宮興龍 付 強(qiáng) 王 斌 關(guān)英紅 邢貞相 李 衡

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院, 哈爾濱 150030)

0 引言

圖2 撓力河流域不同年份土地利用類型圖Fig.2 Land use types of Naolihe River Basin in different years

土地利用方式和覆被的變化(LUCC)是流域水循環(huán)過(guò)程發(fā)生變化的重要影響因素[1]，LUCC主要是通過(guò)改變蒸發(fā)量、地表水深和土壤水分剖面含水率等，進(jìn)而對(duì)流域的水循環(huán)過(guò)程產(chǎn)生影響，這直接導(dǎo)致流域水資源供需平衡發(fā)生了變化，對(duì)流域的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)和環(huán)境等方面產(chǎn)生顯著的影響。因此，研究LUCC對(duì)水循環(huán)過(guò)程的影響，已成為全球研究水循環(huán)過(guò)程變化問(wèn)題的熱點(diǎn)研究方向[2-3]。近幾年學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了大量的研究，如陳瑩等[4]通過(guò)設(shè)置太湖西苕溪流域不同情景土地、覆被變化產(chǎn)生的長(zhǎng)期水文效應(yīng)，探討分析LUCC對(duì)水循環(huán)過(guò)程的影響。史曉亮等[5]根據(jù)灤河流域1985年和2000年土地利用數(shù)據(jù)，結(jié)合SWAT模型分析了流域景觀變化對(duì)流域徑流變化的響應(yīng)關(guān)系。歐春平等[6]利用SWAT模型定量解析土地利用覆被變化對(duì)蒸發(fā)、徑流等水循環(huán)要素的影響。郝芳華等[7]將洛河流域的不同土地利用方式作為模型的輸入，探索了土地利用方式變化對(duì)產(chǎn)流和徑流的影響。這些研究基本上是根據(jù)流域景觀和地貌變化，通過(guò)水文模型模擬LUCC對(duì)流域水文循環(huán)的影響，在流域和子流域尺度上探討這些變化直接導(dǎo)致水資源供需關(guān)系發(fā)生的變化，從而對(duì)流域生態(tài)環(huán)境以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展等多方面造成顯著影響[8-10]。但上述研究在以下3個(gè)方面研究較少：①較少?gòu)目臻g尺度上分析土地利用變化的水文響應(yīng)，即使采用分布式水文模型描述水循環(huán)，但因網(wǎng)格尺寸太大如流域或子流域尺度，導(dǎo)致難以反映土地變化引起的單元內(nèi)部水文效應(yīng)。②對(duì)徑流總量和蒸發(fā)量的影響研究較多，而對(duì)根系區(qū)、飽和帶含水率、非飽和帶含水率及他們之間的水分交換量研究較少。③對(duì)人類具體活動(dòng)的影響考慮不足，比如耕作方式、農(nóng)作物各個(gè)灌溉時(shí)期的灌水量和農(nóng)作物每一個(gè)時(shí)期蒸發(fā)量等沒(méi)有具體反映。

基于此，本文根據(jù)F-H藍(lán)圖模型建模思想改進(jìn)TOPMODEL模型，構(gòu)建基于柵格和LBM的具有物理基礎(chǔ)的分布式TOPMODEL模型。在處理水流運(yùn)動(dòng)過(guò)程采用格子玻爾茲曼方法建立坡面和河道匯流過(guò)程的數(shù)值模型，運(yùn)用LBM法求解非飽和區(qū)Richards運(yùn)動(dòng)過(guò)程，運(yùn)用達(dá)西定律法建立飽和區(qū)土壤水運(yùn)動(dòng)數(shù)值模型。對(duì)于人類具體活動(dòng)的影響，本文選定黑龍江支流烏蘇里江左岸支流撓力河流域，該區(qū)域在1990年后水田種植面積增加顯著，土地類型發(fā)生明顯的改變[11-15]。在對(duì)比分析1990年與2013年水田變化情況的基礎(chǔ)上，分析有水田和無(wú)水田兩種情況下的土地利用方式、覆被的變化和人類活動(dòng)綜合影響下的水循環(huán)過(guò)程時(shí)空變化情況。

1 研究區(qū)域位置與土地利用方式

撓力河流域位于黑龍江省佳木斯市境內(nèi)，匯入烏蘇里江，其位置見(jiàn)圖1。多年平均降雨量528 mm，徑流深為100 mm。該流域位于三江平原腹地，上游為丘陵區(qū)，坡度比較陡，中下游為平原區(qū)和濕地交融區(qū)。有七星河流域和撓力河流域等兩個(gè)國(guó)家濕地自然保護(hù)區(qū)。地下水資源豐富，是中國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū)，有八五二、八五三、勝利和紅衛(wèi)等農(nóng)場(chǎng)。撓力河流域利用地下水灌溉水稻田，與旱田相比水田經(jīng)濟(jì)效益明顯提高，因此水稻田面積急劇擴(kuò)大[11-13]。本研究土地類型數(shù)據(jù)采用美國(guó)資源衛(wèi)星Landsat獲得的1999年和2013年影像資料。利用由美國(guó)太空總署(NASA)和國(guó)防部國(guó)家測(cè)繪局(NIMA)聯(lián)合測(cè)量的SRTM數(shù)據(jù)獲得的3sDEM數(shù)據(jù)提取的撓力河流域?yàn)榛鶞?zhǔn)進(jìn)行校準(zhǔn)，見(jiàn)圖2。根據(jù)圖2的土地類型數(shù)據(jù)信息分析得到1990—2013年撓力河流域土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣，見(jiàn)表1。

圖1 撓力河流域位置圖Fig.1 Location map of Naolihe River Basin

表1 1990—2013年撓力河流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Tab.1 Transfer matrix of land use change of Naolihe River Basin in 1990—2013 萬(wàn)hm2

由表1和圖2可得，撓力河流域耕地面積由1990年的124萬(wàn)hm2增加到2013年的149萬(wàn)hm2，增加了25萬(wàn)hm2，墾殖率高達(dá)67.5%。由表1可得，草地與建設(shè)用地面積變化不大，對(duì)于土地結(jié)構(gòu)變化貢獻(xiàn)比較小。林地位于撓力河流域的南部和東南部的山丘區(qū)，對(duì)耕地面積貢獻(xiàn)小于0.5%。草地和林地對(duì)于水田耕地面積基本沒(méi)有貢獻(xiàn)。未利用地從1990年的18.76萬(wàn)hm2降至2013年的2.87萬(wàn)hm2，大部分轉(zhuǎn)為水田耕地。由表1可得，水田耕地面積由1990年的19.65萬(wàn)hm2增加到2013年的53.66萬(wàn)hm2，年均增長(zhǎng)率7.52%。旱田耕地面積由1990年的104.33萬(wàn)hm2略微下降到2013年的94.90萬(wàn)hm2，但旱地仍然是主要的耕地類型。

2 水文模型搭建

2.1 坡面匯流模型

坡面流動(dòng)采用運(yùn)動(dòng)波方程來(lái)描述，為

(1)

式中h——水深u——水平方向流速

v——垂直方向流速

g——重力加速度

式(1)用九點(diǎn)速度模型求得平衡態(tài)分布函數(shù)為[16-18]

(2)

式中eα——α方向的粒子運(yùn)動(dòng)速度

2.2 河道匯流模型

河道水流運(yùn)動(dòng)采用線性擴(kuò)散波方程來(lái)描述，為

(3)

式中ck——波速Dk——擴(kuò)散系數(shù)

Q——河道流量

采用五速模型可得平衡態(tài)分布函數(shù)為

(4)

式中AH、BH、CH、DH、EH——中間變量

2.3 土壤水運(yùn)移模型

非飽和土壤水運(yùn)動(dòng)采用Richards方程，為

(5)

式中D1——擴(kuò)散系數(shù)T——導(dǎo)水系數(shù)

θ——土壤含水率

選用三速模型可得平衡態(tài)分布函數(shù)為

(6)

式中A2、B2、C2——中間變量

2.4 水稻田生育期灌溉及蒸發(fā)管理

鑒于以往研究種植結(jié)構(gòu)變化對(duì)水循環(huán)過(guò)程的影響，多是從一個(gè)時(shí)期(比如年、月)總體去研究人類活動(dòng)對(duì)水循環(huán)的影響，很少涉及這個(gè)時(shí)期具體時(shí)段的人類影響行為。本文以滿足水田各個(gè)生育期的灌水深度和蒸散發(fā)量為目標(biāo)來(lái)進(jìn)行水田耕作過(guò)程中的人類活動(dòng)。具體水田管理方式為，當(dāng)水田周圍的河道和坡面來(lái)水量不滿足水稻生育期適宜水深時(shí)，抽取地下水使其水深達(dá)到適宜水深。在實(shí)地調(diào)查、向當(dāng)?shù)厮痉N植主管部門咨詢和綜合分析學(xué)者的研究成果[12,19-20]的基礎(chǔ)上，得到建三江地區(qū)水稻各生育期最適宜水深(表2)和蒸散發(fā)量(表3)。表3中E0表示水面蒸發(fā)量，(E0，2.68)表示蒸發(fā)按E0和2.68 mm中的大值進(jìn)行。

表2 水稻生育期劃分及最適宜水層Tab.2 Division of rice growth stage and most suitable water layer mm

表3 水稻生育期蒸發(fā)量Tab.3 Evaporation capacity at different growth stage of ricmm mm

3 模型參數(shù)選取及驗(yàn)證

撓力河流域菜咀子站集水區(qū)域內(nèi)雨量站比較多，為了能控制降雨量空間分布，選取紅衛(wèi)、嵐峰、寶密橋、龍頭等30個(gè)雨量站控制面雨量分布。由于本地區(qū)蒸發(fā)站比較少，選取菜咀子和寶清2個(gè)站。流量站選取寶清、保安和紅旗嶺3個(gè)站。經(jīng)率定的撓力河流域參數(shù)見(jiàn)表4，由率定參數(shù)對(duì)寶清水文站發(fā)生的7場(chǎng)洪水進(jìn)行驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)表5。參加驗(yàn)證的7場(chǎng)次洪的徑流相對(duì)誤差的絕對(duì)值為2.73%～8.33%，平均值為5.53%；洪峰流量擬合的絕對(duì)值為2.49%～10.47%，平均值為5.01%。洪水過(guò)程線確定性系數(shù)為0.67～0.86，平均值為0.75，能較好再現(xiàn)流域徑流過(guò)程。寶清、保安和紅旗嶺3站集水區(qū)域外其他區(qū)域的水文參數(shù)取表4各參數(shù)的均值。

表4 經(jīng)率定的撓力河流域參數(shù)Tab.4 Hydrological parameters after calibration

表5 寶清水文站次洪模擬誤差統(tǒng)計(jì)Tab.5 Individual flood simulation error statistics of Baoqing hydrological station

4 種植結(jié)構(gòu)變化對(duì)水循環(huán)過(guò)程的影響

農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)改變過(guò)程中人為因素的影響比較多，難于全面反映，而對(duì)于撓力河流域農(nóng)田活動(dòng)中最能體現(xiàn)人類活動(dòng)的是水田的灌溉。模擬的土地結(jié)構(gòu)為撓力河流域2013年土地結(jié)構(gòu)，即有水田布局情況(圖3～10簡(jiǎn)寫為2013年有水田)。將1990年土地結(jié)構(gòu)視為無(wú)水田情況(圖3～10簡(jiǎn)寫為1990年無(wú)水田)。利用1974—1990年間的降雨徑流資料率定好的基于LBM法的TOPMODEL參數(shù)進(jìn)行模擬。降雨和蒸發(fā)數(shù)據(jù)為1974—1990年的多年平均日降雨量和日蒸發(fā)量。

4.1 對(duì)根系區(qū)缺水量的影響

由模型模擬的兩種情況下流域根系區(qū)缺水量(RZ，根系區(qū)含水率距田間持水量的差值)隨時(shí)間變化過(guò)程見(jiàn)圖3。橫坐標(biāo)為從5月1起的時(shí)間點(diǎn)。由圖3可得，從5月1日到10月31日的184 d內(nèi)根系區(qū)總?cè)彼繌? 231 mm減少到1 103 mm，降幅達(dá)10.5%。說(shuō)明種植水田后整個(gè)流域的根系區(qū)缺水量明顯減少。由圖3可得，兩種情況模擬的根系區(qū)缺水量差值最大的一天為第73天。繪制第73天的根系區(qū)缺水量見(jiàn)圖4。從圖4可得，根系區(qū)缺水量差值大的地方主要在水田處。為了更明確顯示圖4a、4b相同位置的根系區(qū)缺水量差值量，繪制圖4c。從圖4可發(fā)現(xiàn)缺水量差值大的地方為改水田前缺水量大的耕地。

圖3 根系區(qū)缺水量隨時(shí)間變化曲線Fig.3 Variation curves of water deficit with time in root zone

圖4 水田不同覆蓋情況下的第73天根系區(qū)缺水量對(duì)比Fig.4 Comparison of D73 RZ of different paddy farmland areas

4.2 對(duì)蒸散發(fā)量的影響

不同水田情況下人類活動(dòng)對(duì)蒸散發(fā)量的影響如圖5所示。圖5的橫坐標(biāo)為從5月1日起的時(shí)間點(diǎn)。由計(jì)算得無(wú)水田情況5月到10月蒸散發(fā)量為483 mm，基于2013年的水田情況模擬的蒸發(fā)量為526 mm，增加量為8.9%?？傻梅N植水田后流域蒸散發(fā)量增大了，增量比較明顯時(shí)間段為從6月1日到8月15日。由表3可得，從6月1日到由8月15日正是水稻田蒸散發(fā)量明顯大于水面蒸發(fā)量時(shí)期。以圖5蒸散發(fā)量差值最大的第40天為例，繪制水田不同覆蓋情況下的蒸散發(fā)對(duì)比圖，如圖6所示。從圖6可得蒸散量從3.471 92 mm增加到9.61 mm，由表3可知，9.61 mm是水稻田分蘗初的蒸散發(fā)量。由圖6c可得，種植水田處的日蒸散發(fā)量與無(wú)水田情況下的日蒸散發(fā)量之差最大為5.542 54 mm。

圖5 不同水田耕地情況下人類活動(dòng)對(duì)蒸散發(fā)量的影響Fig.5 Influence of cultivation activity on evaporation under different paddy farmland conditions

4.3 對(duì)非飽和帶缺水量的影響

由模型計(jì)算的兩種情況下184 d的日平均降雨強(qiáng)度作用下?lián)狭恿饔虻姆秋柡蛶彼?SBAR，即非飽和帶含水率距田間持水量的差值)隨時(shí)間變化過(guò)程見(jiàn)圖7。以第5天為例繪制兩種情況下的非飽和帶缺水量空間分布如圖8所示。由圖7、8可以得出，種植水稻后非飽和缺水量減少非常明顯，缺水量減少量最大為10.01 mm。由圖7可看出，在第61天和第62天缺水量出現(xiàn)增加現(xiàn)象，對(duì)比表2和表3發(fā)現(xiàn)這兩天是水稻的曬田時(shí)期，下滲量減少，致使缺水量產(chǎn)生了一個(gè)增加過(guò)程。由圖7可以得出，種植水田后非飽和帶缺水量減小，而在水稻黃熟期后稻田不需要灌水，下滲量減小，使非飽和帶缺水量逐漸向無(wú)水田情況接近。

圖6 水田不同覆蓋情況下的蒸散發(fā)量對(duì)比Fig.6 Comparison of evaporation of different paddy farmland areas

圖7 非飽和帶缺水量隨時(shí)間變化過(guò)程Fig.7 Variations of water deficit with time in unsaturated zone

4.4 對(duì)地表水量的影響

由模型模擬的流域地表水量隨時(shí)間變化過(guò)程見(jiàn)圖9，圖9的縱坐標(biāo)為流域地表總水量除以流域面積得到的以mm計(jì)的水量。圖10a為第5天有水田布局計(jì)算的坡面地表水量(EXpomian)減去無(wú)水田布局計(jì)算的坡面地表水量差，圖10b為河網(wǎng)(Hew)地表水量差值。由圖9可得，流域種植水田后引起5月到10月流域地表水量明顯減少，由無(wú)水田的水深3 008 mm降低到有水田的1 700 mm，減少量達(dá)43%。雖然種植水稻處稻田坡面水量增加(圖10a)，但由于引水灌溉水田致使下游河網(wǎng)水量下降(圖10b)，再加上由于水田的蒸散發(fā)量大于等于水面蒸發(fā)量，因此有水田布局情況下流域地表水量呈現(xiàn)圖9所示的曲線趨勢(shì)：從5月1日開(kāi)始進(jìn)入水稻用水時(shí)期后，大量引河道中水，地表水量下降明顯；第40天后地表水比較少時(shí)，開(kāi)始抽取地下水，地表水量開(kāi)始進(jìn)入一個(gè)穩(wěn)定時(shí)期；第70天后水稻收獲后地表水量逐漸恢復(fù)到?jīng)]有種植水田情況時(shí)的水量。由表3可得，水田耕作70 d后蒸散發(fā)量呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，向水面蒸發(fā)量靠近，流域上由水田引起的地表水量減少達(dá)到最大值，地表水量呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，這在圖9的第73天以后的曲線走勢(shì)得以體現(xiàn)。

圖8 不同覆蓋情況下的非飽和帶缺水量對(duì)比Fig.8 Comparison of water deficit in unsaturated zone of different paddy farmland areas

圖9 不同布局情況地表水量隨時(shí)間變化過(guò)程Fig.9 Variations of surface water with time in different layouts

圖10 不同覆蓋情況下第5天地表水量差值對(duì)比Fig.10 Comparison of D5EX difference of different paddy farmland areas

4.5 對(duì)水循環(huán)過(guò)程的綜合影響

為了進(jìn)一步分析種植水田后對(duì)整個(gè)流域水循環(huán)過(guò)程的影響，繪制了有水田與無(wú)水田情況對(duì)水循環(huán)綜合影響分析圖，如圖11所示。圖11共記錄7類數(shù)據(jù)：其中的SUMP為流域日降雨量；E差值、RZ差值、入根系區(qū)水量差值、出根系區(qū)水量差值、SBAR差值和RG差值分別為2013年水田種植情況下計(jì)算的流域蒸散發(fā)量、流域根系區(qū)缺水量、滲入流域根系區(qū)水量、流出根系區(qū)滲入到非飽和帶水量、非飽和帶缺水量和地下徑流量減去無(wú)水田情況計(jì)算的相應(yīng)值。由圖11分析得，變化量絕對(duì)值幅度從大到小的順序?yàn)镾BAR差值、RZ差值、E差值、入根系區(qū)水量差值、出根系區(qū)水量差值和RG差值，其中入根系區(qū)水量差值和出根系區(qū)水量差值接近。水田灌溉水時(shí)，從地表向地下徑流運(yùn)動(dòng)過(guò)程中垂向流速遠(yuǎn)大于水平向流速，并且根系區(qū)缺水量比較少，因此入根系區(qū)水量差值和出根系區(qū)水量差值接近。由水流垂向運(yùn)動(dòng)規(guī)律可知，灌溉水影響這6種量的順序?yàn)楦祬^(qū)水量、蒸發(fā)量、進(jìn)入根系區(qū)水量、流出根系區(qū)水量、非飽和帶缺水量和地下徑流量。因此可解釋圖11中的根系區(qū)水量、蒸發(fā)量、進(jìn)入根系區(qū)水量、流出根系區(qū)水量和地下徑流量的變化幅度順序。非飽和帶缺水量變化大的原因是因?yàn)樗锕喔人瓜蜓a(bǔ)水非飽和帶和灌溉水下滲的上游網(wǎng)格的來(lái)水補(bǔ)充，這兩種水流流動(dòng)導(dǎo)致非飽和帶缺水量變化大。地下徑流量變化幅度小的原因是水田灌溉水增加的地下水在流動(dòng)過(guò)程中被非飽和帶吸收了大部分。

圖11 不同覆蓋情況對(duì)水循環(huán)綜合影響分析Fig.11 Comprehensive analysis of effect of paddy farmland area on water cycle

5 結(jié)論

(1)撓力河流域主要土地類型為林地、耕地和少量的草地。從1990—2013年間的土地類型數(shù)據(jù)分析得：林地和草地面積基本不變化，主要是未利用地和旱地向水田轉(zhuǎn)變，水田耕地面積由1990年的19.65萬(wàn)hm2增加到2013年的53.66萬(wàn)hm2，年均增長(zhǎng)率7.52%。

(2)基于LBM法構(gòu)建的TOPMODEL模型對(duì)撓力河流域的降雨徑流過(guò)程取得了較好的模擬精度，可以描述水循環(huán)過(guò)程變量的空間分布情況。

(3)在兩期土地利用狀況和多年平均日降雨情況下，撓力河流域由于種植水田導(dǎo)致5月到10月間的流域總蒸散發(fā)量增加、根系區(qū)缺水量減少、非飽和帶缺水量減少、地表水量減少、地下水量增加。其中蒸散發(fā)增幅達(dá)8.9%。水田蒸散發(fā)量大的分蘗期對(duì)流域蒸散發(fā)影響明顯。根系區(qū)缺水量減少，降幅達(dá)10.5%，地表水量減少達(dá)43%。水田對(duì)水文情勢(shì)的影響差異體現(xiàn)在水稻生育期的差異上，分蘗期對(duì)蒸散發(fā)量、根系區(qū)缺水量和非飽和帶缺水量影響較大。

(4)水田灌溉對(duì)水循環(huán)的過(guò)程影響按變化幅度從大到小的順序?yàn)镾BAR差值、RZ差值、E差值、入根系區(qū)水量差值、出根系區(qū)水量差值和RG差值，其中入根系區(qū)水量差值和出根系區(qū)水量差值接近。

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