基于SWAT模型分析嘉陵江流域蓝、绿水资源量的时空变化特征

杨 昊， 倪福全， 邓 玉， 沈敬雄

(四川农业大学 水利水电学院， 四川 雅安 625014)

1 研究背景

在全球气候变暖和人类活动加剧的影响下，水资源短缺和分配不平衡问题日益突出，已经成为制约我国经济社会发展的重要因素[1-2]，而传统的水资源评价已经不能满足解决当前水安全问题的要求，为了更好地理解水资源在陆地生态环境中的作用，瑞典科学家Falkenmark[3]在评价半干旱地区水资源对农业生产过程的影响中首次提出蓝水、绿水的概念。蓝水、绿水概念为水资源管理的研究及决策方式提供了新思路、新方法，引起了国内外学者的广泛关注，逐步成为水文与水资源领域的重要研究方向[4-8]。

蓝水关系到人类活动用水需求和流域可用水量，绿水关系到流域农业和生态系统需求水量[9-10]，探究流域的蓝、绿水时空分布特征，对流域的水资源规划管理具有重要的价值和意义。SWAT(soil and water assessment tool)模型由于其效率高、精度高、模拟周期较长和易于操作且能直接输出蓝、绿水分量，在国内外常被用于大尺度流域水资源的研究。例如：聂超等[11]利用SWAT模型定量分析了岷沱江流域气候和土地利用对径流的影响；谷新晨等[12]运用CMADS(China Meteoroligical Assimilation Driving Datasets for the SWAT model)与SWAT模型对玛纳斯河流域的水文过程进行了模拟；Nasiri等[13]使用SWAT模型对伊朗萨马尔坎流域进行了水量分析；吴小宏等[14]结合SWAT模型对泾河长系列水沙变化规律进行了研究；Liu等[15]对老哈河流域土地覆盖和土地利用对蓝、绿水的影响进行了研究；冯畅等[16]总结了国内外绿水资源的研究进展和发展趋势以及局限性因素，分析了气候变化和人类活动对绿水资源的影响；赵安周等[17]应用SWAT模型讨论了渭河流域气候变化和人类活动对蓝、绿水资源的影响；Schuol等[18]利用SWAT模型对非洲可利用蓝、绿水的时空分布进行了评价；吕乐婷等[19]利用SWAT模型结合SUFI-2算法评估了细河流域蓝、绿水的变化；李文婷等[20]基于SWAT模型对黄河源区蓝、绿水的时空分布特征进行了研究。

嘉陵江流域位于成渝双城经济圈，是国家实施的长江经济带和一带一路倡议的重要组成部分，是实现我国新发展格局的重要组成区域。目前，对嘉陵江流域的蓝、绿水研究尚属空白，因此本研究建立嘉陵江流域SWAT模型，对嘉陵江流域水资源量进行模拟研究，进一步对嘉陵江流域蓝水资源量和绿水资源量进行定量评估，探讨研究区蓝水资源量和绿水资源量的时空分布特征，以期为嘉陵江流域蓝水、绿水的管理提供理论依据，促进成渝双城经济圈绿色健康发展。

2 资料来源与研究方法

2.1 研究区概况

嘉陵江发源于秦岭北麓的陕西省凤县代王山，地处北纬29°20′～34°30′、东经102°45′～108°55′，主要支流有涪江、西汉水、白龙江、八渡河和渠江等，全长1 345 km，干流流域面积为3.92×104km2，总流域面积为16×104km2[21]，是长江流域中流域面积最大的支流，也是长江流域中流量第二大的支流。截止到2018年底，嘉陵江流域人口约为4 720万人，GDP总量约为16 807×108元。流域主要农作物为冬小麦、玉米、水稻、土豆和油菜等[22-23]，土地利用类型主要有林地、草地和耕地，土壤类型主要为黄壤土、紫色土和水稻土等。嘉陵江流域概况见图1。

图1 嘉陵江流域概况

2.2 数据来源

本文选择嘉陵江流域范围内、外共20个气象站点，各气象站点的数据源于国家气象局整编的1981-2020年的逐日气象数据，其中包括降水、最高气温、最低气温、相对湿度和风速等。水文数据采用的是北碚水文站1987-2018年的逐月径流数据。此外还采用了数字高程(digital elevation model, DEM)、土地利用和土壤数据。采用的数据类型及其来源详见表1。

2.3 SWAT模型

SWAT模型是美国农业部开发的流域尺度的分布式水文模型[24]，已广泛应用于流域管理和水资源决策等领域。该模型可以直接输出蓝水和绿水流量的各分项，因而被认为是估算蓝水和绿水流量的有效方法[25]。

表1 研究采用的数据类型及其来源

SWAT模型的适用性一般采用拟合优度确定系数R2、纳什效率系数NSE及偏差百分比PBIAS作为评价标准进行评判，R2和NSE反映了模拟值与实测值的拟合度，一般认为当R2>0.6、NSE>0.5时模型的拟合精度合格，R2越接近于1则模拟效果越好[26]；PBIAS是用来衡量模拟值与观测值的平均趋势，PBIAS越接近于0则模拟性能越好，其最优值为0，若为负值表明模拟值被高估，若为正值表明模拟值被低估[27]。

2.4 蓝、绿水量计算方法

SWAT模型对流域的水资源评估有较高的准确度[9]，由模型的输出结果可以直接得出研究流域的产水量、绿水流量、绿水储量、深层含水层补给量等各项分量。本研究采用面积加权法计算嘉陵江各子流域与全流域蓝水资源量与绿水资源量[28]。绿水系数GWC(green water coefficient)表示绿水资源量在水资源量中的占比，能反映出研究流域的水资源分配情况。蓝、绿水资源量与绿水系数计算公式如下：

BW=WYLD+DA_RCHG

(1)

GW=ET+SW

(2)

(3)

式中：BW、GW分别为蓝水、绿水资源量，mm；WYLD为产水量，mm；DA_RCHG为深层含水层补给量，mm；ET为绿水流量，mm；SW为绿水储量，mm；GWC为绿水系数。

2.5 Mann-Kendall趋势检验和突变分析

Mann-Kendall(M-K)检验是一种非参数的突变检验，广泛应用于水文和气候长时间序列的检验与分析，其检验结果受少数异常值影响小，且能够明确突变的区域和突变开始的时间[29]。本研究通过Mann-Kendall检验分析嘉陵江流域蓝、绿水的显著性及变化趋势。

3 结果与分析

3.1 SWAT模型的率定与验证

选取流域出口北碚水文站的径流量实测值对SWAT模型进行校准和验证，以1987-2000年作为模型模拟参数的率定期，以2001-2018年为模型模拟的验证期，率定期和验证期拟合结果分别见图2、3。由图2、3可知，在模型率定期和验证期，北碚水文站月径流量的模拟值与实测值较为吻合，均呈现出周期性的波动过程，并与年内降水量变化趋势一致。率定期和验证期月径流量模拟值与实测值拟合的决定系数R2分别为0.95、0.93，NSE分别为0.94和0.92，率定期PBIAS为4.9，验证期PBIAS为-2.7，说明SWAT模型在率定期低估了某些洪水期的峰值流量，而在验证期高估了某些洪水期的峰值流量。R2、NSE与PBIAS的值均表明SWAT模型在本研究区的适用性较好。

图2 1987-2000年模型率定期北碚站月径流量模拟值与实测值拟合结果

图3 2001-2018年模型验证期北碚站月径流量模拟值与实测值拟合结果

3.2 嘉陵江流域蓝、绿水资源量时间变化

SWAT模型完成率定和验证后，根据模型的输出结果对嘉陵江流域的水资源量进行进一步的统计计算，结果见图4。由图4可见，1981-2020年间流域降水量(P)在662～1 198 mm变化，蓝水资源量在166～644 mm变化，绿水资源量在497～597 mm变化。研究流域多年平均降水量为931 mm，其中蓝水资源量为386 mm，占水资源总量的41.5%；绿水资源量为545 mm，占水资源总量的58.5%。在整个研究期内，流域的降水量呈一定的周期性波动，蓝水资源量与降水量的波动规律相似；而绿水资源量也呈一定的波动变化，但波动的幅度较小。线性趋势结果显示，1981-2020年嘉陵江流域降水量与绿水资源量有所增加，蓝水资源量有所减少，但均未通过M-K置信度为95%的显著性检验，表明增加和减少的趋势均不明显。

图4 1981-2020年研究区年降水量、蓝水资源量和绿水资源量的变化过程

3.3 嘉陵江流域蓝、绿水资源量空间分布

将嘉陵江流域划分为21个子流域，以各子流域为统计单位，计算并绘制出整个流域1981-2020年共40年的平均降水量及平均蓝、绿水资源量的空间分布图，如图5所示(图中数字1～21为各子流域的编号)。

由图5(a)可见，嘉陵江流域上游支流西汉水所在的1号子流域、白水江所在的3号子流域以及白龙江所在的4号子流域的降水量最少，其中西汉水子流域的降水量最少，为480 mm，流域中下游西部地区的涪江支流所在的7、13、14、15、16号子流域降水量并不丰富，嘉陵江干流中下游所在的17、18号子流域降水量为平均水平，流域中下游东部区域的渠江支流所在的9、10、11、12号子流域降水量最大，其中10号子流域降水量最大，为1 288 mm。由此可见，嘉陵江流域降水量空间分布极不均匀，这与周珍[30]研究得出的嘉陵江流域降水量时空分布特征基本一致。

分析图5(b)可知，1981-2020年研究区平均蓝水资源量为386 mm，其分布极不均匀。嘉陵江流域上游支流西汉水所在的1号子流域、白水江所在的3号子流域以及白龙江所在的4号子流域的蓝水资源量最为贫瘠，渠江上游所在的10、11、12号子流域蓝水资源量最丰富，西汉水所在的1号子流域蓝水资源量仅有34 mm，而渠江上游10号子流域的蓝水资源量为724 mm，前者不到后者的5%。白水江、白龙江、西汉水、涪江上游所在的1、3、4、8号子流域的面积之和占研究区总面积的26.9%，但蓝水资源量仅占整个研究区的3.1%，渠江上游所在的10、11、12号子流域的面积之和占研究区总面积的14.11%，蓝水资源量却占整个研究区的23.14%，其余子流域蓝水资源量均在400～500 mm之间。

分析图5(c)可知，1981-2020年研究区平均绿水资源量为545 mm，其中白水江所在的3号子流域绿水资源量最少，为434 mm，渠江上游所在的10号子流域绿水资源量最丰富，为612 mm，两区域差值为178 mm。总体而言，研究区绿水资源量分布不均匀，上游地区和下游地区西部的绿水资源量较为贫瘠，中下游东部的渠江上游所在的9、10、11、12号子流域绿水资源量较为丰富。

3.4 典型水文年嘉陵江流域蓝、绿水资源量变化特征

3.4.1 典型水文年份的确定 本文采用《水文情报预报规范》(GB/T 22482—2008)中的年径流距平百分率(Pa)作为划分研究流域径流丰、平、枯水年的指标[31]，具体划分标准见表2。

1981-2020年嘉陵江流域共计出现丰水年6次，其中1983年雨量最多；平水年10次，2000年最为典型；枯水年12次，1997年最为干旱；偏丰水年与偏枯水年分别出现8次和3次。基于上述数据，本文选取1983年作为典型特丰水年，2000年作为典型平水年，1997年作为典型特枯水年，研究流域在各典型水文年的蓝水资源量和绿水资源量变化情况。

3.4.2 典型水文年蓝、绿水资源量的变化 研究流域绿水资源量在特丰水年为554.60 mm、平水年为545.53 mm、特枯水年为496.66 mm，各典型水文年的绿水资源量变化相对不大；蓝水资源量在特丰水年为643.70 mm，平水年为456.71 mm，特枯水年为165.61 mm，特丰水年蓝水资源量是特枯水年的3.89倍；典型水文年间的深层含水层补给量和产水量相对变化最大，而绿水储量和绿水流量相对变化较小。在特枯水年绿水系数最大约为75%，远大于特丰水年绿水系数的46%，表明枯水年的绿水资源量对维持生态平衡尤为重要。嘉陵江流域典型蓝、绿水资源量的统计结果见表3。

表2 研究区丰、平、枯水年划分标准

3.4.3 典型水文年蓝、绿水资源量的空间分布 基于SWAT模型输出的数据，结合ArcGIS绘制研究区各典型水文年降水量、蓝水资源量和绿水资源量的空间分布，分别见图6～8。

由图6可见， 研究区在特丰水年的降水量分布极不均匀，在特枯水年的降水量分布较为均匀。各典型水文年降水量在涪江上游所在的8号子流域变化最小，特丰水年与特枯水年的降水量在渠江上游所在的10、9号子流域变化最大，差值分别为1 210、1 134 mm，差异显著；西汉水所在的1号子流域、白水江所在的3号子流域、涪江中下游所在的15、16号子流域和嘉陵江流域出口所在的20、21子流域在特丰水年与特枯水年的降水变化量均为200～300 mm；嘉陵江干流上游所在的2、5、6号子流域、涪江上游所在的7号子流域、涪江中游所在的13、14号子流域和渠江中上游所在的11、12号子流域在特丰水年与特枯水年的降水变化量均为500～600 mm。渠江中下游所在的18号子流域特丰水年降水量比平水年降水量少97 mm，其他20个子流域特丰水年降水量均大于平水年降水量；渠江上游所在的10号子流域在特丰水年与平水年的降水变化量最大，为573 mm。各子流域平水年与特枯水年降水量变化范围为75～807 mm，其中，嘉陵江干流上游所在的2号子流域变化量最小，为75 mm，渠江上游所在的9号子流域变化量最大，为807 mm；除此之外，渠江上游所在的10号子流域、嘉陵江干流中下游所在的17号子流域的降水变化量也较大，差值分别为637、682 mm。

图7 研究区典型水文年蓝水资源量空间分布

图8 研究区典型水文年绿水资源量空间分布

由图7可见，特丰水年研究区蓝水资源量分布极不均匀，总体呈现出上游少、中游西部地区较平均、中下游东部地区最丰富的特点；特丰水年白水江所在的3号子流域、白龙江所在的4号子流域、西汉水所在的1号子流域的蓝水资源量均小于100 mm，嘉陵江流域中下游所在的渠江支流上游9、10、11、12号子流域蓝水资源量远大于1 000 mm。特枯水年研究区的蓝水资源量较均匀，研究区上游各子流域均小于100 mm，嘉陵江流域中下游地区除渠江上游所在的10号子流域外其余地区蓝水资源量均在101～400 mm之间。平水年与特枯水年相比，除中游东部地区蓝水资源量明显增加外，其他区域蓝水资源量与特枯水年空间分布基本一致。特丰水年渠江中上游所在的9、10、11、12号子流域蓝水资源量占全流域的39%，而白水江、白龙江和西汉水所在的1、3、4号子流域蓝水资源量仅占0.79%；同时，特丰水年与特枯水年相比，渠江上游所在的9、10号子流域蓝水资源变化量超过了1 000 mm，而白水江、白龙江、西汉水和涪江上游所在的1、3、4、8号子流域蓝水资源量变化不明显；平水年与特枯水年相比，渠江中上游9、10、11、12子流域、嘉陵江干流中下游所在的17号子流域以及渠江中下游所在的18号子流域蓝水资源量变化幅度均超过400 mm，其他子流域变化均小于200 mm。

由图8可见，特丰水年除西汉水所在的1号子流域和白水江所在的3号子流域之外，其他区域绿水资源量分布较为均匀；特枯水年西汉水、白水江、白龙江所在的1、3、4号子流域绿水资源量较少，渠江中上游所在的11、12号子流域较丰富，其他区域分布较为均匀；平水年全流域绿水资源量分布较为均匀。整体来看，绿水资源量在各典型水文年的空间分布变化不大，特丰水年与平水年相比，仅1、3、4、5、19号子流域绿水资源量变化幅度超过100 mm，7、10～14号子流域在特丰水年的绿水资源量小于平水年；平水年与特枯水年相比，1、3、4、8号子流域绿水资源量变化幅度超过100 mm，7、12～14号子流域在特枯水年的绿水资源量大于平水年； 4号子流域在各典型水文年的绿水资源量变化幅度最大，15号子流域变化幅度最小。

综上所述，嘉陵江流域降水量、蓝水资源量、绿水资源量在丰、平、枯水年时空分布趋势特征基本一致，且蓝水资源量和绿水资源量的空间分布与降水量的空间分布也基本一致。流域在各典型水文年的降水量和蓝水资源量的时空分布不均匀，流域东部地区在丰、平、枯水年的降水量和蓝水资源量均大于其他地区。嘉陵江流域的丰水年降水量是枯水年降水量的1.81倍，特丰水年蓝水资源量是特枯水年蓝水资源量的3.89倍，绿水资源量在丰、平、枯水年变化幅度不大。在特枯水年，整个流域出现蓝水资源量短缺的现象，除流域下游东部地区外，其他大部分地区的蓝水资源量均不足200 mm；在特丰水年，蓝水资源量最丰富，除流域上游部分地区外，大部分地区的蓝水资源量均在400～870 mm之间。除流域上游部分地区外，大部分地区的绿水资源量在丰、平、枯水年均为460～650 mm。

4 讨 论

研究流域多年平均降水量为931 mm，是流域水资源的主要组成部分，其中蓝水资源量为386 mm，占水资源总量的41.5%；绿水资源量为545 mm，占水资源总量的58.5%。研究流域各典型水文年的蓝水资源量和绿水资源量分布与降水量分布基本一致。绿水系数在不同典型水文年差异明显，特枯水年为74.99%，特丰水年为46.28%，说明干旱年份蒸散发消耗的水资源量大于特丰水年。特丰水年降水量是特枯水年降水量的1.81倍，特丰水年蓝水资源量是特枯水年蓝水资源量的3.89倍，而不同典型水文年的平均绿水资源量基本无变化趋势，表明特丰水年的降水量大部分都转为蓝水资源量。

嘉陵江流域大部分区域属亚热带湿润季风气候，夏季高温，雨热同期，冬、夏季节气温和降水量差异较大。流域中下游盆地区域海拔较低，上游山区海拔较高，整体地形起伏大，上、下游高程差异导致嘉陵江流域上下游温差较大，有明显的梯度特征。同时，秦岭山脉影响了部分来往嘉陵江流域的水汽输送，位于秦岭山脉的大巴山脚下的巴中、达州、万源地区成为降水的集中地，流域的气温、气流和降水量受到高程的影响，这与杨军等[32]、王琼[33]、范利杰等[34]、陈桂亚等[35]对长江流域气候与降水量的研究结果基本一致。近年来，随着全球变暖和温室效应的不断加剧，嘉陵江流域气温呈现出明显的上升趋势[36-37]，流域中上游山区多为林地和草地，下游平原多为耕地，气温升高导致了中上游用于植物蒸腾的绿水增加，各类型土地覆被对蓝、绿水利用率的不同也导致了流域内蓝水资源量和绿水资源量的空间分布不均。嘉陵江流域水力资源较丰富，目前已建、在建及规划建设的梯级电站共有24座[38]，除区域内降水量的影响外，这些水利枢纽蓄水截流导致相应工程区的水资源量逐渐增加，越靠近水利枢纽的子流域的蓝水和绿水资源量越大，这也造成了蓝水资源量和绿水资源量分布的不均匀。

随着国家“一带一路”倡议、“长江经济带”战略规划的不断推进以及国家新发展格局的构建，区域经济的增长更是整个国民经济发展的重要内容。嘉陵江流域经济是川渝经济带的重要组成部分，但区域内工业发展相对滞后，总体经济实力薄弱。要保持流域内经济的可持续发展，须保障水资源安全，川渝地区应在水资源战略规划上协同好各区域间的水资源问题，通过分析嘉陵江流域水资源现状，在人类活动日益加剧的情况下，厘清变化环境下不同区域蓝水资源量和绿水资源量的分布状况，以及流域水利枢纽的修建对蓝水资源量和绿水资源量的影响，从而对嘉陵江流域的水资源进行科学地规划与管理。

5 结 论

(1)本研究建立了嘉陵江流域SWAT模型，并对模型进行了率定与验证，率定期R2为0.95，ENS为0.94，PBIAS为4.9；验证期R2为0.93，ENS为0.92，PBIAS为-2.7，模型模拟效果较好。

(2)嘉陵江流域多年平均降水量为931 mm，其中蓝水资源量为386 mm，占水资源总量的41.5%；绿水资源量为545 mm，占水资源总量的58.5%。1981-2020年流域内降水量和绿水资源量呈增加趋势，蓝水资源量呈减少趋势，但变化趋势均不显著。典型水文年之间的蓝水资源量变化显著，而绿水资源量变化趋势不显著，特枯水年、平水年、特丰水年的蓝水资源量分别为165.61、456.71和643.70 mm，绿水系数在典型水文年的变化差异较大，特丰水年为46.28%，平水年为54.43%，特枯水年为74.99%。

(3)嘉陵江流域蓝水资源量和绿水资源量呈现出与降水量基本相同的分布规律，呈现从上游到下游先减小后增大、西少东多的空间格局。