淮河上游土地利用变化对流域蒸散发能力影响研究

周正模，杜付然，江海涛，李琼芳

(1.河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210098；2.河海大学国际河流研究所，江苏 南京 210098；3.河南省许昌水文水资源勘测局，河南 许昌 461000；4.河南省水文水资源局，河南 郑州 450000)

0 引 言

随着人口的急剧增长和社会经济的快速发展，我国土地利用模式发生了显著变化。由土地利用变化引起的水文效应已成为水文等相关领域研究的热点问题[1,2]，其中，土地利用变化对流域蒸散发能力的影响是研究变化环境下水循环演变的重要方面。近年来，国内一些学者对相关问题做了大量研究：张井勇等[3]研究发现土地利用变化会直接改变地表热通量，从而影响到地表气温变化；蔡琳等[4]利用卫星遥感数据源，以四川南广河流域为研究对象，验证了双源蒸散发模型的可行性，得到不同土地利用类型的蒸散发能力排序；赵建刚[5]利用横排头流域土地利用专题地图和流域资料，通过GIS与Matlab相结合的手段，得到不同土地利用的傅抱璞公式v的排序；欧阳钦从等[6]基于SWAT模型模拟了晋江流域不同土地利用条件下的水文过程，研究表明土地利用变化的水文过程效应与年内降水分布具有密切关系，降水量越小，蒸散发效应越显著。上述学者大多从年尺度研究了土地利用与蒸散发能力的关系，没有深入研究土地利用变化对不同典型年(丰水年、平水年和枯水年)的不同时间尺度蒸散发能力空间分布的影响。因此，论文选取土地利用变化显著的淮河上游息县流域为研究区域，研究不同典型年的不同时间尺度蒸散发能力的空间分布随土地利用变化的规律。研究成果可为变化环境下水循环演变研究提供支撑。

1 研究方法

论文选取淮河上游息县水文控制站以上流域为研究区，选用美国国家地球物理中心分辨率为1 km×1 km全球DEM的基础高程资料，运用地理信息软件ArcGIS水文模块构建研究区的数字水系，并将其离散成空间分辨率为1 km×1 km的网格单元。基于中国科学院提供的研究区分辨率为1 km×1 km的1995年和2000年土地利用遥感资料，运用ArcGIS软件空间分析得到每个计算网格单元上的土地利用信息，并通过分析比较揭示研究区从1995年到2000年的土地利用变化规律。基于1990-2009年的降雨资料，通过水文频率分析选取2000年、2008年和2001年分别代表丰水年、平水年、枯水年的三个典型年；基于流域内外附近8个气象站的3个典型年的日气象资料(风速、净辐射、日均气温、日照时数、相对湿度等)，利用距离平方倒数法对进行高程修正后的日气象资料进行空间插值，获得1km×1km网格的日气象资料，应用分布式双源蒸散发模型[6]，计算得到研究区不同典型年在两种土地利用模式下日尺度的各网格的蒸散发能力，进而计算得到季尺度和年尺度的各网格的蒸散发能力。对比分析不同典型年土地利用变化对不同时间尺度蒸散发能力空间分布的影响，揭示土地利用变化对流域蒸散发能力空间分布的影响。

2 土地利用变化分析

2.1 研究区域概况

论文选取淮河上游息县水文控制站以上流域作为研究区域，流域范围：东经113°15′～114°46′，北纬31°31′～32°43′，流域面积10 190 km2。流域水系及气象站分布见图1。该区域地处我国半干旱气候与湿润气候过渡带，多年平均气温在15℃左右，降雨和蒸发时空分布不均匀，多年平均降水量1 020 mm，多年平均水面蒸发量850 mm。近几十年由于人类活动强烈，流域土地利用发生显著变化。研究区仅有南湾、石山口、息县三个蒸发站，蒸发站数量过少且分布不均匀，基于三站的实测蒸散发不能很好地反映流域土地利用变化对蒸散发能力空间分布的影响。

2.2 土地利用变化分析

基于1995年和2000年土地利用遥感图，应用GIS软件处理分析得到息县流域两期原始土地利用空间分布图后，做如下处理：林地分为有林地、灌木林和疏林地，农业耕作用地分为水田和旱地，高覆盖度草地、中覆盖度草地和低覆盖度草地合并统称为草地，河渠、水库坑塘和滩地合并统称为水体，最终得到的两期土地利用空间分布见图2和图3。土地利用变化空间分布见图4，各土地利用类型所占面积比及变化情况见表1。

图2 息县流域1995年土地利用分布图Fig.2 Distribution of land use in Xixian River Basin(1995)

图3 息县流域2000年土地利用分布图Fig.3 Distribution of land use in Xixian River Basin(2000)

图4 息县流域从1995年到2000年土地利用变化空间分布图Fig.4 Distribution of land use change in Xixian River Basin from 1995 to 2000

综合图2和表1分析，研究区1995年主要土地利用类型为水田、旱地和林地，共占总流域面积的99%以上，其中林地以有林地为主，约占总林地面积的64%。旱地主要分布在流域北部，林地主要分布在流域南部，水田主要分布在流域东部和西部。不难发现，研究区1995年3种主要土地利用方式占比均衡，占比最大的林地和占比最小的旱地相差约流域面积的11%。

表1 息县流域1995年和2000年土地利用及变化情况 %

综合图3和表1分析，研究区2000年主要土地利用类型依然为水田、旱地和林地，接近总流域面积的90%，其中，林地仍以有林地为主，约占总林地面积的66%。旱地主要分布在流域西部、北部以及中部和东部的部分区域，林地依然主要分布在流域南部，水田主要分布在流域中部和东部的部分区域。不难发现，研究区2000年3种主要土地利用方式面积占比相差较大，占比最小的水田不足占比最大的旱地的43%。

综合图4和表1分析，研究区从1995年至2000年，各土地利用类型所占面积比重发生了显著变化，发生土地利用变化的区域约占总流域面积的30%，主要分布在流域的西部、中部和东部的部分区域。其中，水田变为旱地是最主要的土地利用变化方式，约占总流域面积的16.8%。此外，林地变为农田区域约占总流域面积的6.5%，其中有一半区域为有林地变为旱地。另外，旱地变为水田约占1.4%，有林地、疏林地和灌木林相互转化约占3.8%，农田变为林地约占2.5%，草地、水体和城镇用地都有一定幅度增长，具体空间变化情况见图4。

综合上述分析，研究区从1995年到2000年，主要土地利用类型未发生明显变化，均为水田、旱地和林地，但各类型所占比重变化显著，发生土地利用变化的区域约占总流域面积的30%，主要分布在流域的西部、中部和东部。其中，土地利用变化超过半数为水田变为旱地：从1995年占比均衡(27.10%)到2000年占据主导地位(45.23%)。此外，各类型的林地均有不同幅度的减少，草地、水体和城镇用地均有不同幅度的增加。

3 土地利用变化条件下流域蒸散发能力空间分布变化计算

3.1 分布式双源蒸散发模型简介

3.1.1 简易植物生长模型EPIC[9]

叶面积指数(LAI)是植物叶片总面积与植物占地面积的比值，该值随植物生长不断变化。该模型基于热量单元理论，假定植物成熟需要一定的热量积累且该值可量化。根据植物生长期及最低生长温度计算总积温，然后以生长期内的日平均气温作为输入项，采用LAI发展曲线分3个时段动态计算植物的LAI年内变化过程。

3.1.2 双源蒸散发模型[10]

双源蒸散发模型同时考虑土壤蒸发和植物散发，将植被冠层和土壤表层作为两个相互独立又相互作用的水汽源，从而分别对土壤表层和植被冠层进行能量的平衡计算。

本文以彭曼模型为基础，来计算流域的总蒸散发能力，包括土壤蒸发能力、植被蒸腾能力和植被冠层截留蒸发，详细计算公式见参考文献[10]。

3.1.3 植物生长模型与双源蒸散发模型集成

双源蒸散发模型参数的计算均需要LAI。集成双源蒸散发模型与植物生长模型，由植物生长模型计算逐日动态LAI并将其作为双源蒸散发模型重要输入项计算流域蒸散发能力。分布式双源蒸散发模型的建立基于1 km×1 km网格，具有物理概念，能显式反映气候特征、植被叶面积指数等因子的时空差异性和土壤特性以及流域地形的空间差异性对流域蒸散发的影响。闫方秀等[8]的研究结果表明，蒸散发能力计算值与蒸发皿观测值年内逐日波动趋势基本一致，验证了双源蒸散发模型的合理性及其在淮河流域的适用性。

3.2 土地利用变化条件下的季尺度蒸散发能力空间分布变化

利用分布式双源蒸散发模型，分别计算研究区3个典型年两种土地利用模式下日尺度的各网格蒸散发能力，进而计算得到研究区3个典型年两种土地利用模式下四个季节各网格的蒸散发能力，并以此为基础，导出土地利用变化条件下季尺度流域蒸散发能力空间分布的变化，见图5-图7。

3.3 土地利用变化条件下的年尺度蒸散发能力空间分布变化

基于研究区3个典型年两种土地利用模式下日尺度的各网格蒸散发能力，计算得到各网格的年尺度流域蒸散发能力，见图8-图10(a、b)，进而得到土地利用变化条件下年尺度流域蒸散发能力空间分布的变化，见图8-图10(c)。

图5 土地利用变化引起的丰水年不同季节蒸散发能力空间分布变化(单位：mm)Fig.5 Spatial distribution of changes of seasonal evapotranspiration caused by land use change in wet year

图6 土地利用变化引起的平水年不同季节蒸散发能力空间分布变化(单位：mm)Fig.6 Spatial distribution of changes of seasonal evapotranspiration caused by land use change in normal flow year

图7 土地利用变化引起的枯水年不同季节蒸散发能力空间分布变化(单位：mm)Fig.7 Spatial distribution of changes of seasonal evapotranspiration caused by land use change in dry year

图8 息县流域典型丰水年(2000年)年尺度蒸散发能力空间分布(单位：mm)Fig.8 Spatial distribution of changes of yearly evapotranspiration caused by land use change in wet year

图9 息县流域典型平水年(2008年)年尺度蒸散发能力空间分布(单位：mm)Fig.9 Spatial distribution of changes of yearly evapotranspiration caused by land use change in normal flow year

图10 息县流域典型枯水年(2001年)年尺度蒸散发能力空间分布(单位：mm)Fig.10 Spatial distribution of changes of yearly evapotranspiration caused by land use change in dry year

4 土地利用变化对流域蒸散发能力影响分析

4.1 季尺度影响分析

综合比较分析图5-7，可以发现，土地利用变化对季尺度流域蒸散发能力的影响在不同典型年呈现相似规律：夏季发生蒸散发能力变化的面积最大，而其他三个季节差别不大；发生蒸散发能力变化的大部分网格的季尺度蒸散发能力均呈现不同程度的减小，且减小幅度依夏季、春季、秋季、冬季递减。具体分析如下：春季、秋季和冬季的蒸散发能力变化区域约占总流域面积的12%，夏季约占总流域面积的30%，对比发现土地利用变化区域和夏季蒸散发能力变化区域完全吻合，其他季节与夏季相差的区域为水田变为旱地部分；春季约有总流域面积7%区域的蒸散发能力发生小幅度减小，在-2 mm内，这部分区域主要为林地变为农田，约有4%区域的蒸散发能力发生小幅度增大，在2 mm内，这部分区域主要为农田变为林地，蒸散发能力变化幅度在-227～233 mm内；夏季约有总流域面积17%区域的蒸散发能力发生小幅度减小，在-2 mm内，这部分主要为水田变为旱地，约有6%的蒸散发能力发生小幅度增大，在5 mm内，这部分主要为农田变为林地和疏林地变为灌木林，约有6%区域的蒸散发能力有较大幅度减小，约为-5 mm，这部分主要为林地变为农田，蒸散发能力变化幅度在-309～315 mm内；秋季约有总流域面积7%区域的蒸散发能力发生小幅度减小，在-2 mm内，约有4%区域的蒸散发能力发生小幅度增大，在2 mm内，蒸散发能力变化幅度在-177～177 mm内；冬季略有差异，但大部分区域的蒸散发能力均有减小，蒸散发能力变化幅度在-132～88 mm内。不难发现，水田变旱地区域的蒸散发能力变化体现在夏季，结合农作物生长规律分析原因，水田主要农作物为水稻，其生长耗水期基本在夏季，在其他季节与旱地作物无明显差别，因此，流域蒸散发能力的变化区域在夏季明显远大于其他季节。

在土地利用变化条件下，三种典型年的季尺度流域蒸散发能力变化在宏观表现上基本一致，但在具体表现上会略有不同。以冬季为例，2000年和2008年的冬季均约有总流域面积11%区域的蒸散发能力有-1 mm以内的小幅度减小，而2001年除约有总流域面积2%区域的蒸散发能力发生-1 mm内的小幅度减小外，还约有5%区域的蒸散发能力有约为-8 mm的较大幅度减小，约有3%区域的蒸散发能力有约为8 mm的较大幅度增大；2000年和2008年的整体蒸散发能力变化幅度为-45～52 mm，而2001年的变化幅度为-132～88 mm。由图可知，2000年春夏两季变化幅度相对较大，2008年秋冬两季变化幅度相对较大，2001年夏秋两季变化幅度相对较大。

分析原因，典型年的选取依据为年降雨量，虽然不同典型间的年降雨量相差很大，但日平均气温、日平均风速、净辐射等气象条件总体却相差甚微，加之各季节情况不一，因此典型年对季尺度蒸散发能力变化的影响无明显规律。

4.2 年尺度影响分析

综合比较分析图8-10，可以发现，土地利用变化对年尺度流域蒸散发能力的影响在不同典型年表现基本一致：蒸散发能力发生变化的绝大多数网格年蒸散发能力均有不同程度的减小。结合土地利用变化，具体分析如下：水田变为旱地区域，蒸散发能力有小幅度减小，在-5 mm内，表明水田的蒸散发能力略大于旱地，这主要是因为旱地和水田上的农作物在植被冠层截留蒸发和植被蒸腾上差别不大，但水田在水稻灌溉期，其土壤蒸发部分是以水面蒸发来计算的，因此，综合来看，水田的蒸散发能力会略大于旱地；林地变为农田区域，蒸散发能力也有一定幅度的减小，约-10 mm，表明林地的蒸散发能力大于农田，这是因为林地的植被冠层截留蒸发和植被蒸腾相比于农田，都会相对较大；水田变为疏林地和疏林地变为灌木林区域，蒸散发能力有小幅度增大，在8 mm内，表明灌木林的蒸散发能力略大于疏林地，这是因为疏林地的叶面积指数明显小于灌木林，导致冠层截留蒸发和植被蒸腾都相对较小；灌木林变为有林地区域蒸散发能力基本无变化，表明灌木林与有林地的蒸散发能力相当；旱地变为灌木林/有林地区域，蒸散发能力有一定幅度的增大，约11 mm；有林地变为草地以及城镇用地、水体扩张区域，蒸散发能力均有大幅度增大，表明草地、城镇用地和水体的蒸散发能力远大于其他的土地利用类型。综合上述分析，得到主要土地利用类型的蒸散发能力排序：有林地/灌木林>疏林地>水田>旱地。

在土地利用变化条件下，三种典型年的年尺度流域蒸散发能力变化在宏观表现上基本一致，但在具体表现上会略有不同，主要表现在蒸散发能力的变化幅度上。丰水年两种土地利用模式的流域蒸散发能力幅度均为496～670 mm，土地利用变化条件下蒸散发能力变化幅度为-644～660 mm；平水年两种土地利用模式的蒸散发能力幅度均为530～697 mm，土地利用变化条件下蒸散发能力变化幅度为-661～690 mm；枯水年两种土地利用模式的蒸散发能力幅度均为587～749 mm，土地利用变化条件下蒸散发能力变化幅度为-725～745 mm。比较发现，在相同土地利用模式下平水年的流域整体蒸散发能力略大于丰水年、略小于枯水年，在土地利用变化条件下平水年的年蒸散发能力变化幅度略大于丰水年、略小于枯水年。换言之，由于气象条件差异，带来年降雨量增大的情况下，流域年蒸散发会有一定程度地相对减小。

5 结 论

论文基于ArcGIS技术和集成植物生长模型的分布式双源蒸散发模型，分析了息县流域从1995年到2000年的土地利用变化情况，研究了土地利用变化对季尺度和年尺度流域蒸散发能力的影响，得到以下主要结论：

(1)息县流域的土地利用类型主要为水田、旱地和林地。其中，林地包括有林地、疏林地和灌木林。其他土地利用类型还有水体、草地和城乡用地等。

(2)从1995年至2000年，息县流域土地利用模式变化显著。土地利用变化面积约占总流域面积的30%，其中主要变化为：约总流域面积的17%由水田变为旱地部分，约总流域面积的7%由林地转变为旱地(3%)和水田(1%)。

(3)土地利用变化对年尺度流域蒸散发能力的影响在各代表年表现一致：绝大部分变化区域的蒸散发能力呈现减小趋势，其中，丰水年的变化幅度最小，而枯水年的变化幅度最大。对比分析得到不同土地利用类型蒸散发能力排序：有林地/灌木林>疏林地>水田>旱地。

(4)土地利用变化对季尺度流域蒸散发能力影响主要表现在夏季。而在其他季节，不同代表年的季尺度蒸散发能力变化情况不尽相同，没有明显规律。

论文得出的结论符合枯水年份(特别是夏季缺水年份)农业耕地应尽量以旱地为主的实际情况。基于此研究成果，可进一步研究土地利用变化对流域产水产沙以及水资源总量的影响，为变化环境下水循环演变研究提供支撑。

□

[1] Turner B L，Skole D. Land use and land cover change (LUCC)：Science Research Plan[M]. IGBP Report No.35，1995：1-5.

[2] 夏 军，谈 戈.全球变化与水文科学新的进展与挑战[J].资源科学，2002，24(3)：1-7.

[3] ZHANG Jingyong，DONG Wenjie，WU Lingyun，et al.Impact of Land Use Changes on Surface Warming in China[J]. Advances In Atmospheric Sciences，2005，22(3)：343-348.

[4] 蔡 琳，柳志亮.分布式双源蒸散发模型及其在南广河流域运用研究[J]. 水资源与水工程学报，2014，25(3)：226-229.

[5] 赵建刚.土地利用变化对横排头流域蒸散发的影响研究[J]. 中国农村水利水电，2015,(9)：68-72，76.

[6] 欧阳钦从，林炳青，陈兴伟.基于SWAT模型的晋江流域土地利用变化对水文过程影响分析[J]. 亚热带资源与环境学报，2016，11(1)：65-70.

[7] 陈芸芸，王 烨，陆国斌,等.基于双源蒸散发的新安江模型在淮河上游的应用[J].中国农村水利水电，2016，(3)：43-46.

[8] 闫方秀，王 烨，陆国斌,等.淮河流域蒸散发能力估算研究[J]. 水资源与水工程学报，2015，26(6)：225-229.

[9] Neitsch S L， Arnold J G， Kiniry J R，et al. Soil and water assessment tool theoretical documentation version 2009[R]. Texas Water Resources Institute，2011.

[10] 袁 飞.考虑植被影响的水文过程模拟研究[D].南京：河海大学，2006.