SWAT模型参数对土地利用变化的响应及其对不同时间尺度径流模拟的影响

SWAT模型广泛应用于土地利用变化的水文效应评估研究,但土地利用变化是否对模型参数产生影响,进而影响径流模拟效果还有待于进一步分析。以东南沿海福建省山美水库流域为研究区,基于SWAT模型,分别模拟1995年、2005年、2015年土地利用条件下的年、月、日尺度径流过程,采用SWAT-CUP进行参数敏感性分析与自动率定,分别获取1995年、2005年、2015年3种土地利用条件下径流过程模拟的最优参数集,比较参数差异;将3组参数集分别应用到不同土地利用条件,分析参数变化对不同时间尺度径流模拟的影响。结果表明：（1）1995-2015年间,研究区土地利用格局发生了较大变化,主要表现为林地转向园地和建设用地;3期土地利用条件下率定的SWAT模型都能较好地模拟山美水库流域年、月、日尺度径流,其效率系数NS和决定系数R²分别大于0.62和0.78。（2）不同土地利用条件下敏感参数基本一致,敏感参数分别为CN2、SOL_AWC、SOL_K、CANMX、ESCO、GW_DELAY、OV_N,但敏感参数取值随着土地利用变化而变化,其变化规律符合敏感参数的物理意义,变化率基本与土地利用变化强度正相关。（3）由土地利用变化引起的参数变化,对年、月径流模拟的影响较小,对日径流影响显著,且随着土地利用变化强度的增加而增加。     

流域景观格局变化对洪枯径流影响的SWAT模型模拟分析

为了进一步揭示流域景观格局变化的水文效应,以晋江流域为研究区,基于SWAT模型分别模拟1985年和2006年两种景观格局下,2002—2010年气象条件时的日径流过程;应用景观格局分析法和Pearson相关分析法,定量分析了景观格局变化对洪枯径流的影响,探讨了影响机制。研究表明:(1)SWAT模型能够较精确模拟晋江流域的日径流过程;(2)2002—2010年气象条件时,与1985年景观格局相比,在2006年景观格局下晋江流域年平均最大1 d和连续最大5 d径流深分别增加5.46%和4.97%,年平均最小1 d和连续最小7 d径流深分别减少3.79%和2.55%;(3)洪水径流与景观格局相关性最显著,最大1 d和连续最大5 d与林地景观面积呈显著负相关,相关系数分别为-0.764和-0.721;最大1 d与Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数呈显著正相关,相关系数分别为0.721和0.736;与最大斑块指数和蔓延度呈显著负相关,相关系数分别为-0.61和-0.596,说明林地景观面积的减少降低了流域对强降水的截留能力;景观类型均衡化分布,连通性降低,降低了水分在流域的内部循环能力,导致洪峰流量的增加;(4)景观格局指数与最小1 d和连续最小7 d的相关性不显著,说明景观格局变化对枯水径流的直接影响较小。     

黄土丘陵沟壑区典型流域土地利用/土地覆被变化水文动态响应

以黄土高原第三副区桥子东、西沟流域为例,分析了土地利用／土地覆被变化的水文动态响应。研究结果表明：土地利用／土地覆被对年径流有显著影响,治理流域较未治理流域在丰水年、平水年和枯水年的径流系数分别减少约50％、85％和90％;流域土地利用后期（1995～2004年）较前期（1986～1994年）多年平均径流系数下降73．6％,且随降雨增多,土地利用与植被变化对径流的响应增强。土地利用／土地覆被变化对径流量的影响具有季节性特征,治理与非治理流域多年平均最大月径流系数减少时期与流域最大地表覆盖期具有一致性,即5月份径流系数减少值最大;同一降水条件下流域两期土地利用的产流量仅在生长季具有明显的差异。流域洪水径流量与场降雨量和30min最大雨强有较好的相关关系,场降雨量与30min雨强对治理流域洪水流量的影响要强于非治理流域;暴雨在达到一定强度后,对比流域的洪峰流量差异减小,即森林植被对洪水的影响减弱。经洪水频率分析,认为流域前后两期土地利用若具有相同频率的降雨强度,则一定频率范围内洪峰流量对土地利用与植被变化产生明显响应。     

LUCC及气候变化对澜沧江流域径流的影响

运用SWAT模型,通过设置不同情景,定量分析了澜沧江流域土地利用与土地覆被变化(Land Use and Land Cover Change,LUCC)和气候变化对径流的影响,并结合RCP4.5、RCP8.5两种排放情景对流域未来径流的变化进行预估。结果表明:SWAT模型在澜沧江流域径流模拟中具有很好的适用性,率定期和验证期的模型参数R~2分别达到0.80、0.74,Ens分别达到0.80、0.73;从土地利用变化方面考虑,流域内的农业用地转化为林地或草地,均会导致径流量的减少,而林地转化为草地则会引起径流量的增加,农业用地、林地、草地三者对径流增加贡献顺序为农业用地草地林地,从气候变化方面考虑,流域内的径流量与降雨量成正比,与气温成反比;2006—2015年间澜沧江流域气候变化引起的月均径流减少幅度强于LUCC引起的月均径流增加幅度,径流变化由气候变化主导;在RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下,2021—2050年间澜沧江流域的径流均呈增加趋势,这与1971—2015年间流域实测径流的变化趋势相反。     

DEM栅格分辨率和子流域划分对杏子河流域水文模拟的影响

以黄土丘陵沟壑区杏子河流域为研究区,采用数字滤波法分割了杏子河招安水文站1958—1974年的基流量,评价了SWAT模型在该流域水文模拟的适用性,并分析了DEM栅格分辨率和子流域划分对SWAT水文模拟的影响。结果表明,SWAT模型适用于该流域年河川径流、地表径流、基流及产沙量的模拟。当DEM栅格分辨率在20—150 m之间时,SWAT能有效地模拟年河川径流、地表径流、基流及产沙量,各水文要素模拟结果的R2和NSE分别在0.93和0.51以上,RSR在0.43以下;而当栅格分辨率大于150 m时,各水文要素的模拟效果存在差异。子流域划分对流域产流模拟影响较小,而对产沙模拟影响较大。当子流域提取阈值在12—100 km2之间时,不同的子流域划分对产沙量几乎没有影响,若超出该阈值范围,模型会低估产沙量。因此,可针对不同的水文要素选择合适的DEM和子流域提取阈值,以提高模拟精度和运行效率。     

基于SWAT模型的流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响

选用国内外广泛应用的SWAT分布式水文模型,定量分析流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响,采用情景模拟分析方法设置3类情景进行定量分析.对上中下游的温泉、太平场和南岗3个水文站依次校正与验证得出：除温泉站在验证期的3个系数刚达标之外,其他的相对误差＜15%、相关系数＞0.8、Nash Sutcliffe效率系数＞0.75,说明SWAT模型在流溪河流域的径流量模拟中具有较高的适用性.综合型情景模拟分析得出：以1991-2000年为基准期,2001-2010年土地利用与气候变化综合引起年均径流量增加11.23 m³·s^-1,土地利用变化引起年均径流量减少0.62 m³·s^-1,气候变化引起年均径流量增加11.85 m³·s^-1,气候变化的影响强度强于土地利用变化的影响强度.极端土地利用情景模拟分析得出：与2000年土地利用现状模拟径流量相比,耕地情景和草地情景的径流量分别增加2.7%和0.5%,林地情景的径流量减少0.7%,证明林地有一定的截流能力.气候变化情景模拟分析得出：流域径流量变化与降水变化呈正相关关系（降水每升高10%,径流平均增加11.6%）,与气温变化呈负相关关系（气温每升高1 ℃,径流平均降低0.8%）,降水变化的影响强度强于气温变化的影响强度.在气候变化环境下,需要重视对强降雨的预测和灾害预防,可通过优化土地利用结构与空间布局来减缓气候变化带来的水文负效应,如洪涝灾害.     

气候变化对淮河流域中上游汛期极端流量影响的SWAT模拟

致洪暴雨主要是3天以上连续强降水,是淮河流域洪涝的直接原因。构建淮河流域中上游SWAT模型,用RegCM3在SRES A2排放情景下的模拟结果(2071-2100年)驱动SWAT模型,研究气候变化对淮河流域中上游汛期极端流量的影响。结果表明:(1)在SRES A2排放情景下,淮河流域中上游未来(2071-2100年)气温升高,降水量增加,降水的空间差异增大;颖河流域中游年降水量有较大幅度的减少,呈现暖干化的趋势;汛期极端过程降水增加,汛期最大9 d降水量平均增幅都在10%以上。(2)在SRES A2排放情景下的气候变化将导致淮河流域中上游汛期极端流量大幅度增加,干流5个水文站汛期最大9 d平均流量的增幅都在20%以上。(3)淮河流域中上游极端流量的概率分布更加集中,更大的极端流量出现的频率更高,研究流域下游更容易出现较大的极端流量。(4)研究流域下游极端流量概率对极端流量变化更敏感,下游也面临着更大的洪涝风险。     

未来气候变化对黄土高原黑河流域水资源的影响

气候变化对黄土高原的水资源有重要影响,对其影响进行评估可以为区域发展提供重要的决策依据.基于分布式水文模型SWAT和4种全球环流模式的各3种排放情景,评估了2010～2039年黄土高塬沟壑区黑河流域水资源对气候变化的潜在响应.结果表明,黑河流域2010～2039年的年均降水变化-2.3%～7.8%,年均最高和最低温度分别升高0.7～2.2 ℃和1.2～2.8 ℃,年均径流量变化-19.8%～37.0%,1.2 m剖面年均土壤水分含量变化-5.5%～17.2%,年均蒸散量普遍增长0.1%～5.9%;水文气象变量变化趋势复杂,但T检验表明年降水、径流、土壤水分和蒸散增长的概率较大.对于季节变化,降水可能在12～7月份和9月份增长,8月份和10～11月份减少;径流在4～7月份和9～10月份增加,11～3月份和8月份减少;土壤水分在各月都增长;蒸散11～6月份普遍增长,7～10月份减少的可能性较大.未来气候将发生显著变化并对水资源有重要影响,需采取必要的措施来减缓其不利影响.     

流域非点源氮素流失空间分异特征的多时间尺度分析

流域非点源污染关键源区的定位是控制和治理流域非点源污染的重要问题,为进一步揭示时间尺度对流域非点源氮素流失空间分异特征的影响,通过构建山美水库流域SWAT模型,在对各个子流域的总氮(TN)流失强度进行模拟的基础上,从多年平均、多年月平均、场次暴雨洪水过程等3种时间尺度,对氮素流失的空间分异特征和关键源区进行分析,并通过多元线性相关分析,对自然和人为因素的影响进行研究.结果表明： 不同时间尺度下流域氮素流失空间差异均十分显著,氮素流失空间分异程度以多年月平均最高,场次暴雨洪水过程最低;桃溪亚流域氮素流失量最大,是非点源氮污染关键源区.不同时间尺度下,土地利用类型均是影响流域非点源氮素流失空间分布的主要因素,而降雨、径流等自然因子对氮素流失空间分异的影响仅表现在不施肥月份和部分不施肥场次的暴雨洪水过程,这种规律与土地利用及施肥具有显著空间变化、而降雨径流的空间变异程度低有关.     

不同时间尺度小流域径流变化及其归因分析

流域径流的变化及其原因的研究,是森林水文领域的一个重要的科学问题。当前,大部分研究基于年尺度定量分析了流域径流变化及其影响因素的贡献率,而季节尺度上的研究较少。因此,季节尺度上径流变化的归因分析值得深入研究。基于彭冲涧小流域1983—2014年降水、径流等水文气象资料,通过Mann-Kendall检验法对降水、径流序列进行突变分析,采用累积量斜率变化率比较法计算季节及年尺度上降水变化、蒸发散和植被恢复对径流变化的贡献率。结果表明:2003年为降水与径流的一致突变点;春、夏、秋、冬季及年降水变化的贡献率分别为50.88%、42.60%、-10.39%、-3.28%和31.26%,蒸发散的贡献率分别为32.89%、40.71%、29.33%、47.43%和42.64%,植被恢复的贡献率分别为16.23%、16.69%、81.06%、55.85%和26.10%。季节尺度上,春、夏季,降水变化和蒸发散是径流深减少的主要原因,而秋、冬季,植被恢复居主导地位;年尺度上,蒸发散对径流深减少的贡献率最大。该研究揭示了彭冲涧小流域近30年来径流变化规律以及不同时间尺度上影响径流的主要驱动因子,为流域水资源合理配置和管理提供科学依据。     

山美水库氮营养盐滞留特征及其影响因素的多时间尺度分析

水库对氮营养盐的滞留效应对水体富营养化防控有重要影响,为揭示不同时间尺度下水库氮营养盐的滞留特征及影响因素的差异,通过构建山美水库流域生态动力学模型,在统计水库氮滞留量和滞留率的基础上,从年、月、日不同时间尺度对氮营养盐的滞留效应进行分析;并通过多元线性相关分析,对入库流量、出入库流量比、水力滞留时间、流速、温度5种因素的影响进行研究.结果表明: 不同时间尺度下山美水库的氮滞留过程均呈现波动特征.在年尺度上,水库主要呈现正滞留效应,是流域重要的氮汇;在月尺度上,氮滞留呈现丰枯期变化特征,水库在源和汇的角色上发生转变;在日尺度上,枯水年氮滞留过程波动剧烈,滞留率在-300%～100%之间变化.不同时间尺度下,出入库流量比、流速因子均是影响水库氮滞留的重要因素;随着时间尺度的降低,入库流量和温度因子对氮滞留的影响程度有所增强;水力滞留时间对氮滞留的影响程度则随时间尺度变化而有正负差异.     

A hydrogeography of unregulated streams in the United States and an examination of scale-dependence in some hydrological descriptors

1. Relatively undisturbed streams in continental U.S.A. were classified according to variation in ten ecologically relevant hydrological characteristics. Measures of flow variability and predictability for average conditions, as well as for low- and high-flow extremes, were extracted from long-term (15–58-year) daily streamflow data for 806 streams. 2. Two groups of sites were analysed: all 806 sites and a subset of 420 ‘best’ sites. For each group, cluster analysis identified ten distinctive stream types, seven permanent and three intermittent. The geographical clustering exhibited by the stream types indicated regional differences in climatic and geological features. A bootstrapping technique applied to the permanent stream classes showed the majority of them were statistically robust. 3. The derived classification of U.S. streams based on ecologically relevant hydrological characteristics provides a comprehensive catalogue of small to mid-size streams that, according to ecological theory, may differ in major aspects of their ecological organization. The classification provides a basis for hypothesis generation and affords an objective framework for matching streams for purposes of comparative ecological investigations. 4. A subset of 118 streams from the ten classification groups was selected to determine whether certain hydrological variables often used by ecologists to make cross-system comparisons are sensitive to the temporal coarseness of the hydrological time series used to derive the variables. The three hydrological variables considered were streamflow predictability, streamflow variability and flood timing. 5. Streamflow predictability (using Colwell’s Index) was calculated at daily, weekly, monthly and seasonal time scales. Estimates of predictability showed either no change across time scales, a gradual and consistent increase across time scales, or a maximum value at the monthly time scale. Coefficient of variation of streamflow was calculated at daily, weekly, monthly, seasonal, and annual time steps. Daily values were always greatest for all streams. Some groups showed minimum variability at the monthly scale, others at the seasonal. Timing of daily peak flows could be detected with 50–90% accuracy across stream groups using coarser grain monthly and annual hydrographic data. 6. Inferences about hydrological similarity among streams across broad geographical scales can be sensitive to choice of time scale used in the hydrological characterization.     

SWAT模型辅助下的生态恢复水文响应——以陇西黄土高原华家岭南河流域为例

生态环境问题受到了日益广泛的关注,生态恢复也在各地蓬勃开展,但生态恢复工程的开展迫切需要相关理论研究的指导.采用假定生态恢复情景的方法,在遥感和地理信息系统的支持下,利用分布式水文模型SWAT(Soil and Water Assessment Tool)对陇西黄土高原的典型流域--华家岭南河流域进行了多种生态恢复情景模型的设计,并模拟了不同生态恢复情景下径流和蒸散发的响应情况.得出:在南河流域草地比森林植被涵养水源的作用更强,模拟年均径流深比林地低9.1%,而蒸散发却高2.2%,所以南河流域生态恢复过程中种草是十分必要的.结果同时表明,应用SWAT模型进行流域尺度的生态恢复水文响应研究是可行高效的.     

基于SWAT模型的图们江流域蓝绿水资源供需平衡分析

随着经济快速发展和工农业各类用水量大幅增加,对河流的开发程度随之加强,流域水资源可持续利用受到不利影响。从蓝绿水视角出发,基于SWAT模型量化了图们江流域2015—2020年不同时间尺度下的蓝绿水资源并探讨了研究区水资源供需平衡情况。结果表明：研究时段内流域蓝绿水资源均具有明显的季节特征,年均蓝绿水资源量为117.16亿m³,其中蓝水资源量30.14亿m³,绿水资源量87.02亿m³,绿水占水资源量的74.27%。以年为尺度,蓝水资源供需评估指数>1,可利用蓝水资源量基本不能满足其需求量,降水少的年份蓝水资源供需矛盾突出,而绿水资源可以达到供需平衡,其供需评估指数集中在0.1—0.2之间。在月尺度分析中研究区蓝水供需评估指数出现极端值的频率较高,表明该地区蓝水供需不平衡,尤其是可利用蓝水资源一般在每年的7—8月才较为丰富,而蓝水需求用水集中分布于作物生长期,导致蓝水供应与蓝水需求在时间分配上不均衡,且在实际水资源分配中忽略了生态用水;月尺度绿水供需评估指数集中在0.1—0.4之间,有明显的季节变化特征,整体上绿水资...     

应用SWAT模型研究潮河流域土地利用和气候变化对径流的影响

为定量分析潮河流域土地利用和气候变化对流域径流变化的影响,应用SWAT模型对流域上游至下游的大阁、戴营和下会3个水文站径流进行模拟,采用情景法分析径流对土地利用和气候变化的响应。在模型校准期和验证期采用两个参数:p因子和r因子来评价模拟的拟合度及不确定性。结果表明,3个水文站在校准期和验证期的p因子值分别为:0.70和0.77,0.87和0.82,0.92和0.78,r因子值分别为0.63和0.90,0.97和0.79,0.88和0.92,评价整个流域模拟有效性的模型目标函数g最佳值为0.66,说明该模型对潮河流域的产水量模拟具有很好的适用性。以1981—1990年为基准期,1991—2000年流域土地利用变化造成年径流量减少了4.10 mm,而气候变化导致年径流增加了29.68 mm;2001—2009年土地利用变化造成年径流量减少2.98mm,气候变化造成年径流量减少了14.30 mm。与1999年土地利用条件模拟径流值相比,几种极端情景法模拟分析结果表明:灌木林地情景下年径流增加了158.2%,草地情景下年径流增加了4.1%,林地和耕地情景下年径流分别减少23.7%和41.7%;不同气候变异情景模拟结果显示,径流对降水的变化敏感性高于对温度变化的敏感性,降水每增加10%,径流平均增加23.9%。温度每增加12%,径流平均减少6%。因此,在气候变化背景下,优化土地利用结构与方式是实现流域水资源科学管理的途径之一。     

北京市红门川流域森林植被/土地覆被变化的水文响应

根据北京市红门川流域原有1∶1万土地利用图,结合流域1990年、1995年、2000年和2005年4期遥感影像,在GIS支持下,得到4期土地利用图,采用ArcView分析获得空间数据和属性数据。并利用研究区逐日降水量和径流量数据,从年径流量、汛期(6-9月份)径流量和单次径流量3个层次,分析不同土地利用时期的水文响应。结果表明:不同土地利用变化对流域径流具有显著影响。2001-2005年植被条件较好的土地利用较1990-1995年和1996-2000年产流有所减少,多年平均径流系数下降了70%以上。不同土地利用在相同降水条件下的产流仅在生长季节具有明显差异,也就是说土地利用变化对产流的影响具有季节性,在枯水季节无显著影响。2001-2006年的单次产流均小于1990-1995和1996-2000年的单次产流,仅为前期的1/3,降水利用率提高,发生洪涝灾害的可能性减小。     

Simulation of watershed hydrology and stream water quality under land use and climate change scenarios in Teshio River watershed,northern Japan

Quantitative prediction of environmental impacts of land-use and climate change scenarios in a watershed can serve as a basis for developing sound watershed management schemes. Water quantity and quality are key environmental indicators which are sensitive to various external perturbations. The aim of this study is to evaluate the impacts of land-use and climate changes on water quantity and quality at watershed scale and to understand relationships between hydrologic components and water quality at that scale under different climate and land-use scenarios. We developed an approach for modeling and examining impacts of land-use and climate change scenarios on the water and nutrient cycles. We used an empirical land-use change model (Conversion of Land Use and its Effects, CLUE) and a watershed hydrology and nutrient model (Soil and Water Assessment Tool, SWAT) for the Teshio River watershed in northern Hokkaido, Japan. Predicted future land-use change (from paddy field to farmland) under baseline climate conditions reduced loads of sediment, total nitrogen (N) and total phosphorous (P) from the watershed to the river. This was attributable to higher nutrient uptake by crops and less nutrient mineralization by microbes, reduced nutrient leaching from soil, and lower water yields on farmland. The climate changes (precipitation and temperature) were projected to have greater impact in increasing surface runoff, lateral flow, groundwater discharge and water yield than would land-use change. Surface runoff especially decreased in April and May and increased in March and September with rising temperature. Under the climate change scenarios, the sediment and nutrient loads increased during the snowmelt and rainy seasons, while N and P uptakes by crops increased during the period when fertilizer is normally applied (May through August). The sediment and nutrient loads also increased with increasing winter rainfall because of warming in that season. Organic nutrient mineralization and nutrient leaching increased as well under climate change scenarios. Therefore, we predicted annual water yield, sediment and nutrient loads to increase under climate change scenarios. The sediment and nutrient loads were mainly supplied from agricultural land under land use in each climate change scenario, suggesting that riparian zones and adequate fertilizer management would be a potential mitigation strategy for reducing these negative impacts of land-use and climate changes on water quality. The proposed approach provides a useful source of information for assessing the consequences of hydrology processes and water quality in future land-use and climate change scenarios.     

降水年内分配不均匀性指标

径流量及其分配过程依赖于降雨特征,它关系到水利设施规模和水资源合理配置。本文借鉴水文界经验,应用降雨集中度、降雨不均匀系数和调节系数概念,并对后2个系数进行修订,使其值域介于0～1。利用中原地区有代表性的4个气象台站1951—2005年的日降雨资料,计算并分析比较了降雨集中度、降雨不均匀系数和调节系数在河南省的适用性。结果表明:降水集中度、降水不均匀系数和调节系数从不同侧面反映了降水量的年内分布特征。3个指标具有一定的可比性,但数值上用同样资料计算的调节系数都要大于不均匀系数;4站候、旬和月的降水不均匀系数有相同的分布规律,随着时段的延长,不均匀系数增大,其变幅也增大,而调节系数则不同,随着时段的延长,降水调节系数减小,而相应的变幅则增大;分别采用候、旬和月的降水资料计算的降水集中度、不均匀系数和调节系数之间具有很好的一致性,最小的相关系数为0.60(P<0.001),说明3个指标间可互为代替;采用候、旬和月计算的降水集中度两两之间呈显著相关,相关系数为0.98;候、旬和月不均匀系数之间的相关系数为0.75;候、旬和月的调节系数之间的相关系数与不均匀系数相当。表明这3个指标在不同时间尺度间具有明显的一致性,在河南区域只应用月降水量就能反应降水的不均匀性。     

气候与土地利用变化下宁夏清水河流域径流模拟

气候和土地利用变化是影响水资源变化最直接的因素。应用SWAT模型对干旱半干旱区小流域宁夏清水河流域径流进行多情景模拟预测,以历史气候要素变化趋势和CA-Markov模型分别设置未来气候和土地利用变化情景,以决定系数R2和Nash-Sutcliffe模型效率系数Ens(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)来衡量模拟值与实测值之间的拟合度,并评价模型在清水河流域的适用性。结果表明,韩府湾站在校准期和验证期的R~2分别为0.80和0.71,Ens分别为0.77和0.69,泉眼山站在校准期和验证期的R2分别为0.66和0.63,Ens分别为0.62和0.56,表明构建的SWAT模型可以用于清水河流域的径流模拟。对未来气候和土地利用变化情景下径流的模拟结果显示,径流变化主要由降水变化主导,降水减少和气温升高的综合作用对流域径流变化影响最为显著;由于耕地和建设用地的增加,未来3种土地利用情景下流域径流量将均会呈现明显增加变化。与2010年相比,到2020年,自然增长情景流域径流将增加17.04%,林地保护情景径流将增加14.44%,规划情景径流将增加13.98%;综合降水、气温和土地利用的结合变化情景显示,未来流域径流将会有不同程度的下降,规划情景和气候变化的结合情景的径流下降最为明显,而有意增大林地和加强生态保护的林地保护情景对减缓流域径流下降具有一定作用。在气候变化的大背景下,根据水资源利用管理目标,可通过调整流域管理措施,特别是土地利用变化和改善区域小气候来减缓气候变化对流域水资源的负面效果,以此来改善流域径流和生态环境状况。     

基于SWAT模型的北京平原区森林景观格局对雨洪减缓的影响研究

景观格局及其变化是影响地表径流及空间分布的重要因素,也是管理城市雨洪、治理生态环境的途径。以北京市平原区百万亩造林项目为背景,选取第一轮造林时间（2011、2013、2015、2017年）的遥感数据,以三环、五环、六环路为界,将平原区划分为核心区、中心区、近郊区、远郊区四个区域,分别分析整体及分区林地景观格局的变化。运用SWAT模型模拟不同格局对不同区域暴雨径流的影响,探究影响径流变化的主导林地景观指数。研究发现：1）平原区林地面积呈增长趋势,增幅为12.96％。除核心区和中心区的部分地区外,林地斑块更聚集、形状更复杂。2）百万亩造林工程对平原区雨洪风险的减缓有积极作用,但受城市建设及人类活动的影响,不同区域造林对径流的减缓强度与建设扩张的影响强度大小关系略有不同。核心区、中心区造林对径流的减缓强度大于建设扩张对径流的副作用,径流总量减小,减少比例为1.98％、4.29％。而近郊区、远郊区相反,径流总量变大,增大比例为0.09％与6.82％,其中远郊区建设扩张的强度是影响平原区径流风险的主导原因。3）不同区域雨洪减缓的关键性林地景观指数不同。核心区径流的主导林地因子为斑块数量与形状因子,中心区为面积因子,近郊区为聚合度因子和形状因子,远郊区为面积与聚合度因子。主导林地因子的大小调控将更高效的减缓雨洪风险。本研究通过SWAT模拟分析得到第一轮造林期间平原区森林格局与径流特征的空间变化及各区域径流减缓的关键性林地因子,为第二轮造林提高雨洪减缓功效提供参考。