楊思敏，權(quán) 全，徐家隆，張飛躍，劉鐵軍

(1.西安理工大學(xué)，陜西 西安 710048；2.陜西省水土保持勘測規(guī)劃研究所，陜西 西安 710048；3.水利部 牧區(qū)水利科學(xué)研究所，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010020)

延河發(fā)源于靖邊縣天賜灣鄉(xiāng)周山，全長286.9 km，是黃河的一級支流[1]。延河流域總面積7 683 km2，位于36°27′～37°58′N、108°41′～110°29′E，屬黃土丘陵溝壑區(qū)。作為我國西北干旱區(qū)實(shí)施水土保持的典型實(shí)驗(yàn)區(qū)，延河流域從2016年初就啟動了延河綜合治理工程，先后實(shí)施了河道疏浚、退耕還林還草等工程。這些工程的實(shí)施改變了當(dāng)?shù)氐耐恋乩脿顩r，并對水源涵養(yǎng)等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能產(chǎn)生了重要影響[2]。水源涵養(yǎng)是在一定時空范圍內(nèi)，通過林冠層、枯落物層和土壤層、湖泊水體等對降水進(jìn)行截留、下滲和儲存等，將水分充分保持在生態(tài)系統(tǒng)中的過程和能力[3]，不僅能滿足生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部對水源的需求，并且可以向系統(tǒng)外部及中下游地區(qū)提供水資源[4]。水源涵養(yǎng)功能與氣候變化和人類活動具有較高的相關(guān)性。全面分析延河流域水資源涵養(yǎng)功能的變化趨勢和空間分布特征，對該地區(qū)乃至西北干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境治理具有重要意義。本研究以延河流域?yàn)槔诜治?990—2020年土地利用變化情況的基礎(chǔ)上，采用可變下滲容量模型方法，模擬流域降雨、蒸散發(fā)和徑流數(shù)據(jù)，從而進(jìn)一步定量評價1999—2019年生態(tài)建設(shè)對水源涵養(yǎng)功能的影響。

1 研究區(qū)概況

延河流域?qū)贉貛Т箨懶园敫珊导撅L(fēng)氣候區(qū)，春季干旱多風(fēng)、氣溫多變，夏季溫?zé)岫嚓囉?，秋季溫涼多雨、氣溫下降迅速，冬季寒冷干燥、降水稀少；年均降水?14 mm，降水主要集中在6—9月，降水量由西北向東南遞增[5]，年均氣溫9.3 ℃，年均實(shí)際蒸散發(fā)量472.92 mm[6]。流域地勢西北高、東南低，上游為峁梁丘陵溝壑區(qū)，梁多而峁小，河床比降大，植被稀少，侵蝕強(qiáng)烈；中游為峁?fàn)钋鹆隃羡謪^(qū)，梁窄峁小，河谷寬闊，階地發(fā)育，侵蝕不如上游嚴(yán)重；下游為破碎塬區(qū)，塬面窄小，沖溝發(fā)育，水土流失不如中上游嚴(yán)重。脆弱的自然條件和長期坡地耕種導(dǎo)致流域內(nèi)水土流失嚴(yán)重。

2 研究方法

2.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用轉(zhuǎn)移矩陣能反映不同時間段各土地利用類型的變化特征[7]，其表達(dá)式為

(1)

式中：i，j分別為研究時段初期和末期的土地利用類型，i,j=1,2,…,n；Sij為初期土地利用類型i轉(zhuǎn)移成末期土地利用類型j的面積。

2.2 可變下滲容量模型

可變下滲容量模型(VIC模型)是一個基于網(wǎng)格化的大尺度分布式水文模型，綜合考慮了氣象、土壤、地形、植被，能同時對熱量和水量平衡進(jìn)行模擬[8]。VIC模型分為產(chǎn)流模塊和匯流模塊：產(chǎn)流模塊包括植被參數(shù)、土壤參數(shù)、氣象參數(shù)等；匯流模塊包括網(wǎng)格有效面積、水文站點(diǎn)的位置，以及河流的流向、流速等。本研究采用VIC模型模擬1999—2019年延河流域徑流量等氣象數(shù)據(jù)，并以2006—2012年實(shí)測徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)率定和模型驗(yàn)證。

2.3 基于水量平衡法的水源涵養(yǎng)量分析

水量平衡法以水量的輸入和輸出量為基點(diǎn)，將整個生態(tài)系統(tǒng)視作一個“黑箱”，水源涵養(yǎng)量即為“黑箱”中降水量、蒸散發(fā)量和地表徑流量的差值[9]，其表達(dá)式為

W=P-ET-R

(2)

式中：W為水源涵養(yǎng)量，mm；P、ET、R分別為降水量、蒸散發(fā)量和地表徑流量，mm。

另外，采用Pearson、Spearman、Kendall相關(guān)分析法分析氣候因子(降水量、溫度、蒸散發(fā)量、地表徑流量和風(fēng)速等)與水源涵養(yǎng)量的關(guān)系。

2.4 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究中高程數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云的SRTMDEM 90 m分辨率原始高程數(shù)據(jù)，利用ArcGIS對其進(jìn)行掩膜處理，提取出延河流域相關(guān)數(shù)據(jù)。土地利用類型數(shù)據(jù)來自資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心，包括1990、2000、2010和2020年4期。VIC模型中的植被參數(shù)和土地覆蓋數(shù)據(jù)來自Maryland大學(xué)發(fā)布的全球1 km分辨率的陸面植被類型分布覆蓋圖和土地覆蓋類型數(shù)據(jù)[10]，土壤數(shù)據(jù)來自世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集。氣象數(shù)據(jù)來自中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)，選取1999—2019年志丹、延川、子長、甘泉、延長、延安和安塞7個氣象站點(diǎn)日降水量、日最高氣溫、日最低氣溫和日平均風(fēng)速數(shù)據(jù)，通過反距離權(quán)重法將站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值到網(wǎng)格中。甘谷驛水文站[11]是延河流域的出口控制水文站，因此本研究采用2006—2012年甘谷驛水文站實(shí)測徑流資料對VIC模型模擬的徑流量進(jìn)行率定和驗(yàn)證。

3 結(jié)果與討論

3.1 生態(tài)恢復(fù)下的土地利用變化特征

延河流域主要為溫帶植物，主要農(nóng)作物多為一年一熟糧食作物及耐旱經(jīng)濟(jì)作物、落葉果樹。運(yùn)用ArcGIS中的重分類功能將研究區(qū)原始數(shù)據(jù)中25個土地利用類型二級分類重新分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用土地六大類。1990、2000、2010、2020年延河流域土地利用類型及其變化情況見表1。流域內(nèi)土地利用類型以草地和耕地為主，1990年流域內(nèi)草地和耕地面積之和接近總面積的90%，且草地面積比耕地略多。在退耕還林還草政策的影響下[12]，1990—2020年耕地面積減少了26.6%，草地和林地面積則明顯增加，尤其草地面積占比已過半，水域面積總體較小，建設(shè)用地和未利用土地也有所增加。

表1 延河流域土地利用類型及其變化情況統(tǒng)計(jì)

重點(diǎn)分析了2000—2020年延河流域不同土地利用類型之間的相互演變(表2)。整體來看，延河流域土地利用變化主要體現(xiàn)在耕地向林地和草地轉(zhuǎn)移，水域和未利用土地的轉(zhuǎn)移不明顯。其中：發(fā)生變化的土地利用類型面積為1 746 km2，占流域面積的22.73%；耕地面積減少了872 km2，草地和林地則分別增加了546、273 km2。流域內(nèi)土地利用類型分布較為分散，主要地類中草地和林地主要分布在流域上、下游，耕地和建設(shè)用地在流域中游地區(qū)分布密集。在城鎮(zhèn)化建設(shè)和各項(xiàng)水土保持措施的影響下，2000—2020年研究區(qū)不同土地利用類型面積變化較大，變化區(qū)域主要集中在上游和中游地區(qū)[7]。

表2 2000—2020年延河流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 km2

3.2 延河流域徑流模擬

采用VIC模型將流域劃分為112個網(wǎng)格(圖1)，網(wǎng)格分辨率為0.083°×0.083°，模擬生成1999—2019年流域逐日徑流量、降水量、蒸散發(fā)量等數(shù)據(jù)。將模擬過程分為率定期和驗(yàn)證期兩個階段，其中：2006—2009年為率定期，2010—2012年為驗(yàn)證期。將甘谷驛水文站的實(shí)測徑流資料與模型模擬值相比，對模型參數(shù)進(jìn)行率定。選取Nash效率系數(shù)、Er(相對誤差)和r(相關(guān)系數(shù))作為評價模型模擬效果的指標(biāo)，模擬結(jié)果見表3。從模擬效果看，Nash系數(shù)和r在0.6以上，Er小于4%，雖然對于部分日期和月份洪峰流量誤差較大，但均符合評價指標(biāo)的各項(xiàng)要求，說明模型能基本模擬延河流域的水文過程。

圖1 延河流域網(wǎng)格劃分

表3 延河流域日尺度模擬結(jié)果

圖2是延河流域模擬和實(shí)測的日流量散點(diǎn)圖。延河流域的洪水期在7—10月，枯水期在12月到次年4月。在率定期內(nèi)，實(shí)測和模擬最高月均流量分別為9.09、8.89 m3/s，均出現(xiàn)在2007年10月；在驗(yàn)證期內(nèi)，實(shí)測和模擬最高月均流量分別為12.00、9.59 m3/s，均出現(xiàn)在2010年8月。通過對比實(shí)測和模擬最高月均流量，發(fā)現(xiàn)模擬的流量洪峰值均偏低，但總體趨勢變化與甘谷驛水文站實(shí)測流量較為一致。

圖2 延河流域?qū)崪y與模擬日流量散點(diǎn)圖

3.3 水源涵養(yǎng)量變化分析

通過VIC模型得到降水、蒸散發(fā)和地表徑流數(shù)據(jù)后，采用水量平衡方程[式(2)]計(jì)算1999—2019年水源涵養(yǎng)總量。其中部分時間段的水源涵養(yǎng)量為負(fù)值。當(dāng)水源涵養(yǎng)量為負(fù)值時，表明流域內(nèi)降水量小于蒸散發(fā)量，無法涵養(yǎng)水源，因此將負(fù)值的水源涵養(yǎng)量歸為0[9]。分析得到1999—2019年延河流域年降水量為446.2～502.11 mm，年蒸散發(fā)量為439.33～489.7 mm，年水源涵養(yǎng)量為28.91 mm，并呈現(xiàn)出0.716 mm/10 a的減少趨勢。圖3為1999—2019年延河流域水源涵養(yǎng)量、降水量和蒸散發(fā)量的空間分布?？梢姡春B(yǎng)量總體呈東南高、西北低的分布特征，這與降水量和蒸散發(fā)量的空間分布基本一致。

圖3 水源涵養(yǎng)量及其影響因子空間分布

表4顯示了延河流域內(nèi)各個站點(diǎn)的水源涵養(yǎng)量及其影響因子的氣候傾向率。其中：降水量、蒸散發(fā)量和地表徑流量的氣候傾向率均呈現(xiàn)增加的趨勢，但水源涵養(yǎng)量只在延河上游(安塞水文站)呈現(xiàn)增加趨勢，這可能與延河上游草地分布面積較大有關(guān)。結(jié)合土地利用類型空間分布變化分析，流域中游大面積的耕地轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌恋乩妙愋秃螅饔蚝B(yǎng)水源的能力呈增加趨勢，而當(dāng)林、草地轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌恋乩妙愋秃?，涵養(yǎng)水源能力減弱，這說明耕地涵養(yǎng)水源能力較差，林、草地涵養(yǎng)水源能力較好。

表4 各站點(diǎn)氣候要素傾向率 %/10a

水源涵養(yǎng)是一個復(fù)雜的生態(tài)過程，受氣候、地形、土地利用等因素的影響。分析水源涵養(yǎng)量對氣候因子(降水量、溫度、蒸散發(fā)量、地表徑流量和風(fēng)速等)變化的響應(yīng)，有助于了解不同因子對水源涵養(yǎng)量變化的影響程度。水源涵養(yǎng)量與氣候因素的Pearson、Spearman、Kendall相關(guān)系數(shù)如表5所示?？梢?，水源涵養(yǎng)量與溫度、降水量、蒸散發(fā)量和徑流量呈極顯著正相關(guān)，與風(fēng)速呈極顯著負(fù)相關(guān)；降水量、徑流量與水源涵養(yǎng)量的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.812和0.878，顯著高于其他氣候因素；從水量平衡角度出發(fā)，降雨量增加會導(dǎo)致徑流量增大，從而影響水源涵養(yǎng)功能，因此延河流域影響水源涵養(yǎng)量的主要因子是降水量。

表5 水源涵養(yǎng)量與主要?dú)夂蛞蛩叵嚓P(guān)性分析

4 結(jié) 論

本研究分析了1999—2019年延河流域土地利用變化對水源涵養(yǎng)功能的影響，得出以下結(jié)論：實(shí)施退耕還林(草)政策后，延河流域土地利用類型由耕地向林地、草地逐漸轉(zhuǎn)移，水域面積變幅不大，建設(shè)用地和未利用土地略微增多；水源涵養(yǎng)量空間分布呈東南高、西北低，林、草地涵養(yǎng)水源的性能較好，影響水源涵養(yǎng)量的主要?dú)夂蛞蛩厥墙邓俊?/p>