基于SWAT模型分析岷沱江流域藍/綠水資源量的時空變化特征＊

張 洋，鄧 玉，倪福全，聶 超，馬 捷

（四川農(nóng)業(yè)大學水利水電學院，雅安 625014）

近年來，受全球氣候變化與劇烈的人類活動影響，水文循環(huán)過程發(fā)生了不同程度的改變，對水資源的研究已不能局限于傳統(tǒng)的水資源評價。為了更好地理解水資源在陸地生態(tài)系統(tǒng)中的作用，F(xiàn)alkenmark[1]于1995年提出了藍水、綠水的概念，并指出兩者均來自于降水。其中，藍水主要是以地表徑流、土壤中流、地下徑流3 種形式存在的水，一般儲存于江、河、湖泊中[2-5]，約占降水的35%；其余部分為綠水，儲藏于非飽和土壤，通過蒸散作用回到大氣，其對陸地生態(tài)系統(tǒng)的維持具有重要意義。

在眾多的水資源量影響因素中，土地利用/土地覆被變化（Land Use and Cover Change, LUCC）在水文循環(huán)過程中的影響一直是生態(tài)水文學界關心的問題[6]。人類活動通過LUCC 影響流域水循環(huán)過程中的蒸散、徑流速度、下滲及土壤水再分配等因子，進而改變流域水量水質和水循環(huán)，對流域水量平衡產(chǎn)生重大影響[7-9]。同時，研究發(fā)現(xiàn)藍/綠水在水資源總量中所占比重及時空變化特征存在著地區(qū)差異性，在氣候和土地利用變化的情況下，尤其是在干旱地區(qū)，未來農(nóng)作物對藍水的依賴性將增加[10]。Lathuillière 等[11]研究表明，亞馬遜盆地綠水資源對未來農(nóng)業(yè)的重要性，并根據(jù)未來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需水和潛在灌溉量，基于土地利用和生物多樣性保護以及區(qū)域降水的循環(huán)利用，評估陸地生態(tài)系統(tǒng)的成本和收益，提倡藍/綠水資源管理。

基于特定流域尺度，篩選恰當?shù)乃哪Ｐ头e極開展藍/綠水量的模擬研究十分必要。在眾多水文模型中，SWAT 模型將氣候變化、LUCC、管理措施等進行有機耦合，在國內(nèi)外得到了廣泛應用[12-13]，且模型可以直接輸出組成藍/綠水資源的各個分量，因此被認為是一種評估藍/綠水資源量較為有效的水文模型[14]。以往研究主要針對岷江中上游、沱江流域的水文和水質情況，而將岷、沱江相結合的大流域尺度上的研究還未見報道[15-17]。

基于此，本研究以岷沱江為研究對象，將岷沱江流域生態(tài)過程與流域水資源量進行模擬，借助SWAT 模型建立流域數(shù)據(jù)庫對藍/綠水進行定量評估，探討藍/綠水的時空分布特征，甄別不同土地利用類型對流域藍/綠水的影響程度和貢獻率，以期為流域水資源優(yōu)化配置及指導流域藍水綠水管理實施應用提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

岷江、沱江均為長江上游左岸一級支流，其中岷江發(fā)源于四川岷山南麓松潘縣郎架嶺，由西北向東南流經(jīng)汶川、都江堰市、樂山市，于宜賓市合江門匯入長江，流域面積約13.6 萬km2，且岷江、沱江為不封閉流域，兩者通過都江堰灌區(qū)的清白江連通，沱江年徑流的33.4%來源于岷江[18]。岷江干流河口多年平均流量2850m3·s-1，多年平均年徑流量876億m3。沱江為四川盆地腹部區(qū)域重要水系之一，流域面積2.7 萬km2，流域多年平均降水量1200mm，年徑流量351 億m3，主要來自降水。岷、沱江流域僅占四川省幅員面積的30%左右，卻涵養(yǎng)和支持了全省60%以上的人口和經(jīng)濟總量。因此，岷沱江流域水資源和水環(huán)境變化對區(qū)域生態(tài)環(huán)境和長江經(jīng)濟帶發(fā)展具有重大影響。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

1.2.1 DEM

SWAT2012 模型利用DEM 圖進行河網(wǎng)模擬和流域提取，DEM 數(shù)據(jù)是構建流域的基礎數(shù)據(jù)。采用的DEM 數(shù)據(jù)集來源于CGIAR-CSI SRTM 90m 高程數(shù)據(jù)庫，分辨率為30m×30m。DEM 數(shù)據(jù)處理過程為剪切、拼接及掩膜提取→填充洼地→累計匯流→河網(wǎng)生成→生成集水流域。

1.2.2 土地利用

采用2015年岷沱江流域土地利用類型圖分析LUCC 變化情況，圖像來源于igbp_lucc-1km 中國區(qū)域土地覆蓋數(shù)據(jù)庫，分類方式為二級分類，而SWAT模型需要一級分類[19]。利用ArcGIS10.2 對土地利用數(shù)據(jù)進行重分類，獲得耕地、林地、草地、水域、冰川雪地、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)村居民點、其它建設用地、鹽堿沼澤地、裸地10 種土地利用類型，具體見圖1。

圖1 岷沱江流域土地利用類型（2015年）Fig.1 Landuse types in the Min-Tuo River Basin in 2015

1.2.3 土壤

在建立土壤屬性數(shù)據(jù)庫前必須按照模型所要求的美制標準進行粒徑轉化[20]。土壤數(shù)據(jù)源自世界土壤數(shù)據(jù)庫（HWSD）。該數(shù)據(jù)庫（HWSD）是基于美國制標準制備的土壤粒徑，無需再進行土壤粒徑轉換。岷沱江流域土壤類型共計54 種，土壤類型見圖2。

圖2 岷沱江流域土壤類型Fig.2 Soil types in the Min-Tuo River Basin

1.2.4 氣象及水文數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來源于岷沱江流域的12 個主要氣象站1979-2014年的實測逐日數(shù)據(jù)，包括降水量、最高/最低氣溫和空氣相對濕度，逐日風速（m·s-1），資料缺失的數(shù)據(jù)和太陽輻射利用天氣發(fā)生器（SWATweather）模擬計算。模型讀取的氣象數(shù)據(jù)為索引表（WGNSTATI）格式，表頭需按照ID、NAME、XPR、YPR、ELEVATION（分別代表編號、站點名稱、經(jīng)度、緯度、高程）制作成dbf/txt 格式放在同一目錄下。月徑流數(shù)據(jù)來源于宜賓高場水文站1982-1998年和2006-2013年監(jiān)測數(shù)據(jù)。岷沱江流域水文氣象站點分布見圖3。

1.2.5 空間屬性離散化

為了更好地進行模擬，根據(jù)研究區(qū)DEM 數(shù)據(jù)及水系圖對流域進行空間屬性離散化，基于數(shù)字DEM數(shù)據(jù)和流域水系劃分子流域，將岷沱江流域劃分為89 個子流域（圖4）。在HRUs Definition 模塊中，根據(jù)土地利用方式、土壤類型和坡度的面積百分比設置相應的閾值，最終將流域劃分為1929 個水文響應單元（Hydrological Response Units，HRUs）。

圖3 岷沱江流域高場水文站和12 個氣象站的分布Fig.3 Distribution of Gaochang hydrological station and 12 meteorological stations in the Min-Tuo River Basin

圖4 岷沱江流域子流域分布Fig.4 Sub-basin distribution in the Min-Tuo River Basin

1.3 SWAT 模型

1.3.1 藍/綠水量計算

模擬過程是 SWAT 模型運行的基礎，選用SWAT2012（Soil and Water Assessment Tool）模型，加載制備好的30mDEM 數(shù)據(jù)、2015年土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)，1979-2014年逐日氣象數(shù)據(jù)，以子流域為尺度，模擬岷沱江流域的藍水資源、綠水流和綠水儲量。模型遵循的水量平衡方程為

式中，PREC 為每個水文響應單元單位時段內(nèi)的降水量（mm·d-1）；ET 為每個水文響應單元的實際蒸散量（mm·d-1），即綠水（mm·d-1）；ΔSW 為前后時段土壤儲水量的變化（mm），SW 為單位時段末的土壤儲水量即綠水儲量（mm）；ΔGS 為回歸流的水量（mm）；LOSS 為離開土壤剖面底部的滲透水流和旁通水流的水量（mm），即單位時段內(nèi)由降水到產(chǎn)匯流等水文過程中的其它損耗。WYLD 為單位時段從水文響應單元HRU 通過子流域匯集進入河流的產(chǎn)水量，即藍水資源量（mm·d-1）；SURQ 為地表徑流量（mm·d-1）；LATQ為壤中流（mm·d-1）；GWQ 為地下徑流（mm·d-1）。

通過SWAT2012 模型的輸出結果SWATOutput-Sub表能直接輸出流域藍水資源WYLD、綠水流ET、綠水儲量SW 及上述數(shù)值的各個子流域分量，再通過子流域的面積加權平均計算流域藍/綠水資源量（mm）。而綠水資源量等于綠水流ET 和綠水儲量SW之和，根據(jù)SWAT 模型水量平衡方程，在長時期的流域水量平衡中，降水量約等于綠水資源量和藍水資源量及單位時段內(nèi)由流域降水到產(chǎn)匯流等水文過程中的其它損耗之和。

1.3.2 模型評價

將土地利用、土壤和氣象數(shù)據(jù)輸入SWAT2012模型中，運行得到徑流模擬值（m3·s-1），利用SWAT-CUP 軟件與實測值（m3·s-1）對比，計算決定系數(shù)（R2）、Nash-Sutcliffe 納什系數(shù)（NSE）[21]評估模型在校準和驗證過程中的模擬效果，即評價模型模擬結果的有效性。R2和NSE 計算式分別為

式中，Qm,i為模擬徑流量；Qs,i為觀測徑流量；是平均模擬徑流量；為平均觀測徑流量；i 為模擬序列長度。取R2＞0.6 為模擬結果的臨界評價標準。

式中，Qm為模擬徑流量；Qs為觀測徑流量；是平均模擬徑流量；i 為觀測次數(shù)；NSE 的值越接近1，說明模型模擬結果越好，取NSE ＞0.5 為模擬結果的臨界評價標準。

1.4 變化趨勢分析

通過Mann-Kendall 統(tǒng)計檢驗方法分析岷沱江流域藍/綠水不同時段變化的顯著性，Mann-Kendall 檢驗法既可以進行趨勢性檢驗，又可以進行突變性分析，算法簡單，且不受樣本異常數(shù)據(jù)影響，也不要求數(shù)據(jù)有特定的分布特征，適用于氣象、水文等非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)分析[22]。

Mann-Kendall 趨勢檢驗法的計算方法如下：待驗假設H0為時間序列變量(x1, …,xn)無顯著的變化趨勢，是n 個獨立同分布的隨機變量的樣本。對立假設H1是雙側檢驗，對于任何的k ≠ j，且k，j≤n， xk和xj的分布是不同的。定義統(tǒng)計變量S 為

當時間序列變量增加時，S 呈正態(tài)分布。正態(tài)統(tǒng)計變量為

當Z 0＞ 時，呈增加態(tài)勢；當Z ＜0時，呈減小態(tài)勢，當和2.32 時，說明分別在置信度90%、95%、99%水平下達到顯著性。

2 結果與分析

2.1 基于月徑流資料對SWAT 模型的率定與驗證

基于SWAT 校準和不確定程序（SWAT Calibration and Uncertainty Programs，SWAT-CUP），為使模型模擬結果更加符合研究區(qū)實際情況，本次模擬的預熱期為1979-1980年。采用流域出口宜賓高場水文站已有的實測月徑流數(shù)據(jù)對模型進行校準和驗證，率定期為1982-1998年，在參數(shù)率定好后，保持參數(shù)不變，改變年份進行模型驗證[19]，驗證期為2006-2013年，結果見圖5 和圖6。由圖可見，在率定期和驗證期，宜賓高場水文站的年徑流量模擬值和實測值均隨年內(nèi)降水量變化表現(xiàn)出周期性的波動過程，且兩條曲線的波峰與波峰、波谷與波谷完全重合，僅波幅略有差異；率定 期和驗證期年徑流量模擬值和實測值的決定系數(shù)R2均為0.76，NSE 分別為0.90 和0.89，說明徑流參數(shù)滿足模型模擬適用性評價標準。

圖5 1982-1998年宜賓高場水文站月徑流實測值與SWAT 模擬值的對比Fig.5 Comparison of the observed runoff at Yibin Gaochang hydrological station and simulated by SWAT2012 model in 1982-1998

圖6 2006-2013年宜賓高場水文站月徑流實測值與SWAT 模擬值的對比Fig.6 Comparison of the observed runoff at Yibin Gaochang hydrological station and simulated by SWAT2012 model in 2006-2013

2.2 SWAT 模型模擬的流域藍/綠水資源量變化

模型完成率定與驗證后，根據(jù)模型輸出的SWATOutput-Sub 數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)透視表，對模擬結果進行進一步的水資源量統(tǒng)計，結果見圖7。由圖中可見，1981-2014年歷年藍水資源為370～570mm、綠水資源為441～543mm，降水量為760～1062mm，藍/綠水資源量、降水量均在年際間呈波動變化，且每年藍水、綠水資源量之和與年降水量基本相等，變化過程也大致相同。

圖中顯示，整個分析期內(nèi)，流域平均年降水量呈一定的周期性波動變化特點，M-K 統(tǒng)計值為-0.1087，未通過M-K 置信度為90%的顯著性檢驗；相應的年均藍水、綠水資源量也呈一定的波動變化過程，且波動的幅度明顯小于降水量。綠水資源量有所增加，M-K 統(tǒng)計值為0.0232，未通過M-K 置信 度為90%的顯著性檢驗，藍水資源量呈波動減少趨勢，M-K 統(tǒng)計值為-0.1729，同樣未通過M-K 置信度為90%的顯著性檢驗，線性變化趨勢均不顯著。

圖7 1981-2014年區(qū)域年降水量、藍/綠水資源量變化過程Fig.7 Variation course of the annual precipitation and blue/green water resources from 1981 to 2014

2.3 SWAT 模型模擬的藍/綠水資源量時空變化

由圖8 可以看出，分3 個階段看，1981-2014年岷沱江流域年降水量、藍/綠水資源量的空間分布趨勢基本一致，總體上均表現(xiàn)為從上游到下游由少到多再少的趨勢。從區(qū)域來看，流域上游即果洛州、甘孜州、阿壩州和涼山州等一帶，三種水資源量分布較少；流域中游即雅安市和樂山市峨眉地區(qū)等一帶藍/綠水資源量最多；相較于流域中游，流域下游即眉山市、樂山市（除峨眉地區(qū)）和宜賓市等一帶，藍/綠水資源量有所減少，但是相比全流域仍較為豐富。其原因是岷沱江流域降水量在空間分布上不均勻，其中上游地區(qū)年均降水量為600～800mm，中下游地區(qū)（都江堰以下）為900～1600mm。降水量主要與氣候有關，中下游地區(qū)為丘陵地區(qū)獨特的氣候條件，受亞熱帶濕潤季風氣候影響，有氣候溫和，溫暖潮濕，四季分明，雨量充沛，降水集中，霜稀雪少，無霜期長的特點，導致中下游藍/綠水資源量極其豐富，尤其雨城、峨眉一帶的年均藍水資源量在1000mm 以上，這也表明岷沱江流域中下游地區(qū)地表徑流較大。

圖8 分三個階段計算岷沱江流域年平均降水量（1）和藍水（2）/綠水（3）資源量的空間分布Fig.8 Spatial distribution of average annual precipitation(1) and blue (2) / green water resource (3) in the Min-Tuo River Basin during three stages

2.4 SWAT 模型模擬的主要植被類型下藍/綠水資源量變化

根據(jù)收集的岷沱江流域歷年土地利用數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)年際間的土地利用類型變化并不明顯。因此，采用2015年土地利用圖對歷年不同土地利用類型中藍/綠水含量進行分析。通過SWAT2012 模型的輸出結果SWATOutput-hru 表中讀取各項土地利用中藍/綠水含量（mm），并建立數(shù)據(jù)透視表，進行年平均水資源量計算，結果見表1。由表可見，研究區(qū)總土地面積為162960km2，其中耕地、林地、草地三種類型合計占流域總面積的95.9%，其余土地覆被類型僅占4.1%。

結合2015年LUCC 面積占比分析，雖然耕地面積僅占流域總面積的25%左右，但耕地具有良好的團粒結構，能夠迅速排水，同時蓄水能力強的特點，加上灌溉補給水量，相比于林地和草地，岷沱江流域耕地對藍/綠水總量的貢獻率在三種不同LUCC 中都最高，其中耕地中藍水資源量平均占比為41.2%，綠水資源量的平均占比為36.6%。表明耕地對區(qū)域水資源配置變化及其重要，對藍/綠水的響應間接反映了對農(nóng)田灌溉需求和生態(tài)服務價值。林地在藍水資源量平均占比為30.3%，綠水資源量的平均占比為32.8%，草地在藍水資源量平均占比為28.5%，綠水資源量的平均占比為30.7%。林地、草地具有較強的蒸散發(fā)能力，根據(jù)水量平衡原理，蒸散增大，徑流量會減小，說明林地具有調(diào)節(jié)徑流的作用，能夠有效防止水土流失。

分別統(tǒng)計歷年三種主要土地利用類型下藍/綠水資源量，結果見圖9 和圖10。由圖可見，不同土地利用類型下藍/綠水資源量間存在明顯差異，均表現(xiàn)為耕地＞林地＞草地。整個岷沱江流域降水總量減少的情況下，林地、草地中藍水資源量波動減少，綠水資源緩慢增加，表明岷沱江流域在1981-2014年藍水資源量減少主要用于林地、草地的綠水資源量，結合李波等[23]的分析，川西高原地區(qū)2000-2008年的人類活動如“退牧還草”工程等，使草地總體上處于恢復狀態(tài)，也可能與林地、草地的藍/綠水資源增加有關。

表1 2015年流域土地利用類型分類統(tǒng)計Table 1 Statistic result of the area and percentage of land use types in 2015

圖10 不同土地利用類型的年均綠水資源量（1981-2014年）Fig.10 Average annual green water resources under different land use types(1981-2014)

3 結論與討論

3.1 討論

岷沱江流域降水量約等于藍水資源量和綠水資源量之和，與馮暢等[24]的研究結論一致，SWAT 模型的模擬效果較好。杜華明等[25]表明岷江流域1961-2012 來降水量總體上呈下降趨勢，且2000年以來為近52a 降水量最少的時段。研究區(qū)降水量和藍水資源量在1981-2014年呈波動減少趨勢；綠水資源量反而有所增加，在1981-2014年藍水資源量減少主要用于林地、草地的綠水資源的增加。由于岷沱江流域屬于中緯度地區(qū)，降水靠西風帶的氣旋活動，溫度升高后氣旋無明顯改變，蒸發(fā)增加，因此降水減少，這也導致了用于植物蒸發(fā)蒸騰的綠水增加。造成區(qū)域降水量差異顯著的原因主要與區(qū)域的獨特氣候特征有關，岷沱江流域上游為干旱河谷地段，主要分布于松潘鎮(zhèn)江關以下、經(jīng)茂縣至汶川及黑水河和雜谷腦河等，上游干旱河谷，有較好的光熱條件，日照充足，太陽輻射強，蒸發(fā)量較大，雨季水分損失嚴重，表現(xiàn)為全年水分虧損[26]，導致上游藍/綠水資源量較少。在空間分布上整個岷沱江流域藍/綠水資源量分布趨勢大致相同，自北向南逐漸增加，除區(qū)域降水量影響以外還與岷沱江流域干流修建的水電站有關，梯級水電開發(fā)已拓展至流域的三級支流[27]，干流紫坪鋪水電站（760MW）等近十座大、中型水電站的蓄水截流導致自上游到下游沿主河道逐漸增加，越靠近干流子流域的藍/綠水資源量越大。

研究區(qū)面積約為16.296 萬km2，跨越面積大，雖然藍/綠水資源量豐富，但整個岷沱江流域的藍/綠水資源量呈減少趨勢。上游、中游、下游各區(qū)域對藍/綠水資源量的影響因素多。本研究基于時間序列上，雖對不同LUCC 類型中藍/綠水資源量進行分類研究，但實際上人類活動[28-29]仍然影響著流域的水生態(tài)系統(tǒng)平衡，在人口增多、城鎮(zhèn)化加劇、水資源日益短缺的背景下，厘清不同年際間的LUCC 的變化規(guī)律和不同區(qū)域、不同農(nóng)作物灌溉規(guī)律，以及流域梯級大型電站的修建對區(qū)域藍/綠水資源量的影響研究，對岷沱江流域水資源規(guī)劃與管理具有重要意義。根據(jù)岷沱江流域上游、中游、下游的藍/綠水資源實際分布情況，進一步結合土地覆被類型，開展藍水綠水相互轉換的生態(tài)研究，探討如何合理利用中下游豐富的藍水綠水資源，釋放中下游藍水可用性，通過藍/綠水的信貸補償形式支持上游開展綠水管理措施[30]，以保護上游耕地，協(xié)調(diào)上下游藍/綠水的沖突矛盾和收益分配，根據(jù)已經(jīng)獲得的上中下游藍/綠水資源量，采取供需和成本相適應理論博弈優(yōu)化模型，得出合理的藍/綠水調(diào)配解決方案，促進流域經(jīng)濟發(fā)展，也是下一步重點研究的內(nèi)容。

3.2 結論

（1）岷沱江流域藍/綠水資源量分布最多的是岷沱江流域中下游的雅安、成都、宜賓、瀘州一帶，分布最少的是上游的果洛州、甘孜州、阿壩州一帶。

（2）在不同類型LUCC 中藍/綠水資源量，岷沱江流域的耕地中藍/綠水資源量最高。

（3）1981-2014年研究區(qū)降水量和藍水資源量呈波動減少趨勢，而綠水資源量緩慢增加，變化均不顯著。