基于Budyko互補(bǔ)關(guān)系法的嘉陵江徑流變化歸因研究

胡淼, 王潤(rùn)瑄, 姬廣興

(1.教育部人文社科重點(diǎn)研究基地,遼寧師范大學(xué) 海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心,遼寧 大連 116029;2.遼寧省“海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展”高校協(xié)同創(chuàng)新中心,遼寧 大連 116029;3.河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,河南 鄭州 450046)

目前,徑流的非平穩(wěn)性在全球范圍內(nèi)普遍存在[1]。在全球變化背景下,蒸發(fā)、降水以及徑流的時(shí)空分布不斷發(fā)生變化[2],同時(shí)人類通過(guò)修建攔水壩和引水渠及城鎮(zhèn)化建設(shè)等活動(dòng)改變了流域的下墊面結(jié)構(gòu),從而對(duì)河川的徑流過(guò)程產(chǎn)生了深刻影響[3]。因此,在全球變化背景下對(duì)影響流域徑流變化的因素進(jìn)行定量計(jì)算,對(duì)于人類認(rèn)識(shí)自然、保護(hù)自然以及采取有效措施實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)具有重大意義。

當(dāng)前對(duì)流域徑流變化的原因分析已成為全球的研究熱點(diǎn),主要分析方法有水文模型法[4]、流域?qū)Ρ仍囼?yàn)法[5]、多元統(tǒng)計(jì)分析法[6-7]和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头╗8-9]等。水文模型法的模型主要有SWAT模型、HBV模型、VIC模型等,這些模型具有不錯(cuò)的物理機(jī)制并且適用于不同范圍、不同復(fù)雜度的流域水文模擬,但是這些方法均需要較多的數(shù)據(jù)且對(duì)數(shù)據(jù)的精度要求較高,并且模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)存在較大的不確定性[10]。流域?qū)Ρ仍囼?yàn)法的物理意義明確,但不適用于大流域范圍。多元統(tǒng)計(jì)分析法簡(jiǎn)單,但需要長(zhǎng)期大量的觀測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本以支撐統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,并且該方法缺乏對(duì)流域徑流量變化物理意義的解讀。對(duì)于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头?當(dāng)前具有代表性的是基于Budyko假設(shè)的水熱耦合平衡方程法,該方法內(nèi)含參數(shù)較少、計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單且具有明確的物理意義,目前已成為長(zhǎng)時(shí)間序列下研究流域徑流變化原因的常用方法[11-14]。該方法可以定量評(píng)估氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的敏感性和貢獻(xiàn)率,目前應(yīng)用范圍廣泛。但該方法在計(jì)算偏導(dǎo)數(shù)部分時(shí)所利用的方法不唯一(主流的方法有全微分法和外推法),導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)結(jié)果出現(xiàn)一些難以解釋的殘差。針對(duì)此問(wèn)題,文中借鑒ZHOU S等[15]的相關(guān)成果,在Budyko假設(shè)的基礎(chǔ)上建立了一種互補(bǔ)關(guān)系模型,在該模型中將影響徑流變化的因素劃分為降水、潛在蒸散發(fā)和下墊面3類,以便在理論計(jì)算上消除誤差,提高徑流變化歸因分析的準(zhǔn)確度。

嘉陵江是長(zhǎng)江支流中流量?jī)H次于岷江且流域面積最大的河流[16]。由于人類活動(dòng)和全球氣候變化的影響,嘉陵江流域人地關(guān)系矛盾日益突出。本文基于Budyko假設(shè)的互補(bǔ)關(guān)系模型量化氣候因素和下墊面因素對(duì)徑流變化的影響,并對(duì)下墊面因素中的植被與土地利用狀況進(jìn)行分析討論,該研究結(jié)果可為嘉陵江流域水資源可持續(xù)利用與規(guī)劃管理提供借鑒。

1 流域與數(shù)據(jù)

1.1 嘉陵江流域簡(jiǎn)介

嘉陵江干流全長(zhǎng)1 345 km,流經(jīng)陜、甘、川、渝4省(市),流域集水面積約16萬(wàn)km2,平均年徑流量682億m3。嘉陵江流域上游地勢(shì)以高山為主,平均海拔超過(guò)3 000 m,中下游地勢(shì)趨于平緩,海拔多在200～400 m,水流亦趨于平緩。嘉陵江流域氣候?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)氣候類型,該地區(qū)降水豐沛,雨熱同期,季節(jié)分配極不均勻,山地上植被較濃密,丘陵地區(qū)上的植被覆蓋率相對(duì)較低。文中的水文站選用的是位于嘉陵江干流下游的北碚水文站(經(jīng)度106°396′E、緯度29°806′N),如圖1所示。

圖1 嘉陵江流域及站點(diǎn)分布示意圖

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

1961—2020年嘉陵江北碚水文站的徑流數(shù)據(jù)來(lái)源于長(zhǎng)江水利網(wǎng)(http://www.cjw.gov.cn)和長(zhǎng)江水文水資源公報(bào)?；A(chǔ)氣象數(shù)據(jù)采用流域范圍和周邊的37個(gè)氣象站點(diǎn)在研究時(shí)段內(nèi)所測(cè)得的氣象數(shù)據(jù),包括2 m高處風(fēng)速、最低和最高溫度、凈輻射量、實(shí)際水氣壓和日降水量等,這些數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象局網(wǎng)站(http://www.cma.gov.cn)。嘉陵江流域的DEM數(shù)據(jù)與1980年和2020年土地利用數(shù)據(jù)分別來(lái)自于中國(guó)科學(xué)院科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https://www.casdc.cn)與中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn),數(shù)據(jù)分辨率都為1 km。嘉陵江流域1982—2019年的歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)數(shù)據(jù)集來(lái)源于網(wǎng)站https://www.ncdc.noaa.gov/cdr/terrestrial/normalized-difference-vegetation-index。

2 研究方法

2.1 趨勢(shì)和突變分析

潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)通過(guò)Penman-Monteith(彭曼公式)計(jì)算得到,計(jì)算方法參考文獻(xiàn)[17]:通過(guò)Kriging(克里金)插值得到流域年降水量和年潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析通過(guò)線性傾向估計(jì)法和滑動(dòng)平均法進(jìn)行,滑動(dòng)平均法可以削弱部分極值所造成的波動(dòng)影響,從而能更清晰看出數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)[18]。該方法的原理簡(jiǎn)單,在此不再贅述。

年徑流序列的突變時(shí)間點(diǎn)通過(guò)Pettitt突變檢驗(yàn)法確定。Pettitt突變檢驗(yàn)法是一種基于Mann-Whitney非參數(shù)秩檢驗(yàn)法[19],其是對(duì)原始序列數(shù)據(jù)所獲得的秩進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析來(lái)確定突變點(diǎn)。其中Mann-Whitney非參數(shù)統(tǒng)計(jì)量Ut,N的計(jì)算式為:

(1)

用Ut,N來(lái)檢測(cè)兩個(gè)樣本x1、x2、…、xt和xt+1、xt+2、…、xN是否來(lái)自同一序列。根據(jù)式(2)和式(3)分別算得統(tǒng)計(jì)量Kt,N和檢驗(yàn)兩個(gè)樣本累計(jì)分布函數(shù)的最大差值所求的累計(jì)概率p,即:

Kt,N=max|Ut,N|, 1≤t≤N;

(2)

(3)

2.2 氣候和下墊面對(duì)徑流影響的估算

2.2.1 下墊面參數(shù)n的計(jì)算

采用CHOUDHURY B[20]和YANG H B等[21]在Budyko假設(shè)基礎(chǔ)上所提出的單參數(shù)Budyko方程以及流域水量平衡方程來(lái)計(jì)算下墊面參數(shù)n的值,具體推算過(guò)程參見(jiàn)文獻(xiàn)[13],其表達(dá)式為:

(4)

式中:R為徑流深,mm;P為降水量,mm;ET0為流域內(nèi)指定時(shí)段潛在蒸散發(fā)量,mm;n為表征流域下墊面狀況的參數(shù)。n值的大小與地形因素、土地表面滲水能力以及植被狀況等相關(guān)[22]。在式(4)中,若已知R、P和ET0,則可求出參數(shù)n。

2.2.2 徑流對(duì)氣候和下墊面的彈性系數(shù)

(5)

(6)

(7)

2.2.3 氣候和下墊面對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率

ZHOU S等[15]通過(guò)假設(shè)P和ET0相互獨(dú)立,提出徑流對(duì)降水和潛在蒸散發(fā)的彈性系數(shù)具有互補(bǔ)關(guān)系的方程,文中利用該方程計(jì)算貢獻(xiàn)率,該互補(bǔ)關(guān)系的方程為:

(8)

由于氣候條件和流域條件對(duì)徑流改變的貢獻(xiàn)不能分開(kāi)獨(dú)立分析,原因是徑流發(fā)生改變的路徑不能被確切知道。因此,引入加權(quán)因子α來(lái)表征這種變化,具體如下:

(9)

式中α的取值范圍為[0,1]?；赯HOU S等[15]的實(shí)際測(cè)算,α取0.5時(shí)的模擬效果最好。

降水量的變化量(ΔRP)、潛在蒸散發(fā)量的變化量(ΔRET0)、下墊面特征值的變化量(ΔRn)的計(jì)算公式分別如下:

(10)

(11)

(12)

式中下角標(biāo)1、2分別代表基準(zhǔn)期和變化期。

貢獻(xiàn)率Cx的計(jì)算式為:

(13)

2.2.4 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

根據(jù)1980年與2020年嘉陵江流域土地利用數(shù)據(jù),借助ArcGIS 10.5軟件中的融合與相交工具,計(jì)算得出嘉陵江流域土地利用類型在這兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的變化情況。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣可以用于分析某一區(qū)域土地利用類型的轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出情況以及統(tǒng)計(jì)其面積變化[24-25]。

3 結(jié)果與討論

3.1 水文氣象要素趨勢(shì)分析與突變點(diǎn)檢驗(yàn)

嘉陵江流域1961—2020年徑流深變化趨勢(shì)如圖2(a)所示。由圖2(a)可看出:嘉陵江流域年徑流深R呈逐年遞減趨勢(shì),遞減速率為11.378 mm/(10年);從徑流深5年滑動(dòng)平均可以看出,年徑流深表現(xiàn)出規(guī)律性的豐-枯水年交替特征;年徑流深最大值為1983年的683.02 mm,最小值為1997年的199.79 mm;對(duì)年徑流深進(jìn)行非參數(shù)M-K趨勢(shì)分析,統(tǒng)計(jì)量Z值為-1.32,絕對(duì)值小于1.96,未達(dá)到95%的置信水平,表明嘉陵江流域年徑流深的下降趨勢(shì)不顯著。

圖2 年徑流量變化趨勢(shì)和Pettitt突變點(diǎn)檢驗(yàn)

對(duì)嘉陵江流域1961—2020年徑流深進(jìn)行Pettitt突變檢驗(yàn),結(jié)果如圖2(b)所示。圖2(b)中顯示:嘉陵江徑流深突變發(fā)生的時(shí)間為1985年,并且達(dá)到了α=0.01的顯著水平。

嘉陵江流域水文氣象要素特征見(jiàn)表1。由表1可知:1961—2020年嘉陵江流域的平均徑流深為427.52 mm,極值比為2.42;流域降水以及蒸發(fā)等氣象因素直接影響河川徑流,對(duì)嘉陵江流域年降水量和年潛在蒸散發(fā)量時(shí)間序列進(jìn)行M-K趨勢(shì)檢驗(yàn),其Z值分別為-0.26和0.62,均未呈現(xiàn)顯著的變化趨勢(shì)。

表1 嘉陵江流域水文氣候特征

嘉陵江流域的年降水量和年潛在蒸散發(fā)量的趨勢(shì)分析如圖3所示。由圖3可知:嘉陵江流域的年降水量變化速率為-0.348 mm/(10年),最大值為1 132.22 mm,出現(xiàn)在1981年,最小值為625.14 mm,出現(xiàn)在1997年;潛在蒸散發(fā)量的變化速率為2.869 mm/(10年),最大值為960.22 mm,出現(xiàn)在2013年,最小值為783.43 mm,出現(xiàn)在1989年。

圖3 年降水量與年潛在蒸散發(fā)量變化趨勢(shì)

3.2 徑流的敏感性分析

根據(jù)Pettitt突變檢驗(yàn)的結(jié)果,將1961—1985年確定為基準(zhǔn)期,將1986—2020年確定為變化期,對(duì)影響流域徑流的三大因素進(jìn)行彈性系數(shù)計(jì)算,結(jié)果見(jiàn)表2。由表2可以看出:變化期相對(duì)于基準(zhǔn)期來(lái)說(shuō),嘉陵江流域其潛在蒸散發(fā)量、徑流深以及降水量均減少,分別減少0.13、68.01、33.22 mm,下墊面特征值增加了0.16;從彈性系數(shù)值可以看出,嘉陵江流域徑流變化量與降水量(P)呈正相關(guān)、與潛在蒸散發(fā)量(ET0)和下墊面參數(shù)(n)值呈負(fù)相關(guān),說(shuō)明n值增大將致使流域徑流深減小;變化期與基準(zhǔn)期相比,降水量的彈性系數(shù)εp從1.49增大到1.60,表明當(dāng)降水量同樣增加10.0%時(shí),1985年以前會(huì)使嘉陵江流域徑流深增加14.9%,1985年之后則會(huì)使其增加16.0%,而潛在蒸散發(fā)量的彈性系數(shù)εET0和下墊面的彈性系數(shù)εn均減小,分別從-0.50減小到-0.63、從-0.66減小到-0.76,說(shuō)明當(dāng)變化期的潛在蒸散發(fā)量和下墊面特征參數(shù)值增加10.0%,將會(huì)導(dǎo)致嘉陵江流域徑流深分別減少6.3%和7.6%。由于徑流對(duì)各個(gè)影響因子敏感程度的強(qiáng)弱可由彈性系數(shù)絕對(duì)值的大小反映出來(lái),因此,從表2中可看出,近60年來(lái),嘉陵江流域徑流深對(duì)降水量、潛在蒸散發(fā)量和下墊面的敏感性均增強(qiáng)。對(duì)比三者彈性系數(shù)的絕對(duì)值大小,其中εp的絕對(duì)值最大,其次為εn的,εET0的最小,說(shuō)明流域徑流對(duì)降水補(bǔ)給最為敏感,降水量的多少直接影響著徑流深的大小,徑流對(duì)潛在蒸散發(fā)的敏感性最弱。

表2 嘉陵江流域各影響因子彈性系數(shù)計(jì)算結(jié)果

圖4(a)—(c)中反映了嘉陵江流域徑流深對(duì)潛在蒸散發(fā)量、下墊面特征值和降水量的彈性系數(shù)隨時(shí)間的變化特征。圖4(a)—(c)中εET0和εn的值都小于0,εp的值都大于0,εET0值的范圍為-0.84～-0.32,εn值的范圍為-1.12～-0.47,εp值的范圍為-1.84～-1.32;潛在蒸散發(fā)的速率為-0.028/(10年),下墊面與降水彈性系數(shù)的變化速率分別為-0.011/(10年)和0.028/(10年),表明嘉陵江流域徑流深對(duì)潛在蒸散發(fā)量和降水量的敏感性增速最快。三者的彈性系數(shù)的絕對(duì)值大小隨時(shí)間都呈現(xiàn)出增大趨勢(shì),下墊面彈性系數(shù)的變化趨勢(shì)不顯著,徑流深對(duì)降水量和潛在蒸散發(fā)量的彈性系數(shù)呈現(xiàn)顯著增加(Z>2.58)的趨勢(shì)。在研究時(shí)段內(nèi)徑流深對(duì)潛在蒸散發(fā)量、下墊面和降水量的敏感性增強(qiáng)的原因?yàn)?嘉陵江流域的生態(tài)穩(wěn)定性在減弱,隨著人類活動(dòng)強(qiáng)度的增大,對(duì)流域資源的過(guò)度利用使得區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)平衡失調(diào)[26]。與之前相比,同樣微小的變化會(huì)導(dǎo)致流域更大的風(fēng)險(xiǎn)或波動(dòng)。

圖4 各因素彈性系數(shù)與干旱徑流指數(shù)年際變化

干旱指數(shù)與徑流系數(shù)變化情況如圖4(d)所示。干旱指數(shù)是ET0與P的比值,可以反映氣候干旱的程度,徑流系數(shù)是R與P的比值,反映了流域降水轉(zhuǎn)化為徑流的比率。由圖4(d)可看出:干旱指數(shù)在1961—2020年呈現(xiàn)上升趨勢(shì),說(shuō)明嘉陵江流域氣候類型向暖干化方向變化,與全球變暖趨勢(shì)一致,干旱指數(shù)的上升速率為0.003/(10年);徑流系數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì),下降的速率為-0.012/(10年),徑流系數(shù)值減小說(shuō)明嘉陵江流域降水轉(zhuǎn)變?yōu)閺搅鞯牧繙p少,綜合反映出了流域的降水量更多地消耗于下墊面、蒸發(fā)等自然地理要素和人類活動(dòng)當(dāng)中。

3.3 徑流變化歸因分析

通過(guò)式(10)—(12)對(duì)嘉陵江流域徑流深、降水量、潛在蒸散發(fā)量和下墊面特征值進(jìn)行計(jì)算,所得結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可知:降水和下墊面所引起的北碚站徑流深分別減少24.57 mm與43.48 mm,潛在蒸散發(fā)引起的北碚水文站徑流深增加了0.036 mm。與基準(zhǔn)期相比,在變化期,嘉陵江流域徑流深減少了14.53%,模擬的徑流變化量(ΔR)為-68.01 mm,與實(shí)際觀測(cè)的徑流深變化量(ΔR′)相同,說(shuō)明此種計(jì)算方法所得到的結(jié)果相比于傳統(tǒng)的微分法計(jì)算結(jié)果更為準(zhǔn)確。對(duì)于嘉陵江流域徑流深減少68.01 mm來(lái)說(shuō),各影響因子的貢獻(xiàn)率分別為:降水量的貢獻(xiàn)率為36.12%,下墊面變化的貢獻(xiàn)率為63.93%,潛在蒸散發(fā)的貢獻(xiàn)率為-0.05%,說(shuō)明潛在蒸散發(fā)對(duì)徑流的減少起到了負(fù)貢獻(xiàn)的作用。

表3 嘉陵江流域各影響因素對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率

綜上表明,引起嘉陵江流域徑流深減少的主要因素為流域下墊面狀況的改變,下墊面通過(guò)對(duì)流域降水的攔截、填洼下滲等影響流域的徑流匯水過(guò)程,這可能與嘉陵江流域近60年來(lái)植被覆蓋率增加、土地利用類型改變和人類活動(dòng)對(duì)水資源的直接提取利用有關(guān)。次要因素為流域降水量的減少,降水的多少對(duì)徑流的影響是直接的。對(duì)流域徑流變化影響最小的是潛在蒸散發(fā)。

3.4 討論與建議

3.4.1 歸一化植被指數(shù)與徑流的關(guān)系

嘉陵江流域徑流減少的主要原因?yàn)榱饔蛳聣|面狀況的改變,下墊面參數(shù)n與歸一化植被指數(shù)(NDVI)的年際變化以及兩者關(guān)系如圖5所示。

圖5 下墊面參數(shù)n與NDVI的年際變化和擬合結(jié)果及嘉陵江流域1980—2020年土地利用類型變化情況

從圖5(a)中可以看出:嘉陵江流域1961—2020年下墊面參數(shù)n值的變化表現(xiàn)為遞增趨勢(shì),遞增速率為0.039/(10年),通過(guò)M-K趨勢(shì)檢驗(yàn),其Z值為3.44,大于2.58,說(shuō)明其遞增趨勢(shì)顯著。文獻(xiàn)[23]表明,流域下墊面參數(shù)n值的大小主要與植被覆蓋程度、土壤類型、地形坡度以及地表滲水透水能力等因素有關(guān)。一般認(rèn)為在幾十年的時(shí)間變化序列中,較大流域研究范圍內(nèi)其地形坡度以及土壤的類型等因素不會(huì)發(fā)生顯著的變化,流域下墊面參數(shù)n值的變化主要與植被覆蓋程度有關(guān)[27],且植被覆蓋度與NDVI具有極強(qiáng)的一致性。

圖5(b)反映出嘉陵江流域1982—2019年年均NDVI值的變化趨勢(shì),其遞增速率為0.031/(10年),Z值為8.01,大于2.58,也呈現(xiàn)顯著的遞增趨勢(shì)。NDVI值遞增表明嘉陵江流域植被覆蓋程度整體呈增加趨勢(shì),這可能與“退耕還林、荒山造林”與“長(zhǎng)治”工程等政策在嘉陵江流域取得較好的成效有關(guān)。21世紀(jì),嘉陵江流域植被覆蓋度為0.70～0.81,覆蓋程度良好[28-29]。植被覆蓋度的增加可以增大植物對(duì)降水的截留量,延緩地表徑流的時(shí)間,起到對(duì)水分的涵養(yǎng)作用,增大水分的蒸散發(fā)量,減小降水對(duì)徑流的作用,導(dǎo)致徑流減少。下墊面參數(shù)n與年均NDVI的擬合結(jié)果如圖5(c)所示。由圖5(c)可看出,回歸系數(shù)a與截距b分別為1.090 8和0.683 7,決定系數(shù)R2為0.074 1,說(shuō)明下墊面參數(shù)n與年均NDVI并不具備較好的正相關(guān)關(guān)系,因此不能進(jìn)行相關(guān)的定量計(jì)算。寧怡楠等[30]根據(jù)WANG S等[31]擬合得到的黃河流域河龍區(qū)間植被覆蓋度與徑流系數(shù)的函數(shù)關(guān)系,定量分析了植被覆蓋度對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)率。但該函數(shù)關(guān)系的建立僅適用于人類活動(dòng)影響微弱的區(qū)域,對(duì)于流域范圍大、人類活動(dòng)影響強(qiáng)的區(qū)域具有局限性。圖5(c)可以說(shuō)明,嘉陵江流域下墊面參數(shù)n的值并不主要由植被覆蓋度決定,也可能由人類活動(dòng)所導(dǎo)致的土地利用類型改變所決定。

3.4.2 土地利用類型與徑流的關(guān)系

嘉陵江流域1980—2020年土地利用類型變化狀況如圖5(d)和圖5(e)所示。

從圖5(d)中可以看出:嘉陵江流域主要發(fā)生的是耕地、林地與草地三者之間的土地利用類型變化,耕地與林地的面積少量增加,草地面積略微減少。耕地向林地的轉(zhuǎn)出面積最多,其次是林地向耕地的轉(zhuǎn)出面積,然后是草地向耕地的轉(zhuǎn)出面積;1980年的耕、林、草地面積占比分別為44.52%、31.13%和22.58%,2020年的耕、林、草地面積占比分別為43.24%、31.78%和21.88%。從圖5(e)中可以看出:嘉陵江流域主要土地利用類型為林地、耕地和草地。近40年來(lái),嘉陵江河道兩岸大片耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地,產(chǎn)生該現(xiàn)象的原因主要是嘉陵江流域自20世紀(jì)80年代以來(lái)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展推動(dòng)并加快了城鎮(zhèn)化建設(shè),并且我國(guó)在近幾十年相繼在嘉陵江流域進(jìn)行了水能開(kāi)發(fā);土地利用結(jié)構(gòu)和開(kāi)發(fā)強(qiáng)度的變化,都對(duì)流域的產(chǎn)匯流機(jī)制造成了影響;農(nóng)業(yè)、工業(yè)以及人類生活用水量的增加也使得河川徑流減少?？偟膩?lái)說(shuō),由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口增長(zhǎng)所導(dǎo)致的嘉陵江流域水資源的開(kāi)發(fā)利用是徑流減少的重要原因。

4 結(jié)論與建議

文中通過(guò)運(yùn)用Budyko水熱耦合平衡方程的互補(bǔ)關(guān)系模型從氣候因素和下墊面因素方面定量揭示1961—2020年嘉陵江流域徑流減少的原因,主要結(jié)論如下:

1)1961—2020年,嘉陵江流域徑流深和降水量都呈現(xiàn)減少的趨勢(shì),潛在蒸散發(fā)量呈增大趨勢(shì)。

2)1961—2020年,嘉陵江流域徑流深發(fā)生突變的時(shí)間點(diǎn)為1985年,嘉陵江流域徑流對(duì)降水敏感性最強(qiáng),其次為下墊面狀況,敏感性最弱的是潛在蒸散發(fā)量。

3)影響嘉陵江流域徑流減少的三大因素中,下墊面因素的貢獻(xiàn)率為63.93%、降水因素的貢獻(xiàn)率為36.12%,潛在蒸散發(fā)因素的貢獻(xiàn)率為-0.05%。說(shuō)明嘉陵江流域徑流減少主要受下墊面作用影響。嘉陵江流域徑流減少的原因有植被覆蓋度增加、土地利用類型空間結(jié)構(gòu)上的轉(zhuǎn)變和人類工農(nóng)業(yè)活動(dòng)上的取用水。

嘉陵江流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)滯后,在當(dāng)前區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求強(qiáng)烈的背景下,需要多保障敏感河段內(nèi)的生態(tài)流量,對(duì)嘉陵江流域河湖濕地多加保護(hù),防止生態(tài)穩(wěn)定性持續(xù)下降。另外,要統(tǒng)籌優(yōu)化嘉陵江流域水資源的開(kāi)發(fā)保護(hù),統(tǒng)籌全流域水資源配置,合理分配生產(chǎn)、生活和生態(tài)用水,優(yōu)化水資源開(kāi)采和利用形式,提高水資源的利用效率,防止粗放利用。文中研究的不足之處在于對(duì)流域徑流變化的歸因分析中未考慮人工修建的水利工程設(shè)施對(duì)水域流量的攔截作用,希望未來(lái)能夠找出水利設(shè)施以及土地利用類型與徑流變化的函數(shù)關(guān)系,從而更加精確地定量分析徑流變化的原因。