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遼河流域不同土地利用模式情景下生態(tài)水文響應(yīng)研究

2018-03-20 07:01
中國水能及電氣化 2018年2期
關(guān)鍵詞:水沙模數(shù)土壤侵蝕

(遼寧省鐵嶺水文局,遼寧 鐵嶺 112000)

人類改造自然生態(tài)環(huán)境的速度和能力急劇提升,人類賴以生存的水資源和自然環(huán)境已發(fā)生了明顯改變,并引起了水土資源系統(tǒng)循環(huán)和自然氣候環(huán)境不斷惡化,如土地沙漠化加劇、水資源時空分布不均勻、水資源污染嚴(yán)重等,人類社會的生存環(huán)境和進(jìn)步發(fā)展面臨著極大威脅和挑戰(zhàn)[1]。利用水文模型探討水資源的循環(huán)演化規(guī)律、分析水土保持措施對生態(tài)水文的影響已成為當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點和主要方向[2]。傳統(tǒng)的方法主要是通過實驗流域法進(jìn)行不同土地利用模式對水文參數(shù)變化的統(tǒng)計分析,該方法是基于統(tǒng)計學(xué)的基本原理,具有一定的適用性和代表性,然而對于大尺度流域的生態(tài)水文響應(yīng)研究該方法受到一定限制。隨著地理信息技術(shù)的應(yīng)用日益成熟,并伴隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,分布式水文模型逐漸被應(yīng)用于水文響應(yīng)的定量分析中,并在實際應(yīng)用中得到普遍的認(rèn)可和廣泛的推廣[3]。然而,遼河流域生態(tài)水文響應(yīng)程度受土地利用模式的影響研究相對較少,尤其是利用水沙耦合模型對生態(tài)響應(yīng)程度的定量分析還缺乏較為成熟的計算方法和理論系統(tǒng)。本文在詳細(xì)分析土壤侵蝕方程和SCS降雨徑流模型的基礎(chǔ)上,通過將二者進(jìn)行耦合建立了基于柵格的水沙耦合模型,結(jié)合3種不同的土地利用模式情景對遼河流域的生態(tài)水文響應(yīng)程度進(jìn)行定量的分析研究[4]。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 CSC徑流模型

基于美國境內(nèi)的小流域在20多年的降雨徑流變化關(guān)系,美國水保局研制了一種適用于小流域的洪水設(shè)計徑流模型即CSC曲線徑流模型,徑流量模擬可用下式進(jìn)行:

(1)

式中P——降雨總量,mm;

Q——流域徑流量,mm;

Ia——地表徑流之前產(chǎn)生的初始損失,mm;

F——地表徑流之后產(chǎn)生的降雨損失,mm;

S——可產(chǎn)生的最大滯留量,即F的上限值,mm。

流域可能產(chǎn)生的最大滯留量S可通過下式計算:

(2)

式中CN——流域在降雨前的徑流特征參數(shù),無量綱,應(yīng)結(jié)合土壤濕度、土質(zhì)類型、土地利用模式以及徑流坡度等因素綜合考慮。

1.2 改進(jìn)的土壤侵蝕方程

利用改進(jìn)的土壤侵蝕方程可進(jìn)行泥沙負(fù)荷模擬計算,改進(jìn)后的土壤侵蝕方程為

sed=11.8(RsurfqpeakA)0.56KULSECULSEPULSELULSECFRG

(3)

式中sed——土壤侵蝕量;

Rsurf——地表徑流深度;

A——柵格單元面積;

qpeak——峰值流量;

KULSE、CULSE、PULSE——土壤侵蝕因子、植被覆蓋和管理因子、水土保持措施因子;

LULSE、CFRG——地形因子和粗糙斷面因子。

1.3 構(gòu)建水沙耦合模型

由式(3)可以看出,降雨徑流量即為土壤侵蝕方程的參數(shù)設(shè)定項,故土壤侵蝕方程可作為CSC降雨徑流量模型的地表徑流量模擬項,利用降雨量和泥沙量的耦合方程可構(gòu)建基于格柵的水沙耦合模型。不同的土地利用模式對流域洪水演化和泥沙演化產(chǎn)生一定的影響,可以引進(jìn)洪水演化模型和泥沙演化模型對流域內(nèi)的洪水和泥沙負(fù)荷影響變化進(jìn)行分析,因篇幅原因,本文不作過多分析和描述,具體研究分析過程可見參考文獻(xiàn)[5]。

1.4 數(shù)據(jù)資料

DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)于國際科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺下載,分辨率為1km×1km,用于研究流域的空間離散化處理,本文根據(jù)遼河流域的實際情況將其離散為若干個不同的子流域,并根據(jù)子流域特征進(jìn)行不同水文響應(yīng)單元的劃分;土壤數(shù)據(jù)包括土壤類型分布和土壤化學(xué)屬性值,根據(jù)全球土壤質(zhì)地分類圖同時考慮遼河流域的地質(zhì)邊界條件設(shè)定土壤類型分布圖[6-8]。土地利用數(shù)據(jù)由環(huán)境與生態(tài)科學(xué)研究中心提供,根據(jù)研究流域的邊界特征對土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取;氣象數(shù)據(jù)主要包括降雨量、日照時長、風(fēng)速、溫度、濕度、蒸散發(fā)量、太陽輻射等,數(shù)據(jù)來源于昌圖氣象站和開原氣象站實測數(shù)據(jù)。降雨量數(shù)據(jù)來源于研究流域內(nèi)10個降雨監(jiān)測站在2005—2015年的日降雨量實測數(shù)據(jù),較遠(yuǎn)距離的區(qū)域利用插值法進(jìn)行單元的日降雨量計算。上述介紹的所有數(shù)據(jù)均采用統(tǒng)一的投影坐標(biāo)系統(tǒng),即UTM_Zone_48N橢球投影坐標(biāo)系統(tǒng)。

2 模型運用

2.1 模型的率定及驗證

本文選擇遼河流域內(nèi)具有一定代表性的鐵嶺水文站2005—2015年的徑流量和泥沙負(fù)荷輸入量監(jiān)測資料為基準(zhǔn)參照[9],結(jié)合SCS徑流模型的基本原理建立水沙耦合模型并對模型參數(shù)進(jìn)行率定和驗證。在分析比較的基礎(chǔ)上,為提高計算模型模擬效果的可靠性,選取相對絕對誤差、相對誤差(Dv)及確定性系數(shù)(R2)進(jìn)行模型模擬結(jié)果的評價,流域水量偏差分析一般采用相對誤差(Dv)參數(shù),模型的整體模擬效果以及準(zhǔn)確性評價通常采用確定性系數(shù)(R2)指標(biāo),模型以2005—2012年為率定期,以2013—2015為驗證期。率定和驗證結(jié)果見表1~表3。

表1 水沙耦合模型主要參數(shù)的率定結(jié)果

表2 降雨徑流量模擬率定和驗證計算結(jié)果

表3 流域泥沙模擬率定和驗證計算結(jié)果

由表2模擬結(jié)果可知,相對誤差均小于12%,確定性系數(shù)大于0.71,且驗證期的各項評價指標(biāo)的值均優(yōu)于率定期,模型的計算精度滿足降雨量徑流模擬的要求;由表3水沙耦合模型的各項指標(biāo)的評價結(jié)果可知,河流泥沙輸入量絕對誤差在15%以內(nèi),且確定性系數(shù)均大于0.50,驗證期的各評價指標(biāo)值優(yōu)于率定期,基于SCS徑流模擬的水沙耦合模型表現(xiàn)出較高的精確度和可靠性,適用于徑流深度和泥沙變化量受土地利用模式影響研究。

2.2 空間模擬分析

本文利用經(jīng)過率定和驗證的水沙耦合模型對遼河流域2005—2015年的水資源和泥沙負(fù)荷量進(jìn)行時空模擬分析研究,因模擬成果較多,選取了2008年和2012年具有一定代表性參數(shù)即降雨徑流深度和土壤侵蝕模數(shù)在時空上的分布演化進(jìn)行研究。結(jié)果表明,2008年和2012年的降雨量在空間分布上呈現(xiàn)出相同的變化趨勢,即由東北向西南方向逐漸遞減,且土壤侵蝕模數(shù)在空間結(jié)構(gòu)上的變化趨勢與降雨量變化趨勢相同。其主要原因是泥沙負(fù)荷及水土流失受降雨量影響較大,在降雨量密集區(qū)域其降水徑流量較大,土壤受水力沖刷侵蝕作用較強,故土壤侵蝕模數(shù)相對較大,反之亦然;在個別子流域內(nèi),土壤侵蝕模數(shù)與降雨量變化趨勢存在一定差異,降雨較大時其土壤侵蝕模數(shù)沒有明顯增加,這可能與該區(qū)域的土地利用模式有關(guān),土壤抗水力沖刷侵蝕性能較好[10-11]。

3 不同土地利用模式下的生態(tài)水文響應(yīng)

3.1 水量響應(yīng)

本文通過對林地、草地和旱地三類土地利用方式進(jìn)行權(quán)重變更,設(shè)定了3種不同土地利用模式情景(見表4)。

表4 不同土地利用模式情景的設(shè)定結(jié)果

表4中的模式情景設(shè)定是保持其中兩個參數(shù)不變,將另一個參數(shù)增加10%,即保持林地和草地覆蓋率不變,將旱地面積增加10%可得到土地利用模式情景1,以此類推可計算其他兩種土地利用模式情景。

根據(jù)已經(jīng)率定和驗證的基于SCS徑流模擬的水沙耦合模型對上述3種不同的土地利用模式情景分別進(jìn)行徑流模擬計算,并將模擬結(jié)果與2008年的實測徑流進(jìn)行對比(見表5)。

表5 模型在3種不同土地利用模式情景下的徑流深度模擬計算結(jié)果

由表5可知,在土地利用模式情景1下的模擬徑流量為647.08mm,相對于2008年的實測值634.46mm增加了1.99%;在模式情景2下的模擬徑流量為628.31mm,相對于基準(zhǔn)年限的實測值降低了0.97%;在模式情景3下的模擬徑流量為628.62mm,相對于基準(zhǔn)年限的實測值降低了0.92%。其中將旱地面積、林地面積和草地面積分別增加10%引起的徑流深度變化分別為增加1.99%、降低0.97%和降低0.92%,林地和草地對徑流深度影響程度大致相同,可使徑流深減少,而旱地面積對徑流深度影響較大,可使徑流深增大。

3.2 泥沙負(fù)荷響應(yīng)

通過對林地、草地和旱地三類土地利用方式進(jìn)行權(quán)重變更,利用已經(jīng)率定和驗證的基于SCS徑流模擬的水沙耦合模型對3種不同的土地利用模式情景分別進(jìn)行泥沙輸入量模擬計算,并將模擬結(jié)果與2008年的實測泥沙量進(jìn)行對比(見表6)。

表6 模型在3種不同土地利用模式情景下的泥沙輸入量模擬計算結(jié)果

由表6計算結(jié)果可知,土地利用模式情景1時的土壤侵蝕模數(shù)相對于2008年的實測值增加了12.67%,旱地面積的增加使得土壤侵蝕模數(shù)變大;而在土地利用模式情景2和3作用下的土壤侵蝕模數(shù)相對于2008年的實測分別降低了15.19%和7.35%,林地和草地面積的增加可明顯降低土壤侵蝕模數(shù)。

綜上所述,土地利用模式情景可對土壤侵蝕模數(shù)產(chǎn)生明顯影響,且林地面積的增加優(yōu)勢大于草地面積的增加優(yōu)勢。

4 結(jié) 論

本文利用柵格的水沙耦合模型,結(jié)合3種不同土地利用模式情景對遼河流域的生態(tài)水文響應(yīng)進(jìn)行定量的分析研究,得出以下結(jié)論:

a.模型的降雨量徑流模擬值與實測值之間的相對誤差均小于12%,確定性系數(shù)大于0.71,河流泥沙輸入量模擬值與實測值之間的誤差在15%以內(nèi),且確定性系數(shù)均大于0.50,基于SCS徑流模擬的水沙耦合模型表現(xiàn)出較高的精確度和可靠性,適用于不同土地利用模式對降雨徑流量和泥沙輸入量的生態(tài)響應(yīng)影響研究。

b.旱地面積、林地面積和草地面積分別增加10%引起的徑流深度變化分辨為增加1.99%、降低0.97%和降低0.62%。

c.土地利用模式情景1時的土壤侵蝕模數(shù)相對于2008年的實測值增加了1.99%,而在土地利用模式情景2和3作用下的土壤侵蝕模數(shù)相對于2008年的實測分別降低了15.19%和7.35%,林地和草地面積的增加可明顯降低土壤侵蝕模數(shù)。

[1] 韓元元,吳昊.不同土地利用模式情景下貴州印江河流域生態(tài)水文響應(yīng)研究[J].水資源與水工程學(xué)報,2015(4):129-134.

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