馬夢(mèng)陽，趙 勇，王慶明，劉 蓉，李恩沖

（中國(guó)水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100038）

0 引 言

水資源滿足人類的農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活以及生態(tài)需求，水資源短缺是制約社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。然而過去幾十年來，在氣候變化和人類活動(dòng)等因素的影響下，中國(guó)的水循環(huán)過程發(fā)生了重大的變化，導(dǎo)致水資源嚴(yán)重衰減［1，2］。王雁等［3］研究表明，1970-2008 年較1951-1969 年，降水減少和人類活動(dòng)對(duì)黃河流域徑流減少量的貢獻(xiàn)率分別為11%和83%；在長(zhǎng)江流域， 降水和人類活動(dòng)對(duì)徑流量變化的貢獻(xiàn)率分別為29%和71%。張樹磊等［4］利用Budyko 水熱耦合平衡方程研究了1960-2010 年位于松花江、遼河、海河、黃河、漢江等中國(guó)主要流域山區(qū)小流域徑流變化的原因，發(fā)現(xiàn)潛在蒸散發(fā)的變化對(duì)徑流減少的影響微弱，降水減少和下墊面變化是徑流減少的主導(dǎo)因素，其中下墊面變化的作用尤為顯著。王國(guó)慶等［5］利用RCCC-WBM 模型，研究發(fā)現(xiàn)1956-2018 年人類活動(dòng)是中國(guó)北方流域徑流變化的主要因素，而氣候變化是淮河及其以南流域徑流變化的主要原因。水資源的衰減已嚴(yán)重影響到人民生活、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及生態(tài)環(huán)境健康［6］，解析水資源量變化原因?qū)χ贫ê侠淼乃Y源利用和安全保障策略、經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展、跨流域調(diào)水具有重大的指導(dǎo)作用。

氣候變化通過影響大氣過程和陸面過程中的水量平衡和能量交換，直接作用于水循環(huán)中的降水、蒸散發(fā)等過程，進(jìn)而改變水資源量［7］。過去研究氣候變化對(duì)水循環(huán)過程的影響常常只考慮降水總量以及氣溫。降水不僅總量發(fā)生變化，而且其強(qiáng)度也同時(shí)發(fā)生變化［8，9］。王璐璐等［10］的研究表明，1961-2012 年，海河流域年暴雨量和年平均暴雨強(qiáng)度顯著減小，將影響汛期的雨量和地表徑流。李林［11］識(shí)別出未來黃河、遼河和海河流域的極端暴雨事件將會(huì)減弱。研究也表明降水強(qiáng)度對(duì)徑流的產(chǎn)生有極大的影響［12］。此外，作為一定下墊面充分供水條件下所能達(dá)到的最大蒸發(fā)量，潛在蒸散發(fā)的變化對(duì)水循環(huán)的演變也有很大作用。例如在Budyko水熱耦合平衡方程中，降水和潛在蒸散是代表氣候變化的兩個(gè)重要因素。研究證明在海河、無定河和阿姆河流域，在Budyko 框架下，盡管潛在蒸散發(fā)對(duì)徑流量的影響不及降水，但是作用仍然明顯［13-15］。綜上所述，分析氣候變化對(duì)水資源的影響將降水強(qiáng)度等級(jí)和潛在蒸發(fā)考慮在內(nèi)是十分有必要的。

目前分析水資源變化原因主要有下面幾種方式，一種是水文模型法，即充分考慮水循環(huán)的物理過程，通過設(shè)置不同氣候和下墊面情景，分析各因素對(duì)水資源的影響，但是下墊面數(shù)據(jù)資料難以獲取和概化，參數(shù)繁雜［16］。一種是基于Budyko假設(shè)的水熱耦合方法，結(jié)合彈性系數(shù)法可以定量解析降水、潛在蒸散發(fā)和人類活動(dòng)影響的下墊面對(duì)徑流的影響，方程中的下墊面參數(shù)n受多種因素影響，研究常常將其與環(huán)境因子構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)關(guān)系［17］，具有很大的不確定性。盡管如此，不論是水文模型法還是水熱耦合法均難以定量估計(jì)不同降水強(qiáng)度等級(jí)變化對(duì)水資源量的影響。數(shù)理統(tǒng)計(jì)法，如雙累積曲線［18，19］、相關(guān)系數(shù)［3］、灰色關(guān)聯(lián)度分析［20］等，往往只能定性地分析影響因素對(duì)水資源量變化的影響程度。多元線性回歸可以建立影響因子與目標(biāo)值的回歸關(guān)系，分離各因子對(duì)目標(biāo)值變化的單獨(dú)貢獻(xiàn)，而且可以剝離出非自變量的其他因素對(duì)因變量的貢獻(xiàn)［21］。然而多元線性回歸需要滿足各自變量之間相互獨(dú)立，而不同強(qiáng)度降水量和潛在蒸散發(fā)之間往往存在著強(qiáng)烈互相關(guān)性，即多重共線性。偏最小二乘回歸（PLSR）是一種結(jié)合了主成分、典型相關(guān)和多元線性回歸的回歸分析方法，可以很好地解決影響因子多重共線性的難題［22］。

海河流域是我國(guó)目前水資源衰減最為嚴(yán)重的地區(qū)之一，也是氣候變化和人類活動(dòng)最為劇烈的地區(qū)［23］。本文在全面分析了1956-2019年海河流域水資源總量、不同等級(jí)降水、潛在蒸散發(fā)變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，采用偏最小二乘回歸（PLSR），分析了各氣候因素以及下墊面對(duì)海河流域水資源總量變化的影響。研究成果可為海河流域制定可持續(xù)的水資源開發(fā)利用方案提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

海河流域（圖1）地處東經(jīng)112～120°E，北緯35～43°N 之間，流域總面積約32 萬km2，東南部為平原，西北部為丘陵和山地。海河流域西部為太行山，北部為燕山，東臨渤海灣，南臨黃河。按照子流域和地理地形特點(diǎn)，海河流域劃分為14 個(gè)三級(jí)區(qū)，其中8 個(gè)平原區(qū)，包括灤河平原、北四河下游平原、大清河淀西平原、大清河淀東平原、子牙河平原、黑龍港及運(yùn)東平原、漳衛(wèi)河平原、徒駭馬頰河平原，以及6個(gè)山區(qū)，包括灤河山區(qū)、北三河山區(qū)、永定河山區(qū)、大清河山區(qū)、子牙河山區(qū)和漳衛(wèi)河山區(qū)。

圖1 海河流域位置及氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Location of the Haihe river basin and the distribution of meteorological stations

1.2 研究數(shù)據(jù)

研究采用海河流域259 個(gè)站點(diǎn)的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，以及40 個(gè)站點(diǎn)的逐日最低氣溫、最高氣溫、平均氣溫、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、大氣壓、相對(duì)濕度。氣象數(shù)據(jù)均通過國(guó)家氣象信息中心 （http：∕∕data.cma.cn）下載， 各氣象站點(diǎn)分布情況如圖1 所示。1956-2016 年海河流域水資源總量數(shù)據(jù)來源于第三次海河流域水資源評(píng)價(jià)，2017—2019年水資源總量數(shù)據(jù)來自于海河流域水資源公報(bào)。

考慮到年降水總量難以代表降水強(qiáng)度的變化，本研究采用小雨（Light Rain，LR）、中雨（Moderate Rain，MR）、大雨（Heavy Rain，HR）、暴雨（Torrential Rain，TR）、潛在蒸散發(fā)（Potential Evapotranspiration，PE）作為影響水資源量的氣候因素。根據(jù)《降水量等級(jí)（GB∕T28592-2012）》，依據(jù)日降水量的多少，將日降水劃分為4 個(gè)等級(jí)：日降水量0～9.9 mm 為小雨；日降水量10.0～24.9 mm為中雨；日降水量25.0～49.9 mm為大雨；日降水量大于50.0 mm 為暴雨。潛在蒸散發(fā)根據(jù)FAO 推薦的Penman-Monteith 公式估算［24］。研究中，各氣候因素首先利用距離平方反比法在空間上進(jìn)行插值，然后利用ArcGIS軟件中的區(qū)域統(tǒng)計(jì)功能得到各三級(jí)區(qū)的平均值。

2 研究方法

2.1 趨勢(shì)分析

研究采用線性斜率的方法分析時(shí)間序列變化的速率［25］。

式中：slope（y）為線性斜率；i為時(shí)間序號(hào)，范圍為1～n；yi為時(shí)間序號(hào)為i的y值；n為時(shí)間序列的長(zhǎng)度。slope（y）＜0 和slope（y）＞0分別表示時(shí)間序列y呈下降趨勢(shì)和上升趨勢(shì)，slope（y）的絕對(duì)值表示y變化的程度。

此外，采用Manner-Kendall（M-K）趨勢(shì)檢驗(yàn)法對(duì)時(shí)間序列變化趨勢(shì)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)于兩個(gè)時(shí)間序列間，采用t檢驗(yàn)判斷兩個(gè)時(shí)間序列均值變化的顯著性［26］。

2.2 M-K突變檢驗(yàn)

采用M-K 突變檢驗(yàn)判斷水資源量發(fā)生突變的時(shí)間。M-K突變檢驗(yàn)是一種非參數(shù)突變檢驗(yàn)方法，且不需要時(shí)間序列服從一定的分布。M-K 突變檢驗(yàn)可得到UF和UB兩條曲線，將其同時(shí)繪制在圖上。UF大于0表明時(shí)間序列呈上升趨勢(shì)，反之呈下降趨勢(shì)。若UF和UB相交且交點(diǎn)在臨界線之間（95%置信度水平線），則交點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)即突變點(diǎn)。

2.3 偏最小二乘回歸

偏最小二乘回歸（Partial Least Squares Regression，PLSR）是一種結(jié)合了主成分、典型相關(guān)和多元線性回歸分析的統(tǒng)計(jì)回歸方法，適用于自變量存在嚴(yán)重的多重共線性［27］。在PLSR 中，正確的主成分?jǐn)?shù)量對(duì)克服原始自變量多重共線性，防止過擬合，得到正確的回歸結(jié)果至關(guān)重要。研究采用交叉驗(yàn)證使PLSR預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）最小的方法確定最佳的主成分?jǐn)?shù)量［28］。由PLSR 得到的回歸系數(shù)絕對(duì)值表征自變量對(duì)因變量的影響程度的大小，其正負(fù)表示正負(fù)關(guān)系。同時(shí)利用變量投影重要性指數(shù)（Variable Importance Index，VIP）來表征各自變量對(duì)因變量的解釋能力或者影響程度的顯著性，一般VIP≥1 時(shí)，自變量具有顯著的解釋能力［27］。

不同氣候指標(biāo)的范圍和量級(jí)均有差異，得到的回歸系數(shù)難以比較其對(duì)水資源量影響的程度。因此，在進(jìn)行回歸分析前，首先需要對(duì)自變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

式中：X為原始變量；Xnormal為標(biāo)準(zhǔn)化后的變量；Xmean為變量X的均值；σ為變量X的標(biāo)準(zhǔn)差。

利用PLSR 構(gòu)建5 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后的氣候指標(biāo)與水資源總量的線性關(guān)系。

式中：W為水資源總量；為PLSR預(yù)測(cè)得到的水資源總量，即水資源總量中可以被氣象因素線性解釋的部分；XLR，XMR，XHR，XTR，XPE分別表示標(biāo)準(zhǔn)化后的小雨、中雨、大雨、暴雨、潛在蒸散發(fā)；λLR，λMR，λHR，λTR，λPE表示各氣象因素對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)；λ表示截距；δ表示殘差，即不能被氣象因子解釋的部分。

2.4 貢獻(xiàn)分析

由式（3），對(duì)于兩個(gè)時(shí)段間，其水資源總量的差值可由下式表示：

式中：ΔW是兩個(gè)時(shí)段水資源總量均值的差值，表示水資源總量在時(shí)段間的變化；ΔXLR，ΔXMR，ΔXHR，ΔXTR，ΔXPE分別是小雨、中雨、大雨、暴雨、潛在蒸散發(fā)在兩個(gè)時(shí)段均值的差值，表示各等級(jí)降水量在時(shí)段間的變化；Δδ是兩個(gè)時(shí)段殘差均值的差值。

式（4）按下列方式表示：

以小雨為例，不同因素對(duì)水資源總量變化的相對(duì)貢獻(xiàn)率按下面的方法計(jì)算：

式中：ηLR是小雨對(duì)水資源總量變化的相對(duì)貢獻(xiàn)率；C（W）表示水資源總量的變化；C（LR），C（MR），C（HR），C（TR），C（PE）分別表示小雨、中雨、大雨、暴雨、潛在蒸散發(fā)對(duì)水資源總量變化的絕對(duì)貢獻(xiàn)；C（δ）是殘差的變化，表示除氣候因素外的其他因素對(duì)水資源總量的影響，本研究認(rèn)為是下墊面變化對(duì)水資源總量變化的貢獻(xiàn)。

3 結(jié)果與分析

3.1 海河流域水資源總量變化及突變檢驗(yàn)

根據(jù)M-K 突變檢驗(yàn)，1956-2019 年海河流域水資源總量在1980 年發(fā)生突變［圖2（a）］。研究以1980 年為分界，1956-1980年時(shí)段記為P1 時(shí)段，1981-2019 年時(shí)段記為P2 時(shí)段。由圖2（b）所示，1956-2019 年海河流域水資源總量呈顯著下降趨勢(shì)，線性速率為-30.48 億m3∕10 a，P1到P2兩個(gè)時(shí)段間，水資源總量由410.9 億m3下降到299.0 億m3，下降了111.9 億m3。突變前后的P1和P2兩個(gè)時(shí)段內(nèi)，水資源總量均呈不顯著的下降趨勢(shì)，線性速率分別為-49.81和-11.25億m3∕10 a。

圖2 1956-2019年海河流域水資源總量Fig.2 M-K mutation test and temporal variation of the total amount of water resources from 1956 to 2019 in the Haihe River Basin

如表1 所示，1956-2019 年海河流域各三級(jí)區(qū)水資源總量均有所下降，線性速率在-0.73～-4.64 億m3∕10 a 之間，P1 到P2時(shí)段，水資源總量變化在-3.01～-17.91 億m3之間，其中6個(gè)平原區(qū)（灤河平原、大清河淀西平原、大清河淀東平原、子牙河平原、漳衛(wèi)河平原、徒駭馬頰河）水資源總量變化不顯著；在P1 時(shí)段內(nèi)，各三級(jí)區(qū)水資源總量線性斜率在-11.70～2.81 億m3∕10 a 之間，變化均不顯著，其中灤河平原和大清河淀東平原的水資源總量呈增加趨勢(shì)，其余為下降趨勢(shì)；在P2時(shí)段內(nèi)，各三級(jí)區(qū)水資源總量線性斜率在-3.13～2.34 億m3∕10 a 之間，變化均不顯著，其中永定河山區(qū)、漳衛(wèi)河平原、黑龍港及運(yùn)東平原、徒駭馬頰河的水資源總量有所上升，其余為下降趨勢(shì)。

表1 海河流域各三級(jí)區(qū)不同時(shí)期水資源總量均值和變化趨勢(shì)Tab.1 Mean values and variation trends of total water resources amount in different periods in the three-level areas of the Haihe River Basin

3.2 海河流域不同等級(jí)降水量及潛在蒸散發(fā)變化趨勢(shì)

如圖3（e）所示，1956—2019年海河流域年降水量呈不顯著的下降趨勢(shì)，線性速率為-11.48 mm∕10 a，P1 到P2 時(shí)段年降水量由555.0 mm 下降到505.9 mm，下降49.1 mm。由圖3（a）～（d）， 1956—2019 年，小雨量、中雨量、大雨量和暴雨量的線性速率分別為-2.23、-0.98、-2.65 和-5.61 mm∕10 a，分別占年降水量下降速率的19%、9%、23%和49%，其中只有暴雨量下降趨勢(shì)顯著；P1 到P2 時(shí)段，小雨量、中雨量、大雨量和暴雨量分別下降8.34、6.69、12.96 和-21.17 mm，分別占年降水量下降的17%、14%、26%和43%，同樣只有暴雨量的下降顯著。綜上所述，暴雨量的下降是海河流域年降水量下降的主導(dǎo)因素。

圖3 1956-2019年海河流域氣候因素時(shí)間變化Fig.3 Temporal variations of climatic variables， including during 1956-2019 in the Haihe River Basin

此外，1956-2019 年海河流域潛在蒸散發(fā)呈不顯著的下降趨勢(shì)，線性速率為-1.35 mm∕10 a，P1 到P2 時(shí)段潛在蒸散發(fā)量由1 024.0 mm下降到1 005.9 mm，下降19.1 mm。

如圖4 所示，1956-2019 年海河流域各三級(jí)區(qū)小雨量均呈下降趨勢(shì)，線性速率在-3.41～-1.00 mm∕10 a 之間，其中有兩個(gè)三級(jí)區(qū)小雨量下降趨勢(shì)顯著，分別是子牙河山區(qū)和徒駭馬頰河；P1 到P2 時(shí)段，小雨量均有下降，變化量在-15.20～-1.45 mm之間，其中大清河淀東平原、子牙河山區(qū)和徒駭馬頰河3個(gè)三級(jí)區(qū)小雨量下降顯著。中雨量線性速率在-3.31～1.41 mm∕10 a 之間，所有三級(jí)區(qū)中雨量變化趨勢(shì)均不顯著，其中有6個(gè)三級(jí)區(qū)中雨量呈上升趨勢(shì)；P1 到P2 時(shí)段，中雨量變化均不顯著，變化幅度在-16.97～4.92 mm 之間，其中有4個(gè)三級(jí)區(qū)中雨量有所上升。大雨量線性速率在-6.32～-1.16 mm∕10 a 之間，所有三級(jí)區(qū)大雨量均呈不顯著的下降趨勢(shì)；P1 到P2 時(shí)段，大雨量變化均不顯著，變化幅度在-27.43～-7.32 mm 之間。所有三級(jí)區(qū)暴雨量均呈下降趨勢(shì)，線性速率在-12.08～-1.86 mm∕10 a 之間，其中北三河山區(qū)、永定河山區(qū)和北四河下游平原暴雨量下降趨勢(shì)顯著；P1 到P2 時(shí)段，大雨量變化幅度在-45.23～-11.65 mm 之間，同樣是上述的3個(gè)三級(jí)區(qū)下降顯著。各三級(jí)區(qū)年降水量線性斜率在-5.36～17.46 mm∕10 a 之間，P1 到P2 時(shí)段變化量在-72.12～-31.20 mm 之間，變化趨勢(shì)均不顯著。總體上，各三級(jí)區(qū)暴雨的下降趨勢(shì)明顯比小雨、中雨和大雨顯著。

圖4 1956-2019年海河流域各三級(jí)區(qū)氣候因素變化箱線圖Fig.4 Box plot of variations in climatic variables during 1956-2019 in each three-level area of the Haihe River Basin

1956-2019 年各三級(jí)區(qū)潛在蒸散發(fā)線性斜率在-12.07～7.13 mm∕10 a 之間，其中大清河淀西平原、大清河淀東平原、子牙河平原、黑龍港及運(yùn)東平原、徒駭馬頰河潛在蒸散發(fā)呈顯著下降趨勢(shì)；P1 到P2 時(shí)段潛在蒸散發(fā)變化量在-52.58～5.89 mm之間，其中黑龍港及運(yùn)東平原、漳衛(wèi)河平原、徒駭馬頰河潛在蒸散發(fā)呈顯著下降顯趨勢(shì)。

3.3 氣候變化和下墊面變化對(duì)水資源量變化貢獻(xiàn)

對(duì)海河流域14 個(gè)三級(jí)區(qū)水資源總量與各氣候因子之間進(jìn)行PLSR，并經(jīng)過交叉檢驗(yàn)調(diào)整主成分?jǐn)?shù)量，可得到最佳的主成分?jǐn)?shù)量、各因子的VIP值和回歸系數(shù)，如表2 所示。根據(jù)交叉檢驗(yàn)，PLSR 的成分個(gè)數(shù)為在1～4 之間，說明原始的5 個(gè)氣候因子之間存在多重共線性，降維后可以達(dá)到最佳的回歸效果。水資源總量的氣候影響因素中，小雨的VIP值均未達(dá)到1，除了在永定河山區(qū)，中雨的VIP值同樣未達(dá)到1，說明小雨和中雨對(duì)水資源總量的影響不顯著；除了子牙河山區(qū)的大雨VIP值小于1，大雨和暴雨的VIP值均超過1，說明對(duì)水資源總量的影響顯著；而所有的潛在蒸散發(fā)VIP值均小于1，說明對(duì)水資源總量的影響不顯著。從變量標(biāo)準(zhǔn)化后的PLSR 回歸系數(shù)的絕對(duì)值來看，基本上暴雨和大雨大于中雨和小雨，潛在蒸散發(fā)最小?？傮w上，各氣候因子對(duì)水資源量的影響：暴雨＞大雨＞中雨＞小雨＞潛在蒸散發(fā)。

表2 海河流域各三級(jí)區(qū)偏最小二乘回歸結(jié)果Tab.2 Results of PLSR in each three-level area of the Haihe River Basin

如圖5 所示，P1 到P2 時(shí)期，水資源總量下降111.9 億m3，小雨、中雨、大雨、暴雨、潛在蒸散發(fā)、下墊面變化的貢獻(xiàn)分別為-8.0、-5.2、-16.0、-34.7、1.2 和-49.1 億m3，分別占比7%、5%、14%、30%、1%和43%，暴雨量下降和下墊面變化是水資源總量減少的主要因素。

圖5 P1到P2時(shí)段海河流域各因素對(duì)水資源總量變化貢獻(xiàn)Fig.5 Contributions of diverse factors to the variations in the total amount of water resources from P1 to P2 in the Haihe River Basin

圖6 展示了P1 到P2 時(shí)段海河流域各三級(jí)區(qū)氣候因素和下墊面變化因素對(duì)水資源總量變化的絕對(duì)影響量和相對(duì)貢獻(xiàn)率。小雨對(duì)水資源總量變化的貢獻(xiàn)在-3.07～-0.09 億m3之間，相對(duì)貢獻(xiàn)率在0.7%～31.6%之間，最高的貢獻(xiàn)率發(fā)生在徒駭馬頰河，最低的發(fā)生在北三河山區(qū)；中雨對(duì)水資源總量變化的貢獻(xiàn)在-1.17～-0.20 億m3之間，相對(duì)貢獻(xiàn)率在0.1%～13.7%之間，最高的貢獻(xiàn)率發(fā)生在灤河平原，最低的發(fā)生在大清河山區(qū)；大雨對(duì)水資源總量變化的貢獻(xiàn)在-2.31～-0.02 億m3之間，相對(duì)貢獻(xiàn)率在0.2%～27.9%之間，最高的貢獻(xiàn)率發(fā)生在大清河淀東平原，最低的發(fā)生在漳衛(wèi)河山區(qū)；暴雨對(duì)水資源總量變化的貢獻(xiàn)在-4.09～-1.14 億m3之間，相對(duì)貢獻(xiàn)率在17.6%～46.9%之間，最高的貢獻(xiàn)率發(fā)生在大清河淀西平原，最低的發(fā)生在黑龍港及運(yùn)東平原；潛在蒸散發(fā)對(duì)水資源總量變化的貢獻(xiàn)在 -0.50～0.83 億m3之間，相對(duì)貢獻(xiàn)率在0.1%～8.6%之間，最高的貢獻(xiàn)率發(fā)生在灤河山區(qū)，最低的發(fā)生在徒駭馬頰河；下墊面變化對(duì)水資源總量變化的貢獻(xiàn)在-11.02～0.98 億m3之間，相對(duì)貢獻(xiàn)率在10.1%～61.2%之間，最高的貢獻(xiàn)率發(fā)生在灤河山區(qū)，而最低的發(fā)生在徒駭馬頰河?？傮w上，在各三級(jí)區(qū)，暴雨量的減少和下墊面變化主導(dǎo)了水資源總量的減少。

圖6 P1到P2時(shí)段海河流域各三級(jí)區(qū)各因素對(duì)水資源總量的影響（單位：億m3）Fig.6 Contributions of diverse factors to the variations in the total amount of water resources from P1 to P2 in each three-level area of the Haihe River Basin

4 結(jié) 論

（1）1956-2019年海河流域水資源總量呈顯著下降趨勢(shì)，線性速率31.2 億m3∕10 a，并在1980 年發(fā)生突變。突變前后，水資源總量由410.9 億m3下降到299.0 億m3，下降111.9 億m3。突變前后的兩個(gè)時(shí)段，資源總量變化趨勢(shì)均不顯著，線性速率分別為-49.81和-11.25 億m3∕10 a。

（2）研究時(shí)期內(nèi)，小雨、中雨、大雨、暴雨、潛在蒸散發(fā)線性斜率分別為-2.23 mm∕10 a、-0.98 mm∕10 a、-2.65 mm∕10 a，-5.61 mm∕10 a 和-1.35 mm∕10 a，其中只有暴雨下降趨勢(shì)顯著。水資源總量突變前后，小雨、中雨、大雨、暴雨、潛在蒸散發(fā)分別下降8.34、6.69、12.96、21.17 和19.1 mm，線性斜率分別為-2.23 mm∕10 a、-0.98 mm∕10 a、-2.65 mm∕10 a，-5.61 mm∕10 a 和-1.35 mm∕10 a。

（3）水資源總量突變前后，小雨、中雨、大雨、暴雨、潛在蒸散發(fā)、下墊面變化對(duì)水資源總量變化的貢獻(xiàn)分別為-8.0、-5.2、-16.0、-34.7、1.2 和-49.1 億m3，分別占比7%、5%、14%、30%、1%和43%。暴雨下降和下墊面變化因素是水資源總量減少的主要原因。

（4）研究通過PLSR 扣除氣候因素得到下墊面變化對(duì)水資源總量的定量影響，下墊面變化是一個(gè)綜合的概念，包括植被修復(fù)、人工取用水、農(nóng)業(yè)灌溉種植、水庫坑塘、梯田和於地壩、城市化以及地下水超采等，其對(duì)水資源量的影響需要進(jìn)一步研究。