岱海湖水位对气候要素与土地利用的响应

刘柏君，夏 军，黄生志，朱非林

(1.黄河勘测规划设计研究院有限公司，河南 郑州 450003； 2.武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北 武汉 430072； 3.中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室，北京 100101；4.西安理工大学西北旱区生态水利国家重点实验室，陕西 西安 710048；5.河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210098)

湖泊在防洪、水资源调蓄与配置、净化水质、保护生态湿地、维护生物物种多样性等方面具有不可替代的作用[1-2]，使其成为维系区域生态环境健康的关键纽带[3]。半干旱区湖泊由于本底环境的复杂性，区域水文气象数据通常十分有限[4]，而半干旱区湖泊复杂的水循环过程使湖泊水位对气候变化和人类活动的响应更为显著[5]，探究气候要素与土地利用触发湖泊水文过程异常的可能性是当前的一个重要命题[6-7]。刘美萍等[8]认为，气候暖干化是内蒙古查干淖尔湖水量、面积和水位波动的主要原因；张宇瑾等[9]发现，乌梁素海在降水减少和流域水利工程建设的影响下，流域入湖水量有明显降低的特征；Satgé等[10]认为，农业活动是导致半干旱区Poopó湖干涸的主要因素之一；魏学[11]分析了半干旱地区达里诺尔湖湖面演变过程，其变化与降水量、气温、蒸发均呈现显著正相关关系；曹国亮等[12]通过分析艾丁湖湖泊面积、湖容、湖面蒸发变化特征发现，气温变化是影响干旱区湖泊面积变化的决定性因素；霍天赐等[13]认为自然变化和人类活动分别是输水前、输水后台特玛湖水域面积变化的主要影响因素；梁旭等[14]认为，湿地、林地等对岱海湖水质改善具有积极的作用；Cao等[15]模拟发现，入湖径流、湖面蒸发和湖面降水共同影响了呼伦湖水位的升降。综合来看，半干旱区湖泊水位变化规律不尽相同，而引起水位变化的驱动因素也有很大差异，开展半干旱区湖泊水位对气候要素与土地利用的响应关系研究，对于湖泊综合管理具有重要意义。本文以典型半干旱区湖泊岱海湖为研究对象，分析湖区水位演变趋势，探究湖泊水位对气候要素与土地利用变化的响应，以期为半干旱区湖泊生态保护与水资源管理提供参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

岱海湖是内蒙古第三大内陆湖和中国典型的半干旱区湖泊，位于内蒙古自治区乌兰察布市，岱海湖流域面积为2 312.75 km2，地理位置为东经112°30′～112°52′、北纬40°30′～40°45′，行政区划涉及凉城县、丰镇市和卓资县，其中凉城县境内面积占全流域面积的85.1%(图1)。岱海湖属于典型的温带大陆性气候，冬季严寒漫长，夏季炎热短促，降水量年内分配不均，主要集中在6—9月，占年降水量的72.7%，其中7—8月的降水量占年降水量的50.7%。岱海湖现有22条入湖河沟，其中索代沟、水草沟、目花河、天成河、步量河、土城子河、五号河和弓坝河等是其主要入湖河流。

图1 岱海湖地理位置概况Fig.1 Location of Daihai Lake

1.2 数据来源

凉城、北水泉、三苏木、五号村、坝底、麻迷图等气象站1959—2018年气温、降水、蒸发、日照时长数据，三苏木水位站1959—2018年水位数据(基于中国黄海高程)，以及岱海湖流域DEM数据(精度为90 m)、土壤类型数据(比例尺1∶100万，分辨率1 km，1984大地坐标系)来自内蒙古凉城县水务局；岱海湖流域1988年、1998年、2008年和2018年土地利用数据来自中国科学院西北生态环境资源研究院。

2 研究方法

2.1 数值分析

本文采用基于有序聚类法的t检验分析水位突变性[16]，通过Mann-Kendall(M-K)检验[17]和Hurst系数法[18]分析水位趋势性。考虑到水位的影响要素较多，采用Partial Mantel检验[19]分析水位与各影响要素间的相关关系。Partial Mantel检验可通过添加特定变量作为控制矩阵，能够消除变量间可能存在的间接影响，从而更加明确地检测成对目标变量间的相关性。Partial Mantel法检验有p和r两个检测参数，p为显著性水平，p越小表示相关性越显著；r为相关性水平，r越大表示越相关。Partial Mantel检验通过R语言中的vegan模型实现。

土地利用影响分析采用SWAT模型模拟实现[20]。考虑到半干旱区湖泊可能存在缺少实测径流数据问题，湖泊月均流量采用水量平衡公式估算：

(1)

其中

AcR=ΔV-ALP+ALE

式中：Q为月平均流量，m3/s；Ac为流域面积，km2；R为径流深度，mm；ΔV为湖泊蓄水月变化量，m3；AL为湖泊面积，km2；P为月平均降水量，mm；E为月平均蒸发量，mm；T为月份天数。ΔV和AL可由湖泊水位-面积-湖容曲线推求。

(a) DEM数据

表1 模型参数率定结果Table 1 Model parameter calibration results

2.2 湖泊流域水文模型

考虑到岱海湖冬季湖水补给源为地下水和降水，但部分降水以积雪状态在地表覆盖，不发生下渗或产流过程，为了优化模型搭建，假定岱海湖表面所有的冰雪在春季都融化完毕。同时，由于岱海湖汇入河流缺乏水文监测数据，而SWAT模型要求设定一个出口流量，因此，将岱海湖按照最终汇入点考虑，以式(1)推求的岱海湖月均流量作为模型率定与验证的依据。基于气象、水文、DEM、土地利用、土壤类型数据(图2)，分别完成SWAT模型空间数据库、属性数据库、土地利用数据库和气象数据库的搭建[20-21]。其中，岱海湖流域土地利用重分类为6类，即草地、林地、耕地、水域，建设用地和未利用地；土壤类型重分类为8类，即栗钙土、栗褐土、灰褐土、山地草甸土、石质土、草甸土、潮土和水域；气象数据库搭建由模型自带的天气发生器完成。

利用SWAT-CUP中的全局敏感性分析法对岱海湖流域SWAT模型参数敏感性进行分析[21]，选用决定系数R2和纳什效率系数Ens评价模型模拟效果，一般而言，当Ens>0.5且R2> 0.6，即认为模拟取得了良好效果[21]。选用推求的1959—1960年岱海湖流量系列为缓冲期，1961—1982年流量系列为率定期，1983—2018年流量系列为验证期，参数率定结果如表1所示。

由图3可知，模型率定期R2和Ens分别为0.72和0.70，验证期R2和Ens分别为0.70和0.69，故认为SWAT模型在岱海湖流域有良好的适用性，可用于分析气候变化和人类活动对岱海湖水位的影响。模型模拟值与实测值存在一定偏差的原因可能为：①岱海湖流域降水时空分布不均匀、暴雨中心范围较小，模型对降水的响应会有所偏差；②将具有开放性且受地下水影响的岱海湖流域认定为不透水边界；③模型采用SCS-CN径流曲线法定义降水事件，只考虑一天的降水总量，未考虑降水事件的强度和降水量。这些因素都会对模拟精度造成一定的影响。

图3 岱海湖流量率定期和验证期模拟值和实测值对比结果Fig.3 Comparison of simulated and measured flows in calibration and verification periods in Daihai Lake

3 结果与分析

3.1 水位演变及趋势分析

3.1.1演变分析

岱海湖1959—2018年多年平均水位为1 221.79 m，最高水位是1962年的1 225.26 m，最低水位是2018年的1 214.48 m；M-K检验结果显示，岱海湖水位Z值为-10.41，通过0.01置信水平检验，说明岱海湖水位呈现显著下降趋势。图4显示，岱海湖3月水位最高，2月、3月、4月、8月水位均超过多年平均水位；6月、7月、10月、11月、12月水位都低于多年平均水位，而12月水位最低，比多年平均水位低0.13 m。岱海湖月均水位不同年代间均呈现降低特征，其中，2010—2018年与2000—2009年水位下降最明显，年内下降值为3.10～3.34 m；1970—1979年与1960—1969年水位下降微弱，年内下降值为0.33～0.50 m。四季之中，岱海湖春季水位最高，为1 221.84 m；秋季水位最低，为1 221.75 m；夏季与冬季水位分别为1 221.80 m和1 221.78 m。对比发现，岱海湖秋季水位下降最为明显，其次为夏季，然而，夏季是岱海湖产流的主要季节，夏季水位的异常下降可能与气候变化、湖泊周边用水量增加有关。

3.1.2突变诊断

突变检验发现，1982年和2005年是岱海湖水位突变点(均通过0.01置信水平检验)，由图4可知，1959—1982年，岱海湖水位呈现微弱下降的特征，但水位变化整体较为稳定；1983—2005年，岱海湖水位呈现陡坡式下降，虽然在2005年有所回升，但仍无法改变整体下降的趋势；2006年后，岱海湖水位再次呈现陡坡式下降，直至2018年降至历史系列水位最低值。1982年之前，岱海湖受人类活动影响较小，1982年之后，针对岱海湖的资源性开发逐渐加强，这是岱海湖水位在1982年发生突变的主要原因；2005年之后，岱海湖流域取用水量显著增加，造成岱海湖水位在2005年发生了突变性降低。

(a) 水位年际变化

3.1.3变化趋势推断

利用Hurst系数法分析岱海湖水位变化趋势。岱海湖水位的Hurst系数H为0.79，表示湖泊历史水位变化对未来产生持续效应，即岱海湖水位未来可能继续出现显著下降趋势。若不采取有效措施，未来岱海湖湖区面积将面临消失的巨大风险，这对区域气候调节、生态环境健康极为不利。

3.2 水位对气候要素的响应

图5显示，1959—2018年岱海湖流域多年平均气温为5.58℃，最大值和最小值分别为7.32℃(1998年)和4.35℃(1959年)，年际整体呈现明显的上升趋势；多年平均降水量为417.73 mm，最大值和最小值分别为669.40 mm(2003年)和201.00 mm(1965年)，年际波动十分显著且整体呈现减小趋势；多年平均蒸发量为1 804.29 mm，最大值和最小值分别为2 214.60 mm(1966年)和1 215.70 mm(1963年)，年际整体呈现增加趋势并在1966年发生增加式突变；多年平均日照时长为8.11 h，最大值和最小值分别为9.18 h(1965年)和7.02 h(1961年)，年际整体呈现减小趋势。

partial Mantel检验发现(表2)，4个单一要素中，气温与岱海湖水位呈现较为显著的相关性，日照与水位呈现中等的显著性相关，降水与水位相关性较差，这可能与流域径流的下渗强度有关；2个组合要素中，包含气温的要素组合与岱海湖水位均呈现显著性相关，降水与日照、蒸发与日照的要素组合与水位相关性一般；3个组合要素中，气温、降水和日照要素组合与岱海湖水位呈现显著相关性；在4个要素的共同作用下，岱海湖水位同样发生明显变化。由此推断，气温是岱海湖水位演变的主导因素，日照与蒸发是次要因素，说明气温、日照或两者的共同变化可能引起岱海湖水位发生显著变化，同时，岱海湖水位对气温的强敏感性也从侧面反映了单一气候要素的作用效应高于多要素交互作用的可能性；而岱海湖水位对降水变化反应迟钝或滞后，说明岱海湖流域现有产汇流过程较为复杂，降水过程不会立刻以径流的形式体现，流域降水-产流-下渗的交互作用是未来研究的核心内容之一。

表2 气候要素对岱海湖水位的影响Table 2 Impacts of climatic factors on water level of Daihai Lake

3.3 水位对土地利用变化的响应

由表3可知，岱海湖流域1998年水域面积比1988年减少了19.27%，2008年水域面积比1998年减少了15.80%，2018年水域面积比2008年减少了6.25%，说明岱海湖流域水量不断减少；流域耕地面积、未利用土地面积呈现减少趋势，而林地面积、草地面积、建设用地面积呈现增加趋势，特别是1988—2018年建设用地面积增加了79.09%，增加幅度十分显著，说明岱海湖流域社会经济发展及城镇化进展速度较快。由此推断，岱海湖水位的不断减少与人类活动影响密不可分；同时，流域耕地、未利用地面积主要向建设用地转换，水域面积主要向林地、草地转换，这与湖泊面积萎缩后实施的植树种草工程有关。

表3 岱海湖流域土地利用类型动态变化Table 3 Dynamic changes of land use types in Daihai Lake Basin

将1988年、1998年、2008年和2018年岱海湖流域的土地利用数据输入SWAT模型分析土地转化对岱海湖水位的影响。假设在土地利用变化过程中，流域其他影响产汇流过程的要素相对稳定或不变。表4显示，在土地利用变化作用下，1998年、2008年和2018年岱海湖水量比1988年分别减少了6.70%、10.66%和12.48%，这也意味着岱海湖流域林地和草地面积增加导致流域降水截留能力增强、水源涵养能力提高、产流能力下降等可能是岱海湖水位降低的重要因素。综上，气候变化与水土资源开发利用是影响半干旱区湖泊水位变化的主要因素。

表4 岱海湖水量模拟结果Table 4 Simulation results of water quantity in Daihai Lake

4 结 论

a.1959—2018年间岱海湖水位在1982年和2005年出现突变，年际间呈现显著下降趋势，且水位在未来仍可能不断降低。岱海湖水位3月最高，12月最低；春季由于融雪效应，水位维持在较高水平；秋季由于用水影响，水位维持在较低水平，同时，秋季水位降低最为明显。

b.气候变化与水土资源开发利用是影响半干旱区湖泊水位变化的主要因素。在气候变化条件下，岱海湖水位对气温变化最为敏感，对日照变化的响应次之；由于岱海湖流域降水-产流-下渗机制较为复杂，岱海湖水位对降水变化的响应具有滞后性。此外，岱海湖流域林地和草地面积增加可能是引发岱海湖水位降低的重要因素。

c.考虑到岱海湖水位未来可能出现持续降低趋势，无外源引水情况下，未来若出现连续枯水年份，岱海湖湖面会出现不断萎缩的风险，因此，需要规划外调水工程以避免湖泊消亡。

d.合理规划岱海湖流域土地利用结构、优化土地利用布局、严格管控流域工业用水、加强节水改造也是应对气候变化和人类活动带来的水位负效应的有效方式。