馬新萍，武濤，余玉洋

(1.咸陽師范學(xué)院資源環(huán)境與歷史文化學(xué)院，咸陽 712000； 2.陜西師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院，西安 710126； 3.西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，西安 710129)

0 引言

目前，已經(jīng)有大量研究結(jié)果表明影響流域徑流變化的主要因素為氣候變化和人類活動(dòng)[1]，氣溫變暖是當(dāng)前最為主要的氣候變化特征，土地利用變化是影響地表自然環(huán)境變化的主要驅(qū)動(dòng)因素，也是反映人類活動(dòng)最直觀的方法之一，氣候變化與人類活動(dòng)綜合影響徑流變化，這三者之間的關(guān)系需要用一種機(jī)理模型來模擬，通過建立機(jī)理模型來解決經(jīng)濟(jì)與生態(tài)發(fā)展的平衡問題，同時(shí)，定量分解兩種因素的影響也是該研究方向的核心問題[2]。對(duì)于漢江上游流域,有研究已經(jīng)得出人類活動(dòng)的影響稍大，且其對(duì)徑流變化的影響呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)。氣溫變暖對(duì)植被生長(zhǎng)產(chǎn)生直接影響，林地的生態(tài)需水量對(duì)于最高氣溫變化的敏感性顯著，漢江上游流域林地植被多年平均生長(zhǎng)季生態(tài)需水量整體上呈現(xiàn)非顯著性增加趨勢(shì)[3]。土地利用的不同直接表現(xiàn)為水文環(huán)境的差異，影響包括對(duì)水質(zhì)和水量?jī)蓚€(gè)部分，土地利用與土地覆被(Land use and land coverage，LUCC)的變化對(duì)產(chǎn)流產(chǎn)沙有顯著影響[4]。

水土評(píng)估工具(soil and water assessment tool，SWAT)模型是一種能夠模擬徑流、土地利用變化和氣候變化之間關(guān)系的機(jī)理模型，并且應(yīng)用廣泛，發(fā)展時(shí)間較長(zhǎng)，目前模擬效果較好。Ayivi 等通過SWAT模型分析了北卡羅萊納流域未來土地利用變化對(duì)徑流和產(chǎn)水量的影響，結(jié)果表明SWAT模型可用于預(yù)測(cè)北卡羅萊納其他流域的水平衡和水產(chǎn)量，以維持水資源的可持續(xù)管理[5]。Moshtaghi 等應(yīng)用SWAT模型模擬了徑流、硝態(tài)氮和有機(jī)氮未來的變化趨勢(shì)[6]。Shiferaw 基于Relta 4.5,8.5和Delta的統(tǒng)計(jì)降尺度方法分析氣候變化情景，評(píng)估了氣候變化情景下埃塞俄比亞北部高原伊拉拉流域地表徑流變化[7]。Dhami基于SWAT校準(zhǔn)了喀拉拉邦馬尼馬拉河流域，討論了影響地表徑流的參數(shù)設(shè)置問題[8]。Yan X M等[9]采用SWAT進(jìn)行參數(shù)不確定分析，敏感性分析結(jié)果表明，曲線數(shù)值、土壤蒸發(fā)補(bǔ)償因子、通用土壤流失方程支持因子和土壤層初始有機(jī)氮濃度對(duì)SWAT輸出有顯著影響。另外還有許多學(xué)者在研究SWAT模型在干旱區(qū)流域的應(yīng)用以及改進(jìn)開發(fā)，Achamyeleh等[10]利用物理相似性區(qū)域化方法，在干旱區(qū)流域配置、校準(zhǔn)和驗(yàn)證SWAT模型，以期盡量減少研究流域SWAT模型應(yīng)用的不確定性[11]。McDonald[12]介紹了通過創(chuàng)建一組可復(fù)制、定制和運(yùn)行的模塊化Web應(yīng)用程序來克服先前開發(fā)的SWAT可視化軟件程序的一些局限性的設(shè)計(jì)、方法和開發(fā)工作。雖然SWAT模型在徑流模擬預(yù)測(cè)方面具有較好的應(yīng)用效果，但有的研究方案仍然存在問題，在未來徑流預(yù)測(cè)的研究中，對(duì)于氣候和LUCC的輸入大多基于通用的情景模式，并未充分結(jié)合研究區(qū)內(nèi)實(shí)際的氣候變化以及土地利用變化情況，通用的氣候情景往往存在精度問題，即使采用降尺度模型來提高精度，但仍然影響模擬結(jié)果； LUCC情景設(shè)置往往較為極端，并未結(jié)合國(guó)家政策以及研究區(qū)內(nèi)的具體情況來進(jìn)行分析，雖然最終結(jié)果符合大趨勢(shì)方向，但是并不能給出精確的變化范圍，對(duì)于政策的精準(zhǔn)把握造成阻礙。

漢江上游流域(以丹江口水庫為界)是國(guó)家南水北調(diào)中線工程的核心水源地，亦是鄂北水資源配置工程的取水地，同時(shí)兼顧發(fā)電、下游灌溉、航運(yùn)、生活用水等諸多功能。因此，在當(dāng)前氣候變化和土地利用變化趨勢(shì)下，漢江上游流域徑流未來變化的精確預(yù)測(cè)以及不同管理措施下徑流的變化研究對(duì)于該區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。本文收集了漢江上游流域的土壤、氣象、土地利用等數(shù)據(jù)，建立了該流域SWAT水文模型，采用BCC/RCG-WG天氣發(fā)生器預(yù)測(cè)未來氣候數(shù)據(jù)，利用CA-Markov模型預(yù)測(cè)未來土地利用變化，結(jié)合研究區(qū)林地現(xiàn)狀，參考全國(guó)林地保護(hù)利用規(guī)劃目標(biāo)，設(shè)置了符合實(shí)際情況的兩種土地利用情景，分析了不同情景下的徑流變化趨勢(shì)，給出合理的水資源保護(hù)策略，為未來流域水資源管理與保護(hù)措施方案的設(shè)計(jì)提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

漢江發(fā)源于陜西省漢中市寧強(qiáng)縣大安鎮(zhèn)漢王山，地處30°10′～34°20′N,106°15′～114°20′E之間，自西向東流經(jīng)陜西省和湖北省，于湖北省漢口市龍王廟匯入長(zhǎng)江，干流全長(zhǎng)1 577 km，是長(zhǎng)江最長(zhǎng)的一條支流，流域面積15.9×104km2，為長(zhǎng)江各水系流域之首。 漢江上游地區(qū)位于秦巴山區(qū)中心部位，也占據(jù)了南水北調(diào)中線工程水源地的大部分中心區(qū)域(圖1)。其北側(cè)、西南、東南分別為秦嶺、大巴山和江漢平原，地勢(shì)西北高，東南低，呈東南向開口的喇叭狀。該區(qū)屬于降水量充沛的北亞熱帶季風(fēng)氣候，降雨在年內(nèi)分配極不均勻，夏秋兩季最高可占全年的80%。區(qū)內(nèi)土壤類型復(fù)雜多樣，有黃褐土、黃壤、棕壤和黃棕壤等，自然植被種類豐富。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the research area

1.2 數(shù)據(jù)源

研究中采用的數(shù)據(jù)主要有： 漢江上游流域區(qū)域的數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)，土壤類型及土壤屬性數(shù)據(jù)，漢江上游流域2005年、2010年、2015年的LUCC數(shù)據(jù)，研究區(qū)內(nèi)部及附近13個(gè)氣象站點(diǎn)的日氣溫、降水和風(fēng)速數(shù)據(jù)，安康站1970—2015年的月徑流數(shù)據(jù)，研究區(qū)域交通網(wǎng)、居民點(diǎn)、水系數(shù)據(jù)等。其中，DEM空間分辨率為30 m×30 m，來源于國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)； 土壤數(shù)據(jù)來源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(Harmonized World Soil Database version 1.1，HWSD)，分辨率為 100 m×100 m； LUCC數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心； 日氣象數(shù)據(jù)由中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享中心(http： //data.cma.cn/)下載得到； 水文數(shù)據(jù)由山西省水利廳提供； 研究區(qū)域交通網(wǎng)、居民點(diǎn)、水系數(shù)據(jù)等由國(guó)家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫提供(http: //www.ngcc.cn/ngcc/html/1/391/392/16114.html)。

2 研究方法

2.1 SWAT模型

SWAT是一個(gè)強(qiáng)大的建模工具，能夠模擬水循環(huán)中的許多物理過程[13-14]。目前，已有大量研究證明分布式水文模型 SWAT可以較好地應(yīng)用于氣候變化對(duì)流域水資源影響的模擬研究[15-22]。本研究利用SWAT模型對(duì)漢江上游流域2000—2015年的徑流量進(jìn)行模擬，采用SUFI-2算法進(jìn)行迭代運(yùn)算確定參數(shù)最佳值，對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證。基于此進(jìn)行氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)漢江上游流域的影響研究。

2.2 CA-Markov模型及其驗(yàn)證

CA-Markov模型綜合了CA 模型與Markov 模型[23]的特點(diǎn)，既具備 Markov 模型在數(shù)量上的預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì)，也包含了 CA 模型在空間上的優(yōu)勢(shì)[24]。將 CA 模型和 Markov 模型結(jié)合到一起，可以從數(shù)量和空間兩方面對(duì)土地利用變化進(jìn)行精確的模擬[25]。本研究利用IDRISI 17.0軟件中的CA-Markov模塊對(duì)漢江上游區(qū)域的土地利用格局變化進(jìn)行模擬。對(duì)解譯結(jié)果圖和模擬結(jié)果圖進(jìn)行 Kappa 檢驗(yàn)，Kappa指數(shù)計(jì)算公式如下：

Kappa=(P0-Pc)/(Pp-Pc)，

(1)

式中：P0為模擬正確的比例；Pc為模型隨機(jī)情況下模擬正確的比例；Pp為理想分類情況下模擬正確的比例。其檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)為當(dāng)Kappa≥0.75 時(shí)，兩圖之間誤差較小，表明模擬精度較高； 當(dāng)Kappa≤0.4 時(shí)，表明模型的模擬預(yù)測(cè)誤差較大。本研究的模擬結(jié)果驗(yàn)證總精度為0.985 8，表明模擬精度較高，模型適用性較強(qiáng)。

2.3 BCC/RCG-WG天氣發(fā)生器

本研究對(duì)于未來日氣象數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)采用廖要明博士研發(fā)的中國(guó)天氣發(fā)生器BCC/RCG-WG[26]來獲取，通過對(duì)BCC/RCG-WG在中國(guó)地區(qū)模擬效果統(tǒng)計(jì)意義上的檢驗(yàn)。結(jié)果表明，年平均最高氣溫、最低氣溫、日照時(shí)數(shù)、氣溫日較差以及月平均最高氣溫、最低氣溫、日照時(shí)數(shù)、氣溫日較差等與實(shí)測(cè)結(jié)果非常接近。BCC/RCG-WG天氣發(fā)生器可以較好地模擬中國(guó)各地的逐日最高氣溫、最低氣溫、日照時(shí)數(shù)等非降水變量。

3 結(jié)果與分析

3.1 漢江上游流域徑流變化模擬

3.1.1 構(gòu)建SWAT模型

利用SWAT模型，需要研究區(qū)域 DEM(圖2(b))、土壤類型數(shù)據(jù)以及土地利用數(shù)據(jù)(圖2(c))等。首先進(jìn)行子流域及水文響應(yīng)單元?jiǎng)澐郑鶕?jù)流域?qū)嶋H情況，劃分子流域106個(gè)(圖2(a))，劃分1 031個(gè)水文響應(yīng)單元(hydrologic research unit，HRU)。其次，根據(jù)研究區(qū)土壤類型構(gòu)建土壤數(shù)據(jù)庫，圖2(d)為漢江上游土壤類型圖，土壤屬性數(shù)據(jù)庫共包含土壤水文分組、土壤剖面最大根系深度、土壤濕密度、土壤層有效持水量等20個(gè)參數(shù)，可分別通過土壤水文特性軟件(soil plant air water，SPAW)和查詢 HWSD_DATA 數(shù)據(jù)表得到； 氣象數(shù)據(jù)采用研究區(qū)內(nèi)部及周邊共14個(gè)氣象站1970—2015年氣溫、降水和風(fēng)速逐日觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建天氣發(fā)生器數(shù)據(jù)庫，其中共包含月日均最高氣溫、月日均最高氣溫標(biāo)準(zhǔn)偏差，月日均降雨量、月日均降雨量標(biāo)準(zhǔn)偏差等 14 類氣象參數(shù)，均通過 SWAT weather 軟件計(jì)算得到； 濕度和蒸散量數(shù)據(jù)由SWAT模型自帶的天氣發(fā)生器自動(dòng)模擬得到。建立好土壤及氣象屬性數(shù)據(jù)庫后，可在此基礎(chǔ)上建立漢江上游流域SWAT 模型。

3.1.2 率定和驗(yàn)證

依據(jù) SWAT-CUP 工具中的 SUFI-2 算法對(duì) SWAT模型輸出結(jié)果進(jìn)行不確定分析、率定及驗(yàn)證。SUFI-2算法中用P-factor值和R-factor值對(duì)模型不確定性進(jìn)行定量評(píng)估。P-factor 表示實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)落入模擬結(jié)果的置信區(qū)間 95PPU(95% prediction uncertainty),R-factor 是用 95PPU 帶的平均厚度除以監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差。理論上，P-factor 值在 0 和 100%之間，而 R-factor 值在0 和無窮大之間，P-factor 越接近 1 和 R-factor 越接近0，表明模擬的效果越好。用R2和效率系數(shù)(Nash-Suttcliffe，Ens)來綜合評(píng)價(jià) SWAT 模型的模擬效果。R2表示模擬值與實(shí)測(cè)值變化趨勢(shì)的一致性，值越接近于1，說明模擬值與實(shí)測(cè)值趨勢(shì)越吻合。Ens值表示實(shí)測(cè)值與模擬值的偏離程度，值越接近于1，表明模擬值越接近實(shí)測(cè)值[15]。

以安康站1997—2015年月平均徑流數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證，其中1997—1998年為預(yù)熱期，1999—2010年為率定期，2011—2015年為驗(yàn)證期。結(jié)果顯示(圖3)： 安康站站模擬值與實(shí)測(cè)值月徑流結(jié)果擬合效果較好。根據(jù)模型模擬結(jié)果評(píng)價(jià)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)R2>0.6 和Ens>0.5[27]。水文站率定期和驗(yàn)證期R2分別為0.79和0.78，Ens 效率系數(shù)分別為0.79和0.77，滿足模擬精度要求，模擬效果較好。P-factor值均大于0.6，R-factor值都小于 1，說明模擬結(jié)果在2.5%～97.5%置信區(qū)間之內(nèi)，不確定程度小。

(a) 率定期徑流量實(shí)測(cè)值于模擬值對(duì)比圖

(b) 驗(yàn)證期徑流量實(shí)測(cè)值于模擬值對(duì)比圖圖3 率定期和驗(yàn)證期逐月徑流量模擬值與觀測(cè)值對(duì)比圖Fig.3 Comparison of simulated and observed monthly runoff during the period of periodic and validation

3.2 漢江上游流域未來LUCC情景模擬

3.2.1 CA-Markov模型的構(gòu)建與驗(yàn)證

對(duì)于CA-Markov模型的構(gòu)建，所需數(shù)據(jù)包括研究區(qū)2005年、2010年和2015年的LUCC數(shù)據(jù)，此外還需準(zhǔn)備建立適宜性圖集時(shí)用到的高程、坡度、距交通網(wǎng)距離和距水系距離以及距居民點(diǎn)的距離等驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)，圖4為處理好的研究區(qū)域的驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)集。首先，需要將.shp文件轉(zhuǎn)換為ASCII文件，然后在 Idrisi 軟件中將 ASCII 文件轉(zhuǎn)換為Idrisi可以識(shí)別的文件類型(.rst)； 其次，建立適宜性圖集，根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況，在 MCE 模塊中加入高程、坡度、距交通網(wǎng)的距離、距水系的距離這些影響因子，獲得土地利用適宜性圖集。

本文對(duì) 2015年土地利用狀況進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)及精度檢驗(yàn)。采用 5 × 5 濾波器，以 2000—2010 年轉(zhuǎn)移矩陣作為轉(zhuǎn)換規(guī)則，在 CA-Markov 模型中進(jìn)行模擬運(yùn)算，得到2015年漢江上游區(qū)域土地利用模擬圖(圖5(b))。將預(yù)測(cè)的2015年土地利用狀況與2015年真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)比，圖5(a)為漢江上游流域真實(shí)值，對(duì)模擬值進(jìn)行數(shù)量和空間精度檢驗(yàn)。采用 Kappa 指數(shù)對(duì)模型模擬景觀格局變化的精度進(jìn)行檢驗(yàn)，每種用地類型的Kappa 指數(shù)見表1，總精度為0.985 8，明顯高于檢驗(yàn)指標(biāo)，說明模擬誤差小，模擬結(jié)果較好。

表1 2015年土地利用模擬結(jié)果精度檢驗(yàn)指標(biāo)值Tab.1 Value of accuracy testing indicators for land use simulation results in 2015

3.2.2 未來LUCC情景模擬

基于驗(yàn)證好的CA-Markov模型，可以模擬得到未來2025年的土地利用變化圖(圖6)。在此模擬結(jié)果之上，結(jié)合當(dāng)前政策發(fā)展形勢(shì)，設(shè)定2種LUCC情景(表2)，第一種情景為自然生態(tài)情景，即延續(xù)當(dāng)前驅(qū)動(dòng)因子影響情況，將模型模擬得到的2025年LUCC結(jié)果作為第一種情景，表2中的自然生態(tài)情景列出了每種土地類型相對(duì)于2015年的變化幅度。第二種情景為林地增加情景，根據(jù)《全國(guó)林地保護(hù)利用規(guī)劃綱要(2010—2020年)》[28]中的規(guī)劃目標(biāo)，到2020年，我國(guó)林地保有量增加到31 230×104hm2，占國(guó)土面積的比重要提高到32.5%以上，而第七次全國(guó)森林資源清查(2004—2008年)結(jié)果中全國(guó)林地總面積占國(guó)土面積的比例為31.6%，也就是15 a間，我國(guó)林地面積增長(zhǎng)0.9%。而漢江上游流域是我國(guó)生態(tài)重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域，其擔(dān)任著維持我國(guó)林地保有量的重要任務(wù)，其林地增長(zhǎng)任務(wù)也是較為重要的，由此結(jié)合實(shí)際情況，我們?cè)O(shè)定生態(tài)發(fā)展情景中研究區(qū)林地面積增長(zhǎng)5%，草地和耕地面積分別減少4%和5%，將此種情況作為第二種情景，即林地增加情景，表2中林地增加情景下各土地類型的變化幅度設(shè)計(jì)也是基于2015年的土地類型數(shù)據(jù)。

表2 2025年土地利用情景Tab.2 Land use scenario in 2025 (%)

3.3 氣候變化背景下不同土地利用情景的徑流量變化趨勢(shì)

前文的研究驗(yàn)證了SWAT模型在漢江上游流域具有較好的適應(yīng)性，采用天氣發(fā)生器BCC/RCG-WG預(yù)測(cè)了未來的氣溫、降水日數(shù)據(jù)，同時(shí)也基于CA-Markov土地利用模擬預(yù)測(cè)模型得到了2025年的土地利用變化圖，并將其作為自然發(fā)展情景； 結(jié)合《全國(guó)林地保護(hù)利用規(guī)劃綱要(2010—2020年)》和漢江上游實(shí)際情況設(shè)定了林地增加情景。在準(zhǔn)備好SWAT模型模擬徑流所需的數(shù)據(jù)后，分別將2種土地利用情景和氣象預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)帶入到SWAT模型中，對(duì)比兩種情景模擬結(jié)果，分析土地利用變化對(duì)未來徑流量的影響。

自然生態(tài)情景下，基于CA-Markov模型預(yù)測(cè)的2025年土地利用結(jié)果，根據(jù)SWAT模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，2005—2029年，流域徑流呈增加趨勢(shì)，增加速率為54.012 m3/10a，預(yù)測(cè)階段徑流變化呈明顯升高趨勢(shì)，說明以目前土地利用變化情況趨勢(shì)發(fā)展，未來漢江上游徑流將會(huì)出現(xiàn)明顯上升，這對(duì)流域生態(tài)改善以及南水北調(diào)工程運(yùn)行將會(huì)有正面影響。

林地增加情景下，25 a間尺度上徑流量變化速率增幅低于自然生態(tài)情景，減少了2.5 m3/10a，總徑流量減少83.62 m3，因此，如果未來5 a采用林地增加模式，即大力增加林地面積對(duì)水量的提高程度反而小于自然生態(tài)模式下的水量上升程度，即盲目增加林地面積并不能達(dá)到有效提高徑流水量的目的。林地面積的增加可能會(huì)加大林地蒸騰耗水量，反而會(huì)導(dǎo)致水量減少，因此在進(jìn)行漢江上游流域生態(tài)治理時(shí)應(yīng)考慮選擇循序漸進(jìn)、科學(xué)合理的生態(tài)保護(hù)措施，才能達(dá)到提高水量，保持南水北調(diào)工程可持續(xù)發(fā)展的目的。

4 結(jié)論與討論

4.1 討論

本研究采用應(yīng)用成熟穩(wěn)定的半分布式水文模型，對(duì)于未來氣候變化，采用更為符合中國(guó)氣候模式的BCC/RCG-WG天氣發(fā)生器來模擬研究區(qū)未來氣象數(shù)據(jù)，而土地利用變化則采用CA-Markov模型結(jié)合研究區(qū)內(nèi)的地形、交通、水系、居民點(diǎn)分布情況等因素來模擬未來的土地利用變化。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合國(guó)家林業(yè)發(fā)展規(guī)劃目標(biāo)設(shè)置了自然生態(tài)情景和林地增加情景兩種土地利用模式，分別進(jìn)行了2種模式下的徑流預(yù)測(cè)，最終結(jié)果顯示，自然生態(tài)情景下的徑流升高程度大于林地增加情景，一味采用增加林地面積的措施并不能達(dá)到提高流域水量的效果。

漢江上游位于南水北調(diào)水源地的中心，為保證南水北調(diào)工程的可持續(xù)性，增加流域水量，保證水質(zhì)是該區(qū)域生態(tài)保護(hù)工作的重點(diǎn)。在目前氣候變暖的大環(huán)境下，未來水量將會(huì)增加，但會(huì)面臨其他挑戰(zhàn)，有研究通過模擬得出漢江上游流域在RCP2.6和RCP8.5兩種排放情景下，未來徑流均呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，但RCP8.5 情景下徑流變化劇烈，而 RCP2.6 情景下徑流變化平緩[29]； 另外，氣候變暖還會(huì)促進(jìn)植被持續(xù)增長(zhǎng)，導(dǎo)致林地生態(tài)需水量增加，仍然會(huì)影響水量變化。所以，在氣候變暖導(dǎo)致多因素變化的情況下，確定未來流域水量這一問題變得更加復(fù)雜，采用怎樣的水量提高措施也是流域發(fā)展策略制定的難點(diǎn)。

4.2 結(jié)論

本研究通過對(duì)漢江上游未來徑流變化的預(yù)測(cè)，結(jié)合前人的相關(guān)研究分析得出以下兩點(diǎn)結(jié)論：

1)根據(jù)研究結(jié)果，對(duì)于SWAT模型，采用適合本地的氣候模式更為準(zhǔn)確，雖然目前全球的氣候變化模式應(yīng)用十分廣泛，但是對(duì)于區(qū)域性研究采用適應(yīng)研究區(qū)本地的氣候模式來提取數(shù)據(jù)更為精確； 土地利用模式也應(yīng)該切合實(shí)際，一些極端變化情景的設(shè)置并沒有太大意義，應(yīng)該在實(shí)際土地利用變化的基礎(chǔ)上結(jié)合主要驅(qū)動(dòng)因素來進(jìn)行預(yù)測(cè)，而情景模式也主要應(yīng)該考慮當(dāng)前的國(guó)家和地方政策來設(shè)置。

2)本研究結(jié)果更為符合實(shí)際，也提醒了對(duì)氣候變暖背景下林地生態(tài)需水量增多這一問題的考慮，總結(jié)出未來的生態(tài)改善與保持首先應(yīng)遵循自然要素自身的發(fā)展規(guī)律，政策的制定應(yīng)該循序漸進(jìn)，對(duì)于民眾的生態(tài)保護(hù)和資源節(jié)約文化意識(shí)應(yīng)該加強(qiáng)。