黃土高原溝壑區(qū)綠水的水文過程、數(shù)量及分布特征.pdf

1、綠水資源在維持陸地生態(tài)系統(tǒng)上具有重要的作用，在黃土高原地區(qū)綠水資源是當(dāng)?shù)厣a(chǎn)生活用水以及植被生長(zhǎng)耗水的最主要來源。但目前對(duì)于不同植被覆蓋條件下的綠水水文過程研究較少，本文分析了研究區(qū)降水特征、不同植被覆蓋條件土壤水分下滲特征、潛在蒸散發(fā)特征，根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)不同植被覆蓋條件下的綠水資源量進(jìn)行了初步的分離計(jì)算，并利用多種模型對(duì)綠水水文過程進(jìn)行了模擬，主要得到以下結(jié)論：
　　(1)在1970～2012年期間，南小河溝流域的年內(nèi)降水主要集

2、中在6～9月，最大降水極有可能出現(xiàn)在7月中上旬，植物生長(zhǎng)季的降水量占全年降水量的83％：由M-K非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法以及滑動(dòng)T檢驗(yàn)法對(duì)南小河溝流域年降水進(jìn)行突變分析，結(jié)果表明年降水序列沒有發(fā)生突變，結(jié)合距平趨勢(shì)和降水序列的變差系數(shù)分析可以發(fā)現(xiàn)年降水量的降低趨勢(shì)較?。桓鶕?jù)降水年型的劃分標(biāo)準(zhǔn)可以將年降水量大于575.1mm的年份劃分為豐水年，將年降水量低于499.5mm的年份劃為枯水年。
　　(2)在選用的3種土壤水分下滲經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?，K

3、ostiakov和Kostiakov-Lewis模型對(duì)于各試驗(yàn)樣地土壤水分入滲過程的模擬效果較好，而蔣定生模型的擬合效果最差；運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)9個(gè)樣地的入滲過程進(jìn)行了模擬，結(jié)果顯示模擬值與實(shí)測(cè)值相差很小，其擬合精度非常高：橫向?qū)Ρ炔煌霛B模型在相同植被覆蓋條件下擬合相對(duì)誤差，結(jié)果顯示BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均相對(duì)誤差最小，精度最高。
　　(3)流域內(nèi)多年潛在蒸散量的年內(nèi)變化趨勢(shì)呈單峰型，每年7月份的潛在蒸散量值最大，1月潛在蒸散

4、量最??；20世紀(jì)70年代和2000年以后，潛在蒸散量均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，1980～1999年這20年中，流域潛在蒸散量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)；4～9月的潛在蒸散量年均值為622.8mm，占年ET0的69％；通過主成分分析法可以得出，溫度升高、相對(duì)濕度下降是造成南小河溝流域潛在蒸散量上升的主要因子，同時(shí)，實(shí)際水汽壓的增大、日照時(shí)數(shù)的增加以及風(fēng)速增大對(duì)流域內(nèi)潛在蒸散量的上升也有重要影響；在小流域內(nèi)由于資料的限制，故選擇Hargreaves模型對(duì)潛在蒸散發(fā)

5、進(jìn)行模擬，對(duì)模型進(jìn)行修正后，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.76，在沒有發(fā)生氣候突變和重大人為因素干擾的情況下，可作為該流域內(nèi)計(jì)算分析潛在蒸散量的參考。
　　(4)根據(jù)土壤蒸發(fā)實(shí)測(cè)值分析，刺槐和杏樹的土壤蒸發(fā)變化趨勢(shì)一致，草地植被苜蓿地以及側(cè)柏地的土壤蒸發(fā)變化與其他植被覆蓋條件下的土壤蒸發(fā)變化趨勢(shì)不同。對(duì)5～9月南小河溝側(cè)柏、刺槐、杏樹以及苜蓿地的綠水進(jìn)行分離計(jì)算并分析綠水流以及植物蒸騰量的變化趨勢(shì)，結(jié)果顯示綠水流的變化趨勢(shì)一致，植物蒸騰變化各不

6、相同。綠水流在5月和8月到達(dá)峰值，在6月下降并在7月有所回升。
　　(5)南小河溝流域多年綠水量變化呈下降趨勢(shì)且變化幅度并不大，年潛在蒸散量的變化趨勢(shì)與其相關(guān)性較差；流域內(nèi)綠水轉(zhuǎn)化率非常高，多年平均綠水量占降水量的93.9％。其中2000年之后，綠水轉(zhuǎn)化率達(dá)到94.3％，較之前有所提高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以模擬流域不同植被覆蓋條件下的入滲過程，而且能作為綠水預(yù)測(cè)模型對(duì)綠水資源進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)預(yù)測(cè)檢驗(yàn)結(jié)果來看，其相對(duì)誤差絕對(duì)值平均值為