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(1.長江水利委員會水文局 水文情報預(yù)測中心, 武漢 430010; 2.長江水利委員會水文局 長江口水文水資源勘測局,上海 200136; 3.河海大學(xué) 水文水資源學(xué)院,南京 210098)
土地覆被/土地利用作為水循環(huán)過程中重要的下墊面條件之一,對于全球和區(qū)域的水資源保護(hù)與生態(tài)可持續(xù)發(fā)展十分關(guān)鍵。土地利用變化不僅改變了自然景觀面貌,而且影響景觀中的物質(zhì)循環(huán)和能量分配,在客觀記錄地球表面特征空間格局活動的同時,也深刻地影響著水文循環(huán)的各個環(huán)節(jié)[1]。
近年來,國內(nèi)外學(xué)者在土地利用變化下的水文響應(yīng)方面開展了大量研究工作,并得出了一些結(jié)論:森林植被的蒸散發(fā)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于低矮植被[2],甚至接近水面蒸發(fā)[3];森林植被減少或者森林砍伐都會導(dǎo)致蒸散發(fā)量的明顯減少[4-6]。然而,一些研究卻表明盡管流域內(nèi)土地利用發(fā)生較為劇烈的變化,但是在流域上并沒有明顯地檢測到這些土地利用變化引起的水文要素變化[7-10]。因此,有必要進(jìn)一步開展土地利用變化引起的水文要素變化的可檢測性問題研究。本文以SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型為研究工具,采用情景分析方法,結(jié)合土地利用空間轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化圖,來討論土地利用變化引起的水文要素變化的可檢測性問題。
涪江發(fā)源于四川省松潘縣境內(nèi)岷山雪寶頂北麓,是嘉陵江右岸最大支流。本文研究區(qū)在涪江中上游地區(qū)(圖1),介于平武縣和綿陽市區(qū)之間,平武為上游控制斷面,涪江橋為流域出口控制斷面,流域面積7 570.7 km2,由于流域出口在涪江橋水文站,故稱之為涪江橋流域。
圖1 涪江橋流域地理位置Fig.1 Location of Fujiangqiao catchment
由圖1知,流域緯度范圍在31°29′N—32°33′N之間,經(jīng)度范圍在103°42′E—105°00′E之間。流域平均海拔1 683 m,西北部為高山地區(qū),最大海拔達(dá)4 753 m,東南是四川盆地,最低海拔為452 m。
涪江橋流域?qū)賮啛釒駶櫺约撅L(fēng)氣候區(qū),多年平武縣平均氣溫為14.8 ℃,綿陽市區(qū)為 16.5 ℃,多年平均降雨為822 mm。
本文利用的數(shù)據(jù)包括水文氣象、土地利用、土壤和數(shù)字高程數(shù)據(jù)等。
氣象數(shù)據(jù)為“中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)”(http:∥cdc.cma.gov.cn )提供的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集,采用的數(shù)據(jù)集要素包括:日最高氣溫、日最低氣溫、平均風(fēng)速。涪江橋流域內(nèi)共有2個氣象站點,分別為平武站和綿陽站(見圖1)。
水文數(shù)據(jù)為日降雨和日流量數(shù)據(jù),來自于水文年鑒《長江流域水文資料第9冊嘉陵江區(qū)》。收集了研究區(qū)及附近25個雨量站的日降雨數(shù)據(jù)和4個水文站(平武、甘溪、麥地灣和涪江橋,圖1)的日流量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)時段為1980—1987年。
本文采用的土地利用數(shù)據(jù)是由中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心( http:∥www.resdc.cn )提供的中國1∶100 000土地利用土地利用/覆被現(xiàn)狀圖,共3期,分別為1985年、1995年和2000年土地利用土地利用/覆被現(xiàn)狀圖,如圖2所示。
圖2 涪江橋流域土地利用空間分布Fig.2 Land use patterns of Fujiangqiao catchment
數(shù)字高程模型(DEM)資料來源于SRTM[11],全稱是Shuttle Radar Topography Mission。SRTM3數(shù)據(jù)覆蓋全球,空間分辨率為3″(約90 m),平面基準(zhǔn)為WGS84。
土壤數(shù)據(jù)為中國科學(xué)院南京土壤研究所編制的《中國1∶100萬數(shù)字化土壤屬性圖》[12],數(shù)據(jù)格式為柵格格式。該數(shù)據(jù)包括砂粒含量、粉粒含量、黏粒含量、重度、有機(jī)質(zhì)含量以及孔隙度等土壤屬性。
本文采用SWAT模型模擬流域的水文過程。SWAT模型由Jeff Arnold博士為美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所(USDA-ARS)開發(fā)的流域尺度的水文模型。多年來,該模型在美國、歐洲、中國、印度、伊朗以及韓國等地區(qū)得到了廣泛應(yīng)用[13]。大量學(xué)者將該模型應(yīng)用于氣候變化和土地利用變化的水文響應(yīng)研究中[14-16],并取得了很好的效果。SWAT模型由3個部分組成:子流域水文循環(huán)過程、河道徑流演算、水庫水量平衡過程。模型結(jié)構(gòu)及基本原理可參考文獻(xiàn)[17]。
分別采用1985年和1995年2個時期土地利用數(shù)據(jù),保持其他水文模型參數(shù)不變,進(jìn)行水文過程模擬。為了消除氣候變化對水文過程的影響,模擬期間均采用了1980—1987年的水文氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)。2種情景下水文要素的差值被認(rèn)為是由土地利用變化引起的。將土地利用變化引起的水文要素變化量與土地利用轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化圖相結(jié)合,來討論土地利用引起的水文要素變化的可檢測性問題。
涪江橋流域土地利用面積為7 570.7 km2,以耕地、林地和草地為主,3類土地利用占流域總面積的99%以上。其中,林地面積最大,約占流域面積的55%~64%;其次為耕地,約占流域面積的20%~21%;草地面積約占流域面積的14%~24%。
涪江流域土地利用面積變化情況見表1。1985—1995年間,林地大面積減少,減少面積為620.4 km2;草地面積大幅度增加了682.6 km2;耕地面積略有減少;其他土地利用面積有所增加,但數(shù)量不大。從變化幅度上看,草地、水域和城鎮(zhèn)面積增幅較大,其中草地面積增幅高達(dá)61.0%。水域和城鎮(zhèn)的面積變化不大,但變化幅度很大,主要由于其面積基數(shù)小。1995—2000年間,草地面積減少最多,達(dá)394.9 km2,減小幅度為21.9%;林地面積增加速度最快,增加了7.6%,增加面積為320.7 km2。1985—2000年間,耕地、水域面積基本維持不變,林地、草地轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化劇烈。最終林地面積減少了299.7 km2,草地面積增加了287.7 km2。期間城鎮(zhèn)面積持續(xù)擴(kuò)張,并主要發(fā)生在1995—2000年間。
表1 涪江橋流域土地利用面積變化情況Table 1 Change of land use area in Fujiangqiao catchment
采用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣來描述和衡量土地利用類型之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,其優(yōu)點在于能夠全面具體地刻畫區(qū)域土地利用變化的結(jié)構(gòu)特征以及各土地類型變化的方向。該方法來源于系統(tǒng)分析中對系統(tǒng)狀態(tài)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移的定量描述,為國內(nèi)外學(xué)者所常用[18]。涪江橋流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣見表2—表4。
表2 1985—1995年涪江橋流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Table 2 Conversion matrix among land use types from 1985 to 1995 in Fujiangqiao catchment km2
表3 1995—2000 年涪江橋流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Table 3 Conversion matrix among land use types from 1995 to 2000 in Fujiangqiao catchment km2
表4 1985—2000年涪江橋流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Table 4 Conversion matrix among land use types from 1985 to 2000 in Fujiangqiao catchment km2
由表2—表4可以看出,各年代土地利用類型間的主要轉(zhuǎn)換關(guān)系為耕地、林地、草地間的相互轉(zhuǎn)化(1985—1995年,累計轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出1 753.4 km2;1995—2000年,累計轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出1 853.4 km2; 1985—2000年, 累計轉(zhuǎn)入、轉(zhuǎn)出612.8 km2。
以1985—1995年為例,期間有412.6 km2耕地轉(zhuǎn)化為其他土地利用類型,主要轉(zhuǎn)化為林地和草地,面積分別為244.4 km2和165.2 km2;有1 082.1 km2林地轉(zhuǎn)化為其他土地利用類型,主要轉(zhuǎn)化為耕地和草地,轉(zhuǎn)化面積為306.0 km2和776.1 km2;有258.7 km2草地轉(zhuǎn)化為其他土地利用類型,主要轉(zhuǎn)化為林地,轉(zhuǎn)化面積為217.3 km2。
此外,1985—2000年間城鎮(zhèn)面積不斷增長,其增加面積主要由耕地改造而來。城鎮(zhèn)用地土地利用化程度最高,且最為穩(wěn)定,不易轉(zhuǎn)化為其他類型的土地利用。
流域內(nèi)土地利用變化是一個動態(tài)過程,在某種土地利用大面積轉(zhuǎn)化為其他土地利用類型的同時(轉(zhuǎn)出),也伴隨著其他土地利用類型轉(zhuǎn)化為該種土地利用(轉(zhuǎn)入)。這使得最終發(fā)生變化的土地利用數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于實際發(fā)生變化的土地利用數(shù)量,如1985—1995年耕地類型為例,研究時段始末,耕地面積減少65.2 km2,占流域面積的4.1%,而耕地實際變化過程并非如此簡單,期間有412.6 km2的耕地轉(zhuǎn)化為其他類型土地利用,有374.4 km2其他類型土地利用轉(zhuǎn)化為耕地,耕地相關(guān)的土地利用面積為787.0 km2(轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出之和),變化面積占流域面積的10.4%。這種轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出的動態(tài)過程容易使人們忽略土地利用的真實變化,也勢必會對分析土地利用變化下的流域水文響應(yīng)產(chǎn)生影響。
采用相對誤差(RE)和納什效率系數(shù)(NSE)分別對模擬與實測過程的水量和擬合程度進(jìn)行控制。研究區(qū)降雨徑流系列數(shù)據(jù)為1980—1987年日值數(shù)據(jù)。以1980年作為模型預(yù)熱期,初始化模型各狀態(tài),1981—1985年作為模型率定期,1986—1987年作為模型驗證期。采用人工試錯法,分別率定SWAT模型參數(shù)。率定與驗證結(jié)果見表5。由表5可知,相對誤差在±5%左右,月納什效率系數(shù)>0.9,日效率系數(shù)>0.85,該模型可用于土地利用變化下的水文響應(yīng)及其可檢測性研究。
涪江橋流域各控制站點月流量過程如圖3所示,涪江橋流域各控制站點日流量過程如圖4所示。由圖3和圖4可見,實測流量和模擬流量很接近。
表5 涪江橋流域各控制站點SWAT模型率定與驗證結(jié)果Table 5 Calibration and validation results of SWAT model for control stations in Fujiangqiao catchment
注:由于平武以上流域存在積雪融水,因此并未參與模擬計算,而是以該站實測流量數(shù)據(jù)作為直接徑流,接入模型
圖3 涪江橋流域各控制站點月流量過程Fig.3 Monthly hydrographs at control stations of Fujiangqiao catchment for calibration and validation periods
圖4 涪江橋流域各控制站點日流量過程Fig.4 Daily hydrographs at control stations of Fujiangqiao catchment for calibration and validation periods
涪江橋各子流域不同土地利用情景下水文要素統(tǒng)計見表6。根據(jù)表6,略加計算,1995年的水文要素相對于1985年的變化幅度均在1%以內(nèi)。
在各產(chǎn)匯流分區(qū)和全流域水平,均不能明顯地檢測到兩土地利用情景下模擬所得水文要素的差別。通常,表6中所示的水文要素變化的量級,我們會認(rèn)為其在模型和數(shù)據(jù)的不確定性之內(nèi),可以忽略不計。1985—1995年間,流域內(nèi)23.4%面積上的土地利用發(fā)生了變化,但這些變化只引起了1%以內(nèi)的水文要素變化。因此有必要進(jìn)一步探究產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因所在。
表6 涪江橋各子流域不同土地利用情景下水文要素統(tǒng)計Table 6 Hydrological regimes in subcatchments under different land use scenarios
以蒸散發(fā)為例,將蒸散發(fā)變化量反映在土地利用轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化圖中(圖5),以便更深入地了解土地利用變化與流域水文要素變化的關(guān)系。
圖5 1985—1995年涪江橋流域各子流域土地利用和蒸散發(fā)量變化Fig.5 Changes of land use and evapotranspiration in subcatchments from 1985 to 1995
由圖5可知,流域范圍內(nèi)蒸散發(fā)量的變化范圍在-15.4~17.6 mm之間,占流域平均蒸散發(fā)量的-3.9%~4.4%。蒸散發(fā)量的變化與土地利用變化空間分布一致。該圖基本反映出了不同土地利用的水文效應(yīng)差異,即林地蒸散發(fā)量的能力大于草地,草地蒸散發(fā)量的能力大于耕地。但圖5中同樣反映出一些問題,即劇烈的土地利用變化并沒有引起水文要素的響應(yīng),如子流域4和26等。
表7列出了土地利用變化最劇烈的5個子流域的蒸散發(fā)量變化情況。
表7 1985—1995年土地利用變化最劇烈的子流域Table 7 Subcatchments with the most dramatic land use change from 1985 to 1995
注:正值為增加,負(fù)值為減少
由表7可知,區(qū)內(nèi)主要土地利用變化為林地向草地的轉(zhuǎn)化,夾雜著一些林地向耕地、耕地向草地的變化??傮w上看,林地面積的減少(不管是轉(zhuǎn)化為耕地還是草地),使得流域的多年平均蒸散發(fā)量減少,以子流域11,13,15最為明顯。盡管子流域4中有大部分林地減少,但其蒸散發(fā)量的變化不明顯。這主要是由于該子流域內(nèi)伴隨著部分耕地面積轉(zhuǎn)化為草地。耕地蒸散發(fā)的能力在多年平均水平小于草地,耕地轉(zhuǎn)化為草地的變化使得子流域蒸散發(fā)增加,而林地轉(zhuǎn)化為草地使得子流域蒸散發(fā)量減小,2種效應(yīng)疊加在一起,子流域整體的蒸散發(fā)量變化就不明顯了。至于子流域26,大面積的林地轉(zhuǎn)為蒸散發(fā)能力較小的耕地和草地,卻只引起了微小的蒸散發(fā)量變化,可能是由于不同土地利用在豐枯年的水文效應(yīng)差異和土壤特性差異引起的[19]。
表8給出了蒸散發(fā)量變化最劇烈的5個子流域的土地利用變化情況。
表8 1985—1995年蒸散發(fā)量變化最劇烈的子流域
由表7和表8可見,相同的子流域只有子流域11,說明水文要素變化最劇烈的子流域并非一定是土地利用變化最劇烈的子流域。值得注意的是子流域39,盡管林地面積減少,但蒸散發(fā)量增加,并且十分顯著,其原因可能是林地減少轉(zhuǎn)化為草地,耕地減少轉(zhuǎn)化為林地,林地和耕地之間蒸散發(fā)的差異要大于林地和草地之間的差異,從而使得總體蒸散發(fā)量增加。
由上面分析可知劇烈的土地利用變化并沒有引起顯著的蒸散發(fā)量變化。導(dǎo)致該現(xiàn)象的原因主要有以下3個方面:
(1)不同土地利用的水文效應(yīng)相似性。當(dāng)子流域內(nèi)土地利用變化主要是兩種具有相似水文效應(yīng)的土地利用間的相互轉(zhuǎn)化時,這些變化并沒有對水文過程產(chǎn)生太大影響。如草地和耕地的轉(zhuǎn)化。張濤[19]從多年平均尺度和水文響應(yīng)單元(HRU)尺度分析得出兩種土地利用水文效應(yīng)在某些情況下差別不大。
(2)不同土地利用類型的水文效應(yīng)差異性。在同一子流域內(nèi),發(fā)生具有相反水文效應(yīng)的土地利用變化。如在子流域39,林地減少為草地,會使得子流域的蒸發(fā)量減少,而耕地向草地的轉(zhuǎn)變又會使得子流域的蒸散發(fā)量增加,兩種效應(yīng)相互中和,增加了水文要素變化的可檢測性難度。
(3)統(tǒng)計中和效應(yīng)和均化效應(yīng)。統(tǒng)計中和效應(yīng)和均化效應(yīng)是統(tǒng)計水文要素變化時的尺度問題。通常,統(tǒng)計水文要素變化時是以全流域或者控制站以上控制面積為統(tǒng)計單位。這里我們將控制站的控制面積稱作產(chǎn)匯流分區(qū),如前文中所提及的甘溪、麥地灣和涪江橋,這些產(chǎn)匯流分區(qū)由多個子流域構(gòu)成。當(dāng)流域或產(chǎn)匯流分區(qū)內(nèi)統(tǒng)計的水文要素正向變化和負(fù)向變化同時存在時,所得到的水文要素的統(tǒng)計結(jié)果將會因為統(tǒng)計中和效應(yīng)而減少。在進(jìn)行水文要素變化統(tǒng)計計算時,當(dāng)產(chǎn)匯流分區(qū)內(nèi)存在多個未變化子流域或變化量很小的子流域時,分區(qū)的水文要素統(tǒng)計結(jié)果會被平均化,從而影響水文要素變化的檢測。
上述各種效應(yīng)組合到一起,最終導(dǎo)致土地利用變化引起的水文要素變化難以檢測。解決這一問題的可行途徑之一是根據(jù)土地利用動態(tài)變化過程來研究其水文響應(yīng)。
為了明確水文響應(yīng)動態(tài)變化,本節(jié)提出水文動態(tài)響應(yīng)度指標(biāo)來評判土地利用引起的水文要素變化的相對劇烈程度。
前面分析了影響水文響應(yīng)可檢測性的的3個因素。其中第1和第2個因素是土地利用的固有屬性,發(fā)生在子流域內(nèi)部,是客觀存在的,不能改變,只能通過不斷減小子流域面積(如SWAT 模型)或網(wǎng)格大小(如VIC 模型)來減弱這2種因素的影響。最理想的程度就是每個子流域面積或網(wǎng)格大小與土地利用數(shù)據(jù)分辨率的大小相同,這樣就不存在子流域或網(wǎng)格內(nèi)的相互中和。然而,由于水文模型自身限制,這種分辨率通常不易實現(xiàn)。統(tǒng)計均化效應(yīng)是統(tǒng)計單元內(nèi)水文響應(yīng)動態(tài)變化的一部分,不能被消除。因此本文嘗試消除統(tǒng)計中和效應(yīng)對水文可檢測性的影響。
本文定義水文動態(tài)響應(yīng)度為
(1)
式中:D為水文動態(tài)響應(yīng)度,表征水文響應(yīng)變化的相對劇烈程度,D=0時,統(tǒng)計單元內(nèi)(相當(dāng)于前文提到的產(chǎn)匯流分區(qū))水文要素如降雨量、蒸散發(fā)量、徑流深等,無變化,D值越大,水文水文要素變化程度越劇烈;Δi為統(tǒng)計單元中第i個計算單元內(nèi)(相當(dāng)于前文提到的子流域)某水文要素變化量;Si為第i個計算單元的面積(km2);S為統(tǒng)計單元面積,即所有子流域面積之和(km2)。
式(1)中將水文要素變化量通過絕對值處理后,消除了統(tǒng)計單元內(nèi)的中和效應(yīng),能更好地反映統(tǒng)計單元間水文響應(yīng)的劇烈程度。
應(yīng)用式(1)計算所得甘溪、麥地灣以及涪江橋產(chǎn)匯流分區(qū)蒸散發(fā)的水文動態(tài)響應(yīng)度分別為2.48,4.04,4.84。由此可知各產(chǎn)匯流分區(qū)中,涪江橋產(chǎn)匯流分區(qū)內(nèi)蒸散發(fā)變化劇烈程度最大,其次是麥地灣,甘溪最小。該指標(biāo)可以在一定程度上幫助研究者了解研究區(qū)特定水文要素變化的相對劇烈程度。
本文以SWAT模型為工具,采用情景分析方法,結(jié)合土地利用轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化圖,分析土地利用變化引起的水文要素變化的可檢測性問題。得到以下結(jié)論:
(1)通過涪江橋流域3個水文控制站的徑流數(shù)據(jù)對SWAT模型進(jìn)行率定與驗證,結(jié)果表明該模型模擬結(jié)果較好,可用于土地利用變化下的水文響應(yīng)及其可檢測性研究。
(2)2個時期土地利用情景下的水文模擬結(jié)果表明涪江橋流域發(fā)生較為劇烈的土地利用變化,但并未檢測到足夠顯著的水文要素變化。
(3)通過將1985年和1995年2個時期土地利用情景的SWAT模型模擬結(jié)果與土地利用空間轉(zhuǎn)化圖進(jìn)行耦合研究,將影響可檢測性的原因歸納為:①不同土地利用類型水文效應(yīng)的相似性;②不同土地利用類型水文效應(yīng)差異性;③統(tǒng)計中和效應(yīng)和統(tǒng)計均化效應(yīng)。
(4)為消除統(tǒng)計中和效應(yīng),提出了水文動態(tài)響應(yīng)度指標(biāo)評價水文要素變化的相對劇烈程度,該指標(biāo)可以在一定程度上幫助研究者了解研究區(qū)特定水文要素變化的相對劇烈程度。