人類活動及氣候變化對灤河流域地表徑流的影響

蔡媛媛

(河北省衡水水文勘測研究中心，河北 衡水 053000)

水循環(huán)通常受到氣候變化和人類活動的雙重影響，降雨量和溫度等氣候變化在很大程度上決定流域的徑流量，土地利用和覆蓋變化和水資源項目等人類活動也會影響水資源，應將氣候變化和人類活動對徑流變化的影響分開，以確定主導因素，并在不斷變化的環(huán)境中制定可持續(xù)的水資源管理戰(zhàn)略[1]。吳迪等人[2]利用月水量平衡水文模型和固定變化方法分析了氣候變化和人類活動對流域徑流的影響，認為人類活動對該流域徑流的影響強于氣候變化的影響。李瑤等[3]根據(jù)應用于石羊河流域的基于Budyko-Fu模型得出結(jié)論，人類活動是引起石羊河流域徑流變化的主要因素。杜歡等[4]發(fā)現(xiàn)，在不同流域使用水文模型和敏感性分析方法時，土地利用變化對徑流量減少的影響為30%～40%。目前的研究主要遵循確定突變點和基線期，量化氣候變化和人類活動的影響，采用非參數(shù)檢驗、時間序列分析等統(tǒng)計方法和雙質(zhì)量曲線、流量持續(xù)時間曲線等圖解方法用于檢測徑流變化的變化點[5]。通常，水文建模方法使用基于分布式水文模型或集中概念模型來評估影響。與水文建模方法相比，氣候彈性方法是另一種使用較少水文氣候數(shù)據(jù)集的有用方法[6]。常見的氣候彈性方法是基于統(tǒng)計分析的非參數(shù)方法和基于Budyko的分析推導方法，將水文建模和氣候彈性方法相結(jié)合將有助于更好地理解氣候變化、人類活動和水循環(huán)之間的復雜關(guān)系。

灤河流域是中國易受到人類活動和氣候變化影響的地區(qū)之一。本文提出了一種基于Budyko-Fu模型、水文建模和氣候彈性方法的綜合方法，以量化氣候變化和人類活動對灤河流域地表徑流的影響，同時分析水文建模和氣候彈性方法的不確定性和定量結(jié)果的影響因素。

1 研究區(qū)域

灤河流域位于海河流域，面積近4.485萬km2。該流域位于溫帶大陸性季風區(qū)，夏季炎熱多雨，春秋干燥少雨，冬季干燥寒冷。1967—2018年，年平均降水量約為490mm，年平均氣溫為7.0℃。自20世紀80年代以來，修建了包括潘家口水庫和桃林口水庫等大型水庫，如圖1所示。本研究使用的數(shù)據(jù)包括中國氣象數(shù)據(jù)共享服務系統(tǒng)提供的1967—2018年的日降水量、最高和最低氣溫以及日照時數(shù)等。水文建模所需的日潛在蒸散數(shù)據(jù)采用Hargreaves方法計算的，該方法已在該地區(qū)得到驗證。水文建模中應用的數(shù)字地理信息數(shù)據(jù)，包括500m分辨率的數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，來自公共數(shù)據(jù)庫。

圖1 灤河流域的地理位置

2 分析方法

本研究采用降水量、實際蒸發(fā)量和潛在蒸散量的5年平均值作為輸入。根據(jù)土壤含水量在5年內(nèi)保持穩(wěn)定的假設，通過水平衡方程計算5年平均實際蒸發(fā)量，通過Mann-Kendall檢驗確定人類活動影響導致的突變點。本研究中的人類活動效應是指土地利用和覆蓋變化以及灌溉、工業(yè)和生活用水的總影響。氣候變化效應是指降水、溫度或潛在蒸散量變化的總影響。人類活動和氣候特征的不同時期之間的年平均徑流量的總變化可以通過下式(1)估算：

ΔQ=Qt-Qp

(1)

式中，ΔQ—年平均徑流量的差值；Qt、Qp—試驗期和預處理期的年平均徑流量，m3/a。

對于給定的流域，將氣候變化和人類活動視為流域尺度內(nèi)的自變量，兩個時段之間的總徑流變化量可用下式(2)計算：

ΔQ=ΔQC+ΔQH

(2)

式中，ΔQC—氣候變化引起的徑流量變化；ΔQH—由于人類活動造成的徑流變化，m3/a。

考慮到模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)校核和尺度變化等方面的不確定性，本文選擇了兩種水文模型：SIMHYD集中模型和SWAT分布式模型。水文模型在預處理階段進行了校準和驗證，用于模擬測試階段的水文過程。試驗期間模擬徑流和試驗徑流之間的差值用于量化人類活動的影響。在SIMHYD模型中，蒸散量是根據(jù)受有效土壤水分約束的潛在蒸散量計算。徑流產(chǎn)生量由3個來源估算：多余入滲徑流、飽和過量徑流和基流。SWAT模型采用SCS曲線法計算徑流量，采用Penman-Monteith方程計算潛在蒸散量，該模型的輸入包括氣象數(shù)據(jù)集和數(shù)字地理信息數(shù)據(jù)集。選取NS效率系數(shù)、相對誤差和相關(guān)系數(shù)作為模型性能指標。氣候彈性方法分析徑流對氣候變化的敏感性。徑流彈性定義為徑流變化率與某一氣候因素變化率的比值，如下式(3)計算：

(3)

式中，ΔP、ΔE—降水量和潛在蒸散量的變化，m3/a；εP、εE—徑流對降水和潛在蒸散的彈性系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 時間序列分析

本文利用時間序列估算了年徑流量、降水量和潛在蒸散量的變化，如圖2—4所示。結(jié)果表明，潛在蒸散量和降水量略有下降，徑流量下降趨勢相對較明顯。此外，與預處理期相比，試驗期降水量、潛在蒸散量和徑流量分別減少了64.35、16.58、89.64mm。相應的變化率分別為-13.20%、-1.84%、-85.21%，見表1。這些數(shù)值表明，多年平均徑流量的變化率遠大于降水量和潛在蒸散量的變化率，基于試驗的年徑流量、降水量和潛在蒸散量的趨勢結(jié)果，表明年徑流量顯著下降，統(tǒng)計斜率為-2.29，而年降水量和潛在蒸散量沒有顯著下降趨勢。以上結(jié)果表明，徑流量的減少不僅僅是由降水量和潛在蒸散量的減少引起的，因此人類活動也可能對徑流量的下降產(chǎn)生了重要影響[8-9]。

表1 年降水量、潛在蒸散量和觀測徑流的變化

圖2 徑流量的變化

圖3 降水量的變化

圖4 潛在蒸散量的變化

3.2 水文建模

本文采用SWAT和SIMHYD模型模擬水文過程。首先，用部分觀測數(shù)據(jù)對兩個模型進行校核，用校準后的參數(shù)模擬預處理期剩余觀測數(shù)據(jù)的河水流量。在此過程中，水文模型在校核時未模擬水庫，在此期間對人類活動的校準和驗證受到限制。根據(jù)模型校準和驗證結(jié)果散點圖，這兩個模型在模型校準和驗證中都表現(xiàn)良好，具有較高的Nash-Sutcliffe效率系數(shù)、相關(guān)系數(shù)和低相對誤差，見表2。

表2 SWAT模型和SIMHYD模型的參數(shù)

SWAT模型和SIMHYD模型的校準NS值分別為85%和88%，2個模型的相對誤差分別為0.07和0.09，相關(guān)系數(shù)分別為0.89和0.91。在驗證期內(nèi)，SWAT模型的NS效率系數(shù)、相關(guān)系數(shù)和相對誤差值分別為94%、0.94和0.005，SIMHYD模型的NS效率系數(shù)、相關(guān)系數(shù)和相對誤差值分別為91%、0.95和0.02。如上所述，試驗期間平均年模擬徑流與觀測徑流之間的差異代表了人類活動的影響，年觀測徑流與年模擬徑流之間的平衡誤差將影響定量結(jié)果。從表2中的統(tǒng)計結(jié)果分析，SWAT和SIMHYD模型的平衡誤差在校準期分別為0.05和0.10，在驗證期分別為0.03和0.08，模型的誤差可以接受，在年徑流模擬中表現(xiàn)良好。圖5為SWAT和SIMHYD模型觀測年徑流量和模擬年徑流量的比較，可以看出，在測試期間，模擬的流量遠大于觀測到的流量。因此，有必要在預處理期間分析干旱期的年觀測徑流與模擬徑流之間的水平衡誤差，選擇干旱年份(保證率為75%)進行測試。SWAT模型和SIMHYD模型的干旱期年觀測徑流與模擬徑流之間的平衡誤差在校準期分別為0.14和0.08，在驗證期分別為0.02和0.15。結(jié)果表明，SWAT和SIMHYD模型在干旱期的年徑流量模擬中表現(xiàn)良好，沒有系統(tǒng)誤差，可以作為區(qū)分氣候變化和人類活動影響的科學依據(jù)。

圖5 觀測年徑流量與模擬年徑流量的比較

3.3 量化氣候變化和人類活動的影響

SWAT和SIMHYD模型用于模擬試驗期間的水文過程，基于預處理期間的校準參數(shù)，表3為預處理和試驗期間觀測和模擬徑流的統(tǒng)計值。變化點后的模擬年徑流量遠大于觀測年徑流量，觀測和模擬平均徑流量之間的差異反映了人類活動的影響。同時，試驗期和預處理期觀測徑流的差異代表了氣候變化和人類活動的總體影響。因此，氣候變化的影響可以通過計算總影響和人類活動影響之間的差異來獲得。見表4，氣候變化和人類活動造成的總差異為86.60mm。根據(jù)SWAT和SIMHYD模型，人類活動導致的徑流量減少分別為50.66mm和45.38mm。基于這2個模型，氣候變化導致的徑流量減少分別為35.94mm和41.22mm。根據(jù)SWAT模型，人類活動對徑流的影響占58.5%，氣候變化的影響占41.5%。根據(jù)SIMHYD模型，人類活動占徑流量減少的52.4%，氣候變化的影響占47.6%。

表3 年均模擬徑流和觀測徑流 單位：mm

表4 氣候變化和人類活動對徑流的影響 單位：mm

結(jié)果表明，人類活動的影響比氣候變化的影響更大，降水和潛在蒸散量沒有表現(xiàn)出明顯的趨勢，但徑流卻呈現(xiàn)出顯著的下降趨勢，這表明人類活動可能是徑流量下降的驅(qū)動因素。與水有關(guān)的人類活動，包括土地利用和植被變化以及灌溉、工業(yè)及生活用水的引水，均是徑流量減少的原因。觀測到的徑流在過去幾年中呈下降趨勢，這可能與人類活動的負面影響有關(guān)，如該流域內(nèi)灌溉、工業(yè)和生活用水的引水。隨著農(nóng)田面積的增加，灤下灌區(qū)的水也從廟公灌區(qū)的廟宮水庫等引水用于灌溉。由于經(jīng)濟發(fā)展和人口增加，工業(yè)、生活用水和灌溉的用水需求增加了，導致流域流量減少[7]。同時，灌溉可能會引發(fā)高蒸散這也會減少徑流。圖6顯示了試驗期間的模擬年徑流量，以及2個模型獲得的95%置信區(qū)間，模擬徑流量和觀測徑流量的差異為35.64～62.84mm。在SWAT模型中，人類活動對徑流量減少的貢獻為40%～70%，平均值為56%，使用SIMHYD模型，模擬徑流和觀測徑流之間的差異為24.67～66.51mm，人類活動對徑流減少的貢獻為30%～75%，平均值為54%。模型的不確定性將影響水文建模方法產(chǎn)生的定量結(jié)果，將氣候變化和人類活動的影響作為2個自變量進行分離的方法也會引入不確定性，例如，城市化等人類活動可能會影響返回大氣的水通量，這可能會導致溫度和降水等氣候變量的變化，從而導致徑流的變化。同時，氣候變化也會影響土地利用等人類活動，從而導致徑流變化。

圖6 模型量化結(jié)果的不確定性

4 結(jié)語

本文基于Budyko-Fu模型進行水文建模，綜合定量分析了灤河流域地表徑流的年際變化，研究了氣候變化和人類活動的影響。結(jié)論如下：

(1)與預處理期相比，試驗期灤河流域降水量、潛在蒸散量和徑流量分別減少了64.35mm、16.58mm和89.64mm。徑流量的減少不僅是由降水量和潛在蒸散量的減少引起，人類活動對徑流量的下降也產(chǎn)生重要影響。

(2)SWAT模型和SIMHYD模型的干旱期年觀測徑流與模擬徑流之間的水平衡誤差在校準期分別為0.14和0.08，在驗證期分別為0.02和0.15。SWAT和SIMHYD模型在干旱期的年徑流量模擬中表現(xiàn)良好，可作為區(qū)分氣候變化和人類活動影響的科學依據(jù)。

(3)在SWAT和SIMHYD模型中，人類活動對徑流量減少的貢獻為40～70%和30%～75%，平均值為56%和54%。灤河流域人類活動的影響比氣候變化的影響更大，徑流呈現(xiàn)出顯著的下降趨勢，人類活動可能是徑流量下降的驅(qū)動因素。