葉林媛， 劉 攀，黃俊雄，劉德地，李傳哲，程 磊

(1.武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國家重點實驗室，武漢 430072；2.北京市水科學(xué)技術(shù)研究院，北京 100048；3.中國水利水電科學(xué)研究院 流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室，北京 100038)

0 引 言

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口快速增長，傳統(tǒng)基于徑流的“以需定供”的水資源管理方式導(dǎo)致了區(qū)域水資源過度開發(fā)，特別是在資源型缺水的干旱和半干旱地區(qū)，水資源可持續(xù)利用問題日益嚴(yán)峻[1]。由“以需定供”向“以供定需”轉(zhuǎn)變的水資源管理是探究資源型缺水區(qū)域水資源可持續(xù)利用的必然選擇[2]。需水的本質(zhì)在于消耗，生態(tài)系統(tǒng)耗水，即實際蒸散發(fā)(Evapotranspiration,ET)，才是區(qū)域水資源的真實需求量，主要包括植被騰散發(fā)、土壤蒸發(fā)以及冠層截留蒸發(fā)三部分[3]。因此，準(zhǔn)確估算生態(tài)系統(tǒng)耗水對于區(qū)域水資源科學(xué)管理和可持續(xù)利用至關(guān)重要。

大清河流域是海河流域的重要支流，自20世紀(jì)80年代以來，由于人類活動導(dǎo)致流域下墊面發(fā)生了顯著變化，水資源嚴(yán)重衰減[4]，而素有“華北明珠”的白洋淀湖面積持續(xù)萎縮并出現(xiàn)多次干淀[5]。流域內(nèi)京津冀地區(qū)，尤其是雄安新區(qū)的迅速發(fā)展對水資源需求量增加，流域水資源開發(fā)程度高達(dá)90%[6]，水資源短缺問題突出。因此，開展大清河流域典型生態(tài)系統(tǒng)耗水規(guī)律研究，對于緩解流域水資源供需壓力，保障白洋淀-大清河生態(tài)廊道用水，以及支撐雄安新區(qū)建設(shè)都具有重要意義。

目前，估算生態(tài)系統(tǒng)耗水的方法主要分為遙感反演和水文模擬兩大類。遙感反演法根據(jù)遙感觀測的下墊面和環(huán)境特征信息基于能量平衡得到ET，這種方法估算的ET空間分辨率好，但一般沒有預(yù)見期，且物理機(jī)制不強(qiáng)[7]。水文模擬法通常在流域上建立降雨-徑流關(guān)系，基于水量和能量平衡來估算ET，這種方法物理機(jī)制較強(qiáng)，但一般很少或沒有考慮植被的生物物理和生物化學(xué)過程[8]。此外，在高強(qiáng)度人類活動和水資源過度利用的大清河流域，降雨徑流關(guān)系顯著變異，傳統(tǒng)的基于徑流的水資源管理方式已不再適用。而基于生態(tài)水文過程模型的典型生態(tài)系統(tǒng)耗水管理(即ET管理)不僅能夠有效考慮人類活動引起的下墊面變化，而且生態(tài)水文模型考慮了水-碳-熱耦合關(guān)系，可以定量描述植被與水文過程的相互作用，能準(zhǔn)確地刻畫不同生態(tài)系統(tǒng)的耗水特征及其對流域水量收支平衡的動態(tài)影響[9,10]。因此，估算大清河流域典型生態(tài)系統(tǒng)耗水特征，需要結(jié)合遙感反演方法空間處理的優(yōu)勢和生態(tài)水文模型較強(qiáng)物理機(jī)制的特點。

本文綜合利用遙感數(shù)據(jù)和點尺度的WAVES生態(tài)水文模型，以大清河流域為研究區(qū)域，選定3種典型生態(tài)系統(tǒng)，即農(nóng)田、草地和林地，利用遙感葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)和ET數(shù)據(jù)來率定WAVES模型，然后模擬并分析了流域典型生態(tài)系統(tǒng)1982-2014年耗水特征，以期為大清河流域及雄安新區(qū)的水土資源管理提供參考。

1 研究區(qū)概況

大清河流域是海河流域的五大水系之一，西起太行山區(qū)，東至渤海灣，北界永定河，南臨子牙河。流域地處113°39′E～116°10′E，38°23′N～40°09′N之間，橫跨河北、北京、天津和山西四個省市。流域面積為4.3 萬km2，其中山區(qū)和丘陵占43%，平原和洼地占57%。大清河流域土壤類型主要有褐土、潮土和粗骨土3種。大清河流域?qū)儆诘湫偷臏貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，四季分明，干濕交替出現(xiàn)，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥。流域年平均降水量為518.1 mm，降水年內(nèi)分布不均，主要集中在7、8月(約占56%)。流域年平均氣溫為11.1 ℃，氣溫自西北向東南遞增。

基于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心的2010年全國1∶10萬土地利用數(shù)據(jù)，大清河流域土地利用類型有耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)/工礦/居民用地和未利用土地六類，如圖1所示。其中耕地所占比例最大，占流域總面積的45.5%，其次是草地和林地，所占比例分別為20.8%、18.8%，其他土地利用類型占比較小，約為14.9%。因此，本文選擇林地、草地和農(nóng)田3種典型生態(tài)系統(tǒng)作為研究對象，根據(jù)流域內(nèi)外氣象站點位置和ET數(shù)據(jù)格點分布，在3種生態(tài)系統(tǒng)分布較為集中的區(qū)域各選取一個代表性的點(如圖1)來率定植被的參數(shù)。

圖1 大清河流域位置與土地利用特征Fig.1 The location and land use characteristics of Daqing River Basin

2 模型及輸入數(shù)據(jù)

2.1 WAVES模型簡介

WAVES(WAter Vegetation Energy and Solute)模型是澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織水土資源研究所在1993年開發(fā)的生態(tài)水文模型，該模型能在日時間步長上模擬土壤-植物-大氣連續(xù)體中水、能量、溶質(zhì)的動態(tài)輸移過程，適用于研究土地利用及氣候變化對水文過程的影響[11]。WAVES模型已經(jīng)成功地在我國黃土高原和華北地區(qū)得到了應(yīng)用，能夠精確地模擬土地變化對深層土壤水的影響[12,13]、作物水分利用效率和產(chǎn)量[14]等。

WAVES模型能夠動態(tài)模擬地表能量平衡和分配、植被生長和碳分配、土壤水的垂向分配、騰散發(fā)等過程。水量平衡包括蒸散發(fā)、下滲、徑流、土壤水運動等過程。蒸散發(fā)利用基于“大葉”模型的Penman-Monteith公式計算，同時也能夠準(zhǔn)確地模擬植物固碳對氣孔導(dǎo)度的調(diào)節(jié)作用及生態(tài)系統(tǒng)蒸散發(fā)與大氣之間的互饋作用。土壤水運動利用Richards方程進(jìn)行計算，其中土壤水分特征曲線可用Broadbridge-White模型來表示。植被冠層的實際碳同化量利用綜合速率法計算，再根據(jù)植物受到的水、光和營養(yǎng)物質(zhì)限制情況，將光合固定的碳動態(tài)分配給根、莖、葉3個碳庫，進(jìn)而動態(tài)模擬植被生長。

2.2 模型所需數(shù)據(jù)

WAVES模型所需的數(shù)據(jù)主要有氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和植被參數(shù)。氣象數(shù)據(jù)包括日最高氣溫、最低氣溫、飽和水汽壓差、降雨量、降雨歷時、太陽總輻射?；赥hornton和Running[15]提出的MT-CLIM模型，由廊坊、保定和蔚縣3個氣象站點的最高氣溫、最低氣溫和降雨量分別推求出模擬點1(農(nóng)田)、2(草地)、3(林地)的氣象數(shù)據(jù)。其中氣象站點的數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心(http://data.cma.cn/)的全國氣象站點數(shù)據(jù)集，包括逐日氣溫、降水和相對濕度等數(shù)據(jù)。

土壤參數(shù)包括節(jié)點深度和各層土壤的飽和導(dǎo)水率Ks、飽和容積含水量θs、臨界容積含水量θr、毛管長度λc以及土壤水分特征曲線參數(shù)C。本研究將土壤分為3層，土壤深度為3 m。土壤質(zhì)地數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國糧食農(nóng)業(yè)組織(http:∥www.fao.org/)的全球表層土(0～30 cm)和下層土(30～100 cm)土壤質(zhì)地分布圖。利用ArcGIS軟件提取出大清河流域的土壤質(zhì)地分布，確定典型生態(tài)系統(tǒng)的土壤質(zhì)地分層情況，再根據(jù)模型手冊中每類土壤質(zhì)地的參數(shù)物理意義的取值范圍的均值作為模型的初始土壤參數(shù)。

植被參數(shù)包括消光系數(shù)、最適生長溫度、發(fā)芽日期等26個參數(shù)，其中大部分參數(shù)可以通過查找相關(guān)文獻(xiàn)獲得，部分參數(shù)需要根據(jù)實際情況率定。研究區(qū)的草地和林地生態(tài)系統(tǒng)主要以一年生草地和落葉闊葉林為主，模型的植被參數(shù)根據(jù)這兩種植被類型查閱相關(guān)文獻(xiàn)或率定得到。研究區(qū)的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)以冬小麥和夏玉米輪作為主，考慮到研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)耗水主要集中在夏季，以及模型模擬兩種植被的復(fù)雜程度，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)采用單一作物進(jìn)行模擬，部分植被生理參數(shù)主要基于夏玉米。為了彌補(bǔ)冬小麥和夏玉米輪作的種植特征，在植被生長期、生長積溫、耗水相關(guān)參數(shù)及LAI月際波動(特別是冬季)等方面兼顧了兩種作物輪作的情況。

2.3 模型參數(shù)率定

本文采用遙感反演的LAI和ET數(shù)據(jù)對模型的植被和土壤參數(shù)進(jìn)行綜合率定。LAI是植被固碳、蒸騰和調(diào)節(jié)微氣象環(huán)境的控制因子，本文利用LAI數(shù)據(jù)率定植被生長、能量和水量平衡相關(guān)過程。而ET是水循環(huán)過程中的重要組成部分，由于在人類活動劇烈且水循環(huán)過程非一致性較強(qiáng)的大清河流域內(nèi)缺乏實測的徑流或ET資料，因此選用遙感反演的ET對水量平衡過程進(jìn)行率定。LAI數(shù)據(jù)來源于GIMMS LAI3g數(shù)據(jù)集[16]，空間分辨率為0.083°，時間分辨率為每月兩個值。遙感ET數(shù)據(jù)來源于GLEAM-ET數(shù)據(jù)集[17]，空間分辨率為0.25°，時間分辨率為日。研究時段選取搜集到的氣象和遙感數(shù)據(jù)都有的時間，即1982-2014年。選取Nash-Sutcliffe系數(shù)NSE、均方根誤差RMSE和決定系數(shù)R23個指標(biāo)對模擬效果進(jìn)行評估。率定期和驗證期按2∶1的比例，將1982-2003年作為率定期，2004～2014年作為驗證期。將初始參數(shù)和數(shù)據(jù)代入模型進(jìn)行模擬，先通過遺傳算法初步優(yōu)化模型參數(shù)，之后再利用手動率定出符合物理意義的最優(yōu)參數(shù)值。最終率定出植被參數(shù)見表1。

3 結(jié)果與討論

3.1 模型率定結(jié)果

3個典型生態(tài)系統(tǒng)ET和LAI的模擬效果見圖2～4和表2。從圖2～4中可以看出，模擬ET和LAI與遙感值之間的線性回歸斜率接近1∶1線，說明ET和LAI的整體模擬誤差較小。從表2中可以看出，3個典型生態(tài)系統(tǒng)的LAI在率定期和驗證期的R2均高于0.65，NSE均高于0.6，表明模型在3個生態(tài)系統(tǒng)中LAI模擬值與遙感LAI擬合效果較好。農(nóng)田和草地LAI模擬的RMSE均低于0.5，模擬誤差較小。而林地LAI模擬的RMSE偏大，這可能是遙感LAI數(shù)據(jù)普遍高估了林地生態(tài)系統(tǒng)LAI導(dǎo)致的[18]。3個典型生態(tài)系統(tǒng)的ET在率定期和驗證期的R2均高于0.65，NSE均高于0.60，RMSE均低于0.75 mm/d，表明WAVES模型在3個生態(tài)系統(tǒng)中ET模擬結(jié)果與遙感反演值擬合效果較好，模擬誤差較小?？傮w來講，WAVES模型能夠很好地模擬大清河流域典型生態(tài)系統(tǒng)的耗水特征，模型能夠用于模擬和預(yù)測流域典型生態(tài)系統(tǒng)長期耗水特征。

表1 大清河流域WAVES模型植被參數(shù)Tab.1 Vegetation parameters of the WAVES model for the Daqing River Basin

圖2 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)植被生長LAI和生態(tài)系統(tǒng)耗水ET模擬結(jié)果Fig.2 Simulated vegetation growth indicated by LAI and (2) ecosystem water use (i.e. ET) of the farmland(紅線表示1∶1線，藍(lán)線表示模擬值與遙感反演值的線性趨勢線，下同)

圖3 草地生態(tài)系統(tǒng)植被生長LAI和生態(tài)系統(tǒng)耗水ET模擬結(jié)果Fig.3 The same as Figure 2 but for the grassland ecosystem.

圖4 林地生態(tài)系統(tǒng)植被生長LAI和生態(tài)系統(tǒng)耗水ET模擬結(jié)果Fig.4 The same as Figure 2 but for the woodland ecosystem

表2 模型LAI和ET模擬效果評價Tab.2 Evaluation of model performance in terms of the LAI and ET

3.2 典型生態(tài)系統(tǒng)耗水特征分析

3.2.1 耗水總量分析

基于率定的WAVES模型估算了大清河流域站點尺度的典型生態(tài)系統(tǒng)耗水，并對各生態(tài)系統(tǒng)耗水特征進(jìn)行對比分析，如表3和圖5所示。1982-2014年間，大清河流域農(nóng)田、草地和林地多年平均耗水量分別為383.9±53.8 mm(267.9～484.6 mm)、424.5±59.8 mm(271.1～527.7 mm)、439.6±81.3 mm(299.5～614.6 mm)，占降水的75.2±14.0 %、77.5±14.1 %、88.3±18.5 %。從耗水能力來看，林地>草地>農(nóng)田，但草地和農(nóng)田消耗降水的比例差異不大。與劉麗芳等[19]在海河流域的研究相比，林地和草地生態(tài)系統(tǒng)耗水量相近，但劉麗芳等[19]估算的農(nóng)田耗水偏高，可能是因為輸入資料差異引起的。與吳海濤[20]在大清河流域的研究對比，草地耗水量基本一致，吳海濤[20]林地耗水偏高可能是由于林地分類更廣泛(包括有林地、灌木林、疏林地和其他林地)，農(nóng)田耗水偏高可能是其考慮了灌溉作用。

表3 典型生態(tài)系統(tǒng)多年平均水量平衡Tab.3 Mean annual water balance of typical ecosystems

圖5 典型生態(tài)系統(tǒng)年耗水特征Fig.5 Annual water consumption characteristics of typical ecosystems

3.2.2 耗水年內(nèi)變化分析

圖6為大清河流域3個典型生態(tài)系統(tǒng)1982-2014年的月耗水變化。從圖6中可以看出，3個生態(tài)系統(tǒng)的月耗水變化基本一致，均呈單峰變化特征。1-3月，由于氣溫和飽和水汽壓差較低，降水量較少，土壤蒸發(fā)較小，且此時植被耗水很低，總耗水量約為8 mm/月；4-6月，隨著氣溫回升和降雨增加，土壤蒸發(fā)隨之增加，加之植被開始發(fā)芽生長，植被蒸騰作用加強(qiáng)，此期間的耗水量持續(xù)上升；7-8月，氣溫和降雨量逐漸升高至全年最大值，農(nóng)作物(夏玉米)進(jìn)入拔節(jié)孕穗階段，草地和林地也處于最佳生長狀態(tài)，植被騰散發(fā)量增加，耗水量達(dá)到峰值；9-10月，隨著草地和林地葉片衰老，農(nóng)作物進(jìn)入收獲季節(jié)，植被蒸騰大幅度減少，而土壤蒸發(fā)也因氣溫和降水降低而減少，總耗水量逐漸減少；11-12月，此時的耗水主要指土壤蒸發(fā)，隨著氣溫下降和降水減少，土壤蒸發(fā)較小，使得總耗水逐漸降低至7 mm/月。林地生態(tài)系統(tǒng)在生長季(5-9月)的耗水量均高于其他兩個生態(tài)系統(tǒng)，而在非生長季耗水量略低于其他兩個系統(tǒng)。

圖6 典型生態(tài)系統(tǒng)1982-2014年月平均耗水變化Fig.6 Mean monthly water consumption of typical ecosystems from 1982 to 2014

3.2.3 耗水分量對比

圖7為3個生態(tài)系統(tǒng)的各耗水分量(即冠層截留、土壤蒸發(fā)、植被騰散發(fā))比例分布。從圖7中可以看出，冠層截留分量大小順序：林地>農(nóng)田>草地，比例分別為20%、11%、9%；土壤蒸發(fā)分量大小順序：草地>農(nóng)田>林地，比例依次為52%、41%、12%；植被騰散發(fā)分量大小順序：林地>農(nóng)田>草地，比例依次為68%、48%、39%。LAI是控制冠層截留和植被騰散發(fā)的主要因子之一，由于林地在生長期的LAI大于3，顯著大于其他兩個生態(tài)系統(tǒng)(約為2)，加上林地空氣動力學(xué)阻力較大，有利于截留雨量的蒸發(fā)，故林地的冠層截留和植被騰散發(fā)比例比其他兩個生態(tài)系統(tǒng)高。目前針對大清河乃至海河流域生態(tài)系統(tǒng)耗水分量的研究較少。劉麗芳等[19]估算出海河流域農(nóng)田土壤蒸發(fā)約占總耗水的41%，作物蒸散占總耗水的59%，這與本文在農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的研究結(jié)果基本一致。

圖7 典型生態(tài)系統(tǒng)耗水分量比例分布Fig.7 Proportion of three water consumption components of typical ecosystems

4 結(jié) 論

本文以大清河流域為研究區(qū)域，結(jié)合流域的水文氣象、土地利用數(shù)據(jù)，利用遙感LAI和ET數(shù)據(jù)對水碳熱耦合的生態(tài)水文模型(WAVES)進(jìn)行率定，并估算了典型生態(tài)系統(tǒng)(農(nóng)田、草地和林地)1982-2014年的多年平均耗水規(guī)律和特征。雖然本研究也存在一些不足并可能會導(dǎo)致結(jié)果存在一定不確定性，如所用到的遙感數(shù)據(jù)在研究區(qū)缺乏系統(tǒng)全面的校正、模型中植被參數(shù)也缺乏實地觀測值等，但是本研究很好地結(jié)合了生態(tài)水文模型和遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，研究結(jié)果可以為高強(qiáng)度人類活動和水資源過度利用的大清河流域和雄安新區(qū)的水土資源管理提供參考。論文的主要結(jié)論如下：

(1)大清河流域農(nóng)田、草地、林地生態(tài)系統(tǒng)多年平均耗水量依次增加，分別為383.9、424.5、439.6 mm，占降水的75.2%、77.5%、88.3%。耗水能力：林地>草地>農(nóng)田。

(2)在大清河流域典型生態(tài)系統(tǒng)耗水分量中，農(nóng)田和草地土壤蒸發(fā)和植被騰散發(fā)的比重大致相當(dāng)，均占總耗水的40%～50%；林地以植被騰散發(fā)為主，約占總耗水的70%。3種生態(tài)系統(tǒng)中冠層截留耗水最小，約占總耗水的9%～20%。

□