應(yīng)用SWAT模型研究潮河流域土地利用和氣候變化對(duì)徑流的影響

郭軍庭，張志強(qiáng) ，王盛萍，Strauss Peter，姚安坤

(1.教育部水土保持與荒漠化防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院，北京 100083;2.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院濕地研究所，北京 100091;3.華北電力大學(xué)資源與環(huán)境研究院/區(qū)域能源環(huán)境系統(tǒng)優(yōu)化教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206;4.Federal Agency for Water Management，Institute for Land and Water Management Research，Pollnbergstrasse 1，A-3252 Petzenkirchen，Austria)

氣候與土地利用變化對(duì)流域水文水資源的影響是適應(yīng)性流域管理的重要基礎(chǔ)［1-2］。評(píng)價(jià)氣候變化，特別是降水變化對(duì)水資源及水循環(huán)的影響非常迫切，研究結(jié)果對(duì)未來(lái)水資源規(guī)劃和開(kāi)發(fā)利用具有重要意義［3］。相對(duì)于氣候變化的長(zhǎng)期性特點(diǎn)，土地利用和覆被變化是短期內(nèi)流域水文變化的主要驅(qū)動(dòng)因素之一。它通過(guò)影響冠層截流、地表入滲、蒸散發(fā)和地表徑流等，對(duì)流域水文循環(huán)產(chǎn)生作用。目前定量分析二者對(duì)流域徑流的影響多采用對(duì)比流域試驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)分析和模型模擬等方法［4］。對(duì)比流域試驗(yàn)不能應(yīng)用于地質(zhì)地貌等存在顯著空間差異的中大尺度流域，且其重點(diǎn)在于考察流域土地利用變化對(duì)流域水文的影響［5］。統(tǒng)計(jì)方法可以用來(lái)分析水文氣象數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，但不能考慮流域空間異質(zhì)性以及土地利用和氣候變化對(duì)流域水文的作用機(jī)理。因此，基于物理過(guò)程的分布式水文模型近來(lái)被廣泛用于評(píng)價(jià)氣候變異和土地利用變化的水文響應(yīng)［6-7］。其優(yōu)點(diǎn)在于模型既考慮了流域的空間異質(zhì)性，同時(shí)也對(duì)流域水文過(guò)程物理過(guò)程進(jìn)行刻畫(huà)，可以描述流域確定時(shí)間范圍內(nèi)土地利用變化后的長(zhǎng)期影響，并進(jìn)行連續(xù)模擬，因此適用于空間特征差異較大的流域。

在全球氣候變化背景下，華北地區(qū)1951—2009年間多年平均降水量呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，近59年間減少了26.8 mm［8］，在 2040年之前仍可能呈現(xiàn)減少趨勢(shì)［9］。該地區(qū)的密云水庫(kù)上游潮河流域1961—2009年間年和汛期(6—9月)降水量呈減少趨勢(shì)但不顯著，而非汛期降水量顯著增加并于1979年發(fā)生突變，即年際降水變化趨勢(shì)不明顯，但年內(nèi)降水變率減?。?］。潮河流域作為北京市主要地表飲用水源供應(yīng)地之一，從20世紀(jì)80年代開(kāi)始，開(kāi)展了國(guó)家“三北”防護(hù)林重點(diǎn)建設(shè)工程、國(guó)家級(jí)水土流失重點(diǎn)治理工程和京津風(fēng)沙源區(qū)防沙治沙項(xiàng)目等。大規(guī)模的退耕還林還草等生態(tài)措施被用來(lái)治理水土流失和改善水質(zhì)。同時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人口增加，城鎮(zhèn)化速度加快，流域內(nèi)建設(shè)用地迅速增加。流域土地利用和覆被發(fā)生變化進(jìn)而改變?cè)摿饔蛳聣|面產(chǎn)流環(huán)境。因此，潮河流域內(nèi)氣候和土地利用都發(fā)生變化的情況下，定量評(píng)價(jià)二者對(duì)流域產(chǎn)水量的影響，是評(píng)價(jià)前期生態(tài)治理措施并為后續(xù)措施調(diào)整及科學(xué)開(kāi)展流域治理的重要基礎(chǔ)和前提［10-11］。在該流域業(yè)已開(kāi)展的相關(guān)研究采用不同的方法，包括經(jīng)驗(yàn)回歸模型［4，12］，集總式模型［13］，以及分布式模型［1，14］，分析了氣候和人類(lèi)活動(dòng)引起的土地利用變化對(duì)流域產(chǎn)水量的影響。各研究盡管方法不同，但研究結(jié)果指出人類(lèi)活動(dòng)主導(dǎo)的土地利用變化是驅(qū)動(dòng)流域產(chǎn)水量變化的主要因素之一。但是，目前該流域內(nèi)缺乏對(duì)單一土地利用類(lèi)型以及潛在氣候變化對(duì)產(chǎn)流影響的定量研究。

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是美國(guó)農(nóng)業(yè)部開(kāi)發(fā)的分布式水文模型，被廣泛應(yīng)用于流域尺度各種土地管理措施及氣候變化對(duì)流域水文影響的模擬和預(yù)測(cè)［6，7，15-19］。本文的目的在基于SWAT水文模型，建立潮河流域分布式水文模擬系統(tǒng)，通過(guò)模擬徑流對(duì)氣候和土地利用變化的響應(yīng)，定量分析不同時(shí)期二者對(duì)流域產(chǎn)流的影響，并進(jìn)一步分析單一土地利用類(lèi)型對(duì)產(chǎn)水量的影響，以及分析不同氣候變化情景對(duì)產(chǎn)水量的影響，為應(yīng)對(duì)氣候變化和水資源短缺的適應(yīng)性流域管理和水資源規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究中潮河流域是指密云水庫(kù)以上潮河流域部分(不包括牤牛河、安達(dá)木河和清水河等二級(jí)支流)，總面積4 855.9 km2，占密云水庫(kù)以上集水流域面積的31%。流域位于華北土石山區(qū)(116°10'—117°35'E，40°35'—41°37'N)，流域地勢(shì)西北高，東南低，以低山和中山為主，山地面積約占總面積80%以上(圖1)。流域氣候類(lèi)型屬于中溫帶向暖溫帶及半干旱向半濕潤(rùn)過(guò)渡的大陸性季風(fēng)氣候，多年平均氣溫為8.3℃，多年平均降水量為511 mm，汛期(6—9月)占年降水量的75%以上。汛期多以暴雨形式出現(xiàn)，土壤侵蝕嚴(yán)重，山區(qū)多年平均土壤侵蝕總量(輕度以上)為2 174萬(wàn)t，土壤平均侵蝕模數(shù)為2682 t km-2a-1，多發(fā)生于上游河谷階地黃土覆蓋區(qū)［20］。流域內(nèi)土壤類(lèi)型以棕壤和褐土為主，占總面積的80%以上。

圖1 潮河流域位置圖Fig.1 Location of Chaohe Watershed

根據(jù)我國(guó)土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)(GB-T21010—2007)，將流域內(nèi)土地利用類(lèi)型分為耕地、草地、灌木林地、有林地、城鄉(xiāng)建設(shè)用地、水域和未利用地7類(lèi);潮河流域主要的土地利用類(lèi)型為耕地、草地、灌木林和有林地，四者占流域總面積95%以上(表1)。與1987年相比，1999年耕地面積增加了6.1%，草地面積減少26.5%，有林地面積增加23.57%，灌木林地增加7.73%。從1999年到2009年，草地面積大幅減少了45.9%，耕地減少31.91%，而有林地和灌木林地分別增加了27.96%和17.8%。潮河流域土地利用變化結(jié)果表明:耕地和草地面積減少，有林地和灌木林地面積增加。20世紀(jì)70年代末期流域修建了一些塘壩和小水庫(kù)，由于設(shè)計(jì)不合理及缺乏經(jīng)費(fèi)維持，到80年代中后期塘壩等逐步廢棄。從20世紀(jì)80年代末開(kāi)始，流域所處地區(qū)先后實(shí)施了大量水土保持工程，主要采取以植被恢復(fù)為主的生物措施。工程措施主要是水平梯田和谷坊，但所占面積相對(duì)較小。截至2005年底，流域內(nèi)累計(jì)水土保持措施面積為2735.69 km2，其中植被恢復(fù)面積2678.47 km2，修建水平梯田 57.27 km2［12］。

表1 潮河流域不同時(shí)期土地利用對(duì)比Table 1 Comparison of land use between different periods in Chaohe watershed

1.2 研究方法

1.2.1 SWAT模型數(shù)據(jù)輸入及運(yùn)行

本研究采用ArcGIS9.3環(huán)境下的Arc-SWAT2005版本。模型輸入數(shù)據(jù)主要包括:從國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)獲取的流域ASTAR數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)(Digital Elevation Model，DEM)，空間分辨率為 30 m;1987，1999和2009年3期Landsat TM多波段遙感影像數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m。通過(guò)校正后，選用接近地表真實(shí)情景的7/4/2波段假彩色合成，根據(jù)土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，采用人機(jī)交互進(jìn)行圖像解譯。土壤數(shù)據(jù)由聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織提供的全球土壤分布圖庫(kù)獲取，分辨率為100 m。使用ArcGIS將土地利用圖和土壤分布圖轉(zhuǎn)換為與DEM具有相同投影坐標(biāo)信息以及柵格大小的數(shù)據(jù)，則SWAT模型運(yùn)算的空間分辨率統(tǒng)一為30 m。SWAT模型根據(jù)DEM、土地利用和土壤數(shù)據(jù)將整個(gè)流域劃分為若干個(gè)子流域。大閣、戴營(yíng)和下會(huì)3個(gè)水文站1981—2009年的徑流數(shù)據(jù)以及流域內(nèi)8個(gè)雨量站的數(shù)據(jù)分別由河北水文水資源局和北京水文總站提供。密云、豐寧和承德3個(gè)氣象站的氣象數(shù)據(jù)由國(guó)家氣象局提供，包括1961—2009年的日降水，氣溫，風(fēng)速，相對(duì)濕度和太陽(yáng)輻射。將距離子流域形心最近的氣象站的數(shù)據(jù)賦予該流域，實(shí)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)由點(diǎn)及面的空間插值。SWAT模型自帶天氣發(fā)生器(WXGEN)可以用來(lái)生成氣候數(shù)據(jù)，并且填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)。本文構(gòu)建WXGEN所需的參數(shù)是通過(guò)近40年的氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)獲得多年逐月氣象資料，主要包括月日均降水量、月日均最高和最低氣溫、月日均太陽(yáng)輻射總量、月日均露點(diǎn)溫度、月日均風(fēng)速等。本研究中采用SWAT官方提供的統(tǒng)計(jì)軟件pcpSTAT及dew02軟件對(duì)氣象資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，求算以上參數(shù)。

1.2.2 模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證

本文分別選擇位于流域上中下游的大閣，戴營(yíng)和下會(huì)3個(gè)水文站，代表流域內(nèi)不同空間特征，采用多站校準(zhǔn)檢驗(yàn)的方法，以月為模擬步長(zhǎng)，對(duì)流域1981—1991年的月徑流進(jìn)行模擬，將1981—1982年作為模型預(yù)熱期，1983—1986年為模型校準(zhǔn)期，1987—1991年為模型驗(yàn)證期，最后確定模型參數(shù)值。首先用LH-OAT采樣法［20］，進(jìn)行參數(shù)敏感性分析，選取對(duì)模擬結(jié)果靈敏度大的參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)和驗(yàn)證。應(yīng)用SUFI-2算法［7，21-22］進(jìn)行迭代運(yùn)算，模擬過(guò)程中所有不確定性因素(參數(shù)，模型概念，數(shù)據(jù)輸入等)統(tǒng)一用參數(shù)的不確定性表示，將參數(shù)不確定性能夠?qū)λ胁淮_定性因素解釋的程度定義為p因子，即95%預(yù)測(cè)不確定性(95%Prediction Uncertainty，95PPU)包含觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的比例。95PPU的計(jì)算是采用拉丁抽樣法選取累積頻率位于2.5%與97.5%之間的模擬值，剔除了5%極壞模擬;95PPU的平均厚度除以觀(guān)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差定義為r因子。p取值介于0到100%，r介于0到無(wú)窮大。理論上p為1且r值為0代表實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和模擬結(jié)果完全吻合。由于測(cè)量誤差和模型的不確定性，理論最佳模擬值很難達(dá)到。因此本文中模擬結(jié)果同時(shí)滿(mǎn)足以下兩個(gè)條件:(1)p值大于0.7，即超過(guò)70%的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)落在95%的預(yù)測(cè)不確定性?xún)?nèi);(2)r值小于1，即95%預(yù)測(cè)不確定性值范圍的平均厚度(即不確定性程度)小于觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差［7，15］，則認(rèn)為模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值相符合。另外，本文進(jìn)一步采用Karuse［23］定義的有效評(píng)價(jià)方法比較潮河流域月徑流模擬值對(duì)觀(guān)測(cè)值的有效性:

式中，R2是模擬值與觀(guān)測(cè)值的決定系數(shù)，b是回歸曲線(xiàn)斜率。對(duì)于同時(shí)模擬流域多個(gè)流量觀(guān)測(cè)點(diǎn)，模型目標(biāo)函數(shù)為區(qū)域內(nèi)所有模擬站點(diǎn)的Φ的平均值:

式中，g是模型目標(biāo)函數(shù)最佳值，n是觀(guān)測(cè)站個(gè)數(shù)。上述有效性評(píng)價(jià)中Φ值變化范圍為(0，1)。相對(duì)于目標(biāo)函數(shù)取納什系數(shù)(Nash-Sutcliffe)等函數(shù)時(shí)，最佳模擬值以及優(yōu)化過(guò)程會(huì)受到個(gè)別較差模擬值的影響，而該函數(shù)值則不受較差模擬值的影響，目標(biāo)函數(shù)最佳值大于0.6時(shí)認(rèn)為模擬效果較好［23］。

1.2.3 情景設(shè)置與模型分析

當(dāng)模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證完成后，應(yīng)用SWAT模型模擬不同時(shí)期的土地利用和氣候變化下流域出口下會(huì)站徑流的響應(yīng)。具體情景設(shè)置如表2，在模擬過(guò)程中相應(yīng)改變植被模塊的參數(shù)和土壤水力參數(shù):以情景1為基準(zhǔn)期，將情景4，5與其對(duì)比，獲取土地利用和氣候變化二者共同對(duì)產(chǎn)流量的影響;將情景2，3分別與情景1比較，獲取氣候變化對(duì)產(chǎn)流量的影響;再將情景4，5與分別與情景2，3比較，獲取對(duì)應(yīng)時(shí)期土地利用變化對(duì)產(chǎn)流量的影響。最終，定量分析不同時(shí)期土地利用和氣候變化對(duì)整個(gè)流域產(chǎn)流的影響。

表2 模型模擬情景設(shè)置Table 2 Scenarios for modeling analysis

為進(jìn)一步探討單一土地利用類(lèi)型在產(chǎn)流量中所起的作用，剔除土地利用變化中地形、地貌等不確定性因素的影響，采用極端土地利用變化情景模擬進(jìn)行分析，具體設(shè)置為:以1999年土地利用現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，保留流域內(nèi)的居民區(qū)和交通建設(shè)用地以及水域外，將流域內(nèi)其它所有土地利用類(lèi)型依次設(shè)置為草地情景、灌木林地情景、林地情景和耕地情景，并分別改變相應(yīng)的植被模塊的參數(shù)和土壤水力參數(shù)，模擬1999—2009年不同土地利用情景下的年徑流量。

為探討氣候變異對(duì)流域出口產(chǎn)水量的影響，根據(jù)未來(lái)氣候變異的可能范圍［24］，給定降水和氣溫的變化值，設(shè)定如下情景:保持現(xiàn)有降水狀況不變(多年平均降水511 mm)，增加10%/20%/30%和減少10%/20%/30%降水共7種方案;采用保持現(xiàn)有溫度不變(多年平均氣溫8.3℃)，降低1℃(-12%)，升高1℃(12%)/2℃(24%)4種方案，總共有28種不同的氣候變異組合方案。通過(guò)不同的氣候變異方案，模擬徑流對(duì)氣候變異的響應(yīng)。年徑流量的變化b的求解如下:

式中，yi為第i中氣候方案下的年均徑流量(m3/s);y0為真實(shí)情景下的年均徑流量(m3/s)。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型校準(zhǔn)與驗(yàn)證

將研究流域1987年的土地利用和3個(gè)水文站1981—1986與1987—1991年的水文氣象數(shù)據(jù)代入模型，通過(guò)LH-OAT采樣法選取模型中前14位對(duì)徑流模擬結(jié)果敏感性高的參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)和驗(yàn)證。

圖2為潮河流域月徑流模擬結(jié)果。在校準(zhǔn)期，大閣站1983和1986年汛期模擬峰值大于實(shí)測(cè)值，1984年汛期模擬值小于實(shí)測(cè)值。p和r值分別為0.70和0.84，決定系數(shù)R2為0.63。戴營(yíng)站1985年汛期模擬峰值大于實(shí)測(cè)值，而1986年和1983年的汛期模擬值與實(shí)測(cè)值基本吻合，p值和r值分別為0.87和0.97，決定系數(shù)R2為0.68。流域出口下會(huì)站汛期峰值模擬與實(shí)測(cè)值基本吻合，p值為0.87，r值為0.97，決定系數(shù)R2為0.72。由于模型在運(yùn)行前期，許多變量，如土壤含水量的初始值為零，會(huì)影響模型模擬的結(jié)果，所以需要將模擬初期作為模型的預(yù)熱期，合理估算模型參數(shù)的初始值。因此，本文將1981—1982年作為預(yù)熱期，從而減少此類(lèi)誤差的影響。

在驗(yàn)證期，大閣徑流模擬變化趨勢(shì)與觀(guān)測(cè)值一致，模擬峰值卻大于觀(guān)測(cè)峰值，相應(yīng)的p值，r值相分別為0.77和0.90，決定系數(shù)R2為0.71。戴營(yíng)站1989和1990年模擬峰值小于觀(guān)測(cè)值，1987和1991年模擬峰值與觀(guān)測(cè)值基本吻合，對(duì)應(yīng)的p值為0.82，r值為0.79，決定系數(shù)R2為0.86。下會(huì)站的徑流模擬峰值在1987年和1990年比觀(guān)測(cè)值小，在1989年和1991年模擬峰值大于觀(guān)測(cè)值，在1988年模擬峰值與實(shí)測(cè)值基本一致。該站的驗(yàn)證期的p值為0.78，r值為0.82，決定系數(shù)R2為0.82。

運(yùn)用多站校準(zhǔn)驗(yàn)證方法，經(jīng)過(guò)SUFI-2法迭代運(yùn)算，3個(gè)測(cè)站的p值都大于0.7，r值小于1，模型模擬目標(biāo)函數(shù)g最佳值為0.66，說(shuō)明該模型在潮河有一定的適用性，可以滿(mǎn)足該流域產(chǎn)水量的模擬預(yù)測(cè)。流域出口下會(huì)站敏感參數(shù)最佳值如表3所示。

2.2 情景模擬

根據(jù)情境設(shè)置，對(duì)潮河流域土地利用和氣候變化的徑流響應(yīng)進(jìn)行定量研究。結(jié)果如表4所示:情景1的年均徑流量為42.18 mm，情景4的年均徑流量為67.76 mm，情景5的年均徑流量為24.90 mm。根據(jù)1.2.4中的方法描述，基于情景1，情景4中土地利用變化引起產(chǎn)水量減少了4.1 mm，而氣候變化增加了29.68 mm徑流量;情景5中，土地利用變化造成產(chǎn)水量減少2.98 mm，氣候變化造成產(chǎn)水量減少了14.3 mm。情境4相對(duì)于情境1，流域的林地面積增加了23.57%(表1)，導(dǎo)致流域蒸散發(fā)量增加。同時(shí)，該時(shí)段內(nèi)年均降水比情境1多，特別是1994年和1998年潮河流域發(fā)生全流域性的大洪水，降水迅速轉(zhuǎn)為地表徑流直接流出流域。雖然該階段的潛在蒸發(fā)散也顯著增加［4］，但潛在蒸發(fā)散和溫度等對(duì)流域徑流的影響較?。?5］，所以年徑流量增加較大。情境5中，林地和灌木林地面積繼續(xù)增加(表1)，年均降水減少，土地利用和氣候變化都減少流域的產(chǎn)水量。因此，在氣候變化的背景下，根據(jù)水資源管理目標(biāo)，可以通過(guò)流域管理措施的調(diào)整，包括對(duì)土地利用類(lèi)型和空間分布等進(jìn)行調(diào)整，減緩氣候變化對(duì)水資源的負(fù)面效果。

圖2 SWAT模型對(duì)潮河月徑流模擬的校準(zhǔn)和驗(yàn)證Fig.2 Calibration and validation of SWAT model for monthly runoff in Chaohe Watershed

表3 潮河流域下會(huì)徑流模擬敏感參數(shù)最佳值Table 3 Optimal values of sensitive parameters for runoff in Chaohe watershed

表4 潮河流域土地利用和氣候變化對(duì)徑流量影響的模擬結(jié)果Table 4 Simulated response of runoff to land use and climate changes in Chaohe watershed

以1999年土地利用情景下的模擬徑流為基準(zhǔn)，對(duì)比四種不同極端情境下的徑流變化情況。其中，灌木林地情景中徑流增加了158.2%，草地情景中徑流增加了4.1%。但是林地情景中徑流減少了23.7%，耕地情景中徑流減少41.7%。結(jié)果表明，灌木林地和草地均增加流域徑流，從而增加下游流域供水量。

根據(jù)表5所示，潮河流域降水保持不變，當(dāng)溫度比現(xiàn)有溫度降低12%(減少1℃)，多年平均徑流量增加4.1%。溫度比現(xiàn)有氣溫升高12%和24%，則徑流分別減少6%和5.9%。溫度變化對(duì)水文效應(yīng)有正負(fù)作用。隨著溫度升高，流域內(nèi)的蒸發(fā)增加，在降雨不變情況下，徑流減少。當(dāng)溫度升高超過(guò)一定水平，蒸發(fā)量增加，空氣中水汽含量增多，云層增厚進(jìn)而導(dǎo)致蒸發(fā)能力降低。當(dāng)流域可供蒸發(fā)的水量不變，則徑流變化只對(duì)降水量變化敏感，而對(duì)溫度的變化不敏感。因此，溫度變化對(duì)徑流的影響較為復(fù)雜。流域內(nèi)年均徑流隨降水的增多而增多，且徑流增加的幅度大于降水的增幅。降水增加10%，20%，30%，徑流分別增加21.6%，45.5%，71.8%;年均徑流隨降水的減少而減少，減少的幅度也隨降水的逐步減少而減小。另外，年均徑流隨降水減少的減幅小于隨降水增加的增幅。模擬結(jié)果表明潮河流域徑流對(duì)降水的變化更加敏感。

表5 不同氣候變異情景下年均徑流深的相對(duì)變化/%Table 5 Relative variation of mean annual runoff depth for different climate scenarios/%

3 討論

經(jīng)過(guò)SWAT模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證，3個(gè)水文站點(diǎn)的模擬結(jié)果同時(shí)滿(mǎn)足應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)，即p值大于0.7，r值小于1，并且模擬目標(biāo)函數(shù) g最佳值為0.66。文中SWAT模型在構(gòu)建過(guò)程中充分考慮了水文和氣象觀(guān)測(cè)站點(diǎn)分布、土地利用類(lèi)型、土壤和坡度等因素，雖然在80年代后期流域內(nèi)的塘壩和小型水庫(kù)已逐步廢棄，對(duì)模型模擬結(jié)果影響較小，但由于數(shù)據(jù)條件限制，該研究中未將濕地等作為單獨(dú)土地利用類(lèi)型而是統(tǒng)一歸為水域進(jìn)行分析;另外，流域內(nèi)是否有地質(zhì)災(zāi)害如滑坡等發(fā)生，都會(huì)在一定時(shí)間內(nèi)影響局部水文循環(huán)。由于缺乏流域內(nèi)部水量遷移數(shù)據(jù)，如灌溉抽水與廢水排放等，所以本研究采用流域受干擾較少時(shí)期的徑流觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)后續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了還原，從一定程度減少上述不確定性的干擾。

同時(shí)，數(shù)據(jù)的不確定性同樣會(huì)導(dǎo)致模型模擬的不確定性。SWAT模型中基于氣象和水文觀(guān)測(cè)站點(diǎn)的海拔梯度計(jì)算流域平均降水和氣溫，這在一定程度上消除了站點(diǎn)空間分布的誤差。本文選用3個(gè)氣象站點(diǎn)(豐寧，密云，承德)分別處于流域上下游。每個(gè)子流域選取距離其形心距離最近站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)為用。本文選用8個(gè)降水站點(diǎn)，3個(gè)氣象站點(diǎn)和3個(gè)水文觀(guān)測(cè)站點(diǎn)，盡可能增大的觀(guān)測(cè)站點(diǎn)分布密度，提高子流域的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，減少數(shù)據(jù)輸入引起的模型不確定性。

該研究對(duì)流域分處上中下游的3個(gè)水文站產(chǎn)水量進(jìn)行研究。由于流域空間異質(zhì)性的存在，每個(gè)子流域的具有不同的屬性特征。研究流域的上游為黃土覆蓋區(qū)，土層厚，而中下游流域?yàn)橥潦絽^(qū)，土層薄。在模擬過(guò)程中所有子流域被賦予相同的土壤參數(shù)值，這在一定程度上導(dǎo)致上下游站點(diǎn)徑流模擬效果存在差異。要辨析環(huán)境變化影響以及各種誤差來(lái)源引起的模擬不確定性，Bormann［26］提出引入“信號(hào)噪聲比(signal-to-noise ratio)”的概念，判斷環(huán)境變化影響效應(yīng)是否較模擬不確定性顯著。因此在后續(xù)工作中有必要對(duì)模型模擬的不確定性進(jìn)行進(jìn)一步探討驗(yàn)證［27-28］。本文主要關(guān)注流域尺度土地利用和氣候變化對(duì)產(chǎn)水量的影響，而非強(qiáng)調(diào)水文過(guò)程對(duì)二者變化的響應(yīng)。因此，根據(jù)p值，r值以及g值對(duì)模擬效果的評(píng)價(jià)分析，表明本研究中潮河流域SWAT模型模擬的不確定性對(duì)模擬結(jié)果影響不顯著，該模型可以很好的模擬流域的產(chǎn)水量變化，在潮河流域具有一定的適用性。

4 結(jié)論

本文應(yīng)用分布式水文模型(SWAT)，通過(guò)多站點(diǎn)校準(zhǔn)和驗(yàn)證，定量模擬分析潮河流域土地利用和氣候變化對(duì)產(chǎn)水量的影響，結(jié)果表明:

(1)流域內(nèi)3個(gè)水文站校準(zhǔn)和驗(yàn)證階段p值分別為:0.70和0.77，0.87 和 0.82，0.92 和 0.78，r值分別為0.63和0.90，0.97和0.79，0.88和0.92。SWAT模型在潮河流域模擬的目標(biāo)函數(shù)最佳值為0.66，說(shuō)明該模型對(duì)潮河流域的產(chǎn)水量模擬具有一定的適用性。

(2)不同時(shí)期的土地利用和氣候變化對(duì)流域產(chǎn)水量的影響不同。與基準(zhǔn)期相比，情景4中土地利用變化引起的產(chǎn)水量減少了4.1 mm，而氣候變化增加了29.58 mm徑流量;情景5中，土地利用變化造成產(chǎn)水量減少2.98 mm，氣候變化造成產(chǎn)水量減少了14.3 mm。在未來(lái)流域管理中，可以考慮采取不同的流域管理措施，如調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)和面積等，來(lái)應(yīng)對(duì)氣候變化對(duì)流域產(chǎn)水量的影響。

(3)模型模擬結(jié)果表明:潮河流域徑流量隨降水的增加而增大，隨氣溫的增加而減少。潮河流域徑流以降水補(bǔ)給為主，當(dāng)降水增加時(shí)，徑流量增大。氣溫升高，蒸發(fā)量增加，在降水不變的情況下，徑流量減少。

(4)不同土地利用類(lèi)型產(chǎn)流模擬結(jié)果表明:灌木林地情景中徑流增加了158.2%，草地情景中徑流增加了4.1%。林地和耕地情景下徑流減少。因此，潮河流域作為密云水庫(kù)水源區(qū)，未來(lái)流域管理過(guò)程中，在滿(mǎn)足流域內(nèi)用水需求的同時(shí)，通過(guò)調(diào)整土地利用類(lèi)型，合理布局，從而增加流域出水量，保證流域下游用水。

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