第19卷第1期2021年2月南水北调与水利科技（中英文） South-to-North Water Transfers and Water Science Technology Vol.19 No. 1 Feb. 2021D O I ： 10.13476/j. cnki. nsbdqk. 2021.0008
甘容，陈长征.沙颍河流域径流过程模拟与径流组分变化特征[J].南水北调与水利科技（中英文），2021，19(1): 83-91，128. G A N R ,C H E N C Z. Simulation of runoff process and variation characteristic in Shaying River basin[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology,2021,19(1) ：83-91,128. (in Chinese) 沙颍河流域径流过程模拟与径流组分变化特征
甘容h 2，陈长征2’3
(1.清华大学-宁夏银川水联网数字治水联合研究院，北京100084;
2.郑州大学水利科学与工程学院，郑州450001;
3.河南省地下水污染防治与修复重点实验室，郑州450001)
摘要：采用线性关系和非线性关系对沙颍河流域的地下水退水曲线进行拟合对比，基于改进的SWAT(soil and w a ter assessment tool) 模型对沙颍河流域径流过程进行模拟, 并采用 Nash-Sutcliffe
效率系数、百分比偏差及确定系数等3个指标对模拟效果进行评价，在此基础上，分析沙颍河流域径流过程的年内和年际变化特征。结果表明：沙颍 河流域地下水退水曲线非线性关系拟合比线性拟合效果好，基于此建立的模型模拟结果较好；沙颍河流域地表径 流、壤中流和基流分别占径流量的55. 5%、25_ 4%和19.1%，冬季径流主要由基流补给，径流年内分配与降水变化 基本一致，具有明显的季节变化和不均匀性;1961—2014年径流量呈上升趋势，地表径流和基流的波动与径流的变 化基本一致，呈上升趋势；1961—2014年壤中流呈下降趋势。
关键词：径流过程；地表径流；基流;SWAT 模型；沙颍河
中图分类号:TV213 文献标志码：A 开放科学（资源服务)标志码（OSID):
水循环将地球水圈和其他圈层相互联系起来， 并在它们之间进行水量和能量的交换，是地球上一 个
重要的自然过程。大气降水、地表水、土壤水和 地下水在水循环过程中进行相互转化，使水资源 成为能被人类及其他生物持续利用的再生资 源[1]。径流过程是水循环中最重要、最庞杂的物 理过程；降水落到陆地，一部分经蒸发返回大气； 一部分经植物截留、入渗、填洼及地面滞留后，通 过不同途径形成地表径流、壤中流和地下径流，汇 人河海。不同地区不仅地质构造、地貌、土壤性 质、植被、湖泊、沼泽等条件不同，气候条件也千差 万别，因此流域的径流过程极其复杂，而建立准确 性高的流域水文模型是探索和认识复杂径流过程和 产流机理的有效手段[2]。美国农业部开发的SWAT(soil and water as sessment tool ) 模型i 3] 是一种基于物理机制 的分布式水文模型，在流域水文过程模拟中已得到广泛的 应用[45]。宁吉才等M 针对SW A T 模型中水文响应 单元（hydrologic response unit , HRU )的空间定位 问题，基于G IS 的空间分析功能对其进行改进，提 出了 H R U 空间离散化的方法，实现了 H R U 在空 间上的准确定位。郑捷等[7]针对平原灌区人工干 扰自然流域背景下复杂的水循环特点，在沟渠、河 网的提取方法、子流域的划分及作物耗水量计算 等对SW AT 进行了改进。Zhang 等使用改进的 SW AT 模型模拟了径流对土地利用变化的响应。 马放等w 分析了亚流域划分尺度对径流、泥沙和 营养物的模拟效果的影响。贺瑞敏等[1°]构建了整 个海河流域的径流模拟平台，探究大型流域的气 候变化对河川径流的影响。但SW A T 模型在基流
过程模拟、径流成分方面研究较少。
沙颍河是淮河最大的支流，也是华北产粮区灌收稿日期：202(H)6-14 修回日期：202(H)8~06 网络出
版时间：2020-1屮26
网络出版地址：kns. cnki. net/kcms/detail/13.1430. T V. 20201026. 1713. Oil. html
基金项目：清华大学水沙科学水利水电工程国家重点实验室及宁夏银川水联网数字治水联合研究院联合开放研究基金资助课题（sklhse
2020-Iowll)；国家自然科学基金(51509222;51279183)
作者简介：甘容（1983—)，女，湖北随州人，副教授，主要从事水文学及水资源研究。E-maU:ganr 〇***********〇m
水文水资淥 • 83
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第19卷第1期南水北调与水利科技（中英文）2021年2月
溉用水的重要来源，且具有多闸坝、高污染、洪涝旱 灾频繁、人类活动密集的典型特征，整体的水文过程 较为复杂[11]。研究沙颍河流域的径流过程不仅可 以在很大程度上增强对流域水文循环过程机理
的认 识，有效降低洪旱灾害带来的破坏，而且是建立变化 环境下流域水资源规划的重要基础工作，对于促进 流域的社会经济发展、实现水资源的可持续开发利 用有重要意义。
本文利用改进的SW A T模型，建立适用于沙颍 河流域的水文模型，对流域长期水文过程进行模拟。在此基础上，分析流域的径流过程特征，并探究气候 变化下流域径流和基流变化特征。
1材料和方法
贝雷钢桥1.1 研究区概况及数据介绍
沙颍河位于我国东部，地处东经111°56'〜116°32' 和北纬32°29'〜34°58'，流域面积39 075 km2，由沙河和颍河汇流而成。沙颍河发源自河南省西北 部，流向安徽省西部，于安徽阜阳的沫河口汇入淮 河。流域整体上以平原为主，西部存在少数矮山丘陵区，最高海拔2122 m，最低海拔14 m。
沙颍河南北毗邻长江黄河流域，与秦岭构成我 国南北地理分界线，属大陆性温带季风气候。流域 西部年均气温在10. 7〜12.9 'C，东部年均气温在 14. 5〜14. 9 °C，多年平均月最低和最高气温分别出 现在1月和7、8月。年降水量650〜1400 mm，且年 内分配不均，多集中于汛期，尤其7、8月降水最集中[12]。由于环流和辐射等因素的影响，降水量年际 变化甚大，流域内洪旱灾害一再发生。长期平均年 蒸发量 833 mm[13]。
建模所需基础数据包含：DEM、土地利用、土 壤、气象数据以及部分实测径流数据对模型进行校准 验证。其中 DEM来自 ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)，空 间分辨率30 m；土地利用数据来自欧洲航天局，空 间分辨率300 mX 300 m；土壤数据来自国际粮农组 织和国际应用系统分析研究所，空间分辨率1000 mX 1000 m0
气象数据来自中国气象科学数据共享服务网，选取离研究区最近的宝丰气象站，包括逐日降 水、气温、湿度、太阳辐射、风速等，时间为1957— 2014年；径流数据来自淮河流域水文年鉴中的中 汤水文站逐日流量资料，时间为2001—2013年，选取2001 —2006年进行模型校准、2007—2013年 进行模型验证。
由于沙颖河流域中下游修建了大量的水库及闸 坝影响径流过程，因此以不受人类活动干扰的昭平 台水文站(水库)为流域出口，建立流域水文模型，分 析流域径流及其组分变化特征。
1.2模型原理及构建
1.2. 1模型基本原理
为降低下垫面及气候的时空分布异质性产生的 影响，SW AT模型一般根据河网水系将流域划分为 多个子流域（subbasin)，基于河渠等路径完成拓扑 连接，再根据地表覆盖、土壤和坡度等特征将子流
域 分割为更小的水文响应单元（hydrologic response unit，HRU)[14]，每个H R U单独计算水循环过程。
H R U中水的输移分垂向和水平2个方向[15]：垂向输 移指水在植被层、浅水层、非饱和水层和深水层间的 转移，包括降水、下渗、非饱和土壤水分配、根系吸水 和蒸发等过程；水平输移指H U R中水分的侧向输 移，包括地表径流、壤中流和基流等过程。
地表径流计算采用SCS径流曲线方程的Curve number法；渗透计算采用存储演算法；壤中流模拟 选用动态贮存模型；土壤水采用蓄满产流模式进 行计算分配；潜在蒸散发计算选用Hargreaves法；基流模拟选用线性水库法；河道演算选用马斯京 根法。
1.2.2基流模拟
地下水在模型中被分为浅层和深层地下水，将 深层地下水当作流域损耗排泄到流域外，河川径流 主要由浅层地下水补给，即“线性单库”法，而浅层地 下水主要由上层非饱和土壤水渗透补给[16]。水分 离开土壤剖面后补给地下水的时间延迟通过一个指 数消退权重计算。地下水补给量计算公式为
W rchg.; = [l —e x p(—^*—)]• W鄉p +
式中:W rehg.，为第；天含水层地下水的补给量，m m; 4…^为补给滞后时间，山W w p为第f天由土壤
渗漏排出的水量，m m;W rehg.,-i为在第（纟一1)天土壤水对地下水的补给量，m m;i为一年中的第z天。
土壤水补给浅层地下水的一部分会渗漏补给深层地下水。深层地下水补给量可以通过下式计算^^"s e e p.d p.i^d p * ^^r c h g.i(2)式中：为第z'天深层地下水补给量，m m；你p 为含水层渗透系数，此时补给浅层地下水的量为^^r c h g, i rchg.i ^^s e e p.d p. i (3)
浅层水补给河道径流量可用下式计算
•84 •水文水资渌
甘容，等沙颍河流域径流过程模拟与径流组分变化特征
Qb^hw—Q b -s h..-! * e x p (—agw.sh • A ?) +Wr c h g ,s h ,i • [1 —ex p (—a g w .sh * A^)] (4) 式中:a ,s h .，为第i 天浅层含水层进人河道的地下水 流或基流水量，mm ; 为第（i — 1)天浅层含水层进人河道的地下水流或基流水量，mm ; A 《为时间 步长，1 d ;a g w .sh 为退水系数;Wr c te .s h .，为第/天进人浅 层含水层的补给量，mm 。研究地下水储存和排泄关系时，一般将含水层 当作水库来推求地下水出流。基于式(4)基流退水 关系表达式为Q ,=Q 〇exp (—<rf ) (5)式中：Q ，为《时刻进入河道的地下水流或基流水 量，mm ;Q 。为退水开始时(《 = 0)进入主河道的地下 水流或基流水量，mm ;
a 为退水系数。采用指数形式退水曲线表现的出流关系是一种 线性关系，即概念化的“线性库”方法。储蓄和出流 关系的表达式为S =k Q (6)式中:S 为含水层的储蓄量，m 3;Q 为出流量，m V s 。
有学者发现，使用该法模拟径流时的枯水季 节模拟值偏低，或该法可能会低估秋冬两季地下水 的补给量。针对该问题，提出将深层水出流也当作 地下水补给河流一部分的方法[18]。浅层地下水进入深层含水层的量和深层地下水 补给河道的流量采用下式计算'^r c h g .d p .i [ 1 G X P ()]• ^^s e e p .d p .i exp (-沒gw ，dp ^^rchg . dp .i — 1
t ^g w ,d p Q b .d p .i —~Q b .dp .i -1 * GXp C t t g w .d p •么’）十w rchg.dp.i [1 —ex p (—agw .dp) * A«](7)(8)式中:W _.d p …为第i 天浅层地下水对深层地下水的 补给量，mm ^g w .d p 深层补给滞后时间，d ; W see p .d p .,■为 第天深层地下水补给量，mm ;Qb .d p .；为第f 天深层 含水层进入河道的地下水流或基流水量，mm 。地 下水补给河道径流量为Q b ., ~Q b .s h ,I + Q b .dp ,(9)事实上，地下水储蓄和出流不应该是简单的线 性关系。许多研究[^°]表明二者关系是非线性的， 在含水层厚度和水力传导系数不变的理想情况下， 线性关系可描述一维地下水出流过程[21]。为探究 二者之间的非线性关系，Wittenberg 增添无量纲参 数6，将式(6)改为S =aQ " (10)6=1时，即对应线性水库关系，并推导出地下水的退水方程为
Q , = Q 〇 [ 1 +(1 ~ (ID
式中：Q ，为z 时刻进人河道的地下水流或基流水 量，mm ;Q …为退水开始时(f = 0)进入主河道的地下 水流或基流水量，mm 。基于该研究，Wittenberg [22]提出将非线性出流
关系引入到SW A T 模型，即“非线性库”法，用下式 表达地下水对河道径流的补给量Qb = (-
)^ (12)a 参数a 、6由退水期的实测径流数据修正。首先假设
一个6的初值，每隔以在退水曲线上取2个相邻流
量Q 和Q h ，可用下式计算a 的一个估值：
—S (Qf-i +Q ,)/k 〇s
2E (Q ?-,-Q ?)退水曲线上不同的相邻流量，可得到一个《的估值。 不同的组合可得出不同的模拟结果，再通过最
小二乘法拟合得到a 最优值。1.2.3模型结果评价模拟效率可体现模型在研究流域的适用性情 况，通常可选取纳什效率系数NSE (Nash-Sutcliffe efficient )、百分比偏差 PBIAS(percent bias )和判定 系数 i ?2 (coefficient of determination )进行评价[23]，
表达式为NSE =1-PBIAS =S (Q 〇b s .,~Q s »n .,)2
( ^?o b s ，I ’ ^^m e a n )( Q o b s . t . Q s im .i ) l 〇〇(14)
(15)
R 2______( n
S Qobs . |Q s i m … ~ SQobs ., SQsim ., ) ；_____
[d , )2][» )2 — (EQ U .,)2]
(16)
式中：0>b s .，为实测值，m 3 /s ; Q s i m .，为模拟值，m 3 /s ; Q ™为实测均值，m 3/S ;«为实测数据数量。N S E 在一〇〇至1.0之间取值：当N SE <0. 5 时，模拟效果视为不满意；当〇. 50<NSE <0. 65时， 视为满意；当〇. 65<NSE <0. 75时，视为好；当0. 75<
NSE <1. 00时，视为非常好;NSE =1时，视为最优。当PBIAS =0时，模拟结果视为最优，且数量级 越小越好；当P B I A P 士25时，视为不满意；当±15< PBIAS <±25 时，视为满意；当± 10<PBIAS <± 15 时， 视为好；当PBIAS <±10时，视为非常好。为拟合优度，用于描述模型对实测数据的解 释程度。记取值范围是〇〜1：该值越接近于1，模
型的拟合优度越高；当尺2>〇. 5时，认为模型模拟 效果是可以接受的。网络数据库
水文水资源 • 85 •
第19卷第1期南水北调与水利科技（中英文）2021年2月
1.3年内分配指标
常用径流年内分配的量化指标有不均勻系数 (0、集中程度和变化幅度等。
C值越小表明年内月径流量相差越小，分配更 均匀，其表达式为
/s c r,-r)2
—(17) 式中j为一年中所有月份的平均流量，m3/s;J?，为 各月流量，m3/s。
集中程度可用集中度来衡量，将一年中的月 径流量当作向量，流量为向量模长，月份为方向，1至12月方位角定为30°、60°、90°、...、360°，月流量 被分解为两个分量，上的向量可用下式表达
i?x = S.R, cosdi,R y = 2j R, sim? (18) i=l »=1
径流合成可表示为
R=V R l+R2y(19)式中：尺是第i月流量，为第z月流量的方 向角，i=l，2,3,…，12；兄和是12个月分量和 的水平和垂直分量。集中度为
Cd=R/'^J Ri(20)
变化幅度可表现年内月流量的最值关系，用相 对和绝对变化幅度表达为
■P=Q m ax/Q m in(21)其中S为正态分布，均值为0，方差Var(S)=»(« —1)(2« +5)/18。当《>10时，可用下式计算 标准正态分布统计量
S-1
S>0
yV ar(S)
0S=0
S+1
SCO
v/Var(S)黄山门事件
双边趋势检验时，在《的置信水平上，如果I>
乙-。/2，认为原假设不可接受，即原序列存在显著的 上升或下降趋势，2>0表示上升，Z<0表示下降；如果|Z|>1. 96，则表明通过a=0.05置信水平 检验。
当M-K用于检验突变时，构造一秩序列，检验 变量S可用下式计算
S/c = 2S a y(是= 2,3,4，."，w)
■=i >
(1
)0 x^x,
定义统计变量
UF,=S t~E(St)
yV ar(S*)
澳大利亚霍顿
!<；<*
(fc=l,2,•••,«)
(26)
(27)
(28) S*:f：(&)=&a+l)/4;Var(S*) =A：a-l). (2fc+5)/72。
U K服从标准正态分布，在a置信水平上，若 I U h l S l^/2，表明原序列存在显著上升或者下降 趋势。将原序列按照逆序重新排列，再次计算得
AQ=Q rm x_Q m m(22)
式中：Q n m x为年内最大月流量，m3/s;Q_为最小月 流量，m3/s;p为相对变化幅度；d Q为绝对变化幅度。
1.4年际变化指标
Mann-Kendall(M-K)趋势检验是被世界气象组织推荐的非参数检验方法，M-K检验对于样本分 布不作
要求，不被少数异常值干扰，并且计算简便，在 水文和气象时间序列的趋势分析中得到广泛应用[24]。
M-K检验的原假设H。为时间序列（X i，…，X…)，它是《个独立同分布的样本，备择假设为
双边检验，对所有的，且K尹和X，的 分布不相同，检验变量S的表达式为
S= 22S g n(x,—Xk) (23) k=l j=l f e+l
f+1(.X j—x/t)>0
Sgn(x;—xt)=J 0 i x,—x k)=0(24)
[一1(Xj~Xk X0
UB,=-UK,'
,,U=l，2,…，《)(29)
k =n-\~l~k
分析UF*和UB*研究X的趋势变化，确定突 变时间段。若UF*>0，表明存在上升趋势；若 UF&<0，表明存在下降趋势；若穿过临界直线，表明 趋势显著。若UF，和UB，曲线相交且交点处于两 条临界直线之间，其对应时刻代表突变点。
2结果分析
2. 1基流退水过程模拟
沙颍河流域中下游修建了大量的水库及闸坝，影响径流过程线，选取上游不受人类活动干扰 的中汤水文站径流数据进行基流退水过程分析。从水文站多年日均流量过程线可看出，枯水季节 为11月至次年2月，此时蒸发量较小可以忽略，把这段时间看作流域退水期。分析2001—2013 年的基流退水曲线可知，径流退水过程在InQ^图上并不是直线，说明退水过程并不服从“线性库”原则。
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非线性模拟
A 线性模拟
〇 20 40 60 80 100
时间/d
图1基流退水曲线拟合
Fig. 1 Cur v e fitting of base flow recession
中汤水文站线性关系和非线性关系拟合的对 比见图2，可看出，线性关系低估流量较小的部分 而高估流量较大的部分，而非线性关系拟合在流 量较大时有所偏高，总体上非线性关系的拟合效 果更好。
0 12 3
美国在线时代华纳观测值/ ( m 3 • d )
图2沙颍河中汤水文站退水期流量模拟值与实测值比较Fig. 2 Comparison of the simulated and measured value of the Zhongtang station during the recession period in the Shaying River
2.2参数率定和模拟结果分析
通过上述对沙颍河中汤水文站基流退水过程的 线性及非线性模拟结果可以看出，该降雨-径流型流 域排泄量和地下水储存间的关系是非线性的。采用 “非线性库”模拟该流域径流过程，基于基流退水曲观测值
非线性模拟 线性模拟
分别使用式(5)和（11)进行线性和非线性拟合， 得到线性库参数《为〇. 033，“非线性库”的参数《为 1450,6为0• 031。流域非线性模拟值与实测值判定 系数达到0. 91，而线性模拟值与实测值判定系数为 〇. 76，相比于线性方法非线性拟合的模拟效果更好， 见图1。作者曾对西北干旱区78个流域出口水文 站的径流数据进行分析，得出了不同流域非线性退 水参数的分布特征及其与流域属性间的关系，其中 6值变化范围为0.02〜1.00，主要集中在0〜0• 1且 呈偏态分布[25]，表明排泄量对地下水储存变化异常 敏感。
线优化得到非线性退水参数，观察模拟值和观测值 差异，手工率定敏感参数。率定过程遵从先上游后 下游、先调整水量平衡后调过程、先调整地表径流后 调土壤水和地下径流的准则，采用NSE 、PB IA S 和 K 2指标评价参数化的模拟效果。中汤水文站月径流模拟结果评价见表1。从 表1可以看出，率定期和验证期模拟月径流NSE 均大于0.65，基于分级评价指标，发现模拟结果 均能达到“好”的效果，验证期N S E 为0. 83，结果 为“非常好”。根据PBIAS ，除率定期大于15为 “满意”外，其他时期大于一10小于10，结果为“非 常好”。圮率定期和验证期均大于0.70，整个模 拟期为0.77。表1中汤水文站月径流模拟结果统计Tab. 1 Statistics of the m o nthly runoff simulation results of Zhongtang station 阶段N S E 等级P B I A S 等级R 2等级率定期0. 66好16.06满意0. 74好验证期0. 83非常好-3. 70非常好0. 83好模拟期0. 75好7. 46非常好0. 77好率定期和模拟期中汤水文站月径流模拟与实测 值对比见图3，二者
变化趋势基本一致，都能很好地 体现径流的季节性分布特征，夏季汛期的径流量大， 冬季枯水期的径流量较小。少数年份的径流极值模 拟效果欠佳，可能是因为气象数据准确性不够。降 水数据基于降水高程变率递推求出，在气象站稀少 地区，特别是高山区，会导致降水数据误差，进而产 生模拟误差。中汤水文站模拟期的实测年均径流量 为4. 49 m 3/s ，模拟年均径流量为4. 16 m 3/s ，模拟 值比实测值偏小7. 4%。综合模拟结果和评价指标 来看，模型模拟结果较好，可以用于沙颍河流域水文 过程模拟研究。2. 3年内变化特征沙颍河径流补给来源受气候因素影响，表现出 显著的季节性变化，年内径流分配随季节变化也表 现出周期性和不均匀性。根据构建的流域水文模型，得到研究区径流及 其组分值。根据模拟结果分析1961—2014年研究 区径流及其组分年内变化特征，见图4。流域年产 流122 mm ，主要是降雨产流，其次为融雪产流。其 中，表面径流、壤中流和基流分别占比55.5%、 25. 4%和19.1%。如将径流分为表面径流和基流 两类，则基流占44. 5 %，与文献指出地表径流量 多年平均的40%〜50%为基流基本一致。径流及
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