閆宇會 薛寶林，2 張路方

(1.北京師范大學(xué) 水科學(xué)研究院，北京100875；2.城市水循環(huán)與海綿城市技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100875)

0 引言

土地利用和氣候變化是影響流域水文變化過程的最直接因素，也是流域水資源變化研究的熱點(diǎn)[1-3].短期內(nèi)，土地利用變化通過影響流域截留、蒸散、入滲等水文循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，進(jìn)而影響流域水資源的量與質(zhì)[4-6]，長期內(nèi)，氣候變化尤其是降水和溫度的變化，影響著流域水循環(huán)，所以開展土地利用與氣候變化對流域徑流量影響的研究有利于進(jìn)行流域的規(guī)劃和治理[7].目前，國內(nèi)相關(guān)學(xué)者已經(jīng)對土地利用變化和氣候變化影響下的流域水文響應(yīng)過程展開了研究，但國內(nèi)相關(guān)研究主要集中在黃河流域[8-11]、長江流域[12-14]以及西北地區(qū)和華北地區(qū)，如梁婕等基于SWAT模型采用情景分析的方法探討了瀏陽河流域徑流對土地利用和氣候變化的協(xié)同響應(yīng)[15]，祖拜代·木依布拉等探討了烏魯木齊河上游土地利用和氣候變化對徑流的影響[1]，郭軍庭等探討了潮河流域土地利用和氣候變化對徑流的影響[5]，但在典型的東北凍土區(qū)，很少有學(xué)者使用SWAT模型來進(jìn)行流域內(nèi)河流的徑流模擬.

海拉爾河位于中國內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市境內(nèi)，近些年來，在自然和人為因素的共同作用下，海拉爾河流域的生態(tài)平衡遭到破壞，生態(tài)環(huán)境不斷惡化，生態(tài)功能日益減退，造成了草原退化、水域面積減少、濕地萎縮、土壤侵蝕等一系列生態(tài)環(huán)境問題[16，17].在氣候變化的大背景下，構(gòu)建水文模型模擬海拉河流域的徑流變化情況，并根據(jù)模擬結(jié)果對流域的徑流變化情況做出合理預(yù)測，這有利于解決流域內(nèi)的各種水文問題，減少人類活動帶來的水文負(fù)效應(yīng)，維護(hù)生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性.任慧娟等使用SWAT模型對海拉爾河上游的徑流情況進(jìn)行了初步的模擬，并證明SWAT模型在海拉爾河上游流域具有較好的適用性[16].本文基于前人的研究對海拉河上游的徑流情況進(jìn)行了進(jìn)一步模擬，根據(jù)現(xiàn)有的資料和已經(jīng)獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)，本文以海拉爾河的上游區(qū)域作為研究區(qū)，探討了SWAT模型在海拉爾河的上游區(qū)域的徑流適用情況，并采用情景分析的方法，分析了土地利用和氣候變化背景下的流域徑流量的變化情況.

1 研究區(qū)域概況

海拉爾河位于中國內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市境內(nèi)，是額爾古納河的上游河段.發(fā)源于大興安嶺西側(cè)吉勒老奇山西坡，從東至西流向，在烏爾旗漢林場與庫都爾河匯合后始稱海拉爾河[8]，其地理位置位于東經(jīng)117°43′-122°27′，北緯47°38′-50°16′.海拉爾河干流全長714.9 km，流域面積5.45萬km2，主要有庫杜爾河、免渡河、伊敏河等支流.流域內(nèi)積雪較厚，封凍期約200天，年中洪峰有兩次，分別是5月的融雪期和8月的雨季[17].本文的研究區(qū)域?yàn)閴魏笳舅恼境隹跀嗝嬉陨系膮^(qū)域，該區(qū)域的年平均氣溫約為5 ℃，年平均降雨量約為350 mm，且降水主要集中在6-9月，如圖1為研究區(qū)簡圖.

根據(jù)國際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所(IIASA)及聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)提供的土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)，結(jié)合地理因素，研究區(qū)內(nèi)的主要土壤類型包括簡育高活性淋溶土(Haplic Luvisols)，簡育灰色土(Haplic Greyzems)，簡育黑鈣土(Haplic Chernozems)，鈣積黑鈣土Calcic Chernozems)，粘化栗鈣土(Luvic Kastanozems)，石灰性雛形土(Calcaric Cambisols)，石灰性砂性土(Calcaric Arenosols)，簡育黑土(Haplic Phaeozems)，松軟潛育土(Mollic Gleysols).SWAT模型中建議土地利用類型不超過10種，如果拿到的數(shù)據(jù)類型超過10種，則需要進(jìn)行重分類，因?yàn)楸疚乃@取的土地利用類型種類較多，根據(jù)模型的要求，將流域內(nèi)的土地利用類型進(jìn)行重分類，分為林地、草地、水域、城鎮(zhèn)用地、未利用土地、耕地6類.如圖2，表1所示，2000年海拉爾河上游的土地利用現(xiàn)狀以草地為主(約占51.69%)，林地次之(約占34.99%)，其他類型的土地占比較少.2010年海拉爾河上游仍以草地為主(約占51.48%)，林地次之(約占35.23%)，該流域仍以這兩種土地利用類型為主.主要原因可能是該流域位于草原境內(nèi)，近年來流域內(nèi)城市化建設(shè)并沒有對該地區(qū)的植被覆蓋情況產(chǎn)生太大的影響.

表1 2000、2010年海拉爾河流域土地利用比例/%

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

SWAT模型輸入數(shù)據(jù)主要包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù).空間數(shù)據(jù)主要有高程數(shù)據(jù)、土地利用類型數(shù)據(jù)、土壤分布數(shù)據(jù)[6]、水文站及氣象站點(diǎn)的空間分布數(shù)據(jù)；屬性數(shù)據(jù)主要有土壤類型數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)[18,19]，數(shù)據(jù)詳情如表2所示.同時(shí)，在建模過程中建立了土地利用類型和土壤類型索引表，保證模型中的所需數(shù)據(jù)在各個數(shù)據(jù)庫中有所對應(yīng).另外，用SWAT Weather軟件來進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)的插值，以填補(bǔ)氣象數(shù)據(jù)中的缺失數(shù)據(jù).

數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)來源處理方法高程數(shù)據(jù)中科院地理空間數(shù)據(jù)云ArcGIS裁剪、投影變換2000,2010年的土地利用數(shù)據(jù)中科院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心重分類、投影變換土壤類型數(shù)據(jù)HWSD數(shù)據(jù)庫裁剪、投影變換土壤屬性數(shù)據(jù)HWSD數(shù)據(jù)庫使用SPAW軟件進(jìn)行計(jì)算1990-2012年的逐日氣象數(shù)據(jù)水文統(tǒng)計(jì)年鑒使用SWATWeather軟件處理1990-2012年的月徑流數(shù)據(jù)水文統(tǒng)計(jì)年鑒

數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)：首先進(jìn)行幾何校正，再通過ArcGIS對其進(jìn)行裁剪和投影變換.土地利用數(shù)據(jù)：首先從中科院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心下載原始數(shù)據(jù)，并通過ArcGIS重分類、投影變換得到.土壤類型數(shù)據(jù)和土壤屬性數(shù)據(jù)：由HWSD數(shù)據(jù)庫提供，HWSD數(shù)據(jù)庫包含大量土壤參數(shù)，數(shù)據(jù)格式為grid柵格格式，投影為WGS84坐標(biāo)系統(tǒng)，采用的土壤分類系統(tǒng)主要為FAO-90[20]，因數(shù)據(jù)庫所提供的數(shù)據(jù)為國際標(biāo)準(zhǔn)，還需采用SPAW軟件將數(shù)據(jù)由國際標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換成美國國家地質(zhì)調(diào)查局(USGS)標(biāo)準(zhǔn)的土壤參數(shù).

2.2 模型構(gòu)建

基于ArcGIS的ArcSWAT 模型構(gòu)建主要包括3個過程： (1) 流域劃分：首先基于DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行流域定義，在加載DEM數(shù)據(jù)之后生成河網(wǎng)，可以對河網(wǎng)的面積閾值進(jìn)行修改，該值越小生成的河網(wǎng)越詳細(xì).在生成河網(wǎng)以后，定義海拉爾河上游壩后站水文站附近的某點(diǎn)作為流域總出口，進(jìn)行子流域劃分.本文按照模型默認(rèn)的面積閾值進(jìn)行河網(wǎng)劃分，最終流域被劃分為24個子流域，如圖1所示.(2) 水文響應(yīng)單元分析：將土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類，輸入模型后進(jìn)行閾值設(shè)定，再進(jìn)行水文響應(yīng)單元劃分.土地利用數(shù)據(jù)處理參考相關(guān)的分類標(biāo)準(zhǔn)，土壤數(shù)據(jù)處理參考流域的地理位置因素，同時(shí)需要采用SPAW 軟件進(jìn)行土壤相關(guān)參數(shù)的計(jì)算，并建立土壤數(shù)據(jù)庫.(3) 輸入數(shù)據(jù)：使用SwatWeather軟件填補(bǔ)缺失或者失效的氣象數(shù)據(jù)，按要求將降水、氣溫、風(fēng)速、輻射和相對濕度等數(shù)據(jù)導(dǎo)入 SWAT 輸入數(shù)據(jù)庫，模型構(gòu)建完成后即可運(yùn)行模擬[18-20].

2.3 模型校準(zhǔn)與驗(yàn)證

本次研究使用的模型校準(zhǔn)驗(yàn)證工具為SWATCUP軟件，本研究把預(yù)熱期設(shè)為1990-1991年，把校準(zhǔn)期設(shè)為1992-2005年，把驗(yàn)證期設(shè)為2006-2012年，使用2000年的土地利用數(shù)據(jù)和1992-2005年的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)期的徑流模擬，使用2010年的土地利用數(shù)據(jù)和2006-2012年的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證期的徑流模擬.運(yùn)行模型前需要設(shè)置敏感性分析方法，本次采用LH-OAT方法[21].確定參數(shù)后要使用SWATCUP來調(diào)整參數(shù)，并確定參數(shù)的最佳取值范圍和最優(yōu)值[22,23]，最后將參數(shù)的最優(yōu)值帶入模型進(jìn)行模擬并對模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證.

2.4 模型評價(jià)指標(biāo)

采用了決定系數(shù)R2、Nash-Sutcliffe系數(shù)Ens和相對誤差PBIAS[23]評價(jià)SWAT模型在海拉爾河流域上游的模擬精度.其中，決定系數(shù)R2的表達(dá)式如

(1)

Nash-Sutcliffe效率系數(shù)Ens的表達(dá)式如

(2)

相對誤差PBIAS的表達(dá)式如

(3)

2.5 情景設(shè)置

在模型模擬結(jié)果的精度達(dá)到可接受的范圍時(shí)，本研究設(shè)置了3類情景分析土地利用變化和氣候變化對海拉爾河上游徑流的影響.

(1) 土地利用和氣候變化共同影響下的綜合型情景.此綜合型情景使用了不同年份的土地利用數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，探究了海拉爾河上游流域徑流量對土地利用變化和氣候變化的響應(yīng)情況.在此綜合型情景下設(shè)置出四種子情景，并以情景1為基準(zhǔn)，對不同子情景下的徑流模擬情況進(jìn)行分析比較，研究兩種因素對徑流的影響作用，各種子情景設(shè)置如表3所示.對比情況：首先，情景1與情景3對比，分析了流域徑流量對氣候變化的響應(yīng)情況；情景1與情景4對比，分析了流域徑流量對土地利用變化的響應(yīng)情況；最后，情景1與情景2作對比，分析了徑流量對土地利用和氣候共同變化的響應(yīng)情況.

表3 模型模擬情景設(shè)置

(2) 極端土地利用變化情景.因?yàn)檠芯繀^(qū)的土地利用類型以林地和草地為主，可以在不考慮其他土地利用類型變化的情況下，只考慮林地和草地變化對徑流量變化的影響.本次研究以2000年土地利用數(shù)據(jù)和1995-2005年氣象數(shù)據(jù)模擬的結(jié)果為基準(zhǔn)，設(shè)置兩種子情景，探討土地利用類型變化對流域徑流量的影響，兩種情景：林地變成草地情景，保留除草地和林地以外的其他土地利用類型，將所有林地轉(zhuǎn)化為草地；草地變成林地情景，保留除草地和林地以外的其他土地利用類型，將所有草地轉(zhuǎn)為林地.

(3) 氣候變化情景.分析氣候變化對流域徑流量的影響，以2000年土地利用數(shù)據(jù)和1990-2002年氣象數(shù)據(jù)模擬的結(jié)果為基準(zhǔn)，分別設(shè)置降水不變氣溫變化和氣溫不變降水變化的情景，探討氣候變化對流域徑流量的影響.四種情景：氣溫不變，設(shè)置降水增加10%和減少10%的兩種情景；降水不變，氣溫升高1 ℃和降低1 ℃的兩種情景.

3 結(jié)果分析

3.1 參數(shù)敏感性分析

SWAT 模型主要包括水文過程、土壤侵蝕、污染負(fù)荷三個子模型，因本文只進(jìn)行降水徑流模擬，所以只用到了水文過程模型.其中SWAT模型運(yùn)用SCS曲線數(shù)法計(jì)算地表徑流，使用運(yùn)動儲蓄模型計(jì)算壤中流，使用Penman-Monteith法計(jì)算潛在蒸散發(fā).由于SWAT模型運(yùn)行模擬所涉及的參數(shù)眾多，首先要對各個參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，篩選出合適的參數(shù)，并選擇了對模擬結(jié)果影響較大的10個參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，主要有土壤可利用有效水，土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)，淺層地下水徑流系數(shù)等，由此可見，研究區(qū)徑流產(chǎn)生受土壤水、氣象、融雪情況的影響較大.壩后站敏感參數(shù)分析如表4所示.

3.2 模型校準(zhǔn)驗(yàn)證分析

如表5所示，通過參數(shù)校準(zhǔn)和驗(yàn)證，校準(zhǔn)期的決定系數(shù)R2、Nash-Sutcliffe系數(shù)Ens和相對誤差PBIAS分別為0.85%、0.82%和6.2%，驗(yàn)證期的決定系數(shù)R2、Nash-Sutcliffe系數(shù)Ens和相對誤差PBIAS分別為0.84%、0.81%和1.3%，圖3和圖4表示了SWAT模型在海拉爾河上游的月徑流模擬情況，這表明SWAT模型在海拉爾河流域上游具有很好的適用性，可以考慮使用該模型在該流域進(jìn)行徑流模擬.

表4 海拉河流域上游壩后站徑流敏感性參數(shù)

表5 海拉爾河流域上游月徑流量模擬校準(zhǔn)和驗(yàn)證結(jié)果

3.3 情景模擬分析

(1) 土地利用和氣候變化共同影響下的綜合型情景.如表6所示，情景1、2、3、4的年均徑流量分別為113.16、80.06、88.49、110.73 m3/s.通過分析情景1與情景2，可以得出在土地利用和氣候變化的共同影響下，流域的年均徑流量減少了36.1 m3/s.基于情景1，情景3中氣候變化影響下，流域的年均徑流量減少了27.67 m3/s，相比情景1，情景3中年平均氣溫增加了0.03 ℃，增加幅度為4.0%，年平均降水量減少了46.41 mm，減少幅度為12.8%，降水量變化幅度更大.基于情景1，情景4中土地利用變化影響下，流域的年平均徑流量減少了5.43 m3/s，相比情景1，情景4中林地所占比例增加了0.24%，草地所占比例減少了0.21%.通過各種情景的對比分析可知，氣候變化對流域的徑流量變化有更為顯著的影響.可以看出，進(jìn)行土地利用的合理規(guī)劃有利于應(yīng)對氣候變化下的水資源管理問題.

表6 綜合情景模擬結(jié)果

(2) 極端土地利用情景.保持除草地和林地以外的其他土地利用類型不變，將34.99%的林地變草地時(shí)，流域的年均徑流量增加了3.91 m3/s，增加幅度為3.72%；將51.69%的草地變林地時(shí)，流域的年均徑流量減少了5.16 m3/s，減少幅度為4.91%，如表7所示.通過對此情景的分析可知，林地增加的情況下，流域的徑流量有減少的趨勢；草地增加的情況下，流域的徑流量有增加的趨勢.草地和林地的存在有利于維護(hù)流域生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性，保持生態(tài)系統(tǒng)的多元性，所以適當(dāng)維持草地和林地的面積對流域水資源的合理分配具有一定的作用.

表7 海拉爾河流域上游極端土地利用情景下的徑流模擬結(jié)果

(3) 氣候變化情景.在保持氣溫不變的情景下，降水量增加了10%，流域的年均徑流量增加了31.99 m3/s，增加幅度為26.3%；降水量減少了10%，流域的年均徑流量減少了13.87 m3/s，減少幅度為11.4%，如表8所示.通過對此情景的分析可知，流域的降水量變化與流域的年均徑流量變化成正相關(guān)的關(guān)系.在保持降水不變的情景下，氣溫升高了1 ℃，流域的年均徑流量減少了7.91 m3/s，減少幅度為6.5%；氣溫減少了1 ℃，流域的年平均徑流量增加了8.76 m3/s，增加幅度為7.2%.通過對此情景的分析可知，流域的氣溫變化與流域的年均徑流量變化成負(fù)相關(guān)的關(guān)系.降水量變化對徑流量變化的影響是直接的，而溫度變化對徑流量變化的影響是間接的[24,25].在北方典型寒旱區(qū)域，不僅要考慮降水的影響，還要考慮融雪徑流的影響，因?yàn)榱饔驕囟壬邥哟蠛恿鞯恼舭l(fā)量，但是也會加大融雪徑流量[24].當(dāng)分析溫度變化對流域徑流量的影響時(shí)，需要同時(shí)考慮河流蒸發(fā)量和融雪徑流量兩種因素的作用，后續(xù)的研究中可能會進(jìn)一步探析溫度變化引起的河流蒸發(fā)量和融雪徑流量變化與流域徑流量變化的關(guān)系.

表8 海拉爾河流域上游氣候變化情景下的徑流模擬結(jié)果

4 結(jié)果與討論

4.1 結(jié)論

(1) SWAT模型在海拉爾河上游流域徑流模擬中具有很好的適用性，校準(zhǔn)期的三個評級指標(biāo)R2、Ens、PBIAS分別為0.85、0.82、6.2%，驗(yàn)證期的三個評價(jià)指標(biāo)R2、Ens、PBIAS分別為0.84%、0.81%、1.3%，所以可以使用SWAT模型來進(jìn)行該流域的徑流模擬.

(2) 氣候和土地利用變化共同影響下的綜合型情景中，相比于綜合型情景下的情景1，氣候變化和土地利用變化共同作用下流域的年均徑流量減少了36.1 m3/s，土地利用變化下流域的年均徑流量減少了5.43 m3/s，氣候變化下流域的年徑流量減少了27.67 m3/s，流域徑流量的變化受氣候變化的影響更大一些.

(3) 極端土地利用情景中，林地變草地的情景下流域的年均徑流量增加了3.72%，草地變林地的情景下流域的年均徑流量減少了4.91%.林地增加的情況下，流域的徑流量有減少的趨勢；草地增加的情況下，流域的徑流量有增加的趨勢.

(4) 氣候變化情景中，在氣溫不變的情景下，降水量增加10%，流域的年均徑流量增加26.3%，降水量減少10%，流域的年均徑流量減少11.4%，可見流域徑流量變化與降水量變化呈正相關(guān)關(guān)系.在降水量不變的情景下，氣溫升高1 ℃，流域的年均徑流量減少6.5%，氣溫降低1 ℃，流域的年均徑流量增加7.2%，可見流域徑流量變化與氣溫變化呈負(fù)相關(guān)關(guān)系.

4.2 討論

隨著人類活動對自然環(huán)境影響的加劇，人類活動通過改變地表覆蓋對徑流的影響越來越大，同時(shí)由于氣候變化引起的水熱條件改變也會對流域徑流產(chǎn)生重要的影響[26,27].從研究結(jié)果來看，土地利用和氣候變化共同影響下流域徑流有減少趨勢，這可能會對流域的水資源配置產(chǎn)生一定影響，因此應(yīng)當(dāng)合理優(yōu)化土地利用布局來應(yīng)對氣候變化帶來的挑戰(zhàn)[28]；極端土地利用情景下，由于不同比例的林地和草地對流域的徑流有不同的影響，因此應(yīng)當(dāng)考慮改變林地和草地的比例對流域的徑流進(jìn)行一定的調(diào)控[28]；氣候變化情景下，降水量變化相比氣溫變化對流域徑流有著更為顯著的影響，后續(xù)研究將參考IPCC6的報(bào)告，對流域徑流進(jìn)行更加詳細(xì)的模擬.此外，本文下一步考慮從年內(nèi)的豐、枯水期細(xì)化對徑流變化的分析，并從泥沙、水質(zhì)和非點(diǎn)源污染等水文效應(yīng)展開研究，土地利用變化從土地利用類型角度轉(zhuǎn)換到景觀格局角度進(jìn)行分析.