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    黃河源區(qū)水沙變化特征分析

    2021-06-16 10:28:08董曉寧田世民
    人民黃河 2021年6期
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)沙量水沙源區(qū)

    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(guò)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(duì)整個(gè)黃河流域有極大的影響,且其輸沙量對(duì)上游梯級(jí)水庫(kù)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(dòng)痕跡較少,幾乎處于自然狀態(tài),水文過(guò)程對(duì)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(guò)程較為復(fù)雜。

    由于黃河源區(qū)對(duì)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(guò)程在時(shí)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(guò)程[8]也對(duì)驅(qū)動(dòng)水沙變化有一定的貢獻(xiàn)。地表改造和引水等活動(dòng)也是水沙特征改變的一大驅(qū)動(dòng)因素[9]。湖泊、濕地的調(diào)蓄作用對(duì)流域內(nèi)部分地區(qū)的水沙過(guò)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(duì)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(dòng)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(cè)隨著冰川積雪的減少,融雪徑流將會(huì)減少,部分河流徑流量會(huì)出現(xiàn)由增轉(zhuǎn)減的“拐點(diǎn)”[13],流域內(nèi)多年凍土也會(huì)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(dòng)等與水文過(guò)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(dòng)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(duì)整個(gè)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(duì)黃河源區(qū)徑流變化進(jìn)行研究時(shí),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(shū)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(duì)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(shì)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(gè)區(qū)間,從空間上分析徑流泥沙在各區(qū)間不同時(shí)間段水沙變化規(guī)律及區(qū)間產(chǎn)流產(chǎn)沙對(duì)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(lái)源和研究方法

    1.1 資料來(lái)源

    選取黃河源區(qū)黃河沿、吉邁、瑪曲、唐乃亥4個(gè)水文站的徑流和泥沙數(shù)據(jù),這4個(gè)水文站具有較長(zhǎng)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(duì)黃河沿站缺失資料進(jìn)行插補(bǔ)。徑流、泥沙資料來(lái)自水利部黃河水利委員會(huì)刊印的黃河流域水文年鑒。

    1.2 研究方法

    1.2.1 趨勢(shì)檢驗(yàn)

    趨勢(shì)檢驗(yàn)使用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢(shì)檢驗(yàn)法,根據(jù)統(tǒng)計(jì)量Z值的大小來(lái)確定序列變化趨勢(shì)以及趨勢(shì)是否顯著。Z值大于0,序列呈上升趨勢(shì);Z值小于0,序列呈下降趨勢(shì)。當(dāng)Z的絕對(duì)值大于1.28、1.64、2.32時(shí),分別表示趨勢(shì)通過(guò)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(gè)樣本中N對(duì)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)斜率,其值可以反映數(shù)據(jù)趨勢(shì)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(lái)判斷序列的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)以及持續(xù)時(shí)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(shí)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(shì),小于0則表明呈下降趨勢(shì)。當(dāng)它們超過(guò)臨界直線時(shí),表明上升或下降趨勢(shì)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(duì)應(yīng)的點(diǎn)即為周期,最大峰值所對(duì)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(shì)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(cè)徑流泥沙在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的變化趨勢(shì)。當(dāng)H=0.5時(shí),表示時(shí)間序列不存在記憶性;當(dāng)H>0.5時(shí),時(shí)間序列具有狀態(tài)持續(xù)性,未來(lái)趨勢(shì)與過(guò)去相似;當(dāng)H<0.5時(shí),時(shí)間序列具有反持久性,未來(lái)趨勢(shì)與過(guò)去相反。Hurst指數(shù)分級(jí)見(jiàn)表1。

    表1 Hurst指數(shù)分級(jí)

    2 研究結(jié)果分析

    2.1 水沙變化趨勢(shì)

    唐乃亥站水沙變化曲線及累積距平曲線見(jiàn)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(dòng)下降趨勢(shì),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(dòng)下降趨勢(shì),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(guò)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(shuō)明徑流在很大程度上影響泥沙過(guò)程。用變差系數(shù)CV來(lái)表示徑流、泥沙的變異程度,泥沙過(guò)程的變差系數(shù)CV和極值比均大于徑流過(guò)程(見(jiàn)表2)。使用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法對(duì)黃河源區(qū)徑流、泥沙過(guò)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(guò)置信度為90%的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明黃河源區(qū)徑流泥沙雖一直呈下降趨勢(shì),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(jiǎn)稱MK突變檢驗(yàn))對(duì)黃河源區(qū)1956—2017年徑流、泥沙過(guò)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(gè)較為可能的突變點(diǎn),再對(duì)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(guò)程UFk與UBk曲線的交點(diǎn)在1993年、2008年、2012年,泥沙過(guò)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(duì)其前后兩個(gè)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(jiàn)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(shí)間尺度基于年代際變化,因此上述可能突變點(diǎn)距離時(shí)間系列終止年份不足10 a的不再考慮,相鄰兩個(gè)突變年份相差不超過(guò)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(cè)到徑流突變,但兩個(gè)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(cè)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(guò)程的突變年份均在1989年,區(qū)別在于徑流過(guò)程相對(duì)泥沙過(guò)程突變結(jié)果更為顯著[16]。

    2.2.2 周期檢驗(yàn)

    對(duì)1956—2017年唐乃亥站徑流、泥沙過(guò)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(guò)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(guò)程存在7、12、25 a的周期和45 a的準(zhǔn)周期,泥沙過(guò)程存在5、12、25 a的周期和34、44 a的準(zhǔn)周期。徑流過(guò)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(guò)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(guò)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(lái)看,在5~7 a和12 a周期,泥沙過(guò)程震蕩強(qiáng)度大于徑流過(guò)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(guò)程的震蕩強(qiáng)度則小于徑流過(guò)程的。

    圖3 水沙小波分析

    2.3 水沙變化的區(qū)間趨勢(shì)

    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(gè),因此本文選用這4個(gè)站點(diǎn)1959—2017年的水沙資料來(lái)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(gè)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(cè)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(shì)檢驗(yàn)法對(duì)各區(qū)間水沙趨勢(shì)進(jìn)行分析,由表5得出,4個(gè)區(qū)間除區(qū)間二徑流過(guò)程表現(xiàn)出不顯著上升趨勢(shì)外,其余3個(gè)區(qū)間都表現(xiàn)出下降趨勢(shì),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(shì);4個(gè)區(qū)間的泥沙量都表現(xiàn)出下降趨勢(shì),區(qū)間一和區(qū)間四均通過(guò)置信度為90%的顯著水平檢驗(yàn),而區(qū)間二則通過(guò)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(shì)檢驗(yàn)

    根據(jù)上述突變點(diǎn)選取標(biāo)準(zhǔn),對(duì)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(guò)程突變年份為1990年、2006年,泥沙過(guò)程突變年份為1994年;區(qū)間二徑流過(guò)程突變年份為1986年、2004年,泥沙過(guò)程突變年份為1985年;區(qū)間三徑流過(guò)程突變年份為1989年,泥沙過(guò)程突變年份為1994年;區(qū)間四徑流過(guò)程突變年份為1989年、2007年,泥沙過(guò)程突變年份為1989年。

    2.4 不同時(shí)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(shì)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(shì)分為1959—1989年、1990—2007年和2008—2017年3個(gè)時(shí)段來(lái)研究各區(qū)間的水沙變化,按時(shí)間順序分別將3個(gè)時(shí)期定義為T(mén)1、T2、T3。各區(qū)間年均產(chǎn)流產(chǎn)沙量和不同時(shí)期年均水沙變化率分別見(jiàn)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(shí)期來(lái)看,所有區(qū)間都經(jīng)歷了T2時(shí)期的徑流減少和T3時(shí)期的徑流回升,上游兩區(qū)間T3時(shí)期的年均產(chǎn)流量超過(guò)了T1時(shí)期,而下游兩區(qū)間T3時(shí)期徑流量雖有所回升,但并未達(dá)到T1時(shí)期的產(chǎn)流量。從T1—T3時(shí)期的年均產(chǎn)流量和變化率來(lái)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(shí)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(lái)自區(qū)間四、約30%的泥沙來(lái)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(shí)期的減少,但在T3時(shí)期只有上游3個(gè)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(lái)看,產(chǎn)沙量減少最多的是區(qū)間四,但從泥沙變化率來(lái)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(shí)期各區(qū)間對(duì)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(shí)期的年均水沙產(chǎn)量變化情況和區(qū)間貢獻(xiàn)率見(jiàn)表9。

    根據(jù)表9,T1到T2時(shí)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(duì)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(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)率比較接近,均不到10%;T2到T3時(shí)期黃河源區(qū)年均產(chǎn)流量增加29.09億m3,區(qū)間四對(duì)徑流增加的貢獻(xiàn)率為55.92%,區(qū)間二和區(qū)間一對(duì)徑流增加的貢獻(xiàn)率分別為25.03%和17.98%,區(qū)間三對(duì)徑流增加的貢獻(xiàn)率則僅有1.07%;T1到T3時(shí)期黃河源區(qū)年均產(chǎn)流量減少19.05億m3,區(qū)間三對(duì)徑流減少的貢獻(xiàn)率達(dá)113.60%,區(qū)間一和區(qū)間二對(duì)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(shí)期水沙變化情況和區(qū)間貢獻(xiàn)率

    T1到T2時(shí)期黃河源區(qū)年均輸沙量減少492.71萬(wàn)t,區(qū)間四對(duì)輸沙量減少的貢獻(xiàn)率最大,超過(guò)其他3個(gè)區(qū)間對(duì)輸沙量貢獻(xiàn)率的總和;T2到T3時(shí)期黃河源區(qū)年均輸沙量減少2.28萬(wàn)t,區(qū)間四對(duì)輸沙量減少的貢獻(xiàn)率最大,達(dá)2 872.81%,而其余3個(gè)區(qū)間則均對(duì)輸沙量減少起牽制作用;T1到T3時(shí)期黃河源區(qū)年均輸沙量減少494.99萬(wàn)t,區(qū)間四對(duì)輸沙量減少的貢獻(xiàn)率為81.81%,其余3個(gè)區(qū)間對(duì)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(lái)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(gè)時(shí)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(shí)期輸沙模數(shù) t/(km2·a)

    2.7 水沙趨勢(shì)持續(xù)性

    用R/S分析法估算Hurst指數(shù)以確定未來(lái)一段時(shí)間水沙變化趨勢(shì),估算的H值見(jiàn)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(guò)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(duì)比上文所得MK趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果,未來(lái)一段時(shí)間黃河源區(qū)各區(qū)間水沙將會(huì)呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì),這一結(jié)果與藍(lán)永超等[17]所得未來(lái)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(jí)表對(duì)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(dòng)兩種,氣候變化主要通過(guò)降水和氣溫影響水沙變化,人類活動(dòng)帶來(lái)的影響主要是引水用水和對(duì)土地覆被的改造等。

    徑流對(duì)降水變化最為敏感,從降水空間分布來(lái)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(shí)有來(lái)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(shí)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(dòng)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(shí)期降水強(qiáng)度和空間變化對(duì)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(shì)檢驗(yàn)結(jié)果與其余區(qū)間不同,呈微弱上升趨勢(shì),且T1到T2時(shí)期年均產(chǎn)流量的變化率是最小的。對(duì)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(chǔ)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(wàn)km2的多年凍土轉(zhuǎn)化為季節(jié)凍土[24],而多年凍土退化對(duì)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(shí)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(shí)期和T2到T3時(shí)期產(chǎn)沙量均在減少,雖然T1到T2時(shí)期氣溫升高導(dǎo)致的植被覆蓋度降低和人類活動(dòng)對(duì)地表的破壞會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)沙量增加[25-26],但對(duì)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(shí)期輸沙量減少的主要原因是徑流量減少。而在T2到T3時(shí)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(guó)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(huì)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(shì),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(dòng)t檢驗(yàn)結(jié)合的方法,檢驗(yàn)出水沙過(guò)程的突變點(diǎn)均為1989年。使用小波分析法對(duì)水沙過(guò)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(guò)程12 a的周期震蕩強(qiáng)度遠(yuǎn)大于徑流過(guò)程的。

    (3)對(duì)水沙過(guò)程進(jìn)行區(qū)間分析,60多a來(lái)黃河源區(qū)各區(qū)間產(chǎn)流量均經(jīng)歷了T1到T2時(shí)期的減少和T2到T3時(shí)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(shí)期的減少和T2到T3時(shí)期的回升,而區(qū)間四在3個(gè)時(shí)期內(nèi)產(chǎn)沙量在持續(xù)減少。

    (4)T1到T2時(shí)期對(duì)徑流量減少貢獻(xiàn)率最大的是區(qū)間三,對(duì)輸沙量減少貢獻(xiàn)率最大的是區(qū)間四;T2到T3時(shí)期對(duì)徑流量增加貢獻(xiàn)率最大的是區(qū)間四,對(duì)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(shì)檢驗(yàn),徑流量、輸沙量在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將會(huì)呈上升趨勢(shì)。

    【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.

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