基于改進(jìn)swa模型的灌區(qū)地表水-地下水分布式模擬模型

基于改進(jìn)swa模型的灌區(qū)地表水-地下水分布式模擬模型

1地下水水循環(huán)模型及模型的建立在田間尺度上，可以通過試驗(yàn)和觀測來研究田間氣體變化的過程。就通道或灌溉的規(guī)模而言，相同的方法不可避免地會消耗大量的時間、人力和物力。有時，它僅限于現(xiàn)有的觀察設(shè)備，因此無法獲得相關(guān)因素。灌區(qū)大尺度地表水-地下水分布式模擬為研究灌區(qū)“四水”轉(zhuǎn)化規(guī)律和制定科學(xué)水管理制度提供了新的手段。目前,分布式水文模型基本針對自然流域開發(fā),不適合人類活動影響強(qiáng)烈的灌區(qū)水量轉(zhuǎn)化模擬。代俊峰針對中國南方丘陵水稻灌區(qū)水文特點(diǎn),對SWAT模型進(jìn)行了改進(jìn),構(gòu)建了灌區(qū)分布式水文模型。但該模型對平原灌區(qū)特點(diǎn)及旱作物模塊考慮較少,同時地下水的模擬近似于黑箱子模型,不能模擬地下水的水平運(yùn)動及抽水井的分布。在地下水?dāng)?shù)值模擬方面,MODFLOW是模塊化三維有限差分地下水流動模型,然而很難確定地下水補(bǔ)給量及無法處理復(fù)雜的降雨空間信息和地表徑流信息。在我國引黃灌區(qū)(如本文研究的柳園口灌區(qū)),井渠結(jié)合灌溉模式是一種有效的水管理策略,地表水與地下水的轉(zhuǎn)換是引黃灌區(qū)水循環(huán)的重要過程,必須將二者統(tǒng)一起來進(jìn)行研究。由于分布式模型開發(fā)費(fèi)時費(fèi)力,因此,基于已有模型將地表水模型和地下水模型進(jìn)行耦合成了研究熱點(diǎn)。根據(jù)耦合方式分為緊密耦合和松散耦合兩類,前者模擬精度較高,模型的構(gòu)建需要大量的精確參數(shù)和數(shù)據(jù)支撐;后者精度不如前者,但模型的建立較容易,便于推廣應(yīng)用。Sophocleous和Kim都將SWAT模型和MODFLOW模型進(jìn)行了松散耦合并在不同流域進(jìn)行了驗(yàn)證和應(yīng)用。其研究區(qū)域均為自然流域,而不能直接將模型應(yīng)用于受人類影響較大的灌區(qū)水循環(huán)。張銀輝和羅毅等將SWAT2000、MODFLOW96和CERES-WHEAT,MAIZE模型集成為DEHYDROS模型,并添加了渠系引水灌溉模塊,對內(nèi)蒙古河套灌區(qū)水循環(huán)特征進(jìn)行了研究。DEHYDROS模型對旱作物灌區(qū)考慮較全,而水稻模塊的改進(jìn)較少。本文在對SWAT模型的稻田水分循環(huán)模塊、旱作物水分模擬和渠道滲漏等模塊進(jìn)行改進(jìn)的基礎(chǔ)上建立了灌區(qū)地表水分布式水文模型,將改進(jìn)SWAT模型中HRU地下水補(bǔ)給量的計算值作為MOD-FLOW模型地下水模塊的輸入項(xiàng),利用MODFLOW模型對灌區(qū)地下水進(jìn)行模擬,實(shí)現(xiàn)了灌區(qū)地表水和地下水分布式模型的耦合。2灌溉2.1swat模型的改進(jìn)2.1.1不同生育期稻田排水模式及結(jié)構(gòu)模型SWAT模型將稻田概化為錐形體,其表面積是地形坡度和水體體積的函數(shù),該方法對于洼地或坑洞的模擬是合理的,卻無法合理地描述稻田的蓄水體積和水平衡要素。代俊峰、謝先紅和王建鵬都將稻田表面面積設(shè)置為稻田HRU的面積。稻田表面面積改進(jìn)后,降落在稻田的降雨量也隨之發(fā)生變化,考慮田埂的影響,代俊峰和王建鵬將稻田實(shí)際存儲的降雨量修改為直接降落到田間的降雨量與降落在田埂后流入田間的降雨量之和。這與實(shí)際比較相符,本文予以采用。另外,原模型對稻田的灌排模式處理是蓄水期間當(dāng)蓄水量超過最大蓄水深度(最大蓄水容積)時產(chǎn)生漫流進(jìn)行排水,難以反映田間節(jié)水灌溉模式對不同生育階段蓄水深度的控制。代俊峰用不同生育階段最大蓄水深度來控制稻田排水。謝先紅設(shè)置了水稻不同生育期的適宜水層上、下限深度和降雨后最大蓄水深度3個控制水層來模擬稻田的灌溉排水模式。本文沿用3個蓄水深度來控制稻田灌排模式。SWAT原模型對稻田滲漏的處理過程見圖1,計算公式為式(1)和式(2)。總?cè)霛B量P1通過參數(shù)yy進(jìn)行調(diào)節(jié),當(dāng)土壤含水量大于土壤飽和含水量時會下滲到下一層,滲漏出最后一層的水量并未加到地下水中,也沒有考慮犁底層對稻田滲漏的影響。代俊峰結(jié)合試驗(yàn)成果,規(guī)定了犁底層最大的滲漏量為2mm/d作為限制條件。式中:P1為總?cè)霛B量,m3;yy為參數(shù);K為第一層的土壤滲透系數(shù),mm/h;A稻田水層的表面積,hm2;θa為土壤實(shí)際含水量,mm;θf為土壤田間持水量,mm。實(shí)際分析表明當(dāng)?shù)咎镄钏畷r,土壤含水量比較大,此時參數(shù)yy計算值偏小。因此對yy參數(shù)的計算公式進(jìn)行了改進(jìn),見式(3)。式中:θs為土壤飽和含水率,mm;其它變量同上。同時對入滲規(guī)則進(jìn)行了改進(jìn),犁底層以上的土壤層,當(dāng)土壤含水量超過飽和含水量時就下滲到下一層;犁底層以下,當(dāng)土壤含水量超過田間持水量時下滲到下一層;最后一層的滲漏添加到地下水中。對犁底層最大入滲量Pmax進(jìn)行控制,計算公式見式(4)。犁底層實(shí)際入滲量為犁底層的上一層土壤滲漏量Pi-1和犁底層最大入滲量Pmax的較小值,即當(dāng)Pi-1≤Pmax時,取Pi-1為犁底層實(shí)際入滲量;當(dāng)Pi-1>Pmax時,取Pmax為犁底層實(shí)際入滲量,并將Pi-1和Pmax的差值重新添加到稻田水層中。式中:Pmax為犁底層最大入滲量,m3;Ki為犁底層飽和水力傳導(dǎo)度,mm/h;A稻田水層的表面積,hm2。2.1.2渠系滲漏損失及計算SWAT原模型沒有考慮灌區(qū)內(nèi)灌溉渠道的輸配水滲漏損失對水分循環(huán)的影響。在丘陵地區(qū),渠道與提取的子流域的邊界吻合較好,代俊峰根據(jù)灌溉渠道輸配水功能及其分布將研究區(qū)域內(nèi)的灌溉渠系分為輸水渠系和配水渠系,利用渠系水利用系數(shù)法計算渠系滲漏損失。在平原灌區(qū),渠道的位置并不與子流域的邊界重合,很難對渠道進(jìn)行分類,渠道滲漏損失只能進(jìn)行概化。本文不考慮渠道輸配水流量大小對輸配水損失量的影響,利用渠系水利用系數(shù)法計算區(qū)域渠系損失量,考慮渠系損失是由蒸發(fā)損失、管理損失和滲漏損失等幾個部分組成,因此渠系滲漏損失為渠系損失量乘渠系滲漏系數(shù),并將其添加到需要灌溉的HRU的地下水中,計算公式見式(5)。渠系滲漏系數(shù)則可以根據(jù)灌區(qū)渠道長度、渠道襯砌情況及土壤類型進(jìn)行初步確定,模型率定時作進(jìn)一步調(diào)整。式中:V渠道滲漏為渠系滲漏量,mm;V渠道損失為渠系損失量,mm;β滲漏為渠系滲漏系數(shù);VSWAT輸入為SWAT界面中輸入的灌水量(田間毛灌水定額),mm;η為渠系水利用系數(shù)。2.1.3改變作物生長模型和模型的改進(jìn)SWAT原模型不能對跨年作物(小麥)的葉面積指數(shù)和實(shí)際作物蒸騰量進(jìn)行模擬,主要原因是SWAT模型只能對一年內(nèi)種植并收獲的作物生長進(jìn)行模擬,而對于跨年作物模擬時就會出現(xiàn)錯誤,本文對作物種植操作模塊進(jìn)行了改進(jìn)。對作物種植日期參數(shù)(ipl)和作物生長日期控制參數(shù)(icr)進(jìn)行了調(diào)整。原模型認(rèn)為旱作物的灌水上限為田間持水量,不產(chǎn)生深層滲漏。但實(shí)際中由于局部超額灌水可能會使含水率短時間超過田間持水量,并產(chǎn)生深層滲漏。因此去掉了灌水上限為田間持水量的限制,并將旱作物灌溉產(chǎn)生的深層滲漏添加到地下水中。2.1.4自然流域中的模型分析式中:Et是作物最大蒸騰量,mm;Eo′是扣除冠層截流后的潛在蒸散量,mm;LAI是葉面積指數(shù)。由于自然流域中植被葉面積指數(shù)相對較小,因此該公式在自然流域中是合理的;但在灌區(qū)中,一般作物的葉面積指數(shù)較大,當(dāng)葉面積指數(shù)大于3時,土壤最大蒸發(fā)為零,這與實(shí)際不符。因此引用SWAP模型中的指數(shù)模型計算作物最大蒸騰量,計算公式為:式中:kr為消光系數(shù);其它參數(shù)同上。2.1.5其他方面的改進(jìn)2.2hru-浚域中的子流域分布SWAT模型和MODFLOW模型耦合的難點(diǎn):(1)兩個模型的計算單元不同,存在著計算單元的匹配問題。SWAT模型首先根據(jù)DEM劃分成子流域,在不同子流域內(nèi)根據(jù)不同土地利用類型和土壤類型劃分水文響應(yīng)單元(HRU)作為計算單元,并且HRU沒有具體的空間位置;而MODFLOW模型的計算單元是有限差分網(wǎng)格(cells);(2)SWAT計算單位HRU的信息輸入到MODFLOW中,必須將HRU的空間位置在MODFLOW模型中進(jìn)行手工繪制,但HRU的數(shù)目很多,因此要在MODFLOW中準(zhǔn)確繪制HRU幾乎是不可能的。根據(jù)HRU的定義,不同子流域內(nèi)同種土壤類型和土地利用類型構(gòu)成一個HRU,利用ArcGIS軟件將SWAT模型提取的子流域圖、土地利用圖和土壤類型圖進(jìn)行合并,得到了HRU的空間地理位置,具體見圖2。為了與MODFLOW模型中cells相匹配,要求土地利用圖和土壤圖的分辨率與MODFLOW中的網(wǎng)格大小相同。HRU的空間位置確定以后,HRU與MODFLOW中網(wǎng)格(cells)對應(yīng)方法則采用參考文獻(xiàn)的原理將HRU的編號和網(wǎng)格中的數(shù)字相對應(yīng),利用FORTRAN編程構(gòu)建HRU-cells的交互界面,具體見圖3?？梢愿鶕?jù)用戶選擇,將SWAT模型模擬要素的逐日計算值或月均值的空間分布賦值給MODFLOW模型,實(shí)現(xiàn)SWAT模型和MODFLOW模型的耦合計算。3采用該模型測定了灌溉3.1渠道滲流率定及模型評價柳園口灌區(qū)位于河南省開封市,是一個典型的黃河下游引黃灌區(qū)。以隴海鐵路為界將灌區(qū)分為南北兩個部分,北部引黃區(qū)主要種植水稻和冬小麥,進(jìn)行引黃灌溉,地下水位較高;南部井灌區(qū)主要種植冬小麥、玉米、棉花、大豆等旱作物,通過開采地下水進(jìn)行灌溉,地下水位較低。灌區(qū)基本情況參見文獻(xiàn)。利用改進(jìn)SWAT模型以大王廟水文站作為灌區(qū)出口,研究區(qū)被離散為37個子流域和348個水文響應(yīng)單元,具體見圖4。選定徑流曲線系數(shù)CN2、土壤可利用水量SOL-AWC、土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)ES-CO、作物蒸騰補(bǔ)償系數(shù)ESPO、淺層地下水再蒸發(fā)系數(shù)REVAP和基流alpha因子ALPHA-BF、水稻犁底層水力傳導(dǎo)度Ki和渠道滲漏系數(shù)β滲漏為率定參數(shù)。引黃區(qū)渠系水利用系數(shù)取0.544,受渠道襯砌和地下水頂托作用影響渠道滲漏系數(shù)β滲漏取0.5,率定后β滲漏=0.2;井灌區(qū)渠系水利用系數(shù)取0.788,考慮渠系水利用系數(shù)較大及渠道襯砌,渠道滲漏系數(shù)β滲漏取0.8,率定后β滲漏=0.9。這與以前的研究比較接近。其它參數(shù)率定結(jié)果見表1和表2。本文采用1991—2007年(前9年為率定期,后8年為驗(yàn)證期)的月徑流數(shù)據(jù)對改進(jìn)SWAT模型進(jìn)行校驗(yàn),為了對比分析也利用原SWAT模型進(jìn)行模擬。具體模擬結(jié)果見圖5,誤差指標(biāo)見表3。由圖5可知改進(jìn)后的模型率定期和驗(yàn)證期的模擬徑流過程與實(shí)測值均吻合較好,基本上可以描述灌區(qū)的實(shí)際徑流過程,而原模型模擬值明顯偏小。由表3可知改進(jìn)后的模型率定期的相關(guān)系數(shù)為0.88,相對誤差為-17%,效率系數(shù)為0.75;驗(yàn)證期的相關(guān)系數(shù)為0.95,相對誤差為3%,效率系數(shù)達(dá)到了0.77。而原模型相關(guān)系數(shù)和效率系數(shù)都明顯低于改進(jìn)SWAT模型,并且相對誤差較大。因此改進(jìn)SWAT模型對灌區(qū)地表水循環(huán)的模擬更為合理、準(zhǔn)確。3.2改進(jìn)了swat模型與mot模型的結(jié)合3.2.1子流域中hru的空間變化利用ArcGIS將柳園口灌區(qū)土地利用圖(LandUseClass)和土壤圖(SoilClass)的分辨率都調(diào)整為300m,然后將二者進(jìn)行疊加生成HRU空間分布圖,即將每個子流域中土地利用類型和土壤類型相同的部分作為一個HRU,從而確定了HRU的空間位置,具體見圖6。3.2.2改進(jìn)swit模型法將改進(jìn)SWAT模型提取的區(qū)域作為MODFLOW模型的研究區(qū)域,具體見圖7。將研究區(qū)域離散為300m×300m的正方形網(wǎng)格,共劃分為141行,226列,3層。根據(jù)地形地貌和水文地質(zhì)等條件的不同將其劃分為兩個區(qū):第一區(qū)為引黃區(qū),主要受引黃灌溉和氣象的影響,第二區(qū)為井灌區(qū),主要受井灌和氣象的影響。邊界條件:上邊界為第一層的潛水位,下邊界為不透水層。柳園口灌區(qū)北界為黃河大堤,受黃河強(qiáng)烈側(cè)滲補(bǔ)給,為河流邊界。西南和東界是改進(jìn)SWAT模型提取的邊界,地表徑流和地下徑流主要流向區(qū)域內(nèi)部,可認(rèn)為是無水流邊界。垂向排泄主要是潛水蒸發(fā)和機(jī)井抽水,根據(jù)惠北試驗(yàn)站開展的潛水蒸發(fā)試驗(yàn),對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸,得到不同時段的多年平均最大潛水蒸發(fā)強(qiáng)度和最大潛水蒸發(fā)深度,砂壤土最大潛水蒸發(fā)深度取3m,輕壤土最大潛水蒸發(fā)深度為2m。抽水量和抽水日期采用改進(jìn)SWAT模型中的取值,具體根據(jù)作物的種植面積、作物生長日期、降雨情況、以及典型調(diào)查資料綜合確定。垂直補(bǔ)給主要是降雨入滲補(bǔ)給,灌溉入滲補(bǔ)給和渠道入滲補(bǔ)給。MODFLOW模型中的地下水補(bǔ)給采用改進(jìn)SWAT模型中每個HRU的地下水補(bǔ)給計算值,利用HRU-cells交互界面將改進(jìn)SWAT模型計算的逐日的地下水補(bǔ)給量的空間分布輸入到MODFLOW模型中,柳園口灌區(qū)地下水補(bǔ)給空間分布見圖8。3.2.3地下水位驗(yàn)證結(jié)果模型計算用到的水文地質(zhì)參數(shù)主要有含水層的水平水力傳導(dǎo)度Kh、垂直水力傳導(dǎo)度Kv、貯水率SS、給水度Sy。根據(jù)研究區(qū)域的地質(zhì)資料初步擬定參數(shù),利用1990—1999年的實(shí)測地下水位資料對水文地質(zhì)參數(shù)進(jìn)行率定,利用2000—2006年的實(shí)測地下水位資料進(jìn)行驗(yàn)證。校正后的水文地質(zhì)參數(shù)見表4,率定期和驗(yàn)證期整個灌區(qū)均勻分布的49口觀測井(觀測井的位置見圖7)的地下水位模擬值與觀測值的散點(diǎn)圖見圖9,誤差指標(biāo)計算成果見表5。由圖9可見各點(diǎn)均勻地分布在1∶1相關(guān)線兩側(cè)的附近,表明模型沒有系統(tǒng)性錯誤。從表5可見,各種誤差指標(biāo)均在允許的范圍之內(nèi),相關(guān)系數(shù)均在96%以上,這表明地下水位模擬值和實(shí)測值吻合較好,模型所取參數(shù)和水文地質(zhì)條件概化準(zhǔn)確、合理,模型運(yùn)行穩(wěn)定,可用于灌區(qū)水量轉(zhuǎn)化模擬。4改進(jìn)的土地利用模型及其率定和驗(yàn)證本文根據(jù)灌區(qū)特點(diǎn)對SWAT模型中的稻田和旱作物水分循環(huán)模塊、作物蒸騰等模塊進(jìn)行了改進(jìn),增加了渠道滲漏模塊,構(gòu)建了灌區(qū)地表水分布式水文模型。根據(jù)HRU的定義,利用ArcGIS確定了SWAT模型中HRU的空間位置。利用FORTRAN編程構(gòu)建了HRU-cells交互界面,將SWAT模型中的HRU與MODFLOW中差分網(wǎng)格相對應(yīng),解決了計算單元不匹配問題。通過HRU-cells交互界面將改進(jìn)SWAT模型每個HRU的地下水補(bǔ)給計算值作為MODFLOW模型地下水補(bǔ)給模塊的輸入項(xiàng),實(shí)現(xiàn)