基于SWAT模型的鄱陽湖流域典型年份藍綠水時空變化特征研究

摘要 采用SWAT模型分析1970—2018年鄱陽湖流域典型年份藍水綠水資源量的時空分布差異特征，并對典型年份綠水系數(shù)的變化進行評析。結果表明：典型年份藍綠水資源量均是最澇年最多、最旱年最少、平水年適中。藍水量的變化趨勢較大，綠水量的變化比較穩(wěn)定，其中綠水流是綠水量的主體部分，綠水儲僅占極小部分；藍水量呈現(xiàn)由東北向西南減少的趨勢，與降水量的空間分布基本保持一致，綠水資源不僅與降水等氣候條件有關，還與人類活動和下墊面的性質有關；流域綠水系數(shù)并不高，最旱年綠水系數(shù)最高，為45.42%，最澇年綠水系數(shù)最低，為33.91%，平水年為38.75%，表明藍水資源在鄱陽湖流域的水資源構成中占主導地位，并且綠水系數(shù)的空間分布與降水量的空間分布趨勢呈現(xiàn)出明顯的反差。

關鍵詞 藍綠水；SWAT模型；時空變化特征；鄱陽湖流域

中圖分類號 TV213.4 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2024）19-0059-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.19.013

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Study on the Spatial-temporal Variation Characteristics of Blue-green Water in Typical Years in the Poyang Lake Basin Based on SWAT Model

MENG Li-hong¹， FAN Xuan^1，2，HE Huan¹ et al

（1.College of Geography and Environment Project， Gannan Normal University， Ganzhou，Jiangxi 341000;2.Key Laboratory of Agro-ecological Processes in Subtropical Region， Institute of Subtropical Agriculture， Chinese Academy of Sciences， Changsha，Hunan 410125）

Abstract In this paper， SWAT model was used to analyze the spatial and temporal distribution characteristics of blue water and green water resources in typical years of Poyang Lake Basin from 1970 to 2018， and the changes of green water coefficient in typical years were analyzed. The results showed that in typical years， the blue and green water resources were the most in the wettest year， the least in the driest year， and the moderate in the normal year. The change trend of blue water was large， and the change of green water was relatively stable.Among them， green water flow was the main part of green water amount， and green water storage only accounted for a very small part.The blue water amount showed a decreasing trend from northeast to southwest， which was basically consistent with the spatial distribution of precipitation. Green water resources were not only related to climatic conditions such as precipitation， but also related to human activities and the nature of underlying surface.The green water coefficient of the basin was not high. The highest green water coefficient in the driest year was 45.42%， the lowest green water coefficient in the wettest year was 33.91%， and the normal year was 38.75%. It showed that blue water resources were the main component of water resources in the Poyang Lake Basin.At the same time， the spatial distribution of the green water coefficient and the spatial distribution pattern of precipitation showed an opposite trend.

Key words Blue-green water;SWAT model;Spatial-temporal variation characteristic;Poyang Lake Basin

基金項目 江西省社會科學基金項目（22GL26）；江西省自然科學基金項目（20202BABL203031）；大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目（CX230082，CX230083，CX230087 ）。

作者簡介 孟麗紅（1981—），女，云南曲靖人，教授，博士，碩士生導師，從事水資源評價研究。

收稿日期 2023-11-29；修回日期 2023-12-22

水資源是人類生存和發(fā)展不可或缺的重要資源要素，如何在特定流域范圍內確保水資源的穩(wěn)定供應是目前國際上備受關注的研究焦點^［1］。當前，眾多水資源的研究往往側重于探討對人類社會和經(jīng)濟發(fā)展具有直接影響的地表水和地下水，即“藍水”，但往往忽略了在整體水循環(huán)中占據(jù)超過60%的且至關重要的“綠水”部分^［2-3］。1995年，F(xiàn)alkenmark^［4］在研究半干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中水資源在流域生態(tài)環(huán)境中的作用時，首次提出藍水和綠水的概念。藍水為存儲于河流、湖泊和含水層中的水，是扣除地表水和地下水重復計算后的總和；綠水則是指直接來自大氣降水并經(jīng)過蒸發(fā)作用后再度返回大氣中的水^［5］。2006年，F(xiàn)alkenmark等^［6］將綠水資源分解為綠水流和綠水儲兩大部分。綠水流代表了實際蒸散發(fā)量（ET），是大氣中的水汽含量；綠水儲則與土壤質地密切相關，是指非飽和狀態(tài)下土壤所蘊含的水分^［7］。將綠水資源應用于農(nóng)業(yè)及其相關領域中具有重大意義，創(chuàng)造性地拓展了水資源研究領域，開闊了水資源研究新思路^［8-9］。

在國外，對藍水綠水的研究起步較早，現(xiàn)已趨向成熟。有關學者利用全球尺度水文植被耦合動力模型對藍綠水進行研究，定量評估了全球農(nóng)業(yè)用地作物生長期的藍水綠水資源量。根據(jù)模擬結果得出，全球尺度農(nóng)業(yè)用地綠水資源比例在80%左右，說明綠水資源的生產(chǎn)潛力巨大^［10］。此外，也有學者將SWAT、MPI-HM等流域尺度分布式水文模型與CRUTS3.1、NCDC、ECAD等歷史氣象數(shù)據(jù)相結合，模擬評估了氣候變化/土地覆被變化對非洲大陸^［11］、歐洲大陸^［12］等地區(qū)藍水綠水資源的影響作用及時空變化特征。在國內，程國棟等^［13］率先提出綠水的概念并極力倡導開展我國綠水研究，劉昌明等^［14］相繼闡明了綠水與生態(tài)系統(tǒng)用水、綠水與節(jié)水農(nóng)業(yè)的關系。后續(xù)學者們在藍綠水評價方面進行了一系列實證研究^［15-17］，如趙安周等^［15］、呂樂婷等^［16］分別研究了渭河流域、細河流域等藍綠水資源的時b2d7bbe92da47d59fa345dd0957997aa空變化特征，為流域生態(tài)水資源規(guī)劃等方面提供了一定理論依據(jù)。鄱陽湖流域位于我國南方濕潤地區(qū)，年降水量豐富，但時空分布極為不均，同時還面臨旱澇災害頻繁、水資源開發(fā)利用率較低、水資源供需矛盾突出以及水環(huán)境日漸惡化等問題^［18-20］。鄱陽湖流域藍綠水資源問題的研究尚處于探索階段。鑒于此，筆者通過構建鄱陽湖流域SWAT分布式水文模型，采用降水距平百分率確定極端典型年份，定量評估典型年份鄱陽湖流域藍綠水資源及其時空分布格局，以期為社會經(jīng)濟發(fā)展過程中水和土資源開發(fā)利用、生態(tài)環(huán)境管理與保護等提供一定理論參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

鄱陽湖是中國面積最大的淡水湖，我國第二大湖泊，位于我國長江中下游以南，地理位置為113°34′36″～118°28′58″E、24°29′14″～30 04′41″N（圖1）。從地形上看，鄱陽湖區(qū)域的東部、南部和西部被山脈所包圍，中部則是丘陵地帶，而其北部地勢更為平緩，整個湖區(qū)的布局展現(xiàn)出一個向北開口的構造盆地。鄱陽湖流域總面積約為16.22萬km²，其中約96.5%在江西省內，該流域水系年徑流量達到1 525億m³，相當于長江流域年徑流量的16%。該流域河網(wǎng)密布、水系發(fā)達，擁有完整的鄱陽湖水系。流域共包括五大河流，分別是贛江、撫河、信江、饒河、修河。受地形影響，各大水系分別從東、南、西三面向北匯流注入鄱陽湖，并于九江湖口縣石鐘山附近與長江相接^［18］。流域內氣候溫暖濕潤，雨量豐沛，雨熱同期，為典型的亞熱帶濕潤性季風氣候，多年平均降水量和氣溫分別為1 640 mm和18 ℃。溫暖濕潤的氣候非常適合農(nóng)業(yè)的發(fā)展，鄱陽湖流域是中國重要的商品糧基地^［19］。

1.2 數(shù)據(jù)來源

構建SWAT模型需要空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)?？臻g數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型DEM、土地利用和土壤類型圖，屬性數(shù)據(jù)包括流域土壤屬性數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。該研究采用的DEM為250 m，來源于地理空間數(shù)據(jù)云。土地利用包括6種土地利用類型：耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地，來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心。土壤數(shù)據(jù)包括25種土壤類型，來源于世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫（HWSD），該數(shù)據(jù)庫能夠直接應用于SWAT模型中，并且無需對土壤粒徑進行相關轉換工作^［20］。空間數(shù)據(jù)坐標系統(tǒng)轉換為WGS_1984_UTM_Zone_49N。流域氣象站數(shù)據(jù)通過國家氣象科學數(shù)據(jù)中心獲取。水文數(shù)據(jù)采用外洲水文站日徑流實測數(shù)據(jù)，用于模型率定與驗證，來源于江西省水文局（表1）。

1.3 研究模型與方法

1.3.1

研究模型。SWAT（soil and water assessment tool）即土壤和水評估工具，是美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心于1994年提出的一種流域尺度、時間連續(xù)、基于過程的半分布式機制模型^［21］。SWAT模型集成了GRASS、ArcView、ArcGIS、Map Windows等地理信息平臺，可對各水文響應單元的水文過程進行模擬，在考慮耗水因素后，可獲得不同斷面流量及子流域的各項水文參數(shù)，通過計算可直接或間接獲取流域降水、藍水綠水等數(shù)據(jù)^［22-23］。

該模型原理是依據(jù)水量平衡方程對水文循環(huán)過程進行模擬，水量平衡方程如下^［24］：

式中：SW為土壤最終含水量；SW為第i天土壤初始含水量；t為時間；R為第i天的降水量；Q為第i天地表徑流；E為第i天的蒸散發(fā)；ω為第i天離開土壤剖面底部的滲透水流和旁通水流水量；Q為第i天的回歸流的水量。

1.3.2

模型參數(shù)與評價指標。SWAT模型中參數(shù)眾多^［24］，該研究在參數(shù)率定過程中，利用SWAT模型自帶的敏感性分析對產(chǎn)流影響明顯的CN、ESCO、ALPHA_BF、Canmx、CH_K等參數(shù)進行調參率定，經(jīng)過多次迭代運算，得到最佳模擬結果。選取確定系數(shù)R²、誤差系數(shù)R和納什系數(shù)E來評價模擬結果和實測值之間的差異。R²和E越接近1，模擬效果越好。查閱相關文獻^［23-24］，當R²≥0.6、E≥0.55、|R|≤20%時，模型模擬基本可反映出實際情況，具體公式如下：

R²=［∑ⁿ（A-A）（A-A）］²

∑ⁿ（A-A）²∑ⁿ（A-A）²（2）

R=A-AA×100%（3）

E=1-∑ⁿ（A-A）²∑ⁿ（A-A）²（4）

式中：A為徑流實測值；A為徑流模擬值；A、A分別為多年實測、模擬徑流平均值；n為觀測次數(shù)。

1.3.3

典型年份的確定。降水距平百分率（P）能夠評估流域在特定時間段內降水量相對于同期平均狀況的偏離程度，它是一個具有時空對比性的相對指標。該研究采用年降水距平百分率（P）作為劃分鄱陽湖流域水資源豐、平、枯水的標準，其計算公式如下：

P=Q-×100%（5）

式中：Q為鄱陽湖流域年降水量；為多年平均降水量；i為研究年份。

1.3.4

藍綠水計算方法。藍水資源為地表徑流（SURQ）、壤中流（LATQ）、地下徑流（GWQ）三者之和，通常用子流域產(chǎn)水量（WYLD）、深層含水層補給量（DA_RCHG）之和表示。綠水資源為實際蒸散發(fā)量（ET）與土壤含水量（SW）之和。該研究利用綠水系數(shù)（GWC）估算流域典型年份藍水、綠水資源的分布狀況。相關計算公式如下^［24］：

B=WYLD+DA_RCHG=SURQ+LATQ+GWQ（6）

G=ET+SW（7）

GWC=GG+B×100%（8）

式中：B、G分別為藍水量和綠水量；GWC表示綠水系數(shù)。

2 結果與分析

2.1 模型率定驗證結果

SWAT模型的校正和檢驗可以分為預熱期、率定期和驗證期3個階段。受水文站日徑流數(shù)據(jù)的限制，在進行率定和驗證時，選擇外洲水文站1970—2004年的徑流實測數(shù)據(jù)對模型進行校準。選取1970—1971年為模型預熱期，1972—1989年為模型率定期，1990—2004年為模型驗證期。在參數(shù)率定過程中，對產(chǎn)流影響明顯的CN、ESCO、ALPHA_BF、Canmx、CH_K等參數(shù)進行率定，經(jīng)過多次迭代運算，得到最佳模擬結果。

從圖2和圖3可以看出，月尺度下率定期R=5.48%、R²=0.76、E=0.73，年尺度下率定期R=5.20%、R²=0.81、E=0.76；月尺度下驗證期R=1.15%、R²=0.71、E=0.67，年尺度下驗證期R=2.15%、R²=0.81、E=0.79。由此可見，模型整體模擬精度較高，構建的鄱陽湖流域SWAT模型在水文過程模擬效果較好。因此，基于模型結果可進一步探討鄱陽湖流域典型年份藍綠水資源的時空分布差異特征。

2.2 典型豐枯年份的確定

該研究利用年降水距平百分率（P）將鄱陽湖流域1970—2018年水資源豐枯劃分為5個等級：特枯水年（P≤-20%）、枯水年（-20%＜P≤-10%）、平水年（-10%＜P≤10%）、豐水年（10%＜P≤20%）、特豐水年（P>20%）。從圖4可以看出，1970—2018年鄱陽湖流域共計出現(xiàn)6個特枯水年，8個枯水年，21個平水年，6個豐水年，8個特豐水年?？菟暾急?8.6%，平水年占比42.8%，豐水年占比28.6%。說明該流域水資源穩(wěn)定性較低，旱澇自然災害頻發(fā)。選取該時間段最澇年份2012年、最旱年份1971年、平水年1981年3個時間節(jié)點為典型特征年份，進而深入探究其藍水綠水資源的時空分布差異特征。

2.3 典型年份藍水綠水資源量變化特征分析

由圖5可知，鄱陽湖流域降水量最旱年為1 192 mm，平水年為1 654 mm，最澇年為2 136 mm，降水穩(wěn)定性差，差異較大。最旱年、平水年、最澇年藍水量分別為741、1 088、1 489 mm，最澇年藍水量是最旱年的2.01倍，是平水年的1.37倍，差異較為顯著。最旱年、平水年、最澇年綠水量分別為617、688、764 mm，與藍水量變化相比，綠水量變化比較微弱，總量相對穩(wěn)定。最旱年、平水年、最澇年綠水流分別為580、639、687 mm，綠水儲分別為37、49、77 mm，說明綠水流是綠水量的主體部分，占比高達90%，綠水儲僅占極小部分。最旱年、平水年、最澇年綠水系數(shù)分別為45.43%、38.74%、33.91%，最旱年綠水系數(shù)最高，最澇年綠水系數(shù)最低，這主要與降水量和藍水量的變化有關，在枯水年降水量和藍水量大幅減少，而綠水量波動幅度不大，相應的綠水系數(shù)就高；反之，在豐水年綠水系數(shù)相應降低。說明在枯水年，綠水資源的影響力明顯提升，對保障流域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定發(fā)揮著至關重要的作用。同時，由藍綠水資源占比可知，典型年份鄱陽湖流域藍水資源占比始終高于綠水資源占比，說明藍水資源是流域水資源的主要組成部分，這與流域所處的地理位置有關。

2.4 典型年份藍水綠水資源量空間變化特征

由圖6可知，鄱陽湖流域典型年份降水量與藍水量的空間分布大致相同，均呈現(xiàn)出由東北向西南遞減的趨勢。流域在最旱年藍水量最少，絕大部分子流域單位面積藍水量均小于1 000 mm，只有東北部少數(shù)子流域超過1 400 mm。最澇年藍水量最多，東北部大部分子流域藍水量超過1 600 mm，北部大部分子流域藍水量為1 200～1 400 mm，南部子流域因降水量較少，藍水量少于1 000 mm。平水年因受降水空間格局的影響，流域藍水量相對持平，空間差異不大，大部分子流域藍水量在1 000～1 400 mm。說明鄱陽湖流域降水大部分轉化為藍水，氣候條件（尤以降水）是影響流域藍水資源的先決性條件。

從圖7可以看出，鄱陽湖流域最旱年綠水流最少，除北部鄱陽湖區(qū)外，大部分子流域綠水流小于550 mm；最澇年綠水流最多，大部分子流域綠水流位于650 mm以上；平水年綠水流處于適中水平，絕大部分子流域位于550～650 mm。無論是枯水年還是豐水年，流域北部即鄱陽湖區(qū)附近的綠水流均相當豐富。這主要是因為流域下游為平原/盆地地形，匯集形成廣大的鄱陽湖，水資源極為豐富，土壤受到長時間水分滲透，含水量高，加之該地海拔低，氣溫高，水體蒸發(fā)較強，潛在綠水流較高。

從圖7可以看出，鄱陽湖流域典型年份綠水儲比較少，其中最旱年最少，最澇年最多，平水年適中。最旱年除鄱陽湖區(qū)附近外，絕大部分子流域綠水儲少于30 mm；平水年流域北部綠水儲相對較多，南部較少；最澇年絕大部分子流域綠水儲均高于50 mm。與綠水流情況相同，綠水儲亦是在流域北部即鄱陽湖區(qū)附近相對豐富，居于流域首位。這與流域地形地貌有直接關系，流域南部為低山丘陵地形，土壤中超過植被根系吸收和截留閾值的水分難以在土壤中長時間儲存。而鄱陽湖流域北部地形平坦低洼，水流不易散開，土壤受到長時間的浸泡，儲水量較高。

分析鄱陽湖典型年份綠水系數(shù)空間分布（圖7）可知，最旱年綠水系數(shù)最高，大部分子流域高于40%；最澇年綠水系數(shù)最低，總體保持在30%～35%；平水年處于適中水平，總體持于30%～40%。降水量對綠水資源的影響沒有藍水資源明顯，降水量對綠水資源的影響只在一定限度內，因為綠水主要來自冠層蒸散發(fā)、土壤（水體）表面蒸發(fā)、根系及土壤儲存，并不會隨降水量的增大而無限增加。因此，綠水系數(shù)在綠水資源臨近飽和狀態(tài)之際，反而會隨降水量的增加而降低，從而出現(xiàn)流域綠水系數(shù)在最旱年最高、平水年適中、最澇年最低的現(xiàn)象。從空間分布來看，典型年份鄱陽湖流域綠水系數(shù)的空間分布與降水量空間分布格局相反，呈現(xiàn)出由東北向西南增加的趨勢。但總體而言，鄱陽湖流域綠水系數(shù)變化不大，比較穩(wěn)定。

3 結論與討論

3.1 結論

該研究采用年降水距平百分率（P）劃分出鄱陽湖流域1970—2018年3個極端典型年份（最澇年、平水年和最旱年），同時構建鄱陽湖流域SWAT模型，結合模型輸出結果分析流域典型年份藍水綠水資源量的時空分布差異特征，并對典型年份綠水系數(shù)的變動進行評析，得出以下結論：

（1）鄱陽湖流域最澇年藍水量是最旱年的2.01倍，是平水年的1.37倍，差異較為顯著。與藍水量的變化相比，綠水量變化比較微弱，總量處于相對穩(wěn)定態(tài)勢。其中綠水流是綠水量的主體部分，綠水儲僅占極小部分。流域最旱年綠水系數(shù)最高，為45.43%，最澇年綠水系數(shù)最低，為33.91%，平水年適中，為38.74%。說明在枯水年綠水資源在保障流域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定方面發(fā)揮著重要的作用。

（2）3個典型年份藍水量呈現(xiàn)由東北向西南減少的趨勢，與降水量的空間分布基本保持一致。最旱年全流域藍水量均普遍偏少，最澇年流域北部藍水量多，南部相對偏少，平水年藍水量持平，空間差異不大。鄱陽湖流域藍水量時空分布受降水量的控制，大部分降水量轉化為藍水量，降水等氣候條件是影響流域藍水資源的先決性條件。

（3）流域典型年份綠水量均是最旱年最少、最澇年最多、平水年適中，說明降水量對綠水資源也有一定影響，但這種影響只在一定限度之內，并不會隨降水量的增大而無限增加。從而出現(xiàn)流域綠水系數(shù)在最旱年最高、平水年適中、最澇年最低及綠水系數(shù)的空間分布與降水量空間分布格局相反等現(xiàn)象。此外，綠水資源不僅與降水等氣候條件有關，還與人類活動和下墊面的性質有關。

3.2 討論

（1）藍水資源是鄱陽湖流域水資源的主要組成部分，藍水量與降水量之間呈現(xiàn)出高度正相關；綠水量總體變化比較穩(wěn)定，與降水量只在一定限度內呈正相關，而綠水系數(shù)與降水量則呈高度負相關。氣候條件（尤以降水）是影響流域藍水資源的直接決定性因素。

（2）相較于藍水資源的較有規(guī)律可循的時空分布來說，綠水資源的時空分布較為復雜多變。說明綠水資源在受自然條件一定程度影響時，更多地受到土地利用、農(nóng)田灌溉、湖泊/水庫修建等人類活動的影響，空間分布特征相對較為復雜。

（3）盡管該研究對鄱陽湖流域典型年份的藍水綠水資源量的時空分布差異進行了研究，但該研究對藍綠水資源量進行模擬時未考慮農(nóng)業(yè)灌溉、湖泊水庫等人類管理條件對典型年份藍水綠水資源量的影響，同時對流域內藍綠水轉化的動態(tài)機制及其規(guī)律仍不明確，未來應當繼續(xù)深化探索。

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