高寒生態脆弱區水平衡時空變化及其影響因素分析

關鍵詞：水平衡；降水；蒸散發；徑流；多源遙感；歸因分析；巴塘河流域；青藏高原中圖法分類號：P333.1 文獻標志碼：A DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2025.06.011

0 引言

水資源供需平衡是生態系統健康的體現，一旦出現失衡則嚴重制約著經濟社會、生態環境協調發展[1-2]。為推動水資源－生態－社會經濟協調健康發展，深入開展水平衡分析，掌握水資源供需關系的內在規律和主要矛盾至關重要[3-4]。為此，開展水平衡研究對于支撐國土空間格局優化和生態保護修復具有重要的科學意義。

近年來，流域水平衡研究受到國內外學者的廣泛關注[5-7]。多源衛星遙感由于其在空間尺度上的廣泛覆蓋和在時間尺度上的大量迭代，在水平衡分析中已被視為一種有效的研究手段[]，如降水量主要基于多衛星降水再分析和人工神經網絡從遙感信息中估算而得到[8]，蒸散量（ET）主要基于 SEBAL、GLEAM 和 ET-Watch 等遙感模型進行估算[9]。在氣候變化和人類活動的雙重影響下，一些地區水平衡狀況也發生了較大變化，其中徑流和蒸散變化是水平衡變化的重要表征[]。氣候變異主要通過影響降水和氣溫，進而影響冰川、積雪、凍土等水文過程、能量過程以及水資源的分配，從而改變徑流和蒸散發的時空分布[10-11]。人類活動通過直接取用水以及改變下墊面影響區域水循環過程，進而影響降水－徑流以及植被－蒸散關系[12]，其影響因素眾多，如土地利用/覆被變化、水利工程、水資源開發利用等[13]。有關研究表明，氣候變化和人類活動對徑流和蒸散變化的影響存在地域差異[14-15]。氣候變化對中國南方地區徑流影響較北方顯著，對長江上游年徑流量影響超過 70%^[16-17] ;人類活動對北方地區徑流影響顯著，其貢獻率多在 50% 以上[18-19]而對于蒸散發，研究發現干旱和半干旱地區ET對降水和凈輻射變化最敏感[20-22]，而濕潤地區 ET增加主要受氣候變暖的影響[23]。不同季節的影響因子也不同，例如漢江流域四季ET變化的因素分別為氣溫、日照時數、降水和相對濕度[24]。有關徑流和蒸散變化歸因的常用方法有雙累計曲線法、水文模型模擬法、基于Budyko假設的彈性系數法、廣義線性相加模型等。但以往成果多研究水平衡單一要素的變化規律及影響因素，而反映流域水平衡整體狀況的動態變化研究較少。此外，對人類活動和氣候變化中不同影響因子的歸因識別與定量研究也較少。

青藏高原被稱為“亞洲水塔”和“第三極”，在高原增溫放大效應下，增溫速率達到 0.36^°C/10a ，水文過程和水循環特征受到較大影響，主要表現為冰川面積減少，凍土退化[25-26]。巴塘河流域位于青藏高原腹地，作為三江源區的一個典型流域，研究該流域水平衡可為青藏高原的水資源調配與水生態治理提供參考。因此，本文將巴塘河流域作為研究對象，基于多源遙感觀測技術分析該流域水平衡的動態變化規律，在此基礎上識別水平衡變化的主控因子，定量評估不同影響因素對關鍵水平衡要素的貢獻。研究成果對高寒生態脆弱區水資源開發利用、水源涵養和生態保護具有重要意義。

1 研究區概況

巴塘河流域位于青海省玉樹市，介于東經 96^°30^′ ～97^°30^′ ，北緯 32^°30^′～33^°20^′ 之間，流域面積2480km² （圖1）。地貌類型主要是山岳地貌和平原地貌，境內平均海拔 4 493.4m ，地形西北和中部高、東南低。屬高原大陸性季風氣候，年均氣溫 3.2^9C ，年降水量487mm ，年蒸發量 1185.1mm 。海拔 4 300m 以上的高山區為多年凍土區，夏季凍融厚度約 1.8m ，海拔5 000m 以上的山峰基本處于終年積雪狀態。流域縱跨長江與瀾滄江兩大水系，多年平均徑流量8.46億m³ 。植被跨有寒溫性針葉林帶、高寒灌叢草甸帶和高寒草甸帶3個植被帶。流域水資源主要用于農業、生活及生態，分別占 37% ， 61% 和 2% 。近年來，在氣候變化和人類活動的影響下，該區域土地利用方式發生了一定的變化，尤其是草地面積的減少，改變了降水入滲與產流過程，關于土地利用變化對水平衡變化的影響需要進一步研究。

2 數據與研究方法

2.1 數據來源

本文使用的主要數據包含氣象、蒸散發、徑流、土地利用以及水資源開發利用等數據

（1）研究區的降水量柵格數據（ 2001～2020 年）從Google Earth Engine（GEE）上獲得（https：//developers.google.cn/earth-engine），空間分辨率為 1km 。氣象站數據從國家氣象數據平臺獲取（http：//data.cma.cn/en ），主要包括最高氣溫、年均氣溫、降水量、日照時數等，時間尺度為 1960～2020 年。

（2）蒸散發數據從國家青藏高原科學數據中心（https：//data.tpdc.ac.cn/zh -hans/data/c284bd88 -7694-4577-9cbb-02684bd940ff） 獲取，時間尺度為2001～2020 年，空間分辨率為 1km 。海北高寒草甸生態系統通量觀測站數據（海北站，GC05）從中國通量觀測研究網絡獲取，時間尺度為 2012～2016 年。

（3）徑流采用應用廣泛的流域分布式水文模型（SWAT模型）來模擬[27]；地形數據（ 30m， 和河網數據來源于中國科學院資源環境數據中心（http： // www.resdc.cn/Datalist1.aspx？ FieldTyepID =1，3 ）；土壤資料來源于中科院土壤所提供的 1：100 000 土壤數據，采用的土壤分類系統主要為FA0-90；1951年10月至2020年12月的逐日最高氣溫、最低氣溫、平均風速、平均相對濕度、日照時數由玉樹氣象站提供；1959～2020 年的逐日平均流量由新寨水文站提供

（4）逐年土地利用柵格數據源自GEE上獲得的Landsat數據，構建時空特征，結合隨機森林分類器得到分類結果（https：//essd.copernicus.org/articles/ 13/ 3907/2021/ ），該數據時間尺度為 2001～2020 年，空間分辨率為 1km 。國土二調和三調數據來源于自然資源部（https：//www.mnr. gov.cn/sj/sjfw/）。

（5）水資源開發利用數據主要來自《青海省水資源公報》以及以往在玉樹州開展的水資源調查評價成果。

2.2 研究方法

2.2.1 變化趨勢分析方法

為了分析水平衡要素的時間變化趨勢，本次研究選擇了簡單有效的線性回歸分析方法。線性回歸分析可以模擬每個網格的變化趨勢，通過分析不同時期單個像素的空間變化特征，進而表征區域格局演變[7，28]計算公式如下：

式中： SLOPE 表征了變化的趨勢和速率； n 為年數； C_i 是第 i 年的變量值。如果 SLOPEgt;0 ，則表示變量隨時間呈上升趨勢；如果 SLOPElt;0 ，則表示呈下降趨勢。趨勢的顯著性使用F檢驗[25]

2.2.2 Mann-Kendall突變檢驗法

采用Mann-Kendall檢驗法對長時間序列數據進行突變點檢測，前提是假設時間序列隨機獨立，通過構造序列計算 Z 的不同檢驗統計量 S_k ，其公式如下：

其中，

定義統計量 UF ·

將數據逆序進行排列，定義 UB=-UF（k=n，n- ^{1，…，1）} 。若 UF 的值大于0，則說明序列呈現上升趨勢，小于0則為下降趨勢，當超過臨界直線時，表明上升或者下降趨勢顯著。若 UF 與 UB 曲線有交點，同時交點在臨界線之間，且數據存在顯著變化趨勢時，說明交點為突變點，交點所對應的橫坐標即為突變點發生的時間。

2.2.3 徑流模擬及變化定量分析方法

本次研究采用應用廣泛的流域分布式水文模型（SWAT模型）來模擬流域的徑流量。基于地形數據，模型將流域離散為子流域，各子流域由河網連接。為了評估流域內土地覆被和土壤的空間異質性，根據土地利用、土壤類型和坡度的組合，將每個子流域進一步離散為水文響應單元，本次研究共劃分12個水文響應單元。對于每個水文響應單元，分別模擬地表徑流，然后通過河網匯流到流域出口。采用SUFI-2算法進行模型參數的敏感性分析，通過顯著性檢驗對各變量的敏感度進行比較。從初步選擇的39個參數中篩選出敏感性較高的15個參數（表1），在模型中進行500次迭代計算，通過決定系數 （R²） 和納什效率系數（NSE）對模型的適應性進行評估（圖2）。一般認為，當 R²gt; 0.60且 NSEgt;0.50 時模型的模擬結果較好[29]。由圖

注：PBIAS為百分比偏差。

2徑流模擬結果可見，各精度評價指標均高于0.5，總體滿足精度要求。

人類活動和氣候變化對徑流的貢獻大小主要采用雙累積曲線法進行定量分析。雙累積曲線法通過M-K突變檢驗確定突變時間，即人類活動對徑流產生影響的時間點，以該時間點為界限，將研究序列分為兩段：第一階段為天然期，徑流主要受氣候變化的影響；第二階段為變化期，受到氣候變化和人類活動的雙重影響[30-31]。對天然期的累積降水量 和累積徑流深 進行線性回歸得到關系式：

應用擬合方程，徑流深變化總量為基準期和變異期年均徑流深之差，是氣候變化和人類活動對年徑流深變化的綜合影響結果。計算公式為

ΔR_T=R_HR-R_B

ΔR_H=R_HR-R_HN

η_c=1-η_H

式中： ΔR_T 為流域內徑流深的變化總量， mm;ΔR_H 為人類活動對徑流深的影響量， mm;Q_B 為天然期的徑流量， mm;Q_HR 為變化期的徑流量均值，即受到人類活動時的徑流量， mm;Q_HN 為變化期通過計算所獲得的天然徑流量， mm;η_H?η_c 分別為人類活動和氣候變化對徑流的貢獻率。

2.2.4 水平衡分析方法

水平衡是指在一定的時空范圍內，水分通過降水、蒸散發、徑流、水汽輸送而處在不斷循環運動之中，水分運動保持質量守恒，即輸人水量與輸出水量的差值等于系統內蓄水變化量。水量平衡方程如下：

ΔW=P+R_in-R_out-ET-W_h+W_d

式中： P 為時段內區域總降水量，億 m³：R_in 為計算時段內流入研究區域的水量，包括地下徑流量和地表河流徑流量，億 m³：R_out 為計算時段內流出研究區域的水量，包括地下徑流量和地表河流徑流量，億 m³ ;W_d 為計算時段內區域跨流域調水量，億 m³;W_h 為人類活動耗水量，主要包括農業用水、生活用水和工業用水過程中的耗水量，億 m³ ： ET 為計算時段內區域內陸面總蒸散發量，億 m³ 6 ΔW 為計算時段內區域的蓄水變化量，億 m³ 。

為了進一步驗證水平衡分析結果的可靠性，將水平衡方程計算得出的流量與水文站實際觀測的流量進行比較。對于模型率定過程中的模擬值與觀測值之間的差距，可采用納什效率系數NSE及平均誤差ME來評價，NSE越接近1，平均誤差越小，表明模型模擬效果越好。NSE及平均誤差計算公式如下：

式中： Q_oi 和 分別為實測值和均值， Q_si 為模型計算值， n 為實測值個數。

3結果分析

3.1 水平衡關鍵要素的時空變化規律

3.1.1 降水

圖3為巴塘河流域 2001～2020 年降水量變化趨勢圖。從圖3可以看出， 2001～2020 年流域降水量呈現增加的變化趨勢，從2001年的 508.16mm 增加到2020年的 903.45mm ，年增加率為 10.94mm/a 。通過M-K檢驗分析可以發現 UF_k 和 UB_k 均大于0，表明在 2001～2020 年間，降水增加趨勢較為顯著。分階段來看，從 2001～2014 年降水增加趨勢較為緩慢，年均增加率為 11.05mm/a ，而 2015～2020 年增加趨勢較為快速，年均增加率為 59.06mm/a 。與遙感反演的降水結果相比較， 2001～2020 年玉樹站觀測的降水結果及年際變化趨勢較為一致。

圖4給出了 2001～2020 年降水量及變化趨勢空間分布。可以看出，不同年份降水量空間分布差異較大，大多數年份降水呈現南多北少的空間分布模式，北部地區降水量在 600mm 以下，南部地區降水量在600mm以上。從 2001～2020 年降水量變化趨勢來看，流域約 85% 的面積降水量呈現增加的趨勢，其變化率主要介于 0～25mm/a 之間；南部少數地區降水量呈現下降趨勢，主要介于 -25～0mm/a 之間。總體來看，2001～2020 年多年平均降水量空間異質性較大，雨量主要集中在南部山區和河道，最大降水量超過 mm 。北部地區降水分布均勻，主要在 600mm 以下。

3.1.2 蒸散發

圖5展示了巴塘河流域蒸散量變化趨勢。從圖5（b）可以看出，監測值和模擬值在0.05顯著性水平下相關系數達到0.926，表明模擬結果較為準確。流域蒸散量整體呈現增加的變化趨勢，年均增加量為8.27mm ，但增加趨勢不明顯（圖5（a））。分階段來看，從2001～2010 年呈現增加的趨勢，從2001年的512.17mm 增加到2010年的 651.53mm ，年均增加率為8.748mm/a 。通過M-K檢驗分析可以發現 UB_k 大于0，表明增加趨勢較為顯著。而從2010年發生突變，蒸散量下降到2011年的 530.46mm ，接近2001年的蒸散量。2001～2015 年蒸散量呈現顯著增加的趨勢，年均增加率為 17.44mm/a 。從 2016～2020 年，蒸散量變化趨勢不明顯。

從年際變化來看，2010年巴塘河流域的蒸散量達到最大值，為 651.53mm 。 2001～2020 年整個巴塘河流域的年均蒸散量為 561.93mm ，空間上呈現中部 gt; 西北部 gt; 東南部的分布模式，西北部和中部分布均勻，東南部有較大空間異質性（圖6）。蒸散量的空間分布主要與地形和植被類型有關。南部山區蒸散量低是因為降水匯流，地表水儲水量和用水量低，北部蒸散量低是因為降水量低。流域中部蒸散量最大，大于 600mm ，主要因為該區域位于下游河道附近，降水匯流于溝谷。

3.1.3 徑流

圖7給出了巴塘河流域新寨水文站 1960～2021 年徑流量變化情況。6月、7月和8月流量較大，介于44.3～69.6m³/s 之間。從年際變化來看， 1960～2021 年徑流量呈現先下降后增加的趨勢， 1960～2001 年呈現下降的變化趨勢，年均下降率為0.077億 m³/a 2002～2021 年呈現增加的趨勢，年均增加率為0.111億 m³/a 。從M-K檢驗結果可以看出，在 1980～2000 年間， UF_k 和 UB_k 均在臨界線之外，表明變化趨勢較為顯著。

徑流量在空間分布上具有較大的差異性（圖8）。徑流量和產流量較大的區域主要集中在巴塘河流域南部區域，介于1.50億～1.80億 m³ 之間；流域北部地區的扎西科河相對較小，介于0.60億～0.90億 m³ 之間，與流域降水空間分布具有較好的一致性。此外，實際測流結果也表明北部的扎西科河流量比南部的巴塘河小。但個別子流域徑流與降水空間分布還存在一定的差異性，表明地表徑流除了與降水相關外，還受到地形、土壤特性以及土地利用等因素的影響。

3.2 水平衡時空變化規律分析

從 2001～2020 年平均降水量和蒸散量年際變化來看（表2），流域多年平均降水量為 665.86mm/a ，常年高于蒸散量（ 425.32mm/a ），且呈現上升趨勢，上升速率為 10.94mm/a 。從降水－蒸散量差值的年際變化來看， 2001～2020 年降水－蒸散量差值均為正值，介于 107.72～217.65mm 之間，且以 0.32mm/a 的速率增加，表明該流域可用水資源量較為豐富，可以通過修建水庫實現豐水年和枯水年水資源調度。

2001～2020 年流域陸地水儲量變化量介于-0.986億 ～0.985 億 m³ 之間（表2），總體來說，流域的水資源處于平衡狀態。理論上來說陸地水儲量變化量為0，但是由于降水和蒸散量主要來源遙感數據，實測徑流量和基于水平衡計算的徑流量誤差介于 -12% ～18% 之間，NSE和ME分別為0.998和0.554，表明水平衡分析結果總體較為合理（圖9）。

表2巴塘河流域 2001～2020 年降水量、蒸散量、耗水量變化和陸地水儲量變化量

從圖10可以看出，不同年份降水－蒸散量差值存在一定的空間異質性。 2001～2005 降水-蒸散量差值小于 200mm 和介于 -200～0mm 的分別占比5.6% 和 32.8% ， 2006～2010 年降水－蒸散量差值小于 200mm 和介于 -200～0mm 的分別占比 5.3% 和33.2% ， 2011～2015 年降水－蒸散量差值小于200mm 和介于 -200～0mm 的分別占比 2.7% 和 25.9% ，主要位于流域的西北區域；而 2016～2020 年間，超過90% 以上的區域降水-蒸散量差值表現為正值，北部地區降水-蒸散量差值介于 0～400mm 之間，南部地區介于 400～800mm 之間。降水-蒸散量差值的空間異質性主要受到降水、植被覆蓋和人類活動綜合因素的影響。

3.3 不同下墊面條件下降水-蒸散量差值變化規律

表3給出了 2001～2020 年不同土地利用類型的年均降水量、蒸散量和降水-蒸散量差值。林地、灌木、草地、水域、冰雪和裸地的多年平均降水-蒸散量均為正值，分別為0.013億，0.012億，6.767億，0.009億，0.196億和0.324億 m³ 。對于林地、灌木、草地和水域區域，在 2001…2002…2004…2006…2010…2013 年和2015年降水-蒸散差值為負值;冰雪和裸地區域的降水-蒸散量差值均為正值。總體來看，巴塘河流域各土地利用類型降水-蒸散量差值為正值。該流域以草地為主，建設用地和耕地面積占比很小，該地區幾乎沒有工業活動，且農業活動強度小，加之氣候暖濕化影響，該流域水資源具有一定的可利用量。流域水資源開發利用主要用于生活耗水，因此主要考慮水資源、生態耗水和生活耗水之間的權衡與協同，進而使該區域的水資源得到合理使用。

表3巴塘河流域 2001～2020 年各土地利用類型年均 降水量、蒸散量和降水-蒸散量差值

Tab.3Annual average precipitation，evapotranspiration，and the

1 分析與討論

4.1 蒸散量時空變化的影響因素

研究表明，巴塘河流域蒸散量呈波動增加變化趨勢，其變化與氣象因子（如降水、氣溫、風速、日照時數等）、土壤濕度等非生物因素緊密聯系[32-33]。而本次研究得知流域蒸散量主要與氣溫存在顯著的相關性（ r =0.413 （圖11）。由于受到氣候變化的影響，巴塘河流域氣溫呈現增加的變化趨勢，氣溫升高導致土壤-植被－大氣的水力梯度增加，進而增加蒸散量[34];增加的蒸散量可一定程度提高大氣濕度，并通過大氣環流增加附近區域降水量，緩解水分限制，該過程在能量限制地區較為明顯。氣象因子對ET的作用具有明顯的區域差異，其中水分需求主要分布在高山和高緯度地區[35］，相關研究也表明高海拔地區氣溫上升是ET增加的主要驅動因素，可解釋ET年際變化的 54% [33] 。

除了非生物因素，植被生長、冠層結構、物候、根系水力特性等與植被特性有關的生物因素也對ET的長期變化有著重要的影響[36-37]。但非生物因素和生物因素對ET的相對重要程度還存在較大的爭議。一部分研究表明，ET的空間變化由氣象因素和植被變化共同控制，其中氣象因素（凈輻射、相對濕度、氣溫）占主導地位[38]。另一部分研究發現，與氣象因素相比，植被才是影響 ET年際變化最重要的因素。如 Zhang等[39]將 1982～2013 年陸地 ET 顯著增加歸因于植被變綠、大氣水分需求的增加，其中氣象因素對ET的凈作用遠小于植被變綠的作用。對于巴塘河流域，在非生長季節，主要受到氣象因子的影響，而在生長季主要受到植被的影響。

4.2 徑流時空變化的影響因素

整體來說，與氣溫相比，降水對徑流的影響相對較大（圖12）。但對于流域多年凍土區而言，氣溫改變了冰川、積雪、凍土等水文過程，進而對以冰雪融水補給為主的河流產生了一定的影響。在流域變暖的形勢下，冰川內部不穩定性加劇，冰川加速消融，大量冰川融水直接補給徑流，致使短期內區域徑流量增加[40-41]。積雪融水作為徑流補充來源之一，增溫促進雪－氣系統熱交換，加速了積雪消融，直接影響融雪產流和流出過程[42]。相關研究表明，融雪徑流平均占高原寒區主要河流流域總徑流的 20%～30%^[. 43]。凍土對于地表徑流的影響具有多樣性，凍土的存在限制了大氣-地表之間的水分交換，降低了土壤的滲透能力、導水性能以及產流過程[44]。一些學者認為，凍土退化導致深層地下冰轉化為土壤水補充徑流，致使徑流增加[45]。對于凍土退化引起的水文效應仍存在爭議，需要深入評估。可以看出，由于流域氣候特征、下墊面條件異質性及水文要素的來源不同，影響水文要素的主要氣象要素也不同，水文演變過程也具有異質性[46]因此，流域徑流的主控因素及相對貢獻大小還需要深入研究。

除了氣象要素之外，下墊面的變化也是影響徑流變化的一個重要因素[47]。隨著水利工程、放牧等人類活動的加劇，流域草甸植被受到較大的影響，隨之帶來徑流、蒸散發和儲水量等水文關鍵要素的改變。其中植被作為下墊面的主要因子之一，對水文過程的直接作用主要包括冠層截留和入滲兩個過程，間接作用包括影響區域氣候變化和影響熱量和水汽的傳輸。2023年，在流域扎西科河修建了國慶水庫，隨著水庫的投入運行，水庫蓄水量增加造成水面蒸發量增加，在一定程度上減少了水資源總量，但影響不大。然而山區用水量增加造成出山口徑流量減少，是引發下游平原區水平衡失衡的部分原因。通過比較水庫建成前后河流流量可以發現（圖13），建庫前水庫下游河流平均流量為4.49m³/s ，建庫后平均流量為 4.26m³/s ，建庫前后徑流量約減少了283萬 m³ ，結果表明水庫對下游河流流量產生了一定的影響。

為了進一步分析氣候變化和人類活動對徑流影響的貢獻大小，將實測徑流還原為天然徑流是開展地表水資源變化歸因識別及定量研究的關鍵。基于降水和徑流數據，構建了降水-徑流雙累計曲線（圖14）。通過分析發現天然徑流在1979年發生了突變，因此可以將 1960～1979 年作為基準期。由表4可知，相比于基準期， 1980～2021 年天然徑流深減少了 41.87mm 。降水變化和人類活動對 1980～2021 年天然徑流的影響量分別為 -33.31mm 和 -8.56mm ，影響程度分別為 79.55% 和 20.45% 。該研究結果表明巴塘河流域主要受到氣候因子的影響，而受到人類活動的影響相對較小。

4.3 不確定性分析與原因探討

本次研究主要基于多源遙感數據分析巴塘河流域水平衡狀況，其中蒸散量是影響水平衡分析是否準確的一個重要因素。實際蒸散發受氣象、土地覆蓋類型、植被長勢、土壤水分供應能力等多方面因素的影響，且植被蒸騰、土壤蒸發物理過程復雜[9]。本次研究的蒸散量主要是通過模型進行估算的。由于巴塘河流域缺乏蒸散量觀測站，因此無法對蒸散發量在時間、空間進行全面精確評價。此外，流域的升溫導致凍土層已出現退化，但是針對凍土層的監測比較薄弱，凍土厚度、地溫及土壤含水率等時空變化規律對水平衡是否產生影響還不清楚。該地區地下水位、土壤濕度、雨量站、ET以及徑流的長期監測數據較缺乏，因此未來應布設觀測站對水資源進行全面監測，以確保水平衡評估的時空準確性。同時，也應對流域畜牧、飲水等過程中用水量和人為耗水量進行評估。總體而言，盡管研究結果存在一定的誤差，但本研究可以為高寒生態脆弱區水平衡分析提供基本思路，未來還需要進一步加強遙感與現場觀測和典型試驗站的結合。

表4巴塘河流域天然徑流歸因定量分析

5結論

（1）近20a來，巴塘河流域降水量和徑流量呈現顯著增加的變化趨勢，年增加率分別為 10.94mm/a 和0.111億 m³/a ；而蒸散量也呈現增加的變化趨勢但不顯著，年均增加率為 8.27mm/a 。從空間分布來看，2001～2020 年多年平均降水量空間異質性較大，雨量主要集中在南部山區和河道，最大降水量超過1000mm 。北部地區降水分布均勻，主要在 600mm 以下。蒸散量呈現中部 gt; 西北部 gt; 東南部的分布模式，西北部和中部分布均勻，東南部有較大空間異質性。徑流量較大的區域主要集中在巴塘河流域南部區域，介于1.50億～1.80 億 m³ 之間；位于巴塘河流域北部地區的扎西科河相對較小，介于0.60億 ～0.90 億 m³ 之間。

（2）從水平衡角度來看， 2001～2020 年降水－蒸散量差值以 0.32mm/a 的速率增加，這與流域地表徑流量呈現增加的趨勢一致，表明流域整體可用水量上升。 2001～2020 年整個流域的多年降水－蒸散量差值平均值為 178.02mm ，東南部地區降水－蒸散量差值較高，西北部地區較低。流域各土地利用類型降水-蒸散量差值為正值，介于0.009億 ～6.767 億 m³ 之間。該流域以草地為主，建設用地和耕地面積占比很小，該地區幾乎沒有工業活動，農業活動強度小，加之氣候暖濕化影響，該流域水資源具有一定的可利用量。流域水資源開發利用主要用于生活耗水，因此主要考慮水資源、生態耗水和生活耗水之間的權衡與協同，進而使該區域的水資源得到合理使用。

（3）蒸散量和徑流作為水平衡的關鍵要素。非生物因素中，ET與氣溫存在顯著的正相關關系（ r= 0.413）；生物因素中，在生長季ET與植被覆蓋具有高度相關性。基于降水-徑流雙累計曲線法和徑流變化定量分析法，相比于 1960～1979 年， 1980～2021 年天然徑流深減少了 41.87mm 。降水變化和人類活動對1980～2021 年天然徑流的影響量分別為 -33.31mm 和 -8.56mm ，影響程度分別為 79.55% 和 20.45% ，表明徑流主要受到氣候因子的影響，而受到人類活動的影響相對較小。

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（編輯：謝玲嫻）

Abstract：Quantiativeidentificationof influencingfactorsandtheircontributions tothespatio-temporal variationsof water balanceisaprerequsitefortherationalutilizationofwateresourcs.Toinvestigatethewaterbalancedynamicanditskeyinfluencingfactorsinthealpieecologicallfragilearea，wetaketheperiodfrom2Oolto22withsignficanthydrologicalchangesin theBatang River Basinlocated in themidstof the Qinghai-TibetPlateauastheresearch period.Bycomprehensivelyutilizing multi-sourceremotesensingdataandobservationdataincluding meteorologicalstationsandhydrologicalstations，thewatercycle components includingprecipitation，evapotranspiration，andrunoffinthebasinareanalyzed.Theresultsshowed that： ① precipitation and runoff have displayed significant increases in the past 2O years ，with annual growth rates of 10.94mm/a and 0.111×10⁸ （204 （204號 m^*/a ，respectively.The evapotranspiration showed an insignificant increasing trend，with anannual increasing rate of 8.27mm/a ： ② Fromth perspectiveof waterbalane，the diference betwee precipitationand evapotranspiration increasedatarateof0.32 mm/aduring2lto02，hichwasconsistentwiththeincreasingtrendinsurfaceunof，ndicatinganoverallincreaseinavailablewaterinthis watershed.Theaverage diferencebetweenprecipitationandevapotranspirationoftheentirewatershedwas 178.02 mm，with highervalues inthesoutheastandlower values inthenorthwest.Thediferences betweenprecipitationand evapotranspiration of various land use types were positive，ranging from 0.009×10⁸ to 6.767×10⁸m³.③ Among abiotic factors，there wasa significant positive correlation between ET and temperature （ r=0.413 ）.Amongbiological factors，ET was highly correlated withvegetationcoverage.ETwasmainlyfectedbymeteorologicalfactors inthenon-growingseason.And，ETwashighco latedwithvegetationcoveringrowingseasons.Theimpactsofprecipitationchangesandhumanactivitiesonnaturalrunof were （204號 79.55% and 20.45% ，respectively，indicating that runof was relatively aected by climate factors.The results can provide a reference for scientific management of water resources and water balance regulation in alpine ecologicall fragile area.

Key words：waterbalance；precipitation；evapotranspiration；runof；multi-souceremotesensing；atributionanalysis；BatangRiver Basin；Qinghai-TibetPlateau