天山巴音布魯克盆地汛期水資源變化趨勢及其影響因素分析

刁 鵬，李 剛，張瑋煊

（巴音郭楞蒙古自治州氣象局，新疆 庫爾勒 841000）

水資源是人類生存和發展的基礎，不僅在農漁工方面有重要作用，還在調節陸地水文、生態環境方面有重要意義[1]。隨著全球氣候變暖，全球水循環過程加快[2]，導致不同區域降水和蒸發顯著改變，引發區域水資源產生變化[3-4]，一定程度上影響了區域農業系統、社會發展及生態環境等安全[5]。作為全球氣候變化敏感區的高寒山區，其水資源變化更易受氣候系統變化的影響[6]，這對山地降水量占降水總量84.3%的新疆來說[7]，其農業生產和社會經濟的發展與水資源變化息息相關。水資源變化特征作為目前國內外研究熱點之一[8]，學者們已得出氣候變化和人類活動是影響其顯著變化的兩大因素[9]，在眾多研究中發現，當氣候變化對水資源變化的影響呈一定規律時，人類活動對水資源變化的作用會更為突出。吳彬等[10]通過分析新疆平原區地下水資源量變化及其影響因素，得出人類活動對地下水資源的影響大于氣候變化。袁瑞強等[11]基于典型區域對光譜指數的性能和穩定性的評估方法，得出內蒙古地表水整體呈先減后增的趨勢，而人類活動是地表水面積減少、湖泊萎縮的主要影響因素。盛昱鳳等[12]分析了1960—2018年太湖水位變化特征及影響因素，得到2000年前太湖水位對降水的響應十分敏感，而2000年后太湖水位受人為調控而趨于穩定。由此說明，人類活動雖易對水資源變化造成負面影響，但人為選擇性活動卻能對水資源變化形成正面影響。

巴音布魯克盆地位于海拔2 400～2 600 m的天山中段南麓，是新疆地區受氣候變化影響最典型的高山高寒盆地[13]，其年均降水量為279.65 mm，年均氣溫為-4.6℃，積雪日數多達139.3 d，有一定面積的永久性冰川，冬長夏短，其不僅是開都河的發源地和水資源儲蓄地，還在水量調節、儲水、維持地區水平衡方面發揮著巨大作用。為促進區域內社會經濟發展，改善流域生態環境，自1994年以來，巴音布魯克盆地一直作為人工增水重點區域，致力開發山區云水資源，增加區域徑流量。有關學者研究發現，人工增水作業對關系密切的水資源地如河流、湖泊等具有一定程度的影響[14-15]。高子毅等[16]利用新疆天山中段北坡人工影響作業區內烏魯木齊河與頭屯河的河流徑流量進行人工增雨效果研究，驗證出人工增水作業對關系密切的河流徑流量有一定程度增加。唐林等[17]通過對湖南省夏季大型水庫開展的人工增雨蓄水實驗，得出人工增雨作業不僅能增加水庫水資源，還是一項投入少、回報明顯的技術方式。因此巴音布魯克盆地在開展人工增水作業的時期，其水資源的變化不僅受氣候因素影響，在一定程度上也受人工增水作業影響。

研究表明，氣候變化是影響巴音布魯克盆地地表徑流量變化的主要因素[18]，而夏季是年徑流量的主要分布時段[19]。然而對于人工增水作業對該盆地水資源變化的影響則鮮有研究，這主要是由于以前開展人工增水作業的時間序列較短，其次科學評估人工增水作業效果的條件難以滿足。為此，本文基于對徑流受氣候變化影響估算準確性較高、結論較為切合實際的氣候敏感法[20-21]，定量估算出巴音布魯克盆地地表徑流量受氣候因素及人工增水作業因素的影響程度，從而為當地水文效應研究、人工增水開展和水資源合理利用提供參考。

1 數據和方法

1.1 數據選取

由于巴音布魯克盆地開展人工增水作業的時段為每5—9月，因此選取時間序列為1982—2018年的5—9月，日氣象數據來源于巴音布魯克氣象站，包括日降水量、日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、日照時數和風速等資料，水文資料主要來自于開都河流域出山口控制站——大山口水文站的實測月徑流量數據，人工增水作業相關數據來源于新疆巴州人工影響天氣辦公室。根據巴音布魯克盆地人工增水作業的開展時間，將未實施人工播云作業的1982—1993年命名為歷史期，將開展人工播云作業的1994—2018年命名為人工增水期，并根據表1將人工增水期劃分為2個階段：即高炮作業的1994—2006年為前期階段，火箭作業的2007—2018年為后期階段。所有數據都已經過嚴格的人工檢驗，確保控制數據質量。

表1 巴音布魯克盆地人工增水作業發展歷程

1.2 研究方法

1.2.1 氣候敏感法與水量平衡法

根據姚俊強等[21]對巴音布魯克盆地地表水資源變化分析的方法，通過將水量平衡方程與傅抱璞公式兩者結合，經微分、求導后，可得出降水量和潛在蒸散發量對徑流量的影響率，表達式如下：

1.2.2 潛在蒸散發量計算方法

FA056—PM公式是世界糧農組織推薦的潛在蒸散發量通用計算公式[22]，該公式基于能量平衡和空氣動力學原理，在不同環境和氣候背景下具有較強的廣泛適用性，能避免根據氣候條件進行參數校正，因此本文中的蒸散發量均由此公式計算得出。

1.2.3 數理統計方法

Mann-Kendall（M-K）秩次相關檢驗法是一種非參數檢驗法，是目前比較常用的趨勢診斷和突變檢驗方法[23]。利用M-K檢驗方法可以判斷徑流量、降水、氣溫及蒸散發量變化的拐點年份，并判別各因素的變化趨勢及顯著性檢驗。

1.2.4 Morlet小波分析方法

由于地表徑流變化趨勢還易受到其他隨機因素的影響，而Morlet小波分析方法不僅在時間與頻率的局部化之間具有較好的平衡，而且能有效濾去隨機因素對參數的影響，并將水文時間系列的頻率特征在時間域上直觀展現出來[24]。為此本文通過MATLAB軟件對盆地徑流量的變化規律開展Morlet小波分析，并通過Surfer等軟件制作小波分析圖。

1.2.5 時間序列分析方法

根據高子毅等[16]對天山中段北坡人工增雨試驗效果的評價方法，通過柯爾哥洛夫配合適度檢驗法（K-S）與F—檢驗法對任意兩個統計變量進行正態分布檢驗與方差相等性檢驗。當樣本符合正太分布條件，且不存在方差顯著差異時，采用t檢驗法計算徑流量的增值置信區間；如果樣本在顯著性水平下存在方差顯著差異，將采用Welch檢驗法計算徑流量增值置信區間。在檢驗中，置信水平通常取0.90。

2 結果與分析

2.1 徑流量變化的特征分析

2.1.1 趨勢分析

由圖1可知，1982—2018年巴音布魯克盆地汛期徑流量有增加趨勢，增加速率為0.87（m3/s）·a-1，其中在1994—2018年人工增水期內徑流量呈減小趨勢，速率為-1.16（m3/s）·a-1，在1982—1993年歷史期內徑流量呈增加趨勢，速率為1.82（m3/s）·a-1。對比分析人工增水期與歷史時期的汛期月累計平均徑流量，發現1994—2018年比1982—1993年增加了21.6%。由9 a滑動平均發現，2002年之前呈快速增長趨勢，之后呈緩慢減小趨勢，這可能與2002年出現最高值，而2013年出現最低值有關。綜上可知，1982—1993年歷史期是巴音布魯克盆地汛期徑流量快速增長時期，而1994—2018年人工增水期的徑流量雖然大幅度減小，但較1982—1993年歷史期依然有一定幅度的增加。

圖1 巴音布魯克盆地汛期徑流量實測值及距平

2.1.2 周期分析

根據小波系數實部圖（圖2a）可知，盆地徑流量存在3個明顯的特征時間尺度，分別為4～8 a的年際尺度和11～16 a，17～27 a的年代際尺度，其中11～16 a的時間尺度在20世紀90年代之后震蕩較為頻繁，4～8 a的時間尺度在1993年左右出現明顯的短周期特征。從小波系數模等值線圖（圖2b）發現，17～27 a的時間尺度具有全域性，11～16 a的時間尺度是變化最明顯周期，4～8 a的時間尺度在1982—1993年強度較為穩定，在1994—2018年呈增加趨勢。由圖2c和2d可知，開都河徑流量具有14、22、7、4 a的周期，且平均變化周期為5 a左右。綜上可知，在1994—2018年人工增水期內，盆地徑流量明顯增加的年份較多，且增幅顯著，同時在各主周期的徑流量變化上，除第1主周期外，剩余主周期的小波系數均呈下降趨勢，反映出目前汛期平均徑流量較之前有所減少。

圖2 巴音布魯克盆地汛期徑流量Morlet小波分析

2.2 徑流量變化的影響因素分析

降水和氣溫是影響汛期徑流量變化的主要氣候因素[18-19]，而蒸散發量不僅與氣溫密切相關，還是徑流量的主要消耗量，因此為更科學分析人工增水期內徑流量變化受各氣候影響因素的影響程度，由各氣候影響因素與徑流量的相關性（表2）可知，1982—2018年降水量與徑流量呈顯著正相關，氣溫與徑流量呈正相關，蒸散發量與徑流量呈負相關，說明降水量是影響徑流量變化的主要因素，且氣溫對徑流量的增加也具有一定促進作用，而蒸散發量是水資源的消耗項。降水是各時期徑流量增加的主要因素之一，蒸散發量對徑流量呈“正負正”的影響變化，氣溫對徑流量變化的影響在1994—2006年作業前期處于由負相關變為正相關的臨界時期，并在2007—2018年作業后期與徑流量呈正相關。

表2 各時期徑流量與降水量、氣溫、蒸散發量的偏相關系數

由圖3可知，巴音布魯克盆地汛期徑流量及各氣候影響因素在各時期變化存在明顯差異。1982—1993年，各因素的汛期月累計均值分別為：徑流量為155.3 m3/s，降水量為43.5 mm，氣溫為8.1℃，蒸散發量為163.5 mm，均普遍低于多年均值。對比1994—2006年與1982—1993年，蒸散發量平均距平百分率增加了4.1%，氣溫增加了7.2%，降水量增加了14.1%，徑流量增加了23.8%；對比2006—2018年與1994—2006年，只有降水量和氣溫持續增加，增加率分別為5.7%、2.6%。由此說明，在1994—2006年作業前期各因素均有較大增長，而在2006—2018年作業后期只有降水與溫度依然呈增加趨勢，且該時期徑流量平均距平百分率接近于0，表明徑流量在2006—2018年作業后期較1994—2006年作業前期有減少，但較1982—1993年歷史期有增加，這與圖1和圖2d的分析結論相符合。

圖3 巴音布魯克盆地徑流量及各氣候影響因素各時期平均距平百分率

2.3 徑流量及影響因素的趨勢檢驗分析

由圖4可知，徑流量于1989年發生突變，并在1998—2013年呈上升趨勢；降水從2005年呈持續增長趨勢，1991年發生突變；氣溫發生突變年份為1995年，且自1998年起持續增長趨勢；而蒸散發量變化趨勢不明顯。綜上可知，盆地降水在1994—2018年人工增水期呈持續增加趨勢，且2007—2018年作業后期比1994—2006年作業前期更顯著；氣溫自1995年開始一直升高，而徑流量在1998—2013年出現明顯增加，考慮到巴音布魯克盆地氣溫的增加將導致冰雪融水量增加，對徑流量有促進作用[25-26]，徑流量增加除受降水增加影響外，冰川融水量增加也是影響徑流量增加的另一主要因素。而蒸散發量雖然與氣溫密切相關，但整體沒有明顯變化，這可能與巴音布魯克盆地高寒氣候顯著有關[21]。結合表2與圖3可知，2007—2018年作業后期降水量與氣溫均增加的趨勢下，徑流量卻減少，說明2007—2018年作業后期冰雪融水量并未大幅度增加，巴音布魯克盆地內現有冰川等存量可能有縮減。

圖4 巴音布魯克盆地汛期徑流量及氣候影響因素M-K檢驗

2.4 氣候因素對徑流量變化的定量分析

巴音布魯克盆地地表徑流量除了受降水和潛在蒸發量的波動影響外，影響徑流量變化的因素還有冰雪融水量引起的變化，因此徑流量的總體變化假設可以表示為：

式中，ΔR為實測徑流量變化量，ΔRp為降水量變化引起的徑流量變化量，ΔRET0為蒸散發量變化引起的徑流量變化量，ΔRmelt為冰雪融水量變化引起的徑流量變化量，ΔRhuman為人類活動引起的徑流量變化量。

根據氣候敏感法公式得出的巴音布魯克盆地各時期各因素對徑流量變化的定量分析（表3）可知，各因素在不同時期對徑流量的影響存在差異。1994—2006年冰雪融水量與人為活動對徑流量的共同影響量最大，達到30 m3/s；降水量次之，為15.6 m3/s；潛在蒸散發起到消耗作用，造成徑流量減少了3.4 m3/s。2007—2018年，降水量對徑流量的影響量比1994—2006年的影響最大；冰雪融水量與人為活動對徑流量的共同影響量大幅減少，對徑流量呈減少作用；而潛在蒸散發對徑流量起到增加作用。1994—2006年作業前期，冰雪融水量與人為活動對徑流量的共同增加作用大于降水量。2007—2018年作業后期，徑流量增加的方式主要以降水為主，而潛在蒸散發對徑流量的影響作用發生了從減少到增加的轉變，這與表2結論相符。同時，高強度的人為活動會對水資源造成減少影響[27]，在21世紀初，巴音布魯克盆地開展了較大規模的土地和旅游開發，因此2007—2018年作業后期徑流量的減少不僅受冰雪融水量減少影響，還與高強度人為活動影響有關。

表3 不同時期的氣候變化對徑流的定量分析

根據各時期降水量、潛在蒸散發量對徑流量的影響率，可以得到1982—2018年降水量對徑流量的平均影響率為73.1%，潛在蒸散發量的影響率為-3.5%，冰雪融水量及人為活動共同對徑流量的影響率為30.4%。按照陳亞寧[28]研究得出的冰雪融水量在20世紀90年代之后增加了21.28%，可以得出人為活動對地表徑流量的平均影響率為9.12%，這與Chen等[20]得出的9.5%的影響率基本一致。

2.5 人工增水因素對徑流量變化的定量分析

2.5.1 參數檢驗分析

通過對1982—2018年的降水量P、實測徑流量R以及受降水量影響的徑流量Rp正態分布檢驗（表4），發現各種統計變量的D值均小于給定顯著性水平α=0.05的檢驗統計量D0.05值，且顯著性水平P0＞0.05。由此說明，所有統計變量都符合正態分布。

表4 不同統計變量的正態分布性檢驗

由各種統計變量方差齊性F檢驗表（表5）可知，各種統計變量能采用的統計檢驗方式各不相同，其中受降水量影響的徑流量Rp可采用t檢驗法；降水量P可采用Welch檢驗法；而實測徑流量R在1982—1993年與1994—2006年的對比分析中，適合用t檢驗法；在1994—2006年與2007—2018年的對比分析中，適合用Welch檢驗法。

表5 不同時期的各種統計變量方差齊性F檢驗

2.5.2 Welch檢驗與t檢驗

由表6可知，不同時期的顯著性檢驗結果具有一定差異性。對比1994—2006年與1982—1993年，發現各種統計變量均顯著增加，其中實測徑流量R不僅顯著性檢驗水平最高，達到了α=0.004，且增率最大，為18.28%；而受降水量影響的徑流量Rp與降水量P的增率基本一致，分別為3.82%、4.48%，由此可知受其余因素影響的徑流量增率為14.46%。對比2007—2018年與1994—2006年，發現只有受降水量影響的徑流量Rp能在顯著性α=0.053水平上，檢驗出徑流量的增量為16.7 m3·s-1，增率為12.04%。1994—2006年作業前期，徑流量增加受其余因素影響最大，而2007—2018年作業后期，徑流量增加主要以降水影響為主，這與表3的結論一致，因此用氣候敏感法定量分析各氣候因素對徑流量的影響結果比較符合實際，而巴音布魯克盆地開展人工增水作業有助于汛期徑流量增加，且火箭作業的后期比高炮作業的前期增水效果更高。

表6 巴音布魯克盆地不同時期人工增水效果序列分析表

3 討論

由于能反映流域下墊面特征的唯一參數w計算繁瑣復雜，因此利用Python軟件根據水量平衡方程與傅抱璞公式的結合式，計算出巴音布魯克盆地流域各時期的參數w。對比其他學者對該參數的研究結果，發現其取值范圍在1.0～4.9[29-31]，尤其姚俊強等[21]計算出巴音布魯克盆地徑流的參數值為1.21，這與本文得出的參數值相差不大，說明各時期參數選取較為合理。

由于人工增水作業的影響，盆地降水量在人工增水時期可分為自然降水與人工催化降水，根據人工增水時期降水量對地表徑流量的平均影響率為74.85%，人工增水對徑流量的平均影響率為7.93%，該時期自然降水對徑流量的平均影響率為66.92%。1982—2018年，氣候性降水對徑流量的影響率為68.21%，這與姚俊強等[21]得出盆地降水量對徑流影響率為62.67%的結論相差不大。

對比氣候因素定量分析與人工增水因素定量分析的結果，發現1994—2006年作業前期，冰雪融水量等因素對徑流量的影響量比降水對徑流量的影響量多14.4 m3/s，此時期受冰雪融水量等因素影響的徑流量增率比受降水影響的徑流量增率高10.64%；2007—2018年作業后期，降水不僅對徑流量的影響量增多了14 m3/s，且受降水影響的徑流量Rp增率也增加了8.22%，而該時期冰雪融水量等因素不僅對徑流量呈減流影響，還無法有效檢驗出對徑流量的增加程度。降水對巴音布魯克盆地徑流量的影響程度逐漸增加，而在全球變暖背景下，冰雪融水量等因素對徑流量的影響程度正逐漸減小，山區盆地的冰川儲量可能正緩慢減少，長期如此流域將面臨水資源危機[25]。

人工增水作為水資源安全保障、生態保護修復的重要措施之一，一直受到廣泛關注，尤其國辦發〔2020〕47號文件的出臺，更是體現出國家對人工增水業務的重視與認可，因此積極開展人工增水作業不僅能有效緩解當地水資源短缺的問題，也能進一步滿足當地生態文明建設、經濟社會發展等需求。

4 結論

（1）近37年來巴音布魯克盆地汛期徑流量呈增加趨勢，并具有多時間尺度下的枯位交替變化，其周期為14、22、7、4 a。目前除14 a時間尺度的徑流量呈上升趨勢外，其余均呈下降趨勢，表明目前徑流量較前期呈減少趨勢。

（2）巴音布魯克盆地汛期降水量對徑流量的平均影響率為73.1%，其中自然降水的影響率為68.21%，人工催化降水的影響率為7.93%，潛在蒸散發量對徑流量的影響率為-3.5%，受溫度升高導致冰雪融水量的增加對徑流量的影響率為21.28%，人為活動對徑流量的影響率為9.12%，說明徑流量變化主要受氣候降水的影響。

（3）1994—2006年作業前期比1982—1993年歷史期的盆地汛期徑流量增加了27.2%，這主要是由降水量增加和氣溫升高導致冰雪融水量增加的共同影響，而2007—2018年作業后期比1994—2006年作業前期徑流量減少了9.1%，這主要與冰雪融水量的減少以及高強度人為活動的增加有關。

（4）1994—2006年作業前期與2007—2018年作業后期有90%的概率能檢驗出受降水量影響的徑流量分別增加了4.6與16.7 m3/s，增率為3.82%、12.04%，說明在巴音布魯克盆地汛期開展人工增水作業能有效增加徑流量，而火箭作業模式的人工增水作業效率更好。