塔里木河生態水流情勢分析及其適應性利用

楊 帆，薛聯青,,3，張洛晨，楊昌兵，魏光輝，陳新芳

(1.河海大學水文水資源學院，江蘇 南京 210098； 2.德克薩斯大學奧斯汀分校水文地質系，美國 奧斯汀 TX78705；3.河海大學文天學院，安徽 馬鞍山 243000； 4.新疆塔里木河流域管理局，新疆 庫爾勒 841000)

圖1 2015年塔里木河流域植被覆蓋及水系

引水灌溉、筑壩蓄水等水資源開發利用行為所引起的自然水流情勢改變，是導致許多河流生態問題的主要原因之一[1-3]。生態水流適應性利用是指在保證河流生態系統良性循環的前提下，在水資源開發利用過程中考慮人類活動、氣候變化、陸面變化等環境變化對水文過程的影響，調整水文過程以適應生態變化的水流利用模式[4]。生態水流適應性利用概念的提出正是為了緩解河流水資源開發利用與生態環境保護的矛盾。國內外學者對生態水流的理論研究從最早階段的最小保證生態需水量[5]，到在不同季節或不同月份維持階梯式變化的標準流量[6]，再到形成一種具有季節性漲落變化的動態水文過程[7]。隨著河流水文、水質、泥沙和生物研究的深入，基于生態-水文響應關系的生態水流評估得到廣泛關注[8-9]。Wang等[10]采用整體法針對單項生態目標分別建立了水文指標與生態指標之間的量化關系, 結合生態保護目標和人類需水綜合估算了環境水流。薛聯青等[11]采用改進的變化范圍法定量評估了水庫興建對下游河流生態水文情勢的影響。這些生態水流評估研究一般假設自然水流情勢是生態水流的最佳狀態[12]，然而，近幾十年來，氣候和下墊面條件的變化已經導致生態水流情勢發生顯著改變，鑒于此，生態水流情勢的適應性利用應基于相似的動態水流變化基礎，并且有必要重新確定水資源開發利用的理想水流狀態[13]。本文以干旱區塔里木河流域為研究對象，從不同水平年的角度分析源流及干流的生態水流情勢，基于逐步回歸和自回歸滑動平均的組合回歸模型，構建適應于生態變化的不同利用方式的水流變化方程，以期為流域構建適宜的生態水文條件及水資源適應性利用提供科學參考。

1 研究區概況

塔里木河流域位于東經73°10′～94°05′，北緯34°55′～43°08′，總面積102萬km2，是我國第一大內陸河流域[14]。受高山環繞影響，塔里木河流域形成了典型的大陸性干旱氣候，具有降水稀少、蒸發強烈、晝夜溫差大的氣候特征。流域多年平均地表徑流量為398.3×108m3，干流區徑流補給主要來源于阿克蘇河(73.2%)、和田河(23.2%)及葉爾羌河(3.6%)。塔里木河流域以水養農業經濟為主，經濟發展高度依賴水資源分布。隨著流域內工農業生產的發展和人口的不斷增加，流域生態水文過程變化顯著，尤其是20世紀70年代以來，塔里木河干流下游長期斷流，生態環境嚴重惡化。2015年塔里木河流域植被覆蓋及水系情況見圖1。

2 研究方法

2.1 生態水流情勢分析方法

在生態水流情勢分析中，一般采用滑動T檢驗法[15]，在此不做詳細介紹。根據GB/T50095—98《水文基本術語和符號標準》，利用P-Ⅲ頻率分析法確定源流及干流水文過程的統計參數和各頻率設計值，采用對應10%、25%、50%、75%、90%的保證率作為劃分徑流量豐、平、枯水年的標準[16]。

2.2 組合回歸模型

選擇ARMA(auto-regressive and moving average)模型和組合回歸模型進行對比分析，從而確定組合模型與單個模型在塔里木河流域的適用性。根據生態水文過程的水量平衡關系，源流來水量一般由河道滲透量、生態變化天然補給量、生態變化周期性水量和生態變化隨機性水量組成，而地表徑流量為源流來水量與河道滲透量的差值，表達式為

L(t)=S(t)+T(t)+P(t)+R(t)

(1)

X(t)=L(t)-S(t)

(2)

式中：L(t)為源流來水量；S(t)為河道沿程滲透量；T(t)為生態變化天然補給量，表示水文過程因水文或氣象因素引起的季節性或多年變化趨勢；P(t)為生態變化周期性水量，表示水文過程按年、月等呈現的周期性變化；R(t)為生態變化隨機性水量，表示臨時性、偶然性的因素引起水文過程的隨機變化水量；X(t)為地表徑流量；t為時間變量。

2.2.1T(t)的分離方法

借助SPSS19.0軟件，采用非平穩序列逐步回歸分析法選擇水文過程的預報因子，對預報因子進行統計檢驗，若所有回歸系數為0的假設不成立，則能夠認定該水文過程存在T(t)；反之，該水文過程不存在T(t)。T(t)是預報對象和預報因子之間的函數。對于剔除滲透量后的地表徑流過程，T(t)的近似值可表示為

T(t)=b0+b1t+b2t2+b3t3+b4t4+b5t-1+

b6t-2+b7t-1/2+b8t1/2+b9et+b10lnt

(3)

式中b0、b1、…、b10為系數。

逐步回歸模型將時間變量t組成的t、t2、t3、t4、t-1、t-2、t-1/2、t1/2、et、lnt等作為預報因子，年徑流量序列作為預報對象，回歸計算中對預報因子進行篩選，在信度α=0.05時選擇預報因子，直到引入所有合格的預報因子，回歸結束，計算各被選變量的回歸方程及模擬精度。若方程對應的顯著性水平小于0.05，可以拒絕原假設，表明回歸方程預報因子整體上對預報對象有顯著性的線性影響，回歸方程顯著。

2.2.2P(t)的分離方法

將X(t)剔除T(t)后的序列作為P(t)的預報序列y(t)。y(t)依次按長度l(2≤l≤m)進行分組：

(4)

式中：n為原序列樣本長度，n0為滿足i+(n0-1)l≤n的最大整數，m=int(n/2)。對各組求平均，則得到一個長度為l的平均值序列，稱之為長度為l的試驗周期序列。按不同長度分組為(m-1)個試驗周期序列。將各試驗周期序列按其周期性外延，時期長度為n，并將這m-1個新序列視為因子x1、x2、…、xm。則回歸方程P(t)可以表示為

(5)

式中：i為周期數，i=2,3,…,m；t為時間(t=1,2,…,n)。利用逐步回歸方法，對x1、x2、…、xm-1進行變量的引入和剔除，直到既無變量可剔除又無變量可引入為止，記下被選變量的序號i。計算各被選變量的回歸方程及模擬精度。若方程對應的顯著性水平小于0.05，可以拒絕原假設，表明回歸方程預報因子整體上對預報對象有顯著性的影響，回歸方程顯著。

2.2.3 利用ARMA模型的R(t)分離方法

R(t)=φ0+φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+

εt-θ1εt-1-θ2εt-2-…-θqεt-q

(6)

式中：φp為自回歸模型的系數；θq為滑動平均模型的系數。

2.2.4 模擬精度評價標準

根據水文情報預報規范(GB/T 22482—2008)中長期預報精度評價方法，當一次預報的誤差小于許可誤差(20%)時，視為合格[18]。合格預報次數與總次數的百分比為合格率，表示預報總體精度水平。預報項目的精度按照預報合格率的大小分為3個等級。合格率超過85%為甲等；合格率在70%～85%為乙等；合格率在60%～70%為丙等。預報精度達到甲、乙兩個等級者，可用于發布正式預報;精度達到丙級者，可用于參考性預報; 精度丙級以下者，只能用于參考性估報。

注：滑動T檢驗中，P<0.01表示特別顯著變化; ↑*(↓*)P<0.05表示顯著上升(下降); P≥0.05表示變化不顯著。圖2 塔里木河源流及干流徑流變化過程

3 塔里木河生態水流情勢分析

水流情勢是河流生態過程的重要驅動力, 水流季節性漲落、年際變化過程與河流水質、泥沙及水生生物的更替過程之間存在著天然匹配的契合關系[10]。圖2為1960—2011年塔里木河源流及干流徑流變化過程。由圖2可知，源流和干流的徑流年際變化趨勢不一致，總體上源流來水量呈增加趨勢，干流來水量呈減少趨勢。采用滑動t檢驗對源流及干流年徑流變化趨勢進行檢驗發現，源流地表徑流在1993年前后變化明顯，阿克蘇河、葉爾羌河和和田河的趨勢系數分別為0.018×108m3/a(p<0.01)、0.027×108m3/a(p<0.05)和0.006×108m3/a(p=0.12)，呈現增加趨勢。干流地表徑流在1972年前后變化顯著，趨勢系數為0.018×108m3/a(p<0.05)，呈現減少趨勢。1960—2011年區間耗水量呈增加趨勢，最主要原因可能與源流區農業灌溉面積擴大和無序開挖引排等有關。隨著塔里木河流域氣候在20世紀80年代開始明顯地“增暖變濕”[19]，源流區地表徑流呈現不同程度的增加，但由于人類活動規模和強度的持續增加，干流生態環境逐漸退化。2000年以后，流域生態環境在各項治理措施的實施下有所改善，但仍然處于極其脆弱的局面。

流域生態狀況與自然水文過程是可自由流動河段生態水流情勢評估的參考。根據1960—2011年塔里木河源流及干流的水文頻率曲線，查得10%、25%、50%、75%和90%對應的徑流量，并計算出不同頻率對應的源流區間耗水量(表1)。由表1可知，隨著保證率的增加，源流區間耗水量呈減小趨勢。當源流來水頻率小于50%(偏豐)時，干流徑流的增加幅度小于源流，源流區間耗水量的增加幅度較為明顯，這是由于豐水期源流地表水資源被大量灌溉引水利用，以及河道漫溢、水面蒸發等加劇導致水流損耗嚴重；當頻率大于50%(偏枯)時，干流徑流的減小幅度小于源流，區間耗水量減小幅度較為平緩，這是由于在枯水期，管理措施的實施保障了流域水資源的空間均衡，與已有研究結果一致[20]。

表1 不同頻率下源流區間耗水量的預測

圖3為塔里木河1960—2011年源流及干流的年徑流豐枯變化過程，可見源流區水文過程呈現顯著的“由枯轉豐”的趨勢，干流區水文過程呈現“由豐轉枯”的趨勢。結合表1的耗水量數據，預測未來一段時間，源流區間耗水量仍保持的明顯的增加趨勢。可依據生態水流情勢特征，開發適宜的生態功能區，如高流量過程適合于喬木類植物生長和生物的繁殖與遷徙，低流量過程有利于灌木、草地的生長和生物越冬。

圖3 1960—2011年塔里木河年徑流豐枯變化過程

河流名稱b0b1b3b4b5b6b10相關系數統計量顯著性水平阿克蘇河-82287.5-7903.95.4-0.1155341.8-36673.576590.00.7779.5810葉爾羌河-518694.5-17596.76.9-0.11189403.9-575698.1282662.60.3811.0650.402和田河-310594.0-9692.43.60.0695332.2-346012.6158345.80.4972.0630.068塔里木河干流-346583.4-14305.26.7-0.1815811.1-397146.2201885.50.4221.3580.247

4 生態水流適應性利用分析

當前生態調度遵循總量控制原則，在水資源長期匱乏的干旱區適用性較差，而生態水流適應性利用無疑是一種更有效的生態調度方式。生態水流適應性利用是根據不同水平年的生態水流的周期、趨勢和洪峰低谷等變化特征，在時間上和空間上實行定期和不定期水量分配，從而更有效的利用有限的水資源。因此，生態水流適應性利用是適應環境變化和保障水資源系統良性循環的水資源利用方式。

針對塔里木河流域源流及干流年徑流序列，將研究時段分為率定期(1960—2000年)和檢驗期(2001—2011年)，分別采用ARMA模型和組合回歸模型進行適應性的對比分析。ARMA模型直接對生態水流序列進行預測，而組合回歸模型將流域生態水流按照不同利用方式分為生態變化天然補給量T(t)、生態變化周期性水量P(t)和生態變化隨機性水量R(t)進行預測。

4.1 T(t)的預測

利用前文中介紹的方法建立T(t)方程，方程對應的回歸系數、相關系數、統計量和顯著性水平見表2。圖4為徑流量實測值與T(t)的變化過程，由圖4可知，源流的T(t)呈增加趨勢，干流的T(t)呈減少趨勢。這是由于20世紀80年代以來，新疆氣候持續變暖，溫度升高引起冰川融雪補給的徑流量增加，而干流徑流呈不顯著的減少趨勢，說明人類活動的增強已影響到干流T(t)的變化過程。

圖4 徑流量實測值與T(t)變化過程

流域名稱P(t)方程相關系數統計量顯著性水平阿克蘇河P^1(t)=-2483.42+0.16x2,t-0.015x3,t+1.16x7,t-4.34x17,t0.59617.3210 葉爾羌河P^2(t)=-88.25-0.004x3,t+0.344x8,t-0.21x9,t-1.21x17,t0.39232.2850.071和田河P^3(t)=-38.2+2.03x7,t-12.49x13,t+2.01x17,t0.31525.8170.033塔里木河干流P^4(t)=-2210.2-0.10x3,t-1.15x9,t-0.165x17,t0.45220.2470

4.2 P(t)的預測

根據前文介紹的方法分別得到源流及干流的P(t)方程及相應方程的相關系數、統計量和顯著性水平(表3)。由表3可知，阿克蘇河、葉爾羌河、和田河和塔里木河干流對應的生態水文過程周期分別為2、3、7、17年、3、8、9、17年、7、13、17年和3、9、17年。根據生態水流的周期變化特征，制定不同地區的定期水量配置方案，即在豐水年存儲富余水量，平水年存儲洪峰流量，從而在枯水年進行利用，改善枯水年的缺水現狀。

4.3 R(t)的預測

根據前文介紹的方法，計算地表徑流過程中剔除T(t)和P(t)后的序列，對得到的序列應用ARMA模型進行估計得到徑流R(t)的模擬序列(表4)。由表4可知，阿克蘇河、葉爾羌河、和田河和塔里木河干流的R(t)方程的顯著性水平均小于0.05，回歸方程顯著。掌握R(t)變化趨勢，可以確定洪峰和退水低谷期的水資源配置方案，在時間和空間上實現分段和分地區存儲或補給水量，實現有限水資源的高效利用。

4.4 模擬精度評價

表5為ARMA模型和組合回歸模型預測合格率和誤差分析，圖5為ARMA模型與組合回歸模型預測結果對比。由表5和圖5可見，組合回歸模型的模擬效果良好，ARMA模型模擬效果很差。組合回歸模型在率定期合格率為80.49%～90.24%，檢驗期合格率為63.64%～81.82%，可見精度均達到丙級以上，可用于參考性預報。經源流和干流對比發現，源流區組合回歸模型模擬效果相對較好，基于組合回歸模型，在確定不同利用方式的水流預測方程的情況下，可以基于實時預報的水文年特征，從時間和空間角度出發，建立研究區生態水流適應性利用方案。在豐水年，將生態變化隨機性水量一部分用于補給生態用水量，一部分進行存儲；在平水年，將洪峰期的生態變化隨機性水量用于存儲和補給生態用水量；在枯水年，利用前期存儲的水量進行補給。根據生態天然補給量的變化趨勢進行不定期分段水量補給，根據生態變化周期性水量進行定期分段水量補給，根據不同水平年的配置原則對生態變化隨機性水量進行定期和不定期的分段水量分配。塔里木河流域水資源開發利用程度較高，致使周邊生態環境嚴重惡化，結合生態水流情勢制定的水量調度方案可以保障塔里木河生態系統的健康發展。

表4 R(t)方程及統計檢驗結果

表5 ARMA模型與組合回歸模型預測合格率及誤差分析

注：ARMA模型的模型階數為(1,1)。

圖5 ARMA模型與組合回歸模型預測結果對比尤其是在阿克蘇河流域，干流區預報相對誤差較大，達到了20.19%，這是由于20世紀70年代以來，為滿足農業發展需求，干流區生態水閘引水和水庫調節灌溉的發展改變了天然的生態水流過程，錯綜復雜的人類活動干擾進一步增加了干流生態水文過程的隨機性，致使干流生態水流序列趨近非平穩序列，模擬難度較大。

5 結 論

a. 源流區與干流區生態水流變化趨勢不一致，呈現源流區徑流增加、干流區徑流減少的情勢。20世紀70年代以來，源流區間耗水量呈現增長趨勢，當源流來水頻率小于50%時，源流區間耗水量的增加幅度較為明顯，當頻率大于50%時，區間耗水量減小幅度較為平緩。

b. 相對于ARMA模型，組合回歸模型模擬效果比較理想，率定期、檢驗期的合格率分別為80.49%～90.24%和63.64%～81.82%，可作為參考性預報。根據研究區生態水流情勢分析，建立不同水平年的生態水流適應性利用方案，在豐水年，將生態變化隨機性水量一部分用于補給生態用水量，一部分進行存儲；在平水年，將洪峰期的生態變化隨機性水量用于存儲和補給生態用水量；在枯水年，利用前期存儲的水量進行補給。根據生態天然補給量的變化趨勢進行不定期分段水量補給，根據生態變化周期性水量進行定期分段水量補給，根據不同水平年的配置原則對生態變化隨機性水量進行定期和不定期的分段水量分配。