基于ArcSwat模型的李子溪流域水沙運(yùn)移模擬

邢立文，魏新平，董 娟

(1.山西省水利水電科學(xué)研究院，山西 太原 030002；2.四川大學(xué)水利水電學(xué)院 四川 成都 610065；3.山西省生物研究所, 山西 太原 030000)

河流水沙過(guò)程具有多重屬性，對(duì)于河流地貌系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、生態(tài)系統(tǒng)功能的維持起著至關(guān)重要的作用[1]。隨著氣候變化和人類活動(dòng)干擾日益增強(qiáng)，江河水沙情勢(shì)發(fā)生了顯著的變化，對(duì)流域水土資源的時(shí)空分布產(chǎn)生深刻的影響。近年來(lái)，河流水沙變化及其影響因素研究已取得了相關(guān)研究成果[2-4]。ArcSwat模型能夠有效模擬在不同土地利用類型、不同土壤類型和氣候變化情景下的流域內(nèi)的水沙和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)運(yùn)移情況。國(guó)內(nèi)學(xué)者近些年對(duì)ArcSwat模型也有很深入的研究。劉睿翀等[5]、金聰?shù)萚6]、蘇歡等[7]利用ArcSwat模型分別對(duì)黑河流域、新興江流域、淮河上游流域進(jìn)行徑流過(guò)程模擬，結(jié)果證明了模型的適用性較高。

李子溪是嘉陵江的一級(jí)支流，而嘉陵江是長(zhǎng)江泥沙主要來(lái)源區(qū)[8]。李子溪小流域的氣候條件和地形地貌在長(zhǎng)江上游流域具有代表性，研究李子溪小流域水土流失規(guī)律，對(duì)于制定長(zhǎng)江流域水土保持管理措施具有重要意義。本文基于流域內(nèi)水文氣象條件和流域下墊面條件構(gòu)建ArcSwat模型用以模擬李子溪流域水沙運(yùn)移情況，借助ArcSwat模型強(qiáng)大的物理分析機(jī)制，研究流域內(nèi)水沙變化機(jī)理，為該流域生態(tài)恢復(fù)提供理論支持。

1 ArcSwat模型構(gòu)建及運(yùn)行

ArcSwat模型是1994年美國(guó)農(nóng)業(yè)部的農(nóng)業(yè)研究中心Jeff Aronld博士最初為了預(yù)測(cè)大流域復(fù)雜多變的土地利用類型、土壤類型和田間管理措施對(duì)徑流、泥沙和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的影響情況而開發(fā)的一個(gè)分布式水文模型[9]。ArcSwat模型數(shù)據(jù)處理流程見圖1。

圖1 ArcSwat模型數(shù)據(jù)處理流程

1.1 流域地理數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)字高程圖是ArcSwat模型分析的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，本研究區(qū)采用1∶5萬(wàn)的李子溪流域DEM(圖2)，分辨率為90 m。

圖2 李子溪流域數(shù)字高程(m)

1.2 流域土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)

本研究采用1∶5萬(wàn)的土地利用圖(圖3)，分辨率為90 m。研究區(qū)內(nèi)土地利用方式及其ArcSwat模型代碼見表1。

圖3 李子溪流域土地利用

表1 土地利用及土壤分類

1.3 流域土壤數(shù)據(jù)庫(kù)

本研究采用1∶5萬(wàn)的土壤圖(圖4)，分辨率與DEM為90 m。研究區(qū)土壤類型及其ArcSwat模型代碼見表1。

圖4 李子溪流域土壤類型

1.4 流域氣象數(shù)據(jù)庫(kù)

氣象因素對(duì)流域內(nèi)的產(chǎn)流產(chǎn)沙具有重要影響。由于本流域氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)缺失，本文采用孟現(xiàn)勇發(fā)布的CMADS數(shù)據(jù)集[10],基于北京師范大學(xué)開發(fā)的ArcSwatWeather程序構(gòu)建天氣發(fā)生器，氣象時(shí)間尺度為2000—2016年。

4種沉水植物種植方式的試驗(yàn)樣方設(shè)置見表1，即分別在N1、N4、N7、S1樣方進(jìn)行播種法種植，在N2、N5、N8、S2樣方進(jìn)行移植法種植，在N3、N6、N9、S3樣方進(jìn)行扦插法種植。用播種法種植時(shí)，均以20顆/m2的密度均勻播撒休眠芽和種子。用移植法種植時(shí)，均選擇株高30 cm左右的植株，苦草和黑藻用底泥包裹根部成錐形直接種至樣方，金魚藻和狐尾藻用底泥包裹根部成錐形后再用無(wú)紡布包裹，密度均為10株/m2；用扦插法種植時(shí)，均選擇株高30 cm左右的植株，直接插入底泥中約5 cm，密度均為10株/m2。試驗(yàn)時(shí)間為2017年4—9月。

2 結(jié)果與分析

2.1 徑流模擬

采用經(jīng)校準(zhǔn)的參數(shù)，選用李子溪小流域2000—2009年實(shí)測(cè)徑流量(實(shí)測(cè)徑流量除去基流量)、年徑流量和月徑流進(jìn)行校準(zhǔn)，選用2010—2016年資料實(shí)測(cè)徑流量(實(shí)測(cè)徑流量除去基流量)、年徑流量和月徑流進(jìn)行驗(yàn)證。采用相關(guān)系數(shù)R2和Nash系數(shù)作為模型適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)[11]。

通過(guò)對(duì)李子溪流域2000—2016年徑流模擬結(jié)果可以看出模擬值跟觀測(cè)值較吻合，ArcSwat模型可以用于本研究區(qū)進(jìn)行年徑流模擬。徑流模擬結(jié)果見表2、圖5。由模擬結(jié)果可以看出，2011—2012年徑流模擬效果較差。初步判斷為2011—2012年降雨量小，但是徑流量卻很大，即徑流主要由暴雨產(chǎn)生，而ArcSwat模型在模擬時(shí)是以天為步長(zhǎng)，滿足不了短時(shí)大強(qiáng)度降雨徑流的模擬精度。

表2 李子溪小流域年徑流量模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)

圖5 李子溪小流域年徑流模擬結(jié)果

2.2 泥沙模擬

水流是產(chǎn)沙的主要驅(qū)動(dòng)力，所以本文先校準(zhǔn)產(chǎn)流參數(shù)，后校準(zhǔn)產(chǎn)沙參數(shù)。校準(zhǔn)期內(nèi)相對(duì)誤差-10.85%，Nash系數(shù)0.76；驗(yàn)證期內(nèi)相對(duì)誤差-13.31%，Nash系數(shù)0.71；表明ArcSwat模型可以在本研究區(qū)進(jìn)行年泥沙量模擬是適用的。年泥沙量模擬結(jié)果見表3、圖6。

表3 李子溪小流域泥沙量模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)

圖6 李子溪小流域泥沙量模擬結(jié)果

ArcSwat模型分別對(duì)李子溪小流域的年徑流、月徑流、年泥沙量、月泥沙量模擬結(jié)果表明：ArcSwat模型適用于對(duì)李子溪小流域年徑流年泥沙量進(jìn)行模擬，對(duì)月徑流量的模擬精度也較高，不適合對(duì)李子溪小流域進(jìn)行月泥沙量模擬。ArcSwat模型對(duì)泥沙模擬結(jié)果的偏差較小，這在其他研究中也有類似的結(jié)果。Sarangi等[12]在St Lucia流域評(píng)價(jià)ArcSwat模型時(shí)指出模型對(duì)輸沙量的預(yù)測(cè)能力不足，對(duì)場(chǎng)次降水輸沙量預(yù)測(cè)精度變化較大，認(rèn)為誤差來(lái)源是由于該次降水的前期降水較少，模型默認(rèn)為前期土壤條件干旱。Yuan等[13]指出模型對(duì)場(chǎng)次泥沙預(yù)測(cè)精度較低的原因是由于確定泥沙流失的參數(shù)體現(xiàn)的是長(zhǎng)期年平均侵蝕量。Zema等[14]指出場(chǎng)次泥沙流失量預(yù)測(cè)偏低是由于模型對(duì)徑流量和洪峰流量的低估。

3 不同土地利用和氣候變化徑流泥沙模擬

3.1 土地利用的時(shí)空變化

李子溪小流域自2000年被列為全國(guó)水土保持的重點(diǎn)防治區(qū)以來(lái)[15]，在流域內(nèi)實(shí)行了退耕還林措施，土地利用發(fā)生了變化，耕地面積減少，林地面積增加(表4)。從表中可以看出2016—2018年，李子溪小流域的林地面積增加了5.87%，耕地面積減少了3.28%。

3.2 土地利用變化情景模擬

根據(jù)2000—2016年流域氣象資料和2016—2018年土地利用情況，利用ArcSwat模型可以模擬出在2016—2018年土地利用情況下流域的產(chǎn)流產(chǎn)沙情況(表5)。

表4 李子溪小流域2016—2018年的土地利用變化 單位：%

表5 不同年代的土地利用模擬結(jié)果

從表5可以看出隨著林地的增加，流域內(nèi)徑流量和泥沙量都有所減少。近年來(lái)，許多學(xué)者都對(duì)坡度對(duì)徑流的影響做了研究，普遍認(rèn)為大于25°的坡耕地不利于開墾，開墾25°坡耕地會(huì)造成嚴(yán)重的水土流失[16]。為了探求土地利用及不同坡度的耕作方式對(duì)流域徑流泥沙的影響，本文假設(shè)的土地利用情景：S1(流域全為林地)、S2(流域全為草地)、S3(流域全為耕地)、S4(坡度大于25°的耕地全部轉(zhuǎn)為草地)、S5(坡度大于25°的耕地全部轉(zhuǎn)為林地)、S6(坡度15～25°的耕地全部轉(zhuǎn)為草地)、S7(坡度15～25°的耕地全部轉(zhuǎn)為林地)。以上情景以2000—2016年的氣象資料為氣象數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，采用2018年的土地利用圖，模擬時(shí)段為2018年的年均徑流量和年均泥沙量，模擬結(jié)果見表6，由表6可以得出如下分析結(jié)果。

表6 2019年不同土地利用方式的模擬結(jié)果

a) 土地利用變化對(duì)流域內(nèi)泥沙和徑流影響分析。從模擬結(jié)果可以看出，在各種不同方式的土地利用條件下，泥沙的變化率均大于相應(yīng)情景下徑流的變化率，徑流的平均變化率為20.79%，泥沙的平均變化率為57.61%，較徑流增加了36.83%，說(shuō)明土地利用的變化對(duì)泥沙的影響較徑流大，泥沙較徑流對(duì)土地利用方式的改變更為敏感。

b) 流域內(nèi)全部還林、還草和全部開墾為耕地的對(duì)比分析。從表中可以看出S1情景下徑流量、泥沙量分別較現(xiàn)狀值減少了48.04%和98.62%；S2情景下徑流量、泥沙量分別較現(xiàn)狀值減少了11.91%和96.54%；S3情景下徑流量、泥沙量增加了22.60%和160.55%。這說(shuō)明流域內(nèi)全部還林還草年均徑流和年均泥沙都將大大減少，林草措施有利于水土保持，而林地對(duì)攔截徑流和減少泥沙的效果比草地好；在流域內(nèi)地表全部為耕地的情景下，徑流量和泥沙量都較現(xiàn)狀值增大，泥沙的增加程度較徑流增加的程度大，說(shuō)明流域過(guò)度開荒，將會(huì)造成大量水土流失，最不利于流域內(nèi)的水土保持。

c) 流域內(nèi)大于25°耕地還林、還草對(duì)比分析。從表中可以看出，S4情景下徑流量和泥沙量較現(xiàn)狀值分別減少了11.80 %和28.89 %；S5情景下徑流量和泥沙量較現(xiàn)狀值分別減少了14.62%和47.23%。模擬結(jié)果表明，在25°坡耕地上無(wú)論是還林還是還草都能減少地表徑流和泥沙；在25°坡耕地上實(shí)行還林措施比實(shí)行還草措施徑流量和泥沙量分別多減少了2.82%和18.34%，表明在25°的坡耕地上實(shí)施退耕還林比退耕還草更有利于水土保持。

d) 流域內(nèi)15～25°的坡耕地還林、還草對(duì)比分析。從表中可以看出，S6情景下徑流量和泥沙量較現(xiàn)狀值分別減少了4.70%和10.55%；S7情景下徑流量和泥沙量較現(xiàn)狀值分別減少了4.70%和10.55%。模擬結(jié)果表明，15～25°的坡耕地實(shí)行還林、還草都能減少地表徑流和泥沙；在15～25°的坡耕地上實(shí)行還林和還草后年均徑流量和年均泥沙量減少量基本相等，這說(shuō)明在15～25°的坡耕地植樹和種草區(qū)別不明顯。

e) 流域內(nèi)25°以上耕地還林還草與15～25°的坡耕地還林還草對(duì)比分析。從上述分析可以看出，在大于25°的坡耕上實(shí)行還林措施較在15～25°的坡耕地上實(shí)行相應(yīng)情景的徑流量、泥沙量分別多減少了6.28%和9.60%；在大于25°的坡耕上實(shí)行還草措施較在15～25°的坡耕地上實(shí)行相應(yīng)情景的徑流量和泥沙量分別多減少了8.78%和19.18%。模擬結(jié)果表明，在大于25°的坡耕地上實(shí)行還林還草措施在攔截徑流和泥沙方面的效果均好于在15～25°的坡耕地。研究結(jié)果還表明，土地利用的變化對(duì)泥沙的影響較徑流大，泥沙較徑流對(duì)土地利用方式的改變更為敏感。

3.3 氣候變化情景模擬

由于溫室效應(yīng)，中國(guó)平均氣溫到2050年將升高2.2℃，降雨也在不同地區(qū)呈現(xiàn)增減[17]。本文以2000—2016年氣象站的觀測(cè)資料為基礎(chǔ)，通過(guò)改變降雨、氣溫條件來(lái)模擬氣候變化對(duì)流域徑流和泥沙的影響。本文假設(shè)的氣候變化條件有：氣溫升高2℃、氣溫不變、氣溫降低2℃；降雨量增加10%、降雨量不變、降雨量減少10%。不同氣候情景組合模擬情況見表7，由表7可以得出如下分析結(jié)果。

表7 氣候情景組合模擬結(jié)果及變化率

a) 在同種情景模擬下，泥沙的變化率大于徑流的變化率，徑流平均變化率為9.81%，泥沙平均變化率為14.97%。模擬結(jié)果表明，泥沙對(duì)氣候變化較徑流更為敏感，氣候?qū)δ嗌车挠绊戄^徑流更為明顯。

b) 徑流量和泥沙量與降雨量呈正相關(guān)關(guān)系；徑流量和泥沙量與溫度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。主要是由于降雨對(duì)地表的產(chǎn)流量是直接作用，地表產(chǎn)流量增大使地表徑流也將增大，從而泥沙量也增大。而溫度的增加則導(dǎo)致蒸發(fā)量增大，所以徑流量和泥沙量減?。唤涤炅枯^溫度對(duì)徑流和泥沙的影響更大。

c) 當(dāng)降雨量增加10%，氣溫降低2℃，流域內(nèi)徑流量和泥沙量將同時(shí)達(dá)到9種模擬結(jié)果的最大值，這是最不利于流域水土保持的氣象條件；當(dāng)降雨量減少10%，溫度升高2℃，流域內(nèi)徑流量和泥沙量是9種模擬結(jié)果的最小值，有利于流域內(nèi)的水土保持。

4 結(jié)論

本文基于ArcSwat模型模擬李子溪流域內(nèi)的產(chǎn)流產(chǎn)沙情況，并在此基礎(chǔ)上假設(shè)了不同土地利用和氣候變化情況進(jìn)行情景模擬，得到的主要結(jié)論如下。

a) ArcSwat模型模擬結(jié)果表明，該模型對(duì)年徑流、年泥沙量、月徑流模擬精度較高，月泥沙量模擬精度較低；ArcSwat模型不適合對(duì)李子溪小流域進(jìn)行月泥沙量模擬。

b) 土地利用方式的改變對(duì)泥沙的影響較徑流的影響更大；在涵養(yǎng)水源和攔截泥沙方面，林地>草地>耕地；在大于25°的坡耕地上實(shí)施還林還草措施較在15～25°坡耕地實(shí)施還林還草措施對(duì)減少地表徑流、攔截泥沙的效果更顯著。

c) 氣候的變化對(duì)泥沙影響比徑流大；徑流量和泥沙量隨降雨量的增大而增大，呈正相關(guān)關(guān)系；徑流量和泥沙量隨溫度的增大而減小，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；降雨量的變化對(duì)徑流和泥沙的影響比溫度大。