湯旺河流域徑流變化研究

周 旋 郝振純 李小韻 宋俊博

(河海大學(xué) 水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南京 210098)

1 研究背景

氣候在水文循環(huán)過程中是一個(gè)重要的因素，氣候的變化將直接影響流域水資源的配置．目前，全球氣候變暖已經(jīng)得到了各國科學(xué)家的一致認(rèn)可[1]．隨著全球變暖，流域徑流在時(shí)間尺度和空間尺度上的分布都會(huì)出現(xiàn)一定的變化．流域徑流過程是水文循環(huán)一個(gè)重要的組成部分，徑流過程對(duì)實(shí)現(xiàn)水資源合理高效的管理有著重要的作用．因此，及時(shí)、準(zhǔn)確地掌握氣候變化背景下的徑流演變規(guī)律具有重要的意義．近年來，中國學(xué)者在徑流的變化特征以及變化趨勢方面開展了眾多的研究．曹建延，秦大河等人對(duì)長江源區(qū)1956～2000年徑流量的變化進(jìn)行了分析[2]．沈楠、李春暉等人分析了黃河流域近500年的徑流演變特征[3]．李棟梁、張佳麗等人對(duì)黃河上游的徑流演變以及其形成原因進(jìn)行了分析[4]．徐東霞、章光新等人對(duì)嫩江流域近50年來的流域徑流變化及其影響因素進(jìn)行了分析[5]．松花江流域是我國東北地區(qū)的第一大流域，針對(duì)該流域的徑流變化研究相對(duì)其他流域較少．湯旺河作為松花江下游的一大支流，本文選擇湯旺河流域作為松花江流域的一個(gè)典型代表，對(duì)該流域的徑流變化情況進(jìn)行了研究．

2 流域概況

湯旺河是松花江下游的一條主要支流，發(fā)源于小興安嶺中北部，位于東經(jīng)128°51′5″～130°8′0″，北緯48°22′18″～48°48″30″之間(如圖1所示)．湯旺河全長509 km，流域面積約2.1萬km2．流域內(nèi)地形多低山和丘陵，平均海拔為400 m左右，海拔跨度為78～1 151 m，地形起伏較大．流域所處地區(qū)的氣候類型為大陸性季風(fēng)氣候，年內(nèi)四季分明，冬季時(shí)間長，夏季時(shí)間短，年平均氣溫-1℃左右．流域年降水量在430～722 mm之間，降水量最大的月份為7、8月份．流域內(nèi)的河道徑流的水量主要來自于大氣降水和融雪水的補(bǔ)給，年平均徑流量約為55億m3．

圖1 湯旺河流域及測站分布圖

3 資料和方法

3.1 數(shù)據(jù)來源

流域內(nèi)共有6個(gè)水文站，從上游至下游分別是五營站、伊春站、伊新站、南岔站、帶嶺站和晨明站．晨明站位于湯旺河出口處，是該流域的水文控制站，控制面積為19 186 km2．本文進(jìn)行徑流變化分析選擇使用的是晨明站1956～2013年共57年的實(shí)測流量資料．

3.2 研究方法

本文主要使用的研究方法有：線性回歸法、Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法以及Morlet小波分析法．

線性回歸作為一種統(tǒng)計(jì)方法，它是用來確定因變量與自變量之間相關(guān)關(guān)系的，采用的原理是數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析．

M-K檢驗(yàn)法是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，能夠用來檢驗(yàn)序列的變化趨勢是否顯著．它的優(yōu)點(diǎn)是樣本不需要服從某一特定分布，且受異常值的影響較小．目前，在水文序列的趨勢檢驗(yàn)中，M-K檢驗(yàn)方法有著廣泛的應(yīng)用[6]．其檢驗(yàn)原理如下：

(1)

(2)

式中，xk和xi為樣本值，n為序列長度．若|ZC|≤Z(1-α/2)，則該序列無顯著性趨勢；若ZC<-Z(1-α/2)，則序列呈顯著下降趨勢；若ZC>Z(1-α/2)，則序列呈顯著上升趨勢．

小波分析是一種調(diào)和分析方法，目前被廣泛應(yīng)用于水文序列的周期性和趨勢性分析．Morlet小波變換系數(shù)有實(shí)部、虛部兩部分，實(shí)部表示信號(hào)在不同時(shí)間位置上的分布和相位信息，用來區(qū)分不同特征的時(shí)間尺度信號(hào)；小波系數(shù)的模反映了特征時(shí)間尺度信號(hào)的強(qiáng)弱程度[7]．對(duì)于給定的水文序列f(t)，連續(xù)小波變換為：

(3)

在實(shí)際應(yīng)用中，通常對(duì)水文序列進(jìn)行離散化處理．離散形式的小波變換為：

(4)

4 徑流變化分析

4.1 徑流年內(nèi)分配特征

徑流量的大小與氣象因素聯(lián)系緊密，徑流量年內(nèi)變化具有顯著的特征．圖2為利用晨明站1956～2013年的徑流資料，計(jì)算出的徑流量年內(nèi)分布圖．從圖中可以看出，晨明站月徑流量年內(nèi)分布不均勻，變化范圍在0.07～12.69億m3之間．年內(nèi)徑流量的分布呈單峰型，最大徑流量出現(xiàn)在8月，最大徑流量出現(xiàn)的季節(jié)為夏季．夏季的徑流量約占全年總徑流量的57%，而冬季的徑流量僅占全年總徑流量的1.5%．從氣象角度分析認(rèn)為，冬季氣溫低，降雨少，河道會(huì)出現(xiàn)一定時(shí)間的冰封期，因此徑流量小；夏季氣溫高，大量融化的冰雪水對(duì)河道徑流起到補(bǔ)給作用，且夏季降雨量大幅度升高，因此徑流量大．

圖2 晨明站徑流量年內(nèi)分布圖

4.2 徑流年際變化趨勢

為了分析湯旺河流域徑流量的年際變化特征，本文對(duì)晨明站的年徑流量進(jìn)行了回歸分析，如圖3所示．從圖中可以看出，晨明站1956～2013年這57年的年徑流量呈現(xiàn)一個(gè)波動(dòng)下降的趨勢，最大徑流量出現(xiàn)的年份為1985年，最小徑流量出現(xiàn)的年份為2008年，整體的下降幅度為2.33億m3/10a．

圖3 晨明站徑流量年際變化趨勢圖

為了驗(yàn)證晨明站徑流量的變化是否表現(xiàn)出顯著的趨勢性特征，此處采用了Mann-Kendall方法來進(jìn)行檢驗(yàn)．通過計(jì)算，得出晨明站的Kendall值為-1.71，|Zs|<1.96．表明晨明站1956～2013年的年徑流序列呈現(xiàn)下降趨勢，但由于未達(dá)到95%的顯著性水平，因此下降趨勢并不顯著．M-K的統(tǒng)計(jì)量曲線如圖4所示，從圖中可以看出，晨明站UF序列從1964年開始均小于0，表明序列呈現(xiàn)下降趨勢．UF序列與UB序列在置信區(qū)間內(nèi)存在3個(gè)交點(diǎn)，3個(gè)交點(diǎn)所在的年份分別為1957年、1958年和1964年．其中，由于UF曲線沒有超越置信區(qū)間，無法確認(rèn)1957年和1958年是否為突變點(diǎn)．1964年為突變點(diǎn)，UF曲線在1968年前后穿越了置信區(qū)間，表明徑流量在1964年出現(xiàn)了突變，且突變趨勢為減小趨勢．

圖4 晨明站徑流量M-K檢驗(yàn)圖

4.3 年徑流周期分析

圖5為晨明站小波系數(shù)的實(shí)部等值線圖，從該圖中能夠得出徑流序列在不同時(shí)間尺度下的周期變化，從而根據(jù)周期特性可推斷出徑流序列未來一定時(shí)間內(nèi)的變化趨勢．

圖5 晨明站年徑流小波系數(shù)實(shí)部等值線圖

圖中橫坐標(biāo)表示年份，縱坐標(biāo)表示時(shí)間尺度．小波系數(shù)實(shí)部的數(shù)值越大，顏色越深，表明徑流量越大，該時(shí)期為豐水期；實(shí)部的數(shù)值越小，顏色越淺，表明徑流量越小，該時(shí)期為枯水期．從圖中可以看出，晨明站的年徑流存在15～18a的大尺度、8～9a的中尺度以及4～5a的小尺度這3類時(shí)間尺度的周期性變化．在15～18a的時(shí)間尺度上，徑流量經(jīng)歷了枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐這12個(gè)豐枯循環(huán)的周期．1956年和2013年處的等值線均未閉合，因此在該時(shí)間尺度上可以推斷，在1956年之前可能存在一段枯水期，在2013年之后可能還存在一段豐水期．在8～9a的時(shí)間尺度上，徑流量經(jīng)歷了豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯→豐→枯這20個(gè)循環(huán)周期．根據(jù)等值線的閉合情況推測，在該時(shí)間盡度上，1956年之前還有一段時(shí)間的豐水期．

在2013年處，枯水期的等值線已經(jīng)閉合，因此推測在該時(shí)間尺度上，2013年后會(huì)出現(xiàn)一個(gè)豐水期．在4～5a的時(shí)間尺度上，徑流豐枯循環(huán)周期的情況更加復(fù)雜，豐枯交替頻率更高．

5 結(jié) 論

1)通過對(duì)湯旺河流域出口處晨明站月徑流進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，徑流年內(nèi)分布呈單峰型，徑流量最大的月份為8月，徑流量最大的季節(jié)為夏季，夏季的徑流量占全年總徑流量的57%．

2)徑流量年際變化呈下降趨勢，下降幅度約2.33億m3/10a．利用M-K方法分析徑流的變化趨勢可知，徑流量的下降趨勢并不顯著，在1964年徑流量出現(xiàn)突變減小．

3)晨明站的年徑流存在15～18a的大尺度、8～9a的中尺度以及4～5a的小尺度這3類時(shí)間尺度的周期性變化．從15～18a第一主周期來看，2013年處的等值線尚未閉合．因此，推斷在未來一段時(shí)間，將會(huì)出現(xiàn)一個(gè)豐水期．

[1] 劉麗娜．氣候變化對(duì)中小流域徑流過程的影響研究[D]．鄭州：鄭州大學(xué)，2010．

[2] 曹建廷，秦大河，羅 勇，等．長江源區(qū)1956-2000年徑流量變化分析[J]．水科學(xué)進(jìn)展，2007(1)：29-33．

[3] 沈 楠，李春暉．黃河流域近500多年來徑流量演變特征[J]．水資源與水工程學(xué)報(bào)，2009，20(5)：37-40．

[4] 李棟梁，張佳麗，全建瑞，等．黃河上游徑流量演變特征及成因研究[J]．水科學(xué)進(jìn)展，1998(1)：23-29．

[5] 徐東霞，章光新，尹雄銳．近50年嫩江流域徑流變化及影響因素分析[J]．水科學(xué)進(jìn)展，2009，20(3)：416-421．

[6] 侯欽磊，白紅英，任園園，等．50年來渭河干流徑流變化及其驅(qū)動(dòng)力分析[J]．資源科學(xué)，2011，33(8)：1505-1512．

[7] 牟 萍，楊勝發(fā)，童思陳．基于Morlet小波分析的嘉陵江流域年徑流周期研究[J]．重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2016，35(1)：76-79，171．