挠力河流域丘陵-平原-湿地区径流变化驱动力分析

宫兴龙，杜树平，付 强，关英红，邢贞相，李 茉，王 斌

挠力河流域丘陵-平原-湿地区径流变化驱动力分析

宫兴龙，杜树平，付 强※，关英红，邢贞相，李 茉，王 斌

（东北农业大学水利与土木工程学院，哈尔滨 150030）

为了减少或者防止丘陵-平原-湿地区蒸发变大、径流减少和湿地退化等问题产生，有必要找到丘陵-平原-湿地区径流变化的驱动力。该文针对这种情况选定典型丘陵-平原-湿地区挠力河流域为研究对象，识别研究区水文气象、降雨径流关系、覆盖类型和旱田作物种类等径流影响因素的变化情况，利用情景模式反映影响因素的组合情况，将情景模式输入水文模型，分析径流影响因素及其变化对水文循环过程和径流的影响。结果表明：研究区域降水变化是径流变化的关键驱动力，降雨与径流总体上均呈递减趋势，并且径流深的递减趋势强于降水量的递减趋势；径流减少影响因素除了关键性因素降雨外还有其他因素在起作用，并且影响在逐渐增强；气候变化也是径流变化的重要驱动力之一，1965—2014年期间夏季和秋季的气温、水汽压、日照和风速等都存在显著增加趋势，春季的气温和水汽压显著升高，春季的风速在降低；1965—2014年期间流域蒸发在5—10月间并不是总是随着气温、日照、水汽压和风速等增加而增加，在某些时段某些覆盖类型蒸发量存在减小的现象；集水区域内覆盖类型变化是径流变化的重要驱动力之一，未利用地转变成旱地、旱地转换为水田以及农业产业结构的调整，加速了研究区内流域蒸散发，导致径流深的递减速度加快，同时引起了径流深对降水响应的异常；降水、气候因素和土地覆盖类型等综合影响着蒸发、根系区含水量、非饱和带含水量和径流等水循环过程因素的时空变化。

气候变化；径流；蒸发；驱动力；丘陵-平原-湿地区；土地覆被变化

0 引 言

近几十年全球气候、土地覆被和人类活动发生了较大的变化[1-3]，对水文循环产生了显著的影响[4-5]，导致全球大部分地区降雨偏少、蒸发变大、径流减少、干旱频繁发生[6]，这使得脆弱的中国北方丘陵-平原-湿地区生态平衡遭到破坏，产生了湿地退化、草地资源退化沙化、水土流失和沙漠化等问题[7-8]。为了解决或者防止这些问题产生，必须找到丘陵-平原-湿地区径流变化的驱动力，抑制或降低使径流减少的驱动力发生。针对径流减少的驱动力学者进行了大量的研究，取得了丰硕的研究成果，如陈忠升[9]定量识别西北干旱区气候变化和人类活动对径流变化的影响。夏军等[10]探讨了岔巴沟流域裸土、草地和耕地等不同下垫面对降雨径流关系影响。姜德娟等[11]探讨了洮儿河气候变化与土地利用/覆被变化的径流效应。刘正茂等[12]分析了人类活动与气候变化对三江平原水循环过程的影响，主要体现在陆地水循环的路径、水平与垂直通量发生了变化。孙荣华[13]分析渭河流域蒸散发变化特征及其对径流的影响。欧春平等[14]利用SWAT模型定量解析土地利用覆被变化对蒸发、径流等水循环要素的影响。王彦君等[15]分析了松花江流域不同区段径流量变化影响因素识别，并进行了定量评估。刘正茂等[16-18]分析了挠力河流域径流变化特征，识别径流变化的影响因素。学者们研究主要集中在3方面：1）从水文气象角度分析径流变化趋势和突变点，从而找到径流变化的时间点和趋势；2）从水文气象要素和土地覆被变化2个方面分析径流要素变化的驱动力；3）利用水文模型定量分析水文气象要素和土地覆被变化对径流的影响。

虽已进行了大量和较为深入的研究，但在探索丘陵-平原-湿地区径流变化原因和影响因素方面的文章较少，且不够深入和全面，对影响因素、影响因素与径流关系识别方法和采用的模式还存在以下几方面的不足：1）目前分析蒸发因素变化对径流影响时，仅考虑气温的影响，对于日照、风速和水汽压等因素考虑不足或基本没有考虑；2）分析覆被变化对水文循环过程和径流影响的文献较多，但仅仅停留在由非农田转为农田和水田的影响，对于农田不同作物对径流的影响考虑较少；3）在研究水文气象和覆被变化时，大部分研究从流域整体去考虑这些因素变化对径流的影响，对于流域内部因素时空变化影响流域内部径流时空变化的研究较少；4）对于平原-丘陵-湿地区的湿地蒸发变化对径流影响没有考虑；5）寻找影响因素与径流变化关系时，采用简单的相关分析，相关系数较小，难于说明相关性强。

基于此，本文选定三江平原典型的丘陵-平原-湿地区挠力河流域为研究对象，识别研究区水文气象、农业结构和旱田种类等因素的变化情况，利用情景模式反映影响因素组合。为了反映丘陵-平原-湿地区径流的时空变化需使用分布式水文模型，目前学者构建出大量的分布式水文模型，普遍存在参数难于率定的问题。文献[19]基于格子波尔兹曼法（lattice Boltzmann method，LBM）构建了分布式TOPMODEL，其参数物理意义明确较容易率定，可作为描述该区域水文循环的分布式水文模型。联合分布式TOPMODEL和湿地水流运动模型构建丘陵-平原-湿地区水文模型，利用GIS和RS技术，结合地学信息图谱与空间自相关方法，分析了挠力河流域气候变化和土地覆被变化对水循环过程的影响，揭示丘陵-平原-湿地区径流变化的驱动力，以期为丘陵-平原-湿地区土地利用和水资源管理提供决策支持和科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区为降雨、径流、土地覆盖类型和气候等变化比较大的挠力河流域[17-18]，该流域位于三江平原下游湿地、平原和丘陵交错分布区域，其数字高程模型（digital elevation model，DEM）见图1。挠力河流域菜咀子站汇流区域土地覆盖和农作物产量如图2所示。图2a和图2b中的水域用地除流域上游的水库外都是湿地。20世纪90年代以前农作物主要是玉米、大豆和小麦，20世纪90年代后水稻和玉米种植面积开始增加。这一规律与由黑龙江省统计年鉴记录的黑龙江主要粮食农作物种植情况类似如图2c所示。挠力河流域增加的水稻和玉米种植面积来源于未利用地和旱田。挠力河位于中国东北地区其降雨与径流主要发生在4—11月，农作物生育期集中在5—10月，基于此本文将研究时间设定在5—10月。

图1 挠力河流域高程分布图

1.2 丘陵-平原-湿地区水文模型

在描述丘陵-平原-湿地区的水循环时，采用文献[19-21]构建的分布式TOPMODEL。该模型采用模块式方法构建：降雨（基于距离倒数法的二维面雨量模型）、根系区水流（基于水量平衡法的二维根系区模型）、坡面及河道汇流（基于LBM法的二维汇流模型）、蒸散发模型（基于根系区缺水量的蒸发模型）、非饱和带水流（基于达西定律的二维水流模型）、饱和带水流（基于LBM的水流模型）、潜水水流（基于达西定律的二维水流模型）。率定参数时利用保安、宝清、红旗岭等水文站数据。模型验证中次洪的径流相对误差绝对值为2.73%～8.33%；洪峰流量拟合的绝对值为2.49%～10.47%；洪水过程线的决定系数为0.612～0.893，表明降雨空间分布、非饱和带缺水量及壤中流空间分布等描述的合理性，具体见文献[20-21]。

图2 土地覆盖和农作物产量变化情况

式中为流域内除湿地外任一栅格处的蒸散发，mm；max为根系区最大容水量，mm；rz为根系区缺水量，通过模型获得，mm；0为栅格处的最高蒸发量，mm。当栅格为农田时，0取农作物植被需水量值；当栅格为水域用地时，0取湿地生态用水量值；当栅格在农田和水域用地外时，0取水面蒸发量值。

研究区农作物主要包括玉米、小麦和大豆，故作物植被需水量ET为

式中K为作物系数，参考文献[23-26]取值（表1）；ET0为潜在蒸散量（mm），采用联合国粮食与农业组织（FAO）推荐的Penman-Monteith（1998）模型[22]计算获得。

表1 主要农作物系数取值

对于水域用地，湿地蒸散发水量采用陈刚起等[27]建立的模型计算获得。

1=2.65t0.65e(-3.25/d)0.4+0.72-1.1 （3）

式中1为湿地日蒸发量，mm；t为湿地水面温度，℃；为湿地水面以上1.5 m处空气的日平均饱和水汽差，kPa；为风速，m/s；为沼泽植被覆盖率。

模型中变量采用宝清等站的观测数据作为输入。在实地调研、参考文献[28-29]和水稻需水分析的基础上得到挠力河流域水稻各生育期蒸发量见表2。

2 结果与分析

2.1 径流及其影响因素的变化

从水文循环角度来说挠力河径流来源于降雨，由雨量站观测降雨量扣除蒸散发和流域蓄水量变化量后的余量即从流域出口流出的径流量，因此径流量影响因素为降雨、蒸散发、流域蓄水量。由水量平衡理论知，流域蓄水量可由降雨量和蒸散发量确定。近年来人类活动对径流的影响越来越显著，因此本文在分析挠力河径流变化影响因素时，主要分析降雨量、蒸散发和人类活动等的变化情况。分布式TOPMODEL的输入量主要有降雨量和蒸发量：降雨量由情景时期内流域内各雨量站的多年平均值获得；蒸发量采用研究区域内水文站观测的气温、饱和度等量通过式（1）～（3）计算获得。

表2 水稻生育期蒸发量

注：0为水面蒸发量，采用宝清站的水面蒸发量。

Note:0is water surface evaporation and data are from Baoqing station.

2.1.1降雨与径流的变化

挠力河流域记录降雨和径流的水文站有保安、宝清和菜咀子3个，其中保安站的集水面积为1 344 km2，相对宝清集水面积3 689 km2比较小，菜咀子时间径流系列相对于宝清站短，因此选用宝清站的降雨和径流来反映研究区降雨关系变化情况。挠力河流域宝清站降雨量和径流深随时间变化过程线如图3所示。

由图3可知，宝清站汇水区域的降雨与径流深总体上均呈递减趋势，并且径流深的递减趋势强于面降水量的递减趋势，如降雨量每年减少1.2 mm，而径流深每年减少为3.1mm，径流深减少量为降雨量减少量的2.5倍；部分时期径流深与降水之间关系也出现明显的突变或反常现象，如2000—2014年等时间段内降雨量减小或基本不变，而径流出现了增加情况。利用M-K法计算了1959—2014年降雨及径流的变化趋势如图3c所示。径流深变化趋势呈现3个阶段：1）960—1974年间统计值由1.86减少到-2.5；2）1975—1984年间统计值在增大；3）1985—2014年间统计值呈现波动趋势。这说明降水减少导致径流减少，即降水变化是径流变化的关键驱动力；径流减少影响因素除了关键性因素降雨外还有其他因素在起作用，并且影响在逐渐增加。由图3a可得降雨与径流均呈现下降趋势，为了考虑不同降雨时期的降雨量变化对径流变化影响时，选择1960—1974的日均降雨反映降雨变化前的降雨简称P1，这个时期称为时1(T1)。3）1985—2004年期间降雨变化比较大，而2004—2014年期间降雨变化比较小，因此选择了2004—2014年的日均降雨反映降雨变化后的降雨简写为P2，这个时期称为时2(T2)。

2.1.2 蒸散发影响因素变化情况

从空气动力学和能量守恒角度考虑，挠力河流域影响蒸发的因素有日照时数、气温、水汽压和风速。利用M-K法计算宝清站蒸散发影响因素的UF（统计量）变化趋势如图4所示。由于农作物的蒸散发与季节关系明显，根据气象划分法将3—5月划为春季，6—8月划为夏季，9—11月划为秋季。由图4可知：1965—2014年间夏季与秋季的气温一直在显著增加，春季气温在1965—1989年间增加不显著，1990年后开始显著增加；1965—2014年间夏季与秋季的日照数一直在显著增加，春季日照数存在波动情况；1965—2014年间夏季与秋季的水汽压一直在显著增加，春季水汽压1965—1990年在减小，1990年后开始显著增加；秋季风速一直在显著增强，夏季风速在2004年前一直在显著增强，2004年后夏季风速增强的不显著，春季风速在1965—1984年间呈现波动状态，1985—1997年春季风速在减弱但不显著，1998年后春季风速一直在显著的减弱。

2.1.3 不同类型蒸散发随气候变化情况

为了反映气候因素对蒸散发的影响，绘制了潜在蒸发量、湿地蒸发量和水面蒸发量随时间变化过程如图5所示。潜在蒸发量和湿地蒸发量是利用时段多年日平均气象数据由式（2）和式（3）计算得。表1描述旱田农作物系数的时间段为月，表2描述水稻生育期蒸发量的时间段接近半月（如分蘖初和分蘖末）。为了更容易反映农作物对径流的影响，时间时段选择为半月，将5—10月划分为12个半月时段。水面蒸发量数据是由时1和时2时期内多年日平均蒸发数据获得。由图5可得，时2时期内秋季的蒸散发影响因素均大于时1秋季的蒸散发影响因素；时2相对于时1时，春季风速下降，气温和水汽压上升，日照数基本不变。1时段、2时段、3时段和5时段时1的潜在蒸发量大于时2的潜在蒸发量，其他时段时1的潜在蒸发量均小于时2的潜在蒸发量；8时段、11时段和12时段时1的水面蒸发量大于时2的水面蒸发量，其他时段时1的水面蒸发量均小于时2的水面蒸发量；1~10时段时1的水面蒸发量大于时2的水面蒸发量，其他时段时1的水面蒸发量均小于时2的水面蒸发量。这说明流域蒸发在5—10月间并不是所有时段随影响因素增加而增加，在某些时段某些覆盖类型存在减小的现象。为了进一步解释这种现象绘制了潜在蒸发量、湿地蒸发量和水面蒸发量随日时段变化过程如图6所示，3类蒸发也存在某些时段减小的现象。

注：时1和时2分别为1960—1974年和2004—2014年。横坐标刻度值表示将5—10月划分为12个半月时段。

注：横坐标为距离5月1日的天数。

2.1.4人类活动的影响

人类活动对区域气候和下垫面因素产生了显著影响，从而影响了流域内的径流时空分布，对于挠力河流域这种影响主要表现为2方面：1）农业开垦。自建国以来挠力河流域经历了3次大规模的农业开垦，这使得湿地面积、土壤结构、排水路径、森林涵养水源量等流域下垫面组成发生了改变[30-31]，导致径流时空分布发生了变化；2）水库和渠道工程建设。随着农业经济发展，农业用水量越来越大，兴建了一些水库[32]和渠道工程，这导致流域河道和坡面水流连通性变化，加速了径流产生量，减少了流域蓄水量。

2.2 不同影响因素组合下径流变化

2.2.1径流影响因素10种情景模式

从水量平衡角度知，径流是降雨、蒸发和流域蓄水量决定的，而流域蓄水量可由降雨与蒸发表示，因此可以说径流是由降雨与蒸发因素决定。降雨因素已在前面分析，在后面研究时按时1和时2时期的降雨代表降雨变化情况。流域蒸散发按照图2a和图2b的覆盖类型分为旱地作物蒸发、湿地蒸发、植物散发、水面蒸发、土壤蒸发和水田蒸发。由于水田是近10多年才大面积发展起来，这一时期水田蒸散发变化比较小，则本文不考虑水田的蒸散发随气候变化。流域蒸散发的影响因素较多，不可能一次性考虑所有因素影响，难于反映现实情况各种因素组合的影响，本文采用情景模式将这些因素分类组合来进行考虑如表3所示。

从图2c可以发现，黑龙江旱地农作物主要有小麦、大豆和玉米，1990年后粮食产量增加量非常明显，耕地类型由大豆为主向玉米和水稻为主发展，因此在描述土地利用影响径流时，土地覆被采用1990年和2010年的土地覆被类型如图2a和图2b所示。旱田设置作物类型时仅考虑种植1种农作物，即旱地作物全是小麦、大豆和玉米3种情况。水田全部设为水稻田，其蒸散发采用表2数据。根据式（1）式～（3）将气温、日照、水汽压和风速归为旱田和湿地蒸散发的影响因素如表3所示。为了反映气候因素变化对旱田和湿地蒸散发的影响，旱田和湿地蒸散发的影响因素取时1(T1)和时2(T2)的值如表3所示。表3中E01为时1时期内的日均水面蒸发量，E02为时2时期内的日均水面蒸发量。

表3 影响因素组合模式

注：0（1）表示无（有）该种农作物。E01和E02为T1和T2时段的日均水面蒸发量。P1和P2为T1和T2时段的降雨。

Note: 0 (1), no (have) the crop. E01and E02are average daily evaporation of water surface in T1 and T2. P1 and P2 are rainfall in T1 and T2.

2.2.2不同情景下径流变化

为了检验表3各种模式对径流的影响，将模式设定的因素代入丘陵-平原-湿地区水文模型得各模式对应的径流，绘制了模式径流过程线如图7所示。为了进一步分析模式对径流成分的影响，绘制了模式地表径流和地下径流过程线。从图7可以发现模式对径流的影响是随时间变化的，从5月开始模式间的径流差值量逐渐增大，6月末达到最大，之后差值量逐渐减小，9月之后差值量已比较小了，差值量比较大即径流变化比较显著的时段主要集中在5—8月间。其原因可能在于：1）流域上的农作物、湿地和其他部分的蒸发从5月1日起蒸发逐渐增大，6月末蒸发达到最大，之后蒸发逐渐减小，这由潜在蒸发量、湿地蒸发量和水面蒸发量随时间变化过程得到验证如图4和图5所示；2）气候因素影响的潜在蒸发量和水面蒸发量差值量从5月到6月量值比较大，之后逐渐减小，9月下旬后差值量较小如图4和图5所示；3）湿地蒸发量差值量在5—7月时2的湿地蒸发量大于时1的蒸发量，之后时1的湿地蒸发量大于时2的蒸发量，这使的湿地蒸发先增大后减少如图5所示。

从图7可以发现具有相同土地覆被的模式（如模式2与模式3、模式4与模式5、模式7与模式8）径流变化趋势接近。相同的土地覆被模式模拟的径流存在差异主要原因是气候因素对蒸发的影响如图4所示。气候因素的影响还是比较明显的，表现为蒸散发增加，径流减少如模式3的径流深相对于模式2的径流减深小幅度达3.22%，模式5的径流深相对于模式4的径流深减小幅度达4.93%，模式8的径流深相对于模式7的径流深减小幅度达4.84%，模式10的径流深相对于模式9的径流深减小幅度达2.55%。由图11a和图11d可以发现土地覆被变化对径流的影响大于气候因素变化对径流的影响，如模式5的径流深相对于模式2的径流深减小幅度达30.03%，模式8的径流深相对于模式7的径流深减小幅度达36.73%，这2个减小幅度明显大于具有相同的土地类型对径流深的影响。

图7 不同模式径流过程线

相同降雨情况下模式对径流成分影响是不同的：模式2～5相对于模式1，模式2～5对地表径流影响明显，对地下径流影响不明显；模式7～10相对于模式6，模式7～10对地表与地下径流影响都比较明显。其原因为模式1～5的主要农作物为旱田农作物，其蒸散发量消耗的水直接来自降雨和土壤含水率，而模式6~10的农作物利用水除来自降雨和土壤含水率还抽取地下水，并且稻田要求适宜水深，产生了水田垂向和侧向渗漏的地下水。

2.2.3 不同情景对水文循环的影响

参照TOPMODEL描述水循环的思路[15]，将水循环过程分为降雨、根系区蒸发、非饱和带渗流和饱和带基流，则在描述因素对水循环过程空间分布影响时，主要描述影响因素对蒸发、根系区含水率距离根系区最大容水量的缺水量、非饱和带蓄水量距田间持水量的缺水量和径流等量时空分布的影响。

1）对降雨的影响

从图7a可得时1情况下模式2和模5径流相差较大，时2情况模式7和模式10径流相差较大。对比图7a发现，模式2与模式5径流时段差值大的头几位顺序为时段5、时段4和时段6，为了尽量将降雨量因素降到最低，选择降雨量比较大的第6时段，这时蒸发主要受控于降雨外的其他影响因素。对比图7d发现模式7与模式10径流时段差值最大值处于时段4。研究影响因素对径流影响一般是从降雨开始，时1时段6和时2时段4的降雨空间分布如图8所示。时1时段6降雨中心位于流域中部左侧和右侧，流域出口处降雨比较小。时2时段4流域上部降雨量比较大，流域出口降雨比较小。

2）对蒸发的影响

由图8a可得时1的6时段降雨量在37～80 mm，由图9a可得模式2时段6蒸发量处于22～46 mm，可知挠力河大部分地区降雨量比较大基本能满足蒸发，仅挠力河流域中部局部地区降雨比较小，导致该区域蒸发量比较小。由图8b图例知，时2时段4降雨量在15～36 mm，而由图9d和图9e可得同期流域上大部分区域蒸发量大于降雨量，因此降雨成了主要影响因素，由图8b降雨中心位置在图9d和图9e中相对中心位置区域蒸发量比较大得到验证。这些说明降雨是影响蒸发的一个重要的影响因素。

图8 不同时段降雨量

图9中降雨量分布较均匀的区域内，具有相同土壤覆被的地方蒸发量接近：如图9a旱地蒸发量在43～46 mm，森林蒸发量在35～40 mm，未开发地蒸发量在32～37 mm；图9b旱地蒸发量在43～49 mm，森林蒸发量在35～42 mm左右，未开发地蒸发量在31～36 mm；同样由图9c和图9d也可发现具有相同土壤类型的地方蒸发量接近，比较明显的如水田和水域用地。

为了探索气候变化对流域蒸发的影响，将图9a蒸发量减去图9b蒸发量得差值量如图9c所示，将图9d蒸发量减去图9e蒸发量得差值量如图9f所示。由图9c可得时1降雨量比较大情况下，气候变化引起蒸发减小的土地覆被为湿地、森林、旱地和未利用地。降雨量比较大情况下，由图9c和图9f可得：时1情况模式5相对于模式2蒸发量减小量从大到小的顺序为湿地、旱地、森林和未利用地，仅湿地蒸发量增加；时2情况模式10相对于模式7蒸发量增加量从大到小的顺序为旱地、未利用地、森林用地，水田用地蒸发变化基本不变。

图9 不同情景下蒸发量及差值量空间分布

3）对根系区含水率影响

本文描述根系区含水率用根系区含水率距离根系区容水量的缺水量描述如图10所示。图10a和图10b缺水量比较大的区域与图8的降雨量比较小的区域对应，图10d和图10e缺水量比较小的森林部分与图13的降雨量比较小的区域对应。由图10可得除了受降雨局部不均匀影响部分外，同种类型土地的缺水量比较接近：图10a和图10b中的森林和未利用用地部分缺水量接近0，旱地用地缺水量接近；图10d与图10e中的森林、水田、和旱地缺水量接近。从图10c和图10f可以得：土地覆被对根系区缺水量影响比较大，如图10c中图例中的-57 mm为旱地改为水田导致缺水量较少。由10c和图10f可得气候变化对根系区缺水量是有影响的：时1降雨情况下气候因素由模式2到模式5缺水量差值从大到小的顺序为森林、湿地和旱地，影响不是十分大，差值量最大仅为3.69 mm；时2降雨情况下第4时段缺水量差值从大到小的顺序为森林、湿地和旱地，影响非常显著大，差值量绝对值最大为57 mm。

图10 根系区缺水量

4）对非饱和带含水率影响

非饱和带含水率距离田间持水量的缺水量描述如图11所示。从图11a~图11c和图10可得，图12中部两侧的降雨中心降雨大使得非饱和带缺水量小，非饱和带缺水量中部中心位置降雨比较少部分使得非饱和带缺水量大，除了这些地方降雨空间分布比较均匀。由图11a~图11b与图2a和图11d－图11e与图2b的图形对比可以发现：仅有水田的非饱和带缺水量空间分布与其土地覆盖空间分布形状对应性好，其他土地类型覆盖的形状相对性不好。由图11c知，时1降雨情况气候因素对不同土地类型覆盖非饱和带缺水量影响不是十分显著，即各种土地类型覆盖非饱和带缺水量差值量的差距不是十分明显，难于从图11c上分辨出。由图11f知时2降雨情况气候因素对旱地非饱和带缺水量影响十分显著，其他土地类型覆盖对应非饱和带缺水量影响不是十分显著。

图11 非饱和带缺水量

图12 径流量空间分布

5）对径流空间分布影响

模式5时段6和模式10时段4的径流空间分布和时段径流差值量如图12所示。流域上各处的蒸发、根系区缺水量、非饱和带缺水量等均与所处的土地覆被类型有关，而径流是降雨、蒸发和土壤含水量等因素共同作用产生的，因此径流产生也与土地覆被类型有关。将图8、图10b、图11b、图11b和图12a对比可知，图12a径流比较大的地方是由于降雨比较大原因，径流量受土地覆被、气候等因素影响不是十分明显。由图12a和图12c可得同种土壤类型的径流量接近：图12a中的水域用地径流量在11.81～15.40 mm，旱地用地径流量在0.29～2.80 mm，林地径流量在2.81～88.61 mm；图12c中的水田径流量在7.91～10.50 mm，湿地径流量在2.20～5.00 mm，森林径流量在2.20～7.9 mm，草地径流量在13.01～17 mm。为了比较气候影响因子对同种土地覆被上径流的影响绘制时段6模式5与模式2的径流量差值量如图12b所示，时段4模式10与模式7的径流量差值量如图12d所示。从图12b和图12d可知，气候因素对同种土地覆被上的径流量是有影响的：图12b除降雨量变化比较大部分，差值量绝对值按从大到小顺序为旱地6.91～28.2 mm、未利用地3.71～6.9 mm、水域用地0.08～5.5 mm和森林用地0.08～6.9 mm；图17d处差值量绝对值按从大到小顺序为旱地18.31～35.0 mm、水域用地1.7 mm～18.8 mm、森林用地2.01～12.6 mm和水田0 mm。

3 结 论

本文以区域径流变化为切入点、以降雨、气候因素和土地覆盖变化为落脚点，以三江平原下游湿地、平原和丘陵交融区的挠力河流域为案例区，借助情景模式将影响因素分类组合，通过丘陵-平原-湿地区水文模型，定量计算了10种模式下的蒸发量、根系区缺水量、非饱和带缺水量和径流量的时空分布，揭示了丘陵-平原-湿地区流域径流变化的驱动力，主要结论如下：

1）宝清站汇水区域的降雨与径流深总体上均呈递减趋势，并且径流深的递减趋势强于降水量的递减趋势，降水变化是径流深变化的关键驱动力。径流减少影响因素除了关键性因素降雨外还有其他因素在起作用，并且影响在逐渐增加。

2）气候变化也是径流深变化的重要驱动力之一。夏季与秋季的气温、日照数、水汽压一直在显著增加。春季的气温和水汽压在1990年后开始显著增加。秋季的风速一直在显著增强。夏季的风速在2004年前一直在显著增强，2004年后增强的不显著。春季风速在1965—1984年间呈现波动状态，1985—1997年风速在减弱但不显著，1998年后一直在显著的减弱。

3）集水区域内覆盖类型的变化是径流深变化的重要驱动力之一。未利用地转变成旱地、旱地转换为水田以及农业产业结构的调整，加速了研究区内流域蒸散发，导致径流深的递减速度加快，同时引起了径流深对降水的响应的异常。

4）降水变化、气候因素变化和土地覆盖类型变化等综合影响着蒸发、根系区含水率、非饱和带含水率和径流等水循环过程量的时空变化。

在建立丘陵-平原-湿地交融区水文模型时参照TOPMODEL模型建模思路，采用式（1）计算流域蒸散发时将全流域根系区最大容水量采用统一个值，没有考虑各种覆被类型内部覆被物时空分布的差异性。在研究人类活动时，仅考虑了研究区域覆盖物变化，没有考虑人类使用水库和渠道工程的影响。计算覆被作物蒸散发时做了一些概化处理：在识别流域内农作物时，只是考虑小麦、玉米和大豆等主要农作物，而对占流域面积比较小的农作物如薯类和蔬菜类等农作物没有考虑；在设计情景模式时没有考虑主要作物交叉种植情况，每种覆盖物类型内仅考虑1种农作物种植情况；在计算农作物系数时由于缺少农作物短时间需水量的实测资料，参照已有研究将农作物系数按月取值；在计算水田适宜水深和蒸散发量时，没有考虑气候因素、种植区域地形地貌和耕作者种植习惯性等因素综合影响，水田处采用统一值；流域水田和水库蓄放水等过程受降雨、洪水和人为等因素影响，难于准确模拟，本文在建模时没有考虑这些水工建筑的影响。上述这些处理使得本文计算结果数据与实际量存在一定程度的偏差。

在降雨、径流、水文地质、环境变化、土地覆盖和人类活动等资料不充足的情况下，构建的水循环模型尽最大可能利用这些资料揭示丘陵-平原-湿地区流域径流变化的驱动力，为描述丘陵-平原-湿地区的水文循环过程、区域土地合理利用和生态环境保护等提供了一种方法。

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Analysis on driving force of runoff change in hill-plain-wetland area of Naoli River Basin

Gong Xinglong, Du Shuping, Fu Qiang※, Guan Yinghong, Xing Zhenxiang, Li Mo, Wang Bin

(150030,)

In order to prevent the increase of evaporation in hilly-plain-wetland area, decrease of runoff and degeneration of wetland, it is necessary to find the driving force of runoff change in hilly-plain-wetland area. In the present study, Naoli River Basin, a typical plain-hilly-wetland area, was selected as the research object. Data were from Baoan, Baoqing, Hongqi mountain and other hydrologic stations. The model of TOPMODEL was used for the study. During model validation, the absolute value of relative error of runoff of secondary flood was 2.73%-8.33%, the absolute value of flood peak flow was 2.49%-10.47%, and the determination coefficient of flood process line was 0.612-0.893, which indicated the rationality of the description of spatial distribution of rainfall, water shortage in unsaturated zone and spatial distribution of flow in soil by using the model. The influencing factors of runoff including hydrometeorology, rainfall-runoff relationship, cover type and dry-land crop species were analyzed. And the scenarios with different combination of influencing factors were assumed. The effects of runoff factors and their changes on hydrological cycle and runoff were analyzed by using hydrological model. The results showed that the change of regional precipitation was the key driving force of runoff change. Rainfall and runoff were generally in a decreasing trend. And the decrease of runoff depth was more obvious than that of precipitation. The other factors also played important roles in the runoff change besides the rainfall, and their influences increased gradually. Climate change was also one of the important driving forces of runoff change. Temperature, vapor pressure, sunlight intensity and wind speed increased significantly in summer and autumn from 1965 to 2014, while temperature and vapor pressure increased significantly in spring, and wind speed decreased during the spring. During the period of May to October in the years of 1965-2014, the basin evaporation did not always increased with temperature, sunlight intensity, vapor pressure and wind speed. During some periods, the basin evaporation decreased as the increase of temperature, sunlight intensity, vapor pressure and wind speed for some special cover types. Furthermore, the change of cover type in catchment area was also one of the important driving forces for runoff change. The transformation of unused land into dry land, dry land into paddy land and the adjustment of agricultural structure accelerated the evapotranspiration in the studied area, and then resulted in the fast deceleration of runoff depth and the abnormal response of runoff depth to precipitation. Based on the analysis above, precipitation, climate factors and land cover types showed complex effects on the temporal and spatial variations of evaporation, root zone water content, unsaturated zone water content and runoff.

climate change; runoff; evaporation; driving force; hilly-plains-wetland area; land cover changes

2019-01-16

2019-07-10

黑龙江省科学基金项目（E2017009）

宫兴龙，副教授，博士，主要从事环境变化对水文过程的影响研究。Email：gongxl@neau.edu.cn

付 强，教授，博士，主要从事水土资源高效利用研究。Email：fuqiang@neau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.16.013

TV133.2

A

1002-6819(2019)-16-0114-11

宫兴龙，杜树平，付 强，关英红，邢贞相，李 茉，王 斌.挠力河流域丘陵-平原-湿地区径流变化驱动力分析[J]. 农业工程学报，2019，35(16)：114－124. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.16.013 http://www.tcsae.org

Gong Xinglong, Du Shuping, Fu Qiang, Guan Yinghong, Xing Zhenxiang, Li Mo, Wang Bin. Analysis on driving force of runoff change in hill-plain-wetland area of Naoli River Basin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(16): 114－124. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.16.013 http://www.tcsae.org