不同植被覆盖流域对不同设计暴雨雨型的响应

官明虹，王根绪，李尤

(1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所，成都 610041；2.中国科学院大学，北京 100049；3.四川大学水利水电学院/水力学与山区河流开发保护国家重点实验室，成都 610065)

由于全球气候变暖趋势的加剧，极端气候事件增加，暴雨频发。在我国，暴雨是常见的气象灾害之一，已经影响到了人民的生产生活需要[1-2]。暴雨频发不仅会导致城市内涝、江河暴涨，还会出现山洪、滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害[3]。在这些地质灾害发生过程中，雨型是除雨量、雨强之外的重要影响因素。雨型即暴雨强度在时间尺度上的分配过程[4]。文献[5]提到在设计暴雨雨型方面，苏联的包高马佐娃等提出了模式雨型，Keifer等[6]、Huff[7]、Pilgrim等[8]、Yen等[9]分别采用不同的方法对短历时和长历时设计暴雨雨型进行了研究。国内学者也陆续开展了相关的研究应用，如：赵康乾等[10]分析了降雨雨型和强度对SWMM模型参数局部灵敏度的影响；侯精明等[11]从不同雨型对内涝积水影响角度进行数值模拟，揭示了暴雨雨型对内涝积水程度的量化研究；成丹等[12]利用同频率分析法和Huff雨型分析法确定了武汉主城区历时24 h的设计暴雨雨型，并对比2种方法设计的暴雨雨型对城市排涝的影响。设计暴雨雨型的应用研究大多在城市地区，关于山区小流域的应用研究较少，然而山区暴雨更易形成山洪，因此更应该对山区小流域的设计暴雨雨型加以关注。

土地利用与土地覆被变化(land use/cover change,LUCC)是直接影响流域水文过程的主要原因之一，对流域径流的形成有着十分重要的意义[13-15]。分布式水文模型在研究LUCC和气候变化对流域水循环影响方面的广泛应用[16-18]，使得LUCC对流域径流的影响成为水文学的研究热点之一。如：陈芬等[19]构建晋江西溪流域暴雨次洪分布式模型，模拟晋江西溪流域在1988年和2006年土地利用/覆被变化情景下的洪水响应；雷超桂等[20]应用HEC-HMS模型模拟分析LUCC对不同重现期暴雨洪水事件的影响，发现土地利用变化引起不同重现期洪水过程和洪水量级发生改变，对于洪量的影响较洪峰变化明显；高玉琴等[21]利用CA-Markov模型预测流域2028年土地利用情况并构建HEC-HMS水文模型研究秦淮河流域在高速城市化背景下土地利用变化的暴雨洪水响应机制；张国栋等[22]通过SWAT模型精确地模拟了汾河上游流域汛期月径流量及全年径流量。目前大多数关于LUCC的研究都集中在时间尺度上土地利用/覆被变化以及预测未来土地利用/覆被变化对径流的影响，对比同一空间不同流域土地利用/覆被类型对降水的响应研究相对较少，因此分析不同设计暴雨雨型对同一空间尺度上不同植被覆盖流域径流的影响具有一定的研究价值。

因此，以四川省大邑、关口、汉王场流域为例，采用更适用于山区小流域的模块化小流域暴雨洪水分析软件(flash flood modul simulation system,FFMS)，将设计暴雨雨型应用于山区不同植被覆盖的小流域之上，定量地研究在不同重现期不同设计暴雨雨型条件下降水在不同植被覆盖流域上产生的径流，对于观察在不同重现期不同暴雨雨型条件下的洪水过程变化有着重要的意义，以期为山区暴雨洪水研究提供科学支撑和参考。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

研究区位于长江上游地区的3个小流域，各有特点，分别为汉王场流域、关口流域、大邑流域，均属于山区小流域，流域地理位置见图1(a)。

图1 流域地理位置

汉王场流域位于四川德阳市绵竹市汉旺镇万灯村，地处31°44′N～31°70′N，103°90′E～104°18′E，属于沱江水系，年平均降水量960 mm，河长43.93 km,集水面积403.6 km2。汉王场流域内雨量控制站点2个，分别为清平、天池雨量站点，水文控制站点为汉王场水文站，见图1(b)。汉王场流域土壤质地类型为砂黏壤土、黏壤土、砂壤土。

关口流域位于四川成都市彭州市丹景山镇，地处31°08′N～31°33′N，103°74′E～103°92′E，属于沱江水系，年平均降水量为867 mm，河长64.8 km，集水面积624.64 km2。关口流域内雨量控制站点2个，分别为白果坪、大宝雨量站点，水文控制站点为关口水文站，见图1(c)。关口流域土壤质地类型较为复杂，有砂黏壤土、砂壤土、黏壤土、粉壤土等。

大邑流域位于四川成都市大邑县晋原镇清江村，地处30°56′N～30°74′N，103°28′E～103°53′E，属于岷江水系，年平均降水量可达1 000 mm左右，河长37.49 km，集水面积274.83 km2。大邑流域内雨量控制站点2个，分别为雾山、新源雨量站点，水文控制站点为大邑水文站，见图1(d)。大邑流域土壤质地类型主要为砂黏壤土、黏壤土等，土壤质地类型较为简单。

1.2 流域相似性分析

已有研究[23-25]表明，影响流域径流特征的因素较多，主要是降水与蒸散发、土壤质地、下垫面地形地貌、植被覆盖等。中国西南地区地形与地表条件十分复杂，具有独特的地理特征。四川省关口、汉王场、大邑3个流域均属于长江上游流域，其中，汉王场、关口流域属于沱江水系，大邑流域属于岷江水系。从降雨特征来看，汉王场流域年均降雨量为960 mm，关口流域年均降雨量为867 mm，大邑流域年均降雨量为1 000 mm左右。从蒸散发量来看，汉王场流域多年平均蒸散发量为113.68 mm/a，关口流域多年平均蒸散发量为128.32 mm/a，大邑流域多年平均蒸散发量为140.27 mm/a。3个小流域的年均降雨量、年均蒸散发量均相差不大。土壤质地方面，3个流域内均匀分布有砂黏壤土、砂黏土、黏壤土、粉壤土等，但以砂黏壤土和黏壤土为主，两者分布面积占各流域的百分比分别为77%、88%、89%，可认为3个流域土壤质地类型较为相似。从下垫面地形地貌来看，关口、汉王场、大邑3个流域的平均坡度分别为30.11°、34.90°、22.78°，平均高程为1 210.81、1 243.66、816.38 m。汉王场与大邑流域之间平均坡度和平均高程存在一定差异，考虑到气候和下垫面条件决定了流域地形指数频率分布状态，因此对汉王场和大邑流域进行地形指数频率分析[26-28]，结果见图2，可见大邑和汉王场流域地形指数频率分布相似，可认为大邑与汉王场流域的气候和下垫面条件相似。因此，可认为3个小流域对洪峰模数和径流系数的其他影响因素基本相似，径流系数和洪峰模数的变化是由地表植被的不同引起的。

图2 地形指数频率分布

1.3 数据来源

用来构建分布式水文模型的流域数字化资料主要包括地理信息数据高程和河道数据、土壤质地及土地利用数据，水文数据作为输入数据对模型参数进行率定和验证。数据来源及说明见表1。

表1 原始数据来源及说明

1.4 时空变源混合产流模型

采用中国水利水电科学研究院刘昌军等[29]研发的模块化小流域暴雨洪水分析系统(FFMS)对四川省大邑、关口及汉王场流域暴雨洪水过程进行模拟分析。该软件集成了多种国外分布式水文模型的气象、产汇流、河道侵蚀和洪水演进等50余个算法模块，具有参数自动率定和手动率定算法模块等多个参数全局自动优化算法。小流域暴雨洪水计算的分布式水文模型主要包括产流计算、汇流计算、基流计算以及洪水演进计算等4个模块。其中：产流模块包括自主研发的基于地貌水文响应单元的时空变源混合产流模型、初损后损法、Green和Ampt损失模型等；汇流计算包括SCS单位线法，用户自定义单位线法和克拉克单位线法；基流计算包括单月常数法和线型水库法；洪水演进包括运动波、马斯京根法和滞后演算法[30]。时空变源混合产流模型是此次研究采用的产流计算模型，该模型围绕山丘区中小流域地形地貌多样、产流机制时空变化复杂等问题，划分了山丘区山坡地貌水文响应单元，采用基于一维入渗理论的包气带土壤非线性下渗计算方法，计算湿润锋下移过程及入渗量，提出超渗、蓄满时段转化准则，建立了在平面、垂向、时段上时空变源混合产流模型，以精确模拟山丘区中小流域产流时空分布过程。该模型在平面上提出了山坡地貌水文响应单元的划分标准，研究不同山坡地貌响应单元下垫面参数的差异，建立各类山坡地貌水文响应单元与产流机制的对应关系。垂向上综合考虑了截留、填洼、超渗产流、蓄满产流、优先流、壤中流、基流和渗漏出流等过程。

根据表1所收集的资料，利用模块化小流域暴雨洪水分析软件构建四川省3个小流域暴雨洪水过程并进行模拟分析。该模型采用的产汇流计算方法分别为时空变源混合产流模型和SCS单位线法；洪水演进计算选用运动波方法，计算时不考虑基流的影响。利用反距离插值的方法计算出各子单元的降雨量[31-32]。具体建模过程见图3。

图3 基于模块化小流域洪水分析系统(FFMS)的四川省3个流域暴雨洪水模拟模型

1.5 设计暴雨雨型

图4 不同重现期设计暴雨雨型(长历时 T=24 h)

表2 设计暴雨量

本文采用径流系数和洪峰模数来表征流域的产水及产洪能力。径流系数是任意时段内的径流深度与同时段内的降水深度的比值，综合反映流域下垫面对降雨-径流关系的影响。洪峰模数是洪峰流量与流域面积的比值，反映了一个流域洪峰流量的强度。

2 结果与分析

2.1 模型率定与验证

在使用时空变源混合产流模型对四川省3个流域水文站的径流过程进行模拟的过程中，采用手动调参方法对模型参数进行敏感性分析可得最为敏感的参数见表3，分别为饱和水力传导度、土壤初始含水率、土壤厚度、流域实际蒸散发、土壤向地下水渗漏系数、上层土壤厚度等。

表3 时空变源混合产流模型的率定参数

采用建立好的四川省3个小流域分布式水文模型对流域水文过程进行模拟。3个流域的率定期与验证期见表4。采用Nash-Sutcliffe(Ens)和决定系数(R2)对模型模拟精度进行评价，计算公式为

表4 3个流域洪水模拟结果

(1)

(2)

模型模拟结果见表4。由表4可知，大邑、关口、汉王场流域洪水模拟结果在率定期与验证期均较理想，除汉王场流域在验证期的NASH系数和确定性系数为0.60和0.65以外，其余均达0.7以上。

2.2 土地利用分布特征

本文采用的四川省3个小流域的土地利用数据均为2010年土地利用数据。为分析不同土地利用/覆被流域对于不同设计暴雨雨型的时空响应，运用ArcGIS软件计算出四川省3个小流域的各土地利用类型占比及土地利用类型图，结果见表5和图5。可以看出：四川省3个小流域均以有林地为主，关口流域有林地占流域总面积的57.01%，大邑流域有林地占流域总面积的65.62%，汉王场流域有林地占流域总面积的48.17%。其次是草地，关口流域草地占流域总面积的25.70%，大邑流域草地占流域总面积的13.65%，汉王场流域草地占流域总面积的42.06%。耕地、沼泽地、水域、水利设施用地等次之。汉王场和关口流域草地面积占比较大，对于流域径流减少具有一定的贡献作用[35]。因此，为综合考虑有林地、草地及耕地对不同设计暴雨雨型的响应，参考水土保持措施分为林草地、梯田、坡耕地和其他用地。3个流域各自的土地利用占比为：关口流域林草植被覆盖率为82.71%，沼泽地及其他土地利用类型为17.29%;大邑流域林草植被覆盖率为79.29%,沼泽地及其他土地利用类型为20.71%；汉王场流域林草植被覆盖率为90.23%，沼泽地及其他土地利用类型为9.77%。

表5 3个流域土地利用类型

图5 3个流域土地利用类型

2.3 不同植被覆盖流域对不同暴雨雨型的响应

由第2.2节土地利用分布特征分析可知四川省3个流域各自的土地利用占比。由此可见，林草地占流域总面积的比例排序依次为，汉王场>关口>大邑流域。利用时空变源混合产流模型率定好的3个流域的参数数据，输入不同重现期设计暴雨雨型数据，可以得到在不同重现期设计暴雨雨型下的径流量，并对在不同重现期设计暴雨雨型下的径流量进行径流系数和洪峰模数分析，结果见表6和表7。

表6 不同重现期设计暴雨雨型下的径流系数

表7 不同重现期设计暴雨雨型下的洪峰模数

由表6和表7可知，大邑、关口和汉王场流域在各重现期及雨型条件下的径流系数分别为0.16～0.32、0.16～0.24、0.11～0.15，洪峰模数分别为3.05～69.93、3.288～58.920、1.75～26.67 m3/(s·km2)，平均径流系数分别为0.16～0.31、0.16～0.23、0.11～0.15，平均洪峰模数分别为3.37～62.52、3.47～55.60、1.82～25.61 m3/(s·km2)。3个流域在各重现期及各雨型条件下径流系数和平均径流系数均为大邑>关口>汉王场流域，洪峰模数和平均洪峰模数也均为大邑>关口>汉王场流域，说明随着3个流域林草植被覆盖率增加，其径流系数、洪峰模数、平均径流系数、平均洪峰模数总体上均呈现减小特征。

2.3.1不同植被覆盖度流域在不同重现期条件下对洪水的作用

在不同重现期条件下的径流系数在流域内随着设计暴雨雨型的雨峰位置后移而逐渐减小，在不同植被覆盖度流域上随着林草植被覆盖度的增加逐渐减小。以10 a一遇的重现期为例：大邑流域偏前型径流系数为0.31，居中型径流系数为0.30，偏后型径流系数为0.29，大邑流域在3种雨型下径流系数均值为0.30；关口流域偏前型径流系数为0.24，居中型径流系数为0.23，偏后型径流系数为0.22，关口流域在3种雨型下的径流系数的均值为0.23；汉王场流域偏前型径流系数为0.15，居中型径流系数为0.14，偏后型径流系数为0.14，汉王场流域在3种雨型下的径流系数均值为0.14。由此可知，在同一重现期条件下，大邑、关口、汉王场流域的径流系数为大邑>关口>汉王场流域，偏前型雨型>居中型雨型>偏后型雨型。林草植被覆盖率的增加导致蒸散发量增加，使得其形成的径流量呈现减少特征，且偏前型雨型由于其较早出现雨峰，降雨强度大于土壤入渗速率，形成的超渗产流更多，而偏后型雨型因其前期降雨强度较为均匀，几乎等于土壤入渗率，其产流方式为蓄满产流，降雨量更易于渗漏和用于土壤储水，形成的径流量相对偏前型雨型而言较少，居中型雨型则介于偏前型雨型和偏后型雨型之间。5 a一遇、20 a一遇等重现期具有同样的趋势。

在不同重现期条件下的洪峰模数在流域内随着暴雨雨型的雨峰位置的后移而不断增大，在不同植被覆盖度流域上随着林草植被覆盖度的增加而减小。以20 a一遇为例，大邑流域偏前型雨型的洪峰模数为34.90 m3/(s·km2)，居中型雨型的洪峰模数为40.90 m3/(s·km2)，偏后型雨型的洪峰模数为45.72 m3/(s·km2)。流域内洪峰模数从偏前型、居中型到偏后型呈现增加的趋势，即偏后型雨型形成的洪峰流量大于居中型和偏前型雨型。关口、汉王场流域具有同样的趋势。在不同植被覆盖度流域上，大邑、关口、汉王场流域其洪峰模数均值分别为40.51、37.24、19.90 m3/(s·km2)，洪峰模数均值为大邑>关口>汉王场，即在各重现期条件下的洪峰流量为大邑>关口>汉王场。

2.3.2不同植被覆盖度流域在不同设计暴雨雨型条件下对洪水的作用

在不同设计暴雨雨型条件下径流系数随着重现期的增大先增大后微弱减小。以居中型雨型为例，大邑流域1、5、10、20、50、100 a一遇的径流系数分别为0.16、0.28、0.30、0.31、0.31、0.30， 关口流域1 a一遇到100 a一遇的径流系数分别为0.16、0.23、0.23、0.22、0.22、0.21，汉王场流域1 a一遇到100 a一遇的径流系数分别为0.11、0.13、0.14、0.15、0.14、0.14。可以看出，在同一雨型下，3个小流域随着重现期的增大，径流系数并不是一直增大的，而是在达到一定的峰值之后呈现轻微减小的特征。如大邑流域20 a一遇和50 a一遇的降水，径流系数最大，说明大邑流域在居中型雨型下20 a一遇和50 a一遇的降水相对于1 a一遇、5 a一遇、10 a一遇、100 a一遇而言，其降水更多地形成了径流。

在不同设计暴雨雨型条件下洪峰模数随着重现期的增大而不断增大。同样以居中型雨型为例，大邑流域1 a一遇到100 a一遇的洪峰模数分别为3.35、21.52、30.95、40.90、53.74、63.98 m3/(s·km2)，关口流域1 a一遇到100 a一遇的洪峰模数分别为3.44、23.11、31.00、38.22、49.28、57.11 m3/(s·km2)，汉王场流域1 a一遇到100 a一遇的洪峰模数分别为1.81、9.73、14.70、19.72、23.81、25.74 m3/(s·km2)。随着重现期的增大，3个流域的洪峰模数是呈现持续增大的趋势，说明随着重现期增大，在各重现期下的洪峰流量也逐渐增大。

在不同流域植被覆盖之下，随着林草植被覆盖度增加，径流系数、平均径流系数、洪峰模数和平均洪峰模数均减小。植被可以改变流域产汇流的过程，同时，植物根系可以增大土壤中大孔隙的比例，使得土壤含水量增加。随着3个流域林草植被覆盖度增加，流域径流量相应减少，土壤的蓄水能力逐渐增大。这与刘元昊等[36]的研究结果基本相同，洪峰模数与林草地、梯田比例呈显著的负相关关系，随着3个流域林草植被覆盖度增加，对径流形成的削减作用也就越强烈，形成的径流量也就越少。但在不同重现期条件下和不同设计暴雨雨型条件下，径流系数和洪峰模数呈现出不同的趋势。在不同重现期条件下，流域内雨型由偏前型到居中型再到偏后型，径流系数呈现减小趋势，洪峰模数则呈增大的趋势。在不同设计暴雨雨型下，径流系数随着重现期的增加先增大后微弱减小，洪峰模数随着重现期的增加而逐渐增大。

3 结 论

本文将模块化小流域分布式水文模型时空变源混合产流模型应用于四川省3个山区小流域，构建3个流域分布式水文模型对流域水文过程进行模拟，并从不同重现期设计暴雨雨型角度分析3个不同土地利用/植被覆盖度流域的水文过程，结论如下。

3个流域的模拟精度评判指标值均在许可范围内，表明时空变源混合产流模型对于小流域的洪水模拟具有一定的适用性。

3个流域在各重现期及各雨型条件下径流系数和平均径流系数、洪峰模数和平均洪峰模数均为大邑>关口>汉王场流域，与流域林草覆盖度大小相反。

在不同重现期条件下，流域内雨型由偏前型、居中型到偏后型，径流系数呈现减小趋势，洪峰模数则是增大的趋势。在不同设计暴雨雨型条件下，径流系数随着重现期的增大先增大后微弱减小，洪峰模数随着重现期的增大而不断增大。

由于我国降雨具有多变性，极端降水事件频发，掌握在不同设计暴雨雨型和不同重现期条件下降雨对不同植被覆盖的山区小流域的影响，有助于分析山区暴雨洪水规律，为山洪灾害预警技术提供支撑。本研究仍然存在很多的不确定性，包括时空变源混合产流模型的不确定性对结果产生的误差，以及本文采用的设计暴雨雨型为模式雨型，未将其他雨型应用于该流域，因此分析不同类别雨型所形成的洪水过程的差异还有待进一步的研究。