渭河上游流域径流对土地利用变化的时空响应

2021-12-14王乐扬吴佳杰次旦多杰郝振纯

水力发电 2021年9期

王维，鞠琴，王乐扬，吴佳杰，次旦多杰，郝振纯

(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京 210098;2.河海大学全球变化与水循环国际合作联合实验室，江苏南京 210098;3.中国电建集团江西省电力设计院有限公司，江西南昌 330096;4.南京信息工程大学地理科学学院，江苏南京 210044;5.西藏水文水资源勘测局林芝水文水资源分局，西藏林芝 860000)

0 引言

渭河是黄河第一大支流，全长818 km，控制流域面积约13.48万km2。渭河流域处于湿润区与干旱区的过渡地区，大陆性气候，冬寒少雨，夏热多雨，年平均降水量500～800 mm之间，时间分配上也极不均匀，年平均降水约65%集中在6月～10月[1]。20世纪以来，随着气候变化和人类活动的影响，我国许多流域的下垫面条件发生了巨大变化，流域径流的演变规律也有重大改变[2]。径流受气候、下垫面条件和人类活动等众多因素的耦合作用[3- 4]，但流域自身的一些特性，如土地利用、地表覆盖等，也与径流的产生有着十分密切的联系[5]。受人类活动、气候变化等多种因素影响，渭河上游流域土地利用、地表覆盖等产生显著变化[6]。所以，分析研究渭河上游流域土地利用变化与径流的相关性具有十分重要的意义。已有许多学者做了相关的研究，魏红义等[7]认为气候因素和人类活动对渭河流域径流量的影响各占一半，流域径流量有明显的减小趋势；胡宏昌等[8]认为1986年～2000年渭河流域LUCC对年均流量变化的贡献率约为15%；杨依天等[9]采用土地利用动态度、土地利用转移矩阵和土地利用综合指数对土地利用类型进行了分析，并分析了土地利用变化对环境的影响。

本文运用滑动平均法[10]、转移矩阵分析法[11]、皮尔逊相关系数法等分析方法，对渭河上游流域典型水文站(林家村站)径流在年尺度上的变化特征与土地利用变化规律进行相关性分析，以揭示渭河上游流域径流量年际变化与土地类型变化之间的关系，为流域未来土地利用规划、水资源管理等提供理论参考依据。

1 资料与方法

1.1 数据来源

本文引用了地理国情监测云平台上的中国土地利用遥感监测数据，包括1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2015年共7 a渭河上游流域的土地利用遥感监测数据。该数据是在土地利用现状遥感监测数据基础上通过矢量数据栅格化生成的1 km栅格数据，数据把土地利用主要分为耕地、林地、草地、水域、城乡工矿居民用地和未利用土地6种一级类型。

本文研究渭河上游流域(见图1)，因此只采用林家村水文站逐日流量数据，统计得出年均流量Qy和年连续最大7、30、90 d流量Q7 d、Q30 d、Q90 d，数据序列为1961年～2015年55 a。

图1 渭河上游流域示意

1.2 研究方法

本文主要采用转移矩阵分析土地利用相互转移变化规律，采用滑动平均法处理年序列数据，采用皮尔逊相关系数法分析土地利用类型与径流量特征值的相关性。

1.2.1 转移矩阵法

转移矩阵是目前通用的一种揭示土地利用间变化方向的数学方法，能够十分具体地反映变化的结构特征和各类型之间转移的方向，矩阵中每个元素表达的意义十分明确，且具有明显统计关系。转移矩阵的作用在于它不仅可以反映各个时期土地利用类型结构，而且还可以反映出不同类型土地利用之间的转移变化情况，可以非常直观的看出土地利用类型转移的来源及构成。转移矩阵

(1)

式中，S为面积；i为土地利用的类型数目；m、n为研究区初、末的土地利用类型；Smn为研究区初、末第m类土地转化为第n类的面积。

1.2.2 滑动平均法

滑动平均法是在简单平均数法的基础上，通过顺序逐期增减新旧数据求算移动平均值，以消除偶然变动因素，找出事物发展趋势，并据此进行预测的方法。本文采用的5 a滑动平均法的计算公式为

(2)

1.2.3 皮尔逊相关系数法

相关性分析方法包括回归分析、相关系数等。相关系数又分为皮尔逊相关系数、复相关系数、典型相关系数等。本文计算皮尔逊相关系数来分析土地利用变化与不同时间尺度净流量的相关性。皮尔逊相关系数的计算公式为

(3)

2 数据处理结果与分析

2.1 统计结果

2.1.1 各年土地利用情况

土地利用一级类型在研究年限中面积和比例的变化情况见表1，流域土地利用类型图挑选了1980年、1995年、2005年和2015年4个代表年展示(见图2～5)。

表1 各年土地利用变化情况

图2 1980年渭河上游流域土地利用

图3 1995年渭河上游流域土地利用

图4 2005年渭河上游流域土地利用

图5 2015年渭河上游流域土地利用

2.1.2Qy、Q7 d、Q30 d和Q90 d变化情况

原始数据波动较大，故采用滑动平均法来分析径流资料的变化趋势。将林家村站多年实测流量数据统计得到径流特征值，再取相邻前后5年进行计算滑动平均值，5a滑动平均后的Qy、Q7 d、Q30 d和Q90 d，见图6～9。

图6 年均流量Qy变化趋势

图7 年连续最大7 d流量Q7 d变化趋势

图8 年连续最大30 d流量Q30 d变化趋势

图9 年连续最大90 d流量Q90 d变化趋势

由图6～9可以看出，滑动平均法较好地平滑了流量数据，在一定程度上消除了某些偶然因素对于径流量的影响。经过滑动平均后，Q7 d在1996年达到最小值696.14 m3/s，Qy、Q30 d和Q90 d均在1997年达到最小值，分别为9.65、1 397.58 m3/s 和2 314.42 m3/s。林家村站的Qy、Q7 d、Q30 d、Q90 d在1995年以前呈下降趋势，在1995年后呈升高趋势，整体趋势相对明显。在5a滑动平均值的基础上，结合1980年、1990年、1995年、2000年、2005年和2010年6年的土地利用数据，与对应年份的径流特征值进行相关性分析，计算对应的相关系数。

2.2 结果分析

2.2.1 各年土地利用变化情况分析

各土地利用类型面积变化见图10。从表1和图10中可以看出，耕地和林地面积从1980年至2015年总体呈先增加后减少趋势，耕地面积最大为1995年的14 183 km2，最小为2015年的13 718 m2，最大变幅465 km2，相对减少了3.28 %；林地面积最大为1995年的3 503 km2，最小为2000年的3 436 m2，最大变幅67 km2，相对减少了1.95 %。草地和水域面积从1980年至2015年总体呈先减少后增加趋势，

图10 1980年～2015年渭河上游流域各类土地利用面积变化

表3 1995年至2015年土地利用变化转移矩阵

草域面积最大为1980年的12 498 km2，最小为1995年的12 184 km2，最大变幅314 km2，相对减少了2.51%；水域面积最大为1980年的183 km2，最小为1990年的154 m2，最大变幅29 km2。城乡工矿业居民用地呈增加趋势，总体共增加了159 km2。可以看出，无论其他土地利用类型面积如何变化，人类对居住地的拓展是不会改变的。未利用土地变化趋势不明显且总面积较小，无具体分析意义。

2.2.2 土地利用空间转移情况分析

由于各流量特征值在1995年以前呈下降趋势，在1995年后呈升高趋势，因此以1995年为分界线，统计分析1980年～1995和1995年～2015的2个转移矩阵，见表2、3。矩阵中数字amn表示第m行对应的土地利用转移到第n列对应的土地利用类型的数量，km2。如表2中的数据矩阵，其第1行第2列的数为376，表示1980年的耕地面积中有376 km2的在1995年转化为了林地。结合1980年～1995年和1995年～2015的两个土地利用变化转移矩阵发现：1995年后，耕地转化草地和林地面积增大，这也响应了生态修复的倡导[12]；其他土地类型转化城乡工矿业居民面积增大，表示渭河上游流域城市化进程加快。

表2 1980年至1995年土地利用变化转移矩阵

2.3 土地利用类型与流量特征值的相关性分析

流域径流量变化的主要影响因素为流域气变化和下垫面情况等[13]，而气候包括了降雨、气温等要素，下垫面情况包括了土地利用类型等，同时也受人类活动的影响，故难以具体得出土地利用类型对径流量的影响情况，但分析两者的相关性还是可行的[14]。下面用皮尔逊相关系数法计算各种土地利用类型与Qy、Q7 d、Q30 d和Q90 d的相关系数，见表4。

表4 土地利用类型相关系数计算

再将各土地利用类型与径流特征值Qy、Q7 d、Q30 d和Q90 d的相关系数取平均值，以代表各土地利用类型与流域径流量的相关系数，如下图11所示。

由于未利用土地面积占比较小，故不做分析。从表4、图11可以看出，耕地、林地和城乡工矿居民用地与径流量呈负相关，相关系数均值分别为-0.377、-0.416、-0.219，草地和水域与径流量呈正相关，相关系数分别为0.571、0.099；且相关系数绝对值越接近1表示数据间的相关性越大，可以得出土地利用类型与径流量相关性大小顺序为：草地>林地>耕地>城乡工矿业居民>水域。