氣候變化和人類活動影響下徑流演變研究進(jìn)展

慕星 趙勇 劉歡 何國華

摘?要：受氣候變化和人類活動的雙重影響，流域/區(qū)域徑流量發(fā)生了明顯改變。分析氣候變化和人類活動影響下的徑流時空變化特征，并量化分解兩者對徑流的影響，已成為水文學(xué)領(lǐng)域研究的熱點。綜述了徑流演變趨勢檢驗方法和歸因分析方法的研究進(jìn)展，歸納具有代表性的國內(nèi)外研究成果，總結(jié)各類方法的優(yōu)勢、局限性及應(yīng)用范圍，進(jìn)一步指出該領(lǐng)域研究的薄弱環(huán)節(jié)和未來研究趨勢，提出利用高新技術(shù)手段加強對極端水文事件和無資料地區(qū)的徑流演變研究，探索氣候變化和人類活動對徑流演變的驅(qū)動機理。

關(guān)鍵詞：氣候變化;人類活動;徑流演變;趨勢檢驗;歸因分析

中圖分類號：TV121;P333?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.05.007

Abstract： Variations in streamflow are influenced by climate change and human activities. Hydrological research has been focused on analyzing the spatial and temporal variability of streamflow and quantifying their responses to climate change and human activities. This paper summarized the research advances of the methods of trend detection and attribution analysis for streamflow variation. Meanwhile， the representative research results at home and abroad had been reviewed. Advantages， limitations and applications of different methods also had been discussed. Finally， it further pointed out the weaknesses in this field and development trend of future research.It is necessary to strengthen the study of streamflow variation in extreme hydrological events and areas without data by means of high and new technology. Additionally， the driving mechanism of climate change and human activities on streamflow variation remain to be explored.

Key words： climate change; human activities; streamflow variation; trend detection; attribution analysis

在氣候變化和人類活動的共同影響下，徑流發(fā)生或增或減且程度不同的變化，流域/區(qū)域水資源時空分布不均等問題愈發(fā)突出[1-2]，直接影響經(jīng)濟社會用水和生態(tài)需水保障[3-4]。近幾十年來，關(guān)于徑流演變規(guī)律及驅(qū)動因素的研究一直是水文領(lǐng)域的熱點[4-6]，國內(nèi)外學(xué)者的研究已經(jīng)從起初的定性分析轉(zhuǎn)變到當(dāng)前的定量計算階段[7]。氣候變化和人類活動產(chǎn)生的作用是復(fù)雜和綜合的，如何定量解析兩者對徑流演變的影響是研究中的一個核心問題[8-10]，其關(guān)鍵手段是徑流演變的趨勢檢驗和歸因分析，宋曉猛等[11]定義了兩者的概念，指出檢驗是為了討論序列的變化以及變化的趨勢，歸因是為了研究哪些驅(qū)動因素導(dǎo)致了序列的變化、定量半定量地分解驅(qū)動因素對序列所產(chǎn)生變化的貢獻(xiàn)率。

筆者對國內(nèi)外該領(lǐng)域的相關(guān)研究進(jìn)行梳理，歸納氣候變化和人類活動影響下徑流演變的趨勢檢驗方法和歸因分析方法，總結(jié)各類方法的優(yōu)勢、局限性及應(yīng)用范圍，展望未來研究的發(fā)展方向，旨在為氣候變化和人類活動影響下的水資源合理開發(fā)及可持續(xù)利用提供借鑒和參考。氣候變化和人類活動影響下徑流演變研究思路如圖1所示。

1?氣候變化和人類活動的影響表征

氣候變化主要通過大氣環(huán)流和冰雪消融等條件的改變，導(dǎo)致降水、氣溫（蒸發(fā)）、濕度、太陽輻射、風(fēng)速等氣象因子發(fā)生變化。水文循環(huán)的分析中，主要將降水和蒸發(fā)作為定量描述的氣象因子[12-13]，其他氣象因子對水文循環(huán)的直接影響相比降水和蒸發(fā)的影響要小得多，而這些因子通過影響降水和蒸發(fā)，間接引起了水文循環(huán)的變化，統(tǒng)一反映在降水和蒸發(fā)的影響中[14]。降水和蒸發(fā)的變化引起了水文循環(huán)變化，從而影響徑流過程[8，15-17]，導(dǎo)致流域/區(qū)域水資源的總量發(fā)生變化，以及在時間和空間上的分布發(fā)生變化[18]。除此之外，氣候變化還會引發(fā)流域/區(qū)域極端水文事件發(fā)生概率的增大和持續(xù)時間的延長[19]。

伴隨經(jīng)濟社會的高速發(fā)展，人類活動對流域水文循環(huán)的影響愈發(fā)顯著，相關(guān)研究也更加關(guān)注人類活動對徑流的影響。人類活動對徑流的影響，一是流域內(nèi)的河湖引水、機井開采以及跨流域引調(diào)水等水資源開發(fā)利用帶來的直接影響;二是人口增長、城市化快速推進(jìn)，以及水土保持、河道整治等措施，導(dǎo)致植被覆蓋度、土壤濕度等下墊面條件改變所產(chǎn)生的間接影響[11-12]。這種間接作用影響流域產(chǎn)流機制，進(jìn)而影響流域的徑流過程，導(dǎo)致水資源時空分布特征變化。不合理或者過度的人類活動，可能引發(fā)嚴(yán)重的地下水位下降、水土流失、極端水文事件等環(huán)境和社會問題[20-21]。

2?徑流演變趨勢分析

2.1?多尺度徑流特征分析

氣候變化和人類活動對徑流演變的影響在不同時間尺度上存在一定差異[22]，目前大部分研究以年代、年尺度開展分析[10，19，23-24]。在年內(nèi)尺度的徑流特征分析中，氣候變化和人類活動在年內(nèi)的分布規(guī)律被充分考慮，例如汛期和非汛期降水對徑流影響的差異[25]、水田灌溉在泡田期和其他時期因需水量不同而對徑流的影響不同[26]，這些分析有助于掌握徑流在年內(nèi)的變化特征，尤其對于變化條件下的水資源配置與調(diào)度具有重要意義[27-28]。近年來越來越多的學(xué)者開始關(guān)注年內(nèi)季節(jié)尺度或月尺度的徑流變化，采用年代、年、年內(nèi)多尺度相結(jié)合的方式分析徑流演變特征[29-31]。另外，伴隨極端氣候的出現(xiàn)以及劇烈的人類活動，極端水文事件（極端降水、極端洪澇和極端干旱）的發(fā)生概率明顯增大，對流域/區(qū)域水資源安全提出了更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[11]。趙慶云等[32]分析了1960—2000年西北地區(qū)東部干旱半干旱區(qū)的降水變化特征和極端降水事件;李紅軍等[33]分析了塔里木河流域在降水變化背景下旱澇事件的時空變化特征。這些著眼于干旱半干旱區(qū)內(nèi)陸河流域極端水文事件的研究，主要是對其發(fā)生的頻率和強度進(jìn)行統(tǒng)計分析[18]。

為了滿足不同空間尺度的應(yīng)用需求和模型精度，氣候變化和人類活動影響下徑流演變特征分析，有針對試驗小流域的研究，如王國慶等[34]分析了汾河一級支流嵐河流域1955—2015年不同變化期內(nèi)年和季節(jié)尺度河川徑流較基準(zhǔn)期的變化情況;有針對國內(nèi)水資源一級區(qū)的大流域尺度研究，如Bao等[35]分析了海河流域1951—2007年降水、氣溫以及徑流的年際變化特征和年內(nèi)變化特征，結(jié)果表明近幾十年海河流域徑流量和降水量顯著下降，而平均氣溫呈上升趨勢;隨著信息技術(shù)的發(fā)展，也有擴展到國家尺度的研究，如Liu等[36]、Tan等[37]、Chiew[38]分別對中國、加拿大、澳大利亞全國范圍的徑流時空變化特征進(jìn)行分析。雖然國內(nèi)外不同空間尺度的研究成果日趨豐富，但是對于無資料地區(qū)和資料缺乏地區(qū)的徑流演變特征分析，還是該領(lǐng)域的薄弱環(huán)節(jié)。

2.2?趨勢分析及突變點檢驗方法

數(shù)理統(tǒng)計是分析徑流等水文要素變化趨勢的有效方法[20，39]。突變點檢驗是徑流演變趨勢分析中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，研究期可被突變點從時間尺度上分為基準(zhǔn)期和變化期，一般認(rèn)為流域在基準(zhǔn)期處于天然狀態(tài)，徑流變化僅受氣候變化的影響;變化期的顯著特征是人類活動強烈作用于流域，因而徑流變化受氣候變化和人類活動的雙重影響[10，40-41]。

雙累積曲線（MC）法簡單且直觀，廣泛應(yīng)用于水文氣象要素的一致性和長期演變趨勢分析中[42]。該方法最初由Merriam[43]提出，用于解釋流域降雨資料的一致性。MC法認(rèn)為兩個滿足一致性條件且有比例關(guān)系的水文變量，其累積量同樣存在比例關(guān)系，將兩者的累積量分別作為橫縱坐標(biāo)，由此繪成的曲線稱為雙累積曲線。如果兩個水文變量之間的關(guān)系變化，即水文一致性改變，則雙累積曲線的斜率也會發(fā)生變化[44]。然而在利用雙累積曲線法進(jìn)行突變點檢驗時，也存在一定局限性：一是突變點的確定受人為判斷影響較大[45];二是要選擇具有相同的物理成因或成因關(guān)系好的兩個變量[42]，但即使這樣仍存在突變點個數(shù)不等或突變時間不一致的情況。

Mann-Kendall（M-K）檢驗是目前被普遍應(yīng)用的一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗法，具有樣本無須服從某一種分布、不受少數(shù)異常值的干擾、計算過程簡單等優(yōu)點[46]。起初該方法僅用于檢驗序列的變化趨勢，后來經(jīng)其他學(xué)者改進(jìn)完善，能夠較好地應(yīng)用于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的突變分析，其優(yōu)勢和便利在于可以將UFk、UBk曲線的交點作為突變點。實際分析中若發(fā)現(xiàn)有多個交點，張建軍等[47]提出可通過滑動t檢驗法和Yamamoto法驗證來剔除雜點;胡慧杰等[48]采用M-K等多種檢驗法綜合判斷序列突變點。此外，有序聚類分析法[49]、線性趨勢回歸法和累積距平法[50]也都是檢驗序列演變趨勢及突變點的有效方法，在此不再贅述。

3?徑流演變歸因分析

3.1?歸因分析方法

在定量解析氣候變化和人類活動對徑流演變的影響方面，目前廣泛采用的方法主要有基于數(shù)理統(tǒng)計的分析法[29，51]、基于物理機制的水文模擬法[9，41]、基于Budyko假設(shè)和彈性概念的彈性系數(shù)法[9，41]。

（1）數(shù)理統(tǒng)計法。數(shù)理統(tǒng)計法中較具代表性的是累積量斜率變化率比較法，其自變量是年份，因變量分別是累積降水量（或其他影響因子）和累積徑流深，將累積降水量—年份的斜率變化率與累積徑流深—年份的斜率變化率的比值作為降水量變化對徑流深變化的貢獻(xiàn)率[27]。該方法由王隨繼等[52]提出，并成功應(yīng)用于黃河中游一級支流皇甫川流域。白勇等[7]利用該方法研究內(nèi)蒙古自治區(qū)巴拉格爾河流域的徑流演變，結(jié)果表明人類活動是徑流量減少的主要原因。累積量斜率變化率比較法廣泛應(yīng)用于干旱半干旱地區(qū)徑流趨勢分析和歸因分析中，之后越來越多的研究[27，53-54]表明，該方法在南方濕潤地區(qū)同樣適用。累積量斜率變化率比較法計算簡便，依靠長期的水文數(shù)據(jù)作數(shù)理統(tǒng)計，便能清晰地得出氣候變化和人類活動對徑流變化的貢獻(xiàn)率，因而得到廣泛應(yīng)用[17]。

（2）水文模擬法。水文模擬法采用水文模型來解析氣候變化對徑流的影響[55]，分析精度較高，物理機制強[11]，在國內(nèi)外被廣泛采用[12]。水文模型主要分為集總式模型和分布式模型，集總式模型雖然在結(jié)構(gòu)和參數(shù)上被賦予特征差異，但其沒有考慮氣象因子和下墊面等條件對產(chǎn)流機制的影響;而分布式模型具有物理基礎(chǔ)，可以充分利用地理信息系統(tǒng)（GIS）和遙感（RS）提供的大量空間信息反映流域的空間變異性[20，56-58]，進(jìn)而更客觀地模擬水文過程。建模者可根據(jù)給定的下墊面條件改變氣象條件輸入，量化氣候變化對徑流變化的影響[59];也可根據(jù)給定的氣象條件改變下墊面輸入，量化人類活動對徑流變化的影響[60]。

陳利群等[61]基于分布式水文模型（SWAT模型和VIC模型）計算氣候變化和土地利用對黃河源區(qū)徑流變化的貢獻(xiàn)率，結(jié)果顯示氣候變化是徑流減少的主要驅(qū)動因素;Ma等[62]利用分布式水文模型（GBHM模型）發(fā)現(xiàn)氣候變化對密云水庫上游入庫徑流量減少的貢獻(xiàn)率為55%;Dong等[63]采用SWAT模型解析西北干旱區(qū)涇河流域氣候變化和人類活動對徑流的影響，結(jié)果表明人類活動是影響徑流變化的主要原因。除此之外，劉聞等[56]歸納了具有代表性的集總式水文模型（包括HEC-1模型、新安江模型、SCS模型、Stanford模型等）以及典型的分布式水文模型（包括TOPMODEL模型、SHE模型、IHDM模型、DHSVM模型等），都可作為探索氣候變化和人類活動對徑流演變影響的工具。

（3）彈性系數(shù)法。彈性系數(shù)法為探索流域徑流年尺度演變的驅(qū)動機制提供了一個新視角，該方法與數(shù)理統(tǒng)計法相比，物理意義更加明確;與水文模擬法相比，所用參數(shù)更容易獲取[64]。彈性系數(shù)法的理論依據(jù)是Budyko假設(shè)和彈性系數(shù)概念。Budyko假設(shè)[15]以水熱平衡方程為基礎(chǔ)，假設(shè)一個特定流域的蓄變量在相當(dāng)長的時期內(nèi)為零。在此基礎(chǔ)上，以傅抱璞[65]為代表的學(xué)者綜合考慮各種要素之間的關(guān)系，并且加入下墊面參數(shù)，進(jìn)而提出眾多具有物理意義的衍生公式[66-67];楊大文等[68]和孫福寶等[69]分別將Budyko水熱平衡方程成功應(yīng)用于黃河流域?；贐udyko假設(shè)能粗略估算徑流對氣候變化的敏感性，并且在濕度比大于1的流域更為適用[70]。Ma等[71]基于Budyko假設(shè)分析中國西北部石羊河50 a來的年徑流量變化過程，評估認(rèn)為氣候變化是影響徑流減少的主要原因，而降水減少又是其中的關(guān)鍵因素;Tan等[37]將Budyko假設(shè)的框架應(yīng)用于加拿大96個流域，發(fā)現(xiàn)氣候變化通常導(dǎo)致年徑流量增加，而人類活動通常導(dǎo)致年徑流量減少。

徑流的彈性系數(shù)即單位影響因子的變化導(dǎo)致徑流的變化量，由Schaake等[72]提出并用于研究氣候變化對徑流的影響[38，73-74]。Sankarasubramanian等[70]提出的無參數(shù)方法直接利用觀測數(shù)據(jù)估算氣候彈性系數(shù)，應(yīng)用該無參數(shù)法進(jìn)行長期徑流變化對氣候變化的敏感性分析，比水文模型法效果更好;Chiew[38]認(rèn)為無參數(shù)法計算步驟相對簡單，僅利用歷史數(shù)據(jù)便可以估算彈性系數(shù);Fu等[73]將無參數(shù)法延伸為雙參數(shù)氣候彈性系數(shù)法，其應(yīng)用成果表明這一改造后的方法可以反映徑流、降水、氣溫之間的非線性關(guān)系，并且適用于評估未來氣候變化對徑流的影響。

彈性系數(shù)法首先利用彈性系數(shù)概念分別計算徑流對降水、潛在蒸散發(fā)等氣象要素變化的敏感性，從而得出氣候變化影響下的徑流變化量，再結(jié)合水量平衡方程計算人類活動影響下的徑流變化量[12，28]。該方法不需要進(jìn)行參數(shù)率定和校準(zhǔn)，僅需要基礎(chǔ)的氣象數(shù)據(jù)和水文數(shù)據(jù)[38，70，75]。近年來，許多研究[16，55，76-77]基于彈性系數(shù)法量化分解氣候變化和人類活動對徑流的影響，并結(jié)合其他方法進(jìn)行驗證，總體來說彈性系數(shù)法簡便易行，效果良好。此外，Wang等[78]同樣基于Budyko假設(shè)提出了垂直分解法，適用于無資料地區(qū)和資料缺乏地區(qū)，打破了常規(guī)彈性系數(shù)法需要長序列水文氣象資料的限制。該方法認(rèn)為氣候變化會導(dǎo)致Budyko曲線上的點沿著曲線發(fā)生橫向和縱向的變化，而人類活動僅導(dǎo)致點沿縱坐標(biāo)發(fā)生垂直方向的變化，根據(jù)這一特征可分別計算氣候變化與人類活動導(dǎo)致的徑流變化量。

3.2?不確定性分析

在量化氣候變化和人類活動對徑流演變的貢獻(xiàn)率時，共性的不確定性主要集中在水文氣象站的數(shù)量和密度、觀測系列的長度和精度、土壤濕度和潛在蒸散發(fā)等估算方法的選取，這些都會影響輸入的水文氣象變量的可靠性。趨勢檢驗中突變點的選取，雖然可以結(jié)合多種方法在一定程度上剔除雜點，但仍難免存在主觀性判斷。

應(yīng)用不同的歸因方法，其分析結(jié)果也存在不同程度的不確定性。累積量斜率變化率比較法中參與分析的影響因子受限，降低了統(tǒng)計量的精度，并且整體上缺乏物理機制的考量，同其他數(shù)理統(tǒng)計的分析方法一樣，其結(jié)果只能從宏觀角度幫助我們認(rèn)識問題[29]。水文模擬法的不確定性主要集中在大量輸入資料的獲取和整理、模型結(jié)構(gòu)在不同地區(qū)的適宜性、模型參數(shù)的率定和驗證以及模型的初始條件和邊界條件等方面[11]，特別是在無資料地區(qū)和資料缺乏地區(qū)的應(yīng)用還存在較大的限制[20]。已有研究[3，9，38，79]表明，由于模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)校準(zhǔn)的不確定性，因此不同的模型會帶來不同的模擬結(jié)果。另外，水土保持、水庫調(diào)度、取用水等很難在水文模型中得到充分刻畫，影響模型在人類活動強烈地區(qū)的適用性。氣候彈性系數(shù)法同樣存在不確定性，比如通常僅將降水和潛在蒸散發(fā)作為氣候變化因子，除此之外統(tǒng)歸為人類活動影響;量化模型建立在氣候變化和人類活動相對獨立的假設(shè)上[3，75]，而實際上兩者即使在基準(zhǔn)期也是相互影響的。

為了降低歸因分析結(jié)果的不確定性，許多學(xué)者都針對某一研究區(qū)綜合多種方法來互相校驗，解釋相互之間的分歧[8]，使分析結(jié)果更可靠，為流域水資源開發(fā)利用提供更具價值的參考。例如胡珊珊等[55]采用彈性系數(shù)法和水文模擬法（HIMS）研究表明，氣候變化導(dǎo)致白洋淀上游水源區(qū)徑流減少所占比例為38%～40%，而人類活動導(dǎo)致徑流減少所占比例為60%～62%;Zhou等[77]綜合采用線性回歸法、水文模擬法（SWAT）和彈性系數(shù)法，分析了氣候變化和人類活動對珠江流域東江徑流變化的影響，結(jié)果顯示氣候變化對徑流變化的影響稍大于人類活動。為了降低徑流演變趨勢分析中的不確定性，有關(guān)學(xué)者在研究中不僅進(jìn)行趨勢和突變點檢驗，也對序列的波動性[56]和周期性[80]進(jìn)行分析。對于徑流演變歸因中人類活動具有的高度不確定性，董華磊等[8]主張從人類活動的主要方面如土地利用/覆蓋變化（LUCC）分析其對流域徑流變化的影響，從而有效控制分析中的不確定因素。

4?研究展望

（1）對于徑流演變趨勢的分析，未來需要從時間尺度和空間尺度全方位把握氣候變化和人類活動影響下的徑流特征。時間尺度上當(dāng)前多從年代、年的總量變化和年內(nèi)的季節(jié)、月分配來分析，更關(guān)注徑流的平均變化，而對極端水文事件的相關(guān)研究仍較為薄弱。未來尚需在加強極端水文事件形成機理研究的基礎(chǔ)上[18]，揭示典型流域洪澇和干旱的變化趨勢，建立極端水文事件預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)以及對策響應(yīng)機制[14，81]。

空間尺度上，未來要更多地探索空天地一體化觀測、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等高新技術(shù)在大范圍無長系列資料地區(qū)和資料缺乏地區(qū)，以及人類活動致使水文資料失去代表性的地區(qū)的應(yīng)用，解決模型參數(shù)的率定和驗證問題[81]，提高對這些地區(qū)徑流演變趨勢的認(rèn)知能力。

（2）對于徑流演變歸因分析，當(dāng)前的研究方法均是建立在氣候變化和人類活動相對獨立的假設(shè)上，首先計算氣候變化所引起的徑流變化量，然后將剩余的實測徑流變化量籠統(tǒng)地歸結(jié)為人類活動導(dǎo)致。盡管這樣能夠大體分解氣候變化和人類活動對徑流演變的影響，然而一是無法說明人類活動以何種方式和多大程度影響了徑流量，多數(shù)只能依賴后續(xù)定性分析;二是忽視各因素之間的相互作用與反饋，如人類活動如何通過生產(chǎn)生活方式的變化和土地利用的變化影響氣候[11]，氣候變化又如何影響植被生長，而以往研究常常將植被生長因素全部歸于下墊面變化之中，認(rèn)為是人類活動間接作用的體現(xiàn)[44]。

因此，全方位提升對氣候變化和人類活動的認(rèn)知，是歸因分析中亟待解決的關(guān)鍵問題。一方面，深入探索氣候變化和人類活動對水循環(huán)過程的影響機制，以及各影響因素間相互作用的機制;另一方面，細(xì)化氣候變化和人類活動影響因素的選取，區(qū)分不同地區(qū)的重點影響因素，力求降低并量化結(jié)果的不確定性。

參考文獻(xiàn)：

[1]?LI L， NI J， CHANG F， et al. Global Trends in Water and Sediment Fluxes of the Worlds Large Rivers[J]. Science Bulletin， 2020， 65（1）： 62-69.

[2]?馮家豪，趙廣舉，穆興民，等.黃河中游區(qū)間干支流徑流變化特征與歸因分析[J].水力發(fā)電學(xué)報，2020，39（8）：90-103.

[3]?ZHENG H， ZHANG L， ZHU R， et al. Responses of Streamflow to Climate and Land Surface Change in the Headwaters of the Yellow River Basin[J]. Water Resources Research， 2009， 45（7）：537-542.

[4]?LIU C， XIA J. Water Problems and Hydrological Research in the Yellow River and the Huai and Hai River Basins of China[J]. Hydrological Processes， 2004， 18（12）： 2197-2210.

[5]?YANG D， SHAO W， YEH P J F， et al. Impact of Vegetation Coverage on Regional Water Balance in the Nonhumid Regions of China[J]. Water Resources Research， 2009， 45（7）：642-649.

[6]?GAI L， BAARTMAN J E M， MENDOZA-CARRANZA M， et al. A Framework Approach for Unravelling the Impact of Multiple Factors Influencing Flooding[J]. Journal of Flood Risk Management， 2018，11（2）：111-126.

[7]?白勇，高瑞忠，王喜喜，等.內(nèi)蒙古巴拉格爾河徑流變化的驅(qū)動因素分析[J].干旱區(qū)研究，2018，35（2）：296-305.

[8]?董磊華，熊立華，于坤霞，等.氣候變化與人類活動對水文影響的研究進(jìn)展[J].水科學(xué)進(jìn)展，2012，23（2）：278-285.

[9]?HU S， LIU C， ZHENG H， et al. Assessing the Impacts of Climate Variability and Human Activities on Streamflow in the Water Source Area of Baiyangdian Lake[J]. Journal of Geographical Sciences， 2012， 22（5）： 895-905.

[10]?ZHAO G， TIAN P， MU X， et al. Quantifying the Impact of Climate Variability and Human Activities on Streamflow in the Middle Reaches of the Yellow River Basin， China[J]. Journal of Hydrology， 2014， 519： 387-398.

[11]?宋曉猛，張建云，占車生，等.氣候變化和人類活動對水文循環(huán)影響研究進(jìn)展[J].水利學(xué)報，2013，44（7）：779-790.

[12]?劉啟寧，辛卓航，韓建旭，等.變化環(huán)境下東北半干旱地區(qū)徑流演變規(guī)律分析：以洮兒河流域為例[J].水力發(fā)電學(xué)報，2020，39（5）：51-63.

[13]?王喆，李昱，丁偉，等.基于擴展 Budyko 假設(shè)的季節(jié)徑流變化歸因分析[J].水力發(fā)電學(xué)報，2017，36（8）： 22-33.

[14]?陳曉宏，涂新軍，謝平，等.水文要素變異的人類活動影響研究進(jìn)展[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展， 2010，25（8）：800-811.

[15]?BUDYKO M I. Climate and Life[M]. Lodon： Aellen Press， 1974：53-47.

[16]?CAVALCANTE R B L， PONTES P R M， SOUZA-FILHO P W M， et al. Opposite Effects of Climate and Land Use Changes on the Annual Water Balance in the Amazon Arc of Deforestation[J]. Water Resources Research， 2019， 55（4）： 3092-3106.

[17]?魏曉婷，黃生志，黃強，等.定量分解氣候變化與人類活動對季節(jié)徑流變異的貢獻(xiàn)率[J].水土保持學(xué)報，2019，33（6）：182-189.

[18]?曾建軍，金彥兆，孫棟元，等.氣候變化對干旱內(nèi)陸河流域水資源影響的研究進(jìn)展[J].水資源與水工程學(xué)報，2015，26（2）：72-78.

[19]?張建云，賀瑞敏，齊晶，等.關(guān)于中國北方水資源問題的再認(rèn)識[J].水科學(xué)進(jìn)展，2013，24（3）：303-310.

[20]?張成鳳，楊曉甜，劉酌希，等.氣候變化和土地利用變化對水文過程影響研究進(jìn)展[J].華北水利水電大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2019，40（4）：46-50.

[21]?陳昌春，張余慶，項瑛，等.土地利用變化對贛江流域徑流的影響研究[J].自然資源學(xué)報，2014，29（10）：1758-1769.

[22]?ZENG S， XIA J， DU H. Separating the Effects of Climate Change and Human Activities on Runoff over Different Time Scales in the Zhang River Basin[J]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment， 2014， 28（2）： 401-413.

[23]?郭愛軍，暢建霞，王義民，等.近50年涇河流域降雨—徑流關(guān)系變化及驅(qū)動因素定量分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2015，31（14）：165-171.

[24]?MU X， WANG H， ZHAO Y， et al. Streamflow into Beijing and its Response to Climate Change and Human Activities over the Period 1956-2016[J].Water， 2020， 12（3）： 622.

[25]?孫悅.渭河流域徑流變化特征及對氣候與土地利用變化的響應(yīng)[D].南京：南京信息工程大學(xué)，2014：22-27.

[26]?朱景武，呂景德.吉林省水田需水規(guī)律研究[J].灌溉排水，1992（2）：20-22.

[27]?葉晶萍，劉政，歐陽磊，等.不同時間尺度小流域徑流變化及其歸因分析[J].生態(tài)學(xué)報，2019，39（12）：4478-4487.

[28]?劉曉麗，陳明哲，汪子雄，等.淮河流域中上游徑流變化歸因分析[J].人民黃河，2020，42（10）：16-22.

[29]?孫悅，李棟梁，朱擁軍.渭河徑流變化及其對氣候變化與人類活動的響應(yīng)研究進(jìn)展[J].干旱氣象，2013，31（2）：396-405.

[30]?GUO H， HU Q， JIANG T. Annual and Seasonal Streamflow Responses to Climate and Land-Cover Changes in the Poyang Lake Basin， China[J]. Journal of Hydrology， 2008， 355： 106-122.

[31]?王威娜，高瑞忠，王喜喜，等.錫林河流域徑流變化規(guī)律及氣候波動和人類活動影響的定量分析[J].水土保持研究，2018，25（2）：347-353.

[32]?趙慶云，張武，王式功，等.西北地區(qū)東部干旱半干旱區(qū)極端降水事件的變化[J].中國沙漠，2005，25（6）：904-909.

[33]?李紅軍，江志紅，魏文壽.近40年來塔里木河流域旱澇的氣候變化[J].地理科學(xué)，2007，27（6）：801-807.

[34]?王國慶，張建云，鮑振鑫，等.人類活動和氣候變化對嵐河流域河川徑流的影響[J].灌溉排水學(xué)報，2019，38（6）：113-118.

[35]?BAO Z， ZHANG J， WANG G， et al. Attribution for Decreasing Streamflow of the Haihe River Basin， Northern China： Climate Variability or Human Activities？[J]. Journal of Hydrology， 2012， 460： 117-129.

[36]?LIU J， ZHANG Q， SINGH V P， et al. Contribution of Multiple Climatic Variables and Human Activities to Streamflow Changes Across China[J].Journal of Hydrology， 2017， 545： 145-162.

[37]?TAN X， GAN T Y. Contribution of Human and Climate Change Impacts to Changes in Streamflow of Canada[J]. Scientific Reports， 2015， 5（1）： 1-10.

[38]?CHIEW F H S. Estimation of Rainfall Elasticity of Streamflow in Australia[J]. Hydrological Sciences Journal， 2006， 51（4）： 613-625.

[39]?劉春蓁.氣候變化對江河流量變化趨勢影響研究進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2007，22（8）：777-783.

[40]?MIAO C， NI J， BORTHWICK A G L， et al. A Preliminary Estimate of Human and Natural Contributions to the Changes in Water Discharge and Ssediment Load in the Yellow River[J].Global and Planetary Change，2011，76（3-4）：196-205.

[41]?夏軍，馬協(xié)一，鄒磊，等.氣候變化和人類活動對漢江上游徑流變化影響的定量研究[J].南水北調(diào)與水利科技，2017，15（1）：1-6.

[42]?穆興民，張秀勤，高鵬，等.雙累積曲線方法理論及在水文氣象領(lǐng)域應(yīng)用中應(yīng)注意的問題[J].水文，2010，30（4）：47-51.

[43]?MERRIAM C F. A Comprehensive Sudy of Rainfall on the Susquehanna Valley[J]. Trans. Amer. Geophys，1937，18：53-65.

[44]?焦陽，雷慧閩，楊大文，等.基于生態(tài)水文模型的無定河流域徑流變化歸因[J].水力發(fā)電學(xué)報，2017，36（7）：34-44.

[45]?甘曉靜，王義民，張澤中.環(huán)境變化對徑流的影響研究綜述[J].水資源與水工程學(xué)報，2011，22（5）：74-77.

[46]?BURN D H， ELNUR M A H. Detection of Hydrologic Trends and Variability[J].Journal of Hydrology，2002，255：107-122.

[47]?張建軍，周后福，翟菁.合肥氣溫和降水的突變特征分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，35（9）：2724-2726.

[48]?胡慧杰，崔凱，曹茜，等.黃河近百年徑流演變特征分析[J].人民黃河，2019，41（9）：14-19.

[49]?王國慶，管曉祥，王樂揚，等.氣候變化和人類活動對黃河重點區(qū)間徑流的影響[J].人民黃河，2019，41（10）：26-30.

[50]?師潤，田鵬，趙廣舉，等.南北過渡帶典型流域徑流變化歸因?qū)Ρ妊芯縖J].人民黃河，2020，42（12）：29-35.

[51]?張守紅，劉蘇峽，莫興國，等.降雨和水保措施對無定河流域徑流和產(chǎn)沙量影響[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報， 2010，32（4）：161-168.

[52]?王隨繼，閆云霞，顏明，等.皇甫川流域降水和人類活動對徑流量變化的貢獻(xiàn)率分析：累積量斜率變化率比較方法的提出及應(yīng)用[J].地理學(xué)報，2012，67（3）：388-397.

[53]?代穩(wěn)，呂殿青，李景保，等.氣候變化和人類活動對長江中游徑流量變化影響分析[J].冰川凍土，2016，38（2）：488-497.

[54]?程俊翔，徐力剛，姜加虎，等.洞庭湖流域徑流量對氣候變化和人類活動的響應(yīng)研究[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2016，35（11）：2146-2153.

[55]?胡珊珊，鄭紅星，劉昌明，等.氣候變化和人類活動對白洋淀上游水源區(qū)徑流的影響[J].地理學(xué)報，2012，67（1）：62-70.

[56]?劉聞，曹明明，邱海軍.氣候變化和人類活動的水文水資源效應(yīng)研究進(jìn)展[J].水土保持通報，2012，32（5）：215-219，264.

[57]?楊大文，李翀，倪廣恒，等.分布式水文模型在黃河流域的應(yīng)用[J].地理學(xué)報，2004，59（1）：143-154.

[58]?PONTES P R M， CAVALCANTE R B L， SAHOO P K， et al. The Role of Protected and Deforested Areas in the Hydrological Processes of Itacaiúnas River Basin， Eastern Amazonia[J].Journal of Environmental Management， 2019， 235： 489-499.

[59]?王苗，劉敏，夏智宏，等.基于SWAT模型模擬的未來氣候變化對洪湖流域水資源影響研究[J].氣象與環(huán)境學(xué)報，2016，32（4）：39-47.

[60]?XU X， YANG D， YANG H， et al. Attribution Analysis Based on the Budyko Hypothesis for Detecting the Dominant Cause of Runoff Decline in Haihe Basin[J]. Journal of Hydrology， 2014， 510： 530-540.

[61]?陳利群，劉昌明.黃河源區(qū)氣候和土地覆被變化對徑流的影響[J].中國環(huán)境科學(xué)，2007，27（4）：559-565.

[62]?MA H， YANG D， TAN S K， et al. Impact of Climate Variability and Human Activity on Streamflow Decrease in the Miyun Reservoir Catchment[J].Journal of Hydrology， 2010， 389： 317-324.

[63]?DONG W， CUI B， LIU Z， et al. Relative Effects of Human Activities and Climate Change on the River Runoff in an Arid Basin in Northwest China[J]. Hydrological Processes， 2014， 28（18）： 4854-4864.

[64]?張麗梅，趙廣舉，穆興民，等.基于Budyko假設(shè)的渭河徑流變化歸因識別[J].生態(tài)學(xué)報，2018，38（21）：7607-7617.

[65]?傅抱璞.論陸面蒸發(fā)的計算[J].大氣科學(xué)，1981，5（1）：23-31.

[66]?CHOUDHURY B J. Evaluation of an Empirical Equation for Annual Evaporation Using Field Observations and Results from a Biophysical Model[J]. Journal of Hydrology， 1999， 216： 99-110.

[67]?ZHANG L， DAWES W R， WALKER G R. Response of Mean Annual Evapotranspiration to Vegetation Changes at Catchment Scale[J]. Water Resources Research，2001，37（3）：701-708.

[68]?楊大文，張樹磊，徐翔宇.基于水熱耦合平衡方程的黃河流域徑流變化歸因分析[J].中國科學(xué)：技術(shù)科學(xué)，2015，45（10）：1024-1034.

[69]?孫福寶，楊大文，劉志雨，等.基于Budyko假設(shè)的黃河流域水熱耦合平衡規(guī)律研究[J].水利學(xué)報，2007，38（4）：409-416.

[70]?SANKARASUBRAMANIAN A， VOGEL R M， LIMBRUNNER J F. Climate Elasticity of Streamflow in the United States[J]. Water Resources Research，2001，37（6）：1771-1781.

[71]?MA Z， KANG S， ZHANG L， et al. Analysis of Impacts of Climate Variability and Human Activity on Streamflow for a River Basin in Arid Region of Northwest China[J]. Journal of Hydrology， 2008， 352： 239-249.

[72]?SCHAAKE J C， WAGGONER P. From Climate to Flow， Climate Change and US Water Resources[J]. Edited by Waggoner， PE，1990，3：177-206.

[73]?FU G， CHARLES S P， CHIEW F H S. A Two-Parameter Climate Elasticity of Streamflow Index to Assess Climate Change Effects on Annual Streamflow[J]. Water Resources Research， 2007， 43（11）：576-580.

[74]?YANG H， YANG D. Derivation of Climate Elasticity of Runoff to Assess the Effects of Climate Change on Annual Runoff[J]. Water Resources Research， 2011， 47（7）：421-430.

[75]?WANG W， SHAO Q， YANG T， et al. Quantitative Assessment of the Impact of Climate Variability and Human Activities on Runoff Changes： a Case Study in Four Catchments of the Haihe River Basin， China[J]. Hydrological Processes， 2013， 27（8）： 1158-1174.

[76]?SUN Y， TIAN F， YANG L， et al. Exploring the Spatial Variability of Contributions from Climate Variation and Change in Catchment Properties to Streamflow Decrease in a Mesoscale Basin by Three Different Methods[J]. Journal of Hydrology， 2014， 508： 170-180.

[77]?ZHOU Y， LAI C， WANG Z， et al. Quantitative Evaluation of the Impact of Climate Change and Human Activity on Runoff Change in the Dongjiang River Basin， China[J]. Water， 2018， 10（5）： 571.

[78]?WANG D， HEJAZI M. Quantifying the Relative Contribution of the Climate and Direct Human Impacts on Mean Annual Streamflow in the Contiguous United States [J]. Water Resources Research， 2011， 47（10）： 1-16.

[79]?MENG D， MO X. Assessing the Effect of Climate Change on Mean Annual Runoff in the Songhua River Basin， China[J]. Hydrological Processes， 2012， 26（7）： 1050-1061.

[80]?王道席，田世民，蔣思奇，等.黃河源區(qū)徑流演變研究進(jìn)展[J].人民黃河，2020，42（9）：90-95.

[81]?張建云，王國慶，劉九夫，等.國內(nèi)外關(guān)于氣候變化對水的影響的研究進(jìn)展[J].人民長江，2009，40（8）：39-41.

【責(zé)任編輯?張?帥】