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人类活动和全球气候变化对水资源匮乏和水环境污染的影响已经引起了世界各个国家的关注和重视。随着社会经济的快速发展,人类活动对水资源和水环境质量的影响越加的强烈,主要体现在土地利用的变化,使得流域水文循环过程发生改变,而降水、气温等气象因子的变化也导致流域产汇流机制随之改变。水量和水质是环境生态质量的直接体现,水多、水少、水脏、水浑、水生态恶化等是我国水安全存在的主要问题。因此,如何准确的评价水资源和水质是解决一切水安全问题的前提。传统的水资源评价只是停留在能看见的水—蓝水,却忽视了看不见的那部分水—绿水,绿水是粮食生产等经济作物的直接水源,水质安全是水安全的核心内容,其基础是水质模拟。因此,研究绿水并将其纳入到水资源评价中对解决水资源短缺、水质及水生态恶化具有重要意义。本文以青衣江流域(Qingyi River Watershed,QRW)为研究对象,收集数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)、土地利用、土壤和气温、降水等气象数据,构建水土评价模型(Soil and Water Assessment Tool,SWAT),用于QRW蓝绿水资源、水质的模拟。基于ArcGIS空间分析,研究流域蓝绿水资源和水环境中TN、TP时空分布特征,分析不同土地利用和气候变化对蓝绿水和水质的影响,主要研究内容和结论如下:(1)SWAT模型的构建基于DEM将研究区划分为29个子流域和1384个水文响应单元(Hydrological Response Units,HRUs)。经重分类后得到8种土地利用和17种土壤类型,通过查询相关资料和计算将各种类型的土地利用、土壤以及各个气象站点的属性数据添加到SWAT模型数据库,并建立与之对应的关联表将模型和数据库连接,完成QRW SWAT模型的构建。(2)SWAT模型的率定和验证。基于SWAT校准和不确定程序(SWAT Calibration and Uncertainty Programs,SWAT-CUP),分别采用多营坪、龟都府和夹江这3和水文站的实测径流、泥沙、水质(TN、TP)数据对模型进行校准和验证,使模型模拟结果更加符合研究区实际情况。全局敏感性分析结果表明,对径流敏感性最强的3个参数分别是SCS径流曲线数(CN2)、基流衰退系数α(ALPHA_BF)、最大冠层截留量(CANMX);对泥沙影响敏感性最强的3个参数分别为CN2、水土保持因子(USLE_P)、ALPHA_BF;对TN、TP负荷影响敏感性最强的3个参数分别为土壤有机氮初始浓度(SOL_ORGN)、CN2、土壤磷分配系数(PHOSKD)。多营坪、夹江、龟都府等监测站点的径流、泥沙、TN和TP的模拟值与实测值在率定期和验证期的相关系数R~2和纳什效率系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)分别为:多营坪径流在率定期和验证期的R~2和NSE均大于0.6,夹江径流在率定期和验证期R~2、NSE均大于0.8;夹江泥沙在率定期和验证期的R~2、NSE均在0.85以上;龟都府和夹江TN、TP在率定期和验证期的R~2、NSE也都在0.6以上。表明径流、泥沙、TN和TP等参数均满足模拟适用性评价标准。(3)蓝绿水及水质对不同土地利用的响应通过土地利用变化分析得出,不同土地利用类型的蓝水、绿水资源量大小顺序分别为耕地>草地>林地、林地>草地>耕地。林地对绿水量的贡献率最大,耕地对蓝水量贡献率最大。因此,林地面积增加有利于控制流域水土流失,洪涝旱灾等生态风险;不同土地利用的TN、TP浓度变化得出,耕地对氮、磷负荷的加重有促进作用,而林地则可以有效控制氮磷排放负荷,对改善水质起到有利作用。(4)QRW蓝绿水及TN、TP时空分布规律以子流域为尺度,分别从时间和空间两个方面来分析1980-2010年蓝绿水资源和TN、TP分布特点。蓝绿水随时间变化均呈下降的趋势,同时流域降水量也在不断减少,蓝、绿水的月均分布与降水量变化趋势也比较一致,冬季最少、分别占全年的3.85%、9.67%;夏季最高,分别占全年的57.3%、40%。从空间角度分析,蓝、绿水资源主要分布在流域中下游,中游最多,上游最少,自北向南逐渐增加。TN、TP的空间分别情况大致相同,从支流到干流,TN、TP负荷越来越大,且沿着干流方向的污染最严重,12、17、19号子流域尤为突出,其污染负荷相对于1、2、3号等污染最轻的地区超出30-40倍。(5)气候变化对蓝绿水和水质的影响通过SWAT wgn.模块和中国天气发生器气候预测(NCC/GU-WG Version2.0)分别实现气候情景设置和未来气候变化预测。2种方法表明,蓝绿水资源变化与气温、降水变化均呈正相关,在本文设置的情景中,降水对蓝绿水的影响比气温的影响更显著;TN、TP与气温为正相关的关系,当气温上升时,TN变化趋势较为稳定,TP的变化率则逐渐增大。TN、TP与降水量呈负相关,且TP对降水变化的响应相对于TN更加明显。