流域水文模型是认识区域水文循环过程、进行水文预报和水资源管理的重要工具(陈昊和南卓铜,2010);径流及水量模拟是防洪减灾、水库调度、水资源开发利用以及环境变化影响评估等诸多方面不可或缺的重要内容(王婕等,2019)。开展流域水文过程模拟及水量平衡动态分析研究对有效支撑流域开发具有重要实践价值和科学意义。

河川径流是重要的水文变量,对河川径流的模拟由最初的中小尺度流域集总式模拟逐步发展为大尺度区域的分布式模拟(包为民和陈耀庭,1994;谢珊,2012;赵建华等,2018;包为民等,2019)。为提高水文模拟的精度和减小结果的不确定性,水文学者从选择不同的模型输入(Tang et al.,2019;Zhang et al.,2019)、改进模型结构(卜慧等,2018;包为民等,2020)、优化子流域划分及算法(严文浩和华国春,2014;Yang et al.,2019)到引入与应用不确定性理论(周理等,2014;王旭滢等,2018)等方面开展了大量研究。严文浩和华国春(2014)基于Pfafstetter标号方法理论对大尺度流域进行了子流域划分,不仅生成的5个层次的子流域具有自然边界,而且分布式水文模拟精度也得到了一定的提高。由于区域地理、气候等方面的差异,不同水文模型也具有不同的区域适应性(余涛等,2019);从目前研究结果来看,结构简单的模型由于具有一定的模拟精度和更易于推广和应用优点而得到大多水文学者的青睐(张磊磊等,2013;贺志华,2015;贾建伟等,2018);此外,流域水文模拟多以某一流域为对象,对大尺度流域的某个区间的水文模拟研究相对欠缺(罗志勇等,2018;Guan et al.,2019);对河川径流模拟研究较多,对水文循环过程的中间状态变量模拟相对较少,而正确理解全球变暖背景下水文循环要素的变化对于水资源管理及水文预报具有至关重要的作用(曹虎,2018;王国庆等,2019)。

澜沧江-湄公河(简称澜湄流域)是东南亚地区最大的跨境河流,上下游气候、地理下垫面条件以及水文特征差异非常明显(吴迪等,2013;Hoang et al.,2016)。分区域开展澜湄流域水文过程模拟对于理解水文的空间变异性和水资源分配至关重要。基于澜沧江-湄公河干流八个水文站实测径流资料,采用RCCC-WBM模型和普林斯顿全球气象驱动数据集资料模拟了澜湄流域不同区间的水量平衡关键要素(径流、蒸发和土壤含水量)过程,验证了RCCC-WBM模型在澜湄流域的适应性。

1 资料与方法

1.1 流域概况及资料来源

澜沧江-湄公河发源于中国青海省,流经缅甸、老挝、泰国、柬埔寨和越南,干流全长4 880 km,流域面积81.1×10⁴ km²。上游中国境内部分称为澜沧江,从云南出境后,称为湄公河。澜沧江-湄公河是世界上南北跨度最长的河流之一,南北跨越近13个纬度。涵盖了全球除热带沙漠气候外的所有气候类型,上游严寒少雨,中游干湿季节特征明显,下游酷热湿润。收集整理了湄公河干流8个水文站1960—2012年的实测径流量,气温、降水等气象数据为普林斯顿全球气象驱动数据集(http://hydrology.princeton.edu/data.php)的格点逐月资料,空间分辨率为0.5°。图1给出了湄公河水系及水文站点与流域内普林斯顿气象驱动数据格点位置,根据干流水文站将湄公河上丁站以上划分为8个区间,分别为:昌都站以上为一区,昌都至旧州为二区,旧州至允景洪为三区,允景洪至清盛为四区,清盛至琅勃拉邦为五区,琅勃拉邦至万象为六区,万象至穆达汉为七区,穆达汉至上丁为八区。

1.2 区间径流计算方法

对于大尺度流域来说,干流站点的水文过程反映了站点以上整个区域的水文特征,而两个干流站点之间的水文过程则反映了区间的水文特点。如果两个干流站点区间有足够的支流水文监测资料,这是最好的反映区间径流的信息。在缺乏干流区间支流监测资料的情况下,如何以区间入口和出口站点资料反演区间水文过程则显得非常重要。综合考虑澜沧-江湄公河流域区间长度及汇流时间,认为在月尺度上,本时段和上一时段的上游径流均对本时段的下游站点径流具有贡献。因此,区间径流采用下述估算方法:

式中:$\mathrm{}{Q}_{\text{区间}}^i$为第i时段的区间径流量;$\mathrm{}{Q}_{\text{下}}^i$为第i时段区间下游站径流量;$\mathrm{}{Q}_{\text{上}}^i\mathrm{\text{'}}$为第i时段由区间上游站演算到下游站的虚拟流量;$\mathrm{}{Q}_{\text{上}}^i$和$Q_{\text{上}}^{i-1}$分别为第i和第i-1时段区间上游站径流量;k为介于0~1之间的流量分配参数。

由式(2)可以看出,区间上游站在本时段内有k·$Q_{\text{上}}^i$径流可以到达区间下游站,同时,有上一时段(1-k)·$Q_{\text{上}}^{i-1}$径流量可以在本时段到达区间下游站点。可见,k值的大小与区间长度、水流速度有密切关系;优化的k使得$Q_{\text{下}}^i$与上游站点演算到下游的流量$Q_{\text{上}}^i\mathrm{\text{'}}$相关性最大。

式中:γ为$Q_{\text{下}}^i$与$Q_{\text{上}}^i$′之间的相关系数。

1.3 RCCC-WBM模型及目标函数

RCCC-WBM模型(Water Balance Model developed by Research Center for Climate Change,RCCC-WBM模型)是由水利部应对气候变化研究中心团队研发并逐步完善的大尺度流域水文模型(王国庆等,2000)。该模型包括四个参数来描述土壤含水量、地表径流、地下径流和融雪径流特征。模型输入包括逐时段降水量、水面蒸发量和气温,其中,水面蒸发一般采用E601蒸发皿实测得到,若没有实测水面蒸发,也可以采用PenmanMonteith等公式进行估算(段爱旺,1992;王国庆等,2000);模型输出包括模拟的径流量、流域实际蒸散发量和土壤含水量。模型结构如图2所示。对于较小尺度流域,该模型可以根据流域平均气象要素进行集总式水文过程模拟;对于中大尺度流域,该模型可将研究流域进行格点划分,进行水文过程的分布式模拟(Wang et al.,2014)。

参数率定时一方面要求实测与模拟过程拟合程度好,同时要求模拟水量误差较小。选用模拟效率系数(Nash-Sutcliffe Efficiency,NSE)和模拟总量相对误差(Relative Error,RE)为目标函数进行参数率定(Nash and Sutcliffe,1970)。计算公式为:

式中:$\mathrm{}{Q}_{\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{m}}^i$和$Q_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}}^i$分别为第i时段的模拟值和实测值,$\mathrm{}\overline{Q_{\mathrm{s}\mathrm{i}\mathrm{m}}}$和$\overline{Q_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}}}$分别为模拟与实测径流量的均值。

由上式可以看出,若N_NSE越接近于1,同时E_RE越接近于0,说明对径流过程的模拟效果越好。

2 结果与讨论

2.1 区间径流计算及不同区域水文气候特征

澜沧江-湄公河流域第一个区间没有上游入流,昌都站实测值即为该区间的流量过程。对于第二至第八区间,根据区间上下游站流量资料,采用式(1)和(2)优化流量分配系数k,进而计算区间流量过程,优化结果见表1,表中r为下游站实测流量与上游站演算到区间下游站的虚拟流量之间的相关系数。

由表1可以看出:1)对于一区来说,没有区间入流,区间径流即为区间下游站实测流量,流量分配系数为0。2)考虑本时段和上一时段区间上游站流量的演算虚拟流量与本时段区间下游站流量高度相关,二者的相关系数均在0.9以上。3)本时段的区间上游站点流量对该时段区间下游站点流量的贡献较大;以二区为例,约90.5%的流量可以在本时段流到区间的下游站点,剩余的9.5%流量在下一时段到达下游站点。

湄公河南北跨度大,气候差异显著。图3给出了一区(昌都站以上)和六区(琅勃拉邦至万象)两个区间气温、降水和径流的多年平均年内分配过程。可以看出:1)一区昌都以上气温较低,全年有7个月的平均气温在0℃以下,其中,1月和12月气温最低,在-14℃左右;而六区琅勃拉邦至万象区间气温普遍较高且变化范围较小,月平均气温为19.2~27℃,从4月到9月月平均气温均在25℃以上。2)一区平均年降水量为432 mm,而六区多年平均降水量为2 081 mm,接近一区降水量的5倍;两个区间的降水量都主要集中在6—9月,两个区间6—9月降水量分别占年降水量的81%和67%,一区降水量更为集中。3)一区和六区多年平均径流量分别为291 mm和659 mm,年径流系数分别为0.67和0.32;径流的年内分配特征总体与降水季节特征一致,两个区间的月径流量峰值均滞后降水峰值一个时段;气温低、蒸发小是一区产流效率高的一个重要原因。

2.2 参数率定及区间径流量模拟

基于普林斯顿全球气象驱动数据集的格点,将澜沧江-湄公河流域划分为267个0.5°的正交格点,利用每个区间的格点气象数据驱动RCCC-WBM模型进行区间径流过程分布式模拟,已有研究表明,受环境变化的影响,澜湄河流域实测径流的一致性受到影响(谈晓珊等,2020);因此,选用1970年之前人类活动相对较小的时期率定和验证模型,其中,以1960—1967年为率定期率定模型参数,以1967—1969年为验证期来检验模型的稳定性。表2统计给出了8个区间在率定期和验证期的径流模拟效果。直观起见,图4给出了1960—1969年期间一区和六区实测与模拟的月流量过程。

由表2可以看出:1)RCCC-WBM模型能够较好地模拟出澜沧江-湄公河流域不同区间的径流过程,率定期和验证的Nash-Sutcliffe模型效率系数NSE均在60%以上,总量模拟误差也均控制在±10%以内。2)在率定期和验证期内,Nash-Sutcliffe模型效率系数基本相当,大多数区间的NSE在率定期略微偏高;率定期的模拟误差均值±3%以内,验证期的模拟误差相对略大,个别区域模拟误差在±9%左右。3)就不同区间来看,上游的三个区间径流模拟效果较好,NSE均在75%以上,率定期和验证期的模拟误差也在±4%以内,充分说明了模型的稳定性。同时也可以看出,在中下游的几个区间模拟效果相对略低。不同区间径流模拟效果的差异与不同国家水文测量误差控制有一定关系,中下游水文站点流量测量大多采用水位流量关系曲线推算出来的,流量测量误差相对较大。

由图4可以看出,1)一区的枯季径流模拟值稍微偏大,尽管峰值在个别年份存在模拟值偏大或偏小的情况,但发生的月份较为对应。2)对六区来说,模型模拟的峰值流量和实测流量基本相当,个别年份存在峰值前后相错一个时段的现象,这是该区间模拟效果稍微偏低的主要原因。3)总体来看,澜沧江-湄公河流域两个区间的实测与模拟流量过程拟合良好,模型能够较好地模拟区间的径流过程。

2.3 区间水量平衡要素模拟

土壤含水量和实际蒸散发是RCCC-WBM模型的两个中间变量,该模型不仅可以模拟区域的流量过程,而且可以模拟区域的实际蒸发和土壤含水量的动态变化。从多年平均来看,降水仅消耗于蒸发和径流两个过程;对于某一时段来说,降水形成地面径流并补充土壤含水量,而土壤含水量则消耗于蒸发和地下径流出流。图5给出了1960—1969年一区和六区多年平均降水、蒸发、径流和土壤含水量的年内分配过程。可以看出:

1)两个区间蒸发和径流的年内分配存在交叉类似特征,如一区各月的实际蒸发均小于径流量,而六区各月的实际蒸发均大于径流量;一区的实测蒸发与六区的径流量年内分配特征高度类似,同时,一区的径流量与六区的实际蒸发年内分配特征非常相像。

2)两个区间的土壤含水量都具有先衰减后增加再衰减的年内分配特征,但土壤含水量从衰减到增加发生拐点的月份不同,一区土壤含水量在5月之后开始迅速增加,而六区自2月以后就开始增加,增加幅度具有逐步增大的趋势。

3)土壤含水量的变化与区域降水、蒸发、径流的变化密切相关;以一区为例,可以看出,一区土壤含水量从1月到5月呈现衰退特征,该时期的土壤含水量主要消耗于蒸发和地下径流出流,由于该时期降水较少,土壤含水量不能得到有效补充而持续衰减;到6月,由于降水较大,土壤含水量得到降水的充分补给而明显增大;7—9月由于降水较多,降水与产流和实际蒸发消耗基本相当,土壤含水量保持一个较高的状态;9月之后随着降水量减少,土壤含水量又呈现衰减状态。

4)降水是汛期径流和蒸发消耗的主要水源,而土壤含水量是非汛期径流和蒸发消耗的主要水源;一区降水在11月到次年的4月都非常小,径流量明显大于降水量,该时期径流组成以地下径流为主,水分来源于土壤含水量;六区10月到次年2月降水均小于实际蒸发量,特别是1—2月,降水和实际蒸发分别为25.6 mm和132.1 mm,可见该时期80%以上的蒸发都来源于土壤含水量。

图6给出了澜湄流域各区间径流及蒸发占降水量的比例,由图可以看出:1)降水消耗于蒸发和径流,但不同区间降水的径流蒸发分配比例不同,多数区间的降水主要消耗于蒸发,只有少部分降水形成径流;只有一区和七区的区间径流量占区间降水的比例超过50%。2)区间径流及蒸发占降水量的比例与区域气候条件和下垫面条件密切相关;一区约70%的降水可以形成径流,这与该区域气温低、蒸发能力弱有很大关系;而七区同样也是区间径流占降水的比例(62%)超过蒸发损失的占比,但该区主要是因为下垫面条件更利于径流产生所致。3)总整个澜湄流域多年平均来看,实际蒸发占降水量的58%左右,是降水损失的主要原因。

3 结论

1)湄公河南北跨度大,气候水文差异显著;上游海拔高气温低,温度年内变幅大,中下游地位气温高、蒸发大,年内变化幅度小;不同区间降水、径流的年内分配特征总体一致,6—9月为主汛期,径流的年内分布峰值大多滞后降水峰值一个时段。

2)RCCC-WBM模型能够较好地模拟出澜沧江-湄公河流域不同区间的径流过程,率定期和验证的Nash-Sutcliffe模型效率系数NSE均在60%以上,总量模拟误差也均控制在±10%以内,模型具有较好的区域适应性。相对而言,模型对上游区间模拟效果好于中下游区间,中下游流量测验误差大是该地区模拟精度相对偏低的重要原因之一。

3)降水是汛期径流和蒸发消耗的主要水源,而土壤含水量是非汛期径流和蒸发消耗的主要水源。区间的土壤含水量都具有先衰减后增加再衰减的年内分配特征,但不同区间土壤含水量从衰减到增加发生拐点的月份不同,土壤含水量季节变化特征与区域降水、蒸发、径流的变化密切相关。

4)澜沧江-湄公河是东南亚地区重要的国际河流,全球变暖将加速区域水文循环,进而对流域的蒸发、径流和土壤水等各水平衡要素产生重要影响;科学评估全球变化对澜湄流域水文循环及区域水资源的影响,是解决流域国用水争端、促进跨境河流水资源公平、合理及可持续利用的重要依据,也是跨境河流研究的核心内容和未来研究的重要方向。

参考文献