基于SWAT模型的城市水资源评价方法研究_杨春.pdf

第 14 卷 第 4 期2023 年 2 月黑龙江科学HEILONGJIANG SCIENCEVol.14Feb.2023基于 SWAT 模型的城市水资源评价方法研究杨春(江苏省水文水资源勘测局徐州分局，江苏 徐州 221000)摘要:为掌握城市水资源情况，提出无人机遥感技术和基于 SWAT 模型的地理信息技术与水文模型相结合的水资源评价方法，通过户外作业获取地表水分布信息，结合下垫面数据资料，应用 SWAT 模型对水资源环境中的重复水量进行计算，以保障水资源总量的精确性。为确保方法的可靠性，选取某处平原区域作为研究对象，利用调查结果判断评价方法的合理性和可靠性。结果表明，该方法比传统方法考虑的因素更全面，降低了不确定影响概率，能够为城市水资源评价提供方法依据。关键词:SWAT 模型;城市水资源;评价方法中图分类号:TV213.4;P208文献标志码:A文章编号:1674 8646(2023)04 0080 04Research on Urban Water Resources Evaluation Method Based on SWAT modelYang Chun(Xuzhou Branch of Jiangsu Hydrology and Water Resources Survey Bureau，Xuzhou 221000，China)Abstract:In order to grasp urban water resources situation，the study proposes UAV remote technology，and waterresources assessment method based on SWAT model through combining geographic information technology withhydrological model，gets surface water distribution information through outdoor operation，combines with underlyingsurface data materials，applies SWAT model to calculate repetition water amount in water resource environment，toensure the accuracy of the total amount of water resources.In order to ensure the reliability of the method，the studyselects a plain region as the research object，judges the rationality and reliability of the evaluation method through theutilization of investigation results.The results show that this method is more comprehensive compared with traditionalmethod.It can reduce the probability of indeterminant influence，and provide basis for urban water resource evaluation.Key words:SWAT model;Urban water resources;Evaluation method收稿日期:2022 12 06作者简介:杨春(1989 )，男，本科，工程师。我国水资源空间分布不均衡，尤其是平原区域，河网密集，地质结构复杂，水资源调查难度较大。利用无人机遥感技术与基于 SWAT 模型的地理信息技术，与水文模型相结合，能够获取精确的水资源情况，实现水资源的高质量开发利用。1SWAT 模型水资源评价方法为确保水资源评价结果的准确性，使用 RS 技术、下垫面数据、水文模型等多种技术相融合的方法1，通过水文模拟得出水资源总量，其他部分水资源循环过程主要利用 SWAT 模型模拟。水资源循环流程会受到多种因素的影响，如土地种类、土壤情况、气候条件等2 4。构建水文模型需获取水资源区域的地理信息、空间信息，使用无人机遥感技术、地理信息系统平台进行空间信息获取。技术路线如图 1 所示。1.1SWAT 水文模型SWAT 模型的应用主要包括两方面，即陆地水文循环模拟和河道汇流过程模拟5。陆地水文循环模拟主要是对子流域中存在的各类物质进行控制，基本上是输入过程，而河道汇流过程模拟主要是对河道存在的各类物质移动过程实施控制。SWAT 模型根据水量平衡方程对水循环计算:WS，T=WS，O+TI=1Rday Qsurf Ea Wseep Qgw)式中:Ws，t表示土壤含水总量;Ws，0表示土壤初始的含水量;t 表示时间，单位是天(d);Rday表示第几天自然降水总量;Qsurf表示第几天地表水流的总量;Ea表示第几天水资源蒸发总量;Wseep表示第几天土壤水分流失总量;Qgwd 表示第几天地下水流总量。该模型涵盖了自然降水及各类水流，在设计中考虑了地表水流、蒸发水量、地下水流量等方面，使用马斯京根法对河道汇流过程展开分析。08图 1技术路线Fig.1Technical route1.2地理信息数据SWAT 模型是综合的分布式循环体系，整个运行过程涉及大量的数据资源，而数据资源是否客观、真实、全面将影响计算结果的准确性6。需采集多种数据，包括水文情况、地理空间信息等。其中，水文情况需对评价区域水资源数据进行梳理、整合;地理空间信息采用无人机遥感技术测绘获取，还可从地理信息资料库中获取基础资料，并使用 GIS 技术解译7 9。地理信息平台为模型研究提供了丰富的数据资源，包括高程信息、土地使用类型、水系信息等。GIS 技术能够对各类数据渠道的资源进行整合，明确评价区域的水网分布、河湖特点等。1.3无人机遥感技术无人机设备使用华测 p550，安装多镜头获取各类影像数据，分辨率达到 0.04 m。根据测绘前收集的地图，对需要进行影像资料采集区域进行实地勘查，明确区域测绘条件，判断无人机设备飞行的适应度，从而确定起降场地。航测过程中，按照明确的测绘区域，使用直飞方式进行全面敷设，沿着航测区域边界首尾相接，保障侧视镜头能够测绘到区域中的所有影像。飞行高度按照测绘方案执行，实际飞行高度误差不超过设计高度的 50 m。相同航线获取的相邻影像图片航测高度不超过 30 m，最大航测高度和最低航测高度误差不超过 50 m。使用 Geodging 软件对图像色彩进行处理，影像背景本身的颜色不参与计算，按照标准模板对影像图片色彩和亮度进行平均，确保色彩处理后影像整体画面清晰，色彩均匀，反差合理，光谱信息多样化。将精度符合标准的影像图片作为数据源，建立三维网格，再构建白体三维模型，将采集到的影像数据资料全部反映到白体模型中，得到水资源实景三维模型。图 2三维模型流程Fig.23D model flow2应用案例水资源评价区域处于沂蒙山区前冲积平原的边缘地带，整体地形走势为西北高、东南低。该区域为温带季风气候，自然降水量年均 800 mm 左右。经过该区域的河流非常多，如大运河、沂蒙河等，存在多处水库，如艾山、杨庙等。2.1水文模型的构建参数是水文模型的核心，需要从水资源流域中进行特征提取，详细呈现和描述水资源流域的循环过程。多数水资源流域的水文气象、下垫面分布状况极为复杂，本次评价从水资源使用情况入手，合并行政管辖区域，全面考虑地形变化、地貌特征等因素，对水资源进行分区计算，如图 3 所示。利用 GIS 软件，对 DEM 中的数据资料进行校验，得到准确的河网数据。分析河网中的各级支流，将每条河流的汇点标记到河道上，对流入、流出区域进行划分。应用 ARCGIS 水分分析模块，将该区域划分为 10 个子流域，获取水系数据后，结合模型需求对土地使用类型、土壤成分信息等进行编码设计。土地使用类型数据、下垫面情况数据等来源于地理空间数据，与全国国土勘查结果保持一致，经处理后将其放入模型中。依托子区域各部分的土地使用18类型及土壤成分情况，对所有子区域水文进行分区，分别设计针对性的阈值，使水文计算过程得到全面优化，利用模型计算出各区域的汇流结果。2.2参数确定利用 SWAT 模型中的功能对参数进行调节，在多次抽样测算中对参数情况进行统计，对影响参数进行分级，得到对模拟过程影响大的参数。利用敏感性分析模块，输入区域自然降水信息、温度等数据，对参数概率进行确定，使用 SWAT 中的算法对参数概率进行计算，与标准参数范围进行对比，结果如表 1 所示。图 3区域水资源及流域特征Fig.3Regional water resources and watershed characteristics表 1敏感性参数表Tab.1Parameters of sensitivity序号参数名称单位参数范围参数取值参数含义1SDmm182.324 876.422 4464.324 5土壤深度2BFCd0.392 5 0.460 10.422 1基流系数3MCSmm21.125 3 31.120 631.921 2最大冠层蓄水量4BBFCd0.896 2 0.928 30.921河岸基流系数5ISWDmm189.125 312.102 8300.123 1浅层初始水深6WDOSg/cm30.395 2 0.411 20.401 3土壤湿密度7MCOMC0.062 18 0.065 320.064 2主河道曼宁系数8CCOSE0.672 8 0.901 20.746 3土壤蒸发补偿系数9GLCd139.921 142.390 2140.121地下水滞后系数10SHCmm/h0.520 2 0.542 60.529 6饱和水力传导系数11COGRE0.062 1 0.067 20.065 2地下水再蒸发系数12EHPOSd0.049 6 0.012 60.037 2主河道淤积层有效水力传导系数13SCS0.392 6 0.412 30.401 2SCS 径流曲线系数14ST2.153 2 0.496 31.826 6降雪阶段室外温度15SMCmm(H2O)/0.192 6 0.026 50.121 8土壤含水量2.3水资源量模拟结果该区域水资源均是由自然降水形成的，水位变化区域直接受气象条件的影响，与自然降水保持一致。选择具有代表性的流水情况进行分析，模拟得到各区域的平均地表水资源总量。根据评价区域 19802021 年平均自然降水频率，选择 4 个不同的自然降水频率，分别是 30%、55%、80%、90%，将自然降水数据带入模型中，结果如图 4 所示。28图 4分区地表水资源计算结果Fig.4Calculation results of surface water resources in zones针对区域 19802021 年的水资源产生条件，导入已知水文数据进行模拟，得到各个分区平均地表水资源总量为 7.12 亿 m3。区域整体水资源比周围更加丰富，因为区域上方处于两河交汇处，流域下游河水进入到湖泊中，整个区域水网非常密集。从历年平均自然降水情况可知，该区域仅占据市区面积的 6%，但是水资源总量占比达到 12%。从地下水储量方面分析，该区域主要存在浅层地下水，受到气象条件影响，没有其他的规律性特点。结合该区域 19802021 年地下水储量统计可知，地下水储量为 2.69 亿 m3，利用氡同位素示踪法计算出重复水量达到 0.21 亿 m3。因此，该区域水资源总量为 7.57 亿 m3。2.4SWAT 模型与地面分类法对比应用地面分类法能够对不同下垫面的产汇流进行计算，确定水资源总量。对没有实测资料的区域进行水文简化，使用 SWAT