劉　濟(jì)，李　瑋，王　毅，李巧云，李　勇，吳金水

(1. 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)生物科學(xué)技術(shù)學(xué)院，湖南 長沙　410125；2.中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所/ 長沙農(nóng)業(yè)環(huán)境觀測研究站，湖南 長沙　410125；3.長沙市氣象局，湖南 長沙　410125)

?

中亞熱帶紅壤丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域景觀格局對水文過程的影響

劉濟(jì)1,2，李瑋3，王毅2①，李巧云1②，李勇2，吳金水2

(1. 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)生物科學(xué)技術(shù)學(xué)院，湖南 長沙410125；2.中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所/ 長沙農(nóng)業(yè)環(huán)境觀測研究站，湖南 長沙410125；3.長沙市氣象局，湖南 長沙410125)

摘要：景觀格局是影響流域水文過程和水分循環(huán)要素分配的重要因素，研究景觀格局對流域水文過程的影響可以為流域水資源管理和合理利用提供科學(xué)依據(jù)。以湖南省長沙縣金井流域為例，利用2010—2014年實測水文、氣象資料和土地利用遙感圖，基于Pearson相關(guān)分析和多元線性逐步回歸模型，分析流域景觀格局對水文過程(河川徑流與基流)的影響。結(jié)果表明：(1)流域河川徑流流量季節(jié)性波動劇烈，而基流流量的季節(jié)性變化相對較?。?2)流域景觀格局顯著影響水文過程，平枯水期河川基流量與香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)、斑塊密度(PD)和邊界密度(ED)呈顯著正相關(guān)，與蔓延度指數(shù)(CONTAG)、最大拼塊面積所占景觀面積比例(LPI)、聚集指數(shù)(AI)和斑塊凝聚度(COHESION)呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05)；(3)全年和平枯水期流域河川徑流系數(shù)和基流量可以用流域內(nèi)土地利用方式面積比例和景觀格局指數(shù)預(yù)測，對流域景觀的合理規(guī)劃有利于中亞帶紅壤丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域水資源的科學(xué)管理和合理利用。

關(guān)鍵詞：土地利用方式；河川徑流；基流；水分循環(huán)

流域景觀格局是指景觀的空間格局,是大小、形狀、屬性不一的景觀斑塊在空間上的分布與組合規(guī)律[1-2]。景觀格局特征影響著流域內(nèi)能量平衡和物質(zhì)循環(huán)過程,從而直接或間接決定流域水文過程。譬如,流域內(nèi)土地利用方式組成會影響水分循環(huán)過程各要素(冠層蒸散、冠層截留、產(chǎn)流、入滲)的水量分配[3-5];景觀空間格局會影響流域內(nèi)不同景觀斑塊之間的水分和能量交換[6],這些景觀格局特征最終可能導(dǎo)致流域水文過程的顯著變化。

國內(nèi)外在流域景觀格局影響水文過程方面的研究已經(jīng)取得很大進(jìn)展,在很多方面已達(dá)成共識,同時也存在不少爭端和分歧。有學(xué)者認(rèn)為,與灌木、作物、草地等相比,林地通常會減少流域出口的徑流量[7-8],但在許多流域研究中卻很難印證這個觀點。還有學(xué)者認(rèn)為,在流域枯水期,隨著降水的減少,林地土壤含蓄的水分能增加流域在枯水期的基流量[9]。但在我國松花江水系的4個流域長達(dá)30 a觀測對比分析結(jié)果表明,林地覆蓋率每增加1%,枯水期徑流深度減少1.5～7.5 mm[10]。出現(xiàn)這樣不一致結(jié)果的主要原因可能為研究尺度、氣候條件、土壤類型、地形地貌、植被類型、人類活動干擾方面的差異性和研究方法的局限性[10]。

我國南方中亞熱帶丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域土地利用方式多樣(如水田、旱地、林地、菜地、茶園、果園等)。流域內(nèi)景觀格局的復(fù)雜性決定了不同景觀斑塊間水循環(huán)過程和循環(huán)要素間相互作用的多樣性,也導(dǎo)致了流域內(nèi)水文過程要素特征的多變性[11]。南方中亞熱帶丘陵區(qū)是我國的主要糧食產(chǎn)區(qū)和生態(tài)功能區(qū),正飽受水資源短缺和水體環(huán)境惡化之痛[12]。該地區(qū)水資源短缺與水體環(huán)境質(zhì)量惡化已經(jīng)成為社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性發(fā)展和生態(tài)環(huán)境建設(shè)的主要障礙因素。因此,研究中亞熱帶丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域不同景觀格局下的復(fù)雜水文過程,對該區(qū)域內(nèi)合理利用水資源、實現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)生態(tài)的可持續(xù)性發(fā)展具有重要意義。

1研究方法

1.1研究區(qū)域

選取湖南省長沙縣中國科學(xué)院長沙農(nóng)業(yè)環(huán)境觀測研究站內(nèi)的金井流域(27°55′～28°40′ N,112°56′～113°30′ E)作為研究對象(圖1)。研究區(qū)域內(nèi)年平均氣溫17.1 ℃,無霜期274 d,年日照時數(shù)1 663 h,年平均降水量1 467 mm,年平均蒸發(fā)量1 272 mm,屬典型亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)。流域內(nèi)平均海拔98.3 m,地形起伏較緩,坡度范圍12.3%～25.7%,地形起伏比169～382。流域內(nèi)土壤類型主要為發(fā)育自第四紀(jì)紅黏土和花崗巖的氧化土和人工土。

C1為林地流域,C2～C11為農(nóng)林混合流域。

2010年對整個金井流域水系調(diào)查結(jié)果表明,整個金井流域地勢總體上西北高,東南低(圖1)。流域中水系通常起源于西北部山谷,通過溝渠/河流和稻田,最終到達(dá)流域出口。選取金井流域中的11個典型河流出口并定義成流域的出口,用ArcGIS 10.0軟件在流域數(shù)字高程模型(DEM)基礎(chǔ)上,將整個金井流域分割成1個林地流域(C1)和10個農(nóng)業(yè)流域(C2～C11)(表1),這11個流域都完全閉合。流域內(nèi)無對流域水文過程影響明顯的大型水庫和地下水抽提水井,也無大型耗水工礦企業(yè)。流域間土壤、地形、氣候條件等無明顯差異,但土地利用方式組成及空間結(jié)構(gòu)不同。林地和農(nóng)田為各流域主要土地利用方式。林地主要為馬尾松(Pinusmassoniana)次生林和杉木(Cunninghamialanceolata)人工林,分布在山頂和陡坡上;農(nóng)田主要為雙季稻,大多分布在河谷、河漫灘等低洼平緩地帶。

1.2流域水文過程監(jiān)測

對11個流域的連續(xù)觀測始于2010年12月,截止于2014年4月。降雨量使用安置在開放無遮蔽處的小型氣象站(InteliMent Adavantage,DYNAMAX,USA)觀測(圖1),每小時自動記錄1次數(shù)據(jù)。

由于各個流域出口的水文條件不同,所采用的河川徑流觀測方法也不盡一致。其中,C7～C11流域采用流速-截面法,其他流域采用矩形堰法。每個流域出口的水位采用壓力傳感器(LMZ水高度記錄,無錫錫惠儀表有限公司)監(jiān)測,監(jiān)測時間間隔為10 min。對于采用流速-截面法觀測的流域,首先根據(jù)Simpson′s拋物線方法確定水位與流速的關(guān)系,即在流域出口處,沿著河川橫截面每隔2 m設(shè)1個觀測點,然后用流速儀(LS25-3C2螺旋杯式流速儀,重慶華正水文儀器有限公司)測定每個觀測點水面以下3個不同水深處的流速,再采用數(shù)學(xué)積分方法求算整個河流斷面的平均流速。通過觀測不同水位高度下河流的平均流速(特別是在洪水和低流量時期),建立水位與流速的關(guān)系式,就可以利用水壓傳感器觀測到的河流水位通過水位-流速關(guān)系式推導(dǎo)任意時刻河川徑流量。對于采用矩形堰法的流域,直接采用矩形堰理論流量公式將水位轉(zhuǎn)換成流量[13]。當(dāng)河川徑流量較大或者流速較快時,對其采用鹽分?jǐn)U散法進(jìn)行校準(zhǔn)[14]。

表1流域基本地形特征和土地利用方式類型

Table 1Selected topographical characteristics and land use types in the studied catchment

流域編號流域名稱面積/hm2高程/m坡度/%起伏比各土地利用類型面積占比/%農(nóng)田林地水體茶園其他C1東山伏嶺 0.7126.024.63750100.00 0 0 C2脫甲生態(tài)溝28.6102.115.317253.041.01.02.03.0C3脫甲水壩263.898.312.316937.055.02.02.04.0C4東山橋299.6134.518.124825.068.01.04.02.0C5軍民408.4191.224.730314.084.01.001.0C6團(tuán)結(jié)523.9212.425.937710.085.04.001.0C7觀佳2590.5154.521.239517.080.01.40.11.6C8澗山芙蓉橋5024.1146.620.738219.077.01.60.91.6C9脫甲河口5211.6115.413.337732.058.02.34.33.4C10王梓園7246.9143.214.731633.057.02.05.03.0C11金井河口20391.9118.315.438229.063.02.03.03.0

對地表徑流量和基流量的分割通過水文工具集-基流自動分割程序(hydrological utility package)進(jìn)行。在分割過程中,采用的是數(shù)字濾波方法,其公式為

Qd,t=βQd,t-1+α(1+β)(Qt-Qt-1),

(1)

Qb,t=Qt-Qd,t。

(2)

式(1)～(2)中,Qt為實測t時段的河川總徑流量,mm;Qd,t為t時段的地表徑流量，mm;Qb,t為t時段的基流量，mm;α、β為濾波參數(shù)，0<α≤0.5,0<β<1,α通常直接取0.5,β需要根據(jù)地區(qū)特性人工校準(zhǔn)。

研究區(qū)域內(nèi)流域水文過程有明顯的季節(jié)性變化[11]。區(qū)域內(nèi)每年4至10月為河流豐水期,11至12月為平水期,12至次年3月為枯水期。由于區(qū)域內(nèi)水稻種植期為4至10月,休耕期為11至次年3月左右。為探明流域土地景觀格局(尤其是農(nóng)田)對水文過程的影響,將平水期和枯水期合并為平枯水期,按照豐水期和平枯水期統(tǒng)計流域水文過程特征參數(shù)。

1.3流域景觀格局分析

流域景觀格局分析采用湖南省第三測繪院(湖南省基礎(chǔ)地理中心)于2010—2011年期間發(fā)布的土地利用方式遙感圖和空間配置數(shù)據(jù)。土地利用方式圖中主要有5種土地利用方式,包括林地、農(nóng)田、茶園、居民區(qū)和水體(大型排水渠道、河流、水庫)。在分析流域景觀格局之前,先將土地利用矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為5 m空間分辨率的柵格數(shù)據(jù),即使流域中最小的景觀斑塊(如道路和小水體)也可以被清楚地識別。

雖然流域景觀水平上衡量景觀格局的數(shù)學(xué)指數(shù)眾多[15-17],但由于景觀格局中的尺度差異性,并非所有的景觀格局指數(shù)存在廣泛的適用性[18]。因此,選取9個使用相對較普遍的景觀格局指數(shù),這些指數(shù)能綜合地描述景觀斑塊的大小、形狀、屬性以及在流域空間上的分布與組合規(guī)律,包括蔓延度指數(shù)(CONTAG)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)、斑塊密度(PD)、最大拼塊面積所占景觀面積比例(LPI)、邊界密度(ED)、平均形狀指數(shù)(SHMN)、平均歐氏鄰近距離(ENNMN)、聚集指數(shù)(AI)和斑塊凝聚度(COHESION)。對流域景觀格局指數(shù)的計算采用FRAGSTATS 4.1(Oregon State University,Corvallis,USA)軟件進(jìn)行。每個流域的景觀指數(shù)基本信息見表2。

1.4統(tǒng)計方法

采用SPSS 18.0軟件分析流域徑流(河川徑流和基流)與景觀格局的相關(guān)性。采用多元逐步回歸方法分析流域徑流和景觀格局的量化關(guān)系。

表2流域景觀格局指數(shù)

Table 2Landscape pattern indices in the studied catchment

流域蔓延度指數(shù)(CONTAG)/%香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)斑塊密度(PD)/km-2最大拼塊面積占景觀面積比例(LPI)/%邊界密度(ED)/(m·hm-2)平均形狀指數(shù)(SHMN)平均歐氏鄰近距離(ENNMN)/m聚集度指數(shù)(AI)/%斑塊凝聚度(COHESION)/%東山伏嶺100.00 1.0100.0134.01.00100.0100.0脫甲生態(tài)溝67.01.0103.925.5257.41.546.393.699.1脫甲水壩67.01.0103.925.5257.41.546.393.699.1東山橋72.30.962.847.5154.11.556.396.199.4軍民82.70.536.084.4119.11.547.197.099.8團(tuán)結(jié)81.80.528.385.1103.21.555.197.499.8觀佳78.90.645.162.8184.11.749.695.499.8澗山76.90.745.566.0169.11.647.095.899.8脫甲河口67.51.066.633.1194.61.543.495.199.7王梓園67.31.026.540.9114.21.2100.097.199.9金井河口69.31.059.725.6186.61.544.395.299.8

2結(jié)果與分析

2.1流域降雨時間分布特征

通過對2010年12月至2014年4月降雨觀測的分析結(jié)果(圖2)表明,該流域年均降雨量為1 454.1 mm,且降雨時間分布呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性變化。大部分降雨集中在每年4至10月,平均達(dá)1 079.7 mm,占年降雨量的74.3%。在整個觀測期間,最大月降雨量發(fā)生在2012年5月,達(dá)403.8 mm;而最小月降雨量發(fā)生于2011年1月,僅為2.4 mm。

圖2　流域月降雨量

2.2流域徑流時間動態(tài)特征

對11個流域河川徑流量與基流量的分析結(jié)果(圖3)表明,在整個觀測期間,各流域年均河川徑流量為487.9 mm,年均基流量為143.3 mm。流域基流量占河川徑流量的29.37%。其中,脫甲生態(tài)溝流域年均河川徑流量最大,達(dá)603.4 mm;而團(tuán)結(jié)流域年均河川徑流量最小,僅為401.4 mm,兩者相差202.0 mm。從年均基流量來看,東山橋流域年均基流量最大,為257.7 mm;東山伏嶺流域年均基流量最小,僅為80.5 mm,兩者相差177.2 mm。對比不同流域發(fā)現(xiàn),觀佳、澗山和金井河口流域河川徑流和基流動態(tài)曲線變化相對平穩(wěn),而軍民、團(tuán)結(jié)和脫甲水壩流域動態(tài)曲線變化則較為劇烈。

對11個流域徑流量按照豐水期和平枯水期的統(tǒng)計分析(表3)表明,流域水文過程呈現(xiàn)明顯季節(jié)性變化。豐水期流域河川徑流量占全年河川徑流量的70.2%,其中觀佳、東山橋、澗山和金井河口流域豐水期河川徑流量占全年河川徑流量的70%以上。流域基流量在豐水期和平枯水期差異沒有河川徑流量明顯,豐水期基流量比例比平枯水期基流量高24.2百分點。

2.3流域景觀格局與河川徑流系數(shù)和基流量的關(guān)系

通過對不同時期流域土地利用方式組成與河川徑流系數(shù)和基流量的相關(guān)性分析結(jié)果表明,農(nóng)田和林地與河川徑流系數(shù)和基流量存在顯著相關(guān)性(P<0.05),這一特性在平枯水期尤為顯著(表4)。流域農(nóng)田面積比例與全年和平枯水期河川徑流系數(shù)和基流量呈顯著正相關(guān),而林地面積比例與之呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.05)。茶園和水體土地利用方式面積比例與河川徑流系數(shù)和基流量無顯著相關(guān)關(guān)系。

Pearson分析結(jié)果表明農(nóng)田和林地與全年和平枯水期河川徑流系數(shù)與基流量存在顯著相關(guān)性,但與豐水期河川徑流系數(shù)與基流量相關(guān)性不顯著(表5)。SHMN和ENNMN與所有時期河川徑流系數(shù)與基流量的相關(guān)性都不顯著。從景觀指數(shù)對于河川徑流系數(shù)與基流量的正負(fù)相關(guān)性來看,兩者基本保持一致。其中，SHDI、PD和ED與河川徑流系數(shù)與基流量呈現(xiàn)正相關(guān),而CONTAG、LPI、AI和COHESION則與河川徑流系數(shù)與基流量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。

圖3　流域河川徑流與基流動態(tài)曲線

表3豐水期和平枯水期流域河川徑流量和基流量

Table 3Volumes of river runoff and base flow during the wet and dry periods in the studied catchment

流域豐水期平枯水期豐水期平枯水期基流量/mm占全年基流量比例/%基流量/mm占全年基流量比例/%河川徑流量/mm占全年河川徑流量比例/%河川徑流量/mm占全年河川徑流量比例/%東山伏嶺46.557.833.942.2227.367.597.832.5脫甲生態(tài)溝165.965.587.434.5174.756.4175.543.6脫甲水壩50.646.458.653.6220.561.8108.738.2東山橋194.575.563.124.5253.977.865.022.2軍民86.372.233.327.8201.066.1114.233.9團(tuán)結(jié)31.161.919.238.1251.470.499.629.6觀佳89.968.740.931.3272.477.961.622.1澗山69.656.353.943.7277.674.564.925.5脫甲河口62.348.665.851.4327.969.7103.530.3王梓園85.764.447.335.6241.975.658.624.4金井河口124.265.365.934.7312.074.881.425.2平均91.562.151.737.9342.570.2145.529.8

表4土地利用方式組成與流域河川徑流系數(shù)和基流量的相關(guān)性分析

Table 4Pearson correlations of composition of land use in type with river runoff coefficient and volume of base flow

土地利用類型全年河川徑流系數(shù)全年基流量豐水期河川徑流系數(shù)豐水期基流量平枯水期河川徑流系數(shù)平枯水期基流量農(nóng)田0.66*0.60*0.300.500.71*0.86**林地-0.65*-0.61*-0.34-0.47-0.64*-0.84**水體-0.05-0.37-0.48-0.39-0.19-0.25茶園0.620.490.580.420.110.58其他0.470.390.320.230.430.72*

*表示P<0.05;**表示P<0.01。n=11。

表5景觀指數(shù)與河川徑流系數(shù)和基流量的相關(guān)性分析

Table 5Pearson correlation analysis of river runoff coefficient, volume of base flow, and landscape pattern indices

時期徑流蔓延度指數(shù)(CONTAG)香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)斑塊密度 (PD) 最大拼塊面積所占景觀面積比例(LPI)邊界密度(ED)平均形狀指數(shù)(SHMN)平均歐氏鄰近距離(ENNMN)聚集指數(shù)(AI)斑塊凝聚度(COHESION)全年河川徑流系數(shù)-0.590.62*0.62*-0.70*0.540.280.03-0.59-0.42基流量-0.520.540.56-0.60*0.440.190.17-0.50-0.52豐水期河川徑流系數(shù)-0.460.500.24-0.500.150.270.18-0.320.46基流量-0.410.420.42-0.450.270.18-0.19-0.36-0.43平枯水期河川徑流系數(shù)-0.370.360.72*-0.490.71*0.10-0.21-0.55-0.71*基流量-0.70*0.72*0.79**-0.84**0.78**0.170.07-0.73*-0.63*

*表示P<0.05;**表示P<0.01。n=11。

多元線性逐步回歸模型分析結(jié)果表明,不同時期流域河川徑流系數(shù)和基流量可以用土地利用方式面積比例和流域景觀格局指數(shù)預(yù)測。尤其是平枯水期基流量的多元線性逐步回歸模型預(yù)測效果最好,校正的R2可達(dá)0.972;而全年徑流系數(shù)預(yù)測效果最差,校正的R2僅為0.081。對于豐水期河川徑流系數(shù)和基流量,不能用土地利用方式面積比例和流域景觀格局指數(shù)預(yù)測。各個時期徑流線性擬合回歸方程如下:

At=-0.429+0.009RP+0.009RF+0.035S-0.02Lpi(R2=0.541,RA2=0.081),

(3)

Ab=-813.105+12.317RP+0.683RF-1.689Lpi(R2=0.496,RA2=0.281),

(4)

Dt=207.974+11.108RP+8.170RF+0.027Ed+0.170Pd-9.214C(R2=0.728,RA2=0.406),

(5)

Dd=-8 198.598+4.494RP+4.326RF-

17.001O+159.651S+1.075Pd+

0.036Lpi+0.489Ed+24.446Ai+52.892C(R2=0.997,RA2=0.972)。

(6)

式(3)～(6)中,At為全年徑流系數(shù);Ab為全年基流量，mm;Dt為平枯水期徑流系數(shù);Dd為平枯水期基流量，mm;RP為農(nóng)田土地利用面積比例,%;RF為林地土地利用面積比例,%;S為香農(nóng)多樣性指數(shù);Lpi為最大拼塊面積所占景觀面積比例,%;Ed為邊界密度,m·hm-2;Pd為斑塊密度,km-2;C為斑塊凝聚度,%；O為其他土地利用面積比例,%;Ai為聚集度指數(shù),%；RA2為校正的R2。

3討論與結(jié)論

3.1稻作流域河川徑流與徑流特征

稻作農(nóng)業(yè)流域中通常存在大量人工排灌設(shè)施(排灌渠道、水池、水庫等),這些人工排灌設(shè)施使得流域水文過程受人為干擾活動明顯,比如延遲降雨-徑流事件過程中的流量峰值和減少河川洪峰流量。因此,該研究中基流數(shù)量可能會被低估,但這一現(xiàn)象并不會影響探明流域景觀格局與水文過程之間的聯(lián)系。不同流域間年均河川徑流量和基流量相差甚大,表明各流域間水文過程可能存在差異。流域大部分河川徑流集中于豐水期,考慮到河川徑流與降雨間的顯著相關(guān)性,流域中豐富的河川徑流應(yīng)當(dāng)?shù)靡嬗谠摃r期豐沛的降雨。雖然流域河川徑流量季節(jié)性波動劇烈,但是基流的季節(jié)性變化相對較小。在自然生態(tài)系統(tǒng)中,基流過程一般被認(rèn)為是相對緩慢的過程(相比地表徑流過程)[19-21],因而各流域中相對穩(wěn)定的基流量可能來自于基流過程的平穩(wěn)性和滯后性。平枯水期基流占河川徑流比例比豐水期高,表明平枯水期河川徑流受地下水補給作用明顯。

3.2土地利用方式與流域水文過程的關(guān)系

農(nóng)田和林地面積比例與流域水文過程在平枯水期顯著相關(guān),但在豐水期不相關(guān)。這可能是由于大部分降雨集中在豐水期,豐沛的降雨掩蓋了農(nóng)田和林地與流域水文過程的關(guān)聯(lián)性。稻田常被認(rèn)為是流域中的人工濕地系統(tǒng),稻田長期淹水或間歇灌溉的水分管理模式會強化稻田表層積水向地下水的補給過程,增加流域基流和河川徑流量[22-23],從而使得農(nóng)田面積比例與全年和平枯水期河川徑流系數(shù)和基流量呈正相關(guān)。平枯水期流域林地面積比例與河川徑流量和基流量呈負(fù)相關(guān),這與許多其他研究結(jié)果[10,24]不一致。在金井流域,林地面積比例的增加通常伴隨著農(nóng)田面積比例的下降,可能由于農(nóng)田對流域河川徑流系數(shù)和基流量的增加效果要大于林地,從而使得流域中流域林地面積比例與徑流系數(shù)和基流量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。史曉亮等[25]對諾敏河流域的研究發(fā)現(xiàn),在林地大規(guī)模減少且耕地明顯增加的情況下,河川徑流量隨之增加。茶園和其他土地利用方式也與平枯水期基流量呈正相關(guān),但由于其在研究流域所占面積比例較小,所以其對水文過程的影響還需要進(jìn)一步研究。

3.3景觀空間配置與流域水文過程的關(guān)系

流域景觀空間配置對水文過程具有顯著影響。CONTAG描述的是流域景觀中不同斑塊類型的團(tuán)聚程度或延展趨勢; SHDI描述的是景觀中斑塊的多樣性狀況[26]。CONTAG和SHDI與徑流系數(shù)和基流量分別呈顯著負(fù)相關(guān)性和正相關(guān)性。這說明當(dāng)流域內(nèi)隨著景觀斑塊交叉相間越頻繁以及土地利用方式越復(fù)雜多樣,流域的徑流系數(shù)和基流量也隨之增加。PD描述的是景觀中斑塊的密集程度;LPI描述的是景觀中最大的優(yōu)勢斑塊面積占景觀總面積的比例;ED描述的是景觀中單位面積上異質(zhì)景觀斑塊間的邊緣長度[26]。PD和ED與徑流系數(shù)和基流量呈現(xiàn)正相關(guān)性,而LPI與徑流系數(shù)和基流量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,這說明隨著景觀中斑塊密集程度的增加以及最大優(yōu)勢斑塊面積所占景觀總面積比例的減小,流域的徑流系數(shù)和基流量增加。AI和COHESION反映景觀中斑塊的連通性以及整體性[26],都與徑流系數(shù)和基流量分別呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性,這說明隨著景觀中斑塊間的連通性和整體性上升,流域的徑流系數(shù)和基流量呈下降趨勢[27]。

景觀格局對于流域水文過程的影響存在季節(jié)差異性。在豐水期,景觀格局對流域河川徑流系數(shù)與基流量的相關(guān)性并不顯著,說明景觀格局對洪峰以及連續(xù)降雨攔蓄徑流量的作用是有限的。研究結(jié)果表明,隨著降雨強度增加,景觀格局對于流域水文過程影響逐漸減弱,譬如當(dāng)連續(xù)性大雨超過400 mm時,景觀格局與徑流量的關(guān)系將不復(fù)存在[28]。在平枯水期,景觀格局與流域河川徑流系數(shù)和基流量呈顯著相關(guān)。一般而言,在降雨直接產(chǎn)生的河川徑流較少情況下,河川徑流中通常具有較高比例的基流[29],而基流是由降雨下滲補充土壤水庫至飽和后形成的壤中流與地下徑流匯合而成,經(jīng)景觀格局間接形成的基流與降雨直接形成的地表徑流相比,前者與景觀格局的關(guān)系更密切[30]。因此,在平枯水期,流域景觀格局與流域河川徑流系數(shù)和基流量的相關(guān)性更顯著,對調(diào)蓄流域水文過程的作用也更明顯。

3.4景觀格局與河川徑流系數(shù)和基流量的多元線性逐步回歸模型預(yù)測

在以往的研究中發(fā)現(xiàn),中長期的徑流預(yù)測可以通過選取對水文過程產(chǎn)生主要影響的因子作為參數(shù)建立統(tǒng)計相關(guān)關(guān)系,從而建立人工神經(jīng)模型和最優(yōu)子集耦合模型來實現(xiàn)[31-32]。筆者的研究結(jié)果表明,多元線性逐步回歸模型同樣可以預(yù)測不同時期河川徑流系數(shù)和基流量的規(guī)律。另一方面,多元線性逐步回歸模型擬合結(jié)果也說明,土地使用者、土地管理者以及政府機(jī)構(gòu)可以通過合理土地利用規(guī)劃來調(diào)節(jié)水資源利用模式[18]。需要指出的是,由于南方中亞熱帶丘陵區(qū)人口的持續(xù)增長和國家糧食安全的需要,減少農(nóng)田面積或者改變農(nóng)田利用方式的屬性非常困難。同時,基于稻田土壤的發(fā)生學(xué)屬性和地球生物化學(xué)特征考慮,也不允許進(jìn)行大規(guī)模的稻田改造。因此,對于流域林地、茶園和其他土地利用方式的合理規(guī)劃也許更為關(guān)鍵。

參考文獻(xiàn)：

[1]BRUIJNZEEL L A.Hydrological Functions of Tropical Forests:Not Seeing the Soil for the Trees[J].Agriculture Ecosystem & Environment,2004,104(1):185-228.

[2]鄔建國.景觀生態(tài)學(xué)：格局過程尺度與等級[M].2版.北京:高等教育出版社,2007:24-26.

[3]SCHUME H,JOST G,KATZENSTEINER K.Spatio-Temporal Analysis of the Soil Water Content in a Mixed Norway Spruce European Beech Stand[J].Geoderma,2003(112):273-287.

[4]YEPEZ E A,WILLIAMS D G,SCOTT R L,etal.Partitioning Overstory and Understory Evapotranspiration in a Semiarid Savanna Woodland From the Isotopic Composition of Water Vapour[J].Agriculture and Forest Meteorology,2003,119(1/2):53-68.

[5]孫飛翔,呂一河,胡健.祁連山大野口小流域生態(tài)系統(tǒng)水文調(diào)節(jié)服務(wù)的尺度特征[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報,2015,31(3):273-279.

[6]李麗娟,姜德娟,李九一,等.土地利用/覆被變化的水文效應(yīng)研究進(jìn)展[J].自然資源學(xué)報,2007,22(2):212-224.

[7]SAHIN V,HALL M J.The Effects of Afforestation and Deforestation on Water Yields[J].Journal of Hydrology,1996,178(1/2/3/4):293-309.

[8]CALDER I R.Land Use Impacts on Water Resources Background[C]∥Paper No.1 in Land-Water Linkages in Rural Watersheds Electronic Workshop.Rome,Italy:FAO,2000.

[9]陳軍鋒,李秀彬.森林植被變化對流域水文影響的爭論[J].自然資源學(xué)報,2001,16(5):474-480.

[10]周曉峰,趙惠勛,孫慧珍.正確評價森林水文效應(yīng)[J].自然資源學(xué)報,2001,16(5):420-426.

[11]WANG Y,LI Y,LIU F,etal.Relating Land Use Patterns to Stream Nutrient Levels in Red Soil Agricultural Catchments in Subtropical Central China[J].Environmental Science and Pollution Research,2014,21(17):10481-10492.

[12]許迪,龔時宏,李益農(nóng),等.農(nóng)業(yè)水管理面臨的問題及發(fā)展策略[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2010,26(11):1-7.

[13]李煒,徐孝平.水力學(xué)[M].武漢:武漢水利電力大學(xué)出版社,2000:20-32.

[14]TANG J L,ZHANG B,GAO C,etal.Hydrological Pathway and Source Area of Nutrient Losses Identified by a Multi-Scale Monitoring in an Agricultural Catchment[J].Catena,2008,72(3):374-385.

[15]TURNER M G.Landscape Ecology:the Effect of Pattern on Process[J].Annual Review of Ecology and Systematics,1989,20:171-197.

[16]O′NEILL R V,KRUMMEL J R,GARDNER R H,etal.Indices of Landscape Pattern[J].Landscape Ecology,1988,1(3):153-162.

[17]ZHOU T,WU J G,PENG S L.Assessing the Effects of Landscape Pattern on River Water Quality at Multiple Scales:A Case Study of the Dongjiang River Watershed,China[J].Ecological Indices,2012,23:166-175.

[18]LEE S W,HWANG S J,LEE S B,etal.Landscape Ecological Approach to the Relationships of Land Use Patterns in Watersheds to Water Quality Characteristics[J].Landscape Urban Planning,2009,92(2):80-89.

[19]陳利群,劉昌明,郝芳華,等.黃河源區(qū)基流變化及影響因子分析[J].冰川凍土,2006,28(2):141-148.

[20]張華,張勃,趙傳燕.黑河上游多年基流變化及其原因分析[J].地理研究,2011,30(8):1421-1429.

[21]董薇薇,丁永建,魏霞.祁連山疏勒河上游基流變化及其影響因素分析[J].冰川凍土,2014,36(3):661-669.

[22]COSTA M H,BOTTA A,CARDILLE J A.Effects of Large Scale Changes in Land Cover on the Discharges of the Tocantins River,Southeastern Amazon[J].Journal of Hydrology,2003,283(1/2/3/4):206-217.

[23]GITHUI F,MUTUA F,BAUWENS W.Estimating the Impacts of Land-Cover Change on Run-Off Using the Soil and Water Assessment Tool (Swat):Case Study of Nzoia Catchment,Kenya[J].Hydrology Sciences Journal,2009,54(5):899-908.

[23]鄭紹偉,慕長龍,陳祖銘,等.長江上游森林影響流域水文過程模擬分析[J].生態(tài)學(xué)報,2005,30(11):692-698.

[24]史曉亮,李穎,嚴(yán)登華,等.流域土地利用覆被變化對水文過程的影響研究進(jìn)展[J].水土保持研究,2013,20(8):301-308.

[25]史曉亮,李穎,趙凱,等.諾敏河流域土地利用與覆被變化及其對水文過程的影響[J].水土保持通報,2013,33(1):3046-3056.

[26]MCGARIGAL K,MARKS B J.Fragstats:Spatial Pattern Analysis Program for Quantifying Landscape Structure[R]∥General Technical Report PNW-GTR-351.Portland:USDA Forest Service,Pacific Northwest Research Station,1995.

[27]李崇巍,劉世榮,孫鵬森,等.岷江上游景觀格局及生態(tài)水文特征分析[J].生態(tài)學(xué)報,2005,25(4):692-698.

[28]中野秀章.森林水文學(xué)[M].李云森,譯.北京:中國林業(yè)出版社,1983:5-7.

[29]ZHANG L,CHEN Y Q D,HICKEL K,etal.Analysis of Low-Flow Characteristics for Catchments in Dongjiang Basin,China[J].Hydrogeology Journal,2009,17(3):631-640.

[30]鄧綬林.普通水文學(xué)[M].北京:高等教育出版社,1985:12-19.

[31]白繼中,師彪,馮民權(quán),等.基于自適應(yīng)調(diào)整蟻群-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的中長期徑流預(yù)測[J].自然資源學(xué)報,2011,26(6):1065-1074.[32]趙雪花,陳旭.經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與均生函數(shù)-最優(yōu)子集耦合模型在年徑流預(yù)測中的應(yīng)用[J].資源科學(xué),2015,37(6):1173-1180.

(責(zé)任編輯： 陳昕)

Effects of Landscape Pattern on Hydrological Processes in the Central Subtropical Hilly Agricultural Catchments.

LIU Ji1,2， LI Wei3, WANG Yi2， LI Qiao-yun1， LI Yong2， WU Jin-shui2

(1.College of Biological Science & Technology, Hunan Agricultural University, Changsha 410125, China;2. Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences/ Changsha Research Station for Agricultural & Environmental Monitoring, Changsha 410125, China;3.Changsha Municipal Meteorological Bureau, Changsha 410205, China)

Abstract:Landscape is an important factor affecting catchment hydrological processes and water cycling. The study on how landscape affects hydrological processes in a catchment may provide some scientific basis for reasonable water resource management and utilization. A case study was conducted of a catchment, Jinjing catchment of Changsha County, Hunan Province, making use of the hydrological and meteorological data measured during 2010-2014 and the remote-sensing landuse maps of that period to analyze effects of the landscape pattern of the catchment on hydrological processes (i.e. river runoff and base flow), with the Pearson correlation analysis and multiple linear regression models. Results show as follows:(1) volume of the river runoff in the catchment fluctuated drastically and seasonally, while that of the base flow did not vary so much with the season; (2) landscape pattern significantly influenced hydrological processes in the catchment, especially during the dry and normal period, when volume of the base flow was significantly and positively related to Shannon′s diversity index, patch density, and edge density, but negatively to contag index, largest patch index, aggregation index, and cohesion index(P<0.05); and (3) river runoff coefficient and volume of the base flow in a year or during the dry and normal periods can be predicted from proportions of land use types and landscape patterns in area. Therefore, rational landscape planning of the catchment based on the prediction will help scientific management and reasonable utilization of the water resources in central subtropical hilly agricultural catchments.

Key words:land use;stream flow;base flow;water cycling

收稿日期：2015-08-21

基金項目：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(2012CB417105);國家科技支撐計劃(2014BAD14B01);國家自然科學(xué)基金青年基金(41201220)

中圖分類號：X82

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1673-4831(2016)03-0424-08

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.03.014

作者簡介：劉濟(jì)(1991—),男,湖南衡陽人,碩士生,主要研究方向為流域生態(tài)水文。E-mail: 331358595@qq.com

① 通信作者E-mail: wangyi@isa.ac.cn

② 通信作者E-mail： 1753994368@qq.com