基于SWAT 模型的開(kāi)都河上游氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響

陳世雪，玉素甫江·如素力，張 發(fā)，迪里胡瑪爾·阿汗木江

（新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院/新疆干旱區(qū)環(huán)境與資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830054）

氣候變化和人類活動(dòng)共同影響水循環(huán)過(guò)程，這種影響不是單向式的交互過(guò)程，而是系統(tǒng)間各要素的多項(xiàng)式交互過(guò)程［1］。全球氣候變暖使各地區(qū)更加干濕分明［2，3］，西北干旱區(qū)出現(xiàn)“暖濕化”現(xiàn)象［4-6］，影響該地區(qū)水文過(guò)程。人類活動(dòng)則通過(guò)土地利用方式的改變影響流域產(chǎn)流、匯流過(guò)程［7］。氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)水文過(guò)程的影響在不同流域會(huì)產(chǎn)生不同效應(yīng)［8］。因此，開(kāi)展徑流對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)的響應(yīng)研究，對(duì)流域水資源規(guī)劃管理有重要意義。

SWAT（Soiland Water Assessment Tool）分布式水文模型由于其較強(qiáng)的物理機(jī)制，已被廣泛應(yīng)用于氣候變化和人類活動(dòng)的水文響應(yīng)方面。如馮暢等［1］、祖拜代等［9］、郭軍庭等［10］、程程［11］、楊李艷［12］、Aboeinour 等［13］定量分析了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)不同流域徑流的影響，結(jié)果表明氣候變化是徑流變化的主要影響因素。Zhang 等［14］、Xu 等［15］的研究認(rèn)為土地利用是導(dǎo)致徑流發(fā)生變化的主要因素。開(kāi)都河是典型的干旱區(qū)內(nèi)陸河流，當(dāng)前已有不少學(xué)者聚焦開(kāi)都河流域水文變化過(guò)程［16-27］，然而大多數(shù)的研究主要關(guān)注氣候變化和土地利用變化歷史時(shí)期或未來(lái)時(shí)期的單一影響，忽略了氣候變化和人類活動(dòng)的共同影響。

基于此，本研究目的是在考慮氣候變化和人類活動(dòng)影響的基礎(chǔ)上，利用SWAT 模型，通過(guò)情景分析方法設(shè)置3 類情景，定量分析二者對(duì)徑流的影響，以期為開(kāi)都河流域水資源管理提供科學(xué)指導(dǎo)。

1 研究區(qū)概況

開(kāi)都河（82°58′—86°55′E、41°47′—43°21′N）位于新疆巴州境內(nèi)。源起天山中部，尾閭注入博斯騰湖，是焉耆盆地和孔雀河流域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要資源，也是塔里木河下游的重要補(bǔ)給水源，對(duì)塔河生態(tài)恢復(fù)和重建起關(guān)鍵作用［27］。開(kāi)都河流域?qū)贉貛Т箨懶愿珊禋夂颍昶骄涤炅?65 mm，年平均氣溫 5～8 ℃。大山口（85°44′E，42°13′N）是開(kāi)都河流域惟一的出山口，將開(kāi)都河流域分為上游山區(qū)和下游平原區(qū)，本研究以開(kāi)都河上游為研究靶區(qū)（圖1），其集水面積約18 586 km2，由積雪融水和降水混合補(bǔ)給。

圖1 開(kāi)都河上游水系及站點(diǎn)分布

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

建立SWAT 模型所需數(shù)據(jù)如表1 所示。根據(jù)SWAT 土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)將研究區(qū)土地利用重分為林地、草地、水域、建設(shè)用地、濕地和未利用土地6類，2000—2015 年研究區(qū)土地利用變化主要是未利用土地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸?。由于城市化的影響，研究區(qū)農(nóng)村居民點(diǎn)大幅度減少，出現(xiàn)城鎮(zhèn)化，導(dǎo)致建設(shè)用地總面積占比減少0.06 個(gè)百分點(diǎn)（圖2、表2）。根據(jù)世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)HWSD 將研究區(qū)土壤重分為9 類（圖3）。

圖2 開(kāi)都河上游土地利用類型

圖3 研究區(qū)土壤類型分布

表1 SWAT 模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

表2 2000 年、2015 年開(kāi)都河上游土地利用面積比例

2.2 研究方法

2.2.1 SWAT 模型 SWAT 模型是由美國(guó)農(nóng)業(yè)部開(kāi)發(fā)的基于長(zhǎng)時(shí)間序列的大尺度分布式水文模型［28］。其運(yùn)行順序遵循：①數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；②子流域劃分和水文響應(yīng)單元?jiǎng)澐?；③參?shù)敏感性分析；④參數(shù)率定；⑤模型驗(yàn)證。設(shè)置1985—1989 年為模型預(yù)熱期，1990—2003 年為率定期，2004—2010 年為驗(yàn)證期，以評(píng)估模型在月尺度上的徑流模擬能力。

采用SWAT-cup 軟件，利用大山口水文站徑流數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證。選擇26 個(gè)與徑流有關(guān)的主要參數(shù)，采用SUFI_2 算法進(jìn)行參數(shù)敏感性分析。根據(jù)參數(shù)敏感性水平t值和參數(shù)顯著性水平P值篩選保留13 個(gè)敏感參數(shù)，經(jīng)過(guò)多次率定不斷調(diào)整參數(shù)范圍，縮小范圍尋找最佳值。選取線性回歸方程決定系數(shù)R2、Nash-Sutcliffe 效率系數(shù)NSE和偏差系數(shù)PBIAS作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，直到模擬結(jié)果驗(yàn)證通過(guò)，具體公式如下。

決定系數(shù)R2：

Nash-Sutcliffe 效率系數(shù)NSE：

偏差系數(shù)PBIAS：

式中，n是模擬時(shí)間數(shù)，QO是徑流觀測(cè)值，QS是徑流模擬值是觀測(cè)數(shù)據(jù)平均值是徑流模擬的平均值。當(dāng)R2＞0.6，NSE＞0.5，|PBIAS|＜20%，表示模型模擬結(jié)果可接受。

2.2.2 情景設(shè)置 設(shè)置如下情景，評(píng)估氣候變化與土地利用對(duì)徑流的影響。

1）氣候變化和土地利用對(duì)徑流的綜合影響。將氣象數(shù)據(jù)分為 1990—2003 年、2004—2017 年 2 個(gè)時(shí)段，2000 年、2015 年 2 期土地利用數(shù)據(jù)，設(shè)置不同的土地利用和氣象數(shù)據(jù)情景組合（表3）。

表3 氣候變化和土地利用綜合情景設(shè)置

情景1 和情景2 對(duì)比得到氣候和土地利用變化對(duì)開(kāi)都河流域徑流的綜合影響，情景1 和情景3 對(duì)比，得到氣候變化對(duì)徑流的影響，情景1 和情景4 對(duì)比，得到土地利用變化對(duì)徑流的影響。

2）極端土地利用情景。為更好探討開(kāi)都河流域土地利用變化對(duì)徑流的影響，設(shè)置極端土地利用變化情景，分析研究區(qū)內(nèi)不同土地利用類型對(duì)徑流的影響。以2000 年土地利用和1990—2017 氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在不考慮其他土地利用類型變化，只考慮草地和未利用土地變化的情況下，設(shè)置以下2 種極端土地利用情景，探討開(kāi)都河流域土地利用變化對(duì)徑流的影響。

情景1：將草地轉(zhuǎn)換為未利用土地；

情景2：將未利用土地轉(zhuǎn)換為草地。

3）氣候變化情景。在全球氣候變化背景下，根據(jù)未來(lái)氣候變化的可能范圍，基于2000 年土地利用，1990—2017 年氣象數(shù)據(jù)，設(shè)置2 種氣候變化情景：保持現(xiàn)有降水不變，氣溫分別+1、+2 ℃；保持現(xiàn)有氣溫不變，降水分別+10%、+20%、-10%、-20%。

3 結(jié)果與分析

3.1 SWAT 模型校準(zhǔn)與驗(yàn)證

經(jīng)過(guò)多次迭代率定，最終確定13 個(gè)敏感參數(shù)的敏感性排序和最佳值（表4）。模型在率定期的R2、NSE和PBIAS分別是 0.85、0.84、6.2%，驗(yàn)證期R2、NSE和PBIAS分別是 0.78、0.69、1.6%（表 5），表明SWAT 模型在開(kāi)都河流域具有較好的適用性。SWAT 模型在開(kāi)都河流域月尺度徑流模擬結(jié)果如圖4 所示?？偟膩?lái)說(shuō)，模擬徑流量略低于實(shí)測(cè)徑流量。

圖4 開(kāi)都河流域大山口水文站率定期（a）和驗(yàn)證期（b）月徑流模擬結(jié)果

表4 開(kāi)都河流域大山口水文站徑流敏感性參數(shù)

表5 開(kāi)都河流域大山口水文站月徑流模擬結(jié)果

3.2 情景模擬分析

3.2.1 氣候變化和土地利用綜合情景 情景1、2、3、4 的年平均徑流量分別是116.94、115.11、115.56、116.49 m3/s。對(duì)比情景1 和情景2，氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流的綜合作用使年平均徑流量減少1.83m3/s。對(duì)比情景1 和情景3，在氣候變化影響下，年平均徑流量減少1.38 m3/s，占徑流變化總量的75.47%。對(duì)比情景1 和情景4，土地利用變化導(dǎo)致年平均徑流量減少0.45 m3/s，占徑流總變化量的24.53%。分析4 種情景下徑流變化量及占比，發(fā)現(xiàn)氣候變化是大山口水文站徑流減少的主要影響因素。

3.2.2 極端土地利用情景 情景1 將草地轉(zhuǎn)換為未利用土地時(shí)，年平均徑流量增加1.32 m3/s，增幅為1.14%。情景2 將未利用土地轉(zhuǎn)換為草地時(shí)，年平均徑流量減少0.27 m3/s，降幅為0.23%。分析2 種極端土地利用情景模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，草地情景下，大山口年平均徑流量有減少的趨勢(shì)；未利用土地情景下，年平均徑流量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，且未利用土地情景下徑流量增幅大于草地情景的減幅。

3.2.3 氣候變化情景 在保持氣溫不變的情況下，降水量減少20%時(shí)，年平均徑流量減少29.31 m3/s，減幅25.27%；降水量減少10%時(shí)，年平均徑流量減少14.32 m3/s，減幅12.34%；降水量增加10%時(shí)，流域年平均徑流量增加15.72 m3/s，增幅13.55%；降水增加20%時(shí)，流域年平均徑流量增加30.91 m3/s，增幅26.64%。保持降水不變情況下，氣溫升高1 ℃，年平均徑流量減少0.58 m3/s，減幅0.50%；氣溫升高2 ℃年平均徑流量減少1.12 m3/s，減幅0.97%。分析不同情景模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，徑流量與降水成正相關(guān)關(guān)系，與氣溫成負(fù)相關(guān)關(guān)系（表6）。

表6 不同氣候變化情景下開(kāi)都河流域多年平均徑流量變化

4 討論

運(yùn)用SWAT 分布式水文模型通過(guò)情景分析方法，設(shè)置3 類氣候變化和土地利用變化情景，定量評(píng)估開(kāi)都河流域氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響。研究結(jié)果顯示，在氣候變化和人類活動(dòng)共同影響下徑流量呈減少趨勢(shì)，可能會(huì)導(dǎo)致水資源問(wèn)題更加嚴(yán)峻。應(yīng)當(dāng)對(duì)研究區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理規(guī)劃，以應(yīng)對(duì)嚴(yán)峻的水資源問(wèn)題。從極端土地利用情景來(lái)看，草地對(duì)徑流有減緩作用，有利于涵養(yǎng)水源、保持水土。適當(dāng)?shù)卦黾硬莸孛娣e、減少未利用土地面積，有助于合理配置水資源。氣候變化情景下，徑流與降水成正相關(guān)關(guān)系，與氣溫成負(fù)相關(guān)關(guān)系。氣溫對(duì)徑流的影響表現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是氣溫升高，蒸發(fā)增強(qiáng)，導(dǎo)致徑流量變化，二是氣溫升高導(dǎo)致冰川融化，短期內(nèi)導(dǎo)致徑流增加；長(zhǎng)遠(yuǎn)看來(lái)，山區(qū)的冰川數(shù)量減少，徑流量達(dá)到最大值后，會(huì)出現(xiàn)下降的情況［16］。

1990—2017 年在氣候變化和人類活動(dòng)的共同作用下，開(kāi)都河流域大山口水文站徑流量呈下降趨勢(shì)，這與魏光輝［20］和洪波等［26］所研究的開(kāi)都河流域1960—2007 年、2011 年氣候變化與人類活動(dòng)導(dǎo)致徑流量呈增加趨勢(shì)的研究結(jié)果不同，但是與巴烏龍［17］、張玉娜［22］、何旦旦［23］、羅映雪［29］等預(yù)測(cè)的開(kāi)都河未來(lái)徑流量呈下降趨勢(shì)的研究結(jié)果一致。說(shuō)明開(kāi)都河流域徑流量變化正面臨從上升趨勢(shì)轉(zhuǎn)變?yōu)橄陆档年P(guān)鍵時(shí)刻，如何在新疆呈現(xiàn)“暖濕化”這一現(xiàn)象過(guò)程中實(shí)現(xiàn)水資源的合理調(diào)配和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

5 結(jié)論

基于SWAT 模型運(yùn)用情景分析方法定量分析氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)開(kāi)都河上游徑流的影響，得出如下結(jié)論。

SWAT 模型在開(kāi)都河流域徑流模擬中具有較好的適用性。率定期、驗(yàn)證期的決定系數(shù)R2分別為0.85、0.78；納什系數(shù)NSE分別是 0.84、0.69；偏差系數(shù)PBIAS分別是6.2%、1.6%，均高于本研究評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

氣候變化和土地利用綜合情景分析得出，氣候變化是導(dǎo)致徑流變化的主要影響因素。氣候和土地利用共同作用導(dǎo)致年平均徑流量減少1.83 m3/s；氣候變化導(dǎo)致年平均徑流量減少1.38 m3/s，占徑流變化總量的75.47%；土地利用導(dǎo)致年平均徑流量減少0.45 m3/s，占徑流總變化量的24.53%。

極端土地利用情景表明，草地對(duì)徑流有減緩作用，未利用土地情景會(huì)導(dǎo)致徑流量上升。未利用土地全部轉(zhuǎn)換為草地，流域多年平均徑流量減少0.27 m3/s，減幅0.23%；草地全部轉(zhuǎn)換為未利用土地，多年平均徑流量增加1.32 m3/s，增幅1.14%。

氣候變化情景表明，徑流與降水變化成正相關(guān)關(guān)系，與氣溫成負(fù)相關(guān)關(guān)系。在不考慮冰川積雪融水的情況下，保持氣溫不變，降水量減少10%、20%時(shí)，年平均徑流量分別減少14.32、29.31 m3/s，減幅分別為12.34%、25.27%，降水量增加10%、20%時(shí)，年均徑流量分別增加 15.71、30.91 m3/s，增幅13.55%、26.64%。保持降水不變，氣溫升高1 ℃和2 ℃，年均徑流量分別減少了0.58、1.12 m3/s，減幅分別為0.50%、0.97%。