三江源区水源涵养功能评估

乔飞;富国;徐香勤;安立会;雷坤;赵健;郝晨林

【摘 要】为实现三江源区水源涵养功能评估,服务区域生态服务价值估算,从水源涵养的概念出发,解析水源涵养功能的内涵特征和表征指标,提出了三江源区水源涵养功能评估技术框架,并基于SWAT模型建立三江源区水文模型,通过年尺度、月尺度和日尺度的水文模拟,完成三江源区水源涵养功能定量评估.从水文模型校准结果来看,直门达、唐乃亥和香达3个验证站日径流量最大相对误差不超过17.0％,月径流量最大相对误差不超过13.0％;日尺度模型中直门达站模拟效率系数超过了0.6,其他两个站也超过了0.5,月尺度模型中3个验证站模拟效率系数均超过0.6以上;日尺度模型和月尺度模型验证结果均可接受,在一定程度上较好地揭示出了三江源区的水量输出过程、趋势和规律.应用该模型对水源涵养功能进行定量评估,长江流域、黄河流域、澜沧江流域水资源供给量分别可达到158.8×108、326.2× 108、72.6× 108 m3;考虑土地利用和植被变化对流域径流输出的影响作用,植被破坏可能导致长江流域、黄河流域和澜沧江流域地下径流量分别可能减少98.6× 108、200.1×108和44.5× 108 m3;在相同降水条件下,低植被覆盖会导致长江流域、黄河流域和澜沧江流域年最大流量的平均值、最大值、最小值分别增加了约80％、60％和30％.研究显示,三江源区在保障下游用水、提升径流调节能力和缓解防洪压力等方面具有突出的作用. 【期刊名称】《环境科学研究》 【年(卷),期】2018(031)006 【总页数】9页(P1010-1018)

【关键词】三江源;水源涵养功能;SWAT;水资源供给;径流调节;洪水调蓄 【作 者】乔飞;富国;徐香勤;安立会;雷坤;赵健;郝晨林

【作者单位】中国环境科学研究院,北京 100012;中国环境科学研究院,北京 100012;中国环境科学研究院,北京 100012;中国环境科学研究院,北京 100012;中国环境科学研究院,北京 100012;中国环境科学研究院,北京 100012;中国环境科学研究院,北京 100012 【正文语种】中 文 【中图分类】X143;X524

水源涵养功能作为生态系统的重要服务功能之一，在生态学界备受关注，也开展了众多研究[1-2]. 前人在全国不同流域开展了不同尺度的研究[3-6]，重点围绕森林[7]、草地[8]、湿地水源涵养等方面开展了相关研究[9-10]. 众多研究成果表明,水源涵养既受气候气象因素的影响[11-14]，又受到人类活动的影响[15-16]，尤其是土地利用和植被变化对水源涵养功能具有明显的影响作用[17-19]，水源涵养也与流域水文循环过程有密切的关系[20]，需要在解析降水-径流关系上进行研究[21]. 从水循环过程来看，流域水源涵养功能主要表现为截留降水、抑制蒸发、涵蓄土壤水分[22]、缓和地表径流[23]、补充地下水和调节河川流量等方面[24]，考虑到水源涵养功能的可定量化评估，建立了一系列监测和评估指标. 从水源涵养功能生态效益来看，在时间上改变河道径流过程，降低洪水期河道洪峰量，增加枯水期河道基流量，起到调节河流水量时间分配不均的作用[25]；在空间上改变降水在不同蓄水介质中的存储过程，调节地表径流、土壤径流和地下径流分配[26]；最终，通过调节降水时空分布来维持生态系统的平衡和稳定发展[27]. 以往研究结果也表明，

水源涵养能力与植被类型和盖度、枯落物组成和现存量、土层厚度及土壤物理性质等密切相关，是植被和土壤共同作用的结果[28].

三江源地区是长江、黄河、澜沧江的发源地，是我国重要的水源涵养生态功能区，被誉为“中华水塔”，也有“江河源”之称，是我国江河中下游地区和东南亚国家生态环境安全和区域可持续发展的生态屏障，三江源区的径流形成和下泄对下游地区用水有着重大的影响[27-28]. 随着社会发展，人类活动强度不断增大，土地利用方式转变，植被覆盖变化大，三江源区产水量逐年减少，不仅制约了源区社会经济发展和农牧民的生产生活，也导致下游河道断流频率不断增加，断流历时和河段不断延长[28]. 因此，开展三江源区水源涵养功能评估，保障水源涵养能力对区域发展有重大意义.

SWAT模型是由美国农业部(USDA)的农业研究中心(ARS，Agricultural

Research Service)1994年开发的，能够预测在大流域复杂多变的土壤类型、土地利用方式和管理措施条件下，土地管理对水分、泥沙和化学物质的长期影响[29-30]，是一种基于GIS基础之上的分布式流域水文模型[31-32]，可以模拟流域地表水、地下水的水质和水量变化，分析预测不同土地利用方式和条件对流域内水量、水质的影响[33-34]，被广泛应用于模拟流域水循环过程研究[35-36]. 综合考虑水源涵养的基本功能和表现形式，结合三江源区水循环的基本特征，应用SWAT模型，围绕水资源供给、径流调节和洪水调蓄3个方面的功能，对三江源区水源涵养功能开展定量评估，为三江源区发展和保护提供理论依据. 1 水源涵养功能概念界定、表征指标和评估技术框架

流域水源涵养功能常指生态系统通过对降水的截留、吸收和贮存，改变流域产流特征，改变水文循环路径和水分的存储形式，调节流域地表水、土壤水和地下水之间存储和交换关系，从而既能保障和维持流域生态系统本身健康，又能最大限度为流域外部提供生态产品和服务的一种能力. 水源涵养功能主要表现在生态系统自身健

康，能够提供可利用水资源、降水截留、径流调节、洪水调蓄、补给地下水、净化水质、水土保持等多方面的功能，对维持生态系统的健康发展提供保障，主要关系见图1.

图1 水源涵养功能概念关系Fig.1 Water conservation function concept diagram表1 水源涵养功能界定Table 1 Definition of water conservation function

功能说明表征指标水资源供给功能稳定持续提供水资源量,供流域和下游地区使用不同保证率下的年水资源供给量径流调节功能适度调节地表径流和地下径流的比例,增加可利用水资源量地表径流量、地下径流量洪水调蓄功能有效改变暴雨产流过程,延长洪水时间,降低洪峰流量洪峰流量、洪水量

考虑水源涵养的表征指标，三江源区重点进行水资源供给量计算、径流调节量计算和洪水调蓄量计算，核心是研究不同时间尺度的径流过程. 因此，选用SWAT模型进行水文模拟和水循环过程研究，利用不同尺度的模拟进行不同功能的分析计算. 通过年尺度模拟分析水资源供给功能；通过月尺度模拟径流年内比例，研究径流调节潜力；通过日尺度模拟，分析短期洪水量的变化，研究调蓄潜力. 水源涵养功能评估技术路线详见图2.

图2 水源涵养功能评估技术路线Fig.2 The technical route of water conservation function estimation 2 三江源区SWAT模型建立与校准 2.1 资料准备

在三江源区水源涵养功能评估研究过程中，主要用到以下数据(见表2)：区域地形DEM(见图3)、土地利用类型(见图4)、土壤类型(见图5)、气象站(见图6)、水文站(见图7)等资料.

表2 SWAT模型数据清单Table 2 The data list of SWAT model数据类型监测

范围或监测站点监测指标空间信息数据三江源保护区包括22个县DEM、土壤类型、土地利用类型、河网水系 气象数据玉树、治多、杂多、曲麻莱、清水河、囊谦、果洛、玛多、达日、久治、甘德、河南、同德、兴海、泽库、沱沱河、伍道梁等17个站降水量、日平均气温、日最高气温、日最低气温、日照时数、相对湿度、土壤层温度、冻土深度等水文数据大米滩、上村、同仁、化隆、清水、鄂陵湖、黄河沿、吉迈、门堂、玛曲、军功、唐乃亥、贵德、循化、黄河、久治、沱沱河、直门达、新寨、雁石坪、下拉秀、香达等22个站水位、流量、泥沙等 图3 三江源区DEMFig.3 DEM of the Three-River Headwaters Region 图4 三江源区土地利用类型分布Fig.4 Distribution of land use types in the Three-River Headwaters Region

图5 三江源区土壤类型分布Fig.5 Distribution of soil types in the Three-River Headwaters Region

图6 三江源区气象站分布Fig.6 Distribution of weather stations

图7 三江源区水文站分布Fig.7 Distribution of hydrologic stations in the Three-River Headwaters Region 2.2 模型构建

按照SWAT模型标准流程进行模型构建，进行子流域划分、水文响应单元划分、天气发生器数据库建立、降水驱动数据整编.

a) 在构建过程中充分考虑河流自然节点、水文站位置和重要水体位置，确定合理的子流域空间尺度和数目，最终将三江源流域划分为78个子流域(见图8). 注： 数字表示78个子流域的编号.图8 三江源区子流域划分Fig.8 The divide of sub-basin in the Three-River Headwaters Region

b) 考虑土地利用数据、土壤数据、地形坡度空间叠加，并进行重分类，定义水文响应单元，将三江源流域划分为8 943个水文响应单元.

c) 按照模型要求，利用气象站实测资料进行数据整编，完成天气发生器数据库建设.

d) 进行降水、温度、辐射、风速、湿度等模型驱动数据的处理. 2.3 模型参数选择和校准 2.3.1 验证站位选择

利用长江流域、黄河流域、澜沧江流域典型水文站月径流量对模型进行率定，站位选择见表3.

2.3.2 模型率定和验证时间

考虑到研究对日流量、月流量的模拟要求，分别对日尺度模型进行校准和月尺度模型进行校核. 日尺度模型重点关注最大日流量误差，月尺度模型重点关注月径流量的误差. 模型校准运行时段为1961—1981年，共计20 a，其中1961年为模型预热年，19—1968年为日尺度模型率定期，1974—1978年为日尺度模型验证期，1962—1971年为月尺度模型率定期，1972—1981年为月尺度模型验证期. 表3 模型校验对照站位Table 3 The contrast station of model checking流域名称站名东经∕(°)北纬∕(°)对应子流域编号长江流域直门达97.21733.03365黄河流域唐乃亥100.15035.50012澜沧江流域香达96.48332.25072 2.3.3 模型参数

根据已有研究成果，主要对影响水量的参数进行校准[37-38];同时，考虑到三江源区降雪融雪对径流有重要影响，启动融雪模块[39-40]，主要参数见表4. 表4 主要参数Table 4 List of main paramaters序号参数名称参数区间模型取值1径流曲线数CN230～98722基流回归常数ALPHA_BF0.1～1.00.123土壤蒸发补偿系数ESCO0.01～1.00.024植物摄取补偿系数EPCO0.01～1.00.025土壤饱和水力传导度∕(mm∕h)SOL_K0～1000.056壤中流迟滞系数∕dLAT_TTIME0～180907降雪识别温度∕℃Ts -5～518融雪温度∕℃Tmlt-5～509最大融雪速率

∕(mm∕℃)bmax0～106.510最小融雪速率∕(mm∕℃)bmin0～10411积雪温度滞后因子Tlag0～10.512积雪全覆盖时的雪深阈值∕mmS1000～50050 2.3.4 模型校准 2.3.4.1 模型校准标准

SWAT模型校准一般有3个重要参考标准[37].

水量误差： 通过对模拟径流量与实测径流量进行对比，分析水量误差的情况，一般用相对误差进行表征.

变化趋势：模拟流量序列与实测流量序列进行相关性分析，分析模拟流量序列和实测流量序列的变化趋势情况，一般用相关系数表征.

模拟效率：模型模拟效率是将水量误差和趋势变化相结合，共同确定模型模拟效果，一般用纳什效率系数进行表征. (1)

式中：ENS为纳什效率系数；Qi为实际观测流量序列，m3为实测流量序列平均值，m3s；Pi为模拟流量序列，m3s；n为序列个数. 2.3.4.2 模型校准结果

模型校准采用手动调参的方式，利用长江流域直门达站、黄河流域唐乃亥站、澜沧江流域香达站3个验证站的长序列实测流量资料，针对上述参数进行调整和试算，并按照以上3个标准对参数校准结果进行统计分析，讨论模型的精度和效率. 图9为长江流域直门达站、黄河流域唐乃亥站、澜沧江流域香达站率定期(19—1968年)和验证期(1974—1978年)日均流量过程对比结果，图10为长江流域直门达站、黄河流域唐乃亥站、澜沧江流域香达站率定期(1962—1971年)和验证期(1972—1981年)月均流量过程对比结果，从流量过程的对比结果可以看出，流量变化过程基本一致，模拟结果与实测结果吻合较好.

图9 验证站率定期和验证期日均流量对比Fig.9 The daily flow contrast between calibration and verification

表5为3个验证站日尺度模型率定和验证结果统计参数，其中直门达、唐乃亥最大日流量相对误差在10%以内，香达站相对误差较大，不超过17%；从相关系数来看，3个站均呈现出较好的相关性，相关系数均超过了0.8；从模拟效率系数来看，直门达超过0.6，其他两个站超过0.5. 表6为3个验证站月尺度模型率定期和验证期统计参数，其中直门达、唐乃亥月径流量最大相对误差在6%以内，香达站相对误差较大， 不超过13.0%；从相关系数来看，3个站均呈现了较好的相关性，相关系数均超过了0.85；从模拟效率系数来看，3个站均超过0.6. 总体来看，日尺度模型和月尺度模型均在一定程度上较好地模拟了流域的流量输出过程和趋势，相对误差、相关系数和效率系数等模拟评估参数也达到合格水平[29]，模拟结果可接受.

图10 验证站率定期和验证期月均流量对比Fig.10 The monthly flow contrast between calibration and verification表5 日尺度模型校准结果统计结果Table 5 Statistical table of verification results in the daily scale simulation 站名项目最大日流量相对误差∕%相关系数纳什效率系数直门达率定期-7.260.820.82验证期-8.740.870.65唐乃亥率定期8.130.870.59率定期0.210.850.59香达站率定期-16.420.820.54验证期-15.770.820.63 表6 月尺度模型校准结果统计结果Table 6 Statistical table of verification results in the monthly scale simulation站名项目月径流量相对误差∕%相关系数纳什效率系数直门达率定期-4.710.870.73验证期0.590.910.68唐乃亥率定期-4.290.910.率定期5.510.910.63香达站率定期-12.750.870.62验证期-12.670.910.69

3 三江源区水源涵养功能评估

3.1 水资源供给量评估

根据实际资料统计，三江源区多年平均径流量为570.6×108 m3，其中长江为167.8×108 m3，黄河为329.7×108 m3，澜沧江为73.2×108 m3(见表7)；2000年、2005年、2010年径流量分别为466.2×108、785.4×108、

662.9×108 m3，长江流域和黄河流域2005年径流量最大，2000年径流量最小；澜沧江2000年径流量最大，而2010年最小，呈现出显著的空间变化特征. 利用多年资料，对年径流系列进行水文频率分析，得到不同保证率条件下三江源区年径流量，50%保证率下，黄河流域径流量为326.2×108 m3，长江流域径流量为158.8×108 m3，澜沧江流域径流量为72.6×108 m3，50%保证率各流域径流量可作为三江源区流域水资源供给量的参考值(见表7).

表7 三江源区径流量统计结果Table 7 The statistics of runoff in the Three-River Headwaters Region 108 m3项目2000年2005年2010年1961—2011年年均值5%保证率50%保证率95%保证率长江流域165.4241.0236.2167.8373.7158.0.5黄河流域212.0466.7359.8329.7547.1326.2212.4澜沧江流域

88.977.766.973.2127.672.639.9合计466.2785.4662.9570.6——— 3.2 三江源区径流调节功能评估

在三江源区径流调节功能评估过程中，考虑到土壤变化和气候变化可能性相对较小，因此重点考虑土地利用和植被变化对流域径流输出的影响作用，估算地表径流和地下径流的比例变化，分析三江源径流调节能力.

在SWAT模型中，土地利用和植被变化的表现形式就是参数CN2的变化，其取值范围为38～98，在现状土地利用条件下模拟径流时全流域CN2平均值为72，处于地表产流中等水平，也体现了现状植被覆盖情况下的实际产流情况. 为了研究三江源径流调节能力和潜力，设置两种方案进行模拟，对比分析径流变化情况. 第一

种情况为现状植被覆盖情况，第二种情况为植被极端破坏情况，即低植被覆盖情况，地表径流产流系数较高情况. 现状植被覆盖情况CN2平均值为72，对低植被覆盖情况，CN2设定为95，其他参数同模型验证参数组. 利用1961—2010年气象资料，应用SWAT模型模拟3个流域多年平均径流量以及地表径流和地下径流的比例. 从模拟结果可以看出，现状植被覆盖度高，流域总径流量小，但地下径流占比大；低植被覆盖情况下输出径流较大，但是地表径流产流占比大，稳定的地下径流仅占13%(见表8). 相对现状植被覆盖情况，低植被覆盖情况下，黄河流域地下径流量将可能减少200.1×108 m3，长江流域地下径流将可能减少98.6×108 m3，澜沧江流域将可能减少44.5×108 m3，稳定的地下径流对下游地区用水有极大的保障作用，可以作为三江源区径流调节能力参考值.

表8 不同情况下流域输出水量比较Table 8 The contrast of basin output flow at different cases项目现状植被覆盖情况低植被覆盖情况黄河流域∕(108 m3)329.9388.5长江流域∕(108 m3)167.8222.3澜沧江流域∕(108 m3)73.285.5地表径流占比∕%2487地下径流占比∕%7613 3.3 洪水调蓄功能评估

参考上述情两种方案，应用SWAT模型模拟不同植被覆盖条件下1961—2010年日流量过程，对现状植被覆盖、低植被覆盖两种情况下的径流过程进行对比，分析洪水调蓄功能. 从模拟结果(见表9)可以看出，相同降水条件下，与低植被覆盖情况相比，现状植被覆盖情况下黄河流域多年最大日流量的平均值、最大值、最小值均低了约60%，长江流域均低了约80%，澜沧江流域均低了约30%. 最大日流量能够反映洪水特征，可以作为三江源区洪水调蓄能力参考值.

表9 1961—2010年多年最大日流量统计结果Table 9 Statistical table of the maximum daily flow from 1961 to 2010 m3s流域名称项目平均值最大值最小值黄河流域现状植被覆盖情况10 79517 4606 362低植被覆盖情况17 85530

36011 380长江流域现状植被覆盖情况9 72527 2302 7低植被覆盖情况16 14931 4407 285澜沧江流域现状植被覆盖情况3 7615 8561 565低植被覆盖情况5 0857 4152 543 4 结论

a) 根据1961—2010年的实际资料统计得到三江源区多年平均径流量为

570.6×108 m3，其中长江流域为167.8×108 m3，黄河流域为329.7×108 m3，澜沧江流域为73.2×108 m3. 利用多年径流量进行水文频率分析，得到50%保证率下长江流域水资源供给量为158.8×108 m3，黄河流域水资源供给量为326.2×108 m3，澜沧江流域水资源供给量为72.6×108 m3，对下游区域经济发展具有重要支撑作用.

b) 重点考虑土地利用和植被变化对流域径流输出的影响作用，分析三江源径流调节潜力，通过对现状植被覆盖情况、低植被覆盖不同情况下的径流模拟结果进行对比发现，低植被覆盖情况下，各流域总径流量会有所增加，但地下径流量均下降明显，黄河流域地下径流量将会减少200.1×108 m3，长江流域地下径流将会减少98.6×108 m3，澜沧江流域将会减少44.5×108 m3，保护植被能够更好地保障径流调节能力.

c) 重点考虑土地利用和植被变化对流域日流量的影响作用，分析三江源洪水调蓄潜力，通过对现状植被覆盖、低植被覆盖不同情况下的日径流模拟结果进行对比，分析三江源地区洪水调蓄潜力. 在相同降水条件下，低植被情况下多年最大日流量的平均值、最大值和最小值均有所增大. 长江流域多年最大值的平均值、最大值、最小值均增加了约80%，黄河流域均增加了约60%，澜沧江流域均增加了约30%，洪量的大幅增加，将会大大增加流域的防洪压力. 参考文献(References)：

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