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岷沱江流域徑流對氣候和土地利用變化的響應

2020-08-05 13:54:50倪福全
水資源與水工程學報 2020年3期
關鍵詞:沱江大渡河岷江

聶 超,倪福全,鄧 玉,馬 捷,張 洋

(四川農(nóng)業(yè)大學 水利水電學院,四川 雅安 625014)

1 研究背景

如今,流域水文循環(huán)及水資源研究已成為水科學發(fā)展的熱點方向[1-4],而影響流域水文循環(huán)和水資源的因子主要有氣候和土地利用方式的變化[5-6]。氣候和土地利用變化在很大程度上交互影響地表徑流的時空演變[7-8],模擬和預測兩者對流域徑流的水文響應,對保護流域水生態(tài)、治理流域水環(huán)境十分必要。

目前,國內(nèi)對氣候和土地利用變化引起的水文效應綜合研究較為廣泛,研究主要集中在長江、黃河、海河、黑河等流域[9-12]。例如,馮暢等[13]、黃鋒華等[14]、林嫻等[15]分別在漣水河、北江、武江流域研究了氣候和土地利用變化對徑流的影響,并取得了較好的研究結(jié)果。這些研究大部分都將各自研究流域作為一個整體,沒有考慮流域的空間異質(zhì)性,不能確切地描述出徑流對氣候和土地利用變化的響應情況,而流域徑流的空間變化對水文循環(huán)及水資源研究尤為重要[16],因此,有必要將流域劃分為多個分區(qū)研究氣候和土地利用變化對徑流的影響。

岷沱江流域是四川省成都平原經(jīng)濟區(qū)、川西北生態(tài)經(jīng)濟區(qū)、川南經(jīng)濟區(qū)等主要經(jīng)濟區(qū)的重要水源[17],水生態(tài)環(huán)境條件十分復雜?!笆奈濉逼陂g,隨著岷沱江流域經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)規(guī)?;牟粩嗤七M以及氣候的區(qū)域性變化,岷沱江流域水資源供需矛盾必將日益加劇,水資源、水生態(tài)承載力、水環(huán)境容量作為剛性約束而產(chǎn)生的諸多水問題必將日益凸現(xiàn)[18-19]。因此,積極探究岷沱江流域徑流對氣候和土地利用變化的響應十分迫切。為了辨析岷沱江流域關鍵生態(tài)水文過程,建立適合復雜條件的分布式流域生態(tài)水文模型,定量評估氣候及土地利用變化對徑流的影響,本研究以岷沱江流域為研究區(qū),構(gòu)建SWAT模型,探討模型在研究區(qū)的適用性,并將岷沱江流域劃分為青衣江、大渡河、岷江和沱江4個子流域,定量分析各子流域的徑流對氣候與土地利用變化的響應規(guī)律,對岷沱江流域內(nèi)“十四五”水資源優(yōu)化配置、水生態(tài)保護、水環(huán)境治理具有重要的科學價值和現(xiàn)實意義。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)概況

岷沱江是長江上游的一級支流,為四川盆地腹部區(qū)重要水系,岷沱江流域介于99°~106°E、28°~34°N,面積16.30×104km2。其中,岷江發(fā)源于岷山,流經(jīng)阿壩州、成都、眉山、樂山、宜賓等地,在宜賓市城區(qū)匯入長江,流域面積4.6×104km2(不含大渡河、青衣江),長735 km,多年平均流量600 m3/s,多年平均水資源量189×108m3;岷江主要支流為大渡河和青衣江,大渡河發(fā)源于青海省玉樹藏族自治州內(nèi)阿尼瑪卿山脈的果洛山南麓,東行至蕭公嘴與松潘流來的岷江干流相匯,長1 074 km,流域面積7.72×104km2(不含青衣江),多年平均流量1 490 m3/s,多年平均水資源量459.17×108m3;青衣江發(fā)源于邛崍山脈巴朗山與夾金山之間的蜀西營,在樂山市水口鄉(xiāng)草鞋渡注入大渡河,距大渡河入岷江口僅7 km,長285.2 km,流域面積1.28×104km2,多年平均流量499 m3/s,多年平均水資源量157.25×108m3;沱江發(fā)源于四川西北部九頂山區(qū)域,經(jīng)德陽、資陽、內(nèi)江、自貢、瀘州等地,于瀘州市城區(qū)匯入長江[20],流域面積為2.78×104km2,干流長634 km,多年平均流量454 m3/s,多年平均水資源量143×108m3。

岷沱江流域?qū)賮啛釒Ъ撅L氣候,夏季高溫多雨,冬季溫和少雨,多年平均氣溫約14℃,多年平均降雨量約900 mm,汛期(5-9月)雨量約占全年雨量80%,土地利用類型以耕地、林地和草地為主,流域人口、城市多聚集于岷江中下游和沱江流域。岷沱江流域水系、子流域及監(jiān)測站點分布見圖1。

圖1 岷沱江流域水系、子流域及監(jiān)測站點分布

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究采用全球30 m分辨率DEM數(shù)據(jù)集、1980和2015年土地利用數(shù)據(jù)以及2010年土壤數(shù)據(jù),氣象數(shù)據(jù)來自研究區(qū)12個標準氣象站點1979-2014年的逐日氣象數(shù)據(jù)(降雨、日最高氣溫、日最低氣溫、風速、相對濕度、日照時數(shù)、太陽輻射),水文數(shù)據(jù)來自研究區(qū)7個主要水文監(jiān)測站,其中,岷江干流水文監(jiān)測站分別為沙壩站、紫坪鋪站、高場站;岷江支流青衣江水文監(jiān)測站為夾江水文站;岷江支流大渡河水文監(jiān)測站分別為瀘定站、石棉站;沱江干流水文站為瀘州站(見圖1)。數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 數(shù)據(jù)來源及特征

3 研究方法

3.1 SWAT模型的建立及校準與驗證

本研究采用SWAT模型,根據(jù)收集的土壤數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)分別建立土壤數(shù)據(jù)庫、氣象數(shù)據(jù)庫,并根據(jù)研究區(qū)DEM生成流域河網(wǎng)水系、劃分符合模型要求的子流域,再利用土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)劃分水文響應單元(hydrologic research units,HRUs),進而構(gòu)建岷沱江流域的SWAT模型。

利用SWAT-CUP,基于序列不確定性擬合算法(sequential uncertainty fitting algorithm,SUFI-2)對SWAT模型進行校準和驗證。選取研究區(qū)7個主要水文站點的實測月徑流數(shù)據(jù)用于模型的校準與驗證,并選用決定系數(shù)R2和效率系數(shù)NSE[2-3]來衡量模型模擬值與實測值的擬合度。

3.2 影響因子變化分析

3.2.1 氣象因子變化分析 采用 Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計方法及線性趨勢法分別對1979-2014年的降雨和氣溫氣象數(shù)據(jù)進行突變和趨勢檢驗[21],以分析研究區(qū)各氣象因子的變化情況。

3.2.2 土地利用變化分析 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣能反映研究區(qū)某一時段初期和末期各地類的面積變化趨勢以及相互轉(zhuǎn)化的動態(tài)過程[22],因此,利用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析1980-2015年土地利用變化特征,通用形式為:

(1)

式中:Sij為轉(zhuǎn)移前的第i類土地利用轉(zhuǎn)移后的第j類土地利用的面積,hm2;i和j分別為轉(zhuǎn)移前和轉(zhuǎn)移后的土地利用類型(i、j=1,2,…,n);n為轉(zhuǎn)移前后的土地利用類型數(shù)。

3.3 情景設置

3.3.1 氣候和土地利用變化共同影響下的徑流模擬情景 為了區(qū)分氣候和土地利用變化對徑流的貢獻大小,結(jié)合現(xiàn)有資料和岷沱江流域土地利用變化情況,選取1980、2015年土地利用數(shù)據(jù)和1981-2014年氣象數(shù)據(jù)(1979-1980年作為模型運行的預熱期)為基礎,通過將各時段的土地利用和氣象數(shù)據(jù)相互交叉設計出情景[23],詳細情景設置見表2。

表2 綜合模擬情景設置

3.3.2 氣候變化情景 為了探討氣候變化對岷沱江流域水文特征的影響,以2015年土地利用和1981-2014年氣象數(shù)據(jù)為基準期,在未來氣候變化的預估范圍內(nèi),設定氣溫不變,降雨量±10%、±20%情景以及降雨量不變,氣溫+1.5℃、+2.0℃情景[24],具體設置情況見表3。

表3 氣候變化情景設置

3.3.3 土地利用變化情景 為了探討土地利用變化對水文特征的影響,以2015年土地利用數(shù)據(jù)和1981-2014年氣象數(shù)據(jù)為基準,依據(jù)《中華人民共和國水土保持法》等相關法律法規(guī)的規(guī)定,嚴禁在坡度25°以上的耕地進行農(nóng)耕操作,必須全部退耕還林,對于坡度在15°~25°之間的耕地,采取保護措施,可適當耕作??紤]研究區(qū)土地利用類型主要為耕地、林地、草地,設置3種情景,即在保持其余土地利用類型不變的情況下,分別將研究區(qū)坡度25°以上耕地轉(zhuǎn)為林地、坡度15°~25°之間的耕地轉(zhuǎn)為草地以及將研究區(qū)全部林地轉(zhuǎn)為草地[25]。具體情況見表4。

表4 土地利用變化情景設置

4 結(jié)果與分析

基于ARCGIS加載整理好的研究區(qū)DEM數(shù)據(jù),參照流域?qū)嶋H河網(wǎng)情況,將流域劃分為89個子流域,載入處理好的土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù),設定合理的土地利用類型面積閾值(5%)和土壤類型面積閾值(5%),進而將研究區(qū)劃分為1929個HRUs,隨后加載氣象數(shù)據(jù),進行模型的運行以及參數(shù)的校準與驗證。

4.1 模型的校準與驗證

在岷沱江流域2015年土地利用情況下,基于SUFI-2算法選用岷沱江流域7個水文監(jiān)測站的月徑流數(shù)據(jù)進行SWAT模型的校準和驗證,由于已有的各水文監(jiān)測站實測徑流資料年限不同,致使各站點的校準和驗證期有一定差異,但不影響校準和驗證的準確性。根據(jù)水文監(jiān)測站實測數(shù)據(jù)進行參數(shù)敏感性分析,選取敏感性強的參數(shù)進行調(diào)參校準,具體見表5。

表5 SWAT模型敏感性參數(shù)及其率定

本研究選用R2和NSE來衡量模擬值與實測值的擬合度,一般認為R2>0.7、NSE>0.6時模型的擬合精度令人滿意[26-27]。表6為模型校準及驗證結(jié)果,由表6可知,經(jīng)模型參數(shù)校準和驗證后,研究區(qū)7個水文監(jiān)測站SWAT 月徑流模擬效果較好,各個站點的R2和NSE均高于模型評價標準,表明SWAT 模型在岷沱江流域徑流模擬中具有較好的適用性。流域出水口水文監(jiān)測站高場站(GC)和瀘州站(LZ)的月徑流模擬值與實測值的對比情況見圖2、3,由圖2、3可以看出,兩個站點月徑流模擬值與實測值基本吻合,差異較小,說明模型模擬精度較高,能夠使用模型模擬值代替實測值。

圖2 1982-2013年高場站月徑流量模擬結(jié)果

表6 模型校準及驗證情況結(jié)果

4.2 影響因子變化趨勢

4.2.1 氣象因子變化趨勢 本研究中氣象因子主要考慮平均氣溫和降雨量。圖4為1981-2014年研究區(qū)年平均氣溫和降雨量的M-K突變檢驗圖,根據(jù)M-K突變檢驗結(jié)果,曲線UF和UB的交點為平均氣溫和降雨量的突變點。由圖4可見,年平均氣溫和年降雨量的UF和UB曲線均在1995年相交,且位于顯著水平置信線(±1.96)之內(nèi),通過95%置信度檢驗,表明年平均氣溫和年降雨量在1995年發(fā)生突變,其主要原因是1995年后大量修建水電站[28],對氣溫和降雨量產(chǎn)生影響,從而引起突變。

圖4 1981-2014年研究區(qū)氣象因子M-K突變檢驗

圖5為1981-2014年研究區(qū)年均氣溫和降雨量變化趨勢。由圖5可知:(1)研究區(qū)1981-2014年平均氣溫呈整體波動升高的趨勢,1981-2014年間平均氣溫升高了約0.6℃,1998年年均氣溫最高,為14.14℃,1992年最低,為12.67℃,1981-2014年平均氣溫為13.33℃,年平均氣溫與年份之間的線性相關系數(shù)為0.47,通過95%顯著性檢驗(T=2.93>T(0.05/2)=1.64),表明年平均氣溫的升高趨勢是顯著的;(2)研究區(qū)1981-2014年年均降雨量呈整體波動減小趨勢,34 a間平均降雨量減少了約51 mm,1990年降雨量最大,年降雨量1 073.18 mm,2006年降雨量最小,年降雨量767.19 mm,1981-2014年平均降雨量為911.19 mm,年平均降雨與年份之間的線性相關系數(shù)為0.21,降雨量減小趨勢比較緩慢。

圖5 1981-2014年研究區(qū)年均氣溫和降雨量變化趨勢 圖6 1980和2015年研究區(qū)土地利用類型空間分布

4.2.2 土地利用變化趨勢 按照SWAT 模型要求,將研究區(qū)土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用土地6類,圖6為分類過后的研究區(qū)1980和2015年土地利用分布圖。

圖3 2011-2014年瀘州站月徑流量模擬結(jié)果

由圖6可以看出,研究區(qū)以耕地、林地、草地為主,耕地主要集中在沱江和岷江中下游,林地和草地大部分位于大渡河和岷江上游。

表7為1980-2015年研究區(qū)土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣,它能反映出研究區(qū)1980和2015年各土地利用類型組成以及相互轉(zhuǎn)化情況。

由表7可以得出,耕地轉(zhuǎn)出面積為9 052 hm2,主要轉(zhuǎn)化為林地和建設用地,轉(zhuǎn)化面積分別為4 847和2 087 hm2,分別占耕地轉(zhuǎn)出面積的53.55%和23.06%;林地轉(zhuǎn)出面積為17 948 hm2,主要轉(zhuǎn)化為草地和耕地,轉(zhuǎn)化面積分別為12 655 hm2和4 661 hm2,分別占林地轉(zhuǎn)出面積的70.51%和25.97%。草地轉(zhuǎn)出面積為14 505 hm2,主要轉(zhuǎn)化為林地,轉(zhuǎn)化面積分別為12 511 hm2,占林地轉(zhuǎn)出面積的86.25%??傮w來說,2015年較1980年耕地減少了1.01%,林地減少了0.10%,草地增加了0.47%,主要是因為2003年前大量砍伐植被,林地被大肆破壞,林地被轉(zhuǎn)化為耕地、草地等其他土地利用類型,2003年后退耕還林、植樹造林等政策地實施,耕地、草地等轉(zhuǎn)為林地,林地面積有所增加。

表7 1980-2015年研究區(qū)土地利用變化轉(zhuǎn)移矩陣 hm2

4.3 情景模擬分析

4.3.1 氣候和土地利用類型共同影響下的徑流模擬情景 表8為研究區(qū)各子流域在氣候和土地利用變化共同作用下的徑流變化以及氣候和土地利用變化分別對徑流變化的貢獻量情況。

由表8可見:(1)基于情景2和情景4的氣候變化引起了研究區(qū)徑流量減少,青衣江、大渡河、岷江、沱江分別減少26.04、86.49、50.01、42.49 m3/s,其中大渡河受氣候變化影響程度最大,徑流量減少最多;(2)基于情景3,情景4的土地利用變化也引起了研究區(qū)徑流量減少,減少程度較輕,青衣江、大渡河、岷江、沱江分別減少0.42、0.66、0.75、0.91 m3/s??梢?,研究時段內(nèi)研究區(qū)氣候變化對徑流的影響強度較土地利用變化大,氣候變化對研究區(qū)徑流變化起主導作用。(3)情景4與情景1比較可見,氣候和土地利用變化的共同作用引起研究區(qū)徑流量減小,青衣江、大渡河、岷江、沱江分別減少26.46、87.15、50.76、43.40 m3/s,減少的徑流量分別占研究區(qū)各子流域多年平均流量的5.3%、5.8%、8.5%、9.5%。目前,岷江、沱江水資源開發(fā)利用率分別高達55%和40%,青衣江、大渡河水資源開發(fā)利用率分別僅為15.7%和4.4%。顯然,在氣候變化和土地利用的共同影響下,岷江、沱江水資源剛性約束力將進一步增大,從青衣江、大渡河向岷江、沱江引調(diào)水資源是必要的。根據(jù)目前規(guī)劃,通過“引大青濟岷”工程將從青衣江、大渡河引調(diào)水資源25.9×108m3/a、平均流量82 m3/s進入岷江、沱江。因此,即使考慮未來氣候變化和土地利用的共同影響,青衣江、大渡河引調(diào)水后其開發(fā)利用率僅平均增加4.4%,分別增至20.1%和8.8%,亦遠小于目前岷江、沱江水資源開發(fā)利用率。因此,從青衣江、大渡河向岷江、沱江引調(diào)水資源是可行的。

表8 研究區(qū)各子流域在氣候和土地利用類型共同影響情景的模擬結(jié)果

4.3.2 氣候變化情景 表9為氣溫或降雨量變化情況下研究區(qū)各子流域徑流變化情況。

表9模擬結(jié)果表明:(1)保持氣溫不變,當降雨量增加10%、20%,研究區(qū)徑流量均增加,降雨量增加20%時引起徑流量增加較大。當降雨量減少10%、20%時,年均徑流量均呈減少趨勢,且降雨量減少20%情況下徑流量減少趨勢更明顯,可見徑流量變化與降雨量變化呈正比,降雨量直接影響研究區(qū)產(chǎn)流;保持降雨量不變,當氣溫增加1.5℃、2.0℃時,研究區(qū)徑流量均減少,在氣溫增加2.0℃時,徑流量減少幅度較大。氣溫升高,導致研究區(qū)潛在蒸散發(fā)增加,徑流量減少,且氣溫升幅越大,蒸散發(fā)增幅也越大,而徑流量越小,可見徑流量變化與氣溫變化呈反比。這一結(jié)論與馮暢等[13]、李帥等[25]的研究結(jié)果一致,即流域內(nèi)徑流量與降雨量呈正相關關系,與氣溫成負相關關系。(2)在氣候變化情景下,研究區(qū)內(nèi)大渡河徑流量變化最明顯,青衣江徑流變化較緩和,降雨量增加情景下大渡河徑流量增加最大,降雨量減少或氣溫升高情景下,青衣江徑流量減少最小。在通過“引大青濟岷”工程從青衣江、大渡河將水資源調(diào)入岷江、沱江過程中,豐水年主要從大渡河引水至岷江和沱江,枯水年主要從青衣江引水至岷江和沱江。

表9 研究區(qū)各子流域氣候變化情景模擬結(jié)果

4.3.3 土地利用變化情景 基于1981-2014年氣象數(shù)據(jù),以2015年土地利用數(shù)據(jù)為基礎,土地利用類型變化情景下的研究區(qū)各子流域的年均徑流量變化情況見表10。

由表10可看出:(1)與基準期相比,情景11將研究區(qū)坡度25°以上耕地轉(zhuǎn)化為林地,導致研究區(qū)徑流量略有減少,青衣江、大渡河、岷江、沱江分別減少0.04%、0.12%、0.09%、0.05%,可見林地相對于耕地具有截留作用,主要是由于耕地變?yōu)榱值?,植被增加,流域蒸散發(fā)加強,綠水量增加,藍水量必然減少,因此徑流量減少,而研究區(qū)坡度25°以上耕地主要集中在大渡河流域,因此研究區(qū)內(nèi)大渡河徑流量減少最大;(2)情景12將研究區(qū)坡度15°~25°之間的耕地轉(zhuǎn)化為草地,也導致研究區(qū)徑流量減少,青衣江、大渡河、岷江、沱江徑流量分別減少0.26%、0.19%、0.30%、0.17%,可見草地相對于耕地也具有截流作用。主要原因是相對于耕地而言,草地提高了土壤的涵養(yǎng)水源能力,減少了產(chǎn)匯流,研究區(qū)內(nèi)岷江徑流量減少最大,主要是由研究區(qū)坡度15~25°之間的耕地主要集中在岷江流域引起的;(3)情景13將研究區(qū)全部林地轉(zhuǎn)化為草地,導致研究區(qū)青衣江、大渡河、岷江、沱江徑流量分別增加0.48%、1.81%、1.11%、0.43%,可見草地相對于林地具有增流作用,這種增流作用是由林地的冠層截留以及林地蒸散發(fā)能力大于草地而引起,其中,大渡河增流最大,主要原因是研究區(qū)林地主要分布在大渡河流域。這與祖拜代·木依布拉等[23]、竇小東等[29]的研究結(jié)果一致,林地相對于耕地具有截留作用,草地相對于耕地也具有截流作用,而草地相對于林地具有增流作用。

表10 研究區(qū)各子流域土地利用類型變化情景模擬結(jié)果

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本研究以岷沱江流域為研究區(qū),基于SWAT模型,利用情景分析的方法,定量分析了研究區(qū)土地利用和氣候變化對徑流量的影響,結(jié)果表明:

(1)SWAT模型在岷沱江流域適用性較好,可用模型模擬流域徑流。

(2)1981-2014年間岷沱江流域內(nèi)的氣候和土地利用變化均引起徑流量減少,氣候和土地利用變化分別對流域內(nèi)大渡河和沱江徑流量影響最大。其中,氣候變化對徑流量的影響程度較土地利用變化強,岷沱江流域徑流量變化由氣候變化主導。

(3)以1981-2014年氣象數(shù)據(jù)為基礎,僅考慮氣候變化,岷沱江流域徑流量與降雨量呈正相關,與氣溫呈負相關。氣候變化對流域內(nèi)大渡河徑流量影響最大。

(4)僅考慮土地利用變化,將岷沱江流域坡度25°以上耕地轉(zhuǎn)化為林地和坡度15~25°之間的耕地轉(zhuǎn)化為草地,均會引起流域徑流量減少,分別對流域內(nèi)大渡河和岷江徑流量影響最大,而將流域全部林地轉(zhuǎn)化為草地則會導致流域徑流量增加,大渡河徑流量增加最大。林地和草地相對于耕地而言有截流作用,草地相對于林地有增流作用。

5.2 建議

氣候和土地利用變化情景下,從青衣江、大渡河流域向岷江、沱江流域引調(diào)水具有必要性和可行性。針對研究區(qū)岷江和沱江流域水資源開發(fā)利用率分別達到55%和40%,水資源生態(tài)環(huán)境壓力大等問題,通過“引大青濟岷”水系連通工程,連接大渡河、青衣江與岷江、沱江,豐水年主要從大渡河引水至岷江和沱江,枯水年主要從青衣江引水至岷江和沱江,可從根本上解決岷江和沱江生態(tài)環(huán)境用水不足的問題。

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黃河之聲(2018年17期)2018-11-20 10:43:40
水電樣本:大渡河的智慧化應用
能源(2018年6期)2018-08-01 03:41:54
瘋狂的蟲草,瘋狂的松茸和瘋狂的岷江柏*——專訪作家阿來
阿來研究(2018年1期)2018-07-10 09:39:08
岷江同大渡河相會樂山
廉政瞭望(2016年13期)2016-08-11 11:22:02
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