基于Budyko 模型的巴音布魯克山區(qū)暖季人工增水作業(yè)效果分析

刁 鵬，李 剛，袁先雷，溫 春

（巴音郭楞蒙古自治州氣象局，新疆 庫(kù)爾勒 841000）

水資源是人類(lèi)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要物質(zhì)保障之一［1］，可隨著人口增長(zhǎng)、社會(huì)發(fā)展，人類(lèi)對(duì)水資源的需求越發(fā)加劇。根據(jù)美國(guó)科學(xué)家Schaefer 和Vonnegut 相繼提出向冷云播撒催化劑（干冰、碘化銀）可促使降水形成的辦法［2］，一些國(guó)家紛紛興起人工增水試驗(yàn)研究［3］，這為人工影響天氣發(fā)展及解決水資源短缺方法提供了重要指導(dǎo)作用［4-5］。我國(guó)作為世界的貧水國(guó)之一［6］，人均水資源占有量不足世界人均1/4，水資源的資源稟賦度在時(shí)空上更存在明顯差異［7］，特別是西北地區(qū)，水資源已是限制當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素［8-9］。因此，在我國(guó)西北干旱地區(qū)利用人工增水技術(shù)不斷開(kāi)發(fā)空中云水資源的活動(dòng)，已成為各地人為增加空中降水的重要措施之一，并在當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境保護(hù)與修復(fù)、水資源安全保障等方面發(fā)揮著重要作用［10］。

隨著我國(guó)各級(jí)政府和社會(huì)的大力支持，人工增水作業(yè)的需求和規(guī)模不斷增長(zhǎng)，而增水作業(yè)后的效果情況越發(fā)受到各界關(guān)注，可自然云雨變化復(fù)雜，如何科學(xué)合理評(píng)估人工增水作業(yè)效果依然困難。目前，只有以色列在20 世紀(jì)60—70 年代開(kāi)展的人工增雨催化試驗(yàn)得到廣泛認(rèn)可，其增雨效果為6%～15%［11］。較為著名的試驗(yàn)還有美國(guó)懷俄明人工影響天氣試驗(yàn)項(xiàng)目（WWMPP），取得每年10%～15%的增雪作業(yè)效果［12］。而國(guó)內(nèi)最著名的福建古田水庫(kù)人工增雨試驗(yàn)，通過(guò)科學(xué)化作業(yè)，增雨效果達(dá)20%以上［13］。近些年，學(xué)者們運(yùn)用多種方法進(jìn)一步研究了人工增水作業(yè)的機(jī)理與效果，如：劉平等［14］基于雨滴譜觀測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展人工增雨作業(yè)微物理特征分析，表明人工增雨作業(yè)后，大滴粒子顯著增多，雨滴譜變寬；李斌等［15］利用區(qū)域回歸分析法對(duì)火箭增水作業(yè)效果進(jìn)行研究，得出地面火箭人工增水作業(yè)效果與作業(yè)方法間的關(guān)系；陳寶君等［16］利用數(shù)值模擬方法討論了強(qiáng)對(duì)流云實(shí)施人工催化作業(yè)后，降雨量得到有效增加的情況。以上研究表明，科學(xué)開(kāi)展人工增水作業(yè)是具有一定成效的，而運(yùn)用合適的分析方法，能有效檢驗(yàn)出增水效果。

新疆位于我國(guó)西北干旱區(qū)，因“三山夾兩盆”的地理影響，形成了水資源山區(qū)多、平原少的特點(diǎn)［17］，為緩解水資源短缺，開(kāi)發(fā)山區(qū)空中云水資源已成為當(dāng)?shù)刂匾胧┲?。作為我?guó)西北干旱區(qū)最大降水中心，被稱(chēng)為干旱區(qū)“濕島”的天山山區(qū)［18］，一直是新疆人工增水作業(yè)重要地區(qū)，而位于其腹地的巴音布魯克山區(qū)，不但是新疆經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域的主要水資源供應(yīng)地之一，還是天山最大的人工增水作業(yè)區(qū)。然而，由于地理、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等因素，巴音布魯克山區(qū)氣象探測(cè)手段有限，人工增水作業(yè)前后云雨變化無(wú)法有效監(jiān)測(cè)，以及效果檢驗(yàn)的要求較高［19］，該區(qū)域的人工增水作業(yè)效果檢驗(yàn)研究還鮮有。根據(jù)已有研究結(jié)果［20-22］，選擇人工增水作業(yè)區(qū)域相關(guān)的徑流量作為統(tǒng)計(jì)變量，也能科學(xué)檢驗(yàn)出增水效果，考慮到地表徑流形成因素較為復(fù)雜［23］，直接選擇實(shí)測(cè)徑流量分析，會(huì)對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生較大誤差。為此，本文基于Budyko 水熱耦合平衡假設(shè)方程模擬出受降水影響的長(zhǎng)時(shí)序徑流量數(shù)據(jù)，以期提高效果檢驗(yàn)精度，并采用適當(dāng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)巴音布魯克山區(qū)暖季多年地面人工增水作業(yè)效果進(jìn)行對(duì)比分析。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

巴音布魯克山區(qū)位于新疆天山中段南麓，由大、小尤爾都斯2 個(gè)高位山間盆地和山區(qū)丘陵草場(chǎng)組成，其內(nèi)不僅開(kāi)都河支流遍布，還有一定面積的永久性積雪和冰川（圖1）。該區(qū)域海拔高度普遍在2400 m以上，高寒氣候顯著，全年氣溫較低，蒸發(fā)量較少，冬長(zhǎng)夏短，積雪日數(shù)達(dá)139.3 d；唯有暖季5—9月，是全年最適宜開(kāi)展人為活動(dòng)的時(shí)段，期間月均氣溫相對(duì)穩(wěn)定在10 ℃上下，并呈逐年上升趨勢(shì)［24］，同時(shí)全年80%的降水量與降水日數(shù)和年徑流量主要分布時(shí)段也集中在該時(shí)期［25-26］。為此，巴音布魯克山區(qū)每年5—9月大力開(kāi)展人工増水作業(yè)，以期緩解日益加劇的水資源短缺問(wèn)題，如今該區(qū)域已成為新疆巴音郭楞蒙古自治州最大的人工增水作業(yè)區(qū)。

圖1 巴音布魯克山區(qū)站點(diǎn)分布示意圖Fig.1 Schematic diagram of the distribution of stations in Bayanbulak mountain area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

所需資料包括日降水量、日氣溫（平均/最高/最低）、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速等日氣象數(shù)據(jù)以及實(shí)測(cè)月徑流量數(shù)據(jù)，分別來(lái)源于巴音布魯克國(guó)家基本氣象站和開(kāi)都河流域出山口控制站（大山口水文站），時(shí)間序列為1973—2018 年5—9 月。根據(jù)新疆巴音郭楞蒙古自治州人工影響天氣辦公室的人工增水作業(yè)數(shù)據(jù)顯示，巴音布魯克山區(qū)人工增水作業(yè)自1994 年開(kāi)始，每年5—9 月為人工增水作業(yè)主要時(shí)段，期間年均作業(yè)300次，作業(yè)量500枚。為方便后續(xù)研究，將未開(kāi)展人工增水作業(yè)的1973—1993年命名為歷史期；開(kāi)展人工增水作業(yè)的1994—2018年命名為作業(yè)期。所有氣象水文數(shù)據(jù)都嚴(yán)格經(jīng)過(guò)人工分析審核，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。

1.3 研究方法

1.3.1 基于Budyko 假設(shè)解析表達(dá)式的徑流量模擬方程由于巴音布魯克山區(qū)地表徑流主要補(bǔ)給以降水和冰雪融水為主，為避免檢驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生較大誤差，根據(jù)能定量得出水文循環(huán)中降水量和潛在蒸散發(fā)量對(duì)徑流影響程度的Budyko 水熱耦合平衡假設(shè)方程［27］，以及獨(dú)立流域長(zhǎng)期下墊面未發(fā)生變化時(shí)，其徑流量可視作降水量與實(shí)際蒸散發(fā)量之和的水量平衡關(guān)系［28］，構(gòu)建出研究區(qū)主要受降水影響的徑流模擬方程。具體公式如下：

式中：R′為受降水量影響的徑流量（m3·s-1）；wˉ為一個(gè)積分常數(shù)；P為降水量（mm）；ET0為潛在蒸散量（mm·d-1）。ET0采用世界糧農(nóng)組織推薦的通用公式FA056-PM計(jì)算得出［29］。

1.3.2 序列試驗(yàn)法序列試驗(yàn)檢驗(yàn)法是人工增水試驗(yàn)中常用的一種效果檢驗(yàn)方法［29］，主要是將統(tǒng)計(jì)變量的歷史期平均值作為作業(yè)期的自然期待值，再與作業(yè)期實(shí)測(cè)值比較，確定增水效果。為此，通過(guò)比較21 a歷史期與25 a作業(yè)期的各統(tǒng)計(jì)變量平均值差值變化，分析人工增水效果。

1.3.3 不成對(duì)秩和檢驗(yàn)法不成對(duì)秩和檢驗(yàn)法是一種非參數(shù)性檢驗(yàn)［29］，可對(duì)人工增水作業(yè)前后統(tǒng)計(jì)變量的變化情況進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。其原理為：2 個(gè)總體A（x）和B（x），分別獨(dú)立選取2 個(gè)容量為n1和n2的隨機(jī)樣本（n1≠n2）：a1，a2，…，an1；b1，b2，…，bn2。當(dāng)A（x）=B（x），接受原假設(shè)H0：2個(gè)總體相等；否則接受假設(shè)H1，即人工增水效果顯著。一般先將統(tǒng)計(jì)變量按照一定順序進(jìn)行排列計(jì)算出秩和（T），然后選取樣本容量小的T做比較。

在計(jì)算中，當(dāng)n1與n2分別大于10時(shí)，T近似于正態(tài)分布，其中n1為選取T的樣本容量。此時(shí)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值（u）可通過(guò)下式得出：

當(dāng)雙邊檢驗(yàn)時(shí)，u值落在（-1.96，+1.96）之內(nèi)，差異不顯著；若u值落在（-1.96，+1.96）之外，差異顯著，顯著性水平為0.05。單邊檢驗(yàn)時(shí)，若u≥1.64（或u≤-1.64），則差異顯著；否則不顯著，顯著性水平α=0.05。

1.3.4t檢驗(yàn)法當(dāng)統(tǒng)計(jì)變量在總體服從正態(tài)分布，此時(shí)檢驗(yàn)分布參數(shù)，可采用參數(shù)性檢驗(yàn)。當(dāng)樣本數(shù)量n＜30時(shí)，參數(shù)性檢驗(yàn)選用t檢驗(yàn)法最適當(dāng)，但要求統(tǒng)計(jì)變量的方差不改變［29］。因此，選擇適用小樣本數(shù)據(jù)正態(tài)檢驗(yàn)的Shapiro-Wilk（S-W）檢驗(yàn)法和方差檢驗(yàn)的F檢驗(yàn)法，對(duì)樣本的正太分布和方差齊性情況進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。其中，S-W 檢驗(yàn)法是一種基于樣本頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的正態(tài)檢驗(yàn)方法，通常利用正態(tài)分布構(gòu)造一個(gè)g1/g2的分布統(tǒng)計(jì)量（自由度n=2），當(dāng)設(shè)定顯著性水平（一般取α=0.05）時(shí)，分布統(tǒng)計(jì)量大于分位數(shù)時(shí)，接受假設(shè)H0：總體服從正態(tài)分布；否則拒絕假設(shè)。同時(shí)，人工增水作業(yè)中一般只研究降水量的增加與否，因此選擇單邊t檢驗(yàn)。

當(dāng)作業(yè)期與歷史期的樣本均服從正太分布，其差值顯著性檢驗(yàn)公式為：

式中：yk、yn分別為作業(yè)期和歷史期的樣本平均值；k、n分別為作業(yè)期和歷史期的樣本容量；Sk、Sn分別為作業(yè)期和歷史期的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

在檢驗(yàn)中，一般取置信水平α=0.05，當(dāng)由式（3）計(jì)算出t＞tα?xí)r，表明人工增水效果顯著。此時(shí)可對(duì)增水效果的置信區(qū)間進(jìn)行估計(jì)，計(jì)算公式為：

式中：E為開(kāi)展人工增水作業(yè)后樣本的平均增加量；y0k為作業(yè)期間假如不實(shí)施播云作業(yè)時(shí)的樣本自然平均值。該式一般取置信水平（1-α=0.9）。

由此可得出：

式中：R為開(kāi)展人工增水作業(yè)后樣本的相對(duì)增加率；d為人工增水效果檢驗(yàn)功效，d值越小檢驗(yàn)功效越好，反之越差。

當(dāng)用F檢驗(yàn)法對(duì)各時(shí)期樣本進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，得出在顯著性水平α=0.05時(shí)，存在顯著差異，此時(shí)差值的顯著性可用Welch檢驗(yàn)法，計(jì)算公式為：

自由度（v）計(jì)算公式為：

2 結(jié)果與分析

2.1 統(tǒng)計(jì)變量樣本的選取

為科學(xué)合理分析巴音布魯克山區(qū)暖季人工增水作業(yè)效果，未作業(yè)期的樣本數(shù)量應(yīng)有10 a 以上。其次，人工增水作業(yè)效果檢驗(yàn)普遍使用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)以降水量為主，當(dāng)選取降水量外的其他樣本時(shí)，其他樣本應(yīng)與降水量相關(guān)顯著。

2.1.1 降水量與徑流量的相關(guān)性分析從圖2可知，1994—2018年暖季月均降水量的最大值、最小值以及平均值分別比1973—1993 年增加了31.58%、6.71%和18.97%，并且降水量與地表徑流量呈顯著線性正相關(guān)（R2=0.4743，P＜0.001）。由此說(shuō)明，1994—2018年是降水量快速增加時(shí)期，而徑流量的變化受降水量影響明顯，表明徑流量作為人工增水作業(yè)效果的檢驗(yàn)指標(biāo)是可行的。

圖2 1973—2018年巴音布魯克山區(qū)暖季降水量變化及其與徑流量的關(guān)系Fig.2 Variation of precipitation and its relationship with runoff in Bayanbulak mountain area in warm seasons form 1973 to 2018

2.1.2 模擬徑流量與實(shí)測(cè)徑流量、降水量的相關(guān)性分析wˉ是反映流域下墊面特征的唯一參數(shù)，計(jì)算方式復(fù)雜，因此采用姚俊強(qiáng)等［28］對(duì)巴音布魯克山區(qū)地表徑流分析出的參數(shù)wˉ=1.21，作為本文徑流模型中的參數(shù)。

根據(jù)圖3a～c 可知，暖季月均徑流的模擬值與實(shí)測(cè)值均呈顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)（R2模=0.2013，P模=0.0018；R2實(shí)=0.1396，P實(shí)=0.0097），且兩者相關(guān)性顯著（R2=0.4758，P＜0.001），但實(shí)測(cè)值比模擬值增速大，突變年份早。從已有研究可知［23,30］，20世紀(jì)90年代正是西北干旱區(qū)冰雪融水量增加最明顯時(shí)期。因此，兩者增速與突變年份差異明顯，與冰雪融水量等其他因素有關(guān)。由圖3d～f可得，模擬徑流量與降水量的波動(dòng)性基本一致，增長(zhǎng)速率也相差不大，兩者不僅相關(guān)性極為顯著（R2=0.9971，P＜0.001），在M-K 檢驗(yàn)中變化趨勢(shì)也幾乎一致。

綜上可知，選擇實(shí)測(cè)徑流量進(jìn)行效果檢驗(yàn)，會(huì)導(dǎo)致檢驗(yàn)結(jié)果存有誤差，而基于Budyko模型估算出的徑流量，不僅能準(zhǔn)確反映出降水量的變化趨勢(shì)，還能極好反映出降水量對(duì)徑流量的影響。因此，模擬徑流量比實(shí)測(cè)徑流量更適宜當(dāng)檢驗(yàn)樣本。

2.2 序列試驗(yàn)的結(jié)果分析

由表1可知，暖季人工增水作業(yè)前后各樣本絕對(duì)增加的數(shù)值排序?yàn)椋簩?shí)測(cè)徑流量＞降水量＞模擬徑流量，相對(duì)增加率排序?yàn)椋簩?shí)測(cè)徑流量（23.28%）＞模擬徑流量（23.19%）＞降水量（18.98%）。其中，模擬徑流量比降水量的絕對(duì)增加數(shù)值小1.33，比實(shí)測(cè)徑流量的相對(duì)增加率小0.09%。由此表明，分析流域徑流量比研究單站降水量，更能反映出人工增水作業(yè)效果，而模擬徑流量的檢驗(yàn)功效不低于實(shí)測(cè)徑流量。

表1 序列檢驗(yàn)分析Tab.1 Sequence test analysis

2.3 不成對(duì)秩和的顯著性分析

分別將1973—1993 年21 a 歷史期和1994—2018 年25 a 作業(yè)期的降水量、模擬徑流量、實(shí)測(cè)徑流量，按從小到大順序進(jìn)行秩序列表計(jì)算，并依據(jù)歷史期21 a 的秩和進(jìn)行比較（容量小于作業(yè)期25 a），得出暖季人工增水作業(yè)效果不成對(duì)秩和檢驗(yàn)表（表2）。結(jié)果顯示，各樣本在單邊檢驗(yàn)時(shí)，u值均小于-1.64，表明巴音布魯克山區(qū)暖季作業(yè)期的降水量、模擬徑流量與實(shí)測(cè)徑流量均比歷史期顯著增加。

表2 不成對(duì)秩和檢驗(yàn)分析Tab.2 Unpaired rank sum test analysis

2.4 t檢驗(yàn)的效果評(píng)估與檢驗(yàn)

2.4.1 正態(tài)分布檢驗(yàn)將各時(shí)期降水量、模擬徑流量、實(shí)測(cè)徑流量分別作為樣本，利用S-W檢驗(yàn)法，可得出不同樣本在各時(shí)期的正態(tài)分布情況（圖4）。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，除作業(yè)期實(shí)測(cè)徑流量與歷史期模擬徑流量的實(shí)際值概率與理論概率較為離散外，其余樣本均較為相近，但整體看各樣本實(shí)測(cè)趨勢(shì)與理論直線基本重合。運(yùn)用SPSS 27.0 版本計(jì)算各樣本正態(tài)分布概率（P），得出實(shí)測(cè)徑流量P歷史=0.18、P作業(yè)=0.13，模擬徑流量P歷史=0.23、P作業(yè)=0.71，降水量P歷史=0.29、P作業(yè)=0.87，均大于顯著性水平α=0.05。綜上所述，6組數(shù)據(jù)源服從正態(tài)分布。

圖4 降水量、模擬徑流量和實(shí)測(cè)徑流量在歷史期與作業(yè)期的正態(tài)分布Fig.4 Normal distributions of precipitation,simulated runoff and measured runoff in historical period and operation period

2.4.2 方差檢驗(yàn)進(jìn)行方差齊性F檢驗(yàn)時(shí)，一般常將方差大的作為第一樣本，方差小的作為第二樣本，通過(guò)比較1973—1993 年（歷史期）與1994—2018 年（作業(yè)期）各樣本的方差，得出樣本方差變化的檢驗(yàn)值（表3）。給定信度α=0.05 的F值，發(fā)現(xiàn)F0.05值大于降水量與模擬徑流量的F值，小于實(shí)測(cè)徑流量的F值，表明除實(shí)測(cè)徑流量的總體方差差異性顯著外，其余樣本的總體方差未改變。因此，降水量與模擬徑流量適合t檢驗(yàn)法，而實(shí)測(cè)徑流量采用Welch 檢驗(yàn)法。

表3 方差齊性F檢驗(yàn)Tab.3 F-test for homogeneity of variance

2.4.3 檢驗(yàn)計(jì)算由表4可知，降水量的檢驗(yàn)功效最好，作業(yè)后只需增值為自然均值的11.59%，就能顯著檢測(cè)出效果；模擬徑流量的檢驗(yàn)功效次之，相比實(shí)測(cè)徑流量的檢驗(yàn)功效值低3.72%。在顯著性水平90%的置信區(qū)間，模擬徑流量的相對(duì)增率比實(shí)測(cè)徑流量少3.78%，比降水量多2.65%，考慮到實(shí)測(cè)徑流量受冰雪融水等影響，以及整個(gè)匯水區(qū)降水與單站降水的差異性，模擬徑流量的檢驗(yàn)結(jié)果可信度更好。綜上可得，基于Budyko模型得出的徑流量不但檢驗(yàn)精度較高，且有助于提升檢驗(yàn)功效。同時(shí)，巴音布魯克山區(qū)開(kāi)展人工增水作業(yè)后，降水量與徑流量增加效果顯著。

表4 t檢驗(yàn)分析Tab.4 t-test analysis

3 討論

由于巴音布魯克山區(qū)長(zhǎng)時(shí)序降水?dāng)?shù)據(jù)多為單站觀測(cè)數(shù)據(jù)，而人工增水影響區(qū)域又較為廣闊，只利用單站降水?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)展增水效果分析會(huì)一定程度上存在影響。因此，基于地表徑流由整個(gè)匯水區(qū)降水形成理論［20-22］，以及作業(yè)區(qū)地表徑流與代表性站點(diǎn)降水相關(guān)性極為顯著（P＜0.001）的結(jié)果，選擇徑流量作為增水效果又一檢驗(yàn)指標(biāo)，具有一定合理性。但山區(qū)徑流形成復(fù)雜，直接用于效果檢驗(yàn)將導(dǎo)致結(jié)果偏差，而B(niǎo)udyko 模型能較好地解決該問(wèn)題，如實(shí)測(cè)徑流量的相對(duì)增率比降水量多達(dá)6.43%，可模擬徑流量不僅相對(duì)增率與降水量?jī)H差2.65%，檢驗(yàn)功效值也比實(shí)測(cè)徑流量低3.72%。由此說(shuō)明，除降水作為檢驗(yàn)指標(biāo)外，基于Budyko模型的徑流量作為檢驗(yàn)指標(biāo)也具有較好的精度與檢驗(yàn)功效。

人工增水實(shí)際作業(yè)中，受安全、人為等因素影響，作業(yè)區(qū)往往位于偏遠(yuǎn)、少有探測(cè)設(shè)備的區(qū)域。因此，在常年作業(yè)區(qū)少有降水觀測(cè)站點(diǎn)時(shí)，利用與降水顯著相關(guān)的其他統(tǒng)計(jì)量作為檢驗(yàn)指標(biāo)，有助于初步回答作業(yè)效果問(wèn)題。在本研究中，單個(gè)降水測(cè)站實(shí)際只能觀測(cè)部分作業(yè)區(qū)域，而B(niǎo)udyko模型受氣候彈性系數(shù)唯一參數(shù)wˉ影響，易導(dǎo)致模擬徑流量存在差異［28］。因此，巴音布魯克山區(qū)人工增水作業(yè)效果應(yīng)在降水檢驗(yàn)結(jié)果之上，在模擬徑流量檢驗(yàn)結(jié)果之下，即相對(duì)增水率在12.05%～14.7%之間。此外，數(shù)理統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果受方法、參數(shù)的影響，一般只具參考性，而從物理機(jī)制變化開(kāi)展的物理檢驗(yàn)結(jié)果，更具說(shuō)服性。后續(xù)研究中，將利用天氣雷達(dá)回波等信息分析山區(qū)人工增水作業(yè)效果，以期驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的結(jié)果。

4 結(jié)論

（1）由于巴音布魯克山區(qū)作業(yè)區(qū)范圍廣闊，長(zhǎng)時(shí)序代表性降水觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)量較少，想要整體檢驗(yàn)出人工增水作業(yè)效果，借助與降水顯著相關(guān)的開(kāi)都河地表徑流量作為統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)指標(biāo)（R2=0.4743，P＜0.001），是具有一定可行性的。

（2）地表徑流構(gòu)成復(fù)雜，直接用于人工增水效果檢驗(yàn)易導(dǎo)致結(jié)果偏差，通過(guò)Budyko 模型得出的徑流量，不僅與實(shí)測(cè)徑流量的變化趨勢(shì)具有同步性，還與降水量的相關(guān)程度接近于1。因此，基于Budyko 模型的徑流量主要代表降水對(duì)地表徑流的影響量，相比實(shí)測(cè)徑流量更適合作為檢驗(yàn)指標(biāo)。

（3）在序列試驗(yàn)與t檢驗(yàn)中，模擬徑流量與實(shí)測(cè)徑流量的相對(duì)增率均大于降水量；模擬徑流量較實(shí)測(cè)徑流量的檢驗(yàn)功效值低3.72%。表明整個(gè)匯水區(qū)降水與單站降水具有差異性，而選擇Budyko模型的徑流量作為檢驗(yàn)指標(biāo)，不僅檢驗(yàn)精度有提升，結(jié)論也較為合理。

（4）選取可信度為90%的置信水平，得出暖季月均實(shí)測(cè)徑流量增加了28.48 m3·s-1，相對(duì)增率為18.48%；降水量增加了5.38 mm，相對(duì)增率為12.05%；模擬徑流量增加了4.53 m3·s-1，相對(duì)增率為14.7%。證明巴音布魯克山區(qū)暖季開(kāi)展人工增水作業(yè)后，降水量及徑流量的增加效果顯著。