气候变化和人类活动对中国渭河流域径流变化响应分析外文翻译资料

 2022-11-29 15:55:48

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气候变化和人类活动对中国渭河流域径流变化响应分析

左德鹏 徐宗学 隋彩虹 武玮 赵芳芳

摘要 在这项研究中，利用渭河流域多个集水区年径流数据的突变点确定下垫面状况的校验期。分别利用敏感性系数方法和水量平衡模型方法来评估气候变化和人类活动对径流的影响，同时探讨气候变化和人类活动对流域径流变化影响的贡献。研究结果表明，几乎所有集水区的径流在上世纪90年代早期呈明显下降趋势。径流对降雨量变化比对潜在蒸散发量（PET）变化更敏感。由降水和潜在蒸散发量引起的气候变化影响在林家村、魏家堡和咸阳站控制流域较小，但在其他水文站控制流域较大，占径流减少量的40%以上。人类活动对径流的影响占林家村、魏家堡、咸阳站和张家山站径流减少量的50%以上。此研究为了解水资源匮乏的原因提供了科学依据，同时对生态脆弱干旱区合理利用安排水资源提供了有用信息。

关键词 气候变化 人类活动 径流 响应 渭河

1 介绍

流域水循环是一个复杂的过程，也由很多因素影响，比如气候变化和人类活动等。气候变量，特别是降水量和蒸散发量分别是流域内径流产生和损耗的最主要因素。人类引起的土地利用变化如砍伐森林或者人工造林和农业管理措施同样可以影响水文循环。因此，对气候变化和人类活动对河流流域径流影响的研究已经成为水文水资源方向的一个重要研究领域。然而定量评估气候变化和人类活动对流域径流影响的研究仍然相对匮乏，迄今为止有效区分这两个重要因素的影响仍十分困难。

渭河是黄河的最大支流，也是中国西部的经济中心关中平原的最主要水源。渭河流域在黄河流域水资源管理和发展中占据了相当重要的地位，并且对中国西部开发和区域经济发展具有重要战略意义。近年来，渭河流域的径流量急剧下降，引起人们的广泛关注。生态环境恶化也是一个非常严重的生态和社会经济问题。在过去的50年中，由于自然因素和人类活动生态环境恶化显著，主要表现为水资源短缺、水污染加剧、植被退化等。因此，探讨影响生态脆弱区生态水文过程变化的主要因素及其贡献极其重要。

已经有许多学者尝试使用不同的方法来评估气候变化和人类活动对径流的影响。史查克和刘(1989)和杜奇(1999)等人采用弹性法估算年径流对降水和潜在蒸散量的敏感性，随后以灵敏度为基础的方法更得以广泛运用于估计气候变化对径流的影响(琼斯等，2006；李等，2007；米莉和唐，2002)。曾经也相继报道过一些研究中国某些流域内气候变化和人类活动对径流变化的影响。李等(2007)和徐(2011)试图利用灵敏度法和逐步多元回归法分析黄河中游的一个支流无定河流域径流的变化。郝等(2008)采用Mann-Kendall法和趋势分析法分析气候变化和人类活动对塔里木河流域地表径流的影响。霍等(2008)和马等(2008)基于石羊河流域降水和潜在蒸散量采用Mann-Kendall检验、Pettitt检验等统计方法来评估气候变化和人类活动对年径流的影响。张等(2011a)同样使用Mann-Kendall检验和Pettitt检验分析了这两个因素对中国东北的浑太河流域径流的影响。

近些年，水文模型已被广泛应用于水资源评价，特别是研究气候变化和人类活动对水文循环的影响。王等(2009)采用分布式时变增益模型（DTVGM）来量化气候变化和人类活动在中国北部的潮白河流域径流的影响。赵等(2009)和王等人(2010)利用水量平衡模型将黄河流域的一个子流域内径流的减少归因于气候变化和人类活动的影响。江等(2011)分别采用多元回归、水文灵敏度分析和VIC-3L模型量化气候变化和人类活动在老哈河流域的影响。张等(2012)利用SWAT模型评估气候变化和人类活动对中国东北地区辉发河流域径流的影响。与经验和统计方法相比，基于物理的水文模型可以重建自然径流序列。因此，区分气候变化和人类活动对流域径流的影响的一个有效途径就是在使用水文模型模拟法的同时运用统计学方法。

这篇文章着重于量化1960-2009期间气候变化和人类活动对渭河流域的12个控制集水区径流的影响，主要研究方法有水量平衡模型法、敏感性系数法和趋势分析法。本次研究的目的有：（1）采用非参数Mann-Kendall检测和Pettitt检测方法检测出渭河流域13个控制集水区径流、降水和潜在蒸散发量的趋势和突变点，并将径流序列划分为基准期和发展期。（2）分别利用敏感性系数法和水量平衡模型法来量化气候变化和人类活动对径流的影响。（3）研讨气候变化和人类活动对径流减少的贡献。这些信息可以用来了解水资源短缺的原因以及对某一地区和其他干旱或半干旱地区的水资源进行更好的规划和管理。

2 研究区及数据描述

2.1 渭河流域

渭河(图1)发源于鸟鼠山，途经甘肃、宁夏、陕西三省，并在陕西省潼关县流入黄河。该流域位于E104°00′～110°20′，N33°50′～37°18′之间，全长818km，流域总面积13.5万kmsup2;。流域北部是黄土高原，南部是秦岭山脉。渭河流域的海拔高度为300至3865米，由西向东逐渐降低。渭河有许多支流，其中泾河是其最大支流，全长455.1km，覆盖面积约为45400kmsup2;，占渭河流域总面积的33.7%；渭河流域的第二大支流北洛河，全长680km，集水面积为26900kmsup2;，占流域总面积20%。渭河流域地处半干旱地区，属温带大陆性气候。冬季受蒙古高压控制，气候寒冷干燥少雨，夏季受西太平洋副热带高压系统的影响，高温多雨。降水、温度、蒸发、径流等因素在年际和年内尺度上变化较大。平均气温为7.8-13.5℃(由北至南递减)，年平均降水量为400-800mm(由南至北递减)，潜在蒸散量为800-1000mm(由东向西递减)，渭河流域的年平均天然径流为10.04km3(1956至2000年)，径流系数变化范围在0.1 - 0.2左右(左等，2012)。

2.2 数据描述

本研究选用来自渭河流域(图1)的22个气象站和13个水文站，这些测量站的空间分布良好，能够很好地解释不同控制集水区的气候和水文特性。日降水数据系列来自中国气象局，已经进行初级质量控制，包括删除过度偏离气候历史记录或周围站点的数据以及变量不匹配的数据。每个气象站（左等，2012）使用FAO Penman-Monteith方法（Allen等，1998）估算潜在蒸散量（PET）的月时间序列。根据在流域均匀分布的气象站的数据，使用泰森多边形法（Thiessen，1911）估算每个控制流域的面雨量和PET。本研究采用武山，北道，林家村，魏家堡，咸阳，临潼，华县，杨家坪，雨落坪，张家山，刘家河，交口河和状头等13个水文测量站的日流量时间序列。表1简要描述了由这些站控制的集水区。本研究采用了1960年至2009年13个水文测量站观测的月流量序列。为了确保时间序列的完整性，使用来自相邻站的具有良好线性相关性的数据通过建立相关关系进行插补。进行插值的两个站点数据年份差需小于1年，确定系数（R2）均要大于0.9，例如，临潼站1960年的数据是通过建立良好回归关系进行插值得到的，临潼和华县在1961〜2009年间的确定系数R2为0.99。从统计的角度来看，使用长时间序列来获得的结果是可信的（赵等，2009）。

3 方法简述

3.1 时序趋势分析法

非参数Mann-Kendall检验（Mann，1945; Kendall，1975）已被广泛使用，是确定世界不同地区水文气象趋势和其他相关变量如水质，径流，气温，降水和干旱等的有效工具(Daughney 和Reeves，2006; Jhajharia等，2009; Modarres和Da Silva，2007; Myronidis 等，2012)。

对其中n＞10，检验统计量Zc为

其中

xi和xj是序列数据值，n是数据序列的长度且

t是给定的相关程度值，sum;表示所有乘积之和，零假设H0在-Z1-alpha;/2le;ZCle;Z1-alpha;/2时成立，其中alpha;为检验的显著性水平(徐等，2005).

在Mann-Kendall测验中，另一个非常有用的指数是Kendall斜率，它是单调趋势幅度的一个无偏估计量，由Sen(1968)提出并定义为

其中1lt;jlt;ilt;n 和beta;是整个数据集的中位数与所有记录对的组合，beta;为正值表示上升趋势即随时间增加，beta;为负值表示下降趋势即随时间递减。

3.2 非参数变点检测方法

水文序列的变点检测是研究气候变化和人类活动对流域径流影响的有效统计方法之一。本次研究用来进行变点检测的非参数法是Pettitt(1979)提出的，如今已被广泛用于水文和气象记录中的突变点检测(Karabork 等，2007；Martinez等，2010；Mavromatis和Stathis，2011）。这种方法能够明确平均时间序列中显著突变点的具体变化时间。该方法是基于Mann-

Whitney统计函数Ut,N,且认为x1,...,xt和xt 1,...xN两个样本来自同一序列。而对于连续序列，Ut,N采用下式计算得到

其中

检验统计量计算前一样本序列超过后一样本序列的次数。Pettitt法的零假设为样本序列不存在突变点，其统计量k(t)为最显著突变点和相关概率(P )显著性检验的公式如下(Pettitt，1979)：

和

如果P lt; 0.05，则存在显著突变点，且在突变点位置将时间序列分成两部分。

3.3 自相关分量移除法

多次研究表明，序列相关性的存在可能会导致零假设产生一个错误的拒绝域。预白化处理是去除序列相关性影响的最常用的方法，也是应用Mann-Kendall趋势测验和突变点检验之前必须要做的预处理。预白化是由Kulkarni和Von Storch于1995年首次提出，在本次研究中用来消除数据集中系列相关性的影响(岳等，2002)采用的是一种改进的预白化方法，即trend free pre-whitening (TFPW)。

3.4 敏感性系数法

水文敏感性可以定义为多年平均降水(P)和潜在蒸散发量(PET)变化引起的多年平均径流变化的百分比。流域水量平衡公式可表示为：

式中P为降水量，E为蒸散发量，Q为径流量，Delta;S为蓄水变化量。对于较长时段来说Delta;S可以看作零。

多年平均蒸散量可以由下式(张等，2001)估算:

其中w为与集水区状况相关的模型参数。

本次研究中用于估算气候变化对径流的影响所采用的敏感性系数法(Dooge.等，1999）类似于弹性力学方法(Koster和Suarez，1999；Schaake 和Liu，1989)。降水和PET的扰动可能会导致水量平衡的变化。多年平均径流量变化可以由降水和潜在蒸散发量的变化决定，其表达式(Milly和Dunne，2002；李等，2007)为：

式中Delta;Qclim，Delta;P，Delta;PET分别代表径流 、降水和潜在蒸散发的变化量；beta;，gamma;分别表示径流量变化对降水和潜在蒸发的敏感系数，可以由下式(李等，2007)决定：

其中Z是流域多年平均干燥指数，等于PET/P，W是与某些流域状况相关的一个拟合模型参数，如植被类型、土壤及潜在蒸散发量。张等（2001）调查了世界范围内超过250个流域得出采用的W数值应该在0.5-2之间，并随PET的增大而增大。

3.5 水量平衡模型

本次研究采用模型模拟方法分析人类活动对渭河流域径流的影响。首先选用具有稳定下垫面条件的时期作为标准期对水量平衡模型进行参数率定和验证，然后将其应用到径流变化后的预测期来模拟不受人类活动干扰时流域的径流量，通过计算预测期模拟径流量和实测径流量的差值推断人类活动对径流变化的影响。

本次研究中应用的动力水量平衡模型由张等人于2008年提出，该模型有四个敏感参数并根据区域降水和PET数据模拟月径流数据。该模型已应用于澳大利亚和中国（赵等，2009），结果表明该模型可以很好地模拟估算人类活动对流域径流量变化的影响（张等，2008）。动态水平衡模型示意图如图2所示。

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