近55年來降水及人類活動對沅水流域徑流的影響

臧榮強, 胡國華, 顧慶福, 邵全喜, 盛 豐, 周 慧

(1.長沙理工大學 水利工程學院, 湖南 長沙 410114; 2.水沙科學與水災害防治湖南省重點實驗室, 湖南 長沙 410114;3.湖南省水文水資源勘測局, 湖南 長沙 410007; 4.澳大利亞國家數據研究所, 澳大利亞 佛意特 WA6014)

19世紀80年代以來，隨著溫室效應影響，全球氣候環境波動，氣溫持續升高，中國極端天氣發生的頻率升高。河川徑流量等水文要素也隨之受到了極大地影響，同時也影響著我國社會和諧穩定以及社會經濟發展進程。人類活動及氣候突變兩方面都對流域水循環徑流過程演變造成了不同程度的影響，河川徑流的變化直接影響著水文系統的演變，也對整個流域水循環和水安全產生巨大的影響[1-5]。近年來，有學者對不同流域徑流變化的各類影響因素作了大量的研究，逐漸開始定量研究人類活動和氣候變化等不同因素對徑流變化影響的貢獻率[6-8]。羅平玖[9]，王順強[10]，吳作平[11]等學者對沅水流域的徑流演變規律進行了研究，探討了沅水中上游流域徑流的豐枯演變規律，對流域三個干流水文站徑流時序趨勢進行了分析，提出了搜尋徑流系列近似周期及徑流周期檢驗方法，并分析了沅水流域近年來徑流資料的周期規律；劉培亮[12]等根據湖南“湘資沅澧”4水的流域控制站近24 a實測的月徑流量數據，運用Mann-Kendall趨勢檢驗法、灰色關聯分析法和絕對變化幅度和相對變化幅度等方法，分別對四水流域汛期徑流量的年際變化趨勢及特征和年內分配情況進行了分析，將汛期內徑流量分配指標與湖南省水旱災害現實情況進行了關聯度的分析。本文運用雙累積曲線分析法，以沅水流域為研究區域，定量分析了降水和人類活動對流域徑流變化的貢獻率，希望為沅水流域水資源開發規劃提供科學依據。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

沅水是湖南省入洞庭湖的第二大河流，存在南北兩個發源地，發源于貴州云霧山的龍頭江與啟自麻江縣源頭的河流匯合成為清水江，流入湖南境內的芷江，芷江與渠水匯合后被稱為沅水；沅水有辰水、舞水、溆水和酉水等眾多支流，流經貴州和湖南的21個縣市后最終流入洞庭湖。沅水河長1 033 km，其中在湖南境內568 km，流域面積8.92×104km2，其中在湖南境內5.11×104km2。沅水流域為云貴高原到洞庭湖平原的過度區域，上中游地區原為高原，后來受到流水、風力等外力長期侵蝕分割而形成侵蝕山。下游地區多為低矮丘陵區、沖積平原區。

1.2 數據來源

本文研究對象為沅水干流桃源水文站以上流域，水文數據收集了1959—2014年沅水干流上3個水文站的實測徑流資料以及沅水流域及其附近23個雨量站的實測降水資料(表1)，對于部分難以收集的資料，本研究將采用序列插補法進行完善。3個水文站中安江站位于干流中游偏上，浦市站位于干流中游偏下，桃源站則為流域的出口控制站。長時間序列徑流量數據和降雨量數據來源于湖南省水文水資源勘測局及中國氣象局。

表1 沅水流域部分雨量及氣象站地理位置及其數據時段

2 研究方法

本研究采用累計距平法等對沅水流域的徑流、降水等序列的趨勢進行分析，再結合滑動t檢驗對沅水流域水文要素的序列突變情況進行探討；根據水文序列的突變點，結合雙累積曲線法來分離降水和人類活動要素對徑流的影響[13-17]。

2.1 滑動t檢驗

對已知的樣本序列X1,X2,…,Xn，選定其中1 a，分別取其前后相鄰的連續n1和n2年的樣本值計算統計量T值。

2.2 雙累積曲線法

雙累積曲線[18]方法是水文領域目前在水文氣象要素的一致性分析中最為常用的方法[15-17]，同時它能夠分析水文氣象要素的演變趨勢及其規律；其方法是以同期的降水和徑流連續累積值作為坐標系的兩軸，當水文序列發生突變，在突變點前后的曲線會發生較明顯的斜率變化。在基準期中，累積徑流深(∑R)與累積降水量(∑P)存在以下關系：

∑R=k∑P=b

(1)

兩變量之間為線性關系。式中：k，b為參數。

將變異期的累積降水量作為變量∑P，可以計算得出該關系式模擬出的變異期累積徑流深∑R，在變異期與基準期有相似的下墊面時，可以忽略模擬徑流深∑R值的人類活動影響，模擬和實測徑流深的差值則為徑流受降水和人類活動影響產生的變化量：

ΔQ人=R2實測-R2計算

(2)

ΔQ氣=R2計算-R1實測

(3)

為了分離氣候變化和人類活動的影響，將不同因素對徑流改變的數值用貢獻率百分比代替，采用以下公式：

(4)

式中：Ci——人類活動或降水對徑流演變的貢獻率(%)；R階段差——基準期和變異期實測徑流深的差值(mm)。

3 結果與分析

3.1 沅水干流徑流量年際趨勢分析及突變點確定

沅水干流3個水文站安江、浦市和桃源的年際徑流變化過程如圖1，運用線性回歸法分析安江、浦市和桃源3個水文站年徑流量可知：桃源站的年徑流量在波動中呈現下降的趨勢，下降的速率為21.5×106m3/a；浦市站和安江站的年徑流量呈現上升趨勢，上升速率為36.8×106m3/a和0.84×106m3/a。

圖1 沅水干流各水文站徑流量年際變化和總體趨勢

由沅水干流標準化的年徑流量累積距平曲線(圖2)可知，浦市、安江以及桃源3個水文站的徑流量在1989年到2004年均呈現明顯的上升趨勢，在2004年到2014年均呈現出明顯的下降趨勢。運用滑動t檢驗對累積距平圖極值處的年份進行突變分析，得到結果：安江站在1989年和2004年徑流突變檢驗為顯著，其他年份突變檢驗不顯著；同理，對桃源及浦市站累積距平極值的年份進行滑動t檢驗得出：浦市和桃源站的徑流值均在1989年和2004年有顯著的突變，詳見表2，以發生突變的年份作為本研究水文序列的分界點，選取1959—1988年作為本流域徑流趨勢分析的基準期，將1989—2003年作為變異期Ⅰ，2004—2014年作為變異期Ⅱ，各時期干流水文站的徑流特征值見表3。

圖2 標準化的年徑流量累積距平曲線表2 沅水干流各水文站年際徑流的滑動t檢驗結果

年份站點t檢驗顯著性1989年安江-3.42顯著1989年浦市-4.12顯著1989年桃源-2.47顯著2004年安江4.46顯著2004年浦市2.97顯著2004年桃源2.66顯著

3.2 降水與人類活動對流域徑流變化貢獻率的分離

將徑流量序列的突變年份作為該序列分界線，繪制1959—1989年基準期降水—徑流雙累積曲線圖(圖3)，安江站，浦市站和桃源站的雙累積曲線決定系數R2均大于0.99，表明該方法的擬合精度較高。因此，通過降水—徑流雙累積曲線的原理，將變異期徑流還原為基準期徑流，再利用基準期的雙累積曲線關系式，將變異期的累積降水量帶入關系式中，計算該變異期的徑流深，計算結果詳見表4。

表3 沅水干流各水文站年徑流量特征值

表4 雙累積曲線法定量分析降水與人類活動對沅水流域徑流變化的影響

圖3 沅水干流各水文站降水和徑流深雙累積曲線

3.3 結果討論

沅水流域安江站以上：在變異期Ⅰ中，徑流改變受降水變化的影響比例為40%，受人類活動影響比例為60%，主要原因為安江站以上流域年平均降水量低，貴州銅仁地區和湖南邵陽地區干旱嚴重，在20世紀80年代初到90年代末，該區用水量明顯增加，到21世紀初期，用水量緩慢增加，趨勢趨于穩定。安江站以上的流域，干旱程度嚴重，大多數年份中當地生產生活取用水來源均為地表水。由此可知，在變異Ⅰ期中，沅水流域安江站以上的流域徑流變化主要受人類活動因素影響；在變異期Ⅱ中，降水因子對徑流變化的貢獻占比為32.8%，而人類活動因子的貢獻率為67.2%。

沅水浦市站以上：變異期Ⅰ中，降水因子影響量為53.2%，人類活動因子影響量為46.8%；而在變異期Ⅱ，降水因子影響量為44.0%，人類活動因子影響量為56.0%。由此可以得出結論，1989—2003年期間，對沅水浦市站以上流域區段來說氣候變化對域內徑流變化做出了主要貢獻；但在2004—2014年間，人類活動因子的影響量增加了9.2%，并成為該段流域內徑流變化的主要影響因素。

沅水下游段(桃源站)：在變異期Ⅰ，降水對徑流變化的貢獻率為74.3%，人類活動因子貢獻比例為25.7%；在變異期Ⅱ中，降水因子影響量為52.0%，人類活動因子影響量為48.0%。對沅水下游段來說， 1989—2003年期間徑流變化主要受到氣候因子的影響，2004—2014年期間人類活動因子影響量上漲了22.3%，成為這一時期徑流量變化的主要貢獻因子。在研究劃分的3個子流域段中，沅水流域下游人類活動因子影響量增幅最大。變異期Ⅱ中，沅水流域整體人類活動影響量增幅到研究序列中的最大值，這與三板溪、洪江、碗米坡、鳳灘、高灘等5座梯級水電站有關，這5座水電站皆在2004年前后投產發電，提高了沅水流域水資源的利用率，大大舒緩了沅水流域各鄉鎮在電力供應上的壓力，同時也調節了徑流，減小了部分水旱災害的影響，使得流域內的社會經濟持續健康發展。

4 結 論

(1) 采用累計距平法等對沅水流域的徑流、降水等序列的趨勢進行分析，結合滑動t檢驗探討了沅水流域水文要素的序列突變情況，發現桃源站的年徑流量在波動中呈現下降的趨勢，而浦市站和安江站的年徑流量呈現上升趨勢；3個水文站徑流量均在1989和2004年發生顯著突變，并據此將序列劃分為基準期和變異期。

(2) 以1959—1988年作為基準期，以不考慮蒸散發為研究前提，對徑流量變化在變異期受降水以及人類活動的影響程度進行定量評估。在變異期Ⅰ，沅水安江站上游，人類活動對徑流量變化做出了主要貢獻，其貢獻率為60%；在沅水下游段流域內，徑流量變化主要受降水因子的影響，其貢獻率為74.3%；在變異期Ⅱ，沅水流域人類活動對徑流量變化的影響都有不同程度的增加，流域下游受人類活動的影響貢獻率的增幅最大。