基于水文連通性的流域輸沙量評估
——以堵河流域為例

張媛平, 劉成帥, 肖海兵, 王 劍, 史志華

(華中農業大學 資源與環境學院, 武漢 430070)

流域輸沙會導致土壤養分流失、污染物擴散和河道淤積，對農業生產和水質健康具有重要影響[1-2]。針對流域輸沙過程及其影響因素[3-5]，國內外學者已經開展了大量研究。例如，Ranzi等[6]評估了水庫修建對越南Lo River流域輸沙量的影響，指出修建水庫顯著削弱了流域出口的泥沙產量。Wang等[7]利用泥沙歸因診斷，探究了黃河流域輸沙量變化的原因，分析了降水、徑流系數和含沙量等因素對黃河泥沙量減小的貢獻。雖然以往研究已取得較大進展，但對于流域內部的輸沙過程仍然缺乏了解。近年來，水文連通性的概念逐漸被研究者關注，它為解決流域輸沙過程及其時空變異特征提供了可能，逐步成為研究熱點[8]。

水文連通性是指泥沙、營養鹽、生物體等各種物質以水為載體，在空間異質景觀或斑塊間進行遷移、傳輸或擴散的便利程度[9]。根據其功能定位，可分為結構連通性和功能連通性。結構連通性反映了流域景觀單元的空間分布特征，可通過連通性指數定量表征。目前應用較為普遍的有匯流路徑長度指數Flowlength[10]、方向性滲透指數DLI[11]、地形濕度指數TWI[12]和連通性指數IC等[13]。由于IC指數計算簡單、數據要求低且精度高，應用最為廣泛[14-15]。近年來，國內外學者嘗試將IC指數與土壤侵蝕模型相結合，以評估流域輸沙量[8]。例如，Zhao等[16]通過應用IC指數與泥沙輸移比的經驗關系，準確評估了黃土高原延河流域輸沙量。Sean等[17]結合RUSLE模型與IC指數，繪制了流域輸沙空間分布圖，強調基于水文連通性評估流域輸沙量的可行性。雖然，相關研究已證實基于水文連通性可有效評估流域輸沙量，但不同流域自然背景差異較大，受人類影響的程度也不同。因此，模型的適用性仍需進一步研究。

堵河流域位于湖北省西北部漢江南岸，流域內山脈連綿、坡陡、谷深、地勢落差大，是水土流失多發地區[18]。流域經歷了耕作和再造林時期，輸沙量年變化顯著。因此，本文以堵河流域為研究對象，分析流域退耕前后土壤侵蝕模數和水文連通性的時空特征，并基于IC指數進一步估算流域輸沙量，評估基于水文連通性估算流域輸沙量的可行性。研究結果對于提高模型的適用性以及理解流域泥沙輸移過程具有重要意義。

1 材料和方法

1.1 研究區概況

本研究以竹山站為界的堵河流域(31°30′—32°37′，109°11′N—110°25′E)為研究對象(圖1)，流域面積為8973 km2，地勢西南高東北低，以亞高山地貌為主。該地區屬于北亞熱帶季風氣候，年均氣溫14℃，年均降雨量810 mm，主要集中在6—10月。土壤類型主要以黃棕壤為主(占流域總面積70%以上)，有機質含量豐富，易被降水沖刷和淋溶[19]。域內植被覆蓋率高，類型多樣，主要有亞熱帶常綠闊葉林和常綠落葉闊葉混交林。年均徑流量約為5.03×109m3，多年平均輸沙量為3.62×106t，年平均侵蝕模數為4.04萬 t/hm2。為有效防控水土流失，當地政府先后實施了一系列水土流失防治措施，如“丹江口水庫水源區水土保持重點防治工程”等。結合堵河流域的歷史背景，將研究時段劃分為P1(1990—2000年，退耕前)和P2(2000—2010年，退耕后)兩個時期。

圖1 堵河流域地理位置

1.2 數據來源

流域1990年、1995年、2000年、2005年、2010年的遙感影像數據，來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺(http:∥www.gscloud.cn)。數字高程模型(DEM)來源于國家基礎地理信息中心，比例尺為1∶5萬。土地利用主要為耕地、林地、草地、水域和居民用地，來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn)。降雨數據和水文數據來源于湖北省水利廳，包括流域內7個氣象站日尺度降雨量數據及竹山水文站日徑流泥沙數據。土壤可蝕性因子(K)源于國家科技基礎條件平臺—國家地球系統科學數據中心—地理資源分中心。本研究所用數據空間分辨率均為30 m，與國內外其他類似研究一致[4-6, 16]。

1.3 侵蝕模數估算

采用RUSLE模型[20]估算土壤侵蝕模數：

A=R·K·LS·C·P

式中：A為土壤侵蝕模數t/(hm2·a)；R為降雨侵蝕力因子[MJ·mm/(hm2·h·a)]，采用章文波等[21]提出的基于日降雨量的半月降雨侵蝕力模型計算；K為土壤可蝕性因子[t·h/(MJ·mm)]，依據國家地球系統科學數據中心繪制的全國30 m分辨率的土壤類型分布圖進行計算；LS是坡長坡度因子(無量綱)，采用Wischmeier等[22]和劉寶元等[23]的方法計算；C為植被覆蓋與管理因子(無量綱)，采用Durigon等[24]提出的基于歸一化植被指數(NDVI)的方法計算；P為水土保持措施因子(無量綱)，采用Fu等[25]基于坡度的方法計算。計算公式如下：

P=0.2+0.03S

式中：S為坡度(%)。根據水利部頒布的《土壤侵蝕分級標準》(SL190-2007)，將流域土壤侵蝕劃分為6個等級：微度、輕度、中度、強烈、極強烈和劇烈。

1.4 水文連通性評估

采用IC指數評估流域水文連通性：

式中：W為上坡貢獻區的平均權重因子(無量綱)，用RUSLE模型中的C因子定量表征；S是上坡貢獻區的平均坡度(m/m)；A是上坡貢獻區的面積(m2)；di是沿著水流路徑第i個單元的長度(m)；Wi是第i個單元的權重(無量綱)；Si是第i個單元的坡度(m/m)。IC范圍為[-∞, +∞]，其值越大，表明水文連通性越大。為了更好地解釋結果，采用Crema和Cavalli等[26]的方法將IC值分為4個等級：低、中低、中高和高連通性。

1.5 泥沙輸移比(SDR)和輸沙量估算

采用SDR分布式模型計算泥沙輸移比，公式如下：

式中：SDRmax為流域內泥沙輸移比最大值，取值范圍為[0, 1]；IC0,i及KIC,i是校正參數，分別取0.5，2[27]，ICi為第i個單元的IC值。

流域輸沙量計算如下：

式中：Q為輸沙量(t/a)；Ei為第i個單元的侵蝕量(t/a)；SDRi為第i個單元的泥沙輸移比(無量綱)；n是流域像元總數。

1.6 統計分析

利用SPSS 22.0軟件進行輸沙量估算值和實測值間的相關性分析；利用MATLAB計算均方根誤差(RSME)和平均絕對誤差(MAE)，評估實測輸沙量和估算值間的相對偏差，確定模擬的準確性。

2 結果與分析

2.1 土壤侵蝕模數時空分布特征

流域土壤侵蝕模數呈現先增大后減小的趨勢。2000年流域土壤侵蝕模數最大，為17.17 t/(hm2·a)；2010年最小，為3.48 t/(hm2·a)。P1時期，流域土壤侵蝕模數增加了215.05%，其中輕度侵蝕面積增加了41.86%，中度侵蝕和強烈以上侵蝕面積呈指數增加。P2時期，土壤侵蝕等級主要由輕度向微度侵蝕轉變(表1，圖2)。流域東北部、北部和河道附近土壤侵蝕模數大，西南、南部和中北部平原地區侵蝕模數小。總的來說，土壤侵蝕空間分布呈現邊緣大，中間小的特點。微度侵蝕集中于流域中北部平原丘陵區，在坡度為15°～35°的區域零散分布；輕度侵蝕與中度侵蝕主要分布在流域北部和東北部坡度>25°的區域(圖3)；強烈侵蝕及以上侵蝕主要以點和線狀分布在流域東、北及河道景觀附近。

表1 流域土壤侵蝕等級面積占比及其變化

圖2 堵河流域土壤侵蝕等級分布

2.2 水文連通性的時空變化規律

由表2看出，2000年流域IC均值最高，為0.08；2010年最低，為-1.11。P1時期，IC均值增加了114.81%。其中，中高和高連通性面積分別增加了24.99%和16.37%。P2時期流域IC均值減小了105.56%，中高連通性及以上的面積減小了66.38%，而低和中低連通性面積分別增加了54.9%和12.0%(圖4—5)。總的來說，1990—2010年流域IC值呈現先增大后減小的變化趨勢。此外，IC值呈現“靠近河道大、遠離河道小”的空間分布特征。流域低連通性主要分布在居民用地和林地，中低和中高連通性集中分布在坡度較陡的坡耕地與溝谷附近，高連通性則主要分布在流域坡度>25°的地區和靠近河道的區域。

表2 堵河流域IC值統計

2.3 流域輸沙量估算

流域輸沙量估算值呈現先增大后減小的年際變化趨勢。2000年輸沙量估算值最大，為9.42×106t/a，2010年最小，為1.27×106t/a。輸沙量實測值與估算值呈現明顯的線性關系(R2=0.92)(圖6)，均方根誤差(RSME)與平均絕對誤差(MAE)表明估算輸沙量與實測輸沙量間差異較小(RSME=2.81；MAE=2.01)，模擬結果可接受。但是，流域輸沙量估算值均大于實測值，其中2000年流域輸沙量估算甚至達到實測值的2.5倍。研究結果表明基于IC指數與SDR的關系模型估算流域輸沙量可能會在一定程度上造成數值偏高。

3 討 論

研究結果表明退耕前(P1時期)堵河流域主要土壤侵蝕等級由微度逐漸轉變為輕度，退耕后(P2時期)則主要由輕度轉變為微度。以往研究指出土壤侵蝕年際變化主要受土地利用、降雨與地形等因素的影響[28]。自20世紀70—80年代“家庭聯產承包責任制”在全國范圍的推廣，堵河流域大面積林地和草地被開墾為耕地，這一舉措加劇了水土流失與土地退化，導致P1時期土壤侵蝕模數顯著增加。90年代末國家“退耕還林”政策的施行，以及當地政府先后啟動了“丹江口水庫水源區水土保持重點防治工程”、“生態縣”和“農發基金”等建設項目。流域林地和草地面積得以恢復，土壤侵蝕模數和侵蝕等級不斷下降(2000年>2005年>2010年)。其次，降雨量是流域土壤侵蝕變化的關鍵影響因子[29]。2000年流域降雨量最大，其年降雨侵蝕力最高，因而其對表層土壤的剝蝕和運輸能力最大。與之相反，2010年流域降雨量大于1995年和1990年，但其土壤侵蝕模數卻最小，這可能是由于土地利用變化對土壤侵蝕的影響遠大于降雨所造成的。此外，坡度[23]對土壤侵蝕也具有重要影響，主要表現為坡度越陡，侵蝕發生的潛力越大。以上結果與黃萱等[19]在該流域的研究結果一致。

圖3 不同坡度土壤侵蝕等級面積占比

水文連通性與土壤侵蝕的年際變化趨勢一致，主要受流域土地利用、植被和地形的影響。其中土地利用變化可能是影響水文連通性的關鍵因素。土地利用通過改變地表粗糙度、土壤有機質含量、土壤結構和入滲速率[30]，進而影響水文連通性。相比耕地，林地和草地具有較高的保水能力和泥沙攔截系數，水文連通性較低。因而，退耕前流域連通程度增大與耕地面積增加密切相關。其次，植被主要通過植被密度和群落結構影響水文連通性。通過冠層截留，枯落物蓄水、改善土壤結構延緩和阻礙徑流，降低水文連通性[31]。袁亞男等[32]分析了昕水河流域的土地利用/覆被與水文連通性的關系，指出IC指數受土地利用/覆被的影響較為明顯，不同土地利用/覆被下的水文連通性差異顯著，而同一土地利用/植被覆蓋條件下的水文連通性則變化較小。此外，流域地形(坡度等)會影響地表徑流產生和發展。通常坡度越陡，地表徑流產生的概率越大，水文連通性越強[33]。堵河流域東南部坡度普遍大于西北部，因而該區域水文連通性較大。

圖4 堵河流域IC等級分布

注：橫坐標分別表示1990年、2000年的連通性等級，縱坐標分別表示P1和P2時期連通性等級的面積變化百分比(分別基于1990年、2000年)。

圖6 輸沙量估算值和實測值

本研究基于IC指數進一步估算了流域輸沙量，結果顯示流域輸沙量估算值與實測值具有顯著的線性關系(R2=0.92)，但估算值要高于實測值。這表明該模型會高估流域實測輸沙量。本文的研究結果與Zhao等[16]在黃土高原延河流域類似研究的結果相似，他們認為模型總體上可以較好的估算出低值年輸沙量，而對高輸沙量會產生錯誤估計。主要原因是水庫、大壩的運行，會導致下游實測泥沙量出現異常變化，從而導致模型對泥沙量的高估或低估。本研究認為產生該結果的原因如下：(1) IC指數是基于流域土地利用和地形參數建立起來的，并未考慮降雨，入滲等的影響，因而導致估算值與實測值存在偏差；(2) 流域內水庫和湖泊的建造，會影響河流流速，降低水體含沙量，進而攔截相當數量的泥沙，降低流域輸沙量。本研究結果證明了基于IC指數評估流域輸沙量的可行性，為該模型的廣泛應用提供了依據。后續研究需充分考慮溝渠、水庫、湖泊等人為工程設施對流域輸沙的影響，改進模型以更準確評估流域輸沙量。

4 結 論

流域土壤侵蝕模數和IC值均呈現先增加后減小的年際變化趨勢。2000年，流域土壤侵蝕模數最大，為17.17 t/(hm2·a)，侵蝕強度以輕度侵蝕為主；平均IC值為0.18，水文連通性最強。2010年，流域土壤侵蝕模數最小，為3.48 t/(hm2·a)，侵蝕強度以微度侵蝕為主；IC均值為-1.11，連通程度最弱。此外，流域水文連通性呈現“靠近河道大，遠離河道小”的空間分布特征。流域輸沙量估算值與實測值均呈現先增大后減小的年際變化規律。RSME(2.81)和MAE(2.01)表明兩者差異較小，模擬結果可接受。但由于模型尚未考慮水庫等對流域輸沙的影響，導致輸沙量估算值大于實測值。因此，后續研究中應進一步改進模型以準確評估流域輸沙量。