中亚热带红壤丘陵区农业流域景观格局对水文过程的影响

刘　济，李　玮，王　毅，李巧云，李　勇，吴金水

(1. 湖南农业大学生物科学技术学院，湖南 长沙　410125；2.中国科学院亚热带农业生态研究所/ 长沙农业环境观测研究站，湖南 长沙　410125；3.长沙市气象局，湖南 长沙　410125)



中亚热带红壤丘陵区农业流域景观格局对水文过程的影响

刘济1,2，李玮3，王毅2①，李巧云1②，李勇2，吴金水2

(1. 湖南农业大学生物科学技术学院，湖南 长沙410125；2.中国科学院亚热带农业生态研究所/ 长沙农业环境观测研究站，湖南 长沙410125；3.长沙市气象局，湖南 长沙410125)

摘要：景观格局是影响流域水文过程和水分循环要素分配的重要因素，研究景观格局对流域水文过程的影响可以为流域水资源管理和合理利用提供科学依据。以湖南省长沙县金井流域为例，利用2010—2014年实测水文、气象资料和土地利用遥感图，基于Pearson相关分析和多元线性逐步回归模型，分析流域景观格局对水文过程(河川径流与基流)的影响。结果表明：(1)流域河川径流流量季节性波动剧烈，而基流流量的季节性变化相对较小；(2)流域景观格局显著影响水文过程，平枯水期河川基流量与香农多样性指数(SHDI)、斑块密度(PD)和边界密度(ED)呈显著正相关，与蔓延度指数(CONTAG)、最大拼块面积所占景观面积比例(LPI)、聚集指数(AI)和斑块凝聚度(COHESION)呈显著负相关(P<0.05)；(3)全年和平枯水期流域河川径流系数和基流量可以用流域内土地利用方式面积比例和景观格局指数预测，对流域景观的合理规划有利于中亚带红壤丘陵区农业流域水资源的科学管理和合理利用。

关键词：土地利用方式；河川径流；基流；水分循环

流域景观格局是指景观的空间格局,是大小、形状、属性不一的景观斑块在空间上的分布与组合规律[1-2]。景观格局特征影响着流域内能量平衡和物质循环过程,从而直接或间接决定流域水文过程。譬如,流域内土地利用方式组成会影响水分循环过程各要素(冠层蒸散、冠层截留、产流、入渗)的水量分配[3-5];景观空间格局会影响流域内不同景观斑块之间的水分和能量交换[6],这些景观格局特征最终可能导致流域水文过程的显著变化。

国内外在流域景观格局影响水文过程方面的研究已经取得很大进展,在很多方面已达成共识,同时也存在不少争端和分歧。有学者认为,与灌木、作物、草地等相比,林地通常会减少流域出口的径流量[7-8],但在许多流域研究中却很难印证这个观点。还有学者认为,在流域枯水期,随着降水的减少,林地土壤含蓄的水分能增加流域在枯水期的基流量[9]。但在我国松花江水系的4个流域长达30 a观测对比分析结果表明,林地覆盖率每增加1%,枯水期径流深度减少1.5～7.5 mm[10]。出现这样不一致结果的主要原因可能为研究尺度、气候条件、土壤类型、地形地貌、植被类型、人类活动干扰方面的差异性和研究方法的局限性[10]。

我国南方中亚热带丘陵区农业流域土地利用方式多样(如水田、旱地、林地、菜地、茶园、果园等)。流域内景观格局的复杂性决定了不同景观斑块间水循环过程和循环要素间相互作用的多样性,也导致了流域内水文过程要素特征的多变性[11]。南方中亚热带丘陵区是我国的主要粮食产区和生态功能区,正饱受水资源短缺和水体环境恶化之痛[12]。该地区水资源短缺与水体环境质量恶化已经成为社会经济可持续性发展和生态环境建设的主要障碍因素。因此,研究中亚热带丘陵区农业流域不同景观格局下的复杂水文过程,对该区域内合理利用水资源、实现社会经济生态的可持续性发展具有重要意义。

1研究方法

1.1研究区域

选取湖南省长沙县中国科学院长沙农业环境观测研究站内的金井流域(27°55′～28°40′ N,112°56′～113°30′ E)作为研究对象(图1)。研究区域内年平均气温17.1 ℃,无霜期274 d,年日照时数1 663 h,年平均降水量1 467 mm,年平均蒸发量1 272 mm,属典型亚热带湿润季风气候区。流域内平均海拔98.3 m,地形起伏较缓,坡度范围12.3%～25.7%,地形起伏比169～382。流域内土壤类型主要为发育自第四纪红黏土和花岗岩的氧化土和人工土。

C1为林地流域,C2～C11为农林混合流域。

2010年对整个金井流域水系调查结果表明,整个金井流域地势总体上西北高,东南低(图1)。流域中水系通常起源于西北部山谷,通过沟渠/河流和稻田,最终到达流域出口。选取金井流域中的11个典型河流出口并定义成流域的出口,用ArcGIS 10.0软件在流域数字高程模型(DEM)基础上,将整个金井流域分割成1个林地流域(C1)和10个农业流域(C2～C11)(表1),这11个流域都完全闭合。流域内无对流域水文过程影响明显的大型水库和地下水抽提水井,也无大型耗水工矿企业。流域间土壤、地形、气候条件等无明显差异,但土地利用方式组成及空间结构不同。林地和农田为各流域主要土地利用方式。林地主要为马尾松(Pinusmassoniana)次生林和杉木(Cunninghamialanceolata)人工林,分布在山顶和陡坡上;农田主要为双季稻,大多分布在河谷、河漫滩等低洼平缓地带。

1.2流域水文过程监测

对11个流域的连续观测始于2010年12月,截止于2014年4月。降雨量使用安置在开放无遮蔽处的小型气象站(InteliMent Adavantage,DYNAMAX,USA)观测(图1),每小时自动记录1次数据。

由于各个流域出口的水文条件不同,所采用的河川径流观测方法也不尽一致。其中,C7～C11流域采用流速-截面法,其他流域采用矩形堰法。每个流域出口的水位采用压力传感器(LMZ水高度记录,无锡锡惠仪表有限公司)监测,监测时间间隔为10 min。对于采用流速-截面法观测的流域,首先根据Simpson′s抛物线方法确定水位与流速的关系,即在流域出口处,沿着河川横截面每隔2 m设1个观测点,然后用流速仪(LS25-3C2螺旋杯式流速仪,重庆华正水文仪器有限公司)测定每个观测点水面以下3个不同水深处的流速,再采用数学积分方法求算整个河流断面的平均流速。通过观测不同水位高度下河流的平均流速(特别是在洪水和低流量时期),建立水位与流速的关系式,就可以利用水压传感器观测到的河流水位通过水位-流速关系式推导任意时刻河川径流量。对于采用矩形堰法的流域,直接采用矩形堰理论流量公式将水位转换成流量[13]。当河川径流量较大或者流速较快时,对其采用盐分扩散法进行校准[14]。

表1流域基本地形特征和土地利用方式类型

Table 1Selected topographical characteristics and land use types in the studied catchment

流域编号流域名称面积/hm2高程/m坡度/%起伏比各土地利用类型面积占比/%农田林地水体茶园其他C1东山伏岭 0.7126.024.63750100.00 0 0 C2脱甲生态沟28.6102.115.317253.041.01.02.03.0C3脱甲水坝263.898.312.316937.055.02.02.04.0C4东山桥299.6134.518.124825.068.01.04.02.0C5军民408.4191.224.730314.084.01.001.0C6团结523.9212.425.937710.085.04.001.0C7观佳2590.5154.521.239517.080.01.40.11.6C8涧山芙蓉桥5024.1146.620.738219.077.01.60.91.6C9脱甲河口5211.6115.413.337732.058.02.34.33.4C10王梓园7246.9143.214.731633.057.02.05.03.0C11金井河口20391.9118.315.438229.063.02.03.03.0

对地表径流量和基流量的分割通过水文工具集-基流自动分割程序(hydrological utility package)进行。在分割过程中,采用的是数字滤波方法,其公式为

Qd,t=βQd,t-1+α(1+β)(Qt-Qt-1),

(1)

Qb,t=Qt-Qd,t。

(2)

式(1)～(2)中,Qt为实测t时段的河川总径流量,mm;Qd,t为t时段的地表径流量，mm;Qb,t为t时段的基流量，mm;α、β为滤波参数，0<α≤0.5,0<β<1,α通常直接取0.5,β需要根据地区特性人工校准。

研究区域内流域水文过程有明显的季节性变化[11]。区域内每年4至10月为河流丰水期,11至12月为平水期,12至次年3月为枯水期。由于区域内水稻种植期为4至10月,休耕期为11至次年3月左右。为探明流域土地景观格局(尤其是农田)对水文过程的影响,将平水期和枯水期合并为平枯水期,按照丰水期和平枯水期统计流域水文过程特征参数。

1.3流域景观格局分析

流域景观格局分析采用湖南省第三测绘院(湖南省基础地理中心)于2010—2011年期间发布的土地利用方式遥感图和空间配置数据。土地利用方式图中主要有5种土地利用方式,包括林地、农田、茶园、居民区和水体(大型排水渠道、河流、水库)。在分析流域景观格局之前,先将土地利用矢量数据转换为5 m空间分辨率的栅格数据,即使流域中最小的景观斑块(如道路和小水体)也可以被清楚地识别。

虽然流域景观水平上衡量景观格局的数学指数众多[15-17],但由于景观格局中的尺度差异性,并非所有的景观格局指数存在广泛的适用性[18]。因此,选取9个使用相对较普遍的景观格局指数,这些指数能综合地描述景观斑块的大小、形状、属性以及在流域空间上的分布与组合规律,包括蔓延度指数(CONTAG)、香农多样性指数(SHDI)、斑块密度(PD)、最大拼块面积所占景观面积比例(LPI)、边界密度(ED)、平均形状指数(SHMN)、平均欧氏邻近距离(ENNMN)、聚集指数(AI)和斑块凝聚度(COHESION)。对流域景观格局指数的计算采用FRAGSTATS 4.1(Oregon State University,Corvallis,USA)软件进行。每个流域的景观指数基本信息见表2。

1.4统计方法

采用SPSS 18.0软件分析流域径流(河川径流和基流)与景观格局的相关性。采用多元逐步回归方法分析流域径流和景观格局的量化关系。

表2流域景观格局指数

Table 2Landscape pattern indices in the studied catchment

流域蔓延度指数(CONTAG)/%香农多样性指数(SHDI)斑块密度(PD)/km-2最大拼块面积占景观面积比例(LPI)/%边界密度(ED)/(m·hm-2)平均形状指数(SHMN)平均欧氏邻近距离(ENNMN)/m聚集度指数(AI)/%斑块凝聚度(COHESION)/%东山伏岭100.00 1.0100.0134.01.00100.0100.0脱甲生态沟67.01.0103.925.5257.41.546.393.699.1脱甲水坝67.01.0103.925.5257.41.546.393.699.1东山桥72.30.962.847.5154.11.556.396.199.4军民82.70.536.084.4119.11.547.197.099.8团结81.80.528.385.1103.21.555.197.499.8观佳78.90.645.162.8184.11.749.695.499.8涧山76.90.745.566.0169.11.647.095.899.8脱甲河口67.51.066.633.1194.61.543.495.199.7王梓园67.31.026.540.9114.21.2100.097.199.9金井河口69.31.059.725.6186.61.544.395.299.8

2结果与分析

2.1流域降雨时间分布特征

通过对2010年12月至2014年4月降雨观测的分析结果(图2)表明,该流域年均降雨量为1 454.1 mm,且降雨时间分布呈现明显的季节性变化。大部分降雨集中在每年4至10月,平均达1 079.7 mm,占年降雨量的74.3%。在整个观测期间,最大月降雨量发生在2012年5月,达403.8 mm;而最小月降雨量发生于2011年1月,仅为2.4 mm。

图2　流域月降雨量

2.2流域径流时间动态特征

对11个流域河川径流量与基流量的分析结果(图3)表明,在整个观测期间,各流域年均河川径流量为487.9 mm,年均基流量为143.3 mm。流域基流量占河川径流量的29.37%。其中,脱甲生态沟流域年均河川径流量最大,达603.4 mm;而团结流域年均河川径流量最小,仅为401.4 mm,两者相差202.0 mm。从年均基流量来看,东山桥流域年均基流量最大,为257.7 mm;东山伏岭流域年均基流量最小,仅为80.5 mm,两者相差177.2 mm。对比不同流域发现,观佳、涧山和金井河口流域河川径流和基流动态曲线变化相对平稳,而军民、团结和脱甲水坝流域动态曲线变化则较为剧烈。

对11个流域径流量按照丰水期和平枯水期的统计分析(表3)表明,流域水文过程呈现明显季节性变化。丰水期流域河川径流量占全年河川径流量的70.2%,其中观佳、东山桥、涧山和金井河口流域丰水期河川径流量占全年河川径流量的70%以上。流域基流量在丰水期和平枯水期差异没有河川径流量明显,丰水期基流量比例比平枯水期基流量高24.2百分点。

2.3流域景观格局与河川径流系数和基流量的关系

通过对不同时期流域土地利用方式组成与河川径流系数和基流量的相关性分析结果表明,农田和林地与河川径流系数和基流量存在显著相关性(P<0.05),这一特性在平枯水期尤为显著(表4)。流域农田面积比例与全年和平枯水期河川径流系数和基流量呈显著正相关,而林地面积比例与之呈显著负相关(P<0.05)。茶园和水体土地利用方式面积比例与河川径流系数和基流量无显著相关关系。

Pearson分析结果表明农田和林地与全年和平枯水期河川径流系数与基流量存在显著相关性,但与丰水期河川径流系数与基流量相关性不显著(表5)。SHMN和ENNMN与所有时期河川径流系数与基流量的相关性都不显著。从景观指数对于河川径流系数与基流量的正负相关性来看,两者基本保持一致。其中，SHDI、PD和ED与河川径流系数与基流量呈现正相关,而CONTAG、LPI、AI和COHESION则与河川径流系数与基流量呈现负相关。

图3　流域河川径流与基流动态曲线

表3丰水期和平枯水期流域河川径流量和基流量

Table 3Volumes of river runoff and base flow during the wet and dry periods in the studied catchment

流域丰水期平枯水期丰水期平枯水期基流量/mm占全年基流量比例/%基流量/mm占全年基流量比例/%河川径流量/mm占全年河川径流量比例/%河川径流量/mm占全年河川径流量比例/%东山伏岭46.557.833.942.2227.367.597.832.5脱甲生态沟165.965.587.434.5174.756.4175.543.6脱甲水坝50.646.458.653.6220.561.8108.738.2东山桥194.575.563.124.5253.977.865.022.2军民86.372.233.327.8201.066.1114.233.9团结31.161.919.238.1251.470.499.629.6观佳89.968.740.931.3272.477.961.622.1涧山69.656.353.943.7277.674.564.925.5脱甲河口62.348.665.851.4327.969.7103.530.3王梓园85.764.447.335.6241.975.658.624.4金井河口124.265.365.934.7312.074.881.425.2平均91.562.151.737.9342.570.2145.529.8

表4土地利用方式组成与流域河川径流系数和基流量的相关性分析

Table 4Pearson correlations of composition of land use in type with river runoff coefficient and volume of base flow

土地利用类型全年河川径流系数全年基流量丰水期河川径流系数丰水期基流量平枯水期河川径流系数平枯水期基流量农田0.66*0.60*0.300.500.71*0.86**林地-0.65*-0.61*-0.34-0.47-0.64*-0.84**水体-0.05-0.37-0.48-0.39-0.19-0.25茶园0.620.490.580.420.110.58其他0.470.390.320.230.430.72*

*表示P<0.05;**表示P<0.01。n=11。

表5景观指数与河川径流系数和基流量的相关性分析

Table 5Pearson correlation analysis of river runoff coefficient, volume of base flow, and landscape pattern indices

时期径流蔓延度指数(CONTAG)香农多样性指数(SHDI)斑块密度 (PD) 最大拼块面积所占景观面积比例(LPI)边界密度(ED)平均形状指数(SHMN)平均欧氏邻近距离(ENNMN)聚集指数(AI)斑块凝聚度(COHESION)全年河川径流系数-0.590.62*0.62*-0.70*0.540.280.03-0.59-0.42基流量-0.520.540.56-0.60*0.440.190.17-0.50-0.52丰水期河川径流系数-0.460.500.24-0.500.150.270.18-0.320.46基流量-0.410.420.42-0.450.270.18-0.19-0.36-0.43平枯水期河川径流系数-0.370.360.72*-0.490.71*0.10-0.21-0.55-0.71*基流量-0.70*0.72*0.79**-0.84**0.78**0.170.07-0.73*-0.63*

*表示P<0.05;**表示P<0.01。n=11。

多元线性逐步回归模型分析结果表明,不同时期流域河川径流系数和基流量可以用土地利用方式面积比例和流域景观格局指数预测。尤其是平枯水期基流量的多元线性逐步回归模型预测效果最好,校正的R2可达0.972;而全年径流系数预测效果最差,校正的R2仅为0.081。对于丰水期河川径流系数和基流量,不能用土地利用方式面积比例和流域景观格局指数预测。各个时期径流线性拟合回归方程如下:

At=-0.429+0.009RP+0.009RF+0.035S-0.02Lpi(R2=0.541,RA2=0.081),

(3)

Ab=-813.105+12.317RP+0.683RF-1.689Lpi(R2=0.496,RA2=0.281),

(4)

Dt=207.974+11.108RP+8.170RF+0.027Ed+0.170Pd-9.214C(R2=0.728,RA2=0.406),

(5)

Dd=-8 198.598+4.494RP+4.326RF-

17.001O+159.651S+1.075Pd+

0.036Lpi+0.489Ed+24.446Ai+52.892C(R2=0.997,RA2=0.972)。

(6)

式(3)～(6)中,At为全年径流系数;Ab为全年基流量，mm;Dt为平枯水期径流系数;Dd为平枯水期基流量，mm;RP为农田土地利用面积比例,%;RF为林地土地利用面积比例,%;S为香农多样性指数;Lpi为最大拼块面积所占景观面积比例,%;Ed为边界密度,m·hm-2;Pd为斑块密度,km-2;C为斑块凝聚度,%；O为其他土地利用面积比例,%;Ai为聚集度指数,%；RA2为校正的R2。

3讨论与结论

3.1稻作流域河川径流与径流特征

稻作农业流域中通常存在大量人工排灌设施(排灌渠道、水池、水库等),这些人工排灌设施使得流域水文过程受人为干扰活动明显,比如延迟降雨-径流事件过程中的流量峰值和减少河川洪峰流量。因此,该研究中基流数量可能会被低估,但这一现象并不会影响探明流域景观格局与水文过程之间的联系。不同流域间年均河川径流量和基流量相差甚大,表明各流域间水文过程可能存在差异。流域大部分河川径流集中于丰水期,考虑到河川径流与降雨间的显著相关性,流域中丰富的河川径流应当得益于该时期丰沛的降雨。虽然流域河川径流量季节性波动剧烈,但是基流的季节性变化相对较小。在自然生态系统中,基流过程一般被认为是相对缓慢的过程(相比地表径流过程)[19-21],因而各流域中相对稳定的基流量可能来自于基流过程的平稳性和滞后性。平枯水期基流占河川径流比例比丰水期高,表明平枯水期河川径流受地下水补给作用明显。

3.2土地利用方式与流域水文过程的关系

农田和林地面积比例与流域水文过程在平枯水期显著相关,但在丰水期不相关。这可能是由于大部分降雨集中在丰水期,丰沛的降雨掩盖了农田和林地与流域水文过程的关联性。稻田常被认为是流域中的人工湿地系统,稻田长期淹水或间歇灌溉的水分管理模式会强化稻田表层积水向地下水的补给过程,增加流域基流和河川径流量[22-23],从而使得农田面积比例与全年和平枯水期河川径流系数和基流量呈正相关。平枯水期流域林地面积比例与河川径流量和基流量呈负相关,这与许多其他研究结果[10,24]不一致。在金井流域,林地面积比例的增加通常伴随着农田面积比例的下降,可能由于农田对流域河川径流系数和基流量的增加效果要大于林地,从而使得流域中流域林地面积比例与径流系数和基流量呈现负相关性。史晓亮等[25]对诺敏河流域的研究发现,在林地大规模减少且耕地明显增加的情况下,河川径流量随之增加。茶园和其他土地利用方式也与平枯水期基流量呈正相关,但由于其在研究流域所占面积比例较小,所以其对水文过程的影响还需要进一步研究。

3.3景观空间配置与流域水文过程的关系

流域景观空间配置对水文过程具有显著影响。CONTAG描述的是流域景观中不同斑块类型的团聚程度或延展趋势; SHDI描述的是景观中斑块的多样性状况[26]。CONTAG和SHDI与径流系数和基流量分别呈显著负相关性和正相关性。这说明当流域内随着景观斑块交叉相间越频繁以及土地利用方式越复杂多样,流域的径流系数和基流量也随之增加。PD描述的是景观中斑块的密集程度;LPI描述的是景观中最大的优势斑块面积占景观总面积的比例;ED描述的是景观中单位面积上异质景观斑块间的边缘长度[26]。PD和ED与径流系数和基流量呈现正相关性,而LPI与径流系数和基流量呈现负相关性,这说明随着景观中斑块密集程度的增加以及最大优势斑块面积所占景观总面积比例的减小,流域的径流系数和基流量增加。AI和COHESION反映景观中斑块的连通性以及整体性[26],都与径流系数和基流量分别呈现负相关性,这说明随着景观中斑块间的连通性和整体性上升,流域的径流系数和基流量呈下降趋势[27]。

景观格局对于流域水文过程的影响存在季节差异性。在丰水期,景观格局对流域河川径流系数与基流量的相关性并不显著,说明景观格局对洪峰以及连续降雨拦蓄径流量的作用是有限的。研究结果表明,随着降雨强度增加,景观格局对于流域水文过程影响逐渐减弱,譬如当连续性大雨超过400 mm时,景观格局与径流量的关系将不复存在[28]。在平枯水期,景观格局与流域河川径流系数和基流量呈显著相关。一般而言,在降雨直接产生的河川径流较少情况下,河川径流中通常具有较高比例的基流[29],而基流是由降雨下渗补充土壤水库至饱和后形成的壤中流与地下径流汇合而成,经景观格局间接形成的基流与降雨直接形成的地表径流相比,前者与景观格局的关系更密切[30]。因此,在平枯水期,流域景观格局与流域河川径流系数和基流量的相关性更显著,对调蓄流域水文过程的作用也更明显。

3.4景观格局与河川径流系数和基流量的多元线性逐步回归模型预测

在以往的研究中发现,中长期的径流预测可以通过选取对水文过程产生主要影响的因子作为参数建立统计相关关系,从而建立人工神经模型和最优子集耦合模型来实现[31-32]。笔者的研究结果表明,多元线性逐步回归模型同样可以预测不同时期河川径流系数和基流量的规律。另一方面,多元线性逐步回归模型拟合结果也说明,土地使用者、土地管理者以及政府机构可以通过合理土地利用规划来调节水资源利用模式[18]。需要指出的是,由于南方中亚热带丘陵区人口的持续增长和国家粮食安全的需要,减少农田面积或者改变农田利用方式的属性非常困难。同时,基于稻田土壤的发生学属性和地球生物化学特征考虑,也不允许进行大规模的稻田改造。因此,对于流域林地、茶园和其他土地利用方式的合理规划也许更为关键。

参考文献：

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(责任编辑： 陈昕)

Effects of Landscape Pattern on Hydrological Processes in the Central Subtropical Hilly Agricultural Catchments.

LIU Ji1,2， LI Wei3, WANG Yi2， LI Qiao-yun1， LI Yong2， WU Jin-shui2

(1.College of Biological Science & Technology, Hunan Agricultural University, Changsha 410125, China;2. Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences/ Changsha Research Station for Agricultural & Environmental Monitoring, Changsha 410125, China;3.Changsha Municipal Meteorological Bureau, Changsha 410205, China)

Abstract:Landscape is an important factor affecting catchment hydrological processes and water cycling. The study on how landscape affects hydrological processes in a catchment may provide some scientific basis for reasonable water resource management and utilization. A case study was conducted of a catchment, Jinjing catchment of Changsha County, Hunan Province, making use of the hydrological and meteorological data measured during 2010-2014 and the remote-sensing landuse maps of that period to analyze effects of the landscape pattern of the catchment on hydrological processes (i.e. river runoff and base flow), with the Pearson correlation analysis and multiple linear regression models. Results show as follows:(1) volume of the river runoff in the catchment fluctuated drastically and seasonally, while that of the base flow did not vary so much with the season; (2) landscape pattern significantly influenced hydrological processes in the catchment, especially during the dry and normal period, when volume of the base flow was significantly and positively related to Shannon′s diversity index, patch density, and edge density, but negatively to contag index, largest patch index, aggregation index, and cohesion index(P<0.05); and (3) river runoff coefficient and volume of the base flow in a year or during the dry and normal periods can be predicted from proportions of land use types and landscape patterns in area. Therefore, rational landscape planning of the catchment based on the prediction will help scientific management and reasonable utilization of the water resources in central subtropical hilly agricultural catchments.

Key words:land use;stream flow;base flow;water cycling

收稿日期：2015-08-21

基金项目：国家重点基础研究发展计划(2012CB417105);国家科技支撑计划(2014BAD14B01);国家自然科学基金青年基金(41201220)

中图分类号：X82

文献标志码：A

文章编号：1673-4831(2016)03-0424-08

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.03.014

作者简介：刘济(1991—),男,湖南衡阳人,硕士生,主要研究方向为流域生态水文。E-mail: 331358595@qq.com

① 通信作者E-mail: wangyi@isa.ac.cn

② 通信作者E-mail： 1753994368@qq.com