土地利用/覆蓋變化對永定河流域水文過程的可能影響模擬*

胡華浪,李偉方※,易湘生，王　宏

(1.農業部規劃設計研究院，北京　100125；2.北京師范大學，北京　100875)

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·研究報告·

土地利用/覆蓋變化對永定河流域水文過程的可能影響模擬*

胡華浪1,李偉方1※,易湘生1，王宏2

(1.農業部規劃設計研究院，北京100125；2.北京師范大學，北京100875)

摘要客觀認識土地利用的空間配置對水資源空間變化的影響，揭示區域特殊的水土耦合關系，為流域水土資源合理利用提供重要的科學決策依據。文章利用1978、1987、2000和2005年土地利用類型圖、土壤類型圖和1970～2006年氣候數據，基于SWAT模型，模擬了永定河流域的1981～1991年的月徑流變化情況，并對模擬的結果進行了精度評價，在設定保持前一期氣候不變情況下，根據不同土地利用/覆蓋變化情景，模擬了徑流過程，分析了土地利用/覆蓋變化對平均流量的可能影響程度，結果表明：模型模擬結果精度已達到了模型應用的要求精度，而對土地利用/覆蓋變化對水文影響研究中， 1970s～2000s土地利用/覆蓋變化對徑流的可能影響程度最大，為23.33%， 1980s～1990s影響程度最小，為9.69%，氣候變化對流域的水文的可能影響程度達到了75%以上。總體看來，土地利用對流域的水文過程影響程度較低，制約水文變化的主要因素是氣候。

關鍵詞土地利用/覆蓋變化水文SWAT

0引言

土地覆蓋變化的研究是全球變化研究與現代地學領域的一個核心和熱點[1]，是指自然與人工營造地地表覆蓋狀況[2]，土地利用/覆蓋變化直接體現與反映了人類活動對環境的影響水平，其在不同程度上改變土地的覆被狀態(如水旱農作物、林草、建設用地等)，覆蓋狀態的變化一方面影響地表植被的截留量和流域的蒸發散性能，另一方面通過地表覆被類型及程度的改變顯著影響土壤的入滲特征，進而影響流域地下水形成，流域的水文情勢和產匯流機制，增大了流域洪澇災害發生的頻率與強度，進而影響到以土地為下墊面的水文循環、水資源形成過程及水質的改變。最終結果直接導致水資源供需關系發生變化，從而對流域生態與社會經濟發展等多方面具有顯著影響，產生一系列的水資源、生態環境問題，表現為地下水補給減少、水位下降、水資源短缺、濕地退化等[3-8]。由于土地利用通過影響下滲、蒸發散等水文過程而影響徑流的時間與空間變化，對流域水文環境、水文過程、水文通量、水量平衡、水文化學及流域生態系統動態都會產生十分重要的影響[9-10]，因而土地利用/覆蓋變化對生態水文過程的影響一直是研究熱點之一。

為了揭示植被-土壤-水文相互作用的機理，模擬生態水文過程，分析與預測流域自然資源管理與全球變化對水文循環的影響，開發了大量的水文模擬模型。根據模型參數在空間尺度上概化的特點可以把水文模型分為：基于概化與相似性假設(即物理環境相似的流域對相同的降水輸入具有相似的水文響應)的傳統工程水文學集總式參數模型和基于水文過程物理的分布式參數模型[11]。集總式模型忽略了各部分流域特征參數在空間上的變化，把全流域作為一個整體。分散模型按流域各處地形、土壤、植被、土地利用與降水等的不同，將流域劃分為若干個水文模擬單元，在每一個單元上用一組參數反映該部分的流域特性[12]。與集總式水文模型相比，分布式水文模型具有以下的優點： (1)評價與預測土地利用變化等對水文情勢的影響；(2)預測水文系統對具有空間變化特征的輸入變量的輸出特點；(3)預測污染物與泥沙的遷移；(4)預測沒有實測水文氣象資料流域的水文情勢；(5)揭示景觀異質性對于維護景觀格局與過程影響機制[11]。因此，分布式水文模型是未來水文模擬模型的發展方向。流域內部的地形、地貌、地質、植被、土壤、氣象等基本要素一般是不同的，其相應的水文過程也各異。分布式水文模型具有2個特點：(1)具有嚴格的物理基礎；(2)參數是具有空間分布的。2個特點決定了分布式水文模型可以充分考慮流域地理要素對水文過程的影響，同時考慮流域內的水文過程間的相互作用與流域內部地理要素的空間分布格局對流域水文的影響。因此，分布式水文模型能反映流域內的局部變化所產生的水文效應，可以模擬與評價流域管理活動對流域水文狀況與水資源的影響。然而，分布式水文模型運行要求的大量的數據，而往往許多流域的數據不全或缺失，為模型運行帶來很大的困難，最后，缺失的數據只能靠模型模擬來彌補，而模擬的數據存在較大的誤差，為整個水文過程模擬帶來很大的不確定性，因此，積累大量的水文數據是利用分布式水文模型模擬水文物理過程的重要基礎工作之一。

1994年，美國農業部農業研究服務中心(ARS，Agricultural Research Service)為了模擬預測土地利用、土地經營管理方式等對流域水量、水質等方面的影響，開發了SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式流域水文模型，具有很強的物理機制，可利用遙感與地理信息系統提供的空間信息，模擬多種不同的水文過程，如水量、水質以及殺蟲劑的輸移與轉化過程[13]。利用美國農業部水土保持局SCS 模型或Green&Ampt下滲概念模型計算產流，在SCS模型中，引入了反映降水前流域特征的無因子參數CN(curve number)，是土壤類型、土地覆蓋、土地利用、耕作方式及前期土壤濕度的函數，應用較多的CN值是1972和1986年根據北美的實驗資料確定的。模型在以前不同土地利用類型與土壤類型的小流域降雨-徑流關系的研究基礎上，得到了降水徑流的經驗方程。由于該經驗模型在降雨-徑流關系上考慮了土地覆蓋、土壤、坡度等下墊面因素，將徑流與流域的土地覆蓋直接聯系起來，采用多種方法將流域離散化，能夠響應降水、蒸發等氣候因素與下墊面因素的空間變化、人類活動對流域水文循環的影響[14-16]。1995年，Grayson等提出了THALES模型，它是一個基于矢量高程數據的分布式參數模型[17]。Yao等提出了基于網格的集降雨空間輸入估計、降雨-蒸發-徑流過程模擬、河流演算及空間參數校準為一體的分布式水文模型[18]。Yang等[19]提出了基于山坡的與基于10km網格的大尺度分布式水文模型(GBHM)。此外，USGS模型[20]、WATFLOOD模型[21]、SLURP模型[22]及PRM模型[23]等都屬于分布式水文模型的范疇。還有一些與GCM耦合的大尺度分布式水文模型，如VIC模型[24]。陳軍鋒等[11]針對長期以來關于森林的水文效應的爭論，選擇了長江上游的一個中等流域，分析其40年來的氣候波動與土地覆蓋變化情況，利用集總式與分布式水文模型分別模擬了該流域氣候波動與土地覆蓋變化對其水文的影響，得出由于氣候波動造成的徑流的變化占3/5～4/5，由于土地覆蓋變化所造成的徑流的變化占1/5等結論。陳利群等[25]采用SWAT和VIC分布式水文模型分析了1960～2000年黃河源區土地覆被對徑流的影響，表明土地覆被變化對徑流影響大致為6%～16%，生態退化與凍土融化等的水文效應大約為14%～20%。

該文利用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型，模擬了永定河流域的月徑流變化，對模擬結果進行了評價，并分析了土地利用/覆蓋變化對徑流過程的影響，對客觀認識土地利用的空間配置對水資源空間變化的影響，揭示區域特殊的水土耦合關系，流域水土資源合理利用具有重要的意義。

1研究區概況

圖1　研究區位置

永定河流域處于東經111°35′～117°12′，北緯41°30′～38°35′。流經山西、內蒙古、河北、北京、天津等5個省(市)。研究位置如圖1所示。永定河上游主要包括山西省大同與朔州地區、河北省張家口地區。大同和朔州地區氣候類型屬于溫帶大陸性季風氣候，夏季受跨越華北丘陵山地與太行山、恒山的東南濕熱季風影響，冬季則受亞洲內陸高壓中心的控制，西北寒冷干燥的高氣壓流入侵。因此，四季分明，冬季寒冷干燥，晴朗少雪，多強勁的西北風； 夏季溫暖、濕潤、多雨，降水集中，多溫濕偏南風，雨熱同季； 春季干旱風大，春溫高于秋溫，秋雨多于春雨。該區日照較充足，全年日照時數除山陰、渾源少于2800h外，其余縣均在2800～3000h之間，是全國日照時數較多的地區之一。

2模型和數據

2.1模型

因為永定河流域水文特征變化復雜，流域受人類活動影響很大，因此，選擇具有很強的物理機制，考慮了人類活動用水的SWAT模型模擬永定河流域的水文過程。SWAT模型可以模擬水量、水質及殺蟲劑的輸移與轉化過程，預測土地利用、土地經營管理方式等對流域水量、水質等生態水文過程的影響效應。

SWAT模型模擬水分循環是建立在水量平衡方程的基礎上。水量平衡方程如下[26-27]：

(1)

SWt表示土壤最終含水量(mm)，SW0表示土壤起始日期含水量(mm)，t時間(d)，Rday為第i天降水量(mm)，Qsurf表示第i天的地表徑流(mm)，Ea表示第i天的蒸發量(mm)，Wseep表示第i天存在于土壤剖面底層的滲透量與側流量(mm)，Qgw表示第i天的基流量(mm)。

2.2數據

2.2.1DEM

論文采用的DEM空間分辨率為90m，投影類型為UTM。

2.2.2氣象數據

利用永定河流域內大同、蔚縣、張家口及懷來4個氣象站與流域外7個氣象站1958～2006年日降水量、日均溫、日最大及最小溫度、日平均風速、日相對濕度數據及10個氣象站1958～2006年日總、凈輻射數據，從《海河流域水文資料》中獲得流域內10個水文站的日降雨量數據。

2.2.3土地利用數據

利用MSS、TM、ETM+影像，通過監督與非監督分類，得到永定河流域1978、1987、2000及2005年4期土地利用類型圖。對所有的土地利用類型圖重采樣，得到與DEM相同的空間分辨率。土地利用類型總分為7類：農田、居民地和工礦、交通用地、水體、林地、草地、未利用地，分別與對應于SWAT模型土地利用/覆蓋數據庫中的，Agricultural land-Row Crops(中耕農作物)、Residential-Medium Density(中密度居民地)、Transportation(交通)、Water(水體)、Forest-Deciduous(落葉林)、Pasture(草地)。由于SWAT數據庫中各植被類型的參數是在美國流域的實驗基礎上設定，某些參數的數值(如生物量、LAI等)并不適用于永定河流域，需要根據流域的實際情況重新設置參數。在SWAT模型數據庫沒有與未利用地類型對應的土地利用類型，因此，在數據庫中增加1類：Unused land。

2.2.4土壤數據

模型所需的土壤數據包括土壤圖形數據與屬性數據。圖形數據通過數字化1： 100萬紙質圖得到研究區土壤類型矢量圖，流域土壤類型圖中的土屬共144類。

SWAT模型需要大量的土壤屬性數據，每種土壤類型需要的屬性有：(1)土壤層數； (2)每類土壤所屬的水文分組，模型將土壤分為4組(A，土壤有高的滲透率； B，土壤有中等的滲透率； C，土壤有較低的滲透率； D，土壤有極低的滲透率)；(3)土壤剖面的植物最大根系深度；(4)孔隙度。除過需要輸入上述的幾種屬性之外，又要根據不同的土壤分層，需要輸入不同土壤層的相應屬性，包括：土壤表面到土壤層的深度、土壤容重、有效田間持水量、飽和導水率、有機C含量、粘粒、粉沙、沙粒、礫石含量的百分比與土壤反射率。

根據《雁北地區土壤》資料，可獲得每種土屬的土壤層數、土壤部面植物的最大根系深度，孔隙度、土壤表面到土層的深度，有機C含量、粘粒、粉沙、沙粒、礫石含量的比例。土壤容重是利用鋁盒進行野外采樣，然后在實驗室分析得到。因為根據從資料中得到的機械組成的范圍為<0.01mm(%)與<0.001mm(%)，而SWAT模型中所用的機械組成是美國標準，其范圍為粘粒(<0.002mm)、粉粒(0.002～0.05 mm)和沙粒(>0.05 mm)，因此，需要將從資料中得到的機械組成轉化成與美國標準相同的范圍。張楠等[28]研究表明，利用三次樣條函數插值的組合來實現粒徑級配轉換效果較好，可以滿足模型對土壤粒徑分級的要求。因此，參考已有的研究，利用三次樣條函數，實現將現有范圍的土壤粒徑轉成美國制。

由于土壤質地含量與土壤物理屬性之間存在較好的統計關系，利用反映這種關系的軟件可以估算土壤的物理屬性。利用美國華盛頓州立大學開發的土壤水特性軟件SPAW中的Soil-Water-Characteristics(SWCT)模塊，根據粘土(Clay)、砂(Sand)、有機物(Organic Matter)、鹽度(Salinity)、砂礫(Gravel)等參數可以計算出：(1)凋萎系數(Wilting Point，%vol)； (2)田間持水量(Field Capacity，%vol)； (3)飽和度(Saturation，%vol)； (4)土壤容重(Bulk Density，g/cm3)； (5)飽和導水率(Sat.Hydraulic Cond，cm/h)，由田間持水量與凋萎系數的差值可以得到每層土壤的有效持水量(SOL_AWC)[29]。因此，利用經過轉化后的美國制的機械組成與從《雁北土壤》中獲取的有機質含量等，產生對應土壤的有效含水量、土壤飽和傳導率、田間持水量、凋萎土壤含水量，建立起SWAT模型所需的流域土壤屬性數據庫。

2.2.5水庫數據

由于永定河流域水庫較多，在利用模型模擬水文過程時，必須考慮水庫的調蓄作用。因為水庫資料缺乏，在模擬時，主要考慮了3個水庫：東洋河友誼水庫、桑干河冊田水庫及官廳水庫，各水庫的基本情況如表1所示。

表1　水庫的基本情況

水庫所在河流控制面積(km2)庫容(萬m3)總庫容興利庫容死庫容已淤積庫容冊田桑干河167005800057003600017900友誼東洋河22501160058706201630官廳洋河、桑干河、媯水河4300041600058000

根據海河流域水文資料各水庫的日出流量，獲得每月的平均最大和最小出流量，如表2所示。

表2　每月的日平均最大出流量和最小出流量

時間(月)出流量(萬m3)冊田水庫友誼水庫官廳水庫最大值最小值最大值最小值最大值最小值147.87010.280.35169.3436.12267.30560241.920.3456166.7533.433211.680216.000.1728257.4731.194313.6320171.0720.1728628.9951.2451183.680241.920.216807.8452.366516.6720183.1680.216872.6454746448.640374.9760.2592796.6140.8781745.280338.6880.2592739.5813.5791883.520635.040.432369.7930.1510282.528075.51360.0864317.9536.2911113.1840177.9840.3456199.5856.851271.1936015.63840.3456181.4433.69

3永定河水文過程的模擬

3.1流域數字化描述

首先輸入研究區的DEM，建立SWAT模型中的DEM，基于此DEM，進行填洼運算。然后設定最小面積閾值，提取永定河流域范圍與河流，最小面積閾值根據SWAT模型的建議值然后不斷調整初始大小，將提取的河流與已數字化的矢量河流比較，最后選定一個閾值，使得提取的河流與已有的矢量河流相吻合，在該研究中，最小面積閾值為3.5萬hm2。

定義流域出口，劃分子流域，模型將流域劃分為81個子流域，計算各子流域的參數。在相應的子流域中分別加入冊田、友誼和官廳水庫。提取的河流、劃分的子流域及水庫位置。

3.2水文響應單元的劃分

在模型中輸入流域的土地利用與土壤類型分布圖，并分別輸入土地利用圖與土壤類型圖的屬性表，進行疊加分析。然后選定Multiple Hydrologic Response Units(多水文響應單元)方法，設定土地利用類型占子流域面積比例的最小閾值與土壤類型占該子流域中每種土地利用類型的比例的最小閾值。2種閾值的大小分別設為5%與10%，然后劃分各子流域的水分響應單元。

3.3SWAT模型數據庫

將前面已經建立的土壤理化屬性數據、土地利用類型數據、用戶氣象數據輸入SWAT模型數據庫。把各水庫每月的平均日出流數據輸入水庫數據庫中。由于流域內人口生活用水、農業灌溉用水及工業用水較多，必須考慮由于用水而從流域損失的水量。因此，在人口密度高、礦區較多、農業發達的子流域中，在相應的子流域數據庫中分別輸入因用水從河道、淺水層和深水層損失的水量。

3.4SWAT模型運行

降雨分布選擇偏正態分布，以日降雨、CN徑流曲線及日匯流方式進行徑流模擬； 采用Penman-Monteith方法計算潛在蒸散； 河道匯流選擇莫司金干洪水演進法(Muskingum routing method)。模擬的尺度為月。

3.5SWAT模型參數率定

已有的研究表明，徑流曲線數(CN)、土壤有效含水量(SOL_AWC)、土壤蒸發補償系數(ESCO)、地下水再蒸發系數(GW_REVAP)、植物蒸發補償系數(EPCO)等參數對月平均流量有較大影響，進行參數率定時，可以調整這些參數，得到較好的模擬結果[30]。地表產流隨CN值增加而增大。SOL_AWC是土壤植物可利用水量，指土壤從田間含水量到植物永久凋萎點時釋放的水分，SOL_AWC值增加，表明土壤的保持水能力增強，流域的流量降低，如果ESCO增加，會導致深層土壤對上層土壤的補償水量減少，從而減小土壤蒸發量，而隨著土壤蒸發的減少，能夠形成產流的水量增加，最終導致坡面流、壤中流與地下流均有所增加，顯然總徑流量也會提高。GW_REVAP表示水由淺層含水層返回地表土壤層或植物根區與植物根系吸收，值越大表明由淺層水流向地表土壤層或植物根系層的可能性越大，對地下水產生影響的影響較大。

由以上分析可以看出，進行參數率定時，可以調整上述地表徑流對其響應敏感的參數，達到一個較好的模擬結果。利用1978年土地利用類型圖，土壤類型圖， 1970～1980年降水量、氣溫、風速、相對濕度、太陽輻射、水庫庫容及流量等數據，模擬了1970～1980年流域雁翅水文站的月平均流量。在此基礎上，調整敏感參數，進行參數率定。各參數最后率定的結果如表3所示。

表3　參數率定

Parameters參數參數取值下限參數取值上限可允許的調整范圍調整值GW_REVAP地下水再蒸發系數0.020.2-100%～100%+0.1ESCO土壤蒸發調節系數010～1-0.1CN徑流曲線數3598-8～8-8SOL_AWC土壤有效含水量01-0.05～0.05+0.04ALPHA_BF地下水退水系數01-25%～25%0.2

圖2　1970～1980年參數率定期觀測值與模擬值比較

經過參數率定后， 1970～1980年降水量、月觀測徑流量及模擬徑流量如圖2所示。為了檢驗參數率定后模型模擬的精度，利用相對誤差、效率系數及相關性分析評價模型的有效性。相對誤差的計算公式如下：

RE=(Rs-Ro)/Ro×100%

(2)

圖3　1970～1980年月平均流量觀測值與模擬值的相關性分析

Rs和Ro分別為流量的模擬值與觀測值，RE越接近0，表明模擬的精度越高。同時，利用Nash-Suttclife系數Ens檢驗模型模擬值和觀測值之間的擬合度，效率系數的公式為：

(3)

公式中，Roaverage為觀測值的平均值。當Ro=Rs時，Ens=1，表明模型模擬徑流達到最理想的精度，大于0.90為甲等， 0.70～0.89為乙等， 0.50～0.69為丙等。如果Ens為負值，表明精度極低，不能用此模型模擬的結果說明流量的變化情況。根據率定后模擬值與觀測值，計算的相對誤差為13.8%，效率系數為0.606。為了更清楚表明每年觀測值與實測值的相關性，觀測值與實測值的散點圖如圖3所示，相關性系數達到了0.8以上，顯著性水平小于0.0001，表明月平均流量的模擬值與實測值有顯著的相關性水平。

3.6SWAT模型模擬結果驗證

利用1987年土地利用類型圖與1981～1991年降水量、氣溫、風速、相對濕度、太陽輻射、水庫庫容和流量等數據，模擬了這11年的月平均流量。降水量、觀測及模擬徑流量如圖4所示。計算相對誤差為10.3%，效率系數為0.603。表明驗證期模擬的結果精度與率定期精度差別較小。

模擬的月徑流量與實測月徑流量進行相關性分析，如圖5所示。相關系數為0.81，通過了0.01置信水平的檢驗，表明1981～1991年觀測月平均流量與模擬月平均流量的相關性較好，模擬結果達到了模型應用的基本要求精度。

圖4　1981～1991年驗證期觀測值與模擬值比較　　圖5　1981～1991年月平均流量觀測值與模擬值的相關性分析

從率定期與驗證期的模型模擬精度可以看出，率定期的相對誤差為13.8%，驗證期的相對誤差為10.3%，說明模型模擬的相對誤差較大。2個時期模型的效率系數分別為0.606與0.603，只達到了丙等。從觀測值與模擬值的散點圖發現，有個別月平均流量的誤差較大。從以上分析可以看出，模型模擬精度處于一般的水平，并沒有達到一個較好的模擬結果。從參數率定期與驗證期，降水量與觀測徑流量的關系，某些年份，在降水量大的月份，觀測徑流量較小，并沒有隨降水量的增加而增大，在這些月份中，徑流量的變化特征與降水量沒有表現出一致性，這是因為流域的水庫較多，對流量的調節作用較大，在干旱的春季與冬季，盡管流域的降水量少，某些月份的流量出現較高值，模型模擬水庫數據時，出現誤差。同時，流域的人口、農業及工業用水量很大，而且不同時間用水量有較大的變異性，而在模型中輸入的用水量僅僅是各月子流域的多年平均值，并且各子流域淺水層與深水層的多年平均用水量難以估計，因此，導致模型模擬的部分結果與觀測值產生偏差。盡管計算的模型模擬精度達到了要求，但模擬結果沒有達到一個更好的精度。

4結果分析

在保持氣候與其它條件不變的狀態下，通過改變土地利用/覆蓋類型，可以估算土地利用/覆蓋變化對水文過程的影響程度。同時，通過改變不同時期的氣候條件，保持土地利用與其它條件不變，可以分離出不同時期氣候變化對水文過程的影響程度。利用率定的SWAT模型，在保持前一時期氣候不變，而土地利用/覆蓋變化的條件下，模擬流域徑流的變化。氣候不變、土地利用變化的情景設定如表4所示，S1情景：前一期土地利用與前一期氣候； S2情景：后一期土地利用與前一期氣候； S3情景：后一期土地利用與后一期氣候。在氣候不變情景下，土地利用/覆蓋變化前后的徑流深之差、氣候與土地利用/覆蓋同時變化前后的徑流深之差的比例，(S2-S1)/(S3-S1)×100%，即為土地利用/覆蓋變化對徑流的可能影響程度。從表4中可以看出， 1970s～1980s，土地利用/覆蓋變化對徑流的可能影響程度為13%， 1980s～1990s的可能影響程度較小，為9.69%， 1990s～2000s，土地利用對水文的影響程度達到了17.95%。利用1978年的土地利用、1970s的氣候與2005年土地利用、2001年以后的氣候分析了土地利用/覆蓋變化對1970s～2000s年徑流的可能影響程度，表明影響程度達到了23.33%。從而可以看出，土地利用/覆蓋變化對水文影響程度最大的為23.33%，最小的為9.69%，氣候變化對流域的水文的可能影響程度達到了75%以上。總體看來，土地利用對流域的水文過程影響程度較低，制約水文變化的主要因素是氣候。

表4　不同土地類型情景下的平均徑流量與徑流深

時段情 景平均徑流量(m3/s)徑流深(mm)1970s～1980sS1:1978年土地利用和1970s氣候25.318.77S2:1987年土地利用,1970s氣候26.5519.70S3:1987土地利用,1980s氣候15.6711.63(S2-S1)/(S3-S1)×100%13.00%1980s～1990sS1:1987土地利用,1980s氣候15.6711.63S2:2000年土地利用,1980s氣候16.4212.18S3:2000年土地利用,1990s氣候23.4117.37(S2-S1)/(S3-S1)×100%9.69%1990s～2000sS1:2000年土地利用,1990s氣候23.4117.37S2:2005年土地利用,1990s氣候23.4817.42S3:2005土地利用,2001～2006年氣候23.817.66(S2-S1)/(S3-S1)×100%17.95%1970s～2000sS1:1978年土地利用和1970s氣候25.318.77S2:2005年土地利用,1970s氣候25.6519.03S3:2005土地利用,2001～2006年氣候23.817.66(S2-S1)/(S3-S1)×100%23.33%

根據1970s～1980s不同土地利用情景下的平均流量可以看出，在氣候保持不變情景下，土地利用/覆蓋變化前的平均流量為25.3m3/s，土地利用/覆蓋變化后的平均流量為26.55m3/s，表明1980s的平均徑流量比1970s的徑流量有所增加，原因是1970s的有林地和灌木林地分別占流域面積18.90%和48.06%，到1980s，占流域面積的比例分別為13.64%和30.41%，兩種類型面積下降了5.26%與17.65%，導致產流增加。1980s～1990s，天然林地與灌叢面積依然大幅減少，到了1990s末期，林地和灌叢面積分別減少至5.80%和14.60%，由于流域的林地與灌叢面積的大幅度減少，導致產流呈增加趨勢。從2000年以后，由于國家退耕還林政策的影響，林地面積有所增加，但灌叢面積呈減少的趨勢，因此， 2000s的平均流量并沒有隨林地的面積增加而減少，而是呈逐漸的趨勢，但增加幅度較小。

5結論和討論

5.1結論

利用1978年、1987年、2000年和2005年土地利用類型圖、土壤類型圖及1970～2006年氣候數據，基于SWAT模型，模擬了永定河流域的1981～1991年的月徑流變化情況，對模擬的結果進行了精度評價，率定期的相對誤差值為13.8%，效率系數為0.606，驗證期的相對誤差為10.3%，效率系數為0.603。設定保持前一期氣候不變，土地利用/覆蓋變化情景下，模擬了徑流過程，分析了土地利用/覆蓋變化對平均流量的可能影響程度，表明土地利用/覆蓋變化對水文影響程度最大的為23.33%，最小的為9.69%，相對于氣候而言，土地利用變化對流域的水文過程影響程度較低。2000年以后平均流量呈逐漸的趨勢，但增加幅度較小。

5.2討論

月徑流量模擬結果精度主要受幾個方面的影響： (1)流域的水庫較多，沒有充分考慮所有水庫對流量的影響，并且模型模擬的水庫數據誤差較大；(2)流域的用水量對地表徑流、淺層地下水與深層地下水的影響很大，在SWAT模型中，地表水、淺層及深層地下水的用水量參數是按劃分的各子流域分別輸入，每個子流域用水量參數難以估計，并且模型要求輸入各子流域不同用水量的月平均值，只能代表一種平均狀況，導致高于或低于平均值的月份，模擬的結果會有較大的誤差。(3)受下滲與蒸發等因素的影響，流域中下游的春季與冬季的月平均地表徑流大部分小于15m3/s，而有些在10m3/s以下，因此，受模型誤差等各方面的影響，模型模擬的結果精度一般。因此，需要充分考慮流域水庫對水量的調蓄作用，并探索估計各子流域用水量的合理方法，重新模擬水文過程，提高模擬精度，分析利用SWAT模型模擬地表徑流的有效性。

土地利用變化對水文過程可能影響的模擬結果，只是一種可能的影響結果，因為水文現象錯綜復雜，尤其人類活動對永定河流域的水文過程影響非常大，僅僅應用簡單的數學模型難以完全表達由自然與人類活動共同影響下的復雜流域。但模型模擬結果在一定程度可以反映流域的水文狀況。為了讓模型模擬的過程接近流域現實狀況，對模型中的眾多參數進行修正。設定氣候不變，模擬土地利用/覆蓋變化對水文過程的影響，或設定土地利用不變，模擬氣候變化對水文過程影響，這些條件參數如何在模型中表達，以得到一個更合理的結果，是值得深入探討的問題。

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SIMULATION OF THE POSSIBLE INFLUENCE OF LAND USE/COVER CHANGE ON THE HYDROLOGICAL PROCESS IN YONGDING RIVER WATERSHED OF CHINA

Hu Hualang1, Li Weifang1※, Yi Xiangsheng1, Wang Hong2

(1. Chinese Academy Of Agricultural Engineering, Beijing 100125, China;2. Beijing Normal University, Beijing 100875, China)

AbstractUnderstanding the influence of spatial arrangement of land use on the spatial change of water resource objectively, and meanwhile revealing the special coupling relation between water and soil can provide an important basis for reasonable use of water and soil resource in the watershed. Based on 1978, 1987, 2000 and 2005 land-use map, soil type maps and climate data from 1970 to 2006, this paper used SWAT model, a distributed hydrological model, to simulate the change of monthly average flow of Yongding River watershed and evaluate the accuracy of the simulation results. Keeping the climate constant, it simulated runoff process and analyzed the influence of land use/cover change on surface runoff process within different land use/cover change scenarios. The results indicated that the model simulation accuracy had reached the requirements of the model application accuracy. In terms of the possible influence degree of land use/cover change on runoff, it was the largest with 23.33% from 1970s to 2000s, while it was the least with 9.69% from 1970s to 1980s. The possibility of climate change on hydrology of the watershed was more than 75%. Overall, the influence degree of land use on watershed hydrological processes was low, the climate was the main factor for the hydrological changes.

Key wordsland use/cover change; hydrology; SWAT

doi:10.7621/cjarrp.1005-9121.20160313

收稿日期：2015-10-19

作者簡介：胡華浪(1980—)，男，江蘇漣水人，工程師、副站長。研究方向：農業遙感、資源環境遙感及農村土地確權。※通訊作者：李偉方(1958—)，男，山東壽光人，高級工程師、副院長。研究方向：農業遙感與農業規劃。Email：wfli1988@aliyun.com *資助項目：國家科技支撐計劃“貧困地區災害風險評估與災害管理技術”(2012BAH33B02)

中圖分類號：F323.211； F323.213； F327

文獻標識碼：A

文章編號：1005-9121[2016]03-0074-10