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基于SWAT的沁河流域水源涵养能力分析及预测.pdf
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1、基于 SWAT 的沁河流域水源涵养能力分析及预测张乐开1,左其亭1,2,3,钟涛1,张羽1,吴青松1(1.郑州大学水利与交通学院,郑州450001;2.河南省水循环模拟与水环境保护国际联合实验室,郑州450001;3.郑州大学黄河生态保护与区域协调发展研究院,郑州450001)摘要:水源涵养能力是生态系统服务功能的重要体现,为探究变化环境下的流域水源涵养状况,支撑流域生态保护和经济发展,构建沁河流域 SWAT(soilandwaterassessmenttool)模型,基于元胞自动机马尔科夫(celluarautomata-Markov,CA-Markov)模型预测未来 2030 年土地利用状
2、况,结合第六次国际耦合模式比较计划(coupledmodelintercomparisonprojectphase6,CMIP6)气象数据,模拟流域未来降水、蒸发和径流,依据水量平衡原理,分析历史和未来年份流域水源涵养能力的时空变化特征。时间维度上:20102016 年沁河流域水源涵养能力呈波动上升趋势,多年平均水源涵养量为 49mm,多年平均水源涵养率为 8%;20242030 年水源涵养能力呈波动下降趋势,多年平均水源涵养量为 51mm,多年平均水源涵养率为 10%。空间维度上:2010、2015 和 2025 年流域水源涵养能力呈现从上游到下游递增的趋势,2030 年则呈现从上游到下游递
3、减的趋势。整体来看,流域多年平均水源涵养量不足 100mm,且各年份均有子流域的水源涵养量出现负值,流域水源涵养能力较差。研究结果可为流域水资源管理、协同保护和发展以及改善人水关系提供科学参考和数据支撑。关键词:水源涵养量;SWAT 模型;CA-Markov 模型;水源涵养率;沁河流域中图分类号:TV213.4文献标志码:ADOI:10.13476/ki.nsbdqk.2023.0084水资源作为一种战略性的经济资源和自然资源,对维持生态环境健康和保障经济社会发展具有不可替代的作用1。人类对水资源不合理的开发利用和全球极端气候事件的频发导致大量河流年内水量分布不均,甚至出现断流现象2。水资源短
4、缺、水环境污染和水生态恶化等问题日益严峻,流域内的生态系统受到破坏,流域生态系统服务功能降低。水源涵养作为生态系统水量调节服务功能之一3,具有供给水源、调节径流、净化水质、拦蓄降水以及调蓄洪水等重要服务功能4-6。水源涵养能力是水源涵养功能大小的重要体现,是评估生态系统服务功能的重要指标之一,通常计算水源涵养量以表现水源涵养能力的大小2,7-8。目前,确定水源涵养量的方法主要有野外试验测定法和模型模拟法9。野外试验测定法受试验场地的局限性较大10,且试验一般以点尺度进行,难以得出流域内水源涵养量的空间分布。模型模拟法通常采用水文模型,该方法可以较为精确、合理地对水源涵养量进行计算。计算水源涵养
5、量最为广泛的水文模型包括 InVEST(integratedvaluationofecosystemservicesandtrade-offs)、SWAT(soilandwaterassessmenttool)模型等。其中,InVEST 模型基于水循环原理,认为降水量扣除实际蒸散发量即为产水量,再根据地形指数、土壤特性和流速系数计算得出水源涵养量11。贾雨凡等7采用 InVEST模型中的产水模块,并结合流速系数、土壤饱和导水率等,计算了伊洛河流域的水源涵养量。Su 等12基于InVEST 模型,研究了变化环境下黄土高原19752008 年的水源涵养量。然而,基于 InVEST 模型对流域水源涵
6、养量进行计算,较难反映流域内各子流域水源涵养量的空间差异,而 SWAT 模型可以基于DEM 数据,对流域水系进行划分,并根据各子流域的输出结果求得各子流域的水源涵养量,能够较好地反映流域内水源涵养量的空间特征。相关研究13-14收稿日期:2023-06-06修回日期:2023-09-15网络出版时间:2023-09-27网络出版地址:https:/ SWAT 的沁河流域水源涵养能力分析及预测J.南水北调与水利科技(中英文),2023,21(5):862-872.ZHANGLK,ZUOQT,ZHONGT,etal.Analysisandpredictionofwaterconservationc
7、apacityinQinheRiverbasinbasedonSWATJ.South-to-NorthWaterTransfersandWaterScience&Technology,2023,21(5):862-872.(inChinese)862表明,SWAT 模型在对水源涵养量的计算方面具有严格的水文机制和很好的可靠性,且比 InVEST 模型的计算精度更高。刘景红等15基于 SWAT 模型,并根据水量平衡公式和影子工程法分别计算了浑河上游流域 20002019 年的水源涵养量和水源涵养服务价值。Wu 等16借助 SWAT 模型对黑河流域 20102020 年的水源涵养功能进行估算,并基
8、于经验正交函数分析了黑河流域水源涵养功能的时空格局演变。然而,现有大多数研究17-18仅针对历史年份的水源涵养能力进行评估计算,考虑未来气 候 变 化 和 土 地 利 用 变 化(land use/land coverchange,LUCC)情况下的流域水源涵养能力的预测研究较少。此外,子流域尺度的水源涵养能力评估不仅可以更好地反映其空间差异性,而且能够验证流域整体尺度下的水源涵养能力结果,有必要开展多尺度的研究分析。中华人民共和国黄河保护法指出,要加大对黄河干流和支流源头、水源涵养区的保护力度。沁河流域内矿产资源丰富、高耗水行业集中,径流年内年际变化不均衡,夏丰冬枯,易发生旱涝灾害,是贯彻黄
9、河保护治理的典型流域。综上,选取沁河流域为研究实例,基于 SWAT 模型将流域划分为若干个子流域,结合未来气候变化模式和模拟预测的土地利用数据,多尺度揭示变化环境下沁河流域水源涵养能力的时空演变特征,以期为流域水资源管理、水生态保护以及改善人水关系提供科学参考。1沁河流域概况与数据来源1.1流域概况沁河属黄河一级支流,是黄河在山西境内的第二大支流,发源于山西省沁源县西北太岳山东麓的二郎神沟,地处 3454N3657N、11158E11329E(图 1),经山西、河南两省于武陟县方陵村汇入黄河。沁河长 485km,流域面积 13535km2,其中,山西境内流域面积为 12256km2,河南境内流
10、域面积为 1279km219。沁河是沿线地区的重要生产生活用水水源和生态系统的重要组成部分,但近年来流域内土地利用变化显著,水源涵养功能年际年内变化特征逐渐复杂。1.2数据来源与处理SWAT 模型构建所需数据包括数字高程(digitalelevationmodel,DEM)、土地利用、土壤、气象以及水文数据,详见表 1。其中,DEM 数据采用地理空间数据云提供的 90m 分辨率栅格数据;土地利用数据源于中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心提供的 1km 分辨率栅格数据,根据研究区土地利用及分布特征,将其重分类为耕地、林地、草地、水域、城乡居民用地和未利用地 6 种土地利用类型;
11、土壤栅格与属性数据源于世界土壤数据库(harmonizedworldsoildatabase,HWSD),其分辨率为 1km;气象数据采用 CMADS(中国大气同化驱动数据集),包括最高/最低气温、风速、相对湿度、降水量和日照辐射数据,共 32 个气象格点;水文数据来源于水利部黄河水利委员会官网,为20082016 年沁河流域 3 个水文站月平均流量实测数据;CMIP6 数据采用国内相关研究常用的 BCC-CSM2-MR 气候模式20-21,考虑沁河流域未来社会发展模式,选取中等社会经济发展路径与中等辐射强迫的组合情景(SSP2-4.5)22,并将数据降尺度为0.50.5分辨率,对未来气象数据
12、进行处理。图例沁河沁河流域边界高程/mN高:2 514低:91注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的标准地图(审图号为 GS(2020)4619),底图无修改。图1沁河流域概况Fig.1OverviewmapofQinheRiverbasin2研究方法根据表 1 中的数据构建沁河流域 SWAT 模型,在率定和验证的基础上,结合 SWAT 模型的输出结果和水源涵养量的计算公式,分析流域 20102016年水源涵养量的变化趋势。本文变化环境是指未来气候变化和土地利用变化对水文要素的影响。为预测未来沁河流域水源涵养能力的变化特征,根据 CMIP6 数据中 BCC-CSM2-MR 气候模式的 S
13、SP2-4.5 情景气象数据和预测的 2030 年流域土地利用数张乐开,等基于 SWAT 的沁河流域水源涵养能力分析及预测863据,将二者输入到率定好的 SWAT 模型并运行,结合模型的输出结果计算未来流域水源涵养量并分析其时空特征,见图 2。表1SWAT 模型基本数据类型描述及来源Tab.1DescriptionandsourceofbasicdatatypesofSWATmodel数据名称数据描述数据来源DEM数据90m分辨率http:/ 数字高程数据LUCC 数据SWAT 模型BCC-CSM2-MR气候模式CA-Markov 预测SSP2-4.5 情景下未来 20222030 年气候数据
14、集2030 年 LUCC 数据SWAT 模型输出结果率定、验证适应性图集历史 LUCC 数据降水量蒸发量地表径流量水源涵养量水量平衡原理实测月平均流量降雨、气温等变量CMADS 气象数据土壤数据集图2研究框架Fig.2Researchframework2.1沁河流域 SWAT 模型SWAT 模型是美国农业部(USDA)农业研究中心于 1994 年研发的一种分布式水文模型,目前已被广泛应用于研究变化环境对流域水文要素的影响。本文的沁河流域 SWAT 模型在 ArcGIS10.4 软件中进行构建,主要步骤如下:导入流域 DEM 数据,在提取河网的基础上将流域划分为若干个子流域;依次导入处理后的土地
15、利用与土壤数据,将坡度划分为 05、50.50 时模拟结果基本合格;当R20.70 时模拟结果较为准确;当 R2=1 时则模拟结果与实测结果完全吻合;当 ENS0.50 时模拟结果不合格;当 0.50ENS0.65 时模拟结果基本合格;当0.65ENS0.75 时模拟结果较好;当 0.75ENS1.00时模拟结果为优秀。2.2CA-Markov 模型CA-Markov 模型是集合了元胞自动机(celluarautomata)与马尔科夫(Markov)的耦合预测模型25。将重分类的 2000 年、2010 年和 2020 年的土地利用数据导入 IDRISI 软件,借助软件中的 Markov 功能
16、模块计算 20002010 年土地利用转移概率矩阵。在正常发展情况下,水域不会转变为其他土地利用类型,因此提取出水域类型的土地利用数据,将其设置为土地利用变化的限制性因素,将高程、坡度、铁路和道路距离设置为土地利用变化的影响性因素,并采用主观赋值法和层次分析法确定各个影响因子的权重大小,利用多目标评价模块生成每种土地利用类型的适应性图集。然后在 CA-Markov 功能模块导入 2010 年实际土地利用数据、20002010年土地利用转移矩阵和适应性图集,即可预测出2020 年土地利用数据。采用 Kappa 系数26对预测得到的 2020 年土地利用数据和实际 2020 年土地利用数据进行一致
17、性检验,Kappa 系数表达式为K=P0Pe1Pe(3)式中:K 为 Kappa 系数;P0和 Pe分别表示模型的总体模拟精度和理论模拟精度。0K 0.2,表明模拟效果极低;0.2K0.4,表明模拟效果一般;0.4K0.6,表明模拟效果为中等精度;0.6K0.8,表明模拟精度较高;在 0.8K1.0,则表明模拟精度极高27。重复上述方法,首先根据 2010 年和 2020 年实际土地利用数据,在 Markov 功能模块计算 20102020 年土地利用转移概率矩阵,然后在 CA-Markov功 能 模 块 中 导入 2020 年 实 际 土 地 利 用 数 据、20102020 年土地利用转移
18、概率矩阵和适应性图集,预测得到 2030 年土地利用数据。2.3水源涵养量概念及计算方法水源涵养量作为评估流域水源涵养能力的重要指标,是指在特定的时空范围内生态系统所储存的水量,其实质是一定时空范围生态系统对降水的存储能力2。从水量平衡原理的角度出发,水源涵养量的值即为降水量与蒸散发量、其他消耗的差值28。对于具备水源涵养能力的流域或区域,水源涵养量的概念则是在一定时间段内收入的水量与支出的水量的差值29-31。目前计算水源涵养量的方法较多,代表性的方法有水量平衡法、土壤蓄水能力法、林冠截留量法和年径流法等6。其中,水量平衡法将流域的降水量扣除蒸散发量和其他消耗的水量后,即为流域的水源涵养量。
19、该方法将流域内的生态系统视为一个“黑箱”模型,模型输入的水量与输出的水量之差即为水源涵养量32,适用于所有尺度下的水源涵养量计算33,故选取水量平衡法。根据水量平衡原理,降水落至每个子流域内,一部分水量通过蒸散发的方式被扣除,另一部分的水量通过地表径流的方式汇入河道内,剩余的水量即为 流 域 内 的 水 源 涵 养 量34。结 合 上 述 思 路 和SWAT 模型输出要素,得出基于水量平衡的水源涵养量计算公式为Wi=PiEiQi(4)iiii式中:Wi为第 个子流域的水源涵养量,mm;Pi为第个子流域的降水量,mm;Ei为第 个子流域的实际蒸散发量,mm;Qi为第 个子流域的地表径流量,mm。
20、2.4水源涵养率计算方法降水量是影响水源涵养量最主要的因素35,通过计算水源涵养率这一指标,进一步表征流域对降水的拦截和储存能力,以反映流域拦蓄降水和供给水源的能力。水源涵养率是指流域在一定时空范围 内 其 水 源 涵 养 量 与 降 水 量 的 比 值,具 体 公式36为i=WiPi100%(5)ii式中:为第 个子流域的水源涵养率,%。3结果分析3.1参数率定和验证选取 13 个参数,在 SWAT-CUP 软件中对模型输出结果进行率定和验证,并对 13 个参数进行敏感性分析,结果见表 2。较为敏感的参数有土壤湿密张乐开,等基于 SWAT 的沁河流域水源涵养能力分析及预测865度、土层有效持
21、水量、地下水再蒸发系数、土壤饱和传导系数和河道曼宁系数,表明地表水和地下水对流域水文要素变化的影响较大。根据流域内孔家坡、润城和五龙口 3 个水文站的 20082016 年实测月平均流量数据,对构建好的 SWAT 模型进行率定和验证,结果见图 3。在率定和验证期内,3 个水文站的 R2和 ENS均满足要求,说明模型模拟结果与沁河流域的水文特征相符。表2参数敏感性排序与最优取值Tab.2Sensitivityrankingandoptimalvaluesofparameters敏感性排序参数名称参数含义初始取值区间最优取值1SOL_BD土壤湿密度0.50.50.072SOL_AWC土层有效持水量
22、0.50.50.233GW_REVAP地下水再蒸发系数0.020.200.044SOL_K土壤饱和传导系数0.80.80.525CH_N2河道曼宁系数0.010.30.276SFTMP融雪温度20208.917SOL_ALB土壤反照率0.50.50.108GW_DELAY地下水滞后系数050026.779GWQMN浅层地下水蒸发系数05000367510CN2潮湿条件下SCS径流曲线系数0.50.50.2711CH_K2河流有效水力传导率0.0150025812ESCO土壤蒸发补偿因子010.0213ALPHA_BF基流系数010.932010 年 1 月2010 年 4 月2010 年 7
23、月2010 年 10 月2011 年 1 月2011 年 4 月2011 年 7 月2011 年 10 月2012 年 1 月2012 年 4 月2012 年 7 月2012 年 10 月2013 年 1 月2013 年 4 月2013 年 7 月2013 年 10 月2014 年 1 月2014 年 4 月2014 年 7 月2014 年 10 月2015 年 1 月2015 年 4 月2015 年 7 月2015 年 10 月2016 年 1 月2016 年 4 月2016 年 7 月2016 年 10 月0510R2=0.78ENS=0.67时间(a)孔家坡站率定与验证(b)润成站率定与
24、验证(c)五龙口站率定与验证率定期验证期实测值模拟值R2=0.85ENS=0.63月平均流量/(m3s1)1520253035402010 年 1 月2010 年 4 月2010 年 7 月2010 年 10 月2011 年 1 月2011 年 4 月2011 年 7 月2011 年 10 月2012 年 1 月2012 年 4 月2012 年 7 月2012 年 10 月2013 年 1 月2013 年 4 月2013 年 7 月2013 年 10 月2014 年 1 月2014 年 4 月2014 年 7 月2014 年 10 月2015 年 1 月2015 年 4 月2015 年 7 月
25、2015 年 10 月2016 年 1 月2016 年 4 月2016 年 7 月2016 年 10 月02040R2=0.87ENS=0.67时间率定期验证期R2=0.84ENS=0.63月平均流量/(m3s1)60801001201401602010 年 1 月2010 年 4 月2010 年 7 月2010 年 10 月2011 年 1 月2011 年 4 月2011 年 7 月2011 年 10 月2012 年 1 月2012 年 4 月2012 年 7 月2012 年 10 月2013 年 1 月2013 年 4 月2013 年 7 月2013 年 10 月2014 年 1 月201
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