氣候變化和人類活動(dòng)對克里雅河徑流變化影響定量研究

魏宣，王寧，周明通，郭玉川, 2*

氣候變化和人類活動(dòng)對克里雅河徑流變化影響定量研究

魏宣1，王寧1，周明通1，郭玉川1, 2*

（1.新疆大學(xué) 地理與遙感科學(xué)學(xué)院，烏魯木齊 830017；2.新疆大學(xué) 綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830017）

【目的】深入了解克里雅河徑流變化的潛在機(jī)制及驅(qū)動(dòng)因素?！痉椒ā炕谮厔莘治觥⑾嚓P(guān)性分析及突變分析，分別采用雙累積曲線法及累積量斜率變化率比較法，計(jì)算氣候變化和人類活動(dòng)對克里雅河徑流變化的貢獻(xiàn)率?！窘Y(jié)果】1958—2015年克里雅河流域年平均氣溫和年徑流量呈一定的顯著增加趨勢，年降水量呈不顯著增加趨勢，而潛在蒸散發(fā)呈顯著遞減趨勢；通過Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法、累積距平法和有序聚類法，綜合確定克里雅河流域徑流突變點(diǎn)為1999年；以1958—1999年為基準(zhǔn)期，使用雙累積曲線法計(jì)算得出2000—2015年氣候變化和人類活動(dòng)對徑流變化的貢獻(xiàn)率分別為59.16%、40.84%，通過累積量斜率變化率比較法得出貢獻(xiàn)率的結(jié)果分別為79.03%、20.97%?！窘Y(jié)論】因此，氣候變化是影響克里雅河徑流變化的首要因素，人類活動(dòng)是次要因素。

雙累積曲線法；克里雅河流域；氣候變化；人類活動(dòng)；累積量斜率變化率比較法

0 引言

【研究意義】近年來，全球氣溫以數(shù)百萬年最快的速率穩(wěn)步上升，它直接影響到水汽濃度、蒸散發(fā)、降水強(qiáng)度和頻率等氣象要素，對區(qū)域水文過程產(chǎn)生強(qiáng)烈影響[1]；同時(shí)，受土地利用類型變化、水利工程建設(shè)、水土保持設(shè)施等人類活動(dòng)的影響，流域下墊面條件發(fā)生改變，從而影響流域內(nèi)水文循環(huán)過程[2]，因此，徑流的變化往往是氣候變化和人類活動(dòng)共同作用的結(jié)果。定量分析氣候變化和人類活動(dòng)對徑流變化的影響，已逐步成為全球水文變化研究、水資源科學(xué)管理以及生態(tài)環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域重點(diǎn)關(guān)注問題[3]。

【研究進(jìn)展】近年來，為定量研究氣候變化與人類活動(dòng)對徑流變化的影響程度，眾多學(xué)者提出不同計(jì)算方法，目前較主流方法有2類：一類是水文模型法，例如楊大文等[4]、吳立鈺等[5]、劉酌希等[6]、王國慶等[7]分別利用流域水熱耦合平衡模型、可變下滲容量模型、SWAT模型、RCCC-WBM水量平衡模型等分析徑流變化成因。另一類是水文氣象趨勢分析法，雖然該方法需要較少的數(shù)據(jù)，但為了達(dá)到定量評價(jià)的效果，需要較長的數(shù)據(jù)序列。其中應(yīng)用較為廣泛的方法有雙累積曲線法，例如王隴等[8]、邱玲花等[9]、臧榮強(qiáng)等[10]分別以南小溝流域、黑河中游流域、沅水流域?yàn)檠芯繉ο螅褂秒p累積曲線法分析徑流變化的驅(qū)動(dòng)因素；此外，累積量斜率變化率比較法也被學(xué)者們廣泛運(yùn)用，例如韓聰慧等[11]、張艷霞等[12]、夏偉等[13]、李彤等[14]為了計(jì)算氣候變化和人類活動(dòng)對西拉木倫河、錫林河、灃河以及資水流域等徑流變化的貢獻(xiàn)率，通過累積量斜率變化率比較法計(jì)算并分析其主要影響因素。

【切入點(diǎn)】當(dāng)前研究更多的集中在濕潤區(qū)和半濕潤區(qū)的一些流域，而干旱區(qū)徑流的變化程度對氣候變化和人類活動(dòng)更為敏感，各因素對徑流變化的影響程度也存在著諸多不確定性。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究以發(fā)源于昆侖山北麓的克里雅河徑流為研究對象，探討氣候變化與人類活動(dòng)對克里雅河徑流變化的影響，以期為全球氣候變暖背景下的干旱區(qū)水資源配置與管理提供理論支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

克里雅河（圖1）發(fā)源于昆侖山主峰的烏斯騰格山北坡[15]，由南向北流經(jīng)塔里木盆地南緣的于田縣。克里雅河全長約438 km，縱坡為3.4‰，蘭干水文站是克里雅河控制性水文站（81°28′10.26″E，36°27′58.45″N），出山口處蘭干水文站以上的集水面積為7 358 km2，站點(diǎn)高程為1 880 m。水文站上游修建的吉音水庫于2016年底下閘蓄水，因此，本文僅采用蘭干水文站1958—2015年的天然月徑流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該時(shí)段內(nèi)蘭干水文站以上基本不受人為干擾。克里雅河1958—2015年多年平均徑流量7.55億m3，最大年徑流量為11.39億m3，最小年徑流量為4.89億m3；春季流量為11.04 m3/s，夏季流量為63.72 m3/s，秋季流量為14.28 m3/s，而冬季流量為6.75 m3/s，徑流年內(nèi)分配不均。

1.2 數(shù)據(jù)來源

克里雅河1958—2015年月徑流數(shù)據(jù)來自于蘭干水文站，由和田地區(qū)水文局提供。氣象數(shù)據(jù)來自于田氣象站，通過國家氣象信息中心（http://data.cma.cn/）下載獲得克里雅河流域范圍內(nèi)于田氣象站1958—2015年日氣象數(shù)據(jù)，包括最高最低氣溫、平均氣溫、風(fēng)速、日照時(shí)間、日降雨量、平均相對濕度、平均水汽壓等。基于于田氣象站逐日數(shù)據(jù)，通過FAO修正的彭曼（Penman-Monteith）公式獲得研究區(qū)的潛在蒸散發(fā)[16]。

1.3 研究方法

1.3.1 水文氣象要素分析

水文要素和氣象要素都有其客觀發(fā)生的原因和具體形成條件，是隨時(shí)間而發(fā)生動(dòng)態(tài)變化的，在一段時(shí)間中服從趨勢性規(guī)律。眾多學(xué)者提出不同趨勢變化分析方法，為了分析克里雅河流域水文氣象要素變化趨勢，本文采用較為直觀的線性回歸法和應(yīng)用廣泛的Mann-Kendell趨勢檢驗(yàn)法[17]。對于徑流突變點(diǎn)的識(shí)別，采用Mann-Kendell突變檢驗(yàn)法、累積距平法[18]和有序聚類法[19]3種方法綜合考慮，突變點(diǎn)可信度更高。上述方法已有較多研究詳細(xì)介紹，本文不再這里贅述。

1.3.2 徑流變化歸因定量識(shí)別

對于克里雅河流域徑流變化驅(qū)動(dòng)因素的識(shí)別，本文應(yīng)用雙累積曲線法[20]和王繼隨等[21-22]提出并修正的累積量斜率變化率比較法2種方法綜合確定。

目前，雙累積曲線法是對水文氣象要素進(jìn)行長時(shí)間序列分析的方法。本文按照相同的步長，繪制基準(zhǔn)期降水-徑流深雙累積曲線圖，并建立二者之間線性回歸方程，利用所建立的回歸方程模擬變化期的徑流。徑流深變化總量為突變后實(shí)測徑流深與突變前實(shí)測徑流深的差值，其中人類活動(dòng)對徑流的影響量為突變后徑流深與突變后計(jì)算徑流深差值。

在眾多氣候因子中，降水與氣溫直接影響流域徑流量變化，其中降水量的變化直接影響到產(chǎn)流量的變化，而氣溫的變化導(dǎo)致蒸散量的變化。假設(shè)在累積徑流量變化的某一突變點(diǎn)年份前后，年份與累積徑流量、累積降水量、累積蒸散量間線性關(guān)系的斜率分別為Rb和Ra（億m3）、pb和pa（mm/a）、Eb和Ea（mm/a），則降水量對河流徑流量變化的貢獻(xiàn)率p（%）可以表示為：

蒸散量對徑流量變化的貢獻(xiàn)率C（%）可以表示為：

獲得降水量和蒸散量對徑流變化的貢獻(xiàn)率后，則人類活動(dòng)對流域徑流變化的貢獻(xiàn)率H（%）為：

2 結(jié)果與分析

2.1 趨勢性及相關(guān)性分析

圖2為克里雅河流域年平均氣溫、年降水量、潛在蒸散發(fā)以及年徑流量線性變化趨勢，各要素Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

圖2 研究區(qū)氣象水文要素變化趨勢

表1 線性趨勢及Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)

從圖2和表1可以看出，克里雅河流域年平均氣溫以0.015 ℃/a的速率增高，且統(tǒng)計(jì)量值為2.84，在0.01檢驗(yàn)水平下遞增趨勢顯著；年降水量以0.29 mm/a的速率升高，但降水統(tǒng)計(jì)量值為0.55，在0.05檢驗(yàn)水平下遞增趨勢不顯著；潛在蒸散發(fā)以4.21 mm/a的速率遞減，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為-3.98，在0.01檢驗(yàn)水平下下降趨勢顯著；年徑流量以0.04億m3/a的速率升高，徑流量統(tǒng)計(jì)量值為3.08，在0.01檢驗(yàn)水平下遞增趨勢顯著。

流域尺度的降水量、降水強(qiáng)度、氣溫及蒸散發(fā)等氣候要素通過水文循環(huán)而影響徑流，因而進(jìn)一步研究氣象要素對徑流的影響。對克里雅河流域1958—2015年日照時(shí)間、最低氣溫、平均氣溫、最高氣溫、平均水汽壓、相對濕度、潛在蒸散發(fā)和降雨與徑流作Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。由表2可知，克里雅河流域年徑流量與最高氣溫通過99.9%置信度的相關(guān)檢驗(yàn)，即年徑流量與最高氣溫相關(guān)系數(shù)為0.49，二者極顯著正相關(guān)；年徑流量與最低氣溫、平均水汽壓和降雨相關(guān)系數(shù)分別為0.30、0.26和0.33，顯著正相關(guān)。徑流量與氣象要素的相關(guān)性排序?yàn)椋鹤罡邭鉁?降雨>最低氣溫>平均水汽壓>平均氣溫>相對濕度>潛在蒸散發(fā)>日照時(shí)間。

表2 徑流與氣象要素相關(guān)性分析

注 **表示在0.01級別（雙尾），相關(guān)性顯著。*表示在0.05級別（雙尾），相關(guān)性顯著。

2.2 突變性分析

本研究分別運(yùn)用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法、累積距平法和有序聚類法這3種方法綜合判別分析蘭干水文站徑流基準(zhǔn)期和變化期，如圖3所示。

在Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法中，()為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布序列，它是按時(shí)間序列的順序（1,2,…x）計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量序列，()為時(shí)間序列的逆序（x,x1,…1）。將顯著性水平設(shè)定為0.05和0.01，其統(tǒng)計(jì)量值分別為±1.96和±2.58。從圖3（a）可知，克里雅河流域徑流量()和()曲線相交于1999年，且交點(diǎn)位于臨界值檢驗(yàn)范圍內(nèi)，認(rèn)為徑流量的突變點(diǎn)為1999年。()曲線呈顯著上升趨勢，在2010年時(shí)超過0.05顯著性水平，在2012年超過0.01顯著性水平，表明克里雅河徑流量增加趨勢極其顯著。根據(jù)克里雅河流域1958—2015年徑流量的累積距平值，繪制其累積距平圖如圖3（b）所示。從圖3（b）可知，1958—1998年累積距平值整體呈減小趨勢，1998—2015年累積距平值總整體呈增加趨勢，因此蘭干水文站徑流量發(fā)生突變的年份為1998年。根據(jù)克里雅河流域1958—2015年徑流量的離差平方和值，繪制其總離差平方和如圖3（c）所示。從圖3（c）可知，總離差平方和在1999年達(dá)到最小值為96.03，因此1999年是蘭干水文站徑流量序列顯著變化轉(zhuǎn)折年。

通過3種方法綜合考慮，認(rèn)為蘭干站徑流量序列在1999年發(fā)生突變，將徑流序列劃分為1958—1999年為基準(zhǔn)期，2000—2015年為突變期。

圖3 1958—2015年克里雅河流域徑流量突變點(diǎn)識(shí)別

表3對比了基準(zhǔn)期和變化期氣象水文要素的變化量。變化期氣溫、降水、徑流較基準(zhǔn)期分別增加了0.83 ℃、10.65 mm、2.22億m3，而潛在蒸散發(fā)減少了44.26 mm。經(jīng)過計(jì)算Hurst指數(shù)（簡稱值）[23]，1958—2015年年平均氣溫、年降水量及年徑流量的值分別為0.832、0.658和0.670，皆大于0.5，具有較強(qiáng)的持續(xù)性，表明在2015年后的一段時(shí)間內(nèi)，克里雅河流域年平均氣溫、年降水量和年徑流量在未來仍保持上升趨勢，這與西北地區(qū)由暖干向暖濕化轉(zhuǎn)化，年降水量有所增加的趨勢相同[24]。徑流量產(chǎn)生顯著增加趨勢的原因可能是，克里雅河屬于西北干旱區(qū)內(nèi)陸河，對氣候變化較為敏感，在氣候變暖的影響下，冰川積雪消融速率增快，補(bǔ)給了大量徑流。

表3 基準(zhǔn)期和變化期氣象水文要素變化

2.3 徑流量變化的歸因分析

分別對克里雅河流域降水量和徑流深進(jìn)行累積，繪制累積徑流深與累積降水量雙累積曲線圖見圖4，二者線性關(guān)系顯著，得到基準(zhǔn)期回歸方程為：

∑=2.013∑+62.567，2=0.991

圖4 降雨-徑流深雙累積曲線圖

為了得到突變后計(jì)算徑流深值，將變化期2000—2015年的累積降雨量帶入基準(zhǔn)期的回歸方程求得。分別求得氣候變化和人類活動(dòng)對克里雅河流域徑流的影響量和貢獻(xiàn)率，如表4所示。

徑流的顯著變化取決于降水的增加或減少。由表4可知，變化期的多年平均降水量較基準(zhǔn)期增加了10.65 mm，而徑流深較基準(zhǔn)期增加了30.17 mm，因而蘭干水文站徑流量的增加與降水量的增加直接相關(guān)。通過分離降水變化和人類活動(dòng)對徑流的影響可知，降水變化導(dǎo)致2000—2015年的徑流深增加了17.85 mm，貢獻(xiàn)率為59.16%；而由人類活動(dòng)引起徑流的增加量為12.32 mm，貢獻(xiàn)率為40.84%。

表4 氣候變化和人類活動(dòng)對克里雅河流域徑流變化影響

本研究基于上述徑流突變年份，分別對年份與累積降水量、年份與累積潛在蒸散發(fā)、年份與累積徑流量在基準(zhǔn)期和變化期進(jìn)行線性回歸分析，所得相關(guān)關(guān)系見圖5。各因子與年份擬合后2均超過0.98，因此各因子與年份之間的相關(guān)性較高。為了定量分離降水、潛在蒸散發(fā)以及人類活動(dòng)對徑流量變化的影響，分別提取各要素斜率數(shù)值，結(jié)果如表5所示。由表5可知，與基準(zhǔn)期相比，變化期累積降水量與年份線性關(guān)系的斜率增加了13.77 mm，變化率為29.44%；變化期累積潛在蒸散發(fā)與年份線性關(guān)系的斜率減少60.30 mm，變化率為-4.74%；變化期累積徑流量與年份線性關(guān)系的斜率增加了2.18億m3，斜率變化率為31.26%。

圖5 累積降水量、累積潛在蒸散發(fā)、累積徑流量變化趨勢

表5 不同時(shí)期年份與各指標(biāo)累積量關(guān)系的斜率及其變化

由表6可知，與基準(zhǔn)期（1958—1998年）相比，變化期（1999—2015年）降水量對徑流量的貢獻(xiàn)率為94.18%，潛在蒸散發(fā)對徑流量的貢獻(xiàn)率為-15.15%，氣候變化對徑流量變化的貢獻(xiàn)率為79.03%，而人類活動(dòng)對徑流量的貢獻(xiàn)率為20.97%。

表6 氣候變化和人類活動(dòng)對克里雅河流域徑流變化貢獻(xiàn)率

表7對比了2種方法的計(jì)算結(jié)果，使用雙累積曲線法得到氣候變化對克里雅河徑流變化的貢獻(xiàn)率為59.16%，而使用累積量斜率變化率比較法計(jì)算結(jié)果為79.03%，二者相差19.87%。在雙累積曲線應(yīng)用中，僅考慮降雨這一氣候因素，此外流域內(nèi)只有1個(gè)氣象站，本研究使用了單站點(diǎn)的降雨量可能造成了徑流變化結(jié)果的不精確。綜合來看，氣候變化是克里雅河徑流變化的重要因素，這是由于蘭干水文站位于源流山區(qū)，未經(jīng)人為引流，受人類活動(dòng)影響較小。

表7 2種方法對氣候變化和人類活動(dòng)影響的定量區(qū)分

3 討論

眾多學(xué)者對干旱區(qū)徑流量變化的影響因素已做了大量研究，如李虹彬等[25]基于彈性系數(shù)法，定量研究阿克蘇河徑流變化的歸因，結(jié)果表明氣候變化對徑流量增加的貢獻(xiàn)率是59%，因此氣候變化是阿克蘇河徑流變化的主要原因；洪波等[26]通過雙累積曲線法確定氣候變化是開都河出山口徑流量增加的主要驅(qū)動(dòng)力。本文采用雙累積曲線法和累積量斜率變化率比較法分析克里雅河徑流變化的成因，結(jié)果表明徑流變化的主要因素是氣候變化，人類活動(dòng)是次要因素，這一研究結(jié)果與干旱區(qū)的其他研究結(jié)果[27-29]基本一致。

雖然國內(nèi)外水文氣象學(xué)者在全球及區(qū)域尺度水文循環(huán)要素變化檢測和歸因分析取得了一定的進(jìn)展，但當(dāng)前的研究方法均是建立在氣候變化和人類活動(dòng)相對獨(dú)立的假設(shè)上，首先計(jì)算氣候變化所引起的徑流變化量，然后將剩余的徑流變化量全部歸結(jié)為人類活動(dòng)。在定量評估氣候變化與人類活動(dòng)對徑流變化影響時(shí)，多因素影響機(jī)理及相互作用問題仍不清楚，無法簡單分離氣候要素與人類活動(dòng)二者的影響，如氣候變化對徑流過程的影響有多少是人類活動(dòng)引起的，人類活動(dòng)又如何影響氣候變化。由于不確定性因素對方法的影響以及水文數(shù)據(jù)的限制，在以后研究中，需要綜合考慮各方面的因素，以便準(zhǔn)確把握氣候變化和人類活動(dòng)影響下水資源演變規(guī)律，保障水資源安全并實(shí)現(xiàn)合理調(diào)控。此外，本研究僅涉及到降水、氣溫和潛在蒸散發(fā)作為氣候要素，通過徑流量與氣象要素的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，與徑流顯著相關(guān)的平均水汽壓這一氣候要素尚未考慮。因此，在變化環(huán)境下，需要綜合考慮有關(guān)的水文氣象要素（如溫度、日照時(shí)間、風(fēng)速、平均水汽壓、土壤濕度、實(shí)際蒸發(fā)等）變化，確定各要素的貢獻(xiàn)率大小及各影響因素的作用，以便提出適合流域水資源協(xié)調(diào)發(fā)展的對策和措施。

4 結(jié)論

1）克里雅河流域1958—2015年年平均氣溫、年降水量和年徑流量呈增加趨勢，其中年平均氣溫和年徑流增加趨勢顯著，年降水量增加趨勢不顯著，而潛在蒸發(fā)量呈顯著遞減趨勢。徑流量與氣象要素的相關(guān)性排序?yàn)椋鹤罡邭鉁?降雨>最低氣溫>平均水汽壓>平均氣溫>相對濕度>潛在蒸散發(fā)>日照時(shí)間。

2）克里雅河流域徑流突變點(diǎn)為1999年，因而將徑流序列劃分為基準(zhǔn)期（1958—1999年）和變化期（2000—2015年）。

3）氣候變化對徑流增加的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于人類活動(dòng)對徑流增加的貢獻(xiàn)率。因此，氣候變化是克里雅河流域徑流變化的首要因素，人類活動(dòng)是次要因素。

[1] ZHANG Huilan, MENG Chengcheng, WANG Yujie, et al. Comprehensive evaluation of the effects of climate change and land use and land cover change variables on runoff and sediment discharge-Science Direct[J]. Science of the Total Environment, 2020, 702: 1-16.

[2] 秦歡歡, 孫占學(xué), 高柏, 等. 氣候變化影響下華北平原地下水可持續(xù)利用研究[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2020, 39(1): 106-114.

QIN Huanhuan, SUN Zhanxue, GAO Bai, et al. Simulating dynamics of groundwater in North China plain under uncertain climate change[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2020, 39(1): 106-114.

[3] KONG Dongxian, MIAO Chiyuan, WU Jingwen, et al. Impact assessment of climate change and human activities on net runoff in the Yellow River Basin from 1951 to 2012[J]. Ecological Engineering, 2016, 91: 566-573.

[4] 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): 1 024-1 034.

YANG Dawen, ZHANG Shulei, XU Xiangyu. Attribution analysis of runoff changes in the Yellow River basin based on the water-heat coupled equilibrium equation[J]. Scientia Sinica (Technologica), 2015, 45(10): 1 024-1 034.

[5] 吳立鈺, 張璇, 李沖, 等. 氣候變化和人類活動(dòng)對伊遜河流域徑流變化的影響[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2020, 35(7): 1 744-1 756.

WU Liyu, ZHANG Xuan, LI Chong, et al. Impacts of climate change and human activities on runoff changes in the Ison River basin[J]. Journal of Natural Resources, 2020, 35(7): 1 744-1 756.

[6] 劉酌希, 陳鑫, 管曉祥, 等. 變化環(huán)境下洮河流域徑流變化歸因[J]. 水土保持研究, 2020, 27(5): 87-92, 100.

LIU Zhuoxi, CHEN Xin, GUAN Xiaoxiang, et al. Attribution of runoff changes in the Taohe River basin under changing environments[J]. Soil and Water Conservation Research, 2020, 27(5): 87-92, 100.

[7] 王國慶, 張建云, 鮑振鑫, 等. 人類活動(dòng)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(bào), 2019, 38(6): 113-118.

WANG Guoqing, ZHANG Jianyun, BAO Zhenxin, et al. Impacts of human activities and climate change on river runoff in the Arashi River basin[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2019, 38(6): 113-118.

[8] 王隴, 宋孝玉, 李藍(lán)君, 等. 黃土高原溝壑區(qū)典型小流域徑流變化趨勢及歸因分析[J]. 水土保持研究, 2021, 28(4): 48-53, 69.

WANG Long, SONG Xiaoyu, LI Lanjun, et al. Trend and attribution analysis of runoff in typical small watersheds in the gully area of Loess Plateau[J]. Soil and Water Conservation Research, 2021, 28(4): 48-53, 69.

[9] 邱玲花, 彭定志, 徐宗學(xué), 等. 氣候變化和人類活動(dòng)對黑河中游流域徑流的影響分析[J]. 中國農(nóng)村水利水電, 2015(9): 17-21, 26.

QIU Linghua, PENG Dingzhi, XU Zongxue, et al. Analysis of the impact of climate change and human activities on runoff in the middle reaches of the Black River basin[J]. China Rural Water and Hydropower, 2015(9): 17-21, 26.

[10] 臧榮強(qiáng), 胡國華, 顧慶福, 等. 近55年來降水及人類活動(dòng)對沅水流域徑流的影響[J]. 水土保持通報(bào), 2019, 39(4): 97-101.

ZANG Rongqiang, HU Guohua, GU Qingfu, et al. Effects of precipitation and human activities on runoff in the Yuan River basin over the past 55 years[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2019, 39(4): 97-101.

[11] 韓聰慧, 席小康, 朱永華. 氣候變化和人類活動(dòng)對西拉木倫河徑流的影響[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2021, 40(9): 134-140.

HAN Conghui, XI Xiaokang, ZHU Yonghua. The Impacts of Climate Change and Anthropogenic Activities on the Runoff of Xilamulun River[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(9): 134-140.

[12] 張艷霞, 于瑞宏, 薛浩, 等. 錫林河流域徑流量變化對氣候變化與人類活動(dòng)的響應(yīng)[J]. 干旱區(qū)研究, 2019, 36(1): 67-76.

ZHANG Yanxia, YU Ruihong, XUE Hao, et al. Response of runoff changes to climate change and human activities in the Xilin River basin[J]. Arid Zone Research, 2019, 36(1): 67-76.

[13] 夏偉, 周維博, 李文溢, 等. 氣候變化和人類活動(dòng)對灃河流域徑流量影響的定量評估[J]. 水資源與水工程學(xué)報(bào), 2018, 29(6): 47-52.

XIA Wei, ZHOU Weibo, LI Wenyi, et al. Quantitative Assessment of the Impact of Climate Change and Human Activities on Runoff in the Fenghe River Basin[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, 2018, 29(6): 47-52.

[14] 李彤, 胡國華, 顧慶福, 等. 近55年來降水及人類活動(dòng)對資水流域徑流的影響[J]. 水文, 2018, 38(6): 54-58, 88.

LI Tong, HU Guohua, GU Qingfu, et al. Effects of precipitation and human activities on runoff in the Zishui watershed over the past 55 years[J]. Journal of China Hydrology, 2018, 38(6): 54-58, 88.

[15] 凌紅波, 徐海量, 張青青. 新疆克里雅河源流區(qū)徑流變化與氣候因子關(guān)系的非線性分析[J]. 地理研究, 2012, 31(5): 792-802.

LING Hongbo, XU Hailiang, ZHANG Qingqing. Nonlinear analysis of the relationship between runoff changes and climate factors in the headwaters area of the Kriya River, Xinjiang[J]. Geographical Research, 2012, 31(5): 792-802.

[16] ALLEN R G, PEREIRA L S, RAES D, et al. Crop Evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements：: FAO Irrigation and Drainage Paper 56[M]. Roma: FAO, 1998.

[17] 孫鵬, 張強(qiáng), 陳曉宏, 等. 鄱陽湖流域水沙時(shí)空演變特征及其機(jī)理[J]. 地理學(xué)報(bào), 2010, 65(7): 828-840.

SUN Peng, ZHANG Qiang, CHEN Xiaohong, et al. Spatial and temporal evolution characteristics of water and sand in Poyang Lake basin and its mechanism[J]. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(7): 828-840.

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

KONG Lan, HU Lianghe. Detection of mutation points in hydrological sequences of southern reservoirs[J]. China Rural Water and Hydropower, 2019(8): 12-14.

[19] 張良. 清水河流域徑流變化趨勢及突變分析[J]. 內(nèi)蒙古水利, 2020(10): 24-25.

ZHANG Liang. Trend and abrupt change analysis of runoff in the Clearwater River Basin[J]. Inner Mongolia Water Conservancy, 2020(10): 24-25.

[20] 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.

MU Xingmin, ZHANG Xiuqin, GAO Peng, et al. The theory of double accumulation curve method and the problems to be noted in the application in the field of hydrometeorology[J]. Journal of China Hydrology, 2010, 30(4): 47-51.

[21] 王隨繼, 閆云霞, 顏明, 等. 皇甫川流域降水和人類活動(dòng)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(bào), 2012, 67(3): 388-397.

WANG Suiji, YAN Yunxia, YAN Ming, et al. Analysis of the contribution of precipitation and human activities to runoff variability in the Huangfu River basin: Proposal and application of the cumulative slope rate of change comparison method[J]. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(3): 388-397.

[22] 王隨繼, 李玲, 顏明. 氣候和人類活動(dòng)對黃河中游區(qū)間產(chǎn)流量變化的貢獻(xiàn)率[J]. 地理研究, 2013, 32(3): 395-402.

WANG Suiji, LI Ling, YAN Ming. Contribution of climate and human activities to the variation of flow production in the middle reaches of the Yellow River[J]. Geographical Research, 2013, 32(3): 395-402.

[23] 謝智博, 穆興民, 高鵬, 等. 基于R/S和Morlet小波分析的北洛河上游徑流變化特征[J]. 水土保持研究, 2022, 29(2): 139-144.

XIE Zhibo, MU Xingmin, GAO Peng, et al. Characterization of runoff changes in the upper reaches of the Bei Luo River based on R/S and Morlet wavelet analysis[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2022, 29(2): 139-144.

[24] 施雅風(fēng), 沈永平, 胡汝驥. 西北氣候由暖干向暖濕轉(zhuǎn)型的信號、影響和前景初步探討[J]. 冰川凍土, 2002(3): 219-226.

SHI Yafeng, SHEN Yongping, HU Ruji. A preliminary exploration of the signals, impacts and prospects of the transition from warm-dry to warm-wet climate in the Northwest[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2002(3): 219-226.

[25] 李虹彬, 王衛(wèi)光, 傅健宇. 基于彈性系數(shù)法的阿克蘇河徑流歸因分析[J]. 水利水電技術(shù)(中英文), 2021, 52(9): 40-47.

LI Hongbin, WANG Weiguang, FU Jianyu. Attribution analysis of runoff from Aksu River based on elasticity coefficient method [J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 2021, 52(9): 40-47.

[26] 洪波, 海米提·依米提, 馬蓉, 等. 氣候變化和人類活動(dòng)對開都河徑流的影響[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 43(16): 201-204.

HONG Bo, HAIMITI·YI Miti, MA Rong, et al. Impacts of climate change and human activities on the runoff of the Kaidu River[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2015,43(16): 201-204.

[27] 魏光輝. 氣候變化和人類活動(dòng)對開都河上游徑流量的影響評價(jià)[J]. 西北水電, 2015(5): 11-15, 20.

WEI Guanghui. Assessment on influcences by climate change and human activities on upstream runoff volume of Kaidu River[J]. Northwest Hydropower, 2015(5): 11-15, 20.

[28] 陳伏龍, 王怡璇, 吳澤斌, 等. 氣候變化和人類活動(dòng)對干旱區(qū)內(nèi)陸河徑流量的影響: 以新疆瑪納斯河流域肯斯瓦特水文站為例[J]. 干旱區(qū)研究, 2015, 32(4): 692-697.

CHEN Fulong, WANG Yixuan, WU Zebin, et al. Impacts of climate change and human activities on runoff of continental rivers in arid areas: Taking Kensiwate hydrological station in Xinjiang Manas River basin as an example[J]. Arid Land Geography, 2015, 32(4): 692-697.

[29] 肖森元, 蘇軍, 楊廣, 等. 氣候變化和人類活動(dòng)對瑪納斯河流域徑流及干旱的影響[J]. 人民珠江, 2022, 43(7): 21-28, 51.

XIAO Senyuan, SU Jun, YANG Guang, et al. Impacts of climate change and human activities on runoff and drought in Manas River Basin[J]. Pearl River, 2022, 43(7): 21-28, 51.

Combined Impact of Climate Change and Human Activities on Runoff in the Kriya River

WEI Xuan1, WANG Ning1, ZHOU Mingtong1, GUO Yuchuan1, 2*

(1. Xinjiang University College of Geography and Remote sensing Sciences, Urumqi 830017, China;2. Key Laboratory of Oasis Ecology Ministry Education Xinjiang University, Urumqi 830017, China)

【Objective】Kriya River is one of most important rivers in Xinjinag, and the purpose of this paper is to analyze the impact of climate change and human activity on its runoff.【Method】The study was based on trend analysis, correlation analysis and abrupt change analysis; the contribution of climate change and human activities to the change in the runoff was calculated using the double cumulative curve method and the comparison of slope rate of change of cumulative volume, respectively.【Result】The mean annual temperature and runoff showed significant increase from 1958 to 2015, annual precipitation did not show significant variation, while the potential evapotranspiration had decreased significantly. The sudden change in the runoff occurred in 1999, as estimated by the Mann-Kendall method, cumulative distance level method and the ordered clustering method. Using the data from 1958 to 1999 as reference, the contribution of climate change and human activities to the runoff calculated using the double cumulative curve method for 2000—2015 was 59.16% and 40.84%, respectively,and those calculated by the cumulative slope rate were 79.03% and 20.97%, respectively. 【Conclusion】Climate change is the primary factor influencing the change in the runoff of the Kriya River, followed by human activities.

double cumulative curve method; Kriya River Basin; climate change; human activities; comparison of the slope rate of change of cumulative volume

魏宣, 王寧, 周明通, 等. 氣候變化和人類活動(dòng)對克里雅河徑流變化影響定量研究[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2022, 41(8): 80-86.

WEI Xuan, WANG Ning, ZHOU Mingtong, et al. Combined Impact of Climate Change and Human Activities on Runoff in the Kriya River[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2022, 41(8): 80-86.

1672 - 3317（2022）08 - 0080 - 07

P333

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022080

2022-02-17

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41961003）；國家自然科學(xué)基金聯(lián)合重點(diǎn)支持項(xiàng)目（U1703237）

魏宣（1996-），女。碩士研究生，主要從事水文水資源研究。E-mail: 1582718107@qq.com

郭玉川（1982-），男。講師，主要從事水文水資源研究。E-mail: xjguoyuchuan@126.com

責(zé)任編輯：白芳芳