基于SWAT的北江流域蓝绿水评估及其干旱响应

高艺桔，周月英，刘祖发，符洪恩，黄婕茵，冯莹莹

(1.中山大学 土木工程学院，珠海 519082； 2.中山大学 水资源与环境研究中心，广州 510275； 3.中山大学新华学院 资源与城乡规划系，广州 510520)

1 研究背景

随着经济社会的发展，水资源正成为国家重要的战略资源[1]。在我国最严格水资源管理制度下，水资源的有效配置与利用成为水资源管理中备受关注的话题。自中国共产党第十八次全国人大会议将生态文明建设纳入中国特色社会主义事业五位一体总体布局以来，水资源作为资源环境的重要组成部分，在生态文明的建设中正发挥着举足轻重的作用。

长期以来，水资源的研究多致力于与社会和经济有直接关联的地表水和地下水，即蓝水，但作为雨养农业和生态系统的重要水源、水资源重要组成部分的绿水却常常被忽略[2]。1995年，Falkenmark[3]率先提出蓝水、绿水的概念，并将其纳入水资源管理的考虑范畴，为水资源的管理开拓了新的研究领域。近年来，随着用水矛盾的突出，水资源管理面临的问题越来越严峻，而蓝绿水的概念为水资源研究提供了新思路，引起国内外学者的广泛关注[4]。

Jürgen等[5]用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型在非洲地区子流域尺度上进行蓝绿水计算，为水安全和粮食安全以及虚拟水贸易研究提供数据支持。Serur[6]建立埃塞俄比亚Weyb河流域的蓝绿水评估模型，研究蓝绿水的气候变化响应及其在特定情景下的可得性。Veettil等[7]以蓝水和绿水足迹进行水安全评估,为水资源管理策略的制定提供依据。农业用水管理中，测定蓝绿水组成可用于估计农业灌溉效率和作物生产的蓝绿水足迹[8]，Geng等[9]从绿水和蓝水角度对中国31个省(市)的农业用水效率进行评估，为提高农业用水效率提供了重要参考。在黄河流域源区、金沙江流域、渭河流域等，也有相关研究对当地蓝绿水资源进行评估[10-12]。

目前，国内外研究多集中于对蓝绿水资源量的评估及对下垫面变化和未来气候变化等的宏观响应分析，但针对特定干旱情景下的蓝绿水研究相对较少。干旱是一种长期的缺水现象，一直是水资源管理研究中具有挑战性的话题。干旱会引起水资源的短缺，但不同程度的干旱对水资源的影响也因水资源的组成、流域特性等存在差异，因此，从蓝绿水的角度研究干旱对当地水资源的影响，不仅可以了解当地水资源的抗压能力，同时也可以为干旱风险应对策略制定提供理论依据。

北江流域是广东省重要的农业集中地，农业面积广，用水量大，用水效益较低。据统计，2018年北江流域农业用水总量为40.15亿m3，占广东省农业用水量的16.11%，占北江流域总用水量的74.94%。加强北江流域的用水管理，在保障农业用水安全的同时提高水资源的使用效率和效益，保障当地水资源的可持续性利用是当前亟待解决的问题。鉴于此，本文采用SWAT模型对北江流域进行建模并验证，在此基础上用模型中各水文响应单元的输出变量产水量(WYLD)、深层含水层补给量(DA_RCHG)、实际蒸散发量(ET)、土壤含水量(SW)计算流域的蓝绿水资源量，探究北江流域的蓝绿水时空变化特征，利用标准化降水指数(Standard Precipitation Index,SPI)统计流域干旱情况，分析不同干旱程度下的蓝绿水资源情况，以期为流域水资源管理、水安全保障提供依据。

2 区域概况与数据来源

2.1 区域概况

北江(图1)是珠江第二大水系，发源于江西省信丰县，在思贤滘与西江汇合后，注入珠江三角洲网河区。北江干流至三水区思贤滘全长468 km(广东省境内458 km)，平均坡降0.26‰，流域集雨面积46 710 km2，其中广东省境内集雨面积达42 930 km2。流域内多年平均降水量1 785 mm，多年平均水资源总量477.57亿m3，其中地表水资源量477.47亿m3，地下水资源量(地下水与地表水不重复计算)为0.12亿m3。多年平均人均水资源量(不含过境水)5 616 m3，为全省各流域中最高，也高于全国平均水平(全省年人均水资源量200 m3，全国年人均水资源量约2 200 m3)。占流域大部分面积的韶关、清远多年平均人均水资源量分别达到6 121 m3和6 514 m3。

图1 北江流域示意图Fig.1 Schematic diagram of Beijiang river basin

2.2 数据来源

本研究所采用的数据包括流域数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)数据来源于日本METI和美国NASA联合研制的ASTER GDEM数据，空间分辨率为30 m；土壤数据联合国粮农组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO)和维也纳国际应用系统研究所(International Institute for Applied Systems Analysis，IIASA)所构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database，HWSD)，分辨率为1 km；土地利用数据为中国科学院资源环境科学数据中心提供的2015年中国土地利用现状遥感监测数据，空间分辨率为1 km。用于构建SWAT模型天气发生器数据采用流域内南雄、连州、韶关、英德和清远5个站点以及流域附近其他12个站点的实测气象资料，所用数据为1961—2012年的降水量、蒸发量、最高和最低气温、平均相对湿度、日照时数逐日数据，所有数据由国家气象中心提供，露点温度、太阳辐射逐日数据参考文献[13]计算而得，其中1961—1965年的气象数据用于模型预热。径流数据选用北江干流石角站1966—2010年的逐日径流观测数据，其中 1966—1988年为率定期，1989—2010年验证期。

3 研究方法

3.1 SWAT模型概述

SWAT模型，是美国农业部农业研究局开发的基于物理机制的半分布式流域水文模型，也是目前世界上应用最多水文模型[14]。SWAT模型将流域划分为多个子流域，根据土壤属性、土地利用属性、坡度、土地管理等属性，子流域被进一步划分为水文响应单元[15]。模拟过程中，水量、泥沙和营养物质在每个水文响应单元(Hydrologic Response Units，HRU)进行汇总后经河道、池塘或者水库汇集到流域出口处[16]。SWAT模型的水量平衡方程[4]为

式中:SWt为土壤最终含水量；t为时间；SW0i为第i天土壤初始含水量；Rdayi为第i天的降水量；Qsurfi为第i天地表径流量；Eai为第i天的蒸散发量；wseepi为第i天离开土壤剖面底部的渗透水流和旁通水流水量；QGWi为第i天回归流的水量。

目前SWAT模型被广泛应用于径流模拟[17]、水资源评估[18]，气候变化和土地利用变化的水文响应[19]等多个方面。在我国长江流域、黄河流域、淮河流域、海河流域、黑河流域等主要流域，SWAT应用于水文过程的模拟分析也取得了较好的成果[20]。

3.2 蓝绿水计算方法

蓝水量为径流(地表径流和地下径流)、深层含水层补给、湖泊、湿地储水量之和，而绿水量则分为绿水流和绿水储，绿水流即实际蒸散量，绿水储指储存在土壤中的水分[21]。蓝水的计算方法包括统计方法和水文模型评估计算，而绿水的计算则主要有根据生态系统生产干物质的蒸散量进行计算、根据典型生态系统的蒸散量进行计算、利用土壤-植被-大气模型进行评估、利用水文模型进行评估4种方法[2]。在以上评估方法中，水文模型评估方法因成本低、易于进行大尺度计算分析、便于情景模拟分析且操作简便等优点而备受国内外研究的关注[22]。在水文模型中，SWAT模型是基于流域尺度的水文模型，该模型对流域尺度上的水资源评估具有较高精度[23]，且可以直接输出蓝绿水的各分项，被认为比较有效的蓝绿水评估计算工具[11]。因此，本文选用SWAT模型对北江流域的蓝绿水进行评估计算，计算公式[4]为：

BWF=WYLD+DA_RCHG ,

(2)

GW=GWF+GWS=ET+SW ,

(3)

(4)

式中：BWF为蓝水流或蓝水量；GW为绿水资源总量；GWC为绿水系数，表示绿水资源在水资源总量中的占比，可以反映区域的水资源分配模式；GWF为绿水流；GWS为绿水储；WYLD为水文相应单元的产水量；DA_RCHG为深层含水层补给量；ET为实际蒸散发量，在数值上等于绿水流；SW为土壤中储存的水分，在数值上等于绿水储。

3.3 SPI计算与干旱响应分析

标准化降水指数(SPI)是用以表征特定时段降水量出现概率的指标，该指数可以用于区域干旱的量化评估。SPI的计算假设降水量符合伽玛分布，通过将偏态分布的降水量资料进行正态标准化处理来实现。SPI的干旱分级为轻旱(-1.0

3.4 SWAT模型构建及评价

本文基于ArcGIS平台，在DEM的基础上以石角站作为流域出口生成北江流域的水系图，共生成85个子流域，生成流域的面积为38 979.70 km2，占总流域面积的83.5%。结合土地利用和土壤数据，ArcSWAT模型将流域进一步划分成485个水文响应单元。模型的率定基于SWAT-CUP进行，率定方法为SUF12算法。

本文在前人研究的基础[25-26]上，选取了径流曲线系数(CN2)、土壤蒸发补偿系数(ESCO)、浅水深层补给深度阈值(GWQMN)、地下水蒸发系数(GW_REVAP)、潜水极限蒸发深度(REVAPMN)、基流系数(ALPHA_B)F、有效田间持水量(SOL_AWC)、饱和水力传导系数(SOL_K)、土壤层深度(SOL_Z)、深层含水层渗流率(RCHRG_DP)、生物混合效率(BIOMIX)、主河道水力传导度(CH_K2)、平均坡长(SLSUBBSN)共13个参数进行率定，用相关系数平方R2和Nash等[27]提出的模型效率系数Ens对模拟结果进行评价，经过率定，模型率定期和验证期的R2分别为0.95和0.94，Ens分别为0.95和0.93，径流观测值与模拟值拟合度较好(图2)，模型模拟精度较高，可用于北江流域的水文模拟及相关计算。

图2 石角站率定期与验证期月径流量观测值与模拟值对比Fig.2 Comparison of monthly runoff between observation and simulation at Shijiao station in calibration and verification periods

4 结果分析

4.1 干旱特征分析

参照3.3节的干旱分级，北江流域年际SPI及各站点SPI如图3。1966—2010年间，北江流域干旱频率较高，共发生年际干旱17次，平均每2.5 a发生一次干旱，其中轻度干旱8次，中度干旱5次，重度干旱4次(图3(a))。根据流域内南雄、韶关、连州、英德和清远5个气象站的降水资料计算的SPI值，在1966—2010年45 a的时间里，代表上游的南雄站和韶关站中度到特大干旱的发生次数均为7次，其中南雄站1979年和1996年发生了特大干旱(图3(b)和图3(c))；代表中游的连州站和英德站发生中度到特大干旱的次数分别为8次和10次(图3(d)和图3(e))；而以清远站为代表的下游共发生中度到特大干旱8次，其中2005年为特大干旱(图3(f))。整体上，全流域性中度以上干旱的次数较少，干旱严重程度在空间上存在一定的差异性，这种差异主要源于空间位置、地形、下垫面等差异导致的降水空间分布不均匀性。

图3 北江流域年际SPI及各站点SPIFig.3 Annual SPI in Beijiang river basin and at each station

4.2 多年平均蓝绿水空间分布特征

北江流域1966—2010年多年平均绿水量为981.08 mm，蓝水量为1 149.08 mm，绿水系数为0.48。在绿水资源中，绿水流为546.64 mm，而绿水储为434.45 mm。空间分布上，绿水量呈北多南少分布，南北的绿水量差异高达420 mm(图4(c))；绿水流的空间分布与绿水量大体一致(图4(a))；绿水储的分布则不同，由西北向东南绿水储量先减少后增加，东北部最少，但整体上空间差异较小(图4(b))。蓝水量大体呈南多北少分布，北部地区则由西向东递减，蓝水量的空间极差可达1 030 mm(图4(d))。虽然全流域主要以蓝水资源为主，但水资源的分配模式在空间上存在差异，南部地区绿水系数普遍小于北部地区，即南部地区水资源以蓝水为主，而北部地区则主要以绿水为主。北江流域地形南北差异较大，地表植被覆盖、土壤类型、土地利用方式、气温、降水等均存在一定的差异，这些因素是造成流域内蓝绿水资源空间差异的主要原因。

图4 北江流域多年平均蓝绿水空间分布Fig.4 Multi-year average spatial distribution of blue water and green water in Beijiang river basin

4.3 蓝绿水年际变化及年内分配特征

1966—2010年间，北江流域蓝绿水均无显著性变化趋势，但蓝水量波动性较大(图5(a))。蓝绿水的季节性分配差异较大，蓝水主要集中在春、夏两季，两季的多年平均蓝水总量达915.59 mm，约占全年的79.62%，从四季蓝水量的年际变化来看，春、夏两季的波动性较大，但整体上均无显著性趋势变化。

图5 北江流域蓝绿水年际变化及年际季节变化特征Fig.5 Interannual and interannual seasonal variations of blue water and green water in Beijiang river basin

由图5可知，绿水流的年际波动性极小，但四季分配有所不同，夏季绿水流量最大，其多年平均值为214.38 mm，冬季最低，多年平均值仅为55.52 mm，夏、秋两季的绿水流量为369.20 mm，占全年绿水流量的67.55%；绿水储在春、夏两季较为稳定，而秋、 冬两季波动较为明显但均无显著性趋势变化。

总体上，蓝水的波动与降水变化大体一致，表明蓝水量的变化与流域降水密切相关，春夏两季是北江流域降水较为充沛的两个季节，丰富的降水补给使得两季的蓝水量也较大。绿水的变化则存在季节性差异，在降水较多的春夏两季，土壤水长期处于充盈状态，波动较小，绿水储量较为稳定;而秋冬两季降水补给少时，土壤未达到蓄满状态。因此土壤水含量随降水的变化而有小幅度波动，绿水流来源于蒸散发，主要受降水和温度的影响，因此降水量多、温度较高的夏季绿水流最大，其它3个季节相对较少。

4.4 蓝绿水对不同干旱的响应分析

本文在流域平均SPI的基础上，结合流域内各站点的SPI值，选取了流域内发生轻度干旱到重度干旱，且各站点SPI值较为接近，受前期降水影响较小的3个干旱典型年(1992年、1984年、1979年)的蓝绿水进行干旱响应分析。1992年、1984年、1979年的干旱严重程度分别为轻度、中度、重度。

由表1和图6可知，3种干旱情景下，北江流域的绿水流总量无显著差异，流域平均绿水量分别为553.45、542.15、552.24 mm，与流域的多年平均绿水流量较为接近；空间上，东北部地区绿水流的量随干旱严重程度的增加而减小(图6(b))。流域平均绿水储量随着干旱严重程度的增加而略有增加，由轻度干旱到重度干旱，流域的平均绿水储量由415.74 mm增加至436.80 mm，重度干旱时的绿水储量与多年平均值434.45 mm相近；空间上，南部地区的绿水储量无显著变化，西北角的绿水储随干旱严重程度增加有增加趋势(图6 (c))。蓝水量受干旱影响最显著，流域平均蓝水量在轻度干旱时为1 354.08 mm，中度干旱时，蓝水量比多年平均值减少9.55%，重度干旱时则减少了16.94%，仅为954.42 mm；蓝水量的空间分布与降水的空间分布大体一致，尤其在北部地区，随干旱严重程度增加，蓝水量显著减少(图6 (d))。受蓝绿水量变化的影响，不同干旱情景下的绿水系数也不同，轻度干旱时，全流域的绿水系数均在0.5以下，即全流域的主要水资源为蓝水；当发生中度干旱时，北部大部分地区的绿水系数已>0.5，流域主要水资源由蓝水变为绿水;重度干旱时，流域平均绿水系数达0.53，超出平均值的10%(图6 (e))。

图6 北江流域不同干旱情景下降水及蓝绿水空间分布Fig.6 Spatial distribution of precipitation and blue water and green water in Beijiang river basin under different drought scenarios

表1 北江流域不同情景下的降水量与蓝绿水量Table 1 Precipitation, blue water and green water at different scenarios in Beijiang river basin

干旱作为一种长期的缺水状态，直接影响着流域蓝绿水量。但因蓝绿水在自然界中的储存形式不同，蓝绿水对干旱的响应也有差异，蓝水以地表径流和壤中流为主要组成，降水充沛时，能够迅速转化为蓝水，而降水稀少时，蓝水也迅速减少；而绿水则主要以蒸散发和土壤水的形式存在，由降水转化为绿水的时间相对较长，因此由降水减少引起的绿水减少也需要较长的反应时间。

5 蓝绿水资源时空分配和干旱响应特征讨论

5.1 蓝绿水资源时空分配特征

北江流域多年平均绿水系数为0.48，流域蓝水量占水资源总量的52%，约为绿水量的1.08倍，这与同位于南方湿热地区的东江流域[28]、晋江西流域[29]的研究结果基本一致。北江流域气候湿热，降水丰富，土壤含水量较大，且产流模式多以蓄满产流为主，降水容易转化为地表径流，蓝水整体较为丰富，在流域水资源中占据主要地位。而造成南北蓝绿水差异的原因则可能源于降水、地形、植被、土地利用、土壤类型等的空间差异。北江流域降水南多北少，使得南部地区有更多的降水转化为蓝水，北部多丘陵，地形起伏大，地面坡度大，汇流速度较快，地表径流深较小，而相对平坦的南部地区则能累积更多地表径流，因此南部地区蓝水量较大。北部地区植被茂密，植物蒸散发量较大，且北部地区有大面积的农业种植区，农业灌溉等因素使得绿水量增加。此外，南部地区，尤其是北江干流两岸，建设用地的扩张使得土壤下渗减少，绿水储量减少，以上原因造成了绿水量的北多南少分布。

除此之外，造成南北主要水资源不同的原因还在于流域本身的特性和当地气候条件。受气候条件和流域土壤等属性的影响，流域蒸散发量和土壤含水量总是有限的，不会无限增加，而径流、壤中流的量则是随降水增加的，因此降水丰富的南部地区蓝水量总是高于绿水量。

5.2 蓝绿水干旱响应特征

北江流域蓝水对干旱的响应较绿水敏感，蓝水抗旱能力较弱。3种干旱情景下的绿水无显著的变化，绿水储、绿水流的最大距平百分比仅为4.3%；以土壤水形式存在的绿水储作为植物养分运输的重要介质，对植物的生长具有重要意义，绿水储的这种特性对当地雨养农业的发展是极为有利的，可通过发展雨养农业优化当地的农业用水结构，提高农业用水效率。但另一方面，蓝水受干旱影响较为显著，尤其是北部的韶关市，该地区蓝水量的多年平均值介于780～1 010 mm之间，而重度干旱时，韶关市大部分地区的蓝水减少至600 mm以下。蓝水是北江流域大面积的稻田灌溉、工业和生活用水的直接水源，干旱直接威胁当地的用水安全。据韶关市2008—2018年水资源公报统计，韶关市的11 a间的平均用水总量折合为水深约为117 mm，总用水量占重度干旱时蓝水量的19%以上，约为北江水资源开发利用率的2倍。研究表明，北江流域1969—2011年间，干旱频次呈上升趋势，且在PCR4.5情景下，2021—2050年的干旱频次将较1971—2000年有所增加[30]。因此需要加强对当地农业保水蓄水、高效用水技术的研发，提高农业种植的抗压能力，同时优化流域内水利工程布局并加强管理和调度，提高区域应急抗旱能力以保障区域用水安全。

6 结 论

本文以北江流域为研究对象，采用SWAT模型进行建模，用以研究北江流域的蓝绿水时空变化特征，在此基础上分析了蓝绿水对不同干旱的响应特征，得出如下结论。

(1)北江流域蓝绿水均较为丰富，蓝水量多年平均值为1 149.08 mm，绿水量为981.08 mm。

(2)北江流域的蓝绿水空间分布差异较大，蓝水呈南多北少分布，绿水则表现为北多南少，从蓝绿水的分配模式来看，全流域水资源以蓝水为主，绿水系数为0.48，但北部地区以绿水为主。

(3)北江流域的蓝绿水在时间上无显著变化趋势，绿水整体较为稳定，蓝水随降水的年际变化有明显的局部波动变化；全年中，蓝水主要集中在春、夏两季，两季的蓝水总量为915.59 mm，占全年的79.62%，绿水中绿水流的季节性变化较为明显，夏、秋两季的绿水流量为369.20 mm，占全年绿水流量的67.55%。

(4)北江流域的蓝水对干旱的响应较敏感，蓝水抗旱能力较弱，中度和重度干旱情景下，蓝水资源较多年平均值分别减少了9.55%和16.94%，而3种干旱情景下的绿水流、绿水储的距平量最大仅为4.3%；当干旱程度由中度变为重度时，北江流域的蓝、绿水分配模式会逐步从以蓝水为主转变为以绿水为主。