楊思敏,權 全,徐家隆,張飛躍,劉鐵軍
(1.西安理工大學,陜西 西安 710048;2.陜西省水土保持勘測規劃研究所,陜西 西安 710048;3.水利部 牧區水利科學研究所,內蒙古 呼和浩特 010020)
延河發源于靖邊縣天賜灣鄉周山,全長286.9 km,是黃河的一級支流[1]。延河流域總面積7 683 km2,位于36°27′~37°58′N、108°41′~110°29′E,屬黃土丘陵溝壑區。作為我國西北干旱區實施水土保持的典型實驗區,延河流域從2016年初就啟動了延河綜合治理工程,先后實施了河道疏浚、退耕還林還草等工程。這些工程的實施改變了當地的土地利用狀況,并對水源涵養等生態系統服務功能產生了重要影響[2]。水源涵養是在一定時空范圍內,通過林冠層、枯落物層和土壤層、湖泊水體等對降水進行截留、下滲和儲存等,將水分充分保持在生態系統中的過程和能力[3],不僅能滿足生態系統內部對水源的需求,并且可以向系統外部及中下游地區提供水資源[4]。水源涵養功能與氣候變化和人類活動具有較高的相關性。全面分析延河流域水資源涵養功能的變化趨勢和空間分布特征,對該地區乃至西北干旱區生態環境治理具有重要意義。本研究以延河流域為例,在分析1990—2020年土地利用變化情況的基礎上,采用可變下滲容量模型方法,模擬流域降雨、蒸散發和徑流數據,從而進一步定量評價1999—2019年生態建設對水源涵養功能的影響。
延河流域屬溫帶大陸性半干旱季風氣候區,春季干旱多風、氣溫多變,夏季溫熱多陣雨,秋季溫涼多雨、氣溫下降迅速,冬季寒冷干燥、降水稀少;年均降水量514 mm,降水主要集中在6—9月,降水量由西北向東南遞增[5],年均氣溫9.3 ℃,年均實際蒸散發量472.92 mm[6]。流域地勢西北高、東南低,上游為峁梁丘陵溝壑區,梁多而峁小,河床比降大,植被稀少,侵蝕強烈;中游為峁狀丘陵溝壑區,梁窄峁小,河谷寬闊,階地發育,侵蝕不如上游嚴重;下游為破碎塬區,塬面窄小,沖溝發育,水土流失不如中上游嚴重。脆弱的自然條件和長期坡地耕種導致流域內水土流失嚴重。
土地利用轉移矩陣能反映不同時間段各土地利用類型的變化特征[7],其表達式為
(1)
式中:i,j分別為研究時段初期和末期的土地利用類型,i,j=1,2,…,n;Sij為初期土地利用類型i轉移成末期土地利用類型j的面積。
可變下滲容量模型(VIC模型)是一個基于網格化的大尺度分布式水文模型,綜合考慮了氣象、土壤、地形、植被,能同時對熱量和水量平衡進行模擬[8]。VIC模型分為產流模塊和匯流模塊:產流模塊包括植被參數、土壤參數、氣象參數等;匯流模塊包括網格有效面積、水文站點的位置,以及河流的流向、流速等。本研究采用VIC模型模擬1999—2019年延河流域徑流量等氣象數據,并以2006—2012年實測徑流數據進行參數率定和模型驗證。
水量平衡法以水量的輸入和輸出量為基點,將整個生態系統視作一個“黑箱”,水源涵養量即為“黑箱”中降水量、蒸散發量和地表徑流量的差值[9],其表達式為
W=P-ET-R
(2)
式中:W為水源涵養量,mm;P、ET、R分別為降水量、蒸散發量和地表徑流量,mm。
另外,采用Pearson、Spearman、Kendall相關分析法分析氣候因子(降水量、溫度、蒸散發量、地表徑流量和風速等)與水源涵養量的關系。
本研究中高程數據來自地理空間數據云的SRTMDEM 90 m分辨率原始高程數據,利用ArcGIS對其進行掩膜處理,提取出延河流域相關數據。土地利用類型數據來自資源環境科學與數據中心,包括1990、2000、2010和2020年4期。VIC模型中的植被參數和土地覆蓋數據來自Maryland大學發布的全球1 km分辨率的陸面植被類型分布覆蓋圖和土地覆蓋類型數據[10],土壤數據來自世界土壤數據庫(HWSD)的中國土壤數據集。氣象數據來自中國地面氣候資料日值數據集(V3.0),選取1999—2019年志丹、延川、子長、甘泉、延長、延安和安塞7個氣象站點日降水量、日最高氣溫、日最低氣溫和日平均風速數據,通過反距離權重法將站點數據插值到網格中。甘谷驛水文站[11]是延河流域的出口控制水文站,因此本研究采用2006—2012年甘谷驛水文站實測徑流資料對VIC模型模擬的徑流量進行率定和驗證。
延河流域主要為溫帶植物,主要農作物多為一年一熟糧食作物及耐旱經濟作物、落葉果樹。運用ArcGIS中的重分類功能將研究區原始數據中25個土地利用類型二級分類重新分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用土地六大類。1990、2000、2010、2020年延河流域土地利用類型及其變化情況見表1。流域內土地利用類型以草地和耕地為主,1990年流域內草地和耕地面積之和接近總面積的90%,且草地面積比耕地略多。在退耕還林還草政策的影響下[12],1990—2020年耕地面積減少了26.6%,草地和林地面積則明顯增加,尤其草地面積占比已過半,水域面積總體較小,建設用地和未利用土地也有所增加。

表1 延河流域土地利用類型及其變化情況統計
重點分析了2000—2020年延河流域不同土地利用類型之間的相互演變(表2)。整體來看,延河流域土地利用變化主要體現在耕地向林地和草地轉移,水域和未利用土地的轉移不明顯。其中:發生變化的土地利用類型面積為1 746 km2,占流域面積的22.73%;耕地面積減少了872 km2,草地和林地則分別增加了546、273 km2。流域內土地利用類型分布較為分散,主要地類中草地和林地主要分布在流域上、下游,耕地和建設用地在流域中游地區分布密集。在城鎮化建設和各項水土保持措施的影響下,2000—2020年研究區不同土地利用類型面積變化較大,變化區域主要集中在上游和中游地區[7]。

表2 2000—2020年延河流域土地利用轉移矩陣 km2
采用VIC模型將流域劃分為112個網格(圖1),網格分辨率為0.083°×0.083°,模擬生成1999—2019年流域逐日徑流量、降水量、蒸散發量等數據。將模擬過程分為率定期和驗證期兩個階段,其中:2006—2009年為率定期,2010—2012年為驗證期。將甘谷驛水文站的實測徑流資料與模型模擬值相比,對模型參數進行率定。選取Nash效率系數、Er(相對誤差)和r(相關系數)作為評價模型模擬效果的指標,模擬結果見表3。從模擬效果看,Nash系數和r在0.6以上,Er小于4%,雖然對于部分日期和月份洪峰流量誤差較大,但均符合評價指標的各項要求,說明模型能基本模擬延河流域的水文過程。

圖1 延河流域網格劃分

表3 延河流域日尺度模擬結果
圖2是延河流域模擬和實測的日流量散點圖。延河流域的洪水期在7—10月,枯水期在12月到次年4月。在率定期內,實測和模擬最高月均流量分別為9.09、8.89 m3/s,均出現在2007年10月;在驗證期內,實測和模擬最高月均流量分別為12.00、9.59 m3/s,均出現在2010年8月。通過對比實測和模擬最高月均流量,發現模擬的流量洪峰值均偏低,但總體趨勢變化與甘谷驛水文站實測流量較為一致。

圖2 延河流域實測與模擬日流量散點圖
通過VIC模型得到降水、蒸散發和地表徑流數據后,采用水量平衡方程[式(2)]計算1999—2019年水源涵養總量。其中部分時間段的水源涵養量為負值。當水源涵養量為負值時,表明流域內降水量小于蒸散發量,無法涵養水源,因此將負值的水源涵養量歸為0[9]。分析得到1999—2019年延河流域年降水量為446.2~502.11 mm,年蒸散發量為439.33~489.7 mm,年水源涵養量為28.91 mm,并呈現出0.716 mm/10 a的減少趨勢。圖3為1999—2019年延河流域水源涵養量、降水量和蒸散發量的空間分布。可見,水源涵養量總體呈東南高、西北低的分布特征,這與降水量和蒸散發量的空間分布基本一致。

圖3 水源涵養量及其影響因子空間分布
表4顯示了延河流域內各個站點的水源涵養量及其影響因子的氣候傾向率。其中:降水量、蒸散發量和地表徑流量的氣候傾向率均呈現增加的趨勢,但水源涵養量只在延河上游(安塞水文站)呈現增加趨勢,這可能與延河上游草地分布面積較大有關。結合土地利用類型空間分布變化分析,流域中游大面積的耕地轉變為其他土地利用類型后,流域涵養水源的能力呈增加趨勢,而當林、草地轉變為其他土地利用類型后,涵養水源能力減弱,這說明耕地涵養水源能力較差,林、草地涵養水源能力較好。

表4 各站點氣候要素傾向率 %/10a
水源涵養是一個復雜的生態過程,受氣候、地形、土地利用等因素的影響。分析水源涵養量對氣候因子(降水量、溫度、蒸散發量、地表徑流量和風速等)變化的響應,有助于了解不同因子對水源涵養量變化的影響程度。水源涵養量與氣候因素的Pearson、Spearman、Kendall相關系數如表5所示。可見,水源涵養量與溫度、降水量、蒸散發量和徑流量呈極顯著正相關,與風速呈極顯著負相關;降水量、徑流量與水源涵養量的Pearson相關系數分別為0.812和0.878,顯著高于其他氣候因素;從水量平衡角度出發,降雨量增加會導致徑流量增大,從而影響水源涵養功能,因此延河流域影響水源涵養量的主要因子是降水量。

表5 水源涵養量與主要氣候因素相關性分析
本研究分析了1999—2019年延河流域土地利用變化對水源涵養功能的影響,得出以下結論:實施退耕還林(草)政策后,延河流域土地利用類型由耕地向林地、草地逐漸轉移,水域面積變幅不大,建設用地和未利用土地略微增多;水源涵養量空間分布呈東南高、西北低,林、草地涵養水源的性能較好,影響水源涵養量的主要氣候因素是降水量。