基于SWAT和GIS的洱海流域土地利用变化对径流影响的研究

基于SWAT和GIS的洱海流域土地利用变化对径流影响的研究

彭彬a，b，杨昆b，c，李建b，c，张韶华a，b，宋毅a，b

(云南师范大学 a.旅游与地理科学学院； b.西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心；

c.信息学院，昆明650500)

摘要：利用DEM、土地利用、土壤、气象等时空数据并结合GIS和RS技术，建立洱海流域SWAT模型,分析了2000年和2010年不同土地利用情景对径流的影响，其结果为洱海流域土地利用变化引起径流的变化率为2.46%。以《云南省土地利用总体规划大纲(2006—2020)》为依据，结合洱海流域土地利用分布的实际情况，设置3种土地利用情景，研究不同土地利用情景对径流的影响。结果表明：情景1中，66.06 km2的耕地转林地和89.16 km2的耕地转草地，模拟的年均径流值增加75.73 mm；情景2中，100.13 km2的裸地和105.74 km2的草地转为耕地，年均径流增加39.89 mm；情景3中，138.72 km2的草地和292.86 km2林地转耕地，年均径流减少20.36 mm。模拟表明:在坡度15°以上，洱海流域森林和草地面积的增加将会增加径流量；在坡度15°以下，耕地的增加会一定程度上减少径流量。研究成果为洱海流域水资源空间合理调配提供参考依据。

关键词：SWAT模型；土地利用；径流模拟；LUCC;洱海流域

中图分类号：P334.2 文献标志码：A

收稿日期：2014-04-08

基金项目：国家科技支撑计划课题(2012BAB03B04)

作者简介：郭志阳(1989-)，男，河南洛阳人，硕士研究生，主要从事水环境保护与生态修复方面的研究，(电话)18751958953(电子信箱)gzy7111@126.com。

通讯作者：朱亮(1963-)，男，江苏泰州人，教授，博士，主要从事水污染控制、水环境保护与生态修复方面的研究，(电话)025-83786724(电子信箱)zhulianghhu@163.com。

DOI:10.3969/j.issn.1001-5485.2015.04.004

收稿日期：2013-10-31;修回日期：2013-11-11

作者简介：代兴兰(1971-)，女，云南会泽人，高级工程师，主要从事水资源研究、水资源保护及水文情报预报工作,(电话) 13887151265(电子信箱)325865343@qq.com。

DOI:10.3969/j.issn.1001-5485.2015.04.003

1研究背景

洱海作为流域重要的水源地，支撑着整个流域的生产生活和经济发展，其水量、水质变化对流域有重大影响。随着经济的快速发展，人类的社会经济活动和气候变化对流域生态环境的影响逐渐突显出来，湖泊水位降低，资源性缺水,水资源供需矛盾较为突出。在水文循环中，除了主要受到气候影响外，人类对自然资源的利用和改造导致的土地利用/土地覆被变化(LUCC)也影响流域水文循环的所有环节。由于研究区域的尺度、气候条件、地理因素等不同，国内外研究得出了2种完全对立的结论:森林可增加径流和森林可减少径流。金栋梁[1]通过对长江流域的分析,证实森林覆被率高的流域比森林覆被率低的流域、有林地的流域比无林地流域,年径流量均增加。郝芳华等[2]和王学等[3]基于SWAT模型分别在黄河下游流域和白马河流域分析土地利用变化对径流影响，得出森林植被覆盖率高对年径流增长有促进作用。Li Yaoji等[4]在云南松华坝水库流域研究土地利用变化和气候对水文过程的影响中，得出耕地转为林地对河川径流的增加有很大的促进作用。马雪华[5]、王金叶等[6]也证明森林在一定程度上增加径流。而Githui等[7]对肯尼亚恩佐亚河流域的研究得出森林在一定程度上减少径流。谢媛媛[8]在甘肃天水罗玉沟流域探讨了森林植被变化对水文生态响应的影响，得出森林植被具有减水减沙生态水文功能。

SWAT模型可用于水文评价的许多方面，如流域水文循环的模拟预测、土地利用管理措施的评价、非点源污染管理和土壤侵蚀预测等[9]。Fohrer等[10]基于SWAT模型在德国阿勒河流域发现,土地利用变化对径流变化最敏感。Du等[11]在UOC流域的研究得出SWAT模型适于流量资料缺乏的地区。Hernandez等[12]证实SWAT模型能较好反映LUCC变化下多年的降水-径流关系。在国内，袁军营[13]、罗巧[14]、陈媛[15]、宋倩[16]、曾赟[17]等分别在柴河水库流域、湘江流域、三峡库区流域、伊犁喀什河流域、李子溪流域证实SWAT模型适合模拟不同尺度流域的径流。本文利用SWAT模型深入研究了洱海流域土地利用变化下的径流特征，有利于了解流域内水资源分布格局，为水资源空间合理调配提供参考依据，同时也是改善流域水体功能、治理流域生态环境的基础工作，对合理利用水资源有着重要的理论和现实意义。

2资料预处理及研究方法

2.1　研究区概况

洱海位于云南省大理州境内，地理坐标为北纬25°25′ ～26°10′，东经99°32′ ～100°27′，湖面为249.8 km2，可容水28.8亿m3，共有大小入湖河流117条。洱海主要的补给水源是降水、森林滞留水和少量冰川融雪，主要以径流的方式注入湖盆，年均入湖水量8.25亿m3。西洱河是洱海唯一出湖河流，年均输出水量约8.63亿m3。洱海流域属低纬度高原亚热带季风气候，光照充足，四季如春，年平均气温16.2℃左右；主导西南季风，平均风速为2.3 m/s。流域降雨丰沛，年均降雨1 048 mm。流域内土壤分布具有明显的垂直地带性：由低到高依次为红壤、黄红壤、黄棕壤、暗棕壤、亚高山草甸及高山草甸土，另有紫色土、漂灰土、石灰土和沼泽土零星分布。土壤垂直分异大致情况如下：海拔2 600 m以下为红壤、紫色土和部分冲积土；2 600 ～2 800 m为红棕壤；2 800 ～3 300 m为棕壤和暗棕壤；3 300 ～3 900 m为亚高山草甸土；3 900 m以上为高山草甸土。

2.2　SWAT模型模拟原理

SWAT模型的地表径流包括2部分：陆地阶段和河道汇流阶段。陆地阶段主要进行产流和坡地汇流，主要影响从各个子流域中最终进入主河道的径流量。河道汇流阶段主要是从源头开始模拟径流，经过河网演算，并最终到达流域总出口的输移过程。SWAT模型水文模拟遵循水平衡方程，即

(1)

式中:SWt为模拟结束时的土壤含水量(mm)；SW0为模拟开始时的土壤含水量(mm)；t表示模拟时间(d)，即共模拟t天；Rday是第i天的总降雨量(mm)；Qsurf为第i天的地表径流量(mm)，Ea是第i天的蒸腾损失量(mm)；Wseep是第i天穿过土壤剖面的下渗量(mm)；Qgw是第i天回流到地下水的量(mm)。

2.3　基础数据

本文采用洱海流域30 m DEM数据，来源于国家1∶50 000数字高程模型。流域海拔内高程变幅在1 960 ～3 970.8 m之间。

遥感影像为2000年和2010年的TM/ETM遥感影像，分辨率为30 m，来源于国际科学数据服务平台(http:∥datamirror.csdb.cn/index.jsp)。利用ENVI软件对遥感影像进行监督分类，并辅以目视解译修正，获得洱海流域2000年和2010年的土地利用类型分布图。2000年和2010年土地利用提取总体精度分别达到85.49%，82.88%，Kappa系数分别达到了0.815 0和0.794 8，提取精度较为满意。土地利用类型划分为8类：林地、草地、耕地、园地、湿地、建设用地、水体、裸地，并通过代码转换与SWAT模型中的土地覆被类型建立联系(表1)。

表1　2000年和2010年洱海流域土地利用类型面积统计 Table 1　Statistics of different land use areas of Erhai basin in 2000 and 2010

气象数据来源于云南省水文水资源局和中国气象科学数据共享服务网，时段为1997—2010年，共有6个气象站点，分别为：大理站、福和站、炼成站、牛街站、下关站、银桥站。土壤数据来自国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”。

3SWAT模型建立

3.1　模型构建

洱海流域的出流河流为西洱河，由于该河流上游建立了人工闸门，不能作为SWAT模型中的流域总出口。本研究将洱海流域看成入海流域，将流域所有主要入湖河流都看作入海河流，而每条入湖河流的入湖口是流域出口点。

首先加载DEM数据，利用ArcGIS水文模块进行无洼地DEM生成、汇流累积量计算、水流长度计算、河网提取以及流域分割等，并最终将整个研究区划分成175个子流域，共生成集水面积约2 393.5 km2(图1)。然后通过每个子流域内部土地利用和土壤类型的重分类和统计分析，生成水文响应单元(hydrologic response units, HRU)。加载气象数据后创建好模型输入文件，SWAT模型对每个HRU进行径流模拟，通过河网汇集得到整个流域的径流模拟值。

图1　洱海流域 子流域划分 Fig.1　Sub-basins in Erhai basin

3.2　参数率定与验证

本文使用SWAT-CUP对模型参数进行敏感性分析，找出对水文影响较大的15个参数进行敏感性分析，15个参数敏感度从大到小排序为：CN2,GWQMN,SOL_AWC,SURLAG,RCHRG,CH_K2,EPCO,CH_N2,REVAPMN,ALPHA_BF,SFTMP,GW_REVAP,GW_DELAY,ESCO,SOL_K。对模型进行调参校准时，针对性对敏感度靠前的参数进行调整。本文采用2个统计参数来评价模型率定和验证的精度，分别为相关系数(R2)和Nash-Sutcliffe效率系数(Ens)。2个参数的计算公式分别为式(2)、式(3)。

(2)

(3)

式中:Yiobs为第i个实测值;Yisim为第i个模拟值;Yimean为实测平均值;n为实测数据个数。

本文模拟的时间段为1997—2010年，其中1997—1999年为模型预热期。用炼城水文站2001年和2004年实测流量值分别对模型径流过程进行校准和验证，经过SWAT-CUP的反复运行，径流校准期R2和Ens分别达到了0.93，0.86；验证期R2和Ens分别为0.94和0.67。一般当R2>0.6且Ens>0.5时，认为模型是准确的，由此可见，模型径流率定的效果较为理想，适合洱海流域径流的模拟。图2(a)和图2(b)分别为校准期和验证期模拟值与实测值对比图。

4情景设定与分析

为了确定LUCC对径流变化的影响，本文在降雨量相同的条件下，研究LUCC的变化对径流的影响。采用时段为1997—2010年的气象数据，分别用2000年和2010年的土地利用分类图来模拟径流，结果如表2所示。由表2可知，2010年的土地利用情景下模拟的径流年均值比2000年土地利用情景下模拟的径流年均值高14.46 mm，变化率达到2.46%，土地覆被变化在一定程度上影响地表径流。所以，本文只改变SWAT模型的土地覆被因子来分析其对地表径流的影响。

(a) 校准期

(b) 验证期 图2　校准期和验证期月平均流量模拟值和实测值对比 Fig.2　Comparison of monthly flow stream between observation and simulation in validation period and verification period

表2　2000年和2010年洱海流域不同情景径流变化分析 Table 2　Runoff changes in different scenarios in 2000 and 2010

本文依据《云南省土地利用总体规划大纲(2006—2020)》，洱海流域是山地地貌，坡度为15°以下多为坝子、缓坡和丘陵(不含水域)，生产力水平较高，是人口、城镇、工矿和耕地集中分布的主要区域。坡度15°以上的坡地及陡坡土地约占流域土地总面积的56%，可供建设和耕作的土地资源相对不足。洱海流域不同坡度级别的土地面积以及百分比如图3所示。25°以上的土地面积为640.8 km2，百分比为30%，15°到25°的土地面积为566.5 km2，约占26%。15°以下的土地面积为937.1 km2，占洱海流域面积的44%。洱海流域的林地、草地、耕地、园地、湿地、建设用地、水体、裸地在5种不同坡度级别的分布如图4所示。本文主要是针对洱海流域的土地覆被进行3种情景模拟，其土地利用面积分布如图5所示。

图3　不同坡度级别的土地利用面积及百分比 Fig.3　Percentage of land use area in the presence of different slope gradients

图4　不同坡度级别下土地利用类型的面积 Fig.4　Areas of land use types in the presence of different slope gradients

第1种情景模拟是以“生态退耕”为依据，全面执行禁伐、退耕还林还草和天然林保护等生态工程，将坡度大于25°的耕地设为林地，坡度在15°到25°的耕地设为草地，其他保持不变；第2种情景是以云南省耕地面积不足，适度开发备用耕地资源为依据，将所有坡度小于15°的裸地和草地设为耕地，其他保持不变；第3种情景是模拟由于生存所迫，在洱海流域加大土地开垦力度，林草植被严重破坏。将15°以上的草地以及15°到25°的林地设为耕地，其他保持不变，3种情景模拟如表3所示。

图5　3种情景设置下的土地利用类型分布 Fig.5　Distribution of land use types in three scenarios

根据建立的3种土地利用情景模式，模拟洱海流域的年均径流，并与实际结果进行对比分析。如表4所示：洱海流域生态恢复引起的土地覆被变化

表3　洱海流域3种情景设置下的土地利用变化 Table 3　Land use changes in three scenarios in Erhai Basin

表4　洱海流域3种情景设置下的年平均径流模拟值 Table 4　Simulated results of annual average runoff in three scenarios in Erhai Basin

对径流有一定的影响。情景1中，随着林地、草地面积的增加，模拟的年均径流比原始模拟值增加75.73 mm，变化率为12.58%；情景2中，随着15°以下的裸地和草地转为耕地，径流模拟输出增加39.89 mm，变化率为6.63%；情景3中，由于加大土地开垦力度，林地和草地面积大幅度减少，模拟的年均径流量减少20.36 mm，变化率达到-3.38%。

5结论

(1) 情景1和情景3表明，洱海流域在坡度15°以上，林地、草地会促使径流量增加，而耕地面积的增加在一定程度上抑制径流量的产出。该研究结果和一些学者关于林地促进径流产生的结论一致。

(2) 洱海流域坡度15°以下的土地面积只占流域的44%，建设和耕作的土地资源相对不足，适度开发备用耕地资源非常重要。情景2增加205.87 km2耕地，在一定程度上缓解了洱海流域耕地面积不足的现状。陡坡地的生产力低下，不太适合农业耕地。情景1提倡陡坡地退耕还林、退耕还草，能增加流域产水量，缓解水资源短缺。

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(编辑：赵卫兵)

Response of Runoff to Land Use Change inErhai Basin Based on SWAT and GIS

PENG Bin1,3，YANG Kun2,3，LI Jian2,3，ZHANG Shao-hua1,3, SONG Yi1,3

(1.School of Tourism and Geography Science, Yunnan Normal University, Kunming650500, China; 2.School of Information, Yunnan Normal University, Kunming650500, China; 3.Engineering Research Center of GIS Technology in Western China under Ministry of Education,Yunnan Normal University,Kunming650500, China)

Abstract:DEM, land use, soil, weather and other spatiotemporal data are combined with GIS, RS technology to build the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model for Erhai basin. The influence of land use change on runoff in 2000 and 2010 is analyzed and it is concluded that the rate of runoff change caused by land use change is 2.46% in Erhai basin. According to Overall Planning Framework of Land Use in Yunnan(2006-2020) and in line with land use distribution in Erhai basin, three land-use scenarios are set up. Simulation results show that in scenario 1 (66.06 km2 farmland are changed into forestland and 89.16 km2 farmland are changed into grassland), the simulated annual runoff increases by 75.73mm; while in scenario 2 (100.13 km2 bare land and 105.74 km2 grassland are changed into farmland), the annual runoff increases by 39.89mm; and in scenario 3 (138.72 km2 grassland and 292.86 km2 forestland are changed into farmland), the annual runoff decreases by 20.36mm. We also conclude that when the slope gradient is larger than 15°, increases in forestland and grassland will induce runoff increase, whereas when slope gradient is smaller than 15°, increase in farmland will reduce runoff to some extent.

Key words: SWAT model; land use; runoff simulation; LUCC; Erhai basin

2015,32(04):18-21，39

2015,32(04):12-17