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        昆明市主城區(qū)雨水資源潛力特征分析

        2019-05-31 09:44:10盈,曹言,張
        人民長江 2019年5期
        關鍵詞:主城區(qū)昆明市潛力

        柴 素 盈,曹 言,張 星 梓

        (1.云南省環(huán)境科學研究院,云南 昆明 650034; 2.云南省水利水電科學研究院,云南 昆明 650228)

        1 研究背景

        雨水作為一種天然優(yōu)質、易收集利用的淡水資源,是解決城市水資源短缺的重要途徑之一,而準確估算城市雨水資源潛力是提高城市雨水利用效率的基礎[1]。SCS-CN模型作為預測單場降雨地表徑流最常見的水文模型[2],具有結構簡單、參數少的特點[3],能夠反映出不同下墊面性質及前期土壤濕程度對降雨徑流的影響[4]。同時,由于模型適用性較好,而且參數改進空間大,經過參數改進的模型被應用的范圍越來越廣。其中,將SCS模型應用到流域雨水產流方面的研究取得了一定的成果[5-8]。比如,王紅雷等采用Huang坡度修正公式對CN值進行修正后,計算得到了北京市門頭溝區(qū)小流域可收集的雨水資源量[5];董文濤等根據巢湖流域自然條件對模型參數進行了選擇與修正,估算出了巢湖流域地表產流情況[6];曹言等通過地形指數對CN值進行了修訂和細化,較為準確地估算出了滇池流域雨水資源潛力[7];張興奇等通過對SCS模型中的初損率、CN值和降雨的修正,較為準確地模擬了畢節(jié)市石橋小流域坡面的產流情況[8]。然而,關于雨水資源量長序列時間和空間變化特征方面的研究還相對較少。

        昆明市是我國14個嚴重缺水城市之一,人均水資源量不足300 m3,水資源的不足及空間分配的不均,已然成為限制現代昆明經濟發(fā)展的重要因素[9]。加之近年來,氣候干旱趨勢的加劇[10],呈貢新區(qū)和空港經濟區(qū)的快速發(fā)展,農業(yè)種植結構的不斷調整,導致昆明市主城區(qū)下墊面發(fā)生了明顯的階段性變化,雨水資源潛力也隨著發(fā)生了顯著的變化。

        本文為了排除洪澇、干旱等特殊年份的影響,選取了1986,1995,2000,2007年和2014年分別作為豐水年、偏豐水年、偏枯水年、偏枯水年和平水年的代表年份,根據逐日降水數據,通過修正的CN值和率定λ,借助于SCS模型,對昆明市主城區(qū)逐次降雨的雨水產流量進行了估算,統(tǒng)計并分析了其時空變化特征。這樣不僅能夠提高SCS模型在本區(qū)域徑流模擬的精度,也能夠為雨水資源的利用提供一定的參考。

        2 研究區(qū)概況

        昆明市地處云貴高原中部(102°10′E~103°40′E,24°23′N~26°22′N),地形以盆地(壩子)為主,地勢西北高東南低,呈臺階下降;三面環(huán)山,南臨滇池。昆明市主城區(qū)包括五華區(qū)、盤龍區(qū)、西山區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)和空港經濟區(qū)(見圖1)。昆明市面積有1 028 km2,氣候屬于亞熱帶高原季風氣候,多年平均降雨量為923.9 mm,其中85%的降雨量在雨季(5~10月),15%的降雨量集中在旱季(11月至次年4月)。土壤類型為山原紅壤、紅壤和水稻土等。

        圖1 昆明市主城區(qū)及其周邊氣象站分布Fig.1 Distribution of meteorological stations in the urban of Kunming and its surrounding areas

        3 數據及研究方法

        3.1 數據資料

        昆明市主城區(qū)雨水徑流量估算需要的基礎數據包括:降雨數據、土地利用類型數據、30 m分辨率DEM、土壤數據和遙感數據等。其中,降雨數據由云南省氣象局和中國氣象科學數據共享服務網氣象資料提供,包括研究區(qū)內及其周邊涉及到的5個氣象站點,采用泰森多邊形進行分區(qū)計算雨水徑流量(見圖1);土地利用類型數據中,1986,1995年和2000年的數據由中國科學院環(huán)境數據中心提供,2007年和2014年的數據通過ENVI5.0對SPOT5(2007年3月26日)和SPOT6(2014年11月24日)同期遙感影像進行正射校正、幾何校正、影像分割、合并分塊處理等,完成對遙感影像的解譯;土壤類型數據由中國科學院資源科學數據中心提供,借助于ArcGIS10.0,對研究區(qū)內的土壤類型數據進行提取。

        3.2 研究方法

        3.2.1 數據預處理

        SCS模型根據土壤最小下滲率和土壤質地,將水文土壤類型分為A、B、C、D共4類,昆明市主城區(qū)土壤類型共包含B、C、D三種類型。其中,B類土壤類型為紫色土,C類土壤類型為紅壤、黃壤、黃棕壤、沼澤土、沖積土、水稻土,D類土壤類型為山原紅壤、潛育水稻土。此外,城市建設用地由于其大部分屬于不透水地表,因而將其劃分為D類土壤。

        3.2.2 SCS模型

        SCS模型是通過大量降雨-徑流試驗數據建立的水文模型,其計算公式如下[11]:

        Q=(P-λS)2/ [P+(1-λ)S](P≥λS,否則Q=0)

        (1)

        式中,Q為地表徑流量,mm;P為降雨量,mm;S為最大可能的儲水量,mm;λ為初損率,無量綱。其中,S通過CN(curve number)值計算而得,具體見公式(2)。

        S=25 400/CN-254

        (2)

        式中,CN值為徑流曲線數,可以綜合反映研究區(qū)的降雨前期土壤濕潤程度(AMC)、土壤類型和土地利用類型的特征,通常是參考美國《國家工程手冊》的標準而定。對于AMC,是根據降雨前5 d的降雨總量(API)確定而來,分為干旱條件(AMCI)CN1、正常條件(AMCII)CN2和濕潤條件(AMCIII)CN3,共3個等級[12],其相互轉化公式見式(3)和式(4)。

        CN1=4.2CN2/ (10-0.058CN2)

        (3)

        CN3=23CN2/ (10+0.13CN2)

        (4)

        3.2.3 Huang坡度修正公式

        傳統(tǒng)的SCS模型中,CN值未考慮到坡度對降雨產流的影響,不同地區(qū)的下墊面性質具有明顯的差異性,CN值的變化較降雨量對雨水產流的影響更為敏感[13]。因此,本文首先根據國內相關的研究成果[14-15],來確定研究區(qū)在正常條件下的CN值(見表1),其次是采用Huang坡度修正公式對CN值進行修正。具體見公式(5)。

        CNα=CN(322.79+15.63α) / (α+323.52)

        (5)

        式中,CNα表示坡度修正后的CN值,為無量綱參數;α為多邊形坡度值,用百分比(%)來表示。

        表1 昆明市主城區(qū)AMCII正常條件下的CN值Tab.1 CNvalues under normal conditions (AMCII) in the urban of Kunming

        4 結果與分析

        4.1 模型參數λ的率定

        由于研究區(qū)內的土地利用類型比較復雜,而且缺乏相關的水文站的監(jiān)測數據,因此,本文根據昆明市主城區(qū)相關的研究成果[16-18]和云南省特色農業(yè)灌溉試驗站的大田試驗數據,對研究區(qū)面積占比較大的草地、城市建設用地和水田的降雨初損率λ進行率定。其中,率定期利用園地草地(以草地為主,果樹均是幼苗)的4場降雨(2001年8月14日、8月20日、8月22日和9月20日),城市建設用地3場降雨(2006年5月26日、7月9日、2007年4月17日),建水和麗江水田試驗區(qū)共12場降雨(2016年)實測數據,驗證期采用草地4場降雨(2002年6月25日、6月30日、7月7日和7月19日),城市建設用地3場降雨(2007年4月11日、5月16日和7月12日)和嵩明水田試驗區(qū)11場降雨(2016年)的實測數據。

        嵩明試驗區(qū)位于昆明市主城區(qū)北部小街鎮(zhèn),選擇在大型側坑中進行試驗。在試驗過程中,主要是觀測記錄水稻生育期內降雨前后側坑的水層深度。

        建水、麗江試驗區(qū)均選在農民田間,采用塑料薄膜包裹四周田埂建成。試驗小區(qū)水位采用自計式HOBO水位計進行記錄觀測,降雨事件均是發(fā)生在水稻生長期內。

        模型效果選擇平均相對誤差和相關系數R2兩個參數進行評價。圖2為率定期和驗證期模擬值與實測值的比較。由圖2可知,當園地草地、城市建設用地和水田λ分別取0.20,0.05和0.05時,在率定期(見圖2(a)),平均相對誤差分別為15.79 %,18.88 %和15.67 %,R2分別為0.27,0.56和0.55;在驗證期(見圖2(b)),平均相對誤差分別減小至8.45 %,7.76 %和14.96 %,R2分別提升至0.98,0.98和0.96。表明SCS模型在昆明市主城區(qū)具有較好的適用性,模擬結果相對可信。此外,根據各土地利用類型的特點和相關研究結果[19-21],將有林地、灌木林、疏林地、旱地的λ取值為0.20,將交通運輸用地、裸地、水體、大棚的λ取值為0.05。

        圖2 率定期和驗證期模擬值與實測值比較Fig.2 Comparison between simulated and measured values in calibration and verification periods

        4.2 CN值分布特征

        根據表2和公式(5),對昆明市主城區(qū)不同組合的CN值進行賦值,得到不同時間段CN值的分布情況。

        由圖3可知,CN值較高的地區(qū)主要集中在滇池東北部,土地利用類型主要為城市建設用地、交通運輸用地、水田和水域,產流能力較強。

        (1) 水田和城市建設用地變化對流域的產流能力影響較大,水田減小幅度較大的時間段主要集中在1995年和2007年,導致1995年較1986年,2007年較2000年的流域CN值高值區(qū)呈減小的趨勢。

        (2) 城市建設用地增加幅度較大的時間段主要集中在2007年和2014年,導致CN值高值區(qū)向流域東部和南部擴大。

        (3)CN值較低的地區(qū)主要集中在東部和南部,其土地利用類型主要為有林地、灌木林、疏林地、草地和旱地等,產流能力較弱。隨著時間的推移,昆明市主城區(qū)的雨水產流能力高值區(qū)不斷擴大,這種狀況主要是由透水地表逐漸轉化為不透水地表所導致的。

        圖3 1986,1995,2000,2007年和2014年昆明市主城區(qū)CN值分布Fig.3 The values ofCNin the urban of Kunming in 1986,1995,2000,2007 and 2014

        4.3 雨水資源利用潛力分析

        4.3.1 雨水資源利用潛力時間變化特征

        根據降雨指數API,首先確定每次降雨前的CN值,并通過所在區(qū)域的平均坡度值,利用公式(5)對CN值進行修正;其次是在ArcGIS10.0軟件中利用泰森多邊形法分區(qū)計算1986,1995,2000,2007年和2014年逐天降雨的雨水產流量。由圖4可以看出,昆明市主城區(qū)的雨水產流量受降雨影響顯著,呈現出降雨量越大雨水產流量則越大的趨勢。根據近50 a的昆明市年降雨數據,參考《水文情報預報規(guī)范》,將1986,1995,2000,2007年和2014年劃分為豐水年、偏豐水年、偏枯水年、偏枯水年和平水年。1986~2014年,昆明市主城區(qū)的雨水資源潛力呈先減小后增大的趨勢,介于1.484 0億~3.549 9億m3之間,其中,豐水年(1986年)的雨水資源潛力最大,偏枯水年(2000年)的雨水資源潛力最小;不透水地表雨水資源潛力基本上呈增加的趨勢,且在2000年后增加趨勢越來越顯著,2014年不透水地表雨水資源潛力達到最大,為2.028 2億m3,而2000年不透水地表雨水資源潛力僅為0.553 8億m3,透水地表雨水資源潛力則呈持續(xù)減小的趨勢,1986年透水地表雨水資源潛力最大,達到2.635 7億m3,2014年透水地表雨水資源潛力僅為0.491 1億m3。在季節(jié)方面(見圖4(b)),夏季雨水資源潛力最大,平均為1.863 0億m3,占全年雨水資源潛力的77.48 %;其次為秋季、春季和冬季,其平均雨水資源潛力分別為0.364 3億,0.147 7億和0.029 3億m3。降雨量也表現出夏季>秋季>春季>冬季的趨勢;在雨水產流集中的夏季(見圖4(c)),平均雨水資源潛力最大值主要出現在7月份,達到0.729 9億m3,占全年雨水徑流總量的29.60 %,其次分別為6月和8月,其平均雨水資源潛力分別為0.594 9億m3和0.538 3億m3,占比分別為23.82 %和21.83 %。

        圖4 昆明市主城區(qū)雨水產流量變化情況Fig.4 Variation of surface runoff in the urban of Kunming

        圖5 1986,1995,2000,20007年和2014年昆明市主城區(qū)雨水資源量分布特征Fig.5 Distribution characteristics of rainwater runoff depth in the urban of Kunming in 1986,1995,2000,2007 and 2014

        由表2可以看出,1986~2014年間,昆明市主城區(qū)的城市建設用地、交通運輸用地、水域、有林地、大棚雨水資源潛力呈增加的趨勢,其中,以城市建設和交通運輸用地為主的不透水地表雨水資源潛力增加趨勢最為顯著,以水田、灌木林地、疏林地和草地為主的透水地表雨水資源潛力減少趨勢最為顯著。其主要原因分析如下。

        表2 昆明市主城區(qū)不同土地利用類型雨水產流量Tab.2 Rainwater runoff in different land use types in the urban of Kunming

        (1) 昆明市城市建設發(fā)展迅速,城市不透水面積快速增加,水田、灌木林地、疏林地和草地面積快速減少,其中水田面積減少最為明顯,由1986年的245.06 km2減少到2014年的3.79 km2,減少幅度達到8.62 km2/ a。

        (2) 城市建設用地、交通運輸用地和水田產流能力均較強。

        根據《昆明市城市雨水收集利用的規(guī)定》,目前昆明市雨水收集利用設施主要集中在屋頂和道路,年設計規(guī)模僅為0.051億m3[7]。由此可以看出,昆明市主城區(qū)雨水可收集利用區(qū)域主要分布在城市建設用地和交通運輸用地,1986,1995,2000,2007年和2014年昆明市主城區(qū)可利用雨水資源潛力分別0.914億,0.696億,0.554億,1.196億m3和1.762億m3,分別占到雨水總資源量的25.75 %,26.10 %,37.32 %,66.4 %和69.94 %,其年平均可利用雨水資源潛力達到1.024 5億m3,呈現顯著增加的趨勢??梢姡ッ魇兄鞒菂^(qū)雨水收集和利用的潛力仍十分巨大。

        4.3.2 雨水資源利用潛力空間變化特征

        由圖5可以看出,雨水資源量豐富區(qū)域主要集中在滇池北岸,該區(qū)域土地利用類型以城市建設用地和交通運輸用地為主,為不透水地表,其產流能力較強,加之昆明市盛行西南風,滇池北岸降雨較多。雨水資源量低值區(qū)域主要集中在東部和南部,該區(qū)域土地利用類型是以林地和耕地為主的透水地表,其產流能力較弱,且降水較少,尤其是南部地區(qū)。

        在昆明市主城區(qū)雨水資源量的空間變化趨勢方面,1986~2014年,雨水產流能力整體表現出上升的趨勢,雨水資源量高值區(qū)呈現出向東部和南部擴大的趨勢,低值區(qū)則呈現向四周轉移的趨勢。其主要原因是東部空港經濟區(qū)和南部呈貢新區(qū)的快速發(fā)展,導致不透水地表面積不斷增加,透水地表則不斷減少,雨水產流能力持續(xù)上升。

        5 結 論

        (1) 不同土地利用類型的降雨初損率λ取值不同,當草地、城市建設用地和水田的初損率λ分別取0.20,0.05和0.05時,驗證期模擬的平均相對誤差均小于15%,且相關系數R2均大于0.98,表明模型具有較好的適用性。

        (2) 1986,1995,2000,2007年和2014年昆明市主城區(qū)的雨水資源潛力分別為3.549 9億,2.668 0億,1.484 0億,1.800 1億m3和2.519 3億m3。目前,雨水可收集利用的范圍主要集中在城市不透水地表,其年平均可利用雨水資源潛力達到1.024 5億m3,且呈現出快速增加的趨勢。

        (3) 昆明市主城區(qū)的雨水產流量受降雨影響顯著,雨水產流量最大值出現在夏季,平均雨水資源潛力達到1.863 0億m3。其中,7月份平均雨水產流量最大,達到0.729 9億m3,占全年雨水資源潛力的29.60%;冬季平均雨水產流量最小,僅為0.029 3億m3。

        (4) 雨水資源量豐富區(qū)主要集中在滇池北岸,低值區(qū)則主要集中在東部和南部,在空間變化趨勢方面,雨水產流能力整體上表現出上升的趨勢,而且雨水資源量高值區(qū)逐年呈現出向東部和南部擴大的趨勢。

        與以往的研究相比較,本研究通過修訂CN值和率定λ,提高了SCS模型的適用性,可以較為準確地估算出昆明市主城區(qū)的雨水資源潛力,可為今后雨水資源的利用提供一定的參考。但是由于缺乏長序列的降雨-徑流數據,沒有對每種土地利用類型的λ進行率定,從而不同程度地影響到了模擬精度。

        綜上所述,今后在著重積累實測數據的同時,應對CN值進行不斷的修訂和補充,探討不同坡度和降雨強度對地表產流的影響,以便更加科學地認識本地區(qū)的雨水資源潛力。

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