遼河流域藍水綠水時空分布特征探究

楊 柏

(本溪市水庫移民管理局，遼寧 本溪 117000)

Falkenmark[1]等在1995評價農業生產過程受水資源作用影響時提出了藍水、綠水的概念，其中藍水是指可被人類直接利用的來源于大氣降水中的地下水和地表水，水資源通常存在于地下含水層、湖泊與河流等；綠水是指對陸地生態系統服務性與生產性的功能發揮保障維護作用的水，通常情況下此類水資源來源于大氣降水并下滲至土壤層或非飽和土層中供植被生長。綠水儲量和綠水流為綠水的兩大組成部分，二者分別代表實際蒸散發和土壤中的儲存水分。藍水、綠水的概念內涵實現了水循環過程與生態過程的緊密聯系，并反映了植被和水文過程之間的相互作用關系，流域生態系統中綠水資源發揮著至關重要的作用并得到了國內專家學者的重點關注。對藍水綠水資源進行系統、全面、科學地評價對于水資源的科學管理與規劃具有重要的實際意義。

目前，水文學法、生物學法以及生物水文耦合法為綠水資源評價的主要方法，其中水文學法是從流域尺度利用水量平衡原理對藍水徑流量、綠水蒸散發量進行評估的水文方法，該方法具有數據易獲取、成本投入低、模擬分析情景同時評價水資源量及其時空變化等特征。常用的大尺度與小尺度水文模型主要有STREAM、HYLUC與SWAT、ACRU等模型，其中SWAT模型由于具有參數設置少、操作簡便等優點被國內外學者廣泛應用流域藍水綠水評價領域。如吳洪濤[2]等對盧氏流域和碧流河流域的藍水綠水資源時空分布特征運用SWAT模型進行了評估；徐宗學[3]等以渭河流域為例通過有效結合SUFI- 2算法與SWAT模型評估了該流域的藍水綠水時空分布特征；Zang[4- 5]等對人類活動與氣候變化條件下的黑河流域藍水綠水資源狀況運用SWAT模型進行了評估；趙安周[6]等對渭河流域典型年份的藍水綠水時空差異運用SWAT模型進行了分析和探討，然后對渭河流域近30a來的藍水綠水資源受人類活動、氣候變化的影響進行了探討，并認為在人類活動作用下藍水綠水資源發生了顯著的改變。目前，國外相關領域研究的熱點主要集中在藍水綠水資源相關方面的研究，然而對于此方面的研究國內涉及相對較少。

1 區域概況及數據來源

1.1 遼河流域概況

遼河流域分布在我國東北部區域，冬冷干燥漫長夏季炎熱多雨屬于半干旱半濕潤氣候過渡區；流域全長約1345km，占地面積約21.9萬km2，主要支流有老哈河、大遼河、渾河、太子河等，降雨量和流經量在時空分布上極不均衡，由東南向西北方向降雨量整體呈降低趨勢，多年平均降雨量為320～860mm，其中65%以上集中在6—8月份并且多以暴雨或強降雨的形式出現；氣溫在平原地區較高，多年平均氣溫為6～9℃，由南向北方向年蒸發量依次遞減并處于982～1650mm范圍；地形地貌復雜主要以低山區、低山丘陵區、平原區，其中低山丘陵區植被覆蓋率較高；地勢整體情況由西南向從北方向呈明顯的階梯式下降趨勢，不同區域地勢高差介于216～840m區間[7- 9]。

1.2 數據來源

DEM數字高程數據來源于國際科學數據共享平臺，分辨率為90m×90m并用于研究流域的空間離散化處理；土壤數據包括土壤類型分布和土壤化學屬性值，根據全球土壤質地分類圖同時考慮遼河流域的地質邊界條件設定土壤類型分布圖；土地利用類型數據由環境與生態科學研究中心提供，結合流域邊界特征提取土地利用類型數據；氣象數據主要包括降雨量、日照時長、風速、溫度、濕度、蒸散發量、太陽輻射等；水文數據來源于1986—2015年鐵嶺站、大城子站以及朝陽站徑流數據。

2 研究方法

2.1 SWAT模型

SWAT模型是目前廣泛應用于水資源評估、水污染模擬、流域徑流模擬等領域的半分布式水文模型，對于復雜流域的水文模型的模擬SWAT模型具有良好的適用性與準確性。水量平衡原理為SWAT模型模擬水文循環過程的基礎其表達式如下：

(1)

式中，Wt、W0—土壤t天最終含水量和第i天土壤初始含水量；Rday，i、Qsurf，i—分別為第i天的降水量和地表徑流量；Ea，i、wseep，i—第i天的蒸散發量和旁通水流水量與土壤剖面底部的滲透水流；Qsw，i—第i天回歸流的水量。

對于估計藍水綠水資源各個分量方面SWAT模型具有較強的適用性，根據SWAT模型輸出結果以及綠水的內涵特征可認為深層含水層補給量與SWAT模型輸出的各子流域產水量之和即為藍水資源量；而實際蒸散發和土壤含水量可分別作為綠水流和綠水儲量，因此土壤含水量與實際蒸散發量之和即可作為綠水資源量。

2.2 綠水系數

b、g分別為藍水和綠水資源量，其中綠水資源量主要包括綠水儲量和綠水流，綠水資源占水資源總量的比例即可作為綠水系數，其表達式如下：

(2)

式中，IGWC—綠水系數。

2.3 構建SWAT模型

本文結合遼河流域SWAT模型前期建立結果和已有數據資料，為了對水文過程在時空分布上的差異作進一步詳細的分析，對原模型進行了改進和優化，如將遼河流域劃分為428個水文響應單元和40個子流域，模型率定期即預熱期選取流域的月徑流數據受人類活動影響極小期(1986—1990年)；模型驗證期為1991—1996年。本文遵循數據獲取的真實性和可操作性原則對天然狀態下流域的降雨產流過程進行了基本的還原。另外，考慮到土壤類型與土層有效含水量、徑流曲線數等參數的密切相關性特征改進了模型參數的率定方法，即分別對不同土壤類型與土地利用的參數進行率定；為便于計算并提高運算效率，選取了占土地利用和土壤比例最大的林地、果園、紅壤土、水稻土等參數，并分開率定了土層的有效含水量和徑流曲線數[10- 11]。

在分析比較的基礎上為計算模型模擬效果的可靠性，分別采用納什效率系數(ENS)與確定性系數(R2)對其進行了評價，相應的計算公式如下：

(3)

式中，ENS—流域徑流模擬效率系數；Oi、Pi、O—分別為i時刻的觀測值、模擬值以及觀測平均值。

(4)

運用改進后的SWAT模型對遼河流域徑流過程進行模擬，結果顯示實測值與模擬值表現出較好的擬合效果。率定期和驗證期確定性系數R2分別為0.88和0.86，納什效率系數均為0.86。由此表明在遼河流域改進后的SWAT模型具有較高的精度，可準確地評估模擬該流域水文過程以及綠水資源。

3 結果與分析

3.1 藍水綠水資源量分配及變化

結合遼寧省統計年鑒和水資源規劃可知，遼河流域多年平均綠水系數為45%，藍水資源為該流域水資源配置的主要類型并占總水資源量60.5%。綠水流為流域綠水資源主要組成部分占總量的95.28%，其他部分為綠水儲量。綠水資源量在大多數年份均低于藍水資源量，然而在特別枯水年份的1992、2002和2011年的綠水資源量高于藍水，見表1。

現有許多流域的研究成果與遼河流域以藍水為主的水資源配置模式存在一定的差異，在其他大多數流域水資源的構成以綠水資源為主，如喀斯特區域水資源總量的87.4%為綠水資源，而藍水資源占比處于較低水平；湟水流域綠水資源占水資源總量的80%左右并為藍水資源的3.8倍；東北碧流河流域綠水資源占水資源總量的56.5%并為藍水的1.3倍。相對于遼河流域上述流域降雨量相對較低，且氣候干旱其干燥度通常大于1。降雨量經過入滲和截留作用大部分轉化為生態系統用水而難以形成地表徑流。而遼河流域降雨量相對較為豐富并以蓄滿產流為主要產流形式，因此在該條件下降水量可更多的轉化為地表徑流并最終使得藍水高于綠水資源量。

遼河流域各類型水資源量一元回歸分析結果顯示，降雨量與藍水資源存在現出的正相關性，由此表明降雨是藍水資源的主要來源。降水量與藍水流、綠水量呈一般的相關顯著關系而與綠水系數呈顯著負相關性，其原因為水資源總量隨降雨量的增大而增加，而植被冠層截留、土壤儲存以及植被根系吸收為綠水的主要來源，綠水資源量隨降雨量的增大不會無限制地增多，因此在綠水資源達到飽和后綠水系數可隨降雨量的增大而減小。綠水儲量與降雨未表現出顯著的相關性而受土壤類型的影響較為明顯。

3.2 藍水綠水資源空間分布格局

分析和探討了自然狀態下遼河流域的藍水、綠水資源時空分布特征，結果顯示遼河流域西部區域由于蒸散發較強、水面面積較大等因素其綠水流資源量處于較高的水平。遼河流域下游在20世紀90年代呈顯著增加趨勢，并在21世紀初期開始降低，其原因可能與中下游區域氣溫波動、降水量差異等因素相關。遼河流域南北區域的綠水儲資源量存在顯著的差異，整體表現出由南到北依次增加的趨勢。南部和中部綠水儲資源量在20世紀80—90年代均呈現出增大趨勢，而在進入21世紀南部綠水資源逐漸開始降低。流域土壤類型與綠水儲量的分布特征存在一定的關系，上游區域土壤以紅壤為主，而下游區域主要是水稻土。水稻土具有失水速度快且保水供水性能低于紅壤土的特征，而且南部區域綠水儲量存在較大差異與土壤類型相關。

從遼河流域上游至下游藍水資源量整體呈現出先增加后降低的變化特征，藍水資源在中部區域儲存較為豐富，而在南部相對較低并在北部區域最低，引起該變化特征的主要原因與降水量由東南向西北方向依次降低的規律特征相關。遼河流域藍水資源在空間分布上主要受降水量的影響較為顯著，并且從上游到下游表現出先增加后降低的空間變化規律。藍水資源不僅與土地利用方式、水庫修建以及農業灌溉等各種管理條件相關，而且還受到土壤類型、氣候環境等自然條件的影響，因此藍水空間分布規律相對綠水更為復雜。綠水儲量的空間分布格局主要受土壤類型影響相對較為穩定。

表1 遼河流域藍水、綠水資源在1986—2015年的分配狀況 單位：mm

4 結論

(1)遼河流域多年平均綠水系數為45%，藍水資源為該流域水資源配置的主要類型并占水資源總量60.5%。綠水流為流域綠水資源主要組成部分占水資源總量的95.28%，其他部分為綠水儲量。綠水資源量在大多數年份均低于藍水資源量，然而在特枯水年份的1992、2002和2011年的綠水資源量高于藍水。

(2)降雨量與藍水資源存在現出的正相關性，降雨是藍水資源的主要來源。降水量與藍水流、綠水量呈一般的相關顯著關系而與綠水系數呈顯著負相關性，其原因為水資源總量隨降雨量的增大而增加，而植被冠層截留、土壤儲存以及植被根系吸收為綠水的主要來源，綠水資源量隨降雨量的增大不會無限制地增多，因此在綠水資源達到飽和后綠水系數可隨降雨量的增大而減小。

(3)藍水資源在中部區域儲存較為豐富，而在南部相對較低并在北部區域最低；藍水資源不僅與土地利用方式、水庫修建以及農業灌溉等各種管理條件相關，而且還受到土壤類型、氣候環境等自然條件的影響；綠水儲量的空間分布格局主要受土壤類型影響相對較為穩定。