不同土地利用方式下漓江流域降水-徑流特征變化分析研究

陽(yáng) 揚(yáng)，翟祿新，賈艷紅，薛開元

（1.廣西師范大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，廣西桂林 541004；2.珍稀瀕危動(dòng)植物生態(tài)與環(huán)境保護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西桂林 541004）

0 引 言

氣候和下墊面變化是影響流域水文循環(huán)過(guò)程改變的主要因素，其中徑流變化對(duì)不同時(shí)空尺度下氣候和下墊面變化的響應(yīng)研究是水資源規(guī)劃及其管理的基礎(chǔ)［1，2］。對(duì)于描述自然流域的水文模型，模型參數(shù)大多反映了流域土壤和植被等的水文物理特性［3-5］，與流域的土壤、植被、地形地質(zhì)條件等相關(guān)。由于以往假定流域特征是處于穩(wěn)定狀態(tài)，即土壤、地形、地貌等下墊面在長(zhǎng)時(shí)間尺度上是不變的，因而通常率定后的模型參數(shù)隨時(shí)間固定不變。但實(shí)際情況是，人類活動(dòng)通過(guò)水利工程建設(shè)、改變土地利用和植被覆蓋等方式直接或間接影響流域?qū)Υ髿饨邓姆峙湟约罢羯l(fā)等，從而影響地表徑流和地下徑流的形成過(guò)程，表現(xiàn)出非一致性特征［6-8］。因此，水文學(xué)中傳統(tǒng)的靜態(tài)參數(shù)假設(shè)已不能反映變化環(huán)境下流域的特征，水文模型參數(shù)應(yīng)隨流域特征產(chǎn)生動(dòng)態(tài)變化。Wagener T 在探討如何模擬環(huán)境變化對(duì)水文過(guò)程的影響時(shí)，提出模型參數(shù)與流域特征具有復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系，應(yīng)當(dāng)是流域多種特征的函數(shù)，隨著流域特征的變化而變化［9］。Merz R 等對(duì)奧地利273 個(gè)流域的水文狀況進(jìn)行模擬，發(fā)現(xiàn)降雪融雪過(guò)程的相關(guān)參數(shù)、土壤特性參數(shù)和產(chǎn)流過(guò)程相關(guān)參數(shù)等均隨時(shí)間發(fā)生顯著變化［10］。由此看來(lái)，土地利用和植被覆蓋與模型參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化存在相關(guān)性，即提供一種思路：基于土地利用指標(biāo)與模型參數(shù)的相關(guān)性，可以分析人類活動(dòng)影響下流域特征變化對(duì)降水量-徑流機(jī)制的影響，從而實(shí)現(xiàn)流域變化的動(dòng)態(tài)定量感知。孫瑜對(duì)漢江流域和潮河流域開展研究，認(rèn)為不同模型的同類參數(shù)與環(huán)境要素呈現(xiàn)出同向的相關(guān)關(guān)系，如蒸發(fā)過(guò)程參數(shù)均與植被覆蓋條件正相關(guān)，產(chǎn)流過(guò)程參數(shù)均與植被覆蓋條件負(fù)相關(guān)［4］。熊立華［11］等考慮植被和人類活動(dòng)影響的水文模型參數(shù)時(shí)變特征，認(rèn)為最大蓄水能力Sc與流域植被覆蓋條件、土地利用變化、水利工程修筑等具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

本文選用集總式水文模型MODHYDROLOG 對(duì)漓江流域徑流開展模擬。該模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單清晰、便于率定和計(jì)算，而且由于集總式水文模型對(duì)基礎(chǔ)資料要求較低，可在研究區(qū)基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)并非特別豐富的情況下應(yīng)用，降低了開展水文模擬的難度［12-18］。同時(shí)該模型考慮了超滲產(chǎn)流和蓄滿產(chǎn)流兩種產(chǎn)流機(jī)制，因此在干旱、濕潤(rùn)流域都能得以廣泛應(yīng)用。據(jù)此，本文在不同時(shí)段人類活動(dòng)和氣候變化情景下，通過(guò)時(shí)變參數(shù)分析流域降水-徑流特征的變化情況，探索劇烈人類活動(dòng)影響下流域下墊面變化動(dòng)態(tài)定量感知，為流域非穩(wěn)態(tài)背景下的水文模擬提供新的思路，以提高定量分析環(huán)境變化對(duì)于流域水文變量影響的精度，揭示變化環(huán)境下整個(gè)流域氣候變化、人類活動(dòng)、土壤和植被等變化對(duì)河川徑流的影響，從而為流域防洪減災(zāi)、流域生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性評(píng)價(jià)、水源涵養(yǎng)功能提升等提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

漓江起源于貓兒山，流經(jīng)興安縣、靈川縣、臨桂縣、桂林市區(qū)、陽(yáng)朔縣、平樂(lè)縣城之后與恭城河交匯，流域全長(zhǎng)約214 km，面積約為1.23 萬(wàn)km2，地理坐標(biāo)為24°38′10″ N～25°53′59″ N、110°07′39″E～110°42′57″E（圖1）［19］。整體地勢(shì)北高南低，以漓江為中軸線，呈西北東南向分布，北部和東部為碎屑巖中低山地貌，中南部主要為低山、丘陵、巖溶地貌，具有典型的喀斯特地貌特征［20，21］。本文研究區(qū)為桂林水文站以上流域范圍，集水面積約為2 762 km2。漓江桂林水文站以上流域水利工程較多，已建成的水庫(kù)主要有：青獅潭水庫(kù)、川江水庫(kù)、小溶江水庫(kù)、斧子口水庫(kù)等［19］。

圖1 漓江流域范圍Fig.1 Scope of Lijiang River

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)收集

本文主要收集桂林水文局的桂林水文站2007-2016年日尺度徑流數(shù)據(jù)及基本氣象數(shù)據(jù)。研究還收集了流域內(nèi)的圖形數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù)以及相關(guān)的規(guī)劃圖等，主要有2020年桂林市行政區(qū)劃圖、漓江流域30 m 分辨率數(shù)字高程，使用2008、2010、2013以及2015年共4年桂林市1∶1 萬(wàn)土地利用現(xiàn)狀圖，其他年份采用年內(nèi)線性插值方法推求獲取。土地利用分類參照表1。

表1 中國(guó)土地利用/土地覆蓋遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)Tab.1 Classification system of land use/land cover remote sensing monitoring data in China

2.2 MODHYDROLOG 模型簡(jiǎn)介

MODHYDROLOG 模型是一個(gè)復(fù)雜的地下水補(bǔ)給模型，最初應(yīng)用于澳大利亞［21，22］。該模型有5 個(gè)儲(chǔ)存庫(kù)和15 個(gè)參數(shù)。其結(jié)構(gòu)及主要參數(shù)分別如圖2、表2 所示。MODHYDROLOG 模型模擬的徑流產(chǎn)出由3個(gè)部分組成：超滲地表徑流、蓄滿壤中流和基流。這3 種徑流在MODHYDROLOG 模型中的主要模擬過(guò)程為：首先降雨受到截留損失，超過(guò)最大截留儲(chǔ)量后剩余的降水一部分入滲進(jìn)入土壤，另一部分形成超滲地表徑流和洼地蓄水。入滲的土壤水又會(huì)經(jīng)過(guò)3個(gè)分配過(guò)程：補(bǔ)充地下水量，補(bǔ)充土壤含水量和蓄滿壤中流。以上過(guò)程中，截留量、洼地容量、土壤含水量都會(huì)受到蒸發(fā)作用，前兩部分蒸發(fā)按潛在蒸發(fā)能力計(jì)算，而在實(shí)際計(jì)算中，一般用實(shí)測(cè)蒸發(fā)量代替而作為模型的一個(gè)輸入量。模型原理及說(shuō)明參見文獻(xiàn)［21，22］。

表2 MODHYDROLOG 模型參數(shù)及取值范圍Tab.2 Parameters and values range of MODHYDROLOG

圖2 MODHYDROLOG 模型結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of MODHYDROLOG

2.3 參數(shù)優(yōu)選

上述模型用Nelder-Mead 算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。Nelder-Mead算法是由Nelder和Mead于1962年在Spendley等［23］工作的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出新的單純形搜索方法，該方法為求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的局部搜索算法，并無(wú)須目標(biāo)函數(shù)的任何導(dǎo)數(shù)信息。對(duì)于D個(gè)變量的函數(shù)最小化問(wèn)題，Nelder-Mead 單純形法使用反射、擴(kuò)張、收縮、壓縮等操作，通過(guò)比較單純形的D+1 個(gè)頂點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)值，用新的點(diǎn)取代目標(biāo)函數(shù)值最大的頂點(diǎn)，逐步迭代并不斷更新，最終逼近問(wèn)題的最優(yōu)解。本文在利用系列數(shù)據(jù)優(yōu)化評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，對(duì)模型進(jìn)行逐年優(yōu)化，推求不同年份的模型參數(shù)，以體現(xiàn)參數(shù)的時(shí)變特征。

2.4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

驗(yàn)證模型準(zhǔn)確性和評(píng)價(jià)模擬效果，可以通過(guò)以下統(tǒng)計(jì)學(xué)參數(shù)來(lái)反映。

主要有決定系數(shù)（R2），納什效率系數(shù)（NSE）［24］，標(biāo)準(zhǔn)偏差（Dv）［25］、克林效率系數(shù)（KGE）［26］：

式中：Qs和Qo分別代表第i 個(gè)樣本的模擬值和實(shí)測(cè)值；μs、μo分別為模擬值和實(shí)測(cè)值的平均值；σs、σo分別為模擬值和實(shí)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)偏差；r為模擬值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)。

兩種評(píng)價(jià)因子R2、NSE與KGE數(shù)值越接近1，則徑流的模擬值與實(shí)測(cè)值的差值越小，模擬效果越好。通常情況下，R2、NSE與KGE評(píng)價(jià)因子數(shù)值都在0.5 以上的徑流模擬就可表明模型精度較好［27］。據(jù)Donigian［28］的標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)為Dv在觀測(cè)值的10%范圍內(nèi)的模擬已經(jīng)達(dá)到了“非常好”的標(biāo)準(zhǔn)，越接近于0 則表明模擬效果越好。

3 結(jié)果與分析

3.1 參數(shù)優(yōu)化及精度分析

率定期選擇漓江流域2008.1.1-2016.12.31 的降水、潛在蒸散發(fā)、氣溫等氣象數(shù)據(jù)，將2007全年數(shù)據(jù)年作為模型的預(yù)熱期。應(yīng)用Nelder-Mead 算法對(duì)MODHYDROLOG 模型進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化選擇，設(shè)置待調(diào)參數(shù)上下邊界條件，以克林效率系數(shù)（KGE）為率定指標(biāo)。模型優(yōu)化結(jié)果顯示，模型的多年KGE值接近于0.8，通過(guò)模擬效率系數(shù)檢驗(yàn)；將最優(yōu)參數(shù)結(jié)果代入MODHYDROLOG模型，對(duì)2008-2016年漓江流域徑流過(guò)程進(jìn)行模擬，比較分析決定系數(shù)（R2），納什效率系數(shù)（NSE），標(biāo)準(zhǔn)偏差（Dv），表明模型的決定系數(shù)R2、納什效率系數(shù)NSE均超過(guò)0.7，標(biāo)準(zhǔn)偏差Dv均在0.2%以內(nèi)，達(dá)到了“非常好”的標(biāo)準(zhǔn)。因此，該模型對(duì)漓江流域日徑流模擬精度較高。圖3 給出了MODHYDROLOG 模型日徑流模擬結(jié)果，由圖3可知，兩種模型的日徑流過(guò)程與實(shí)測(cè)徑流過(guò)程具有很好的一致性，模型在枯水年、豐水年都能夠較好的再現(xiàn)日徑流變化過(guò)程，同時(shí)，洪峰的量級(jí)和出現(xiàn)時(shí)間基本一致，模擬效果令人滿意。

圖3 MODHYDROLOG 模型徑流模擬結(jié)果Fig.3 Runoff simulation results of MODHYDROLOG

3.2 蒸散發(fā)和徑流成分模擬結(jié)果

MODHYDROLOG 模型將蒸散發(fā)計(jì)算分為3層：植被截留蒸散發(fā)、土壤蒸散發(fā)和洼地蒸散發(fā)，總蒸發(fā)量為三層之和，計(jì)算得到的年蒸散發(fā)量見表3。

表3 MODHYDROLOG 模型模擬蒸散發(fā)情況 mmTab.3 Simulation of evapotranspiration by MODHYDROLOG

徑流成分是由水源劃分決定的，MODHYDROLOG 是三水源模型，由地表徑流、壤中流和基流3 種徑流成分構(gòu)成。MODHYDROLOG 模型模擬所得各徑流量如圖4所示。2008-2016年地下水基準(zhǔn)面、深層滲漏量、基流變化如圖5 所示，該圖體現(xiàn)了模擬期內(nèi)地下水基準(zhǔn)面年均值、深層滲漏量和基流年總值之間的相互關(guān)系。

圖4 模擬徑流成分比較Fig.4 Comparison of simulated runoff components

圖5 地下水基準(zhǔn)面、深層滲漏、基流變化情況比較Fig.5 Comparison of changes of groundwater datum，deep leakage and base flow

3.3 土地利用變化與模型參數(shù)相關(guān)分析結(jié)果

將土地利用相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，通過(guò)綜合對(duì)比模型的相關(guān)參數(shù)來(lái)揭示徑流的變化特征，從而反映漓江流域的特征變化情況。如圖6 所示，將插值后的土地利用類型及變化與模型參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果表明，不同土地利用類型的改變與參數(shù)的相關(guān)性差異較大。其中參數(shù)sub與草地為極顯著相關(guān)（p≤0.01）。參數(shù)dlev與城鄉(xiāng)，k1 與耕地和水域呈顯著相關(guān)（p≤0.05）。此外，參數(shù)crak與林地和草地、em與水域、dlev與耕地、林地、水域，k1與城鄉(xiāng)，k3與耕地、林地、城鄉(xiāng)相關(guān)（p≤0.1）。相關(guān)參數(shù)表明，土地利用變化通過(guò)影響不同徑流成分的比例影響產(chǎn)匯流過(guò)程，最終作用于模擬徑流量。主要是地下水儲(chǔ)量及其與河道之間的水量交換等相關(guān)參數(shù)與土地利用的變化密切相關(guān)，與植被作用相關(guān)的模型參數(shù)也有微弱相關(guān)性。而滲透（coeff、sq、vcond）和洼地的相關(guān)參數(shù)（dsc、ads、md）并無(wú)明顯顯著性。

圖6 土地利用變化與模型參數(shù)的相關(guān)性Fig.6 Correlation between land use change and model parameters

3.4 土地利用方式變化對(duì)流域降水-徑流特征的影響

3.4.1 耕地面積變化對(duì)流域降水-徑流特征的影響

圖7 表明，耕地面積與參數(shù)dlev 表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.63，說(shuō)明耕地會(huì)抑制地下水儲(chǔ)量基準(zhǔn)面抬升，使得地下水深層滲漏量（與外流域的水量交換量）增多，不利于徑流的產(chǎn)生；同時(shí)，耕地面積與k1、k3 呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.72 和0.59，其中與k1 為極顯著，說(shuō)明耕地會(huì)促進(jìn)地下水含水層與河流的水量交換作用，地下水補(bǔ)給河道水量，從而產(chǎn)生更多的徑流。此外，耕地面積與insc和em 分別呈微弱的正相關(guān)和負(fù)相關(guān)，反映出耕地面積增加有促進(jìn)冠層截流和減緩植被蒸騰的作用，一定程度上增加土壤蓄水量和徑流量。

圖7 耕地與參數(shù)的相關(guān)性Fig.7 Correlation between cultivated land and parameters

3.4.2 林地面積變化對(duì)流域降水-徑流特征的影響

圖8 表明，林地面積與sub 呈微弱的正相關(guān)，因而林地對(duì)壤中流的形成起著微弱的促進(jìn)作用，這是因?yàn)榱值卮龠M(jìn)土壤非均質(zhì)性增加更易形成壤中流［3］。林地面積與crak 呈顯著負(fù)相關(guān)，即表明林地會(huì)抑制入滲水量對(duì)地下水的優(yōu)先補(bǔ)給，即在土壤水分達(dá)到飽和前進(jìn)入地下水的水量將會(huì)減少。林地面積對(duì)dlev、k1、k3 的影響與耕地相同，林地會(huì)降低地下水基準(zhǔn)面，使得地下水深層滲漏增加，且更易于補(bǔ)給河道，有增加徑流的作用。

圖8 林地與參數(shù)的相關(guān)性Fig.8 Correlation between forest and parameters

3.4.3 草地面積變化對(duì)流域降水-徑流特征的影響

圖9 表明與耕地和林地不同的是，草地并沒有體現(xiàn)出與地下水相關(guān)參數(shù)的顯著性。唯一的是草地與crak 為正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.62，也就是說(shuō)草地一定程度上促進(jìn)了在水分入滲過(guò)程中補(bǔ)給地下水的比例。同時(shí)，草地與參數(shù)sub表現(xiàn)出極顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.84，即減小了壤中流的形成比例，這與增加地下水補(bǔ)給相一致，也體現(xiàn)了草地與林地的差別。另外，草地與土壤最大儲(chǔ)水量呈微弱正相關(guān)，顯著性系數(shù)為0.13，即一定程度上會(huì)促進(jìn)土壤最大儲(chǔ)水量的增加。因此，草地較全面的體現(xiàn)了入滲水的3個(gè)分配方式的相關(guān)性，促進(jìn)了土壤的儲(chǔ)水能力，增加了地下水的補(bǔ)給比例，降低了壤中流形成比例。

圖9 草地與參數(shù)的相關(guān)性Fig.9 Correlation between grassland and parameters

3.4.4 水域面積變化對(duì)流域降水-徑流特征的影響

圖10 表明水域面積與參數(shù)dlev呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.59，說(shuō)明水域面積會(huì)促進(jìn)地下水基準(zhǔn)面的抬升，減少地下水的深層滲漏量，有增加徑流的作用。與參數(shù)k1 和k3 呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.71 和-0.58，其中與k1 為極顯著相關(guān)性，顯著系數(shù)為0.03，表現(xiàn)出含水層基流交換減弱，并且補(bǔ)給河道的基流量減小，不利于徑流形成。此外，水域面積與參數(shù)insc表現(xiàn)出微弱的負(fù)相關(guān)，而與em呈顯著正相關(guān)，表明水域面積增加的同時(shí)會(huì)減小植被面積的比例，從而影響整個(gè)流域的截留能力，提供更多的水分供流域蒸發(fā)。

圖10 水域與參數(shù)的相關(guān)性Fig.10 Correlation between water areas and parameters

3.4.5 城鄉(xiāng)面積變化對(duì)流域降水-徑流特征的影響

圖11 表明城鄉(xiāng)面積與dlev呈極顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.67，即城鄉(xiāng)面積有利于抬升地下水的基準(zhǔn)面，減少地下水的深層滲漏量，增加河道徑流量。城鄉(xiāng)面積與參數(shù)k1、k3 呈顯著負(fù)相關(guān)，表現(xiàn)出弱化含水層基流對(duì)河道的補(bǔ)給，不利于徑流形成。城鄉(xiāng)面積與insc呈反比，說(shuō)明對(duì)冠層截留有抑制作用，可適當(dāng)增加凈雨，進(jìn)而形成較多的徑流量。

圖11 城鄉(xiāng)面積與參數(shù)的相關(guān)性Fig.11 Correlation between urban and rural areas and parameters

總體來(lái)說(shuō)，5 種土地利用類型中除草地外，其余4 種土地利用類型方式都對(duì)地下水補(bǔ)給施加不同程度的影響，進(jìn)而影響基流的水量交換，通過(guò)參數(shù)dlev、k1、k3 從深層滲漏和地下水補(bǔ)給河流得以表現(xiàn)。土壤滲透的相關(guān)參數(shù)（coeff、sq、vcond）以及洼地的相關(guān)參數(shù)（dsc、ads、md）與流域降水-徑流特征相關(guān)性不顯著，即土地利用方式的改變并不會(huì)顯著地通過(guò)改變土壤滲透性和流域內(nèi)洼地的面積來(lái)影響徑流形成。因此，土地利用類型對(duì)不同水文過(guò)程的影響程度不同，因而單一組分對(duì)產(chǎn)匯流的影響也存在差異，表4歸納了土地利用類型對(duì)相關(guān)參數(shù)及徑流的影響。

表4 土地利用類型對(duì)相關(guān)參數(shù)及徑流的影響Fig.4 Effects of land use types on relevant parameters and runoff

4 討 論

研究結(jié)果表明，模型參數(shù)經(jīng)率定后，MODHYDROLOG 模型能較好地模擬漓江流域的日徑流過(guò)程，NSE 和R2均超過(guò)0.7，Dv在0.2%以內(nèi)。主要由于MODHYDROLOG 模型考慮了超滲產(chǎn)流和蓄滿產(chǎn)流兩種產(chǎn)流機(jī)制，具有一定的物理基礎(chǔ)，在枯水期和豐水期都能很好的再現(xiàn)日徑流的變化過(guò)程，因而能在處于濕潤(rùn)地區(qū)的漓江流域適用性較好，一定程度上反映了研究區(qū)漓江流域的產(chǎn)匯流特征。但由于漓江流域全年降雨量較大且集中降雨較多，這使得模型主要以超滲產(chǎn)流的機(jī)制為主，因此在枯水期存在一定誤差。

當(dāng)耕地、林地面積的減小，草地、水域面積的增加時(shí)，與之對(duì)應(yīng)的是漓江流域的地下水基準(zhǔn)面的抬升，深層滲漏減少，同時(shí)基流交換愈加強(qiáng)烈，地下水大量補(bǔ)充河道產(chǎn)生徑流。如圖5所示，由于地下水基準(zhǔn)面抬升作用，深層滲漏量有減小趨勢(shì)；同時(shí)，地下水與河道間的基流交換有增強(qiáng)趨勢(shì)，產(chǎn)生更多徑流。林地的土壤類型多為不飽和雛形土和疏松巖性土，土質(zhì)較為疏松，經(jīng)土壤入滲補(bǔ)充地下水的能力較強(qiáng)，所以地下水補(bǔ)給量高，具有較強(qiáng)的水土保持和涵養(yǎng)水源的功能，也因根系作用易于形成壤中流。草地的土壤類型多為飽和黏性土，此類土表層疏松，但深層的土層黏粒含量相對(duì)較高，這使降水通過(guò)入滲來(lái)補(bǔ)給地下水變得困難，而且草地的根系分布較淺，僅能從淺層土壤中吸收水分，因而與地下水有關(guān)參數(shù)的相關(guān)性并不顯著。研究時(shí)段內(nèi)草地面積的變化僅微弱上升并不顯著，因此并不能作為反映流域特征變化的依據(jù)［29］。另外，水域面積的增加造成更多的水量直接匯入河道，同時(shí)加大了下滲后介于地下水和河道之間的基流交換；與之同樣效果的是，城鄉(xiāng)建設(shè)增加了不透水面積，因此更多的降水直接進(jìn)入河道形成徑流。

模擬結(jié)果表明，模型中蒸散發(fā)和壤中流等相關(guān)參數(shù)與大部分土地利用指標(biāo)相關(guān)性較弱，一方面源于植被的作用，另一方面也體現(xiàn)了土地利用方式的改變對(duì)漓江流域的蒸散發(fā)和壤中流等影響不大。此外，土地利用指標(biāo)與模型參數(shù)的相關(guān)性分析結(jié)果表明，土地利用方式與滲透和洼地的相關(guān)參數(shù)（coeff、sq、vcond、dsc、ads、md）的顯著性水平較低（p＞0.2），并無(wú)表現(xiàn)出明顯的相關(guān)性，與Francis Chiew 認(rèn)為這類參數(shù)與流域特征相關(guān)性極弱的研究結(jié)果相一致［3］。

通過(guò)土地利用變化與模型參數(shù)的相關(guān)分析，針對(duì)不同土地利用類型作用于模型的時(shí)變參數(shù)的情況，最終解釋土地利用變化對(duì)流域產(chǎn)匯流過(guò)程的影響，即流域降水-徑流特征。土地利用變化對(duì)流域徑流量的影響取決于流域內(nèi)土地利用變化的程度，由于本文所采用的時(shí)間序列較短，土地利用指標(biāo)的精度不高，可能存在參數(shù)與流域特征指標(biāo)顯著性不高的情形。另外，對(duì)于參數(shù)如k1、k3 等雖與土地利用指標(biāo)存在顯著性，但由于其作為方程的系數(shù)且物理意義不太明確，故在解釋流域的具體特征變化上略顯無(wú)力。此外，模型對(duì)于地表水與地下水的相互作用能較好的概括，但不一定對(duì)流域特征較好地表達(dá)；流域中有新建水庫(kù)參與降水徑流過(guò)程，但參數(shù)中體現(xiàn)不足，可能與運(yùn)行時(shí)間較短有關(guān)；在分析土地利用方式變化時(shí)，沒有考慮不同方式之間的轉(zhuǎn)化，僅單一地考慮某一利用土地面積的變化造成的降水-徑流特征的影響。

模型中與地下水相關(guān)的參數(shù)與土地利用類型指標(biāo)變化有較強(qiáng)的相關(guān)性，而這些參數(shù)又將直接作用于降雨轉(zhuǎn)化為徑流的整個(gè)過(guò)程，因而一定程度上解釋了漓江流域降雨-徑流特征。具體而言，土地利用類型的變化主要與模型中補(bǔ)給地下水、地下水基準(zhǔn)面及基流（crak、dlev、k1、k3）有較強(qiáng)的相關(guān)性。在概念性水文模型中，如dlev 一類的參數(shù)，不僅反映地下水的深層滲漏，也對(duì)模擬流域水量平衡方面發(fā)揮補(bǔ)償調(diào)節(jié)作用［30］，即有些土地利用改變，會(huì)造成流域降水徑流平衡誤差增大時(shí)，模型以dlev 參數(shù)來(lái)進(jìn)行調(diào)節(jié)補(bǔ)償。另一方面，研究區(qū)中下游平原區(qū)多石灰?guī)r分布，因此可以通過(guò)地下暗河發(fā)生地下水深層滲漏。

5 結(jié) 論

（1）MODHYDROLOG 模型能很好的模擬漓江流域的徑流量變化情況，但由于漓江流域降雨充沛且分配不均，主要以超滲產(chǎn)流為主、蓄滿產(chǎn)流為輔，同時(shí)在降雨強(qiáng)度較小的枯水期容易高估徑流量，因而產(chǎn)生偏差。

（2）相關(guān)分析表明，模型參數(shù)主要是地下水相關(guān)參數(shù)dlev、k1、k3 與絕大部分土地利用類型變化關(guān)系密切，個(gè)別土地類型的變化與植被相關(guān)參數(shù)sub、crak、em 有著不同程度的相關(guān)性。主要表現(xiàn)為耕地和林地面積與參數(shù)dlev 負(fù)相關(guān)，與k1、k3 正相關(guān)，水域和城鄉(xiāng)反之。此外，林地和草地與參數(shù)crak 相關(guān)，水域與參數(shù)em 也達(dá)到了相關(guān)性。而滲透（coeff、sq、vcond）和洼地的相關(guān)參數(shù)（dsc、ads、md）并無(wú)明顯顯著性。

（3）對(duì)模型參數(shù)和下墊面指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，分析土地利用對(duì)產(chǎn)匯流徑流成分的影響，主要體現(xiàn)在耕地和林地抑制地下水儲(chǔ)量基準(zhǔn)面抬升，使得地下水深層滲漏量增多，同時(shí)促進(jìn)了含水層與河道之間的基流交換作用，有利于地下水對(duì)河道的補(bǔ)給。草地可促進(jìn)水分入滲補(bǔ)給地下水的比例，減小了壤中流的形成比例，促進(jìn)土壤的儲(chǔ)水能力。水域和城鄉(xiāng)與耕地和林地的作用機(jī)制相反，其對(duì)基流交換的抑制作用減緩了地下水對(duì)河道的補(bǔ)給量。