基于ＳＷＡＴ模型的平原河湖水网区小流域径流过程模拟

ＤＯＩ：１０．１５９２８／ｊ．１６７４－３０７５．２０１９．０２．００２

基于 ＳＷＡＴ 模型的平原河湖水网区小流域径流过程模拟 丁 洋１，２，赵进勇２，徐征和１，彭文启２，冯 健２，陈学凯２

（１．济南大学 水利与环境学院，山东 济 南 ２５００２２；

２．中国水利水电科学研究院，北京 １０００３８）

摘要：模拟湖北省松滋市小南海流域径流过程，为 未 来 运 用 ＳＷＡＴ 模型诊断小南 海流域面源污染问题提供技术 支撑 。 小南海流域地处洞庭湖生态经济区最上游，是 洞 庭湖上游重要的生态涵养地 。 流 域 处 于 山 地 丘 陵 地 区 与 平原河湖地区的交界地段，上游地区为山地丘陵区，下游地区为平原河湖区，水系结构和产流汇流过程较为 复 杂 。 该流域内无水文站点，水 文 资 料缺 失 。 选 择 了 洞 庭 湖 流 域 、鄱阳湖流域与梁子湖流域 ３ 个相似流域运用 ＳＷＡＴ 模型时所采用的水文参数，运用参数移植法确 定 了小南海流域的水文参数；对 比 基 于 ＤＥＭ 直 接 定 义 水 系 、使 用 Ｂｕｒｎ Ｉｎ 功能对河网进 行 修 正 和 Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 预 定 义 水 系 ３ 种 水 系 定 义 方 法， 选 择 最 适 合 的 Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 方法按照现状进行水文模拟 。 模 型划 分 了 ２５ 个 子 流 域，验证结果表明确定系数 Ｒ２ 与 Ｎａｓｈ－Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ 效 率 系 数 Ｅｎｓ 均 大 于 ０．８５，表明使用水系预定义法及参数移植法的 ＳＷＡＴ 模型模拟小南海流域径流过程是可行的 。 关键词：平原河湖水网区；水 系 预 定 义；参 数 移 植 法；ＳＷＡＴ模 型；径 流模拟

中图分类号：Ｐ３３３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７４－３０７５（２０１９）０２－０００７－０７

ＳＷＡＴ（ｓｏｉｌ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｔｏｏｌ）模型是 长周期分布式流域水文模型，可预测不同土壤类型 、 土地利用方式和管理措施下的流域内不同分区产流 产污情况，已经逐 渐成为 水资源 水环境保护管理规 划中不可或缺的工 具， 通常用于评 估复杂流域内土 地管理模式对水流 、泥沙和农业营养物的长期影响 。 近年来，ＳＷＡＴ 模 型 在 我国的 应 用逐渐发展起来， 孟现勇等（２０１６） 使用 ＣＭＡＤＳ（Ｔｈｅ Ｃｈｉｎａ Ｍｅｔｅｏｒｏ－ ｌｏｇｉｃａｌ Ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎ Ｄｒｉｖｉｎｇ Ｄａｔａｓｅｔｓ，中 国 大 气 同 化驱动数据集） 代替了传统的 ＳＷＡＴ 模型气象资料 的输入方法，解决 了大尺 度流域 缺失气象数据的问 题，并将 ＣＭＡＤＳ 数据集运用到黑 河流域且取得了 良好的模拟效果；范 丽 丽 等（２００８） 以三峡库区大宁 河流域为研究区域，应用 ＳＷＡＴ 模型进行了流域农 业非点源污染负荷 的 模 拟 计 算， 分析了大宁河流域 非点源污染空间分 布 特 征， 并针对模型的空间分析 结果提出了该区非点源污染的防治措施 。

ＳＷＡＴ 模型是 根 据 北 美 地 区 的 土 壤 、植 被 、气 象 、水文等特点而开发，因此在其他地区运用时应建

收稿日期：２０１８－０７－２０ 修回日期：２０１９－０２－０１

基金项目：中国水科 院 科 研 专 项（ＷＥ０１４５Ｂ５３２０１７）； 水 利 部 公 益性行业科研专项（２０１５０１０３０）。

作者简介：丁洋，１９９３ 年生，男，硕士研究 生， 主 要 从 事 流 域 水 环 境循环综合调控研究 。Ｅ－ｍａｉｌ： １０９９８４８２０９＠ｑｑ．ｃｏｍ

通信作者：赵进勇 。 Ｅ－ｍａｉｌ： ｚｈａｏｊｙ＠ｉｗｈｒ．ｃｏｍ

立相应的 数 据 库，以 提 高 基 础 数 据 的 准 确 性（侯 伟 等，２０１５）。 模型中空间离散化是将研究区划分为多 个水 文 响 应 单 元（ ＨＲＵｓ） 的 过 程， 其中对河网水系 的定义是 空 间 离 散 化 的 第 一 步 。 ＳＷＡＴ 模 型 进 行 流域模拟既适用于山地 、丘陵等地势起伏大的地区， 也适用于平原河湖 水 网 区，但是模型在建立数据库 过程中可能会出现 资料缺失的情况，导 致 模 型 精 度 降低；另外平原河湖 水 网区水系结构与产流汇流过 程复杂，从而加大 了 空 间离散化的难度（左 俊 杰 等， ２０１１）。 国内外许 多 学 者对缺失资料情况下平原河 湖水网区使用 ＳＷＡＴ 模型进行了讨论，如将模型运 用到地势平坦的流 域研究了其水文过程，并 且 将 研 究案例中模型的设置和修改及高敏感的地下水参数 运用 到相似的地势平 坦 汇 水 区（Ｓｕｈｍａｌｚ ｅｔ ａｌ， ２００８）；运用改 进 的 ＳＷＡＴ 模型在平原灌区 进 行 了 使用，对 ＤＥＭ（数字高程模型） 进行凹陷化前处理并 运 用 Ｂｕｒｎ Ｉｎ 方法生成水系，Ｂｕｒｎ Ｉｎ 是解决 ＳＷＡＴ 模型直接基于 ＤＥＭ 生成的水 系 与 实 际 水 系 不 相 符 的方法之一（郑捷等，２０１１）； 以我国 ４ 个不同区域的 流域为例，探讨了短序列流量数据对 ＳＷＡＴ 模型率 定精度的影响（Ｓｕｎ ｅｔ ａｌ，２０１７）。

湖北省松滋市小南海流域地处洞庭湖生态经济 区最上游，是洞庭湖上游 重要生态涵养地 。 流 域 处 于山地丘陵地区与 平原河湖地区的交界地段，上 游 地区为山地丘陵区，下游地区为平原河湖区，水系结 构和产流汇流过程较为复杂 。 根据多年水质监测数

据显示，小南海湖泊水质为 Ⅴ类或劣 Ⅴ类，目前该区 域面源污染比较严 重，是小南海流 域生态环境遭到 破坏主要原因 之 一 。 而且该 流域内无水文站点，加 大了 ＳＷＡＴ 模型 在 此 区 域 的 模 拟 难 度 。 本 文 以 小 南海流域为例，针 对缺失 水文资 料和平原水系难以 定义的问题，提出 了缺失 水文资 料小南海流域平原 河湖水网区 ＳＷＡＴ 模型的构建方法，分析了 ３ 种水 系定义方法在小南海流域的适用性，将 小 南 海 流 域 实际的产流汇流过程耦合进模型中，在 ２０１６ 年对小 南海流域进行了径流过程模拟，效果较好，为未来运 用 ＳＷＡＴ 模型诊断小南 海流域 面源污染的问题提 供技术支撑 。

１ 数据来源

１．１ 研究范围

小 南海流域位于湖 北 省松 滋 市内，为 长 江 与 洞 庭湖 连 通 的 咽 喉 地 区，范 围 为 东 经 １１１°４７′１１″～ １１１°５３′０４″、北 纬３０°０３′２９″～３０°０８′４４″，小 南 海 湖 面 积 ８．０３ｋｍ２ 。 小南 海流域属亚热带过渡性季风气 候，年 均 气 温 １６．０℃，最 高 气 温 ３９．５℃，最 低 气 温－ １０．９℃，流域涉及河流包括 松 滋河 西 支（松 滋 西河）、 新河 、南 河 、北 河 、碾 盘 河 、城 南 河 等，涉 及 湖 泊 小 南 海湖 、庆 寿 寺 湖 、稻 谷 溪 湖 、南 湖 、北 湖，涉 及 水 库 包 括南河水库 、北河水库 。

小 南海流域下游地 势 平坦，用 于 灌 溉 的 人 工 渠 道较多，流域内受人工干扰较 严 重，渠 道 纵 横，三 面 环水，其中南有危 河 、东 南 有 松 滋 西 河，中 有 新 河 穿 过 。 小南海湖 的 汇 水 通 道 除 小 型 沟 渠 外，主 要 有 ３ 条小型河流：一是 北面赵 家垸的 红旗渠倒虹吸管进 入小南海湖，是城区洪水入湖的通道；二是从西部丘 岗入湖的蒿子港；三是西北部汇水区入湖的中槽沟 。 小南海湖水通过南海闸沟流入到东北部的松滋西河

中 。 小南海流域水 系 如 图 １，数 字 高 程 模 型（ＤＥＭ） 如图 ２ 。

图 １ 小南海流域水系

Ｆｉｇ．１ Ｍａｐ ｏｆ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ

图 ２ 研究区数字高程模型

Ｆｉｇ．２ ＤＥＭ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ

１．２ 数据来源

ＳＷＡＴ 模型 是 由 ７０１ 个 方 程 、１ ０１３ 个 中 间 变 量组成的（梁新 强，２０１６），模 型 参 数 繁 多，而 模 型 的 参数是 通 过 基 础 数 据 库 的 输 入 来 体 现 或 计 算 的 。 ＳＷＡＴ 模 型 输 入 的 数 据 主 要 有： 数 据 高 程 图 （ＤＥＭ）、土 壤 类 型 数 据 、土 地 利 用 数 据 、河 网 水 系 图 、气象数据 、水文数据等，具体见表 １ 。

本文的数据来源 、格式以及分辨率如表 ２ 。

表 １ ＳＷＡＴ 模型所输入的数据

Ｔａｂ．１ Ｄａｔａ ｆｏｒ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ

表 ２ 研究区空间数据来源及分辨率

Ｔａｂ．２ Ｓｏｕｒｃｅ ａｎｄ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ

数据 分辨率 年份 格式 数据来源

ＤＥＭ

土壤类型图

土地利用图

河网水系图

气象数据

水文数据

３０ｍ ２０１６ ＴＩＦＦ

１∶１００ 万 ２００９ ＧＲＩＤ

１ｍ ２０１６ Ｓｈａｐｅ

／ ２０１６ Ｓｈａｐｅ

／ ２０１３－２０１７ ｔｘｔ

／ ２０１３－２０１７ ｔｘｔ

地理空间数据云

世界和谐土壤数据库（ＨＷＳＤ）

松滋市湖泊保护总体规划

松滋市湖泊保护总体规划

中国气象数据网 、松滋市水利局

径流公式计算

ＳＷＡＴ 模型要求 使 用 的 各图 层必须具有相同 的坐标系，为了满足这一要求，对不 同 来 源 的 各 ＧＩＳ 的图层数据 进 行 投 影 变 换 。 根 据 ＳＷＡＴ 模 型 的 需 要，将经纬度坐标转化为 ＷＧＳ １９８４ 的地理坐标系， 并在 ＷＧＳ＿１９８４＿ＵＴＭ＿Ｚｏｎｅ＿４９Ｎ 投影坐标系下对 各图层进行统一图层投影变换 。

２ 研究方法

２．１ 参数移植法

根据现场调研情况 及 当地 水 利部 门介 绍，小 南 海流域内无水文站，无法 使 用 实 测 流 量 来 对 ＳＷＡＴ 模型进行参数敏感 性 分 析，从而加大了模型率定与 验证的难度 。 使 用 基 于 参 数 移 植 的 ＳＷＡＴ 模 型 模 拟了嘉陵江无资料地区的径流并且表明了参数移植 法在缺资料地区的应用具有一定的适用性（程艳等， ２０１６）。 本研究使 用参数 移植的 方法先确定相似流 域影响径流的水文参数及其范围，其他参数采用常 规方法确定 。

水文参数及其范围选择参考洞庭湖流域（常静， ２０１４）、鄱阳湖流域（陈军宁，２０１３）与梁子湖流域（秦 云，２０１７）等 ３ 个相似流域 ＳＷＡＴ 模型参数的选取， 各个参数范围基于各流域确定的参数值上下边界浮 动 ２０％ 。

２．２ 空间离散化方法

空 间离散化过程包 括 水系 定 义 、子 流 域 划 分 以 及土地利用 类型与土壤类 型 重 新 分 类（Ｎｉｎｇ ｅｔ ａｌ， ２０１３）。 平原河湖水网区域的 ＳＷＡＴ 模型空间离散 化，土地利用和土壤数据的空间离散化与山地 、丘陵

流域相同，但是对于水系定义与子流域划分，由于平 原河湖水网区地势平坦 、流域受人为干扰程度严重， 从而加大了其空间离散化的难度 。

考虑到小南海流域下游水系结构和产流汇流过 程较为复杂，受人为活动影响严重等特点，故对比了 ３ 种水系定义的方法来找出 符 合 小 南 海 流 域 实 际 的 水系情况，分 别 为 基 于 ＤＥＭ 直 接 定 义 水 系 、使 用 Ｂｕｒｎ Ｉｎ 功 能 对 河 网 进 行 修 正 和 Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 预 定 义 水 系 。 ＤＥＭ－ｂａｓｅｄ 基 于 ＤＥＭ 定 义 水系，可根据高程直接用 ＤＥＭ 确 定 水 系； 借 助 模 型 中 Ｂｕｒｎ Ｉｎ 功 能 对 河 网 进 行 修 正，使 得 提 取 的 模 拟 河网同实 际 河 网 有 很 高 的 相 似 度，Ｂｕｒｎ Ｉｎ 功 能 的 原理是 基 于 高 程 的 强 迫 修 正，即 强 制 加 大 河 道 区 ＤＥＭ 数值和 非 河 道 区 ＤＥＭ 数 值 的 高 差（李 硕 等， ２０１３）；Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 预 定 义 水 系（王 蕾 等， ２０１７），根据 实 际 水 系 通 过 Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ 描 绘 出 实 际水 系，然 后 导 入 ＡｒｃＧｉｓ 中 由 ｋｍｌ 文 件 转 成 ｓｈｐ 文件，或 者 直 接 通 过 ＧＩＳ 等辅助工具绘成 实 际 水 系，ｓｈｐ 文 件 属性表中的必需字 段 如 表 ３ 。 ３ 种 ＳＷＡＴ 模型中水系定义方法及其适用性如表 ４ 。

表 ３ 水系属性表中的必需字段

Ｔａｂ．３ Ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｆｉｅｌｄｓ ｉｎ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｔａｂｌｅ

表 ４ ＳＷＡＴ 模型中水系定义方法及其适用性

Ｔａｂ．４ Ｓｕｍｍａｒｙ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｆｉｎｅ ｔｈｅ ｒｉｖｅｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ ＳＷＡＴ

基于 ＤＥＭ 定义水系 根据高程直接用 ＤＥＭ 确定水系 无人为干扰或人为干扰程度小的大中尺度山地 、丘陵流域

Ｂｕｒｎ Ｉｎ 功能 基于高程的强迫修正 水系结构较为复杂 、受人为干扰程度较高的流域

Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 预定义水系 根据实际情况预定义水系 水系结构复杂 、人为干扰程度高，无法直接基于 ＤＥＭ 定义水系的平原地区

３ 结果分析

３．１ ＳＷＡＴ 模型数据库构建

３．１．１ 土地利 用 与 土 壤 类 型 数 据 将 土 地 利 用 类 型分成 ＳＷＡＴ 模 型 需 要 的 １２ 种 类 型， 流 域 内 土 地 利用包括工业用地 、水域 、居民区 、交通用地 、公共用 地 、园 地 、干 草 、林 地 、荒 地 、耕 地 。 其 中 耕 地 面 积 最 大，１９０ｋｍ２，约 占 总 面 积 的 ５４％；其 次 是 林 地 和 水 域，分别约占总面积的 １５％和 １１％ 。 土地利用类型 图如图 ３ 。 通 过 利 用 ＨＷＳＤ 数 据 对 中 国 土 壤 栅 格 图进行提 取 分 析 得 到 研 究 区 土 壤空间分布图如图 ４ 。 研究区共有 ６ 种 类 型 土 壤， 分别为斜纹潜育土 、 单色灰壤 、潜育灰 壤 、深 色 始 成 土 、铁质高活性强酸 土 、普通灰色森林土 。 最后使用 ＳＰＡＷ 软 件 根据 土 壤类型对土壤数据库中物理参数进行计算 。

图 ３ 小南海流域土地利用类型

Ｆｉｇ．３ Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ

图 ４ 小南海流域土壤类型

Ｆｉｇ．４ Ｓｏｉｌ ｔｙｐｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ３．１．２ 气象 数 据 气象数据如降雨 、气 温 、太 阳 辐 射等参数对水文 、植物生产等都有着重要的作用，是 模型的主要数据之一 。 在 ＳＷＡＴ 模型中，需要输入 ５ 类气象数据：日降水量 、日 气 温 数 据（最 高 气 温 、最 低气温）、日 相 对 湿 度 、日 太 阳 辐 射 和 日 平 均 风 速 。 各数据来源与时间序列如表 ５ 。

３．１．３ 水 文数 据 根 据 ＳＷＡＴ 模 型 参 数 介 绍，其

中对径流影响较大的水文数据有 ＣＮ２ 、ＳＯＬ＿ＡＷＣ 、 ＥＳＣＯ 、ＡＬＰＨＡ ＿ＢＦ 、ＲＥＶＡＰＭＮ 、ＧＷ ＿ＲＥＶＡＰ 、 ＲＥＣＨＲ＿ＤＰ 等，参考洞 庭 湖 流 域 、鄱阳湖流域及梁 子 湖 流 域 中 的 这 几 个 参 数，采 用参数移植方法， ＳＷＡＴ 模型确定的参数及其范围如表 ６ 。

３．２ 离散化结果

３．２．１ 小南海流域水系定义 基 于 ＤＥＭ 划 分 水

系 、借助 Ｂｕｒｎ Ｉｎ 功能修正后的 ＤＥＭ 划分水系 、

表 ５ 气象数据来源及时间序列

Ｔａｂ．５ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ ｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ

表 ６ 小南海流域 ＳＷＡＴ 模型水文参数选取

Ｔａｂ．６ Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ

ｏｆ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ

Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 预定义水系见图 ５ 。

根据对小南 海 流 域 ＤＥＭ 数 据 进 行 分 析，小 南 海流域上游 南 河 、北 河 、碾 盘 河 等 区 域 高 程 在 ４５ ～ ２１１ｍ，起伏明显，故 ３ 种 水 系 定 义 的 情 景 在 流 域 上

游区域定义出的水系差别不大 。 在下游区域小南海 湖 、庆寿寺湖等区域附近 高 程 在－４０～６９ ｍ，其 中 ２４ ～４５ ｍ 占 到 了 下 游 区 域 的 ９７％，并 且 小 南 海 湖 周 边水系为人 工 渠 系， 受 人 为 干 扰 影 响 严 重， 从 基 于 ＤＥＭ 划分水系和借助 Ｂｕｒｎ Ｉｎ 功能修正 ＤＥＭ 划分 水系的情景看，下 游 小 南海湖与庆寿寺湖的入湖水 系与实际情况差别 较 大， 故 这 ２ 种方法无法准确定 义小南海湖与庆寿寺湖的入湖水系 。

根据分析结果，本研究使用 ＳＷＡＴ 模型中 Ｐｒｅ－ ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 方法对研究区水系进行定义 。 ３．２．２ 子流 域 划 分 使 用 Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ 方法对研究区进行 预 定 义，预定义子流域应综合考 虑研究区地势 、汇水特点，并结合下游流域的实地调

研，利用 ＡｒｃＧＩＳ 软件对子流 域 进 行 划 分（松 滋 市 人 民政府，２０１６），最终得到 ２５ 个子流域，如图 ６ 。

图 ５ 小南海流域 ３ 种水系定义效果

Ｆｉｇ．５ Ｓｔｒｅａｍ ｎｅｔｗｏｒｋ ｏｆ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ｄｅｆｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｒｅｅ ｍｅｔｈｏｄｓ

图 ６ 研究区子流域

Ｆｉｇ．６ Ｓｕｂ－ｂａｓｉｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ

对于预定义的子流域，属性表必需字段如表 ７ 。 表 ７ 子流域属性表中的必需字段

Ｔａｂ．７ Ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｆｉｅｌｄｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｂ－ｂａｓｉｎ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｔａｂｌｅ

３．２．３ 水文 响应单元划分 子 流 域划 分 完 后，根据 上述建立的土地利用与土壤类型和坡度划分水文响 应单元（ＨＲＵ），设置土地利用面积阈值和土壤类型 面积阈值各 为 ５％，最 终 将 各 子 流 域 划 分 成 ４６６ 个 ＨＲＵ 。

３．３ 模型运行结果验证

本文借鉴径流计算公式计算入湖流量，并作为

实测数据对模型进行率定验证 。 径流计算公式： Ｑ＝ Ｓ×Ｃ×Ｐ （１）

式中，Ｑ 为径流量（ｍ３），Ｓ 为汇水区面积（ｍ２）， Ｃ 为径流系数，Ｐ 为 降 水 量（ ｍ）。 径 流 系 数 Ｃ 的 取 值参 考“湖北省多年平 均 径 流 等 值线图”， 为 ０．６０７ （樊琨等，２０１５）。

选用 Ｎａｓｈ－Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ 效 率 系 数 Ｅｎｓ 和 确 定 系 数 Ｒ２ 作为模型 参 数 率 定 的 标 准 。 其 中，Ｒ２ ＞０．５ 、Ｅｎｓ ＞０．６ 时可以认 为 模 拟 效 果 好 。 由于面源污染核心 区域在位于平原河 网区的小南海湖附近，故 选 择 入 湖河流中 槽 沟 与 蒿 子 港 进 行 了 率 定 与 验 证 。 选 取 ２０１３ 年与 ２０１４ 年为预热期，２０１５ 年为率定期，２０１６ 年为验证 期，经 过 ２ ０００ 次 迭 代 分 析，率 定 期 的 Ｒ２ 与 Ｅｎｓ 分别为 ０．８９ 与 ０．９２，验证 期 的 Ｒ２ 与 Ｅｎｓ 分 别 为 ０．８６ 与 ０．８８ 。 模拟结果如图 ７ 。 径流模拟值与计 算值（以下概化称为实测值）较吻合 。

从 径 流 过 程 来 看，月 流 量 的 大 小 与 降 雨 量 的 大 小呈正相关关 系，在 ２０１６ 年 ６ 月 达 到 峰 值，９ 月 达 到 谷 值 。 从 流 量 数 值 趋 势 分 析，２ 条 河 流 均 在 １－４ 月时模拟值小于实测值，分析其原 因 是： （１）根据 现 场调研情况及土地 利用现状图分析，河 流 附 近 为 分 散式农村居住地，农 村 生活污水直排到入湖渠道与 河流中，而模型中未考虑农村生活污水直排的水量；

图 ７ ２０１６ 年降雨－径流变化情况

Ｆｉｇ．７ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｍｅａｓｕｒｅｄ ａｎｄ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｒａｉｎｆａｌｌ ａｎｄ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎ ２０１６

（２）小南海湖周边渠道化严重，模型只是对入湖水系 进行了概化，但实际上有许多小型沟渠，而沟渠没有 通过土地利用数据传递 给 ＳＷＡＴ 模 型，２ 条 主 要 入 湖河流在一定程度上会受到沟渠分流的影响 。

５－１２ 月模拟值大于 实 测 值，其原因主要是受人 为因素干扰 。 根据当 地 农 业 管 理 措 施，５－１２ 月 蒿 子 港 、中槽沟为灌溉用水高峰期，而模型中未考虑农业 管理措施用水，故实际流量小于模拟值 。

径流模拟的 差 异 主 要 体 现 在 ６－９ 月，造 成 误 差 较大的原因可能与蒸散发的模拟误差有关 。 根据松 滋气象 站 ２０１６ 年 蒸 发 数 据 显 示，当 年 蒸 发 量 为 ７５９． ７ｍｍ，６－９ 月的蒸 发 量 为 ５２５．６ ｍｍ，占 全 年 的 ６９．２％，ＳＷＡＴ 模型仅通 过考虑 松滋站的气象数据 来对蒸发量进行模 拟，无法考虑整 个小南海流域的 蒸发量，当潜在蒸发量较大时，误差会随之增大 。 另 外，平原河湖水网区存在众多沟渠，由于流域潜在蒸 发量较大，故沟渠 的蒸发 量也是 造成误差的一个因 素 。

４ 结论

本 研究选择了洞庭 湖 流域 、鄱 阳 湖 流 域 与 梁 子 湖流域 ３ 个相似流域的研究结果，采用参数移植法 确定水文参数，构建了含有 ＤＥＭ 、土壤类型数据 、土 地利用数据 、河网 水 系 图 、气 象 数 据 、水 文 数 据 的 数 据库 。 对比基于 ＤＥＭ 直接定义水系 、使用 Ｂｕｒｎ Ｉｎ 功能对河网进行 修 正和 Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 预 定 义水 系 ３ 种 水 系 定 义 方 法，本 研 究 中 Ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ 方 法 更 具 有 合 理 性，着 重 强 调 了 Ｐｒｅ－ｄｅ－ ｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ 方法使用时属性表的 必要字段，最终流 域下游 平原河 湖水网区按照现状 进行水文模拟，并划分了 ２５ 个子流域 。 验证结果表 明 Ｒ２ 与 Ｅｎｓ 分 别 为 ０． ８９ 与 ０．９２ 、验 证 期 的 Ｒ２ 与 Ｅｎｓ 分别为 ０．８６ 与 ０． ８８，均大于 ０．８５，说明使用水系 预定义及参数 移 植 法 的 ＳＷＡＴ 模型模拟小南海流 域径流过程是可行的 。

使用 ＳＷＡＴ 模型对流域进行径流过程模拟时， 不可避免地会存在误差 。 在模型搭建时考虑流域农 业管理措施及流域 各 水 源 来 源，可以提高模型模拟 精度 。

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Ｎｉｎｇ ＪＣ，Ｌｉｕ ＧＨ，Ｌｉｕ ＱＳ，ｅｔ ａｌ，２０１２．Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｕｎｉｔｓ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ［Ｊ］． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｗａｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２３（１）：１４－２０．

Ｓｃｈｍａｌｚ Ｂ，Ｔａｖａｒｅｓ Ｆ，Ｆｏｈｒｅｒ Ｎ，２００８．Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉ－ ｃａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｉｎ ｍｅｓｏｓｃａｌｅ ｌｏｗｌａｎｄ ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎｓ ｗｉｔｈ ＳＷＡＴ— ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ ａｎｄ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ［Ｊ］． Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｊｏｕｒｎａｌ，５３（５）：９８９－１０００．

Ｓｕｎ Ｗ，Ｗａｎｇ Ｙ，Ｗａｎｇ Ｇ，ｅｔ ａｌ，２０１７． Ｐｈｙｓｉｃａｌｌｙ ｂａｓｅｄ ｄｉｓ－ ｔｒｉｂｕｔｅｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｓｈｏｒｔ ｐｅｒｉｏｄ ｏｆ ｓｔｒｅａｍｆｌｏｗ ｄａｔａ：ｃａｓｅ ｓｔｕｄｉｅｓ ｉｎ ｆｏｕｒ Ｃｈｉｎｅｓｅ ｂａｓｉｎｓ［Ｊ］．Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｅａｒｔｈ Ｓｙｓｔｅｍ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２１ （１）：２５１－６５．

（责任编辑 张俊友）

Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｕｎｏｆｆ ｆｒｏｍ ａ Ｓｍａｌｌ Ｌａｋｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ Ｕｓｉｎｇ ＳＷＡＴ

ＤＩＮＧ Ｙａｎｇ１，２， ＺＨＡＯ Ｊｉｎ－ｙｏｎｇ２， ＸＵ Ｚｈｅｎｇ－ｈｅ１， ＰＥＮＧ Ｗｅｎ－ｑｉ２， ＦＥＮＧ Ｊｉａｎ２， ＣＨＥＮ Ｘｕｅ－ｋａｉ２

（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｊｉｎａｎ，Ｊｉｎａｎ ２５００００，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ；

２．Ｃｈｉｎａ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８９，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ｉｓ ａ ｃｏｍｐｌｅｘ ｗａｔｅｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ ｒｅａｃｈ ｏｆ Ｄｏｎｇｔｉｎｇ Ｌａｋｅ， ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ ａｒｅａ． Ｉｎ ２０１６， ｗｅ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ｔｈｅ ｒｕｎｏｆｆ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｘｉａｏ－ ｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ Ｔｏｏｌ （ＳＷＡＴ） ｍｏｄｅｌ． Ｔｈｅ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｄａｔａｂａｓｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｂａｓｉｎ ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｔｈｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ （ＤＥＭ）， ｓｏｉｌ ｔｙｐｅ， ｌａｎｄ ｕｓｅ， ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ． Ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｎｏ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ａｎｄ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ， ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎ ｔｈｒｅｅ ｓｉｍｉｌａｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ （ｔｈｏｓｅ ｆｏｒ Ｄｏｎｇｔｉｎｇ Ｌａｋｅ， Ｐｏｙａｎｇ Ｌａｋｅ ａｎｄ Ｌｉａｎｇｚｉ Ｌａｋｅ）． Ｆｕｒｔｈｅｒ， ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｎ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ｗｅｒｅ ｄｅｆｉｎｅｄ ｉｎ ｔｈｒｅｅ ｗａｙｓ：（１） ｄｉｒｅｃｔ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ， ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＤＥＭ；（２） ｒｉｖｅｒ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｂｕｒｎ－Ｉｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ； （３） ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ａｎｄ ｓｔｒｅａｍ ｄａｔａｓｅｔ ｉｎ ＡｒｃＳＷＡＴ． Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｓｔｒｅａｍｓ ｍｅｔｈｏｄ ｒｅｓｕｌｔｅｄ ｉｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｍｏｓｔ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ ｗｉｔｈ ｔｈｏｓｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ａｆｔｅｒ ｂａｓｉｎ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｗａｓ ｃｏｍｐｌｅｔｅｄ， ｉｔ ｗａｓ ｄｉｖｉｄｅｄ ｉｎｔｏ ２５ｓｕｂ－ｂａｓｉｎｓ ａｎｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ ｒｉｖｅｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｗａｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ． Ｆｌｏｗ ｄａｔａ， ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｒｕｎｏｆｆ ｆｏｒｍｕｌａ， ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｖｅｒｉｆｙ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ． Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉ－ ｃｉｅｎｔ （Ｒ２） ａｎｄ ｔｈｅ Ｎａｓｈ－Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ （ＥＮＳ） ｗｅｒｅ ＞０．８５． Ａｌｔｈｏｕｇｈ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ ｗａｓ ｌａｃｋｉｎｇ， ｔｈｅ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ， ｕｓｉｎｇ ｐｒｅ－ｄｅｆｉｎｅｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｍｉｇｒａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ， ｉｓ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｆｏｒ ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ． Ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ ｆｏｒ ａｓｓｅｓｓｉｎｇ ｎｏｎ－ｐｏｉｎｔ ｓｏｕｒｃｅ （ＮＰＳ） ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｘｉａｏｎａｎｈａｉ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ， ａｓ ｅｆｆｏｒｔｓ ｔｏ ｒｅ－ ｄｕｃｅ ＮＰＳ ｃｏｎｔｉｎｕｅ．