蘇賢保， 李勛貴,2， 王義鵬， 陸晨遨， 王乃昂

(1.蘭州大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院， 冰川與沙漠研究中心， 甘肅 蘭州 730000； 2.廣西大學(xué) 土木建筑工程學(xué)院， 廣西 南寧 530004)

1 研究背景

河川徑流作為水文系統(tǒng)變化的指示器，記錄了氣候變化和人類活動等非線性因素對水文系統(tǒng)的影響[1]，徑流序列的非線性本質(zhì)是產(chǎn)生復(fù)雜行為的根源[2]，對徑流序列的復(fù)雜性進行測度與分析，可以識別氣候變化和人類活動對水文系統(tǒng)的影響[3-4]。目前復(fù)雜性測度的方法主要有3大類：基于自身相似性的分形理論、基于相空間吸引子的非線性動態(tài)方法、基于系統(tǒng)有序和無序狀態(tài)的熵值法[4]。動態(tài)熵作為熵值法的一種，以其計算簡單且對數(shù)據(jù)需求量小，抗噪能力強，從眾多的方法中脫穎而出[5-6]，在水文系統(tǒng)復(fù)雜性分析中得以廣泛應(yīng)用[7-12]。然而，動態(tài)熵在改進過程中發(fā)展出多種形式，這些動態(tài)熵及其改進方法中究竟哪種方法對河川徑流序列的分析更加有效，前人進行了理論方法總結(jié)[4-6]，但仍需要在實際應(yīng)用中對比證實，才能更有效地識別氣候變化和人類活動對徑流的影響。

近似熵(approximate entroply)是動態(tài)熵的基本形式，由Pincus[13]提出，在水文非線性系統(tǒng)領(lǐng)域取得了較好的應(yīng)用[9]。Richman等[14]為消除近似熵的自匹配性，在近似熵的基礎(chǔ)上提出樣本熵(sample entropy)，但兩種方法統(tǒng)計距離時只能得出0或1的不連續(xù)性二元決策函數(shù)。Chen等[15]在近似熵和樣本熵的基礎(chǔ)上，引入高斯函數(shù)提出模糊熵，弱化統(tǒng)計距離的判別邊界，得出完全分布于0～1之間的連續(xù)分布函數(shù)，但模糊函數(shù)的選取具有不確定性，不同方法得出的結(jié)果存在差異[16]。以上3種方法很好地保留了原序列的信息，但都只考慮了單一時間尺度，不能詳盡測度水文系統(tǒng)的復(fù)雜性。為充分揭示多時間尺度下時間序列隱藏的信息，Costa等[17-19]提出多尺度熵(multiscale entropy, MSE)，并在徑流序列復(fù)雜性分析中取得了很好的成果[8-9,11]。但多尺度熵對序列的粗?；瘬p失了原序列的細節(jié)信息，且只有第1次粗?；男蛄心軌蜻M行熵值計算，隨著時間尺度加大，序列長度變短而且熵值波動加大[20]，對此，很多學(xué)者提出改進粗?；^程的方法[21-23]，尤以Wu等[22]提出的復(fù)合多尺度熵(composite multiscale entropy)將所有粗?；刂档木荡娴?次粗粒化的熵值改進效果最佳。Zhou等[20]基于Wu等[22]的方法提出靈活多尺度熵(flexible multiscale entropy， FME)，引入靈活尺度因子f(即容限閾值r)，將所有向量與f比較的結(jié)果按比例一一映射在0～1范圍內(nèi)，再次提高了多尺度熵的平穩(wěn)性和可靠性，同時也增加了計算過程的復(fù)雜度，不利于處理長序列水文數(shù)據(jù)。Su等[24]將Zhou等[20]的靈活尺度因子引入原始的樣本熵和多尺度熵，稱為靈活樣本熵和多尺度熵，從而在提高原始樣本熵和多尺度熵精度的同時，不至使計算過程更為復(fù)雜，該方法在黃河上游徑流復(fù)雜度的研究中已得到良好應(yīng)用。

目前動態(tài)熵在水文系統(tǒng)復(fù)雜性分析的應(yīng)用中能準確識別人類活動對徑流影響的時間節(jié)點，但只能單獨使用單一時間尺度或多時間尺度的熵值法，不能詳盡分析人類活動對徑流的影響。少數(shù)研究用樣本熵或多尺度熵測度黃河上游徑流復(fù)雜度，分析人類活動對徑流的影響[2,24-25]，但對多時間尺度下年內(nèi)徑流復(fù)雜度變化特征研究不足，兩種方法對徑流復(fù)雜性測度的有效性以及對人類活動影響的識別仍需深入研究。對此，本研究同時采用靈活樣本熵和多尺度熵詳細測度黃河上游1956-2015年徑流在年、汛期及非汛期的復(fù)雜性，對比分析兩種方法對徑流復(fù)雜性檢測的效果，研究黃河上游不同時段的徑流復(fù)雜度變化特征以及人類活動的影響強度，以期為區(qū)域多時間尺度下徑流演化規(guī)律提供參考。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

黃河上游從河源到內(nèi)蒙古自治區(qū)河口鎮(zhèn)頭道拐站，以蘭州站為界劃分為上段和下段。本文的研究區(qū)位于河源到蘭州站(即黃河上游上段)，該流域介于 95°52′27.23″～104°24′22.54″ E、32°09′14.36″～38°20′52.10″ N之間，研究區(qū)水系及氣象站點、水文站點和水庫分布如圖1所示。

蘭州站以上流域包括青藏高原和黃土高原兩大部分[26]，屬青藏高原和溫帶大陸性氣候，年平均氣溫為2.7 ℃，日照時長為2 554.7 h，年蒸發(fā)量為1 428.9 mm，年平均降水量為446.4 mm[26-27]。河源至龍羊峽段地形復(fù)雜，兩岸地貌類型齊全，龍羊峽至蘭州段河流比降大，自上游至下游分布有7個大中型水庫[26]，對水庫下游的貴德站、循化站、小川站、上詮站和蘭州站的徑流變化有重要影響。本研究選取干、支流12個水文站和6個氣象站為研究對象(位置見圖1)，其中，干流從上游到下游分布有吉邁站、瑪曲站、唐乃亥站、貴德站、循化站、小川站、上詮站和蘭州站8個水文站，4條支流的把口站分別為湟水的民和站、大通河的享堂站、洮河的紅旗站和大夏河的折橋站。蘭州站作為該區(qū)域干、支流的把口站，控制流域面積為222 551.4 km2[27]，占黃河流域面積的29.6%，其干流長2 119.1 km，占總河長的38.9%[26]，該站多年平均徑流量為 327.4×108m3，產(chǎn)水量占全流域的61.7%[26-27]，其徑流變化對全流域的影響巨大。

圖1 研究區(qū)水系及氣象站點、水文站點和水庫分布

圖2 1956-2015年黃河上游蘭州站水文站年、汛期和非汛期徑流變化過程

圖3 1956-2015年黃河上游6個水文站年徑流靈活樣本熵(FSE)計算結(jié)果

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)包括黃河上游6個氣象站1960-2015年降水?dāng)?shù)據(jù)，以及12個水文站1956-2015年徑流數(shù)據(jù)。逐年和逐月降水?dāng)?shù)據(jù)均來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)。徑流數(shù)據(jù)包括年、月、日數(shù)據(jù)，實測徑流來源于兩方面，1956-1987年和 2009-2015年來源于《中華人民共和國水利部黃河流域水文資料 第4卷(第一冊)》，1988-2008年來源于水利部黃河水利委員會。天然年、月徑流由黃河水利委員會根據(jù)中華人民共和國水利行業(yè)標(biāo)準《水利水電工程水文計算規(guī)范》(SL 278—2002)中的分項調(diào)查法還原[28]，天然日平均徑流由實測日平均流量根據(jù)天然月平均流量與實測月平均流量的比例縮放得到。

2.3 研究方法

靈活樣本熵參照Zhou等[20]的靈活多尺度熵和樣本熵[14]改進而來，使用靈活尺度因子f替代r，將向量間的距離與靈活尺度因子f(f即容限閾值r，通常取序列的0.2倍標(biāo)準差)的比值分布在0～1范圍內(nèi)，將其變?yōu)檫B續(xù)函數(shù)。對于包含N個數(shù)據(jù)的時間序列Xi(i=1, 2 ,…,N)，預(yù)先設(shè)定嵌入維數(shù)m(通常取2)，將序列轉(zhuǎn)換為m維空間向量Xm(i)，其表達式如下：

Xm(i)=[x(i),x(i+1),…,x(i+m-1)]

(1≤i≤N-m+1)

(1)

通過計算每一個向量與自身以外其他向量之間的距離，取其最大值作為該向量與其他向量的距離d[Xm(i),Xm(j)]，如公式(2)所示：

(1≤i,j≤N-m+1)

(2)

給定靈活尺度因子f，比較每個向量間距離與靈活尺度因子的大小Dm(i,j)，如公式(3)所示：

(3)

統(tǒng)計其距離小于f的向量數(shù)量與向量總量的比值Bm(i,j)，如公式(4)所示：

(1≤i,j≤N-m+1,i≠j)

(4)

(5)

將維數(shù)變?yōu)閙+1，重復(fù)上述公式(1)～(5)，得到Cfm+1，將兩次計算結(jié)果的比值求對數(shù)，則得出靈活樣本熵(FSE)，如公式(6)所示：

(6)

靈活樣本熵值越大，則序列復(fù)雜度越大，自相似程度越低，周期性和規(guī)律性越差，可預(yù)測性越低，反之亦然[4]。

多尺度熵(MSE)的計算過程與靈活樣本熵相似，只在兩個步驟不同，首先，在第1步計算前需對每一個時間尺度τ下的時間序列進行粗?；?如公式(7)所示)。其次，計算靈活尺度因子f時(f=0.2SD)，SD(standard deviation)為未經(jīng)粗?；脑夹蛄械臉?biāo)準差，這是多尺度熵反映不同時間尺度下系統(tǒng)復(fù)雜度的基礎(chǔ)。具體計算過程如文獻[20]所示。

(7)

(1≤j≤N/τ,j=i+1,i+2,…,N)

多尺度熵相當(dāng)于計算多時間尺度下的靈活樣本熵值，當(dāng)熵值隨時間尺度單調(diào)遞增時，則表示系統(tǒng)復(fù)雜度較大，反之亦然。

3 結(jié)果與分析

3.1 徑流變化過程

采用Mann-Kendall趨勢檢驗[29]對1956-2015年黃河上游12個水文站的年、汛期和非汛期徑流進行分析，結(jié)果如表1所示。由表1中徑流變化趨勢可知，總體而言，黃河上游干流年徑流呈不顯著減小趨勢，汛期徑流減小的同時非汛期徑流增大[24-25]。在所有站點中，變化最為顯著的是干流貴德站至蘭州站以及支流湟水的民和站。蘭州站作為研究區(qū)干、支流的把口站，其徑流變化可大致反映出整個區(qū)域的徑流變化過程，該站在研究時段內(nèi)的年、汛期和非汛期徑流變化過程如圖2所示。

表1 1956-2015年黃河上游12個水文站多時間尺度下徑流變化趨勢M-K檢驗值

從圖2中可以看出，黃河上游實測年徑流和汛期(6-10月)徑流出現(xiàn)明顯減小的趨勢，非汛期(1-5月和11-12月)徑流出現(xiàn)急劇增大的趨勢。干流徑流在1968和1986年劉家峽和龍羊峽水庫蓄水后，實測年和汛期徑流減小較為顯著，而實測非汛期徑流急劇增大，說明大型水庫的蓄豐補枯對該區(qū)域徑流量產(chǎn)生了顯著的影響[30-31]。

圖4 1956-2015年黃河上游6個水文站汛期徑流靈活樣本熵(FSE)計算結(jié)果

圖5 1956-2015年黃河上游6個水文站非汛期徑流靈活樣本熵(FSE)計算結(jié)果

3.2 不同時間尺度下徑流復(fù)雜度變化特征

分別選取12個水文站1956-2015年逐年日平均徑流、逐年汛期日平均徑流和非汛期日平均徑流連接成一個序列，采用靈活樣本熵測度全年、汛期和非汛期在單一時間尺度的逐年徑流復(fù)雜度。然后將該60 a的年日平均徑流、汛期日平均徑流和非汛期日平均徑流連接成一個序列，采用多尺度熵測度不同時間尺度下的徑流復(fù)雜度，3個時段時間尺度τ分別為210、90和90 d。根據(jù)本文3.1節(jié)徑流變化過程和趨勢分析，以及Su等[24]、蘇賢保等[25]的研究結(jié)果，該區(qū)域徑流復(fù)雜度變化最顯著的是干流貴德站至蘭州站以及支流湟水的民和站，故主要展示這6個水文站的徑流復(fù)雜度變化過程，其靈活樣本熵計算結(jié)果如圖3～5所示，多尺度熵計算結(jié)果如圖6～8所示。

圖6 1956-2015年黃河上游6個水文站年徑流多尺度熵(MSE)計算結(jié)果

對比圖3～5中實測徑流和天然徑流的靈活樣本熵(FSE)計算結(jié)果可知，在年、汛期和非汛期尺度下，干流貴德站至蘭州站、支流湟水民和站的實測徑流和天然徑流復(fù)雜度存在明顯的差值，說明人類活動對這幾個站點的年、汛期和非汛期徑流復(fù)雜度影響較大，但不同時段內(nèi)的影響程度有所不同。具體分析如下：

(1)在年尺度下，貴德站和循化站(圖3(a)、3(b))以1986年為分界點，該時間節(jié)點正是龍羊峽水庫開閘蓄水的時間點，1986年前后實測徑流復(fù)雜度出現(xiàn)跳躍式增大，水庫建設(shè)對徑流復(fù)雜度影響顯著[30]。小川站至蘭州站(圖3(c)～3(e))徑流復(fù)雜度的變化以1968年和1986年為分界點，這兩個時間節(jié)點分別對應(yīng)劉家峽水庫和龍羊峽水庫蓄水的時間點[31]，水庫蓄水前后實測徑流復(fù)雜度出現(xiàn)兩個峰值。但龍羊峽蓄水量(193.6×108m3)大于劉家峽(35.0×108m3)，1986年前后復(fù)雜度變化更顯著，1992年后兩大水庫聯(lián)合調(diào)度使實測徑流復(fù)雜度急劇減小[30-31]。湟水民和站(圖3(f))在整個研究期的實測和天然徑流復(fù)雜度差值較小。

圖7 1956-2015年黃河上游6個水文站汛期徑流多尺度熵(MSE)計算結(jié)果

(2)在汛期尺度下，各站汛期徑流復(fù)雜度均在1986年后出現(xiàn)顯著增大，這與該區(qū)域整體的氣候暖濕化帶來的水量增加有關(guān)[32]。在汛期尺度和非汛期尺度下，干流貴德站至蘭州站在1968和1986年前后出現(xiàn)兩次峰值增加了汛期和非汛期徑流復(fù)雜度(圖4、圖5(a)～ 5 (e))，但汛期增大的幅度小于年尺度和非汛期，這與劉家峽和龍羊峽在非汛期大量補水(年補水量為20×108～80×108m3)[30]而在汛期防洪截流相關(guān)。支流湟水民和站在汛期和非汛期尺度下徑流復(fù)雜度的變化相反(圖4(f)、5(f))，實測汛期徑流復(fù)雜度小于天然汛期，實測非汛期徑流復(fù)雜度大于天然非汛期。該流域天然汛期徑流微弱增加的同時，工農(nóng)業(yè)用水量和耕地量劇增的影響使實測汛期徑流減少[33]，同時湟水流域在2000年后大力實施退耕還林還草等水土保持工程，下墊面的恢復(fù)和人類用水削弱了汛期徑流的增加，維持了徑流平穩(wěn)，從而減小了汛期徑流復(fù)雜度[34]。而非汛期徑流顯著增加[35]，致使天然非汛期徑流復(fù)雜度小于實測非汛期。

對比圖6～8中實測徑流和天然徑流的多尺度熵(MSE)計算結(jié)果可知，年、汛期和非汛期徑流復(fù)雜度變化差異顯著的站點與單一時間尺度下的站點一致。具體分析如下：

(1)在年尺度下，人類活動在60 d前、后分別增大和減小了貴德站和循化站的徑流復(fù)雜度(圖6(a)、6(b))；在120 d前增大了小川站至蘭州站的徑流復(fù)雜度(圖6(c)～ 6(e))，120 d后影響較微弱；人類活動在45 d前、后分別減小和增大了民和站的徑流復(fù)雜度(圖6(f))。

(2)在汛期尺度下，干流貴德站至蘭州站、支流湟水民和站的實測徑流與天然徑流復(fù)雜度的差值顯著(圖7(a)～ 7(f))，且差值大于年尺度(圖6)；干流貴德站至蘭州站在全時間尺度下實測汛期徑流復(fù)雜度均小于天然汛期徑流復(fù)雜度(圖7(a)～7(e))。1968和1986年兩個大型水庫建成后，由于大型水庫群在汛期對徑流的調(diào)洪攔截，蘭州站汛期徑流占年徑流的比例從60%分別下降至52.8%、41%[36]，該區(qū)域7個大中型水庫的攔截作用顯著減小了干流貴德站至蘭州站汛期徑流復(fù)雜度[10-11]。支流湟水民和站(圖7(f))所有時間尺度下實測汛期徑流復(fù)雜度均大于天然汛期徑流復(fù)雜度，這與前文中(圖4(f))單一時間尺度下的復(fù)雜度變化相反，單一時間尺度測度的是逐年汛期徑流復(fù)雜度，而多尺度熵測度的是多年汛期徑流復(fù)雜度，人類活動雖然減小了逐年汛期徑流復(fù)雜度，但在長時間尺度下，人類用水量的增加和大面積耕地的存在會增大汛期徑流復(fù)雜度。除此之外，該流域汛期內(nèi)還受到70余座小型梯級水庫群無序蓄、泄水的影響[37]，也增大了汛期徑流復(fù)雜度。

(3)在非汛期尺度下，實測徑流與天然徑流復(fù)雜度的差值小于汛期。干流貴德站和循化站在25 d前實測非汛期徑流復(fù)雜度與天然非汛期保持同步變化(圖8(a)、8 (b))，之后實測非汛期徑流復(fù)雜度大于天然非汛期。該河段非汛期受大型水庫補水的影響(年補水量為20×108～80×108m3)[30]，使徑流復(fù)雜度增大。小川站至蘭州站各時間尺度下實測非汛期徑流復(fù)雜度均大于天然非汛期徑流復(fù)雜度(圖8(c)～8 (e))，這與龍羊峽和劉家峽水庫聯(lián)合調(diào)度防止黃河寧蒙河段凌汛有關(guān)[31]。支流湟水民和站28 d前實測非汛期徑流復(fù)雜度大于天然非汛期徑流復(fù)雜度(圖8(f))，之后實測非汛期徑流復(fù)雜度與天然非汛期保持同步變化，這與該流域小型梯級水庫群非汛期集中蓄水有關(guān)[37]。

圖8 1956-2015年黃河上游6個水文站非汛期徑流多尺度熵(MSE)計算結(jié)果

綜合對比靈活樣本熵(FSE)和多尺度熵(MSE)對徑流復(fù)雜度測度的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，徑流復(fù)雜度在干流貴德站至蘭州站、支流湟水民和站變化顯著，人類活動對該區(qū)間徑流復(fù)雜度影響劇烈，但影響強度存在差異。在單一時間尺度下，人類活動對干流貴德站至蘭州站的影響集中在1968、1986年后，人類活動對年、非汛期徑流的影響強于汛期[24]。這說明大中型水庫在非汛期的補水對當(dāng)年非汛期徑流序列的擾動強烈，在年尺度下同時存在汛期攔截蓄水和非汛期補水、發(fā)電、灌溉等，年徑流序列受到的擾動較強，而汛期攔截蓄水多發(fā)生在需要削減洪峰流量的暴雨天氣，故擾動較非汛期和年尺度弱。在多時間尺度下，人類活動不僅對當(dāng)年的徑流產(chǎn)生影響，對研究期1956-2015年不同時段的徑流均產(chǎn)生顯著影響，但對年、非汛期徑流復(fù)雜度的影響分別集中在120和30 d前，而在所有時間尺度下對汛期徑流復(fù)雜度的影響均較顯著，說明1956-2015年該區(qū)域的大中型水庫在汛期的防洪功能最為顯著，對多年徑流的調(diào)節(jié)作用巨大。人類活動對湟水民和站的影響在不同時間尺度和不同時段下差異較大，這一結(jié)果既受到該流域小型梯級水庫群的影響，也受到耕地變化、人類用水等活動的影響，還與氣候變化造成非汛期徑流增加相關(guān)。如果僅采用單一時間尺度的熵值法或者多時間尺度熵值法對區(qū)域徑流復(fù)雜度進行檢測，尤其針對湟水流域這種不同時間尺度下徑流復(fù)雜度差異較大的區(qū)域，則得出的徑流復(fù)雜度結(jié)果不夠全面和詳盡。本研究同時使用兩種方法，逐年徑流和多年徑流在不同時間尺度下的復(fù)雜度差異均能被檢測到，說明同時使用靈活樣本熵和多尺度熵能獲得更詳盡的徑流復(fù)雜度變化特征，從而能更好地識別不同時間尺度下人類活動對徑流影響的差異。

3.3 不同時間尺度下徑流復(fù)雜度之間的關(guān)系

對比圖3～8中汛期和非汛期與全年徑流的復(fù)雜度變化，發(fā)現(xiàn)非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度變化過程較一致，為進一步明確這種變化趨勢的一致性，計算單一時間尺度和多時間尺度下汛期和非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表2所示。

表2 黃河上游12個水文站汛期和非汛期徑流與年徑流復(fù)雜度相關(guān)系數(shù)

由表2可以看出：(1)在單一時間尺度下，除源區(qū)吉邁站外，所有站點汛期和非汛期與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)性均很顯著。對比相關(guān)系數(shù)大小，除干流小川站至蘭州站外，其他站點實測非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)系數(shù)均高于汛期；除干流上詮站和蘭州站外，天然非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)系數(shù)均高于汛期。(2)在多時間尺度下，汛期和非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)性均很顯著，各站點實測非汛期徑流和天然非汛期徑流的復(fù)雜度與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)系數(shù)均高于汛期。對比單一時間尺度下和多時間尺度下汛期和非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)系數(shù)差值，發(fā)現(xiàn)多時間尺度下汛期和非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)系數(shù)差值遠高于單一時間尺度，這說明長時間尺度下，非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度相關(guān)性更強。

綜上所述，非汛期徑流與年徑流的復(fù)雜度變化趨勢較汛期更一致，相關(guān)性更高，而依據(jù)常規(guī)認識，黃河上游年徑流的主要補給來源為汛期降水，汛期徑流復(fù)雜度應(yīng)該與年徑流的復(fù)雜度變化較一致，這與本文得出的結(jié)果不相符。究其原因，該區(qū)域徑流補給并不是以汛期降水形成的地表徑流為主，而是以降水下滲形成的地下水為主[38]。地下水補給徑流的水量稱之為基流，基流來源于汛期降水的補給(1956-2000年蘭州以上基流和降水相關(guān)系數(shù)為0.88)[39]，儲存于下墊面中，在非汛期和降水不足時排泄至河道補給河流水量，是調(diào)節(jié)該區(qū)域年徑流穩(wěn)定的主要因素[40]。在該區(qū)域1956-2000年年徑流的主要補給來源中，基流對年徑流量的補給比例介于52%～67%之間[36]，基流對該區(qū)域年徑流的補給比例高于全流域的平均比例(44%)[41]，是該時段年徑流的主要補給方式，非汛期徑流對基流補給的依賴程度遠高于年徑流[42-43]，二者具有相同的補給來源，故復(fù)雜度變化過程較一致。表3列出了1960-2015年黃河上游6個氣象站降水量變化趨勢M-K檢驗值。

表3 1960-2015年不同時段黃河上游6個氣象站降水量變化趨勢M-K檢驗值[29]

由表3可知，達日站非汛期降水量呈顯著增加趨勢；湟水民和站、洮河臨洮站、大夏河臨夏站和榆中站年和汛期降水量呈減少趨勢，而非汛期降水量呈增加趨勢。源區(qū)達日站和興海站降水量有所增加，是經(jīng)歷1960-2002年的減小后，再轉(zhuǎn)為急劇增大，故降水量整體趨勢為增大[44]?？傮w來看，除源區(qū)唐乃亥水文站以上區(qū)域外，整個區(qū)域汛期降水量呈減少趨勢。而非汛期徑流增加，致使基流補給量減少，排泄量增大，基流補給年、非汛期徑流的比例增加，導(dǎo)致基流呈持續(xù)減小趨勢。據(jù)錢云平等[36]、王雁林等[39]、林學(xué)鈺等[41]對黃河流域基流量變化的研究，1950-2000年黃河上游基流補給比例逐漸增大，源區(qū)至瑪曲河段基流量減少了2%～3%，瑪曲至蘭州河段基流量減少了11%～12%，20世紀90年代基流衰減比例達到8%～38%，基流減少量占徑流減少量的30%～68%，該時段徑流減少的主要原因是降水量減少引起基流的減少。Cuo等[42]對蘭州以上區(qū)域1957-2009年基流的變化進行分析表明，整個區(qū)域基流量均呈減小趨勢，且唐乃亥站以上區(qū)域基流的減小量略大于年徑流減小量。余張琛[45]對黃河源區(qū)吉邁站2000-2012年基流分割的結(jié)果顯示，該時段基流指數(shù)由0.54上升至0.63，降水量增加引起基流補給年徑流的比例增加，這充分說明基流的變化對年徑流的影響顯著。但引起基流變化的因素復(fù)雜，既要考慮氣候因子變化，還要考慮下墊面的變化對降水量的再分配過程[46]，2002年后黃河源區(qū)降水量增大[45-46]、凍土層退化使其儲水層和隔水層功能消失[47-48]以及陸續(xù)推進的生態(tài)修復(fù)工程[42,49]，均會對基流的變化產(chǎn)生影響，這方面的研究仍有待進一步深入。

綜上所述，基流對黃河上游的年、非汛期徑流補給比例高于全流域，相同的補給來源促使其復(fù)雜度變化相關(guān)性較高，基流變化對年徑流有重要影響。

4 結(jié) 論

近幾十年來在氣候變化和人類活動的影響下，黃河上游蘭州站以上區(qū)域水文系統(tǒng)發(fā)生了不同程度的變異。本文同時采用靈活樣本熵和多尺度熵測度年、汛期和非汛期徑流復(fù)雜性，對比分析不同時間尺度下徑流復(fù)雜度的關(guān)系，主要得出以下結(jié)論：

(1)總體而言，黃河上游干流年徑流量呈不顯著減小趨勢，汛期徑流減小的同時非汛期徑流增大。支流除湟水民和站外，年、汛期和非汛期徑流均呈顯著減小趨勢。

(2)黃河上游不同時間尺度下的徑流復(fù)雜性變化差異明顯，干流貴德站至蘭州站、支流湟水民和站的年、汛期和非汛期徑流復(fù)雜度變化較大，其他站點變化較小。

(3)徑流復(fù)雜度變化具有指示人類活動影響的作用，在單一時間尺度下，人類活動對年和非汛期徑流影響強于汛期，在多時間尺度下對汛期徑流影響強于年、非汛期，而對湟水民和站的影響在不同時段和時間尺度下差異較大。

(4)同時使用靈活樣本熵和多尺度熵能更全面詳盡地測度不同時間尺度的徑流復(fù)雜性變化特征，識別不同時間尺度下人類活動對徑流影響強度的差異。

(5)基流對黃河上游的年徑流和非汛期徑流補給比例高于全流域，基流變化對年徑流有重要影響。