徐 飛， 賈仰文， 牛存穩(wěn)， 趙玲玲

(1.廣東省科學(xué)院廣州地理研究所， 廣東 廣州 510070； 2.廣東省遙感與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 廣東 廣州 510070； 3.廣東省地理空間信息技術(shù)與應(yīng)用公共實(shí)驗(yàn)室， 廣東 廣州 510070；4.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院 流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100038)

1 研究背景

由于人類無序不良的大規(guī)模開發(fā)，致使下墊面變化劇烈，并造成諸如水土流失、沙塵暴、洪澇干旱等一系列生態(tài)環(huán)境問題，嚴(yán)重影響人民群眾生產(chǎn)、生活，威脅國(guó)家生態(tài)安全[1-3]。為此，1999年四川、陜西、甘肅率先試點(diǎn)國(guó)家退耕還林政策，2002年1月10日，國(guó)家確定全面啟動(dòng)退耕還林工程。此后，土地利用經(jīng)歷了較大變化，對(duì)流域徑流也產(chǎn)生了影響[4-6]。探究土地利用變化對(duì)流域徑流的影響，對(duì)于揭示水循環(huán)規(guī)律和水資源、土地利用規(guī)劃管理具有重要意義，因而成為國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)。

土地利用變化主要通過影響流域蒸散發(fā)和入滲等水循環(huán)過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，進(jìn)而影響流域徑流量[7-9]。Ghaffari等[10]研究表明伊朗Zanjanrood流域牧草地退化為裸地后將增加地表徑流。徐靜等[11]研究表明穎河流域增加森林覆被面積將增加流域蒸散發(fā)，減少徑流，而增加耕地面積則將減少蒸散發(fā)，增加徑流。1980年后，由于東江流域林地大幅度減少，耕地增加，導(dǎo)致流域徑流增加[12]。在氣候條件較好的區(qū)域，棄耕撂荒后植被及時(shí)恢復(fù)，增加了入滲，減少了地表徑流；而在干旱地區(qū)，植被恢復(fù)速度慢，降水后土壤表面易結(jié)皮，減少了入滲，增加了地表徑流[13]。周艷春等[14]以1983年澳大利亞Mcmahons Creek流域發(fā)生的森林火災(zāi)為案例，運(yùn)用AWRA-L模型模擬火災(zāi)前后的水文過程，分析了森林火災(zāi)對(duì)徑流的影響，相比于火災(zāi)前的1974-1982年，火災(zāi)發(fā)生后，1983-1997年年徑流深增加140 mm，而1998-2004年年徑流深增加43 mm，說明短期內(nèi)森林火災(zāi)使徑流增加明顯，而隨著森林內(nèi)植被的不斷恢復(fù)徑流增加量將減少。Tian等[15]在祁連山的分析表明草地轉(zhuǎn)林地后將減少徑流。關(guān)于土地利用變化對(duì)徑流的影響分析基本只針對(duì)流域年徑流量，較少涉及其對(duì)年、季節(jié)、月多時(shí)間尺度徑流量的影響。

紫荊關(guān)水文站以上流域(以下稱拒馬河流域)位于河北省保定市，下游為白洋淀重要生態(tài)濕地和雄安新區(qū)，流域生態(tài)環(huán)境良好與否至關(guān)重要。拒馬河流域內(nèi)植被情況較差，水土流失嚴(yán)重，2002年后大力實(shí)施退耕還林，植被得到有效恢復(fù)。此外，拒馬河流域?yàn)橹匾吹?，?duì)于白洋淀和雄安新區(qū)都起到了重要水源供給和生態(tài)屏障作用。為此，本研究以拒馬河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，基于分布式水文模型WEP-L模型和情景設(shè)置的方法，開展土地利用變化對(duì)年、季、月多時(shí)間尺度徑流量的影響研究，以期為水資源管理和土地利用規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

拒馬河發(fā)源于河北省淶源縣西北太行山麓，流域范圍為114.7°～115.2°E、39.2°～39.7°N，海拔為511～2 160 m，呈西高東低，流域面積為1 760 km2, 主河道長(zhǎng)81.5 km，河道縱坡為5.5‰。流域受大陸季風(fēng)氣候影響，年均降水量為600 mm(1965-2015年)，全年80%的降水集中于6-9月，年均氣溫為7.2 ℃。流域以林地、耕地和草地為主，三者之和占比約為97%。拒馬河流域水系、高程及站點(diǎn)分布見圖1。

圖1 拒馬河流域水系、高程及站點(diǎn)分布

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)包括90 m分辨率DEM數(shù)據(jù)集，2000年土地利用和土壤數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)(降水、氣溫、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速數(shù)據(jù))來自研究區(qū)2個(gè)氣象站點(diǎn)和13個(gè)雨量站1965-2015年的逐日氣象數(shù)據(jù)，水文數(shù)據(jù)來自紫荊關(guān)水文站1965-2015年的逐月實(shí)測(cè)徑流資料。

2.3 研究方法

2.3.1 WEP-L模型簡(jiǎn)介 本研究采用水與能量轉(zhuǎn)化過程WEP-L模型(water and energy transfer processes in large river basin model)模擬拒馬河流域水文過程。WEP-L模型耦合水循環(huán)與能量交換過程，精細(xì)模擬輸出計(jì)算單元內(nèi)的各類下墊面的水循環(huán)和能量過程；以子流域套等高帶為計(jì)算單元，有效保證了等高帶內(nèi)水量平衡、匯流路徑不失真，也提高了模型計(jì)算效率。在水文過程模擬中，WEP-L模型采用Penman公式或Penman-Monteith公式計(jì)算截留蒸發(fā)、土壤蒸發(fā)、植被蒸騰和水面蒸發(fā)等蒸發(fā)項(xiàng)；入滲依據(jù)降雨量情況(劃分為暴雨期和非暴雨期)分別采用Green-Ampt模型或Richards方程計(jì)算；地表徑流暴雨期采用超滲產(chǎn)流模式，非暴雨期采用蓄滿產(chǎn)流模式；對(duì)山坡斜面土壤層進(jìn)行了壤中流計(jì)算；地下徑流按照BOUSINESSQ方程進(jìn)行淺層地下水?dāng)?shù)值計(jì)算；積雪融化過程采用溫度指標(biāo)法[16-17]。WEP-L模型參數(shù)主要包括土壤飽和導(dǎo)水系數(shù)、河床材質(zhì)滲透系數(shù)、含水層厚度、植被參數(shù)等[16-17]。模型輸出主要為水循環(huán)通量要素(包括降水、蒸發(fā)、入滲、徑流等)，模型原理與詳細(xì)介紹可詳閱文獻(xiàn)[17]。

依據(jù)收集的地形、水系、土壤、土地利用、氣象數(shù)據(jù)，生成拒馬河流域河網(wǎng)水系并劃分子流域和等高帶計(jì)算單元，構(gòu)建土壤數(shù)據(jù)庫、土地利用和氣象數(shù)據(jù)庫，進(jìn)而構(gòu)建拒馬河流域的WEP-L模型。以紫荊關(guān)水文站的實(shí)測(cè)月徑流數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行率定和驗(yàn)證，并選取納什效率系數(shù)(Nash)、相對(duì)誤差(Re)和相關(guān)系數(shù)(R)以衡量模型模擬精度[16]。

2.3.2 情景設(shè)置 本文以退耕還林前的2000年土地利用為基準(zhǔn)。拒馬河流域2000年土地利用類型分布如圖2所示。

圖2 2000年拒馬河流域土地利用類型分布

2000年拒馬河流域各土地利用類型面積和占比分別為：耕地362.64 km2(20.44%)、林地747.29 km2(42.12%)、草地615.78 km2(34.70%)、水域20.08 km2(1.13%)、居工地27.12 km2(1.53%)、其他1.47 km2(0.08%)，區(qū)域以林地、草地和耕地為主，三者面積之和占比高達(dá)97.26%。首先厘清耕地分布情況，才能因地制宜實(shí)施退耕還林。拒馬河流域地處高山峽谷，海拔范圍為511～2 160 m，高程和坡度變化較大。因此，分別按高程和坡度將區(qū)域內(nèi)耕地面積進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)，如表1和2所示。按高程分區(qū)(表1)，耕地主要位于1 000 m以下區(qū)域，面積為238.36 km2，占流域總面積的13.44%，800～900 m和900～1 000 m兩個(gè)區(qū)間是耕地最為集中的區(qū)間，面積分別為80.14 km2(4.52%)和99.73 km2(5.62%)，而1 000 m以上區(qū)域耕地面積為124.27 km2，占流域總面積的7.00%。按照坡度分區(qū)(表2)，6°以下區(qū)域，耕地面積為141.64 km2，占流域總面積的7.98%，6°～10°、10°～15°和坡度大于15°的耕地面積分別為93.25、90.08和37.67 km2，占比分別為5.26%、5.08%和2.12%，耕地主要集中于坡度小于15°的區(qū)域，并且隨著坡度增大，耕地逐漸減少。

表1 拒馬河流域2000年不同高程分區(qū)耕地面積

表2 拒馬河流域2000年不同坡度分區(qū)耕地面積

本文以2000年土地利用為基準(zhǔn)，通過情景假設(shè)的方式，按照高程和坡度設(shè)置耕地轉(zhuǎn)換情景，將2000年土地利用進(jìn)行轉(zhuǎn)換為相應(yīng)情景下的土地利用類型，如表3所示。依照高程分區(qū)，設(shè)置3種不同高程區(qū)域的耕地轉(zhuǎn)換為林地的退耕還林情景(情景1、2、3)，即將海拔高于1 000、900和800 m區(qū)域的耕地轉(zhuǎn)換為林地，轉(zhuǎn)換后的森林覆蓋率從目前的42.12%依次提高至49.13%、54.75%和59.27%；依據(jù)坡度分區(qū)，設(shè)置3種不同坡度區(qū)域的耕地轉(zhuǎn)換為林地的退耕還林情景(情景4、5、6)，即分別將坡度大于15°、10°和6°區(qū)域的耕地轉(zhuǎn)換為林地，轉(zhuǎn)換后的森林覆蓋率分別提高至44.24%、49.42%和54.58%；情景7為所有耕地轉(zhuǎn)為林地的極端情景，該情景為高程分區(qū)和坡度分區(qū)耕地轉(zhuǎn)林地的共同極端情景，轉(zhuǎn)后森林覆蓋率達(dá)62.56%。同時(shí)設(shè)置兩種極端情景，即所有耕地轉(zhuǎn)為裸地和所有林地轉(zhuǎn)為裸地，以分別描述棄耕撂荒和火災(zāi)伐木的極端不利情況。高程分區(qū)和坡度分區(qū)情景分別從高程和坡度的角度，從高海拔向低海拔依次進(jìn)行耕地向林地轉(zhuǎn)換，從陡坡向緩坡逐步進(jìn)行退耕還林，相比之前文獻(xiàn)中所提的所有耕地轉(zhuǎn)為林地和人為假設(shè)一定百分比的耕地轉(zhuǎn)為林地，要更為合理和實(shí)際，在實(shí)際實(shí)施過程中更容易操作，更具現(xiàn)實(shí)科學(xué)意義。極端土地利用情景，能排除其他要素干擾，有利于確定單一土地利用類型的水文效應(yīng)[18]。因此，本文設(shè)置3種極端情景，即所有耕地轉(zhuǎn)為林地、所有耕地轉(zhuǎn)為裸地和所有林地轉(zhuǎn)為裸地。雖然3種極端情景在現(xiàn)實(shí)中完全實(shí)現(xiàn)的可能性微乎其微，拒馬河流域地處拒馬河上游，是白洋淀重要水源區(qū)，對(duì)于白洋淀乃至雄安新區(qū)具有重要的生態(tài)屏障作用，隨著大力實(shí)施退耕還林政策和白洋淀生態(tài)環(huán)境保護(hù)，所有耕地轉(zhuǎn)為林地的極端退耕還林情景(情景7)，在未來有可能發(fā)生。所有耕地轉(zhuǎn)為裸地(情景8)的設(shè)置主要是考慮目前國(guó)家山區(qū)普遍存在的農(nóng)村勞動(dòng)力向城鎮(zhèn)流轉(zhuǎn)，大量耕地被棄耕撂荒，耕地不再耕種逐漸變?yōu)槁愕?。所有林地轉(zhuǎn)為裸地(情景9)的設(shè)置主要是考慮如森林火災(zāi)、濫砍濫伐等不良現(xiàn)象，并且流域呈暖干趨勢(shì)[19]，利于森林火災(zāi)的發(fā)生。極端棄耕撂荒和極端火災(zāi)伐木的情景設(shè)置和分析，有助于了解棄耕撂荒、火災(zāi)伐木所帶來的最不利局面，為森林管理、土地利用規(guī)劃提供參考。

表3 拒馬河流域土地利用變化情景設(shè)置

3 結(jié)果分析

3.1 模型率定與驗(yàn)證

基于紫荊關(guān)水文站逐月實(shí)測(cè)徑流量，選取1965-1990年為率定期，1991-2015年為驗(yàn)證期，率定期和驗(yàn)證期的月平均流量模擬值與實(shí)測(cè)值如圖3所示，拒馬河流域WEP-L模型評(píng)價(jià)如表4所示。

圖3 模型率定期(1965-1990年)和驗(yàn)證期(1991-2015年)月平均流量模擬值與實(shí)測(cè)值

從圖3可以看出，WEP-L模型模擬徑流量與實(shí)測(cè)徑流量吻合度較高。從表4可以看出，率定期Nash、Re和R分別為0.74、-6.1%和0.88；在驗(yàn)證期，Nash、Re和R分別為0.71、2.9%和0.85。無論率定期還是驗(yàn)證期，Nash高于0.70，Re低于10%，R不小于0.85，說明WEP-L模型在拒馬河流域徑流模擬中有較好的適用性，可用于拒馬河流域土地利用情景變化對(duì)徑流量影響分析。

表4 拒馬河流域WEP-L模型月徑流模擬率定和驗(yàn)證結(jié)果評(píng)價(jià)

3.2 年徑流響應(yīng)

以2000年LUCC土地利用計(jì)算結(jié)果為基準(zhǔn)，拒馬河流域1965-2015年多年平均徑流深為93.81 mm。依據(jù)9種不同土地利用變化的情景，模擬分析1965-2015年各情景的水文過程，其中年尺度徑流響應(yīng)結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，3個(gè)高程分區(qū)的退耕還林情景(情景1、2、3)多年平均徑流深分別為88.76、84.38、79.01 mm，相比基準(zhǔn)情景分別減少了5.05、9.43、14.80 mm，變化率分別為-5.38%、-10.05%、-15.77%。3個(gè)坡度分區(qū)的退耕還林情景(情景4、5、6)以及極端退耕還林情景(情景7)，多年平均徑流深分別為92.71、88.78、82.14和66.11 mm，變化率分別為-1.17%、-5.36%、-12.44%和-29.52%。

近日，為了更好地挖掘和繼承廣西優(yōu)秀歷史文化遺產(chǎn)，弘揚(yáng)民族傳統(tǒng)文化，根據(jù)《中華人民共和國(guó)文物保護(hù)法》《歷史文化名城名鎮(zhèn)名村保護(hù)條例》等法律法規(guī)及相關(guān)規(guī)定，自治區(qū)人民政府確定柳州市曙光西路歷史文化街區(qū)、東門歷史文化街區(qū)、百色市百勝街歷史文化街區(qū)、解放街歷史文化街區(qū)等4個(gè)街區(qū)為第二批自治區(qū)級(jí)歷史文化街區(qū)。

實(shí)施退耕還林將減少徑流量，并且隨著耕地轉(zhuǎn)換為林地面積的增加，徑流減少量不斷增大，如情景7極端退耕還林情況(耕地轉(zhuǎn)換率為20.44%)，徑流變化率最為劇烈，高程分區(qū)的結(jié)果表明年徑流變化率：情景3>情景2>情景1，3個(gè)高程分區(qū)情景的耕地轉(zhuǎn)換林地面積比率分別為17.15%、12.63%、7.01%，而坡度分區(qū)的年徑流變化率呈現(xiàn)：情景6>情景5>情景4，3個(gè)坡度分區(qū)情景的耕地轉(zhuǎn)換林地面積比率分別為12.46%、7.20%、2.12%。

極端棄耕撂荒情景(情景8)1965-2015年多年平均徑流深為100.35 mm，比基準(zhǔn)情景增加6.54 mm，變化率為6.97%。極端火災(zāi)伐木情景(情景9)1965-2015年多年平均徑流深為142.96 mm，比基準(zhǔn)情景增加49.15 mm，變化率為52.39%。說明耕地轉(zhuǎn)裸地和林地轉(zhuǎn)裸地都將增加徑流量，相比耕地轉(zhuǎn)裸地的情況，林地變裸地，徑流變化更為劇烈。因?yàn)?，極端棄耕撂荒轉(zhuǎn)換面積比例為20.44%，引起的徑流變化率為6.97%，單位轉(zhuǎn)換面積比例的徑流變化率為0.34%，而極端火災(zāi)伐木轉(zhuǎn)換面積比例為42.12%，徑流變化率為52.39%，單位轉(zhuǎn)換面積比例的徑流變化率為1.24%，是前者的3.6倍。

將7種退耕還林情景(情景1～7)耕地轉(zhuǎn)換后的森林覆蓋率與徑流變化量、徑流量變化率的關(guān)系繪制成圖，如圖4所示。

圖4顯示，隨著森林覆蓋率的增加，徑流量顯著減少(p=0.004)，森林覆蓋率每提高10%，徑流量減少13.10 mm(圖4(a))；隨著森林覆蓋率的增加，徑流量變化率減小，森林覆蓋率每提高10%，徑流量變化率減小13.97%，即隨著森林覆蓋率的提高，徑流量減少更為劇烈(圖4(b))。

圖4 拒馬河流域森林覆蓋率對(duì)徑流量的影響

3.3 季節(jié)徑流響應(yīng)

圖5為拒馬河流域季節(jié)徑流量對(duì)不同土地利用變化的響應(yīng)程度，即9種不同土地利用變化情景1965-2015年四季徑流深平均值相對(duì)基準(zhǔn)情景季節(jié)徑流多年平均值的變化率(以3-5月，6-8月，9-11月和12-翌年2月劃分春、夏、秋、冬四季)。

圖5 拒馬河流域季節(jié)徑流量對(duì)不同土地利用變化的響應(yīng)程度

由圖5可以看出，退耕還林各情景(情景1～7)均減少了季節(jié)徑流量，棄耕撂荒和火災(zāi)伐木情景將增大徑流量。不同季節(jié)的徑流量對(duì)土地利用變化的響應(yīng)呈現(xiàn)出一定的差異，具體表現(xiàn)為夏季徑流量響應(yīng)程度最高，其次是秋季和冬季，而春季響應(yīng)程度最低。

3.4 月徑流響應(yīng)

圖6為拒馬河流域月徑流量對(duì)不同土地利用變化的響應(yīng)程度，即9種不同土地利用變化情景1965-2015年1-12月徑流深平均值相對(duì)基準(zhǔn)情景各月徑流量多年平均值的變化率。

圖6 拒馬河流域月徑流量對(duì)不同土地利用變化的響應(yīng)程度

由圖6可以看出，退耕還林情景(情景1～7)減少了月徑流量，棄耕撂荒和火災(zāi)伐木情景將增大徑流量。不同月份的徑流量對(duì)土地利用變化的響應(yīng)程度具有一定差異，具體表現(xiàn)為6-9月徑流量響應(yīng)程度較高，尤其是7月份最高，而3和4月較低。

4 討 論

拒馬河流域年、季、月徑流量對(duì)土地利用變化的響應(yīng)結(jié)果表明，退耕還林將減少徑流量，棄耕撂荒和火災(zāi)伐木將使徑流量增大，該結(jié)果與前人研究結(jié)果一致[20-22]。退耕還林情景四季徑流量響應(yīng)程度表現(xiàn)為夏季>秋季>冬季>春季，這主要是夏季降水較多，空氣濕度大，氣溫高，土壤水分充足，植被長(zhǎng)勢(shì)較好，故林地蒸散發(fā)比耕地大；此外，林地相比耕地的葉面積指數(shù)也更高，擁有更深的根系層，能夠吸收更多的土壤水分以供蒸散發(fā)，因而耕地轉(zhuǎn)林地后徑流量減少；秋季降水、氣溫、空氣濕度等僅次于夏季，而且該時(shí)期植被相對(duì)較好，因此蒸散發(fā)較大，徑流量較少；冬季氣溫低于0 ℃，區(qū)域降月水以降雪形式發(fā)生，該時(shí)期耕地基本處于休耕狀態(tài)，而林地特別是常綠林種仍具降水截留作用，降落至地面的雨雪由于林地土壤比耕地通透性更強(qiáng)而入滲更多，從而使得徑流量更少；春季氣溫回升，徑流大多來源于冰雪融化和部分土壤水，該部分水在林地和耕地中的差異不大，所以導(dǎo)致耕地轉(zhuǎn)換為林地時(shí)，春季徑流量變化率最小。棄耕撂荒和火災(zāi)伐木情景將增加徑流量，這主要是耕地和林地轉(zhuǎn)為裸地后，減少了降雨截留、蒸散發(fā)，并且裸地降水后易結(jié)皮，導(dǎo)致入滲減少，從而增加了徑流量。

總體來看，耕地轉(zhuǎn)林地后，使得徑流量減少，夏季減少最為劇烈，其中又以7月為甚，而春季變化率最小，這說明退耕還林有削弱洪峰流量、保水保土、改善生態(tài)環(huán)境的作用，而春季灌溉需水高峰時(shí)變化率較小，不致因徑流減少過多而嚴(yán)重影響耕作。棄耕撂荒和火災(zāi)伐木將增加徑流量，尤其夏季，這也意味著將增加水土流失和洪峰的風(fēng)險(xiǎn)。盡管退耕還林將削弱洪峰流量、保水保土、改善生態(tài)環(huán)境，但也將減少徑流量，這不利于下游地區(qū)的水資源利用。如何既削弱洪峰流量、保水保土、改善生態(tài)環(huán)境，同時(shí)也滿足供水要求，實(shí)現(xiàn)利弊的平衡，應(yīng)依據(jù)面積和空間位置等確定適宜的森林覆蓋率，同時(shí)采取有效的森林管理，如減少樹木種植密度，選擇種植節(jié)水樹種等，同時(shí)也要高度防范森林火災(zāi)和森林砍伐。

5 結(jié) 論

本研究以拒馬河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，基于WEP-L模型和情景設(shè)置分析了年、季、月多時(shí)間尺度的徑流量對(duì)土地利用變化的響應(yīng)。結(jié)果表明：

(1)WEP-L模型在拒馬河流域適用性較好，可用模型模擬流域徑流。

(2)退耕還林將減少徑流量，并隨著森林覆蓋率的增加，徑流量減少更為劇烈，森林覆蓋率每提高10%，徑流量將減少13.10 mm。棄耕撂荒和火災(zāi)伐木將使徑流量增大。

(3)退耕還林、棄耕撂荒和火災(zāi)伐木情景的季節(jié)徑流量響應(yīng)程度呈現(xiàn)夏季>秋季>冬季>春季。月徑流量響應(yīng)結(jié)果表現(xiàn)為6-9月變化較大，尤其是7月份最為劇烈，而3和4月較低。