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降水和植被覆盖对金沙江流域的径流和产沙量的建模与影响分析 原著：杜君 ，石常兴 ，张琛迪 清华大学，水沙科学与工程学院，中国国家重点实验室，北京100084， 中国科学院，地理科学与资源研究所，陆地水循环与地表过程重点实验室，北京100101。 翻译：王甲荣 河北工程大学，水电学院,10级水资02班,邯郸 摘要 本文着重对金沙江流域的降水和植被覆盖率对径流和产沙量的影响进行回归分析。 回归分析的结果作为输入变量对网络模糊推理系统 （ANFIS）的适用性进行调查，以模 拟年径流量和输沙量。相关分析表明，径流量和产沙量与降水呈正指数相关，而与植被 覆盖率指数呈负相关。此外，逐步回归的结果表明，年降水量是影响径流变化的最重要 因素，其次是植被覆盖率，两者对径流变化量的影响度分别是69.8 ％和17.3 ％ 。对 于产沙量来说，降雨侵蚀力是最重要的因素，其次是植被覆盖率，它们对产沙量变化的 影响度分别为49.3 ％和24.2％ 。该ANFIS模型对于径流预报具有较高的精度，相对 误差小于5 ％，但在产沙量预测精度差，这说明降水和植被覆盖率能解释产沙量的部分 变化，而其他影响因素，如人类活动，也应充分考虑。 关键词： 降水量；植被覆盖度；径流；泥沙；自动神经网络模糊推理系统（ANFIS）； 金沙江流域 1.简介 径流量和输沙量的问题以及影响它们的因素是水文科学中的热点之一。以往的研究 表明，径流量和产沙量主要受流域当地自然条件，如降水、植被覆盖、地形、岩性、土 壤结构，以及人类活动（Zingg 1940 ;Wischmeier和Smith 1978 ;Oztas等，2003 ; 许2006）。一般来说，流域的地形、岩性、土壤结构是相对稳定的，而降水和植被覆盖 受气候变化和人类活动的影响较大。因此，研究降水和植被覆盖在一个相对短的时间内 对区域径流和侵蚀产沙的变化具有重要意义。 植被覆盖度对径流和产沙量的影响由以下三个方面说明： （1）地面上的植被可以 通过削弱雨滴的引力和蓄滞一部分雨水能（窦 1975）有效减少径流和水流溅蚀; （2） 地表枯枝落叶可改善土壤结构，增加土壤表面的粗糙度，并汲取了一些降雨（Yu等，1997）; （3）植物的根系可以通过提高土壤的孔隙度和渗透系数增强土壤的稳定性来减少径流， （孙1989; 李等，1998 ;Gyssels和Poesen 2003）。 1 在大多数流域中降水量是径流的产生来源。研究表明，降雨的总量，强度，能量和 持续时间都直接与径流具有相关性 （关1996; 武1996） 。此外，降水是区域产沙的源 动力。基本泥沙过程，如土壤侵蚀和泥沙输移，离开了降雨就不能发生或进行。 尽管降水、植被覆盖度、径流和产沙量之间已有一个比较清晰的相关性的认识，但 从流域的微观尺度的角度来说没有被广泛接受的结论。多数学者指出，径流量和产沙量 随降雨量的增加而增加，并减少与区域植被覆盖度的增加而减少 （刘和鈡1978;Singer andBissonnais 1998;Casermeeiro等 2004;铝Seikh2006；Merzer2007;Yu等2006; 。 辛等，2009 ;Mohammad andAdam 2010）。其他人则认为径流与植被覆盖度呈正相关性， 尤其是在中国的半湿润和湿润地区 （马1987，程1999）。作为长江上游，大多数研究表 明，植物可以显著降低短期洪水的洪峰流量，但会增加年径流量（晋1989; 马1987， 陈1999，徐2000），而产沙量与植被覆盖度之间并没有明显的相关性（石和杜2009）。 随着长江上游干流金沙江从半干旱区过渡到湿润地区。在这个流域内植被覆盖度、径流、 产沙量之间的关系可能与大众的观点不一致。在这项研究中我们试图探讨金沙江流域降 雨和植被覆盖度对径流和产沙量的影响。 自适应网络模糊推理系统（ANFIS ）是人工神经网络 （ANN ）的模糊推理系统（高 木和关野1985; 1993张）的组合。用人工神经网络的黑箱系统相比， ANFIS需要较少 的训练数据，并在其基于规则的推理机制预测执行得更好。金沙江流域过大而复杂，一 个正常的物理模型，并在此研究中所使用的数据是不足以建立一个物理模型。因此，灰 色方块ANFIS模型可用于模拟和预测这方面的适当方法。考虑到水文模型由ANFIS