遼河流域不同土地利用模式情景下生態(tài)水文響應(yīng)研究

(遼寧省鐵嶺水文局，遼寧 鐵嶺 112000)

人類改造自然生態(tài)環(huán)境的速度和能力急劇提升，人類賴以生存的水資源和自然環(huán)境已發(fā)生了明顯改變，并引起了水土資源系統(tǒng)循環(huán)和自然氣候環(huán)境不斷惡化，如土地沙漠化加劇、水資源時(shí)空分布不均勻、水資源污染嚴(yán)重等，人類社會(huì)的生存環(huán)境和進(jìn)步發(fā)展面臨著極大威脅和挑戰(zhàn)[1]。利用水文模型探討水資源的循環(huán)演化規(guī)律、分析水土保持措施對(duì)生態(tài)水文的影響已成為當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)和主要方向[2]。傳統(tǒng)的方法主要是通過(guò)實(shí)驗(yàn)流域法進(jìn)行不同土地利用模式對(duì)水文參數(shù)變化的統(tǒng)計(jì)分析，該方法是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理，具有一定的適用性和代表性，然而對(duì)于大尺度流域的生態(tài)水文響應(yīng)研究該方法受到一定限制。隨著地理信息技術(shù)的應(yīng)用日益成熟，并伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，分布式水文模型逐漸被應(yīng)用于水文響應(yīng)的定量分析中，并在實(shí)際應(yīng)用中得到普遍的認(rèn)可和廣泛的推廣[3]。然而，遼河流域生態(tài)水文響應(yīng)程度受土地利用模式的影響研究相對(duì)較少，尤其是利用水沙耦合模型對(duì)生態(tài)響應(yīng)程度的定量分析還缺乏較為成熟的計(jì)算方法和理論系統(tǒng)。本文在詳細(xì)分析土壤侵蝕方程和SCS降雨徑流模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)將二者進(jìn)行耦合建立了基于柵格的水沙耦合模型，結(jié)合3種不同的土地利用模式情景對(duì)遼河流域的生態(tài)水文響應(yīng)程度進(jìn)行定量的分析研究[4]。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 CSC徑流模型

基于美國(guó)境內(nèi)的小流域在20多年的降雨徑流變化關(guān)系，美國(guó)水保局研制了一種適用于小流域的洪水設(shè)計(jì)徑流模型即CSC曲線徑流模型，徑流量模擬可用下式進(jìn)行：

(1)

式中P——降雨總量，mm；

Q——流域徑流量，mm；

Ia——地表徑流之前產(chǎn)生的初始損失，mm；

F——地表徑流之后產(chǎn)生的降雨損失，mm；

S——可產(chǎn)生的最大滯留量，即F的上限值，mm。

流域可能產(chǎn)生的最大滯留量S可通過(guò)下式計(jì)算：

(2)

式中CN——流域在降雨前的徑流特征參數(shù)，無(wú)量綱，應(yīng)結(jié)合土壤濕度、土質(zhì)類型、土地利用模式以及徑流坡度等因素綜合考慮。

1.2 改進(jìn)的土壤侵蝕方程

利用改進(jìn)的土壤侵蝕方程可進(jìn)行泥沙負(fù)荷模擬計(jì)算，改進(jìn)后的土壤侵蝕方程為

sed=11.8(RsurfqpeakA)0.56KULSECULSEPULSELULSECFRG

(3)

式中sed——土壤侵蝕量；

Rsurf——地表徑流深度；

A——柵格單元面積；

qpeak——峰值流量；

KULSE、CULSE、PULSE——土壤侵蝕因子、植被覆蓋和管理因子、水土保持措施因子;

LULSE、CFRG——地形因子和粗糙斷面因子。

1.3 構(gòu)建水沙耦合模型

由式(3)可以看出，降雨徑流量即為土壤侵蝕方程的參數(shù)設(shè)定項(xiàng)，故土壤侵蝕方程可作為CSC降雨徑流量模型的地表徑流量模擬項(xiàng)，利用降雨量和泥沙量的耦合方程可構(gòu)建基于格柵的水沙耦合模型。不同的土地利用模式對(duì)流域洪水演化和泥沙演化產(chǎn)生一定的影響，可以引進(jìn)洪水演化模型和泥沙演化模型對(duì)流域內(nèi)的洪水和泥沙負(fù)荷影響變化進(jìn)行分析，因篇幅原因，本文不作過(guò)多分析和描述，具體研究分析過(guò)程可見參考文獻(xiàn)[5]。

1.4 數(shù)據(jù)資料

DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)于國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)下載，分辨率為1km×1km，用于研究流域的空間離散化處理，本文根據(jù)遼河流域的實(shí)際情況將其離散為若干個(gè)不同的子流域，并根據(jù)子流域特征進(jìn)行不同水文響應(yīng)單元的劃分；土壤數(shù)據(jù)包括土壤類型分布和土壤化學(xué)屬性值，根據(jù)全球土壤質(zhì)地分類圖同時(shí)考慮遼河流域的地質(zhì)邊界條件設(shè)定土壤類型分布圖[6-8]。土地利用數(shù)據(jù)由環(huán)境與生態(tài)科學(xué)研究中心提供，根據(jù)研究流域的邊界特征對(duì)土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行獲?。粴庀髷?shù)據(jù)主要包括降雨量、日照時(shí)長(zhǎng)、風(fēng)速、溫度、濕度、蒸散發(fā)量、太陽(yáng)輻射等，數(shù)據(jù)來(lái)源于昌圖氣象站和開原氣象站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。降雨量數(shù)據(jù)來(lái)源于研究流域內(nèi)10個(gè)降雨監(jiān)測(cè)站在2005—2015年的日降雨量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，較遠(yuǎn)距離的區(qū)域利用插值法進(jìn)行單元的日降雨量計(jì)算。上述介紹的所有數(shù)據(jù)均采用統(tǒng)一的投影坐標(biāo)系統(tǒng)，即UTM_Zone_48N橢球投影坐標(biāo)系統(tǒng)。

2 模型運(yùn)用

2.1 模型的率定及驗(yàn)證

本文選擇遼河流域內(nèi)具有一定代表性的鐵嶺水文站2005—2015年的徑流量和泥沙負(fù)荷輸入量監(jiān)測(cè)資料為基準(zhǔn)參照[9]，結(jié)合SCS徑流模型的基本原理建立水沙耦合模型并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證。在分析比較的基礎(chǔ)上，為提高計(jì)算模型模擬效果的可靠性，選取相對(duì)絕對(duì)誤差、相對(duì)誤差(Dv)及確定性系數(shù)(R2)進(jìn)行模型模擬結(jié)果的評(píng)價(jià)，流域水量偏差分析一般采用相對(duì)誤差(Dv)參數(shù)，模型的整體模擬效果以及準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)通常采用確定性系數(shù)(R2)指標(biāo)，模型以2005—2012年為率定期，以2013—2015為驗(yàn)證期。率定和驗(yàn)證結(jié)果見表1～表3。

表1 水沙耦合模型主要參數(shù)的率定結(jié)果

表2 降雨徑流量模擬率定和驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果

表3 流域泥沙模擬率定和驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果

由表2模擬結(jié)果可知，相對(duì)誤差均小于12%，確定性系數(shù)大于0.71，且驗(yàn)證期的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值均優(yōu)于率定期，模型的計(jì)算精度滿足降雨量徑流模擬的要求；由表3水沙耦合模型的各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果可知，河流泥沙輸入量絕對(duì)誤差在15%以內(nèi)，且確定性系數(shù)均大于0.50，驗(yàn)證期的各評(píng)價(jià)指標(biāo)值優(yōu)于率定期，基于SCS徑流模擬的水沙耦合模型表現(xiàn)出較高的精確度和可靠性，適用于徑流深度和泥沙變化量受土地利用模式影響研究。

2.2 空間模擬分析

本文利用經(jīng)過(guò)率定和驗(yàn)證的水沙耦合模型對(duì)遼河流域2005—2015年的水資源和泥沙負(fù)荷量進(jìn)行時(shí)空模擬分析研究，因模擬成果較多，選取了2008年和2012年具有一定代表性參數(shù)即降雨徑流深度和土壤侵蝕模數(shù)在時(shí)空上的分布演化進(jìn)行研究。結(jié)果表明，2008年和2012年的降雨量在空間分布上呈現(xiàn)出相同的變化趨勢(shì)，即由東北向西南方向逐漸遞減，且土壤侵蝕模數(shù)在空間結(jié)構(gòu)上的變化趨勢(shì)與降雨量變化趨勢(shì)相同。其主要原因是泥沙負(fù)荷及水土流失受降雨量影響較大，在降雨量密集區(qū)域其降水徑流量較大，土壤受水力沖刷侵蝕作用較強(qiáng)，故土壤侵蝕模數(shù)相對(duì)較大，反之亦然；在個(gè)別子流域內(nèi)，土壤侵蝕模數(shù)與降雨量變化趨勢(shì)存在一定差異，降雨較大時(shí)其土壤侵蝕模數(shù)沒(méi)有明顯增加，這可能與該區(qū)域的土地利用模式有關(guān)，土壤抗水力沖刷侵蝕性能較好[10-11]。

3 不同土地利用模式下的生態(tài)水文響應(yīng)

3.1 水量響應(yīng)

本文通過(guò)對(duì)林地、草地和旱地三類土地利用方式進(jìn)行權(quán)重變更，設(shè)定了3種不同土地利用模式情景(見表4)。

表4 不同土地利用模式情景的設(shè)定結(jié)果

表4中的模式情景設(shè)定是保持其中兩個(gè)參數(shù)不變，將另一個(gè)參數(shù)增加10%，即保持林地和草地覆蓋率不變，將旱地面積增加10%可得到土地利用模式情景1，以此類推可計(jì)算其他兩種土地利用模式情景。

根據(jù)已經(jīng)率定和驗(yàn)證的基于SCS徑流模擬的水沙耦合模型對(duì)上述3種不同的土地利用模式情景分別進(jìn)行徑流模擬計(jì)算，并將模擬結(jié)果與2008年的實(shí)測(cè)徑流進(jìn)行對(duì)比(見表5)。

表5 模型在3種不同土地利用模式情景下的徑流深度模擬計(jì)算結(jié)果

由表5可知，在土地利用模式情景1下的模擬徑流量為647.08mm，相對(duì)于2008年的實(shí)測(cè)值634.46mm增加了1.99%；在模式情景2下的模擬徑流量為628.31mm，相對(duì)于基準(zhǔn)年限的實(shí)測(cè)值降低了0.97%；在模式情景3下的模擬徑流量為628.62mm，相對(duì)于基準(zhǔn)年限的實(shí)測(cè)值降低了0.92%。其中將旱地面積、林地面積和草地面積分別增加10%引起的徑流深度變化分別為增加1.99%、降低0.97%和降低0.92%，林地和草地對(duì)徑流深度影響程度大致相同，可使徑流深減少，而旱地面積對(duì)徑流深度影響較大，可使徑流深增大。

3.2 泥沙負(fù)荷響應(yīng)

通過(guò)對(duì)林地、草地和旱地三類土地利用方式進(jìn)行權(quán)重變更，利用已經(jīng)率定和驗(yàn)證的基于SCS徑流模擬的水沙耦合模型對(duì)3種不同的土地利用模式情景分別進(jìn)行泥沙輸入量模擬計(jì)算，并將模擬結(jié)果與2008年的實(shí)測(cè)泥沙量進(jìn)行對(duì)比(見表6)。

表6 模型在3種不同土地利用模式情景下的泥沙輸入量模擬計(jì)算結(jié)果

由表6計(jì)算結(jié)果可知，土地利用模式情景1時(shí)的土壤侵蝕模數(shù)相對(duì)于2008年的實(shí)測(cè)值增加了12.67%，旱地面積的增加使得土壤侵蝕模數(shù)變大；而在土地利用模式情景2和3作用下的土壤侵蝕模數(shù)相對(duì)于2008年的實(shí)測(cè)分別降低了15.19%和7.35%，林地和草地面積的增加可明顯降低土壤侵蝕模數(shù)。

綜上所述，土地利用模式情景可對(duì)土壤侵蝕模數(shù)產(chǎn)生明顯影響，且林地面積的增加優(yōu)勢(shì)大于草地面積的增加優(yōu)勢(shì)。

4 結(jié) 論

本文利用柵格的水沙耦合模型，結(jié)合3種不同土地利用模式情景對(duì)遼河流域的生態(tài)水文響應(yīng)進(jìn)行定量的分析研究，得出以下結(jié)論：

a.模型的降雨量徑流模擬值與實(shí)測(cè)值之間的相對(duì)誤差均小于12%，確定性系數(shù)大于0.71，河流泥沙輸入量模擬值與實(shí)測(cè)值之間的誤差在15%以內(nèi)，且確定性系數(shù)均大于0.50，基于SCS徑流模擬的水沙耦合模型表現(xiàn)出較高的精確度和可靠性，適用于不同土地利用模式對(duì)降雨徑流量和泥沙輸入量的生態(tài)響應(yīng)影響研究。

b.旱地面積、林地面積和草地面積分別增加10%引起的徑流深度變化分辨為增加1.99%、降低0.97%和降低0.62%。

c.土地利用模式情景1時(shí)的土壤侵蝕模數(shù)相對(duì)于2008年的實(shí)測(cè)值增加了1.99%，而在土地利用模式情景2和3作用下的土壤侵蝕模數(shù)相對(duì)于2008年的實(shí)測(cè)分別降低了15.19%和7.35%，林地和草地面積的增加可明顯降低土壤侵蝕模數(shù)。

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