涝渍地渔稻养作对区域排涝模数的影响研究

李 伦，吴士龙，罗 强，丁兴艳，王 剑

(1. 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉 430072；2. 湖北省荆门市水利科学研究所，湖北 荆门 448000；3.湖北省水利水电科学研究院，武汉 430070)

涝渍地是介于旱地与浅水地之间的土地资源，其中作为种植利用的部分称为易涝易渍农田，属于中低产田的一种[1]。据统计，全国现有易涝耕地2 440 万hm2，渍害田766.7 万hm2[2]。为减轻涝渍灾害，提高涝渍地的综合经济效益，国内外学者针对其特点及涝渍地的形成原因提出了一系列的治理利用方法，从传统的明沟排水到机械化的暗管排水，从单一的竖井排水到井渠综合排水，从各类的土壤改良措施到作物种类配合耕种措施，以及正在广泛推广的结合当地经济、气候、人文等实际情况提出的渔稻养作措施，均取得了较好的成效。

渔稻养作主要适用于平原湖区等水资源丰富的区域，能充分发挥当地的气候优势，做到水资源利用效益的最大化。在实践层面上，该方法已经获得了良好的应用效果和经济效益；但在相关理论研究上，缺乏定量的数据分析。本文以四湖流域螺山排区为例，利用SWAT软件模拟了在不同比例渔稻养作条件下，该排区排涝模数的变化情况，定量分析了渔稻养作措施对区域排涝模数影响的大小，为制定合理的排涝策略提供依据。

1 研究区域概况

湖北省四湖流域位于江汉平原腹地(112°00′～114°00′E，29°21′～30°00′N)，北依汉水，东抵东荆河，西靠荆州、荆门，南与江陵、监利接壤，主要由平原湖区和低丘岗地组成。该地属北亚热带季风气候，太阳年辐射量约450 kJ/cm2，年平均气温16.2 ℃，年平均降水量1 189.7 mm。四湖流域内河渠交织、湖塘密布、地势平缓，由北向南倾斜，平原湖区地面坡降0.004%～0.010%。根据水系分布和灌排系统的走向，四湖流域分为福田寺、螺山、小港三个排区，本文以其中的螺山排区为研究对象。

螺山排区位于监利县内，西面和南面以长江干堤为界，北面接四湖总干渠和洪排主隔堤，东抵螺山电排渠，总排水面积935.5 km2。该排区地势低洼，水系多为人工水系，共有骨干排渠2条，主要排水支渠11条，设置有2处一级排水泵站多处二级排水泵站。螺山排区耕作土壤以水稻土和潮土为主，由于气候适宜、土壤肥沃，其宜耕面积大，农业种植方面取得了很好的成就，但是由于地势、气候等原因，涝渍也一直是这里的心腹大患[3]。

另一方面，监利县本身也是水产养殖大县，小龙虾为该县主打水产品之一，到2016年，全县已开发虾稻共作面积1.33余万hm2；以沈塘村为例，全村173 hm2水稻田，有146.7 hm2采用了虾稻共作养殖模式。该模式不仅充分利用了低湖田、冷浸田等中低产稻田，而且极大地提高了经济效益。

2 研究方法

SWAT是一个分布式水文模型，在20世纪90年代由SWRRB模型与河道演算ROTO模型整合而成，能够方便客观的反映气候变化和下垫面因子的空间分布不均匀性对流域降雨径流形成的影响。其基于水量平衡原理构建水文循环，根据河网水系将研究区域划分为多个子流域，子流域再根据各自的不同土壤、土地利用方式等划分为不同的水文响应单元[4]，每个水文响应单元分别计算各自的水文循环最后进行汇总，以得到相应模拟情况下流域的出口流量。本研究采用ArcGIS9.3平台下的Arc-SWAT2009版本。

2.1 研究区域模型构建

2.1.1 SWAT模型数据的制备输入

SWAT模型需要输入的数据主要包括数字高程模型(DEM)数据，土壤属性数据，土地利用数据，气象数据等。DEM数据由Landsat TM影像得到，空间分辨率为30 m；土壤数据来自于中国土壤数据库管理与共享平台，通过Matlab样条插值进行质地转换、通过土壤参数水文预算模型SPAW得到土壤物理属性参数；土地利用数据根据Landsat TM5影像、扫描地形图和遥感图片综合处理得到；气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网，选取距研究区域较近的监利、荆州、洪湖作为站点，提供日降水、气温、风速、相对湿度和太阳辐射等信息，通过模型自带的天气发生器进行处理得到模型运行需要的气候参数；流量资料来自于出口泵站抽排流量，采用观测系列较长的2012年和2013年的泵站抽排数据用于模型参数的校准及验证。另外，由于本研究区域地势高低起伏不大，且多为人工水系，因此不适合采取模型默认的根据高程提取河网的方法；需要根据实际情况制备数字化河网，通过“burn-in”算法对DEM进行凹陷化处理[5]，起到引导模型水系生成的作用，使生成的河流水系符合实际。

2.1.2 模型的校准和验证

由于SWAT模型中影响产汇流的参数众多[6]，但各参数对径流模拟的影响大小不一，所以只选取对模拟结果影响较大、敏感性较高的参数进行率定。通过官网提供的SWAT-CUP软件，采用SUFI-2算法[7]进行迭代运算，获得敏感性排名靠前的6个参数并对其取值进行率定验证。由于螺山排区并非自由出流，而是采用泵站抽排的方式，相对于自然状况下的径流量，抽排流量会有一个提前或滞后的过程；因此本研究中假定自由出流径流量和抽排流量在总数上相等，将抽排流量按照降雨分布在时间上进行重分配，由此作为参数率定验证的观测数据。率定期采用2012年，验证期采用2013年，选取时间段及对应排涝流量、模拟流量对比见表1、表2，降雨量及模拟流量对比如图1、图2所示，各参数率定值见表3。

表1 螺山排区率定期(2012年)流量对比 m3/s

表2 螺山排区验证期(2013年)流量对比 m3/s

图1 率定期(2012年)降雨量—模拟流量图

图2 验证期(2013年)降雨量—模拟流量图

模型参数ALPHA＿BFESCOSOL＿AWCSOL＿KGW＿REVAPCN2率定值0．60．320．1456000．2水田旱地建筑用地水域88759095

注：ALPHA_BF为基流衰退系数；ESCO为土壤蒸发补偿因子；SOL_AWC为土层中可利用水的量；SOL_K为饱和导水率；GW_REVAP地下水再蒸发系数；CN2为SCS径流曲线系数。

2.2 渔稻养作情景设置

2.2.1 CLUE-S模型简介及原理

CLUE-S模型是20世纪末由荷兰瓦赫宁根大学的P.H.Verburg等研制开发的，最初是针对大尺度区域模拟土地利用变化空间分布模型[8]。模型假设研究区域的土地利用需求直接控制土地利用类型的改变，同时地类分布状况、需求量、区域的自然环境及经济发展状况呈现出一种动态平衡。在上述前提下，CLUE-S模型运用系统论的方法量化不同土地利类之间竞争关系，从而可以对不同土地利用类型的变化进行同步模拟。

该模型由土地利用需求变化驱动因素(非空间模块)和土地利用变化格局制约因素(空间模块)两大模块组成。非空间模块通过对自然、经济、人口等土地利用变化驱动因素分析，利用统计工具SPSS计算土地利用驱动因素的驱动力回归系数；空间分析模块利用导入的土地栅格图、土地转换弹性及预测的土地需求等参数分配土地栅格单元。CLUE-S模型的土地利用变化分配如图3[9]所示。

图3 基于栅格地图的土地利用变化分配示意图

2.2.2 不同土地利用情景图的生成

运行CLUE-S模型需要输入的参数文件如表4所示。

在本研究中，设定水域、旱地和建筑用地的分布状况及其面积均保持不变，只在水田和渔稻养作两者之间进行土地利用方式的转化。将所需文件输入到模型当中后，便可得到每种土地利用需求的空间分布格局ASCALL码文件，将之转化为栅格文件得到不同的土地利用重分配状况见图4。

表4 CLUE-S模型输入文件表

2.2.3 渔稻养作情景参数选取

在渔稻养作模式下，田间增加了环形沟和十字沟，同时田边田埂高度相对于普通稻田得到了提升，使得稻田在降雨时能蓄滞更多的雨量，对产流造成影响；另一方面，由于需要兼顾渔业水产的效益，稻田田间沟中常年保持较高水位，区域土壤长期处于饱和状态，超渗产流能力相比普通水田要高得多，也会对产汇流造成影响。

本研究中，选择SWAT模型中的SCS曲线[10]法进行产流计算，其降雨—径流关系式如下：

(1)

式中：Ia为地表有积水前的初损量，mm；Rday指该天降雨量；S为流域当时可能的最大滞留雨量，mm，和土地利用状况、坡度等因素有关，其具体计算公式为：

(2)

式中：CN值是一个无量纲数，SCS曲线将前期水分条件划分为干燥、一般湿润和湿润三类，分别对应CN1、CN2、CN3。

根据渔稻养作的应用实际，田埂高度一般在25～30 cm之间，考虑到该模式下稻田本身具有一定的田面水深，由此将渔稻养作条件下的蓄滞水深S取15 cm，由公式(2)得到CN值为63。

模型中与土壤超渗产流能力相关的参数主要为SOL_K(土壤饱和导水率，影响土壤的超渗产流能力，增大则土壤下渗能力增大，超渗产流减少)，在渔稻养作模式下，由于超渗产流能力极强，因此结合黏性土渗透系数将该值取为30。

渔稻养作模式下，模型其余参数设置均与水田相同，不再作调整。

3 模拟结果

3.1 设计暴雨的选取

排涝流量的计算首先需要通过排频得到不同重现期下的设计暴雨，然后通过产流计算得到设计净雨过程，再对设计净雨过程进行汇流计算得到设计流量。

螺山排区面积较大，选取监利、荆州、洪湖3个气象站1958-2014年的降雨资料取算术平均值得到研究区域面雨量；对于系列中的缺测年份，采用临近气象站的降雨资料进行插补延长。本文暴雨历时取1 d，采用年最大法选取设计暴雨，将系列中的1 d最大暴雨量与P-Ⅲ型频率曲线拟合，从而得到不同重现期的暴雨量，结果如图5所示。

图4 不同土地利用重分配状况

图5 一日最大降雨频率分析

根据排频结果，取1979年7月9日降雨量(80.4 mm)为2年一遇典型暴雨，1979年8月12日降雨量(129.5 mm)为10年一遇典型暴雨,1979年6月4日降雨量(163.2 mm)为20年一遇典型暴雨。

3.2 排涝模数计算结果

以20年一遇24小时暴雨一日排完的排涝标准，利用SWAT模拟出不同渔稻养作比例下螺山排区的出流量后，再除以控制面积，得到区域排涝模数。计算结果如见表5及图6。

表5 不同渔稻养作比例径流量及排涝模数表

图6 年总径流和排涝模数变化趋势图

4 分析及结论

通过以上模拟结果，可以明显看到随着渔稻养作比例的增加，年总径流量呈稳定的线性下降趋势，2年一遇及10年一遇暴雨排涝模数也呈下降状态，但是20年一遇暴雨排涝模数却呈现先增再减。结合产汇流机理对该结果进行分析，我们可以得到如下结论。

(1)渔稻养作能较明显的减小长时间段的区域累积产流量，且减小量随着渔稻养作面积所占比例的增加而增加。

(2)雨型越小，渔稻养作对排涝模数的影响越明显；在全部采用渔稻养作模式下，相对于常规水田，20年一遇暴雨排涝模数降低了22.3%，10年一遇情况下则降低了39.9%，2年一遇情况下该值达到了49.0%。

(3)排涝模数曲线曲率随渔稻养作面积比例增加而增加，说明渔稻养作越集中连片，所占比例越大，对区域排涝模数的降低效果就越明显。

(4)强降雨条件下，反而出现了排涝模数增加的情况。结合模型参数，分析其原因主要是由于渔稻养作模式中土壤下渗能力大大低于普通稻田，整个区域可以想象成底部密封的“大水盆”，相对的普通稻田则可等价于下部漏水的“小水盆”；渔稻养作增大“水盆”容积的同时又增加了其密闭性。降雨强度不大时，“水盆”增加的容积可以起到调蓄的作用，达到削峰的效果，延长产汇流时间，减小排涝模数；而强降雨条件下，渔稻养作的容积优势被迅速抹平，其下渗能力弱的缺点反而得到凸显，整体时间段的产汇流速度反而变快，导致径流峰值增高，区域排涝模数增大。当进一步增大渔稻养作面积时，即“水盆”的容积进一步增大时，相对于之前容积的“大暴雨”不再显得难以承蓄，容积优势又成为影响产汇流速度的主要因子。所以在强降雨条件下，随着渔稻养作面积的增加，区域排涝模数会呈现

出先增后减的状态。

综上所述，渔稻养作能承接较多雨量以进行水产品的养殖，一方面充分利用了当地丰富的降雨，另一方面也减低了排区的排涝压力；但是在强降雨条件下，渔稻养作可能会增大区域的排涝模数，产生类似于“水库漫坝”的效果，因此应该充分考虑区域规划、气候状况，结合实际条件合理利用土地资源，同时综合多种排涝措施，因地制宜的促进区域的经济发展和降低涝渍风险。

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