梁 穎 珊

(廣東省水文局廣州水文分局，廣州 510145)

0 引 言

徑流是一定時(shí)期內(nèi)氣候因素[1]、自然因素和人為因素等綜合作用的結(jié)果，其變化影響著人類社會(huì)系統(tǒng)的安全，同時(shí)也影響著自然生態(tài)系統(tǒng)的健康。

增江是東江一級(jí)支流[2], 是廣州市境內(nèi)最大的一條獨(dú)立中小河流。河流流域面積約[3]3 160 km2,全長(zhǎng)203 km。流域呈狹長(zhǎng)形[4], 南北長(zhǎng) 90 km, 東西寬 61 km。近年來，不乏增江流域的水文特性、降雨徑流變化等水文要素的研究，但缺乏在變化環(huán)境下增江流域水循環(huán)及水資源演變研究，特別是在多時(shí)間尺度上評(píng)估氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化影響方面少有成果。本文采用基于Budyko假設(shè)的水量平衡方法進(jìn)行徑流變化的歸因分析[5]，計(jì)算簡(jiǎn)單、物理意義明確。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

研究區(qū)域附近17個(gè)雨量站點(diǎn)數(shù)據(jù)來源于國(guó)家水文信息數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)過資料整編，記錄年限為1960-2016年。徑流數(shù)據(jù)來源于麒麟咀(二)水文站。該水文站設(shè)立于1954年 4月，東經(jīng)113°51ˊ，北緯23°21ˊ，位于廣東省增城市荔城鎮(zhèn)下蓮塘村，屬珠江流域三角洲河口區(qū)增江，是增江流量控制站和國(guó)家重要水文站。依據(jù)三性審查要求，對(duì)資料進(jìn)行質(zhì)量控制。流域內(nèi)地形條件及站點(diǎn)分布情況見圖1。采用泰森多邊形法求出流域面降雨量。

如圖1所示，本文用了7個(gè)氣象觀測(cè)站數(shù)據(jù)，項(xiàng)目包括氣壓、氣溫、降水量、蒸發(fā)量、相對(duì)濕度、風(fēng)向風(fēng)速(10 m處風(fēng)速)、日照時(shí)數(shù)和0 cm地溫要素。各項(xiàng)目日值數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。

圖1 增江流域雨量站點(diǎn)分布及泰森多邊形權(quán)重示意圖

2 研究方法

2.1 各種因子對(duì)徑流變化的彈性系數(shù)

Budyko[5]認(rèn)為在較長(zhǎng)時(shí)間尺度上，流域蒸發(fā)量是流域降水和徑流的函數(shù)。流域長(zhǎng)期的水量平衡[6]主要受可供水分(用降水量P表示)和可供能量(用潛在蒸散發(fā)E0表示)的雙重控制，在干旱氣候條件下主要受可供水分的制約，在濕潤(rùn)氣候條件下主要受可供能量制約。根據(jù)這一假設(shè)，多年平均時(shí)間尺度的流域水熱耦合平衡方程，表達(dá)式如下：

(1)

式中：E為多年平均實(shí)際蒸發(fā)；P為多年平均降水；E0為多年平均潛在蒸發(fā)；n為下墊面特征參數(shù)。根據(jù)流域多年平均的水量平衡方程[7]，R=P-E，可得R=f(P,E0,n)。

采用(FAO)1998年修正的Pen-man-Monteith模型計(jì)算流域內(nèi)潛在蒸散量，其計(jì)算公式如下:

(2)

式中：ET0為潛在蒸散量，mm/d;Rn為太陽(yáng)凈輻射，MJ/(m2·d);G為土壤熱通量，MJ/(m2·d)，當(dāng)計(jì)算步長(zhǎng)為日和旬時(shí)，土壤通量G近似于零;γ為干濕表常數(shù)，kPa/℃;T為平均氣溫，℃;U2為 2 m 高風(fēng)速，m/s;es為飽和水汽壓，kPa;ea為實(shí)際水汽壓，kPa;Δ為飽和水汽壓曲線斜率，kPa/℃; 2 m風(fēng)速和觀測(cè)高度h關(guān)系如下：

U2=4.87WS/ln(67.8h-5.42)

(3)

式中：h=10 m,因此U2=0.748 0WS，存在一定比例關(guān)系。

FAO修正的Penman-Monteith模型[8]適用于不同氣候類型區(qū)潛在蒸散發(fā)量計(jì)算，Rn、Tmax、Tmin、U2和RH是相互獨(dú)立的變量，因此，分解各蒸發(fā)因子變化對(duì)潛在蒸發(fā)變化的全微分方程：

(4)

結(jié)合Budyko水熱耦合平衡方程，導(dǎo)出降水(P)、LUCC(n)、太陽(yáng)輻射(Rn)、最高氣溫(Tmax)、最低氣溫(Tmin)、風(fēng)速(WS)和相對(duì)濕度(RH)對(duì)徑流變化的全微分方程：

(5)

式中 ：εp、εn、εRn、εTmax、εTmin、εWS、εRH分別是降水、LUCC、太陽(yáng)輻射、最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度對(duì)徑流變化的彈性系數(shù)。無量綱，便于徑流變化對(duì)不同因子敏感度的對(duì)比。

2.2 人類活動(dòng)和氣候因子對(duì)徑流變化的相對(duì)貢獻(xiàn)率

根據(jù)公式(3)，可得各因子對(duì)徑流變化的影響量公式：

(6)

式中：R為多年平均年徑流量；k為徑流變化的某一影響因子，包括降水、LUCC、太陽(yáng)輻射、最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)速和相對(duì)濕度；εk為各因子對(duì)徑流變化的彈性系數(shù)；ΔRk為相應(yīng)因子對(duì)徑流變化的影響量。下墊面參數(shù)n[9]的變化對(duì)徑流的影響可以表征為人類活動(dòng)的影響，其影響量主要受下墊面變化、水庫(kù)建設(shè)、土地利用及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r (人口、GDP) 等人類活動(dòng)的影響。氣候變化[10]通過改變降水、氣溫、相對(duì)濕度等氣象因子對(duì)徑流變化產(chǎn)生影響，降水、太陽(yáng)輻射、最高氣溫、最低氣溫、風(fēng)速和相對(duì)濕度對(duì)徑流變化影響量之和，即為氣候變化對(duì)徑流變化的影響量。氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化影響的相對(duì)貢獻(xiàn)率可用下式表示：

(7)

式中：ΔRclim、ΔRhum分別為氣候變化影響量與人類活動(dòng)影響量；Δ為氣候變化和人類活動(dòng)影響量的絕對(duì)值之和；ωclim、ωhim分別為氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的相對(duì)貢獻(xiàn)率，%。

3 結(jié)果分析

3.1 徑流變化特征

3.1.1 年代際變化

采用Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算全流域年降水量系列變化趨勢(shì)，得出1960-2015年年徑流量平均值為37.2 億m3，Z值為0，β值為0.014 87，傾斜度置信區(qū)間為[-0.191 2, 0.214 9]，Z在置信區(qū)間內(nèi)，說明在95%的置信水平上，流域呈現(xiàn)微弱的增加趨勢(shì)。

圖2 增江流域1960-2015年徑流量變化突變檢驗(yàn)

對(duì)年徑流量序列進(jìn)行M-K突變檢驗(yàn)，見圖2。UF正向序列曲線表明增江流域年徑流量在1961-1965有減少的趨勢(shì)，1972-1983年有增加的趨勢(shì)，1984-1991年有減少的趨勢(shì)，但是都沒有通過0.05顯著性水平。根據(jù)兩曲線交點(diǎn)位置可知，交叉點(diǎn)都位于信度線之間，1972年是突變年，說明1972-1983年徑流增加是一種突變，它的起始時(shí)段發(fā)生在1972年。兩曲線在2002-2008年間多次相交，說明此間處于徑流量的平水期，在經(jīng)過2008-2011年短暫的減少趨勢(shì)后，又出現(xiàn)兩線相交，說明2012年后增江流域徑流量趨于穩(wěn)定，現(xiàn)在正處于平水期。

增江流域各年代徑流的平均值和距平百分比如表1所示，1960s徑流量最少，僅有32.26 億m3, 距平為-13.29%，2010s徑流量也較少，距平為-8.38%；2000s的徑流量最多，距平為8.39%，較1960s多25%，其次為1980s，徑流量達(dá)39.44 億m3。

表1 增江流域各年代徑流量距平百分比及豐枯等級(jí)

根據(jù)年徑流量R的距平百分率大小劃分豐枯等級(jí)。r=(年徑流量-多年平均值)/多年平均值×100%。當(dāng)r≥25%時(shí)為豐水年;10%≤r<25%時(shí)為偏豐年;-10%

增江流域豐水年、偏豐年、平水年、偏枯年、枯水年的比例分別為17.9%、14.3%、28.6%、23.2%和16.1%，平水年最多，偏豐年的比例最小。從各年代來看，各年代均有偏豐水年、平水期。1960s沒有偏枯年，2010s沒有豐水年。枯水年分布較集中，只出現(xiàn)在1960s、1990s和2000s。1990s和2000s都出現(xiàn)了3年，但是1960s的平均徑流量最小，2000s的平均徑流量最多，說明枯水年多少對(duì)年代平均的徑流量影響不起決定作用。從豐枯配比來看，1960s和1980s平水年較多，豐水年或枯水年較少；而90s和2000s大豐大枯的年份較多，平水年較少，配型和前者剛好相反。

3.1.2 年際變化

分析徑流變化曲線[圖3(a)]可知，近 56 a 增江徑流總體并未呈現(xiàn)微弱的增加趨勢(shì)，與前面Mann-Kendall趨勢(shì)結(jié)論一致，傾向率為每10 a增加0.6 mm。從徑流量累計(jì)距平圖可以看出[圖3(b)]，1963年到1972年為負(fù)距平，累計(jì)距平曲線向下波動(dòng)，是明顯的枯水期特征；1972-1984年，累計(jì)距平曲線向上波動(dòng)，進(jìn)入豐水期；1982-1991年徑流量減少，此后，徑流量在多年平均徑流量上下波動(dòng)，距平曲線呈現(xiàn)水平，增江進(jìn)入平水期，與前面Mann-Kendall趨勢(shì)結(jié)論一致。因此綜合兩者結(jié)論，1960-1972年為枯水期，1972-1984年為豐水期，1984-1991年為枯水期，此后至今一直為平水期。

圖3 增江流域徑流量及累計(jì)距平

增江流域春、夏、秋、冬季節(jié)的傾向率分別為每10 a減少0.01 mm、每10 a增加0.13 mm、每10 a減少0.20 mm和每10 a增加0.02 mm。增江流域夏季徑流量多年平均遞增量和秋季徑流量多年平均遞減量相抵消，冬季徑流量多年平均遞增量和春季徑流量多年平均遞減量相抵消，各季節(jié)的相消作用，使增江流域多年來徑流量維持穩(wěn)定，變化不大(圖4)。

圖4 增江流域各季節(jié)歷年徑流量

3.1.3 年內(nèi)變化

圖5給出了增江流域各年代徑流年內(nèi)分配曲線，增江流域各年代平均徑流年內(nèi)分配曲線十分相似，具有明顯的豐枯季節(jié)變化，汛期流量占年徑流總量的 80% ; 非汛期徑流量明顯偏低，僅占全年總量的20%。徑流總體呈明顯的不對(duì)稱雙峰型，最大峰值出現(xiàn)在6月份，而次峰都出現(xiàn)在8月。但1980s和2010s的最大峰值前移，出現(xiàn)在5月。只有1980s和2000s是單峰，1980s單峰出現(xiàn)在5月，峰型較扁寬緩和；2000s單峰峰型陡峭，出現(xiàn)在6月。隨著年代的推進(jìn)，最高峰出現(xiàn)時(shí)間在6月、5-6月之間、5月之間循環(huán)，說明增江流域徑流峰值結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，減少了突變點(diǎn)的出現(xiàn)。

圖5 增江流域各年代徑流量年內(nèi)分配

徑流年內(nèi)分配不均勻系數(shù)Cv值反映年徑流量總體系列離散程度(圖6)。Cv值越大，年徑流年際變化越劇烈，對(duì)水資源利用不利，且易發(fā)生洪澇災(zāi)害。增江流域徑流年際變異系數(shù)為0.322，表明增江流域年際變化較小，徑流較為穩(wěn)定。年內(nèi)分配不均勻系數(shù)Cv的值介于0.32～1.15之間，月徑流的年際變化大。尤其是12月-次年3月的Cv值較大，徑流年際豐枯振蕩最為明顯，主要由于冬季降雨量小，變化大，徑流最不穩(wěn)定。春季和秋季Cv值次之，受強(qiáng)降雨影響較小，徑流保持在一定水位。夏季Cv值最小，徑流比較穩(wěn)定地維持在高水位。因此，夏季徑流最穩(wěn)定。

圖6 月徑流量Cv值

3.2 徑流的LUCC和對(duì)各氣象因子的彈性系數(shù)

3.2.1 各氣候因子變化特征

下墊面參數(shù)n(LUCC[11])表征植被，土壤性質(zhì)和山坡坡度等特征，參數(shù)n越大，表明流域植被覆蓋面積更大。根據(jù)公式(1)，采用實(shí)驗(yàn)誤差法，n以0.001為增量從0到5試算，取使方程誤差最小的值作為流域下墊面參數(shù)n的值。增江流域下墊面變化參數(shù)n的變化如圖7所示，橫坐標(biāo)為30年為一組的時(shí)間序列，1為時(shí)間序列長(zhǎng)為1960-1989年,27時(shí)間序列長(zhǎng)為1986-2015年，對(duì)應(yīng)y軸值為該序列長(zhǎng)度下下墊面參數(shù)的多年平均值。1960-1989年30年間多年平均n為1.28，1970-1999年多年平均n為0.70，1980-2009年多年平均n為0.47，說明人類影響因素變化是劇烈的，多年平均下墊面參數(shù)n減少了63%。

圖7 多年平均下墊面參數(shù)n

注：同一色系表示同一個(gè)氣象因子。兩個(gè)為一組，左側(cè)為1960-1989年均值，右側(cè)為1990-2015年均值。另，風(fēng)速例外，上為1960-1989年均值，下為1990-2015年均值。圖8 7種氣象因子的空間分布及增城站Mann-Kendall氣象因子時(shí)間序列突變檢驗(yàn)

圖8為7種氣象因子的空間分布及增城站Mann-Kendall氣象因子時(shí)間序列突變檢驗(yàn)。從氣壓因子來看，1990年代后時(shí)間序列平均值比1990年前高，分布更均勻，但在2000年代發(fā)生突變，有減小的趨勢(shì)。從日照時(shí)長(zhǎng)來看，1990年代后時(shí)間序列平均值分布相對(duì)不均勻，南部比北部日照時(shí)長(zhǎng)更長(zhǎng)，在1992年發(fā)生突變，有下降的趨勢(shì)，平均日照時(shí)長(zhǎng)比1990年代前短。從降雨來看，1990年代后多年平均值比1990年代前大，分布更均勻，但是兩者均沒有明顯的變化趨勢(shì)。從日最高氣溫年均值看，1990年代后明顯比1990年前高，分別在1985年和1996年發(fā)生突變，都是升溫趨勢(shì)。從日最低氣溫年均值看，1990年代后同樣比1990年代前高，在1993年發(fā)生突變，說明隨著全球變暖，增江流域從90s開始升溫明顯。從相對(duì)濕度來看，1990年代前分布較均勻，1990年代后分布不均，最大值和最小值的差距更大，雖在1994年發(fā)生下降突變明顯，但在2012年有回彈趨勢(shì)，導(dǎo)致1990年代后平均值比1990年代前更大。從風(fēng)速來看，1990年代后在2006年發(fā)生突變，表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，總體平均風(fēng)速比1990年代前小，且分布更均勻。

流域內(nèi)下墊面參數(shù)n減小，氣候增暖明顯，降雨量增加，蒸發(fā)量減少，對(duì)徑流的增加十分有利。

3.2.2 各因子對(duì)徑流變化的彈性系數(shù)

將多元線性回歸模擬徑流變化量與實(shí)測(cè)徑流變化量比較(圖9)，計(jì)算結(jié)果誤差分析見表2所示。(ΔRp+ΔRn+ΔRTmax+ΔRTmin+ΔRRH+ΔRWS+ΔRSD)模擬徑流變化量與實(shí)測(cè)徑流變化量擬合程度較高，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.998，模擬徑流變化量與實(shí)測(cè)徑流變化量均方差為0.001。因此，基于 Bydyko 假設(shè)的水熱耦合平衡方程適合運(yùn)用于本流域研究。

圖9 模擬徑流與實(shí)測(cè)徑流對(duì)比(紅色實(shí)線為趨勢(shì)線)

表2 模擬結(jié)果誤差分析

計(jì)算結(jié)果如圖10所示，在年最高氣溫升高1%時(shí)，增江流域的徑流量將增加2.77 %; 當(dāng)年降水量增加10% 時(shí)，徑流量將增加11.1%; 在年最小氣溫升高1% 時(shí)，增江流域的徑流量將減少3.24 %; LUCC彈性系數(shù)為-0.247，表明LUCC參數(shù)n減少10%，徑流量將增加2.47%。從3.1節(jié)得知，實(shí)際氣象數(shù)據(jù)顯示，過去56 a，氣溫、降雨、相對(duì)濕度為增加趨勢(shì)，下墊面因素n，風(fēng)速，日照時(shí)長(zhǎng)為減少趨勢(shì)，而增江的徑流量為增加趨勢(shì)，因此從趨勢(shì)上來看，計(jì)算結(jié)果和現(xiàn)實(shí)情況是相符的。

徑流變化對(duì)最高溫度、降水、相對(duì)濕度的彈性系數(shù)均為正 (圖10)，表明最高溫度、降水、相對(duì)濕度對(duì)徑流變化有促進(jìn)驅(qū)動(dòng)作用。徑流變化對(duì)最低氣溫、太陽(yáng)輻射、LUCC和風(fēng)速的彈性系數(shù)為負(fù)，表明這些因子對(duì)徑流變化有負(fù)驅(qū)動(dòng)作用。南方地區(qū)水汽較充足，最高溫度增加，流域蒸騰作用加強(qiáng)，降雨增多，徑流量繼而增加，這是影響徑流量的主要原因。另一方面，當(dāng)相對(duì)濕度的增加，流域蒸散發(fā)減少[12]，進(jìn)而使得產(chǎn)匯流損失減少，徑流增加。下墊面參數(shù)n減小，植被保持水土功能減弱，從而導(dǎo)致徑流量增加。相反，日照時(shí)間加長(zhǎng)，太陽(yáng)輻射的加大，持續(xù)高溫以及風(fēng)速的增加，使得流域蒸散發(fā)增加，進(jìn)而導(dǎo)致徑流量減少。

徑流變化對(duì)降水和溫度較其他因子更為敏感，LUCC敏感因子較小，但是下墊面參數(shù)n近幾十年來變化巨大，產(chǎn)生了一定的影響力。徑流對(duì)各因子的敏感度絕對(duì)值為：最低氣溫>最高氣溫>降水>相對(duì)濕度>太陽(yáng)輻射>LUCC >風(fēng)速。

圖10 各氣候因子和LUCC的彈性系數(shù)(無量綱)

3.3 人類活動(dòng)和氣候變化對(duì)徑流變化影響定量分解研究

流域的蒸散發(fā)是降雨和潛在蒸散發(fā)的函數(shù)，在多年平均尺度下，流域的徑流量是多年平均降雨量和多年平均蒸發(fā)量的差，因此流域的蒸散發(fā)影響著徑流量的變化。同樣的降雨條件下，流域的蒸發(fā)量越小，徑流量就越大。圖11列出了不同下墊面影響下流域蒸散發(fā)對(duì)降雨和潛在蒸散發(fā)變化的響應(yīng)量。橫坐標(biāo)為降雨量增加或減少0～50%，縱坐標(biāo)為潛在蒸散發(fā)增加或減少0～50%，彩色二維圖的值表示流域蒸散發(fā)的響應(yīng)量。流域蒸散發(fā)對(duì)下墊面參數(shù)n的變化較為敏感：1960-1990年，n數(shù)值為1.28，數(shù)值較大，因變量蒸散發(fā)的波動(dòng)也較大，出現(xiàn)了大紅色和深藍(lán)色的最大變化量和最小值變化量；1980-2010年期間，n數(shù)值為0.47，數(shù)值較小，因變量蒸散發(fā)的波動(dòng)也較小和平緩，大紅色和深藍(lán)色沒有出現(xiàn)；1970-2000年處于中間過渡期，變化幅度較1960-1990年小，較1980-2010年大。因此，隨著下墊面參數(shù)n的減小，在同樣的降雨和潛在蒸散發(fā)變化量的條件下，流域蒸散發(fā)的變化量也隨之減少，隨之引起徑流量的增大，這與增江流域徑流量增大的實(shí)際相符。

圖11 不同下墊面影響下流域蒸散發(fā)對(duì)降雨和潛在蒸散發(fā)變化的敏感性

為進(jìn)一步分析徑流變化的主導(dǎo)因素，圖12給出氣候變化影響量(ΔRp+ΔRTmax+ΔRTmin+ΔRRH+ΔRWS+ΔRSD)和人類活動(dòng)影響量 LUCC (ΔRn)的對(duì)比。表3給出了人類活動(dòng)和氣候變化對(duì)徑流變化的相對(duì)貢獻(xiàn)率(5年滑動(dòng)平均)，氣候變化和人類活動(dòng)的多年平均貢獻(xiàn)率分別為51.1%、48.9%。從圖12貢獻(xiàn)率可以看出，1980年代后人類活動(dòng)對(duì)徑流影響程度大幅增加，說明日益加劇的人類活動(dòng)對(duì)流域水循環(huán)和水資源演變產(chǎn)生了較大的影響。

表3 人類活動(dòng)和氣候變化對(duì)徑流變化的滑動(dòng)平均相對(duì)貢獻(xiàn)率 %

圖12 氣候和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化貢獻(xiàn)率隨年代的變化情況

2000年代后人類活動(dòng)影響減少，趨于緩和，人類正在努力和自然處于一種和諧平衡關(guān)系。因此，人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的影響不容忽視。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文研究了1960-2015年增江流域的徑流演變規(guī)律，分析了下墊面參數(shù)n、氣壓、日照時(shí)長(zhǎng)、降雨、最高氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速等8種影響因子的變化規(guī)律以及對(duì)徑流量的彈性系數(shù)，探究了人類活動(dòng)和氣候因子對(duì)徑流變化的相對(duì)貢獻(xiàn)率。主要得出以下結(jié)論。

(1)1960-2015年年徑流量平均值為37.2 億m3，流域呈現(xiàn)微弱的增加趨勢(shì)，為每10 a增加0.6 mm，1960-1972年為枯水期，1972-1984年為豐水期，1984年至1991年為枯水期，此后至今一直為平水期。

(2)1960s徑流量最少，距平為-13.29%，2000s的徑流量最多，較1960s多25%。

(3)增江流域具有明顯的豐枯季節(jié)變化，汛期流量占年徑流總量的 80%，徑流總體呈明顯的不對(duì)稱雙峰型，最大峰值出現(xiàn)在6月份，而次峰都出現(xiàn)在8月。

(4)增江流域年際變化較小，徑流較為穩(wěn)定。夏季Cv值最小，冬季豐枯振蕩最為明顯。

(5)人類影響因素變化是劇烈的，下墊面參數(shù)n減少了63%。域內(nèi)氣候增暖明顯，降雨量增加，蒸發(fā)量減少，下墊面參數(shù)n減小，對(duì)徑流的增加十分有利。

(6)徑流變化對(duì)降水和溫度較其他因子更為敏感，LUCC彈性系數(shù)較小，但是下墊面參數(shù)n近幾十年來變化巨大，產(chǎn)生了一定的影響力。徑流對(duì)各因子的敏感度絕對(duì)值為：最低氣溫>最高氣溫>降水>相對(duì)濕度>太陽(yáng)輻射>LUCC>風(fēng)速。

(7)隨著下墊面參數(shù)n的減小，在同樣的降雨和潛在蒸散發(fā)變化量的條件下，流域蒸散發(fā)的變化量也隨之減少，引起徑流量的增大。

(8)氣候變化和人類活動(dòng)的多年平均貢獻(xiàn)率分別為 51.1%、48.9%。1980s后人類活動(dòng)對(duì)徑流影響程度大幅增加，說明日益加劇的人類活動(dòng)對(duì)流域水循環(huán)和水資源演變產(chǎn)生了較大的影響。2000s后人類活動(dòng)影響減少，趨于緩和，人類正在努力和自然處于一種和諧平衡關(guān)系。因此，人類活動(dòng)對(duì)徑流變化的影響不容忽視。

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