举例使用WetSpass模型描述景观改造的影响长期表层和次表层的水文水平衡在Bilate盆地,埃塞俄比亚

文摘

空间的景观模式的改变中断Bilate流域水平衡组件的埃塞俄比亚。目的是描述surface-subsurface水文时空变化的水平衡使用WetSpass模型包括土壤类型、地形、地下水深度和坡度。环境可视化图像(环境)和Arc-GIS软件吸收了从1989年到2019年的陆地卫星图像分类复制森林,灌木,和草地的减少了4.0%,9.41%,和14.87%,分别和农业用地从1989年到2019年增加了27.06%。拟合优度的地表径流和地下流的两个模型输出与回归的平方(R²0.79和0.81),而均方根误差(rmse) 8.26毫米和8.39毫米1989年和2019年,分别计算。年均拦截、地下水补给、地表径流和actual-evapotranspiration 36.4毫米,127.34毫米,614.95毫米,517.59毫米,分别表明WetSpass非常适用在模拟水文水平衡的组件。

1。介绍

水是很重要的,有限的,暴露,和地球上宝贵的自然资源。缺乏和从表面缺乏淡水资源可以提高利用地下水的使用在未来几年不论国家或大陆(1]。埃塞俄比亚主要是覆盖着一个多山的地形,这依赖于降雨径流过程(2]。虽然被称为非洲的塔,地表和地下水资源丰富的12个主要江河流域孕育了22个湖泊和其他可再生能源3),零星的干旱、水土流失、洪水、和干燥的溪流,弹簧,和湖泊似乎增加(4年复一年。该地区的水文循环影响渗透零星的变化,拦截径流和土壤水分蒸发蒸腾损失总量(EVT)通常是由人类活动改变了陆地表面(5]。由于激进的人口增长和城市化和土地利用动态高,地表径流鲁莽地使用(6]。人类干扰异常改变土地覆盖对土壤有相当大的影响,水和大气(7]。最终,地下水已成为替代资源维持农业、工业、和国内活动在许多干旱和半干旱地区(8]。近年来,对地下水资源已经越来越强调经济发展和大规模的人口增长9]。充电的影响由于降雨变化和土地利用土地覆盖(LULC)适时改变时间10]。大小、形状和分布的地下水补给,以及地表径流影响的变化LULC [11]。土地利用变化影响渗透势和地下水储存(12]。

Bilate盆地的埃塞俄比亚、耕地和结算领域是不恰当地增加但同时森林,灌木,正在下降(13]。此外,盆地地下水补给的特点是低相对于地表径流的影响由于不透水土壤、土地的形态,LULC [14]。水平衡描述跟踪流动之间的平衡输入/输出任何水文系统的水,并存在各种机制估计大小和分布的表层和次表层的水平衡组件大致可分为物理、化学、示踪和数值建模方法(15]。基于测试良好的身体和空间分布式水文水平衡模型通常用于分析影响LULC等水平衡组件实际蒸散,地下水,拦截,surface-subsurface水盆地WetSpass [16]。这个模型使用长期平均气候数据,加上地形、土地覆盖,和土壤映射,估计平均地表径流的空间模式,EVT,地下水补给和物理基础和填补水平衡估算地下水补给(17- - - - - -20.]。

从先前的研究,可以建立,估计大小和分布表层和次表层的水文水平衡下连续的景观改造盆地被虐待。此外,它还没有被评估使用物理基础和填补水平衡模型与增加LULC Bilate盆地的变化。因此,描述和检查的大小表层和次表层的水文水平衡的连续景观改造势在必行的影响提出一个适当的可持续水资源管理战略的盆地。在研究区地下水补给容易LULC变化。在过去的几十年里,人口快速增长导致森林砍伐对农业用地的扩张造成意想不到的损耗的地下水位。到目前为止,没有这样的显著信息流域的水文水平衡组件可用。大多数的研究只关注确定LULC的规模,还有一些研究集中在其对水资源的影响可用性。

2。材料和方法

2.1。研究区域

Bilate盆地主要位于埃塞俄比亚裂谷盆地湖躺在6030年到-8010年间′′N 370400 - 38020 E′经度和纬度,及其排水面积约5402.8公里²(图1)以半干旱气候的下部盆地和干燥潮湿潮湿的气候在中部,北、西高地的盆地,如Gurage的山区,Hadiya, Kembata带状。哈吉et al。21)验证,盆地从地形上可分为裂谷,悬崖,高原地形学的区域。由于起伏的地形,范围从1200米平均海平面(a.m.s.l) 3200点。l,平均年降雨量有显著的变化在盆地。代替地形,盆地分为三个次盆地;上部、中部和较低的平均降雨量1165毫米,并记录,年降雨量1280 - 1339年之间的变化,1061 - 1516,和769 - 956 mm在上面,中间,和更低的盆地的一部分,分别为(22]。Bilate盆地向南延伸225公里在加入湖长袍,覆盖国家民族和人民的南部地区(SNNPR)包括Hadiya Kembata-Tambaro, Gurage, Silte, Wolaita, Alaba市场区域,Sidama地区州,和Oromia中南部地区的一小部分的状态。大部分的多年生支流来自研究的北部和西部地区,而东部地区低强度由于间歇流。

因为在非洲埃塞俄比亚是一个多山的国家,自然农业生态的分带特征发挥必要的作用。因此,埃塞俄比亚的气候分为6个农业生态的区域(AEZs)如Wurch(超过3700 m.a.s.l气候极度寒冷),高戴格(3200 - 3700 m.a.s.l)寒冷气候,戴格(温带像climate-highland m.a.s.l 2300—3200年),Weyna戴格(与1500 - 2300 m.a.s.l温暖气候),可乐(炎热和干旱类型m.a.s.l 500—1500年),和Berha(热,hyperarid类型,< 500 m.a.s.l)气候。根据这一分类,主要研究区域的一部分Weyna戴格和考拉。

2.2。使用WetSpass水平衡计算模型

根据Batelaan et al .,空间分布的水平衡准稳态WetSpass模型代表水和能量转移是应用于评估长期意味着EVT的空间模式,地表径流和地下水补给。他们探索,原WetSpass模型是一个准稳态物理基础和填补水平衡模型脚本在大道和用来预测水文过程季节性和年度时间步。植物的水平衡的组件,贫瘠的土壤,水,不受分数每个栅格单元计算使用方程(1)(3)[23)、结果分析: 在哪里等_光栅=总蒸散,年代_光栅=地表径流,R_光栅=网格单元的地下水补给,”“指定植物。”年代“贫瘠的土壤,”o“代表打开水,”我不透水面积”。

条款av,作为,ao,人工智能部分区域的植被,贫瘠的土壤,打开水,分别和不透水区域。

2.3。WetSpass模型的输入数据

估计大小和空间分布的地下水补给使用吸收利用ArcGIS的完全分布式WetSpass-M模型,包括土地使用、日常沉淀历史,潜在蒸散,最小和最大温度,每日放电,风速、地形、坡度、土壤质地、地下水深度数据24]。网格地图等土地利用、土壤、坡度、地形、地下水深度、降水、潜在蒸散,风速和参数表准备在ArcGIS软件工具,提供输入WetSpass模型。光栅的单元尺寸是30 m×30 m的总数(1975、5635)光栅细胞。数字高程模型(DEM)和30 m分辨率和海拔30米分辨率网格地图从海拔数据库获得的先进星载热发射和反射辐射仪ASTER,研究区域的最高点是3355年Gurage山脉的北部,和最低的是1116米的南部地区出口的盆地。斜率地图来自ArcGIS的DEM,利用斜率分析工具。斜率从0%到216.8%不等。自从Bilate盆地位于bimodel气候带(25),四季如冬,春天,夏天,秋天的研究被认为是。地形、坡度和土壤类型网格地图不显示季节性变化的典型季节性变化,而土地使用、降水、温度、潜在蒸散、风速、地下水深度在本质上是变量和时间考虑在内。WetSpass模型,基于实物和全分布模型,用于模拟气候变化下的水文过程和可变性的分水岭(海丽和卡萨岛)(26- - - - - -29日]。因此,在当前的研究中,详细方法(图2)是利用估计的例示影响景观改造和气候影响在埃塞俄比亚Bilate盆地表层和次表层水。

2.3.1。水文气象数据收集和处理分析

十二个选定气象监测站的数据包括降水、最小和最大温度、湿度、太阳辐射、风速和NMA的收购。现有的排放数据被记录在测量站的主要河流如Alaba Kulito, Bilate Tena,古德,Weira,和Batena电台数据获得水、灌溉、和能源(MoWIE)(表1)。

2.4。数据处理和分析

为了了解详细的气候分布和时空波动Bilate盆地和评估其对水文水资源的影响预算组件,使用水文WetSpass模型。然而,任何模拟的质量取决于可用的数据;在这项研究中,数据检查的可靠性。日常数据的统计分析,月度平均值和标准偏差。

2.4.1。失踪的气象数据和质量分析

缺失的数据,缺乏适当的记录,将车站的位置,和处理可能会导致不正确的和不精确的结果可能与实际情况相矛盾。因此,在这项研究中,降雨数据的缺失值填充使用二级反距离加权插值法(IDW),是最受欢迎的和简单的方法来填补缺失数据的气象数据在气候研究人员(30.]。降雨数据的一致性和均匀性从个人站进行评估。图3显示了所选车站同质性测试通过划分计算降雨数据的无量纲共鸣每月时间seriel2s数据通过各自的平均降雨量。在大多数的盆地,最大降雨量之间存在(高于3和7 - 9月)和降雨持续显示双峰分布,可以均匀的降雨分布在整个盆地。

双质量曲线(DMC)是一种重要的技术用于评估数据一致性的电台通过比较分析(31日]。最初,它是发达国家检查的一致性降雨或降水记录(32]。此外,它是由累积值给定站的策划与累积值的平均值,其他电台,在同一时间。通过双质量曲线,尺度时间序列可以调查(尤其是跳跃),如果对观察者的变化记录,在雨量计类型等数据系列,这是不一致的,按比例可以调整到一致的值。然而,它可以看到了,所有的站在这一研究领域(图是一致的4)。

2.4.2。生成液体比重测定的数据出口的盆地

获得足够的和准确的输入,如降水和流速及流水量数据对成功很重要水文模型(33]。因此,水文数据的一个重要输入数据在任何水文模型评价水文模型的性能通过校准输出的模拟值与观察到的一个。然而,在许多发展中国家包括埃塞俄比亚、高分辨率的水文和气象电台不能安装在偏远地区由于资金和技术的限制。在这一地区径流模拟,估计在ungauged集雨(酒吧)是水文学家最重要的和具有挑战性的问题。在埃塞俄比亚Bilate流域,这是一个艰巨的任务来实现任何水文模型来预测人为和自然的影响强调表层和次表层的水资源和产生适当的水资源管理策略。这是因为有限的和稀疏安装流量测量站的盆地。为了解决这些障碍,研究人员一直在努力支付通过实现多个区划技术。因此,区划技术来估计ungauged的历史河流流域的一部分(34),通过水文信息转移的过程测量(捐赠者)ungauged集雨。在过去的几十年里,一些区划技术已经由不同的调查人员估计明显的河流在一个地区人烟稀少或有限的水文数据,例如,算术平均值(AM) (35- - - - - -37),物理相似(PS), (38- - - - - -40]空间距离(SP) [37,41,42),回归(R)[37,42- - - - - -46),流域径流响应相似(crr), (47),和概率随机森林(脉冲)48]。根据高的综合评估等。31日)在物理相似和回归区域化,各种基于遥感的证据,如土地利用和植被需要提取流域属性预测ungauged集雨的河流。看不到多元线性回归(MLR)被称为为使用大量的描述性的变量的统计方法预测的结果一个响应变量,和过程用于生成流ungauged流域开发之间的线性关系的描述性(独立)变量和响应变量(依赖)。看不到因此,多元线性回归(MLR)区划分析生成每日和每月流动数据的ungauged出口盆地使用多重回归方程通过开发测量之间的关系和ungauged集雨: 在哪里Y的可预测的价值吗jth水文指数,X1,X2,…X_p1是p- 1物理排水性能,β0,β1,β2,…β_p1是p回归系数,ε是随机误差项。

从十二放电测量站,只有6个测量站内可用Bilate盆地,但其他六个站是坐落在从埃塞俄比亚MWIE Bilate盆地,盆地的北部、西部和东部(表2和3)。流的可用性和连续性的趋势时间序列数据检查如果有录音的不连续性。若干年后的一些测量站有不连续的问题,例如,Batena和Gombora从2005年开始,2008年Weira和古德,Rinzaf Butajira附近的测量站从2006年。

表4代表的详细结构研究区域包括土壤、土地使用、DEM和径流系数为研究区域。

2.4.3。土地利用/土地覆盖数据

土地利用/土地覆盖地图被使用的环境5.3分类从陆地卫星遥感数据采集传感器类型的陆地卫星5号拍摄的主题映射器(TM),陆地卫星7号拍摄增强型专题成像仪+ (ETM +),和地球资源观测卫星8操作陆地成像仪(奥利)。收集了1989年的土地利用数据,1999年,2009年和2019年TM检索从陆地卫星5号拍摄,陆地卫星7 ETM +和陆地卫星奥利(168年和169年路径和行054年和055年)。数字高程模型(DEM)和30 m分辨率和海拔30米分辨率网格地图得到的高程ASTER的数据库;形态和地质领域收集的埃塞俄比亚地质测绘机构。云的问题,最小化所有陆地卫星数据收集从一月到三月的确认时间。所有已下载的陆地卫星图像几何纠正和地理坐标统一横轴墨卡托投影(UTM) WGS84区37 N的地理限制内6030′-8010′N 37040′-38020′E经度和纬度。后得到所需的数据,处理和使用最大似然分类基于像素5.3软件的环境监督分类方法。

准确评估被称为一种机制的实质措施处理的图像分类、和整体精度是一个比较固定的图像分类收集的土地覆盖状况(表引用的位置5)。生产者精度计算错误的疏忽,这是一个量的实际可分为土地覆盖类。用户的精度评估委员会(包含)的错误,这描述的可能性分类像素对应匹配的土地覆盖类引用的位置(49- - - - - -51]。因此,误差矩阵和kappa系数已经开发出一种标准的方式图像分类的精度验证。

Kappa统计,评估k,如下: 在哪里阿宝=∑Pii是相对频率的和实际误差矩阵和对角的吗个人电脑=∑π+P+j是一个随机分配的相对频率的观察到细胞协议的机会。符号”我+”、“+j“站的相对边缘频率。 。如果Kappa系数为0,它表明绝对地图和真相之间的分歧,如果它是1,它显示了完整的协议52]。

2.4.4。土壤类型

Bilate盆地土壤地图中提取可用的协调粮农组织的数据库,199853)(图5)。土壤类型的类被翻译成美国地质调查局的土壤质地类,使用表层土的颗粒大小的百分比分数为了兼容的模型要求的数据使用液压属性计算器的土壤水分特征的工具。转换后的土壤结构地图显示壤土43.25%(2336.89公里²(2245.57公里),砂壤土41.56%²(815.21公里),粘质砂土15.08%²(1.09公里),壤质砂土5.11%²)的盆地。

2.4.5。降水

降雨是水平衡模型作为输入,而蒸散是一个输出组件(54]。统计参数研究了31年的时间周期(1988 - 2019)与年平均降雨量801.9毫米之间的不同最南部的盆地和1406.5毫米在书房的中部和西北地区。年度标准差的降水变化在169.8和350.6之间,和整个流域年平均降雨量的变化为20.2%。

2.4.6。估计的潜在蒸散(PET)

宠物是WetSpass模型的一个重要输入(26,28,29日,54]。为了使用Penman-Monteith方法估计潜在蒸散,足够的气候数据,如平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、向下长波辐射通量,向下短波辐射通量,向上长波辐射通量,向上的短波辐射通量,风,阳光,和高度(海拔),(55]。哈格里夫斯et al。56)派生一个函数来估算蒸散在任何领域,只有可用平均每日最高和平均每日最低温度和缺乏可靠的气象,如相对湿度、风速、太阳辐射。除了称颂,Alaba Kulito Soddo气象站点,提供足够的参数,如相对湿度、风速、太阳辐射。因此,蒸散计算集成Penman-Monteith方法站与完整的可用数据和哈格里夫斯方程(方程(6)支持的平均每日最低和平均最高温度和外太空辐射,估计蒸散是用作WetSpass模型(一个输入57]: 宠物=潜在蒸散(毫米/天),T_马克斯,T_最小值,T_的意思是最大、最小和平均温度(C0),分别和R_一个是外星辐射(毫米/天)。

修正后的平均每日宠物、降水、和观察到的流流量作为输入提供WetSpass模型模拟水平衡过程和评估价值大小和分布式地下水补给LULC和气候变化下Bilate次盆地。

3所示。结果

3.1。LULC分类精度评价

的强化进行了实地调查Bilate盆地使用全球定位系统(GPS)。卫星图像的预处理和分类进行了利用ArcGIS软件的环境。699地面控制点(GCP)拥抱93水体,82个定居点,127农业用地,109年森林、灌丛带104,90年94草原,贫瘠的土地从各种来源收集和应用达到准确的网站为不同LULC类,用于分类结构以及培训网站的创建和签名的一代。从收集到的数据,419年(60%)训练点已被用于训练模型和280(40%)建立了验证。基于地面真理和图像分析,7个主要LULC类,如打开水、结算、农田、林地、灌丛带,草原,荒地,被确定为整个流域面积(表映射6和图6)。在光栅矢量层是数字化场景包含各种多边形覆盖不同的研究区域土地利用类型。培训网站被用来描述研究区域产生的光谱特征。基于像素图像监督分类与最大似然算法应用到图像进行分类。

在目前的研究中,LULC类型的混淆矩阵是探索使用地面验证点和谷歌地球图像计算精度指标,它代表整体精度,遗漏,委员会和kappa系数。测定结果表明,总体精度的分析LULC变化是在87.8%以上,整个kappa统计大于0.86(表5)。

整个kappa统计值显示,LULC分类的准确性是相当好的。生产者的精度贫瘠的土地范围从82%到92%的农业土地,和用户的准确性森林和灌丛带范围从85%到94%农业土地(表7)。

3.2。LULC变化

1989年的土地利用图,1999年、2009年和2019年Bilate盆地(图6)。七个土地利用类,如打开水、结算、农业、森林、灌丛带,草原,荒地,在研究区域合并。结果强调,Bilate盆地土地利用土地覆盖是由农业土地(数字7(一)和7 (b))。整个农业用地总面积的60%以上的盆地而开放水域和贫瘠的土地面积小于总面积的10%(图20197 (b);表8)。由于人口的大量增长如上所述的Jinno et al。6),结算和农业用地显示明显增加趋势从5.9%(318.6公里²)到8.3%(450.1公里²)和33.7%(1824公里²)到60.8%(3286.2公里²),分别,而草地、灌木地和森林表现出下降趋势从21.8%(1181公里²)到6.9%(377.4公里²),15.81%(853.9公里²(1181公里)到6.4%²(853.9公里),和13%²)到9.1%(345.3公里²)在1989年和2019年之间(表8和数字7(一)和7(d))。然而,在前十年(1989 - 1999),农业用地和贫瘠的土地增加了14.8%(801.6公里²)和6.77%(366.2公里²),分别,而草地、森林和灌丛带了盆地。开放的水体,特别是河的大小,显示盆地无关紧要的减少趋势低于1%(1989年至2019年)。确定分析表明,农业用地增加了27%(1462.2公里²)从1989年到2019年,研究区。结算经验适度增加趋势31年(1989 - 2019)。除了湖泊水平上升等无关紧要的埃塞俄比亚裂谷盆地,打开水,特别是流水量的大小,表现出减少的趋势在干旱期低于1%(1989年至2019年),但在潮湿季节,打开水如河流量显示高度增加趋势随着地表径流。

3.3。评估WetSpass模型性能

传统,校准过程的WetSpass分布式水文水平衡模型是通过手动调整或修改模型参数实现WetSpass模型在一定范围内存在的价值。目标函数通常确定系数的相关性R²在模拟的地表径流和观察放电。调整参数包括阿尔法系数”,一个“拦截、Lp系数和径流延迟因素”x”。这些参数在储备举行优化的实现之间的最终协议计算与观察到的放电记录Bilate河和基流从分离获得使用基流分离器技术观察放电。总流入河盆地是一个函数的地表径流和地下流相当于长期意味着季节性河出院盆地(58]。求和WetSpass地下流和地表径流模拟的模型实现了对模型与原位观测流速及流水量数据来自Bilate河测量站。图8表明,仿真分析与相关系数达到极好地拟合优度的“行”的0.79和0.81,分别为0.21和0.30的标准误差。WetSpass-M模型的校准结果显示代表总放电和良好的业绩基础流。模型验证结果表明,均值最小和最大季节性Bilate流域地表径流波动从13.3毫米到309.4毫米在冬天和夏天之间(1989 - 2019),分别。三十一年的平均最小和最大年度地表径流值从606.2毫米到642.4毫米在冬天和夏天,分别。

3.3.1。模拟EVT,拦截、充电和地表径流

季节性(冬,春,夏,秋季)和年度地下水补给,地表径流,EVT,拦截时间间隔内的每一个十年的时期1989年、1999年、2009年和2019年土地利用水平衡组件类模拟使用分布式水文水平衡WetSpass-M Bilate盆地。DJF几个月(12月、1月和2月),老妈(3月、4月和5月),环流(6、7、8月),和儿子(9月、10月和11月)认为是冬天,春天,夏天,秋天的季节,分别。夏季和春季季节通常被称为湿季节和贡献35.4%(406.8毫米)和30.2%(346.1毫米)的年度雨,分别。除了西北盆地Angacha附近城镇的一部分,剩下的冬季几乎是干的。越来越多的趋势在每个季节和年度水平衡组件,如地表径流和EVT,而地下水补给时间上升(图时表现出降低的趋势9)。在埃塞俄比亚,极端气象干旱记录2008 - 2009 (58]。分析结果表明,在水平衡有变化组件减少和2009年LULC类越来越多。在此期间,平均季节和年度水预算组件如拦截、地下水补给,EVT,地表径流的结果显示是1999年和2019年相比减少了。因此,仿真结果与结果高度相关(21]。

3.3.2。模拟季节和年度EVT

的空间分布预测季节性(冬,春,夏,秋季)和年度EVT模拟了WetSpass-M Bilate盆地水平衡模型。模拟结果表明,长期的意思是季节性最低EVT盆地是75.6毫米的记录在2009年的土地利用图的冬季在桌子上9。最高年平均模拟值是517.6毫米1989年的土地利用图。高年度和季节性EVT在朝鲜展出西方和一些盆地的中心区域,大量的降水已经记录,而东南部的部分,接受更少的降水,较低的EVT(图10(a)和表9)。

3.3.3。模拟季节和年度拦截

人类活动对地表景观是典型的原因修改Bilate盆地。因此,渗透的大小,拦截,径流和蒸发蒸腾成为改变显然在目前研究区域(图10 (a)和表10)。同意,我们当前研究的结果模拟平均最小和平均最大季节性被拦截在Bilate盆地是11.7毫米和27.3毫米冬天记录2019年的土地利用图在1989年夏天的土地利用图,分别。

3.3.4。模拟季节和年度地表径流

测定结果表明,地表径流是高度依赖的变化景观Bilate盆地(图11(a)和表11)。森林砍伐已经成为一个持续的过程,先后林地被转换成农田导致更多的地表径流。模拟结果表明长期最低平均季节性和最大平均季节在冬季地表径流是13.3毫米1989年的土地利用图和309.4毫米在2019年夏天的土地利用图,分别。因此,研究还表明,灌木林地和农田降水的改变更敏感的平衡蒸发蒸腾和土壤条件。

3.3.5。地下水补给特征

WetSpass-M模型实现了四种不同土地利用类预测的影响景观Bilate流域水平衡组件上的修改。可用的31年的连续每日气象数据从1988年到2019年被分散到四季的Bilate盆地与双峰气候条件。因此,本研究预测长期的季节和年度地下水补给与景观动态的持续修改。确定冬季和春季夏季地下水补给被概括为最小值,最大值,平均值为每个季节和年度基本在每个土地利用图。最低季节性充电是模拟在2019年夏天的土地利用地图。充电的年平均最小和最大价值是117.5毫米和147.1毫米1989年和2019年的土地利用图,分别(图11(a)和表12)。季节性最小和最大充电是在2009年夏天的土地地图1.2毫米和50.9毫米的冬季1989年的土地利用图。

3.4。长期的意思是季节性水文水平衡成分变化

WetSpass-M模拟结果表明,水文水平衡组件可以与景观影响的修改。因此,拦截经历了下降趋势的大小与风景的变换和修改Bilate盆地。然而,31年拦截的变化量是12.38毫米的最高减少从1989年到2019年。确定调查结果突显出,有一个微不足道的偏差从(1989年至1999年)低于1%(图12(一个))。年平均拦截1989年和2019年之间下降了3.89毫米(10.68%)(图13 (c))。水平衡模拟调查报告表明,地下水补给高度依赖土地利用动态Bilate盆地。根据研究分析,长期季节性的地下水补给的变化表现出一致的减少(图12 (b))。31年的模拟年均地下水补给价值已经下降了29.58毫米(23.22%)的年度平均值(图13 (c))。均值季节性长期地表径流显示增加从14.18毫米到36.61毫米和132.23毫米到168.41毫米,238.18毫米到309.38毫米,119.23毫米到221.83毫米在冬天,春天,夏天,秋天的季节,分别从1989年到2019年。每个LULC类的年均地表径流是517.1毫米,569.81毫米,506.21毫米和642.42毫米1989年,1999年,2009年和2019年,分别(图(13日))。

空间分布WetSpass-M水文模型模拟表明,EVT从1989增加到2019。WetSpass-M模型评估意味着季节性Bilate盆地长期EVT的变化记录了最大程度上的增量在夏季从3.4毫米到41.85毫米,从1989年到1999年和1989年至2019年,分别(图12 (d))。长期平均年度EVT估计基于季节性模拟数据。因此,确定每个LULC年均EVT值类499.89毫米(38.7%)、517.68毫米(39%)、455.7毫米(38%)和497.09毫米(38.43%)在1989年,1999年,2009年和2019年,分别为(数字(13日)和13 (b))。

4所示。讨论

4.1。探索LULC过渡对水文过程的影响

在埃塞俄比亚的Bilate盆地,由于人口的大规模增长6),结算和农业用地显示明显增加趋势(表5和数字10(一)和10(b))。然而,在前十年(1989 - 1999),农业用地和贫瘠的土地增加了14.8%(801.6公里²)和6.77%(366.2公里²),分别,而草地、森林和灌木的土地减少了盆地。根据分析,农业用地的增加趋势结果显示下降趋势的灌木,和草原描绘了灌木和草地转化为农业用地的评估期间。我们的调查结果与前面的结果一致,已研究[59- - - - - -69年]。此外,研究建立,农业用地的扩张,退化的森林,和布什土地促进以来盆地地表径流率高的总流河盆地是一个函数的地表径流和地下流相当于长期意味着季节性河出院盆地(58]。的总和的地下流和地表径流模拟WetSpass模型实现了对模型与原位观测流速及流水量数据来自Bilate河测量站。模型验证结果表明,平均最小和最大季节性Bilate流域地表径流波动从13.3毫米到309.4毫米在冬天和夏天之间(1989 - 2019),分别。三十一年的平均最小和最大年度地表径流值范围从606.2毫米到642.4毫米在冬天和夏天,分别。

提出了图9,有增加的趋势在每个季节和年度水平衡组件,如地表径流和EVT,而地下水补给展览时间上升下降趋势。在埃塞俄比亚,极端气象干旱记录2008 - 2009 (58]。结果说明,有水平衡的改变组件,减少在2009年尽管LULC变化越来越多。在此期间,平均季节和年度水预算组件如拦截、地下水补给,EVT,减少地表径流结果相比,1999年和2019年。因此,仿真结果与结果高度相关(21]。

本研究主要是计划调查的流域水平衡组件是如何打断正在进行景观改造。因此,拦截是高度依赖的组件之一,通过修改受到影响的景观Bilate盆地。此外,主要由森林覆盖地区拦截更多的水比公开的植物如草和灌木(图10(a))。因此,调查也显示,灌丛带和农业土地对降水的改变更敏感平衡蒸发蒸腾和土壤条件。

景观的研究结论表明,修改具体下降的森林,灌木地和草地相反增加农业和人口密集的地方影响Bilate盆地地表径流的大小。最大的意思是季节性地表径流变化记录在秋天的增量104.95毫米显示在图12 (c)。年平均地表径流是决定基于季节性模拟数据。根据我们的模拟,年平均地表径流总量1989年和2019年之间增加了125.05毫米(22.37%)的年度平均值(图所示13 (c)。这些分析结果与之前的研究结果已在世界各地的研究包括埃塞俄比亚(64年,70年- - - - - -72年]。

实际蒸散是水文水平衡的一个主要组成部分的组件高度影响地下水补给和地表径流(72年]。EVT的年平均增加了97.2毫米(19.38%)的模拟的平均价值在1989年和2019年之间(图13 (c))。根据分析,低年蒸散是经验丰富的北部,东部,和最南部的排水时获得较低的年降雨量高和适度的实际蒸散值是在中部地区盆地,特别是湖少年区和盆地的西北高原,因为这些地区被种植覆盖作物,林地,发生高降雨量的中部和西北部高原地区。除了这些Bilate河道也流域实际蒸散的来源。此外,季节性的大小以及Bilate盆地年平均蒸散与降雨和波动LULC修改。因此,研究表明,降水和LULC流域实际蒸散的主要驱动因素。

前面的调查由Dereje和Nedaw [14)和Molla et al。73年估计地下水补给,使用WetSpass EVT,地表径流水文模型上Bilate分水岭和Abaya-Chamo盆地。他们估计的年平均充电流域降水总数的9.4%,而直接地表径流只有总降水量的20%。Molla et al。73年)透露,估计每年的损失EVT在盆地降水总量的74.6%,而随着地表径流,这是15.7%,只有9.7%的地下水补给。我们目前的研究结果与这些研究结果不一致。一些研究人员(74年]表明,和解和楼宇密集地区倾向于生成大量的区域内的地表径流,因为他们有营养量大大缩小区域。因此,研究由Dereje和Nedaw [14],Molla et al。73年]所忽略的潜在贡献结算和组合区域水文过程评价,尽管城市化的动力显然是正在进行的盆地。在研究过程中,结算和组合区域的潜在影响表层和次表层的水进行调查,确定结果显然经验丰富,地表径流的影响程度的城市化Bilate盆地沉降和修改。以外的LULC盆地动力学、水文参数和水平衡组件总是取决于土壤的渗透性,降水量的大小和坡度的地形。除此之外,地下水是高度依赖于蒸散。因此,主要是西北和Bilate盆地中西部适用于地下水补给。与此同时,山前平原表面总是适用于地下水补给,和下部Bilate盆地经历了更高的年度地下水补给。相反,东部盆地公布年度和季节性地下水补给的低利率归因于灌木和草地(图的存在11(a))。总的来说,地下水补给的分析表明,高值观察与透水林地土壤,土壤影响地下水补给的过程中除了对其他水文过程的影响。此外,土壤系统的主要干扰的大小渗透过程最终影响该地区地下水补给(75年- - - - - -77年]。

为了评估人为的影响和气候因素对表层和次表层的水平衡,地形被认为是一个关键的输入。光栅层,称为该参数输入数字高程模型(民主党),到WetSpass模型在数学上定义一个流域的地形。本研究确定的水平衡研究区域的地形影响盆地从DEM中提取。充电和地表径流的数量显然是影响DEM的分辨率Bilate盆地。

5。结论

人口的巨大增长和持续的景观改造Bilate盆地水文水平衡波动的根本原因。LULC变化的关键因素在盆地暗示的总量减少森林,灌木地、天然草地和显著增加农业用地。这些变化不断改变景观的空间格局和大大修改整个流域的景观。修改的驱动因素的风景Bilate盆地都是国家和地区/当地的起源。人口快速增长semihumid和温暖半干旱地区的盆地是一个移民和国家政策变化的结果被认为是最重要的驱动因素的景观改造盆地从1989年到2019年。LULC变化,增加农业用地的相关趋势扩张和盆地自然植被的减少,可能导致包罗万象的表层和次表层的水流的变化。

Bilate盆地的水文水平衡组件被应用WetSpass-M特征模型,这是必不可少的综合Bilate盆地地下水模型和最优长期可用水资源的规划和管理。地下水补给的大小和空间变异性依靠气候条件、地下水深度、分布式土地覆盖、土壤质地、地形和坡度。土地覆盖主要由农业用地土壤质地则是由砂壤土和壤土Bilate盆地。WetSpass-M模型估计的年度EVT盆地,从1989年到2019年。从Bilate河原位流速及流水量数据之间的比较测量站和模拟WetSpass-M模型表明关闭协议在两个模型输出之间的地下水补给R²0.79和0.81,而均方根误差(rmse)分别为8.2和8.4毫米1989年和2019年,分别。此外,WetSpass-M模型估计长期年均拦截,地下水补给,地表径流,EVT分别为36.4,127.3,614.9,和517.6毫米。WetSpass-M模型的输出显示Bilate盆地有利水平衡的结构,与地表径流的统治地位。这项研究取得的一个有用的里程碑为盆地相关管理方法的发展。

数据可用性

本文研究中使用的数据大多来自WIEE(埃塞俄比亚的水、灌溉和发电)和NMAE(埃塞俄比亚国家气象机构)。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者要感谢所有数据提供者,即WIEE(埃塞俄比亚的水灌溉和电)提供河流量数据和NMAE(埃塞俄比亚的国家气象机构)提供气候数据。作者感谢亚明奇大学提供后勤支持开展研究工作。

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