劉飛 權(quán)赫春*

（延邊大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，吉林 琿春 133300）

1 概述

琿春河流域近些年來(lái)頻繁受到臺(tái)風(fēng)和暴雨帶來(lái)的洪水災(zāi)害威脅，2016 年8 月29 日至9 月1 日受臺(tái)風(fēng)“獅子山”影響，琿春河流域發(fā)生暴雨，洪水水位超過(guò)預(yù)警，琿春市轉(zhuǎn)移人口2.16萬(wàn)人，洪水毀壞水利工程203 處，直接經(jīng)濟(jì)損失3.93 億元[1]，2019 年8 月10 日至17 日，受9 號(hào)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”和10 號(hào)臺(tái)風(fēng)“羅莎”帶來(lái)的暴雨影響，琿春河控制站琿春水文站8 月16 日21 時(shí)洪峰水位超警1.15m，超保證水位0.15m[2]。SWAT 模型是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部(USDA)研究開(kāi)發(fā)的具有物理機(jī)制的分布式水文模型[3]。模型的應(yīng)用主要體現(xiàn)在流域水文特征的模擬，包括降雨量、徑流量、蒸散發(fā)等，也可以用于農(nóng)藥殺蟲(chóng)劑以及化肥氮磷等的含量模擬，以及徑流量等因素對(duì)于氣候、土地覆被變化的響應(yīng)。SWAT 模型的水文循環(huán)過(guò)程遵循水量平衡方程

公式(1)中SWt為土壤最終含水量，SW0為土壤前期含水量，t 為時(shí)間，Rday為降水量，Qsurf為地表徑流量，Ea為土壤蒸散發(fā)量，Wseep為土壤剖面地層的滲透量，Qgw為地下水含量[4]。GIS 軟件具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，集數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、編輯、管理、建模、分析功能于一體。本文基于ArcGIS10.2 軟件平臺(tái)，主要用到其空間分析、柵格數(shù)據(jù)處理、屬性值統(tǒng)計(jì)功能。并且以ArcSWAT 工具為主，從子流域、河道、水文響應(yīng)單元三個(gè)方面模擬2019 和2020年琿春河流域7、8、9 三個(gè)月的徑流特征。本文選擇的三個(gè)月時(shí)間為夏秋季，琿春河流域的雨季開(kāi)始較晚，在這個(gè)時(shí)間內(nèi)臺(tái)風(fēng)、氣旋活動(dòng)頻繁，降雨量較多，是琿春河流域的暴雨洪水易發(fā)時(shí)間段。模擬輸出的結(jié)果為月內(nèi)日平均值，然后進(jìn)一步計(jì)算取值為六個(gè)月的平均值，這樣取值能夠避免單獨(dú)年份、單月數(shù)值帶來(lái)的唯一性。

2 研究區(qū)概況

研究區(qū)琿春河流域位于吉林省最東端延邊朝鮮族自治州琿春市境內(nèi)。處于中國(guó)、俄羅斯、朝鮮三國(guó)交界處，具有重要的地理戰(zhàn)略位置?，q春河流域總體呈西南- 東北方向，地勢(shì)西北部高且多山地，西南低多平原?，q春河是圖們江下游的一級(jí)支流，也是琿春市內(nèi)的最大河流。由東北方向流向西南方向?，q春河流域分布有琿春河主河道、蘭家趟子河、草帽頂子河、西土門(mén)子河、小紅旗河、松林河等支流。屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，東部距離海洋近，海洋特征較明顯，夏季炎熱多雨，冬季寒冷干燥，夏秋季節(jié)易發(fā)洪澇災(zāi)害，影響研究區(qū)的天氣系統(tǒng)有氣旋和臺(tái)風(fēng)[5]?，q春河流域不僅是當(dāng)?shù)厝藗兩a(chǎn)生活用水重要來(lái)源，對(duì)于琿春市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展至關(guān)重要，而且還能夠維持流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境安全。（圖1）

圖1 研究區(qū)位置

3 研究方法

在SWAT 官網(wǎng)（http://swat.tamu.edu/software/arcswat/）下載SWAT 工具和氣象數(shù)據(jù)，建立研究區(qū)的土地類(lèi)型和土壤類(lèi)型的數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)研究區(qū)30m×30mDEM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)，利用ArcSWAT 工具生成閉合流域、河流流向、面積、劃分子流域等有關(guān)計(jì)算。然后根據(jù)建立的數(shù)據(jù)庫(kù)并且參考我國(guó)的土地、土壤類(lèi)型等級(jí)劃分情況，進(jìn)行土地利用類(lèi)型、土壤類(lèi)型、坡度的重分類(lèi)，將土地利用類(lèi)型分為七類(lèi)（圖2），土壤類(lèi)型分為十一類(lèi)（圖3），由于坡度低的地方相對(duì)容易發(fā)生洪水災(zāi)害，在本研究中將坡度分為五類(lèi)（圖4）。將三個(gè)要素進(jìn)行疊加，方便之后的進(jìn)一步分析。根據(jù)研究區(qū)的經(jīng)緯度選擇從官方網(wǎng)站下載的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。讀取SWAT 的輸入數(shù)據(jù)，最后選取2019 年、2020 年7、8、9三個(gè)月進(jìn)行模擬。根據(jù)模擬結(jié)果，在ArcGIS 中將模擬結(jié)果數(shù)據(jù)分別與子流域、河道、水文響應(yīng)單元做連接，并且將研究區(qū)兩年時(shí)間的7、8、9 月的數(shù)據(jù)相加做平均值運(yùn)算，采用自然間斷點(diǎn)法進(jìn)行分類(lèi)，可以盡量突出各區(qū)域的差異，本文選擇從降雨量、徑流量、土壤含水量、蒸發(fā)量方面進(jìn)行模擬，分析琿春河流域的地表徑流特征。

圖2 土地利用

圖3 土壤類(lèi)型

圖4 坡度(%)

4 模擬結(jié)果

4.1 子流域。根據(jù)降雨量模擬結(jié)果，從西南到東北大致呈現(xiàn)逐漸遞增的情況。春化鎮(zhèn)的東北部和西北部降雨量較多，平均最小降雨量為189mm 左右，平均最大降雨量為216mm 左右。哈達(dá)門(mén)鄉(xiāng)東北部、馬川子鄉(xiāng)一部分和楊泡滿族鄉(xiāng)降雨量較少，琿春市、琿春邊境經(jīng)濟(jì)合作區(qū)、研究區(qū)內(nèi)三家子滿族鄉(xiāng)、英安鎮(zhèn)東南部、板石鎮(zhèn)降雨量相對(duì)最少。在地表徑流對(duì)主河道徑流貢獻(xiàn)量方面春化鎮(zhèn)中部、琿春市東南部、板石鎮(zhèn)東北部少等地表徑流對(duì)主河道貢獻(xiàn)水量最大。春化鎮(zhèn)東北部、東南部，楊泡滿族鄉(xiāng)西部、馬川子鄉(xiāng)大部分、英安鎮(zhèn)東南部、哈達(dá)門(mén)鄉(xiāng)東北部、琿春市西南部、三家子滿族鄉(xiāng)東部等區(qū)域較少。春化鎮(zhèn)南部、哈達(dá)門(mén)鄉(xiāng)中部、楊泡滿族鄉(xiāng)東北部等最少。土壤最終含水量是模擬時(shí)間步長(zhǎng)內(nèi)最后土壤剖面的水量，土壤最終含水量與降雨量、土地類(lèi)型、土壤類(lèi)型密切相關(guān)。降雨量多、土地類(lèi)型為易下滲表面且土壤類(lèi)型疏松多孔，地表水容易被土壤吸收，土壤含水量相對(duì)較多。模擬時(shí)間段內(nèi)，琿春河流域土壤最終含水量總體在64mm至136mm 左右，哈達(dá)門(mén)鄉(xiāng)西南部相對(duì)最多，琿春市、研究區(qū)內(nèi)板石鎮(zhèn)地區(qū)、琿春邊境經(jīng)濟(jì)合作區(qū)等區(qū)域相對(duì)最少。（圖5～6）

圖5 降雨量（mm）

圖6 地表徑流對(duì)主河道的貢獻(xiàn)量（mm）

4.2 主河道。根據(jù)主河道模擬結(jié)果，琿春河主河道流入水量總體大于支流流入水量。主河道下游平均每日流入水量相對(duì)最多可以達(dá)到93.85m3/s 左右，頭道溝、四道溝、松林河、黃柏樹(shù)溝附近支流最少約為0.05m3/s，原因與降水、蒸散發(fā)、河流泥沙含量以及干流、支流的匯入數(shù)量不同。流出河段的平均每日徑流量與流入的徑流量相差不大，琿春河主河道下游平均每日流出徑流量依然是最多為93.76m3/s 左右，頭道溝、小紅旗河、松林河等支流流出量相對(duì)最少為0.05m3/s 左右。平均每日蒸發(fā)損失取決于河流周?chē)臏囟?、風(fēng)速等原因，琿春河流域總體蒸發(fā)水量不多，大多數(shù)河道都位于0.03m3/s 以下，主河道平均每日蒸發(fā)損失最多為0.03m3/s 至0.1m3/s 左右，蘭家趟子河部分、西土門(mén)子河次之，頭道溝、三道溝、草帽頂子河再次之，北岔溝、小紅旗河、松林河附近河流較少。（圖8～10）

圖7 土壤最終含水量（mm）

圖8 流入河段的平均每日徑流(m3/s)

圖9 流出河段的平均每日徑流(m3/s)

圖10 平均每日蒸發(fā)損失(m3/s)

4.3 水文響應(yīng)單元。水文響應(yīng)單元主要從徑流量、徑流系數(shù)、土壤最終含水量方面進(jìn)行分析。徑流系數(shù)是一定時(shí)間內(nèi)地表徑流深與降雨量深度的比值。徑流系數(shù)受到許多因素影響，包括土地利用類(lèi)型、土壤類(lèi)型、坡度等，徑流系數(shù)越大表示降雨越不容易被下墊面吸收，降雨量轉(zhuǎn)變成的地表徑流量就越多。在本研究中地表徑流量多的區(qū)域呈現(xiàn)出沿河流兩岸分布的現(xiàn)象，也是水域、濕地、建設(shè)用地和農(nóng)用地集中分布地。水域、濕地、建設(shè)用地和農(nóng)用地的徑流系數(shù)相對(duì)較大，林地、草地的徑流系數(shù)相對(duì)較小。水域地區(qū)由于降雨之后一段時(shí)間內(nèi)下滲量和蒸發(fā)量少，因此可以看做降雨幾乎全部轉(zhuǎn)變成地表徑流。林地和草地的土壤特征具有削減洪峰，減少地表徑流作用，徑流系數(shù)則相對(duì)較小。農(nóng)業(yè)用地近地表土壤裸露程度高于林地，雨水?dāng)r截少，地表粗糙系數(shù)低，徑流系數(shù)大于林地[6]。建設(shè)用地因不透水面積大徑流不容易下滲，導(dǎo)致徑流系數(shù)值較大。根據(jù)ArcSWAT工具的模擬結(jié)果，不同的土地類(lèi)型土壤最終含水量情況統(tǒng)計(jì)（表1），由多到少依次是濕地＞林地＞荒地＞草地＞農(nóng)用地＞建設(shè)用地＞水域。土壤最終含水量對(duì)于衡量土壤農(nóng)作物種植的適宜性、土壤水分的飽和程度以及洪水災(zāi)害的研究方面具有參考價(jià)值。（圖11～13）

表1 土壤最終含水量（mm）

圖11 地表徑流（mm）

圖12 徑流系數(shù)

圖13 土壤最終含水量（mm）

5 結(jié)論與討論

5.1 由于降雨量、坡度高程存在差異，土壤類(lèi)型和土地類(lèi)型不盡相同，多種因素綜合形成不同的流域特征。林地和草地土壤類(lèi)型多屬于灰棕壤，建設(shè)用地多白漿土，農(nóng)用地多水稻土，河流兩岸多沖積土。河流沿岸和平原、丘陵地區(qū)多分布居民地和農(nóng)業(yè)用地?？傮w看來(lái)，琿春河流域西北部降雨量、土壤含水量最多，春化鎮(zhèn)東南部和琿春市部分地區(qū)地表徑流對(duì)主河道徑流的貢獻(xiàn)量最多。

5.2 研究區(qū)內(nèi)流入流出河道的平均每日徑流維持在0.05m3/s 以上，94m3/s 以下?，q春河主河道下游的流入、流出河段的平均每日徑流量最多，主河道中游次之，上游較少。琿春河流域平均每日蒸發(fā)損失量總體在0.1m3/s 以下，支流的蒸發(fā)量普遍少于主河道蒸發(fā)量。

5.3 林地、草地所在區(qū)域土壤疏松多孔徑流下滲較多，地表徑流少，徑流系數(shù)小。建設(shè)用地、農(nóng)用地、水域形成的地表徑流多，徑流系數(shù)大。徑流系數(shù)是衡量降雨量轉(zhuǎn)變成徑流量的重要衡量指標(biāo)，在洪水災(zāi)害分析中具有一定參考價(jià)值。土壤最終含水量由于下墊面土壤類(lèi)型的不同有所差異，當(dāng)其達(dá)到飽和時(shí)會(huì)對(duì)地表徑流量有一定影響。在模擬時(shí)間段內(nèi)，研究區(qū)的土壤最終含水量維持在45mm 至126mm 左右。水域、建設(shè)用地的土壤最終含水量相對(duì)最少，濕地、林地、草地、農(nóng)用地的土壤最終含水量相對(duì)較多。