松花江流域極端降雨變化對流域輸沙量的影響

鐘科元 鄭粉莉,2 吳紅艷 覃 超

(1.西北農(nóng)林科技大學水土保持研究所黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國家重點實驗室， 陜西楊凌 712100；2.中國科學院水利部水土保持研究所， 陜西楊凌 712100)

松花江流域極端降雨變化對流域輸沙量的影響

鐘科元1鄭粉莉1,2吳紅艷1覃 超1

(1.西北農(nóng)林科技大學水土保持研究所黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國家重點實驗室， 陜西楊凌 712100；2.中國科學院水利部水土保持研究所， 陜西楊凌 712100)

基于松花江流域及其周邊共43個氣象站點1960—2014年逐日降雨數(shù)據(jù)及佳木斯水文站輸沙量數(shù)據(jù)，采用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢分析方法、小波周期性分析和雙累積曲線法，分析了流域內(nèi)7個極端降雨指數(shù)和輸沙量的動態(tài)變化趨勢，在此基礎(chǔ)上定量評估了流域極端降雨變化對輸沙量的影響。結(jié)果表明：1960—2014年間，松花江流域7個極端降雨指數(shù)(最大1 d降雨量(RX1day)、連續(xù)5 d最大降雨量(RX5day)、降雨強度指數(shù)(SDII)、大于95%分位值強降雨量(P95pTOT)、大雨量(HP)、暴雨量(RSP)和汛期降雨量(FSPTOT))皆呈階段性波動變化，存在16～20 a的大周期和5～6 a的小周期變化特征，但近55 a各極端降雨指數(shù)整體上呈不顯著的變化趨勢；期間佳木斯水文站輸沙量的變化趨勢與7個極端降雨指數(shù)的變化趨勢類似。松花江流域各極端降雨指數(shù)與輸沙量均存在極顯著相關(guān)性(p<0.01)，其中RX5day、P95pTOT與輸沙量的相關(guān)性最顯著。雙累積曲線分析顯示，流域輸沙量與各極端降雨指數(shù)關(guān)系的突變點均發(fā)生在1977年。與基準期(1960—1977年)相比，1978—2014年松花江流域各極端降雨指數(shù)對輸沙量變化的影響在3.09%～15.24%之間，其中SDII變化對輸沙量的影響最大(15.24%)，其次是FSPTOT(14.81%)和RX5day(14.34%)。

輸沙量； 極端降雨； 變化趨勢； 影響評估； 松花江流域

引言

流域侵蝕產(chǎn)沙是地球化學循環(huán)的重要過程，受多種因素影響[1]，其中降雨是土壤侵蝕發(fā)生的主要營力，降雨量、降雨強度和降雨歷時直接影響土壤侵蝕強度[2-3]。相關(guān)研究表明，降雨特別是極端降雨事件對流域產(chǎn)流、產(chǎn)沙的形成具有重要的影響，流域土壤侵蝕主要由少數(shù)幾場大雨或暴雨事件引起，一次大暴雨所產(chǎn)生的侵蝕量可占年侵蝕總量的60%甚至90%以上[3-4]。有學者指出，在極端降雨條件下，水土保持綜合治理的減水減沙效益很低[5-6]，甚至出現(xiàn)負效應(yīng)的情況[7]。因此分析極端降雨事件對流域產(chǎn)流、產(chǎn)沙過程的影響，對流域水土流失防治具有重要意義。

極端降雨(Precipitation extremes)是近年來研究的熱點問題，已取得了一系列研究成果[8-10]，而從流域尺度分析極端降雨事件的動態(tài)變化對流域輸沙量的影響研究較少報道[11]。孫維婷[12]采用雙累積曲線法分析表明，黃土高原延河流域1970—1996年極端暴雨量與徑流量、輸沙量表現(xiàn)出顯著的線性相關(guān)性，極端暴雨量對徑流量和輸沙量有著直接的影響，而1996—2010年極端暴雨量與徑流量、輸沙量無明顯的線性相關(guān)關(guān)系。徐天樂等[13]研究發(fā)現(xiàn)極端降雨對遼東山區(qū)次生生態(tài)系統(tǒng)土壤侵蝕的影響異常強烈，同時容易引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害。衛(wèi)偉等[11]研究發(fā)現(xiàn)黃土丘陵溝壑區(qū)降雨量和降雨強度都很高的極端降雨事件對土壤侵蝕影響顯著，但高強度、歷時短的極端降雨事件所產(chǎn)生的破壞也不容低估。這些研究表明極端降雨改變了坡面土壤入滲-產(chǎn)流特征，且更容易引發(fā)地表徑流，并加劇土壤侵蝕，從而引起河流輸沙量的變化。

松花江流域是中國主要黑土分布區(qū)、糧食產(chǎn)區(qū)和商品糧基地，近年來，東北黑土區(qū)土壤侵蝕和土地退化引起了人們的廣泛關(guān)注[14]，許多學者對黑土區(qū)土壤侵蝕機理[14-15]、流域水沙變化特征[16]以及水土流失的防治措施[17]等方面進行了分析和探討。東北黑土區(qū)地形坡度小，坡面侵蝕面積大，坡腳沉積量大，河道輸沙量小，與黃河和長江流域相比，氣候變化對松花江流域的水沙變化影響的相關(guān)研究很少涉及[17]。目前尚不清楚松花江降雨變化特別是極端降雨變化與流域輸沙量變化之間的定量聯(lián)系[18]。

本文以松花江流域及其周邊共43個氣象站點1960—2014年逐日降雨數(shù)據(jù)及佳木斯水文站輸沙量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取7個極端降雨指數(shù)，采用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢分析和小波周期性分析方法以及雙累積曲線法，分析流域內(nèi)極端降雨和輸沙量的動態(tài)變化趨勢，在此基礎(chǔ)上定量評估流域極端降雨變化對輸沙量變化的影響，以期為流域水土流失的治理和生態(tài)建設(shè)提供決策支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)地理位置與氣象站點分布Fig.1 Study area and distribution of meteorological stations

松花江流域位于中國東北地區(qū)的北部(圖1)，流域面積54.6萬km2，位于41°42′～51°38′N、119°25′～132°31′E之間。流域多年平均氣溫在3～5℃之間，年降雨量在300～1 200 mm之間，東南部山區(qū)年降雨可達700～800 mm，西部地區(qū)只有400 mm，整體呈現(xiàn)從東南向西北遞減的趨勢，流域多年平均徑流量為632.0億m3(1955—2010年)，多年平均輸沙量為1 259萬t(1955—2010年)[19]。流域內(nèi)地形以平原為主，主要有中部的松嫩平原和東北部的三江平原。流域西部為大興安嶺，東部為長白山區(qū)，分別發(fā)育了嫩江和第二松花江，兩河于三江口匯入松花江。流域內(nèi)土壤以黑土和黑鈣土為主，其中黑土分布范圍最廣，占我國黑土面積的60%[20]。佳木斯水文站位于流域的下游，控制面積為52.83萬km2，占松花江流域面積的95.7%。

1.2 數(shù)據(jù)來源與質(zhì)量控制

氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)，包括松花江流域及其近鄰共75個氣象站點逐日降雨量數(shù)據(jù)。由于不同站點數(shù)據(jù)起始時間不同，并且同一站點部分數(shù)據(jù)會出現(xiàn)缺測情況，本文根據(jù)以下標準：數(shù)據(jù)不得少于55 a；單個站點缺失數(shù)據(jù)不得超過30 d。對于單個站點的若干數(shù)據(jù)缺失，采用附近2個或2個以上站點降雨量的平均值進行填補，從而得到完整序列降雨量數(shù)據(jù)。本文最終選取43個氣象站1960—2014年逐日降雨量數(shù)據(jù)(圖1)。

泥沙數(shù)據(jù)來源于《松遼河流域河流泥沙公報》，選取佳木斯水文站1960—2014年輸沙量數(shù)據(jù)。為了簡化表述，本文將佳木斯以上流域稱為松花江流域，佳木斯水文站的輸沙量數(shù)據(jù)即是松花江流域輸沙量數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1 極端降雨指數(shù)選取

選取的極端降雨指數(shù)主要參照了氣候變化檢測與極端氣候事件指數(shù)專家組(ETCCDI)確定的表征極端氣候事件的核心氣候指數(shù)[21](表1)。近年來這些指數(shù)(P95pTOT、RX1day、RX5day和SDII)被各國學者廣泛應(yīng)用[22-23]，并且取得了一系列研究成果；大雨量(HP)和暴雨量(RSP)也被認為是影響土壤侵蝕的重要指數(shù)[24]；另外，汛期降雨量(FSPTOT)是反映流域主要發(fā)生侵蝕階段的降雨綜合指數(shù)。為此，本文綜合選取了ETCCDI確定的P95pTOT、RX1day、RX5day、SDII 4個指數(shù)以及大雨量(HP)、暴雨量(RSP)和汛期降雨量FSPTOT共7個極端降雨指數(shù)(表1)。

注: 雨天降雨量是指降雨量大于1 mm的降雨量之和。

1.3.2 Mann-Kendall趨勢分析和小波周期性分析

采用Mann-Kendall趨勢分析法，分析極端降雨指數(shù)和輸沙量的變化趨勢。Mann-Kendall是一種非參數(shù)檢驗方法，原始數(shù)據(jù)不需要遵從一定的分布，且不受少數(shù)異常值的干擾，因此被廣泛應(yīng)用到水文氣象數(shù)據(jù)的時間序列趨勢分析中[23,25]。Mann-Kendall法通過統(tǒng)計量Z值判斷該序列數(shù)據(jù)的變化趨勢。Z>0時表示呈上升趨勢，Z<0表示呈下降趨勢，Z的絕對值越大，說明該序列的變化趨勢越顯著。Z>1.96，說明通過p<0.05顯著性檢驗，Z>2.32，則通過p<0.01顯著性檢驗。

采用Morlot連續(xù)復(fù)小波分析方法(Wavelet analysis)[26-27]分析松花江水沙時間序列的多時間尺度特征和周期性變化。小波分析方法能夠反映時間序列的局部變化特征，可以看到每一時刻在各周期中所處的位置，能夠更好地分析序列隨時間的變化情況，近年來被廣泛應(yīng)用于水文氣象數(shù)據(jù)的多尺度分析。通過小波方差可以判斷序列數(shù)據(jù)的周期性變化，通過不同時間尺度的小波實部變化，可以判斷不同時間尺度下序列數(shù)據(jù)的變化特征。

1.3.3 雙累積曲線法

雙累積曲線是在直角坐標系中繪制的同期內(nèi)一個變量的連續(xù)累積值與另一個變量連續(xù)累積值的關(guān)系曲線，它是一種檢驗2個參數(shù)間關(guān)系一致性及其變化的常用方法，目前被廣泛應(yīng)用于分割氣候要素變化對流域水沙變化的影響研究[1,17]。在分析極端降雨指數(shù)對河流輸沙量變化關(guān)系時，可以通過輸沙量-極端降雨指數(shù)雙累積曲線，判斷兩者關(guān)系的突變點。

在分析極端降雨指數(shù)變化對河流輸沙量的影響時，也可采用輸沙量-極端降雨指數(shù)雙累積曲線。首先，建立突變年份前的輸沙量-極端降雨指數(shù)雙累積曲線方程；然后，將突變點后極端降雨指數(shù)的累積值代入突變年份前的輸沙量-極端降雨指數(shù)雙累積曲線擬合直線方程；最后，對比突變點后的實際累積輸沙量與擬合累積輸沙量差異，可以判斷突變點后極端降雨指數(shù)變化對輸沙量的影響。

2 結(jié)果與分析

2.1 松花江極端降雨指數(shù)動態(tài)變化

近55 a來，松花江流域各極端降雨指數(shù)均表現(xiàn)為波動變化，但無明顯變化趨勢(圖2)。各指數(shù)Z統(tǒng)計量絕對值均小于1.96，未通過顯著性檢驗，其中FSPTOT、SDII、P95pTOT、RX5day和HP呈不顯著降低趨勢(-1.96

圖2 松花江流域1960—2014年極端降雨指數(shù)的年際變化Fig.2 Annual variations of precipitation extremes in SRB during 1960—2014

各極端降雨指數(shù)年際波動變化具有一定的相似性(圖2)，大致可以分為4個階段：20世紀60—80年代為第1階段，此階段各降雨指數(shù)表現(xiàn)為波動下降趨勢；80年代初期—90年代中后期為第2階段，各降雨指數(shù)表現(xiàn)為波動上升趨勢；第3階段是90年代中后期—2010年，此階段各指數(shù)呈現(xiàn)波動下降趨勢；第4階段是2010年后，各指數(shù)進入了小幅波動上升階段。為進一步分析極端降雨指數(shù)的周期性變化趨勢，基于小波周期性分析，發(fā)現(xiàn)各極端降雨指數(shù)均存在以16～20 a為大周期，5～6 a為小周期的變化特征(圖3)。因此，松花江流域1960—2014年各極端降雨指數(shù)表現(xiàn)為階段性波動變化趨勢，但均呈不顯著變化。WANG等[28]和SONG等[29]對東北地區(qū)降雨量的研究也得出類似的結(jié)論。

圖3 松花江流域1960—2014年極端降雨指數(shù)與輸沙量標準化小波方差Fig.3 Normalized wavelet coefficient variance of precipitation extremes and sediment load in SRB during 1960—2014

2.2 松花江流域輸沙量動態(tài)變化

與極端降雨指數(shù)動態(tài)變化趨勢類似，松花江流域輸沙量也呈現(xiàn)階段性變化(圖4)，即第1階段，1960—1979年呈現(xiàn)下降趨勢，在1979年達到最低值211萬t；第2階段，1980—1994年呈增加趨勢，在1994年達到最大值為3 970萬t；第3階段，1994—2008年流域輸沙量表現(xiàn)為波動下降趨勢；第4階段，在2008年以后，流域輸沙量呈現(xiàn)小幅上升趨勢。整體上來說，55 a間流域輸沙量呈明顯的波動變化，變異系數(shù)為0.57。Mann-Kendall趨勢檢驗結(jié)果表明，在1960—2014年松花江輸沙量呈不顯著增加趨勢(Z=0.52)。同時，小波周期性分析也發(fā)現(xiàn)流域輸沙量變化與極端降雨指數(shù)的周期性變化相似(圖3)，也存在以16 a為大周期，6 a為小周期的變化趨勢。

圖4 松花江流域1960—2014年輸沙量動態(tài)變化Fig.4 Annual variation of sediment load in Kiamusze hydrologic station during 1960—2014

圖5 1960—2014年松花江流域輸沙量與各極端降雨指數(shù)的雙累積曲線Fig.5 Double-mass curves between sediment load and precipitation extremes in SRB during 1960—2014

2.3 極端降雨指數(shù)對流域輸沙量變化的影響

2.3.1 輸沙量與各極端降雨指數(shù)的相關(guān)性分析

通過輸沙量-極端降雨指數(shù)的雙累積曲線可以判斷輸沙量與極端降雨指數(shù)關(guān)系變化的突變點。圖5表明，松花江流域佳木斯站輸沙量與各極端降雨指數(shù)累積曲線的突變點均發(fā)生在1977年?；诖?，可判斷佳木斯站輸沙量與極端降雨指數(shù)的突變點發(fā)生在1977年，可以將1960—1977年定義為基準期。

通過分析不同時間段輸沙量與極端降雨指數(shù)之間的相關(guān)性，可以判斷兩者之間的相關(guān)性水平。表2表明，在1960—2014年、1960—1977年(突變點前期)和1978—2014年(突變點后期)，松花江流域佳木斯水文站輸沙量與各極端降雨指數(shù)均存在顯著的相關(guān)性(p<0.01)，各階段相關(guān)系數(shù)均大于0.71，其中RX5day和P95pTOT與輸沙量的相關(guān)性平均數(shù)最大，其次為RSP、SDII和FSPTOT。因此，可以認為RX5day和P95pTOT是影響流域輸沙量的主要極端降雨指數(shù)。2.3.2 極端降雨指數(shù)對流域輸沙量變化的影響評估基于輸沙量與極端降雨指數(shù)變化的突變點，建立突變年份前期(基準期)輸沙量-極端降雨指數(shù)雙累積曲線的線性方程，然后將突變年份后期的極端降雨指數(shù)累積值代入突變年份前期輸沙量-極端降雨指數(shù)雙累積曲線方程，對比突變點后的實際累積輸沙量與擬合累積輸沙量，可以得出突變點后極端降雨指數(shù)變化對輸沙量的影響。

從表3可以看出，與基準期(1960—1977年)相比，松花江1977年以后極端降雨指數(shù)的變化對輸沙量變化的影響在3.09%～15.24%之間，其中SDII影響最大，為15.24%，其次是FSPTOT(14.81%)和RX5day(14.34%)，RSP變化量對輸沙量影響最低，為3.09%。

表2 松花江流域輸沙量與極端降雨指數(shù)的相關(guān)系數(shù)Tab.2 Correlation coefficients between sediment load and extreme precipitation indices in SRB

注：** 表示通過p<0.01顯著性檢驗。

表3 松花江流域極端降雨指數(shù)對輸沙量的貢獻率Tab.3 Contribution rates of precipitation extremes changes on sediment load in SRB %

3 討論

降雨是影響徑流的直接原因，也是土壤侵蝕的直接動力，極端降雨的變化顯著影響了流域土壤侵蝕和產(chǎn)沙過程[1]。流域年侵蝕量和輸沙量主要來自于一場或者為數(shù)不多的幾場極端降雨事件[4]。而以往類似研究，主要基于年降雨總量的變化評估年降雨量變化對輸沙量的影響(表4)。與這些研究相比，本文進一步分析了極端降雨變化對輸沙量的影響，過濾了低強度、非侵蝕降雨對輸沙量的影響，在分析精度上有所提高。本研究發(fā)現(xiàn)松花江流域在1960—2014年各極端降雨指數(shù)與輸沙量均存在顯著相關(guān)性(p<0.01)，其中RX5day和P95pTOT與輸沙量的相關(guān)性最顯著。與基準期(1960—1977年)相比，松花江流域1978—2014年各極端降雨指數(shù)對輸沙量的影響在3.09%～15.24%之間，即極端降雨變化對輸沙量變化的影響低于50%，因此，可以認為流域輸沙量變化主要受人類活動等其他因素的影響，這與黃河流域、長江流域類似研究(表4)結(jié)果趨于一致。李林育等[17]認為，松花江流域輸沙量負荷的變化與流域內(nèi)重大歷史事件、國家政策等人為活動的變化密切相關(guān)。穆興民等[30]也認為哈爾濱水文站降雨、徑流、輸沙序列的位相變化與開墾北大荒、引水工程、興建水庫以及黑土地水土流失綜合治理等人類活動有密切聯(lián)系。

表4 不同區(qū)域降雨量變化對輸沙量影響的貢獻率Tab.4 Contribution rates of rainfall changes on sediment load in different study regions

通過標準化小波變換實部變化過程(圖6)，可以反映不同時間尺度極端降雨指數(shù)和輸沙量的變化特征，當小波實部Wf(a,b)為正值時，對應(yīng)的極端降雨和輸沙量處于偏多期，負的Wf(a,b)反映實部對應(yīng)的極端降雨和輸沙量處于偏少期[30]。Wf(a,b)實部值為0，說明極端降雨和輸沙量處在豐枯變化的轉(zhuǎn)換點。在5 a時間尺度上，松花江輸沙量與極端降雨指數(shù)的變化基本同步(圖6)。在20世紀60—70年代輸沙量呈均勻間隔波動變化，輸沙量波動較極端降雨指數(shù)波動較小；20世紀70—80年代，極端降雨指數(shù)與輸沙量變化趨勢相吻合；20世紀80年代后期—21世紀初期，輸沙量和極端降雨指數(shù)出現(xiàn)較劇烈的波動變化。2000—2014年間，輸沙量的豐枯變化與極端降雨指數(shù)變化趨于一致。在16 a時間尺度上，輸沙量和各極端降雨指數(shù)變化與5 a時間尺度類似。1960—1968年輸沙量的波動小于極端降雨指數(shù)的波動，1968—1982年極端降雨指數(shù)與輸沙量變化趨勢相吻合。1982—2007年輸沙量呈劇烈變化且較極端降雨指數(shù)波動更劇烈。2007年以后輸沙量的豐枯變化與極端降雨指數(shù)趨于一致，略低于極端降雨指數(shù)。

圖6 極端降雨指數(shù)和輸沙量在不同時間尺度下的標準化小波實部變化曲線Fig.6 Normalized wavelet coefficient curves of precipitation extremes and sediment load at different time scales in SRB

松花江流域輸沙量的變化是氣候變化和人類活動綜合作用的結(jié)果。20世紀60—70年代期間，由于大規(guī)模人口遷入，水庫、水利工程的修建，如生產(chǎn)建設(shè)兵團的組建，并進行了大面積的開荒，大躍進和人民公社化運動，以及一系列水利工程的建成(如音河水庫)，導致降雨與輸沙量曲線位相變化發(fā)生紊亂[36]，輸沙量的變幅小于極端降雨事件的變化。20世紀80年代以后，極端降雨和輸沙量出現(xiàn)劇烈的波動，且輸沙量較極端降雨指數(shù)更加劇烈。一方面，可能是在這期間極端降雨事件的頻發(fā)，引起了輸沙量的劇烈波動[17]，如1991、1994和1998年3次大洪水在5 a尺度上反映得非常明顯；另一方面，可能是人類活動的作用加強，輸沙量負荷呈現(xiàn)顯著增長的趨勢[17]，輸沙量波動較極端降雨指數(shù)變化更劇烈。此外，1999年以后，由于實行退耕還荒、天然林保護工程，建設(shè)松嫩平原農(nóng)田保護和三江平原農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地保護體系以及東北黑土區(qū)水土流失綜合治理試點工程，使得2007年以后輸沙量變化低于極端降雨指數(shù)的變化[30]。

4 結(jié)論

(1)55 a來松花江流域7個極端降雨指數(shù)(P95pTOT、RX1day、RX5day、SDII、HP、RSP和FSPTOT)皆呈階段性波動變化，其中20世紀60—80年代呈波動下降趨勢，20世紀80年代初期—90年代中后期呈波動上升趨勢，20世紀90年代中后期—2010年各指數(shù)呈現(xiàn)波動下降趨勢，2010年后各極端降雨指數(shù)呈現(xiàn)小幅波動上升，并且存在以16～20 a為大周期、5～6 a為小周期的變化特征；佳木斯水文站輸沙量變化與極端降雨指數(shù)變化趨勢類同。

(2)佳木斯水文站輸沙量與各極端降雨指數(shù)均存在極顯著關(guān)系(p<0.01)，突變點前后2個時期(1960—1977年和1978—2014年)的相關(guān)系數(shù)均大于0.71，其中RX5day和P95pTOT與輸沙量相關(guān)性最顯著，其后依次為RSP、SDII和FSPTOT；輸沙量與各極端降雨指數(shù)的累積曲線的突變點均發(fā)生在1977年。

(3)與基準期(1960—1977年)相比，1978—2014年松花江極端降雨指數(shù)的變化對輸沙量變化的影響在3.09%～15.24%之間，其中SDII影響最大為15.24%，其次是FSPTOT(14.81%)和RX5day(14.34%)，也說明極端降雨以外的人類活動等因素對流域輸沙量變化的影響占主導作用。

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Effects of Precipitation Extremes Change on Sediment Load in Songhua River Basin

ZHONG Keyuan1ZHENG Fenli1,2WU Hongyan1QIN Chao1

(1.StateKeyLaboratoryofSoilErosionandDrylandFarmingonLoessPlateau,InstituteofSoilandWaterConservation,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China2.InstituteofSoilandWaterConservation,ChineseAcademyofSciencesandMinistryofWaterResources,Yangling,Shaanxi712100,China)

Study on the effects of extreme precipitation events on runoff and sediment load not only can reveal the mechanism of runoff and sediment, but also provide important scientific support for basin disaster warning. Currently, there is limited information on the effects of extremes precipitation events on river sediment load. Thus, Songhua River Basin (SRB), located in the northeast of China was selected as study area, and daily precipitation data from 43 meteorological stations within and surrounding the SRB and sediment load from Kiamusze hydrologic station during 1960—2014 were collected. Seven extreme precipitation indices, including maximum 1-day precipitation (RX1day), maximum 5-day precipitation (RX5day), simple daily intensity index (SDII), strong rainfall more than 95% points value (P95pTOT), heavy precipitation (HP), rainstorm precipitation (RSP) and flood season precipitation (FSPTOT)) were chosen to quantify precipitation extremes. The Mann-Kendall’s non-parametric trend analysis method and wavelet periodic analysis method were used to analyze the dynamic change of precipitation extremes and sediment load. Double mass curve method was used to assess the effect of extreme precipitation events on sediment load change. The results showed as follows: there was no significant change trend of the seven precipitation extreme indices during 1960—2014; while there existed 16～20 a main period and 5～6 a minor period. Meanwhile, the change trend of sediment load in Kiamusze hydrologic station was similar with the precipitation extremes. The precipitation extreme indices had highly significant correlation with sediment load (p<0.01) in the SRB, among which correction between sediment load and RX5day and P95pTOT was the most significant. The abrupt change by double mass curve method indicated that the abrupt change point between sediment load and each extreme precipitation index occurred in 1977. Compared with the baseline period in 1960—1977, the effects of precipitation extreme indices on the sediment load were ranged from 3.09% to 15.24% in 1978—2014, in which the effect of SDII was the highest with 15.24%, followed by FSPTOT with 14.81% and RX5day with 14.34%. These findings would provide useful information for forecasting sediment disaster and taking measures in conserving soil and water in the SRB.

sediment load； precipitation extremes； change trend； effect assessment； Songhua River Basin

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.08.028

2016-12-21

2017-01-20

國家自然科學基金項目(41571263)

鐘科元(1987—)，男，博士生，主要從事水土保持與水文過程模擬研究，E-mail: zkygeo@163.com

鄭粉莉(1960—)，女，研究員，博士生導師，主要從事土壤侵蝕過程、預(yù)報和侵蝕環(huán)境效應(yīng)評價研究，E-mail: flzh@ms.iswc.ac.cn

S157.1

A

1000-1298(2017)08-0245-08