基于SWAT的沁河流域水压力指数计算及生态脆弱性分析

全志淼, 左其亭,2, 王鹏抗, 张羽

(1.郑州大学 水利与交通学院,河南 郑州 450001; 2.河南省水循环模拟与水环境保护国际联合实验室,河南 郑州 450001)

生态脆弱性是指生态系统面临外部压力时受到破坏或崩溃的敏感程度[1]。生态脆弱性作为生态系统固有的一个特殊属性,与水资源、气候变化、土地利用类型以及土壤质地等众多因素息息相关,可以综合反映生态系统的健康水平。然而,人口增长和经济社会的快速发展,人类社会对水资源的需求激增,导致水生态问题日益严重。特别是处于干旱和半干旱地区的内陆河流域,由于水资源不足且时空分布不均匀,使得流域生态环境更为脆弱[2],水资源成为影响流域生态脆弱性的关键因素。因此,从水资源的角度分析流域生态脆弱性状况及时空变化特征,对评估流域生态系统健康水平和促进地区水资源优化配置具有重要意义。

现阶段,国内外在生态脆弱性方面进行了诸多研究,其主要是基于不同学科理论和研究目的发展了一系列评估模型框架,包括压力-敏感性-恢复力[3-4]、暴露-敏感性-适应力[5-8]、压力-状态-响应[9-12]等,研究范围涵盖流域[13-14]、行政区[15-16]、城市[17-18]、地形地貌单元[19-20]以及生态功能区[21-22]等。生态脆弱性的研究已成为当前的研究热点,但是现有的研究大多关注于构建指标评价体系,且指标的类型大多集中在气候状况、土地利用类型以及植被覆盖度等因素上,鲜有从水资源的角度对地区生态脆弱性进行分析。此外,现有的研究方法单一,大多是基于统计数据构建评估模型,忽略了研究区完整的生态过程。并且,大多数研究都是基于单一时间尺度分析地区生态脆弱性,忽略了多时间尺度下的生态脆弱性的时间变化特征,且无法捕捉研究区内部的空间异质性。

蒸散发量(Evapotranspiration,ET)反映了土壤蒸发和植物表面蒸腾的综合过程,是流域尺度上反映生态系统健康状态的重要指标。蒸散发量主要有两大类,分别是潜在蒸散发量(Potential Evapotranspiration,PET)和实际蒸散发量(Actual Evapotranspiration,AET),它们分别反映了作物的需水量和实际耗水量[23-25]。现有研究表明,基于潜在蒸散发量(PET)和实际蒸散发量(AET)的比率构建的水压力指数(Water Stress Index,WS)是表征流域生态系统健康状态及其时空变化特征的一个重要指标[26-28], LIAQAT U W等采用了水压力指数来分析朝鲜半岛的水资源压力足迹[26], JAHANGIR M H等基于该指数分析了伊朗地区生态系统状态对土地覆盖变化的动态响应[27], SUN H W等利用该指数评估中国生态系统的压力状况[28]。SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是由美国农业部研发的分布式水文模型,在国内外水资源相关研究中得到广泛的应用[29-34]。SWAT模型内置多种计算潜在蒸散发量的模型公式,可以简化计算过程。同时,SWAT模型可以全面考虑水文要素变化的自然因素和人为因素,反映研究区内部的空间异质性,较为完整地揭示流域生态过程的内在机理。

综上,本文以沁河流域为研究对象,基于2008—2016年气象水文资料构建SWAT模型,分别采用Penman-Monteith法和Hargreaves法计算沁河流域的潜在蒸散发量,引入水压力指数计算公式对沁河流域生态脆弱性进行量化评价,分析其多年时空变化特征,以期为沁河流域生态系统保护及治理提供一定研究思路和技术支持。

1 研究区概况及数据来源

1.1 沁河流域概况

沁河发源于山西省沁源县,属黄河一级支流。沁河自北而南流经山西、河南两省,最终从河南省武陟县南流入黄河。如图1所示:沁河干流全长485 km,流域面积达13 532 km2。沁河流域位于北纬34°5′～36°6′、东经111°5′～113°5′[35-36],属温带大陆性气候,多年平均降水量613.1 mm,降水量年内变化大,且多集中在夏季(6—8月),是典型的半干旱地区内陆河流域。沁河流域是中国北方的一个重要农业区,也是华北平原水资源较为丰富的区域之一。随着经济的快速发展和城市化进程的加快,沁河流域资源环境问题日益凸显,生态环境状况逐渐恶化,生态脆弱性不断增强。因此,对沁河流域的生态脆弱性进行研究对于流域生态系统保护和可持续发展具有重要的意义。

图1 沁河流域图

1.2 数据来源

构建流域SWAT模型所需的数据包括数字高程数据(DEM)、土地利用数据、土壤类型数据、气象数据以及水文数据。其中DEM数据来自地理空间数据云平台,分辨率为90 m×90 m;土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心,空间分辨率为30 m×30 m;土壤类型数据来源于世界土壤数据库(HWSD),分辨率为1 km;气象数据来源于高分辨率CMADS 1.1数据集,空间分辨率为0.25°×0.25°;水文数据选取了沁河流域润城水文站(112°31′E、35°28′N)、五龙口水文站(112°41′E、35°10′N)和武陟水文站(113°16′E、35°04′N)3个水文站点的数据。2008—2016年月径流数据被用于模型率定与验证。

2 研究方法

2.1 基于SWAT模型的流域水压力指数计算框架

构建沁河流域SWAT模型,通过SWAT模型内置功能模拟计算沁河流域2010—2016年的潜在蒸散发量(PET)和实际蒸散发量(AET),并引入水压力指数(WS)分析流域生态脆弱性及其时空变化特征。研究框架如图2所示:①基于DEM数据、土地利用数据、土壤数据、坡度数据和气象数据构建沁河流域SWAT模型;②利用沁河流域实测月平均径流数据对模型进行率定和验证,以满足模型的精度要求;③计算潜在蒸散发量(PET)和实际蒸散发量(AET);④利用潜在蒸散发量(PET)和实际蒸散发量(AET),计算水压力指数(WS);⑤分析流域WS值和生态脆弱性的时空变化特征。

图2 技术路线图

2.2 SWAT模型构建

2.2.1 模型数据库构建

1)DEM数据构建。首先下载沁河流域及其附近区域的DEM数据,然后对下载的DEM数据进行拼接、研究区域裁剪、坐标系投影以及填洼处理,最后得到沁河流域的DEM数据。

2)土地利用数据库构建。首先从中国科学院资源环境科学数据中心下载数据,然后根据沁河流域边界裁剪、坐标投影得到研究区土地利用栅格数据,再将流域内的土地利用类型重新分为10类,如图3(a)所示,并建立索引表。

图3 沁河流域土地利用类型和土壤类型示意图

3)土壤数据库构建。土壤数据来自世界土壤数据库(HWSD),不需要进行粒径转换。根据土壤分组将土壤数据重分类,分为10种类型,如图3(b)所示。

4)气象数据输入。采用高分辨率CMADS 1.1数据集驱动SWAT模型,通过提取流域所在气象站点数据,制作气象数据索引表,得到沁河流域气象数据。

2.2.2 模型构建及运行

基于DEM数据,结合流域实际河网分布,选取流域出口断面位置(113°26′E、34°59′N),对流域进行子流域划分;加载土地利用数据、土壤数据、坡度数据,进行水文响应单元的划分;加载气象数据,运行SWAT模型。

2.2.3 模型率定与验证

使用SWAT-CUP软件对模型进行参数敏感性分析。采用SUFI-2反演算法和润城水文站、五龙口水文站以及武陟水文站3个水文站点2008—2016年的实测月径流数据对模型进行参数率定和验证,参考相关研究[37-38],并选用纳什系数(ENS)、相关系数(R2)评价模型的适用性。基于两系数计算结果的模型精确程度评估标准见表1。

表1 SWAT模型精确程度评估标准

2.3 流域蒸散发量计算

通过SWAT模型模拟结果可直接获取实际蒸散发量(AET),并基于SWAT模型所搭载的两种计算方法对流域的潜在蒸散发量(PET)进行计算,具体如下。

2.3.1 Penman-Monteith法

Penman-Monteith(PM)法适用性强,计算结果精确度较高。该方法在考虑了多种气象因素后,将物质传送方法与能量平衡相结合,是目前公认的误差最小的潜在蒸散发量估算方法[39-40]。采用基于PM模型的FOA-PM公式计算研究区的潜在蒸散发量(PET),计算公式如下:

(1)

式中:Rn为作物表面的净辐射,MJ/(m2·d);T为离地面2 m高处的日均气温,℃;G为土壤热量通量密度,MJ/(m2·d);U2为离地面2 m高处风速,m/s;es为饱和水汽压差,kPa;ea为实际水汽压差,kPa;Δ为蒸汽压曲线的斜率,kPa/℃;γ为干湿计常数,kPa/℃。

2.3.2 Hargreaves法

Hargreaves(HS)法仅根据温度资料便能计算出区域的潜在蒸散发量,且计算结果精度较高[41]。计算公式如下:

(2)

式中:λ为水蒸发潜热,MJ·kg-1,根据相关文献取λ=2.45 MJ·kg-1[42];Tmax和Tmin分别为研究区的最高气温和最低气温,℃;T为平均气温,℃。

2.4 水压力指数计算及生态脆弱性分级标准

水压力指数(WS)基于实际蒸散发量(AET)与潜在蒸散发量(PET)之比而构建[26-28],通过实际蒸散发量(AET)与潜在蒸散发量(PET)的差异程度反映土壤或植被水分供需状况、灌溉效率以及水资源利用效率等综合效应。因此,WS值被常用作评估地区水资源短缺和干旱程度、监测植被生长状况以及荒漠化进程等。而上述评估内容与地区生态系统健康水平及生态脆弱性息息相关。基于此,本文拟采用水压力指数(WS)的计算结果对沁河流域生态脆弱性状况及生态系统健康水平进行量化评价。通过WS的计算结果分析地区水资源的利用情况,得出其相应的生态脆弱性评价结果及时空分布特征。计算公式如下:

(3)

通过查阅相关文献,设定WS=0.2为水压力指数的最小阈值[43],并在此基础上,参考国内外生态脆弱性评价研究的分级标准[44-47],将沁河流域生态脆弱性划分为5个等级,分别为生态良好、轻度脆弱、中度脆弱、重度脆弱、极度脆弱。其水压力指数和生态脆弱性分区标准见表2。

表2 WS、生态脆弱性分级标准及生态特征

3 结果分析

3.1 SWAT模型率定结果

构建沁河流域SWAT模型,并根据ENS和R2率定结果评价沁河流域SWAT模型的径流模拟精度。模型校验结果如图4和表3所示。图4和表3中的结果表明:3个水文站模拟期内的模拟径流与实测径流曲线趋势拟合程度较好,3个水文站的ENS和R2均符合模型评估标准(表1),结合表1中的评估标准可知,模拟结果较为可观,中间过程的模型参数和数据较为合理。图4和表3中的模拟结果表明,基于CMADS 1.1数据集驱动的SWAT模型在沁河流域径流模拟中具有较好的适用性。

表3 3个典型水文站点率定期和验证期拟合结果

图4 3个典型水文站点率定期和验证期径流模拟结果对比

3.2 沁河流域水压力指数及生态脆弱性变化特征

3.2.1 水压力指数及生态脆弱性年尺度变化特征

通过SWAT模型进行年尺度径流模拟后,分别采用Penman-Monteith法和Hargreaves法计算年尺度下的沁河流域的WS值,结果如图5所示。具体表现为:采用Penman-Monteith法计算的WS值由2010年的0.492降低至2016年的0.411,生态脆弱性为中度脆弱;而采用Hargreaves法计算的WS值由2010年的0.607降低至2016年的0.520,生态脆弱性由重度脆弱转变为中度脆弱;两种方法计算得到的WS值变化均呈现较为明显的下降趋势。此外,采用Hargreaves法的计算结果整体大于Penman-Monteith法的,原因主要是Hargreaves法主要考虑温度和太阳辐射的影响,忽略了降雨对计算结果的影响,故使用Hargreaves法非常容易出现估值偏大的情况。

图5 沁河流域WS值年尺度时间变化特征

综合两种方法的结果可以得出如下结论:①沁河流域的水压力指数变化值整体呈现较为明显的下降趋势,这表明流域生态脆弱性逐渐减弱,生态系统的健康水平逐渐提高。这一变化趋势主要归因于沁河流域推行新型农业节水模式,减少了无效蒸发,对解决流域水资源短缺问题、改善流域生态脆弱性起到了积极的作用。②沁河流域2010—2016年的WS计算结果均大于0.4,生态脆弱性以中度脆弱为主。这表明沁河流域的水资源受到较大压力,流域生态脆弱性较强,生态系统较为敏感,蒸散发量是流域耗水的主要影响因素。因此,为了解决流域水资源短缺问题、改善流域生态脆弱性,必须坚持推行新型农业节水技术、优化灌溉方式并调节农业生产结构,以降低蒸散发量,提高水资源利用效率。

3.2.2 水压力指数及生态脆弱性月尺度变化特征

通过SWAT模型进行月尺度径流模拟后,分别采用Penman-Monteith法和Hargreaves法计算年尺度下的沁河流域WS指数值,结果见表4,表中PM指Penman-Monteith法,HS指Hargreaves法。由表4中的结果可看出:WS值变化整体呈现先递减再递增的动态演化趋势,夏季(6—8月)的水压力指数值较小,8月达到最小值;而冬季(当年12月—次年2月)的WS值较大,1月份达到最大值。此外,Hargreaves法的计算结果在每年6月均出现较为明显的波动性变化,并且整体的计算结果较Penman-Monteith法的计算结果大。出现这一现象的主要原因是夏季日照时间长、太阳高度角较大、气温较高,使得Hargreaves法的计算结果偏大并出现波动。

表4 沁河流域WS月尺度变化特征

综合两种方法的计算结果可以分析出如下结论:沁河流域多年月尺度生态脆弱性整体呈现先减弱再增强的动态演化趋势,夏季(6—8月)生态脆弱性较弱,部分计算结果接近微度脆弱;而冬季(当年12月—次年2月)生态脆弱性较强,部分计算结果达到极度脆弱。对于流域生态脆弱性的季节性变化,根据沁河流域地域特征,结合相关研究成果认为其原因主要是夏季降水量较大,而冬季期间会受到冰雪天气的影响,使得期间的实际蒸散发量(AET)接近0[26,48-49]。政府及相关部门可针对不同季节影响水压力指数的因素,采取相应的水资源管理和生态保护措施,以改善流域生态脆弱性,提升生态系统的稳定性。

3.3 沁河流域水压力指数和生态脆弱性空间变化特征

通过SWAT模型进行年尺度径流模拟后,分别采用Penman-Monteith法和Hargreaves法计算年尺度下沁河流域的WS值,并从子流域层面对2010—2016年沁河流域WS值的空间分布进行分析,探究沁河流域生态脆弱性的空间演化特征,结果分别如图6和图7所示。

图6 沁河流域WS指数年尺度空间变化特征(Penman-Monteith法)

图7 沁河流域WS指数年尺度空间变化特征(Hargreaves法)

由图6和图7中的结果可知:WS低值区主要分布在流域的南部和中部地区,而WS高值区主要分布在北部、西部以及东部地区。流域WS计算结果整体呈现逐年递减的趋势,但各子流域计算结果的空间异质性较为明显。且Hargreaves法的计算结果整体大于Penman-Monteith法的计算结果,出现这一现象的主要原因如上文阐述,此处不再进行解释。

综合两种方法的计算结果可以得出如下结论:①各子流域生态脆弱性呈现逐年递减的趋势,这表明流域生态系统的健康水平逐渐提高。②沁河流域生态脆弱性低值区主要分布在流域的南部和中部地区,而生态脆弱性高值区主要分布在北部、西部以及东部地区,这主要受其潜在蒸散发空间分布和降雨空间趋势的影响。③各子流域计算结果的空间异质性较为明显,尤其是随着整体生态脆弱性递减后,各子流域之间的生态脆弱性的差距总体呈扩大趋势。因此,在评估生态脆弱性时,除了关注整体的评价结果外,还需重视研究区生态脆弱性的空间分布特征,这将有助于深化对研究区生态脆弱性状况的认识。

4 结论

基于SWAT模型,分别采用Penman-Monteith法和Hargreaves法计算沁河流域2010—2016年的潜在蒸散发量(PET),并引入水压力指数(WS)计算公式,定量分析了沁河流域水分胁迫程度、生态脆弱性以及生态系统健康水平及其时空变化特征,得到以下结论:

1)构建基于CMADS 1.1数据集驱动的沁河流域SWAT模型,通过水文站的实测月径流资料对模型进行率定和验证,结果表明SWAT模型的拟合程度较好,模拟结果可用于描述研究区域的水文过程。

2)Penman-Monteith法和Hargreaves法在沁河流域的计算结果精度良好。其中Hargreaves法的计算结果偏大,因此有必要对Hargreaves法进行修正,提高其在一定地区的计算精度和可靠性。

3)从时间变化来看,沁河流域的年际水压力指数值逐年减小,但依旧大于0.4,流域生态脆弱性仍然为中度脆弱,而蒸散发量是流域耗水的主要影响因素。此外,沁河流域生态脆弱性年内变化较大,呈现先减弱再增强的动态演化趋势,夏季(6—8月)的生态脆弱性较弱,而冬季(当年12月—次年2月)的生态脆弱性较强,主要是因为夏季降雨量较大,冬季受到冰雪天气的影响,降雨量较小。

4)从空间分布变化来看,沁河流域生态脆弱性整体呈现逐年减弱的趋势,但是流域内部各子流域生态脆弱性评价结果的空间异质性呈现扩大趋势。