昆明市松华坝水源区小流域土壤侵蚀分析

黄英，王杰，黄松柏，朱俊

（1.云南省水利水电科学研究院，昆明 650228;2.云南省水文水资源局，昆明 650228）

昆明市松华坝水源区小流域土壤侵蚀分析

黄英1，王杰1，黄松柏1，朱俊2

（1.云南省水利水电科学研究院，昆明 650228;2.云南省水文水资源局，昆明 650228）

以1993—2009年松华坝水源区及昆明市的气象资料、2009年土地利用资料、第二次全国土壤普查资料、水源区牧羊河小流域的径流和泥沙观测资料为基础，用SWAT模型模拟分析了牧羊流域土壤侵蚀的空间差异。结果表明:牧羊河小流域输沙在年际上表现为与年降水量和输沙量峰谷变化具有较好的一致性，在年内表现出，输沙主要集中在6—9月;空间上牧羊河土壤侵蚀模数多年平均值介于21.4～4 586.5 t/（km2·a），且以中轻度为主，土壤侵蚀模数的空间变化与土地利用类型和地形坡度密切相关;土壤侵蚀模数与降水在年际变化上有较好的一致性。这一研究可为水源区土壤侵蚀空间分布的掌握和估算，以及制定有针对性的水土保持措施提供重要的理论依据。

土壤侵蚀;小流域;松华坝水源区

1 研究背景

水土流失是全球重大环境问题之一，不仅造成土壤肥力下降、生态环境恶化，还会造成调蓄湖泊及库塘的泥沙淤积，导致湖库的防洪、灌溉等功能降低，严重影响水利设施的安全运行和沿线区域的生态环境［1-2］。因此，研究区域土壤侵蚀强度及变化具有非常重要的意义。

SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型研制于20世纪90年代初期，是由美国农业部农业服务中心研制开发的。SWAT模型是在吸收了CREAMS，GLEAMS，EPIC，SWRRB等模型的优点，并克服了上述模型应用于流域模拟不足的基础上发展起来的。SWAT模型是目前先进的分布式水文-土壤侵蚀预测预报工具，能够做时间连续的模拟，主要模拟不同土地利用和多种农业管理措施对流域的泥沙、化学物质的长期影响，还能够用于预测大尺度复杂流域土地利用管理、气候变化对水资源的影响［3-11］。我国已有学者利用SWAT模型对不同土壤、土地利用类型、气候区做出有效的产沙模拟分析，取得较好的效果［3-5，11］。

松华坝水源区是昆明市主城区主要的水源地。近年来，水源区民众积极响应退耕还林等政策，但相应生态补偿措施未能落实到位，迫于生计，山区、半山区开垦种植坡耕地，导致水源区坡耕地所占比例较高，农业与林业争夺用地的现象依然存在，这些处于裸露状态的土地，一遇降水可形成水土流失强侵蚀区。目前水源区在进行生态建设的同时形成新的生态破坏，新的环境问题不断涌现，水源区内社会-经济-环境复合生态系统还没有步入有序发展、良性循环的轨道。因此，本文在分析水源区牧羊河流域1993—2009年泥沙资料的基础上，用SWAT模型估算牧羊河流域中和站集水区土壤侵蚀强度空间分布，讨论土壤侵蚀强度的空间差异与坡度和土地利用的联系。其结果不仅为水源区土壤侵蚀空间估算提供依据，还为制定水源区水土保持措施提供借鉴。

2 研究区概况

松华坝水源区属长江上游金沙江水系，水源区集水面积629.8 km2。冷水河、牧羊河及其支流和龙潭构成了水源区水系的基本形态。牧羊河和冷水河以梁王山为分水岭，在寺山和狮子山之间汇合注入松华坝水库。牧羊河为盘龙江正源，发源于梁王山西北的喳啦箐（图1），牧羊河小流域中和水文站集水面积357 km2。研究区海拔介于1 998～2 769 m，土壤类型主要有山原红壤、棕壤、（黄）红棕壤、水稻土，研究区森林植被自上世纪中期以来，连续受到人为砍伐破坏，不仅使森林面积急剧减少，而且幸存下来的森林质量也急剧退化，使区内的森林植被具有极其明显的次生性，虽然森林覆盖率高达62.97%，但林分质量较低，森林涵养功能较差，研究区属山地季风气候，年平均气温12～26℃，多年平均降水量1 030.5 mm，每年5—10月为雨季，降水量达872.6 mm，11—4月为干季，降水量仅157.9 mm，降水随海拔高度增加而增加。水源区多年平均土壤侵蚀模数为1 171 t/（km2·a）。

图1 研究区水系及地形图Fig.1The topography and rivers in the research area

3 数据与方法

3.1 水文气象数据

驱动模型所需要的气象数据选用昆明市1951—2009年逐日气温（最高、最低）、降水、风速、相对湿度、日照时数。另选用松华坝水源区内中和站1997—2009年和白邑站1993—2009年日降水资料。径流和泥沙资料选用中和站1993—2009年月观测值。

3.2 空间信息数据

DEM选用90m分辨率SRTM数据;土地利用数据由2009年Alos遥感影像解译获取，并进行外业验证（图2）。土壤数据来源于中国科学院资源环境数据中心提供的第二次全国土壤普查1∶1 000 000数据。利用地形数据、土地利用数据和土壤数据在SWAT水文模型下对牧羊河中和站集水区进行子流域划分，可得29个子流域（图1）。

3.3 牧羊河SWAT模型构建及应用

以中和水文站为出水口，结合研究区DEM、土地利用类型和土壤类型图，用SWAT模型对牧羊河流域进行子流域划分，得到牧羊河有29个子流域，128个水文响应单元。在此基础上用SCS曲线法模拟径流，河道径流演算用马斯京根法，土壤侵蚀用修正方程计算。

图2 2009年牧羊河流域土地利用示意图Fig.2Spatial distribution of land use in Muyang river watershed in 2009

4 结果与分析

4.1 模型参数率定与验证

模型的参数率定和验证用SUFI2法［10-11］。选用与径流和泥沙相关的18个模型参数，用中和站1993—2001年的月径流数据进行参数率定（1993、1994年为模型预处理期），用2002—2009年月径流数据对模型参数进行验证，结果见图3。模拟效果评价选择相对误差Re、相关系数R2和Nash-Sutcliffe效率系数Ens。

图3 牧羊河月径流模拟和实测对比Fig.3Comparison of monthly runoff between simulated results and observed data in Muyang river

从图3（a）中可以看出，在参数率定期干季的模拟效果总体好于雨季，另率定期Nash-Sutcliffe效率系数Ens和R2分别为0.77，0.83。验证期结果（图3 （b））表明:在干季模拟的径流与实测值较接近。验证期模拟的径流偏大于实测，为9.2%，Nash-Sutcliffe效率系数为0.79，R2为0.80。

总体来说牧羊河流域模拟的误差在±10%以内，Nash-Sutcliffe效率系数在模型参数率定期和验证期均大于0.75，可见构建的模型有较好的适用性。

4.2 牧羊河输沙量变化

1993—2009年牧羊河降水量与输沙量观测（图4（a））表明:降水在年际上呈波动变化，没有明显的变化趋势，1999年和2009年为近17年来降水量最大和最小年份，其值分别为1 043.8 mm和590.1 mm;近17年平均输沙量为34 610.74 t，其年变化表现出，1993—1998年呈增加趋势，而1998—2003年呈明显的下降趋势，2003—2009年呈波动变化，输沙量出现极值的年份分别为1998年和2009年，最大、最小年输沙量分别为87 835.45 t和3 513.2 t;尽管年降水量和输沙量峰谷变化具有较好的一致性，但年降水量相近的年份，年输沙量仍有较大的差异，如1995年比2003年的降水量多10.7 mm，但是年输沙量相差达22 749.12 t。可见，尽管降水量是输沙量的主要驱动因素，但当年土地利用状况以及降水的年内分配也可能是影响输沙量的主要因素。

图4 牧羊河1993—2009年输沙量和降水量年际变化和年内变化Fig.4Interannual and annual variations of sediment discharge and precipitation in Muyang river from 1993 to 2009

牧羊河输沙量的年内变化（图4（b））表现为，降水和输沙量年内变化一致，7月份输沙量达最大，其值为14 159.13 t，5月份最小，输沙量为29.11 t，侵蚀主要发生在6—9月份，最大4个月输沙量占年输沙量的96.5%。

4.3 牧羊河土壤侵蚀变化

牧羊河土壤侵蚀模数空间变化（图5）表现出，流域最大和最小土壤侵蚀模数分别为4 586.5 t/（km2·a）和21.4 t/（km2·a），微度侵蚀的子流域有4个，其面积合计达42.16 km2;轻度侵蚀的子流域有15个，其面积合计140.22 km2;中度侵蚀的子流域有10个，面积合计为163.95 km2;可见在牧羊河小流域土壤侵蚀以中、轻度侵蚀为主。另外，土壤侵蚀模数的空间变化与土地利用方式有密切的联系，见图6。

图5 牧羊河土壤侵蚀模数空间分布Fig.5Spatial distribution of soil erosion modulus in Muyang river

图6 牧羊河子流域土壤侵蚀模数与土地利用类型及坡度的关系Fig.6Relationship of soil erosion modulus respectively with land use and slope in Muyang river

从图6中可见，总体表现为:土壤侵蚀模数与林草面积所占比例呈反向关系，而与耕地面积所占比例呈正向关系。如第2，3和7子流域是29个流域中林草面积比例最高的3个子流域，值分别为80.1%，84.62%和88.39%，且其耕地面积比例最低，对应的土壤侵蚀模数均小于25 t/（km2·a）。第5子流域，林草面积比例为32.22%，而耕地面积比例高达54.42%，其对应的土壤侵蚀模数也达到4 060.9 t/（km2·a）（图6（a））;在土地利用类型相近的情况下，子流域间的土壤侵蚀量也有可能有较大的差异，这是地形坡度差异所引起的。如第5和21子流域，林草面积所占比例分别为32.22%和30.46%，耕地面积所占比例分别为54.42%和56.8%，可见2个子流域的土地利用类型相近。但是第5子流域的土壤侵蚀模数是第21子流域的2倍多，这是因为在第5子流域中坡度为15°以下的地形占81.46%，少于第21子流域的88.65%;而第5子流域坡度为15°以上的地形较第21子流域多7.17%，另外第5子流域中坡度为25°以上地形占了1.26%，第21子流域中没有坡度为25°以上的地形。因此在土地利用类型相近的情况下，坡度是决定土壤侵蚀模数的主要因素（图6（b））。由此可见，土壤侵蚀量的大小是土地利用类型和坡度类型共同决定的。

牧羊河流域1993—2009年土壤侵蚀模数在118.8～3704 t/（km2·a）之间变化，土壤侵蚀模数的最大和最小值分别出现在2005年和2009年。另外土壤侵蚀模数在时间上变化，还表现为1993—1999年呈增加趋势;2000年降水较少，为639.3 mm，土壤侵蚀模数也减少到388 t/（km2·a）;此后一直到2005年，土壤侵蚀模数又呈增加趋势，2005—2009年，土壤侵蚀模数呈减少趋势。

5 结论

基于1993—2009年气象数据和2009年土地利用数据，利用SWAT模型系统分析了近17年来昆明市松华坝水源地牧羊河小流域土壤侵蚀的变化，其主要结论有:

（1）近17年来，牧羊河输沙变化在年际上表现为3个阶段，1998年以前为增加趋势，1998—2003年呈减少趋势，2003—2009年呈波动变化。6—9月4个月最大输沙量占全年输沙量的96.5%。

（2）多年平均来看，牧羊河小流域土壤侵蚀以中轻度为主。土壤侵蚀模数的空间分布总体表现为，土壤侵蚀模数与林草面积所占比例呈反向关系，而与耕地面积所占比例呈正向关系。土地利用类型相近的情况下，坡度15°以上地形所占比例是决定土壤侵蚀模数大小的主要因素。

（3）1993—2009年土壤侵蚀模数在118.8～3 704 t/（km2·a）之间变化。

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（编辑:曾小汉）

Spatial Difference of Soil Erosion in the Small Watershed of Songhuaba Water Source Area in Kunming City

HUANG Ying1，WANG Jie1，HUANG Song-bai1，ZHU Jun2
（1.Yunnan Institute of Water Resources and Hydropower Research，Kunming650228，China; 2.Yunnan Hydrology and Water Resources Bureau，Kunming650228，China）

Spatial difference of soil erosion in Muyang river watershed was analyzed by SWAT hydrological model. The research was carried out based on the meteorological data from 1993 to 2009 and land use data in 2009 in Songhuaba water source area and Kunming city，and the second national general soil survey data as well as the observed data of runoff and sediment discharge in the small watershed.Results showed that the interannual peak and valley values of precipitation and sediment discharge were in good coherence.While within the year，the sediment discharge occurred mainly from June to September.The average soil erosion modulus varied from 21.4 t/（km2·a） to 4 586.5 t/（km2·a），indicating that the soil erosion is mainly between middle to moderate levels.The spatial variation of soil erosion is closely related with land use type and topography and slope angle.Interannual variations of soil erosion modulus and precipitation were also in consistency.The research provides basis for estimating the spatial distribution of soil erosion and making targeted conservation measures.

soil erosion;small watershed;Songhuaba water source area

P338.2

A

1001-5485（2013）04-0021-04

10.3969/j.issn.1001-5485.2013.04.0052013，30（04）:21-24，28

2012-10-31;

2013-01-07

水利部公益性行业专项经费项目（201001058，201101042）

黄英（1959-），女，云南普洱人，教授级高级工程师，主要从事水文水资源等相关研究工作，（电话）13708859130（电子信箱）swhhyy@126.com。