典型年份渭河流域藍水綠水時空差異分析*4

趙安周，朱秀芳，潘耀忠，劉　鑫（1. 河北工程大學資源學院，邯鄲 05608；. 北京浙范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室/資源學院, 北京 100875；. 北京建工建筑設計研究院，北京 100044）

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典型年份渭河流域藍水綠水時空差異分析*4

趙安周1,2，朱秀芳2**，潘耀忠2，劉鑫3
（1. 河北工程大學資源學院，邯鄲 056038；2. 北京浙范大學地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室/資源學院, 北京 100875；3. 北京建工建筑設計研究院，北京 100044）

摘要：以西北地區(qū)濕潤/干旱過渡地帶的渭河流域為例，采用降水距平百分率和標準化降水指數(shù)識別濕潤年、正常年和干旱年，同時結合SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型的輸出結果分析各典型年該流域藍水綠水的時空分布差異。結果表明：（1）采用降水距平百分率和標準化降水指數(shù)兩種方法確定1983、1997 和2007年分別為濕潤年、干旱年和正常年；（2）模型健價的結果表明，SWAT模型的月徑流模擬的精度較高，可以準確描述渭河流域的徑流變化過程；（3）在流域尺度上，綠水流的變化在濕潤年、干旱年和正常年的變化相對穩(wěn)定，綠水系數(shù)在濕潤年、干旱年和正常年分別為82.06%、93.47%和87.72%；（4）從空間分布來看，藍水綠水資源在渭河流域的分布呈現(xiàn)自東南向西北減少的趨勢，綠水系數(shù)的空間分布表明在濕潤年份（1983）或地區(qū)（東南部）綠水比重明顯低于干旱年份（1997）或地區(qū)（北部）。

關鍵詞：SWAT模型；藍水綠水；綠水系數(shù)；渭河流域

趙安周,朱秀芳,潘耀忠,等.典型年份渭河流域藍水綠水時空差異分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2016,37(2):149-157

藍水綠水的健價目前已成為水科學研究領域的熱點問題，并逐漸影響人類對水資源管理利用的方式，引發(fā)人們對水資源概念及其健價的重新思考[1-2]。藍水綠水的概念是20世紀90年代Falkenmark在健價半干旱地區(qū)水資源對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的影響中提出的，之后許多學者對其進行了進一步完善[3-4]。藍水為存儲于河流、湖泊和含水層中的水，是扣除地表水和地下水重復計算后的總和，綠水可以分為綠水流和綠水儲量，前者由植物散發(fā)和土壤、水體蒸發(fā)組成，后者是指存儲于土壤中的水，即土壤含水量[5]。藍水綠水概念的提出把生態(tài)學過程與水循環(huán)過程緊密聯(lián)系起來，體現(xiàn)了水文過程與植被之間的相互作用關系[6]。隨著藍水綠水概念的提出，其健價在水文水資源領域得到了高度重視。瑞典斯德哥爾摩國際水資源研究所（SIWI）、全球水系統(tǒng)項目組（GWSP）等眾多國際組織和機構開始致力于對綠水的研究。在國內(nèi)，程國棟等[3, 7]指出綠水資源的重要性，建議把綠水資源納入水資源健價中。Liu等[8]采用GEPIC （GIS-based Environmental Policy Inte-grated Climate）模型在全球尺度上就主要農(nóng)作物對藍水綠水資源的影響進行了分析，認為在1998-2002年，這些農(nóng)作物耗水量達3823km3·a-1，綠水資源量比例超過80%；Zuo等[9-13]借助SWAT模型分別對渭河流域、黑河流域、盧氏流域和碧流河流域的藍水綠水資源進行了健價，取得了一系列卓有成效的研究結果。

渭河流域位于中國西北干旱和濕潤過渡地帶，水資源短缺已成為限制地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展的重要因子。目前對該地區(qū)水資源的研究主要集中在自然條件下藍水綠水資源時空分布上，針對典型年份藍水綠水的時空分布差異特征的研究相對較少。鑒于此，本文利用SWAT模型的輸出結果，輔以降水距平百分比和標準化降水指數(shù)等方法，分析典型年份條件下渭河流域藍水綠水資源的時空分布差異，以期為典型年份中國西北地區(qū)的水資源管理提供科學依據(jù)。

1　資料與方法

1.1研究區(qū)概況

渭河是黃河最大的支流，發(fā)源于甘肅省定西市渭源縣的鳥鼠山，流經(jīng)天水、寶雞、西安、渭南等多個省市，最終在陜西省渭南市潼關縣注入黃河，干流全長818km。該流域位于104°00′-110°20′E，33°50′-37°18′N，海拔319-3929m，涇河和北洛河為其主要的兩個支流。渭河流域地勢西高東低，北部為黃土高原，南部為秦嶺山脈，冬季寒冷少雨，夏季炎熱多雨，年降雨量500～800mm，平均氣溫7.8～13.5 °C，蒸發(fā)較強烈，陸面蒸發(fā)量500mm，水面蒸發(fā)量660～1600mm[14]。該流域是陜西省社會經(jīng)濟最發(fā)達的地區(qū)，集中全省64%的人口、56%的耕地、72%的灌溉面積及其80%的經(jīng)濟生產(chǎn)總值[15]，流域位置及氣象、水文站點分布見圖1。

圖1　渭河流域及其支流位置、氣象站點和水文站點分布Fig. 1　Location and distribution of meteorological stations and hydrological stations in Weihe River Basin

1.2數(shù)據(jù)來源

渭河流域及其周邊22個氣象站點的降水、氣溫、相對濕度、風速數(shù)據(jù)、日照時數(shù)等數(shù)據(jù)來源于氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)，為1970-2012年的日值數(shù)據(jù)。藍水為藍水流，包括河流、湖泊和含水層中的水，綠水包括實際蒸散量和土壤含水量，均來源于SWAT模型模擬的結果。建立SWAT模型需要的DEM（Digital Elevation Model）數(shù)據(jù)（90m×90m）、土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)（1:100萬）和土壤數(shù)據(jù)（1:10萬）分別來源于國際科學數(shù)據(jù)共享平臺、寒區(qū)旱區(qū)科學數(shù)據(jù)中心（WestDC）和世界土壤數(shù)據(jù)庫（HWSD）。華縣、咸陽、林家村和魏家堡4個水文站的月流量數(shù)據(jù)來源于黃河水利委員會和中華人民共和國水文年鑒，其時間段為1971-1990年。

1.3研究方法

1.3.1典型年份的確定

利用降水距平百分率Pa和標準化降水指數(shù)SPI兩個指標確定典型年份，以避免采用單一指標的計算誤差，其具體計算過程參見文獻[16-17]，劃分標準見表1[1]。當Pa和SPI的等級≥5，定義該年份為干旱年，等級值均為4，定義為正常年份，當?shù)燃墶?，定義為濕潤年。

計算1972-2012年22個氣象站點的年降水距平百分率（Pa）和標準化降水指數(shù)（SPI），各流域的值為流域內(nèi)所含氣象站點的平均值，按表1劃分其等級值。

表1　降水距平百分率（Pa）和標準化降水指數(shù)（SPI）的旱澇等級Table 1　Grades of drought/flood based on the anomalous percentage and standard precipitation index

1.3.2綠水系數(shù)計算

綠水系數(shù)是指某一地區(qū)或流域綠水所占的比重，具體計算方法為[18]

式中，GWC（Green Water Coefficient）表示綠水系數(shù)，G表示綠水，包括綠水流和綠水儲量，B表示藍水。

1.3.3SWAT模型

SWAT模型是一個分布式水文模型，該模型是美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究局在CREAMS（Chemicals, Runoff, and Erosion from Agricultural Management Systems）和SWRRB（Simulator for Water Resources in Rural Basins）模型的基礎上發(fā)展起來的，其建立模型所需的數(shù)據(jù)包括地形、土壤、土地利用、氣象、水文等。模型可以依據(jù)DEM數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等將研究區(qū)域劃分為多個只包含一種土地利用類型和土壤類型的水文響應單元（HRU）。由于該模型可以模擬流域水循環(huán)中幾乎所有的水文過程，因此，在全球許多國家和地區(qū)得到廣泛應用[19-20]。本文通過建立渭河流域的土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)庫、土壤數(shù)據(jù)庫、天氣發(fā)生器等，利用SWAT模型的水文模塊對渭河流域的地表水、蒸散、地下水、土壤水等水文過程要素進行模擬。藍綠水是根據(jù)SWAT模型輸出結果進行計算，其中，藍水流為地表徑流、壤中流和地下徑流之和，綠水流為實際蒸散量（ET），綠水儲量為土壤含水量。

1.3.4模型健價指標

模型的率定和驗證采用SWAT-CUP里的SUFI-2算法，該算法采用P-factor和R-factor對模型的不確定性進行定量健估。P-factor表示實測數(shù)據(jù)落入置信區(qū)間95PPU（95% prediction uncertainty）的概率百分比，R-factor表示 95PPU 帶的平均厚度除以監(jiān)測數(shù)據(jù)標準偏差。一般P-factor越接近1，R-factor越接近0，表明模擬的效果越好[21]。同時，本文采用決定系數(shù)R2、Nash-Sutcliffe 效率系數(shù)（ENS）來健價SWAT模型的適用性，其具體計算參照文獻[22-23]。其中，R2表示模擬值與實測值變化趨勢的一致性，其值越接近1，表明模擬值與實測值趨勢越吻合，通常將R2＞0.6作為實測值和模擬值相關程度的標準；ENS表示實測值與模擬值的偏離程度，當ENS≤0.36時，認為模擬效果不好，0.36＜ENS＜0.75，認為模擬效果令人滿意，ENS≥0.75，認為模擬的結果好[24]。

2　結果與分析

2.1流域典型干濕年份的確定

各流域1972-2012年年降水距平百分率（Pa）和標準化降水指數(shù)（SPI）等級值見圖2。利用SPSS對兩種方法的分級結果的一致性進行檢驗，由表2可見，各流域的顯著性檢驗的P值均大于0.05，表明Pa和SPI在衡量渭河流域的旱澇程度上無顯著性差異，二者具有良好的一致性。根據(jù)圖2和表2，選取1983、1997和2007年分別作為渭河流域、渭河干流、涇河流域和北洛河流域的濕潤年、干旱年和正常年。

2.2利用典型站月徑流資料率定、驗證SWAT模型參數(shù)

圖2　各區(qū)歷年降水距平百分率（Pa）和SPI指數(shù)的等級值（1972-2012）Fig. 2　Rank values of precipitation anomaly index (Pa) and SPI in each region(1972-2012)

利用渭河流域華縣、咸陽、魏家堡、林家村4個典型水文站1981-1990年和1971-1980年的月徑流資料對模型進行率定和驗證。其月徑流模擬結果見圖3，相應的不確定性的分析及模擬精度健價指標結果見表3。從圖中可見，各站率定期和驗證期月徑流量模擬值與實測值的波動趨勢均基本一致，進一步分析相關指標（表3）可見，率定期內(nèi)流域下游和中游（1981-1990年）的華縣站和咸陽站月徑流的P-factor分別為0.85和0.76，R-factor分別為0.57和0.40，驗證期間（1971-1980年）華縣站和咸陽站的P-factor分別為0.82和0.73，R-factor分別為0.67和0.45，表明觀測值落在95PPU的概率較大，其徑流模擬的不確定性較??；魏家堡和林家村率定期（1981-1990年）的P-factor分別為0.68和0.65，R-factor分別為0.52和0.68，其驗證期（1971-1980年）的P-factor分別為0.66和0.61，R-factor分別為0.85和1.05，與華縣站和咸陽站相比，這兩個站不確定性增大，從健價指標來看，4個站點在率定期和驗證期的R2均大于0.60，ENS系數(shù)除了在驗證期的林家村站外，其它站點的值均大于0.60，模擬效果較好。林家村水文站位于寶雞峽附近，受到其農(nóng)業(yè)灌溉用水的影響，其不確定性較大，模擬精度較差，華縣站和咸陽站的R2和ENS的值均較大，率定期的值在0.80以上，驗證期也接近0.70，模擬精度較高。可見，從4個水文站點的健價指標的數(shù)值來看，其徑流模擬的精度較高，可以基本描述渭河流域模擬時段的徑流變化。

2.3利用SWAT模型模擬分析流域典型年藍綠水時空特征

2.3.1藍綠水流比較

渭河流域、渭河干流、涇河流域和北洛河流域典型年份的藍水綠水資源如圖4所示。從圖可以看出，渭河流域的藍水流在濕潤年、干旱年及正常年分別為123.21、30.92、67.56mm·a-1。渭河干流、涇河流域和北洛河流域的藍水流在濕潤年均高于干旱年（圖4），這主要是由于濕潤年的降水明顯高于干旱年所致；綠水流的變化在3個典型年份的變化較藍水流穩(wěn)定；渭河流域的綠水儲量在濕潤年、干旱年及正常年分別為92.51、43.93和62.59mm·a-1，濕潤年的綠水儲量大于干旱年。從綠水系數(shù)來看，渭河干流、涇河流域和北洛河流域的綠水系數(shù)（1983、1997和2007年的均值）分別為85.66%、91.31%和91.57%，可見，北洛河的綠水系數(shù)最高；渭河流域的綠水系數(shù)在濕潤年、干旱年和正常年分別為82.06%、93.47%和87.72%，干旱年的綠水系數(shù)明顯高于濕潤年，表明典型干旱年的綠水資源占水資源的比例明顯高于濕潤年，對于干旱年份，綠水資源尤其重要。

圖3　渭河流域4個水文站點月徑流的率定期和驗證期的模擬結果Fig. 3　Comparison between the measured and simulated monthly discharges at four hydrological stations for both calibration and validation period

表3　渭河流域主要水文站月徑流模擬結果評價和不確定性分析Table 3　Results of monthly runoff simulation for four main hydrological stations

圖4　渭河流域及其支流流域在典型年份的降水量、藍水綠水資源和綠水系數(shù)Fig. 4　Precipitation, blue and green water and green water coefficient in typical reference years in the Weihe River Basin, Weihe River mainstream, Jinghe River Basin and Beiluohe River Basin

2.3.2藍水綠水資源的空間分布

典型年份渭河流域藍水流的空間變化如圖5a所示?？傮w來看，藍水流在渭河流域的空間分布呈現(xiàn)自東南向西北減少的趨勢，濕潤年流域北部多數(shù)地區(qū)的藍水流在50～150mm·a-1，南部的藍水流大于150mm·a-1；正常年份大部分地區(qū)的藍水流大于50mm·a-1，南部秦嶺山脈和關中平原的個別地區(qū)大于200mm·a-1，僅流域西北部小于50mm·a-1；干旱年流域上游和涇河流域的藍水流基本均小于50mm·a-1，北洛河流域和渭河流域的中下游的藍水流界于51～150mm·a-1。

由圖5b可見，綠水流的空間分布格局與藍水流相似，亦呈現(xiàn)東南向西北減少的趨勢，濕潤年大部地區(qū)的綠水流處于550mm·a-1以上，下游部分地區(qū)甚至超過700mm·a-1；其次為正常年，流域西北部的綠水流最小，大部地區(qū)小于400mm·a-1，東南部的綠水流相對豐富，大部地區(qū)界于550～700mm·a-1；干旱年的綠水流最匱乏，流域上游和北部的綠水流基本處于400mm·a-1以下，僅東部的少數(shù)地區(qū)大于550mm·a-1（圖5b）。

綠水儲量的空間分布如圖5c所示。由圖可見，典型年份的綠水儲量呈現(xiàn)自東南向西北減少的趨勢，濕潤年的綠水儲量最豐富，流域東南部和中部地區(qū)大于90mm·a-1，西北部也基本處于30～70mm·a-1；正常年的綠水儲量以北洛河流域和關中地區(qū)最豐富，西部北的天水、固原地區(qū)最匱乏；干旱年的綠水儲量在整個流域均較匱乏，全流域基本小于70mm·a-1。

2.3.3綠水系數(shù)的空間分布

渭河流域的綠水系數(shù)的空間分布如圖6所示。從圖可以看出，其空間分布總體表現(xiàn)為北部地區(qū)高于南部。濕潤年份綠水系數(shù)在渭河流域的個別地區(qū)大于90%，在流域南部的秦嶺山脈地區(qū)小于65%；干旱年份整個流域大部地區(qū)的綠水系數(shù)均在90%以上。干旱年份氣溫較高，其蒸散發(fā)消耗的水資源高于濕潤年份，導致干旱年份的綠水系數(shù)高于濕潤年份。另外，從典型年份綠水系數(shù)的平均值來看，渭河流域87.75%的水資源是以綠水的形式參與到流域水循環(huán)當中的。

圖5　典型年份渭河流域藍水綠水的時空分布格局Fig. 5　Spatial distributions of blue water flow, green water flow and green water storage in typical reference years in the Weihe River Basin

圖6　典型年份水文單元（HRU）尺度上渭河流域綠水系數(shù)的時空分布格局Fig. 6　Spatial distribution of green water coefficient in typical reference years in the Weihe River Basin

3　結論與討論

（1）采用降水距平百分率Pa和標準化降水SPI指數(shù)，確定1983年、1997年和2007年分別為渭河流域的典型濕潤年、干旱年和正常年。

（2）渭河流域4個水文站點（華縣、咸陽、林家村和魏家堡）的月徑流的模擬值與實測值總體模擬效果較好。上游的林家村和魏家堡水文站的決定系數(shù)R2和ENS的值較其它兩個站點低，華縣站和咸陽站的率定期的R2和ENS的值均大于0.8，驗證期也在0.70左右，表明模型的月徑流模擬的精度較高，可以準確描述模擬期內(nèi)渭河流域的徑流變化過程。

（3）從典型年份來看，渭河流域及其各支流的藍水綠水資源存在明顯的差別，綠水流的變化相對于藍水流較穩(wěn)定，綠水系數(shù)在濕潤年、干旱年和正常年分別為82.06%、93.47%和87.72%。

（4）從空間分布來看，藍水綠水資源呈現(xiàn)自東南向西北減少的趨勢，藍水流的時空分布格局與降水相似，其空間分布由降水控制，綠水資源不僅與降水等氣候條件有關，而且與人類活動和下墊面的性質有關；就典型年份平均值來看，綠水系數(shù)的空間分布總體表現(xiàn)為涇河流域中部、北洛河流域中下游及其渭河干流的下游地區(qū)最高。

渭河流域橫跨秦嶺山脈、六盤山、黃土高原、關中平原等多種地形地貌，其降水分布格局受地形和大氣環(huán)流的影響不同，使不同地區(qū)呈現(xiàn)的干濕年份特性不一致；從空間分布來看，典型年份渭河流域的藍水流呈現(xiàn)從東南向西北逐漸減小的趨勢，主要是由于流域的降水分布格局導致[25]；綠水資源空間分布除與降水分布有關外，還與溫度、土壤類型等下墊面條件有關。從綠水系數(shù)的平均值來看，渭河流域藍水綠水總資源量的87%以綠水形式參與到流域的水循環(huán)中，這與中國東部地區(qū)的一些流域的結果有所不同，如東南沿海的東江流域的多年平均綠水系數(shù)僅39%[19]，晉江西溪流域1973-1979年的平均綠水系數(shù)為36%[26]，這些流域處于亞熱帶季風地區(qū)，降水較多，蓄滿產(chǎn)流為主要的產(chǎn)流方式，降雨可以更多地轉化為地表徑流，使這些流域的藍水資源高于綠水資源量，而渭河流域屬大陸性氣候，氣候干燥，降水較少，多數(shù)降水通過植被截留和下滲轉換為生態(tài)用水，產(chǎn)生的地表徑流較少，對同處于中國西部地區(qū)的黑河流域[1]、湟水流域[27]、盧氏河流域[12]的研究也得到與本文相似的結論，其綠水資源量遠大于藍水資源。從空間分布來看，典型年份的藍水流表現(xiàn)為自東南向西北減少的趨勢，降水是影響其空間分布的主要因素；影響綠水資源，尤其是綠水流的因素較多，除氣候、下墊面性質等自然因素外，人類活動（退耕還林還草、修建水庫和淤地壩、農(nóng)業(yè)灌溉等）也會影響其空間分布格局。但本文對對藍水綠水進行模擬時未考慮農(nóng)業(yè)灌溉、修建水庫等人類活動對典型年份藍水綠水的影響，同時對可以緩解流域水資源和生態(tài)環(huán)境壓力的藍水綠水的轉換機理問題尚不明確，這些均需以后作進一步研究。

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Spatiotemporal Variation of Blue-Green Water under Typical Reference Years in the Weihe River Basin

ZHAO An-zhou1,2, ZHU Xiu-fang2, PAN Yao-zhong2, LIU Xin3
(1. College of Resources, Hebei University of Engineering, Handan 056038, China; 2.State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology/College of Resources Science & Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875; 3.Beijing Jiangong Building Design and Research Institute, Beijing 100044)

Abstract：In order to understand the spatiotemporal pattern difference of blue-green water in typical reference years on a watershed scale, this study selected the Weihe River Basin in northwestern of China to analyze the spatiotemporal distribution pattern difference of blue-green water, and obtained the typical reference years by using standardized precipitation index(SPI) and precipitation anomaly index(Pa). The results showed that: (1)the years of 1983, 1997 and 2007 were determined as wet year, dry year and normal year, respectively. (2)Calibration and validation results showed a similar change trend between simulated and observed discharges, and the SWAT can be used to predict hydrological processes in Weihe River Basin. (3)Change of the green water was relatively stable in the typical reference years, and the green water coefficients were 82.06%, 93.47% and 87.72% in the wet year, dry year and normal year, respectively. (4)Spatially, the blue-green water decreased from southeast to northwest in Weihe River Basin. The spatial distribution of green water indicated that the proportion of green water in the wet year (1983) or areas (southeast) was lower than the normal and dry year (1997) or areas (north).

Key words：SWAT; Blue-green water; Green water coefficient; Weihe River Basin

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.02.004

* 收稿日期：2015-06-30**通訊作者。E-mail: zhuxiufang@bnu.edu.cn

基金項目：國家自然科學基金青年科學基金項目(41401479)；國家“高分辨率對地觀測系統(tǒng)”重大專項

作者簡介：趙安周（1985-），博士，講浙，主要研究方向為水資源對氣候變化和土地利用的響應及其干旱健價。E-mail: zhaoanzhou@126.com