畢 彪,楊建英,錢云楷,史常青,艾憲鋒
(北京林業(yè)大學(xué) 水土保持學(xué)院,北京 100083)
水土流失是中國(guó)重要的環(huán)境問(wèn)題,以坡面徑流小區(qū)為研究單元探討不同措施下的水土流失規(guī)律已成為水土保持工作者的重要研究手段之一[1]。降雨是導(dǎo)致水土流失的直接動(dòng)力因子。根據(jù)時(shí)程變化特征的多樣性,可將降雨分為不同雨型,徑流過(guò)程因雨型的不同存在極大變異[2]。研究雨型對(duì)徑流過(guò)程的影響對(duì)進(jìn)一步明確產(chǎn)流產(chǎn)沙規(guī)律具有重要意義。基于自然降雨過(guò)程的復(fù)雜性,國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)降雨時(shí)段特征開展了很多研究,并根據(jù)研究結(jié)果提出了諸多雨型劃分方法。目前,關(guān)于雨型分類的研究可歸納為以下4個(gè)方向:①以氣象標(biāo)準(zhǔn)劃分雨型[3-6],研究坡面徑流及侵蝕規(guī)律。這種劃分方法僅以24 h降雨量為分類依據(jù)。②以模擬降雨及人工設(shè)計(jì)降雨過(guò)程為主的雨型設(shè)計(jì),如Huff雨型及芝加哥雨型等,但這些模型是以美國(guó)降雨數(shù)據(jù)為依據(jù)建立的。EWEA等[2]研究表明:此類雨型存在極大的地區(qū)不兼容性。此外,國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者還根據(jù)人工模擬降雨設(shè)計(jì)了總降雨量相同的4類雨型[7-12],分別為均勻型、遞增型、遞減型及中峰型。該類設(shè)計(jì)雨型一定程度上實(shí)現(xiàn)了雨強(qiáng)在不同降雨時(shí)段的非均勻性分布,但因模擬降雨器無(wú)法及時(shí)調(diào)整瞬時(shí)雨強(qiáng)的變化,導(dǎo)致模擬降雨和實(shí)際降雨過(guò)程仍存在較大差異。③以降雨數(shù)量特征[13-20]為分類標(biāo)準(zhǔn)的雨型劃分,常見的多以降雨量(P)、降雨歷時(shí)(t)、最大30 min雨強(qiáng)(I30)等為分類指標(biāo)。該類雨型基于對(duì)產(chǎn)流產(chǎn)沙結(jié)果影響較大的數(shù)量特征指標(biāo)進(jìn)行聚類分析,對(duì)降雨數(shù)量特征的描述較為充分,但未考慮不同峰值雨強(qiáng)出現(xiàn)時(shí)序?qū)搅骷扒治g的影響。④以雨峰出現(xiàn)時(shí)序?yàn)閯澐謽?biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類[21-22]。如鄔鈴莉等[23]根據(jù)I30的出現(xiàn)時(shí)間將不同的降雨劃分為均值型、遞增型、遞減型和中峰型,并探討了不同雨型下的土壤侵蝕規(guī)律。楊云斌等[24]以量綱-累計(jì)降雨過(guò)程曲線法將自然降雨劃分為前期型降雨、中期型降雨、后期型降雨及均勻性降雨。該類雨型側(cè)重于討論雨峰位置對(duì)產(chǎn)流產(chǎn)沙過(guò)程的影響,較少考慮降雨數(shù)量特征的影響。
綜上可知,在雨型劃分方面,已有的劃分方法標(biāo)準(zhǔn)不一,未充分體現(xiàn)自然降雨的雨型特征,且研究重點(diǎn)不一致,較少有研究對(duì)徑流過(guò)程特征進(jìn)行分析。本研究以P、t及I30為分類指標(biāo)進(jìn)行聚類分析,在根據(jù)降雨數(shù)量特征進(jìn)行雨型劃分的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步探討雨峰位置對(duì)徑流過(guò)程的影響,使雨型劃分更加系統(tǒng),雨型特征的表征更加完整,不同雨型下的徑流過(guò)程特征也更加明確,可為提高坡面尺度徑流過(guò)程研究精度提供參考。
研究區(qū)位于北京市密云區(qū)密云水庫(kù)上游以東黃各莊村,40°28′48″~40°28′518″N,116°59′33″~117°03′25″E,海拔為145~900 m。氣候?qū)倥瘻貛О霛駶?rùn)大陸性季風(fēng)氣候,年平均氣溫為10.5 ℃,年平均降水量為669.0 mm,年降水變幅大,而且降水年內(nèi)分配極不均勻,全年降水量80%~85%集中在 7—10月。土壤類型主要是山地酸性鹽類淋溶褐土。研究區(qū)內(nèi)植被以荊條Vitex negulido var. heterophylla群系為主,伴生灌木有酸棗Ziziphus jujuba var. spinosa、薄皮木Leptodermis oblonga、螞蚱腿子Myripnois dioica、多花胡枝子Lespedeza floribunda等,草本植物以叢生隱子草Cleistogenes caespitosa、白穎薹草Carex duriuscula subsp. rigescens、旱生卷柏Selaginella stauntoniana、中華卷柏Selaginella sinensis為主。
2019年6月—2020年10月在研究區(qū)選擇3種典型的樣地,樣地大小為20 m×5 m,水平投影面積為100 m2。在樣地附近布設(shè)翻斗式雨量筒[FDY(B)-0.2]記錄降雨過(guò)程,在徑流小區(qū)集流井內(nèi)成對(duì)懸掛壓力式水位計(jì)(U20-001-04,精度±0.3 cm)記錄水位變化,其中一個(gè)懸空作為氣壓計(jì),同時(shí)通過(guò)降雨后實(shí)際測(cè)量的水位對(duì)水位計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)。樣地基本信息見表1。
表1 樣地基本情況表Table 1 Basic situation of the plots
1.3.1 降雨數(shù)據(jù)處理 首先將全部自然降雨數(shù)據(jù)劃分為獨(dú)立的場(chǎng)次降雨。以降雨時(shí)間為120 min,降水量≤2 mm為場(chǎng)次界定指標(biāo)[25]。每個(gè)場(chǎng)次降雨數(shù)據(jù)以5 min為單位統(tǒng)計(jì)累計(jì)降雨量,繪制降雨過(guò)程,并分別計(jì)算相應(yīng)的降雨特征指標(biāo):降雨量(P)、降雨歷時(shí) (t)、最大 30 min 雨強(qiáng) (I30)。
1.3.2 徑流數(shù)據(jù)處理 受壓力式水位計(jì)讀取精度的影響,成對(duì)校準(zhǔn)數(shù)據(jù)最大可產(chǎn)生6 mm的偏差。該偏差屬于儀器系統(tǒng)誤差,不可消除。同時(shí),因儀器間誤差的影響,讀取的水位和實(shí)際水位之間有一定的差距。數(shù)據(jù)處理前先根據(jù)未產(chǎn)流前壓力數(shù)據(jù)計(jì)算水位計(jì)和氣壓計(jì)之間的壓力差平均值,消除壓力差后再換算成徑流深。同時(shí),由于壓力式水位計(jì)傳感器位置的影響,需在讀數(shù)后加上14 mm的起測(cè)水位。計(jì)算公式如下。
其中:H為徑流深(mm);P1為水位計(jì)讀數(shù)(kPa);ΔP為水位計(jì)和氣壓計(jì)之前的壓力差(kPa);μ為單位換算系數(shù),值為101.97;H0為起測(cè)水位,值為14 mm;S1為集流井池底面積(mm2);S2為小區(qū)面積(mm2)。
1.3.3 雨型劃分方法 將降雨量小于 2 mm(認(rèn)為是對(duì)徑流無(wú)效的降雨)的先剔除[25],根據(jù)降雨主要數(shù)量特征指標(biāo)P、t和I30為劃分依據(jù),采用K均值聚類分析方法進(jìn)行一級(jí)雨型分類,并采用判別分析對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。然后根據(jù)降雨在降雨時(shí)段集中出現(xiàn)的時(shí)間,采用量綱-曲線法[22]進(jìn)行過(guò)程雨型二級(jí)分類。具體做法如下:①將獲得的降雨過(guò)程數(shù)據(jù)中的瞬時(shí)降雨量及持續(xù)時(shí)間分別除以場(chǎng)次總降雨量及總歷時(shí),使其無(wú)量綱;②將無(wú)量綱的降雨量及歷時(shí)分別累加至1;③以無(wú)量綱累計(jì)降雨量為縱坐標(biāo),累計(jì)歷時(shí)為橫坐標(biāo)繪制量綱-累計(jì)降雨歷時(shí)曲線;④最后將累計(jì)歷時(shí)均分為3個(gè)時(shí)間段,根據(jù)40%降雨量集中出現(xiàn)的時(shí)段劃分出4種過(guò)程雨型,分別為前峰型(40%降雨量集中在第1個(gè)時(shí)間段)、中峰型(40%降雨量集中在第2個(gè)時(shí)間段)、后峰型(40%降雨量集中在第3個(gè)時(shí)間段)和均勻型(降雨量均勻分布在3個(gè)時(shí)間段)。
根據(jù)聚類分析結(jié)果,研究區(qū)共分出P2t3I2(中雨量、長(zhǎng)歷時(shí)、中雨強(qiáng)),P1t2I1(小雨量、中歷時(shí)、小雨強(qiáng))和P3t1I3(大雨量、短歷時(shí)、大雨強(qiáng))等3類雨型。由表2可以看出:研究區(qū)研究期間主要降雨類型為P1t2I1雨型,頻次占比為 81.01%,為小雨量 (1.80~23.80 mm)、中歷時(shí) (0.17~9.03 h)、小雨強(qiáng) (1.60~38.80 mm·h-1)降雨;其次為P2t3I2雨型,特征為中雨量 (27.20~68.20 mm)、長(zhǎng)歷時(shí) (1.01~15.25 h)、中雨強(qiáng)(16.40~52.00 mm·h-1),占比為15.19%;P3t1I3雨型在研究期間僅發(fā)生過(guò)3次,占比最小,該雨型特征為大雨量 (41.20~74.80 mm)、短歷時(shí) (0.68~2.33 h)、大雨強(qiáng) (69.20~106.00 mm·h-1)。從累計(jì)降雨量上來(lái)看,P2t3I2雨型和P1t2I1雨型對(duì)總降雨量的貢獻(xiàn)相近,分別占研究期間總降雨量的43.13%和42.90%,P3t1I3雨型對(duì)總降雨量的貢獻(xiàn)最小,占比僅為13.97%。
表2 不同雨型的降雨特征Table 2 Rainfall characteristics of different rain types
從圖1可以看出:3類雨型聚類函數(shù)的散點(diǎn)分別聚集在3個(gè)相對(duì)集中的區(qū)域,聚類函數(shù)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(P<0.01),說(shuō)明聚類效果較好。3種雨型中,其中P3t1I3雨型有著較為明顯的特征,各聚類函數(shù)的散點(diǎn)均勻地集中在質(zhì)心周圍。P2t3I2雨型和P1t2I1雨型有部分邊界相接,說(shuō)明這2種雨型差異相對(duì)中等,存在部分相似雨情,但整體來(lái)看,2種雨型還是存在明顯的差異。
圖1 自然降雨雨型判別分類散點(diǎn)圖Figure 1 Scatter diagram of natural rainfall classification
從圖2可以看出:前峰型降雨-量綱累計(jì)降雨過(guò)程曲線呈上凸型,曲線前半段斜率較大,后半段比較平緩,曲線大致位于y=x線上方,即降雨主要集中在降雨前期。中峰型降雨其量綱-累計(jì)降雨過(guò)程曲線近S型,曲線前半段和后半段均比較平緩,中段曲線陡然上升,曲線前半段位于y=x曲線下方,呈下凹型,經(jīng)中段集中上升后,后半段位于y=x曲線上方,呈上凸型。后峰型降雨量綱-累計(jì)降雨過(guò)程曲線呈下凹型,曲線前半段比較平緩,后半段斜率較大,整體曲線基本位于y=x曲線下方,降雨主要集中降雨后期。均勻型降雨其量綱-累計(jì)降雨過(guò)程曲線基本沿y=x曲線呈穩(wěn)定上升,整個(gè)曲線斜率相差不大,即降雨基本均勻分布在每個(gè)降雨時(shí)段。
圖2 量綱-累計(jì)降雨徑流過(guò)程圖Figure 2 Dimension-cumulative rainfall runoff process diagram
從表3可以看出:4種過(guò)程雨型發(fā)生頻次從大到小排序?yàn)榫鶆蛐?28次)、前峰型(21次)、后峰型(17次)、中峰型(13次),其中峰值型降雨(前峰型、中峰型、后峰型)發(fā)生總場(chǎng)次是均勻型降雨的1.82倍。P2t3I2雨型條件下,4種過(guò)程雨型發(fā)生頻次比較均勻,為2~4次。P1t2I1雨型條件下,4種過(guò)程雨型發(fā)生的頻次從大到小依次為均勻型(24次)、前峰型(17次)、后峰型(13次)、中峰型(10次),分別占到P1t2I1雨型降雨總場(chǎng)次的37.50%、26.56%、20.31%及15.63%。P3t1I3雨型條件下,前峰型降雨發(fā)生了2次,后峰型1次。通常在自然條件下,P3t1I3雨型中不存在均勻型降雨過(guò)程。根據(jù)最小顯著性差異法(LSD)多重比較的結(jié)果可以看出:P2t3I2雨型條件下,4種過(guò)程雨型特征指標(biāo)差異不顯著;P1t2I1雨型條件下,各過(guò)程雨型特征指標(biāo)差異顯著(P<0.05);P1t2I1雨型條件下,前峰型、后峰型降雨在降雨量上分別與中峰型、均勻型降雨差異顯著(P<0.05),前峰型、后峰型降雨小于中峰型、均勻型降雨;在降雨歷時(shí)上,前峰型、中峰型和后峰型分別與均勻型降雨差異顯著(P<0.05),其降雨歷時(shí)均小于均勻型;從最大30 min雨強(qiáng)來(lái)看,前峰型、中峰型和后峰型顯著大于均勻型降雨。
表3 降雨過(guò)程雨型特征指標(biāo)統(tǒng)計(jì)Table 3 Rainfall pattern characteristic index statistics of rainfall process
根據(jù)雨型劃分結(jié)果,分別統(tǒng)計(jì)了不同雨型下的場(chǎng)均徑流特征值(表4)。從表4可以看出:3種雨型下的徑流深從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.673 0 mm)、P2t3I2雨型 (0.446 0 mm)、P1t2I1雨型 (0.222 0 mm);從徑流系數(shù)來(lái)看,從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.016 0)、P1t2I1雨型 (0.014 0)、P2t3I2雨型 (0.012 0);從徑流深峰值來(lái)看,從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.037 2 mm·min-1)、P2t3I2雨型 (0.022 2 mm·min-1)、P1t2I1雨型(0.016 6 mm·min-1);從徑流貢獻(xiàn)率來(lái)看,從大到小依次為P2t3I2雨型(49.98%)、P1t2I1雨型(31.16%)、P3t1I3雨型 (18.85%)。
表4 不同雨型下場(chǎng)均徑流特征Table 4 Characteristics of average runoff in different rainfall types
綜合以上結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):P3t1I3雨型條件下,場(chǎng)均徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值均最大,初始產(chǎn)流時(shí)間最短,說(shuō)明P3t1I3雨型是3種雨型中最容易發(fā)生激烈產(chǎn)流的雨型,其產(chǎn)流迅速且產(chǎn)流量最大。對(duì)比P2t3I2、P1t2I1雨型徑流深、徑流深峰值及徑流系數(shù)的關(guān)系可以得到,P2t3I2雨型條件下雖然可以產(chǎn)生較大的徑流量,但其徑流系數(shù)小于P1t2I1雨型,主要原因是P2t3I2雨型為中雨量長(zhǎng)歷時(shí)降雨,從而導(dǎo)致降水有較多的時(shí)間參與入滲,降雨損失比較高且降雨總量較大,導(dǎo)致P2t3I2雨型其徑流轉(zhuǎn)化效率低于P1t2I1雨型。P1t2I1雨型雖為研究區(qū)發(fā)生頻次最高的雨型,但該種雨型下徑流量最小。對(duì)比3種雨型下徑流總量占比可以發(fā)現(xiàn):P2t3I2雨型為研究區(qū)產(chǎn)流的主要雨型,其徑流總量占比接近研究期間總徑流量的50%,P1t2I1雨型雖然發(fā)生頻次最高,但其總徑流量小于P2t3I2雨型,P3t1I3雨型具有最大的頻次徑流量,但發(fā)生頻次最低,對(duì)總徑流量的貢獻(xiàn)最小。
表5可以看出:不同過(guò)程雨型下的徑流特征值差異明顯。從徑流深和徑流系數(shù)來(lái)看,從大到小均表現(xiàn)為前峰型、后峰型、中峰型、均勻型。從徑流深來(lái)看,前峰型降雨分別為中峰型、后峰型及均勻型的2.13、1.35及3.51倍。從徑流系數(shù)來(lái)看,前峰型降雨分別為中峰型、后峰型及均勻型的1.46、1.27及2.42倍。徑流深峰值從大到小依次為前峰型、后峰型、中峰型。徑流貢獻(xiàn)率從大到小依次為前峰型(39.20%)、后峰型(38.67%)、中峰型(18.39%)、均勻型(3.74%)。
表5 不同過(guò)程雨型對(duì)徑流特征的影響Table 5 Influence of rainfall patterns in different processes on runoff characteristics
綜合以上結(jié)果分析,4種過(guò)程雨型對(duì)總徑流量的貢獻(xiàn)率體現(xiàn)為峰值型降雨遠(yuǎn)大于均勻型降雨,其中前峰型和后峰型降雨其徑流貢獻(xiàn)率相差不大,均勻型最小。4種過(guò)程雨型在場(chǎng)均徑流深和徑流系數(shù)從大到小均體現(xiàn)為前峰型、后峰型、中峰型、均勻型。
2.5.1 降雨量的影響 對(duì)比 2 場(chǎng)雨強(qiáng)相近,降雨量不同的典型降雨條件下,3個(gè)樣地徑流過(guò)程特征,分析降雨量對(duì)徑流過(guò)程特征的影響。由圖3可見:2020年 8 月 18 日P為 23.8 mm,t為 2.23 h,I30為24.00 mm·h-1;2020 年8 月13 日P為 11.8 mm,t為 0.50 h,I30為 23.60 mm·h-1。2 場(chǎng)降雨過(guò)程雨峰均在降雨中期出現(xiàn)。
圖3 不同降雨量對(duì)徑流過(guò)程的影響Figure 3 Influence of different rainfall on runoff process
對(duì)比2場(chǎng)降雨各小區(qū)之間的徑流特征關(guān)系可以發(fā)現(xiàn):2020年8月18日降雨條件下各小區(qū)徑流深均大于2020年8月13日降雨,后者是前者的近2倍,說(shuō)明降雨量對(duì)徑流深的影響較大。降雨量越大,徑流深越大。除水平條山杏樣地外,2場(chǎng)降雨條件下各小區(qū)在徑流系數(shù)、徑流深峰值上均表現(xiàn)為2020年8月13日略大于2020年8月18日。從產(chǎn)流時(shí)間及洪峰滯后時(shí)間來(lái)看,2020年8月18日降雨條件下的值大于2020年8月13日降雨,即2020年8月13日降雨條件下更早產(chǎn)流且徑流轉(zhuǎn)化效率更高,這可能與2場(chǎng)降雨歷時(shí)及雨峰分布情況不同有關(guān)。說(shuō)明降雨量對(duì)徑流系數(shù)、徑流深峰值及產(chǎn)流時(shí)間等的影響并不明顯。不同樣地之間,穴狀側(cè)柏樣地和魚鱗坑蒙古櫟樣地徑流深及徑流系數(shù)隨降雨量增加變化幅度較小,能夠有效減少?gòu)搅鳎綏l山杏樣地隨降雨量增加其徑流深及徑流系數(shù)增加較大。
2.5.2 雨強(qiáng)的影響 對(duì)比2場(chǎng)降雨量接近,雨強(qiáng)不同的典型降雨條件下的各小區(qū)的徑流過(guò)程特征值,分析雨強(qiáng)對(duì)徑流過(guò)程的影響。由圖4可見:2020年8月23日P為33.6 mm,t為12.75 h,I30為16.56 mm·h-1,降雨過(guò)程存在2次雨峰,較大的雨峰出現(xiàn)在降雨前期;2020年9月15日P為31.8 mm,t為1.33 h,I30為48.00 mm·h-1,雨峰主要集中在降雨前期。
圖4 不同雨強(qiáng)對(duì)徑流過(guò)程的影響Figure 4 Influence of different rainfall intensities on runoff process
對(duì)比以上2場(chǎng)降雨條件下各樣地徑流特征值可以發(fā)現(xiàn):2020年9月15日降雨條件下,各小區(qū)徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值均大于2020年8月23日降雨條件。2020年9月15日降雨條件下,各小區(qū)徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值分別為2020年8月23日降雨條件下的1.36~4.37、1.44~4.61及2.06~10.46倍,說(shuō)明雨強(qiáng)對(duì)徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值影響均比較明顯,且對(duì)徑流深峰值的影響大于徑流深。從初始產(chǎn)流時(shí)間及洪峰滯后時(shí)間看,2020年9月15日降雨條件下各小區(qū)差異較小,即大雨強(qiáng)條件下,植物措施減流效益不明顯,各樣地產(chǎn)流時(shí)間基本同步。這與張杰豪等[26]認(rèn)為小雨強(qiáng)下植被措施的保水效果優(yōu)于大雨強(qiáng)下的保水效果的研究地結(jié)論一致。不同樣地之間,隨雨強(qiáng)增大,徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值增加幅度均較大,尤其以穴狀側(cè)柏樣地最為明顯,說(shuō)明大雨強(qiáng)條件下穴狀側(cè)柏樣地減流效果最差。
徑流過(guò)程對(duì)降雨雨型特征的敏感性很高[2],建立雨型與徑流侵蝕的關(guān)系是提高水力侵蝕研究精度的有效途徑。本研究以P、t、I30為依據(jù),采用K-均值聚類方法進(jìn)行雨型一級(jí)劃分,在此基礎(chǔ)上用量綱-曲線法進(jìn)一步劃分了過(guò)程雨型,并探討了不同雨型下的徑流特征。本研究采用的雨型劃分方法綜合考慮了降雨主要數(shù)量特征及雨峰位置的影響,為雨型劃分提供了新的思路。從研究結(jié)果來(lái)看,以P3t1I3雨型為大雨量、短歷時(shí)、大雨強(qiáng)降雨是最容易產(chǎn)流的雨型,同時(shí)也是易導(dǎo)致各種山洪災(zāi)害的主要雨型,這與前人的研究一致[13-20]。3種雨型下各樣地的徑流過(guò)程差異明顯,且隨著雨強(qiáng)和降雨量的增大,各樣地之間的差異減小,這主要是因?yàn)镻與I30越大,徑流過(guò)程受前期含水量、植被措施等的影響就越小[27]。不同過(guò)程雨型對(duì)徑流特征的影響也比較大,總體體現(xiàn)為峰值型降雨徑流量大于均值型,這主要是因?yàn)榉逯敌徒涤赀^(guò)程增加了徑流的紊動(dòng),同時(shí)雨峰集中時(shí)段的降雨相比于均勻型降雨具備更大的降雨動(dòng)能,其產(chǎn)流能力更強(qiáng)。雨峰集中在降雨前期,前期較大的雨強(qiáng)易迅速擊打地表導(dǎo)致林地土壤更容易形成短期的土壤板結(jié),減少了入滲,增加了徑流。當(dāng)陣雨雨期集中在后期時(shí),林地?cái)r蓄作用明顯,隨著后期雨峰到來(lái)及林地?cái)r蓄逐漸飽和開始出現(xiàn)地表徑流。而均勻型降雨過(guò)程中,不會(huì)出現(xiàn)極端雨強(qiáng),整體雨強(qiáng)較小,雨滴動(dòng)能較弱,林地?cái)r蓄系統(tǒng)有較多的時(shí)間發(fā)揮作用,從而導(dǎo)致大部分降水被林冠攔截及補(bǔ)給入滲,產(chǎn)流量極少或不產(chǎn)流[23]。此外,在降雨特征與徑流關(guān)系上,本研究發(fā)現(xiàn)降雨量對(duì)徑流深的影響較大。這與前人的結(jié)論一致[24]。I30對(duì)徑流深、徑流深峰值及徑流系數(shù)影響均比較明顯,且對(duì)徑流深峰值的影響程度大于徑流深,這主要是因?yàn)镮30決定的產(chǎn)流方式是蓄滿產(chǎn)流或超滲產(chǎn)流[17],徑流深峰值越大,說(shuō)明徑流過(guò)程更加激烈。這符合超滲產(chǎn)流的特點(diǎn)。
根據(jù)P、t、I30可將研究區(qū)降雨劃分為3型:P2t3I2雨型(中雨量、長(zhǎng)歷時(shí)、中雨強(qiáng)),P1t2I1雨型(小雨量、中歷時(shí)、小雨強(qiáng)),P3t1I3雨型(大雨量、短歷時(shí)、大雨強(qiáng)),其中P1t2I1雨型在研究區(qū)發(fā)生頻次最高,P2t3I2雨型和P1t2I1雨型在降雨總量上占比基本一致,P3t1I3雨型發(fā)生頻率最低。4種過(guò)程雨型的發(fā)生頻次從大到小依次為均勻型(28次)、前峰型(21次)、后峰型(17次)、中峰型(13次)。
不同雨型下的徑流特征差異明顯。從單次降雨看,P3t1I3雨型在研究區(qū)產(chǎn)流能力最強(qiáng),P2t3I2雨型次之,P1t2I1雨型最小。從對(duì)徑流總量的貢獻(xiàn)來(lái)看,P2t3I2雨型是研究區(qū)的主要產(chǎn)流雨型,其產(chǎn)流量占到研究區(qū)產(chǎn)流總量的49.98%,P3t1I3雨型最小。
不同過(guò)程雨型對(duì)徑流特征影響較大。從徑流總量及場(chǎng)次徑流深來(lái)看,均表現(xiàn)為峰值型降雨大于均勻型降雨,各峰值的徑流總量及場(chǎng)次徑流深從大到小依次表現(xiàn)為前峰型、后峰型、中峰型,即降雨量集中在降雨前期最容易產(chǎn)流。降雨量對(duì)徑流深的影響最大,I30對(duì)徑流深、徑流系數(shù)及徑流深峰值的影響均比較大,且對(duì)徑流深峰值的影響要大于對(duì)徑流深的影響。