溈水流域中上游徑流對不透水面擴(kuò)張的響應(yīng)

蔣昌波， 鐘 量， 隆院男， 劉 婕

(1.長沙理工大學(xué) 水利工程學(xué)院， 湖南 長沙 410114； 2.水沙科學(xué)與水災(zāi)害防治湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖南 長沙410114； 3.長沙水文水資源勘測局， 湖南 長沙 410001)

1 研究背景

不透水面是指經(jīng)過人為改造的、具有阻止水下滲特性的非天然地表面，如屋頂、道路、停車場等[1]。隨著城鎮(zhèn)化高速發(fā)展，引起了不透水面的持續(xù)擴(kuò)張[2-3]。流域不透水面的大幅擴(kuò)張改變了下墊面物理特征，導(dǎo)致流域降雨徑流過程的變化[4-6]，表現(xiàn)在同等降雨強(qiáng)度下，匯流時間縮短，徑流強(qiáng)度增加，從而導(dǎo)致內(nèi)澇和洪水等極端水文事件發(fā)生頻率增高[7-10]。

國內(nèi)外學(xué)者對不透水面擴(kuò)張及城市化與徑流響應(yīng)進(jìn)行了大量研究，主要集中在不透水面擴(kuò)張及城市化對徑流量及基流的影響等方面。Brun等[11]基于HSPF模型研究美國Gwynns Falls 流域上游城市化的徑流響應(yīng)，得到當(dāng)不透水面百分比由13%增長到18%時，基流下降20%；當(dāng)不透水率超過20%時，基流系數(shù)變化劇烈。Choi等[12]構(gòu)建Milwaukee River流域未來土地利用情景，并采用HSPF模型研究城市擴(kuò)張對徑流的影響，認(rèn)為當(dāng)城市面積增幅較小時，不會引起明顯的徑流變化。Du等[13]基于HEC-HMS模型研究深圳龍華流域城市不透水面位置對洪峰流量的影響，結(jié)果表明在上下游增加相同不透水面情況下，上游不透水面擴(kuò)張引起的洪峰流量比下游不透水面擴(kuò)張引起的洪峰流量大14倍，并且不同子流域新增的不透水面對洪峰流量的影響不同。劉珍環(huán)等[14]基于L-THIA模型對深圳市不透水面擴(kuò)張的徑流響應(yīng)進(jìn)行研究，結(jié)果表明當(dāng)不透水面百分比由26.5%擴(kuò)張至49.3%時，不同日降雨強(qiáng)度和典型水文年的徑流量顯著增加。司巧靈等[15]基于HEC-HMS模型對城市化流域洪水進(jìn)行模擬，研究結(jié)果表明不透水面積明顯增加會導(dǎo)致雨量下滲減少，產(chǎn)流量增加，同時使得坡面匯流和河道匯流時間縮短，進(jìn)而導(dǎo)致洪峰流量增加，峰現(xiàn)時間提前。目前在不透水面擴(kuò)張及城市化的徑流響應(yīng)研究中，大多從土地利用變化的角度開展研究，其模擬結(jié)果易受不同土地利用類型相互轉(zhuǎn)化的影響。為消除不透水面擴(kuò)張以外的其他土地利用相互轉(zhuǎn)化對徑流的影響，本文以溈水流域中上游為研究區(qū)，通過構(gòu)建研究區(qū)2000-2015年不透水面擴(kuò)張情景，采用HSPF模型來探討研究區(qū)及其主城區(qū)不透水面擴(kuò)張對徑流的影響規(guī)律，為研究區(qū)域水資源開發(fā)提供決策參考。

2 數(shù)據(jù)來源與方法

2.1 水文氣象數(shù)據(jù)

本文以寧鄉(xiāng)(二)水文站以上控制流域?yàn)檠芯繀^(qū)，寧鄉(xiāng)(二)水文站位于湖南省寧鄉(xiāng)市城郊鄉(xiāng)溈豐壩村(東經(jīng)112°34′、北緯28°16′)，溈水流域中上游及其主城區(qū)地理位置如圖1。

流量數(shù)據(jù)采用2006-2012年寧鄉(xiāng)(二)水文站日流量數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)采用1980-2012年寧鄉(xiāng)氣象觀測站日降雨量、日均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、日均風(fēng)速以及巷子口、流沙河、石壩子站日降雨量，其余氣象數(shù)據(jù)(太陽輻射、云層覆蓋、潛在蒸散發(fā)等)由WDMUtil生成。

2.2 下墊面數(shù)據(jù)

下墊面數(shù)據(jù)包括DEM數(shù)據(jù)、土地利用和土壤數(shù)據(jù)。DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺，分辨率為30 m×30 m(圖2)。土地利用數(shù)據(jù)采用中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺2000、2005、2010、2015年4期土地利用數(shù)據(jù)，比例為1∶100000；根據(jù)研究區(qū)土地利用特點(diǎn)，對土地利用類型進(jìn)行重新分類，主要分為：不透水面、耕地、林地、水域/濕地以及裸地(圖3)。土壤數(shù)據(jù)采用中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺1:1000000土壤類型分布圖，對土壤類型圖進(jìn)行重新分類，共分5類：紅壤、黃壤、紫色土、石質(zhì)土、水稻土(圖4)。

圖1 研究區(qū)位置及子流域劃分示意圖

圖2 研究區(qū)DEM圖

圖3 研究區(qū)土地利用類型分布

2.3 研究方法

HSPF模型于1981年由Robert Cart Johanson基于SWM(斯坦福模型)提出，主要基于氣象和下墊面異質(zhì)性劃分水文響應(yīng)單元，采用物理定律與經(jīng)驗(yàn)公式模擬水文響應(yīng)單元中水體運(yùn)動，使模型既具有分布式水文模型的特點(diǎn)，又減少了計(jì)算冗余[16-17]。HSPF模型中水文響應(yīng)單元的水文模擬由按照水量平衡原理計(jì)算入流與出流的5個蓄積層完成，分別為截留蓄積層、上土壤層蓄積層、下土壤層蓄積層、淺層地下水蓄積層、深層地下水蓄積層。河段徑流演算通過建立水深、體積、水表面積與出流量的函數(shù)關(guān)系來完成[18-19]。隨著HSPF模型的發(fā)展與完善，美國環(huán)保署于1988年將該模型開發(fā)成WinHSPF軟件，并與WDMUtil工具、GIS工具、GenScn工具集成到Basins平臺中，可快速、方便建立HSPF模型。其中，WinHSPF用于參數(shù)調(diào)整與氣象異質(zhì)性劃分，GIS用于子流域劃分、河網(wǎng)提取與下墊面異質(zhì)性處理，WDMUtil用于氣象數(shù)據(jù)的批量輸入、時間步長的轉(zhuǎn)換、缺測數(shù)據(jù)的插補(bǔ)，GenScn用于模擬結(jié)果分析與輸出[20]。HSPF模型不僅能用于水文過程模擬，還能用于面源污染和點(diǎn)源污染演進(jìn)過程的模擬，被廣泛用于流域尺度的水文水環(huán)境研究[17]。

圖4 研究區(qū)土壤類型分布

3 HSPF模型的建立與校準(zhǔn)

3.1 模型的建立

考慮流域下墊面特性、水文氣象測站分布等情況，進(jìn)行下墊面異質(zhì)性處理(圖5)和氣象異質(zhì)性處理(表1)，并基于DEM數(shù)據(jù)將溈水流域中上游劃分23個子流域(圖1)和282個水文響應(yīng)單元。

表1 子流域氣象站點(diǎn)分配

圖5 研究區(qū)下墊面異質(zhì)性處理

3.2 模型的適用性評價

采用寧鄉(xiāng)水文站(二)實(shí)測月均流量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型率定與驗(yàn)證，率定期為2006-2009年，驗(yàn)證期為2010-2012年，圖6為實(shí)測值與模擬值對比圖。采用相關(guān)系數(shù)R2和納什效率系數(shù)Ens對模型進(jìn)行適用性評價，其表達(dá)式見公式(1)與公式(2)。率定期與驗(yàn)證期的相關(guān)系數(shù)分別為0.92、0.97，納什系數(shù)分別為0.85、0.90，模擬結(jié)果表明模型在溈水流域中上游有良好的適用性。

(1)

(2)

圖6 2006-2012年寧鄉(xiāng)水文站(二)月均流量實(shí)測值與模擬值對比

4 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對徑流的影響

4.1 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景設(shè)置

本文以2000年土地利用數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)期，將2005、2010、2015年的不透水面分別疊加到2000年的土地利用上，分析溈水流域中上游徑流對不透水面擴(kuò)張的響應(yīng)，具體情景設(shè)置見表2，各情景研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情況見圖7。

4.2 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下的土地利用變化

表3為溈水流域中上游各情景下土地利用面積，由表3可知，林地面積最大，耕地面積次之，以上兩類土地利用類型面積占研究區(qū)面積的90%以上，其余土地利用類型面積依次為不透水面、水域/濕地、裸地；其中，不透水面面積占比雖小，但是增長迅速，由A0情景的32.79 km2增長到A3情景的79.12 km2，增幅達(dá)141%，年均增長9.4%。

表2 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景設(shè)置

圖7 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景

土地利用類型A0情景/km2占總面積比例/%A1情景/km2占總面積比例/%A2情景/km2占總面積比例/%A3情景/km2占總面積比例/%耕 地 779.4434.7775.5834.5765.7134.1755.1233.6裸 地 8.990.48.990.48.870.48.870.4森 林 1397.1662.31394.5162.11383.7261.61375.3661.3不透水面32.791.439.31.860.172.779.123.5水域/濕地27.581.227.581.227.491.227.491.2合計(jì)2245.961002245.961002245.961002245.96100

4.3 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對年徑流的影響

表4和圖8給出了研究區(qū)不同情景下年均徑流深的變化規(guī)律，在A0、A1、A2、A3情景下，研究區(qū)年均徑流深分別為549.2、550.6、554.9、558.9 mm，研究區(qū)A1、A2、A3情景較A0情景年均徑流深分別增長0.25%、1.03%、1.76%。綜上所述，2000-2015年溈水流域中上游不透水面擴(kuò)張會引起年徑流小幅增長。

表4 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下年均徑流深

注：(1)增長率指各土地利用情景年均徑流深較A0情景年均徑流深的增長率。(2)不透水率指不透水面積與研究區(qū)面積之比，下同。

4.4 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對汛枯期徑流的影響

本文對研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下的汛期(4-9月)和枯水期(1-3月和10-12月)徑流深進(jìn)行模擬研究，結(jié)果見表5和圖9。由圖9、表5可知，在同一研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下，研究區(qū)枯水期年均徑流深增長率比汛期年均徑流深增長率大。在汛期，研究區(qū)A1、A2、A3情景年均徑流深較A0情景年均徑流深分別增長0.23%、0.95%、1.63%；在枯水期，研究區(qū)A1、A2、A3情景年均徑流深較A0情景年均徑流深分別增長0.29%、1.20%、2.04%；且隨著不透水面擴(kuò)張，研究區(qū)枯水期與汛期年均徑流深增長率差值越來越大，研究區(qū)枯水期年均徑流深增長率與汛期年均徑流深增長率的差值由A1情景的0.06%增長到A3情景的0.41%。綜上所述，2000-2015年研究區(qū)不透水面擴(kuò)張會引起汛期和枯水期徑流深增大，但枯水期徑流深增大快于汛期的徑流深增大，即研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對枯水期徑流的影響大于對汛期徑流的影響。

表5 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下汛枯期年均徑流深

注：增長率指各土地利用情景年均徑流深較A0情景年均徑流深的增長率。

4.5 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對典型水文年徑流的影響

采用P-Ⅲ型概率曲線對研究區(qū)1980-2012年降水資料進(jìn)行頻率分析，確定降水量頻率10%、50%、90%分別對應(yīng)豐、平、枯水年，其年降水量分別為1 798、1 415、1 104 mm，選取實(shí)測年降水量與降水量頻率10%、50%、90%對應(yīng)的降水量最接近的年份作為本文的典型水文年，即豐、平、枯水文年為1994、2005、1986年。研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景典型水文年年徑流深增長率見圖10和表6。

由圖10可知，在典型水文年不透水面擴(kuò)張情景下，研究區(qū)枯水年年徑流深增長率最大，平水年年徑流深增長率次之，豐水年年徑流深增長率最小。由表6可知，在A1情景下，豐水年、平水年、枯水年的年徑流深分別為772.9、522.0、424.5 mm，相對A0情景年徑流深分別增長0.19%、0.31%、0.34%；在A2情景下，豐水年、平水年、枯水年的年徑流深分別為777.6、527.0、429.0 mm，相對A0情景年徑流深分別增長0.81%、1.27%、1.42%；在A3情景下，豐水年、平水年、枯水年的年徑流深分別為782.2、531.4、433.2mm，相對A0情景年徑流深分別增長1.40%、2.13%、2.42%。綜上所述，在2000-2015年研究區(qū)透水面擴(kuò)張情景下，典型年年徑流深增幅總是枯水年>平水年>豐水年，即2000-2015研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對枯水年徑流的影響最大，平水年次之，豐水年最小。

5 主城區(qū)不透水面擴(kuò)張對徑流的影響

溈水流經(jīng)寧鄉(xiāng)市區(qū)，其主城區(qū)劃分為子流域1和23(見圖1)，通過對主城區(qū)不透水面數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)2000-2015年主城區(qū)的不透水面共新增32.15 km2，占整個研究區(qū)不透水面新增面積的70%，不透水率由10.2%增長到42.7%(表7)，年均增長21.1%，由此可見研究區(qū)不透水面擴(kuò)張最為劇烈的區(qū)域在主城區(qū)。為了探究主城區(qū)不透水面擴(kuò)張對徑流的響應(yīng)，本文采用4.1節(jié)構(gòu)建的不透水面擴(kuò)張情景，對主城區(qū)不透水面擴(kuò)張的年徑流及汛枯期徑流響應(yīng)進(jìn)行分析。

5.1 主城區(qū)不透水面擴(kuò)張對年徑流的影響

表8和圖11給出了主城區(qū)不同情景下年均徑流深的變化規(guī)律。由圖11可知，在不透水面擴(kuò)張情景下，主城區(qū)年均徑流深的趨勢為：A0

表6 研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下典型水文年年徑流深

注：增長率指相同水文年各土地利用情景年徑流深較A0情景年徑流深的增長率。

表7 主城區(qū)不透水面擴(kuò)張情景土地利用面積統(tǒng)計(jì)

表8 主城區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下年均徑流深

注：增長率指各土地利用情景徑流深較A0情景徑流深的增長率。

5.2 主城區(qū)不透水面擴(kuò)張對汛枯期徑流的影響

由表9、圖12可知，主城區(qū)枯水期年均徑流深增長率比汛期年均徑流深增長率大；在汛期，主城區(qū)A1、A2、A3情景年均徑流深增長率分別為4.22%、16.23%、23.58%，在枯水期，主城區(qū)A1、A2、A3情景年均徑流深增長率分別為5.10%、19.48%、28.31%。

圖8研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景年均徑流深增長率 圖9研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景汛枯期年均徑流深增長率

圖10研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景典型水文年年徑流深增長率 圖11主城區(qū)不透水面擴(kuò)張情景年均徑流深增長率

由表10可知，在研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下，研究區(qū)不透水率由1.46%增長到3.52%，主城區(qū)不透水率由10.52%增長到42.75%；在枯水期，主城區(qū)徑流深增長率與研究區(qū)徑流深增長率差值分別為4.81%、18.28%、26.27%；在汛期，主城區(qū)徑流深增長率與研究區(qū)徑流深增長率差值分別為3.99%、15.28%、21.95%。綜上所述，主城區(qū)不透水面的擴(kuò)張會引起汛枯期徑流深的增加，這與研究區(qū)汛枯期的徑流響應(yīng)是一致的，但是，在同一研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下，主城區(qū)不透水面擴(kuò)張引起的汛枯期徑流增加幅度明顯大于研究區(qū)的增加幅度。

表9 主城區(qū)不透水面擴(kuò)張情景汛枯期年均徑流深

注：增長率指各土地利用情景徑流深較A0情景徑流深的增長率。

表10 不透水面擴(kuò)張情景下研究區(qū)與主城區(qū)汛枯期年均徑流深增長率對比 %

圖12 主城區(qū)不透水面擴(kuò)張情景汛枯期年均徑流深增長率

6 結(jié) 論

本文以溈水流域中上游為研究區(qū)，利用氣象、水文及下墊面數(shù)據(jù)建立了HSPF模型；通過構(gòu)建2000-2015年不透水面擴(kuò)張情景，探討研究區(qū)及其主城區(qū)不透水面擴(kuò)張對徑流的影響，主要結(jié)論如下：

(1)2000-2015年研究區(qū)不透水面由32.79 km2增長到79.12 km2，增幅達(dá)141%，年均增長9.4%，不透水率由1.46%增長到3.52%；2000-2015年主城區(qū)不透水面由10.14 km2增長到42.29 km2，年均增長21.1%，不透水率由10.2%增長到42.7%，主城區(qū)新增不透水面面積占研究區(qū)新增不透水面面積的70%。

(2)采用寧鄉(xiāng)(二)水文站月均流量實(shí)測數(shù)據(jù)對HSPF模型進(jìn)行率定與驗(yàn)證，率定期與驗(yàn)證期相關(guān)系數(shù)R2分別為0.92、0.97，納什系數(shù)Ens分別為0.85、0.90，表明HSPF模型在溈水流域中上游有良好的適用性。

(3)2000-2015年研究區(qū)不透水面擴(kuò)張會引起年徑流深的小幅增長，在汛枯期，會導(dǎo)致汛枯期徑流深均出現(xiàn)增長，但是，隨著不透水面的擴(kuò)張，枯水期徑流深增長率與汛期徑流深增長率的差值為正且有擴(kuò)大趨勢，即2000-2015年研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對枯水期徑流深的影響大于對汛期徑流深的影響。在典型水文年，同一研究區(qū)不透水面擴(kuò)張情景下，2000-2015年研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對枯水年徑流深的影響最大，平水年次之，豐水年最小。在2000-2015年不透水面擴(kuò)張情景下，主城區(qū)與研究區(qū)不透水面擴(kuò)張對徑流深的影響在趨勢上是一致的，但是在影響程度上，主城區(qū)大于研究區(qū)。