1954—2020年北江流域枯季徑流極值特征分析

摘 要：基于北江流域控制站石角站 1954—2020 年逐日平均流量資料，采用水文變動指標 IHA（Indicators ofHydrologic Alteration）法、啟發式分割算法、Mann-Kendall趨勢檢驗法、小波分析等方法分析北江不同時間尺度的枯季徑流極值的分布特征、趨勢性、變異性和周期。結果表明：①北江枯季徑流極值出現時間主要集中在枯季中后期，次年1、2月是枯季徑流極值頻發的時段，當出現短時間尺度枯季徑流極值時，高概率同時出現長時間尺度枯季極值中，概率超64%；②北江枯季平均流量、年最小1 d日均流量和年最小90 d日均流量3項極值指標變異不顯著，年最小3 d日均流量、年最小7 d日均流量和年最小30 d日均流量等3項極值指標變異顯著，且突變點均在1970年；③北江枯季徑流極值指標均呈上升趨勢，其中年最小7 d平均流量、年最小30 d平均流量和年最小90 d平均流量分別以每年1. 12、1. 60、1. 87 m 3 /s的趨勢顯著上升；④從不同時間尺度的枯季徑流極值指標變異與趨勢來看，水利工程建設等人類活動主要是對中時間尺度的枯季徑流起到顯著影響；⑤北江枯季徑流極值指標均存在3～4個明顯的震蕩周期，可大致分為22～34 a大尺度的長震蕩周期、16～20 a中尺度的中震蕩周期和7～11 a小尺度短震蕩周期，且其周期震蕩情況具有高度的相似性。

關鍵詞：枯水期；徑流；極值；北江流域

中圖分類號：TV21 文獻標識碼：A 文章編號：1001-9235（2025）02-0029-08

Characteristics of Extreme Runoff in Beijiang River Basin during Dry Seasonfrom 1954 to 2020

ZENG Zhiping 1 ， ZHENG Yanhui 2，3* ， ZHOU Yueying 4 ， GU Xihui 5 ， HE Yanhu 6

（1. Qingyuan Hydrology Sub-Bureau of Guangdong Province， Qingyuan 511500， China; 2. School of Environmental Science andEngineering， Southern University of Science and Technology， Shenzhen 518055， China; 3. Guangzhou Franzero Water Technology Co.，Ltd.， Guangzhou 510663， China; 4. School of Resources and Planning， Guangzhou Xinhua University， Guangzhou 510520， China; 5.School of Environmental Studies， China University of Geosciences， Wuhan 430074， China; 6. School of Ecology， Environment andResources， Guangdong University of Technology， Guangzhou 510006， China）

Abstract： This paper utilized the daily average flow data from 1954 to 2020 at the Shijiao control station within the Beijiang RiverBasin. It also employed indicators of hydrological alteration （IHA）， heuristic segmentation algorithms， Mann-Kendall trend test， andwavelet analysis to examine the distribution characteristics， trends， variability， and cycle of extreme runoff in the Beijiang River Basin during dry season across various time scales. The results are as follows： ① The extreme runoff in the Beijiang River Basin during dryseason predominantly occurs in the middle and later stages of the dry season， with January and February of the following year havingfrequent occurrences of extreme runoff. If a short-term extreme runoff during dry season is observed， there is a high probability ofexceeding 64% that a long-term extreme runoff during dry season will emerge. ② The variability of the three extreme indicators for theaverage flow， annual minimum 1-day average flow， and annual minimum 90-day average flow in the Beijiang River Basin during dryseason is not significant. In contrast， the variability of the extreme indicators for the annual minimum 3-day average flow， annualminimum 7-day average flow， and annual minimum 30-day average flow is significant， with all significant change points occurring in1970. ③ The extreme runoff indicators for the Beijiang River Basin during dry season are all trending upwards. Specifically， theannual minimum 7-day average flow， annual minimum 30-day average flow， and annual minimum 90-day average flow are increasingsignificantly at an annual rate of 1. 12， 1. 60 and 1. 87 m 3 /s， respectively. ④ According to the variability and trend of extreme runoffindicators during dry season across different time scales， the construction of water conservancy projects has a significant impact on themid-time scale runoff during dry season. ⑤ The extreme runoff indicators for the Beijiang River Basin during dry season exhibit 3～4distinct oscillation cycles. These can be roughly divided into long oscillation cycles on a large scale of 22～34 years， middle oscillationcycles on a mid-scale of 16–20 years， and short oscillation cycles on a small scale of 7～11 years， with a high degree of similarity intheir oscillation cycles.

Keywords： dry season; runoff; extreme value; Beijiang River Basin

在枯季，流域徑流量減少，流速緩慢，水體自凈能力降低，同時疊加人類過度開發利用枯水資源，出現河流斷流、河床下切、海水入侵等一系列的環境問題，水資源供需矛盾更加劇烈，且隨著氣溫上升，受全球氣候變化的影響，中國部分流域極端枯水增加明顯［1-2］ ，因此探究枯季徑流演變規律，對氣候變化下的流域抗旱減災，緩解水資源供需矛盾等流域水資源管理工作具有重要意義。

近年來，國內外已有部分學者對枯季徑流的演變規律進行了一系列的研究。2016年羅賢等［3］ 探究了近50 a怒江流域中上游枯季徑流變化及其對氣候變化的響應。同年，Dralle等［4］ 探索了季節性河流枯季流量低于生態基流的持續時間。2020年陳立華等［5］ 采用Mann-Kendall法、滑動T檢驗、R/S法等多種方法分析了西江下游枯季水量演變特征。2021年舒章康等［1］ 分析了 1961—2018年中國氣候變化趨勢和主要江河枯季徑流演變特征與成因。以上研究促進了枯季徑流的研究，為本研究提供了大量的參考。北江是珠江流域第二大水系，是廣東省韶關、清遠、佛山、肇慶和廣州等市的重要水源地之一，亦肩負著協助西江抵御下游珠江三角洲地區壓制咸潮入侵，保障下游粵港澳大灣區城市群供水安全和珠三角河網區水生態安全等重任［6］ 。但目前對北江流域徑流的研究主要側重于洪水相關方面的特征分析［7-9］ ，對于北江的枯季徑流特征研究較少，且對于枯季徑流極值出現時間分析研究較為缺乏，難以全面反映北江枯季徑流特征，不利于北江下游粵港澳大灣區城市群供水安全。

本文利用北江流域控制站石角水文站 1954—2020年實測逐日流量資料，通過M-K趨勢檢驗、啟發式分割算法和Morlet連續復小波變換等方法對北江枯季徑流極值指標進行分析，研究其演變規律，探究枯季徑流極值發生時段，以期為北江流域枯水期水量科學調度，保障下游供水安全提供科學支撐。

1 研究區概況

北江是珠江流域第二大水系，上游為湞江，在韶關市沙洲尾與支流武江匯合后稱北江，北江干流自北向南流經韶關曲江、清遠英德、清新和清城以及佛山三水等地，在佛山三水思賢滘與西江貫通后注入珠江三角洲網河區。北江干流至思賢滘全長468 km（廣東省境內458 km），流域集雨面積46 710km 2 （廣東省境內42 930 km 2 ），多年平均水資源總量477. 57億m 3 ，是廣東省北江流域內外韶關、清遠、佛山、肇慶和廣州等市的重要水源地之一。石角水文站 集 水 面 積 38 363 km 2 ，占 北 江 流 域 總 面 積 的82. 1%，處于除綏江外北江各主要支流（以流域面積大于1 000 km 2 計）匯入干流后的出口位置，是北江流域控制性水文站。北江流域枯水期為每年10月至次年 3 月，多年平均枯季流量（石角水文站）為633 m 3 /s，枯季徑流量僅占全年的25%左右，且在枯季各月徑流量也差異較大。研究區域見圖1。

2 研究方法

2. 1 枯季徑流分析指標

考慮氣候變化疊加人類活動影響可能對不同時間尺度的枯季徑流存在不同程度影響，參考水文變動指標IHA法（Indicators of Hadrolgic Alteration），選取年最小1、7、30、90 d（時間尺度由小到大）平均流量和枯季平均流量及其出現時間等11項指標（表1）對北江枯季徑流特征進行分析。

2. 2 數據來源及分析方法

考慮石角水文站斷面以上游大中型水庫眾多，且大部分無日均出入庫流量監測數據，難以較好分析還原石角水文站天然流量，本文重點分析氣候變化疊加人類活動后石角水文站實測枯季徑流所表現的極值特征，故直接采用廣東水文局整編刊印的石角水文站1954—2020年逐日流量數據進行分析；為保證枯水流量序列的連續性，此次用水文年統計極值流量指標，即從汛期開始到枯水期結束為一個水文年（每年4月至次年3月），在一個水文年中，根據相應特征流量的歷時對逐日流量數據進行統計得出最小流量，即該歷時的枯水極值流量。

利用啟發式分割法、M-K非參數檢驗、小波變換分析枯季徑流極值特征：突變分析采用目前已在醫學、氣象和水文等領域應用成功的啟發式分割算法［10-12］ ，方法原理是計算時間序列中每個點X（i）左右兩側均值的T檢驗統計量T（t），T越大表示該點左右兩部分的均值差異越大；計算其最大T max 的統計顯著性P（T max ），判斷被分割的時間序列的統計顯著性P（T max ）是否大于臨界值P 0 ，超過臨界值則表明存在變異，本文臨界值P 0 取0. 95，被分割的時間序列長度不得小于最小分割尺度 L 0 ，本文 L 0 取 25；趨勢分析采用已在環境、氣象和水文時間序列變化趨勢檢驗中廣泛應用的M-K非參數檢驗［13-15］ ，方法原理是判斷時間序列統計量Z的絕對值是否大于置信區間的臨界值，超過臨界值則表明趨勢顯著，本文臨界值取置信水平 α=0. 05 對應的 Z 1-α/2 ，即 1. 960；周期分析［16-18］ 采用 Morlet連續復小波變換（cmor），繪制小波系數的相關等值線圖分析確定時間序列的周期特征，具體應用中將時間序列標準化和對稱延伸，計算處理得到復小波系數的方差、實部、模和模的平方，再繪制等值線圖確認周期特征：利用方差過程線確認相關主周期，利用特定主周期實部過程線確定該主周期下的周期，利用模和模的平方等值線圖根據能量大小分析周期的發育震蕩。本文所用分析方法的計算步驟見相關文獻［19］ 。

3 結果分析

3. 1 北江枯季徑流極值指標時段發生頻次分析

統計北江枯季徑流不同極值指標在枯季各月份的發生頻次，見圖2、表2。從統計結果可以發現T1D、T3D、T7D、T30D、T90D在枯季各月分布均主要集中在枯季中后期（12月至次年3月），其中頻次最高的月份略有不同，T3D、T7D、T30D、T90D 頻次最高的月份為次年1月，T1D頻次最高的月份為次年2月（當指標出現時段跨月時，每月各統計 1 次：如1958水文年的T3D出現時間為1959年1月31日至2月2日，跨了1、2月，則1、2月的T3D出現頻次統計各加 1，2017水文年的 T90D出現時間為 2017年 10月9日至2018年1月6日，跨了2017年10、11、12月和2018年1月，則1、10、11、12月的T90D出現頻次各加1）；可見次年1、2月是枯季徑流極值頻發的時段，而華南南部春耕期集中在2月下旬至3月上旬，水資源供需矛盾突出，需提前于12月或之前做好蓄水準備。

對枯季徑流極值指標短時間尺度與長時間尺度的交集進行統計分析，于表 3 可以發現，T1D 與T3D、T7D、T30D和T90D交集的概率分別為74. 6%、77. 6%、64. 2%和88. 1%；T3D與T7D、T30D和T90D交集的概率分別為85. 1%、71. 6%和92. 5%；T7D與T30D和T90D交集的概率分別為72. 6%和94. 0%；T30D與T90D 交集的概率為97. 0%。

總體上，枯水期內，當出現短時間尺度枯季徑流極值時，高概率同時出現長時間尺度枯季極值，概率超 64%。因此科學準確鎖定枯季徑流極值預警指標，將對枯季用水安全有重要的警示作用。

3. 2 突變分析

對北江枯季徑流極值進行突變分析，以Q3D為例（圖3c），在1970年T max 達到最大值，其P（T max ）為0. 952 0大于P 0 ，表明變異明顯，即序列在1970年發生 變 異 ，序 列 被 分 為 2 段 子 序 列 ，1954—1970、

1971—2020年，其中前一段子序列長度為17，小于最小分割尺度L 0 ，無需進行分割，后一段子序列長度為50，大于最小分割尺度L 0 ，需再進行分割；重復上述計算，后一段子序列在2017年T max 達到最大值，但其P（T max ）為0. 795 8小于P 0 ，表明變異不明顯，無需再進行分割。其他指標同理，統計發現DSF、Q1D和Q90D 的 P（T max ）均小于 0. 95，表明以上 3項極值指標變異不顯著，Q3D、Q7D 和 Q30D 均大于 0. 95，表明以上3項極值指標變異顯著，且突變點均在1970年，枯季徑流極值指標變異診斷結果見表4，北江枯季徑流變異性診斷見圖3。李艷等［20］ 針對人類活動特別是人類經濟建設活動和城市化發展對徑流的影響作了細致分析，認為20世紀70年代后流域經濟發展顯著提高，導致下墊面變化顯著，并將1973年作為人類活動影響加劇的分割點，與本研究的結論相近。陳思淳等［21］ 統計分析發現北江流域持續干旱天數（日降水量小于1 mm的最長持續時間日數）呈不顯著下降趨勢，枯季降雨無明顯變化，表明降雨并非是枯季徑流極值突變的主要原因。

北江流域水利工程眾多，分布較為均勻，目前北江流域大型水庫共13座，13座大型水庫總興利庫容為16. 36億m 3 ，占多年平均枯季徑流總量（100. 6億m 3 ）16. 3%，其中5座在1961—1972年建成蓄水，總興利庫容為 9. 93 億 m 3 ，8 座在 1993 年后建成蓄水，總興利庫容為6. 43億m 3 ，特別是1969年建成的南水水庫（興利庫容7. 14億m 3 ），對流域徑流調節起到一定作用。

從不同時間尺度的指標突變分析可看出，DSF、Q1D 和 Q90D 極值指標變異不顯著，Q3D、Q7D 和Q30D極值指標變異顯著，即水庫對北江流域的徑流調節起到一定作用，但是可能由于水庫調節的滯后性，對短時間尺度（單日尺度）的Q1D的影響不顯著，同時由于水庫庫容限制，對于長時間尺度（多月尺度和季尺度）的DSF和Q90D來說，其影響也不顯著。水庫主要是對中時間尺度（多日尺度和月尺度）的Q3D、Q7D和Q30D起到顯著影響。

綜上，水利工程建設等人類活動是北江枯季徑流極值指標突變的重要原因，但從不同時間尺度的枯季徑流極值指標變異特性來看，水庫主要是對中時間尺度（多日尺度和月尺度）的枯季徑流起到顯著影響。

3. 3 趨勢分析

圖4為枯季徑流極值指標趨勢，從表5、圖4可以看出，所有指標均呈上升趨勢，利用M-K非參數檢驗對石角水文站枯季徑流極值的趨勢檢驗進一步分析，從表5可以看出，所選取的指標均呈上升趨勢，與陳思淳等［21］ 研究發現的北江流域持續干旱天數（日降水量小于1 mm的最長持續時間日數）呈不顯著下降趨勢，日降雨強度（年總降水量/有雨天數）呈上升趨勢一致。

其中Q7D、Q30D和Q90D平均流量序列上升趨勢通過95%置信度檢驗，呈顯著上升，分別以每年1. 12、1. 60、1. 87 m 3 /s的趨勢顯著上升。結合3. 2節突變結果，再次表明流域水庫主要是對中時間尺度的枯季徑流起到顯著影響。

3. 4 周期分析

利用Morlet連續復小波變換（cmor）對石角水文站枯季徑流序列進行周期分析。從表6小波檢測結果可以看出，北江枯季不同的徑流極值指標均存在3到4個明顯的震蕩周期，可大致分為22～34 a大尺度的長震蕩周期、16～20 a中尺度的中震蕩周期和7～11 a小尺度短震蕩周期，且其周期震蕩情況具有高度的相似性。由圖5、6可看出，大部分指標均表明，2020年北江流域目前正處于北江枯季徑流極值大周期的的谷部，近幾年發生干旱可能性較大。

4 結論

本文通過M-K趨勢檢驗、啟發式分割算法和小波周期分析等方法，對北江控制站石角站 1954—2020年枯季徑流極值的演變規律進行系統分析，得出以下結論。

a） ）北江枯季徑流極值指標出現時間主要集中在枯季中后期，次年1、2月是枯季徑流極值頻發的時段，對枯季徑流極值指標短時間尺度與長時間尺度的交集進行統計分析，可以發現枯水期內，當出現短時間尺度枯季徑流極值時，高概率同時出現長時間尺度枯季極值，概率超 64%，華南南部春耕期集中在2月下旬至3月上旬，水資源供需矛盾突出，因此科學準確鎖定枯季徑流極值預警指標，將對枯季用水安全有重要的警示作用。

b） ）水利工程建設等人類活動是北江枯季徑流極值指標突變的重要原因，但從不同時間尺度的枯季徑流極值指標變異特性來看，水庫主要是對中時間尺度的枯季徑流起到顯著影響。

c） ）北江枯季徑流極值指標均呈上升趨勢，但僅年最小7 d平均流量、年最小30 d平均流量和年最小90 d平均流量序列上升趨勢通過95%置信度檢驗，也再次說明了水庫主要是對中時間尺度的枯季徑流起到顯著影響。

d） ）北江枯季徑流極值指標均存在3、4個明顯的震蕩周期，可大致分為22～34 a大尺度的長震蕩周期、16～20 a中尺度的中震蕩周期和7～11 a小尺度短震蕩周期，且其周期震蕩情況具有高度的相似性。

考慮到水文循環的復雜性，本文只是從統計角度揭示氣候變化和人類活動對北江流域枯季徑流的一些聯系，今后將著重對枯季徑流變化的這兩大影響因素作進一步深入研究。

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