楊先成, 徐光來, 董昌明

(1.安徽師范大學 地理與旅游學院， 安徽 蕪湖 241002；2.安徽師范大學 自然災害過程與防控研究安徽省重點實驗室， 安徽 蕪湖 241002；3.南京信息工程大學 海洋科學學院， 江蘇 南京 210044)

0 引言

長江流域干支流水系發(fā)達，水文情況復雜多變，其水文水資源系統是具有多尺度演變特征的復雜系統，具有尺度特征和混沌特征，且不同時間尺度下具有不同的變化規(guī)律[1-2]. 隨著氣候變化和人類活動的綜合影響，長江流域愈來愈成為水文水資源變化研究的熱點區(qū)域. 近年來長江流域的研究尤為廣泛，主要研究集中于流域的氣候變化、水沙變化、人類活動影響以及水資源利用等方面. 特別是在長江流域徑流變化的研究上，更是進行了深入的探討，并對流域徑流變化和主要因素進行了分析. 諸多研究集中于長江流域水沙特性及徑流變化的宏觀趨勢、周期和突變等[7-8]. 但隨著觀測數據的延展以及變化環(huán)境下區(qū)域水文響應的改變，對長江流域典型站點的徑流特征進行系統分析仍顯十分必要.

本文選擇長江下游大通水文站為研究對象，對大通站長序列徑流變化特征進行分析，以獲得其徑流年內分配特征、年際變化特征、徑流趨勢及周期變化特征，以期在不同時間尺度上分析該站的徑流變化規(guī)律，為長江流域水資源利用以及可持續(xù)發(fā)展提供理論支撐.

1 研究區(qū)概況

大通站是長江中下游一個重要水文站點，位于安徽省池州市貴池區(qū)梅埂鎮(zhèn)，距離長江入?？?42 km，控制流域面積占長江流域的94%. 該站是長江下游干流距離入?？谧罱粋€具有長期觀測資料的水文控制站，其水沙變化直接影響著長江流域下游的水沙通量變化、河口三角洲地貌的發(fā)育、水資源利用以及洪澇災害的變化等.

2 數據與方法

2.1 數據來源

采用長江大通站實測流量資料，主要來自長江流域水文年鑒及水資源公報，數據時段為1956-2016年間的逐月徑流數據.

2.2 分析方法

采用年內分配系數、集中度和年內分配形式等方法分析徑流的年內變化特征，Mann-Kendall檢驗法檢測徑流變化趨勢，小波分析法分析徑流變化的周期特征.

2.2.1 年內分配系數和集中度

年內分配系數Cu用來描述徑流量在一年內的均勻性，Cu數值越大表示徑流量分配越不均勻，其計算方法如下:

(1)

集中度反映了集中期徑流值占年總徑流的比例，集中期則表示1年中最大月徑流量出現的月份. 集中度和集中期的計算是將1年內各月的徑流量作向量看待，月徑流量為向量的長度，所處的月份為向量的方向. 從1月到12月各月的方位角為θ，分別為0,30,60,…,360度，并把每個月的徑流量分解為x和y兩個方向上的分量，則x和y方向上的向量合成分別為：

(2)

于是徑流合成：

(3)

定義集中度Cd和集中期D如下式：

(4)

年內分配系數和集中度以1 a為尺度，年際分配系數和年內分配形式以1年代為尺度[9]. 此外，年內分配形式可分為單峰和雙峰，即12個月內徑流量出現幾次峰值.

2.2.2 Mann-Kendall檢驗法

Mann-Kendall檢驗進一步用于檢驗序列突變時，檢驗統計量通過構造一秩序列：

(5)

其中

(6)

定義統計變量

(7)

式中

E(Sk)=k(K+1)/4;Vαr(Sk)=k(k-1)(2k+5)/72

(8)

UFk為標準正態(tài)分布，給定顯著性水平α，若|UFk|>Uα/2,則表明序列存在明顯的趨勢變化，將時間序列x按逆序排列，再按照上式計算，同時使

(9)

通過分析統計序列UFk和UBk可以進一步分析序列x的趨勢變化，而且可以明確突變的時間，指出突變的區(qū)域. 若UFk值大于0，則表明序列呈上升趨勢；小于0則表明呈下降趨勢；當它們超過臨界直線時，表明上升或下降趨勢顯著. 如果UFk和UBk這兩條曲線出現交點，且交點在臨界直線之間，那么交點對應的時刻就是突變開始的時刻[10-12].

2.2.3 連續(xù)小波變換

通過連續(xù)小波分析方法來研究徑流量的周期性. 在給定小波函數Ψ(x)下，函數f(x)由不同尺度和位置的小波函數組合而成，即連續(xù)小波逆變換(ICWT)：

(10)

其中

(11)

Wφ(s,t)為尺度s、位置偏移為t的小波函數的系數，表征該小波函數所占原函數的數值.

3 結果與分析

3.1 徑流的年內分配特征

1956-2016年間大通站徑流量年內分配系數Cu呈下降的趨勢(圖1)，且下降趨勢顯著(R2=0.155，p=0.002)，即表明年內分配越來越均勻.年內分配系數最高為1996年(Cu=0.6087)，最低為2001年(Cu=0.3523). 集中度無明顯變化趨勢(R2=0.002，p=0.722)，集中期以7～8月為主. 集中度最高為1999年的0.184，最低為1960年的0.124.

圖1 徑流年內分配系數和集中度

大通站徑流年內分配形式存在單峰型和雙峰型兩種情況(表1). 20世紀70年代以前雙峰形式占主要比例，20世紀70年代以后以單峰形式為主.

表1 徑流各年代年內分配形式

綜合來看，大通站年內分配系數呈下降趨勢，20世紀70年代后呈單峰形式，單峰主要集中在7～8月即表明徑流量年內分配越來越均勻，與已有類似研究結論一致，這可能與三峽大壩等重大水利工程的建設有關，大型水利工程對年內徑流量的調節(jié)，使得年內分配越來越均勻[13]. 經各大水庫調節(jié)后，即20世紀70年代以來，年內降水量變化均勻，呈典型的季風型河流特征[14].

3.2 徑流的年際變化

從圖2中可知：年總徑流量無顯著的變化趨勢(p>0.05)(圖2a)；年汛期徑流量(圖2b)無明顯變化趨勢(p>0.05)；年非汛期徑流量呈顯著上升趨勢(p<0.05)(圖2c).

圖2 徑流量年際變化趨勢圖(a:年總徑流量；b:年汛期總徑流量；c:年非汛期總徑流量)

圖3 徑流量M-K檢驗(a：年徑流總量；b：年汛期徑流總量；c：年非汛期徑流總量)

進一步，通過Mann-Kendall檢測分析獲得年徑流總量、年汛期徑流總量和年非汛期徑流總量的突變分析曲線(圖3)，由圖3中可以看出：年徑流總量突變點為2004年，但未達到顯著性水平(圖3a)； 年汛期徑流總量突變點在2008年，但未達到顯著性水平(圖3b)； 年非汛期徑流總量突變點為1978年(圖3c)，且突變達到顯著性水平.

年際變化中年非汛期徑流流量呈顯著上升趨勢，這可能與非汛期降水變化的增加以及流域水利工程的調節(jié)作用有關，已有研究也表明長江中下游地區(qū)降水在非汛期時期也有明顯的上升趨勢[15-16].

3.3 徑流變化的周期特征

大通站近60年來年徑流總量、年汛期徑流總量和年非汛期徑流總量的連續(xù)小波變換譜見圖4.由圖4可見，在95%置信度下，年徑流總量在1974-1989年間存在約8 a左右的顯著周期(圖4a)，1995-2012間還存在一個約2 a左右的短周期；年汛期徑流總量在1969-1985年間有一個6～9 a左右的顯著周期(圖4b)；年非汛期徑流總量在1976-1990年間存在一個8 a左右的顯著周期和2～3 a左右的次周期(圖4c). 由此可見，1956-2016年的年徑流總量、年汛期徑流總量、年汛期徑流總量序列在時、域頻上均有顯著的周期變化，時頻結構存在一定的相似性，尤其8 a左右的周期均在1976-1989年左右.

圖4 大通站徑流周期譜(a：年徑流總量，b：年汛期徑流總量，c：年非汛期徑流總量)

進一步分析則可發(fā)現，年非汛期徑流流量突變點為1978年，且年徑流總量、年汛期徑流總量、年汛期徑流總量序列在時、域頻上均有顯著的周期變化，時頻結構存在一定的相似性，尤其8 a左右的周期均在1976-1989年. 長江流域大型水利工程如葛洲壩、龔嘴、丹江口等水利工程都在1970-1990年間陸續(xù)使用，這些因素都對徑流量變化造成重大影響，這也表明長江流域中下游徑流變化較好的響應了水利工程等人類活動的影響[17-18].

4 結論

利用實測徑流量資料，從徑流年內分配特征、年際分配特征、變化趨勢、突變和變周期等方面分析了大通站徑流序列變化特征，獲得以下結論：

1) 近60年徑流量年內分配系數呈下降的趨勢，徑流年內分配越來越均勻；集中度無明顯變化趨勢，集中期以7～8月為主；20世紀70年代以前雙峰形式占主要比例，其后以單峰形式為主.

2) 年徑流總量呈不顯著的上升趨勢，突變點為2004年；年汛期徑流量從1988年后有顯著上升的趨勢；年非汛期徑流流量呈顯著的上升趨勢，突變點為1978年.

3) 周期變化上，年徑流總量在1974-1989年存在顯著周期為8 a左右；年汛期徑流總量在1969-1985年間存在顯著周期為6～9 a左右；年非汛期徑流總量在1976-1990年間的顯著周期為8 a左右.