王晨楊,閆鐵柱,翟麗梅,華玲玲

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部面源污染控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100081

基流作為河川徑流的一個(gè)重要組成部分,其來(lái)源具有一定的穩(wěn)定性,因而在維持河流生態(tài)系統(tǒng)的功能和健康,保障生活、生產(chǎn)用水等方面發(fā)揮著重要作用[1—2]。深入研究基流發(fā)生機(jī)制與功能對(duì)于流域水資源和水質(zhì)管理、水文模型的校準(zhǔn)和驗(yàn)證、控制河流富營(yíng)養(yǎng)化以及鹽水入侵等具有重要意義[1,3]。作為基流發(fā)生機(jī)制和功能研究的重要部分,基流分割對(duì)于區(qū)域的水資源規(guī)劃、河流環(huán)境保護(hù)等具有重大意義,而且也是產(chǎn)匯流計(jì)算、構(gòu)建降雨-徑流關(guān)系和水文模擬等的重要研究?jī)?nèi)容[4]。對(duì)于基流分割方法的選取和適用性,前人做了大量的研究[5—8],例如莫崇勛等[9]對(duì)不同分割方法在澄碧河的適用性進(jìn)行了探討,發(fā)現(xiàn)Boughton-Chapman濾波法在澄碧河的基流分割中較為適宜；張泳華等[10]發(fā)現(xiàn)數(shù)字濾波法更適用于我國(guó)東江流域的基流變化分析；xie等[11]采用9種基流分割方法對(duì)美國(guó)境內(nèi)的1815個(gè)流域進(jìn)行了適用性評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)Eckhardt法的應(yīng)用性能最佳。但目前對(duì)于如何選擇適宜的基流分割方法仍存在較大爭(zhēng)議性[12]。

密云水庫(kù)作為北京市重要的地表飲用水水源地,其上游入庫(kù)河流是生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重要區(qū)域。近年來(lái),密云水庫(kù)入庫(kù)水量明顯減少,對(duì)首都地區(qū)的水安全造成了一定的威脅[13]。目前,已有不少關(guān)于密云水庫(kù)上游流域徑流流量變異性及其影響因素的相關(guān)研究[14—16]。秦麗歡等[14]對(duì)密云水庫(kù)上游徑流變化趨勢(shì)及影響因素進(jìn)行了研究,表明人類活動(dòng)是影響密云水庫(kù)徑流變化的主要原因。同樣,王澤勇等[15]發(fā)現(xiàn)降水和人類活動(dòng)是對(duì)密云水庫(kù)上游流域徑流量變化影響最大的因素,其中人類活動(dòng)是導(dǎo)致密云水庫(kù)上游入庫(kù)流量減小的主要原因。這些研究主要是探討了密云水庫(kù)總徑流流量輸入的影響因素,然而對(duì)于區(qū)域的水資源管理來(lái)說(shuō),需要考慮徑流的組成部分,即直接徑流和基流對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)的響應(yīng)。針對(duì)于密云水庫(kù)流域基流的演變特征,王曼玉等[16]研究發(fā)現(xiàn)人類活動(dòng)是導(dǎo)致密云水庫(kù)潮河流域基流發(fā)生突變的主要原因,其貢獻(xiàn)率達(dá)81.1%。然而,目前尚未有關(guān)于密云水庫(kù)白河流域基流序列長(zhǎng)時(shí)間演變特征的相關(guān)研究。白河流域作為密云水庫(kù)入庫(kù)的最大河流,研究其生態(tài)基流演變過(guò)程和規(guī)律,對(duì)于流域水環(huán)境管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義,也可為區(qū)域的水資源優(yōu)化調(diào)度提供一定的科學(xué)依據(jù)。本文選取局部最小值法、單參數(shù)數(shù)字濾波法和遞歸數(shù)字濾波法三種常見(jiàn)基流分割方法進(jìn)行比較選擇[17—19],分析探討影響白河流域基流演變特征的相關(guān)因素,以期為流域基流分割方法的選擇提供參考,為重要水源地確定合理的水資源管理措施提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

密云水庫(kù)(116°07′—117°30′E,40°14′—41°05′N)是北京市重要的飲用水源供應(yīng)地,有潮河和白河兩大入庫(kù)河流。研究所選白河流域位于密云水庫(kù)北部,潮河西部,流域面積約8506 km2,是密云水庫(kù)入庫(kù)的最大河流,且為常年性河流(圖1)。白河起源于河北省沽源縣,干流全長(zhǎng)280 km,北京市境內(nèi)河段長(zhǎng)126.7 km,該河段流經(jīng)區(qū)域多中低山地貌,土壤類型以棕壤和淋溶褐土為主；屬暖溫帶季風(fēng)性大陸型半濕潤(rùn)半干旱氣候,多年年平均氣溫為9—10℃；降雨集中在6—9月,季節(jié)變化明顯。本研究區(qū)域集中于白河流域的密云段,具體范圍包括白河流域自張家墳水文站入庫(kù)的上游區(qū)域。

圖1 研究區(qū)域圖Fig.1 Geographical position of Bai River Basin

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以密云水庫(kù)北部流域-白河流域內(nèi)的實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)以及1967—2012年張家墳水文站實(shí)測(cè)日徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)和海河水利年鑒。

1.3 基流分割

1.3.1局部最小值法

局部最小值法屬于時(shí)間步長(zhǎng)法(Hydrograph separation program,HYSEP)中的一種分割方法。該方法利用公式N=(2.59A)0.2計(jì)算退水時(shí)長(zhǎng),式中N為地表徑流停止后的退水時(shí)長(zhǎng)(d),A為流域面積(km2)。確定流域基流分割的時(shí)間步長(zhǎng)為最接近于2N,并且取值區(qū)間為3—11的奇數(shù)[20]。白河流域張家墳水文站的控制面積為8506 km2,經(jīng)計(jì)算N為7,故選擇11d作為基流分割的步長(zhǎng)。

1.3.2單參數(shù)數(shù)字濾波法

單參數(shù)數(shù)字濾波法是根據(jù)直接徑流變化幅度較大,基流變化幅度相對(duì)較小且穩(wěn)定的特點(diǎn),將河道徑流近似看成高頻信號(hào)和低頻信號(hào)的疊加,從而得到基流分割[4]。Lyne等提出的單參數(shù)的數(shù)字濾波方程為：

式中,bk為k時(shí)刻的基流,yk為k時(shí)刻的總徑流量,a表示基流退水常數(shù),一般取值為0.925—0.950,k為時(shí)間。根據(jù)Nathan等[21]對(duì)澳大利亞186個(gè)流域及Arnold等[22]對(duì)美國(guó)11個(gè)流域的研究表明a取0.925時(shí)分割的效果較好,故本研究選取a值為0.925。

1.3.3遞歸數(shù)字濾波法

遞歸數(shù)字濾波法是由Eckhardt等[18]在單參數(shù)數(shù)字濾波法的基礎(chǔ)上提出的雙參數(shù)數(shù)字濾波方法,其中BFImax為因地域而異的最大基流指數(shù)。Eckhardt等根據(jù)不同流域的水文地質(zhì)特征給出了最大基流指數(shù)的三個(gè)建議值：0.80、0.50和0.25,分別對(duì)應(yīng)于多孔介質(zhì)含水層地區(qū)的常年性河流、季節(jié)性河流以及硬質(zhì)巖介質(zhì)含水層地區(qū)的常年性河流[18]。本文白河流域?yàn)槌Ｄ晷院恿?故選擇BFImax值為0.80。

1.3.4基流分割方法的選擇

為比較以上分割方法的差異并選出最適合白河流域的分割方法,運(yùn)用三種分割方法對(duì)白河流域張家墳水文站46年的實(shí)測(cè)徑流值進(jìn)行基流計(jì)算,獲取基流指數(shù)值,并計(jì)算比較其均值與標(biāo)準(zhǔn)偏差等統(tǒng)計(jì)特征。同時(shí)運(yùn)用IBM SPSS Statistic 26軟件對(duì)不同方法獲得的基流指數(shù)值作皮爾遜相關(guān)分析,獲得相關(guān)系數(shù),作為選擇的依據(jù)。

在研究中,常用枯水指數(shù)(Q90/Q50)來(lái)反映各支流的地下水補(bǔ)給河川徑流的特性,其中的Q90和Q50分別代表時(shí)段內(nèi)出現(xiàn)頻率大于等于90%和50%時(shí)的徑流量,通過(guò)日流量歷時(shí)曲線(Flow duration curve)來(lái)確定[23—24]。枯水指數(shù)與年總徑流量的乘積可用來(lái)估測(cè)年基流量,記為枯水指數(shù)估測(cè)的基流量,用于和上述三種基流分割方法計(jì)算出的基流結(jié)果進(jìn)行對(duì)比[24]。用Nash-Sutcliffe效率系數(shù)(E)對(duì)枯水指數(shù)估測(cè)值與基流分割估算值進(jìn)行評(píng)價(jià),公式為：

式中,E為Nash-Sutcliffe效率系數(shù)；Qmi為基流分割方法計(jì)算出的第i年的年基流量；Qpi為枯水指數(shù)估測(cè)的第i年的年基流量；Qam為枯水指數(shù)估測(cè)的年基流量平均值,E的取值一般在0—1之間,并且E值越接近1,說(shuō)明估算效果越好,E越接近0,說(shuō)明估算效果越差。

同時(shí)采用平均相對(duì)誤差(EMR)進(jìn)行誤差評(píng)價(jià),表達(dá)式為：

式中,EMR為平均相對(duì)誤差(%)；Qas為基流分割方法估算的年基流量平均值。EMR越接近0,說(shuō)明模擬結(jié)果的精度越高。

1.4 流量序列趨勢(shì)變化分析

流量序列趨勢(shì)變化分析采用非參數(shù)檢驗(yàn)方法Mann-Kendall方法進(jìn)行。其一方面不受少數(shù)異常值的干擾,同時(shí)待檢序列不需要遵循一定的分布,因而在水文、氣象等的時(shí)間序列趨勢(shì)判斷領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[25]。去趨勢(shì)預(yù)置白Mann-Kendall檢驗(yàn)(Trend-Free Pre-Whitening,TFPW-MK)方法與普通MK方法相比,不僅剔除了序列的自相關(guān)性對(duì)趨勢(shì)分析的影響,還考慮了數(shù)據(jù)序列顯性趨勢(shì)對(duì)自相關(guān)系數(shù)計(jì)算的影響[26]。故本文采用TFPW-MK方法對(duì)張家墳站1967—2012年的年基流量進(jìn)行趨勢(shì)變化分析,其主要的步驟為：

(1)如果被檢驗(yàn)序列的β接近于零時(shí),可認(rèn)為該數(shù)列是一個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù),沒(méi)有必要進(jìn)行預(yù)處理,直接使用Mann-Kendall檢驗(yàn)方法。否則,原時(shí)間序列去除趨勢(shì)項(xiàng)β。

(2)計(jì)算去趨勢(shì)后的時(shí)間序列的一階自相關(guān)系數(shù)且從原序列中剔除該一階自相關(guān)性。通過(guò)補(bǔ)還趨勢(shì)項(xiàng)β,一個(gè)新的時(shí)間序列就產(chǎn)生,且該時(shí)間序列保留了原序列的趨勢(shì)性且不受自相關(guān)性的影響。

(3)Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)方法被用于新產(chǎn)生的時(shí)間序列來(lái)估計(jì)單調(diào)趨勢(shì)的顯著性。

對(duì)于給定的10%、5%和1%顯著性水平,對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)量ZMK值分別為1.65、1.96和2.58；即當(dāng)|ZMK|大于等于以上三個(gè)值的時(shí)候,分別是檢測(cè)序列存在明顯、顯著、極顯著的上升/增加趨勢(shì)[27—28]。

1.5 流量序列突變分析

啟發(fā)式分割算法是Bernaola-Galvan等[29]提出的一種能夠有效處理非平穩(wěn)、非顯性時(shí)間序列突變分析的方法。該方法基于滑動(dòng)t檢驗(yàn)的思想,并在此基礎(chǔ)上作了相應(yīng)的改進(jìn),可有效檢測(cè)到原序列中存在的均值突變點(diǎn),而且克服了貝葉斯方法、秩統(tǒng)計(jì)量法等較傳統(tǒng)的檢測(cè)方法在處理非平穩(wěn)、非線性序列時(shí)存在的缺陷[30—31],還可進(jìn)行多突變點(diǎn)分析[32]。此方法已在輸沙量、徑流序列、氣候和降水突變分析研究等方面得到了廣泛的應(yīng)用[33—35]。因此,本文采用啟發(fā)式分割算法來(lái)識(shí)別密云水庫(kù)流域水文氣象要素的突變點(diǎn),序列最小分割長(zhǎng)度I0取為25,臨界值P0取為0.95。其具體方法可參考張敬平等[32]對(duì)漳澤水庫(kù)水文序列的突變分析方法。

2 結(jié)果與討論

2.1 基流分割方法的選擇

2.1.1徑流序列分割結(jié)果

采用三種基流分割方法對(duì)白河流域張家墳站1967—2012年徑流序列分割的結(jié)果表明(圖2),三種基流分割方法所呈現(xiàn)的基流序列走勢(shì)相近,均表現(xiàn)出隨總徑流漲退的趨勢(shì)。總徑流和分割出的基流序列在1967—2012年年尺度上總體呈遞減趨勢(shì)(圖2),總徑流流量序列擬合的趨勢(shì)線斜率為-0.3945,局部最小值法、單參數(shù)數(shù)字濾波法和遞歸數(shù)字濾波法分割出的基流序列擬合的趨勢(shì)線斜率分別為-0.2841、-0.2985、-0.2808,三種方法所得到的基流序列無(wú)明顯差異。表明該段時(shí)間內(nèi),存在外部因素(如人類活動(dòng)或氣候變化)的影響,導(dǎo)致了白河流域總徑流和基流流量整體趨勢(shì)的下降。如Mo等[36]就在我國(guó)西南典型喀斯特流域研究探討了人類活動(dòng)和氣候變化對(duì)其基流演變特征的影響。三種基流分割方法所得月尺度流量歷時(shí)曲線分析結(jié)果趨勢(shì)相同(圖2),一年中的汛期主要為6—10月,總徑流流量和基流流量在6—10月大于其余月份。

圖2 張家墳水文站1967—2012年基流分割方法的基流過(guò)程線比較Fig.2 Comparison of baseflow hydrograph of baseflow separation methods in zhangjiafen hydrological station from 1967 to 2012

2.1.2基流指數(shù)值

為比較不同基流分割方法在白河流域的適用性,分別計(jì)算了三種方法的基流指數(shù)(表1)。三種計(jì)算結(jié)果均表明,白河流域不同年份間基流指數(shù)值較高,均大于0.65,個(gè)別年份甚至超過(guò)了0.80,表明地下水對(duì)河道的補(bǔ)給在白河流域占有較高比重。同樣,基于基流分割,Yan等[37]在密云水庫(kù)流域的研究表明基流可達(dá)年徑流量的63.5%。依據(jù)三種基流分割方法的年基流指數(shù)統(tǒng)計(jì)特征(表2),發(fā)現(xiàn)遞歸數(shù)字濾波法所得到的基流指數(shù)值最大值、最小值、極值比、均值和中位數(shù)均較其余其余兩種方法小,同時(shí)遞歸數(shù)字濾波法得到的基流指數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)偏差最小,表明其得到的基流序列波動(dòng)性最小,應(yīng)用穩(wěn)定性更好。遞歸數(shù)字濾波法作為一種雙參數(shù)數(shù)字濾波法,引入了最大基流指數(shù)BFImax,對(duì)直接徑流涵蓋的一定的低頻信號(hào)對(duì)基流分割的影響進(jìn)行了考慮[38],是一種更加客觀的基流分割方法。

表1 三種基流分割方法估算的基流指數(shù)Table 1 Baseflow index estimated by three baseflow separation methods

表2 三種基流分割方法年基流指數(shù)統(tǒng)計(jì)特征Table 2 Statistical characteristics of annual baseflow index of three baseflow separation methods

2.1.3基流量誤差分析

為驗(yàn)證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性,選出最適合的基流分割方法,研究比較了不同分割方法的Nash-Sutcliffe效率系數(shù)與平均相對(duì)誤差(EMR)(表3)。結(jié)果表明,遞歸數(shù)字濾波法的Nash-Sutcliffe效率系數(shù)值最高,可達(dá)0.462,局部最小值法的Nash-Sutcliffe效率系數(shù)值最低,僅為0.260。進(jìn)一步比較其平均相對(duì)誤差,發(fā)現(xiàn)遞歸數(shù)字濾波法的平均相對(duì)誤差最小,局部最小值法的平均相對(duì)誤差最大。由于局部最小值法是一種時(shí)窗濾波,所選擇的時(shí)窗長(zhǎng)度(即時(shí)間間隔)具有很大的不確定性[39],故其適用性有待考量。綜合Nash-Sutcliffe效率系數(shù)和平均相對(duì)誤差結(jié)果,研究得出遞歸數(shù)字濾波法所得到的基流量與實(shí)際觀測(cè)值的模擬效果最好。以上綜合對(duì)徑流序列分割結(jié)果、基流指數(shù)值和誤差結(jié)果的分析,本研究選擇遞歸數(shù)字濾波法計(jì)算結(jié)果進(jìn)行基流發(fā)生特征與驅(qū)動(dòng)因素的分析。

表3 三種基流分割方法的驗(yàn)證結(jié)果Table 3 Validation results of three baseflow separation methods

2.2 白河流域基流過(guò)程分析

2.2.1基流分割組成和變化特征

依據(jù)遞歸數(shù)字濾波法對(duì)白河流域1967—2012年期間的徑流序列分割結(jié)果表明(圖3),白河流域1967—2012年期間年均徑流量4.06×108m3,年均基流量2.71×108m3,年均基流指數(shù)值為0.6675。在年尺度上,1967—2012年期間,徑流量和基流量整體呈現(xiàn)減少趨勢(shì),而基流指數(shù)值基本保持不變(圖3)。應(yīng)用去趨勢(shì)預(yù)置白Mann-Kendall檢驗(yàn)方法對(duì)白河流域1967—2012年間的年基流量進(jìn)行趨勢(shì)變化分析,得到Z值為-4.7909,趨勢(shì)的顯著性水平為1.6605×10-6,表示基流序列通過(guò)99%置信區(qū)間的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明白河流域1967—2012年年基流量存在極顯著的減少趨勢(shì)(P<0.01)。這與王曼玉等[16]對(duì)潮河流域1963—2015年基流量的變化分析趨勢(shì)相一致。結(jié)合兩者的研究結(jié)果可知,密云水庫(kù)的兩大入庫(kù)河流的基流量自20世紀(jì)60年代以來(lái)存在一定的減少趨勢(shì),應(yīng)采取合理措施保育基流來(lái)源,防止基流變少。

在月尺度上,白河流域1967—2012年期間月均徑流量3.21×107m3,月均基流量為2.42×107m3,月均基流指數(shù)值為0.7539(圖3)。在汛期前期(6—9月份),基流指數(shù)值較小,最小值出現(xiàn)在7月份,僅為0.562；在汛期末期(10月份),基流指數(shù)值最高,可達(dá)0.926。由于基流來(lái)源具有一定的滯后性[40],7月份由于前期降雨,導(dǎo)致流域內(nèi)快速壤中流和坡面流較多,故所得基流指數(shù)值?。辉谘雌诮Y(jié)束月10月份,流域內(nèi)積累的慢速壤中流已多,故所得基流指數(shù)值高。本研究中,年基流指數(shù)值較高(BFI>0.65),超過(guò)了地表直接徑流在河川總徑流中的比例,這與美國(guó)的Raccoon River流域和Chesapeake灣流域以及韓國(guó)Daejeon市地表水等地區(qū)的研究結(jié)果較為相似[41—42]。在我國(guó),胡勝等[43]對(duì)我國(guó)北方灞河流域的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),枯水期的基流指數(shù)可達(dá)0.78；李文超等[44]對(duì)洱海典型流域-鳳羽河流域的研究發(fā)現(xiàn),基流是高原湖泊流域水量輸出的主要形式。由此可見(jiàn),在不同的區(qū)域,基流始終是河流水的重要補(bǔ)給來(lái)源,對(duì)維持河道水源穩(wěn)定性、區(qū)域水資源的可持續(xù)利用發(fā)揮著重要作用。

圖3 白河流域1967—2012年期間的徑流序列遞歸數(shù)字濾波法分割結(jié)果Fig.3 Separation results of recursive digital filtering method for streamflow series in the Bai River Basin from 1967 to 2012

2.2.2影響基流變化的驅(qū)動(dòng)因素

降雨是影響地表徑流和基流量的重要因素,由多年的降雨、徑流和基流的變化趨勢(shì)可以看出,降雨、徑流和基流量之間有著較好的對(duì)應(yīng)波動(dòng)關(guān)系,降雨量年度之間有波動(dòng),但減少的趨勢(shì)不明顯,徑流和基流量年度有波動(dòng),減少的趨勢(shì)明顯(圖2和圖4)。運(yùn)用SPSS軟件對(duì)降雨、徑流和基流之間的關(guān)系做皮爾遜相關(guān)性分析可知,年降水量與年徑流量、年基流量之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.64和0.63,年徑流量與年基流量的相關(guān)系數(shù)為0.99,并且均在0.01水平上顯著相關(guān)。同時(shí)通過(guò)應(yīng)用啟發(fā)式分割算法對(duì)年基流量、年徑流量和年降雨量序列進(jìn)行突變檢測(cè)結(jié)果表明(表4),白河流域1967—2012年基流序列分別在1980年和1999年發(fā)生了突變,而徑流突變點(diǎn)為1979年和1999年,降雨的突變點(diǎn)僅在1999年。降雨序列突變分析與基流序列和徑流序列1999年的突變相吻合。由此可見(jiàn),基流流量的變化在1999年的突變階段主要受降雨和徑流的影響。流域內(nèi)的蒸散發(fā)情況、降水等都會(huì)對(duì)徑流量和基流量產(chǎn)生一定的影響,但有研究指出降水相比潛在蒸散發(fā)對(duì)基流的影響更為強(qiáng)烈[16]。王云琦等[45]也指出流域內(nèi)降水量對(duì)產(chǎn)流量的影響相比蒸散量對(duì)產(chǎn)流量的影響更大。1999年以來(lái),北京遭遇了連續(xù)7年的干旱,降水量下降明顯[46—47]。因此在降水量持續(xù)減少的時(shí)期,大多數(shù)降水都用來(lái)補(bǔ)給土壤,只有少部分形成徑流,徑流量下降,導(dǎo)致基流量減少,這是1999年基流發(fā)生突變的原因之一。

圖4 白河流域年降水量和年基流量變化時(shí)序圖 Fig.4 Time series of changes in annual precipitation and annual baseflow in the Bai River Basin from 1967 to 2012

白河流域內(nèi)基流1980年的突變點(diǎn)與降雨和和地表徑流的突變點(diǎn)不吻合,證明還有其他因素主導(dǎo)影響這一時(shí)期的基流過(guò)程,已有的研究結(jié)果表明,流域內(nèi)的人類活動(dòng)是導(dǎo)致基流變化的另一個(gè)重要因素[2,48]。流域內(nèi)的土地利用變化、水利工程措施建設(shè)、生態(tài)破壞和恢復(fù)以及流域用取水等均可能導(dǎo)致整個(gè)流域地表和地下水力路徑的改變,進(jìn)而導(dǎo)致基流量發(fā)生變化[1—2]。由于研究所選方法、數(shù)據(jù)精度等的不同,關(guān)于人類活動(dòng)對(duì)密云水庫(kù)流域流量變異性的影響,不同學(xué)者研究得到了不同的結(jié)論。如劉星才等[49]研究發(fā)現(xiàn)密云水庫(kù)流域土地利用狀況自20世紀(jì)80年代以來(lái)變化不大,沒(méi)有對(duì)該流域的流量變異產(chǎn)生明顯的影響。王曼玉等[16]通過(guò)研究潮河流域1963—2015年基流變化趨勢(shì)發(fā)現(xiàn),人類活動(dòng)是導(dǎo)致該流域基流發(fā)生突變的主要原因。20世紀(jì)70年代末土地改革和改革開(kāi)放政策的實(shí)施,中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,導(dǎo)致區(qū)域用水量增加,人均日用水量從1959年的不足0.03 m3增加到1995年的0.1 m3[50]。因此,基流量在1980年的突變可能是受人類活動(dòng)的影響。20世紀(jì)70年代至80年代初,白河流域建立了部分蓄水工程,人類活動(dòng)對(duì)于流域內(nèi)的水文過(guò)程影響增強(qiáng),小型水庫(kù)蓄水減少了水庫(kù)下游的河川徑流量,基流也相應(yīng)地減少。值得注意的是,徑流量在1979年發(fā)生了突變,徑流的入滲過(guò)程減弱,導(dǎo)致基流量1980年發(fā)生突變。

表5 白河流域降雨和流量啟發(fā)式分割算法突變分析結(jié)果Table 5 Abrupt analysis results of heuristic segmentation algorithm for precipitation and flow in Bai River Basin

2.3 不確定性分析

本文選擇了三種常見(jiàn)基流分割方法進(jìn)行了比較選擇,最終確定遞歸數(shù)字濾波法在白河流域的基流分割有著更好的適用性,但是否可采用更好的基流分割方法？如非線性水庫(kù)出流算法[51]、水文過(guò)程機(jī)理模型法[52]等。此外,針對(duì)人類活動(dòng)和氣候變化對(duì)流域基流影響的貢獻(xiàn)定量化,以及二者之間的相互作用,均是需要進(jìn)一步的研究探討之處。如Daniels等人[53]利用區(qū)域氣候模型模擬了荷蘭土地利用變化對(duì)降水的影響,發(fā)現(xiàn)土地利用變化對(duì)夏季降水的模擬影響小于氣候變化對(duì)其的影響,但不可忽略。由于數(shù)據(jù)有限,本研究的時(shí)間跨幅為1967—2012年,未考慮在近年來(lái)極端氣候頻發(fā)的背景下,白河流域基流的演變特征,所得的結(jié)論具有一定的不確定性。

3 結(jié)論

本文通過(guò)研究對(duì)比篩選可知遞歸數(shù)字濾波法這一基流分割方法在白河流域有著更好的適用性。基流過(guò)程分析發(fā)現(xiàn),基流對(duì)白河流域河流徑流量有著相當(dāng)高的貢獻(xiàn)比例(BFI>0.65),但是,自1967年以來(lái),白河流域年基流量存在極顯著的減少趨勢(shì)(P<0.01),而年基流指數(shù)值基本保持不變(BFI>0.65)。降雨減少(氣候變化)是白河流域年基流量發(fā)生變化的主要因素之一,同時(shí)還受到其他因素(如人類活動(dòng))的影響。白河流域基流序列分別在1980年和1999年發(fā)生了突變,其中1999年的突變主要受到降雨過(guò)程(氣候變化)的影響,而1980年的突變點(diǎn)主要受到其他因素(如人類活動(dòng))的影響。由于白河流域是密云水庫(kù)重要的來(lái)水河流,因此,未來(lái)應(yīng)合理保育基流來(lái)源,深化對(duì)徑流演變規(guī)律,尤其是深化氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)流域水資源影響的認(rèn)識(shí)和研究,對(duì)于首都北京的供水安全和區(qū)域的水資源優(yōu)化配置和管理具有深遠(yuǎn)意義。