開(kāi)都河流域土地利用/覆被變化對(duì)徑流的影響

劉斯文 劉海隆 王玲

摘要：為定量分析內(nèi)陸河干旱區(qū)流域土地利用/覆被變化過(guò)程和流域水文循環(huán)二者的響應(yīng)關(guān)系，選擇新疆開(kāi)都河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，設(shè)置了多種土地利用/土地覆被的變化情景，并通過(guò)SWAT模型對(duì)流域地表徑流進(jìn)行了模擬，結(jié)果表明校準(zhǔn)期模型的相對(duì)誤差、納什效率系數(shù)、線性擬合系數(shù)分別為-20.13%、0.78、0.82，驗(yàn)證期分別為-18.94%、0.81、0.85，均達(dá)到了建立模型所需的標(biāo)準(zhǔn)，模擬結(jié)果可信。假定氣候條件不變，設(shè)定不同土地利用/覆被變化情景進(jìn)行模擬，結(jié)果表明：①當(dāng)流域草地及林地退化為裸地或人工表面時(shí)，開(kāi)都河流域月均流量變化最大，且豐水期流量增大，枯水期流量減小，其中6月流量增大39.55%，10月減小55.35%；②當(dāng)流域林地退化為草地時(shí)，流域月均流量整體變化不大，其中4月增加最多，增加1.46%，12月流量減小最多，減小1.05%；③當(dāng)流域裸地及人工表面逐步恢復(fù)為草地與林地時(shí)，流域月均流量大多減小，其中2月減小最多，為8.OO% ，10月流量增大最多，為1.01%。

關(guān)鍵詞：SWAT模型；情景模擬；徑流模擬；土地利用/覆被變化；干旱區(qū)；開(kāi)都河流域

中圖分類號(hào)：TV121

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10. 3969/j.issn.1000-1379.2018.07.006

1引言

自20世紀(jì)90年代國(guó)際上實(shí)施土地利用/覆被變化（Land Use and Cover Change，簡(jiǎn)稱LUCC）研究計(jì)劃以來(lái)，LUCC成為眾多地理生態(tài)學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。流域LUCC的過(guò)程在一定程度上會(huì)影響流域的水文循環(huán)。為深入分析LUCC的驅(qū)動(dòng)機(jī)制及LUCC和流域水文循環(huán)間的復(fù)雜物理聯(lián)系，可以結(jié)合氣象、地形等自然條件，建立LUCC和地表徑流變化之間的聯(lián)系，達(dá)到解決干旱區(qū)流域生態(tài)環(huán)境和自然資源危機(jī)的目的。

塔里木河（簡(jiǎn)稱塔河）流域是我國(guó)典型的干旱內(nèi)陸河流域，我國(guó)許多學(xué)者開(kāi)展了塔河流域人類活動(dòng)對(duì)水循環(huán)過(guò)程的影響研究。在LUCC國(guó)際研究計(jì)劃實(shí)施之初，王讓會(huì)等 利用ArCGIS軟件解譯遙感數(shù)據(jù)，分析了塔河下游區(qū)域的LUCC特征及區(qū)域沙漠化的演變特征。有關(guān)學(xué)者通過(guò)塔河的LUCC特征分析了研究區(qū)地表徑流減少的原因，結(jié)果表明人類活動(dòng)對(duì)流域生態(tài)環(huán)境造成了很大的影響。趙文字等探討了水循環(huán)要素在不同情境下的變化趨勢(shì)以及對(duì)塔河流域水資源的調(diào)控策略；王輝等從工程措施方面對(duì)開(kāi)孔河流域生態(tài)環(huán)境的影響進(jìn)行了研究。由此可見(jiàn)，人類活動(dòng)和自然變化均已對(duì)塔河流域的水文循環(huán)過(guò)程產(chǎn)生了不可忽視的影響。

水文模型的 出現(xiàn)使得人們可以利用反映流域氣象、水文、地質(zhì)之間相互關(guān)系的流域水文生態(tài)模型，分析LUCC程度與流域水文循環(huán)各分量變化特征之間存在的關(guān)系 。分布式水文模型是現(xiàn)今物理水文模型中較為嚴(yán)謹(jǐn)和復(fù)雜的一種，其更能反映下墊面變化所產(chǎn)生的環(huán)境效應(yīng)，并逐步涌現(xiàn)出 WATFLOOD、DHSVM、SHE、IHDM、TOPMODEL、SWAT等多種分布式水文模型。由此看來(lái)，為充分研究LUCC與水文循環(huán)的響應(yīng)關(guān)系，通過(guò)分布式水文模型進(jìn)行模擬是十分必要的。

2研究區(qū)概況

開(kāi)都河位于塔河中下游，屬典型極端干旱區(qū)，發(fā)源于天山中部，河道流向白東向西，徑流以冰川融雪、地下水補(bǔ)給、降雨3種來(lái)水方式為主。開(kāi)都河中上游區(qū)域主要由草地覆蓋，林地相對(duì)較少，耕地幾乎為零。本文以大山口水文站以上區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，研究區(qū)DEM及水系見(jiàn)圖1。

開(kāi)都河流域多處于高出草原區(qū)，是重要的牧場(chǎng)，加上近幾年研究區(qū)得益于國(guó)家“定居興牧”工程的實(shí)施，因此研究區(qū)人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響較輕，建立模型時(shí)可忽略人為因素

。

3開(kāi)都河流域SWAT模型構(gòu)建

3.1 SWAT模型簡(jiǎn)介

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型由美國(guó)農(nóng)業(yè)部（USDA）研發(fā)，該模型通過(guò)ArcGIS輸入并處理建立模型所需的數(shù)據(jù)。近年來(lái)的主要應(yīng)用是基于遙感和GIS信息模擬水文物理或水文化學(xué)過(guò)程。

3.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

3.2.1DEM數(shù)據(jù)

DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（www.gscloud.cn），分辨率為30mx30m（長(zhǎng)×寬，下同）。經(jīng)過(guò)ArcGIS剪切、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換等，可得到開(kāi)都河上游DEM圖（見(jiàn)圖1）。

3.2.2土地利用數(shù)據(jù)

經(jīng)對(duì)比中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（www.resdc.cn） 2015年分辨率為30 mx30 m及2000年分辨率為90mx90m的兩幅土地利用類型空間分布圖可以發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)多年土地利用變化不大，因此本文使用精度更高的2015年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬。不同年份土地利用類型占比見(jiàn)表1。

對(duì)土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分類，使其能與SWAT模型中自帶的土地利用屬性數(shù)據(jù)庫(kù)中的參數(shù)對(duì)應(yīng)起來(lái)，并通過(guò)計(jì)算改變部分參數(shù)，提高模擬精度。本研究將土地利用類型重新分為六大類，見(jiàn)圖2。土地利用類型中的“人工表面”主要包括建設(shè)用地、交通用地、礦場(chǎng)等，“其他”主要包括裸地和冰川積雪等。

3.2.3土壤類型數(shù)據(jù)

建立模型時(shí)所需的土壤空間分布數(shù)據(jù)和土壤物理屬性數(shù)據(jù)由中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所（www.igsnrr.ac.cn）提供。土壤空間分布數(shù)據(jù)（見(jiàn)圖3）由研究區(qū)2010年HWSD（世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)）土壤數(shù)據(jù)制成，模型土壤物理屬性表中包含的數(shù)據(jù)能較好地反映研究區(qū)水文響應(yīng)單元中的水循環(huán)作用。因此，需根據(jù)研究區(qū)土壤實(shí)際情況建立土壤類型參數(shù)庫(kù)。

3.2.4氣象水文數(shù)據(jù)

SWAT模型中的氣象數(shù)據(jù)主要包括氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)等，來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)整編的逐日觀測(cè)資料數(shù)據(jù)集（data.cma.cn），數(shù)據(jù)集代碼為SURF_CLI_CHN_MUL_DAY，數(shù)據(jù)集版本為3.0，數(shù)據(jù)集時(shí)段為1980-2015年。流域出口大山口水文站的實(shí)測(cè)徑流數(shù)據(jù)（時(shí)段為1980-2002年）由中科院新疆生態(tài)與地理研究所提供，采用月徑流資料，實(shí)測(cè)徑流數(shù)據(jù)主要用于模型敏感性分析和參數(shù)校正。

3.3研究區(qū)SWAT模型的構(gòu)建

3.3.1水文響應(yīng)單元的劃分

確定開(kāi)都河子流域出口位置位于大山口水文站，采用SWAT模型自動(dòng)生成水系、子流域、水文響應(yīng)單元（HRU）的功能，根據(jù)流域出口位置將開(kāi)都河流域分成33個(gè)子流域（見(jiàn)圖4）和761個(gè)HRU。

3.3.2參數(shù)敏感性分析

為突出對(duì)模型模擬結(jié)果影響較大的參數(shù)因子，本文采用SWAT白帶的參數(shù)敏感度分析模塊進(jìn)行參數(shù)敏感性分析 ，得到影響開(kāi)都河流域徑流模擬結(jié)果精度的19個(gè)重要參數(shù)，見(jiàn)表2。

3.3.3SWAT模型參數(shù)率定

以1980-1991年為模型校準(zhǔn)期（其中1980-1982年為模型的預(yù)熱期），以1992-2001年為模型驗(yàn)證期，步長(zhǎng)為月。SWAT-CUP（ SWAT Calibration Un-Certainty Procedures）是矯正SWAT模型和進(jìn)行不穩(wěn)定性分析的程序，主要包括以下3種程序：GeneralizedLike-lihood Uncertainty Estimation（簡(jiǎn)稱GLUE），Pa-rameter Solution（簡(jiǎn)稱Para So）和Sequential Uncertain-ty Fitting（簡(jiǎn)稱SU - FI-2）。本文選用第三種方法對(duì)SWAT模型進(jìn)行參數(shù)率定

。

國(guó)際上通常取RE（相對(duì)誤差）<30%、Ens（納什效率系數(shù)）>0.5、I>R^2（線性擬合系數(shù)）>0.6作為模擬誤差的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。參數(shù)率定結(jié)果見(jiàn)表2。

4流域LUCC對(duì)徑流的影響

4.1模型精度檢驗(yàn)

為了直觀地查看模型的模擬效果，本文將模型校準(zhǔn)期（1980-1991年）經(jīng)SWAT-CUP多次調(diào)參后得到的模擬月均流量最優(yōu)值與研究區(qū)月均流量實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，見(jiàn)圖5。將SWAT-CUP調(diào)好的19個(gè)參數(shù)（見(jiàn)表2）代人建好的模型中并運(yùn)行調(diào)參后的SWAT模型，得出驗(yàn)證期（1990-2001年）的模擬月均流量，最后將驗(yàn)證期的模擬值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析，見(jiàn)圖6。模型模擬的精度即模型調(diào)參后分別對(duì)校準(zhǔn)期與驗(yàn)證期的Ens、RE及R^2進(jìn)行計(jì)算和分析，結(jié)果越接近評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)表明模型精度越高，見(jiàn)表3。

校準(zhǔn)期與驗(yàn)證期的模擬結(jié)果表明，實(shí)測(cè)流量與模擬流量的峰值均出現(xiàn)在5-9月，最小值出現(xiàn)在1月、2月、12月。

4.2 LUCC情景設(shè)置

根據(jù)開(kāi)都河流域2015年LUCC特征進(jìn)行情景設(shè)計(jì)。研究區(qū)屬于開(kāi)都河流域上游，LUCC主要受氣候變化的影響，受人為因素影響較小，研究區(qū)從20世紀(jì)90年代至今草地及林地減少不明顯，但從表1可以看出植被稍微減少，人工表面稍微增加。為了突 出分析LUCC對(duì)徑流的影響，本文假定氣象數(shù)據(jù)保持不變，設(shè)以下幾種情景進(jìn)行分析。

（1）情景1。根據(jù)研究區(qū)屬塔河下游嚴(yán)重生態(tài)脆弱區(qū)的特點(diǎn)，設(shè)置自然退化情景。以2015年土地利用/土地覆被情景為基礎(chǔ)，將流域內(nèi)坡角大于250的林地的土地利用類型轉(zhuǎn)化為草地。

（2）情景2。根據(jù)進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)國(guó)內(nèi)城市化發(fā)展加快的特點(diǎn)，設(shè)置過(guò)度開(kāi)發(fā)情景。以2015年土地利用/土地覆被情景為基礎(chǔ)，將流域內(nèi)90%的草地及坡角大于250的林地的土地利用類型轉(zhuǎn)化為人工表面。

（3）情景3。根據(jù)我國(guó)大力實(shí)施水資源可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)際，設(shè)置植被恢復(fù)情景。以2015年土地利用/土地覆被情景為基礎(chǔ)，將全部人工表面及裸地的土地利用類型轉(zhuǎn)化為草地及林地。

（4）情景4。以現(xiàn)狀情景作為基準(zhǔn)情景，與其他情景進(jìn)行對(duì)比。

4.3 LUCC對(duì)徑流影響的分析

4.3.1 生態(tài)退化對(duì)徑流過(guò)程的影響

本文設(shè)定的情景1與情景2均屬于生態(tài)退化的情況，為突出LUCC對(duì)研究區(qū)月均流量的影響，將設(shè)定情景代人SWAT模型，模擬研究區(qū)在該情景下1990-2001年的月均流量（1990-1991年為預(yù)熱期），并取這10a間相同月份月均流量的平均值（見(jiàn)圖7），不同情景下月均流量變化率見(jiàn)表4。

由圖7可以看出，情景1（自然退化）、情景2（過(guò)度開(kāi)發(fā)）、情景4（維持現(xiàn)狀）的月均流量變化趨勢(shì)相似，均是先增大再減小，月均流量最大值出 現(xiàn)在7月前后，最小值則均出現(xiàn)在1月。由于模型設(shè)定氣象數(shù)據(jù)不變，因此模型各情景的來(lái)水量均一致。由表4可知，過(guò)度開(kāi)發(fā)對(duì)徑流的影響均大于自然退化的。在過(guò)度開(kāi)發(fā)情景下，豐水期以6月、枯水期以10月的月均流量變化率最大，且過(guò)度開(kāi)發(fā)使得流域豐水期流量增大，枯水期流量減小。因流域林地面積占比不大，故自然退化情景對(duì)流域月均流量影響很小。

4.3.2生態(tài)改善對(duì)徑流過(guò)程的影響

與上述生態(tài)惡化情況相似，情景3為生態(tài)改善情況。情景3與情景4 1990-2001年月均流量模擬值對(duì)比見(jiàn)圖8，情景3月均流量變化率見(jiàn)表4。

由表4可以看出：植被恢復(fù)后流域月均流量變化率的最大值出現(xiàn)在枯水期的2月，減少了8.00%：10月為植被恢復(fù)情景下月均流量增大的峰值月份，月均流量增大了1.01%。

5結(jié)語(yǔ)

（1）構(gòu)建的開(kāi)都河流域SWAT模型驗(yàn)證期的RE、R^2、Ens分別為-18.94%、0.85、0.81。

（2）情景模擬結(jié)果表明，隨著林地及草地面積減少，汛期月均流量逐漸增大，枯水期月均流量逐漸減小。當(dāng)林地轉(zhuǎn)化為草地時(shí)，4月的月均流量增大最多（1.46%），12月的月均流量減小最多（1.05%）；當(dāng)林地及草地轉(zhuǎn)化為裸地或人工表面時(shí)，6月的月均流量增大了39.55%，10月則減小了55.35%。

（3）當(dāng)研究區(qū)植被增加（裸地及人工表面轉(zhuǎn)化為林地及草地）時(shí)，流域大部分月份月均流量減小，但少數(shù)枯水月份月均流量增大。其中2月減小最多（8.00%），10月增大最多（1.01%）。

研究區(qū)氣象站與水文站稀少，本文利用插值法對(duì)研究區(qū)缺少的數(shù)據(jù)進(jìn)行了填充，使得模擬結(jié)果最終達(dá)到了模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。筆者希望在今后的工作中能利用更高分辨率的衛(wèi)星氣象數(shù)據(jù)、地形地貌數(shù)據(jù)等來(lái)提高模擬精度，以深入分析LUCC與生態(tài)水文之間的關(guān)系。