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    變化環(huán)境下渭河流域生態(tài)水文情勢演變歸因研究

    2022-11-22 00:22:00江善虎劉亞婷任立良王孟浩任明明
    水資源保護(hù) 2022年6期
    關(guān)鍵詞:水文情勢華縣渭河流域

    江善虎,劉亞婷,任立良,王孟浩,周 樂,任明明

    (1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210098;2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,江蘇 南京 210098)

    河流生態(tài)水文情勢決定著河流生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)循環(huán)、能量傳遞、生境與生物之間的相互作用等,進(jìn)而對河流生態(tài)系統(tǒng)健康產(chǎn)生影響[1-3]。近幾十年來,隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口增長,強(qiáng)烈的人類活動干擾改變了流域水文循環(huán)過程[4-6],進(jìn)而在不同程度上改變了河流生態(tài)水文情勢[7-9]。因此,剖析河流生態(tài)水文情勢的變化程度,定量區(qū)分氣候變化和人類活動對生態(tài)水文情勢演變的影響,對適應(yīng)環(huán)境變化的河流健康管理具有重要的科學(xué)意義。

    近年來,越來越多的學(xué)者關(guān)注到水文情勢變化的量化及其生態(tài)效應(yīng)。由Richter等[10]提出的水文改變指標(biāo)(indicators of hydrologic alteration,IHA)法與變動范圍(range of variability approach,RVA)法相結(jié)合的方法是研究河流水文情勢變化程度及其生態(tài)效應(yīng)的常用方法。張文浩等[11]使用IHA方法分析了潑河水庫的水文情勢變化;杜現(xiàn)增等[12]將IHA的33個水文指標(biāo)引入到河流健康綜合評價中;陳啟慧等[13]將RVA方法應(yīng)用于生態(tài)需水計算;Yang等[14]基于RVA方法分析了黃河干流的生態(tài)水文指標(biāo)特征,評價了其生態(tài)效益。但上述研究中所使用的IHA水文指標(biāo)數(shù)目眾多(33個),不便于計算和分析。程俊翔等[15]使用主成分分析(principal component analysis,PCA)法篩選出7個IHA水文指標(biāo)作為洞庭湖出口的生態(tài)最相關(guān)水文指標(biāo)(most ecologically relevant hydrologic indicators,ERHIs);Yang等[16]采用PCA等方法篩選出6個指標(biāo)作為Illinois河的ERHIs。用ERHIs來替代數(shù)目眾多的IHA水文指標(biāo),既能盡量保留原始數(shù)據(jù)的關(guān)鍵信息,又能很大程度減少眾多水文變量的信息冗余,給研究帶來便利?!坝^測-模擬”對比分析法將自然條件與人為影響條件下的徑流特征進(jìn)行比較,被廣泛用于量化環(huán)境變化對徑流演變的影響[17-19]。該方法對數(shù)據(jù)要求較低,可通過選擇合適的水文模型來重建流域的自然徑流過程。因此,綜合ERHIs法和“觀測-模擬”對比分析法可定量刻畫氣候變化和人類活動對河流生態(tài)水文情勢演變的影響。

    本文以資源性缺水問題突出的渭河流域作為研究區(qū)域,通過PCA方法篩選出7個IHA水文指標(biāo)作為渭河流域的ERHIs,利用可變下滲容量(variable infiltration capacity,VIC)模型重建天然流量序列,采用“觀測-模擬”對比分析法定量分離氣候變化和人類活動對河流生態(tài)水文情勢演變的影響,以期為適應(yīng)環(huán)境變化的河流健康管理提供科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    渭河是黃河的最大支流,屬于降水補(bǔ)給性河流。渭河干流全長818 km,兩岸支流眾多。渭河流域位于秦嶺以北,處于我國濕潤區(qū)和干旱區(qū)的過渡帶,屬于典型的干旱半干旱氣候。渭河的水資源狀況很大程度上影響著黃河水資源的豐枯變化、開發(fā)利用等。

    選取咸陽和華縣水文站作為渭河干流流量控制站,華縣水文站(109°46′E,34°35′N)控制區(qū)集水面積10.6萬km2,咸陽水文站(108°42′E,34°19′N)控制區(qū)集水面積4.7萬km2,如圖1所示。

    渭河流域1961—2017年多年平均降水量為564.5 mm,多年平均天然徑流量為63.31億m3,相當(dāng)于徑流深59.73 mm,多年平均徑流系數(shù)為0.11;最大年徑流量為1964年的187.60億m3,最小年徑流量為1997年的16.83億m3,兩者相差約10倍。此外,徑流年內(nèi)分配不均勻,其中1月來水量最少,僅占全年的2.5%左右,9月來水量最大,占全年的19%左右,汛期7—10月總來水量占全年的60%左右。

    圖1 研究區(qū)氣象站和水文站示意圖Fig.1 Sketch of meteorological and hydrological stations in study area

    2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    收集了以下數(shù)據(jù)資料:①摘自水文年鑒的1961—2017年咸陽和華縣水文站及62個雨量站的日降水量及日流量數(shù)據(jù);②1961—2017年渭河流域氣象站的氣溫、風(fēng)速以及日降水量等數(shù)據(jù),均由國家氣象局提供;③90 m DEM數(shù)據(jù),來源于中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心。

    2.2 研究方法

    2.2.1水文變異診斷及天然徑流重建方法

    采用Mann-Kendall趨勢分析法對渭河流域咸陽和華縣水文站徑流序列的變化趨勢進(jìn)行檢測,統(tǒng)計量Z<-1.96或Z>1.96時,表示通過95%的顯著性檢驗(yàn)。徑流序列的突變點(diǎn)通過Pettitt突變點(diǎn)檢測法確定,并用降雨徑流雙累積曲線法進(jìn)行驗(yàn)證。將整個研究期以突變點(diǎn)為界,劃分為基準(zhǔn)期和變化期,用受人類活動影響較弱的基準(zhǔn)期資料來率定VIC模型參數(shù),用變化期的水文氣象資料驅(qū)動VIC模型,還原變化期河流的天然徑流序列。

    2.2.2ERHIs確定及生態(tài)水文情勢改變度計算

    RVA方法是一種以IHA水文指標(biāo)體系為基礎(chǔ)的,可定量描述單個水文指標(biāo)受影響后的變化程度,對比分析變異前后的水文數(shù)據(jù),評估水文指標(biāo)改變程度的方法。一般以突變前各指標(biāo)的平均值加上或減去標(biāo)準(zhǔn)偏差,或以指標(biāo)出現(xiàn)頻率的75%和25%作為滿足河流生態(tài)需求的上限和下限,即RVA閾值[4]。通過估算突變點(diǎn)后年份的IHA水文指標(biāo)以及單個水文指標(biāo)和綜合的水文改變度,來判斷水文序列受影響的程度。

    由于IHA水文指標(biāo)的冗余性及指標(biāo)之間的相關(guān)性,本文采用PCA方法對其簡化,以此改進(jìn)RVA方法。PCA方法采用降維的思想,盡可能保留原始數(shù)據(jù)信息,以少丟失或不丟失信息為前提,將原有的許多相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為新的少數(shù)幾個不相關(guān)的變量,主成分即這些新的少數(shù)幾個綜合變量,每個主成分是原始變量的線性組合。由于渭河流域在1961—2017年沒有出現(xiàn)斷流,所以采用除去斷流天數(shù)的32個IHA水文指標(biāo)進(jìn)行分析。通過PCA方法篩選出若干個ERHIs來代替原有的32個IHA水文指標(biāo),改進(jìn)后的RVA方法計算公式如下:

    (1)

    (2)

    (3)

    式中:S為IHA水文指標(biāo)的偏移度;Ppost、Ppre分別為改變后和改變前的IHA水文指標(biāo)參數(shù);Di為第i個水文指標(biāo)改變度(當(dāng)67%≤Di≤100%時,被認(rèn)為是高程度改變;當(dāng)33%≤Di<67%時,被認(rèn)為是中等程度改變;當(dāng)0≤Di<33%時,被認(rèn)為是低程度改變);Noi為第i個水文指標(biāo)在突變點(diǎn)后實(shí)際處于RVA閾值范圍內(nèi)的年數(shù);Nf為指標(biāo)在突變點(diǎn)后預(yù)期處于RVA閾值內(nèi)的年數(shù);D0為水文指標(biāo)綜合改變度。

    2.2.3環(huán)境變化對生態(tài)水文情勢演變影響的定量評估

    利用實(shí)測的基準(zhǔn)期流量序列得出生態(tài)水文指標(biāo)的閾值,并構(gòu)建流域生態(tài)水文情勢演變歸因的定量計算方法。分別計算出基準(zhǔn)期和變化期的實(shí)測序列ERHIs綜合改變度Dobs和模擬序列ERHIs綜合改變度Dsim。假設(shè)氣候變化和人類活動對生態(tài)水文情勢演變的影響是相互獨(dú)立的,則基于實(shí)測徑流的綜合改變度可表示為

    Dobs=Dc+Dh

    (4)

    式中Dc、Dh分別為氣候變化和人類活動引起的生態(tài)水文指標(biāo)改變度。

    由于VIC模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)與基準(zhǔn)期保持一致,因此重建徑流僅反映了氣候變化影響下的情況,所以基于模擬徑流的綜合改變度可表示為

    Dsim=Dc

    (5)

    實(shí)測與模擬徑流的綜合改變度的差值可表示為

    ΔD=Dobs-Dsim=Dh

    (6)

    氣候變化對生態(tài)水文情勢的貢獻(xiàn)率Ic和人類活動對生態(tài)水文情勢的貢獻(xiàn)率Ih分別為

    (7)

    (8)

    3 結(jié)果與分析

    3.1 水文變異分析及天然徑流重建

    對1961—2017年渭河流域的年徑流量和降水量序列進(jìn)行Mann-Kendall(M-K)趨勢檢驗(yàn)及Pettitt突變點(diǎn)檢測的結(jié)果如表1所示。兩站年徑流量與降水量均呈下降趨勢,咸陽和華縣水文站徑流量的M-K檢驗(yàn)統(tǒng)計量Z值分別為-4.1和-3.4;Pettitt突變點(diǎn)檢測結(jié)果顯示徑流量序列的突變發(fā)生在1990年附近,又用降雨徑流雙累積曲線(圖2)對其進(jìn)一步驗(yàn)證,顯示兩站的徑流序列的突變點(diǎn)也在1990年附近。因此,將整個研究期分為基準(zhǔn)期(1961—1990年)及變化期(1991—2017年)。

    表1 渭河流域水文要素檢驗(yàn)檢測結(jié)果Table 1 Test results of hydrological parameters in the Weihe River Basin

    (a) 咸陽水文站

    將基準(zhǔn)期(1961—1990年)進(jìn)一步劃分,分為模型率定期(1961—1980年)和驗(yàn)證期(1981—1990年),VIC模型的模擬精度結(jié)果見表2,其中納什效率系數(shù)(NSE)最小為0.67,相對誤差(RE)絕對值最大為7.7%,VIC模型的精度達(dá)標(biāo),表明VIC模型基本可以客觀地重建渭河流域的歷史水文過程。

    表2 VIC模型模擬精度評價Table 2 Performance of simulation using VIC model

    (a) 咸陽水文站

    (a) 1月平均流量

    3.2 ERHIs的選取及趨勢分析

    基于PCA方法的咸陽站和華縣站32個IHA水文指標(biāo)的特征值及累積貢獻(xiàn)率如圖3所示。其中,咸陽水文站的第1主成分(PC1)的貢獻(xiàn)率為45%,特征值為14.27;第2主成分(PC2)與PC1的累積貢獻(xiàn)率為61%,特征值為5.13;前6個主成分(PCs)的特征值都大于1,且累積貢獻(xiàn)率為81%。根據(jù)提取原則,接受累積貢獻(xiàn)率大于80%且特征值大于1的PCs,所以將PC1~PC6作為咸陽站所需的主成分。華縣水文站的PC1的貢獻(xiàn)率為40%,特征值為12.77;PC2與PC1的累積貢獻(xiàn)率為58%,特征值為5.7。前7個PCs的特征值大于1,累積貢獻(xiàn)率為83%。因此,將PC1~PC7作為華縣水文站所需的主成分。

    以咸陽和華縣水文站所選的PCs中載荷值的絕對值最高或相對較高的指標(biāo)作為渭河流域的主成分,最后選擇出現(xiàn)頻率最高的7個指標(biāo):流量平均減少率、最大7 d平均流量、年最小日流量發(fā)生時間、年最大日流量發(fā)生時間、1月平均流量、12月平均流量和年高流量脈沖發(fā)生次數(shù),作為渭河流域的ERHIs。

    利用式(1)(2)計算得出咸陽和華縣水文站的32個IHA水文指標(biāo)綜合改變度分別為40%和37%,7個ERHIs的綜合改變度分別為41%和34%,可以看出兩者計算結(jié)果相差不大,驗(yàn)證了ERHIs選取的合理性及其對渭河流域生態(tài)水文情勢的代表性。

    渭河流域咸陽和華縣水文站7個ERHIs的時間變化特征分別見圖4和圖5,圖中紅線條表示線性趨勢,淺紅色區(qū)域表示置信度為95%的區(qū)間,可以看出咸陽站的1月平均流量、12月平均流量和最大7 d平均流量分別以每年0.66 m3/s、1 m3/s和12 m3/s的速率明顯下降,年高流量脈沖發(fā)生次數(shù)也呈逐漸下降趨勢。流量平均減少率逐漸增大。而年最小和最大日流量發(fā)生時間整體上沒有明顯變化。華縣水文站12月平均流量和最大7 d平均流量分別以每年1 m3/s和19 m3/s的速率明顯下降。除1月平均流量無明顯下降趨勢,其他指標(biāo)變化趨勢與咸陽水文站一致。這種變化表明了渭河流域的洪峰流量被大大削弱,且徑流總量減小。

    (a) 1月平均流量

    3.3 生態(tài)水文情勢演變的定量歸因

    通過“觀測-模擬”對比分析法定量分離氣候變化和人類活動對渭河生態(tài)水文情勢演變的貢獻(xiàn)率。表3是咸陽和華縣水文站分別以實(shí)測徑流及VIC模型輸出的數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)的ERHIs改變度,兩站基于實(shí)測序列的ERHIs綜合改變度分別為41%和34%,都為中度改變,基于模擬序列的ERHIs綜合改變度都為18%,屬于低度改變。分析結(jié)果顯示:人類活動導(dǎo)致的咸陽和華縣水文站ERHIs綜合改變度的變化分別為23%和16%,人類活動對生態(tài)水文情勢演變的貢獻(xiàn)率分別為56%和47%,氣候變化對生態(tài)水文情勢演變的貢獻(xiàn)率則分別為44%和53%,表明渭河流域生態(tài)水文情勢的演變是兩者共同作用的結(jié)果。

    基于實(shí)測徑流的流量平均減少率在咸陽和華縣水文站均發(fā)生了中高程度的改變,而這個指標(biāo)在基于模擬徑流的計算結(jié)果中改變程度大幅降低,這表明人類活動對生態(tài)水文情勢演變的影響主要體現(xiàn)在使河流流量減少。近年來,渭河流域耗水量呈較明顯的增長趨勢,農(nóng)業(yè)灌溉耗水量的增加[20]、水土保持工程的建設(shè)、河流沿岸地下水的開采以及雨水集蓄工程等措施的興建,均是導(dǎo)致渭河徑流衰減的人為因素[21]。此外,氣候變化也是渭河流域生態(tài)水文情勢改變的重要原因,降水的減少引起徑流補(bǔ)給量的下降[20],從而引起生態(tài)水文指標(biāo)的改變。

    4 結(jié) 論

    a.1961—2017年渭河流域年降水量呈不顯著下降趨勢,咸陽和華縣水文站年徑流量呈顯著減少趨勢,于1990年出現(xiàn)突變。根據(jù)VIC模型重建了渭河流域歷史水文過程,NSE最小為0.67,RE絕對值最大為7.7%。

    b.渭河流域ERHIs指標(biāo)為流量平均減少率、最大7 d平均流量、年最小日流量發(fā)生時間、年最大日流量發(fā)生時間、1月平均流量、12月平均流量和年高流量脈沖發(fā)生次數(shù)。流量平均減少率呈上升趨勢,極端流量發(fā)生時間無明顯變化,其余指標(biāo)均呈下降趨勢。

    c.咸陽和華縣水文站實(shí)測ERHIs綜合改變度為41%和34%,模型模擬的兩站ERHIs綜合改變度為18%。人類活動對咸陽和華縣水文站ERHIs綜合改變的貢獻(xiàn)率分別為56%和47%,渭河流域生態(tài)水文情勢的改變由氣候變化和人類活動共同作用所致。

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