The Impact of Land Use and Land Cover Changes on Runoff Volume for Hydropower

方法

遥感与GIS分析LULC，结合SCS-CN模型和流量历时曲线估算径流。

发现

森林覆盖率下降、城市扩张使CN值和径流增加，影响水电可发电流量。

机会点

可结合气候情景与未来土地利用模拟，量化径流变化对水电的长期风险。

摘要 本研究探讨了土地利用与土地覆盖（LULC）变化同水电站径流之间的复杂关系。研究采用遥感与地理信息系统（GIS）方法，对21年间的土地利用与土地覆盖变化进行了分析。同时，运用水土保持服务曲线数（SCS-CN）方法，基于土地利用与土地覆盖变化估算径流量。研究结果表明，土地利用与土地覆盖类型发生了显著变化，其中林地面积出现重大损失，主要归因于城市和农业扩张。这导致曲线数（CN）值上升，从而将土地利用与土地覆盖变化与径流联系起来。研究结果显示，土地利用与土地覆盖变化伴随着径流潜力的增加，具体表现为曲线数（CN）值升高，同时降雨变率也影响估算的径流量。森林覆盖率从2001年的74.10%下降至2022年的68.85%，而城市面积则从7.92%增加至11.11%。水电站发电量估算采用经验性水土保持服务曲线数（SCS-CN）水文模型计算总径流，并利用流量历时曲线（FDC）确定可用于水力发电的流量。该研究对土地利用管理实践具有重要意义，并为水电站运营者实现可持续水电运营提供了有价值的信息。