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    基于非平穩(wěn)模型的喀什河流域氣象要素對徑流影響研究

    2022-09-23 03:54:20馬志貴劉寶權(quán)王冉旋胡新源
    河南科學(xué) 2022年8期
    關(guān)鍵詞:時間尺度喀什徑流

    王 奕, 馬志貴, 劉寶權(quán), 王冉旋, 王 娟, 胡新源

    (國家能源集團(tuán)新疆吉林臺水電開發(fā)有限公司,新疆 伊犁 835000)

    新疆地區(qū)是“一帶一路”中國-中亞-西亞經(jīng)濟(jì)走廊重要節(jié)點[1-2]. 在氣候變化的影響下,該地區(qū)獨特的地質(zhì)地貌條件使得氣象水文災(zāi)害嚴(yán)重,引發(fā)一系列生態(tài)環(huán)境問題[3-5]. 明晰新疆地區(qū)徑流的氣象要素影響,對于降低地區(qū)自然災(zāi)害、促進(jìn)區(qū)域快速高質(zhì)量發(fā)展具有重大意義.

    水文要素影響因素識別方法主要分為統(tǒng)計模型和水文模型法[6-7]. 前者通過確定水文序列變異點來分析引起水文序列變化的重要因素[8]. 后者則是從物理過程的角度,模擬預(yù)測不同情景下流域徑流的響應(yīng)特征[9]. 由于水文模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,很難應(yīng)用于探討不同尺度徑流的變化機(jī)制中. 非平穩(wěn)極值模型是一種常用的應(yīng)用于水文序列特征變異的研究方法,被用于檢驗水文序列的非平穩(wěn)變化特征[10-11],最近也被用于識別影響水文序列變異的影響因素[12],具有一定的可操作性.

    新疆喀什河位于伊犁河谷東北部,是伊犁河的第二大支流. 本研究以新疆喀什河流域為研究區(qū)域,從長序列觀測資料的角度探討徑流在不同時間尺度上的變化特征,并利用非平穩(wěn)極值模型識別降雨與溫度對徑流變化的影響,其結(jié)果可為新疆地區(qū)防洪減災(zāi)提供參考,也為該地區(qū)可持續(xù)發(fā)展提供支持.

    1 資料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    新疆喀什河流域地理位置介于東經(jīng)81°50′~84°45′,北緯43°25′~44°20′之間,總面積9578 km2. 喀什河自東向西穿過尼勒克縣,流經(jīng)托海出山口后折向南,于雅馬渡匯入伊犁河,河道全長297 km,為狹長的柳葉形羽狀水系(見圖1). 喀什河處于歐亞大陸腹地,屬于典型的溫帶大陸性干旱氣候. 喀什河流域多年平均氣溫為5.7 ℃,多年平均降水為353.4 mm,日最大降水量33.4 mm,多年平均蒸發(fā)量為1 471.8 mm. 實測最高氣溫為37.9 ℃,最低氣溫為-39.9 ℃.

    圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 Overview of the study region

    1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

    本研究選用的喀什河流域1966—2019年的日尺度降水、溫度及徑流數(shù)據(jù),來源于新疆水文年鑒資料,經(jīng)過水文部門的整編和核對,數(shù)據(jù)較為可靠. 整個流域的控制斷面為吉林臺水文站,其日徑流數(shù)據(jù)作為喀什河流域總徑流,而氣象站為托海站,站點位置分布見圖1(b).

    本研究按照日、月、季和年尺度分別建立喀什河流域不同時間尺度的徑流數(shù)據(jù). 日尺度序列為一年內(nèi)日流量從大到小排列,統(tǒng)計出年最大值(R1),99%(R99),95%(R95),75%(R75),50%(R50),25%(R25)和5%(R5)流量分位數(shù). 為消除不同月份天數(shù)差異,月尺度序列為逐年1—12月的月平均徑流量;季時間序列按1—3月、4—6月、7—9月、10—12月劃分為春(R春)、夏(R夏)、秋(R秋)、冬季(R冬),分別建立季節(jié)平均徑流序列;年尺度序列為每年平均徑流量(R0). 不同時間尺度的降雨與溫度數(shù)據(jù)也依上述處理,用于解析徑流演變的影響因素.

    1.3 非平穩(wěn)性檢驗方法

    由于自然因素與人類活動的影響,徑流序列的隨機(jī)性往往呈現(xiàn)出趨勢性與突變性. 為揭示氣象要素對徑流變化的影響,本研究首先利用非參數(shù)Mann-Kendall(M-K)檢驗法對不同時間尺度的徑流序列進(jìn)行趨勢檢驗[13-14],再采用Pettitt 檢驗法和Buishand檢驗法兩種方法,識別徑流在多尺度上的突變點[15-16]. 若研究區(qū)徑流序列具有趨勢變化或者突變點,則認(rèn)為該徑流序列具有非平穩(wěn)性,可用于構(gòu)建非平穩(wěn)極值模型.

    1.4 非平穩(wěn)極值模型

    對于具有非平穩(wěn)性的水文序列,其概率分布隨著時間或者其他變量而變化,序列的均值、方差和協(xié)方差也隨之改變. 廣義極值分布函數(shù)(GEV)是一種常用的擬合極端水文序列的概率分布模型,已在中國不同區(qū)域得到了廣泛的應(yīng)用[17-18]. 非平穩(wěn)GEV模型是將GEV函數(shù)的參數(shù)構(gòu)建成以影響因素作為協(xié)變量(即解釋變量)的回歸方程,在研究氣候變化對水文影響方面得到了較好的效果[19].

    非平穩(wěn)GEV模型公式如下:

    式中:μ、σ、ξ分別為GEV函數(shù)的位置、尺度及形狀參數(shù). 非平穩(wěn)GEV函數(shù)的形狀及尺度參數(shù)為常數(shù).

    本次調(diào)查發(fā)現(xiàn),在對待“男女交往不得體”的問題上“完全接受”的學(xué)生占64%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于2005年的14.94%;2005年的調(diào)查中63.60%的學(xué)生認(rèn)為“可以接受,但要注意場合”,在本次調(diào)查中卻下降至27%;2005年有21.46%的同學(xué)認(rèn)為“完全不能接受”,2011年下降至1%。

    本研究為揭示降雨與溫度對徑流的影響,對位置參數(shù)構(gòu)建三種回歸方程擬合μ(θ):

    式中:T為溫度序列;R為降雨序列;a、b及c為常數(shù). 參數(shù)估計采用最大似然法.

    根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則[20],對上述三種模型進(jìn)行最優(yōu)選擇,相對應(yīng)的解釋變量即為模型的最佳解釋變量,代表影響徑流變化的最重要因素.

    2 結(jié)果與分析

    2.1 流域不同時間尺度徑流特征分析

    喀什河流域不同時間尺度徑流量變化特征如圖2所示. 從日尺度看,日最大徑流量和前75百分位以上(R75,R95及R99)的徑流量之間差異性較小,而前75百分位以下的徑流量(R50及R25)與75百分位徑流量的差距明顯. 其中,2016年的日尺度徑流量的不同分位數(shù)徑流量變化較大,日最大徑流量與25百分位徑流量之差達(dá)到945 m3/s. 從月尺度看,喀什河流域月均徑流量的年內(nèi)分布較為不均勻,最小徑流量出現(xiàn)在1—4 月與10—12月,徑流量在5—9月持續(xù)較高. 從季尺度看,夏季、秋季的徑流量明顯高于春季、冬季,夏季、秋季的平均徑流量比全年平均徑流量高50%~70%.

    圖2 喀什河流域不同時間尺度徑流量變化特征Fig.2 Variation characteristics of runoff at different time scales in Kashi River Basin

    2.2 不同時間尺度徑流非平穩(wěn)性檢驗

    在構(gòu)建非平穩(wěn)極值模型之前,需要對徑流序列進(jìn)行非平穩(wěn)性檢驗. 不同時間尺度下徑流序列的M-K趨勢結(jié)果如表1所示. 徑流指標(biāo)在不同時間尺度上表現(xiàn)出增加的趨勢. 日尺度下第50百分位以下徑流(R50及R25),月尺度下3月,以及季尺度下的春季徑流,其增加趨勢特別顯著,達(dá)到了0.01的顯著性水平. 而月尺度下2月、4月、11月逐年徑流增加趨勢較為顯著,達(dá)到了0.05的顯著性水平. 同時,本研究發(fā)現(xiàn)具有增加趨勢明顯的流量都較小,而流量較高的序列的變化趨勢都不明顯,如日尺度的年最大流量、前75百分位以上(R75、R95、R99)流量的趨勢檢驗值都較小,說明變化趨勢不明顯.

    此外,不同時間尺度徑流序列的突變檢驗結(jié)果如表1所示. 兩種突變檢測方法得到的結(jié)果較為一致,若有差別的地方,以P檢驗值來決定,其值越小,說明突變結(jié)果越準(zhǔn)確. 由表1可知,不同時間尺度下徑流突變點主要集中在1995—1998年,徑流突變點表現(xiàn)出一定的協(xié)同性. 綜上,喀什河流域徑流不同時間尺度上均具有非平穩(wěn)特征,可用于構(gòu)建非平穩(wěn)極值模型.

    表1 各個時間尺度下徑流序列的趨勢及突變結(jié)果Tab.1 Trend and mutation results of runoff series at each time scale

    2.3 基于非平穩(wěn)GEV函數(shù)的降雨、溫度對徑流的影響

    本研究通過構(gòu)建非平穩(wěn)GEV模型來進(jìn)一步揭示降雨、溫度對徑流的影響. 該模型以不同時間尺度徑流作為常量,再以其相對應(yīng)的降雨、溫度序列作為解釋變量,最后根據(jù)赤池信息量準(zhǔn)則來判別不同時間尺度徑流的影響因素.

    利用赤池信息量準(zhǔn)則對解釋變量進(jìn)行篩選的結(jié)果如圖3所示. 赤池信息量值越小,說明該模型最優(yōu),該模型中的解釋變量即為影響徑流變化的最主要因素. 從日尺度看,只有溫度作為解釋變量的赤池信息最小,說明溫度是唯一解釋變量,即溫度對于極端徑流的影響較大. 從月尺度來看,在1—3月、5—7月及12月,溫度是唯一解釋變量,說明溫度對這些月徑流起主要作用;在9月及11月份,降雨是唯一解釋變量,說明降雨對這些月徑流起主要作用. 而在4月、8月與10月,溫度與降雨共同對徑流起作用. 從季節(jié)尺度來看,除了秋季以外,溫度與降雨共同對春季、夏季及冬季徑流起作用.

    圖3 非平穩(wěn)極值模型赤池信息量檢驗結(jié)果Fig.3 Test results of Akaike information of non-stationary extreme value models

    總體上,隨著時間尺度增大,降雨的影響相比溫度會增強(qiáng). 具體地,日尺度主要受溫度的影響,到了月尺度,開始受到降雨的影響,季節(jié)尺度上主要受到降雨與溫度的共同影響.

    2.4 氣象要素影響下不同重現(xiàn)期極端徑流

    基于構(gòu)建的平穩(wěn)與非平穩(wěn)模型,氣象要素影響下各個月份極端徑流的重現(xiàn)水平如圖4 所示,發(fā)現(xiàn)除了5—7月之外其他月份的極端徑流從10年一遇到100年一遇強(qiáng)度增大較為明顯. 此外,在降雨與溫度的影響下,極端徑流的重現(xiàn)期水平發(fā)生了相應(yīng)的變化,即隨時間的推移呈增加趨勢. 非平穩(wěn)狀態(tài)的極端徑流重現(xiàn)水平充分抓住了水文序列隨時間的變化特征,這說明在降雨與溫度影響下,不同月份的極端徑流序列具有明顯的非平穩(wěn)變化規(guī)律.

    圖4 1966—2019年氣象要素影響下各個月份極端徑流的重現(xiàn)水平Fig.4 Return levels of extreme runoff in the different months influenced by atmospheric elements from 1966 to 2019

    通過對比,發(fā)現(xiàn)5—9月的非平穩(wěn)模型模擬結(jié)果普遍高于平穩(wěn)模型. 從季節(jié)尺度上看(圖5),秋季的非平穩(wěn)模型模擬結(jié)果普遍高于平穩(wěn)模型. 這些都說明5—9月或者秋季極端徑流受降雨與溫度的影響更為明顯,不同重現(xiàn)水平有所增強(qiáng). 5—9月一般是洪水的高發(fā)期,若不考慮極端徑流的非平穩(wěn)特征,將使得未來極端徑流的重現(xiàn)水平被低估,從而會影響到水利工程的設(shè)計與建設(shè)[21].

    圖5 1966—2019年氣象要素影響下各個季節(jié)極端徑流的重現(xiàn)水平Fig.5 Return levels of extreme runoff in the different seasons influenced by atmospheric elements from 1966 to 2019

    3 討論

    已有研究利用基于向量自回歸模型的格蘭杰因果檢驗法,發(fā)現(xiàn)新疆金溝河流域徑流的主要影響因素為氣溫,其次是積雪覆蓋率,最后是降水[22]. 該方法適用于平穩(wěn)的水文序列,并不適用于本研究的非平穩(wěn)徑流序列. 因此,本研究從概率角度,通過非平穩(wěn)極值模型識別了降雨和溫度對不同時間尺度徑流的影響,發(fā)現(xiàn)喀什河流域較大的徑流流量主要是由溫度變化引起. 金溝河流域與喀什河流域處于同一氣候區(qū),其研究成果與本文一致. 喀什河流域徑流補(bǔ)給方式是以冰川積雪融水補(bǔ)給為主,降雨補(bǔ)給為輔[23]. 夏季溫度是冰川進(jìn)退以及冰川融水徑流大小的主導(dǎo)因子,而冬季氣溫雖然增溫明顯,但不足以產(chǎn)生冰川融水徑流,對流域內(nèi)徑流變化影響較小. 由于氣溫與降雨等氣象要素具有的季節(jié)性、周期性變化特征,氣象因素對徑流的影響也會呈現(xiàn)出不同時間尺度上的變化.

    分析降雨與溫度等氣象要素對不同時間尺度徑流的影響,目的在于揭示氣象條件變化對新疆半干旱區(qū)流域水文過程的影響. 然而,當(dāng)前在全球氣候變化環(huán)境下,新疆地區(qū)的降雨與溫度也會發(fā)生一定的變化,特別是冰川河流的融雪徑流. 有學(xué)者評估了氣候變化環(huán)境下新疆喀什冰川河流融雪徑流的動態(tài)響應(yīng)[23],未來工作可圍繞變化環(huán)境下冰川河流融雪徑流動態(tài)響應(yīng)進(jìn)行探討.

    4 結(jié)論

    1)不同時間尺度下徑流突變點主要集中在1995—1998年間,徑流突變點表現(xiàn)出一定的協(xié)同性. 同時,強(qiáng)度較小的徑流序列一般具有顯著的增加趨勢,而流量較高的徑流序列變化趨勢不顯著. 總體上,喀什河流域徑流不同時間尺度上均具有非平穩(wěn)特征.

    2)溫度對流域徑流的影響較大,但是隨著時間尺度增大,降雨的影響會逐漸增強(qiáng). 具體地,日尺度徑流主要受溫度的影響,月尺度徑流開始受到降雨的影響,而季節(jié)尺度徑流主要受到降雨與溫度的共同影響.

    3)在降雨與溫度的影響下,極端徑流的重現(xiàn)期水平發(fā)生了相應(yīng)的變化,即隨時間的推移呈增加趨勢,不同月份的極端徑流序列具有明顯的非平穩(wěn)變化規(guī)律. 5—9月或者秋季的極端徑流受降雨與溫度影響更為明顯,不同重現(xiàn)水平有所增強(qiáng).

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