周才鈺　何毅　穆興民　李朋飛

摘要：黃河中游是黃河泥沙的主要來源區(qū)，極端降雨是區(qū)域侵蝕產(chǎn)沙及河流輸沙的主要動力?；邳S河中游河潼區(qū)間1958-2016年26站逐日降雨數(shù)據(jù)及河口鎮(zhèn)和潼關(guān)水文站的輸沙量數(shù)據(jù)，采用回歸分析、雙累積曲線等方法，研究了極端降雨指標(biāo)的變化趨勢及對輸沙量的影響。結(jié)果表明：①極端降雨指標(biāo)總體呈降低趨勢，但多數(shù)指標(biāo)的下降趨勢未達(dá)到顯著性水平。②輸沙量在1979年和1999年發(fā)生突變。1979年之前對輸沙量影響最大的是最大ld降雨量，影響最小的是汛期降雨量：1980-1999年對河流輸沙量影響最大的是主汛期降雨量，影響最小的是暴雨量;2000-2016年對河流輸沙量貢獻(xiàn)率最大的是大雨量，最小的是暴雨量。③極端降雨對輸沙量的影響在1958-1979年最大，1980-1999年次之，2000年之后輸沙量受人類活動的影響大于極端降雨的影響。

關(guān)鍵詞：時間序列;輸沙量;極端降雨;河口鎮(zhèn)一潼關(guān)區(qū)間;黃河中游

中圖分類號：P333;TV882.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi： 10.3969/j.issn.1000-1379.2019.03.002

以氣候變暖為典型特征的全球氣候變化正影響著生態(tài)環(huán)境和人類社會[1]，極端氣候事件逐漸成為氣象和水文研究的熱點。極端降雨頻發(fā)是氣候變暖影響較大的后果之一，其對土壤的侵蝕和破壞性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于一般降雨[2]。Comino J R等[3]研究發(fā)現(xiàn)，極端降雨在土壤侵蝕中起關(guān)鍵作用，且絕大多數(shù)的水土流失通常只來自于少數(shù)幾場極端降雨事件：Buendia C等4]在地中海地區(qū)的研究結(jié)果表明，當(dāng)研究區(qū)極端降雨發(fā)生變化時，河流輸沙量會顯著降低或增加：鐘科元等[5]分析了松花江流域極端降雨對河流輸沙量的影響，發(fā)現(xiàn)該流域輸沙量與極端降雨指標(biāo)存在極顯著的相關(guān)關(guān)系（顯著性水平P

黃河中游河口鎮(zhèn)至潼關(guān)區(qū)間（簡稱河潼區(qū)間）位于水土流失嚴(yán)重的黃土高原，該區(qū)間年產(chǎn)水量不足黃河總徑流量的40%，年輸沙量則占黃河年均輸沙量的90%[7]。自20世紀(jì)70年代末以來，河潼區(qū)間的輸沙量發(fā)生了顯著變化[8]，1958-1979年多年平均輸沙量為13.49億t，1980-2016年為4.82億t，其中2000-2016年為2.07億t。目前，關(guān)于黃河中游降雨對河流輸沙的影響研究較多[9-10]，但鮮有極端降雨事件的時間序列分析及其影響河流輸沙的報道。基于此，本文選取河潼區(qū)間26個氣象站點1958-2016年的逐日降雨數(shù)據(jù)以及河口鎮(zhèn)和潼關(guān)水文站的輸沙量數(shù)據(jù)，選擇多個極端降雨指標(biāo)，探究河潼區(qū)間極端降雨的時間變化規(guī)律及不同的極端降雨指標(biāo)對輸沙量的影響程度，以期為黃河中游水土保持生態(tài)建設(shè)提供科技支撐。

1 研究區(qū)概況

河潼區(qū)間屬溫帶干旱半干旱地區(qū)，年降雨量少且多集中于7-8月。區(qū)間內(nèi)支流絕大部分流經(jīng)黃土丘陵溝壑區(qū)，是黃河泥沙特別是粗泥沙的主要來源區(qū)[11]。區(qū)域流域面積為29萬km2，僅占黃河流域面積的38%[12]。區(qū)間所在地理位置及氣象站點分布見圖1。

2 資料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

河潼區(qū)間26個氣象站點的逐日降雨數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（ http：//data.cma.cn），皆為河潼區(qū)間建站時間比較長的站點，去除了華山、六盤山等高山站點。在這些降雨數(shù)據(jù)中存在少量的數(shù)據(jù)缺失情況，本文根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行缺失值的處理：①若缺測數(shù)據(jù)只有某一天，則利用臨近10 d內(nèi)的數(shù)據(jù)取均值進(jìn)行插補(bǔ)：②若缺測數(shù)據(jù)是連續(xù)的若干天，則采用該站點相鄰氣象站利用多元線性回歸進(jìn)行插補(bǔ)[8]。

輸沙量數(shù)據(jù)來源于泥沙公報，選取了河口鎮(zhèn)和潼關(guān)兩個水文站1958-2016年的區(qū)間來沙量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2.2 研究方法

2.2.1 泰森多邊形法

泰森多邊形法是對離散的采樣點進(jìn)行區(qū)域化的主要方法[13，可根據(jù)離散分布的氣象站的降雨量來計算流域（或區(qū)域）面平均降雨量[14]。本文根據(jù)氣象站所在位置，將河潼區(qū)間劃分為26個單元，每個單元包含一個氣象站，一個站的降雨量就代表該站所在單元的降雨量。計算出該氣象站的面積占總研究區(qū)面積的比例作為該氣象站的權(quán)重，用各站降雨量與該站權(quán)重相乘后累加，所得的值即為該區(qū)域的面降雨量。

2.2.2 雙累積曲線法

雙累積曲線常用于檢驗兩個參數(shù)之間關(guān)系的一致性及其變化趨勢[15-18]。本文利用雙累積曲線研究極端降雨指標(biāo)和河流輸沙量之間的關(guān)系，將研究區(qū)1958-2016年各年的極端降雨指標(biāo)作為橫坐標(biāo)，將累計輸沙量作為縱坐標(biāo)。若水沙關(guān)系不變，則雙累積曲線應(yīng)大致呈直線：若輸沙量發(fā)生變化，則雙累積曲線會出現(xiàn)突變點并發(fā)生偏移[19]。曲線發(fā)生偏移后，求出輸沙量理論值（不發(fā)生突變），其與實際輸沙量之差即為輸沙量的偏移值。利用輸沙量偏移值占實際輸沙量的比例，可求出不同的極端降雨指標(biāo)對輸沙量的貢獻(xiàn)率，以此判斷極端降雨指標(biāo)對輸沙量的影響。

2.2.3 極端降雨指標(biāo)的選取

本文選取8個極端降雨指標(biāo)（見表1），參考?xì)夂蜃兓O(jiān)測與極端氣候事件指數(shù)專家組（ Expert Team onClimate Change Detection and Indices， ETCCDI）[20]選取了R95pTOT、SDH、RXlday、RX5day 4個指標(biāo)，另外，選擇了大雨量（日降雨量>25 mm）、暴雨量（日降雨量>50 mm）、汛期降雨量和主汛期降雨量4個指標(biāo)。2.2.4趨勢分析

Mann-Kendall（簡稱MK）方法是由世界氣象組織推薦的用于時間序列分析的方法，被廣泛應(yīng)用于檢驗水文氣象資料的變化趨勢[9]。MK方法檢驗的統(tǒng)計量Z值若為正，則表示序列呈增大趨勢，為負(fù)則呈減小趨勢。顯著性水平為0.05時檢驗臨界值為±1.96，顯著性水平為0.01時檢驗 臨界值為±2.58。本文運(yùn)用MK方法分析極端降雨指標(biāo)序列和輸沙量的變化趨勢。

3 結(jié)果與分析

3.1 年際極端降雨指標(biāo)變化

河潼區(qū)間極端降雨指標(biāo)大多未表現(xiàn)出顯著增大或減小趨勢（見圖2，*表示趨勢顯著）。在研究時段內(nèi)，僅主汛期降雨量和降雨強(qiáng)度兩個極端降雨指標(biāo)呈顯著下降趨勢（P<0.05），其他極端降雨指標(biāo)下降趨勢不顯著。通過變差系數(shù)C_v值分析各極端降雨指標(biāo)的波動程度可以發(fā)現(xiàn)，暴雨量年際波動最大，降雨強(qiáng)度年際波動最小。

3.2 年代際極端降雨指標(biāo)變化

各年代極端降雨指標(biāo)見表2，其極值比及變差系數(shù)見表3。分析可知：①各年代極端降雨指標(biāo)絕大多數(shù)呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢，并在20世紀(jì)90年代出現(xiàn)最小值，2000年之后又開始增大。②20世紀(jì)80年代極端降雨指標(biāo)的極值比最大，60年代極值比差異較小，表明1980-1989年極端降雨指標(biāo)在各站點間空間差別較大，1960-1969年分布較為均勻。各指標(biāo)中，變化最大的是大雨量和暴雨量，表明這兩個指標(biāo)在研究時段內(nèi)各站點間的空間差別較大：降雨強(qiáng)度變化最小，說明降雨強(qiáng)度在研究時段內(nèi)各站點間分布更均勻。③20世紀(jì)90年代C_v值波動幅度較大，其次是20世紀(jì)70年代，2000年后C_v值波動幅度較小，表明各極端降雨指標(biāo)在1990-1999年和1970-1979年年代際差別較大，在2000-2016年穩(wěn)定。在8個指標(biāo)中，大雨量和暴雨量波動幅度較大，表明這兩個指標(biāo)的年代際差別較大。

3.3 極端降雨對河流輸沙量的影響

3.3.1 輸沙量的動態(tài)變化

1958-2016年間，河潼區(qū)間輸沙量年際波動明顯（見圖3），整體呈明顯下降趨勢，MK統(tǒng)計檢驗值Z=-7.069（ P

3.3.2 極端降雨指標(biāo)與輸沙量的雙累積曲線

1958-2016年累計輸沙量與8個極端降雨指標(biāo)累計值的變化趨勢基本相同（見圖4），即1958-1978年呈線性增長，1979年發(fā)生第一次突變，1999年發(fā)生第二次突變，2000年之后輸沙量明顯減小。因此，可以通過分析1958-2016年、1958-1979年、1980-1999年和2000-2016年4個時期輸沙量的變化分析極端降雨指標(biāo)對輸沙量的影響。4個時期極端降雨指標(biāo)和輸沙量的相關(guān)系數(shù)見表4。結(jié)果表明：①1958-2016年、1958-1979年和1980-1999年3個時期內(nèi)，除個別指標(biāo)外，其余極端降雨指標(biāo)與輸沙量存在極顯著的相關(guān)關(guān)系（P<0.01），2000-2016年各極端降雨指標(biāo)與輸沙量關(guān)系均不顯著：②1958-1979年，對研究區(qū)河流輸沙量影響最大的極端降雨指標(biāo)是最大ld降雨量，最小的是汛期降雨量，第一次突變之后，主汛期降雨量與河流輸沙量的相關(guān)性最強(qiáng)，暴雨量的相關(guān)性最弱。

3.3.3 極端降雨指標(biāo)對輸沙量的貢獻(xiàn)率

通過上述分析可知，研究區(qū)各極端降雨指標(biāo)與河流輸沙量的雙累積曲線在1979年和1999年發(fā)生突變，這與前人8.21-22對該區(qū)域的研究結(jié)果一致。由于2000-2016年極端降雨指標(biāo)與河流輸沙量的關(guān)系不顯著，因此可通過雙累積曲線分析2000-2016年各極端降雨指標(biāo)對輸沙量的影響，即2000-2016年極端降雨指標(biāo)對輸沙量的貢獻(xiàn)率（見表5）。結(jié)果顯示：①2000-2016年間極端降雨指標(biāo)對輸沙量的貢獻(xiàn)率為31.48% -41.48%：②第二次突變后，對輸沙量貢獻(xiàn)率最大的極端降雨指標(biāo)為大雨量，暴雨量對輸沙量的貢獻(xiàn)率最小。

4 討論

分析結(jié)果表明，極端降雨對輸沙量的影響存在明顯的階段性。基準(zhǔn)期（即1958-1979年）和第一次突變后極端降雨與輸沙量存在極顯著的相關(guān)性，第二次突變后輸沙量顯著減小。同時，第二次突變后（2000-2016年）極端降雨對輸沙量的貢獻(xiàn)率為31.48% -41.48%，即極端降雨對輸沙量的影響小于50%，說明人類活動在這一階段對輸沙量的變化起主要作用。這也表明輸沙量變化是氣候變化和人類活動共同作用的結(jié)果，這與高鵬等[7，21]的研究結(jié)果一致。

人類活動影響主要包括兩個方面：①20世紀(jì)70年代，黃土高原一系列生態(tài)建設(shè)T程如退耕還林（草）T程、植樹造林等[23-24]，改變了侵蝕產(chǎn)沙過程;②黃河中上游修建水庫、淤地壩等水土保持工程不僅減少了來沙量，而且減少了徑流量，水流減小，挾帶泥沙能力減弱，造成中游泥沙量減少。因此，基準(zhǔn)期雙累積曲線基本呈一條直線：第一次突變后，流域生態(tài)T程正處于建設(shè)之中，雙累積曲線略有波動;在第二次突變之后，流域內(nèi)生態(tài)建設(shè)工程和水保T程已經(jīng)落成，改變了徑流產(chǎn)生與匯集的下墊面條件，在一定程度上減少了流域的產(chǎn)水產(chǎn)沙量[25]，也減少了進(jìn)入河流的徑流輸沙量，因此這一階段雙累積曲線發(fā)生了較大程度的波動。5結(jié)論

（1） 1958-2016年極端降雨指標(biāo)均呈下降趨勢。除主汛期降雨量和降雨強(qiáng)度呈顯著下降趨勢外（P<0.05），其他指標(biāo)的下降趨勢未達(dá)到顯著性水平。

（2）河潼區(qū)間各極端降雨指標(biāo)與河流輸沙量的雙累積曲線均在1979年和1999年發(fā)生突變。1958-1979年對河流輸沙量影響最大的為最大1 d降雨量，最小的為汛期降雨量：1980-1999年對河流輸沙量影響最大的為主汛期降雨量，影響最小的是暴雨量：2000-2016年對河流輸沙量貢獻(xiàn)率最大的為大雨量，最小的為暴雨量。

（3）不同階段極端降雨對輸沙量的影響程度不同?；鶞?zhǔn)期（1958-1979年）影響最大，1980-1999年次之，2000年之后河流輸沙量受人類活動的影響大于極端降雨的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]任正果，張明軍，王圣杰，等.1961-2011年中國南方地區(qū)極端降雨事件變化[J].地理學(xué)報，2014，69（5）：640-649.

[2] 張鵬，近50年極端降雨變化對黃河流域河龍區(qū)間水沙變化的影響研究[D].楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2014：1-93.

[3] COMINO J R，SENCIALES J M， RAMOS M C，et al.Un-derstanding Soil Erosion Processes in Mediterranean SlopingVineyards（ Montes de Malaga， Spain） [J]. Geoderma，2017，296： 47-59.

[4]BUENDIA C，BUSSI G，TUSET J，et al.Effects of Afforest-ation on Runoff and Sediment Load in an Upland Mediterra-nean Catchment [J]. Science of the Total Environment，2015. 540： 144-157.

[5]鐘科元，鄭粉莉，吳紅艷，等.松花江流域極端降雨變化對流域輸沙量的影響[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報，2017，48（8）：245-252，321.

[6] KEO Soksamnang.何洪鳴，趙宏飛，等.黃土高原50余年來降雨侵蝕力變化及其對土壤侵蝕的影響[J].水土保持 研究，2018，25（2）：1-7.

[7] 高鵬，穆興民，王飛，等.黃河中游河口鎮(zhèn)一花園口區(qū)間水沙變化及其對人類活動的響應(yīng)[J].泥沙研究，2013（5）： 75 - 80.

[8] 何毅.黃河河口鎮(zhèn)至潼關(guān)區(qū)間降雨變化及其水沙效應(yīng)[D].楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2016：1—106.

[9]何毅，穆興民，趙廣舉，等.基于黃河河潼區(qū)間輸沙量過程的特征性降雨研究[J].泥沙研究，2015（2）：53-59.

[10] 趙廣舉，穆興民，田鵬，等.近60年黃河中游水沙變化趨勢及其影響因素分析[J].資源科學(xué)，2012，34（6）：1070-1078.

[11] 張佳，王厚杰，張勇，等.黃河中游主要支流輸沙量變化對黃河人海泥沙通量的影響[J].海洋地質(zhì)與第四紀(jì)地質(zhì)，2012，（3）：21-30.

[12] 范念念，李慧奇，田蘇茂，等.黃河河潼區(qū)間泥沙與洪水復(fù)雜響應(yīng)分析[J].水土保持通報，2009（3）：216-219.

[13] 曾紅偉，李麗娟.瀾滄江及周邊流域TRMM 3843數(shù)據(jù)精度檢驗[J].地理學(xué)報，2011，66（7）：994-1004.

[14] 汪麗娜，穆興民，張曉萍，等.陜北黃土丘陵區(qū)流域面平均雨量推算方法[J].中國水土保持科學(xué)，2008，6（2）：39-42.

[15] 管曉祥，張建云，鞠琴，等.多種方法在水文關(guān)鍵要素一致性檢驗中的比較[J].華北水利水電大學(xué)學(xué)報（白然科學(xué)版），2018，39（2）：51-56.

[16] 穆興民，張秀勤，高鵬，等.雙累積曲線方法理論及在水義氣象領(lǐng)域應(yīng)用中應(yīng)注意的問題[J].水文，2010，30 （4）：47-51.

[17]SEARCY J K，HARDISON C H.Double-Mass Curves[G]//Manual of Hydrology： Part l，General Surface Water Tech- niques. Washington，D C：USGS， 1960： 31-59.

[18] 秦麗歡，周敬祥，李敘勇，等.密云水庫上游徑流變化趨勢及影響因素[J].生態(tài)學(xué)報，2018，38（6）：1941-1951.

[19] 劉成，王兆印，隋覺義.我國主要人海河流水沙變化分析[J].水利學(xué)報，2007，37（ 12）：1444-1452.

[20]GAO T，WANG H.rrendS in Rainfall Extremes over theYellow River Basin in North China： Changing Properties andCauses[J].Hydrological Processes， 2017， 31： 2412-2428.

[21] 穆興民，巴桑赤烈，ZHANG Lu，等.黃河河口鎮(zhèn)至龍門區(qū)間來水來沙變化及其對水利水保措施的響應(yīng)[J].泥沙研究，2007（2）：36-41.

[22] 姚文藝，冉大川，陳江南.黃河流域近期水沙變化及其趨勢預(yù)測[J].水科學(xué)進(jìn)展，2013，24（5）：607-616.

[23] 王萬忠，焦菊英，魏艷紅，等.近半個世紀(jì)以來黃土高原侵蝕產(chǎn)沙的時空分異特征[J].泥沙研究，2015（2）：9-16.

[24] 胡春宏，王延貴，張燕菁，等.中國江河水沙變化趨勢與主要影響因素[J].水科學(xué)進(jìn)展，2010，21（4）：524-532.

[25] 趙陽，余新曉.黃土丘陵溝壑區(qū)典型流域氣候和土地利用變化對徑流泥沙產(chǎn)量的影響[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報，2013，35（3）：39-45.