涪江流域徑流對(duì)氣候與土地利用的響應(yīng)

郝佳欣，張會(huì)蘭?，王云琦，王玉杰，李洪飛

(1.北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院，重慶縉云山三峽庫(kù)區(qū)森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站，100083，北京；2.重慶市北碚區(qū)林木種苗站，400700，重慶)

20世紀(jì)中葉以來(lái)，在氣候變化和人類活動(dòng)的共同影響下，全球范圍內(nèi)河川的徑流量發(fā)生很大變化[1]。降雨特性是反映全球氣候變化的重要方面，其變化會(huì)直接改變流域范圍內(nèi)的水文循環(huán)速率和徑流形成過(guò)程[2-4]；人類活動(dòng)導(dǎo)致土地利用/覆被發(fā)生改變，從而改變下墊面條件和水文循環(huán)分量的分配過(guò)程。越來(lái)越多的研究表明氣候變化(climate change,CC)和土地利用變化(land use and land cover change,LUCC)的疊加作用呈現(xiàn)非線性的特征[5]，且不同流域呈現(xiàn)不同特點(diǎn)[6]。在全球氣候變暖、人類城鎮(zhèn)化加快以及我國(guó)退耕還林等生態(tài)保護(hù)的戰(zhàn)略背景下，如何量化評(píng)價(jià)水土保持帶來(lái)的減水減沙作用，一直是科學(xué)研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)[7]；因此，從不同空間尺度探究流域徑流對(duì)氣候變化和LUCC的響應(yīng)，對(duì)流域的水資源管理及水土保持工作的開展意義重大。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者多采用水文分析法[8]和模型模擬法，定量分析氣候變化和LUCC 2種因素對(duì)流域徑流變化的貢獻(xiàn)[9]。模型模擬法考慮到流域下墊面分布不均的特點(diǎn)，能夠基于陸地水文過(guò)程變化定量分離2種因素的影響[9]，國(guó)內(nèi)外應(yīng)用較為廣泛的為SWAT模型[10-12]。

近幾十年，在氣候變化和人類活動(dòng)的共同影響下，長(zhǎng)江上游徑流顯著減少，來(lái)水持續(xù)偏枯[13]。涪江流域是長(zhǎng)江上游流域的多沙區(qū)[14]，耕地面積廣、受人類活動(dòng)影響大[15]，流域水文變化將對(duì)三峽工程的入庫(kù)水沙產(chǎn)生重要影響[16]。以往的研究包括對(duì)涪江流域氣象水文要素的趨勢(shì)分析[17]，探究單一因素對(duì)流域的影響[18-19]，對(duì)于2個(gè)因素單獨(dú)和共同作用下的徑流響應(yīng)缺乏系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)和研究。筆者基于SWAT模型，構(gòu)建氣象條件和土地利用單獨(dú)作用和共同作用于流域徑流的不同情景，從全流域和子流域2個(gè)角度探究不同情景下的徑流響應(yīng)，為流域水資源管理、開展水土保持治理及三峽的入庫(kù)徑流測(cè)算提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

涪江是長(zhǎng)江上游二級(jí)支流，是一級(jí)支流嘉陵江的最大支流，發(fā)源于四川省松潘縣岷山雪寶頂[20]，河長(zhǎng)約670 km，集水面積約為3萬(wàn)6 400 km2[21]。流域位于三峽大壩上游，平均比降約為0.8%，源頭海拔最高超過(guò)5 500 m，最低點(diǎn)入河口海拔僅180 m左右。流域氣溫南高北低，屬亞熱帶濕潤(rùn)氣候，雨量充沛但時(shí)空差異大。流域汛期降雨集中，易受洪澇災(zāi)害，是四川旱澇頻繁受災(zāi)的典型區(qū)域。出口控制站為小河壩水文站(E 106°03′，N 30°06′)，集水面積約為2萬(wàn)9 420 km2。流域內(nèi)丘陵區(qū)是長(zhǎng)江上游涵養(yǎng)水源和保持水土的重要區(qū)域，受“5·12”大地震影響，水土流失較為嚴(yán)重[22]。流域內(nèi)主要的土地利用類型有耕地、林地和草地，其中耕地占50%以上。圖1為涪江流域地理位置和氣象水文觀測(cè)站點(diǎn)信息。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所用數(shù)據(jù)及其來(lái)源如表1所示。其中，除降雨外的氣象數(shù)據(jù)地面觀測(cè)值來(lái)自流域內(nèi)部和周圍共計(jì)7個(gè)氣象站點(diǎn)的逐日觀測(cè)數(shù)據(jù)。由于流域內(nèi)部的地面氣象站點(diǎn)較少，無(wú)法滿足SWAT模型的站點(diǎn)密度需求(4個(gè)/度)，為提高模擬精度，筆者采用CHIRPS數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型。CHIRPS為衛(wèi)星遙感降雨產(chǎn)品，是空間分辨率為0.05°的柵格數(shù)據(jù)。已有研究證明其在涪江流域具有較強(qiáng)的適用性[23]。另外，在使用CHIRPS數(shù)據(jù)前，需采用地面觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)其可靠性進(jìn)行驗(yàn)證。

表1 研究所用數(shù)據(jù)及來(lái)源Tab.1 Data and data sources

2.2 趨勢(shì)變化分析與突變點(diǎn)檢測(cè)

研究采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法和Sen斜率分析法綜合分析氣象水文時(shí)間序列的變化趨勢(shì)，并分別用統(tǒng)計(jì)量ZC和趨勢(shì)度β表示趨勢(shì)變化；采用雙累積曲線法(DMC)和Pettitt非參數(shù)檢驗(yàn)法檢測(cè)數(shù)據(jù)突變情況[5,8]。

2.3 SWAT水文模型

2.3.1 模型建模 基于表1所收集的數(shù)字高程模型、氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù)，在SWAT模型中建立涪江流域的物理計(jì)算模型。建模過(guò)程中，SWAT模型自動(dòng)選取距各子流域形心最近的站點(diǎn)數(shù)據(jù)作為本子流域的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。筆者將最小集水面積和土地利用類型閾值分別設(shè)為10 000和0，流域被劃分為153個(gè)子流域和5 209個(gè)水文響應(yīng)單元(hydrological response unit,HRU)。

2.3.2 參數(shù)的率定與驗(yàn)證 SWAT模型中參數(shù)眾多，且各參數(shù)之間具有一定的關(guān)聯(lián)性。筆者利用SWAT-CUP軟件，率定徑流相關(guān)參數(shù)并對(duì)其進(jìn)行敏感性分析，這些參數(shù)包括SCS徑流曲線系數(shù)CN2、土壤可利用有效水SOL_AWC、主河道水力傳導(dǎo)率CH_K2等。采用決定系數(shù)(R2)、納什效率系數(shù)(Ens)和百分比偏差(PBIAS)評(píng)價(jià)模型的適用性。根據(jù)以往的研究[24]，當(dāng)0.75

2.4 基于SWAT模型的情景模擬

基于突變分析結(jié)果，筆者以2000年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，將研究期分為1980—2000年和2001—2015年2個(gè)階段，以1980—2000年為基準(zhǔn)期，以2001—2015年為變化期，建立氣象條件單獨(dú)變化、土地利用單獨(dú)變化和二者共同變化3種情景(表2)，定量刻畫不同情景下的徑流響應(yīng)。

表2 氣候和土地利用單獨(dú)和共同作用下的徑流響應(yīng)情景Tab.2 Runoff response scenarios under the changes of sole and combined climate and land use

3 結(jié)果與分析

3.1 水文氣象變化趨勢(shì)及突變年分析

1980—2015年，流域年徑流量和年降雨量變化趨勢(shì)如圖2所示，二者均呈下降趨勢(shì)，斜率分別為-0.934 5億m3/a(R2=0.101 8)和-3.650 5 mm/a(R2=0.071 7)。MK趨勢(shì)檢驗(yàn)及Sen斜率分析的結(jié)果如下：年徑流量的ZC和β分別為-1.702 6和-2.710 6，且P<0.01。這表示年徑流量呈顯著下降趨勢(shì)，這與前人的研究結(jié)果[18,25]較為一致；年降雨量的ZC和β分別為-1.375 7和-4.463 6，表示年降雨量呈下降趨勢(shì)，但趨勢(shì)不顯著。

圖2 1980—2015年涪江流域年徑流和降雨變化趨勢(shì)Fig.2 Trend of annual streamflow and precipitation of the FRW in 1980—2015

圖3是累積年徑流量-累積年降雨量曲線，結(jié)果顯示：理想累積曲線與實(shí)際累積曲線在2000年發(fā)生明顯的偏折，因此可認(rèn)為2000年是突變年份。同時(shí)，本研究中Pettitt突變檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，在95%的置信水平上，年徑流量的突變年份在2000年左右，這與雙累積曲線的結(jié)果一致，選擇2000年作為突變年份具有較強(qiáng)的可靠性。

圖3 累積年降雨量與累積年徑流量Fig.3 Cumulative annual precipitation versus cumulative annual streamflow discharge

3.2 土地利用變化分析

以2000年為轉(zhuǎn)折年，采用1990年和2015年6類一級(jí)土地利用類型代表前后2個(gè)階段的土地利用變化(圖4)?？傮w而言，涪江流域上游海拔高，氣溫低，主要土地利用類型為草林地。中下游地勢(shì)平緩，溫度較高，是耕地的主要分布區(qū)；城鎮(zhèn)用地主要沿河道兩側(cè)分布，近幾十年來(lái)擴(kuò)張明顯。研究期間，面積比例前3的類型分別是耕地、林地和草地，總比例達(dá)98%以上，但變幅較小，在2%以內(nèi)。2個(gè)研究時(shí)段內(nèi)，城鎮(zhèn)用地的變化面積最大，增加455.42 km2，其次是耕地，減少427.98 km2。而變化幅度最大的是未利用地，時(shí)段內(nèi)增加218.80%，其次是城鎮(zhèn)用地，增加195.98%，水域面積增加7.12%。

圖4 1990年和2015年涪江流域土地利用Fig.4 Land use of FRW in 1990 and 2015

表3是涪江流域的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，詳細(xì)列出1990年到2010年土地利用類型的轉(zhuǎn)換情況。有516.35 km2的耕地轉(zhuǎn)為林地，108.29 km2耕地轉(zhuǎn)為草地，13.04 km2的耕地轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)用地，同時(shí)有430.59 km2的林地轉(zhuǎn)為耕地，162.61 km2的草地轉(zhuǎn)為耕地，顯示退耕還林(草)工程總體取得重大成就，但是局部地區(qū)仍存在著人類活動(dòng)(如城鎮(zhèn)化)導(dǎo)致的林地破壞現(xiàn)象。同時(shí)，約有443.23 km2的城鎮(zhèn)用地轉(zhuǎn)為耕地。

表3 1990—2015年涪江流域土地利用變化Tab.3 Land use changes in the FRW from 1990 to 2015 km2

3.3 SWAT模型適用性評(píng)價(jià)

3.3.1 敏感性參數(shù)取值 模型的參數(shù)敏感性見表4。10個(gè)敏感性參數(shù)中，模型最為敏感的參數(shù)是R_CN2，CN是SCS徑流曲線系數(shù)，是反映降雨前期流域特征的綜合參數(shù)，在其他研究中也被證明是徑流最為敏感的參數(shù)[26-27]；此外，其他的敏感性參數(shù)包括土壤可利用有效水SOL_AWC、土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)ESCO、淺層地下水再蒸發(fā)系數(shù)GW_REVAP、深層地下水再蒸發(fā)系數(shù)REVAPMN等。

表4 涪江流域徑流敏感性參數(shù)Tab.4 Sensitive parameters on streamflow in the FRW

3.3.2 模型模擬效果 流域?qū)崪y(cè)月流量值和模擬月流量值擬合較好，峰值對(duì)應(yīng)較好(圖5)。在率定期(1983—1993年)和驗(yàn)證期(1994—1999年)，R2、Ens和PBIAS分別是0.89、0.88、-0.2和0.82、0.82、6.8，模型在流域具有很強(qiáng)的適用性。

圖5 SWAT水文模型的率定與驗(yàn)證Fig.5 Calibration and validation of the SWAT hydrological model

3.4 氣候和LUCC單獨(dú)和共同作用下的徑流響應(yīng)

3.4.1 全流域尺度 4種情景下，涪江流域年均產(chǎn)流量如表5所示。在基準(zhǔn)期，年均產(chǎn)流量為431.23 mm。僅降雨條件發(fā)生改變(情景1)，年均產(chǎn)流量為386.06 mm，相比基期減少10.47%；僅土地利用發(fā)生改變(情景2)，年均產(chǎn)流量為430.26 mm，與基準(zhǔn)期類似；當(dāng)二者均發(fā)生改變(情景3)，年均產(chǎn)流量為362.18 mm，較基期減少16.01%。以上結(jié)果說(shuō)明，降雨和土地利用單獨(dú)改變和同時(shí)改變，均對(duì)涪江流域的徑流起到減少作用。進(jìn)一步，情景1、情景2下的減水量之和小于情景3的減水量，說(shuō)明氣候變化和土地利用變化對(duì)涪江流域產(chǎn)流的影響呈現(xiàn)非線性特點(diǎn)，這與Meng等[5]、Zuo等[26]和竇小東等[27]的研究結(jié)果一致。一般來(lái)說(shuō)，土地利用變化會(huì)不可避免地受到氣候變化的影響，尤其是不同的水熱條件及其組合對(duì)植被種類、分布和生物量等的限制[28]，因此，二者共同作用時(shí)會(huì)對(duì)徑流的響應(yīng)存在協(xié)同和促進(jìn)作用。

表5 不同情景下流域年均產(chǎn)流情況Tab.5 Average annual water yield under different scenarios

3.4.2 子流域尺度 圖6和圖7是子流域產(chǎn)流的分布情況及較基期的變化分布?？梢?，4種情景下的產(chǎn)水量具有類似的分布格局，即從上游到下游逐漸遞減。根據(jù)3.4.1的結(jié)果，在全流域尺度上，基準(zhǔn)期與情景2的產(chǎn)流量極為相似，而情景1與情景3下的產(chǎn)流量較為接近，這與子流域產(chǎn)流的空間分布情況較為一致：基期下，產(chǎn)流最多的子流域年均產(chǎn)流量達(dá)681 mm，最少的也有171 mm，情景1與基期下的情況一致；情景1下產(chǎn)流量最多達(dá)629 mm，最少為140 mm，情景3下產(chǎn)流量最多為565 mm，最少為139 mm。相比基期，情景1與情景3的最高產(chǎn)流量分別減少7%和17%，這主要發(fā)生在下游子流域；最低產(chǎn)流量分別減少18%和19%，主要發(fā)生在上游子流域。

圖6 不同情景下流域產(chǎn)流空間分布(子流域尺度)Fig.6 Spatial distributions of water yeld (WYLD) under different scenarios at sub-basin scale

圖7 不同情景下流域產(chǎn)流空間變化(子流域尺度)Fig.7 Spatial variations of WYLD under different scenarios at sub-basin scale

進(jìn)一步研究分析子流域尺度上土地利用類型的變化情況(圖8)，以探究子流域產(chǎn)流空間分布變化的原因?？梢?，在研究時(shí)段內(nèi)，城鎮(zhèn)用地在下游流域明顯增加，尤其是中下游沿河道兩側(cè)。同時(shí)，林地和水域在中下游有明顯的增加，草地在河道附近也有不同程度的增加，而耕地則有一定程度地減少，說(shuō)明退耕還林(草)措施作用明顯，林草地對(duì)水源的涵養(yǎng)是中下游流域產(chǎn)水減少的主要原因。同時(shí)，要注意上游未利用土地的擴(kuò)張，尤其是裸地，因?yàn)檫@可能會(huì)增加當(dāng)?shù)厮亮魇У娘L(fēng)險(xiǎn)[26]。

4 結(jié)論與討論

1)近幾十年涪江流域年均徑流量呈顯著下降趨勢(shì)，并在2000年左右發(fā)生突變；年均降雨量也呈下降趨勢(shì)，但不顯著。

2)涪江流域主要的土地利用類型為耕地、林地和草地，占流域總面積的98%以上，且變幅較??；水域、城鎮(zhèn)用地和未利用土地比例較小，但變幅較大。

3)SWAT模型在涪江流域具有很強(qiáng)的適用性。在全流域尺度上，氣候變化和土地利用變化均使得涪江流域產(chǎn)流量減少，且前者影響大于后者，而二者對(duì)流域徑流的貢獻(xiàn)呈非線性關(guān)系。在子流域尺度上，對(duì)于流域中下游，減水的主要原因是河道兩側(cè)實(shí)施了退耕還林還草措施，林草地的增加涵養(yǎng)了水源，抵消了城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)張的增水作用。

研究從氣候和土地利用2個(gè)主控因子出發(fā)，采用SWAT模型情景模擬法，從全流域和子流域2個(gè)角度來(lái)分析氣候和土地利用單獨(dú)作用和共同作用下的徑流響應(yīng)，增進(jìn)對(duì)涪江流域水資源的認(rèn)識(shí)。研究采用情景模擬法關(guān)注涪江流域的徑流響應(yīng)，而不同因素影響下的流域產(chǎn)沙過(guò)程，是一個(gè)更為復(fù)雜和深入的過(guò)程，亟需更深層次的研究。另外，利用水文模型進(jìn)行科學(xué)分析時(shí)應(yīng)結(jié)合流域?qū)嶋H，警惕“異參同效”現(xiàn)象。