青藏高原大通河流域徑流變化歸因分析

王淑芝， 溫得平

（1.青海省水文水資源測(cè)報(bào)中心，青海 西寧 810001；2.青海省水旱災(zāi)害防御服務(wù)中心，青海 西寧 810001）

大通河地處青藏高原東北邊緣，生態(tài)環(huán)境脆弱，是我國(guó)西北地區(qū)重要的生態(tài)過(guò)渡帶，隨著水能水資源開(kāi)發(fā)等人類活動(dòng)的加劇，河流水文過(guò)程、水生態(tài)環(huán)境受到嚴(yán)重影響。另外，受全球氣候暖濕化影響，流域降水、徑流等關(guān)鍵水循環(huán)要素也發(fā)生了顯著變化，人類活動(dòng)加劇的水循環(huán)不僅會(huì)影響到水資源生態(tài)環(huán)境，還將使下游地區(qū)的水資源安全面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)，因此開(kāi)展歸因分析，研究其水文變化機(jī)制對(duì)流域水資源科學(xué)管理和保護(hù)利用具有重要意義。當(dāng)前，統(tǒng)計(jì)分析法、水文模型法和彈性系數(shù)法等是定量識(shí)別徑流變化歸因的主要方法［1-2］。吳恒卿等［3］采用分布式水文模型SWAT對(duì)大通河流域徑流序列進(jìn)行了模擬。白雁翎等［4］基于Budyko 假設(shè)的氣候彈性系數(shù)法分解了降水、潛在蒸發(fā)和其他因素對(duì)徑流變化的影響分量。王大超［5］采用雙累積曲線得出人類活動(dòng)在1995—2007年、2008—2013年對(duì)大通河下游徑流的影響率分別為92.5%和135.4%。水文模型參數(shù)率定和驗(yàn)證過(guò)程復(fù)雜，不確定性強(qiáng)［6］，基于Budyko 假設(shè)的彈性系數(shù)法主要在年尺度上定量區(qū)分影響因素對(duì)徑流變化的影響，部分學(xué)者在歸因識(shí)別時(shí)因方法本身、參數(shù)選取、計(jì)算時(shí)段不同往往得出不同的結(jié)論。以往研究?jī)A向于采用一種方法來(lái)估計(jì)徑流變化的貢獻(xiàn)率，結(jié)果缺少不同方法的對(duì)比驗(yàn)證，且對(duì)徑流影響因素分析多為定性描述。王隨繼等［7］提出的累積量斜率變化率法所需數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單，累積量在一定程度上消除了人為干擾以及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)年際波動(dòng)的影響，被諸多學(xué)者應(yīng)用于徑流歸因研究中。筆者基于最新的水文氣象資料，首次采用累積量斜率變化率法對(duì)大通河流域徑流變化的氣候變化、人類活動(dòng)等影響因素進(jìn)行定量評(píng)估［8］，同時(shí)利用雙累積曲線法對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析驗(yàn)證，以揭示流域水文過(guò)程對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)關(guān)系，研究方法和成果可為流域綜合開(kāi)發(fā)治理提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

大通河為湟水最大的一級(jí)支流，發(fā)源于青海省天峻縣托勒南山，地理位置介于98°30′～103°15′E、36°30′～38°25′N 之間，河源海拔4520 m，干流全長(zhǎng)572 km，河口海拔1727 m，河道平均比降4.19%。河源至尕大灘為上游段，河長(zhǎng)308.4 km，水系發(fā)育，呈樹枝狀，主要支流有莫日曲、江倉(cāng)曲、永安河等7條，主要分布在右岸；尕大灘至連城為中游段，河長(zhǎng)223.4 km，水系呈羽狀，主要支流有白水河、老虎溝、討拉溝等；連城以下為下游段，河長(zhǎng)40.2 km（圖1）。大通河流域?qū)賰?nèi)陸高寒氣候區(qū)，氣候特點(diǎn)為冬長(zhǎng)夏短、冰凍期長(zhǎng)、氣候寒冷、年降水較多、雨熱同季，流域內(nèi)年平均氣溫-0.3～8.0 ℃，極端最高氣溫35.8 ℃，極端最低氣溫-34.1 ℃，多年平均降水量500.6 mm。

圖1 大通河流域水系及站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of water system and stations in the Datong River Basin

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

大通河出口處布設(shè)有享堂水文站，控制流域面積15126 km2，距入湟口1.9 km，該站設(shè)立于1939 年10 月，1940 年開(kāi)始觀測(cè)，經(jīng)黃委整編后的完整連續(xù)資料自1950年至今。流域和周圍10處氣象站的逐日降水量、氣溫、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速等資料來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn），面降水量、潛在蒸發(fā)量、平均氣溫采用泰森多邊形法計(jì)算，考慮各站點(diǎn)資料的時(shí)間序列和完整性，水文氣象要素分析統(tǒng)一采用1961—2020 年系列。冰川分布［9］和地表植被指數(shù)產(chǎn)品［10］來(lái)源于國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://data.tpdc.ac.cn），冰川分布產(chǎn)品原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為1978—2019年祁連山全境的Landsat 系列影像，時(shí)間分辨率為5 a，空間分辨率為30 m，用于冰川變化對(duì)流域徑流影響定量估計(jì)。地表植被指數(shù)產(chǎn)品空間分辨率為30 m，采用最大值合成方法實(shí)現(xiàn)對(duì)地表月度歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegetation index，NDVI）產(chǎn)品的合成，進(jìn)而計(jì)算植被覆蓋度（Fractional vegetation cover，F(xiàn)VC）。

2.2 研究方法

2.2.1 潛在蒸發(fā)量采用Penman-Monteith 公式[11]計(jì)算流域潛在蒸發(fā)量：

式中：ET 為潛在蒸發(fā)量（mm·d-1）；Δ 為飽和水汽壓曲線斜率；Rn為地面凈輻射（MJ·m-2·d-1）；G為土壤熱通量（MJ·m-2·d-1）；γ為濕度計(jì)常數(shù)（kPa·℃-1）；Tmean為日平均氣溫（℃）；u2為2 m高處風(fēng)速（m·s-1）；es為飽合水汽壓（kPa）；ea為實(shí)際水汽壓（kPa）。

2.2.2 趨勢(shì)分析及突變檢驗(yàn)采用線性傾向估計(jì)［12］分析氣象水文要素的變化趨勢(shì)。根據(jù)變異診斷分析方法，采用過(guò)程線、累積距平進(jìn)行年徑流量的初步診斷，確定序列是否發(fā)生變異，通過(guò)Mann-Kendall、有序聚類、Pettitt 檢驗(yàn)［13-14］詳細(xì)診斷識(shí)別徑流的突變年份。采用集中度、集中期、不均勻系數(shù)［15-16］等指標(biāo)反映河川徑流年內(nèi)分配均勻程度。

（1）線性傾向估計(jì)

用yi表示樣本為n的變量，xi為yi所對(duì)應(yīng)的時(shí)間，建立yi與xi的線性回歸方程：

式中：a為回歸系數(shù)；b為回歸常數(shù)；a、b值可采用最小二乘法估計(jì)。

式中：yˉ為徑流量序列的平均值；xˉ為時(shí)間序列序號(hào)的平均值?？汕蟪鰰r(shí)間xi與變量yi之間的相關(guān)系數(shù)r：

（2）有序聚類檢驗(yàn)

其實(shí)質(zhì)在于求算最優(yōu)分割點(diǎn)，即尋找序列突變前后系列離差平方和綜和最小的點(diǎn)。

式中：Vτ、Vn-τ分別為分割點(diǎn)前后離差平方和；τ為可能分割點(diǎn)；xt為序列值；為突變點(diǎn)τ前的序列均值；為突變點(diǎn)τ后的序列均值。

式中：Sn(τ)為總離差平方和，其取最小值時(shí)對(duì)應(yīng)的τ即為最優(yōu)分割點(diǎn)。

（3）Pettitt檢驗(yàn)

Pettitt 檢驗(yàn)為非參數(shù)檢驗(yàn)法，物理意義清晰，能較好地識(shí)別水文氣象時(shí)間序列中的突變點(diǎn)。對(duì)于具有樣本量為n的時(shí)間序列x，可以構(gòu)造一秩序列為：

其中：

式中：sk,P為統(tǒng)計(jì)量；k為樣本總數(shù)；P為顯著性水平；xi、xj為相同時(shí)間序列的2個(gè)樣本值；ri為符號(hào)函數(shù)，即第i數(shù)值大于j時(shí)刻數(shù)值個(gè)數(shù)的累計(jì)數(shù)。

Pettitt 法是直接利用秩序列來(lái)檢驗(yàn)變異點(diǎn)的，若t0時(shí)刻滿足：

式中：kt0為最大統(tǒng)計(jì)量，對(duì)應(yīng)的t0點(diǎn)為變異點(diǎn)，計(jì)算統(tǒng)計(jì)量當(dāng)P≤0.5 時(shí)，則認(rèn)為檢驗(yàn)出的變異點(diǎn)在統(tǒng)計(jì)意義上是顯著的。

2.2.3 小波周期分析小波分析[17]是在傅里葉變化基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一個(gè)數(shù)學(xué)分支，能清晰揭示出隱含在時(shí)間序列中的多種變化周期，被廣泛應(yīng)用于水文氣象序列周期識(shí)別。小波方差可識(shí)別各種尺度的震蕩強(qiáng)弱和周期變化特征，方差值越大，表明對(duì)應(yīng)尺度的周期越明顯。對(duì)于小波函數(shù)ψ(t)，徑流時(shí)序x(t)∈L2(R)的連續(xù)小波變換為：

式中：wf(a,b)為小波變換系數(shù)；a為尺度因子；b為平移因子；R為實(shí)數(shù)域；x(t)為徑流序列；ψˉ(x)為ψ(x)的共軛。

2.2.4 徑流變化歸因識(shí)別

（1）累積量斜率變化率法

累積量斜率變化率法是在基準(zhǔn)期和突變期分別建立影響因子與年份之間的線性方程，從而通過(guò)斜率變化率的比值計(jì)算出影響因子的貢獻(xiàn)率。累積降水量、潛在蒸發(fā)量和徑流量的斜率變化率分別為：

式中：SP、SET、SR分別為累積降水量、潛在蒸發(fā)量、徑流量變化期相對(duì)于天然時(shí)期的變化率（%）；KPa、KPb，KETa、KETb，KRa、KRb分別為累積降水量、潛在蒸發(fā)量、徑流量突變前后線性關(guān)系式的斜率（mm·a-1），正值（負(fù)值）表示斜率增大（減小）。

通常情況下徑流量與降水量呈正相關(guān)，潛在蒸發(fā)量與徑流量呈負(fù)相關(guān)：

式中：CP、CET分別為降水量、潛在蒸發(fā)量對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率。

人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率CH：

（2）雙累積曲線法

采用雙累積曲線法對(duì)大通河流域徑流變化歸因結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。雙累積曲線［18-19］是水文學(xué)中常用來(lái)反映降水徑流系統(tǒng)變化的特征曲線，天然情況下累積降水量和累積徑流量應(yīng)為一條斜率固定的直線，當(dāng)斜率發(fā)生顯著變化時(shí)說(shuō)明人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響持續(xù)增加，該年份可判定為突變點(diǎn)。采用基準(zhǔn)期降水徑流關(guān)系和變化期面降水量計(jì)算僅受降水影響的理論徑流量，與基準(zhǔn)期的徑流量差值為降水變化的影響量，扣除降水因素導(dǎo)致的徑流影響量即為人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的影響量。

3 結(jié)果與分析

3.1 年際變化趨勢(shì)分析

近60 a大通河流域氣候呈暖濕化方向發(fā)展（表1、圖2a～b），年平均氣溫表現(xiàn)出非常明顯的上升趨勢(shì)，增幅0.42 ℃·(10a)-1明顯高于全球［0.26 ℃·(10a)-1］［20］，通過(guò)0.001的顯著性檢驗(yàn)；年降水量呈增加趨勢(shì)，傾向率為8.9 mm·(10a)-1。潛在蒸發(fā)量呈增加趨勢(shì)，增幅5.6 mm·(10a)-1。年徑流量呈減少趨勢(shì)，變化速率0.67×108m3·(10a)-1，最大值50.19×108m3（1989 年），最小值19.95×108m3（2015 年），極值比2.52，變差系數(shù)為0.20，年降水量、潛在蒸發(fā)量、年徑流量均通過(guò)0.05的顯著性檢驗(yàn)。

表1 大通河流域各要素趨勢(shì)檢驗(yàn)Tab.1 Trend test of elements in the Datong River Basin

圖2 各要素序列變化趨勢(shì)Fig.2 Sequence change trend of each element

3.2 徑流年內(nèi)變化特征

大通河流域徑流年內(nèi)分配的集中度、不均勻系數(shù)（圖3a～b）呈微弱下降趨勢(shì)，徑流年內(nèi)分配趨于均勻，汛期（5—10月）徑流量占全年比重呈減小趨勢(shì)，而枯季（11月至翌年4月）徑流量顯著增加，反映出流域生態(tài)環(huán)境好轉(zhuǎn)，蓄水和水源涵養(yǎng)能力逐步增強(qiáng)。隨時(shí)間推移，集中期有推遲趨勢(shì)，延遲速率為3.0 d·(10a)-1，2011—2020年最大徑流量出現(xiàn)時(shí)間較20世紀(jì)60年代平均延遲18 d。從季節(jié)分析，夏季徑流量（占比48.1%）遠(yuǎn)大于其他季節(jié)，呈現(xiàn)夏季（6—8月）＞秋季（9—11月）＞春季（3—5月）＞冬季（12至翌年2月）。

圖3 享堂站徑流量指標(biāo)年際變化Fig.3 Interannual variation of runoff indicators at Xiangtang Station

3.3 徑流周期性分析

享堂站小波系數(shù)實(shí)部等值線和小波方法曲線如圖4a～b 所示，大通河年徑流主要存在12 a、24 a、44 a的周期震蕩。3個(gè)時(shí)間尺度中44 a峰值最明顯，說(shuō)明周期震蕩最強(qiáng)，為第一主周期，其次為24 a 和12 a。在44 a 左右的特征時(shí)間尺度下，年徑流經(jīng)歷了2 次枯-豐轉(zhuǎn)化，當(dāng)前的豐水期直至2021 年等值線仍未閉合，表明偏豐狀態(tài)仍將持續(xù)。

圖4 徑流小波周期分析Fig.4 Period analysis of runoff wavelet

3.4 徑流突變特征分析

從大通河流域降水量、徑流量累積距平曲線（圖5）初步判斷，年徑流量在1990年左右發(fā)生突變，由豐水期轉(zhuǎn)為枯水期。Mann-Kendall檢驗(yàn)表明突變發(fā)生在1995 年；有序聚類檢驗(yàn)曲線離差平方和在1990、1994 年達(dá)到最小值，出現(xiàn)明顯的突變；Pettitt檢驗(yàn)中1990 年徑流突變點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量P=0.063＜0.5，為有效突變點(diǎn)。綜合各檢測(cè)方法結(jié)果，確定大通河年徑流在1990年發(fā)生突變。20世紀(jì)90年代末大通河流域水電開(kāi)發(fā)持續(xù)加快，1994年引大入秦調(diào)水工程建成通水是引起流域徑流突變的主要原因，后外調(diào)水量逐年增加，流域徑流量明顯減少。相較基準(zhǔn)期，變化期徑流量減少3.52×108m3，減幅12.1%；降水量增加14.5 mm，增幅3.0%；潛在蒸發(fā)量增加11.1 mm，增幅1.2%。

圖5 大通河流域年徑流突變檢驗(yàn)Fig.5 Abrupt change of annual runoff in the Datong River Basin

3.5 徑流變化定量評(píng)估

繪制大通河流域年徑流量、降水量和潛在蒸發(fā)量的累積曲線，對(duì)累積曲線的基準(zhǔn)期、變化期分別建立累積量與年份的線性關(guān)系，擬合方程（圖6），各序列在1990年前后斜率變化率有明顯的變化特征，累積降水量、潛在蒸發(fā)量的斜率變化率為正，累積徑流深的斜率變化率為負(fù)，說(shuō)明降水量、潛在蒸發(fā)量序列呈增加趨勢(shì)，徑流深序列為下降趨勢(shì)。由式（11）～（13）計(jì)算各累積序列影響期的斜率變化率，由式（14）～（16）計(jì)算氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。結(jié)果表明，氣候變化中降水量增加對(duì)徑流量減少呈負(fù)貢獻(xiàn)，貢獻(xiàn)率-31.4%，潛在蒸發(fā)量增加對(duì)徑流量減少呈正貢獻(xiàn)，貢獻(xiàn)率為13.7%；人類活動(dòng)導(dǎo)致徑流量減小的貢獻(xiàn)率達(dá)117.7%。因此人類活動(dòng)是導(dǎo)致流域徑流變化的主導(dǎo)因素，結(jié)論與楊大文等［21］的研究結(jié)果一致，結(jié)果可信。

表2 氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)大通河流域徑流影響Tab.2 Impacts of climate change and human activities on runoff in the Datong River Basin

圖6 大通河流域累積年徑流深、降水量和潛在蒸發(fā)量與年份的擬合關(guān)系Fig.6 Fitting relationship between cumulative annual runoff depth,precipitation,evapotranspiration and year in the Datong River Basin

3.6 雙累積曲線結(jié)果驗(yàn)證

采用雙累積曲線驗(yàn)證徑流變化歸因成果的合理性（圖7a～b），突變后的降水量-徑流量關(guān)系曲線斜率明顯小于天然時(shí)期，產(chǎn)流量減小。經(jīng)計(jì)算，大通河流域1991—2020 年徑流量相比基準(zhǔn)期減小3.52×108m3，氣候變化導(dǎo)致徑流量增加1.40×108m3，影響率為-39.8%，而人類活動(dòng)導(dǎo)致徑流量減小4.92×108m3，影響率達(dá)139.8%，即人類活動(dòng)是導(dǎo)致流域徑流變化的主要因素，與累積量斜率變化率法計(jì)算的貢獻(xiàn)率接近，計(jì)算結(jié)果可信。

圖7 大通河流域降水量-徑流量雙累積曲線及其關(guān)系Fig.7 Double-mass curve and relationship of precipitation-runoff in the Datong River Basin

3.7 徑流變化影響因素分析

3.7.1 氣象因子對(duì)徑流的影響分析影響徑流變化的主要?dú)庀笠蜃影ń邓?、氣溫和蒸散發(fā)等。大通河流域徑流與降水的年內(nèi)分配規(guī)律一致，汛期5—10 月徑流量占年徑流量的80.4%，降水對(duì)徑流表現(xiàn)為正貢獻(xiàn)，是流域來(lái)水的主要補(bǔ)給來(lái)源，蒸散發(fā)則表現(xiàn)為負(fù)貢獻(xiàn)。氣溫升高一方面通過(guò)影響蒸散發(fā)減少河川徑流量，另一方面則引起流域內(nèi)積雪和冰川消融，間接增加河川徑流量。解譯流域內(nèi)冰川面積（表3）發(fā)現(xiàn)，1986—2019 年冰川面積整體呈減小趨勢(shì)，1986年流域冰川面積為37.0 km2，2005年減小至21.3 km2，2015 年以后面積穩(wěn)定在16.5 km2左右。繪制年徑流與年平均氣溫相關(guān)關(guān)系為負(fù)相關(guān)，分析流域平均氣溫對(duì)年徑流表現(xiàn)為負(fù)貢獻(xiàn)。因此，氣候條件中降水對(duì)徑流變化起主導(dǎo)作用，氣溫、蒸散發(fā)、冰川面積影響徑流變化但不顯著。

表3 大通河流域冰川面積及植被覆蓋度統(tǒng)計(jì)Tab.3 Statistics of glacier area and fractional vegetation cover(FVC)in the Datong River Basin

3.7.2 植被變化對(duì)徑流的影響分析大通河流域人煙稀少，開(kāi)發(fā)利用程度低，土地利用類型以林地和草地為主，面積達(dá)70%，短時(shí)期內(nèi)可認(rèn)為下墊面地形、地質(zhì)和土壤條件相對(duì)穩(wěn)定，因此下墊面變化更多的歸因于植被功能變化。植被變化對(duì)徑流的作用，部分學(xué)者認(rèn)為植被覆蓋度（FVC）增加會(huì)減少區(qū)域徑流量，也有學(xué)者認(rèn)為FVC增加會(huì)提高區(qū)域的產(chǎn)流能力。從表3 可知，1986—2019 年流域植被變化趨勢(shì)不明顯，相關(guān)關(guān)系分析流域FVC 年值、生長(zhǎng)季均值（6—8 月）與徑流相關(guān)性弱?？紤]上述因素得出1990—2020 年大通河流域植被變化對(duì)徑流的影響較小。

3.7.3 水利工程對(duì)徑流的影響分析

（1）蓄水工程

經(jīng)調(diào)查，大通河流域蓄水工程主要為水電站，無(wú)淤地壩工程。流域內(nèi)已建水電站40座（含水庫(kù)兩座），總裝機(jī)容量566.97 MW，分布在中下游河段，建成時(shí)間集中在1990—2016 年（圖8a），其中干流23座，裝機(jī)548.2 MW，老虎溝等8 條支流17 座，裝機(jī)18.8 MW。除2014、2016 年相繼建成的兩座大型水庫(kù)納子峽和石頭峽水庫(kù)對(duì)流域徑流、洪水有調(diào)蓄作用外，其余徑流引水式電站對(duì)來(lái)水調(diào)蓄影響較小，水庫(kù)運(yùn)行對(duì)河道徑流的影響表現(xiàn)為對(duì)天然來(lái)水進(jìn)行調(diào)節(jié)，蓄豐補(bǔ)枯，水庫(kù)下游汛期徑流比重、集中度減小，枯季徑流增加（圖8b）。

圖8 水電站裝機(jī)容量累積及不同年代月徑流占比Fig.8 Accumulation of installed capacity of hydropower stations and distribution of monthly runoff in different years

（2）調(diào)水工程

根據(jù)大通河水量分配方案，大通河設(shè)計(jì)外調(diào)水量14.43×108m3，其中引大濟(jì)西2.50×108m3，引大濟(jì)湟7.50×108m3，引大入秦4.43×108m3。隨著引大濟(jì)西一期引硫濟(jì)金、引大入秦工程相繼建成發(fā)揮效益，流域外調(diào)水量逐年增加（圖9a）。其中引硫濟(jì)金工程從大通河支流硫磺溝調(diào)水至甘肅省金昌市，設(shè)計(jì)引水規(guī)模0.40×108m3，2003 年5 月建成通水，2003—2021年平均調(diào)水量0.25×108m3，2011年達(dá)到設(shè)計(jì)調(diào)水量。引大入秦是在天堂水文站下游500 m將大通河水引至秦王川，設(shè)計(jì)引水量4.43×108m3，1994 年10 月工程建成通水，1994—2021 年平均調(diào)水量1.91×108m3，年最大調(diào)水量3.70×108m3（2021年）。引大濟(jì)湟工程目前正處于建設(shè)階段，2019—2021 年向湟水上游寶庫(kù)河平均調(diào)水1.17×108m3。通過(guò)對(duì)享堂站實(shí)測(cè)徑流量進(jìn)行還原，經(jīng)肯德?tīng)栔却螜z驗(yàn)，享堂站天然年徑流呈顯著增加趨勢(shì)（圖9b）。2019、2020年流域外調(diào)水量占享堂站徑流還原量的90%以上，因此跨流域調(diào)水是導(dǎo)致流域徑流量減少最主要的關(guān)鍵因素。

圖9 調(diào)水工程引水量及享堂站天然年徑流量Fig.9 Diversion of water diversion project and natural annual runoff hydrograph of Xiangtang Station

4 結(jié)論

本文利用大通河流域氣象水文等數(shù)據(jù)，分析了近60 a徑流演變特征，運(yùn)用累積量斜率變化率法和雙累積曲線法對(duì)徑流變化進(jìn)行歸因分析，得出主要結(jié)論如下：

（1）大通河流域氣候暖濕化明顯，氣溫、降水量、潛在蒸發(fā)量增幅分別為0.42°C·(10a)-1、8.9 mm·(10a)-1和5.6 mm·(10a)-1，年徑流量呈減少趨勢(shì)，傾向率為0.67×108m3·(10a)-1，在1990 年發(fā)生突變，突變后徑流量減少3.52×108m3，減幅12.1%。

（2）大通河流域徑流集中度和不均勻系數(shù)呈微弱下降趨勢(shì)，枯季徑流增加趨勢(shì)明顯，徑流年內(nèi)分配趨于均勻，集中期有推遲趨勢(shì)，延遲速率為3.0 d·(10a)-1。

（3）大通河年徑流具有12 a、24 a及44 a左右的震蕩周期，在44 a左右尺度上周期震蕩最為顯著，為第一主周期。最近豐水期的小波等值線還未閉合，表明未來(lái)一段時(shí)間年徑流將持續(xù)偏豐。

（4）氣候、人類活動(dòng)對(duì)大通河徑流減少的貢獻(xiàn)率分別為-17.7%和117.7%，降水是流域來(lái)水的主要補(bǔ)給來(lái)源，跨流域調(diào)水是引起徑流減小的主要人為因素。