| 标题 | 基于SWAT模型的农业干旱评价方法与应用 |
| 范文 | 李燕等 摘要：以渭河上游灞河流域为研究区域，构建了SWAT分布式水文模型并进行水文过程模拟，得到土壤含水量模拟数据，据此计算获取土壤相对湿度。将计算结果作为农业干旱评价指标，对该流域的旱情等级进行评价。结果显示，2001年和2002年灞河流域春旱严重，2003年伏旱明显，这与流域记载的实际旱情描述大致吻合。研究表明，SWAT模型对于土壤墒情资料缺乏地区的农业干旱评价工作，具有一定的适用性。 关键词：SWAT模型；径流模拟；土壤含水量；农业干旱评价 中图分类号：S423；TV121 文献标识码：A 文章编号：1672-1683（2014）01-0007-05 近年来，我国干旱灾害频发，严重威胁人们的生产和生活环境，特别是给农业生产造成了重大的影响。资料显示，1950年至2001年间，我国每年因旱损失粮食1 413万t，占同期全国粮食产量的4.68%[1-4]。因此，开展干旱研究，进行客观有效的农业干旱评价，为防旱减灾服务，已成为目前亟待解决的问题。 土壤水是作物水分需求的重要来源，常用来作为农业干旱评价研究的重要指标。然而我国绝大多数地区尚未建立土壤墒情监测站，因此获取准确完整的土壤含水量资料存在一定难度。不过，大多数地区水文站点分布密度相对较大，且水文资料系列较长，所以通过流域水文模型模拟土壤含水量不失为一个有效途径。SWAT模型基于DEM数据和水文气象数据建模，不仅考虑了流域内不同土地利用、土壤类型等情况，而且可以描述灌溉等人工管理措施对土壤水文过程的影响。因此本文以渭河上游灞河流域为研究区域，采用SWAT模型进行土壤含水量过程模拟，并据此进行研究区农业干旱评价，为该区域的抗旱决策提供支撑。 1 SWAT模型简介及干旱评价方法 1.1 SWAT模型简介 SWAT（Soil and Water Assessment Tool）是美国农业部（USDA）农业研究局（ARS）开发的流域尺度分布式水文模型，多用于模拟和预测土地管理措施对流域产流、产沙和农业化学物质产量变化的影响[5]。近年来，SWAT模型在北美、非洲、欧洲和亚洲等地得到广泛推广和应用，并且不断地改进[6-10]。 SWAT模型包括水文过程、土壤侵蚀和污染负荷三个子模型，其中对水文过程的模拟分为陆面水文循环模块和汇流演算模块[11]。SWAT模型首先基于DEM数据将流域划分成若干子流域，然后根据不同的土地利用和土壤类型进一步划分水文响应单元（HRU）。模型在各个HRU上独立进行产流计算，汇流到子流域出口[12]，最后通过河道汇流得到流域出口的总径流过程。SWAT模型采用SCS曲线数法以日步长进行降雨径流的模拟，可按年/月/日三种步长输出。 1.2 干旱评价方法 3 模型构建 SWAT模型的构建分以下6个步骤进行：基础数据准备；子流域划分； 水文响应单元（HRU）确定；参数敏感性分析；参数率定及不确定性分析；模型验证。 3.1 基础数据准备 SWAT模型所需基础数据可分为两类：一是支撑模型的空间数据，反映研究区地形、土地利用状况和土壤分布；二是驱动模型的属性数据，反映研究区模拟时段的水文气象情况。 （1）空间数据。 模型运行需要的空间数据有：流域DEM数据、土地利用图和土壤类型图。本文采用90 m×90 mDEM数据、1：10万的灞河流域土地利用图（Landuse）和第二次全国土壤调查南京土壤研究所提供的1：100万土壤类型图（Soil）。这三个空间图均采用统一的WGS1984地理坐标系和Albers等积圆锥投影，通过ArcGIS软件，用流域边界进行切割，转化成栅格大小为100 m×100 m的空间图层，见图2。 （2）属性数据。 a.水文数据。水文数据包括降雨量和径流量。其中，降雨量资料采用研究区内11个雨量站逐日降雨过程；流量资料采用流域出口控制站点马渡王水文站年逐日流量过程。资料年限均为1991年-2003年，雨量站与水文站空间位置见图1。 b.气象数据。气象数据指SWAT模型驱动需要的日均最高/最低气温、日均风速、日均相对湿度和日均太阳辐射。由于研究区无气象站点，因此采用附近与本流域气候、地形条件相似的西安、华山、商县三个气象站点的数据，资料年限和时间尺度与水文数据一致。 c.其他属性数据。其他属性数据包括土地利用类型和土壤属性。 根据土地利用图的属性和SWAT模型自带土地利用数据库，利用ArcGIS软件将该流域的土地利用类型重新分为7类。 SWAT模型用到的土壤属性数据包括物理属性和化学属性两类。其中物理属性数据决定了土壤剖面中水和气的运动情况，并对HRU中的水循环起着重要作用。根据土壤类型图的属性和中国土种数据库资料，借助土壤水文特性软件SPAW计算得到土壤容积密度、有机碳等参数，建立研究区的模型土壤数据库。 3.2 子流域及HRU划分 输入前期准备的基础数据，利用流域DEM生成河网，设定集水面积阈值，将该流域划分为34个子流域。其中子流域划分结果见图3。采用优势地面覆盖/优势土壤类型方法，分别设定土地利用类型20%和土壤类型10%的阈值，将整个流域划分为162个HRU。 3.4 模型验证 将校准得到的参数值带回SWAT模型，利用马渡王水文站2001年-2003年的月径流数据进行验证，实测值与模拟值对比见图5，二者整体上吻合。验证期的模型适应性指标计算结果见表2，相对误差7.02%，确定性系数0.88，Ens为0.87。表明SWAT模型在该研究区有较好的适应性。因此，可以认为SWAT模型能较好地模拟该流域的水文过程。 由于该流域缺少实测土壤墒情资料，故只进行了径流过程的校准及验证。在径流校准过程中考虑了参数的物理意义及研究区的土壤等特性，且径流校准及验证结果满足模型适应性评价指标，因此可以认为SWAT模型及模型参数选择对该流域的土壤水文过程描述合理，可采用模型模拟的土壤含水量数据进行农业干旱评价。 4 干旱评价结果分析 通过SWAT模型模拟计算得到各子流域0～40 cm土层的逐日土壤含水量，再根据SPAW软件推求土壤田间持水量，据此计算得到各子流域的土壤相对湿度，最后通过面积比加权即可以得到整个流域的土壤相对湿度。流域降雨量采用的是流域面平均降雨量。 （1）整个时间段的干旱情况。流域2001年-2003年逐日土壤相对湿度情况见图6。可以看出，土壤相对湿度变化与同时段的降雨过程相一致。降雨多，土壤相对湿度大，说明土壤含水量受降雨影响较大。该流域土壤相对湿度在20%～70%之间，且大多数时间在30%～50%间，处于中等干旱等级和严重干旱等级之间。 综上所述，通过SWAT模型模拟的土壤含水量对研究区2001年-2003年间三个干旱时段进行的旱情评价结果与实际旱情大致吻合，能反映该地区的旱情变化。可以认为，基于SWAT模型土壤水模拟结果进行灞河流域的农业旱情评价，具有一定的可行性。但是鉴于研究区历史资料有限，特别是干旱评价成果过于概化，难以为基于SWAT模型的干旱评价成果提供更有力的验证，因此需要在未来资料累积的基础上进一步研究。 5 结论 （1）基于DEM数据、土地利用、土壤和植被属性、实测水文气象数据等资料，利用SWAT模型在灞河流域进行径流过程模拟，SWAT-CUP中不确定性指标P因子和R因子、相对误差、R2和Ens均在容许范围之内，模拟结果较好，表明SWAT模型对该流域径流过程模拟具有较好的适用性。 （2）利用SWAT模型模拟2001年-2003年的土壤含水量，结合SPAW软件得到的田间持水量，采用土壤相对湿度指标进行农业干旱评价，评价结果与研究区实际旱情基本吻合。研究表明，采用流域水文模型进行土壤含水量模拟，为缺乏土壤墒情资料地区的农业旱情评价提供了一个有效解决途径。 参考文献（References）： [1] 李茂松，李森，李玉慧.中国近50年旱灾灾情分析[J].中国农业气象，2003，24（1）：7-10.（LI MAO-song，LI Sen，LI Yu-hui.Studies on Drought in the Past 50 Years in China.Chinese Journal of Agrometeorology.2003，24（1）：7-10.（in Chinese）） [2] 国家统计局，民政部.中国灾情报告[M].北京：中国统计出版社，1995.（National Bureau of Statistics of China，Ministry of Civil Affairs.Report of the Damage Caused by Disaster in China[M].Beijing：China Statistics Press，1995.（in Chinese）） [3] 新中国五十年统计资料汇编[M].北京：中国统计出版社，1999.（Comprehensive Statistical Data and Materials on 50 Years of New China[M].Beijing：China Statistics Press，1999.（in Chinese）） [4] 成福云.干旱灾害对21世纪初我国农业发展的影响探讨[J].水利发展研究，2002，10（2）：31-33.（CHENG Fu-yun.Investigate the Effects of Drought on China's Agricultural Development in the Early 21st Century[J].Water Resources Development Research，2002，10（2）：31-33.（in Chinese）） [5] 郝芳华，程红光，杨胜天.非点源污染模型—理论方法与应用[M].北京：中国科学环境出版社，2006.（HAO Fang-hua，CHENG Hong-guang，YANG Sheng-tian.Non-point Source Pollution Model[M].Beijing：China Environmental Science Press，2006.（in Chinese）） [6] R Jayakrishnan，R Srinivasan，C Santhi，et al.Advances in the Application of the SWAT Model for Water Resources Management[J].Hydrological Processes，2005，19（3）：749-762. 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