王賀年，張曼胤?，崔麗娟，余新曉

(1.中國林業(yè)科學研究院濕地研究所，100091，北京；2.濕地生態(tài)功能與恢復北京市重點實驗室，100091，北京；3.北京林業(yè)大學，100083，北京)

海河流域人口眾多，大中城市密集，人水矛盾十分突出，地區(qū)水資源缺乏十分嚴重。其山區(qū)部分是整個流域的主要集水區(qū)域，對海河流域山區(qū)水文過程變化的分析對流域水資源規(guī)劃與管理具有重要的意義。

近些年來，各國學者在河川徑流歸因分析和氣候變化影響評價等方面開始了大量研究[1-3]。水文模型是流域水文過程分析中應(yīng)用最為廣泛的方法，主要有分布式水文模型與集總式水文模型2類。分布式水文模型是流域水文過程研究中應(yīng)用最為廣泛的研究方法[4-6]，但由于參數(shù)眾多，在參數(shù)率定等方面需要耗費大量精力[7]。集總式概念模型主要利用一些相關(guān)的理論定律和理論假設(shè)來分析流域水文過程機理，相比分布式水文模型更為簡便易行。以Budyko假設(shè)為基礎(chǔ)的流域水熱耦合平衡模型是集總式概念模型的典型代表，也是研究氣候變化對流域水文過程影響應(yīng)用最為廣泛的理論模型之一[8-9]。

本研究以海河流域山區(qū)為研究區(qū)域，分別應(yīng)用基于Budyko假設(shè)的概念模型和雙累積曲線法分析氣候變化和人類活動對研究區(qū)徑流變化的影響，明確各自的影響量和貢獻率，旨在為海河流域水資源管理提供參考。

1 研究區(qū)概況

基于海河流域水資源三級分區(qū)以及流域數(shù)字高程(DEM)概況，本研究劃分出海河山區(qū)的主要范圍(圖1)，能夠覆蓋流域范圍內(nèi)的所有山區(qū)部分。研究區(qū)域處于E 111°57′～119°35′和N 35°3′～42°43′之間，海拔0～3 000 m，總面積約為18.64萬km2。海河流域山區(qū)大陸性季風氣候明顯，年降水約500 mm左右，冬季寒冷少雪，春季風大干燥，夏季濕潤多雨，秋季干爽雨少。研究區(qū)主要土地利用類型為林地與草地，森林類型主要為針闊混交林與落葉闊葉林，主要的土壤類型為褐土和棕壤，土層一般較薄，深度多不足1 m。

圖1 海河流域山區(qū)位置及概況Fig.1 The location of Haihe mountainous area

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所需流域水文過程數(shù)據(jù)主要來源于中國水文年鑒海河流域卷，各水文站位置如圖1所示，數(shù)據(jù)時間序列為1957—2000年。氣象相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/)，各氣象站位置如圖1所示，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括降水量、蒸發(fā)量、相對濕度、氣溫、氣壓、日照時間、地面輻射、風向風速等。DEM數(shù)據(jù)主要提取于中國90 m分辨率數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)集。

2.2 計算模型

Budyko(1974)[10]對流域尺度上的水熱耦合關(guān)系提出一個假設(shè)理論，認為流域多年平均蒸散發(fā)受降水和潛在蒸散發(fā)影響，可簡單地表達為

(1)

式中：ET為流域?qū)嶋H蒸散發(fā)量，mm；P為降水量，mm；EP為流域潛在蒸散發(fā)量；φ為干燥度指數(shù)，φ=EP/P。

Milly等[11]基于Budyko假設(shè)理論，提出氣候變化導致的徑流變化量

ΔQclimate=βΔP+γΔEP；

(2)

β=1-f(φ)+φf′(φ)；

(3)

γ=-f′(φ)。

(4)

式中：ΔP和ΔEP分別為降水和潛在蒸散發(fā)的變化量；β和γ為2個量綱為1的常數(shù)，分別表示單位降水和潛在蒸散發(fā)的變化量所引起的流域徑流變化量。

在f(φ)的各種表達式中，Zhang等[12]以全球250個流域為樣本組進行模擬，對公式(3)中的函數(shù)f進行具體化，提出了一個簡單的雙參數(shù)模型：

(5)

式中ω為一量綱為1的參數(shù)，Zhang等[12]在文章中提出ω的建議值，即林地為2.0，草地與耕地為0.5。

應(yīng)用該模型，則β和γ(公式(3)和(4))的計算公式為

(6)

(7)

筆者采用雙累積曲線的方法來計算人類活動對流域徑流的影響。其基本的步驟為：對基準期逐年累積降水量∑P和逐年累積徑流量∑Q2列數(shù)據(jù)進行線性回歸，擬合兩者之間的關(guān)系方程

∑Q=a∑P+b。

(8)

將變化期的∑P代入公式中求得變化期的累積徑流深模擬值∑Q′，基于模擬值∑Q′反推得到逐年的徑流深模擬值Q′，則變化期徑流量的實測值與模擬值的平均值的差即為人類活動對流域徑流的影響。

3 結(jié)果與分析

3.1 流域水文過程及氣候年際變化特征

研究區(qū)1957—2000年逐年降水、徑流、氣溫及潛在蒸散發(fā)量變化(圖2)顯示，海河流域山區(qū)降水(P)、徑流(Q)和潛在蒸散發(fā)量(EP)均呈下降趨勢，而氣溫(T)為上升的趨勢。應(yīng)用Mann-Kendall趨勢檢驗分析方法，對上述水文氣象因子進行趨勢檢驗，P、Q、T、EP的統(tǒng)計量Z值分別為-1.47、-2.73、3.99、-2.38，結(jié)果表明：除降水外，各因子的統(tǒng)計量Z值的絕對值|Z|均>1.96，這說明研究區(qū)氣候變化達到顯著水平。

圖2 海河流域山區(qū)水文及氣候演變規(guī)律Fig.2 The evolution of hydrology and climate in Haihe mountainous area

研究區(qū)逐年徑流量Mann-Kendall突變檢驗分析結(jié)果如圖3所示，結(jié)果表明，統(tǒng)計值UF和UB2條曲線在1980年出現(xiàn)交叉點，且位于臨界線(0.05顯著水平的置信區(qū)間Y=±1.96)內(nèi)，表明研究區(qū)徑流數(shù)據(jù)序列在1980年發(fā)生突變。

圖3 海河流域山區(qū)年徑流量Mann-Kendall突變檢驗Fig.3 Mann-Kendall mutation test of annual streamflow in Haihe mountainous area

3.2 氣候變化對區(qū)域徑流的影響

基于對徑流的Mann-kendall突變分析，將突變前后2段研究時段劃分為基準期(1957—1979)和變化期(1980—2000)。圖4表明了不同時期的徑流量對比，研究區(qū)基準期的多年平均徑流量為115.12 mm，變化期的多年平均徑流量為69.94 mm，徑流總變化量ΔQ為減少了45.18 mm；基準期年平均降水量為518.88 mm，變化期年平均降水量為477.68 mm，降水量的變化量ΔP為41.20 mm；基準期年平均潛在蒸散發(fā)量為962.84 mm，變化期年平均潛在蒸散發(fā)量為930.47 mm，ΔEP為32.37 mm。

圖4 海河流域山區(qū)不同時期多年平均徑流量對比Fig.4 Comparison of streamflow in different periods in Haihe mountainous area

基于研究區(qū)多年平均降水量與潛在蒸散發(fā)量，計算可得研究區(qū)干燥度指數(shù)值φ，依據(jù)ω值的參考值，代入公式(6)與公式(7)中，通過計算，得到研究區(qū)β值約為0.338 3，γ值約為-0.094 4。

對研究區(qū)2個研究時段水文要素對比結(jié)果表明，變化期(1980—2000年)的降水量變化量ΔP為41.20 mm，而潛在蒸散發(fā)量ΔEP為32.37 mm；因此，經(jīng)計算可得，ΔQP為減少13.94 mm，ΔQEp為增加3.05 mm，即氣候變化導致的徑流變化量ΔQclimate為10.89 mm，其中降水的貢獻率為82.05%，潛在蒸散發(fā)的貢獻率為17.95%。

3.3 人類活動對區(qū)域徑流的影響

基于海河上游山區(qū)長時間序列的逐年降水及徑流數(shù)據(jù)，對降水和徑流2個序列變量進行雙累積曲線分析，結(jié)果如圖5所示。

圖中表明，研究區(qū)累積降水量與累積徑流量之間的相關(guān)關(guān)系在1979年發(fā)生明顯的變化，表明在1979年后人類活動開始對流域徑流有明顯的影響，而依據(jù)雙累積曲線分析方法，1979年后的累積降水量與累積徑流量的擬合直線與1957—1979年的擬合直線間的變化反映了人類活動的影響量。結(jié)果表明，1980—2000實測年平均徑流量Q為65.55 mm，而反推結(jié)果表明，無人類活動影響下的模擬逐年徑流量Q′為99.42 mm，由此可知，人類活動導致的徑流變化量ΔQhuman為33.87 mm。

圖5 海河山區(qū)降水量與徑流量雙累計曲線圖Fig.5 Cumulative curves of precipitation and streamflow in Haihe mountainous area

3.4 貢獻率分析

在上述研究中，ΔQhuman為33.87 mm，ΔQclimate為10.89 mm，因此ΔQclimate+ΔQhuman為44.76 mm，而實際ΔQ為45.18 mm，2個值之間的差為模擬的誤差值0.42 mm，誤差率僅為0.92%，結(jié)果表明本研究的計算結(jié)果誤差較小。對研究區(qū)氣候變化與人類活動對流域徑流的的影響量及貢獻率的結(jié)果如表1所示，結(jié)果表明，流域徑流變化過程中，人類活動影響的貢獻率為74.97%，遠遠大于氣候變化的影響24.11%，這說明，海河上游山區(qū)徑流減少的主要因素是人類活動的影響。

表1 海河山區(qū)氣候變化與人類活動對流域徑流影響的貢獻率

注：ΔQ為流域徑流總變化量，mm；ΔQclimate為氣候變化影響量，mm；ΔQhuman為人類活動影響量，mm。Notes: ΔQis the total change value of streamflow；ΔQclimateis the effect value of climate change； ΔQhumanis the effect value of human activities.

4 結(jié)論與討論

本研究以海河流域山區(qū)部分為研究區(qū)域，分別對研究區(qū)徑流年際變化過程中氣候變化和人類活動的影響進行分析，研究結(jié)論如下。

1)研究區(qū)降水、徑流及潛在蒸散發(fā)均存在明顯的下降趨勢，氣溫存在明顯的上升趨勢，區(qū)域水文過程及氣候變化明顯。流域徑流突變分析結(jié)果表明，其在1980年發(fā)生突變。

2)研究區(qū)變化期(1980—2000)流域徑流相比基準期(1957—1979)減少45.18 mm，其中氣候變化的影響量為10.89 mm，其貢獻率為24.11%。

3)人類活動是影響海河山區(qū)流域徑流變化的主要因素，其對研究區(qū)徑流變化的影響量為33.87 mm，貢獻率為74.97%。

眾多研究均表明，影響流域徑流的因素可以籠統(tǒng)的概況為氣候變化與人類活動2方面[13-15]。氣候變化通過氣溫、輻射、風速等的變化改變了水資源的循環(huán)及其分布，同時對干旱洪澇極端水文事件產(chǎn)生直接影響[16]，對流域生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能產(chǎn)生深遠影響[17]?；贐udyko假設(shè)的流域水熱耦合平衡模型是水熱平衡的典型代表，也是研究氣候變化對流域水文過程影響應(yīng)用最為廣泛的理論基礎(chǔ)之一[8-9]。由Budyko假設(shè)理論可知，氣候變化對流域徑流的影響主要是由于降水和潛在蒸散發(fā)的變化引起的[11]；因此，本研究基于降水與潛在蒸散發(fā)的分析來反映氣候變化對流域徑流的影響。

人類活動通過改變下墊面類型從而影響區(qū)域水循環(huán)過程，其對流域徑流的影響有眾多因素，如土地利用變化、水利工程、水資源開發(fā)等等均有明顯的影響，海河流域是受人類活動影響最為嚴重的區(qū)域之一。而大多數(shù)研究均表明，人類活動對流域徑流的影響要遠大于氣候變化的影響[18]，筆者的結(jié)果也表明，海河山區(qū)流域徑流變化過程中，氣候變化的貢獻率僅為24.11%，而人類活動的貢獻率則達74.97%。這主要與研究區(qū)水利設(shè)施興建有關(guān)，海河流域山區(qū)現(xiàn)已修大型水庫33座，總庫容249億m3，控制山區(qū)面積的85%，眾多水庫等水利設(shè)施的建設(shè)對流域徑流產(chǎn)生明顯的影響。