田仁偉， 趙翠薇， 賀中華， 徐志榮， 李 爽

(貴州師范大學 地理與環(huán)境科學學院， 貴州 貴陽 550025)

1 研究背景

河川徑流作為自然界水循環(huán)過程中的一個重要環(huán)節(jié)，對區(qū)域自然環(huán)境保護和社會發(fā)展具有重要意義[1-4]。近年來，針對河川徑流的研究已經(jīng)成為國內(nèi)外水文科學研究的重點[5]。在過去，河川徑流變化主要受氣候變化的影響，而隨著人類活動的加強，河川徑流發(fā)生了明顯的變化[6]。劉劍宇等[7]通過研究發(fā)現(xiàn)，1980-2000年，中國南方流域氣候變化對年徑流的影響以增加作用為主，而北方流域氣候變化對年徑流的影響以減少作用為主。王隨繼等[8]研究1950-2009年黃河中游區(qū)間徑流變化規(guī)律和影響因素，發(fā)現(xiàn)1971-1985 年和1986-2009年降水量對區(qū)間產(chǎn)流量減小的貢獻率分別為25.94%和25.13%，而人類活動的貢獻率分別為74.06%和74.87%。穆興民等[9]研究1952-2000年黃河中游河口鎮(zhèn)到龍門區(qū)間降水量變化和人類活動對徑流變化的影響，發(fā)現(xiàn)降水對徑流減少的貢獻率為29%，人類活動對徑流減少的貢獻率為71%。

三岔河上游作為中國西南典型喀斯特山地小流域，地處長江流域和珠江流域分水嶺河源地帶，是貴州省石漠化和水土流失較嚴重的地區(qū)之一[10-12]。從烏江上游三岔河取水所修建的黔中水利樞紐工程——平寨水庫，對于緩解黔中地區(qū)缺水問題和社會發(fā)展意義重大[13-15]。目前針對三岔河上游的研究主要有：生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)流服務特征研究[16]、降水徑流時空變化分析[17]、水化學特征研究[18]及碳匯效應研究[19]等，在研究降水和人類活動對徑流量變化的貢獻方面相對較少。因此，以黔中水利樞紐工程水源區(qū)——三岔河上游為研究對象，分析1990-2016年降水量和徑流量的年際變化特征，運用累積量斜率變化率比較法(SCRCQ)定量估算降水和人類活動對徑流量變化的貢獻率，以期為流域水資源的利用與開發(fā)以及黔中水利樞紐工程水資源的調(diào)配提供一定的參考依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

三岔河為烏江南源一級支流，發(fā)源于貴州省西部高原烏蒙山脈東麓威寧縣鹽倉區(qū)花漁洞，東南流經(jīng)二塘進入水城縣和天生橋伏流一段，經(jīng)大河向東流入納雍縣境內(nèi)，經(jīng)陽長鎮(zhèn)沿織金縣、六枝特區(qū)邊界，始稱三岔河。河流全長325.6 km，流域面積7 264 km2，天然落差1 398.5 m，河流平均比降為4.3%。地貌類型以山地和丘陵為主，其中高原山地約占流域面積的80%，高原丘陵占 15%。除西北部的威寧縣因地勢較高屬于暖溫帶氣候之外，其他地區(qū)均屬于亞熱帶季風性濕潤氣候，全年氣候溫和濕潤，雨量充沛[20-21]。

三岔河上游位于104°19′～105°31′E，26°11′～27°00′N之間，面積4 077.31 km2。河流為西北—東南走向，地勢西北高東南低，平均海拔1 868.34 m。行政轄區(qū)包括威寧彝族回族苗族自治縣、赫章縣、水城縣、納雍縣、織金縣、鐘山區(qū)、六枝特區(qū)7個縣(區(qū))。流域土地類型以林地、耕地、草地為主[22]。三岔河上游位置與范圍及水文、雨量站分布見圖1。

2.2 數(shù)據(jù)來源

降水量數(shù)據(jù)來源于流域內(nèi)3個雨量站(二塘站、南開站、付家寨站)和3個水文站(向陽站、陽長站、龍場橋站)提供的1990-2016年實測逐月平均降水資料，根據(jù)均值法計算出整個流域的年平均降水量，因為3個水文站和3個雨量站覆蓋整個三岔河上游，所選用的資料能夠反映整個流域的降水變化情況[4]。

以三岔河上游出水口處龍場橋水文站提供的1990-2016年實測逐月平均徑流資料作為整個流域的徑流量數(shù)據(jù)，以年平均徑流深表示年平均徑流量的大小。

2.3 研究方法

2.3.1 Mann-Kendall秩次相關法 Mann-Kendall法是通過計算統(tǒng)計量τ和標準化變量U來判斷離散數(shù)據(jù)點變化趨勢顯著性的一種方法[23]。對于變化趨勢顯著性的檢驗，通常取顯著性水平a=0.05，則相應的檢驗系數(shù)臨界值U(0.05，2)=1.96。若所計算的檢驗系數(shù)|U|>1.96，說明變化趨勢顯著；反之，若檢驗系數(shù)|U|<1.96，則說明變化趨勢不顯著。

2.3.2 累積距平法 降水—徑流的雙累積曲線被廣泛用于研究水資源的演變過程，并能夠判斷出降水或徑流是否有趨勢性變化，但該方法主要依靠人為劃分變化趨勢的拐點，劃分的結果難免存在一定的誤差[24-26]。Mann-Kendall檢驗法作為長時間序列水文突變分析的一種常用方法，具有計算簡便以及受異常值影響較小的優(yōu)點，但也存在一定的局限性[27-28]。因此，本文采用累積距平法來判定降水量和徑流深變化過程中的突變年份[29]，其原理是根據(jù)降水量或徑流深累積距平值的變化趨勢來判斷變化過程中的轉折點，累積距平值的計算公式為：

(1)

2.3.3 累積量斜率變化率比較法(SCRCQ) 累積量斜率變化率比較法廣泛運用于定量估算各種因素對徑流量變化的貢獻率[8,30-31]。其原理是在確定累積降水量和徑流深變化過程中的突變年份后，通過繪制突變年份前后兩個時期累積降水量與年份之間的線性關系圖，以及累積徑流深與年份之間的線性關系圖，可得到累積降水量和徑流深與年份的線性關系斜率。然后根據(jù)突變年份前后兩個時期累積降水量和徑流深與年份之間線性關系的斜率，計算累積降水量和徑流深斜率的變化率。累積降水量斜率的變化率計算公式為：

RSP=100×(SPb-SPa)/SPa

=100×(SPb/SPa-1)

(2)

式中：RSP為累積降水量斜率的變化率，%；SPa和SPb分別為突變年份前后兩個時期累積降水量與年份之間線性關系式的斜率，mm/a。

累積徑流深斜率的變化率計算公式為：

RSR=100×(SRb-SRa)/SRa

=100×(SRb/SRa-1)

(3)

式中：RSR為累積徑流深斜率的變化率，%；SRa和SRb分別為突變年份前后兩個時期累積徑流深與年份之間線性關系式的斜率；mm/a。

最后根據(jù)累積降水量和徑流深斜率的變化率，計算出降水對徑流深變化的貢獻率CP(單位：%)和人類活動對徑流深變化的貢獻率CH(單位：%)，計算公式分別為：

CP=100×RSP/RSR=100×(SPb/SPa-

1)/(SRb/SRa-1)

(4)

CH=100-CP-CA

(5)

式中：CP為降水對徑流量變化的貢獻率，%；CH為人類活動對徑流量變化的貢獻率，%；CA為蒸散發(fā)對徑流量變化的貢獻率，%。

由于流域內(nèi)多年平均氣溫變化不明顯，與其他因素相比，氣溫對徑流量變化的影響相對較小，加上多年蒸散發(fā)資料的獲取困難，本研究不考慮氣溫對徑流量變化的影響，所以將影響徑流量變化的主要氣候因素確定為降水量。

人類活動包括土地利用變化、水土保持措施以及水利工程建設等，由于各種人類活動相關資料收集難度較大，所以本研究所討論的人類活動對徑流量變化的貢獻率實際上是最大限度的影響。則公式(5)可化簡為：

CH=100-CP

(6)

圖1 三岔河上游位置與范圍及水文、雨量站分布

3 結果分析

3.1 降水量和徑流深的基本變化特征

根據(jù)三岔河上游1990-2016年降水量和徑流深年際變化特征(圖2)可知，1990-2016年平均降水量為1 084.25 mm，平均徑流深為931.35 mm。降水量在811.67～1 316.41 mm之間變化，而徑流深在531.33～1 296.09 mm之間變化，由此可見徑流深的變化幅度比降水量大。通過線性趨勢分析可知，降水量和徑流深均呈現(xiàn)波動減小的趨勢，其中降水量的減小速率為3.1 mm/a，而徑流深的減小速率為14.54 mm/a，說明徑流深減小速率大于降水量。此外，通過Mann-Kendall秩次相關法的檢驗可知，降水量的檢驗系數(shù)|UP|=1.024U(0.05，2)，說明下降趨勢顯著。

通過5a滑動變化趨勢線可知，2001年之前降水量呈微弱的上升趨勢，2001年之后呈顯著下降趨勢，而2013年之后又出現(xiàn)上升趨勢。降水量的最大和最小值分別為1 341.40 mm(2014年)和831.15 mm(2011年)。徑流深在2001年之前也是呈微弱的上升趨勢，與降水量的變化趨勢基本一致，2001年之后呈持續(xù)下降趨勢。徑流深的最大和最小值分別為1 296.09 mm(1991年)和531.33 mm(2016年)。

圖2 1990-2016年三岔河上游降水量和徑流深的年際變化過程

3.2 降水量和徑流深的距平百分率變化

根據(jù)三岔河上游1990-2016年降水量和徑流深的距平百分率年際變化特征(圖3)可知，1990-2016年降水量和徑流深的正負距平百分率交替出現(xiàn)，變化劇烈。降水量距平百分率的最大值和最小值分別為23.55%(2014年)和-23.82%(2011年)，徑流深距平百分率的最大值和最小值分別為38.91%(1991年)和-43.18%(2016年)。

總體而言，降水量與徑流深的變化趨勢基本一致，但降水量的變化幅度小于徑流深，說明降水量是徑流深變化的主要影響因素。由于降水量的變化會被放大到徑流深的變化中去，而徑流深距平百分率差值的最大值為82.09%，要明顯高于降水量距平百分率差值的最大值47.37%，說明除降水量對徑流深變化產(chǎn)生影響外，“退耕還林”政策的實施以及黔中水利樞紐工程平寨水庫的修建等人類活動也對徑流變化產(chǎn)生了重要影響，造成部分降水量高于平均值的年份(2015年)而徑流深也低于平均值。

3.3 降水和徑流變化過程突變年份的判定

根據(jù)三岔河上游1990-2016年降水量和徑流深的累積距平值年際變化特征(圖4)可知，在2001年前后年降水量的累積距平值呈前期增加后期減少的特點，可判定2001年為該時段降水量變化發(fā)生突變的一個年份；2001-2016年降水量的累積距平值呈先減少后增加趨勢，可判定2013年為降水量變化過程的另一個突變年份。相對于降水量的變化，1990-2016年徑流深累積距平值的變化特征表現(xiàn)為：2001年之前呈增加趨勢，2001年后呈減少趨勢，可判定2001年為該時段徑流深變化發(fā)生突變的唯一年份。

圖3 1990-2016年降水量和徑流深的距平百分率變化

圖4 三1990-2016年岔河上游降水量和徑流量累積距平值的變化特征

綜上所述，降水量變化過程有兩個突變年份，分別為2001和2013年；徑流深的變化過程只有一個突變年份，為2001年。2001年之前，人類活動相對較弱，降水量是徑流量變化的主要影響因素，因此將1990-2001年作為降水和徑流演變過程的基準期。在2001年之后，人類活動的加強對徑流量變化產(chǎn)生了重要影響。在2013年后，降水量變化出現(xiàn)增加的趨勢，而徑流深卻在減少，反映出人類活動對徑流量變化的影響在進一步增加。

3.4 降水和人類活動對徑流的貢獻分析

根據(jù)降水量變化過程中的兩個突變年份(2001年和2013年)可將累積降水量的演變過程劃分為3個時段：A1:1990-2001年，A2:2002-2013年，A3:2014-2016年，并對累積降水量和年份進行線性回歸分析，如圖5(a)所示。由圖5(a)可知，3個時段的累積降水量的線性回歸方程關系式?jīng)Q定系數(shù)R2均大于0.99，置信度P除第3個時段因只有3個年份數(shù)據(jù)導致置信度P為0.017，其他時期置信度P均小于0.001，說明相關性很高。

同理，根據(jù)徑流深變化過程中的唯一突變年份(2001年)將累積徑流深的演變過程劃分為兩個時段：A1:1990-2001年；A2:2002-2016年，并對累積徑流深與年份進行線性回歸分析，結果如圖5(b)所示。由圖5(b)可知，累積徑流深的線性回歸方程決定系數(shù)R2均大于0.99，置信度P都小于0.001，說明其相關性非常高。

根據(jù)公式(2)計算出累積降水量的斜率及變化率，如表1所示。由表1可知，A2與A1時期相比，累積降水量斜率減少153.09 mm/a，減少率為13.34%；A3與A2時期相比，累積降水量斜率增加21.98 mm/a，增加率為2.21%；A3與A1時期相比，累積降水量斜率減少131.11mm/a，減少率為11.42%。

根據(jù)公式(3)計算出累積徑流深的斜率及變化率，如表2所示。 由表2可知，A2時期累積徑流深的斜率比A1時期減少245.06 mm/a，減少率為22.47%；A3與A2時期的累積徑流深斜率相等，無明顯變化。

圖5 1990-2016年三岔河上游累計降水量和累積徑流深與年份的關系

表1 三岔河上游累積降雨量斜率及變化率

表2 三岔河上游累積徑流深斜率及變化率

根據(jù)公式(4)和(6)計算出三岔河上游不同時期降水和人類活動對徑流量變化的貢獻率，如表3所示。由表3可知，A2與A1時期相比，降水對徑流量變化的貢獻率為59.37%，而人類活動對徑流量變化的貢獻率為40.63%，表明2002-2013年徑流量變化主要受降水的影響。A3與A2時期相比，累積降水量斜率增加21.98 mm/a，增加率為2.21%，而累積徑流深的斜率不變，說明人類活動影響了徑流量的變化，通過計算可知降水對徑流量變化的貢獻率為0，在不考慮氣溫影響的情況下，人類活動對徑流量變化的貢獻率近似為100%。

A3與A1時期相比，累積降水量的斜率減少131.11 mm/a，減少率為11.42%，而累積徑流深的斜率減少率為22.47%，徑流深的減少率明顯大于降水量，表明人類活動進一步影響了徑流量的變化。通過計算可知，降水對徑流量變化的貢獻率為50.82%，而人類活動對徑流量變化的貢獻率為49.18%。

表3 三岔河上游降水和人類活動對徑流量變化的貢獻率

綜上所述，1990-2016年降水是三岔河上游徑流量變化的主要影響因素，但降水對徑流量變化的貢獻在逐漸減弱，而人類活動對徑流量變化的貢獻在逐漸增加。1990-2001年人類活動相對較弱，對徑流量變化影響較小，降水是徑流量變化的主要影響因素，而降水總體上是以增加年徑流量為主，這與劉劍宇等[7]的研究結果基本一致。2002-2013年降水量和徑流量總體呈下降趨勢，通過計算可知降水對徑流量變化的貢獻率為59.37%，可見降水主要以減少徑流量為主，與此同時，隨著“退耕還林”和水土保持等工作的開展，人類活動對徑流量變化的影響增加，通過計算可知人類活動對徑流量減小的貢獻率為40.63%。2014-2016年降水量的變化有明顯增加趨勢，而徑流量仍然保持下降趨勢，表明人類活動對徑流量變化的影響在進一步加強。這一時期降水對徑流量減小的貢獻率為50.82%，而人類活動對徑流量減小的貢獻率為49.18%，說明降水仍是徑流量變化的主要影響因素，但貢獻作用在逐漸減弱，而人類活動對徑流量變化的影響在逐漸增加，也反映出近年來流域開展的“退耕還林”及水土保持等工作成效明顯。

3.5 討 論

需要說明的是，本文所計算的降水和人類活動對徑流量變化的貢獻率是對實際發(fā)生變化部分徑流量的貢獻率，而不是對總徑流量變化的貢獻率。由于所收集的氣象數(shù)據(jù)(降水量)和水文數(shù)據(jù)(徑流量)年份有限，不能更準確地表征長時間段內(nèi)降水和徑流的變化規(guī)律。在缺少氣溫變化數(shù)據(jù)的情況下，忽略了氣溫變化對徑流量變化產(chǎn)生的影響，造成計算結果相對增加了人類活動對徑流量變化的貢獻率，所探討的人類活動對徑流量變化的貢獻率實際上是最大限度的貢獻。此外，雖然氣溫變化會影響蒸散發(fā)的強度，但短時間內(nèi)氣溫變化幅度不大，對徑流量變化產(chǎn)生的影響不明顯，所以此方法所計算出的結果是基本準確的，對定量分析各類因子對徑流量變化的影響具有重要參考價值。

4 結 論

(1)1990-2016年，三岔河上游降水量和徑流深均呈波動下降趨勢，降水量在831.15～1 341.40 mm之間變化，而徑流深在531.33～1 296.09 mm之間變化，表明徑流深的變化幅度大于降水量，且經(jīng)檢驗得出徑流深減小趨勢較降水量顯著。此外，在降水量的變化過程中存在2001和2013年兩個突變年份，而徑流深的變化過程只存在2001年1個突變年份。

(2)以1990-2001年為基準期(該時期人類活動影響較弱，可以忽略不計)。在不考慮蒸散發(fā)可能帶來的影響下，2002-2013年降水和人類活動對徑流量減小的貢獻率分別為59.37%和40.63%，而在2014-2016年降水和人類活動對徑流量減小的貢獻率分別為50.82%和49.18%。由此可見，1990-2016年間降水是徑流量變化的主要影響因素，但隨著人類活動的不斷增加，降水對徑流量變化的影響在逐漸減弱，而人類活動對徑流量變化的影響在逐漸增加。