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青衣江流域水文氣象因子變化研究

2016-11-30 02:58:10奚圓圓黃曉榮李晶晶楊鵬鵬柴雪蕊
西北水電 2016年5期
關鍵詞:趨勢

奚圓圓,黃曉榮,2,李晶晶,楊鵬鵬,柴雪蕊

(1.四川大學 水利水電學院,成都 610065;2.四川大學 水力學與山區河流開發保護國家重點實驗室,成都 610065)

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青衣江流域水文氣象因子變化研究

奚圓圓1,黃曉榮1,2,李晶晶1,楊鵬鵬1,柴雪蕊1

(1.四川大學 水利水電學院,成都 610065;2.四川大學 水力學與山區河流開發保護國家重點實驗室,成都 610065)

根據青衣江流域樂山站以及夾江站1954—2011年的水文氣象資料,分別用Mann-Kendal方法、周期方差外推法、小波分析法分析水文氣象序列的變化趨勢、周期及徑流對降雨和溫度的敏感性。結果顯示:年降雨、徑流、降雨蒸發差均有顯著的減少趨勢,而溫度系列上升趨勢顯著;降雨、徑流、溫度存在7 a以內的短周期;通過計算彈性系數,分析徑流對降雨和溫度變化的敏感性,發現徑流對溫度變化比較敏感,且隨著溫度的升高,徑流有減少的趨勢。

水文氣象;趨勢;周期;敏感性;青衣江流域

0 前 言

近年來全球極端氣候災害頻發,氣候變暖加劇,水文氣象因子的變化越來越劇烈,研究水文氣象因子的變化規律至關重要。唐見[1]等對長江上游區徑流變化趨勢特征及其對氣候因子響應的區域差異性進行了研究;張建云[2]等應用1950年以來的中國六大流域19個重點控制水文站年徑流觀測資料,采用MK檢驗方法研究了中國六大江河的年徑流量變化情況,發現近50年來中國六大江河的實測徑流量均呈下降趨勢,其中海河、黃河、遼河、松花江實測徑流量下降明顯,嚴重影響了中國社會經濟的發展;劉春蓁[3]以平衡的GCM 模型輸出作為大氣中CO2濃度倍增時的氣候情景,采用月水量平衡模型及水資源利用綜合評價模型研究中國部分流域年、月徑流、蒸發的可能變化及2030年水資源供需差額變化,結果表明淮河及其以北氣候變化的影響最為顯著, 各流域水量的增多或減少主要由汛期徑流及蒸發的增減決定。在未來氣候條件下,黃、淮、海3個流域水資源短缺可能進一步加劇。

面對目前比較嚴峻的水文氣象問題,合理地分析水文系列變化趨勢,掌握水文氣象因子的變化規律以及相互之間的關系,有助于我們更好地應對氣候變化帶來的不利結果,做到未雨綢繆。

青衣江流域是中國西南地區重要的水能開發區,同時也是中國重點生物多樣性保護地區,有著重要的地理位置特征,但目前國內對青衣江流域水資源特征的研究尚不多見,胡東來[4]等人結合線性傾向估計法、Mann-Kendall秩次相關檢驗法、累積距平法以及Morlet 小波變換等方法來分析宜賓以上長江流域1956—2000年降水、水資源量的趨勢和周期,其中青衣江與岷江流域的降水有下降趨勢,長江上游的其他各流域的降水變化趨勢均不明顯,南水北調西線調水區存在8~12 a的周期。本文選取青衣江流域典型水文站及氣象站的資料,研究區域水資源特性,為青衣江后續的開發及發展提供一定的科學依據。

1 資料與方法

1.1 區域概況

圖1 青衣江流域水系圖

青衣江,源出寶興縣東北巴郎山南麓,上段的東河至縣城北與西河匯合后入寶興河,南流至蘆山、天全縣邊境飛仙關附近匯合天全河、滎經河后始稱青衣江(如圖1所示)。向東南于雅安接納周公河,至洪雅接納花溪河,過夾江于樂山附近草鞋渡注入大渡河,河長276 km,流域面積1.33萬km2,是大渡河下游最大支流。干流上游河道穿行于高山峽谷之中,河道比降12.4/1000。流域內冬暖夏涼、溫和濕潤、降水豐富。年平均降水量由東南向西北遞減,年平均降水量雅安1 775 mm,寶興963 mm,7—9月占全年總量60%左右,12—次年2月僅占全年總量4%。降水的年際變化,雅安的多雨年降水量為2 510.4 mm,少雨年降水量僅1 204.2 mm,相差1 300多mm。日暴雨量雅安339.7 mm,下游千佛巖則高達565 mm,屬于典型的暴雨區。青衣江流域共有耕地9.65萬hm2,主要分布在飛仙關以下的河谷平壩與丘陵區,水利化程度已達55.6%;在耕地中的5.25萬hm2稻田已趨全部保灌。

1.2 數據資料

本文使用的徑流資料,為青衣江流域下游河流出口控制站夾江水文站1954—2011年的月徑流資料。由于樂山站位于青衣江的干流上,具有完整的月降雨和溫度資料,其降雨和溫度特征與全流域降雨和溫度特征類似,因此選擇樂山氣象站1954—2011年降雨和溫度資料進行分析計算。

1.3 方 法

趨勢分析是研究水文氣象時間序列變化的重要方法[5],水文氣象序列趨勢研究主要是判斷該序列上升與下降的變化過程及顯著性[6]。水文氣象序列中也存在周期成分,主要是由于地球的公轉與自轉影響而成,周期性比較難以識別,需進行較復雜的檢驗與提取[7]。

1.3.1 Mann-Kendall檢驗法

目前,Mann-Kendall檢驗法是分析水文氣象數據趨勢應用最廣的方法之一。其原理是:假定x1,x2,…,xn為時間序列變量,n為時間序列的長度,Mann-Kendall法定義了統計量S:

(1)

式中:xk、xj分別為k、j年的測量值,且k>j。

(2)

(3)

式中:Z為一個正態分布的統計量;Var(S)為方差。在給定的α置信水平上,如果Z>Z1-α/2,則拒絕原假設,即在α置信水平上,時間序列存在明顯的上升或下降趨勢[8]。其變化趨勢的大小用β表示,計算如下:

(4)

式中:若β>0,表示呈上升趨勢;若β<0,表示呈下降趨勢。

1.3.2 周期分析法

(1) 小波分析法

小波分析法早在1984年,法國的地質學家J.Morlet首先將小波概念引入到信號分析中,利用此方法來對氣候因子進行周期分析[8]。小波變換的離散形式為:

(5)

式中:Δt為取樣間隔;n為樣本容量;Ψ(t)為基本小波函數。

本文采用墨西哥帽小波。標準化的墨西哥帽小波是:

(6)

把小波變換結果繪制成二維圖像,以序列時間作為橫坐標,頻率參數作為縱坐標,小波系數為圖中對應的數值,另外,小波方差圖可以更加準確判斷序列存在周期以及其顯著性[8]。

(2) 時間序列周期方差分析外推法[9]

此方法的基本原理是將時間序列按照不同的個數分組排列,組間和組內差異較大的視為周期,基本步驟如下:

1) 首先,將序列資料分組列表,分組時應按照一定的周期長度,設某時間序列為x(t),將其按周期長度n分成r組分析方差,判斷周期的顯著性。

2) 計算F值,組內均方等于組內平方和(Q1)除以相應的第1自由度(f1),組間均方等于組間平方和(Q2)除以相應的第2自由度(f2),組間均方與組內均方之比就是方差分析的F值。公式如下:

(7)

3) 周期的顯著性檢驗。如果按照式(7)算出來的F值非常大,說明組間差異大,存在顯著的周期性。因此必須根據F值計算相應的置信概率,選擇最高的一個,如果達到指定的顯著水平,說明該周期為主要周期。

1.3.3 高橋浩一郎蒸發公式

高橋浩一郎蒸發公式是由高橋一郎在1979年推算出的經驗公式[10]:

(8)

式中:E為月蒸發量;R為月降水量;T為月平均氣溫。

高橋一郎公式考慮了影響蒸發的2個最主要影響因子,即降水和氣溫。有實際資料做依據,能較好地反映實際蒸發情況[11]。

2 結果分析

2.1 趨勢分析

根據參考水文站及氣象站資料,利用高橋浩一郎蒸發計算公式,得到逐月的蒸發系列,水文氣象因子趨勢(見圖2)分析如下。

由圖2可以看出,降雨與徑流系列均有減小的趨勢,二者的變化過程類似,但降雨序列減少率大于徑流的減少率。溫度在研究時段內有上升趨勢,這基本符合近年來全球氣候變暖的趨勢規律,但隨著溫度的逐年增加,年蒸發量并沒有出現隨氣溫升高蒸發增加的現象,相反年蒸發量均勻的分布在趨勢線的兩側并且有減小的趨勢。

圖2 代表站水文氣象因子變化趨勢圖

從月蒸發與月降雨變化趨勢(圖3)可以看出,6—9月份降雨最大,蒸發量也最大,降雨在4月份以后迅速增加,在9月份以后減少較快,最大降雨量為8月份,為296.4 mm,最小月降雨量為12月,為13.2 mm。蒸發變化過程相對較緩,7月份蒸發最大為102.7 mm,12月份蒸發最小為12.5 mm,從圖2可以看出,月降雨與月蒸發變化過程相似。

圖3 月降雨蒸發變化曲線圖

由降雨蒸發差及徑流的累計距平過程(圖4)可知,1954—1966年間降雨蒸發差距平基本呈現上升的趨勢,說明該時段降雨蒸發差處于增長的狀態;在1967—1990年間,距平上升下降交替,說明該時段內降雨蒸發差變化不大,變化相對穩定;在1991—2011年,雖然降雨距平仍為正值,但距平曲線呈現明顯的下降趨勢,說明這一時期內降水蒸發差有遞減的趨勢,同樣降雨距平變化與降雨蒸發差變化類似。

圖4 降雨蒸發差及徑流累積曲線圖

從表1可以看出,各月份降雨變化并不顯著,沒有到達5%的顯著水平,并且大部分月份Z值為負,說明了降雨有下降的趨勢;夏秋兩季溫度基本在5%的顯著水平,說明這些月份內溫度的變化比較明顯,同時,年溫度的Z值為正,也進一步說明了溫度有上升的趨勢,并且年溫度系列的Z值超過了5%的顯著水平,說明上升趨勢顯著;各月蒸發變化均不顯著,沒有達到5%的顯著水平,而年降雨蒸發差變化顯著,其變化與降雨系列相似。徑流系列中67%的月份達到了5%的顯著水平,說明徑流變化波動性較大。進一步分析蒸發與降雨、氣溫等氣象因素的相關性,得出蒸發與降雨、溫度的相關系數沒有達到5%顯著水平,而降雨蒸發差與降雨的相關系數為0.865,達到了1%的顯著水平。

表1 水文氣象因子趨勢分析統計表

2.2 周期分析

本文利用小波分析法及時間序列周期方差分析外推法分別對研究區域內的降雨、溫度、蒸發、徑流以及年降雨蒸發差進行分析,得到結論如表2。

表2 水文氣象因子周期統計表

從表2可以看出,降雨徑流系列的周期相同,為5 a或7 a,2種方法結果相差不大;溫度系列兩者得到的周期均為4 a;而蒸發及降雨蒸發差的周期均在10 a以上。

2.3 敏感性分析

一般而言,在不考慮人為活動影響的前提下,降雨與溫度是影響徑流的重要因素,降雨是徑流的來源,影響徑流的補給,而溫度影響蒸發,蒸發增加或者減少,將直接影響到徑流量的多少,特別是一些高海拔地區,溫度升高,融雪加大,徑流會受到很大的影響。本文選擇降雨溫度因子來分析徑流對其變化的響應,分別計算研究站點1954—2011年的降雨彈性系數εp與溫度彈性系數εt,其中彈性系數的計算公式如下:

式中:Q為多年平均徑流;x為某一氣象因子多年平均值;xi為年氣象因子值;Qi為年徑流值。經計算的εp=0.58,εt=-2.95,由此我們可以看出,該地區徑流對溫度的敏感性較高,并且溫度與徑流的敏感性為負,表明隨著溫度的升高,徑流有減小的趨勢。

3 結 語

(1) 年降雨、徑流均呈減少趨勢,且減少趨勢明顯,特別是夏秋兩季,月降雨與月蒸發的變化過程類似,降雨距平變化與降雨蒸發差變化類似;蒸發系列變化比較平緩,溫度呈明顯的增溫狀態,蒸發與降雨溫度的相關性沒有達到5%的顯著水平。

(2) 用2種方法分析研究區域水文氣象因子的周期性,不同因子得到的周期不同,同一因子2種方法得出的結論有些也存在差別,下一階段要求我們更深刻地去分析研究。

(3) 通過彈性系數可以對比得出徑流的敏感性,但是敏感性的大小究竟如何影響徑流,還缺少實際數據驗證。

[1] 唐見,陳進,周建中. 長江上游保護區徑流變化特征及其對氣候因子響應的區域差異性研究[J].長江科學院院報,2015,32(06)110-115.

[2] 張建云,章四龍.近50年來中國六大流域年際徑流變化趨勢研究[J].水科學進展,2007,18(02):230-234.

[3] 劉春蓁.氣候變化對我國水文水資源的可能影響[J].水科學進展,1997,8(03):220-225.

[4] 胡東來,嚴登華,宋新山,張明珠,等.宜賓以上長江流域水資源變化趨勢分析[J].南水北調與水利科技,2008,6(02):53-56.

[5] 張潤潤.香港地區降水趨勢及其演變過程分析[J].河海大學學報,2010,38(05): 505-510.

[6] 于延勝, 陳興偉.基于Mann-Kendall 法的水文序列趨勢成份比重研究[J].自然資源學報,2011,26(09): 1585-1591.

[7] 王文圣, 丁晶, 金菊良.隨機水文學[M].北京:中國水利水電出版社,2008.

[8] 魏鳳英. 現代氣候統計診斷與預測技術[M].北京:氣象出版社,2007.

[9] 唐啟義.DPS數據處理系統實驗設計、統計分析及數據挖掘[M].2版.北京:科學出版社,2010.

[10] 周連童,黃榮輝. 華北地區降水、蒸發和降水蒸發差的時空變化特征[J].氣候與環境研究,2006,11(03):280-295.

[11] 付菁,范廣洲,周定文. 高橋公式在拉薩地區的適用性及其修正[J].應用氣象學報,2012(02):231-237.

Study on Variation of Factors of hydrological Meteorology in Qingyi River Catchment

XI Yuanyuan1, HUANG Xiaorong1,2, LI Jingjing1, YANG Pengpeng1, CHAI Xuerui1

(1. College of Water Resources and Hydropower, Chengdu 610065, China; 2. State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, Chengdu 610065, China)

In accordance with data of hydrological meteorology from Leshan and Jiajiang gauges (1954-2011) at Qingyi River catchment, Mann-Kendal method, periodic variance extrapolation method and wavelet analysis method are applied respectively to analyze sensitivity of the variation trend, period and runoff of the hydrological meteorological series to rainfall and temperature. The study presents that the annual rainfall, runoff and rainfall-evaporation difference all are with obvious decrease trend but the temperature series is with obvious rise trend. The short period of rainfall, runoff and temperature within 7a is available. Through calculation of elastic coefficient, the sensitivity of runoff to rainfall and temperature is analyzed. The calculation proves that runoff is sensitive to temperature variation, the sensitivity increases with temperature and the runoff trends to decrease.Key words:hydrological meteorology; trend; period; sensitivity; Qingyi River catchment

1006—2610(2016)05—0005—05

2016-06-20

奚圓圓(1991- ),女,山東省菏澤市人,碩士研究生,主要從事水文水資源方面的研究.

國家重點基礎研究發展計劃(2015CB452701),國家自然科學基金項目(51579161)

P339

A

10.3969/j.issn.1006-2610.2016.05.002

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