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user: 3. 结果与讨论 3.1. 基于SWAT分布式水文模型的径流模拟 基于先前准备的基础数据，经过子流域与水文响应单元划分，最终形成了23个子流域，105个HRU。运用SWAT-CUP2009软件的GLUE算法进行参数率定和模型验证，SWAT模型中关于径流的参数有26个，遵循先调整地表径流，再调整土壤水、蒸发、地下径流以及降雪融雪参数的原则发现：径流曲线数CN2、主河道水力传导率CH_K2、主河道曼宁系数CH_N2、坡面流曼宁系数OV_N、地下水的延迟时间GW_DELAY的变化能显著影响研究区径流模拟效果，CN2值越大，下垫面的不透水性越强，径流量越大；CH_N2对河道汇流有重要影响，值越大粗糙度越大流速越慢；OV_N对产流影响小，对水流传输损失量影响大，值越大传输损失量也越大。其他参数如降雨与降雪的临界气温SFTMP、土壤蒸发补偿系数ESCO、土壤可利用水量SOL_AWC(1)、积雪温度延迟因子TIMP、100%积雪覆盖时的最小雪水当量SNOCOVMX等对径流影响也较大。最终确定了20个相对敏感参数，见表1。 径流模拟率定期的复相关系数R 2 和效率系数Ens分别为0.79和0.78，验证期的R 2 和Ens分别为0.81和0.71，模拟效果较好。由刚察水文站率定期和验证期月径流过程实测值与SWAT模拟结果径流过程线(见图5)可以看出，刚察站逐月径流模拟值与实测值过程线总体趋势一致，但一方面，2000年、2005年、2007年和2009-2010年丰水期模拟结果离实测值有较大差距，未对春季融雪径流导致的流量增大和汛期洪峰流量进行良好的模拟，原因一是雨量站点少，位于流域内的仅有一个，而降水是径流形成的主要驱动因子，是影响降雨径流过程的关键因素，二是研究区海拔高，空间差异较大，但未对气温和降雨数据进行高程分带设置；另一方面，整个模拟期内枯水期的模拟结果与实测值也有一定差距，存在滞后现象，是由复杂的土壤含水层分布导致的，且各参数之间的相互影响不明确，在实际率定时，往往只对总径流进行率定，枯水期的率定由于无实测资料难以进行 [ 22 ] ，无法找出一组绝对适合某流域的参数。 3.2. 基于BP人工神经网络的径流模拟 应用BP人工神经网络模拟应用工具V1.0主要包括两个步骤： 1) 数据准备：训练样本和验证样本，数据格式为*.csv。本文将月降雨量、月最高/最低气温、月平均风速、月辐射量、月平均相对湿度6个因子作为输入层变量，因此输入层个数为6。 2) 系数设置：包括中间层数、权重调节系数、阈值调节系数、误差控制率和最大学习次数。系数选择要合理，否则会使模型结构过于复杂形成过适应，过于简单则难以捕捉复杂的非线性关系 [ 23 ] 。本文确定权重调节系数为0.1，阈值调节系数为0.1，误差控制率为0.1。中间层数只决定了验证过程误差收敛的速度，而与最终的收敛水平无关，通常随输入层变量个数的增加而增加，因此本文根据输入层个数经反复尝试，设置中间层数为6，也即隐含层个数。当最大学习次数设置为10，000时，误差–训练验证次数曲线(见图3)已趋于收敛，验证期精度在训练验证9000次附近达到峰值后有所下降是由于过度学习造成的。 表2为率定期和验证期的复相关系数R 2 和效率系数Ens的具体变化情况。运用BP人工神经网络径流模拟率定期的复相关系数R 2 和效率系数Ens分别为0.88和0.88，验证期的R 2 和Ens分别为0.87和0.86，评价指标值较高，由刚察水文站率定期和验证期月径流过程实测值与BP-ANN模拟结果径流过程线(见图5)可以看出，模拟值与实测值过程线总体拟合程度较好，尤其是2004、2007和2010年；枯水期的模拟结果与实测值拟合程度较好，但2001年丰水期的模拟值大大高于实测值，说明纯粹基于数学统计模型的模拟存在很大的不确定性和误 图3. 误差–训练验证次数曲线(BP-ANN) Table 1 Parameter variation ranges and calibrated value 序号 参数 初始范围 最终范围 率定值 最小值 最大值 最小值 最大值 1 r__CN2.mgt 20 90 40 90 86.9 2 v__ALPHA_BF.gw 0 1 0 1 0.72 3 v__GW_REVAP.gw 0.02 0.2 0.02 0.1 0.045 4 v__SNOCOVMX.bsn 0 500 0 410 299.9 5 v__CH_K2.rte 0 150 30 100 98.41 6 r__SOL_Z(1).sol −0.5 0.5 −0.5 0.5 −0.48 7 v__ESCO.hru 0.01 1 0.9 1 0.93 8 v__CH_N2.rte 0 0.3 0.1 0.3 0.25 9 v__OV_N.hru 0 0.8 0.5 0.7 0.59 10 v__SMFMX.bsn 0 10 0 10 7.92 11 v__SMFMN.bsn 0 10 0 10 2.31 12 v__SMTMP.bsn −5 5 −5 5 −1.67 13 v__TIMP.bsn 0.01 1 0.1 1 0.45 14 v__SFTMP.bsn −5 5 −5 3 0.58 15 v__GW_DELAY.gw 0 500 30 450 46.43 16 v__ALPHA_BNK.rte 0 1 0 1 0.41 17 r__HRU_SLP.hru −0.5 0.5 −0.5 0.5 0.44 18 v__CANMX.hru 0 100 0 100 44.09 19 v__REVAPMN.gw 0 500 0 500 258 20 v__SOL_AWC(1).sol 0 1 0 0.3 0.03 表1. 参数取值范围及率定值 Table 2 R2 and Ens in the study process of BP-AN 训练验证次数 复相关系数R 2 Nash-Suttclife效率系数Ens 率定期 验证期 率定期 验证期 1000 0.83 0.86 0.83 0.86 2000 0.84 0.86 0.84 0.86 3000 0.85 0.86 0.85 0.85 4000 0.85 0.86 0.85 0.85 5000 0.86 0.86 0.86 0.86 6000 0.87 0.86 0.87 0.86 7000 0.86 0.86 0.86 0.85 8000 0.86 0.86 0.86 0.86 9000 0.88 0.87 0.88 0.86 10，000 0.87 0.86 0.87 0.86 表2. BP人工神经网络学习过程中的R 2 和Ens 差；其他年份丰水期模拟效果也不够理想，故此方法有待进一步完善。 3.3. 基于BP人工神经网络的径流模拟后处理 运用BP人工神经网络对SWAT模拟结果进行后处理的主要步骤同3.2节所述，不同的是输入层变量在3.2节的基础上新增了月校正因子(率定期月平均径流量)和SWAT模拟流量，因此输入层个数为8。设置权重调节系数为0.1，阈值调节系数为0.001，误差控制率为0.001，中间层数为10。当最大学习次数设置为10，000时，误差-训练验证次数曲线(见图4)已趋于收敛，由于过度学习，验证期精度在训练验证10，000次附近达到峰值后也有所下降。 表3为率定期和验证期的复相关系数R 2 和效率系数Ens的具体变化情况。经过BP后处理，率定期的复相关系数R 2 和效率系数Ens分别为0.92和0.92，验证期的R 2 和Ens分别为0.90和0.90，评价指标值均达到了0.90，精度很高。由刚察水文站率定期和验证期月径流过程实测值与BP后处理模拟结果径流过程线(见图5)可以看出，模拟值与实测值过程线总体拟合程度好，尤其是2003~2004以及2007年；模拟期内枯水期的模拟结果与实测值拟合程度较好，但2000、2001和2006年三个枯水年丰水期的模拟值较实测值偏高，可能是由于降水量减少、气温下降导致了枯水年，统计模型难以准确模拟，而2005年、2009~2010年丰水期模拟值较实测值偏低是因为训练样本序列长度不够，刘晓刚 [ 17 ] 等对玉龙喀什河实测年径流数据的研究中也存在此类问题。总体来说，模型在模拟期内可以较好地重现刚察水文站径流量随时间的演变过程，对丰水期到达时刻把握得较为准确，但对于峰值的模拟仍存在误差。 3.4. 结果分析 运用SWAT模型和BP人工神经网络模型以及BP后处理的刚察站2000~2010年逐月径流模拟结果见表4，可以看出BP后处理的复相关系数R 2 和效率系数Ens最高，均达到了0.90，模拟效果好，满足模型应用要求。图5表明BP后处理的模拟值与实测值过程线较SWAT模型和BP-ANN模型更为吻合，尤其是丰水期和枯水期的拟合程度显著较高，能够更真实地模拟该流域的径流过程，更具备该流域的适用性。总的来说，BP后处理方法在该研究区具有很好的适用性，能够很好地模拟该流域的水文过程。 Table 3 R2 and Ens in the study process of BP-AN 训练验证次数 复相关系数R 2 Nash-Suttclife效率系数Ens 率定期 验证期 率定期 验证期 1000 0.86 0.90 0.86 0.86 2000 0.87 0.89 0.87 0.87 3000 0.88 0.90 0.88 0.88 4000 0.89 0.89 0.89 0.88 5000 0.90 0.89 0.90 0.88 6000 0.90 0.90 0.90 0.89 7000 0.90 0.89 0.90 0.88 8000 0.91 0.89 0.91 0.89 9000 0.92 0.90 0.92 0.90 10，000 0.91 0.89 0.91 0.89 表3. BP人工神经网络学习过程中的R 2 和Ens Table 4 Monthly runoff simulation results of Gangcha statio 模拟方式 复相关系数R 2 Nash-Suttclife效率系数Ens 率定期 验证期 率定期 验证期 SWAT模型 0.79 0.81 0.78 0.71 BP-ANN模型 0.88 0.87 0.88 0.86 BP后处理 0.92 0.90 0.92 0.90 表4. 刚察水文站逐月径流模拟结果 图4. 误差–训练验证次数曲线(BP后处理)