氣候變化和人類活動對黃河上游徑流變化的差異性影響

李 芳，曾 彪，李勛貴，沈艷琦

(1.蘭州大學資源環境學院，甘肅 蘭州 730000；2.廣西大學土木建筑工程學院，廣西 南寧 530004)

人類活動通過改變下墊面土地利用、覆被狀況以及取用水量，對流域產匯流及水文循環過程產生影響，進而影響徑流變化[1]。水利工程對徑流的調蓄和重新調配，改變了河川徑流的時空分布。同時全球變暖等氣候變化問題可對水資源產生重大影響，氣象要素如溫度、降雨的時空分布及強度變化導致洪旱災害發生的頻率和強度增加，亦可引起河川徑流的變化[2-3]。定量區分氣候變化和人類活動對徑流變化的差異性影響，揭示引起的徑流變化的不同機理具有重要的理論價值和現實意義[3-5]。

近年來，國內外學者對黃河上游徑流特性的分析逐漸增加，對徑流趨勢的研究表明，黃河上游流域徑流在長時間序列上呈遞減趨勢[6-8]。不同學者用不同的方法對徑流變化影響因素進行了研究，如蘇賢保[9]運用徑流復雜度研究了黃河源區至蘭州段徑流變化的影響因素，表明氣候變化是影響變異期黃河上游源區水文系統復雜度變化的主要因素，人類活動是影響變異期貴德站至蘭州站水文系統復雜度變化的主要因素。黨星海等[10]運用累積斜率變化率方法對黃河源區徑流變化影響因素進行了研究，表明人類活動已經成為引起黃河源區徑流量下降的主要影響因素。李萬志等[11]運用累積斜率變化率的方法對黃河源區徑流變化影響因素進行了研究，結果表明人類活動為1990—2008年徑流變化的主導因素，而氣候變化是2009—2015年徑流變化的主導因素。周群[12]運用累積斜率變化率方法對黃河源區徑流變化的影響因素進行了研究，表明1990年前徑流主要受氣候因素的影響，1990年后主要受人類活動的影響。周帥[13]采用5種衍生的具有代表性的Budyko公式對黃河源區徑流變化影響因素進行了研究，表明人類活動是導致徑流量改變的主要因素。王亞迪[7]結合SCRAQ和Budyko公式2種方法對黃河源區徑流變化影響因素進行了研究，表明人類活動是導致徑流減少的主導因素，氣候變化是改變徑流的重要因素。陳磊[14]運用Variable Infiltration Capacity(VIC)模型對黃河上游徑流變化的影響因素進行了研究，表明氣候變化和人類活動對徑流的影響存在地域差別，黃河源區人類活動因素對徑流改變貢獻較低，其余各區域人類活動是徑流量變化主要因素。一些學者利用SWAT( Soil and Water Assessment Tool)模型來研究黃河流域徑流變化的歸因，李二輝[15]對黃河中游皇甫川流域進行研究，研究表明人類活動依然是黃河中游皇甫川流域水沙減少的主要因素。姬廣興[16]對黃河流域進行研究，研究表明人類活動是導致黃河流域徑流減少最主要的影響因素。

傳統對黃河徑流變化的影響研究多是基于唐乃亥水文站控制的源區區域，且即使是同一方法，同一研究區的研究結果也有較大差異。黃河上游源區至蘭州段作為黃河流域主要產水區，徑流的變化對全流域徑流貢獻起到舉足輕重的作用。唐乃亥水文站以上的區域，處于青藏高原半濕潤地區，而唐乃亥至蘭州段處于青藏高原區向黃土高原區過渡帶，屬于半干旱地區。氣候變化和人類活動對徑流的影響會因地理位置、氣候、年代、時間尺度不同，貢獻率發生很大變化[17-18]，從源區向下逐漸增加。故氣候變化和人類活動對不同區域的徑流變化影響不相同，存在差異性，但其驅動機制仍不清楚。開展此項研究，可為黃河上游水資源管理、生態環境保護與高質量發展提供決策依據與科學指導。

1 研究區、數據和方法

1.1 研究區概況

黃河發源于青海省境內巴顏喀拉山脈北麓的約古宗列盆地，是中國第二長河，流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南、山東9個省級行政區，最終注入渤海，全長5 465 km，流域面積75.2萬km2。黃河上游指內蒙古自治區托克托縣河口鎮以上區域，分為上段和下段，上段由河源至甘肅省蘭州市，下段由蘭州市至內蒙古托克托縣河口鎮。本研究以黃河上游上段為研究區，介于95°52′27.23″E～103°50′08.60″E和32°09′14.36″N～38°20′52.10″N，干流全長2 119 km，流域面積222 551 km2[19]，占黃河上游和黃河流域總面積的60.6%和29.7%，蘭州水文站多年平均徑流量為327.4億m3，占黃河入海水量的71%以上[20]。該區域多年平均氣溫2.68 ℃，自西北向東南呈遞增趨勢。區域多年平均降水量446 mm，降水自東南向西北呈遞減趨勢[21]。區域河流階地眾多，河流比降大，水力資源豐富，自上而下分布有龍羊峽、李家峽、劉家峽等水庫水電站。位置見圖1。

圖1 黃河蘭州段地理位置

1.2 數據

本研究選取了5個水文站(圖1中瑪曲、唐乃亥、貴德、循化和蘭州站)，水文站徑流數據為1966—1985年的天然月平均實測徑流數據和1966—2015年實測月平均徑流數據。1967—1987、2009—2015年徑流數據摘自中華人民共和國水文年鑒《黃河流域水文資料》第一冊黃河上游區上段(黑山峽以上)，其他數據來源于黃河水利委員會。氣象數據包括研究區1960—2017年38個站點的降水、氣溫、相對濕度、風速、日照等逐日觀測數據，這些數據來自國家氣象信息中心。數字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)數據來源于地理空間數據云( http: //www.gscloud.cn/)的STMDEMUTM 500 m數字高程數據產品。

土地利用數據為1990、1995、2005、2015年的中國土地利用遙感監測數據，分辨率為90 m，來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn/)。土壤數據采用世界土壤數據庫(HWSD V1.1)數據，分辨率為500 m，來源于寒區旱區科學數據中心(http://estdc.Westgis.ac.cn /)。SWAT模型會根據DEM數據將土地利用數據和土壤數據重分類為統一的分辨率。

1.3 研究方法

1.3.1SWAT模型的建立、校準與驗證

基于SWAT分布式水文模型，對研究區1964—2015年不同水文站月水文過程進行定量分析，量化氣候變化和人類活動對黃河上游蘭州段徑流變化的影響。

根據收集的土壤數據、氣象數據分別建立土壤數據庫、氣象數據庫，并根據研究區DEM生成流域河網水系、劃分符合模型要求的子流域，再利用土地利用數據、土壤數據劃分水文響應單元(hydrologic research units，HRUs)，進而構建研究區的SWAT模型參數。SWAT模型參數基于序列不確定性擬合算法(sequential uncertainty fitting algorithm，SUFI-2)在SWAT-CUP中進行校準和驗證。選取研究區5個主要水文站點的天然月徑流數據用于模型的校準與驗證，并選用Nash-Suttcliffe效率系數(NSE)和決定系數R2來評價模擬值與實測值的擬合度[22-23]。NSE取值范圍為(-∞,1)，其值越接近1，反映模擬結果越接近實際觀測值。R2表示模擬值與實測值的吻合程度，取值范圍為(0，1)，R2越接近1，表明模擬結果與實測結果越吻合。誤差值反映了模擬徑流與水文站實測徑流值在數值上的偏離程度，相對誤差越接近0，則數據越準確。

地形和積雪/融雪是黃河源區高山地區水文模擬中2個重要的因素。為了緩解地形對氣溫和降水引起的波動變化，對SWAT模型的流域設置取為10個高程帶，各個高程帶的降水和氣溫通過降水梯度和氣溫梯度計算得到。SWAT模型基于不同的日平均氣溫自動將降水劃分為降雨、凍雨和凍雪3種不同的形式。臨界溫度作為劃分依據，其值的大小參考研究區的實際狀況來設定。當日平均氣溫低于臨界溫度時，降水會變成降雪，雪水量應增加到積雪上。針對積雪和融雪的過程，SWAT模型通過各自對應的能量平衡函數模擬估算。

1.3.2基于水文模型的分離環境變量法

根據黃河上游蘭州段流域各水文站年徑流時間序列，進行突變點檢驗，根據研究區內人類活動對自然環境的影響程度，一般將徑流序列依據突變點劃分為“基準期”和“影響期”。造成影響期與基準期實測徑流差值的主要因素包括人類活動和氣候變化[4,24]；基準期實測徑流序列認為不受人類活動和氣候變化影響，影響期實測徑流序列則是兩者共同作用的結果，而利用基準期徑流數據率定的SWAT模型模擬的影響期水文序列所得徑流可認為不受人類活動影響；參照環境變量分離方法，氣候變化影響的計算采用影響期模擬徑流和基準期實測徑流計算差值所得，人類活動影響取為影響期模擬徑流與同期實測徑流的差值，見式(1)—(5)：

ΔR=R1-R0=ΔRc+ΔRh

(1)

ΔRc=R-R0

(2)

ΔRh=R1-R

(3)

(4)

(5)

式中 ΔR——徑流總變化，m3/s;R1——影響期實測徑流，m3/s;R0——基準期實測徑流，m3/s；R——影響期模擬徑流，m3/s；ΔRc——氣候變化對徑流的影響值，m3/s；ΔRh——人類活動對徑流的影響值，m3/s;ηc、ηh——氣候變化、人類活動對徑流變化的貢獻率。

2 結果與討論

2.1 年徑流突變點檢測

河流水文過程是降水在自然條件和人類活動綜合作用下的流域響應。當流域發生明顯人類活動后，河流水文的自然過程受到破壞，相應發生趨勢性變化或跳躍性突變。采用Mann-Kendall(M-K)突變檢測方法[6,12]對區域5個水文站1960—2015年的實測年徑流進行突變檢驗，結果見圖2。基于圖中UF、UB位于0.05顯著性水平臨界線±1.96內的交點，可得到各站突變年份。

a)瑪曲站

e)蘭州站

從圖2中可以看出，黃河上游蘭州段各站的突變年份有細微差異，瑪曲站突變年份為1990年，唐乃亥和貴德站徑流序列發生了2次突變，突變年份為1987、1989年，循化和蘭州站的突變年份為1985年。綜合檢驗結果和黃河上游流域實際情況，確定1985年為黃河上游蘭州段流域徑流變異的時間點，檢測1985年為突變點與其他學者的研究結果一致[25]。

2.2 水文序列演變規律

2.2.1降水演變規律分析

表1為研究區4個水文站1960—2015年降水線性趨勢和M-K趨勢檢驗結果。除了唐乃亥站降水顯著增加外，其他3個站降水變化趨勢不顯著。

表1 研究區各站點降水變化趨勢檢驗結果

2.2.2氣溫演化規律

根據M-K趨勢檢驗和線性趨勢(表2)可知，黃河上游在研究年限范圍內氣溫呈顯著上升趨勢，這種增加趨勢通過了0.05顯著性水平檢驗(U0.05=±1.96),甚至通過了0.001顯著性水平檢驗(U0.001=±2.56)。研究結果與王亞迪[7]一致，與全球氣候變暖趨勢相符合[4-5]。

表2 研究區各站點氣溫變化趨勢檢驗結果

2.2.3徑流演化規律

根據M-K趨勢檢驗和線性趨勢(表3、4)，5個水文站實測徑流呈下降趨勢，其中源區徑流變化不顯著，貴德站、循化站和蘭州站的徑流顯著下降。同時，各水文站站的下降速率各不相同，蘭州站徑流減少速率最大，每年約減少4.67 m3/s，瑪曲站徑流量減少率最小(1.56 m3/s)。根據表4可知，突變點前的多年平均徑流較突變點后高，其中瑪曲和唐乃亥突變點前后徑流變化量較下段的貴德、循化和蘭州小，徑流變化最大的是蘭州站，突變后的徑流較突變前減少204.53 m3/s。研究區下段在突變點后徑流顯著減少，突變時間與1986年修建的龍羊峽水電站時間一致。

表3 研究區各站點徑流變化趨勢檢驗結果

表4 突變前后各站點徑流變化趨勢檢驗結果 單位：m3/s

根據圖3可以看到5個水文站的徑流變化過程線，瑪曲和唐乃亥變化趨勢較一致，在1990年后徑流有減少的趨勢，這也與突變檢驗結果吻合。貴德、循化和唐乃亥在1985年有徑流明顯下降的趨勢，結果也與突變檢驗吻合。

a)瑪曲站

2.3 模型參數率定及天然徑流過程模擬

2.3.1參數敏感性分析

由流域DEM生成河網，并根據實地調研結果對生成的河網進行校正，將流域劃分27個子流域，在此基礎上，設置土地利用類型閾值、土壤類型閾值、坡度閾值均為15%，將27個子流域進一步劃分為137個水文響應單元(HRUs)。基于SWAT-CUP軟件Sensibility analysis模塊在該研究區域進行參數敏感性分析，利用拉丁超立方抽樣法對參數進行多元回歸系統計算，選擇19個參數參與模型率定，其中t-stat值代表了敏感性的程度，絕對值越大越敏感；p值決定了敏感性的顯著性，p值越接近0越顯著。設置2年預熱期，為1964—1965年，率定期為1966—1975年，驗證期為1976—1985年。選擇瑪曲、唐乃亥、貴德、循化、蘭州站5個子流域出口站點進行水量平衡和徑流校準。經過多次調試，得到參數校準值和敏感性見表5。

表5 黃河上游流域參數敏感性分析結果及初始值

2.3.2天然徑流過程模擬

利用徑流突變年份之前的資料系列進行模型參數率定(1966—1975年)和模型驗證(1976—1985年)，結果見圖4。表6給出了瑪曲、唐乃亥、貴德、循化和蘭州站年天然徑流模擬結果。

表6 黃河上游流域年徑流量模擬效果

a)瑪曲站

若R2和NSE的值大于0.50，則表示是模型可接受的程度，若值大于0.70則表示該模型是一個很好的徑流預測模型[26-28]。表6給出了研究區5個水文站的3個評價指標(納什效率系數NSE、決定性系數R2、相對偏差RBIAS)的綜合評價結果。可以看出，模擬精度較高，且對于唐乃亥站的模擬精度高于其他學者的研究[7,10]。校準后的SWAT模型達到了精度要求，認為模型在黃河上游流域有很好的適用性，可以在此基礎上進行下一步研究。

2.3.2.1不同空間尺度的差異性

對于瑪曲水文站控制的源區，與基準期(1966—1985年)相比，1986—2015年氣候變化是徑流變化的主導因素，氣候變化對徑流減少的貢獻率為85.30%(表7)。對于研究區中下段地區(唐乃亥、貴德、循化和蘭州站)，與基準期相比，1986—2015年氣候變化和人類活動對徑流的影響在各時段均呈負向影響，唐乃亥、貴德、循化和蘭州站人類活動對徑流減少的貢獻率分別為56.41%、59.45%、67.01%和58.28%，氣候變化對徑流減少的貢獻率分別為43.59%、40.55%、32.99%和41.72%，人類活動對徑流減少的貢獻較大,貢獻率大于56%，研究結果與其他學者一致[7]。從源區沿干流到蘭州站所在區域，人類活動對徑流的影響呈現逐漸增加趨勢，由源區12.87 m3/s的徑流減少量增加到蘭州站的153.48 m3/s。人類活動對流域中下游地區徑流的影響大于源區，是徑流變化的主導因素。

表7 氣候變化和人類活動對黃河上游各水文站徑流變化的貢獻

貴德站至蘭州站之間峽谷眾多，分布有大型梯級水庫群，水庫群每年的補水量在20億～80億m3[21]，而蘭州以上區域2015年人類活動總用水量僅27.95億m3[9]。

2.3.2.2不同時間尺度的差異性

對于瑪曲站控制的源區，1986—2015年徑流呈現減少趨勢，氣候變化是徑流減少的主導因素，呈現出先減少后增加的趨勢，其對徑流變化的貢獻率分別為98.67%(1986—1995年)、77.99%(1996—2005年)和82.12%(2006—2015年)。對于源區唐乃亥站，在1986—1995年和1996—2005年2個時期，氣候變化是徑流減少的主導因素，其貢獻率分別為52.01%和50.47%。而人類活動是2006—2015年徑流減少的主導因素，其貢獻率達到81.83%。此結果與周群[12]的結果相似，周群[12]運用累積斜率變化率方法對黃河源區徑流變化的影響因素進行了研究，表明1990年前徑流主要受氣候因素的影響，1990年后主要受人類活動的影響。

對于下段地區貴德和蘭州站,在1986—1995年，氣候變化是徑流減少的主導因素，其貢獻率分別為56.53%和50.21%。在1996—2005、2006—2015年2個時期，人類活動均為徑流減少的主導因素，貴德站的人類活動對徑流變化的貢獻率分別為59.99%和73.38%，蘭州站的為60.10%和66.67%。而對于循化站，人類活動為各時期(1986—1995、1996—2005、2006—2015年)徑流減少的主要影響因素，其貢獻率呈現出增加的趨勢，分別為60.74%(1986—1995年)、63.06%(1996—2005年)和90.06%(2006—2015年)。

源區因人類活動較少，徑流變化的主導因素為氣候變化。對于中下段地區的貴德、循化和蘭州站，在1986年后徑流發生了較大變化，貴德站1986年實測徑流出現的突變與龍羊峽水庫的建設有關。龍羊峽水庫自1986年10月開始蓄水后開始對貴德站實測徑流產生很大影響。循化站位于貴德站下游，其徑流在1986年也發生了突變，雖受到了李家峽、拉西瓦和公伯峽水電站陸續建設的影響，但主要與多年調節水庫——龍羊峽水庫的運行調度有關[29]。蘭州站作為區域把口站，除受到該站以上7個大型水庫群和支流的影響[30]之外，也與龍羊峽水庫的運行調度密不可分(在1986年實測徑流也發生了突變)，且蘭州站以上區域城市化加劇，人口日趨增多，工農業生活用水量增加，導致徑流變化在整個研究區最大。

總體來說，源區的氣候變化是影響徑流變化的主導因素，但人類活動對徑流變化的影響呈現逐漸增加趨勢。人類活動對流域中下段徑流的影響大于源區，成為影響徑流變化的主導因素，且隨著時間的推移，人類活動對徑流變化的影響強度在增大。研究結果與其他學者一致，如陳磊[14]用VIC模型對黃河上游徑流變化的影響因素進行了研究，表明氣候變化和人類活動對徑流的影響存在地域差別，黃河源區人類活動因素對徑流改變貢獻較低，其余各區域人類活動是徑流量變化的主要因素。

3 結論

本研究采用統計方法分析了降水、溫度和徑流的變化規律，利用SWAT模型定量分析了氣候變化和人類活動對不同水文站徑流變化的空間和時間差異性，主要結論如下。

1960—2015年源區徑流變化不顯著，唐蘭段徑流下降趨勢顯著，研究區下游的徑流下降趨勢明顯于上游。氣候變化是源區1986—2015年徑流減少的主導因素，氣候變化對徑流變化的貢獻率達到85.30%。研究區中段地區的氣候變化為1986—2005年徑流變化的主導因素，而人類活動為2006—2015年徑流變化的主導因素。研究區下段地區的氣候變化是1986—1995年徑流減少的主導因素。在1996—2015年，人類活動是徑流減少的主導因素。但是對于下段循化站，人類活動是使1986—2015年徑流減少的主要影響因素。區域的徑流變化具有明顯的空間和時間差異性。

1986年后區域逐漸增強的人類活動是導致區域徑流變化呈現時空特征差異性的主要原因。工農業和城市群快速發展以及水電站陸續修建，導致了由基準期的“氣候控制”向“氣候變化和人類活動共同控制”再向“人類活動主導”的驅動特征轉變。