孟瑩， 劉俊國(guó)， 王子豐,3， 王凱， 冒甘泉

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 環(huán)境學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150090; 2.南方科技大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,廣東 深圳 518055; 3.香港大學(xué) 地理系,中國(guó) 香港 999077)

全球變化深刻改變陸地水儲(chǔ)量分布[1-4]。氣候變化和人類活動(dòng)是全球變化背景下影響陸地水儲(chǔ)量變化的兩個(gè)關(guān)鍵因素[5-6]。氣候因素(如氣溫、降水等)直接作用于陸地水儲(chǔ)量的補(bǔ)給，并通過(guò)人類活動(dòng)間接影響陸地水儲(chǔ)量[7]。同時(shí)，為滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展日益增長(zhǎng)的用水需求，地表水、地下水開采以及修庫(kù)、建壩等工程措施也影響著各區(qū)域陸地水儲(chǔ)量的分布[8]。

我國(guó)水資源短缺問(wèn)題十分突出[9-10]。我國(guó)水資源總量?jī)H占全球水資源總量的6%，人均水資源量不到全球水平的1/3[11]。在時(shí)間分布上，我國(guó)存在水資源年內(nèi)和年際分配不均的問(wèn)題。徑流年際變化呈現(xiàn)明顯的連續(xù)豐水年和連續(xù)枯水年特征；降水年內(nèi)分布夏秋多、冬春少[12]。在空間上，我國(guó)水資源地區(qū)分布不均衡，水土資源不匹配。南方水多、土地少，而北方水少、土地多[13]；南方每公頃耕地水資源量為28 695 m3，而北方只有9 645 m3[14]。因此，準(zhǔn)確刻畫我國(guó)各流域水儲(chǔ)量變化及其影響因素，可為實(shí)現(xiàn)水資源公平和有效配置、保障各流域生態(tài)安全及糧食安全提供科學(xué)依據(jù)。

相較于流域水通量(如徑流、蒸散發(fā))，流域水儲(chǔ)量因其包括大范圍地表水、土壤水和地下水，往往缺乏有效手段對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)。自20世紀(jì)60年代以來(lái)，重力衛(wèi)星資料得以在地球物理領(lǐng)域應(yīng)用[15-16]；近十幾年來(lái)，隨著重力衛(wèi)星GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)計(jì)劃的開展，為流域水儲(chǔ)量的監(jiān)測(cè)提供了新手段[17-19]。GRACE計(jì)劃由美國(guó)國(guó)家航空航天局(The National Aeronautics and Space Administration，NASA)與德國(guó)宇航中心(Deutsches Zentrum für Luft-und Raumfahrt e.V.，DLR)聯(lián)合開展，可用于監(jiān)測(cè)陸地水儲(chǔ)量距平(Terrestrial Water Storage Anomalies，TWSA)[20-21]。GRACE衛(wèi)星自2002年3月發(fā)射以來(lái)持續(xù)運(yùn)行至2017年12月。此后，由GRACE Follow-On(簡(jiǎn)稱GRACE-FO)衛(wèi)星繼續(xù)其監(jiān)測(cè)任務(wù)，該衛(wèi)星于2018年5月開始運(yùn)行并持續(xù)至今。根據(jù)求解方式不同，GRACE TWSA及GRACE-FO TWSA產(chǎn)品包括兩大類：球諧函數(shù)產(chǎn)品(The Spherical Harmonic approach，SSH)和Mascons(Mass Concentration Blocks)產(chǎn)品。球諧函數(shù)產(chǎn)品為利用球諧函數(shù)求解的版本，Mascons產(chǎn)品為利用Mascons方法求解的版本。與球諧函數(shù)產(chǎn)品相比，Mascons數(shù)據(jù)產(chǎn)品一定程度上克服了時(shí)變信號(hào)的濾波問(wèn)題，能有效解決時(shí)變重力場(chǎng)的南北條帶效應(yīng)[22]。

目前，眾多學(xué)者大多以柵格為基本單元，使用GRACE數(shù)據(jù)探究我國(guó)水儲(chǔ)量變化[9,23-27]。然而，不論從水文循環(huán)還是從水資源管理的角度，流域作為一個(gè)基本的空間單元，是一個(gè)與外界保持物質(zhì)、能量和信息交換同時(shí)又相對(duì)封閉、有著清晰邊界的系統(tǒng)。人類活動(dòng)往往沿主要河流展開[28]，流域成為區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)規(guī)劃的重要載體，如長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶規(guī)劃、黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃。此外，流域內(nèi)往往存在上下游用水矛盾及由水問(wèn)題激發(fā)的其他問(wèn)題和沖突，這將影響地區(qū)安全和可持續(xù)發(fā)展[29]。因此，流域尺度是管理水資源、探索社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的理想單元[30]。隨著人類活動(dòng)的日益加劇(如城市化及水利工程修建等)，流域自然水循環(huán)系統(tǒng)的平衡及規(guī)律已被打破，使得原有的流域水循環(huán)系統(tǒng)由單一受自然主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)槭茏匀缓腿藶楣餐绊慬31]。因此，考慮人類活動(dòng)對(duì)水儲(chǔ)量變化的影響更符合當(dāng)前社會(huì)發(fā)展的實(shí)際情況。

基于此，本研究基于重力衛(wèi)星GRACE數(shù)據(jù)，分析了我國(guó)十大流域(如圖1所示)自2002年以來(lái)TWSA的變化趨勢(shì)，并結(jié)合氣象監(jiān)測(cè)及用水統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，探究氣候變化與人類活動(dòng)與各流域TWSA的相關(guān)性。本研究結(jié)果可為評(píng)估我國(guó)TWSA時(shí)空變化和實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)管理提供科學(xué)依據(jù)。

圖1 我國(guó)十大流域的地理位置以及氣象站點(diǎn)分布圖

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)

1.1.1 GRACE及GRACE-FO數(shù)據(jù)

本研究基于美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室(Jet Propulsion Laboratory, JPL)發(fā)布的GRACE Mascons 數(shù)據(jù)以及GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)(https://grace.jpl.nasa.gov/)分析我國(guó)TWSA變化趨勢(shì)。其中，GRACE Mascons數(shù)據(jù)的覆蓋時(shí)段為2002年4月—2017年6月；GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)的起止時(shí)間分別為2018年6月和2020年2月。GRACE Mascons數(shù)據(jù)以及GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)的空間分辨率均為0.5° × 0.5°。與傳統(tǒng)的GRACE標(biāo)準(zhǔn)球諧函數(shù)產(chǎn)品相比，GRACE Mascons數(shù)據(jù)產(chǎn)品考慮不同區(qū)域質(zhì)量變化對(duì)地球重力場(chǎng)的影響，因此,在刻畫水儲(chǔ)量變化分布情況方面更加精確[32-33]。本研究中所使用數(shù)據(jù)見表1。

表1 使用數(shù)據(jù)情況一覽表

1.1.2 氣溫及降雨數(shù)據(jù)

氣溫和降雨是描述氣候狀態(tài)的2個(gè)基本變量，可反映氣候系統(tǒng)的基本變化特征[34-35]。因此，本研究將關(guān)注流域氣溫和降雨的時(shí)間變化特征，分析氣溫和降雨對(duì)流域水儲(chǔ)量變化的影響。氣溫和降雨數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)800個(gè)氣象站點(diǎn)逐日氣溫和降雨資料，氣象站點(diǎn)的分布情況如圖1所示。本研究使用的氣溫及降雨數(shù)據(jù)的起止時(shí)間分別為2002年1月1日和2019年12月31日。由于GRACE Mascons數(shù)據(jù)以及GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)為逐月數(shù)據(jù)，本研究將氣溫和降雨數(shù)據(jù)處理為逐月氣象數(shù)據(jù)。

1.1.3 用水?dāng)?shù)據(jù)

本研究采用了2002—2019年中國(guó)省市級(jí)行政區(qū)年用水?dāng)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2003—2020)(http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/)。在空間尺度上，將各城市面積占其所在流域總面積的比例為權(quán)重，將各城市級(jí)別的用水?dāng)?shù)據(jù)加權(quán)求和，統(tǒng)計(jì)流域尺度用水量，以免重復(fù)計(jì)算跨流域的省市級(jí)行政區(qū)總用水量。在時(shí)間尺度上，根據(jù)PCR-GLOBWB對(duì)用水的模擬結(jié)果求得模擬期內(nèi)(2002年1月—2005年12月)各月份用水量占全年用水量的比例的均值，并根據(jù)該比例的均值對(duì)年用水統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間降尺度，得到各流域的月尺度用水?dāng)?shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 季節(jié)性分解法

季節(jié)變動(dòng)趨勢(shì)是時(shí)間序列的主要變動(dòng)趨勢(shì)之一，是指由于季節(jié)因素導(dǎo)致的時(shí)間序列的規(guī)則變動(dòng)[36]。利用移動(dòng)平均值法對(duì)TWSA、氣溫和降雨以及用水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了季節(jié)性分解，得到各變量的年際變化趨勢(shì)(Slong-term)、季節(jié)性成分(Sseasonal)和誤差成分(Sresidual)，如公式(1)所示。本研究重點(diǎn)關(guān)注各變量去除季節(jié)性成分和誤差成分后的年際變化趨勢(shì)，以揭示TWSA、氣溫、降雨和用水的變化趨勢(shì)。

Stotal=Slong-term+Sseasonal+Sresidual。

(1)

1.2.2 Mann-Kendal趨勢(shì)分析法和Sen斜率估計(jì)法

本研究利用Mann-Kendal趨勢(shì)分析來(lái)研究TWSA和氣候因子的長(zhǎng)期趨勢(shì)。Mann-Kendal趨勢(shì)分析法是一個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn)方法，適用于所有分布(即數(shù)據(jù)不需要滿足正態(tài)分布的假設(shè))，可用于分析持續(xù)增長(zhǎng)或下降趨勢(shì)(單調(diào)趨勢(shì))的時(shí)間序列數(shù)據(jù)[37-38]。Sen斜率估計(jì)可以降低或避免數(shù)據(jù)缺失及異常對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的影響，以中值大小來(lái)檢驗(yàn)時(shí)間序列變化趨勢(shì)和程度[39]。兩種方法可以很好地處理非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。因此，Mann-Kendal趨勢(shì)分析法和Sen斜率估計(jì)法常用來(lái)評(píng)估時(shí)間序列氣象和水文數(shù)據(jù)[40-41]。

本研究中TWSA和氣候因子的時(shí)間序列長(zhǎng)度分別為182和215，采用統(tǒng)計(jì)量Z進(jìn)行趨勢(shì)檢驗(yàn),

(2)

式中：α為顯著性水平；Z1-(α/2)為在給定顯著性水平α下正態(tài)分布表中的臨界值。

當(dāng)趨勢(shì)度大于0且|Z|>Z1-(α/2)，時(shí)間序列呈顯著上升趨勢(shì)；當(dāng)趨勢(shì)度大于0且|Z|≤Z1-(α/2)，序列呈現(xiàn)上升但不顯著趨勢(shì)；當(dāng)趨勢(shì)度小于0且|Z|>Z1-(α/2)，序列呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)；同理，當(dāng)趨勢(shì)度小于0且|Z|≤Z1-(α/2)，序列呈現(xiàn)下降但不顯著趨勢(shì)。

1.2.3 Spearman相關(guān)分析法

Spearman相關(guān)分析是評(píng)價(jià)兩個(gè)連續(xù)或順序變量之間的單調(diào)關(guān)系，根據(jù)兩列成對(duì)等級(jí)的各對(duì)等級(jí)數(shù)之差進(jìn)行計(jì)算[23,42]，計(jì)算公式如式(3)所示。本研究將同一時(shí)段的TWSA與氣溫、降水及用水量序列進(jìn)行Spearman相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)ρ為：。

(3)

2 結(jié)果與討論

2.1 TWSA

圖2是GRACE以及GRACE-FO數(shù)據(jù)反演得到的2002年4月至2020年2月我國(guó)十大流域各月份的TWSA變化趨勢(shì)。

圖2 2002年4月—2019年12月十大流域陸地水儲(chǔ)量變化

從圖2中可見，2002年4月至2020年2月，我國(guó)十大流域的TWSA年際變化均呈現(xiàn)出顯著變化趨勢(shì)(p<0.01)。其中，松花江、長(zhǎng)江、珠江以及東南諸河4個(gè)流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢(shì)。珠江及東南諸河流域的TWSA年際變化增加最快，增加速率分別為0.063 cm/年和0.061 cm/年，長(zhǎng)江、松花江流域的增加速率分別為0.041 cm/年、0.011 cm/年，其余6個(gè)流域(遼河、海河、淮河、黃河、西南諸河以及西北諸河流域)的TWSA年際變化則呈現(xiàn)出顯著減少的趨勢(shì)。海河流域的TWSA年際變化減少速率最大，為-0.18 cm/年；淮河、西南諸河、黃河及遼河流域的TWSA年際變化減少速率分別為-0.12 cm/年、-0.092 cm/年、-0.072 cm/年和-0.070 cm/年；而西北諸河流域的TWSA年際變化減少速率最小，為-0.014 cm/年。

從圖2中各流域氣候特征可以看出，總體位于濕潤(rùn)、半濕潤(rùn)氣候帶流域(即松花江、長(zhǎng)江、珠江以及東南諸河流域)的TWSA年際變化呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，且濕潤(rùn)氣候帶面積占比較多的流域，其TWSA年際變化增加得越快。例如，珠江及東南諸河流域的TWSA年際變化高于松花江及長(zhǎng)江流域的TWSA年際變化。位于干旱、半干旱氣候帶流域(即遼河、海河、淮河、黃河、西南諸河以及西北諸河流域)的TWSA則呈現(xiàn)減少的趨勢(shì)。

2.2 氣溫與降雨的變化趨勢(shì)

2002年1月—2019年12月我國(guó)十大流域逐月溫度年際變化如圖3所示。

圖3 2002年1月—2019年12月十大流域氣溫變化趨勢(shì)

由圖3所示，近18年來(lái)，除松花江和遼河流域外，海河、黃河、長(zhǎng)江、珠江、淮河、東南諸河、西南及西北諸河流域的氣溫年際變化均呈現(xiàn)顯著上升的變化趨勢(shì)。其中，西北諸河及西南諸河流域的氣溫年際變化升高得最快，變化速率分別為0.045 ℃/年和0.038 ℃/年；淮河、黃河和海河流域的次之，氣溫年際變化的升高速率分別為0.034 ℃/年、0.030 ℃/年和0.029 ℃/年；珠江、東南諸河及長(zhǎng)江流域的氣溫年際變化升高得最慢，變化速率分別為0.018 ℃/年、0.017 ℃/年和0.0074 ℃/年。松花江及遼河流域?yàn)槲挥谖覈?guó)東北部的兩大流域，年內(nèi)溫差較大，氣溫年際變化均呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，但年際變化并不顯著；松花江及遼河流域的氣溫年際變化升高速率分別為0.016 ℃/年和0.0053 ℃/年。

綜上，我國(guó)十大流域氣溫在21世紀(jì)均呈現(xiàn)升高趨勢(shì)。除東北兩大流域(松花江及遼河流域)外，各流域氣溫年際變化均呈現(xiàn)顯著變化趨勢(shì)。此外，位于我國(guó)西部(干旱及半干旱氣候?yàn)橹?的流域(西北諸河及西南諸河流域)氣溫年際變化升高速率最快，位于中部及東部(干旱-濕潤(rùn)交接帶)的流域(黃河和淮河流域)次之，位于南部及東南部(濕潤(rùn)氣候?yàn)橹?的流域(珠江、東南諸河及長(zhǎng)江流域)最慢。

圖4為2002年1月—2019年12月我國(guó)十大流域逐月降雨年際變化趨勢(shì)圖。由圖4可知，近18年來(lái)，除西北諸河、西南諸河及遼河流域外，松花江、海河、遼河、黃河、長(zhǎng)江、珠江及東南諸河流域降雨年際變化均呈現(xiàn)顯著變化趨勢(shì)，且僅淮河流域降雨年際變化為顯著減少趨勢(shì)，其它流域降雨年際變化均為顯著增加趨勢(shì)。其中，東南諸河及珠江流域降雨年際變化增加趨勢(shì)最快，變化速率分別為1.59 mm/年和1.26 mm/年；長(zhǎng)江流域及松花江流域次之，降雨年際變化增加速率分別為0.73 mm/年和0.55 mm/年；海河及黃河流域降雨年際變化增加速率最慢，分別為0.32 mm/年和0.20 mm/年；而淮河流域作為我國(guó)唯一降雨年際變化呈減少趨勢(shì)的流域，降雨減少速率為-0.37 mm/年。而西北、西南諸河流域及遼河流域降雨年際變化雖無(wú)顯著變化趨勢(shì)，但均呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，其中，西南諸河流域降雨增加最快(增加速度0.11 mm/年)，遼河流域的次之(增加速度0.013 mm/年)，西北諸河流域的最慢(增加速度0.20 mm/年)。

圖4 2002年1月—2019年12月十大流域降雨變化趨勢(shì)

綜上，位于濕潤(rùn)氣候占主導(dǎo)的流域(東南諸河、珠江、長(zhǎng)江及松花江流域)降雨增加最快；位于半干旱、干旱-濕潤(rùn)交接帶的海河及黃河流域降雨增加相對(duì)較慢；而位于干旱-濕潤(rùn)交接帶及濕潤(rùn)帶的淮河流域，降雨則呈現(xiàn)減少趨勢(shì)。

2.3 用水量的變化趨勢(shì)

圖5為2002年1月—2013年12月我國(guó)十大流域各月用水及其年際變化趨勢(shì)圖。從圖5中可以看出，長(zhǎng)江流域用水量最多，珠江和淮河流域次之，遼河和西南諸河流域用水量最少。我國(guó)十大流域用水量年際變化均呈現(xiàn)顯著變化趨勢(shì)，其中珠江、東南諸河及遼河流域用水量年際變化呈顯著減少趨勢(shì)，用水量年際變化減少速率分別為-0.0022 km3/年、-0.000 80 km3/年和-0.000 70 km3/年；而長(zhǎng)江、松花江、淮河、西北諸河、黃河、西南諸河及海河流域用水量年際變化呈顯著增加趨勢(shì)，其中，長(zhǎng)江流域用水量年際變化增加得最快(增加速度0.013 km3/年)，松花江流域(增加速度0.007 1 km3/年)、淮河流域(增加速度0.004 3 km3/年)及西北諸河流域(增加速度0.004 0 km3/年)次之，而黃河流域(增加速度0.000 95 km3/年)、西南諸河流域(增加速度0.000 18 km3/年)及海河流域(增加速度0.000 12 km3/年)用水量年際變化增加得最慢。

圖5 2002年1月—2019年12月十大流域用水變化趨勢(shì)

此外，長(zhǎng)江流域不僅用水量最多，且用水量年際變化增長(zhǎng)最快；松花江、淮河及西北諸河流域次之，用水量相對(duì)較高且用水量年際變化增加得相對(duì)較快；而黃河、西南諸河及海河流域用水量最小，且用水量年際變化增長(zhǎng)得最為緩慢。對(duì)于用水量年際變化呈減少趨勢(shì)的三大流域(珠江、東南諸河及遼河流域)：珠江流域用水量最多，但用水量年際變化減少得最快；東南諸河流域次之，用水量年際變化減少得相對(duì)較快；遼河流域用水量最少，其年際變化減少得最慢。綜上可以看出，用水量多的流域，用水量年際間變化(增加或者減少)更為迅猛；反之，用水量少的流域，用水量年際間變化較為緩慢。

2.4 TWSA與氣溫和降雨的相關(guān)性

圖6表示2002—2019年我國(guó)十大流域的TWSA與氣溫、降雨數(shù)據(jù)的相關(guān)性，紅色區(qū)域代表TWSA與氣溫或降雨呈負(fù)相關(guān)，藍(lán)色區(qū)域代表TWSA與氣溫或降雨呈正相關(guān)。

圖6 我國(guó)十大流域的TWSA與氣溫、降雨的相關(guān)性

從圖6中可以看出，松花江、海河、黃河、東南諸河、珠江及西南諸河流域的TWSA與氣溫和降雨的相關(guān)性具有相似性：松花江、東南諸河及珠江流域的TWSA與氣溫和降雨均呈現(xiàn)正相關(guān)；而海河、黃河及西南諸河流域的TWSA與氣溫和降雨均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。呈正相關(guān)的三大流域(松花江、東南諸河及珠江流域)均位于我國(guó)濕潤(rùn)氣候帶，呈負(fù)相關(guān)的三大流域(海河、黃河及西南諸河流域)則處于半干旱及半濕潤(rùn)/濕潤(rùn)的交接帶。其中，黃河流域(TWSA與氣溫、降水均為負(fù)相關(guān))及珠江流域(TWSA與氣溫、降水均為正相關(guān))兩次檢驗(yàn)均p<0.01，說(shuō)明黃河及珠江流域的TWSA很大程度受氣候變化的影響。而西北諸河、長(zhǎng)江、淮河及遼河流域的TWSA與氣溫、降水的相關(guān)性如下：西北諸河、長(zhǎng)江、淮河及遼河流域的TWSA與氣溫呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，但僅西北諸河及淮河流域的TWSA與氣溫的相關(guān)性通過(guò)p<0.01的檢驗(yàn)；西北諸河、長(zhǎng)江、淮河及遼河流域的TWSA與降水呈現(xiàn)正相關(guān)，僅長(zhǎng)江及遼河流域的TWSA與降水的相關(guān)性通過(guò)p<0.01的檢驗(yàn)。

全球升溫導(dǎo)致水文循環(huán)發(fā)生變化[43]，已有研究表明，氣溫每升高1 ℃，水汽將增加7%[44]，因此，更多的水被蒸發(fā)，從而為強(qiáng)暴雨提供了條件。此外，強(qiáng)烈的蒸發(fā)將減少地下水含量，并增加世界不同地區(qū)極端天氣事件的發(fā)生頻率。我國(guó)西部(西北諸河、西南諸河及黃河流域)氣溫呈顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)，而水儲(chǔ)量卻呈現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)。由圖6(a)可以看出，該區(qū)域氣溫與TWSA呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此，該區(qū)域(西北諸河、西南諸河及黃河流域)的TWSA受到氣溫變化的影響較為明顯。

降雨是補(bǔ)充水資源的重要來(lái)源，長(zhǎng)期降水短缺很可能造成水儲(chǔ)量的虧損[45]。我國(guó)南方地區(qū)(長(zhǎng)江、東南諸河及珠江流域)降雨量充沛，近年來(lái)，降雨呈顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)，且降雨與TWSA呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。因此，本研究認(rèn)為該區(qū)域(長(zhǎng)江、東南諸河及珠江流域)的TWSA主要受到降雨變化的影響。處于我國(guó)東北部的松花江流域，降雨量雖然低于我國(guó)南方地區(qū)，但處于我國(guó)濕潤(rùn)氣候帶，降雨近年來(lái)呈顯著增加趨勢(shì)，降雨與TWSA呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。因此，該區(qū)域的TWSA主要受到降雨變化的影響。

此外，海河流域的氣溫、降雨均呈現(xiàn)顯著升高或增加趨勢(shì)，但海河流域的TWSA僅與氣溫呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)。因此，該區(qū)域的TWSA主要受氣溫的影響；淮河流域的氣溫和降雨均呈現(xiàn)顯著變化趨勢(shì)，且該流域的TWSA與氣溫和降雨均呈現(xiàn)顯著相關(guān)關(guān)系。因此，淮河流域的TWSA同時(shí)受到氣溫和降雨的影響。遼河流域的降雨、氣溫均無(wú)顯著變化趨勢(shì)。因此，遼河流域的TWSA受氣候變化的影響較小。

2.5 TWSA與人類用水量的相關(guān)性

人類活動(dòng)可以強(qiáng)烈影響全球水文循環(huán)，進(jìn)而影響區(qū)域TWSA。本研究關(guān)注的用水量是取用水量，而非耗水量。2002—2019年，各流域的TWSA年際變化與用水量年際變化的相關(guān)性如圖7所示。圖7中紅色區(qū)域代表TWSA年際變化與用水量年際變化呈負(fù)相關(guān)，藍(lán)色區(qū)域代表TWSA年際變化與用水量年際變化呈正相關(guān)，被柵格覆蓋的區(qū)域表示該區(qū)域的TWSA年際變化與用水量年際變化相關(guān)性通過(guò)p<0.01的顯著性檢驗(yàn)。

圖7 我國(guó)十大流域的TWSA與用水量的相關(guān)性

從圖7中可以看出，除遼河和東南諸河流域外，我國(guó)其余各流域的TWSA年際變化與用水量年際變化的相關(guān)性均通過(guò)p<0.01顯著性檢驗(yàn)。海河、淮河、黃河、西北諸河、西南諸河和珠江流域的TWSA年際變化與用水量年際變化呈顯著負(fù)相關(guān)，而松花江和長(zhǎng)江流域的TWSA年際變化與用水量年際變化呈顯著正相關(guān)。

我國(guó)供水結(jié)構(gòu)上存在著用水需求及水資源量地理空間分布不匹配的問(wèn)題，為解決該問(wèn)題，除重視實(shí)體水供水工程調(diào)水和節(jié)水外，統(tǒng)籌考慮農(nóng)產(chǎn)品交易中的虛擬水流動(dòng)十分必要。虛擬水是指在生產(chǎn)產(chǎn)品和服務(wù)中所需要的水資源數(shù)量，即凝結(jié)在產(chǎn)品和服務(wù)中的虛擬水量。虛擬水貿(mào)易是指通過(guò)進(jìn)口或出口水密集型商品的形式進(jìn)口或出口水資源[46]。本研究從實(shí)體水和虛擬水的角度來(lái)分析各流域的TWSA年際變化與用水量年際變化的相關(guān)性。我國(guó)松花江、遼河、黃河、淮河、海河及長(zhǎng)江流域?yàn)槲覈?guó)糧食的主產(chǎn)區(qū)[47-49]，該流域的糧食產(chǎn)量之和超過(guò)了全國(guó)總產(chǎn)量的70%[50]。為了緩解我國(guó)北方地區(qū)由農(nóng)業(yè)灌溉引起的水資源短缺問(wèn)題，我國(guó)已經(jīng)修建20多個(gè)重大的調(diào)水工程，其總長(zhǎng)度超過(guò)7 200 km[13,51]，包括當(dāng)前全球最大的調(diào)水工程——南水北調(diào)工程。南水北調(diào)工程從水資源豐富的長(zhǎng)江流域調(diào)水至黃河、淮河、海河流域，可有效緩解黃河、淮河及海河流域水資源短缺問(wèn)題[52]。TWSA與用水量的相關(guān)性通過(guò)p<0.01顯著性檢驗(yàn)的八大流域中(如圖7所示)，松花江、長(zhǎng)江、黃河、淮河及海河流域?yàn)槲覈?guó)農(nóng)產(chǎn)品虛擬水凈調(diào)出地區(qū)，其中松花江和長(zhǎng)江流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢(shì)(p<0.01)，而黃河、淮河及海河流域的TWSA年際變化則呈現(xiàn)出顯著減少的趨勢(shì)(p<0.01)；西北諸河、西南諸河及珠江流域?yàn)槲覈?guó)農(nóng)產(chǎn)品虛擬水的凈調(diào)入?yún)^(qū)，西北諸河及西南諸河流域的TWSA年際變化呈顯著減少趨勢(shì)，而珠江流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢(shì)。從圖7中可以看出，通過(guò)p<0.01顯著性檢驗(yàn)的八大流域中，TWSA年際變化與用水量年際變化呈正相關(guān)的區(qū)域(即松花江流域和長(zhǎng)江流域)為我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品虛擬水凈調(diào)出地區(qū)，而TWSA年際變化與用水量年際變化呈負(fù)相關(guān)的區(qū)域(西北諸河、西南諸河及珠江流域)為我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品凈調(diào)入地區(qū)。此外，同樣作為我國(guó)糧食主要產(chǎn)區(qū)的黃河、淮河及海河流域，其TWSA年際變化與用水量年際變化呈負(fù)相關(guān)。一方面，由于南水北調(diào)工程有效緩解了該區(qū)域水資源短缺問(wèn)題；另一方面，我國(guó)相繼出臺(tái)了《關(guān)于實(shí)行最嚴(yán)格水資源管理制度的意見》等政策建議。這些限制了該區(qū)域水資源開采，提高了該區(qū)域水資源利用效率，使得該區(qū)域的TWSA年際變化和用水量年際變化相關(guān)性與松花江和長(zhǎng)江流域的TWSA年際變化和用水量年際變化相關(guān)性不同。本研究通過(guò)定性評(píng)價(jià)的方法從虛擬水貿(mào)易的角度探究了TWSA與人類用水量的關(guān)系，初步查明TWSA年際變化與虛擬水調(diào)出/調(diào)入?yún)^(qū)的關(guān)系。然而，虛擬水調(diào)出/調(diào)入?yún)^(qū)對(duì)TWSA年際變化的影響機(jī)制以及水資源管理政策如何影響TWSA年際變化，需要在未來(lái)研究中進(jìn)行深入的定量分析。

3 結(jié)論

本研究基于GRACE Mascons、GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)、國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心的氣溫和降雨監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及我國(guó)用水統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用Mann-Kendal趨勢(shì)分析及相關(guān)分析方法，對(duì)我國(guó)流域尺度的TWSA、氣溫和降雨及用水量變化趨勢(shì)及其相關(guān)關(guān)系進(jìn)行探究，并得出以下主要結(jié)論：

1)我國(guó)流域的TWSA變化呈現(xiàn)“干濕分異”的空間格局。濕潤(rùn)、濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)及半濕潤(rùn)流域(珠江流域、東南諸河流域、長(zhǎng)江流域及松花江流域)的TWSA呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，而干旱和半干旱流域(西北諸河、黃河流域、海河流域、淮河流域、遼河流域及西南諸河流域)的TWSA則呈現(xiàn)減少的趨勢(shì)。其中，珠江流域及東南諸河流域的TWSA增加最快，增加速度分別為0.021 cm/年和0.022 cm/年，海河流域的TWSA減少速度最大，為0.059 cm/年。

2)我國(guó)十大流域的TWSA與氣候因子存在顯著關(guān)聯(lián)。西北諸河、西南諸河、黃河及海河流域的TWSA年際變化顯著受到氣溫影響；長(zhǎng)江、東南諸河、珠江及松花江流域的TWSA年際變化顯著受到降雨影響；淮河流域的TWSA年際變化受氣溫和降雨的雙重顯著性影響；而遼河流域的TWSA年際變化受氣候變化的影響較小。

3)松花江、長(zhǎng)江、黃河、淮河及海河流域?yàn)槲覈?guó)農(nóng)產(chǎn)品虛擬水凈調(diào)出地區(qū)，其中松花江和長(zhǎng)江流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢(shì)，黃河、淮河及海河流域的TWSA年際變化則呈現(xiàn)出顯著減少的趨勢(shì)；西北諸河、西南諸河及珠江流域?yàn)槲覈?guó)農(nóng)產(chǎn)品虛擬水的凈調(diào)入?yún)^(qū)，西北諸河及西南諸河流域的TWSA年際變化呈顯著減少趨勢(shì)，珠江流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢(shì)。我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品虛擬水凈調(diào)出地區(qū)(松花江流域和長(zhǎng)江流域)的TWSA年際變化與用水量年際變化呈顯著正相關(guān)；我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品虛擬水的凈調(diào)入?yún)^(qū)(西北諸河、西南諸河及珠江流域)的TWSA年際變化與用水量年際變化呈顯著負(fù)相關(guān)

4)本研究通過(guò)定性評(píng)價(jià)的方法從虛擬水貿(mào)易的角度探究了TWSA與人類用水量的關(guān)系，初步查明了TWSA年際變化與虛擬水調(diào)出/調(diào)入?yún)^(qū)的關(guān)系，然而，虛擬水調(diào)出/調(diào)入?yún)^(qū)對(duì)TWSA年際變化的影響機(jī)制以及水資源管理政策如何影響TWSA年際變化需要在未來(lái)研究中進(jìn)行深入的定量分析。