，， ，孙金， ，付浩

(1.长江科学院 a.农业水利研究所；b.水土保持研究所，武汉 430010； 2.武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点试验室，武汉 430072)

基于水文水动力耦合模型的平原湖区土地利用变化对排涝模数的影响

罗文兵1a，2，王修贵2，乔伟1a，孙金伟1b，钱龙2，付浩龙1a

(1.长江科学院 a.农业水利研究所；b.水土保持研究所，武汉 430010； 2.武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点试验室，武汉 430072)

为准确模拟平原湖区土地利用变化对排涝模数的影响，选取湖北省四湖流域螺山排区作为研究区，利用构建的SCS-MIKE11耦合模型计算不同时期土地利用类型下的排涝模数，分析土地利用变化对排涝模数的影响，并通过设置不同水旱比、水面率和地面硬化率的组合，对土地利用变化条件下的排涝措施进行模拟优化。结果表明：在10 a一遇的1 d暴雨3 d排除和3 d暴雨5 d排除的标准下， 2011年土地利用方式下求得的排涝模数比1994年求得的排涝模数大，分别增加了159.3%和33.6%；在保持水旱比和水面率不变的情况下，地面硬化率每增加1%，1 d和3 d暴雨下排涝模数分别增加0.005 m3/(skm2)和0.003 m3/(skm2)；在保持水旱比和地面硬化率不变的情况下，水面率每增加1%，1 d和3 d暴雨下排涝模数分别减小0.016 m3/(skm2)和0.012 m3/(skm2)；在保持水面率和地面硬化率不变的情况下，水旱比每增加0.1，1 d暴雨和3 d暴雨下排涝模数分别减小0.004 m3/(skm2)和0.003 m3/(skm2)。因此，除了增加排涝泵站的排涝流量外，减少地面硬化率(例如采用透水路面)、增加水面率和水旱比也是除涝减灾的有效措施。研究成果可为土地利用变化条件下平原湖区排涝模数的确定和排涝措施的制定提供参考。

平原湖区；排涝模数；土地利用方式；SCS模型；MIKE11 模型

1 研究背景

随着人类活动的影响加剧，平原湖区土地利用变化显著，如围湖造田、快速城市化等，影响排区产汇流过程，显著改变了一定排涝标准下的排涝模数[1]，从而对排区排涝提出了新的要求。因此，有必要开展平原湖区土地利用变化对排涝模数的定量影响研究，为土地利用变化条件下的排涝模数确定提供依据。

目前，关于排涝模数的研究主要集中在计算方法和影响因素方面。在计算方法方面，如意大利、希腊、法国和西班牙等国家，在小流域农业排区广泛使用连续法、运动法和综合流量过程线法(SCS)等，都取得了很好的效果[2]。在国内，采用平均排除法[3-4]、经验公式法[5-6]、单位线法[7]、水量平衡法[8-11]、推理公式法[12]以及河网水力学模型法[13-14]等进行排涝模数计算。在影响因素方面，主要集中在排涝模数与水面率、调蓄容积、综合径流系数、地面硬化率、水旱比、灌溉方式、排涝面积之间的定量关系等方面[8-9,15-17]。如排涝模数分别随着水面率、调蓄容积和水旱比的增加而减小，而随着综合径流系数、地面硬化率的增加而增大，水稻间歇灌溉下的排涝模数比传统灌溉小[1]。

可见，相关研究主要集中在单个因素的影响，而针对涉及多个因素的土地利用变化对排涝模数影响的研究较少。在已有研究[1]中采用的是经验公式法和平均排除法，不能反映不同排区的水网、植被覆盖和地面硬化程度对排区产汇流的影响，难以系统和深入分析土地利用变化对排涝模数的影响机理。鉴于此，本文选择湖北省四湖流域的螺山排区作为研究区，构建SCS-MIKE11耦合模型进行排涝模数计算，定量分析土地利用变化对排涝模数的影响，并对土地利用变化下的排涝措施进行了模拟优化。

2 SCS-MIKE11耦合模型构建及排涝模数计算

2.1 研究区概况

螺山排区位于湖北省四湖流域南部，北面以四湖总干渠和洪排主隔堤为界，西部和南部抵长江干堤，东抵螺山电排渠，总排水面积935.5 km2，耕地面积为527.0 km2(其中水田309.0 km2、旱田218.0 km2)。该区地势低洼，排水不畅，尤其在汛期，受长江水位顶托，易受涝灾。该区地势自西北向东南方向倾斜，地面高程23.0～28.0 m，是湖北省监利县地势最低区域。排区共有沙螺干渠、前进河、丰收渠等12条排水支渠汇入螺山总排渠，该渠宽度为40.0～100.0 m，渠底高程19.0～22.3 m；排区内有螺山和杨林山2个一级排水泵站，总设计排水流量210.0 m3/s；还有多处二级泵站，总装机容量为13 495 KW，装机流量126.6 m3/s，排水面积为378.8 km2。排区的概化水系见图1。

图1 螺山排区概化水系Fig.1 Generalized drainage system of the Luoshandrainage area

2.2 研究区土地利用变化

选取排区土地利用资料较齐全的1994年和2011年进行研究，其土地利用方式见表1。

表1 不同时期土地利用方式的比较Table 1 Comparison of land-use patterns indifferent time periods

注：表中数据以占国土总面积的百分比表示，数据来源于《四湖地区湿地农业持续发展研究》、《1994年湖北省监利县国民经济和社会发展统计资料》和《荆州统计年鉴2012》

由表1可知，在过去17 a间，排区土地利用变化十分显著。面积变化幅度从大到小依次为：建筑用地、其他用地、水域、水田和旱地,其中，建筑用地、其他用地和水域的变化较明显。排区水域和其他用地的面积呈减少趋势，两者的减幅均较大，其中，水面率由1994年的20.3%减小到2011年的10.3%；建设用地的面积呈增加趋势，增幅较大，地面硬化率由1994年的1.0%增加到2011年的32.1%。而耕地总体变化不大，其中水田、旱地变化幅度相对较小，水旱比(这里定义为水田面积与耕地总面积之比)由1994年的0.7增加到2011年的0.8。可见，建设用地的大幅增加和水域、其他用地的大幅减少是排区1994—2011年期间土地利用变化的主要趋势。排区土地利用的转化方式主要有水域、水田、其他用地转化为建设用地以及旱地转化为水田。排区土地利用变化是多种因素综合作用的结果，主要受人口增长、经济发展、城市化进程以及有关土地利用政策(如保护耕地、维护生态平衡)等因素的影响[18]。

2.3 SCS-MIKE11耦合模型构建及验证

对于产流模拟选用由美国农业部水土保持局(Soil Conservation Service)研制的小流域设计洪水模型——SCS模型[19]。该模型具有结构简单、所需资料容易获取、输入参数少、适应性广、可操作性好以及精度较高等优点[20]，并能描述不同植被覆盖、土壤和前期土壤湿润程度条件下的降雨径流关系，对于排区产流计算有一定的指导意义。汇流则采用由丹麦水力研究所(Danish Hydraulic Institute，简称DHI)开发的河网一维数学模型MIKE11进行模拟[21-22]。其具有算法可靠、计算稳定、界面友好、前后处理方便、对各类水工建筑物有强大的模拟功能等突出优点，同时在防洪排涝等水利工程设计中，比传统的计算方法更高效和准确[23]。本文利用SCS在产流计算方面的广泛适应性以及MIKE11在河网汇流模拟中的强大功能，将二者耦合实现对排区的涝水产汇流模拟。并针对平原湖区的特点，对SCS模型的水面产流和MIKE11模型的闸泵模拟进行了改进，详见文献[24]。

主要率定的参数为CN值和糙率系数。其中，CN值根据研究区的土地利用和土壤类型来确定。根据产流特点将排区土地利用类型分成水田、旱地(包括荒地)、水面、建筑用地和其他5种类型，分别计算5种土地利用类型的CN值，根据其占总面积的比例加权计算得到综合CN值。根据排区实际情况修正了作物生长期的前期土壤湿润状况(AMC)等级划分条件。并根据漳河灌区[25]等地实际经验初定CN值范围。通过率定得到CN值：在3种土壤湿润程度即干旱、平均和湿润下，CN分别取值为31，47，62。率定后的河道糙率取值为0.03。率定和验证结果表明，所建耦合模型具有良好的适应性，可应用于排区排涝计算。具体参数的确定及适用性验证参见文献[24]。

2.4 排涝标准确定

排涝标准一般包括设计暴雨重现期、暴雨历时和排涝时间。设计暴雨重现期一般采用5～10 a一遇[26]，设计暴雨历时一般采用1，3，7 d等时段，设计排涝天数视设计暴雨历时不同而异，旱作物为1～3 d，水稻为3～5 d[26]。根据湖北省平原区现有排涝标准，选取10 a一遇1 d暴雨3 d排除和3 d暴雨5 d排除的设计标准进行排涝计算。

2.5 排涝模数计算

采用排区内的螺山、朱河和尺八3个雨量站1960—2011年共52 a的日降雨量资料进行排频得到10 a一遇重现期下的设计暴雨，并根据典型雨型推求设计暴雨过程，接着根据研究区河网水系、土地利用情况等对排区进行分区，利用SCS模型对各分区进行产流模拟，然后通过SCS汇流单位线将各子区的产流量汇至各分区对应的河道入口，并将这部分水量作为旁侧入流(外边界条件)引入到MIKE11模型的河网中进行排涝计算。

3 结果与讨论

3.1 土地利用变化对排涝模数的影响

通过上述分析可知，近17 a来，排区内不透水面积较大的城市建筑用地的急剧增加和具有较大调蓄能力的水域面积的减少，改变了排区的排涝特性，因此有必要定量分析土地利用变化对排涝模数的影响。以1994年和2011年土地利用方式为基础，利用构建的水文与水动力学耦合模型计算10 a一遇1 d暴雨3 d排除和3 d暴雨5 d排除的排涝模数，计算结果见表2。

表2 不同时期排涝模数的比较

由表2可知，在10 a一遇1 d暴雨3 d排除和3 d暴雨5 d排除的标准下，计算得到的排涝模数分别由1994年的0.09 m3/(skm2)和0.22 m3/(skm2)增加到2011年的0.22 m3/(skm2)和0.29 m3/(skm2)，增加的比例分别为159.3%和33.6%。可见，同一排涝标准下，以2011年土地利用方式为基础求得的排涝模数比1994年求得的排涝模数大。通过前面的分析可知，排区土地利用的变化主要体现在城镇建设用地面积的急剧增加和水域面积的缩减。主要的转化方式为水域、水田和其他用地转化为建设用地以及旱地转化为水田。水域、水田和其他用地转化为建设用地，由于城镇建设用地的径流系数相比水域、水田和其他用地大，而水域、水田具有一定的调蓄能力，产流少，故导致产流量增加；而旱地转化为水田，由于汛期水田具有一定的调蓄能力，产流少，而旱地产流较大，故导致产流量减少[27]，但其转化的面积较少，故总体上产流量呈增加趋势，即在2011年土地利用条件下计算得到的径流量和洪峰流量均大于1994年土地利用条件下的计算结果，从而导致2011年计算得到的排涝模数均比1994年的大。由于土地利用类型的改变，即使在同一排涝标准下，也必须提高排水工程的排涝能力。因此，随着经济社会的发展，城市化进程的加快，一些地区的现有排涝能力显得不足，其中土地利用变化是其主要原因之一。

3.2 涝灾治理措施模拟分析

排区土地利用方式的显著变化，导致产流和洪峰增大，降低了现有工程的排涝能力，从而对排涝提出了更高的要求。因此，有必要分析土地利用方式改变下的排涝措施。本文以2011年土地利用方式为基础，利用建立的模型分析了城市化(地面硬化率)、种植结构(水旱种植比例)和蓄泄格局变化(水面率)对排涝模数的影响，通过拟定以上3个因素3个水平的27种组合方案(见表3)，对不同方案进行了模拟优选。

机械设计、制造和自动化的发展需要各种系统模式的共同发展。只有这样，才能提高机械设计、制造和自动化的效率和质量，从而实现设计的进步和效率，使经济效益最大化，有效地降低后期维护的难度。机械设计制造、自动化、模块化的发展是机械制造业未来的发展趋势。生产方式的转变可以使机械生产企业实现模块化。通过模块化的不断改进，可以使企业的生产更加系统化，从而减少企业在生产成本中的资金和材料投资，同时为以后产品的维护提供极大的便利。

表3 不同指标的取值Table 3 Values of different indicators

方案1(即水旱比为0.8，水面率为10.3%，地面硬化率为32.1%)为2011年实际情况。不同方案的计算结果见表4。

以水旱比(x1)、水面率(x2)和地面硬化率(x3)为自变量，排涝模数(y)为因变量，进行多元回归分析，求得回归方程，见表5。

对比表5中方程(1)和方程(6)可知，虽然方程的系数不同，但方程的形式相同，各因素对排涝模数的影响规律相同，即排涝模数分别随着水旱比和水面率的增加而减小，而随着地面硬化率的增加而增大，且3个因素相比水面率对排涝模数的影响>水旱比和地面硬化率的影响，与以往的研究结论一致[1]。

表4 不同方案计算得到的排涝模数Table 4 Drainage moduli calculated by the SCS- MIKE11 model under different schemes

表5 建立的回归方程

当保持现状排涝能力(即排涝模数为0.160 m3/(s·km2))和现状水旱比(即水旱比为0.8)不变时，水面率和地面硬化率的关系见表5中方程(2)和方程(7)及图2所示。

图2 水面率和地面硬化率之间的关系Fig.2 Relationship between water surface ratio and ground hardening rate

图2中的阴影部分即为方程的可行域。可见：1 d暴雨时，水面率的取值范围为6.8%～23.8%，地面硬化率的取值上限则为76.2%；3 d暴雨时，水面率的取值范围为13.0%～38.0%，地面硬化率的取值上限则为62.0%。此外，由图2可知，当地面硬化率为2011年的32.1%，1 d暴雨和3 d暴雨下的水面率则分别应为13.9%和25.8%，即分别需在2011年的基础上增加3.6%和15.5%的水面率；当水面率为2011年的10.3%，1 d暴雨下的地面硬化率则应为15.7%，即需在2011年的基础上减少16.4%的地面硬化率，而在3 d暴雨时，即使地面硬化率减为0，也无法保持现状排涝能力不变，此时的排涝模数为0.187 m3/(s·km2)，比现状排涝模数大16.7%。此外，在2011年土地利用方式的基础上，每增加1%的地面硬化率，为保持现状排涝能力不变，1 d暴雨和3 d暴雨下则需分别增加水面率0.2%和0.4%。可见，由地面硬化率增加导致的排涝模数增大，可通过增加水面率来抵消，且在增加相同比例时，水面率增加对减轻排涝压力的作用大于地面硬化率增加对加剧排涝压力的作用。

在保持现状水旱比(即水旱比为0.8)和水面率(即水面率为10.3%)时，排涝模数(y)与地面硬化率(x3)的线性方程见表5中方程(3)和方程(8)。

可见，排涝模数随着地面硬化率的增加而增大，与上述的分析一致。此外，地面硬化率每增加1%，导致1 d暴雨和3 d暴雨下排涝模数分别增加0.005 m3/(s·km2)和0.003 m3/(s·km2)。

可见排涝模数随着水面率的增大而减小，与上述的分析一致。此外，水面率每增加1%，导致1 d暴雨和3 d暴雨下排涝模数分别减小0.016，0.012 m3/(s·km2)。

在保持现状水面率(即水面率为10.3%)和地面硬化率(即地面硬化率为32.1%)时，排涝模数(y)与水旱比(x1)的线性方程见表5中方程(5)和方程(10)。

可见排涝模数随着水旱比的增加而减小，与上述的分析一致。此外，水旱比每增加0.1，导致1 d暴雨和3 d暴雨下排涝模数分别减小0.004，0.003 m3/(s·km2)。

综上所述，为了减少涝灾损失，除了增加排涝流量外，减少地面硬化率(例如采用透水路面)、增加水面率和水旱比也是除涝减灾的有效措施。并且增加水面率相对于减少地面硬化率和增加水旱比对于减轻排涝压力的作用更明显。

4 结 论

本文选择四湖流域的螺山排区作为典型区，在构建SCS-MIKE11耦合模型的基础上，进行排涝计算，并量化研究了土地利用方式改变对排涝模数的影响。

(1) 以2011年土地利用方式为基础，在10 a一遇1 d暴雨和3 d暴雨的标准下，建立了排涝模数与水旱比、水面率和地面硬化率之间的线性关系，结果表明水旱比、水面率与排涝模数负相关，而地面硬化率与排涝模数正相关。

(2) 在10 a一遇1 d暴雨3 d排除和3 d暴雨5 d排除的标准下，在2011年土地利用方式下求得的排涝模数比1994年求得的排涝模数大，增加的比例分别为159.3%和33.6%。可见，由于土地利用方式的改变，即使在排涝标准不变的条件下，也必须提高排水工程的排涝能力。

(3) 在保持水旱比和水面率不变的情况下，地面硬化率每增加1%，导致1 d暴雨和3 d暴雨下排涝模数分别增加0.005，0.003 m3/(s·km2)；在保持水旱比和地面硬化率不变的情况下，水面率每增加1%，导致1 d暴雨和3 d暴雨下排涝模数分别减小0.016，0.012 m3/(s·km2)；在保持水面率和地面硬化率不变的情况下，水旱比每增加0.1，导致1 d暴雨和3 d暴雨下排涝模数分别减小0.004，0.003 m3/(s·km2)。可见，为了减少涝灾损失，除了增加排涝泵站的排涝流量外，减少地面硬化率(例如采用透水路面)、增加水面率和水旱比也是除涝减灾的有效措施。

需要说明的是，本文仅考虑了1994—2011年土地利用的时间序列变化，未考虑其空间变化，而随着经济社会的快速发展和人类活动影响的加剧，土地利用空间变化显著，从而影响排涝模数计算，限于篇幅，本文未对此进行研究。此外，在后续研究中可针对泵站增容、建设调蓄区和调整种植结构等措施进行模拟优选，从而更进一步为除涝减灾措施的制定提供参考依据。

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Effects of Land-use Change on Drainage Modulus in Plain Lake AreaBased on a Coupled Hydrological and Hydrodynamic Model

LUO Wen-bing1,2, WANG Xiu-gui2, QIAO Wei1, SUN Jin-wei3, QIAN Long2, FU Hao-long1

(1.Agricultural Water Conservancy Department, Yangtze River Scientific Research Institute, Wuhan 430010, China; 2.State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China; 3. Soil and Water Conservation Department, Yangtze River Scientific Research Institute, Wuhan 430010, China)

An SCS-MIKE11 coupled model was built to calculate the drainage moduli of plain lake area with different land-use patterns, and the effect of land-use change on drainage modulus was analyzed. Drainage measures in the background of land-use change were simulated and optimized by setting different combinations among proportions of paddy field to dry land area, water surface ratio, and ground hardening rate. The Luoshan drainage area in the Four-lake Drainage Basin in Hubei Province was selected as study area. Results revealed that the drainage modulus in 2011 was larger than that in 1994 under the same land-use pattern. According to the water logging control standards (10-year rainstorm for one day and draining for three days, 10-year rainstorm for three days and draining for five days), the drainage modulus increased by 159.3% and 33.6% respectively from 1994 to 2011. When water surface ratio and proportion of paddy field to dry land area kept unchanged, the drainage modulus under one-day rainstorm and three-day rainstorm increased by 0.005 m3/(skm2) and 0.003 m3/(skm2) respectively as ground hardening rate increased by 1%; the drainage modulus under one-day rainstorm and three-day rainstorm decreased by 0.016 m3/(skm2) and 0.012 m3/(skm2) as water surface ratio increased by 1% when ground hardening rate and proportion of paddy field to dry land area kept unchanged; the drainage modulus under one-day rainstorm and three-day rainstorm decreased by 0.004 m3/(skm2) and 0.003 m3/(skm2) as proportion of paddy field to dry land area increased by 0.1 when ground hardening rate and water surface ratio remained unchanged. Therefore, reducing the ground hardening rate by permeable pavement for example, and increasing the water surface ratio and proportion of paddy field to dry land area in addition to increasing the drainage discharge of pumping stations are effective measures of reducing waterlogging disaster loss. The research results could be used as a reference for reasonable determination of the drainage modulus and formulation of waterlogging control measures under the condition of land-use change in plain lake areas.

plain lake area; drainage modulus; land-use patterns; SCS model; MIKE11 model

2016-11-23；

2017-01-19

国家自然科学基金项目(51509010，51379153，51309106)；“十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAD08B03)；中央级公益性科研院所基本科研业务费资助项目(CKSF2016028/NS，CKSF2016039/NS ，CKSF2015024/NS)；湖北省自然科学基金项目(2016CFB606)

罗文兵(1986-)，男，湖北荆门人，工程师，博士，研究方向为农田排水。E-mail:luowenbing2005_0@126.com

王修贵(1962-)，男，湖北广水人，教授，博士生导师，研究方向为农田排水与水管理。E-mail:wangxg@whu.edu.cn

10.11988/ckyyb.20161226

TV93；S276.1

A

1001-5485(2018)01-0076-06

(编辑：姜小兰)