)物、殺蟲(chóng)劑和農(nóng)業(yè)管理。模擬的水文循環(huán)基于水量平衡，水文模塊的模擬內(nèi)容見(jiàn)圖6所示。圖6 SWAT模型的水文循環(huán)過(guò)程（1）SWAT模型的模型的水文循環(huán)的水量平衡方程： （4-1）式中：為土壤最終含水量（mm）,為土壤前期含水量（mm），t為時(shí)間不長(zhǎng)（day）,為第i天的降雨量（mm）,第i天的地表徑流量（mm）,第i天的蒸發(fā)量（mm）,為第i天存在土壤剖面地層的滲透量和側(cè)流量(mm),為第i天地下水的出流量（mm）。（2）氣候因素流域氣候因素控制著水量平衡，并決定了水循環(huán)中不同要素的相對(duì)重要性。SWAT模型的氣候因素變量需要的氣候變量有日降水、最高/最低氣溫、太陽(yáng)輻射以及風(fēng)速和相對(duì)濕度。這些變量可以通過(guò)模型的氣侯發(fā)生器自動(dòng)生成，也可直接輸入實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。SWAT模型采用偏態(tài)馬爾科夫鏈模型或指數(shù)馬爾科夫鏈模型生成日降水，采用正態(tài)分布生成溫度和太陽(yáng)輻射，采用修正指數(shù)方程生成日平均風(fēng)速，相對(duì)濕度模型采用三角分布，并且氣溫、 和相對(duì)濕度均根據(jù)干濕日進(jìn)行調(diào)整。（3）水文因素地表徑流：地表徑流的計(jì)算可以采用SCS曲線方法或Green&Ampt方法計(jì)算。徑流峰值的模擬通過(guò)修正的Rations Formula方法和SCS TR-55方法計(jì)算49。在降雨徑流關(guān)系上，SCS模型考慮流域下墊面的特點(diǎn)，如土壤、坡度、土地利用及時(shí)空變化對(duì)降雨徑流關(guān)系的影響，可以應(yīng)用于無(wú)資料流域，該模型還充分考慮了人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響。CSC模型的降雨-徑流基本關(guān)系表達(dá)式：（4-2）式中：為一次性降水總量（mm）;為徑流總量（mm）;初損（mm）;為后損（mm）;為流域當(dāng)時(shí)的最大可能滯留量（mm）。根據(jù)水量平衡原理有： (4-3)前期初損量受土地利用、耕作方式、灌溉條件、枝葉截留、下滲、填洼等因素的影響，它與土壤飽和儲(chǔ)水量呈一定的正比關(guān)系，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，模型開(kāi)發(fā)者提出最合適的系數(shù)為0.2，即：（4-4）結(jié)合式（4-2）、（4-3）、（4-4）求的徑流總量，同時(shí)考慮到初損未滿足時(shí)不產(chǎn)流，得到：(4-5)流域當(dāng)時(shí)的最大可能滯留量在空間上與土地利用方式、土壤類型和坡度等下墊面因素密切相關(guān)，變化幅度較大，不變?nèi)≈?。為了解決這個(gè)問(wèn)題，模型引入了一個(gè)無(wú)因次參數(shù),其具體計(jì)算關(guān)系如下：(4-6)值是反映前期降雨量流域特征的一個(gè)綜合參數(shù)。有上式知，只要知道降雨量和值就能計(jì)算徑流量，降雨量數(shù)據(jù)是易獲取的，而值是計(jì)算的關(guān)鍵因素。下滲：SWAT模型采用土壤蓄量演算法來(lái)計(jì)算植物根部帶每層土壤之間的水的流動(dòng)。如果土壤層的含水量超過(guò)了田間持水量，而且下層土壤含水量沒(méi)有達(dá)到飽和狀態(tài)，就會(huì)存在水的下滲運(yùn)動(dòng)，流動(dòng)速率由土壤層的飽和導(dǎo)水率來(lái)控制；當(dāng)下層土壤含水量超過(guò)了田間持水量，就會(huì)存在水的向上流動(dòng)，這一過(guò)程由上下兩層土壤含水率和田間持水量的比例來(lái)調(diào)節(jié)。壤中流：對(duì)于壤中流計(jì)算，SWAT模型采用動(dòng)態(tài)蓄量模型進(jìn)行計(jì)算，并假定只有在水分到達(dá)田間持水量之后才產(chǎn)流，最大產(chǎn)流量為田間持水量的部分。蒸散發(fā)：SWAT模型的蒸散發(fā)把土壤蒸發(fā)、水面蒸發(fā)和植被蒸騰分開(kāi)來(lái)模擬的。潛在蒸散發(fā)的計(jì)算是實(shí)際蒸散發(fā)的基礎(chǔ)，潛在土壤水蒸發(fā)由潛在蒸散發(fā)和葉面指數(shù)估算。實(shí)際土壤蒸發(fā)用土壤厚度和含水量的指數(shù)關(guān)系式計(jì)算。植物蒸騰由潛在蒸散發(fā)和葉面指數(shù)的線性關(guān)系式計(jì)算。潛在蒸散發(fā)有三種計(jì)算方法：Penman-Monteith法，Priestley-Taylor法和Hargreaves法。SWAT模型中三種方法需要的輸入項(xiàng)不同：Penman-Monteith法需要太陽(yáng)輻射、氣溫、相對(duì)濕度和風(fēng)速；Priestley-Taylor法需要太陽(yáng)輻射、氣溫和相對(duì)濕度；Hargreaves法只需要?dú)鉁?。?）土地利用/植被生長(zhǎng)SWAT模型采用簡(jiǎn)化的EPIC植物生長(zhǎng)模型來(lái)模擬所有植被覆蓋類型。模擬區(qū)的植被分為一年生和多年生植物。植被生長(zhǎng)模型用來(lái)評(píng)價(jià)水分和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)從根系區(qū)的遷移、蒸發(fā)及作物產(chǎn)量。（5）侵蝕SWAT模型采用修正的通用土壤流失方程(MUSLE)來(lái)計(jì)算每個(gè)水文響應(yīng)單元的侵蝕量和泥沙負(fù)荷。修正的通用土壤流失方程公式如下： (4-7)式中：為土壤侵蝕量（t）;為地表徑流（mm）;為洪峰徑流（）為土壤侵蝕因子；為植被覆蓋和作物管理因子；為水保因子；為地形因子。4.1.2.2水文循環(huán)的河道演算階段水文循環(huán)的河道演算階段即河道匯流部分，主要考慮水量、泥沙、營(yíng)養(yǎng)物和殺蟲(chóng)劑負(fù)荷在河網(wǎng)中的輸移，主要包括主河道及水庫(kù)的匯流計(jì)算。（1）主河道匯流主河道演算包括4部分：水、泥沙、營(yíng)養(yǎng)物和殺蟲(chóng)劑。隨著水流向下流動(dòng)，一部分通過(guò)蒸發(fā)損失及河床流失，一部分被人類取用，河道洪水量演算采用變量?jī)?chǔ)存系數(shù)法和Muskingum法計(jì)算。（2）水庫(kù)演算水庫(kù)水量平衡：包括水庫(kù)入流、出流、水面降水、蒸發(fā)、庫(kù)底滲漏、引水和回歸流。對(duì)于水庫(kù)出流，SWAT模型提供三種估算方法：簡(jiǎn)單的讀入實(shí)測(cè)出流數(shù)據(jù)，對(duì)于不受控制的小水庫(kù)，需要規(guī)定一個(gè)特定的泄流速率，對(duì)于大水庫(kù)，采用月目標(biāo)水量方法。4.1.3SWAT模型的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行控制SWAT具體計(jì)算涉及到：地表徑流、地下水、土壤水和河道演算，具體結(jié)構(gòu)圖見(jiàn)圖7.圖7 SWAT模型運(yùn)算結(jié)構(gòu)圖4.2 模型對(duì)DEM分辨率和積水面積閾值的敏感性分析4.2.1不同DEM分辨率和集水面積閾值下的地形參數(shù)提取SWAT模型在劃分子流時(shí)，對(duì)不同分辨率的DEM和不同的集水面積閥值對(duì)地形因子會(huì)產(chǎn)生不同的影響。下圖給出了不同集水面積閥值和不同分辨率劃分子流域的情景。圖8 30米分辨率DEM，集水閥值200ha時(shí)的子流域劃分圖圖9 30米分辨率DEM，集水閥值1000ha時(shí)的子流域劃分圖圖10 30米分辨率DEM，集水閥值2000ha時(shí)的子流域劃分圖圖11 30米分辨率DEM，集