近60年開都河源區(qū)徑流演變及驅(qū)動因素定量分析

孫月　劉思?！⌒侠ぁ≈x蕾　鄭靈巧　劉源

摘要：探明開都河徑流和降水的演變特征及其關(guān)系，對了解流域的水文循環(huán)過程、進(jìn)行水資源管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義?；陂_都河大山口水文觀測站徑流量實(shí)測數(shù)據(jù)，利用Mann-Kendall趨勢和突變檢驗(yàn)以及累積距平法，分析開都河近60 a的徑流和降水演變規(guī)律，利用雙累積曲線法定量研究降水和人類活動對開都河徑流變化的貢獻(xiàn)量。結(jié)果表明：（1）開都河年徑流量波動較小，多年平均值、最大和最小值分別為35.44×108 m3、57.09×108 m3和24.61×108 m3；（2）徑流量整體呈上升趨勢，以0.166×108 m3/a的速率遞增，于1995年發(fā)生由少到多的突變；（3）開都河源區(qū)降水年際變化較小，多年平均值、最大和最小值分別為271.48 mm、406.6 mm以及191.4 mm，且在1998年發(fā)生突變；（4）在徑流量增加過程中，降水和人類活動對其貢獻(xiàn)率分別為68.2%、31.8%，影響量分別為4.71×108 m3和2.2×108 m3。研究成果為開都河源區(qū)水資源管理、利用和水土流失整治提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：徑流；驅(qū)動因素；突變分析；雙累積曲線；開都河

中圖分類號：P333? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? 文章編號：1674-3075（2023）06-0010-09

河流水資源是人類生產(chǎn)生活以及維持生態(tài)平衡的基礎(chǔ)（羅蘭花等，2019）。徑流的演變將影響到水資源的使用，并對社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重大影響（李二輝等，2014）。因此，對徑流演變及其驅(qū)動因素的研究可作為河流水資源管理、綜合利用和水土流失整治的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和決策依據(jù)。

河流徑流的演變與流域地勢形態(tài)、河床演變以及洪澇災(zāi)害的發(fā)生等緊密相關(guān)，是整個流域中變化最為明顯的部分（許全喜和童輝，2012；郭巧玲等，2016）。河流徑流變化是流域內(nèi)主要驅(qū)動因素（氣象特別是降水以及人為因素）變化的重要體現(xiàn)，是全球變化研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一（Milly et al，2005；Feng et al，2023）。造成河流徑流演變的原因十分復(fù)雜。引起徑流變化的主導(dǎo)因素之一是氣候變化（高培和劉明哲，2012），而降水對徑流的影響在某些情況下尤為重要；然而，也有學(xué)者認(rèn)為，潛在蒸散發(fā)的增加對徑流量演變有更大貢獻(xiàn)（盧曉寧等，2011）；影響徑流演變的另一重要因素是人類活動（朱恒峰等，2008；李二輝等，2014；孫悅和李棟梁，2014），特別是土地利用模式的變化導(dǎo)致徑流隨之發(fā)生改變（Barlage et al，2002；王剛等，2011）；此外，引起徑流變化的主要因素在不同河段也不盡相同（劉貴花等，2011）。另一方面，徑流演變具有較為明顯的規(guī)模效應(yīng)，在同一流域不同規(guī)模子流域的徑流演變及其對驅(qū)動因素的響應(yīng)方式具有差異性。夏軍和王渺林（2008）在對長江流域上游徑流演變及其驅(qū)動因素的研究中發(fā)現(xiàn)，上游干流徑流表現(xiàn)出減小趨勢，氣候變化是其主要驅(qū)動因素；而支流岷江和嘉陵江徑流減小趨勢顯著，其中人類活動對徑流的貢獻(xiàn)較大。陳紅光等（2023）量化了內(nèi)蒙古烏拉蓋河流域氣候變化和人類活動對不同時期、不同河段徑流影響的差異。總的來說，徑流的演變過程非常復(fù)雜，并存在較為顯著的規(guī)模效應(yīng)。

開都河地處天山南坡，是塔里木河流域的主要發(fā)源地之一（邱慧瓊和劉俊，2016）。開都河流水量演變不僅影響著盆地、湖泊以及下游孔雀河的生態(tài)水文環(huán)境，同時對盆地的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著關(guān)鍵作用（劉志斌等，2020）。探明開都河徑流和降水的演變特征及其關(guān)系，對進(jìn)一步了解流域的水文循環(huán)過程和水資源管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。根據(jù)前人研究結(jié)果（胡春宏等，2010），引起河流徑流演變的因素主要分為自然和人為因素2大方面。鑒于開都河源區(qū)地貌長期穩(wěn)定，選取了對開都河徑流變化造成影響的降水和人類活動進(jìn)行定量分析，探討驅(qū)動因素對開都河徑流演變的影響。本文根據(jù)開都河大山口水文觀測站實(shí)測徑流數(shù)據(jù)，運(yùn)用Mann-Kendall趨勢和突變檢驗(yàn)以及累積距平法，分析了開都河1960-2019年的徑流變化趨勢；利用雙累積曲線法定量研究人類活動及降水對其演變的影響，以期為典型內(nèi)陸河流域河源區(qū)水土保持規(guī)劃、水資源管理和工農(nóng)業(yè)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1? ?研究區(qū)概況

開都河是典型內(nèi)陸河流，是塔里木河4大水源地之一，地處新疆巴音郭楞蒙古自治州境內(nèi)（羅映雪等，2019）。開都河源區(qū)總面積2.20×104 km2，地勢整體表現(xiàn)為西北高東南低，總長度為560 km。流域夏熱冬冷，晝夜溫差大，氣候干燥，多年平均徑流量為35.44×108 m3，降水量為271.48 mm。河源區(qū)主要以草地為主，其他用地類型較少，但由于人類活動的影響，草地面積呈逐年減少趨勢，導(dǎo)致其他用地類型發(fā)生改變，上游水量也隨之變化（羅映雪等，2019）。本文主要以大山口水文站以上開都河源區(qū)作為研究區(qū)（圖1）。

2? ?材料與方法

2.1? ?數(shù)據(jù)來源

采用巴音郭楞蒙古自治州境內(nèi)的開都河大山口水文觀測站（85°44′ E、40°13′ N）1960-2019年逐月徑流實(shí)測數(shù)據(jù)，以年際尺度進(jìn)行統(tǒng)計。

此外，由于巴音布魯克氣象觀測站地處開都河上游中心位置，代表上游高山區(qū)（劉志斌等，2020），其資料可反映河源區(qū)氣候狀況（張一馳等，2004）。因此選取該氣象站點(diǎn)1960-2015年逐月降水?dāng)?shù)據(jù)，以代表整個河源區(qū)內(nèi)降水。

2.2? ?分析方法

2.2.1? ?變異系數(shù)? ?變異系數(shù)（Coefficient of Variation，CV）是1種衡量長時間序列樣本數(shù)據(jù)離散程度的總統(tǒng)計指標(biāo)，它反映了樣本數(shù)據(jù)的分布狀況（徐豪，2022）。其判斷標(biāo)準(zhǔn)為：若CV小于等于0.2，則表明樣本數(shù)據(jù)分布較為均勻，波動較小；若CV大于0.2，則表示樣本數(shù)據(jù)分布較不均勻。此外，變異系數(shù)也可以用來表示樣本數(shù)據(jù)的變化程度，如果CV越大，則表示樣本數(shù)據(jù)的變化越大。

2.2.2? ?趨勢分析法? ?Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計（Yue & Wang，2004）常被用于水文學(xué)的趨勢檢驗(yàn)。它的特點(diǎn)是樣本的序列不必遵循特定分布，受趨勢數(shù)據(jù)和離群值的影響較?。_蘭花等，2019）。這種方法首先確定樣本序列在顯著水平P上沒有趨勢變化。當(dāng)P<0.01時，取Z2/α=±2.58進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，其中Z>0代表徑流呈增加趨勢，反之則呈減小趨勢。

累積距平法能準(zhǔn)確地反映徑流的階段性變化，其計算公式為（張賢芳等，2012）：

式中：X為徑流數(shù)據(jù)或氣象因子的累積距平值；[x]為徑流數(shù)據(jù)系列或氣象因子的平均值；i=1，2，3，…，n為徑流數(shù)據(jù)系列或氣象因子的總樣本數(shù)。

2.2.3? ?突變分析法? ?Mann-Kendall突變檢驗(yàn)是通過使用統(tǒng)計序列UF和UB，闡明時間序列x的演變趨勢和突變特征。如果UF>0同時超過信度線時，表示徑流或降水呈增加趨勢，反之則表現(xiàn)出減小趨勢；若UF和UB在信度線±1.96之間95%置信水平出現(xiàn)交點(diǎn)，則表明該序列發(fā)生突變，交點(diǎn)則為突變的起點(diǎn)（春蘭等，2019）。

2.2.4? ?雙累積曲線? ?雙累積曲線法（Double Mass Curve，DMC）（穆興民等，2010；Gao et al，2017）是當(dāng)今分析水文氣象要素連續(xù)或長期趨勢中最簡單有效且使用廣泛的方法。雙累積曲線是笛卡爾坐標(biāo)系中的1條關(guān)系線，它給出了1個變量的連續(xù)累積值和另1個變量在同時期的連續(xù)累積值。構(gòu)建雙累積曲線是為了消除參考變量的影響，以確定是否有其他因素導(dǎo)致被測變量的趨勢發(fā)生顯著變化。

利用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)和累積距平法得到徑流突變年份，將徑流序列劃分為2個階段。對突變年之前的徑流累積量[R]和降水累積量[P]進(jìn)行線性回歸分析，得到其關(guān)系式：

將關(guān)系式②應(yīng)用到突變年后，根據(jù)突變年之后的累積降水量計算得出累積徑流量，該值與突變之前的下墊面條件相同，即沒有人為因素干擾情況下的徑流量。

利用上述計算得出的累積徑流量反推得出年徑流量，計算突變年后平均年徑流（R）實(shí)測值和理論值的差值。根據(jù)關(guān)系式②可知，在年徑流量的計算過程中只包含了降水，因此根據(jù)突變年前后實(shí)測徑流的差值得到降水和人類活動所產(chǎn)生的徑流，即：

式中，[δH]和[δW]分別為導(dǎo)致徑流變化的人為和自然因素（108 m3）；R1M、R2M、R2T分別為突變年前的平均徑流實(shí)測值、突變年后的平均徑流實(shí)測值和理論值（108 m3）。

為了對引起徑流變化的驅(qū)動因素進(jìn)行定量分析，將降水和人類活動對徑流的影響量分別與徑流實(shí)測值的差值進(jìn)行比較，并利用百分比表示在特定的時間段內(nèi)降水和人類活動對徑流的貢獻(xiàn)，即：

式中，Qg為某個驅(qū)動因素對徑流的貢獻(xiàn)（%）；RD為突變年前后徑流實(shí)測值之差（108 m3）。

3? ?結(jié)果與分析

3.1? ?徑流年際變化特征

圖2顯示了開都河徑流的年際分布特點(diǎn)，年徑流量呈現(xiàn)出逐年波動的趨勢，1960-2019年徑流量的多年平均值為35.44×108 m3，其中2002年開都河徑流量值最大，為57.09×108 m3，比多年平均徑流量高61.9%；1986年河流的徑流量值最小，為24.61×108 m3，比多年平均徑流量低30.6%。開都河近60 a年徑流量變異系數(shù)CV為0.18，表明研究區(qū)內(nèi)徑流量的變異性低，年際波動較小。

3.2? ?徑流變化趨勢

根據(jù)開都河1960-2019年徑流數(shù)據(jù)制作年徑流累積距平圖（圖3），由圖可知，開都河徑流變化大致可以分為4個階段：第1階段是從1960-1968年，這期間徑流的累積距平值呈下降趨勢，于1968年達(dá)到相對谷值（-34.33×108 m3）；第2階段為1973-1995年，在這22年間累積距平值顯示出明顯的下降趨勢。其中，累積距平值于1995年達(dá)到谷值（-144.27×108 m3），隨后呈顯著增加趨勢；第3階段為1996-2011年，同時在2011年達(dá)到相對峰值，其累積距平值為-17.41×108 m3。第4階段為2014-2019年，其變化趨勢與第3階段相同呈增加趨勢。

基于上文累積距平法所判斷的徑流演變趨勢，對開都河徑流的不同變化階段利用Mann-Kendall法進(jìn)行趨勢性檢驗(yàn)。從表1可看出，1960-2019年開都河年徑流量在置信區(qū)間內(nèi)呈出明顯的增加趨勢，Z=3.776>2.58，其變化率為0.166。從4個不同變化階段來看，1973-1995年、2014-2019年這兩個時間段徑流量在置信區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)增加趨勢，但趨勢顯著性一般，Z值分別為1.162和1.503；1960-1968年、1996-2011年這兩個時間段徑流呈現(xiàn)減小趨勢，但減小趨勢不顯著，未通過99%的置信水平，變化率分別為-0.214和-0.128。

3.3? ?徑流變化突變檢驗(yàn)

通過徑流變化趨勢分析，累積距平值于1995年達(dá)到谷值，故該年可能是開都河徑流發(fā)生突變的節(jié)點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，對上述突變點(diǎn)利用Mann-Kendall方法進(jìn)行交叉檢驗(yàn)。由圖4可知，在±1.96置信區(qū)間內(nèi)開都河徑流存在兩個交點(diǎn)，即1993年和1995年，根據(jù)累積距平法得出的結(jié)果，排除1993年為突變節(jié)點(diǎn)的可能，故推斷開都河徑流于1995年發(fā)生了由少至多的突變?；趫D4的開都河突變檢驗(yàn)結(jié)果，徑流量UF曲線在1995年以后顯示出明顯的增加趨勢，并于2001年通過95%置信水平，由此可知1995年是開都河徑流上升趨勢的突變點(diǎn)，并且上升趨勢顯著。

3.4? ?徑流影響因素

3.4.1? ?降水年際變化特征? ?1960-2015年開都河流域降水年際分布特征如圖5所示。開都河流域年均降水呈現(xiàn)逐年波動趨勢，降水量的多年平均值為271.48 mm，其中1999年開都河源區(qū)年降水量最大，為406.6 mm，與降水量的多年平均值相比增長49.8%；1975年河源區(qū)年降水量最小，為191.4 mm，與降水量的多年平均相比減少29.5%，其中變異系數(shù)CV為0.18，表明研究區(qū)內(nèi)降水量的變異性低，年際波動較小。

3.4.2? ?降水變化趨勢? ?根據(jù)開都河1960-2015年降水?dāng)?shù)據(jù)制作年際降水量累積距平圖（圖6），由圖可知，開都河流域的降水變化可分為3個階段：第1階段為1960-1970年，在這期間降水累積距平值呈下降趨勢，在1970年達(dá)到相對低值（-156.92×108 m3）；第2階段，即從1972-1998年的26年期間，降水的累積距平值表現(xiàn)出明顯的下降趨勢，在1998年達(dá)到谷值（-583.47×108 m3）；隨后呈增加趨勢進(jìn)入第3階段，1999-2012年，同時在2012年達(dá)到相對峰值，其累積距平值為16.95×108 m3。

根據(jù)上述累積距平法所判斷的降水變化趨勢，對開都河流域降水進(jìn)行Mann-Kendall趨勢性檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)與徑流檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)一致（見表2）。由表2可知，開都河流域多年平均降水量呈增加趨勢，但趨勢不顯著（Z=2.339<2.58），未超過99%的置信水平，變化率為0.937。從3個不同變化階段來看，1960-1970年、1972-1988年這兩個時間段降水呈現(xiàn)減小趨勢，但減小趨勢不顯著，未通過99%的置信水平，變化率分別為-2.0625和-0.8786。1998-2012年降水在置信區(qū)間內(nèi)呈增加趨勢，但趨勢顯著性一般，變化率為2.7463。

3.4.3? ?降水變化突變檢驗(yàn)? ?基于上文通過累積距平法的初步判斷，1998年可能是開都河源區(qū)降水的突變年份。應(yīng)用Mann-Kendall法測試上述突變點(diǎn)，結(jié)果如圖7所示，1998年和2003年是置信區(qū)間內(nèi)的兩個交點(diǎn)。結(jié)合累積距平法的結(jié)果，可以得出結(jié)論，1998年是開都河源區(qū)降水的突變年份，降水于1998年發(fā)生由少至多突變，并于2009年超過了95%的信度線。

根據(jù)上述結(jié)果可知，1995年是開都河年徑流量的突變年份，1998年是河源區(qū)降水的突變年份。由于二者發(fā)生突變的年份不一致，表明開都河徑流量的增加除受到降水影響外，還與人類活動密切相關(guān)。

3.5? ?成因分析

為探討驅(qū)動因素對開都河徑流演變的影響，選取了對開都河的徑流變化造成影響的降水和人類活動進(jìn)行定量分析。

采用Kendall等3種方法對降水與徑流進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。降水與徑流呈極顯著正相關(guān)關(guān)系，說明降水對徑流有顯著影響，是影響徑流的主要因素之一。結(jié)合Mann-Kendall年降水量趨勢分析結(jié)果（表2，Z=2.339<2.58），可以看出降水和徑流的演變趨勢具有一致性。此外，根據(jù)圖8所示的年內(nèi)徑流量和降水量占比可知：開都河源區(qū)內(nèi)降水主要集中在春季和夏季，與徑流量年內(nèi)分配特征基本一致。春季和夏季降水量分別為15.4%和67.5%，共占全年降水量的82.9%，春夏兩季徑流量占全年徑流量的50.7%。

為了定量分析降水和人類活動對徑流的影響，本文構(gòu)建了1960-1994年的雙累積降水－徑流曲線，其關(guān)系式如下：

其中[R]為徑流累積量，[P]為降水累積量，R2為雙累積降水－徑流曲線之間的相關(guān)程度。

突變年之前（1960-1994年）年均徑流量的實(shí)測值和理論值分別為32.35×108 m3和32.65×108 m3；由表4可知通過該關(guān)系式得到的絕對誤差為0.3×108 m3，相對誤差為0.93%，綜上所述該關(guān)系式具有較高的擬合精度（圖9-a和表4）。將突變年之后的降水量代入上述關(guān)系式中得到1995-2015年各年的理論累積徑流值?；诖死L制1995-2015年降水－徑流雙累積實(shí)測曲線和降水-徑流雙累積理論曲線（圖9-b）。

以突變年1995年為界，將突變年以前的降水累積值代入上述關(guān)系方程式中，得到徑流累積值，并采用反向傳播法計算。首先，計算突變年前后的年徑流實(shí)測值、年徑流理論值；其次，進(jìn)一步量化人類活動和降水對徑流的影響量。徑流在1995年發(fā)生突變后，理論值和實(shí)測值之間存在較大差異，1995-2015年期間平均徑流量理論值為39.26×108 m3，而實(shí)測值為37.06×108 m3（表5）。

基于上述計算結(jié)果，利用雙累積曲線深入量化突變年之后降水和人類活動對徑流的貢獻(xiàn)。研究表明：1995年徑流發(fā)生突變后，降水對徑流增加的貢獻(xiàn)率為68.2%，而人類活動對徑流增加的貢獻(xiàn)率為31.8%；同時通過雙累積降水－徑流曲線得出降水和人類活動對徑流的貢獻(xiàn)量分別為4.71×108 m3和2.2×108 m3（表5）。

根據(jù)開都河源區(qū)的實(shí)際情況可知，該研究區(qū)屬于高山草原區(qū)，是新疆主要牧區(qū)之一。1996年自治區(qū)大力發(fā)展“定居興牧”工程（魏光輝，2015），隨著巴音郭勒蒙古自治州定居興牧的力度逐年加大，開都河源區(qū)水源得到了有效保護(hù)，故人類活動雖對開都河徑流有一定的影響，但相對較小。這也印證了本研究結(jié)論的可信度。

4? ?討論

4.1? ?降水對徑流的影響

開都河源區(qū)徑流在年際變化中呈現(xiàn)出波動增長的趨勢，與降水的演變趨勢具有一致性。劉志斌等（2020）對近60 a開都河徑流和氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行研究得出，與氣溫相比，降水與開都河徑流的相關(guān)性更強(qiáng)。同時，一些研究結(jié)果顯示（陳世雪，2022；鄭靈巧等，2023），降水與徑流的相關(guān)性，無論在年際或年內(nèi)尺度，都要強(qiáng)于其他氣象因子（如氣溫、潛在蒸散發(fā)等）。趙直和徐晗（2014）研究了開都河流域1958-2007年徑流量演變及其對氣候變化的響應(yīng)，結(jié)果表明：影響開都河徑流量最主要的因子是降水；其中夏季降水與徑流具有顯著的相關(guān)性，年徑流量的增加主要取決于夏季降水量的增加。洪波等（2015）在研究人類活動與氣候變化對開都河徑流量的影響中表明，河源區(qū)氣溫的增加造成流域蒸發(fā)加劇，進(jìn)而影響降水，導(dǎo)致降水補(bǔ)給增多；降水量通過直接補(bǔ)給的方式使開都河徑流增加。因此，徑流對降水變化的響應(yīng)與氣溫相比更為顯著。從上述前人研究可以推斷，降水可能是造成開都河源區(qū)徑流變化的關(guān)鍵因素。根據(jù)表5的研究結(jié)果，降水對開都河源區(qū)1960-2015年的貢獻(xiàn)率為68.2%，該結(jié)論也印證了開都河源區(qū)地表徑流的增多主要由降水的增多引起。

4.2? ?人類活動對徑流的影響

一般來說人類活動是指人類對流域的改造使用情況，例如土地利用變化以及修建水利工程等（秦麗歡等，2018）。依據(jù)開都河源區(qū)的實(shí)際情況，源區(qū)內(nèi)無新修水利工程，因此本小節(jié)重點(diǎn)討論土地利用對開都河徑流的影響。開都河源區(qū)草地是其主要用地類型，草地面積的轉(zhuǎn)變在一定程度上制約著徑流的變化（俞冰，2007）。羅映雪等（2019）研究發(fā)現(xiàn)影響開都河徑流的關(guān)鍵土地利用類型是草地，原有草地面積減小將會造成夏季徑流量有較大程度的減小。由于“定居興牧”工程的實(shí)施，巴音布魯克草原得到了相應(yīng)的政策保護(hù)，對源區(qū)內(nèi)徑流起到了一定的補(bǔ)給作用。劉斯文等（2018）對開都河流域2000－2015年土地利用數(shù)據(jù)與水文循環(huán)進(jìn)行定量分析，結(jié)果表明：林地面積的減小使得開都河徑流量增加，這是由于林地具有較強(qiáng)的涵養(yǎng)水源能力；當(dāng)林地轉(zhuǎn)化為草地時徑流量增加。根據(jù)本文研究結(jié)果顯示，開都河徑流在1995年發(fā)生突變，通過雙累積曲線得知1995年之后人類活動對徑流的貢獻(xiàn)量僅為2.2×108 m3。綜上所述，土地利用類型中草地面積的轉(zhuǎn)變在一定程度上使得開都河徑流量增加，但不是主要因素。這也從側(cè)面印證了導(dǎo)致開都河徑流增加的主要驅(qū)動因素是降水而非人類活動。

5? ?結(jié)論

基于1960-2019年開都河實(shí)測徑流數(shù)據(jù)和1960-2015年的降水?dāng)?shù)據(jù)，采用Mann-Kendall趨勢和突變檢驗(yàn)法以及累積距平法對開都河源區(qū)徑流和降水進(jìn)行趨勢和突變分析；同時為探討驅(qū)動因素對徑流的貢獻(xiàn)，本文采用雙累積曲線法對其進(jìn)行影響量以及貢獻(xiàn)率的計算，得到以下結(jié)論：

（1）1960-2019年，開都河徑流隨時間發(fā)生波動，但波動不大；徑流量的多年平均值為35.44×108 m3；其中，開都河徑流值在2002年最大，為57.09×108 m3；河流徑流值在1986年最小，為24.61×108 m3。

（2）開都河流域降水在1960－2015年間年際波動較??；降水量的多年平均值為271.48 mm，其中，開都河源區(qū)年降水量在1999年最大，為406.6 mm；年降水量在1975年最小，為191.4 mm；此外，降水增加的總趨勢與徑流的趨勢一致，且在1998年出現(xiàn)了突變。

（3）在徑流增加的過程中，降水對其貢獻(xiàn)率為68.2%，人類活動的貢獻(xiàn)率為31.8%；通過雙累積降水－徑流曲線得出降水和人類活動對徑流的貢獻(xiàn)量分別為4.71×108 m3和2.2×108 m3。這表明，在開都河徑流量增加的過程中，降水的影響更為重要。

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（責(zé)任編輯? ?張俊友? ?熊美華）

Quantitative Analysis of Discharge and Driving Factors in the Headwaters

of Kaidu River over 60 Years

SUN Yue1，2， LIU Si‐hai1，2， XING Kun1，2， XIE Lei3，4， ZHENG Ling‐qiao1，2， LIU Yuan1，2

（1. College of Geography and Remote Sensing Science， Xinjiang University， Urumqi? ?830017， P.R. China;

2. Key Laboratory of Oasis Ecology， Urumqi? ?830017， P.R. China;

3. Xinjiang Water Resources and Hydropower Planning and Design Administration， Urumqi? ?830000， P.R. China;

4. Xinjiang Cold and Arid Zone Water Resources and Ecological Water Resources

Engineering Research Center， Urumqi? ?830000， P.R. China）

Abstract：Based on the discharge data from the Dashankou hydrological observation station on Kaidu River from 1960 to 2019， we analyzed the runoff and precipitation evolution patterns of Kaidu River over the 60 year period using the Mann-Kendall trend test， abrupt change test and the cumulative deficit method. The contributions of precipitation and human activities to changes in runoff were quantified using the double cumulative curve method. The study is important for understanding the hydrological cycle and improving water resource management in the Kaidu River basin. Results show that： （1） the annual discharge of Kaidu River fluctuated little over the 60 years， and averaged 35.44×108 m3. The maximum discharge was 57.09×108 m3 （2002） and the minimum discharge was 24.61×108 m3 （1986）. （2） Kaidu River discharge trended upward at a rate of 0.166×108 m3/a， but there was a large change in 1995. （3） The annual variation in precipitation in the source area of Kaidu River was small， with average annual， maximum and minimum values of 271.48 mm， 406.6 mm and 191.4 mm， respectively， and an abrupt change in 1998. （4） The relative contributions of precipitation and human activities to the increase of runoff were 68.2% （4.71×108 m3） and 31.8% （2.2×108 m3）， respectively. These results provide a database and decision reference for water resource management and utilization as well as soil erosion control in the Kaidu River source area.

Key words：runoff; driving factor; abrupt change analysis; double cumulative curve; Kaidu River

收稿日期：2021-12-23? ? ? 修回日期：2023-05-12

基金項(xiàng)目：新疆財政廳《南疆新增水資源戰(zhàn)略研究》專項(xiàng)課題（403-1005-YBN-FT6I）；天池博士計劃項(xiàng)目（tcbs201823）；博士科研啟動基金項(xiàng)目（BS180241）。

作者簡介：孫月，1997年生，女，碩士研究生，水資源配置與地理信息系統(tǒng)。E-mail：1401433397@qq.com

通信作者：劉思海，男，講師，博士，干旱區(qū)水資源優(yōu)化配置。E-mail：mrliusihai@163.com