開都河流域極端水文事件變化及其對氣候的響應(yīng)

李佳秀, 徐長春, 王 曉, 高沈瞳, 趙 杰

(1.新疆大學(xué) 綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊 830046;2.新疆大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 烏魯木齊 830046; 3.民族學(xué)院人事處, 四川 康定 616001)

開都河流域極端水文事件變化及其對氣候的響應(yīng)

李佳秀1,2, 徐長春1,2, 王 曉3, 高沈瞳1,2, 趙 杰1,2

(1.新疆大學(xué) 綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 烏魯木齊 830046;2.新疆大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 烏魯木齊 830046; 3.民族學(xué)院人事處, 四川 康定 616001)

基于開都河流域1972—2012年大山口水文站及巴音布魯克氣象站資料，采用累積頻率法定義極端水文事件的閾值，分析了極端水文事件頻次的年內(nèi)年際變化、場次分布特征及其對區(qū)域氣候變化的響應(yīng)。結(jié)果表明：極端水文事件具有極不穩(wěn)定的特性。年內(nèi)分配不均且集中度較高，極端洪水事件主要集中在7月，極端枯水事件主要集中在2月；年際變化極不穩(wěn)定，且偏離正態(tài)分布的程度較高。極端洪水事件總體呈增長趨勢，并在1986年發(fā)生突變；極端枯水事件則呈減少趨勢，突變點(diǎn)為1993年。極端洪水頻次與降水量相關(guān)性較高，極端枯水頻次與氣溫的負(fù)相關(guān)性較高。

極端洪水事件; 極端枯水事件; 累積頻率; 集中度; 輪次分析

IPCC(International Panel on Climate Change)第四次評估綜合報(bào)告指出，近百年來，受全球變暖的影響，氣候異?，F(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，下墊面的能量和水分循環(huán)特征發(fā)生了很大變化，將改變?nèi)蛩难h(huán)的現(xiàn)狀[1]。導(dǎo)致高溫干旱和暴雨洪澇等極端事件的頻次和強(qiáng)度加強(qiáng)，增加水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)[2]。大量研究表明，世界各地因極端水文事件所造成的直接經(jīng)濟(jì)損失呈指數(shù)上升趨勢[3-5]。極端水文事件比一般水文事件成因上更為復(fù)雜，預(yù)測更困難，因此，愈來愈受到人們的廣泛關(guān)注[6]。在國際上，將極端水文事件定義為：在一定時(shí)期內(nèi)發(fā)生頻率低、突發(fā)性強(qiáng)，且對人類社會有重要影響的災(zāi)害性水文事件[7]。我國學(xué)者夏軍等[8]利用Copula函數(shù)構(gòu)建氣候要素同極端水文事件之間的多元統(tǒng)計(jì)模型，分析了不同降水條件下不同等級干旱和洪水的發(fā)生概率變化。孫桂麗等[9-10]研究了新疆極端水文事件的時(shí)空分布特征、年際變化及對氣候變化的響應(yīng)，研究結(jié)果表明新疆極端水文事件年內(nèi)年際分配不均，且集中度高，極端水文事件增長趨勢與氣溫、降水變化一致。

對于流域而言，極端水文事件主要包括極端洪水和極端枯水事件。其實(shí)質(zhì)就是洪水和枯水事件趨于極值化的研究。目前，在水文學(xué)上洪水事件多是從年極大值的角度來進(jìn)行頻率曲線的分析，用頻率的大小來推求洪水的重現(xiàn)期，謝平等基于希爾伯特—黃變換的非一致性洪水頻率計(jì)算方法推求西江中下游大湟江口站過去、現(xiàn)狀、未來3個時(shí)期的洪水頻率分布[11]；枯水事件是從年或月極小值的角度來進(jìn)行頻率分析的，方彬等采用混合分布的方法對枯水事件年最小流量的頻率分布進(jìn)行了探究[12]。專門針對極端洪水和極端枯水事件的研究還較少。開都河流域位于天山南坡，以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展為主，其水資源主要來自于開都河上游山區(qū)，占到流域水資源總量的84.6%[13]。因此，開都河來水的穩(wěn)定與否決定著整個流域乃至尾閭博斯騰湖和下游孔雀河流域的社會經(jīng)濟(jì)的正常發(fā)展。對開都河來水過程特別是極端水文過程進(jìn)行分析，掌握和了解其發(fā)生發(fā)展規(guī)律，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和生態(tài)安全維護(hù)具有重要指導(dǎo)意義。本文基于開都河流域1972—2012年大山口站逐日流量資料以及巴音布魯克站氣象資料，研究分析極端水文事件的時(shí)間分布特征、長期變化趨勢及其對氣候變化的響應(yīng)，以期為流域可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃和防災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

開都河流域地處歐亞大陸腹地，屬干旱、半干旱性氣候。開都河位于新疆天山南坡焉耆盆地北緣，位于82°58′—86°55′E、41°47′—43°21′N。發(fā)源于天山中部海拔5 000 m的薩爾明山的哈爾尕山和扎克斯臺溝，最高山峰為克勒代烏拉，海拔4 697 m，河源高山區(qū)終年積雪，有現(xiàn)代冰川840條[14]，流域高程3 600 m以上終年積雪。出山口以上流域集水面積19 012 km2，冰川覆蓋面積474.98 km2，占出山口以上流域面積的2.5%。大山口水文站以上山區(qū)為開都河的上游區(qū)，亦即產(chǎn)流區(qū)，該地區(qū)除放牧外無其他人類活動干擾。開都河屬于冰雪融水和雨水混合補(bǔ)給為主的河流，春季隨氣溫升高，以季節(jié)性積雪融化補(bǔ)給為主；夏季以冰川融水和降雨補(bǔ)給為主[15]。多年徑流量達(dá)34.4億m3，其中冰川融水約占年出山徑流量的15.2%，融雪與降水補(bǔ)給合計(jì)約占80%以上[16]。流域總地勢是北高南低，高山、峽谷和盆地交錯分布，地形復(fù)雜多樣。開都河全長560 km，主流自東向西經(jīng)小尤爾都斯盆地至巴音布魯克水文站，而后折轉(zhuǎn)東南，經(jīng)大尤爾都斯盆地至呼斯臺西里，再經(jīng)峽谷段至流域控制站大山口水文站后流出山口，而后進(jìn)入焉耆盆地后流入博斯騰湖，是惟一能常年補(bǔ)給博斯騰湖的河流。開都河作為塔里木河的源流，是實(shí)施北水南調(diào)工程的關(guān)鍵河流，一直承擔(dān)著向塔河下游生態(tài)應(yīng)急輸水的重要任務(wù)，因此開都河不僅是南疆綠洲的生態(tài)源，還是重要的生命源。開都河區(qū)域內(nèi)的生態(tài)植被保持完好，天然荒漠植被郁閉度和覆蓋度不斷得到提高，野生動植物種群逐年增加，并形成了人與自然的和諧相處良好局面。開都河與從博斯騰湖流出的孔雀河構(gòu)成面積達(dá)6萬km2的開孔河流域，流域內(nèi)人口和國民生產(chǎn)總值均占到全州的80%以上。

2 數(shù)據(jù)資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)資料

本文分析用數(shù)據(jù)主要包括水文數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。其中，水文數(shù)據(jù)為開都河流域大山口水文站(85°44′E，42°13′N)1972—2012年的日流數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)為開都河流域巴音布魯克氣象站(84°09′E，43°02′N)1972—2012年的月均氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)資料完整、一致，達(dá)到分析用標(biāo)準(zhǔn)。

2.2 分析方法

2.2.1 極端水文事件閾值的確定 國際上對極端水文事件的定義通常根據(jù)流量、水位或造成的損失大小劃分為不同的標(biāo)準(zhǔn)。對極端事件閾值的確定通常采用百分位閾值法，即從概率統(tǒng)計(jì)的角度來定義極端事件。累積頻率法與百分位法相類似，本文運(yùn)用累積頻率法確定極端水文事件的閾值。

累積頻率(CFD，cumulative frequency distribution)：即變量小于某一上限值的出現(xiàn)次數(shù)與總次數(shù)之比[17]?？梢员硎緸椋?/p>

(1)

(2)

式中：n——取值范圍內(nèi)的數(shù)值等級數(shù)；fi——極端事件在第i個數(shù)值等級內(nèi)變量發(fā)生的頻數(shù)；Fi——變量小于等于某上限值的發(fā)生頻數(shù)。若變量為日流量時(shí)，則將日流量累積頻率達(dá)到的概率分布所對應(yīng)的流量臨界值定義為極端水文事件的閾值，當(dāng)日流量大于或小于極端水文事件的閾值時(shí)，認(rèn)為該日發(fā)生極端水文事件。

極端水文事件確定的具體步驟如下：首先，確定洪水事件和枯水事件。根據(jù)《中國水資源評價(jià)》所定的三級標(biāo)準(zhǔn)，將日流量資料按從小到大的順序排列，正常年相應(yīng)頻率為37.5%≤P≤62.5%，豐水年相應(yīng)頻率為P≥62.5%，枯水年相應(yīng)頻率為P≤37.5%[18]。因此，累積頻率為40%～60%的流量是河道常年發(fā)生頻次最多的一個流量范圍，故將洪水事件和枯水事件的閾值分別定為累積頻率為60%和40%時(shí)所對應(yīng)的流量。若日流量大于洪水事件的閾值時(shí)，就記為一次洪水事件；若日流量小于枯水事件的閾值時(shí)，就記為一次枯水事件。然后，確定極端洪水事件和極端枯水事件。極端事件即為統(tǒng)計(jì)意義上的小概率事件，其極端程度一般對應(yīng)于90%或10%的累積頻率[2]。故將洪水事件的日流量按從小到大排列，當(dāng)累積頻率達(dá)到90%時(shí)，其所對應(yīng)的流量值記為極端洪水事件的閾值；將枯水事件的日流量按從小到大排列，當(dāng)累積頻率達(dá)到10%時(shí)，其所對應(yīng)的流量值記為極端枯水事件的閾值。根據(jù)上述定義，計(jì)算得出開都河大山口站洪水事件的閾值為106.26m3/s，極端洪水事件的閾值則為276m3/s；枯水事件的閾值為74.5m3/s，極端枯水事件的閾值則為38.3m3/s。

2.2.2 集中度與集中期 集中度與集中期的計(jì)算原理和方法為，將一年內(nèi)365天折算為0°～360°圓周角，并按特定的角度將各月極端水文事件頻次分解為水平(A)和垂直(B)兩個方向上的分量，然后分別進(jìn)行水平或垂直方向上的累加，合成矢量向量(C)的方位角(θ)定義為集中期(D)，其所對應(yīng)的日期定義為集中日期，合成向量的模與年極端水文事件總頻次的比值定義為極端水文事件集中度(Cn)[10,19]。集中期能夠反映極端水文事件具體集中時(shí)間，集中度則能更好地反映出極端水文事件在年內(nèi)的集中程度。向量夾角及全年每個月代表的角度值如下(圖2)所示。計(jì)算公式見式(3)至式(5)。

(3)

D=tan-1(Rx/Ry)

(4)

(5)

式中：Cn——集中度；D——集中期；R——極端水文事件總頻次的向量；Rx——x方向上的合成向量；Ry——y方向的合成向量；W——極端水文事件的總頻次；θi——各月中代表的角度值(其中，i=1，2，3，…，12)；ri——第i月極端水文事件頻次的向量。極端水文事件向量夾角及所對應(yīng)的特定角度值θi的具體分布情況如圖1所示。

圖1 向量夾角及全年每個月代表的角度值(θi)

2.2.3 輪次分析 輪次分析在水文中的應(yīng)用即將一個連續(xù)的徑流量序列Qt(t=1，2，…，n)，被所定義的截取水平Q0所截取，在一個或多個時(shí)間段內(nèi)，當(dāng)徑流量Qt依次小于截取水平Q0時(shí)，則出現(xiàn)負(fù)輪；反之則出現(xiàn)正輪[20]。負(fù)輪對應(yīng)于枯水事件的研究。采用輪次分析法表示枯水事件的3個指標(biāo)的表達(dá)式見式(6)至式(8)。

T=n

(6)

(7)

L=max(Q0-Qt) (t=1，2，…，n)

(8)

式中：T——枯水歷時(shí)，指一個負(fù)輪的長度，表示枯水期持續(xù)的時(shí)間長度；S——枯水總量，指在一個負(fù)輪內(nèi)，日流量與閾值相比之差的總和，表示枯水期缺乏水量的總體狀況；L——枯水極值，指在一個負(fù)輪內(nèi)，日流量與閾值相比之差的最大值，表示枯水期內(nèi)最嚴(yán)重缺水日的缺水量大小。

3 極端水文事件特征變化分析

3.1 年內(nèi)分布特征

開都河來水年內(nèi)變化很大，4—9月為豐水季節(jié)，10月至翌年3月為枯水季節(jié)[21]。通過對極端水文事件頻率的年內(nèi)分析(圖2)，可以看出：極端洪水發(fā)生頻率最多的日數(shù)主要集中在5—8月，約占全年的95.6%，最大月出現(xiàn)在7月，約占全年的36.8%。春季(3—5月)約占10.4%，夏季(6—8月)約占88.4%，秋季(9—11月)約占1.3%，冬季(12—2月)為0；極端枯水發(fā)生頻率最多的日數(shù)主要集中在12—3月，約占全年的93.5%，最大月出現(xiàn)在2月，約占全年的31.2%。春季(3—5月)約占20.4%，夏季(6—8月)約占0.2%，秋季(9—11月)約占4.3%，冬季(12—2月)約占75.1%。

圖2 極端水文事件頻率年內(nèi)分布

為近一步量化極端洪水與極端枯水事件的年內(nèi)分布情況，借鑒集中度與集中期方法[22]和不均勻系數(shù)[23]，進(jìn)一步分析年內(nèi)極端洪水和極端枯水日數(shù)的變化特征。根據(jù)公式計(jì)算集中度、集中期及不均勻系數(shù)，計(jì)算結(jié)果見表1。

表1 開都河流域極端水文事件年內(nèi)變化統(tǒng)計(jì)特征

從表1可以看出，極端洪水與極端枯水事件的不

均勻系數(shù)分別為63.35%和60.19%，不均勻程度較高，集中度分別為86.28%和82.03%，集中程度也較高，比較不均勻系數(shù)與集中度可以看出，兩者具有較好的同步性變化規(guī)律，凡是集中度數(shù)值高的不均勻系數(shù)也高。極端洪水的集中期在7月10日，極端枯水的集中期在2月1日，這與圖1的分析結(jié)果一致。可以看出，極端洪水和極端枯水屬于季節(jié)性極端水文事件，年內(nèi)分布不均，且集中程度較高。

3.2 年際變化分析

3.2.1 極端洪水事件年際變化 對極端洪水年際頻次距平分析可以看出(圖3a)，極端洪水事件在1972—2002年呈上升趨勢，2002—2007年呈急劇下降趨勢，2007年后又有略微上升的趨勢。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，多年平均值為14 d，發(fā)生頻次最多的是2002年，正距平67 d，其次為2000年，正距平49 d。1994年之前，負(fù)距平較多，1994—2012年，正距平明顯增多，說明1994—2012年期間，極端洪水發(fā)生率顯著增加。極端洪水頻次的變差系數(shù)為1.30，表明極端洪水年際變化較大；偏態(tài)系數(shù)為2.04，表明極端洪水年際變化偏離正態(tài)分布的程度較高，具有極端不穩(wěn)定的特性(表2)。對極端洪水的年代際分析，可以得出：20世紀(jì)80年代年均頻次較70年代增長了64%，90年代較80年代增長了115.9%，2000—2009年較90年代增長了22.6%，可見90年代增長顯著，極端洪水事件年代際間表現(xiàn)出增長的趨勢。

圖3 極端洪水與極端枯水頻次的年際距平及5年滑動平均

對極端洪水頻次做M-K突變檢驗(yàn)(圖4a)，可以看出，正向序列UF和反向序列UB在0.01顯著性水平下在信度線內(nèi)交于1點(diǎn)，且UF超過信度線，可以確定該點(diǎn)所對應(yīng)的1986年為突變年份。這是因?yàn)闅鉁卦?0年代以前低于距平值，80年代以來明顯高于距平值[10]，氣溫升高導(dǎo)致冰雪融水增多，降水量增多，又因?yàn)閺搅髟龆嘤幸欢ǖ臏笞饔?，因此?986年發(fā)生突變。并且，UF在1997—2003年間及2006年之后逐漸超過了信度線，說明極端洪水事件在這些時(shí)段內(nèi)呈顯著增加趨勢。

3.2.2 極端枯水事件年際變化 對極端枯水年際頻次距平分析可以看出(圖3b)，極端枯水事件在1972—1978年呈上升趨勢，1978—1983年呈下降趨勢，1983—1986年呈上升趨勢，1986—2002年呈下降趨勢，2002—2012年呈上升趨勢。多年平均值為13.85 d，發(fā)生頻次最多的是1975年，正距平65 d，其次為1986年，正距平52 d。從圖中明顯可以看出在1975年前后和1985—1989年間發(fā)生極端枯水的頻次較為頻繁。1989年之后基本上都是負(fù)距平，說明1989年之后發(fā)生極端枯水事件的頻次較少。極端枯水頻次的變差系數(shù)為1.30，表明極端枯水年際變化較大；偏態(tài)系數(shù)2.06，表明極端枯水年際變化偏離正態(tài)分布的程度較高，具有極端不穩(wěn)定的特性(表2)。對極端枯水的年代際分析，可以得出，20世紀(jì)80年代年均頻次較70年代減少了6.8%，90年代較80年代減少了63.9%，2000—2009年較90年代減少了18.9%，可見90年代極端枯水事件減少顯著，極端枯水事件年代際間表現(xiàn)出減少的趨勢。

圖4 極端洪水與極端枯水頻次突變檢驗(yàn)

對極端枯水頻次做M-K突變檢驗(yàn)(圖4b)，可以看出，正向序列UF和反向序列UB在0.01顯著性水平下在信度線內(nèi)交于2點(diǎn)，分別為1993年和2007年。由于UF或UB在2007年后并未超過信度線，因此可以排除2007年為突變年份，確定1993年為極端枯水事件的突變點(diǎn)。這與氣候變化下氣溫升高、降水量增多導(dǎo)致徑流量變化有關(guān)。從圖中可以注意到，在1998—2001年UB超過了信度線，說明極端枯水事件在此期間減少顯著。

表2 開都河流域極端水文事件年際變化統(tǒng)計(jì)特征

3.3 極端洪水場次分析

一場洪水要有三要素才能將這場洪水表示完整，洪水三要素包括：洪峰流量、洪量和洪水歷時(shí)[20]。將年內(nèi)徑流量連續(xù)超過極端洪水閾值的時(shí)段記為一場，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，得出1972—2012年共發(fā)生極端洪水事件110起，發(fā)生次數(shù)最多的是2008年，發(fā)生了8起；1974年、1977年、1981年、1986年和2003年未發(fā)生極端洪水事件，說明極端洪水事件具有極端不穩(wěn)定性的特征。1972—1999年最大洪峰流量呈增長趨勢，1999—2003年呈減少趨勢，2003年之后又呈增長趨勢。最大洪峰流量793 m3/s，發(fā)生在1999年7月，年最大洪峰流量超過500 m3/s的極端洪水事件有6 a，主要集中在1999—2002年間。對最大洪峰流量的M-K突變檢驗(yàn)結(jié)果表明，洪峰流量在1991年發(fā)生突變。年最大洪水歷時(shí)與年最大洪峰流量基本呈對應(yīng)關(guān)系，年最大洪水歷時(shí)也主要集中在1999—2002年間。最大洪水歷時(shí)80 d，發(fā)生在2002年6—8月，年最大洪水歷時(shí)超過15 d的有8 a。其年際分布如圖5所示。

圖5 極端洪水事件年最大洪峰流量和最大洪水歷時(shí)

3.4極端枯水場次分析

對枯水事件的研究常采用輪次分析法，本文從枯水總量、枯水極值和枯水歷時(shí)三個方面來對枯水事件進(jìn)行表示。對極端枯水事件的統(tǒng)計(jì)得出：1972—2012年間，極端枯水事件共發(fā)生149起，發(fā)生次數(shù)最多的是2008年，發(fā)生了12起，1972年、1980年、1981年、1983年、1988年、1999年、2001年和2002年這8年未發(fā)生極端枯水事件，說明極端枯水事件具有極端不穩(wěn)定性的特征。

輪次分析結(jié)果表明：2007年11月5日極端枯水極值最大，缺水326.6萬m3。最大枯水歷時(shí)36 d，發(fā)生在1975年2—3月，年最大歷時(shí)超過15 d的有9 a。最大枯水總量為293.24萬m3，發(fā)生在2007年，其次為1985年，枯水總量為1 485.2萬m3，最大枯水總量主要集中在1974—1979年和1984—1986年這兩個時(shí)段內(nèi)，分別約占枯水總量的20.2%和21.3%。其年際變化如圖6所示。

圖6 極端枯水事件年最大枯水總量和最大枯水歷時(shí)

4 極端水文事件對氣候變化的響應(yīng)

4.1極端洪水事件對氣候變化的響應(yīng)

巴音布魯克站位于開都河上游中心位置，其資料可反映流域上游氣候狀況。對巴音布魯克站1972—2012年年均氣溫和年均降水量與極端洪水頻次的關(guān)系(圖7)研究表明：年均氣溫與極端洪水頻次的相關(guān)系數(shù)為0.05，兩者相關(guān)性不大；年降水量年際變化趨

勢與極端洪水頻次變化趨勢一致，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.64，并通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，表明降水量對極端洪水事件的貢獻(xiàn)較大。降水量的增加使得地表面水來不及下滲便匯流成河，是導(dǎo)致發(fā)生極端洪水事件的直接因素，而氣溫導(dǎo)致冰雪融水補(bǔ)給河流的比例少，且使河流水量緩慢增加。

對年內(nèi)極端洪水頻次與氣溫平均值和降水平均值的關(guān)系研究(圖8)表明：極端洪水頻次與氣溫平均值和降水平均值的年內(nèi)變化趨勢一致，表現(xiàn)為1—7月的增長趨勢，7—12月的下降趨勢，均在7月份達(dá)到氣溫、降水和極端洪水頻次的最大值。極端洪水頻次與氣溫平均值的相關(guān)系數(shù)為0.70，通過了0.05的顯著性水平檢驗(yàn)；與降水平均值的相關(guān)系數(shù)為0.96，通過了0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。因?yàn)殚_都河流域降水量補(bǔ)給比例大，夏季降水多，極端洪水頻次多，冬季降水以固體形式存在，補(bǔ)給量少，發(fā)生極端洪水的頻次少。因此，關(guān)注6—8月的氣溫、降水變化對于預(yù)防極端洪水災(zāi)害至關(guān)重要。

圖7 極端洪水頻次與年氣溫和年降水量變化關(guān)系

圖8 年內(nèi)極端洪水頻次與氣溫平均值和降水平均值的變化關(guān)系

4.2極端枯水事件對氣候變化的響應(yīng)

對年際極端枯水頻次與年均氣溫和年均降水量的關(guān)系研究(圖9)表明：年際極端枯水頻次與年均氣溫和年均降水總體上呈反相關(guān)。極端枯水頻次與年均氣溫的相關(guān)系數(shù)-0.34，并通過了0.05的顯著性檢驗(yàn)；極端枯水頻次與年均降水的相關(guān)系數(shù)為-0.30，相關(guān)性不顯著?？梢姡瑲鉁貙O端枯水事件的影響較大。氣溫越高，降水與融雪徑流越多，發(fā)生極端枯水事件的可能性越小。

對年內(nèi)極端枯水頻次與氣溫平均值和降水平均值的關(guān)系研究(圖10)表明：年內(nèi)極端枯水頻次與氣溫平均值和降水平均值總體上亦呈反相關(guān)，6—8月氣溫和降水達(dá)到最大時(shí)，發(fā)生極端枯水事件的頻次為0，11月到次年3月氣溫和降水量減少時(shí)，發(fā)生極端枯水事件的頻次增多。極端枯水頻次與氣溫平均值的相關(guān)系數(shù)為-0.89，并通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)；與降水平均值的相關(guān)系數(shù)為-0.58，并通過了0.05的顯著性檢驗(yàn)。表明氣溫對極端枯水事件的影響最大，其次為降水量的影響。這是因?yàn)闅鉁卦谀陜?nèi)各月均增高，而降水主要是夏季增加的比較多，冬季主要以雪等固體形式存在，補(bǔ)給量少，因此極端枯水與氣溫的反相關(guān)比較顯著。

圖9 極端枯水頻次與年氣溫和年降水量變化關(guān)系

圖10 年內(nèi)極端枯水頻次與氣溫平均值和降水平均值的變化關(guān)系

5 結(jié) 論

本文主要研究了開都河流域過去40 a極端水文事件頻次的年內(nèi)年際變化、場次分布特征以及對區(qū)域氣候變化的響應(yīng)。研究結(jié)果表明該流域極端水文事件具有極端不穩(wěn)定的特性。極端事件頻次和場次的分析結(jié)果一致，表明極端洪水事件主要發(fā)生在7月，極端枯水事件主要發(fā)生在2月，且年內(nèi)分配不均勻。1972—2012年，極端洪水事件總體呈現(xiàn)增長趨勢，且在1986年發(fā)生突變；極端枯水事件總體呈現(xiàn)減少趨勢，且在1993年發(fā)生突變。隨著氣溫的升高，降水和融雪徑流增加，極端洪水事件增加，極端枯水事件減少。極端水文事件與氣溫、降水的關(guān)系研究表明流域近40 a的氣溫是增加的，降水量的增加是導(dǎo)致極端洪水發(fā)生的主要因子。極端水文事件引起的自然災(zāi)害已經(jīng)威脅到開都河流域農(nóng)牧業(yè)、生產(chǎn)、交通安全和水資源供給[22-23]，應(yīng)加強(qiáng)氣候變化背景下的水文水資源安全及應(yīng)對措施研究，提高水資源安全保障，減緩氣候變化帶來的可能危害。

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ExtremeHydrologicalEventsandItsResponsetoClimateChangeintheKaiduRiverBasin

LI Jia-xiu1,2, XU Chang-chun1,2, WANG Xiao3, GAO Shen-tong1,2, ZHAO Jie1,2

(1.KeyLaboratoryofOasisEcologyofMinistryofEducation,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China; 2.SchoolofResourcesandEnvironmentalScience,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China; 3.DepartmentofPersonnel,SichuanUniversityforNationalities.Kangding,Sichuan626001,China)

Based on the daily discharge and meteorological date from 1972 to 2012 at the Dashankou hydrological station and Bayinbuluke weather station in the Kaidu River Basin, the characteristics of extreme hydrological events (EHE) were investigated, the threshold value was determined by the cumulative frequency method, the inner-annual and inter-annual changes of EHE, the session distribution of EHE and their responses to climate change were analyzed in the study area. The results showed that the EHE in the region was extremely unstable. The inner-annual distribution was uneven and the concentration degree was higher. The extreme flood events mainly occurred in July, and the extreme low water events mainly appeared in February. The inter-annual variability was quite unstable with a high deviation from the normal distribution. The extreme flood events totally presented an increasing trend and had an abrupt change in 1986; while the extreme low water events totally presented a decreasing trend and had an abrupt change in 1993.The extreme flood frequency had a higher correlation with precipitation, while the extreme low water frequency had a higher negative correlation with temperature.

extreme flood events; extreme low water events; cumulative frequency method; concentration ratio; runs arithmetics

2013-11-13

：2013-12-08

國家自然科學(xué)基金“基于大氣環(huán)流分型的西北干旱區(qū)極端氣候事件研究”(41305125);國家自然科學(xué)基金“過去500年新疆北部水文變化及其氣候驅(qū)動”(U1203281)

李佳秀(1988—),女,陜西渭南人,碩士研究生,主要從事極端水文和極端氣候事件研究。E-mail:1428207461@qq.com

徐長春(1977—),女,江蘇贛榆人,副教授,博士,主要從事干旱區(qū)氣候、水文與水資源研究。E-mail:xcc0110@163.com

P467;P333

：A

：1005-3409(2014)05-0285-07