昕水河流域的泥沙連通性研究

朱金鳳 張 浩 宋克鵬

（華北電力大學 北京 102206）

引言

自21 世紀以來，水文連通性越來越受到了水文學的重視，而在過去10 年，泥沙連通性則成為水土流失領域的新議題[1]。泥沙連通性重點關注流域內不同地貌或景觀單元間的泥沙級聯關系，是決定流域泥沙輸移方式、效率和規模的重要因素，是探究泥沙來源、識別水土保持重點區域的基礎，探討泥沙連通性具有重要意義。目前研究泥沙連通性的方法包括野外調查法和指標法，野外調查法可以在不同大小的空間尺度上使用，但調查結果僅為定性成果，大體上可以反應流域泥沙源匯級聯關系，無法定量度量泥沙連通性。盡管當前已開發建立有較多指標廣泛探討連通性，如：Borselli 等人[2]研究的連通性指標（IC）、有效流域面積、地形濕潤指數（ITWI）、泥沙輸移比（SDR）等，但大多指標側重于揭示水文連通性，只能作為泥沙連通特征的輔助評價指標[3～5]。探求泥沙連通性直接的定量評估方法與指標，對流域綜合治理具有直接指導意義。本研究以昕水河流域為研究區域，采用相關研究[6]提出的“地形-水文響應單元（Slope-HRU）指數”，探討該指數對于評價研究區流域侵蝕產沙的適用性，并揭示影響泥沙連通性潛在控制因素的貢獻率分析。

1 研究區概況和數據處理

1.1 研究區概況

昕水河流域位于110°30′～111°27′E，36°36′～36°55′N 之間，是黃河的一級支流。昕水河發源于山西省蒲縣，幾經彎折，經過喬家灣、隰縣午城鎮于大寧縣流入黃河。干流全長178km，流域總面積3992 km2，高程699-2010m（圖1）。流域屬半濕潤大陸性季風氣候，年平均氣溫7～10℃，多年平均降水量在460～570 mm 之間，降水年內與年際變化大，降雨主要集中于7-10月，研究區植被類型以次生灌叢草木為主。

圖1 研究區域地理位置

1.2 數據來源

本研究土地利用與植被數據為2005 年Landsat TM 衛星遙感數據，空間分辨率為30m，參考土地利用分類國標的分類體系，將土地利用類型分為水域、建設用地、林地、草地和耕地5 類。此外，氣象數據來自中國氣象科學數據共享服務網的2000-2010 年逐日實測氣象數據，2000-2010 年實測日徑流數據來自于大寧水文站的實測徑流數據。DEM 數字高程圖下載于地理空間數據云，土壤數據下載于Harmonized World Soil Database 網站，比例尺為1:100 萬。

2 研究方法

2.1 地形-水文響應單元（Slope-HRU）指數

周自翔等[6]基于源-匯理論，考慮土地利用類型、土壤類型、坡度等構建了“地形-水文響應單元（Slope-HRU）指數”，Slope-HRU 指數是以水文響應單元為基本單元，相對于某一坡度而建立的“源-匯”指數，用公式表示如下：

式中：R 為Slope-HRU 指數的值，M 和N 分別是匯、源景觀加權面積總和；Si為第i 個水文響應單元的面積；K源和K匯分別是同一土地作為源和匯時其土壤侵蝕能力，C源和C匯分別為作為源和匯區的的植被覆被與管理因子，0≤C源≤1，α 為水文響應單元所在坡度。公式中R 值越小，代表該處的產沙量越大，水土流失越嚴重，相反，則產沙量越小，泥沙連通性越小。

R 計算需要確定土地利用類型權重，某一水文響應單元的某種土地利用類型作為源和匯的貢獻率不同。RUSLE 模型全面考慮了影響土壤水蝕的過程因素，其中，C 值能反映植被覆蓋和管理變量對水土流失的綜合作用。較多相關研究中[7][8]，多采用RUSLE 模型里的C值來替代土地利用類型權重。據此，本研究根據前期相關研究方法，借鑒土壤侵蝕通用方程中的C 值，對不同土地利用/覆被類型給予源匯權重賦值（表1）。

表1 土地利用類型權重貢獻

2.2 主成分分析法

為量化各潛在因素對Slope-HRU 指數的影響貢獻大小，采用主成分分析法對影響泥沙連通性的潛在控制因素進行分析評價。參照前人研究，選取8 個影響R 值的因子對R 值進行綜合評價，具體為水體X1、草地X2、建設用地X3、耕地X4、喬木林地X5、降雨量X6、土壤可蝕性因子X7、地形坡度X8。

3 結果

3.1 R值的空間分布

以昕水河流域各子流域的水文響應單元為基礎數據，計算昕水河25 個子流域的Slope-HRU 指數R 值。結果表明：在子流域尺度上R 值存在明顯的區域分異規律（圖2），屬于高度空間異質。在整個流域上，R 值呈現出由北向南，由西向東遞增的趨勢。R 值的高值區主要分布在21、22、24、25 號子流域，低值區主要分布在1、3、4、7 號等子流域。作子流域Slope-HRU 指數R值與子流域產沙量的散點圖（圖3）。線性擬合表明，各子流域的R 值與年產沙量的關系顯著（P＜0.01，R2=0.75）；另做R 值與產沙量的pearson 相關分析，相關系數為-0.713，呈顯著負相關。說明R 值有效揭示了研究區流域侵蝕產沙特征。該擬合模型將有助于進一步對研究區無水文觀測區域侵蝕產沙預測。

圖2 昕水河流域2005年R值空間分布圖

圖3 產沙量與R值的散點圖

3.2 R值空間分布潛在控制過程

前述相關分析較好揭示了Slope-HRU 指數可有效反映流域侵蝕產沙的問題。為進一步揭示并量化各潛在控制因素對Slope-HRU 指數的影響及貢獻，本研究采用主成分分析法予以分析。

由初始數據計算各指標因子相關矩陣并提取出3個主成分，其對應的方差貢獻率及累計貢獻率如表2。前三個主成分的特征值均大于1，第一主成分的貢獻率為49.31%，第二主成分的貢獻率為24.23%，第三主成分的貢獻率為13.32%。3 個主成分的累積貢獻率為86.86%，大于85%，因此，前3 個主成分能夠反映原來所選取的8 項指標的絕大部分信息。

表2 特征值及貢獻率

由主成分分析計算得到的因子載荷矩陣見表3。第一主成分F1與X2（草地）、X3（建設用地）、X4（耕地）、X6（降雨量）存在較強的正相關關系，與X5（喬木林地）存在較強的負相關關系。可見，喬木林地區別于其他土地利用（包括草地、耕地、建設用地），可有效減少地表泥沙連通特性；此外，除土地利用類型以外，降雨量也是影響Slope-HRU 指數的重要因素，區域降雨增大，將顯著促進泥沙連通性發展。第二主成分F2與X7（土壤可蝕性因子）存在較強的正相關關系，第三主成分F3與X8（地形坡度）呈現明顯的正相關關系，說明土壤可蝕性、地形坡度是影響Slope-HRU 指數的主要影響因子，但其地位作用較土地利用及降水要弱。由以上分析可知，土地利用類型是影響R 值的第一重要因素，其貢獻率是49.31%；其次是土壤可蝕性因子，貢獻率是24.23%；再之是貢獻率為13.32%的地形坡度。

表3 因子載荷矩陣

4 討論

本研究中R 值和產沙量具有顯著的負相關關系（P＜0.01），其相關系數為-0.713，表明Slope-HRU 指數可以較好的反映研究區流域水土流失特征，研究所構建的擬合模型對于無水文觀測流域的泥沙預測具有重要意義。與預期有所不同，研究發現不同土地利用類型中僅喬木林地可有效減少泥沙連通特性，而草地則并不利于泥沙連通性的控制，這對于黃土區如何開展植被建設以有效控制區域土壤侵蝕有重要意義。此外，除了土地利用類型是泥沙連通特性的首要控制因素之外，降水也具有同等重要的作用。當前泥沙連通性指標的構建較少有提及降雨這一過程。如若動態揭示泥沙連通變化特性，有必要考慮降水因素。Slope-HRU指數的構建被認為具有開放性。下一步研究，可以通過加入更多的環境屬性和指標（如：降水）來改善Slope-HRU 指數，以動態揭示區域侵蝕產沙情況。

結語

本文基于Slope-HRU 指數，對昕水河流域泥沙連通性進行研究，研究表明：（1）子流域R 值與產沙量呈現顯著相關關系（y=-2.43x+7.44，相關系數為-0.713），說明Slope-HRU 指數能夠有效的表征昕水河流域侵蝕產沙特征，擬合模型可用于研究區無觀測區域侵蝕產沙預測。（2）對影響R 值的潛在控制因素貢獻進行量化分析，表明：影響R 值的第一控制因素為土地利用類型，其次是土壤可蝕性因子，再之是地形坡度的影響。（3）研究建議，在下一步研究中，有必要將降水這一因素納入考慮，以動態分析泥沙連通及侵蝕產沙變化，對流域水沙治理具有重要意義。