考慮IHA 指標周期性的水文情勢評估方法

史衛東

（甘肅省定西水文水資源勘測局，甘肅定西743000）

河流是維系生態系統穩定的保障,對人類社會生產生活具有重要意義,評估河流生態功能一直是國內外研究的重點問題［1］。特別是近幾十年來,隨著人類活動與氣候變化的影響增大,河流的形態特征、水文特征、水質特征以及生物狀況都受到了較大程度的改變,導致河流生態功能嚴重退化［2］。如何正確認識及評價河流生態功能的改變狀況,是修復并維持河流健康、恢復河流生態功能的先決條件,也是世界各國一直研究的問題。

1996年,Richter等［3］根據河流對生態的影響,找出了能夠代表河流水文特征的33個指標（Indicators of Hydrologic Alteration,IHA),包括流量特征、時間分布、頻率特征、延時情況以及變化率5個方面,能夠比較全面地反映河流的水文情勢,因此成為最常用的水文情勢指標體系。1997年,Richter等［4］在 IHA指標體系的基礎上,提出評價河流水文情勢變化的變動范圍法（Range of Variability Approach,RVA),依據不同時期河流IHA指標的變化情況,反映河流水文特征的變化,以此來評估河流生態功能的變化程度。Shiau等［5］利用直方圖解決了RVA法忽略統計范圍內指標數值的問題,提高了RVA法的敏感性。周毅等［6］依據IHA指標之間的相關性,對不同指標賦予不同的權重,并結合歐氏距離法對RVA法進行了改進,應用到黃河源區的水文情勢分析上。黎云云等［7］指出RVA法忽略了中度和低度的指標變化對河道水文情勢的影響,并結合主觀層次分析法和客觀熵權法對各指標權重進行了調整。薛聯青等［8］認為某一指標的重度改變會對生態造成嚴重影響,而RVA法整體水文改變度的計算忽略了高改變度指標的影響,并通過增大改變度最大值所占權重來提高高值對結果的影響。在反映徑流序列本身特征方面,Ge等［9］認為單個水文年內河流各指標的變化對生態造成的影響是不同的,并通過考慮各指標的位置屬性對RVA法進行了改進。Yang等［10］指出氣象要素的變化以及人類活動的影響都會引起徑流周期性的變化,表征河流水文特性的水文情勢指標的周期也會發生變化。

筆者對僅考慮頻次的RVA方法進行改進,提出了一種考慮徑流多時間尺度周期變化的RVA方法,并利用涇河流域實測徑流數據進行了驗證,以期為正確評估河流水文情勢提供參考。

1 改進的RVA評價方法

1.1 突變點確定

用累積距平曲線確定時間序列突變點。累積距平曲線是利用時間序列X在某一時刻t所對應的累積距平S所繪制的曲線,其轉折點即為時間序列的突變點。該方法具有簡單、直觀等優點。第t時刻的累積距平S（t)計算公式［11］為

1.2 小波分析

小波分析是對時間序列進行時域與頻域分析的一種常用方法,其原理詳見文獻［12］。本文僅對用于周期判別的部分進行介紹。

利用Morlet小波函數對時間序列進行連續小波變換［13］。Morlet小波函數的表示形式為

式中：t為時間；w0為無量綱頻率；i為時間序列的第i個元素。

小波系數wf（a,b)的計算公式為

式中：a為尺度伸縮因子；b為時間平移因子；φa,b（t)為由φ（t)伸縮和平移而成的一組函數,稱連續小波函數,可表示為

通過計算小波方差判斷時間序列的主周期時間尺度。小波方差的計算公式為

時間序列的主周期時間尺度確定后,通過對應的小波系數的實部可以求出該時間尺度下的周期。

1.3 考慮多時間尺度周期變化的改變度評估

1.3.1 單一水文指標改變度計算

某一指標的改變度由其頻次改變度和周期改變度共同決定。頻次改變度通過統計突變前后指標發生頻率的25%～75%之間的數目進行計算,第i個指標的頻次改變度Di的計算公式為

式中：Ni、Ne分別為第i個指標突變前、突變后落于閾值范圍內的年數。

周期改變度通過對比序列突變前后的周期變化計算。受限于時間序列的長度,周期并不能被完整地反映,所以突變前和突變后的時間序列往往包含不同數目的周期,產生這一現象的原因并非完全是周期的變化,還有可能是受限于時間序列的長度導致部分周期沒有被很好地反映。在本研究中,若突變前和突變后存在周期數目不相等的問題,則以數目較少的周期為準,在數目較多的周期里選擇最相近的進行比較。第i個指標的周期改變度Pi的計算公式為

式中：pb,i,n、pa,i,n分別為突變前、突變后第i個指標的第n個周期。

第i個水文指標的改變度Hi為

1.3.2 整體改變度計算

河流水文情勢的整體改變度H計算公式［14］為

因本研究時段中涇河未發生斷流,故忽略斷流天數這一指標對評估結果的影響,僅采用32個指標。

對于單個指標或整體改變度,若0%≤H＜33%,則定義為無改變或低度改變；若33%≤H＜67%,則定義為中度改變；若67%≤H≤100%,則定義為重度改變［15］。

2 應用實例

2.1 研究區概況

涇河位于黃土高原中部,屬渭河的一級支流,河流全長455.1 km,河道平均比降0.247%,流域控制面積45 421 km2。涇河流域位于溫帶半濕潤向半干旱氣候的過渡地帶,屬溫帶大陸性氣候區,多年平均降水量為539.1 mm,降水主要集中在7—9月（占全年降水總量的72%～86%)且多為強度較大的暴雨,最大1 d和3 d降水量可占到年降水量的9.2%和30.5%,極易造成洪澇災害；春季和冬季降水稀少。此外,流域降水量年際變化大,年降水量最大值是最小值的1.8～3.5倍。涇河多年年均徑流量為18.32億m3,降水是流域徑流的主要補給來源,徑流的年內分配與降水的年內分配基本一致（晚于降水10～30 d)。徑流年內分布不均,70%的水量集中在6—10月,冬季和春季較少。涇河含沙量大,是黃河泥沙的主要來源之一,年平均輸沙量2.53億t,輸沙量主要集中在汛期,7—9月泥沙占全年的90%。涇河徑流量和輸沙量年際變化都很大,年徑流量最大值是最小值的3～5倍［16］。

選取涇河流域張家山水文站1961—2010年實測逐日平均流量進行分析,資料來源于涇渭河流域水文年鑒。

2.2 徑流突變分析

基于累積距平法判斷,張家山站徑流在1986年前后發生了顯著跳躍,顯著性檢驗值｜T｜＝3.97＞T（0.05/2)＝1.64。根據計算結果,選擇1961—1985年數據作為突變前序列,1986—2010年數據作為突變后序列。

2.3 水文指標改變度計算

利用前文所述方法,對各指標改變度與整體改變度進行計算,結果見表1。

表1 涇河流域IHA指標改變度計算結果

可以看出,除低流量平均延時及每年流量逆轉次數外,其他30個指標的周期性均有不同程度的改變,其中：3月流量均值、4月流量均值、12月流量均值、低流量平均延時、年發生高流量的次數這5個指標的周期數目均增加了1個,6月流量均值、8月流量均值、年最小90 d流量均值、年最大7 d流量均值、年最小1 d流量均值發生時間這5個指標的周期數目均減少了1個。在所有32個IHA指標中,11月流量均值的周期性變化最大,其周期改變度為0.452,考慮了周期性的改變程度后,該指標的頻次改變度由0.462提高到0.705,相應的改變度評價等級由中度改變轉為重度改變；其次是年最大90 d流量均值的周期變化較為明顯,周期改變度為0.364,該指標的頻次改變度由0.231提高到0.510,相應的改變度評價等級由低度改變轉為中度改變；流量平均增大率的周期改變度為0.358,該指標的頻次改變度由0提高到0.358,相應的改變度評價等級由無改變轉為中度改變；年最大1 d流量均值的周期改變度為0.336,該指標的頻次改變度由0.077提高到0.387,相應的改變度評價等級由無改變轉為中度改變；在考慮周期改變度后,還有包括6月流量均值、7月流量均值、12月流量均值、年最大30 d流量均值、年最小1 d流量發生時間、年最大1 d流量發生時間在內的6個IHA指標的改變度評價等級由低度改變轉為中度改變；其他20個IHA指標的周期性也有一定程度的改變,雖然周期的改變度未能使改變度評價等級發生改變,但是各指標的改變度均有不同程度的提高。依據各指標改變度對涇河整體水文情勢改變度進行評估,利用傳統RVA方法計算得到頻次改變度為0.363,評價等級為中度改變,這與徐宗學等［17］對渭河流域分段評價的結果一致。考慮各IHA指標的周期性后,評價等級仍為中度改變,但整體改變度提升為0.493,有效地解決了原始RVA法對水文情勢的低估問題。

2.4 評價結果合理性分析

以流量平均減小率及流量平均增大率兩個IHA指標為例,選取這兩個指標的原因是僅按頻次計算的改變度均為0,在傳統RVA方法計算得到的改變度等級為無改變,通過對比最容易說明兩種方法效果的差別。將這兩個指標的變化繪制成曲線（見圖1),可以看出,盡管突變前后兩個指標落在25%～75%范圍的年份數均為13 a,但是突變前的第4年和第8年出現明顯的極值,在突變后卻沒有這種極端現象,原因是長周期的存在或周期改變,導致同一時間長度的統計資料不能完全記錄周期內的極端現象,資料代表性降低。已有研究表明,河流的漲水率和落水率的變化對植物干旱脅迫、河流與沖積平原有機物的分配具有重要作用［18］,而傳統的IHA方法顯然不能很好地反映這個問題。這種極端現象的忽略均能夠從計算時間序列的周期得到反映,通過小波分析,流量平均減小率在突變前和突變后均存在3個周期,其中主周期2.5 a在突變后變為2.8 a,經本研究提出的方法計算的周期改變度為0.107,即該IHA指標的改變度轉為0.107,屬低度改變；同樣,流量平均增大率在突變前和突變后均存在2個周期,其中主周期3.4 a在突變后變為5.3 a,主周期9.5 a在突變后變為12.0 a,經本研究提出的方法計算的周期改變度為0.358,即該IHA指標的改變度轉為0.358,屬中度改變。其余30個指標均能看出這種差異,在此不逐一列舉。由此可以看出,考慮IHA指標周期性的水文情勢評估方法更能正確反映河流水文特征的改變程度。

圖1 流量平均減小率及流量平均增大率變化情況

3 結 語

RVA法是河流水文情勢評價中常用的一種方法,本文通過考慮IHA指標的周期性變化對RVA法進行改進,得到一種能夠反映各指標周期變化的水文情勢評估方法。通過研究對比發現：

（1)1961—2010年涇河徑流量在1986年前后發生突變,突變后,除低流量平均延時以及每年流量逆轉次數外的30個IHA指標的周期均發生了不同程度的改變。

（2)考慮IHA指標的周期改變度后,30個指標的改變度均有一定程度的增大；10個指標的改變度評價等級發生了改變,其中9個指標的改變度評價等級由低度改變轉為中度改變,1個指標的改變度等級由中度改變轉為重度改變。

（3)傳統RVA法及考慮IHA指標周期性變化的RVA法評價所得的涇河水文情勢的整體改變度等級均為中度改變,考慮周期性變化后的水文情勢整體改變度由0.363提高到0.493。

盡管本研究已經分析了50 a的水文資料,但是受限于可獲取的徑流資料時間序列的長度,某些指標的部分周期仍然不能很好地被反映出來,通過豐富流域徑流資料以進行更準確的周期性分析,是下一步工作的努力方向。