王樂(lè)揚(yáng) 張建云 寧忠瑞 賈雨凡 孫高霞 王國(guó)慶

摘要：變化環(huán)境改變河流水文節(jié)律，影響流域水資源的開發(fā)利用;瀾滄江-湄公河是位于東南亞源于中國(guó)西南的跨境河流，科學(xué)厘清瀾滄江徑流變化原因是實(shí)現(xiàn)瀾滄江-湄公河流域跨境水利益共享的重要基礎(chǔ)工作。基于1961—2020年允景洪水文站的實(shí)測(cè)徑流量資料，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)與水文模擬相結(jié)合的研究途徑，診斷徑流序列的變異特征，定量分析氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流及其年內(nèi)分配的影響。結(jié)果表明：① 1961—2020年允景洪站實(shí)測(cè)年徑流量呈顯著性減少趨勢(shì)，其中，1—5月徑流量呈增加趨勢(shì)，6—12月徑流量呈減少趨勢(shì);實(shí)測(cè)年徑流量在2008年發(fā)生突變。② RCCC-WBM模型能夠較好地模擬基準(zhǔn)期（1961—2008年）的天然徑流量過(guò)程，模擬相對(duì)誤差小于1%;模擬的人類活動(dòng)影響期間（2009—2020年）天然徑流量約為371.8 mm，較基準(zhǔn)期偏少6.8%，這是氣候變化引起的。③ 水利工程建設(shè)運(yùn)行是瀾滄江最主要的人類活動(dòng)，是水庫(kù)蓄水運(yùn)行期（2009—2013年）徑流減少的主要原因;氣候變化對(duì)水庫(kù)穩(wěn)定正常運(yùn)行期（2014—2020年）徑流減少貢獻(xiàn)更大，約為61.7%。④ 水庫(kù)運(yùn)行調(diào)度使得2014—2020年汛期（6—11月）徑流量減少44.3%，非汛期（12月至翌年5月）徑流量增加134.3%;瀾滄江干流水庫(kù)對(duì)徑流的削峰補(bǔ)枯調(diào)節(jié)作用在一定程度上保障了湄公河中下游的防洪安全與供水安全。

關(guān)鍵詞：氣候變化;人類活動(dòng);徑流量;RCCC-WBM模型;歸因識(shí)別;瀾滄江流域

中圖分類號(hào)：TV121.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-5791（2024）02-0313-12

收稿日期：2023-10-08;網(wǎng)絡(luò)出版日期：2024-01-31

網(wǎng)絡(luò)出版地址：https：//link.cnki.net/urlid/32.1309.P.20240131.1028.002

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（92047301;52121006）

作者簡(jiǎn)介：王樂(lè)揚(yáng)（2000—），男，山東成武人，博士研究生，主要從事流域生態(tài)水文模型、水文水資源等方面的研究。

E-mail：yueyangwang413@163.com

通信作者：王國(guó)慶，E-mail：gqwang@nhri.cn

氣候變化是流域水循環(huán)變化的直接驅(qū)動(dòng)力，全球變暖影響下，蒸散發(fā)、土壤水和徑流量時(shí)空分布格局發(fā)生明顯變化^［1-3］;隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，人類活動(dòng)對(duì)區(qū)域水資源的影響愈加顯著^［4-6］?？茖W(xué)識(shí)別不同驅(qū)動(dòng)要素對(duì)流域水文的影響是國(guó)際水文科學(xué)協(xié)會(huì)（IAHS）2013—2022年計(jì)劃“Panta Rhei—everything flows”的重要主題^［7-8］，變化環(huán)境下的水資源問(wèn)題成為多學(xué)科交叉研究的核心內(nèi)容^［9-10］。

在全球地緣政治經(jīng)濟(jì)格局頻繁變動(dòng)與淡水危機(jī)雙重作用下，國(guó)際河流的水資源變化直接關(guān)系到流域內(nèi)各國(guó)家水資源開發(fā)利用的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，也影響著國(guó)家地緣安全^［11-12］。瀾滄江-湄公河是發(fā)源于中國(guó)青海省，流經(jīng)緬甸、老撾、泰國(guó)、柬埔寨和越南的一條國(guó)際河流。變化環(huán)境下瀾滄江-湄公河流域不同區(qū)間徑流發(fā)生了較為明顯的改變，未來(lái)氣候變化下流域水文干旱情勢(shì)也更為嚴(yán)峻^［13-15］。位于中國(guó)境內(nèi)的瀾滄江是湄公河的上游，其出境水量一直是下游流域國(guó)家關(guān)注的焦點(diǎn)，科學(xué)厘清環(huán)境變化對(duì)瀾滄江出境水文過(guò)程的影響，是解決瀾滄江-湄公河流域水事爭(zhēng)端、支撐中國(guó)跨境河流外交的重要基礎(chǔ)工作^［16-17］。

徑流變化由多種驅(qū)動(dòng)要素共同影響造成，歸因分析是研究各要素貢獻(xiàn)水平的一種方法。宋曉猛等^［18］將歸因分析定義為在一定可信度條件下，通過(guò)數(shù)學(xué)方法量化不同驅(qū)動(dòng)因素對(duì)某系統(tǒng)變量演變的相對(duì)貢獻(xiàn)率，并可通過(guò)某些方式檢測(cè)出變量的變化過(guò)程或趨勢(shì)。近些年，水文學(xué)者在徑流變化歸因量化方法等方面做了許多有益探索，總體可劃分為4類：① 分項(xiàng)調(diào)查法，對(duì)水文過(guò)程的影響因子進(jìn)行單獨(dú)調(diào)查，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行徑流還原計(jì)算，該方法概念清晰，但人力資源投入大^［19-20］;② 統(tǒng)計(jì)分析法，該方法對(duì)水文氣象觀測(cè)資料要求較高，其獲得可靠結(jié)論的前提是樣本充分，即連續(xù)觀測(cè)年份足夠多，一般需要30 a以上的資料，這在一定程度上限制了該方法的應(yīng)用^［21-22］;③ 試驗(yàn)流域法，該方法通過(guò)平行試驗(yàn)流域?qū)Ρ确治?，直觀明了地揭示流域治理對(duì)水文過(guò)程的影響，然而該方法試驗(yàn)周期長(zhǎng)，且很難找到相似的試驗(yàn)流域，且大尺度流域不適用^［23］;④ 流域水文模型法，運(yùn)用水文模型定量分析不同驅(qū)動(dòng)因子的貢獻(xiàn)率，簡(jiǎn)便且具有一定物理基礎(chǔ)，應(yīng)用相對(duì)廣泛^［24］。Rsnen等^［25］基于1960—2014年的實(shí)測(cè)資料利用統(tǒng)計(jì)分析方法研究了水電站運(yùn)行調(diào)度對(duì)瀾滄江河川徑流的影響，發(fā)現(xiàn)水電站運(yùn)行對(duì)徑流量及其年內(nèi)分配均會(huì)產(chǎn)生一定的影響;然而，該研究忽略了氣候要素變化對(duì)徑流的影響。Fan等^［26］采用水文模擬方法評(píng)估了降水、氣溫對(duì)湄公河上游和怒江流域徑流的影響，研究發(fā)現(xiàn)降水對(duì)這2個(gè)流域徑流的影響更為明顯，特別是汛期降水的影響更為顯著。流域水文情勢(shì)也在一定程度上受到水利工程以及其他人類活動(dòng)的影響，基于徑流和氣候要素之間的相互作用研究對(duì)人類活動(dòng)的影響考慮相對(duì)欠缺;因此，科學(xué)量化解析變化環(huán)境下不同驅(qū)動(dòng)要素對(duì)年徑流及其月尺度徑流變化歸因亟待加強(qiáng)^［27-28］。

隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化與可持續(xù)發(fā)展深度融合，人們?cè)桨l(fā)關(guān)注國(guó)際跨境河流水量分配和管理利用問(wèn)題^［29-30］。瀾滄江-湄公河是東南亞最大的跨境河流，位于中國(guó)境內(nèi)的瀾滄江出境徑流量變化會(huì)在一定程度上影響到中下游的航運(yùn)、灌溉及其他水資源利用，因此，瀾滄江出境水量已成為下游流域國(guó)家關(guān)注的重點(diǎn)和國(guó)際爭(zhēng)端的起因^［31］。本文在分析瀾滄江流域環(huán)境變化的基礎(chǔ)上，定量解析氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)瀾滄江流域徑流過(guò)程的影響，以期為實(shí)現(xiàn)瀾滄江-湄公河流域跨境水資源利益共享及解決水事爭(zhēng)端提供支撐。

1 資料與方法

1.1 流域概況及資料來(lái)源

瀾滄江位于湄公河上游，發(fā)源于青海省唐古拉山，界于94°E—102°E、21°N—34°N，由北向南呈條帶狀，流經(jīng)青海省、西藏自治區(qū)和云南省，在西雙版納州勐臘縣關(guān)累鎮(zhèn)西南流出中國(guó)國(guó)境，中國(guó)境內(nèi)主干流總長(zhǎng)度為2 130 km，允景洪水文站以上流域面積為141 779 km²。圖1給出了瀾滄江流域水系及水文氣象站點(diǎn)位置示意。

瀾滄江流域由北向南跨越13個(gè)緯度，氣溫由北向南遞增，縱跨不同的氣候帶。其中，位于青海南部的源頭地區(qū)屬于高寒氣候區(qū)，位于西藏的中游上段屬于高原溫帶氣候區(qū)，中游滇西北區(qū)屬亞熱帶，下游滇西南地區(qū)丘陵和盆地交錯(cuò)分布，屬于亞熱帶或熱帶氣候。瀾滄江流域支流甚多，流域面積大于1 000 km²的支流有41條，較大支流主要分布在上游和下游（圖1）。瀾滄江河流天然落差大，約為4 583 m，允景洪站多年平均徑流量約540億m³，流域水資源及水能資源均非常豐富。

本文收集整理了允景洪站逐月徑流量資料，瀾滄江流域內(nèi)及附近周邊17個(gè)氣象站點(diǎn)氣溫、降水資料以及12個(gè)雨量站點(diǎn)的降水資料，其中氣象、水文資料的序列為1961—2020年。由于瀾滄江流域面積較大，以0.5°分辨率進(jìn)行網(wǎng)格劃分，采用分布式計(jì)算模擬流域水文過(guò)程;基于氣象站點(diǎn)、雨量站點(diǎn)的降水資料，采用線性插值方法將站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值到網(wǎng)格^［32］。從中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心收集了瀾滄江流域土地利用資料，從湄公河委員會(huì)官方網(wǎng)站、中國(guó)華能瀾滄江水電集團(tuán)網(wǎng)站和開放發(fā)展湄公河計(jì)劃網(wǎng)站收集了瀾滄江截止到2020年的已建水電工程資料。

1.2 研究方法

徑流變化是氣候變化和人類活動(dòng)兩大驅(qū)動(dòng)因子綜合作用的結(jié)果?；谒哪M解析不同驅(qū)動(dòng)因子對(duì)徑流影響包括4個(gè)主要步驟^{［19，24］}：① 采用Mann-Kenall方法、有序聚類方法等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法診斷徑流系列的趨勢(shì)性及突變特征，將徑流劃分為弱人類活動(dòng)影響的“天然階段”和“人類活動(dòng)影響階段”，將“天然階段”作為基準(zhǔn)期;② 利用天然時(shí)期的水文氣象資料率定模型參數(shù)，驗(yàn)證流域水文模型在研究流域的適應(yīng)性，只有流域水文模擬對(duì)天然徑流過(guò)程具有較好的模擬效果，才可用于歸因量化識(shí)別;③ 采用人類活動(dòng)影響時(shí)期的氣象資料驅(qū)動(dòng)率定的流域水文模型，模擬“人類活動(dòng)影響階段”的天然徑流量過(guò)程;④ 以人類活動(dòng)影響期間還原的天然徑流量與基準(zhǔn)時(shí)期天然徑流量之差作為氣候變化對(duì)徑流的影響量，以人類活動(dòng)影響期間還原的天然徑流量與相應(yīng)時(shí)期的實(shí)測(cè)徑流量之差作為人類活動(dòng)對(duì)于徑流的影響量。

Mann-Kendall（M-K）檢測(cè)方法是一種非參數(shù)序列趨勢(shì)診斷方法^［33-34］，通過(guò)計(jì)算M-K標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量（UFK值）確定序列變化的趨勢(shì)及其顯著性。當(dāng)統(tǒng)計(jì)量為正或負(fù)時(shí)說(shuō)明序列呈現(xiàn)增加或減少趨勢(shì)，當(dāng)統(tǒng)計(jì)量介于給定顯著水平α=0.05的臨界值±1.96區(qū)間內(nèi)，說(shuō)明系列為非顯著性變化趨勢(shì);反之，則變化趨勢(shì)顯著。有序聚類方法是常用的序列突變?cè)\斷方法，其原理是以某一時(shí)間點(diǎn)（）將系列劃分為不同系列，最優(yōu)分割點(diǎn)^*使得2個(gè)系列的離差平方和最小^［34］。

RCCC-WBM模型是由水利部應(yīng)對(duì)氣候變化研究中心團(tuán)隊(duì)研發(fā)并逐步完善的大尺度流域水文模型^［35-36］。該模型考慮了降雨徑流、融雪徑流和地下徑流3種徑流，能夠較好地模擬高寒、濕暖等不同氣候區(qū)域的水文過(guò)程。模型輸入包括逐時(shí)段降水量、蒸發(fā)能力和氣溫，其中，蒸發(fā)能力一般采用E601實(shí)測(cè)值，也可采用Penman-Monteith等公式進(jìn)行估算^［37］。針對(duì)大尺度流域，模型在對(duì)流域進(jìn)行網(wǎng)格劃分和網(wǎng)格產(chǎn)流計(jì)算的基礎(chǔ)上，采用VIC模型的匯流計(jì)算方案進(jìn)行大尺度流域水文過(guò)程模擬^［37］。選用Nash-Sutcliffe模型效率系數(shù)（E_NS）和模擬總量相對(duì)誤差（E_R）為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)率定，若E_NS越接近于0，同時(shí)E_R越接近于1，說(shuō)明對(duì)徑流過(guò)程的模擬效果越好^［38］。

2 結(jié)果與討論

2.1 瀾滄江流域氣候及環(huán)境變化

2.1.1 土地利用類型變化

基于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心1980年、2000年和2015年3期土地利用資料，分析了3個(gè)時(shí)期瀾滄江流域耕地、林地、灌木、草地、水體、未利用地和建設(shè)用地的面積及不同土地利用類型的轉(zhuǎn)移變化（圖2）。

由圖2可以看出：① 流域主要土地利用類型為草地、林地和灌木3類;草地面積最大，廣泛分布于流域上游，占流域總面積的43%（1980年）;林地次之，主要分布于流域中下游地區(qū)，占流域總面積的28%（1980年）;灌木面積次于林地面積，占流域總面積的14%（1980年）。② 草地、林地和未利用地面積變化較大，但其相對(duì)變化較小，均不到0.7%;相比而言，水體和建設(shè)用地面積相對(duì)變化較大，1980—2015年，水體面積減少15%，建設(shè)用地面積增加1.1倍，但二者面積變化較小，不到流域總面積的1%。③ 從不同土地利用類型轉(zhuǎn)變面積來(lái)看，耕地、林地、草地和灌木用地轉(zhuǎn)移變化最大，且主要是四者之間相互轉(zhuǎn)化。譬如，1980—2000年，林地多轉(zhuǎn)變?yōu)楦亍⒉莸睾凸嗄镜?，同時(shí)，耕地、草地和灌木地也是轉(zhuǎn)變?yōu)榱值氐闹匾M成?？傮w來(lái)看，在過(guò)去幾十年，瀾滄江流域盡管存在不同土地利用類型的轉(zhuǎn)化，但不同土地利用類型面積變化相對(duì)較小。

2.1.2 水能資源開發(fā)程度變化

瀾滄江流域具有十分豐富的水能資源，蘊(yùn)藏著約3 656萬(wàn)kW的水能，其中干流上約2 545 kW，為中國(guó)重點(diǎn)開發(fā)的13個(gè)水電基地之一。瀾滄江流域內(nèi)已修建有大朝山（2003年投產(chǎn)運(yùn)行）、景洪（2008年投產(chǎn)運(yùn)行）、小灣（2009年投產(chǎn)運(yùn)行）、功果橋（2011年投產(chǎn)運(yùn)行）、糯扎渡（2012年投產(chǎn)運(yùn)行）等大型水電站，其中，小灣和糯扎渡調(diào)節(jié)庫(kù)容較大^［39］。圖3給出了瀾滄江截至到2020年已建水電工程的累積庫(kù)容。可以看出，2008年之前瀾滄江處于低程度開發(fā)，累積庫(kù)容約18億m³，不到年徑流量的4%；之后，隨著景洪、小灣等水電站工程的建設(shè)運(yùn)行，2008—2013年累積庫(kù)容增加明顯，后期累積庫(kù)容相對(duì)穩(wěn)定。2020年已建水電站工程庫(kù)容接近多年平均年徑流量，水電工程的徑流調(diào)節(jié)能力顯著增強(qiáng)。

2.1.3 氣溫和降水演變

采用M-K檢測(cè)方法診斷了流域平均氣溫和降水演變趨勢(shì)的顯著性。圖4給出了瀾滄江流域1961—2020年氣溫、降水演變過(guò)程及其趨勢(shì)顯著性診斷結(jié)果。

瀾滄江流域多年平均氣溫為13.1 ℃，多年平均年降水量為1 094.2 mm。由圖4可以看出，1961—2020年期間，氣溫呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)，線性趨勢(shì)率為0.27 ℃/（10 a）。降水以自然波動(dòng)為主，其中，1975—1982年為枯水段，8 a中只有2個(gè)年份降水量略多于多年均值;1993—2002年降水相對(duì)較豐，10 a中只有1994年、1997年降水量略低于多年均值;2009—2018年又是一個(gè)持續(xù)少水階段，10 a中只有2010年和2016年降水略多于多年均值。趨勢(shì)顯著性診斷結(jié)果表明：各月氣溫均呈現(xiàn)顯著性上升趨勢(shì);不同月份降水量均為非顯著性變化趨勢(shì)，其中，1月、3—5月和9月降水量呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，6—8月降水量為減少趨勢(shì)，其余月份降水量基本不存在趨勢(shì)性變化;年和汛期降水量均呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，相比而言，汛期降水量減少相對(duì)明顯。

瀾滄江流域上下游氣候差異較大，降水自南向北具有遞減趨勢(shì)，下游降水量較大，部分站點(diǎn)年降水量超過(guò)1 800 mm，上游降水相對(duì)偏少，個(gè)別站點(diǎn)降水量不足500 mm;氣溫也呈現(xiàn)自南向北遞減態(tài)勢(shì)。在瀾滄江上、中、下游不同區(qū)域選取昌都、德欽、思茅3個(gè)典型氣象站點(diǎn)，診斷分析了1961—2020年氣溫和降水的變化趨勢(shì)特征（表1）。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，昌都、德欽和思茅3個(gè)站多年平均降水量分別為483.2、633.4和1 488.1mm，上、中游的昌都站和德欽站年均氣溫均在10 ℃以下，而下游思茅站年均氣溫約為18.5 ℃，遠(yuǎn)高于中上游的2個(gè)站點(diǎn)。由表1可以看出，1961—2020年3站均呈現(xiàn)顯著升溫態(tài)勢(shì)，中、下游的德欽站和思茅站線性升溫幅度更大，均超過(guò)0.4 ℃/（10 a）;就降水的年代際趨勢(shì)來(lái)看，上游昌都站呈現(xiàn)非顯著性增加趨勢(shì)，中、下游的2個(gè)代表站降水量呈現(xiàn)非顯著性減少趨勢(shì)，其中，下游的思茅站線性遞減率更大，約為-25.10 mm/（10 a）。

2.2 變化環(huán)境下徑流過(guò)程變異特征

瀾滄江允景洪站多年平均徑流深為381.6 mm，變化環(huán)境下實(shí)測(cè)徑流量過(guò)程發(fā)生一定的變化。圖5（a）給出了瀾滄江允景洪站1961—2020年實(shí)測(cè)徑流量距平及其累積過(guò)程，采用M-K檢測(cè)方法診斷了月徑流量演變趨勢(shì)的顯著性（圖5（b））。

由圖5（a）可以看出：允景洪站實(shí)測(cè)徑流在2000年之前以自然波動(dòng)為主，其中，20世紀(jì)60年代水量偏豐，多數(shù)年份高于多年均值;2000年之后，徑流量相對(duì)偏少，只有2001年、2004年、2007年和2017年4個(gè)年份徑流量高于多年均值，其中2008—2013年實(shí)測(cè)徑流量持續(xù)偏少，且偏少幅度較大，接近-100 mm。圖5（b）趨勢(shì)診斷結(jié)果表明：1—5月徑流量呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，6—12月徑流量呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，其中，只有1月、2月、6月、12月徑流量為顯著性變化趨勢(shì);統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，1961—2020年期間汛期（6—11月）和年徑流量均為顯著性減少趨勢(shì)。

基于聚類分析方法對(duì)年徑流量突變?cè)\斷結(jié)果表明，實(shí)測(cè)徑流量在2008年發(fā)生了較為明顯的突變，結(jié)合瀾滄江流域內(nèi)人類活動(dòng)狀況（圖3），將1961—2008年作為人類活動(dòng)影響相對(duì)較小的天然基準(zhǔn)期，將2009—2020年作為人類活動(dòng)影響時(shí)期。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，2009—2020年實(shí)測(cè)徑流量較基準(zhǔn)期偏少21.9%，其中，2009—2013年和2014—2020年期間分別偏少34.1%和13.2%，2009—2013年實(shí)測(cè)徑流偏少較多，這與圖5（a）徑流量距平給出的結(jié)果一致。

根據(jù)瀾滄江流域降水和徑流的年內(nèi)分布特征，將6—11月和12月至翌年5月分別定義為汛期和非汛期，圖6給出了允景洪站2個(gè)時(shí)期實(shí)測(cè)徑流量較基準(zhǔn)期徑流量變化的年內(nèi)分配過(guò)程?？梢钥闯觯?009—2013年非汛期徑流量較基準(zhǔn)期變化不大，但2014—2020年期間非汛期徑流量較基準(zhǔn)期明顯偏大;同時(shí)，也可發(fā)現(xiàn)2個(gè)時(shí)期汛期徑流量均較基準(zhǔn)期明顯偏小，特別是主汛期7—10月徑流偏小幅度較大。

2.3 模型參數(shù)率定及天然徑流過(guò)程模擬

利用1961—2008年的逐月氣象水文資料率定RCCC-WBM模型參數(shù)并驗(yàn)證模型的可靠性。為避免初始狀態(tài)變量對(duì)模擬效果的影響，將1961年作為模型預(yù)熱期，將1962—1990年作為率定期率定模型參數(shù)，將1991—2008年作為驗(yàn)證期驗(yàn)證模型的可靠性。圖7給出了1961—2008年允景洪站實(shí)測(cè)與模擬徑流量年內(nèi)分配過(guò)程。

由圖7可以看出，1961—2008年瀾滄江允景洪站實(shí)測(cè)與模擬月徑流量過(guò)程擬合良好，7—8月模擬徑流量略微偏大，10—11月模擬徑流量略微偏小。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，年徑流量模擬誤差為0.7%，率定期和驗(yàn)證期的E_NS分別為0.87和0.85，E_R分別為-3.1%和1.4%，說(shuō)明RCCC-WBM模型對(duì)允景洪站月徑流量過(guò)程具有較好的模擬能力。

保持模型參數(shù)不變，利用1961—2020年的實(shí)測(cè)氣象資料驅(qū)動(dòng)RCCC-WBM模型，模擬天然狀態(tài)下流域的徑流量過(guò)程。圖8給出了1961—2020年瀾滄江允景洪站天然徑流量模擬偏差及其累積過(guò)程?？梢钥闯?，2008年之前天然徑流量模擬偏差正負(fù)相間且變幅較小，多在±10.0 mm之間，2008年之后模擬值偏大，個(gè)別年份甚至偏大100.0 mm以上。模擬偏差的累積過(guò)程在2008年之前圍繞0軸線上下波動(dòng)，2008年之后由于模擬值偏大，模擬偏差累積過(guò)程持續(xù)升高，在2014年之后有所放緩。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，2009—2020年模擬的天然徑流量為371.8 mm，盡管較同期實(shí)測(cè)徑流量偏大，但仍較1961—2008年偏少6.8%。

2.4 環(huán)境變化對(duì)徑流變異的影響

基于實(shí)測(cè)徑流距平演變特征及突變?cè)\斷結(jié)果和圖3分析結(jié)果，以1961—2008年為基準(zhǔn)期，將人類活動(dòng)影響期分段定義為水庫(kù)蓄水運(yùn)行期（2009—2013年）和穩(wěn)定調(diào)度運(yùn)行期（2014—2020年）;根據(jù)實(shí)測(cè)徑流和模擬的天然徑流過(guò)程分析氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流量的影響（表2）。

由表2可以看出：① 與基準(zhǔn)期相比，2009—2013年和2014—2020年實(shí)測(cè)徑流量分別減少136.2、52.8 mm，氣候變化和人類活動(dòng)均使得2個(gè)影響時(shí)期徑流量減少;② 2009—2013年期間，氣候變化和人類活動(dòng)的影響導(dǎo)致徑流量分別減少19.9、116.3 mm，占徑流減少總量的14.6%和85.4%，人類活動(dòng)是徑流減少的主要原因;③ 2014—2020年期間，氣候變化和人類活動(dòng)的影響導(dǎo)致徑流量分別減少32.6、20.2 mm，占該時(shí)期徑流減少總量的61.7%和38.3%，氣候變化是該時(shí)期徑流減少的主要驅(qū)動(dòng)因素;④ 對(duì)比2個(gè)影響時(shí)期，氣候變化對(duì)徑流的影響量由-19.9 mm變化到-32.6 mm，影響幅度有增大趨勢(shì);而人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響量由-116.3 mm變化到-20.2 mm，影響幅度大幅度減小。

環(huán)境變化不僅影響徑流量，而且影響徑流的年內(nèi)分配。圖9給出了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)允景洪站2009—2013年和2014—2020年2個(gè)時(shí)期徑流年內(nèi)分配的影響。

由圖9可以看出：① 2009—2013年期間，氣候變化導(dǎo)致5月、7月和11月徑流略微增加，其他月份徑流減少，9月減少幅度最大，約為-10.1 mm。在2014—2020年期間，氣候變化因素導(dǎo)致4—6月和11月徑流量增加，但增加幅度較小，均不到1.5 mm;氣候變化使得其他月份徑流減小，相比而言，8月減少幅度最大，約為-15.8 mm，其次為9月和7月，減少幅度分別為-8.8、-4.2 mm。② 水庫(kù)建設(shè)運(yùn)行調(diào)度是瀾滄江流域最主要的人類活動(dòng);在水庫(kù)蓄水運(yùn)行期（2014—2020年），人類活動(dòng)使得汛期徑流量減少42.2%，非汛期徑流量增加6.4%;在水庫(kù)穩(wěn)定調(diào)度運(yùn)行期（2014—2020年），人類活動(dòng)的影響使得徑流量減少44.3%，非汛期徑流量增加134.3%。③ 總體來(lái)看，氣候變化對(duì)主汛期的8—9月徑流影響幅度較大，而對(duì)非汛期月份徑流影響幅度較小;水利工程運(yùn)行調(diào)度在蓄水階段對(duì)汛期影響較大，盡管在穩(wěn)定調(diào)度運(yùn)行階段對(duì)年徑流量的影響較小，但削峰增枯的作用明顯。

2.5 討論

氣溫升高導(dǎo)致蒸發(fā)能力和流域蒸發(fā)損失增大，從而導(dǎo)致徑流減少;降水是河川徑流的主要來(lái)源，降水的增減直接影響徑流的豐枯。瀾滄江流域2009—2013年和2014—2020年氣溫較1961—2008年分別升高0.97、1.03 ℃，降水量分別減少11.8、23.5 mm，這是徑流減少的原因之一，其中，后一個(gè)時(shí)期氣溫升高及降水減少幅度均大于前一個(gè)時(shí)期，這是氣候變化影響量幅度增大的重要原因。

下墊面變化、工農(nóng)業(yè)發(fā)展及水電工程開發(fā)是瀾滄江流域主要的人類活動(dòng)結(jié)果。前述土地利用分析結(jié)果表明，瀾滄江流域過(guò)去40 a盡管土地利用類型發(fā)生了變化，但變化較小;基于本研究收集到的用水資料統(tǒng)計(jì)得到，2010年和2020年瀾滄江流域用水總量分別為27.6、26.7億m³，約占允景洪站年徑流量的5%，流域內(nèi)用水量總體變化不大，并且占徑流總量的比率較低，因此，土地利用變化和用水量變化不會(huì)對(duì)流域水文過(guò)程產(chǎn)生較大的影響。然而，瀾滄江干流修建了一系列水電工程，特別是2008—2014年期間，已建水庫(kù)的累積庫(kù)容大幅度增加，而實(shí)測(cè)徑流也在2008年前后發(fā)生突變，因此，水利工程建設(shè)與運(yùn)行是流域的主要人類活動(dòng)，且與徑流變化密切相關(guān)。

圖10給出了瀾滄江流域徑流突變前后3個(gè)時(shí)段的降水—徑流關(guān)系，可以看出：基準(zhǔn)期1961—2008年的降水—徑流關(guān)系點(diǎn)群最高，2009—2013年的點(diǎn)群最低，2014—2020年的點(diǎn)群大多位于基準(zhǔn)期點(diǎn)群之中，但位置相對(duì)略低。由此說(shuō)明，同樣降水條件下基準(zhǔn)期的徑流量最大，其次為2014—2020年，2009—2013年的徑流量最小。結(jié)合圖3不難推斷，2009—2013年期間是瀾滄江水庫(kù)蓄水運(yùn)行期，該時(shí)期水庫(kù)蓄水調(diào)度對(duì)徑流量的影響相對(duì)較大，其影響量約占該時(shí)期天然徑流量的30%;2014—2020年是水庫(kù)穩(wěn)定調(diào)度期，水庫(kù)穩(wěn)定調(diào)度對(duì)徑流量的影響相對(duì)較小，影響量約占該時(shí)期天然徑流量的5.3%。

湄公河流域雨熱同期，降水主要集中在汛期6—10月，非汛期1—5月降水相對(duì)偏少，而非汛期正是作物生長(zhǎng)季節(jié)，需水量大^［13-14］。基于本研究收集的氣象資料統(tǒng)計(jì)得到，1961—2008年，70%以上的徑流量集中在汛期6—10月，非汛期徑流量不到年徑流量的30%;而在2009—2013年和2014—2020年，由于水庫(kù)的調(diào)節(jié)作用，非汛期徑流量占比增加至年徑流量的40.3%和61.6%。瀾滄江干流水庫(kù)的修建和運(yùn)行盡管對(duì)徑流量有一定的影響，但其對(duì)徑流的調(diào)節(jié)作用對(duì)于保障湄公河中下游的農(nóng)業(yè)灌溉起到至關(guān)重要的作用。

3 結(jié)論

基于瀾滄江流域水文氣象、水利工程、工農(nóng)業(yè)用水和下墊面等資料，分析了流域氣候與徑流的演變特征;采用流域水文模擬與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合的途徑，量化了氣候要素和人類活動(dòng)對(duì)允景洪站徑流變化的影響。主要結(jié)論如下：

（1） 1961—2020年，瀾滄江流域氣溫呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)，降水以豐枯交替波動(dòng)為主;變化環(huán)境影響下，允景洪站實(shí)測(cè)年和汛期徑流量出現(xiàn)顯著減少趨勢(shì)，1—5月徑流量出現(xiàn)增加趨勢(shì)，6—12月徑流量出現(xiàn)減少趨勢(shì);實(shí)測(cè)年徑流量在2008年發(fā)生突變，2009—2020年實(shí)測(cè)徑流量較1961—2008年徑流量減少21.9%。

（2） RCCC-WBM模型對(duì)允景洪站天然徑流量具有較好的模擬效果，率定期（1961—1990年）和驗(yàn)證期（1991—2008年）的Nash-Sutcliffe模型效率系數(shù)分別為0.87和0.85，模擬相對(duì)誤差分別為-3.1%和1.4%，可見該模型可以用于人類活動(dòng)影響時(shí)期天然徑流量的模擬還原。

（3） 人類活動(dòng)是2009—2013年徑流減少的主要原因，其貢獻(xiàn)占比約為85.4%;氣候變化是2014—2020年徑流減少的主要驅(qū)動(dòng)因素，其貢獻(xiàn)占比約為61.7%;氣候變化對(duì)徑流的影響幅度有增大趨勢(shì)，人類活動(dòng)對(duì)2個(gè)階段徑流的影響幅度顯著減小，由-116.3 mm（2009—2013年）變化到-20.2 mm（2014—2020年）。

（4） 以水電工程為主的人類活動(dòng)對(duì)允景洪站徑流量的影響主要體現(xiàn)為增枯削峰作用，使得非汛期1—5月和12月徑流增加，6—11月徑流減少。這一方面增大了湄公河中下游旱季灌溉用水量，另一方面通過(guò)攔蓄汛期徑流，減輕了湄公河中下游防汛抗洪壓力。

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Impact of environmental changes on variability of outlet hydrological process of

the Lancang River basin

The study is financially supported by the National Natural Science Foundation of China （No.92047301;No.52121006）.

WANG Yueyang^1，2，ZHANG Jianyun^2，3，NING Zhongrui^2，4，JIA Yufan^2，4，SUN Gaoxia^3，5，WANG Guoqing^3，5

（1. College of Hydrology and Water Resources，Hohai University，Nanjing 210098，China;

2. Yangtze Institute for Conservation and

Development，Nanjing 210098，China;

3. National Key Laboratory of Water Disaster Prevention，Nanjing Hydraulic Research

Institute，Nanjing 210029，China;

4. Cooperative Innovation Center for Water Safety and Hydro Science，Hohai University，

Nanjing 210098，China;

5. Research Center for Climate Change，Ministry of Water Resources，Nanjing 210029，China）

Abstract：Environment change alters hydrological rhythms and affects utilization of water resources for a river basin.The Lancang-Mekong River is a transboundary river in Southeast Asia originated in the Southwestern China.It is of significance to scientifically quantifying runoff change attribution of the Langcang River for supporting water benefits share between countries which the Lancang-Mekong River runs across.Based on the recorded runoff data series from 1961 to 2020 gauged at the Yunjinghong hydrometric station on the Langcang River，the variability characteristics of runoff series and the impact of climate change and human activities on runoff change as well as its seasonal distribution were investigated by using statistical methods and hydrological simulation methods.The results show that：① The measured annual runoff at Yunjinghong station showed a significant decrease trend from 1961 to 2020，with an increase in runoff during the period from January to May and a decrease in runoff in period from June to December.The abrupt change of the measured annual runoff series was occurred in 2008.② The RCCC-WBM model performs well for monthly natural discharge simulation in the baseline period of 1961—2008 with relative error of less than 1.0%.The simulated natural annual runoff in the human-disturbance period of 2009—2020 is about 371.8 mm，which is 6.8% less than that in baseline period.The reduction is induced by climate change.③ Reservoirs construction and operation is the utmost human activity in the Langcang River.Human activities are the main reason of runoff decrease in the reservoir impoundment period of 2009—2013，while climate change is principal driver of runoff reduction in in the reservoir operation period of 2014—2020，which contribution is about 61.7% of total runoff reduction.④ The reservoirs operation makes runoff decrease by 44.3% in flood season from June to November and increase by 134.3% in dry season from December to May for period of 2014—2020.The regulation function of reservoirs on the Langcang River for decreasing flood discharge and increasing low flow has been guaranteeing security of water supply and flood control for the middle and lower reaches of the Mekong River.

Key words：climate change;human activities;runoff;RCCC-WBM model;attribution analysis on runoff change;Lancang River basin