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基于SWAT模型的淠河流域土地利用变化的水文响应模拟
  • ISSN号:1673-4831
  • 期刊名称:《生态与农村环境学报》
  • 时间:0
  • 分类:P343.1[天文地球—水文科学;天文地球—地球物理学]
  • 作者机构:[1]皖西学院资源环境与旅游管理系,安徽六安237012, [2]六安市水利局,安徽六安237000, [3]兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000, [4]皖西学院信息工程系,安徽六安237012
  • 相关基金:国家自然科学基金(40871057);安徽省高校省级自然科学重点项目(KJ2011A274,KJ2012A276);自然灾害过程与防控研究安徽省重点实验室开放基金(ZH201306);安徽省人文地理学重点学科项目
中文摘要:

以淮河南岸最大支流——淠河流域为研究区域,采用嵌套入ArcGIS软件的SWAT分布式机理性水文模型定量评估土地利用变化对降水-径流关系的影响.结果表明,1996-2010年淠河流域的土地利用变化主要表现为水田、旱地向建设用地转化以及林地向园地转化.相较于1996年的土地利用情景,2010年土地利用情景下的多年平均径流增加5.87%,年径流的增加主要表现为汛期径流增加,非汛期径流则呈减少趋势,径流量年内变幅加大.对于不同水文年份而言,平水年对土地利用变化的水文响应最明显,变幅最大,枯水年则略大于丰水年,淠河流域的水源涵养能力呈现减退趋势.

英文摘要:

The Pi River,the largest tributary of the Huai River on its southern bank,was selected as subject for study to quantitatively evaluate effects of changes in land use on relationship between rainfall and surface runoff,using the SWAT (soil and water assessment tool) distributed mechanism hydrological model.The change in land use during the years of 1996-2010 was mainly reflected in conversion of upland fields and paddy fields into construction land,and of forestland into gardens.Comparison of 2010 with 1996 shows that the former was 5.87% higher than the latter in annual runoff,and the increase was mainly observed in runoff during the flooding season,while during the non-flooding season,a declining trend was observed,thus expanding amplitude of the fluctuation of runoff within a year.Annual runoff differed from year to year.In normal hydrological years,the response to changes in land use was the most significant and the greatest in amplitude.The response was greater in dry years than in flooding years.The results show that the water conservation capacity of the Pi River Valley is obviously on the decline.

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期刊信息
  • 《生态与农村环境学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国环境保护部
  • 主办单位:国家环境保护部南京环境科学研究所
  • 主编:蔡道基
  • 地址:江苏省南京市蒋王庙街8号
  • 邮编:210042
  • 邮箱:ere@vip.163.com
  • 电话:025-85287036
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-4831
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1766/X
  • 邮发代号:28-114
  • 获奖情况:
  • 全国优秀环境科技期刊,江苏省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国生物科学数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7943