黄土丘陵沟壑区典型流域土地利用变化对水沙关系的影响

以黄土丘陵沟壑区内相邻的2条支沟(桥子东沟和桥子西沟)为研究对象,基于遥感影像获得土地利用数据,利用水文站1986-2004年观测的次降雨-径流-泥沙过程资料,研究了小流域土地利用变化(主要以增加水土保持措施为主)对径流输沙的影响。结果表明:在黄土丘陵沟壑区,增加土地利用/土地覆被能够有效地减少小流域的径流量、产沙量;在次降雨量、降雨强度较小,土地利用变化不明显的情况下,两流域次降雨水沙关系差异不显著,在次降雨量、降雨强度较大和土地利用变化明显时,两流域次降雨水沙关系差异显著,坡耕地改梯田的农田水利建设可能是导致水沙变化的主要原因。     

降雨变化对东江流域径流的影响模拟分析

降雨变化对流域水文过程的影响是地理与环境科学领域关注的热点。应用流域水文模型HSPF建立了东江流域的径流模拟模型,并结合日降雨随机模拟模型,分析了降雨的长期变化对流域径流的影响。结果表明,降雨对东江流域的径流影响显著,径流量随降雨量均值与降雨量变差系数的增减而增减;相同的降雨量均值变化幅度条件下,径流增减的变化幅度相近;降雨量变差系数增加对径流的影响大于降雨量变差系数减小的影响,降雨强度的变化是影响径流量的重要因素,降雨量变化剧烈时,产生的径流更多;在同等的变化幅度内,降雨量均值变化对径流量的影响大于降雨量变差系数;由降雨情景变化引起的月径流的变化在6~8月最为明显。     

土地覆被及生态服务价值变化的多时间尺度模拟——以四川省渔子溪流域为例

根据渔子溪流域1986年和1994年的遥感影像土地覆被解译资料为基础,建立了模拟渔子溪流域生态环境变化的Markov Chain模型和Patch-dynamics模型,并以2002年遥感影像资料作为验证数据对模型进行了误差分析。以此为基础,分别以1年和8年的时间尺度对渔子溪流域土地覆被及其生态服务价值的变化进行了模拟,结果表明,时间尺度对模拟结果具有显著影响：在1年和8年的模拟尺度下,以Markov Chain模型得到的流域生态服务价值在1986~2018年间变化的相对误差为20%;不同土地覆被类型在不同步长下模拟结果的相对误差不一样,表明不同土地覆被类型变化的特征时间尺度不一样,以Patch-dynamics模型的模拟结果为例,步长为1年比步长为8年的相对误差大的土地覆被类型为耕地 (-8.2%/-5.6%)、有林地 (-0.5%/-0.4%)、草地 (0.7%/0.4%) 和居民建设用地 (-29.9%/-16.4%),它们的年际变化较大,其变化趋势不稳定,受到人为偶然因素的影响明显;而相对误差较小的土地覆被类型为灌木林 (-1.5%/-1.7%) 和永久冰雪覆盖 (27.3%/41.9%),它们的变化趋势较为稳定,主要受比较稳定的自然因素的影响。研究还表明,采用Markov Chain模型的模拟结果与采用Patch-dynamics模型的模拟结果总体上是一致的,但后者的模拟结果更稳定、更可靠。     

考虑土地利用/覆被变化的集总式流域水文模型及应用

为了定量评估土地利用／覆被变化的水文水资源效应，提出考虑土地利用／覆被变化的集总式流域水文模型。该模型基于中国科学院土地资源分类系统的一级类型，将流域划分为6种不同土地利用及覆被变化类型；在每一类土地利用及覆被变化面积上，分别考虑蒸发和下渗的差异，并利用蓄满一超渗耦合产流模型计算该面积上的地表径流量和地面以下径流量；利用地貌汇流模型和线性水库模型将每类面积上的地表径流量和地面以下径流量演算至流域出El断面，从而得到流域的水文过程。模型参数包括流域地貌特征参数、产流参数和汇流参数，前者可以根据地理信息系统技术和遥感技术获得，而后者则需要根据流域的水文资料通过最优化方法求得。利用无定河流域1980-2000年的逐日降雨、蒸发及流量资料对该模型进行了参数率定与检验，率定期1986-2000年的水量平衡系数为0．999，年径流深合格率为100．0％；检验期1980-1985年的水量平衡系数为0．953，径流深合格率为83．3％，计算结果表明该模型在无定河流域具有良好的适应性。对模型产汇流参数进行合理性分析，得出无定河流域不同土地利用类型蒸发能力的相对大小关系为耕地〉林地〉草地〉未利用土地。     

基于径流分类的流域降雨—径流过程动态神经网络建模

利用聚类分析,将径流序列分为不同类型的子径流序列,对这些子序列建立神经网络模型,采用Elman动态神经网络对沂沭河流域上游临沂子流域日径流量进行预测分析,通过与不加分类的总体神经网络的模拟结果进行对比分析。确定性系数、相关系数、平均相对误差和平均相对均方根误差4个统计指数及流域径流过程线和次洪误差分析结果都表明:Elman动态神经网络能够对日径流量进行较好模拟,但基于径流分类的降雨—径流模型表现出更优良性能,能较大程度提高径流模拟精度。     

基于PCA和BP神经网络的径流预测

径流预测为流域水资源的合理开发利用与统筹配置提供依据。运用多元线性回归、主成分回归、BP神经网络及主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对新疆呼图壁河流域石门水文站2009-2011年各月径流量进行预测,并采用相关系数、确定性系数及均方根误差对各模型预测精度进行比较。结果表明：（1）神经网络等智能算法具有高速寻优的能力,对短时间尺度的月径流量的预测结果较好;（2）主成分回归等常规算法能充分反映出某地区径流的年际的稳定性,对全年径流总量的模拟精度较高;（3）主成分分析和BP神经网络相结合的方法,提高了神经网络的收敛速度,同时降低了局部极值的影响,优于简单的BP神经网络,适用于呼图壁河月径流量预测。     

北方半干旱快速城镇化流域径流变化的驱动因素分析

通过社会经济发展对于流域水文过程产生的影响,分析城镇化流域的径流变化对于水资源管理保护和促进社会经济发展具有重要的作用。利用乌兰木伦河流域1997-2015年的水文气象、土地利用和社会经济等数据,以降水-径流双累积曲线、改进的Mann-Kendall检验和主成分分析等方法从不同时间尺度分析了流域径流、城镇化、气候和社会经济的变化趋势,揭示了气候、社会经济快速发展和城镇化过程对于流域径流的影响,发现了研究区年、季尺度下径流变化的主要驱动因素,并建立与不同时间尺度径流的映射函数关系。结果表明：在鄂尔多斯市快速城镇化影响下,研究区径流深呈现下降趋势,在2005年出现拐点变化; 2005年之后的平均径流深小于之前的平均径流深;降水、蒸发、气温等气候因素没有显著变化趋势,但城镇化面积、GDP和人口明显增加,城镇化为2005年后研究区径流减少的主要驱动因素;城镇化对于枯水季径流的影响更为显著。     

基于SWAT模型的晋江流域土地利用变化对水文过程影响分析

为了进一步揭示晋江流域土地利用变化的水文效应,基于SWAT模型,分别模拟了1985年和2006年2种土地利用条件下,2002—2010年气象条件时的年、月水文过程,以定量分析土地利用变化对流域年、月的蒸散发、土壤剖面渗漏、地下径流和地表径流的影响。研究表明:与1985年土地利用相比,在2006年土地利用涵养水源能力较好的林草地减少了,而不透水面积的增加,降低了流域的降雨截留能力和土壤下渗能力,地表蒸散发量和地下水随之减少,而减小的水量则转为地表径流直接汇入河道,其中晋江全流域的蒸散发量、土壤渗漏量和地下径流量年平均减少11.86 mm、48.86 mm和25.62 mm,年平均减少幅度分别为2.23%、11.27%和16.69%,而地表径流量年平均增加76.06 mm,年平均增幅为26.12%;土地利用变化的水文过程效应与年内降水分布具有密切的关系,降雨量越小,蒸散发和地表径流的效应越显著,而土壤剖面下渗和地下径效应则相反。     

基于栅格的分布式降雨径流模拟系统及应用

研制了一套基于栅格的分布式降雨径流模拟系统,利用流域地形、土壤、土地利用等空间数据和水文气象数据,可以进行流域特征提取、空间数据内插、降雨径流模拟及计算结果的三维动态显示和统计。通过在黄土岭流域的应用,说明该系统具有较好的模拟降雨径流过程的能力,而且使用方便。     

土地利用/覆被变化对区域径流的影响——以秦皇岛地区为例

土地利用方式的变化是影响流域径流的重要因素。为定量研究土地利用/覆被变化对径流的影响,该文结合SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型,分析了秦皇岛地区2000年、2005年、2010年和2014年不同土地利用/覆被变化对径流的影响,并在子流域尺度上分析径流的空间变化。研究结果表明:1)SWAT模型能够较好地模拟研究区流域的月径流过程。2000-2005年研究区耕地急剧增加,林地和裸地减少,导致多年平均径流量增加4.79%;2005-2010年林地明显增加,耕地和裸地减少,导致多年平均径流量减少3.32%;2010-2014年城镇建设用地增加明显,耕地和林地减少,导致多年平均径流量增加2.62%。2)耕地和城镇建设用地的增加在不同程度上会增加径流量,而林地具有涵养水源、减少径流量的作用。3)研究区年均地表径流变化空间差异较显著,整体呈增加趋势。研究结果可为合理规划土地利用格局、优化配置水资源提供参考依据。     

Modelling runoff and erosion for a semi-arid catchment using a multi-scale approach based on hydrological connectivity

Runoff and erosion processes are often non-linear and scale dependent, which complicate runoff and erosion modelling at the catchment scale. One of the reasons for scale dependency is the influence of sinks, i.e. areas of infiltration and sedimentation, which lower hydrological connectivity and decrease the area-specific runoff and sediment yield. The objective of our study was to model runoff and erosion for a semi-arid catchment using a multi-scale approach based on hydrological connectivity. We simulated runoff and sediment dynamics at the catchment scale with the LAPSUS model and included plot and hillslope scale features that influenced hydrological connectivity. The semi-arid Carcavo catchment in Southeast Spain was selected as the study area, where vegetation patches and agricultural terraces are the relevant sinks at the plot and hillslope scales, respectively. We elaborated the infiltration module to integrate these runoff sinks, by adapting the parameters runoff threshold and runoff coefficient, which were derived from a rainfall simulation database. The results showed that the spatial distribution of vegetation patches and agricultural terraces largely determined hydrological connectivity at the catchment scale. Runoff and sediment yield for the scenario without agricultural terraces were, respectively, a factor four and nine higher compared to the current situation. Distributed hydrological and erosion models should therefore take account of relevant sinks at finer scales in order to correctly simulate runoff and erosion-sedimentation patterns.     

西苕溪流域不同土地类型下氮元素输移过程

以西苕溪流域为研究对象,选择最有代表性的5种土地类型,模拟天然大暴雨,通过3次重复实验研究不同形态氮素随暴雨径流及径流沉积物的迁移过程,估算氮素在流域内不同土地利用/土地覆被条件下的损失率。研究结果表明,在相同的降雨条件下,氮素的流失速率和流失量随土地利用/土地覆被类型的不同表现出明显差异,地表径流水相总氮的流失量桑林最大,水田最小。水相不同形态的氮素流失量亦有所不同,悬浮颗粒态氮占地表径流水相总氮的70 %~90 %,水相溶解态氮的流失量以松林为最高,竹林、桑林和水田接近而且较低,不同类型的水相溶解态氮也随土地利用类型的不同表现出各自的特征。各土地类型单位面积、表层10 cm土壤氮素流失高达4.66~9.40 g·m-2,其中随径流沉积物相迁移的氮素占绝大部分(90 % 以上)。估算出的各土地利用类型总氮流失速率,地表径流水相为2.68~14.48 mg·m-2·min-1,径流沉积物相高达100.01~172.67 mg·m-2·min-1。     

Empirical Catchment-wide Rainfall Erosivity Models for Two Rivers in the Humid Tropics of Australia

The concept of rainfall erosivity is extended to the estimation of catchment sediment yield and its variation over time. Five different formulations of rainfall erosivity indices, using annual, monthly and daily rainfall data, are proposed and tested on two catchments in the humid tropics of Australia. Rainfall erosivity indices, using simple power functions of annual and daily rainfall amounts, were found to be adequate in describing the interannual and seasonal variation of catchment sediment yield. The parameter values of these rainfall erosivity indices for catchment sediment yield are broadly similar to those for rainfall erosivity models in relation to the R-factor in the Universal Soil Loss Equation.     

Evaluating the suitability of TRMM satellite rainfall data for hydrological simulation using a distributed hydrological model in the Weihe River catchment in China

The objective of this study is to quantitatively evaluate Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) data with rain gauge data and further to use this TRMM data to drive a Distributed Time-Variant Gain Model (DTVGM) to perform hydrological simulations in the semi-humid Weihe River catchment in China. Before the simulations, a comparison with a 10-year (2001-2010) daily rain gauge data set reveals that, at daily time step, TRMM rainfall data are better at capturing rain occurrence and mean values than rainfall extremes. On a monthly time scale, good linear relationships between TRMM and rain gauge rainfall data are found, with determination coefficients R² varying between 0.78 and 0.89 for the individual stations. Subsequent simulation results of seven years (2001-2007) of data on daily hydrological processes confirm that the DTVGM when calibrated by rain gauge data performs better than when calibrated by TRMM data, but the performance of the simulation driven by TRMM data is better than that driven by gauge data on a monthly time scale. The results thus suggest that TRMM rainfall data are more suitable for monthly streamflow simulation in the study area, and that, when the effects of recalibration and the results for water balance components are also taken into account, the TRMM 3B42-V7 product has the potential to perform well in similar basins.     

不同时间尺度、季节的气温数据空间平稳特征及其对插值结果的影响

不同时间尺度、季节的气温数据表现出不同的空间平稳特征。为探讨分析空间平稳性对气温插值的影响规律,采用趋势线法对气温数据进行空间平稳性探索,并对比分析不同空间平稳性条件下,普通线性回归、普通克里格、回归克里格的气温插值精度及插值结果的空间分布特点。结果显示：冬季日均、月均气温与年均气温呈现空间非平稳,插值精度随时间序列的增长而提高,随着气温数据逐渐趋于稳定,精度提高的幅度逐渐下降;夏季日均、月均气温呈现空间平稳,随时间序列的增长,插值精度的提高并不显著;夏季日均气温各插值方法的插值精度普遍高于冬季日均气温。与普通克里格相比,回归克里格能有效提高空间非平稳数据的插值精度。时间序列的增长削弱了不同插值算法之间的插值精度差异和插值结果空间分布差异。     

多源再分析降水数据在拉萨河流域应用对比研究

针对资料稀缺地区水文模拟计算难题,开展多源再分析降水数据在拉萨河流域应用对比研究,本文基于HIMS系统构建了拉萨河流域分布式水文模型,以气象站实测数据为参照,对比分析了中国区域地面降水格点日值数据集和中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集两套遥感再分析数据集的气象数据在拉萨河流域的径流模拟效果。结果表明：在日和月时间尺度上,气象站实测降水数据的径流模拟精度最好,驱动集降水数据径流模拟结果要好于网格点降水数据。总体上,基于气象站实测降水数据的径流模拟纳西效率系数为0.86(日过程)和0.93(月过程),相关系数均在0.9以上。基于两类再分析数据的降水径流模拟纳西效率系数均在0.7(日过程)和0.8(月过程)以上,相关系数均在0.9左右。对于资料稀缺地区,多源再分析降水数据是重要的可用数据来源。借助于降水—径流模型,探讨多源再分析降水数据对径流模拟精度的影响,是完善多源再分析降水数据产品质量的一个重要环节。     

气候与土地利用变化对汉江流域径流的影响

作为联结大气圈和地圈的纽带,水文循环同时承受气候变化和土地利用/覆被变化（LUCC）的双重影响,然而大多数的水文响应研究主要关注未来气候变化对径流的影响,忽略了未来LUCC的作用。因此,本文的研究目的是评估未来气候变化和LUCC对径流的共同影响。首先采用2种全球气候模式（BCC-CSM1.1和BNU-ESM）输出,基于DBC降尺度模型得到未来气候变化情景;然后,利用CA-Markov模型预测未来LUCC情景;最后,通过设置不同的气候和LUCC情景组合,采用SWAT模型模拟汉江流域的未来径流过程,定量评估气候变化和LUCC对径流的影响。结果表明：① 未来时期汉江流域的年降水量、日最高、最低气温相较于基准期（1966—2005年）,在RCP 4.5和RCP 8.5浓度路径下,分别增加4.0%、1.8 ℃、1.6 ℃和3.7%、2.5 ℃、2.3 ℃;② 2010—2050年间,流域内林地和建设用地的面积占比将分别增加2.8%和1.2%,而耕地和草地面积占比将分别减少1.5%和2.5%;③ 与单一气候变化或LUCC情景相比,气候变化和LUCC共同影响下的径流变化幅度最大,在RCP 4.5和RCP 8.5浓度路径下未来时期年平均径流分别增加5.10%、2.67%,且气候变化对径流的影响显著大于LUCC。本文的研究结果将有助于维护未来气候变化和LUCC共同影响下汉江流域的水资源规划与管理。     

Flood hydrograph simulation in ungaged basins: modeling linear–nonlinear storage-discharge relationships in a semiarid mountain region

For the purpose of flood mitigation in a mountain region, this study aims to evaluate the degree of nonlinearity in the hydrologic storage-discharge relationship. The study area includes a mesoscale catchment, its headwater subcatchment, and its large-scale parent basin in the Zagros mountain region of southwestern Iran. Rainfall events are divided into two variable classes, Low Temporal (LT) and High Temporal (HT), based on their heterogeneity across time. For Low Temporal rainfall events, the mesoscale catchment and its headwater subcatchment show strong nonlinear behavior, but their responses tend to be less nonlinear for High Temporal rainfall events. Meanwhile, for High Temporal events, soil moisture has a dominant role in catchment response. On the other hand, a different perspective is drawn for the larger basin because a strong nonlinear response is obtained for all events regardless of temporal heterogeneities and soil moisture conditions, emphasizing the filtering effect of catchment extent on the rainfall–runoff process.     

Two universal runoff yield models: SCS vs.LCM

Runoff calculation is one of the key components in the hydrological modeling. For a certain spatial scale, runoff is a very complex nonlinear process. Currently, the runoff yield model in different hydrological models is not unique. The Chinese LCM model and the American SCS model describe runoff at the macroscopic scale, taking into account the relationship between total actual retention and total rainfall and having a certain similarity. In this study, by comparing the two runoff yield models using theoretical analyses and numerical simulations, we have found that: (1) the SCS model is a simple linear representation of the LCM model, and the LCM model reflects more significantly the nonlinearity of catchment runoff. (2) There are strict mathematical relationships between parameters (R, r) of the LCM model and between parameters (S) of the SCS model, respectively. Parameters (R, r) of the LCM can be determined using the research results of the SCS model parameters. (3) LCM model parameters (R, r) can be easily obtained by field experiments, while SCS parameters (S) are difficult to measure. Therefore, parameters (R, r) of the LCM model also can provide the foundation for the SCS model. (4) The SCS model has a linear relationship between the reciprocal of total actual retention and the reciprocal of total rainfall during runoff period. The one-order terms of a Taylor series expansion of the LCM model describe the same relationship, which is worth further study.     

SPATIO-TEMPORAL ASPECTS OF LAND USE AND LAND COVER CHANGES IN THE NIAH CATCHMENT, SARAWAK, MALAYSIA

This paper focuses on the large‐scale land use and land cover changes that have taken place in Sarawak state, East Malaysia over the three decades of 1972‐2002. Results are presented from a detailed land use and cover change (LUCC) study in the Niah River catchment using satellite imagery, questionnaire surveys and interviews. Successive waves of land cover changes have taken place. Large forest areas have been logged and gradually replaced by oil palm plantations, which now occupy more than 40 per cent of the total land area in the catchment. Concurrently, small‐scale farming systems have also changed. Formerly dominant Iban shifting cultivation practices are increasingly being replaced by cash crop production on permanent fields and impacted by off‐farm activities involving many ethnic groups. It is argued that land cover changes are continuous and complex processes involving a large number of variables which can be analysed for different time periods at various scales.