三江平原土地利用变化对水量平衡的影响

孙青言,陆垂裕,郭 辉,严聆嘉,何 鑫,吴 初

(1.中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京 100038； 2.黑龙江省水利水电勘测设计研究院,黑龙江 哈尔滨 150080)

区域水量平衡是指特定时段内水量收入与支出的差值,即区域水储量的变化量[1],其在气候和人类活动的影响下处于动态变化中。其中,人为引起的土地利用变化影响尤其值得关注[2]。土地利用变化除了直接引起蒸发、下渗、产流等水文过程的变化[3],往往伴随着强烈的水资源开发利用活动,如地下水开采、地表水蓄引提调、农田灌溉等[4-5],从而影响区域水量收支,改变区域水储量。如果区域水储量出现持续增加或者减少的趋势,依赖于其中某种水分条件的生态系统将发生重大变化[6-7],依赖于某种水源的社会经济系统将不得不消耗更高的成本进行调整和治理[8-9],反过来进一步加剧土地利用的变化。因此,建立土地利用变化与水量平衡的关系应是解决前述问题的科学基础。

区域水储量的变化量作为水量平衡的关键变量,其重要性不低于水量的收入项和支出项[10]。然而,相关研究大都聚焦于几个关键通量的对比分析,如蒸散发、产流、地下水补给等,忽略了区域蓄水量的变化[2,11-12]。另外,大部分研究都关注下垫面对降水的再分配过程,即降水与冠层截留、蒸发蒸腾、地表产流、下渗等之间的水量平衡(或者土壤植被层的水量平衡),忽略地表水、地下水的水量平衡[12-15]。后两者作为区域水文循环和水资源的重要组成部分,应包括在区域水量平衡的相关研究中。出现上述问题的原因可能是研究者重点关注土地利用变化对水文过程的直接影响,忽视了土地利用变化伴随着的强烈水资源开发利用活动对区域整体水文循环的间接影响；还可能是采用的研究方法限制了水量平衡广泛而深入的研究。目前,开展土地利用变化对水文循环影响研究的方法主要包括多个流域对比实验法、长系列水文数据统计分析法、水文模型模拟法等[2,16-23]。实验法和统计分析法的局限性不必多言,模型模拟法中如果模型不具备良好的水量平衡核查机制和水资源供用耗排的模拟能力,出现前述问题也不可避免。

利用水文模型开展土地利用变化的水量平衡响应研究主要采用delta方法[2,24],即利用变化前后的两期(或多期)土地利用数据分别建立模型,开展不同土地利用格局下的水文过程对比分析。然而,这种方法不能体现土地利用连续变化的影响,在模型校验阶段和水文过程对比分析方面均存在一定的矛盾和缺陷[25-29]，具备土地利用数据动态更新功能的水文模型则能够克服这些不足。本文将利用一套基于此功能的分布式水文模型[25],采用一种新型对比分析方法,开展三江平原土地利用变化对水量平衡的影响分析,为三江平原制定土地利用调控和水资源调配方面的策略提供参考。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

三江平原位于黑龙江省东部,黑龙江、松花江和乌苏里江交汇的区域(图1)。该区域以三江干流和分水岭为边界,地理上相对较为独立；又有相似的气候特征、地质条件、自然景观、农业管理模式等,一般作为一个整体,从黑龙江省分离出来,单独进行管理和水文循环研究。三江平原面积约10.57万km2,其中平原区约占61.2%,由三江低平原、兴凯湖平原2片完整的大平原和分散的山间河谷平原组成。20世纪50年代以来,三江平原土地利用变化开始加剧,以湿地、林地、草地向农田转变为主；20世纪80年代开始,农田从旱地向水田转变；2000年后土地利用变化以水田面积快速扩张为主,对区域水文过程产生显著影响[30-32]。2000—2014年是三江平原水田面积扩张最快的时期,从占区域总面积的9.0%增加到22.8%,相关的水资源开发利用活动也随之加剧；此后,水田扩张趋于停滞。

图1 三江平原概况Fig.1 General information map of the Sanjiang Plain

1.2 研究方法

1.2.1 技术思路

在土地利用变化剧烈的区域开展水文循环模拟,模型输入多期土地利用数据,并在运行时根据用户预设的时间节点更新数据,由此建立的动态土地利用水文模型比采用单期土地利用数据构建的静态土地利用水文模型,更加符合区域土地利用连续变化的特征,对水文循环的模拟也更精确[24-25]。上述建模思路需要水文模型具有土地利用数据连续更新的功能,目前具备这一功能的模型并不多见,其中代表性的有MODCYCLE、SWAT等[25,33]。

本研究以MODCYCLE为工具开展土地利用变化对水量平衡的影响研究。采用2000年、2005年、2010年和2014年的土地利用数据(动态LU情景),构建三江平原2000—2014年的水文循环仿真模型,并进行率定和验证,保证仿真模型对实际水文循环的近似模拟,该过程已在文献[25]中完成。采用2000年的土地利用数据替换仿真模型的全部土地利用数据,其他数据和参数保持不变,建立2000以来土地利用不变(2000年静态LU情景)的水文循环假设模型。模型假设2000年开始三江平原实施了积极的土地利用管控措施,控制水稻的无序增长,加强湿地、林地、草地生态系统的保护,基本保持了三江平原土地利用格局的稳定。对比仿真模型与假设模型的水量平衡差异,探索三江平原此后15 a间的土地利用管控可否防止现实中出现的水量失衡问题,并量化水量失衡的修复程度。

根据统计数据,2014年后三江平原水稻种植面积趋于平稳,国家对生态环境保护日益重视,林地、湿地等得到有效保护,使三江平原的土地利用格局基本定型。用2014年的土地利用数据再次替换仿真模型的全部土地利用数据,其他数据和参数依然保持不变,建立2014年以后土地利用不变(2014年静态LU情景)的水文循环预测模型。模型假设,在相同的气候和供用水条件下,控制土地利用格局基本稳定。对比分析仿真模型和预测模型的水量平衡模拟结果,预测未来15a水量失衡的发展趋势,为当地制定有效的水资源开发利用调控策略、改善水量失衡的现状提供理论支持。

1.2.2 模型简介

MODCYCLE为耦合了地下水数值模型的分布式水文模型,已在多种不同特征的区域取得了成功应用[25,34-37]。在开展流域水文循环建模时,首先需要按照DEM和实际河网将流域离散为若干子流域,然后再根据土地利用、土壤、农业管理模式类型的空间叠加,将子流域划分为若干水文响应单元(HRU)。HRU是水文模拟的最小单元,降水、截留、蒸发、下渗、产流等首先通过HRU分割,产流随后通过坡面漫流汇入子流域一一对应的主河道,然后逐级汇流,直至流域出口。

MODCYCLE可以模拟农田的灌溉或排水过程。模型综合降水、蒸发、下渗、产流等水文过程,模拟农田的土壤墒情(水田的积水深度),并对比用户预设的农作物不同生育期土壤墒情阈值(水稻不同生育期积水深度阈值),判断农田的灌溉或排水时机,模拟农田的灌溉水量,从而实现农田完整水文过程的模拟。因此,模型输入的农田灌溉用水统计数据仅作为参考,用于分割不同水源的取水量。更详细的模型原理可参考文献[37]。

水文循环模拟过程中土地利用数据的动态更新是MODCYCLE的重要功能之一[25]。模型以子流域为基本单元,以每年最后时刻作为时间节点,进行土地利用数据的年尺度更新。如果某一年土地利用数据缺失,模型会利用该年份前后的土地利用数据进行线性插值予以补充。上一年度模拟的HRU蓄水量(如土壤含水量、积雪量、截留量等)将以一致性传递的方式继承给下一年度由新土地利用数据划分的HRU,以保持土地利用更新前后水文循环模拟的连贯性[25]。

水量平衡是水文模型的核心原理。MODCYCLE模型开发出一套层次化的水量平衡核查机制。该机制先从水文模拟的各基础组成部分进行独立层次的水量平衡核查,包括水文响应单元、湿地、水库、主河道、子流域或网格单元地下水等,再进行平原区含水层、子流域中间综合层次的水量平衡核查,最后进行数值模拟区、全流域整体综合层次的水量平衡核查。各层次的水量收入与支出差值必须等于蓄量变化。一般情况下,若某个独立层次的水量平衡出现问题,则中间综合层次的水量平衡也会出问题,进而导致整体综合层次水量平衡出现问题,由此形成了层层递进的水量平衡核查机制。模型可以输出日、月和年尺度水量平衡的各分项结果,供用户分析使用[37]。

1.3 数据及其处理

模型构建所需数据繁杂,具体包括基础地理信息、气象数据、土壤参数、农作物管理信息、水利工程信息、供用水数据以及用于模型率定的水文观测资料等。模型首先利用DEM和数字河网将研究区划分为1 705个子流域和对应的主河道；然后把三江低平原和兴凯湖平原分离出来,按照2 km×2 km的间距进行网格剖分,含水层分为深层和浅层,开展地下水数值模拟。根据所收集时间序列数据的完整性,构建2000—2014年三江平原水文循环仿真模型,并采用地表径流、地下水位和水稻灌溉量实测数据对模型进行率定和验证,基本实现了对实际水文过程的模拟[25]。

土地利用数据来自中国科学院遥感与数字地球研究所,一级分类包括耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6个地类。根据三江平原特点将收集的4期土地利用数据中的水域、沼泽地合并为湿地,各年份不同土地利用类型的面积比例如图2所示。图中显示,三江平原耕地面积占总面积的一半左右,其中,水田面积增加迅速,2014年将近耕地面积的一半。其他土地利用类型面积略有起伏。

图2 三江平原主要土地利用类型面积比例Fig.2 Proportion of main land use types in the Sanjiang Plain

研究区不同区域、不同类型土地利用面积有增有减。为了明确其空间变化,以子流域为单元,取4期土地利用数据中某种土地利用类型面积的平均值与2000年的相同类型面积比较,比较后的差值为正表示子流域该土地利用类型面积呈增加趋势,反之则呈减少趋势；然后除以子流域面积,用以展示子流域内该土地利用类型变化强度,绝对值越大表明子流域内该土地利用类型变化强度越大[25]。总体上看,水田面积增加最为强烈,平原区基本上以水田增加为主；平原区旱地则以减少为主,三江低平原中部和东北部旱地有所增加,山丘区的山间河谷平原旱地也有增加趋势；林地在三江平原东北部和南部有所减少；湿地受人类扰动比较强烈,空间变化较为分散,增减各有分布。总之,水田作为高耗水土地利用类型,其面积急剧增加势必强烈干扰三江平原的水量平衡。

2 结果分析

为深入挖掘三江平原水量平衡存在的问题,本研究在全区域、全区域子系统、平原区地下水3个层面逐级进行对比分析；然后选取水量平衡中的关键分项(蒸散发和产流),进行时间过程和空间分布的对比,并以动态LU和2000年静态LU情景对比为例,分析不同土地利用类型变化对关键分项变化的影响。

2.1 分级水量平衡对比分析

2.1.1 全区域

2000—2014年期间,三江平原全区域年均降水量为564.24亿m3(降水量为雨量站实测数据空间展布后乘以对应控制面积核算而来),三大江年均入境水量为2 351.31亿m3(界河计入模型的河网系统),区域外引水入境供灌溉、工业、生活等用水量年均14.98亿m3,全区域总体水分收入量达2 930.53亿m3(表1)。收入项中,降水量是模型的输入数据；地表水入境水量也是模型输入的水文站监测流量数据；区域外引水供给非农业用水为统计数据,直接输入模型数据库；区域外引水灌溉量则与其他水源灌溉水量一同,由模型模拟获得。如果三江平原从2000年开始控制土地利用的变化,那么15 a间平均每年可以减少5亿m3以上的区域外引水入境量；如果2014年后再实施土地利用稳定政策,那么依然需要平均每年从区域外多引水近4亿m3。考虑未来降水减少的可能,区域外引水量可能进一步增加,建议在相关规划中考虑扩大未来境外水源调入工程规模。

表1 三江平原不同土地利用情景下年均水量平衡 亿m3Table 1 Average annual water balances under different land use scenarios in the Sanjiang Plain

区域水分支出途径复杂多样,但主要归结为两类:蒸发蒸腾和地表水出境,均是模型模拟值。仿真模型模拟的年均水分支出量为2 928.08亿m3,其中，蒸发蒸腾包括土壤蒸发、植被蒸腾、地表水蒸发、用水消耗等,为区域的净耗水量,年均达496.03亿m3；地表水出境量为过境水量与区域产流量的总水量,年均为2 432.05亿m3。土地利用连续变化情景下,三江平原全区的水分收入量和支出量大体相当,区域各系统的总蓄水量略有增加。模型在2000年静态LU情景下模拟的蒸发蒸腾量有所减少,出境水量有所增加,但总体上水分支出量是减少的,从而使全区域的水储量年均增加11.59亿m3；如果保持2014年的土地利用格局,此后的15 a间年均水资源消耗将进一步增加,导致区域水储量呈减少趋势,年均亏空4.25亿m3。未来要改变这种水资源亏空的状况,要么限制高耗水产业发展,要么增加区域外引调水量。

2.1.2 全区域子系统

全区域水量平衡在不同的土地利用情景下呈现较大差异,尤其在蒸发蒸腾方面,然而在蓄水量上的差异主要来自哪里并不清楚。如果只考虑土地利用变化的直接影响,忽略由此引发的大规模水资源开发利用活动,那么一般会推断土壤水应是水量平衡变化最大的子系统。然而,模型在土壤植被子系统、地表水子系统、地下水子系统的水量平衡统计结果显示,地下水系统却是不同土地利用情景下水量平衡差异最大的(表2—表4)。土壤植被子系统中,3种土地利用情景灌溉水量依次增加,其中地下水灌溉水量差异最大。地下水开采增加导致地下水位下降,从而减少了潜水蒸发量。支出项中蒸发蒸腾量依次增加,水稻面积变化应在其中扮演着重要角色。2种静态LU情景的土壤水储量均较动态LU情景的储量增加更多,不同于收入项或支出项那样依次增加或者减少,应是所有通量变化综合作用的结果。总之,有意识地控制土地利用的变化将进一步提高土壤的湿润度(表2)。

表2 土壤植被子系统不同土地利用情景下年均水量平衡 亿m3Table 2 Average annual water balances of soil-vegetation sub-system under different land use scenarios

地表水子系统中,降水产流是主要的收入项,人工引水是主要的支出项。2000年开始实施土地利用管控措施显然比2014年再实施这些措施更有利于径流的形成,也可以避免农业灌溉引水量的增加,但是不管早实施还是晚实施,都有助于缓解三江平原地表水体萎缩的趋势(表3)。

表3 地表水子系统不同土地利用情景下年均水量平衡 亿m3Table 3 Average annual water balances of surface water sub-system under different land use scenarios

很明显,土地利用情景的变化对地下水子系统的水量平衡影响最大(表4)。仿真模型在动态LU情景下模拟的三江平原地下水储量已经出现较为严重的减少趋势,年均亏空3.05亿m3,是该地区水量平衡的最大问题所在,庞大的地下水灌溉开采应是造成这一问题的主因。2000年开始的土地利用管控措施将会有效解决这一问题,不但不会使地下水超采,甚至能改善2000年之前的地下水亏缺。然而,2014年再实施这些措施将继续加重地下水超采的状况,使地下水储量减少的幅度在2014年的基础上再增加9亿m3以上,水量平衡问题进一步加剧。

表4 地下水子系统不同土地利用情景下年均水量平衡 亿m3Table 4 Average annual water balances of groundwater sub-system under different land use scenarios

2.1.3 平原区地下水

动态LU情景下仿真模型模拟的全区域年均水量收支基本保持平衡,甚至蓄水量略有增加(2.45亿m3/a)。具体到子系统水量平衡分析才发现问题主要出现在地下水。区域内部水资源从地下水转移到土壤水(地下水灌溉)对整个区域的水量平衡影响较小,但是对地下水而言,可能引起严重水量失衡。为进一步明确地下水失衡的地区,对比分析了三江平原平原区浅层地下水的水量平衡情况(表5)。动态LU情景下平原区地下水年均蓄变量为-3.13亿m3,比全区域地下水年均亏空量还略大,这说明三江平原地下水问题聚集在平原区,山丘区地下水收支为正平衡。如果2000年起控制土地利用变化,那么此后的15a将不会出现地下水超采问题,地下水储量甚至平均每年增加3.08亿m3；如果2014年后再实施土地利用管控,即使保持土地利用不变,仍将会对地下水平衡造成更加严重的破坏,地下水储量年均亏空14.26亿m3,按照平原区0.13的平均给水度核算,整个平原区地下水位平均下降速率将达到0.21 m/a,除了进一步加强土地利用管控,更加积极的水资源调配及其相关工程建设势在必行。

表5 平原区不同土地利用情景下浅层地下水平衡 亿m3Table 5 Average annual water balances of groundwater under different land use scenarios in plain areas

2.2 关键平衡分项对比分析

全区域水量平衡对比分析显示,在相同的环境下,土地利用变化直接影响蒸散发和产流,间接影响人类的水资源开发利用活动,即区域外引水入境。尽管区域外引水入境对区域水量平衡起着重要作用,但是受人类活动干扰较大,存在很大的不确定性,本文主要对比不同土地利用变化对蒸散发和产流的影响。

2.2.1 蒸散发

动态LU情景下水文循环模拟更加符合三江平原的实际情况,作为土地利用变化的蒸散发(ET)响应分析的基准。2种假设情景下的蒸散发过程与实际相比,差异显著(图3)。2000年静态LU与动态LU情景下的ET在2000年时相同,因当年土地利用格局相同,然而此后2种情景土地利用格局差异逐渐扩大,ET差异随之增大；2014年静态LU情景下ET过程均高于其他情景。这说明尽早实施土地利用管控将有助于减少区域水资源的过度损耗,实施越晚对水资源的消耗越高,即使最终控制了土地利用的无序变化,未来水资源消耗仍会高于2014年之前的状况。

图3 三江平原不同土地利用情景的ET过程差异Fig.3 Annual ET processes of different land use scenarios in the Sanjiang Plain

不同土地利用情景引起的ET变化在三江平原的不同空间位置也存在很大差异。以子流域为单元,比较三种情景的年均ET(图4),其中,图4(a)显示的是2000年以来土地利用连续动态变化对比土地利用不变引起的年均ET差异(ΔET)空间分布,可见三江平原两大平原区蒸散发显著增加；图4(b)为2014年开始控制土地利用变化相较2000年起土地利用连续变化引起的年均ET差异,可见即使2014年后土地利用不再变化,年均ET仍然在大部分子流域高于历史平均水平,蒸散发大幅增加的子流域甚至扩展到了山丘区。

图4 2种静态LU情景与动态LU情景下子流域年均ET差值空间分布Fig.4 Spatial distribution of average annual ET differences between two static LU scenarios and the dynamic LU scenario

前述分析显示,不同土地利用情景下ET的时间过程和空间分布存在很大差异,但是并不能十分明确ET的变化与哪种土地利用变化关系更大。为此,以动态LU与2000年静态LU情景对比为例,分析不同土地利用类型面积相对差异与ΔET之间的相关性,以判断引起ET变化的主要原因。耕地、林地、湿地是三江平原主要土地利用类型；水田作为耕地的一种,其灌溉排水过程对水文循环影响较大,专门分出来进行分析。各土地利用类型在子流域中的面积在动态LU情景中以年均值计算。仍以子流域为单位,展示年均ΔET与不同土地利用类型在不同情景(动态LU与2000年静态LU情景对比)下面积的相对差异之间的关系(图5)。其中,面积相对差异是指相同LU类型的面积之差与所在子流域面积的比值。图中显示,2种土地利用情景下,ΔET与水田面积的差异存在显著的线性相关性,R2达到了0.8以上；与耕地面积的差异也存在一定相关性,但与水田相比,要弱得多；如果扣除林地面积相对差异为0的子流域(主要是没有林地的子流域),ΔET与林地有一定负相关性,主要是因为林地绝大部分分布于山丘区,且主要转变为耕地,导致ET增加；ET变化几乎与湿地变化不存在显著相关性。总之,三江平原ET的增加主要是由水田面积增加引起的,其他土地利用变化对蒸散发的影响相对较小。

图5 子流域尺度不同LU类型面积相对差异与ΔET之间的相关性分析Fig.5 Correlation analysis between relative area differences of different LU types and ET differences at sub-watershed scale

2.2.2 产流量

土地利用变化对三江平原年产流过程的影响不够显著(图6),应是产流年度变化较大影响了差异的显示度,也与对比分析所用的时间尺度有关。一般时间尺度越小,土地利用变化对产流的影响越显著[38]。以动态LU与2000年静态LU对比为例,年尺度产流量差异为-9.2%～0.2%,月尺度差异增大到-22.9%～14.23%,日尺度差异高达-38.1%～33.0%,可见时间尺度增大会掩盖土地利用变化的水文效应。尽管如此,不同土地利用情景下的年产流过程仍能显示出一定的差异性。2000年静态LU情景下三江平原产流量比动态LU情景逐渐增加,而2014年静态LU情景产流量最低,这一定程度上说明三江平原土地利用变化的趋势不利于径流的形成,这可能对径流依赖型生态环境的稳定性造成一定危害,如影响河流和湖泊的水资源更新。另外,产流年过程对比与ET年过程对比有一个差异说明了土地利用变化对产流的影响更复杂,即2014年静态LU与动态LU情景下2014年的产流量出现了明显的差异,这种差异在ET对比中几乎没有(图3)。2014年2种情景的土地利用格局是相同的,当年的ET对比中无差异,产流对比中却出现了差异,这说明当年的产流会受到往年土地利用变化的影响。

图6 三江平原不同土地利用情景的产流量过程差异Fig.6 Annual runoff processes of different land use scenarios in the Sanjiang Plain

在子流域尺度上对比3种情景的产流量差值(ΔR),见图7。动态LU情景与2000年静态LU情景相比,产流量减少的子流域分布较为广泛,三江低平原的东北部和山丘区的南部产流减少较为明显；径流增加的子流域主要位于山丘区。如果2014年后土地利用变化得到有效控制,那么未来一段时间年均产流量仍会低于历史平均水平,但是以山丘区径流减少为主。

以动态LU与2000年静态LU情景对比为例,分析不同土地利用类型面积相对差异与ΔR之间的相关性(图8)。水田面积的相对差异与产流量的差异几乎没有相关性,即水田的增加并未显著提高或降低三江平原的产流量；耕地变化反而与ΔR有一定的相关性,说明耕地面积增加可能会降低三江平原的产流量；子流域林地向耕地的转变(林地面积减少)增强了下垫面对降水的保持能力,在一定程度上减少了产流量；湿地变化对三江平原产流量影响有限。总之,土地利用变化对产流量的影响比对蒸散发的影响要复杂,区域产流除了受土地利用变化的影响,还与土壤前期含水量、地下水埋深等有关,较难建立土地利用变化与产流的确切关系。

图8 子流域尺度不同LU类型面积相对差异与ΔR之间的相关性分析Fig.8 Correlation analysis between relative area differences of different LU types and runoff differences at sub-watershed scale

3 讨 论

由于水文过程的各个环节并不能完全通过观测确定,尤其是区域性、长系列的水分通量和状态量；水文循环所处的下垫面、水文地质条件等也难以完全调查清楚,因此,仅用观测数据很难完成本文中的研究内容,分布式水文模型则可以通过模拟实现。但是，模型的校验极为重要,需要通过各种可行的方式对模型进行调试。本研究尽可能收集了能够用于模型调试的各种观测数据，根据观测数据的可用性,模型采用多个水文站、观测井的实测径流、地下水位数据进行率定和验证,同时还用水稻灌溉实验站的多年实测灌溉量调试水稻田的相关水循环通量,尽力保证动态LU情景下仿真模型对实际水文循环过程的真实模拟[25]。假设LU情景下的水文过程并不一定会在现实中发生,如未来保持2014年LU不变,如果出现连续丰水年,地下水亏空的部分可能很快得到恢复；如果出现与2000—2014年期间类似的气象和供用水情景,则可能会出现与本研究相近的水量平衡结果。

本研究重点面向三江平原的宏观水量平衡分析,局部空间、时段上的水量平衡规律可能会被整体、多年平均的水量平衡规律所掩盖,但这并不影响本研究得出的最终结论。本文没有提出详细具体的土地利用管控措施,但是为水土管理部门提供了大体的管控方向,即控制水稻的大规模扩张。如果考虑国家粮食安全和区域经济发展,积极的水资源调配及其相关工程建设可能更加合理,其中水资源调配包含开源与节流(节水)的内容。本研究所用模型需要大量的统计、观测数据,有些数据存在统计误差,如供用水数据；有些数据并非连续观测,如土地利用数据；还有些数据仅是代表点尺度的观测值,如气象水文数据,这些都为模型的构建带来了大量不确定性,不但需要有经验的建模者把关,还需要进行细致的模型校准,是一个长期的过程。

4 结 论

三江平原土地利用变化及其相关的水资源开发利用活动在2000年以来的15 a间逐渐强烈,加剧了对自然景观的破坏和区域水文循环的扰动。本研究在三江平原水文循环仿真模型的基础上构建了假设模型和预测模型,对比了3个模型代表的土地利用情景下的水量平衡及其关键分项的时空差异性,主要结论如下:

(1)通过分级水量平衡分析发现,三江平原水量平衡的主要问题在地下水,平原区地下水收支失衡最为严重。全区域水量收支处于平衡且储量略有盈余的状态,但却掩盖了三江平原地下水严重失衡的现实。仿真模型模拟的平原区地下水年均亏空量达3.13亿m3。

(2)不同土地利用情景的水量平衡对比分析显示,假设2000年起三江平原实施积极的土地利用管控措施,维持土地利用格局的稳定,此后的15 a间将有效减少三江平原对外调水的依赖,在缓解地表水萎缩的同时,改善地下水超采的现实问题,甚至使平原区地下水储量扭亏为盈,在2000年储量的基础上平均每年增加3.08亿m3；如果从2014年后开始实施严格的土地利用管控措施,保持2014年的土地利用格局不变,尽管能在一定程度上缓解地表水萎缩的趋势,但是强烈的水资源开发利用惯性仍会进一步加剧地下水的超采,使平原区地下水年均亏空量达到14.26亿m3,甚至使全区域的蓄水量由盈转亏,年均亏损4.25亿m3,此时,更加积极的水资源调配及其相关工程建设势在必行。

(3)水量平衡关键分项蒸散发量在2000年静态土地利用、动态土地利用、2014年静态土地利用情景下依次增加,空间上以平原区增加为主,然而,即使2014年后土地利用不再变化,年均蒸散发量仍然在大部分平原区高于历史平均水平,且蒸散发量增加的范围有向山丘区扩展的趋势,而水田面积增加在这种变化中扮演着关键角色；产流量在3种土地利用情景下依次减小,但是空间分布上比蒸散发量变化更加复杂,与各种土地利用类型面积变化的相关性均不明显,表明土地利用变化不是产流量时空变异的最突出因素。

本文基于水文循环模型的模拟结果,分析三江平原土地利用变化与水量平衡的关系,受模型和数据可靠性的影响较大,这是本项研究的局限性。尽管如此,分析结果和研究结论仍能在一定程度上反映三江平原水量平衡随土地利用变化的演变趋势,为当地土地利用管控和水资源配置工程建设提供依据，研究方法也可为类似研究提供参考。