基于SWAT 模型的阜平流域土地利用/ 覆被变化的径流响应

2020-06-09郑一宁吴鑫淼郄志红胡艾霖

河北农业大学学报 2020年2期

郑一宁，张蕾，吴鑫淼，郄志红，胡艾霖

（河北农业大学城乡建设学院，河北保定 071001）

2000 年，联合国粮农组织（FAO）关于乡村集水区水土关系的讨论报告集中关注土地利用变化对水资源的影响, 强调理解不同用地类型在集水区尺度上水文效应的重要性［1-2］。土地利用变化的水文响应研究以往采用实验流域或者特征变量时间序列法，但这2 种方法均存在局限性［3］，随着3S 技术发展，基于物理基础的分布式水文模型的开发和应用越来越成熟，其中以美国研发的SWAT 模型（Soil and water assessment tool）研究及应用最为广泛［4］。SWAT 模型研发始于20 世纪90 年代初，由于其开放源代码，适用于模拟和预测复杂流域长时间尺度的水文、泥沙、物质循环变化过程，目前已广泛应用于水文状况、水资源评价、水质评估、土地利用及管理、气候变化影响等方面的研究［5］。由于SWAT 模型可根据土地利用/覆盖类型，土壤类型和表面坡度进一步划分为多个水文响应单位（HRU），能够从空间上模拟土地利用变化的水文响应过程，基于水文响应单元尺度研究能够更加适应水文边界的不规则性，下垫面空间分布的不均匀性，故，可为更加准确地分析土地利用变化与水文响应关系提供科学依据［6-7］。

阜平县地处太行山深处，是革命老区、国家扶贫开发工作重点县和国家划定的燕山——太行山集中连片特困地区扶贫攻坚试点县，可持续发展需求紧迫［8］。但在其致力于摆脱贫困发展经济的过程中，随着种植业、畜牧业、林果业等的发展推进，土地格局发生了很大变化，势必会对流域水资源与水环境产生一定的影响，定量地评价土地利用/覆盖（LUCC）对径流的影响，识别土地利用变化与水文响应过程的相关关系，可为该地区水土资源可持续利用提供重要科学依据。

1 研究区域概况

阜平县地处河北省保定市西部，太行山东麓，经度113.64 ～114.31°E，纬度38.78 ～39.37°N，流域总面积2 210 km2，为大清河水系的重要支流［9］。阜平流域地形主要以山地为主，地势复杂多变，流域内重峦叠嶂，连绵起伏，地势由西北向东南降低，海拔高度在200 ～2 200 m 之间，其中海拔2 000 m以上的山峰有4 座，东部和中部海拔较低，为浅山地带，河谷纵横，此地带水田、梯田分布较多，为流域主要种植地区。流域土壤主要包括棕壤土、褐土、草甸土、水稻土、沼泽土等，地质岩性以片麻岩为主，此外还有浅粒岩、大理岩、石英岩等。流域气候属于大陆性季风气候，冬季气候寒冷干燥，夏季温和湿润，多年平均降雨量约550 mm，年平均气温12.6 ℃，最高温度降雨量年际变化较大，年内分布不均，主要降雨集中于6—9 月［10］。

2 数据来源与处理

需建立空间数据库（数字高程，土地利用图，土壤利用图）以及属性数据库（土壤数据，气象数据，水文数据）。其中地形数字高程图（DEM）来源于STRM 数据集（http://strm. csi. cgiar. org/），空间分辨率为30 m。土壤数据来源于1∶100 万土壤数据中国土壤数据库（HWDS），数据分辨率为 1 km，并通过SPAW 软件计算得出相关土壤属性数据（有效田间持水率，土壤湿密度，土壤饱和导水率）；气象数据（最高、最低气温，平均风速，20—20 时降水量，相对湿度，日照时数）来源于保定和阜平气象站1990—2010 年的数据。土地利用图来源于国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据共享平台(http://www.geodata.cn)，土地利用类型总共划分为农业用地，林地，草地，人工表面，水域5 大类。

3 SWAT 模型介绍及模拟结果评价

3.1 SWAT 模型建立

SWAT 模型是根据水量平衡原理对流域产汇流进行模拟演算。水量平衡方程如下［11］：

式中SWt为土壤最终含水量，mm；W0为最初含水量，mm；Qi为第i 天降水量，mm；Qsurf为地表径流量，mm；Em为蒸散发量，mm；Rdeep为入渗量，mm；Rgw为浅层回归流，mm。

SWAT 模型主要由水文过程子模型，土壤侵蚀子模型，污染负荷子模型组成［12］。SWAT 模型创建是借助GIS 软件，将相关参数输入，如地形图，土地利用图，土壤属性图，气象数据等，利用流域DEM 和实际水系，通过面积计算，划分出流域单元。并带入重分类后的流域土地利用数据和土壤空间分布数据，每个子流域进一步划分出若干个HRU，HRU 是拥有相同的土地利用、土壤类型和坡度级别的均质体，也是SWAT 模型中最基本的运算单元。模型的计算首先在HRU 水平上进行，计算完成后汇总到子流域水平，最后由各个子流域汇总到流域总出口［13］。总体来说，将气象资料、数字高程图作为模型固定的条件，通过改变土地利用/覆盖类型、土壤属性、坡度值提取，输出不同土地利用/覆盖下年、月、日径流量变化情况，完成SWAT 模型建立。阜平流域共划分17 个子流域，386 个HRU。

3.2 参数率定与模型验证

利用SWAT-CUP 程序进行参数自动率定。通过对参数的不断筛选调整，最终确定了10 个对阜平流域径流模拟结果影响较大的参数，如表1 所示。在此基础上，应用SWAT-CUP 中的SUFI-2（Sequential Uncertainty Fitting Version 2）优化算法进行参数自动率定，基于阜平流域水文站点1990—1999 年实测的月径流量数据，率定参数的最终取值如表1 所示。

表1 阜平流域SWAT 模型率定参数及取值Table 1 SWAT calibration parameters and fitted values in Fuping watershed

率定参数后，基于阜平流域水文站点2000—2009 年实测月径流量数据，根据纳什效率系数Ens，相关系数R2，对模型适用性进行评价。Ens和R2的计算公式为：

参数率定期和模型验证期的模拟效果见图1。参数率定期（1990—1999 年）和验证期（2000—2009 年），R2、Ens均大于0.8，说明模拟的径流变化与实测结果较为吻合，SWAT 模型在阜平流域有较好的适用性，可以模拟该流域径流。

图1 SWAT 模型参数率定与验证结果Fig.1 Calibration and validation results for SWAT model

4 土地利用变化及其对径流的影响分析

4.1 土地利用类型面积变化分析

阜平流域1980、2005、2010 年各土地利用类型分布如图2 所示。土地类型主要包括农业用地，林地，草地，人工表面，水域五大类。草地和林地是阜平流域主要土地利用类型，草地在1980、2005、2010年，面积分别为1 241.11、1 240.33、200.54 km2，所占比例58.88%，58.84%，9.51%，林地面积分别为774.26、775.62、1 812.82 km2，所占比例为36.73%，36.80%，86%；农业用地面积分别为73.48、72.03、48.32 km2，所占比例3.49%，3.42%，2.29%，水域面积依次为19.07、19.07、0.02 km2，所占比例0.9%，0.9%，0.000 9%；2005 年开始出现人工表面，在2005、2010 年面积为0.85、46.21 km2，所占比例为 0.04%，2.19%。

图2 阜平流域1980、2005、2010 年3 期土地利用图Fig.2 Three periods of land use in Fuping watershed

从各子流域土地利用类型分布情况来看如图3所示。

图3 各子流域土地利用分布情况Fig.3 Distribution of land use in each sub-watershed

林地和草地在各子流域中所占比例较大，是主要土地利用类型。除子流域10，草地和林地所占比例在80%以上；农业用地，借助河流耕种、开垦、与水域的分布情况基本一致，主要集中于1、10 号子流域（流域的东北和西南），主要因为该地区海拔在200 ～600 m 之间，属浅山地带，这一地带河谷纵横，沟谷内有水田、梯田分布，河流中有滩地分布，是流域内的主要种植区域；人工表面在2005年后开始出现，主要分布于2、10、11、13 子流域（流域的东北部和中部），东北地区为采矿场，中部为浅山地区，为人类活动的主要场所。

4.2 土地利用时空变化分析

针对阜平流域1980、2005、2010 年3 期土地利用数据，通过转移矩阵定量分析土地类型在不同时期的空间变化以及转移量，从而得到阜平流域土地利用在时间和空间的变化情况（表2—3）。结果表明：阜平流域土地利用类型在时空的变化具有可逆性，土地利用类型互有转出和转入，从整体转移量来讲，1980—2005 年土地利用类型变化较小，主要变化类型是草地、林地以及农业用地，总变化量依次为-0.78、1.26、-1.43 km2，动态度为-0.003%、0.007%、-0.08%。主要位于流域西南地区，以及中部地区，西南地区主要是草地向林地的转入，中部地区是林地向草地的转入，其他地区并无明显土地利用类型之间的转入转出现象。

2005—2010 年土地利用类型变化幅度较大，其中林地和草地变化较为显著。草地面积大幅度下降，总变化量为-1 039.79 km2，动态度-16.77%，主要是草地向林地、农业用地、人工表面转出量分别为 1 007.55、32.79、38.50 km2；林地大幅度增加，总变化量为1 039.20 km2，其动态度为26.74%，主要是由草地、农业用地、水域的转入，转入量分别为1 007.55、51.71、15.1 km2；农业用地、水域同样呈现下降趋势，总变化量分别为-23.73、-19.05 km2，动态度为-6.57%，-19.98%；人工表面作为2005 年后新的土地利用类型出现，人工表面总变化量为45.36 km2，但其动态度为1 070.45%，草地、林地、农业用地均有转入，转移量为38.50、3.39、3.57 km2。水域并未出现变化。主要是由于 2005 年以后阜平根据其地形、地貌，从果林业，香菇种植业等多角度对荒山进行发展。其次，1980 年以来一直紧随国家三北防护林工程步伐，实施太行山绿化工程，大量造林，现如今阜平地区存在大量的油松、洋槐，基本都是这30 年的造林成果。并且，随着人们的收入增长，减少了砍树、割灌木取暖的习惯，植被自然逐渐恢复。因此2010年除原有林地外，出现大量草地转入成林地。2005 年开始，扶贫工作着重于工业，旅游业，交通方向。并且2005 年后流域东北地区出现采矿场，故人工表面出现增长现象。

表2 1980—2005 年土地利用转移矩阵 Table 2 Land use transfer matrix from 1980 — 2005 km2

表3 2005—2010 年土地利用转移矩阵 Table 3 Land use transfer matrix from 2005 — 2010 km2

4.3 土地利用变化对径流的影响

4.3.1 径流时间变化特征将阜平流域1980、2005、2010 年3 期土地利用图带入SWAT 模型中，模拟不同土地利用情景下1990—2009 年不同时间尺度径流变化情况，结果如图4 所示。阜平流域1980、2005、2010 年3 期土地利用情景下，年径流量随时间的变化趋势一致。在1980、2005 年土地利用情景下，年径流呈减少趋势，变化幅度很小，年径流变化量在-0.003 ～0.05 亿m3；2005、2010 年土地利用情景下，年径流呈显著减少，变化幅值较大，年径流减少量为0.011 ～0.77 亿m3。

根据3 期土地利用情景下月径流量变化情况，月径流量变化主要集中于7—9 月，约占全年85%以上。这与阜平流域降雨集中在6—9 份情况基本一致，同时说明降雨分布情况对阜平流域的月径流量有直接影响。1980 年、2005 年土地利用情景下月径流量变化较少，而2010 年土地利用情景下月径流量明显减少，其中7、8、9 月径流减小量分别为0.064、0.093、0.076 亿m3。

图4 3 期土地利用情景下阜平流域年、月径流量及变化Fig.4 Annual and monthly runoff and the changes in three periods of land use

4.3.2 径流空间变化特征阜平流域1980、2005、2010 年3 期土地利用情景下多年平均径流和月均径流空间变化情况如图5 所示。1980、2005、2010 年土地利用情景下，年径流量和月径流空间分布基本一致，并且月径流量主要集中于7—9 月。说明阜平流域径流主要受降雨变化影响，7—9 月为阜平丰水期，降雨量大。子流域6、7、9 林地以及草地所占面积较多，林地、草地的根冠截留能力，和蒸腾能力，能有效地减少降雨达到地表的数量和速度，减缓地表径流的形成的时间［15］，因此子流域6、7、9径流量较小。子流域1、2、11、15、16 中农业用地所占面积比重较大，其中1980、2005 年子流域1 径流量最大，分别为0.308、0.307 亿m3。在2005 年后，阜平经济的发展，工业、交通等逐渐兴起，阜平流域人工表面增多，主子流域2 出现采矿场，造成该地区造成该地区不透水面较多，造成截留、蒸腾能力差，使得该地区径流量较大。故 2010 年土地利用情景下编号为2 子流域径流量最大为0.277 亿m3。

图5 阜平流域年、月均径流空间分布Fig.5 Spatial distribution of annual and monthly average runoff in Fuping basin

通过计算年径流变化量和7—9 月总径流变化量如图6 所示，1980、2005、2010 年土地利用情景下，年、月均径流变化量空间分布一致。在1980、2005 年土地利用情景下，各子流域年、月均径流变化不明显，子流域 2、3、4、5、6、7、8、9、11、17 年均径流和月均径流变化量均为0。其余子流域年均变化量在0.000 018—-0.001 6 亿m3，月均径流变化为0.000 014—-0.001 3 亿m3。

在2005、2010 年土地利用情景下，子流域2 年均径流变化量为0.15 亿m3，月均变化量为其余子流域年均径流量均减少，子流域1、11、16 变化幅度较大，年均变化量为-0.15，-0.1，-0.072 亿m3。月均变化量为-0.093、-0.06、-0.043 亿m3。由于在2005 年后草地，农业用地，向林地大幅度转变，林地根冠截留作用较强，枯叶层具有吸收雨水、调节和过滤地表径流的作用，可以阻留和减缓水分流速，延长水分下渗时间，同时增加地表粗糙度，避免雨水直接打击土壤［16-17］，同时林地土壤层渗透能力较强，增加了土壤下渗量，造成地表径流减少；子流域2 径流量有所增加，是由于该地区草地向人工表面转化，造成该地区不透水面增多，植被覆盖率降低，截留作用降低，且土壤入渗敏感度减少，使得该地区径流量有所增加［18］。