周 帥, 王義民, 郭愛軍, 李紫妍, 黎云云, 郭志輝(.西安理工大學(xué) 省部共建西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點實驗室, 陜西 西安 70048;.河北工程大學(xué) 水利水電學(xué)院, 河北 邯鄲 056038)
近年來,變化環(huán)境下水文循環(huán)及水資源演變機(jī)理的研究逐漸成為熱點[1],而氣候變化和人類活動是導(dǎo)致環(huán)境改變的重要構(gòu)成因子,其帶來的水文效應(yīng)受到了廣泛關(guān)注[2-3]。目前,徑流對氣候變化和人類活動響應(yīng)的研究方法主要包括兩類:水文模擬法和基于Budyko假設(shè)水量平衡法[4]。水文模型雖然可對徑流、泥沙、營養(yǎng)物等要素進(jìn)行水文過程的模擬,但模型的結(jié)構(gòu)以及參數(shù)存在較大的不確定性,使得水文模擬結(jié)果可信度降低。此外,水文模型在率定過程中對輸入數(shù)據(jù)要求較高,且數(shù)據(jù)源精度不一,往往導(dǎo)致模擬結(jié)果差異明顯。然而,Budyko假設(shè)水量平衡法既包含了流域背景下的氣候因子,又涵蓋了反映流域下墊面特征的參數(shù)因子。鑒于此,Budyko假設(shè)方法是評估氣候變化和人類活動對徑流影響的一種理想方法[5-6]。
近二十年來,國內(nèi)外學(xué)者基于Budyko假設(shè)水量平衡法開展了大量的工作,并取得了良好的效果。Yang等[7]采用Budyko假設(shè)方法評估了我國210個子流域的降水和蒸發(fā)對徑流的影響,得出Budyko假設(shè)中的參數(shù)n呈現(xiàn)出東高西低、北高南低的區(qū)域特征;劉劍宇等[8]以我國10大流域中的372個水文站點作為為研究對象,采用Budyko假設(shè)方法評估氣候變化和人類活動對徑流的影響,結(jié)果表明,我國北方流域氣象因子的彈性系數(shù)明顯高于南方流域;郭生練等[9]利用漢江、烏江流域徑流觀測資料,分析驗證Budyko假設(shè)方法計算年徑流變化的可靠性,得出降水量變化是影響徑流變化的主要因素;劉艷麗[10]等通過構(gòu)建三川河流域Budyko假設(shè)模型與分布式水文模型(VIC),對比兩種模型結(jié)果發(fā)現(xiàn),人類活動對徑流變化的影響逐漸增加。
黃河源區(qū)位于青藏高原的東北部,屬于高寒半濕潤氣候區(qū)。隨著流域沿線經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展,人類大量引用水資源,到20世紀(jì)80~90年代,人類引水量已占黃河全年徑流量的51.7%~62.2%,導(dǎo)致流域年徑流量逐漸減少[11]。因此,全面而深入地探討變化環(huán)境下水文循環(huán)及水資源演變機(jī)理,理解氣候變化和人類活動對徑流演變的影響具有重要意義。
故此,本文以黃河源區(qū)作為研究對象,采用Mann-Kendall方法和累積距平方法診斷出流域降水和徑流序列的突變點位置,運(yùn)用5種Budyko假設(shè)方法量化氣候變化和人類活動對黃河源區(qū)徑流變化的影響。
黃河源區(qū)位于32°N~36°N,95°E~104°E之間,流域地勢起伏不平,整體呈現(xiàn)出西北高、東南低。海拔介于1 800~4 200 m之間,面積約為12.19萬km2,占黃河流域總面積的16.2%。流域年平均產(chǎn)流量約為248.72億m3,占黃河多年平均徑流量的40%以上,是黃河流域的重要產(chǎn)流區(qū)。本文采用黃河源區(qū)12個氣象站1960—2010年共51a降水和潛在蒸發(fā)資料,其中,潛在蒸發(fā)資料根據(jù)世界糧農(nóng)組織(FAO)推薦的Penman-Monteith公式計算得出,徑流資料選取唐乃亥水文站同期實測流量值,并對所有缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)延長,以此作為計算依據(jù)。黃河源區(qū)地理位置及氣象站點空間分布如圖1所示。
圖1 研究區(qū)地理位置及氣象站點空間分布圖Fig.1 Geographical location and spatial distribution of meteorological stations in source region of Yellow River
目前,針對氣候變化和人類活動對徑流影響的研究,不同學(xué)者采用的方法雖各不相同[12-13],但大多通過劃定基準(zhǔn)期(無人類活動影響)和變化期(有人類活動影響),采用不同方法分析氣候變化和人類活動對徑流的影響。鑒于Budyko假設(shè)方法的優(yōu)點,本文首先采用Mann-Kendall方法和累積距平方法分析降水和徑流系列的趨勢性和變異性;其次,依據(jù)徑流突變年份劃定基準(zhǔn)期和變化期;最后,采用5種Budyko假設(shè)公式,定量計算出氣候變化和人類活動對黃河源區(qū)徑流變化的影響。針對Budyko假設(shè)中參數(shù)ω的取值,利用流域1960—2010年的降雨量、潛在蒸發(fā)量以及實際蒸發(fā)量等數(shù)據(jù),采用Budyko假設(shè)公式反求得出。
Mann-Kendall方法往往用于降水、徑流以及蒸發(fā)等水文氣象要素的突變檢驗[14-15]。其優(yōu)點在于所選取的樣本既不必要服從特定分布,也免受少量異常值的影響,因此,非常適用于水文、氣象等要素的非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的突變檢驗。
設(shè)時間序列為{xk}(k=1,2,3,…,n),構(gòu)造新秩序列{mj},表示為xj>xk(1≤j≤k)的累積數(shù),定義dk為:
(1)
dk的均值和方差為:
(2)
(3)
假定時間序列具有隨機(jī)性且相互獨(dú)立,定義UFk統(tǒng)計量為:
(4)
式中,UFk為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,給定顯著性水平α,當(dāng)|UFk|>Uα?xí)r,表明時間序列趨勢變化顯著,所有統(tǒng)計量UFk值構(gòu)成一條UF曲線,將此方法引入到逆序列中,得到另一條UB曲線。將曲線UF、UB點繪在同一坐標(biāo)系下,若UF>0,則意味著該序列呈上升趨勢,反之呈現(xiàn)下降趨勢。當(dāng)它們超過臨界直線時,可認(rèn)為其具有顯著的上升或下降趨勢。若UF和UB曲線出現(xiàn)交點,則交點即為突變點。
計算流域各氣象站點的潛在蒸發(fā)量最常用的模型有Penman、Thornthwaite以及Penman-Monteith等,鑒于Penman-Monteith模型的優(yōu)點[16],本文采用該模型計算流域的潛在蒸發(fā)量,其公式為:
(5)
式中,ET0為潛在蒸發(fā)量,mm·d-1;Δ為飽和水汽壓與溫度的斜率,kPa·℃-1;G為土壤熱通量,MJ·m-1·d-1;Rn為作物表面凈輻射量,MJ·m-1·d-1;T為平均溫度,℃;γ為濕度計常數(shù),kPa·℃-1;U2
為地面以上2 m處的風(fēng)速,m·s-1;es為空氣飽和水汽壓,kPa;ea為空氣實際水汽壓,kPa。
氣候因子與水文過程關(guān)系密切。1974年著名氣象學(xué)家Budyko在對全球水量和能量平衡分析時發(fā)現(xiàn),多年平均蒸發(fā)量依賴于降水量和蒸發(fā)能力的平衡[17],并指出陸面蒸發(fā)必須滿足兩個邊界條件:①極端濕潤條件下,潛在蒸發(fā)量全部轉(zhuǎn)化為潛熱(當(dāng)E0/P趨于0時,E/E0趨于1,即圖2中直線AB);②極端干旱條件下,降水全部轉(zhuǎn)化為蒸發(fā)(當(dāng)E0/P趨于無窮時,E/P趨于1,即圖2中直線BC)。并提出滿足邊界條件的一般方程為:
(6)
式中,E、P、E0和X分別代表年實際蒸發(fā)量、降水量、潛在蒸發(fā)量和干燥指數(shù)。
Budyko假設(shè)平衡方程可表示為:
(7)
通常把與式(7)形式類似的公式統(tǒng)稱為Budyko假設(shè),本文采用的5種Budyko系列假設(shè)如表1所示。
圖2為Budyko假設(shè)示意圖,由圖可知,黃河源區(qū)符合Budyko假設(shè)曲線,其中,參數(shù)ω=2.17,這與孫福寶[18]的研究結(jié)果相一致。
表1 基于Budyko假設(shè)的流域?qū)嶋H蒸發(fā)量計算公式Tab.1 Calculated formula for the actual evaporation of the basin based on the Budyko hypothesis
注:表中ω為無量綱積分常數(shù),反映了區(qū)域之間的差異,且ω∈(1,∞)。
圖2 Budyko曲線示意圖Fig.2 Schematic diagram of Budyko curve
給定一個閉合的流域,多年水量平衡方程可表示為:
P=E+Q+ΔS
(8)
式中,P代表年降水量;E代表年實際蒸發(fā)量;Q代表流域年徑流量;ΔS代表流域蓄水量變化量,多年平均尺度上可忽略。
降水和蒸發(fā)的改變導(dǎo)致流域水量平衡隨之變化,降水和蒸發(fā)變化導(dǎo)致的徑流改變可歸因于氣候變化,氣候變化對徑流的影響可表示為:
(9)
式中,ΔP、ΔE0、?Q/?P、?Q/?E0和ΔQC分別代表流域降水改變量、蒸發(fā)改變量、徑流對降水的敏感性系數(shù)、徑流對蒸發(fā)的敏感性系數(shù)以及氣候變化導(dǎo)致的徑流改變量。
人類活動對徑流的影響可表示為:
ΔQH=ΔQ-ΔQC
(10)
式中,ΔQH、ΔQC和ΔQ分別為人類活動導(dǎo)致的徑流改變量、氣候變化導(dǎo)致的徑流改變量以及實際徑流改變量。相應(yīng)的,氣候變化對徑流改變量的貢獻(xiàn)率為:ηC=ΔQC/ΔQ×100%;同理,人類活動對徑流改變量的貢獻(xiàn)率為:ηH=ΔQH/ΔQ×100%。
圖3為降水和徑流序列趨勢圖。由圖可知,多年平均降水量和徑流量分別為545.82 mm和202.32億m3,且均呈現(xiàn)出減少趨勢。其中,1985—2010年降水量的減少量占年平均降水量的1.37%左右;1989—2010年徑流量顯著減少,較多年平均徑流量減少了9.45%。
圖3 降水和徑流序列的趨勢Fig.3 Trends in precipitation and runoff sequence
本文首先采用Mann-Kendall方法對流域降水和徑流序列進(jìn)行突變點檢驗,為了進(jìn)一步確定突變點位置,輔助使用累積距平法對兩個序列進(jìn)行進(jìn)一步檢驗。圖4為降水和徑流序列Mann-Kendall方法和累積距平方法突變檢驗結(jié)果。
圖4 降水與徑流序列突變點檢驗結(jié)果Fig.4 Test results of abrupt point of precipitation and runoff sequence
由圖4(a)和(b)可知,Mann-Kendall方法檢驗的降水突變年份分別為1963年、1965年、1968年、1976年、1978年、1985年以及2008年,采用累積距平方法診斷的降水突變點位置為1985年,綜合降水診斷結(jié)果可知,降水突變年份為1985年。同理,由圖4(c)和(d)診斷出年徑流突變點位置為1989年,這也與王麗娜[19]的結(jié)論相一致。
依據(jù)徑流突變點位置(1989年),把徑流序列劃分為基準(zhǔn)期(1960—1989年)和變化期(1990—2010年)。其中,基準(zhǔn)期多年平均降水量、蒸發(fā)量、實測徑流量和干燥指數(shù)分別為551.19 mm、678.57 mm、220.54億m3和1.23。采用5種Budyko公式定量評估氣候變化與人類活動對徑流的影響,計算結(jié)果與康玲玲[20]的結(jié)果高度一致。
表2為變化期氣候變化和人類活動對徑流的影響結(jié)果。由表可知,變化期較基準(zhǔn)期干燥指數(shù)增加了0.80,意味著變化期流域干旱程度增加,水資源供給矛盾愈加突出。與此同時,氣候變化和人類活動導(dǎo)致的徑流改變量為44.24億m3(ΔQC與ΔQH之和),占多年平均徑流量的21.86%左右。
綜合5種公式定量評估氣候變化和人類活動對徑流影響的結(jié)果,可將變化期人類活動對徑流影響的原因歸納為:①改革開放以來,經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展,人類活動的增強(qiáng)導(dǎo)致引水量增加;②為了防止水土流失,水土保持工作迅速開展,植被覆蓋度增加,徑流系數(shù)減小。
表2 變化期氣候變化和人類活動對徑流的影響Tab.2 Impact of climate change and human activities on runoff in the changing period
本文以黃河源區(qū)為研究對象,首先,對降水和徑流序列進(jìn)行趨勢性分析,找出降水和徑流的變化規(guī)律。其次,采用Mann-Kendall方法和累積距平方法診斷出降水和徑流序列突變點位置,并依據(jù)徑流序列突變年份劃分基準(zhǔn)期和變化期。然后,運(yùn)用5種Budyko公式量化氣候變化和人類活動對徑流的影響。最后,對引起徑流變化的因子進(jìn)行歸因。主要結(jié)論為:
1) 通過對降水和徑流序列的趨勢性和變異性分析得出,降水和徑流均呈減少趨勢,其中,徑流減少趨勢顯著,而降水減少趨勢不明顯;降水和徑流突變年份分別為1985年和1989年,變化期較基準(zhǔn)期徑流改變量為44.24億m3,占多年平均徑流量的21.86%左右。
2) 采用5種衍生的具有代表性的Budyko公式,定量評估黃河源區(qū)氣候變化和人類活動對徑流的影響得出,5種公式計算結(jié)果基本保持一致,其中,人類活動是導(dǎo)致徑流量改變的主導(dǎo)因素,氣候變化影響較小。