王國慶，管曉祥，王樂揚，王 婕

（1.南京水利科學研究院水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇南京210029；2.水利部應(yīng)對氣候變化研究中心，江蘇 南京210029；3.河海大學 水文水資源學院，江蘇南京210098；4.南京信息工程大學 地理科學學院，江蘇南京210044）

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，全球氣候變化和日益加劇的人類活動對區(qū)域水資源產(chǎn)生了重要影響［1-2］。受氣候變暖和區(qū)域耗水量大幅增加影響，在全球200條較大的河流中，有22%的河川徑流量呈現(xiàn)顯著減少趨勢［3］。近50 a來，中國北方江河實測徑流量銳減，給我國水資源的可持續(xù)利用帶來了嚴峻挑戰(zhàn)?？茖W進行徑流變化歸因分析是支撐變化環(huán)境下水資源有效管理的重要基礎(chǔ)工作［4］。

基于科學調(diào)查和數(shù)學模擬等技術(shù)手段，國內(nèi)外學者先后提出了“水保分析調(diào)查法”［5-6］、“水文模擬還原法”［7-8］等開展河川徑流變化原因的科學分析。相比而言，基于分項調(diào)查的徑流歸因分析方法不僅需要花費大量的人力和物力資源，而且難以考慮不同影響因素相互作用對河川徑流的影響，而基于水文模擬的徑流還原方法僅需要收集流域內(nèi)的水文氣象資料，了解流域的基本概況，相對易于操作，因此基于數(shù)理統(tǒng)計和水文模擬技術(shù)的歸因識別方法日益受到眾多學者的青睞［9］。盡管已有成果為深入開展徑流歸因研究提供了良好的借鑒，然而，由于不同區(qū)域的地理差異和水資源變異的特點，因此在未來流域治理規(guī)劃和水資源管理中，仍需要針對具體區(qū)域科學辨識不同驅(qū)動要素對河川徑流的影響，為水資源可持續(xù)開發(fā)利用提供科學依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究流域概況

黃河發(fā)源于青藏高原巴顏喀拉山北麓，流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東九?。▍^(qū)），干流全長5 464 km，流域面積79.5萬km2，是我國第二大河。流域位于東亞季風區(qū)，同時受青藏高原、黃土高原和華北平原三階地形的影響，氣候干旱，生態(tài)環(huán)境脆弱。綜合考慮資料序列長度及空間分布等因素，在黃河流域內(nèi)及臨近周邊選取了108個氣象站，用來分析氣候變化對河川徑流的影響。受人類活動等環(huán)境變化影響，河川徑流出現(xiàn)顯著性減少，其中對古賢水庫設(shè)計規(guī)劃影響最大的是龍門、華縣、河津和頭4個水文站的水文過程，因此收集整理了1955—2015年的氣溫、降水和徑流資料，以這4個水文站控制區(qū)域為研究對象，重點分析氣候變化和人類活動對這4個水文站徑流量的影響。黃河流域水系及4個水文站控制區(qū)域分布見圖1。

1.2 有序聚類分析方法

環(huán)境變化的影響導致水文序列發(fā)生變化，序聚類分析法是診斷序列突變的有效方法［10-11］。以有序分類來推估最可能的突變點τ，其實質(zhì)是尋求最優(yōu)分割點，使同類之間的離差平方和較小而類與類之間的離差平方和較大。對于洪水序列x1，x2，…，xn，最優(yōu)二分割法的要點如下。

設(shè)可能的突變點為τ，則突變前后的離差平方和分別為

式中：ˉxτ、ˉxn-τ分別為τ前后兩部分的均值，ˉxτ＝

總離差平方和為

最優(yōu)二分割：當滿足S＝ min2＜τ＜n-1［Sn（τ）］ 時，τ為最優(yōu)二分割點，可推斷為最可能的突變點。

1.3 可變下滲容量模型

可變下滲容量模型（Variable Infiltration Capacity，簡稱VIC模型）是華盛頓大學和普林斯頓大學共同研制開發(fā)的基于格點的大尺度水文模型［12-13］。模型將土壤分為3層（一般將第1～2層作為上層，第3層作為下層），依據(jù)不同的植被類型分別計算網(wǎng)格內(nèi)土層之間的水分交換、蒸散發(fā)及產(chǎn)流過程。蒸發(fā)計算主要考慮植被冠層截留蒸發(fā)、植被蒸騰和裸地蒸發(fā)3種蒸發(fā)形式。

VIC模型將上層、下層的產(chǎn)流分開計算。上層土壤產(chǎn)生直接徑流并下滲到下層土壤，下層土壤產(chǎn)生基流，下滲部分是土壤含水量和飽和水力傳導度的函數(shù)。直接徑流的計算公式為

式中：P為降水量；W0為初始土壤含水量；Wmax0為上層最大土壤含水量；β為形狀參數(shù)；I0為初始下滲率；Im為最大下滲容量。

采用ARNO模型計算基流，計算公式為

式中：W為下層實際土壤含水量；d1為下層土壤含水量的線性出流系數(shù)；d2為基流非線性消退系數(shù)；WS為基流非線性消退時最大土壤含水量所占的比例系數(shù)；W2為下層土壤含水量；Wmax2為下層土壤最大含水量。

1.4 徑流變化歸因定量識別方法

基于水文模擬途徑識別不同驅(qū)動因子對河川徑流變化的影響。首先，利用天然時期的水文、氣象資料率定模型參數(shù)；然后，保持模型參數(shù)不變，將非天然時期的氣象資料輸入模型，模擬還原人類活動影響時期的天然徑流量過程；最后，根據(jù)基準值（天然時期徑流量）、不同人類活動影響時期的實測徑流量與天然徑流量，綜合分析氣候要素變化和人類活動對河川徑流的影響［9］。氣候變化和人類活動對徑流影響的定量分析如下。

式中：ΔWT為徑流變化總量；ΔWH為人類活動對徑流的影響量；ΔWC為氣候變化對徑流的影響量；WB為天然時期的徑流量；WHR為人類活動影響時期的實測徑流量；WHN為人類活動影響時期的天然徑流量，由水文模型計算得出；ηH、ηC分別為人類活動和氣候變化對徑流影響的百分比。

2 結(jié)果與討論

2.1 徑流的階段性變化

河川徑流突變既可能是人類活動引起的，也可能是氣候要素突變引起的，而徑流系數(shù)的變化在一定程度上消弱了氣候因素變化對水文過程的影響，更突出表現(xiàn)為人類活動對水文過程的影響。以龍門、華縣、河津和頭4個水文站的年徑流系數(shù)為對象，采用有序聚類分析方法，診斷了水文過程的突變性。徑流系數(shù)離差平方和的時序變化過程見圖2。

由圖2可以看出：不同區(qū)域徑流系數(shù)突變發(fā)生的年份不同，汾河流域河津站和渭河流域華縣站突變發(fā)生在20世紀60年代末期（1970年前后），龍門站和頭站徑流系數(shù)突變分別發(fā)生在20世紀80年代中期（1984年）和90年代中期（1995年）。由診斷結(jié)果可以推斷：4個研究區(qū)域在20世紀70年代之前基本處于天然狀態(tài)，實測徑流資料反映了流域的天然產(chǎn)流過程，可以用于水文模型參數(shù)的率定和檢驗；龍門以上區(qū)域包括了位于青藏高原的上游地區(qū)和中游大部分的黃土高原區(qū)，面積接近50萬km2，盡管20世紀70年代位于黃土高原的支流三川河、無定河等開展了大規(guī)模的水土保持工作，但可以看出人類活動并沒有對龍門站水文過程產(chǎn)生較大影響，分析認為，這可能是龍門站徑流主要來源于上游地區(qū)，而河龍區(qū)間（河口鎮(zhèn)至龍門區(qū)間）產(chǎn)流對龍門站徑流組成的貢獻較小造成的。

將各站水文過程突變之前的實測徑流量作為基準，表1給出了4個區(qū)域突變之后實測徑流較前期的絕對變化（徑流深變化量）和相對變化量。由表1可以看出：①渭河流域?qū)崪y徑流絕對減少量最大（-34.4 mm），其次為汾河流域（-29.1 mm）和龍門以上區(qū)域（-22.8 mm），頭站實測徑流的絕對減少量最小，約為-13.3 mm。徑流量的絕對減少量一方面與人類活動的強度有很大關(guān)系，另一方面與區(qū)域產(chǎn)流量的多少有關(guān)，例如華縣站基準期實測徑流量約為88 mm，而北洛河頭站基準期實測徑流量只有31.7 mm。②徑流量的相對變化更能體現(xiàn)環(huán)境因素變化對區(qū)域水文過程的影響，4個研究區(qū)域水文過程均受環(huán)境變化影響顯著，后期徑流量較前期減少均在30%以上，相比而言，汾河流域是受環(huán)境變化影響最大的區(qū)域，實測徑流量減少超過60%，其余3個區(qū)域徑流受環(huán)境變化的影響程度基本相當，實測徑流量減少30%～40%。

表1 水文突變后實測徑流量較突變前變化情況

2.2 模型率定及天然徑流過程還原

由于20世紀70年代之前研究區(qū)人類活動較少，可視為天然狀態(tài)，該時期的實測徑流量可以代表流域天然狀態(tài)下的徑流過程，因此以1955—1969年的水文氣象資料來率定VIC模型。河津、華縣兩個水文站實測與模擬徑流量變化過程見圖3、圖4。由圖3、圖4可以看出，實測徑流量與模擬徑流量總體擬合良好。統(tǒng)計結(jié)果表明，VIC模型對水量平衡的控制較好，模擬徑流量的平均相對誤差在10%以內(nèi)，模擬效率系數(shù)在70%以上，其中華縣站的模擬效率系數(shù)超過85%，說明可以用VIC模型模擬還原研究流域的天然徑流量變化過程。

保持模型參數(shù)不變，利用水文序列突變年份之后的氣象資料驅(qū)動率定好的VIC模型，模擬人類活動影響期間流域的天然徑流量變化過程。4個水文站1955—2015年實測與模擬的年徑流量變化過程見圖5。

由圖5可以看出，各站在突變年份之前，實測年徑流量與模擬年徑流量總體吻合，說明VIC模型對黃河流域天然徑流量具有較好的模擬效果；突變年份之后的模擬年徑流量明顯大于實測年徑流量，說明受人類活動影響，各區(qū)域年徑流量減少，其中進入21世紀以來，人類活動的影響更明顯；模擬的天然年徑流量變化過程呈現(xiàn)較大的豐枯交替變化態(tài)勢，20世紀50、60年代水量較豐，90年代水量偏枯，進入21世紀以來，天然水資源量有增多趨勢，這與最近十幾年降水逐步增多有一定關(guān)系。

2.3 氣候變化和人類活動對河川徑流的影響

基于每個研究區(qū)域模擬的天然徑流量和實測徑流量，以突變之前的實測徑流量為基準值，統(tǒng)計了人類活動和氣候變化對不同區(qū)域徑流量的影響，見表2。

（1）北洛河流域。1995—2015年，人類活動對徑流量的影響為9.4 mm，占河川徑流減少總量的70.7%，是影響北洛河流域徑流減少的主要因素；氣候變化引起的徑流減少量約為3.9 mm，占徑流減少總量的29.3%。人類活動對河川徑流的影響具有增大趨勢，2000年前后的兩個時段，人類活動引起的徑流減少量分別為5.3 mm和11.0 mm，其中，2001—2015年的影響量占該時期徑流減少總量的86.6%。氣候變化對北洛河流域徑流的影響具有減小趨勢，盡管在1995—2000年，氣候要素變化引起的徑流減少量為9.5 mm，但進入21世紀以來的影響量只有1.7 mm，這與最近一些年降水增加有明顯關(guān)系。

（2）渭河流域。1970—2015年，人類活動對河川徑流量的影響為27.5 mm，占河川徑流減少總量的80%，是影響渭河流域徑流減少的主要因素；氣候變化引起的徑流減少量約為6.9 mm，占徑流減少總量的20%。人類活動對河川徑流的影響具有增大趨勢，1970—1991年、1992—2000年和 2001—2015年三個時段，人類活動引起的徑流減少量分別為22.5、29.7、33.6 mm。氣候變化在20世紀的最后一個年代對渭河流域徑流的影響最大，氣候變化引起的徑流減少量為21.7 mm，近些年由于降水略增，氣候因素對徑流減少的貢獻減小，因此進入21世紀以來的影響量只有6.5 mm。

（3）汾河流域。1971—2015年，人類活動對河川徑流量的影響為21.6 mm，占河川徑流減少總量的74.2%，是影響汾河流域徑流減少的主要因素；氣候變化引起的徑流減少量約為7.5 mm，占徑流減少總量的25.8%。1991—2000年，氣候變化對河川徑流減少的貢獻最大，約為14.5 mm，主要與該時期降水偏少、氣溫較高有很大關(guān)系。2000年之后，受流域暖濕化趨勢影響，氣候變化對河川徑流減少的貢獻減小，約為6.4 mm，占該時期徑流減少總量的19.3%。

表2 人類活動和氣候變化對黃河不同區(qū)域徑流量的影響

（4）黃河干流龍門站以上。1984—2015年，人類活動對龍門以上河川徑流量的影響為19.0 mm，占河川徑流減少總量的83.3%，是該區(qū)域徑流減少的主要因素；氣候變化引起的徑流減少量約為3.8 mm，占徑流減少總量的16.7%。氣候變化因素對時段徑流的影響有減小趨勢，但相差不大，這與區(qū)域較大、區(qū)域降水變化不明顯有很大關(guān)系。人類活動對河川徑流的影響具有增大趨勢，1984—2000年和2001—2015年，人類活動引起的徑流減少量分別為16.6 mm和21.8 mm，凸顯了人類活動對流域的影響有增大趨勢。

2.4 討 論

總的來看，人類活動是黃河流域徑流減少的主要原因，人類活動對河川徑流的影響占徑流減少的70%以上。相比而言，人類活動對渭河華縣站和黃河干流龍門站徑流變化的影響更大，其貢獻率超過徑流減少總量的80%。上述結(jié)論與已有研究結(jié)論總體一致，均指出人類活動是黃河徑流減少的主要原因，但就貢獻率而言，存在一定差異［14-16］。例如，王登等分析認為，人類活動對汾河徑流變化的影響占68%，而本研究認為人類活動貢獻率為74%，這種差異是所選的基準期和對比時期不一樣、所采用水文模型不同引起的［17］。

3 結(jié) 論

（1）受環(huán)境變化影響，黃河干支流水文站實測徑流量出現(xiàn)階段性突變，突變之后的實測徑流量較前期明顯減小，減小幅度超過30%。

（2）VIC模型能夠較好模擬黃河流域在天然狀態(tài)下的徑流量過程，NSE模型效率系數(shù)超過70%，模擬誤差不到5%，可以用來還原該流域天然徑流量。

（3）人類活動對河川徑流的影響量占黃河干支流徑流總減少量的70%以上，是徑流減少的主要原因，特別是進入21世紀以來，影響比例更大。

（4）氣候變化的影響是徑流減少的次要因素，由于近些年降水量增多，因此氣候因素對徑流減少的貢獻有所降低。