辽河流域不同土地利用模式情景下生态水文响应研究

2018-03-20

中国水能及电气化 2018年2期

(辽宁省铁岭水文局，辽宁铁岭 112000)

人类改造自然生态环境的速度和能力急剧提升，人类赖以生存的水资源和自然环境已发生了明显改变，并引起了水土资源系统循环和自然气候环境不断恶化，如土地沙漠化加剧、水资源时空分布不均匀、水资源污染严重等，人类社会的生存环境和进步发展面临着极大威胁和挑战[1]。利用水文模型探讨水资源的循环演化规律、分析水土保持措施对生态水文的影响已成为当前国内外学者的研究热点和主要方向[2]。传统的方法主要是通过实验流域法进行不同土地利用模式对水文参数变化的统计分析，该方法是基于统计学的基本原理，具有一定的适用性和代表性，然而对于大尺度流域的生态水文响应研究该方法受到一定限制。随着地理信息技术的应用日益成熟，并伴随着计算机技术的发展，分布式水文模型逐渐被应用于水文响应的定量分析中，并在实际应用中得到普遍的认可和广泛的推广[3]。然而，辽河流域生态水文响应程度受土地利用模式的影响研究相对较少，尤其是利用水沙耦合模型对生态响应程度的定量分析还缺乏较为成熟的计算方法和理论系统。本文在详细分析土壤侵蚀方程和SCS降雨径流模型的基础上，通过将二者进行耦合建立了基于栅格的水沙耦合模型，结合3种不同的土地利用模式情景对辽河流域的生态水文响应程度进行定量的分析研究[4]。

1 研究方法与数据来源

1.1 CSC径流模型

基于美国境内的小流域在20多年的降雨径流变化关系，美国水保局研制了一种适用于小流域的洪水设计径流模型即CSC曲线径流模型，径流量模拟可用下式进行：

(1)

式中P——降雨总量，mm；

Q——流域径流量，mm；

Ia——地表径流之前产生的初始损失，mm；

F——地表径流之后产生的降雨损失，mm；

S——可产生的最大滞留量，即F的上限值，mm。

流域可能产生的最大滞留量S可通过下式计算：

(2)

式中CN——流域在降雨前的径流特征参数，无量纲，应结合土壤湿度、土质类型、土地利用模式以及径流坡度等因素综合考虑。

1.2 改进的土壤侵蚀方程

利用改进的土壤侵蚀方程可进行泥沙负荷模拟计算，改进后的土壤侵蚀方程为

sed=11.8(RsurfqpeakA)0.56KULSECULSEPULSELULSECFRG

(3)

式中sed——土壤侵蚀量；

Rsurf——地表径流深度；

A——栅格单元面积；

qpeak——峰值流量；

KULSE、CULSE、PULSE——土壤侵蚀因子、植被覆盖和管理因子、水土保持措施因子;

LULSE、CFRG——地形因子和粗糙断面因子。

1.3 构建水沙耦合模型

由式(3)可以看出，降雨径流量即为土壤侵蚀方程的参数设定项，故土壤侵蚀方程可作为CSC降雨径流量模型的地表径流量模拟项，利用降雨量和泥沙量的耦合方程可构建基于格栅的水沙耦合模型。不同的土地利用模式对流域洪水演化和泥沙演化产生一定的影响，可以引进洪水演化模型和泥沙演化模型对流域内的洪水和泥沙负荷影响变化进行分析，因篇幅原因，本文不作过多分析和描述，具体研究分析过程可见参考文献[5]。

1.4 数据资料

DEM数字高程数据于国际科学数据共享平台下载，分辨率为1km×1km，用于研究流域的空间离散化处理，本文根据辽河流域的实际情况将其离散为若干个不同的子流域，并根据子流域特征进行不同水文响应单元的划分；土壤数据包括土壤类型分布和土壤化学属性值，根据全球土壤质地分类图同时考虑辽河流域的地质边界条件设定土壤类型分布图[6-8]。土地利用数据由环境与生态科学研究中心提供，根据研究流域的边界特征对土地利用数据进行获取；气象数据主要包括降雨量、日照时长、风速、温度、湿度、蒸散发量、太阳辐射等，数据来源于昌图气象站和开原气象站实测数据。降雨量数据来源于研究流域内10个降雨监测站在2005—2015年的日降雨量实测数据，较远距离的区域利用插值法进行单元的日降雨量计算。上述介绍的所有数据均采用统一的投影坐标系统，即UTM_Zone_48N椭球投影坐标系统。

2 模型运用

2.1 模型的率定及验证

本文选择辽河流域内具有一定代表性的铁岭水文站2005—2015年的径流量和泥沙负荷输入量监测资料为基准参照[9]，结合SCS径流模型的基本原理建立水沙耦合模型并对模型参数进行率定和验证。在分析比较的基础上，为提高计算模型模拟效果的可靠性，选取相对绝对误差、相对误差(Dv)及确定性系数(R2)进行模型模拟结果的评价，流域水量偏差分析一般采用相对误差(Dv)参数，模型的整体模拟效果以及准确性评价通常采用确定性系数(R2)指标，模型以2005—2012年为率定期，以2013—2015为验证期。率定和验证结果见表1～表3。

表1 水沙耦合模型主要参数的率定结果

表2 降雨径流量模拟率定和验证计算结果

表3 流域泥沙模拟率定和验证计算结果

由表2模拟结果可知，相对误差均小于12%，确定性系数大于0.71，且验证期的各项评价指标的值均优于率定期，模型的计算精度满足降雨量径流模拟的要求；由表3水沙耦合模型的各项指标的评价结果可知，河流泥沙输入量绝对误差在15%以内，且确定性系数均大于0.50，验证期的各评价指标值优于率定期，基于SCS径流模拟的水沙耦合模型表现出较高的精确度和可靠性，适用于径流深度和泥沙变化量受土地利用模式影响研究。

2.2 空间模拟分析

本文利用经过率定和验证的水沙耦合模型对辽河流域2005—2015年的水资源和泥沙负荷量进行时空模拟分析研究，因模拟成果较多，选取了2008年和2012年具有一定代表性参数即降雨径流深度和土壤侵蚀模数在时空上的分布演化进行研究。结果表明，2008年和2012年的降雨量在空间分布上呈现出相同的变化趋势，即由东北向西南方向逐渐递减，且土壤侵蚀模数在空间结构上的变化趋势与降雨量变化趋势相同。其主要原因是泥沙负荷及水土流失受降雨量影响较大，在降雨量密集区域其降水径流量较大，土壤受水力冲刷侵蚀作用较强，故土壤侵蚀模数相对较大，反之亦然；在个别子流域内，土壤侵蚀模数与降雨量变化趋势存在一定差异，降雨较大时其土壤侵蚀模数没有明显增加，这可能与该区域的土地利用模式有关，土壤抗水力冲刷侵蚀性能较好[10-11]。

3 不同土地利用模式下的生态水文响应

3.1 水量响应

本文通过对林地、草地和旱地三类土地利用方式进行权重变更，设定了3种不同土地利用模式情景(见表4)。

表4 不同土地利用模式情景的设定结果

表4中的模式情景设定是保持其中两个参数不变，将另一个参数增加10%，即保持林地和草地覆盖率不变，将旱地面积增加10%可得到土地利用模式情景1，以此类推可计算其他两种土地利用模式情景。

根据已经率定和验证的基于SCS径流模拟的水沙耦合模型对上述3种不同的土地利用模式情景分别进行径流模拟计算，并将模拟结果与2008年的实测径流进行对比(见表5)。

表5 模型在3种不同土地利用模式情景下的径流深度模拟计算结果

由表5可知，在土地利用模式情景1下的模拟径流量为647.08mm，相对于2008年的实测值634.46mm增加了1.99%；在模式情景2下的模拟径流量为628.31mm，相对于基准年限的实测值降低了0.97%；在模式情景3下的模拟径流量为628.62mm，相对于基准年限的实测值降低了0.92%。其中将旱地面积、林地面积和草地面积分别增加10%引起的径流深度变化分别为增加1.99%、降低0.97%和降低0.92%，林地和草地对径流深度影响程度大致相同，可使径流深减少，而旱地面积对径流深度影响较大，可使径流深增大。