隨機(jī)森林模型在徑流變化歸因分析中的適用性研究*

王藝璇,劉 夏,沈彥軍**

(1.中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心/中國科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 石家莊 050022;2.中國科學(xué)院大學(xué) 北京 100049)

徑流是地表水資源量的重要表現(xiàn)形式,在水循環(huán)過程中發(fā)揮著重要作用。受氣候變化和人類活動(dòng)的影響,全球和區(qū)域尺度的徑流發(fā)生了巨大變化,徑流過程模擬及變化歸因分析研究也成為國際水科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。永定河是北京的“母親河”,其上游流域不僅是重要的水源地,更是京津冀協(xié)同發(fā)展的生態(tài)大動(dòng)脈,永定河流域的綜合治理和生態(tài)修復(fù)作為國家戰(zhàn)略被提上議程。過去幾十年來,受氣候變化和人類活動(dòng)等因素的影響,永定河上游流域徑流量呈顯著減少趨勢(shì),水資源短缺成為限制流域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)的重要因素。因此,定量評(píng)估氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn),對(duì)深入理解永定河上游流域水文過程和水資源的科學(xué)管理具有重要意義。

目前,徑流變化歸因分析的研究已經(jīng)從定性分析逐漸發(fā)展到了定量識(shí)別階段,研究方法主要包括基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的分析法、基于物理機(jī)制的水文模型法以及基于Budyko 假設(shè)和氣候彈性系數(shù)法。統(tǒng)計(jì)分析法計(jì)算簡便,但整體上缺乏物理機(jī)制; 水文模型法物理機(jī)制較強(qiáng),但水文模型需要大量的數(shù)據(jù)輸入、參數(shù)率定過程復(fù)雜、易出現(xiàn)過參數(shù)化或異參同效等問題,在缺資料地區(qū)的應(yīng)用會(huì)有較大的局限性; 彈性系數(shù)法需要長期的水文氣象資料,能考慮簡單的物理現(xiàn)實(shí)背景,但實(shí)際蒸散發(fā)量難以測量,計(jì)算實(shí)際蒸散發(fā)的經(jīng)驗(yàn)方法也具有一定的不確定性。近年來,受全球大數(shù)據(jù)技術(shù)迅猛發(fā)展的影響,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用成為研究熱點(diǎn)。與傳統(tǒng)的方法相比,機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠挖掘大數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值及其內(nèi)在聯(lián)系,在流域徑流預(yù)測方面具有一定的實(shí)用價(jià)值,如集成學(xué)習(xí)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支持向量機(jī)等方法在徑流預(yù)測方面也得到了廣泛應(yīng)用。隨機(jī)森林(Random Forest)模型作為一種數(shù)據(jù)挖掘的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,自2005年P(guān)arkhurst 等首次將其應(yīng)用于水資源科學(xué)解決水質(zhì)問題以來,隨機(jī)森林已被廣泛用于各種水文應(yīng)用,主要包括: 徑流模擬及預(yù)報(bào)、水位預(yù)測、土壤水勢(shì)測定及參考蒸散估算等,然而隨機(jī)森林模型是否能夠考慮各影響因素與徑流之間的非線性關(guān)系來實(shí)現(xiàn)流域徑流模擬,且其是否可以應(yīng)用于徑流變化歸因分析,相關(guān)研究還相對(duì)較少。關(guān)于永定河上游徑流變化的歸因分析當(dāng)前已有部分學(xué)者開展了研究,結(jié)果表明氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)率比例分別為10.5%～39.1%和60.3%～89.5%。然而該流域水環(huán)境復(fù)雜,且受到了高強(qiáng)度的人類活動(dòng)影響,研究也多是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和彈性系數(shù)法,所得氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)徑流變化貢獻(xiàn)率的定量分析結(jié)果變幅較大,相關(guān)結(jié)論仍具有較大的不確定性。

本研究以永定河上游典型流域?yàn)檠芯繉?duì)象,分別以隨機(jī)森林模型和SWAT 模型為基礎(chǔ)對(duì)流域徑流變化歸因進(jìn)行定量分析,并將兩種方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,旨在探索隨機(jī)森林模型在徑流變化歸因分析中的適用性,進(jìn)而為更可靠地評(píng)估變化環(huán)境下的流域徑流變化歸因及水資源合理開發(fā)利用提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)來源及方法

1.1 研究區(qū)概況

永定河屬海河水系,發(fā)源于干旱半干旱區(qū),河流全長約747 km,流域面積約為4.7 萬km,流經(jīng)山西、內(nèi)蒙古、河北、北京和天津5 省市(112°～117°45′E,39°～41°20′N)。以官廳水庫和三家店水庫為界,分為上、中、下游3 段。永定河上游流域主要包括洋河和桑干河兩大支流(圖1),流域土地利用整體上以耕地、草地和林地為主,三者占流域總面積的90%以上; 流域?qū)俚湫偷臏貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候,年平均氣溫4.6 ℃,年降水量約400 mm,80%徑流量來源于夏季降水補(bǔ)給。

圖1 洋河流域示意圖Fig.1 Schematic diagram of the Yanghe River Basin

本文主要關(guān)注永定河上游受人類活動(dòng)影響較大的洋河流域。洋河地處張家口壩下南部,是永定河上游的第一大支流,全長262 km,流域面積為15 078 km2,山西省的陽高縣和內(nèi)蒙古的興和縣是河流的發(fā)源地,流經(jīng)河北省萬全縣、張家口市、宣化縣、下花園、懷來縣等。上源有東洋河、南洋河、西洋河等支流,并于河北省懷安縣柴溝堡附近匯合稱為洋河。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取研究區(qū)及附近6 個(gè)氣象站(圖1,表1)的逐日平均氣溫、日最高氣溫、日最低氣溫、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度等作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)。部分站點(diǎn)資料略有缺失,缺失數(shù)據(jù)基于相鄰站點(diǎn)采用線性插值法補(bǔ)齊。隨機(jī)森林模型中輸入的參考作物蒸散發(fā)由Penman-Monteith 公式計(jì)算所得。為定量探究氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)永定河上游典型流域徑流變化的影響貢獻(xiàn),基于洋河流域(柴溝堡東站、柴溝堡南站、響水堡站)的實(shí)測徑流數(shù)據(jù)(圖1,表1)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)來源于《中華人民共和國水文年鑒》。研究所用到的2000年的土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,分辨率為30 m。數(shù)字高程模型(DEM)來自于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn)。土壤類型和質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)來自于中國1∶100萬土壤數(shù)據(jù)庫及野外實(shí)地考察。

表1 洋河流域水文站、氣象站基本信息Table 1 Basic information of hydrological stations and weather stations in the Yanghe River Basin

1.3 研究方法

本研究對(duì)永定河上游典型流域的徑流進(jìn)行模擬及變化歸因分析,主要包括以下3 個(gè)步驟: 1) MK 突變分析法識(shí)別徑流的突變點(diǎn); 2)運(yùn)用SWAT 模型和隨機(jī)森林模型對(duì)突變點(diǎn)前的徑流量進(jìn)行模擬校準(zhǔn),利用校準(zhǔn)好的模型模擬突變后的徑流量; 3)借助徑流影響評(píng)價(jià)模型進(jìn)行徑流變化歸因分析計(jì)算。

1.3.1 Mann-Kendall 突變檢驗(yàn)法

基于Mann-Kendall 非參數(shù)方法對(duì)水文序列進(jìn)行突變檢驗(yàn)。通過構(gòu)建序列來計(jì)算的不同檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量S,前提是時(shí)間序列是無序的:

式中:表示為小于等于但不等于的變量;a代表統(tǒng)計(jì)量;1 時(shí)UF=0;(S)和var(S)分別代表樣本的均值和方差; UF符合準(zhǔn)正態(tài)分布,給定一個(gè)置信水平,若UF＞則序列有明顯的上升或者下降趨勢(shì),UB則是UF的相反數(shù)。UF線與UB線在置信區(qū)間的交點(diǎn)為突變點(diǎn),其對(duì)應(yīng)的時(shí)間則為突變時(shí)間。

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型是20世紀(jì)90年代由美國農(nóng)業(yè)部(USDA)開發(fā)的分布式流域水文模型,用于模擬和預(yù)測流域長期的徑流、泥沙和面源污染等物理過程,是當(dāng)前應(yīng)用較為廣泛的水文模型。目前,已有大量研究證明SWAT 可以較好地應(yīng)用于中等尺度流域徑流模擬的研究。SWAT模型構(gòu)建所需數(shù)據(jù)包括氣象、土地利用屬性、土壤特性屬性數(shù)據(jù)和地形、土壤類型、土地利用等空間數(shù)據(jù)。首先基于DEM 和流域水系分布特點(diǎn),以徑流觀測站為出口,將流域劃分成若干個(gè)子流域且包含1 個(gè)或多個(gè)水文響應(yīng)單元(HRU); 再次,輸入模型需要的土壤、土地利用屬性數(shù)據(jù),最后輸入氣象數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)模型。SWAT 基本原理是在每個(gè)水文響應(yīng)單元或子流域上計(jì)算凈雨和產(chǎn)流,再根據(jù)流域特性,基于數(shù)學(xué)方程實(shí)現(xiàn)匯流計(jì)算和徑流的時(shí)間變化模擬。模型中的水量平衡表達(dá)式為:

式中: SW表示土壤最終的含水量(mm),SW表示土壤前期的含水量(mm),表示在第天的降水量(mm),表示在第天的地表徑流量(mm),則表示為第天的蒸發(fā)量(mm),表示第天時(shí)土壤剖面底層的滲透量和側(cè)向流量(mm),表示第天地下水流出量(mm)。

本文利用SWAT-CUP 軟件進(jìn)行模型參數(shù)的率定和驗(yàn)證,并選用決定系數(shù)()和納什效率系數(shù)(NSE)來評(píng)價(jià)模型效果。和NSE 越接近1,表示模型效果越好。

隨機(jī)森林模型是一種現(xiàn)代分類與回歸技術(shù),也是一種組合式學(xué)習(xí)技術(shù),其自助樣本集是由變量和屬性隨機(jī)化選擇來構(gòu)建的,分類回歸決策樹是個(gè)體學(xué)習(xí)機(jī)的集成學(xué)習(xí)模型。存在噪聲和缺失值的實(shí)測數(shù)據(jù)用隨機(jī)森林模型處理效果好且學(xué)習(xí)速度快,隨機(jī)森林模型也很適合處理以小樣本和高維度為特征數(shù)據(jù)的分類和回歸問題,近年來在解決特征分類、時(shí)間序列預(yù)測、特征提取以及異常點(diǎn)檢測等問題上得到了廣泛應(yīng)用。

本研究使用的是R 中的“Party”包開發(fā)的隨機(jī)森林模型,模型的輸入因子包括降水、氣溫、蒸發(fā)量、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、相對(duì)濕度、月徑流數(shù)據(jù)及土地利用數(shù)據(jù)。主要包括以下3 個(gè)步驟: 1)突變分析; 2)徑流模擬; 3)借助徑流影響評(píng)價(jià)模型進(jìn)行貢獻(xiàn)率分析。與線性回歸或雙累積曲線法類似,利用隨機(jī)森林模型建立了突變點(diǎn)前氣候或人為因素與徑流之間的關(guān)系。

突變點(diǎn)前的氣候或人為因素與徑流的關(guān)系可以表示為:

其次,氣候驅(qū)動(dòng)的徑流量可由突變前建立的關(guān)系確定:

式中:、、、、及分別代表突變前的降水(mm)、溫度(℃)、蒸散發(fā)(mm)、風(fēng)速(m·s)、日照時(shí)數(shù)(h)及相對(duì)濕度(%),代表突變前的徑流量(m·s),、、、、及分別代表突變后的降水(mm)、溫度(℃)、蒸散發(fā)(mm)、風(fēng)速(m·s)、日照時(shí)數(shù)(h)及相對(duì)濕度(%),表示突變后氣候驅(qū)動(dòng)的徑流(m·s)。

再次,人類活動(dòng)驅(qū)動(dòng)的徑流變化由突變前的關(guān)系確定。

氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率計(jì)算參考式(9)和(10):

式中:表示突變前的多年平均實(shí)測徑流(m3s),表示突變后的多年平均實(shí)測徑流(m3s);表示氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率,表示人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率。

通過流域水文模型模擬分析變化環(huán)境對(duì)徑流量影響的前提是需要假定氣候變化和人類活動(dòng)這兩者為相互獨(dú)立的因子。此種方法主要包括以下幾個(gè)步驟: 1)對(duì)長時(shí)間序列的實(shí)測徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行突變年的識(shí)別,以突變點(diǎn)為分界將水文序列劃分為天然時(shí)期和人類影響時(shí)期,并將天然時(shí)期認(rèn)作基準(zhǔn)期。2)以突變點(diǎn)作為分界點(diǎn),利用SWAT 模型或隨機(jī)森林模型對(duì)突變后的徑流量進(jìn)行模擬,將模擬出來的徑流量假定為突變后無人類活動(dòng)影響的天然徑流量。3)通過天然時(shí)期的徑流量、人類活動(dòng)時(shí)期的實(shí)測徑流量與天然徑流量計(jì)算氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率。氣候變化和人類活動(dòng)徑流貢獻(xiàn)率的計(jì)算公式如下:

式中:是突變前實(shí)測徑流量的平均徑流量(10m),是突變后實(shí)測徑流量的平均值(10m),是突變后模擬徑流量的平均值(10m),Δ是氣候變化對(duì)徑流的影響值(10m),Δ是人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響值(10m),Δ為徑流變化總量(10m),、分別代表氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化影響的百分比。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于SWAT 和隨機(jī)森林模型的洋河流域徑流過程模擬

利用SWAT 模型對(duì)永定河上游受人類活動(dòng)影響較大的洋河流域進(jìn)行模擬,研究時(shí)段為1984-2015年。選取1984-1985年作為模型的預(yù)熱年,1986-1990年為率定期,1991年至突變年的前一年作為驗(yàn)證期。東洋河(柴溝堡東站)、南洋河(柴溝堡南站)、洋河(響水堡站)徑流的突變年分別發(fā)生在2000年、1998年和1997年,因此,東洋河(柴溝堡東站)的驗(yàn)證期為1991-1999年,南洋河(柴溝堡南站)的驗(yàn)證期為1991-1997年,洋河(響水堡站)的驗(yàn)證期為1991-1996年。根據(jù)從上游至下游,從支流到干流的原則,首先通過柴溝堡東和柴溝堡南兩個(gè)水文站的月徑流數(shù)據(jù)對(duì)東洋河和南洋河兩大支流進(jìn)行率定和驗(yàn)證,再將率定好的參數(shù)進(jìn)行參數(shù)傳遞,輸入SWAT 模型中對(duì)響水堡水文站的月徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證。

經(jīng)參數(shù)率定后的洋河流域子流域各水文站實(shí)測徑流值與模型模擬徑流值如圖2 所示,東洋河、南洋河以及洋河流域的模擬與實(shí)測月徑流過程較吻合,3 個(gè)流域率定期和驗(yàn)證期的均在0.65 以上,NSE也大多在0.65 以上,只有洋河流域的NSE 在率定期為0.57。SWAT 模型對(duì)部分年份枯水期徑流的模擬值偏低,且由于洋河流域位于干旱半干旱氣候區(qū),降雨多為短歷時(shí)的暴雨,產(chǎn)流方式以超滲產(chǎn)流為主,在月尺度上模擬的降雨徑流過程較難準(zhǔn)確模擬洪峰。但總體來看,SWAT 模型對(duì)研究區(qū)域徑流過程模擬精度較好,說明可以采用SWAT 模型模擬洋河流域的天然徑流量變化過程。

圖2 基于SWAT 模型的東洋河、南洋河、洋河流域突變前月徑流實(shí)測值和模擬值對(duì)比Fig.2 Observed and simulated monthly runoff before abrupt change in the Dongyanghe River Basin,Nanyanghe River Basin,Yanghe River Basin based on SWAT

基于隨機(jī)森林模型的洋河流域子流域各站徑流模擬結(jié)果如圖3 所示。隨機(jī)森林模型在洋河流域徑流模擬結(jié)果上與實(shí)測值相對(duì)接近?；贜SE 和評(píng)價(jià)結(jié)果來看,東洋河徑流模擬的NSE 為0.77,為0.84; 南洋河徑流模擬的NSE 為0.81,為0.86; 洋河流域徑流模擬的NSE 為0.84,為0.91。模型結(jié)果表現(xiàn)相對(duì)優(yōu)異,說明隨機(jī)森林模型建立的突變前氣候和人類活動(dòng)與徑流變化之間的關(guān)系適用于本研究區(qū)。

圖3 基于隨機(jī)森林模型的東洋河、南洋河、洋河流域突變前月徑流實(shí)測值和模擬值對(duì)比Fig.3 Observed and simulated monthly runoff before abrupt change in the Dongyanghe River Basin,Nanyanghe River Basin,Yanghe River Basin based on random forest model

2.2 基于徑流影響評(píng)價(jià)模型的洋河流域徑流變化歸因分析

基于洋河流域的每個(gè)子流域模擬的天然徑流量和實(shí)測徑流量,以突變前的實(shí)測徑流值為基準(zhǔn)值,借助徑流影響評(píng)價(jià)模型定量評(píng)估了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)東洋河、南洋河、洋河3 個(gè)流域徑流變化的貢獻(xiàn)率(圖4、表2)?？傮w來看,1986-2015年東洋河、南洋河、洋河流域徑流突變后的實(shí)測徑流量相較于SWAT 模型模擬的天然徑流量明顯減少,模擬徑流與突變前實(shí)測徑流量相比有一定程度的下降,但差異不大,人類活動(dòng)是導(dǎo)致洋河流域徑流減少的主要原因。東洋河流域在突變后較突變前的實(shí)測年均徑流值減少0.5 億m3左右,人類活動(dòng)使年均徑流減少約0.43 億m3,其對(duì)徑流下降的貢獻(xiàn)率達(dá)84.3%;南洋河流域徑流變化受人類活動(dòng)的影響最大,突變后較突變前的年均實(shí)測徑流值減少了近0.3 億m3,人類活動(dòng)使年均徑流減少約0.27 億m3,氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)率分別為5.0%和95.0%; 洋河流域徑流突變后較突變前的年均實(shí)測徑流值減少了1.2 億m3,人類活動(dòng)使年均徑流減少1.1億m3,氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)率分別為8.9%和91.1%。

表2 基于SWAT 模型的氣候變化及人類活動(dòng)對(duì)東洋河、南洋河、洋河流域徑流變化影響的貢獻(xiàn)率(1986—2015年)Table 2 Contribution rates of climate change and human activities to runoff changes in the Dongyanghe River Basin,Nanyanghe River Basin,Yanghe River Basin based on SWAT model(1986 to 2015)

圖4 基于SWAT 模型(a,b,c)和隨機(jī)森林模型(d,e,f)的東洋河、南洋河、洋河流域徑流影響評(píng)價(jià)模型結(jié)果Fig.4 Observed and simulated monthly runoff after calibration and validation periods based on the SWAT and random forest model in the Dongyanghe River Basin,Nanyanghe River Basin,Yanghe River Basin

同上,在隨機(jī)森林模型模擬徑流的基礎(chǔ)上,借助徑流影響評(píng)價(jià)模型定量評(píng)估氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)東洋河、南洋河、洋河3 個(gè)流域徑流變化的貢獻(xiàn)率,結(jié)果如圖4、表3所示。東洋河流域徑流突變后較突變前的實(shí)測年均徑流減少約0.51 億m,其中,人類活動(dòng)使徑流減少約0.45 億m,氣候變化和人類活動(dòng)貢獻(xiàn)率分別為11.5%和88.5%; 南洋河流域突變后較突變前的實(shí)測年均徑流減少約0.28 億m,人類活動(dòng)使徑流減少約0.27 億m,其對(duì)徑流下降的貢獻(xiàn)率約為98%; 洋河流域突變后較突變前的實(shí)測年均徑流減少近1.2 億m,人類活動(dòng)使徑流減少約1.15 億m,氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流下降的貢獻(xiàn)率分別為3.4%和96.6%。

表3 基于隨機(jī)森林模型的氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)東洋河、南洋河、洋河流域徑流變化的貢獻(xiàn)率(1986—2015年)Table 3 Contribution rate of climate change and human activities to the runoff changes in the Dongyanghe River Basin,Nanyanghe River Basin,Yanghe River Basin based on the random forest model(1986-2015)

通過與上文中基于SWAT 模型計(jì)算得到的氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)東洋河、南洋河、洋河流域徑流量影響的貢獻(xiàn)率進(jìn)行對(duì)比,基于隨機(jī)森林模型所得的結(jié)果在趨勢(shì)和數(shù)值上與SWAT 模型接近,表明隨機(jī)森林模型方法在洋河流域徑流變化歸因分析研究中具有一定的適用性。

3 討論

本研究嘗試?yán)秒S機(jī)森林模型模擬永定河上游洋河流域徑流變化并量化氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)其影響。基于水文模型和隨機(jī)森林模型的研究結(jié)果相似,都表明人類活動(dòng)是導(dǎo)致該流域徑流變化的主要驅(qū)動(dòng)因素,對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)率為84.3%～97.6%。這一結(jié)果與李秀通過Budyko 假設(shè)的互補(bǔ)關(guān)系法得到的結(jié)果基本一致(92.0%)。除此之外,田菲等采用趨勢(shì)分析法和降水-徑流關(guān)系模型對(duì)1966-1999年洋河流域徑流變化歸因進(jìn)行了分析,結(jié)果表明人類活動(dòng)對(duì)洋河流域徑流下降的貢獻(xiàn)為83.2%;Xia 等和侯蕾基于Budyko 的方法對(duì)氣候變化及人類活動(dòng)對(duì)永定河上游徑流影響進(jìn)行了定量評(píng)價(jià),研究結(jié)果表明人類活動(dòng)是徑流量減少的主要原因,貢獻(xiàn)率為80%～89.5%。本文中基于SWAT 和隨機(jī)森林模型所得的1986-2015年人類活動(dòng)對(duì)洋河流域徑流變化貢獻(xiàn)率高于李秀和田菲等的研究,這可能與所選研究時(shí)段差異有關(guān)。下墊面變化是人類活動(dòng)對(duì)水文過程影響的一個(gè)主要方面,隨著“退耕還林”“退耕還牧”等水土流失治理工程的實(shí)施及城市化的發(fā)展,2000年后永定河上游流域土地利用的變化較之前更為顯著,建設(shè)用地顯著增加,未利用地向耕地和草地轉(zhuǎn)化,水域面積衰減,人類活動(dòng)對(duì)該流域徑流量變化的影響更加劇烈,因此不同時(shí)段人類活動(dòng)對(duì)該流域徑流變化的影響具有一定的差異。另外,本研究中利用兩種模型對(duì)人類活動(dòng)造成東洋河流域徑流減少貢獻(xiàn)率的計(jì)算結(jié)果為84.3%～88.5%,對(duì)南洋河流域貢獻(xiàn)率都達(dá)到95%以上。這可能與東洋河流域和南洋河流域土地利用類型差異有關(guān)。通過對(duì)比,南洋河流域耕地面積占流域總面積的46%左右,且人口多沿河道分布,東洋河流域耕地面積較少,林地、草地面積占流域面積近70%,這也很好地解釋了南洋河流域徑流受人類活動(dòng)影響顯著高于東洋河的原因?？傮w來看,利用隨機(jī)森林模型和SWAT 模型在永定河上游流域進(jìn)行徑流貢獻(xiàn)變化歸因分析結(jié)果與已有研究大體相同,且具有一定的合理性。

不同的模型和方法在進(jìn)行徑流預(yù)測時(shí)會(huì)得到不同的結(jié)果,也能挖掘到不同的信息,每一種方法都有其局限性和應(yīng)用價(jià)值,根據(jù)研究目的選擇適合的方法是有效的研究手段。SWAT 模型具有明確的物理過程,但模型構(gòu)建對(duì)輸入數(shù)據(jù)的精度和種類要求較高且耗時(shí)較長,受其結(jié)構(gòu)復(fù)雜性的影響,模型在校準(zhǔn)和驗(yàn)證的過程具有較高不確定性。流域徑流過程具有非線性和高度復(fù)雜性,隨機(jī)森林模型在進(jìn)行徑流預(yù)測時(shí)能夠?qū)⒛陱搅髁颗c氣候變量和流域?qū)傩缘纫幌盗蓄A(yù)測因子聯(lián)系起來,與傳統(tǒng)方法相比,該模型建模過程簡單,且具備捕捉水文系統(tǒng)的非線性特征,其靈活性比線性回歸具有更好的預(yù)測性能。已有研究結(jié)果表明相較于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量回歸和線性模型,隨機(jī)森林模型在預(yù)測水位日變化時(shí)預(yù)測結(jié)果更準(zhǔn)確。本研究在永定河上游的洋河流域進(jìn)行了模擬和適用性分析,但關(guān)于隨機(jī)森林模型在徑流變化歸因分析上還需要更加細(xì)致和完善的研究,多方法結(jié)合可能是降低不確定性的重要途徑。此外,雖然隨機(jī)森林模型具有學(xué)習(xí)速度快和應(yīng)用方便的特點(diǎn),且可以在一定程度上避免水文模型調(diào)參導(dǎo)致的不確定性問題,但仍具有黑箱模型屬性,其模型輸入和結(jié)果的可解釋性還需要在未來研究中深入探討。

4 結(jié)論

本文以永定河上游的洋河流域?yàn)檠芯繀^(qū),基于隨機(jī)森林模型對(duì)流域徑流變化進(jìn)行了定量歸因分析的嘗試,同時(shí),基于SWAT 模型對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析,以探討隨機(jī)森林模型在徑流變化歸因分析中的適用性,得到如下結(jié)論:

1)隨機(jī)森林模型在永定河上游流域具有較好的模擬精度。從與SWAT 對(duì)比結(jié)果來看,其對(duì)徑流的模擬精度相對(duì)較高,NSE 和均高于SWAT 模型。

2)氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)永定河上游流域徑流造成了顯著影響,突變后,年均徑流量下降顯著。氣候變化對(duì)徑流量減少的貢獻(xiàn)率為2.4%～15.7%; 人類活動(dòng)對(duì)徑流減少的平均貢獻(xiàn)率為84.3%～97.6%。人類活動(dòng)是造成徑流減少的主要原因。

3)隨機(jī)森林模型的定量歸因結(jié)果與SWAT 模型結(jié)果及前人研究結(jié)果相對(duì)接近,其在永定河上游流域徑流變化歸因分析研究中具有一定的適用性。