李舒 李寧波 齊青松 白樂(lè) 姚曼飛 劉兵兵

摘 要：為了明晰不同人類活動(dòng)對(duì)流域水文情勢(shì)的影響效果，基于窟野河徑流控制站溫家川水文站1954—2016年的日徑流數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲（Dynamic Time Warping，DTW）算法分析了不同人類活動(dòng)影響期的水文情勢(shì)相似度。結(jié)果表明：①水土保持措施和煤礦開(kāi)采均大幅減小了窟野河的徑流量，其中煤礦開(kāi)采的采空區(qū)儲(chǔ)存水量減水效應(yīng)大于水土保持措施涵養(yǎng)水源的作用;②人類活動(dòng)弱干擾時(shí)期（第一時(shí)期）、水土保持時(shí)期（第二時(shí)期）和煤礦開(kāi)采時(shí)期（第三時(shí)期）兩兩之間的DTW距離分別為0.13（第一、二時(shí)期）、0.19（第一、三時(shí)期）和0.17（第二、三時(shí)期），說(shuō)明水土保持措施和煤礦開(kāi)采對(duì)流域水文情勢(shì)的影響效果較為相似;③煤礦開(kāi)采對(duì)非汛期流量、基流的影響歷時(shí)、最大流量出現(xiàn)時(shí)間、大/小流量出現(xiàn)次數(shù)的影響均比水土保持措施明顯。

關(guān)鍵詞：水文情勢(shì);DTW算法;相似度;水土保持;窟野河

中圖分類號(hào)：P333 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.04.009

引用格式：李舒，李寧波，齊青松，等.基于DTW算法的窟野河流域水文情勢(shì)相似度研究[J].人民黃河，2021，43（4）：50-53，116.

Abstract： In order to clarify the effects of different human activities on hydrological regime， this paper analyzed the hydrological regime similarity in different anthropogenic influence phases by using Dynamic Time Warping （DTW）， based on the daily runoff from 1954 to 2016 in Wenjiachuan Hydrologic Station. The results show that： a） both soil and water conservation and coal mining have made a considerable reduction of the river runoff. The effect of water stored by coal mining goaf is larger than that by soil and water conservation; b） the DTW distance during weak anthropogenic influence （stage Ⅰ）， soil and water conservation （stage Ⅱ） and coal mining （stage Ⅲ） is 0.13 between the stage Ⅰ and Ⅱ， 0.19 between the stage Ⅰand Ⅲ， and 0.17 between the stage Ⅱ and Ⅲ respectively; c） and the effect of coal mining is more obvious than that of soil and water conservation in the runoff of non-flood season， effective duration of base flow， the occurrence time of maximum runoff and high or low flow pulse time.

Key words： hydrological regime; DTW method; similarity; soil and water conservation; Kuye River

黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展要求流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展要以水而定、量水而行，突出水資源的最大剛性約束作用[1]。為了滿足該要求，首先要對(duì)流域水文情勢(shì)有全面準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)，科學(xué)預(yù)測(cè)流域水文情勢(shì)的變化情況，從而確定流域發(fā)展的水資源剛性約束紅線。本文以黃河中游能源、工業(yè)集聚地的窟野河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，該流域是煤炭能源開(kāi)發(fā)區(qū)，同時(shí)又是水保措施的重要實(shí)施區(qū)域，既需要達(dá)到生態(tài)保護(hù)的目標(biāo)同時(shí)又要保證經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，在經(jīng)濟(jì)和生態(tài)保護(hù)中水資源的供需矛盾更加突出[2]，水資源剛性約束在該流域顯得尤為重要。為了分析窟野河流域水文情勢(shì)的變化情況，本文采用水文變化指標(biāo)（Indicators of Hydrologic Alteration，IHA）評(píng)價(jià)方法，結(jié)合動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲（Dynamic Time Warping，DTW）算法，計(jì)算窟野河流域不同人類活動(dòng)影響期的水文情勢(shì)相似度。IHA評(píng)價(jià)方法是Richter等[3]為評(píng)價(jià)河流對(duì)生態(tài)的影響于1996年提出的，該方法從流量特征、時(shí)間分布、頻率特征、延時(shí)情況以及變化率等5個(gè)方面提出了能夠代表河流水文特征的33個(gè)指標(biāo)。眾多學(xué)者利用IHA評(píng)價(jià)方法結(jié)合河流生態(tài)功能變化程度的變化范圍法（Range of Variability Approach，RVA）[4-6]分析了不同河流的水文情勢(shì)變化，例如王鴻翔等[7-8]利用該方法對(duì)資水和四水流域的水文情勢(shì)進(jìn)行了評(píng)估，研究發(fā)現(xiàn)資水流域水文情勢(shì)變化度為22%，而四水流域的4個(gè)水文站水文情勢(shì)變化度分別為36%、22%、35%和42%。DTW算法主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘及分類、間歇過(guò)程監(jiān)測(cè)和空氣質(zhì)量模型研究等領(lǐng)域[9]，近些年在農(nóng)業(yè)和水文水資源方面也開(kāi)展了一些應(yīng)用研究，例如：邱鵬勛等[10]利用決策樹(shù)分類方法和DTW方法對(duì)新疆焉耆盆地農(nóng)作物進(jìn)行了分類，發(fā)現(xiàn)DTW算法的分類精度較高、結(jié)果可靠、具有較強(qiáng)的靈活性和適用性;顧群等[11]利用DTW算法計(jì)算了灌溉蓄水池的容量，為蓄水池的設(shè)計(jì)提供了新的方法;任繼周等[12]對(duì)云南昭通地區(qū)場(chǎng)次洪水相似性開(kāi)展了研究，結(jié)果表明DTW算法可以有效尋找出不同場(chǎng)次洪水中相似性最高的組合。

筆者將IHA評(píng)價(jià)方法與DTW算法相結(jié)合（記為IHA-DTW方法），分析窟野河流域受水保措施和煤礦開(kāi)采雙重影響下的水文情勢(shì)相似度變化。

1 研究區(qū)概況

窟野河流域位于內(nèi)蒙古自治區(qū)與陜西省交界處，流域面積8 706 km2，其主要支流有西北方的烏蘭木倫河和東北方的牛川，二者在店塔鎮(zhèn)匯合。流域多年平均降水量413.4 mm，多年平均水面蒸發(fā)量1 788.4 mm，屬典型的干旱半干旱區(qū)，入黃控制水文站溫家川的多年平均徑流量為5.21億m3[13]。流域內(nèi)的礦區(qū)主要分布于烏蘭木倫河和窟野河干流兩側(cè)。流域水文站及礦區(qū)分布見(jiàn)圖1。

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)資料及處理

選擇窟野河入黃控制站溫家川水文站1954—2016年63 a的逐日徑流資料進(jìn)行研究?？咭昂訌搅髁渴芩４胧┖兔旱V開(kāi)采雙重影響，為了識(shí)別兩種不同的人類活動(dòng)對(duì)窟野河水文情勢(shì)的影響并分析其相似度，采用筆者[14]利用MannKendall-Pettitt突變點(diǎn)檢測(cè)方法識(shí)別出的窟野河徑流量突變點(diǎn)（1978年和1997年），將1954—2016年劃分為1954—1978年（人類活動(dòng)弱干擾時(shí)期，第一時(shí)期）、1979—1997年（水土保持時(shí)期，第二時(shí)期）和1998—2016年（煤礦開(kāi)采時(shí)期，第三時(shí)期）3個(gè)時(shí)期進(jìn)行分析。

2.2 研究方法

采用IHA-DTW方法分析水土保持時(shí)期和煤礦開(kāi)采時(shí)期水文情勢(shì)相似度。首先利用IHA方法計(jì)算表征水文情勢(shì)的33個(gè)指標(biāo)值[4]，其次采用DTW算法計(jì)算3個(gè)時(shí)期兩兩之間的DTW距離，通過(guò)33個(gè)指標(biāo)值的DTW距離變化情況，說(shuō)明不同人類活動(dòng)干擾對(duì)窟野河水文情勢(shì)相似度的影響情況。

滿足約束條件的規(guī)整路徑有多條，但是我們需要最短累計(jì)距離的路徑：

3 計(jì)算結(jié)果與分析

3.1 不同時(shí)期水文情勢(shì)指標(biāo)分析

運(yùn)用IHA法分別計(jì)算人類活動(dòng)弱干擾、水土保持和煤礦開(kāi)采3個(gè)時(shí)期的水文情勢(shì)指標(biāo)，結(jié)果見(jiàn)表1。

從表1可知：①和第一時(shí)期相比，溫家川水文站第二、三時(shí)期月平均流量均有不同程度的減小，其中第二時(shí)期3月和7—9月的流量比第一時(shí)期明顯減小，減小了6.55～7.80 m3/s（平均減幅為34%），第三時(shí)期3月和7—9月的流量也比第一時(shí)期明顯減小，減小了11.19～20.30 m3/s（平均減幅為67%），說(shuō)明煤礦開(kāi)采比水保措施導(dǎo)致流量減小的幅度更大。②第二、三時(shí)期和第一時(shí)期相比，年最小流量和年最大流量均有不同程度的減小，說(shuō)明水保措施涵養(yǎng)水源和煤礦開(kāi)采形成的采空區(qū)共同襲奪了河川基流。③第二、三時(shí)期和第一時(shí)期相比，年最小流量和年最大流量出現(xiàn)天數(shù)變化不大，但小流量發(fā)生次數(shù)和歷時(shí)均有所增加，而大流量發(fā)生次數(shù)和歷時(shí)均有所減少，說(shuō)明水保措施和煤礦開(kāi)采形成的采空區(qū)起到了削減洪峰的作用。④第二、三時(shí)期和第一時(shí)期相比，流量平均上升率下降，流量平均下降率上升，流量逆轉(zhuǎn)次數(shù)均有所減少，說(shuō)明流量總體呈減小趨勢(shì)。

3.2 不同時(shí)期的水文情勢(shì)相似度分析

運(yùn)用DTW算法分別計(jì)算3個(gè)時(shí)期兩兩之間的水文情勢(shì)指標(biāo)的DTW距離，結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知：①水土保持時(shí)期和人類活動(dòng)弱干擾時(shí)期的平均DTW距離為0.13，其中第1組的9月平均流量、第2組的年均7 d最小流量、第4組的大流量歷時(shí)和第5組的流量平均下降率4個(gè)指標(biāo)分別是各組內(nèi)DTW距離最大（相似度最小）的，說(shuō)明水土保持措施對(duì)9月平均流量、年均7 d最小流量、大流量歷時(shí)的減少效果最為明顯;②煤礦開(kāi)采時(shí)期和人類活動(dòng)弱干擾時(shí)期的平均DTW距離為0.19，其中第1組的3月平均流量、第2組的年均90 d最小流量、第3組的年最小流量出現(xiàn)天數(shù)、第4組的大流量發(fā)生次數(shù)和第5組的流量平均上升率5個(gè)指標(biāo)分別是各組內(nèi)DTW距離最大（相似度最?。┑?，說(shuō)明煤礦開(kāi)采對(duì)以上指標(biāo)的減?。螅┬Ч顬槊黠@;③水土保持時(shí)期和煤礦開(kāi)采時(shí)期的平均DTW距離為0.17，其中第1組的3月和11月平均流量、第2組的年均1 d和3 d最小流量、第3組的年最大流量出現(xiàn)天數(shù)、第4組的大/小流量發(fā)生次數(shù)和第5組的流量平均上升率8個(gè)指標(biāo)分別是各組內(nèi)DTW距離最大（相似度最?。┑模f(shuō)明煤礦開(kāi)采比水土保持措施對(duì)以上指標(biāo)的減?。螅┬Ч用黠@。

4 結(jié) 論

（1）水土保持措施和煤礦開(kāi)采均大幅度減少窟野河徑流量，煤礦開(kāi)采的減水幅度（67%）大于水土保持措施的減水幅度（34%）。

（2）水土保持措施對(duì)9月流量、年均7 d最小流量和大流量歷時(shí)的減少效果較明顯，說(shuō)明水土保持措施涵養(yǎng)水源的效果較顯著;煤礦開(kāi)采對(duì)流域3月流量、年均90 d最小流量、年最小流量出現(xiàn)天數(shù)、大流量發(fā)生次數(shù)和流量平均上升率的減?。螅┬Ч^明顯，說(shuō)明煤礦開(kāi)采采空區(qū)的減水效果較顯著。

（3）水土保持時(shí)期和煤礦開(kāi)采時(shí)期的DTW距離為0.17，兩時(shí)期對(duì)流域水文情勢(shì)的影響效果較為相似。煤礦開(kāi)采對(duì)非汛期流量的減少、基流的影響歷時(shí)、最大流量出現(xiàn)天數(shù)的滯后、大/小流量發(fā)生次數(shù)的減少和減水效應(yīng)均比水土保持措施明顯。

參考文獻(xiàn)：

[1] 徐宗學(xué)，李文家，韓宇平，等.黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展專家談[J].人民黃河，2019，41（11）：165-171.

[2] 王雙明.對(duì)我國(guó)煤炭主體能源地位與綠色開(kāi)采的思考[J].中國(guó)煤炭，2020，46（2）：11-16.

[3] RICHTER B D， BAUMGARTNER J V， POWELL J， et al. A Method for Assessing Hydrologic Alteration Within Ecosystems[J]. Conservation Biology，1996，10（4）：1163-1174.

[4] RICHTER B， BAUMGARTNER J， WIGINGTON R， et al. How Much Water Does a River Need[J]. Freshwater Biology，1997，37（1）：231-249.

[5] 周毅，崔同，鄭鑫，等.基于IHA的黃河源區(qū)水文情勢(shì)及環(huán)境流變化[J].人民黃河，2017，39（7）：61-64.

[6] 史衛(wèi)東.考慮IHA指標(biāo)周期性的水文情勢(shì)評(píng)估方法[J].人民黃河，2019，41（9）：46-49.

[7] 王鴻翔，趙穎異，卓志宇，等.基于IHA-RVA法的資水流域水文情勢(shì)評(píng)估[J].華北水利水電大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，40（2）：16-21，51.

[8] 王鴻翔，查胡飛，卓志宇，等.基于IHA-RVA法四水流域水文情勢(shì)變化評(píng)估[J].中國(guó)水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào)，2019，17（3）：169-177.

[9] WOO H， BOCCELLI D L， UBER J G， et al. Dynamic Time Warping for Quantitative Analysis of Tracer Study Time-Series Water Quality Data[J]. Journal of Water Resources Planning and Management，2019，145（12）：04019052.

[10] 邱鵬勛，汪小欽，茶明星，等.基于TWDTW的時(shí)間序列GF-1 WFV農(nóng)作物分類[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，52（17）：2951-2961.

[11] 顧群，郝曉弘，巨圓圓，等.基于DTW-ILC算法的農(nóng)業(yè)灌溉用水量調(diào)控方法[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2013，44（11）：117-120.

[12] 任繼周，彭德才，喬偉基，等.基于DTW算法的云南昭通地區(qū)場(chǎng)次洪水相似性研究[J].水利水電快報(bào)，2017，38（8）：35-38.

[13] 高文永，高亞軍，徐建華.采礦塌陷對(duì)窟野河流域水沙的影響[J].人民黃河，2017，39（11）：76-80.

[14] 李舒，呂志方.窟野河徑流突變點(diǎn)分析[J].人民黃河，2015，37（1）：27-29，33.

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