利用水生生物指标识别滇池流域入湖河流水质污染因子及其空间分布特征

入湖河流作为连接湖泊流域"源"(陆地)-"汇"(湖体)的廊道,其水生态系统健康状态是对流域上游陆地生态系统土地利用/覆被变化的响应,而其下游水质污染因子则因流域分水线的封闭性,可以表征上游土地利用/覆被变化对入湖河流水生态系统健康的影响.因此,利用水生生物指标识别入湖河流水质污染因子及其空间分布特征,对于整个湖泊流域的...     

基于土地利用/覆被情景分析的长期水文效应研究——以西苕溪流域为例

论文以太湖上游的西苕溪流域为研究区,通过土地利用变化模型CLUE-S对未来15年土地利用/覆被变化的空间格局进行模拟,并在此基础上,应用长期水文影响模型L-THIA模拟分析1985年、2002年以及未来15年后3种土地利用情景对地表径流的长期影响,并识别不同土地利用方式转换水文效应的敏感性。结果表明：①在相同的降雨条件下,2017年土地利用情景下年均径流深度较1985年增加61.6mm,且土地利用变化对月径流的影响在春季尤为显著,同时,土地利用变化的水文响应程度,以枯水年响应最强,丰水年响应最弱;②不同土地利用方式转换产生的水文效应存在较大差别,以林地向建设用地转换的水文效应最为敏感,其次是耕地向建设用地、林地向耕地的转换,最后为耕地向林地的转换。文中采用水文模型与土地利用变化模型相耦合的方法,可为土地利用变化水文效应的分析提供新的思路和参考。     

流域土地利用/覆被对洪峰的影响研究——以太湖上游西苕溪流域为例

土地利用/覆被变化是影响流域水文过程的重要因素。基于太湖流域在全国的重要性及太湖流域LUCC洪水效应研究的迫切性,选择太湖上游西苕溪流域为研究区,利用分布式水文模型HEC-HMS模拟5种土地利用/覆被情景下的2次典型洪水过程（5年一遇的台风型洪涝和5年一遇的梅雨型洪涝）,定量区分单一土地利用/覆被对洪峰的影响程度。结果表明,对于同场降雨,5种土地利用/覆被情景下的洪峰流量大小顺序为：林地＜疏林灌丛＜草地＜耕地＜建设用地,峰现时间先后依次是建设用地、耕地、草地、疏林灌丛、林地。同样的土地利用变化对洪峰的影响程度,5年一遇的台风型洪水比5年一遇的梅雨型洪水反应剧烈。对洪峰流量影响最大的土地利用变化是其它用地变化为建设用地。对于同场降雨,5种土地利用/覆被情景下的洪水水文要素（洪峰流量、滞时）之间存在显著的定量关系。建设用地大大改变了洪峰形态,使流域原有的坦化洪水波形的能力降低,而林地则具有削减和延缓洪峰的作用。     

巢湖流域土地利用/覆被变化的水文效应研究

土地利用/覆被变化的水文效应导致水资源量变化,显著影响流域生态和社会经济发展。利用DEM、土壤数据库、三期土地利用数据及流域周边六个国家基本气象站1964-2000年气象、流域出口断面裕溪闸水文站1964-1989年水文资料,依托德国PIK研究所HBV-D模型建立巢湖流域降水径流关系,分析流域土地覆被变化对径流量影响：①利用HBV-D模型模拟流域降水径流关系,率定后系统相对误差控制在3%左右,纳希效率系数达约83%,适合巢湖流域土地利用/覆被变化水文效应研究;②分析得出单位面积的农业用地、居民用地和水域影响径流深大小分别为-0.134469、0.074908和-0.0015244,即巢湖流域农业用地对径流影响程度要高于居民用地且为负,农业用地减少将增加径流量,居民用地增长利于径流量增加,水域对径流量影响相对较小。     

华北地区大气细颗粒物(PM2.5)年际变化及其对土地利用/覆被变化的响应

大气细颗粒物(PM_(2.5))是大气污染的重要组成成分,对其影响因素进度探讨具有重要的意义.但目前来看,多数的研究都聚焦于PM_(2.5)与气象要素以及经济因素之间的关系,分析土地利用/覆被变化对PM_(2.5)影响的研究相对较少,需要进一步的深入探讨.基于PM_(2.5)空间分布数据及土地利用/覆被数据,对华北地区PM_(2.5)变化特征及土地利用/覆被变化特征进行了系统分析,并利用地理加权回归、GIS空间分析等手段探讨了PM_(2.5)变化与土地利用/覆被变化的响应关系,结果表明:①华北地区PM_(2.5)浓度整体呈现东南高、西北低的空间格局,且18a均保持这一态势没有变化.时间上来看,在2006年达到污染最大值,之后虽有波动但一直居高不下.多数城市PM_(2.5)浓度超标,整体环境污染形势严峻;②2000～2015年研究区土地利用类型/覆被以耕地、林地和草地为主,土地利用/覆被变化趋势主要表现为耕地的大量减少以及建设用地的持续增加,水域和未利用地面积略有减少,林地和草地转入转出面积接近,因而总量变化不大;③地理加权回归模型计算结果表明,Local R~2(衡量局部拟合度)较低的区域为土地利用/覆被未发生变化的区域,而在土地利用/覆被变化明显的区域,Local R~2较高,说明PM_(2.5)变化对土地利用/覆被变化有着显著的响应作用;④对于不同土地利用/覆被状况而言,PM_(2.5)分布特征表现出建设用地耕地水域草地林地未利用地的趋势.对于不同土地利用/覆被转换方式而言,当自然用地向人工用地转换时PM_(2.5)浓度上升,而人工用地向自然用地转变时PM_(2.5)浓度降低.     

北方干旱化和土地利用变化对泾河流域径流的影响

论文以在黄土高原上发育,流经中国北方干旱、半干旱地区的黄河二级支流--泾河为研究对象,基于20世纪八九十年代的土地利用影像资料,以及泾河流域1970~2002年的气候、水文资料,采用美国农业部开发的分布式流域水文模型SWAT,分析了20世纪80~90年代泾河流域的降雨量和径流量的变化。从80到90年代,流域年降雨量呈逐年递减趋势,80年代多年平均月降雨量明显大于90年代多年平均月降雨量,尤其在7~9月,平均降雨量明显减少。受气候干旱化和土地利用/覆被变化的共同作用,80~90年代,流域多年平均年径流减少了8.92m³s^-1。为了区分气候变化和土地利用变化对流域径流的影响,采取分别固定气候因子与土地利用/覆被变化因子的方法,将模拟情景输入模型,定量区分气候和土地利用/覆被变化对流域径流的影响方式和程度。结果表明,气候干旱化趋势使流域多年平均年径流减少28.08m³s^-1,为气候、土地利用/覆被变化共同影响径流变化量的314.80%;土地利用/覆被变化使流域多年平均年径流增加26.57m³s^-1,为气候、土地利用/覆被变化共同影响径流变化量的297.87%。     

快速城市化地区土地利用变化对流域水文过程影响的模拟研究——以深圳市布吉河流域为例

以深圳市布吉河流域为例,系统模拟了不同土地利用条件下的流域水文过程,并分析了土地利用变化的影响。对布吉河流域土地利用进行分类的结果表明1980-2005年期间该流域的耕地、林地及灌草地的比例由93.54%减少为34.79%,而城镇用地由1.65%增至54.25%;在对SWAT（Soil Water Assessment Tool）模型在布吉河流域的应用进行验证的基础上,分析了快速城市化过程中土地利用变化对流域水文要素可能产生的各种影响。结果表明,土地利用条件的不同可导致流域水文过程发生极大的差异：以2005年的土地利用作为输入与以1980年的土地利用作为输入相比,流域蒸散发量、土壤水含量和地下径流深度分别减少了42.09、28.10和279.74mm,而地表径流则平均增加了431.97mm;土地利用变化还导致各水文要素的空间和年际分布特征发生改变。     

太湖地区蠡河流域不同用地类型面源污染特征

以太湖上游蠡河流域为研究区,通过对面源污染为主子流域和城镇地表径流进行监测,结合GIS空间分析方法,分析了流域林地、耕地及城镇用地等土地利用类型的面源污染流失特征.结果表明,林地产出径流面源COD、TN和TP浓度分别为2.987±1.582,1.690±0.349,0.019±0.009mg/L;耕地的产出径流面源COD、TN和TP浓度分别为9.874±5.146,2.534±2.459,0.185±0.149mg/L;小城镇的产出径流面源COD、TN和TP浓度分别为7.729,1.790,0.117mg/L.蠡河流域的面源污染COD、TN和TP负荷量分别为919.9,306.0,13.5t/a.     

北沙河上游流域潜在非点源污染风险时空变化分析

非点源污染风险时空分布特征解析和等级分区是有效控制非点源污染的关键.为了弥补PNPI（potential non-point pollution index,潜在非点源污染指数）模型中专家评价法主观赋权的不足,引入均方差决策法,并采用改进后的PNPI模型分析1980-2017年北京市北沙河上游流域潜在非点源污染风险时空变化特征,划分潜在非点源污染风险等级.结果表明:①均方差决策法根据土地利用指标、径流指标和距离指标集的数值离散程度确定各指标权重,其结果可体现各指标权重随土地利用类型动态变化的特点.②1980-2017年土地利用指标、径流指标和距离指标的平均权重分别为0.49、0.18、0.33,说明土地利用类型对非点源污染风险相对影响较大.③受土地利用类型空间分布格局影响,北沙河上游流域潜在非点源污染风险呈西北部山区低、东南部平原区高的分布特征.④随着城镇化的推进,潜在非点源污染极高风险区主要土地利用类型由旱地和园地逐渐演变为城镇用地、农村居民地和建设用地.研究显示,非点源污染风险高低与土地利用类型密切相关,可通过土地利用类型的合理布局,降低流域非点源污染风险.      

近20年重庆市主城区碳储量对土地利用/覆被变化的响应及脆弱性分析

土地利用/覆被变化（LUCC）是影响区域生态系统碳储量变化的重要驱动因素,探明碳储量对LUCC的响应及脆弱性,对区域实现“双碳”战略目标具有重要意义。以重庆市主城九区为例,运用InVEST模型研究了近20年主城区碳储量对土地利用转移的响应,采用潜在影响指数（PI）评估了该区域生态系统碳储量服务的脆弱性。结果表明：（1）2000—2020年间,主城区耕地面积减少743.29 km²,建设用地面积急剧增加773.48 km²。前10年土地转移面积6.05%,后10年转移13.98%,耕地转为建设用地是主要的土地转移类型。（2）近20年主城区碳储量累计减少5.78 Tg,其中建设用地侵占耕地是碳储量急速下降的主导因素。碳储量分布呈现“中部低—四周高”的空间格局。（3）近20年主城区均表现为碳源,土地利用程度指数提高14.73,PI指数为-2.50~ -2.59 Tg,均表现负面潜在影响,且2000—2015年间脆弱性不断恶化,2015—2020年间脆弱性有所缓解。研究结果可为区域生态可持续发展和未来土地利用管理政策制定提供参考,并为西部其他同类型山地城市提供借鉴。     

天山中部流域尺度森林变化水文响应定量分析——以乌鲁木齐河流域为例

为了对天山中部流域尺度森林变化水文响应进行定量分析,论文以乌鲁木齐河流域为研究区,基于流域1980-2013年水文气象资料,在分析流域径流变化规律的基础上,使用SWAT模型,根据天山云杉分布的生境限制因素,设定了5种不同的云杉分布情景,据此,确定不同丰枯年份云杉林变化对径流的影响。结果表明：1）SWAT模型能较好地模拟乌鲁木齐河流域月径流过程,在林地状况恒定的前提下,影响模型模拟的最敏感的参数为地表径流参数CN2,率定期与验证期R²和Ens均高于0.85,相对误差|Re|均小于5%,模型模拟精度较高;2）在相同气象条件下,丰水年、平水年、枯水年云杉林变化与径流呈线性相关,云杉林面积每增加1%,三种年份径流深分别减少0.06、0.05、0.04 mm,且在丰水年和平水年径流增加更显著;3）随着云杉林面积的减少直至消失（林地覆盖率由17.73%到0%）,情景间径流差异的变异系数、波动范围变化逐渐增大,其波动范围扩大5.1倍。山区云杉林的分布,可有效减少地表径流及其波动范围,这对年内径流分配不均的流域水资源稳定、对森林水源涵养功能的定量研究以及林区水资源科学调控和管理都具有重要意义。     

太湖流域重污染区LUCC及驱动因素分析

通过对太湖流域重污染区1999年和2007年的2期遥感影像数据解译结果的分析,获取了太湖流域重污染区主要土地利用类型的信息,分析了8年来研究区内土地利用与覆被变化趋势,并对区域内土地利用/覆被变化的驱动因子进行了探讨。结果表明,从1999～2007年间,太湖流域重污染区内耕地面积减少,而林地、建设用地、园地、水域总体呈增加的趋势,其中减少的耕地主要转化为建设用地。在区域结构中,影响土地利用结构变化的驱动力因素主要是经济的发展、城市化进程推进、人口增长以及政策因素这4个方面,而研究区内经济的快速发展和人口的增长成为土地利用/覆被变化的关键因素。     

土地利用变化对赣江流域径流的影响研究

论文以赣江流域为研究区,基于SWAT分布式水文模型及SUFI-2 算法,利用流域DEM、土地利用、土壤、气象等数据,结合GIS和RS技术,对流域土地利用变化的径流响应进行定量分析与研究。结果表明:影响模型模拟效果前3 位的敏感参数分别为ALPHA_BF、CN2、ESCO,得出率定期和验证期的模拟值与实测流量过程拟合程度较优,其R²和Nash-Sutcliffe 效率系数E_{NS均高于0.90,相对误差|Re|均小于3%;流域内1990 年与2000 年土地利用均以林地、水稻田、草地为主,此3 种类型约占流域总面积的85%;在相同气象条件下,两期土地利用情景下的月、年均径流量变化趋势较为一致,2000 年土地利用情景下的年径流量比1990 年略大;相比1990 年土地利用情景,2000 年产水量增加最为显著的区域主要为赣江流域东部、东南部和西南部,建筑用地、水浇地和裸岩面积的增加、林地面积的减少可能是引起产水量增加的主要因素。}     

Land use as a mitigation strategy for the water-quality impacts of global warming: a scenario analysis on two watersheds in the Ohio River Basin

This study uses an integrative approach to study the water-quality impacts of future global climate and land-use changes. In this study, changing land-use types was used as a mitigation strategy to reduce the adverse impacts of global climate change on water resources. The climate scenarios were based on projections made by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) and the United Kingdom Hadley Centre's climate model (HadCM2). The Thornthwaite water-balance model was coupled with a land-use model (L-THIA) to investigate the hydrologic effects of future climate and land-use changes in the Ohio River Basin. The land-use model is based on the Soil Conservation Service's curve-number method. It uses the curve number, an index of land use and soil type, to calculate runoff volume and depth. The ArcView programming language, Avenue, was used to integrate the two models into a geographic information system (GIS). An output of the water-balance model, daily precipitation values adjusted for potential evapotranspiration, served as one of the inputs into the land-use model. Two watersheds were used in the present study: one containing the city of Cincinnati on the main stem of the Ohio River, and one containing the city of Columbus on a tributary of the Ohio River. These cities represent two major metropolitan areas in the Ohio River Basin with different land uses experiencing different rates of population growth. The projected hypothetical land-use changes were based on linear extrapolations of current population data. Results of the analyses indicate that conversion from agricultural land use to low-density residential land use may decrease the amount of surface runoff. The land-use practices which generate the least amount of runoff are forest, low-density residential, and agriculture; whereas high-density residential and commercial land-use types produce the highest runoff. The hydrologic soil type present was also an important factor in determining the amount of runoff and non-point-source pollution. A runoff-depth matrix and total nitrogen matrix were created for Cincinnati and Columbus to describe possible land-use mitigation measures in response to global climate change. The differences in Cincinnati and Columbus were due to differences in geographic location, air temperature, and total runoff. The results of this study may be useful to planners and policy makers for defining the possible impacts of future global climate and land-use changes on water resources.     

基于CLUE-S模型的黑河中游土地利用情景模拟研究 ——以张掖市甘州区为例

由于传统的土地利用空间统计分析问题中存在固有的空间自相关效应,进而影响到不同土地利用类型空间分布概率模拟的精度.研究在CLUE-S模型中传统的二值Logistics回归的基础之上引入了空间自相关因子形成Autologistic回归模型,并将其用于区域土地利用情景模拟.结果表明:(1)考虑了土地利用类型空间自相关性的Autologistic回归模型在模拟土地利用空间格局时能更好地反映真实土地利用分布格局.耕地、林地、草地、水域及未利用地的空间格局拟合优度ROC值分别从0.914、0.820、0.697、0.635和0.798提高到0.924、0.892、0.766、0.716和0.835;(2)基于Autologistic回归分析的建模对CLUE-S模型的模拟精度有一定的提高.Autologistic回归分析下模拟结果的Kappa指数0.935 4大于Logistic回归模拟结果0.888 0;(3)通过模拟2020年研究区5种情景方案下土地利用格局,表明在不同情景方案下的土地利用/覆被格局存在显著的空间差异:①自然增长情景方案下,耕地的增加对于保障粮食安全有重要意义,而建设用地的扩张则会促进研究区经济建设的快速发展,但林地和草地转化为未利用地会加剧土地的退化和生态环境的恶化;②在3种水资源约束情景方案下,水资源对干旱区土地利用/覆被变化的制约非常明显,提高水资源利用率是改善干旱区生态环境的一个重要措施;③土地结构优化情景方案下土地利用比较全面地考虑到了流域粮食安全、生态保护以及经济发展等需要,具有较强的合理性;④经济发展情景方案下建设用地快速扩张,大量侵占周边耕地和草地,粮食安全会受到较大的威胁;⑤生态保护情景方案下林地、草地和水域等生态保护用地面积呈显著扩张,区域生态环境质量明显改善.     

四湖流域径流及蓝水绿水资源时空分布模拟

为了解四湖流域的水文特征及蓝水绿水资源时空分布,通过水系概化、子流域划分、总出口概化、湖泊概化,完成SWAT模型构建,采用SUFI-2算法分析了模型参数的敏感性,基于决定系数R2、Nash-Sutcliffe效率系数E_NS与相对误差|R_e|评价了模型的有效性。结果表明:1)对四湖流域径流模拟影响较大的参数有ALPHA_BF (基流α系数)、GWQMN (基流判定系数)、CH_K2(河道水力传导系数)、CN2_AGRL[SCS曲线系数(耕地)]、CH_N2(主河道曼宁系数)和SOL_AWC (土壤层含水率参数),表明地下水模块参数和河网概化参数对四湖流域水文过程影响较大;2)月径流模拟过程与实测水文过程拟合较好,率定期和验证期R2与E_NS分别为0.75、0.72和0.69、0.63,|R_e|均在5%以内,均达到令人满意的结果;3)四湖流域绿水资源量年度变化相比蓝水资源更为稳定,降雨量与蓝水资源呈正相关,在空间上蓝水资源分布较为均匀,绿水资源分布呈西北部、东南部多,中部少的分布特征,绿水系数与绿水资源分布特征相似,降雨量对蓝水资源空间分布影响较大。     

Attribution assessment and projection of natural runoff change in the Yellow River Basin of China

Climate variability and human activities are two driving factors in the hydrological cycle. The analysis of river basin hydrological response to this change in the past and future is scientifically essential for the improvement of water resource and land management. Using a water balance model based on Fu’ equation, the attribution of climate variability and land-use/land-cover change (LUCC) for natural runoff decrease was quantitatively assessed in the Yellow River Basin (YRB). With five general circulation model (GCM) s’ output provided by The Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISI-MIP), future runoff in the context of climate change was projected. The results show that (1) compared with other distributed hydrological models, the water balance model in this study has fewer parameters and simpler calculation methods, thus having advantages in hydrological simulation and projection in large scale; (2) during the last 50 years, the annual precipitation and runoff have decreased, while the mean temperature has increased in the YRB. The decrease of natural runoff between natural period (1961 to 1985) and impacted period (1986 to 2011) could be attributed to 27.1–49.8 and 50.2–72.9% from climate variability and LUCC, respectively. As the LUCC is the major driving factor of the decrease in the upper and middle reaches of the YRB, policymakers could focus on water resources management. While climate variability makes more contribution in the middle and lower reaches of the YRB, it is essential to study the impact of future climate change on water resources under different climate change scenarios, for planning and management agencies; (3) temperature and precipitation in the YRB were predicted to increase under RCP4.5. It means that the YRB will become warmer and wetter in the future. If we assume the land-use/land-cover condition during 2011 to 2050 is the same as that during 1986 to 2011, future annual average natural runoff in the YRB will increase by 14.4 to 16.8%. However, future runoff will still be lower than the average value during 1961 to 1985. In other words, although future climate change will cause the increase of natural runoff in the YRB, the negative effect of underlying surface condition variation is stronger. It is necessary to promote the sustainable development and utilization of water resources and to enhance adaptation capacity so as to reduce the vulnerability of the water resources system to climate change and human activities.     

输入数据精度与准确性对SWAT模型模拟的影响

以潮河流域为研究区域,利用潮河流域1990~2013年监测数据,构建SWAT模型,在模型结构和参数不改变的情况下,探究输入数据精度（DEM分辨率）与准确性（降水插值）对径流和总氮模拟结果影响.结果显示：DEM分辨率变化（30~300m）对径流及总氮模拟效果不同,对径流模拟影响不明显,纳什系数（ENS）和R²可达到0.87以上;对总氮模拟结果影响较大,分辨率越精细,模拟效果越好.不同水文年,DEM分辨率变化对总氮负荷模拟表现不同.丰水年对总氮负荷影响较大,负荷量差异较为明显,枯水年影响相对较小;不同DEM分辨率下,年均（1993~2002年）总氮负荷强度空间分布相似,高负荷区均位于潮河中游,潮河上游及下游的负荷强度相对较低.不同降水输入数据站点分布、站网密度和准确性不同,流域内降水空间分布差异显著.总体上,基于站点较少的气象站插值数据与雨量站实测降水数据,径流和总氮模拟效果较为接近;基于SWAT官方雨量站插值数据,径流和总氮模拟效果较差.不同降水数据输入情景下,模拟的总氮负荷强度模拟的空间分布差异明显;降水量分布较高的区域,负荷量也较高;不同水文年下,不同降水输入对总氮负荷模拟表现不同.丰水年和枯水年,基于气象站插值数据的总氮模拟结果与基于雨量站实测数据的模拟结果较为接近,而基于SWAT官方雨量站插值的模拟误差较大;平水年,基于SWAT官方雨量站插值的模拟结果较气象站插值数据的模拟结果更好.该研究可为流域开展模型构建提供科学参考和借鉴.     

植被恢复工程对黄河中游土地利用/覆被变化的影响

剧烈的人类活动可快速地改变土地利用/覆被变化（LUCC）格局,并对地表参量和水文要素产生深刻的影响。论文以退耕还林/还草生态工程（Grain for Green Project, GGP）的重点区黄河中游为例,利用5期土地利用数据,定量分析了区域LUCC的过程与趋势,并探讨了GGP对下垫面地表参量及水文要素的影响。结果表明：1）GGP并未显著地改变研究区土地利用空间分布格局,但改变了各土地类型的转换速度和平衡状态。GGP实施前各类型间相互转换频繁,处于动态平衡态势,而 GGP实施后以土地类型单向转换为主,处于不平衡态势,以耕地单向转为林草地为主。2）不同子流域间LUCC存在差异。GGP前汾河流域变化速度较其他区域快,呈准平衡状态;工程实施后的前期,河龙区间与渭河流域的净变化率以及总变化率较快,而后期差异不显著,呈不平衡状态。3）GGP显著地改变了下垫面地表参量和水文要素。GGP的实施使得NDVI、LAI和发射率显著增加,而反照率显著下降,以河龙区间尤为显著;径流系数显著下降,而蒸散发系数显著增加,尤以河龙区间表现显著。