1956—2018年黃河內(nèi)蒙古河段水沙演變規(guī)律分析

陳娜 曹震 崔豪 許琳娟 趙萬(wàn)杰

摘 要：為研究黃河內(nèi)蒙古河段水沙特征及演變規(guī)律，解析其水沙關(guān)系，采用R/S分析法、累計(jì)距平法、Mann-Kendall（M-K）突變檢驗(yàn)法、CEEMDAN分解法及信息熵理論研究黃河內(nèi)蒙古河段（頭道拐站）1956—2018年逐年水沙演變規(guī)律及其互信息關(guān)系，討論影響水沙變化的關(guān)鍵因素。結(jié)果表明：頭道拐站1956—2018年徑流量和輸沙量均呈顯著下降趨勢(shì)，徑流量和輸沙量均在1986年附近發(fā)生突變;頭道拐站徑流量和輸沙量Hurst指數(shù)分別為0.609和0.658，未來(lái)有很大可能繼續(xù)向減少趨勢(shì)發(fā)展;徑流量和輸沙量序列演變具有多尺度周期，隨著周期分解，徑流量、輸沙量的互信息值呈增大趨勢(shì);年徑流量均值在變化期（1987—2018年）與基準(zhǔn)期（1956—1986年）相比減少33.37%，輸沙量在變化期較基準(zhǔn)期減少68.91%;內(nèi)蒙古河段水沙演變規(guī)律適合采用中長(zhǎng)周期研究，水沙演變受降水、水利工程、人工取用水、水土保持工程等多因素影響，其中水利工程、人工取用水及水土保持工程對(duì)河流水沙變異起重要作用。

關(guān)鍵詞：水沙關(guān)系;CEEMDAN;互信息;黃河內(nèi)蒙古河段

中圖分類號(hào)：TV152;TV882.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.11.009

引用格式：陳娜，曹震，崔豪，等.1956—2018年黃河內(nèi)蒙古河段水沙演變規(guī)律分析[J].人民黃河，2021，43（11）：46-51.

Evolution of Water and Sediment Situation in the Inner Mongolia Reach of the Yellow River in Recent 60 Years

CHEN Na1， CAO Zhen2， CUI Hao2， ?XU Linjuan4， ZHAO Wanjie2，4

（1.Yellow River Engineering Consulting Co.， Ltd.， Zhengzhou 45000 ?China;

2.North China University of Water Resources and Electric Power， Zhengzhou 450045， China;

3.China Institute of Water Resources and Hydropower Research， Beijing 100038， China;

4.Yellow River Institute of Hydraulic Research， Zhengzhou 45000 ?China）

Abstract： In order to study the characteristics and evolution of water and sediment in Inner Mongolia reach of the Yellow River and analyze the relationship between water and sediment， the R/S analysis method， cumulative anomaly method， Mann-Kendall （M-K） mutation test method and wavelet period test method were used to analyze the runoff/sediment data of Toudaoguai Hydrological Station in Inner Mongolia reach of the Yellow River from 1956 to 2018， with the characteristics of water and sediment situation evolution over the years concluded and the key factors affecting the change process of water and sediment movement discussed. According to the analysis results， both the runoff and sediment transport from 1956 to 2018 at Toudaoguai Station show a significant downward trend and the annual runoff and sediment transport both have abrupt changes around 1986. The Hurst index values of runoff and sediment transport at Toudaoguai Station are 0.609 and 0.658 respectively， which are consistent for a long period of time with previous trends. The evolution of runoff and sediment volume series has a multi-scale cycle. As the cycle is decomposed， the mutual information value of runoff and sediment volume shows an increasing trend. The annual runoff in the change period shows a stepwise downward trend. Compared with the base period （1956-1986）， the mean runoff in the change period （1987-2018） is reduced by 33.37% and in the change period of sediment discharge is reduced by 68.91%. Water-sediment evolution in the Inner Mongolia reach is more suitable for medium and long cycle studies. The evolution of runoff and sediment is affected by multiple factors， such as precipitation， water conservancy project， artificial water extraction project and water and soil conservation engineering. Among them， water conservancy project， artificial water extraction project and water and soil conservation engineering play an important role in the variation of river water and sediment.

Key words： water-sediment relationship; CEEMDAN; mutual information; Inner Mongolia reach of Yellow River

黃河作為世界上著名的高含沙河流，具有水少沙多、水沙異源等特點(diǎn)[1]，其中內(nèi)蒙古河段位于黃河上游末段，頭道拐站為內(nèi)蒙古河段出境前最后一站。在氣候變化背景下，隨著人類活動(dòng)的逐漸增強(qiáng)，該河段淤積速度加快、河勢(shì)不穩(wěn)、主流擺動(dòng)增強(qiáng)，防洪形勢(shì)十分嚴(yán)峻[2]。由于流域因素的多樣性和復(fù)雜性，因此眾多學(xué)者對(duì)內(nèi)蒙古不同河段和不同時(shí)段的輸沙率和輸沙量進(jìn)行研究[3-4]，干流來(lái)水來(lái)沙條件變化劇烈，河道輸沙特性復(fù)雜。筆者選取黃河內(nèi)蒙古河段頭道拐站1956—2018年水沙實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用R/S分析法分析黃河內(nèi)蒙古河段水沙演變趨勢(shì)，采用累計(jì)距平法、Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法分析其突變時(shí)間，通過(guò)CEEMDAN分解法解析其周期規(guī)律，運(yùn)用信息熵理論系統(tǒng)辨識(shí)黃河內(nèi)蒙古河段水沙演變特征。

1 研究區(qū)概況

黃河干流內(nèi)蒙古河段（簡(jiǎn)稱內(nèi)蒙古河段，下同）地處黃河流域的最北端，介于東經(jīng)106°10′—112°50′、北緯37°35′—41°50′之間，自右岸寧蒙界河都思兔河入境，于內(nèi)蒙古準(zhǔn)格爾旗馬柵鄉(xiāng)出境，全長(zhǎng)843.5 km。選用內(nèi)蒙古河段代表站頭道拐站1956—2018年長(zhǎng)序列徑流量、輸沙量數(shù)據(jù)以及流域氣象站點(diǎn)降水量數(shù)據(jù)分析內(nèi)蒙古河段水沙演變關(guān)系及特征，其中徑流數(shù)據(jù)來(lái)源于黃河流域水文年鑒，氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)。

2 研究方法

2.1 R/S分析法

R/S分析法是由Hurst提出的通過(guò)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)以評(píng)估其未來(lái)趨勢(shì)性強(qiáng)弱的統(tǒng)計(jì)方法[5-6]。其中，Hurst指數(shù)H是R/S分析法的有效統(tǒng)計(jì)量，其取值區(qū)間為[0，1]，當(dāng)H>0.5時(shí)說(shuō)明時(shí)間序列具有長(zhǎng)持續(xù)性，且H越大持續(xù)性越強(qiáng);當(dāng)H<0.5時(shí)，持續(xù)性相反，且H越接近0反持續(xù)性越強(qiáng);當(dāng)H=0.5時(shí)，表明未來(lái)的變化與過(guò)去一致[7]。通過(guò)R/S分析法檢驗(yàn)未來(lái)徑流量/輸沙量序列的變化趨勢(shì)與歷史趨勢(shì)的一致性。

2.2 Mann-Kendall（M-K）突變檢驗(yàn)法

采用M-K突變檢驗(yàn)法檢測(cè)內(nèi)蒙古河段頭道拐站長(zhǎng)序列水沙的突變時(shí)間。本文選定顯著性水平值95%對(duì)水文序列進(jìn)行突變分析[8]。M-K突變檢驗(yàn)的具體方法見(jiàn)文獻(xiàn)[9]。其中統(tǒng)計(jì)量Z為顯著性檢驗(yàn)值。

2.3 累計(jì)距平法

累計(jì)距平法通過(guò)繪制距平曲線直觀判斷水文要素變化趨勢(shì)[9]。水文要素序列l(wèi)i在t時(shí)刻的累計(jì)距平為

l=∑ti=1 （li-l-） （t= …，n）（1）

式中：l-=1n∑ni=1li，序列突變時(shí)刻一般是其最大絕對(duì)值所指向的時(shí)間。

通過(guò)計(jì)算n個(gè)時(shí)刻的累計(jì)距平值，繪制曲線對(duì)突變時(shí)刻進(jìn)行分析。T為累計(jì)距平統(tǒng)計(jì)量顯著性檢驗(yàn)值。

2.4 CEEMDAN分解法

CEEMDAN分解法[10]是由Colominas等提出的一種基于EEMD方法進(jìn)一步消除模態(tài)混疊現(xiàn)象的分解方法，可以將序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)化后分解為不同周期尺度的數(shù)據(jù)。該算法迭代次數(shù)少、收斂性能好，適用于非平穩(wěn)信號(hào)的分解。CEEMDAN分解中，在每個(gè)殘差分量中引入自適應(yīng)白噪聲。

在原始信號(hào)x（t）上加入噪聲w（t）：

Xi（t）=x（t）+wi（t）（2）

式中：wi（t）（i= …，N）滿足高斯分布，N為樣本數(shù)。

用EMD將Xi（t）分解為IMF Fi1。對(duì)Fi1求平均值，可以得到第一個(gè)IMF的分量：

F～1（t）=1N∑Ni=1Fi1（3）

計(jì)算第一個(gè)殘差分量r1（t）：

r1（t）=x（t）-F～1（t）（4）

計(jì)算第k+1個(gè)IMF分量：

F～k+1（t）=1N∑Ni=1Ek{rk（t）+εkEkwi（t）}（5）

式中：Ek表示第k個(gè)信號(hào)的IMF;εk為白噪聲功率參數(shù)。

計(jì)算第k個(gè)殘差分量：

rk（t）=rk-1（t）-F～k（t）（6）

式中：k=2， …，K（K代表IMF的最高階）。

重復(fù)式（5）、式（6），直到剩余部分無(wú)法再細(xì)分。最終的剩余分量可以描述為

R（t）=x（t）-∑Kk=1F～k（t）（7）

最終信號(hào)分解如下：

x（t）=∑Kk=1F～k（t）+R（t）（8）

分解得到IMF分量的波動(dòng)變化分別代表序列數(shù)據(jù)不同尺度周期特征，剩余分量R為趨勢(shì)項(xiàng)。

2.5 信息熵互信息值

互信息值是通過(guò)信息熵理論，反映兩個(gè)隨機(jī)變量間的依存關(guān)系或共有信息?；バ畔⒅翟酱蟊砻鲀蓚€(gè)隨機(jī)變量間的關(guān)系越緊密[11]。為了計(jì)算任意兩個(gè)時(shí)間序列的互信息值，首先計(jì)算一個(gè)時(shí)間序列X的熵為

Hx=-∑ki=1pxilbpxi（9）

式中：Hx為時(shí)間序列的熵;p（xi）為X取值xi的概率，估算其在時(shí)間序列中的占比。

任意兩個(gè)時(shí)間序列的聯(lián)合熵為

Hx1，x2=-∑ki=1∑kj=1p（x1，x2）lb[p（x1，x2）]（10）

式中：p（x1，x2）為同時(shí)觀測(cè)到序列中x1i和x2j的概率。

已知任意兩個(gè)變換后的時(shí)間序列的聯(lián)合熵，可以計(jì)算任意兩個(gè)時(shí)間序列X1和X2的互信息值為

Ix1，x2=Hx1+Hx2-Hx1，x2（11）

3 結(jié)果與討論

3.1 趨勢(shì)性變化

為揭示黃河內(nèi)蒙古河段多年徑流及泥沙變化趨勢(shì)，繪制頭道拐站年徑流量和輸沙量變化曲線（見(jiàn)圖1）。

頭道拐站5 a滑動(dòng)平均徑流量呈顯著下降趨勢(shì)（Z=3.487>1.96）。年徑流量在1958—1986年呈顯著的豐枯變化，1986—2009年豐枯變化較為平緩，但在2010年之后豐枯差異較大;頭道拐站5 a滑動(dòng)平均輸沙量亦呈顯著下降趨勢(shì)（Z=5.434>1.96），1956—1988年輸沙量年際波動(dòng)較大，其變化與徑流豐枯變化較為一致，1990—2018年輸沙量年際波動(dòng)較小，徑流量與輸沙量的年際波動(dòng)具有較強(qiáng)的一致性。對(duì)頭道拐站徑流量/輸沙量長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行R/S分析（見(jiàn)表1），可以看出，未來(lái)一定時(shí)間內(nèi)內(nèi)蒙古河段徑流量預(yù)計(jì)會(huì)緩慢減少，且輸沙量會(huì)持續(xù)減少。

3.2 突變時(shí)間分析

為定量評(píng)估年徑流量和輸沙量在不同時(shí)期的變化趨勢(shì)，借助M-K突變檢驗(yàn)法評(píng)估黃河內(nèi)蒙古河段水沙年際各階段突變時(shí)間點(diǎn)。由圖2可以看出，年徑流量在1986年附近發(fā)生突變，輸沙量在1985年附近發(fā)生突變。為了檢驗(yàn)M-K突變檢驗(yàn)法評(píng)估頭道拐站突變結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用累計(jì)距平法對(duì)上述突變結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)累計(jì)距平法得出檢驗(yàn)值|T|=5.07>T（0.05/2）=1.64，由圖3可以看出徑流量、輸沙量長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)在1986年前后發(fā)生顯著跳躍，與M-K突變檢驗(yàn)值較為一致。年徑流和輸沙量在1956—2018年存在顯著的分段升降變化，徑流量/輸沙量累計(jì)距平曲線均在1986年達(dá)到最大絕對(duì)值。年徑流量和輸沙量在1986年發(fā)生轉(zhuǎn)折，其趨勢(shì)由偏高轉(zhuǎn)為偏低。1956—1986年呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，1987—2018年呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。

對(duì)突變點(diǎn)前后時(shí)段進(jìn)行劃分，基準(zhǔn)期為1956—1986年，變化期為1987—2018年，對(duì)不同階段徑流量、輸沙量進(jìn)行分析（見(jiàn)圖4和表2）。頭道拐站年徑流量變化期與基準(zhǔn)期相比均值減少33.37%，輸沙量變化期與基準(zhǔn)期相比均值減少68.91%。年徑流量極值比在基準(zhǔn)期為3.60，變化期為3.19。年輸沙量極值比在基準(zhǔn)期為14.24，變化期為7.35。整體而言，各階段輸沙量均比徑流量的年際波動(dòng)強(qiáng)烈，變化期輸沙量極值比與基準(zhǔn)期相比減幅較大。

3.3 周期性及互信息分析

對(duì)頭道拐站徑流量與輸沙量序列進(jìn)行CEEMDAN分解（見(jiàn)圖5）。頭道拐站年徑流量和輸沙量均存在多周期變化趨勢(shì)和宏觀減少趨勢(shì)。由表3可知不同IMF分量所對(duì)應(yīng)的準(zhǔn)周期時(shí)間。在短周期上，徑流量和輸沙量分別存在4 a和3～5 a的周期變化;中短周期上，分別存在4～5 a和5～6 a的周期變化;中周期上分別存在8～10 a和6～8 a的周期變化;中長(zhǎng)周期上均存在16～18 a的周期變化;長(zhǎng)周期上均存在22～25 a的周期變化。可以看出，隨著CEEMDAN分解的進(jìn)行，短周期的干擾信息逐漸減少，徑流量、輸沙量展現(xiàn)出較為有序的變化特征。徑流量、輸沙量的周期尺度變得相對(duì)一致，表明水沙關(guān)系在長(zhǎng)序列尺度上聯(lián)系密切，具有相對(duì)統(tǒng)一的波動(dòng)特征。

進(jìn)一步對(duì)頭道拐站徑流量/輸沙量分解序列進(jìn)行互信息值分析發(fā)現(xiàn)，原序列和IMF1分量的互信息值較大，其后各分量與R分量的互信息值逐漸增大。原序列和IMF1分量的互信息值較大的原因可能是序列自身的影響因素較為復(fù)雜，經(jīng)過(guò)自適應(yīng)噪聲的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂?，剝離了干擾因素，使得徑流量與輸沙量間相互作用的有效信息逐步得到體現(xiàn)，互信息基本呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，因此針對(duì)頭道拐站徑流量、輸沙量演變特征可以選取中長(zhǎng)周期進(jìn)行分析。

3.4 影響因素分析

3.4.1 水文氣候因素

黃河內(nèi)蒙古河段處于緯度較高的內(nèi)蒙古高原。溫度以及降水是影響流域水沙的重要自然因素，隨著流域內(nèi)溫度的逐年上升，蒸散發(fā)量有所增加，進(jìn)而一定程度上影響黃河上游產(chǎn)水產(chǎn)沙量。流域內(nèi)降水特征受ENSO、季風(fēng)等氣候過(guò)程的影響，使得流域內(nèi)水文效應(yīng)也隨之產(chǎn)生變化[12]。降水作為影響流域產(chǎn)匯流最重要的因素，與流域內(nèi)的產(chǎn)流產(chǎn)沙有著密不可分的關(guān)系，降水量的變化影響流域內(nèi)徑流量和輸沙量。蘭州以上區(qū)間降水量基準(zhǔn)期和變化期分別為528.0 mm和524.5 mm，變化期較基準(zhǔn)期減少0.7%;蘭州—頭道拐區(qū)間降水量在基準(zhǔn)期和變化期分別為266.7 mm和236.1 mm，變化期較基準(zhǔn)期減少11.5%。變化期較基準(zhǔn)期降水整體減少，使得黃河流域上游以及內(nèi)蒙古河段產(chǎn)水產(chǎn)沙量減少。

3.4.2 引水干渠工程

引水干渠工程的取用水同樣影響河道徑流量和輸沙量，內(nèi)蒙古河段來(lái)水來(lái)沙主要受上游青銅峽灌區(qū)的引、退水量以及內(nèi)蒙古河段引水工程影響。1980—2012年青銅峽灌區(qū)年均引水量為57.89億m 年均退水量為30.24億m3[13]。上游大型灌區(qū)取用水工程對(duì)黃河干流來(lái)水有很大影響，是造成內(nèi)蒙古河段來(lái)水來(lái)沙量減少的原因之一。

內(nèi)蒙古河段干流引水工程亦是造成內(nèi)蒙古河段來(lái)水來(lái)沙減少原因。其中，內(nèi)蒙古灌區(qū)引用水量占比最大，內(nèi)蒙古灌區(qū)自新中國(guó)成立以來(lái)陸續(xù)增設(shè)了引黃渠道并修建水利樞紐，逐漸合并形成三大主引黃干渠：北總干渠、沈?yàn)醺汕湍细汕?/p>

據(jù)1960年11月—2012年10月的實(shí)測(cè)引水引沙資料統(tǒng)計(jì)，內(nèi)蒙古灌區(qū)多年平均引水量為56.7億m 引沙量為0.141億t。1986年11月—2012年10月年平均引水量、引沙量分別為61.4億m3和0.159億t，比多年平均值分別多8.3%和12.8%。內(nèi)蒙古灌區(qū)的渠道退水基本不退回黃河，大多注入烏梁素海。1986年11月—2010年10月多年平均退水、退沙量分別為9.2億m3和0.026億t，退水退沙量有所增大。隨著流域內(nèi)引水干渠的修建以及引用水量的增加，黃河干流的徑流量和輸沙量在變化期均較基準(zhǔn)期有較大幅度的降低。

3.4.3 水土保持工程

近年來(lái)，隨著黃河上游水土保持工程的建設(shè)，黃河內(nèi)蒙古河段徑流輸沙呈減小趨勢(shì)。截至2018年，青海省水土流失治理面積達(dá)到1.06萬(wàn)km2[14]，甘肅省治理水土流失面積1.23萬(wàn)km2，寧夏回族自治區(qū)治理水土流失面積2.18萬(wàn)km2[15]。作為黃河上游所在省份，青海省水土保持以營(yíng)造水源涵養(yǎng)林為主，對(duì)黃河干流的來(lái)水影響較大;甘肅、寧夏通過(guò)淤地壩、梯田建設(shè)等，使得黃河干流相應(yīng)的產(chǎn)沙量減少。根據(jù)朱吉生等[16]的研究成果，2015年內(nèi)蒙古河段內(nèi)“十大孔兌”流域內(nèi)耕地及未利用土地面積較1989年減少了11.9%，而林地及草地面積增加了9.4%。水土保持工程改變了流域內(nèi)土地利用情況，耕地減少以及林地的增加，改善了流域內(nèi)水土保持能力，進(jìn)而影響流域產(chǎn)沙量。依據(jù)上文對(duì)輸沙量變化期的分析，輸沙量在變化期相較于基準(zhǔn)期有較大幅度的減少，這些都表明黃河上游退耕還林還草工程及水土保持工程的實(shí)施，對(duì)黃河內(nèi)蒙古河段水沙有著重要的影響。

3.4.4 水利工程攔沙及河道沖淤

表4為黃河上游典型水庫(kù)的建設(shè)情況[17-18]，隨著黃河上游水利工程的建設(shè)完成，水庫(kù)蓄水?dāng)r沙功能逐漸體現(xiàn)出來(lái)。1986年以后，在龍羊峽、劉家峽水庫(kù)聯(lián)合運(yùn)用期間，結(jié)合突變分析劃分的時(shí)期可以看出，變化期內(nèi)蒙古河段的徑流量和輸沙量均明顯下降。上游水庫(kù)的聯(lián)合運(yùn)行，攔截了大部分的河道泥沙，水庫(kù)攔沙效應(yīng)增強(qiáng)是頭道拐站輸沙量減少的重要影響之一。受庫(kù)壩攔蓄能力的限制，其攔沙作用不可持續(xù)增加，未來(lái)水庫(kù)的攔沙作用可能會(huì)有所減弱[19]。

同時(shí)，內(nèi)蒙古河段泥沙淤積總體呈上升趨勢(shì)，1986年以后增長(zhǎng)迅速[20]。1986—2012年內(nèi)蒙古河道淤積嚴(yán)重，年平均淤積量達(dá)到0.529億t。淤積主要集中在巴彥高勒以下河段，其中：巴彥高勒至三湖河口河段年平均淤積量為0.136億t，年平均淤積厚度為0.014 m;三湖河口至頭道拐河段年平均淤積量為0.328億t，年平均淤積厚度達(dá)0.021 m。石嘴山至巴彥高勒河段年平均淤積量較小，為0.065億t。在內(nèi)蒙古段河道整治完成后，河道仍將略有淤積[21]，故河道淤積也是頭道拐站來(lái)沙減少的影響因素之一。

4 結(jié) 論

（1）根據(jù)頭道拐站長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)年徑流量、輸沙量均呈顯著下降趨勢(shì)。結(jié)合頭道拐站Hurst變化趨勢(shì)檢驗(yàn)，未來(lái)徑流量和輸沙量與之前趨勢(shì)有較強(qiáng)的一致持續(xù)性。

（2）通過(guò)M-K突變檢驗(yàn)法以及累計(jì)距平法檢測(cè)徑流、輸沙突變特點(diǎn)可知，年徑流量和輸沙量均于1986年附近發(fā)生突變。與基準(zhǔn)期相比，年徑流量均值在變化期減少33.37%，輸沙量均值減少68.91%，年徑流量和輸沙量在變化期減幅增大，且徑流極值比與變差系數(shù)在各階段差異顯著。

（3）運(yùn)用CEEMDAN分解后，年徑流量和年輸沙量的周期性變化存在一定的相似之處，存在多尺度的周期變化。隨著分解的進(jìn)行，在剝離外界影響因素干擾后，徑流量與輸沙量的周期趨于一致，兩者的互信息值隨之有增加趨勢(shì)，水沙關(guān)系宜采用中長(zhǎng)周期研究。

（4）在氣候變化以及人類活動(dòng)的雙重影響下，黃河內(nèi)蒙古河段頭道拐站徑流量、輸沙量出現(xiàn)了顯著的變化，其中人工取用水及水土保持工程對(duì)河流水沙變異起重要作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 胡春宏.黃河水沙變化與治理方略研究[J].水力發(fā)電學(xué)報(bào)，2016，35（10）：1-11.

[2] 姚惠明，秦福興，沈國(guó)昌，等.黃河寧蒙河段凌情特性研究[J].水科學(xué)進(jìn)展，2007，18（6）：893-899.

[3] 申紅彬，吳保生，鄭珊，等.黃河內(nèi)蒙古河段平灘流量與有效輸沙流量關(guān)系[J].水科學(xué)進(jìn)展，201 24（4）：477-482.

[4] 姚文藝，冉大川，陳江南.黃河流域近期水沙變化及其趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J].水科學(xué)進(jìn)展，201 24（5）：607-616.

[5] 宋蘇林，高曉曦，左德鵬，等.小清河流域汛期多年降水變化趨勢(shì)[J].南水北調(diào)與水利科技，2018，16（6）：46-52.

[6] 燕愛(ài)玲，黃強(qiáng)，劉招，等.R/S法的徑流時(shí)序復(fù)雜特性研究[J].應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)，2007，25（2）：214-217.

[7] 馮新靈，馮自立，羅隆誠(chéng)，等.青藏高原冷暖氣候變化趨勢(shì)的R/S分析及Hurst指數(shù)試驗(yàn)研究[J].干旱區(qū)地理， 2008，31（2）：175-181.

[8] 崔豪，肖偉華，周毓彥，等.氣候變化與人類活動(dòng)影響下大清河流域上游河流徑流響應(yīng)研究[J].南水北調(diào)與水利科技，2019，17（4）：54-62.

[9] 孔蘭，胡良和.南方水庫(kù)水文序列突變點(diǎn)檢測(cè)[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電，2019（8）：12-14.

[10] COLOMINAS M A， SCHLOTTHAUER G， TORRES M E. Improved Complete Ensemble EMD： a Suitable Tool for Biomedical Signal Processing[J].Biomedical Signal Processing and Control， 2014，14：19-29.

[11] FREEMAN J， BAGGIO J A， ROBINSON E， et al. Synchronization of Energy Consumption by Human Societies Throughout the Holocene[J].Proceedings of the National Academy of Sciences，2018，115（40）：9962-9967.

[12] 李超，全棟，張巖，等.黃河（內(nèi)蒙古段）水沙運(yùn)動(dòng)過(guò)程特征及演變趨勢(shì)[J].水土保持學(xué)報(bào)，2020，34（1）：41-46，53.

[13] 趙新宇，余啟飛，費(fèi)良軍，等.寧夏青銅峽灌區(qū)引退水規(guī)律研究[J].節(jié)水灌溉，2015（3）：73-75.

[14] 趙東曉，蔡建勤，土小寧，等.黃河流域水土保持植被建設(shè)對(duì)策[J].中國(guó)水利，2020（6）：30-33.

[15] 潘軍.全面推進(jìn)水土流失綜合防治 努力構(gòu)建黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展先行區(qū)[J].中國(guó)水土保持，2020（9）：15-18.

[16] 朱吉生，李紀(jì)人，黃詩(shī)峰，等.近30年十大孔兌流域植被覆蓋度空間變化的遙感調(diào)查與分析[J].中國(guó)水土保持，2015（7）：68-70.

[17] 江恩慧，王遠(yuǎn)見(jiàn)，李軍華，等.黃河水庫(kù)群泥沙動(dòng)態(tài)調(diào)控關(guān)鍵技術(shù)研究與展望[J].人民黃河，2019，41（5）：28-33.

[18] 魏軍，張丙奪，蔡彬，等.2018年黃河干流水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度實(shí)踐與啟示[J].中國(guó)防汛抗旱，2019，29（4）：10-14，35.

[19] 劉曉燕.關(guān)于黃河水沙形勢(shì)及對(duì)策的思考[J].人民黃河，2020，42（9）：34-40.

[20] 張啟照，申紅彬，李新杰.黃河內(nèi)蒙古段泥沙淤積過(guò)程模擬[J].人民黃河，2019，41（6）：10-13.

[21] 苗平，慕紅偉，宋偉華，等.黃河內(nèi)蒙古段河道演變特點(diǎn)分析[J].人民黃河，2020，42（增刊1）：4-6，13.

【責(zé)任編輯 張 帥】