开都河流域土地利用/覆被变化对径流的影响

刘斯文 刘海隆 王玲

摘要：为定量分析内陆河干旱区流域土地利用/覆被变化过程和流域水文循环二者的响应关系，选择新疆开都河流域为研究区，设置了多种土地利用/土地覆被的变化情景，并通过SWAT模型对流域地表径流进行了模拟，结果表明校准期模型的相对误差、纳什效率系数、线性拟合系数分别为-20.13%、0.78、0.82，验证期分别为-18.94%、0.81、0.85，均达到了建立模型所需的标准，模拟结果可信。假定气候条件不变，设定不同土地利用/覆被变化情景进行模拟，结果表明：①当流域草地及林地退化为裸地或人工表面时，开都河流域月均流量变化最大，且丰水期流量增大，枯水期流量减小，其中6月流量增大39.55%，10月减小55.35%；②当流域林地退化为草地时，流域月均流量整体变化不大，其中4月增加最多，增加1.46%，12月流量减小最多，减小1.05%；③当流域裸地及人工表面逐步恢复为草地与林地时，流域月均流量大多减小，其中2月减小最多，为8.OO% ，10月流量增大最多，为1.01%。

关键词：SWAT模型；情景模拟；径流模拟；土地利用/覆被变化；干旱区；开都河流域

中图分类号：TV121

文献标志码：A

doi：10. 3969/j.issn.1000-1379.2018.07.006

1引言

自20世纪90年代国际上实施土地利用/覆被变化（Land Use and Cover Change，简称LUCC）研究计划以来，LUCC成为众多地理生态学者研究的热点问题。流域LUCC的过程在一定程度上会影响流域的水文循环。为深入分析LUCC的驱动机制及LUCC和流域水文循环间的复杂物理联系，可以结合气象、地形等自然条件，建立LUCC和地表径流变化之间的联系，达到解决干旱区流域生态环境和自然资源危机的目的。

塔里木河（简称塔河）流域是我国典型的干旱内陆河流域，我国许多学者开展了塔河流域人类活动对水循环过程的影响研究。在LUCC国际研究计划实施之初，王让会等 利用ArCGIS软件解译遥感数据，分析了塔河下游区域的LUCC特征及区域沙漠化的演变特征。有关学者通过塔河的LUCC特征分析了研究区地表径流减少的原因，结果表明人类活动对流域生态环境造成了很大的影响。赵文字等探讨了水循环要素在不同情境下的变化趋势以及对塔河流域水资源的调控策略；王辉等从工程措施方面对开孔河流域生态环境的影响进行了研究。由此可见，人类活动和自然变化均已对塔河流域的水文循环过程产生了不可忽视的影响。

水文模型的 出现使得人们可以利用反映流域气象、水文、地质之间相互关系的流域水文生态模型，分析LUCC程度与流域水文循环各分量变化特征之间存在的关系 。分布式水文模型是现今物理水文模型中较为严谨和复杂的一种，其更能反映下垫面变化所产生的环境效应，并逐步涌现出 WATFLOOD、DHSVM、SHE、IHDM、TOPMODEL、SWAT等多种分布式水文模型。由此看来，为充分研究LUCC与水文循环的响应关系，通过分布式水文模型进行模拟是十分必要的。

2研究区概况

开都河位于塔河中下游，属典型极端干旱区，发源于天山中部，河道流向白东向西，径流以冰川融雪、地下水补给、降雨3种来水方式为主。开都河中上游区域主要由草地覆盖，林地相对较少，耕地几乎为零。本文以大山口水文站以上区域为研究对象，研究区DEM及水系见图1。

开都河流域多处于高出草原区，是重要的牧场，加上近几年研究区得益于国家“定居兴牧”工程的实施，因此研究区人类活动对环境的影响较轻，建立模型时可忽略人为因素

。

3开都河流域SWAT模型构建

3.1 SWAT模型简介

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型由美国农业部（USDA）研发，该模型通过ArcGIS输入并处理建立模型所需的数据。近年来的主要应用是基于遥感和GIS信息模拟水文物理或水文化学过程。

3.2数据准备

3.2.1DEM数据

DEM数据来源于中国科学院国际科学数据服务平台（www.gscloud.cn），分辨率为30mx30m（长×宽，下同）。经过ArcGIS剪切、坐标转换等，可得到开都河上游DEM图（见图1）。

3.2.2土地利用数据

经对比中国科学院资源环境科学数据中心（www.resdc.cn） 2015年分辨率为30 mx30 m及2000年分辨率为90mx90m的两幅土地利用类型空间分布图可以发现，研究区多年土地利用变化不大，因此本文使用精度更高的2015年土地利用数据进行模拟。不同年份土地利用类型占比见表1。

对土地利用数据进行重新分类，使其能与SWAT模型中自带的土地利用属性数据库中的参数对应起来，并通过计算改变部分参数，提高模拟精度。本研究将土地利用类型重新分为六大类，见图2。土地利用类型中的“人工表面”主要包括建设用地、交通用地、矿场等，“其他”主要包括裸地和冰川积雪等。

3.2.3土壤类型数据

建立模型时所需的土壤空间分布数据和土壤物理属性数据由中国科学院地理科学与资源研究所（www.igsnrr.ac.cn）提供。土壤空间分布数据（见图3）由研究区2010年HWSD（世界土壤数据库）土壤数据制成，模型土壤物理属性表中包含的数据能较好地反映研究区水文响应单元中的水循环作用。因此，需根据研究区土壤实际情况建立土壤类型参数库。

3.2.4气象水文数据

SWAT模型中的气象数据主要包括气温和降水数據等，来源于中国气象数据网整编的逐日观测资料数据集（data.cma.cn），数据集代码为SURF_CLI_CHN_MUL_DAY，数据集版本为3.0，数据集时段为1980-2015年。流域出口大山口水文站的实测径流数据（时段为1980-2002年）由中科院新疆生态与地理研究所提供，采用月径流资料，实测径流数据主要用于模型敏感性分析和参数校正。

3.3研究区SWAT模型的构建

3.3.1水文响应单元的划分

确定开都河子流域出口位置位于大山口水文站，采用SWAT模型自动生成水系、子流域、水文响应单元（HRU）的功能，根据流域出口位置将开都河流域分成33个子流域（见图4）和761个HRU。

3.3.2参数敏感性分析

为突出对模型模拟结果影响较大的参数因子，本文采用SWAT白带的参数敏感度分析模块进行参数敏感性分析 ，得到影响开都河流域径流模拟结果精度的19个重要参数，见表2。

3.3.3SWAT模型参数率定

以1980-1991年为模型校准期（其中1980-1982年为模型的预热期），以1992-2001年为模型验证期，步长为月。SWAT-CUP（ SWAT Calibration Un-Certainty Procedures）是矫正SWAT模型和进行不稳定性分析的程序，主要包括以下3种程序：GeneralizedLike-lihood Uncertainty Estimation（简称GLUE），Pa-rameter Solution（简称Para So）和Sequential Uncertain-ty Fitting（简称SU - FI-2）。本文选用第三种方法对SWAT模型进行参数率定

。

国际上通常取RE（相对误差）<30%、Ens（纳什效率系数）>0.5、I>R^2（线性拟合系数）>0.6作为模拟误差的评价标准。参数率定结果见表2。

4流域LUCC对径流的影响

4.1模型精度检验

为了直观地查看模型的模拟效果，本文将模型校准期（1980-1991年）经SWAT-CUP多次调参后得到的模拟月均流量最优值与研究区月均流量实测值进行对比，见图5。将SWAT-CUP调好的19个参数（见表2）代人建好的模型中并运行调参后的SWAT模型，得出验证期（1990-2001年）的模拟月均流量，最后将验证期的模拟值与实测值进行对比分析，见图6。模型模拟的精度即模型调参后分别对校准期与验证期的Ens、RE及R^2进行计算和分析，结果越接近评判标准表明模型精度越高，见表3。

校准期与验证期的模拟结果表明，实测流量与模拟流量的峰值均出现在5-9月，最小值出现在1月、2月、12月。

4.2 LUCC情景设置

根据开都河流域2015年LUCC特征进行情景设计。研究区属于开都河流域上游，LUCC主要受气候变化的影响，受人为因素影响较小，研究区从20世纪90年代至今草地及林地减少不明显，但从表1可以看出植被稍微减少，人工表面稍微增加。为了突 出分析LUCC对径流的影响，本文假定气象数据保持不变，设以下几种情景进行分析。

（1）情景1。根据研究区属塔河下游严重生态脆弱区的特点，设置自然退化情景。以2015年土地利用/土地覆被情景为基础，将流域内坡角大于250的林地的土地利用类型转化为草地。

（2）情景2。根据进入21世纪以来国内城市化发展加快的特点，设置过度开发情景。以2015年土地利用/土地覆被情景为基础，将流域内90%的草地及坡角大于250的林地的土地利用类型转化为人工表面。

（3）情景3。根据我国大力实施水资源可持续发展战略的实际，设置植被恢复情景。以2015年土地利用/土地覆被情景为基础，将全部人工表面及裸地的土地利用类型转化为草地及林地。

（4）情景4。以现状情景作为基准情景，与其他情景进行对比。

4.3 LUCC对径流影响的分析

4.3.1 生态退化对径流过程的影响

本文设定的情景1与情景2均属于生态退化的情况，为突出LUCC对研究区月均流量的影响，将设定情景代人SWAT模型，模拟研究区在该情景下1990-2001年的月均流量（1990-1991年为预热期），并取这10a间相同月份月均流量的平均值（见图7），不同情景下月均流量变化率见表4。

由图7可以看出，情景1（自然退化）、情景2（过度开发）、情景4（维持现状）的月均流量变化趋势相似，均是先增大再减小，月均流量最大值出 现在7月前后，最小值则均出现在1月。由于模型设定气象数据不变，因此模型各情景的来水量均一致。由表4可知，过度开发对径流的影响均大于自然退化的。在过度开发情景下，丰水期以6月、枯水期以10月的月均流量变化率最大，且过度开发使得流域丰水期流量增大，枯水期流量减小。因流域林地面积占比不大，故自然退化情景对流域月均流量影响很小。

4.3.2生态改善对径流过程的影响

与上述生态恶化情况相似，情景3为生态改善情况。情景3与情景4 1990-2001年月均流量模拟值对比见图8，情景3月均流量变化率见表4。

由表4可以看出：植被恢复后流域月均流量变化率的最大值出现在枯水期的2月，减少了8.00%：10月为植被恢复情景下月均流量增大的峰值月份，月均流量增大了1.01%。

5结语

（1）构建的开都河流域SWAT模型验证期的RE、R^2、Ens分别为-18.94%、0.85、0.81。

（2）情景模拟结果表明，随着林地及草地面积减少，汛期月均流量逐渐增大，枯水期月均流量逐渐减小。当林地转化为草地时，4月的月均流量增大最多（1.46%），12月的月均流量减小最多（1.05%）；当林地及草地转化为裸地或人工表面时，6月的月均流量增大了39.55%，10月则减小了55.35%。

（3）当研究区植被增加（裸地及人工表面转化为林地及草地）时，流域大部分月份月均流量減小，但少数枯水月份月均流量增大。其中2月减小最多（8.00%），10月增大最多（1.01%）。

研究区气象站与水文站稀少，本文利用插值法对研究区缺少的数据进行了填充，使得模拟结果最终达到了模型评价标准。笔者希望在今后的工作中能利用更高分辨率的卫星气象数据、地形地貌数据等来提高模拟精度，以深入分析LUCC与生态水文之间的关系。