基于Budyko假設(shè)的渭河徑流變化歸因識(shí)別

張麗梅,趙廣舉,,*,穆興民,,高 鵬,,孫文義,

1 西北農(nóng)林科技大學(xué)黃土高原土壤侵蝕與旱地農(nóng)業(yè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,楊凌 712100 2 中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所,楊凌 712100

水資源是社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。河川徑流是水資源最重要的存在形式和組成部分之一,是生產(chǎn)生活用水的最主要來(lái)源[1]。受到氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的共同影響,全球許多河流的河川徑流量發(fā)生了顯著變化,嚴(yán)重威脅著區(qū)域水資源狀況[2-3],揭示徑流變化的主要驅(qū)動(dòng)力是全球水資源預(yù)測(cè)的關(guān)鍵,也是維持淡水資源可持續(xù)利用的基礎(chǔ)[4-5]。

渭河流域位于黃河中游,是甘肅和陜西的母親河,也是關(guān)中地區(qū)工農(nóng)業(yè)取水用水的主要來(lái)源,是該地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的保障[6]。近年來(lái),渭河徑流量發(fā)生了顯著變化,其變化原因引起了相關(guān)管理部門(mén)與研究人員的極大關(guān)注[7]。郭愛(ài)軍等[8]研究發(fā)現(xiàn)人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流變化的影響作用處于主導(dǎo)地位,氣候變化的影響呈不明顯的增加趨勢(shì)。畢彩霞等[9]采用水量平衡法以渭河流域的華縣站為例研究1958—2011年徑流減少的影響因素,結(jié)果表明:降雨變化和人類(lèi)活動(dòng)的貢獻(xiàn)率分別為49.0%和51.0%。Guo等[10]研究渭河上游徑流變化的驅(qū)動(dòng)因素,結(jié)果表明,人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流的貢獻(xiàn)占59%—77%。Huang等[11]分析了渭河不同年代際的徑流變化及其原因,發(fā)現(xiàn)較1960s氣候變化在20世紀(jì)70年代和90年代占主要因素,而人類(lèi)活動(dòng)在20世紀(jì)80年代和2000年之后起主導(dǎo)作用。盡管前人已經(jīng)開(kāi)展了許多關(guān)于渭河流域徑流變化特征的研究,并識(shí)別其變化的主要驅(qū)動(dòng)力,但研究結(jié)果仍存在較大的差異。

流域蒸散發(fā)在年尺度上受降水和蒸發(fā)能力兩個(gè)因素控制,基于此理論,Bukyko提出了流域水量與能量(太陽(yáng)輻射產(chǎn)生的能量)耦合平衡方程的構(gòu)想,即Budyko假設(shè)[12]。目前,許多研究人員根據(jù)氣象和徑流資料在全球多個(gè)地區(qū)驗(yàn)證了Budyko假設(shè)的成立[13- 15]。研究發(fā)現(xiàn),影響流域水量平衡的因素除了蒸散和降水外,還包括以下兩類(lèi)因素的影響:一類(lèi)是下墊面對(duì)流域的影響,包括土壤屬性、地形、植被變化等[14-17];另外一類(lèi)為除蒸散和降水量以外的氣候因子,包括降雨深度、降雨頻次等[18]。因此,近年來(lái)許多學(xué)者提出了一系列反映下墊面因素的Budyko經(jīng)驗(yàn)公式,如Zhou等[19]和楊大文等[20]分別就下墊面參數(shù)進(jìn)行了推導(dǎo)和驗(yàn)證,研究表明Budyko解析式方程遵循能量和水分邊界條件。基于Budyko水熱耦合平衡理論的水量平衡法對(duì)定量區(qū)分氣候和下墊面變化對(duì)流域徑流的影響具有廣闊的應(yīng)用前景[21-22],國(guó)內(nèi)學(xué)者楊大文等[20]和孫福寶等[23]已證實(shí)了Budyko水熱耦合平衡方程在黃河流域的適用性。

本研究在深入辨析渭河流域徑流、降水、蒸發(fā)變化的基礎(chǔ)上,采用Budyko水熱耦合平衡方程估算流域年徑流變化的氣候和人類(lèi)活動(dòng)的彈性系數(shù),量化降雨、蒸發(fā)以及下墊面變化對(duì)徑流變化的影響,識(shí)別渭河徑流銳減的原因,以期為渭河流域水資源規(guī)劃以及流域綜合治理提供理論支持。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)概況

渭河是黃河水量最多、面積最大的一級(jí)支流,流域面積13.48萬(wàn)km2(103°55′—110°20′E,33°40′—37°25′N(xiāo))(圖1)。渭河發(fā)源于甘肅省渭源縣鳥(niǎo)鼠山,由西向東流經(jīng)甘肅、寧夏、陜西三省,于陜西省潼關(guān)縣附近匯入黃河。渭河干流全長(zhǎng)為818 km,支流較多;第一大支流涇河,河長(zhǎng)455.1 km,流域面積為4.54萬(wàn)km2;第二支流為北洛河,河長(zhǎng)680 km,流域面積為2.70萬(wàn)km2。渭河流域多年平均降雨量約為550.8 mm(1958—2015年),在空間分布上呈現(xiàn)南多北少,山區(qū)降雨量大于河谷盆地,且多年平均潛在蒸散量為995.0 mm(1958—2015年)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文選取渭河流域咸陽(yáng)、張家山、狀頭3個(gè)水文站點(diǎn)(表1),年徑流量數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)水文水資源科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)和《黃河泥沙公報(bào)》等。本文選擇了渭河流域22個(gè)氣象站(圖1),數(shù)據(jù)采用中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://data.cma.cn)1958—2015年逐月氣象資料,包括降水量、平均氣溫、最高和最低氣溫、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速、相對(duì)濕度等。本文采用FAO修正的Penman-Monteith公式[24]計(jì)算潛在蒸散發(fā),計(jì)算公式如下:

(1)

式中,ET0為潛在蒸散量(mm/d);為飽和水汽壓曲線斜率(kPa/℃);Rn為太陽(yáng)凈輻射(MJ m-2d-1);G為土壤熱通量(MJ m-2d-1);γ為干濕常數(shù)(kPa/℃);U2為2 m高處的風(fēng)(m/s);T為平均氣溫(℃);es為平均飽和水汽壓(kPa),ea為實(shí)際水汽壓(kPa),(es-ea)為飽和水汽壓差(kPa)。根據(jù)月氣象資料計(jì)算得到潛在蒸發(fā)量,并統(tǒng)計(jì)不同季節(jié)和年潛在蒸發(fā)量。季節(jié)的劃分采用氣象季節(jié)即3—5月為春季,6—8月為夏季,9—11月為秋季,12—次年2月為冬季。

表1 水文站基本情況

圖1 渭河流域水文站點(diǎn)和氣象站點(diǎn)分布圖Fig.1 Locations of hydro-climatic stations in the Wei River basin

2 方法

2.1 Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)

Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法,在氣候和水文序列變化趨勢(shì)分析中應(yīng)用廣泛,可以確定氣候及水文時(shí)間序列變化趨勢(shì)的顯著性[25]。

2.2 雙累積曲線

利用徑流量與降雨量的雙累積曲線,研究直線斜率的變化過(guò)程,直線斜率發(fā)生明顯偏離的點(diǎn)對(duì)應(yīng)徑流量開(kāi)始發(fā)生顯著變化的年份[26]。

2.3 徑流變化歸因識(shí)別

基于Budyko水熱耦合平衡理論的水量平衡法是區(qū)分氣候和下墊面變化對(duì)徑流變化貢獻(xiàn)的有效方法。該方法與傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法相比,其物理意義更加明顯,所用參數(shù)相對(duì)易獲取,計(jì)算方法較簡(jiǎn)單,是研究河川徑流變化年序列尺度上一種有效且理想的分析方法,在研究氣候和下墊面變化對(duì)徑流影響程度時(shí)被廣泛應(yīng)用[27]。

2.3.1 水量平衡方程

流域水量平衡方程為:

R=P-ET-ΔS

(2)

式中,R為徑流深(mm);P為降水量(mm);ET為實(shí)際蒸散量(mm);ΔS為儲(chǔ)水量變化(mm)。

在流域尺度上,徑流深和降雨量可通過(guò)實(shí)際觀測(cè)獲得,實(shí)際蒸散量可采用Budyko假設(shè)計(jì)算獲取。Choudhury[13]和Yang[28]等基于Budyko假設(shè),推導(dǎo)出流域水熱耦合平衡方程,表達(dá)式如下:

(3)

式中,ET0為年平均潛在蒸散量(mm);ω為下墊面特征參數(shù)。

下墊面特征參數(shù)(ω)是控制Budyko曲線形狀的參數(shù),其主要反映下墊面特征對(duì)流域水平衡的綜合影響[29-30],在本流域中主要表現(xiàn)為植被變化對(duì)流域蒸散發(fā)的影響。分析長(zhǎng)時(shí)間水文序列,儲(chǔ)水量的變化(ΔS)一般假定為零值[27],即在假定儲(chǔ)水量不變的情況下,對(duì)多年平均尺度及年際尺度的彈性系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。結(jié)合(2)、(3)式,水量平衡方程可以表示為如下公式:

(4)

式中,已知R,P和ET0可求算ω值。

2.3.2 敏感性分析

由于水量平衡方程(4)式可表示為R=f(P,ET0,ω),徑流對(duì)特定獨(dú)立變量x的彈性系數(shù)可采用下式表示:

(5)

式中,εxi是徑流對(duì)特定獨(dú)立變量xi的彈性系數(shù)(Elasticity coefficent),xi表示P,ET0或ω。假設(shè):

(6)

各變量的彈性系數(shù)計(jì)算如下[27]:

(7)

(8)

(9)

某個(gè)變量彈性系數(shù)的正值表示徑流深(R)隨著該變量的增加而增加,負(fù)值則表示徑流深(R)隨著該變量的增加而減小,使用(7)—(9)式分別求得,可以獲得徑流對(duì)降水的彈性系數(shù)(εP)、徑流對(duì)潛在蒸散發(fā)的彈性系數(shù)(εET0)和徑流對(duì)下墊面的彈性系數(shù)(εω)。

2.3.3 下墊面變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)

根據(jù)突變點(diǎn)將研究時(shí)期劃分為不同時(shí)段,時(shí)段1的多年平均徑流深為R1,時(shí)段2的多年平均徑流深為R2,從時(shí)段1到時(shí)段2的年徑流的變化可以用徑流前后兩時(shí)段的多年平均徑流深之差(dR)表示,即:

dR=R2-R1

(10)

同理,降水量(dP)、潛在蒸散發(fā)(dET0)和下墊面(dω)的變化表示為:

dP=P2-P1

(11)

dET0=ET02-ET01

(12)

dω=ω2-ω1

(13)

由一定因子引起的徑流變化可以通過(guò)因子變化及其偏導(dǎo)數(shù)的乘積來(lái)估計(jì)。因此,每個(gè)因子對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)可以使用以下微分方程來(lái)計(jì)算:

(14)

式中,dR′為計(jì)算求得的徑流深變化。上式可化簡(jiǎn)為:

dR′=dRP+dRET0+dRω

(15)

dRP、dRET0和dRω分別是氣候變化(P和ET0)和下墊面(ω)的變化引起的徑流變化。

將(5)式代入,可表示為:

(16)

每個(gè)因素對(duì)徑流變化的相對(duì)貢獻(xiàn)可以計(jì)算如下:

(17)

式中,xi表示P,ET0或ω,Cxi表示各因子對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率(Contribution rate)。

3 結(jié)果與分析

3.1 渭河徑流、降雨及潛在蒸發(fā)變化趨勢(shì)分析

表2為渭河流域咸陽(yáng)站、張家山站、狀頭站1958—2015年徑流深的統(tǒng)計(jì)特征。由表可知,咸陽(yáng)站多年平均徑流深較張家山和狀頭站高,且極值差異顯著,各站年徑流深的極大值均出現(xiàn)在1964年。采用非參數(shù)Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)對(duì)各站徑流深進(jìn)行趨勢(shì)分析得出:渭河流域各站徑流深均呈顯著減少趨勢(shì),且均達(dá)到0.01的顯著性水平。圖2為渭河流域各水文站1958—2015年徑流深變化。通過(guò)線性趨勢(shì)分析發(fā)現(xiàn),咸陽(yáng)站、張家山站、狀頭站的徑流深減少速率分別為:-1.520、-0.501、-0.322 mm/a。

表2 各水文站1958—2015年徑流深變化特征

顯著性水平為0.05時(shí),統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)臨界值為±1.96;顯著性水平為0.01時(shí),統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)臨界值為±2.58;顯著性水平為0.1時(shí),統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)臨界值為±1.28

圖2 咸陽(yáng)站、張家山站、狀頭站1958—2015年徑流深變化趨勢(shì)Fig.2 Variation of runoff depth at three stations during 1958—2015

圖3為渭河各流域1958—2015年降雨量和潛在蒸散量的年際變化過(guò)程線,并采用MK檢驗(yàn)分析渭河干流區(qū)域、涇河流域、北洛河流域的降雨量和潛在蒸散量1958—2015年變化趨勢(shì),結(jié)果表明(表3):各流域降雨量的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為負(fù),但顯著性水平均未達(dá)到0.1,減少趨勢(shì)不顯著;潛在蒸發(fā)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量呈正值,但顯著性水平均未達(dá)到0.1,增加趨勢(shì)不顯著。

3.2 渭河徑流量變化的歸因分析

3.2.1 渭河干支流徑流量突變特征

渭河流域降雨-徑流雙累積曲線如圖4所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn),渭河干流降水徑流累積曲線于1971年以及1993年發(fā)生明顯偏移,涇河和北洛河流域分別在1997、1993年發(fā)生偏移。降水-徑流的雙累積曲線在發(fā)生偏移前的階段一般視作河川徑流量未受人類(lèi)活動(dòng)干擾或干擾較小的時(shí)期,即基準(zhǔn)期[31]。因此,可以確定渭河干流、涇河和北洛河流域的基準(zhǔn)期分別為1958—1970年、1958—1996年和1958—1992年,圖中基準(zhǔn)期后的累積曲線的斜率發(fā)生了一定程度的改變,曲線斜率變小,說(shuō)明徑流相對(duì)于降雨有了減少趨勢(shì),并以此將渭河流域徑流序列劃分為不同階段,具體各個(gè)站點(diǎn)的劃分時(shí)段見(jiàn)表4。

表3 渭河流域降雨量和潛在蒸發(fā)量MK檢驗(yàn)分析結(jié)果

圖4 渭河流域徑流-降雨雙累積曲線Fig.4 Double mass curve analysis between cumulative runoff and precipitation in the Wei River basin

流域 Watershed時(shí)期 PeriodET0/mmR/mmP/mmωR/PET0/P彈性系數(shù)Elasticity coefficientεPεET0εω渭河干流1958—1970891.9 129.7 674.6 2.08 0.19 1.32 2.51-1.51-1.321971—1992852.9 84.5 637.7 2.67 0.13 1.34 3.06-2.06-1.531993—2015912.7 50.0 603.7 2.97 0.08 1.51 3.51-2.51-1.99涇河1958—1996964.8 42.2 508.1 2.33 0.08 1.90 3.02-2.02-2.251997—20151039.2 22.1 495.0 2.72 0.04 2.10 3.50-2.50-2.83狀頭1958—19921085.7 36.6 488.0 2.14 0.08 2.23 2.89-1.89-2.471993—20151147.7 24.9 467.2 2.26 0.05 2.46 3.06-2.06-2.83

ET0:年平均潛在蒸散量,Annual average potential evapotranspiration;R:徑流深,Runoff depth;P:降水量,Precipitation;ω:下墊面特征參數(shù),Underlying surface feature parameters;R/P:徑流系數(shù),Runoff coefficient;ET0/P,干旱指數(shù),Drought index;εP:降雨量的彈性系數(shù),Elasticity coefficent of precipitation;εET0:潛在蒸散發(fā)的彈性系數(shù),Elasticity coefficents of potential evapotranspiration;εω:下墊面特征參數(shù)的彈性系數(shù),Elasticity coefficents of underlying surface feature parameters

3.2.2 徑流對(duì)氣候要素和下墊面變化的敏感性分析

表4列出了各流域各時(shí)段水文氣候特征值和徑流對(duì)潛在蒸散發(fā)、降水以及地表參數(shù)的彈性系數(shù)。各流域變化期的年平均降水、年均徑流深均較基準(zhǔn)期減少;除渭河干流區(qū)1971—1992年外,其余時(shí)段各流域年平均潛在蒸散量較基準(zhǔn)期增加;干旱指數(shù)(ET0/P)較基準(zhǔn)期增大,徑流系數(shù)(R/P)較基準(zhǔn)期減小。

總體而言,徑流與ET0、ω呈負(fù)相關(guān),但與P呈正相關(guān)。3個(gè)彈性系數(shù)的絕對(duì)值最大的為P,中間值為ω,最小的為ET0。ET0的彈性系數(shù)范圍為-2.51—-1.51,P為2.51—3.51,ω為-2.83—-1.32。這些范圍表明,ET0,P或ω增加1%將導(dǎo)致1.51%—2.51%的下降,2.51%—3.51%的增加或1.32%—2.83%的徑流減少。渭河干流區(qū)域的干旱系數(shù)均較小,表明渭河干流氣候較北洛河和涇河相對(duì)濕潤(rùn)。北洛河流域干旱指數(shù)大于2.20,徑流系數(shù)較小,年徑流深約32.0 mm,屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,日照充足,且雨量偏少。由表4知,彈性系數(shù)的絕對(duì)值在時(shí)間上均有增大趨勢(shì)。

圖5為1958—2015年各流域徑流對(duì)氣候和地表變化的年彈性系數(shù),其反映了氣候與地表參數(shù)對(duì)徑流影響不同時(shí)期的影響。由圖可知,渭河干流和涇河流域εp和εET0的絕對(duì)值顯著增加(P<0.01),北洛河流域的增加趨勢(shì)不顯著,這表明渭河干流和涇河流域徑流深對(duì)氣候變化的敏感性較高,但北洛河流域的敏感性較差。3個(gè)流域的εω的絕對(duì)值均顯著增加(P<0.01),這表明徑流深對(duì)下墊面條件的變化更為敏感。

圖5 潛在蒸散量、下墊面參數(shù)、降雨量的彈性系數(shù)年際變化Fig.5 Relationship between runoff depth and PE, land surface parameters and precipitation

3.2.3 渭河徑流變化的歸因識(shí)別

氣候變化(降雨和潛在蒸散發(fā))和下墊面變化(參數(shù)ω)對(duì)徑流變化的影響程度如表5所示。由表知,計(jì)算求得的徑流深變化(dR′)與實(shí)際徑流深的變化(dR)相差很小,這表明本文在評(píng)估相關(guān)環(huán)境因素對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)時(shí)所用的方法有效。降水量減少(或增加)和潛在蒸散發(fā)的增加(或減小)以及下墊面特征參數(shù)ω值增大對(duì)徑流的減少有正(負(fù))貢獻(xiàn)。

由表5看出,渭河流域在不同時(shí)期、不同流域降雨、潛在蒸散量的變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流變化影響程度不同。人類(lèi)活動(dòng)期與基準(zhǔn)期相比,年降水量和徑流量均顯著減少,下墊面參數(shù)增加,除渭河干流1971—1992年均潛在蒸發(fā)量減少外,其他流域的年均潛在蒸發(fā)量人類(lèi)活動(dòng)期較基準(zhǔn)期均增加;不同流域的人類(lèi)活動(dòng)期下墊面的變化均為徑流變化的主導(dǎo)因素;渭河干流、涇河流域下墊面的變化對(duì)徑流的影響均大于60%,即渭河干流和涇河的年徑流深對(duì)下墊面的變化更為敏感;涇河、北洛河流域?qū)撛谡舭l(fā)因子變化的敏感度較高,潛在蒸散量的變化對(duì)徑流變化也起到了重要作用。

綜上,下墊面變化是渭河流域徑流減少的主要影響因素,降雨量變化次之,潛在蒸散發(fā)的影響較小,下墊面變化對(duì)徑流量減少的影響程度在渭河干流和涇河較劇烈。

表5 渭河徑流變化的歸因識(shí)別

dRP:降雨量P引起的徑流變化,Runoff changes caused by precipitation;dRET0:潛在蒸散量ET0引起的徑流變化,Runoff changes caused by potential evapotranspiration;dRω:下墊面ω引起的徑流變化,Runoff changes caused by underlying surface;dR:徑流深之差,Runoff depth difference;dR′:計(jì)算求得的徑流深變化,Runoff depth change calculated;δ:dR′與dR的差值,Difference between dR′ and dR;CP:降雨對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率,The contribution of precipitation to runoff changes;CET0:潛在蒸散量對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率,The contribution of potential evapotranspiration to changes in runoff;Cω:下墊面對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率,The contribution of underlying surface to changes in runoff

4 討論

氣候變化與人類(lèi)活動(dòng)是影響河川徑流量變化的兩個(gè)最重要的因素。分析渭河流域22個(gè)氣象站點(diǎn)氣象要素,發(fā)現(xiàn)降雨量在1958—2015年期間呈非顯著性減少,而潛在蒸散發(fā)顯著增加,這表明流域近60年來(lái)呈現(xiàn)暖干化趨勢(shì)。降雨、潛在蒸發(fā)變化并不顯著,二者對(duì)渭河徑流量的減少的貢獻(xiàn)占比約為18.28%—62.12%,且在時(shí)間和空間上存在顯著差異。

近幾十年,黃土高原經(jīng)過(guò)大規(guī)模的水土流失治理,土壤侵蝕量已顯著降低,大部分河流的徑流量和輸沙量顯著減少[32]。渭河流域除受水土保持措施的影響,土地利用、水庫(kù)、工農(nóng)業(yè)取水等對(duì)徑流的減少起到很大的作用。表6為渭河流域水土保持措施的統(tǒng)計(jì)信息[7]。由表可知,截至2006年,流域累積修建梯田206萬(wàn)hm2,淤地壩壩控面積1.41萬(wàn)hm2。大規(guī)模的水土保持措施大大改變了地表產(chǎn)匯流特征與路徑。1999年,國(guó)家實(shí)施“退耕還林草”,渭河流域林草地面積大幅度上升,林草地的持水性能和截留量不斷上升,導(dǎo)致徑流量不斷減少[33]。此外,流域內(nèi)共有水庫(kù)302座,總庫(kù)容達(dá)到27.3億m3,蓄、引、提工程有效灌溉面積121萬(wàn)hm2[9]。水利工程建設(shè)和工農(nóng)業(yè)耗水量的不斷上升導(dǎo)致人類(lèi)活動(dòng)對(duì)渭河徑流的影響越來(lái)越劇烈,致使徑流量不斷減少。壩庫(kù)工程建成初期,其蓄水對(duì)河川徑流的年內(nèi)分配影響較大,然而在多年平均狀況下,導(dǎo)致整個(gè)流域蒸發(fā)量增加。基于Budyko水熱耦合平衡理論的基本假設(shè)是流域在某一段時(shí)間內(nèi)儲(chǔ)水變化量ΔS為零,但該計(jì)算方法忽略了流域水利工程尤其是水庫(kù)和淤地壩對(duì)徑流的攔蓄。盡管相關(guān)研究將人類(lèi)活動(dòng)的影響作為一個(gè)整體考慮[20,27],但部分研究表明下墊面參數(shù)(ω)的物理意義和數(shù)學(xué)表達(dá)尚不準(zhǔn)確,未來(lái)研究仍需剔除壩庫(kù)工程攔蓄的影響。

表6 渭河流域水土保持措施信息表

5 結(jié)論

本文選取渭河流域?yàn)檠芯繀^(qū),采用Mann-Kendall檢驗(yàn)、雙累積曲線等分析渭河流域1958—2015年的氣候、水文要素變化,應(yīng)用基于Budyko水熱耦合平衡方程量化氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn),主要結(jié)論如下:

(1)Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法對(duì)渭河流域咸陽(yáng)、張家山、狀頭3個(gè)控制水文站的徑流和氣候資料趨勢(shì)分析得出,徑流深呈顯著減少趨勢(shì),減少速率分別為:-1.520、-0.501、-0.322 mm/a。降雨量和潛在蒸散量分別呈減少和微弱增加趨勢(shì),但均不顯著。

(2)采用徑流—降雨雙累積曲線識(shí)別渭河各流域徑流階段性變化特征:渭河干流區(qū)域、涇河流域和北洛河流域徑流變化的基準(zhǔn)期分別為1958—1970年、1958—1996年和1958—1992年。依據(jù)Budyko水熱平衡方程計(jì)算徑流對(duì)各因子彈性系數(shù),結(jié)果顯示徑流深對(duì)下墊面條件變化更為敏感,人類(lèi)活動(dòng)期渭河干流和涇河流域下墊面條件對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率均在60%以上,北洛河流域在1993—2015年下墊面條件對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率為37.88%。總體上,下墊面變化是渭河流域徑流銳減的主要因素,降雨因素次之,潛在蒸散發(fā)的影響較小。