1950～2022年鄱陽湖汛期最低水位演變分析

許 斌，鄒大勝，劉雁翼，吳 濤

(1.長江科學院 水資源綜合利用研究所，湖北 武漢 430010； 2.流域水資源與生態環境科學湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430010； 3.中鐵水利水電規劃設計集團有限公司，江西 南昌 330029)

0 引 言

鄱陽湖是中國最大的淡水湖泊，承接贛江、饒河、撫河、修水、信江等來水，于湖口匯入長江，與長江保持著天然的連通。受環境變化的影響，2022年長江流域在汛期發生了非常罕見的高溫干旱，影響范圍廣且干旱強度高，是長江流域從1961年有完整氣象觀測記錄以來最嚴重的干旱事件[1-3]。受此次干旱事件的影響，鄱陽湖失去了長江干流汛期的頂托作用，加之湖泊流域內降水偏少，導致鄱陽湖在汛期時水位異常偏低，其中湖口站最低水位6.58 m，星子站最低水位6.68 m。汛期干旱的出現，造成了湖區周邊取水困難、濕地萎縮，同時也對區域糧食生產安全、生態環境保護造成嚴重沖擊。頻繁出現的極端水文情勢，說明受環境變化的影響，用于水文情勢分析的水文序列已經出現了非一致性，即水文序列的影響因素在一定時期內也發生了漸變或者突變，對水文序列中的確定性成分產生一定的影響，水文序列形成的環境不再滿足“一致性”要求[4]。從統計學的角度，即水文序列的統計分布參數、形式，在整個時間序列范圍內發生了顯著變化[5]。汛期最低水位可以作為鄱陽湖汛期干旱評價的一個重要因子，針對2022年鄱陽湖汛期出現的干旱事件，本文基于非一致性水文頻率計算原理[6]，對汛期最低水位出現的頻率變化情況進行分析。從頻率分析的角度，對極端干旱事件的發生時的最低水位情況和演變規律進行定量分析，對準確把握鄱陽湖在變化環境下的水文變異特征、取用水管控、干旱事件評價分析等，具有很好的借鑒意義。

1 研究思路及數據

針對可能存在水文變異的水文序列，可以從水文模型、“還原”或“還現”修正計算等途徑進行分析，但分析過程需要大量的基礎數據支撐。本文選擇更為簡便的非一致性水文頻率計算方法，可以直接對需要研究的水文數據進行分析，其主要過程如下。

(1) 選取鄱陽湖湖口站1950～2022年汛期(5～10月)的最枯水位為研究對象，對汛期最枯水位的變化情況進行研究。

(2) 利用水文變異診斷系統[7]集成的多種趨勢分析、跳躍分析方法，對鄱陽湖汛期最枯水位序列的水文變異情況進行識別。

(3) 基于非一致性水文頻率計算原理，結合最枯水位的水文變異特征，選擇基于跳躍分析[8]、趨勢分析[9]的非一致性水文頻率計算方法，對汛期最枯水位的發生情況和演變規律進行定量分析。

2 分析過程

2.1 水文變異特征識別

在第一信度水平α=0.05，第二信度水平β=0.01的條件下，利用水文變異診斷系統對鄱陽湖汛期最低水位序列進行變異診斷，結果顯示該序列在1999年出現了跳躍向下的中變異，湖口站汛期的最枯水位序列均值從變異前(1950～1999年)的12.32 m，變化為變異后(2000～2022年)的10.15 m，下降了2.17 m，約占變異前均值的17.6%；與過去條件相比，現狀條件下汛期的最枯水位頻繁出現比較低的情況，且下降趨勢較為明顯，如圖1所示。

圖1 湖口站汛期最枯水位序列跳躍變異結果Fig.1 Alteration diagnose results of minimum water level series in flood season at Hukou Station

2.2 水位序列時段劃分

以湖口站汛期最低水位序列的變異診斷結果為基礎，即該序列于1999年發生了跳躍中變異，因此，可將1950～1999年的水位序列定義為變異前，可以理解為過去的物理條件下產生的時間序列；將2000～2022年的水位序列定義為變異后，可以理解為現狀的物理條件下產生的時間序列，即時間序列代表受到環境變化的影響后存在確定性跳躍成分的非隨機狀態序列。

2.3 非一致性最低水位序列頻率計算

根據湖口站汛期最低水位序列的變異形式，本文采用基于跳躍的非一致性水文頻率計算方法，推求過去以及現狀條件下的最低水位頻率。

2.3.1 確定性成分擬合及隨機性成分提取

基于水文變異診斷的結果，湖口站汛期最低水位序列變異前后的均值為12.32，10.15 m，其差值即為確定性成分，即2.17 m。根據非一致性水文頻率計算原理，水文序列由確定性成分和隨機性成分構成，變異后的最低水位序列扣除確定性成分之后，可以看作是變異后的隨機序列，在信度水平不變的前提下，對變異前后的隨機性成分序列再次進行變異診斷，當其無變異時，即可進行一致性水文頻率分析與計算，其結果如表1所示。

表1 湖口站汛期最低水位序列成分提取結果

從表1中對汛期最低水位序列隨機性成分的變異診斷結果可以看出，扣除確定性成分之后，該序列的隨機性成分已經不存在變異，證明基于跳躍分析的確定性成分所提取出的隨機性成分滿足一致性的要求。

2.3.2 隨機性成分的頻率計算

對于滿足了一致性要求的隨機性成分，可以進行一致性水文頻率計算。假定汛期最低水位序列的隨機性成分服從P-Ⅲ型分布，采用有約束加權適線法計算其P-Ⅲ型頻率曲線：其均值Ex為12.32 m、變差系數Cv為0.13、偏態系數Cs為0.17，樣本點據與頻率曲線擬合的模型效率系數R2為99.00%，如圖2所示，頻率計算結果見表2。

圖2 過去條件下湖口站汛期最小水位頻率曲線Fig.2 Frequency distribution curve of minimum water level series in flood season at Hukou Station under past condition

表2 過去條件下湖口站汛期最小水位序列頻率計算結果

2.3.3 非一致性成分的合成序列

采用分布合成方法進行非一致性汛期最低水位序列的合成計算統計試驗時，隨機生成該站(樣本點N=5 000)年最大流量合成樣本點據，并統計大于等于每一個樣本點據的次數n，然后用期望值公式計算每個樣本點據的經驗頻率。用有約束加權適線法對符合要求的樣本序列進行P-Ⅲ型分布頻率曲線計算，湖口站合成序列的均值Ex為10.15 m、變差系數Cv為0.16和偏態系數Cs為0.17，樣本點據與頻率曲線擬合的模型效率系數R2為99.09%，如圖3所示，計算結果見表3。

圖3 現狀條件下湖口站汛期最小水位頻率曲線Fig.3 Frequency distribution curve of minimum water level series in flood season at Hukou Station under current condition

表3 現狀條件下湖口站汛期最小水位序列頻率計算結果

從過去、現狀條件下湖口站汛期最小水位序列頻率計算結果的圖和表中可以看出，現狀條件下同等頻率的汛期最小水位比過去條件下有較大幅度的降低，這種降幅受頻率變化的影響比較有限。可以得出，湖口站現狀條件下汛期面臨的枯水壓力比過去條件下有所增大。

2.3.4 汛期最低水位頻率演變分析

受環境變化的影響，鄱陽湖湖口站汛期的最枯水位序列發生了比較大的變化，整體上呈現出最枯水位下降的態勢，以工業、生活取水常用的保證率P=97%為例，以湖口站為代表站的汛期鄱陽湖水位，從過去條件下能夠保證的9.30 m，下降至現狀條件下的7.13 m，降幅明顯。其演變趨勢會對鄱陽湖湖區汛期周邊的取用水造成顯著影響。

3 結論與討論

在非一致性水文頻率計算原理的基礎上，本文以2022年鄱陽湖汛期出現的極端枯水位為契機，借助水文變異診斷系統、基于跳躍分析的非一致性水文頻率計算方法，對鄱陽湖汛期枯水位的演變規律進行了分析，得到以下結論。

(1)鄱陽湖汛期最枯水位序列，于1999年出現了跳躍向下的中變異，最枯水位序列均值從變異前(1950～1999年)的12.32 m，變化為變異后(2000～2022年)的10.15 m，下降了2.17 m，約占變異前均值的17.6%。

(2)受汛期最枯水位變化的影響，以湖口站為代表，湖區保證率P=97%時工業、生活取水水位，從過去條件下9.30 m，下降至現狀條件下的7.13 m，降幅明顯。

(3)受汛期最枯水位變化的影響，鄱陽湖湖區周邊水資源管理部門需要進一步加強對水資源配置、水利規劃等涉水內容的管控，從而保障社會經濟取用水的可靠性。