董曉寧，田世民，張 麗

（1.華北水利水電大學(xué)，河南 鄭州450046；2.黃河水利科學(xué)研究院 河南省黃河水生態(tài)環(huán)境工程技術(shù)研究中心，河南 鄭州450003；3.黃河水利科學(xué)研究院 河南省黃河流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)與修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 鄭州450003）

受全球氣候變暖的影響，水循環(huán)過程發(fā)生了劇烈變化。黃河源區(qū)是黃河流域的重要產(chǎn)流區(qū)和水源涵養(yǎng)區(qū)，多年（1956—2017年）平均年徑流量約198.2億m3，占黃河年徑流量的34.1%，多年平均年輸沙量為0.1億t，水資源狀況對整個黃河流域有極大的影響，且其輸沙量對上游梯級水庫的壽命有極大影響。黃河源區(qū)地處青藏高原腹地，地形復(fù)雜，海拔落差較大，且流域內(nèi)還分布有冰川、凍土、湖泊、濕地等，生態(tài)系統(tǒng)多樣且脆弱，人類活動痕跡較少，幾乎處于自然狀態(tài)，水文過程對氣候變化敏感程度較高，氣候變暖導(dǎo)致的水循環(huán)劇烈變化在這里得到放大，多種影響因素疊加導(dǎo)致水沙過程較為復(fù)雜。

由于黃河源區(qū)對西部地區(qū)及黃河流域的重要性，因此許多專家學(xué)者深入分析了其徑流演變機(jī)制。流域內(nèi)水沙過程在時空變化上主要受降水影響，且降水轉(zhuǎn)化率偏低［1］，此觀點(diǎn)得到較多學(xué)者的認(rèn)同［2-4］。除此之外，氣溫變化引起的蒸發(fā)變化［5-6］、冰川消退［7］和凍土的凍融過程［8］也對驅(qū)動水沙變化有一定的貢獻(xiàn)。地表改造和引水等活動也是水沙特征改變的一大驅(qū)動因素［9］。湖泊、濕地的調(diào)蓄作用對流域內(nèi)部分地區(qū)的水沙過程也存在影響［10］。降水與水沙變化成正比，氣溫與水沙變化成反比［11］。有學(xué)者對黃河源區(qū)近幾十年徑流減少各影響因素作用占比進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)90年代到2005年左右徑流減少主要受人類活動影響，而2008年以后徑流減少則主要受氣候因素影響［12］。也有學(xué)者預(yù)測隨著冰川積雪的減少，融雪徑流將會減少，部分河流徑流量會出現(xiàn)由增轉(zhuǎn)減的“拐點(diǎn)”［13］，流域內(nèi)多年凍土也會持續(xù)退化為季節(jié)凍土［14］?？傊?，黃河源區(qū)氣候、下墊面、人類活動等與水文過程之間存在著相當(dāng)復(fù)雜的關(guān)系。

要探究黃河源區(qū)水沙變化規(guī)律，僅從氣候變化和人類活動等外在因素分析黃河源區(qū)徑流、泥沙變化特征還不夠全面，空間上流域內(nèi)各區(qū)域的水沙變化特征及其對整個流域的水沙變化貢獻(xiàn)率也值得研究，藍(lán)永超等［15］認(rèn)為在對黃河源區(qū)徑流變化進(jìn)行研究時，不應(yīng)忽略流域內(nèi)不同區(qū)域徑流變化的差異。2019年9月習(xí)近平總書記提出要推進(jìn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展，并對三江源、祁連山、秦嶺等重點(diǎn)區(qū)域生態(tài)保護(hù)建設(shè)提出要求，以三江源、祁連山、甘南黃河上游水源涵養(yǎng)區(qū)等為重點(diǎn)，推進(jìn)實(shí)施一批重大生態(tài)保護(hù)修復(fù)和建設(shè)工程，提升水源涵養(yǎng)能力。筆者運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法分析黃河源區(qū)把口站唐乃亥站徑流泥沙演變趨勢及特征，并將黃河源區(qū)分為黃河沿以上、黃河沿—吉邁、吉邁—瑪曲、瑪曲—唐乃亥4個區(qū)間，從空間上分析徑流泥沙在各區(qū)間不同時間段水沙變化規(guī)律及區(qū)間產(chǎn)流產(chǎn)沙對唐乃亥站水沙變化的貢獻(xiàn)率，以期為黃河源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)和水源涵養(yǎng)能力提高的區(qū)域性規(guī)劃提供參考。

1 資料來源和研究方法

1.1 資料來源

選取黃河源區(qū)黃河沿、吉邁、瑪曲、唐乃亥4個水文站的徑流和泥沙數(shù)據(jù)，這4個水文站具有較長的數(shù)據(jù)系列，且資料少有丟失，可以代表黃河源區(qū)流域內(nèi)的水沙變化。由于歷史原因，黃河沿站1968—1975年水文資料缺失，下游吉邁站與黃河沿站的水文資料具有較好的相關(guān)關(guān)系，因此使用吉邁站資料對黃河沿站缺失資料進(jìn)行插補(bǔ)。徑流、泥沙資料來自水利部黃河水利委員會刊印的黃河流域水文年鑒。

1.2 研究方法

1.2.1 趨勢檢驗(yàn)

趨勢檢驗(yàn)使用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗(yàn)法，根據(jù)統(tǒng)計(jì)量Z值的大小來確定序列變化趨勢以及趨勢是否顯著。Z值大于0，序列呈上升趨勢；Z值小于0，序列呈下降趨勢。當(dāng)Z的絕對值大于1.28、1.64、2.32時，分別表示趨勢通過了顯著性水平為90%、95%、99%的檢驗(yàn)。Sen’s斜率估計(jì)是Sen于1968年提出并發(fā)展的一種非參數(shù)檢驗(yàn)法，估計(jì)n個樣本中N對數(shù)據(jù)的趨勢斜率，其值可以反映數(shù)據(jù)趨勢的陡峭程度。

1.2.2 突變檢驗(yàn)

綜合累積距平法和Mann-Kendall突變檢驗(yàn)確定突變點(diǎn)，再用t檢驗(yàn)確定突變點(diǎn)是否合理。距平是離散數(shù)據(jù)與其均值的偏差，累積距平是距平值的疊加。累積距平值的起伏變化可以用來判斷序列的長期變化趨勢以及持續(xù)時間，起伏拐點(diǎn)處則可能為序列突變點(diǎn)。Mann-Kendall突變檢驗(yàn)是根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)構(gòu)造秩序列，根據(jù)秩序列計(jì)算統(tǒng)計(jì)量UFk和UBk，給定顯著性水平，統(tǒng)計(jì)量UFk和UBk在臨界值內(nèi)的交點(diǎn)即為序列突變點(diǎn)，若UFk或UBk的值大于0，則表明序列呈上升趨勢，小于0則表明呈下降趨勢。當(dāng)它們超過臨界直線時，表明上升或下降趨勢顯著。

1.2.3 周期檢驗(yàn)

周期性檢驗(yàn)使用Morlet小波分析方法，繪制小波系數(shù)實(shí)部等值線圖和小波方差圖，峰值對應(yīng)的點(diǎn)即為周期，最大峰值所對應(yīng)的周期即為主周期，以此確定水沙序列的變化周期。

1.2.4 趨勢持續(xù)性

用重標(biāo)極差法（R/S分析法）計(jì)算Hurst指數(shù)、預(yù)測徑流泥沙在未來一段時間內(nèi)的變化趨勢。當(dāng)H=0.5時，表示時間序列不存在記憶性；當(dāng)H＞0.5時，時間序列具有狀態(tài)持續(xù)性，未來趨勢與過去相似；當(dāng)H＜0.5時，時間序列具有反持久性，未來趨勢與過去相反。Hurst指數(shù)分級見表1。

表1 Hurst指數(shù)分級

2 研究結(jié)果分析

2.1 水沙變化趨勢

唐乃亥站水沙變化曲線及累積距平曲線見圖1。1956—2017年黃河源區(qū)唐乃亥站多年平均流量為628.58 m3/s，多年平均輸沙率為369.94 kg/s。流量呈波動下降趨勢，下降速率為1.21 m3/（s·a），年均流量最大值和最小值出現(xiàn)在1989年和2002年，其值分別為1 035.57 m3/s和334.51 m3/s；輸沙率變化同樣呈波動下降趨勢，下降速率為1.62 kg/（s·a），年均輸沙率最大值與年均流量最大值出現(xiàn)年份相同，為1989年，其值為1 298.49 kg/s，而最小值則出現(xiàn)在2008年，其值為87.29 kg/s。累積距平曲線表明徑流和泥沙變化過程均經(jīng)歷了1989年之前的上升階段和之后的下降階段。

圖1 唐乃亥站水沙變化曲線及累積距平曲線

計(jì)算得黃河源區(qū)水沙變化相關(guān)系數(shù)為0.85，說明徑流在很大程度上影響泥沙過程。用變差系數(shù)CV來表示徑流、泥沙的變異程度，泥沙過程的變差系數(shù)CV和極值比均大于徑流過程（見表2）。使用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法對黃河源區(qū)徑流、泥沙過程進(jìn)行分析，得到統(tǒng)計(jì)量Z分別為-1.02和-0.98，均未通過置信度為90%的顯著性檢驗(yàn)，說明黃河源區(qū)徑流泥沙雖一直呈下降趨勢，但并未達(dá)到顯著性水平。

表2 徑流泥沙變異程度

2.2 水沙突變和周期性檢驗(yàn)

2.2.1 突變檢驗(yàn)

使用Mann-Kendall突變檢驗(yàn)法（以下簡稱MK突變檢驗(yàn)）對黃河源區(qū)1956—2017年徑流、泥沙過程進(jìn)行分析，如圖2所示。結(jié)合前文所述累積距平曲線所展現(xiàn)出的特征，確定幾個較為可能的突變點(diǎn)，再對可能突變點(diǎn)進(jìn)行t檢驗(yàn)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)量t值的大小決定突變的年份。此處給定顯著性水平α=0.05，MK突變檢驗(yàn)上下臨界值為±1.96。

圖2 黃河源區(qū)水沙MK突變檢驗(yàn)

由圖2可以看出，徑流的拐點(diǎn)在1989年、2008年，泥沙的拐點(diǎn)在1989年。MK突變檢驗(yàn)中徑流過程UFk與UBk曲線的交點(diǎn)在1993年、2008年、2012年，泥沙過程UFk與UBk曲線的交點(diǎn)在2006年、2013年。將兩種方法所得的可能突變年份設(shè)為基準(zhǔn)年，對其前后兩個序列做t檢驗(yàn)，得到統(tǒng)計(jì)量t并判斷其顯著性，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

表3 突變點(diǎn)顯著性t檢驗(yàn)結(jié)果

由于本文研究的時間尺度基于年代際變化，因此上述可能突變點(diǎn)距離時間系列終止年份不足10 a的不再考慮，相鄰兩個突變年份相差不超過10 a的，取統(tǒng)計(jì)量t值高的突變點(diǎn)為突變年份?？偨Y(jié)表3檢驗(yàn)結(jié)果，1989年、1993年均檢測到徑流突變，但兩個突變年份僅相差5 a，取突變更顯著的1989年為徑流突變年份；1989年、2013年均檢測到泥沙突變，但2013年距資料系列終止年份僅有4 a，取1989年為泥沙突變年份。徑流、泥沙過程的突變年份均在1989年，區(qū)別在于徑流過程相對泥沙過程突變結(jié)果更為顯著［16］。

2.2.2 周期檢驗(yàn)

對1956—2017年唐乃亥站徑流、泥沙過程進(jìn)行小波分析，分別繪制小波系數(shù)實(shí)部等值線和小波方差，如圖3所示。徑流、泥沙過程存在周期性，從圖3可以看出，徑流和泥沙在周期性變化上存在相似性，徑流過程存在7、12、25 a的周期和45 a的準(zhǔn)周期，泥沙過程存在5、12、25 a的周期和34、44 a的準(zhǔn)周期。徑流過程的7 a周期主要發(fā)生在1966—1980年，12 a周期發(fā)生在1956—2000年，25 a周期發(fā)生在1980—2010年。泥沙過程的5 a周期主要發(fā)生在1980—1995年，12 a周期發(fā)生在1956—2000年，25 a周期主要發(fā)生在1980年以后，從圖3可以看出泥沙過程在1965—1980年也存在7 a的周期。結(jié)合小波系數(shù)實(shí)部等值線圖的周期密集性和小波方差圖的峰值大小來看，在5～7 a和12 a周期，泥沙過程震蕩強(qiáng)度大于徑流過程的，尤其在12 a周期的震蕩強(qiáng)度，而在25 a周期尺度上泥沙過程的震蕩強(qiáng)度則小于徑流過程的。

圖3 水沙小波分析

2.3 水沙變化的區(qū)間趨勢

黃河源區(qū)水文站點(diǎn)稀少，有50 a以上資料的站點(diǎn)僅有黃河沿、吉邁、瑪曲、唐乃亥4個，因此本文選用這4個站點(diǎn)1959—2017年的水沙資料來研究黃河源區(qū)的水沙變化特征，并將黃河源區(qū)分為黃河沿以上、黃河沿—吉邁、吉邁—瑪曲、瑪曲—唐乃亥4個區(qū)間，按區(qū)間上下游順序記為區(qū)間一、二、三、四，將相鄰上、下游兩站實(shí)測徑流泥沙數(shù)據(jù)之差作為區(qū)間產(chǎn)流產(chǎn)沙量。由表4可以看出，黃河源區(qū)的最大產(chǎn)流區(qū)為區(qū)間三，多年平均產(chǎn)流量占總產(chǎn)流量的50.80%；最大的產(chǎn)沙區(qū)為區(qū)間四，多年平均產(chǎn)沙量占總產(chǎn)沙量的62.53%。使用MK趨勢檢驗(yàn)法對各區(qū)間水沙趨勢進(jìn)行分析，由表5得出，4個區(qū)間除區(qū)間二徑流過程表現(xiàn)出不顯著上升趨勢外，其余3個區(qū)間都表現(xiàn)出下降趨勢，且主產(chǎn)流區(qū)區(qū)間三表現(xiàn)出置信度為99%的顯著下降趨勢；4個區(qū)間的泥沙量都表現(xiàn)出下降趨勢，區(qū)間一和區(qū)間四均通過置信度為90%的顯著水平檢驗(yàn)，而區(qū)間二則通過置信度為99%的顯著水平檢驗(yàn)。

表4 黃河源區(qū)水沙區(qū)間占比

表5 水沙MK趨勢檢驗(yàn)

根據(jù)上述突變點(diǎn)選取標(biāo)準(zhǔn)，對表6可能突變點(diǎn)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果總結(jié)后得出，區(qū)間一徑流過程突變年份為1990年、2006年，泥沙過程突變年份為1994年；區(qū)間二徑流過程突變年份為1986年、2004年，泥沙過程突變年份為1985年；區(qū)間三徑流過程突變年份為1989年，泥沙過程突變年份為1994年；區(qū)間四徑流過程突變年份為1989年、2007年，泥沙過程突變年份為1989年。

2.4 不同時期的水沙區(qū)間變化

分析各區(qū)間水沙突變年份可以發(fā)現(xiàn)，黃河源區(qū)各區(qū)間水沙突變年份和變化趨勢具有很大的相似性，根據(jù)突變點(diǎn)年份再綜合水沙貢獻(xiàn)率區(qū)間占比，選擇1989年和2007年作為此次研究的“拐點(diǎn)”，由此將黃河源區(qū)水沙變化趨勢分為1959—1989年、1990—2007年和2008—2017年3個時段來研究各區(qū)間的水沙變化，按時間順序分別將3個時期定義為T1、T2、T3。各區(qū)間年均產(chǎn)流產(chǎn)沙量和不同時期年均水沙變化率分別見表7和表8。

表6 各區(qū)間水沙突變點(diǎn)顯著性t檢驗(yàn)結(jié)果

從產(chǎn)流時期來看，所有區(qū)間都經(jīng)歷了T2時期的徑流減少和T3時期的徑流回升，上游兩區(qū)間T3時期的年均產(chǎn)流量超過了T1時期，而下游兩區(qū)間T3時期徑流量雖有所回升，但并未達(dá)到T1時期的產(chǎn)流量。從T1—T3時期的年均產(chǎn)流量和變化率來看，區(qū)間三既是產(chǎn)流量減少最多又是變化率最大的區(qū)間。

表8 各區(qū)間不同時期年均水沙變化率 %

黃河源區(qū)產(chǎn)沙區(qū)域主要集中在區(qū)間三和區(qū)間四，其中約60%的泥沙來自區(qū)間四、約30%的泥沙來自區(qū)間三，而區(qū)間一和區(qū)間二的產(chǎn)沙量約占總產(chǎn)沙量的10%。與徑流變化相似，各區(qū)間產(chǎn)沙量也經(jīng)歷了T2時期的減少，但在T3時期只有上游3個區(qū)間產(chǎn)沙量有所回升，區(qū)間四的產(chǎn)沙量及其占比均在持續(xù)下降。從年均產(chǎn)沙量來看，產(chǎn)沙量減少最多的是區(qū)間四，但從泥沙變化率來看，變化最大的是區(qū)間一。

2.5 水沙變化的區(qū)間貢獻(xiàn)率

將不同時期各區(qū)間對促進(jìn)黃河源區(qū)水沙變化的作用占比定義為水沙變化區(qū)間貢獻(xiàn)率。黃河源區(qū)不同時期的年均水沙產(chǎn)量變化情況和區(qū)間貢獻(xiàn)率見表9。

根據(jù)表9，T1到T2時期黃河源區(qū)年均產(chǎn)流量減少48.14億m3，區(qū)間三和區(qū)間四對徑流減少的貢獻(xiàn)率較大，分別是45.60%和35.56%，區(qū)間一和區(qū)間二對徑流減少的貢獻(xiàn)率比較接近，均不到10%；T2到T3時期黃河源區(qū)年均產(chǎn)流量增加29.09億m3，區(qū)間四對徑流增加的貢獻(xiàn)率為55.92%，區(qū)間二和區(qū)間一對徑流增加的貢獻(xiàn)率分別為25.03%和17.98%，區(qū)間三對徑流增加的貢獻(xiàn)率則僅有1.07%；T1到T3時期黃河源區(qū)年均產(chǎn)流量減少19.05億m3，區(qū)間三對徑流減少的貢獻(xiàn)率達(dá)113.60%，區(qū)間一和區(qū)間二對徑流減少反而起到牽制作用。

表7 各區(qū)間年均產(chǎn)流產(chǎn)沙量

表9 不同時期水沙變化情況和區(qū)間貢獻(xiàn)率

T1到T2時期黃河源區(qū)年均輸沙量減少492.71萬t，區(qū)間四對輸沙量減少的貢獻(xiàn)率最大，超過其他3個區(qū)間對輸沙量貢獻(xiàn)率的總和；T2到T3時期黃河源區(qū)年均輸沙量減少2.28萬t，區(qū)間四對輸沙量減少的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)2 872.81%，而其余3個區(qū)間則均對輸沙量減少起牽制作用；T1到T3時期黃河源區(qū)年均輸沙量減少494.99萬t，區(qū)間四對輸沙量減少的貢獻(xiàn)率為81.81%，其余3個區(qū)間對輸沙量減少的貢獻(xiàn)率總和不到20%。

2.6 區(qū)間輸沙模數(shù)

通常用輸沙模數(shù)來表示流域內(nèi)水土流失程度，從表10可以看出，從上游至下游水土流失的嚴(yán)重程度逐漸加重，區(qū)間四水土流失最為嚴(yán)重。但可以看到區(qū)間四在整個時期內(nèi)輸沙模數(shù)在減小，此結(jié)果與表7年均產(chǎn)沙量的變化一致。

表10 各區(qū)間不同時期輸沙模數(shù) t/（km2·a）

2.7 水沙趨勢持續(xù)性

用R/S分析法估算Hurst指數(shù)以確定未來一段時間水沙變化趨勢，估算的H值見表11。

表11 黃河源區(qū)各區(qū)間H值

由表11可知，各區(qū)間水沙過程的H值均小于0.5，表示黃河源區(qū)水沙變化存在反持續(xù)性，且泥沙的反持續(xù)性稍強(qiáng)于徑流的，對比上文所得MK趨勢檢驗(yàn)結(jié)果，未來一段時間黃河源區(qū)各區(qū)間水沙將會呈現(xiàn)出上升的趨勢，這一結(jié)果與藍(lán)永超等［17］所得未來徑流是先揚(yáng)后抑的結(jié)果相一致。再將表11與Hurst指數(shù)分級表對照，得到黃河源區(qū)各區(qū)間徑流的反持續(xù)性的強(qiáng)度均為較弱，而泥沙則是區(qū)間一和區(qū)間四的反持續(xù)性較弱，其余區(qū)間的反持續(xù)性較強(qiáng)。

3 討 論

黃河源區(qū)水沙變化的影響因素主要可以歸結(jié)為氣候變化和人類活動兩種，氣候變化主要通過降水和氣溫影響水沙變化，人類活動帶來的影響主要是引水用水和對土地覆被的改造等。

徑流對降水變化最為敏感，從降水空間分布來看，黃河源區(qū)降水最豐沛的地區(qū)在東南部［18］，而區(qū)間三主要處于黃河源區(qū)的中部和東南部，降水空間上可以解釋區(qū)間三是黃河源區(qū)的主產(chǎn)流區(qū)間，且區(qū)間三同時有來自黑河和白河兩大支流的徑流補(bǔ)充，黑河多年平均產(chǎn)流量占區(qū)間三產(chǎn)流的16.1%，白河多年平均產(chǎn)流量占區(qū)間三產(chǎn)流量的34.3%。

黃河源區(qū)T1到T2時期徑流減少的原因已被多位學(xué)者探討且得出結(jié)論，徑流減少是降水減少、氣溫升高和人類活動加劇共同作用的結(jié)果［19］，其中降水是徑流變化的主導(dǎo)因素［20］，尤其在T2時期降水強(qiáng)度和空間變化對徑流減少起到很大作用［21-22］。

觀察到區(qū)間二產(chǎn)流量的MK趨勢檢驗(yàn)結(jié)果與其余區(qū)間不同，呈微弱上升趨勢，且T1到T2時期年均產(chǎn)流量的變化率是最小的。對此也有學(xué)者給出相應(yīng)的研究結(jié)果，黃河源區(qū)的冰川凍土主要集中在吉邁以上區(qū)域，阿尼瑪卿山冰川1966—2000年面積萎縮21.7 km2，冰川儲量虧損2.66 km3，冰川水資源損失23.9億m3［7，23］。20世紀(jì)60年代到90年代約有3.1萬km2的多年凍土轉(zhuǎn)化為季節(jié)凍土［24］，而多年凍土退化對徑流的影響在多年凍土覆蓋率大于40%的流域較為顯著［8］。因此，區(qū)間二產(chǎn)流量在T1到T2時期變化率較小是因?yàn)槭艿奖▋鐾寥谒难a(bǔ)給。

區(qū)間四在T1到T2時期和T2到T3時期產(chǎn)沙量均在減少，雖然T1到T2時期氣溫升高導(dǎo)致的植被覆蓋度降低和人類活動對地表的破壞會導(dǎo)致產(chǎn)沙量增加［25-26］，但對輸沙量變化影響最大、最顯著的因素是徑流，因此導(dǎo)致T1到T2時期輸沙量減少的主要原因是徑流量減少。而在T2到T3時期區(qū)間四產(chǎn)流量回升，而輸沙量依然減少，是因?yàn)?005年國家三江源生態(tài)修復(fù)計(jì)劃的實(shí)施，2005—2012年三江源區(qū)草地覆蓋率明顯提高，尤其在興?？h北部和瑪多縣草地覆蓋率提升10%以上［27］，且有研究表明隨著地表植被覆蓋度的提高，流域產(chǎn)沙量會減少［28］。

4 結(jié) 論

（1）1956—2017年黃河源區(qū)水沙變化均呈下降趨勢，但并未達(dá)到顯著性水平，徑流下降速率為1.21 m3/（s·a），泥沙下降速率為1.62 kg/（s·a）。

（2）使用MK、累積距平、滑動t檢驗(yàn)結(jié)合的方法，檢驗(yàn)出水沙過程的突變點(diǎn)均為1989年。使用小波分析法對水沙過程進(jìn)行周期性檢驗(yàn)，水沙周期變化有很強(qiáng)的相似性，均存在5～7 a、12 a和25 a的周期變化，區(qū)別在于泥沙過程12 a的周期震蕩強(qiáng)度遠(yuǎn)大于徑流過程的。

（3）對水沙過程進(jìn)行區(qū)間分析，60多a來黃河源區(qū)各區(qū)間產(chǎn)流量均經(jīng)歷了T1到T2時期的減少和T2到T3時期的回升；區(qū)間一、區(qū)間二和區(qū)間三輸沙量同樣經(jīng)歷了T1到T2時期的減少和T2到T3時期的回升，而區(qū)間四在3個時期內(nèi)產(chǎn)沙量在持續(xù)減少。

（4）T1到T2時期對徑流量減少貢獻(xiàn)率最大的是區(qū)間三，對輸沙量減少貢獻(xiàn)率最大的是區(qū)間四；T2到T3時期對徑流量增加貢獻(xiàn)率最大的是區(qū)間四，對輸沙量減少貢獻(xiàn)率最大的是區(qū)間四。

（5）結(jié)合R/S法和MK趨勢檢驗(yàn)，徑流量、輸沙量在未來一段時間內(nèi)將會呈上升趨勢。

【責(zé)任編輯 張 帥】

［20］ ZHENG H，YUAN J，CHEN L.Short-Term Load Forecasting Using EMD-LSTM Neural Networks with a Xgboost Algorithm for Feature Importance Evaluation［J］.Energies，2017，10（8）:1168-1172.