唐小雨 高凡 孫曉懿

摘 要：選取塔里木河流域源流區(qū)葉爾羌河與和田河1960—2015年逐月實測徑流資料及同步氣象觀測資料，對研究區(qū)水文氣象要素序列演變規(guī)律進(jìn)行了分析，運用Pearson相關(guān)系數(shù)法分析徑流與氣象要素（氣溫、降水）的相關(guān)性，將偏相關(guān)系數(shù)法與數(shù)據(jù)滑動窗口技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行水文氣象要素聯(lián)合序列的變異診斷，并采用雙累計曲線法進(jìn)行了驗證。結(jié)果表明：①葉爾羌河年徑流量以2.24億m3/10 a的速率顯著增大，未來將持續(xù)呈增大趨勢;年降水量以6.70 mm/10 a的速率顯著增大，未來將呈持續(xù)增大趨勢;年均氣溫以0.29 ℃/10 a的速率顯著升高，未來呈持續(xù)升高趨勢。②和田河年徑流量以1.25億m3/10 a的速率顯著增大，未來將呈增大趨勢;年降水量以3.24 mm/10 a的速率增大，未來呈持續(xù)減小趨勢;年均氣溫以0.42 ℃/10 a的速率顯著升高，未來呈持續(xù)升高趨勢。③葉爾羌河與和田河年徑流量均與夏季氣溫的相關(guān)系數(shù)最大，表明研究區(qū)氣溫升高導(dǎo)致冰川融雪增加，間接影響了塔里木河流域源流區(qū)河流的徑流量變化。④葉爾羌河與和田河的徑流—氣溫關(guān)系均發(fā)生了1次變異，其中葉爾羌河的變異點為1997年，和田河為1995年。

關(guān)鍵詞：偏相關(guān)系數(shù)法;滑動窗口;變異診斷;水文-氣象要素;塔里木河流域;1960—2015年

中圖分類號：P333 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.05.003

Abstract：Based on the monthly runoff data and synchronous meteorological observation data of Yarkand River and Hotan River in the source area of Tarim River basin from 1960 to 2015， the evolution law of the sequence of Hydrometeorological elements in the study area was analyzed. The Pearson correlation coefficient method was used to analyze the correlation between runoff and meteorological elements （temperature and precipitation）， and the partial correlation coefficient method and data sliding window technology were combined to carry out water supply. In this paper， the mutation diagnosis of the combined sequence of meteorological elements was carried out and verified by the double cumulative curve method. The results show that a） the annual runoff of Yarkand River increases significantly at the rate of 224 million m3/10 a， and will continue to increase in the future; the annual precipitation increases significantly at the rate of 6.70 mm/10 a， and will continue to increase in the future; the annual average temperature increases significantly at the rate of 0.29 ℃/10 a， and has not yet continued to increase; b） the annual runoff of Hotan River increases significantly at the rate of 125 million m3/10 a， and will increase in the future; the annual precipitation increases at the rate of 3.24 mm/10 a， and will continue to decrease in the future; the annual temperature increases significantly at the rate of 0.42 ℃/10 a， and will continue to increase in the future; c） the annual runoff of Yarkand River and Hotan River has the largest correlation coefficient with the temperature in summer， which indicates that the increase of temperature in the study area leads to the increase of ice melting and snow melting， which indirectly affects the change of runoff in the source area of the Tahe River basin; d） the runoff temperature relationship between Yarkand River and Hotan River has changed once， among which the variation point of Yarkand River is in 1997 and Hotan River is in 1995.

Key words： partial relation number method; sliding window; variation diagnosis; hydro-meteorological elements; Tarim River basin;1960-2015

IPCC第一工作組第五次評估報告指出，近百年來全球地表平均溫度升高0.85 ℃，全球范圍內(nèi)水文循環(huán)受到顯著影響[1]。氣候變化疊加人類活動影響，使得諸多流域河川徑流演變規(guī)律表現(xiàn)出不同程度的變異，突出表現(xiàn)為一致性遭破壞，干旱、洪水、高溫等極端水文事件頻發(fā)，對生態(tài)環(huán)境保護(hù)與水資源開發(fā)利用產(chǎn)生不利影響。因此，揭示變化環(huán)境下徑流序列演變規(guī)律并識別其變異特征具有重要意義[2-3]。目前，水文氣象序列演變規(guī)律研究多采用以數(shù)理統(tǒng)計為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法，如R/S分析法[4]、Mann-Kendall（簡稱M-K）趨勢檢驗法[5]、Mann-Whitney階段轉(zhuǎn)換檢驗法[6]、滑動t檢驗法[7]等，該類方法適用于單序列均值、方差等系統(tǒng)狀態(tài)變量的變化過程分析，不足之處為選取不同的時間尺度、采用不同的檢測方法對單一要素序列進(jìn)行分析時，結(jié)果受人為主觀臆斷的影響較大，且對于多要素組合的水文氣象序列（如徑流—氣溫序列、徑流—降水序列）的趨勢變化和變異情況無法進(jìn)行有效判斷[8]。多要素序列聯(lián)合分析是近年來水文計算領(lǐng)域的研究熱點之一， 已被證實其較單要素分析能更好地揭示水文事件各要素間的內(nèi)在關(guān)系和變異情況[9-10]，偏相關(guān)系數(shù)法[11]就是其中的代表性方法之一。偏相關(guān)系數(shù)法的優(yōu)點在于能充分考慮要素序列間的相互關(guān)系，且能通過控制一個要素以準(zhǔn)確識別其他要素間的相關(guān)關(guān)系?；诖?，本文選取塔里木河（簡稱塔河）流域源流區(qū)葉爾羌河與和田河3個代表性水文站和2個氣象站1960—2015年56 a長序列實測月徑流量與同步氣象（降水量、氣溫）觀測數(shù)據(jù)，采用累計距平法[12]、M-K趨勢檢驗法、R/S分析法等方法分別對水文、氣象要素序列的演變特征進(jìn)行分析，基于Pearson相關(guān)系數(shù)法[13]進(jìn)行影響徑流的關(guān)鍵氣象要素識別，在此基礎(chǔ)上將偏相關(guān)系數(shù)法和數(shù)據(jù)滑動技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)行水文氣象要素聯(lián)合序列變異診斷，并采用雙累計曲線法[14]進(jìn)行對比驗證，以期為變化環(huán)境下水文序列的變異診斷提供一種新思路。

1 研究區(qū)概況

塔河流域是我國最大的內(nèi)陸河流域，地處新疆南部天山山脈和昆侖山脈之間，干流全長2 400 km，目前與塔河干流有地表水聯(lián)系的只有阿克蘇河、葉爾羌河、和田河3條源流。自2000年起，為對下游綠色廊道進(jìn)行生態(tài)修復(fù)，開都河每年從博斯騰湖抽水經(jīng)孔雀河向塔河下游灌區(qū)輸水，形成塔河流域“四源一干”水系格局[15-16]（見圖1）。塔河屬于典型的純耗散型內(nèi)陸河流，干流自身不產(chǎn)流，徑流主要依靠源流山區(qū)降水和冰雪融水，對氣候變化極為敏感[17-18]。

2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取塔河源流區(qū)葉爾羌河與和田河具有代表性的3個水文站和2個氣象站1960—2015年共計56 a實測長序列徑流（和田河徑流量為同古孜洛克站和烏魯瓦提站徑流量之和）、氣象數(shù)據(jù)，各站點基本信息見表1。

2.2 研究方法

采用R/S分析法、累計距平法分析3個水文站和2個氣象站1960—2015年長序列徑流、降水、氣溫等要素變化的趨勢性、階段性;采用M-K趨勢檢驗法分析長序列徑流、降水、氣溫的趨勢性變化及顯著程度;采用Pearson相關(guān)系數(shù)法分析長序列徑流與氣溫、降水要素的相關(guān)性，識別影響徑流量變化的關(guān)鍵氣象因素;將偏相關(guān)系數(shù)法與數(shù)據(jù)滑動窗口技術(shù)相結(jié)合，對研究區(qū)徑流與關(guān)鍵氣象要素構(gòu)成的聯(lián)合序列進(jìn)行變異診斷;采用雙累計曲線法對診斷結(jié)果進(jìn)行對比驗證，以提高診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3 水文氣象單要素序列演變特征分析

3.1 塔河源流區(qū)河流徑流演變特征

由圖2可以看出，葉爾羌河與和田河年徑流量均呈增大趨勢，分別以2.24億、1.25億m3/10 a的速率增大，趨勢性變化大致分為兩個階段。其中，葉爾羌河1960—1993年徑流量累計距平呈波動減小趨勢，至1993年達(dá)56 a來最小值，為-125.25億m3，1994—2015年呈持續(xù)增大趨勢;和田河1960—1999年徑流量累計距平呈波動減小趨勢，至1999年達(dá)56 a最小值，為-74.63億m3，2000—2015年呈持續(xù)增大趨勢。由表2可以看出，葉爾羌河與和田河年徑流量M-K統(tǒng)計值分別為U=2.33>Uα/2=1.96和U=2.71>Uα/2=1.96，均滿足置信度α=0.05的顯著性檢驗，表明年徑流量呈顯著增大趨勢。依據(jù)R/S分析法得出1960—2015年葉爾羌河與和田河徑流序列的Hurst指數(shù)分別為H=0.51>0.5和H=0.61>0.5，表明其年徑流序列在未來均呈微弱增大的正持續(xù)性。

3.2 塔河源流區(qū)氣候要素變化特征

3.2.1 氣溫

葉爾羌河與和田河1960—2015年長序列年均氣溫與累計距平變化過程見圖3。由圖3可以看出，葉爾羌河與和田河年均氣溫分別以0.29、0.42 ℃/10 a的速率升高。由表2可以看出，葉爾羌河與和田河年均氣溫的M-K統(tǒng)計值分別為U=4.03>Uα/2=1.96和U=5.94>Uα/2=1.96，均滿足置信度α=0.05的顯著性檢驗，表明塔河源流區(qū)河流年均氣溫呈顯著升高趨勢;依據(jù)R/S分析法得出1960—2015年葉爾羌河與和田河氣溫序列的Hurst指數(shù)分別為H=0.72>0.5和H=0.95>0.5，表示氣溫序列在未來呈升高的正持續(xù)性。任朝霞等[19]指出近50 a來西北干旱區(qū)氣溫呈顯著升高趨勢，本文研究成果證實塔河源流區(qū)河流氣溫變化趨勢與我國西北地區(qū)整體變化趨勢保持一致，即呈顯著升高趨勢。

3.2.2 降水量

由圖4可以看出，葉爾羌河與和田河年降水量整體均呈增大趨勢，分別以6.70、3.24 mm/10 a的速率增大。由表2可以看出，葉爾羌河年降水量M-K統(tǒng)計值為U=2.76>Uα/2=1.96，滿足置信度α=0.05的顯著性檢驗，表明年降水量呈顯著增大趨勢;依據(jù)R/S分析法得出1960—2015年葉爾羌河年降水量序列的Hurst指數(shù)為H=0.67>0.5，表示年降水量序列在未來呈顯著增大的正持續(xù)性。和田河年降水量的M-K統(tǒng)計值為U=0.99

3.3 塔河源流區(qū)河流水文氣象要素相關(guān)性分析

塔河自身不產(chǎn)流，徑流主要以冰川和積雪融水補(bǔ)給為主[4]，溫度升高導(dǎo)致的冰川積雪消融會間接增大源流區(qū)河流產(chǎn)流量，同時降水量增大也將直接影響源流區(qū)河流產(chǎn)流量。運用Pearson相關(guān)系數(shù)法對研究區(qū)河流近60 a的水文氣象要素序列進(jìn)行相關(guān)性分析，識別影響研究區(qū)徑流變化的關(guān)鍵氣象要素，結(jié)果見表3。由表3可以看出，葉爾羌河與和田河年徑流量與夏季氣溫的相關(guān)系數(shù)均最大，年徑流量與氣溫之間的相關(guān)系數(shù)絕大部分大于與降水的。本文研究成果與高鑫等[20]的結(jié)果一致，表明研究區(qū)氣溫升高會導(dǎo)致冰川融雪增加，間接影響塔河源流區(qū)河流的徑流量變化。

4 水文氣象要素聯(lián)合序列變異診斷

4.1 基本思路

氣溫是影響塔河源流區(qū)河流年徑流量變化的關(guān)鍵氣象要素。由于徑流對氣候變化的響應(yīng)是一種極其復(fù)雜的過程，因此為診斷研究區(qū)徑流—氣溫要素聯(lián)合序列的變異點，本文在參考郭愛軍等[11]相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，將偏相關(guān)系數(shù)法與數(shù)據(jù)滑動技術(shù)相結(jié)合，即采用滑動偏相關(guān)系數(shù)法對徑流—氣溫聯(lián)合序列進(jìn)行變異診斷，并采用雙累計曲線法進(jìn)行對比驗證，以提高診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可操作性。

4.2 基于滑動偏相關(guān)系數(shù)的徑流—氣溫要素聯(lián)合序列變異診斷

徑流—降水滑動相關(guān)系數(shù)序列rR，P（t0）與降水—氣溫滑動相關(guān)系數(shù)序列rP，T（t0）的計算過程與rR，T（t0）相似（用P （t）表示降水序列）。具體計算步驟：①確定滑動步長L及不同的滑動窗口W，兩聯(lián)合序列（徑流—氣溫序列、徑流—降水序列和降水—氣溫序列）滑動窗口長度及滑動過程需保持一致;②根據(jù)式（2）～式（4）計算不同滑動窗口下的rR，P（t0） 、rR，T（t0）與rP，T（t0），即從時間序列的第一個數(shù)據(jù)開始以滑動步長L移動窗口W，直到時間序列結(jié)束;③根據(jù)式（1）計算出不同窗口下的徑流—氣溫的滑動偏相關(guān)系數(shù)序列pr（t0）并畫圖，分析兩聯(lián)合序列的變異情況并找出變異點，為進(jìn)一步確保所得變異點的準(zhǔn)確性，采用雙累計曲線進(jìn)行對比驗證。

4.3 結(jié)果與分析

在計算滑動相關(guān)系數(shù)過程中，選取的滑動窗口W過長或過短都易造成變異點的檢驗缺漏或不易判斷，實際操作過程中應(yīng)有梯度變化地逐步擴(kuò)大滑動窗口，以精準(zhǔn)檢驗變異點。本文選取滑動步長L=1 a（12個月），滑動窗口W分別為2 a（24個月）、3 a（36個月）、4 a（48個月）和5 a（60個月），結(jié)果見圖5、圖6。

由圖5可知，在滑動窗口長度W分別為2、3、4、5 a時，徑流—氣溫聯(lián)合序列偏相關(guān)系數(shù)均呈現(xiàn)出2個變化階段，即偏相關(guān)系數(shù)曲線均在1997年前基本呈平緩穩(wěn)定趨勢，在1997年后呈小幅上升趨勢，1997年徑流—氣溫偏相關(guān)系數(shù)分別為0.50、0.44、0.55、0.57，t檢驗值分別為4.16、3.53、4.75、5.00，均大于tα=3.50（置信度α=0.01），均通過顯著性檢驗;由圖6可知，在滑動窗口長度W分別為2、3、4、5 a時，徑流—氣溫聯(lián)合序列偏相關(guān)系數(shù)均呈現(xiàn)出2個變化階段，即偏相關(guān)系數(shù)曲線均在1995年前呈平緩穩(wěn)定趨勢，在1995年后呈小幅上升趨勢，1995年徑流—氣溫偏相關(guān)系數(shù)分別為0.55、0.59、0.60、0.63，t檢驗值分別為4.75、5.27、5.41、5.85，均大于tα=3.50（置信度為α=0.01），均通過顯著性檢驗。綜合而言，通過比較各窗口變異點偏相關(guān)系數(shù)值，識別出葉爾羌河與和田河徑流—氣溫聯(lián)合序列的變異點分別為1997年和1995年。

采用雙累計曲線法進(jìn)行對比驗證，結(jié)果見圖7。由圖7可以看出，葉爾羌河徑流—氣溫雙累計曲線在1997年直線斜率發(fā)生偏折，1997—2015年直線斜率較1960—1996年發(fā)生向下偏離現(xiàn)象，表明該河自1997年徑流—氣溫關(guān)系發(fā)生變異;和田河徑流—氣溫雙累計曲線在1995年直線斜率發(fā)生偏折，1995—2015年直線斜率較1960—1994年發(fā)生向下偏離現(xiàn)象，表明該河自1995年徑流—氣溫關(guān)系發(fā)生變異。此外，研究發(fā)現(xiàn)兩條河流的徑流量在氣溫不變的情況下仍呈減小趨勢，說明徑流量在受氣溫變化影響的同時受到人類活動的影響，從而使雙累計曲線在變異點發(fā)生偏折。葉爾羌河與和田河徑流—氣溫關(guān)系分別在1997年和1995年發(fā)生變異，其變異點診斷結(jié)果與基于滑動偏相關(guān)系數(shù)法的變異點診斷結(jié)果一致。

造成葉爾羌河與和田河水文序列變異的歸因分析結(jié)果如下：①葉爾羌河與和田河均發(fā)源于昆侖山高山冰川，自20世紀(jì)90年代以來該地帶冰川出現(xiàn)明顯擴(kuò)張和躍動，表現(xiàn)為夏季氣溫升高和降水量增大使冰川流動加快，間接影響徑流量的變化，同時受極端氣候影響[21-23]，90年代暴雨洪水是成災(zāi)的主要洪水類型，年均發(fā)生的頻次為14.4次，流域冰川、泥石流、滑坡阻塞洪水成災(zāi)頻次明顯增大，對該時期徑流變化產(chǎn)生明顯影響。②20世紀(jì)90年代以來流域農(nóng)業(yè)水土資源開發(fā)進(jìn)程加快，灌溉面積大幅增大，加之下坂地水庫等山區(qū)水庫建成蓄水，對河流出山口天然徑流量造成了一定影響。

5 結(jié) 論

（1）葉爾羌河年徑流量以2.24億m3/10 a的速率顯著增大，未來將持續(xù)呈增大趨勢;年降水量以6.70 mm/10 a的速率顯著增大，未來將呈持續(xù)增大趨勢;年均氣溫以0.29 ℃/10 a的速率顯著升高，未來呈持續(xù)升高趨勢。

（2）和田河年徑流量以1.25億m3/10 a的速率顯著增大，未來將呈增大趨勢;年降水量以3.24 mm/10 a的速率增大，未來呈持續(xù)減小趨勢;年均氣溫以0.42 ℃/10 a的速率顯著升高，未來呈持續(xù)升高趨勢。

（3）葉爾羌河與和田河年徑流量均與夏季氣溫的相關(guān)系數(shù)最大，揭示出研究區(qū)氣溫升高導(dǎo)致冰川融雪增加，間接影響了塔河流域源流區(qū)河流的徑流量變化。

（4）葉爾羌河與和田河的徑流—氣溫關(guān)系均發(fā)生了1次變異，其中葉爾羌河徑流—氣溫聯(lián)合序列的變異點為1997年，和田河為1995年。雙累計曲線法證實了該結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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