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标题	NCEP气象数据在大清河流域分布式水文模拟的适用性研究
范文	刘佳+王振海+李传哲+田济扬+穆文彬+徐征和 摘要：SWAT水文模型在国际上得到了广泛的应用和推广，并在国内的多个研究区域已经得到了验证。但作为模型输入的气象数据，其精度和空间分布对SWAT模型的模拟结果有显著影响。位于我国北方地区的大清河流域，流域面积为45 131 km2，全国国家级气象台站仅有2个站点位于流域内部，6个站点分布在流域周边，无法为分布式水文模拟提供充足可靠的气象数据支撑。采用美国国家环境预测中心（NCEP）的全球气象数据为SWAT模型提供输入，并对NCEP数据在大清河流域水文模拟中的适用性进行定量评价。结果表明，降雨数据是否准确对径流模拟的影响最为显著，NCEP数据在大清河流域的适用性较好。 关键词：NCEP气象数据；SWAT模型；分布式水文模拟；大清河流域；适用性 中图分类号：P333文献标识码：A文章编号： 1672-1683（2015）001-0001-03 Applicability of NCEP meteorological data for distributed hydrological modeling in Daqing River Basin LIU Jia1，WANG Zhen-hai2，LI Chuan-zhe1，3，TIAN Ji-yang1，MU Wen-bin1，XU Zheng-he4 （1.State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin，China Institute of Water Resources and Hydropower Research，Beijing 100038，China；2.Geological Survey of Jiangsu Province，Nanjing 210018，China；3.State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science，Wuhan University，Wuhan 430072，China；4.College of Resources and Environment，University of Ji′nan，Jin′an 250002，China） Abstract：Nowadays the SWAT model has been widely used and verified in various research fields in the world.Meteorological data are among the most important inputs of the SWAT model.The accuracy and the spatial distribution of the data have important impact on the simulation results of the SWAT model.For the Daqing River Basin，which is located in North China with an area of 45 131 km2，there are only 2 national meteorological stations located within the basin and another 6 located surrounded.Therefore，the national meteorological stations cannot provide enough information for distributed hydrological modeling.In this study，the global meteorological data from the National Centers of Environmental Prediction（NCEP） are used to provide inputs of the SWAT model，and the applicability of the NCEP data for hydrological modeling is investigated for the study basin.The results have shown that the NCEP data can be widely used in the river basins in North China，and the accuracy of the precipitation data plays an important role in the runoff modeling results. Key words：NCEP meteorological data；SWAT model；distributed hydrological modeling；Daqing River Basin；applicability 随着信息技术的迅速发展和电子科技的不断进步，地理信息系统、遥感、全球定位系统（3S）在水科学领域中得到了日益广泛的应用；同时，社会经济的快速发展促使对水循环、水资源以及生态环境系统的分析需求不断加大，水文模型得到了迅速发展和应用[1]。在众多水文模型中，SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型以其强大的功能、先进的模型结构以及高效的计算，在分布式水文模型中占有重要地位。SWAT模型是建立在GIS基础上的流域尺度、连续时段、基于过程的综合分布式水文模型[2]，具有很强的物理机制。自开发以来在世界多个国家和地区得到了较为广泛的应用。 气象条件和下垫面状况是影响产汇流的两大主要因素。气象数据在时间和空间尺度上的精度直接决定了水文模型模拟的准确程度[3]。SWAT模型在处理降雨等气象数据时，每一个子流域选择的是离质心最近的站点的观测数据。但在实际研究工作中，受气象站点空间分布的局限性，很多研究区域很难得到充足且分布均匀的气象数据（对于清河流域而言，国家级气象台站仅有两个站点位于大清河流域内部，流域周边分布六个站点。），这对SWAT模型的径流模拟结果的质量和精度的影响是显著的。即便可以通过省县级气象局获取更详细的气象资料，但搜集和处理数据的过程费时费力。此外，在我国北方地区，不仅气象站点分布不均，雨量站点也十分稀疏。 目前，美国国家环境预报中心[4-5]（National Centers for Environmental Prediciton，NCEP）可以免费提供1979年1月1日到2014年7月31日的全球气象数据，数据分布均匀且密集，并且已经将降雨量、温度、风速、太阳辐射等气象数据处理成SWAT模型可识别格式，应用于SWAT模型具有相当的便利性。但NCEP气象数据在国内的适用性还没有得到有效的验证。本文采用NCEP提供的气象数据作为输入，基于SWAT模型对大清河流域进行月径流模拟。在流域内选取三个水文站点，应用专门针对SWAT模型研发的自动参数率定工具SWAT-CUP，并结合手动调参进行参数率定和验证，进而检验NCEP气象数据在大清河流域的适用性。本研究成果对于NCEP数据在国内的应用及缺少气象观测站点的流域进行分布式水文模拟均具有重要的参考价值。 1研究区概况与数据处理 1.1研究区概况 大清河流域位于海河流域中部，西起太行山，东至渤海湾，北界永定河，南临子牙河。流域面积为45 131 km2（其中山区占43%，平原占57%），流经山西、河北、北京和天津四省（市）。本研究选取大清河流域内张坊水文站上游流域、西大洋水库上游流域和王快水库上游流域为研究区域，如图1所示。 图1研究区水系 1.2DEM数据 研究流域的DEM数据来源于国际科学数据服务平台（http：//www.geodata.cn/）提供的分辨率为90 m的数字高程数据，应用ArcGIS空间数据处理和转换等功能对其进行拼接、剪切、投影变换等操作，之后输入SWAT模型进行进一步分析和预处理。 1.3土地利用数据和土壤数据 土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（http：www.resdc.cn）， 截取本文研究流域，进行投影变换，再根据SWAT模型自身的土地利用分类系统，重新将土地利用类型分类成与SWAT数据库相对应的6类土地利用类型。 土壤数据采用西部数据中心（http：//westdc.westgis.ac.cn）提供的1∶100万中国土壤类型图，来源于联合国粮农组织（FAO）和维也纳国际应用系统研究所（IIASA）所构建的世界土壤数据库HWSD（Harmonized World Soil Database）， 我国境内数据源为第二次全国土地调查中国科学院南京土壤所提供的1∶100万土壤数据。由于SWAT模型自身的土壤数据库与我国土地资源分类系统存在差异，因此在输入模型之前，需对我国土壤数据重新进行分类和物理属性的建立。 1.4气象数据 研究采用的气象数据由美国国家环境预报中心（NCEP）通过气候预报再分析系统CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）提供。CFSR系统主要通过卫星观测，并且充分考虑了二氧化碳浓度、气溶胶、其他微量气体以及太阳辐射的变化，通过模型预测得到每个站点的气象数据，气象站点空间分辨率较高，而且各站点具有一定的空间独立性。研究选取1990年-2000年的全球气象数据，通过筛选，大清河流域内部站点共44个（见图2）。通过数据分析与纠错，发现除1999年1月-3月部分气象数据缺失外，其它时段数据均比较完整。 图2研究区气象站点分布 2模拟运行与结果分析 2.1模拟运行 首先，通过DEM和数字化河网提取大清河流域的地形地貌和水文信息，然后通过手动加入3个水文观测站。通过SWAT模型[6-9]自动划分出子流域129个。此后，加载土壤数据和土地利用数据（通过前期预处理成SWAT模型可识别格式），设定土地利用类型和土壤类型的阈值均为10%，共划分水文响应单元（HRU）351个。加载44个点气象数据以及44个天气发生器（天气发生器利用气象数据的时间相关性补充缺失数据），进行模拟运行。最后，确定率定期和验证期，结合SWTA-CUP和手动调参对三个站点分别进行参数率定，计算纳什系数（NS）、确定性系数（R2）并对模拟结果进行对比分析。 2.2结果分析 基于构建的SWAT模型，采用三个水文站点（张坊、西大洋、王快）的观测数据对模拟的月径流结果进行率定和验证，1990年作为模型预热期，1991年-1998年作为模型的率定期，1999年-2000年作为模型的验证期。三个研究流域的模拟结果见表1。率定期与校验期的模拟与实测流量过程见图3。 总体来说，三个站点均达到了较好的拟合效果。率定期，西大洋站1991年-1998年模拟结果相对其他两个站点较差，但在可接受范围内，验证期三个站点均达到了较好的模拟结果。从三个站点的流量过程来看，模拟值与实测值的波动情 表1模拟结果评价 图3西大洋、王快、张坊站点模拟与实测流量对比 况大体一致，仅个别峰值的模拟不是很理想。最为显著的是1992年8月，三个站点的模拟流量均大于实测流量的5倍以上。表2对三个研究流域1992年8月和1993年8月的实测降雨数据进行了对比。相比1993年8月，三个流域1992年8月的降雨量明显偏高，而两个时期的实测流量峰值却大致相同。可见降雨量的突然增加是导致模拟流量偏大的主要因素，1992年8月份的降雨数据有待于进一步核实。 值得注意的是，1996年8月大清河流域内产生了10年期间的最大洪峰流量，而模型在三个流域的模拟效果都比较理想。 3结语 就数据本身的精确性而言，我国国家级站台监测的数据 表2研究流域汛期不同时期的实测降雨量 名称流域内雨量站点数 1992年8月 1993年8月 最大值/mm最小值/mm平均值/mm最大值/mm最小值/mm平均值/mm 张坊上游流域5400.67219315.02158.85105.65133.82 西大洋水库上游流域5382.17219264.36140.8678.69103.21 王快水库上游流域3430.09137.93300.61240.32130.21182.68 应该具有更高的精度和可靠性，但由于台站数量有限，且分布不均匀，在分布式水文模拟研究中，部分区域很难得到充足的气象数据。对于SWAT模型自身而言，只能选择距离子流域质心最近的气象站点的观测数据作为整个子流域的输入，因而气象站点距离研究流域的远近与疏密程度对模拟结果有十分重要的影响。本文采用NCEP提供的全球气象数据，作为SWAT模型的输入，对大清河流域的三个子流域进行月径流过程模拟，定性评价了NCEP数据在研究流域分布式水文模拟的适用性。研究结果表明，NCEP数据在大清河3个子流域水文模拟中均具有较好的拟合效果，本文研究结果对NCEP数据在我国无资料地区的水文模拟具有重要意义。 由于受SWAT模型本身以及资料的限制，本文在1990年-2000年的径流模拟中选用了2000年土地利用数据，这对模拟结果还是存在一定程度的影响。此外，NCEP提供的气象数据精度及其在国内其他研究区域的适用性还有待于进一步检验。 参考文献： [1]徐宗学.水文模型[M].北京：科学出版社，2009. 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