變化環(huán)境對(duì)潮河下游徑流一致性的影響

李繼清+朱一鳴+李建昌+紀(jì)昌明

摘要：水文分析要求徑流資料的時(shí)間序列一致性，但變化的環(huán)境破壞了徑流序列的穩(wěn)定一致性變化規(guī)律。在氣候變化和頻繁的人類活動(dòng)的影響下（水利工程建設(shè)、植被覆蓋改變和城市化建設(shè)等），流域的下墊面條件和產(chǎn)流物理機(jī)制發(fā)生了明顯變化，導(dǎo)致徑流序列出現(xiàn)變異情況，不能滿足頻率計(jì)算分析水文時(shí)間序列一致性的要求和同分布的假定。應(yīng)用Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法、Pettitt檢驗(yàn)法、方差分析法對(duì)潮河流域下游下會(huì)站1976年-2012年的年、月徑流和降水時(shí)間序列的趨勢(shì)成分、突變成分、周期成分和隨機(jī)成分分別進(jìn)行了檢驗(yàn)和識(shí)別，并通過(guò)對(duì)比分析降雨和徑流時(shí)間序列的成分，推斷出氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)潮河流域下游降水和徑流演變過(guò)程的影響。

關(guān)鍵詞：潮河流域下游；徑流一致性；Mann-Kendall檢驗(yàn)法；Pettitt檢驗(yàn)法；方差分析法

中圖分類號(hào)：TV122 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-1683（2017）03-0005-08

Abstract：Hydrological analysis requires the time-series consistency of runoff data，but the changing environment ruins the stability of runoff series.Under the influence of climate change and frequent human activities（water conservancy project construction，change of vegetation cover，and urbanization construction），the underlying surface conditions and physical mechanism of runoff yield have undergone obvious changes，resulting in runoff series variation，which can not meet the consistency requirement and identical distribution assumption of hydrological time series.In this paper，we identified the trend components，mutation components，cyclical components，and random components of the annual and monthly runoff and rainfall time sequences recorded at the Xiahui Station in the lower reaches of Chao River during 1976-2012 by using non-parametric Mann-Kendall rank test，Pettitt test，and variance analysis.By comparing these components between runoff and rainfall time sequences，this paper concludes that the rainfall is not the only one factor that leads to runoff changes，and that climate change and human activities both influence the evolution process of the lower reaches of Chao River basin.

Key words：the lower reaches of Chao River；runoff consistency；Mann-Kendall test；Pettitt test；variance analysis

1 研究背景

水利工程項(xiàng)目水文分析要求徑流資料時(shí)間序列符合一致性要求，但變化的環(huán)境破壞了徑流序列的穩(wěn)定一致性變化規(guī)律。一般認(rèn)為，氣候變化和人類活動(dòng)是變化環(huán)境中兩個(gè)重要組成部分，兩者相互作用，共同影響著全球水文循環(huán)系統(tǒng)。在頻繁的人類活動(dòng)的影響下（跨流域調(diào)水、水利工程建設(shè)、植被覆蓋改變和城市化建設(shè)等），導(dǎo)致流域的下墊面條件發(fā)生了很大的變化，進(jìn)而在氣候變化和人類活動(dòng)的雙重共同作用下，流域的產(chǎn)流物理機(jī)制發(fā)生了相應(yīng)變化，改變了流域水文系統(tǒng)的運(yùn)行模式和方式，導(dǎo)致徑流序列出現(xiàn)變異情況，不能滿足頻率計(jì)算分析水文時(shí)間序列一致性的要求和同分布的假定[1]。劉春蓁[2]研究氣候變化對(duì)徑流的影響時(shí)，通過(guò)將氣候變化分為自然氣候變異和人為氣候變化兩部分，并分離出二者的影響，進(jìn)而對(duì)未來(lái)的水文時(shí)間序列變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。A Chavez-Jimenez等利用水資源系統(tǒng)對(duì)氣候系統(tǒng)的靈敏度，使氣候變化影響實(shí)現(xiàn)可視化[3]。孫寧等以潮河密云水庫(kù)上游流域?yàn)檠芯繉?duì)象，發(fā)現(xiàn)人類活動(dòng)會(huì)增大流域總蒸發(fā)量和入滲量，減少流域總徑流，且對(duì)枯水年份年徑流的影響較大[4]。郭軍庭等[5]認(rèn)為潮河流域徑流對(duì)降水變化的敏感度高于對(duì)溫度變化的敏感度，并結(jié)合流域不同時(shí)期的土地利用數(shù)據(jù)，分析出導(dǎo)致流域年徑流量減少的原因是人類活動(dòng)。李子君等采用降水-徑流經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型，評(píng)估出潮河流域年徑流量明顯減少的主要原因是人類活動(dòng)因素而非降水因素[6]。張淑蘭[7]、張偉麗[8]、 劉睿[9]和Yuzhen Zhang[10]等分別對(duì)涇河上游、永定河流域、淮河上游和太湖流域的降雨、徑流、徑流模數(shù)及蒸發(fā)間的變化關(guān)系進(jìn)行了研究，并定量計(jì)算分析氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響。

潮河流域下游是密云水庫(kù)的主要來(lái)源，曾是供給北京地表飲用水的主要來(lái)源之一。20世紀(jì)80年代以來(lái)，為控制流域內(nèi)水土流失和保護(hù)流域水質(zhì)，潮河流域已陸續(xù)被列為國(guó)家“三北”防護(hù)林體系重點(diǎn)建設(shè)工程區(qū)、國(guó)家級(jí)水土流失重點(diǎn)治理區(qū)、首都水資源規(guī)劃水土保持重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)區(qū)和京津風(fēng)沙源區(qū)防沙治沙項(xiàng)目區(qū)等，通過(guò)植樹(shù)造林等措施來(lái)改變流域的覆被和土地利用類型，也改變了下墊面產(chǎn)流輸沙的環(huán)境，進(jìn)一步影響流域的降雨徑流關(guān)系。本文應(yīng)用Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法、方差分析法和Pettitt變點(diǎn)檢驗(yàn)法對(duì)潮河下游下會(huì)站的1976年-2012年的月、年徑流量和降水時(shí)間序列的趨勢(shì)成分、突變成分、周期成分和隨機(jī)成分進(jìn)行了檢驗(yàn)和識(shí)別，具體分析下會(huì)站徑流變化的影響因素，并從氣候變化和人類活動(dòng)兩個(gè)方面對(duì)徑流一致性的影響進(jìn)行初步判斷和分析，為潮河流域水資源利用和管理提供決策依據(jù)。

2 徑流一致性分析方法

徑流一致性會(huì)受到很多外界因素的影響，如氣候變化（降水、蒸發(fā)等）、人類活動(dòng)（建壩筑堤、植樹(shù)造林等）。不同因素影響下的水文序列會(huì)產(chǎn)生不同的組成成分，不同成分之間不僅會(huì)相互聯(lián)系、相互影響，而且對(duì)水文序列產(chǎn)生的影響效果也是不同的。水文時(shí)間序列一直處在不斷變化的狀況之中，在其變化中會(huì)受到確定性因素和不確定性因素的綜合影響。一般水文時(shí)間序列中往往包含著確定性因素作用的確定性成分，如趨勢(shì)成分、突變成分和周期成分等，還包含有不確定性因素作用的不確定性成分，如隨機(jī)成分等。兩種因素在水文變化中相伴相隨、共同存在，導(dǎo)致兩種不同的變化。實(shí)際工程實(shí)踐中，一般先把時(shí)間序列做線性簡(jiǎn)化，即認(rèn)為水文時(shí)間序列是由各種確定和不確定成分線性疊加而成的，將時(shí)間序列看成趨勢(shì)項(xiàng)、突變項(xiàng)、周期項(xiàng)及隨機(jī)項(xiàng)的加和，再進(jìn)一步分析檢驗(yàn)。故水文時(shí)間序列可用式（1）來(lái)描述。

Rt=Tt+Jt+Pt+St

（1）

式中：Rt為水文時(shí)間序列樣本值；Tt為水文時(shí)間序列的趨勢(shì)成分；Jt為水文時(shí)間序列的突變成分；Pt為水文時(shí)間序列的周期成分；St為水文時(shí)間序列的隨機(jī)成分。從已剔除了趨勢(shì)項(xiàng)和突變項(xiàng)后的時(shí)間序列中，減去所有計(jì)算出的總的周期項(xiàng)后，形成的新的序列作為原始序列的隨機(jī)成分。故徑流一致性的具體檢驗(yàn)方法包括三方面：Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法（趨勢(shì)分析）、Pettitt檢驗(yàn)法（突變分析）和方差分析法（周期分析）。

2.1 趨勢(shì)成分的Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法 Mann-Kendall（M-K） [11]非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法普遍應(yīng)用于識(shí)別和檢驗(yàn)各種水文時(shí)間序列的趨勢(shì)成分。假設(shè)x1，x2，…，xn為某一水文元素的時(shí)間序列變量，n為該時(shí)間序列的長(zhǎng)度，M-K法定義了統(tǒng)計(jì)量S：

其中，Y為正態(tài)分布的統(tǒng)計(jì)量，選擇顯著性水平α，若Y滿足|Y|>Y1-α/2，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為在顯著水平α下序列趨勢(shì)存在。當(dāng)Y>0時(shí)，表示時(shí)間序列有上升的趨勢(shì)，當(dāng)Y<0時(shí)，表示時(shí)間序列有下降的趨勢(shì)[12]。

2.2 突變成分的Pettitt檢驗(yàn)法

與Mann-Kendall檢驗(yàn)法類似，Pettitt檢驗(yàn)法也是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法。該檢驗(yàn)法以Mann-Whitney的統(tǒng)計(jì)函數(shù)Ut，T為基礎(chǔ)，認(rèn)為兩個(gè)樣本x1，x2，…，xt和xt+1，xt+2…，xT均源于同一序列分布。故對(duì)于連續(xù)的序列，U（t）和V（t）可由式（6）計(jì)算得出：

且統(tǒng)計(jì)量U表示第一個(gè)樣本的元素值大于第二個(gè)樣本元素值的次數(shù)。突變最有可能出現(xiàn)在|Ut，T|取最大值的時(shí)候，Pettitt檢驗(yàn)的零假設(shè)為序列無(wú)變異點(diǎn)，該可能突變點(diǎn)的顯著性水平可以通過(guò)式（8）計(jì)算得出：

給定某一顯著性水平α=005，若p≤α，則說(shuō)明時(shí)間序列在顯著性水平α下發(fā)生顯著變化[13]。Pettitt檢驗(yàn)法具有以下優(yōu)點(diǎn)：（1）它是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，對(duì)某些異常值不敏感；（2）該方法可以通過(guò)近似極限分布計(jì)算檢測(cè)統(tǒng)計(jì)p值。

2.3 周期成分的方差分析法

方差分析法的原理是：假定水文時(shí)間序列由一定確定數(shù)量的周期各異的波線性疊加而形成，利用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，按時(shí)間順序依次地辨識(shí)出時(shí)間序列中一些較為顯著的周期成分，即時(shí)間序列中隱含的周期。計(jì)算過(guò)程中，若周期表的排列是按照顯著周期來(lái)進(jìn)行分組的，則在這些分組中，同一分組里的所有數(shù)據(jù)就屬于同一個(gè)周期下的數(shù)值；不同分組間的數(shù)據(jù)就屬于不同周期下的數(shù)值，所以不同組之間的數(shù)據(jù)差異比同組的數(shù)據(jù)要大。相反地，當(dāng)隱含周期試算表的排列不是按照時(shí)間序列的顯著周期來(lái)進(jìn)行分組的，不同組之間的數(shù)據(jù)比同組之間的數(shù)據(jù)差異要小。因此可通過(guò)計(jì)算出組內(nèi)和組間的離差平方和來(lái)檢驗(yàn)，利用F分布公式比較不同周期分組下的數(shù)值，從而辨識(shí)出最顯著的周期成分[14]。如果一個(gè)水文時(shí)間序列存在趨勢(shì)成分、突變成分，要先把趨勢(shì)成分和突變成分剔除，即把時(shí)間序列還原成原始狀態(tài)，再利用方差分析法來(lái)識(shí)別所有隱含周期，并采用此方法依次循環(huán)下去直至識(shí)別不出周期[15]。

識(shí)別步驟如下。

（1）樣本分組。記x1，x2，…，xn為時(shí)間序列樣本，假定該樣本中包含有以k個(gè)時(shí)間段（年、月）為單位的周期，并依照每k年為一組將x1，x2，…，xn分成m個(gè)組。

計(jì)算時(shí)，對(duì)已經(jīng)剔除了趨勢(shì)項(xiàng)和突變項(xiàng)后的時(shí)間序列L使用方差分析法辨識(shí)隱含周期，通過(guò)比較不同周期下的F值，找出大于Fα的F的最大值，辨識(shí)出時(shí)間序列L的第一隱含周期[16]，該周期下的各組組內(nèi)均值，即為時(shí)間序列L的第一隱含周期成分值，再用時(shí)間序列L減去第一周期的周期項(xiàng)，便可得到第一余波的時(shí)間序列L1。繼續(xù)對(duì)新的時(shí)間序列L1使用同樣的方法辨識(shí)出第二隱含周期。依次類推，一直計(jì)算到辨識(shí)出所有隱含周期和余波為止，即此時(shí)再也找不到合適的F滿足大于Fα的條件，此時(shí)已算出所有周期項(xiàng)和其對(duì)應(yīng)的余波，且時(shí)間序列的主周期由第一、二、三……隱含周期依次組成，所有周期項(xiàng)的值加和就得到時(shí)間序列隱含的總的周期項(xiàng)。

3 潮河流域概況和數(shù)據(jù)資料

潮河發(fā)源于河北省豐寧縣，在密云縣古北口鎮(zhèn)入北京境內(nèi)，位于冀北山地（116°10′E-117°35′E，40°35′N-41°37′N），面積為4 9301 km2。下游的下會(huì)站是密云水庫(kù)入庫(kù)的主要站點(diǎn)，約占密云水庫(kù)上游集水面積的 40%，北京市地表水資源主要由密云水庫(kù)（即潮河流域）供應(yīng)。本文采用潮河流域下游下會(huì)站1976年-2012年的年、月徑流時(shí)間序列的數(shù)據(jù)資料，包含了月徑流量比較明顯的豐、平和枯不同水平年及月份（見(jiàn)表1、圖1），總的資料長(zhǎng)度為37年，共444個(gè)月，可以反映年、月徑流量的水文變化特征[17]。

由圖1和表1可以看出1980年和2000年均為豐水年，且均高于多年平均值156.3%左右；2009年為枯水年，低于多年平均值76.6%左右；1987年為平水年。

4 徑流和降水成分分析

利用密云水庫(kù)入庫(kù)站——潮河下游下會(huì)站徑流資料和降水資料系列，作趨勢(shì)成分、突變成分、周期成分和隨機(jī)成分的辨別和分析檢驗(yàn)，并進(jìn)一步分析潮河流域徑流量變化的主要影響因素。根據(jù)第2部分的徑流成分提取方法，分別對(duì)下會(huì)站1976年-2012年的年、月徑流量和降水量進(jìn)行趨勢(shì)、突變、周期隨機(jī)成分的識(shí)別。

4.1 趨勢(shì)成分分析

4.1.1 徑流時(shí)間序列趨勢(shì)分析

采用Mann-Kendall（MK）非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法對(duì)下會(huì)站444個(gè)月的月徑流量和37年的年徑流量進(jìn)行檢驗(yàn)識(shí)別，其計(jì)算過(guò)程見(jiàn)表2。

由表2數(shù)據(jù)可得，假設(shè)月徑流量序列沒(méi)有變化趨勢(shì)，在顯著性水平下（α=005），|Y|>Y1-α/2=196，所以原假設(shè)不成立，認(rèn)為序列在顯著水平α下存在趨勢(shì)。又因?yàn)閅為負(fù)值，故月徑流序列有下降的趨勢(shì)（圖2（a））。同樣，對(duì)年徑流量序列，在顯著性水平α下，|Y|>Y1-α/2=196，認(rèn)為年徑流序列在顯著水平α下存在下降趨勢(shì)。采用線性趨勢(shì)線對(duì)潮河流域下游1976年-2012年的月徑流和年徑流趨勢(shì)進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果見(jiàn)圖2。

由圖2（a）可看出：潮河流域下游1976年-2012年的月徑流線性趨勢(shì)線y=-0.0006x+27492，由于月徑流量數(shù)據(jù)之間差異較大，導(dǎo)致線性下降的趨勢(shì)擬合線的斜率不明顯。同時(shí)，由圖2（b）可看出潮河流域下游1976年-2012年的年徑流線性趨勢(shì)線y=-0.2799x+565.8，由趨勢(shì)線的斜率看，趨勢(shì)線的下降趨勢(shì)與M-K檢驗(yàn)法計(jì)算結(jié)論一致，即潮河流域下游1976年-2012年的年徑流存在下降的趨勢(shì)。雖然月徑流線性趨勢(shì)線也能表明年徑流時(shí)間序列存在下降趨勢(shì)，但通過(guò)與年徑流線性趨勢(shì)線比較可看出，月徑流線性趨勢(shì)線的下降趨勢(shì)沒(méi)有年徑流線性趨勢(shì)明顯。采用線性模型來(lái)擬合提取出趨勢(shì)成分，根據(jù)趨勢(shì)線模型得到序列趨勢(shì)項(xiàng)，將每個(gè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)項(xiàng)從原始徑流序列中扣除，就可以去除趨勢(shì)成分。

4.1.2 降水時(shí)間序列趨勢(shì)分析

采用Mann-Kendall（MK）非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法對(duì)444個(gè)月的月降水量和37年的年降水量進(jìn)行檢驗(yàn)識(shí)別，其計(jì)算過(guò)程見(jiàn)表3。

由表3數(shù)據(jù)可得，假設(shè)月降水量序列沒(méi)有變化趨勢(shì)，在顯著性水平α=005下，|Y|≤Y1-α/2=196，所以接受原假設(shè)，認(rèn)為序列在顯著水平α下不存在趨勢(shì)，故1976年-2012年月降水序列的變化趨勢(shì)不明顯。但由于Y為負(fù)值，所以月降水序列理論上是下降的趨勢(shì)（圖3（a））。同樣，對(duì)年降水量序列，在顯著性水平α下，|Y|>Y1-α/2=196，所以認(rèn)為年降水時(shí)間序列在顯著水平α下存在下降趨勢(shì)（圖3（b））。采用線性趨勢(shì)線對(duì)潮河流域下游1976年-2012年的月降水量和年降水量趨勢(shì)進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果見(jiàn)圖3。

由圖3（a）可看出，1976年-2012年月降水線性趨勢(shì)線y=-0.0012x+93.996，由于月降水周期性變化比較明顯，所以導(dǎo)致線性擬合趨勢(shì)線斜率不明顯。由圖3（b）可看出1976年-2012年的年降水線性趨勢(shì)線y=-1.8091x+4233.6，與圖3（a）的月降水線性趨勢(shì)線y=-0.0012x+93.996相比，年降水線性趨勢(shì)線的斜率更明顯，即下降趨勢(shì)更明顯。同樣，采用線性模型來(lái)擬合提取出趨勢(shì)成分，并從原始的降水序列中減去計(jì)算出的趨勢(shì)項(xiàng)。對(duì)比年、月徑流量和降水量的趨勢(shì)分析后發(fā)現(xiàn)，1976年-2012年的徑流、降水時(shí)間序列均呈下降趨勢(shì)，但月降水時(shí)間序列在顯著性水平α=0.05時(shí)，下降趨勢(shì)不明顯。

此外，降水的下降速率大于徑流的下降速率。雖然年徑流序列相較于年降水序列而言沒(méi)有明顯的下降趨勢(shì)，但由圖4可看出年徑流的距平百分率普遍比年降水的距平百分率要大，即年徑流序列的年際上下變化幅度大于年降水序列的年際上下變化幅度。由此可知，雖然潮河流域年徑流和年降水的變化均為下降趨勢(shì)，但兩者的上下變化幅度不一致，故推斷降水不是影響徑流變化的唯一原因。

4.2 徑流和降水突變成分分析

4.2.1 徑流時(shí)間序列突變分析

同樣，采用Pettitt檢驗(yàn)法識(shí)別下會(huì)站444個(gè)月的月徑流量序列的突變性，限于篇幅，其計(jì)算過(guò)程略。對(duì)月徑流量序列，1999年4月時(shí)Ut，T值最大，1976年-2012年月徑流量的突變點(diǎn)可能在1999年4月，說(shuō)明序列在1999年4月前后存在較大的差異性。T=437，根據(jù)1999年4月的數(shù)據(jù)，利用式（8）計(jì)算可得p≤α=0.05成立，可以得到1999年4月為顯著變異點(diǎn)，序列在顯著性水平α下發(fā)生顯著突變。

由圖5和圖6可知，1976年-1999年和1999年-2012年的月徑流量線性趨勢(shì)線為y=-9×10-5x+611，y=-6×10-5x+043。經(jīng)計(jì)算1976年-1999年的月徑流均值為884 m3/s，1999年-2012年的月徑流均值為292 m3/s。采用固定突變大小δ=292-884=-592擬合其突變項(xiàng)，將其從已剔除趨勢(shì)成分的時(shí)間序列中減去，即可剔除突變成分。

4.2.2 降水時(shí)間序列突變分析

對(duì)月降水量序列，采用Pettitt檢驗(yàn)法識(shí)別444個(gè)月的月降水量序列的突變性，限于篇幅，其計(jì)算過(guò)程省略。經(jīng)計(jì)算1991年10月時(shí)Ut，T值最大，1976年-1991年的月徑流均值為61.64 m3/s，1991年-2012年的月徑流均值為47.18 m3/s，但Pettitt檢驗(yàn)的原假設(shè)為序列無(wú)變異點(diǎn)，故月降水時(shí)間序列在顯著性水平α=0.05下沒(méi)有顯著突變。采用固定突變大小δ=47.18-61.64=-4.46擬合其突變項(xiàng)，將其從已剔除趨勢(shì)成分的時(shí)間序列中減去，即可剔除突變成分。通過(guò)對(duì)1976年-2012年月徑流時(shí)間序列和月降水時(shí)間序列的突變分析可得，徑流時(shí)間序列有明顯的突變而降水時(shí)間序列沒(méi)有明顯的突變。進(jìn)一步說(shuō)明：潮河流域年降水和年徑流的變化規(guī)律不一致，降水不是影響徑流變化的唯一因素。

4.3 徑流和降水周期成分分析

對(duì)剔除了趨勢(shì)項(xiàng)和突變項(xiàng)之后的新的徑流時(shí)間序列采用方差分析法識(shí)別444個(gè)月的周期成分，其計(jì)算過(guò)程數(shù)據(jù)量較大，在此僅列出計(jì)算結(jié)果：月徑流時(shí)間序列第一隱含周期為2年，第二隱含周期為4年，第三隱含周期為3年。同樣，對(duì)剔除了趨勢(shì)項(xiàng)和突變項(xiàng)之后的新的降水時(shí)間序列采用方差分析法識(shí)別444個(gè)月的周期成分，在此也僅列出計(jì)算結(jié)果：月降水時(shí)間序列第一隱含周期為2年，第二隱含周期為15年，第三隱含周期為2年。綜上所述，月徑流時(shí)間序列和月降水時(shí)間序列均存在周期成分，但二者的主周期不一致，再次說(shuō)明徑流與降水的變化狀況不同，影響徑流一致性的因素還有非降水因素。

4.4 隨機(jī)成分分析

潮河流域下游1976年-2012年原始的月徑流量以及月降水量序列剔除上述計(jì)算出的趨勢(shì)項(xiàng)、突變項(xiàng)和周期項(xiàng)后，剩余的序列即為隨機(jī)成分。

4.5 計(jì)算結(jié)果分析

綜上，潮河流域1976年-2012年共37年月徑流量時(shí)間序列存在下降的趨勢(shì)，并在1999年4月出現(xiàn)顯著突變，存在2年、4年和3年的主周期。1976年-2012年的444月降水量時(shí)間序列存在下降的趨勢(shì)，且降水的下降速率大于徑流的下降速率，但徑流的年際變化比降水顯著。月降水量出現(xiàn)突變的時(shí)間是1991年10月，存在2年、15年和2年的主周期。說(shuō)明在此期間，潮河流域下會(huì)站的徑流和降水時(shí)間序列都存在下降的趨勢(shì)成分，但二者的變化速率不同，而其他兩方面，無(wú)論是突變點(diǎn)出現(xiàn)年月，還是周期分布和隨機(jī)成分方面，二者都有顯著的差異，說(shuō)明降水變化并不是導(dǎo)致潮河流域徑流變化的唯一因素[18]。計(jì)算分析過(guò)程可以看出，月徑流量和月降水量擬合的線性趨勢(shì)線的斜率很小，且由于數(shù)據(jù)的連續(xù)波動(dòng)，導(dǎo)致很難找到一個(gè)擬合程度很好的線性趨勢(shì)線，但年徑流量和年降水量的擬合線性趨勢(shì)線斜率相對(duì)明顯，變化趨勢(shì)更直觀。說(shuō)明徑流量和降水量年內(nèi)波動(dòng)較大，而年際波動(dòng)相對(duì)而言較小，更易從中看出年際變化趨勢(shì)[19]。

5 人類活動(dòng)對(duì)徑流一致性影響

通過(guò)以上對(duì)潮河流域下游的徑流和降水時(shí)間序列的趨勢(shì)、突變、周期成分的對(duì)比分析，可知徑流和降水的變化情況不一致，故降水的氣候因素變化不是導(dǎo)致徑流變化的唯一因素，人類活動(dòng)也是影響徑流變化的重要因素之一。影響流域年徑流的人類活動(dòng)主要有兩個(gè)方面：（1）不同目的要求下的土地利用類型的改造活動(dòng)，如退耕還林、荒山造林、圍湖造田等土地利用活動(dòng)，從而改變流域的土地覆被狀況；（2）水庫(kù)、塘壩、溝渠等水利工程設(shè)施的修建和使用[20]。潮河上游土地利用類型中所占面積最大的為林地，占地面積第二、三的分別是草地和農(nóng)田，這三種土地利用類型面積總和占潮河流域總面積的97%以上。20世紀(jì)70年代初到80年代中后期潮河流域的耕地面積增加了6.50%，林地面積增加了7.80%；20世紀(jì)80年代中后期到21世紀(jì)初，潮河流域耕地面積幾乎沒(méi)有變化，而林地面積繼續(xù)增長(zhǎng)了11.80%。從20世紀(jì)70年代初一直到21世紀(jì)初草地的面積一直保持減少的趨勢(shì)，且其減少的幅度大于耕地和林地在相應(yīng)時(shí)段的變化幅度。這些變化的主要原因是流域內(nèi)水土治理生態(tài)建設(shè)工程的實(shí)施。從20世紀(jì)80年代后期開(kāi)始，潮河流域先后實(shí)施了潮白河密云水庫(kù)上游國(guó)家重點(diǎn)水土流失治理工程、京津風(fēng)沙源區(qū)防沙治沙工程、首都水資源區(qū)水土保持工程和太行山國(guó)家水土保持重點(diǎn)建設(shè)工程等生態(tài)和工程治理項(xiàng)目。這些項(xiàng)目的實(shí)施，改變了潮河流域下墊面的條件與類型以及流域土地利用、覆被類型[21]。流域內(nèi)建設(shè)的水利工程是另一種改變流域徑流的重要人類活動(dòng)類型，其主要用于蓄水、排水和農(nóng)田灌溉。灌溉過(guò)程中會(huì)加大流域蒸發(fā)量和入滲量，進(jìn)而改變流域內(nèi)的水量平衡。20世紀(jì)70年代后期，隨著工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展，極大地提高了水利化程度，到20世紀(jì)80年代中期，大規(guī)模的水利設(shè)施、水庫(kù)和塘壩設(shè)施發(fā)揮作用，對(duì)河流的水文特征的影響漸漸加大。這兩種人類活動(dòng)都改變了流域下墊面的條件，并控制了流域的水量平衡， 進(jìn)一步影響徑流的時(shí)空分布和變化情況，從而使得潮河下游的徑流表現(xiàn)出了本文的趨勢(shì)、周期及突變現(xiàn)象。

6 結(jié)論

本文以潮河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，對(duì)潮河流域下游下會(huì)站的降雨和徑流原始時(shí)間序列進(jìn)行處理后，對(duì)其趨勢(shì)、周期及突變成分和特征進(jìn)行了識(shí)別和檢驗(yàn)，展現(xiàn)了潮河流域徑流的演變特點(diǎn)和規(guī)律，重點(diǎn)分析了徑流的變化與降水的變化是否一致，進(jìn)而分析人類活動(dòng)及水利工程設(shè)施等非降水因素對(duì)徑流變化的影響，得到以下結(jié)論。

（1）潮河流域年、月徑流時(shí)間序列有明顯的下降趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)徑流量下降趨勢(shì)更明顯；潮河流域徑流量在1999年4月有顯著的突變現(xiàn)象；潮河流域徑流量隱含有2年、4年和3年的主周期。

（2）潮河流域月降水時(shí)間序列下降趨勢(shì)不明顯，而年降水時(shí)間序列的下降趨勢(shì)相對(duì)明顯些，且降水量在1991年10月存在突變，隱含2年、15年和2年的主周期。

（3）通過(guò)比較徑流時(shí)間序列和降水時(shí)間序列的趨勢(shì)、突變、周期成分，可知徑流和降水的變化情況不一致，故降水不是影響徑流變化的唯一因素，而且非降水因素的人類活動(dòng)（主要是土地利用類型改造、水利工程設(shè)施和水土保持及生態(tài)治理工程建設(shè)等）的干擾在20世紀(jì)90年代后期影響徑流演變過(guò)程的作用較大。

綜上，未來(lái)的短時(shí)間內(nèi)潮河流域徑流量將會(huì)繼續(xù)保持衰減的狀態(tài)，也說(shuō)明潮河流域水文系統(tǒng)是一個(gè)確定性和不確定性因素共同作用下的辯證統(tǒng)一、相互依存的整體。

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