馬亞麗,萬育安
(1.甘肅農(nóng)業(yè)大學水利水電工程學院,甘肅 蘭州 730070;2.江門市水利水電勘測設計院有限公司,廣東 江門 529050)
在許多高緯度或高海拔地區(qū),因氣候寒冷,降水通常以雪的形式為主,形成融雪徑流影響水文過程,導致流域內(nèi)水量輸入響應發(fā)生很大變化,因此,在高緯度地區(qū)或高山帶區(qū)域?qū)Ψe融雪進行準確估計,并納入產(chǎn)匯流過程,對徑流模擬研究具有重要意義。由于積雪調(diào)查觀測資料時空精度的有限性以及遙感數(shù)據(jù)受地形或其他因素影響存在一定誤差,因此,采用水文模型模擬流域內(nèi)積雪和融雪,并用于估算流量的方法被廣泛應用[1- 2]。近些年來,很多學者致力于山區(qū)融雪徑流研究,并取得一些成果。余文君等[3]將FASST模型集成到SWAT模型,改進了SWAT模型的融雪模塊,提高了其對融雪徑流的模擬精度。習麗麗[4]引入積溫梯度修正方程對傳統(tǒng)SWAT模型進行改進,并對遼寧中東部某灌區(qū)作物凍融期的徑流融雪補給進行模擬,模擬精度上較傳統(tǒng)模型具有較大程度的改善。庫路巴依等[5]定量分析了不同氣候變化情景對新疆葉爾羌河山區(qū)融雪徑流模擬的影響。周揚等[6]利用青藏高原中部沱沱河地區(qū)野外觀測數(shù)據(jù),對動態(tài)融雪過程及其與氣溫的關(guān)系進行了分析,發(fā)現(xiàn)融雪前期氣溫對雪深影響大于日照時數(shù)的影響,融雪后期日照時數(shù)對雪深影響大于氣溫的影響。王飛等[7]SRM對2014—2016年錫林河上游年融雪期的徑流進行模擬,結(jié)果發(fā)現(xiàn):SRM模型在錫林河流域上游具有較好的適用性。梁建輝[8]引入改進的SRM模型為模擬平臺,評估氣候變化環(huán)境下新疆喀什冰川河流融雪徑流的動態(tài)響應。關(guān)明皓[9]運用SRM模型模擬大凌河流域的融雪徑流,分析該模型在大凌河流域融雪徑流模擬的適用性。古力皮亞等[10]將改進SVR模型用于新疆喀什某冰川河流的年徑流預測中,改進模型在區(qū)域冰川河流年徑流預測精度得到較為明顯的改善和提高。郝祥云等[11]在融雪期,氣溫與降水是影響雪深和積雪面積的主要因素,氣溫對徑流的影響最大,并且積雪面積、雪深與徑流之間也存在很強的相關(guān)性。高黎明等[12]利用基于能量平衡的積雪模型,對流域內(nèi)庫威積雪站2014年1月4日—3月28日積雪的積累和消融過程進行了模擬,效果很好。
盡管人們已經(jīng)認識到融雪徑流對于產(chǎn)匯流過程的影響,并在徑流模擬過程中加以考慮,但是運用融雪模型針對岷江上游流域進行融雪特征分析的研究相對較少,因此,本文選取岷江上游流域作為研究區(qū),以SWAT模型中融雪模塊為計算基礎(chǔ)進行融雪計算分析,得到日尺度內(nèi)的有效降水量、降雪量、融雪量、積雪量,并分析有效降水量和實測降雨量、降雪量和融雪量的時空分布特征及變化規(guī)律,這對于高寒地區(qū)的水資源利用與保護、防洪減災、農(nóng)牧業(yè)發(fā)展都具有十分重要的意義。
本研究采用SWAT模型中的融雪模塊[13],采用內(nèi)插到DEM網(wǎng)格單元上氣溫與降水數(shù)據(jù),對岷江上游流域進行融雪計算,考慮了流域空間的不均勻性。該模型中融雪模塊基于溫度指標計算雪水當量,相比于基于能量平衡法的融雪計算,基于溫度指標的計算方法原理簡單,結(jié)構(gòu)清晰,對資料要求不高,需要輸入的實測數(shù)據(jù)只有降水量、蒸散發(fā)能力及氣溫三種[14]。
(1)
判斷降雪是積雪或是融雪的公式如下:
(2)
式中,Tmax—網(wǎng)格單元內(nèi)日最大溫度,℃;Tmlt—融雪溫度閾值,取值0.5℃。
雪水當量(存儲在積雪中的水量)與降雪量和融雪量的多少有關(guān),當降雪量的增加時,雪水當量增大;當融雪量增加時,雪水當量減少。模型積雪計算采用的能量平衡方程如下:
SNO(t)=SNO(t-1)+Rday(t)-Esub(t)-SNOmlt(t)
(3)
式中,SNO(t)—第t天的積雪量,mm;SNO(t-1)—第t-1天的積雪量,mm;Rday(t)—第t天的降雪量,mm;Esub(t)—第t天的積雪升華量,mm;SNOmlt(t)—第t天的融雪水量,mm。
模型融雪采用的能量平衡方程如下:
SNOmlt=bmltSNOcov[(Tsnow+Tmax)/2-Tmlt]
(4)
其中:
正是從這個意義上說,作為食品行業(yè)的先鋒代表,改革開放四十年的功勛人物、領(lǐng)軍人物為推動行業(yè)品牌的樹立、品牌化發(fā)展做出了突出貢獻,而示范品牌企業(yè)則為行業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供了標尺,起到引路燈、領(lǐng)航船的作用。
bmlt=(bmlt6+bmlt12)/2-(bmlt6-bmlt12)/2·sin[2π/365·(dn-81)]
本文選取岷江上游流域作為研究對象,以紫坪鋪水文站作為上游流域的出口,河長約340km,流域面積為2.2萬km2,河道平均比降為7.5‰。岷江發(fā)源于四川與甘肅交界處的岷山南麓,地處四川省西北部,屬于長江上游的一級支流。岷江上游除了白沙河從左岸匯入以外,較大支流多在右岸匯入干流,致使左右岸面積很不對稱。流域三面環(huán)山,屬高山峽谷區(qū),是四川盆地向青藏高原過渡的區(qū)域,海拔在870~6253m之間,平均海拔3562m,起伏變化大。岷江上游為山溪性河流,源流較高,蜿蜒于高山峽谷之中,河道深切,河床比降較大,水流湍急。該區(qū)屬于川西高原氣候區(qū)和盆地亞熱帶氣候區(qū),其中北部和西北部為寒冷高原區(qū)及全流域積雪時間最長的地區(qū),多年平均氣溫5~10℃,多年平均年降水量700~800mm,尤其黑水河上游三打古一帶降雨量最大,多年平均年降水量可達1164mm;中部的沙壩、茂縣和汶川一帶為該流域降水量最少的地區(qū),多年平均年降水量僅500~600mm,多年平均年蒸發(fā)量為1000~1800mm;東南部映秀至都江堰一帶,氣候溫暖濕潤,多年平均氣溫15℃左右,多年平均年降水量達1000~1600mm。
本次研究選用的降雨、氣溫采用岷江上游21個氣象站1983—1987年同步逐日雨量、逐日最高及平均氣溫資料,其中降雨資料源自水利部門的《水文年鑒》,氣溫資料來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(http://data.cma.cn)。數(shù)字高程模型(DEM)選用美國聯(lián)邦地質(zhì)調(diào)查局(USGS)提供的GTOPO30數(shù)據(jù),網(wǎng)格尺度為30″×30″(1km×1km)。
降水和氣溫數(shù)據(jù)是基于溫度指標的融雪模型中最關(guān)鍵的輸入數(shù)據(jù),其空間分布的準確性顯著影響著融雪計算精度,因此本文根據(jù)雨量站網(wǎng)和氣象站網(wǎng)的觀測值,進行降水和氣溫的時間和空間上的展延和插值處理。在降雨量的空間插值中,由于研究區(qū)域和時間尺度的不同,并不存在絕對的最優(yōu)方法,應根據(jù)實際應用效果選擇最適合的方法[16]。本文使用泰森多邊形法進行雨量插值的具體步驟為:
(1)根據(jù)雨量站的經(jīng)緯度,并利用DEM的坐標投影算法,確定每個雨量站的DEM中的行列位置,并給定每個雨量站的一個順序號。
(2)按式(5)計算DEM中第(i,j)個網(wǎng)格與所有雨量站的距離,把距離最近的第k個雨量站的序號賦給該網(wǎng)格。
(5)
式中,daij表示距離,雨量站a點的坐標為(xa,ya),網(wǎng)格(i,j)點的坐標為(xi,j,yi,j)
(3)重復第(2)步,直到流域上所有的網(wǎng)格距離計算完畢。對于每一個網(wǎng)格的雨量,取與其距離最點的雨量站的雨量觀測值。
本文使用氣溫垂直折減率法來確定每個網(wǎng)格的氣溫,首先利用泰森多邊形法確定每個網(wǎng)格單元的氣溫參照站,然后根據(jù)式(6)推求網(wǎng)格上的氣溫。
推求參照站氣溫公式如下:
t2=t1-γ(H2-H1)
(6)
式中,t1—氣溫參照站測得的實際溫度,℃;t2—網(wǎng)格單元的計算溫度,℃;H1—氣溫參照站的高程,m;H2—網(wǎng)格單元的高程,m;γ—推求地區(qū)的溫度直減率,℃/100m,通??扇?.65。
采用泰森多邊形法內(nèi)插得到單元網(wǎng)格的降水量和氣溫值,依據(jù)SWAT模型積融雪模塊計算單元網(wǎng)格逐時段的有效降水量、降雪量、融雪量、積雪量,平均每個雨量站所在泰森多邊形單元網(wǎng)格值,最終確定每個泰森多邊形范圍內(nèi)各雨量站逐日有效降水量、降雪量、融雪量、積雪量。計算時段為1983年1月1日—1987年12月31日。
本文對岷江上游流域各雨量觀測站進行融雪計算,得到各雨量站泰森多邊形范圍內(nèi)1983—1987年的有效降水量、降雪量、融雪量、積雪量。具體計算數(shù)值見表1。
表1 各雨量站1983—1987年均值結(jié)果表 單位:mm
岷江上游流域基本所有雨量站點均呈現(xiàn)融雪量多于降雪量的情況,可見該研究區(qū)是季節(jié)性積雪區(qū),冬季積雪累積和春季積雪消融是該流域重要的水文過程,上游徑流的主要補給來源包括降雨補給和融雪補給,位于岷江上游流域發(fā)源地附近的雨量站,其中三打古站、米亞羅站、雜谷腦站等各項數(shù)值均較大,且降雪量占實測降水百分比大于20%,因積雪、融雪過程影響,實測降雨不等于有效降雨;向下游發(fā)展,隨著海拔降低,溫度升高,降雪占比逐步減小;越靠近岷江上游流域出口附近的雨量站,降雪量占比越小,到達流域出口紫坪鋪站降雪量占比基本為零,即不產(chǎn)生降雪,實測降雨為有效降雨;但流域出口附近實測降雨量由于緯度增大,氣候變暖,實測降雨量年均值大于1000mm。
研究區(qū)范圍內(nèi),受氣候與地形的雙重影響,西部與西南部年均降雪量較大,大于100mm,西部三打古站最大,達到364mm,降雪量占比達到29.72%,即1/3的降水以降雪形式降落,西南部米亞羅站將近1/4的降雪占比,雜谷腦站超過1/5的降雪占比,遠離發(fā)源地的岷江干流下游,年均降雪量最小,在流域出口附近紫坪鋪站降雪量為0mm,由于出口附近氣候變得暖濕,降雨量顯著增大,均大于上游地區(qū)雨量站的降雨量(除三打古站),大于1000mm,降水基本以降雨形式降落,可見,以紫坪鋪站作為分界點,以上流域需要考慮融雪徑流對于產(chǎn)匯流過程的影響,具體如圖1所示。降水、風速越小、日照時數(shù)越短,氣溫越低,越有利于積雪的積累。
依據(jù)1983—1987年逐年融雪計算結(jié)果,降雪量占比三打古>米亞羅>黑水>20%,其次是上孟>花紅樹>雜谷腦>松潘>14%,年降雪量占比較大的雨量站基本都位于岷江的上游山區(qū),由于海拔高,溫度低,地形抬升引起的降雪量明顯多于流域出口附近。為了便于比較與分析,依據(jù)年降雪量的數(shù)值大小將雨量站大致分為四組,a組三打古站各年均在300mm以上,1983—1985年呈上升趨勢,1986年下降,之后再次上升;b組雨量站降雪量為80~220mm之間,基本呈現(xiàn)1983—1985年上升,1986—1987年下降的趨勢;c組降雪量為20~140mm之間,大體呈現(xiàn)1983—1985年呈上升趨勢,1986年除松潘與馬拉墩站,其他站均呈現(xiàn)1987年下降;d組降雪量集中在5~45mm之間,大體呈現(xiàn)1983—1984年下降,之后上升,1986—1987年下降的趨勢。與實測降雨量并不一致,1984年實測降雨量為5年中的最大值,個別站點1984年達到最大值??梢婋S著雨量站分布位置的不同,各雨量站逐年降雪量呈現(xiàn)不同的變化特征,但大致分3種變化趨勢,①以接近上游發(fā)源地附近的雨量站為主,先上升后下降,1985年為峰值;②上游發(fā)源地至上游出口區(qū)域內(nèi),先上升后下降,再次上升,1984年、1986年兩個上升點;③靠近上游出口附近雨量站點,先下降后上升,再次下降,1985年為峰值。具體變化情況如圖2所示。
圖1 各雨量站年均降雪量分布圖
圖2 各雨量站1983—1987年降雪量變化趨勢圖
為了分析流域內(nèi)降雪量與融雪量的年內(nèi)變化特征,本文選取年降雪量占比靠前的7個雨量站作為代表站進行分析,它們的年降雪量占比>14%,分別是黑水河上的三打古站、黑水站,雜谷腦河上的米亞羅站、上孟站、雜谷腦站,漁子溪上的花紅樹站,岷江干流上游的松潘站。具體見表2。
(1)雨量站分布在上游的三打古站、米亞羅站、花紅樹站降雪主要發(fā)生在10月—次年1月,為積雪期,降雪量>融雪量,降水以積雪的形式存儲,有效降水量<實測降雨量;融雪主要發(fā)生在3—5月,為融雪期,降雪量<融雪量,積雪消融成水,成為春汛徑流補給的重要來源,有效降水量>實測降雨量;6—9月因溫度升高,降雪量和融雪量基本持平,不產(chǎn)生積雪,且值為全年中最小時期,有效降水量與實測降雨量基本上相等,因地理位置差異,越靠近上游值越大,越靠近流域下游越小,松潘站基本為0。
表2 1983—1987年各雨量站月均降雪量、融雪量統(tǒng)計表
圖3 典型雨量站1983—1987年月均降雪量、融雪量變化趨勢圖
(2)因松潘站位于岷江干流,全年的降雪量與融雪量差異不明顯,降雪曲線與融雪曲線基本重合,即不存在明顯的積雪期和融雪期,降雪全部融化,形成融雪徑流。具體如圖3所示。
針對岷江上游流域多個雨量站采用SWAT模型融雪模塊進行了融雪計算,并分析探討了研究區(qū)融雪分布特征及變化規(guī)律。岷江上游徑流的主要補給來源包括降雨補給和融雪補給。越靠近上游流域發(fā)源地附近的雨量站降雪占比大于20%,如三打古站、米亞羅站、雜谷腦站,越靠近上游流域出口附近降雪占比越小,到達上游流域出口紫坪鋪站占比基本為零。上游雨量站點如三打古站、米亞羅站、花紅樹站10月—次年1月為積雪期,3—5月為融雪期,6—9月降雪量和融雪量基本持平,不產(chǎn)生積雪。
盡管本研究得到一些成果,但仍然存在不足,計算過程并未完全考慮降雨和降雪分布的不均勻性,而是以泰森多邊形劃分為子單元進行分析;融雪計算所涉及的參數(shù)按照經(jīng)驗值所取,需要針對這些參數(shù)的優(yōu)化問題進一步開展深入研究。