鄭靈巧，邢坤*，劉思海，郭春紅

開都河源區(qū)徑流量演變規(guī)律及影響因素分析

鄭靈巧1,2，邢坤1,2*，劉思海1,2，郭春紅3

（1.新疆大學(xué) 地理與遙感科學(xué)學(xué)院，烏魯木齊 830017；2.新疆大學(xué) 綠洲生態(tài)自治區(qū)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊 830017；3.新疆水利水電規(guī)劃設(shè)計(jì)管理局，烏魯木齊 830000）

【目的】厘清氣候變化下開都河源區(qū)的徑流演變規(guī)律及其影響因素，為流域水資源開發(fā)利用提供科學(xué)參考?！痉椒ā炕陂_都河源區(qū)1960—2019年的水文氣象數(shù)據(jù)，采用Mann-Kendall檢驗(yàn)法、R/S分析法、有序聚類法、小波分析法，分析開都河源區(qū)徑流量演變規(guī)律，并基于雙累積曲線法、累積斜率變化率法、氣候彈性系數(shù)法定量分析氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率?！窘Y(jié)果】1960—2019年，開都河源區(qū)年徑流量以1.714×108m3/10 a的速率增加，Hurst指數(shù)為0.83，徑流量變化存在3個(gè)主周期，分別為36、21、9 a，徑流量突變點(diǎn)為1995年；開都河源區(qū)氣溫和降水量分別以0.239 ℃/10 a和7.670 mm/10 a的速率增加，Hurst指數(shù)分別為0.85和0.83，與徑流量的相關(guān)系數(shù)分別為0.560和0.598；基于雙累積曲線法、累積斜率變化率法、氣候彈性系數(shù)法得出的氣候變化對(duì)開都河源區(qū)徑流量變化的貢獻(xiàn)率分別為89.9%、73.1%、43%，人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率分別為10.1%、26.9%、57%，3種方法對(duì)基準(zhǔn)期徑流量模擬的誤差分別為2.1%、0.2%、4.1%。【結(jié)論】開都河源區(qū)年徑流量呈極顯著增加趨勢(shì)，氣候變化是導(dǎo)致徑流量增加的主要原因。

開都河；徑流量；演變規(guī)律；影響因素

0 引 言

【研究意義】近年來(lái)，隨著全球氣候變暖，各地氣溫持續(xù)升高，氣候變化加劇了陸地水循環(huán)。同時(shí)，人類活動(dòng)通過(guò)改變下墊面條件也對(duì)陸地水文循環(huán)產(chǎn)生一定影響，導(dǎo)致地表徑流量發(fā)生顯著變化[1]。我國(guó)西北干旱區(qū)處于亞歐大陸腹地，地理位置特殊、氣候條件多變，該地區(qū)地表徑流量對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)的響應(yīng)較為顯著，對(duì)干旱區(qū)地表徑流量演變規(guī)律及影響因素的研究已成為熱點(diǎn)問(wèn)題[2]。

【研究進(jìn)展】目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)徑流量演變規(guī)律及其影響因素開展了大量研究。孫棟元等[3]基于Mann-Kendall檢驗(yàn)法分析了疏勒河流域徑流量的變化趨勢(shì)，結(jié)果表明該地區(qū)徑流量呈增加趨勢(shì)；黃晨璐等[4]利用有序聚類法分析了渭河、涇河的徑流量變化突變性，發(fā)現(xiàn)徑流量存在多個(gè)突變點(diǎn)。Arnell等[5]發(fā)現(xiàn)，氣候變化對(duì)東亞、南亞等地區(qū)徑流量變化的影響程度不同；李秋菊等[6]研究發(fā)現(xiàn)，冰雪融水和降水量是導(dǎo)致黑河上游徑流量增加的主要原因；Wang等[7]研究發(fā)現(xiàn)，人類活動(dòng)是導(dǎo)致海河流域徑流量衰減的主要因素。目前，水文模型、彈性系數(shù)法、經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法被廣泛應(yīng)用于徑流量變化的影響因素研究。水文模型中的SWAT模型、SCS模型的發(fā)展已較為成熟，被廣泛應(yīng)用于定量研究徑流量變化的影響因素[8-10]，但此類模型所需數(shù)據(jù)量較大，對(duì)數(shù)據(jù)精度要求較高[11]。相比之下，彈性系數(shù)法、經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法對(duì)數(shù)據(jù)量的需求相對(duì)較小，計(jì)算簡(jiǎn)便且能得到較好的結(jié)果，已被廣泛應(yīng)用。李虹彬等[12]基于彈性系數(shù)法得出氣候變化是引起阿克蘇河徑流量變化的主要原因；王隨繼等[13]通過(guò)累積量斜率變化率比較法得出人類活動(dòng)是影響皇甫川流域徑流量減少的主要因素。韓聰慧等[14]基于雙累積曲線法得出人類活動(dòng)在不同階段均是導(dǎo)致西拉木倫河徑流量變化的主要因素。

【切入點(diǎn)】雖然當(dāng)前對(duì)于徑流量變化影響因素的研究較多[15-16]，但圍繞開都河流域的相關(guān)研究尚不多見，開都河流域作為典型的干旱內(nèi)陸河流域，具有降水量稀少、蒸散發(fā)強(qiáng)烈的氣候特征，該地區(qū)徑流量對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)十分敏感，該區(qū)域的徑流量變化對(duì)流域中下游水資源的開發(fā)利用、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及生態(tài)環(huán)境保護(hù)至關(guān)重要?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】鑒于此，本研究通過(guò)一系列數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)開都河源區(qū)的徑流量變化趨勢(shì)性、周期性、突變性進(jìn)行了全面分析，并基于不同方法量化氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)開都河源區(qū)徑流量變化的貢獻(xiàn)率，以期為氣候變化背景下流域水資源合理規(guī)劃與高效利用提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

開都河流域?qū)儆跍貛Т箨懶詺夂騾^(qū)，該地區(qū)蒸散發(fā)強(qiáng)烈、降水量稀少，年平均潛在蒸發(fā)量為2 196 mm，年平均降水量為53.14 mm，年平均氣溫為3.9 ℃，降水量主要集中在夏季，晝夜溫差較大[17]，該流域地表徑流量對(duì)氣候變化較為敏感，生態(tài)環(huán)境脆弱。

圖1 研究區(qū)概況

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

流域內(nèi)大山口水文站1960—2019年的逐年徑流量數(shù)據(jù)來(lái)源于新疆塔里木河流域巴音郭楞管理局；氣象數(shù)據(jù)主要包括流域內(nèi)的巴音布魯克站、巴倫臺(tái)站、焉耆站、庫(kù)爾勒站1960—2019年的逐年氣溫和降水量數(shù)據(jù)，來(lái)源于國(guó)家氣象信息中心。由于巴音布魯克站、焉耆站缺少2 a的氣溫和降水量數(shù)據(jù)，本文通過(guò)線性回歸法將缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)齊，以保證數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上的連續(xù)性[18]。

1.3 研究方法

1.3.1 水文氣象要素演變規(guī)律研究

采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法[19-20]、R/S法[21]對(duì)開都河源區(qū)徑流量、氣溫、降水量的趨勢(shì)變化進(jìn)行分析；借助Morlet小波分析[21-22]對(duì)開都河源區(qū)徑流量的周期演變規(guī)律進(jìn)行分析，使用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法[19]、有序聚類法對(duì)開都河源區(qū)徑流量的突變點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別。

1.3.2 徑流量變化影響因素定量研究

1）雙累積曲線法

雙累積曲線法的原理為建立基準(zhǔn)期累積降水量和累積徑流量的線性回歸方程，通過(guò)線性回歸方程模擬變化期的預(yù)測(cè)累積徑流量，進(jìn)而求得變化期的預(yù)測(cè)徑流量。基準(zhǔn)期和變化期的實(shí)測(cè)徑流量之差為徑流量變化總量，變化期的實(shí)測(cè)徑流量與預(yù)測(cè)徑流量之差為人類活動(dòng)引起的徑流量變化量[23]。

2）累積斜率變化率法

該方法假設(shè)徑流量在某1年發(fā)生突變，建立突變前、后的累積降水量與時(shí)間的線性回歸方程，并計(jì)算其斜率的變化率，同時(shí)建立突變前、后的累積徑流量與時(shí)間的線性回歸方程，計(jì)算其斜率變化率，二者斜率變化率之比即為降水量對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率[24]。

3）氣候彈性系數(shù)法

降水量的彈性系數(shù)定義如下[25]：

式中：為彈性系數(shù)；為徑流量；為降水量；非參數(shù)計(jì)算式為：

降水量對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率為：

2 結(jié)果與分析

2.1 徑流量的趨勢(shì)性、周期性和突變性

基于線性趨勢(shì)法對(duì)1960—2019年開都河年徑流量變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，結(jié)果見圖2。開都河年徑流量呈增加趨勢(shì)，以1.714×108m3/10 a的速率增加，開都河多年平均徑流量為35.4×108m3，年徑流量最大值與最小值分別為57.1×108m3（2002年）和24.6×108m3（1986年），極值比為2.32，變差系數(shù)（）為0.18，表明徑流量年際變化波動(dòng)較小，主要原因?yàn)殚_都河起源于依連哈比爾尕山，徑流量主要依靠山區(qū)冰雪融水的補(bǔ)給[26]。

圖2 開都河年徑流量變化趨勢(shì)

為進(jìn)一步揭示開都河年徑流量變化趨勢(shì)，對(duì)年徑流量序列進(jìn)行Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)，結(jié)果見表1。取=0.01，ɑ/2±2.58進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果表明，c=3.78>2.58，可見1960—2019年開都河年徑流量呈增加趨勢(shì)；同時(shí)=0.000 2<0.01，說(shuō)明該趨勢(shì)通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)水平。為明確年徑流量未來(lái)的變化趨勢(shì)，對(duì)其進(jìn)行R/S分析（表1）。結(jié)果表明，年徑流量序列的Hurst指數(shù)為0.83>0.50，說(shuō)明該變化趨勢(shì)具有持續(xù)性，即開都河年徑流量在未來(lái)將持續(xù)增加。

表1 開都河年徑流量演變趨勢(shì)

采用Morlet小波分析法對(duì)1960—2019年開都河年徑流量周期演變規(guī)律進(jìn)行分析，結(jié)果見圖3。圖中小波系數(shù)的正、負(fù)情況反映年徑流量的豐、枯情況。開都河年徑流量存在3種不同時(shí)間尺度的豐枯變化周期，分別為6～11、13～23、28～39 a。在6～11 a時(shí)間尺度上發(fā)生6次豐枯交替變化；在13～23 a時(shí)間尺度上發(fā)生3次豐枯交替變化。1995年后豐枯交替變化較弱，說(shuō)明在該尺度下徑流量受到氣候或人為因素干擾，使其豐枯變化周期受到影響；28～39 a時(shí)間尺度上發(fā)生2次枯豐交替變化，且這種變化在整個(gè)研究期內(nèi)表現(xiàn)穩(wěn)定。至2019年，周期變化等值線還未完全閉合，因此在28～39 a時(shí)間尺度下，年徑流量在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將持續(xù)處于豐水狀況。

圖3 開都河年徑流量小波系數(shù)分布

為進(jìn)一步確定開都河年徑流量的變化主周期，計(jì)算了年徑流量小波方差并繪制小波方差圖，如圖4所示。小波方差的值越大，對(duì)應(yīng)的徑流量變化周期越明顯。開都河年徑流量的小波方差存在3個(gè)峰值，分別為9、21、36 a的周期尺度，其中36 a周期尺度對(duì)應(yīng)的小波方差值最大，因此36 a為開都河年徑流量變化的第一主周期，此外，26 a為第二主周期，9 a為第三主周期。

利用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)對(duì)1960—2019年開都河年徑流量的突變點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，結(jié)果見圖5。曲線從1986年開始呈上升趨勢(shì)，2001年后超過(guò)了0.05顯著性水平對(duì)應(yīng)的臨界值?？梢姡?001年后開都河年徑流量增加趨勢(shì)明顯。曲線和曲線出現(xiàn)2個(gè)交點(diǎn)，分別為1994年和1995年，交點(diǎn)均位于臨界值之間，因此1994年和1995年為開都河年徑流量的突變點(diǎn)，突變后開都河年徑流量較突變前有明顯增加趨勢(shì)。

圖4 開都河年徑流量的小波方差值

圖5 開都河徑流量的Mann-Kendall突變檢驗(yàn)

使用有序聚類法進(jìn)一步診斷開都河年徑流量的突變點(diǎn)，結(jié)果如圖6所示。開都河年徑流量的離差平方和在1995年達(dá)到最小，為1 571.2。綜合以上2種方法的結(jié)果，最終確定1995年為開都河年徑流量的突變點(diǎn)。

2.2 徑流量與氣溫、降水量的相關(guān)性

1960—2019年，開都河源區(qū)的氣溫、降水量的線性變化趨勢(shì)如圖7所示。由圖7（a）可知，開都河源區(qū)年平均氣溫呈上升趨勢(shì)，以0.239 ℃/10 a的速率增加，多年平均氣溫為5.7 ℃；由圖7（b）可知，開都河源區(qū)年降水量呈增加趨勢(shì)，以7.670 mm/10 a的速率增加，多年平均降水量為155.9 mm。

圖6 開都河徑流量有序聚類分析

為進(jìn)一步揭示開都河源區(qū)氣溫、降水量的變化趨勢(shì)，分別對(duì)氣溫、降水量進(jìn)行Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)，結(jié)果見表2。氣溫、降水量的c分別為4.71、3.50，均大于2.58，說(shuō)明開都河源區(qū)氣溫、降水量在0.01的顯著性水平下呈上升趨勢(shì)。氣溫、降水量的Hurst指數(shù)分別為0.85、0.83，均大于0.5，表明開都河源區(qū)氣溫和降水量在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將持續(xù)增加，且持續(xù)性較強(qiáng)。

圖7 開都河源區(qū)氣象要素的變化趨勢(shì)

表2 開都河源區(qū)氣象要素趨勢(shì)特征

由表3可知，徑流量與氣溫、降水量的相關(guān)系數(shù)分別為0.560、0.598，相關(guān)性均通過(guò)了0.01顯著性水平，且徑流量與降水量的相關(guān)系數(shù)大于徑流量與氣溫的相關(guān)系數(shù)，表明徑流量與降水量的相關(guān)性更強(qiáng)。

表3 開都河源區(qū)氣象要素與徑流量相關(guān)性檢驗(yàn)

注 **表示極顯著相關(guān)（＜0.01）。

2.3 氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率

由上述結(jié)果可知，開都河年徑流量的突變點(diǎn)為1995年，因此將1960—1995年作為基準(zhǔn)期，1996—2019年作為變化期，采用雙累積曲線法、累積斜率變化率法及氣候彈性系數(shù)法定量研究氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)開都河源區(qū)徑流量變化的貢獻(xiàn)率。圖8為降水量-徑流量的雙累積曲線，突變前、后的累積降水量和累積徑流量的線性擬合系數(shù)2分別為0.998 6、0.997 8，均大于0.99，說(shuō)明二者之間存在極顯著相關(guān)性?；鶞?zhǔn)期與變化期的降水量-徑流量雙累積曲線的斜率變化不明顯，可以判斷人類活動(dòng)對(duì)開都河源區(qū)徑流量變化的影響較小。

圖8 降水量-徑流量雙累積曲線

使用雙累積曲線法進(jìn)一步計(jì)算氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率，結(jié)果見表4。將變化期累積降水量帶入基準(zhǔn)期的線性方程中，求得變化期的預(yù)測(cè)累積徑流量，進(jìn)而得出變化期的預(yù)測(cè)徑流量為39.4×108m3，變化期預(yù)測(cè)徑流量和變化期實(shí)測(cè)徑流量之差為0.8×108m3，即由人類活動(dòng)引起的徑流量變化量為0.8×108m3，占徑流量變化總量的10.1%。因此，人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率為10.1%，氣候變化對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率為89.9%。

表4 基于雙累積曲線法量化氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率

根據(jù)前文對(duì)基準(zhǔn)期（1960—1995年）和變化期（1996—2019年）的劃分，使用累積斜率變化率法量化氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率，分別建立2個(gè)時(shí)段內(nèi)累積徑流量、累積降水量與年份之間的線性回歸方程，繪制不同時(shí)段累積徑流量、累積降水量與年份之間的變化曲線，如圖9所示。累積徑流量、累積降水量在2個(gè)時(shí)段內(nèi)與年份的擬合系數(shù)2均大于0.99，二者與年份之間的相關(guān)性較高。

圖9 累積徑流量、累積降水量變化曲線

進(jìn)一步分析累積徑流量和累積降水量在不同時(shí)段的斜率變化，結(jié)果見表5。與基準(zhǔn)期相比，變化期累積徑流量的斜率增加了7.315，其斜率變化率為22.82%，累積降水量的斜率增加了23.81，其斜率變化率為16.69%，累積降水量的斜率變化率與累積徑流量的斜率變化率的比值為73.1%。因此，氣候變化對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率為73.1%，人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率為26.9%。

基于氣候彈性系數(shù)法量化開都河源區(qū)氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率，結(jié)果見表6。降水量的彈性系數(shù)為0.43，因此氣候變化對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率為43%，人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率為57%。徑流量變化總量為7.9×108m3，由氣候變化引起的徑流量變化量為3.4×108m3，由人類活動(dòng)引起的徑流量變化量為4.5×108m3。

表5 基于累積斜率變化率法量化氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率

表6 基于氣候彈性系數(shù)法量化氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率

表7為上述3種方法的對(duì)比分析結(jié)果，雙累積曲線法、累積斜率變化率法、氣候彈性系數(shù)法對(duì)基準(zhǔn)期徑流量模擬的誤差分別為2.1%、0.2%、4.1%，前2種方法的模擬精度高于氣候彈性系數(shù)法，更適用于研究區(qū)。此外，前2種方法得出的氣候變化對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于人類活動(dòng)，而氣候彈性系數(shù)法得出氣候變化對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率略低于人類活動(dòng)，且氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率差距較小，因此，通過(guò)上述3種方法對(duì)比得出氣候變化是引起開都河源區(qū)徑流量變化的主要因素。

表7 雙累積曲線法、累積斜率變化率法、彈性系數(shù)法的結(jié)果對(duì)比

3 討 論

受全球氣候變暖的影響，以新疆為代表的西北干旱區(qū)自20世紀(jì)80年代以來(lái)升溫迅速，變暖強(qiáng)度高于全國(guó)平均水平，多地冰川加速消融，使內(nèi)陸河流受到影響的徑流量急劇增加[26-27]。張玉娜等[18]、劉志斌等[26]研究表明，近年來(lái)開都河源區(qū)徑流量呈顯著增加趨勢(shì)，這與本文研究結(jié)果一致。本研究表明，1960—2019年開都河源區(qū)徑流量呈極顯著增加趨勢(shì)，氣候變化是導(dǎo)致徑流量增加的主要原因。短期來(lái)看，徑流量增加能夠緩解該流域水資源短缺；長(zhǎng)期來(lái)看，冰川的加速融化可能使流域山區(qū)冰川面積迅速縮小甚至消失，從而增加氣候變化對(duì)徑流量影響的不確定性。

氣候變化是影響開都河源區(qū)徑流量變化的主要因素，這與其他干旱內(nèi)陸河流域的研究結(jié)果基本一致[28-29]。近年來(lái)，開都河流域的降水量呈增加趨勢(shì)，降水量增加會(huì)直接導(dǎo)致開都河徑流量增加；同時(shí)，開都河流域山區(qū)升溫明顯[18]，氣溫升高導(dǎo)致山區(qū)冰雪加速融化，增加徑流量補(bǔ)給。開都河徑流量起源于山區(qū)，本研究中的大山口水文站位于開都河徑流量出山口，該站點(diǎn)位置更靠近上游山區(qū)，此處人類活動(dòng)強(qiáng)度相對(duì)較弱，距中下游徑流量耗散區(qū)相對(duì)較遠(yuǎn)，因此基于該站點(diǎn)觀測(cè)獲取的徑流量對(duì)氣候變化的響應(yīng)較強(qiáng)。

本文使用雙累積曲線法、累積斜率變化率法、氣候彈性系數(shù)法對(duì)開都河源區(qū)徑流量變化的影響因素進(jìn)行了定量分析，結(jié)果表明前2種方法計(jì)算結(jié)果相似，對(duì)基準(zhǔn)期徑流量模擬的誤差更小。就計(jì)算方法而言，前2種方法均對(duì)累積徑流量與累積降水量的關(guān)系展開研究，弱化了長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的單值對(duì)累積值的影響，而氣候彈性系數(shù)法則是計(jì)算逐年徑流量、降水量變化幅度的比值，每年的比值均為單獨(dú)個(gè)體，任一單值的改變均可能使結(jié)果發(fā)生變化。就研究區(qū)而言，本研究區(qū)位于干旱區(qū)，徑流量受冰雪融水補(bǔ)給的影響，與降水量之間的關(guān)系較為復(fù)雜，這與Zhang等[15]研究結(jié)果一致。

本研究分析氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率是在假定氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的影響相對(duì)獨(dú)立的情況下開展的。然而，二者對(duì)徑流量變化的影響也存在一定的耦合作用[30]，內(nèi)在機(jī)理存在一定不確定性，還需在未來(lái)研究中進(jìn)一步探討。

4 結(jié) 論

1）1960—2019年，開都河年徑流量呈極顯著增加趨勢(shì)，增加速率為1.714×108m3/10 a。徑流量豐枯變化受3個(gè)主周期的影響，36 a為第一主周期，21 a為第二主周期，9 a為第三主周期。開都河年徑流量在1995年發(fā)生突變，突變后年徑流量相比突變前明顯增加。

2）1960—2019年，氣溫、降水量均呈顯著增加趨勢(shì)，降水量對(duì)開都河源區(qū)徑流量的影響比氣溫更顯著。

3）雙累積曲線法和累積斜率變化率法比氣候彈性系數(shù)法更適用于本研究區(qū)的徑流量成因分析，氣候變化是引起開都河源區(qū)徑流量發(fā)生變化的主要因素。

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Evolution of Runoff and Its Influencing Factors in the Source Area of the Kaidu River

ZHENG Lingqiao1,2, XING Kun1,2*, LIU Sihai1,2, GUO Chunhong3

(1. School of Geography and Remote Sensing Science, Xinjiang University, Urumqi 830017, China; 2. Key Laboratory of Oasis Ecology, Xinjiang University, Urumqi 830017, China;3. Xinjiang Water Resources and Hydropower Planning and Design Administration Bureau, Urumqi 830000, China)

【Objective】The Kaidu River is a tributary of the Tarim River, located in northwestern China. This paper analyzes the evolution of runoff in its source area as well as its determinants.【Method】The study is based on meteorological and hydrological data measured over the past 60 years from the area. The evolution of the runoff is analyzed using the Mann - Kendall examination, R/S method, order clustering method, and the method of wavelet analysis. The impact of climate change and anthropogenic activities on the runoff is calculated using the double accumulation curve method, the cumulative slope change rate method, and the climate elastic coefficient method. 【Results】①From 1960 to 2019, the annual runoff in the area had been increasing at an average rate of 1.714×108m3/10 a, with the Hurst index being 0.83. The runoff is found to have three identified periods of 36 years, 21 years, and 9 years; additionally, an abrupt change in the runoff is also identified in 1995. ②Over the past 60 years, temperature and precipitation in the area had increased at a rate of 0.239 ℃/10 a and 7.670 mm/10 a, respectively, with their associated Hurst index being 0.85 and 0.83, and the correlation coefficients being 0.560 and 0.598, respectively. ③The contribution of climate to the change in the runoff calculated by the double cumulative curve method, the cumulative slope change rate method and the climate elasticity coefficient method is 89.9%, 73.1% and 43%, respectively, while the associated contribution of anthropogenic activities calculated by the three methods to the change is 10.1%, 26.9% and 57%, respectively; their associated errors for the base runoff are 2.1%, 0.2% and 4.1%, respectively.【Conclusion】The annual runoff in the source area of the Kaidu River over the past 60 years has increased significantly and the contribution to this change is mainly from climate change.

Kaidu River; runoff; law of evolution; influencing factors

鄭靈巧, 邢坤, 劉思海, 等. 開都河源區(qū)徑流量演變規(guī)律及影響因素分析[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2023, 42(5): 100-107.

ZHENG Lingqiao, XING Kun, LIU Sihai, et al.Evolution of Runoff and Its Influencing Factors in the Source Area of the Kaidu River[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(5): 100-107.

1672 - 3317（2023）05 - 0100 - 08

P333

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022570

2022-10-16

新疆財(cái)政廳《NJ新增水資源戰(zhàn)略研究》專項(xiàng)課題（403-1005-YBN-FT6I）；天池博士計(jì)劃項(xiàng)目（tcbs201822）；博士科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目（BS180244）

鄭靈巧（1996-），女。碩士研究生，主要從事干旱區(qū)水文水資源研究。E-mail: zlq668899@126.com

邢坤（1988-），女。講師，博士，主要從事干旱內(nèi)陸河融雪徑流模擬研究。E-mail: xingkun@xju.edu.cn

責(zé)任編輯：韓 洋