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    1960-2012年鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件時空演變特征*

    2020-01-09 09:00:22李相虎薛晨陽
    湖泊科學(xué) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:五河旱澇鄱陽湖

    王 容,李相虎**,薛晨陽,張 丹

    (1:中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所,中國科學(xué)院流域地理學(xué)重點實驗室,南京 210008) (2:中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049)

    當(dāng)前由于全球氣候變暖、城市化進程加快使得水循環(huán)速率加快、系統(tǒng)穩(wěn)定性降低,導(dǎo)致干旱、洪澇等極端水文事件發(fā)生的頻率和強度不斷增加,對生態(tài)系統(tǒng)和人類社會發(fā)展造成嚴重的危害[1-3]. 與此同時,旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象也在不斷增加[4-5],尤其在我國華南、西南、長江中下游及淮河流域等地區(qū)表現(xiàn)得更加明顯[6-7],已成為我國旱澇災(zāi)害的一種新特點與新趨勢[8]. 例如,廣西在2005年、2009年及2013年多次出現(xiàn)旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象[9],在珠江的東江流域、淮河流域也曾多次發(fā)生[10-11],而在2011年春夏之交,我國長江中下游地區(qū)發(fā)生的一次快速、劇烈的旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象,其旱澇轉(zhuǎn)變之快、旱澇災(zāi)情之重、影響范圍之廣,更是近年來罕見[12],給我國經(jīng)濟發(fā)展和人民的財產(chǎn)帶來巨大的損失. 旱澇急轉(zhuǎn)是旱澇并存現(xiàn)象的一種極端表現(xiàn)[13],不僅具備干旱和洪澇分別具有的災(zāi)害特性,其所造成的危害比單一災(zāi)害的疊加更為嚴重[14-16]. 因此,對區(qū)域旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象的研究已引起國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,其演變規(guī)律與影響研究也是水文與氣候變化研究領(lǐng)域亟待解決的一個科學(xué)問題.

    近些年來,諸多學(xué)者利用不同的指標(biāo)與方法對旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象進行了研究,成果頗豐,也為揭示旱澇急轉(zhuǎn)的時空特征及其成因機制等提供了很好的基礎(chǔ). 例如,吳志偉等[6]通過對比夏季降水差異定義了降水長周期旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù),用于定量研究長江中下游地區(qū)旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象. 程智等[17]在挑選出淮河流域旱澇急轉(zhuǎn)事件的基礎(chǔ)上,定義了一個基于SPI指數(shù)的旱澇急轉(zhuǎn)事件強度指數(shù),并進一步分析了其時空分布和強度差異變化. 熊威等[18]基于游程理論分析了四湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件的歷時、強度和程度,并通過Copula函數(shù)構(gòu)建了旱澇急轉(zhuǎn)事件特征變量間的聯(lián)合分布,分析了相應(yīng)的概率和重現(xiàn)期. 唐明等[19]從時間和空間兩方面對淮北地區(qū)旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象進行了定量描述,并簡要分析了旱澇急轉(zhuǎn)的成因. 張屏等[15]利用一組經(jīng)驗降水閾值指數(shù)定義了一個針對安徽省淮北地區(qū)的旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù),并分析了其季節(jié)演變特征. 閃麗潔等[8]在原有長周期旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù)基礎(chǔ)上定義了日尺度旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù),并基于此分析了長江中下游地區(qū)夏季旱澇急轉(zhuǎn)事件的時空特征及其與ENSO的關(guān)系. 另外,張水鋒等[1]、羅蔚等[20]、Li等[21]還從徑流量異常變化的角度研究了淮河流域、鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律.

    鄱陽湖是我國第一大淡水湖,也是我國重要的戰(zhàn)略水源地,其獨特的濕地生態(tài)系統(tǒng),具有極其豐富的濕地植被資源與物種多樣性,發(fā)揮著巨大的生態(tài)服務(wù)功能[22-23],同時鄱陽湖流域還是我國重要的商品糧基地. 然而由于鄱陽湖區(qū)域河-湖關(guān)系復(fù)雜,歷來是我國洪旱災(zāi)害最嚴重的區(qū)域之一[24]. 近些年來,在氣候變化與人類活動的雙重影響下,鄱陽湖流域極端干旱事件頻發(fā)、季節(jié)性水資源緊張、湖泊面積萎縮、湖泊水質(zhì)趨于惡化、水域和濕地生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能退化,給鄱陽湖流域水安全和生態(tài)系統(tǒng)平衡等帶來了巨大威脅[25-31]. 以往研究多側(cè)重于該區(qū)域單一干旱或洪澇,而對旱澇急轉(zhuǎn)這種復(fù)合型災(zāi)害現(xiàn)象關(guān)注較少. 目前有關(guān)于鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)的研究重點分析了旱澇急轉(zhuǎn)的變化趨勢,未對旱澇急轉(zhuǎn)的發(fā)生強度及周期變化等方面進行特征分析,且對旱澇急轉(zhuǎn)的空間差異及其成因等都還不清晰[20-21]. 因此本文側(cè)重于研究鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件的空間差異、強度及周期變化等,并討論旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù)的不確定性及旱澇急轉(zhuǎn)事件的成因. 本研究對進一步認識鄱陽湖洪旱災(zāi)害的發(fā)生機理、保障湖泊水安全與生態(tài)安全具有重要意義,同時可為鄱陽湖區(qū)防汛抗旱減災(zāi)、生態(tài)環(huán)境保護、制定流域綜合管理措施等提供科學(xué)依據(jù).

    1 研究區(qū)域與方法

    1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)資料

    鄱陽湖流域(圖1)位于長江中下游地區(qū),流域面積16.22×104km2,約占長江流域面積的9%,流域內(nèi)水系發(fā)達,主要有修水、贛江、撫河、信江、饒河五大支流,其地貌類型主要包括山地、丘陵和崗地平原3類[32-33]. 鄱陽湖流域地處亞熱帶季風(fēng)區(qū),氣候溫暖,降水豐沛,年平均氣溫為18℃,1960-2012年平均年降水量為1676 mm,鄱陽湖流域降水年內(nèi)分布呈現(xiàn)出顯著的季節(jié)性差異,一般從4月開始進入雨季,5-6月降水量達全年最高值,期間徑流量迅速增加,雨季徑流量約占全年徑流量的50%;從7月開始,降水量急劇減小,在9月之后,鄱陽湖流域開始進入旱季并且持續(xù)到12月[21, 26].

    圖1 鄱陽湖流域地理位置及主要站點分布Fig.1 Location of the study area and the distribution of stations in Lake Poyang Basin

    研究中,鄱陽湖流域1960-2012年五河7個主要入湖控制站(表1)逐日徑流觀測數(shù)據(jù)來源于長江水利委員會水文局,主要用于對鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件的識別及其時空演變特征分析. 流域內(nèi)61個雨量站同時期的降水?dāng)?shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心,主要用于對旱澇急轉(zhuǎn)事件成因分析.

    表1 鄱陽湖流域五河7個入湖控制站

    1.2 研究方法

    1.2.1 旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù) 本文基于吳志偉等[6]提出的短周期旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù)(Short Drought-Flood Abrupt Alternation Index,SDFI),將其應(yīng)用于徑流,研究鄱陽湖流域徑流旱澇急轉(zhuǎn)事件時空變化.SDFI可表示為:

    SDFI=(Wi+1-Wi)×(|Wi+1|+|Wi|)×α-|Wi+1+Wi|(i=1,2,3,…,n)

    (1)

    式中,Wi和Wi+1分別是第i月和i+1月標(biāo)準(zhǔn)化徑流量; (Wi+1-Wi)為旱澇急轉(zhuǎn)強度項;(|Wi+1|+|Wi|)為旱澇強度項;α-|Wi+1+Wi|為權(quán)重系數(shù),其中,α為經(jīng)驗系數(shù),在研究中取值為1.5.

    當(dāng)SDFI>0時,旱澇急轉(zhuǎn)現(xiàn)象表現(xiàn)為“旱轉(zhuǎn)澇”,反之,當(dāng)SDFI<0時,則表現(xiàn)為“澇轉(zhuǎn)旱”. 而SDFI的絕對值大小,表示旱澇急轉(zhuǎn)事件的強度大小. 一般以|SDFI|>1作為識別旱澇急轉(zhuǎn)事件的標(biāo)準(zhǔn),絕對值越大,則旱澇急轉(zhuǎn)的強度越大. 本文綜合考慮旱澇急轉(zhuǎn)事件類型,借鑒吉中會等劃分旱澇急轉(zhuǎn)的標(biāo)準(zhǔn)[34],將鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù)SDFI劃分為7個等級(表2):

    1.2.2 趨勢檢驗法 本文采用TFPW-MK趨勢檢驗法分析檢驗序列的變化趨勢. TFPW-MK方法是在Mann-Kendall趨勢檢驗的基礎(chǔ)上引入了去趨勢預(yù)置白法(TFPW),可有效降低序列中自相關(guān)對結(jié)果的影響. TFPW-MK法先進行趨勢項成分提取再進行預(yù)置白處理,這可有效避免預(yù)置白處理對序列趨勢程度的改變[35-36]. 具體計算步驟如下:

    1)計算檢驗時間序列Y(t)(t=1,2,…,n)的傾斜度γ:

    (2)

    式中,ym和yk為待檢序列樣本值,n為序列長度(m,k=1,2,…,n).

    2) 計算去除趨勢項序列的一階自相關(guān)系數(shù)r1. 去除趨勢項序列Y1(t)=Y(t)-γt.

    (3)

    3)在β=0.1的顯著性水平下(自由度為n-2),判斷r1是否達到顯著性水平:

    (4)

    當(dāng)|r1|≥rβ時,則Y1(t)通過顯著檢驗,反之未通過顯著性檢驗.

    4)對通過顯著性檢驗的序列Y1(t)進行去除自相關(guān)項處理,形成新序列Y2(t)=Y1(t)-r1Y1(t-1),加原趨勢項后形成去除自相關(guān)性影響的新序列Y3(t),Y3(t)=Y2(t)+γt.

    5)將新形成的序列Y3(t)和未通過顯著性檢驗的序列Y1(t)進行MK趨勢檢驗(顯著性水平為α=0.05).

    1.2.3 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)是經(jīng)驗?zāi)7纸獾母倪M版,它是一種非線性、非平穩(wěn)的時間序列分析方法,基本原理是將研究數(shù)據(jù)分解成有限個不同時間尺度的波動信號[37]. 與傅里葉變換和小波變化相比,EEMD能更加準(zhǔn)確地分解出序列的特征波動信號[38-40]. 本文采用EEMD方法,在鄱陽湖流域五河7站旱澇急轉(zhuǎn)序列中加入0.2倍數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的白噪聲,分解出能反映不同時間尺度周期變化特征的本征函數(shù)(IMF)和趨勢項(ST),通過0.1的顯著性檢驗,獲得具有獨立代表性的本征函數(shù),以作為研究旱澇急轉(zhuǎn)序列的多時間尺度特征的基礎(chǔ).

    1.2.4 降水不均勻系數(shù) 本文利用降水年內(nèi)分配不均勻系數(shù)(Cv)來衡量降水年內(nèi)分布的不均勻性[41].Cv可表示為:

    (5)

    2 結(jié)果與分析

    2.1 鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻率的時空變化特征

    圖2 鄱陽湖流域五河7站旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次的年內(nèi)分布(FTD為“澇轉(zhuǎn)旱”事件,DTF為“旱轉(zhuǎn)澇”事件)Fig.2 Intra-annual occurrence times of the drought-flood abrupt alteration events at 7 hydrological stations in Lake Poyang Basin(FTD is the flood-to-drought event, and DTF is the drought-to-flood event)

    鄱陽湖流域五河7個徑流控制站不同強度旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次的年內(nèi)分布如圖2所示. 由圖2可知,五河旱澇急轉(zhuǎn)事件在年內(nèi)分布上具有較好的一致性,旱澇急轉(zhuǎn)主要集中在3-10月,其中3-6月以“旱轉(zhuǎn)澇”為主,7-10月以“澇轉(zhuǎn)旱”為主,“旱轉(zhuǎn)澇”事件與“澇轉(zhuǎn)旱”事件的發(fā)生頻次基本相當(dāng);同時,旱澇急轉(zhuǎn)事件均以輕度旱澇急轉(zhuǎn)為主,占總數(shù)的62.3%,其次為中度旱澇急轉(zhuǎn)事件,占總數(shù)的25.6%,而重度旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻率較低,主要集中在6-8月,且多以“澇轉(zhuǎn)旱”事件為主. 另外發(fā)現(xiàn),五河之間旱澇急轉(zhuǎn)事件的發(fā)生頻次也存在一定的差異,其中信江的旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次最多,修水北支最少;對于重度旱澇急轉(zhuǎn)事件,則更易發(fā)生于撫河、信江和饒河流域,而贛江流域很少出現(xiàn).

    另外,不同年代間旱澇急轉(zhuǎn)事件在年內(nèi)分布上存在一定的時空差異(圖3). 五河“旱轉(zhuǎn)澇”事件年內(nèi)分布時段普遍較寬,但在部分年代其發(fā)生時段較為集中,如撫河“旱轉(zhuǎn)澇”事件在1970s的5月,而在1990s和2000s則集中在6月,信江和饒河南支的“旱轉(zhuǎn)澇”事件在1990s的6月發(fā)生頻率最高;五河“澇轉(zhuǎn)旱”事件在年內(nèi)分布則相對集中,除贛江1960s的“澇轉(zhuǎn)旱”事件集中分布在6-7月外,其余年代的“澇轉(zhuǎn)旱”事件年內(nèi)分布和撫河、信江及饒河基本一致,主要分布在7-8月,修水則在1960s、1970s的7-8月分布較集中.

    圖3 不同年代鄱陽湖流域五河7站旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次的年內(nèi)分布Fig.3 Intra-annual occurrence times of the drought-flood abrupt alteration events in different decades at 7 hydrological stations in Lake Poyang Basin

    不同年代間鄱陽湖流域五河旱澇急轉(zhuǎn)事件的發(fā)生頻率如圖4所示. 由圖4可知,2000s是鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次最少的年代,而1990s是相對最多的年代. 但五河之間存在較大的差異,其中贛江和撫河的旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次自1960s呈逐漸減少的趨勢,信江在1990s之前也呈逐漸減少的趨勢,而在1990s旱澇急轉(zhuǎn)事件大幅增加,之后又呈減少的趨勢,饒河的旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次在2000s以前呈增加趨勢,但在2000s旱澇急轉(zhuǎn)發(fā)生頻次減少為歷史最低,修水的旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次在不同年代間波動較大,總體上1980s和2000s發(fā)生頻次較低.

    圖4 鄱陽湖流域五河7站旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次的年代際變化Fig.4 Decadal occurrence times of the drought-flood abrupt alteration events at 7 hydrological stations in Lake Poyang Basin

    2.2 鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生強度變化特征

    SDFI的絕對值大小反映了旱澇急轉(zhuǎn)事件的強度大小,其年最大值和最小值序列即代表了年最強“旱轉(zhuǎn)澇”與“澇轉(zhuǎn)旱”事件的發(fā)生強度,因此,以SDFI年最值序列分析最強旱澇急轉(zhuǎn)事件強度的年際變化趨勢特征及相應(yīng)的TFPW-MK趨勢檢驗結(jié)果(表3、圖5). 由圖5可知,除饒河外,其余各站SDFI最小值均呈上升趨勢,其中外洲、李家渡、虬津及萬家埠站更是達到了0.05的顯著性水平,表明除饒河外,鄱陽湖流域年最強“澇轉(zhuǎn)旱”事件發(fā)生強度有逐漸減弱的趨勢. 而SDFI最大值序列波動程度不大,外洲及虬津站呈微弱的下降趨勢,渡峰坑、虎山和萬家埠站呈微弱的上升趨勢,表明贛江和修水北支的年最強“旱轉(zhuǎn)澇”事件發(fā)生強度有減弱趨勢,而饒河和修水南支的年最強“旱轉(zhuǎn)澇”事件發(fā)生強度有增強的趨勢,但均未達到0.05的顯著性水平.

    表3 鄱陽湖流域五河7站SDFI最小值與最大值序列的趨勢檢驗結(jié)果1)

    1)TFPW-MK統(tǒng)計量值為負時表示序列為下降趨勢,反之為上升趨勢;*表示達到了α=0.05的顯著性水平.

    2.3 鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件的周期變化特征

    對鄱陽湖流域五河7站SDFI序列進行EEMD分解,并通過0.1的顯著性檢驗得到了2個具有獨立代表性的本征函數(shù)(IMF1及IMF2),對其進行周期分析(表4、圖6). 由圖6可知,IMF分量各自反映了SDFI序列中固有的不同時間尺度的振蕩特征,各站IMF1的周期均為1 a,反映了SDFI序列的高頻振蕩特征.IMF2代表了SDFI序列中較長時間尺度的周期變化特征,各支流之間也存在較大差異,其中李家渡、梅港及虎山站的振蕩周期在21~26 a之間,外州、渡峰坑和虬津站的振蕩周期都為35 a,而萬家埠站的振蕩周期最長,IMF2達53 a,與研究序列長度相同,為偽周期,不能真實反映該站的長周期特征. 除萬家埠站外,其余各站旱澇急轉(zhuǎn)具有21~35 a的長周期特征,這可能與長江中下游地區(qū)梅雨的長周期振蕩有關(guān)[42-44]. EEMD的趨勢項(ST)顯示,渡峰坑和虬津站呈先上升后降低的趨勢,表明渡峰坑和虬津站的SDFI在研究時段內(nèi)有先增大后減小的趨勢,但不明顯.

    表4 鄱陽湖流域五河7站IMF分量的周期特征

    同時對鄱陽湖流域五河7站SDFI年最小值和最大值序列也分別進行EEMD分解,得到4個本征函數(shù),但僅IMF1通過了顯著性檢驗,IMF2、IMF3及IMF4均未通過檢驗. 分別對各站IMF1進行周期和方差貢獻率分析(表5). 由表5可知,五河7站SDFI最小值和最大值序列的IMF1方差貢獻率在51.59%~79.83%之間,表明IMF1反映了SDFI序列的絕大部分信息,同時,各站SDFI最小值序列與最大值序列在周期變化上具有較好的一致性,均表現(xiàn)為3 a左右的周期,這可能與長江流域夏季降水具有2~3 a的周期振蕩有關(guān)[45].

    表5 鄱陽湖流域五河7站SDFI最小值和最大值序列IMF1的周期特征

    圖5 鄱陽湖流域五河7站SDFI最小值和最大值年際變化對比Fig.5 Variations of the minimum and maximum values of SDFI at 7 hydrological stations in Lake Poyang Basin

    圖6 鄱陽湖流域五河7站SDFI 的EEMD分解對比Fig.6 EEMD decomposition results for SDFI at 7 hydrological stations in Lake Poyang Basin

    3 討論

    3.1 旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù)的不確定性分析

    旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù)已廣泛運用于定量辨識旱澇急轉(zhuǎn)事件,但在實際運用中存在一定的不確定性[21]. 其中,權(quán)重系數(shù)α是一個經(jīng)驗系數(shù),其取值與流域氣候特征及研究的時間尺度等有關(guān)[46]. 本文中α取值為1.5,而已有研究中也有α取值為1.8、2.0及3.2等[6, 8, 21],為分析不同α取值對鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件識別產(chǎn)生的影響,基于流域五河7站2000-2012年的實測徑流數(shù)據(jù),通過逐月徑流差對α取值的不確定性進行分析. 圖7為不同α取值下各站SDFI與相應(yīng)的逐月徑流差的相關(guān)性對比. 由圖7可知,當(dāng)α取值1.8和2.0時,五河各站SDFI與逐月徑流差的確定性系數(shù)R2在0.67~0.94間變化;當(dāng)α取值進一步增大為3.2時,則各站R2明顯減小,為0.43~0.63;但當(dāng)α取值減小為1.5時,各站SDFI與相應(yīng)的逐月徑流差的R2顯著增大,為0.90~0.96;當(dāng)α進一步減小為1.3時,各站R2變化存在差異,7站中僅李家渡、虬津、萬家埠站R2有所增加,其余各站呈不同程度的減小. 因此,當(dāng)α取值1.5時,鄱陽湖流域五河7站的SDFI與相應(yīng)的逐月徑流差的確定性系數(shù)達最大,其計算得到的SDFI更能準(zhǔn)確地反映鄱陽湖流域五河徑流的豐枯變化及旱澇急轉(zhuǎn)狀況.

    3.2 鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件成因探討

    氣候變化與人類活動是影響流域旱澇急轉(zhuǎn)事件時空分布及變化趨勢的重要因素[21]. 降水作為流域徑流的主要補給源,其年內(nèi)分布直接影響徑流的年內(nèi)分布,當(dāng)降水年內(nèi)分布不均勻、極端降水頻發(fā)時,更容易引發(fā)旱澇急轉(zhuǎn)事件[19]. 由圖8可知,五河的降水不均勻系數(shù)在1960s、1990s普遍偏高,說明該時段內(nèi)流域降水年內(nèi)分配極不均勻,如贛江在1962年降水不均勻系數(shù)達到最大值1.06,其對應(yīng)年份發(fā)生了1次重度“澇轉(zhuǎn)旱”事件和2次中度“旱轉(zhuǎn)澇”事件,信江的降水不均勻系數(shù)在1967年達1.14,其對應(yīng)年份也發(fā)生1次重度“澇轉(zhuǎn)旱”事件,而在1995年,信江、饒河和修水流域降水不均勻系數(shù)均達到最大值,其對應(yīng)年份各自發(fā)生1次、3次和2次旱澇急轉(zhuǎn)事件. 而1990s旱澇急轉(zhuǎn)事件多發(fā)、2000s旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生較少,也與流域降水不均勻系數(shù)在2000s表現(xiàn)為減小存在很好的對應(yīng)關(guān)系. 因此,鄱陽湖流域降水的年內(nèi)分布不均是造成五河徑流旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生的主要原因.

    此外,強烈的人類活動,如水庫建設(shè)、河流調(diào)控和大面積植樹種草等對鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件的發(fā)生也具有一定的影響. 據(jù)統(tǒng)計,鄱陽湖流域大、中型水庫數(shù)量及總庫容隨時間變化呈階梯狀增加[47]. 截止到2007年,鄱陽湖流域已修建各類水庫近萬座,其中大中型水庫179座,總庫容達113.6×108m3 [48-49].水庫“削洪補枯”的調(diào)控機制可有效減少洪旱災(zāi)害的可能性[26, 50]. 同時,水庫調(diào)蓄能明顯影響河流基流,唐國華等選取鄱陽湖流域3座大型水庫定量分析水庫調(diào)蓄對五河入湖基流的作用機制,發(fā)現(xiàn)這3座水庫運行使基流每年平均增加89 m3/s[51]. 另外,鄱陽湖流域由于過度開發(fā),水土流失嚴重,在1983年,其森林覆蓋率為34.73%,從1985年開始全面實施國家水土流失重點治理工程,森林覆蓋率在2010年達到63.1%[51]. 鄱陽湖流域森林覆蓋率增加可減少地表徑流并延長匯流時間、坦化地表徑流過程、增加河流基流,使枯水期徑流系數(shù)增大,年徑流過程平坦化[51]. 鄱陽湖流域水利工程調(diào)蓄和植被改善等能增加河道基流,使河道徑流過程平坦化,對旱澇急轉(zhuǎn)等洪旱災(zāi)害的發(fā)生具有緩解作用[49, 52].由此可見,強烈的人類活動在一定程度上減小了鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件的發(fā)生.

    同時,我們也應(yīng)認識到,水汽輸送是形成降水的必要條件之一,而水汽輸送的強弱和路徑變化是影響區(qū)域降水強度時空差異的重要因素,也是造成流域旱澇急轉(zhuǎn)空間異質(zhì)性的根本原因[6, 7, 53]. 鄱陽湖流域地處東亞季風(fēng)區(qū),受大氣環(huán)流影響更為突出,并且區(qū)域水汽輸送的強弱和路徑受眾多因素影響,作用機制復(fù)雜,本文由于數(shù)據(jù)資料限制,未能從水汽輸送角度進一步深入揭示流域旱澇急轉(zhuǎn)空間異質(zhì)性,這將是后續(xù)研究的重點.

    4 結(jié)論

    基于鄱陽湖流域五河7站的實測徑流數(shù)據(jù),通過旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù),定量識別了鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件,并分析了其時空演變特征. 主要結(jié)論如下:

    1)鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件主要發(fā)生在3-10月,其中3-6月以“旱轉(zhuǎn)澇”事件為主、7-10月以“澇轉(zhuǎn)旱”事件為主;在年代際上,旱澇急轉(zhuǎn)事件在1990s發(fā)生頻率最高,在2000s最低. 在空間上,信江的旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生頻次最多,修水北支最少,尤其是重度旱澇急轉(zhuǎn)事件更易發(fā)生在撫河、信江和饒河流域,而贛江流域很少出現(xiàn).

    2)鄱陽湖流域五河年最強“澇轉(zhuǎn)旱”事件的發(fā)生強度均呈逐漸減弱的趨勢,而年最強“旱轉(zhuǎn)澇”事件的發(fā)生強度在贛江和修水北支有減弱趨勢,在饒河和修水南支有增強的趨勢.

    圖7 鄱陽湖流域五河7站不同α取值下SDFI與逐月徑流差相關(guān)性對比Fig.7 The relationship between SDFI and the corresponding runoff difference under different α values at 7 hydrological stations in Lake Poyang Basin

    圖8 1960-2012年鄱陽湖流域五河子流域降水不均勻系數(shù)變化Fig.8 Variation of Cv in five sub-catchments of Lake Poyang Basin from 1960 to 2012

    3)鄱陽湖流域五河旱澇急轉(zhuǎn)事件既具有高頻振蕩的特征,也存在21~35 a的長周期特征,而年最強旱澇急轉(zhuǎn)事件的發(fā)生強度則具有3 a左右的周期. 同時發(fā)現(xiàn),鄱陽湖流域降水的年內(nèi)分布不均是造成五河徑流旱澇急轉(zhuǎn)事件發(fā)生的主要原因,而強烈的人類活動在一定程度上減小了鄱陽湖流域旱澇急轉(zhuǎn)事件的發(fā)生頻率.

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