夏軍+馬協一+鄒磊+王詠鈴+景朝霞
摘要:以漢江上游為例,基于彈性系數法和水文模擬法定量估算氣候變化和人類活動對流域徑流的影響,探討了變化環(huán)境下流域徑流對氣候變化和人類活動的響應特征。研究結果表明:1961年-2013年漢江上游流域徑流呈明顯下降趨勢,并在1985年前后發(fā)生了突變;降水及潛在蒸散發(fā)在同時期內也逐漸降低,但變化趨勢不顯著。氣候變化對徑流變化的貢獻率為42.8%~43.5%,人類活動對徑流變化的貢獻率為56.5%~57.2%,相比人類活動對漢江上游徑流的影響稍大,且其對徑流變化的影響呈現增長的趨勢。
關鍵詞:氣候變化;人類活動;定量研究;水文模型;彈性系數;漢江上游流域
中圖分類號:P339文獻標志碼:A文章編號:1672-1683(2017)01-0001-06
Abstract:With the purpose of exploring the features of hydrological responses to climate change and human activities,a quantitative assessment of the relative contributions from climate variability and human activities to runoff changes in the Upper Hanjiang River basin was conducted using two methods,namely the elasticity method and the hydrological modeling method.The results showed that annual runoff underwent a significant decreasing trend over the period of 1961-2013,and a breaking point was detected in 1985.Precipitation and potential evapotranspiration both decreased gradually over the same period,but the trends were not significant.Climate variability accounted for 42.8%~43.5% of the decrease in runoff,and the impact of human activities accounted for 56.5%~57.2%,showing a more important influence on runoff changes.Moreover,the latter′s influence was in an increasing trend.
Key words:climate change;human activities;quantitative assessment;hydrological modeling;climate elasticity;Upper Hanjiang River basin
變化環(huán)境下的流域水文循環(huán)是一個復雜的過程,其受多種因素制約,其中氣候變化和人類活動是兩個重要的驅動和組成部分[1]。降水作為徑流形成與轉化的必要條件,以及人類活動對下墊面的影響都會導致流域天然水循環(huán)過程發(fā)生變化,改變流域原始的降雨徑流關系。因此,氣候變化和人類活動對流域水文過程的影響逐漸成為水科學研究中的熱點問題之一[2]。而氣候變化和人類活動產生的影響往往是綜合的,如何對這種綜合影響進行科學的分解是研究中的一個核心問題。目前,在定量區(qū)分氣候變化和人類活動的水文響應研究中,廣泛采用的方法主要有基于Budyko理論[3]的彈性系數法以及基于物理過程的水文模擬法。彈性系數法對歷史數據的要求較低,但往往只能提供氣候變化和人類活動影響在年尺度上的區(qū)分量化[4]。如Xu等[5]采用基于Budyko理論的彈性系數法對海河流域徑流減少的主要原因進行了歸因分析,結果表明人類活動是造成徑流減少的主要原因(貢獻率73.1%),且人類活動的影響主要來源于植被增加;Xia等[6]對永定河流域的研究結果顯示,人類活動對流域徑流減少的貢獻率為87.4%~89.5%。水文模擬法具有良好的物理基礎,并且能夠應用于月或日等高分辨率的時間尺度上,但水文模型的參數及結構存在一定的不確定性[7],選取合適的水文模型非常關鍵。如Zhang等[8]采用AWBM模型對鄱陽湖流域的研究表明,氣候變化和人類活動對于鄱陽湖徑流減少的貢獻率分別為26.8%和73.2%;Zeng等[9]采用SIMHYD模型對漳河流域的研究結果顯示氣候變化的影響要大于人類活動對年徑流變化的影響。由此可以看出兩種方法各有優(yōu)勢,且都有其不足之處,為了準確評估流域氣候變化和人類活動對徑流的影響,保證研究結果的準確性,同時采用兩種方法進行交叉驗證是十分必要的。
丹江口水庫是南水北調中線工程的水源地,有“亞洲天池”之美譽,是漢江的天然水位調節(jié)器。自20世紀90年代以來,漢江上游頻繁遭遇干旱,河川徑流量明顯減少?;诖耍槍h江上游丹江口水庫入庫徑流變化的研究顯得尤為重要,能夠為合理分配漢江上游水資源以及南水北調中線工程的運行提供更為科學的指導。本文以漢江上游丹江口以上流域為研究區(qū),首先對流域降雨、蒸散發(fā)以及徑流等水文要素的變化規(guī)律進行識別,然后采用基于Budyko理論的彈性系數法和基于分布式時變增益水文模型(DTVGM)的水文模擬法定量估算氣候變化和人類活動對漢江上游徑流變化的影響貢獻率。
1 研究區(qū)域與數據
1.1 研究區(qū)域概況
漢江上游流域(圖1)位于東經106.0°-112.0°,北緯31.4°-34.3°,全長956 km,流域面積為95 200 km2,約占漢江全流域的60%。該流域屬于亞熱帶季風區(qū),半濕潤氣候,四季分明。本文研究期間(1961年-2013年)的多年平均氣溫為14 ℃,多年平均降水量為849.5 mm,40%~60%的降水集中在7月-9月。丹江口水庫的年平均入庫流量約為1 152 m3/s。
1.2 數據資料
研究選取漢江上游13個氣象站1961年-2013年的逐日氣象要素資料,站點分布均勻,能大致反映流域水文氣象的空間變化,數據來源于中國氣象科學數據共享服務網。流域的面平均雨量通過泰森多邊形法進行估算。徑流數據為丹江口水庫同時期的入庫月徑流數據,由丹江口水利樞紐管理局提供。由于缺乏長序列的蒸散發(fā)實際觀測資料,各氣象站點的潛在蒸散發(fā)由FAO推薦的Penman-Monteith公式[10]計算得到,然后通過反距離加權插值法(IDW)得到流域形心處的參考蒸散發(fā),并以此求出流域面平均潛在蒸散發(fā)。分布式時變增益水文模型采用的土地利用和土壤類型數據來自中科院資源環(huán)境科學數據中心。所有站點的分布情況見圖1。
2 研究方法
2.1 水文要素趨勢分析及突變檢驗方法
本文采用Mann-Kendall非參數統(tǒng)計檢驗方法[11-12]來分析年降雨、年徑流及年潛在蒸散發(fā)序列的變化趨勢和突變情況。研究者通常認為水文序列在受到氣候變化或人類活動的顯著影響后,其分布序列的平穩(wěn)性會遭到干擾或破壞,呈現出一定程度的階段性或趨勢性變化[13]。因此,根據檢測出的徑流突變點可將研究期劃分為基準期和突變期,其中基準期流域處于天然狀態(tài),徑流演變僅受氣候變化的影響,而突變期人類活動對流域產生顯著影響,徑流變化受到氣候變化和人類活動的共同作用。
2.2 氣候變化和人類活動對徑流影響的定量區(qū)分方法
對于一個確定的流域,徑流的變化受到氣候變化和人類活動的共同影響,即
2.2.1 彈性系數法
根據徑流對降水及潛在蒸散發(fā)的敏感性系數,氣候變化引起的徑流量變化可表示為
2.2.2 水文模擬法
水文模擬法利用基準期的天然實測資料率定水文模型,然后保持參數不變,對突變期的徑流進行模擬,則突變期的模擬徑流可視為是不受人類活動影響的天然徑流。因此人類活動對徑流的影響可以表示為
本文采用分布式時變增益模型(DTVGM)進行徑流模擬。DTVGM是將夏軍等[20]提出的集總式TVGM水文非線性系統(tǒng)模擬通過DEM/GIS平臺,推廣到流域水文時空變化模擬的分布式水文模型[21]。該模型能夠建立土地利用/覆被變化與水文系統(tǒng)產流之間的影響關系,既有分布式水文概念性模擬的特征,又具有水文系統(tǒng)分析適應能力強的優(yōu)點,在很多流域得到了應用和驗證[22-24]。模型評價統(tǒng)計指標采用Nash效率系數(NSE)及水量平衡誤差(WBE)兩個指標進行衡量,各指標計算公式如下:
3 結果與討論
3.1 水文序列趨勢分析及突變檢驗
采用Mann-Kendall非參數統(tǒng)計檢驗法對漢江上游丹江口流域面平均年降水、年潛在蒸散發(fā)及年徑流序列進行趨勢分析和突變檢驗。結果如表2所示,年降水及年潛在蒸散發(fā)序列均呈現一定的下降趨勢但并不顯著,而年徑流序列呈顯著下降趨勢(α=0.1)。突變檢驗結果表明,年徑流在1985年前后發(fā)生了突變(圖2)。與突變前時期相比,突變后時期的流域年徑流和年降水分別減少了21.5%、7.3%,年潛在蒸散發(fā)的變化非常微小,可忽略不計(表2)。由以上分析可以推測,徑流的顯著變化不僅僅是由氣候變化引起的,人類活動可能也起到了重要的作用。
3.2 氣候變化和人類活動對徑流影響的定量區(qū)分
3.2.1 水文模擬法定量區(qū)分徑流變化影響因子
依據3.1中的徑流突變檢驗結果,將研究期劃分為兩個時期:1961年-1985年為基準期,1986年-2013年為突變期。在基準期數據中,采用1961年-1975年數據率定模型參數,1976年-1985年數據進行驗證,以評價模型在研究區(qū)的適應性。圖3展示了模型率定期及驗證期的月徑流過程。率定期和驗證期的Nash效率系數分別為0.85和0.88,水量平衡誤差分別為-0.02和0.04,表明DTVGM模型的模擬效果較好,適用于漢江上游流域徑流模擬?;诼识ê玫哪P蛯ν蛔兤冢?986年-2013年)的徑流進行模擬,結果顯示Nash效率系數僅為0.66,水量平衡誤差為29%,說明突變期因受到非氣象因子的影響,降雨徑流關系已發(fā)生了變化(表3)。
根據實測徑流量資料以及DTVGM模型對基準期和突變期徑流的模擬結果,采用水文模擬法定量區(qū)分各因素對突變期徑流變化影響的分析結果見表4。就1986年-2013年的平均狀況而言,研究區(qū)年平均徑流量由1961年-1985年間的428.4 mm下降到1986年-2013年間的336.2 mm,減少了92.2 mm,采用水文模型還原突變期的年平均徑流量為388.9 mm,因此,根據式(1)、式(2)、式(5),計算可得由人類活動引起的徑流減少量為52.7 mm,其貢獻率為57.2%,氣候變化引起了39.5 mm的減少量,貢獻率為42.8%。而當把突變期進一步劃分為1986年-2000年及2000年-2013年兩個階段,由水文模擬法量化不同時期各因素對徑流減少的貢獻率時,可以發(fā)現人類活動的貢獻率由44.7%增加到了77.8%,說明人類活動不僅是漢江上游徑流減少的主要原因,并且其對徑流變化的影響呈現顯著的增長趨勢。
3.2.2 彈性系數法定量區(qū)分徑流變化影響因子
采用彈性系數法定量區(qū)分各因子對徑流變化的影響是在年尺度上進行的。干燥指數是基于Budyko假設的彈性系數法分離徑流變化影響因子的一個關鍵輸入變量,可根據公式=E0/P確定流域的干燥指數,其中,E0為流域多年平均潛在蒸散發(fā),P為流域多年平均降水量。然后根據公式(3)、(4),采用6種基于Budyko假設的函數形式計算徑流對降水的彈性系數及各因子對徑流變化的影響結果見表5。
計算結果顯示,采用6種基于Budyko假設的函數形式估算徑流對降水的敏感性系數在1.31~1.55之間,彈性系數大小十分接近,均值為1.45。氣候變化對徑流變化的貢獻率在39.9%~46.3%之間,人類活動對徑流變化的貢獻率在53.7%~60.1%之間,其平均值分別為43.5%和56.5%,表明人類活動對流域徑流減少的影響要高于氣候變化產生的影響,與水文模擬法的計算結果較為一致。
3.3 討論
本文采用水文模擬法和彈性系數法相互交叉驗證的方式對漢江上游徑流變化的影響因素進行定量區(qū)分。這兩種方法不論在原理上還是計算尺度上都具有很大的差異性:(1)在原理上,水文模擬法基于水文模型還原突變期的天然徑流量,能夠保證還原的突變期天然流量與基準期實測徑流量在成因上具有一致性,而彈性系數法在水量平衡方程和Budyko水熱平衡耦合理論的基礎上計算徑流對降水及蒸發(fā)的敏感性;(2)在時間尺度上,水文模擬法基于月尺度計算,可以更充分地利用觀測數據,得到更加精確的徑流變化過程。而彈性系數法基于年尺度,時間尺度較為粗糙,但對數據的要求較低。兩種方法雖然基于不同的原理和計算尺度但卻得到了較為一致的結果,即人類活動對漢江上游徑流減少的影響率為56.5%~57.2%,氣候變化的影響率為42.8%~43.5%,人類活動是導致漢江上游徑流減少的較為主要的原因。
采用水文模擬法對突變期(1986年-2000年、2001年-2013年)的模擬結果顯示,人類活動對徑流減少的貢獻率與氣候變化相比呈顯出了明顯的增長趨勢。這與李凌程等[25]采用彈性系數法、降水-徑流雙累積曲線法及累積量斜率變化率比較法對漢江上游氣候變化和人類活動對流域徑流變化影響的分析結果是一致的,但其采用的方法均屬于統(tǒng)計方法范疇,缺乏一定的物理機制。Sun等[26]采用1970年-2000年的數據對漢江上游徑流減少的影響因素進行探究,結果顯示氣候變化對1990年-2000年漢江上游徑流減少的貢獻率為65%,與本文對1986年-2000年的貢獻率分離結果一致,但本文的研究結果進一步表明了2001年-2013年人類活動對漢江上游徑流變化的影響率呈現顯著增加。
4 結論
(1)漢江上游1961年-2013年年降水及年潛在蒸散發(fā)均無顯著下降趨勢,而年徑流呈顯著下降趨勢,且在1985年左右發(fā)生突變,突變點前后年徑流量減少了21.5%。
(2)基于水文模擬法和彈性系數法定量區(qū)分漢江上游氣候變化和人類活動對流域徑流變化的影響,結果顯示氣候變化對徑流變化的貢獻率為42.8%~43.5%,人類活動對徑流變化的影響率為56.5%~57.2%,人類活動是導致漢江上游徑流減少較為主要的原因,且人類活動對徑流變化的影響率在近期呈現顯著增強的趨勢。
定量評估氣候變化和人類活動對水文過程的影響,能夠為合理開發(fā)利用漢江水資源提供有價值的參考,但人類活動對徑流的影響既包括直接取用水產生的直接影響,也包括改變流域下墊面等活動產生的間接影響,本文將各類人類活動的作用視為了一個整體,如何進一步細化徑流變化對不同人類活動的響應還需要更加深入地探討。
參考文獻(References):
[1] 宋曉猛,張建云,占車生,等.氣候變化和人類活動對水文循環(huán)影響研究進展[J].水利學報,2013,44(7):779-790.(SONG Xiao-meng,ZHANG Jian-yun,ZHAN Che-sheng,et al.Review for impacts of climate change and human activities on water cycle[J].Journal of Hydraulic Engineering,2013,44(7):779-790.(in Chinese))DOI:10.13243/j.cnki.slxb.2013.07001
[2] 董磊華,熊立華,于坤霞,等.氣候變化與人類活動對水文影響的研究進展[J].水科學進展,2012,23(2):278-285.(DONG Lei-hua,XIONG Li-hua,YU Kun-xia,et al.Research advances in effects of climate change and human activities on hydrology[J].Advances in Water Science,2012,23(2):278-285.(in Chinese))DOI:10.14042/j.cnki.32.1309.2012.02.022
[3] Budyko M I.Climate and life[M].San Diego,CA.:Academic,1974.
[4] 胡珊珊,鄭紅星,劉昌明,等.氣候變化和人類活動對白洋淀上游水源區(qū)徑流的影響[J].地理學報,2012,67(1):62-70.(HU Shan-shan,ZHENG Hong-xing,LIU Chang-ming,et al.Assessing the impacts of climate variability and human activities on streamflow in the water source area of Baiyangdian Lake[J].Acta Geographica Sinica,2012,67(1):62-70.(in Chinese)) DOI:10.11821/xb201201007
[5] Xu X Y,Yang D W,Yang H B,et al.Attribution analysis based on the Budyko hypothesis for detecting the dominant cause of runoff decline in Haihe basin[J].Journal of Hydrology,2014,510:530-540.DOI:10.1016/j.jhydrol.2013.12.052
[6] Xia J,Zeng S D,Du H,et al.Quantifying the effects of climate change and human activities on runoff in the water source area of Beijing,China[J].Hydrological Sciences Journal,2014,59(10):1794-1807.DOI:10.1080/02626667.2014.952237
[7] 王國慶,張建云,賀瑞敏.環(huán)境變化對黃河中游汾河徑流情勢的影響研究[J].水科學進展,2006,17(6):853-858.(WANG Guo-qing,ZHANG Jian-yun,HE Rui-min.Impacts of environmental change on runoff in Fenhe river basin of the middle Yellow River[J].Advances in Water Science,2006,17(6):853-858.(in Chinese))
[8] Zhang Q,Liu J Y,Singh V P,et al.Evaluation of impacts of climate change and human activities on streamflow in the Poyang Lake basin,China[J].Hydrological Processes,2016,30:2562-2576.DOI:10.1002/hyp.10814
[9] Zeng S D,Xia J,Du H.Separating the effects of climate change and human activities on runoff over different time scales in the Zhang River basin[J].Stochastic Environmental Research and Risk Assessment,2014,28:401-413.DOI:10.1007/s00477-013-0760-8
[10] Allen R G,Pereira L S,Raes D et al.Crop evapotranspiration:Guidelines for computing crop water requirements.FAO Irrigation and Drainage Paper 56.FAO,Rome,1998:300.
[11] Mann H B.Nonparametric tests against trend[J].Econometrica,1945,13(3):245-259.
[12] Kendall M G.Rank correlation measures[M].London:Charles Griffin,1975.
[13] 張愛靜.東北地區(qū)流域徑流對氣候變化與人類活動的響應特征研究[D].大連:大連理工大學,2013.(ZHANG Ai-jing.Research on the streamflow responses to climate variability and human activities in northeast China[D].Dalian:Dalian University of Technology,2013.(in Chinese))
[14] Schireiber P.ber die Beziehungen zwischen dem Niederschlag und der Wasserführung der Flüsse in Mitteleuropa[J].Zeitachrift fur Meteorologie,1904,21(10):441-452.
[15] Ol′dekop E M.On evaporation from the surface of river basins[J].Transactions on meteorological observations,University of Tartu,1911,4,200.
[16] Budyko M I.Evaporation under natural conditions[M].Leningrad:Gidrometeorizdat,1948.
[17] Pike J G.The estimation of annual runoff from meteorological data in tropical climate[J].Journal of Hydrology,1964,2:116-123.
[18] 傅抱璞.論路面蒸發(fā)的計算[J].大氣科學,1981,5(1):23-31.(FU Bao-pu.On the calculation of the evaporation from land surface[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences,1981,5(1):23-31.(in Chinese))
[19] Zhang L,Hickel K,Dawes W,et al.Response of mean annual evapotranspiration to vegetation change at catchment scale[J].Water Resources Research,2001,37:701-708.
[20] Xia J.A system approach to real-time hydrologic forecast in watersheds[J].Water International,2002,27(1):87-97.
[21] 夏軍,王綱勝 談戈,等.水文非線性系統(tǒng)與分布式時變增益模型[J].中國科學D輯:地球科學,2004,34(11):1062-1071.(XIA Jun,WANG Gang-sheng,TAN Ge,et al.Non-linear system approach and distributed time variant gain models[J].Science in China Series D:Earth Sciences,2004,34(11):1061-1071.(in Chinese))
[22] 夏軍,葉愛中,喬云峰,等.黃河無定河流域分布式時變增益水文模型的應用研究[J].應用基礎與工程科學學報,2007,15(4):457-465.(XIA Jun,YE Ai-zhong,QIAO Yun-feng,et al.An applied research on distributed time-variant gain hydrological model in Wuding River of Yellow River[J].Journal of Basic Science and Engineering,2007,15(4):457-465.(in Chinese))
[23] 王綱勝,夏軍,談戈,等.潮河流域時變增益分布式水循環(huán)模型研究[J].地理科學進展,2002,21(6):573-582.(WANG Gang-sheng,XIA Jun,TAN Ge,et al.A research on distributed time variant gain model:a case study on Chaobai River basin[J].Progress in Geography,2002,21(6):573-582.(in Chinese))
[24] 夏軍,王綱勝,呂愛鋒,等.分布式時變增益流域水循環(huán)模擬[J].地理學報,2003,58(5):789-796.(XIA Jun,WANG Gang-sheng,LV Ai-feng,et al.A research on distributed time variant gain modeling[J].Acta Geographica Sinica,2003,58(5):789-796.(in Chinese))
[25] 李凌程,張利平,夏軍,等.氣候波動和人類活動對南水北調中線工程典型流域徑流影響的定量評估[J].氣候變化研究進展,2014,10(2):118-126.(LI Ling-cheng,ZHANG Li-ping,XIA Jun,et al.Quantitative assessment of impacts of climate variability and human activities on runoff change in the typical basin of the middle route of the South-to-North Water Transfer Project[J].Advances in Climate Change Research,2014,10(2):118-126.(in Chinese)) DOI:10.3969/j.issn.1673-1719.2014.02.006
[26] Sun Y,Tian F Q,Yang L,et al.Exploring the spatial variability of contributions from climate variation and change in catchment properties to streamflow decrease in a mesoscale basin by three different methods[J].Journal of Hydrology,2014,508:170-180.DOI:10.1016/j.jhydrol.2013.11.004