楊 帆，薛聯(lián)青,,3，張洛晨，楊昌兵，魏光輝，陳新芳

(1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210098； 2.德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校水文地質(zhì)系，美國 奧斯汀 TX78705；3.河海大學(xué)文天學(xué)院，安徽 馬鞍山 243000； 4.新疆塔里木河流域管理局，新疆 庫爾勒 841000)

圖1 2015年塔里木河流域植被覆蓋及水系

引水灌溉、筑壩蓄水等水資源開發(fā)利用行為所引起的自然水流情勢改變，是導(dǎo)致許多河流生態(tài)問題的主要原因之一[1-3]。生態(tài)水流適應(yīng)性利用是指在保證河流生態(tài)系統(tǒng)良性循環(huán)的前提下，在水資源開發(fā)利用過程中考慮人類活動、氣候變化、陸面變化等環(huán)境變化對水文過程的影響，調(diào)整水文過程以適應(yīng)生態(tài)變化的水流利用模式[4]。生態(tài)水流適應(yīng)性利用概念的提出正是為了緩解河流水資源開發(fā)利用與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的矛盾。國內(nèi)外學(xué)者對生態(tài)水流的理論研究從最早階段的最小保證生態(tài)需水量[5]，到在不同季節(jié)或不同月份維持階梯式變化的標(biāo)準(zhǔn)流量[6]，再到形成一種具有季節(jié)性漲落變化的動態(tài)水文過程[7]。隨著河流水文、水質(zhì)、泥沙和生物研究的深入，基于生態(tài)-水文響應(yīng)關(guān)系的生態(tài)水流評估得到廣泛關(guān)注[8-9]。Wang等[10]采用整體法針對單項生態(tài)目標(biāo)分別建立了水文指標(biāo)與生態(tài)指標(biāo)之間的量化關(guān)系, 結(jié)合生態(tài)保護(hù)目標(biāo)和人類需水綜合估算了環(huán)境水流。薛聯(lián)青等[11]采用改進(jìn)的變化范圍法定量評估了水庫興建對下游河流生態(tài)水文情勢的影響。這些生態(tài)水流評估研究一般假設(shè)自然水流情勢是生態(tài)水流的最佳狀態(tài)[12]，然而，近幾十年來，氣候和下墊面條件的變化已經(jīng)導(dǎo)致生態(tài)水流情勢發(fā)生顯著改變，鑒于此，生態(tài)水流情勢的適應(yīng)性利用應(yīng)基于相似的動態(tài)水流變化基礎(chǔ)，并且有必要重新確定水資源開發(fā)利用的理想水流狀態(tài)[13]。本文以干旱區(qū)塔里木河流域為研究對象，從不同水平年的角度分析源流及干流的生態(tài)水流情勢，基于逐步回歸和自回歸滑動平均的組合回歸模型，構(gòu)建適應(yīng)于生態(tài)變化的不同利用方式的水流變化方程，以期為流域構(gòu)建適宜的生態(tài)水文條件及水資源適應(yīng)性利用提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況

塔里木河流域位于東經(jīng)73°10′～94°05′，北緯34°55′～43°08′，總面積102萬km2，是我國第一大內(nèi)陸河流域[14]。受高山環(huán)繞影響，塔里木河流域形成了典型的大陸性干旱氣候，具有降水稀少、蒸發(fā)強(qiáng)烈、晝夜溫差大的氣候特征。流域多年平均地表徑流量為398.3×108m3，干流區(qū)徑流補(bǔ)給主要來源于阿克蘇河(73.2%)、和田河(23.2%)及葉爾羌河(3.6%)。塔里木河流域以水養(yǎng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)為主，經(jīng)濟(jì)發(fā)展高度依賴水資源分布。隨著流域內(nèi)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展和人口的不斷增加，流域生態(tài)水文過程變化顯著，尤其是20世紀(jì)70年代以來，塔里木河干流下游長期斷流，生態(tài)環(huán)境嚴(yán)重惡化。2015年塔里木河流域植被覆蓋及水系情況見圖1。

2 研究方法

2.1 生態(tài)水流情勢分析方法

在生態(tài)水流情勢分析中，一般采用滑動T檢驗法[15]，在此不做詳細(xì)介紹。根據(jù)GB/T50095—98《水文基本術(shù)語和符號標(biāo)準(zhǔn)》，利用P-Ⅲ頻率分析法確定源流及干流水文過程的統(tǒng)計參數(shù)和各頻率設(shè)計值，采用對應(yīng)10%、25%、50%、75%、90%的保證率作為劃分徑流量豐、平、枯水年的標(biāo)準(zhǔn)[16]。

2.2 組合回歸模型

選擇ARMA(auto-regressive and moving average)模型和組合回歸模型進(jìn)行對比分析，從而確定組合模型與單個模型在塔里木河流域的適用性。根據(jù)生態(tài)水文過程的水量平衡關(guān)系，源流來水量一般由河道滲透量、生態(tài)變化天然補(bǔ)給量、生態(tài)變化周期性水量和生態(tài)變化隨機(jī)性水量組成，而地表徑流量為源流來水量與河道滲透量的差值，表達(dá)式為

L(t)=S(t)+T(t)+P(t)+R(t)

(1)

X(t)=L(t)-S(t)

(2)

式中：L(t)為源流來水量；S(t)為河道沿程滲透量；T(t)為生態(tài)變化天然補(bǔ)給量，表示水文過程因水文或氣象因素引起的季節(jié)性或多年變化趨勢；P(t)為生態(tài)變化周期性水量，表示水文過程按年、月等呈現(xiàn)的周期性變化；R(t)為生態(tài)變化隨機(jī)性水量，表示臨時性、偶然性的因素引起水文過程的隨機(jī)變化水量；X(t)為地表徑流量；t為時間變量。

2.2.1T(t)的分離方法

借助SPSS19.0軟件，采用非平穩(wěn)序列逐步回歸分析法選擇水文過程的預(yù)報因子，對預(yù)報因子進(jìn)行統(tǒng)計檢驗，若所有回歸系數(shù)為0的假設(shè)不成立，則能夠認(rèn)定該水文過程存在T(t)；反之，該水文過程不存在T(t)。T(t)是預(yù)報對象和預(yù)報因子之間的函數(shù)。對于剔除滲透量后的地表徑流過程，T(t)的近似值可表示為

T(t)=b0+b1t+b2t2+b3t3+b4t4+b5t-1+

b6t-2+b7t-1/2+b8t1/2+b9et+b10lnt

(3)

式中b0、b1、…、b10為系數(shù)。

逐步回歸模型將時間變量t組成的t、t2、t3、t4、t-1、t-2、t-1/2、t1/2、et、lnt等作為預(yù)報因子，年徑流量序列作為預(yù)報對象，回歸計算中對預(yù)報因子進(jìn)行篩選，在信度α=0.05時選擇預(yù)報因子，直到引入所有合格的預(yù)報因子，回歸結(jié)束，計算各被選變量的回歸方程及模擬精度。若方程對應(yīng)的顯著性水平小于0.05，可以拒絕原假設(shè)，表明回歸方程預(yù)報因子整體上對預(yù)報對象有顯著性的線性影響，回歸方程顯著。

2.2.2P(t)的分離方法

將X(t)剔除T(t)后的序列作為P(t)的預(yù)報序列y(t)。y(t)依次按長度l(2≤l≤m)進(jìn)行分組：

(4)

式中：n為原序列樣本長度，n0為滿足i+(n0-1)l≤n的最大整數(shù)，m=int(n/2)。對各組求平均，則得到一個長度為l的平均值序列，稱之為長度為l的試驗周期序列。按不同長度分組為(m-1)個試驗周期序列。將各試驗周期序列按其周期性外延，時期長度為n，并將這m-1個新序列視為因子x1、x2、…、xm。則回歸方程P(t)可以表示為

(5)

式中：i為周期數(shù)，i=2,3,…,m；t為時間(t=1,2,…,n)。利用逐步回歸方法，對x1、x2、…、xm-1進(jìn)行變量的引入和剔除，直到既無變量可剔除又無變量可引入為止，記下被選變量的序號i。計算各被選變量的回歸方程及模擬精度。若方程對應(yīng)的顯著性水平小于0.05，可以拒絕原假設(shè)，表明回歸方程預(yù)報因子整體上對預(yù)報對象有顯著性的影響，回歸方程顯著。

2.2.3 利用ARMA模型的R(t)分離方法

R(t)=φ0+φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+

εt-θ1εt-1-θ2εt-2-…-θqεt-q

(6)

式中：φp為自回歸模型的系數(shù)；θq為滑動平均模型的系數(shù)。

2.2.4 模擬精度評價標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)水文情報預(yù)報規(guī)范(GB/T 22482—2008)中長期預(yù)報精度評價方法，當(dāng)一次預(yù)報的誤差小于許可誤差(20%)時，視為合格[18]。合格預(yù)報次數(shù)與總次數(shù)的百分比為合格率，表示預(yù)報總體精度水平。預(yù)報項目的精度按照預(yù)報合格率的大小分為3個等級。合格率超過85%為甲等；合格率在70%～85%為乙等；合格率在60%～70%為丙等。預(yù)報精度達(dá)到甲、乙兩個等級者，可用于發(fā)布正式預(yù)報;精度達(dá)到丙級者，可用于參考性預(yù)報; 精度丙級以下者，只能用于參考性估報。

注：滑動T檢驗中，P<0.01表示特別顯著變化; ↑*(↓*)P<0.05表示顯著上升(下降); P≥0.05表示變化不顯著。圖2 塔里木河源流及干流徑流變化過程

3 塔里木河生態(tài)水流情勢分析

水流情勢是河流生態(tài)過程的重要驅(qū)動力, 水流季節(jié)性漲落、年際變化過程與河流水質(zhì)、泥沙及水生生物的更替過程之間存在著天然匹配的契合關(guān)系[10]。圖2為1960—2011年塔里木河源流及干流徑流變化過程。由圖2可知，源流和干流的徑流年際變化趨勢不一致，總體上源流來水量呈增加趨勢，干流來水量呈減少趨勢。采用滑動t檢驗對源流及干流年徑流變化趨勢進(jìn)行檢驗發(fā)現(xiàn)，源流地表徑流在1993年前后變化明顯，阿克蘇河、葉爾羌河和和田河的趨勢系數(shù)分別為0.018×108m3/a(p<0.01)、0.027×108m3/a(p<0.05)和0.006×108m3/a(p=0.12)，呈現(xiàn)增加趨勢。干流地表徑流在1972年前后變化顯著，趨勢系數(shù)為0.018×108m3/a(p<0.05)，呈現(xiàn)減少趨勢。1960—2011年區(qū)間耗水量呈增加趨勢，最主要原因可能與源流區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉面積擴(kuò)大和無序開挖引排等有關(guān)。隨著塔里木河流域氣候在20世紀(jì)80年代開始明顯地“增暖變濕”[19]，源流區(qū)地表徑流呈現(xiàn)不同程度的增加，但由于人類活動規(guī)模和強(qiáng)度的持續(xù)增加，干流生態(tài)環(huán)境逐漸退化。2000年以后，流域生態(tài)環(huán)境在各項治理措施的實施下有所改善，但仍然處于極其脆弱的局面。

流域生態(tài)狀況與自然水文過程是可自由流動河段生態(tài)水流情勢評估的參考。根據(jù)1960—2011年塔里木河源流及干流的水文頻率曲線，查得10%、25%、50%、75%和90%對應(yīng)的徑流量，并計算出不同頻率對應(yīng)的源流區(qū)間耗水量(表1)。由表1可知，隨著保證率的增加，源流區(qū)間耗水量呈減小趨勢。當(dāng)源流來水頻率小于50%(偏豐)時，干流徑流的增加幅度小于源流，源流區(qū)間耗水量的增加幅度較為明顯，這是由于豐水期源流地表水資源被大量灌溉引水利用，以及河道漫溢、水面蒸發(fā)等加劇導(dǎo)致水流損耗嚴(yán)重；當(dāng)頻率大于50%(偏枯)時，干流徑流的減小幅度小于源流，區(qū)間耗水量減小幅度較為平緩，這是由于在枯水期，管理措施的實施保障了流域水資源的空間均衡，與已有研究結(jié)果一致[20]。

表1 不同頻率下源流區(qū)間耗水量的預(yù)測

圖3為塔里木河1960—2011年源流及干流的年徑流豐枯變化過程，可見源流區(qū)水文過程呈現(xiàn)顯著的“由枯轉(zhuǎn)豐”的趨勢，干流區(qū)水文過程呈現(xiàn)“由豐轉(zhuǎn)枯”的趨勢。結(jié)合表1的耗水量數(shù)據(jù)，預(yù)測未來一段時間，源流區(qū)間耗水量仍保持的明顯的增加趨勢?？梢罁?jù)生態(tài)水流情勢特征，開發(fā)適宜的生態(tài)功能區(qū)，如高流量過程適合于喬木類植物生長和生物的繁殖與遷徙，低流量過程有利于灌木、草地的生長和生物越冬。

圖3 1960—2011年塔里木河年徑流豐枯變化過程

河流名稱b0b1b3b4b5b6b10相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計量顯著性水平阿克蘇河-82287.5-7903.95.4-0.1155341.8-36673.576590.00.7779.5810葉爾羌河-518694.5-17596.76.9-0.11189403.9-575698.1282662.60.3811.0650.402和田河-310594.0-9692.43.60.0695332.2-346012.6158345.80.4972.0630.068塔里木河干流-346583.4-14305.26.7-0.1815811.1-397146.2201885.50.4221.3580.247

4 生態(tài)水流適應(yīng)性利用分析

當(dāng)前生態(tài)調(diào)度遵循總量控制原則，在水資源長期匱乏的干旱區(qū)適用性較差，而生態(tài)水流適應(yīng)性利用無疑是一種更有效的生態(tài)調(diào)度方式。生態(tài)水流適應(yīng)性利用是根據(jù)不同水平年的生態(tài)水流的周期、趨勢和洪峰低谷等變化特征，在時間上和空間上實行定期和不定期水量分配，從而更有效的利用有限的水資源。因此，生態(tài)水流適應(yīng)性利用是適應(yīng)環(huán)境變化和保障水資源系統(tǒng)良性循環(huán)的水資源利用方式。

針對塔里木河流域源流及干流年徑流序列，將研究時段分為率定期(1960—2000年)和檢驗期(2001—2011年)，分別采用ARMA模型和組合回歸模型進(jìn)行適應(yīng)性的對比分析。ARMA模型直接對生態(tài)水流序列進(jìn)行預(yù)測，而組合回歸模型將流域生態(tài)水流按照不同利用方式分為生態(tài)變化天然補(bǔ)給量T(t)、生態(tài)變化周期性水量P(t)和生態(tài)變化隨機(jī)性水量R(t)進(jìn)行預(yù)測。

4.1 T(t)的預(yù)測

利用前文中介紹的方法建立T(t)方程，方程對應(yīng)的回歸系數(shù)、相關(guān)系數(shù)、統(tǒng)計量和顯著性水平見表2。圖4為徑流量實測值與T(t)的變化過程，由圖4可知，源流的T(t)呈增加趨勢，干流的T(t)呈減少趨勢。這是由于20世紀(jì)80年代以來，新疆氣候持續(xù)變暖，溫度升高引起冰川融雪補(bǔ)給的徑流量增加，而干流徑流呈不顯著的減少趨勢，說明人類活動的增強(qiáng)已影響到干流T(t)的變化過程。

圖4 徑流量實測值與T(t)變化過程

流域名稱P(t)方程相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計量顯著性水平阿克蘇河P^1(t)=-2483.42+0.16x2,t-0.015x3,t+1.16x7,t-4.34x17,t0.59617.3210 葉爾羌河P^2(t)=-88.25-0.004x3,t+0.344x8,t-0.21x9,t-1.21x17,t0.39232.2850.071和田河P^3(t)=-38.2+2.03x7,t-12.49x13,t+2.01x17,t0.31525.8170.033塔里木河干流P^4(t)=-2210.2-0.10x3,t-1.15x9,t-0.165x17,t0.45220.2470

4.2 P(t)的預(yù)測

根據(jù)前文介紹的方法分別得到源流及干流的P(t)方程及相應(yīng)方程的相關(guān)系數(shù)、統(tǒng)計量和顯著性水平(表3)。由表3可知，阿克蘇河、葉爾羌河、和田河和塔里木河干流對應(yīng)的生態(tài)水文過程周期分別為2、3、7、17年、3、8、9、17年、7、13、17年和3、9、17年。根據(jù)生態(tài)水流的周期變化特征，制定不同地區(qū)的定期水量配置方案，即在豐水年存儲富余水量，平水年存儲洪峰流量，從而在枯水年進(jìn)行利用，改善枯水年的缺水現(xiàn)狀。

4.3 R(t)的預(yù)測

根據(jù)前文介紹的方法，計算地表徑流過程中剔除T(t)和P(t)后的序列，對得到的序列應(yīng)用ARMA模型進(jìn)行估計得到徑流R(t)的模擬序列(表4)。由表4可知，阿克蘇河、葉爾羌河、和田河和塔里木河干流的R(t)方程的顯著性水平均小于0.05，回歸方程顯著。掌握R(t)變化趨勢，可以確定洪峰和退水低谷期的水資源配置方案，在時間和空間上實現(xiàn)分段和分地區(qū)存儲或補(bǔ)給水量，實現(xiàn)有限水資源的高效利用。

4.4 模擬精度評價

表5為ARMA模型和組合回歸模型預(yù)測合格率和誤差分析，圖5為ARMA模型與組合回歸模型預(yù)測結(jié)果對比。由表5和圖5可見，組合回歸模型的模擬效果良好，ARMA模型模擬效果很差。組合回歸模型在率定期合格率為80.49%～90.24%，檢驗期合格率為63.64%～81.82%，可見精度均達(dá)到丙級以上，可用于參考性預(yù)報。經(jīng)源流和干流對比發(fā)現(xiàn)，源流區(qū)組合回歸模型模擬效果相對較好，基于組合回歸模型，在確定不同利用方式的水流預(yù)測方程的情況下，可以基于實時預(yù)報的水文年特征，從時間和空間角度出發(fā)，建立研究區(qū)生態(tài)水流適應(yīng)性利用方案。在豐水年，將生態(tài)變化隨機(jī)性水量一部分用于補(bǔ)給生態(tài)用水量，一部分進(jìn)行存儲；在平水年，將洪峰期的生態(tài)變化隨機(jī)性水量用于存儲和補(bǔ)給生態(tài)用水量；在枯水年，利用前期存儲的水量進(jìn)行補(bǔ)給。根據(jù)生態(tài)天然補(bǔ)給量的變化趨勢進(jìn)行不定期分段水量補(bǔ)給，根據(jù)生態(tài)變化周期性水量進(jìn)行定期分段水量補(bǔ)給，根據(jù)不同水平年的配置原則對生態(tài)變化隨機(jī)性水量進(jìn)行定期和不定期的分段水量分配。塔里木河流域水資源開發(fā)利用程度較高，致使周邊生態(tài)環(huán)境嚴(yán)重惡化，結(jié)合生態(tài)水流情勢制定的水量調(diào)度方案可以保障塔里木河生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展。

表4 R(t)方程及統(tǒng)計檢驗結(jié)果

表5 ARMA模型與組合回歸模型預(yù)測合格率及誤差分析

注：ARMA模型的模型階數(shù)為(1,1)。

圖5 ARMA模型與組合回歸模型預(yù)測結(jié)果對比尤其是在阿克蘇河流域，干流區(qū)預(yù)報相對誤差較大，達(dá)到了20.19%，這是由于20世紀(jì)70年代以來，為滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展需求，干流區(qū)生態(tài)水閘引水和水庫調(diào)節(jié)灌溉的發(fā)展改變了天然的生態(tài)水流過程，錯綜復(fù)雜的人類活動干擾進(jìn)一步增加了干流生態(tài)水文過程的隨機(jī)性，致使干流生態(tài)水流序列趨近非平穩(wěn)序列，模擬難度較大。

5 結(jié) 論

a. 源流區(qū)與干流區(qū)生態(tài)水流變化趨勢不一致，呈現(xiàn)源流區(qū)徑流增加、干流區(qū)徑流減少的情勢。20世紀(jì)70年代以來，源流區(qū)間耗水量呈現(xiàn)增長趨勢，當(dāng)源流來水頻率小于50%時，源流區(qū)間耗水量的增加幅度較為明顯，當(dāng)頻率大于50%時，區(qū)間耗水量減小幅度較為平緩。

b. 相對于ARMA模型，組合回歸模型模擬效果比較理想，率定期、檢驗期的合格率分別為80.49%～90.24%和63.64%～81.82%，可作為參考性預(yù)報。根據(jù)研究區(qū)生態(tài)水流情勢分析，建立不同水平年的生態(tài)水流適應(yīng)性利用方案，在豐水年，將生態(tài)變化隨機(jī)性水量一部分用于補(bǔ)給生態(tài)用水量，一部分進(jìn)行存儲；在平水年，將洪峰期的生態(tài)變化隨機(jī)性水量用于存儲和補(bǔ)給生態(tài)用水量；在枯水年，利用前期存儲的水量進(jìn)行補(bǔ)給。根據(jù)生態(tài)天然補(bǔ)給量的變化趨勢進(jìn)行不定期分段水量補(bǔ)給，根據(jù)生態(tài)變化周期性水量進(jìn)行定期分段水量補(bǔ)給，根據(jù)不同水平年的配置原則對生態(tài)變化隨機(jī)性水量進(jìn)行定期和不定期的分段水量分配。