氣候變化對瑪納斯河流域徑流變化的影響

謝富明

(新疆瑪納斯河流域管理局，新疆 石河子 832000)

在過去49年里，區域溫度、降水和水源的變化已引起了水文系統的顯著變化[1-2]，尤其是徑流量的來源、發生時間、頻率和水位等。其變化使水流演變的特征復雜化[3]。目前，許多研究主要集中于氣候變化對水資源環境的影響，特別是對水源區多年凍土時空變化的影響，但很少有研究水資源對季節性凍土、積雪和氣候要素的變化相互響應。瑪納斯河的水資源是中國西部干旱半干旱地區農業、工業和生活用水的主要來源[4]。鑒于該地區的獨特性和社會經濟的重要性，文章分析了瑪納斯河高寒區水資源時間變異性及水資源對季節性凍土、積雪和氣候要素的響應。

1 數據來源和研究方法

1.1 研究區概況及數據來源

瑪納斯河(N43°27′—N45°21′、E85°01′—E86°32′)位于新疆天山北麓中段，準噶爾盆地南緣。流域總面積為3.4×104km2，主要包括石河子市、瑪納斯縣和沙灣縣。年平均氣溫為-3.5～-0.1℃。降雨量較少，降雨強度較低。年徑流量變異系數為0.37。

為了解水資源對氣候變化的響應，文章對積雪、氣象因素、季節性凍土和徑流量數據進行了分析。上游源頭高寒地區的日氣溫和降水數據從中國氣象局獲得，時間段為1969年到2019年。文章還分析了美國國家航空航天局2009—2019年積雪掃描多通道微波輻射計和1969年1月至2019年12月瑪納斯河月徑流量數據的變化。

1.2 研究方法

文章的主要研究目的是分析瑪納斯河高寒地區水資源的時間變異性，以及水資源對季節性凍土、積雪和氣候因素的響應。文章采用的主要研究方法是峰值指數和干濕指數。峰值指數α和干濕指數β用于分析年內徑流量的變化，其計算公式如下[5-6]：

(1)

(2)

式中，α—季節性融雪水與山地融雪和降水產生的總徑流量的比值；W—月總徑流量；β—汛期徑流量與非汛期徑流量之比或地下水補給與年徑流量之比。

Mann-Kendall(M-K)檢驗[7]被廣泛用于水文數據中的趨勢檢驗。在本研究中，M-K方法被用來檢驗徑流量時間序列的變化趨勢和突變性。M-K趨勢檢驗是基于時間序列的排列和其時間順序之間的相關性。對于時間序列X={x1，x2，…，xn}，其統計量的計算方法為

(3)

(4)

式中，Ri，Rj—時間序列的觀測值xi和xj的排列。

從式(3)可以看出，統計量的計算值只取決于觀測值的排列，而非其實際值，從而得到一個無分布的觀測統計量。如果數據被轉換為有分布的序列，觀測值的排列將保持不變。無分布測試數據的優點是其不受數據實際分布的影響。假設數據是獨立且同分布的，式(3)中S統計量的均值和方差由下式計算：

E(S)=0

(5)

(6)

式中，n—觀察的次數。當數據中存在相同數值時，會將相同的數據捆綁作為同一個數據處理，當時間序列中存在相同數據時，方差的計算方法如下:

(7)

式中，m—時間序列中捆綁數據的個數。

隨著觀測次數的增加，S的分布趨于正態分布。其趨勢變化的顯著性可通過將下式中的標準化變量u與期望顯著性水平α下的標準正態變量進行比較來確定：

(8)

灰色關聯分析法[8-10]是對系統中不同離散序列、參考序列和比較序列之間幾何相似性的分析方法。灰色關聯分析理論已在很多研究中被應用。其計算方法為：確定參考序列X0={x0(1)，x0(2)，…，x0(n)}j=1，2，…，m與比較序列Xj={xj(1)，xj(2)，…，xn(n)}j=1，2，…，m之間的關聯度。文章構造了一個關聯度系數離散函數，其計算方法為

(9)

式中，l=1，2，…，n；Δmin、Δmax—最小和最大接近度；ρ∈(0，1]—區分x0和xj接近度的系數，該值可根據實際系統要求進行調整。

2 結果分析

2.1 徑流量的年際變化

研究區年徑流量主要集中于7—9月(占年總徑流量的49.4%)。12月、1月和2月的觀測值僅占年徑流總量的6.3%。7月月徑流量的最大值為6.77 × 108m3，2月月徑流量的最小值為0.67 × 108m3，月徑流量的極值比約為10.14。在研究區，融雪和降水為其主要水源。年徑流量分布相對穩定，但年際波動較大，詳見表1。月徑流量年內變化呈現出兩次高峰，月徑流量的最大值出現在7月，其次，其第二高的徑流量出現在9月。徑流量的年內分布主要受地下水補給的影響，地下水補給來自降水、季節性融雪水、山地融雪水和融化的凍土水。季節性凍土幾乎遍及整個研究區，平均每年的凍結深度約為2.6m。每年的融化季節從5月開始，持續大約5個月直到9月底。在寒冷季節(從10月底至次年4月)，凍結過程持續6～7個月。

表1 各月徑流量數值及所占比例

月徑流量的峰值指數和干濕指數曲線如圖1和圖2所示。由此可以看出：峰值指數曲線最初的變化表現出上升趨勢，變化并不顯著，表明季節性融雪水在高山冰雪融水和雨水的年徑流總量中所占比例較大。干濕指數隨時間變化不大，表明汛期與非汛期徑流量之比無變化，說明地下水補給與年徑流量的比率是穩定的。峰值指數序列的M-K檢驗結果具有顯著性水平為0.05的突變點。突變點出現在1995年和2013年。根據以上分析可得出：1995年以后季節性融水的供給在整個研究區的水資源總量中有所增加，其影響著徑流量的年內和年際變化。

圖1 1969—2019年月峰值指數α變化

圖2 1959—2019年月干濕指數β變化

累積平均曲線能更好地反映年平均徑流量隨時間變化趨于穩定的特征。圖3中的徑流量累積平均曲線表明，年徑流量的平均值從1969年到1995年有所增加，1995年達到最大值，為40.39 × 108m3。從1996年到2011年，年平均徑流量呈不顯著的下降趨勢，2011年的年平均徑流量為39.55 × 108m3。以上分析結果表明：1969—2019年的徑流量序列具有較大的代表性，能較好地反映徑流量序列的長期變化特征。n年滑動平均曲線可減少序列的波動，使更多年份的波動更加明顯。圖3中的6年滑動平均曲線表明：1969年到1990年年徑流量呈現出波動的上升趨勢，2001年到2017年呈現出顯著的下降趨勢。圖4中，M-K檢驗的閾值T=1.96，在a=0.05顯著水平下，當E值超過最高可靠線時，表明時間序列具有顯著的變化趨勢。當E和F的交點位于兩條可靠性線之間時，該交點為突變點。當E>0時，序列存在顯著的上升趨勢，當E<0時，序列存在顯著的下降趨勢。從1984年到1998年，徑流量呈上升趨勢。1971年為第一個突變點，徑流量開始呈現明顯的上升趨勢；1992年以后，徑流量開始減少。第二個突變點為2009年，2009年以后，徑流量變化呈顯著性減少趨勢。徑流量序列的突變點分別為1971年、2009年和2015年。2009—2014年徑流量較小，年徑流量大多小于平均值；2015年以后，徑流量變化呈現出上升趨勢。

圖3 1969—2019年徑流序列的累進平均和滑動平均曲線

圖4 1969—2017年年徑流量變化的M-K曲線

2.2 水資源對氣候變化的響應

文章采用灰色關聯分析法，分析了典型降水、凍結期溫度和徑流量序列的變化。以往研究結果表明，研究區每年10月—次年5月存在積雪。其季節性凍土從7月下旬持續至8月上旬，此時積雪已完全融化。考慮到年內氣溫變化，文章選擇10月—次年4月為凍結期。凍結期溫度和最大凍土深度間的關系如圖5所示。降水、凍結期溫度和徑流量的灰色關聯系數變化如圖6所示。

圖5 1975—2014年凍結期溫度與最大冰凍深度的關系

圖6 1969—2017年溫度和降水量與徑流量之間的灰色關聯系數

從圖6可看出，2014年以前，研究區溫度呈上升趨勢，1993年以后，凍結期氣溫明顯升高，凍土在1993—2014年間呈現顯著的下降趨勢，2010年前后，當氣溫再次升高時，凍土深度的下降趨勢變得更加明顯。季節性冰雪融水、永久凍土融水和地下水補給對變暖年份的徑流量貢獻更大。由于研究區氣候的復雜變化，徑流量變化可能比以往更加復雜。凍結期內降水、日照時數、溫度和氣溫與徑流量的灰色關聯系數分別為0.423、0.364、0.351、0.372。日照時數和溫度是影響區域蒸散發的主要因素，與區域水資源密切相關。徑流量和年降水量以及年平均氣溫間的正相關關系。1987年以后，徑流量與年降水量的線性關系減弱，而氣溫與徑流量的線性關系增強。在2012—2019年期間，降水量為473.64mm，大于年平均值430.17mm，但灰色關聯度在2012—2019年期間呈下降趨勢，而灰色關聯度在2015年期間呈顯著增加趨勢，其主要原因是降水對徑流量產生了影響，徑流量在時間上發生了延遲。

積雪融水是最重要的徑流量補給來源之一。研究區冬季積雪，積雪面積的最大值通常出現在5月份，與徑流量有較好的正相關關系。2015年5月，流域面積的99%被積雪覆蓋。2018年和2019年，最高覆蓋率分別約為76.9%和77.2%，低于前幾年。實際觀測數據表明，2019年總徑流量有所減少，這是由前一年冬季降雪較少導致的。2019年的總徑流量低于年平均值，僅為2017年平均值的1/3。

積雪和降水對年徑流量的影響如圖7所示，由此可以看出：其與降水量呈正相關，與積雪面積呈負相關。在2012—2016年期間，積雪面積和降水量均較大，這導致了近年來徑流量增加。2018年，積雪面積較前幾年小，而降水量高于平均水平，因此年徑流量中融雪量所占比例較少，降水量所占比例較大。積雪區域受溫度和降水變化的影響顯著。2014年以后，氣溫低于平均水平，降水量增加，導致近年來降雪量增多。

圖7 2009—2019年積雪和降水對年徑流量的影響

3 結論

文章采用峰值指數、干濕指數、M-K趨勢檢驗和灰色關聯分析法研究了瑪納斯河流域氣象水文要素的變化。研究結果表明：溫度變化可能影響高緯度地區的凍土退化和降雪。短期的氣候變化對研究區水資源的年際和年內變化產生了顯著影響；降水是最敏感的徑流量補給源；積雪區域受溫度和降水的影響，冬季降雪稀少將對第二年農業和生態系統產生嚴重的影響。研究區氣候變冷和2015年后降水量的增加是高寒冷地區水資源增加的主要原因。文章的研究結果可為區域水資源管理部門建立水資源管理方式和法規以及水資源規劃提供參考。