黃沛然 湯玲英

(湖南師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 湖南 長(zhǎng)沙 410081)

基于SWAT模型的金華江上游土地利用變化對(duì)徑流影響的研究

黃沛然 湯玲英

(湖南師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院， 湖南 長(zhǎng)沙 410081)

流域內(nèi)土地利用變化對(duì)水文循環(huán)有著重要影響。本文通過(guò)在金華江上游建立SWAT模型，模擬了不同土地利用情景下流域徑流的變化特點(diǎn)，結(jié)果表明：SWAT模型模擬精度高，其中驗(yàn)證期Ens=0.85，R2=0.85，Re=0.07，可以模擬及分析流域水文對(duì)土地利用變化的響應(yīng)； 在該流域內(nèi)，林地有減少?gòu)搅髁康淖饔枚莸睾透叵喾矗?保護(hù)耕地使流域內(nèi)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量增加但也使徑流量增加，且增加量集中在雨季。

土地利用； SWAT； 水文循環(huán)； 徑流

1 引 言

土地利用/覆被變化(land use and land cover change, LUCC)是“國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃”(IGBP)和“全球變化人文計(jì)劃”(IHDP)兩大國(guó)際項(xiàng)目于1995年提出并合作進(jìn)行的綱領(lǐng)性交叉科學(xué)研究課題[1]。LUCC與全球氣候波動(dòng)、生態(tài)系統(tǒng)演變、生物多樣性變化等密切相關(guān)，會(huì)導(dǎo)致一系列大氣、土壤、水以及生態(tài)環(huán)境效應(yīng)產(chǎn)生[2-3]，如：溫室效應(yīng)加劇、土壤退化、水資源短缺等[4]。隨著全球環(huán)境變化研究的不斷深入，人們認(rèn)識(shí)到LUCC是造成全球環(huán)境變化的重要因素之一[5]。政府間氣候變化工作委員會(huì)(IPCC)、聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)、聯(lián)合國(guó)環(huán)境署亞太地區(qū)環(huán)境評(píng)價(jià)計(jì)劃(UNEP/EAP-AP)以及世界其他一些國(guó)家、地區(qū)和研究機(jī)構(gòu)，都確立了與“LUCC科學(xué)研究計(jì)劃”相應(yīng)的研究項(xiàng)目[6]。

近些年來(lái)，隨著社會(huì)文明的快速發(fā)展進(jìn)步，人口數(shù)量急劇上升，人類的各種活動(dòng)對(duì)水資源產(chǎn)生了巨大的影響[7]。世界許多國(guó)家和地區(qū)都出現(xiàn)了不同程度的水資源問(wèn)題，如：洪水頻發(fā)、水資源短缺、水質(zhì)下降、濕地退化、荒漠化、水土流失等[8-12]。相關(guān)國(guó)際組織實(shí)施了IHP、WCRP、IGBP 和GWSP等一系列水科學(xué)計(jì)劃，其目的是探討環(huán)境變化影響下的水循環(huán)及其相關(guān)的資源與環(huán)境問(wèn)題，變化環(huán)境下的水文循環(huán)研究已成為當(dāng)今水科學(xué)研究的熱點(diǎn)之一[13]。氣候變化在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)對(duì)水資源的影響較為明顯，而短期內(nèi)，LUCC是水文變化的重要驅(qū)動(dòng)因素之一[14]。LUCC通過(guò)改變地表植被截留量、土壤水分含量以及地表蒸發(fā)等因素，從而影響流域的水文情況和產(chǎn)匯流機(jī)制。如何采取有效方法揭示LUCC對(duì)流域水文過(guò)程的影響，已成為目前迫切需要解決的問(wèn)題[15]。

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部(USDA)農(nóng)業(yè)研究局(ARS)開(kāi)發(fā)的具有物理機(jī)制的模型[16]，可對(duì)流域尺度內(nèi)的水文過(guò)程如地表徑流、基流進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)期連續(xù)模擬，還可長(zhǎng)期預(yù)測(cè)如土地管理措施和氣候變化等因素對(duì)具有多種土地利用類型、土壤類型以及各種管理措施的大面積復(fù)雜流域的水文過(guò)程、產(chǎn)沙量以及污染物產(chǎn)量的影響[17]。

2 研究區(qū)與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

金華江上游位于東經(jīng)120°1′～120°16′，北緯29°12′～29°20′之間(見(jiàn)圖1)，發(fā)源于磐安縣，向西流入蘭溪。其中干流長(zhǎng)72km，流域面積約2672km2，地形呈東北高，西南低。研究區(qū)靠近我國(guó)東部沿海，為典型的亞熱帶季風(fēng)氣候，溫和濕潤(rùn)，四季分明，年平均氣溫在17℃左右，平均氣溫以7月最高，為29.3℃，1月最低，為4.2℃。年平均無(wú)霜期為243天左右，年平均降水量為1100～1600mm。土地利用類型主要為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地以及裸地。由于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，近30年流域內(nèi)土地利用變化較大，主要表現(xiàn)為城市及建設(shè)用地不斷擴(kuò)大，占用周邊耕地。而耕地為滿足其生產(chǎn)需要又不斷占用林地草地，甚至在坡度較大的地區(qū)仍有開(kāi)墾耕地的現(xiàn)象。

圖1 金華江上游區(qū)位

2.2 研究方法

2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源和處理

本研究采用ArcGIS10.1環(huán)境下的ArcSWAT2012版本。模型所需數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)以及實(shí)測(cè)水文數(shù)據(jù)。數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)(DEM)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)，分辨率30m。土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，分為1985年和2005年兩期，比例尺為1∶5萬(wàn)。土壤數(shù)據(jù)來(lái)自聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)提供的和諧世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(HWSD)，其中土壤容重(SOL_BD)、土壤有效持水量(SOL_AWC)、飽和水力傳導(dǎo)系數(shù)(SOL_K)參數(shù)HWSD未提供，可從SPAW (Soil-Plant-Atmosphere-Water)[18]中獲取。利用ArcGIS將土地利用圖和土壤圖進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，使之與DEM相同，并將三者設(shè)為相同投影。SWAT會(huì)根據(jù)DEM像元確定水流流向，并定義河道最小集水面積，然后生成河網(wǎng)，最后根據(jù)河網(wǎng)密度劃分亞流域。河道最小集水面積的閾值設(shè)定越小，生成的河網(wǎng)就越密集精細(xì)，隨之劃分的亞流域數(shù)量也將增多。本文通過(guò)研究最終設(shè)定最小集水面積閾值5000hm2，劃分25個(gè)亞流域。將佛堂水文站下游距離最近的河網(wǎng)點(diǎn)設(shè)為流域總出口，最后計(jì)算流域參數(shù)。合理劃分亞流域后，SWAT將在每個(gè)亞流域內(nèi)生成水文響應(yīng)單元(hydrological response unit, HRU)。HRU指流域內(nèi)具有相同土地利用類型，土壤類型和坡度的區(qū)域，是在劃分亞流域基礎(chǔ)上進(jìn)一步分出的最小單元。導(dǎo)入土地利用圖和土壤圖，并重新進(jìn)行分類，土地利用類型化為8類，土壤類型化為6類。坡度分為(0°～20°，20°～100°)兩級(jí)。定義HRU時(shí)，劃分的閾值設(shè)為5%，最終生成260個(gè)HRU。實(shí)測(cè)水文數(shù)據(jù)來(lái)源于佛堂水文站，包括1954—1993年逐日徑流量。氣象數(shù)據(jù)由金華氣象站提供，包括1959—2013年逐日最高氣溫、最低氣溫、降水、風(fēng)速、氣壓、日照時(shí)長(zhǎng)、相對(duì)濕度和蒸發(fā)量。模型中需要建立天氣發(fā)生器(WXGEN)，用于生成氣候數(shù)據(jù)并彌補(bǔ)缺失的氣象數(shù)據(jù)。本文利用SWAT官網(wǎng)提供的pcpSTAT和dewSWAT軟件，通過(guò)輸入50年的日氣象資料，統(tǒng)計(jì)得到模型所需月數(shù)據(jù)，包括月日均最高最低氣溫、月日均降水量、月日均露點(diǎn)溫度、月日均太陽(yáng)輻射總量、月日均風(fēng)速等。將以上數(shù)據(jù)導(dǎo)入SWAT氣象數(shù)據(jù)庫(kù)，建立天氣發(fā)生器。

2.2.2 模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證

本文選用流域總出口的佛堂水文站實(shí)測(cè)徑流數(shù)據(jù)，以月為時(shí)間步長(zhǎng)，對(duì)1970—1993年的徑流量進(jìn)行模擬矯正。其中1970—1971兩年設(shè)為預(yù)熱期以減小誤差，1972—1988年設(shè)為矯正期，1989—1993年設(shè)為驗(yàn)證期。模型模擬完成后，采用LH-OAT方法[19]進(jìn)行參數(shù)敏感性分析。利用模型自帶的敏感性分析模塊，添加所有與徑流有關(guān)的參數(shù)，總共26個(gè)，進(jìn)行500次迭代分析，最終選出敏感性前10的參數(shù)。利用SWATCUP軟件對(duì)參數(shù)進(jìn)行率定，采用SUFI-2算法，對(duì)各參數(shù)賦予初始值，然后進(jìn)行迭代運(yùn)算。本文選取Nash-Sutcliffe效率系數(shù)(Ens)、線性擬合度(R2)、相對(duì)誤差(Re)三個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)模型在金華江上游徑流模擬的效果。

式中Pi——模擬值;

Qi——實(shí)測(cè)值；

Pavg——模擬平均值；

Qavg——實(shí)測(cè)平均值。

2.2.3 情景設(shè)置與分析

當(dāng)模型校準(zhǔn)完成并驗(yàn)證達(dá)到精度要求后，通過(guò)設(shè)置兩類情景分析金華江上游徑流對(duì)于不同土地利用的響應(yīng)。第一類情景模擬極端情況，排除其他因素干擾。將2005年實(shí)際土地利用情況設(shè)為基準(zhǔn)，保留流域內(nèi)的水域和建設(shè)用地，將其他的土地利用類型依次設(shè)為草地、耕地和林地，模擬極端土地利用情況下流域產(chǎn)流的響應(yīng)；第二類情景以《金華市土地利用總體規(guī)劃(2006—2020年)》為依據(jù)，探討基于未來(lái)實(shí)際情況下，土地利用變化對(duì)徑流的影響。其中以“優(yōu)先保護(hù)對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)有重要作用的土地，對(duì)生態(tài)敏感區(qū)域土地的利用進(jìn)行嚴(yán)格的限制”為依據(jù)設(shè)置退耕還林情景，將流域內(nèi)坡度大于20°的耕地設(shè)為林地，其他保持不變。以“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局在生態(tài)環(huán)境相對(duì)適宜，自然生產(chǎn)力高的區(qū)域，優(yōu)先用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)用地保護(hù)，重點(diǎn)保護(hù)耕地，特別是基本農(nóng)田和標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田”為依據(jù)設(shè)置保護(hù)耕地情景，將流域內(nèi)坡度小于20°的林地設(shè)為耕地，市區(qū)內(nèi)的耕地設(shè)為建設(shè)用地，其他保持不變。

3 結(jié)果與分析

3.1 模型的校準(zhǔn)和驗(yàn)證

模型率定的結(jié)果如圖2和圖3所示。經(jīng)計(jì)算，率定期(1972—1988年)Nash-Sutcliffe效率系數(shù)Ens=0.83，線性擬合度R2=0.82，相對(duì)誤差Re=0.18；驗(yàn)證期(1989—1993)Ens=0.85，R2=0.85，Re=0.07，說(shuō)明模型模擬精度較高[20]。

圖2 率定期和驗(yàn)證期徑流量曲線

圖3 率定期和驗(yàn)證期徑流量散點(diǎn)

3.2 情景模擬與分析

第一類情景模擬了2003—2013年金華江上游流域的年徑流深，結(jié)果如圖4和表1所示。就總體而言，徑流量有逐年增多的趨勢(shì)，2010年達(dá)到最大。相較于基準(zhǔn)情景，草地和耕地情景都有增加徑流量的作用，其中草地情景年均徑流深368.4mm，較基準(zhǔn)增加了45.7mm；而耕地情景年均徑流深達(dá)到411.9mm，較基準(zhǔn)增加了89.2mm。只有林地情景下，年均徑流深明顯減少，為259mm，相較于基準(zhǔn)減少了63.7mm。從第一類情景即極端土地利用情景的模擬結(jié)果可以看出，在排除其他干擾因素，僅探討某一種土地利用類型對(duì)水文循環(huán)的影響時(shí)，草地和耕地都有使徑流量增加的作用，而耕地的增加作用更明顯；林地則有截留的作用，可使年凈流量明顯減少。

圖4 極端土地利用情景下各情景曲線

表1 極端土地利用情景年徑流深 單位：mm

第二類情景討論了在以《金華市土地利用總體規(guī)劃(2006—2020年)》為依據(jù)的前提下，分別設(shè)置退耕還林和耕地保護(hù)情景，其土地利用變化見(jiàn)表2。主要變化表現(xiàn)在耕地和林地的面積上，其他土地利用類型僅有微小變化或無(wú)變化。在退耕還林情境下，179.3km2的耕地轉(zhuǎn)化為林地，其余土地利用類型無(wú)變化。在耕地保護(hù)情境下，1051.9km2的林地轉(zhuǎn)化為耕地，城鎮(zhèn)面積少量增加，僅1.1km2，草地面積少量減少1.8km2。水文變化結(jié)果如圖5和表3所示。在退耕還林情境下，由于耕地轉(zhuǎn)化為林地，地表截留作用增加，徑流量明顯減少，其年均徑流深較基準(zhǔn)減少36.2mm；在耕地保護(hù)情境下，由于大量林地和草地轉(zhuǎn)化為耕地，徑流量明顯增加，年均徑流深較基準(zhǔn)增加了64.2mm。

圖5 退耕還林和保護(hù)耕地情景年徑流曲線

表2 各土地利用情景下土地面積變化 單位：km2

表3 退耕還林和保護(hù)耕地情景下年徑流深 單位：mm

圖6 退耕還林和保護(hù)耕地情景下多年月均徑流深

退耕還林和保護(hù)耕地情景下多年月均徑流深見(jiàn)圖6。由圖6可知，退耕還林情景使年均徑流量減少，保護(hù)耕地情景使徑流量增加，而徑流的變化主要發(fā)生在3—8月，即雨季。而9月至翌年2月的徑流變化相對(duì)較少。這說(shuō)明，土地利用變化不僅影響徑流量的多少，對(duì)其時(shí)間上的分布亦有影響。如：保護(hù)耕地情境下，大量林地草地轉(zhuǎn)化為耕地使年均徑流量增多，而其增加量集中在雨季。雖然增加耕地的面積可以提高產(chǎn)量，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但這一措施也大大減少了地表的截留作用，土壤下滲量減少，大部分雨水直接轉(zhuǎn)化為地表徑流，使流域內(nèi)發(fā)生洪水的可能性增加。

4 結(jié)論和討論

本文通過(guò)建立SWAT模型，定量模擬分析了金華江上游土地利用變化對(duì)水文循環(huán)的影響，結(jié)果表明：

a. SWAT模型模擬精度較高，其中率定期(1972—1988年)Nash-Sutcliffe效率系數(shù)達(dá)到0.83，線性擬合度達(dá)到0.82，相對(duì)誤差Re=0.18；驗(yàn)證期(1989—1993)Ens=0.85，R2=0.85，Re=0.07。

b.通過(guò)模擬極端土地利用情景得知，林地有減少?gòu)搅髁康淖饔?，而草地和耕地都有增加徑流的作用，其中林地情景下年均徑流量減少63.7mm，草地情景增加45.7mm，耕地情景增加89.2mm。

c.通過(guò)設(shè)定實(shí)際情景得知，退耕還林使年均徑流量減少36.2mm，而保護(hù)耕地使年均徑流量增加64.2mm，且徑流變化量主要發(fā)生在3—8月，即雨季。

金華江上游流域徑流對(duì)土地利用變化較敏感，尤其是在林地大量減少的情況下，徑流增加量顯著。因此在土地利用中，不能因擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益增加而大量地增加耕地占用林地，同時(shí)也應(yīng)兼顧流域水文循環(huán)的規(guī)律性和合理性，否則不合理的土地利用方式會(huì)造成流域內(nèi)部的生態(tài)功能紊亂,旱澇災(zāi)害頻發(fā),這將不利于農(nóng)業(yè)糧食產(chǎn)量的提高以及城市的可持續(xù)發(fā)展。

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Research on the influence of land utilization change in upstream area of Jinhua River on runoff based on SWAT model

HUANG Peiran, TANG Lingying

(HunanNormalUniversityResourcesandEnvironmentalScienceCollege,Changsha410081,China)

Land utilization change in the river basin has important influence on hydrological cycle. In the paper, a SWAT model is established in upstream area of Jinhua River. Results show that SWAT model has high simulation precision, whereinEns=0.85,R2=0.85 andRe=0.07 during validation period. The respouse of river basin hydrology on land utilization change can be simulated and analyzed. Forest has the function of reducing runoff, whereas grassland and arable land has reverse effects in the river basin. Arable land can be protected for increasing agricultural yield within the river basin. However, the runoff is also increased, especially in rainy season.

land utilization; SWAT; hydrologic cycle; runoff

10.16616/j.cnki.10-1326/TV.2017.04.020

TV11

A

2096-0131(2017)04- 0064- 06