氣候變化與人類活動對鄱陽湖水文情勢的影響研究

摘要：進入21世紀以來，受氣候變化與人類活動因素疊加影響，鄱陽湖退水時間提前、枯水期延長、水位降低等問題頻發(fā)，呈現(xiàn)出常態(tài)化、趨勢化特征，給鄱陽湖湖區(qū)生產生活帶來巨大挑戰(zhàn)。運用趨勢檢驗及突變檢驗的方法分析鄱陽湖湖區(qū)1989～2020年5個水文站（星子、棠蔭、康山、都昌和湖口）年均水位的變化趨勢；耦合可細化人類活動影響的PCR-GLOBWB（PCRaster Global Water Balance）模型與可預測時間序列的LSTM長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡模型，結合IHA/RVA法，量化氣候變化與人類活動對鄱陽湖的影響。結果表明：受人類活動影響，鄱陽湖水位呈現(xiàn)下降趨勢，在2003年鄱陽湖水位發(fā)生顯著變異，同時，鄱陽湖水位整體改變度由低度改變上升到中度改變。以星子站為例，人類活動是鄱陽湖水文情勢變化的主要驅動因素，貢獻率達110.62%，氣候變化對其貢獻率僅為-10.62%。研究成果可為鄱陽湖的水資源科學管理調控提供依據(jù)。

關 鍵 詞：水文情勢； 氣候變化； 人類活動； LSTM； PCR-GLOBWB； IHA； RVA； 鄱陽湖

中圖法分類號： P333

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.11.016

0 引 言

鄱陽湖作為中國第一大淡水湖，也是長江中下游自然漲落的通江湖泊，在流域內發(fā)揮著調蓄洪水、保持水土、調節(jié)氣候的作用^［1-4］。然而，近年來，隨著人類活動的增強，特別是三峽水庫運行后，鄱陽湖水位顯著下降，鄱陽湖水文節(jié)律發(fā)生變化^［5-7］。這種水文情勢變化可歸因為氣候變化與人類活動兩種因素的作用，因此，研究兩種因素對水文變量與環(huán)境之間關系的影響是加強湖泊水情預警、提高防御自然災害能力的重要前提^［8］。20世紀90年代美國學者Richter等^［9］提出河道水文情勢變化的指標體系IHA（indicators of hydrologic alteration）及變化范圍法RVA（range of variability approach），IHA/RVA法不僅能描述湖泊或河流的流量和水位變化的全局特征，還能將各水文指標與環(huán)境之間建立起聯(lián)系，后被廣泛運用于河流或湖泊水文情勢研究中。黃峰等^［10］通過分析選定的IHA指標，發(fā)現(xiàn)三峽水庫運行后對鄱陽湖枯水期的水文情勢影響較為顯著。郭強等^［11］通過IHA/RVA法研究發(fā)現(xiàn)鄱陽湖水位異常及其空間差異與采砂導致的湖盆地形變化密切相關。

氣候變化通過降水的時空變化影響徑流過程的時空變化，如降水減少導致地表徑流減少，進而導致河道內水位下降。而人類活動通過灌溉、水庫調節(jié)等影響徑流過程，如水庫通過蓄泄水，發(fā)揮蓄豐補枯的作用。通過人為改變水資源的時空分布特征，對流域地表徑流產生影響，進而對湖泊水位造成影響^［12］。由于人類科學技術的進步，全球氣候變化和人類活動的加劇對流域內水文變化過程的干擾程度也隨之增加^［13-14］，如何量化氣候變化與人類活動對湖泊水文變化過程的影響也逐漸受到重視。Sutanudjaja等^［15］開發(fā)的PCR-GLOBWB模型將水資源利用和水庫運行完全整合到降雨徑流過程中，可以細化自然情景（不考慮人類活動）與考慮不同人類活動影響情景下的水文過程^［16］，為定量研究氣候變化與人類活動對湖泊水位的影響提供了平臺。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的非線性能力，能無限逼近任意函數(shù)，在水位預測中能通過數(shù)據(jù)間的潛在聯(lián)系進行數(shù)據(jù)預估，進而避免眾多參數(shù)的選取及校正，因此在時間序列預測中得到廣泛應用。隨著機器學習方法在水文預測方面技術的不斷完善，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的出現(xiàn)有效解決了長距離依賴問題^［17］；隨后Hochreiter^［18］、Gers^［19］等分別提出和完善LSTM（long short term memory）模型，解決了機器學習中梯度消失或梯度爆炸問題，并在水文預測領域得到了廣泛應用^［20-22］。

已有的關于湖泊水文情勢變化的研究主要是利用實測數(shù)據(jù)通過IHA/RVA法分析突變時間點前后各水位指標的變化，較少將其與機器學習及水文模型結合起來，分離研究氣候變化與人類活動對湖泊水文情勢的影響。因此，本研究基于耦合的PCR-GLOBWB模型與LSTM模型，模擬自然情景與人類活動情景下的湖泊水位，定量評估氣候變化與人類活動對鄱陽湖湖泊水位影響的差異。

1 研究區(qū)概況

鄱陽湖地處江西省北部，坐標為24°29′14″ N～30°4′41″ N、113°34′36″ E～118°28′58″ E，承接贛江、撫河、信江、饒河、修水五河來水，最終通過湖口調蓄匯入長江干流（圖1）。

隨著鄱陽湖流域經(jīng)濟與人口的增長，近年來流域平均用水量已達234億m³，其中農業(yè)用水占比最高，達155億m3^［23］。同時，為應對鄱陽湖旱澇問題，截至2022年，江西省水庫數(shù)量已達1萬余座^［24］，其中大部分分布在鄱陽湖入湖五河上，如贛江萬安、峽江水庫，撫河洪門、廖坊水庫，修水大塅、柘林水庫等已是鄱陽湖流域水庫群的重要組成部分。

鄱陽湖是一個典型的吞吐型湖泊，在湖體上呈現(xiàn)南部寬淺、北部窄深的地理特征。由于降水季節(jié)性差異與湖泊地形的影響，鄱陽湖水位豐枯季節(jié)差異非常大^［25］，呈現(xiàn)“豐水一片，枯水一線”的景觀^［26］：在豐水期4～9月降雨充沛，此時湖泊淹沒面積可達3 000 km²以上；而在枯水期10月至次年3月由于降水少，在這一時期湖泊淹沒面積甚至低于1 000 km^2［27-28］。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

本研究收集的數(shù)據(jù)包括：鄱陽湖5條入湖河流（贛江、撫河、信江、饒河和修水）的7個水文站（外洲站、李家渡站、梅港站、渡峰坑站、虎山站、萬家埠站和虬津站）1989～2020年日流量數(shù)據(jù)；長江干流九江站1989～2020年日流量數(shù)據(jù)；鄱陽湖湖區(qū)5個主要水文站（星子站、棠蔭站、康山站、都昌站和湖口站）1989～2020年日水位數(shù)據(jù)，以上數(shù)據(jù)均來源于水文年鑒。

PCR-GLOBWB模型所需輸入數(shù)據(jù)及參數(shù)有：地形參數(shù)、每層土壤根系分數(shù)、上下層土壤儲存參數(shù)、土地覆被分數(shù)、Arno方案指數(shù)（定義土壤水容量分布）、物候相關參數(shù)、地下水參數(shù)、氣象驅動數(shù)據(jù)（日氣象觀測資料，其中氣溫與降水數(shù)據(jù)均來源于中國氣象局國家氣候中心，使用反距離權重法將這些數(shù)據(jù)插值到10 km網(wǎng)格中）、單元土壤最低（最高）水儲量與上下層總水儲量比值以及其他數(shù)據(jù)。關于模型輸入數(shù)據(jù)和參數(shù)用途，詳見文獻［15］。

2.2 研究方法

2.2.1 PCR-GLOBWB模型

PCR-GLOBWB模型是一個基于網(wǎng)格的高分辨率（在赤道約10 km×10 km）大尺度全球水文水資源模型，通過對可用淡水量與人類用水需求的模擬，對全球的水資源進行評估。該模型不僅具有高空間分辨率的輸入?yún)?shù)^［29］，而且還具有模塊化、可移植、方便維護的優(yōu)點^［28］。其內部主要分為：氣象驅動模塊、地表模塊、地下水模塊、灌溉和用水模塊、水庫調節(jié)模塊以及匯流模塊，能依據(jù)使用者的需求針對不同模型系統(tǒng)對模塊進行改進與完善。該模型不僅可以通過氣象要素模擬自然條件下的水文循環(huán)過程，而且還能結合灌溉、用水（包括家庭、工業(yè)及牲畜用水）及水庫調節(jié)模塊模擬人類活動參與下的水文過程^［30］，借此進行自然情景與人類活動情景下的水文過程模擬，目前在全球與區(qū)域尺度上均已得到廣泛應用^{［15，31-35］}。

灌溉模塊：使用來源于聯(lián)合國糧食及農業(yè)組織提供的數(shù)據(jù)來計算每月的總灌溉面積等。該模塊在缺水情況下啟動，基于地表和土壤中的水分平衡來模擬灌溉用水過程。此外，PCR-GLOBWB模型依據(jù)灌溉效率計算水資源損失量來模擬灌區(qū)的蒸散發(fā)。上述內容反映了灌溉對地表徑流及土壤水分的補給過程。

用水模塊：家庭用水需求是通過網(wǎng)格中的人口數(shù)與區(qū)域內的人均生活用水需求計算得到；工業(yè)用水需求根據(jù)Shiklomanov^［36］、Vrsmarty^［37］等的研究進行計算。牲畜用水需求計算與家庭用水需求計算類似，利用網(wǎng)格中的牲畜密度與牲畜用水配額得到；該模塊能夠反映在人類水資源管理過程中的取用水、回流及田間滲漏等過程。

水庫調節(jié)模塊：PCR-GLOBWB模型包含全球7 000個左右?guī)烊荽笥?.1 km³的水庫，依據(jù)水庫建造時間從全球水庫數(shù)據(jù)集（Global Reservoir and Dam Database，GRanD）中的數(shù)據(jù)逐步引入水庫數(shù)據(jù)。模型中水庫的運行與防洪、發(fā)電、航運等功能密切相關，與當?shù)卣{度方案存在動態(tài)聯(lián)系，需要滿足當?shù)嘏c下游用水需求^［38］。

2.2.2 PCR-GLOBWB與LSTM模型耦合

LSTM模型，即長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡模型，相較于一般的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，能夠利用遺忘門、輸入門和輸出門組成的記憶單元，有選擇性的記憶有用的信息或遺忘無用的信息，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡學習長序列信息的效率^［39］。

本研究通過鄱陽湖5條入湖河流7個水文站（以下簡稱“五河七口”）的流量數(shù)據(jù)與鄱陽湖水位觀測數(shù)據(jù)，構建突變前后的LSTM模型。為評價LSTM模型模擬的精度，使用納什系數(shù)（NSE）、皮爾遜相關系數(shù)（R）和均方根誤差（RMSE）^［40-41］比較實測數(shù)據(jù)與模型模擬數(shù)據(jù)。NSE與R越接近于1、RMSE越接近于0，模型模擬效果越好。

為耦合PCR-GLOBWB模型與LSTM模型，本研究進行了兩次實驗：第一次打開人類取用水模塊（包括家庭、工業(yè)、灌溉與牲畜用水）及水庫模塊，模擬人類活動影響下的水文過程；第二次情景建立在第一次完成參數(shù)校準的基礎上，區(qū)別在于該情景與人類活動有關的模塊全部關閉，模擬自然情景下的水文過程。

基于PCR-GLOBWB模型分別模擬出自然情景與人類活動情景下，1989～2020年的五河七口水文站的流量數(shù)據(jù)，并輸入LSTM模型分別預測鄱陽湖湖區(qū)5個水文站的水位數(shù)據(jù)，其中，兩種情景下的數(shù)據(jù)輸入輸出關系為：將PCR-GLOBWB模型模擬的自然情景下的五河七口流量數(shù)據(jù)輸入突變發(fā)生前的LSTM模型，得到自然情景下鄱陽湖湖區(qū)水位；將PCR-GLOBWB模型模擬的人類活動情景下的五河七口流量數(shù)據(jù)輸入突變發(fā)生后的LSTM模型，得到人類活動情景下鄱陽湖湖區(qū)水位。

2.2.3 IHA/RVA法

水文指標體系IHA用于定量評價河流或湖泊水文情勢變化。基于研究目的及鄱陽湖水位變化過程，本研究僅選取IHA中的32個指標評估鄱陽湖湖區(qū)水文節(jié)律變化（表1）^［42］，各指標生態(tài)效應參照IHA軟件使用手冊^［43］。

本研究以基準期的IHA各項指標的25%分位數(shù)與75%分位數(shù)作為RVA閾值，計算每項指標的水文改變度，并通過多個指標的改變度計算該位置處湖泊水位整體改變度，計算公式如下：

Ai=|ei-e0e0|×100%

（1）

A0=13232i=1A2i

（2）

式中：Ai表示第i個水位指標的水文改變度；ei為水文序列發(fā)生變異后第i個水位指標值在25%～75%之間RVA閾值內的預期年數(shù)；e₀為落在RVA閾值內的實際年數(shù)；A0為該位置處湖泊水位整體改變度，其中0≤|A₀|＜33%為低度改變，33%≤|A₀|＜67%為中度改變，67%≤|A₀|≤100%為高度改變。

2.2.4 氣候變化與人類活動對水位指標影響的定量計算

本研究運用M-K（Mann-Kendall）趨勢檢驗法^［44-45］進行趨勢檢驗，采用差積曲線-秩聯(lián)合識別法^［46］進行突變檢驗。結合兩者分析鄱陽湖水位變異特征，將研究時段劃分為受人類活動影響較小的基準期和受人類活動影響較大的變化期。

PCR-GLOBWB模型通過打開對應水庫、灌溉和取用水模塊來模擬人類活動參與下的水文過程，關閉對應模塊模擬僅受氣候變化影響的水文過程，兩種情景的差異可被視為人類活動的影響。基于PCR-GLOBWB與LSTM模型耦合模擬的數(shù)據(jù)，模擬自然情景下基準期與變化期水位差異可被解釋為氣候變化的影響；鄱陽湖實測數(shù)據(jù)與模型模擬的自然情景下水位差異可被解釋為人類活動的影響。

然而，氣候變化與人類活動是相互影響、相互作用的，很難完全區(qū)分人類活動和天然氣候因素引起的水位變化^［47-48］。模型模擬的水文過程與實際水文過程始終有所差異，這些差異源于模型的簡化假設、參數(shù)和數(shù)據(jù)的不確定性，以及模型的適用性和外部影響因素的限制等，故只能在一定目標下模擬水文過程。

因此，本研究假設氣候變化與人類活動相互獨立，基于模型模擬結果和實測數(shù)據(jù)的對比，量化氣候變化與人類活動對鄱陽湖水位影響的貢獻率，計算公式如下：

ΔXc=ΔX2，s-ΔX1，s

（3）

ΔX=ΔX_2，o-ΔX_1，o

（4）

ΔXh=ΔX-ΔXc

（5）

Ic=ΔXcΔX×100%

（6）

Ih=ΔXhΔX×100%

（7）

式中：ΔX_c與ΔX_h分別為氣候變化與人類活動下水位指標變化值；ΔX_2，s與ΔX_1，s分別為變化期與基準期模型模擬的自然情景水位指標值；ΔX_2，o與ΔX_1，o分別為變化期與基準期依據(jù)實測數(shù)據(jù)計算出的水位指標值；I_c與I_h分別為氣候變化與人類活動的貢獻率。

3 結果與討論

3.1 鄱陽湖水位變異特征分析

對1989～2020年鄱陽湖流域降水數(shù)據(jù)進行分析：利用M-K趨勢檢驗發(fā)現(xiàn)鄱陽湖流域年平均降水量呈現(xiàn)顯著增加的趨勢（M-K統(tǒng)計量為4.07）。由Pettitt突變檢驗（顯著性水平取0.05）得出鄱陽湖流域年降水序列在2004年發(fā)生顯著變異。

在1989～2020年，鄱陽湖1998年年均水位最高（圖2），這與1998年長江流域發(fā)生大洪水相關^［49］。M-K檢驗計算結果顯示湖區(qū)5個水文站水位在1989～2020年間出現(xiàn)顯著下降的趨勢，且通過了90%的趨勢性檢驗。湖口站、都昌站和星子站在2009年之后的年均水位差異不大（圖3）。依據(jù)鄭永超^［50］、江豐^［51］等的研究，推測是由于鄱陽湖湖盆地形的變化導致的，從星子到都昌地區(qū)，地形逐漸平坦，該地區(qū)的水位差異較小。

經(jīng)計算，大多數(shù)站點的突變年份為2003年，只有康山站突變點為2002年（圖3）。2003年三峽水庫開始蓄水運行，對長江干流的影響傳遞到鄱陽湖，進而導致鄱陽湖2003年前后水文情勢發(fā)生變化^［52-53］。由于康山站與長江干流的距離相對較遠，受到三峽水庫的影響相比其他站點小^［54］，故水位突變年份也與其他站點不同。同時根據(jù)楊肖麗等^［30］的研究，在2003年三峽水庫建成前三峽水庫下游代表站宜昌站在自然情景與人類活動情景下的徑流模擬結果差別不大，而2003年6月三峽水庫開始蓄水后，自然情景與人類活動情景下徑流模擬結果有著顯著差異。因此，本研究將2003年確定為鄱陽湖水位突變年份，將1989～2020年劃分為基準期（1989～2002年）與變化期（2003～2020年），分析變化期內氣候變化與人類活動對鄱陽湖水文情勢的影響。

3.2 鄱陽湖水文情勢變化歸因分析

3.2.1 模型精度評估

將PCR-GLOBWB模型模擬的人類活動情景下鄱陽湖流域外洲、李家渡、梅港、渡峰坑、虎山、萬家埠、虬津、九江站的月徑流量數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)之間的納什系數(shù)NSE、皮爾遜相關系數(shù)R比較。結果顯示：在8個水文站中，有7個NSE值達到0.90以上，虬津站略低（0.80）。6個水文站R值超過0.80，虬津站（0.62）和萬家埠站（0.73）R值略低，但都超過0.60，表明模擬自然情景數(shù)據(jù)可用于后續(xù)研究。

以2003年為界，將數(shù)據(jù)集劃分為三峽水庫運行前（1989～2002年）、三峽水庫運行后（2004～2017年）兩個時段。經(jīng)計算，三峽水庫運行前后NSE與R均達到0.98以上，RMSE不超過0.16 m，構建的LSTM模型模擬精度滿足研究需要（表2和圖4～5）。

3.2.2 鄱陽湖水文情勢變化分析

以LSTM模型得到的5個水文站1989～2020年自然情景下水位數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)為基礎，進行32個水位指標的分析（表3與圖6）。在氣候變化的影響下，5個水文站水文序列|A₀|不超過32%，屬低度改變；而在人類活動的參與下，2003年后整體水文改變度在40%～56%之間，上升到中度改變。都昌站在人類活動影響下整體水文改變度較大，達31.19%，推測與該地生態(tài)系統(tǒng)脆弱，易受到人類活動影響有關。這與郭強等^［11］的研究相符，鄱陽湖水位在湖泊中部的都昌站受人類活動影響最大；由湖區(qū)中心擴散，由南向北湖區(qū)受人類活動的影響逐漸降低。

星子站由于其所處位置受五河入流與長江干流影響較小，相比于其他站點能更好地代表鄱陽湖水位的變化特征^{［52，55］}。為進一步研究氣候變化與人類活動對鄱陽湖水位各水位指標的影響程度，以星子站為例進行分析（表4）：氣候變化對星子站6月中值水位、10月中值水位、高脈沖歷時、漲水率、逆轉次數(shù)影響顯著，對應的貢獻率分別為-147.83%，-105.60%，-105.31%，-100.00%，-200.00%，對應的人類活動影響的貢獻率為247.83%，205.60%，205.31%，200.00%，300.00%，氣候變化對星子站水位貢獻率平均為-10.62%，人類活動的貢獻率為110.62%。由于氣候變化與人類活動對鄱陽湖水位的影響不一定同向影響，所以在最終計算中貢獻率會出現(xiàn)超過100%且有正負的結果。大多數(shù)指標計算結果表明，星子站人類活動的貢獻率高于氣候變化，表明人類活動是影響鄱陽湖水文情勢變化的主要驅動因素。

湖泊水文情勢變化對周圍濕地植被組成分布、水生生物與候鳥的棲息和繁衍等具有重要影響。針對鄱陽湖近年來出現(xiàn)的問題，本文研究發(fā)現(xiàn)，人類活動的影響占據(jù)主導地位，且湖區(qū)不同位置所受到的影響有所差異。因此，對于鄱陽湖問題的處理，需要分區(qū)域進行調查，制定合理的管理措施。

4 結 論

本研究基于1989～2020年鄱陽湖流域五河七口流量數(shù)據(jù)、長江干流流量數(shù)據(jù)和湖區(qū)5個水文站水位數(shù)據(jù)，分析鄱陽湖水位的變化趨勢。通過構建的鄱陽湖區(qū)PCR-GLOBWB模型與LSTM模型，得到自然情景下與人類活動影響下鄱陽湖湖區(qū)IHA水位指標，反映氣候變化與人類活動影響下的鄱陽湖水文情勢變化特征。在氣候變化與人類活動相互獨立的條件下，結論如下：

（1） 1989～2020年星子站、棠蔭站、康山站、都昌站、湖口站水位都有顯著的下降，其中湖口站、都昌站、星子站從2009年開始年均水位差異不大。

（2） 鄱陽湖湖區(qū)5個水文站在氣候變化情況下2003年后湖泊水文整體改變度為低度改變（不超過32%），而在人類活動的影響下上升到高度改變（40%～56%）。

（3） 在IHA指標分析中，人類活動是鄱陽湖水文情勢變化的主要驅動因素，人類活動貢獻率達110.62%，氣候變化貢獻率僅-10.62%。

近年來，鄱陽湖流域極端干旱災害發(fā)生越發(fā)頻繁，研究短期內水庫修建等人類活動與長期氣候變化引起的水文節(jié)律變化，將是鄱陽湖流域生態(tài)水文方面的重點。

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（編輯：謝玲嫻）

Impacts of climate change and human activities on hydrological regime of Poyang Lake

YE Zhoubing，YANG Xiaoli，WU Fan，LUO Ding，XIE Lingfeng

（College of Hydrology and Water Resources，Hohai University，Nanjing 210098，China）

Abstract：

Since the beginning of the 21st century，Poyang Lake has been confronted with a series of challenges resulting from the combined effects of climate change and human activities.These challenges include early water withdrawal time，dry season duration extension，and falling water levels.The observed phenomena exhibit a normalization and trending characteristics，posing significant challenges to the production and life in the Poyang Lake area.To analyze the trends in annual average water level at five hydrological stations in Poyang Lake area from 1989 to 2020，namely Xingzi，Tangyin，Kangshan，Duchang，and Hukou Station，we employed trend and mutation tests.Additionally，we quantified the impacts of climate change and human activities on Poyang Lake by utilizing the PCR-GLOBWB （PCRaster Global Water Balance） model，which captures the refined impact of human activities，and the LSTM （long short-term memory） neural network model which is suitable for time series prediction.These models were integrated with the IHA/RVA method.The results indicated that the water level of Poyang Lake showed a downward trend due to human activities.Notably，a significant change occurred in 2003.At the same time，the overall change degree of Poyang Lake water level increased from low change to moderate change.Taking Xingzi Station as an example，human activities were the main driving factors for the change in the hydrological regime of Poyang Lake，with a contribution rate of 110.62%.In contrast，the contribution rate of climate change was only -10.62%.The research results can provide a basis for the scientific management and regulation of water resources in Poyang Lake.

Key words：

hydrological regime； climate change； human activities； LSTM； PCR-GLOBWB； IHA； RVA； Poyang Lake