盛 菲,刘士余*,戴余典,关兴中,卢静媛

濂水流域景观生态风险变化对洪水的影响

盛 菲1,刘士余1*,戴余典1,关兴中2,卢静媛2

(1.江西农业大学国土资源与环境学院,江西省鄱阳湖流域农业资源与生态重点实验室,江西 南昌 330045；2.江西省水文监测中心,江西 南昌 330002)

以赣南濂水流域为研究区,分析1995～2020年流域的景观格局变化以及全流域、子流域尺度的景观生态风险时空变化特征,采用HEC-HMS模型模拟流域120场暴雨在1995、2005年景观格局情景下的洪水过程,并借助Spearman相关分析探究景观生态风险变化对洪水的影响.结果显示:有林地始终为流域内面积占比最高的景观类型,其他林地在1995～2005年变化剧烈,建设用地在2005～2020年增幅较大.在全流域尺度,1995、2005、2020年的景观生态风险指数平均值分别为0.0621、0.0543、0.0532,景观生态风险整体呈下降趋势,主要由高等级向低等级转变;在子流域尺度,W170、W180、W210、W260子流域的景观生态风险呈下降趋势,W140、W230子流域先减后增,W220子流域先增后减;景观生态风险在1995～2005年的变化更为强烈.景观生态风险指数变化率与洪峰流量、洪水总量变化率相关系数箱型图的平均值分别为0.616、0.603,景观生态风险变化对洪水影响较大,且对洪峰流量的影响整体高于洪水总量.

景观生态风险；洪水；HEC-HMS模型；全流域；子流域

随着社会经济的发展,人类活动对流域水文过程的影响愈发强烈[1].其中,土地利用变化导致的景观格局演变是人类活动的主要体现,并通过影响降雨截留、土壤入渗、蒸发散等过程改变流域的产汇流机制[2].洪水是流域产汇流过程的产物,也是一种破坏性较强的极端水文现象[3].研究表明,景观格局变化对洪水过程影响显著,景观类型的均衡化分布和连通性降低导致洪峰流量增加[4-5],绿化景观斑块面积、景观聚集度和连通性的增大,对洪水径流可起到较好的削减作用[6].可知,景观单元的结构组成和空间配置将直接影响洪水的形成过程,使洪水径流、洪峰流量等要素发生变化.

研究还表明,流域的景观格局变化也会引起景观生态风险变化[7].基于景观角度的生态风险评价成为学者们关注的热点.迄今为止,已有诸多研究[8-11]从景观生态学视角构建生态风险评价模型,通过景观生态风险指数分析流域生态风险时空格局演变特征,并指出高生态风险区主要分布于人类活动强度较高区域,而低生态风险区主要分布于人类活动强度较低的林地和草地,流域整体景观生态风险随着各等级风险区的变化而变化.可以看出,流域尺度的景观生态风险评价可较好地表征人类活动对流域生态系统的影响以及生态风险的空间分布[12].

综上可知,流域景观格局变化既会导致景观生态风险的变化,也会影响洪水的形成过程,使得景观生态风险与洪水之间存在必然联系[13].但目前关于景观生态风险变化对洪水的影响研究尚不多见,值得进一步深入探讨.因此,本文以赣南濂水流域为研究区,基于1995～2020年的土地利用数据,分析流域景观格局变化特征,探析全流域尺度和子流域尺度的景观生态风险时空变化特征,采用HEC-HMS模型模拟流域场次暴雨在1995、2005年景观格局情景下的洪水过程,并探究景观生态风险变化对洪水的影响.旨在为流域的景观格局合理配置、洪水灾害防治等提供科学依据.

1 资料与方法

1.1 研究区概况

濂水为赣江左岸支流,流经安远、于都、会昌3县,发源于赣州市安远县欣山镇,在会昌县庄口镇流入贡江,随后汇入赣江.该流域气候类型属亚热带湿润季风气候,具有雨量充沛、气候温和、日照充足等特点.年均降雨量为1596.5mm,降雨主要集中在3～9月.年均径流深为787.1mm,洪水多发生在4～6月.地形以低山丘陵为主,东南西高、北低,海拔介于97～ 1078m之间.土壤类型主要为红壤,植被类型以马尾松林和杉木林为主.

羊信江水文站(25°18′21″N,115°23′15″E)设立于1958年,位于安远县版石镇竹篙仁村(图1),是濂水流域的主要控制站点,也是区域代表性水文站.本文选取该水文站的控制范围作为研究区,集水面积为569km2,全部位于安远县境内.流域生态环境优越,林草覆盖率达87%.

图1 濂水流域示意及生态风险小区划分

1.2 数据来源

1965～2020年降雨量摘录表来源于江西省水文监测中心羊信江水文站及黄屋、上山教、屋背岗、江头、兴地、龙头6个配套雨量站,面降雨量采用泰森多边形法加权平均得到;洪水水文要素摘录表来源于羊信江水文站.根据中国气象局规定:24h降雨量达到50mm或12h降雨量达到30mm以上的强降雨称为“暴雨”[14],在暴雨场次的划分过程中,将降雨间歇时间6h作为两次降雨的分界.洪水过程指自基流起涨至最大流量,并回落至接近涨水前流量的过程.据此,本文整理得到1965～2020年120场暴雨的降雨、径流数据.

土地利用数据来源于中科院资源环境科学与数据中心数据平台(http://www.resdc.cn).在景观类型提取过程中,结合研究区情况,将濂水流域景观类型分为耕地、有林地、灌木林、疏林地、其他林地、草地、水域、建设用地和未利用地9种.

1.3 研究方法

1.3.1 景观生态风险指数构建 为将景观生态风险指数(ERI)空间化,在综合考虑研究区范围和景观斑块面积大小的基础上,本文将濂水流域划分为177个2km×2km的生态风险小区(图1),分别计算各小区景观生态风险指数,将其赋值给中心点,并借助克里金插值法得到整个流域的景观生态风险分布状况[9,13].

本文景观生态风险指数的构建涉及到景观破碎度指数、景观分离度指数、景观分维数指数、景观干扰度指数、景观脆弱度指数和景观损失度指数,其具体计算过程及生态学含义详见表1[15-16].

表1 景观生态风险指数计算

1.3.2 HEC-HMS水文模型 HEC-HMS(水文工程中心水文模型系统)是一种分布式水文模型,包括流域模块、气象模块、控制运行模块和时间序列模块,本文采用该模型模拟流域场次暴雨的洪水过程.在模型构建过程中,将濂水流域划分为W140、W170、W180、W210、W220、W230和W260等7个子流域(图2),每个子流域中的降雨—径流过程包括降水损失、地表径流、基流及河道汇流.本文采用“SCS曲线数损失法”计算降水损失(截留、渗透、蓄水、蒸发散的总和);采用“Snyder单位线法”计算地表径流,模拟净雨量(总降雨量减去降水损失)的地表径流过程,即将净雨量转换为某个位置的径流;采用“消退基流法”计算基流;采用“马斯京根法”进行河道洪水演进,模型中将每个河段单元概化成一段河流,再通过演进方法进行实际计算[3,17].

图2 濂水流域HEC-HMS模型结构

同时,本文选择洪水总量相对误差(RE)、洪峰流量相对误差(RE)、峰现时差(∆)、确定性系数(Nash)评价模拟结果的精度,RE和RE的许可误差范围为0～20%、∆的许可误差范围为0～3h、Nash达到0.6以上,模拟精度符合要求[18].

1.3.3 Spearman相关分析 Spearman相关分析是一种非参数统计方法,对原始数据的分布无要求,可检验两个变量的关联程度和方向,当相关系数的绝对值大于0.4时,认为变量之间具有中等程度以上的相关性[13],且当<0.05(0.01)时,相关性显著(极显著).

本文采用该方法探究景观生态风险变化对洪水的影响,具体分析步骤为:基于景观生态风险评价结果,得到7个子流域在1995年和2005年的景观生态风险指数,据此计算景观生态风险指数变化率;采用HEC-HMS模型模拟场次暴雨在1995、2005年景观格局情景下7个子流域的洪水过程,并计算洪水总量变化率、洪峰流量变化率;最后,采用Spearman相关分析得到景观生态风险指数变化率与各场次暴雨洪水总量变化率、洪峰流量变化率的相关系数.

2 结果与分析

2.1 景观格局变化特征

从濂水流域1995～2020年的景观类型图(图3)可知,有林地分布于整个流域,为主导景观类型,耕地、疏林地、灌木林、其他林地主要分布在流域中部.1995～2005年,耕地、有林地、灌木林、疏林地均减少,其他林地大幅增加,主要是由于退耕还林工程的实施、果园的规模化开发等人类活动所致;2005～2020年,建设用地增幅较大,其主要原因是城镇化建设使得流域内道路和建成区面积上升.与2005～2020年相比,1995～2005年流域景观格局的变化更为强烈.

图3 1995～2020年濂水流域景观类型

2.2 景观生态风险时空变化特征

基于克里金插值结果,运用自然间断点分级法将濂水流域景观生态风险划分为5个等级,分别为低风险(ERI£0.042)、较低风险(0.0420.081).

2.2.1 全流域尺度 由图4可知,流域景观生态风险等级分布表现为外低内高.低风险区集中在流域外围,主要景观类型为有林地和灌木林;较低风险区和中风险区紧邻低风险区,以有林地、灌木林、疏林地景观为主;较高风险区和高风险区分布在流域中部,以耕地、其他林地景观为主.整体上看,流域的景观生态风险分布具有区域性和异质性特征.

通过计算可得,1995、2005、2020年濂水流域的ERI平均值分别为0.0621、0.0543、0.0532,说明研究时段内流域景观生态风险整体呈下降趋势.图5显示,1995年流域的主要景观生态风险类型为较低风险、中风险和较高风险,共占76.1%;而2005、2020年的主要风险类型为低风险、较低风险和中风险,分别共占78.9%、81.7%.1995～2005年,流域低风险区和较高风险区的面积占比变化最大,其中低风险区由12.7%上升至31.1%,较高风险区由25.7%下降至8.6%;2005～2020年,流域各等级风险区的面积占比变化相对较小.总体而言,濂水流域景观生态风险主要由高等级向低等级转变.

图4 1995～2020年濂水流域景观生态风险空间分布

图5 1995～2020年濂水流域不同等级景观生态风险的面积占比

2.2.2 子流域尺度 全流域尺度的景观生态风险分布仅能体现整体变化,基于子流域尺度的景观生态风险分析能更好地反映空间差异.由表2可知, 1995～2020年,W170、W180、W210、W260子流域的ERI平均值呈下降趋势,W140、W230子流域先减后增,W220子流域先增后减.W220、W260子流域的ERI平均值均处于较高水平,主要原因是这2个子流域内稳定性较差的耕地、其他林地占比较高,生态系统相对脆弱.还可看出,1995～2005年子流域的ERI平均值变化较大,而2005～2020年的变化相对较小.

表2 1995～2020年7个子流域景观生态风险指数变化

2.3 景观生态风险变化对洪水的影响

由上文可知,1995～2005年濂水流域的景观格局和景观生态风险变化更为强烈,因此本文基于该时段探究流域景观生态风险变化对洪水的影响.

2.3.1 参数率定与模型验证 本文分别在1995年和2005年的景观格局情景下率定一套参数,用于参数率定与模型验证的为当年或相邻年份的场次暴雨洪水,评价结果见图6.可以看出,用于率定和验证的8场暴雨洪水的确定性系数(Nash)、峰现时差(∆)、洪水总量相对误差(REW)和洪峰流量相对误差(REQ)均在误差范围内,模拟值与实测值拟合程度较高,且用于验证的4场暴雨洪水的确定性系数均达到0.92以上.说明HEC-HMS模型模拟精度符合要求,整体模拟效果较好.

图6 参数率定与模型验证结果评价

2.3.2 景观生态风险变化的洪水响应 本文基于景观生态风险评价结果和120场暴雨洪水的模拟结果,通过Spearman相关分析建立7个子流域的景观生态风险指数变化率与各场次暴雨洪水总量、洪峰流量变化率的关系(图7).

图7显示,景观生态风险指数变化率与洪峰流量变化率相关系数箱型图的平均值、中位数、上四分位数、下四分位数、上边缘、下边缘分别为0.616、0.643、0.679、0.536、0.786、0.429,景观生态风险指数变化率与洪水总量变化率相关系数箱型图对应的特征值分别为0.603、0.607、0.679、0.536、0.857、0.393,表明景观生态风险变化对大部分场次暴雨洪水影响较强.从平均值和中位数来看,景观生态风险与洪峰流量的相关系数整体高于洪水总量;从上、下四分位数来看,景观生态风险与洪峰流量、洪水总量相关系数的分布较为集中;从上、下边缘来看,景观生态风险与洪水总量相关系数箱型图的上边缘高于洪峰流量,而下边缘低于洪峰流量.总体而言,景观生态风险变化对洪峰流量的影响高于洪水总量,这可能因为洪峰流量为瞬时值,而洪水总量的大小取决于整个洪水过程[19].

图7 濂水流域景观生态风险—洪水相关系数

为进一步反映景观生态风险变化对洪水的影响,本文选取流域内6场典型场次暴雨洪水,结合其特征值进行分析.由表3可以看出,1974-08-11、1976-08-10、1983-06-03这3场暴雨洪水对应的洪水总量较大、洪峰流量较高、洪水历时较长,得到的景观生态风险与洪水总量、洪峰流量相关系数较低;而1992-09-05、2001-05-09、2002-08-05这3场暴雨洪水对应的洪水总量较小、洪峰流量较低、洪水历时较短,得到的景观生态风险与洪水总量、洪峰流量相关系数较高.说明对于大洪量、高洪峰、长历时的场次暴雨洪水,外界因素的作用十分有限,而小洪量、低洪峰、短历时的场次暴雨洪水较易受外界因素的影响[20].

表3 典型场次暴雨洪水特征值

注:*表示相关性显著.

同时,为反映洪水对景观生态风险变化的空间响应特征,本文以1992-09-05这场暴雨洪水为例,列举流域出口处和各子流域的HEC-HMS模型模拟结果(表4).

表4 场次暴雨洪水模拟结果(1992-09-05)

由表4可知,2005年景观格局情景下的模拟结果与1995年相比,除W220子流域的洪水总量、洪峰流量增大外,其他子流域及流域出口处均减小,这与流域景观生态风险变化特征较为一致.为探究W220子流域模拟结果增大的原因,本文对其景观类型与景观生态风险分布进行分析.图8显示,1995～ 2005年,W220子流域的其他林地存在大面积扩张且表现为聚集性发展,进而导致高风险区面积增加、景观生态风险上升;同时,流域内其他林地主要为柑橘、脐橙等,果园开发导致地表扰动增大、植被结构单一,使得植被垂直结构对降雨的调节分配作用大大降低,从而影响该子流域的滞蓄洪水功能[21].

3 讨论

本文结果显示,1995～2020年濂水流域的景观生态风险整体呈下降趋势,主要是因为有林地、灌木林、疏林地、耕地等优势景观类型的景观脆弱度指数下降、对外界干扰的敏感程度减弱,进而降低了景观生态风险.此外,流域景观生态风险变化对洪水影响较大,且两者变化特征较为一致.流域内经历了退耕还林工程的实施,耕地面积减少、林地面积增加导致的景观格局整体变化,有助于截留和拦蓄降雨、吸收和阻滞地表径流、改良土壤孔隙结构、提高土壤入渗能力,进而影响流域的产汇流过程,起到削减洪峰和洪水总量的作用[21].且景观生态风险可反映自然因素和人类活动对景观格局的综合作用[22],景观生态风险水平的变化表征各因素对流域生态系统威胁程度的改变,这将对场次暴雨的洪水过程产生一定影响.

同时,景观生态风险的空间分布一定程度上体现了景观结构的分布规律,生态风险集聚程度与人类活动强度相匹配[23-26].例如,W220子流域内的其他林地在1995～2005年大面积扩张,使得高风险区面积增加,导致景观生态风险上升,且该子流域的洪水总量、洪峰流量模拟值也相应增大.由此可知,即使全流域尺度的景观生态风险和洪水特征值呈下降趋势,仍可能存在景观生态风险和洪水特征值增加的子流域.且研究表明,在各类景观面积基本一致时,景观结构的不同也会对流域生态风险产生重要影响[13].因此,在流域景观规划与配置过程中,一方面,应全面考虑景观生态风险和洪水在空间上的分布及变化,并重点关注高风险区域,尽可能避免稳定性较差的景观大面积聚集发展;另一方面,合理配置各景观类型,提高景观的连通性和多样性.

4 结论

4.1 1995～2020年,濂水流域主导景观类型始终为有林地,且分布于整个流域;1995～2005年,流域内耕地、有林地、灌木林、疏林地的面积均减少,其他林地呈大面积扩张;2005～2020年,建设用地面积增幅较大.整体上看,1995～2005年流域的景观格局变化更为强烈.

4.2 在全流域尺度,1995、2005、2020年濂水流域的ERI平均值分别为0.0621、0.0543、0.0532,景观生态风险呈下降趋势,在空间上的分布表现为外低内高,低风险区、中风险区、较高风险区的面积占比在1995～2005年变化较大,其中低风险区占比由12.7%上升至31.1%,中风险区、较高风险区占比分别由29.4%、25.7%下降至21.5%、8.6%;在子流域尺度,ERI平均值在1995～2005年的变化较大,且该时段内W220子流域的景观生态风险上升,ERI平均值由0.0679上升至0.0691,其他子流域的均下降.

4.3 Spearman相关分析表明,景观生态风险指数变化率与洪峰流量、洪水总量变化率相关系数箱型图的平均值分别为0.616、0.603,中位数分别为0.643、0.607,景观生态风险变化对大部分场次暴雨洪水影响较强,对洪峰流量的影响整体高于洪水总量,且小洪量、低洪峰、短历时的场次暴雨洪水更易受影响.

[1] Shahid M, Cong Z, Zhang D. Understanding the impacts of climate change and human activities on streamflow: a case study of the Soan River basin, Pakistan [J]. Theoretical & Applied Climatology, 2017, 134:205-219.

[2] Croke B F W, Merritt W S, Jakeman A J. A dynamic model for predicting hydrologic response to land cover changes in gauged and ungauged catchments [J]. Journal of Hydrology, 2004,291(1/2):115-131.

[3] 盛 菲,曾建玲,刘士余,等.场次暴雨条件下降雨和植被变化对洪水影响的定量评估——以彭冲涧小流域为例[J]. 应用生态学报, 2020,31(11):3805-3813.Sheng F, Zeng J L, Liu S Y, et al. Quantitatively evaluate the effects of precipitation and vegetation variation to flood under the condition of single rainstorm: A case study of Pengchongjian small watershed, Jiangxi, China [J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2020,31(11):3805-3813.

[4] 刘传铭.基于HEC-HMS模型的流域景观格局变化洪水效应模拟分析[D]. 福建:福建师范大学, 2018.Liu C M. The simulation analysis of the effect of landscape pattern changes on flood based on HEC-HMS [D]. Fujian:Fujian Normal University, 2018.

[5] 林炳青,陈兴伟,陈 莹,等.流域景观格局变化对洪枯径流影响的SWAT模型模拟分析[J]. 生态学报, 2014,34(7):1772-1780.Lin B Q, Chen X W, Chen Y, et al. Simulations and analysis on the effects of landscape pattern change on flood and low flow based on SWAT model [J]. Acta Ecologica Sinica, 2014,34(7):1772-1780.

[6] Kim H W, Park Y. Urban green infrastructure and local flooding: The impact of landscape patterns on peak runoff in four Texas MSAs [J]. Applied Geography, 2016,77:72-81.

[7] 何庆港,蔡海生,张学玲,等.基于景观格局及元胞自动机-马尔科夫模型的县域生态风险评价——以江西省婺源县为例的实证研究[J]. 林业经济, 2020,42(8):50-63. He Q G, Cai H S, Zhang X L, et al. Assessment on ecological risk of counties based on landscape pattern and CA-Markov model: Empirical study on wuyuan county in Jiangxi province [J]. Forestry Economics, 2020,42(8):50-63.

[8] 杨 伶,邓 敏,王金龙,等.近40年来洞庭湖流域土地利用及生态风险时空演变分析[J]. 生态学报, 2021,41(10):3929-3939.Yang L, Deng M, Wang J L, et al. Spatial-temporal evolution of land use and ecological risk in Dongting Lake Basin during 1980～2018 [J]. Acta Ecologica Sinica, 2021,41(10):3929-3939.

[9] 张学斌,石培基,罗 君,等.基于景观格局的干旱内陆河流域生态风险分析——以石羊河流域为例[J]. 自然资源学报, 2014,29(3):410-419.Zhang X B, Shi P J, Luo J, et al. The ecological risk assessment of arid inland river basin at the landscape scale: A case study on Shiyang River Basin [J]. Journal of Natural Resources, 2014,29(3):410-419.

[10] Chen Y L, Zou W M, Karimian H, et al. Landscape ecological risk assessment and driving factor analysis in Dongjiang river watershed [J]. Chemosphere, 2022,307(P3):135835.

[11] Zhang X M, Du H M, Wang Y, et al. Watershed landscape ecological risk assessment and landscape pattern optimization: Take Fujiang River Basin as an example [J]. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 2021,27(9/10):2254-2276.

[12] Singh K, Kumar V. Hazard assessment of landslide disaster using information value method and analytical hierarchy process in highly tectonic Chamba region in bosom of Himalaya [J]. Journal of Mountain Science, 2018,15(4):808-824.

[13] 袁 玉,方国华,陆承璇,等.基于景观生态学的城市化背景下洪灾风险评估[J]. 地理学报, 2020,75(9):1921-1933.Yuan Y, Fang G H, Lu C X, et al. Flood risk assessment under the background of urbanization based on landscape ecology [J]. Acta Geographica Sinica, 2020,75(9):1921-1933.

[14] GB/T 28592—2012 降水量等级 [S].GB/T28592-2012 Precipitation Grade [S].

[15] 于 航,刘学录,赵天明,等.基于景观格局的祁连山国家公园景观生态风险评价[J]. 生态科学, 2022,41(2):99-107.Yu H, Liu X L, Zhao T M, et al. Landscape ecological risk assessment of Qilian Mountain National Park based on landscape pattern [J]. Ecological Science, 2022,41(2):99-107.

[16] 刘希朝,李效顺,蒋冬梅.基于土地利用变化的黄河流域景观格局及生态风险评估[J]. 农业工程学报, 2021,37(4):265-274.Liu X C, Li X S, Jiang D M. Landscape pattern identification and ecological risk assessment using land-use change in the Yellow River Basin [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021,37(4):265-274.

[17] 李向新.HEC-HMS水文建模系统原理•方法•应用[M]. 北京:中国水利水电出版社, 2015.Li X X. Principle, method and application of HEC-HMS hydrological modeling system [M]. Beijing: China Water & Power Press, 2015.

[18] 李娟芳,王文川,车沛沛,等.HEC-HMS模型和TOPMODEL模型在东庄流域山洪预报的应用研究[J]. 水电能源科学, 2019,37(3):50-53,8.Li J F, Wang W C, Che P P, et al. Application research on HEC-HMS Model and TOPMODEL Model in mountain flood forecasting of Dongzhuang Watershed [J]. Water Resources and Power, 2019,37(3): 50-53,8.

[19] 王红亚,吕明辉.水文学概论[M]. 北京:北京大学出版社, 2006.Wang H Y, Lü M H. Introduction to hydrology [M]. Beijing:Peking University Press, 2006.

[20] Fei S, Shiyu L, Ting Z, et al. Quantitative assessment of the impact of precipitation and vegetation variation on flooding under discrete and continuous rainstorm conditions [J]. Ecological Indicators, 2022, 144,109477.

[21] 赵 阳,余新晓,郑江坤,等.气候和土地利用变化对潮白河流域径流变化的定量影响[J]. 农业工程学报, 2012,28(22):252-260.Zhao Y, Yu X X, Zheng J K, et al. Quantitative effects of climate variations and land-use changes on annual streamflow in Chaobai river basin [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012,28(22):252-260.

[22] 孙丽蓉,马 静,周冬梅,等.石羊河流域景观生态风险时空分布特征[J]. 生态科学, 2022,41(2):194-203.Sun L R, Ma J, Zhou D M, et al. Temporal and spatial distribution characteristics of landscape ecological risk in the Shiyang River basin [J]. Ecological Science, 2022,41(2):194-203.

[23] 武泽民,余哲修,李 瑶,等.滇池流域土地利用演变及景观生态安全评价研究[J]. 西南林业大学学报(自然科学), 2021,41(3):122-129.Wu Z M, Yu Z X, Li Y, et al. The Study of Land Use Evolution and Landscape Ecological Security Evaluation in Dianchi Lake Basin [J]. Journal of Southwest Forestry University (Natural Sciences), 2021, 41(3):122-129.

[24] 熊 鹰,汪 敏,袁海平,等.洞庭湖区景观生态风险评价及其时空演化[J]. 生态环境学报, 2020,29(7):1292-1301.Xiong Y, Wang M, Yuan H P, et al. Landscape ecological risk assessment and its spatio-temporal evolution in Dongting Lake area [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2020,29(7):1292-1301.

[25] 张 月,张 飞,王 娟,等.基于LUCC的艾比湖区域生态风险评价及预测研究[J]. 中国环境科学, 2016,36(11):3465-3474. Zhang Y, Zhang F, Wang J, et al. Ecological risk assessment and prediction of Ebinur Lake region based on Land use/Land cover change [J]. China Environmental Science, 2016,36(11):3465-3474.

[26] 尉 芳,刘 京,夏利恒,等.基于LUCC的陕西渭北旱塬区景观生态风险评价[J]. 中国环境科学, 2022,42(4):1963-1974. Wei F, Liu J, Xia L H, et al. Landscape ecological risk assessment in Weibei dryland region of Shaanxi Province based on LUCC [J]. China Environmental Science, 2022,42(4):1963-1974.

Impact of landscape ecological risk change on flood in Lianshui watershed.

SHENG Fei1, LIU Shi-yu1*, DAI Yu-dian1, GUAN Xing-zhong2, LU Jing-yuan2

(1.College of Land Resources and Environment, Key Laboratory of Poyang Lake Watershed Agricultural Resources and Ecology of Jiangxi Province, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China；2.Jiangxi Hydrology Monitoring Center, Nanchang 330002, China)., 2023,43(10)：5466～5474

The Lianshui watershed located in southern Jiangxi province was selected to examine changes in landscape pattern from 1995 to 2020, as well as the temporal and spatial variation characteristics of landscape ecological risk at both the whole watershed and sub-watershed scales. The HEC-HMS model was utilized to simulate the flood process of 120 rainstorm events in the studied watershed under different landscape pattern scenarios for 1995 and 2005.Furthermore, Spearman correlation analysis was conducted to investigate the influence of changes in landscape ecological risk on floods.The results revealed that forested land constituted the primary landscape type with the highest area proportion within the watershed. However, other woodland experienced significant changes between 1995 and 2005, while construction land exhibited a substantial increase from 2005 to 2020.At the whole watershed scale, average values of the landscape ecological risk index were found to be 0.0621 (in 1995), 0.0543 (in 2005), and 0.0532 (in 2020), indicating a decreasing trend in overall landscape ecological risk, transforming from high level to low level. At a more detailed sub-watershed scale analysis, it was observed that certain sub-watersheds such as W170, W180, W210, and W260 displayed a downward trend regarding their respective levels of landscape ecological risk over time. However, W140 and W230 exhibited a dynamic change pattern characterized by an initial decrease followed by an increase. Finally, W220 demonstrated an opposite trend with an initial increase followed by a subsequent decrease. The period between 1995 and 2005 witnessed dramatic shifts in terms of landscape ecological risk levels. The average correlation coefficient values depicted in the box plots between the rate of change in the landscape ecological risk index and the rate of change in peak flow and total flood volume were 0.616and 0.603, respectively. The fluctuations observed in the landscape ecological risk within the watershed had a significant impact on flooding, with a greater influence on peak flow compared to total flood volume.

landscape ecological risk；flood；HEC-HMS model；whole watershed；sub-watershed

X826

A

1000-6923(2023)10-5466-09

2023-03-20

国家自然科学基金资助项目(31960331);江西省水利科技项目(202223YBKT28);江西省重点研发计划项目(20212BBG71014)

* 责任作者, 教授, 397013250@qq.com

盛 菲(1996-),女,江西吉安人,江西农业大学博士研究生,研究方向为水土保持与森林水文.发表论文10余篇.438000270@qq.com.

盛 菲,刘士余,戴余典,等.濂水流域景观生态风险变化对洪水的影响 [J]. 中国环境科学, 2023,43(10):5466-5474.

Sheng F, Liu S Y, Dai Y D, et al. Impact of landscape ecological risk change on flood in Lianshui watershed [J]. China Environment Science, 2023,43(10):5466-5474.