夏 露,畢如田,宋孝玉,呂春娟,馬耘秀,李懷有

1 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,太谷 030801 2 西安理工大學(xué)省部共建西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710048 3 黃河水利委員會(huì)西峰水土保持科學(xué)試驗(yàn)站,西峰 745000

近年來,在全球氣候變化和區(qū)域人類活動(dòng)的雙重影響下,黃河流域各支流徑流量大都呈現(xiàn)減少的趨勢[1- 3]。黃河徑流量的持續(xù)減少進(jìn)一步加劇了流域水資源短缺的矛盾,直接影響到了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展,因此,黃河流域徑流變化及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究已成為當(dāng)前水文水資源領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一?；髯鳛閬碓从诘叵滤推渌舆t部分的流量, 它是黃河流域河川徑流中相對穩(wěn)定的組成部分,是枯水期河道水流的重要補(bǔ)給來源,在維持河川流量和河流生態(tài)系統(tǒng)健康方面發(fā)揮著重要作用,同時(shí)也是流域匯流計(jì)算和水文模擬中的重要研究內(nèi)容[4],但是有關(guān)變化環(huán)境下的基流變化規(guī)律研究卻還比較少見。

河川徑流量可以直接測定獲得,但基流量難以直接測定,一般會(huì)采用一定的方法進(jìn)行估算,因此基流的分割一直以來就是基流研究中的重點(diǎn)和難點(diǎn)[5]。目前,國內(nèi)外學(xué)者就基流的分割已提出不少方法,大致可以分為4大類：①圖解法[6],該方法作為傳統(tǒng)的基流分割法,雖然過程簡單,但在處理長時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)工作量很大,且?guī)в袕?qiáng)烈的主觀性；②水文模型法[7],該方法物理意義相對明確,但在模型構(gòu)建、參數(shù)率定等過程上較為復(fù)雜繁瑣,且具有一定的不確定性；③環(huán)境同位素和水化學(xué)方法[8],該方法通過分析降雨與地下水及河流中穩(wěn)定同位素的組成來分割基流,其結(jié)果較為可靠,但是需要投入較多的人力物力,難以廣泛應(yīng)用；④數(shù)值模擬法[9- 10],該方法可以通過計(jì)算機(jī)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)基流分割,克服了人工方法的主觀性和隨意性,操作簡便,高效實(shí)用,因此目前已成為最為廣泛應(yīng)用的基流分割方法。對于同一流域,不同方法所得出的基流分割結(jié)果有所不同,有時(shí)差異可能較大,而先前較多研究只采用了一種方法進(jìn)行基流分割從而可能造成了一定的不確定性,因此有必要對不同基流分割方法的適用性進(jìn)行明確和篩選,而目前相關(guān)的方法對比研究卻比較缺乏。

目前,有關(guān)氣候變化和人類活動(dòng)對基流的影響研究也日益增多。Zomlot等[11]通過分析比利時(shí)Flanders地區(qū)基流變化特征及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制,發(fā)現(xiàn)植被變化是研究區(qū)基流變化的主導(dǎo)因素；Rumsey等[12]利用主成分分析法研究北美科羅拉多河上游流域基流變化的影響因素,結(jié)果表明基流量與降水量、積雪、草地及自然荒地面積比等因素呈正相關(guān),而與溫度、潛在蒸散發(fā)量、農(nóng)地及灌木林地面積比等因素呈負(fù)相關(guān)。氣候變化對基流的正負(fù)效應(yīng)一般較為明確,而人類活動(dòng)對基流變化的影響效應(yīng)可正可負(fù),且不同學(xué)者的研究結(jié)論也存在著一定的差異,例如在土地利用/覆被變化引起的基流變化研究中,Wu等[13]認(rèn)為黃河中游大面積的退耕還林還草措施增強(qiáng)了流域?qū)嶋H蒸散發(fā)能力,造成了土壤干燥化,從而最終減少了基流量,而Zhang等[14]研究發(fā)現(xiàn)渭河流域水土保持措施引起的土地利用變化是流域河川基流增加的主要原因,其內(nèi)在原因在于土地利用變化導(dǎo)致降水入滲量增加,從而增加了基流量。由此可見,人類活動(dòng)特別是土地利用/覆被變化對基流變化的影響機(jī)制尚不明確。此外,有關(guān)基流變化的定量影響評價(jià)相對較少,還有待進(jìn)一步研究。

因此,本文以黃河中游硯瓦川流域?yàn)檠芯繉ο?基于流域1981—2016年的水文、氣象及植被資料,應(yīng)用9種基流分割方法估算流域河川基流量及基流指數(shù)并對比分析不同方法的可靠性,確定出適用于研究區(qū)的最優(yōu)基流分割方法；在此基礎(chǔ)上,揭示流域基流時(shí)間變化規(guī)律,并定性和定量的評價(jià)氣候變化和人類活動(dòng)對流域基流變化的影響,以期為黃河流域水資源開發(fā)利用及生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

圖1 硯瓦川流域地理位置及測站分布情況 Fig.1 Geographical location of the Yanwachuan watershed and hydrological stations in the watershed

硯瓦川流域地處甘肅省慶陽市西峰區(qū)及寧縣境內(nèi),位于東經(jīng)107°37′—107°55′,北緯35°31′—35°44′,系涇河支流馬蓮河右岸的一條支溝。流域總面積為385.63 km2,海拔高度為947—1432 m(圖1),主溝長為35.0 km,溝壑密度為1.59 km/km2。該區(qū)屬半濕潤季風(fēng)氣候區(qū),多年平均降水量為535.8 mm,5—9月降水量占全年降水量的78.9%,年平均氣溫為8.1℃。流域地貌主要包括塬面、梁峁坡和溝谷這三種類型,分別占流域總面積的53.7%、17.7%和28.6%,具有典型的黃土高塬溝壑區(qū)地貌特征。硯瓦川流域地質(zhì)構(gòu)造比較單一,地表主要被第四紀(jì)黃土所覆蓋,厚度可達(dá)200 m左右,土壤侵蝕非常嚴(yán)重。為了有效地控制水土流失,黃委會(huì)西峰水保站于1975年選定硯瓦川流域作為黃土高塬溝壑區(qū)的典型中尺度流域,進(jìn)行流域綜合治理試驗(yàn)研究。

流域水土保持治理總體上可分為以下3個(gè)階段[15]：

第一階段為1975—1980年：1975年當(dāng)?shù)卣闪⒘顺幫叽饔蛑卫碇笓]部,開始對硯瓦川流域集中開展治理工作,到1979年,已修成梯田3886.4 hm2,人工造林1768.6 hm2,人工種草988.7 hm2。

第二階段為1981—1993年：進(jìn)入80年代,隨著農(nóng)村實(shí)行包產(chǎn)到戶,土地使用權(quán)歸農(nóng)民所有,這一時(shí)期國家投資力度處于下降趨勢,流域治理面積變化不大,有的地方治理面積有所減少。

第三階段為1994—2016年：1994年,黃土高原世界銀行貸款馬蓮河流域治理項(xiàng)目開始實(shí)施,這是當(dāng)?shù)卣状我M(jìn)外資進(jìn)行流域綜合治理,使得流域治理步伐開始加快。至此之后,涉及本研究流域的的綜合治理項(xiàng)目主要還有：1999年開始實(shí)施的退耕還林工程、2001—2005年實(shí)施的黃河水土保持生態(tài)工程齊家川示范區(qū)項(xiàng)目以及2008—2010年實(shí)施的黃河水土保持生態(tài)工程硯瓦川示范區(qū)項(xiàng)目。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究所用觀測數(shù)據(jù)主要包括流域水文、氣象和植被資料。

(1)水文資料：主要包括降水資料和徑流泥沙資料,均來源于黃河水利委員會(huì)西峰水土保持科學(xué)試驗(yàn)站,數(shù)據(jù)年限為1981—2016年。其中,降水資料選用了流域內(nèi)系列連續(xù)且分布均勻的10個(gè)雨量站(圖1)共36年的降水?dāng)?shù)據(jù),流域面降水量采用泰森多邊形法求得；徑流泥沙資料采用流域出口控制站—硯瓦川水文站的多年觀測數(shù)據(jù),該水文站控制流域面積為341.54 km2。

(2)氣象資料：采用緊鄰硯瓦川流域邊界的西峰國家氣象觀測站1981—2016年的逐日數(shù)據(jù)資料,包括氣溫(最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫)、相對濕度、太陽輻射、日照時(shí)數(shù)和風(fēng)速等?；谠撜径嗄曛鹑諝庀髷?shù)據(jù),采用世界糧農(nóng)組織推薦的Penman-Monteith公式[16]計(jì)算流域多年潛在蒸散發(fā)量。

(3)植被資料：本文用NDVI數(shù)據(jù)表征植被變化對基流的影響,采用的是AVHRR GIMMS NDVI(數(shù)據(jù)來源http://www.geodata.cn；數(shù)據(jù)年限為1981—2006年)和SPOT/VEGETATION NDVI(數(shù)據(jù)來源http://www.resdc.cn；數(shù)據(jù)年限為1998年至今)數(shù)據(jù)集。由于這兩套數(shù)據(jù)均不能完全覆蓋本研究期限,需要進(jìn)行插補(bǔ)獲得全時(shí)段NDVI,具體操作如下：首先對兩套數(shù)據(jù)重合時(shí)段(1998—2006年)的月NDVI值進(jìn)行了相關(guān)分析,結(jié)果表明兩者呈顯著性相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.96,因此可以利用這兩套數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)延長,然后建立起兩套數(shù)據(jù)1998—2006年的月NDVI值線性回歸方程,最終將GIMMS 1981—1997的NDVI數(shù)據(jù)代入回歸方程,從而得到插補(bǔ)延長后全時(shí)段的SPOT/VEGETATION NDVI數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

2.2.1基流的分割方法

本研究采用數(shù)值模擬法中的數(shù)字濾波法、平滑最小值法、時(shí)間步長法共3類9種方法對流域基流進(jìn)行分割,并利用實(shí)際基流量對各種基流分割方法進(jìn)行參數(shù)率定。

(1)數(shù)字濾波法

數(shù)字濾波法源于信號分析和處理技術(shù),主要功能是將信號分為高頻信號和低頻信號。由于直接徑流的快速響應(yīng)特征與高頻信號類似,而基流的慢速響應(yīng)特征與低頻信號類似,因此該方法的原理將日徑流看作是直接徑流和基流的疊加,通過數(shù)字濾波器分解出高頻和低頻信號,從而相應(yīng)的將直接徑流和基流從徑流中分割出來[17]。目前應(yīng)用最為廣泛的數(shù)字濾波法主要包括以下4種：

①Lyne-Hollick濾波法

Lyne-Hollick濾波法是由Lyne和Hollick在1979年首次提出,并由Nathan和Mcmahon于1990年首次引入到水文中進(jìn)行基流分割,其濾波方程為[18]：

Qd(i)=f1Qd(i-1)+f2(1+f1)[Q(i)-Q(i-1)]Qb(i)=Q(i)-Qd(i)

(1)

式中：Qd(i)和Qd(i-1)分別為第i和第i-1時(shí)刻的直接徑流(m3/s)；Q(i)和Q(i-1)分別為第i和第i-1時(shí)刻的河川流量(m3/s)；Qb(i)為第i時(shí)刻的基流(m3/s)；f1和f2為濾波參數(shù),推薦取值分別為0.925和0.5,另外濾波次數(shù)(N)一般取1或3。本研究通過對f1(調(diào)參范圍在0.90—0.98之間)、f2(調(diào)參范圍在0.4—0.6之間)和N(調(diào)參范圍為1、3和5)進(jìn)行率定,發(fā)現(xiàn)當(dāng)f1為0.975、f2為0.5、N為1時(shí),基流分割結(jié)果精度較高。

②Chapman濾波法

Chapman通過對Lyne-Hollick濾波方程中的問題進(jìn)行系統(tǒng)的分析,在1991年對該濾波法進(jìn)行了改進(jìn),提出了Chapman濾波法,其濾波方程為[19]：

(2)

式中：f1為濾波參數(shù),推薦取值為0. 95,另外濾波次數(shù)(N)一般取1或3,其他參數(shù)含義同上,再用式(1)中的基流公式計(jì)算基流。本研究通過對f1(調(diào)參范圍在0.90—0.98之間)和N(調(diào)參范圍為1、3和5)進(jìn)行率定,發(fā)現(xiàn)當(dāng)f1為0.925、N為1時(shí),基流分割結(jié)果較優(yōu)。

③Chapman-Maxwell濾波法

Chapman和Maxwell在1991年對以上濾波法進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn),他們假定某時(shí)刻的基流為該時(shí)刻的直接徑流和前一時(shí)刻基流的加權(quán)平均,其提出的濾波方程為[20]：

(3)

式中：f1為退水參數(shù),推薦取值為0. 95,另外濾波次數(shù)(N)一般取1或3,其他參數(shù)含義同上。本研究通過對f1(調(diào)參范圍在0.90—0.98之間)和N(調(diào)參范圍為1、3和5)進(jìn)行率定,發(fā)現(xiàn)當(dāng)f1為0.925、N為1時(shí),基流分割結(jié)果較優(yōu)。

④Boughton-Chapman濾波法

Boughton于1993年提出了Boughton-Chapman濾波法,其濾波方程為[21]：

(4)

式中：f1和f2為方程參數(shù),推薦取值分別為0. 95和0.15,另外濾波次數(shù)(N)一般取1或3,其他參數(shù)含義同上。本研究通過對f1(調(diào)參范圍在0.90—0.98之間)、f2(調(diào)參范圍在0.05—0.35之間)和N(調(diào)參范圍為1、3和5)進(jìn)行率定,發(fā)現(xiàn)當(dāng)f1為0.95、f2為0.1、N為1時(shí),基流分割結(jié)果精度較高。

(2)平滑最小值法

平滑最小值法是英國水文研究所在1980年提出的一種基流計(jì)算方法,主要有標(biāo)準(zhǔn)平滑最小值(f)法和改進(jìn)平滑最小值(k)法,其方法原理為[22]：將連續(xù)的日徑流系列按照時(shí)間間隔N劃分成365/N個(gè)時(shí)間段,然后確定每個(gè)時(shí)間段的最小流量值,形成最小流量序列Q1、Q2、…、QN,若某個(gè)i時(shí)段內(nèi)的流量最小值與拐點(diǎn)檢驗(yàn)因子f或k的乘積小于等于左右相鄰兩個(gè)時(shí)段內(nèi)的流量最小值,即fQi≤min(Qi-1,Qi+1)[kQi≤min(Qi-1,Qi+1)],則將中間點(diǎn)確定為拐點(diǎn)。重復(fù)此過程,在流量過程線上確定出所有拐點(diǎn),將所有拐點(diǎn)用直線連接即可得到基流過程線。

該方法需要確定2個(gè)參數(shù)：時(shí)間間隔N和拐點(diǎn)檢驗(yàn)因子f或k。N一般取值為3—5 d,而f和k推薦值為0.9和0.979。本研究通過對f(調(diào)參范圍在0.85—0.95之間)、k(調(diào)參范圍在0.90—0.99之間)和N(調(diào)參范圍為3、4和5)進(jìn)行率定,發(fā)現(xiàn)當(dāng)f為0.9或k為0.98、N為3時(shí),基流分割結(jié)果較優(yōu)。

(3)時(shí)間步長法

時(shí)間步長法也稱為HYSEP法,是由Pettyjohn和Henning首先于1979年提出[23],并由美國地質(zhì)調(diào)查局開發(fā)計(jì)算程序推薦使用。HYSEP法共有固定步長法(Fixed interval,FI)、滑動(dòng)步長法(Sliding interval,SI)和局部最小值法(Local minimum,LM)3 種不同的分割方法,這3種方法都首先需要利用經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算直接徑流的持續(xù)時(shí)間t：

t=(2.95A)0.2

(5)

式中：t為直接徑流的持續(xù)時(shí)間(d)；A為流域面積(km2)。

通過計(jì)算直接徑流的持續(xù)時(shí)間,選擇與2t最為接近且介于3到11之間的奇數(shù)作為時(shí)間間隔N。

硯瓦川水文站控制流域面積為341.54 km2,計(jì)算得到t為3.99,故時(shí)間間隔N為7。之后,這3種方法計(jì)算基流的原理有所不同,其中,固定步長法(FI)是將該時(shí)間間隔內(nèi)的最小流量作為該時(shí)段內(nèi)任意一天的基流；滑動(dòng)步長法(SI)是將某天前后(2N-1)/2d內(nèi)的最小流量作為該天的基流,由此計(jì)算出每一天的基流；局部最小值法(LM)是選擇時(shí)間步長內(nèi)中心點(diǎn)前后(2N-1)/2d內(nèi)的最小流量作為相鄰時(shí)間步長內(nèi)中心點(diǎn)的基流值,然后通過線性內(nèi)插得到步長中心點(diǎn)之外時(shí)段的基流。3種方法均以本次計(jì)算的終點(diǎn)作為下次時(shí)間的起點(diǎn),重復(fù)以上過程便可得到基流過程線。

2.2.2基流分割結(jié)果的評價(jià)

通過確定硯瓦川流域歷年的實(shí)際基流量,利用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)評價(jià)不同基流分割方法的精度,從而選取最優(yōu)基流計(jì)算方法的結(jié)果開展進(jìn)一步的基流分析。

(1)實(shí)際基流量的確定

直接觀測河川基流量是一個(gè)非常困難的過程,因此目前國際上主要采用枯水指數(shù)法[24]來近似估計(jì)實(shí)際基流量,該方法的計(jì)算步驟為：利用歷年的逐日流量數(shù)據(jù)繪制出歷年的日流量歷時(shí)曲線,然后推求歷年的Q90和Q50值,這兩個(gè)值分別代表某一年的低流量和中流量,那么本研究用枯水指數(shù)(Q90/Q50)與年均流量相乘,即推求出年基流量的實(shí)際值。

(2)基流分割方法的評價(jià)

將實(shí)際年基流量值與基流分割估算結(jié)果進(jìn)行對比,利用納什效率系數(shù)(NSE)和平均絕對相對誤差(Re)來率定不同基流分割方法的參數(shù),并評價(jià)其優(yōu)劣性。其中,NSE的計(jì)算公式如下[25]：

(6)

在施工過程中錘頭脫落往往不是單一原因造成的，其主要因素是鋼絲繩的磨耗斷裂，卡扣失靈掉落，錘頭橫向軸承過勞斷裂等。

Re可由下式計(jì)算得出[26]：

(7)

式中，Re值越小,估算效果就越好。一般認(rèn)為,當(dāng)Re值小于20%時(shí),估算結(jié)果就具有一定的精度。

2.2.3年基流變化趨勢及突變分析

本研究采用Mann-Kendall檢驗(yàn)法進(jìn)行年基流的變化趨勢及突變分析,并采用滑動(dòng)t檢驗(yàn)法對Mann-Kendall突變檢驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。由于這兩種方法在水文研究中已被廣泛使用,因此有關(guān)方法原理在此并不詳述,具體方法詳見文獻(xiàn)[27-28]。

2.2.4基流對氣候變化和人類活動(dòng)的響應(yīng)分析

本文通過參考以往的基流驅(qū)動(dòng)因素研究,最終選取降水量和潛在蒸散發(fā)量這兩個(gè)指標(biāo)反映氣候變化的影響,同時(shí)考慮到研究區(qū)水土保持治理以植被措施為主,大型水利工程較少,流域內(nèi)人類取用水量也非常少,人類活動(dòng)主要通過改變土地利用/覆蓋導(dǎo)致基流的變化,因此,選取NDVI這一指標(biāo)反映人類活動(dòng)(植被變化)對基流的影響。

選取出主要影響因素后,對流域年降水量、年潛在蒸散發(fā)量和年NDVI值進(jìn)行變化趨勢及其與基流的相關(guān)性分析,探討基流對氣候變化和植被變化的響應(yīng)規(guī)律,并定量評價(jià)氣候變化和植被變化對基流變化的影響程度。本研究采用多元線性回歸法來計(jì)算基流變化的貢獻(xiàn)率,其計(jì)算步驟如下[24]：以標(biāo)準(zhǔn)化年基流量為因變量,以主要影響因子(即標(biāo)準(zhǔn)化年降水量、年潛在蒸散發(fā)量和年NDVI)為自變量,建立標(biāo)準(zhǔn)化年基流量的多元線性回歸方程,其中,每個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)化值由各變量系列值減去變量均值再除以該變量的標(biāo)準(zhǔn)差求得。那么,每個(gè)影響因子對基流量變化的貢獻(xiàn)率大小就可以由各自的回歸系數(shù)來估計(jì),計(jì)算公式如下：

(8)

3 結(jié)果與分析

3.1 基流分割結(jié)果的對比與評價(jià)

表1列出了9種不同基流分割方法的計(jì)算結(jié)果及評價(jià)指標(biāo),總體來看,除了Chapman濾波法和Chapman-Maxwell濾波法計(jì)算出來的BFI值低于0.45之外,其他7種方法的BFI計(jì)算結(jié)果都處于0.55—0.59之間,與枯水指數(shù)法計(jì)算出來的多年實(shí)際BFI平均值0.58較為接近,且都明顯高于Chapman濾波法和Chapman-Maxwell濾波法的計(jì)算結(jié)果,這可能是由于這兩種方法的計(jì)算原理有所不同,導(dǎo)致基流分割過程在低流量時(shí)更為平滑,基流量及基流指數(shù)低于其他方法的結(jié)果。不同基流分割方法的評價(jià)指標(biāo)結(jié)果顯示,Chapman濾波法、Chapman-Maxwell濾波法、平滑最小值法和時(shí)間步長法的NSE都低于0.4,說明分割效果不夠理想,而Lyne-Hollick濾波法的NSE和Re分別為0.49和17%,Boughton-Chapman濾波法的NSE和Re分別為0.64和16%,說明這兩種方法具有較高的精度,其中最優(yōu)的還屬Boughton-Chapman濾波法。

表1 不同基流分割方法的基流指數(shù)值及評價(jià)結(jié)果

圖2 不同基流分割方法的1981年日流量和日基流量過程線Fig.2 Baseflow hydrographs estimated with the 9 baseflow separating methods

為了進(jìn)一步驗(yàn)證不同基流分割方法的適用性,本研究以1981年(頻率為10%的豐水年)為例,對比分析不同日基流分割過程線的特征,結(jié)果見圖2(為了使日流量過程線展示清晰,已刪除3個(gè)日流量大于4 m3/s的數(shù)據(jù)點(diǎn))。在4種數(shù)字濾波法中,Boughton-Chapman濾波法日基流過程線起伏最大,不太符合實(shí)際的日基流漲落過程,Chapman濾波法和Chapman-Maxwell法波動(dòng)幅度次之,而Lyne-Hollick法的日基流過程線較為平滑,同時(shí)對汛期降水有一定的響應(yīng),在非汛期BFI值較大而在汛期BFI值小于其他3種濾波法,能夠較好地反映日基流的實(shí)際變化規(guī)律。兩種平滑最小值法的日基流過程相對于其他方法波動(dòng)幅度最小,但是過于平滑,沒能體現(xiàn)日基流對汛期降水的響應(yīng)過程。在3種時(shí)間步長法中,固定步長法和滑動(dòng)步長法的日基流變化過程與日徑流變化過程非常一致,未能體現(xiàn)基流的滯后性這一特征,這是由于這2種方法的分割原理所決定的,而局部最小值法整體波動(dòng)非常小,日基流過程線過于平滑?？傮w來看,Lyne-Hollick法的基流分割結(jié)果比較符合實(shí)際日基流變化規(guī)律。

綜合年基流指數(shù)、年基流量誤差分析與日基流過程線結(jié)果,本研究認(rèn)為Lyne-Hollick法在所有基流分割方法中具有更好的合理性和可靠性?？紤]到Lyne-Hollick法在年尺度上的基流估算還存在著一定的誤差,所以在后續(xù)的年際尺度基流研究中直接利用枯水指數(shù)法計(jì)算的實(shí)際基流量成果,而在年內(nèi)尺度基流研究中則采用Lyne-Hollick法的分割結(jié)果。

3.2 基流年內(nèi)變化規(guī)律

圖3 硯瓦川流域多年平均月徑流和月基流變化規(guī)律 Fig.3 Variation of annual average monthly streamflow and monthly baseflow in the Yanwachuan watershedBFI：基流指數(shù) Baseflow index

根據(jù)Lyne-Hollick法的逐日基流分割結(jié)果,得到硯瓦川流域1981—2016年平均月基流量及月BFI變化過程(圖3)。硯瓦川流域1—3月份河川流量逐漸增加,同時(shí)月基流量也呈現(xiàn)上升的趨勢,并在3月份達(dá)到第一個(gè)峰值,這和積雪融化補(bǔ)充徑流及基流關(guān)系密切；4—6月份河川流量與3月份相比有所下降,這一方面是由于這個(gè)時(shí)期降水量較小,另一方面是因?yàn)橹参锏纳L使降水入滲量增加,從而減少了徑流,同時(shí)期月基流量也呈現(xiàn)下降的趨勢；7月份河川流量達(dá)到全年最高峰值,這主要與7月份的降水量達(dá)到峰值有關(guān),但是該月份的基流量卻未達(dá)到最大,另外7—10月是徑流主要的集中期,河川流量隨著降水量的減少而逐漸降低,但是基流量在7—10月期間卻穩(wěn)步增加,在10月份達(dá)到了最大值,這體現(xiàn)了基流作為慢速流的滯后性；11—12月份河川流量徑流量和基流量均呈下降趨勢?？傮w來看,基流在年內(nèi)的變化幅度小于徑流,且對降水/融雪補(bǔ)給的響應(yīng)時(shí)間也較為緩慢,這都與基流的補(bǔ)給機(jī)制密切相關(guān)。另外,BFI在年內(nèi)總體呈現(xiàn)先減少后增加的變化規(guī)律,汛期(5—9月份)的月BFI值明顯低于非汛期,非汛期各月BFI值達(dá)到0.56—0.81之高,這也驗(yàn)證了在枯水期基流量是河川徑流的主要組成部分這一結(jié)論。

3.3 基流年際變化規(guī)律

根據(jù)年徑流及基流統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果(圖4),流域多年平均河川流量和基流量分別為0.264 m3/s和0.152 m3/s,其中年流量和年基流量最大值分別為0.564 m3/s和0.322 m3/s,均出現(xiàn)在1984年,而年流量和年基流量最小值分別為0.180 m3/s和0.129 m3/s,分別發(fā)生在1999年和2007年。在整個(gè)研究期間,流域年基流量與年流量均呈現(xiàn)出下降的趨勢,且兩者的變化過程較為一致,基流在年際尺度上并未體現(xiàn)出一定的滯后性。流域多年平均BFI值為0.58,年BFI值在0.38—0.76之間浮動(dòng),整體表現(xiàn)出下降的趨勢,特別是在2006年以后,流域BFI值維持在一個(gè)較低的水平,這說明從2006年之后降水更多的形成了快速徑流,使慢速流在徑流中的占比較低。

圖4 硯瓦川流域1981—2016年年徑流和年基流變化規(guī)律Fig.4 Variation of annual streamflow and annual baseflow in the Yanwachuan watershed from 1981 to 2016

年基流量和年BFI值的M-K檢驗(yàn)和滑動(dòng)t檢驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。年基流量和年BFI值的UF值分別為-3.787和-2.642,超過了P=0.01顯著性水平,這說明硯瓦川流域年河川基流量和年BFI值均呈現(xiàn)極顯著的減少趨勢。M-K突變檢驗(yàn)結(jié)果顯示,年基流量UF和UB線相交于1993年,年基流指數(shù)UF和UB線相交于2006年,而t檢驗(yàn)顯示年基流量于1992年附近發(fā)生了突變,年基流指數(shù)在2006年和2007年附近發(fā)生了突變,兩種突變檢驗(yàn)的結(jié)果非常一致。因此,可以認(rèn)為硯瓦川流域年河川基流量和年基流指數(shù)在研究期間發(fā)生了極顯著的減少趨勢性變化,且分別于1993年和2006年附近發(fā)生了突變。

圖5 硯瓦川流域年河川基流量和年基流指數(shù)M-K檢驗(yàn)和滑動(dòng)t檢驗(yàn)結(jié)果Fig.5 Results of M-K test and t test for annual baseflow and annual baseflow index in the Yanwachuan watershedUF： Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)值組成的曲線; UB： Mann-Kendall反序列統(tǒng)計(jì)值組成的曲線; t： 滑動(dòng)t檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值

3.4 基流變化驅(qū)動(dòng)因素分析

通過對硯瓦川流域1981—2016年降水量(P)、潛在蒸散發(fā)量(ET0)和NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢分析及突變檢驗(yàn)(圖6和表2),結(jié)果表明：流域多年平均年降水量和年潛在蒸散發(fā)量分別為535.8 mm和1172.1 mm,在整個(gè)研究期內(nèi)年降水量呈現(xiàn)不顯著的增加趨勢(P>0.05),以平均每年1.351 mm的速度在增加,且未發(fā)生突變,而潛在蒸散發(fā)在年際上呈現(xiàn)極顯著的增加趨勢(P<0.01),以平均每年4.121 mm的速度在增加,且于1993年附近發(fā)生了突變；流域多年平均年NDVI值為0.535,年NDVI呈現(xiàn)極顯著的增加趨勢(P<0.01),以平均每年0.0056的速度在增加,且于2004年附近發(fā)生了突變。綜合以上因素的趨勢分析及突變檢驗(yàn)結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)年潛在蒸散發(fā)的突變時(shí)間與年基流量的突變時(shí)間均出現(xiàn)在1993年附近,且自1994年開始的黃土高原世界銀行貸款使得流域治理步伐開始加快,流域植被條件也因此開始發(fā)生了較大的變化,這說明硯瓦川流域潛在蒸散發(fā)和NDVI的增加可能是河川基流量減小的主要原因；另外,年NDVI的突變時(shí)間與年基流指數(shù)的突變時(shí)間較為接近,這表明NDVI的變化可能對于流域基流指數(shù)的減小趨勢起到了一定的作用,還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

圖6 硯瓦川流域1981—2016年降水量、潛在蒸散發(fā)量和NDVI變化規(guī)律Fig.6 Variation of precipitation, potential evapotranspiration and NDVI in the Yanwachuan watershed during 1981—2016NDVI: 歸一化植被指數(shù)Normalized difference vegetation index

表2 硯瓦川流域年降水量、潛在蒸散發(fā)量和NDVI趨勢分析及突變檢驗(yàn)結(jié)果

為了進(jìn)一步揭示這三者對基流的影響規(guī)律,本研究利用Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)對三者與基流量和基流指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果見表3。根據(jù)Spearman相關(guān)分析結(jié)果,基流量與三者均顯著相關(guān),其中,潛在蒸散發(fā)量相關(guān)性最大(R= -0.510),這說明潛在蒸散發(fā)應(yīng)該是影響基流量最重要的因素,這也從基流量的突變年份與潛在蒸散發(fā)的突變年份一致這一點(diǎn)上得到了驗(yàn)證；基流量與降水量和NDVI均顯著相關(guān)(P<0.05),不過其與降水量呈正相關(guān),而與NDVI卻呈負(fù)相關(guān),這表明了流域降水量的上升趨勢確實(shí)會(huì)使基流量有所增加,而NDVI的上升趨勢導(dǎo)致基流量有所減少。另外,在3個(gè)影響因素中,NDVI與基流指數(shù)的相關(guān)性最高,降水量與基流指數(shù)的相關(guān)性次之,但是呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,而潛在蒸散發(fā)與基流指數(shù)的相關(guān)性很弱,相關(guān)系數(shù)僅為0.079。

表3 硯瓦川流域基流與主要影響因素間的Spearman相關(guān)分析結(jié)果

為了更深入的分析驅(qū)動(dòng)因素對基流變化的定量影響,采用多元線性回歸法評價(jià)基流變化的貢獻(xiàn)率。表4列出了流域基流量和基流指數(shù)的線性回歸系數(shù)及貢獻(xiàn)率結(jié)果,兩個(gè)線性回歸方程均通過了0.05顯著性水平上的F檢驗(yàn),但基流量線性回歸方程的擬合度(R2=0.446)要優(yōu)于基流指數(shù)線性回歸方程(R2=0.241)。根據(jù)基流變化貢獻(xiàn)率評價(jià)結(jié)果,流域降水量變化、潛在蒸散發(fā)量變化及NDVI變化對基流量變化的貢獻(xiàn)率分別為-99.1%、113.3%和85.8%,即降水量的增加使流域基流量增加了99.1%,而潛在蒸散發(fā)的增加以及NDVI的變化分別使基流量減少了113.3%和85.8%,可見潛在蒸散發(fā)和NDVI的變化是引起河川基流量減小的主要原因,這與前面得出的結(jié)論一致；流域降水量變化、潛在蒸散發(fā)量變化及NDVI變化對基流指數(shù)變化的貢獻(xiàn)率分別為41.3%、-27.7%和86.5%,這說明流域NDVI的增加確實(shí)對于基流指數(shù)的降低起到了決定性的作用。

表4 硯瓦川流域基流與基流指數(shù)的貢獻(xiàn)率評價(jià)結(jié)果

4 討論

不同基流分割方法的計(jì)算結(jié)果有所差異,在本文采用的9種數(shù)值模擬方法中,Chapman濾波法和Chapman-Maxwell濾波法計(jì)算出來的基流量結(jié)果明顯低于其他7種方法,且與枯水指數(shù)法計(jì)算出來的實(shí)際BFI值相差較遠(yuǎn),這與吳珍妮等[29]在北洛河上游基流分割方法適用性研究中得出的結(jié)論一致,這表明Chapman濾波法和Chapman-Maxwell濾波法可能不適用于黃河中游地區(qū)的基流分割。另外,本研究通過綜合分析不同方法的年基流誤差與日基流過程線結(jié)果,發(fā)現(xiàn)Lyne-Hollick法在所有基流分割方法中具有更好的可靠性。吳珍妮等[29]、申戀綿等[30]、亢小語等[31]和周嘉欣等[5]曾分別對北洛河上游、窟野河流域、昕水河流域和疏勒河上游不同基流分割方法的適用性進(jìn)行了評價(jià),結(jié)果均發(fā)現(xiàn)Lyne-Hollick法基流估算結(jié)果穩(wěn)定可靠且精度高,這說明Lyne-Hollick濾波法確實(shí)是黃河中上游比較適宜的基流分割方法。

硯瓦川流域河川基流量和基流指數(shù)在年際尺度上呈極顯著下降趨勢(P<0.01),氣候變化和植被變化是影響研究區(qū)河川基流的主要驅(qū)動(dòng)因素。在氣候要素中,降水量和潛在蒸散發(fā)量是最關(guān)鍵的兩個(gè)因子。降水是基流的補(bǔ)給來源,它直接決定著基流量的大小,因此在一般情況下降水量與基流量之間呈正相關(guān)關(guān)系,這一點(diǎn)也被眾多研究所證實(shí)。本研究還分析了年降水量和年基流指數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)兩者呈顯著負(fù)相關(guān),即降水量的增加會(huì)顯著減小基流指數(shù)。Xu等[32]曾采用彈性系數(shù)法分析降水和潛在蒸散發(fā)對基流的定量影響,他們也發(fā)現(xiàn)了基流的降水彈性系數(shù)為負(fù)值這一現(xiàn)象,但并未作相應(yīng)的解釋,本研究認(rèn)為這可能是由于流域降水量一般集中在汛期,年降水量的增加意味著汛期降水量的增加,而汛期降水量更容易產(chǎn)生快速流,從而減小了基流占徑流的比例即減小了基流指數(shù)。

潛在蒸散發(fā)反映了大氣的蒸發(fā)能力,潛在蒸散發(fā)能力越強(qiáng),降水入滲量會(huì)更多的轉(zhuǎn)化為蒸散發(fā)量,基流量也會(huì)相應(yīng)地減少,因此兩者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系(表3)。在氣象要素中,基流量與潛在蒸散發(fā)量相關(guān)性最大,而與降水量次之,這與傳統(tǒng)的氣候變化對徑流的影響結(jié)論不太一致,例如楊大文等[33]基于流域水熱耦合平衡模型對黃河流域38個(gè)典型流域1961—2010年間徑流變化進(jìn)行分析,結(jié)果表明在所有流域中徑流變化對降水變化比對潛在蒸散發(fā)變化更為敏感。這種不一致的原因可能在于潛在蒸散發(fā)能更大程度上決定降水入滲量的消耗途徑：它到底是會(huì)更多的形成蒸散發(fā)量還是會(huì)補(bǔ)給基流？這比降水量對基流的影響更加直接和密切。

有關(guān)植被變化對徑流的影響研究非常多見,但是針對植被變化對基流的影響研究卻相對匱乏,且其定性影響結(jié)論尚有一定的差異。例如黃河中游大規(guī)模的生態(tài)恢復(fù)特別是人工造林對基流的影響仍存在爭議：一些學(xué)者[4,8,14,34]認(rèn)為造林或植被恢復(fù)能增加土壤入滲,從而增加河川基流量；另一些學(xué)者[7,13,35]認(rèn)為造林或植被恢復(fù)增加了植被蒸騰和截留蒸發(fā),使得基流量有所減少。造成這種不一致的結(jié)果可能在于影響基流的因素錯(cuò)綜復(fù)雜,一般的研究很難將植被變化的影響從眾多因素中剝離出來,容易受到其他因素的干擾,從而得到了不同的研究結(jié)論,因此在以后的研究中亟需利用對比流域法來直接評判這一效應(yīng)。本文的結(jié)論更傾向于后者,即在黃河中游地區(qū)植被覆蓋度的增加會(huì)減小基流量,NDVI與基流量的負(fù)相關(guān)關(guān)系主要是因?yàn)辄S河中游干旱半干旱地區(qū)作為水分限制區(qū),植被恢復(fù)增加的降水入滲不能抵消植被恢復(fù)引起的蒸散發(fā)(植被蒸騰和截留蒸發(fā))增加,最終導(dǎo)致可以補(bǔ)給基流的降水入滲量有所減少。硯瓦川流域人類活動(dòng)對基流的影響主要體現(xiàn)在植被變化上,因此該結(jié)果也有一定的參考性。另外,在3個(gè)影響因素中,基流指數(shù)與NDVI的相關(guān)性最高,這可能是因?yàn)镹DVI能更大程度上決定徑流的組成成分,穆興民等[36]指出黃土高原植被恢復(fù)深刻地改變了黃土高原土壤水文性質(zhì),使土壤入滲能力增強(qiáng)、流域蓄水容量增大,雖然這意味著直接徑流量的減少,但是由于流域NDVI的極顯著增加導(dǎo)致蒸散發(fā)能力的增強(qiáng),使補(bǔ)給基流的水量大大減小,最終導(dǎo)致基流的減少速度要快于直接徑流的減少速度。

硯瓦川流域基流變化的定量評價(jià)結(jié)果表明,潛在蒸散發(fā)和NDVI的變化是引起流域河川基流量減少的主要原因,而流域NDVI的增加對于硯瓦川流域基流指數(shù)的降低起到了決定性的作用。Wu等[13]對黃河中游11個(gè)典型流域的基流變化進(jìn)行歸因分析,發(fā)現(xiàn)人類活動(dòng)是造成大部分流域河川基流量減少的原因,而基流指數(shù)的歸因結(jié)果在不同流域分異較大。不過這些流域的人類活動(dòng)不僅僅局限于植被變化,而如對地下水的開采、煤炭開采對地下含水層的破壞等等均是引起基流量減小的重要原因。

5 結(jié)論

本文以硯瓦川流域?yàn)檠芯繀^(qū)域,探討了不同基流分割方法在研究區(qū)的適用性,分析了流域1981—2016年期間河川基流的年際及年內(nèi)變化規(guī)律,定性和定量的評價(jià)了變化環(huán)境對基流變化的影響,主要結(jié)論如下：

(1)Lyne-Hollick濾波法計(jì)算出來的流域多年平均BFI值為0.55,與枯水指數(shù)法計(jì)算出來的多年實(shí)際BFI平均值0.58較為接近,另外該方法的NSE和Re分別為0.49和17%,具有一定的估算精度,且其基流分割結(jié)果比較符合實(shí)際日基流變化規(guī)律。綜合年基流指數(shù)、年基流量誤差分析與日基流過程線結(jié)果,本研究認(rèn)為Lyne-Hollick法在所有基流分割方法中具有更好的合理性和可靠性。

(2)基流量在年內(nèi)的變化幅度小于徑流,且對降水/融雪補(bǔ)給的響應(yīng)時(shí)間也較為緩慢,體現(xiàn)了基流補(bǔ)給的滯后性,而BFI在年內(nèi)總體呈現(xiàn)先減少后增加的變化規(guī)律,汛期(5—9月份)的月BFI值明顯低于非汛期。流域多年平均基流量為0.152 m3/s,基流量和BFI在年際上均呈現(xiàn)極顯著的減少趨勢(P<0.01),且分別于1993年和2006年附近發(fā)生了突變。

(3)年潛在蒸散發(fā)的突變時(shí)間(1993年)以及流域治理步伐開始加快的時(shí)間(1994年)均與年基流量的突變時(shí)間(1993年)較為接近,這說明硯瓦川流域潛在蒸散發(fā)和NDVI的增加可能是河川基流量減小的主要原因；另外,年NDVI的突變時(shí)間與年基流指數(shù)的突變時(shí)間較為接近,這表明NDVI的變化對于河川基流指數(shù)的減小應(yīng)該起到了一定的作用。另外,根據(jù)Spearman相關(guān)分析結(jié)果,河川基流量與潛在蒸散發(fā)量相關(guān)性最大(R= -0.510),而基流指數(shù)與NDVI的相關(guān)性最高(R= -0.432)。

(4)流域降水量、潛在蒸散發(fā)量及NDVI的變化對基流量變化的貢獻(xiàn)率分別為-99.1%、113.3%和85.8%,對BFI變化的貢獻(xiàn)率分別為41.3%、-27.7%和86.5%,可見潛在蒸散發(fā)和NDVI的變化是引起硯瓦川流域河川基流量變化的主要原因,而流域NDVI的增加確實(shí)對于河川基流指數(shù)的降低起到了決定性的作用。