胡華浪,李偉方※,易湘生，王　宏

(1.農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，北京　100125；2.北京師范大學(xué)，北京　100875)

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·研究報(bào)告·

土地利用/覆蓋變化對(duì)永定河流域水文過程的可能影響模擬*

胡華浪1,李偉方1※,易湘生1，王宏2

(1.農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，北京100125；2.北京師范大學(xué)，北京100875)

摘要客觀認(rèn)識(shí)土地利用的空間配置對(duì)水資源空間變化的影響，揭示區(qū)域特殊的水土耦合關(guān)系，為流域水土資源合理利用提供重要的科學(xué)決策依據(jù)。文章利用1978、1987、2000和2005年土地利用類型圖、土壤類型圖和1970～2006年氣候數(shù)據(jù)，基于SWAT模型，模擬了永定河流域的1981～1991年的月徑流變化情況，并對(duì)模擬的結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)，在設(shè)定保持前一期氣候不變情況下，根據(jù)不同土地利用/覆蓋變化情景，模擬了徑流過程，分析了土地利用/覆蓋變化對(duì)平均流量的可能影響程度，結(jié)果表明：模型模擬結(jié)果精度已達(dá)到了模型應(yīng)用的要求精度，而對(duì)土地利用/覆蓋變化對(duì)水文影響研究中， 1970s～2000s土地利用/覆蓋變化對(duì)徑流的可能影響程度最大，為23.33%， 1980s～1990s影響程度最小，為9.69%，氣候變化對(duì)流域的水文的可能影響程度達(dá)到了75%以上?？傮w看來，土地利用對(duì)流域的水文過程影響程度較低，制約水文變化的主要因素是氣候。

關(guān)鍵詞土地利用/覆蓋變化水文SWAT

0引言

土地覆蓋變化的研究是全球變化研究與現(xiàn)代地學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)核心和熱點(diǎn)[1]，是指自然與人工營造地地表覆蓋狀況[2]，土地利用/覆蓋變化直接體現(xiàn)與反映了人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響水平，其在不同程度上改變土地的覆被狀態(tài)(如水旱農(nóng)作物、林草、建設(shè)用地等)，覆蓋狀態(tài)的變化一方面影響地表植被的截留量和流域的蒸發(fā)散性能，另一方面通過地表覆被類型及程度的改變顯著影響土壤的入滲特征，進(jìn)而影響流域地下水形成，流域的水文情勢(shì)和產(chǎn)匯流機(jī)制，增大了流域洪澇災(zāi)害發(fā)生的頻率與強(qiáng)度，進(jìn)而影響到以土地為下墊面的水文循環(huán)、水資源形成過程及水質(zhì)的改變。最終結(jié)果直接導(dǎo)致水資源供需關(guān)系發(fā)生變化，從而對(duì)流域生態(tài)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等多方面具有顯著影響，產(chǎn)生一系列的水資源、生態(tài)環(huán)境問題，表現(xiàn)為地下水補(bǔ)給減少、水位下降、水資源短缺、濕地退化等[3-8]。由于土地利用通過影響下滲、蒸發(fā)散等水文過程而影響徑流的時(shí)間與空間變化，對(duì)流域水文環(huán)境、水文過程、水文通量、水量平衡、水文化學(xué)及流域生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)都會(huì)產(chǎn)生十分重要的影響[9-10]，因而土地利用/覆蓋變化對(duì)生態(tài)水文過程的影響一直是研究熱點(diǎn)之一。

為了揭示植被-土壤-水文相互作用的機(jī)理，模擬生態(tài)水文過程，分析與預(yù)測(cè)流域自然資源管理與全球變化對(duì)水文循環(huán)的影響，開發(fā)了大量的水文模擬模型。根據(jù)模型參數(shù)在空間尺度上概化的特點(diǎn)可以把水文模型分為：基于概化與相似性假設(shè)(即物理環(huán)境相似的流域?qū)ο嗤慕邓斎刖哂邢嗨频乃捻憫?yīng))的傳統(tǒng)工程水文學(xué)集總式參數(shù)模型和基于水文過程物理的分布式參數(shù)模型[11]。集總式模型忽略了各部分流域特征參數(shù)在空間上的變化，把全流域作為一個(gè)整體。分散模型按流域各處地形、土壤、植被、土地利用與降水等的不同，將流域劃分為若干個(gè)水文模擬單元，在每一個(gè)單元上用一組參數(shù)反映該部分的流域特性[12]。與集總式水文模型相比，分布式水文模型具有以下的優(yōu)點(diǎn)： (1)評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)土地利用變化等對(duì)水文情勢(shì)的影響；(2)預(yù)測(cè)水文系統(tǒng)對(duì)具有空間變化特征的輸入變量的輸出特點(diǎn)；(3)預(yù)測(cè)污染物與泥沙的遷移；(4)預(yù)測(cè)沒有實(shí)測(cè)水文氣象資料流域的水文情勢(shì)；(5)揭示景觀異質(zhì)性對(duì)于維護(hù)景觀格局與過程影響機(jī)制[11]。因此，分布式水文模型是未來水文模擬模型的發(fā)展方向。流域內(nèi)部的地形、地貌、地質(zhì)、植被、土壤、氣象等基本要素一般是不同的，其相應(yīng)的水文過程也各異。分布式水文模型具有2個(gè)特點(diǎn)：(1)具有嚴(yán)格的物理基礎(chǔ)；(2)參數(shù)是具有空間分布的。2個(gè)特點(diǎn)決定了分布式水文模型可以充分考慮流域地理要素對(duì)水文過程的影響，同時(shí)考慮流域內(nèi)的水文過程間的相互作用與流域內(nèi)部地理要素的空間分布格局對(duì)流域水文的影響。因此，分布式水文模型能反映流域內(nèi)的局部變化所產(chǎn)生的水文效應(yīng)，可以模擬與評(píng)價(jià)流域管理活動(dòng)對(duì)流域水文狀況與水資源的影響。然而，分布式水文模型運(yùn)行要求的大量的數(shù)據(jù)，而往往許多流域的數(shù)據(jù)不全或缺失，為模型運(yùn)行帶來很大的困難，最后，缺失的數(shù)據(jù)只能靠模型模擬來彌補(bǔ)，而模擬的數(shù)據(jù)存在較大的誤差，為整個(gè)水文過程模擬帶來很大的不確定性，因此，積累大量的水文數(shù)據(jù)是利用分布式水文模型模擬水文物理過程的重要基礎(chǔ)工作之一。

1994年，美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究服務(wù)中心(ARS，Agricultural Research Service)為了模擬預(yù)測(cè)土地利用、土地經(jīng)營管理方式等對(duì)流域水量、水質(zhì)等方面的影響，開發(fā)了SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式流域水文模型，具有很強(qiáng)的物理機(jī)制，可利用遙感與地理信息系統(tǒng)提供的空間信息，模擬多種不同的水文過程，如水量、水質(zhì)以及殺蟲劑的輸移與轉(zhuǎn)化過程[13]。利用美國農(nóng)業(yè)部水土保持局SCS 模型或Green&Ampt下滲概念模型計(jì)算產(chǎn)流，在SCS模型中，引入了反映降水前流域特征的無因子參數(shù)CN(curve number)，是土壤類型、土地覆蓋、土地利用、耕作方式及前期土壤濕度的函數(shù)，應(yīng)用較多的CN值是1972和1986年根據(jù)北美的實(shí)驗(yàn)資料確定的。模型在以前不同土地利用類型與土壤類型的小流域降雨-徑流關(guān)系的研究基礎(chǔ)上，得到了降水徑流的經(jīng)驗(yàn)方程。由于該經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诮涤?徑流關(guān)系上考慮了土地覆蓋、土壤、坡度等下墊面因素，將徑流與流域的土地覆蓋直接聯(lián)系起來，采用多種方法將流域離散化，能夠響應(yīng)降水、蒸發(fā)等氣候因素與下墊面因素的空間變化、人類活動(dòng)對(duì)流域水文循環(huán)的影響[14-16]。1995年，Grayson等提出了THALES模型，它是一個(gè)基于矢量高程數(shù)據(jù)的分布式參數(shù)模型[17]。Yao等提出了基于網(wǎng)格的集降雨空間輸入估計(jì)、降雨-蒸發(fā)-徑流過程模擬、河流演算及空間參數(shù)校準(zhǔn)為一體的分布式水文模型[18]。Yang等[19]提出了基于山坡的與基于10km網(wǎng)格的大尺度分布式水文模型(GBHM)。此外，USGS模型[20]、WATFLOOD模型[21]、SLURP模型[22]及PRM模型[23]等都屬于分布式水文模型的范疇。還有一些與GCM耦合的大尺度分布式水文模型，如VIC模型[24]。陳軍鋒等[11]針對(duì)長期以來關(guān)于森林的水文效應(yīng)的爭(zhēng)論，選擇了長江上游的一個(gè)中等流域，分析其40年來的氣候波動(dòng)與土地覆蓋變化情況，利用集總式與分布式水文模型分別模擬了該流域氣候波動(dòng)與土地覆蓋變化對(duì)其水文的影響，得出由于氣候波動(dòng)造成的徑流的變化占3/5～4/5，由于土地覆蓋變化所造成的徑流的變化占1/5等結(jié)論。陳利群等[25]采用SWAT和VIC分布式水文模型分析了1960～2000年黃河源區(qū)土地覆被對(duì)徑流的影響，表明土地覆被變化對(duì)徑流影響大致為6%～16%，生態(tài)退化與凍土融化等的水文效應(yīng)大約為14%～20%。

該文利用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型，模擬了永定河流域的月徑流變化，對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并分析了土地利用/覆蓋變化對(duì)徑流過程的影響，對(duì)客觀認(rèn)識(shí)土地利用的空間配置對(duì)水資源空間變化的影響，揭示區(qū)域特殊的水土耦合關(guān)系，流域水土資源合理利用具有重要的意義。

1研究區(qū)概況

圖1　研究區(qū)位置

永定河流域處于東經(jīng)111°35′～117°12′，北緯41°30′～38°35′。流經(jīng)山西、內(nèi)蒙古、河北、北京、天津等5個(gè)省(市)。研究位置如圖1所示。永定河上游主要包括山西省大同與朔州地區(qū)、河北省張家口地區(qū)。大同和朔州地區(qū)氣候類型屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，夏季受跨越華北丘陵山地與太行山、恒山的東南濕熱季風(fēng)影響，冬季則受亞洲內(nèi)陸高壓中心的控制，西北寒冷干燥的高氣壓流入侵。因此，四季分明，冬季寒冷干燥，晴朗少雪，多強(qiáng)勁的西北風(fēng)； 夏季溫暖、濕潤、多雨，降水集中，多溫濕偏南風(fēng)，雨熱同季； 春季干旱風(fēng)大，春溫高于秋溫，秋雨多于春雨。該區(qū)日照較充足，全年日照時(shí)數(shù)除山陰、渾源少于2800h外，其余縣均在2800～3000h之間，是全國日照時(shí)數(shù)較多的地區(qū)之一。

2模型和數(shù)據(jù)

2.1模型

因?yàn)橛蓝ê恿饔蛩奶卣髯兓瘡?fù)雜，流域受人類活動(dòng)影響很大，因此，選擇具有很強(qiáng)的物理機(jī)制，考慮了人類活動(dòng)用水的SWAT模型模擬永定河流域的水文過程。SWAT模型可以模擬水量、水質(zhì)及殺蟲劑的輸移與轉(zhuǎn)化過程，預(yù)測(cè)土地利用、土地經(jīng)營管理方式等對(duì)流域水量、水質(zhì)等生態(tài)水文過程的影響效應(yīng)。

SWAT模型模擬水分循環(huán)是建立在水量平衡方程的基礎(chǔ)上。水量平衡方程如下[26-27]：

(1)

SWt表示土壤最終含水量(mm)，SW0表示土壤起始日期含水量(mm)，t時(shí)間(d)，Rday為第i天降水量(mm)，Qsurf表示第i天的地表徑流(mm)，Ea表示第i天的蒸發(fā)量(mm)，Wseep表示第i天存在于土壤剖面底層的滲透量與側(cè)流量(mm)，Qgw表示第i天的基流量(mm)。

2.2數(shù)據(jù)

2.2.1DEM

論文采用的DEM空間分辨率為90m，投影類型為UTM。

2.2.2氣象數(shù)據(jù)

利用永定河流域內(nèi)大同、蔚縣、張家口及懷來4個(gè)氣象站與流域外7個(gè)氣象站1958～2006年日降水量、日均溫、日最大及最小溫度、日平均風(fēng)速、日相對(duì)濕度數(shù)據(jù)及10個(gè)氣象站1958～2006年日總、凈輻射數(shù)據(jù)，從《海河流域水文資料》中獲得流域內(nèi)10個(gè)水文站的日降雨量數(shù)據(jù)。

2.2.3土地利用數(shù)據(jù)

利用MSS、TM、ETM+影像，通過監(jiān)督與非監(jiān)督分類，得到永定河流域1978、1987、2000及2005年4期土地利用類型圖。對(duì)所有的土地利用類型圖重采樣，得到與DEM相同的空間分辨率。土地利用類型總分為7類：農(nóng)田、居民地和工礦、交通用地、水體、林地、草地、未利用地，分別與對(duì)應(yīng)于SWAT模型土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)庫中的，Agricultural land-Row Crops(中耕農(nóng)作物)、Residential-Medium Density(中密度居民地)、Transportation(交通)、Water(水體)、Forest-Deciduous(落葉林)、Pasture(草地)。由于SWAT數(shù)據(jù)庫中各植被類型的參數(shù)是在美國流域的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上設(shè)定，某些參數(shù)的數(shù)值(如生物量、LAI等)并不適用于永定河流域，需要根據(jù)流域的實(shí)際情況重新設(shè)置參數(shù)。在SWAT模型數(shù)據(jù)庫沒有與未利用地類型對(duì)應(yīng)的土地利用類型，因此，在數(shù)據(jù)庫中增加1類：Unused land。

2.2.4土壤數(shù)據(jù)

模型所需的土壤數(shù)據(jù)包括土壤圖形數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)。圖形數(shù)據(jù)通過數(shù)字化1： 100萬紙質(zhì)圖得到研究區(qū)土壤類型矢量圖，流域土壤類型圖中的土屬共144類。

SWAT模型需要大量的土壤屬性數(shù)據(jù)，每種土壤類型需要的屬性有：(1)土壤層數(shù)； (2)每類土壤所屬的水文分組，模型將土壤分為4組(A，土壤有高的滲透率； B，土壤有中等的滲透率； C，土壤有較低的滲透率； D，土壤有極低的滲透率)；(3)土壤剖面的植物最大根系深度；(4)孔隙度。除過需要輸入上述的幾種屬性之外，又要根據(jù)不同的土壤分層，需要輸入不同土壤層的相應(yīng)屬性，包括：土壤表面到土壤層的深度、土壤容重、有效田間持水量、飽和導(dǎo)水率、有機(jī)C含量、粘粒、粉沙、沙粒、礫石含量的百分比與土壤反射率。

根據(jù)《雁北地區(qū)土壤》資料，可獲得每種土屬的土壤層數(shù)、土壤部面植物的最大根系深度，孔隙度、土壤表面到土層的深度，有機(jī)C含量、粘粒、粉沙、沙粒、礫石含量的比例。土壤容重是利用鋁盒進(jìn)行野外采樣，然后在實(shí)驗(yàn)室分析得到。因?yàn)楦鶕?jù)從資料中得到的機(jī)械組成的范圍為<0.01mm(%)與<0.001mm(%)，而SWAT模型中所用的機(jī)械組成是美國標(biāo)準(zhǔn)，其范圍為粘粒(<0.002mm)、粉粒(0.002～0.05 mm)和沙粒(>0.05 mm)，因此，需要將從資料中得到的機(jī)械組成轉(zhuǎn)化成與美國標(biāo)準(zhǔn)相同的范圍。張楠等[28]研究表明，利用三次樣條函數(shù)插值的組合來實(shí)現(xiàn)粒徑級(jí)配轉(zhuǎn)換效果較好，可以滿足模型對(duì)土壤粒徑分級(jí)的要求。因此，參考已有的研究，利用三次樣條函數(shù)，實(shí)現(xiàn)將現(xiàn)有范圍的土壤粒徑轉(zhuǎn)成美國制。

由于土壤質(zhì)地含量與土壤物理屬性之間存在較好的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，利用反映這種關(guān)系的軟件可以估算土壤的物理屬性。利用美國華盛頓州立大學(xué)開發(fā)的土壤水特性軟件SPAW中的Soil-Water-Characteristics(SWCT)模塊，根據(jù)粘土(Clay)、砂(Sand)、有機(jī)物(Organic Matter)、鹽度(Salinity)、砂礫(Gravel)等參數(shù)可以計(jì)算出：(1)凋萎系數(shù)(Wilting Point，%vol)； (2)田間持水量(Field Capacity，%vol)； (3)飽和度(Saturation，%vol)； (4)土壤容重(Bulk Density，g/cm3)； (5)飽和導(dǎo)水率(Sat.Hydraulic Cond，cm/h)，由田間持水量與凋萎系數(shù)的差值可以得到每層土壤的有效持水量(SOL_AWC)[29]。因此，利用經(jīng)過轉(zhuǎn)化后的美國制的機(jī)械組成與從《雁北土壤》中獲取的有機(jī)質(zhì)含量等，產(chǎn)生對(duì)應(yīng)土壤的有效含水量、土壤飽和傳導(dǎo)率、田間持水量、凋萎土壤含水量，建立起SWAT模型所需的流域土壤屬性數(shù)據(jù)庫。

2.2.5水庫數(shù)據(jù)

由于永定河流域水庫較多，在利用模型模擬水文過程時(shí)，必須考慮水庫的調(diào)蓄作用。因?yàn)樗畮熨Y料缺乏，在模擬時(shí)，主要考慮了3個(gè)水庫：東洋河友誼水庫、桑干河冊(cè)田水庫及官廳水庫，各水庫的基本情況如表1所示。

表1　水庫的基本情況

水庫所在河流控制面積(km2)庫容(萬m3)總庫容興利庫容死庫容已淤積庫容冊(cè)田桑干河167005800057003600017900友誼東洋河22501160058706201630官廳洋河、桑干河、媯水河4300041600058000

根據(jù)海河流域水文資料各水庫的日出流量，獲得每月的平均最大和最小出流量，如表2所示。

表2　每月的日平均最大出流量和最小出流量

時(shí)間(月)出流量(萬m3)冊(cè)田水庫友誼水庫官廳水庫最大值最小值最大值最小值最大值最小值147.87010.280.35169.3436.12267.30560241.920.3456166.7533.433211.680216.000.1728257.4731.194313.6320171.0720.1728628.9951.2451183.680241.920.216807.8452.366516.6720183.1680.216872.6454746448.640374.9760.2592796.6140.8781745.280338.6880.2592739.5813.5791883.520635.040.432369.7930.1510282.528075.51360.0864317.9536.2911113.1840177.9840.3456199.5856.851271.1936015.63840.3456181.4433.69

3永定河水文過程的模擬

3.1流域數(shù)字化描述

首先輸入研究區(qū)的DEM，建立SWAT模型中的DEM，基于此DEM，進(jìn)行填洼運(yùn)算。然后設(shè)定最小面積閾值，提取永定河流域范圍與河流，最小面積閾值根據(jù)SWAT模型的建議值然后不斷調(diào)整初始大小，將提取的河流與已數(shù)字化的矢量河流比較，最后選定一個(gè)閾值，使得提取的河流與已有的矢量河流相吻合，在該研究中，最小面積閾值為3.5萬hm2。

定義流域出口，劃分子流域，模型將流域劃分為81個(gè)子流域，計(jì)算各子流域的參數(shù)。在相應(yīng)的子流域中分別加入冊(cè)田、友誼和官廳水庫。提取的河流、劃分的子流域及水庫位置。

3.2水文響應(yīng)單元的劃分

在模型中輸入流域的土地利用與土壤類型分布圖，并分別輸入土地利用圖與土壤類型圖的屬性表，進(jìn)行疊加分析。然后選定Multiple Hydrologic Response Units(多水文響應(yīng)單元)方法，設(shè)定土地利用類型占子流域面積比例的最小閾值與土壤類型占該子流域中每種土地利用類型的比例的最小閾值。2種閾值的大小分別設(shè)為5%與10%，然后劃分各子流域的水分響應(yīng)單元。

3.3SWAT模型數(shù)據(jù)庫

將前面已經(jīng)建立的土壤理化屬性數(shù)據(jù)、土地利用類型數(shù)據(jù)、用戶氣象數(shù)據(jù)輸入SWAT模型數(shù)據(jù)庫。把各水庫每月的平均日出流數(shù)據(jù)輸入水庫數(shù)據(jù)庫中。由于流域內(nèi)人口生活用水、農(nóng)業(yè)灌溉用水及工業(yè)用水較多，必須考慮由于用水而從流域損失的水量。因此，在人口密度高、礦區(qū)較多、農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)的子流域中，在相應(yīng)的子流域數(shù)據(jù)庫中分別輸入因用水從河道、淺水層和深水層損失的水量。

3.4SWAT模型運(yùn)行

降雨分布選擇偏正態(tài)分布，以日降雨、CN徑流曲線及日匯流方式進(jìn)行徑流模擬； 采用Penman-Monteith方法計(jì)算潛在蒸散； 河道匯流選擇莫司金干洪水演進(jìn)法(Muskingum routing method)。模擬的尺度為月。

3.5SWAT模型參數(shù)率定

已有的研究表明，徑流曲線數(shù)(CN)、土壤有效含水量(SOL_AWC)、土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)(ESCO)、地下水再蒸發(fā)系數(shù)(GW_REVAP)、植物蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)(EPCO)等參數(shù)對(duì)月平均流量有較大影響，進(jìn)行參數(shù)率定時(shí)，可以調(diào)整這些參數(shù)，得到較好的模擬結(jié)果[30]。地表產(chǎn)流隨CN值增加而增大。SOL_AWC是土壤植物可利用水量，指土壤從田間含水量到植物永久凋萎點(diǎn)時(shí)釋放的水分，SOL_AWC值增加，表明土壤的保持水能力增強(qiáng)，流域的流量降低，如果ESCO增加，會(huì)導(dǎo)致深層土壤對(duì)上層土壤的補(bǔ)償水量減少，從而減小土壤蒸發(fā)量，而隨著土壤蒸發(fā)的減少，能夠形成產(chǎn)流的水量增加，最終導(dǎo)致坡面流、壤中流與地下流均有所增加，顯然總徑流量也會(huì)提高。GW_REVAP表示水由淺層含水層返回地表土壤層或植物根區(qū)與植物根系吸收，值越大表明由淺層水流向地表土壤層或植物根系層的可能性越大，對(duì)地下水產(chǎn)生影響的影響較大。

由以上分析可以看出，進(jìn)行參數(shù)率定時(shí)，可以調(diào)整上述地表徑流對(duì)其響應(yīng)敏感的參數(shù)，達(dá)到一個(gè)較好的模擬結(jié)果。利用1978年土地利用類型圖，土壤類型圖， 1970～1980年降水量、氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度、太陽輻射、水庫庫容及流量等數(shù)據(jù)，模擬了1970～1980年流域雁翅水文站的月平均流量。在此基礎(chǔ)上，調(diào)整敏感參數(shù)，進(jìn)行參數(shù)率定。各參數(shù)最后率定的結(jié)果如表3所示。

表3　參數(shù)率定

Parameters參數(shù)參數(shù)取值下限參數(shù)取值上限可允許的調(diào)整范圍調(diào)整值GW_REVAP地下水再蒸發(fā)系數(shù)0.020.2-100%～100%+0.1ESCO土壤蒸發(fā)調(diào)節(jié)系數(shù)010～1-0.1CN徑流曲線數(shù)3598-8～8-8SOL_AWC土壤有效含水量01-0.05～0.05+0.04ALPHA_BF地下水退水系數(shù)01-25%～25%0.2

圖2　1970～1980年參數(shù)率定期觀測(cè)值與模擬值比較

經(jīng)過參數(shù)率定后， 1970～1980年降水量、月觀測(cè)徑流量及模擬徑流量如圖2所示。為了檢驗(yàn)參數(shù)率定后模型模擬的精度，利用相對(duì)誤差、效率系數(shù)及相關(guān)性分析評(píng)價(jià)模型的有效性。相對(duì)誤差的計(jì)算公式如下：

RE=(Rs-Ro)/Ro×100%

(2)

圖3　1970～1980年月平均流量觀測(cè)值與模擬值的相關(guān)性分析

Rs和Ro分別為流量的模擬值與觀測(cè)值，RE越接近0，表明模擬的精度越高。同時(shí)，利用Nash-Suttclife系數(shù)Ens檢驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M值和觀測(cè)值之間的擬合度，效率系數(shù)的公式為：

(3)

公式中，Roaverage為觀測(cè)值的平均值。當(dāng)Ro=Rs時(shí)，Ens=1，表明模型模擬徑流達(dá)到最理想的精度，大于0.90為甲等， 0.70～0.89為乙等， 0.50～0.69為丙等。如果Ens為負(fù)值，表明精度極低，不能用此模型模擬的結(jié)果說明流量的變化情況。根據(jù)率定后模擬值與觀測(cè)值，計(jì)算的相對(duì)誤差為13.8%，效率系數(shù)為0.606。為了更清楚表明每年觀測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性，觀測(cè)值與實(shí)測(cè)值的散點(diǎn)圖如圖3所示，相關(guān)性系數(shù)達(dá)到了0.8以上，顯著性水平小于0.0001，表明月平均流量的模擬值與實(shí)測(cè)值有顯著的相關(guān)性水平。

3.6SWAT模型模擬結(jié)果驗(yàn)證

利用1987年土地利用類型圖與1981～1991年降水量、氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度、太陽輻射、水庫庫容和流量等數(shù)據(jù)，模擬了這11年的月平均流量。降水量、觀測(cè)及模擬徑流量如圖4所示。計(jì)算相對(duì)誤差為10.3%，效率系數(shù)為0.603。表明驗(yàn)證期模擬的結(jié)果精度與率定期精度差別較小。

模擬的月徑流量與實(shí)測(cè)月徑流量進(jìn)行相關(guān)性分析，如圖5所示。相關(guān)系數(shù)為0.81，通過了0.01置信水平的檢驗(yàn)，表明1981～1991年觀測(cè)月平均流量與模擬月平均流量的相關(guān)性較好，模擬結(jié)果達(dá)到了模型應(yīng)用的基本要求精度。

圖4　1981～1991年驗(yàn)證期觀測(cè)值與模擬值比較　　圖5　1981～1991年月平均流量觀測(cè)值與模擬值的相關(guān)性分析

從率定期與驗(yàn)證期的模型模擬精度可以看出，率定期的相對(duì)誤差為13.8%，驗(yàn)證期的相對(duì)誤差為10.3%，說明模型模擬的相對(duì)誤差較大。2個(gè)時(shí)期模型的效率系數(shù)分別為0.606與0.603，只達(dá)到了丙等。從觀測(cè)值與模擬值的散點(diǎn)圖發(fā)現(xiàn)，有個(gè)別月平均流量的誤差較大。從以上分析可以看出，模型模擬精度處于一般的水平，并沒有達(dá)到一個(gè)較好的模擬結(jié)果。從參數(shù)率定期與驗(yàn)證期，降水量與觀測(cè)徑流量的關(guān)系，某些年份，在降水量大的月份，觀測(cè)徑流量較小，并沒有隨降水量的增加而增大，在這些月份中，徑流量的變化特征與降水量沒有表現(xiàn)出一致性，這是因?yàn)榱饔虻乃畮燧^多，對(duì)流量的調(diào)節(jié)作用較大，在干旱的春季與冬季，盡管流域的降水量少，某些月份的流量出現(xiàn)較高值，模型模擬水庫數(shù)據(jù)時(shí)，出現(xiàn)誤差。同時(shí)，流域的人口、農(nóng)業(yè)及工業(yè)用水量很大，而且不同時(shí)間用水量有較大的變異性，而在模型中輸入的用水量僅僅是各月子流域的多年平均值，并且各子流域淺水層與深水層的多年平均用水量難以估計(jì)，因此，導(dǎo)致模型模擬的部分結(jié)果與觀測(cè)值產(chǎn)生偏差。盡管計(jì)算的模型模擬精度達(dá)到了要求，但模擬結(jié)果沒有達(dá)到一個(gè)更好的精度。

4結(jié)果分析

在保持氣候與其它條件不變的狀態(tài)下，通過改變土地利用/覆蓋類型，可以估算土地利用/覆蓋變化對(duì)水文過程的影響程度。同時(shí)，通過改變不同時(shí)期的氣候條件，保持土地利用與其它條件不變，可以分離出不同時(shí)期氣候變化對(duì)水文過程的影響程度。利用率定的SWAT模型，在保持前一時(shí)期氣候不變，而土地利用/覆蓋變化的條件下，模擬流域徑流的變化。氣候不變、土地利用變化的情景設(shè)定如表4所示，S1情景：前一期土地利用與前一期氣候； S2情景：后一期土地利用與前一期氣候； S3情景：后一期土地利用與后一期氣候。在氣候不變情景下，土地利用/覆蓋變化前后的徑流深之差、氣候與土地利用/覆蓋同時(shí)變化前后的徑流深之差的比例，(S2-S1)/(S3-S1)×100%，即為土地利用/覆蓋變化對(duì)徑流的可能影響程度。從表4中可以看出， 1970s～1980s，土地利用/覆蓋變化對(duì)徑流的可能影響程度為13%， 1980s～1990s的可能影響程度較小，為9.69%， 1990s～2000s，土地利用對(duì)水文的影響程度達(dá)到了17.95%。利用1978年的土地利用、1970s的氣候與2005年土地利用、2001年以后的氣候分析了土地利用/覆蓋變化對(duì)1970s～2000s年徑流的可能影響程度，表明影響程度達(dá)到了23.33%。從而可以看出，土地利用/覆蓋變化對(duì)水文影響程度最大的為23.33%，最小的為9.69%，氣候變化對(duì)流域的水文的可能影響程度達(dá)到了75%以上?？傮w看來，土地利用對(duì)流域的水文過程影響程度較低，制約水文變化的主要因素是氣候。

表4　不同土地類型情景下的平均徑流量與徑流深

時(shí)段情 景平均徑流量(m3/s)徑流深(mm)1970s～1980sS1:1978年土地利用和1970s氣候25.318.77S2:1987年土地利用,1970s氣候26.5519.70S3:1987土地利用,1980s氣候15.6711.63(S2-S1)/(S3-S1)×100%13.00%1980s～1990sS1:1987土地利用,1980s氣候15.6711.63S2:2000年土地利用,1980s氣候16.4212.18S3:2000年土地利用,1990s氣候23.4117.37(S2-S1)/(S3-S1)×100%9.69%1990s～2000sS1:2000年土地利用,1990s氣候23.4117.37S2:2005年土地利用,1990s氣候23.4817.42S3:2005土地利用,2001～2006年氣候23.817.66(S2-S1)/(S3-S1)×100%17.95%1970s～2000sS1:1978年土地利用和1970s氣候25.318.77S2:2005年土地利用,1970s氣候25.6519.03S3:2005土地利用,2001～2006年氣候23.817.66(S2-S1)/(S3-S1)×100%23.33%

根據(jù)1970s～1980s不同土地利用情景下的平均流量可以看出，在氣候保持不變情景下，土地利用/覆蓋變化前的平均流量為25.3m3/s，土地利用/覆蓋變化后的平均流量為26.55m3/s，表明1980s的平均徑流量比1970s的徑流量有所增加，原因是1970s的有林地和灌木林地分別占流域面積18.90%和48.06%，到1980s，占流域面積的比例分別為13.64%和30.41%，兩種類型面積下降了5.26%與17.65%，導(dǎo)致產(chǎn)流增加。1980s～1990s，天然林地與灌叢面積依然大幅減少，到了1990s末期，林地和灌叢面積分別減少至5.80%和14.60%，由于流域的林地與灌叢面積的大幅度減少，導(dǎo)致產(chǎn)流呈增加趨勢(shì)。從2000年以后，由于國家退耕還林政策的影響，林地面積有所增加，但灌叢面積呈減少的趨勢(shì)，因此， 2000s的平均流量并沒有隨林地的面積增加而減少，而是呈逐漸的趨勢(shì)，但增加幅度較小。

5結(jié)論和討論

5.1結(jié)論

利用1978年、1987年、2000年和2005年土地利用類型圖、土壤類型圖及1970～2006年氣候數(shù)據(jù)，基于SWAT模型，模擬了永定河流域的1981～1991年的月徑流變化情況，對(duì)模擬的結(jié)果進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)，率定期的相對(duì)誤差值為13.8%，效率系數(shù)為0.606，驗(yàn)證期的相對(duì)誤差為10.3%，效率系數(shù)為0.603。設(shè)定保持前一期氣候不變，土地利用/覆蓋變化情景下，模擬了徑流過程，分析了土地利用/覆蓋變化對(duì)平均流量的可能影響程度，表明土地利用/覆蓋變化對(duì)水文影響程度最大的為23.33%，最小的為9.69%，相對(duì)于氣候而言，土地利用變化對(duì)流域的水文過程影響程度較低。2000年以后平均流量呈逐漸的趨勢(shì)，但增加幅度較小。

5.2討論

月徑流量模擬結(jié)果精度主要受幾個(gè)方面的影響： (1)流域的水庫較多，沒有充分考慮所有水庫對(duì)流量的影響，并且模型模擬的水庫數(shù)據(jù)誤差較大；(2)流域的用水量對(duì)地表徑流、淺層地下水與深層地下水的影響很大，在SWAT模型中，地表水、淺層及深層地下水的用水量參數(shù)是按劃分的各子流域分別輸入，每個(gè)子流域用水量參數(shù)難以估計(jì)，并且模型要求輸入各子流域不同用水量的月平均值，只能代表一種平均狀況，導(dǎo)致高于或低于平均值的月份，模擬的結(jié)果會(huì)有較大的誤差。(3)受下滲與蒸發(fā)等因素的影響，流域中下游的春季與冬季的月平均地表徑流大部分小于15m3/s，而有些在10m3/s以下，因此，受模型誤差等各方面的影響，模型模擬的結(jié)果精度一般。因此，需要充分考慮流域水庫對(duì)水量的調(diào)蓄作用，并探索估計(jì)各子流域用水量的合理方法，重新模擬水文過程，提高模擬精度，分析利用SWAT模型模擬地表徑流的有效性。

土地利用變化對(duì)水文過程可能影響的模擬結(jié)果，只是一種可能的影響結(jié)果，因?yàn)樗默F(xiàn)象錯(cuò)綜復(fù)雜，尤其人類活動(dòng)對(duì)永定河流域的水文過程影響非常大，僅僅應(yīng)用簡單的數(shù)學(xué)模型難以完全表達(dá)由自然與人類活動(dòng)共同影響下的復(fù)雜流域。但模型模擬結(jié)果在一定程度可以反映流域的水文狀況。為了讓模型模擬的過程接近流域現(xiàn)實(shí)狀況，對(duì)模型中的眾多參數(shù)進(jìn)行修正。設(shè)定氣候不變，模擬土地利用/覆蓋變化對(duì)水文過程的影響，或設(shè)定土地利用不變，模擬氣候變化對(duì)水文過程影響，這些條件參數(shù)如何在模型中表達(dá)，以得到一個(gè)更合理的結(jié)果，是值得深入探討的問題。

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SIMULATION OF THE POSSIBLE INFLUENCE OF LAND USE/COVER CHANGE ON THE HYDROLOGICAL PROCESS IN YONGDING RIVER WATERSHED OF CHINA

Hu Hualang1, Li Weifang1※, Yi Xiangsheng1, Wang Hong2

(1. Chinese Academy Of Agricultural Engineering, Beijing 100125, China;2. Beijing Normal University, Beijing 100875, China)

AbstractUnderstanding the influence of spatial arrangement of land use on the spatial change of water resource objectively, and meanwhile revealing the special coupling relation between water and soil can provide an important basis for reasonable use of water and soil resource in the watershed. Based on 1978, 1987, 2000 and 2005 land-use map, soil type maps and climate data from 1970 to 2006, this paper used SWAT model, a distributed hydrological model, to simulate the change of monthly average flow of Yongding River watershed and evaluate the accuracy of the simulation results. Keeping the climate constant, it simulated runoff process and analyzed the influence of land use/cover change on surface runoff process within different land use/cover change scenarios. The results indicated that the model simulation accuracy had reached the requirements of the model application accuracy. In terms of the possible influence degree of land use/cover change on runoff, it was the largest with 23.33% from 1970s to 2000s, while it was the least with 9.69% from 1970s to 1980s. The possibility of climate change on hydrology of the watershed was more than 75%. Overall, the influence degree of land use on watershed hydrological processes was low, the climate was the main factor for the hydrological changes.

Key wordsland use/cover change; hydrology; SWAT

doi:10.7621/cjarrp.1005-9121.20160313

收稿日期：2015-10-19

作者簡介：胡華浪(1980—)，男，江蘇漣水人，工程師、副站長。研究方向：農(nóng)業(yè)遙感、資源環(huán)境遙感及農(nóng)村土地確權(quán)?！ㄓ嵶髡撸豪顐シ?1958—)，男，山東壽光人，高級(jí)工程師、副院長。研究方向：農(nóng)業(yè)遙感與農(nóng)業(yè)規(guī)劃。Email：wfli1988@aliyun.com *資助項(xiàng)目：國家科技支撐計(jì)劃“貧困地區(qū)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與災(zāi)害管理技術(shù)”(2012BAH33B02)

中圖分類號(hào)：F323.211； F323.213； F327

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1005-9121[2016]03-0074-10