北京山区植被恢复建设对流域径流量影响研究

赵 阳，曹文洪，王向东，涂志华，张晓明*，朱毕生，成 晨，刘 冰（1.中国水利水电科学研究院，流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京 100048；2.水利部水土保持生态工程技术研究中心，北京100048；.辽宁石油化工大学，辽宁 抚顺 11001）

北京山区植被恢复建设对流域径流量影响研究

赵 阳1，2，曹文洪1，2，王向东1，2，涂志华3，张晓明1，2*，朱毕生1，2，成 晨1，2，刘 冰1，2（1.中国水利水电科学研究院，流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京 100048；2.水利部水土保持生态工程技术研究中心，北京100048；3.辽宁石油化工大学，辽宁 抚顺 113001）

植被恢复是山区保持水土资源、恢复生态环境的关键措施.为探究植被恢复对流域产水量的影响，以密云水库集水区红门川森林流域为研究对象，采用Mann-Kendall非参数趋势检验、基于分离评判原理的水文分析法、Zhang（2001）模型等方法，定量分析了1989－2009年间北京山区气候及森林变化对流域径流量的影响.研究结果表明:红门川流域年降水及产流性降水量在研究时段内均呈波动下降趋势（P＞0.05）；流域年径流呈显著性减少趋势，且年径流量在1998 年前后发生减少突变（P＜0.01）；气候变化对红门川流域径流减少贡献率为43%，植被恢复建设导致的森林数量及质量变化对流域径流减少贡献率为18.6%，其他人类活动影响贡献率为38.4%.综合比较得知，与植被恢复建设相比，降水减少对山区产水量减少影响更大.研究结果可为北京山区森林流域水土资源规划及管理提供参考.

森林流域；生态环境；径流演变；造林工程；经验模型；贡献率

土地是人类赖以生存和发展的物质基础［1］，土地覆被变化作为区域环境变化的重要组成部分是引发地表各种物理过程变化的主因［2］.近年来，随着 “三北防护林防护工程”、“环北京地区防沙治沙工程”等系列重大林业生态工程的开展，我国北方山区森林植被建设效果显著，以北京市为例，森林覆被率由1980年的12.8%提高至2013年的40%，增幅27.2%［3］.然而，在植被恢复建设取得阶段性成果的同时，山区集水区来水量急剧减少，造成下游水资源日趋紧张，水危机凸显等问题日益严重［4］.以官厅水库为例，在降水量相当的情况下，1985～ 1995年间上游年均来水量仅为1955～1985年间年均来水量的1/4［4］，山区来水量的急剧减少是气候波动变化所致还是人类活动下的土地覆被变化导致？森林作为山区主要土地利用类型，其大幅变化对山区产水量有何影响？如何量化表达？这些已成为北方山区流域水-土-植被资源可持续发展中亟待解决的焦点问题.

流域径流资源作为保障区域社会经济可持续发展的重要物质基础，其在“自然-人为”耦合驱动下的变化趋势及其驱动机制是当前生态水文学研究的热点［5］，而如何定量区分气候变化与植被恢复建设对流域水文循环过程和水量变化的影响是难点.近年来，诸多学者采用配对流域法、室内模拟、数理统计法、水文模型模拟等方法就气候变化背景下的流域径流响应规律开展了大量研究［6-11］.一致认为:1）配对流域法是开展土地覆被变化对流域产水量影响研究的最佳方法，但实验周期长、投资大、配对流域缺乏等因素极大限制了该方法的普适性［12］；2）室内模拟法较配对流域法，成本低，实验周期短，但室内条件难以代表野外实际情形，实验结果可信度有所降低；3）数理统计法要以长序列数据为基础，但长序列流域水文数据不易得到，且该方法缺乏一定的物理基础，计算结果精度难以保证；4）水文模型结构复杂，模型参数众多，但诸多参数缺乏物理意义，参数率定对流域实测水文气象数据依赖性大，主观性较强，且现有科研条件及观测数据精度难以满足模型需要，致使模型适用范围受限，难以广泛应用［10］.为此，本研究采用基于Budyko 假设的水文经验模型模拟法就植被恢复建设对流域径流影响开展研究，旨在为北京山区植被恢复建设提供科技支撑.该模型公式物理意义明确，已在全球多个流域得到验证，并且计算过程简单，能够定量区分不同环境要素变化对流域水文要素的影响，满足研究需要.

1 研究区概况

红门川流域（E 117°2′～117°16′， N 40°20′～40°28′），行政隶属于北京市密云县，流域面积128km2.流域地处燕山山脉，海拔140～1200m，属半干旱向半湿润过渡的大陆性季风气候区.流域多年平均气温为11.5℃，平均降水量491mm，平均水面蒸发量1360mm.流域地貌类型复杂，主要包含丘陵、低山以及中山（800m～ 1200m）等，流域地质主要由花岗岩和碳酸岩等基岩组成.流域土壤类型主要包括褐土和山地棕壤，土壤层厚度在18～55cm之间.流域森林植被类型较为丰富，代表树种主要有侧柏（Platycladus orientalis）、油松（Pinus tabuliformis）、山杨（Populus davidiana）、刺槐（Robinia pseudoacacia）、蒙古栎（Quercus mongolica）和栓皮栎（Quercus variabilis）等，还有一些荆条（Vitex negundovar. heterophylla）等灌丛生长.此外，经调查并查阅密云县年鉴，红门川流域中上游并无大中型水利工程，仅有少量小型水土保持工程措施在流域沟底零星分布.

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

基于红门川流域1990、1995、2000、2005和2010年5期30m分辨率Landsat TM遥感影像数据，以1∶10000地形图为基图，运用Erdas Imagine 9.2遥感图像处理软件［13］，选择高斯-克里格投影，采用二次多项式纠正方法对流域5期图像进行几何校正（误差不超过0.5个像元）和区域裁剪.结合中国科学院资源环境科学数据中心提供的1987年、2000年和2008年全国1:100000土地利用数据以及北京市森林资源二类调查数据（1999，2004）进行影像解译，建立5期土地利用数据库.参考2001年《中国土地分类系统》［14］、研究区实地野外调查资料，将流域土地利用类型划分为5类:林地（考虑到水源涵养功能差异，又进一步划分为:针叶林、阔叶林、混交林及灌木林等）、农田、水域、草地和建设用地.

流域降水、径流等水文气象数据来自流域出口水库控制站实测数据及中华人民共和国水文年鉴《海河流域水文资料》第2册［15］，数据年限为1989～2009年.

2.2 研究方法

2.2.1 Mann-Kendall 非参数趋势检验Mann-Kendall非参数趋势检验法［16］主要用于检验气候和水文时间序列数据的变化趋势，因其不受数据分布特征、异常值的干扰以及检测能力强等优点而广泛应用［17］.

2.2.2 Sen斜率估算法［18］水文气象要素一旦通过上述方法确定数据存在趋势，可以计算其斜率来估计数据序列时段内变化速率.Sen指出如果对于某一特定时间序列变量数据Y=｛y1，y2，y3，……yn｝存在线性趋势，那么其单位时间段内的增加或下降趋势可用下式来表达:

式中:F（t）为时间序列变量在t时刻的取值；Q为斜率；B为截距常数；为求得斜率Q的估算值，应首先计算时间序列中每对数据的斜率值Qi:

式中:xj和xk分别为时间j和k时的值，在时间序列Q中，共计可得到n个斜率估计值Qi，将n个Qi值按大小排列，中值Qm即为斜率估计值，如果n为偶数，则斜率可表达为:

如果n为奇数，则斜率km可表达为:

为了验证假设的真实性，常用非参数检验法来计算Qm的95%和99%的置信区间，如果置信间上下限的Q值不包含0，则被检测变量时间序列不存在变化趋势的零假设被否定，因此，可以推断存在变化趋势.

2.2.3 基于分离评判原理的水文分析法 流域径流量年际变化受降水及下垫面等因素影响，在天然状态下，降水与径流之间具有统计相关关系［19］，即在某一特定流域，如果流域下垫面条件不变，那在一定降水量条件下流域所产生的径流量应是一定的，但如果流域下垫面发生变化，相同降水条件下流域径流产生量则不同.对流域年径流与年降水量的累积曲线变化趋势确定突变点，以突变点为界将流域径流分为天然时期即基准期和人类活动显著影响期即变化期.然后利用基准期的流域实测降水、径流资料，通过多元回归分析，建立流域年降水与年径流关系在基准期的回归方程:

基准期与变化期的年径流量变化值ΔQ可由以下公式进行计算:

2.2.4 多年平均水量平衡模型 多年平均水量平衡模型［20］假定流域年径流量（Y， mm）为流域输入项降水量（P， mm）与流域输出项实际年蒸散发（AET， mm）的差值，公式可表达为:

式中:ΔS为流域土壤蓄水量变化，当研究时间序列大于10年时，ΔS≈0；实际蒸散发（AET）则采用Zhang［21］提供的根据全球不同气候区域250个流域水文数据验证的实际平均年蒸散发（AET）公式计算:

式中:PET为潜在年蒸散发量，mm；w可表征不同植被类型对土壤水的可利用程度，Zhang［21］根据全球250个流域水文及土地利用资料确定林地w为2.0，建设用地或水域w为0.结合本研究团队前期在潮白河流域的研究及应用成果，林地用水系数w值调整为2.8［22］.

针对多种土地利用类型组成的流域，流域实际年均蒸散发计算公式表达为:

式中:fi为不同土地覆被类型（林地、草地、农田、水域等）所占流域面积比例.

3 结果与分析

3.1 降水年际变化特征及趋势检验

图1表明红门川流域年降水量在研究时段内呈波动下降趋势（CV=0.26）.结合Mann-Kendall非参数趋势检验可知，Z=-0.09＜Z0.05= 1.96，说明年降水量在研究时段内减少趋势不显著.结合Sen斜率估计可知，红门川流域年降水拟合直线斜率Qm=-0.31，进一步说明红门川流域年降水呈减少趋势.

图1 降水量年际变化Fig.1 Variation of annual precipitation

图2 年降水量趋势检验Fig.2 Trend test of annual precipitation

表1 降水量趋势检验统计Table 1 Statistical analysis of the precipitation trend

3.2 产流性降水变化及趋势检验

降水、径流是导致土壤侵蚀的主要动力，但只有部分降水可以发生径流，这部分降水定义为产流性降水.结合本研究团队鹫峰森林生态系统定位观测站森林水量平衡场2011～2013年产流观测结果［23］，以25.8mm/日作为北京山区森林坡面产流性降水的日雨量标准，统计了红门川流域产流性降水的年际变化规律（图3，图4）.

由图3知，红门川流域产流性降水量在1989～2009年间呈减少趋势，且年际间变化差异较大（CV=0.56），多年平均产流性降水为223.09mm，占流域降水量的43.37%.结合Mann-Kendall非参数趋势检验和Sen斜率估计可知，Z=-1.30，Qm=-4.94，说明红门川流域年产流性降水以每年-4.94mm的速率在减少，但减少趋势不显著.

图3 产流性降水年际变化规律Fig.3 Variation of runoff generating rainfall depth

图4 产流性降水量变化趋势检验Fig.4 Trend test of runoff generating rainfall depth

表2 产流性降水量趋势检验统计Table 2 Statistical trend analysis of runoff generating rainfall depth

3.3 径流年际变化及突变点分析

红门川流域1989～2009年间流域年径流呈下降趋势（图5），结合Mann-Kendall非参数趋势检验及Sen 斜率估计可知，Z=-2.08，Qm=-7.47，说明红门川流域年径流减少趋势在95%置信区间内显著，且以每年-7.47mm的速率在减少.

图5 红门川流域1989～2009径流年际变化Fig.5 Changes in annual runoff from 1989～2009

由图7知，红门川流域年径流率在1998年发生减少突变.1989～1997年较1998～2009年流域年径流深减少123.24mm，减少比例为65.80%.结合独立样本T检验可知，径流率突变点前后流域径流深在95%置信区间内达到显著差异水平（t=3.268，df=19，P=0.004＜0.01），说明流域径流深在1998年发生突变.据此，将红门川流域年径流深时间序列划分为两个阶段，即1989～1997年自然阶段；1998～2009年人类活动显著影响阶段.

图6 1989～2009年的年径流趋势检验Fig.6 Trend test of annual runoff within 1989～2009

表3 1989～2009年年径流趋势检验统计Table 3 Statistical trend test of annual runoff within 1989～2009

图7 年径流率累积曲线Fig.7 Accumulative curve of annual runoff rate

表4 实变前后流域径流深差异统计值Table 4 Statistics of the runoff depth before and after the infection

表5 突变前后流域径流深差异T检验Table 5 T-test for the runoff depth before and after the infection

3.4 流域的土地覆被变化特征

由表6可知，红门川流域以林地为景观基质，研究时段内林地平均占流域总面积的87.95%. 1990～2010年间林地面积减少172.21hm2，主要表现为:灌木林面积减少67.72%；混交林、阔叶林和针叶林分别增幅20.06%、6.49%和9.71%.建设用地、农田面积均总体呈现出较为明显的增加趋势.其中，建设用地面积1990～2010年间增幅25.99%，农田面积增幅22.78%，草地面积减少41.57%.受降水年际间波动影响以及人类活动下的土地覆被变化影响，水域面积呈现出“减少-增加-减少”的变化趋势，多年间水域面积减幅51.37%.

表6 红门川流域1990～2010年土地利用动态变化（hm2）Table 6 Land use change in Hongmenchuan watershed during the period of 1990～2010 （hm2）

3.5 气候和人类活动变化对径流量的影响

采用基于分离评判原理的水文分析法，分离气候和人类活动对流域径流的影响，根据3.3节流域年径流减少突变分析结果，将1989～1997年作为基准期，1998～2009年为人类活动影响显著增强的变化期，计算了气候变化和人类活动对流域径流量的影响.由表7知，红门川流域气候变化对流域径流变化影响贡献率为43%，而人类活动影响贡献率占到57%.考虑到红门川流域并无大型水利水保工程措施存在，则土地利用变化是红门川流域人类活动的主要表现方式.故认为人类活动所引发的土地利用变化是造成流域径流减少的主要原因.

表7 红门川流域气候和土地利用变化对径流变化的影响贡献率Table 7 Contribution of the effect of climate change and land-use changes on runoff

3.6 植被恢复建设对流域径流量的影响

近年来，流域林地数量及质量发生深刻变化，流域植被恢复建设必然会对流域产水量造成重要影响.采用皆伐原理，将不同土地利用时期的林地用水系数w值均调为0（即将林地转变为建设用地或水域），保持其他土地利用类型w值不变，计算不同土地利用时期林地皆伐后的流域平均径流深.由表8知，人类活动显著影响阶段森林皆伐后流域增加径流深较自然阶段增加22.91mm，占两个时段径流差（123.24mm）的18.6%.

4 讨论

影响流域径流减少的因素是多方面的，辨识流域径流突变减少原因对于阐述流域径流变异规律及预测其未来发展趋势具有重要意义.红门川流域内并无大中型水利工程存在，仅在沟底零星分布少量谷坊等小型水土保持工程措施，较降水量、土地覆被等环境要素变化而言对流域产汇流影响较小，本研究未做深入讨论.综合比较得出，气候变化对流域径流减少影响贡献率为43%，森林变化贡献率为18.6%，其他人类活动贡献率为38.4%.与气候变化相比，流域森林变化对流域径流影响较小.采用归一化方法分析流域径流对气候及森林变化的响应规律（图8）可知，径流与降水变化趋势相对一致，与森林数量变化趋势差异较大，进一步说明，与森林数量变化相比，径流对降水等气候要素变化更为敏感.

结合研究结果知，森林对流域径流减少表现出正影响，森林作为红门川流域主要的土地利用类型，年蒸腾耗水量占总耗水量的比例达44.2%［24］，耗水较为严重.据此，业务管理部门在流域水源涵养林体系规划中，应在兼顾森林生态效益同时，切忌盲目大面积造林，应根据流域水分承载力，提出与流域内水土资源可持续利用相匹配的森林适宜覆盖率，以最大程度的发挥森林生态、经济及社会效益.

5 结论

5.1 在“自然-人为”耦合驱动下，流域径流量呈显著减少趋势（P＜0.05），在1998年发生突变减少，由1989～1997年段的187.29mm下降到1998～2009年段的64.05mm，减少83.85%.

5.2 人类活动变化对红门川流域研究时段内径流突变减少贡献率比气候变化影响贡献率大14%.以森林变化为特征的植被恢复建设对流域径流减少有正影响，但贡献率仅为18.6%.

5.3 以降水减少为主要特征的气候变化是红门川流域1989～2009年年径流量减少的主因，山区植被恢复建设对流域径流减少贡献率较小.

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Effect of vegetation rehabilitation and construction on runoff of watershed in Beijing Mountain Area.

ZHAO Yang1，2， CAO Wen-hong1，2，WANG Xiang-dong1，2，TU Zhi-hua3， ZHANG Xiao-ming1，2*， ZHU Bi-sheng1，2， CHENG Chen1，2， LIU Bing1，2（1.State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin， China institute of water resources and hydropower Research， Beijing 100048， China；2.Research Center on Soil and Water Conservation of the Ministry of Water Resources， Beijing 100048， China；3.Liaoning Shihua University， Fushun 113001， China）. China Environmental Science， 2015，35（12）：3771～3778

Vegetation rehabilitation is the key measures for maintaining the soil and water resources and restoring the ecological environment in mountain areas. To explore the impact of vegetation rehabilitation on annual runoff，Hongmenchuan watershed located in Miyun Reservoir of Beijing was selected as research object. Mann-Kendal Test，Hydrological analysis based on separation evaluation method， and Zhang （2001） model were applied to quantify the respective contribution of climatic change and forest change to annual runoff of the area from 1989 to 2009. The results indicated that the mean annual precipitation and of Hongmenchuan watershed showed a fluctuant decreasing but not remarkable trend from 1989 to 2009， while the runoff showed a significant decreasing trend. Combined with the results of cumulative runoff rate curve and independent sample t-test， the annual runoff had a significant decreasing trend with the change point occurred in 1998. Human activities were the strongest contributor to the reduction in mean annual streamflow of Hongmenchuan watershed， and the contribution rate reached 57%， while the remaining caused by climatic variations. Different types of human activities on the reduction in annual streamflow were quite different， for instance， the contribution rates of vegetation rehabilitation and construction on runoff was about 25.34%. In summary， compared with vegetation restoration， reduction in precipitation has a greater impact on the water yield. The results provide a theoretical reference for basin water resources management and land-use planning in Beijing Mountain areas.

forest watershed；ecological environment；runoff evolution；afforestation；empirical model；contribution rate

S73，F301.24

A

1000-6923（2015）12-3771-08

赵 阳（1986-），男，河北枣强人，工程师，博士，主要从事水土保持， 流域生态水文过程与模拟研究.发表论文50余篇.

2015-05-11

国家自然科学基金项目（41501041，51379008）；流域水循环模拟与调控国家重点实验室自主研究课题（2014QN04）

* 责任作者， 高级工程师， zxmwq@126.com