土地结构改变对水土资源平衡的影响分析

宫兴龙　付　强　关英红　邢贞相　王　斌　张　盟

(东北农业大学水利与土木工程学院， 哈尔滨 150030)

0　引言

水土资源是人类生存与发展的基本资料，又是生态环境合理运行的基本组成要素[1-3]。水土资源是农业土地利用的关键制约因素，其数量的丰富与否和空间分布影响着农业土地利用结构的合理程度[4]。近年来随着种植结构调整和城市化发展，迫使土地利用方式和覆被发生了变化(LUCC)，这影响着水循环过程中的蒸发、土壤含水率和径流量等[5-6]，进而影响着区域水资源的空间分布，势必会影响到水土资源的平衡。由于土地结构不合理和水资源利用量的不合理导致区域农业不可持续问题频繁出现，严重影响农业地区经济繁荣和社会发展。此种背景下，出现了水土资源优化配置和农业结构改变对水土资源平衡影响等研究热点。

一些学者对水土资源合理配置问题、农业结构变化对水循环响应、农业水土资源承载力和水土资源平衡等进行了大量有价值的研究工作，如评价农业结构变化对水循环影响相关方面，史晓亮等[7]和欧春平等[8]研究了土地利用/覆被变化对水文响应的影响，PIELKE等[9]分析了土地覆被变化对大气循环和降雨等的影响；在评价农业水土资源承载力方面，任守德等[10]提出应从微观和宏观两个层面构建指标体系，而NIKOLAOS等[11]提出采用评价指标体系概念模型建立区域农业水土资源承载力宏观指标体系；在水土资源配置研究方面，李慧等[12]从水土资源空间分布格局分析农业水土资源的匹配程度，南纪琴等[13]在分析水土资源匹配内涵及影响因素的基础上提出了水土资源匹配指数及其计算方法,杨艳昭等[2]使用单位耕地面积水资源量法计算农业水土资源匹配度及当量系数,CARISIENS等[14]探索利用社会、经济和农业规划等拓扑关系进行土地资源配置的方法；在评价水土资源供需平衡方面，雷志栋等[15]依据青铜峡灌区四水转化分析了灌区水土资源供需平衡，CAO等[16]评估土地使用和土地覆盖变化对地区气候和水土资源的影响。在一些研究中将水和土两种资源隔开来研究，难于获得一个地区符合实际情况的水土资源量。为了避免这种情况学者们达成一个共识，认为水资源与土资源二者相互联系、相互影响、相互制约和相互依赖，必须把水、土资源作为一个整体来研究，才能更充分发挥水土资源整体效能[8-9]。但由于水土资源系统运行的复杂性、涉及区域资源时空分布的不均匀性和研究对象的特殊性，目前研究存在以下3个问题：对于计算和评价区域水土资源总体平衡的研究多，包括区域承载力、区域供需平衡、区域优化配置等方面，而对水土资源空间分布和土地结构变化对水土资源平衡影响研究较少；由定性研究发展为用简单水量平衡方程和集总式概念性模型来进行定量研究，难于反映水资源和土地资源的空间分布不均匀和变化对水土资源的影响；所得结论用区域资源总量表示的多，用于描述水土资源时空分布的图件少。

基于此，选用建三江地区土地结构变化显著的挠力河流域[10]作为研究区域，采用基于LBM法构建的LBMGTOPMODEL模型[17-18]描述水土资源，联合水文模型和帕默尔干旱指数模型[19-22]来评价区域水土资源平衡程度，即利用LBMGTOPMODEL模型计算区域水循环过程中蒸散发量、径流量、水分交换量和土层含水率等，进而求出PDSI来评价水土资源的平衡状态。依据1990年和2013年挠力河流域土地类型变化，分析出挠力河土地变化情况。设定挠力河流域1990年不考虑水田的土地分布和2103年考虑水田分布的土地分布等两种情况来反映水田进程下挠力河流域土地结构变化。求得两种土地分布情况对应的挠力河流域水循环量和PDSI，据此评价农业结构改变对水土资源平衡状态的影响。

1　水土资源平衡评价模型建立

1.1　LBMGTOPMODEL

图1　水循环模型架构图Fig.1　Diagram of water cycle model

根据FH69蓝图模型[23]所提出的水循环框架图(图1)来描述流域水循环。在模块和模型构建过程中，依据水循环的时空过程，将图1降雨径流循环的每一个子过程分别构建模块。将水文过程分解为：采用距离倒数法的面雨量模块、根系区的蒸散发模块、基于LBM求解的Richards方程而构建的非饱和带水分运动模块，利用LBM求解坡面和河道运动方程而构建的坡面汇流模块，利用LBM五速模型求解线性扩散波方程而构建的河流/渠道模块，运用达西定律建立饱和区土壤水运动数值模块。在栅格(Grid)上对模块进行松散耦合，构建基于LBM的分布式TOPMODEL，即LBMGTOPMODEL[17-18]。

1.1.1坡面汇流数值模型

坡面水流运动波方程为

(1)

式中h——水深g——重力加速度

u、v——水平、垂直方向流速

利用九点速度模型求得式(1)的平衡态分布函数f为

(2)

式中eα——α方向的粒子运动速度

1.1.2河道汇流数学模型

河道水流线性扩散波方程为

(3)

式中c3——波速D3——扩散系数

Q——河道流量

选用五速模型可推得式(3)的平衡态分布函数为

(4)

式中A4、B4、C4、D4、E4——中间变量

1.1.3土壤水运移数学模型

非饱和土壤水运动采用Richards方程为

(5)

式中D1——扩散系数T——导水系数

θ——土壤含水率

选用三速模型可得平衡态分布函数

(6)

式中A2、B2、C2——中间变量

1.2　水土资源平衡评价模型建立

根据评价水土资源平衡的需要，从区域水文循环过程的视角，利用LBMGTOPMODEL计算出研究流域水循环过程的降雨量、蒸发量、水面蒸发量、根系区缺水量、非饱和带缺水量、土壤含水率、地面径流和地下径流等水文量，进而计算出PDSI水文常数，之后依据干旱指数理论计算出干旱指数，即LBMGTOPMODEL-PDSI水土资源平衡评估模型。

1.2.1水文常数计算

在利用LBMGTOPMODEL算出网格的水循环过程变量的基础上，网格第t天的可能径流量R′t、实际补水量Rt、可能补水量R″t、实际失水量Lt和可能失水量L′t为

(7)

式中P2、E2——研究流域多年日最大的降雨量和蒸发量

θ′——田间持水率

Pt、Et——t时刻降雨量和蒸发量

θt——t时刻含水率

网格多年月平均的蒸散常数α、补水常数β、径流常数γ、失水常数δ和气候特征常数K*为

(8)

E′——可能蒸发量

1.2.2气候适宜降水量确定

多年月份的适宜降水量为

=+″+′-t

(9)

其中

=αE″=βR″

′=γR′t=δL′

1.2.3干旱指数计算

根据计算的网格第j月的降雨Pj、气候适宜降水量之差(dj)、干旱指数xj和水分距平值zj之间的函数关系得干旱指数

(10)

式(10)为联合LBMGTOPMODEL和PDSI建立的水土资源平衡评估方法的数学表达式。

2　实例应用

2.1　研究区域

图3　挠力河流域土地分布Fig.3　Land distributions in Naolihe River Basin

挠力河流域位于黑龙江省佳木斯市境内，发源于完达山脉北麓，从西南流向东北，从饶河县东安镇左岸注入乌苏里江，全长596 km，位置如图2所示。多年平均降雨量518 mm，降雨时空分布不均匀，6—9月降雨量占全年降雨量达72%，春季降雨少而秋季雨量大。多年平均蒸发量1 417.9 mm。有挠力河和七星河2个国家级湿地自然保护区。黑龙江省粮食主产区有八五一、红卫、五九七和八五三等农场。水资源丰富，土壤肥沃，地下水距离地面比较近，水温较高，因此从1990年以后挠力河流域大力发展利用地下水种稻，水稻田面积扩展迅速，对该地区水土资源产生了明显影响。

图2　挠力河流域位置图Fig.2　Location of Naolihe River Basin

2.2　土地概况

挠力河流域1990年和2013年土地类型数据见图3。1990年和2013年各类土地面积转化见表1。依据图3和表1可得，挠力河流域从1990年到2013年期间耕地面积由124万hm2发展到149万hm2，增加量达25万hm2，垦殖率达67.5%。由表1得，旱地耕地面积从1990年104.33万hm2降低到2013年94.90万hm2，地势比较平坦的部分转化为水田，但旱地还是主要耕地类型。在保护草地、林地与防止过度开发建设用地的政策下，草地、林地与建筑用地面积变化不大。未利用地得到了开垦，面积从1990年的18.76万hm2降至2013年的2.87万hm2，主要贡献为水田。因此可得挠力河流域耕地面积变化主要是未利用地和旱田转化为水田，而耕地类型主要是旱地。

2.3　水稻田灌溉方式及蒸发量

水田灌溉控制水深采用适宜水深作为控制阈值，即水田处地表坡面和河道引水量达不到适宜水深时，开采地下水进行灌溉直至水田水深达适宜水深。在实地走访建三江地区农户、向当地水稻生产主管农业部门咨询和归纳总结科研成果[24-26]的基础上，得到研究区水稻生育期适宜水深(表2)和蒸散发量(表3)。表3中E0表示水面蒸发量，(E0，2.68)表示蒸发按E0和2.68 mm中的大值进行。

表1　挠力河流域土地利用转化Tab.1　Change of land usage in Naolihe River Basin　万hm2

表2　水稻生育期适宜水深Tab.2　Suitable depth for rice in growth stage　mm

表3　水稻生育期蒸散发量Tab.3　Evapotranspiration in growth stage of rice　mm

3　模型参数选取及验证

利用降雨量、蒸发量和流量等水文气象资料率定LBMGTOPMODEL模型。降雨量空间分布由宝清、八五三、板房、菜咀子等30个雨量站采用距离倒数求得。水面蒸发量取菜咀子和宝清2个站的均值。流量站选取宝清、保安和红旗岭站。经率定挠力河流域参数见表4，由率定参数对宝清水文站发生的7场洪水进行验证结果见表5。参加验证的7场次洪的径流相对误差的绝对值为2.73%～8.33%，平均值为5.53%；洪峰流量拟合的绝对值为2.49%～10.47%，平均值为5.01%。洪水过程线的确定性系数为0.67～0.86，平均值为0.75，因此LBMGTOPMODEL能较好地再现流域径流过程。

表4　LBMGTOPMODEL模型参数Tab.4　LBMGTOPMODEL model parameters

表5　宝清水文站次洪模拟误差统计Tab.5　Flood simulation error statistics from Baoqing hydrological station

4　土地结构变化对水土资源平衡影响

4.1　对水文常数影响分析

由挠力河流域1974—1990年期间的降雨、径流和蒸发等水文气象数据，利用LBMGTOPMODEL模拟出每年5—10月间水循环过程的过程量，从而算出1990年不考虑考虑水田情况土地分布和2013年考虑水田情况土地分布情况下的月水文常数、气候适宜降雨量和干旱指数空间分布，以探索土地结构变化对水土资源平衡的影响。将1990年无水田情况的土地分布和2013年有水田土地分布分别简写为1990年无水田和2013年有水田。

4.1.1对蒸散常数的影响

依据1990年无水田和2013年有水田两种土地分布情况计算的水文常数见表6。从表6可得，水稻种植期的5—8月上旬对蒸散常数影响非常明显，8月份中旬后影响减小。从表2和表3可知，5—8月上旬水稻生产旺盛，需水量大，蒸发量大于水面蒸发量，因此5—7月水田种植对蒸散常数影响显著。8月中旬后随着水稻进入乳熟期后适宜水深为零，水田蒸散发量减小，对流域蒸散常数的影响变小，蒸散常数向无水田情况渐渐接近，进入9月后趋于相等，这与表6中α的走势相符。影响明显的是5月，由无水田的0.336增加到2013有水田的0.752，增大幅度为41.6%。由5月蒸散常数对比(图4a和图4b)知蒸散常数在水田处增加明显。从图4b可得，水田处蒸散常数均大于1，究其原因为水田的蒸发大于水面蒸发，如表3所示。图4a减图4b得其差值量见图4c，由图4c可知，除水田种植处蒸散常数增大外，水田下游的坡面上的非水田处蒸散常数也增大，但增幅没有水田处明显。

表6　1990和2013年两种土地分布情况计算的PDSI水文常数对比Tab.6　Comparison of hydrological constant PDSI under land distribution in 1990 and 2013

图4　1990和2013年两种土地分布情况计算的5月蒸散常数空间分布对比Fig.4　Comparisons of spatial distribution of evapotranspiration constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

4.1.2对补水常数的影响

由表6可得，补水常数也受水田种植的影响，但影响没有蒸散发常数明显。水田生育期5—8月上旬对补水常数影响非常明显，8月中旬后影响减小，进入9月后影响减弱，补水常数接近无水田情况。由表2和表3可得，5—8月上旬水稻蒸发强烈，导致补水量减小，致使补水常数减小；影响明显的是7月，由1990年无水田的0.475减小到2013年有水田的0.401，减小幅度为15.6%。为了进一步说明补水常数产生变化的具体位置，绘制了1990年无水田和2013年有水田情况下，5月两种补水常数空间对比图，见图5。从图5a和图5b可以得出，种植水田处补水常数明显减小。图5c为图5b减去图5a得到的差值量空间分布。从图5c可知，种植水田处的补水常数比种植水田前减小了，减小最大量为0.42。同时发现水田对水田下游的旱地产生了影响，致使其补水常数增大即补水量增加，这与实际情况相符。

4.1.3对径流常数的影响

由表6的5—10月的2013年γ除以1990年γ得两种情况下各月的径流常数比值为425、32、241、48、1.06和1.05，可得水田生育期5—8月水田对径流常数的影响非常明显，进入8月中旬后对径流常数的影响逐渐减小，直至10月影响非常小，径流常数接近无水田情况。由表2可知，种植水田时需要保持一定适宜水深，因此降雨直接成了径流，这使径流常数增大，再加上抽取地下水使得径流常数大于1。图6为种植水田对径流常数的影响，图6a为1990年5月不考虑水田分布时计算的径流常数空间分布，图6b为2013年土地结构时计算的径流常数空间分布，图6c为图6b减去图6a的差值。从图6a～6c可知，种植水田处径流常数增大，最大增量为3.95，在水田下游非水田处径流常数也增大，但增量不明显。

图5　1990和2013年两种土地分布情况计算的5月补水常数空间分布对比Fig.5　Comparisons of spatial distribution of water supply constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

图6　1990和2013两种土地分布情况计算的5月径流常数空间分布对比Fig.6　Comparisons of spatial distribution of runoff constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

4.1.4对失水常数的影响

由表6可知，种植水田后失水常数增大，由式(7)可知实际失水量为蒸发量减去降雨量，而种植水田后由表2可知蒸发量增大，因此失水常数增大。1990年无水田与2013年有水田两种状态下的失水常数空间分布如图7a和图7b所示。为了反映失水常数发生位置及其变化情况，绘制了2013年有水田状态下的失水常数减去1990年无水田状态下失水常数的差值空间分布图(图7c)。由图7知，失水常数增加主要发生在水田处，增量最大值为0.82，在水田下游旱地处失水常数有一定增大，但是增量不明显。

图7　1990和2013年两种土地分布情况计算的5月失水常数空间分布对比Fig.7　Comparisons of spatial distribution of water loss constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

4.1.5对气候特征常数的影响

由表6可知，种植水田后气候特征常数增大，因为种植水田后每个月的实际蒸发量、产流量和失水量增大，而降雨量不变，由式(8)可得气候特征常数必然增大。5月气候特征常数分布如图8所示。由图8可得，气候特征常数增大主要发生在水田处。在水田至河道的坡面处气候特征常数有一定增大，但是增量不明显。

4.2　对气候适宜降雨量的影响

1990年无水田情况下计算的5—10月挠力河流域的适宜降雨量分别为67.3、60.5、70.1、65.5、53.5、41.7 mm。而2013年土地情况下计算的适宜降雨量分别为76.1、89.0、92.8、72.8、53.9、42.4 mm。可以发现种植水田后适宜降雨量增加明显，在9月和10月水田进入收获季节需水量减小，致使适宜降雨量相对于1990年增加量在减小，适宜降雨量趋向于无水田情况。6月的适宜降雨量如图9所示。从图9可以发现，种植水田处适宜降雨增加非常明显，这证实了水田对气候适宜降雨量有显著的影响。

图8　1990和2013两种土地分布情况计算的5月气候特征常数空间分布对比Fig.8　Comparisons of spatial distribution of climate characteristic constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

图9　1990和2013两种土地分布情况计算的6月气候适宜降雨量空间分布对比Fig.9　Comparisons of spatial distribution of rainfall with suitable quantity in June based on land distribution in 1990 and 2013

4.3　对水土资源平衡的影响

图11　1990年不考虑水田的土地分布情况计算的5—7月份干旱指数Fig.11　Drought index during May and July based on farmland distribution in 1990

联合LBMGTOPMODEL和PDSI获得挠力河流域1974—1990年多年月平均干旱指数如图10所示。根据1990年无水田农田布局计算的5—7月干旱指数见图11。根据2013年的农田布局情况计算的5—7月干旱指数见图12。由图10可知种植水田后挠力河流域的干旱指数减小非常明显。依据PDSI干旱等级划分，种植水田后使挠力河流域由轻微湿润地区变为不干不湿地区。从图10可以得出，在种植水田的5—7月期间两种情况计算的干旱指数差值随时间累积在变大；而8—10月期间种植水田对干旱指数的影响在逐渐降低。这是由于5—7月是水田用水量增大的时期，而到了8月中旬后由表2和表3知水稻需水量逐渐减小直至适宜水深为零，蒸发量也在逐渐减小。

图10　月干旱指数对比Fig.10　Comparison of drought index in corresponding month under two conditions

依据图11、12和5—7月干旱指数对比分析表明，1990和2013年2个时期，不同土地利用方式下挠力河流域的水土资源平衡除了水田和坡面上水田下游处其余部分干旱指数空间分布规律基本一致。从图11可知，挠力河流域在没有种植水田时期即1990年时期，处于轻微湿润地区，尤其是该流域的南部山区(按图方位)降雨量比较丰富，干旱指数介于0.1～0.69，平均值0.34。从图11和图12对比分析发现，种植水田处干旱指数明显变大，并且干旱对其后续月份影响越来越显著。干旱指数变化从5月的-2.34变化到7月的-20.31，变化比较明显，反映出水田种植对区域的干旱影响非常显著，即对区域水土资源的平衡产生了显著影响。

图12　2013年土地分布布局情况计算的5—7月干旱指数Fig.12　Drought index during May and July based on farmland distribution in 2013

5　讨论

水资源的不足或过量使用易导致土地资源利用形式发生改变，二者之间内在联系多、耦合关系复杂[15]，在研究水土资源中常常出现相关研究数据获取途径不足、数据空间尺度过大、时间跨度及尺度难以合理确定等问题。通过收集挠力河流域内的水文气象资料和实地调研水田灌溉情况，以当地水田急剧变化时期和农业结构旱改水调整期作为时间切入点，联合LBMGTOPMODEL和PDSI来分析水土平衡态势，即土地结构变化下的水土资源平衡效应。

水田需水量实际受水源开采难易程度、水温、气温、作物种植结构和面积、农民灌水习惯等诸多因素的综合影响[27]，因此难以定量化确定，本文利用科研成果统计和实地调研途径综合得出水田适宜水深和蒸散发量，这与实际灌水深度和实际蒸散发量可能存在一定程度的偏差。

针对区域水土资源平衡分析，学者们采用比较多的途径是依据水分盈亏程度来评价平衡程度，此法利用农田垂向水分平衡原理求得水分盈亏程度，而忽略了水平向的地表径流、壤中流和地下径流对水分盈亏量的影响[28]，侧重于从外部水资源多寡程度来衡量农田水土资源平衡程度，对水土资源平衡程度的空间分布情况反映不足。本文利用LBMGTOPMODEL计算出栅格内水文量的基础上构建PDSI模型，结果侧重于描述农田潜在的水土资源平衡程度和水土资源空间分布情况，可为从事相关研究的学者们提供借鉴和参考。

水稻生育期内除了乳熟期和晒田期外其他时期内水田的蒸散发量大于旱改水前旱田的蒸散发量，由式(8)可得蒸散常数增加。多年平均降雨量一定情况下水田处的水稻和水面这个综合体的蒸散发量大于旱改水处的蒸散发量，必然出现补水量减小，失水量增加，由式(8)推得补水常数减小、失水常数增大和气候特征常数增大。水田下游处的旱地受到水田影响，其PDSI常数与水田常数变化规律接近，只是变化幅度变小。晒田期内水深为零，其蒸发量按旱田计算。因此可得常数变化和适宜降雨量增加受水田影响的原因为，水稻生育期内的5—8月上旬期间，旱改水田和水田下游坡面处蒸散发量增加，补水量减小，失水量增加，适宜降雨量增加，使得挠力河流域由轻微湿润地区变为不干不湿地区，8月中旬后影响减小逐渐恢复到轻微湿润地区。

6　结论

(1)在保护草地、林地与防治过度开发建设用地的政策下，挠力河流域草地、林地与建筑用地面积变化不大，主要耕地类型是旱地。未利用地面积从1990年18.76万hm2降至2013年2.87万hm2，耕地面积变化主要是未利用地和旱田转化为水田。

(2)利用1974—1990年的降雨径流资料对LBMGTOPMODEL进行了检验，检验结果表明LBMGTOPMODEL可以较好地模拟挠力河流域的水循环过程。

(3)依据FH69蓝图模型从水循环视角联合LBMGTOPMODEL和PDSI构建的干旱评估模型，在获得水循环过程的降雨量、根系区蒸发量、根系区含水率、非饱和带含水率、地面径流量和地下水量等量基础上得到干旱指数。

(4)统计出1974—1990年间挠力河流域的多年间月平均降雨量，模拟了1990年不考虑水田分布和2013年考虑水田分布等农田分布下的干旱常数。水稻生育期内的5—8月上旬期间，种植水田处和坡面上水田下游处的蒸发量增大和一定的适宜水深导致流域蒸散常数增大，补水常数减小，径流常数增大，失水常数增大，气候特征常数增大。

(5)种植水田使挠力河流域蒸散发量增加，补水量减少，损失量增加，适宜降雨量增加明显，导致挠力河流域由轻微湿润地区变为不干不湿地区。水田和坡面上水田下游处挠力河流域的水土资源平衡遭到了破坏，其余部分水土资源平衡空间分布规律基本一致。

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