1951—2016年哥倫比亞河流域水文氣象要素演變特征分析

李文鑫，王興澤，孫晉秋，李楊，劉穎，鞠琴

(1.河海大學(xué) 大禹/水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210098；2.南京水利科學(xué)研究院，江蘇 南京 210029；3.長(zhǎng)江保護(hù)與綠色發(fā)展研究院，江蘇 南京 210098; 4.水利部應(yīng)對(duì)氣候變化研究中心，江蘇 南京 210029；5.遼寧省水文局，遼寧 沈陽(yáng) 110003；6.內(nèi)蒙古自治區(qū)水資源與水權(quán)收儲(chǔ)中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010020)

氣候劇烈變化已成為目前最嚴(yán)重的全球性環(huán)境問題之一。自第一次工業(yè)革命以來，全球氣候系統(tǒng)呈現(xiàn)出氣溫顯著升高、極端天氣增多和增強(qiáng)的變化趨勢(shì)[1-2]。與20世紀(jì)末期相比，預(yù)計(jì)21世紀(jì)末全球平均地表氣溫可能升高0.3～4.8 ℃[2]。氣候變化引起水資源時(shí)空分配變化，導(dǎo)致洪、旱災(zāi)害出現(xiàn)頻率增加。

長(zhǎng)時(shí)間水文氣象序列演變規(guī)律具有隨機(jī)性、周期性及趨勢(shì)性等特征[3-4]。由于全球變暖以及大規(guī)模的水利工程、環(huán)境工程等的興建，一些流域水文序列的一致性遭到了不同程度的破壞[5-6]，嚴(yán)重威脅工程的設(shè)計(jì)目標(biāo)和規(guī)劃實(shí)施效果的達(dá)成。因此，識(shí)別水文氣象序列演變特征，對(duì)于準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)水文氣象要素演變規(guī)律，分析環(huán)境變化與人類活動(dòng)對(duì)水文過程的影響具有重要意義。目前，時(shí)間序列特征分析方法眾多，其中Mann-Kendall(M-K)方法與Spearman法適用條件寬泛，不需要樣本遵循一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾;累積距平法可直觀地判斷序列變化趨勢(shì)；有序聚類法具有簡(jiǎn)潔高效的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)各種總體分布的序列均適用，但計(jì)算結(jié)果受端點(diǎn)序列的影響較大[7]；小波分析是最為常用的水文周期分析方法[8～9]；啟發(fā)式分割算法適用于對(duì)非線性、非平穩(wěn)水文序列的特征分析[10]。

哥倫比亞河流域是北美第四大流域，該河是世界水能利用程度較高(達(dá)70%以上)的河流[11]，流域范圍內(nèi)共有250座水庫(kù)以及150座水利工程，其中包括18座大壩，是典型的融雪性河流域。積雪及冰川對(duì)全球變暖非常敏感，因此，分析哥倫比亞河流域的水文氣象要素變化對(duì)研究融雪性河流域的氣候變化響應(yīng)及融雪性河流域的水能開發(fā)利用具有一定的參考意義。

1 流域概況與資料來源

1.1 流域概況

哥倫比亞河，北美洲西部大河之一，發(fā)源地位于加拿大落基山脈南部附近的哥倫比亞湖，流經(jīng)美國(guó)華盛頓州、愛達(dá)荷州、蒙大拿州，在俄勒岡州波特蘭市匯入太平洋。河流全長(zhǎng)2 250 km，位于其干流的達(dá)拉斯(The Dalles,OR)水文站以上流域面積613 830 km2，約占哥倫比亞河流域總面積的92%。經(jīng)過達(dá)拉斯(The Dalles,OR)水文站的年均徑流量約為164.5億m3。哥倫比亞河徑流深季節(jié)變化較大，流域內(nèi)大部分大氣降水以雪的形式降落到山區(qū)，冰雪融水源源不斷地流入哥倫比亞河。流域內(nèi)冬、春季降水量與徑流深較大；夏、秋季降水量與徑流深較??；水位季節(jié)變化小，春季有冰雪融水補(bǔ)給時(shí)，河水水位較高；其他季節(jié)則較低。

圖1 哥倫比亞河流域水系與水文站分布圖

1.2 數(shù)據(jù)來源

采用哥倫比亞河流域達(dá)拉斯(The Dalles,OR)水文站1951—2016年徑流深資料進(jìn)行研究，該資料來源于GRDC全球徑流資料庫(kù)，氣溫、降水資料來源于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局提供的全球尺度0.5°×0.5°分辨率再分析資料，研究流域內(nèi)共包含283個(gè)格點(diǎn)。為便于研究流域內(nèi)水文氣象要素序列的季節(jié)性變化，將4—6月設(shè)為春季，7—9月設(shè)為夏季，10—12月設(shè)為秋季，1—3月設(shè)為冬季。

2 研究方法

2.1 Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法

Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法是常用的時(shí)間序列分析方法之一，將其應(yīng)用于水文氣象要素序列趨勢(shì)變化分析中，分析中既能反映序列突變時(shí)間，又能確定序列突變趨勢(shì)[12]。應(yīng)用該方法時(shí)，對(duì)某一水文氣象要素序列(徑流深、氣溫、降水量等)構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量Z、UFk、UBk。若Z值大于零，則該序列呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，反之則呈下降趨勢(shì)。當(dāng)|Z|>1.96時(shí)，則表示序列通過了顯著性水平為95%的檢驗(yàn)，趨勢(shì)變化很顯著。

將統(tǒng)計(jì)量UFk和UBk過程線與±1.96臨界線繪制于同一幅圖中，若UFk過程線與UBk過程線存在交點(diǎn)且該交點(diǎn)位于±1.96兩條臨界線之間，則證明該點(diǎn)趨勢(shì)性變化顯著，可將其視為潛在的突變點(diǎn)，若該交點(diǎn)值為正數(shù)，則說明該點(diǎn)發(fā)生了增大性突變，反之則發(fā)生了減小性突變。

2.2 滑動(dòng)T檢驗(yàn)法

滑動(dòng)T檢驗(yàn)法是基于原始數(shù)據(jù)的水文氣象序列趨勢(shì)和變異研究中常用的參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析法，該法結(jié)合Mann-Kendall法可以提高序列突變分析的準(zhǔn)確性[13]。其基本思路是，將水文氣象序列在滑動(dòng)點(diǎn)前后劃分為2個(gè)子序列，比較2個(gè)子序列均值顯著性差異來確定突變點(diǎn)發(fā)生的范圍。應(yīng)用該方法時(shí)，對(duì)某一水文氣象要素序列(徑流深、氣溫、降水量等)(X1、X2、X3、…、Xn)劃分為2個(gè)子序列(X1、X2、X3、…、Xn1-1)和(Xn1、Xn1+1、Xn1+2、Xn1+3、…、Xn)構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量T，統(tǒng)計(jì)量T服從t(n-2)分布，若某一滑動(dòng)點(diǎn)滿足|T|>tα(n-2)，表明該滑動(dòng)點(diǎn)前后序列均值存在著顯著性差異，即序列可能在該點(diǎn)附近發(fā)生突變。

2.3 有序聚類法

有序聚類法是通過逐點(diǎn)計(jì)算水文氣象序列的離差平方和，找到總離差平方和最小值所在點(diǎn),該點(diǎn)即為最優(yōu)分割點(diǎn)[14]。該方法是一種適用于在非平穩(wěn)序列干擾點(diǎn)難以確定的情況下進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推估的方法。應(yīng)用該法時(shí)，將某一水文氣象要素序列(徑流深、氣溫、降水量等)(X1、X2、X3、…、Xn)劃分為2個(gè)子序列(X1、X2、X3、…、Xn1、Xn1+1)和(Xn1+2、Xn1+3、…、Xn)并構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量S，將統(tǒng)計(jì)量S(即離差平方和)按照序列對(duì)應(yīng)時(shí)間繪制于圖中，其最小值所在年份點(diǎn)即為該序列突變點(diǎn)。

2.4 小波分析法

小波分析法適用于研究具有多時(shí)間尺度變化特性和非平穩(wěn)特性的水文氣象序列，其在水文氣象序列變化特性的應(yīng)用中主要有兩方面內(nèi)容：一是用于奇異性檢測(cè)，二是用于過程特性定量表征，識(shí)別其時(shí)間頻率尺度[15-16]。在應(yīng)用該法時(shí)：①對(duì)所研究的水文氣象序列f(kΔt)進(jìn)行小波變換；②對(duì)不同尺度的所有小波系數(shù)平方進(jìn)行積分，得到小波方差[15]。小波方差變化圖反映小波方差隨時(shí)間尺度變化的過程，文中通過小波方差變化圖來反映水文氣象序列中所包含的各種時(shí)間尺度(周期)的波動(dòng)。

3 結(jié)果與討論

3.1 水文氣象要素趨勢(shì)性變化特征

哥倫比亞河流域位于北美洲，多年平均氣溫為5.1 ℃，如圖2(a)所示，年均最高氣溫(7.0 ℃)出現(xiàn)在2015年，年均最低氣溫(3.3 ℃)出現(xiàn)在1985年，1951—2016年期間，年均氣溫呈顯著上升趨勢(shì)，線性傾向率0.20 ℃/(10年)左右。流域多年平均降水量為508 mm，如圖2(b)所示，降水量年代際變化幅度較大，年降水量范圍為381～661 mm，最大年降水量與最小年降水量相差40%以上；1951—2016年間降水量呈現(xiàn)波動(dòng)變化，無(wú)明顯趨勢(shì)性。流域多年平均徑流深為26.8 mm，如圖2(c)所示，最大年平均徑流深為1997年的38.9 mm，出現(xiàn)于最大年降水量出現(xiàn)年份的后一年，表明該地區(qū)徑流深可能受到了環(huán)境的延滯效果影響；最小年平均徑流深為2001年的16.3 mm；研究期流域年平均徑流深變化呈顯著減小趨勢(shì)，變化傾向率-0.61 mm/(10年)左右。

圖2 哥倫比亞河流域1951—2016年的水文氣象要素的演變趨勢(shì)

流域1951—2016年水文氣象要素變化情況見表1。采用Mann-Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)法分析流域年與季平均氣溫、降水量、徑流深演變趨勢(shì)。由表1可知，流域內(nèi)年均氣溫呈顯著上升趨勢(shì)，四季平均氣溫均呈升高趨勢(shì)，秋季升溫不顯著，春季、夏季、冬季氣溫顯著升高(Z值絕對(duì)值大于1.96)。

表1 哥倫比亞河流域的水文氣象要素趨勢(shì)演變情況

年降水量無(wú)顯著變化趨勢(shì)，年徑流深呈顯著下降趨勢(shì)，春季、夏季徑流深呈顯著性減少趨勢(shì)，而秋季、冬季的徑流深呈顯著性增加趨勢(shì)，就線性傾向率而言，春季徑流深線性傾向率最大，為-0.62 mm/(10年)，而秋季徑流深線性傾向率最小，為0.1 mm/(10年)。

3.2 水文氣象序列的突變性及階段性

以流域的徑流深序列為研究對(duì)象，采用Mann-Kendall秩次相關(guān)檢驗(yàn)法、滑動(dòng)T檢驗(yàn)法和有序聚類分析方法相結(jié)合的方法分析水文氣象序列突變點(diǎn)，結(jié)果如圖3所示。

圖3 研究流域的年徑流深突變點(diǎn)分析

由圖3(a)可以看出：UFk和UBk曲線交點(diǎn)出現(xiàn)在1959年、1973年、1976年、1986年、2000年附近，且交點(diǎn)均位于±1.96兩臨界線之間，根據(jù)M-K檢驗(yàn)法規(guī)定，此時(shí)交點(diǎn)所在的年份即為可能發(fā)生數(shù)據(jù)突變的時(shí)間。根據(jù)突變時(shí)間點(diǎn)經(jīng)滑動(dòng)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)超出臨界線的時(shí)間點(diǎn)出現(xiàn)在1973年、1976年、1986年、2000年附近(圖3(b))。

綜合以上診斷結(jié)果，年徑流深出現(xiàn)突變的時(shí)間點(diǎn)為1973年、1976年、1986年、2000年。

有序聚類分析法診斷結(jié)果(圖 3(c))表明，實(shí)測(cè)年徑流深的時(shí)序離差平方和在1976年達(dá)到最小。由此可以推斷，1976年是2個(gè)序列的最佳變異分割點(diǎn)，其次為1973年、1985年、1999年。

綜合考慮Mann-Kendall非參數(shù)秩次檢驗(yàn)法、滑動(dòng)T檢驗(yàn)法和有序聚類分析法這3種方法對(duì)流域徑流深序列突變點(diǎn)的診斷結(jié)果，將實(shí)測(cè)徑流深序列劃分為1951—1972年、1973—1986年、1987—1999年、2000—2016年4個(gè)階段。

以第一階段(1951—1972年)作為基準(zhǔn)期，表2統(tǒng)計(jì)給出了不同階段各水文氣象要素與基準(zhǔn)期的相比較的變化情況。由表2可以看出：①?gòu)搅魃畛尸F(xiàn)較為明顯的減少趨勢(shì)，基準(zhǔn)期的年均徑流深為28.59 mm，后面3個(gè)時(shí)段的年均徑流深分別減少4.09%、8.57%和15.21%；②前3個(gè)時(shí)段的年均降水量基本相當(dāng)，均為513.00 mm左右，2000年之后年均降水量為489 mm，較基準(zhǔn)期的減少較多，約減少4.74%；③基準(zhǔn)期的年均氣溫為4.7 ℃，1987年之后氣溫呈現(xiàn)明顯的升高趨勢(shì)，1987—2000年和2001—2016年年均氣溫較基準(zhǔn)期的分別升高0.7 ℃和1.0 ℃。

表2 研究流域的水文氣象要素階段性變化特征分析結(jié)果

3.3 水文氣象要素的周期變化

采用小波分析法對(duì)該流域氣溫、降水量和徑流深序列進(jìn)行分析，結(jié)果如圖4所示。由圖4可知：流域年徑流深與年降水量變化大致存在20～30年、30～40年兩個(gè)準(zhǔn)周期振蕩的時(shí)間尺度，結(jié)合小波方差圖(圖4(b)和(d))，二者均在上述尺度內(nèi)的23年、33年處存在峰值，其中33年為主峰值，說明年徑流深與年降水量變化的主周期為33年、次周期為23年。如圖 4(e)所示：氣溫在年尺度上的周期性變化不明顯，呈現(xiàn)波動(dòng)性上升變化。流域年均徑流深與年均降水量小波方差圖(圖4(b)(d)(f))的一致性反映出該流域降水對(duì)徑流變化有驅(qū)動(dòng)作用，兩者呈現(xiàn)同頻變化。

圖4 研究流域的水文氣象要素周期性分析結(jié)果

3.4 討論

河川徑流變化受控于降水、蒸發(fā)變化[2]。1951—2016年，流域氣溫顯著升高，冬季河流上游積雪深度變薄，來年春、夏季氣溫升高并超過零攝氏度，積雪融化形成徑流量減少致使春、夏季徑流量減少。冬季氣溫升高加大了冬季積雪融水洪水水量，致使冬季徑流量增加。流域的降水量呈非顯著性減少趨勢(shì)。氣溫升高會(huì)引起蒸發(fā)增大，導(dǎo)致徑流量減少，徑流源于降水，降水量的減少也在一定程度上致使河川徑流量減少。因此，氣象要素的變化是哥倫比亞河流域徑流量減少的重要影響因素之一。

由哥倫比亞河流域水文氣象要素的階段性變化(圖4)可以發(fā)現(xiàn)：2000年之后，流域內(nèi)年均氣溫較基準(zhǔn)期的升高1.0 ℃，年均降水量較基準(zhǔn)期的減少4.74%，顯然，流域內(nèi)氣溫和降水量變化對(duì)河川徑流深減小起到了一定的促進(jìn)作用；同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)，1973—1986年，流域內(nèi)的年均氣溫和降水量較基準(zhǔn)期的基本沒有變化，但年均徑流深依然減小4.09%，可以看出，氣象要素變化不是導(dǎo)致流域徑流深減小的唯一原因。已有資料表明，哥倫比亞河是一個(gè)人類活動(dòng)非常頻繁的河流，截止到2000年，哥倫比亞河流域內(nèi)修建了250座大中型水利工程[17]，主要用于工業(yè)發(fā)展、農(nóng)業(yè)灌溉以及支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。以灌溉為主的水庫(kù)工程的蓄水主要用于農(nóng)業(yè)灌溉蒸發(fā)消耗，這是該流域徑流深顯著性減少的重要原因。

哥倫比亞河流域氣溫總體偏低，多年平均氣溫約5.1 ℃，一年中多數(shù)月份的氣溫均在0 ℃以下，冬、春季降水量較多，降雪、積雪和融雪是該流域水文氣象特征的重要表現(xiàn)。全球氣候變暖背景下，冬、春和夏季氣溫顯著升高，溫度升高勢(shì)必加速積雪融化，進(jìn)而增大凌洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，深入研究全球氣候變暖驅(qū)動(dòng)下的水文響應(yīng)，為流域內(nèi)水庫(kù)工程安全運(yùn)行調(diào)度提供重要依據(jù)，這也是我國(guó)寒區(qū)水文研究的重點(diǎn)問題。

4 結(jié)論

1951—2016年間，哥倫比亞河流域年均徑流深呈現(xiàn)顯著減小趨勢(shì)，其中春季徑流深線性傾向率最大，而秋季徑流深線性傾向率最小且具有增加的趨勢(shì)，氣象要素的變化與人類活動(dòng)是哥倫比亞河流域徑流深減小的重要影響因素。流域年均降水量呈現(xiàn)波動(dòng)變化，無(wú)顯著趨勢(shì)性；流域氣溫呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，其中冬、春和夏季氣溫顯著升高，氣溫升高勢(shì)必加速積雪融化進(jìn)而增大凌洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)；年均徑流深與年均降水量變化的主周期為33年、次周期為23年。研究流域的降水對(duì)徑流變化有驅(qū)動(dòng)作用，兩者呈現(xiàn)同頻變化。

研究流域的年徑流序列于1973年、1986年、2000年前后發(fā)生突變。徑流深各階段呈不同程度減小趨勢(shì)，自2000年以來的減小速度變快。前3個(gè)時(shí)段的年均降水量基本相當(dāng)，2000年之后的年均降水量為489.00 mm，較基準(zhǔn)期的減少較多，約減少4.74%。年均氣溫于1987年之后明顯升高，1987—2000年和2001—2016年年均氣溫較基準(zhǔn)期(1951—1972年)的分別升高0.7 ℃和1.0 ℃。