基于SWAT模型的瀏陽河流域徑流對土地利用和氣候變化的協同響應

YACHONGTOU Bounheuang，梁 婕，曾光明，李曉東，雷曼琴，劉 強，

(1.湖南大學 環境科學與工程學院，湖南 長沙 410082;2.湖南大學 環境生物與控制教育部重點實驗室，湖南 長沙 410082)

1 研究背景

土地利用與氣候變化對流域水文水資源的影響是流域水量與水質管理的基礎[1]。已有研究表明氣候變化，特別是降水和溫度的變化，長期影響著水循環及水資源[2]。短期內，土地利用/覆被變化通過影響流域截留、蒸散、入滲等關鍵水文循環的環節，影響著流域水資源的量與質[3-4]。因此，定量評估氣候變化、土地利用/覆被變化對流域徑流的影響對未來水資源規劃和開發利用具有重要意義[5]。

SWAT 模型(Soil and Water Assessment Tool)是由美國農業部(USDA)農業研究中心開發的分布式流域水文模型[6-7]。SWAT 模型能夠模擬地表的自然地理過程[8-11]，如流域土壤物理過程、水文循環過程以及土地利用/覆被變化過程等，在國內外得到了廣泛應用[12]。許多研究分析了氣候變化或土地利用/覆被變化對徑流的影響[13-14]，但定量評估土地利用/覆被變化和氣候變化的影響的研究較少，且二者相互作用過程尚不清楚[15-16]。

本文以中國南方湖南典型小流域——瀏陽河流域為例[17]，采用SWAT模型和情景分析的方法[18]定量評估了氣候變化和土地利用變化對流域徑流量的綜合影響，并初步分析二者相互作用的機理。本文的主要研究目的包括：(1)利用歷史資料建立和驗證瀏陽河流域SWAT模型；(2)分析瀏陽河流域土地利用和氣候變化的趨勢；(3)分別評估土地利用變化和氣候變化對瀏陽河流域徑流量的影響，初步分析二者對徑流影響的過程。

2 研究區域概況

瀏陽河(112°58′～114°15′E 、27°5′～28°34′N)位于湖南省東部，是湘江的一級支流河，有大溪河和小溪河兩個源流，發源于羅霄山脈大圍山北麓，全長234.8 km，流域面積3 869.7 km2，流經瀏陽市、長沙縣和長沙市城區[19]。瀏陽河流域屬于亞熱帶濕潤季風氣候，年降水量1 550 mm，年平均氣候17.5℃。地形標高為35～1 600 m。土地利用類型主要是林地、農田、城市建設用地、草地和水域。土壤類型共9種，主要為紅壤[20]。在流域出口榔梨設置有榔梨水文站。研究區流域概況見圖1。

圖1 瀏陽河流域示意圖

3 研究方法

本文分別模擬瀏陽河流域土地利用/覆被變化和氣候變化對榔梨站月徑流的影響，研究路線見圖2。

圖2 技術路線圖

3.1 流域土地利用/覆被變化模擬

在瀏陽河流域TM圖像(2000、2006和2010年)的基礎上，采用最大似然分類(MLC)法提取流域土地利用數據，將其劃分為林地、水域、耕地、建設用地和草地5大類。采用元胞自動機(CA)模型與馬爾可夫(Markov)模型相結合的元胞自動機-馬爾科夫(CA-Markov)模型預測流域未來土地利用空間格局[21-23]。CA模型在模擬復雜系統的時空特性方面能力優良，可以模擬難以用特定方程表示的復雜系統不可預測行為；Markov模型可以預測事件發生概率，常用于具有“無后效性”的特征地理事件預測；CA-Markov模型利用Markov模型對未來土地利用數量結構進行預測，在此基礎上，通過CA模型的領域關系分析加強土地利用空間格局的模擬能力[24]。本文利用IDRISI 17.0軟件中的CA-Markov模塊模擬2020和2050年間未來土地利用的變化。

3.2 流域徑流變化模擬

本文采用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型模擬瀏陽河流域的徑流[25-26]。SWAT是一種半分布式水文模型，用于評估土地利用和氣候變化對流域尺度徑流的影響[27-29]。SWAT中，研究流域被劃分為具有相同特征的水文響應單元 (HRU)，在HRU中進行如下計算：

(1)

式中:SWt為土壤最終含水量,mm;SW0為土壤前期含水量,mm；t為時間步長，d；Rday為第i天的降水量，mm；Qsurf為第i天的地表徑流,mm;Ea為第i天的蒸發量,mm;Wseep為第i天存在于土壤剖面底層的滲透量和側流量,mm;Qgw為第i天的基流量,mm[30-31]。

3.3 數據來源

本文收集了瀏陽河流域的土壤圖、數字高程模型(DEM)、土地利用、氣象、水文和氣候資料。根據糧食及農業組織(FAO)提供的世界土壤數據庫(HWSD)對瀏陽河流域土壤特性進行分類[32]。從美國地質調查局(USGS)獲得的DEM數據被用于提取流域水系和流向，利用DEM提取地形坡度、河道坡度等地形參數[33]。土地利用數據來源于2000和2010的陸地衛星專題(TM)圖像(30 m×30 m)。土地利用類型分為林地、水域、耕地、城市建設和草地五大類[34]。氣象數據(包括日降水量、最低和最高氣溫、風速、相對濕度和太陽)來自國家環境預報中心(NCEP)氣候預報系統再分析 (CFSR)。水文數據來源于瀏陽河流域榔梨站的日觀測數據[35]。2020 和2050年 的氣候數據從WorldClim[36](http://www.worldclim.org/，全球氣候數據庫)獲得，該數據庫包含了采用GCM模式預測的IPCC5中典型濃度路徑的氣象數據預測成果。

4 結果與分析

4.1 瀏陽河流域土地利用格局

利用CA-Markov模型模擬了瀏陽河流域2020年和2050年間的土地利用/覆被空間格局。CA-Markov模型的運行結果表明，2010 年觀測的土地利用數據與模擬的土地利用數據之間的Kappa 等于0.7，表明歷史和預測的土地利用數據之間存在良好的一致性。因此，本研究建立的CA-Markov模型可以用來模擬未來瀏陽河流域的土地利用空間格局。

本研究中2000-2050年瀏陽河流域土地利用/覆被數據見表1和圖3。建模期間，2000-2010年林地面積減少了209.93 km2(5.42%)，草地面積減少了78.75 km2(2.03%)。同時，建設用地和耕地分別增加108.74 km2和198.54 km2(2.81%和5.14%)。CA-Markov模型的預測結果表明，瀏陽河流域2010-2050年建設用地和農田面積將迅速增加，林地面積將大幅減少。與2010年相比，到2020年瀏陽河流域林地將從2 624.34 km2減少到2 242.91 km2，到2050年將減少到2 179.82 km2，下降比例達11.49%。同時，建設用地將增加7.66%(2010-2020年增加5.34%，2020-2050年增加2.32%)，耕地將增加2.55%(2010-2020年增加1.72%，2020-2050年增加0.83%)。圖3顯示了2020-2050年瀏陽河流域土地利用的空間格局。

4.2 瀏陽河流域氣候變化

氣候變化參數選擇降水量和溫度。根據WorldClim中的未來氣象數據預測成果，瀏陽河流域2020年年均降水量下降1.02%，2050年下降0.76%。相反，瀏陽河流域氣溫將持續上升，2020年的年均氣溫將上升0.43℃，2050年年均氣溫將上升0.38℃。總的來說，瀏陽河流域氣候未來呈暖干趨勢。這一結果與中國南方地區“氣候變暖和干燥”現象保持一致。

表1 土地利用類型的面積統計(2000、2010年為觀測值，2020、2050年為模擬值)

圖3 歷史與模擬的瀏陽河流域土地利用空間格局

4.3 SWAT 模型的校準和驗證

本研究將瀏陽河流域劃分為21個子流域、221個水文響應單元(HRU)。基準期2010年模擬月徑流量根據榔梨站的月徑流量進行校準。2001-2005年的月均流量用于校準，2006-2010年的月均流量分別用于驗證1999-2000年和2004-2005年兩年預熱期的模型。使用SUFI-2在SWAT-CUP中的自動校準方法來校準和驗證參數。本文建立的模型性能評價見表2，校準期和驗證期月平均徑流量模擬值與實測值見圖4。校準期R2達到0.87，Nash-Sutcliffe 模擬系數Ens為0.77；PBIAS 為±2.9%；P-factor和R-factor 分為88%和1.21，表明每月模擬值與校準周期內的觀測值之間有很好的一致性。驗證期R2達到0.83；Nash-Sutcliffe 模擬系數Ens為0.76；PBIAS為±6.3% ；P-factor 和R-factor 分為75% 和0.9。基于統計評估結果，月時間尺度的徑流模擬精度較高，說明所建立的SWAT 模型在瀏陽河流域具有較好適用性。

4.4 土地利用和氣候變化對瀏陽河流域徑流的綜合影響

本研究建立7 種情景量化瀏陽河流域土地利用變化與氣候變化對徑流的個體和綜合效應,具體見表3。情景1 為基準線情景，采用榔梨站實測的徑流資料。情景2和情景5分別代表2020和2050年僅土地利用變化時榔梨站的模擬月均徑流量。情景3和情景6分別代表2020和2050年僅氣候變化時榔梨站的模擬月均徑徑流的影響。情景4和情景7分別代表2020和2050年土地利用與氣候變化同時發生變化時榔梨站的模擬月均徑流量。

表2 模型性能：每月徑流的校準和驗證結果

根據表3中情景2和情景5的模擬結果分析2020和2050年土地利用變化對徑流的影響，結果表明，2010年至2020年榔梨站徑流將減少2.42 m3/s ，這主要與林地、農田和建設用地的變化有關，2010年至2020年間，林地面積將減少9.86 %，而農田和建設用地面積分別會增加1.72 %和5.34 %；2020至2050年間，土地利用變化的幅度減緩，耕地面積和建設用地面積分別僅增長0.83 %和2.32%，榔梨站徑流的變化也將減緩，僅減少0.96 m3/s。

圖4 校準期和驗證期月平均徑流量模擬值與實測值

表3 不同情境土地利用和氣候變化下的瀏陽河流域榔梨站徑流和徑流變化

圖5 土地利用變化和氣候變化綜合作用下瀏陽河流域榔梨站2010、2020和2050年的月徑流量

根據情景3和情景6的模擬結果分析氣候變化對徑流的影響。結果表明，2010-2020年，榔梨站徑流量將減少3.02 m3/s，這是因為期間降水量減少1.02 % ，溫度增加0.43℃；2020-2050年，榔梨站徑流量減少1.13 m3/s，徑流減少的趨勢較之前減緩，這與這段時間內降水量減少幅度(0.76%)和溫度增加幅度(0.38℃)降低的趨勢保持一致。

根據情景4和情景7的模擬結果分析土地利用變化和氣候變化對流域徑流的綜合影響(見表3和圖5)。結果表明，兩種因素綜合作用下，2010-2020年榔梨站徑流量將減少8.54 m3/s，2020-2050年榔梨站徑流量將減少4.27 m3/s。可見，后期徑流量的變化幅度比前期趨緩；與土地利用變化和氣候變化對徑流的單個效應相比，綜合二者因素的徑流的影響更強。此外，本研究還揭示出瀏陽河流域氣候變化對徑流的影響大于土地利用變化對徑流的影響。

5 結 論

本文以我國中南地區瀏陽河流域為例，基于SWAT 模型和情景分析定量評估了瀏陽河流域土地利用和氣候變化對徑流的影響。研究結果表明：

(1)城市快速擴張和農業活動過程中瀏陽河流域土地利用空間格局將發生較大變化。2010-2050年林地的比例將下降11.49%，而建設用地和農田分別增長7.66%和2.55%。

(2)未來瀏陽河流域氣候呈暖干趨勢。根據WorldClim數據庫的預測成果，瀏陽河流域2020和2050年年均降水量將分別下降1.02%和0.76%；同時，瀏陽河流域氣溫將持續上升，2020和2050年將分別上升0.43和0.38℃。

(3)2020和2050年，土地利用變化時瀏陽河榔梨站模擬徑流將分別減少 2.42和 0.96 m3/s ；氣候變化時，榔梨站模擬徑流將分別減少3.02和1.13 m3；土地利用和氣候變化綜合影響下，榔梨站模擬徑流將分別減少 8.54 和 4.27 m3/s。未來瀏陽河流域土地利用空間格局和氣候變化協同作用于流域徑流量，氣候變化的影響要強于土地利用的影響。

(4)本文通過情景分析建立了7種土地利用和氣候變化情景，通過SWAT模型定量各種情景下瀏陽河流域榔梨站徑流的變化，從而將土地利用和氣候變化對流域徑流的影響區分開來，方法具有一定的合理性。