土地利用/土地覆盖变化对水文过程的影响上气压的盆地,埃塞俄比亚

文摘

了解相关的水文过程与土地利用/土地覆盖(陆/ LC)变化对决策者在改善人类福祉至关重要。陆/ LC的水文变化显著影响景观,由人为活动引起的。本研究探讨的范围陆/ LC变化对水文过程的影响上气压盆地1987年,2002年和2017年。土壤水分评估工具(SWAT)模型用于模拟的流速及流水量。SWAT模型所需的数据从粮食及农业组织获得土壤;数字高程模型(DEM)和陆/ LC得到来自美国地质调查局(USGS)。气象数据,如降雨、温度、日照、湿度和风速从埃塞俄比亚国家气象机构获得。数据流量得到从水、灌溉和发电。生态系统被认为是至关重要的。陆地卫星图像被用来分类陆/ LC模式利用ERDAS公司想象2014软件和陆/ LC监督分类法的分类使用最大似然算法。 The Sequential Uncertainty Fitting (SUFI-2) global sensitivity method within SWAT Calibration and Uncertainty Procedures (SWAT-CUP) was used to identify the most sensitive streamflow parameters. The calibration was carried out using observed streamflow data from 01 January 1990 to 31 December 2002 and a validation period from 01 January 2003 to 31 December 2009. LU/LC analysis shows that there was a drastic decrease of grassland by 15.64% and shrubland by 9.56% while an increase of agricultural land and settlement by 18.01% and 13.01%, respectively, for 30 years. The evaluation of the SWAT model presented that the annual surface runoff increased by 43.53 mm, groundwater flow declined by 27.58 mm, and lateral flow declined by 5.63 mm. The model results showed that the streamflow characteristics changed due to the LU/LC change during the study periods 1987–2017 such as change of flood frequency, increased peak flows, base flow, soil erosion, and annual mean discharge. Curve number, an available water capacity of the soil layer, and soil evaporation composition factor were the most sensitive parameters identified for the streamflow. Both the calibration and validation results disclosed a good agreement between measured and simulated streamflow. The performance of the model statistical test shows the coefficient of determination (R²)和Nash-Sutcliffe (NS)效率值校准时间0.87和0.81的1990 - 2002和0.84和0.76验证段2003年至2009年,分别。总的来说,陆/ LC显著影响流域的水文条件。因此,不同的保护策略来维持生态系统的稳定和恢复力是至关重要的。

1。介绍

水文循环的反应密切相关的土地使用规划和管理(1,2]。土地利用/土地覆盖(陆/ LC)变化的因素之一,直接影响到流域水文循环(3- - - - - -5]。已经被广泛接受,人类活动导致陆/ LC变化和实施一个伟大的对水文过程的影响和水资源的流域6]例如,一项研究[1]表明,水供应和水文过程降低了陆后果/ LC加剧的变化显著增加人口压力和发展在印度Pennar盆地。这可以通过增加出水量或消除流在某些情况下,从而增加了输沙量和降低地下水7,8]。

陆/ LC变化和人口增长是最常见的问题在发展中国家如埃塞俄比亚,因为他们的经济发展主要取决于农业(9]。在过去的40年里,人类活动的增加导致农业用地的扩张,提取木材,和城市化,从而导致森林砍伐埃塞俄比亚西南部[10,11),而这些土地覆盖的变化影响当地流域水文循环和洪水脆弱性各种subwatersheds [12]。修改/转换的自然植被和土壤物理状况通常是变化的主要原因,在当地流域的降雨径流特征,因此改变河流流机制(13,14]。一些研究表明,植被的变化,即。,deforestation, lead to an increase in water yield and sedimentation [15,16]。

陆分水岭的研究可以提供直接的证据/ LC变化对径流的影响(17]。由于这些原因,水文模型正在成为重要的研究陆/ LC变化对水循环的影响在一个景观18,19]。进行了几项研究的水文流域利用陆埃塞俄比亚/ LC数据在不同地区使用水土评估工具(SWAT)。他们表示湿季节性流量的增加,地表径流和水产量(20.- - - - - -23]。然而,研究陆的影响/ LC动态水文政权上层大气压力的盆地是有限的。

上气压盆地伤害与人类有关的退化主要是由于大规模农业扩张,导致陆/ LC活力。这些变化对当地水文的影响知之甚少。因此,系统性的分析和理解陆的影响/ LC的变化对流域水文水资源是重要的规划管理和维持可持续的水流Baro-Akobo河。本研究也有助于决策者知道投资保护水文服务。

因此,研究目标如下:(1)评估陆/ LC改变过去30年的水文响应上气压的盆地和(2)检查SWAT模型的适用性研究区域。

2。材料和方法

2.1。研究区

上气压盆地西南部发现埃塞俄比亚位于766公里远离亚的斯亚贝巴,埃塞俄比亚的首都,纬度7.44°之间和9.41°N和经度34.52°和36.31°E,占地面积23462公里²。海拔从海拔390米到3266米不等(图1)。

上气压盆地有着悠久May-September几个月的雨季。该地区表示monomodal、双峰和triple-modal降雨模式。年平均降水量变化从1163.03毫米到2258.36毫米与每月最大降雨量302.79毫米,8月份的记录而旱季相对月平均降雨量发生在12月和3月之间(图2)。

年降水量显示明显的季节性波动和年度计划(图3上气压盆地)和最高温度范围在27.7°C(雨季)和37.2°C(在旱季)和发生在6月到8月,而最低介于10.8°C和13.7°C。

上气压盆地的地形特点是变化从平面到山区和落在390米到3000米的海拔范围a.m.s.l. 42%在1000米和2000米之间a.m.s.l。三分之二的盆地东部地区位于1000米和2400米之间a.m.s.l.轻轻倾斜平原位于西380米和500米之间a.m.s.l。不饱和和不饱和nitisols潜育土在研究区主要的土壤类型。

2.2。SWAT模型数据类型和分析

2.2.1。气象数据

SWAT模型需要每日气象(天气)数据,如日常降水,最小和最大空气温度,相对湿度,风速、露点,和每日的阳光。每个参数的标准偏差计算。Thiessen方法用于调整为非均匀气象台分布比例更接近的区域。选择11个气象站(表1)根据数量、质量、时间、一致性、均匀性,均匀分布在周围上气压的盆地。这些数据是来自埃塞俄比亚的国家气象局(NMAE)在此期间(1987 - 2017)。缺失值估计从其他车站错过记录站采用算术平均法和正常比率法和一致性测试显示双质量。

斯瓦特天气发生器模型(WGEN)被用来匹配访问表和查找表。每日降水和温度的测量站准备以逗号分隔格式(. csv)。太阳辐射、相对湿度和风速数据只能为主要戈尔和玛莎站(气象站)。

2.2.2。土壤数据

七十年土壤类型已确定在高空气压的盆地(表2)。土壤空间数据从埃塞俄比亚外交部获得水、灌溉、电力(MWIE),准备根据粮农组织土壤分类。盆地最主要的土壤是不饱和和不饱和nitisols潜育土。

SWAT模型需要土壤物理和化学性质等水文模拟的组件可用的含水量,土壤质地,水力传导率、体积密度、有机碳含量对于每个土壤类型的不同层。的主要土壤上气压盆地如下所示表和一个查找表是为每种类型的土壤准备的。

2.2.3。民主党

DEM分辨率为30米从美国地质调查局下载https://earthexplorer.usgs.gov/。民主党是斯瓦特描绘上所需的基本输入气压盆地(图4),定义了流网络,并确定sub-basin参数如斜坡区和斜坡长度。

2.2.4。斜坡类Subwatershed

开发的水文响应单元(HRU)在SWAT模型中,斜率是至关重要的。它生成30 m∗30 m分辨率的DEM为研究区域。边坡分类可能是单个类或多类。在这项研究中,斜率选项(一个选择考虑不同的斜率类HRU定义)被选中。因此,斜率类在本研究分为四类。根据(22),边坡分类用于占降低水文建模的范围。根据斜率为0 - 5%,5 - 10%,10 - 15%,15 - 20%,> 20%被选为HRU创建研究高空气压的盆地。最后,HRU定义荷载LULC在斯瓦特有助于分析和土壤类型的项目。

2.2.5。土地利用/土地覆盖(陆/ LC)分析

1987年的陆地卫星图像(陆地卫星5号拍摄),2002(陆地卫星7)和2017(地球资源观测卫星8)是来自美国地质调查局(USGS) (https://www.glovis.USGS.gov)(表3)。连续多日多传感器收集卫星图像的裁剪为每一个研究。数据集选择在旱季固定或零百分比最低的每月的云层。因此,所有图像无云在研究区(0%)。

图片已经地形修正预计WGS84区的统一横轴墨卡托(UTM) 37 N。他们radiometrically校准反射率值和快速大气校正算法应用于ERDAS软件。辐射和几何校正应用于传感器噪声的去除,阴霾,校正数据丢失,和失踪行由于太阳的位置,卫星校准(24,25]。受监视的影像分类方法使用最大似然算法分类。监督分类,感兴趣的区域(ROI)是一个签名不同的陆/ LC类别。参考使用GPS接收器最初收集的数据转换为矢量文件,然后感兴趣的区域(ROI)是在ERDAS软件。使用ROI,每路/ LC类型的光谱特征提取。进一步调查这些采样点进行的土地利用类型使用手持GPS接收器。在此基础上分析和现有土地利用分布信息,该地区被分为八大陆/ LC类:耕地、林地、林地、牧场,裸露的土地,灌木地,水体和组合(表3)。

总体精度和Kappa系数,分类地图将检查分类精度。根据(26,27),一个好的整体分类地图精度是接受当且仅具有至少85%的准确性。陆/ LC是一个输入的SWAT模型来描述HRU subwatershed。SWAT模型具有预定的四字母代码为每个陆/ LC类别(表4)。这些代码是用来联系陆/ LC的地图和斯瓦特研究区土地数据库。让它兼容,陆/ LC与SWAT模型查找表是为每种类型的路/ LC准备的。

2.3。SWAT模型描述

斯瓦特是一个基于物理semidistributed连续时间尺度水文模型,在每天工作时间步。这个模型可以模拟径流、泥沙养分,农药、细菌从农业流域运输28]。它模拟了水文循环参数基于水量平衡方程来表示(1分水岭(内)29日]。更多细节关于SWAT模型的信息可以在斯瓦特找到用户手册(29日]。

斯瓦特的水文循环模拟是基于水平衡方程(29日)如下: 在西南_t和最后和最初的土壤水含量,分别(毫米)问_我=每天地表径流(毫米)R_我=每日降雨量(mm)等_我=每天蒸散(毫米)R_我=每天横向流(毫米),P_我=每天渗流(毫米)。

2.4。径流率峰值

径流率峰值是由于腐蚀性的力量风暴,是用来预测沉积物的损失。斯瓦特计算径流率峰值与修改rational method每个HRU使用以下方程: 在哪里问峰值径流率峰值(m³/秒),日常发生的降雨的分数在集中时间,问_冲浪地表径流(毫米),一个sub-basin区域(公里吗²),和t_浓缩的是集中时间(人力资源)。

2.5。地表径流的一代

CN法最初是开发小型农业流域和CN非线性变化与土壤的水分含量。它下降到零,土壤接近凋萎点和增加100点附近土壤趋于饱和,与中枢神经系统相关的高流失潜在的分水岭。这种方法被广泛使用(28]。

据美国农业部,198530.),这可以在数学上表示使用以下方程: 在哪里问_年代是累积径流(毫米),Ra的雨量是天(毫米),然后呢 CN是当天的数量曲线及其价值是土地利用实践的功能,土壤渗透性和土壤水文组。概念框架显示组件和关系已被用来作为水文研究的分析框架(图5)。

2.6。SWAT模型模拟、灵敏度分析、校准和验证

仿真结果不能直接用于进一步分析。相反,模型的能力充分预测组成流速及流水量应评估通过灵敏度分析,模型校准和模型验证(31日]。

2.6.1。敏感性分析

15有关河流水文参数选择的敏感性分析研究区域。每个参数的敏感性识别使用T测试和值。值被用来确定敏感性的意义。一个值接近于零更有意义。T测试提供了一个测量灵敏度和最敏感的参数通常出现值小于0.05的α水平(更大的绝对值更敏感)32]。

2.6.2。模型校准和验证

SUFI-2算法应用,在这项研究中常用的校准SWAT模型在大规模由于其简单应用程序和减少所需的模型运行数量达到一个像样的预测(33,34]。在这项研究中,自动校准是每个月从1月1日,1990年12月31日,2002年,直到平均模拟值接近测量值。自动校准利用数值算法来提高模型的性能和数值优化目标函数。标定的仿真结果后,时间已经完成上面的统计标准,验证了一个独立的段记录从1月1日,2003年12月31日,2009年,对一组独立的测量结果比较上气压的盆地。

2.6.3。模型性能评估

模型的性能进行了验证模拟水文过程模型的鲁棒性。模型的性能提出的框架(35)是用于这项研究。

纳什和Sutcliffe仿真效率(研究)表明观察和模拟数据的健康程度,并计算使用以下方程: 在哪里N=数量的值相比,问_{奥林匹克广播服务公司}是观察到的数据,是观察到的意思,问_sim卡是模拟数据。

研究表明如何观察与模拟值吻合的情节1:1线。越接近模型效率,更精确的模型,如果它被发现在0和1之间,它表明实测值和预测值的偏差值。如果了无是负的,预测是可怜的,平均产值比模型更好地估计预测(36]。

确定系数(R²)措施的能力模型来预测或解释线性回归的结果设置(方程(6))。R²范围从0到1,误差方差值越高表明少,通常值大于0.5被认为是可以接受的(35,37,38]。 在哪里是测量值,平均测量值,模拟值,然后呢平均模拟值。

百分比偏差(PBIAS)措施之间的平均差异模拟和测量值对于一个给定的数量在特定时期内(通常是整个校准或验证时间),它是计算使用以下方程(39,40]: 在哪里是测量值,模拟值。

模型评价分类如下:(我)0.75 <了无< 1.00,PBIAS <±10-better预测(2)0.65 <了无≤0.75±10 < PBIAS <±15-good(3)0.50 <了无≤0.65±15 < PBIAS <±25-satisfactory(iv)(分析了无≤0.50,PBIAS > 25±)不满意

3所示。结果与讨论

3.1。陆/ LC变化

空间分布和总面积的百分比之间的陆八/ LC类型1987 - 2002,2002 - 2017,和1987 - 2017年在图所示6(表5)。

1987 - 2002年获得的结果显示,林地覆盖36.74%,紧随其后的是草原,也19.77%,灌木地和林地覆盖19.76%和11.32%,分别。从2002年到2017年,森林覆盖的分布显示最高的集水,覆盖33.33%,其次是农业用地和灌木地,价值的15.6%,15.1%。林地和灌木地减少1987 - 2002后,分别和−−3.41% 4.65%(图7)。的面积林地减少由于土地利用变化(转换)农业用地的扩张在西南流域的一部分。城市面积逐渐扩大在整个研究期间的从2.01%降至15.51%。这些结果表明,政府的政策没有一个强大的对土地利用的影响。

在过去的30年里,研究显示增加农业、裸露的土地,城市,和灌丛带,而森林、草原、水、和湿地表示拒绝。农业用地在研究期间增加了18.01%。这是由于人口增长的增加导致需求量的增加对不同农产品种植的土地像谷类作物,田间作物、工业作物,而森林面积减少。这可能是由于发生了森林砍伐活动对农业和城市扩张。

因此,农业投资政策进一步鼓励森林砍伐,导致土地转换(41)和各种类型的自然森林和林地在埃塞俄比亚的西部,被清除,取而代之的是商业农业(42,43]。在研究盆地,耕地了/增加了18.01%,主要从牧场15.64%转换。森林和灌丛带转换也导致了越来越多的耕地。

在这项研究中,进行精度评估使用340引用点收集通过分层抽样。获得的总体精度分别为92.14%,94.63%,1987年为95.93%,2002年和2017年的图像,分别为(表6)。总体精度是正确的分类除以总数计算参考像素的误差矩阵。

3.2。流流建模使用SWAT

3.2.1之上。敏感性分析

灵敏度分析进行了识别模型参数是最重要和敏感。流灵敏度分析进行了13年来,校准周期(从1990年1月1日,12月31日,2002年)。默认和最优参数及其排名最高的10个相对灵敏度值用于开发,校准和验证模型(图8)。

3.2.2。SWAT模型校准和验证

模拟每月流动表现出良好的协议与上层的月度观察放电气压盆地确定系数(R²= 0.86),Nash-Sutcliffe效率(了无= 0.80),和百分比偏差(PBIAS =−17%)(图9)。然而,该模型高估了每月流量多年的峰值在校准周期;此前的趋势观察每月上放电气压的盆地和呈现一个好的应对极端降雨事件,导致高的径流量。

SWAT模型还成功地验证流水量为一个独立的时期(2003 - 2010)R²NS = 0.76 = 0.84,在验证期间PBIAS =−4.5%;值实现了统计模型的性能标准R²0.5 > 0.6,分析了无>推荐的斯瓦特开发人员(37]。偏见(PBAIS)百分比值(−17%和4.5%)校准和验证期间,分别,也实现了统计模型性能标准PBAIS >±15 (35)(表7)。

观测的比例将在95年PPU校准和验证为72% 75%。的r因子的平均厚度95 ppu乐队除以测量数据的标准差,是1.08 0.84校准和验证。根据(32],p因素大于0.70和r因子小于1.5显示在模拟水流模型是准确的。因此,研究结果显示,该模型准确地模拟了生物物理过程影响研究地区流动。

一般来说,以上资料显示,模型的性能更好的校准期间超过验证阶段(表8)和校准验证时期(数字9- - - - - -12)显示有良好的关系观察和模拟水流。

3.3。土地利用/土地覆盖变化对水文过程

上层大气压力的模拟结果流域不同土地利用/土地覆盖场景下表所示9。

3.4。月平均干态和湿月水流模拟和可变性

7月、8月和9月被认为是湿期和1月,2月和3月被认为是干个月;这些河流的季节性可变性进行评估。

3.5。在Sub-Basin地表径流的空间变异性

地表径流的空间变化表明,地表径流的变化高度敏感陆/ LC subwatersheds时期的1987年,2002年和2017年(图13)。

3.6。月平均地表径流和地下水的比较

基流的减少潜在的影响年度河流量的变化(图14)。结果从陆/ LC变化场景,月平均(干态和湿态)流量增加了从82.9毫米和20.54毫米下降有关陆/ LC的变化从1987年到2017年(图15)。

结果(表10)表明,平均每月干流1987 - 2017年土地覆盖减少−20.54 (m³/ s)相比,1987 - 2017年的土地覆盖。土地利用的变化发生在盆地的所有部分,但主要集中在西南部。流域内植被大大改变了由于人类活动,主要通过自然植被的转换,城市,大规模的投资。这些变化改变了水资源在土壤中的生物物理和生物地球化学过程。通过这些变化,覆盖植被的生物物理和形态学特征已经被修改,因此,变化影响水地表与大气之间的交换。同样,结果表明地表径流的增加从773毫米/年增加到1987年的793.05毫米/年2002年和2017年816.53毫米/年由于大幅增加农业和城市活动的其他土地覆盖在地下水下降从283.21毫米到257.13毫米1987年相比2017年由于LULC变化。同样的,(44,45)报道,每年增加地表径流增加林地转化为其它类时尤其是耕地。农业用地的扩张取代森林和灌木地导致增加表面侵蚀代后降雨,导致减少土壤水分条件和浅层含水层的地下水补给。同样的,研究表明,草原和侧流呈正相关(46,47]。

4所示。结论

在目前的研究中,上层大气压力盆地一直使用SWAT水文模型模拟评估LULC变化的影响在其成功水文状况。最初,LULC的变化之间的1987年,2002年和2017年被评估。很明显,土地覆盖变化发生在1987年和2017年之间。森林覆盖率从36.74%下降到31.21%,由于砍伐木材,柴火,清算农业用途。相比之下,农业面积多年来从8.81%上升到26.81%。同样,草地和灌木也被转换为农业地区。斯瓦特参数的敏感性分析表明,径流曲线数最敏感,一个可用的水容量土层的土壤蒸发组成因素,曼宁的”n“价值的主要通道,饱和导水率。季节性水流变化由于陆/ LC是评估和比较了地表径流,侧向流,河流和地下水流量贡献基于三个模拟输出。地表径流增加从713.85毫米到760.49毫米,而地下水下降从283.21毫米到257.13毫米在1987年和2017年。同时,地表径流增加从737.67毫米到760.49毫米,而地下水下降从266.32毫米到257.13毫米在2002年和2017年。土地利用/土地覆盖变化在过去的30年里也会影响土壤和土壤性质的研究显著区域。例如,林地和农田增加下降。这种活力最大化水土流失,导致重要的土壤养分的流失。因此,不同水土保持措施必须扭转的挑战。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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