李亞嬌， 沈昞昕， 李家科， 李 瑩， 劉易文， 周 翔

(1. 西安科技大學(xué) 建筑與土木工程學(xué)院， 陜西 西安 710054；2. 西安理工大學(xué) 西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 陜西 西安 710048)

景觀格局是不同大小、形狀和類型的景觀斑塊的空間排列。它是各種人類活動(dòng)與自然因素在不同尺度上耦合的結(jié)果[1]。景觀格局的變化影響著生態(tài)系統(tǒng)的水循環(huán)過程，主要體現(xiàn)在土地利用情況的改變以及在它的影響下形成的水文過程，如表面蒸散、土壤水分滲透和地下水循環(huán)等，從而影響徑流的形成和轉(zhuǎn)化，并進(jìn)一步影響水文循環(huán)過程[2]。21世紀(jì)以來，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人類活動(dòng)的不斷增強(qiáng)，大規(guī)模的墾荒、城市建設(shè)等措施改變了各流域內(nèi)的景觀格局。這對(duì)流域水資源的形成、轉(zhuǎn)化和時(shí)空分布產(chǎn)生了重大影響，導(dǎo)致水土流失、干旱、洪澇災(zāi)害等極端水文事件頻發(fā)[3]。因此，研究水文特征對(duì)景觀格局變化的響應(yīng)關(guān)系逐漸成為近年來全球生態(tài)環(huán)境研究的熱點(diǎn)和前沿問題，對(duì)流域水資源管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和科學(xué)價(jià)值[4]。

目前，關(guān)于人類活動(dòng)的水文效應(yīng)研究主要集中在各要素對(duì)徑流的影響上[5-6]，其方法包括水文特征參數(shù)時(shí)間序列法[7]、實(shí)驗(yàn)流域法[8]和流域水文模型模擬方法。其中，流域水文模型模擬方法考慮了地理因素的空間差異，能有效模擬自然界復(fù)雜的水循環(huán)[9]。因此，通過構(gòu)建流域水文模型，特別是基于物理基礎(chǔ)的分布式水文模型，可以有效分析景觀格局變化的徑流效應(yīng)。與其他水文模型相比，SWAT模型具有較強(qiáng)的物理機(jī)制，已被廣泛用于模擬土地利用和氣候變化背景下的流域水文特征響應(yīng)分析[10-11]。漢江是長江最大的支流，其上游的丹江口水庫是我國南水北調(diào)中線工程的水源地，兼顧重大民生工程，具有重要的戰(zhàn)略意義。近年來，隨著人類活動(dòng)影響的加劇，漢江流域出現(xiàn)了植被退化、土壤侵蝕等一系列生態(tài)環(huán)境問題。因此，研究該地區(qū)景觀格局變化對(duì)徑流、泥沙的影響，對(duì)保障該地區(qū)水生態(tài)安全、促進(jìn)水土資源的合理開發(fā)利用和保護(hù)具有理論和實(shí)踐意義。此前，葉加俊[12]和陳歡[13]等利用水文模型，通過設(shè)定不同氣候、不同景觀配置，對(duì)漢江上游各水文要素的變化特征進(jìn)行了研究。然而，該流域徑流及泥沙對(duì)景觀格局變化的響應(yīng)機(jī)制尚不明確。因此，基于前人研究，利用SWAT模型對(duì)漢江上游流域1980—2017年月徑流及月泥沙變化過程進(jìn)行模擬。基于該時(shí)間段內(nèi)景觀格局及水沙變化情況，探討該流域水沙變化對(duì)景觀格局的響應(yīng)機(jī)制，并找出影響水沙變化的關(guān)鍵因素，從而為該流域水土資源的合理開發(fā)利用和水環(huán)境保護(hù)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

漢江發(fā)源于陜西省漢中市寧強(qiáng)縣，在陜西境內(nèi)自西向東穿行于北部的秦嶺山地與南部米倉山、大巴山之間，地形起伏大，峽谷盆地交錯(cuò)分布。在陜西境內(nèi)屬亞熱帶季風(fēng)性氣候。漢江支流眾多，大多屬于山溪性河流，河床狹窄，水流湍急。主要匯入支流有沮水、玉帶河、漾水河、褒河、湑水河等。當(dāng)?shù)亟邓饕性谙那飪杉?，暴雨、洪澇?zāi)害頻發(fā)。漢江不僅是我國南水北調(diào)中線工程的重要水源地，也是引漢濟(jì)渭工程的引水水源地，是我國的重要水源保護(hù)區(qū)之一。隨著長江經(jīng)濟(jì)帶城鎮(zhèn)化進(jìn)程的推進(jìn)和南水北調(diào)工程的實(shí)施，漢江上游流域的生態(tài)環(huán)境受到嚴(yán)重威脅，植被退化頻現(xiàn)，泥石流等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，造成了嚴(yán)重的水土流失及荒漠化現(xiàn)象。本研究主要關(guān)注洋縣斷面以上的漢江流域上游地區(qū)(圖1)，該地區(qū)是丹江口水庫的水源地，生態(tài)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略地位顯著[14]。

圖1 漢江流域上游位置示意圖Fig.1 Schematic diagram for upstream location of Hanjiang River Basin

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究采用的漢江上游流域1980年、1990年、2000年、2010年、2017年的土地利用數(shù)據(jù)來源于中科院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心 (http://www.resdc.cn)。該土地利用數(shù)據(jù)包含耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6個(gè)一級(jí)類別以及水田、旱地等25個(gè)二級(jí)土地利用類別。統(tǒng)一采用WGS_1984 地理坐標(biāo)系，經(jīng)檢驗(yàn)，各期數(shù)據(jù)精度均達(dá)到85%以上。利用ArcGIS軟件將所有二級(jí)地類重分類合并成6個(gè)一級(jí)地類進(jìn)行評(píng)價(jià)。土壤數(shù)據(jù)取自寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.casnw.net)世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集(v1.1)；數(shù)字高程數(shù)據(jù)(DEM)采用地理空間數(shù)據(jù)云(https://www.gscloud.cn)中的地理高程數(shù)據(jù)，分辨率為30m；氣象數(shù)據(jù)取自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)的中國地面氣象日值數(shù)據(jù)集(V3.0)，時(shí)間尺度為1980—2017年；水文數(shù)據(jù)(包括徑流量及輸沙量數(shù)據(jù))來自漢中市水文局。

2.2 分析方法

2.2.1SWAT模型構(gòu)建

利用所需數(shù)據(jù)構(gòu)建SWAT模型后，使用SWAT-CUP 軟件，以月徑流量、月輸沙量為目標(biāo)，對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證，一般選取決定系數(shù)(R2) 和Nash-Sutcliffe效率(ENS)來評(píng)價(jià)模型精度[15]。使用漢中市水文局提供的武侯鎮(zhèn)站和洋縣站的徑流量、輸沙量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比計(jì)算。其中，徑流量數(shù)據(jù)時(shí)間尺度為2003—2017年，輸沙量數(shù)據(jù)時(shí)間尺度為2003—2015年。分別將1980年、1990年、2000年、2010年的土地利用數(shù)據(jù)代入模型，模擬漢江上游流域1980—2017年徑流量及輸沙量特征。對(duì)比觀測(cè)值與模擬值，參考其他學(xué)者研究所得出的最佳模擬參數(shù)值和推薦參數(shù)范圍值進(jìn)行重復(fù)率定，直至模型精度合理。

2.2.2景觀格局特征分析

子流域包含最全面的景觀特征，因此是分析包括各景觀類型占比及景觀格局指數(shù)在內(nèi)的景觀格局與水文特征變化的最適尺度[16-17]。 因此，基于DEM數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合當(dāng)?shù)氐乩硖卣?，使用SWAT模型的水系提取功能進(jìn)行子流域劃分，流域出口設(shè)定為洋縣水文站，最終將研究區(qū)劃分為25個(gè)子流域，如圖2所示。

圖2 漢江流域上游子流域劃分Fig.2 Sub watershed division in the upper reaches of Hanjiang River Basin

參考國內(nèi)外關(guān)于水沙變化對(duì)景觀格局響應(yīng)的研究成果[18-20]，在景觀組成上選取耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地6種土地利用類型；在景觀配置內(nèi)選擇表征斑塊破碎程度的斑塊密度(PD)、表征景觀斑塊間連通性的聚合度指數(shù)(AI)、表征景觀斑塊復(fù)雜程度的景觀形狀指數(shù)(LSI)、表征景觀斑塊聚集程度和連通性的蔓延度指數(shù)(CONTAG)和結(jié)合度指數(shù)(COHESION)以及表征景觀異質(zhì)性的香農(nóng)多樣度指數(shù)(SHDI)。

這些景觀指標(biāo)簡單且通用，能較為全面地反映各子流域的景觀特征。各景觀格局指數(shù)的生態(tài)學(xué)意義參見文獻(xiàn)[21]。

2.2.3冗余分析

冗余分析(RDA)目前被廣泛用于確定不同指標(biāo)之間的相互關(guān)系。

本文以25個(gè)子流域的多年徑流量、輸沙量及多年景觀格局指數(shù)為樣本，對(duì)各景觀格局指數(shù)與流域水沙變化間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行冗余分析。

冗余分析圖中，箭頭線的長度代表景觀格局對(duì)水沙變化的影響程度，箭頭線越長，影響越大；景觀格局箭頭線方向與水沙箭頭線方向的夾角代表兩者的相關(guān)程度，夾角大于90°，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，小于90°，呈正相關(guān)關(guān)系，等于 90°，則不存在關(guān)系[22-23]。

3 結(jié)果與分析

3.1 流域產(chǎn)水產(chǎn)沙時(shí)空分布格局

3.1.1模型率定及驗(yàn)證

將1980—2017年的日降水、溫度、相對(duì)濕度和太陽輻射等氣象數(shù)據(jù)以及土壤、土地利用數(shù)據(jù)等導(dǎo)入SWAT模型。利用SWAT-CUP 2012的SUFI-2方法對(duì)模型進(jìn)行率定。

首先，采用全局靈敏度分析方法選擇模型參數(shù)進(jìn)行率定；然后，利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)徑流量和輸沙量進(jìn)行標(biāo)定。通過決定系數(shù)(R2)、Nash-Sutcliffe效率(ENS)來評(píng)估率定和驗(yàn)證的有效性。

在率定和驗(yàn)證后，基于4期土地利用情景運(yùn)行模型，如基于1980年土地利用情況計(jì)算1980—1990年徑流量、輸沙量數(shù)據(jù)，以此類推，得到了1980—2017年徑流量及輸沙量的模擬結(jié)果[24]。

在模型率定和驗(yàn)證階段，將模擬結(jié)果與兩個(gè)站點(diǎn)實(shí)測(cè)的月徑流量、月輸沙量值進(jìn)行對(duì)比。圖3為武侯鎮(zhèn)站及洋縣站徑流量及輸沙量的擬合過程；表1為評(píng)價(jià)結(jié)果。各站點(diǎn)徑流及泥沙的R2>0.7，ENS>0.7，因此，模型適用于模擬漢江上游流域的徑流泥沙狀況。

圖3 武侯鎮(zhèn)及洋縣站模擬值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Fig.3 Comparison between simulated and measured values at Wuhou town and Yangxian stations

表1 SWAT模型校準(zhǔn)與驗(yàn)證結(jié)果Tab.1 Calibration and inspection result by the SWAT model

3.1.2流域水沙時(shí)間分布特征

漢江上游受季風(fēng)型大陸性氣候影響，呈現(xiàn)四季分明的特征，其北部為山地暖溫帶溫和濕潤氣候區(qū)，南部為北亞熱帶溫?zé)釢駶櫄夂騾^(qū)；雨量充沛，具有降水分配不均、年際變化大的特點(diǎn)[25]。根據(jù)流域出水口洋縣站徑流量及輸沙量數(shù)據(jù)，分析流域水沙時(shí)間分布特征可知，7月～9月為該流域產(chǎn)沙期，河川輸沙量占全年總量的73.9%，徑流量占全年總量的64%。經(jīng)計(jì)算，該流域徑流的年內(nèi)分配不均勻系數(shù)(Cv)為0.83，說明徑流年內(nèi)分配較不均勻；泥沙的年內(nèi)分配不均勻系數(shù)為1.06，說明泥沙年內(nèi)分配極不均勻。圖4為流域水沙及降雨量變化趨勢(shì)圖?？傮w而言，徑流量和輸沙量總體呈增加趨勢(shì)，降雨量呈減少趨勢(shì)；同時(shí)，徑流量與輸沙量時(shí)序保持一致。經(jīng)spearman相關(guān)分析檢驗(yàn)，徑流量與輸沙量相關(guān)性為0.875，降雨量與徑流量相關(guān)性為0.561，均通過了p<0.01的顯著性檢驗(yàn)，呈顯著性相關(guān)。體現(xiàn)了研究區(qū)降雨徑流的高度一致性及地表河道內(nèi)多水多沙、少水少沙的特點(diǎn)[26]。

圖4 漢江流域上游水沙變化趨勢(shì)Fig.4 Variation trend of runoff and sediment in the upper reaches of Hanjiang River Basin

3.1.3流域水沙空間分布特征

為了更好地判斷徑流量及輸沙量對(duì)不同景觀特征的響應(yīng)，并消除子流域大小對(duì)區(qū)域徑流量及輸沙量的影響，基于SWAT模型的模擬數(shù)據(jù)，分別計(jì)算25個(gè)子流域1980—2017年的多年平均徑流模數(shù)、輸沙模數(shù)和降雨量，如圖5所示。結(jié)果表明，該流域多年平均徑流模數(shù)為154.18 L·s-1/(km2·a)，多年平均輸沙模數(shù)為61.27 t/(km2·a)，由《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》(SL 190—2007)[27]可知，漢江流域上游的土壤侵蝕強(qiáng)度屬于微度。此外，徑流模數(shù)、輸沙模數(shù)及降雨量分布不均，呈現(xiàn)明顯的“南北高、東西低”的分布特征。根據(jù)李朝月等[28]的研究，地形因子(平均坡度、坡長、高程等)與徑流模數(shù)及輸沙模數(shù)存在顯著正相關(guān)，其原因在于隨著坡度增大，降雨入滲減小，地表徑流增大，進(jìn)而導(dǎo)致徑流沖刷能力增強(qiáng)，土壤泥沙被侵蝕、輸移的強(qiáng)度增大。

圖5 多年平均徑流模數(shù)和輸沙模數(shù)的空間分布Fig.5 Spatial distribution of annual average runoff modulus and sediment transport modulus

同時(shí)，大量研究表明，影響徑流量的最直接因素為降水，而降水與徑流的演變規(guī)律保持高度一致，因而子流域的徑流量及輸沙量受降雨量的影響顯著。并且，該流域內(nèi)北側(cè)為秦嶺南麓，南側(cè)為米倉山北麓，土地利用類型以林地為主，其中針葉林居多，闊葉林、灌木林較少。針葉林林冠小，降水對(duì)地表更容易形成直接沖刷，所以流域的輸沙量有明顯增大[29-30]。

對(duì)各子流域徑流模數(shù)、輸沙模數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn)，流域內(nèi)各子流域的徑流量及輸沙量分配不均，具有較強(qiáng)的空間分布特征，這與研究區(qū)的地形因子、氣候特征及土地利用方式等因素的分布方式密切相關(guān)。

3.2 土地利用特征分析

3.2.1土地利用變化分析

漢江上游流域總面積約為15 940 km2，景觀類型以耕地、林地、草地為主，三者面積之和占比95%以上；未利用地面積過小，在0.05%以下(圖6)。以2017年土地利用數(shù)據(jù)為例，耕地和建設(shè)用地主要分布在流域的中部和南部地區(qū)(子流域10、18、21和22)；林地主要分布在流域北部和南部地區(qū)(子流域1、2、3、5和6等)，主要為各支流水源區(qū)；草地面積在各子流域均占比20%以上(圖7)。在該流域兩側(cè)的秦嶺山脈南麓和大巴山北麓，林地草原密布，典型樹種包括側(cè)柏、馬尾松、云杉，還有柑橘等農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作物，草地則以稀疏覆蓋草原地類為主。耕地集中分布于廣袤的漢中盆地內(nèi)，以水田為主，當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平較高，城鎮(zhèn)化水平低，從而對(duì)自然景觀的破壞程度小；但近十幾年來，城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展也導(dǎo)致建設(shè)用地面積顯著增長，且在空間上呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象，主要集中分布于漢江沿岸。水域占地面積逐漸增長，但直到2017年，占地仍不足1%。盡管當(dāng)?shù)睾泳W(wǎng)密布，但經(jīng)實(shí)地調(diào)查，多為村鎮(zhèn)內(nèi)的人工溝渠及諸多河道寬度較小的支流。這些支流與村鎮(zhèn)內(nèi)的人工溝渠共同構(gòu)成了漢江上游流域河網(wǎng)。

圖6 1980—2017年土地利用變化情況Fig.6 Land use change from 1980 to 2017

圖7 各子流域景觀類型占比Fig.7 Proportion of landscape types in each sub watershed

據(jù)資料顯示，漢中市為省內(nèi)主要礦產(chǎn)資源聚集地之一，目前已發(fā)現(xiàn)礦產(chǎn)92種，引來眾多中小企業(yè)從事礦產(chǎn)冶煉開采。盡管環(huán)保部門多次督促其進(jìn)行地表整治，但植被覆蓋率仍然較低。經(jīng)開發(fā)后形成的裸地零星分布于山地間，與河灘采砂的灘涂地一同構(gòu)成未利用地。

3.2.2土地利用轉(zhuǎn)換分析

表2為土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣。景觀格局組成結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化最直接的體現(xiàn)就是土地利用類型的變化轉(zhuǎn)移。最顯著的轉(zhuǎn)移為各地類向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)移，其中，耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移的面積占轉(zhuǎn)移總面積的44.15%，未利用地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)移的面積占28.09%。除此之外，土地利用類型的轉(zhuǎn)移主要發(fā)生在耕地與草地之間，林地與草地之間；其中，耕地與草地間的相互轉(zhuǎn)化面積均超200 km2，林地與草地間的相互轉(zhuǎn)化面積均超100 km2。

表2 1980—2017年土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣Tab.2 Land use type transfer matrix from 1980 to 2017 單位：km2

結(jié)合土地利用類型面積及實(shí)際情況分析可知，當(dāng)?shù)刂饕蕾嚨谌a(chǎn)業(yè)，但隨著21世紀(jì)的到來，相當(dāng)一部分人口流入城鎮(zhèn)，沿河耕地也在此時(shí)被開發(fā)為建設(shè)用地；同時(shí)，部分草地被開墾為耕地，以維持當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

3.3 景觀格局特征分析

對(duì)流域1980—2017年的景觀格局指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如表3所示。從景觀水平上看，1980—2017年，PD值總體減少，其值經(jīng)歷了先增加再減少隨后再增加的過程；20世紀(jì)人口增長及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所引起的城鎮(zhèn)化以及21世紀(jì)后積極實(shí)施退耕還林等生態(tài)保護(hù)措施是導(dǎo)致斑塊密度先增加后降低的主要原因。從景觀形狀上看，LSI值逐漸增加，說明景觀形狀趨于復(fù)雜；頻繁的人類活動(dòng)導(dǎo)致了耕地、建設(shè)用地等對(duì)其他土地利用類型的侵占，這使得景觀斑塊形狀愈加復(fù)雜和不規(guī)則。從景觀集聚程度上看，COHESION、AI、CONTAG值逐漸減少，表明研究區(qū)內(nèi)景觀不同斑塊分布的聚集程度前期基本保持穩(wěn)定，在21世紀(jì)初則逐漸減弱，離散程度隨之增大；主要原因在于城鎮(zhèn)化使農(nóng)村居民點(diǎn)聚集的同時(shí)，令其他建設(shè)用地諸如工礦、采石場(chǎng)等的分布也更加分散；同時(shí)，植樹造林使得林地、草地斑塊入侵耕地、建設(shè)用地斑塊，使得聚集程度有所下降。SHDI值也表現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)，同樣印證了景觀形狀越來越復(fù)雜，但變化并不明顯?？傮w而言，1980—2017年間，研究區(qū)內(nèi)景觀特征表現(xiàn)出斑塊數(shù)減少、破碎化程度增加、景觀分割度升高、聚集度下降和景觀復(fù)雜度上升的趨勢(shì)[31]。

表3 流域景觀指數(shù)變化特征Tab.3 Variation characteristics of watershed landscape index

3.4 對(duì)景觀格局的響應(yīng)分析

3.4.1景觀格局與流域水沙間的冗余分析

利用Canoco 5軟件對(duì)景觀組成因子、景觀配置因子、土地利用類型與流域水沙間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行冗余分析。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，所選的景觀格局指標(biāo)對(duì)流域水沙變化的總解釋率較高，達(dá)到了98.03%。

由圖8可知，COHESION、CONTAG、AI均與徑流量、輸沙量呈正相關(guān)，其中COHESION與徑流量及輸沙量的相關(guān)關(guān)系顯著；這可能與當(dāng)?shù)匾运餅橹饔嘘P(guān)，相同斑塊類型間良好的連通性及水田與林地等不同斑塊類型間的緊密連接，使得空間距離較小，有助于調(diào)節(jié)水文過程[32]。LSI與徑流量呈正相關(guān)關(guān)系，與輸沙量呈不明顯的正相關(guān)關(guān)系；表明隨著城市化進(jìn)程的推進(jìn)，對(duì)自然景觀的改造力度加大使得流域內(nèi)自然景觀的水文調(diào)蓄能力(如降水截留等)減弱，景觀格局形狀逐漸復(fù)雜化，更易造成水土流失[33]。SHDI與徑流量呈正相關(guān)，與輸沙量呈負(fù)相關(guān)；據(jù)文獻(xiàn)[28]、[34]的研究結(jié)果，景觀格局多樣性的提高能削弱土壤侵蝕的形成和運(yùn)輸能力。PD與徑流量相關(guān)性不強(qiáng)，而與輸沙量呈顯著負(fù)相關(guān)；主要原因在于該流域內(nèi)主要發(fā)生的是林地、草地被耕地及建設(shè)用地入侵造成的景觀斑塊破碎，而林地、草地景觀斑塊的破碎化不利于斑塊景觀內(nèi)部的物種繁衍及景觀整體的生態(tài)維護(hù)，進(jìn)而增加了水土流失風(fēng)險(xiǎn)。總之，流域內(nèi)景觀格局的斑塊間越連通、團(tuán)聚性越好并且斑塊形狀越復(fù)雜，徑流量及輸沙量的增幅越大，越易造成水土流失；當(dāng)景觀格局多樣性提高時(shí)，徑流量隨之增大且輸沙量減少，對(duì)水土保持具有顯著的積極意義。

注：FARM為耕地占比；GRASS為草地占比；FOREST為林地占比；CON為建設(shè)用地占比；UNUSED為未利用地占比。圖8 流域水沙變化與景觀格局的冗余分析(RDA)Fig.8 Redundancy analysis of watershed runoff and sediment change and landscape pattern index (RDA)

耕地面積與徑流量呈正相關(guān)，與輸沙量呈不顯著正相關(guān)；這是由于人類活動(dòng)范圍擴(kuò)大，開墾了新的耕地，使得原本的土壤結(jié)構(gòu)被破壞，對(duì)徑流下滲率、土壤含水量和地下水補(bǔ)給量等水文要素造成了影響，從而導(dǎo)致地表徑流增加；同時(shí)，耕地的植被覆蓋度普遍較低，易發(fā)生水土流失[35]。林地面積與徑流量呈不顯著負(fù)相關(guān)，與輸沙量呈負(fù)相關(guān)，說明林地面積的增加對(duì)集水固沙有積極作用；這是由于林地植被根系發(fā)達(dá)，能夠扎入深層土壤，且擁有強(qiáng)大的蒸騰能力，其下滲量與蒸發(fā)量均較大，能汲取較多土壤中的水分，從而調(diào)節(jié)地表徑流；土壤含水量的增加也會(huì)對(duì)泥沙的產(chǎn)生與輸移造成阻滯，同時(shí)，樹冠對(duì)降雨存在攔截作用，雨滴降落后打擊在地層表面時(shí)動(dòng)能已經(jīng)減弱，降低了地表徑流流速，同時(shí)還可防止土壤濺蝕，提高了土壤對(duì)徑流侵蝕的抵抗力[36]。草地面積與徑流量呈不顯著正相關(guān)，與輸沙量呈負(fù)相關(guān)；雖然草地根系不發(fā)達(dá)，但在土壤和根系的雙重作用下，也可在一定程度上增加降雨入滲，提高土壤含水量和地下水補(bǔ)給量，從而增加產(chǎn)流；同時(shí)，存在于土壤表層的根系也提高了土壤對(duì)徑流侵蝕產(chǎn)沙的抵抗力，從而減少了產(chǎn)沙[37]。建設(shè)用地面積與徑流量呈不顯著正相關(guān)，與輸沙量呈負(fù)相關(guān)；原因在于隨著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展及城市化進(jìn)程的加快，建設(shè)用地不斷擴(kuò)張，各類用水使得水資源開采量加大，一定程度上減少了徑流量；同時(shí)，大量農(nóng)村人口聚集在城鎮(zhèn)，城鎮(zhèn)化使得不透水面面積大幅增加，清除了土壤侵蝕的來源；此外，相關(guān)工業(yè)設(shè)施及居民市政配套的建設(shè)需要大量河沙，這也使得流域水沙迅速減少[38-39]。未利用地面積與輸沙量呈正相關(guān)，與徑流量呈不顯著正相關(guān)關(guān)系；流域內(nèi)的未利用地多為礦山開采后的荒地，荒地普遍植被覆蓋度較低，地表結(jié)皮較多，造成地表徑流難以入滲，其徑流量和產(chǎn)沙量最大[40]。

3.4.2景觀類型和格局指數(shù)與水沙變化的逐步回歸分析

基于子流域進(jìn)行徑流量、輸沙量與景觀組成、景觀配置之間的冗余分析，通過逐步回歸分析(表4)，在各景觀格局指數(shù)中找到關(guān)鍵指數(shù)。同時(shí)，對(duì)各參數(shù)進(jìn)行共線性檢驗(yàn)[41]，若共線性嚴(yán)重，則表示回歸模型中的解釋變量間存在高度相關(guān)關(guān)系，這將使模型難以準(zhǔn)確估計(jì)。通常利用容差及方差膨脹系數(shù)(VIF)來衡量回歸模型中的共線性程度，當(dāng)容差≤0.1或VIF≥10時(shí)，代表變量間共線性嚴(yán)重。結(jié)果表明，各參數(shù)的容差介于0.12～0.85之間，VIF介于1.0～9.6之間，顯然，各變量間不存在嚴(yán)重的共線性。進(jìn)入徑流量回歸模型的景觀配置因子有LSI和CONTAG，景觀組成因子有耕地占比(FARM)與建設(shè)用地占比(CON)；其中，LSI和CONTAG達(dá)到顯著性水平(p<0.05)。進(jìn)入輸沙量回歸模型的景觀配置因子有LSI和AI，景觀組成因子為草地占比(GRASS)；且均達(dá)到顯著性水平(p<0.05)。在徑流量回歸模型中，LSI、CONTAG和建設(shè)用地為正效應(yīng)，耕地為負(fù)效應(yīng)；在輸沙量回歸模型中，LSI、AI為正效應(yīng)，草地為負(fù)效應(yīng)；其中LSI都是最主要因子。逐步回歸分析結(jié)果表明，景觀復(fù)雜程度是促使水沙變化最重要的景觀格局指數(shù)，其值越大，景觀形狀越復(fù)雜。人類活動(dòng)越頻繁、流域內(nèi)景觀越破碎、景觀類型越復(fù)雜，水土流失越嚴(yán)重。因此，應(yīng)避免人類活動(dòng)對(duì)大范圍林地、草地等景觀的破壞，并提高不同景觀間的連通性，降低景觀破碎化程度，從而有效防止水土流失。

表4 景觀格局與水沙變化的逐步回歸分析Tab.4 Stepwise regression analysis of landscape pattern and water sediment changes

4 討 論

本文從子流域尺度分析了漢江流域上游景觀格局與水沙變化的關(guān)系，也從一定程度上揭示了水土流失發(fā)生的原因。在水土流失綜合治理的過程中，調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)要遵循治理與開發(fā)相結(jié)合的基本原則；同時(shí)，要積極實(shí)行退耕還林等生態(tài)保護(hù)措施，還要注意當(dāng)?shù)亓值?、草地的形狀、位置特征等景觀格局要素的變化。雖然子流域尺度上的景觀格局與水沙變化分析能夠進(jìn)一步細(xì)化流域景觀格局改變的具體空間區(qū)位，但其他學(xué)者[42]的研究表明，當(dāng)?shù)氐娜祟惢顒?dòng)，如對(duì)河道徑流的攔截等，也會(huì)影響流域內(nèi)的水循環(huán)規(guī)律，進(jìn)而對(duì)徑流泥沙的輸運(yùn)產(chǎn)生影響。因此，應(yīng)嘗試從多個(gè)尺度進(jìn)行景觀配置，從而為水資源統(tǒng)籌規(guī)劃與可持續(xù)發(fā)展提供參考。

5 結(jié) 論

本文利用 SWAT 模型還原了漢江流域上游1980—2017年徑流量及輸沙量的變化過程，并分析了38年來該流域水沙變化對(duì)景觀格局的響應(yīng)關(guān)系。

1) 利用SWAT模型模擬漢江流域上游徑流量及輸沙量的變化，率定結(jié)果滿足要求，說明該模型在漢江流域上游的適用性較好。1980—2017年，漢江流域上游徑流量及輸沙量時(shí)空分布不均，具體體現(xiàn)在徑流及泥沙年內(nèi)分配不均，存在變異性；在年際變化上，年徑流量及輸沙量都呈緩慢上升趨勢(shì)。各子流域間的徑流量及輸沙量分配不均，具有較強(qiáng)的空間分布特征，這與研究區(qū)的地形因子、氣候特征及土地利用方式等因素的分布方式密切相關(guān)。

2) 漢江流域上游的主要土地利用類型為耕地、林地和草地。21世紀(jì)以前，由于人類活動(dòng)范圍的擴(kuò)大，大量林地及草地轉(zhuǎn)化為耕地及建設(shè)用地。21世紀(jì)以來，當(dāng)?shù)夭扇×送烁€林等生態(tài)保護(hù)措施，效果顯著。因此，土地利用類型的轉(zhuǎn)換也主要發(fā)生在這三者之間。同時(shí)，流域內(nèi)各景觀格局指數(shù)基本穩(wěn)定，景觀總體結(jié)構(gòu)未發(fā)生重大變化。但也表現(xiàn)出斑塊數(shù)減少、破碎化程度增加、景觀分割度升高、聚集度下降和景觀復(fù)雜度上升的特征。

3) 景觀組成因子及景觀配置因子與流域水沙間的相關(guān)關(guān)系各不相同。從整體上來看，植被覆蓋率提高可有效減少徑流量及輸沙量，從而防止水土流失現(xiàn)象的發(fā)生。景觀格局的斑塊間越連通、團(tuán)聚性越好并且斑塊形狀越復(fù)雜，徑流量及輸沙量的增幅越大，越易造成水土流失；當(dāng)景觀格局多樣性提高時(shí)，徑流量隨之增大且輸沙量減少，對(duì)水土保持具有顯著的積極意義。經(jīng)逐步回歸分析發(fā)現(xiàn)，景觀復(fù)雜程度(LSI)是影響水沙變化最重要的景觀格局指數(shù)。人類活動(dòng)越頻繁、流域內(nèi)景觀越破碎、景觀類型越復(fù)雜，水土流失越嚴(yán)重。因此，應(yīng)避免人類活動(dòng)對(duì)大范圍林地、草地等景觀的破壞，降低景觀破碎化程度，提高景觀間的連通性，從而有效防止水土流失。