基于降雨徑流資料對黃土高原高塬溝壑區徑流系數的模擬研究

李勝曙，鮮 冰，李明達

(四川農業大學， 四川 雅安 625014)

0 前 言

徑流系數是指時段內流域徑流量R與同期降水量P的比值，公式為a=R/P[1]，它能綜合反映流域地理環境對降雨徑流形成的影響，以及流域內水循環的程度，較好地檢測水循環隨時間的變化，并在一定程度上反映人類活動的影響[1]。因此，有學者認為，可以把徑流系數當成一個隨機變量，它的變化是對流域氣候物理機制的一種反映[2]。可見，徑流系數對研究流域情況有著重要的意義，國內外學者也做了大量的研究。

宮愛璽等以大清河水系的四個典型子流域為研究對象，分析了 1956～2005 年的年徑流系數變化趨勢和突變特點。結果表明，降雨因素是徑流系數變化的主導因素[3]。王兆禮等分析了東江流域徑流系數年際變化特征及其對氣候變化與植被覆蓋變化的響應。結果表明，降水與蒸發是影響流域徑流系數的主要氣候要素[4]。郭華等通過研究鄱陽湖流域近50年的徑流系數得出降水量、氣溫和蒸發量是影響徑流系數的主要因素。Chen等研究了黃河發源地的氣候因子對徑流系數的影響。結果表明，降雨和溫度是影響徑流系數的主要因素[5]。孫明等的研究也得出降雨極值強度與徑流系數呈線性關系[6]。有研究指出，降雨量的時空分布也對徑流系數產生了影響[7]。由此可見，國內外的研究均表明，氣候因子對流域的徑流系數有著較為顯著的相關性[1，8-9]。

除了氣候因素的研究外，國內外對流域特征因素的影響研究也較多。李廣等利用人工降雨模擬器，通過不同的土地利用方式的區組實驗，研究得出不同的植被覆蓋對徑流系數的影響顯著[9]。張洪江等利用灰色理論對重慶縉云山不同植被類型的草本層蓋度、枯落物厚度、灌木層蓋度和郁閉度影響地表徑流的因素進行了灰關聯分析，得出不同植被覆蓋對徑流系數的影響大小不同。武晟等通過研究城市三種不同的下墊面條件下徑流系數的變化，分析得出不同下墊面在相同降雨條件下的徑流系數不同[10]。宮愛璽等對大清河水系的四個典型子流域的研究也表明，下墊面要素中的草地、耕地和建設用地對徑流系數的變化具有一定的影響[3]。Basic等則研究分析了不同耕作方式下的徑流狀況和土壤流失情況[11]。許翼等基于人工降雨模擬方法，得出小區尺度下坡長、坡度等因素對徑流系數均有影響[8]。由此可見，植被覆蓋、流域形狀、流域下墊面等因素均對徑流系數有影響，國內外的眾多學者得出的結論也較為一致[4，12]。

由此可見，產流過程是一個比較復雜的問題，徑流系數的大小與降雨量、植被、前期土壤濕度、土壤理化性質、地形地貌等因素密切相關[3]。還有研究指出，人類活動等因素也對徑流系數有影響[13-14]。

研究徑流系數的影響因素并建立計算模型，對黃土高原流域的水土保持工作、區域水資源、水循環以及洪澇災害的分析有著重要的意義[13，15]。本文擬從收集的流域特征和降雨特征因素中，選取合適的因子進行相關性分析，并建立回歸方程。

1 研究區域概況

黃土高原位于中國中部偏北，面積約62.68×104km2，屬于典型的大陸性季風氣候，冬季寒冷，夏季溫暖潮濕，雨熱同步，年均氣溫3.6 ℃～14.3 ℃，年降水量150～750 mm，降水集中在7～9月，且降水強度大。由于長期的開發利用，加之植被覆蓋率較低，黃土高原水土流失面積達43×104km2、水土流失嚴重的面積為28×104km2、特別嚴重面積為10×104km2，水土流失現象十分嚴重[16-17]。

2 數據與方法

2.1 數據來源

降雨徑流資料從山西省、陜西省、甘肅省及黃河水利委員會水土保持實驗站公開出版的徑流實測資料中獲取，共收集到17個小流域608場降雨徑流資料，以及各小流域的流域面積、主溝長度、溝道比降、流域形狀系數等因子。

2.2 試驗方法

通過收集到的608場降雨徑流資料和各小流域的特征因子，并利用SPSS軟件分析各因子與徑流系數的相關性，并選取相關性較大的因子建立回歸模型。

3 結果分析

3.1 相關性分析

利用SPSS軟件將黃土高原高塬溝壑區所收集到的8個影響因子與對應徑流系數的相關性進行分析，結果見表1。

表1 黃土高原高塬溝壑區徑流系數與影響因子的相關性

注：**表示P<0.01(極顯著相關)，*表示P<0.05(顯著相關)。

根據軟件分析的結果看出，根據收集到的數據來看，在黃土高原溝壑區，流域的徑流系數與平均雨強、徑流總量和洪峰流量呈顯著相關，最大達到了0.45的水平。但是與其余的影響因子特別是流域特征因素的因子相關性較差，這與部分前人的研究結果有所出入。經過對比相關文獻發現，一次強降雨時，雨水的沖擊力能直接搬運土粒，導致土壤表面結構破壞、土壤孔隙堵塞、入滲減少，從而加劇徑流沖刷侵蝕作用，在引起土粒直接飛濺的同時，也會改變土壤抗蝕強度，影響地面產流[18]，徑流系數與雨強、洪峰流量等呈極顯著相關，則與前人研究一致[14-15，19-20]。因此根據相關性分析結果，本文將選擇平均雨強、徑流總量與洪峰流量作為參數，建立預測模型。

3.2 黃土高原高塬溝壑區徑流系數預測模型

利用SPSS軟件，基于608場降雨資料通過非線性回歸方法建立徑流系數的預測模型，結果如下：

a=0.007I0.46W0.113Q0.322(R2=0.289)

式中，a為徑流系數；I為平均雨強，mm/h；W為徑流總量，m3；Q為洪峰流量，m3/s。將原數據帶入模型中，求得模擬值，并用模擬值和實際值繪制散點圖以檢驗模擬效果(見圖1)。根據圖1可以看出，模型模擬效果較好，特別是在徑流系數小于0.2時，散點分布在1:1線左右較為均勻，當徑流系數大于0.2時，模擬值偏小。

圖1 徑流系數實際值與模擬值比較

4 結 論

流域產流是一個復雜的過程，受到多方面因素的影響，本次實驗收集到的9個影響因子與徑流系數的相關性分析中，僅有3個呈極顯著相關且隨其增大而增大，而與其余因子相關性較差，特別是與流域特征因素相關性較差，這與部分前人的研究成果有所出入。經查閱文獻分析得出，這是因為雨水的沖擊力影響了流域的產流過程，說明除了流域特征因素與氣候因素外，可能還有其他因素影響著流域的徑流系數；也說明了對于不同流域的徑流系數的影響因素要進行具體分析，找出具體的影響因子，才能準確地預報流域徑流系數，從而方便人們的生產生活。