郝振純,蘇振寬,鞠 琴
(河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京 210098)
阜平流域是海河流域上游的一個(gè)重要支流,近幾十年來(lái),阜平流域流量呈現(xiàn)明顯的減小趨勢(shì)。該流域除受降雨等氣象因素影響外,人類對(duì)于自然的改造和土地利用類型的變化也對(duì)徑流產(chǎn)生了重要影響。在水文循環(huán)過(guò)程中,土地利用變化對(duì)水文過(guò)程的影響主要表現(xiàn)在對(duì)水分循環(huán)和水質(zhì)水量的改變上[1]。流域土地利用變化通過(guò)影響地表蒸散發(fā)、土壤水分狀況及地表植被的截留量等,對(duì)流域水量平衡產(chǎn)生影響。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)土地利用變化的水文效應(yīng)研究主要是借助于SWAT模型。郝芳華等[2]討論了土地利用變化對(duì)產(chǎn)流產(chǎn)沙的影響。陳軍鋒[3]等研究了有植被全覆蓋與無(wú)植被覆蓋情景下徑流深與蒸發(fā)量的變化。張蕾娜[4]通過(guò)情景模擬,發(fā)現(xiàn)還草比還林更能增加徑流。索安寧等[5]對(duì)黃土高原流域的水土流失效應(yīng)做了研究。Hernandez等[6]認(rèn)為SWAT模型可以很好地反映土地覆被變化條件下的多年降水 - 徑流關(guān)系。Costa 等[7]、Fohrer等[8]和Schuol等[9]分別對(duì)托坎廷斯河流域、德國(guó)阿勒河流域和瑞典Ronnea流域土地利用變化的水文效應(yīng)做了分析。因此,本研究針對(duì)阜平流域使用SWAT模型研究土地利用變化的水文效應(yīng),為該地區(qū)的土地規(guī)劃和水資源管理提供依據(jù)。
阜平流域是海河上游大清河水系的一個(gè)重要支流,包括沙河、冉莊河、青羊河、下關(guān)河獨(dú)峪河、南河溝和北流河。流域地處河北省和山西省交界處,太行山東麓,經(jīng)度 113.64-114.31°E,緯度38.78 -39.37°N,總面積 2210 km2。地勢(shì)西北高東南低,最高海拔2286 m,最低200 m。
流域出口阜平水文站處于大清河水系沙河支流上,阜平站以上以深山區(qū)為主,山地坡度一般大于25度,溝谷多深長(zhǎng)。由于地形坡度較大,表層土壤覆蓋較少,植被較差,小片成林。流域?qū)贉貛О霛駶?rùn)半干旱地區(qū),氣候?qū)儆趤喼薮箨懶约撅L(fēng)氣候,主要特點(diǎn)為冬季干旱少雨,夏季多暴雨,降雨主要集中在6-10月份。多年平均降雨量約490 mm,年平均氣溫12.7℃,年平均相對(duì)濕度52%,年平均日照時(shí)數(shù)約2800 h。土地利用類型分為為林地、草地、居住地、水域、耕地和裸地6大類,土壤類型以棕壤和褐土為主。
SWAT模型是20世紀(jì)90年代由美國(guó)農(nóng)業(yè)部(USDA)的Jeff Arnold博士開(kāi)發(fā)的分布式水文模型。它具有很強(qiáng)的物理機(jī)制,能夠利用遙感和地理信息等空間信息,模擬不同土地利用、多種土地管理措施對(duì)流域水文、泥沙和化學(xué)物質(zhì)的影響[10]。模型在模擬過(guò)程中,首先將流域劃分為若干個(gè)子流域,然后根據(jù)不同土地利用類型和土壤類型,將子流域劃分為若干個(gè)水文響應(yīng)單元 (HRU),單獨(dú)計(jì)算每個(gè)HRU的徑流量,最后經(jīng)河網(wǎng)匯集得出流域的總徑流量。
模型采用的水量平衡公式為[11]:
式中,SWt為土壤最終含水量(mm);SW0為土壤前期含水量(mm);t為時(shí)間步長(zhǎng)(d);Rday為第i天降水量(mm);Qsurf為第i天地表徑流(mm);Ea為第i天的蒸發(fā)量(mm);Wseep為第i天存在于土壤剖面底層的滲透量和測(cè)流量(mm);Qgw為第i天地下含水量(mm)。
模型計(jì)算的蒸散發(fā)量包括樹(shù)冠截留的水分蒸發(fā)、蒸騰和升華及土壤水的蒸發(fā)。在實(shí)際計(jì)算時(shí),首先從植被冠層截留的水分蒸發(fā)開(kāi)始計(jì)算,然后計(jì)算最大蒸騰量、最大升華量和最大土壤水分蒸發(fā)量,最后計(jì)算實(shí)際的升華量和土壤水分蒸發(fā)量[12]。
3.1.1 DEM數(shù)據(jù) 地形數(shù)據(jù)數(shù)字高程模型 (DEM)來(lái)源于 SRTM 數(shù)據(jù)集 (http://strm.csi.cgiar.org/),空間分辨率為90 m。
3.1.2 土壤數(shù)據(jù) 土壤數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理所數(shù)據(jù)中心提供的1∶100萬(wàn)的土壤矢量數(shù)據(jù),土壤類型為棕壤 (ZONG,22.19%)和褐土 (LING,77.81%),根據(jù)土壤類型從中國(guó)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)查得土壤的顆粒組成以及物質(zhì)成分,使用matlab利用三次樣條插值將顆粒級(jí)配轉(zhuǎn)化為美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)[13],并通過(guò)SPAW軟件[14]計(jì)算得出相關(guān)屬性數(shù)據(jù),建立土壤數(shù)據(jù)庫(kù)[15]。
3.1.3 土地利用數(shù)據(jù) 土地利用類型動(dòng)態(tài)變化選取Landsat遙感衛(wèi)星圖像為數(shù)據(jù)源。利用ENVI遙感圖像處理軟件對(duì)圖像進(jìn)行地物監(jiān)督分類,在信息提取過(guò)程中參考區(qū)域?qū)n}研究結(jié)果及圖件、地形圖等相關(guān)資料,將監(jiān)督分類結(jié)果進(jìn)行人工校正,最終將土地利用類型劃分為六類:林地、草地、居住地、水域、耕地、裸地,如圖2。
3.1.4 水文與氣象資料 水文資料采用流域出口阜平水文站的1968-2010年的逐月實(shí)測(cè)流量資料。雨量資料采用冉莊、下關(guān)、莊旺、不老臺(tái)、砂窩、龍泉關(guān)和橋南溝7個(gè)雨量站的逐日降雨資料。
氣象資料采用繁峙氣象站的同期逐日氣象數(shù)據(jù),包括最高、最低氣溫,太陽(yáng)輻射量,降水量,相對(duì)濕度,平均氣壓,平均風(fēng)速,日照時(shí)數(shù)。太陽(yáng)輻射量由模型自帶的天氣發(fā)生器模擬得到。
圖1 阜平流域土壤圖Fig.1 Soil types of the Fuping basin
由于SWAT模型輸入?yún)?shù)較多,在校準(zhǔn)之前需對(duì)參數(shù)進(jìn)行敏感性分析。模型參數(shù)敏感性分析采用LH-OAT方法,該方法結(jié)合LH和OAT,同時(shí)又具備這兩種方法的優(yōu)點(diǎn)[16-17]。LH方法由 Mckay于1979年提出,將參數(shù)分布空間分成N個(gè),每一個(gè)范圍出現(xiàn)的概率均為1/N,然后生成參數(shù)隨機(jī)值,且每一個(gè)值域僅抽樣一次,參數(shù)隨機(jī)組合,最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行多元線性回歸分析。OAT方法由Morris于1991年提出,模型每次運(yùn)行時(shí)只改變一個(gè)參數(shù),考慮到某些參數(shù)的靈敏度可能會(huì)受到其他參數(shù)值的選取的影響,所以模型輸入若干組參數(shù)重復(fù)運(yùn)行,最終靈敏度由其平均值決定。模型首先利用LH法進(jìn)行抽樣,然后采用OAT法進(jìn)行抽樣,確保了所有參數(shù)均被采樣,精減了需要率定的參數(shù)的個(gè)數(shù),提高了計(jì)算效率。
圖2 土地利用變化圖Fig.2 Change of land use
圖3 阜平流域站點(diǎn)分布圖Fig.3 Distribution of stations in the Fuping Basin
圖4 月流量模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比圖Fig.4 Comparison of simulated and measured average
本次研究中靈敏度較高的參數(shù)為CH-K2(河道有效水力傳導(dǎo)系數(shù))、CANMX(最大冠層蓄水量)、ESCO(土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù))、ALPHA-BF(基流ɑ系數(shù))、SLOPE(平均坡度)、SOL_K(飽和水力傳導(dǎo)系數(shù))、CN2(SCS徑流曲線系數(shù))、GWQMN(淺層地下水徑流系數(shù))、GW_REVAP(地下水再蒸發(fā)系數(shù))、SOL_AWC(土壤可利用水量)。土壤類型與地形坡度反映的是流域基礎(chǔ)地質(zhì)和地理背景,它們的變化以百萬(wàn)年為周期,在研究過(guò)程中假定其不變。為了確定土地利用類型的改變對(duì)流域徑流的影響,所以在后面的模擬過(guò)程中僅改變土地利用資料,其他參數(shù)和數(shù)據(jù)均保持不變。
選取1968-1969年為模型緩沖期,1970-1995年為校準(zhǔn)期,1996-2010年為驗(yàn)證期。模型模擬結(jié)果采用Nash-Sutcliffe確定性系數(shù)Ens、決定系數(shù)R2來(lái)評(píng)價(jià)[18]。計(jì)算公式如下:
式中,Qobs,i為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),Qsim,i為模擬數(shù)據(jù),為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)平均值,為模擬數(shù)據(jù)平均值,n為數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。
模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)圖4,評(píng)價(jià)指標(biāo)見(jiàn)表1
表1 阜平水文站月徑流模擬結(jié)果評(píng)價(jià)Table 1 Evaluation of monthly runoff simulated results of the Fuping station
綜合這兩種指標(biāo),通常認(rèn)為Ens>0.50,R2>0.65,模擬結(jié)果令人滿意[18]。根據(jù)模型模擬結(jié)果可知SWAT模型適用于阜平流域。
在研究流域土地利用變化引起的水文效應(yīng)之前,首先要確定氣象因素主要是降水量的變化對(duì)其的影響,因此需對(duì)流域多年的降水量與徑流量變化趨勢(shì)進(jìn)行分析,結(jié)果如圖5和6所示。
圖5 流域多年降水量變化圖Fig.5 Change of precipitation for years
根據(jù)對(duì)流域多年降水量的5年滑動(dòng)平均值變化可知,其呈現(xiàn)不規(guī)則周期性變化,21世紀(jì)之前降水量變化幅度較大,在最近的10年間,變化幅度較小,多年降水量呈微弱下降趨勢(shì),年平均變化率為-0.25 mm/a,下降趨勢(shì)不明顯。
圖6 流域多年徑流量變化圖Fig.6 Change of runoff for years
對(duì)流域多年徑流量趨勢(shì)分析可知,其相應(yīng)于降水量變化也呈現(xiàn)不規(guī)則周期變化,但不同的是,多年徑流量下降趨勢(shì)非常明顯,年變化率為-1.97 mm/a。
為了定量分析土地利用變化對(duì)流域徑流影響過(guò)程,以校準(zhǔn)好的參數(shù)分別對(duì)模型輸入1974、1989、1993、2000、2001、2004、2006年土地利用資料設(shè)定7種情景模擬徑流。土地利用變化如圖7。
圖7 土地利用面積變化圖Fig.7 Change of percent of land use area
根據(jù)圖7可知,該流域土地利用主要變化趨勢(shì)是草地減少,林地、裸地、耕地和居住地增加。土地利用類型以林地和草地為主,總面積占流域90%左右。從20世紀(jì)90年代開(kāi)始,林地面積逐漸增多,草地面積在不斷減少。土地利用類型的轉(zhuǎn)化主要是草地向林地的大面積轉(zhuǎn)化。
根據(jù)以上7種情景,分別模擬了阜平流域1970-2010年的年徑流量與蒸散發(fā)量變化,見(jiàn)圖8、9。結(jié)果表明,土地利用變化對(duì)徑流影響比較顯著。從不同土地利用時(shí)期資料模擬出的多年平均徑流量可知,7種情景下的多年平均徑流量呈現(xiàn)明顯減小的趨勢(shì),相應(yīng)的多年平均蒸散發(fā)量呈現(xiàn)增大的趨勢(shì),也就是說(shuō),隨著草地向林地的面積轉(zhuǎn)化,流域徑流減少,蒸散發(fā)量增大。
圖8 不同年份土地利用情景下年徑流量對(duì)比圖Fig.8 Comparison of values of runoff in various year-dependent scenarios
圖9 多年平均蒸散發(fā)量與徑流量模擬值Fig.9 Values of average annual evapotranspiration and simulated runoff
1974年土地利用資料中,草地面積1154.32 km2,在7種情景中最大,林地面積最小922.98 km2,模擬出的多年平均徑流量最大,達(dá)到90.42 mm,實(shí)際蒸散發(fā)量最小,為389.89 mm。主要是由于林地的截留量與蒸散發(fā)量要比草地大得多。而居住地、水域、耕地和裸地所占面積較小,總體上對(duì)徑流影響不大。從土地利用變化來(lái)看,1989年和1993年之間變化不大,模擬的多年平均徑流量和蒸散發(fā)量變化也不大。1993年和2000年相比,林地面積增加了4.7%,草地面積減少了6.4%,面積變化相對(duì)較為明顯,但由于裸地面積增加了55.7%,使得模型輸入2000年土地利用資料模擬出的多年平均徑流量與前兩期相比,變化并不是特別大。2004年與2006年土地利用變化不大,模擬的徑流結(jié)果差別也相對(duì)不大。從圖7可知,1993年和2004年的土地利用資料變化最為明顯,變化量見(jiàn)表2,模擬結(jié)果見(jiàn)表3??梢?jiàn)居住地、耕地和裸地變化幅度比較大,但是所占的總面積依然很小,對(duì)徑流影響不如林地和草地影響大。與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比可知,草地面積最小,林地面積最大的2004年土地利用資料模擬出的徑流量減少12.38%,與1993年相比減少6.46%。
表2 1993和2004年土地利用面積變化Table 2 Change of land use area in 1993 and 2004,respectively
表3 1993和2004年徑流模擬結(jié)果Table 3 Results of simulated runoff in 1993 and 2004
利用流域出口阜平水文站43 a的水文實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和流域7個(gè)雨量站43 a的降水?dāng)?shù)據(jù),利用7種土地利用情景,建立SWAT模型,模擬了不同情景下徑流的響應(yīng)。
1)通過(guò)對(duì)模型的校準(zhǔn)和驗(yàn)證,校準(zhǔn)期Ens=0.88,R2=0.93,驗(yàn)證期 Ens=0.80,R2=0.83,說(shuō)明SWAT模型適合阜平流域的徑流模擬。
2)從20世紀(jì)90年代開(kāi)始,該流域土地利用類型發(fā)生明顯變化,不同情景下模擬的流域出口徑流量明顯減少。
3)阜平流域土地利用類型以林地和草地為主,流域徑流量呈現(xiàn)明顯的減少趨勢(shì),降水量下降趨勢(shì)不明顯,林地和草地的變化是徑流量變化的重要因素。
4)林地和草地的變化主要是通過(guò)影響蒸散發(fā)量改變水文循環(huán)過(guò)程,從而影響徑流量的變化。不同情景下模擬多年平均蒸發(fā)量變化趨勢(shì)與徑流量變化相反。
由此可見(jiàn),不合理的土地利用會(huì)導(dǎo)致一定的生態(tài)平衡失調(diào),在土地利用規(guī)劃過(guò)程中,要兼顧水文效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)效益。另一方面要充分認(rèn)識(shí)人類活動(dòng)引起的土地利用變化對(duì)徑流的影響。
[1]史培軍,宮鵬,李曉兵,等.土地利用/覆被變化研究的方法與實(shí)踐[M].北京:科學(xué)出版社,2000.
[2]郝芳華,陳利群,劉昌明,等.土地利用變化對(duì)產(chǎn)流和產(chǎn)沙的影響分析[J].水土保持學(xué)報(bào),2004,18(3):5 -8.
[3]陳軍鋒,李秀彬.土地覆被變化的水文響應(yīng)模擬研究[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào),2004,15(5):833 -836.
[4]張蕾娜.白河流域土地覆被變化水文效應(yīng)的分析與模擬[D].北京:中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,2004.
[5]索安寧,李金朝,王天明,等.黃土高原流域土地利用變化的水土流失效應(yīng)[J].水利學(xué)報(bào),2008,39(7):767-772.
[6]HERNANDEZ M,MILLER S N,GOODRIOH D C,et al.Modeling runoff response to land cover and rainfall spatial variability in semi-arid watersheds[J].Environmental Monitoring and Assessment,2000,64:285 -298.
[7]COSTA M H,BOTTA A,CARDILLE J A.Effects of large-scale changes in land cover on the discharge of Tocantins River,Southeastern Amazonia[J].Journal of Hydrology,2003,283(1):206 -217.
[8]FOHRER N,M?LLER D,STEINER N.An interdisciplinary modelling approach to evaluate the effects of land use change[J].Physics and Chemistry of the Earth,Parts A/B/C,2002,27(9):655 -662.
[9]SCHUOL J,ABBASPOUR K C,SRINIVASAN R,et al.Estimation of freshwater availability in the West African sub-continent using the SWAT hydrologic model[J].Journal of Hydrology,2008,352(1/2):30 -49.
[10]王中根,劉昌明,黃友波.SWAT模型的原理、結(jié)構(gòu)及應(yīng)用研究[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2003,22(1):79-86.
[11]NEITSCH S L,AONOLD J G,KINIRY J R,et al.Soil and water assessment tool theoretical documentation,version 2005 [EB/OL ].[2011-04-12 ]. http://www.brc.tamus.edu/swat/downloads/doc/swat2005/SWAT2005 theory final.pdf,2005.
[12]肖軍倉(cāng),周文斌,羅定貴,等.非點(diǎn)源污染模型 -SWAT用戶應(yīng)用指南[M].北京:地質(zhì)出版社,2010.
[13]蔡永明,張科利,李雙才.不同粒徑制間土壤質(zhì)地資料的轉(zhuǎn)換問(wèn)題研究[J].土壤學(xué)報(bào),2003,40(4):511-517.
[14]SAXTON K E,RAWLS W J.Soil water characteristic estimates by texture and organic matter for hydrologic solutions[J].Soil Scence Society of America Journal,2006,70(5):1569 -1578.
[15]魏懷斌,張占龐,楊金鵬.SWAT模型土壤數(shù)據(jù)庫(kù)建立方法[J].水利水電技術(shù),2007,38(6):15 -18.
[16]Van GRIENSVEN.Sensitivity auto-calibration uncertainty and model evaluation in SWAT2005[Z].Grassland,soil and water research service,Temple,TX,2007.
[17]McKAY M D,BECKMAN R J,CONOVER W J.A comparison of three methods for selecting values of input variables in the analysis of output from a computer code[J].Technometeics,1979,21(2):239 - 245.
[18]MORIASI D N,ARNOLD J G,Van LIEW M W,et al.Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations[J].Transactions of the ASABE,2007,50(3):885 -900.