新疆和田河徑流演變特征及其影響因素分析

黃 星，陳伏龍*，趙 琪，何朝飛，龍愛華,3

（1.石河子大學(xué) 水利建筑工程學(xué)院，新疆 石河子832000；2.新疆維吾爾自治區(qū)水文局，烏魯木齊830000；3.中國水利水電科學(xué)研究院 流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100038）

0 引 言

【研究意義】隨著全球氣候變化與人類活動影響日益顯著，造成了水循環(huán)過程的加速，河川徑流作為水循環(huán)的基本環(huán)節(jié)，有著促進(jìn)水資源更新、維持全球水動態(tài)平衡的重要作用[1-2]。近年來，河川徑流演變特征與其在影響因素作用下的響應(yīng)成為研究的熱點(diǎn)問題。地處干旱區(qū)的和田河作為典型的以冰川融雪為主的河流，其徑流演變對該地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉、畜牧養(yǎng)殖及水生態(tài)保護(hù)等方面都至關(guān)重要。同時，徑流是受氣候變化影響最大的環(huán)節(jié)，這使得干旱、半干旱地區(qū)以冰川融雪為補(bǔ)給的河流更為敏感[3]。為此研究和田地區(qū)夏季徑流與影響因素的變化規(guī)律成為水資源與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)[4]?！狙芯窟M(jìn)展】在氣候變化下和田河徑流演變的分析中，學(xué)者們通過不同尺度、方法開展了相關(guān)研究。分別從降水或蒸發(fā)對徑流演變的影響[5-7]，氣候因素變化的趨勢及周期規(guī)律[8-10]，不同尺度間接分析和田河流域水循環(huán)過程[11-12]等方面進(jìn)行了研究。由研究結(jié)果可知，和田河徑流及氣候因素存在多維度的變化。在年尺度研究中，徑流與氣候因素同時表現(xiàn)出上升趨勢，而年徑流序列發(fā)生突變時間滯后于氣候因素突變時間。年內(nèi)分析表明，徑流量較多時期集中在夏季，且氣溫和降水是補(bǔ)給徑流的主要因素。以上成果具有一定意義，但對數(shù)據(jù)利用不足，使得和田河流域時序變化規(guī)律分析不夠充分?！厩腥朦c(diǎn)】國內(nèi)外學(xué)者早期的研究主要針對和田河徑流的趨勢性和周期性，且多為定性分析，缺少氣候因素與人類活動對徑流影響的定量分析，在全球氣候變暖和人類活動日益加劇的背景下，研究氣候變化和人類活動對和田河徑流演變的影響就顯得十分必要?！緮M解決的關(guān)鍵問題】為此，基于1960—2016年的水文氣象數(shù)據(jù)，采用M-K 趨勢檢驗(yàn)，Pettitt 檢驗(yàn)及Morlet 小波分析等方法對徑流演變及氣候要素的趨勢性、突變點(diǎn)和周期性進(jìn)行診斷，分析徑流與影響要素的相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上建立多元線性方程進(jìn)行歸因分析，并構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，定量分析氣候變化與人類活動對徑流變化的貢獻(xiàn)程度，為水資源管理規(guī)劃與可持續(xù)利用提供科學(xué)的參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

和田流域位于新疆西南部，南抵昆侖山脈，北臨塔克拉瑪干沙漠。地理位置介于東經(jīng)77°25′—81°43′，北緯34°52′—40°28′，呈南高北低地勢。和田河流域面積約48 870 km2，降水量小，蒸發(fā)量大，多年平均氣溫12.7 ℃。其流域涵蓋和田縣、和田市、墨玉縣、洛浦縣以及皮山縣、策勒縣的部分區(qū)域，阿克蘇地區(qū)的阿瓦提縣和阿拉爾市部分區(qū)域[13]。

和田河由東支流玉龍喀什河（簡稱“玉河”），西支流喀拉喀什河（簡稱“喀河”）構(gòu)成[14]，是1 條高山融雪補(bǔ)給為主、降水補(bǔ)給為輔的西北內(nèi)陸河流，2 支河流徑流量在年內(nèi)分配極不均衡，玉河、喀河夏季徑流量分別占全年徑流量的80.7%和72.9%。玉河發(fā)源于昆侖山，全長505 km，平均年徑流量約22.52×108m3，出山口設(shè)有同古孜洛克水文站；喀河發(fā)源于喀喇昆侖山，全長808 km，平均年徑流量約22.21×108m3，出山口設(shè)有烏魯瓦提水文站。2 支河流于闊什拉什匯聚形成和田河干流，干流總長319 km，向北通過塔里木盆地，最終抵達(dá)塔里木河[15]，流域水系如圖1 所示。

圖1 和田河流域水系圖Fig.1 Hotan river basin

選取出山口處同古孜洛克水文站、烏魯瓦提水文站1960—2016年實(shí)測徑流和氣象月值資料進(jìn)行分析。

1.2 研究方法

1.2.1 趨勢檢驗(yàn)法

線性分析法是以一元函數(shù)形式作為表達(dá)，可直觀反映要素變化的趨勢，且表達(dá)結(jié)果清晰明了。滑動平均法能夠降低數(shù)據(jù)序列的自由度，同時增強(qiáng)序列之間的相關(guān)性，在滑動數(shù)的選擇上具有多樣性，當(dāng)滑動數(shù)越大，序列保留的信號越少，反之亦然。因此選擇合適的滑動數(shù)能明確趨勢變化。

Mann-Kendall 非參數(shù)檢驗(yàn)法（簡稱M-K 檢驗(yàn)），常用于水文與氣候方面的趨勢性檢驗(yàn)，優(yōu)點(diǎn)為樣本序列無需服從特定分布，受少量的數(shù)據(jù)缺失及異常數(shù)據(jù)影響小[16]。該方法先假設(shè)樣本序列在顯著水平α下（本文取α=0.05）無趨勢變化，當(dāng)Z值在Zα為1.96 和-1.96之間滿足原假設(shè)，說明無顯著趨勢變化；否則拒絕原假設(shè)，表明序列發(fā)生顯著變化。當(dāng)Z＞0 說明序列呈上升趨勢，Z＜0 表明序列為下降趨勢，|Z|值越大對應(yīng)趨勢越強(qiáng)。

1.2.2 突變檢驗(yàn)法

1）Pettitt 檢驗(yàn)

Pettitt 檢驗(yàn)為非參數(shù)檢驗(yàn)法，該方法結(jié)構(gòu)簡潔，受異常值影響小[17]。利用該方法對研究區(qū)域的徑流量、平均氣溫、年降水量進(jìn)行突變點(diǎn)檢驗(yàn)分析。定義統(tǒng)計量Ut,N計算式為：

式中：xi、xj為相同時間序列的2 個樣本值；t為樣本的排列序號；N為樣本總數(shù)，其統(tǒng)計量U的本質(zhì)為前一個樣本值大于后一個樣本值的個數(shù)。

當(dāng)統(tǒng)計量Ut,N最大時，對應(yīng)的時間點(diǎn)t0為突變點(diǎn)。如式（2）所示：

構(gòu)建統(tǒng)計量P，判斷突變點(diǎn)的顯著性：

當(dāng)P小于顯著水平α=0.05，則認(rèn)為檢測出來的突變點(diǎn)在統(tǒng)計意義上發(fā)生顯著變化。

2）有序聚類法

有序聚類法為尋找最優(yōu)分割點(diǎn)的統(tǒng)計方法，結(jié)合水文思想來確定水文要素的突變點(diǎn)。其思想是對序列拆分，再計算分割點(diǎn)前后的各子序列的離差平方和求得最小值，當(dāng)總離差平方和取最小時對應(yīng)的點(diǎn)即為最優(yōu)分割點(diǎn)[18]。計算式為：

式中：τ為突變點(diǎn)；為突變前序列均值；突變后序列均值；Sn為總離差平方和。

3）里海哈林法

里海哈林法（Lee-Heghinan）是設(shè)定水文序列Xt服從正態(tài)分布，τ為可能分割點(diǎn)，應(yīng)當(dāng)先檢驗(yàn)分布服從均勻分布[19]，然后檢驗(yàn)條件概率密度函數(shù)為：

式中：取k=1 為比例系數(shù)；n為序列長度。

由后驗(yàn)條件概率密度函數(shù)計算得到的最大值對應(yīng)的τ，則為最可能分割點(diǎn)。

1.2.3 周期分析法

采用Morlet 小波分析對1960—2016年徑流量、年均氣溫和年降水序列進(jìn)行周期性檢驗(yàn)。其中信號震蕩的強(qiáng)弱由顏色深淺表示。

1.2.4 徑流變化定量分析法

GRNN 具備較好的映射能力，對樣本要求低，一般不必了解研究對象的參數(shù)、結(jié)構(gòu)等知識，只需提供被建模對象的輸入、輸出數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)本身即可完成輸入、輸出相符合的要求[20]。

在GRNN 中，以氣溫、降水整體序列代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層中，經(jīng)過模式層與求和層的訓(xùn)練并保存訓(xùn)練矢量于隱含層的神經(jīng)元中，得到輸出層的徑流量模擬值，當(dāng)輸入新的矢量進(jìn)入輸入層中，可合理利用儲藏于隱含層的神經(jīng)元，求出新的模擬值。

結(jié)合GRNN 定量估計和田河流域氣候變化與人類活動下徑流的響應(yīng)程度。以降水和氣溫的基準(zhǔn)期序列作為網(wǎng)絡(luò)輸入項，基準(zhǔn)期徑流為輸出項，對模型進(jìn)行訓(xùn)練校核，獲取基準(zhǔn)期下的徑流模擬值。在模型不變狀態(tài)下，以變化時期的氣候要素和徑流作為輸入、輸出項，模擬出突變后的徑流值。氣候因素與人類作用下徑流響應(yīng)的估算式[21]為：

式中：ΔQth為實(shí)測徑流突變前后均值差（108m3）；Qpo代表徑流變化期實(shí)際平均徑流量（108m3）；Qpr為徑流基準(zhǔn)期實(shí)際平均徑流量（108m3）；ΔQt為氣候變化作用下徑流變化量（108m3）；ΔQh為人類活動引起的徑流變化量（108m3）；Qtr為基準(zhǔn)期徑流模擬平均值（108m3）；Qto為變化期徑流模擬平均值（108m3）；ηt和ηh分別代表氣候變化與人類活動對徑流變化的貢獻(xiàn)率。

2 結(jié)果與分析

2.1 徑流特征分析

2.1.1 徑流趨勢分析

和田河兩支河流徑流量變化特征，如圖2 所示。M-K 統(tǒng)計檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

由圖2 可知，玉河的線性斜率為0.280，徑流呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢，由于其斜率低則增長速度緩慢。玉河在1960—1970年振幅變化較大。從滑動過程線可以看出玉河1971—1990年左右（圖2（a）），徑流序列呈減少趨勢且在1991年趨勢達(dá)到最低點(diǎn)，該階段均值為17.61×108m3。1991—2016年玉河徑流斜率值為0.264，波動幅值最大相差17.73×108m3，該階段徑流量逐步增多表現(xiàn)為增加趨勢。在1964—1968年徑流量出現(xiàn)短期顯著變化，但未對整體趨勢造成較大影響，（0＜Z=0.6127＜Zα），且年徑流量序列為增長趨勢，這與線性趨勢結(jié)果相一致。

圖2 徑流量變化特征Fig.2 Runoff characteristics

表1 徑流量M-K 統(tǒng)計檢驗(yàn)值Table 1 Runoff M-K inspection value

喀河線性斜率（圖2（b））達(dá)到-0.001，從總體觀察，徑流量為輕微下降趨勢。1960—1980年振蕩波動較大，滑動過程線由下降轉(zhuǎn)為上升。徑流時序從20 世紀(jì)90年代初至90年代末，趨勢下降，該階段平均徑流量為15.99×108m3。1990—2016年喀河線性斜率達(dá)到0.13，呈波動性增加趨勢，最大徑流量差值12.90×108m3。在顯著水平α=0.05 下，喀河徑流量統(tǒng)計值Z=-0.013 8，但-1.96＜Z＜0 表示趨勢不顯著，該結(jié)果與線性分析一致。

2.1.2 徑流突變分析

在Pettitt 檢驗(yàn)下，玉河徑流量在2009年發(fā)生變異，其變異年對應(yīng)的kt0值為-211，Pmax=0.765 4；有序聚類分析得出，玉河年徑流量發(fā)生的變異年為2009年，相應(yīng)離差平方和Sn=1 242.13；里海哈林法獲得玉河年徑流量最大統(tǒng)計值為9.77，分割點(diǎn)年份確定在2009年。

喀河徑流量在Pettitt 檢驗(yàn)中2004年為發(fā)生突變，年份對應(yīng)的統(tǒng)計值kt0為90，Pmax=1。由于有序聚類與里海哈林法的使用受條件假定和運(yùn)用環(huán)境限制，致使徑流突變檢驗(yàn)結(jié)果無顯著突變，而Pettitt 非參數(shù)檢驗(yàn)不受假設(shè)與使用環(huán)境限定[22]，因此以Pettitt 檢驗(yàn)為主。

玉河徑流量的3 種檢驗(yàn)結(jié)果均一致，表明2009年發(fā)生顯著突變，喀河在Pettitt 檢驗(yàn)后得到2004年為突變年。 玉河在1960—2008年平均徑流量為17.72 × 108m3， 2010—2016年 平均徑流量為21.16×108m3，突變前后變化率為19.45%，喀河突變前后變化率為7.58%。

2.1.3 徑流周期分析

玉河、喀河流周期變化特征，如圖3 所示。由圖3（a）可知，1960—2016年存在5～10、40～55 a 振蕩周期。在50 a 尺度上經(jīng)過2 個枯水期2 個豐水期，其中1960—1974年、1987—2004年為枯水期。在1960—1980年存在11～17 a 周期變化。1985—2016年存在5～10 a 小尺度周期變化，以8 a 為中心。由圖3（b）可知，年徑流量共有3 個峰值對應(yīng)時間尺度分別是5、8、13 a。其中8 a 峰值最大，可認(rèn)為徑流以8 a 為周期的變化最顯著，認(rèn)作第1 主周期。5 a 作為第2 大峰值可作為第2 主周期。13 a 尺度對應(yīng)第3 峰值與第1、第2 周期峰值相比較小，可作為次要周期。

喀河（圖3（c））存在5～20、33～55 a 2 種周期，在33～55 a 尺度下，枯豐交替出現(xiàn)2 次。在5～20 a 尺度下徑流處于豐水期，主要以8a 周期變化中心。在小波方差分析下（圖3（d））喀河徑流呈現(xiàn)4 種尺度的峰值分別為5、8、14、43 a，8 a 對應(yīng)值最大，可作為第1 主周期。

圖3 徑流周期變化特征Fig.3 Runoff cycle characteristics

2.2 徑流影響因素分析

玉河和喀河徑流大致由高山冰川融雪、降水及地下水3 方面混合補(bǔ)給形成，且中下游區(qū)域基本不產(chǎn)流，冰川融水與降水的混合補(bǔ)給為玉河、喀河的形成提供了85%以上的來水[21]。在補(bǔ)給過程中，由于冰川融雪和降水在不同時期的互補(bǔ)作用，導(dǎo)致徑流變差系數(shù)較小，因此斷定玉河、喀河為冰川融雪和降水混合補(bǔ)給型河流，而氣溫是加速冰川融雪對徑流補(bǔ)給的直接原因，在非汛期內(nèi)降水量多于汛期，可直接補(bǔ)給徑流[23]。因此只考慮降水、氣溫2 項氣候因素，分析其對和田河徑流的影響。和田河徑流位于昆侖山出山口處形成，而引水灌溉、工業(yè)取水等高頻率、高耗水性質(zhì)的活動均發(fā)生在和田河中下游地區(qū)，這使得出山口處徑流受人類活動干擾較小，但烏魯瓦提水庫和玉龍喀什水利樞紐的修建位于昆侖山中部，導(dǎo)致徑流原始產(chǎn)流發(fā)生改變，即上游受到人類活動影響。

2.2.1 降水特征分析

1）降水趨勢分析

玉河流域夏季累積降水量由同站測得，由圖4（a）可知，近57 a 內(nèi)線性相關(guān)斜率為0.481，呈增長趨勢，多年降水均值為33.80 mm。整體存在較大幅度變化，其中1992、2010、2012年產(chǎn)生較大降水。以5 a 滑動平均角度觀察到降水經(jīng)歷了5 個階段，1960—1968年降水量增加，1969—1981 降水量趨勢緩慢降低，在1982—1990年降水量呈現(xiàn)緩慢上升狀態(tài)，1991—1998年為降水量減少時段，1999—2016年為降水趨勢上升時段，此期間以線性斜率為0.284 的速度增長。玉河流域降水量M-K 檢驗(yàn)統(tǒng)計值Z=2.368 0＞Zα，表明夏季降水量逐漸增長，這與線性相關(guān)分析趨勢結(jié)果相同，且增加趨勢顯著。

喀河流域夏季累積降水量（圖4（b））由烏站測得，其線性斜率為0.754，表現(xiàn)出上升趨勢，多年平均降水量為46.45 mm。1960—1967年，降水量逐年上升，在1968—1978年內(nèi)出現(xiàn)波動向下的降水趨勢。1979—2000年降水量趨勢較平穩(wěn)，此階段內(nèi)降水量均值為40.8 mm。2001—2010年降水量趨勢呈急速增長狀態(tài)，對應(yīng)的線性斜率達(dá)到5.44。從滑動平均角度發(fā)現(xiàn)2011—2016年降水量轉(zhuǎn)變?yōu)橄陆第厔荩似陂g降水量均值為63.54 mm。2001—2016年內(nèi)喀河流域降水量以2010年為分界點(diǎn)經(jīng)歷了2 個不同的降水時段，其中2010年降水量為整體降水量的最大值?？恿饔蚪邓y(tǒng)計值Z=2.905 0＞Zα（表2），降水量有增加趨勢，結(jié)果顯著。

圖4 降水量變化特征Fig.4 Characteristics of precipitation changes

表2 降水因素M-K 檢驗(yàn)值Table 2 M-K test value of precipitation factor

2）降水突變分析

玉河流域降水量在3 種檢驗(yàn)下均為2001年為突變年，突變前降水量均值為29.6 mm，變異后降水量均值為45.7 mm，突變前后相差16.1 mm?？恿饔蚪邓吭诓煌瑱z驗(yàn)下變異點(diǎn)都是2001年，變異前降水量均值38.2 mm，變異后降水量均值69.53 mm，變異相差31.32 mm。

3）降水周期分析

圖5 為玉河、喀河流域降水周期變化特征。從玉河流域降水量圖5（a）發(fā)現(xiàn)，24～36 a 尺度貫穿整個周期變化。在1960—1999年以5～10 a 尺度為明顯周期變化，但在1990年左右以13～20 a 尺度為顯著周期變化。24～36 a 尺度下降水共經(jīng)歷3 個多降水期與3個少降水期。降水量小波方差圖（圖5（b））出現(xiàn)4個峰值分別對應(yīng)3、7、11、30 a 的降水周期，其中30 a 對應(yīng)的方差值最大，說明降水量存在30 a 尺度的周期變化，并作為第1 主周期。7 a 尺度的方差值對應(yīng)第2 大峰值，即7 a 可作為第2 主周期，而3 a 和11 a，尺度的峰值相比較小，作為次要周期。

圖5 降水周期變化特征Fig.5 Characteristics of precipitation cycle

分析喀河流域降水量圖5（c）分別存在4～20 a和26～36 a 2 個較為明顯的尺度周期。小波方差圖（圖5（d））出現(xiàn)4 個峰值分別對應(yīng)4、7、12、30 a，4個尺度的周期變化，以12 a 的峰值最大，說明喀河流域降水量周期變化以12 a 為第1 主周期，4、7、30 a則作為次要周期。

2.2.2 氣溫特征分析

1）氣溫趨勢分析

圖6 為和田河流域氣溫趨勢變化，和田河流域近56年平均氣溫線性斜率為0.02，整體為上升趨勢，多年平均氣溫24.50 ℃，氣溫最大相差5.03 ℃。在1960—1970年時段線性相關(guān)斜率為-0.202，氣溫趨勢逐漸降低，該階段無劇烈波動，此時段氣溫均值達(dá)到24.11 ℃，在1969年出現(xiàn)氣溫最低值22.96 ℃。1970—1985年氣溫產(chǎn)生明顯增幅，1972年和1974年對應(yīng)該階段最低氣溫22.56 ℃。1986—2016年以線性斜率0.001 的緩慢增長，趨勢性呈上升并伴隨幅度波動變化，但在2000年左右，波動性逐漸趨于穩(wěn)定。和田河流域平均氣溫統(tǒng)計值Z=2.368 0＞Zα，說明和田河流域年平均氣溫逐漸升高，增加趨勢明顯。

2）氣溫突變分析

和田河流域氣溫發(fā)生變異年為1984年，對應(yīng)kt0值為-343，Pmax=1；在有序聚類法分析下，認(rèn)為年均氣溫在1984年發(fā)生突變，對應(yīng)總離差平方和Sn=48.08；里海哈林法最終確認(rèn)分割點(diǎn)是1984年。

圖6 和田河流域氣溫變化特征Fig.6 Characteristics of temperature change in Hotan river basin

表3 氣溫因素M-K 檢驗(yàn)值Table 3 M-K test value of temperature factor

圖7 和田河流域氣溫周期變化特征Fig.7 Characteristics of periodic temperature changes in Hotan river basin

3）氣溫周期分析

圖7（a）顯示了和田河流域氣溫1960—2016年不同時間尺度的周期性特征，整體上發(fā)生了2 個冷-暖周期變換，1971、2006年為偏冷期中心年份，1960年，1990年為偏暖期中心年份。在氣溫演變中存在7～10、40～50 a 2 個振蕩周期。圖7（b）顯示了8 a和26 a 共2 個尺度的峰值，以26 a 的峰值最大，說明26 a 周期振蕩最強(qiáng)，是氣溫變化的第1 主周期。8 a尺度峰值相比較小，作為次要周期。

2.3 徑流影響程度分析

2.3.1 徑流與氣候因子的相關(guān)性分析

引發(fā)徑流變化的因素眾多，大致可分為人類活動和氣候影響因素，和田河產(chǎn)流區(qū)屬于高山區(qū)，受人為活動干擾較小，因此徑流變化主要影響因素為氣候變化[23]。夏季為和田河徑流量較多的時期，占全年徑流量的72%以上，分析該時段影響因素與徑流變化的關(guān)系，更易凸顯不同因素的影響程度。采用Kendall、Spearman 和Pearson 法做相關(guān)性分析，識別該時段內(nèi)降水和氣溫對徑流影響的主次。結(jié)果見表4。

表4 影響因素與徑流相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 Correlation test results of influencing factors and runoff

在3 種相關(guān)性檢驗(yàn)下，徑流量與平均氣溫呈正相關(guān)且滿足顯著檢驗(yàn)，表明氣溫對徑流有顯著影響，說明氣溫在夏季時段內(nèi)是影響徑流的因素之一。夏季內(nèi)的降水與徑流表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，表明降水對徑流的補(bǔ)給在減少，但顯著水平檢驗(yàn)未通過0.01，說明降水對徑流的影響不顯著。

為分析氣溫和降水對徑流的影響水平，建立線性相關(guān)方程。將徑流量作為因變量，以相關(guān)性較強(qiáng)的氣溫作為自變量之一，同時考慮到冰川融雪的滯后性，補(bǔ)給效果未能即時出現(xiàn)，而降水補(bǔ)給效果明顯且速度快，將降水作為自變量，建立回歸方程。列出徑流、氣溫和降水之間的變化關(guān)系式：

式中：Y1、Y2分別為喀河、玉河徑流量；XT為氣溫；XS為降水。

在不考慮各因素的單位干擾下，建立回歸方程用于定性分析。

表5 徑流與影響因素的多元回歸方程擬合結(jié)果Table 5 Multivariate regression equation fitting results of runoff and influencing factor

由表5 可知，喀河與影響因素的回歸方程顯著性為0.011，玉河與影響因素的回歸方程顯著性為0.023，顯著性均在置信水平0.05 下，式（13）均通過檢驗(yàn)，說明方程構(gòu)建合理，且徑流與影響因素之間存在線性相關(guān)關(guān)系，氣溫的升高將致使徑流量的持續(xù)增長。

2.3.2 影響因素對徑流的貢獻(xiàn)程度分析

將整體的降水、氣溫序列作為輸入層，徑流整體序列為輸出層進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練矢量保存在神經(jīng)元中，保持模型固定。依據(jù)玉河、喀河徑流量突變分析結(jié)果，將徑流序列分為2 個時段，玉河以1960—2009年作為基準(zhǔn)期，2010—2016年為變化期，同時計算出兩時期的實(shí)測徑流量，分別為Qpr=17.717× 108m3，Qpo=21.164×108m3，以基準(zhǔn)期與變化期氣象數(shù)據(jù)代入模型分別模擬出2 個時期的徑流期模擬值，求平均值得Qtr=18.568×108m3，Qto=21.466×108m3。同理，喀河以2004年為分割點(diǎn)，將徑流序列分為基準(zhǔn)期1960—2004年和變化期2005—2016年， 求 得Qpr=15.650 × 108m3，Qpo=16.314 × 108m3，Qtr=15.344×108m3，Qto=15.826×108m3，通過均方誤差檢驗(yàn)，玉河徑流模擬值與實(shí)測值相對誤差為13.74%，喀河相對誤差為8.32%，兩河對應(yīng)的相對誤差均小于20%，模擬結(jié)果可靠。將實(shí)測值、模擬值代入式（8）—式（11），獲得定量分析結(jié)果。氣候變化對玉河的徑流變化貢獻(xiàn)率ηt=84.06%，人類活動貢獻(xiàn)率ηh=15.94%；氣候變化對喀河徑流變化貢獻(xiàn)率ηt=72.51%，人類活動導(dǎo)致徑流變化的貢獻(xiàn)率ηh=27.49%。結(jié)果見表6。

表6 氣候變化與人類活動對徑流變化的貢獻(xiàn)率Table 6 The contribution rate of climate change and human activities to runoff change

對比分析人類活動的貢獻(xiàn)程度可知，喀河徑流變化受此因素影響要高于玉河，這與喀河上游水利樞紐工程的修建密不可分，說明喀河受到了人類活動干擾而導(dǎo)致其徑流發(fā)生了變化。定量分析結(jié)果表明，氣候變化和人類活動的共同作用導(dǎo)致了和田河徑流的變化，但是氣候變化是促使徑流變化的主要影響因素，而人類活動則為次要影響因素。

3 討論

1）M-K 非參數(shù)法與線性分析等方法檢驗(yàn)出玉河徑流增多和喀河徑流減少的趨勢；在3 種診斷變異點(diǎn)基礎(chǔ)上，結(jié)合人類活動影響與氣候變化分析成因，發(fā)現(xiàn)喀河徑流2004年產(chǎn)生的變異點(diǎn)可能原因是水利樞紐的修建[15]，對徑流時間序列造成了影響，同時與西北地區(qū)氣候的變化相關(guān)。

和田河流域氣溫表現(xiàn)為上升趨勢，且趨勢性顯著，發(fā)生突變年為1984年，在40～50 a 尺度下和田河流域的未來氣溫將由偏冷期轉(zhuǎn)為偏暖期。降水、氣溫發(fā)生變異的時間點(diǎn)與西北干旱區(qū)氣候由“暖干”轉(zhuǎn)向“暖濕”具有一致性[3]。

2）由相關(guān)性分析可知，徑流與氣溫為正向相關(guān)、降水為負(fù)相關(guān)性，前人研究認(rèn)為[12]，氣溫升高促進(jìn)冰雪融化，增大對徑流的補(bǔ)給作用，而同時期的降水作用小于蒸發(fā)對徑流的影響，從而造成氣溫—徑流正向相關(guān)、降水—徑流負(fù)相關(guān)，這與本文研究結(jié)果相一致。產(chǎn)生該結(jié)果原因與流域所在位置以及季節(jié)有關(guān)，和田河流域位于昆侖山脈、喀喇昆侖山和天山之間，暖濕氣流受山脈阻擋難以進(jìn)入該流域，削弱了降水對徑流的補(bǔ)給作用。其次，冰川融雪對氣溫變化更敏感，且冰川融雪補(bǔ)給徑流占25%以上時，氣溫對徑流調(diào)節(jié)作用高于降水的調(diào)節(jié)作用[21]，而夏季氣溫的累積加快了冬季積雪的融化，促使地表徑流形成。同時，夏季氣溫上升引起的強(qiáng)烈蒸發(fā)作用抵消了降水對徑流的補(bǔ)給作用。因此認(rèn)為氣溫對徑流的影響大于降水對氣溫的影響，氣溫影響下的冰川融雪是徑流補(bǔ)給的主要因素，降水為次要因素，分析和田河徑流變化時應(yīng)著重考慮氣溫原因。影響徑流變化因素眾多，重點(diǎn)分析氣溫、降水與徑流的相關(guān)性，未展開影響機(jī)制的討論，需深入研究影響機(jī)理及更多因素對徑流的影響。

4 結(jié)論

1）玉河徑流為增加趨勢但不顯著，變異年為2009年；喀河徑流呈不顯著減少趨勢，在2004年發(fā)生變異，其變異年份與上游水利樞紐工程的修建有關(guān)。和田河流域氣溫為顯著增加趨勢，突變年份為1984年；玉河、喀河流域降水均表現(xiàn)出顯著增加趨勢，變異年均為2001年。

玉河和喀河徑流分別在40～55、33～55 a 尺度下經(jīng)歷了2 次豐枯變化，且未來近年內(nèi)逐漸變?yōu)榭菟?；和田河流域氣溫?0～50 a 尺度下遭遇2 個冷-暖周期變化，未來處于偏暖階段；玉河、喀河流域降水分別以24～36、26～36 a 尺度貫穿整個周期，在對應(yīng)尺度下均經(jīng)歷了3 個多水期和3 個少水期，降水未來進(jìn)入少水期。

3）氣溫對徑流的影響大于降水對徑流的影響，氣溫是徑流補(bǔ)給的主要影響因素，氣溫影響導(dǎo)致的冰雪融水是徑流補(bǔ)給的重要來源，徑流與各影響因素之間存在著線性相關(guān)。氣候變化為導(dǎo)致徑流變化的主要原因，其次為人類活動。