基于GIS和SCS模型的舒城縣地表徑流研究

摘 要：大氣降水落到地面后，一部分蒸發變成水蒸汽返回大氣，一部分下滲到土壤成為地下水，其余的水沿著斜坡形成漫流，通過沖溝，溪澗，注入河流，匯入海洋，這種水流稱為地表徑流，地表徑流是引起土壤侵蝕的主要動力。位于安徽省中部的舒城縣近年來水土流失嚴重，對縣內的水文地質環境造成了重大影響。文章主要應用SCS模型和GIS軟件對舒城縣降雨-徑流過程進行模擬。在Arcgis 9.3軟件支持下，對2001年～2010年十年間舒城縣的地表徑流進行估算，結果表明，舒城縣近十年來地表徑流量年變化較大，其中2010年地表徑流量最大，而該年的降雨量最大，由此可見，在相同土地利用類型和土地覆蓋類型下，地表徑流量隨著降雨量的增加而增加。

關鍵詞：地表徑流；SCS模型；GIS軟件；舒城縣

SCS模型是美國農業部水土保持局即現在的自然資源保持局于20世紀50年代開發的小流域降雨徑流統計經驗模型[1]，它是目前應用最為廣泛的流域水文模型之一。SCS模型能夠客觀反映土地利用方式和土壤類型以及前期土壤含水量對降雨徑流的影響，模型結構簡單、所需輸入參數少。近年來，SCS模型在地表徑流分析，水土保持研究等方面得到廣泛應用，并取得很好的效果。數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）描述的是地面高程信息，它在水文、氣象、地貌、地質、土壤、軍事等國民經濟和國防建設以及人文和自然科學領域有著廣泛的應用。在水土保持方面，利用DEM能夠模擬重要的水文過程，如匯水區分析、水系網絡分析、降雨分析等，是水文研究工作中的一個重要手段。在DEM的基礎上研究地表徑流是簡單可行的方法。最近幾年，由于流域植被遭到破壞，水土流失十分嚴重，給舒城縣境內的河流帶來大量的氮、磷、有機質等，嚴重影響了湖泊水質，造成湖泊水環境惡化[2]。本文主要研究舒城縣地表徑流與降雨量之間的關系，對于舒城縣區域的水土保持以及水文問題的治理有著重要的意義。

1 研究區概況

舒城縣（圖1所示）隸屬于安徽省六安市，位于安徽省中部，東鄰廬江縣，南界桐城市、潛山縣，西接岳西縣、霍山縣，北倚省會合肥，瀕長江黃金水道，東臨全國五大淡水湖之一的巢湖。地理坐標介于北緯31°01′～31°34′、東經116°26′～117°15′之間，全縣呈橄欖形，南北寬49km，東西長86km，轄區國土面積2092km2。全縣現有耕地67萬畝，人均耕地0.7畝。山場面積153萬畝，宜林面積127萬畝，森林覆蓋率43.8%。縣內主要河流有9條，其中杭埠河是匯入巢湖的最大的一條河流，巢湖水源65%以上來自杭埠河[3]。杭埠河由五顯河、曉天河、龍河、河棚河等水系組成，流域面積為1970km2，舒城縣的降雨在時間和空間上分布不均，年降雨量大約在1100mm左右，其中2010年降雨量最大。

2 研究模型與應用

2.1 SCS模型原理

SCS模型的建立基于水平衡方程以及兩個基本假設，即比例相等假設和初損值減去當時可能最大潛在滯留量關系假設。用公式表示就是：

2.2 模型數據輸入與處理

將獲取到的舒城縣的遙感影像圖用Erdas軟件進行遙感解譯，獲得實驗區的遙感圖，然后在Arcgis9.3中進行處理獲得舒城縣的DEM圖像，如圖2所示：

將舒城縣2001～2010年的降雨量數據添加到雨量站點圖層屬性表中，通過樣點差值獲得年降雨量參數P值。其中舒城縣2001～2010年降雨量如表1所示：

2.3 CN值確定

徑流曲線數CN值是SCS模型中反映降雨前流域特征的一個綜合參數，是一個定量化指標，取值介于0～100之間。它是關于土地利用類型、土壤類型、土壤前期濕潤程度的函數[10]，選取CN值是利用SCS模型估算地表徑流過程中最重要的一個環節，因此，確定研究區的土地利用類型和土壤覆蓋類型是首要任務。根據研究資料，將土地覆蓋類型分為耕地、草地、林地、居民用地等6種，其中道路、工地等用地歸為居民用地一類，參照美國水土保持局TR-55手冊給出的取值條件[11]，各種土地覆蓋類型對應的CN值如表2所示：

根據《安徽省舒城縣土壤志》，舒城縣土壤類型大致可以劃分為21個土屬，將各種土屬類型按下表所示劃分CN類別，得到4類水文土壤組（表3所示），可以看出，舒城縣的土壤類型以C類較不透水為主。由于本文是采用年降雨資料估算地表直接徑流量，而并非模擬單場降雨徑流事件，參數的校正在考慮流域多年平均降雨量及土壤含水量基礎上，選擇中等濕潤狀態下的CN值[12]即可：

2.4 地表徑流估算

運用Arcgis 9.3對舒城縣的土地利用圖和土壤類型圖進行疊加分析，并將上面得到的各種土地覆蓋類型的CN值賦給各種類型的柵格，得到CN值柵格圖。依據上述CN值，代入到公式S=25400/CN-254中求出最大滯留量S，將S值和P值代入公式

便得到地表的直接徑流量Q。這里僅列出2009年的地表徑流量圖，如圖3所示：

3 研究結果分析

運用SCS模型估算出的舒城縣2001～2010年的地表徑流量曲線圖如圖4所示：

通過對比，用SCS模型估算出的舒城縣2001～2010年的地表徑流量與實測地表徑流量十分接近。空間上，舒城縣地表徑流量較大的地方集中在降雨量因子P大于CN值的地方，則可判斷降雨量P和CN參數對于地表徑流量的大小起主要影響作用。舒城縣地表徑流量的變化隨年降水量的變化而變化，其中2010年最大，主要是因為該年降雨量最大。在同一水文土壤條件下，各種土地覆蓋類型其產流能力各不相同，而在不同土壤質地環境下產生的徑流量也各不相同，通過上述研究可以發現各種土地覆蓋類型的產流能力大小依次為：居民用地>未利用地>耕地>林地>草地，因此，CN值越大的地方，徑流量也越大，這就意味著降雨量轉化為徑流量越多。本文通過SCS模型對舒城縣地表徑流進行研究，分析地表徑流量與降雨量、土地利用類型以及土壤覆蓋類型幾者之間的聯系。研究表明，應用SCS模型在舒城縣進行地表徑流分析能夠取得比較好的結果。在同樣的土地利用類型和土壤覆蓋類型條件下，地表徑流量隨著降雨量的增加而增加，舒城縣的地表徑流量表現為：2010年>2003年>2002年>2009年>2006年>2005年>2007年>2004年>2001年>2008年。

由此可見，SCS模型能夠客觀描述不同土壤類型、土地利用方式、前期土壤含水量以及降水條件下的地表徑流過程，對于小面積集水區徑流預報具有較強的能力，因此在在小流域地表徑流模擬中取得了較好的模擬效果。

4 結束語

文章通過SCS模型對舒城縣地表徑流進行研究，得到的主要結論如下：

（1）舒城縣境內地表徑流量年際變化較明顯，主要隨著年際降雨量的變化而變化，2001～2010年的地表徑流量變化范圍為889.7mm～1401.9mm，其中2010年地表徑流量最大，主要是由于該年的降雨量最大，則可判斷降雨量P對于地表徑流量的大小起主要影響作用。

（2）舒城縣地表徑流量從空間分布上來看，西南部地表徑流量較大，主要是因為該地區的CN因子較大，由此可以判斷徑流曲線數CN值對于地表徑流量大小也有著重要的影響。

（3）在同一水文土壤條件下，各種土地覆蓋類型其產流能力各不相同，居民用地、耕地的產流能力較大，而林地、草地的產流能力較小，主要是因為林地、草地上植被覆蓋較多，阻礙了其產流的能力。

參考文獻

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[12]Amutha R， Porchelvan P.Estimation of Surface Runoff in Malattar Sub-watershed using SCS-CN Method[J].Indian Society of Remote Sensing，2009，37（2）：291-304.

作者簡介：劉凱（1986-），男，漢，山東濰坊人，助理工程師，主要從事巖土工程勘察方面的工作。