黑龍江省不同土地利用下季節降水-徑流-土壤水響應關系研究

邢貞相，孫 鵬，紀 毅，李鳳昱，付 強*，丁 紅

（1.東北農業大學水利與土木工程學院，哈爾濱150030；2.黑龍江省水利科學研究院，哈爾濱150050）

徑流是水文循環重要環節，也是水文研究重要變量之一。徑流的形成開始于降水過程，結束于流域出口斷面流量過程，是降水與流域下墊面條件共同作用產物[1-2]。降水是水循環重要補給來源，其時空分配變化直接影響徑流變化，汛期徑流集中，洪峰過大易造成洪災，非汛期徑流量減少以致斷流形成旱災[3]。隨人類活動加劇，一方面改變徑流形成物理條件，另一方面影響水量平衡要素在時空和數量上的變化[4]。研究徑流對降水變化的響應規律，可為開展徑流預報流域水資源開發利用奠定基礎[5]。土壤濕度是地表物理過程中重要影響因子，在改善區域和全球氣候模型、干旱監測、預估農作物產量和投資等方面發揮重要作用[6]。降水是影響土壤水分重要因素之一，對土壤水分起調節和控制作用[7-9]。土壤水分通常隨降水增加而增加，但在極端干旱和濕潤區域觀察到土壤水分和降水存在負反饋關系[10-11]。且降水頻率變化對土壤水分動態影響顯著，瞬時入滲速率受降雨強度和時間影響較大[12-13]。此外，土壤水分還受土地利用類型、海拔和土壤深度等非氣象因素影響[14]。

黑龍江省為我國重要商品糧基地，糧食產量逐年增長[15]，隨耕地開墾和利用，出現農業用水量提高、水資源承載能力下降、水資源供需矛盾突出等問題，對黑龍江省水資源高效綜合利用造成嚴重壓力[16]。從水資源利用角度，通常將降水、徑流、土壤水、地下水等統稱為水源。因此，研究不同水源響應關系有利于掌握水資源循環系統特征、解決水資源短缺帶來的一系列問題，對社會發展與水生態保護具有重要意義。

針對不同水源響應關系的研究，國內外學者開展一系列探索，時忠杰等結合寧夏六盤山區香水河小流域2004~2005年降雨、徑流觀測資料，對流域的坡向、海拔和植被對降雨徑流的影響進行研究，結果表明，徑流對降雨的響應以人工林的最大，灌叢的次之，亞高山草甸的最小[17]。Dhakal等根據得克薩斯州90個流域的土地利用數據，計算了不同土地利用情況下各流域徑流深度和容量徑流系數，并對降雨徑流響應關系進行了分析[18]。王維等利用紅花崗區氣象站、雨量站1952至2015年資料，分析年徑流系數變化趨勢及其與流域下墊面特征的關系，結果表明，徑流對降雨的響應關系與下墊面地貌、植被條件等密切相關，下墊面變化是影響貴州省降雨徑流響應關系變化的主要因素[19]。Bienes等采用人工降雨模擬系統對SBS、防水磚、水泥路面、透水磚和草地5種典型下墊面進行了試驗研究，結果表明：不同土地利用條件下的徑流對降雨持續時間的響應關系十分顯著，相關系數高達92%~97%[20]。石揚旭等使用ArcGIS和ENVI等軟件對流域多年平均徑流系數和各下墊面因子進行相關性分析，結果表明，林地、耕地面積所占比例對多年平均徑流系數和降雨徑流響應關系有較大影響[21]。

目前不同水源響應關系研究主要集中在場次洪水的降水-徑流-土壤含水量響應特征，對季節尺度下不同水源間響應特征研究較少；大多以流域為研究對象，以柵格為基本單位，考慮流域下墊面差異開展不同水源間響應關系的研究較少，以柵格為單位作響應分析更加準確。水資源利用尤其是農業用水具有較強季節性，大空間區域尺度下墊面差異明顯。本文依據1981~2020年黑龍江省逐月降水（P）、徑流（R）和土壤含水量（S）資料，以春夏秋冬4個季節為時間尺度，根據不同土地利用類型中不同水源網格數據，研究不同季節和土地利用類型降水、徑流、土壤含水量間響應特征，定量分析徑流對降水、土壤含水量對降水、土壤含水量對徑流的相關關系，為深入研究區域降水、徑流、土壤含水量等各類水源轉化及水資源季節性綜合開發利用提供參考。

1 研究區域概況

黑龍江省（見圖1，其中黑龍江省行政邊界來自中華人民共和國自然資源部標準地圖）為我國緯度最高省份，北緯43°26′~53°33′，經度121°11′~135°05′，占地面積約4.73×105km2[22]，西部和南部分別毗鄰內蒙古自治區和吉林省，屬溫帶大陸性季風氣候[23]。黑龍江省年平均氣溫-5~5℃，極端最低氣溫-52.3℃，極端最高氣溫41.6℃，年平均降水量400~650 mm，生長季降水約占全年總量83%~94%。黑龍江省降水東部大于西部，根據降水量為濕潤區、半濕潤區和半干旱區[24]。黑龍江省土地利用類型主要由林地、草地、耕地、水體、建設用地和濕地組成，林地、草地、耕地和濕地占總面積94.88%，各類土地利用面積占總面積比例如圖1所示。

圖1 黑龍江省土地利用柵格圖及各土地利用占比Fig.1 Land use grid chart of Heilongjiang Province and the proportion of each land use

2 數據與方法

2.1 數據來源

降水、徑流和土壤含水量等原始柵格氣象數據來源于Copernicus Programme官網1981~2020年ERA5-Land數據集，該數據集是通過ECMWF ERA5再分析模型計算的再分析數據集[25]。ERA5-Land月平均數據可從Climate Data Store免費訪問和下載。該數據集空間分辨率為0.1°×0.1°（約9 km×9 km），時間尺度為月尺度，研究使用的季節尺度降水、徑流和土壤含水量等數據為各季節對應月數據累加所得。柵格徑流數據為ERA5-Land數據集中總徑流（由地面徑流和地下徑流構成，以徑流深表示），ERA5-Land數據集中土壤含水量數據來自ECMWF綜合預報系統，數據集包含4層土壤含水量數據，第一層（S1）土壤深度0~7 cm，第二層（S2）土壤深度7~28 cm，第三層（S3）土壤深度28~100 cm，第四層（S4）土壤深度100~289 cm。0~10 cm土壤含水量因受降水影響不穩定，降雨初期土壤含水量響應過于敏感，降雨后期土壤含水量達到飽和時，其含水量對后續降水響應遲鈍，導致土壤含水量和降水相關較弱[26]。深度過大（如S3、S4）土壤含水量對降水響應不敏感[27]，故選取數據集中S2層土壤含水量為研究對象。黑龍江省級行政邊界來自中華人民共和國自然資源部標準地圖，構建地理數據庫所需的空間分辨率為1 km×1 km的土地利用數據集，來自中國科學院資源與環境科學數據中心（RESDC）[28-29]。因ERA5-Land的降水等氣象數據集空間分辨率為0.1°×0.1°（約9 km×9 km），與土地利用數據集的空間分辨率不匹配，故利用ArcGIS將土地利用數據的空間分辨率由原來1 km×1 km降為9 km×9 km。

2.2 方法

為定量研究降水、徑流、土壤含水量在不同土地利用和季節條件下相關關系，選取皮爾遜（積矩）相關系數計算其相關程度，皮爾遜相關系數用于測量兩個變量之間線性相關程度，廣泛應用于科學和商業等領域[30-32]。對相關系數取絕對值后，0~0.09可近似認為無相關性，0.1~0.3認為弱相關，0.3~0.5認為中等相關，0.5~1.0認為強相關。皮爾遜相關系數假設檢驗采用t檢驗方法，具體方法參見文獻[33-34]。為統一土地利用數據和氣象數據柵格分辨率，利用ArcGIS重采樣工具最近鄰法將1 km×1 km的土地利用數據變為9 km×9 km柵格數據。最近鄰法無新值創建，可將像素值更改內容最小化，適用于離散數據，例如土地利用類型數據。

3 結果與分析

3.1 草地季節降水-徑流-土壤含水量相關關系分析

表1 為草地覆被條件下季節降水、徑流、土壤水含量間相關系數均值及比值，其中任意兩類水源相關系數均值為同一類覆被條件下所有網格中兩類水源相關系數算術平均。由表1可知，草地：春季降水與徑流、徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量相關系數分別為0.41、0.39、0.30（見圖2a），變量間相關關系均為中等正相關（見圖2b）；夏季降水與徑流、徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量的相關系數為四季最高，兩變量之間相關關系均為強正相關；秋季降水與徑流的相關系數為強正相關，徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量的相關系數均為中等正相關；冬季上述3個相關系數絕對值為0~0.09，說明任意兩種水源間相關性均較弱，故未分析其相關性。

表1 草地季節降水-徑流-土壤含水量相關系數均值及比值Table 1 Mean value and ratio of correlation coefficient of precipitation,runoff and soil water content in four seasons of grassland

圖2 黑龍江省草地柵格分布圖及相關系數箱線圖Fig.2 Grid distribution and correlation coefficient box plot of grassland in Heilongjiang Province

上述結果表明草地覆被條件下春、夏、秋三季降水量、徑流量、土壤含水量間具有較好相關關系，其中夏季各水源間相關性強于春、秋兩季，冬季各水源間相關性較弱。從各季節內3種水源間相關性來看，春季降水量與同期徑流量、土壤含水量的相關關系強于徑流與土壤含水量的相關關系，且降水-徑流相關性最強；夏季3種水源相關性均較強，其中降水-徑流相關性最強；秋季3種水源相關性一般，其中仍以降水-徑流相關性最強；冬季3種水源間相關性均極弱。對土壤含水量，除冬季外其他3個季節內與其相關水源也不同，春季與土壤含水量相關最強水源為降水，夏秋兩季與土壤含水量相關最強水源為徑流。因此，各水源間相關性因季節不同而有差異，這也是本文以季節為時間尺度研究各水源間相關性的原因。

1981~2020年草地春季降水與徑流多年平均比值為0.16，夏季降水與徑流多年平均比值為0.17。春、夏、秋三季土壤含水量與徑流多年平均比值分別為1.75、0.53、2.63，春、秋季土壤含水量與降水量的多年平均比值分別為0.28、0.29，結果見表1。

3.2 林地季節降水-徑流-土壤含水量相關關系分析

表2 列出林地覆被條件下季節降水、徑流、土壤水含量間相關系數均值及其比值，其中任意兩類水源相關系數均值為同一類覆被條件下所有網格中兩類水源相關系數算術平均。由表2可知，林地春季降水與徑流、徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量相關系數分別為0.33、0.31、0.36（見圖3a），變量間相關關系均為中等正相關（見圖3b）；夏季降水與徑流、徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量相關系數為0.85、0.67、0.56，兩變量間相關關系均為強正相關；秋季降水與徑流、徑流與土壤含水量相關系數均為強正相關，降水與土壤含水量的相關系數均為中等正相關；冬季上述3個相關系數絕對值為0.02~0.08，說明任意2種水源間相關性均較弱，故未分析其相關性。

圖3 黑龍江省林地柵格分布圖及相關系數箱線圖Fig.3 Grid distribution and correlation coefficient box plot of forest in Heilongjiang Province

上述結果表明，林地覆被條件下春、夏、秋三季降水量、徑流量、土壤含水量間具有較好相關關系，其中夏季各水源間相關性強于春、秋兩季，冬季各水源間相關性相對較弱。從各季節內3種水源間相關性看，春季徑流量與同期降水量、土壤含水量相關關系強于降水與土壤含水量相關關系，徑流-土壤含水量相關性最強；夏季3種水源相關性均較強，其中降水-徑流相關性最強；秋季3種水源相關性一般，其中仍以降水-徑流相關性最強；冬季三種水源間相關性均極弱。對土壤含水量，除冬季外其他3個季節內與其相關的水源也不同，春季與土壤含水量相關最強水源為徑流，夏秋兩季與土壤含水量相關最強水源為降水。

1981~2020年林地春、夏、秋季降水與徑流多年平均比值分別為0.29、0.20、0.11。秋季土壤含水量與徑流的多年平均比值為2.08，高于林地春、夏季兩者比值；春、秋季降水與土壤含水量比值均為0.23，結果見表2。

3.3 濕地季節降水-徑流-土壤含水量的相關關系分析

表3 為濕地覆被條件下季節降水、徑流、土壤水含量間相關系數均值及比值，其中任意兩類水源的相關系數均值為同一類覆被條件下所有網格中兩類水源相關系數的算術平均。由表3可知，濕地春季降水與徑流、徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量的相關系數分別為0.38、0.31、0.38（見圖4a），變量間相關關系均為中等正相關（見圖4b）；夏季降水與徑流、徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量的相關系數分別為0.84、0.67、0.57，與夏季林地的相關系數一致；秋季降水與徑流和徑流與土壤含水量相關系數為強正相關，降水與土壤含水量相關系數為中等正相關；冬季上述3個相關系數絕對值為0~0.09，說明3種水源間相關性極弱，故未分析其相關性。

表3 濕地季節降水-徑流-土壤含水量相關系數均值及比值Table 3 Mean value and ratio of correlation coefficient of precipitation,runoff and soil water content in four seasons of wetland

圖4 黑龍江省濕地柵格分布圖及相關系數箱線圖Fig.4 Grid distribution and correlation coefficient box plot of wetland in Heilongjiang Province

上述結果表明濕地覆被條件下春、夏、秋三季降水量、徑流量、土壤含水量間具有較好相關關系，其中夏季各水源間相關性強于春、秋兩季，冬季各水源間相關性較弱。從各季節內3種水源間相關性看，春季徑流量與同期降水量、土壤含水量相關關系強于降水與土壤含水量的相關關系，且降水-土壤含水量相關性最弱；夏季3種水源相關性均較強，其中降水-徑流相關性最強；秋季3種水源相關性一般，其中仍以降水-徑流相關性最強。對于土壤含水量，除冬季外其他三內與相關水源也不同，春季與土壤含水量相關最強水源為徑流，夏秋兩季與土壤含水量相關最強水源為降水。1981~2020年濕地春、夏季徑流與降水的多年平均比值為0.30、0.26。春、夏、秋三季土壤含水量與徑流的多年平均比值分別為0.90、0.31、2.50。春、秋季土壤含水量與降水量多年平均比值分別為0.27和0.25，夏季土壤含水量與降水多年平均比值僅為0.08，主要由濕地區域大部分降水形成徑流所致，結果見表3。

3.4 耕地季節降水-徑流-土壤含水量的相關關系分析

表4 列出耕地覆被條件下季節降水、徑流、土壤水含量間相關系數均值及其比值，其中任意兩類水源的相關系數均值為同一類覆被條件下所有網格中兩類水源相關系數的算術平均。由表4可知，耕地春季降水與徑流、徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量的相關系數分別為0.43、0.29、0.39（見圖5a），降水與徑流、徑流與土壤含水量的相關系數比其他3種土地利用下相應水源的相關系數高，降水與土壤含水量相關系數較其他3種土地利用下相應水源的相關系數低（見圖5b）；夏季降水與徑流、徑流與土壤含水量、降水與土壤含水量相關系數分別為0.85、0.67、0.59，降水與徑流、徑流與土壤含水量相關系數與夏季林地相應水源相關系數相等、降水與土壤含水量的相關系數與夏季林地相應水源相關系數僅差0.02；秋季降水與徑流、徑流與土壤含水量相關系數均為強正相關，降水與土壤含水量相關系數為中等正相關；冬季上述3個相關系數絕對值為0.01~0.08，說明3種水源間相關性極弱，故未分析其相關性。

表4 耕地季節降水-徑流-土壤含水量相關系數均值及比值Table 4 Mean value and ratio of correlation coefficient of precipitation,runoff and soil water content in four seasons of cultivated land

圖5 黑龍江省耕地柵格分布圖及相關系數箱線圖Fig.5 Grid distribution and correlation coefficient box plot of cultivated land in Heilongjiang Province

上述結果表明，耕地覆被條件下春、夏、秋三季降水量、徑流量、土壤含水量間具有較好相關關系，其中夏季各水源間相關性強于春、秋兩季，冬季各水源間相關性較弱。從各季節內3種水源相關性看，春季徑流量與同期的降水量、土壤含水量相關關系強于降水與土壤含水量相關關系，降水-徑流相關性最強；夏季3種水源相關性均較強，其中降水-徑流相關性最強；秋季3種水源相關性一般，其中仍以降水-徑流相關性最強。對土壤含水量，除冬季外其他3個季節與其相關性強水源也不同，春季與土壤含水量相關最強水源為徑流，夏秋兩季與土壤含水量相關最強水源為降水。

1981~2020年耕地春、夏季降水與徑流多年平均比值分別為0.18、0.20；春、夏、秋三季土壤含水量與降水多年平均比值分別為1.32、0.08、2.63，土壤含水量與降水多年平均比值分別為0.25和0.24，結果見表4。

4 結論

本文基于ERA5-Land數據集中降水、徑流、土壤水等網格數據，依據黑龍江省不同土地利用類型，以季節為時間尺度，分析1981~2020年黑龍江省降水-徑流、降水-土壤含水量、徑流-土壤含水量響應關系，得出以下結論：

a.黑龍江省降水-徑流、降水-土壤含水量、徑流-土壤含水量相關程度因季節而不同，其相關性由強至弱為：夏季>秋季>春季>冬季，且冬季相關性極弱。

b.黑龍江省降水與徑流相關性程度：耕地>草地>濕地>林地；降水與土壤含水量相關性程度：林地>濕地>草地>耕地；徑流與土壤含水量相關性程度：耕地>草地>林地>濕地。

c.黑龍江省春夏秋各季節徑流量與降水量多年平均比值分別為0.23、0.20、0.10，其中春、夏兩季徑流與降水比值較高；各季節土壤含水量與同期徑流量多年平均比值分別為1.12、0.40、2.42，其中秋季土壤含水量與徑流量比值最大；各季土壤含水量與相應降水的多年平均比值分別為0.25、0.08、0.24，其中春、秋季土壤含水量與降水量比值最大。

d.除冬季3種水源響應關系極弱外，其他3個季節黑龍江省年內徑流接受降水的補給量以春、夏季為主、土壤含水量接收徑流補給量以春、秋季為主、土壤含水量接收降水補給量以春、秋季為主。對于不同土地利用類型，上述各季節水源間響應關系差異較大。