蘇輝東， 賈仰文， 劉 歡， 李耀軍， 杜軍凱，牛存穩(wěn)， 甘永德， 曾慶慧

（1.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100038； 2.清華大學(xué)水利水電工程系，北京 100084； 3.中國(guó)科學(xué)院西北生態(tài)資源環(huán)境研究院冰凍圈科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅蘭州 73000；4.青海大學(xué)省部共建三江源生態(tài)與高原農(nóng)牧業(yè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，青海西寧 810016）

0 引言

由于氣候變化和人類活動(dòng)影響的日益加劇，占全球陸地面積25%的寒區(qū)水循環(huán)與水資源演變發(fā)生了顯著變化。我國(guó)寒區(qū)廣泛分布在西北和東北地區(qū)，占國(guó)土面積43%［1］。寒區(qū)的水循環(huán)、水平衡和水資源驅(qū)動(dòng)機(jī)制等具有其自身特色，與非寒區(qū)相比存在很大差別［2］。寒區(qū)生態(tài)系統(tǒng)脆弱，對(duì)氣候變化敏感，極易受到破壞且恢復(fù)力弱［3-4］，因此寒區(qū)水循環(huán)與水資源演變及其歸因與其他地區(qū)的相比有著很大的區(qū)別。

流域徑流演變的模擬，常用的分布式流域水文模型有SHE［5-6］、TOPMODEL［7］、SWAT［8］、DHSVM［9］、VIC［10］等。我國(guó)的許多學(xué)者針對(duì)國(guó)內(nèi)自然地理特征與氣候特點(diǎn)，在模型單元?jiǎng)澐帧?duì)水文過(guò)程的描述以及模型求解方法等方面建立了具有我國(guó)流域特色的分布式水文模型，主要有WEP-L（賈仰文等［11］）、GBHM（楊大文等［12］）、DTVGM（夏軍等［13］），以及郭生練模型［14］等。在寒區(qū)流域GBHM［15-16］應(yīng)用比較多，此外，結(jié)合遙感和新安江模型［17］的CREST-snow 模型［18-20］能適用于寒區(qū)流域融雪冰川徑流過(guò)程模擬［21-22］。回歸分析法［23-24］、集總式模型法［25-26］、分布式水文模擬法［27］是目前用于徑流歸因分析的主要手段。其中，回歸分析法計(jì)算簡(jiǎn)捷，但對(duì)數(shù)據(jù)的一致性要求較高。集總式模型一般以概化形式描述流域水熱過(guò)程，較少考慮其時(shí)空變異性。相比之下，WEP-L 水文模擬法基于水文循環(huán)物理過(guò)程，可以精細(xì)化描述包括蒸散發(fā)、地下徑流、地表徑流、水熱交換等多個(gè)水循環(huán)要素變化。基于WEP-L 的分布式流域水文模型模擬徑流的演變規(guī)律及歸因分析，應(yīng)用在黃河流域［28］、海河流域［29］的研究較多，且取得了不錯(cuò)的效果。但是在寒區(qū)流域的應(yīng)用相對(duì)較少，且目前沒(méi)有針對(duì)我國(guó)不同寒區(qū)流域的水資源演變規(guī)律和歸因之間的差異性的研究。因此，本文對(duì)WEP-L的寒區(qū)模塊中的寒區(qū)包氣帶的水文參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行一定的適應(yīng)性調(diào)整，以我國(guó)5 個(gè)典型的寒區(qū)流域?yàn)檠芯繉?duì)象，模擬分析了寒區(qū)流域徑流1960—2010 年的時(shí)空演變規(guī)律。在此基礎(chǔ)上，利用水文模擬法，定量辨識(shí)了土地利用和氣候變化對(duì)徑流演變的貢獻(xiàn)。寒區(qū)水循環(huán)和寒區(qū)水資源演變的研究可以為未來(lái)變化環(huán)境下寒區(qū)水問(wèn)題解決提供基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)寒區(qū)水資源的可持續(xù)發(fā)展。

1 研究區(qū)概況

為研究我國(guó)寒區(qū)流域水資源的演變規(guī)律及其歸因分析，本文選取了5 個(gè)寒區(qū)的典型流域，分別為松花江流域、黑河流域、黃河流域、長(zhǎng)江流域、雅魯藏布江流域，分別以阿彥淺、鶯落峽、唐乃亥、小得石、奴各沙作為流域出口斷面，集水面積分別達(dá)到5.7×104、1.0×104、12.2×104、11.7×104、10.6×104km2。

2 研究方法

2.1 寒區(qū)土壤凍融過(guò)程模擬

WEP-L 模型以子流域套等高帶為基本計(jì)算單元，采用了變水源區(qū)（VSA）產(chǎn)流理論，實(shí)現(xiàn)了對(duì)流域水分與能量交換過(guò)程的耦合模擬。針對(duì)寒區(qū)特點(diǎn)，采用“度日因子法”模擬積雪融雪過(guò)程。具體模型結(jié)構(gòu)詳見參考文獻(xiàn)［11］。

研究發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)江源區(qū)土壤飽和導(dǎo)水系數(shù)與其溫度存在明顯相關(guān)關(guān)系，溫度下降將導(dǎo)致土壤飽和導(dǎo)水系數(shù)減?。?0］。在模型研究中，一些學(xué)者以氣溫代替土壤溫度，認(rèn)為其下降到某一臨界值后，土壤飽和導(dǎo)水系數(shù)會(huì)受到氣溫下降的影響呈指數(shù)減少［31-32］。經(jīng)分析可知，土壤溫度的下降會(huì)同時(shí)限制土壤的導(dǎo)水性能和蓄水性能。在黑河的葫蘆島流域觀測(cè)結(jié)果顯示，隨著土體溫度下降，土壤中未凍水的含量近似呈指數(shù)降低，其中0 ℃和-10 ℃是土壤開始至完全凍結(jié)的臨界值［33］。為此，本文采用日均氣溫代替土壤溫度，修正模型中的土壤飽和含水量θs和土壤飽和導(dǎo)水系數(shù)ks，具體見下式。

式中：θs0和ks0分別為未凍結(jié)時(shí)土壤的飽和含水量和飽和導(dǎo)水系數(shù)；Ta和Tc分別為日均氣溫和臨界氣溫（℃）；a為參數(shù)。Tc和a的初值為0 ℃和0.25。

2.2 徑流演變歸因分析方法

將長(zhǎng)系列徑流分為基準(zhǔn)期和人類活動(dòng)影響期兩個(gè)時(shí)段，進(jìn)而采用校驗(yàn)后的WEP-L 模型對(duì)比分析不同情景下的徑流變化，確定氣候變化和土地利用變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)大小。具體步驟如下：

（1）以基準(zhǔn)期的氣象數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù)作為輸入，計(jì)算基準(zhǔn)期的多年平均天然徑流量RN1；

（2）以影響期的氣象數(shù)據(jù)和基準(zhǔn)期的土地利用數(shù)據(jù)作為輸入，計(jì)算影響期的多年平均天然徑流量RC2；

（3）以影響期的氣候數(shù)據(jù)和影響期的土地利用數(shù)據(jù)作為輸入，計(jì)算影響期的多年平均天然徑流量RN2。本研究根據(jù)徑流變化特點(diǎn)，將1960—1980 年作為基準(zhǔn)期，1981—2010 年作為影響期。由此，徑流變化的歸因結(jié)果采用下式得到［34-35］。

式中：ηL、ηC分別表示氣候變化和土地利用對(duì)天然河川徑流變化的貢獻(xiàn)。

3 結(jié)果與分析

3.1 WEP-L模擬效果

采用相對(duì)誤差（RE）和納什效率系數(shù)（NSE）來(lái)評(píng)估模型模擬效果，計(jì)算公式如下：

式中：Qsim，i和Qobs，i分別為月徑流模擬與站點(diǎn)觀測(cè)結(jié)果（m3·s-1）；N為月數(shù)；為月實(shí)測(cè)年均值（m3·s-1）。

對(duì)比分析黑河鶯落峽斷面以上流域和松花江阿彥淺斷面以上流域的徑流在模型改進(jìn)前后的模擬結(jié)果，結(jié)果見表1、圖1 和圖2。改進(jìn)模型較好反映了寒區(qū)枯水期（大致在每年的10 月到次年的5月）的徑流過(guò)程。若不考慮寒區(qū)土壤凍融影響，流域枯水期累計(jì)入滲偏大，徑流偏小。通過(guò)模型改進(jìn)，寒區(qū)水文模擬效果得到改善，NSE 值基本超過(guò)0.7，RE絕對(duì)值低于15%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)于枯水期徑流較大的流域，考慮土壤凍融影響后模型改善效果越顯著。

圖1 黑河源區(qū)鶯落峽站逐月徑流模擬結(jié)果Fig.1 Monthly runoff simulation results of Yingluoxia Station in Heihe headwater area

圖2 松花江源區(qū)阿彥淺站逐月徑流模擬結(jié)果Fig.2 Monthly runoff simulation results of A’yanqian Station in headwater area of Songhua River

表1 考慮土壤凍融作用前后模型模擬結(jié)果對(duì)比Table 1 Comparison of model considering soil freeze-thaw effect and not considering

5 個(gè)典型寒區(qū)流域的徑流模擬效果如圖3 及表2 所示?？梢钥闯?，WEP-L 在不同的寒區(qū)流域徑流得到了較好的擬合結(jié)果。

圖3 典型寒區(qū)流域逐月徑流模擬結(jié)果Fig.3 Monthly runoff simulation results of six representative basins in cold regions

表2 典型寒區(qū)流域的月徑流模擬效果Table 2 Monthly runoff simulation results of the representative watersheds in cold regions

3.2 寒區(qū)徑流演變規(guī)律

將河川徑流分為地表徑流Rs和河川基流Rg，計(jì)算年基流量占河川徑流量的比值，即基流指數(shù)。其中，地表徑流和河川基流的數(shù)據(jù)是通過(guò)WEP-L模型計(jì)算獲得，地表徑流包括降水坡面產(chǎn)流（超滲產(chǎn)流或蓄滿產(chǎn)流）和壤中流，河川基流包括地下水補(bǔ)給河道水量。對(duì)比分析寒區(qū)5個(gè)典型流域的徑流成分及變化規(guī)律，結(jié)果見表3。對(duì)比已有研究成果，模型對(duì)徑流組成（尤其是河川基流）及變化的模擬效果良好［36-38］。

表3 典型寒區(qū)流域河川徑流組成及演變趨勢(shì)Table 3 Composition and evolution analysis of runoff in representative basins in cold regions

黃河流域（唐乃亥以上）、黑河流域（鶯落峽以上）、雅魯藏布江流域（奴各沙以上）的基流指數(shù)分別為60.4%、77.8%和64.7%，說(shuō)明河川基流在補(bǔ)給徑流的作用顯著強(qiáng)于坡面產(chǎn)流。尤其是黑河流域，基流指數(shù)高達(dá)77.8%。而長(zhǎng)江流域（小得石以上）和松花江流域（阿彥淺以上）的基流指數(shù)較低，以地表徑流為主。

通過(guò)Mann-Kendall 趨勢(shì)分析發(fā)現(xiàn)，5 個(gè)典型流域的徑流量變化趨勢(shì)不具有顯著性，但是黃河流域（唐乃亥以上）和黑河流域（鶯落峽以上）的基流指數(shù)顯著增加，且通過(guò)了P＜0.01 的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明這兩個(gè)流域的河川基流占比不斷增加。其中，黑河流域（鶯落峽以上）、松花江流域（阿彥淺以上）、長(zhǎng)江流域（小得石以上）年徑流呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。黃河流域（唐乃亥以上）和雅魯藏布江流域（奴各沙以上）徑流年際變化不大，呈微弱下降趨勢(shì)。

3.3 歸因分析

定量評(píng)估土地利用變化和氣候變化對(duì)5個(gè)研究流域天然徑流變化的影響，結(jié)果見表4。對(duì)比兩個(gè)階段（1960—1980 年和1981—2010 年），從表4 可以看出，唐乃亥和奴各沙站的年徑流量有所減少，而阿彥淺、鶯落峽、小得石站的徑流量有所增加。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，黑河流域徑流變化受氣候條件的貢獻(xiàn)最大，達(dá)到95.64%，而松花江流域則最小，為50.99%。對(duì)于黑河上游來(lái)說(shuō)，氣候變化是導(dǎo)致其徑流增加的主導(dǎo)因素，因?yàn)楹诤恿饔虻耐恋乩梅矫?，裸地、草地和森林是其主要類型，與1980年相比變化微小，對(duì)徑流的影響較弱。這與楊明金等［39］的研究結(jié)果一致。整體來(lái)看，寒區(qū)流域徑流變化的主要因素是氣候變化，松花江流域（阿彥淺以上）氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率稍大于土地利用帶來(lái)的影響，除了松花江流域（阿彥淺以上）以外，其余四個(gè)寒區(qū)流域的氣候變化對(duì)徑流的影響較高，在78%以上。尤其是黑河流域（鶯落峽以上）和雅魯藏布江流域（奴各沙以上）的氣候變化對(duì)徑流的影響達(dá)到了95%以上，占主導(dǎo)作用，明顯大于其他流域的結(jié)果［40-41］。

表4 土地利用和氣候變化對(duì)流域徑流影響的定量評(píng)估Table 4 Quantitative assessment of the impact of land use and climate change on runoff

4 結(jié)論

本文利用改進(jìn)后的WEP-L 模型，以我國(guó)松花江、黃河、黑河、長(zhǎng)江、雅魯藏布江流域內(nèi)5個(gè)典型寒區(qū)流域?yàn)檠芯繉?duì)象，模擬分析了各流域徑流1960—2010 年時(shí)空演變規(guī)律。在此基礎(chǔ)上，開展了土地利用和氣候變化對(duì)徑流演變的歸因分析。得到以下主要結(jié)論。

（1）WEP-L 在不同的寒區(qū)流域徑流模擬中得到了較好的驗(yàn)證，NSE 在0.72 以上，相對(duì)誤差絕對(duì)值控制在±11%以內(nèi)。

（2）5 個(gè)典型流域的徑流量變化趨勢(shì)不顯著，而黃河流域（唐乃亥以上）和黑河流域（鶯落峽站以上）的基流指數(shù)呈增加趨勢(shì)，河川基流占比不斷增加。

（3）除松花江流域（阿彥淺以上）外，其余4個(gè)寒區(qū)流域的氣候變化對(duì)徑流的影響較高，貢獻(xiàn)率達(dá)到78%以上，是徑流演變的主導(dǎo)作用。