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/覆被變化過程和流域水文循環(huán)二者的響應關系，選擇新疆開都河流域為研究區(qū)，設置了多種土地利用/土地覆被的變化情景，并通過SWAT模型對流域地表徑流進行了模擬，結果表明校準期模型的相對誤差、納什效率系數(shù)、線性擬合系數(shù)分別為-20.13%、0.78、0.82，驗證期分別為-18.94%、0.81、0.85，均達到了建立模型所需的標準，模擬結果可信。假定氣候條件不變，設定不同土地利用/覆被變化情景進行模擬，結果表明：①當流域草地及林地退化為裸地或人工表面時，開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當流域林地退化為草地時，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當流域裸地及人工表面逐步恢復為草地與林地時，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)；開都河流域

中圖分類號：TV121

文獻標志碼：A

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

1引言

自20世紀90年代國際上實施土地利用/覆被變化（Land Use and Cover Change，簡稱LUCC）研究計劃以來，LUCC成為眾多地理生態(tài)學者研究的熱點問題。流域LUCC的過程在一定程度上會影響流域的水文循環(huán)。為深入分析LUCC的驅(qū)動機制及LUCC和流域水文循環(huán)間的復雜物理聯(lián)系，可以結合氣象、地形等自然條件，建立LUCC和地表徑流變化之間的聯(lián)系，達到解決干旱區(qū)流域生態(tài)環(huán)境和自然資源危機的目的。

塔里木河（簡稱塔河）流域是我國典型的干旱內(nèi)陸河流域，我國許多學者開展了塔河流域人類活動對水循環(huán)過程的影響研究。在LUCC國際研究計劃實施之初，王讓會等 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。有關學者通過塔河的LUCC特征分析了研究區(qū)地表徑流減少的原因，結果表明人類活動對流域生態(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以及對塔河流域水資源的調(diào)控策略；王輝等從工程措施方面對開孔河流域生態(tài)環(huán)境的影響進行了研究。由此可見，人類活動和自然變化均已對塔河流域的水文循環(huán)過程產(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系 。分布式水文模型是現(xiàn)今物理水文模型中較為嚴謹和復雜的一種，其更能反映下墊面變化所產(chǎn)生的環(huán)境效應，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，為充分研究LUCC與水文循環(huán)的響應關系，通過分布式水文模型進行模擬是十分必要的。

2研究區(qū)概況

開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、地下水補給、降雨3種來水方式為主。開都河中上游區(qū)域主要由草地覆蓋，林地相對較少，耕地幾乎為零。本文以大山口水文站以上區(qū)域為研究對象，研究區(qū)DEM及水系見圖1。

開都河流域多處于高出草原區(qū)，是重要的牧場，加上近幾年研究區(qū)得益于國家“定居興牧”工程的實施，因此研究區(qū)人類活動對環(huán)境的影響較輕，建立模型時可忽略人為因素

。

3開都河流域SWAT模型構建

3.1 SWAT模型簡介

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

3.2數(shù)據(jù)準備

3.2.1DEM數(shù)據(jù)

DEM數(shù)據(jù)來源于中國科學院國際科學數(shù)據(jù)服務平臺（www.gscloud.cn），分辨率為30mx30m（長×寬，下同）。經(jīng)過ArcGIS剪切、坐標轉(zhuǎn)換等，可得到開都河上游DEM圖（見圖1）。

3.2.2土地利用數(shù)據(jù)

經(jīng)對比中國科學院資源環(huán)境科學數(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)進行模擬。不同年份土地利用類型占比見表1。

對土地利用數(shù)據(jù)進行重新分類，使其能與SWAT模型中自帶的土地利用屬性數(shù)據(jù)庫中的參數(shù)對應起來，并通過計算改變部分參數(shù)，提高模擬精度。本研究將土地利用類型重新分為六大類，見圖2。土地利用類型中的“人工表面”主要包括建設用地、交通用地、礦場等，“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)由中國科學院地理科學與資源研究所（www.igsnrr.ac.cn）提供。土壤空間分布數(shù)據(jù)（見圖3）由研究區(qū)2010年HWSD（世界土壤數(shù)據(jù)庫）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)水文響應單元中的水循環(huán)作用。因此，需根據(jù)研究區(qū)土壤實際情況建立土壤類型參數(shù)庫。

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數(shù)據(jù)等，來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)整編的逐日觀測資料數(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)集時段為1980-2015年。流域出口大山口水文站的實測徑流數(shù)據(jù)（時段為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，實測徑流數(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模型的構建

3.3.1水文響應單元的劃分

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

3.3.2參數(shù)敏感性分析

為突出對模型模擬結果影響較大的參數(shù)因子，本文采用SWAT白帶的參數(shù)敏感度分析模塊進行參數(shù)敏感性分析 ，得到影響開都河流域徑流模擬結果精度的19個重要參數(shù)，見表2。

3.3.3SWAT模型參數(shù)率定

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

。

國際上通常取RE（相對誤差）<30%、Ens（納什效率系數(shù)）>0.5、I>R^2（線性擬合系數(shù)）>0.6作為模擬誤差的評價標準。參數(shù)率定結果見表2。

4流域LUCC對徑流的影響

4.1模型精度檢驗

為了直觀地查看模型的模擬效果，本文將模型校準期（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)月均流量實測值進行對比，見圖5。將SWAT-CUP調(diào)好的19個參數(shù)（見表2）代人建好的模型中并運行調(diào)參后的SWAT模型，得出驗證期（1990-2001年）的模擬月均流量，最后將驗證期的模擬值與實測值進行對比分析，見圖6。模型模擬的精度即模型調(diào)參后分別對校準期與驗證期的Ens、RE及R^2進行計算和分析，結果越接近評判標準表明模型精度越高，見表3。

校準期與驗證期的模擬結果表明，實測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情景設置

根據(jù)開都河流域2015年LUCC特征進行情景設計。研究區(qū)屬于開都河流域上游，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對徑流的影響，本文假定氣象數(shù)據(jù)保持不變，設以下幾種情景進行分析。

（1）情景1。根據(jù)研究區(qū)屬塔河下游嚴重生態(tài)脆弱區(qū)的特點，設置自然退化情景。以2015年土地利用/土地覆被情景為基礎，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)進入21世紀以來國內(nèi)城市化發(fā)展加快的特點，設置過度開發(fā)情景。以2015年土地利用/土地覆被情景為基礎，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)我國大力實施水資源可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實際，設置植被恢復情景。以2015年土地利用/土地覆被情景為基礎，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)狀情景作為基準情景，與其他情景進行對比。

4.3 LUCC對徑流影響的分析

4.3.1 生態(tài)退化對徑流過程的影響

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

由圖7可以看出，情景1（自然退化）、情景2（過度開發(fā)）、情景4（維持現(xiàn)狀）的月均流量變化趨勢相似，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。由于模型設定氣象數(shù)據(jù)不變，因此模型各情景的來水量均一致。由表4可知，過度開發(fā)對徑流的影響均大于自然退化的。在過度開發(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，且過度開發(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，故自然退化情景對流域月均流量影響很小。

4.3.2生態(tài)改善對徑流過程的影響

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比見圖8，情景3月均流量變化率見表4。

由表4可以看出：植被恢復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結語

（1）構建的開都河流域SWAT模型驗證期的RE、R^2、Ens分別為-18.94%、0.85、0.81。

（2）情景模擬結果表明，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。當林地轉(zhuǎn)化為草地時，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%）；當林地及草地轉(zhuǎn)化為裸地或人工表面時，6月的月均流量增大了39.55%，10月則減小了55.35%。

（3）當研究區(qū)植被增加（裸地及人工表面轉(zhuǎn)化為林地及草地）時，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，本文利用插值法對研究區(qū)缺少的數(shù)據(jù)進行了填充，使得模擬結果最終達到了模型評價標準。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)等來提高模擬精度，以深入分析LUCC與生態(tài)水文之間的關系。