劉 磊，鄒 進(jìn)*，陳 欣，李琳靜，王大雙

(1.昆明理工大學(xué) 電力工程學(xué)院，云南 昆明 650500；2.云南省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院，云南 昆明 650021)

近年來(lái)，隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，人類活動(dòng)不同程度地影響著水文循環(huán)和水量的空間分布，不合理的土地利用加大了水資源開發(fā)利用的難度，降低了水資源利用率。研究土地利用變化對(duì)徑流的影響成了國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題之一。土地利用/覆被的變化直接反映了人類活動(dòng)的影響程度，其對(duì)水循環(huán)過(guò)程的影響將導(dǎo)致水資源供需關(guān)系發(fā)生變化，進(jìn)而對(duì)流域的生態(tài)環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生重大影響[1]。選取合適的水文模型研究土地利用變化對(duì)徑流的影響尤為重要。在眾多的水文模型中，分布式水文模型的參數(shù)和輸出結(jié)果容易與GIS結(jié)合，可以靈活地設(shè)置土地利用變化情景，模擬不同土地利用變化情景下的水文響應(yīng)[2]。其中，SWAT模型(soil and water assessment tool, SWAT)是國(guó)內(nèi)外應(yīng)用比較多的水文模型，原因是SWAT模型能夠考慮各種管理措施及氣候變化對(duì)水資源的影響，具有廣泛的模擬預(yù)測(cè)能力；而且它具有公開的源代碼，用戶可以根據(jù)實(shí)際需要對(duì)模型提出改進(jìn)[3]。目前，SWAT模型的有效性在許多研究中得到了充分證明[4-9]，但對(duì)于一些小尺度流域，運(yùn)用模型來(lái)研究變化環(huán)境下各水文要素的響應(yīng)相對(duì)較少。云龍水庫(kù)雖然是小尺度流域，但其承擔(dān)著昆明市總供水的70%，土地利用變化引起的水量、水質(zhì)變化會(huì)對(duì)人們的生產(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響。為此，本文以云龍水庫(kù)流域?yàn)槔?，建立SAWT模型分析不同的土地利用對(duì)該地區(qū)徑流的影響，研究結(jié)果可為該地區(qū)水資源保護(hù)與管理提供參考。

1 研究區(qū)概況

云龍水庫(kù)位于昆明市祿勸縣云龍鄉(xiāng)和撒盤營(yíng)鎮(zhèn)境內(nèi)，徑流區(qū)總面積為757.6 km2，屬于金沙江水系二級(jí)支流掌鳩河中上游地區(qū)。研究區(qū)域介于東經(jīng)102°16′7″～102°35′33″，北緯25°43′34″～26°7′43″之間，地勢(shì)北高南低，流域東北部和西北分水嶺海拔高程多在2 700～3 100 m，多年平均氣溫為10.2～13.8 ℃，年平均降雨為1 007～1 200 mm。流域內(nèi)有3條主要支流：石板河、老木河、水城河，其中石板河是最大一條支流，河流總長(zhǎng)55.6 km。研究區(qū)內(nèi)有2個(gè)水文控制站點(diǎn)：雙化站和云龍站，本文選取云龍站以上流域作為研究區(qū)域，利用ArcGIS的水文分析模塊對(duì)數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取了研究區(qū)的流域邊界。研究區(qū)位置示意如圖1所示。

圖1 研究區(qū)位置示意圖Fig.1 Location of the study area

2 模型數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與構(gòu)建

2.1 SWAT模型輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備

2.1.1數(shù)字高程模型

通過(guò)BIGEMAP地圖下載器下載分辨率為4.3 m的柵格圖，用ArcGIS加載下載柵格數(shù)據(jù)，投影后掩膜裁剪得到的研究區(qū)的DEM圖，如圖2所示。

圖2 研究區(qū)DEM圖Fig.2 DEM diagram of the study area

2.1.2土地利用數(shù)據(jù)

土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)技術(shù)中心提供的2000、2010和2020年的土地利用柵格圖，柵格分辨率為25 m。以2010年的土地利用圖構(gòu)建模型，進(jìn)行投影、裁剪和重分類等操作，建立相應(yīng)的土地利用索引表(格式為dbf)，得到模型對(duì)應(yīng)的土地利用編碼和面積，見表1。

表1 SWAT模型對(duì)應(yīng)的土地利用編碼及各土地利用面積Tab.1 Land use codes and land use areas of SWAT model

2.1.3土壤類型數(shù)據(jù)

本文采用的數(shù)據(jù)來(lái)源于寒旱區(qū)科學(xué)大數(shù)據(jù)中心(http://westdc.westgis.ac.cn)基于世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(HWSD)的中國(guó)土壤數(shù)據(jù)集(v1.1)。本文研究土地利用變化對(duì)徑流的影響，只構(gòu)建土壤物理屬性數(shù)據(jù)庫(kù)，不用考慮化學(xué)屬性。土壤數(shù)據(jù)庫(kù)的大多數(shù)參數(shù)都可以在HWSD文檔中查到，其他參數(shù)如土壤層有效持水量、土壤濕密度、飽和水力傳導(dǎo)系數(shù)由 SPAW 軟件計(jì)算可得；土壤侵蝕因子k可由通用方程計(jì)算獲取；土壤水文學(xué)分組可以根據(jù)土壤的滲透性分為4類水文單元；其他難以獲取的參數(shù)均采用模型默認(rèn)值。研究區(qū)土壤類型圖如圖3所示。

圖3 土壤類型圖Fig.3 Soil type map

2.1.4氣象數(shù)據(jù)

SWAT模型所需的氣象數(shù)據(jù)由實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和天氣發(fā)生器推算數(shù)據(jù)構(gòu)成，氣象參數(shù)約160個(gè)，其中，溫度、降雨量、風(fēng)速、太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度為模型所必須的氣象參數(shù)。研究區(qū)降雨數(shù)據(jù)采用云龍站和雙化站2008—2018年的逐日降雨資料，太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度等部分?jǐn)?shù)據(jù)缺乏實(shí)測(cè)資料，采用寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的中國(guó)氣同化驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集(CMADSV1.2)補(bǔ)充。根據(jù)孟現(xiàn)勇[10-11]、張利敏[12]等研究，該數(shù)據(jù)集在我國(guó)適用性較好。

2.2 SWAT模型構(gòu)建及參數(shù)率定與驗(yàn)證

模型所需的數(shù)據(jù)輸入后即可運(yùn)行模型。模型在進(jìn)行子流域劃分時(shí)，根據(jù)不同的土地利用、土壤類型和坡度類型將每一個(gè)子流域劃分為多個(gè)水文響應(yīng)單元(hydrologic response units,HRUs)。將土地利用面積、土壤面積、坡度的閾值設(shè)置為5%、5%和10%，共得到21個(gè)子流域，246個(gè)水文響應(yīng)單元。

云龍水庫(kù)2008—2018年的實(shí)測(cè)月徑流資料中，以2008—2009年為預(yù)熱期，2010—2014年為率定期，2015—2018年為驗(yàn)證期，對(duì)模型的結(jié)果進(jìn)行率定和驗(yàn)證。

采用SWAT-CUP軟件中的SUFI-2方法進(jìn)行模型參數(shù)的率定，它可以考慮引起參數(shù)不確定性的所有因素[13]。本文選取13個(gè)敏感性較強(qiáng)的參數(shù)[14]，進(jìn)行400次迭代，最終迭代186次得到最佳參數(shù)值。

2.3 模型結(jié)果評(píng)價(jià)

本文主要選取確定性系數(shù)R2和納什系數(shù)(Ens)[15]這2個(gè)參數(shù)來(lái)進(jìn)行模擬適應(yīng)性評(píng)價(jià)。

(1)

(2)

確定性系數(shù)R2反映了模擬值與實(shí)測(cè)值的吻合程度，納什系數(shù)Ens用來(lái)評(píng)價(jià)模擬過(guò)程和觀測(cè)過(guò)程的擬合程度，兩者的值越接近于1，模擬結(jié)果越好。模型最終得到率定期R2=0.80，Ens=0.75，驗(yàn)證期R2=0.82，Ens=0.88，模擬結(jié)果達(dá)到較好的標(biāo)準(zhǔn)。率定期與驗(yàn)證期的模擬結(jié)果如圖4所示。

圖4 云龍水庫(kù)月均流量實(shí)測(cè)值與模擬值比較Fig.4 Comparison of measured and simulated monthly average flow values in Yunlong Reservoir

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化分析

根據(jù)研究區(qū)邊界對(duì)研究區(qū)2000年、2010年和2020年三期土地利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪、重分類等操作后得到研究區(qū)土地利用矢量圖(圖5)，之后進(jìn)行融合、相交等操作，并結(jié)合Excel分析土地利用變化趨勢(shì)。研究區(qū)不同時(shí)期的土地利用變化情況見表2，土地利用轉(zhuǎn)移矩陣見表3。

圖5 研究區(qū)三期土地利用圖Fig.5 Land use map of three periods in the study area

表2 不同時(shí)期土地利用變化情況Tab.2 Land use change in different periods

表3 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Tab.3 Land use transfer matrix

由表2可以看出：2000年、2010年和2020年，云龍水庫(kù)流域的土地利用類型主要是林地，面積平均占比為58.23%；其次是耕地和草地，面積平均占比分別為24.75%、13.91%；水域面積的平均占比為2.78%；城鄉(xiāng)用地面積占比最小。

由表3可以看出：增加的城鄉(xiāng)用地主要源于耕地和草地的轉(zhuǎn)變，分別轉(zhuǎn)變了5.06 km2和0.24 km2；減少的耕地主要轉(zhuǎn)化成了林地、草地和城鄉(xiāng)用地，轉(zhuǎn)化面積分別為11.43 km2和14.59 km2和5.06 km2；轉(zhuǎn)化的水域面積較小；增加的草地面積主要來(lái)源于耕地和林地轉(zhuǎn)變，分別轉(zhuǎn)變了14.95 km2和29.02 km2。

3.2 土地利用情景設(shè)置

研究設(shè)立了2種土地利用情景模式對(duì)云龍水庫(kù)流域徑流的影響。

1)已有土地利用變化情景(L1、L2、L3)

在已經(jīng)率定的模型基礎(chǔ)上，加載2000、2010、2020年的土地利用柵格數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)參數(shù)不變，研究2000年(L1)、2010年(L2)、2020年(L3)不同時(shí)期土地利用變化對(duì)徑流的影響。

2)極端土地利用變化情景(S1、S2、S3)

研究區(qū)林地、耕地和草地的面積之和占總面積的96%以上，另外，云龍水庫(kù)周邊為水資源保護(hù)區(qū)，設(shè)立極端土地利用情景具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。在2010年土地利用柵格數(shù)據(jù)背景下:S1,保持水域和城鄉(xiāng)用地面積不變，把林地和耕地轉(zhuǎn)化為草地；S2，保持水域和城鄉(xiāng)用地面積不變，把草地和耕地轉(zhuǎn)化為林地；S3，保持水域和城鄉(xiāng)用地面積不變，把草地和林地轉(zhuǎn)化為耕地。

3.3 不同土地變化情景下的徑流模擬

加載設(shè)立的6種土地利用圖，保持土壤、天氣數(shù)據(jù)和其他參數(shù)不變，運(yùn)行模型，得到不同情景下的年平均徑流量，見表4。由表4可知：①以2000年(L1)為基準(zhǔn)年，L3年平均徑流量增加了0.03%，增加幅度不大。其原因一方面是草地和城鄉(xiāng)用地面積的增加，林地與耕地面積在減少，兩種情況引起的徑流增減相互補(bǔ)償；另一方面是云龍水庫(kù)流域植被覆蓋程度高，變化的土地面積占有量小，導(dǎo)致徑流變化不明顯。②在極端土地利用情景下，年平均徑流量S3>S1>S2；以2000年(L1)為基準(zhǔn)年，S1、S2、S3的年平均徑流量分別變化了-0.96%、-5.83%、5.98%，表明耕地有增加徑流的作用，林地和草地有減少?gòu)搅鞯淖饔茫伊值販p少?gòu)搅鞯男Ч黠@。

表4 不同情景下的年平均徑流量及變化率Tab.4 Average annual runoff and rate of change under different scenarios

圖6為三個(gè)時(shí)期(L1、L2、L3)月均徑流變化情況。由圖6可知：三期土地利用情景下的月均徑流變化基本一致，6—10月的月均徑流約占全年的66%，占比較大；11—5月的月均徑流占比較小。三期的徑流在同一月份無(wú)明顯變化。

圖6 三期土地利用月均徑流模擬結(jié)果Fig.6 Simulation results of monthly runoff of land use in three periods

表5為不同土地利用情景下主要水文要素響應(yīng)。由表5可知：在L1、L2和L3土地利用情景下，近20 a來(lái)各水文要素沒有太大變化，表明研究區(qū)水量保持相對(duì)穩(wěn)定；與現(xiàn)狀年L3的水文要素相比，S1、S2和S3的蒸發(fā)變化不大。對(duì)于土壤水滲透量，S2時(shí)增加了13.8%，S1和 S3時(shí)分別減少了18.2%和36.7%；對(duì)于地表徑流，S2時(shí)減少了42.4%，S1和S3時(shí)分別增加了22.6%和139.2%；對(duì)于地下徑流，S2時(shí)增加了14.2%，S1和S3時(shí)分別減少了18.3%和37.9%；對(duì)于產(chǎn)水量，S1和S2時(shí)分別減少了6%和1.1%，S3時(shí)增加了9.9%。

表5 不同土地利用情景下主要水文要素的響應(yīng) 單位：mm

由此可見，草地和耕地全部轉(zhuǎn)化為林地時(shí)，土壤水滲透量增加，地表徑流顯著減少，地下徑流增加，產(chǎn)水量減少；林地和耕地全部轉(zhuǎn)化為草地時(shí)，由于現(xiàn)狀林地面積占比較大，退化后導(dǎo)致土壤水滲透量減小，地表徑流增大，產(chǎn)水量減少；草地和林地轉(zhuǎn)變?yōu)楦貢r(shí)，土壤水滲透量最小，地表徑流最大，產(chǎn)水量最多，水土流失最為嚴(yán)重。從總體來(lái)看，在土地利用變化時(shí)，各水文要素變化最顯著的是地表徑流，其次是土壤水滲透量和地下徑流，蒸發(fā)的變化最小。

4 結(jié)論

1)建立了云龍水庫(kù)流域月徑流模擬模型，模型的率定期和驗(yàn)證期的確定性系數(shù)R2和納什系數(shù)Ens都高于0.75，說(shuō)明SWAT模型在云龍水庫(kù)流域具有較好的適應(yīng)性。模型構(gòu)建時(shí)，天氣數(shù)據(jù)采用了中國(guó)大氣同化驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集(CMADSV1.2)，說(shuō)明該數(shù)據(jù)產(chǎn)品在缺資料地區(qū)的可行性，可為其他缺資料小尺度流域徑流模擬提供參考，此結(jié)論與田揚(yáng)等[16]，張春輝等[17]的研究結(jié)論一致。

2)在2000—2020年期間，云龍水庫(kù)流域耕地和林地面積分別減少6.85 km2和3.02 km2；草地和城鄉(xiāng)用地面積分別增加4.60 km2和5.26 km2，城鄉(xiāng)用地面積增加最為明顯；水域面積變化不大。

3)2020年較2000年年均徑流增加了0.03%，變化不大，月徑流以及各水文要素?zé)o明顯變化，說(shuō)明云龍水庫(kù)流域總水量趨于穩(wěn)定。極端土地利用情景模式下的年平均徑流量S3>S1>S2，表明耕地有增加徑流的作用，林地和草地有減少?gòu)搅鞯淖饔?，而且林地減少?gòu)搅鞯男Ч黠@。

4)各水文要素變化最顯著的是地表徑流，其次是土壤水滲透量和地下徑流，蒸發(fā)的變化最小。林地能增加滲漏，減少地表徑流，具有蓄水保水的作用。把林地轉(zhuǎn)化為草地和耕地時(shí)都會(huì)增大地表徑流，造成水分流失，且耕地造成的水分流失更嚴(yán)重。加強(qiáng)流域的水源保護(hù)至關(guān)重要，應(yīng)合理優(yōu)化土地利用，減少水土流失。

在模型構(gòu)建時(shí)，因水庫(kù)建設(shè)、取用水等人為因素導(dǎo)致的模型不確定性沒有進(jìn)行詳細(xì)分析，且輸入數(shù)據(jù)的精度對(duì)徑流模擬結(jié)果會(huì)造成一定的影響，這些不足在后續(xù)的研究中應(yīng)當(dāng)加以考慮；庫(kù)區(qū)一級(jí)水源保護(hù)區(qū)內(nèi)實(shí)行移民搬遷，原有的城鎮(zhèn)用地和農(nóng)業(yè)用地會(huì)朝著草地和林地轉(zhuǎn)換，單一的假設(shè)情景法存在主觀性和經(jīng)驗(yàn)性，在今后的研究中應(yīng)該考慮未來(lái)的氣候和土地利用變化對(duì)徑流的影響。