黃星怡, 張佳樂, 楊肖麗, 胡鵬宇, 高琳霞
(河海大學 水文水資源學院,江蘇 南京 210098)
黃河流域是我國的生態(tài)屏障,在我國經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)安全方面具有重要作用,黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展被列為五大國家戰(zhàn)略之一。隨著氣候變化以及人類引水量和凈用水量的劇增,自20世紀80年代以來,黃河流域極端干旱和干旱的發(fā)生頻次均有增加的趨勢,對流域水資源安全和能源、糧食、生態(tài)安全保障帶來了極大風險[1-2]。黃河流域在年內(nèi)和年際尺度上的干旱化趨勢都很顯著,并且流域各分區(qū)呈現(xiàn)不同的突變類型[3],多種不同氣候系統(tǒng)影響下各分區(qū)的干濕變化的周期性存在時間和空間尺度的差異性[4]。此外,人類活動對徑流產(chǎn)生顯著影響,水庫調(diào)度時蓄水量的變化和人類用水量的增加導致了黃河流域水儲量和徑流的改變,部分子流域內(nèi)水庫調(diào)度對水儲量變化的影響超過氣候變化對水儲量變化的影響作用[5-6]。據(jù)統(tǒng)計,全流域水資源總量利用率高達84.0%,水資源凈消耗率達53.3%,水資源供需矛盾突出。因此,需要采用有效的方式、方法進行有關(guān)黃河流域水文干旱情況的研究,揭示人類活動影響下的水文干旱和時空特征。
干旱指數(shù)是國內(nèi)外對于干旱研究中進行干旱評估的常用參數(shù),如帕默爾干旱指數(shù)(Palmer Drought Severity Index,PDSI)、標準化降水指數(shù)(Standardized Precipitation Index,SPI)、河川徑流干旱指數(shù)(Streamflow Drought Index,SDI)、標準化徑流指數(shù)(Standardized Streamflow Index,SSI)[7-10]。干旱指數(shù)類型較多,計算方法和所需資料不同,需要選擇合適的干旱指數(shù)進行相關(guān)研究。SHUKLA S等[11]參照標準化降水指數(shù)(SPI)這一概念在2008年提出了標準化徑流指數(shù)(Standardized Runoff Index,SRI),并給出了其計算思路。孫浚凱[12]、李崢嶸等[13]、鄭麗虹等[14]采用SRI指標分別研究了渾河流域、長江中下游、黃河流域水文干旱時空分布特征。標準化徑流指數(shù)(SRI)雖然能表征河流水文干旱狀況,卻無法評估流域?qū)λ母珊档捻憫闆r。近年來發(fā)展的風險指標,如可靠性、彈性和脆弱性(RRV),為定量評估干旱從發(fā)生到結(jié)束流域狀態(tài)的變化、確定干旱事件對流域的持續(xù)影響和干旱應對能力提供了有效工具。如SADEGHI S H等[15]、HAZBAVI Z等[16]、HOQUE Y M等[17]嘗試利用降水、徑流量、水質(zhì)等數(shù)據(jù)擴展RRV框架的概念范圍,評估了流域水資源的可持續(xù)性。目前,國內(nèi)已有的研究成果多采用干旱指數(shù)表征干旱情況,將風險指標與干旱指數(shù)結(jié)合起來進行研究的相對較少。已有的研究成果中,王利平等采用SERV模型只是定量評估了河南省水資源系統(tǒng)的脆弱性[18]。鑒于此,本文擬基于PCR-GLOBWB模型模擬結(jié)果,耦合水文干旱指標SRI和風險指標,構(gòu)建黃河流域水文干旱時空演變特征評估指標(SRI-RRV),定量分析黃河流域水文干旱的時空分布特征和影響機制,基于風險指標評估人類活動對黃河流域水文干旱狀態(tài)時空演變特征的影響程度。
黃河流域流經(jīng)9個省份,面積約79.5萬km2,處于中緯度地帶,氣候分布差異顯著,包含干旱、半干旱和半濕潤地區(qū),海拔自西北向東南逐漸降低。流域橫跨青藏高原、內(nèi)蒙古高原、黃土高原和黃淮海平原4個地貌單元,上游以山地為主,下游以平原、丘陵為主。黃河流域人口眾多,人口的分布總體呈現(xiàn)東密西疏、南多北少的特征,人口數(shù)量和密度仍在持續(xù)增加[19]。黃河流域大、中型水庫1998年共153座,2016年217座,其中大型水庫從19 座增加到33座。地表水利用方面,1998年全河取水量370 億m3,其中農(nóng)業(yè)取水量為334.6 億m3,占90.4%;2016年地表水取水量為392.89 億m3,其中農(nóng)田灌溉取水量為286.46 億m3,占73.0%。黃河流域自20世紀80年代以來氣象干旱面積占全流域總面積的一半以上[20]。
將黃河流域1961—2016年日降水量和氣溫數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)(這些數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)http://data.cma.cn/),頭道拐、龍門、三門峽、花園口、蘭州5個水文站1961—2016年的日徑流量為觀測數(shù)據(jù)。PCR-GLOBWB模型中的背景參數(shù)、植被參數(shù)、土壤參數(shù)和地下水參數(shù)通過全球共享數(shù)據(jù)來確定。其中,背景參數(shù)根據(jù)DEM確定,植被參數(shù)采用Global Land Cover Characteristics Data (GLCC)v2.0 map數(shù)據(jù)確定,土壤參數(shù)根據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)10 km分辨率的土壤類型圖及土壤特性表確定,地下水參數(shù)基于美國地質(zhì)調(diào)查局1 km分辨率的Hydro1k數(shù)據(jù)庫確定。黃河流域二級子流域取水量(包括農(nóng)田灌溉、林牧漁畜、工業(yè)、城鎮(zhèn)公共、居民生活、生態(tài)環(huán)境)、耗水量、黃河流域年降水量、水資源總量、水庫數(shù)量等數(shù)據(jù)均來自2003—2016年《黃河水資源公報》(http://yrcc.gov.cn/)。按照該《黃河水資源公報》進行子流域劃分,如圖1所示,黃河流域共有8個水資源二級分區(qū)(對于內(nèi)流區(qū)本文不作討論)。
圖1 黃河流域水文站及二級子流域分布圖
PCR-GLOBWB模型通過5個主要模塊,即氣象驅(qū)動、地表、地下水、匯流、灌溉和用水模塊,對水資源進行較為全面的模擬,其中灌溉和用水模塊充分考慮人類用水情況[22]。PCR-GLOBWB模型具有靈活的模塊化結(jié)構(gòu),可以基于氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)模擬自然狀態(tài)下的水文過程,也可以啟動灌溉和用水模塊。在人類活動情景模擬中驅(qū)動灌溉和用水模塊可以充分考慮人類取用水和水庫調(diào)節(jié)等人類活動的影響。自然情景模擬中關(guān)閉該模塊,僅考慮降水和氣溫變化的影響。模型中人類活動影響由灌溉和用水模塊直接體現(xiàn),包括灌溉用水和非灌溉用水(工業(yè)、家庭、牲畜)。灌溉需水量根據(jù)作物組成和每個單元的灌溉面積計算,非灌溉用水量參考文獻[23]的計算方法計算得到。
基于黃河流域5個水文站1971—1989年的觀測流量,采用納什系數(shù)(NSE)和相關(guān)系數(shù)(R)驗證模型模擬的精度,結(jié)果見表1。表1中的結(jié)果表明,考慮人類活動影響的PCR-GLOBWB模型在黃河流域的模擬效果較好,納什系數(shù)均大于0.52,相關(guān)系數(shù)均高于0.81,表明該模型結(jié)果能進一步分析黃河流域水文干旱特征和水文干旱狀態(tài)的時空分布。
表1 表黃河流域5個水文站月徑流量人類活動情景下模擬值的NSE和R值
標準化徑流指數(shù)(SRI)值是基于長時間系列徑流資料得到的[24]。將給定時間尺度的累積徑流量的分布通過等概率變換轉(zhuǎn)化為標準正態(tài)分布,具體計算方法如下:
1)假設某一時間尺度的徑流量為x,則滿足伽馬分布的概率密度函數(shù)為:
(1)
式中α、β均為參數(shù),α>0,β>0,用極大似然法對其進行估算。
對各項的累積頻率F(x)進行正態(tài)標準化即得到相應的SRI:
(2)
(3)
式中:c0=2.515 517;c1=0.802 853;c2=0.010 328;d1=1.432 788;d2=0.189 269;d3=0.001 308。
根據(jù)SRI值并參照《氣象干旱等級》(GB/T 20481—2006)[25]規(guī)定的干旱分級標準,將水文干旱分為無旱(SRI>-0.5)、輕旱(-1.0>SRI≤-0.5)、中旱(-1.5>SRI≤-1.0)、重旱(-2.0>SRI≤-1.5)和特旱(SRI≤-2.0)5個等級。在此基礎上,采用游程理論[26]來識別輕旱及以上干旱(SRI≤-0.5)的水文干旱事件的特征(干旱歷時、頻次和強度)。
可靠性、彈性和脆弱性[27-28]將流域內(nèi)的河網(wǎng)視為一個系統(tǒng),任何位置都可以在任何給定時間以“滿意狀態(tài)”或“不滿意狀態(tài)”存在。可靠性為系統(tǒng)處于“滿意狀態(tài)”下的概率;彈性為系統(tǒng)處于“不滿意狀態(tài)”后恢復到令人滿意狀態(tài)的速度;脆弱性則表示“不滿意狀態(tài)”對系統(tǒng)造成的損壞程度。
基于模型模擬結(jié)果的SRI值,進一步計算可靠性(Rel)、彈性(Res)、脆弱性(Vul)的值。
(4)
(5)
(6)
式中:M是“不滿意狀態(tài)”的數(shù)量(SRI值低于閾值的月數(shù));d(j)是第j次“不滿意狀態(tài)”的持續(xù)時間;T是時間間隔的總數(shù);Lobs(i)是第i個時間步的SRI值;Lstd(i)是相應的SRI閾值;H是Heaviside函數(shù),該函數(shù)可確保公式(6)中的脆弱性計算僅涉及“不滿意狀態(tài)”。Heaviside函數(shù)是一個數(shù)學上的不連續(xù)函數(shù)[29];對于負自變量,H=0;對于正自變量,H=1。
為了使Rel、Res和Vul這3個指標保持一致,對RRV值具有積極影響的Rel和Res指標值使用式(7)進行標準化,對RRV具有負面影響的Vul值使用式(8)標準化,Rel、Res和Vul這3個指標值標準化后的值域均為0~1。
(7)
(8)
式中:Y是每個單項指標的標準值;Xi是標準化前各單項指標的值;Xmin和Xmax分別是標準化前各單項指標的最小值和最大值[16,30]。
根據(jù)計算所得兩種情景下的SRI值和對應的Rel、Res、Vul 3個指標的值計算出兩種情景下的RRV綜合指數(shù)值,即SRI-RRV的值。計算公式如下:
(9)
將SRI-RRV指數(shù)值標準化后的結(jié)果分為差[0.0,0.20)、較差[0.20,0.40)、一般[0.40,0.60)、較好[0.60,0.80)、好[0.80,1.00]5個等級,用于評定流域的水文干旱狀態(tài),分析黃河流域水文干旱風險的時空特征[31]。
3.1.1 水文干旱歷時時空分布
自然情景和人類活動情景下黃河流域1961—2016年年代際水文干旱平均歷時和最大歷時箱線如圖2所示。
圖2 自然和人類活動情景下黃河流域1961—2016年年代際水文干旱平均歷時和最大歷時箱線圖
圖2(a)表明:各子流域的水文干旱平均歷時年代際變化較小,人類活動延長了水文干旱平均歷時;各子流域水文干旱平均歷時長短差異大且年代際變化幅度不同;人類活動顯著加長了龍羊峽至蘭州和花園口以下流域的水文干旱平均歷時;龍羊峽至蘭州流域1961—1970年自然情景下主要水文干旱平均歷時(2.0個月)短于人類活動情景下的(3.6個月),2001—2010年間自然情景下干旱平均歷時保持平穩(wěn),而人類活動情景下的則長達4.0個月;花園口以下流域人類活動情景下的水文干旱平均歷時比自然情景下的長1.0個月。
圖2(b)表明:各子流域水文干旱最長歷時在各年代際基本無變化;龍羊峽以上區(qū)域兩種情景下的水文干旱最長歷時相近且有改善的趨勢,其他子流域的人類活動均加長了水文干旱最大歷時;龍羊峽至龍門流域的水文干旱最長歷時波動范圍較大(1.0~9.0個月),龍羊峽至蘭州流域1991—2000年部分地區(qū)最長干旱歷時高達19.0個月;人類活動情景下龍羊峽到花園口以下所有子流域最長干旱歷時的數(shù)值范圍、均值和中位數(shù)均大于自然情景下的;人類活動對黃河流域的各個子流域的水文干旱最長歷時的影響顯著,尤其是龍羊峽至蘭州和花園口以下流域;在龍門至花園口以下這段流域內(nèi)各年代際自然情景下水文干旱最長歷時極值大于人類活動情景下的。2010年年末,黃河流域龍門至花園口以下大中型水庫蓄水總量為83.27 億m3,這可能是中下游水庫和閘壩等水利工程對水資源起到了時空調(diào)配的作用,縮短了下游極端干旱事件的歷時。彭少明等以2014年黃河重旱為例進行分析,發(fā)現(xiàn):黃河流域通過水庫群的協(xié)同調(diào)度能將年度缺水率控制在4.9%~5.7%,將農(nóng)業(yè)缺水率控制在7.0%~11.0%[32]。這些研究結(jié)果與本文研究結(jié)果一致。
3.1.2 水文干旱強度和頻次時空分布
圖3是自然和人類活動情景下黃河流域1961—2016年年代際水文干旱平均強度、最大強度和干旱頻次統(tǒng)計結(jié)果。由圖3可以看出:1961—2016年,兩種情景下各子流域的水文干旱平均強度和最大強度空間差異性顯著;龍羊峽以上和蘭州至頭道拐流域發(fā)生干旱事件的平均強度較弱,其他子流域在1961—2016年都主要發(fā)生強度約為2的干旱,且易發(fā)生強度更大的干旱事件;龍羊峽以上流域除外,其他子流域在人類活動情景下的干旱平均強度和最大強度都大于自然情景下的。
圖3 自然和人類活動情景下黃河流域1961—2016年年代際水文干旱平均強度、最大強度、頻次箱線圖
黃河流域2003—2016年平均降水量、水資源總量及各子流域地表水和地下水取水量如圖4所示。由圖4可知,花園口以下流域地表水取水量大且增加迅速,龍門至三門峽流域地表水取水量較大且地下水取水量遠大于其他子流域的,由于黃河流域水資源時空分布不均,人類取用水活動可能導致黃河流域水文干旱強度增加。
圖4 黃河流域2003—2016年平均降水量、水資源總量及各子流域地表水和地下水取水量
黃河流域各子流域的水文干旱頻次各年代際空間分布上差異性顯著。龍羊峽以上流域的干旱頻次基本都為10次/(10年),且流域間差異小,其他子流域的干旱頻次變化范圍較大,流域間干旱頻次差異明顯,龍羊峽至蘭州流域2001—2010年間人類活動情景下的干旱頻次是0~14次,蘭州至頭道拐流域2001—2010年人類活動情景下的干旱頻次為0~22次,蘭州至花園口以下流域人類活動情景的頻次均明顯大于自然情景下的。人類活動情景下,1961—2016年龍羊峽以上流域總的干旱次數(shù)平均為50次,大于龍羊峽至龍門流域的,蘭州至頭道拐流域的平均干旱頻次范圍較小,但部分地區(qū)能達到100次以上。結(jié)合干旱歷時和強度可知,龍羊峽以上流域發(fā)生干旱的次數(shù)多而程度輕,蘭州至頭道拐流域易出現(xiàn)強度大、歷時長的嚴重干旱。
在對SRI-RRV綜合指數(shù)計算的3個變量中,可靠性指標與水文干旱的次數(shù)有關(guān),彈性指標與水文干旱的持續(xù)時間有關(guān),脆弱性指標與水文干旱的嚴重程度有關(guān)[26]。兩種情景下黃河子流域的可靠性、彈性和脆弱性分布如圖5所示。
圖5 人類活動情景和自然情景下黃河流域子流域可靠性(Rel)、彈性(Res)、脆弱性(Vul)變化對比圖
圖5表明:①人類活動情景下,黃河流域的整體可靠性較好,龍羊峽至蘭州流域和頭道拐至龍門流域的彈性較差,其他子流域的彈性較好;蘭州至頭道拐流域的可靠性和彈性最大,但脆弱性遠小于其他子流域的。②兩種情景下,龍羊峽以上流域和龍羊峽至蘭州流域的這3個指標值均差別不大。③人類活動情景下,蘭州到花園口以下這段流域的可靠性和彈性指標值都大于自然情景下的,蘭州至三門峽流域的脆弱性值小于自然情景下的,三門峽至花園口以下流域的脆弱性值大于自然情景下的。表明人類活動顯著影響黃河中下游水文干旱情況,降低黃河中下游發(fā)生水文干旱的概率,加快中下游發(fā)生水文干旱后恢復的速度,減輕下游水文干旱的破壞程度。這可能是水庫徑流調(diào)節(jié)的結(jié)果。與此同時,人類活動會增加水文干旱對黃河中游的破壞程度。
人類活動和自然情景下的黃河流域年代際SRI-RRV綜合指數(shù)值空間分布如圖6所示。由圖6可以看出:黃河流域大部分區(qū)域水文干旱狀態(tài)處于一般及以上的情況,且各年代際差異較小;兩種情景下,水文干旱狀態(tài)較差的地區(qū)主要分布在流域上中游地區(qū),如龍羊峽以上西部和頭道拐至龍門中部,但自然情景下水文干旱狀態(tài)較差的區(qū)域明顯少于人類活動情景下的。
圖6 人類活動和自然情景下黃河流域年代際SRI-RRV綜合指數(shù)值空間分布
人類活動和自然情景下黃河流域各子流域SRI-RRV綜合指數(shù)平均值如圖7所示。
由圖7可以看出:
1)人類活動情景下,流域水文干旱狀態(tài)空間差異性大,龍羊峽至花園口以下流域的SRI-RRV指數(shù)值明顯小于自然情景下的,且除龍羊峽以上流域的其他子流域的SRI-RRV指數(shù)均值要遠小于自然情景下的,表明人類活動導致了這些地區(qū)水文干旱狀態(tài)的惡化。
2)人類活動情景下,各子流域SRI-RRV指數(shù)均值在1961—2010年這個時段變化幅度較小,人類活動情景下龍門至三門峽流域的水文干旱狀態(tài)一般、較好和好的區(qū)域面積都較大,但自然情景下該區(qū)域健康狀態(tài)好的區(qū)域明顯大于人類活動情景下的,這可能是該區(qū)域灌區(qū)較多、灌溉面積大、需水量大(圖4),導致部分區(qū)域水文干旱狀態(tài)惡化。
1)黃河流域水文干旱歷時、強度和頻次變化在1961—2016年呈穩(wěn)定趨勢,各子流域空間分布差異顯著,人類活動加劇了黃河流域大部分地區(qū)的水文干旱的歷時、強度和頻次,龍羊峽以上流域水文干旱特征受人類活動影響較小。
2)1961—2016年期間,黃河流域整體的可靠性較好,龍羊峽至蘭州和頭道拐至龍門流域的彈性較差,其他子流域的彈性較好,中游的脆弱性較低,人類活動改善了黃河流域中下游水文干旱發(fā)生次數(shù)和恢復速度,且下游的水文干旱破壞程度有所減輕,但中游水文干旱破壞程度加重。
3)兩種情景下黃河流域大部分地區(qū)的水文干旱狀態(tài)均處于一般及以上的情況,上中游部分地區(qū)水文干旱狀態(tài)較差。人類活動(人類取用水為主)明顯加重了黃河流域水文干旱態(tài)勢。