變化環(huán)境下涇河流域徑流變化歸因分析

張瀟雨 佘敦先 鄧翠玲 丁凱熙

(武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 武漢 430072)

在人類活動(dòng)和全球氣候變化的雙重驅(qū)動(dòng)影響下，全球水循環(huán)格局發(fā)生了顯著變化[1]．IPCC報(bào)告顯示21世紀(jì)全球氣溫升高仍將持續(xù)[2]，將會(huì)對(duì)全球水文循環(huán)產(chǎn)生較大影響．其中，徑流作為水文循環(huán)中的重要環(huán)節(jié)，與氣候變化、人類活動(dòng)密切相關(guān)．人類活動(dòng)主要通過土地利用/覆蓋變化、修建大型水利工程、生態(tài)修復(fù)工程等方式改變流域下墊面條件，進(jìn)而影響流域徑流變化[3]．近50年來，中國(guó)主要江河絕大多數(shù)水文站實(shí)測(cè)年徑流有不同程度的減少[4]，給水資源管理和區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展帶來嚴(yán)重影響．因此，定量區(qū)分氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)已經(jīng)成為當(dāng)今全球氣候變化背景下水文學(xué)研究的熱點(diǎn)問題之一[5-6]．

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)河川徑流變化趨勢(shì)及其歸因分析等方面已經(jīng)開展了大量的研究，當(dāng)前研究徑流變化歸因的方法主要有：分布式水文模型、基于Budyko假設(shè)的方法和雙累積曲線等．分布式水文模型具有良好的物理基礎(chǔ)，但該類方法對(duì)數(shù)據(jù)要求較高，且其結(jié)果很大程度上依賴于模型的模擬效果[7]．雙累積曲線主要通過降雨徑流關(guān)系進(jìn)行徑流變化歸因分析，該方法對(duì)降水?dāng)?shù)據(jù)的要求較高且忽略了潛在蒸發(fā)對(duì)徑流的影響[8]．許多學(xué)者基于Budyko假設(shè)[9]，根據(jù)不同的研究目標(biāo)提出了多種不同的、適用于不同情況的衍生方程[10-13]，并將其廣泛應(yīng)用于定量分離氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響領(lǐng)域，該方法計(jì)算簡(jiǎn)便，對(duì)數(shù)據(jù)要求相對(duì)較低，但需要較長(zhǎng)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)短對(duì)計(jì)算結(jié)果的精確性有影響[14]．

涇河流域位于我國(guó)黃河流域，處于半濕潤(rùn)半干旱的過渡地帶．有研究表明涇河流域近幾十年來徑流呈現(xiàn)明顯減小趨勢(shì)[15]，給區(qū)域發(fā)展帶來了巨大壓力，因此理清涇河流域徑流變化的影響因素對(duì)合理管理與分配區(qū)域水資源、制定社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展策略具有重要意義．已有學(xué)者采用水文模型或降雨徑流關(guān)系對(duì)涇河流域在不同尺度下的徑流變化進(jìn)行了歸因分析，并得出人類活動(dòng)是導(dǎo)致徑流減小的主要原因的結(jié)論[15-16]．但上述研究年限大部分是基于2015年之前的徑流數(shù)據(jù)得到的相關(guān)結(jié)論，隨著氣候變化的深入影響及不斷加劇的人類活動(dòng)進(jìn)程，涇河流域徑流量的變化趨勢(shì)是否發(fā)生改變以及產(chǎn)生的原因何在，需要進(jìn)行新的計(jì)算與分析．本文基于涇河流域1960—2018年共59年的徑流資料和氣象數(shù)據(jù)，采用基于Budyko假設(shè)方法，定量分析了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)涇河流域徑流變化的影響．

1 研究區(qū)域概況和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

涇河是渭河的第一大支流，是黃河水系輸沙量最大的二級(jí)支流[17]．涇河流域位于黃土高原中部(106°14′～108°42′E，34°46′～37°19′N)[16]，屬于典型黃土高原水土流失區(qū)域．涇河發(fā)源于寧夏六盤山東麓，自西北向東南流經(jīng)固原、慶陽等地，于高陵縣陳家灘注入渭河．河流全長(zhǎng)455 km，流域面積45 421 km2[18]．涇河多年平均徑流量21.4億m3，但徑流年內(nèi)分配不均勻，汛期流量占全年徑流量的一半以上．涇河流域位于半濕潤(rùn)向半干旱的過渡地帶，因此涇河流域的氣候具有冬冷夏熱、四季分明的特點(diǎn)，年內(nèi)溫差較大，降水量相對(duì)較少且集中在夏季[19]．

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文以涇河流域張家山水文站(張家山(二)站和張家山?jīng)芑萸牧髁亢?1960—2018年實(shí)測(cè)徑流資料作為徑流變化規(guī)律分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)．選取流域內(nèi)及周邊14個(gè)氣象站點(diǎn)1960—2018年相對(duì)濕度、降水量、日照時(shí)間、氣溫、風(fēng)速等氣象要素作為基礎(chǔ)氣象數(shù)據(jù)，氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)均來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)．水文站和氣象站點(diǎn)空間位置如圖1所示．相應(yīng)氣象站點(diǎn)的潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)由聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的FAO Penman-Monteith公式計(jì)算得到[20]，利用泰森多邊形法將站點(diǎn)的降水和潛在蒸散發(fā)插值成面數(shù)據(jù)．

圖1 涇河流域位置及張家山水文站和氣象站位置圖

2 研究方法

2.1 Mann-Kendall檢驗(yàn)

Mann-Kendall檢驗(yàn)法是用于確定要素時(shí)間序列變化趨勢(shì)的常見方法，在水文要素變化研究中得到了廣泛應(yīng)用．

對(duì)一時(shí)間序列進(jìn)行MK統(tǒng)計(jì)[21]．若統(tǒng)計(jì)結(jié)果UF和UB存在交點(diǎn)且位于臨界線內(nèi)，則交點(diǎn)為突變點(diǎn)．

2.2 累積距平法

累積距平法是一種判斷變化趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)方法，常用于劃分變化的階段性．對(duì)于有n個(gè)樣本量的時(shí)間序列X，某一時(shí)刻的累積距平計(jì)算公式為:

(1)

2.3 Budyko假設(shè)

Budyko[9]假設(shè)認(rèn)為實(shí)際蒸散發(fā)是降水量和潛在蒸散發(fā)的函數(shù)，可以表示為：

(2)

式中：E0為潛在蒸散發(fā)；E為實(shí)際蒸散發(fā)；P為降水．

在Budyko假設(shè)的應(yīng)用過程中，不同學(xué)者從不同角度考慮，推導(dǎo)出了一系列具體Budyko公式，如傅抱璞[10]考慮了蒸發(fā)分別隨降水和潛在蒸發(fā)的改變率，Choudhury[11]和Yang[12]等考慮水分條件、能量條件，Lu Zhang[13]考慮了植被的影響．這些公式被廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外類似的研究中且效果較好．因此本文選用這3種公式對(duì)涇河流域徑流變化進(jìn)行歸因分析．

流域蓄水量在多年時(shí)間尺度上可忽略不計(jì)，因此結(jié)合Budyko公式和多年時(shí)間尺度的水量平衡公式：

R=P-E+ΔS

(3)

式中：ΔS為多年平均情況下流域蓄水量變化，ΔS=0．

本文應(yīng)用的3種Budyko公式分別聯(lián)立式(3)推求出不同的徑流深公式，并求偏導(dǎo)得到相應(yīng)的歸因分析公式[22]．

假設(shè)徑流變化受氣候變化和人類活動(dòng)的影響，其中氣候變化只考慮降水和潛在蒸散發(fā)的作用，流域徑流變化量可以表示為：

ΔR=ΔRC+ΔRω=ΔRP+ΔRE0+ΔRω

(4)

式中：ΔRC、ΔRP、ΔRE0、ΔRω分別為氣候、降水、潛在蒸散發(fā)、人類活動(dòng)對(duì)徑流深的影響量．

各影響因素造成的徑流變化量的計(jì)算公式如下：

(5)

為了減小單一Budyko公式對(duì)徑流變化歸因分析的不確定性，取上述3種公式結(jié)果的平均值作為Budyko假設(shè)方法求得的各個(gè)影響量的最終結(jié)果．

3 結(jié) 論

3.1 涇河流域氣象水文要素變化特征

涇河流域1960—2018年徑流深、降水量與潛在蒸散發(fā)的變化趨勢(shì)如圖2所示．由圖可得，涇河流域徑流深(圖2a)在1960—2018年間整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，降水量(圖2b)整體變化不明顯，潛在蒸散發(fā)(圖2c)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)．

圖2 涇河流域1960—2018年徑流深、降水、潛在蒸散發(fā)年際變化趨勢(shì)圖

3.2 徑流深突變檢驗(yàn)結(jié)果

涇河流域1960—2018年徑流深突變檢驗(yàn)和趨勢(shì)分析結(jié)果如圖3所示．

圖3 涇河流域年徑流深Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法和累積距平法檢驗(yàn)結(jié)果

Mann-Kendall檢驗(yàn)表明涇河流域徑流深整體呈減小趨勢(shì)．UF和UB兩條曲線相交于1994年，且該點(diǎn)位于臨界直線之間．因此，采用Mann-Kendall檢驗(yàn)時(shí)，涇河流域徑流突變點(diǎn)為1994年．累積距平法分析表明涇河流域的年徑流深具有明顯的階段性變化特征，其變化過程大致可以分為兩個(gè)階段：1996年以前，徑流累積距平整體呈增加趨勢(shì)，1996年后則呈現(xiàn)出減小趨勢(shì)．

Mann-Kendall檢驗(yàn)和累積距平法檢驗(yàn)得到的突變點(diǎn)雖有不同，但是相差不大．結(jié)合涇河流域相關(guān)論文[23]綜合分析，本文最終確定1996年可以視為徑流變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)．整個(gè)研究時(shí)段可劃分為突變前(1960-1995年)和突變后(1996—2018年)兩個(gè)階段．突變前后徑流深、降水量、潛在蒸散發(fā)、流域特征參數(shù)及其變化見表1．

表1 突變前后R、P、E0及ω的均值變化

3.3 基于Budyko假設(shè)的徑流變化歸因分析

基于Budyko假設(shè)的推導(dǎo)公式，涇河流域徑流深對(duì)降水和潛在蒸散發(fā)的敏感系數(shù)和歸因結(jié)果見表2．3種公式計(jì)算出的降雨、潛在蒸散發(fā)和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率相近，因此認(rèn)為計(jì)算結(jié)果較為可靠．綜合3種公式計(jì)算結(jié)果，人類活動(dòng)導(dǎo)致徑流減少14.32 mm，貢獻(xiàn)率為84.73%；氣候變化導(dǎo)致徑流減少了2.58 mm，貢獻(xiàn)率為15.27%，其中降水減少導(dǎo)致徑流減少了0.10 mm，貢獻(xiàn)率為0.59%，蒸散發(fā)增加導(dǎo)致徑流減少2.48 mm，貢獻(xiàn)率為14.67%．因此人類活動(dòng)是導(dǎo)致涇河流域徑流減小的主要原因．近幾十年來，涇河流域人口明顯增加，工農(nóng)業(yè)用水增加，有嚴(yán)重的土地退化和植被破壞現(xiàn)象[24-25]，修建水庫(kù)導(dǎo)致流域蒸發(fā)量增加[23]．此外，流域內(nèi)開展的退耕還林草、梯田、修建淤地壩等水土保持措施使得土地持水性和截流量上升，上述因素均是導(dǎo)致徑流變化的重要影響因素[26]．

表2 基于Budyko假設(shè)的徑流變化對(duì)降水和潛在蒸散發(fā)的敏感系數(shù)及歸因分析結(jié)果

4 結(jié) 論

本文基于涇河流域1960—2018年的氣象和徑流數(shù)據(jù)，通過MK檢驗(yàn)法和累積距平法分析了氣象要素和徑流的年際變化特征，之后基于Budyko假設(shè)方法，定量區(qū)分了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)涇河流域徑流變化的影響，得出以下主要結(jié)論：

1)1960—2018年涇河流域徑流深呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)，突變點(diǎn)為1996年．與突變前階段相比，突變后階段實(shí)測(cè)徑流深減小了16.9 mm．

2)人類活動(dòng)是涇河流域徑流減小的主要原因．基于Budyko假設(shè)方法的計(jì)算結(jié)果表明，人類活動(dòng)導(dǎo)致徑流流域徑流減少了14.32 mm，貢獻(xiàn)率為84.73%．

3)氣候變化導(dǎo)致徑流減少了2.58 mm，貢獻(xiàn)率為15.27%．在氣候因素中，蒸散發(fā)增加是主要因素，導(dǎo)致徑流減少了2.48 mm，貢獻(xiàn)率為14.67%；降水對(duì)徑流的影響較小，貢獻(xiàn)率僅為0.59%．

本文為理解涇河流域徑流變化及其歸因、科學(xué)管理涇河流域水資源、制定區(qū)域可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略等提供了理論基礎(chǔ)．本文對(duì)人類活動(dòng)中的具體影響因素未展開分析，因此，未來可以加深研究，從而更加準(zhǔn)確清晰人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的影響機(jī)制．