土地利用作为人类对自然利用的一种途径[1],随着社会的发展,土地经营与改造方式不断变化,下垫面粗糙程度及入渗特性也随之改变,对植被截留、地面下渗及地表蒸散等水文过程造成深刻影响,从而导致径流发生变化,流域内水量平衡遭到破坏[2,3],引发水土流失等一系列生态环境问题[4]。因此,研究不同土地利用类型的径流响应,科学规划空间布局,对流域内生态环境保护具有重要意义。目前,定量分析土地利用类型对径流影响的常用方法有数理统计法和水文模型法[5,6],前者计算过程相对简单,数据获取容易,但是忽略了流域空间异质性以及土地利用类型影响水文的作用机理;后者具备强大的物理基础以及长期模拟能力,尤其分布式水文模型能够充分考虑到流域内水文物理过程及空间尺度差异,广泛应用于土地利用的径流响应研究[7,8,9,10]。其中由美国农业部研发的SWAT(SoilandWaterAssessmentTool)模型,为研究流域的生态环境建设和水资源综合应用管理提供有力的技术支持[11,12,13,14]。

闽江流域作为福建省重要的生态单元,流域内生态保护区和水源保护区众多,水资源变化直接关系到全省1/3居民的生产生活[15,16]。此前已有学者[17,18,19]采用数理统计法对闽江流域径流的变化做过相关研究,但由于该方法未考虑流域空间异质性问题,研究结果具有局限性,还需进一步结合水文模型法进行综合分析。本文以闽江流域为研究区,基于GIS技术构建适用于闽江流域径流模拟的SWAT模型,并结合情景设置法,定量分析不同土地利用情景下的流域径流变化情况,以期为流域内土地利用的合理规划及水土资源的科学管理提供参考依据。

1、研究区概况

闽江流域位于东经116°23′—119°35′,北纬25°23′—28°16′。闽江作为福建省最大的河流,发源于武夷山脉,流经省内36个县(市),流域面积59922km2,约占全省面积的1/2。在南平以上有建溪、富屯溪和沙溪三大主要支流,南平至入海口段为闽江干流,沿途有吉溪、尤溪、古田溪、梅溪、大樟溪等支流汇入,最后流经福州长乐出海(图1)。闽江流域状如扇形,地势由西北向东南倾斜,地形以山地和丘陵为主。土壤以酸性土、人为土最为常见。流域属于亚热带季风气候区,年平均气温17～19℃,年平均降水量1710mm。植被类型以常绿阔叶林、针阔混交林为主。

图1闽江流域地理位置及气象水文站点

2、研究方法

2.1基础数据

本研究所采用的数据有地形数据、土地利用类型数据、土壤类型数据和气象数据等。

数字高程模型(DEM)数据是由地理空间数据云平台提供下载的30m分辨率ASTERGDEMV2数据,后期通过ENVI图像处理软件校正拼接而成(图1)。土地利用数据是清华地学系Gong等[20]开发的2017年10m分辨率全球地表覆盖产品(FROM-GLC10),经过一系列投影转换、掩膜、重分类等影像处理工作,最终得到闽江流域土地利用类型分布图,并按照SWAT模型要求对土地类型进行对应编码。土壤类型数据是来源于黑河数据中心下载的分辨率为1∶1km的世界土壤数据库HWSD(HarmonizedWorldSoilDatabase),并结合土壤水特性模型SPAWHydrology,构建闽江流域土壤属性数据库[21]。气象数据库是由中国气象数据网提供的闽江流域内1988—2018年福州、邵武、建阳、武夷山、尤溪等8个气象站点的逐日降雨、气温、风速等数据,以及基于CLDAS长序列融合降水数据集[22]计算的85个站点2008—2018年日降水数据构成。实测径流数据为福建省水文水资源勘测局提供的2008—2018年七里街水文站、闽侯竹岐水文站逐月径流量资料。

2.2模型构建

首先基于闽江流域DEM数据进行河网提取,考虑到模型运行效率,确定最小集水面积阈值为300km2,将整个研究区划分为157个子流域。然后通过土地利用类型、土壤类型以及坡度类型阈值的设置完成闽江流域水文响应单元(HRU)的划分。其中,为保证径流模拟精度,兼顾模型计算代价,对土地利用类型不设最小阈值限定,土壤类型和坡度类型的最小阈值统一设置为10%。各个HRU作为SWAT模型模拟的基本单元,独立进行水文过程计算,最终通过河网汇集得到闽江流域的总径流模拟值。

2.3模型参数率定与验证

SWAT模型进行径流模拟时以大量相关参数为基础,为提高模型的适用性,本文借助SWAT-CUP软件在参数敏感性分析的基础上采用SUFI-2算法[23],选取闽江流域七里街、闽侯竹岐2个水文站2008—2018年实测径流量数据对敏感参数进行率定与验证工作,其中以2008—2013作为率定期,2014—2018作为验证期。并采用决定系数(R2)、纳什效率系数(NSE)、偏差百分比(PBIAS)共同评估模型模拟效果[23],计算方法见公式(1)和公式(2)。

NSE=1−∑i=1n(Qm−Qs)2∑i=1n(Qm−Q¯¯¯m)2         (1)PBIAS=∑i=1n(Qm−Qs)∑i=1nQm×100         (2)ΝSE=1-∑i=1n(Qm-Qs)2∑i=1n(Qm-Q¯m)2         (1)ΡBΙAS=∑i=1n(Qm-Qs)∑i=1nQm×100         (2)

式中:n为实测月径流量个数;Qm为实测径流量值(m3/s);Qs为模型模拟径流量值(m3/s);Q¯¯¯mQ¯m是实测径流量的平均值(m3/s)。其中R2、NSE越趋近于1,PBIAS越趋近于0,代表二者拟合的程度越好。

2.4土地利用情景设置

为定量研究闽江流域不同土地利用类型的径流响应情况,在模型模拟精度达标的基础上,分别设置5种土地利用情景,各情景土地利用面积变化统计见表1。

(1)以闽江流域土地利用类型现状作为基准情景S0,方便与其他情景进行对比分析。

(2)根据研究区丘陵山地面积广大,耕地后备资源相对匮乏的情况,为保障粮食安全,设置耕地储备情景S1:将基准情景中坡度<15°的裸地、草地、林地类型转化为耕地类型。

(3)根据福建省海峡西岸经济区城镇化、工业化迅速发展导致人地矛盾突出等情况,设置建设开发情景S2:将基准情景中坡度<25°的林地、裸地、草地类型转化为建设用地类型。

(4)根据研究区内生态保护区和水源保护区众多的特点,为保障当地生态安全,设置植被恢复情景S3:将基准情景中坡度≥25°的裸地、耕地、建设用地类型转化为林地类型,坡度<25°的裸地类型和坡度介于15°～25°的耕地、建设用地类型转化为草地类型。

(5)根据《福建省土地利用总体规划(2006—2020年)》设计分区调控情景S4:闽东北区鼓励推广坡度工业,将坡度<25°的裸地类型转化为建设用地类型;闽西北区要加大森林资源保护,增加耕地后备资源,将坡度>25°的裸地、草地类型转化为林地类型,将坡度<15°的裸地类型转化为耕地类型。

表1闽江流域不同情景下的土地利用面积变化

将以上各个情景分别代入校准后的SWAT模型,模拟闽江流域2008—2018年间不同土地利用情景下的水文径流过程,得到流域径流量,并结合年径流变差系数[24]和涵养指数[6],计算不同土地利用情景下流域径流量的年际变化程度,分析土地利用类型变化对流域蓄积水源能力及径流变化稳定性的影响。

β=QminQmeanβ=QminQmean

式中:β为涵养指数;Qmin为最枯月径流量(m3/s);Qmean为年平均径流量(m3/s)。β越大,表示该土地利用类型的水源涵养作用越强,流域径流变化越稳定,β>0.25,则表明该地区涵养条件较佳[25]。

Cv=∑i=1n(ki−1)2n−1−−−−−−−−−−−√Cv=∑i=1n(ki-1)2n-1

式中:Cv为年径流变差系数;n为观测年数;ki为第i年的年径流量与多年平均径流量之间的比值。Cv反映了流域历年径流量与多年平均值间的离散程度,Cv值越大,表明该土地利用情景下流域径流量的年际变化越剧烈,容易引发洪涝灾害,并且对流域内水资源的开发利用造成影响。

3、结果与分析

3.1模型参数率定与验证

SWAT模型参数众多,需要在率定与验证过程中对其进行筛选。根据模型运算原理及各参数意义[26],选取与径流相关的14个参数进行全局敏感性分析,结果见表2。

由表2可知,主要影响闽江流域径流模拟的参数有CN2、CANMX、ESCO、CH_K2、ALPHA_BF等。其中第1敏感参数CN2综合反映了研究区土壤渗透性、前期土壤水分条件以及土地利用类型等特征,是影响流域径流模拟的主要参数。降水过程中,植被冠层可减小雨滴的侵蚀能力并截留部分降雨,CANMX是植被冠层完全成长时的最大截留量,对下渗、地表径流及蒸散发都具有显著影响。ESCO主要作用于土壤蒸发过程,其值越小,模型可以从下层获得更多的蒸发需水量。CH_K2代表主河道冲积物的有效渗透系数,对于持续得到地下水补给的常年性河流,其有效渗透系数为0。基流α因子ALPHA_BF,又叫基流消退系数,是地下水径流对补给量变化响应的直接指标,其值大小与响应速度呈正比关系。由于SWAT模型模拟的径流过程应尽可能地接近实际的物理过程,因此在校准期间并非所有的参数都需要进行调整[27,28],本文选取表2中前10个敏感参数进行率定。

表2参数敏感性分析结果

注:V_代表分析中对该参数做替换处理;R_代表分析中对该参数做乘(1+%)处理。

图2为闽江流域各水文站点逐月径流模拟值与实测值的比较结果,可见模型模拟的逐月径流趋势与实测径流波动趋势大体一致,峰值拟合表现良好。目前在SWAT模型模拟精度的评价标准方面,有研究[29]表明,当R2>0.6,NSE>0.5,|PBIAS|≤25%时,模型模拟结果可被接受。根据研究区径流模拟的精度评价指标统计,率定期2个水文站径流模拟的R2和NSE均高于0.9,PBIAS的绝对值低于10%;验证期2个水文站径流模拟的R2均高于0.9,PBIAS的绝对值均低于10%,其中七里街水文站实测数据与模拟数据在数值上匹配程度高于闽侯竹岐水文站,二者NSE分别为0.94,0.83。表明经过参数率定的SWAT模型径流模拟精度较高,能够较为真实地反映闽江流域逐月径流过程,可用于后续流域内不同土地利用类型的径流响应研究。

3.2情景模拟结果分析

根据本文设置的5种土地利用情景模式,通过率定好的SWAT模型,模拟闽江流域不同土地利用情景下的2008-2018年平均径流量,并与基准情景模拟结果进行对比分析(表3)。

由表3可知,闽江流域不同土地利用情景下,多年平均径流量与年径流变差系数Cv值变化趋势一致,由大到小依次为:S2(建设开发情景)、S1(耕地储备情景)、S0(基准情景)、S4(分区调控情景)、S3(植被恢复情景)。植被恢复情景下,流域年均径流量最小,且Cv值较基准情景明显下降,表明林地和草地类型能有效减缓地表径流,且林地大面积的冠层以及复杂的冠幅可以有效截留和蓄积降水、减少蒸发,使得流域径流年际变化稳定。建设开发与耕地储备情景下,大面积林地、草地类型转化为建设用地、耕地类型,使得研究区年均径流量较基准情景分别增加22.89%,12.41%,加之二者年径流变差系数Cv值均上升,表明研究流域径流年际变化程度加剧,不仅不利于闽江流域水资源的利用,而且提高了洪涝灾害的发生概率,有碍于流域可持续发展。分区调控情景中,流域多年平均径流量为273.73m3/s,与基准情景相比减少约1.61%,Cv值同样有所降低,表明经过规划后的闽江流域土地利用类型对减缓径流、稳定径流年际变化具有一定的积极作用:流域上游陡坡地的裸地、草地类型转化为林地类型,提高地表植被覆盖率,有利于坡度上的水土保持,将低缓坡上裸地类型转变为耕地类型,确保流域耕地后备资源,又由于坡度较缓,对地表径流影响小;流域下游部分裸地类型转化为建设用地类型,相较于前者,后者地表阻力增大,使得径流量相对减少。

图3为研究流域在不同土地利用情景下2008—2018年间月均径流量变化情况模拟结果,发现闽江流域在不同土地利用情景下月均径流变化趋势仍保持一致,均呈先增高后降低走向。其中3—8月为丰水期,径流量约占年径流总量的72.23%,月径流量在6月达到最大值;9月至翌年2月为枯水期,最小月径流量出现在10月左右。

本文根据模型输出的多年月均径流量模拟结果,按照丰水期和枯水期进行汇总统计,得到不同土地情景下多年月均径流量较基准情景变化情况,并计算涵养指数值,结果见表4。

图2各水文站月径流模拟值与实测值拟合曲线

表3设置情景下年均径流量变化情况

注:—表示无数据。

图3不同情景下多年月均径流量

由表4可知,基准情景下闽江流域的涵养指数值为0.251,属于水源涵养能力较强地区,初步分析这与流域内林地面积占比高达85%有关:闽江流域丰水期与雨季重叠[30],林木发达的根系使得土壤蓬松度提高,地表凋零物阻碍径流,延长入渗时间,从而导致大量雨水下渗,降雨储存量增加,以在枯水期间更好地补给径流。而耕地储备、建设开发情景下,涵养指数值均低于基准情景,丰水期月径流增长量均高于枯水期,反映出耕地和建设用地2种土地利用类型对流域径流的调节能力较弱,但前者水源蓄积能力稍强于后者。植被恢复情景下水源涵养指数为0.255,明显高于基准情景,丰水期月均径流减少量高于枯水期,分别为16.1,6.6m3/s,表明林地与草地类型的大面积增加,对流域内水源涵养、径流调节作用显著。相较于基准情景,分区调控情景中丰水期内月均径流减少量为5.5m3/s,枯水期为3.5m3/s,其值低于丰水期,表明研究流域内土地利用类型的空间布局较为合理,流域水源涵养能力增强,丰水期蓄积的水能够有效补给枯水期径流,从而改善年内径流分布不均状况,使得流域径流变化趋于稳定,因此该规划方案设置相对合理。

4、讨论

目前在流域土地利用类型变化的径流响应相关研究中,对同一土地利用类型面积的增加,能够减缓或加剧流域径流量的问题上还未达成一致。初步分析这种研究结果差异是由于各地区地理特性不同导致,受当地气候降水、地形地貌等因素影响。就林地、草地而言,郝芳华等[31]以洛河流域为研究区,通过设置3种土地利用情景发现,林地类型比耕地类型产流作用更为明显。郭军庭等[5]发现,潮河流域草地覆盖情景中径流增加4.1%,耕地情景下径流却有所减少。本研究结果发现,林地与草地类型能有效涵养水源、减缓流域径流,这与林炳青[32]在与闽江流域地理概况相似的晋江流域中的研究结果较为一致。

表4设置情景下丰水期与枯水期多年平均径流量变化与涵养指数

本研究发现,依据《福建省土地利用总体规划(2006—2020年)》设计的闽江流域分区调控情景,既可以有效减缓流域径流、改善年内径流分布,又能稳定径流年际变化,降低流域洪涝灾害发生概率,为流域可持续发展奠定生态基础,因此可考虑在闽江流域后期土地利用格局调整中延续该方案,以期为闽江流域土地利用发展规划提供参考。

此外,由于流域气象站与水文站实测数据较少,本文在水文参数的率定工作上存在一定的不确定性,望在后续的研究中获取到更多的流域水文站点实测径流数据,以完善闽江流域水文分布式模型,将其更好地应用于流域水文及污染物研究中。

5、结论

(1)闽江流域SWAT模型率定过程中,CN2、CANMX、ESCO、CH_K2、ALPHA_BF等水文参数对流域内径流的产生最为敏感,率定期和验证期的评价指标R2>0.9,NSE>0.8且|PBIAS|<10%,符合模型径流模拟要求,表明该模型适用于闽江流域径流模拟工作。

(2)不同土地利用情景下,闽江流域多年平均径流量与年径流变差系数Cv值变化趋势一致,由大到小依次为:建设开发、耕地储备、基准情景、分区调控、植被恢复,说明林地和草地类型能有效减缓地表径流,稳定流域径流年际变化,耕地、建设用地类型产流作用明显。

(3)结合涵养指数,闽江流域多年月均径流量模拟结果表明,林地和草地类型涵养水源、调节径流作用较为显著;耕地、建设用地类型径流调节能力较差,但耕地水源涵养能力相对要优于建设用地。

(4)相较于基准情景,分区调控情景中,闽江流域年均径流量、Cv值降低,枯水期月均径流减少量为3.5m3/s,低于丰水期减少的5.5m3/s,涵养指数值增加,表明该土地利用规划方案既能有效减缓流域径流,改善年内径流分布不均状况,稳定径流年际变化,又保证了区域粮食产量,推动工业经济发展,实现生态效益与经济效益两者协调共赢,为闽江流域科学高效、可持续的土地利用发展格局提供参考依据。

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基金:中国科学院战略性先导科技专项子课题(XDA23100503);福建省自然科学基金面上项目(2019J01650).