金井河流域年径流演变规律研究
金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征
第30卷第5期2023年10月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .30,N o .5O c t .,2023收稿日期:2022-07-06 修回日期:2022-07-29资助项目:国家重点研发计划项目 长江流域典型区域产流产沙综合机制研究 (2016Y F C 0402301-02) 第一作者:杨建和(1995 ),男,云南香格里拉人,硕士研究生,研究方向为土壤侵蚀与水土保持㊂E -m a i l :y a n g j i a n h e @i m d e .a c .c n 通信作者:严冬春(1981 ),男,湖北宜昌人,博士,副研究员,主要从事土壤侵蚀与水土保持生态修复方面的教学研究工作㊂E -m a i l :ya n d c @i m d e .a c .c nh t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j.c n k i .r s w c .2023.05.018.杨建和,严冬春,文安邦.金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征[J ].水土保持研究,2023,30(5):13-20.Y A N GJ i a n h e ,Y A N D o n g c h u n ,W E N A n b a n g .S p a t i o t e m p o r a lV a r i a t i o nC h a r a c t e r i s t i c s o f S u r f a c eC h a n ge a n dS o i l E r o s i o n i n J i n s h aR i v e r B a s i n i n t h eP a s tD e c a d e [J ].R e s e a r c hof S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2023,30(5):13-20.金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征杨建和1,2,严冬春2,文安邦2(1.中国科学院大学,北京100049;2.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610299)摘 要:[目的]金沙江流域是长江上游生态脆弱区和西部大开发的重要区域,定量评价金沙江流域土壤侵蚀变化和空间分布对当地水土流失防治和生态修复保护具有重要意义㊂[方法]采用C S L E 模型开展2010 2020年金沙江流域土壤侵蚀定量估算与分析㊂[结果]2010 2020年金沙江流域变化显著的是草地面积,净减少6059.7k m 2,耕地面积净增加2294.38k m 2,植被覆盖为0.6以上盖度面积减少57.70%;金沙江流域2010年和2020年土壤侵蚀模数分别为17.06t /(h m 2㊃a ),24.56t /(h m 2㊃a )㊂10年间,侵蚀等级由低强度向高强度转变,金沙江流域上游和中游(青海直门达至云南石鼓段和石鼓至四川屏山段)侵蚀等级由轻度向中度转移显著;金沙江流域侵蚀强度空间分布上,2010年和2020年8ʎ以上坡段侵蚀量占比分别达92.71%,93.80%,高程在3000~4000m 的侵蚀模数增量显著,增幅为63.5%㊂[结论]金沙江流域土地利用和植被覆盖变化引起土壤侵蚀由轻度向中度转移现象明显,应重点关注金沙江流域各段不同坡度和海拔带土壤侵蚀变化趋势,以期为水土流失治理提供数据支撑㊂关键词:土壤侵蚀;时空变化;金沙江流域;中国土壤流失方程中图分类号:S 157.1 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2023)05-0013-08S p a t i o t e m p o r a lV a r i a t i o nC h a r a c t e r i s t i c s o f S u r f a c eC h a n ge a n dS o i l E r o s i o n i nJ i n s h aR i v e rB a s i n i n t h eP a s tD e c a d eY A N GJ i a n h e 1,2,Y A N D o n g c h u n 2,W E N A n b a n g2(1.U n i v e r s i t y o f C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100049,C h i n a ;2.I n s t i t u t e o f M o u n t a i n H a z a r d s a n dE n v i r o n m e n t ,C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s ,C h e n gd u 610299,C h i n a )A b s t r a c t :[O b je c t i v e ]J i n s h aR i v e rB a s i n i sa ne c o l o g i c a l l yf r ag i l ea r e a i nth eu p p e r r e a c h e so f t h eY a n g t z e Ri v e r a n d a n i m p o r t a n t a r e a f o r t h e d e v e l o p m e n t o f t h ew e s t e r n r e gi o n .Q u a n t i t a t i v e e v a l u a t i o n o f s o i l e r o s i o n c h a n g e a n d s p a t i a l d i s t r i b u t i o n i n J i n s h aR i v e rB a s i n i s o f g r e a t s i g n i f i c a n c e f o r l o c a l s o i l e r o s i o nc o n t r o l a n d e c o l o g i c a l r e s t o r a t i o n a n d p r o t e c t i o n .[M e t h o d s ]C h i n e s e S o i l L o s s E q u a t i o n (C S L E )m o d e l w a s u s e d t o c a r r yo u t q u a n t i t a t i v ee s t i m a t i o na n da n a l ys i so f s o i l e r o s i o n i nJ i n s h aR i v e rB a s i nf r o m 2010t o2020.[R e s u l t s ]T h e o b v i o u s c h a n g e s i n J i n s h aR i v e r B a s i n f r o m2010t o 2020w e r e t h e n e t d e c r e a s e o f g r a s s l a n d a r e a b y6059.7k m 2,t h e n e t i n c r e a s e o f c u l t i v a t e d l a n d a r e a b y 2294.38k m 2,a n d t h e d e c r e a s eo f v e g e t a t i o nc o v e r a g e a r e aa b o v e 0.6b y57.70%.T h e s o i l e r o s i o nm o d u l u s o f J i n s h aR i v e rB a s i n i n2010a n d 2020w e r e 17.06t /(h m 2㊃a )a n d24.56t /(h m 2㊃a ),r e s p e c t i v e l y .I n t h e p a s t t e n y e a r s ,t h e e r o s i o n g r a d e c h a n g e d f r o ml o wi n t e n s i t y t oh i g h i n t e n s i t y ,a n d t h e e r o s i o n g r a d e i n t h eu p p e r a n dm i d d l e r e a c h e so f J i n s h aR i v e rB a s i n (Z h i m e n d a i nQ i n g h a i t oS h i gu s e c t i o n i nY u n n a n a n dS h i g u t oP i n g s h a n s e c t i o n i nS i c h u a n )c h a n g e d f r o m m i l d l e v e l t om o d e r a t e l e v e l .I n t e r m s o f s p a t i a l d i s t r i b u t i o no fe r o s i o ni n t e n s i t y i nJ i n s h aR i v e rB a s i n ,t h e p r o po r t i o no fe r o s i o na m o u n to nt h e s l o p e sw i t ha b o v e8ʎi n2010a n d2020w a s92.71%a n d93.80%,r e s p e c t i v e l y.T h e i n c r e m e n to fe r o s i o n Copyright ©博看网. All Rights Reserved.m o d u l u s b e t w e e n3000m a n d4000m w a sr e m a r k a b l e,a n dt h e i n c r e a s ew a s63.5%.[C o n c l u s i o n]T h e c h a n g e i n l a n d u s e a n d v e g e t a t i o n c o v e r i n J i n s h aR i v e r B a s i n l e a d s t o t h e o b v i o u s t r a n s f e r o f s o i l e r o s i o n f r o m m i l d l e v e l t o m o d e r a t e l e v e l.W es h o u l df o c u so nt h ec h a n g et r e n do fs o i le r o s i o ni nd i f f e r e n ts l o p e sa n d e l e v a t i o n z o n e s o f J i n s h aR i v e rB a s i n i no r d e r t o p r o v i d e d a t a s u p p o r t f o r s o i l e r o s i o n c o n t r o l.K e y w o r d s:s o i l e r o s i o n;t e m p o r a l a n d s p a t i a l c h a n g e s;J i n s h aR i v e rB a s i n;C h i n e s eS o i l L o s sE q u a t i o n土壤侵蚀是影响社会经济可持续发展的重要因素之一[1]㊂土壤侵蚀不仅会降低土地生产力,还会降低林草地的保水能力,甚至发生垮塌㊁泥石流等灾害,泥沙流入江河会严重威胁水利设施[2]㊂土壤侵蚀深受人为活动对地表破坏的驱动[3],耕作开垦㊁伐林毁草㊁开发建设项目等造成土地利用和地表覆盖发生变化,从而改变一个流域内的产流特性,导致土壤侵蚀时空分布特征发生变化[4-5]㊂开展阶段性流域尺度的土壤侵蚀定量评价作为制定水土保持生态环境治理规划的基础和前提[6],可有效评估流域开发造成的水土流失情况,同时可为流域管理提供科学的数据支撑㊂目前,国内外主流的较大流域尺度土壤侵蚀估算方法有U S L E,R U S L E和C S L E模型[7],其中U S L E,R U S L E模型是基于美国较为平坦的地势而建立的,C S L E模型则将U S L E,R U S L E模型中的植被覆盖与管理因子和水土保持措施因子具体化为生物措施因子㊁工程措施因子和耕作措施因,以适应中国的复杂地貌㊂模型的选择往往根据研究区地势,及具体数据的可获得性而定,在我国土壤侵蚀评估中已得到广泛应用与实践[8-13]㊂金沙江流域是西部大开发和长江流域生态修复保护的重要区域㊂目前,已建成乌东德㊁白鹤滩㊁溪洛渡㊁向家坝等四座大型水电站,以及数量众多的小电站,流域内还有大量矿产资源和旅游资源被源源不断的挖掘和开发,交通和基建数目不断扩张,人类活动与土壤侵蚀的相互关系影响深远㊂然而,对金沙江流域整体性土壤侵蚀定量评价鲜有报道,大部分研究报道仅涉及流域的某一段(云南段㊁川西段或甘南段),且多数采用U S L E或R U S L E模型,如云南境内,彭建等[14]使用R U S L E评价过滇西北山区土壤侵蚀情况,陈峰等[15]使用R U S L E分析滇南山区土壤侵蚀演变,陈正发等[16]使用R U S L E估算云南省土壤侵蚀分布特征㊂四川甘肃境内,如杨青林等[17]使用U S L E对川西北地区进行土壤侵蚀敏感性评价,姚昆等[18]使用U S L E研究川西南山地土壤侵蚀动态变化,魏健美等[19]使用U S L E研究甘南川西北地区土壤侵蚀,蒲泓君等[20]使用R U S L E进行川西南土壤侵蚀风险评价,王莉娜等[21]使用U S L E对甘肃省进行土壤侵蚀变化评价㊂由于金沙江流域南北纬跨度大,海拔落差高,山高坡陡,耕作模式多样,U S L E或R U S L E模型在金沙江流域的适用性有待于进一步研究㊂本文考虑金沙江流域涉及高原㊁山区㊁盆地的特点,使用G I S技术和C S L E模型定量解析金沙江流域的土壤侵蚀特征,为金沙江流域水土流失防治和生态修复保护提供决策依据㊂1材料与方法1.1研究区概况金沙江,是中国长江的上游,地理坐标介于东经90.54ʎ 104.95ʎ和北纬24.46ʎ 35.78ʎ,发源于青海省当曲,流经青藏高原㊁川西高原㊁横断山区㊁云贵高原㊁川西南山地区,在四川宜宾与岷江汇合,全长3496k m,海拔落差在5000m以上㊂金沙江流域以金沙江为主干水系,涵盖青藏高原东部和横断山脉区,向南至云贵北高原,向东至川西高原和盆地,南北纬跨度9度以上,流域面积约47.32万k m2㊂流域地形地貌十分复杂,众多高山深谷相间并列,峰谷高差可达1000~3000m㊂流域内气候时空变化大且差异显著,大气环流形势多变,冬半年(横断山脉区北段为10月至次年5月,其余地区为11月至次年4月)主要受西风带气流影响,被青藏高原分成南北两支的西风急流,其南支经过,带来大陆性的晴朗干燥天气,而流域东北部受昆明静止锋和西南气流影响,阴湿多雨;夏半年(6 9月或5 10月)西风带北撤,则受海洋性西南季风和东南季风的影响,带来丰沛的降水,并由流域东南向流域西北逐趋减少㊂金沙江流域多年平均年降水量约710mm,流域下游(四川屏山至宜宾)江两侧山地年降水量约为900~1300mm,相应径流深为500~900mm,大凉山地区年降水量可达1500mm以上,径流深1200~1400mm,中上游(青海直门达至四川屏山)主要属高山峡谷区,降水和径流垂直分布明显,江两岸山地年降水量为600~800mm,径流深为400~ 700m m,另外部分流域河谷地区年降水量仅有400~600 m m,径流深仅200~400m m㊂植被类型随海拔气候变化分布有草甸㊁草原㊁针叶林㊁灌木㊁针阔混交林㊁阔叶林等㊂流域内土壤类型丰富,青藏高原地带主要为风沙土和黑毡土,川西㊁云贵高原主要为寒漠土㊁红壤㊁棕壤,四川盆地带主要为紫色土和黄壤㊂41水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.1.2 数据来源降雨数据来源于中国气象数据网,收集了金沙江流经的5个省份(包括青海省㊁西藏自治区㊁云南省㊁贵州省㊁四川省)共计168个县级气象站点的19812010年逐年降雨量㊂土壤数据为土壤质地和土壤有机碳含量,以1ʒ100万世界土壤数据库(HW S D )为基础数据㊂D E M 数据来自地理遥感生态网中下载的A L O S 卫星的30m 分辨率数据产品㊂N D V I (归一化植被指数)数据是利用L a n d s a t 卫星遥感影像解译而来,通过地理遥感生态网下载30m 分辨率的2010年和2020年两期N D V I 数据㊂土地利用数据主要依托地理国情监测云平台,是由L a n d s a t 卫星30m 分辨率遥感影像,结合中国土地利用通过人机交互目视解译而来,本研究分别下载了2010年和2020年的土地利用类型数据㊂1.3 土壤侵蚀模型本研究采用中国土壤流失方程C S L E 模型[22],比起U S L E 和R U S L E 等模型,C S L E 模型中含有更具体的植被覆盖㊁工程措施㊁耕作措施因子,更能体现不同时期地表变化下的土壤侵蚀情况,其计算表达式为:A =R ㊃K ㊃L S ㊃B ㊃E ㊃T (1)式中:A 表示年均土壤流失量 t /(h m 2㊃a ) ;R 表示降雨侵蚀力因子 (M J ㊃mm )/(h m 2㊃h ㊃a ) ;K 表示土壤可侵蚀性因子 t ㊃h m 2㊃h /(h m 2㊃M J ㊃mm ) ;L 表示坡长因子,无量纲;S 表示坡度因子,无量纲;B 表示生物措施因子,无量纲;E 表示工程措施因子,无量纲;T 表示耕作措施因子,无量纲㊂(1)降雨侵蚀力因子R ㊂降雨侵蚀力其内涵是降雨所导致的土壤侵蚀发生的一种潜在能力,主要跟当地降雨量有关㊂考虑到研究主要是考量受人类活动影响的植被覆盖和土地利用等地表结构变化下的土壤侵蚀情况,为此用于计算降雨侵蚀力的降雨数据统一只使用1981 2010年的多年平均降雨量㊂参考‘水土流失计算导则“基于年降雨资料的降雨侵蚀力计算方法:R =0.067P d 1.627(2)式中:R 为年降雨侵蚀力因子 M J ㊃m m /(h m2㊃h ) ;P d 为年降雨量(mm )㊂(2)土壤可侵蚀性因子K ㊂土壤可侵蚀性简而言之为土壤被冲蚀㊁搬运的难易程度,主要跟当地的土壤质地有关,计算模型使用认可度较高且被广泛应用的基于土壤质地中不同土壤颗粒含量计算的E P I C 模型[23],并将K E P I C 换算成国际通用单位t ㊃h m 2㊃h /(h m 2㊃M J㊃mm ) ,即:K E P I C =0.2+0.3e x p -0.0256S AN (1-S I L /100){}ˑS I L /(C L A+S I L ).3ˑ1-0.25C /C +e x p (3.72-2.95C ){}ˑ1-0.75(1-S A N /100)/(1-S A N /100)+e x p -5.51+22.9(1-S A N /100){}K =0.1317㊃K E P I C(3)式中:S A N ,S I L ,C L A 分别为砂粒(0.05~2.0mm )㊁粉粒(0.002~0.05mm )㊁黏粒(<0.002mm )含量(%);C 为有机碳含量(%)㊂(3)坡长因子L ㊂坡长因子求算的原理是某一坡长的坡地上土壤流失量与标准小区坡长(22.13m )的坡地上土壤流失量之比,采用土壤侵蚀研究中孔亚平[24]提及的坡长因子公式:L =(λ/22.13)m(4)式中:λ为坡长,坡长被定义为地面上一点沿水流方向到其流向起点的最大地面距离在水平面的投影长度,本研究的坡长基于D E M 计算㊂m 为坡长指数,根据刘宝元[25]和江忠善[26]等研究的坡长指数依据坡度进行取值,如下:m =0.1 θ<5ʎ0.2 5ʎɤθ<15ʎ0.3 15ʎɤθ<25ʎ0.4 25ʎɤθ<35ʎ0.5 θȡ35ʎìîíïïïïïï(5)(4)坡度因子S ㊂坡度因子定义为某一坡度小区单位面上的土壤侵蚀量与标堆小区坡度单位面积上的土壤侵蚀量之比,计算方法借用刘宝元[27]和刘斌涛[28]等的公式:S =10.8s i n θ+0.03 θɤ5ʎ16.8s i n θ-0.50 5ʎ<θɤ10ʎ21.204s i n θ-1.2404 10ʎ<θɤ25ʎ29.585s i n θ-5.6079 θ>25ʎìîíïïïïï(6)式中:S 为坡度因子值;θ为坡度㊂(5)生物措施因子B ㊂通常指在一定条件下有植被覆盖或实施田间管理的土壤流失总量与同等条件下清耕的连续休闲地土壤流失总量之比㊂本文根据植被覆盖情况结合土地利用类型进行B 因子计算,具体赋值情况参照‘流域管理项目土壤侵蚀监测评价手册“和‘第一次水利普查成果丛书“进行赋值计算,如表1㊁表2所见㊂(6)工程措施因子E ㊂工程措施因子其内涵是当各条件与标准小区一致的情况下,实施工程措施下的土壤流失量与标准小区土壤流失量之比㊂由于金沙江流域幅员辽阔无法细分石坎或土坎等较细的工程措施,本研究以常见的梯田形式作为工程措施,同时考虑金沙江流域地势差异明显的特性,参考金沙江流域青藏高原㊁云贵川西高原和川西盆地的耕地地形,耕作习惯资料,依据‘生产建设项目土壤流失量测算导则“对流域上段㊁中段㊁下段的不同耕地进行相应赋值(见表3)㊂51第5期 杨建和等:金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表1 林㊁草㊁灌木B 值植被盖度B 因子林㊁草地盖度<20%20%~40%40%~60%60%~80%ȡ80%林地B 值0.1000.0800.0600.0200.004草地B 值0.4500.2400.1500.0900.043植被盖度B 因子灌木盖度<30%30%~45%45%~60%60%~75%ȡ75%灌木B 值0.2500.2000.1500.1200.100表2 其他地类B 值土地利用类型B 值耕地0.470建筑地0.353贫瘠0.230水域㊁冰雪地㊁湿地0.000(7)耕作措施因子T ㊂耕作措施因子其内涵是其他条件一致为前提,采取某种耕作措施的土壤流失量与同等条件下没有采取耕作措施的土壤流失量之比㊂本研究依据‘区域水土流失动态监测技术规定(试行)“中全国轮作区名称及代码对T 因子赋值,研究区所包含的耕作区与对应T 值见表4,其他地类均赋值为1.000㊂表3 不同工程措施E 值水土保持工程措施E 值水平梯田 0.100坡式梯田 0.414隔坡梯田 0.347波浪式梯田 0.414无水土保持工程措施1.000表4各耕作区T 值耕作区T 因子值青藏高原喜凉作物一熟轮歇区藏东南川西河谷地喜凉作物一熟区0.272西南中高原山地旱地二熟一熟水田二熟区贵州高原水田旱地两熟一熟区0.410云南高原水田旱地二熟一熟区0.425滇黔边境高原山地河谷旱地一熟两熟区0.429四川盆地水旱二熟兼三熟区盆西成都平原水田麦稻两熟区0.4222 结果与分析2.1 十年地表变化情况本研究主要从与土壤侵蚀有关的土地利用和植被覆盖两个角度分析地表变化㊂首先对2010年和2020年的土地利用情况进行矩阵分析,见表5㊂从土地利用面积减少量来看,2010 2020年草地面积减少量最多,耕地和森林次之,其中,草地转移情况主要有3404.90k m 2草地转移为耕地,3062.44k m 2草地转移为森林,4283.69k m 2草地转移为贫瘠㊂从土地利用面积增加量分析,2010 2020年耕地面积增加量最多,其次是森林,耕地的增加面积主要由森林㊁草地转移而来,森林的增加面积主要由草地㊁耕地和灌木转移而来㊂总体上,2010 2020年耕地面积净增加2294.38k m 2,森林面积净增加2133.07k m 2,灌木面积净减少542.19k m 2,草地面积净减少6059.7k m 2,水域面积净增加105k m 2,贫瘠地面积净增加1910.78k m 2,建筑地面积净增加158.65k m 2㊂将2010年㊁2020年的两期植被覆盖度(图1)进行重分类,并进行分区统计得到不同覆盖度下面积比例如表6所示,2010年植被覆盖度在0.6~0.8的占比最大,0.6以上盖度面积占比为65.44%,2020年植被覆盖度在0.4~0.6的占比最大,0.6以上盖度面积占比为27.68%㊂显然,2010 2020年覆盖度较高的植被面积在减少,0.6以上覆盖度面积减少57.70%㊂综上所述,金沙江流域10年间地表变化明显,耕地㊁森林㊁贫瘠㊁水域和建筑地面积都有所增加,耕地面积增量最高,而灌木和草地面积锐减,草地面积减少量最高,森林面积的增加量远不及灌木和草地面积的减少量,说明植被覆盖度减弱,主要是覆盖度较高的草地面积减少严重㊂2.2 土壤侵蚀模数与侵蚀强度变化在G I S 平台对C S L E 各因子进行地图代数运算得到2010年和2020年的土壤侵蚀模数(图2),结果显示,2010年金沙江流域土壤侵蚀模数介于0~870.75t /(h m 2㊃a ),平均侵蚀模数为17.06t /(h m 2㊃a )㊂根据地势从青海当曲至青海直门达划为流域上上游,平均土壤侵蚀模数10.20t /(h m 2㊃a);直门达至云南石鼓为流域上游,平均土壤侵蚀模数19.34t /(h m 2㊃a);石鼓至四川屏山为流域中游,平均土壤侵蚀模数21.3261 水土保持研究 第30卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.t /(h m 2㊃a );屏山至四川宜宾为流域下游,平均土壤侵蚀模数7.50t /(h m 2㊃a )㊂2020年金沙江流域土壤侵蚀模数介于0~895.46t /(h m 2㊃a ),平均侵蚀模数为24.56t /(h m 2㊃a ),其中流域上上游平均土壤侵蚀模数14.00t /(h m 2㊃a ),流域上游平均土壤侵蚀模数30.37t /(h m 2㊃a),流域中游平均土壤侵蚀模数27.45t /(h m 2㊃a ),流域下游平均土壤侵蚀模数10.40t /(h m 2㊃a)㊂显然,十年间流域上游和中游,即青海直门达至云南石鼓段和石鼓至四川屏山段土壤侵蚀模数变化最明显,分别由19.34t /(h m 2㊃a)上升至30.37t /(h m 2㊃a )㊁由21.32t /(h m 2㊃a )上升至27.45t /(h m 2㊃a),侵蚀等级由轻度向中度转变㊂表5金沙江流域2010年㊁2020年土地利用转移矩阵k m 2年份2020年耕地森林灌木草地水域贫瘠建筑总计减少量耕地30589.692301.43245.021790.72176.843.07105.0635211.844622.15森林2923.92141198.801101.00148.111.090.011.67145374.594175.79灌木561.38926.972735.75926.230.710.050.005151.082415.342010年草地3404.903062.44527.14256273.80240.924283.6966.32267859.2011585.40水域25.9312.610.00224.772571.26184.384.283023.23451.96贫瘠0.275.410.002435.71117.9913201.401.0515761.822560.42建筑0.130.000.000.1719.420.00487.45507.1719.73总计37506.22147507.664608.91261799.503128.2317672.60665.82472888.94增加量6916.536308.861873.165525.70556.964471.20178.38图1 金沙江流域2010年㊁2020年植被覆盖度依据土壤侵蚀分类分级标准进行土壤侵蚀强度分级,如图3所示,2010 2020年金沙江流域上游和中游土壤侵蚀强度变化明显,为明确10a 间各侵蚀强度等级间的变化,进行了土壤侵蚀强度转移矩阵(表7)㊂由表可知,2010年向2020年土壤侵蚀强度转移中,微度侵蚀向轻度侵蚀转移41.53%,轻度侵蚀向中度侵蚀转移66.03%,中度侵蚀向强烈侵蚀转移29.08%,强度侵蚀向极强度侵蚀转移27.80%,极强度侵蚀向剧烈侵蚀转移11.00%,总体呈现低强度向高强度转移㊂表6 金沙江流域2010年㊁2020年植被覆盖情况年份参数植被覆盖度<0.20.2~0.40.4~0.60.6~0.8>0.82010面积/k m24394.7877371.6587673.73217934.92102847.67面积占比/%0.9015.7817.8844.4620.982020面积/k m211365.18152680.17190477.60123256.6612443.15面积占比/%2.3231.1438.8625.142.54图2 金沙江流域土壤侵蚀模数空间分布图3 金沙江流域2010年㊁2020年土壤侵蚀强度空间分布71第5期 杨建和等:金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表7 金沙江流域2010-2020年土壤侵蚀强度转移矩阵k m 2年份2020年微度轻度中度强度极强度剧烈总计微度97796.6473308.873367.361336.48550.52157.07176516.94轻度3272.79132605.0356249.967814.09650.39228.00200820.26中度400.223267.6340332.9618972.481903.22354.4765230.982010年强度208.401072.181077.1414297.046540.43335.1123530.30极强度170.00474.87233.50602.357504.911111.2210096.85剧烈33.66216.70325.80169.67170.181150.732066.74总计101881.71210945.28101586.7243192.1117319.653336.60478262.072.3 不同坡段土壤侵蚀变化特征为进一步分析土壤侵蚀在不同坡度下的分布情况,参照‘土壤侵蚀分类分级标准“将流域坡度分为0ʎ~5ʎ,5ʎ~8ʎ,8ʎ~15ʎ,15ʎ~25ʎ,25ʎ~35ʎ,>35ʎ,共6个坡段,对2010年和2020年的土壤侵蚀模数按不同坡度提取(表8)㊂结果显示,随坡度的增加侵蚀模数不断增大,呈正相关㊂10年间,侵蚀模数的增幅与坡度也呈正相关,其中0ʎ~5ʎ坡段土壤侵蚀模数增幅最少,只增加了20%,大于35ʎ坡段的土壤侵蚀模数增幅最大,由25.85t /(h m 2㊃a )增至39.09t /(h m 2㊃a),增加51.22%㊂从土壤侵蚀量来看,两期土壤侵蚀量占比较高坡段均处在8ʎ以上,侵蚀量占比分别达到了92.71%,93.80%,2020年6个坡段对应的土壤侵蚀量均高于2010年对应坡段土壤侵蚀量㊂表8 金沙江流域不同坡度段土壤侵蚀变化坡度/(ʎ)面积/万h m 2面积占比/%2010年平均土壤侵蚀模数/(t ㊃h m -2㊃a-1)侵蚀量/万t侵蚀量占比/%2020年平均土壤侵蚀模数/(t ㊃h m -2㊃a-1)侵蚀量/万t侵蚀量占比/%10年土壤侵蚀模数变化/%0~51009.2719.433.203229.663.653.843875.603.05+205~8411.097.917.833218.833.649.754008.133.15+24.528~15851.0716.3915.2012936.2614.6320.9117795.8713.98+37.5715~251183.2722.7822.0826126.6029.5532.0437911.9729.79+45.1125~351080.2220.8023.9525871.2729.2635.0937904.9229.79+46.51>35658.8912.6925.8517032.3119.2739.0925756.0120.24+51.22注: +表示增加㊂2.4 不同高程带土壤侵蚀变化特征由于研究区海拔跨度大,进而分析了不同高程带土壤侵蚀分布情况㊂将流域划分为7个高程梯度(<500m ,500~1000m ,1000~2000m ,2000~3000m ,3000~4000m ,4000~5000m ,>5000m )㊂如图4所示,流域上上游高程在4000m 以上,流域上游高程为3000~5000m ,流域中游大部分高程为1000~3000m ,流域下游高程500~1000m 为主㊂由表9可知,侵蚀模数与高程带并无直接线性关系,2010年在3000~4000m 高程带平均土壤侵蚀模数最低,主要涉及流域上游和中游段,2020年小于500m 高程带土壤侵蚀模数最低,2010年和2020年在1000~2000m 高程带平均土壤侵蚀模数均最高,涉及流域中游和下游段㊂在4000~5000m 高程带土壤侵蚀量最高,涉及了金沙江流域的上游和上上游,2010年和2020年分别侵蚀了43173.19万t 和65740.99万t ,占比为48.70%和51.53%㊂从各高程带十年侵蚀模数变化来看,增幅由大到小的高程带依次为3000~4000m ,4000~5000m ,2000~3000m ,500~1000m ,1000~2000m ,>5000m ,<500m ,由此推断金沙江流域上游和中游段土壤侵蚀强度增加最为明显㊂图4 金沙江流域高程空间分布81 水土保持研究 第30卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表9金沙江流域不同高程带土壤侵蚀变化高程/m面积/万h m2面积占比/%2010年平均土壤侵蚀模数/(t㊃h m-2㊃a-1)侵蚀量/万t侵蚀量占比/%2020年平均土壤侵蚀模数/(t㊃h m-2㊃a-1)侵蚀量/万t侵蚀量占比/%10年侵蚀模数变化/%<5007.780.1620.09156.300.1822.00171.160.13+9.50 500~100041.790.8019.84829.110.9426.171093.640.86+31.91 1000~2000521.3210.0322.9911985.1513.5229.5915425.8612.09+28.71 2000~3000904.1217.4018.6116825.6718.9824.6722304.6417.48+32.56 3000~4000715.9613.7813.679787.1711.0422.3516001.7012.54+63.50 4000~50002725.5852.4615.8443173.1948.7024.1265740.9951.53+52.27 >5000279.065.3721.105888.176.6424.566853.715.37+16.40注: + 表示增加㊂3结论与讨论(1)金沙江流域2010 2020年土地利用和植被覆盖发生明显变化㊂耕地面积增量最多,净增加2294.38 k m2,主要由森林㊁草地转移而来㊂草地面积减量最多,净减少6059.7k m2,草地主要转移为耕地㊁贫瘠地和森林㊂10年间,植被覆盖度减弱,覆盖度较高的面积减少严重,0.6以上盖度面积减少57.70%㊂有研究显示金沙江流域植被覆盖受气温和降水驱动的区域分别占总面积的32.627%和28.265%[29],说明植被覆盖还有很大一部分是受人为活动的影响,在流域高海拔带可以考虑放牧,流域低海拔带考虑耕地扩张和森林保护行为,以及开发建设项目导致植被覆盖发生变化㊂(2)金沙江流域2010年和2020年平均土壤侵蚀模数分别为17.06t/(h m2㊃a),24.56t/(h m2㊃a),呈增加趋势,其中流域上游,即青海直门达至云南石鼓段土壤侵蚀模数变化明显,由19.34t/(h m2㊃a)上升到了30.37t/(h m2㊃a)㊂整个流域侵蚀强度等级分析结果总体呈现低强度向高强度转移,显著表现为微度侵蚀向轻度侵蚀转移41.53%轻度侵蚀向中度侵蚀转移66.03%,中度以上转移量相对较低㊂(3)金沙江流域不同坡段和高程带土壤侵蚀特征变化明显㊂总体上,土壤侵蚀模数随坡度的增加而递增,2010 2020年土壤侵蚀模数增幅随坡度的增加而增大,高程在1000~2000m的平均土壤侵蚀模数均最高,涉及流域中游和下游,即云南石鼓至四川宜宾㊂10年间,侵蚀模数变化增幅最大的高程带为3000~4000m,该高程带处于流域上游和中游㊂本项研究在土壤侵蚀模型选择上,使用C S L E模型要优于R U S L E模型,金沙江流域地貌㊁海拔㊁气候㊁耕作模式差异明显,C S L E模型中各因子更能具体代表不同地区的情况,在计算坡度坡长因子时,使用适合西南土石山区的高坡度分段公式,以适宜流域山高坡陡的现象,所以计算结果较为合理㊂另外,有研究表明生物措施因子B是中国土壤流失方程(C S L E)中最敏感的因子,土地利用类型为影响土壤侵蚀的主控因子,土地利用方式是土壤侵蚀空间异质性的主要驱动力[30-31]㊂因此,研究中统一使用了1981 2010年29个时间序列的年均降雨量,从植被覆盖和土地利用变化出发,目的是排除降雨因素,揭示十年地表变化造成的土壤侵蚀变化特征㊂影响土壤侵蚀程度的因素主要有气候㊁地形㊁土壤㊁植被,对于金沙江流域而言,气候和土壤是不受人类控制而发生土壤侵蚀的潜在因素,需要讨论的是耕垦㊁毁林开荒㊁设施建设㊁过度放牧等人为活动下改变了地形和植被覆盖等因素造成土壤侵蚀加剧的问题㊂通过研究结果,可以看到近10年金沙江流域草地退化严重,耕地和建筑扩张明显,植被覆盖度减弱,这可能与人为过度放牧和开发建设等行为有关㊂人类的开发建设,如修建高速公路㊁修建大型水电站等都会一定程度上改变原有的地形地貌,地形发生变化意味着坡度的大小㊁坡长㊁坡形等随之发生改变,这直接决定了土壤侵蚀对地表径流的响应,除了开发建设造成地形改变还会破坏植被,加之耕地扩张,过度放牧等行为使草地面积减少,导致土壤失去了天然的保护屏障㊂以上这些行为是造成2010 2020年金沙江流域出现土壤侵蚀由低强度向高强度转移的主要原因,目前,轻度侵蚀向中度侵蚀转移量最多,需要警惕未来进一步加剧的风险㊂由于尚无定量评价冻融侵蚀的方法[32],本研究只估算了水力侵蚀,尚未考虑金沙江源头存在冻融侵蚀的现象㊂可见估算水力㊁冻融等混合侵蚀地块的土壤侵蚀模型已成为亟待解决的问题㊂91第5期杨建和等:金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征Copyright©博看网. All Rights Reserved.参考文献:[1] W a n g Z J,J i a o JY,S uY,e t a l.T h e e f f i c i e n c y o f l a r g e-s c a l ea f f o r e s t a t i o n w i t hf i s h-s c a l e p i t sf o rr e v e g e t a t i o na n d s o i l e r o s i o nc o n t r o l i nt h es t e p p ez o n eo nt h eh i l l-g u l l y L o e s sP l a t e a u[J].C a t e n a,2014,115:159-167.[2]王占礼.中国土壤侵蚀影响因素及其危害分析[J].农业工程学报,2000,16(4):32-36.[3] G u oS,Z h uZ,L y uL.E f f e c t s o f c l i m a t e c h a n g e a n d h u-m a na c t i v i t i e so ns o i l e r o s i o ni nt h eX i h eR i v e rB a s i n,C h i n a[J].W a t e r,2018,10(8):1085-1099.[4]王永立,范广洲,周定文,等.我国东部地区N D V I与气温㊁降水的关系研究[J].热带气象学报,2009,25(6): 725-732.[5]赵峰,范海峰,田竹君,等.吉林省中部不同土地利用类型的土壤侵蚀强度变化分析[J].吉林大学学报:地球科学版,2005,35(5):661-666.[6] A l i S.E v a l u a t i o no f t h eU n i v e r s a l S o i l L o s sE q u a t i o n i ns e m i-a r i da n ds u b-h u m i dc l i m a t e so fI n d i au s i n g s t a g ed e p e n d e n tC-f a c t o r[J].I n d i a nJ o u r n a lo f A g r i c u l t u r a lS c i e n c e s,2008,78(5):422-427.[7] V B a g a r e l l o,C,DS t e f a n o,e t a l.P r e d i c t i n g m a x i m u ma n n u a l v a l u e so fe v e n ts o i l l o s sb y U S L E-t y p e m o d e l s[J].C a t e n a,2017,155:10-19.[8]周璟,张旭东,何丹,等.基于G I S与R U S L E的武陵山区小流域土壤侵蚀评价研究[J].长江流域资源与环境, 2011,20(4):468-474.[9]胡刚,宋慧,石星军,等.基于R U S L E的卧虎山水库流域土壤侵蚀特征分析[J].地理科学,2018,38(4):610-617.[10]陈朝良,赵广举,穆兴民,等.基于R U S L E模型的湟水流域土壤侵蚀时空变化[J].水土保持学报,2021,35(4):73-79.[11]王凯,夏燕秋,马金辉,等.基于C S L E和高分辨率航空影像的孤山川流域土壤侵蚀定量评价[J].水土保持研究,2015,22(1):26-32.[12]马亚亚,王杰,张超,等.基于C S L E模型的陕北纸坊沟流域土壤侵蚀评价[J].水土保持通报,2018,38(6):95-102.[13]顾治家,谢云,李骜,等.利用C S L E模型的东北漫川漫岗区土壤侵蚀评价[J].农业工程学报,2020,36(11):49-56.[14]彭建,李丹丹,张玉清.基于G I S和R U S L E的滇西北山区土壤侵蚀空间特征分析:以云南省丽江县为例[J].山地学报,2007,25(5):548-556.[15]陈峰,李红波.基于G I S和R U S L E的滇南山区土壤侵蚀时空演变:以云南省元阳县为例[J].应用生态学报,2021,32(2):629-637.[16]陈正发,龚爱民,宁东卫,等.基于R U S L E模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析[J].水土保持学报,2021,35(6):7-14.[17]杨青林,丁鹏凯,仙巍,等.川西北地区土壤侵蚀敏感性评价[J].人民长江,2018,49(10):30-35. [18]姚昆,周兵,何磊,等.川西南山地区2000 2018年土壤侵蚀时空动态变化特征[J].水土保持通报,2021,41(4):224-230.[19]魏健美,李常斌,武磊,等.基于U S L E的甘南川西北土壤侵蚀研究[J].水土保持学报,2021,35(2):31-37.[20]蒲泓君.川西南干热河谷土壤侵蚀风险评价:以20002015年为例[J].农业与技术,2022,42(11):112-114.[21]王莉娜,李文龙,王素芳,等.基于遥感和U S L E模型的2000 2010年甘肃省土壤侵蚀变化评价[J].草业科学,2016,33(2):176-183.[22] L i uB,Z h a n g K,Y u nX.A ne m p i r i c a l s o i l l o s s e q u a t i o n[C]ʊP r o c e e d i n g s o f t h e12t h I n t e r n a t i o n a l S o i l C o n s e r v a-t i o nO r g a n i z a t i o nC o n f e r e n c e,B e i j i n g,C h i n a.2002.[23]W i l l i a m sJR,D y k eP T,J o n e sC A.E p i c:A m o d e lf o r a s s e s s i ng th e e f f e c t so f e r o si o no ns o i l p r o d u c t i v i t y[J].D e v e l o p m e n t s i nE n v i r o n m e n t a lM o d e l l i n g,1983,5:553-572.[24]孔亚平,张科利,曹龙熹.土壤侵蚀研究中的坡长因子评价问题[J].水土保持研究,2008,15(4):43-47. [25]刘宝元,毕小刚,符素华.北京土壤流失方程[M].北京:科学出版社,2010.[26]江忠善,郑粉莉.坡面水蚀预报模型研究[J].水土保持学报,2004,18(1):66-69.[27] L i uB Y,N e a r i n g M A,R i s s eL M.S l o p e g r a d i e n te f f e c t s o n s o i l l o s s f o r s t e e p s l o p e s[J].T r a n s a c t i o n s o ft h eA s a e,1994,37(6):1835-1840.[28]刘斌涛,宋春风,史展,等.西南土石山区土壤流失方程坡度因子修正算法研究[J].中国水土保持,2015(8):49-51.[29]张顾萍,陈国民,邵怀勇,等.近16年金沙江流域植被覆盖时空特征及其对气候的响应[J].长江流域资源与环境,2021,30(7):1638-1648.[30]陈锐银,严冬春,文安邦,等.基于G I S/C S L E的四川省水土流失重点防治区土壤侵蚀研究[J].水土保持学报,2020,34(1):17-26.[31]陈羽璇.基于G I S和C S L E模型的珠江流域土壤侵蚀评价与制图[D].西安:西北大学,2021. [32]陈同德,焦菊英,王颢霖,等.青藏高原土壤侵蚀研究进展[J].土壤学报,2020,57(3):547-564.02水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.。
金沙江流域降水径流特性初步分析
金沙江流域降水径流特性初步分析
宋萌勃;李太星;陈吉琴
【期刊名称】《长江工程职业技术学院学报》
【年(卷),期】2012(029)001
【摘要】选用1964-1990年内金沙江上游和下游14个雨量站资料进行降水特征分析，结果表明：降水地区分布相当不均匀，年内主要集中分配在汛期6-9月，年际变化不大；选用金沙江干支流上4个控制站年径流系列进行特征分析，结果表明：径流深地区分布不均匀，年内分配不均匀，丰枯周期明显，年际变化不大。
【总页数】4页(P1-4)
【作者】宋萌勃;李太星;陈吉琴
【作者单位】长江工程职业技术学院,武汉430212;长江工程职业技术学院,武汉430212;长江工程职业技术学院,武汉430212
【正文语种】中文
【中图分类】P332.1
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5.金沙江流域降水和径流时空演变的非一致性分析 [J], 张海荣;周建中;曾小凡;叶磊;孟长青
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1961—2018年中国主要江河枯季径流演变特征与成因
DOI: 10.12006/j.issn.1673-1719.2020.102舒章康, 张建云, 金君良, 等. 1961—2018年中国主要江河枯季径流演变特征与成因 [J]. 气候变化研究进展, 2021, 17 (3): 340-351Shu Z K, Zhang J Y , Jin J L, et al . Evolution characters and causes of the dry season runoff for the major rivers in China during 1961-2018 [J]. Climate Change Research, 2021, 17 (3): 340-3511961—2018年中国主要江河枯季径流演变特征与成因舒章康1,2,3，张建云1,2,3，金君良1,2,3，王国庆1,2,3，汪 琳1,3，曹民雄1,2,31 南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210029；2 长江保护与绿色发展研究院，南京 210098；3 水利部应对气候变化研究中心，南京 210029气候变化研究进展第17卷 第3期 2021年5月CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 17 No. 3May2021收稿日期：2020-05-25；修回日期：2020-07-22资助项目：国家重点研发计划（2017YFC0404401）；第二次青藏高原科学考察（2019QZKK0203）；国家自然科学基金项目（51779144，51679144， 51879164）；中央公益性科研院所基本业务费（Y220011，Y519010）作者简介：舒章康，男，硕士研究生，****************；金君良（通信作者），男，教授级高工，*************引 言近百年来，全球气候已发生显著变化，气温显著上升和极端暴雨事件频发对区域径流过程和水资源产生了重大影响[1-2]，而人类社会高速发展带来的人口迅速增长、下垫面变化以及水利工程修建等显著影响了自然水文过程[3-5]。
漳河流域径流演变规律及月径流预报模型研究
漳河流域径流演变规律及月径流预报模型研究
王旭东;仲晓林;魏琳
【期刊名称】《海河水利》
【年(卷),期】2018(000)001
【摘要】采用20世纪50年代以来的长系列水文资料,通过统计方法对漳河流域径流量进行趋势性及突变性分析,发现漳河流域总体年径流量呈现减少的趋势,1980年前后为该流域的突变年份,20世纪80年代以来流域人类活动影响较大.通过对径流演变的分析,采用三参数月水量平衡模型对流域月径流量进行模拟预测,通过遗传算法进行模型参数率定,并采用神经网络对预测结果进行实时校正.结果表明,该方法对漳河流域月径流预测有比较好的效果,可以应用于该流域的模拟预测研究.
【总页数】6页(P45-49,64)
【作者】王旭东;仲晓林;魏琳
【作者单位】海河水利委员会水文局,天津 300170;扬州市勘测设计研究院有限公司,江苏扬州 225002;海河水利委员会水文局,天津 300170
【正文语种】中文
【中图分类】TV121+.1
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近60年来黄河流域气候变化及河川径流演变与响应
近60年来黄河流域气候变化及河川径流演变与响应赵建华;刘翠善;王国庆;金君良;刘艳丽;鲍振鑫【摘要】气候变化是区域水文变化最直接和重要的驱动因素。
采用Mann-Kendall方法,系统分析了黄河流域近60 a来气温、降水、径流的演变特征,探讨了不同阶段的降水-径流响应关系。
结果表明：近60 a来,黄河流域气温显著性升高;降水量总体减少,但呈非显著性变化趋势;受环境变化的影响,实测径流量呈显著性减少趋势。
黄河干支流4个重点水文站的实测径流与响应区间降水量之间存在较好的相关性,但不同年代的降水-径流关系存在一定差异,特别是21世纪以来,相同降水下的产流量明显偏少,反映了人类活动对区域水文情势的显著影响。
【期刊名称】《华北水利水电大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】6页(P1-5)【关键词】黄河;气温;降水;径流;演变趋势;响应关系【作者】赵建华;刘翠善;王国庆;金君良;刘艳丽;鲍振鑫【作者单位】[1]江苏省水文水资源勘测局南京分局,江苏南京210008;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;【正文语种】中文【中图分类】TV213.4在全球气候变化背景下,随着社会经济的快速发展,人类活动对区域水循环过程的扰动影响越来越显著。
洮河流域径流演变趋势分析
洮河流域径流演变趋势分析畅俊杰1，高学军2，赵昌瑞 1（1.黄委会上游水文水资源局，甘肃兰州 730030；2.黄委会宁蒙水文水资源局，内蒙古包头 014014）摘要：本文对洮河流域水文特征进行了分析，发现该流域径流变化过程自1988年以后逐渐变小，致使均值在时间域上发生了跳跃，跳跃量为55 m3/s，折合水量为17.345亿m3。
由于自然条件和人类活动的影响，洮河流域在未来一个较长时段内将处于枯水段，年流量将在跳跃后的均值附近摆动。
关键词：洮河；径流；演变趋势；分析1 前言洮河是黄河上游较大的一级支流，红旗水文站是洮河的把口站，是我国西北地区重要的水电站——刘家峡水库的入库站。
其流量过程是水库电站科学管理、合理调度、经济运行的主要依据。
随着社会经济的快速发展，特别是中央提出了开发大西北的战略决策，西北地区工农业生产将有一个迅速发展的时期。
但是，由于近年来气候异常，我国北方地区大范围持续干旱，天然来水量不断减少，水资源供需矛盾将会日益加剧。
正确认识河流来水量的变化趋势，科学合理地进行调度，使之满足工农业生产和各部门的用水需求，使有限的水资源发挥最大的社会效益和经济效益，具有非常重要的现实意义。
2 流域自然概况及水文特性2.1 流域自然概况洮河流域位于青藏高原东北部，东临渭源县，东北与兰州市相接，北连永靖县，西靠临夏州，南与白龙江流域接壤，东南与宕昌县在分水岭交界。
在东经101°36′～104°20′，北纬34°03′～36°01′之间。
发源于青海省海南州境内的西倾山北麓勒尔当，源地海拔高程4260m，干流全长673Km，平均坡度27.0‰，集水面积为25527km2。
河水流出青海后向东流经甘肃省甘南州碌曲、临潭、卓尼县后至定西地区的岷县北折，再穿过临洮跨越临夏州的东乡到永靖县刘家峡水库坝上2km处汇入黄河，水系及测站分布见图1。
（略）流域上游地处甘南高原中部，地势高亢，海拔在3000～4000m之间，属高寒湿润气候，多年平均气温为2.3℃，多年平均降水量为610mm，多集中在7～9月。
金陵河长期水文预报
金陵河长期水文预报发表时间：2019-09-09T14:04:08.343Z 来源：《防护工程》2019年12期作者：李波李博[导读] 为防洪抗灾胜利和水资源合理利用，根据金陵河近几年气候和水文情况，展望未来发展趋势。
宝鸡水文局陕西宝鸡 721006摘要：为防洪抗灾胜利和水资源合理利用，根据金陵河近几年气候和水文情况，展望未来发展趋势。
关键词：气候、降水、径流、人工活动1.金陵河流域基本情况金陵河属渭河北岸(左岸)又一较大的一级支流。
发源于陇县八渡镇赵家山以南，于陈仓区新街乡荣花树以北2公里处入境，流经新街、县功、金河等乡镇，穿越宝鸡市区注入渭河。
境内河段长55公里，流域面积427.1平方公里，河床平均比降7.4‰。
多年平均径流量6620立方米。
金陵河流域属于暖温带半湿润气候，全年气候变化受东亚季风(包括高原季风)控制。
冬季，处于强大的西伯利亚、蒙古高气压南侧，受制于极地大陆气团，天气寒冷干燥;夏季，处于印度低气压和印缅低压槽的东北部与西太平洋副热带高气压西侧，热带海洋气团和极地大陆气团常在本区上空交绥，或被单一的热带海洋气团控制，温热多雨和炎热干燥天气交替出现;春、秋二季处在冬、夏季风交替的过渡时期，使春季升温迅速且多变少雨，秋季降温迅速又多阴雨连绵，成为关中秋季连绵阴雨最多的地区。
全流域平均降水量600-700毫米。
2.预测依据2.1水文站网情况金陵河流域干流在陈仓区县功镇下河西村建有县功水位站，为加强金陵河流域资料收集，2016年从水位站变为水文站。
在支流司川河强家庄建有上王水位站，共两处水文、水位站。
分别在陕西省宝鸡市陈仓区新街镇设有新街、陕西省宝鸡市陈仓区县功镇高台村设有县功、陕西省宝鸡市金台区金河乡石桥村设有梨沟村三处基本雨量站。
宝鸡市陈仓区县功→香泉公路k32+500m处山梁上设有高庙、宝鸡市陈仓区县功镇谢家崖村设有谢家崖、宝鸡市陈仓区县功镇强家庄村设有强家庄、宝鸡市陈仓区县功镇南关村设有齐家沟、宝鸡市金台区金河乡同心村设有同心遥测雨量站，基本满足流域资料收集。
基于SWAT_模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析
第22卷 第2期2024年4月中国水土保持科学Science of Soil and Water ConservationVol.22 No.2Apr.2024 D OI :10.16843/j.sswc.2023084基于SWAT 模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析黄 幸1,2,莫淑红2†,李平治2,乔殿新3,李斌斌3(1.河海大学水文水资源学院,210098,南京;2.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,710048,西安;3.水利部水土保持监测中心,100053,北京)摘要:探明流域径流侵蚀功率的演变规律对重点侵蚀区识别和土壤侵蚀防治至关重要㊂以嘉陵江右岸支流渠江流域为研究区,基于SWAT 模型模拟计算流域径流侵蚀功率,分析其时空分布特征与空间尺度效应,并通过聚类分析㊁相关性分析揭示其对流域气象㊁地形㊁土壤等因素的关系㊂结果表明:渠江流域年尺度的径流侵蚀功率大于季尺度,其中第3季度为土壤侵蚀重点防治时段;全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率均呈现出北部大南部小㊁西部大东部小㊁上游大下游小的空间分布特征;渠江干流与其支流大通江的多年平均径流侵蚀功率和流域控制面积之间均呈幂指数关系,且其变化规律存在空间阈值,在年尺度干流和大通江的阈值面积分别为8549.4和8504.4km 2,在第3季度干流和大通江的阈值面积分别为4834.9和6223.5km 2;气象因子㊁地形因子和流域形态因子为渠江流域径流侵蚀功率的主要影响因素㊂研究结果可为制订渠江流域土壤侵蚀治理方案提供决策依据㊂关键词:SWAT 模型;径流侵蚀功率;时空分布;空间尺度效应;渠江流域中图分类号:S157.1;P333文献标志码:A文章编号:2096⁃2673(2024)02⁃0025⁃09引用格式:黄幸,莫淑红,李平治,等.基于SWAT 模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析[J].中国水土保持科学,2024,22(2):25-33.HUANG Xing,MO Shuhong,LI Pingzhi,et al.Spatial and temporal analysis of runoff ero⁃sion power in Qujiang River Basin based on SWAT model[J].Science of Soil and Water Conservation,2024,22(2):25-33.收稿日期:20230508 修回日期:20240110项目名称:国家自然科学基金 基于侵蚀能量过程的集合式流域水土流失预报模型”(U2040208), 陕北黄土高原区人 水耦合系统互馈及协同进化机理研究”(52179024)第一作者简介:黄幸(2000 ),女,硕士研究生㊂主要研究方向:水文水资源㊂E⁃mail:809319042@†通信作者简介:莫淑红(1972 ),女,博士,教授㊂主要研究方向:旱区水文及水资源㊂E⁃mail:moshuhong@Spatial and temporal analysis of runoff erosion powerin Qujiang River Basin based on SWAT modelHUANG Xing 1,2,MO Shuhong 2,LI Pingzhi 2,QIAO Dianxin 3,LI Binbin 3(1.College of Hydrology and Water Resources,Hohai University,210098,Nanjing,China;2.State Key Laboratory of Eco⁃hydraulics in Northwest Arid Region,Xi′an University of Technology,710048,Xi′an,China;3.The Center of Soil and Water Conservation Monitoring,Ministry of Water Resources,100053,Beijing,China)Abstract :[Background ]Soil erosion destroys soil and water resources,exacerbates natural disasters such as droughts and floods,and threatens human survival and development.Qujiang River Basin is severely affected by soil erosion,and runoff erosion power can reflect dynamic characteristics of water erosion better than rainfall erosion force.Therefore,it’s important to use runoff erosion power theory to study erosion in Qujiang River Basin to reveal mechanism of water⁃sand response.[Methods ]This paper中国水土保持科学2024年took Qujiang River Basin as a research object,calculating seasonal as well as annual runoff erosion power based on runoff,which was simulated by SWAT model in terms of utilizing meteorological forcing data such as precipitation,temperature,wind etc.In addition,features of spatial⁃temporal pattern and effects of spatial scale were analyzed.Cluster and correlation method were adopted for investigation into relationships between runoff erosion power with meteorological,topographic and soil conditions. [Results]1)The constructed SWAT model had high accuracy in runoff simulation and good applicability in Qujiang River Basin.R2and NS coefficients were0.69and above,while PBIAS coefficient was below 16.72%in both parameter rate setting period and validation period.2)In aspect of time,annual runoff erosion power outweighed that in season.However,erosion during seasonⅢwas more serious than that in other season,which requires more attention on soil erosion prevention and control.Besides,runoff erosion power for whole year and for season III demonstrated a decreasing trend from north to south,west to east and up to down inspace.3)The thresholds of drainage control area for whole year in Qujiang river and Datong river were8549.4and8504.4km2respectively,while those for season III were4834.9and 6223.5km2respectively,indicating runoff erosion power decreased smoothly with increasing area when the area was larger than spatial thresholds,then gradually tended to a stable value.4)Meteorological, topographic and watershed morphological characters were main factors influenced runoff erosion power in Qujiang River Basin.Erosion in upstream area of basin presented greater performance than downstream, due to the steep topography,uneven precipitation distribution and morphological ease of runoff generation and flow concentration processes in upper reaches.[Conclusions]This paper illustrated feasibility of SWAT model and its simulated outcome in Qujiang River Basin.The spatial⁃temporal runoff erosion power characteristics together with impacts are closely related to meteorological constituents,terrain and basin shape.Therefore,the results contribute to effective identification of key sand producing areas in watershed,and also provide supports for soil erosion prevention,ecology restoration and environmental carrying capacity enhancement.Keywords:SWAT model;runoff erosion power;temporal and spatial distribution;spatial scale effect; Qujiang River Basin 土壤侵蚀是全球公认的最严重的环境问题之一,其破坏水土资源,加剧旱涝等自然灾害,威胁人类的生存和发展㊂嘉陵江流域地质地貌条件复杂㊁降水丰富㊁土壤可蚀性强,且不合理生产活动多,使得流域内水土流失面积和土壤侵蚀总量曾常居长江流域前列,水土流失治理刻不容缓[1]㊂当前有许多量化土壤侵蚀对流域影响的模型,如通用土壤流失方程㊁修正土壤流失方程和中国坡面土壤流失方程等[2]㊂降雨侵蚀力反映降雨及其产生的径流剥离和携带土壤颗粒的能力,其作为水蚀动力指标被广泛应用于土壤侵蚀模型及土壤侵蚀分析中[34]㊂但是降雨侵蚀力的计算通常需要高精度且不易获取的长序列场次降雨数据,资料处理较繁琐,且其仅通过雨滴的击溅效应表征土壤侵蚀作用,并未体现水蚀动力过程中的径流侵蚀和径流输沙作用[56],具有一定的局限性㊂与降雨侵蚀力相比,径流侵蚀功率能更好的反映水蚀动力特性,对于侵蚀动力机制的反应更敏感,数据要求更低[7]㊂目前已有众多学者基于径流侵蚀功率理论研究黄土高原地区的土壤侵蚀空间分布特征及尺度效应,取得较好成果[89]㊂长江流域的降水特征及下垫面条件与黄河流域不同,其侵蚀产沙和主要驱动机制也会有所差异[10],而此类研究在长江流域相对较少㊂因此,利用径流侵蚀功率理论研究长江流域地区的侵蚀情况对揭示其水沙响应机理具有重要意义㊂笔者以嘉陵江子流域渠江流域为例,基于SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型模拟流域径流,计算并分析径流侵蚀功率的时空分布特征㊁空间尺度效应及主要影响因子,以期为流域有效识别重点产沙区㊁合理开发利用水土资源等做出贡献㊂1 研究区概况渠江流域面积为3.92万km2(E106°28′~ 109°00′,N30°00′~32°48′),属亚热带湿润季风气62 第2期黄幸等:基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析候㊂其雨季集中于7 9月,多年平均降雨量为1078mm,输沙量主要来自汛期,多年平均输沙模数为347t/km2㊂流域地势东北高西南低,源头地势坡度较大,至下游浅丘区比降逐渐减小,土壤类型以棕壤㊁黄棕壤和紫色土为主㊂渠江流域水系及水文站点分布见图1㊂图1 渠江流域水系及水文站点分布图Fig.1 Distribution of river system and hydrological stations in Qujiang River Basin2 数据与方法2.1 数据来源笔者采用的数据主要包括摘自‘长江流域水文年鉴“的2008 2018年渠江流域上㊁中㊁下游巴中㊁七里沱和罗渡溪水文站实测日流量资料,由中国大气同化驱动数据集整理的逐日降水㊁风速㊁温度等气象数据,以及中科院地理空间数据云㊁中科院数据中心遥感影像㊁世界土壤数据库提供的30m分辨率地形数据㊁1∶10万土地覆盖数据和1∶100万土壤类型等空间数据㊂2.2 径流侵蚀功率计算2.2.1 SWAT模型构建与应用 笔者使用SWAT 模型[11]模拟渠江流域2009 2018年月径流,进而分析计算流域径流侵蚀功率㊂先依据集水面积㊁坡度等级㊁土地利用与土壤类型将渠江流域划分为77个子流域和1377个水文响应单元㊂然后,选取2008年作为预热期进行参数预调,2009 2013年作为率定期,2014 2018年作为验证期㊂在SWAT-CUP中选择径流相关参数进行参数敏感性分析和参数率定,并运用决定系数R2(R-Square)㊁纳什效率系数NS(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)㊁偏差比例PBIAS(percent bias)作为评价指标检验径流模拟精度㊂一般认为R2>0.6㊁NS>0.5㊁PBIAS≤±25%时,结果较好㊂满足精度要求时,输出渠江各子流域出口的模拟月径流过程㊂2.2.2 径流侵蚀功率计算 径流侵蚀功率属于经验模型指标中的侵蚀动力因子,其计算原理及应用详见文献[7]㊂依此推出的季径流侵蚀功率和年径流侵蚀功率计算公式分别见式(1)和式(2)㊂E s=Q s H s㊂(1)式中:E s为季径流侵蚀功率,m4/(km2㊃s);Q s为季最大月流量模数,m3/(km2㊃s);H s为季径流深,m㊂E y=Q y H y㊂(2)式中:E y为年径流侵蚀功率,m4/(km2㊃s);Q y为年最大月流量模数,m3/(km2㊃s);H y为年径流深,m㊂2.3 径流侵蚀功率影响因素分析选用系统聚类方法[12]和斯皮尔曼相关系数[13]对径流侵蚀功率影响因子进行合并归类与相关性分析㊂斯皮尔曼相关系数的绝对值越大,指标之间相关性越高,其表达式见式(3)㊂ρ=1-6∑n i=1d2in(n2-1)㊂(3)式中:ρ为斯皮尔曼相关系数;n为系列长度;d为72中国水土保持科学2024年按升序或降序排列后,同次序指标间的差值,量纲均为1㊂3 结果与分析3.1 模型率定与验证结果率定期㊁验证期巴中㊁七里沱和罗渡溪水文站模拟与实测月径流量值对比见图2~4㊂分析可知,巴中水文站率定期R 2=0.96㊁NS =0.92㊁PBIAS =16.2%,验证期R 2=0.70㊁NS =0.69㊁PBIAS =16.43%,率定结果较好,验证结果评级为可信;七里沱水文站率定期R 2=0.95㊁NS =0.93㊁PBIAS =-0.3%,验证期R 2=0.82㊁NS =0.80㊁PBIAS =-14.81%,率定结果极好,验证结果评级为较好;罗渡溪水文站率定期R 2=0.93㊁NS =0.92㊁PBIAS =-3.5%,验证期R 2=0.87㊁NS =0.84㊁PBIAS =-16.72%,率定结果极好,验证结果评级为较好㊂综上所述,在率定期和验证期内,3个水文站模拟所得月径流过程与实测月径流过程吻合度较高,表明所构建的SWAT 模型能较真实地反映渠江流域水文情势㊂图2 巴中水文站月径流量模拟值与实测值对比图Fig.2 Comparison of simulated and measured monthly runoff at Bazhong station图3 七里沱水文站月径流量模拟值与实测值对比图Fig.3 Comparison of simulated and measured monthly runoff at Qilituo station3.2 径流侵蚀功率的时空分布基于SWAT 模型得到2009 2018年渠江77个子流域季尺度和年尺度的多年平均径流侵蚀功率,其空间分布见图5和6㊂从时间角度看,全流域多年平均年径流侵蚀功率为0.049m 4/(km 2㊃s),总体上大于各季度多年平均径流侵蚀功率;在季尺度,第3季度多年平均径流侵蚀功率最大(0.028m 4/(km 2㊃s)),其次为第2季度㊁第4季度和第1季度,其变化周期与水文周期一致㊂显然,第3季度的径流侵蚀功率对全年贡献最大,应当重视该季度的水土流失治理㊂在空间尺度上,流域全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率均呈现出 北部大㊁南部小;西部大㊁东部小;上游大㊁下游小”的空间分布特征㊂第4季度的空间分布虽在南北和上下游部分与全年相似,但在东西部表现出 东部大㊁西部小”的特征㊂第1季度和第2季度的空间分布82 第2期黄幸等:基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析图4 罗渡溪水文站月径流量模拟值与实测值对比图Fig.4 Comparison of simulated and measured monthly runoff at Luoduxi station与全年相反,表现为 南部大㊁北部小;东部大㊁西部小;下游大㊁上游小”,但因其径流侵蚀功率较小,对年尺度空间分布影响也较小㊂3.3 径流侵蚀功率的空间尺度效应渠江流域的径流侵蚀功率空间差异明显,可能存在空间尺度效应,即径流侵蚀功率随流域控制面积变化可能呈现出一定规律㊂首先利用SWAT 模型计算2009 2018年渠江77个子流域出口断面及以上控制面积的全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率,结果见图7㊂由图7可知,对全年和第3季度,渠江各子流域出口断面及以上控制区域的多年平均径流侵蚀功率总体呈现出 上游大,下游小;干流大,支流小”的分布特点㊂为量化径流侵蚀功率与流域控制面积的相关关系,选取侵蚀较严重的渠江干流和支流大通江为研究对象,将流域控制面积分别与全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率进行拟合分析㊂干流的拟合结果分别见式(4)㊁式(5)和图8,大通江的拟合结果分别见式(6)㊁式(7)和图9㊂E my =0.0761A -0.158,R 2=0.67;(4)E ms =0.0438A-0.137,R 2=0.52;(5)E my 1=0.0771A -0.153,R 2=0.46;(6)E ms 1=0.0510A-0.165,R 2=0.49㊂(7)式中:E my ㊁E my 1分别为干流和大通江多年平均年径流侵蚀功率,m 4/(km 2㊃s);E ms ㊁E ms 1分别为干流和大通江多年平均季径流侵蚀功率,m 4/(km 2㊃s);A 为流域控制面积,103km 2㊂由图8和9可知,渠江干流和支流大通江存在较显著的空间尺度效应,其多年平均径流侵蚀功率与流域控制面积之间均呈幂指数关系,且干流相关关系优于支流大通江,全年相关系数与第3季度接近㊂随着流域控制面积的增大,多年平均径流侵蚀功率逐渐减小并趋于平缓,减小速率由大变小,说明存在空间阈值㊂为确定阈值,对式(4)~(7)求导,导数方程见式(8)~(11)㊂E′my =-0.0120A -1.158;(8)E′ms =-0.0060A-1.137;(9)E′my 1=-0.0118A -1.153;(10)E′ms 1=-0.0084A-1.165㊂(11)经计算可知,渠江干流在全年和第3季度的空间阈值分别为8549.4和4834.9km 2,大通江在全年和第3季度的空间阈值分别为8504.4和6223.5km 2㊂即当流域控制面积小于空间阈值时,|E |≥0.001,多年平均径流侵蚀功率随流域控制面积增加而迅速减小,反之则变化平缓,并逐渐减小至某一稳定值㊂其中干流的全年和第3季度径流侵蚀功率稳定值分别为0.04和0.02m 4/(km 2㊃s),大通江的全年和第3季度径流侵蚀功率稳定值分别为0.056和0.035m 4/(km 2㊃s)㊂3.4 径流侵蚀功率影响因素为探究渠江流域径流侵蚀功率时空分布及空间尺度效应的主要驱动因素,选用SPSS (statistical product and service solutions)软件对多年平均的年径流侵蚀功率进行聚类分析㊂本文共选取地形(75°以上坡度面积比例)㊁流域形态(圆度)㊁气象(各子流域上的多年平均降水量)㊁侵蚀动力(多年平均径流侵蚀功率)㊁土地利用(林草地面积比例)和土壤(易受侵蚀土壤面积比例)6类聚类因子,经分析将渠江77个子流域划分为3种聚类类型,其空间分布见图10㊂可知,第1聚类与第2聚类主要分布于上游地区,其面积所例分别为26.0%和19.3%,多年平均径流侵蚀功率分别为0.05892中国水土保持科学2024年 4个季度的季径流侵蚀功率量级不同,值越大侵蚀越严重,其总体范围为0.00001≤E s≤0.08000㊂下同㊂Magnitude of seasonal runoff erosion power varies among four periods,with larger values indicating more severe erosion.The over⁃all range is0.00001≤E s≤0.08000.The same below.图5 渠江流域多年平均季径流侵蚀功率空间分布图Fig.5 Spatial distribution of multi⁃year average runoff erosion power at season scale in Qujiang River Basin 和0.052m4/(km2㊃s),均大于多年平均径流侵蚀功率中值0.049m4/(km2㊃s),该地区径流侵蚀能量较大,受侵蚀程度较剧烈㊂第3聚类是渠江流域的主导聚类,主要分布在中下游地区,其面积比例为54.7%,流域内多年平均径流侵蚀功率为0.046m4/(km2㊃s),小于多年平均径流侵蚀功率中值,该地区植被类型多样,下垫面条件较好,受侵蚀程度较小㊂03 第2期黄幸等:基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析图6 渠江流域多年平均年径流侵蚀功率空间分布图Fig.6 Spatial distribution of multi⁃year average runoff erosionpower at year scale in Qujiang River Basin 统计侵蚀动力因子与其余聚类因子的斯皮尔曼相关系数见表1,结果表明气象因子㊁地形因子和流域形态因子为渠江流域径流侵蚀功率排名前3的主图7 渠江各子流域出口断面及以上控制面积的多年平均径流侵蚀功率空间分布图Fig.7 Spatial distribution of multi⁃year average runoff erosion power for control area at and abovethe outlet cross⁃section of each Qujiang River subbasin要影响因子㊂且在显著水平为0.05时,第1聚类中的气象因子与径流侵蚀功率呈显著相关,说明降雨的空间分布不均性对该地区径流侵蚀能量影响较大;第2聚类中气象因子㊁地形因子和流域形态因子与径流侵蚀功率呈显著相关,说明该地区75°以上坡度面积比例很大,流域内地势陡峭,降雨空间分布差异较显著,流域形态偏圆形,产汇流过程较快,能显著影响径流侵蚀功率的空间分布和规律;第3聚类中流域形态因子与气象因子与径流侵蚀功率呈一般相关,其对该聚类地区径流侵蚀功率的影响远不如第2聚类地区,说明该地区整体地势较平缓,各子流域多年平均降雨量差距不大,流域形态较狭长,产汇流过程相对较慢㊂4 结论1)所构建的SWAT 模型径流模拟精度较高,在渠江流域适用性好㊂巴中㊁七里沱㊁罗渡溪水文站率定期R 2㊁NS 系数均在0.92及以上,PBIAS 系数均<16.20%;验证期R 2㊁NS 系数均在0.69及以上,PBIAS 系数均在16.72%以下㊂这说明该模型能较真实地反映渠江流域水文情势㊂2)渠江流域多年平均年径流侵蚀功率总体上大于季径流侵蚀功率,其中第3季度>第2季度>第4季度>第1季度㊂流域全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率空间分布均呈现出 北部大㊁南部小;西部大㊁东部小;上游大㊁下游小”的特征;第4季度的空间分布在东西部呈现出 东部大㊁西部小”的特征,其余部分与全年相似;第1㊁第2季度的空间分布与全年分布规律相反㊂ 3)渠江干流及其支流大通江的径流侵蚀功率具有较为显著的空间尺度效应,全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率与流域控制面积之间呈13中国水土保持科学2024年图8 渠江干流多年平均年和第3季度径流侵蚀功率与流域控制面积关系图Fig.8 Fitting results of multi⁃year average runoff erosionpower and watershed control area at year and seasonscale(season Ⅲ)in the main stream of Qujiang River图9 渠江支流大通江多年平均年和第3季度径流侵蚀功率与流域控制面积关系图Fig.9 Fitting results of multi⁃year average runoff erosionpower and watershed control area at year and seasonscale(season Ⅲ)in Datong River图10 渠江流域聚类空间分布图Fig.10 Clustering spatial distribution of Qujiang River Basin幂指数均关系㊂当流域控制面积分别>8549.4和4834.9km 2时,干流全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率随着面积增加变化幅度极小,并逐渐稳定于0.04和0.02m 4/(km 2㊃s);当流域控制面积分别大于8504.4和6223.5km 2时,大通江全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率随着面积增加变化幅度极小,并逐渐稳定于0.056和0.035m 4/(km 2㊃s)㊂表1 斯皮尔曼相关系数计算结果表Tab.1 Spearman correlation coefficient calculated results table聚类名Cluster name地形因子Topographical factor流域形态因子Watershed morphology气象因子Meteorology 土地利用因子Land use 土壤因子Soil第1聚类Cluster Ⅰ-0.451-0.4840.621*-0.280-0.022第2聚类Cluster Ⅱ0.636*0.622*0.678*0.441-0.336第3聚类Cluster Ⅲ0.0680.349*0.336*-0.2610.072 注:*表示在0.05水平上相关性显著㊂Notes:*indicates significant correlation at the 0.05level. 4)气象因子㊁地形因子和流域形态因子对渠江流域径流侵蚀功率的分布有主要影响作用㊂流域上游区因地势陡峭㊁降水分布不均㊁形态易于产汇流而表现出较大的径流侵蚀功率;下游地区因地势平坦,产汇流过程缓慢受侵蚀情况较轻㊂5 参考文献[1] 万彩兵,程冬兵,李昊.水土保持法修订实施十年来长江流域水土流失治理成效[J].中国水土保持,2021(6):1.WAN Caibing,CHENG Dongbing,LI Hao.Effect of soil and water loss control in the Yangtze River Basin since the revision and implementation of soil and water conser⁃vation law for ten years [J].Soil and Water Conservation in China,2021(6):1.[2] 史志华,刘前进,张含玉,等.近十年土壤侵蚀与水土保持研究进展与展望[J ].土壤学报,2020,57(5):1117.SHI Zhihua,LIU Qianjin,ZHANG Hanyu,et al.Study on soil erosion and conservation in the past 10years:Pro⁃23 第2期黄幸等:基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析gress and prospects[J].Acta Pedologica Sinica,2020,57(5):1117.[3] 许功伟,徐立荣,张云苹,等.1970 2019年大汶河流域降雨侵蚀力时空变化分析[J].水土保持研究,2022,29(6):45.XU Gongwei,XU Lirong,ZHANG Yunping,et al.Spati⁃otemporal variation of rainfall erosivity in the Dawen RiverBasin during1970-2019[J].Research of Soil and Wa⁃ter Conservation,2022,29(6):45.[4] WISCHMEIER W H,SMITH D D.Predicting rainfallerosion losses:A guide to conservation planning[M].Washington:Department of Agriculture,1978:26.[5] 徐晶,时延锋,徐征和,等.1961 2020年沂蒙山区降雨侵蚀力时空变化特征[J].水土保持研究,2022,29(6):36.XU Jing,SHI Yanfeng,XU Zhenghe,et al.Spatiotem⁃poral variation characteristics of rainfall erosivity in theYimeng Mountain area from1961to2020[J].Researchof Soil and Water Conservation,2022,29(6):36. [6] TU Anguo,ZENG Jianling,LIU Zhao,et al.Effect ofminimum inter⁃event time for rainfall event separationon rainfall properties and rainfall erosivity in a humidarea of southern China[J].Geoderma,2023,431:116332.[7] 鲁克新.黄土高原流域生态环境修复中的水沙响应模拟研究[D].西安:西安理工大学,2006:18.LU Kexin.Study on runoff⁃sediment response simulationin watershed eco⁃environmental rehabilitation on loessplateau[D].Xi′an:Xi′an University of Technology,2006:18.[8] 张译心,徐国策,李占斌,等.不同时间尺度下流域径流侵蚀功率输沙模型模拟精度[J].水土保持研究,2020,27(3):1.ZHANG Yixin,XU Guoce,LI Zhanbin,et al.Simula⁃tion accuracy of runoff erosion power⁃sediment transfermodel at different time scales[J].Research of Soil andWater Conservation,2020,27(3):1.[9] 杨光,鲁克新,李鹏,等.基于SWAT模型的清水河流域年径流侵蚀功率空间分布[J].水土保持研究,2022,29(6):90.YANG Guang,LU Kexin,LI Peng,et al.Spatial distri⁃bution of annual runoff erosion power in Qingshui RiverBasin based on SWAT model[J].Research of Soil andWater Conservation,2022,29(6):90. [10]CHANG Enhao,LI Peng,LI Zhanbin,et al.The impactof vegetation successional status on slope runoff erosion inthe Loess Plateau of China[J].Water,2019,11(12):2614.[11]HUSSAINZADA W,LEE H S.Effect of an improved ag⁃ricultural irrigation scheme with a hydraulic structure forcrop cultivation in arid northern Afghanistan using the Soiland Water Assessment Tool(SWAT)[J].Scientific Re⁃ports,2022,12(1):5186.[12]倪鹏,包为民,张乾,等.基于主成分分析的系统聚类分析方法在洪水预报中的应用[J].三峡大学学报(自然科学版),2018,40(1):1.NI Peng,BAO Weimin,ZHANG Qian,et al.Applica⁃tion of hierarchical cluster analysis to flood forecastingbased on principal component analysis[J].Journal ofChina Three Gorges University(Natural Sciences),2018,40(1):1.[13]张钰荃,高成,陈旭东,等.西江上游流域年径流系数变化规律及其影响因素分析[J].水电能源科学,2021,39(5):37.ZHANG Yuquan,GAO Cheng,CHEN Xudong,et al.Variation of runoff coefficient and its influencing factors inupper reaches of Xijiang River Basin[J].Water Re⁃sources and Power,2021,39(5):37.33。
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王燕娜胡国华王顺强／／金井河流域年径流演变规律研究
由此，在双尾趋势检验中，对于给定的趋势检验显著
性水平 ，如果ｌ ｚｌ≤ ，则接受零假设。如果ｌ ≥Ｚｌ ，则
拒绝原假设，即在 置信水平上，时间序列数据存在显著
的上升或下降趋势。对于统计变量ｚ，大于０时，是上升趋
势；小于０时，则是下降趋势。Ｚ的绝对值在大于等于１．２８、
１．６４和２．３２时，分别表示通过了信度９０％．９５％和９９％的
显著性检验。这里 （Ｚ（ ）＝ａ／２， （・）为标准正态分布函
数。通常取显著性水平Ｏｔ为Ｏ．１和０．０１，当 ≤Ｏ．Ｏ１时．说
明检验具有高度显著性水平；当０．Ｏｌ＜ａ≤０．１时，说明检
验是显著的。
同时，也可以绘制Ｍａｎｎ—Ｋｅｎｄａｌｌ检验统计量ＵＦ的
曲线来判断整体趋势，统计量ＵＦ与上述统计量Ｚ有所不
同，这时通过构造一秩序列ｌ ８ｌ：
ｓ ＝∑∑ （ ：２，３，４，…， ） （４）
其中：
ｆ１ 》 ．
ｉ０ ≤
．
≤
定义统计变量：
（ ，２，…， ）（５） 、／
（．ｓ ）
式中Ｅ（Ｓｋ）＝ （ｋ＋１）／４，Ｖ （５ｋ）＝ （ｋ－１）（２ｎ＋５）／７２。
为标准正态分布，对于给定的显著性水平 ，
若Ｉ眠Ｉ＞ ，则表明序列存在显著的趋势变化。将时间序
列 按逆序排列，再按上式计算，同时使
一眠 ｋ
＝
ｌ，２，－－－，ｎ （６）１ ｛Ｉ，Ｊ ｌｋ’
ｎ＋ｌ－ｋ
通过分析统计序列 和ＵＢ 可以进一步分析序列
的趋势变化，而且可以明确突变的时间，指出突变的区
域。若 值大于０，则表明序列呈上升趋势，小于０则表
明呈下降趋势，当它们超过临界直线时。表明上升或下降
趋势显著。如果 和ＵＢ 两条曲线出现交点，且交点在临
界直线之间，那么交点对应的时刻就是突变开始的时刻。
２．２滑动 检验法
由于Ｍａｎｎ—Ｋｅｎｄａｌｌ法检测的局限性．本文再配以滑
动ｒ检验法来检验径流的突变。
滑动 检验中，对已知的年径流样本序列 ， ：……
，
选定某一年份，分别取其前和后相邻的连续ｎ 和ｎ 年
的年径流量值计算统计量 值。定义一统计量为：
（ ）／ｓ、／ ＋ （７）
其中， 、 和Ｓ。、Ｓ 分别为前后ｎ 年和
和标准差。这里 是联合样本方差，给出信度Ｏｔ，得到临
界值 ，当Ｉｔｌ＞ｔ￣，说明序列存在显著性差异。
３分析结果
３．１ 径流量年际变化趋势
本文以金井河流域螺岭桥站１９６５～２００６年径流数据
为基础，分析金井河流域径流的年际变化特征。图１显示
了金井河流域径流年际变化过程，表明金井河流域的年
径流呈现增加的趋势，但是增加的趋势并不明显。为了更
明显地显现径流量年际变化的趋势．利用Ｍａｎｎ—Ｋｅｎｄａｌｌ
检验法计算得统计量Ｚ值为０．３５９４，即显著性检验结果表
明：螺岭桥站年平均径流量呈上升趋势，但不明显。
巨
＼
潮
嚣
１２．０Ｏ
１ｏ．ｏｏ
８．００
６．ＯＯ
４．ＯＯ
２．ＯＯ
０．０Ｏ
１９６５ １９７０ ｌ９７５ １９８０ １９８５ ｌ９９０ １９９５ ２０００ ２００５
年份
图１ 金井河径流年际过程线
３－２年径流突变点识别
３．２．１ Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ检验识别突变点
根据式（４）～（６）分别计算 和ＵＢ 值，并画出
Ｍａｎｎ—Ｋｅｎｄａｌｌ检验统计量眠／ＵＢｋ曲线，螺岭桥站Ｍａｎｎ—
Ｋｅｎｄａｌｌ检验统计量 ／ＵＢｋ曲线如图２所示。
图２金井河流域年径流Ｍａｎｎ—Ｋｅｎｄａｌｌ检验
（８） 从图２中可以看出统计量ＵＦ
．
－
Ｅ １９６５年后开始在波
ｎ 年的均值 动中上升，１９６８年达到最大值，在１９６８年以后，开始减
５５
∞∞∞
儒 Ｈ
一
∞
王燕娜艄国毕 顺强／／金井河流域年径流演变规律研究
少．到１９７１年达到局部谷值点，随后在波动中下降。在
１９６８年之后 呈波动减少趋势．在１９９０年达到局部谷
值。结合统计量 的变化趋势，并根据图中 和ＵＢ
两条曲线分别相交于１９６８年和１９９０年，可以初步判断
螺岭桥站１９６５—２００６年径流序列中１９６８和１９９０年为突
变点。
３．２．２滑动Ｔ检验识别突变点
对Ｍａｎｎ—ＫｅｎｄＭｌ检验法初步确定的突变点（１９６８年
和１９９０年）运用滑动 检验法进行精确识别。在１９９０年
前取１Ｏ年（１９８０～１９８９年）和后取１０年（１９９０～１９９９年）．
分别带人式（７）和（８）中计算得 ： ＝６．２８ ｍ ／ｓ，Ｘ２＝１０．２５
ｍ ｓ，Ｓ。＝１．０４，Ｓ２＝３．５０。然后代入式（７）和（８）中，计算得，
Ｓ＝２．５９。 一３．４４。在置信度ａ＝０．０５时，查自由度为ｎ＝ｎ。＋
／２－２＝１８的ｔ分布表得， ＝２．１０１，故ＩＴＩ＞ ，否定原假设
Ｈ０：Ｘｌ ＝０，说明其存在显著性差异，即年平均径流量序
列在该点（１９９０年）发生均值突变。同样，对１９６８年前３
年，后１０年做滑动 检验，计算得 Ｉ＝７．５８ｍ３／ｓ，Ｘ２＝７．３９
ｍａ／ｓ，Ｓ】＝０．９９７， ＝２．４３６。代人公式得｝ｎ统计量Ｓ＝２．２４，
０．１３，查自由度为／／，＝ｎ１＋／／２—２＝１１的ｔ分布表得， ＝２．２０１，
因Ｉ／１＜ ，即肯定原假设Ｈｏ： 。一 ：＝０，说明在该点不存在显
著性差异，年平均径流量序列在１９６８年未发生均值突
变。滑动 检验结果见附表。
附表 金井河流域螺岭桥站年平均径流量滑动 检验表
４结论
本文利用Ｍａｎｎ—Ｋｅｎｄａｌｌ检验法和滑动 检验法对
金井河流域年径流的长期演变趋势性和变异性进行了
研究。
（１）金井河流域螺岭桥站年径流量呈上升变化趋
势．但是Ｍａｎｎ—Ｋｅｎｄａｌ１分析的结果显示出金井河流域的
多年径流量在统计意义上无变化趋势。
（２）根据Ｍａｎｎ—Ｋｅｎｄａｌｌ检验法初步识别金井河流域
年平均径流量序列确定突变点为１９６８年与ｌ９９０年，再
用滑动Ｔ检验法对初步识别的突变点进行精确识别得
出．金井河流域年平均径流量序列在１９９０年发生突变。
参考文献
１ Ｋｅｎｄａｌｌ，Ｍ Ｇ—Ａ ｎｅｗ ｍｅａｓｕｒｅ ｏｆ ｒａｎｋ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ【Ｍ】．Ｂｉｏｍｅｔｒｉｋａ，
１９３８，３０，８１－９３．
２ Ｋｅｎｄ ，Ｍ Ｇ ．Ｒａｎｋ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄｓ［Ｍ｝．Ｃｈａｒｌｅｓ Ｇｒｉ伍Ｉ１，Ｌｏｎｄｏｎ，
１９７５
３ Ｅｒｃａｎ，Ｋａｈｙａ．Ｓｅｒｄａｒ，Ｋａｌａｙｃ１．Ｔｒｅｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｔｒｅａｍｆｌｏｗ ｉｎ ＴｕｒｋｅｙⅡ】．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ，２００４，（２８９）：１２８—１４４．
４ Ｑｉａｎｇ，ｚ，Ｔｏｎｇ３，Ｍａｒｃｏ，Ｇｅｍｍｅｒ．，Ｓｔｅｆａｎ，Ｂｅｃｋｅｒ．，Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｒｔｌｌｑＯ￣＂ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｒｏｍ １９５０ ｔｏ ２００２ ｉｎ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ ｂａｓｉｎ，
Ｃｈｉｎａ［１］Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ－ｊｏｕｍａｌ，２００５，５０（１）：６５—８０．
５陈华，郭生练，柴晓玲，等汉江丹江口以上流域降水特征及变化趋势
分析Ｕ】．人民长江，２００５，３６（５）：２９—３１．
６陈华，郭生练，郭海晋，等．汉江流域１９５１－２ＯＯ３年降水气温时空变化
趋势分析Ⅱ卜长江流域资源与环境，２００６，１５（３）：３４０—３４５．
７唐蕴，王浩，严登华，等．近５ｏ年来东北地区降水的时空分异研究
Ｕ１．地理科学，２００５，２５（２）：１７２ １７６．
８曹洁萍，迟道才，武立强，等．Ｍａｎｎ－－ＫｅｎｄａＵ检验方法在降水趋势
分析中的应用研究 农业科技与装备，２００８，（５）：３５—３７．
９张永领，高全洲，丁裕国，等长江流域夏季降水的时空特征及演变
趋势分析Ｕ】．热带气象学报，２００６，２２（２）：１６１—１６９
１０任全志，５－．－ｋ宽，朱晓凯．大凌河流域径流变化特征及动因分析Ⅱ】．
水土保持技术，２００９，３：２５—２７． （收稿日期：２０１．０４—２６）
ｌｌ＇＇＇’＇，，’，ｌ’＇ ，’ ＇＇，＇＇＇ｌ’，，’’ｌ，ｌ＇，ｌ＇ ，ｌ ，，，＇＇，＇＇＇，’，，ｌ＇＇＇’＇ｌ’Ｉ，－＇＇＇ｌ＇ｌ，＇＇＇ｌ，，＇’●，＇ ●’ ＇，＇
谩
部朔县采取五条强硬措
一
２０１０ 年７月２日，邵阳县国债投入２０００万元除险加
曩固即将竣工的金江水库大坝上，设置了保护饮用水水源的
毒标志牌０。至此 全县为２２处集中式供水水源保护区，即３
。
座中型水库、１９座小（Ｉ）型水库分别设立了饮用水源地标
惫 薄
ｊ
ｊ丘三年来 邵阳县多渠道筹资，共投入３ ０００万元，修
。
建了３ｌ 『上集中式供水和３８处分散式供水工程，解决了
ｌ４万人的饮水安全问题。为确保饮用水水源水质，该县采
取五条强硬措施 一是理顺管理体制，明确职责，实施水资
＼ 簟
５６