密云水庫上游地區(qū)不同雨型對坡面徑流特征的影響

畢 彪，楊建英，錢云楷，史常青，艾憲鋒

（北京林業(yè)大學(xué) 水土保持學(xué)院，北京 100083）

水土流失是中國重要的環(huán)境問題，以坡面徑流小區(qū)為研究單元探討不同措施下的水土流失規(guī)律已成為水土保持工作者的重要研究手段之一[1]。降雨是導(dǎo)致水土流失的直接動力因子。根據(jù)時程變化特征的多樣性，可將降雨分為不同雨型，徑流過程因雨型的不同存在極大變異[2]。研究雨型對徑流過程的影響對進一步明確產(chǎn)流產(chǎn)沙規(guī)律具有重要意義?；谧匀唤涤赀^程的復(fù)雜性，國內(nèi)外學(xué)者針對降雨時段特征開展了很多研究，并根據(jù)研究結(jié)果提出了諸多雨型劃分方法。目前，關(guān)于雨型分類的研究可歸納為以下4個方向：①以氣象標準劃分雨型[3-6]，研究坡面徑流及侵蝕規(guī)律。這種劃分方法僅以24 h降雨量為分類依據(jù)。②以模擬降雨及人工設(shè)計降雨過程為主的雨型設(shè)計，如Huff雨型及芝加哥雨型等，但這些模型是以美國降雨數(shù)據(jù)為依據(jù)建立的。EWEA等[2]研究表明：此類雨型存在極大的地區(qū)不兼容性。此外，國內(nèi)外一些學(xué)者還根據(jù)人工模擬降雨設(shè)計了總降雨量相同的4類雨型[7-12]，分別為均勻型、遞增型、遞減型及中峰型。該類設(shè)計雨型一定程度上實現(xiàn)了雨強在不同降雨時段的非均勻性分布，但因模擬降雨器無法及時調(diào)整瞬時雨強的變化，導(dǎo)致模擬降雨和實際降雨過程仍存在較大差異。③以降雨數(shù)量特征[13-20]為分類標準的雨型劃分，常見的多以降雨量(P)、降雨歷時(t)、最大30 min雨強(I30)等為分類指標。該類雨型基于對產(chǎn)流產(chǎn)沙結(jié)果影響較大的數(shù)量特征指標進行聚類分析，對降雨數(shù)量特征的描述較為充分，但未考慮不同峰值雨強出現(xiàn)時序?qū)搅骷扒治g的影響。④以雨峰出現(xiàn)時序為劃分標準進行分類[21-22]。如鄔鈴莉等[23]根據(jù)I30的出現(xiàn)時間將不同的降雨劃分為均值型、遞增型、遞減型和中峰型，并探討了不同雨型下的土壤侵蝕規(guī)律。楊云斌等[24]以量綱-累計降雨過程曲線法將自然降雨劃分為前期型降雨、中期型降雨、后期型降雨及均勻性降雨。該類雨型側(cè)重于討論雨峰位置對產(chǎn)流產(chǎn)沙過程的影響，較少考慮降雨數(shù)量特征的影響。

綜上可知，在雨型劃分方面，已有的劃分方法標準不一，未充分體現(xiàn)自然降雨的雨型特征，且研究重點不一致，較少有研究對徑流過程特征進行分析。本研究以P、t及I30為分類指標進行聚類分析，在根據(jù)降雨數(shù)量特征進行雨型劃分的基礎(chǔ)上，進一步探討雨峰位置對徑流過程的影響，使雨型劃分更加系統(tǒng)，雨型特征的表征更加完整，不同雨型下的徑流過程特征也更加明確，可為提高坡面尺度徑流過程研究精度提供參考。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于北京市密云區(qū)密云水庫上游以東黃各莊村，40°28′48″～40°28′518″N，116°59′33″～117°03′25″E，海拔為145～900 m。氣候?qū)倥瘻貛О霛駶櫞箨懶约撅L(fēng)氣候，年平均氣溫為10.5 ℃，年平均降水量為669.0 mm，年降水變幅大，而且降水年內(nèi)分配極不均勻，全年降水量80%～85%集中在 7—10月。土壤類型主要是山地酸性鹽類淋溶褐土。研究區(qū)內(nèi)植被以荊條Vitex negulido var. heterophylla群系為主，伴生灌木有酸棗Ziziphus jujuba var. spinosa、薄皮木Leptodermis oblonga、螞蚱腿子Myripnois dioica、多花胡枝子Lespedeza floribunda等，草本植物以叢生隱子草Cleistogenes caespitosa、白穎薹草Carex duriuscula subsp. rigescens、旱生卷柏Selaginella stauntoniana、中華卷柏Selaginella sinensis為主。

1.2 試驗小區(qū)布設(shè)與觀測

2019年6月—2020年10月在研究區(qū)選擇3種典型的樣地，樣地大小為20 m×5 m，水平投影面積為100 m2。在樣地附近布設(shè)翻斗式雨量筒[FDY(B)-0.2]記錄降雨過程，在徑流小區(qū)集流井內(nèi)成對懸掛壓力式水位計(U20-001-04，精度±0.3 cm)記錄水位變化，其中一個懸空作為氣壓計，同時通過降雨后實際測量的水位對水位計數(shù)據(jù)進行校準。樣地基本信息見表1。

表1 樣地基本情況表Table 1 Basic situation of the plots

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

1.3.1 降雨數(shù)據(jù)處理 首先將全部自然降雨數(shù)據(jù)劃分為獨立的場次降雨。以降雨時間為120 min，降水量≤2 mm為場次界定指標[25]。每個場次降雨數(shù)據(jù)以5 min為單位統(tǒng)計累計降雨量，繪制降雨過程，并分別計算相應(yīng)的降雨特征指標：降雨量(P)、降雨歷時 (t)、最大 30 min 雨強 (I30)。

1.3.2 徑流數(shù)據(jù)處理 受壓力式水位計讀取精度的影響，成對校準數(shù)據(jù)最大可產(chǎn)生6 mm的偏差。該偏差屬于儀器系統(tǒng)誤差，不可消除。同時，因儀器間誤差的影響，讀取的水位和實際水位之間有一定的差距。數(shù)據(jù)處理前先根據(jù)未產(chǎn)流前壓力數(shù)據(jù)計算水位計和氣壓計之間的壓力差平均值，消除壓力差后再換算成徑流深。同時，由于壓力式水位計傳感器位置的影響，需在讀數(shù)后加上14 mm的起測水位。計算公式如下。

其中：H為徑流深(mm)；P1為水位計讀數(shù)(kPa)；ΔP為水位計和氣壓計之前的壓力差(kPa)；μ為單位換算系數(shù)，值為101.97；H0為起測水位，值為14 mm；S1為集流井池底面積(mm2)；S2為小區(qū)面積(mm2)。

1.3.3 雨型劃分方法 將降雨量小于 2 mm(認為是對徑流無效的降雨)的先剔除[25]，根據(jù)降雨主要數(shù)量特征指標P、t和I30為劃分依據(jù)，采用K均值聚類分析方法進行一級雨型分類，并采用判別分析對聚類結(jié)果進行檢驗。然后根據(jù)降雨在降雨時段集中出現(xiàn)的時間，采用量綱-曲線法[22]進行過程雨型二級分類。具體做法如下：①將獲得的降雨過程數(shù)據(jù)中的瞬時降雨量及持續(xù)時間分別除以場次總降雨量及總歷時，使其無量綱；②將無量綱的降雨量及歷時分別累加至1；③以無量綱累計降雨量為縱坐標，累計歷時為橫坐標繪制量綱-累計降雨歷時曲線；④最后將累計歷時均分為3個時間段，根據(jù)40%降雨量集中出現(xiàn)的時段劃分出4種過程雨型，分別為前峰型(40%降雨量集中在第1個時間段)、中峰型(40%降雨量集中在第2個時間段)、后峰型(40%降雨量集中在第3個時間段)和均勻型(降雨量均勻分布在3個時間段)。

2 結(jié)果與分析

2.1 雨型劃分及其特征

根據(jù)聚類分析結(jié)果，研究區(qū)共分出P2t3I2(中雨量、長歷時、中雨強)，P1t2I1(小雨量、中歷時、小雨強)和P3t1I3(大雨量、短歷時、大雨強)等3類雨型。由表2可以看出：研究區(qū)研究期間主要降雨類型為P1t2I1雨型，頻次占比為 81.01%，為小雨量 (1.80～23.80 mm)、中歷時 (0.17～9.03 h)、小雨強 (1.60～38.80 mm·h-1)降雨；其次為P2t3I2雨型，特征為中雨量 (27.20～68.20 mm)、長歷時 (1.01～15.25 h)、中雨強(16.40～52.00 mm·h-1)，占比為15.19%；P3t1I3雨型在研究期間僅發(fā)生過3次，占比最小，該雨型特征為大雨量 (41.20～74.80 mm)、短歷時 (0.68～2.33 h)、大雨強 (69.20～106.00 mm·h-1)。從累計降雨量上來看，P2t3I2雨型和P1t2I1雨型對總降雨量的貢獻相近，分別占研究期間總降雨量的43.13%和42.90%，P3t1I3雨型對總降雨量的貢獻最小，占比僅為13.97%。

表2 不同雨型的降雨特征Table 2 Rainfall characteristics of different rain types

從圖1可以看出：3類雨型聚類函數(shù)的散點分別聚集在3個相對集中的區(qū)域，聚類函數(shù)均通過顯著性檢驗(P＜0.01)，說明聚類效果較好。3種雨型中，其中P3t1I3雨型有著較為明顯的特征，各聚類函數(shù)的散點均勻地集中在質(zhì)心周圍。P2t3I2雨型和P1t2I1雨型有部分邊界相接，說明這2種雨型差異相對中等，存在部分相似雨情，但整體來看，2種雨型還是存在明顯的差異。

圖1 自然降雨雨型判別分類散點圖Figure 1 Scatter diagram of natural rainfall classification

2.2 過程雨型劃分結(jié)果

從圖2可以看出：前峰型降雨-量綱累計降雨過程曲線呈上凸型，曲線前半段斜率較大，后半段比較平緩，曲線大致位于y=x線上方，即降雨主要集中在降雨前期。中峰型降雨其量綱-累計降雨過程曲線近S型，曲線前半段和后半段均比較平緩，中段曲線陡然上升，曲線前半段位于y=x曲線下方，呈下凹型，經(jīng)中段集中上升后，后半段位于y=x曲線上方，呈上凸型。后峰型降雨量綱-累計降雨過程曲線呈下凹型，曲線前半段比較平緩，后半段斜率較大，整體曲線基本位于y=x曲線下方，降雨主要集中降雨后期。均勻型降雨其量綱-累計降雨過程曲線基本沿y=x曲線呈穩(wěn)定上升，整個曲線斜率相差不大，即降雨基本均勻分布在每個降雨時段。

圖2 量綱-累計降雨徑流過程圖Figure 2 Dimension-cumulative rainfall runoff process diagram

從表3可以看出：4種過程雨型發(fā)生頻次從大到小排序為均勻型(28次)、前峰型(21次)、后峰型(17次)、中峰型(13次)，其中峰值型降雨(前峰型、中峰型、后峰型)發(fā)生總場次是均勻型降雨的1.82倍。P2t3I2雨型條件下，4種過程雨型發(fā)生頻次比較均勻，為2～4次。P1t2I1雨型條件下，4種過程雨型發(fā)生的頻次從大到小依次為均勻型(24次)、前峰型(17次)、后峰型(13次)、中峰型(10次)，分別占到P1t2I1雨型降雨總場次的37.50%、26.56%、20.31%及15.63%。P3t1I3雨型條件下，前峰型降雨發(fā)生了2次，后峰型1次。通常在自然條件下，P3t1I3雨型中不存在均勻型降雨過程。根據(jù)最小顯著性差異法(LSD)多重比較的結(jié)果可以看出：P2t3I2雨型條件下，4種過程雨型特征指標差異不顯著；P1t2I1雨型條件下，各過程雨型特征指標差異顯著(P＜0.05)；P1t2I1雨型條件下，前峰型、后峰型降雨在降雨量上分別與中峰型、均勻型降雨差異顯著(P＜0.05)，前峰型、后峰型降雨小于中峰型、均勻型降雨；在降雨歷時上，前峰型、中峰型和后峰型分別與均勻型降雨差異顯著(P＜0.05)，其降雨歷時均小于均勻型；從最大30 min雨強來看，前峰型、中峰型和后峰型顯著大于均勻型降雨。

表3 降雨過程雨型特征指標統(tǒng)計Table 3 Rainfall pattern characteristic index statistics of rainfall process

2.3 不同雨型下的徑流特征

根據(jù)雨型劃分結(jié)果，分別統(tǒng)計了不同雨型下的場均徑流特征值(表4)。從表4可以看出：3種雨型下的徑流深從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.673 0 mm)、P2t3I2雨型 (0.446 0 mm)、P1t2I1雨型 (0.222 0 mm)；從徑流系數(shù)來看，從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.016 0)、P1t2I1雨型 (0.014 0)、P2t3I2雨型 (0.012 0)；從徑流深峰值來看，從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.037 2 mm·min-1)、P2t3I2雨型 (0.022 2 mm·min-1)、P1t2I1雨型(0.016 6 mm·min-1)；從徑流貢獻率來看，從大到小依次為P2t3I2雨型(49.98%)、P1t2I1雨型(31.16%)、P3t1I3雨型 (18.85%)。

表4 不同雨型下場均徑流特征Table 4 Characteristics of average runoff in different rainfall types

綜合以上結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：P3t1I3雨型條件下，場均徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值均最大，初始產(chǎn)流時間最短，說明P3t1I3雨型是3種雨型中最容易發(fā)生激烈產(chǎn)流的雨型，其產(chǎn)流迅速且產(chǎn)流量最大。對比P2t3I2、P1t2I1雨型徑流深、徑流深峰值及徑流系數(shù)的關(guān)系可以得到，P2t3I2雨型條件下雖然可以產(chǎn)生較大的徑流量，但其徑流系數(shù)小于P1t2I1雨型，主要原因是P2t3I2雨型為中雨量長歷時降雨，從而導(dǎo)致降水有較多的時間參與入滲，降雨損失比較高且降雨總量較大，導(dǎo)致P2t3I2雨型其徑流轉(zhuǎn)化效率低于P1t2I1雨型。P1t2I1雨型雖為研究區(qū)發(fā)生頻次最高的雨型，但該種雨型下徑流量最小。對比3種雨型下徑流總量占比可以發(fā)現(xiàn)：P2t3I2雨型為研究區(qū)產(chǎn)流的主要雨型，其徑流總量占比接近研究期間總徑流量的50%，P1t2I1雨型雖然發(fā)生頻次最高，但其總徑流量小于P2t3I2雨型，P3t1I3雨型具有最大的頻次徑流量，但發(fā)生頻次最低，對總徑流量的貢獻最小。

2.4 不同過程雨型下的徑流特征

表5可以看出：不同過程雨型下的徑流特征值差異明顯。從徑流深和徑流系數(shù)來看，從大到小均表現(xiàn)為前峰型、后峰型、中峰型、均勻型。從徑流深來看，前峰型降雨分別為中峰型、后峰型及均勻型的2.13、1.35及3.51倍。從徑流系數(shù)來看，前峰型降雨分別為中峰型、后峰型及均勻型的1.46、1.27及2.42倍。徑流深峰值從大到小依次為前峰型、后峰型、中峰型。徑流貢獻率從大到小依次為前峰型(39.20%)、后峰型(38.67%)、中峰型(18.39%)、均勻型(3.74%)。

表5 不同過程雨型對徑流特征的影響Table 5 Influence of rainfall patterns in different processes on runoff characteristics

綜合以上結(jié)果分析，4種過程雨型對總徑流量的貢獻率體現(xiàn)為峰值型降雨遠大于均勻型降雨，其中前峰型和后峰型降雨其徑流貢獻率相差不大，均勻型最小。4種過程雨型在場均徑流深和徑流系數(shù)從大到小均體現(xiàn)為前峰型、后峰型、中峰型、均勻型。

2.5 影響因素分析

2.5.1 降雨量的影響 對比 2 場雨強相近，降雨量不同的典型降雨條件下，3個樣地徑流過程特征，分析降雨量對徑流過程特征的影響。由圖3可見：2020年 8 月 18 日P為 23.8 mm，t為 2.23 h，I30為24.00 mm·h-1；2020 年8 月13 日P為 11.8 mm，t為 0.50 h，I30為 23.60 mm·h-1。2 場降雨過程雨峰均在降雨中期出現(xiàn)。

圖3 不同降雨量對徑流過程的影響Figure 3 Influence of different rainfall on runoff process

對比2場降雨各小區(qū)之間的徑流特征關(guān)系可以發(fā)現(xiàn)：2020年8月18日降雨條件下各小區(qū)徑流深均大于2020年8月13日降雨，后者是前者的近2倍，說明降雨量對徑流深的影響較大。降雨量越大，徑流深越大。除水平條山杏樣地外，2場降雨條件下各小區(qū)在徑流系數(shù)、徑流深峰值上均表現(xiàn)為2020年8月13日略大于2020年8月18日。從產(chǎn)流時間及洪峰滯后時間來看，2020年8月18日降雨條件下的值大于2020年8月13日降雨，即2020年8月13日降雨條件下更早產(chǎn)流且徑流轉(zhuǎn)化效率更高，這可能與2場降雨歷時及雨峰分布情況不同有關(guān)。說明降雨量對徑流系數(shù)、徑流深峰值及產(chǎn)流時間等的影響并不明顯。不同樣地之間，穴狀側(cè)柏樣地和魚鱗坑蒙古櫟樣地徑流深及徑流系數(shù)隨降雨量增加變化幅度較小，能夠有效減少徑流，水平條山杏樣地隨降雨量增加其徑流深及徑流系數(shù)增加較大。

2.5.2 雨強的影響 對比2場降雨量接近，雨強不同的典型降雨條件下的各小區(qū)的徑流過程特征值，分析雨強對徑流過程的影響。由圖4可見：2020年8月23日P為33.6 mm，t為12.75 h，I30為16.56 mm·h-1，降雨過程存在2次雨峰，較大的雨峰出現(xiàn)在降雨前期；2020年9月15日P為31.8 mm，t為1.33 h，I30為48.00 mm·h-1，雨峰主要集中在降雨前期。

圖4 不同雨強對徑流過程的影響Figure 4 Influence of different rainfall intensities on runoff process

對比以上2場降雨條件下各樣地徑流特征值可以發(fā)現(xiàn)：2020年9月15日降雨條件下，各小區(qū)徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值均大于2020年8月23日降雨條件。2020年9月15日降雨條件下，各小區(qū)徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值分別為2020年8月23日降雨條件下的1.36～4.37、1.44～4.61及2.06～10.46倍，說明雨強對徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值影響均比較明顯，且對徑流深峰值的影響大于徑流深。從初始產(chǎn)流時間及洪峰滯后時間看，2020年9月15日降雨條件下各小區(qū)差異較小，即大雨強條件下，植物措施減流效益不明顯，各樣地產(chǎn)流時間基本同步。這與張杰豪等[26]認為小雨強下植被措施的保水效果優(yōu)于大雨強下的保水效果的研究地結(jié)論一致。不同樣地之間，隨雨強增大，徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值增加幅度均較大，尤其以穴狀側(cè)柏樣地最為明顯，說明大雨強條件下穴狀側(cè)柏樣地減流效果最差。

3 討論

徑流過程對降雨雨型特征的敏感性很高[2]，建立雨型與徑流侵蝕的關(guān)系是提高水力侵蝕研究精度的有效途徑。本研究以P、t、I30為依據(jù)，采用K-均值聚類方法進行雨型一級劃分，在此基礎(chǔ)上用量綱-曲線法進一步劃分了過程雨型，并探討了不同雨型下的徑流特征。本研究采用的雨型劃分方法綜合考慮了降雨主要數(shù)量特征及雨峰位置的影響，為雨型劃分提供了新的思路。從研究結(jié)果來看，以P3t1I3雨型為大雨量、短歷時、大雨強降雨是最容易產(chǎn)流的雨型，同時也是易導(dǎo)致各種山洪災(zāi)害的主要雨型，這與前人的研究一致[13-20]。3種雨型下各樣地的徑流過程差異明顯，且隨著雨強和降雨量的增大，各樣地之間的差異減小，這主要是因為P與I30越大，徑流過程受前期含水量、植被措施等的影響就越小[27]。不同過程雨型對徑流特征的影響也比較大，總體體現(xiàn)為峰值型降雨徑流量大于均值型，這主要是因為峰值型降雨過程增加了徑流的紊動，同時雨峰集中時段的降雨相比于均勻型降雨具備更大的降雨動能，其產(chǎn)流能力更強。雨峰集中在降雨前期，前期較大的雨強易迅速擊打地表導(dǎo)致林地土壤更容易形成短期的土壤板結(jié)，減少了入滲，增加了徑流。當(dāng)陣雨雨期集中在后期時，林地攔蓄作用明顯，隨著后期雨峰到來及林地攔蓄逐漸飽和開始出現(xiàn)地表徑流。而均勻型降雨過程中，不會出現(xiàn)極端雨強，整體雨強較小，雨滴動能較弱，林地攔蓄系統(tǒng)有較多的時間發(fā)揮作用，從而導(dǎo)致大部分降水被林冠攔截及補給入滲，產(chǎn)流量極少或不產(chǎn)流[23]。此外，在降雨特征與徑流關(guān)系上，本研究發(fā)現(xiàn)降雨量對徑流深的影響較大。這與前人的結(jié)論一致[24]。I30對徑流深、徑流深峰值及徑流系數(shù)影響均比較明顯，且對徑流深峰值的影響程度大于徑流深，這主要是因為I30決定的產(chǎn)流方式是蓄滿產(chǎn)流或超滲產(chǎn)流[17]，徑流深峰值越大，說明徑流過程更加激烈。這符合超滲產(chǎn)流的特點。

4 結(jié)論

根據(jù)P、t、I30可將研究區(qū)降雨劃分為3型：P2t3I2雨型(中雨量、長歷時、中雨強)，P1t2I1雨型(小雨量、中歷時、小雨強)，P3t1I3雨型(大雨量、短歷時、大雨強)，其中P1t2I1雨型在研究區(qū)發(fā)生頻次最高，P2t3I2雨型和P1t2I1雨型在降雨總量上占比基本一致，P3t1I3雨型發(fā)生頻率最低。4種過程雨型的發(fā)生頻次從大到小依次為均勻型(28次)、前峰型(21次)、后峰型(17次)、中峰型(13次)。

不同雨型下的徑流特征差異明顯。從單次降雨看，P3t1I3雨型在研究區(qū)產(chǎn)流能力最強，P2t3I2雨型次之，P1t2I1雨型最小。從對徑流總量的貢獻來看，P2t3I2雨型是研究區(qū)的主要產(chǎn)流雨型，其產(chǎn)流量占到研究區(qū)產(chǎn)流總量的49.98%，P3t1I3雨型最小。

不同過程雨型對徑流特征影響較大。從徑流總量及場次徑流深來看，均表現(xiàn)為峰值型降雨大于均勻型降雨，各峰值的徑流總量及場次徑流深從大到小依次表現(xiàn)為前峰型、后峰型、中峰型，即降雨量集中在降雨前期最容易產(chǎn)流。降雨量對徑流深的影響最大，I30對徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值的影響均比較大，且對徑流深峰值的影響要大于對徑流深的影響。