摘要：以叶尔羌河流域上游河源区为研究区，构建嵌入了冰川模块的SWAT分布式水文模型，对卡群水文站1968—2017年逐月径流进行模拟，评价该模型在研究区内的适用性，基于模拟结果分析研究区冰川径流年际变化与年内分布情况，并定量核算气候和下垫面变化对径流变化的贡献率。结果表明：该模型在研究区径流模拟中具有良好的适用性，校准期(1968—1992年)与验证期(1993—2017年)的R2分别为0.77和0.86，NSE为0.76和0.85，RSR为0.49和0.38，PBIAS为-7.4%和0.6%。经模拟，研究区近50a冰川径流量总体呈增加趋势，且其占总径流量的比重约为51.1%;年内冰川产流主要发生在6—9月，占全年冰川径流量的90%以上。气候和下垫面变化分别使月径流量增加6.62m³·s-1和0.41m³·s-1，其中气候变化的贡献率为94.2%，即气候变化对研究区径流的影响占主导地位。研究成果可为理解研究区的历史径流变化成因及预测未来径流的演变趋势提供科学依据。
关键词：气候变化;下垫面变化;SWAT模型;冰川径流模拟;叶尔羌河流域
气候和下垫面变化是影响流域水文循环过程改变的主要因素，其中径流演变对不同时空尺度下气候和下垫面变化的响应研究是水资源规划及其管理的基础[1]。目前在该研究领域主要采用的研究方法以对比分析法[2]、统计分析法[3]和水文模型法[4]为主。其中，基于物理过程模拟的分布式水文模型能够充分反映流域的空间异质性，较为准确地刻画流域水文过程，并揭示水文循环过程的内在作用机理。该方法已广泛应用于气候和下垫面变化及两者协同变化对径流影响的研究中[5-7]。SWAT模型(Soilandwaterassessmenttool)作为一种基于GIS的半分布式流域水文模型，已应用在我国多个流域的径流模拟研究中，特别是在实测数据较为缺乏的西北内陆河流域，该模型也是径流过程模拟的重要研究工具之一[8]。
近年来随着SWAT模型的发展日趋成熟，针对该模型的应用也在不断完善，例如，Rahman等[9]在瑞士罗纳河上游山区应用SWAT模型研究了径流对区域气候模式输出的响应;郭军庭等[10]在潮河流域应用SWAT模型进行月尺度径流模拟，量化区分了下垫面和气候变化对径流变化的影响;赵杰等[11]在乌鲁木齐河上游汇水区应用SWAT进行日径流模拟，发现模拟结果与观测流量过程线拟合程度较好;刘全諹等[12]和祁敏等[13]分别在洮河和阿克苏河流域分别结合GIS和加入融雪模块的SWAT模型对多年月径流进行了模拟，发现结合GIS和融雪模块后的模型模拟精确度更高。但目前国内外学者多是以从降雨或融雪的角度对径流进行的模拟研究，对于冰川水文过程模拟的相关研究涉及较少，例如在塔里木河流域源流区，张一驰等[14]和黄粤[15-16]等分别应用MIKESHE模型对开都河流域径流进行了模拟研究;王鹏等[17]在阿克苏河流域应用含融雪结构的新安江模型对出山口径流进行模拟，模拟结果精度有待提高;罗敏等[18]应用MIKESHE模型对未来气候情景下的和田河流域日径流过程进行了模拟，率定及验证期的模拟结果均在可接受范围内。此外，在干旱内陆河流域，许多以冰雪融水为主要补给源的河川径流模拟结果也不够理想，这些研究成果无法为流域管理者合理制定水资源管理措施提供决策支撑[19]。
本文以叶尔羌河流域上游河源区为研究区，利用冰川编目数据修正研究区内的冰川空间分布情况，构建能够模拟冰川水文过程的SWAT模型对月径流过程进行模拟，分析气候和下垫面变化对径流演变的贡献率，以期为叶尔羌河流域上游河源区的生态保护、水资源管理及其相关政策措施的制定提供科学依据。
1材料与方法
1.1研究区概况
叶尔羌河流域上游河源区地处喀喇昆仑山北坡(地理坐标74°27′~78°24′E，35°26′~38°18′N)，流域面积为46404.87km2，占全流域总面积的46.9%，研究区地势南高北低，以高山积雪带、亚高山、高山草甸带和低山丘陵带等地带为主[20];海拔在1447~8537m之间，具有明显的大陆气候特征(图1)。研究区境内共发育有第四纪冰川3059条，冰川总面积5315km2，总储量达684.5km3，年冰川融水量达38.24×108m3[21]。研究区多年平均气温为-10.2℃，当地降水主要受地形影响，高山带年降水量约500~700mm，中高山带年降水量约300mm，中低山带年降水量约150mm。研究区水系属典型冰川融雪补给型河流，其中干流长约585km，年径流量66×108m3，其中冰雪融水径流占比77.4%[22]。据研究区下游出山口处水文站——卡群站(地理坐标76°54′E，37°59′N，海拔1450m)的实测资料分析显示，该地区径流量年内分布极不均匀，其中6—8月径流量约占年径流量的73.8%。径流出山后，经叶尔羌河流域中下游并最终与和田河一齐汇入塔里木河干流。
1.2基础数据
1.2.1DEM数据及冰川编目数据
DEM数据来源于国际科学数据服务平台，分辨率为90m，主要用于提取地形信息、计算水流方向和集水面积、提取河网、划分子流域。
研究区第一次冰川编目数据来源为1962—1977年航测地形图，第二次冰川编目数据来源为2004—2011年LandsatTM/ETM+和ASTER遥感影像。两次冰川编目数据分别用于确定校准期和验证期内的冰川空间分布情况。
1.2.2下垫面数据
研究区下垫面数据包括我国境内和境外两个部分。国内部分以地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)1990年、2015年Landsat数据作为基础数据源，分辨率为30m。境外部分数据以欧盟联合研究中心的全球土地覆盖数据集(GLC2000)作为数据源(http://www-gvm.jrc.it/glc2000/products)。本文利用第一次和第二次的冰川矢量数据分别替换1990年和2015年下垫面类型中的冰川类型数据(CNJX)。依据SWAT模型标准建立下垫面类型索引表并重分类见表1，最终得到模型所需的下垫面类型图(图2)。
1.2.3土壤数据
研究区国内部分的土壤数据以中国科学院南京土壤所发布的1:100万的土壤数据库为数据源，境外部分数据以联合国粮农组织(FAO)和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)构建的世界土壤数据集(HarmonizedWorldSoilDatabase，HWSD)为数据源(http://westdc.westgis.ac.cn)。本文利用第一、二次冰川矢量数据替换了原数据中的冰川雪被类型(ICE)。各项土壤属性参数通过SPAW软件及检索中国土壤数据库(http://vdb3.soil.csdb.cn)得到，依据SWAT模型标准对原数据进行重分类见表2，最终得到模型所需的土壤类型图(图3)。
1.2.4气象水文数据
由于研究区内仅有一个国家气象站(塔什库尔干站)，仅用该站点的实测数据无法反映整个区域的气象环境。因此，本文的气温和降水数据采用中国地面降水和气温日值0.5°格点数据集(V2.0)资料，来源为中国气象数据共享网(http://data.cma.cn)。该数据集是由我国境内751个观测站的观测数据插值形成[23]，通过交叉验证和误差分析检查，可以较好地反映研究区的气温和降水空间分布特征。本文用于模型率定与验证的径流数据来源于卡群水文站1968—2017年实测月径流资料。
1.3.3水文过程模拟
本文基于SWAT模型对叶尔羌河流域上游河源区的径流进行模拟，进而量化分析气候和下垫面变化对当地径流的影响。SWAT模型是由美国农业部农业研究中心(USDA-ARS)开发的1个基于物理过程的半分布式水文模型，目前已被广泛应用于流域水文模拟、流域管理及非点源污染控制等方面[25-27]。SWAT模型建模过程大致包含3个部分：首先基于DEM数据对研究流域进行流域离散化，然后基于模型中输入的土地利用、土壤数据及坡度等进行水文响应单元(HRUs)划分，最后根据输入的气象数据模拟流域的水文过程，并根据模拟结果对模型参数进行调整和验证，研究流程如下图4所示。本文将尹振良等[28]开发的冰川径流的冰川模块嵌入SWAT模型，对研究区冰川融水径流进行模拟。
2结果与分析
2.1降水量、气温和径流变化特征
根据塔什库尔干气象台站及卡群水文站相关实测数据，对研究区1968—2017年降水量、气温和径流序列历史变化趋势分析和显著性检验结果(图5、图6和图7)表明，近50a研究区年均降水量增加了39.8mm，年增长率为1.0%;年均气温上升了2.44℃，年增长率为1.2%;年径流量增加了17.20×108m³，年均增长率0.5%;由Mann-Kendall趋势检验法知，在α=0.05的显著性水平下，降水量、气温和径流检验均通过信度99%显著性检验，可见三者的增加趋势均显著。
2.2模型参数选取与模拟结果分析
2.2.1模型参数选取与率定
运用SUFI-2算法对相关模型参数进行敏感性分析，从中选取对于径流模拟精度影响较大的13个参数进行自动率定，结合研究区的冰川水文过程并参考Zhang等[30]的研究成果，采用手动校准法再次校准参数，直到模拟结果均符合各项评价指标。率定的具体参数及最优值见表4。
2.2.2模拟结果评价与分析
本文选取1966—1967年为模型模拟的预热期，未输出模拟结果。以1968—1992年为模型校准期，1993—2017年为模型验证期，对研究区的月径流进行模拟。模型在校准期和验证期的月值模拟结果如图8和图9，参数化评价指标结果如表5所示。
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图8和图9表明，模型在加入冰川模块后，校准期和验证期径流模拟曲线和实测曲线能较好地拟合在一起，表明嵌入冰川模块后的SWAT模型模拟效果良好，能够较为准确地刻画研究区的多年月径流过程。研究区个别年份(1971、1973、1977、1988年和1994年)的冰湖溃决洪水[31]导致出山口汛期的径流模拟结果误差相对较大，其它年份的流量峰值与基流的模拟结果均较为准确，表明模型的结构较为可靠，模型相应参数选取合理，可依据模型的输出结果作进一步分析研究。
表5为模型校准期、验证期和全时段内的月径流统计评估结果，其中校准期月径流模拟值为218.10m³·s-1，比实测值高14.96m³·s-1，模拟结果相对偏大;验证期月径流模拟值为224.72m³·s-1，比实测值低1.34m³·s-1，表明模型在验证期的模拟结果与实际情况更相符;而全时段月径流模拟值为221.41m³·s-1，比实测值略高6.81m³·s-1，但全时段的模拟结果能基本反映实际径流的变化趋势。从各项评价指标来看，校准期和验证期的评价结果均为“优”，其中校准期分别为：R2=0.77，NSE=0.76，RSR=0.49，PBIAS=-7.4%，表明模拟值与实测值的拟合程度较好;验证期分别为：R2=0.86，NSE=0.85，RSR=0.38，PBIAS=0.6%，表明验证期模拟结果更优于校准期。
2.2.3冰川水文过程分析
依据分布式水文模拟模型输出结果对其冰川水文过程进行年际变化趋势分析(图10)，结果表明：近50a研究区模拟年径流总量总体呈缓慢上升趋势，其中最大和最小年径流量分别为2012年的99.55×108m³和1996年的48.59×108m³，多年平均年径流量68.26×108m³。而冰川径流与年径流模拟过程的变化趋势基本一致，呈上升趋势。年最大和最小冰川径流量分别为44.99×108m³(2001年)和25.0×108m³(1972年)，多年平均冰川径流量为34.87×108m³，占多年平均总径流量的51.1%。近50a冰川径流量总体呈增长的趋势，年均增长率约为0.2%·a-1，其占总径流量的比重在34.0%~70.4%之间。
图11为研究区实测径流、模拟径流和冰川径流年内分布模拟结果，结果表明：研究区月冰川径流模拟结果占月径流模拟总量的比重约为11.9%~74.0%，其中2月占比最小，8月份最大。在2月到8月间，随着气温的上升，冰川径流量呈逐月增加的趋势;从8月至翌年2月，冰川径流量呈逐月减少的趋势。在12月到翌年4月间，研究区的冰川径流量为1.59×108m³，仅占年冰川径流量的2.8%。研究区的冰川产流主要发生在夏季的6—9月，占全年冰川径流的91.1%，其中仅8月的比重高达41.2%。——论文作者：任才1,2，龙爱华1,2，於嘉闻1,2，尹振良3，张继1,2
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