全 文 ：基于 ＳＷＡＴ模型的流溪河流域土地利用与
气候变化对径流的影响∗
袁宇志　 张正栋∗∗　 蒙金华
（华南师范大学地理科学学院， 广州 ５１０６３１）
摘　 要　 选用国内外广泛应用的 ＳＷＡＴ分布式水文模型，定量分析流溪河流域土地利用与气
候变化对径流的影响，采用情景模拟分析方法设置 ３ 类情景进行定量分析．对上中下游的温
泉、太平场和南岗 ３个水文站依次校正与验证得出：除温泉站在验证期的 ３ 个系数刚达标之
外，其他的相对误差＜１５％、相关系数＞０．８、Ｎａｓｈ⁃Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ效率系数＞０．７５，说明 ＳＷＡＴ模型在流
溪河流域的径流量模拟中具有较高的适用性．综合型情景模拟分析得出：以 １９９１—２０００ 年为
基准期，２００１—２０１０年土地利用与气候变化综合引起年均径流量增加 １１．２３ ｍ３·ｓ－１，土地利
用变化引起年均径流量减少 ０．６２ ｍ３·ｓ－１，气候变化引起年均径流量增加 １１．８５ ｍ３·ｓ－１，气候
变化的影响强度强于土地利用变化的影响强度．极端土地利用情景模拟分析得出：与 ２０００ 年
土地利用现状模拟径流量相比，耕地情景和草地情景的径流量分别增加 ２．７％和 ０．５％，林地情
景的径流量减少 ０．７％，证明林地有一定的截流能力．气候变化情景模拟分析得出：流域径流量
变化与降水变化呈正相关关系（降水每升高 １０％，径流平均增加 １１．６％），与气温变化呈负相
关关系（气温每升高 １ ℃，径流平均降低 ０．８％），降水变化的影响强度强于气温变化的影响强
度．在气候变化环境下，需要重视对强降雨的预测和灾害预防，可通过优化土地利用结构与空
间布局来减缓气候变化带来的水文负效应，如洪涝灾害．
关键词　 土地利用变化； 气候变化； ＳＷＡＴ模型； 径流量变化； 情景模拟； 流溪河流域
∗国家自然科学基金项目（４１４７１１４７）资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｚｈａｎｇｚｄｅｄｕ＠ １６３．ｃｏｍ
２０１４⁃０５⁃３０收稿，２０１４⁃１２⁃１２接受．
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）０４－０９８９－１０　 中图分类号　 Ｐ３３９　 文献标识码　 Ａ
Ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｌａｎｄ ｕｓｅ ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｏｎ ｔｈｅ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ
ｍｏｄｅｌ． ＹＵＡＮ Ｙｕ⁃ｚｈｉ， ＺＨＡＮＧ Ｚｈｅｎｇ⁃ｄｏｎｇ， ＭＥＮＧ Ｊｉｎ⁃ｈｕａ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ， Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ
Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０６３１， Ｃｈｉｎａ） ． ⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（４）： ９８９－９９８．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ， ａｎ ｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙ ｕｓｅｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ， ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｑｕａｎｔｉｔａ⁃
ｔｉｖｅｌｙ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ ｏｆ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｌａｎｄ ｕｓｅ ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｏｎ ｔｈｅ ｒｕｎｏｆｆ ａｔ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｓｃａｌｅ．
Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ’ｓ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ａｎｄ ｔｈｒｅｅ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ｗｅｒｅ ｓｅｔ． Ｔｈｅ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ
ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ａｔ ｔｈｒｅｅ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｗｅｎｑｕａｎ， Ｔａｉｐｉｎｇｃｈａｎｇ ａｎｄ Ｎａｎｇａｎｇ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ
ｔｈｒｅｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ Ｗｅｎｑｕａｎ ｓｔａｔｉｏｎ ｊｕｓｔ ｏｎｌｙ ｒｅａｃｈｅｄ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ｉｎ ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｐｅｒｉｏｄ， ａｎｄ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ
ｔｗｏ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｈａｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ （ＲＥ）＜１５％， ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ （Ｒ２）＞０．８ ａｎｄ Ｎａｓｈ⁃Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ ｅｆ⁃
ｆｉｃｉｅｎｃｙ ｖａｌｖｅ （Ｅｎｓ）＞０．７５， ｓｕｇｇｅｓｔｉｎｇ ｔｈａｔ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ｆｏｒ ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ ｒｕｎｏｆｆ ｒｅ⁃
ｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ Ｌｉｕｘｉｈｅ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ
ｓｃｅｎａｒｉｏ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ， ｔｈｅ ａｎｎｕａｌ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ １１．２３ ｍ３·ｓ－１ ｆｒｏｍ ２００１ ｔｏ ２０１０ ｃｏｍｐａｒｅｄ
ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｂａｓｅｌｉｎｅ ｐｅｒｉｏｄ ｆｒｏｍ １９９１ ｔｏ ２０００， ａｍｏｎｇ ｗｈｉｃｈ， ｔｈｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｃａｕｓｅｄ ａｎ ａｎｎｕａｌ
ｒｕｎｏｆｆ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ０．６２ ｍ３·ｓ－１， ｗｈｅｒｅａｓ ｃｌｉｍａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｃａｕｓｅｄ ａｎ ａｎｎｕａｌ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ
１１．８５ ｍ３·ｓ－１ ． Ａｐｐａｒｅｎｔｌｙ， ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｗａｓ ｓｔｒｏｎｇｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ
ｃｈａｎｇｅ． Ｏｎ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｈａｎｄ， ｔｈｅ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｘｔｒｅｍｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ
ｔｈｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｉｎ ２０００， ｔｈｅ ａｎｎｕａｌ ｒｕｎｏｆｆ ｏｆ ｔｈｅ ｆａｒｍｌａｎｄ ｓｃｅｎａｒｉｏ ａｎｄ ｔｈｅ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｉｎ⁃
ｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ ２．７％ ａｎｄ ０．５％ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ， ｗｈｉｌｅ ｔｈａｔ ｏｆ ｔｈｅ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｗｅｒｅ ｒｅｄｕｃｅｄ ｂｙ
０．７％， ｗｈｉｃｈ ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ ｔｈａｔ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ ｈａｄ ａｎ ａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｄｉｖｅｒｓｉｏｎ ｃｌｏｓｕｒｅ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ， ｔｈｅ ｓｃｅｎａｒ⁃
ｉｏ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｒｉｖｅｒ ｒｕｎｏｆｆ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙ ｗｉｔｈ
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 ４月　 第 ２６卷　 第 ４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ａｐｒ． ２０１５， ２６（４）： ９８９－９９８
ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅ （ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ １１．６％ ｉｎ ａｎｎｕａｌ ｒｕｎｏｆｆ ｗｉｔｈ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ １０％ ｉｎ ａｎｎｕａｌ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉ⁃
ｏｎ）， ｂｕｔ ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｗｉｔｈ ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｃｈａｎｇｅ （ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ０．８％ ｉｎ ａｎｎｕａｌ ｒｕｎｏｆｆ ｗｉｔｈ ｉｎｃｒｅａｓｅ
ｏｆ １ ℃ ｉｎ ａｎｎｕａｌ ｍｅａｎ ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ）， ｗｈｉｃｈ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ
ｗａｓ ｓｔｒｏｎｇｅｒ ｔｈａｎ ｔｈａｔ ｏｆ ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｃｈａｎｇｅ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｉｎ ｆａｃｅ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ， ｗｅ ｎｅｅｄ
ｔｏ ｐａｙ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｔｏ ｓｔｒｏｎｇ ｒａｉｎｆａｌｌ ｆｏｒｅｃａｓｔｓ， ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕ⁃
ｔｉｏｎ， ｗｈｉｃｈ ｃｏｕｌｄ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｆｆｅｃｔｓ （ ｓｕｃｈ ａｓ ｆｌｏｏｄｓ） ｉｎｄｕｃｅｄ ｂｙ ｃｌｉｍａｔｅ
ｃｈａｎｇｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ；ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ；ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ； ｒｕｎｏｆｆ ｃｈａｎｇｅ；ｓｃｅｎａｒｉｏ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；
Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ．
　 　 气候变化背景下，剧烈的人类活动对流域水文
有着很大影响，其中通过改变土地利用与土地覆被
这种人类活动方式是影响水资源的重要因素之一．
２０世纪 ９０年代以来，相关国际组织实施了一系列
国际水科学计划，如 ＩＨＰ、ＷＣＲＰ、 ＩＧＢＰ 和 ＧＷＳＰ
等，其目的是探讨环境变化（主要是全球气候变化
和人类活动）影响下的水循环及其相关的资源与环
境问题，其中变化环境下的水文循环研究是当今水
科学研究的热点之一［１－３］ ．气候对水资源的影响具有
相对长期性，主要表现为降水的直接影响和气温、蒸
发的间接影响［４－５］ ．而土地利用变化对水资源的影响
具有相对短期性，通过改变地表植被截留、下渗、蒸
发、填洼等水文要素进而影响流域径流［６－７］ ．目前定
量分析两者对径流影响多采用对比流域试验、统计
分析和模型模拟等方法［８］ ．分布式水文模型相对于
前两种方法既考虑了空间的异质性，又具有较好的
刻画水文物理过程的优势，近年来被广泛运用于评
价两者变化的水文效应［４，９］ ．在众多的分布式水文模
型中，国内外应用较多的是 ＳＷＡＴ（ｓｏｉｌ ｗａｔｅｒ ａｓｓｅｓｓ⁃
ｍｅｎｔ ｔｏｏｌ）模型，被广泛地应用于土地利用 ／覆被变
化（ＬＵＣＣ）及气候变化的水文效应，尤其是径流模
拟方面的研究［１０］ ．
在全球气候变化背景下，１９６０—２００９ 年间广东
年均气温整体上升趋势非常明显，温度变化达 ０．２０
℃ ·（１０ ａ） －１，期间年平均气温上升了约 １ ℃ ［１１］ ．
１９６１—２００８年，广东年均降水量为 １７６７．２ ｍｍ，呈小
幅上升趋势，上升速率为 １．３０ ｍｍ·（１０ ａ） －１，期间
广东省年雨强为 ９．０１ ～ １５．２９ ｍｍ·ｄ－１，呈明显增加
趋势，增加速率为 ０．５０ ｍｍ·ｄ－１·（１０ ａ） －１ ［１２］ ．广东
近些年雨日减少、雨强加大，极端降水频发，强降水
过程导致流域洪水和城市内涝问题加重［１３］ ．同样，
流溪河流域内暴雨频繁，洪水多发［１４］，长期受到洪
灾之苦．近年来，珠江三角洲社会经济快速发展，工
业化和城市化进程加速，广州重要的水源保护
区———流溪河流域土地利用情况也发生了较大改
变［１５］，对流域造成了较严重的影响．因此，定量分析
流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响，对
流溪河的防洪、水资源管理与规划具有重要研究意
义．目前，国内相关研究内容多为单一环境要素变化
的水文效应研究，有许多关于土地利用与土地覆被
变化引起的水文效应研究［７，１０，１６－２３］，对气候变化的
水文效应研究［２４－２８］也较多，但综合两者变化的水文
效应研究［４，２９－３２］较少．国内相关研究区域多集中在
黄河流域［１７，２９－３１］、长江流域［１０，１６，２６］、西北和华北地
区的流域等，岭南湿润多雨地区研究较少．在广东地
区，有学者研究证明 ＳＷＡＴ 模型在东江流域［２３，３３－３５］
和北江流域［２８，３６］具有适用性，关于变化环境下的水
文效应研究较少［２３，３５－３６］ ．陈洋波等［１４，３７］提出了流域
洪水预报的分布式物理水文模型————流溪河模
型，并有相关的成功案例［３８－３９］，此外还探讨了模型
参数选择和敏感性分析优化方法［４０－４３］，但很少涉及
环境变化的水文效应研究．总体而言，在小流域尺
度，特别是在岭南湿润多雨地区关于土地利用与气
候变化两种因素综合对流域水文影响的定量研究较
少．为此，本文基于 ＳＷＡＴ模型构建了流域的分布式
水文模型，通过设置情景，定量分析两者对流域产流
的影响，并分别分析了单一土地利用类型和不同气
候变化情景对流域径流的影响，以期为气候变化和
人类活动影响下的水资源管理和土地利用规划提供
重要的科学依据．
１　 研究区域与研究方法
１􀆰 １　 研究区域概况
流溪河属珠江水系北江支流，位于广州市的北
部（２３°１２′—２３°５７′ Ｎ，１１３°１０′—１１４°０２′Ｅ），是广州
市重要的水源保护区（图 １）．发源于广州市从化区
吕田镇桂峰山，流经从化区的良口、温泉、街口、太平
场、花都区的北兴、花东和白云区的钟落潭、竹料、人
和、江高等地，在江村南岗口与白泥河汇合后注入珠
江，其干流全长 １７１ ｋｍ，流域总面积 ２３００ ｋｍ２ ．流域
０９９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
图 １　 流溪河流域、站点位置
Ｆｉｇ．１　 Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ａｎｄ ｓｔａｔｉｏｎｓ．
呈东北至西南向的狭长形，东北高、西南低， 温泉镇
以上为中、低山地高丘陵区，温泉镇以西流域边缘为
低山丘陵区，温泉镇以下为河谷平原属冲积平原地
貌．该流域属华南亚热带湿润地区，受季风环流影响
以及临近南海的海洋调节，气候温湿，雨量丰沛，年
均气温 ２１．２ ℃，年均降水量 １８２３．６ ｍｍ，汛期（４—９
月）雨量约占全年雨量的 ８４％．流域内水资源主要由
降水补给，按水资源六级区统计，该流域多年平均本
地水资源总量为 ２９．２７×１０８ ｍ３ ．径流年内分配不均
匀，汛期径流量占年总量的 ８０％ ～８５％，最大径流量
多出现在 ５、６月．该流域属南亚热带赤红壤分布区，
分布着赤红壤、山地红壤、山地黄壤和山地草甸土，
以赤红壤为主．根据中国土地资源分类系统［４４］，本
文将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、城乡
工矿居民用地（本文称建设用地）和未利用地 ６ 类．
２０００年流溪河土地利用现状（图 ２、表 １）以林地为
主（占 ６２．３％），耕地次之（占 ２８．３％），建设用地占
５．４％，耕地和建设用地主要集中在中下游，其他用
地占有量较少．２０１０ 年，仍以林地为主（占 ７３．１％），
主要由于当地注重林地保护，近年来流域内荔枝等
果树种植增加；建设用地增加到 １２．７％，而耕地减少
到 ７．７％，变化显著，大部分耕地被建设用地占用；草
地消退到仅有 ０．４％，在城市化过程中城市建设产生
的观赏水体和养殖鱼塘及次生裸地增加等原因使得
流域中的水域、未利用地面积增加．
１􀆰 ２　 研究方法
１􀆰 ２􀆰 １ ＳＷＡＴ模型与数据预处理 　 ＳＷＡＴ 模型是由
美国农业部农业研究中心（ＵＳＤＡ⁃ＡＲＳ）开发的流域
尺度分布式水文模型，模型可在具有多种土壤类型、
图 ２　 ２０００、２０１０年流溪河流域土地利用
Ｆｉｇ．２　 Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｏｆ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｉｎ ２０００ ａｎｄ ２０１０．
表 １　 ２０００、２０１０年流溪河流域土地利用比例
Ｔａｂｌｅ １ 　 Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｏｆ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｉｎ
２０００ ａｎｄ ２０１０
年份
Ｙｅａｒ
面积比例 Ａｒｅａ ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ
建设用地
Ｂｕｉｌｄｉｎｇ
ｌａｎｄ
未利用地
Ｂａｒｅ
ｌａｎｄ
林地
Ｆｏｒｅｓｔ
ｌａｎｄ
水域
Ｗａｔｅｒ
ｂｏｄｙ
耕地
Ｆａｒｍｌａｎｄ
草地
Ｇｒａｓｓｌａｎｄ
２０００ ５．４ ０．０３ ６２．３ ２．４ ２８．３ １．６
２０１０ １２．７ ０．４ ７３．１ ５．８ ７．７ ０．４
土地利用类型、气象环境和管理条件的复杂流域中
预测长期土地管理措施对水、泥沙和农业污染物的
影响［１８，４５］，具有描述水文循环的时空变化过程的物
理基础，能研究气候变化水文循环的影响，可模拟出
人类活动或下垫面因素的变化对流域水文循环过程
的影响［１９］ ．
ＳＷＡＴ模型需要输入数据包括高程数据、土地
利用数据、土壤数据和气象数据（表 ２），基于实测水
文数据对模拟值的适用性进行校正和验证．在建模
前需要对数据进行预处理．数字高程模型（ＤＥＭ）数
据：先对其进行几何校正．土地利用数据：２０００ 年广
东省土地利用图 （ １ ∶ １０ 万），来源于中国科学
院的遥感解译数据；２０１０年土地利用数据从中国科
１９９４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 袁宇志等： 基于 ＳＷＡＴ模型的流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响　 　 　 　 　
表 ２　 使用数据列表
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｌｉｓｔ ｏｆ ｄａｔａ ｕｓｅｄ
数据类型
Ｄａｔａ ｔｙｐｅ
数据名称
Ｄａｔａ ｎａｍｅ
年份
Ｙｅａｒ
数据说明
Ｄａｔａ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ
数据来源
Ｄａｔａ ｓｏｕｒｃｅ
高程数据
Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ｄａｔａ
数字高程（ＤＥＭ）数据 ２００９ ３０ ｍ分辨率 中国科学院地理空间数据云
土地利用数据 广东省土地利用数据 ２０００ １ ∶ １０万 中国科学院遥感解译数据
Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ ｄａｔａ Ｌａｎｄｓａｔ⁃７ ＴＭ遥感影像数据 ２０１０ ３０ ｍ分辨率 中国科学院地理空间数据云
土壤数据
Ｓｏｉｌ ｔｙｐｅ ｄａｔａ
广东省土壤类型图 ２０００ １ ∶ ５万 中国科学院
气象数据 雨量站数据 １９７９—２０１０ 流域内 ６个雨量站数据 广东省水利厅
Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ 气象站数据 １９７９—２０１０ 流域周边广州、增城 ２个气象站数据 气象科学数据共享服务网
水文数据
Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ
径流量数据 １９７９—２０１０ 温泉、太平场和南岗 ３个水文站 广东省水利厅
学院地理空间数据云下载 ２０１０ 年 １ 期 Ｌａｎｄｓａｔ⁃７
ＴＭ多波段遥感影像数据（３０ ｍ分辨率），使用 ＥＮＶＩ
４．８ 软件，参考中国科学院解译分类方法解译获
得［４６］，精度达到 ８１％．因为 ＳＷＡＴ 模型采用的土地
利用分类系统是美国国家地质调查局（ＵＳＧＳ）的土
地利用分类系统，基于相关研究资料，对流域内的土
地利用类型进行代码转换［１０，２７］ ． ２０００ 年土壤数据
（１ ∶ ５万）：使用 １ｓｔＯｐｔ 软件，采用三次样条插值的
数学方法将土壤粒径转换成为 ＵＳＧＳ 标准，根据《广
东土种志》 ［４７］，使用 ＳＰＡＷ 软件转换 ＵＳＧＳ 标准的
土壤参数，并导入模型数据库［４８］ ．水文数据：１９７９—
２０１０年温泉、太平场和南岗 ３ 个水文站（上中下游
各 １个站点，图 １）的径流数据．气象数据（上中下游
都有站点，图 １）：流域内 ６ 个雨量站的 １９７９—２０１０
年气象数据，缺失数据使用－９９ 替代；流域周边广
州、增城气象站 １９７９—２０１０ 年气象数据，包括日平
均气温、日最高气温、日最低气温、平均相对湿度、日
降水量、小型蒸发量、大型蒸发量、日照时数、平均气
压和平均风速．气象数据利用官方提供的统计软件
ｐｃｐＳＷＡＴ和 ｄｅｗＳＷＡＴ 计算相关参数，导入模型内
部的气象数据库，生成气象生成器用于气象数据插
值，可以填补缺失数据［４］ ．最后把空间数据转化为统
一投影坐标系和分辨率，属性数据转换为 ＤＢＦ
格式．
１􀆰 ２􀆰 ２模型构建 　 通过数据的预处理后，本文应用
ＡｒｃＳＷＡＴ ２００９版本，首先进行流域定义：基于 ＤＥＭ
数据进行河网定义；相关研究得出［２７］，汇水面积设
置有以下规律：设置越小水系模拟生成的越精细，子
流域的个数也越多，但模型计算效率受到大数据量
的影响而下降，模型随着子流域划分数目的增多，模
拟的径流量变化呈现出先升后降、再趋于近似平稳
的状态，本研究通过多种划分方案最终确定设置最
小子流域面积 ５５００ ｈｍ２，划分 ２９个子流域时模拟径
流值趋于平稳；编辑河网点，确定流域总出水口（南
岗站）及进行子流域参数的计算．然后进行水文响应
单元（ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｕｎｉｔｓ，ＨＲＵ）分析：ＨＲＵ 指
同一个子流域内具有相同土地利用类型和土壤类型
的组合，是在子流域基础上划分的最小地块单
元［１０，４９］，将土地利用类型图、土壤类型图导入，并按
照 ＵＳＧＣ标准重分类，经过多重坡度分析后进行叠
加，采用优势地面覆被 ／优势土壤类型方法［１０］，设置
１０ ／ １５阀值生成 １９０个 ＨＲＵ．导入数据：选择建立好
的气象生成器、降水、气温、风速、辐射和相对湿度数
据导入，把所有属性数据导入，模型构建完成后方可
运行模拟．
１􀆰 ２􀆰 ３模型校正与验证 　 模型运行模拟后，需要对
模型模拟值的适用性进行校正与验证．本文选用流
溪河流域上中下游相对应的水文站点———温泉、太
平场和南岗，以月为模拟步长，采用多站点校正方
法，依次从上游到下游对 １９７９—２０１０年的月径流量
进行校正．因为模型模拟前期会出现许多零值，为减
小误差，本文设置 １９７６—１９７８ 年为预热期［４］、
１９７９—１９９３ 年为校正期、１９９４—２０１０ 年为验证期．
首先利用模型内部敏感性分析方法 ＬＨ⁃ＯＡＴ 方
法［５０］，基于水文站实测数据进行参数敏感性分析，
选取敏感性强的参数进行调参校正．使用官方提供
的 ＳＷＡＴＣＵＰ 软件进行调参［５１－５２］，选用 ＳＵＦＩ⁃２ 算
法［５２］进行迭次运算确定参数最佳值，然后将参数最
佳值通过 ＳＷＡＴ 模型内部的手动调参带入模型内
进行模拟验证，选取相对误差（ＲＥ）、相关系数（Ｒ２）
和 Ｎａｓｈ⁃Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ 效率系数（Ｅｎｓ）３ 个指标来评价流
溪河流域 ＳＷＡＴ模型径流模拟值的适用性，相关研
究认为 ＲＥ＜２０％、Ｒ２＞０．６、Ｅｎｓ＞０．５ 时模拟取得显著
效果［１０，５３－５４］ ．
１􀆰 ２􀆰 ４情景设置 　 当模型模拟值验证达到精度后，
通过设置 ３类情景来分析南岗站径流对流域土地利
２９９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
表 ３　 模型综合情景设置
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ｆｏｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ
情景
Ｓｃｅｎａｒｉｏ
年份 Ｙｅａｒ
土地利用类型数据
Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｄａｔａ
气象数据
Ｍｅｔｅｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｄａｔａ
１ ２０００ １９９１—２０００
２ ２０１０ ２００１—２０１０
３ ２０００ ２００１—２０１０
４ ２０１０ １９９１—２０００
用与气候变化的响应：１）土地利用与气候变化综合
型情景（表 ３）：以情景 １为基准期，情景 ２ 与其对比
可分析两者综合对径流的影响；情景 ３ 与情景 １ 对
比可分析气候变化对径流的影响；情景 ４ 与情景 １
对比可分析土地利用变化对径流的影响．２）极端土
地利用类型情景：可剔除其他因素进一步探讨单一
土地利用类型变化对径流量的影响作用，以 ２０００ 年
土地利用现状为基准期，保留流域内的建设用地和
水域，将其他土地利用类型依次设置为草地、耕地和
林地情景．３）气候变化情景：用于分析气候变化对流
域径流量的影响分析，根据未来气候可能的变化范
围［１１－１２］，分别设置降水和气温的情景；降水情景：以
现有降水量为基准期，设置增加 １０％、２０％和减少
１０％、２０％情景；气温情景：保持现有气温，设置升高
１ ℃（４．１％）、２ ℃（８．２％）和降低 １ ℃ （４．１％）、２ ℃
（８．２％）情景．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 校正与验证结果
通过模型 ＬＨ⁃ＯＡＴ方法进行 １０００次运算，选取
敏感性强度前 １０位的参数进行调参（表 ４）．在校正
期（表 ５，图 ３、４），温泉站：汛期模拟峰值在 １９８７ 和
１９９３年低于实测值，在 １９８０、１９８４、１９８６ 和 １９８９ 年
高于实测值；ＲＥ、Ｒ２和 Ｅｎｓ 值分别为 ２． ９％、０． ８５、
０􀆰 ８１．太平场站：汛期模拟峰值在 １９９３ 年低于实测
值，在 １９８６和 １９８９年高于实测值；ＲＥ、Ｒ２和 Ｅｎｓ值分
别为 １１．２％、０．８８、０．８４．南岗站：汛期模拟峰值在 １９８１、
１９８４和 １９９３年低于实测值，在 １９８６、１９８９和 １９９１年
高于实测值；ＲＥ、Ｒ２和 Ｅｎｓ 值分别为 ２． ０％、０􀆰 ８７、
０􀆰 ８７，可见校正期 ３个站的径流模拟值精度较高．
表 ４　 流溪河流域南岗站径流敏感性参数
Ｔａｂｌｅ ４　 Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎ Ｎａｎｇａｎｇ ｓｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ
参数名称
Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｎａｍｅ
参数定义
Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｅｆｅｎｉｔｉｏｎ
敏感性
Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ
敏感性排名
Ｓｅｎｓｉｂｉｌｉｔｙ ｒａｎｋ
调参方法
Ｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｍｅｔｈｏｄ
取值范围
Ｖａｌｕｅ ｒａｎｇｅ
最佳值
Ｏｐｔｉｍａｌ ｖａｌｕｅ
Ｅｓｃｏ 土壤蒸发补偿系数 ０．４４１ １ Ｖ ［０．０８２，０．１５５］ ０．１２２
Ａｌｐｈａ＿Ｂｆ 基流回退系数 ０．２９６ ２ Ｖ ［０．７３１，０．７７０］ ０．７５１
Ｃｎ２ ＳＣＳ径流曲线系数 ０．０９８ ３ Ｒ ［０．６２８，０．６４１］ ０．６３６
Ｒｅｖａｐｍｎ 浅层地下水再蒸发系数 ０．０８７ ４ Ｖ ［－３６．３６２，－３３．４６０］ －３３．９３９
Ｓｏｌ＿Ａｗｃ 土壤可利用的有效水 ０．０８４ ５ Ｒ ［０．２５７，０．２９１］ ０．２６１
Ｓｏｌ＿Ｚ 土壤层的厚度 ０．０７８ ６ Ｒ ［－０．７７４，－０．７１８］ －０．７７３
Ｇｗｑｍｎ 浅层地下水径流系数 ０．０６９ ７ Ｖ ［５４０．４４０，５７３．５７０］ ５４２．２６２
Ｇｗ＿Ｒｅｖａｐ 地下水再蒸发系数 ０．０３０ ８ Ｖ ［０．０５１，０．０５３９］ ０．０５１
Ｃｈ＿Ｋ２ 河道有效水力传导系数 ０．０１７ ９ Ｖ ［５．２６１，５．３２１］ ５．３１１
Ｓｏｌ＿Ｋ 饱和水力传导系数 ０．０１５ １０ Ｒ ［１．３７６，１．４２３］ １．４２０
Ｒ方法表示参数初始值乘于给定倍数，Ｖ表示参数初始值赋予给定值 Ｒ ｍｅａｎｔ ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｄ ｂｙ ａ ｇｉｖｅｎ ｖａｌｕｅ， Ｖ ｍｅａｎｔ
ｔｈｅ ｄｅｆａｕｌｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｉｓ ｒｅｐｌａｃｅｄ ｂｙ ａ ｇｉｖｅｎ ｖａｌｕｅ．
表 ５　 流溪河流域月径流量模拟校正和验证
Ｔａｂｌｅ ５ 　 Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ
ｍｏｎｔｈｌｙ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ
校正 ／验证期
Ｐｅｒｉｏｄ ｏｆ
ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ／
ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ
站点
Ｓｔａｔｉｏｎ
相对误差
Ｒｅｌａｔｉｖｅ
ｅｒｒｏｒ （％）
相关系数
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
效率系数
Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ
ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
校正期 温泉 ２．９ ０．８５ ０．８１
Ｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｐｅｒｉｏｄ 太平场 １１．２ ０．８８ ０．８４
南岗 ２．０ ０．８７ ０．８７
验证期 温泉 １７．３ ０．６０ ０．５０
Ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｐｅｒｉｏｄ 太平场 １３．４ ０．８３ ０．７７
南岗 ８．３ ０．８５ ０．８５
　 　 在验证期（表 ５，图 ３、４），温泉站：汛期模拟峰
值在 １９９８、１９９９ 和 ２００８ 年低于实测值，在 １９９７、
２００１、２００３、２００７、２００９ 和 ２０１０ 年高于实测值；ＲＥ、
Ｒ２和 Ｅｎｓ值分别为 １７．３％、０．６０、０．５０．太平场站：汛
期模拟峰值在 １９９８ 年低于实测值，在 ２００１、２００３、
２００７、２００９ 和 ２０１０ 年高于实测值；ＲＥ、Ｒ２和 Ｅｎｓ 值
分别为 １３．４％、０．８３、０．７７．南岗站：汛期模拟峰值在
１９９８和 ２００８ 年低于实测值，在 ２００１、２００７ 和 ２００９
年高于实测值；ＲＥ、Ｒ２和 Ｅｎｓ 值分别为 ８．３％、０．８５、
０．８５．可见验证期 ３个站的径流模拟值精度达标．
３９９４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 袁宇志等： 基于 ＳＷＡＴ模型的流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响　 　 　 　 　
通过校正和验证，３ 个水文站在校正期和验证
期径流模拟精度都达标，除了温泉站的验证期，其他
ＲＥ＜１５％、Ｒ２ ＞０．８、Ｅｎｓ＞０．７５，可见模型径流模拟精
度较高，说明 ＳＷＡＴ模型在流溪河流域具有较好适
用性．
２􀆰 ２　 情景模拟分析
第一类情景分析（表 ６）结果表明：情景 １、２、３、
４的年均径流量别为 ９０． ２６、１０１． ４９、１０２． １１、８９􀆰 ６４
ｍ３·ｓ－１ ．情景 ２与情景 １对比得出：土地利用与气候
变化综合效应引起年均径流量增加 １１．２３ ｍ３·ｓ－１ ．
情景 ３、４分别与情景 １ 的比较得出：气候变化引起
年均径流量增加 １１．８５ ｍ３·ｓ－１，而土地利用变化引
起年均径流量减少 ０．６２ ｍ３·ｓ－１ ．情景 ３ 相对于情景
１，年均气温增加了 ０．４９ ℃ （增幅为 ２．２％），年均降
水增加了 １１０．４ ｍｍ（增幅为 ７．４％）且增幅较大．情
景 ４相对于情景 １，建设用地增加但占有量小，耕地
被建设用地占用而减少，林地增加并且占有量大．可
见气候变化对径流量的影响强度大于土地利用变
图 ３　 水文站月径流量模拟值与实测值的相关关系
Ｆｉｇ．３　 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｏｎｔｈｌｙ ｒｕｎｏｆｆ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｖａｌｕｅｓ ｉｎ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ．
Ａ： 校正期 Ｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｐｅｒｉｏｄ； Ｂ： 验证期 Ｖａｌｉｄａｔｅｄ ｐｅｒｉｏｄ． ａ）温泉 Ｗｅｎｑｕａｎ； ｂ）太平场 Ｔａｉｐｉｎｇｃｈａｎｇ； ｃ）南岗 Ｎａｎｇａｎｇ． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
表 ６　 综合情景模拟结果
Ｔａｂｌｅ ６　 Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ
情景
Ｓｃｅｎａｒｉｏ
年均降水
Ｍｅａｎ ａｎｎｕａｌ
ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ （ｍｍ）
年均气温
Ｍｅａｎ ａｎｎｕａｌ ａｉｒ
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ （℃）
年均径流量
Ｍｅａｎ ａｎｎｕａｌ ｒｕｎｏｆｆ
（ｍ３·ｓ－１）
土地利用变化
对径流量的影响
Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ
ｏｎ ｒｕｎｏｆｆ （ｍ３·ｓ－１）
气候变化对径流量的影响
Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ
ｖａｒｉｂｉｌｉｔｙ ｏｎ ｒｕｎｏｆｆ
（ｍ３·ｓ－１）
１ １４８６．５３ ２２．３６ ９０．２６ － －
２ １５９６．９３ ２２．８５ １０１．４９ －０．６２ ＋１１．８５
３ － － １０２．１１ － ＋１１．８５
４ － － ８９．６４ －０．６２ －
４９９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
图 ４　 水文站月径流量模拟与实测值对比
Ｆｉｇ．４　 Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｎｔｈｌｙ ｒｕｎｏｆｆ ｓｉｍｕｌａｔｅｄ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｖａｌｕｅｓ ｉｎ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ．
化，可能因为气候变化直接影响水文循环，而土地利
用变化的影响是间接的；林地增加对径流量有一定
减缓作用，因为林地有截流和涵养水源的作用．在气
候变化的背景下，通过合理的土地利用规划，对土地
利用类型及空间分布进行优化，可减缓华南地区气
候变化造成的洪涝灾害影响，对水资源管理和规划
有重要的参考意义．
　 　 第二类情景分析（表 ７）：基于 １９９５—２００５ 年气
象数据，以 ２０００年土地利用数据的模拟径流为基准
期，耕地情景和草地情景的径流量分别增加 ２．７％和
０􀆰 ５％，林地情景的径流量减少了０􀆰 ７％．可见林地对
表 ７　 极端土地利用类型情景模拟结果
Ｔａｂｌｅ ７　 Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｏｆ ｅｘｔｒｅｍｅ ｌａｎｄ
ｕｓｅ ｔｙｐｅｓ
情景
Ｓｃｅｎａｒｉｏ
年均径流量
Ｍｅａｎ ａｎｎｕａｌ
ｒｕｎｏｆｆ
（ｍ３·ｓ－１）
径流变化率
Ｒｕｎｏｆｆ ｃｈａｎｇｅ
ｒａｔｅ
（％）
基准期 Ｂａｓｅｌｉｎｅ ｐｅｒｉｏｄ ９１．４５ －
草地情景 Ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｓｃｅｎａｒｉｏ ９１．８８ ＋０．５
耕地情景 Ｆａｒｍｌａｎｄ ｓｃｅｎａｒｉｏ ９３．９４ ＋２．７
林地情景 Ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ ｓｃｅｎａｒｉｏ ９０．８４ －０．７
流域径流有截流作用，而耕地和草地具有增流作用，
且耕地增加强度较强，说明人类活动对水文影响较
大，所以华南地区防洪需要注意耕地占用林地和草
地的情况，适当的退耕还林、还草是防洪的重要
手段．
　 　 第三类情景分析（表 ８）：以 １９７９—２０１０ 年气象
数据和２０００年土地利用数据的模拟径流为基准期．
表 ８　 气候变化情景模拟结果
Ｔａｂｌｅ ８　 Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｃｅｎａｒｉｏ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ
情景
Ｓｃｅｎａｒｉｏ
年平均径流量
Ｍｅａｎ ａｎｎｕａｌ
ｒｕｎｏｆｆ
（ｍ３·ｓ－１）
径流变化百分比
Ｒｕｎｏｆｆ ｃｈａｎｇｅ
ｒａｔｅ （％）
降水 ＋２０％ １２０．１４ ２３．３
Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ＋１０％ １０８．８４ １１．７
０ ９７．４８ －
－１０％ ８６．１０ －１１．７
－２０％ ７５．１２ －２２．９
温度 ＋２（＋８．２％） ９５．９３ －１．６
Ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ＋１（＋４．１％） ９６．３５ －１．２
（℃） ０ ９７．４８ －
－１（－４．１％） ９８．２０ ０．７
－２（－８．２％） ９９．０１ １．６
５９９４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 袁宇志等： 基于 ＳＷＡＴ模型的流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响　 　 　 　 　
保持气温不变，当降水增加 １０％、２０％，年均径流量
分别增加 １１．７％和 ２３．３％，降水每升高 １０％，径流平
均增加 １１．６％，反之年均径流量随降水量减少而减
少，可见年均径流量与降水变化呈正比，降水直接影
响流域产流．保持降水量不变，当气温减少 １ ℃
（４．１％）、２ ℃（８．２％），年均径流量分别增加 ０．７％和
１􀆰 ６％，反之年均径流量随气温的增加而减少，气温
每升高 １ ℃，径流平均降低 ０．８％，可见年均径流量
与气温变化呈反比，气温升高通过增加蒸发量间接
影响径流量．结果表明，流域径流对降水变化的响应
比气温变化更敏感，华南地区防洪需要对强降水进
行动态预警并做好相应的防范措施．
３　 讨　 　 论
本文通过构建流溪河流域的 ＳＷＡＴ 模型，对 ３
个水文站点进行校正与验证，设置 ３ 类情景定量分
析流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响．
结果表明：１）流溪河流域 ＳＷＡＴ 模型径流模拟值精
度达标，具有较高的适用性．２）定量分析土地利用与
气候变化对径流的综合影响得出：与情景 １ 基准期
相比，情景 ２中土地利用与气候变化综合引起年均
径流增加 １１．２３ ｍ３·ｓ－１，情景 ３ 中气候变化增加
１１􀆰 ８５ ｍ３·ｓ－１径流量，情景 ４ 中土地利用变化引起
径流减少 ０．６２ ｍ３·ｓ－１，气候变化影响程度较土地
利用变化强．因此流域可通过合理的土地利用规划、
土地利用结构和布局优化应对气候变化带来的水文
影响，特别是水文负面效应．３）极端土地利用类型情
景模拟结果分析表明：耕地情景和草地情景的径流
分别增加 ２．７％和 ０．５％，且耕地对径流的影响强度
较大，林地情景的径流减少了 ０．７％．因此，流溪河流
域可以通过调整土地利用类型和空间布局来预防洪
涝灾害，并为水资源的管理和规划提供重要参考．４）
气候变化情景模拟结果表明：流域径流量随降水增
加而增大，降水每升高 １０％，径流平均增加 １１．６％，
呈正相关关系；随气温的增加而减少，气温每升高 １
℃，径流平均降低 ０．８％，呈负相关关系．降水对径流
影响强度强于气温变化的影响强度，可见流溪河流
域径流主要由降水补给，降水对径流有直接的影响
作用；蒸发量随着气温的升高而增大，气温对径流有
间接的影响作用．因此，流溪河流域防洪需要对强降
雨进行预警防范．５）综合 ３类情景分析表明，流溪河
流域径流量变动主要由降雨变化主导，可见南方湿
热气候下的流域降雨是径流量变化的最主要因素，
土地利用变化对径流量也有影响，但较气候变化影
响小，并且人为活动造成的土地利用变化（如耕地
变化等）引起的径流量变化较生态用地强．
本文基于 ＳＷＡＴ 模型初步探讨了流域内土地
利用与气候变化对径流的影响．由于模型模拟存在
不确定性，本文通过敏感性分析选取敏感性强的参
数进行调参以减少盲目性、提高效率，充分考虑站点
空间分布的均衡性，确保上中下游都有一定量的站
点分布，参数转换参照相关研究的方法转换，通过以
上方法尽可能减小模型的不确定性，但缺少对模型
不确定性的评价，因此不确定性分析［４，５５］是该研究
的下一步工作．此外，ＳＷＡＴ 模型中土地覆被和土壤
参数采用 ＵＳＧＳ标准，与我国分类系统有较大差别，
参数转换会存在一定的误差和不确定性，有些重要
的参数建议通过实验测得［１０］ ．本研究中土地利用与
气候变化引起的年均径流量变化幅度较其他研究
小，初步分析原因为南方湿热气候下的流域水量充
沛，流溪河植被覆盖率高，人为因素土地利用变化幅
度大但占有量小，并且本文仅从年均径流量角度来
研究，因此造成径流量变化幅度小，下一步可从年内
的丰、枯水期或季度细化对径流量变化分析［２１］，注
重对径流变化突变点（如洪峰）进行研究．水文效应
还可以拓宽对泥沙、水质和非点源污染等效应研究，
土地利用变化角度可以从土地利用类型角度转换到
景观格局角度［４５］（考虑结构和空间配置）进行分析，
这都是当今的研究热点，也是本研究下一步的研究
方向．
参考文献
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［５］ 　 Ｚｈａｎｇ Ｓ⁃Ｆ （张士锋）， Ｈｕａ Ｄ （华 　 东）， Ｍｅｎｇ Ｘ⁃Ｊ
（孟秀敬）， ｅｔ ａｌ． Ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｄｒｉｖｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔ
ｏｎ ｔｈｅ ｒｕｎｏｆｆ ｉｎ ｔｈｅ “Ｔｈｒｅｅ⁃Ｒｉｖｅｒ Ｈｅａｄｗａｔｅｒｓ” Ｒｅｇｉｏｎ．
Ａｃｔａ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （地理学报）， ２０１１， ６６（１）：
１３－２４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
６９９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
［６］　 Ｚｅｎｇ Ｓ⁃Ｄ （曾思栋）， Ｘｉａ Ｊ （夏　 军）， Ｄｕ Ｈ （杜 　
鸿）， ｅｔ ａｌ． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ， ｌａｎｄ ｕｓｅ ａｎｄ ｃｏｖ⁃
ｅｒ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ＣＯ２ ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔ ｏｎ ｒｕｎｏｆｆ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ
ｏｆ ｔｈｅ Ｌｕａｎｈｅ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｗａｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ
（水科学进展）， ２０１４， ２５（１）： １０－１８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［７］　 Ｓｈｉ Ｘ⁃Ｌ （史晓亮）， Ｙａｎｇ Ｚ⁃Ｙ （杨志勇）， Ｙａｎ Ｄ⁃Ｈ
（严登华）， ｅｔ ａｌ． Ｏｎ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｌａｎｄ⁃ｕｓｅ ／
ｃｏｖｅｒ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｌｕａｎｈｅ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｗａｔｅｒ
Ｓｃｉｅｎｃｅ （水科学进展）， ２０１４， ２５（１）： ２１－２７ （ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［８］　 Ｇｕｏ Ｊ⁃Ｔ （郭军庭）， Ｚｈａｎｇ Ｚ⁃Ｑ （张志强）， Ｗａｎｇ Ｓ⁃Ｐ
（王盛萍）， ｅｔ ａｌ． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ａｎｄ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎ⁃
ｇｅｓ ｏｎ ｓｔｒｅａｍ ｆｌｏｗ ａｎｄ ｓｅｄｉｍｅｎｔ ｙｉｅｌｄ ｉｎ Ｃｈａｏｈｅ Ｒｉｖｅｒ
ｂａｓｉｎ． Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ
Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ （农业工程学报）， ２０１２， ２８（１４）： ２３６－
２４３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［９］　 Ｌａｉ Ｇ⁃Ｙ （赖格英）， Ｗｕ Ｄ⁃Ｙ （吴敦银）， Ｚｈｏｎｇ Ｙ⁃Ｘ
（钟业喜）， ｅｔ ａｌ． Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａ⁃
ｔｉｏｎｓ ｏｆ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｏｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （Ｎａｔ⁃
ｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ） （河海大学学报：自然科学版）， ２０１２，
４０（３）： ２４５－２５１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１０］　 Ｌｉ Ｊ （李　 佳）， Ｚｈａｎｇ Ｘ⁃Ｙ （张小咏）， Ｙａｎｇ Ｙ⁃Ｚ （杨
艳昭）． ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｒｕｎｏｆｆ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｎｄ ｕｓｅ ／
ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ｉｎ ｓｏｕｒｃｅ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ．
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ （水土保持研
究）， ２０１２， １９（３）： １１９－１２４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１１］　 Ｄｉｎｇ Ｌ⁃Ｊ （丁丽佳）， Ｗａｎｇ Ｃ⁃Ｌ （王春林）， Ｌｉｎｇ Ｌ⁃Ｘ
（凌良新）． ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｒｕｎｏｆｆ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｎｄ
ｕｓｅ ／ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ｉｎ ｓｏｕｒｃｅ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｙａｎｇｔｚｅ
Ｒｉｖｅｒ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｇｒｏｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ （中国农业气
象）， ２０１１， ３２（４）： ５００－５０６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１２］　 Ｓｏｎｇ Ｙ⁃Ｈ （宋艳华）． Ｔｈｅ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｓ ｏｆ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ
ｉｎ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｄｕｒｉｎｇ １９６１－２００８． Ｍａｓｔｅｒ Ｔｈｅ⁃
ｓｉｓ． Ｌａｎｚｈｏｕ： Ｌａｎｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０１２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１３］　 Ｃｈｅｎ Ｚ⁃Ｓ （陈子燊）， Ｌｕ Ｊ⁃Ｆ （路剑飞）， Ｌｉｕ Ｚ⁃Ｍ （刘
曾美）． Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｔｈｒｅｅ⁃ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｐｒｏｂａ⁃
ｂｉｌｉｔｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｅｘｔｒｅｍｅ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ
Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｒｕｍ Ｎａｔｕｒａｌｉｕｍ Ｕｎｉ⁃
ｖｅｒｓｉｔａｔｉｓ Ｓｕｎｙａｔｓｅｎｉ （中山大学学报：自然科学版），
２０１２， ５１（１）： １０２－１０６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１４］　 Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｂ （陈洋波）， Ｈｕａｎｇ Ｆ⁃Ｈ （黄锋华）， Ｘｕ Ｈ⁃Ｊ
（徐会军）， ｅｔ ａｌ． Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｍｏｄｅｌ ＩＩ： Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｄｅｒｉｖｉｎｇ．
Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｒｕｍ Ｎａｔｕｒａｌｉｕｍ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔａｔｉｓ Ｓｕｎｙａｔｓｅｎｉ
（中山大学学报：自然科学版）， ２０１０， ４９（２）： １０５－
１１２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１５］　 Ｊｉ Ｄ⁃Ｑ （吉冬青）， Ｗｅｎ Ｙ （文　 雅）， Ｗｅｉ Ｊ⁃Ｂ （魏建
兵）， ｅｔ ａｌ． Ｄｙｎａｍｉｃ ｔｒｅｎｄ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｅｃｏｌｏｇｉ⁃
ｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｎ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｔｒｏｐｉｃａｌ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ
（热带地理）， ２０１３， ３３（３）： ２２９－３０６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１６］　 Ｃｈｅｎ Ｊ⁃Ｆ （陈军锋）， Ｌｉ Ｘ⁃Ｂ（李秀彬）． Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ
ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｌａｎｄ⁃ｃｏｖｅｒ ｃｈａｎｇｅｓ． Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报）， ２００４， １５
（５）： ８３３－８３６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１７］ 　 Ｈａｏ Ｆ⁃Ｈ （郝芳华）， Ｃｈｅｎ Ｌ⁃Ｑ（陈利群）， Ｌｉｕ Ｃ⁃Ｍ
（刘昌明）， ｅｔ ａｌ． Ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｎ ｒｕｎｏｆｆ
ａｎｄ ｓｅｄｉｍｅｎｔ ｙｉｅｌｄ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａ⁃
ｔｉｏｎ （水土保持学报）， ２００４， １８（３）： ５－８ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［１８］　 Ｐａｎｇ Ｊ⁃Ｐ （庞靖鹏）， Ｌｉｕ Ｃ⁃Ｍ （刘昌明）， Ｘｕ Ｚ⁃Ｘ （徐
宗学）． Ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｎ ｒｕｎｏｆｆ ａｎｄ ｓｅｄｉ⁃
ｍｅｎｔ ｙｉｅｌｄ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｉｙｕｎ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｃａｔｃｈｍｅｎｔ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ） （北京师
范大学学报：自然科学版）， ２０１０， ４６（３）： ２９０－２９９
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１９］　 Ｓｈｅｎｇ Ｑ⁃Ｌ （盛前丽）． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ Ｒｕｎｏｆｆ
ｔｏ Ｌａｎｄ⁃Ｕｓｅ Ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｘｉａｎｇｘｉ Ｒｉｖｅｒ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｍａｓｔｅｒ
Ｔｈｅｓｉｓ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２００８ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２０］　 Ｗａｎｇ⁃Ｘ （王 　 学）， Ｚｈａｎｇ Ｚ⁃Ｌ （张祖陆）， Ｎｉｎｇ Ｊ⁃Ｃ
（宁吉才）． Ｒｕｎｏｆｆ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｂａｉ⁃
ｍａｈｅ ｂａｓｉｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙ （生态学杂志）， ２０１３， ３２（１）： １８６
－１９４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２１］　 Ｌｕ Ｚ⁃Ｘ （陆志翔）， Ｙａｎｇ Ｙ⁃Ｇ （杨永刚）， Ｚｏｕ Ｓ⁃Ｂ （邹
松兵）， ｅｔ ａｌ． Ａ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｈｅ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｉｔｓ
ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｉｎ ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ ｒｅａｃｈｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｅｎ Ｒｉｖ⁃
ｅｒ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｌａｃｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｇｅｏｃｒｙｏｌｏｇｙ （冰川冻土），
２０１４， ３６（１）： １９２－１９９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２２］　 Ｌｉ Ｙ⁃Ｐ （李远平）， Ｓｕ Ｚ⁃Ｑ （苏志强）， Ｙａｎｇ Ｔ⁃Ｂ （杨
太保）， ｅｔ ａｌ． Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ
ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｉｎ Ｐｉ Ｒｉｖｅｒ Ｖａｌｌｅｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｒｕｒａｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ （生态与农
村环境学报）， ２０１３， ２９（５）： ６６２－６６５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２３］　 Ｙａｎｇ Ｈ⁃Ｗ （杨宏伟）， Ｘｕ Ｃ⁃Ｙ （许崇育）． Ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ
ＬＵＣＣ ｏｎ ｒｕｎｏｆｆ ｏｆ ｔｈｒｅｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ ｉｎ
Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌａｋｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ （湖泊科
学）， ２０１１， ２３（６）： ９９１－９９６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２４］　 Ｆｅｎｇ Ｘ⁃Ｑ （冯夏清）， Ｚｈａｎｇ Ｇ⁃Ｘ （章光新）， Ｙｉｎ Ｘ⁃Ｒ
（尹雄锐）． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ
ｃｈａｎｇｅ ｉｎ Ｗｕｙｕｒ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＳＷＡＴ Ｍｏｄ⁃
ｅｌ． Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ （地理科学进展）， ２０１０， ２９
（７）： ８２７－８３２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２５］　 Ｙｕ Ｌ （于　 磊）， Ｇｕ Ｌ （顾　 鎏）， Ｌｉ Ｊ⁃Ｘ （李建新），
ｅｔ ａｌ． Ａ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ
ｉｎ ｍｅｄｉｕｍ ｓｃａｌｅ ｂａｓｉｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ． Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ｏｆ Ｓｏｉｌ
ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ （水土保持通报）， ２００８， ２８
（４）： １５２－１５４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２６］ 　 Ｘｉａ Ｚ⁃Ｈ （夏智宏）， Ｚｈｏｕ Ｙ⁃Ｈ （周月华）， Ｘｕ Ｈ⁃Ｍ
（许红梅）． Ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅｓ
ｉｎ Ｈａｎｊｉａｎｇ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ Ｍｏｄｅｌ． Ｒｅ⁃
ｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｂａｓｉｎ （长江流
域资源与环境）， ２０１０， １９（２）： １５８ － １６３ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［２７］　 Ｌｉ Ｍ⁃Ｍ （李曼曼）． Ｒｕｎｏｆｆ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ Ｅｒｈａｉ Ｗａｔｅｒ⁃
ｓｈｅｄ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ Ｍｏｄｅｌ． Ｍａｓｔｅｒ Ｔｈｅｓｉｓ． Ｂａｏｄｉｎｇ：
Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｈｅｂｅｉ， ２０１２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２８］ 　 Ｗａｎｇ Ｚ⁃Ｌ （王兆礼）， Ｓｈｅｎ Ｙ （沈 　 艳）， Ｓｏｎｇ Ｌ⁃Ｒ
（宋立荣）． Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｃｈａｎｇｅ
ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｉｎ Ｂｅｉｊｉａｎｇ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ． Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆ Ａｎｈｕｉ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ （安徽农业科学）， ２０１２，
４０（３）： １６７６１－１６７６４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｌｉｕ Ｃ⁃Ｍ （刘昌明）， Ｌｉ Ｄ⁃Ｆ （李道峰）， Ｔｉａｎ Ｙ （田　
英）， ｅｔ ａｌ． Ａｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ＤＥＭ ｂａｓｅｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕ⁃
ｔｅｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｎ ｍａｃｒｏｓｃａｌｅ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｐｒｏ⁃
ｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ （地理科学进展）， ２００３， ２２（５）：
４３７－４４５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３０］　 Ｌｉ Ｄ⁃Ｆ（李道峰）， Ｗｕ Ｙ⁃Ｙ（吴悦颖）， Ｌｉｕ Ｃ⁃Ｍ （刘昌
明）． Ｒｕｎｏｆｆ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｐｈｙｓｉｃａｌ⁃ｂａｓｅｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ
ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ． Ｓｃｉｅｎｔｉａ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｎｉｃａ （地理科
学）， ２００５， ２５（３）： ２９９－３０３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３１］　 Ｌｉ Ｄ⁃Ｆ（李道峰）， Ｔｉａｎ Ｙ（田 　 英）， Ｌｉｕ Ｃ⁃Ｍ （刘昌
明）． Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ
ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ ｕｎｄｅｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｃｈａｎｇｅｓ．
Ａｃｔａ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （地理学报）， ２００４， ５９（４）：
５６５－５７３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３２］　 Ｚｈａｎｇ Ｌ⁃Ｙ （张兰影）， Ｐａｎｇ Ｂ （庞　 博）， Ｘｕ Ｚ⁃Ｘ （徐
７９９４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 袁宇志等： 基于 ＳＷＡＴ模型的流溪河流域土地利用与气候变化对径流的影响　 　 　 　 　
宗学）， ｅｔ ａｌ． Ｉｍｐａｃｔｓ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ＬＵＣＣ ｏｎ
ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｇｕｌａｎｇ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ． Ｓｏｕｔｈ⁃
ｔｏ⁃Ｎｏｒｔｈ Ｗａｔｅｒ Ｔｒａｎｓｆｅｒｓ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏ⁃
ｇｙ （南水北调与水利科技）， ２０１４， １２（１）： ４２－ ４６
（ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３３］　 Ｒｅｎ Ｘ⁃Ｗ （任秀文）， Ｊｉａｎｇ Ｇ⁃Ｑ （姜国强）， Ｚｈｏｎｇ Ｍ⁃
Ｎ （钟满妮）， ｅｔ ａｌ． Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｉｎ ｔｈｅ Ｚｅｎｇｊｉａｎｇ Ｒｉｖｅｒ． Ａｃａ⁃
ｄｅｍｉｃ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ
Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｕｒｕｍｑｉ， Ｘｉｎｊｉａｎｇ， ２０１１： ２６２－２６８ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［３４］　 Ｌｉｎ Ｋ⁃Ｒ （林凯荣）， Ｗｅｉ Ｘ⁃Ｐ （魏新平）， Ｈｕａｎｇ Ｓ⁃Ｘ
（黄淑娴 ）， ｅｔ ａｌ． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｉｎ
Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ （水
文）， ２０１３， ３３（４）： ３２－３５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３５］　 Ｄｏｎｇ Ｙ⁃Ｊ （董延军）， Ｓｕｎ Ｃ⁃Ｍ （孙春敏）， Ｚｈｅｎｇ Ｊ⁃Ｌ
（郑江丽）， ｅｔ ａｌ． Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｎｏｎ⁃ｐｏｉｎｔ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｌｏａｄ
ｏｎ ｌａｎｄ⁃ｕｓｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ Ｘｉｎｆｅｎｇｊｉａｎｇ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ． Ｗａｔｅｒ
Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｐｏｗｅｒ （水电能源科学）， ２０１１， ２９（１）：
９－１２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３６］　 Ｌｉａｎｇ Ｚ⁃Ｘ （梁钊雄）， Ｗａｎｇ Ｘ⁃Ｚ （王兮之）， Ｗａｎｇ Ｊ
（王　 军）． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｔｏ
Ｌｉａｎｊｉａｎｇ Ｂａｓｉｎ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｓｏｉｌ
ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ （水土保持研究）， ２０１３， ２０
（６）： １４０－１４４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３７］ 　 Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｂ （陈洋波）， Ｒｅｎ Ｑ⁃Ｗ （任启伟）， Ｘｕ Ｈ⁃Ｊ
（徐会军）， ｅｔ ａｌ． Ｌｉｕｘｉｈｅ ｍｏｄｅｌ Ｉ： Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ．
Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｒｕｍ Ｎａｔｕｒａｌｉｕｍ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔａｔｉｓ Ｓｕｎｙａｔｓｅｎｉ
（中山大学学报：自然科学版）， ２０１０， ４９（１）： １０７－
１１２ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３８］　 Ｆａｎ Ｚ⁃Ｘ （范正行）， Ｈａｏ Ｚ⁃Ｃ（郝振纯）， Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｂ
（陈洋波）， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｉｎ⁃
ｃｏｍｅ ｆｌｏｏｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｂａｉｐｅｎｚｈｕ Ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ ｗｉｔｈ
ｔｈｅ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｍｏｄｅｌ． Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｒｕｍ Ｎａｔｕｒａｌｉｕｍ Ｕｎｉｖｅｒ⁃
ｓｉｔａｔｉｓ Ｓｕｎｙａｔｓｅｎｉ （中山大学学报：自然科学版），
２０１２， ５１（２）： １１３－１１８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３９］　 Ｌｉａｏ Ｚ⁃Ｈ （廖征红）， Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｂ （陈洋波）， Ｘｕ Ｈ⁃Ｊ
（徐会军）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｌｉｕｘｉｈｅ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｆｌｏｏｄ ａｎｄ
ｒａｉｎｆａｌｌ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｏｆ Ｔｉａｎｔｏｕｓｈｕｉ Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ． Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ
（人民长江）， ２０１２， ４３（２０）： １２－１６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４０］　 Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｂ （陈洋波）， Ｘｕ Ｈ⁃Ｊ （徐会军）， Ｚｅｎｇ Ｂ⁃Ｑ
（曾碧球）， ｅｔ ａｌ． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＣＥ⁃ＵＡ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ
ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｍｏｄｅｌ． Ｔｒｏｐｉｃａｌ Ｇｅｏｇ⁃
ｒａｐｈｙ （热带地理）， ２０１２， ３２（１０）： ３２－３７ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［４１］　 Ｘｕ Ｈ⁃Ｊ （徐会军）， Ｚｈａｎｇ Ｐ⁃Ｃ （张鹏程）， Ｄｏｎｇ Ａ⁃Ｈ
（董爱红） ． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｕｌｔｉ⁃ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｎ ｐｈｙｓｉｃａｌ⁃ｂａｓｅｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｄ⁃
ｅｌ． Ｈｙｄｒａｕｌｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ （水利科技），
２０１２（３）： ４－８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４２］　 Ｌｉａｏ Ｚ⁃Ｈ （廖征红）， Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｂ （陈洋波）， Ｘｕ Ｈ⁃Ｊ
（徐会军）， ｅｔ ａｌ． Ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ
Ｌｉｕｘｉｈｅ Ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｅ⁃ＦＡＳＴ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｔｒｏｐｉｃａｌ
Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ （热带地理）， ２０１２， ３２（６）： ６０６－６１２ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４３］　 Ｘｕ Ｈ⁃Ｊ （徐会军）， Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｂ （陈洋波）， Ｌｉ Ｚ⁃Ｙ （李
昼阳）， ｅｔ ａｌ． Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｄｉｓ⁃
ｔｒｉｂｕｔｅｄ ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＬＨ⁃ＯＡＴ ｍｅｔｈｏｄ．
Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ （人民长江）， ２０１２， ４３（７）： １９－２３ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４４］　 Ｚｈａｎｇ Ｊ⁃Ｈ （张景华）， Ｆｅｎｇ Ｚ⁃Ｍ （封志明）， Ｊｉａｎｇ Ｌ⁃Ｇ
（姜鲁光）． Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｏｎ ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｆ ｌａｎｄ ｕｓｅ ／ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ
ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ （资源科学），
２０１１， ３３（６）： １１９５－１２０３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
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Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｐｏｗｅｒ （水电能源科学）， ２０１３，
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ｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ
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［５４］　 Ｚｈａｎｇ Ｘ⁃Ｙ （张小咏）， Ｌｉ Ｊ （李　 佳）， Ｙａｎｇ Ｙ⁃Ｚ （杨
艳昭）， ｅｔ ａｌ． Ｒｕｎｏｆｆ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｔｃｈｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ
ｈｅａｄｗａｔｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （西北林学院学
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［５５］　 Ｙａｎｇ Ｊ⁃Ｊ （杨军军）， Ｇａｏ Ｘ⁃Ｈ （高小红）， Ｌｉ Ｑ⁃Ｊ （李
其江）， ｅｔ ａｌ． ＳＷＡＴ ｍｏｄｅｌ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ｉｔｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｈｕａｎｇｈｕｉ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ．
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ （水土保持研
究） ２０１２， ２０（１）： ８２－９３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
作者简介　 袁宇志，男，１９８９ 年生，硕士研究生．主要从事土
地利用与土地规划、景观格局的水文效应研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ：
ｙｕａｎｙｕｚｈｉ１９８９＠ １６３．ｃｏｍ
责任编辑　 杨　 弘
８９９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷