嘉陵江流域下游地表徑流對土地利用變化的響應

鄧 睿, 張治意，陳 亞

(重慶交通大學 建筑與城市規(guī)劃學院, 重慶 400074)

土地資源作為人類生存發(fā)展的物質基礎，隨著人口增長和經(jīng)濟發(fā)展，土地的利用方式也發(fā)生了明顯的變化。近年來，我國城鎮(zhèn)化進程加快，城市建成區(qū)的范圍逐漸擴大，土地利用方式不斷改變，生態(tài)環(huán)境受到了嚴重影響，土地利用變化對區(qū)域資源、環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展的影響成為了關注的焦點[1]。土地利用變化可以直觀地展現(xiàn)人與自然間的相互聯(lián)系，結合遙感和地理信息系統(tǒng)可以掌握土地利用變化的數(shù)量、面積和各地類間變化的趨勢，以尋求各地類間相互轉化的驅動力，達到及時、準確、合理控制土地利用變化的結果[2-3]。

水文過程是一個復雜過程，它和土地表層系統(tǒng)中的所有自然地理要素在時間和空間的分布都密切相關，土地利用方式及其變化對水文過程也有顯著的影響，因此國際研究機構在全球變化研究中把土地利用變化的水文響應作為研究的重要內容[4]。流域下墊面的水文特性隨著土地利用的變化而變化，影響了水循環(huán)和水量平衡，下游洪澇災害、地下水位下降、水資源短缺等問題也會隨之出現(xiàn)，進而影響流域的可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境[5]。在流域尺度上，土地利用變化影響水文過程，改變了水資源的供需關系，對流域生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展等有著明顯的影響，因此認識和掌握土地利用變化對流域水文過程的影響成為了規(guī)劃、管理流域水資源和可持續(xù)發(fā)展等領域的主要研究方向[6]。

目前，國內外在土地利用變化對地表徑流影響的研究領域取得了大量的研究成果。其中美國、英國、澳大利亞等發(fā)達國家進行了大量的研究，結果都強調流域植被類型和土地利用結構與水文過程間的關系[7-9]。Stanley等研究了美國伊利諾斯州多個流域1940—1990年氣候和土地利用變化對河川徑流以及洪水的影響[10]；Reshmidevi等基于SCS-CN模型對雨水田土壤水分地理空間估算方面取得了很大成就[11]；史培軍等以深圳市為研究對象，研究土地利用變化對地表徑流的影響，結果表明隨著人類活動的加劇，土地利用的變化使徑流量趨于增大[12]；郭宗鋒等研究了西雙版納地區(qū)流域土地利用變化對徑流的影響，認為人類活動干擾程度大的土地利用類型面積不斷增加，這種土地利用方式影響流域徑流的結果越明顯[13]；陶艷成等研究了欽江流域土地利用變化對徑流的影響，得出土地利用結構的變化使得地表徑流深度發(fā)生變化的結論[14]；Fu等也對中國黃土高原SCS-CN方法的初始抽取率展開研究，目的是確定λ的值，對中國黃土高原徑流進行合理的估計[15]。同時國內外許多學者也展開了土地利用變化對水質影響的大量研究，劉豐等通過研究近二十年白洋淀土地利用變化及其對水質的影響，為制定該流域水環(huán)境管理措施提供科學依據(jù)[16]；趙鵬等選擇廣東省淡水河流域為研究對象進行流域景觀格局與河流水質的多變量相關分析[17]；Langroodi等研究了土地利用/覆蓋與地下水水質變化的關系[18]；項頌等分析了不同時空尺度下土地利用對洱海入湖河流水質的影響[19]。

嘉陵江是長江水系中流域面積最大的支流，是長江上游洪水的主要來源，也是長江各大支流中水土流失較嚴重的地區(qū)。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，嘉陵江流域下游的土地利用發(fā)生了較大變化，本研究基于3期遙感影像，研究嘉陵江流域下游地表徑流對土地利用變化的響應，以期為嘉陵江流域下游土地資源的合理利用，資源、環(huán)境以及生態(tài)問題的政策制定提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)域和研究數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

嘉陵江流域在東北面以秦嶺、大巴山和漢水為界，在東南面以長江和華鎣山相隔，在西北面接壤龍門山與岷江，西及西南為低矮的分水嶺與沱江毗連，位于東經(jīng)102°30′—109°00′，北緯29°40′—34°30′。嘉陵江下游絕大部分流經(jīng)四川盆地中部，在合川納渠江、涪江，于重慶市渝中區(qū)匯入長江。本次研究的區(qū)域為嘉陵江流域下游，即合川至重慶河口，河道全長97 km。

1.2 研究數(shù)據(jù)

1.2.1 遙感影像數(shù)據(jù) 本文的研究數(shù)據(jù)以1993年、2004年和2014年遙感影像作為提取土地利用的原始數(shù)據(jù)，其中1993年和2004年為Landsat 5 TM影像，2014年為Landsat8 OLI_TIRS影像，影像基本無云，能見度較高，質量較好。3期影像選取的時間為研究區(qū)汛期5—9月份的影像，消除了由于降水量差距較大產生的影響。詳細信息見表1。

表1 遙感影像數(shù)據(jù)

1.2.2 土壤數(shù)據(jù) 本研究將聯(lián)合國糧農組織(FAO)的世界數(shù)字土壤圖作為土壤原數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)具有兩大優(yōu)點，一是增加第三級土壤單元來適應大比例尺制圖的精度要求，二是考慮了人口增長和土壤資源減少之間的矛盾日益突出，添加了許多與土地資源評價和農業(yè)生產技術有關的內容。

1.2.3 降水數(shù)據(jù) 本研究的降水數(shù)據(jù)來源于中國氣象局氣象數(shù)據(jù)中心，主要包括嘉陵江流域下游4個氣象站點1981—2010年的累年月平均降水量和月最大降水量。

2 研究方法

2.1 土地利用變化

結合研究區(qū)的實際情況，對遙感影像進行監(jiān)督分類，將嘉陵江流域下游土地利用類型分為5類，分別是水域、居民點及工礦用地、草地、林地和耕地。從土地利用類型面積變化、土地利用類型空間轉移和土地利用變化幅度來分析研究區(qū)土地利用的變化情況。

2.1.1 土地利用轉移矩陣 土地利用轉移矩陣主要用來分析土地利用變化的數(shù)量特征和各用地類型變化的方向，并能清楚反映各地類之間的相互轉化關系。

2.1.2 土地利用變化幅度 土地利用變化幅度反映了研究區(qū)內某一種土地利用類型從研究階段的初期到末期面積的變化情況，其數(shù)學表達式如式(1)所示。

(1)

式中：H為土地利用類變化幅度；Ta和Tb為研究區(qū)內某種土地利用類型在研究初、末期的面積。

2.2 土地利用變化的地表徑流響應

本研究采用SCS水文模型來分析地表徑流對土地利用變化的響應情況。SCS模型是20世紀50年代美國農業(yè)部水土保持局研制的一種水文模型，該模型結構相對簡單，參數(shù)較少，可用于不同尺度的流域[20]。SCS模型最初是依據(jù)美國地帶性氣候和農業(yè)分區(qū)研制成的小型流域場次的洪水產流模型，目前SCS模型已經(jīng)被國內外學者廣泛應用，成為了一種可以用于資料缺乏地區(qū)的分布式水文模型，能較好地應用于城市化地區(qū)流域[21]。

SCS水文模型的產流計算公式如下[22]：

(2)

式中：Q為徑流的深度(mm)；P為降水量(mm)；S為滯留系數(shù)(mm)。

滯留系數(shù)S與集水區(qū)的土壤質地、土地利用方式和降雨前的土壤濕潤狀況等流域特征有關，會由于它們的變化而變化[23]。S的計算如公式(3)所示。

(3)

式中：CN是一個無量綱參數(shù)，綜合表示了研究區(qū)水文特征、土壤質地、降雨前的土壤濕潤程度和土地利用類型之間的關系，從而反映了降水量與產生徑流量的關系，其取值范圍為0～100。

3 結果與分析

3.1 土地利用變化

采用Majority/minority方法進行分類后處理，得到1993年、2004年和2014年研究區(qū)的土地利用專題圖。利用ENVI軟件統(tǒng)計研究區(qū)1993年、2004年、2014年的各土地利用類型面積，結果見表2。

表2 1993年、2004年2014年嘉陵江流域下游

嘉陵江流域下游1993—2014年水域、林地、草地和居民點及工礦用地都逐漸增加，只有耕地逐漸減少。面積增加最多的是草地，增加了826.28 km2，增加最少的是水域，增加了29.49 km2，耕地面積減少1 781.94 km2。研究區(qū)面積增加的地類均由耕地轉化而來。1993年耕地面積最大，占總面積的51.43%；2004年和2014年草地面積最大，分別占總面積的48.32%和49.80%。居民點及工礦用地所占面積由1993年的1.46%增長到2014年的14.84%，主要增長在嘉陵江流域下游的南部，包括重慶市的沙坪壩區(qū)、渝中區(qū)、江北區(qū)和渝北區(qū)。

3.1.1 土地利用的空間轉移 根據(jù)1993年、2004年和2014年嘉陵江流域下游土地利用分類結果，計算1993—2004年、2004—2014年的土地利用空間轉移矩陣，見表3和表4。

表3 1993-2004年土地利用類型面積轉移矩陣 km2

表4 2004-2014年土地利用類型面積轉移矩陣 km2

1993—2004年研究區(qū)土地利用類型轉移總量由大到小依次為耕地、草地、林地、水域和居民點及工礦用地，其中轉移總量最大的是耕地1 555.42 km2，主要轉換成了草地。草地主要轉化為耕地，轉移了503.48 km2；林地主要轉化為耕地和草地，分別轉移了63.00 km2，50.14 km2；水域主要轉化為居民點及工礦用地，轉移了6.23 km2。2004—2014年土地利用類型轉移由大到小分別為耕地、草地、林地、居民點及工礦用地和水域。耕地主要轉化為草地和居民點及工礦用地，分別轉移了674.01 km2，250.58 km2；草地主要轉化為耕地和居民點及工礦用地，分別轉移了277.32 km2，266.02 km2；林地主要轉化為草地，轉移了81.35 km2；居民點及工礦用地和水域相對比較穩(wěn)定，轉出的面積較小。

3.1.2 土地利用變化幅度 計算研究區(qū)1993—2004年、2004—2014年、1993—2014年3個時間階段不同土地利用類型的變化幅度，結果見表5。

表5 1993-2014年研究區(qū)不同土地利用類型變化幅度 %

由表5可以看出1993—2014年水域、林地、草地和居民點及工礦用地的變化幅度都增加，而耕地的變化幅度為減少。1993—2004年、2004—2014年居民點及工礦用地的增幅都為最大。1993—2014年居民點及工礦用地的增幅達到916.59%，耕地的減少幅度達到70.39%。1993—2014年草地的增幅僅次于居民點及工礦用地，共增長了50.85%。

由上述分析可以看出1993—2014年，嘉陵江流域下游土地利用以耕地轉出為主，耕地是研究區(qū)唯一減少的土地利用類型，而且減少量較大，居民點及工礦用地和草地以轉入為主，其他用地的空間轉移較為復雜。

3.2 土地利用變化的地表徑流響應

3.2.1 降水量 根據(jù)研究區(qū)內4個氣象站點(渝北、沙坪壩、合川和北碚)1981—2010年的氣象數(shù)據(jù)顯示，降雨主要集中于5—9月，6月份的降水最多，所以本研究選用4個站點6月份平均降水量的平均值作為研究區(qū)的統(tǒng)一降水量，最后得出研究區(qū)6月份平均降水量的平均值為193.58 mm，為了方便計算，使用190 mm作為研究區(qū)的統(tǒng)一降水量。

3.2.2 土壤類別 不同土壤的結構以及理化性質決定了其入滲率和產流能力的差異。在SCS模型中，根據(jù)土壤滲透性和導水性差異，將土壤分為4類(表6)。

表6 SCS模型水文土壤組的劃分標準[24]

研究區(qū)的土壤類別主要有始成土、潛育土和淋溶土。結合嘉陵江流域下游的實際情況，根據(jù)SCS模型的土壤分類標準將研究區(qū)土壤重分類為B，C，D3類，分布情況如圖1所示。

圖1 嘉陵江流域下游水文土壤分類

3.2.3 CN值 CN值的大小間接表示了不同土地利用類別和土壤組合的產流情況。由于土壤屬性比較穩(wěn)定，所以一般情況下，當降雨量一定時，土地利用類別的變化將引起CN值的變化。同時CN值還受土壤濕潤程度的影響，根據(jù)研究區(qū)前5 d降雨總量分成了干燥(AMC I)、中等(AMC Ⅱ)、濕潤(AMC Ⅲ)3種狀態(tài)。本文以前期土壤濕潤程度為正常狀態(tài)(AMC Ⅱ)對嘉陵江流域下游展開研究。

根據(jù)SCS模型的CN值查算表[22]，結合嘉陵江流域下游的土地利用和土壤數(shù)據(jù)，參考前人運用SCS模型時確定CN值的矩陣，確定了嘉陵江流域下游在土壤濕潤程度為中等狀態(tài)(AMC Ⅱ)下的CN值矩陣(表7)。

3.2.4 地表徑流的響應分析 運行SCS模型，需要統(tǒng)計土地利用類型—土壤組的面積。在ArcGIS軟件中將嘉陵江流域下游1993年、2004年和2014年的土地利用類型數(shù)據(jù)和土壤類型數(shù)據(jù)通過融合和疊加分析，統(tǒng)計出不同土地利用類型下對應的不同土壤類型面積。

表7 嘉陵江流域下游在AMC Ⅱ條件下SCS模型的CN值

利用SCS模型對嘉陵江流域下游研究區(qū)1993年、2004年和2014年的不同土地利用—土壤組的徑流量情況進行模擬。在本研究中，整個研究區(qū)域都以190 mm作為統(tǒng)一的降水量，1993年的平均徑流深度為132.877 mm，總量為65 385.63萬m3；2004年的平均徑流深度為127.450 mm，總量為62 715.10萬m3；2014年的平均徑流深度為126.918 mm，總量為62 453.62萬m3。由于研究區(qū)內沒有可用的徑流觀測數(shù)據(jù)，因此無法對SCS模型的模擬結果進行直接有效的驗證，但從SCS模型可以看出SCS模型的模擬結果主要受降水量和CN值的影響，降水量數(shù)據(jù)是實測數(shù)據(jù)，而CN值可以對比已有的研究成果來間接驗證模擬結果的合理性[25-28]。

為了更加直觀地分析研究區(qū)地表徑流對土地利用類型變化的響應，將流域內的徑流深度模擬結果劃分為4個等級，分別制作出1993年、2004年和2014年嘉陵江流域下游基于SCS模型的地表徑流深度模擬結果圖(圖2)。由于林地的土層深度和根系深度均較大，提高了土壤有效含水量，產水量較小；耕地和草地的根系深度較小，土壤有效含水量偏低，產水量相對于林地有所增加；居民點及工礦用地多為不透水面，降水難以下滲，容易產流，產流量較大。對比土地利用變化和地表徑流深度變化可以看出從1993—2014年，隨著城市的發(fā)展，居民點及工礦用地大幅增加，沙坪壩區(qū)、渝中區(qū)、江北區(qū)和渝北區(qū)的徑流深度也明顯增大。

圖2 1993年、2004年、2014年嘉陵江流域下游地表徑流深度模擬結果

產流系數(shù)為產流量與降水量的比值，1993年、2004年、2014年研究區(qū)的產流系數(shù)分別為0.699，0.671，0.668，2014年低于1993年和2004年。徑流量模擬結果和各年不同土地利用—土壤組的產流量貢獻率見表8。

土地利用—土壤組面積發(fā)生變化，對其產流能力帶來不同程度的影響，進一步對地表徑流產生影響。1993—2014年，嘉陵江流域下游草地—B，C，D類的面積百分比分別增加4.68%，3.85%，8.25%，年產流貢獻率分別增加了2.86%，4.28%，8.88%；耕地—B，C，D類的面積百分比分別減少6.09%，13.89%，16.21%，年產流貢獻率分別減少了5.62%，14.78%，18.87%；居民點及工礦用地—B，C，D類的面積百分比分別增加0.37%，8.67%，4.35%，年產流貢獻率分別增加了0.42%，10.98%，5.70%；林地—B，C，D類的面積百分比分別增加0.93%，1.03%，3.47%，年產流貢獻率分別增加了0.45%，1.00%，3.65%；水域-B，C，D類的面積百分比分別增加0.13%，0.34%，0.13%，年產流貢獻率分別增加了0.20%，0.60%，0.23%。

從表8可以看出，1993年耕地產流能力較強，產流量較大，這是由于該階段研究區(qū)耕地面積比重較大，由于農業(yè)活動頻繁，使得土壤間孔隙增大，質地變疏松，加大了降水過程產生徑流的概率。草地具有保持水土的作用，但由于2014年和2004年的草地面積相對于1993年大幅增加，所以草地的整體產流量也大幅增加。居民點及工礦用地雖然產流量較大，但由于其面積所占比重較小，所以整體產流量較小。隨著城鎮(zhèn)化進程的加快，2014年比1993年的居民點及工礦用地面積增加658.6 km2，B，C，D這3種土壤類型的居民點及工礦用地，其產流量分別增加了258.17萬m3，6 819.55萬m3，3 551.94萬m3。

表8 1993年、2004年、2014年土地利用—土壤組的徑流量及產流量貢獻率

4 結 論

人類活動通過改變土地利用情況間接地影響著地表徑流。在人口快速增長和經(jīng)濟高速發(fā)展的大背景下，在可持續(xù)發(fā)展和資源環(huán)境領域，研究土地利用變化對地表徑流的影響顯得尤為重要。本文通過研究嘉陵江流域下游地表徑流對土地利用變化的響應，得出主要結論如下：

(1) 隨著嘉陵江流域下游的高速發(fā)展，土地利用方式也發(fā)生了巨大變化。1993—2014年，流域內土地利用變化趨勢以耕地轉出為主，居民點及工礦用地和草地則以轉入為主，其他用地的空間轉移較為復雜。耕地是整個研究階段唯一減少的土地利用類別，其他類型的土地按增加量由大到小依次為草地、居民點及工礦用地、林地和水域。

(2) 本研究以190 mm作為嘉陵江流域下游的統(tǒng)一降水量，通過SCS水文模型模擬了研究區(qū)1993年、2004年和2014年的地表徑流，發(fā)現(xiàn)地表徑流的深度、地表徑流量以及產流系數(shù)都逐漸減小。從空間分布上看，嘉陵江流域下游研究區(qū)內產流能力南部地區(qū)>中部地區(qū)>北部地區(qū)。不同土地利用的產流量受土地利用類型面積的影響，當土地利用—土壤組面積發(fā)生變化時，其對應的產流能力也會發(fā)生變化，進而影響流域地表徑流。

本文主要考慮自然因素的情況下應用SCS模型模擬研究區(qū)地表徑流，量化分析了地表徑流對土地利用變化的響應狀況，但未考慮人為因素。在以后的研究中可以綜合考慮人為因素，使結果更加符合研究區(qū)的實際情況。