下垫面变化对白马吉利河流域产汇流影响研究

刘文沛，赵景宇，卢 莹，王 涵

宿州学院资源与土木工程学院，安徽宿州，234000

人类利用土地相关的活动有很多，如大片砍伐森林、大肆开垦耕地、兴修堤坝、大面积灌溉和排水等[1]。这些人类活动已导致流域下垫面发生变化，影响降雨截留、土壤水渗透、地面水体蒸发及流域产汇流过程，导致近些年洪涝、干旱灾害的频繁发生[2-3]。下垫面变化是全球环境变化在地球上留下的最直接、最明显的痕迹。1995年LUCC土地利用变化研究提出以后，下垫面变化所带来的环境效益越来越受到学者们的重视[4]。

有关研究下垫面变化下的流域产汇流影响情景分析方法较多，如参照流域对比法、情景预测模型法、极端土地利用法等[5]。本文选用极端土地利用法，即假定研究区域仅有几种土地类型，设定流域特定的下垫面类型，模拟流域在该下垫面情景下的径流过程，检测构建的水文模型的灵敏度，并分析流域不同的下垫面类型对模拟水文过程的影响程度。

1 研究区概况

白马吉利河流域位于青岛市黄岛区，总流域面积为497 km2，其中白马河和吉利河流域面积分别为212 km2、285 km2。白马河长60 km，坡降1.02‰；吉利河长39.85 km，坡降1.5‰。依据中国科学院组织实施的2000年中国1∶10万土地覆盖数据，流域内土地利用类型以耕地、林地和草地为主，分别占流域总面积的58.17%、13.88 %和19.04%。依据FAO90土壤质地分类，土壤类型主要包括饱和粗骨土、石灰性冲积土、积盐冲积土等，其中饱和粗骨土面积最大。

2 模型与方法

2.1 基础数据收集与处理

研究所用的主要数据来源见表1，依据收集到的资料构建白马吉利河流域土地利用、土壤、气象等信息矩阵。

表1 模型所需的原始数据以及来源

2.2 SHE模型的构建与参数率定

首先利用DEM数据，设置流域集水面积并确定分水线，提取河网并划分子流域，每一个子流域对应一个水文响应单元(HRU)。SHE模型水文响应的空间分布信息在水平方向上采用正交的长方形网格来表示[6]。利用胜水站1961—1973年的实测数据进行模拟来率定模型。1961—1968年作为率定期，1969—1973年作为验证期。计算得到的胜水站处的逐日流量过程线与实测过程线对比，率定出最后模型所用的主要参数。本文参数率定采用自动优选法，即由计算机自动调整参数，根据误差最小原则，推求参数最优解。最终模拟结果引入Nash-Sutelife模型效率系数R2、水量平衡系数RE来评价，经验证模型能够比较准确地模拟径流的过程，拟合较好。各年的R2均大于0.65，RE均在0.9左右。

2.3 不同下垫面情景设置

基于白马吉利河流域土地利用现状，最主要的土地利用类型为耕地(58%)和草地(19%)，极端土地利用变化情景设计如下：S1：除城乡及居民用地和水域以外，流域其余全部为耕地，改变相关叶面积指数和曼宁系数；S2：除城乡及居民用地和水域以外，流域其余全部为林地，改变相关叶面积指数和曼宁系数；S3：除城乡及居民用地和水域以外，流域其余全部为草地，改变相关叶面积指数和曼宁系数；S4：将耕地和未利用地变为林地，其余不变，只改变耕地和未利用地的叶面积指数和曼宁系数。将流域土地利用现状称为S0。表2为四种情景下的具体土地类型面积及占比。图1为4种土地利用情景图(S1～S4)。

表2四种下垫面类型情景表S1～S4

图1 四种土地利用情景图(S1～S4)

3 模拟结果分析

因1962年及1964年为比较典型的丰水年，根据模型率定结果，本文构建的分布式水文模型针对丰水年模拟效果更好，故选择1962年、1964年的气象数据输入，将四种土地利用情景依次输入SHE模型，提取模拟结果进行分析。

3.1 总径流模拟结果分析

两个不同年份模拟的S0～S4月总径流量过程见图2。可以看出，模拟的月总径流量S0>S1>S2，即在流域内不管是耕地、林地两者任何一种土地类型的增加，径流量均有所降低。耕地造成径流减小的原因为农作物蒸腾作用增大地表雨损[7]。林地造成径流减小的原因为林地植物的树叶面积比较大，冠层面积的增加加大了截留能力，雨损增大，最终减少径流，同时减少了总径流量。所以，林地可以有效储备水源。

图2 月总径流量过程线(S0～S4)

在情景S3和S0模拟结果对比下，月总径流量S2>S0，即流域内增加草地面积时，径流量增加。草地的增加会增大雨量损失，但是草地的水土保持能力和持水性，可增大土壤含水量，增加的水量远大于雨损。并且草地相比于耕地、林地蒸腾量较小。结合白马河吉利河流域的自然地理状况，为了涵养水源，比较适宜推广草地种植。

极端改变土地类型主要影响峰值计算。S1峰值比S2峰值要大，1962年的峰值在7月份，S1峰值为1 343.97 m3/s，S2峰值为1 239.322 m3/s，减少8%左右，1964年峰值在8月份，S2比S1减少了6%左右。所以，林地可以有效削减洪峰流量。

下垫面的改变主要影响汛期模拟结果，S1、S4、S2的总减少径流量中以6～10月所占比重最大。10月到次年5月，呈减小的趋势，但占比较小。与降水量的分布趋势较为一致。

3.2 蒸散发量模拟结果分析

计算出了基于SHE模型的、S0情境下的白马吉利河流域1962、1964年月平均蒸散发量(图3)。1962年，蒸散发量计算值整体大于实际观测值，但趋势基本一致；1964年峰值出现偏差，一个在7月份，而另一个则出现在8月份，两者数量上也相差18.7 mm。

图3 模型计算蒸散发量及实测蒸散发量

图4可见，流域不同下垫面模拟情景下月平均蒸散发量均呈单峰变化特征。各种类型蒸散发量的季节变化明显，夏季是秋季的1～2倍，是冬季的4倍左右。1962年和1964年均为S2蒸散量最大，分别为206 mm、234 mm；S3蒸散量最小，分别为188 mm、200 mm。月平均蒸散发量排序为：S2>S0>S1>S4>S3，即林地>现状>耕地>林地草地>草地。

图4 月平均蒸散发量过程线(S0～S4)

表3可以看出，除S2比S0蒸散发量增加21.2 mm外，情景S1、S3、S4的年均蒸散发量较S0均下降，分别下降21.4 mm、101.7 mm、169.5 mm。S2林地占比达91.18%，因此流域内林地的发展可增加年蒸发量；相反，大力发展农业经济，流域内全为耕地可减少蒸发；草原对蒸散发影响最大，相比于现状减小了169.5 mm。比较情景S4和S2，林地占比分别为72.14%和91.18%，蒸散发总量S2>S4，可以认为林地的改变对蒸散发效应较为敏感。因此，保护好流域内林地，对于涵养水源、保持水土和降低洪水风险等有较积极的意义[8]。

表3 1962年、1964年不同情景下年蒸散发总量 mm

3.3 土壤蓄水量模拟结果分析

不同情景模拟下，流域土壤的蓄水量随季节变化情况见图5。可以看出，土壤水分含量呈先下降后升高趋势。因为在7、8月份，降水集中，蒸散发最大，且蒸散发损失是土壤水分损失的主要形式，土壤含水量的季节性变化受降雨影响。另外，S0～S4土壤含水量虽然存在差异但相差不大，主要原因为4种情景只改变了下垫面情景，但土壤成分并没改变。其中5种情景下计算土壤含水量大小排序为S1>S3>S0>S4>S2，即耕地>草地>现状>林地草地>林地，原因主要是不同下垫面类型上生长的植物类别不同，而不同植被对土壤含水量的吸收利用率不同，这也是土壤蓄水量与蒸散发量情景排序并不完全相反的原因。

图5 土壤含水量随季节变化(S0～S4)

4 结 语

本文基于DEM水文分析相关原理，构建了流域的SHE模型。通过极端土地利用法，分别设置4种情景对流域内土地利用类型组合分析，得出土地利用的变化对蒸散发和径流过程线的影响。耕地或者林地的增加会减小径流，草地的增加会增大径流。林地的茂密程度比耕地大，在降雨截留上发挥着重要作用，可明显增加植物冠层的蒸散发量，比较符合实际。对于土壤含水量，耕地>草地>现状>林地草地>林地，得出除蒸散发影响外，还有植被的蒸腾和根系的呼吸耗水量等共同作用。