| 标题 | 古浪河流域气候变化与土地利用变化的水文效应 |
| 范文 | 张兰影等 摘要：SWAT模型是流域尺度的分布式水文模型，可以在流域尺度上定量评估气候变化和土地利用/覆被变化的水文效应。利用率定的SWAT模型，结合情景分析方法，定量分析了古浪河流域气候变化和土地利用/覆被变化对蒸散发、地表径流等水循环要素的影响。结果表明：降水和气温的改变是引起蒸散发和地表径流变化的重要因素，降水对地表径流的影响更大，气温对蒸散发的影响更大，且均表现出明显的季节性差异；土地利用/覆被变化也会引起蒸散发和地表径流的变化，林地和草地的增加会增加蒸散发和减少地表径流，耕地的增加则会减少蒸散发、增加地表径流，农村居民点或裸地的增加将会显著增加蒸散发和地表径流。 关键词：气候变化；土地利用/覆被变化；情景分析；水文效应；SWAT；古浪河流域 中图分类号：P343 文献标识码：A 文章编号：1672-1683（2014）01-0042-05 流域水循环是一个复杂的过程，主要受气候、流域物理特性和人类活动的影响[1]。全球气候变化将引起气温变化和水文循环强度改变，人类活动主通过改变土地利用/覆被变化，从而影响水文循环过程。在气候变化的水文响应方面，冯夏清等[2]应用SWAT模型研究了嫩江水系乌裕尔河流域气候变化的水文响应，说明气候变化对径流量影响较为显著；夏智宏等[3]在汉江流域水资源气候变化响应的研究中指出，气候变化情景下径流变化较实际蒸散发的变化明显；于磊等[4]以漳卫南运河流域为研究对象，以流域径流量、腾发量和产水量三个指标探究了不同降水和气温交互作用情景下气候变化对中尺度流域水循环的影响。在土地利用/覆被变化的水文响应方面，Wenming Nie等[5]基于分布式水文模型SWAT在子流域尺度上运用回归分析的方法量化了不同土地利用/覆被方式对水文要素的影响；李恒鹏等[6]定量评估了土地利用变化对产流量的影响，并分析了产流量增加的区域差异。以上这些研究在探索气候变化和土地利用/覆被变化的水文效应时，主要以年为时间尺度，很少涉及水文效应的季节特征，且研究范围局限于湿润气候地区。 [HJ1.8mm]然而，全球气候变化和土地利用/覆被变化对局部地区水文循环的影响随着区域地理条件、气候条件等的不同而有很大不同：在湿润地区，即使是极端的土地利用变化对局部水量平衡也只引起相对较小的变化[7]，而在干旱半干旱且人类活动十分剧烈的生态脆弱地区，局部水文循环对气候变化和土地利用覆被变化则更为敏感。另一方面，干旱半干旱地区气候变化和土地利用/覆被变化（LUCC）的水文效应在年内分配也是极不均匀的。因此，在不同的时间和空间尺度上定量评估干旱半干旱地区土地利用方式和气候变化的水文效应，并分析其年内年际变化规律，对于流域水资源管理和利用具有十分重要的现实意义。[HJ] 1 研究区概况 石羊河是我国西北干旱半干旱地区的主要内陆河之一，发源于祁连山，消失于民勤盆地，包含的行政区主要有4市9县（区）：白银市的景泰县，武威市的凉州区、民勤县、古浪县、天祝县，金昌市的金川区、永昌县以及张掖市的山丹县、肃南县。石羊河有八大支流：古浪河、黄羊河、杂木河、金塔河、西营河于武威城附近汇成石羊河干流，经红崖山水库后消失于民勤盆地；西大河及东大河部分汇成金川河，经过金川峡水库后进入金昌盆地，大靖河主要分布在古浪县境内。在社会状况上，石羊河流域是我国西北内陆河流域灌溉农业发展最早、社会经济发达、人口密度最大、水资源开发利用程度最高、水资源供需矛盾最突出、生态问题十分严重的区域[8]。气候条件上，石羊河流域深居西北内陆，属大陆性温带干旱气候，太阳辐射强、日照充足、温差较大、降水少、蒸发强烈[9]。古浪河流域南部在天祝藏族自治县境内，是开发较少的天然林地；北部则位于古浪县境内，人类活动较为剧烈，是石羊河流域的典型流域。因此，本文选择古浪河流域作为研究对象。 古浪河共有黄羊川河、萱麻河等7条支流，通过红水河流入石羊河干流，进入民勤盆地，流域面积约876 km2。古浪河流域的气候特征具有石羊河流域的典型特征，干旱少雨，蒸发强烈。 2 SWAT模型构建 本文选择分布式水文模型SWAT来研究气候变化和土地利用变化的水文效应。SWAT模型是由美国农业部研究服务中心（USDA-ARS）开发的流域尺度的分布式水文模型，其主要作用是模拟和预测农业、土地管理等对水量、泥沙、水质等的影响。SWAT模型是连续的基于物理机制的日尺度模型，可以直接输出各水文要素的数量及空间分布，因此，在研究气候变化和土地利用/覆被变化的水文效应上具有独特的优势。在SWAT模型中，一个流域被分为多个子流域，每个子流域又根据特定的土地利用、土壤特性和坡度组合划分为多个水文响应单元（HRU），同一个HRU内部水文特性被认为是相同的。HRU是SWAT水文计算的基本单元，每个HRU满足水量平衡，子流域的产流为各HRU产流之和，每个子流域的产流又遵循一定的规律汇流至流域出口[10]。 [JP2]SWAT模型所需要的数据主要有流域的数字高程模型（DEM）、土壤分布及土壤属性数据、土地利用数据、日雨量数据及相对湿度、日最高气温等气象数据。本文所用DEM来自Aster Gdem 30 m分辨率数据，经过影像校正和裁切；基准期土地利用数据通过2002年Landsat TM遥感影像数据解译得到，并认为在模拟期土地利用/覆被的状况不发生变化；土壤数据来自中国科学院南京土壤研究所1∶100万全国土壤数据库，土壤属性数据由SPAW等软件计算得到[11]；降水数据来源于流域内8个雨量站2000年-2005年的降水数据（见图1），其中牛圈沟、崖头、头道沟、天祝、马家台、张家墩、古浪为月降水量，乌鞘岭为日降水量。因为SWAT模型要求输入的降水数据为日降水数据，因此，本文认为其它7个雨量站具有和乌鞘岭站相同的月内降水分布，从而生成日降水数据；气温、平均风速、最高最低气温、平均湿度数据来自于乌鞘岭气象站日观测数据，太阳辐射参考相关文献计算得到[12]。 对于土地利用/覆被变化的水文效应，常用的情景分析方法有参照对比法、历史反演法、模型预测法、极端土地利用法和土地利用空间配置法[15]。本文将综合极端土地利用法和模型预测法，对研究区域土地利用/覆被变化的水文效应进行探讨。土地利用变化情景的设计主要考虑三种情况：退耕还林/还草、继续开垦耕地、极限土地利用（即某一种土地利用方式为主体），共设置八种土地利用情景：情景1是现状土地利用，即2002年的土地利用状况；情景2是退耕还林，即将坡度大于等于25%的耕地全部退为有林地；情景3是将坡度大于等于25%的耕地退为草地；情景4是人口增加，继续开垦耕地，将坡度小于25%的草地和林地都开垦为耕地；情景5认为流域内除了水域、农村居民点及裸地之外都是林地；情景6设置为流域内除了水域、农村居民点及裸地之外都是草地；情景7则是流域内除了水域、农村居民点及裸地之外都是耕地；情景8设置为流域内除了水域就是农村居民点和裸地。设计情景下各种土地利用所占比重见表2。 半干旱地区蒸散发和地表径流的影响，并分析了该影响的年内变化规律。结果表明，气候变化和土地利用/覆被变化对蒸散发和地表径流的影响具有很强的季节特征，夏秋两季的变化幅度相对于冬春更大一些。降水增加（减少）将使得夏季的蒸散发量增加（减少），冬季蒸散发量减少（增加），降水增加（减少）会引起地表径流相应地增加（减少）；温度升高则会引起蒸散发增加，地表径流减少，且地表径流的减少集中在4月、5月份；林地和草地的增加都具有增加蒸散发、减少地表径流的作用，且林地的影响幅度更大一些；耕地增加则导致蒸散发减少，径流增加；农村居民点或裸地增加则会大幅增加蒸散发和地表径流。 参考文献（References）： [1] Z Ma，S Kang，L Zhang，et al.Analysis of Impacts of Climate Variability and Human Activity on Streamflow for a River Basin in Arid Region of Northwest China[J].Journal of Hydrology，2008，352：139-249. 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