MIKE,SHE,模型在杭锦旗引黄灌区的应用研究

韩金旭，张翔宇，刘姝芳，李 舒，张 丹，谷晓伟

（1.中国水利水电科学研究院，北京 100038；

2.黄河水利科学研究院，河南 郑州 450003）

杭锦旗引黄灌区为自流灌区，灌区受南部鄂尔多斯台地补给和北侧黄河影响，地下水水位较高，加之当地农业生产习惯重灌轻排，灌区排水不畅，灌区土壤饱受盐渍化危害。

盐渍化土壤要靠大水漫灌压盐，漫灌又进一步抬高地下水水位，加剧土壤盐渍化，从而形成恶性循环。

因此，科学排水是灌区除涝、防渍、防止土壤盐渍化以及改善耕作条件的有效途径［1-2］。

目前，已有一些关于引黄灌区灌溉排水退水规律的研究，如河套灌区农田排水过程模拟［3］、甘肃景电引黄灌区退水规律与模拟［4］等，但有关内蒙古黄河南岸灌区灌溉排水过程的研究较少，缺少水文参数的确定研究，同时限制了水文模型的模拟应用［5］。

本文以杭锦旗引黄灌区为研究对象，采用MIKE SHE 模型建立符合灌区实际的水文模型，旨在为灌区排水规律研究提供模型基础支撑，为灌区水文参数的确定提供参考依据。

杭锦旗位于鄂尔多斯高原西北部，东邻达拉特旗、东胜区，西南与乌审旗、鄂托克旗接壤，北靠黄河与巴彦淖尔市隔河相望，属中温带半干旱高原大陆性气候区，长年干旱少雨，冬季漫长而寒冷，夏季温和而短促［6］。

杭锦旗引黄灌区西起三盛公水利枢纽，东至毛不拉孔兑，北临黄河右岸防洪大堤，南接库布其沙漠边缘，沿黄河呈狭长带状分布，东西长约170 km，南北宽5～10 km，总灌溉面积2.79 万hm2。

该灌区从三盛公水利枢纽上游南岸2.7 km 总干渠进水闸引水自流灌溉，总干渠全长204.67 km。

灌区受南部鄂尔多斯台地补给和北侧黄河影响，地下水水位较高，埋深为0.5 ～4.0 m，地下水总体运动方向由西南向东北。

为解决灌区排水及地下水位过高的问题，灌区建设了总排干沟，全长195.768 km，贯通全灌区。

由于灌区总体地势较低，排水无法顺利排出，因此灌区配备了6 座常规排水泵站和2 座临时排水泵站，将排水及时抽排灌区。

在历次续建配套与节水改造中由于建设资金投入不足等，因此排水系统普遍存在建设标准偏低、配套程度低、抗御自然水旱灾害能力不强等问题，排水不能及时快速排除，影响了农田排水的正常抽排。

根据杭锦旗引黄灌区多年灌水数据统计结果，2010—2019 年年均灌溉引水量22 574 万m3，年均排水量3 653 万m3，排水量总体呈上升趋势（见图1），其中2018 年排水量最大，达到4 450 万m3。

图1 灌区多年排水量变化情况

2.1 模型结构

MIKE SHE 是一款较为全面的分布式水文模型，它可以模拟陆相水循环中主要的水文过程，包括降雨、蒸散发、地表坡面流、地表河道流、地下径流以及各个水文过程之间的交互作用［7］。

MIKE SHE 模型由数个独立的、相互联系的、基于过程的模块构成，主要有坡面流（OL）、河流和湖泊（OC）、非饱和带／包气带（UZ）、蒸散发（ET）与饱和带（SZ）等5 个子模块。

每个子模块用于一个主要水文过程的描述，根据不同的模拟要求，这些子模块可以互相分离开来也可以综合起来应用，分离开来可分别描述流域水文循环的各个过程，综合起来可描述整个流域的水文循环过程［8］。模型中坡面流模拟采用二维圣维南方程组，河流和湖泊模块为MIKE 11 圣维南一维水动力学模型，饱和带即地下水的模拟采用集总式的线性水库法，非饱和带模拟采用水量平衡法或理査德方程［9］。

MIKE SHE 相较于其他水文模型具有明显的优势，可以灵活地选用必要的模块以匹配灌区特点，能够清晰地模拟灌区水分的运动和转化过程，在此基础上建立灌区水文循环模型，进而研究灌区排水形成过程是切实可行的。

2.2 数据库搭建

灌区排水过程影响因素繁多，受气象因素、地下水运动条件、土壤属性、地形地貌等自然因素和引水量、灌溉制度、作物种植结构、渠系构造等人为因素共同影响，其形成过程及变化规律较为复杂［10-11］。

结合杭锦旗引黄灌区水循环特点，搭建灌区水文模型数据库，主要包括模型范围及地表高程、气象数据、土地利用分布、灌溉数据、排干沟设置、坡面流数据、土壤数据、地下水条件等方面的基础数据及参数。

因文章篇幅有限，在此选择模型范围及地表高程、土地利用类型分布、土壤数据等基础数据进行重点说明，其他数据仅简要介绍。

本次研究收集到灌区2017—2019 年实测逐日排水资料，在此确定模型的模拟时段为2017—2019 年，其中2017—2018 年为模型数据率定校准阶段、2019年为模型数据验证阶段。

2.2.1 模型范围及地表高程

根据灌区分布状况，在ArcGIS 中确定灌区范围shp 面文件，并利用ArcGIS 中投影转换工具将坐标系转换为CGCS2000_3_Degree_GK_CM_108E，模型范围总面积为1 620 km2。

灌区高程采用30 m 分辨率数字高程数据集。

根据模型运行精度需求及现实情况，模型计算空间网格大小选取500 m×500 m，模型范围起始x、y坐标点为（416 000，4 460 000），将模型范围沿x和y方向划分为350×140 个网格。

2.2.2 土地利用类型分布

根据国家土地资源分类标准并结合当地实际情况，将模型范围内土地资源分为耕地、草地、林地、裸地、居民区、水体及其他用地。

模型范围内的各土地利用类型占地面积统计见表1。

表1 土地利用类型统计

土地利用模块植被属性子项中需要在植被属性文件中输入各类用地的叶面积指数（LAI）及根系深度（RD）时间序列。

根据FAO 文件及查阅相关文献资料确定不同土地类型植被根系、叶面积指数随时间变化规律，得到研究区域的作物参数值，作为模型的输入项。

灌区播种作物主要为玉米、葵花，2019 年两种作物种植面积占总耕地面积的90%，此外还种植有少量小麦、杂粮、牧草等。

模型中按玉米、葵花两种作物考虑，玉米、葵花种植面积比为4 ∶6。

查阅相关文献资料得到作物生育期及对应的LAI、Kc（作物系数）与RD时间序列［12］，并根据两种作物种植面积权重比得到耕地类型对应的植被属性参数，时间序列见图2。

2.2.3 土壤数据

非饱和带即包气带是指以地表为上边界、地下水位为下边界的非饱和水流区域。

非饱和带土壤含水量和土壤水势的变化受非饱和水流运动过程的影响，此外，地表水下渗至非饱和带土壤中的水量以及非饱和带与饱和带之间的水量交换过程也受到非饱和带水流运动过程的控制。

非饱和带上部受降水、蒸发和下渗的影响，土壤含水量波动较大，下边界受地下水位的波动发生相应的改变。

本次模拟采用两层水量平衡法（2 Layer UZ），根据国家土壤质地分类标准，将模型范围内的土壤类型分为砂质壤土、砂质黏壤土、黏壤土3种类型（见表2），主要类型为砂质壤土。

表2 不同土壤质地颗粒含量 %

2.2.4 其他数据

气象数据采用临河国家气象站2017—2019 年数据，主要包括风速、降水量、气温、日照时数和相对湿度等数据，用Penman-Monteith 公式，计算参考作物蒸散发量ET0。

该灌区采用地面灌溉方式，灌溉水源为黄河，因此在模型中灌溉水源设定为外部水源，灌溉过程采用2017—2019 年灌区实际引水数据。

灌区总排干沟全长195.768 km，沟深2 m，内边坡按1 ∶3 考虑，纵比降为1／4 500～1／7 500，排干采用一维河道模型MIKE 11模拟，将MIKE 11 模型与MIKE SHE 耦合形成完整的地表-地下水循环模拟模型。

坡面流是地表积水的运动，一般采用有限差分法模拟坡面流，需要输入3 个参数，即曼宁系数作为率定参数、滞蓄水深设置为田埂高度500 mm、初始地表水深为0。

2.3 模型输入

在输入数据之前，需先对模型进行初始设置。

首先，根据研究目的以及灌区实际情况选定模型的子模块，选定MIKE 模型中的坡面流（OL）、河流和湖泊（OC）、非饱和带／包气带（UZ）、蒸散发（ET）、饱和带（SZ）5 个子模块；
然后，对模拟的时段进行设置，根据基础数据详细程度，本次模拟时段为2017-01-01 至2019-12-31，以a 为单位，分别进行模拟，MIKE SHE模型的模拟时间步长为24 h，MIKE 11 河道模拟时间步长为10 min，其他模拟参数的设置采用模型默认参数；
最后，在相关设置完成后，导入已生成的地表高程、气象数据、土地利用类型分布、灌溉数据、坡面流参数、土壤参数、地下水分布条件等相关文件并设置相关参数。

3.1 参数率定及验证

模型中许多参数由于缺乏实测数据，因此基于理论参考范围和经验赋予了初始值，需要根据模拟值与实测值的拟合程度进行参数调整率定。

在此选取对模型模拟结果有较大影响的参数作为率定参数，主要包括河道水动力、坡面流、非饱和带土壤属性、含水层水文地质等参数，并选取相关系数（R）、均方差（RMSE）、纳什效率系数（E）3 个逐日排水过程指标及年排水量相对误差评价模拟结果的准确程度［13］。

模型率定选取的参数及率定结果见表3。

表3 模型率定选取的参数及率定结果

3.2 模拟结果分析

根据以上参数率定结果，对2019 年排水过程进行验证模拟。

最终率定期及验证期的模拟结果评价见表4，验证期2019 年排水流量模拟结果见图3。

图3 2019 年排水流量模拟结果

表4 模型模拟结果评价

可以看出，模拟结果存在两个问题：一是平均误差较大，总体评价指标不够优化；
二是2019 年作为验证期，模拟结果明显优于率定期。

下面针对这两个问题进行分析讨论。

（1）模型率定验证所采用实测值为灌区实际抽排量，排水闸门及泵站需人工开启关闭，实测排水量受到监测手段及人为因素影响；
模型模拟值为受降水、灌溉及地下水侧向径流影响的天然排水量。

本次模拟值与实测值本质上有一定差别，模拟值均大于实测值，因此平均误差较大，评价指标看似不够优化。

（2）与2017 年、2018 年相比，2019 年排水设备相对完善，人员配备到位，具有较好的监测计量条件，且增加了临时排水站，排水能及时地抽出沟道，受人为因素影响较小，因此验证期2019 年模拟效果相对较好，相关性较高、误差较小。

（1）对于水文模型来说，所需基础资料多且复杂，部分数据又受到人为因素影响，给模型模拟带来了不确定性，因此模型有一定误差是允许的；
同时2019 年的模拟结果表明，在实测数据受干扰影响较小的情况下，模拟值与实测值拟合程度较高，模型可以较好地模拟灌区天然排水过程，认为模型模拟结果是较为合理的，近3 a 天然排水量应接近4 961 万m3。

（2）本次模型以2017—2018 年为参数率定期、2019 年为验证期，主要依据杭锦旗引黄灌区实测排水数据进行率定验证，率定参数具有参考性，但在时间、空间及率定要素选取上也有一定片面性，相关模型研究可以在本次模拟结果的基础上进行不断率定修正，以期不断完善相关水文模型及参数研究。

（3）灌区现状排水直接排入黄河干流，由于水质不达标，该部分水量不被算作退水量，即仍然占用黄河耗水指标，若将灌区排水纳入区域水资源统一配置，则既可以减少向黄河排污、又能够为区域经济社会发展开源。

在灌区节水及渠系改造的背景下，下一步可以针对不同模拟情景预测未来排水量，为灌区排水资源化利用提供支撑。

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