黃河流域盆地型灌區(qū)氣象因子和下墊面生態(tài)環(huán)境對(duì)泥沙入庫的影響

趙學(xué)艷

(甘肅省疏勒河流域水資源利用中心，甘肅 酒泉 735211)

水庫作為調(diào)蓄水資源的重要工具，不僅能夠更高效地滿足人類日益增長的農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活等需求，而且具有調(diào)洪減災(zāi)等生態(tài)功能[1]。然而，水土流失是我國重要的生態(tài)環(huán)境問題，其直接導(dǎo)致水庫泥沙淤積的加劇和水庫調(diào)蓄作用的降低。昌馬灌區(qū)屬黃河流域，該區(qū)域主要為黃土地貌，地質(zhì)條件惡劣、降水集中且暴雨較多，是我國水土流失最為嚴(yán)重的區(qū)域之一。昌馬水庫是該灌區(qū)的水源工程，決定著整個(gè)灌區(qū)的來水量狀況和來水質(zhì)量，因此，研究昌馬水庫泥沙淤積對(duì)環(huán)境的響應(yīng)機(jī)理顯得尤為重要。

眾多國內(nèi)外學(xué)者對(duì)水庫泥沙淤積特征對(duì)環(huán)境響應(yīng)機(jī)理作了相關(guān)研究。胡春宏等的研究結(jié)果表明，影響河流輸沙特征的關(guān)鍵因素包括氣象因子、下墊面因子和人類活動(dòng)因子，中國江河徑流量變化較小，影響水庫泥沙淤積的因素主要是輸沙量[2]。趙廣舉對(duì)皇甫川流域徑流泥沙演變過程進(jìn)行研究，結(jié)果顯示，降水因子和人為因子對(duì)徑流泥沙過程的影響貢獻(xiàn)率分別為30%和70%[3]。GUO等運(yùn)用阿基米德連續(xù)函數(shù)闡述渭河流域水沙運(yùn)移機(jī)理，提高了相關(guān)研究方法的精度和客觀性[4]。LU等利用泥沙量折減系數(shù)分析法，綜合分析不同動(dòng)力因子對(duì)河流水沙運(yùn)移的影響[5]。何小剛針對(duì)丹江口區(qū)域研究了氣象條件與入庫徑流的水文關(guān)系模型[6]。然而，有關(guān)黃河流域盆地地形灌區(qū)氣象因子、下墊面因子對(duì)泥沙入庫影響機(jī)理的研究卻鮮有報(bào)道。

本研究以黃河流域盆地型灌區(qū)——昌馬灌區(qū)為研究對(duì)象，對(duì)降水、徑流、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的年際變動(dòng)進(jìn)行量化觀測(cè)，并用相關(guān)分析、回歸分析等統(tǒng)計(jì)分析方法闡述區(qū)域泥沙入庫特征對(duì)環(huán)境因子的響應(yīng)機(jī)理，以期為灌區(qū)水沙運(yùn)移調(diào)節(jié)、泥沙入庫治理和水庫清淤管理提供理論支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)屬甘肅省疏勒河昌馬灌區(qū)，位于河西走廊最西端疏勒河中下游，灌區(qū)分布于E96°30′～E97°30′，N40°11′～N40°34′之間。區(qū)域多年平均氣溫7.6℃，歷年極端最高氣溫38℃，極端最低氣溫-35.1℃，多年平均降水量67.5mm，歷年最大日降水量79.5mm，最大凍土深達(dá)136cm，多年平均風(fēng)速為3.1m/s，最大風(fēng)速25m/s，多年平均日照時(shí)數(shù)3159.3h。灌區(qū)呈東西向弧形帶狀分布，東西長約104km，南北最寬處達(dá)35km。昌馬灌區(qū)位于昌馬洪積扇西北部，總體地勢(shì)南高北低，東高西低，海拔高程1300～1400m。灌區(qū)為一完整的盆地，四周群山環(huán)繞，盆地內(nèi)地形地勢(shì)南高北低。灌區(qū)地域?qū)掗?，山地和平原?duì)照強(qiáng)烈，自然條件復(fù)雜。主要土壤類型有高山地區(qū)有高山寒冷漠土、低山灰土、棕漠土和山麓棕鈣土等。昌馬水庫是該區(qū)域的水源工程，建成于2001年，壩址位于昌馬峽進(jìn)口以下約1.36km處，壩型為壤土心墻砂礫石壩，最大壩高為54m，水庫總庫容1.94億m3，屬大(Ⅱ)型年調(diào)節(jié)水庫，興利庫容1.0億m3。

1.2 指標(biāo)觀測(cè)方法

昌馬堡水文站為昌馬水庫的入庫控制站，是本研究氣象主要依據(jù)站。選取2001—2018年觀測(cè)年降水量、年徑流量、年入庫泥沙量及2018年1月—12月的月降水量、月徑流量、月入庫泥沙量進(jìn)行研究分析。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)指標(biāo)選擇及等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)參考宋媛等的研究[7]。植被覆蓋度和生物多樣性在昌馬灌區(qū)選擇10個(gè)具有代表性的調(diào)查樣點(diǎn)，每個(gè)樣點(diǎn)選取3個(gè)10m×10m的樣方，利用無人機(jī)拍照、PS識(shí)別進(jìn)行植被覆蓋度觀測(cè)，實(shí)地調(diào)查樣方內(nèi)各種植物高度、生物量、覆蓋度，計(jì)算Pielou均勻度指數(shù)Jsw，計(jì)算公式[8]：

(1)

式中，S—樣方內(nèi)物種總數(shù)量；Pi—第i個(gè)物種的個(gè)數(shù)占總個(gè)數(shù)比例。

參考前人研究，利用層次分析法建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用專家打分法，建立打分矩陣，計(jì)算各指標(biāo)最終權(quán)重，相應(yīng)數(shù)值與權(quán)重乘積的總加和即為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總得分[9]。層次分析指標(biāo)體系如圖1所示，指標(biāo)標(biāo)度方法、各指標(biāo)最終權(quán)重及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，見表1—3。

表1 標(biāo)度的確定方法

表2 各指標(biāo)最終權(quán)重

表3 研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

圖1 本研究層次分析指標(biāo)體系

1.3 數(shù)據(jù)處理及分析

利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和圖表的繪制。利用SPSS20.0進(jìn)行相關(guān)分析、曲線回歸分析和多元線性回歸分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究區(qū)降水、徑流、泥沙年際、年內(nèi)變化狀況

2001—2018年昌馬灌區(qū)年降水量、年徑流量和昌馬水庫年入庫泥沙量變化曲線，如圖2—4所示。可見，研究區(qū)年降水量在48.12～84.62mm范圍內(nèi)，多年均值為67.50mm；年徑流量區(qū)間為11.30億-21.6億m3，均值為15.85億m3；年入庫泥沙量變化范圍為229.60萬-722.40萬t，均值為445.34萬t?？梢?，3條曲線的變化趨勢(shì)大致相同，即2001—2018年年降水量總體呈增加趨勢(shì)，年徑流量和年入庫泥沙量也隨之呈遞增趨勢(shì)。

圖2 昌馬灌區(qū)年降水量變化圖

圖3 昌馬灌區(qū)年徑流量變化圖

圖4 昌馬灌區(qū)年入庫泥沙量變化曲線

2018年月降水量由1—6月不斷增加，6月為最高點(diǎn)，隨后不斷減少，見表4。且結(jié)合上文資料可知，7—9月為汛期。月徑流量和月入庫泥沙量年內(nèi)變動(dòng)也有相似趨勢(shì)。7—9月降水量、徑流量和入庫泥沙量分別占全年總量的41.48%、49.41%和64.60%。

表4 研究區(qū)2018年不同月份降水量、徑流量及入庫泥沙量

表5 2018年月降水量、月徑流量和月入庫泥沙量相關(guān)系數(shù)

2.2 降水狀況變動(dòng)對(duì)徑流量和入庫泥沙量的影響

月徑流量與月降水量極顯著正相關(guān)，月入庫泥沙量與月降水量顯著正相關(guān)，月徑流量和月入庫泥沙量極顯著正相關(guān)，上述相關(guān)系數(shù)均>0.7，相關(guān)度較高，見表4—5。月降水量對(duì)月徑流量影響用S型模型擬合效果較好(R2=0.757)，月降水量、月徑流量對(duì)月入庫泥沙量影響用多元線性回歸擬合效果也較好(R2=0.993)，見表6。

表6 2018年月降水量、月徑流量和月入庫泥沙量回歸模型

2.3 研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量年際變化狀況

研究區(qū)2001—2018年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)變化范圍為0.438～0.644，如圖5所示。參考前人研究可知，2002、2006、2007、2010、2016—2018年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為差，其余年份為較差，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體呈劣化趨勢(shì)[10]。這說明，研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有待加強(qiáng)。

圖5 昌馬灌區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)變化曲線

2.4 降水、徑流、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量年際變動(dòng)對(duì)泥沙入庫的影響

年徑流量與年降水量呈極顯著正相關(guān)，見表7；生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)與年降水量呈顯著正相關(guān)，與年徑流量呈顯著負(fù)相關(guān)；年入庫泥沙量與年降水量呈極顯著正相關(guān)，與年徑流量呈顯著正相關(guān)，與生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)；上述相關(guān)關(guān)系指數(shù)絕對(duì)值均超過0.7，說明相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)。

表7 降水、徑流、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量年際變動(dòng)與泥沙入庫量的相關(guān)關(guān)系

經(jīng)過多元線性回歸分析(逐步剔除)可得，年入庫泥沙量的計(jì)算公式為：

Y4=-1.73Y1-1.136Y3

式中，Y1—年降水量，mm；Y2—年徑流量，億m3；Y3—生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)?？梢?，回歸公式中年徑流量因子被剔除。R2為0.928，顯著性為0.00，因此，公式擬合性較好，能較好地表示各指標(biāo)間的關(guān)系。

3 討論

水庫泥沙淤積會(huì)影響水庫的綜合效益及安全性，尤其是蓄水期，壩前水位升高，加速了泥沙淤積，而不同的自然因子和人為因子對(duì)泥沙入庫規(guī)律具有不同作用[11]。本研究結(jié)果表明，研究區(qū)2001—2018年年降水量、年徑流量和年入庫泥沙量的變動(dòng)趨勢(shì)大致相同，即降水和徑流是影響泥沙入庫的重要因子。2018年研究區(qū)降水量、徑流量和入庫泥沙量的月際變化曲線具有相似趨勢(shì)。7—9月為汛期，該時(shí)段降水量、徑流量和入庫泥沙量分別占全年總量的41.48%、49.41%和64.60%。月降水量對(duì)月徑流量影響用S型模型擬合效果較好(R2=0.757)，公式為X2=e2.83-1.51/X1，月降水量、月徑流量對(duì)月入庫泥沙量影響用多元線性回歸擬合效果也較好(R2=0.993)公式為X3=-0.83X1+1.057X2。多位學(xué)者也有相似結(jié)論。葉晨的研究結(jié)果表明，降水和人類活動(dòng)是影響徑流和輸沙規(guī)律的重要因子[11]。隆院男等的研究表明，年徑流量與輸沙量具有極強(qiáng)的相關(guān)性，因此，區(qū)域減少輸沙的關(guān)鍵是水土保持措施的施用、水庫的管護(hù)和功能提升[12]。徑流總量和徑流持續(xù)時(shí)間對(duì)水庫泥沙淤積都具有累積作用，即遞增型的顯著正相關(guān)[13]。徑流泥沙飽和程度影響了淤積比率，飽和程度越高，淤積比率越高[14]。本研究結(jié)果表明，研究區(qū)2002、2006、2007、2010、2016—2018年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等級(jí)為差，其余年份為較差，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體呈劣化趨勢(shì)。這說明，研究區(qū)植被、土壤及侵蝕狀況有待改善。本研究結(jié)果表明，年降水量、年徑流量、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)與年入庫泥沙量相關(guān)關(guān)系指數(shù)絕對(duì)值均超過0.7，說明相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)，且考察指標(biāo)較為科學(xué)。經(jīng)過逐步回歸分析，提出了年徑流量，年入庫泥沙量的計(jì)算公式為：Y4=-1.73Y1-1.136Y3，R2為0.928，顯著性為0.00，公式擬合性較好。Gupta也有相似結(jié)論，其研究表明，河流中的水受降水特征、集水區(qū)面積和地下水運(yùn)動(dòng)的影響，而降水強(qiáng)度、集水區(qū)土壤性狀和水庫技術(shù)參數(shù)對(duì)沉積泥沙排放規(guī)律起著重要作用[15]。本研究結(jié)果表明，年降水量、年徑流量、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)與年入庫泥沙量相關(guān)關(guān)系指數(shù)絕對(duì)值均超過0.7，說明相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)，且考察指標(biāo)較為科學(xué)。經(jīng)過逐步回歸分析，提出了年徑流量，年入庫泥沙量的計(jì)算公式為：Y4=-1.73Y1-1.136Y3，R2為0.928，顯著性為0.00，公式擬合性較好。此外，多位學(xué)者做了有關(guān)其他因子對(duì)泥沙入庫規(guī)律影響的研究。萬曉丹等的研究認(rèn)為，當(dāng)降水年際變化較小時(shí)，水土保持措施的施用對(duì)水庫泥沙淤積的影響尤為明顯，故應(yīng)加強(qiáng)庫區(qū)水土保持工作的針對(duì)性和高效性[16]。劉星根等的研究認(rèn)為，水土保持措施對(duì)泥沙入庫的作用具有滯后性，因此應(yīng)盡早考慮水土保持措施的布設(shè)和效果的提升[17]。李明等的研究表明，河道形態(tài)也是影響泥沙入庫、淤積的重要因子，因此應(yīng)對(duì)其合理理順[18]。

綜述所述，本研究的機(jī)理結(jié)論可為調(diào)蓄泥沙入庫提供理論支持。

4 結(jié)語

本研究通過2001—2018年野外觀測(cè)獲得數(shù)據(jù)，利用相關(guān)分析法和回歸分析法，闡述了昌馬水庫入庫泥沙對(duì)降水、徑流和生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的響應(yīng)積累。結(jié)果表明，上述因子是影響該區(qū)域泥沙入庫的主要驅(qū)動(dòng)因子，且回歸分析擬合性良好。因此，根據(jù)降水規(guī)律，可對(duì)流域地形整治、調(diào)水固沙、植被恢復(fù)措施進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以便更好地發(fā)揮昌馬水庫的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益。此外，區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差，且有退化趨勢(shì)，故應(yīng)加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境的修復(fù)。