劉衛(wèi)林，華惠玲，張景嶸，王 駿，汪云飛，劉麗娜

(1.南昌工程學(xué)院 江西省水文水資源與水環(huán)境重點實驗室，江西 南昌 330099；2.興國縣永豐鎮(zhèn)人民政府，江西 贛州 342415；3.景德鎮(zhèn)市水利規(guī)劃設(shè)計院，江西 景德鎮(zhèn) 333000)

近年來由于受到氣候變化和人類活動的共同作用，流域的水文循環(huán)過程發(fā)生明顯改變，區(qū)域水資源安全問題日益嚴峻[1-2]。定量評估和區(qū)分氣候變化與人類活動對徑流變化的影響，識別影響徑流變化的主要因素，對于維護流域水安全以及新形勢下的水資源管理具有重要的科學(xué)意義。

許多學(xué)者對河川徑流變化歸因方面進行了大量研究[3-5]，大多數(shù)研究采用水文模型分析方法，如：劉艷麗等[6]采用水文敏感性分析和VIC模型分析了三川河流域人類活動和氣候變化對徑流的影響；劉劍宇等[7]采用多元回歸模型與水文模型分析了1970—2009年氣候變化和人類活動對鄱陽湖流域徑流的影響。然而水文模型構(gòu)建過程比較復(fù)雜，且參數(shù)率定過程繁瑣，加之模型結(jié)構(gòu)及參數(shù)存在較大不確定性，使得水文模擬結(jié)果可信度降低。耦合了水量平衡和能量平衡的Budyko假設(shè)理論為分析徑流變化歸因提供了新思路。張麗梅等[8]對渭河流域徑流變化歸因進行研究，結(jié)果表明下墊面變化是引起渭河流域徑流銳減的主要因素。趙娜娜等[9]以若爾蓋流域為研究區(qū)域分析徑流變化原因，結(jié)果表明若爾蓋流域徑流變化的主要原因是下墊面變化，其貢獻率可達93.46%。李秋菊等[10]對黑河流域徑流變化進行歸因分析，發(fā)現(xiàn)降水是徑流變化的最主要因素。

贛江是長江主要支流之一，鄱陽湖水系中的最大河流。受全球氣候變暖的影響，贛江流域降水、蒸發(fā)等水循環(huán)要素發(fā)生改變，同時，人類活動如土地利用/土地覆被變化、水利工程建設(shè)等也改變了流域水文循環(huán)過程與水資源演變規(guī)律。因此，全面深入地探討變化環(huán)境下水文循環(huán)及水資源演變機理，研究氣候變化和人類活動對贛江流域徑流的影響，對維護流域水安全具有重要的意義。盡管許多學(xué)者在徑流變化歸因方面進行了大量的研究，但針對贛江流域徑流變化的歸因定量分析的研究相對缺乏。目前，部分學(xué)者以贛江下游出口外洲站的水文變化過程來研究氣候變化與人類活動對整個贛江流域水文過程的影響[7,11]，但缺乏不同匯水區(qū)間的定量分析，因而不能全面揭示氣候變化與人類活動對贛江流域水文過程的影響。本文在辨析贛江上游、中游及下游徑流及降水、蒸發(fā)變化特征基礎(chǔ)上，采用Budyko水熱耦合平衡方程估算不同因素對流域徑流變化的彈性系數(shù)，量化降水、潛在蒸散發(fā)以及下墊面變化對徑流變化的影響，識別影響徑流變化的最主要因素，揭示氣候變化與人類活動對徑流變化的影響機制，以期為贛江流域水資源開發(fā)利用、管理與保護提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)

贛江是鄱陽湖水系中的第一大河流，也是長江八大支流之一，縱貫江西省南部和中部(圖1)。贛江發(fā)源于江西石城縣石寮崠，在贛州市城西納章水后始稱贛江，從河源至贛州為上游，贛州至新干為中游，新干至吳城為下游，并于永修縣吳城鎮(zhèn)注入鄱陽湖。主河道長823 km，流域總面積8.28萬km2。贛江流域呈現(xiàn)以山地丘陵為主體的地貌格局，整個流域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)性氣候，多年平均氣溫17.8℃，多年平均降雨量1 600 mm。

圖1 贛江流域水文氣象站點分布

選取贛江上、中和下游的3個代表站：壩上站、吉安站和外洲站，收集了3個站1953—2017年共65年實測流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于水文年鑒及江西省水文局實測資料。研究區(qū)氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)，包括贛江流域內(nèi)的贛州、遂川、吉安、宜春和南昌等5個氣象站點的1955—2017年逐日平均氣溫、最高和最低氣溫、日照時長、風(fēng)速和相對濕度數(shù)據(jù)等。研究區(qū)潛在蒸散發(fā)(E0)采用聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織(FAO)推薦的Penman-Monteith公式的計算得到。

2 研究方法

2.1 趨勢與突變檢驗方法

選用Mann-Kendall非參數(shù)檢驗法分析贛江流域水文氣象要素時間序列的變化趨勢。Mann-Kendall檢驗法是世界氣象組織推薦使用的一種非參數(shù)檢驗方法，該方法不需要樣本遵循一定分布且不受其他異常值的干擾，在水文氣象變化趨勢分析中有著廣泛的應(yīng)用[3,12]。Mann-Kendall檢驗統(tǒng)計量Z>0，表明序列呈增加趨勢，若Z<0，則表示序列呈減少趨勢。當(dāng)檢驗統(tǒng)計量|Z|大于或等于1.96、2.58時，表示通過了置信度95%、99%顯著性檢驗。同時，本文采用滑動t檢驗和有序聚類法對水文氣象要素突變分析。具體方法介紹見文獻[12]。

2.2 徑流變化歸因識別

2.2.1Budyko假設(shè)

氣象學(xué)家Budyko[13]在對全球水量和能量平衡分析時發(fā)現(xiàn)，流域長期平均蒸散發(fā)量主要取決于大氣對陸面的水分供給(降水)和蒸發(fā)能力(凈輻射或潛在蒸散發(fā)量)2個因素的平衡，即為著名的Budyko假設(shè)。國內(nèi)外有許多學(xué)者基于Budyko假設(shè)理論進行推導(dǎo)改進，進而提出許多不同的實際蒸散發(fā)表達式。其中，Choudhury[14]和Yang等[15]在Budyko假設(shè)的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出流域水熱耦合平衡方程即Choudhury-Yang的公式，其表達式如下：

(1)

式中ω——反映流域土地利用/土地覆蓋及土壤等下墊面條件的參數(shù)；P——降水；E0——潛在蒸散發(fā)量。

分析長時間水文序列，儲水量的變化一般假定為零值[8,10]。根據(jù)流域水量平衡原理，徑流R可以表示為：

(2)

其中，潛在蒸散發(fā)量E0采用FAO推薦的Penman-Monteith公式計算。

2.2.2敏感性分析

由式(2)可知，徑流R可用流域內(nèi)降水、潛在蒸散發(fā)及下墊面參數(shù)來描述，即R=f(P，ET0，ω)，則某因子xi(降水、潛在蒸散發(fā)等)對徑流的彈性系數(shù)可表示為：

(3)

式中εxi——P、ET0或ω各因子對徑流的彈性系數(shù)。

根據(jù)式(2)、(3)，應(yīng)用微積分求偏導(dǎo)，則可得各因子彈性系數(shù)計算公式如下：

(4)

(5)

(6)

式中φ——干燥度指數(shù)，φ=E0/P。

2.2.3歸因分析

將徑流變化量采用全微分形式展開，則降水(P)、潛在蒸散發(fā)(ET0)及下墊面(ω)對徑流的影響可表示為：

(7)

式中 dR、dP、dE0、dω——徑流、降水、潛在蒸散發(fā)及下墊面的變化量。

聯(lián)合式(3)、(7)，則各因子對徑流變化的貢獻量dRxi及貢獻率Cxi為：

(8)

(9)

式中xi——P、ET0或ω。

3 結(jié)果分析

3.1 水文氣候要素變化特征

贛江流域1953—2017年降水、徑流及潛在蒸散發(fā)變化過程見圖2。從圖中可以看出，1953—2017年，流域降水量與徑流量年際變化總體表現(xiàn)一致，均呈現(xiàn)增加趨勢，壩上站、吉安站和外洲站年徑流量(年降水量)分別以4.3(9.9)、14.6(23.7)和14.0(28.3) mm/10a的趨勢增加；流域潛在蒸散發(fā)整體呈現(xiàn)下降趨勢，壩上站、吉安站和外洲站年潛在蒸散發(fā)下降速率分別為-9.7、-10.8、-10.4 mm/10a。采用Mann-Kendall非參數(shù)檢驗法對贛江流域水文氣象要素序列的變化趨勢進行分析，結(jié)果見表1。從分析結(jié)果可知，1953—2017年贛江流域徑流趨勢統(tǒng)計檢驗量為正值，但均小于1.96未達到0.05顯著性水平，表明贛江流域徑流整體表現(xiàn)為不顯著增加趨勢。贛江流域降水趨勢統(tǒng)計檢驗量為正值，但均小于1.96，表明贛江流域降水總體上表現(xiàn)為不顯著增加趨勢。贛江流域潛在蒸散發(fā)量的統(tǒng)計檢驗值|Z|>1.96，特別是中下游統(tǒng)計檢驗值超過了2.58，達到0.01顯著性水平，表明贛江流域潛在蒸散發(fā)量均呈現(xiàn)顯著的下降趨勢。

圖2 贛江流域水文氣象要素變化及徑流突變檢驗

表1 贛江流域水文氣象要素Mann-Kendall趨勢檢驗結(jié)果

由對贛江流域3個代表站逐年徑流量累積距平曲線可知，其上中游段在1972年達最小值，下游段在1991年達最小值。進一步采用滑動t檢驗法進行分析(圖2)。上中游段徑流t檢驗統(tǒng)計值在1972年分別為-2.23、-2.37，下游段徑流t檢驗統(tǒng)計值在1991年分別為-2.82，均超過了0.05顯著性水平。綜合徑流診斷結(jié)果，研究期內(nèi)上中游段徑流序列在1972年前后發(fā)生突變，下游段徑流序列在1991年前后發(fā)生突變。因此，可以確定贛江上游、中游和下游的基準期分別為1955—1972、1955—1972、1955—1991年。

3.2 徑流對氣候要素及下墊面特征參數(shù)的敏感性分析

贛江上游、中游及下游不同時段的水文氣象特征值及流域徑流對降水、潛在蒸散發(fā)、下墊面特征的敏感性系數(shù)計算結(jié)果見表2。從表2可以看出，贛江上游、中游及下游在變化期的年均徑流深、年平均降水量相較基準期均有所增加，增加幅度分別為17.7%、20.6%、13.7%及7.0%、8.1%、8.3%，而年平均潛在蒸散發(fā)相較基準期有少量減少，減少幅度為5.0%、4.8%、3.0%；徑流系數(shù)(R/P)較基準期有所升高，增大了10.0%、11.6%、4.9%，而干燥指數(shù)(E0/P)則略有減少，減少了11.2%、11.9%、10.5%，說明變化期的氣候條件相對基準期更濕潤，氣候變化有利于徑流量的增加。贛江流域徑流與P成正相關(guān)，但與E0、ω成負相關(guān)。徑流對P、E0、ω的彈性系數(shù)變化范圍分別為1.41～1.51、0.41～0.51以及0.43～0.59，這表明，當(dāng)P、E0或ω每增加1%時將分別導(dǎo)致流域徑流增加1.41%～1.51%，減少0.41%～0.51%以及減少0.43%～0.59%。其中，εp的絕對值最大，說明贛江流域徑流對降水的變化最為敏感，但相對基準期而言，徑流對降水的敏感性減弱。對贛江中上游而言，徑流對降水變化最為敏感，對于下墊面屬性的敏感性次之，而對潛在蒸散發(fā)的敏感性最小。對贛江下游而言，徑流對降水變化最為敏感，對潛在蒸散發(fā)的敏感性次之，而對下墊面屬性的敏感性最小。

表2 贛江流域徑流對氣候變化和流域?qū)傩缘淖兓舾行韵禂?shù)

3.3 徑流變化影響因素定量分析

不同時期的氣候變化和人類活動對贛江流域徑流變化的定量評估結(jié)果見表3。由表3可知，贛江流域計算得出的徑流變化dR′與實測的徑流變化dR之間的差值(δ)較小，表明本文采用的方法能較好地評估各因素對徑流變化的影響程度。從表3可以看出，贛江流域水文過程主要受氣候變化影響，其影響高達70%以上；相較而言，氣象變化對贛江下游徑流的影響更劇烈。氣候變化對贛江流域徑流增加均起著正效應(yīng)，其中以降水量變化影響為主。贛江流域降水對徑流變化的貢獻率均大于55%，其中降水變化對贛江下游徑流變化的貢獻最高，貢獻率高達93.2%，即降水量的增加促使徑流增加93.2%。潛在蒸散發(fā)對贛江流域徑流影響程度較為一致，且均對徑流增加表現(xiàn)為正效應(yīng)，其貢獻率為11.7%～13.9%，即潛在蒸散發(fā)的減少促使徑流增加11.7%～13.9%。下墊面特征參數(shù)的變化對贛江中上游徑流的影響較為顯著，而對贛江下游徑流影響較弱。對贛江中上游流域而言，下墊面特征參數(shù)對徑流增加均起著正效應(yīng)，貢獻率為26.3～27.0%，即下墊面特征參數(shù)的減少促使徑流增加26.3～27.0%；而下墊面特征參數(shù)對贛江下游徑流的增加起著負效應(yīng)，貢獻率為-4.9%，表明下墊面特征參數(shù)的增加促使徑流減小了4.9%，這可能是因為相對基準期，變化期贛江流域上中下游徑流和降水的增加幅度都較大，上中游下墊面特征參數(shù)減少，分別為7.7%、9.8%，而下游下墊面特征參數(shù)增加且幅度微小，僅為1.7%，且遠低于降水的增加幅度，因此贛江流域下墊面變化對上中游徑流增加起著正效應(yīng)，對徑流為負效應(yīng)。從贛江上游到中游人類活動對徑流變化的影響加劇，從中游到下游人類活動對徑流變化的影響又逐漸減緩并降至最低。由此可見，氣候變化為贛江徑流變化的主導(dǎo)因素，對徑流增加起正效應(yīng)，其中以降水量變化影響為主，降雨量變化的貢獻率最大，為正貢獻，潛在蒸散發(fā)次之。人類活動引起的下墊面變化對贛江中上游徑流的影響較為顯著，而對贛江下游徑流影響較弱。

表3 氣候變化與人類活動對贛江流域徑流變化的評估結(jié)果

3.4 討論

氣候變化和人類活動是引起徑流量變化的2個主要因素[16]。對贛江流域徑流變化的影響機制分析可以看出，影響贛江各區(qū)間河川徑流變化的主導(dǎo)驅(qū)動力是氣候變化。氣候變化對贛江流域徑流增加起正效應(yīng)，其中以降水量變化影響為主，降水對贛江流域徑流增加的貢獻率均超過了55%。這與前述分析較一致，流域徑流量與降水量年際變化幾乎一致(圖2)，均表現(xiàn)為增加趨勢。進一步對前后兩階段降水與徑流相關(guān)性分析可知，降水徑流相關(guān)系數(shù)均在0.70以上，表明2個階段降水對徑流影響均較大，其中，贛江下游降水徑流相關(guān)性最強(基準期為0.83，變化期為0.81)，中游次之(基準期為0.82，變化期為0.77)，上游最弱(基準期為0.81，變化期為0.72)。本文分析結(jié)果與已有研究結(jié)果[7,11]比較一致。劉貴花等[11]以外洲站水文氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過集總式水文模型定量分析了鄱陽湖流域贛江徑流變化原因，發(fā)現(xiàn)降水量的變化是贛江流域徑流量減少的主要因素。劉劍宇等[7]以鄱陽湖流域“五河”出口站水文氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用水文模型和多元回歸法定量分析了氣候變化和人類活動對鄱陽湖“五河”徑流的影響，結(jié)果表明氣候變化是饒河、信江和贛江徑流增加的主導(dǎo)因素。

人類活動是影響流域水文循環(huán)的另一因素[8-10]。通過上述不同階段降水與徑流相關(guān)性分析可知，相較于基準期，變化期贛江流域降水與徑流相關(guān)性減弱，同時分析流域年降水及各站年徑流變異系數(shù)可知，基準期上中下游降水變異系數(shù)與各站年徑流變異系數(shù)分別為0.22/0.44、0.19/0.35和0.15/0.30，變化期上中下游降水變異系數(shù)與各站年徑流變異系數(shù)分別為0.21/0.29，0.18/0.27和0.17/0.25，說明變化期除了降水這一主要影響因素外，人類活動也一定程度影響贛江流域徑流變化。人類活動可通過土地利用變化、河湖圍墾、植樹造林和水利工程建設(shè)等方式直接或間接地影響河川徑流。本次研究表明人類活動引起的下墊面變化對贛江上中游徑流的影響較為顯著，而對贛江下游徑流影響較弱。通過對1990—2018年贛江流域土地利用分析，贛江流域主要以林地、耕地及草地分布為主，而流域內(nèi)不同的土地利用類型具有不同的水循環(huán)及水文效應(yīng)[17]，如周瑜佳等[18]利用陸面水文模型模擬贛江上游各土地覆被情景下的流域水文要素的變化情勢，表明植樹造林將使蒸散發(fā)量增加、年徑流量減少，而耕地覆被情景下蒸散發(fā)量減少、年徑流量增加。1990—2018年贛江流域耕地、林面積減少，草地、水域及城市建設(shè)面積增加，這些下墊面的變化對徑流過程產(chǎn)生了一定的影響?？傮w而言，人類活動對贛江流域徑流的影響要弱于氣候變化對徑流的影響。這與劉貴花等[11]研究結(jié)果相一致，其研究結(jié)果表明贛江流域土地利用變化對年徑流量影響并不顯著，但是流域內(nèi)水庫建設(shè)對徑流的季節(jié)分配產(chǎn)生顯著影響。劉劍宇等[7]也研究得出類似結(jié)論。水利樞紐工程的建設(shè)如贛江中游的萬安、石虎塘和峽江梯級水利樞紐群，對水資源進行調(diào)控，實現(xiàn)防洪發(fā)電與經(jīng)濟效益，并對贛江徑流過程產(chǎn)生一定的影響[19]。人類活動對流域徑流變化影響復(fù)雜，不同類型人類活動相互疊加或相互削弱，徑流量在不同類型人類活動共同作用下產(chǎn)生變化[7]。

4 結(jié)論

采用Mann-Kendall非參數(shù)檢驗方法對贛江上游、中游及下游1953—2017年徑流序列進行趨勢和突變分析，并應(yīng)用Budyko水熱耦合平衡方程對氣候變化和人類活動對徑流變化定量歸因識別，主要結(jié)論如下。

a)贛江流域降水量及徑流量呈現(xiàn)不顯著增加趨勢，潛在蒸散發(fā)總體呈顯著下降趨勢；贛江上游和中游在1972年前后發(fā)生突變，贛江下游在1991年發(fā)生突變。

b)基于Budyko假設(shè)水熱平衡模型計算的彈性系數(shù)表明，贛江流域徑流對降水的變化最為敏感。贛江中上游徑流對降水變化最為敏感，對于下墊面屬性的敏感性次之，而對潛在蒸散發(fā)的敏感性最小。對贛江下游而言，徑流對降水變化最為敏感，對潛在蒸散發(fā)的敏感性次之，而對下墊面屬性的敏感性最小。

c)氣候變化為贛江徑流變化的主導(dǎo)因素，對徑流增加起正效應(yīng)，其中以降水量變化影響為主。贛江流域降水對徑流變化的貢獻率均大于55%；潛在蒸散發(fā)對贛江流域徑流增加影響較小，其貢獻率為11.7%～13.9%。人類活動引起的下墊面變化對贛江中上游徑流的影響較為顯著，貢獻率為26.3%～27.0%，而對贛江下游徑流影響較弱，貢獻率為-4.9%。