Effects of Land Cover Change and Climate Variability on the Hydrological Balance of the Kulpawn Basin, Ghana
本研究利用随机森林和 SWAT 模型来证明，加纳库尔庞河（Kulpawn River）流域由茂密稀树草原向建筑用地的转变以及气候变率已显著改变了水文条件，导致出水量减少和地表径流增加，从而使得可持续土地管理和气候适应策略变得必要。
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技术摘要：土地覆盖变化与气候变率对加纳 Kulpawn 流域水文平衡的影响
问题陈述
Kulpawn 河流盆地（KRB）是加纳白沃尔特河（White Volta）的一个关键子流域，正面临着由土地利用与土地覆盖（LULC）变化和气候变率双重压力驱动的日益严峻的水文挑战。该地区具有单一降雨机制和漫长旱季的特征，高度依赖雨养农业和自然资源。然而，快速的城市化、农业扩张、森林砍伐、非法手工采矿以及薪材采集导致该流域的植被覆盖度退化。虽然以往的研究分别探讨了广义白沃尔特流域内的气候变率或 LULC 变化，但在理解两者对 Kulpawn 流域水文过程的综合、累积影响方面仍存在显著空白。这种缺乏集成分析的情况阻碍了针对性水资源管理策略的制定，使该流域在水资源可用性降低、洪水增加及生态系统韧性减弱方面变得更加脆弱。
研究方法
本研究采用结合遥感、机器学习和水文模型集成的方法，评估了 1995 年至 2023 年间的变化。
- LULC 分类： 使用 R 软件中的随机森林（RF）算法处理了 1995 年、2005 年、2015 年和 2023 年的 Landsat 卫星图像（TM、ETM+ 和 OLI）。识别了五类 LULC 类型：茂密稀树草原森林、稀疏稀树草原森林、农用地、建筑区和水体。通过总体准确度（OA）和 Kappa 系数对准确性进行了验证。
- 水文建模： 利用土壤和水评估工具（SWAT）模拟水文气候状况。通过 SWAT-CUP 中的序列不确定性拟合（SUFI-2）算法，利用观测到的径流数据（1992–2012 年）对模型进行了校准和验证。使用纳什效率系数（NSE）、决定系数（）和金格尔塔效率系数（KGE）评估模型性能。
- 气候分析： 气候数据来源于加纳气象局和卫星产品（CHIRPS、NASA POWER）。未来气候预测源自 CMIP6 项目下的六个全球气候模型（GCMs），并基于两种共享社会经济路径（SSP1-2.6 和 SSP5-8.5）。
- 情景评估： 研究在不同的 LULC 情景（1995、2005、2015、2023）和气候情景下模拟了水文组成部分（降水、蒸散发、地表径流、地下水流、水产出量等），以分离并量化土地覆盖变化和气候变率的影响。
主要结果
- LULC 动态： 在 1995 年至 2023 年间观察到显著的土地覆盖转型。茂密稀树草原森林减少了 28.34%，主要转化为稀疏稀树草原森林（20.83%）和农用地（3.22%）。建筑面积每年扩张 29.80%，而农用地每年增加 9.35%。相反，水体在研究期间减少了约 13.78%。
- 水文影响： LULC 的转变与水文平衡的明显变化相关联：
- 降水： 减少了 2.14%（从 2691 mm 降至 2633.25 mm）。
- 蒸散发 (ET)： 由于植被覆盖减少，下降了 4.91%。
- 地表径流 (SurfQ)： 由于城市化和植被流失导致渗透率降低，增加了 7.78%。
- 水产出量 (WYLD)： 显示出 14.5% 的显著下降，表明总水资源可用性降低。
- 地下水与入渗： 侧向流减少了 1.8%，入渗量下降了 4.87%，表明地下水补给能力减弱。
- 气候趋势： 在高排放的 SSP5-8.5 情景下，从 1995 年到 2023 年，该流域经历了 12.48% 的温度上升和 3.47% 的降水减少。研究证实了 LULC 变化与水文气候变量之间存在强正相关性，表明土地覆盖改变显著影响了局部降雨和温度模式。
- 季节变率： LULC 变化的影响在雨季（5 月至 10 月）最为显著，此时地表径流剧增；而在旱季（11 月至次年 4 月），则表现为严重的缺水和基流贡献减少。
意义与贡献
本研究提供了一个关键的集成评估，阐明了人为土地覆盖变化与气候变率如何共同驱动 Kulpawn 流域的水文退化。通过建立 LULC 转型与水文气候变量之间的强相关性，研究强调了水产出量下降和地表径流增加不仅是由气候驱动的，而且被不可持续的土地管理实践所加剧。研究结果表明，将茂密稀树草原森林转变为建筑区和农用地，破坏了该流域的自然缓冲能力，导致雨季闪洪风险增加以及旱季水资源短缺。
建议与政策启示
基于这些发现，作者主张实施集成管理策略以增强该流域的水文韧性。主要建议包括：
- 实施并执行空间土地利用规划，以防止对敏感生态区的侵占。
- 推广气候智能型农业实践，如农林复合系统、覆盖作物和免耕技术，以保持土壤水分并减少侵蚀。
- 优先开展以社区为基础的造林和植树造林计划，使用本土物种以恢复植被覆盖。
- 建立流域级利益相关者平台，包括环境保护署、水资源委员会和当地社区，以促进协同治理。
- 开发利用遥感和水文模型的长期监测系统，以追踪 LULC 变化及其水文响应。
研究结论指出，若缺乏可持续的土地和水资源规划，Kulpawn 流域的水资源可用性将持续恶化，并对该地区的粮食安全、生计和生态系统服务产生严重后果。
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