人類活動(dòng)與氣候變化對(duì)東江流域徑流變化貢獻(xiàn)率定量分析*

賴天锃，張 強(qiáng)，張正浩，孔冬冬

(中山大學(xué)水資源與環(huán)境系∥華南地區(qū)水循環(huán)與水安全廣東省普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室∥廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州510275)

人類活動(dòng)與氣候變化對(duì)東江流域徑流變化貢獻(xiàn)率定量分析*

賴天锃，張 強(qiáng)，張正浩，孔冬冬

(中山大學(xué)水資源與環(huán)境系∥華南地區(qū)水循環(huán)與水安全廣東省普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室∥廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州510275)

通過(guò)彈性系數(shù)法及小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)1959-2000年?yáng)|江流域4個(gè)徑流測(cè)站、28個(gè)降水測(cè)站、4個(gè)氣溫蒸發(fā)測(cè)站的徑流、降水、氣溫、蒸發(fā)數(shù)據(jù)做系統(tǒng)分析與模擬，定量研究了氣候變化及人類活動(dòng)對(duì)東江流域徑流量變化的貢獻(xiàn)率。研究表明：① 1972年是東江徑流變化的變異點(diǎn)，1972年后東江徑流較1972年前增大；② 東江流域降水增加，蒸發(fā)減少，是導(dǎo)致東江流域徑流量增加的重要原因，氣候變化對(duì)東江徑流增加的貢獻(xiàn)率約為0.27-0.77；③ 人類活動(dòng)主要通過(guò)土地利用方式的改變而改變產(chǎn)匯流過(guò)程，導(dǎo)致徑流量變化，大型水庫(kù)的建設(shè)是東江流域徑流年內(nèi)分配顯著改變的重要驅(qū)動(dòng)因素，人類活動(dòng)對(duì)東江流域徑流量變化的貢獻(xiàn)率約為0.23～0.73，其影響從上游到下游呈減弱趨勢(shì)。研究對(duì)于氣候變化與人類活動(dòng)影響下，東江流域水資源管理具有重要理論及現(xiàn)實(shí)意義。

徑流量；彈性系數(shù)法；W-ANN模型；氣候變化；人類活動(dòng)；土地利用；東江流域

流域徑流變化特征及成因一直是水文學(xué)、水利工程等領(lǐng)域備受關(guān)注的科學(xué)問(wèn)題[1-3]。國(guó)際上許多河流的徑流受自然因素及人類活動(dòng)影響，從而導(dǎo)致流域環(huán)境發(fā)生重大變化，如勒拿河[4]、阿爾澤特河[5]、威拉米特河[6]。國(guó)內(nèi)許多學(xué)者通過(guò)水文模型等手段對(duì)于人類活動(dòng)及氣候變化對(duì)河流徑流的影響進(jìn)行了分析。如Bao等通過(guò)VIC模型對(duì)海河流域徑流量進(jìn)行了分析，研究認(rèn)為氣候變化對(duì)海河徑流變化的貢獻(xiàn)率為58.5%(桃林口)、40.1%(張家墳)、26.1%(觀臺(tái))[7]。Zhang等[8]通過(guò)彈性系數(shù)法對(duì)渾河和太子河徑流進(jìn)行研究，得出渾河徑流變化的貢獻(xiàn)率達(dá)到56.7%，對(duì)太子河的貢獻(xiàn)率達(dá)到56.5%。Wang等[9]對(duì)黃河徑流進(jìn)行研究，得出人類活動(dòng)對(duì)黃河徑流變化的貢獻(xiàn)率達(dá)到92.07%。

徑流變化對(duì)河流的形態(tài)變化具有重要作用，且對(duì)于流域內(nèi)供水具有重要意義。對(duì)于東江流域的徑流變化，已經(jīng)有許多學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了研究，如王兆禮等[10]認(rèn)為降水與蒸發(fā)是影響流域徑流系數(shù)的主要?dú)夂蛞?植被覆蓋變化間接影響徑流系數(shù)。林凱榮等通過(guò)SCS月模型對(duì)東江流域徑流量進(jìn)行了分析，得出氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率約為0.41-0.55[11]，但對(duì)人類活動(dòng)影響徑流的貢獻(xiàn)率研究大多使用單一的水文模型或者單一的系數(shù)法進(jìn)行計(jì)算分析，這樣使得結(jié)果有一定的主觀性，且不同方法得出的結(jié)果有一定的偏差。為提高貢獻(xiàn)率的計(jì)算精度，本文將通過(guò)2種方法(彈性系數(shù)法和小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(下文簡(jiǎn)稱為W-ANN模型))對(duì)1959-2000年?yáng)|江流域徑流過(guò)程進(jìn)行研究，通過(guò)兩種方法之間的對(duì)比，與實(shí)際情況相結(jié)合，以期能夠更全面、更客觀地量化人類活動(dòng)和氣候變化對(duì)東江流域徑流變化的貢獻(xiàn)率，為流域水資源管理與水資源優(yōu)化配置提供科學(xué)依據(jù)與技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

東江流域是珠江流域的主要子流域之一，全長(zhǎng)562 km，集水面積約3.5萬(wàn) km2，多年平均雨量為1 750 mm，多年平均水面蒸發(fā)量為1 200 mm[12]。發(fā)源于江西省尋烏縣椏髻缽山，于增城區(qū)禺東聯(lián)圍東南匯入獅子洋。且東江流域肩負(fù)著河源、惠州、東莞、廣州、深圳以及香港3 000余萬(wàn)人口的生產(chǎn)、生活、生態(tài)用水[13]。

數(shù)據(jù)來(lái)源于1959-2000年?yáng)|江流域4個(gè)氣溫蒸發(fā)測(cè)站的氣溫蒸發(fā)月數(shù)據(jù)、風(fēng)向月數(shù)據(jù)、光照月數(shù)據(jù)、相對(duì)濕度月數(shù)據(jù)、氣壓月數(shù)據(jù)，其中除了連平站缺失19590921-19620707的氣壓數(shù)據(jù)以外，各個(gè)類型的數(shù)據(jù)缺失比例不超過(guò)1.3%，對(duì)缺失數(shù)據(jù)的處理使用以下方法：缺失1～2 d數(shù)據(jù)的缺失值取臨近天數(shù)的均值，缺失一段時(shí)間數(shù)據(jù)的缺失值取其他年份同期的均值[14]；28個(gè)降水測(cè)站的降水月數(shù)據(jù)；4個(gè)徑流測(cè)站(博羅、嶺下、河源、龍川)的徑流月數(shù)據(jù)，沒(méi)有缺測(cè)。使用泰森多邊形法對(duì)氣溫蒸發(fā)測(cè)站、降水測(cè)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行插值計(jì)算，得出東江流域4個(gè)徑流站點(diǎn)的降水、氣溫及蒸發(fā)數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 突變點(diǎn)檢測(cè)方法

對(duì)于實(shí)測(cè)系列水文循環(huán)要素資料的變化趨勢(shì)分析，需要通過(guò)物理及統(tǒng)計(jì)模型等多種方法檢測(cè)其變化趨勢(shì)，從自然和人為等多種驅(qū)動(dòng)因子變異程度及其對(duì)這些變化的響應(yīng)尋求對(duì)水文要素變化影響最重要的因子[15]。本文主要采用Mann-Kendall非參數(shù)秩次相關(guān)檢驗(yàn)法(以下簡(jiǎn)稱M-K)、有序聚類法以及滑動(dòng)T檢驗(yàn)法對(duì)東江流域的徑流序列進(jìn)行突變分析，不同的突變檢驗(yàn)方法有不同的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)多個(gè)突變檢驗(yàn)方法對(duì)序列進(jìn)行檢測(cè)，可以使突變點(diǎn)的選取更為全面科學(xué)。

2.1.1 Mann-Kendall非參數(shù)秩次相關(guān)檢驗(yàn)法(M-K檢驗(yàn)) 與參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法相比，Mann-Kendall非參數(shù)秩次相關(guān)檢驗(yàn)法更適用于非正態(tài)分布不完整或有少數(shù)異常值的資料。此外，與其他方法(信息二分割、R/S檢驗(yàn))相比，其優(yōu)點(diǎn)在于檢測(cè)范圍較寬，人為因素較少，定量化程度較高[16,17]。

2.1.2 有序聚類法 由有序聚類推求最可能干擾點(diǎn)τ0，其實(shí)質(zhì)是求最優(yōu)分割點(diǎn)，使同類之間離差平方和最小，而類與類之間離差平方和較大。設(shè)序列xt(t=1,2,3…n)，可能分割點(diǎn)為τ，滿足類與類之間離差平方和最大的，且超過(guò)了一定的顯著性水平α，即為最可能變異點(diǎn)τ0[17]。

2.1.3 滑動(dòng)t檢驗(yàn)法 滑動(dòng)t檢驗(yàn)是通過(guò)考察兩組樣本平均值的差異是否顯著來(lái)檢驗(yàn)突變的一種統(tǒng)計(jì)方法。對(duì)某一時(shí)間序列的兩段子序列，在假設(shè)它們所服從的正態(tài)母體方差相等的條件下，如果它們的均值差異(用統(tǒng)計(jì)量t來(lái)度量)超過(guò)了一定的顯著性水平α，則可以認(rèn)為兩均值發(fā)生突變[18]。

2.2 通過(guò)彈性系數(shù)法估算氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率

水平衡方程為

(1)

其中，P為降水量，在東江流域中，降水量=降水量，E為實(shí)際蒸發(fā)量，△S為水量變化量。

在長(zhǎng)時(shí)間尺度下，△S近似于0，根據(jù)Budyko[19]和Fu[20]通過(guò)數(shù)學(xué)推理和其他分析方法對(duì)平均蒸發(fā)E，平均降水P，潛在蒸發(fā)E0的關(guān)系進(jìn)行了空間分析，得出(2)式。

(2)

其中，m是一個(gè)模型參數(shù)，與植被類型、水力特性和地形有關(guān)[21]。

(3)

影響徑流的氣候因素(△Qclimate)主要是降水和蒸發(fā)[22]，因此對(duì)降水P和潛在蒸發(fā)E0取偏微分得到(4)式。

(4)

由(2)式、(4)式可得(5)式、(6)式

(5)

(6)

使用風(fēng)向、光照、最高最低氣溫、相對(duì)濕度、氣壓等數(shù)據(jù)，通過(guò)PENMAN公式計(jì)算出各個(gè)子流域的潛在蒸發(fā)后，代入到彈性系數(shù)法公式就可以計(jì)算出氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率。而人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率與氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率之和為1，因此可以推算出人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率。值得注意的是，彈性系數(shù)法會(huì)由于降水和潛在蒸發(fā)的變化而導(dǎo)致最后結(jié)果的偏差[23]，因此需要其他方法和彈性系數(shù)法的結(jié)果綜合分析。

2.3 通過(guò)W-ANN模型估算氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率

(7)

(8)

(9)

3 結(jié)果與討論

3.1 突變點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果

綜合各方法對(duì)東江流域4個(gè)徑流站點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)果顯示嶺下站、河源站所有方法檢驗(yàn)均于1972年發(fā)生變異，滑動(dòng)T檢驗(yàn)方法和有序聚類法對(duì)博羅站和龍川站的檢測(cè)結(jié)果為1972年，M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)法對(duì)博羅站的檢驗(yàn)結(jié)果年份為1972、1980、1985、1991，對(duì)龍川站的檢驗(yàn)結(jié)果年份為1974、1976、1986。綜合檢驗(yàn)結(jié)果和東江流域?qū)嶋H情況，確定1972年為東江流域徑流變異的時(shí)間點(diǎn)。1972年后各站的徑流量均比1972年前各站的徑流量增加(圖1)。四個(gè)站點(diǎn)中河源站徑流深變化最大，達(dá)到232mm，博羅站最小，只有114mm。盡管1972年后，四個(gè)站點(diǎn)對(duì)應(yīng)子流域的降水增加，但根據(jù)譚瑩瑩等的研究[26]，東江的年降水、汛期和非汛期降水均未發(fā)生變異，因此東江流域四站點(diǎn)徑流量的變異不是由于降水變化引起的。東江流域四個(gè)站點(diǎn)徑流量于1972年發(fā)生變異的原因之一應(yīng)當(dāng)是楓樹(shù)壩水庫(kù)的建成，該水庫(kù)(庫(kù)容達(dá)到19.4億m3)于1970年開(kāi)始建造，于1973年完成，和四站點(diǎn)徑流量變異時(shí)間相吻合。此外，相較于1959-1972年，1973-2000年的降水增加，蒸發(fā)減少，氣溫增加(圖2)，說(shuō)明氣候變化也是東江流域徑流變異的原因之一。

3.2 氣候變化及人類活動(dòng)對(duì)東江流域四站點(diǎn)徑流變化的貢獻(xiàn)率計(jì)算結(jié)果

使用彈性系數(shù)法對(duì)1959-2000年?yáng)|江流域4個(gè)站點(diǎn)的徑流量、對(duì)應(yīng)子流域的降水量、蒸發(fā)量(圖2)進(jìn)行計(jì)算，得出東江流域人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率，其中河源子流域的人類活動(dòng)貢獻(xiàn)率最高，達(dá)到0.72，而博羅子流域人類活動(dòng)貢獻(xiàn)率最低，為0.32(表1)。楊大文等指出，降水量增加，蒸發(fā)量減少，會(huì)導(dǎo)致氣候貢獻(xiàn)率被低估[23]，通過(guò)綜合W-ANN模型分析，比對(duì)結(jié)果，結(jié)合實(shí)際情況得出更符合真實(shí)的結(jié)論。

為了增加貢獻(xiàn)率計(jì)算的精度，并且更客觀全面地評(píng)估氣候變化及人類活動(dòng)對(duì)東江流域徑流量變化的貢獻(xiàn)率，本文使用W-ANN模型對(duì)東江流域的徑流量進(jìn)行分析并和彈性系數(shù)法得出的結(jié)果進(jìn)行比較分析。再使用不同的母小波對(duì)各個(gè)子流域的平均降水量、平均氣溫、平均蒸發(fā)量進(jìn)行分解，求得分解出的母小波與原序列的相關(guān)系數(shù)R。選取R值最高的小波，最后得出結(jié)果為降水量使用Db3小波分解，氣溫使用Db9小波分解，蒸發(fā)量使用Db5小波分解(表2)。

圖1 1959-2000年?yáng)|江流域徑流深時(shí)間序列Fig.1 Streamflow time series of the East River from 1959 to 2000

表1 彈性系數(shù)法所得氣候變化及人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率

Table1Thecontributionratetothechangeofstreamflowbyclimatechangeandhumanactivitiesbyelasticcoefficientmethod

子流域1959-1972年量值/mmPE0Q1973-2000年量值/mmPE0Q變化量/mm△Qhuman△Qclimate貢獻(xiàn)率氣候影響人類活動(dòng)博羅16991214103517651166114977370 680 32嶺下1692118899717531146116376900 460 54河源16861163935174511261167651660 280 72龍川16071143858165410981036711070 400 60

圖2 1959-2000年?yáng)|江流域降水量、氣溫、蒸發(fā)量Fig.2 Precipitation， temerature and evaporation of the East River from 1959 to 2000

表2 母小波決定系數(shù)表

Table2Analyticalstatementofdeterminationcoefficientofmotherwavelet

決定系數(shù)(R2)降水量氣溫蒸發(fā)量Haar小波0 8413490 9566470 936391Db2小波0 8706310 9856740 934357Db3小波0 876360?0 9918380 935484Db4小波0 8741750 9924200 941934Db5小波0 8661970 9918360 945560?Db6小波0 8574910 9917280 945075Db7小波0 8544080 9922880 942645Db8小波0 8589480 9930320 940694Db9小波0 8673550 993450?0 940659Db10小波0 8735930 9933770 942407Sym2小波0 8706310 9856740 934357Sym3小波0 8763600 9918380 935484Sym4小波0 8506850 9912320 944326Coif1小波0 8428320 9853280 943552

*為對(duì)應(yīng)變量中不同小波中的最大值

選定母小波后，使用1-8個(gè)層級(jí)對(duì)4個(gè)子流域的原數(shù)據(jù)(月數(shù)據(jù))進(jìn)行分解，并通過(guò)ANN模型將1959-1969年各氣象要素分解量與徑流量進(jìn)行擬合。發(fā)現(xiàn)對(duì)于博羅站、嶺下站、河源站，層級(jí)為3時(shí)擬合效果較好，龍川站則是層級(jí)1擬合效果更好，這是由于龍川站在上游，受到的影響類型相對(duì)較少，所以使用層級(jí)1的小波分解已經(jīng)可以去除掉大部分的干擾影響。本文根據(jù)張正浩等[25]通過(guò)W-ANN模型對(duì)東江流域徑流的模擬，轉(zhuǎn)換函數(shù)選用Levenberg-Marquardt，隱含層數(shù)為10。通過(guò)對(duì)1970-1972年數(shù)據(jù)的率定，得出了4個(gè)子流域的W-ANN模型。Moriasi[27]等研究表明，NASH高于0.80，PBIAS絕對(duì)值小于10%，RSR小于0.50即表示水文模型對(duì)徑流的模擬效果非常理想。由表3可以看出，龍川、嶺下、博羅站各個(gè)系數(shù)模擬角度都非常理想，河源站點(diǎn)的模擬較差，這是因?yàn)楹釉凑镜娜∷谂c新豐江水庫(kù)非常接近，因此影響了模擬精度。相較于部分水文模型模擬的NASH系數(shù)，W-ANN模型模擬效果理想[28-30]。盡管峰枯值模擬效果一般(圖3)，這是其他大多數(shù)水文模型同時(shí)存在的問(wèn)題[7,31,32]，但是本文是使用長(zhǎng)時(shí)間序列研究氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響，因此峰枯值模擬效果不佳對(duì)結(jié)果影響有限。綜上所述，W-ANN模型在龍川、嶺下、博羅站具有非常理想的模擬效果，在河源站具有較好的模擬效果(圖3)。

可以發(fā)現(xiàn)，W-ANN模型的計(jì)算結(jié)果和彈性系數(shù)法計(jì)算所得的結(jié)果較為相近，再考慮彈性系數(shù)法在降水量增加，蒸發(fā)量減少的條件下，氣候貢獻(xiàn)率被低估，綜合東江流域的氣候社會(huì)條件可以看出，氣候變化對(duì)東江流域徑流量增加的貢獻(xiàn)率約為0.28～0.78，從上游向下游大體呈增加趨勢(shì)，約為0.22～0.72，其中河源站不符合該規(guī)律，氣候變化的貢獻(xiàn)率最低，人類活動(dòng)的貢獻(xiàn)率最高。

圖3 1959-1972年?yáng)|江流域徑流小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合曲線Fig.3 Fitting curve of streamflow by W-ANN in 1959-1972

圖4 1959-2000年?yáng)|江流域W-ANN模擬年徑流曲線Fig.4 Analog curve of streamflow by W-ANN in 1959-2000

表3 各水文站W(wǎng)-ANN模型檢驗(yàn)參數(shù)表

Table3TestparameterofW-ANNatfourhydrologicalstations

項(xiàng)目年份博羅嶺下河源龍川nash系數(shù)1959-19690 8770 8310 6700 8521970-19720 7870 8060 7540 887PBIAS(百分比偏差系數(shù))1959-1969-3 5861 1271 166-4 7031970-1972-5 8643 874-2 665-6 931RSR(均方根-測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)偏差比)1959-19690 3510 4120 5750 3841970-19720 4610 4410 4960 337

表4 W-ANN推算氣候變化和人類活動(dòng)影響徑流貢獻(xiàn)率表

3.3 氣候變化及人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的影響

3.3.1 氣候變化對(duì)徑流變化的影響 1973-2000東江流域的降水量增加，蒸發(fā)降低，氣溫升高，是導(dǎo)致東江流域徑流增加的影響因子。通過(guò)對(duì)東江流域的降水、蒸發(fā)、氣溫與徑流的關(guān)聯(lián)度分析，東江流域氣候變化對(duì)徑流影響較大的因素是降水，蒸發(fā)和氣溫的影響較小(表5)，這和王渺林等認(rèn)為東江流域氣溫的影響遠(yuǎn)小于降水的影響相同[33]。因此，降水增加是氣候變化影響東江流域徑流的重要因子。值得指出的是，東江流域徑流的增加幅度達(dá)到10%～20%，增加幅度相較于東江流域降水量增加幅度(3%～4%)更大。因此，東江徑流變化不僅是由氣候變化引起的，人類活動(dòng)也起到重要作用。

表5 東江流域氣候要素與徑流關(guān)聯(lián)度及降水、潛在蒸發(fā)變化率

圖5 東江流域汛期降水比例-汛期徑流比例關(guān)系圖Fig.5 The relationship between precipitation ratio and the streamflow ratio in flood season in the East River Basin

此外，河源子流域的氣候貢獻(xiàn)率偏低的原因是該流域的潛在蒸發(fā)變化率較小，因此河源子流域氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率較小，人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率較高。此外，河源站距離新豐江水壩較近，受到人類活動(dòng)影響極大，前文中提到的W-ANN模型的擬合也由于人類活動(dòng)的干擾低于其他站，因此河源站的徑流變化的貢獻(xiàn)率出現(xiàn)異常應(yīng)當(dāng)是由于人類活動(dòng)導(dǎo)致的下墊面變化所導(dǎo)致的。由表5可得，東江流域降水變化量從上游往下游依次增加，降水與徑流關(guān)系密切，因此東江流域氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率從上游往下游大體呈增加趨勢(shì)。

3.3.2 人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的影響 人類活動(dòng)對(duì)水文過(guò)程的影響主要發(fā)生在降雨落到地面后，通過(guò)蒸發(fā)、入滲、產(chǎn)流和匯流變化來(lái)影響水文過(guò)程[34]。因此，人類活動(dòng)是通過(guò)改變土地利用方式及建造大型水利工程等影響流域徑流[35]。1980-2000年?yáng)|江流域園地、林地變化不大，但是耕地面積由6 044km2增加至6 850km2，城鎮(zhèn)用地由37.9km2增加至739.8km2，草地面積由1 328km2減少至946km2[36]。城鎮(zhèn)用地導(dǎo)致了不透水面積增加，耕地增加及草地減少導(dǎo)致流域滯水性能和透水性能變差，下滲量減少，使得流域內(nèi)徑流增加[11]。此外，由于我國(guó)城鎮(zhèn)化速度加快，東江中下游人口增加較快，以惠州市為例，1990年惠州市人口為197.8萬(wàn)人，2000年惠州市人口為246.12萬(wàn)人[37]。人口增加使得需水量增加，減少了由人類活動(dòng)導(dǎo)致的徑流增加量，因此減小了人類活動(dòng)對(duì)東江中下游徑流量增加的貢獻(xiàn)率。

相較于1959-1972年?yáng)|江流域的汛期徑流比例(汛期徑流占年徑流的比例)和汛期降水比例(汛期降水占年徑流的比例)，1973-2000年?yáng)|江流域汛期徑流比例和汛期降水比例相關(guān)程度降低，且由汛期降水匯流而成的汛期徑流比例減少(圖5)，這是由于1959-2000年?yáng)|江流域建造的大型水利工程的影響(1973年楓樹(shù)壩電站水庫(kù)建成以及1987年白盆珠水庫(kù)建成，總庫(kù)容達(dá)到31.6億m3，總調(diào)節(jié)庫(kù)容達(dá)到71.99億m3)。大型水利工程改變了東江流域徑流的年內(nèi)分配，并且降低了徑流與降水量的相關(guān)程度。

4 結(jié) 論

本文通過(guò)彈性系數(shù)法及W-ANN模型對(duì)1959-2000年?yáng)|江流域4個(gè)徑流測(cè)站、28個(gè)降水測(cè)站、4個(gè)氣溫蒸發(fā)測(cè)站的徑流、降水、氣溫、蒸發(fā)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：

1) 通過(guò)M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)法，滑動(dòng)T檢驗(yàn)法，有序聚類法對(duì)東江流域四個(gè)徑流測(cè)站的年徑流量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)東江流域四個(gè)站點(diǎn)徑流量均在1972年發(fā)生顯著變異。1972年后東江流域的徑流量顯著增加。

2) 通過(guò)彈性系數(shù)法及W-ANN模型全面地對(duì)東江流域四個(gè)子流域進(jìn)行定量分析，且綜合東江流域的氣候社會(huì)條件，得出氣候變化對(duì)東江流域徑流量增加的貢獻(xiàn)率約為0.28～0.78，從上游向下游大體呈增加趨勢(shì)，主要是由于降水增加，蒸發(fā)減少導(dǎo)致了東江流域徑流增加，河源子流域的氣候貢獻(xiàn)率偏低的原因是該流域的潛在蒸發(fā)變化率較?。蝗祟惢顒?dòng)對(duì)東江流域徑流量增加的貢獻(xiàn)率約為0.22～0.72，主要是由于城鎮(zhèn)化過(guò)程改變了東江流域的下墊面，使得不透水面積增加，下滲量減少，改變匯流過(guò)程，增加徑流量。人類活動(dòng)對(duì)東江流域徑流量增加的貢獻(xiàn)率從上游至下游減少，是由于中下游經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，人口大量聚集，使得需水量增加，減少了增加的徑流量。

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Quantitative evaluations of fractional contribution of human activities and climate changes to the streamflow variations across the East River basin

LAITianzeng,ZHANGQiang,ZHANGZhenghao,KONGDongdong

(Department of Water Resources and Environment∥Key Laboratory of Water Cycle and Water Security in Southern China of Guangdong High Education Institute∥Guangdong Provincial Key Laboratory of Urbanization and Geo-simulation, School of Geography and Planning,Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China)

Precipitation, daily temperature and evaporation data from 28 meteorological stations and 4 evaporation stations, and daily streamflow data from 4 hydrological stations during 1959-2000 are analyzed by using the elastic coefficient method and the W-ANN model. Besides, construction of water reservoirs and land use changes are also considered in the analysis to investigate fractional contributions of climate changes and human activities as driving factors to streamflow variations. The results indicate that: ① the change point of the streamflow of the East River Basin occurred in 1972, the streamflow was larger after 1972 than before 1972; ② The increased precipitation and decreased evaporation resulted in the increase of streamflow. The fractional contribution of climate change to the increase of the streamflow is 0.27～0.77; ③ Human activities led to the increase of the streamflow via changes of land use. Meanwhile, the construction of water reservoirs or hydraulic facilities tends to modify the annual distribution of the streamflow significantly. The fractional contribution of human activities to the increase of the streamflow is 0.23～0.73 and the fractional contribution decreases from the upper to the lower East River basin. This research has theoretical and practical contribution to human knowledge of the driving factors behind streamflow variations and also to the scientific water resources management of the East River basin.

streamflow processes; elastic coefficient method; W-ANN; climate changes; human activities; hydrological modeling; East River basin

10.13471/j.cnki.acta.snus.2016.04.022

2015-07-01

國(guó)家杰出青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51425903)；香港特別行政區(qū)研究資助局資助項(xiàng)目(CUHK441313)

賴天锃(1992年生)，男；研究方向：氣象水文學(xué)；通訊作者：張強(qiáng);E-mail: zhangq68@mail.sysu.edu.cn

P333.31

A

0529-6579(2016)04-0136-10