王樂揚 張建云 寧忠瑞 賈雨凡 孫高霞 王國慶

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西南的跨境河流，科學厘清瀾滄江徑流變化原因是實現(xiàn)瀾滄江-湄公河流域跨境水利益共享的重要基礎工作?；?961—2020年允景洪水文站的實測徑流量資料，采用數(shù)理統(tǒng)計與水文模擬相結合的研究途徑，診斷徑流序列的變異特征，定量分析氣候變化和人類活動對徑流及其年內分配的影響。結果表明：① 1961—2020年允景洪站實測年徑流量呈顯著性減少趨勢，其中，1—5月徑流量呈增加趨勢，6—12月徑流量呈減少趨勢;實測年徑流量在2008年發(fā)生突變。② RCCC-WBM模型能夠較好地模擬基準期（1961—2008年）的天然徑流量過程，模擬相對誤差小于1%;模擬的人類活動影響期間（2009—2020年）天然徑流量約為371.8 mm，較基準期偏少6.8%，這是氣候變化引起的。③ 水利工程建設運行是瀾滄江最主要的人類活動，是水庫蓄水運行期（2009—2013年）徑流減少的主要原因;氣候變化對水庫穩(wěn)定正常運行期（2014—2020年）徑流減少貢獻更大，約為61.7%。④ 水庫運行調度使得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%;瀾滄江干流水庫對徑流的削峰補枯調節(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。

關鍵詞：氣候變化;人類活動;徑流量;RCCC-WBM模型;歸因識別;瀾滄江流域

中圖分類號：TV121.2

文獻標志碼：A

文章編號：1001-5791（2024）02-0313-12

收稿日期：2023-10-08;網絡出版日期：2024-01-31

網絡出版地址：https：//link.cnki.net/urlid/32.1309.P.20240131.1028.002

基金項目：國家自然科學基金資助項目（92047301;52121006）

作者簡介：王樂揚（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：王國慶，E-mail：gqwang@nhri.cn

氣候變化是流域水循環(huán)變化的直接驅動力，全球變暖影響下，蒸散發(fā)、土壤水和徑流量時空分布格局發(fā)生明顯變化^［1-3］;隨著經濟社會的快速發(fā)展，人類活動對區(qū)域水資源的影響愈加顯著^［4-6］?？茖W識別不同驅動要素對流域水文的影響是國際水文科學協(xié)會（IAHS）2013—2022年計劃“Panta Rhei—everything flows”的重要主題^［7-8］，變化環(huán)境下的水資源問題成為多學科交叉研究的核心內容^［9-10］。

在全球地緣政治經濟格局頻繁變動與淡水危機雙重作用下，國際河流的水資源變化直接關系到流域內各國家水資源開發(fā)利用的競爭關系，也影響著國家地緣安全^［11-12］。瀾滄江-湄公河是發(fā)源于中國青海省，流經緬甸、老撾、泰國、柬埔寨和越南的一條國際河流。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，未來氣候變化下流域水文干旱情勢也更為嚴峻^［13-15］。位于中國境內的瀾滄江是湄公河的上游，其出境水量一直是下游流域國家關注的焦點，科學厘清環(huán)境變化對瀾滄江出境水文過程的影響，是解決瀾滄江-湄公河流域水事爭端、支撐中國跨境河流外交的重要基礎工作^［16-17］。

徑流變化由多種驅動要素共同影響造成，歸因分析是研究各要素貢獻水平的一種方法。宋曉猛等^［18］將歸因分析定義為在一定可信度條件下，通過數(shù)學方法量化不同驅動因素對某系統(tǒng)變量演變的相對貢獻率，并可通過某些方式檢測出變量的變化過程或趨勢。近些年，水文學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 分項調查法，對水文過程的影響因子進行單獨調查，在此基礎上進行徑流還原計算，該方法概念清晰，但人力資源投入大^［19-20］;② 統(tǒng)計分析法，該方法對水文氣象觀測資料要求較高，其獲得可靠結論的前提是樣本充分，即連續(xù)觀測年份足夠多，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用^［21-22］;③ 試驗流域法，該方法通過平行試驗流域對比分析，直觀明了地揭示流域治理對水文過程的影響，然而該方法試驗周期長，且很難找到相似的試驗流域，且大尺度流域不適用^［23］;④ 流域水文模型法，運用水文模型定量分析不同驅動因子的貢獻率，簡便且具有一定物理基礎，應用相對廣泛^［24］。Rsnen等^［25］基于1960—2014年的實測資料利用統(tǒng)計分析方法研究了水電站運行調度對瀾滄江河川徑流的影響，發(fā)現(xiàn)水電站運行對徑流量及其年內分配均會產生一定的影響;然而，該研究忽略了氣候要素變化對徑流的影響。Fan等^［26］采用水文模擬方法評估了降水、氣溫對湄公河上游和怒江流域徑流的影響，研究發(fā)現(xiàn)降水對這2個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。流域水文情勢也在一定程度上受到水利工程以及其他人類活動的影響，基于徑流和氣候要素之間的相互作用研究對人類活動的影響考慮相對欠缺;因此，科學量化解析變化環(huán)境下不同驅動要素對年徑流及其月尺度徑流變化歸因亟待加強^［27-28］。

隨著全球經濟一體化與可持續(xù)發(fā)展深度融合，人們越發(fā)關注國際跨境河流水量分配和管理利用問題^［29-30］。瀾滄江-湄公河是東南亞最大的跨境河流，位于中國境內的瀾滄江出境徑流量變化會在一定程度上影響到中下游的航運、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家關注的重點和國際爭端的起因^［31］。本文在分析瀾滄江流域環(huán)境變化的基礎上，定量解析氣候變化和人類活動對瀾滄江流域徑流過程的影響，以期為實現(xiàn)瀾滄江-湄公河流域跨境水資源利益共享及解決水事爭端提供支撐。

1 資料與方法

1.1 流域概況及資料來源

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，流經青海省、西藏自治區(qū)和云南省，在西雙版納州勐臘縣關累鎮(zhèn)西南流出中國國境，中國境內主干流總長度為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位置示意。

瀾滄江流域由北向南跨越13個緯度，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，瀾滄江流域內及附近周邊17個氣象站點氣溫、降水資料以及12個雨量站點的降水資料，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°分辨率進行網格劃分，采用分布式計算模擬流域水文過程;基于氣象站點、雨量站點的降水資料，采用線性插值方法將站點數(shù)據(jù)插值到網格^［32］。從中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心收集了瀾滄江流域土地利用資料，從湄公河委員會官方網站、中國華能瀾滄江水電集團網站和開放發(fā)展湄公河計劃網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兩大驅動因子綜合作用的結果?；谒哪M解析不同驅動因子對徑流影響包括4個主要步驟^{［19，24］}：① 采用Mann-Kenall方法、有序聚類方法等數(shù)理統(tǒng)計方法診斷徑流系列的趨勢性及突變特征，將徑流劃分為弱人類活動影響的“天然階段”和“人類活動影響階段”，將“天然階段”作為基準期;② 利用天然時期的水文氣象資料率定模型參數(shù)，驗證流域水文模型在研究流域的適應性，只有流域水文模擬對天然徑流過程具有較好的模擬效果，才可用于歸因量化識別;③ 采用人類活動影響時期的氣象資料驅動率定的流域水文模型，模擬“人類活動影響階段”的天然徑流量過程;④ 以人類活動影響期間還原的天然徑流量與基準時期天然徑流量之差作為氣候變化對徑流的影響量，以人類活動影響期間還原的天然徑流量與相應時期的實測徑流量之差作為人類活動對于徑流的影響量。

Mann-Kendall（M-K）檢測方法是一種非參數(shù)序列趨勢診斷方法^［33-34］，通過計算M-K標準化統(tǒng)計量（UFK值）確定序列變化的趨勢及其顯著性。當統(tǒng)計量為正或負時說明序列呈現(xiàn)增加或減少趨勢，當統(tǒng)計量介于給定顯著水平α=0.05的臨界值±1.96區(qū)間內，說明系列為非顯著性變化趨勢;反之，則變化趨勢顯著。有序聚類方法是常用的序列突變診斷方法，其原理是以某一時間點（）將系列劃分為不同系列，最優(yōu)分割點^*使得2個系列的離差平方和最小^［34］。

RCCC-WBM模型是由水利部應對氣候變化研究中心團隊研發(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)域的水文過程。模型輸入包括逐時段降水量、蒸發(fā)能力和氣溫，其中，蒸發(fā)能力一般采用E601實測值，也可采用Penman-Monteith等公式進行估算^［37］。針對大尺度流域，模型在對流域進行網格劃分和網格產流計算的基礎上，采用VIC模型的匯流計算方案進行大尺度流域水文過程模擬^［37］。選用Nash-Sutcliffe模型效率系數(shù)（E_NS）和模擬總量相對誤差（E_R）為目標函數(shù)進行參數(shù)率定，若E_NS越接近于0，同時E_R越接近于1，說明對徑流過程的模擬效果越好^［38］。

2 結果與討論

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

基于中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心1980年、2000年和2015年3期土地利用資料，分析了3個時期瀾滄江流域耕地、林地、灌木、草地、水體、未利用地和建設用地的面積及不同土地利用類型的轉移變化（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，但其相對變化較小，均不到0.7%;相比而言，水體和建設用地面積相對變化較大，1980—2015年，水體面積減少15%，建設用地面積增加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變面積來看，耕地、林地、草地和灌木用地轉移變化最大，且主要是四者之間相互轉化。譬如，1980—2000年，林地多轉變?yōu)楦亍⒉莸睾凸嗄镜?，同時，耕地、草地和灌木地也是轉變?yōu)榱值氐闹匾M成?？傮w來看，在過去幾十年，瀾滄江流域盡管存在不同土地利用類型的轉化，但不同土地利用類型面積變化相對較小。

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，蘊藏著約3 656萬kW的水能，其中干流上約2 545 kW，為中國重點開發(fā)的13個水電基地之一。瀾滄江流域內已修建有大朝山（2003年投產運行）、景洪（2008年投產運行）、小灣（2009年投產運行）、功果橋（2011年投產運行）、糯扎渡（2012年投產運行）等大型水電站，其中，小灣和糯扎渡調節(jié)庫容較大^［39］。圖3給出了瀾滄江截至到2020年已建水電工程的累積庫容?？梢钥闯觯?008年之前瀾滄江處于低程度開發(fā)，累積庫容約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運行，2008—2013年累積庫容增加明顯，后期累積庫容相對穩(wěn)定。2020年已建水電站工程庫容接近多年平均年徑流量，水電工程的徑流調節(jié)能力顯著增強。

2.1.3 氣溫和降水演變

采用M-K檢測方法診斷了流域平均氣溫和降水演變趨勢的顯著性。圖4給出了瀾滄江流域1961—2020年氣溫、降水演變過程及其趨勢顯著性診斷結果。

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，線性趨勢率為0.27 ℃/（10 a）。降水以自然波動為主，其中，1975—1982年為枯水段，8 a中只有2個年份降水量略多于多年均值;1993—2002年降水相對較豐，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。趨勢顯著性診斷結果表明：各月氣溫均呈現(xiàn)顯著性上升趨勢;不同月份降水量均為非顯著性變化趨勢，其中，1月、3—5月和9月降水量呈現(xiàn)增加趨勢，6—8月降水量為減少趨勢，其余月份降水量基本不存在趨勢性變化;年和汛期降水量均呈現(xiàn)減少趨勢，相比而言，汛期降水量減少相對明顯。

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，下游降水量較大，部分站點年降水量超過1 800 mm，上游降水相對偏少，個別站點降水量不足500 mm;氣溫也呈現(xiàn)自南向北遞減態(tài)勢。在瀾滄江上、中、下游不同區(qū)域選取昌都、德欽、思茅3個典型氣象站點，診斷分析了1961—2020年氣溫和降水的變化趨勢特征（表1）。

統(tǒng)計結果表明，昌都、德欽和思茅3個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 ℃，遠高于中上游的2個站點。由表1可以看出，1961—2020年3站均呈現(xiàn)顯著升溫態(tài)勢，中、下游的德欽站和思茅站線性升溫幅度更大，均超過0.4 ℃/（10 a）;就降水的年代際趨勢來看，上游昌都站呈現(xiàn)非顯著性增加趨勢，中、下游的2個代表站降水量呈現(xiàn)非顯著性減少趨勢，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)境下實測徑流量過程發(fā)生一定的變化。圖5（a）給出了瀾滄江允景洪站1961—2020年實測徑流量距平及其累積過程，采用M-K檢測方法診斷了月徑流量演變趨勢的顯著性（圖5（b））。

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

基于聚類分析方法對年徑流量突變診斷結果表明，實測徑流量在2008年發(fā)生了較為明顯的突變，結合瀾滄江流域內人類活動狀況（圖3），將1961—2008年作為人類活動影響相對較小的天然基準期，將2009—2020年作為人類活動影響時期。統(tǒng)計結果表明，2009—2020年實測徑流量較基準期偏少21.9%，其中，2009—2013年和2014—2020年期間分別偏少34.1%和13.2%，2009—2013年實測徑流偏少較多，這與圖5（a）徑流量距平給出的結果一致。

根據(jù)瀾滄江流域降水和徑流的年內分布特征，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個時期實測徑流量較基準期徑流量變化的年內分配過程。可以看出，2009—2013年非汛期徑流量較基準期變化不大，但2014—2020年期間非汛期徑流量較基準期明顯偏大;同時，也可發(fā)現(xiàn)2個時期汛期徑流量均較基準期明顯偏小，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)并驗證模型的可靠性。為避免初始狀態(tài)變量對模擬效果的影響，將1961年作為模型預熱期，將1962—1990年作為率定期率定模型參數(shù)，將1991—2008年作為驗證期驗證模型的可靠性。圖7給出了1961—2008年允景洪站實測與模擬徑流量年內分配過程。

由圖7可以看出，1961—2008年瀾滄江允景洪站實測與模擬月徑流量過程擬合良好，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)計結果表明，年徑流量模擬誤差為0.7%，率定期和驗證期的E_NS分別為0.87和0.85，E_R分別為-3.1%和1.4%，說明RCCC-WBM模型對允景洪站月徑流量過程具有較好的模擬能力。

保持模型參數(shù)不變，利用1961—2020年的實測氣象資料驅動RCCC-WBM模型，模擬天然狀態(tài)下流域的徑流量過程。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程?？梢钥闯?，2008年之前天然徑流量模擬偏差正負相間且變幅較小，多在±10.0 mm之間，2008年之后模擬值偏大，個別年份甚至偏大100.0 mm以上。模擬偏差的累積過程在2008年之前圍繞0軸線上下波動，2008年之后由于模擬值偏大，模擬偏差累積過程持續(xù)升高，在2014年之后有所放緩。統(tǒng)計結果表明，2009—2020年模擬的天然徑流量為371.8 mm，盡管較同期實測徑流量偏大，但仍較1961—2008年偏少6.8%。

2.4 環(huán)境變化對徑流變異的影響

基于實測徑流距平演變特征及突變診斷結果和圖3分析結果，以1961—2008年為基準期，將人類活動影響期分段定義為水庫蓄水運行期（2009—2013年）和穩(wěn)定調度運行期（2014—2020年）;根據(jù)實測徑流和模擬的天然徑流過程分析氣候變化和人類活動對徑流量的影響（表2）。

由表2可以看出：① 與基準期相比，2009—2013年和2014—2020年實測徑流量分別減少136.2、52.8 mm，氣候變化和人類活動均使得2個影響時期徑流量減少;② 2009—2013年期間，氣候變化和人類活動的影響導致徑流量分別減少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的影響導致徑流量分別減少32.6、20.2 mm，占該時期徑流減少總量的61.7%和38.3%，氣候變化是該時期徑流減少的主要驅動因素;④ 對比2個影響時期，氣候變化對徑流的影響量由-19.9 mm變化到-32.6 mm，影響幅度有增大趨勢;而人類活動對徑流的影響量由-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分配。圖9給出了氣候變化和人類活動對允景洪站2009—2013年和2014—2020年2個時期徑流年內分配的影響。

由圖9可以看出：① 2009—2013年期間，氣候變化導致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 水庫建設運行調度是瀾滄江流域最主要的人類活動;在水庫蓄水運行期（2014—2020年），人類活動使得汛期徑流量減少42.2%，非汛期徑流量增加6.4%;在水庫穩(wěn)定調度運行期（2014—2020年），人類活動的影響使得徑流量減少44.3%，非汛期徑流量增加134.3%。③ 總體來看，氣候變化對主汛期的8—9月徑流影響幅度較大，而對非汛期月份徑流影響幅度較小;水利工程運行調度在蓄水階段對汛期影響較大，盡管在穩(wěn)定調度運行階段對年徑流量的影響較小，但削峰增枯的作用明顯。

2.5 討論

氣溫升高導致蒸發(fā)能力和流域蒸發(fā)損失增大，從而導致徑流減少;降水是河川徑流的主要來源，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，后一個時期氣溫升高及降水減少幅度均大于前一個時期，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結果。前述土地利用分析結果表明，瀾滄江流域過去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對流域水文過程產生較大的影響。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，已建水庫的累積庫容大幅度增加，而實測徑流也在2008年前后發(fā)生突變，因此，水利工程建設與運行是流域的主要人類活動，且與徑流變化密切相關。

圖10給出了瀾滄江流域徑流突變前后3個時段的降水—徑流關系，可以看出：基準期1961—2008年的降水—徑流關系點群最高，2009—2013年的點群最低，2014—2020年的點群大多位于基準期點群之中，但位置相對略低。由此說明，同樣降水條件下基準期的徑流量最大，其次為2014—2020年，2009—2013年的徑流量最小。結合圖3不難推斷，2009—2013年期間是瀾滄江水庫蓄水運行期，該時期水庫蓄水調度對徑流量的影響相對較大，其影響量約占該時期天然徑流量的30%;2014—2020年是水庫穩(wěn)定調度期，水庫穩(wěn)定調度對徑流量的影響相對較小，影響量約占該時期天然徑流量的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月降水相對偏少，而非汛期正是作物生長季節(jié)，需水量大^［13-14］。基于本研究收集的氣象資料統(tǒng)計得到，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，由于水庫的調節(jié)作用，非汛期徑流量占比增加至年徑流量的40.3%和61.6%。瀾滄江干流水庫的修建和運行盡管對徑流量有一定的影響，但其對徑流的調節(jié)作用對于保障湄公河中下游的農業(yè)灌溉起到至關重要的作用。

3 結論

基于瀾滄江流域水文氣象、水利工程、工農業(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)計分析相結合的途徑，量化了氣候要素和人類活動對允景洪站徑流變化的影響。主要結論如下：

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

（2） RCCC-WBM模型對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，模擬相對誤差分別為-3.1%和1.4%，可見該模型可以用于人類活動影響時期天然徑流量的模擬還原。

（3） 人類活動是2009—2013年徑流減少的主要原因，其貢獻占比約為85.4%;氣候變化是2014—2020年徑流減少的主要驅動因素，其貢獻占比約為61.7%;氣候變化對徑流的影響幅度有增大趨勢，人類活動對2個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對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