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摘 要： 摘 要 選用國內外廣泛應用的 SWAT 分布式水文模型，定量分析流溪河流域土地利用與氣候變化對徑流的影響，采用情景模擬分析方法設置 3 類情景進行定量分析.對上中下游的溫泉、太平場和南崗 3 個水文站依次校正與驗證得出: 除溫泉站在驗證期的 3 個系數剛達標之外，其他
摘 要 選用國內外廣泛應用的 SWAT 分布式水文模型，定量分析流溪河流域土地利用與氣候變化對徑流的影響，采用情景模擬分析方法設置 3 類情景進行定量分析.對上中下游的溫泉、太平場和南崗 3 個水文站依次校正與驗證得出: 除溫泉站在驗證期的 3 個系數剛達標之外，其他的相對誤差<15%、相關系數>0.8、Nash-Sutcliffe 效率系數>0.75，說明 SWAT 模型在流溪河流域的徑流量模擬中具有較高的適用性.綜合型情景模擬分析得出: 以 1991—2000 年為基準期，2001—2010 年土地利用與氣候變化綜合引起年均徑流量增加 11.23 m3 ·s -1 ，土地利用變化引起年均徑流量減少 0.62 m3 ·s -1 ，氣候變化引起年均徑流量增加 11.85 m3 ·s -1 ，氣候變化的影響強度強于土地利用變化的影響強度.極端土地利用情景模擬分析得出: 與 2000 年土地利用現狀模擬徑流量相比，耕地情景和草地情景的徑流量分別增加 2.7%和 0.5%，林地情景的徑流量減少 0.7%，證明林地有一定的截流能力.氣候變化情景模擬分析得出: 流域徑流量變化與降水變化呈正相關關系( 降水每升高 10%，徑流平均增加 11.6%) ，與氣溫變化呈負相關關系( 氣溫每升高 1 ℃，徑流平均降低 0.8%) ，降水變化的影響強度強于氣溫變化的影響強度.在氣候變化環境下，需要重視對強降雨的預測和災害預防，可通過優化土地利用結構與空間布局來減緩氣候變化帶來的水文負效應，如洪澇災害.
關鍵詞 土地利用變化; 氣候變化; SWAT 模型; 徑流量變化; 情景模擬; 流溪河流域
氣候變化背景下，劇烈的人類活動對流域水文有著很大影響，其中通過改變土地利用與土地覆被這種人類活動方式是影響水資源的重要因素之一. 20 世紀 90 年代以來，相關國際組織實施了一系列國際 水 科 學 計 劃，如 IHP、WCRP、IGBP 和 GWSP 等，其目的是探討環境變化( 主要是全球氣候變化和人類活動) 影響下的水循環及其相關的資源與環境問題，其中變化環境下的水文循環研究是當今水科學研究的熱點之一[1-3].氣候對水資源的影響具有相對長期性，主要表現為降水的直接影響和氣溫、蒸發的間接影響[4-5].而土地利用變化對水資源的影響具有相對短期性，通過改變地表植被截留、下滲、蒸發、填洼等水文要素進而影響流域徑流[6-7].目前定量分析兩者對徑流影響多采用對比流域試驗、統計分析和模型模擬等方法[8].分布式水文模型相對于前兩種方法既考慮了空間的異質性，又具有較好的刻畫水文物理過程的優勢，近年來被廣泛運用于評價兩者變化的水文效應[4，9].在眾多的分布式水文模型中，國內外應用較多的是 SWAT( soil water assessment tool) 模型，被廣泛地應用于土地利用/覆被變化( LUCC) 及氣候變化的水文效應，尤其是徑流模擬方面的研究[10].
在全球氣候變化背景下，1960—2009 年間廣東年均氣溫整體上升趨勢非常明顯，溫度變化達 0.20 ℃ ·( 10 a) -1 ，期間年平均氣溫上升了約 1 ℃ [11]. 1961—2008 年，廣東年均降水量為 1767.2 mm，呈小幅上升趨勢，上升速率為 1.30 mm·( 10 a) -1 ，期間廣東省年雨強為 9.01 ～ 15.29 mm·d-1 ，呈明顯增加趨勢，增加速率為 0.50 mm·d-1 ·( 10 a) -1[12].廣東近些年雨日減少、雨強加大，極端降水頻發，強降水過程導致流域洪水和城市內澇問題加重[13].同樣，流溪河流域內暴雨頻繁，洪水多發[14]，長期受到洪災之苦.近年來，珠江三角洲社會經濟快速發展，工業化和城市化進程加速，廣州重要的水源保護區———流溪河流域土地利用情況也發生了較大改變[15]，對流域造成了較嚴重的影響.因此，定量分析流溪河流域土地利用與氣候變化對徑流的影響，對流溪河的防洪、水資源管理與規劃具有重要研究意義.目前，國內相關研究內容多為單一環境要素變化的水文效應研究，有許多關于土地利用與土地覆被變化引起的水文效應研究[7，10，16-23]，對氣候變化的水文效應研究[24-28]也較多，但綜合兩者變化的水文效應研究[4，29-32]較少.國內相關研究區域多集中在黃河流域[17，29-31]、長江流域[10，16，26]、西北和華北地區的流域等，嶺南濕潤多雨地區研究較少.在廣東地區，有學者研究證明 SWAT 模型在東江流域[23，33-35]和北江流域[28，36]具有適用性，關于變化環境下的水文效應研究較少[23，35-36].陳洋波等[14，37]提出了流域洪水預報的分布式物理水文模型————流溪河模型，并有相關的成功案例[38-39]，此外還探討了模型參數選擇和敏感性分析優化方法[40-43]，但很少涉及環境變化的水文效應研究.總體而言，在小流域尺度，特別是在嶺南濕潤多雨地區關于土地利用與氣候變化兩種因素綜合對流域水文影響的定量研究較少.為此，本文基于 SWAT 模型構建了流域的分布式水文模型，通過設置情景，定量分析兩者對流域產流的影響，并分別分析了單一土地利用類型和不同氣候變化情景對流域徑流的影響，以期為氣候變化和人類活動影響下的水資源管理和土地利用規劃提供重要的科學依據.
1 研究區域與研究方法
1. 1 研究區域概況
流溪河屬珠江水系北江支流，位于廣州市的北部( 23°12'—23°57' N，113°10'—114°02'E) ，是廣州市重要的水源保護區( 圖 1) .發源于廣州市從化區呂田鎮桂峰山，流經從化區的良口、溫泉、街口、太平場、花都區的北興、花東和白云區的鐘落潭、竹料、人和、江高等地，在江村南崗口與白泥河匯合后注入珠江，其干流全長 171 km，流域總面積 2300 km2 .流域呈東北至西南向的狹長形，東北高、西南低，溫泉鎮以上為中、低山地高丘陵區，溫泉鎮以西流域邊緣為低山丘陵區，溫泉鎮以下為河谷平原屬沖積平原地貌.該流域屬華南亞熱帶濕潤地區，受季風環流影響以及臨近南海的海洋調節，氣候溫濕，雨量豐沛，年均氣溫 21.2 ℃，年均降水量 1823.6 mm，汛期( 4—9 月) 雨量約占全年雨量的 84%.流域內水資源主要由降水補給，按水資源六級區統計，該流域多年平均本地水資源總量為 29.27×108 m3 .徑流年內分配不均勻，汛期徑流量占年總量的 80% ～ 85%，最大徑流量多出現在 5、6 月.該流域屬南亞熱帶赤紅壤分布區，分布著赤紅壤、山地紅壤、山地黃壤和山地草甸土，以赤紅壤為主.根據中國土地資源分類系統[44]，本文將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、城鄉工礦居民用地( 本文稱建設用地) 和未利用地 6 類. 2000 年流溪河土地利用現狀( 圖 2、表 1) 以林地為主( 占 62.3%) ，耕地次之( 占 28.3%) ，建設用地占 5.4%，耕地和建設用地主要集中在中下游，其他用地占有量較少.2010 年，仍以林地為主( 占 73.1%) ，主要由于當地注重林地保護，近年來流域內荔枝等果樹種植增加; 建設用地增加到 12.7%，而耕地減少到 7.7%，變化顯著，大部分耕地被建設用地占用; 草地消退到僅有 0.4%，在城市化過程中城市建設產生的觀賞水體和養殖魚塘及次生裸地增加等原因使得流域中的水域、未利用地面積增加.
1. 2 研究方法
1. 2. 1 SWAT 模型與數據預處理 SWAT 模型是由美國農業部農業研究中心( USDA-ARS) 開發的流域尺度分布式水文模型，模型可在具有多種土壤類型、土地利用類型、氣象環境和管理條件的復雜流域中預測長期土地管理措施對水、泥沙和農業污染物的影響[18，45]，具有描述水文循環的時空變化過程的物理基礎，能研究氣候變化水文循環的影響，可模擬出人類活動或下墊面因素的變化對流域水文循環過程的影響[19].
SWAT 模型需要輸入數據包括高程數據、土地利用數據、土壤數據和氣象數據( 表 2) ，基于實測水文數據對模擬值的適用性進行校正和驗證.在建模前需要對數據進行預處理.數字高程模型( DEM) 數據: 先對其進行幾何校正.土地利用數據: 2000 年廣東省土 地 利 用 圖 ( 1 ∶ 10 萬) ，來源于中國科學院的遙感解譯數據; 2010年土地利用數據從中國科學院地理空間數據云下載 2010 年 1 期 Landsat-7 TM 多波段遙感影像數據( 30 m 分辨率) ，使用 ENVI 4.8 軟件，參考中國科學院解譯分類方法解譯獲得[46]，精度達到 81%.因為 SWAT 模型采用的土地利用分類系統是美國國家地質調查局( USGS) 的土地利用分類系統，基于相關研究資料，對流域內的土地利用類型進行代碼轉換[10，27]. 2000 年土壤數據 ( 1 ∶ 5 萬) : 使用 1stOpt 軟件，采用三次樣條插值的數學方法將土壤粒徑轉換成為 USGS 標準，根據《廣東土種志》[47]，使用 SPAW 軟件轉換 USGS 標準的土壤參數，并導入模型數據庫[48].水文數據: 1979— 2010 年溫泉、太平場和南崗 3 個水文站( 上中下游各 1 個站點，圖 1) 的徑流數據.氣象數據( 上中下游都有站點，圖 1) : 流域內 6 個雨量站的 1979—2010 年氣象數據，缺失數據使用-99 替代; 流域周邊廣州、增城氣象站 1979—2010 年氣象數據，包括日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、平均相對濕度、日降水量、小型蒸發量、大型蒸發量、日照時數、平均氣壓和平均風速.氣象數據利用官方提供的統計軟件 pcpSWAT和 dewSWAT 計算相關參數，導入模型內部的氣象數據庫，生成氣象生成器用于氣象數據插值，可以填補缺失數據[4].最后把空間數據轉化為統一投影坐標系和分辨率，屬性數據轉換為 DBF 格式.
1. 2. 2 模型構建 通過數據的預處理后，本文應用 ArcSWAT 2009 版本，首先進行流域定義: 基于 DEM 數據進行河網定義; 相關研究得出[27]，匯水面積設置有以下規律: 設置越小水系模擬生成的越精細，子流域的個數也越多，但模型計算效率受到大數據量的影響而下降，模型隨著子流域劃分數目的增多，模擬的徑流量變化呈現出先升后降、再趨于近似平穩的狀態，本研究通過多種劃分方案最終確定設置最小子流域面積 5500 hm2 ，劃分 29 個子流域時模擬徑流值趨于平穩; 編輯河網點，確定流域總出水口( 南崗站) 及進行子流域參數的計算.然后進行水文響應單元( hydrologic response units，HRU) 分析: HRU 指同一個子流域內具有相同土地利用類型和土壤類型的組 合，是在子流域基礎上劃分的最小地塊單元[10，49]，將土地利用類型圖、土壤類型圖導入，并按照 USGC 標準重分類，經過多重坡度分析后進行疊加，采用優勢地面覆被/優勢土壤類型方法[10]，設置 10 /15 閥值生成 190 個 HRU.導入數據: 選擇建立好的氣象生成器、降水、氣溫、風速、輻射和相對濕度數據導入，把所有屬性數據導入，模型構建完成后方可運行模擬.
1. 2. 3 模型校正與驗證 模型運行模擬后，需要對模型模擬值的適用性進行校正與驗證.本文選用流溪河流域上中下游相對應的水文站點———溫泉、太平場和南崗，以月為模擬步長，采用多站點校正方法，依次從上游到下游對 1979—2010 年的月徑流量進行校正.因為模型模擬前期會出現許多零值，為減小誤 差，本 文 設 置 1976—1978 年 為 預 熱 期[4]、 1979—1993 年為校正期、1994—2010 年為驗證期.首先利 用 模 型 內 部 敏 感 性 分 析 方 法 LH-OAT 方法[50]，基于水文站實測數據進行參數敏感性分析，選取敏感性強的參數進行調參校正.使用官方提供的 SWATCUP 軟件進行調參[51-52]，選用 SUFI-2 算法[52]進行迭次運算確定參數最佳值，然后將參數最佳值通過 SWAT 模型內部的手動調參帶入模型內進行模擬驗證，選取相對誤差( RE) 、相關系數( R2 ) 和 Nash-Sutcliffe 效率系數( Ens) 3 個指標來評價流溪河流域 SWAT 模型徑流模擬值的適用性，相關研究認為 RE<20%、R2 >0.6、Ens>0.5 時模擬取得顯著效果[10，53-54].
1. 2. 4 情景設置 當模型模擬值驗證達到精度后，通過設置 3 類情景來分析南崗站徑流對流域土地利用與氣候變化的響應: 1) 土地利用與氣候變化綜合型情景( 表 3) : 以情景 1 為基準期，情景 2 與其對比可分析兩者綜合對徑流的影響; 情景 3 與情景 1 對比可分析氣候變化對徑流的影響; 情景 4 與情景 1 對比可分析土地利用變化對徑流的影響.2) 極端土地利用類型情景: 可剔除其他因素進一步探討單一土地利用類型變化對徑流量的影響作用，以 2000 年土地利用現狀為基準期，保留流域內的建設用地和水域，將其他土地利用類型依次設置為草地、耕地和林地情景.3) 氣候變化情景: 用于分析氣候變化對流域徑流量的影響分析，根據未來氣候可能的變化范圍[11-12]，分別設置降水和氣溫的情景; 降水情景: 以現有降水量為基準期，設置增加 10%、20%和減少 10%、20%情景; 氣溫情景: 保持現有氣溫，設置升高 1 ℃ ( 4.1%) 、2 ℃ ( 8.2%) 和降低 1 ℃ ( 4.1%) 、2 ℃ ( 8.2%) 情景.
2 結果與分析
2. 1 校正與驗證結果
通過模型 LH-OAT 方法進行 1000 次運算，選取敏感性強度前 10 位的參數進行調參( 表 4) .在校正期( 表 5，圖 3、4) ，溫泉站: 汛期模擬峰值在 1987 和 1993 年低于實測值，在 1980、1984、1986 和 1989 年高于實測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 2. 9%、0. 85、 0. 81.太平場站: 汛期模擬峰值在 1993 年低于實測值，在 1986 和 1989 年高于實測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 11.2%、0.88、0.84.南崗站: 汛期模擬峰值在 1981、 1984 和 1993 年低于實測值，在 1986、1989 和 1991 年高于 實 測 值; RE、R2 和 Ens 值 分 別 為 2. 0%、0. 87、 0. 87，可見校正期 3 個站的徑流模擬值精度較高.
在驗證期( 表 5，圖 3、4) ，溫泉站: 汛期模擬峰值在 1998、1999 和 2008 年低于實測值，在 1997、 2001、2003、2007、2009 和 2010 年高于實測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 17.3%、0.60、0.50.太平場站: 汛期模擬峰值在 1998 年低于實測值，在 2001、2003、 2007、2009 和 2010 年高于實測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 13.4%、0.83、0.77.南崗站: 汛期模擬峰值在 1998 和 2008 年低于實測值，在 2001、2007 和 2009 年高于實測值; RE、R2 和 Ens 值分別為 8.3%、0.85、 0.85.可見驗證期 3 個站的徑流模擬值精度達標.
通過校正和驗證，3 個水文站在校正期和驗證期徑流模擬精度都達標，除了溫泉站的驗證期，其他RE<15%、R2 > 0.8、Ens> 0.75，可見模型徑流模擬精度較高，說明 SWAT 模型在流溪河流域具有較好適用性.
2. 2 情景模擬分析
第一類情景分析( 表 6) 結果表明: 情景 1、2、3、 4 的年均徑流量別為 90. 26、101. 49、102. 11、89. 64 m3 ·s -1 .情景 2 與情景 1 對比得出: 土地利用與氣候變化綜合效應引起年均徑流量增加 11.23 m3 ·s -1 .情景 3、4 分別與情景 1 的比較得出: 氣候變化引起年均徑流量增加 11.85 m3 ·s -1 ，而土地利用變化引起年均徑流量減少 0.62 m3 ·s -1 .情景 3 相對于情景 1，年均氣溫增加了 0.49 ℃ ( 增幅為 2.2%) ，年均降水增加了 110.4 mm( 增幅為 7.4%) 且增幅較大.情景 4 相對于情景 1，建設用地增加但占有量小，耕地被建設用地占用而減少，林地增加并且占有量大.可見氣候變化對徑流量的影響強度大于土地利用變化，可能因為氣候變化直接影響水文循環，而土地利用變化的影響是間接的; 林地增加對徑流量有一定減緩作用，因為林地有截流和涵養水源的作用.在氣候變化的背景下，通過合理的土地利用規劃，對土地利用類型及空間分布進行優化，可減緩華南地區氣候變化造成的洪澇災害影響，對水資源管理和規劃有重要的參考意義.
第二類情景分析( 表 7) : 基于 1995—2005 年氣象數據，以 2000 年土地利用數據的模擬徑流為基準期，耕地情景和草地情景的徑流量分別增加 2.7%和 0. 5%，林地情景的徑流量減少了0. 7%.可見林地對流域徑流有截流作用，而耕地和草地具有增流作用，且耕地增加強度較強，說明人類活動對水文影響較大，所以華南地區防洪需要注意耕地占用林地和草地的 情 況，適當的退耕還林、還草是防洪的重要手段.
第三類情景分析( 表 8) : 以 1979—2010 年氣象數據和2000年土地利用數據的模擬徑流為基準期.
保持氣溫不變，當降水增加 10%、20%，年均徑流量分別增加 11.7%和 23.3%，降水每升高 10%，徑流平均增加 11.6%，反之年均徑流量隨降水量減少而減少，可見年均徑流量與降水變化呈正比，降水直接影響流域 產 流. 保持降水量不變，當 氣 溫 減 少 1 ℃ ( 4.1%) 、2 ℃ ( 8.2%) ，年均徑流量分別增加 0.7%和 1. 6%，反之年均徑流量隨氣溫的增加而減少，氣溫每升高 1 ℃，徑流平均降低 0.8%，可見年均徑流量與氣溫變化呈反比，氣溫升高通過增加蒸發量間接影響徑流量.結果表明，流域徑流對降水變化的響應比氣溫變化更敏感，華南地區防洪需要對強降水進行動態預警并做好相應的防范措施.
3 討 論
本文通過構建流溪河流域的 SWAT 模型，對 3 個水文站點進行校正與驗證，設置 3 類情景定量分析流溪河流域土地利用與氣候變化對徑流的影響.結果表明: 1) 流溪河流域 SWAT 模型徑流模擬值精度達標，具有較高的適用性.2) 定量分析土地利用與氣候變化對徑流的綜合影響得出: 與情景 1 基準期相比，情景 2 中土地利用與氣候變化綜合引起年均徑流增加 11. 23 m3 ·s -1 ，情景 3 中氣候變化增加 11. 85 m3 ·s -1 徑流量，情景 4 中土地利用變化引起徑流減少 0.62 m3 ·s -1 ，氣候變化影響程度較土地利用變化強.因此流域可通過合理的土地利用規劃、土地利用結構和布局優化應對氣候變化帶來的水文影響，特別是水文負面效應.3) 極端土地利用類型情景模擬結果分析表明: 耕地情景和草地情景的徑流分別增加 2.7%和 0.5%，且耕地對徑流的影響強度較大，林地情景的徑流減少了 0.7%.因此，流溪河流域可以通過調整土地利用類型和空間布局來預防洪澇災害，并為水資源的管理和規劃提供重要參考.4) 氣候變化情景模擬結果表明: 流域徑流量隨降水增加而增大，降水每升高 10%，徑流平均增加 11.6%，呈正相關關系; 隨氣溫的增加而減少，氣溫每升高 1 ℃，徑流平均降低 0.8%，呈負相關關系.降水對徑流影響強度強于氣溫變化的影響強度，可見流溪河流域徑流主要由降水補給，降水對徑流有直接的影響作用; 蒸發量隨著氣溫的升高而增大，氣溫對徑流有間接的影響作用.因此，流溪河流域防洪需要對強降雨進行預警防范.5) 綜合 3 類情景分析表明，流溪河流域徑流量變動主要由降雨變化主導，可見南方濕熱氣候下的流域降雨是徑流量變化的最主要因素，土地利用變化對徑流量也有影響，但較氣候變化影響小，并且人為活動造成的土地利用變化( 如耕地變化等) 引起的徑流量變化較生態用地強.
本文基于 SWAT 模型初步探討了流域內土地利用與氣候變化對徑流的影響.由于模型模擬存在不確定性，本文通過敏感性分析選取敏感性強的參數進行調參以減少盲目性、提高效率，充分考慮站點空間分布的均衡性，確保上中下游都有一定量的站點分布，參數轉換參照相關研究的方法轉換，通過以上方法盡可能減小模型的不確定性，但缺少對模型不確定性的評價，因此不確定性分析[4，55]是該研究的下一步工作.此外，SWAT 模型中土地覆被和土壤參數采用 USGS 標準，與我國分類系統有較大差別，參數轉換會存在一定的誤差和不確定性，有些重要的參數建議通過實驗測得[10].本研究中土地利用與氣候變化引起的年均徑流量變化幅度較其他研究小，初步分析原因為南方濕熱氣候下的流域水量充沛，流溪河植被覆蓋率高，人為因素土地利用變化幅度大但占有量小，并且本文僅從年均徑流量角度來研究，因此造成徑流量變化幅度小，下一步可從年內的豐、枯水期或季度細化對徑流量變化分析[21]，注重對徑流變化突變點( 如洪峰) 進行研究.水文效應還可以拓寬對泥沙、水質和非點源污染等效應研究，土地利用變化角度可以從土地利用類型角度轉換到景觀格局角度[45]( 考慮結構和空間配置) 進行分析，這都是當今的研究熱點，也是本研究下一步的研究方向.——論文作者：袁宇志 張正棟**蒙金華
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