易 琦，王瑞芳，竇小東，岳鵬翼，李嘉旺，李 蒙

（1.云南大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，昆明 650500；2.云南省氣象服務(wù)中心，昆明 650034；3.中國(guó)氣象局橫斷山區(qū)（低緯高原）災(zāi)害性天氣研究中心，昆明 650034；4.云南省氣候中心，昆明 650034）

0 引 言

流域水文過(guò)程不僅受氣候變化的影響，人類活動(dòng)導(dǎo)致的土地利用和土地覆被變化（Land Use and land Cover Change，以下簡(jiǎn)稱為L(zhǎng)UCC）通過(guò)影響冠層截留、土壤入滲、地表蒸散量（ET）和其他水文參數(shù)，也深刻影響著流域的水文狀況和徑流機(jī)制［1，2］，其中，土地覆被變化劇烈的城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶（Urban-Rural Interface，URI）更應(yīng)成為流域生態(tài)水文變化研究的熱點(diǎn)區(qū)域。

目前，由美國(guó)農(nóng)業(yè)部研發(fā)的SWAT（Soil and Water Assessment Tool）分布式水文模型因使用便利，所需數(shù)據(jù)容易獲取，計(jì)算效率高等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于土地覆被變化對(duì)流域水資源狀況影響的模擬研究［3-8］。例如JIN X［9］、彭彬［10］、KAI M［11］、鄭一寧［12］、孫占東［13］、賈靜［14］、史曉亮［15］等人分別在黑河中游、洱海、閩江、阜平等不同流域尺度上運(yùn)用SWAT模型對(duì)土地覆被變化的水文響應(yīng)進(jìn)行模擬分析，均取得了較好的效果?？梢?jiàn)，SWAT模型可較好的應(yīng)用于土地覆被變化對(duì)河川徑流量影響的模擬分析，然而，公開(kāi)發(fā)表的文獻(xiàn)亦顯示出，近年來(lái)關(guān)于土地覆被變化對(duì)河川徑流量的影響研究雖然較多，但卻主要集中在自然流域，而對(duì)受人類活動(dòng)影響較大、植被變化劇烈的流域尤其是城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶的相關(guān)研究還相對(duì)欠缺。

盤(pán)龍江是滇池的主要入湖河流，被譽(yù)為“昆明的母親河”［16］，水體穿昆明城而過(guò)，流域內(nèi)人口密集，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)烈度大，河道的人為干擾程度較高，流域的植被變化較大，屬典型的城鄉(xiāng)交錯(cuò)帶，然而，關(guān)于盤(pán)龍江流域植被變化對(duì)徑流影響的研究卻鮮有公開(kāi)報(bào)道。而探討流域植被變化對(duì)河川徑流的影響特征與機(jī)理可科學(xué)認(rèn)識(shí)流域不同植被類型的水文效應(yīng)，對(duì)流域生態(tài)恢復(fù)和水資源管理具有突出的現(xiàn)實(shí)意義。因此，本研究以盤(pán)龍江流域?yàn)檠芯繀^(qū)，構(gòu)建適用于盤(pán)龍江流域徑流模擬的SWAT模型；并結(jié)合2007、2014年流域土地利用類型數(shù)據(jù)，通過(guò)設(shè)置不同極端土地利用情景，定量分析不同植被類型對(duì)流域產(chǎn)流的貢獻(xiàn)順序，以及2007-2014年間植被覆蓋類型變化對(duì)徑流過(guò)程與水平的具體影響，并進(jìn)一步探討了流域補(bǔ)水工程、豐枯水期徑流等對(duì)盤(pán)龍江徑流的影響，以期為流域開(kāi)發(fā)與綜合管理提供科學(xué)依據(jù)及決策參考。

1 研究區(qū)概況

盤(pán)龍江（25°03′～25°27′N，102°40′～102°57′E）屬金沙江水系，位于云南省中部的昆明市境內(nèi)，北起昆明市嵩明縣西北部梁王山，南至海埂村滇池東岸入湖口，由東北向西南流經(jīng)昆明市官渡和五華、盤(pán)龍三城區(qū)，至官渡區(qū)福保村附近注入滇池。盤(pán)龍江為入滇池最長(zhǎng)、最主要的河道，全長(zhǎng)約108 km，流域面積約847 km2，平均流量為7.17 m3/s，最大流量為126 m3/s，年徑流量為2.75億m3。盤(pán)龍江流域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，年平均氣溫為15 ℃，年均降水量為1 035 mm，域內(nèi)降水分布不均，雨季（5-10月）降水量占全年的85%～90%［20］。流域內(nèi)的土地利用類型為耕地、林地、草地、水域、城鎮(zhèn)建設(shè)用地和裸地六類，其中耕地、林地、城鎮(zhèn)建設(shè)用地占流域面積92%以上，土壤類型包含水稻土、紅壤、亞熱帶山地紅壤、棕壤和城市不透水層五類［17］。

圖1 盤(pán)龍江流域示意圖Fig.1 Schematic diagram of Panlong River Basin

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 模型輸入數(shù)據(jù)

SWAT 模型的輸入數(shù)據(jù)包括DEM 數(shù)據(jù)、土地利用類型數(shù)據(jù)、土壤類型數(shù)據(jù)、氣象以及水文數(shù)據(jù)。DEM 采用國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)提供的90 m×90 m數(shù)據(jù)，主要用于子流域的劃分、河網(wǎng)生成、坡度及坡長(zhǎng)計(jì)算等；土地利用類型數(shù)據(jù)包含柵格數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，柵格數(shù)據(jù)采用2007年歐空局土地利用數(shù)據(jù)和2014年清華大學(xué)土地利用數(shù)據(jù)，屬性數(shù)據(jù)采用模型自帶的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)；土壤類型數(shù)據(jù)也包含柵格和屬性數(shù)據(jù)，均源自HWSD數(shù)據(jù)庫(kù)；氣象數(shù)據(jù)采用流域周邊三個(gè)縣級(jí)氣象站的1984-2014年降水、氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、太陽(yáng)輻射等氣象數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于云南省氣象局，用于建立SWAT 模型的氣象數(shù)據(jù)庫(kù)及模型輸入數(shù)據(jù)；水文數(shù)據(jù)采用2007-2014年盤(pán)龍江昆明站實(shí)測(cè)逐月徑流數(shù)據(jù)，來(lái)源于云南省水文局，用于輸入SWAT_CUP 進(jìn)行模型參數(shù)的率定和驗(yàn)證。

2.2 模型的建立及參數(shù)率定與驗(yàn)證

通過(guò)查詢HWSD 屬性數(shù)據(jù)表，結(jié)合土壤水文特性軟件SPAW 計(jì)算相關(guān)參數(shù)，進(jìn)而建立流域各土壤類型屬性數(shù)據(jù)庫(kù)；利用SWAT weather 結(jié)合實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)建立流域氣象數(shù)據(jù)庫(kù)；借助SWAT模型、DEM、土壤柵格數(shù)據(jù)、土地利用柵格數(shù)據(jù)，進(jìn)行子流域的劃分與河網(wǎng)定義，最終將盤(pán)龍江流域劃分為34 個(gè)子流域、486 個(gè)水文響應(yīng)單元（HRUs），進(jìn)而初步建立SWAT 模型（2008-2010年作為模型參數(shù)率定期，2011-2013年作為模型驗(yàn)證期）。利用SWAT_CUP，對(duì)與徑流量密切相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行反復(fù)率定和驗(yàn)證，選用決定性系數(shù)R2［公式（1）］與納什效率系數(shù)ENS［公式（2）］作為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦m用性的依據(jù)［18］。

式中：Qo，i為實(shí)測(cè)流量，m3/s；Qp，i為模擬流量，m3/s；Qavg為實(shí)測(cè)流量平均值，m3/s；Qpavg為模擬流量平均值，m3/s）。

R2與ENS取值在0～1 之間，且越接近1，模型擬合度越好。相關(guān)研究表明［2，19-21］：R2＞0.50 時(shí)，模擬結(jié)果符合標(biāo)準(zhǔn)，R2＞0.70時(shí)，模擬結(jié)果精確；ENS≤0.50 時(shí)，模擬結(jié)果不合格，0.50＜ENS≤0.65時(shí)，模擬結(jié)果合格，0.65＜ENS≤0.75時(shí)，模擬結(jié)果良好，0.75＜ENS≤1.00時(shí)，模擬結(jié)果優(yōu)秀。

2.3 極端土地利用情景設(shè)置

為定量研究盤(pán)龍江流域LUCC 對(duì)徑流量的影響情況，在模型擬合精度達(dá)標(biāo)的基礎(chǔ)上，分別設(shè)置4種極端土地利用情景，以分析耕地、林地與草地對(duì)徑流形成的貢獻(xiàn)次序。

基準(zhǔn)情景S0：以盤(pán)龍江流域2014年土地利用類型數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)期，以便與其他情景作對(duì)比分析。

退耕還林情景S1：將2014年土地利用耕地?cái)?shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)換為林地，輸入SWAT 模型，輸出徑流量并與基準(zhǔn)情景S0 進(jìn)行對(duì)比分析，判斷盤(pán)龍江流域耕地與林地產(chǎn)流差異。

退耕還草情景S2：將2014年土地利用耕地?cái)?shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)換為草地，輸入SWAT 模型，輸出徑流量并與基準(zhǔn)情景S0 進(jìn)行對(duì)比分析，判斷盤(pán)龍江流域耕地與草地產(chǎn)流差異。

退林還草情景S3：將2014年土地利用林地?cái)?shù)據(jù)全部轉(zhuǎn)換為草地，輸入SWAT 模型，輸出徑流量并與基準(zhǔn)情景S0 進(jìn)行對(duì)比分析，判斷盤(pán)龍江流域林地與草地產(chǎn)流差異。

3 結(jié)果與分析

3.1 參數(shù)率定與驗(yàn)證

利用SWAT_CUP，對(duì)與徑流量密切相關(guān)的CN2（SCS 徑流曲線系數(shù)）、ALPHA_BF（河岸貯水的基流因子）、REVAPMN（深層地下水再蒸發(fā)系數(shù)）、RCHRG_DP（深蓄水層滲透系數(shù)）等26 個(gè)參數(shù)進(jìn)行反復(fù)率定和驗(yàn)證，將2008年到2010年設(shè)為模型率定期，2011年到2013年設(shè)為模型驗(yàn)證期，最終結(jié)果（圖2）顯示，模型模擬的逐月徑流與實(shí)測(cè)徑流波動(dòng)趨勢(shì)大體一致。昆明站模型率定期的參數(shù)R2和ENS分別為0.67 和0.65，驗(yàn)證期R2和ENS均為0.55（圖2），說(shuō)明SWAT 模型適用于盤(pán)龍江流域的徑流模擬，能夠反映盤(pán)龍江流域逐月徑流過(guò)程，可用于后續(xù)流域內(nèi)不同土地覆被變化對(duì)徑流量的影響研究。

圖2 模擬值與實(shí)測(cè)值比較Fig.2 Comparison of simulated value and measured value

3.2 植被覆蓋變化對(duì)徑流的影響

3.2.1 情景模擬結(jié)果分析

根據(jù)設(shè)置的4種土地利用情景，借助率定后的SWAT 模型，模擬盤(pán)龍江流域不同植被覆蓋情景下的月均徑流量（表1），并進(jìn)行對(duì)比分析。由表1可知，盤(pán)龍江流域不同植被覆蓋情景下，月平均徑流量由大到小依次為：S3（退林還草情景）、S0（基準(zhǔn)情景）、S2（退耕還草情景）、S1（退耕還林情景）。

表1 設(shè)置情景下月均徑流量變化情況Tab.1 Changes in monthly average runoff under setting scenarios

將S1、S2 情景分別與S0 情景對(duì)比可知，退耕還林與退耕還草情景下，流域月均徑流量均呈減小趨勢(shì)，且退耕還林情景下徑流減少較為顯著，降低了2.007 m3/s，占基準(zhǔn)期徑流量的31.70%，退耕還草情景下，流域徑流也略為出現(xiàn)了減少，減小了0.015 m3/s，占基準(zhǔn)期徑流量的0.24%，因此，相對(duì)耕地而言，流域內(nèi)林地和草地如果增多均會(huì)導(dǎo)致河川徑流量的減少，且林地減弱徑流的作用更突出。此外，對(duì)比S3 與S0 情景，在退林還草情景下，流域的徑流相對(duì)基準(zhǔn)期增加了0.013 m3/s，這也進(jìn)一步印證了林地產(chǎn)流量低于草地這一結(jié)論?？梢?jiàn)，在不同植被覆蓋類型對(duì)盤(pán)龍江徑流形成的貢獻(xiàn)中，耕地最強(qiáng)，草地稍次之，而林地最弱，換言之，退耕還林還草會(huì)使得流域河川徑流總量趨于減少。林地枝葉繁茂、層次復(fù)雜，能有效截留大氣降水（全耗于雨后蒸發(fā)），阻滯地表漫流，增大下滲量。由此，林地在引起流域年徑流總量下降的同時(shí)，可使得豐水期流量趨于減少，而枯水期流量則相應(yīng)增大，徑流變化過(guò)程更趨于均勻；而流域草地與耕地對(duì)徑流形成的影響程度大體相當(dāng)，植被層次單一，蓋度無(wú)法比擬林地郁閉度，其涵養(yǎng)水源與防護(hù)土壤沖刷的功能明顯弱于林地。因此，退林還草會(huì)增大流域豐枯水期的徑流變化幅度，不利于區(qū)域的水土保持與水資源管理工作。

3.2.2 流域內(nèi)實(shí)際植被覆蓋變化及其對(duì)徑流的影響

盤(pán)龍江流域土地利用類型分布（表2）顯示，流域內(nèi)的主要土地利用類型為耕地、林地和城鎮(zhèn)建設(shè)用地，三者面積占流域面積的比例高達(dá)92%以上，其中林地是研究區(qū)的主導(dǎo)景觀。從2007年到2014年的8年間，盤(pán)龍江流域土地利用類型變化顯著，主要是林地與草地、城鎮(zhèn)建設(shè)用地之間的轉(zhuǎn)化。整體上，耕地面積略微縮?。?0.66%），而林地減少幅度較大（-7.31%），可以推斷減少的林地絕大部分轉(zhuǎn)化為草地和城鎮(zhèn)建設(shè)用地，草地占比則有較明顯的提高（5.05%），隨著城市化進(jìn)程的加快和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積有一定程度的擴(kuò)張（2.82%），而城鎮(zhèn)用地屬不透水層，其產(chǎn)匯流作用明顯強(qiáng)于林地，草地的產(chǎn)匯流作用也強(qiáng)于林地，因此，流域內(nèi)土地利用類型的現(xiàn)實(shí)變化會(huì)加快并增大流域內(nèi)的產(chǎn)匯流，從而加劇徑流過(guò)程的年內(nèi)變化，不利于流域的水土保持與洪旱災(zāi)害防治。

表2 盤(pán)龍江流域土地利用類型面積占比 %Tab.2 Proportion of land use types in the Panlong River Basin

3.3 其他因素對(duì)盤(pán)龍江徑流變化的影響

3.3.1 水利工程對(duì)盤(pán)龍江徑流的影響

考慮到牛欄江-滇池補(bǔ)水工程對(duì)盤(pán)龍江徑流的影響，以2013年底牛欄江-滇池補(bǔ)水工程試運(yùn)行的時(shí)間為分界點(diǎn)，將盤(pán)龍江流域2007-2014年徑流量的年際、年內(nèi)變化分別劃分為兩個(gè)階段進(jìn)行分析。

年際變化方面，2007-2013年補(bǔ)水工程運(yùn)營(yíng)前，盤(pán)龍江年徑流量的變化范圍在3.20～6.84 m3/s 之間，多年平均徑流量為4.20 m3/s，且變化趨勢(shì)明顯趨于下降［圖3（a）］；2014年牛欄江-滇池補(bǔ)水工程運(yùn)營(yíng)后，盤(pán)龍江年徑流量相對(duì)于其他年份異常增多，比2007-2013年間的多年平均徑流量增多了11.46 m3/s［圖3（a）］，這主要是因?yàn)榕诮?滇池補(bǔ)水工程運(yùn)營(yíng)后，每年可向滇池補(bǔ)水5.66億m3，因此，2014年盤(pán)龍江徑流量大幅度增加。

年內(nèi)變化方面，2007-2013年間，盤(pán)龍江1-12月的月均徑流量總體上呈先增大后減小的趨勢(shì)，于8月達(dá)年內(nèi)最大流量8.3 m3/s，12月為年內(nèi)最小流量2.8 m3/s；而2014年，各月徑流量的變化趨勢(shì)整體上與2007-2013年各月徑流量的變化趨勢(shì)相反，呈先減小后增大的趨勢(shì)，5月年內(nèi)流量最小為8.8 m3/s，12月年內(nèi)流量最大為23.2 m3/s［圖3（b）］。顯然，補(bǔ)水工程運(yùn)行后1-12月的徑流量均明顯高于2007-2013年同期的平均徑流量，且補(bǔ)水工程對(duì)于盤(pán)龍江枯水期（11-12月、1-4月）的補(bǔ)水量明顯高于豐水期（5-10月）的補(bǔ)水量［圖3（b）］，徑流調(diào)節(jié)作用明顯。

3.3.2 豐枯水期對(duì)盤(pán)龍江年徑流的影響

圖4展示了盤(pán)龍江徑流總量相對(duì)于前一年的變化情況。仍以補(bǔ)水工程運(yùn)行時(shí)間為分界點(diǎn)，可見(jiàn)，2007-2013年間，枯水期徑流總量相對(duì)于前一年的變化趨勢(shì)，除2008年外其他年份均與年徑流總量相對(duì)于前一年的變化趨勢(shì)一致，而豐水期徑流總量變化趨勢(shì)除2008、2011、2012年與年徑流總量變化趨勢(shì)一致，且2011、2012年變化總量與枯水期差別不大外，其余2009、2010、2013年的變化趨勢(shì)均與年徑流變化趨勢(shì)均相反。因此，總體上，2007-1013年間，補(bǔ)水工程運(yùn)行前，盤(pán)龍江枯水期徑流總量的變化是年徑流總量趨勢(shì)變化的主要原因。再結(jié)合圖4 和圖3b 可知，在補(bǔ)水工程運(yùn)行后的2014年，豐水期徑流總量、枯水期徑流總量和年徑流總量相對(duì)于2013年均顯著增多，但枯水期徑流總增加量明顯大于豐水期徑流總增加量，這說(shuō)明補(bǔ)水工程運(yùn)行后的2014年枯水期徑流總量的變化仍然是年徑流總量變化的主要原因。由此可見(jiàn)，在植被覆蓋結(jié)構(gòu)變化突出的盤(pán)龍江流域，枯水期徑流總量的變化是年徑流總量趨勢(shì)變化的主要原因。這與李浩等人在雅魯藏布江流域研究結(jié)果相同［22］。

圖3 2007-2014年盤(pán)龍江流域年、月徑流量變化Fig.3 The average monthly flow of the Panlong River Basin from 2007 to 2014

圖4 盤(pán)龍江徑流總量相對(duì)于前一年的變化Fig.4 Changes in the total runoff of the Panlong River relative to the previous year

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié) 論

（1）依托建立的SWAT模型，模擬分析盤(pán)龍江流域不同植被覆蓋情景下的月均徑流量，結(jié)果顯示：林地、草地和耕地3 種土地利用類型對(duì)流域河川徑流的產(chǎn)流貢獻(xiàn)為耕地最強(qiáng)，草地稍次之，與耕地對(duì)徑流形成的影響程度大體相當(dāng)，而林地最弱。

（2）2007-2014年間，盤(pán)龍江流域植被覆蓋結(jié)構(gòu)變化顯著。其中，林地面積下降了7.31%，相對(duì)幅度較大，草地和城鎮(zhèn)建設(shè)用地則分別增加了5.05%、2.82%，減少的林地應(yīng)絕大部分轉(zhuǎn)化為了草地和城鎮(zhèn)建設(shè)用地，林地面積的大幅度減少和草地、城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積的明顯增加雖然增強(qiáng)了流域的產(chǎn)匯流作用，但卻加劇了徑流的年內(nèi)變化，導(dǎo)致流域植被涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)徑流功能的弱化。

（3）根據(jù)盤(pán)龍江流域植被覆蓋結(jié)構(gòu)的變化，結(jié)合研究期內(nèi)盤(pán)龍江年徑流量及豐、枯水期月徑流量的歷年變化趨勢(shì)分析，發(fā)現(xiàn)2007-2013年年徑流總量呈下降趨勢(shì)，而補(bǔ)水工程運(yùn)行后的2014年徑流量明顯增加，且枯水期的徑流增加量明顯高于豐水期，徑流調(diào)節(jié)作用明顯?？傮w上，枯水期徑流量的變化應(yīng)是2007-2014年盤(pán)龍江年徑流量趨勢(shì)變化的主要原因。

4.2 討 論

目前在流域土地覆被變化對(duì)河川徑流量的影響相關(guān)研究中，針對(duì)同一土地利用類型面積的減少，能夠?qū)е铝饔驈搅髁康募觿』驕p緩的問(wèn)題還未達(dá)成共識(shí)，推導(dǎo)可能是與區(qū)域異質(zhì)性和氣候異質(zhì)性有關(guān)。就林地、草地和耕地3 種土地利用類型產(chǎn)流能力強(qiáng)弱而言，郭軍庭［23］等人認(rèn)為草地大于耕地，郝芳華［24］等人認(rèn)為林地大于耕地。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，耕地對(duì)徑流的形成貢獻(xiàn)最大，草地次之，林地最弱，這與竇小東［25］、史曉亮［26］、王鈺雙［27］等人的研究結(jié)果一致。因此，盤(pán)龍江流域未來(lái)在進(jìn)一步提高植被覆蓋率的同時(shí)，應(yīng)更重視植樹(shù)造林工作，以更好發(fā)揮流域綠地系統(tǒng)涵養(yǎng)水源、防治水土流失的生態(tài)功能。

研究中SWAT 模型可以較好的用于盤(pán)龍江流域的徑流模擬，但率定期（R2和ENS分別為0.67和0.65）與驗(yàn)證期（R2和ENS均為0.55）的模擬結(jié)果均未達(dá)到精確或優(yōu)秀標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)與流量資料系列較短、季風(fēng)環(huán)流的強(qiáng)弱變化，以及流域內(nèi)水工設(shè)施（如松華壩水庫(kù)、牛欄江-滇池補(bǔ)水工程和清水海引水供水工程等）的不同程度調(diào)蓄有關(guān)；同時(shí)，作為穿越昆明主城南北向的最主要河道，盤(pán)龍江流域范圍內(nèi)的人類活動(dòng)烈度很高，生產(chǎn)、生活及其他各項(xiàng)事業(yè)的用、排水等也會(huì)極大干擾徑流過(guò)程，這些因素都會(huì)不同程度影響模型的模擬精度。綜上所述，流域自然過(guò)程與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)徑流變化的影響以及最大生態(tài)效益林、草比例等方面還有待更全面、深入的研究。