基于WAVES模型的大清河流域典型生態系統耗水特征分析

葉林媛， 劉 攀，黃俊雄，劉德地，李傳哲，程 磊

(1.武漢大學 水資源與水電工程科學國家重點實驗室，武漢 430072；2.北京市水科學技術研究院，北京 100048；3.中國水利水電科學研究院 流域水循環模擬與調控國家重點實驗室，北京 100038)

0 引 言

隨著經濟發展和人口快速增長，傳統基于徑流的“以需定供”的水資源管理方式導致了區域水資源過度開發，特別是在資源型缺水的干旱和半干旱地區，水資源可持續利用問題日益嚴峻[1]。由“以需定供”向“以供定需”轉變的水資源管理是探究資源型缺水區域水資源可持續利用的必然選擇[2]。需水的本質在于消耗，生態系統耗水，即實際蒸散發(Evapotranspiration,ET)，才是區域水資源的真實需求量，主要包括植被騰散發、土壤蒸發以及冠層截留蒸發三部分[3]。因此，準確估算生態系統耗水對于區域水資源科學管理和可持續利用至關重要。

大清河流域是海河流域的重要支流，自20世紀80年代以來，由于人類活動導致流域下墊面發生了顯著變化，水資源嚴重衰減[4]，而素有“華北明珠”的白洋淀湖面積持續萎縮并出現多次干淀[5]。流域內京津冀地區，尤其是雄安新區的迅速發展對水資源需求量增加，流域水資源開發程度高達90%[6]，水資源短缺問題突出。因此，開展大清河流域典型生態系統耗水規律研究，對于緩解流域水資源供需壓力，保障白洋淀-大清河生態廊道用水，以及支撐雄安新區建設都具有重要意義。

目前，估算生態系統耗水的方法主要分為遙感反演和水文模擬兩大類。遙感反演法根據遙感觀測的下墊面和環境特征信息基于能量平衡得到ET，這種方法估算的ET空間分辨率好，但一般沒有預見期，且物理機制不強[7]。水文模擬法通常在流域上建立降雨-徑流關系，基于水量和能量平衡來估算ET，這種方法物理機制較強，但一般很少或沒有考慮植被的生物物理和生物化學過程[8]。此外，在高強度人類活動和水資源過度利用的大清河流域，降雨徑流關系顯著變異，傳統的基于徑流的水資源管理方式已不再適用。而基于生態水文過程模型的典型生態系統耗水管理(即ET管理)不僅能夠有效考慮人類活動引起的下墊面變化，而且生態水文模型考慮了水-碳-熱耦合關系，可以定量描述植被與水文過程的相互作用，能準確地刻畫不同生態系統的耗水特征及其對流域水量收支平衡的動態影響[9,10]。因此，估算大清河流域典型生態系統耗水特征，需要結合遙感反演方法空間處理的優勢和生態水文模型較強物理機制的特點。

本文綜合利用遙感數據和點尺度的WAVES生態水文模型，以大清河流域為研究區域，選定3種典型生態系統，即農田、草地和林地，利用遙感葉面積指數(Leaf Area Index,LAI)和ET數據來率定WAVES模型，然后模擬并分析了流域典型生態系統1982-2014年耗水特征，以期為大清河流域及雄安新區的水土資源管理提供參考。

1 研究區概況

大清河流域是海河流域的五大水系之一，西起太行山區，東至渤海灣，北界永定河，南臨子牙河。流域地處113°39′E～116°10′E，38°23′N～40°09′N之間，橫跨河北、北京、天津和山西四個省市。流域面積為4.3 萬km2，其中山區和丘陵占43%，平原和洼地占57%。大清河流域土壤類型主要有褐土、潮土和粗骨土3種。大清河流域屬于典型的溫帶大陸性季風氣候，四季分明，干濕交替出現，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥。流域年平均降水量為518.1 mm，降水年內分布不均，主要集中在7、8月(約占56%)。流域年平均氣溫為11.1 ℃，氣溫自西北向東南遞增。

基于中國科學院資源環境科學數據中心的2010年全國1∶10萬土地利用數據，大清河流域土地利用類型有耕地、林地、草地、水域、城鄉/工礦/居民用地和未利用土地六類，如圖1所示。其中耕地所占比例最大，占流域總面積的45.5%，其次是草地和林地，所占比例分別為20.8%、18.8%，其他土地利用類型占比較小，約為14.9%。因此，本文選擇林地、草地和農田3種典型生態系統作為研究對象，根據流域內外氣象站點位置和ET數據格點分布，在3種生態系統分布較為集中的區域各選取一個代表性的點(如圖1)來率定植被的參數。

圖1 大清河流域位置與土地利用特征Fig.1 The location and land use characteristics of Daqing River Basin

2 模型及輸入數據

2.1 WAVES模型簡介

WAVES(WAter Vegetation Energy and Solute)模型是澳大利亞聯邦科學與工業研究組織水土資源研究所在1993年開發的生態水文模型，該模型能在日時間步長上模擬土壤-植物-大氣連續體中水、能量、溶質的動態輸移過程，適用于研究土地利用及氣候變化對水文過程的影響[11]。WAVES模型已經成功地在我國黃土高原和華北地區得到了應用，能夠精確地模擬土地變化對深層土壤水的影響[12,13]、作物水分利用效率和產量[14]等。

WAVES模型能夠動態模擬地表能量平衡和分配、植被生長和碳分配、土壤水的垂向分配、騰散發等過程。水量平衡包括蒸散發、下滲、徑流、土壤水運動等過程。蒸散發利用基于“大葉”模型的Penman-Monteith公式計算，同時也能夠準確地模擬植物固碳對氣孔導度的調節作用及生態系統蒸散發與大氣之間的互饋作用。土壤水運動利用Richards方程進行計算，其中土壤水分特征曲線可用Broadbridge-White模型來表示。植被冠層的實際碳同化量利用綜合速率法計算，再根據植物受到的水、光和營養物質限制情況，將光合固定的碳動態分配給根、莖、葉3個碳庫，進而動態模擬植被生長。

2.2 模型所需數據

WAVES模型所需的數據主要有氣象數據、土壤數據和植被參數。氣象數據包括日最高氣溫、最低氣溫、飽和水汽壓差、降雨量、降雨歷時、太陽總輻射。基于Thornton和Running[15]提出的MT-CLIM模型，由廊坊、保定和蔚縣3個氣象站點的最高氣溫、最低氣溫和降雨量分別推求出模擬點1(農田)、2(草地)、3(林地)的氣象數據。其中氣象站點的數據來源于國家氣象信息中心(http://data.cma.cn/)的全國氣象站點數據集，包括逐日氣溫、降水和相對濕度等數據。

土壤參數包括節點深度和各層土壤的飽和導水率Ks、飽和容積含水量θs、臨界容積含水量θr、毛管長度λc以及土壤水分特征曲線參數C。本研究將土壤分為3層，土壤深度為3 m。土壤質地數據來源于聯合國糧食農業組織(http:∥www.fao.org/)的全球表層土(0～30 cm)和下層土(30～100 cm)土壤質地分布圖。利用ArcGIS軟件提取出大清河流域的土壤質地分布，確定典型生態系統的土壤質地分層情況，再根據模型手冊中每類土壤質地的參數物理意義的取值范圍的均值作為模型的初始土壤參數。

植被參數包括消光系數、最適生長溫度、發芽日期等26個參數，其中大部分參數可以通過查找相關文獻獲得，部分參數需要根據實際情況率定。研究區的草地和林地生態系統主要以一年生草地和落葉闊葉林為主，模型的植被參數根據這兩種植被類型查閱相關文獻或率定得到。研究區的農田生態系統以冬小麥和夏玉米輪作為主，考慮到研究區生態系統耗水主要集中在夏季，以及模型模擬兩種植被的復雜程度，農田生態系統采用單一作物進行模擬，部分植被生理參數主要基于夏玉米。為了彌補冬小麥和夏玉米輪作的種植特征，在植被生長期、生長積溫、耗水相關參數及LAI月際波動(特別是冬季)等方面兼顧了兩種作物輪作的情況。

2.3 模型參數率定

本文采用遙感反演的LAI和ET數據對模型的植被和土壤參數進行綜合率定。LAI是植被固碳、蒸騰和調節微氣象環境的控制因子，本文利用LAI數據率定植被生長、能量和水量平衡相關過程。而ET是水循環過程中的重要組成部分，由于在人類活動劇烈且水循環過程非一致性較強的大清河流域內缺乏實測的徑流或ET資料，因此選用遙感反演的ET對水量平衡過程進行率定。LAI數據來源于GIMMS LAI3g數據集[16]，空間分辨率為0.083°，時間分辨率為每月兩個值。遙感ET數據來源于GLEAM-ET數據集[17]，空間分辨率為0.25°，時間分辨率為日。研究時段選取搜集到的氣象和遙感數據都有的時間，即1982-2014年。選取Nash-Sutcliffe系數NSE、均方根誤差RMSE和決定系數R23個指標對模擬效果進行評估。率定期和驗證期按2∶1的比例，將1982-2003年作為率定期，2004～2014年作為驗證期。將初始參數和數據代入模型進行模擬，先通過遺傳算法初步優化模型參數，之后再利用手動率定出符合物理意義的最優參數值。最終率定出植被參數見表1。

3 結果與討論

3.1 模型率定結果

3個典型生態系統ET和LAI的模擬效果見圖2～4和表2。從圖2～4中可以看出，模擬ET和LAI與遙感值之間的線性回歸斜率接近1∶1線，說明ET和LAI的整體模擬誤差較小。從表2中可以看出，3個典型生態系統的LAI在率定期和驗證期的R2均高于0.65，NSE均高于0.6，表明模型在3個生態系統中LAI模擬值與遙感LAI擬合效果較好。農田和草地LAI模擬的RMSE均低于0.5，模擬誤差較小。而林地LAI模擬的RMSE偏大，這可能是遙感LAI數據普遍高估了林地生態系統LAI導致的[18]。3個典型生態系統的ET在率定期和驗證期的R2均高于0.65，NSE均高于0.60，RMSE均低于0.75 mm/d，表明WAVES模型在3個生態系統中ET模擬結果與遙感反演值擬合效果較好，模擬誤差較小?？傮w來講，WAVES模型能夠很好地模擬大清河流域典型生態系統的耗水特征，模型能夠用于模擬和預測流域典型生態系統長期耗水特征。

表1 大清河流域WAVES模型植被參數Tab.1 Vegetation parameters of the WAVES model for the Daqing River Basin

圖2 農田生態系統植被生長LAI和生態系統耗水ET模擬結果Fig.2 Simulated vegetation growth indicated by LAI and (2) ecosystem water use (i.e. ET) of the farmland(紅線表示1∶1線，藍線表示模擬值與遙感反演值的線性趨勢線，下同)

圖3 草地生態系統植被生長LAI和生態系統耗水ET模擬結果Fig.3 The same as Figure 2 but for the grassland ecosystem.

圖4 林地生態系統植被生長LAI和生態系統耗水ET模擬結果Fig.4 The same as Figure 2 but for the woodland ecosystem

表2 模型LAI和ET模擬效果評價Tab.2 Evaluation of model performance in terms of the LAI and ET

3.2 典型生態系統耗水特征分析

3.2.1 耗水總量分析

基于率定的WAVES模型估算了大清河流域站點尺度的典型生態系統耗水，并對各生態系統耗水特征進行對比分析，如表3和圖5所示。1982-2014年間，大清河流域農田、草地和林地多年平均耗水量分別為383.9±53.8 mm(267.9～484.6 mm)、424.5±59.8 mm(271.1～527.7 mm)、439.6±81.3 mm(299.5～614.6 mm)，占降水的75.2±14.0 %、77.5±14.1 %、88.3±18.5 %。從耗水能力來看，林地>草地>農田，但草地和農田消耗降水的比例差異不大。與劉麗芳等[19]在海河流域的研究相比，林地和草地生態系統耗水量相近，但劉麗芳等[19]估算的農田耗水偏高，可能是因為輸入資料差異引起的。與吳海濤[20]在大清河流域的研究對比，草地耗水量基本一致，吳海濤[20]林地耗水偏高可能是由于林地分類更廣泛(包括有林地、灌木林、疏林地和其他林地)，農田耗水偏高可能是其考慮了灌溉作用。

表3 典型生態系統多年平均水量平衡Tab.3 Mean annual water balance of typical ecosystems

圖5 典型生態系統年耗水特征Fig.5 Annual water consumption characteristics of typical ecosystems

3.2.2 耗水年內變化分析

圖6為大清河流域3個典型生態系統1982-2014年的月耗水變化。從圖6中可以看出，3個生態系統的月耗水變化基本一致，均呈單峰變化特征。1-3月，由于氣溫和飽和水汽壓差較低，降水量較少，土壤蒸發較小，且此時植被耗水很低，總耗水量約為8 mm/月；4-6月，隨著氣溫回升和降雨增加，土壤蒸發隨之增加，加之植被開始發芽生長，植被蒸騰作用加強，此期間的耗水量持續上升；7-8月，氣溫和降雨量逐漸升高至全年最大值，農作物(夏玉米)進入拔節孕穗階段，草地和林地也處于最佳生長狀態，植被騰散發量增加，耗水量達到峰值；9-10月，隨著草地和林地葉片衰老，農作物進入收獲季節，植被蒸騰大幅度減少，而土壤蒸發也因氣溫和降水降低而減少，總耗水量逐漸減少；11-12月，此時的耗水主要指土壤蒸發，隨著氣溫下降和降水減少，土壤蒸發較小，使得總耗水逐漸降低至7 mm/月。林地生態系統在生長季(5-9月)的耗水量均高于其他兩個生態系統，而在非生長季耗水量略低于其他兩個系統。

圖6 典型生態系統1982-2014年月平均耗水變化Fig.6 Mean monthly water consumption of typical ecosystems from 1982 to 2014

3.2.3 耗水分量對比

圖7為3個生態系統的各耗水分量(即冠層截留、土壤蒸發、植被騰散發)比例分布。從圖7中可以看出，冠層截留分量大小順序：林地>農田>草地，比例分別為20%、11%、9%；土壤蒸發分量大小順序：草地>農田>林地，比例依次為52%、41%、12%；植被騰散發分量大小順序：林地>農田>草地，比例依次為68%、48%、39%。LAI是控制冠層截留和植被騰散發的主要因子之一，由于林地在生長期的LAI大于3，顯著大于其他兩個生態系統(約為2)，加上林地空氣動力學阻力較大，有利于截留雨量的蒸發，故林地的冠層截留和植被騰散發比例比其他兩個生態系統高。目前針對大清河乃至海河流域生態系統耗水分量的研究較少。劉麗芳等[19]估算出海河流域農田土壤蒸發約占總耗水的41%，作物蒸散占總耗水的59%，這與本文在農田生態系統的研究結果基本一致。

圖7 典型生態系統耗水分量比例分布Fig.7 Proportion of three water consumption components of typical ecosystems

4 結 論

本文以大清河流域為研究區域，結合流域的水文氣象、土地利用數據，利用遙感LAI和ET數據對水碳熱耦合的生態水文模型(WAVES)進行率定，并估算了典型生態系統(農田、草地和林地)1982-2014年的多年平均耗水規律和特征。雖然本研究也存在一些不足并可能會導致結果存在一定不確定性，如所用到的遙感數據在研究區缺乏系統全面的校正、模型中植被參數也缺乏實地觀測值等，但是本研究很好地結合了生態水文模型和遙感數據的優勢，研究結果可以為高強度人類活動和水資源過度利用的大清河流域和雄安新區的水土資源管理提供參考。論文的主要結論如下：

(1)大清河流域農田、草地、林地生態系統多年平均耗水量依次增加，分別為383.9、424.5、439.6 mm，占降水的75.2%、77.5%、88.3%。耗水能力：林地>草地>農田。

(2)在大清河流域典型生態系統耗水分量中，農田和草地土壤蒸發和植被騰散發的比重大致相當，均占總耗水的40%～50%；林地以植被騰散發為主，約占總耗水的70%。3種生態系統中冠層截留耗水最小，約占總耗水的9%～20%。

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