Experiment of Precipitation-runoff Simulation and Identification of Hydrological Evolution Driving Factors in Inner Mongolia Grassland Watershed

A-long ZHANG, Qing-feng YU, Chan YU, Li-jing FANG, Rui-zhong GAO

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节水灌溉
China Rural Water and Hydropower ›› 2021 ›› (7) : 24-30.

Experiment of Precipitation-runoff Simulation and Identification of Hydrological Evolution Driving Factors in Inner Mongolia Grassland Watershed

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Abstract

Taking the Balager River Basin in Inner Mongolia as a typical research object， based on the data of hydrometeorology， vegetation characteristics， topography and landforms and grassland management methods， a precipitation-runoff simulation experiment was designed， and the MK method was used to conduct a sudden change analysis of hydrometeorological sequence， Kriging Spatial interpolation reveals the spatial distribution characteristics of soil-vegetation-root system， precipitation-runoff model simulates the characteristics of grassland watershed runoff generation， establishes a mathematical model of precipitation intensity-topography slope-runoff coefficient of grassland watershed and SWAT model to explore the impact of environmental changes on grassland surface runoff. It shows that： ① The watershed runoff mutation occurred in 1998， the lowest temperature mutation was the earliest （1982）， and the precipitation mutation was the latest （2001）， with an interval of 19 years； ② The soil saturation and permeability coefficient ranged from 0.19 to 14.23m/d， spatially The variability is significant， the average value is only 2.87 m/d， and the maximum and minimum dry bulk density are close to the average. The capillary rise water content range is the largest， followed by saturated water content； ③ The runoff coefficient is 0.424， and the contribution rate of human activities to the change of runoff coefficient is about 20% before the abrupt change， and more than 50% after the abrupt change. ④ SWAT model shows that the contribution rate of climate change and human activities is 79% and 21% respectively.

Key words

plateau inland river / spatial distribution / simulated precipitation test / SWAT model

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A-long ZHANG , Qing-feng YU , Chan YU , Li-jing FANG , Rui-zhong GAO. Experiment of Precipitation-runoff Simulation and Identification of Hydrological Evolution Driving Factors in Inner Mongolia Grassland Watershed. China Rural Water and Hydropower. 2021, 0(7): 24-30
近年来，气候波动和人类活动导致极端降水事件频繁、径流锐减［1-3］，流域产汇流过程发生变化［4-6］，进而草原流域草地退化、土地沙化和沙尘暴等生态环境问题日益突出。国内外学者对于流域产汇流过程从物理模拟、数学及数值模拟进行研究分析，管晓祥［7］对VIC 模型、新安江模型、WBM模型和GR4J模型在黄河典型子流域径流过程模拟效果进行对比；Hamed［8］和Martinez［9］发现，在相同的降水历时内，径流量和产沙量对降水强度存在正向响应；姚冲［10］通过模拟降水对南方典型黏土坡面进行研究，查明降水量、降水强度和坡度对坡面产流产沙量和土壤侵蚀过程的影响，并建立坡面土壤侵蚀模型；SWAT模型在域水文研究中应用广泛，Aronld［11］、Van Liew［12］运用SWAT模型分别对美国不同流域径流和小沃希托河流域进行水文模拟，均取得了满意的模拟效果，Demirel［13］同时建立人工神经网络模型和SWAT模型，得出SWAT 模型显示的均方误差值更小，模拟效果更好。
综上所述，人工物理模拟降水-径流试验对地表产汇流模拟具有科学性，SWAT模型对水文模拟效果具有优越性，因此，本文将人工物理模拟降水-径流试验和SWAT模型共同引入径流模拟及变化归因分析中，研究草原流域产汇流特征，定量分析驱动径流变化的气候波动与人类活动的贡献，旨在探讨环境变化对草原天然径流演变的影响，进而为草原流域植被建设、生态环境保护和生态水文研究提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

巴拉格尔流域（117°32′～118°30′E，43°26′～44°39′N）位于内蒙古锡林郭勒盟（图1），是以针茅和羊草为主的典型草原内陆河流域，其流域面积2 703 km2，冬季寒冷、夏季干热，平均气温2.39 ℃、年均降水量330.3 mm；流域主要经济产业为畜牧业和工业［2，5］。
Fig.1 Location of balaguer river basin and distribution of sampling points

图1 研究区位置及土壤植被采样点分布

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1.2 数据来源与处理

土壤植被数据通过野外调查获取。结合流域多年降水资料、植被特征、地形地貌和草地管理方式等设计试验方案，共布设取样点15个（图1），分别测得0~30 cm土壤干容重、饱和渗透系数、饱和含水率、毛管上升含水率和田间持水率；选取50 cm×50 cm的植被样方，将鲜草剪去装入保鲜袋，并在该区挖取深30 cm土层，筛洗出根系，装入保鲜袋，在实验室进行烘干称重测取地表和地下植被干物质量。
降水-径流模型由供水、降水和径流装置3部分构成（图2），供水装置由水箱，水泵，供水槽组成，由雨强调节器控制水量大小，人工模拟雨强均匀的降水，降水器支架为角钢焊接成的矩形框架，降水量大小利用雨量筒测定，经过多次重复试验后在雨强调节器上标定。降水-径流模拟试验方案设计为在典型区随机采集100（长） cm×50（宽） cm×30（深） cm的低扰动土样块，进行不同降水强度下草原产汇流及水土侵蚀过程的试验模拟，分别设置不同降水强度、持续时间和土地坡度等多组合模拟场景，即降水强度为60、90和120 mm/h，降水持续时间为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15 min，坡度为10°、16°、28°等。
Fig.2 Schematic diagram of simulated precipitation-runoff device

图2 降水-径流模拟装置示意图（单位：cm）

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研究区气候数据包括降水、气温、风速、辐射和相对湿度等，来源于研究区内气象站实时监测和中国气象数据网（http：//data.cma.cn），DEM数据来源于地理空间数据云（http：//www. gscloud.cn），土壤数据来源于寒区旱区科学数据中心（http：//wastdc.westgis.ac.cn）（图3），土地利用数据来源于美国地质勘查局（United States Geological Survey，USGS）数据共享网站（http：//glovis.usgs.gov/）提供的Landsat TM/OLI影像（时间分辨率16 d，空间分辨率为30 m）解译获取（图4）。
Fig.3 Distribution of the soil type

图3 土壤类型分布

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Fig.4 Distribution of the land use and vegetation cover

图4 土地利用和植被覆盖分布

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统计分析采用Excel@2010软件完成，土壤-植被-根系的空间分布图通过ArcGIS@10.3软件制作。

1.3 研究方法

Mann-Kendall（M-K）检验是一种广泛用于时间序列趋势和突变分析，该法计算简便，可以识别突变开始时间及指出突变区域［14］。
克里金插值法是常用的地质统计格网化方法，其考虑了变量空间相关特性，广泛应用于地质、水文、气象等领域的空间分析［15］。
利用降水-径流模拟试验建立不同坡度降水强度与产流系数的数理回归模型，由降水强度经验频率与降水强度、不同坡度空间分布面积占比的变化范围分别划分区间，计算各区间经验频率，公式如下：
Ri=∑Qi×Pj×rij
R=R0°~10°+R10°~16°+R16°~28°3
式中： Ri为坡度在i区间的径流系数； Qi为坡度在i区间的面积占比； Pj为降水强度在j区间的经验频率； rij为坡度在i区间，经验频率在j区间的径流系数； i为坡度，0°～10°、10°～16°、16°～28°；j为降水强度，0～10、10～60、60～90、90～120 mm/h；R为模拟径流系数。
SWAT模型进行水文演变驱动因素分析，以Nash-Suttcliffe效率系数（Ens ）和决定系数（ R2）进行模型参数率定和模型验证评价及检验模拟拟合过程是否合理［17］。
以流域径流突变前的多年平均径流量为天然时期流域径流的基准值，则天然径流量与径流突变后期的多年实测平均径流量之间的差值就是受气候变化与人类活动的影响部分，因此，气候变化与人类活动的影响分割公式如下［18］：
∆Q=QH-QN
∆QC=QCI-QN
∆QH=QH-QCI
I=QA-QBQB
QCI=QC×I+QC
WC=∆QC∆Q
WH=∆QH∆Q
式中： QH为突变后的实测径流； QN为突变前径实测流均值； QA为突变前实测径流均值； QB为突变前模拟径流均值； QC为突变后模拟径流均值； QCI为修正突变后模拟径流均值； I为修正系数； ∆QC为气候变化引起的均值变化度为； ∆QH为人类活动引起的均值变化度； WC为气候变化引起的贡献率； WH为人类活动引起的贡献率。

2 结果与分析

2.1 气象水文突变检验

通过M-K检验法得到气象水文要素的突变年份（表1），突变主要集中在20世纪90年代到20世纪末，1982年最低气温突变最早，2001年降水量突变最晚，1988年径流深突变，突变前后变化率为-35.97%，而径流系数突变年份为1994年，突变前后变化率为-38.57%，径流深与径流系数突变前后变化率较为接近。
Tab.1 Distinction of the hydrometeorological factors before and after the shift year

表1 气象水文要素突变前后变化

项目 气象要素 突变前 突变后 突变年份 变化率/%
气象 平均气温/℃ 1.80 2.71 1991 15.50
最低气温/℃ -5.36 -4.24 1982 -22.90
最高气温/℃ 8.04 8.83 1996 -52.60
降水量/mm 339.64 289.66 2001 -14.72
水文 径流深/mm 9.98 6.39 1998 -35.97
径流系数 0.324 0.199 1994 -38.58

2.2 土壤物理及水力特性

土壤物理参数（表2）中饱和渗透系数介于0.19~14.23 m/d，但均值仅为2.87 m/d，表明土壤物理性质空间异质性显著，干容重最大值、最小值与均值接近，毛管上升含水率极差最大，饱和含水率次之。
Tab.2 Statistical parameters of the soil physical characteristics

表2 土壤物理特征统计

土壤参数 统计参数
均值 最大值 最小值 极差
干容重/（g·cm-3） 1.40 1.72 1.12 0.60
饱和渗透系数/（m·d-1） 2.87 14.23 0.19 14.03
毛管上升含水率/% 26.93 44.78 6.97 37.82
饱和含水率/% 29.63 47.16 16.69 30.47
田间持水率/% 10.43 20.70 2.83 17.87

2.3 土壤类型及植被分布

流域下垫面特征与土壤质地、植被分布和植被根系密切相关。研究区土壤类型、草干重、草根干重空间分布特征见图5，土壤以砂质壤土为主，粉砂质壤土相间的多砾沙质壤土和少砾砂质壤土呈岛状分布的分布特征，草干重最大值80~90 g主要分布在上游山谷区，分布面积较小，呈现出中部最少，由南向北，由东向西递减的趋势，草根重以200~300 g分布区域为主，最大值介于400~500 g，分布于上游东北部，100~200 g呈星点状分布，草根重于草种分布存在较大差异。
Fig.5 Spatial Distribution of soil type， grass dry weight and grass root dry weight

图5 土壤类型、草干重、草根干重空间分布图

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2.4 降水-径流模拟与分析

研究区多年降水频率分布曲线表明流域降水强度主要集中在0~10 mm/h，约占80%，地面坡度空间分布图（图6）中流域坡度主要集中在0~10°，约占流域面积的86%。
Fig.6 Distribution of the basin slope

图6 流域坡度空间分布图

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根据降水经验频率特征和不同坡度空间分布面积占比，分别将降水-径流模拟试验分为4组和3组（表3）进行。
Tab.3 Proportion of different slope area and empirical frequency of precipitation Intensity

表3 流域坡度面积与降水强度经验频率占比

降水强度/（mm·h-1） 0～10 10～60 60～90 90～120
频率/% 80.00 18.50 1.02 0.48
坡度/（°） 0～10 10～16 16～28
面积占比/% 86.17 10.77 3.05
降水径流模拟试验中每场降水前土壤平均含水率保持在10%~15%之间，产汇流特征参数见表4，随着降水强度和坡度的增加，径流总量和径流系数均增大，地面坡度为10°时，降水强度为120 mm/h的产流总量是降水强度为90 mm/h的2.19倍，是降水强度为60 mm/h的4.69倍；而地面坡度为16°时，降水强度为120 mm/h的产流总量是90 mm/h的2.07倍，分别是60 mm/h的4.71倍；而坡度为28°时，降水强度120 mm/h的产流总量是90 mm/h的1.92倍，分别是60 mm/h的4.66倍，综上，总产流量不仅与降水强度有关，而且受坡度影响较大。当坡度为10°时，3种降水强度产流机制主要以蓄满产流为主，随着坡度的增加，产流量不断加大，产流机制由蓄满产流为主逐渐向超渗产流过度，径流系数加大。
Tab.4 Statistical parameters of runoff characteristics

表4 不同坡度和降水强度下产流特征参数

坡度/（°） 降水强度/（mm·h-1） 总降水量/L 总径流量/L 径流系数
10 60 7.50 1.524 0.203
90 11.25 3.268 0.290
120 15.00 7.149 0.477
16 60 7.50 1.693 0.226
90 11.25 3.855 0.343
120 15.00 7.982 0.532
28 60 7.50 1.903 0.254
90 11.25 5.091 0.453
120 15.00 8.859 0.591
根据模拟降水试验结果，建立不同坡度降水强度与产流系数的多项式回归方程（图7），各回归方程R 2值均大于99%，拟合效果较好。
Fig.7 Relationship between slope， rainfall intensity and runoff coefficient

图7 不同坡度、降水强度与径流系数关系

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不同区间降水强度值以中值代替，不同区间坡度值以最大值代替，计算不同坡度与降水强度对应的径流系数，结果如表5。
Tab.5 Runoff coefficient of the different slope and rainfall intensity

表5 不同坡度和降水强度下的径流系数

坡度/（°） 降水强度/（mm·h-1）
0～10 10～60 60～90 90～120
0～10 0.026 0.041 0.224 0.344
10～16 0.030 0.126 0.261 0.396
16～28 0.036 0.156 0.319 0.478
根据公式（1）、（2）计算得到天然径流系数R值为0.424（表6），可看出该区坡度为16°～28°区间径流系数相对较大，而坡度为0°～10°区间径流系数较小，表明流域坡度对径流系数影响较大。
Tab.6 Calculation of the basin runoff coefficient

表6 流域天然径流系数计算

坡度/（°） 降水强度/（mm·h-1） 径流系数 均值
0～10 10～60 60～90 90～120
0～10 0.179 0.065 0.02 0.014 0.279 0.424
10～16 0.206 0.201 0.023 0.016 0.446
16～28 0.25 0.249 0.028 0.02 0.547

2.5 流域径流变化驱动因素

基于人工降水模拟试验建立降水强度-坡度-径流系数的数学模型结果，可得突变前人类活动对巴拉格尔流域径流系数变化的贡献率为24%，气候变化贡献率为76%，突变后人类活动对巴拉格尔流域径流系数变化的贡献率为53%，而气候变化贡献率为47%（表7）。
Tab.7 Attribution analysis of runoff coefficient

表7 流域径流系数变化归因分析

时段 径流系数 贡献率/%
气候变化 人类活动
突变前 0.324 76.42 23.58
突变后 0.199 46.93 53.07
基于水文气象要素实测数据，利用SWAT模型研究流域径流变化驱动因素，率定期模拟值和实测值的纳什系数Ens 为0.88，决定系数R 2为0.87，验证期模拟值和实测值的Ens 为0.78，R 2为0.81，由SWAT的评价标准可知，SWAT模型在该流域模拟效果较好，验证期的模拟值总体略大于实测值，但径流极大值实测值均大于模拟值（图8）。
Fig.8 Comparison between the observed and simulated runoff

图8 流域年径流模拟值与实际值对比

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由公式（3）~（9）分析流域气候和人类活动驱动影响径流的贡献，气候变化贡献率为79%，人类活动贡献率为21%，径流变化主要受气候变化影响，而受到的人类活动影响较小（表8）。
Tab.8 Attribution analysis of basin runoff

表8 流域径流变化归因分析

径流量/（m3·s-1） 贡献率/%
实测值 模拟值 气候变化 人类活动
0.907 0.868 - -
0.519 0.622 79 21

3 讨 论

巴拉格尔流域水文气象要素突变主要发生在20世纪90年代到20世纪末，突变前后水文气象要素差异较大，主要表现为气温升高，降水量、径流量减少，生态环境恶化加剧，导致生态环境与气象水文要素互馈陷入恶性循环，人类活动（对地下水吸夺，过度放牧，工业兴起，城市扩张等）加重了恶化趋势，造成巴拉格尔河丰水期断流、草场退化等生态水文现象凸显。Zhang等［2］通过对巴拉格尔流域气象水文要素突变时序研究，发现平均最低气温、平均气温、平均最高气温、径流量、降水对环境敏感性由强到弱，由气温的突然升高导致了巴拉格尔河流域春季径流量的急剧下降，因春季径流占全年的40%以上，春季径流的突变减少和温度的突变增加，导致降水的突然减少，突变时序与白勇［19］、高瑞忠等［20］对巴拉格尔流域水文气象突变年份一致；土壤类型和植被的空间分布对产汇流过程影响较大，不同的土壤类型渗透性差异较大，不同的植被对降水的截留和产汇流速率的影响较大，由于研究区土壤类型的质地和土壤水力参数相近，植被分布主要以草地为主，其他地物类型星点分布，虽然对径流系数有一定的影响，但相对流域整体而言可忽略不计。鲁克新等［21］对黄土区降水产流产沙过程研究认为裸坡坡面下，认为雨强是影响径流的主要因素，坡度是影响产沙的主要因素，忽略了模拟降水过程中蒸散发作用的影响和流域下垫面的空间异质性等因素的干扰，径流系数可以间接反映流域内自然地理要素对降水-径流关系的影响，由于人工模拟降水-径流关系可排除人类活动造成的干扰，且各要素均可人为控制，根据研究区地形地貌多年水文气象资料计算出各要素的分布频率，再通过人工降水模拟得理想条件较接近天然状态的径流系数，虽然该方法对天然径流系数的刻画存在一定的误差，但从模拟结果看，通过人工降水模拟试验建立降水强度-坡度-径流系数的数学模型得出天然径流系数值为0.424，模拟值与突变前的径流系数接近，较突变前多年平均实测径流系数大，因巴拉格尔河流域产流机制主要为超渗产流，多年平均径流系数的改变主要受下垫面条件控制，下垫面的变化主要受人类活动的影响；试验结果表明突变前人类活动对巴拉格尔流域径流系数变化的贡献率为20%左右，突变后为50%左右。利用分布式水文模型SWAT对径流变化归因分析发现巴拉格尔流域上游气候变化贡献率为79%，人类活动贡献率为21%，径流变化主要受气候变化影响，而受到的人类活动影响较小，与人工降水模拟试验建立降水强度-坡度-径流系数的数学模型得出的贡献率存在较大差异，由于SWAT模型假设突变前的多年平均径流量为天然时期流域径流的基准值，缩小了人类活动贡献率，进而导致突变后人类活动对径流的影响的贡献率偏小，但SWAT模型模拟结果与苏辉东等［22］对黄河、黑河、长江、雅鲁藏布江流域四个寒区流域得出气候变化对径流的影响贡献率达到78%以上是径流演变的主导作用的结论相近，而与高瑞忠［20］对巴拉格尔流域和王威娜［23］、于婵［24］等对锡林河流域的研究相反，可能是使用的水文数据序列和径流归因分析的方法不同造成。
变化环境下径流量的减少逐年加剧，由于突变后经济飞速发展，人类活动范围的不断扩大（过度放牧对草场的破坏、地下水开采对径流量的吸夺、矿产资源开发对地下水的输干和对下垫面条件的破坏等）和全球持续增温等因素的影响，导致草原生态系统退化，地下水位递减，草场面积萎缩等环境问题突出。气温突变增高导致径流减少，径流突变减少和气温的突变增高共同导致了降水的突变减少，促使巴拉格尔流域水文气象极端事件增多，干旱加剧，水文气象要素与生态环境互馈机制改变，但气候变化也受人类活动的干扰。张树磊等［25］认为在气候较为干燥的地区，径流对气候和下垫面变化都更为敏感，且区域差异性明显；刘昌明等［26］和张晓明等［27］认为森林植被增加不仅能显著减少丰水、平水及枯水期年的径流，也改变了地下水与地表水的分配。
学界对高原内陆河草原流域降水强度-坡度-径流系数之间关系的深入研究相对较少，需进一步探讨。对不同降水模式下流域产汇流试验研究中由于缺乏不同植被盖度的对比研究，降水-径流模拟设备还需进一步改进完善，需要加入测量土壤实时含水率、径流无间断测定等设备，考虑壤中流与地下径流的水文过程，以及各径流中的化学成分变化等，径流系数模型建立未考虑蒸散发，壤中流和地下径流等，由于降水强度取值较少，对降水强度与径流系数的拟合曲线可能存在一定的影响，对径流系数数学模型还需进一步研究，对径流归因分析方法间的差异仍需要进一步探究。

4 结 论

（1）流域水文气象要素突变主要集中在20世纪90年代到20世纪末，最低气温突变最早，降水量突变最晚。
（2）流域产流量不仅与降水强度有关，而且受坡度影响较大，当坡度为10°时，3种降水强度产流机制主要以蓄满产流为主，随着坡度的增加，产流量不断加大，产流机制由蓄满产流为主逐渐向超渗产流过度，径流系数加大。
（3）根据人工降水模拟试验发现天然径流系数R值为0.424，突变前人类活动对巴拉格尔流域径流系数变化的贡献率为20%左右，突变后为50%左右。
（4）基于SWAT模型研究流域径流变化驱动因素表明巴拉格尔流域突变后径流变化的人类活动贡献率为21%。

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