盤龍江流域植被覆蓋變化對徑流過程的影響

易 琦，王瑞芳，竇小東，岳鵬翼，李嘉旺，李 蒙

（1.云南大學地球科學學院，昆明 650500；2.云南省氣象服務中心，昆明 650034；3.中國氣象局橫斷山區（低緯高原）災害性天氣研究中心，昆明 650034；4.云南省氣候中心，昆明 650034）

0 引 言

流域水文過程不僅受氣候變化的影響，人類活動導致的土地利用和土地覆被變化（Land Use and land Cover Change，以下簡稱為LUCC）通過影響冠層截留、土壤入滲、地表蒸散量（ET）和其他水文參數，也深刻影響著流域的水文狀況和徑流機制［1，2］，其中，土地覆被變化劇烈的城鄉交錯帶（Urban-Rural Interface，URI）更應成為流域生態水文變化研究的熱點區域。

目前，由美國農業部研發的SWAT（Soil and Water Assessment Tool）分布式水文模型因使用便利，所需數據容易獲取，計算效率高等優點，已被廣泛應用于土地覆被變化對流域水資源狀況影響的模擬研究［3-8］。例如JIN X［9］、彭彬［10］、KAI M［11］、鄭一寧［12］、孫占東［13］、賈靜［14］、史曉亮［15］等人分別在黑河中游、洱海、閩江、阜平等不同流域尺度上運用SWAT模型對土地覆被變化的水文響應進行模擬分析，均取得了較好的效果。可見，SWAT模型可較好的應用于土地覆被變化對河川徑流量影響的模擬分析，然而，公開發表的文獻亦顯示出，近年來關于土地覆被變化對河川徑流量的影響研究雖然較多，但卻主要集中在自然流域，而對受人類活動影響較大、植被變化劇烈的流域尤其是城鄉交錯帶的相關研究還相對欠缺。

盤龍江是滇池的主要入湖河流，被譽為“昆明的母親河”［16］，水體穿昆明城而過，流域內人口密集，經濟活動烈度大，河道的人為干擾程度較高，流域的植被變化較大，屬典型的城鄉交錯帶，然而，關于盤龍江流域植被變化對徑流影響的研究卻鮮有公開報道。而探討流域植被變化對河川徑流的影響特征與機理可科學認識流域不同植被類型的水文效應，對流域生態恢復和水資源管理具有突出的現實意義。因此，本研究以盤龍江流域為研究區，構建適用于盤龍江流域徑流模擬的SWAT模型；并結合2007、2014年流域土地利用類型數據，通過設置不同極端土地利用情景，定量分析不同植被類型對流域產流的貢獻順序，以及2007-2014年間植被覆蓋類型變化對徑流過程與水平的具體影響，并進一步探討了流域補水工程、豐枯水期徑流等對盤龍江徑流的影響，以期為流域開發與綜合管理提供科學依據及決策參考。

1 研究區概況

盤龍江（25°03′～25°27′N，102°40′～102°57′E）屬金沙江水系，位于云南省中部的昆明市境內，北起昆明市嵩明縣西北部梁王山，南至海埂村滇池東岸入湖口，由東北向西南流經昆明市官渡和五華、盤龍三城區，至官渡區福保村附近注入滇池。盤龍江為入滇池最長、最主要的河道，全長約108 km，流域面積約847 km2，平均流量為7.17 m3/s，最大流量為126 m3/s，年徑流量為2.75億m3。盤龍江流域屬亞熱帶季風氣候，年平均氣溫為15 ℃，年均降水量為1 035 mm，域內降水分布不均，雨季（5-10月）降水量占全年的85%～90%［20］。流域內的土地利用類型為耕地、林地、草地、水域、城鎮建設用地和裸地六類，其中耕地、林地、城鎮建設用地占流域面積92%以上，土壤類型包含水稻土、紅壤、亞熱帶山地紅壤、棕壤和城市不透水層五類［17］。

圖1 盤龍江流域示意圖Fig.1 Schematic diagram of Panlong River Basin

2 數據和方法

2.1 模型輸入數據

SWAT 模型的輸入數據包括DEM 數據、土地利用類型數據、土壤類型數據、氣象以及水文數據。DEM 采用國際科學數據服務平臺提供的90 m×90 m數據，主要用于子流域的劃分、河網生成、坡度及坡長計算等；土地利用類型數據包含柵格數據和屬性數據，柵格數據采用2007年歐空局土地利用數據和2014年清華大學土地利用數據，屬性數據采用模型自帶的數據庫數據；土壤類型數據也包含柵格和屬性數據，均源自HWSD數據庫；氣象數據采用流域周邊三個縣級氣象站的1984-2014年降水、氣溫、相對濕度、風速、太陽輻射等氣象數據，數據來源于云南省氣象局，用于建立SWAT 模型的氣象數據庫及模型輸入數據；水文數據采用2007-2014年盤龍江昆明站實測逐月徑流數據，來源于云南省水文局，用于輸入SWAT_CUP 進行模型參數的率定和驗證。

2.2 模型的建立及參數率定與驗證

通過查詢HWSD 屬性數據表，結合土壤水文特性軟件SPAW 計算相關參數，進而建立流域各土壤類型屬性數據庫；利用SWAT weather 結合實測氣象數據建立流域氣象數據庫；借助SWAT模型、DEM、土壤柵格數據、土地利用柵格數據，進行子流域的劃分與河網定義，最終將盤龍江流域劃分為34 個子流域、486 個水文響應單元（HRUs），進而初步建立SWAT 模型（2008-2010年作為模型參數率定期，2011-2013年作為模型驗證期）。利用SWAT_CUP，對與徑流量密切相關的參數進行反復率定和驗證，選用決定性系數R2［公式（1）］與納什效率系數ENS［公式（2）］作為檢驗模型適用性的依據［18］。

式中：Qo，i為實測流量，m3/s；Qp，i為模擬流量，m3/s；Qavg為實測流量平均值，m3/s；Qpavg為模擬流量平均值，m3/s）。

R2與ENS取值在0～1 之間，且越接近1，模型擬合度越好。相關研究表明［2，19-21］：R2＞0.50 時，模擬結果符合標準，R2＞0.70時，模擬結果精確；ENS≤0.50 時，模擬結果不合格，0.50＜ENS≤0.65時，模擬結果合格，0.65＜ENS≤0.75時，模擬結果良好，0.75＜ENS≤1.00時，模擬結果優秀。

2.3 極端土地利用情景設置

為定量研究盤龍江流域LUCC 對徑流量的影響情況，在模型擬合精度達標的基礎上，分別設置4種極端土地利用情景，以分析耕地、林地與草地對徑流形成的貢獻次序。

基準情景S0：以盤龍江流域2014年土地利用類型數據作為基準期，以便與其他情景作對比分析。

退耕還林情景S1：將2014年土地利用耕地數據全部轉換為林地，輸入SWAT 模型，輸出徑流量并與基準情景S0 進行對比分析，判斷盤龍江流域耕地與林地產流差異。

退耕還草情景S2：將2014年土地利用耕地數據全部轉換為草地，輸入SWAT 模型，輸出徑流量并與基準情景S0 進行對比分析，判斷盤龍江流域耕地與草地產流差異。

退林還草情景S3：將2014年土地利用林地數據全部轉換為草地，輸入SWAT 模型，輸出徑流量并與基準情景S0 進行對比分析，判斷盤龍江流域林地與草地產流差異。

3 結果與分析

3.1 參數率定與驗證

利用SWAT_CUP，對與徑流量密切相關的CN2（SCS 徑流曲線系數）、ALPHA_BF（河岸貯水的基流因子）、REVAPMN（深層地下水再蒸發系數）、RCHRG_DP（深蓄水層滲透系數）等26 個參數進行反復率定和驗證，將2008年到2010年設為模型率定期，2011年到2013年設為模型驗證期，最終結果（圖2）顯示，模型模擬的逐月徑流與實測徑流波動趨勢大體一致。昆明站模型率定期的參數R2和ENS分別為0.67 和0.65，驗證期R2和ENS均為0.55（圖2），說明SWAT 模型適用于盤龍江流域的徑流模擬，能夠反映盤龍江流域逐月徑流過程，可用于后續流域內不同土地覆被變化對徑流量的影響研究。

圖2 模擬值與實測值比較Fig.2 Comparison of simulated value and measured value

3.2 植被覆蓋變化對徑流的影響

3.2.1 情景模擬結果分析

根據設置的4種土地利用情景，借助率定后的SWAT 模型，模擬盤龍江流域不同植被覆蓋情景下的月均徑流量（表1），并進行對比分析。由表1可知，盤龍江流域不同植被覆蓋情景下，月平均徑流量由大到小依次為：S3（退林還草情景）、S0（基準情景）、S2（退耕還草情景）、S1（退耕還林情景）。

表1 設置情景下月均徑流量變化情況Tab.1 Changes in monthly average runoff under setting scenarios

將S1、S2 情景分別與S0 情景對比可知，退耕還林與退耕還草情景下，流域月均徑流量均呈減小趨勢，且退耕還林情景下徑流減少較為顯著，降低了2.007 m3/s，占基準期徑流量的31.70%，退耕還草情景下，流域徑流也略為出現了減少，減小了0.015 m3/s，占基準期徑流量的0.24%，因此，相對耕地而言，流域內林地和草地如果增多均會導致河川徑流量的減少，且林地減弱徑流的作用更突出。此外，對比S3 與S0 情景，在退林還草情景下，流域的徑流相對基準期增加了0.013 m3/s，這也進一步印證了林地產流量低于草地這一結論。可見，在不同植被覆蓋類型對盤龍江徑流形成的貢獻中，耕地最強，草地稍次之，而林地最弱，換言之，退耕還林還草會使得流域河川徑流總量趨于減少。林地枝葉繁茂、層次復雜，能有效截留大氣降水（全耗于雨后蒸發），阻滯地表漫流，增大下滲量。由此，林地在引起流域年徑流總量下降的同時，可使得豐水期流量趨于減少，而枯水期流量則相應增大，徑流變化過程更趨于均勻；而流域草地與耕地對徑流形成的影響程度大體相當，植被層次單一，蓋度無法比擬林地郁閉度，其涵養水源與防護土壤沖刷的功能明顯弱于林地。因此，退林還草會增大流域豐枯水期的徑流變化幅度，不利于區域的水土保持與水資源管理工作。

3.2.2 流域內實際植被覆蓋變化及其對徑流的影響

盤龍江流域土地利用類型分布（表2）顯示，流域內的主要土地利用類型為耕地、林地和城鎮建設用地，三者面積占流域面積的比例高達92%以上，其中林地是研究區的主導景觀。從2007年到2014年的8年間，盤龍江流域土地利用類型變化顯著，主要是林地與草地、城鎮建設用地之間的轉化。整體上，耕地面積略微縮小（-0.66%），而林地減少幅度較大（-7.31%），可以推斷減少的林地絕大部分轉化為草地和城鎮建設用地，草地占比則有較明顯的提高（5.05%），隨著城市化進程的加快和社會經濟的發展，城鎮建設用地面積有一定程度的擴張（2.82%），而城鎮用地屬不透水層，其產匯流作用明顯強于林地，草地的產匯流作用也強于林地，因此，流域內土地利用類型的現實變化會加快并增大流域內的產匯流，從而加劇徑流過程的年內變化，不利于流域的水土保持與洪旱災害防治。

表2 盤龍江流域土地利用類型面積占比 %Tab.2 Proportion of land use types in the Panlong River Basin

3.3 其他因素對盤龍江徑流變化的影響

3.3.1 水利工程對盤龍江徑流的影響

考慮到牛欄江-滇池補水工程對盤龍江徑流的影響，以2013年底牛欄江-滇池補水工程試運行的時間為分界點，將盤龍江流域2007-2014年徑流量的年際、年內變化分別劃分為兩個階段進行分析。

年際變化方面，2007-2013年補水工程運營前，盤龍江年徑流量的變化范圍在3.20～6.84 m3/s 之間，多年平均徑流量為4.20 m3/s，且變化趨勢明顯趨于下降［圖3（a）］；2014年牛欄江-滇池補水工程運營后，盤龍江年徑流量相對于其他年份異常增多，比2007-2013年間的多年平均徑流量增多了11.46 m3/s［圖3（a）］，這主要是因為牛欄江-滇池補水工程運營后，每年可向滇池補水5.66億m3，因此，2014年盤龍江徑流量大幅度增加。

年內變化方面，2007-2013年間，盤龍江1-12月的月均徑流量總體上呈先增大后減小的趨勢，于8月達年內最大流量8.3 m3/s，12月為年內最小流量2.8 m3/s；而2014年，各月徑流量的變化趨勢整體上與2007-2013年各月徑流量的變化趨勢相反，呈先減小后增大的趨勢，5月年內流量最小為8.8 m3/s，12月年內流量最大為23.2 m3/s［圖3（b）］。顯然，補水工程運行后1-12月的徑流量均明顯高于2007-2013年同期的平均徑流量，且補水工程對于盤龍江枯水期（11-12月、1-4月）的補水量明顯高于豐水期（5-10月）的補水量［圖3（b）］，徑流調節作用明顯。

3.3.2 豐枯水期對盤龍江年徑流的影響

圖4展示了盤龍江徑流總量相對于前一年的變化情況。仍以補水工程運行時間為分界點，可見，2007-2013年間，枯水期徑流總量相對于前一年的變化趨勢，除2008年外其他年份均與年徑流總量相對于前一年的變化趨勢一致，而豐水期徑流總量變化趨勢除2008、2011、2012年與年徑流總量變化趨勢一致，且2011、2012年變化總量與枯水期差別不大外，其余2009、2010、2013年的變化趨勢均與年徑流變化趨勢均相反。因此，總體上，2007-1013年間，補水工程運行前，盤龍江枯水期徑流總量的變化是年徑流總量趨勢變化的主要原因。再結合圖4 和圖3b 可知，在補水工程運行后的2014年，豐水期徑流總量、枯水期徑流總量和年徑流總量相對于2013年均顯著增多，但枯水期徑流總增加量明顯大于豐水期徑流總增加量，這說明補水工程運行后的2014年枯水期徑流總量的變化仍然是年徑流總量變化的主要原因。由此可見，在植被覆蓋結構變化突出的盤龍江流域，枯水期徑流總量的變化是年徑流總量趨勢變化的主要原因。這與李浩等人在雅魯藏布江流域研究結果相同［22］。

圖3 2007-2014年盤龍江流域年、月徑流量變化Fig.3 The average monthly flow of the Panlong River Basin from 2007 to 2014

圖4 盤龍江徑流總量相對于前一年的變化Fig.4 Changes in the total runoff of the Panlong River relative to the previous year

4 結論與討論

4.1 結 論

（1）依托建立的SWAT模型，模擬分析盤龍江流域不同植被覆蓋情景下的月均徑流量，結果顯示：林地、草地和耕地3 種土地利用類型對流域河川徑流的產流貢獻為耕地最強，草地稍次之，與耕地對徑流形成的影響程度大體相當，而林地最弱。

（2）2007-2014年間，盤龍江流域植被覆蓋結構變化顯著。其中，林地面積下降了7.31%，相對幅度較大，草地和城鎮建設用地則分別增加了5.05%、2.82%，減少的林地應絕大部分轉化為了草地和城鎮建設用地，林地面積的大幅度減少和草地、城鎮建設用地面積的明顯增加雖然增強了流域的產匯流作用，但卻加劇了徑流的年內變化，導致流域植被涵養水源、調節徑流功能的弱化。

（3）根據盤龍江流域植被覆蓋結構的變化，結合研究期內盤龍江年徑流量及豐、枯水期月徑流量的歷年變化趨勢分析，發現2007-2013年年徑流總量呈下降趨勢，而補水工程運行后的2014年徑流量明顯增加，且枯水期的徑流增加量明顯高于豐水期，徑流調節作用明顯。總體上，枯水期徑流量的變化應是2007-2014年盤龍江年徑流量趨勢變化的主要原因。

4.2 討 論

目前在流域土地覆被變化對河川徑流量的影響相關研究中，針對同一土地利用類型面積的減少，能夠導致流域徑流量的加劇或減緩的問題還未達成共識，推導可能是與區域異質性和氣候異質性有關。就林地、草地和耕地3 種土地利用類型產流能力強弱而言，郭軍庭［23］等人認為草地大于耕地，郝芳華［24］等人認為林地大于耕地。研究結果發現，耕地對徑流的形成貢獻最大，草地次之，林地最弱，這與竇小東［25］、史曉亮［26］、王鈺雙［27］等人的研究結果一致。因此，盤龍江流域未來在進一步提高植被覆蓋率的同時，應更重視植樹造林工作，以更好發揮流域綠地系統涵養水源、防治水土流失的生態功能。

研究中SWAT 模型可以較好的用于盤龍江流域的徑流模擬，但率定期（R2和ENS分別為0.67和0.65）與驗證期（R2和ENS均為0.55）的模擬結果均未達到精確或優秀標準，應與流量資料系列較短、季風環流的強弱變化，以及流域內水工設施（如松華壩水庫、牛欄江-滇池補水工程和清水海引水供水工程等）的不同程度調蓄有關；同時，作為穿越昆明主城南北向的最主要河道，盤龍江流域范圍內的人類活動烈度很高，生產、生活及其他各項事業的用、排水等也會極大干擾徑流過程，這些因素都會不同程度影響模型的模擬精度。綜上所述，流域自然過程與社會經濟發展對徑流變化的影響以及最大生態效益林、草比例等方面還有待更全面、深入的研究。