基于SWAT模型的北江流域生態徑流調節服務評估

林若蘭, 卓文珊，高延康，高藝桔，符洪恩，劉祖發

(1.中水珠江規劃勘測設計有限公司，廣東 廣州 510611； 2.中山大學測試中心，廣東 廣州 510275；3.中山大學地理科學與規劃學院，廣東 廣州 510275； 4.華南地區水循環與水安全廣東省普通高校重點實驗室，廣東 廣州 510275； 5.中山大學土木工程學院，廣東 珠海 519082)

水文調節是生態系統水文服務的重要內容。生態系統的水文調節服務可理解為生態系統對自然界中水的各種運動變化所發揮的作用，從而使水在時間、空間、數量等方面發生變化的現象和過程[1-2]。目前有較多學者對森林、濕地等生態系統和不同景觀格局的水文調節過程、機理進行研究[3-7]或對其生態服務價值進行評估[8-13]。水文調節量的計算方法主要有實地試驗法、經驗估算法和水文模型模擬法。實地試驗法由于采樣數據有限，只適用于小尺度范圍，在尺度外推時存在較多問題。經驗估算法包括降水儲存量法、多因子回歸法、綜合蓄水量法等[14],但由于氣象、水文、下墊面條件的空間異質性以及水量輸移和轉化極其復雜，經驗估算法的結果往往較為粗略。隨著遙感、地理信息系統、雷達測雨和計算機等技術的發展，分布式水文模型在生態學領域得到廣泛應用。夏瑞等[15]通過DTVGM模型對武夷山市各行政區植被生態系統的徑流調節量及其價值量進行了評估；孫倩瑩等[16]應用SWAT模型評估廈門市不同時間的土地利用下的生態水文調節服務；黃清華等[17]在對SWAT分布式水文模型改進的基礎上,對黑河干流山區流域出山徑流進行了模擬；Morán-Tejeda等[18]分別用SWAT模型和RHESSys模型對生態系統變化情景下的水文過程進行模擬。

北江流域是典型的洪澇災害高發區[19]，歷史上特大、較大洪水時有發生，生態系統的徑流調節對于防洪安全具有重要意義。本文基于SWAT模型，分析土地利用變化背景下北江流域生態系統徑流調節服務的時空變化，以期為制定合理科學的生態系統保護政策提供參考。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

北江是珠江的第二大水系，主要支流有武江、滃江、連江、綏江等，流域面積為3.9萬km2(以石角站為流域出口站點)，大部分面積位于廣東省內，小部分面積在湖南省、江西省。流域氣候主要為亞熱帶季風氣候，年降水量在1 300～2 400 mm之間，地形主要為山地和丘陵，地勢北高南低(圖1)，土地利用類型主要為林地、耕地、草地等。流域內有北江大堤、飛來峽水利樞紐、樂昌峽水利樞紐等重要水利工程。

圖1 北江流域水系及范圍Fig.1 River system and boundaries of Beijiang River Basin

1.2 數據來源

收集地理空間數據云平臺90 m×90 m的DEM數據，聯合國農糧組織和維也納國際應用系統研究所于2009年發布的HWSD數據庫的1 km分辨率土壤數據，以Landsat系列遙感影像為數據源的1980年、2000年、2015年的30 m×30 m土地利用數據，中國氣象共享網的1975—2015年的氣象數據(包括降雨、氣溫、相對濕度、風速等)。此外收集來源于水文年鑒的1980—2010年的流域內水文站逐日徑流數據，包括石角站、犁市站、長壩站、滃江站、橫石站，部分站點序列不能達到2010年，利用插值法補全。

2 研究方法

2.1 SWAT模型

2.1.1模型構建

根據DEM生成的水系劃分子流域，子流域數量不同徑流模擬效果不同，本研究劃分56個子流域以取得較佳模擬效果。為考慮水利工程的影響，在飛來峽大壩的位置自定義添加子流域出口點，并設置為水庫。建立土壤屬性數據庫，根據土地利用數據、土壤類型數據、坡度數據劃分水文響應單元(HRU)。根據歷史氣象數據建立天氣發生器以填補氣候數據缺值，輸入實測降雨、氣溫、輻射、相對濕度、風速的逐日數據。添加水庫特性參數，包括水庫開始運行的年月、水庫特征水位對應的水面面積及庫容、水庫的日出流量等。設置模型計算時間步長為1 d，將1975—1979年作為預熱期，1980—1998年為模型率定期，1999—2010年為模型驗證期。利用實測徑流數據進行參數率定和模型驗證，采用百分比偏差(P)、均方根誤差與標準差比值(R)和納什效率系數(N)評價模型的模擬效果。

2.1.2模型率定和驗證

率定參數時主要的敏感性參數為徑流曲線數、淺層地下水再蒸發系數、土層的有效含水量等[20]。不斷調整參數，先率定上游的子流域，再率定下游子流域(從犁市站、長壩站、滃江站到橫石站，最后到石角站)。其中，子流域水文站的驗證期模擬效果為：P<8.02%，R>0.42，N>0.75。流域控制站石角站的徑流量模擬結果見圖2，率定期P=2.10%，R=0.33，N=0.90；驗證期P=1.61%，R=0.29，N=0.91，模擬效果很好。模擬的基流值和實測值基本吻合，部分年份的徑流峰值未達到，峰值、谷值出現時間基本吻合，總體模擬效果較好，表明SWAT模型能夠應用于北江流域長時間尺度的徑流模擬。

圖2 石角站月徑流量的模擬和實測值Fig.2 Simulated and measured values of monthly runoff in Shijiao Station

2.1.3模擬情景設置

為定量研究土地利用變化對徑流變化的貢獻量，基于1980—2015年氣象數據，利用SWAT模型對6種情景(實際土地利用的1980年(情景1)、2000年(情景2)、2015年(情景3);土地極度退化的1980年(情景4)、2000年(情景5)和2015年(情景6))進行模擬。以情景1為背景條件，分析不同時期的土地利用變化對北江流域的影響。為評估北江流域生態系統的徑流調節能力，設置極度退化裸露無植被情景，將北江流域林地、灌木、草地、耕地這些有植被的土地利用類型替換為裸地，然后將實際土地利用情景和極度退化情境下的水文通量進行對比，得到生態系統對各水文通量的調節量。

2.2 土地利用變化

為定量反映不同土地利用類型之間的轉化方向，計算土地轉移矩陣，表達式為

(1)

式中：n為土地利用類型數目；Sij(i,j=1,2,…,n)為第i種土地利用類型轉化為第j種土地利用類型的面積。

2.3 徑流調節價值量評估

利用SWAT模型計算北江流域的徑流調節量，采用替代工程法，以水庫建設成本來定量計算生態系統徑流調節的價值量[21]：

E=WC

(2)

式中：E為流域生態系統徑流調節的價值量；W為流域內的徑流調節量；C為水庫建設成本，根據 LYT 1721—2008《森林生態系統服務功能評估規范》，2005年水庫建設成本為6.11元/m3，通過消費價格指數推算到2015年水庫建設成本為7.19元/m3。

3 結果分析

3.1 徑流調節量的時間分布特征

利用SWAT模型對實際土地利用的情景3和土地極度退化的情景6進行模擬，分別計算2015年實際徑流深和潛在徑流深，推求2015年北江流域的生態系統調節徑流深。北江流域降水豐沛，降水量(多年平均值為1 727.7 mm)遠大于流域生態系統的徑流調節能力，因此流域降水量越大，年均調節徑流深比例(徑流深調節量與實際土地利用情景下的徑流深之比)越小。生態系統對北江流域的多年平均年調節徑流深為-141.2 mm，調節比例為 -12.2%；豐水期(4—9月)調節徑流深為 -90.6 mm，調節比例為-10.1%；枯水期(10—3月)調節徑流深為 -50.6 mm，調節比例為 -19.4%，豐水期的調節量大于枯水期，調節比例小于枯水期。

如表1所示，在實際土地利用情景3下，地表徑流全年調節量為-472.8 mm，且豐水期調節徑流深大于枯水期，前汛期的調節量大于后汛期。而向淺層含水層的滲透量增加，其全年調節量為 282.8 mm，從而使基流增加，豐水期由于降水充足，滲透量比枯水期大。另外，植被的覆蓋對側向流有直接影響[22-23]，使側向流全年增加62.8 mm，其中前汛期的增加量最大。在情景3下流域全年蒸散發量增加126.8 mm，主要是由于植物蒸散發量增大，增加量主要分布在豐水期，枯水期蒸散發量變化幅度很小。

表1 生態系統調節徑流深的年內分布(情景3)Table 1 Annual distribution of hydrological fluxes regulated by ecosystem in scene 3 mm

總體而言，生態系統對下墊面起減流作用，尤其是前汛期調節徑流深最大，但在后汛期調節徑流深很小。這是由于在充足的降水下，森林、灌木、草地等生態系統使更多的降水轉化為土壤水和地下水，前汛期土壤含水量逐漸增加，到了后汛期發生降雨時土壤孔隙較快蓄滿達到飽和，產生地表徑流，因此與前汛期相比，后汛期植被對地表徑流的調節作用較小，前汛期的地表徑流的調節徑流深是后汛期的1.9倍。另外植被覆蓋使地下徑流和側向流增加，因此植被覆蓋對后汛期的總徑流深影響不大。北江流域多年平均的調節徑流深為141.2 mm，轉換為水量即55.1億m3，推算到2015年生態系統的調節價值量為396.2億元。

3.2 徑流調節量的空間分布

SWAT模型是分布式水文模型，全面考慮降雨和下墊面空間不均勻性。利用模型模擬情景3和情景6條件下的徑流量，其差值為生態系統徑流調節量，轉化為生態系統調節徑流深，結果如圖3所示。

圖3 北江流域生態調節徑流深的空間分布Fig.3 Spatial distribution of runoff depth regulated by ecosystem in Beijiang River Basin

北江干流上游的調節徑流深比下游大，上游支流錦江、湞江、武江流域調節徑流深分別為 -168.0 mm、-148.5 mm，-139.7 mm(各子流域按面積加權平均)；中下游的連江、滃江流域的調節徑流深相對較小，分別為-130.5 mm、-141.4 mm；到下游干流調節徑流深減小，但濱江流域的調節徑流深較大，為 -155.9 mm。影響水文調節服務的主要因素包括：自然植被面積比例、農田面積比例等[24-25]。分析北江流域56個子流域調節徑流深與森林覆蓋率(林地+灌木林)的相關性，相關系數達到0.92，通過0.01的顯著性水平檢驗；調節徑流深與自然植被覆蓋率(林地+灌木林+草地)的相關系數為0.84，通過0.01的顯著性水平檢驗。表明自然植被(尤其是樹林)對徑流調節服務起正向促進作用，即自然植被覆蓋率越大的子流域，其調節徑流深越大，生態系統徑流調節能力越強。而調節徑流深與耕地面積比例的相關系數為-0.45，通過0.01的顯著性水平檢驗，耕地面積比與調節徑流深呈負相關關系。

3.3 土地利用變化對徑流調節價值量的影響

1980—2015年北江流域的主要土地利用類型為林地，面積占比超過62%，其次為耕地、草地，面積占比分別超過20%、6%。從時間上來看，流域的土地利用變化可分為兩個階段：1980—2000年和2000—2015年。1980—2000年，各土地利用類型面積的年變化率較小，總體變化幅度較小，除了草地面積占比減少0.16%以外(轉變成林地、耕地、灌木)，其他各類型的面積占比變化率均不超過0.10%。2000年后，各土地利用類型的平均年變化率明顯增大，其中耕地面積的減少速度是上一時段的15倍，而建設用地面積的增加速度是上一時段的23倍。2015年耕地、林地、灌木、草地面積占比與2000年相比分別降低0.74%、0.18%、0.17%、0.02%，水域和建設用地面積占比分別上升0.12%、0.98%，2015年建設用地面積是2000年的1.63倍。

總體而言，1980—2000年的土地利用變化幅度不大，因此僅列出2000—2015年的土地轉移矩陣(表2)。減少的耕地面積主要是變成林地和建設用地，分別占原本耕地面積的3.34%、3.01%；減少的林地面積主要是變成耕地、草地和建設用地，分別占原本耕地面積的0.92%、0.68%、0.54%；減少的灌木面積主要是變成林地，占原本灌木面積的3.61%。耕地、林地、灌木、草地分別減少280.1 km2、76.3 km2、64.5 km2、10.8 km2，水域面積、建設用地分別增加了47.4 km2、384.3 km2。整體表現為耕地減少，植被覆蓋減少，建設用地增加。

表2 2000—2015年北江流域的土地轉移矩陣Table 2 Land use transition matrix of Beijiang River Basin from 2000 to 2015 km2

由表3可知，北江流域2000年生態系統徑流調節量的空間分布與2015年基本一致。2000年徑流調節量為55.92億m3，北江流域植被面積的減少以及建設用地的擴張在一定程度上降低了徑流調節量，到2015年調節量降低為55.10億m3，減少 0.82億m3，調節價值量降低5.85億元。除濱江流域外，其他北江支流流域的徑流調節量均有所減小，連江流域的減少量最大，為0.16億m3，調節價值量降低1.15億元；錦江流域調節量變化最小，減少了0.01億m3，調節價值量降低0.07億元。

表3 2000—2015年各子流域徑流調節量及調節價值量的變化Table 3 Change of runoff regulation amounts and their economic value in different sub basins from 2000 to 2015

4 結 論

a. 1980—2000年的土地利用變化幅度不大，2000年以后土地利用年變化率明顯增大，耕地面積減少280.1 km2，植被覆蓋面積減少151.6 km2，建設用地增加384.3 km2。

b. 2015年生態系統對北江流域的多年平均年調節徑流深為-141.2 mm，調節比例為-12.2%，調節價值量為396.2億元。在生態系統的調節作用下，全年的地表徑流減少472.8 mm，但側向流增加62.8 mm，向淺層含水層的滲透量增加282.8 mm，因此地下徑流增加，蒸散發增加 126.8 mm，豐水期調節量大于枯水期，豐水期調節比例小于枯水期，而豐水期的調節量主要集中在前汛期。

c. 從空間分布來看，2015年北江干流上游的調節徑流深比下游大，自然植被對徑流調節服務起正向促進作用，尤其是樹林，而耕地面積比例與調節徑流深呈負相關關系。

d. 由于土地利用變化幅度整體較小，2000年與2015年北江流域調節徑流深空間分布基本一致，2015年調節量減少0.82億m3，調節價值量降低5.85億元。