劉珍環(huán),曾祥坤
(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所,北京 100081;2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100081;3.深圳市蕾奧城市規(guī)劃設(shè)計(jì)咨詢有限公司,廣東深圳 518040)
土地利用/覆被變化對(duì)水文的影響是全球環(huán)境變化下水文循環(huán)研究的熱點(diǎn)。IHP、WCRP、IGBP、GWSP 等研究計(jì)劃都密切關(guān)注環(huán)境變化下的水循環(huán)過程[1]。城市化對(duì)流域水文影響的范圍及程度是城市水文研究的難點(diǎn)[2]。城市土地利用中將自然地表轉(zhuǎn)化為不透水表面,由城市地區(qū)的屋頂、道路和鋪砌地磚等組成的不透水表面,減少了透水性地面[3-4],改變了下墊面形式,從而影響區(qū)域的水熱交換,對(duì)區(qū)域的降水再分配產(chǎn)生決定性影響[5-6]。模擬城市不透水表面擴(kuò)展對(duì)城區(qū)徑流量的影響程度,對(duì)城區(qū)防洪設(shè)計(jì)、減少洪澇災(zāi)害有較重要的意義。
SCS 降雨曲線是當(dāng)前國內(nèi)外廣泛用來模擬降雨徑流形成過程的主要方程,因其參數(shù)簡單、使用范圍廣、模擬準(zhǔn)確度高,成為SWAT[7-8]、L-THIA[9]、AGNPS[10]模型等的首選。我國從20 世紀(jì)90 年代開始引進(jìn)SCS 曲線模擬無水文監(jiān)測地區(qū)[11]和城市地區(qū)[12-14]的徑流量。應(yīng)用SCS 降雨曲線模擬城市地區(qū)徑流量時(shí),需要考慮參數(shù)修正[3,15-16]。對(duì)不透水表面面積的變化導(dǎo)致城市徑流量的變化尚未有研究報(bào)道,是值得深入的研究熱點(diǎn)[17]。
深圳市是我國快速城市化的典型地區(qū)之一,經(jīng)歷了近30 a 的大規(guī)模建設(shè),地表覆被變化迅速,水文徑流受到巨大影響。目前已有人研究該地區(qū)徑流的影響[18-20],但這些研究都以土地利用/覆被分類數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),參數(shù)的合理性還有待深入探討[21]。一直以來,不透水表面百分比數(shù)據(jù)的獲取是制約該參數(shù)應(yīng)用于城市水文模擬研究的主要障礙[22]。本研究應(yīng)用遙感技術(shù)獲取城市像元尺度的不透水表面百分比數(shù)據(jù),旨在為城市化地區(qū)的水文研究提供新視角,也為城市發(fā)展面臨的洪澇災(zāi)害等問題的解決提供科學(xué)決策依據(jù)。
深圳市位于廣東省中南部沿海,東臨大亞灣,西瀕珠江口,北與東莞市和惠州市接壤,南與香港特別行政區(qū)僅一河之隔。陸地范圍為東經(jīng)113°45'44″~114°37'21″,北緯22°26'59″~22°51'49″。30 a 來,深圳市從一個(gè)昔日人口只有33 萬、GDP 為2.7 億元的邊陲小鎮(zhèn)發(fā)展為2008 年全市人口876.83 萬、GDP為7 806.54億的集工業(yè)、貿(mào)易、旅游、金融于一體的初具規(guī)模的現(xiàn)代化城市。深圳市共有大小河流310余條,其中流域面積大于10 km2的有69 條,流域面積大于100 km2的有5 條,即深圳河、茅洲河、龍崗河、觀瀾河和坪山河。深圳市境內(nèi)的河流主要以海岸山脈和羊臺(tái)山為主要分水嶺,分成南、西、北3 個(gè)水系。南部諸河注入深圳灣、大鵬灣、大亞灣,稱海灣水系;西部諸河注入珠江口伶仃洋,稱珠江口水系;北部諸河注入東江的一、二級(jí)支流,稱東江水系。多數(shù)河流直接入海,形成小流域。筆者選擇深圳河、大沙河、西鄉(xiāng)河、茅洲河、觀瀾河、龍崗河、坪山河7個(gè)河流流域,和石巖水庫、西麗水庫、深圳水庫、鐵崗水庫4 個(gè)水庫流域,共11 個(gè)不同城市化階段的城市子流域作為研究對(duì)象。這11 個(gè)流域在水系上相互獨(dú)立,無直接的水力聯(lián)系,流域徑流量約占全深圳市徑流量的60%。
研究數(shù)據(jù)主要有遙感、地形、降雨、土壤以及水文監(jiān)測數(shù)據(jù)(表1 ~2)。其中遙感影像主要為8 景Lansat TM/ETM +影像,以軌道號(hào)121/44 和122/44為代表的左右兩景影像拼接覆蓋全境。降雨數(shù)據(jù)為深圳雨量站的1952—2008 年逐日、逐旬的降雨量數(shù)據(jù)。此外,從《深圳市水文年鑒》及自動(dòng)觀測站匯總數(shù)據(jù),得到1960—2008 年間11 個(gè)站點(diǎn)的逐月和年降雨量數(shù)據(jù)。SCS 降雨曲線模型將USDA 分類系統(tǒng)中的土壤綜合為A、B、C、D 4 種類型,分別代表不同下滲率的土壤,其含義見美國土壤調(diào)查委員會(huì)的標(biāo)準(zhǔn)[8]。本研究采用1983 年深圳自然資源調(diào)查成果中的土壤類型圖為基礎(chǔ),對(duì)原土壤類型按照模型參數(shù)需求進(jìn)行歸并。鑒于土壤屬性較為穩(wěn)定,本研究忽略土壤類型的變化。
表1 數(shù)據(jù)來源情況
運(yùn)用線性光譜分離技術(shù)獲取LandsatTM/ETM+在30 m 像元內(nèi)不透水表面百分比數(shù)據(jù)。影像處理過程包括幾何校正、大氣輻射校正、圖像裁切、最小噪音分離、純像元處理、端元收集、線性光譜分離、結(jié)果的檢驗(yàn)與校正等[23]。不透水表面在遙感信息上表現(xiàn)為高反照率與低反照率組合的特征。線性光譜分離的算法為:選取端元,確定典型地物波譜特征;端元組合為植被-高反照率-低反照率-土壤端元;對(duì)水體進(jìn)行掩模處理;應(yīng)用最小二乘法分解像元,公式[24]為
式中:Riλ為第i 個(gè)像元在λ 波段的反射率;fki為第k個(gè)基本組分在第i 個(gè)像元中所占的面積比例;Ckλ為第k 個(gè)基本組分在λ 波段的反射率;εiλ為殘差值。相關(guān)解譯及檢驗(yàn)結(jié)果參見文獻(xiàn)[25]。
徑流模擬采用SCS 降雨曲線模型。SCS 降雨曲線模型是美國水土保持局在1972 年提出的一種用曲線值(CN)計(jì)算徑流量的方法,它可以模擬較長時(shí)間尺度下城市地區(qū)不透水表面百分比的變化對(duì)徑流及水環(huán)境污染的影響程度[26-27]。計(jì)算公式為
當(dāng)Ia=0.2S,且Rd>Ia時(shí),
式中:Qs為日徑流深,mm;Rd為日降雨深,mm;S 為最大持留系數(shù);Ia為包括地表存儲(chǔ)、攔截及滲透的初損雨量。
CN 值是一個(gè)無量綱參數(shù),是SCS 降雨曲線模型的主要參數(shù),用于描述降雨-徑流關(guān)系,可將前期土壤濕潤程度(AMC)、坡度、土壤類型和不透水表面百分比等因素綜合起來。但在長期影響的模擬中,常常忽略前3 者變化帶來的影響,因?yàn)檫@種變化對(duì)一次降雨過程影響較大,但對(duì)年際的影響較小。CN 值把流域下墊面條件定量化,用量化的指標(biāo)來定量反應(yīng)下墊面條件對(duì)產(chǎn)匯流過程的影響。
城市不透水表面百分比是影響地表徑流的主要因素,根據(jù)SCS 降雨曲線對(duì)應(yīng)于地表土壤水文組合條件,將城市不透水表面百分比按照覆蓋度值區(qū)間分為21 個(gè)等級(jí)。卜心國等[28]的研究表明,深圳市的建設(shè)用地大都集中于坡度在5%以下的地區(qū),因此城市地區(qū)需用城市CN 計(jì)算公式進(jìn)行修正[29]:
式中:CNISA為不透水表面像元的CN 值;CNISAO為不透水表面百分比為0 時(shí)的CN 值;IISA為像元的不透水表面百分比。
將不透水表面覆蓋度等級(jí)轉(zhuǎn)化為CN 值。SCS降雨曲線的CN 值是在美國的經(jīng)驗(yàn)值,適用于美國大多數(shù)條件下的自然河流及坡度小于5%的地區(qū),而深圳市的大部分流域坡度大于5%,因此需要對(duì)其進(jìn)行坡度修正。采用以下公式修正[30]:
式中:CN2s為修正后的曲線值;CN3為前期降雨濕潤度較大時(shí)的曲線值;CN2為前期降雨濕潤度平均時(shí)對(duì)應(yīng)的曲線值;Sl為坡度值。
修正后可得到深圳市的不透水表面CN 值的空間分布[31-32],見圖1。模擬軟件為Matlab7.0 及長期水文影響徑流模型L-THIA。
圖1 深圳市不透水表面的CN 值空間分布
將模擬結(jié)果用兩種方法進(jìn)行比較分析:①以不同降雨量雨情代表模型降雨輸入量,4 種雨情分別為小雨(降雨量為6 mm)、中雨(降雨量為20 mm)、大雨(降雨量為45 mm)和暴雨(降雨量為100 mm),比較4 個(gè)年份(指1990 年、1995 年、2000 年和2005年,以下同)的不透水表面百分比對(duì)降雨形成的徑流量的影響,表征的是日徑流量受不透水表面百分比變化的影響程度。②以1960—2008 年間的年降雨量進(jìn)行枯豐年分析:選擇典型的枯豐年,經(jīng)分析發(fā)現(xiàn),1990 年和2005 年分別能代表典型的枯水年和豐水年,以這2 a 的降雨量作為典型年的模型降雨輸入量,比較4 個(gè)年份不透水表面百分比對(duì)年徑流量的影響程度。③在此基礎(chǔ)上模擬4 個(gè)年份的不透表面百分比影響下的年徑流深的空間分布。
由于深圳地區(qū)缺乏長期徑流量監(jiān)測數(shù)據(jù),為了檢驗(yàn)?zāi)P偷哪M效果及適用性,用2007 年在石巖水庫流域的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析[33]。模擬結(jié)果和實(shí)測結(jié)果表明,在小雨和中雨情景下,實(shí)測徑流量略有差別,小雨情景中模擬徑流量比實(shí)測徑流量小11.31%,中雨情景中模擬徑流量比實(shí)測徑流量小12.64%(表2)。整體誤差介于10% ~15%,該模型及參數(shù)設(shè)置能滿足城市地區(qū)的徑流量模擬。
表2 模型模擬結(jié)果與實(shí)測值比較
深圳市11 個(gè)流域的不透水表面百分比的變化在15 a 間擴(kuò)展非???,從1990 年的26.5%擴(kuò)展至2005 年的49.3%,擴(kuò)大了1.9 倍(表3)。而不同的水庫流域和城市地區(qū)流域的不透水表面百分比差異較大,例如深圳河流域的不透水表面百分比已達(dá)56.4%,而作為重要水源地的西麗水庫流域則只有34.3%。幾個(gè)有主干河流流經(jīng)的城市地區(qū)的流域不透水表面百分比在2005 年超過了50%。這種變化主要源于深圳市在近15 a 來的快速城市化過程迅速將透水性地表改變?yōu)椴煌杆砻妗?/p>
表3 1990—2005 年深圳市流域的不透水表面百分比
為定量比較不同降雨量情況下不透水表面擴(kuò)展對(duì)日徑流量變化的影響,選擇4 種降雨量情景,分別代表小雨、中雨、大雨及暴雨(表4)。結(jié)果表明,不透水表面擴(kuò)展對(duì)日徑流量有顯著性影響;當(dāng)降雨情景為小雨時(shí),2005 年的不透水表面造成的日徑流量比1990 年時(shí)高136.2%;中雨時(shí),這一比例下降到83.7%;大雨時(shí)為59.5%;而暴雨時(shí)最低為40.8%。從不透水表面擴(kuò)展對(duì)城市地區(qū)徑流量的影響可以看出,不透水表面的擴(kuò)展對(duì)小雨雨情的影響顯著大于暴雨雨情,這與實(shí)際狀況一致。降雨量是控制徑流量的主要因素。
表4 不同降雨量情景下的不透水表面擴(kuò)展導(dǎo)致的日徑流量變化
運(yùn)用典型年情景下的降雨量情況對(duì)年徑流量的響應(yīng)變化進(jìn)行比較,以確定不透水表面增長對(duì)年徑流量的影響。對(duì)歷史降雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,1990 年降雨量為1 396.9 mm,屬典型的枯水年;2005 年降雨量為2 143.6 mm,屬典型的豐水年??捎眠@2 a 的實(shí)際日降雨量為降雨情景,以1990—2005 年的流域不透水表面百分比為下墊面數(shù)據(jù),比較流域的年徑流量受不透水表面百分比變化的影響。
深圳市年徑流總量受不透水表面面積變化過程影響顯著(表5)??菟曛?,1995 年的年徑流量比1990 年增加26.24%,2000 年比1990 年增加56.34%,而2005 年比1990 年增加54.85%。豐水年與枯水年情景類似,年徑流總量1995 年比1990年增加21.50%,2000 年比1990 年增加44.71%,而2005 年比1990 年增加43.35%。年徑流量以1990—2000 年間增長迅速,2000—2005 年略有減速。雖然豐水年的不透水表面擴(kuò)展對(duì)徑流的影響與枯水年類似,但主要差異表現(xiàn)為增長的幅度顯著小于枯水年,不透水表面擴(kuò)展對(duì)年徑流量的影響,枯水年顯著大于豐水年。
表5 枯豐年情景下不透水表面擴(kuò)展對(duì)年徑流量的影響
運(yùn)用當(dāng)年日降雨量及不透水表面空間分布,模擬4 個(gè)年份的年徑流深的空間分布。模擬結(jié)果(表6)表明,深圳市1990 年像元尺度(30 m×30 m)平均徑流深為313.96 mm,西鄉(xiāng)河徑流深均值最大為374.61 mm,觀瀾河徑流深均值最小為230.27 mm;1995 年的流域像元平均徑流深是1990 年的3 ~4倍,11 個(gè)流域的徑流深均值為982.55 mm,最大徑流深為深圳河的1 124.99 mm,最小徑流深為深圳水庫的896.58 mm;2000 年的流域像元平均徑流深為1 317.31 mm,最大徑流深為西鄉(xiāng)河的1 421.41 mm,最小徑流深為西麗水庫的1 200.87 mm,徑流深最大、最小值之間的差小于1995 年徑流深最大、最小值之間的差;2005 年11 個(gè)流域像元年徑流深的均值為937.16 mm,最大徑流深為深圳河的1 006.74 mm,最小徑流深為西麗水庫的805.66 mm。從空間分布上看,徑流深大的地區(qū)不透水程度高,徑流深小的地區(qū)透水程度高,徑流深的空間分布與不透水表面指數(shù)的空間分布具有很好的一致性。徑流深值較大區(qū)域?yàn)槌鞘泻诵膮^(qū),需要注意防洪和排澇。
表6 深圳市11 個(gè)流域的平均年徑流深 mm
在快速城市化地區(qū),不透水表面百分比是影響城市徑流速度及數(shù)量的重要地表參數(shù)。在運(yùn)用遙感技術(shù)獲取不透水表面空間分布數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用SCS 降雨曲線方程模擬不透水表面百分比變化對(duì)城市徑流量的影響,主要結(jié)論如下。
深圳市11 個(gè)流域的不透水表面百分比在15 a間擴(kuò)展非???,從1990 年的26.5%擴(kuò)展至2005 年的49.3%,擴(kuò)大了1.9 倍。不同雨情的模擬情景表明,日徑流量受不透水表面百分比變化的影響為,降雨量越小,流域城市化對(duì)日徑流量的影響越大。當(dāng)降雨情景為小雨時(shí),以2005 年不透水表面百分比為下墊面模擬的日徑流量比1990 年時(shí)高136.3%,中雨時(shí)比例下降到83.7%,大雨時(shí)為59.5%,而暴雨時(shí)最低為40.8%。典型降雨年情景模擬結(jié)果表明,不透水表面擴(kuò)展對(duì)年降雨量的影響表現(xiàn)為,枯水年受不透水表面擴(kuò)展的影響大于豐水年。在豐水年,1995 年的年徑流量比1990 年增加26.2%,2000 年比1990 年增加56.3%,而2005 年比1990 年增加54.9%。在枯水年,年徑流總量1995 年比1990 年增加21.5%,2000 年比1990 年增加44.7%,而2005 年比1990 年增加43.4%。
模擬年徑流深空間分布的情況表明,不透水表面能夠非常有效地模擬類似深圳市這種快速城市化、無水文監(jiān)測資料地區(qū)的不透水表面擴(kuò)展導(dǎo)致徑流量變化情況。在防洪防澇管理和設(shè)計(jì)雨水管網(wǎng)時(shí),要重點(diǎn)考慮徑流較深的地區(qū)。
城市地區(qū)的徑流量估算是實(shí)施排水管網(wǎng)規(guī)劃和防洪防澇管理的重要依據(jù)之一,然而迄今為止尚未有較好的城市水文模型能夠有效模擬城市徑流過程。筆者選擇多年應(yīng)用的SCS 降雨曲線模型,該模型為經(jīng)驗(yàn)方程模型,在應(yīng)用上有局限,特別是在無水文監(jiān)測的城市地區(qū),往往因驗(yàn)證困難而受質(zhì)疑,但因所需輸入的參數(shù)少,數(shù)據(jù)獲取方便,依然受到青睞。本研究中,通過遙感數(shù)據(jù)源獲取模型所需的地表覆被參數(shù),改進(jìn)了已往需要靠經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)換土地利用類型與降雨曲線經(jīng)驗(yàn)值之間的關(guān)系來獲取參數(shù)的方法,取得較好效果。從模型的驗(yàn)證結(jié)果看,模型能夠模擬快速城市化過程導(dǎo)致的地表覆被迅速改變的影響,增強(qiáng)模擬結(jié)果的空間異質(zhì)性,但地表覆被參數(shù)與CN 值的關(guān)系,還需要進(jìn)一步研究,這是當(dāng)前國內(nèi)外模擬城市地區(qū)水文變化所關(guān)注的熱點(diǎn)問題[32]。
本研究中只關(guān)注了城市不透水表面擴(kuò)展對(duì)流域徑流量的長期影響,沒有涉及降雨徑流過程中其他的影響因素,如透水性土地覆被的影響,降雨歷時(shí)與過程的影響等,也沒有比較流域的年內(nèi)徑流分布的變化。城市化的水文效應(yīng)更強(qiáng)調(diào)對(duì)洪峰大小與產(chǎn)生時(shí)間、歷時(shí)等指標(biāo)的影響,而這是本研究未涉及的重要內(nèi)容,有待今后深入探討。關(guān)于透水性土地覆被的影響效果,目前也和不透水表面擴(kuò)展的影響一樣充滿爭議[33],需要有長期觀測數(shù)據(jù)的支撐,因此,今后需加強(qiáng)城市地區(qū)的長期水文變化監(jiān)測,獲取城市水文模型的核心參數(shù),以便為城市地區(qū)水文變化的響應(yīng)分析提供準(zhǔn)確的模擬模型。
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