基于SWAT模型的海拉爾河上游土地利用與氣候變化對徑流的影響

閆宇會 薛寶林，2 張路方

(1.北京師范大學 水科學研究院，北京100875；2.城市水循環(huán)與海綿城市技術北京市重點實驗室，北京100875)

0 引言

土地利用和氣候變化是影響流域水文變化過程的最直接因素，也是流域水資源變化研究的熱點[1-3].短期內，土地利用變化通過影響流域截留、蒸散、入滲等水文循環(huán)的關鍵環(huán)節(jié)，進而影響流域水資源的量與質[4-6]，長期內，氣候變化尤其是降水和溫度的變化，影響著流域水循環(huán)，所以開展土地利用與氣候變化對流域徑流量影響的研究有利于進行流域的規(guī)劃和治理[7].目前，國內相關學者已經對土地利用變化和氣候變化影響下的流域水文響應過程展開了研究，但國內相關研究主要集中在黃河流域[8-11]、長江流域[12-14]以及西北地區(qū)和華北地區(qū)，如梁婕等基于SWAT模型采用情景分析的方法探討了瀏陽河流域徑流對土地利用和氣候變化的協(xié)同響應[15]，祖拜代·木依布拉等探討了烏魯木齊河上游土地利用和氣候變化對徑流的影響[1]，郭軍庭等探討了潮河流域土地利用和氣候變化對徑流的影響[5]，但在典型的東北凍土區(qū)，很少有學者使用SWAT模型來進行流域內河流的徑流模擬.

海拉爾河位于中國內蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市境內，近些年來，在自然和人為因素的共同作用下，海拉爾河流域的生態(tài)平衡遭到破壞，生態(tài)環(huán)境不斷惡化，生態(tài)功能日益減退，造成了草原退化、水域面積減少、濕地萎縮、土壤侵蝕等一系列生態(tài)環(huán)境問題[16，17].在氣候變化的大背景下，構建水文模型模擬海拉河流域的徑流變化情況，并根據模擬結果對流域的徑流變化情況做出合理預測，這有利于解決流域內的各種水文問題，減少人類活動帶來的水文負效應，維護生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性.任慧娟等使用SWAT模型對海拉爾河上游的徑流情況進行了初步的模擬，并證明SWAT模型在海拉爾河上游流域具有較好的適用性[16].本文基于前人的研究對海拉河上游的徑流情況進行了進一步模擬，根據現有的資料和已經獲取的相關數據，本文以海拉爾河的上游區(qū)域作為研究區(qū)，探討了SWAT模型在海拉爾河的上游區(qū)域的徑流適用情況，并采用情景分析的方法，分析了土地利用和氣候變化背景下的流域徑流量的變化情況.

1 研究區(qū)域概況

海拉爾河位于中國內蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市境內，是額爾古納河的上游河段.發(fā)源于大興安嶺西側吉勒老奇山西坡，從東至西流向，在烏爾旗漢林場與庫都爾河匯合后始稱海拉爾河[8]，其地理位置位于東經117°43′-122°27′，北緯47°38′-50°16′.海拉爾河干流全長714.9 km，流域面積5.45萬km2，主要有庫杜爾河、免渡河、伊敏河等支流.流域內積雪較厚，封凍期約200天，年中洪峰有兩次，分別是5月的融雪期和8月的雨季[17].本文的研究區(qū)域為壩后站水文站出口斷面以上的區(qū)域，該區(qū)域的年平均氣溫約為5 ℃，年平均降雨量約為350 mm，且降水主要集中在6-9月，如圖1為研究區(qū)簡圖.

根據國際應用系統(tǒng)分析研究所(IIASA)及聯合國糧農組織(FAO)提供的土壤數據庫(HWSD)，結合地理因素，研究區(qū)內的主要土壤類型包括簡育高活性淋溶土(Haplic Luvisols)，簡育灰色土(Haplic Greyzems)，簡育黑鈣土(Haplic Chernozems)，鈣積黑鈣土Calcic Chernozems)，粘化栗鈣土(Luvic Kastanozems)，石灰性雛形土(Calcaric Cambisols)，石灰性砂性土(Calcaric Arenosols)，簡育黑土(Haplic Phaeozems)，松軟潛育土(Mollic Gleysols).SWAT模型中建議土地利用類型不超過10種，如果拿到的數據類型超過10種，則需要進行重分類，因為本文所獲取的土地利用類型種類較多，根據模型的要求，將流域內的土地利用類型進行重分類，分為林地、草地、水域、城鎮(zhèn)用地、未利用土地、耕地6類.如圖2，表1所示，2000年海拉爾河上游的土地利用現狀以草地為主(約占51.69%)，林地次之(約占34.99%)，其他類型的土地占比較少.2010年海拉爾河上游仍以草地為主(約占51.48%)，林地次之(約占35.23%)，該流域仍以這兩種土地利用類型為主.主要原因可能是該流域位于草原境內，近年來流域內城市化建設并沒有對該地區(qū)的植被覆蓋情況產生太大的影響.

表1 2000、2010年海拉爾河流域土地利用比例/%

2 研究方法

2.1 數據準備

SWAT模型輸入數據主要包括空間數據和屬性數據.空間數據主要有高程數據、土地利用類型數據、土壤分布數據[6]、水文站及氣象站點的空間分布數據；屬性數據主要有土壤類型數據、氣象數據、水文數據[18,19]，數據詳情如表2所示.同時，在建模過程中建立了土地利用類型和土壤類型索引表，保證模型中的所需數據在各個數據庫中有所對應.另外，用SWAT Weather軟件來進行氣象數據的插值，以填補氣象數據中的缺失數據.

數據類型數據來源處理方法高程數據中科院地理空間數據云ArcGIS裁剪、投影變換2000,2010年的土地利用數據中科院資源環(huán)境科學數據中心重分類、投影變換土壤類型數據HWSD數據庫裁剪、投影變換土壤屬性數據HWSD數據庫使用SPAW軟件進行計算1990-2012年的逐日氣象數據水文統(tǒng)計年鑒使用SWATWeather軟件處理1990-2012年的月徑流數據水文統(tǒng)計年鑒

數字高程模型數據：首先進行幾何校正，再通過ArcGIS對其進行裁剪和投影變換.土地利用數據：首先從中科院資源環(huán)境科學數據中心下載原始數據，并通過ArcGIS重分類、投影變換得到.土壤類型數據和土壤屬性數據：由HWSD數據庫提供，HWSD數據庫包含大量土壤參數，數據格式為grid柵格格式，投影為WGS84坐標系統(tǒng)，采用的土壤分類系統(tǒng)主要為FAO-90[20]，因數據庫所提供的數據為國際標準，還需采用SPAW軟件將數據由國際標準轉換成美國國家地質調查局(USGS)標準的土壤參數.

2.2 模型構建

基于ArcGIS的ArcSWAT 模型構建主要包括3個過程： (1) 流域劃分：首先基于DEM數據進行流域定義，在加載DEM數據之后生成河網，可以對河網的面積閾值進行修改，該值越小生成的河網越詳細.在生成河網以后，定義海拉爾河上游壩后站水文站附近的某點作為流域總出口，進行子流域劃分.本文按照模型默認的面積閾值進行河網劃分，最終流域被劃分為24個子流域，如圖1所示.(2) 水文響應單元分析：將土地利用數據、土壤數據進行重分類，輸入模型后進行閾值設定，再進行水文響應單元劃分.土地利用數據處理參考相關的分類標準，土壤數據處理參考流域的地理位置因素，同時需要采用SPAW 軟件進行土壤相關參數的計算，并建立土壤數據庫.(3) 輸入數據：使用SwatWeather軟件填補缺失或者失效的氣象數據，按要求將降水、氣溫、風速、輻射和相對濕度等數據導入 SWAT 輸入數據庫，模型構建完成后即可運行模擬[18-20].

2.3 模型校準與驗證

本次研究使用的模型校準驗證工具為SWATCUP軟件，本研究把預熱期設為1990-1991年，把校準期設為1992-2005年，把驗證期設為2006-2012年，使用2000年的土地利用數據和1992-2005年的氣象數據進行校準期的徑流模擬，使用2010年的土地利用數據和2006-2012年的氣象數據進行驗證期的徑流模擬.運行模型前需要設置敏感性分析方法，本次采用LH-OAT方法[21].確定參數后要使用SWATCUP來調整參數，并確定參數的最佳取值范圍和最優(yōu)值[22,23]，最后將參數的最優(yōu)值帶入模型進行模擬并對模擬結果進行驗證.

2.4 模型評價指標

采用了決定系數R2、Nash-Sutcliffe系數Ens和相對誤差PBIAS[23]評價SWAT模型在海拉爾河流域上游的模擬精度.其中，決定系數R2的表達式如

(1)

Nash-Sutcliffe效率系數Ens的表達式如

(2)

相對誤差PBIAS的表達式如

(3)

2.5 情景設置

在模型模擬結果的精度達到可接受的范圍時，本研究設置了3類情景分析土地利用變化和氣候變化對海拉爾河上游徑流的影響.

(1) 土地利用和氣候變化共同影響下的綜合型情景.此綜合型情景使用了不同年份的土地利用數據和氣象數據，探究了海拉爾河上游流域徑流量對土地利用變化和氣候變化的響應情況.在此綜合型情景下設置出四種子情景，并以情景1為基準，對不同子情景下的徑流模擬情況進行分析比較，研究兩種因素對徑流的影響作用，各種子情景設置如表3所示.對比情況：首先，情景1與情景3對比，分析了流域徑流量對氣候變化的響應情況；情景1與情景4對比，分析了流域徑流量對土地利用變化的響應情況；最后，情景1與情景2作對比，分析了徑流量對土地利用和氣候共同變化的響應情況.

表3 模型模擬情景設置

(2) 極端土地利用變化情景.因為研究區(qū)的土地利用類型以林地和草地為主，可以在不考慮其他土地利用類型變化的情況下，只考慮林地和草地變化對徑流量變化的影響.本次研究以2000年土地利用數據和1995-2005年氣象數據模擬的結果為基準，設置兩種子情景，探討土地利用類型變化對流域徑流量的影響，兩種情景：林地變成草地情景，保留除草地和林地以外的其他土地利用類型，將所有林地轉化為草地；草地變成林地情景，保留除草地和林地以外的其他土地利用類型，將所有草地轉為林地.

(3) 氣候變化情景.分析氣候變化對流域徑流量的影響，以2000年土地利用數據和1990-2002年氣象數據模擬的結果為基準，分別設置降水不變氣溫變化和氣溫不變降水變化的情景，探討氣候變化對流域徑流量的影響.四種情景：氣溫不變，設置降水增加10%和減少10%的兩種情景；降水不變，氣溫升高1 ℃和降低1 ℃的兩種情景.

3 結果分析

3.1 參數敏感性分析

SWAT 模型主要包括水文過程、土壤侵蝕、污染負荷三個子模型，因本文只進行降水徑流模擬，所以只用到了水文過程模型.其中SWAT模型運用SCS曲線數法計算地表徑流，使用運動儲蓄模型計算壤中流，使用Penman-Monteith法計算潛在蒸散發(fā).由于SWAT模型運行模擬所涉及的參數眾多，首先要對各個參數進行敏感性分析，篩選出合適的參數，并選擇了對模擬結果影響較大的10個參數進行敏感性分析，主要有土壤可利用有效水，土壤蒸發(fā)補償系數，淺層地下水徑流系數等，由此可見，研究區(qū)徑流產生受土壤水、氣象、融雪情況的影響較大.壩后站敏感參數分析如表4所示.

3.2 模型校準驗證分析

如表5所示，通過參數校準和驗證，校準期的決定系數R2、Nash-Sutcliffe系數Ens和相對誤差PBIAS分別為0.85%、0.82%和6.2%，驗證期的決定系數R2、Nash-Sutcliffe系數Ens和相對誤差PBIAS分別為0.84%、0.81%和1.3%，圖3和圖4表示了SWAT模型在海拉爾河上游的月徑流模擬情況，這表明SWAT模型在海拉爾河流域上游具有很好的適用性，可以考慮使用該模型在該流域進行徑流模擬.

表4 海拉河流域上游壩后站徑流敏感性參數

表5 海拉爾河流域上游月徑流量模擬校準和驗證結果

3.3 情景模擬分析

(1) 土地利用和氣候變化共同影響下的綜合型情景.如表6所示，情景1、2、3、4的年均徑流量分別為113.16、80.06、88.49、110.73 m3/s.通過分析情景1與情景2，可以得出在土地利用和氣候變化的共同影響下，流域的年均徑流量減少了36.1 m3/s.基于情景1，情景3中氣候變化影響下，流域的年均徑流量減少了27.67 m3/s，相比情景1，情景3中年平均氣溫增加了0.03 ℃，增加幅度為4.0%，年平均降水量減少了46.41 mm，減少幅度為12.8%，降水量變化幅度更大.基于情景1，情景4中土地利用變化影響下，流域的年平均徑流量減少了5.43 m3/s，相比情景1，情景4中林地所占比例增加了0.24%，草地所占比例減少了0.21%.通過各種情景的對比分析可知，氣候變化對流域的徑流量變化有更為顯著的影響.可以看出，進行土地利用的合理規(guī)劃有利于應對氣候變化下的水資源管理問題.

表6 綜合情景模擬結果

(2) 極端土地利用情景.保持除草地和林地以外的其他土地利用類型不變，將34.99%的林地變草地時，流域的年均徑流量增加了3.91 m3/s，增加幅度為3.72%；將51.69%的草地變林地時，流域的年均徑流量減少了5.16 m3/s，減少幅度為4.91%，如表7所示.通過對此情景的分析可知，林地增加的情況下，流域的徑流量有減少的趨勢；草地增加的情況下，流域的徑流量有增加的趨勢.草地和林地的存在有利于維護流域生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定性，保持生態(tài)系統(tǒng)的多元性，所以適當維持草地和林地的面積對流域水資源的合理分配具有一定的作用.

表7 海拉爾河流域上游極端土地利用情景下的徑流模擬結果

(3) 氣候變化情景.在保持氣溫不變的情景下，降水量增加了10%，流域的年均徑流量增加了31.99 m3/s，增加幅度為26.3%；降水量減少了10%，流域的年均徑流量減少了13.87 m3/s，減少幅度為11.4%，如表8所示.通過對此情景的分析可知，流域的降水量變化與流域的年均徑流量變化成正相關的關系.在保持降水不變的情景下，氣溫升高了1 ℃，流域的年均徑流量減少了7.91 m3/s，減少幅度為6.5%；氣溫減少了1 ℃，流域的年平均徑流量增加了8.76 m3/s，增加幅度為7.2%.通過對此情景的分析可知，流域的氣溫變化與流域的年均徑流量變化成負相關的關系.降水量變化對徑流量變化的影響是直接的，而溫度變化對徑流量變化的影響是間接的[24,25].在北方典型寒旱區(qū)域，不僅要考慮降水的影響，還要考慮融雪徑流的影響，因為流域溫度升高會加大河流的蒸發(fā)量，但是也會加大融雪徑流量[24].當分析溫度變化對流域徑流量的影響時，需要同時考慮河流蒸發(fā)量和融雪徑流量兩種因素的作用，后續(xù)的研究中可能會進一步探析溫度變化引起的河流蒸發(fā)量和融雪徑流量變化與流域徑流量變化的關系.

表8 海拉爾河流域上游氣候變化情景下的徑流模擬結果

4 結果與討論

4.1 結論

(1) SWAT模型在海拉爾河上游流域徑流模擬中具有很好的適用性，校準期的三個評級指標R2、Ens、PBIAS分別為0.85、0.82、6.2%，驗證期的三個評價指標R2、Ens、PBIAS分別為0.84%、0.81%、1.3%，所以可以使用SWAT模型來進行該流域的徑流模擬.

(2) 氣候和土地利用變化共同影響下的綜合型情景中，相比于綜合型情景下的情景1，氣候變化和土地利用變化共同作用下流域的年均徑流量減少了36.1 m3/s，土地利用變化下流域的年均徑流量減少了5.43 m3/s，氣候變化下流域的年徑流量減少了27.67 m3/s，流域徑流量的變化受氣候變化的影響更大一些.

(3) 極端土地利用情景中，林地變草地的情景下流域的年均徑流量增加了3.72%，草地變林地的情景下流域的年均徑流量減少了4.91%.林地增加的情況下，流域的徑流量有減少的趨勢；草地增加的情況下，流域的徑流量有增加的趨勢.

(4) 氣候變化情景中，在氣溫不變的情景下，降水量增加10%，流域的年均徑流量增加26.3%，降水量減少10%，流域的年均徑流量減少11.4%，可見流域徑流量變化與降水量變化呈正相關關系.在降水量不變的情景下，氣溫升高1 ℃，流域的年均徑流量減少6.5%，氣溫降低1 ℃，流域的年均徑流量增加7.2%，可見流域徑流量變化與氣溫變化呈負相關關系.

4.2 討論

隨著人類活動對自然環(huán)境影響的加劇，人類活動通過改變地表覆蓋對徑流的影響越來越大，同時由于氣候變化引起的水熱條件改變也會對流域徑流產生重要的影響[26,27].從研究結果來看，土地利用和氣候變化共同影響下流域徑流有減少趨勢，這可能會對流域的水資源配置產生一定影響，因此應當合理優(yōu)化土地利用布局來應對氣候變化帶來的挑戰(zhàn)[28]；極端土地利用情景下，由于不同比例的林地和草地對流域的徑流有不同的影響，因此應當考慮改變林地和草地的比例對流域的徑流進行一定的調控[28]；氣候變化情景下，降水量變化相比氣溫變化對流域徑流有著更為顯著的影響，后續(xù)研究將參考IPCC6的報告，對流域徑流進行更加詳細的模擬.此外，本文下一步考慮從年內的豐、枯水期細化對徑流變化的分析，并從泥沙、水質和非點源污染等水文效應展開研究，土地利用變化從土地利用類型角度轉換到景觀格局角度進行分析.