灤河流域景觀格局變化對水沙過程的影響

李 瑩,黃歲樑

環(huán)境污染過程與基準教育部重點實驗室,水環(huán)境數(shù)值模擬研究室,天津市城市生態(tài)環(huán)境修復(fù)與污染防治重點實驗室,南開大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院, 天津 300350

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灤河流域景觀格局變化對水沙過程的影響

李 瑩,黃歲樑*

環(huán)境污染過程與基準教育部重點實驗室,水環(huán)境數(shù)值模擬研究室,天津市城市生態(tài)環(huán)境修復(fù)與污染防治重點實驗室,南開大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院, 天津 300350

以灤河流域為研究區(qū)域,基于SWAT模型模擬1976—2012年灤河流域的水沙過程,分析2000年京津風(fēng)沙源治理項目實施前后流域產(chǎn)水產(chǎn)沙時空格局變化；研究1980—2010年流域景觀格局變化特征,揭示景觀格局變化的水沙響應(yīng)；應(yīng)用Spearman相關(guān)分析法分析流域景觀格局變化對水沙過程的影響。結(jié)果表明：與20世紀80年代相比,2010年流域林地和建設(shè)用地增加,其他用地類型減??；流域景觀集中程度提高、連通性變優(yōu)、優(yōu)勢斑塊顯著、形狀趨于規(guī)則、多樣性減少、破碎化程度降低、景觀類型向非均衡方向發(fā)展；流域年均地表徑流減少9mm,產(chǎn)水量增加5.44mm,產(chǎn)沙減小1.59t/hm2；地表徑流減少區(qū)域占全流域89.32%,產(chǎn)水量增加區(qū)域占76.71%,產(chǎn)沙量減少區(qū)域占93.89%；地表徑流、產(chǎn)水、產(chǎn)沙與林地面積呈負相關(guān),產(chǎn)水與草地面積呈正相關(guān),地表徑流、產(chǎn)沙與農(nóng)業(yè)用地面積呈正相關(guān)；地表徑流、產(chǎn)水、產(chǎn)沙與景觀形狀、Shannon′s均勻度、景觀分離度呈正相關(guān),與蔓延度、最大斑塊指數(shù)呈負相關(guān)；產(chǎn)水、產(chǎn)沙與斑塊密度和Shannon′s多樣性指數(shù)呈正相關(guān)；工程治理后,流域年均徑流量與產(chǎn)沙量顯著下降,產(chǎn)水產(chǎn)沙高值區(qū)顯著縮小,產(chǎn)沙關(guān)鍵區(qū)域仍需治理。

景觀格局；產(chǎn)沙；SWAT模型；時空分布；灤河流域

景觀格局是不同景觀鑲嵌體在空間上的排列[1],是不同生態(tài)系統(tǒng)組成的地理綜合體,能有效揭示區(qū)域生態(tài)狀況和空間變異特征[2]。景觀格局變化主要是人類活動通過土地利用變化驅(qū)動的[3]。景觀的空間配置與類型組成影響水循環(huán),從而影響流域系統(tǒng)的水文過程[4-5]。從景觀生態(tài)學(xué)角度探討流域景觀變化的水沙過程響應(yīng),能夠揭示人類活動對流域水沙的影響。在水資源短缺和水土流失嚴重的區(qū)域,開展此研究,可以為區(qū)域土地利用的合理調(diào)整、水土保持治理與生態(tài)恢復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。目前,景觀格局變化的水沙過程響應(yīng)已成為研究熱點。Dixon與Earls[6]發(fā)現(xiàn)佛羅里達州查理溪流域徑流隨城市擴張而增加；王計平等發(fā)現(xiàn)斑塊密度是影響黃土丘陵溝壑區(qū)產(chǎn)沙的重要指標[1]；黃志霖等發(fā)現(xiàn)三峽庫區(qū)景觀格局對徑流和泥沙影響均顯著[7]；郭軍庭等發(fā)現(xiàn)潮河流域灌木林地和草地能夠增加徑流[8]；林炳青等發(fā)現(xiàn)晉江流域洪水徑流與景觀格局相關(guān)性顯著[4]；李晶與周自翔發(fā)現(xiàn)延河流域景觀格局變化與產(chǎn)沙顯著相關(guān)[9]；郝振純等分析土地利用情景變化對海河流域典型區(qū)域徑流的影響[10]。

灤河流域距京津地區(qū)約240km,是京津沙塵暴的重要通道和沙源地之一[11]。北京沙塵絕大部分源自外地,與灤河流域的豐寧和多倫的土壤屬性非常相似[12]。為優(yōu)化京津地區(qū)環(huán)境質(zhì)量,2000年京津風(fēng)沙源治理工程啟動,多倫縣為工程發(fā)端地[13]。灤河流域位于工程治理區(qū)內(nèi)[14],主要通過土地利用變化影響地表水下滲、蒸散(發(fā))等水文過程,因此,探討景觀格局變化的水文效應(yīng),對灤河流域水土流失治理具有重要意義。目前,灤河流域產(chǎn)流產(chǎn)沙相關(guān)研究得到廣泛關(guān)注,研究多集中于徑流,研究范圍主要為潘家口水庫上游[15]與全流域[16]；泥沙研究主要針對潘家口水庫上游流域[15],較少涉及全流域；水文影響因素主要集中于土地利用與氣候變化對徑流的影響[17],較少從景觀格局變化分析產(chǎn)流產(chǎn)沙。

本文運用景觀格局指數(shù)分析1980—2010年灤河流域景觀格局變化特征,結(jié)合SWAT模型探討景觀格局變化的流域水沙過程響應(yīng)；應(yīng)用Spearman相關(guān)分析法分析景觀格局變化對水沙過程的影響；應(yīng)用SWAT模型模擬1976—2012年灤河流域徑流與泥沙,分析流域2000年治理工程實施前后多年年均產(chǎn)流與產(chǎn)沙的時空格局變化,識別流域仍需重點治理的產(chǎn)沙關(guān)鍵源區(qū),以期為灤河流域的后續(xù)治理與土地利用規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域、方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

灤河流域位于華北北部,灤河全長888km,流域總面積為44750km2(圖1)。灤河發(fā)源于河北豐寧,流經(jīng)內(nèi)蒙古、河北及遼寧的7市(盟)的27個縣(區(qū))[18]。灤河流域?qū)儆诘湫蜏貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,年均氣溫5—12℃,多年平均降水量為400—700mm,主要集中分布于7—8月。灤河流域地形起伏較大,由西北向東南傾斜,分為壩上高原、燕山山地、南部平原3種地貌類型。流域內(nèi)主要土地利用類型為林地、草地和農(nóng)業(yè)用地。流域土壤類型豐富,主要包括草甸土、森林土、栗鈣土、棕壤、潮土和褐土等[19]。

圖1 灤河流域位置圖Fig.1 Location of Luanhe River Basin

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

DEM：90m分辨率,來源于美國地質(zhì)勘探局(USGS)。根據(jù)流域情況與相關(guān)研究[15,17],設(shè)定最小集水面積閾值為20000ha,流域劃分為116個子流域,以子流域為基礎(chǔ)單元研究產(chǎn)水產(chǎn)沙的空間分布特征。根據(jù)土壤、土地利用、坡度的分布特征,面積閾值分別設(shè)定為15%、10%、15%,生成1521個HRU,充分體現(xiàn)了灤河流域下墊面的空間不均勻性。

土地利用數(shù)據(jù)：1980s土地利用圖,分辨率1km,來源于地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺；2010年土地利用數(shù)據(jù)源于分辨率30m的TM數(shù)據(jù)(軌道號為121/32,121/33,122/31,122/32,123/31,124/31),來源于USGS。運用ENVI 4.8和ArcGIS 9.3,經(jīng)過鑲嵌、拼接等處理,采用人機交互解譯影像,并重采樣為1km分辨率。依據(jù)土地資源分類系統(tǒng)[20],采用國家標準體系,分為林地、草地、農(nóng)業(yè)用地、水域、建設(shè)用地和未利用地六類。依據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性、研究目的以及20世紀80到90年代土地利用變化相對緩慢[21],采用1980s土地利用數(shù)據(jù)用于1976—1999年時間段的模擬；同樣地,2010年土地利用數(shù)據(jù)用于2000—2012年時間段的模擬。

土壤數(shù)據(jù)：1∶100萬的世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)來源于寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心。土壤水文分組根據(jù)在完全濕潤并不凍的條件下土壤最小滲透屬性來確定[22]；土壤容重等采用SPAW軟件進行計算。

氣象數(shù)據(jù)：來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng),包括多倫、豐寧、圍場、承德、樂亭5個氣象站1961—2012年的日降水、氣溫、風(fēng)速等。利用上述氣象數(shù)據(jù)建立天氣發(fā)生器,輸入數(shù)據(jù)由pcpSWAT和dewSWAT軟件得出[8]。

水文數(shù)據(jù)：1976—1991年承德、下板城、李營、寬城、灤縣5個水文站的月徑流量、潘家口和大黑汀水庫月出流數(shù)據(jù)和灤縣站泥沙數(shù)據(jù),來源于灤河流域水文年鑒等資料。

SWAT模型空間數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用Albers等積投影。借鑒相關(guān)研究[15- 17],90m分辨率DEM滿足流域水系的正確劃分；1km分辨率土地利用圖與土壤圖適用于流域水沙過程模擬。

1.3 研究方法

1.3.1 SWAT模型

SWAT模型的開發(fā)目的是模擬與預(yù)測具有復(fù)雜變化的土壤、土地利用和管理方式的較大流域中土地利用及管理方式對流域產(chǎn)流、產(chǎn)沙及污染物負荷的影響。文中選用SCS徑流曲線數(shù)方法計算地表徑流,泥沙由改進的MUSLE方法計算,采用Penman-Monteirh方法計算潛在蒸發(fā)量,馬斯京根方法進行河道演算。采用SWAT2009的敏感性分析模塊中全局參數(shù)敏感性分析方法(LH-OAT)進行徑流和泥沙參數(shù)敏感性分析[23]。運用SWAT-CUP軟件的t檢驗方法進行參數(shù)的深層篩選[24]；依次校準徑流與泥沙,通過SWAT-CUP的SUIF- 2方法[24]對徑流進行初步率定后手動調(diào)參；泥沙校準采用手動調(diào)參。

Nash-Suttcliffe系數(shù)(Ens),決定系數(shù)(R2)和相對誤差(Re)為模型適用性評價指標。當Ens0.5,R20.5,Re<20%時,徑流模擬結(jié)果是滿意的；Re<55%時,泥沙模擬結(jié)果是滿意的[25]。

1974—1975年為預(yù)熱期,1976—1983年作為模型校準期,1984—1991年為驗證期。利用1992—2012年氣象數(shù)據(jù)、1980s和2010年土地利用數(shù)據(jù)和已率定參數(shù),得到1992—2012年徑流與泥沙模擬數(shù)據(jù)。借鑒相關(guān)研究經(jīng)驗[17]：保持氣象、土壤等輸入條件不變,僅改變土地利用條件時,水文模型輸出結(jié)果差異僅是由土地利用變化造成的。本文以相同的氣象、地形、土壤、水庫出流等條件,分別輸入1980s和2010年土地利用圖,模擬和分析景觀格局變化的水沙響應(yīng),評價工程治理前后流域水土流失變化。

針對上述假設(shè),采用2000—2012年氣象數(shù)據(jù),滿足假設(shè)中相同氣象條件。研究區(qū)面積較大,2000—2012年全流域尺度地形地貌變化、土壤類型變化皆可忽略,滿足假設(shè)中相同的地貌與土壤條件。灤河干流建設(shè)了潘家口和大黑汀水庫,支流的小型水庫對流域整體水文過程影響較小,因此主要考慮潘、大水庫(分別由1981年、1983年開始運行至今[16,26]),滿足相同的水利工程條件?？梢娂僭O(shè)合理,研究方法可行。

1.3.2 景觀格局分析

運用ENVI 4.8計算景觀類型面積變化特征；利用FRAGSTATS 3.3軟件分析流域景觀格局指數(shù)變化；應(yīng)用Spearman相關(guān)分析法[4],分析流域水沙過程變化與景觀格局指數(shù)變化的相關(guān)關(guān)系。

考慮相關(guān)文獻中對水沙影響較大、意義明確且相對獨立的景觀指數(shù)[4],本文選取斑塊類型面積(CA)、斑塊密度(PD)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、Shannon多樣性指數(shù)(SHDI)、Shannon均勻度指數(shù)(SHEI)、分離度(SPLIT)、最大斑塊指數(shù)(LPI)和蔓延度(CONTAG),分別反映景觀類型面積、形狀復(fù)雜度、破碎化程度、多樣性與連通性。

統(tǒng)計1980年、2010年全流域和各子流域景觀指數(shù),并計算全流域和各子流域1980—2010年景觀格局的變化率,計算公式為：

(1)

式中,Pi為i類景觀格局指數(shù)變化率,Fi, 2010為2010年景觀格局下i類景觀格局指數(shù),Fi, 1980為1980s景觀格局下i類景觀格局指數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型的校準與驗證

如表1所示,各水文站控制的子流域中敏感性因子對徑流的敏感度存在差異,這與研究區(qū)面積較大,地形、土地利用與土壤類型多樣有關(guān)。然而在所有子流域中,徑流曲線系數(shù)CN2的敏感度均較高,這與其他研究相一致[15-17],此參數(shù)直接影響徑流的大小,值越高徑流量越大。

模型校準與驗證結(jié)果見圖2、表2,Ens和R2均達到0.7以上。徑流模擬效果較好,泥沙模擬與實測值的過程線也趨于一致,但豐水年的泥沙模擬值低于實測值,特別是洪水期。這主要由于SWAT模型在產(chǎn)沙量高于2000t時會產(chǎn)生低于實際值的模擬結(jié)果[27],而灤河流域年均產(chǎn)沙量約為112萬t,遠高于2000t。此外,強降水時段模擬值也會低于實測值[28],尤其是洪峰期的誤差最大[29]。

綜上,SWAT模型模擬徑流與泥沙的精度均達到要求。灤河流域面積較大,研究區(qū)上游的灤河源頭為冬春季的風(fēng)蝕與夏季的水蝕互為動力,但水蝕仍是全流域最主要的土壤侵蝕過程[30],SWAT模型適用于土壤、土地利用等具有復(fù)雜變化的灤河流域水沙模擬研究。

圖2 承德站、下板城站、李營站、寬城站、灤縣站月徑流與灤縣站(f)月泥沙模擬Fig.2 Monthly simulated and observed runoff for: the Chengde station, the Xiabancheng station, the Liying station, the Kuancheng station, the Luanxian station; monthly simulated and observed sediment for the Luanxian station

表1 徑流和泥沙模擬敏感參數(shù)最佳值

t值代表敏感的程度,其絕對值越大,模型參數(shù)越敏感；p值代表敏感性的顯著性,其值越接近于0越顯著,模型參數(shù)越敏感[24];ESCO：Soil evaporation compensation factor；CN2：SCS runoff curve number for moisture condition II；CH_N2：Manning′s ‘n’ value for main channel；CH_K2：Effective hydraulic conductivity in main channel；ALPHA_BNK：Base flow alpha factor for bank storage；GW_REVAP：Ground water ‘revap’ coefficient；GWQMN：Threshold water depth in the shallow aquifer；GW_DELAY：Groundwater delay time；ALPHA_BF：Base flow alpha factor；SOL_AWC：Soil available water capacity；SOL_K：Saturated hydraulic conductivity；SOL_BD：Moist bulk density；SPCON：Linear re-entrainment parameter for channel sediment routing；SPEXP：Exponent of re-entrainment parameter for channel sediment routing；PRF：Peak rate adjustment factor for sediment routing in the channel；USLE_P：USLE equation support practice (P)factor.

表2 徑流和泥沙的校準與驗證結(jié)果

2.2 治理工程前后產(chǎn)流與產(chǎn)沙的時空分布特征

2.2.1 時間分布特征

2000年京津風(fēng)沙源治理以來,年均徑流量和產(chǎn)沙量比1976—1999年分別減少74.26%與90.25%,而降水量僅減少3.84%(圖3),表明人類活動(流域治理)是影響灤河流域徑流與泥沙的主要因素。這是由于影響徑流量變化的主要因素為氣候變化和人類活動,氣候因素主要表現(xiàn)為降水變化,人類活動主要為消耗用水和土地利用變化[21]。相關(guān)研究也認為流域治理是徑流量減少的重要原因[16],其中以水保措施改變下墊面的影響量約為消耗用水的2倍[31]。

工程開展前后,年徑流與泥沙均主要集中于灤河流域的汛期(6—9月),7—8月徑流與泥沙量最大,約為年徑流與泥沙量的44%和84%,治理后7—8月的洪峰徑流顯著下降,工程實施對年內(nèi)洪峰流量的調(diào)蓄效果顯著(圖4)。

圖3 1976—2012年的徑流與泥沙年際變化趨勢 Fig.3 Inter-annual trend of precipitation, runoff and sediment from 1976 to 2012 in the Luanhe River Basin

圖4 月均徑流與泥沙的變化趨勢 Fig.4 Distribution of mean monthly runoff and sediment in the Luanhe River Basin

2.2.2 空間分布特征

工程實施后,產(chǎn)水與產(chǎn)沙的高值區(qū)顯著縮小(圖5、圖6)。1976—1999年,下游多數(shù)區(qū)域的徑流深大于150mm；2000—2012年,只有位于下游入?？诟浇?個子流域徑流深大于150mm,而中上游出現(xiàn)年均產(chǎn)水量小于50mm的區(qū)域,如沽源縣(34、35號子流域)等(圖5)。

如圖6所示,工程實施前,流域年均產(chǎn)沙模數(shù)大于10 t/hm2的區(qū)域位于下游的青龍縣；工程實施后,年均產(chǎn)沙模數(shù)大于10 t/hm2的區(qū)域已消失,而2000年以后流域中上游的大部分區(qū)域年均產(chǎn)沙模數(shù)小于1 t/hm2。仍需重點治理的區(qū)域主要為灤河上游的沽源(35號子流域)、豐寧(33、38號子流域)、圍場(28號子流域)與隆化(42號子流域)；中游的灤平(71號子流域)、承德市(71、74號子流域)、承德縣(75、77號子流域)、平泉(68、75號子流域)、凌源(68號子流域)；下游的遷安與盧龍(114號子流域)。

圖5 1976—1999年與2000—2012年的產(chǎn)水量空間分布Fig.5 The spatial distribution map of simulated annual average water yield from 1976 to 1999 and during 2000 to 2012

圖6 1976—1999年與2000—2012年的產(chǎn)沙量空間分布Fig.6 The spatial distribution map of simulated annual average sediment yield from 1976 to 1999 and during 2000 to 2012

2.4 灤河流域治理與景觀格局變化

與20世紀80年代相比,2010年林地、建設(shè)用地分別增加41.40%、577.82%；農(nóng)業(yè)用地、草地、未利用地和水域分別減少26.99%、41.76%、0.50%與36.88%(表3)。這與流域治理工程關(guān)系密切,1980—1989年,流域上游開展人工造林4700km2,建設(shè)草場200km2[32]；2000年國家水土保持重點項目京津風(fēng)沙源治理工程啟動后,采取人工造林、改良草場、提高植被覆蓋度等措施建立高質(zhì)量的流域生態(tài)防護,治理成績顯著,如多倫縣造林565km2[13]；正藍旗造林262km2、草地治理445km2[33]；承德縣造林148 km2,治理252km2[34]；豐寧造林138km2,治理248km2[35]；圍場退耕還林665km2[36]；灤平縣森林覆蓋度提高15.4%,治理面積950km2[37]等。

與80年代相比,2010年流域分離度和形狀復(fù)雜度顯著降低,景觀多樣性和均勻度略有降低；斑塊密度變化不大；最大斑塊指數(shù)、蔓延度顯著上升(表4),說明林草建設(shè)與修復(fù)工程促進流域景觀破碎化降低,景觀分布更集中,斑塊形狀更規(guī)則,景觀連通性提高、景觀類型向非均衡方向發(fā)展,林地景觀優(yōu)勢更顯著。

表3 1980—2010年景觀類型轉(zhuǎn)移矩陣

表4 1980—2010年景觀指數(shù)變化分析

PD:Patch Density; LPI: Largest Patch Index; CONTAG: Contagion Index; SPLIT: Splitting Index; SHDI: Shannon′s Diversity Index; SHEI: Shannon′s Evenness Index; LSI: Landscape Shape

2.5 景觀格局變化的水沙過程響應(yīng)

如圖7所示,與20世紀80年代相比,2010年流域年均地表徑流減少9mm；109個子流域地表徑流減小,面積約39971km2,占全流域的89.32%。流域年均產(chǎn)水量增加5.44mm；85個子流域產(chǎn)水量增加,面積約34326.18km2,占全流域的76.71%。流域年均產(chǎn)沙減小1.59t/hm2；104個子流域產(chǎn)沙減小,面積約42015.37km2,占全流域的93.89%?？梢?灤河流域水土保持治理能夠很好地調(diào)節(jié)地表徑流,減少泥沙。

2.5.1 景觀格局變化的地表徑流響應(yīng)

與20世紀80年代相比,2010年地表徑流減少最顯著的區(qū)域主要位于上游16、35號子流域,中游63、74號子流域,下游97、98、101號等子流域(圖7、表5)。這些區(qū)域地表徑流減少與林草植被建設(shè)密切相關(guān)。例如63、74號子流域位于承德縣境內(nèi),實施京津風(fēng)沙源治理工程以來,承德縣調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)退耕還林還果、造林育林,全縣森林覆蓋率達到61%[34],有效攔蓄降水,減少地表徑流。

2010年僅12個子流域地表徑流增加(圖7)。如113號子流域,位于遷安境內(nèi),地表徑流增加最顯著。遷安市經(jīng)濟依托于鐵礦資源,礦山排土場和尾礦庫在堆放過程中導(dǎo)致綠化率較低。雖然進行綜合治理,但是由于植物種類與苗齡選擇不當、栽植方式與時間不合理,因而植被覆蓋率仍然較低,而且河道兩側(cè)山體上的排土場無法進行清除,難以采取水保措施[38],水土流失愈加嚴重,因而地表徑流增加。

2.5.2 景觀格局變化的產(chǎn)水響應(yīng)

與1980年相比,2010年產(chǎn)水量增加最顯著區(qū)域主要位于研究區(qū)上游2、3、6、10、13號子流域,中游66、107、108號子流域和下游106、109、111、113—115號子流域(圖7、表5)。產(chǎn)水減少區(qū)域主要位于灤河上游的16、17、19號等子流域,中游的48、51、58號等子流域,下游的101、104、105、116號子流域。在產(chǎn)水量增加的子流域中,如1—9等子流域地表水是減少的(圖7),這些區(qū)域多數(shù)由于水土保持治理程度提高,地表徑流減少時大量轉(zhuǎn)化補充土壤含水量與地下徑流。在產(chǎn)水量減少的子流域中,如流域上游的圍場、沽源與豐寧境內(nèi)16、17、29號等子流域地表水也是減少的(圖7),這是由于沽源縣植被覆蓋以草地為主、豐寧與圍場的林地建設(shè)仍需繼續(xù)開展,地表徑流仍為產(chǎn)水的主要組成部分,壤中流與地下徑流的增加程度尚顯不足。

圖7 灤河流域1980—2010年年均地表徑流、產(chǎn)水量、產(chǎn)沙量變化的空間分布Fig.7 Spatial distribution of average yearly surface runoff, water yield and sediment yield from 1980 to 2010

2.5.3 景觀格局變化的產(chǎn)沙響應(yīng)

與20世紀80年代相比,2010年景觀格局下,產(chǎn)沙減少相對較顯著的區(qū)域主要位于灤河流域上游的21、23、30、35號子流域,中游63號子流域和下游的105、111號子流域(圖7、表5)。結(jié)果表明,這些區(qū)域水土保持治理效果最顯著,土壤侵蝕程度大大降低。例如63號子流域,位于承德縣東北部,產(chǎn)沙量與地表徑流明顯減少,這與承德全縣森林覆蓋率增加有關(guān)[34],森林覆蓋率增加能夠改善地表徑流、抑制產(chǎn)沙。

表5 地表徑流、產(chǎn)水與產(chǎn)沙變化的空間分布

產(chǎn)沙增加的子流域僅12個,最顯著的位于流域上游的20、32、40號子流域,中游75、85號子流域(圖7、表5)。2010年,20、32、40號子流域林地減少被農(nóng)業(yè)用地占用；75、85號子流域草地減少被農(nóng)業(yè)用地占用。林地、草地減沙,農(nóng)業(yè)用地增沙,因而水土流失嚴重、產(chǎn)沙增加。

2.6 景觀格局對水沙過程的影響

景觀類型與水沙過程相關(guān)性見表6,林地與地表徑流、產(chǎn)水量和產(chǎn)沙量呈負相關(guān)關(guān)系,說明灤河流域林地面積增加對徑流和泥沙都具有積極抑制作用,這是由于森林植被的下滲與蒸發(fā)量較大,可以有效的調(diào)節(jié)地表徑流與洪峰流量,且土壤含水量的增加也將減少泥沙的產(chǎn)生與輸移[39]。草地面積與產(chǎn)水量呈正相關(guān),與產(chǎn)沙呈負相關(guān),表明草地面積的增加會促進產(chǎn)流、減少產(chǎn)沙,主要由于草地能將坡面徑流流速減小40%、將起流時間推遲3倍,增加徑流入滲率、土壤含水量和地下水,從而增加產(chǎn)流[40]；草地的植被根系存在于土壤表層,提高土壤對徑流侵蝕產(chǎn)沙的抵抗力。農(nóng)業(yè)用地與地表徑流、產(chǎn)沙量均呈正相關(guān),由于農(nóng)業(yè)用地的土壤結(jié)構(gòu)被破壞,降低了徑流下滲速率、土壤含水量和地下水補給[41],促使地表徑流增加；而耕地植被覆蓋度較低,水土流失也相對容易。建設(shè)用地與未利用地與產(chǎn)沙相關(guān)性較弱,可能與兩者面積小有關(guān)。

表6 灤河流域景觀格局指數(shù)變化與產(chǎn)流產(chǎn)沙變化間的相關(guān)性

**表示相關(guān)顯著水平為0.01(雙尾檢測),*表示相關(guān)顯著水平為0.05(雙尾檢測)

地表徑流、產(chǎn)水、產(chǎn)沙與景觀形狀復(fù)雜程度、Shannon′s均勻度、景觀分離度呈正相關(guān),與蔓延度、最大斑塊指數(shù)呈負相關(guān)；景觀斑塊密度和Shannon′s多樣性指數(shù)與產(chǎn)水產(chǎn)沙呈正相關(guān)(表6)。表明大力營造林草地后,景觀形狀規(guī)則化、連通度增加、流域優(yōu)勢景觀類型林地增加,導(dǎo)致流域降水截留能力與水源涵養(yǎng)能力增強,地表徑流、產(chǎn)水和產(chǎn)沙降低。

3 結(jié)論

(1)與80年代相比,2010年灤河流域林地、建設(shè)用地增加,其他用地類型減??；流域斑塊密度變化不明顯,景觀集中連片度提高、連通性變優(yōu)、優(yōu)勢斑塊類型明顯、破碎化降低、景觀形狀越來越規(guī)則、多樣性程度減少,景觀類型向非均衡方向發(fā)展。

(2)不同景觀格局下,灤河流域水沙過程差異顯著。與1980年相比,2010年流域年均地表徑流減少9mm,產(chǎn)水量增加5.44mm,產(chǎn)沙減小1.59t/hm2。年均地表徑流減少區(qū)域占全流域的89.32%,主要位于流域上游的沽源和圍場,中游的承德縣和承德市雙橋區(qū),下游的青龍、建昌、遷安與入?？诘娜侵薜貐^(qū)；流域年均產(chǎn)水量增加區(qū)域占全流域76.71%,主要位于流域上游的正藍旗、克什克騰旗、多倫,中游的承德市雙橋區(qū)和寬城,下游的遷西、青龍、遷安、盧龍與灤縣；年均產(chǎn)沙減少區(qū)域占全流域的93.89%,位于上游沽源和圍場、中游承德縣與下游的青龍和遷西。

(3)地表徑流、產(chǎn)水、產(chǎn)沙與林地面積呈負相關(guān)；產(chǎn)水、產(chǎn)沙與草地面積分別呈正、負相關(guān)；地表徑流、產(chǎn)沙與農(nóng)業(yè)用地呈正相關(guān)；地表徑流、產(chǎn)水、產(chǎn)沙與景觀形狀復(fù)雜程度、Shannon′s均勻度、分離度呈正相關(guān),與蔓延度、最大斑塊指數(shù)呈負相關(guān)；產(chǎn)水產(chǎn)沙與景觀斑塊密度、Shannon′s多樣性指數(shù)呈正相關(guān)。

(4)京津風(fēng)沙源治理工程開展以來,年均徑流量和產(chǎn)沙量顯著減少,汛期徑流與泥沙明顯降低；產(chǎn)水與產(chǎn)沙高值區(qū)顯著縮小。中上游大部分區(qū)域年均產(chǎn)沙小于1 t/hm2,大于10 t/hm2的區(qū)域已消失。產(chǎn)沙關(guān)鍵源區(qū)仍需重點治理,應(yīng)繼續(xù)加強林草建設(shè),提高植被質(zhì)量與覆蓋率；對陡坡耕地實施退耕還林,對嚴重沙化耕地實施退耕還草；集約化用地等；更應(yīng)重視有利于防治泥沙輸出的景觀類型(如林地、草地)的空間聚集程度、延展性、連接度與規(guī)則形狀。

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Effects of landscape pattern change on flow and sediment processes in the Luanhe River Basin

LI Ying, HUANG Suiliang*

KeyLaboratoryofPollutionProcessesandEnvironmentalCriteriaofMinistryofEducation,NumericalSimulationGroupforWaterEnvironment,TianjinKeyLaboratoryofRemediationandPollutionControlforUrbanEcologicalEnvironment,CollegeofEnvironmentalScienceandEngineering,NankaiUniversity,Tianjin300350,China

The Luanhe River Basin is one of the most important sources of sand for sandstorms in Beijing and Tianjin. To alleviate the hazards, a sandification control program for areas near Beijing and Tianjin was carried out in June 2000, which could have changed the landscape pattern of this basin. Firstly, the present study used landscape pattern indices to analyze landscape pattern changes from 1980 to 2010. Secondly, the SWAT model was used to reveal how the changes in landscape pattern influenced the surface runoff, water yield, and sediment yield in 1980 and 2010, and to evaluate the effects of the sandification control program. Additionally, the Spearman Correlation was used to analyze the relationship between landscape pattern changes and flow-sediment process changes. Furthermore, the SWAT model was applied to study the spatial and temporal distribution of the water and sediment yield in the basin before the implementation of the program (1976—1999) and after the implementation of the program (2000—2012), respectively, and identify the critical zones of sediment yield that should be controlled at present in the Luanhe River Basin. The results were as follows: (1) compared with the area of landscape types in 1980s, forest and construction land increased obviously in 2010, whereas the other land use types decreased in 2010. Compared with the landscape pattern in 1980, increases of splitting index (SPLIT), Contagion Index (CONTAG), Landscape Shape Index (LSI), and Largest Patch Index (LPI), and decreases of Shannon′s Diversity Index (SHDI) and Shannon′s Evenness Index (SHEI), diversity of landscape patterns and fragmentation, and more regular landscape shapes and imbalanced development of landscape types in 2010 were also observed. (2) Compared with the flow and sediment processes in 1980, annual average surface runoff was significantly reduced in 2010, with a 9 mm decrease, and the decrease in surface runoff accounted for 89.32% of the whole basin; the annual average water yield increased strongly in 2010, with a 5.44mm increase, and areas of the increase in water yield accounted for 76.71% of the basin; average annual sediment yield was obviously reduced, with a decrease of 1.59 t/hm2, and 93.89% of the basin area showed this trend. (3) Variations in landscape indices were correlated with the processes of flow and sediment well. The surface runoff, water yield, and sediment yield were negatively correlated with the area of forest. The water yield was positively correlated with the area of grassland. The surface runoff and sediment yield were positively dependent on the area of agricultural land. Surface runoff, water yield, and sediment yield were positively correlated with SPLIT, LSI, and SHEI. On the contrary, surface runoff, water yield, and sediment yield were negatively correlated with LPI and CONTAG. Additionally, water and sediment yield both positively correlated with SHDI (Shannon′s Diversity Index) and PD (Patch Density). (4) Soil erosion in most zones of Luanhe River Basin has been reduced with the implementation of the program. However, a few zones were still experiencing severe soil erosion that should be taken into account.

landscape pattern; sediment yield; SWAT model; temporal-spatial distribution; Luanhe River Basin

國家自然科學(xué)基金(51079068)；天津市科技支撐計劃重點項目(09ZCGYSF00400)；天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計劃(15JCYBJC22500)

2015- 11- 26; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2016- 08- 30

10.5846/stxb201511262389

*通訊作者Corresponding author.E-mail: slhuang@nankai.edu.cn

李瑩,黃歲樑.灤河流域景觀格局變化對水沙過程的影響.生態(tài)學(xué)報,2017,37(7):2463- 2475.

Li Y, Huang S L.Effects of landscape pattern change on flow and sediment processes in the Luanhe River Basin.Acta Ecologica Sinica,2017,37(7):2463- 2475.