基于SWAT模型的烏魯木齊河上游土地利用和氣候變化對徑流的影響

祖拜代·木依布拉,師慶東,普拉提·莫合塔爾,張 潤

1 中央民族大學生命與環境科學學院, 北京 100081 2 新疆大學干旱生態環境研究所, 烏魯木齊 830046 3 新疆大學旅游學院, 烏魯木齊 830049 4 中國科學院青藏高原研究所環境變化與地表過程重點實驗室, 北京 100101

地表徑流的時空演變很大程度上受到土地利用和氣候變化的影響[1- 2],這種影響并非是單項式的交互作用,而流域系統要素間的多項式交互作用所導致的[3],模擬和預測兩者的水文響應,有利于決策者提出合理的流域管理措施。目前所應用的水文模型種類較多,其中由美國農業部(USDA)農業研究中心(ARS)與德克薩斯農工大學開發的SWAT分布式水文模型整合了多個水文模型的特征,具有很強的物理機制[4]。該模型通過多種方式離散化流域,反映流域的空間異質性和水文物理過程[5- 6],能夠較好的模擬人類活動對流域水文循環的影響[7- 8]。因此,SWAT模型在國內外不同流域徑流模擬中應用廣泛,效率較高。

水資源是制約西北干旱區綠洲社會經濟發展的主要因素。烏魯木齊河是西北干旱區典型的內流河,也是新疆首府烏魯木齊市的主要水源,不僅承載著首府社會經濟發展所帶來的日益增長的用水需求,而且作為絲綢之路經濟帶核心區中的樞紐城市支撐著國家向西開放的戰略需求。隨著人口的增加、城市規模的不斷擴大以及氣候的區域性變化,導致該流域水資源供需矛盾突出[9- 11]。因此,在氣候變化和人類活動影響下,建立適合烏魯木齊河流域的水文模型,模擬和預測烏魯木齊河徑流變化,對水資源的合理分配以及利用效率的提高具有極其重要的意義。相對于我國其他類型的河流徑流變化,在西北典型河流對氣候和土地利用變化的水文響應方面的研究中,SWAT模型運用得仍為較少。盡管有學者對SWAT模型在烏魯木齊河上游徑流模擬的適用性進行了初步研究[12- 13],但在變化環境下的水文效應方面有必要進行系統研究。

基于以上背景,本研究考慮到數據的可獲取性和代表性,選擇烏魯木齊河上游為研究區,探討了SWAT模型在研究的適用性。在此基礎上,通過設計不同的土地利用和氣候變化情景,定量分析了二者對流域徑流量的影響,并分別分析了單一土地利用類型和不同氣候變化情景對流域徑流的影響。研究結果可為烏魯木齊河流域水資源管理和規劃提供重要的科學依據。

1 研究區概況

圖1 烏魯木齊河上游示意圖Fig.1 Sketch map of Upper Urumqi Watershed

烏魯木齊河發源于天山中段北坡天格爾峰Ⅱ北側的1號冰川,流經烏魯木齊市,流入到準葛爾盆地南緣沙漠中,流域全場214 km總面積46842。流域上游有1958年設立的英雄橋水文站,位于87°02′E,43°37′N,海拔1920 m。本文研究區為英雄橋水文站以上的山區,其集水面積為9212,冰川面積占集水面積的4%。研究區多年平均氣溫-1℃,平均徑流量為2.44×108m3,其中,降水補給占河流年徑流總量的80%以上。圖1為研究區示意圖。根據聯合國糧農組織(FAO)提供的世界協調土壤數據庫(HWSD),研究區內主要的土壤類型有松軟薄層土(Mollic Leptosols),永凍薄層土(Gelic Leptosols),鈣積黑鈣土(Calicic Chernozems),簡育灰色土(Haplic Greyzems),冰川(Glaciers)和簡育栗鈣土(Haplic Greyzems)。根據SWAT模型土地分類要求,本文將土地利用類型分為林地、灌叢、草地、冰川水域、裸巖石礫地和未利用地6類。2000年和2011年研究區土地利用類型以草地和林地為主(圖2,表1)。

圖2 烏魯木齊河上游土地利用類型空間分布Fig.2 Spatial distribution of land use in Upper Urumqi Watershed

2 研究方法

2.1 SWAT模型數據準備

模型輸入數據包括空間數據和屬性數據,數據詳情為表2所示。此外,為了連接數據庫中屬性數據與其對應的空間數據,分別建立了土地利用和土壤類型索引表。為了填補氣象數據中的缺失數據,用SWAT Weather軟件生成天氣發生器(WXGEN)用于氣象數據插值。

表1 2000,2011年烏魯木齊河流域上游土地利用面積比例/%

表2 SWAT模型基礎數據列表

2.2 模型校準和驗證

研究表明,ArcSWAT模型自帶的模型校準和驗證工具功能較弱[1],因此選取SWAT官網提供的SWATCUP對模型進行校準和驗證。為了減少模型運行前期一些變量對模擬結果的影響,將1993—1994年作為預熱期,1994—2005年為模型校準期,2006—2011年為模型驗證期。由于目前對SWAT模型校準期和驗證期時間長短沒有嚴格的要求,因此本研究中校正期和驗證期的選擇是隨機的。

2.3 模型適用性評價：

模擬值與實測值的擬合度可以通過一系列統計指標來表征。本研究選用決定系數R2、效率系數NSE和相對偏差系數PBIAS來衡量模擬值與實測值的擬合度,以此評價SWAT模型在烏魯木齊河流域上游的適用性。其中,決定系數R2的表達式[14]為如下：

(1)

Nash-Sutcliffe模型效率系數(NSE)和偏差系數(PBIAS)的表達式[15]為：

(2)

(3)

其中,R2表示模擬值與實測值的吻合程度,取值為0—1,一般R2≥0.5時模擬結果可以接受,R2≥0.7時模擬比較準確,R2=1時非常吻合。ENS用來判斷水文模型的模擬效果,取值為0—1,當0.5≤ENS≤0.65時為滿意,0.650.75時很好。PBIAS為偏差系數,-25%≤PBIAS≤25%時,模擬結果可以接受。

2.4 情景設置

確定模型在研究區的適用性之后,通過設置如下3類情景來分析英雄橋水文站徑流對土地利用和氣候變化的響應：

1)土地利用和氣候變化共同影響下的徑流模擬情景

為了區分氣候和土地利用變化對徑流的貢獻大小,通過將各時段的土地利用和氣象數據相互交叉,設計出四種子情景(表3)。以此為基礎,對比不同子情景下的徑流響應,分別表征兩種因子的單一和共同作用：

a.情景1與情景3對比分析,獲取氣候變化下的流域徑流量;

b.情景1與情景4對比獲取土地利用變化下的徑流量;

c.情景1與情景2對比分析獲取土地利用和氣候二者綜合影響下的徑流量。

表3 模型模擬分析情景

2)極端土地利用變化情景

考慮到研究區主要的土地利用類型為草地和林地,剔除其他因素,以2000年土地利用數據和1994—2008年氣象數據為基準,探討土地利用類型變化對徑流量的單一作用,從而設計出兩種子情景:

情景5：所有林地轉為草地時的徑流模擬情景；

情景6：所有草地轉為林地時的徑流模擬情景。

3)氣候變化情景

根據IPCC第五次評估報告,在未來氣候可能變化的范圍內設計出如下子情景(以2000年土地利用和1994—2002年氣象數據為基準期)：

a.氣溫不變,設置降水增加10%/20%和減少10%/20%的4種方案；

b.降水不變,氣溫升高1℃/2℃共兩種方案；

c.降水和氣溫兩兩組合下的8種方案

3 結果與分析

3.1 模型校準與驗證

選擇和徑流有關的15個參數進行敏感性分析,經分析得出對研究區徑流產生最敏感的參數有坡面漫流的曼寧系數(OV_N),基流系數(ALPHA_BF),降水遞減率(PLAPS),SCS徑流曲線系數(CN2)和地下水滯后系數(GW_DELAY)等。可見,研究區徑流產生受坡面、氣象狀況和地下水與地表水轉換過程的影響較大。該結果與趙杰[12]等在烏魯木齊河流域的研究結果比較一致。英雄橋水文站敏感參數最佳值為表4所示。

經模型參數校準和驗證得出,校準期R2和NSE值分別為0.89和0.84,PBIAS為18.9%；在驗證期,R2和NSE分別為0.75和0.74,PBIAS為22.2%,表明SWAT模型在烏魯木齊河上游徑流模擬中有較好的適用性,可以進行徑流模擬和預測。圖3和表5為烏魯木齊河流域上游月徑流模擬結果。

表4 烏魯木齊河流域上游英雄橋水文站徑流敏感性參數

v:賦值,replace; OV_N: Manning′s n value for overland flow; ALPHA_BF: Baseflow recession constant; PLAPS: Precipitation lapse rate; CN2: Curve number of moisture conditionⅡ; GW_DELAY: Groundwater delay time; CH_K1: Effective osmotic coefficient of tributaries; REVAPMN: Threshold depth of water in the shallow aquifer for revap; SOL_AWC: Available water of the soil layer; TLAPS: Temperature laps rate; CH_N1: Manning′s coefficient of tributary; CANMX: Maximum canopy storage; ESCO: Soil evaporation compensation factor; SLSUBBSN: Average runoff lag time; GW_REVAP: Groundwater revap coefficient

表5 烏魯木齊河流域上游SWAT模型月徑流模擬校準和驗證結果

圖3 烏魯木齊河上游英雄橋水文站徑流校正期和驗證期模擬結果Fig.3 Simulation results of calibration and validation period of runoff in YingxiongQiao station in Urumqi Upper Watershed

3.2 情景模擬分析

1)氣候和土地利用共同影響下的徑流模擬情景

該情景分析結果表明：情景1、2、3、4的年均徑流量分別為8.69、7.28、7.32、8.65 m3/s(表6)。情景1與情景2對比得出,土地利用和氣候變化綜合影響引起年均徑流量減少1.41 m3/s。基于情景1,情景3中氣候變化引起年均徑流量減少1.37 m3/s,而情景4中,土地利用變化引起徑流量減少0.04 m3/s。情景3相對于情景1,年平均氣溫降低了8.5%,年平均降水量減少了6.3%,氣溫增幅較降水的大。情景4相對于情景1,林地面積增加了1.09%,草地面積減少了4.03%。可見,研究時段內氣候變化對徑流的影響強度較大。因此,在氣候變化背景下,合理規劃研究區土地利用類型,對水資源管理和規劃有重要的意義。

2)極端土地利用情景

當17.27%的林地變草地時,年均徑流量增加了0.1 m3/s(增幅為1.18%)；而當69.64%的草地變林地時,年均徑流量減少了0.58 m3/s(增幅為6.82%)(表7)。可見,林地對流域徑流有截流作用,而草地具有增流作用。草地和林地面積的增加有利于提高研究區水源涵養、土壤保持和維護生物多樣性功能。但是,不同面積的草地和林地又對流域產流產生不同的影響。因此,適當的規劃流域草地和林地面積是烏魯木齊河上游水資源合理配置的有效手段。

表6 綜合情景模擬結果

表7 烏魯木齊河上游極端土地利用情景下的徑流模擬結果

3)氣候變化情景

當氣溫不變,降水量增加10%和20%時,流域年均徑流量分別增加了3.85 m3/s(44.3%)和4.83 m3/s(55.5%)；當降水量減少10%和20%時,年均徑流量減少了0.93 m3/s(10.7%)和2.25 m3/s(25.9%)。可見,流域內年均徑流量隨著降水的增加而增加,徑流變化幅度與降水變化幅度成正比。保持降水不變,當氣溫升高1℃和2℃時,年均徑流量減少了2.71 m3/s(31.2%)和3.02 m3/s(34.8%)(表8)。出現此結果的原因可以解釋為降水對徑流的影響是直接的,而溫度通過影響蒸發而影響流域徑流。尤其在干旱區,不考慮冰川融水徑流的情況下,溫度的升高會增加流域徑流的蒸發量,從而減少流域總徑流量。可見,在干旱區,人類活動較小的流域,徑流對氣候變化很敏感。

表8 烏魯木齊河上游氣候變化情景設計表

P:降水,precipitation;T:氣溫,temperature

4 結論與討論

本文應用SWAT分布式水文模型,通過校準和驗證,證明了模型在典型干旱區高寒山區流域—烏魯木齊河流域上游的適用性,通過設置3類情景定量分析了土地利用和氣候變化對產流量的影響,結果表明：

1)SWAT模型在英雄橋水文站徑流模擬中具有較好的適用性。本研究參數敏感性分析結果表明,研究區產流受坡面、氣象狀況和地下水與地表水轉換過程的影響較大,該結果與前人的研究結果較一致。但由于模型結構復雜,參數較多[16],存在輸入的不確定性[17]、參數的不確定性等問題,因此模型評價結果與其他相關研究結果也存在一定的差異。為此,在以后的研究中需要對模型不確定性進行深入分析。

2)定量分析土地利用與氣候變化對徑流的影響得出,氣候變化和土地利用變化共同作用下年均徑流減少了1.41 m3/s。與基準期相比,土地利用變化引起徑流量減少0.04 m3/s,而氣候變化引起徑流量減少1.37 m3/s。可見,氣候變化對研究區徑流的影響強度大于土地利用變化。另外,土地利用和氣候兩者共同影響下徑流仍有減少趨勢,這可能會導致下游用水形式更加嚴峻,也將對整個流域的生態環境造成較大影響。因此,合理規劃土地利用結構,優化土地利用布局是對應氣候變化帶來的水文負效應的有效措施,也是實現下游合理分配水資源的有效手段。對于徑流的年內和年際變化,以及突變點分析在下一步工作中需要重點討論。

3)極端土地利用變化模擬結果表明,林地變草地的情景下,年均徑流量增加1.18%；而當草地變林地時,年均徑流量減少6.852%。可見,在研究區林地對徑流的減緩作用較強。草地和林地面積的增加有利于提高研究區水源涵養、土壤保持和維護生物多樣性功能。但是,不同面積的草地和林地又對流域產流的影響不同,林地具有截留作用,而草地有增流作用。因此,適當的規劃流域草地和林地面積是提高研究區生態系統服務功能,合理配置水資源的有效手段。

4)氣候變化模擬情景結果表明,在不考慮冰川融水徑流的前提下,降水量增加10%和20%時,年均徑流量增加了44.3%和55.5%；當降水量減少10%和20%時,年均徑流減少10.7%和25.91%。氣溫升高1℃和2℃時,年均徑流減少31.2%和34.8%。可見以降水與融雪補給為主的高寒山區河流[13- 14]徑流量受降水和溫度的影響都比較大,其中降水增加對徑流量的影響最顯著。由于SWAT模型不能模擬冰川融水過程,本研究中現有較小面積的冰川統一歸為水域來處理,這可能對模擬結果有一定的影響。因此,在后續的研究中,有必要在模型中添加冰川模塊來提高模擬精度。