徐宗學(xué),班春廣,張 瑞

(1. 北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院,北京 100875；2. 北京師范大學(xué)城市水循環(huán)與海綿城市技術(shù)北京市重點實驗室,北京 100875)

全球氣候和下墊面變化是影響流域水循環(huán)的2個重要因素。目前,在下墊面變化和不同氣候條件的共同影響下,全球生態(tài)水文過程正在逐漸發(fā)生變化,成為當(dāng)前水文學(xué)研究的熱點領(lǐng)域之一[1]。青藏高原是世界上海拔最高、面積最大的高原,面積為250萬km2,有“世界屋脊”之稱[2]。青藏高原是亞洲許多河流的發(fā)源地及重要水源地,其水循環(huán)狀況直接關(guān)系著周邊及下游地區(qū)的水資源配置與防洪安全[3]。在氣候變化背景下,降水[4]、潛在蒸散發(fā)、冰川及下墊面均發(fā)生了不同程度的變化[5],最終導(dǎo)致流域徑流發(fā)生變化。因此,研究氣候變化影響下青藏高原高山區(qū)流域水循環(huán)演變機理,揭示下墊面和徑流演變規(guī)律,對區(qū)域水資源合理利用和規(guī)劃管理具有十分重要的現(xiàn)實意義。雅魯藏布江發(fā)源于青藏高原東南部,是一條重要的國際性河流[6]。近50 a來,雅魯藏布江流域下墊面發(fā)生了一系列變化,如冰川加速退縮、凍土退化[7],對水循環(huán)過程和機制產(chǎn)生了深刻影響。

當(dāng)前,國內(nèi)外學(xué)者定量識別徑流歸因的方法主要包括水文模型模擬法、基于Budyko假設(shè)的彈性系數(shù)法和雙累計曲線法[8]。近年來,基于Budyko假設(shè)的彈性系數(shù)法被廣泛應(yīng)用于國內(nèi)外各大流域，如MOPEX流域[9]、長江流域[8]和漢江上游流域[4]。目前,針對雅魯藏布江流域徑流變化和徑流歸因分析等方面已開展大量研究[10- 13],但在全面揭示徑流演變規(guī)律、定量厘清氣候變化和下墊面變化對徑流變化的影響方面仍存在不足。

雅魯藏布江作為中國重要的國際性河流,蘊含豐富的淡水資源,該流域也是中國重要的生態(tài)安全屏障和生物多樣性重點保護區(qū)域,其生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對簡單,生態(tài)環(huán)境脆弱,對氣候變化尤為敏感。近50 a來,雅魯藏布江流域水文氣象要素發(fā)生了一系列變化。有研究表明,雅魯藏布江流域降水以6.32 mm/(10 a)的速率呈不顯著增加,氣溫以0.32 ℃/(10 a)的速率呈顯著增加[14- 15]。流域中游年、季節(jié)平均氣溫顯著增高,年降水呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢[16- 17]。Li等[18]基于MODIS NDVI數(shù)據(jù)分析了雅魯藏布江流域的植被覆蓋情況,發(fā)現(xiàn)該區(qū)域在2000年后的顯著變綠過程是由氣候- 下墊面- 水文過程之間的耦合關(guān)系所驅(qū)動。本文在分析氣象要素和下墊面演變特征的基礎(chǔ)上,研究變化環(huán)境下雅魯藏布江流域的徑流變化規(guī)律及其歸因分析,相關(guān)研究結(jié)論可為高寒山區(qū)水資源管理、生態(tài)環(huán)境保護等工作提供科技支撐。

1 研究區(qū)概況

雅魯藏布江發(fā)源于杰瑪央宗冰川,在巴昔卡出境,進入印度阿薩姆邦改稱布拉馬普特拉河(Brahmaputra River),流域范圍為28°N—31°N,82°E—97°E(圖1)。雅魯藏布江從杰瑪央宗冰川的末端至拉孜為上游段,從拉孜到奴下為中游段,奴下到巴昔卡附近為下游段[12],干流全長2 057 km,流域面積約為24萬 km2。雅魯藏布江水量非常豐沛,年徑流總量為1 395.1億m3,年平均流量為4 425 m3/s[2]。流域平均海拔為4 000 m,地勢西高東低。由于復(fù)雜的地理條件,各地氣溫條件差異較大,年降水量存在顯著的空間差異,由東南部向西北部從4 000 mm以上降至500 mm左右[19]；降水的垂直分布規(guī)律明顯,從非冰川區(qū)過渡到冰川區(qū)年降水量隨高程增加的遞減率為10～30 mm/(100 m)[20]；同時降水季節(jié)分配不均勻,雨季旱季分明,雨季為每年的5—10月,旱季為11月至次年的4月。雅魯藏布江蘊含豐富的淡水資源,對西藏經(jīng)濟社會和下游國家發(fā)展具有十分重要的作用。

圖1 雅魯藏布江流域DEM及氣象站點分布Fig.1 Distribution of meteorological stations and DEM in the Yarlung Zangbo River basin

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

2.1.1 氣象要素數(shù)據(jù)

選取中國氣象局通過擬合數(shù)據(jù)序列計算并優(yōu)化薄盤平滑樣條函數(shù)、最終利用樣條函數(shù)插值得到的1961—2014年氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù),該數(shù)據(jù)時間分辨率為1 d,空間分辨率為0.25°×0.25°。

2.1.2 下墊面數(shù)據(jù)

植被覆蓋數(shù)據(jù)采用美國航天局開發(fā)的GIMMS NDVI第三代數(shù)據(jù)集(1982—2014年),空間分辨率為8 km×8 km,時間分辨率為15 d,該數(shù)據(jù)集已被證明是描述植被生長動態(tài)變化最好的數(shù)據(jù)集之一[21]；積雪數(shù)據(jù)采用MODIS網(wǎng)站提供的2000—2016年時間分辨率為8 d、空間分辨率為500 m的數(shù)據(jù)；雪深數(shù)據(jù)采用中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所提供的1982—2016年中國雪深長時間序列數(shù)據(jù)集[22],空間分辨率為0.25°,時間分辨率為1 d；冰川數(shù)據(jù)采用國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥data.tpdc.ac.cn)提供的1976年、2001年、2013年和2017年4期數(shù)據(jù)[23];凍土數(shù)據(jù)采用Zou等[24]提供的青藏高原新繪制的凍土分布圖(2017)。

2.1.3 徑流數(shù)據(jù)

徑流數(shù)據(jù)采用中國氣象局國家氣候中心提供的20個國家氣象站數(shù)據(jù)和西藏水文水資源勘測局提供的雅魯藏布江干支流上的12個水文站(拉孜、日喀則、江孜、奴各沙、唐加、旁多、拉薩、羊村、工布江達(dá)、巴河橋、更張、奴下，見圖1)1961—2015年實測月流量數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

2.2.1 統(tǒng)計分析方法

本文采用線性傾向估計方法,通過計算Slope值[21]研究氣溫、降水、植被、積雪面積、雪深等要素的變化趨勢。利用多元線性回歸方法,研究凍土區(qū)域氣溫變化特征。

2.2.2 徑流變化及歸因分析方法

為深入認(rèn)識雅魯藏布江流域徑流演變規(guī)律并進行歸因分析,采用集中度和集中期指標(biāo)分析月徑流量的年內(nèi)分布規(guī)律,采用Pettitt檢驗、滑動t檢驗和Mann- Kendall檢驗方法檢驗?zāi)陱搅髁客蛔凕c[25],利用去趨勢波動分析方法、小波分析方法探討各站年徑流量序列的尺度行為和周期變化。

考慮到雅魯藏布江流域水文氣象數(shù)據(jù)稀缺,徑流產(chǎn)生的物理機制復(fù)雜等特點,本文采用Budyko框架[26]對雅魯藏布江流域徑流變化進行歸因分析。由于流域徑流產(chǎn)生機制獨特,冰川徑流在流域徑流中占有不可忽略的比例,所以冰川徑流變化在徑流歸因中單獨考慮。下墊面變化主要受地形、土壤、植被和人類活動變化影響,長期而言地形和土壤可看作固定不變,同時由于該流域人類活動較弱,考慮忽略人類活動。因此,該流域下墊面變化主要由植被覆蓋變化引起[25]。

Schaake[27]研究表明,可以通過彈性系數(shù)來量化特定變量對徑流的敏感性,其定義如下:

(1)

式中:εyi為彈性系數(shù)；Rt為水文站觀測的年平均總徑流深，mm；yi代表特定的影響因素,即年平均降水量(P)、年平均實際蒸散發(fā)量(ET0)、冰川徑流占總徑流的比例(r)以及流域下墊面特征的參數(shù)(n)。

假設(shè)φ=ET0/P，彈性系數(shù)可以分別表示如下:

(2)

(3)

(4)

(5)

一旦確定了總徑流量的突變點,就可以通過比較突變點前后2個時期的冰川徑流量,并由Budyko框架中的公式(5)來計算冰川徑流量對2個時期總徑流變化的貢獻(xiàn)。

根據(jù)彈性系數(shù)的定義,可以通過將每個變量的變化引起的徑流變化相加得出總徑流變化,如下所示:

O(Rt)=C(P)+C(ET0)+C(n)+C(r)+δ

(6)

式中:O(Rt)為觀測到的徑流變化,mm；C(P)、C(ET0)、C(n)和C(r)分別表示P、ET0、n和r所導(dǎo)致的徑流變化,mm；δ為觀測和計算的徑流變化之間的偏差,mm。

每個變量對徑流變化的相對貢獻(xiàn)可以表示如下:

(7)

式中:RCyi為yi的相對貢獻(xiàn)。

3 結(jié)果分析與討論

3.1 氣象要素演變特征

3.1.1 氣溫演變趨勢

在全球變暖的大背景下,青藏高原地區(qū)存在明顯的溫度上升趨勢。圖2給出了1961—2014年最高氣溫、平均氣溫、最低氣溫在年尺度和季節(jié)尺度上的線性趨勢變化空間分布。整個流域的氣溫是一致升高的,升溫率在0.20～0.60 ℃/(10 a)之間變化,流域上游和拉薩河流域升溫最快。最高氣溫的升溫率最小,平均氣溫次之,最低氣溫的升溫幅度最大。

圖2 1961—2014年最高氣溫、平均氣溫、最低氣溫的年和季節(jié)趨勢空間分布Fig.2 Distribution of the maximum temperature,mean temperature,minimum temperature and seasonal trends in 1961—2014

3.1.2 降水演變特征

圖3為雅魯藏布江流域1961—2014年降水在年尺度和季節(jié)尺度上線性趨勢的空間分布。由圖3可知,降水整體呈增加趨勢,但上游部分區(qū)域降水呈減少趨勢。春季除上游外,整個流域降水都是增加的,尤其是下游地區(qū)；夏季下游地區(qū)降水減少,與該流域冰川退縮存在較好的對應(yīng)關(guān)系[28]；秋季的空間分布與年尺度類似；冬季時整個流域一致增加。

圖3 1961—2014年降水的年和季節(jié)趨勢空間分布Fig.3 Distribution of annual and seasonal trends of precipitation in 1961—2014

3.2 下墊面演變規(guī)律

3.2.1 植被時空變化特征

圖4為1982—2014年雅魯藏布江流域歸一化植被指數(shù)(INDV)的變化趨勢。由圖4可知,1982—2014年INDV變化范圍為0.25～0.28,INDV呈不顯著波動上升趨勢,上升速率為0.002/(10 a),表明近33 a間雅魯藏布江流域植被整體不斷改善,植被覆蓋度逐步提高。

圖4 1982—2014年流域INDV的變化趨勢Fig.4 Variation trend of INDV during the period of 1982—2014

圖5(a)為雅魯藏布江流域歸一化植被指數(shù)多年平均分布圖,由圖5可知,下游植被生長狀況較中上游好(下游INDV高于中上游),INDV最大值可達(dá)0.90,而中上游INDV值整體分布在0～0.46之間。圖5(b)反映了流域年尺度INDV的變化情況,統(tǒng)計得到Slope大于0的網(wǎng)格占比為63.7%,表明整體上流域歸一化植被指數(shù)得到改善,植被覆蓋率不斷提高。圖5(c)統(tǒng)計了通過0.05顯著性檢驗的INDV趨勢值,中游流域INDV呈顯著上升趨勢,上游流域西北部和下游流域INDV呈顯著下降趨勢,表明中游流域植被得到改善,上游流域西北部和下游流域植被存在退化現(xiàn)象。這與劉瀏等[21]對雅魯藏布江流域歸一化植被指數(shù)研究的成果較為一致。

圖5 1982—2014年雅魯藏布江流域INDV分布Fig.5 Distribution of INDV in Yarlung Zangbo River basin during the period of 1982—2014

3.2.2 積雪時空變化特征

圖6 年內(nèi)積雪覆蓋率Fig.6 Map of annual snow cover fraction

對2000—2016年雅魯藏布江流域積雪覆蓋率年內(nèi)變化進行統(tǒng)計分析。如圖6所示,5—9月流域積雪覆蓋率較小,1—3月流域積雪覆蓋率較大。2000—2016年流域年內(nèi)變化呈現(xiàn)出夏季小、冬春大的特點。最大積雪覆蓋率、平均積雪覆蓋率、最小積雪覆蓋率年內(nèi)分布均值分別為49.12%、28.70%和12.41%。最小積雪覆蓋率最小值為3.12%,出現(xiàn)在7月；最大積雪覆蓋率最大值為65.29%,出現(xiàn)在3月。

圖7(a)為雅魯藏布江流域積雪覆蓋率分布。由圖7(a)可知,下游北部嘉黎附近積雪覆蓋率較大,均值達(dá)到70%左右；下游河谷至流域中游北部山區(qū)積雪覆蓋率均值逐步減小,均值為10%～20%；中游雅魯藏布江干流沿線積雪覆蓋率最小,在3%以內(nèi)。這與Ban等[29]研究得到積雪覆蓋率在雅魯藏布江流域的東北部相對高于中部和南部區(qū)域的研究成果一致。

圖7 雅魯藏布江流域積雪覆蓋率及雪深變化率分布Fig.7 Distribution map of snow cover fraction and variation of snow cover depth in Yarlung Zangbo River basin

圖7(b)為雅魯藏布江流域雪深變化率分布。上游雪深整體以增加為主,部分區(qū)域雪深變幅為-1.2～-0.5 m/(10 a)；中下游雪深變化率較上游大,變幅為-1.2～0.8 m/(10 a),中游北部和下游東北部雪深以減少趨勢為主,最大可達(dá)-1.2 m/(10 a)。

3.2.3 冰川、凍土的演變特征

通過收集雅魯藏布江流域1976年、2001年、2013年和2017年冰川數(shù)據(jù)研究流域近40 a冰川變化。結(jié)果顯示,近40 a隨著氣溫升高,冰川呈現(xiàn)快速退縮的趨勢,變幅為-422.9 km2/(10 a),尤其是2013—2017年冰川面積銳減了1 600 km2。隨著冰川面積的加速退縮,在未來一段時間內(nèi)冰川將不斷減少乃至消失,這將給流域水資源的開發(fā)、利用和配置帶來巨大挑戰(zhàn)。

為了探究雅魯藏布江流域等溫線與凍土分布的關(guān)系,同時由于流域內(nèi)氣象站點稀少,本文參考焦世暉等[30]在青藏高原的研究方法,基于流域及周圍20個國家氣象站1980—2017年逐日氣溫數(shù)據(jù),采用Excel對流域20個氣象站點38 a的年平均氣溫與海拔、緯度之間的關(guān)系進行多元線性回歸分析,得到

Y=39.875 59-0.005 2e-0.489 71l

(8)

式中:Y為多年平均氣溫, ℃；e為海拔,m；l為緯度, °N。

多元線性回歸結(jié)果的R2=0.7,且該結(jié)果通過α為0.05的F值檢驗,結(jié)果較為可信。因此,根據(jù)海拔和緯度數(shù)值便可利用式(1)計算出某點的平均溫度。采用此公式,在流域上游及中游站點稀少的位置進行補點。基于補點和站點氣溫數(shù)據(jù),利用地理分析軟件的自然鄰域法進行空間插值,計算得到流域年平均氣溫分布，見圖8。由圖8可知,季節(jié)凍土分布較廣,在流域的上中游均有分布,多年凍土主要分布在流域的上游前端和流域的東北部,非凍土主要分布在流域的東南部。流域上游前端的多年凍土年平均氣溫約-2 ℃,流域東北部的多年凍土年平均氣溫約為-2～4 ℃,這一研究結(jié)果與前人研究結(jié)論一致[30]。

圖8 雅魯藏布江流域凍土分布及繪制的多年平均氣溫等溫線Fig.8 Distribution of frozen soil and the drawn multi- year average temperature isotherm in the Yarlung Zangbo River basin

3.3 徑流變化及其歸因分析

3.3.1 徑流變化特征

(1) 年內(nèi)變化特征。雅魯藏布江流域奴下、羊村等12個水文站徑流的年內(nèi)分布規(guī)律結(jié)果表明,月平均徑流的集中度值為0.18～0.72(圖9(a)),主要集中在7—9月(圖9(b)),且在空間上存在一定差異。一般來說,5—9月是雅魯藏布江流域的雨季,可以看出干流的雨季徑流量占年徑流總量的73%左右,空間差異不大。黃俊雄等[31]基于雅魯藏布江奴各沙、羊村、奴下3個水文站1956—1995年逐月流量數(shù)據(jù),研究得到雅魯藏布江流域6—9月徑流分配最豐,徑流量占年徑流總量的65%以上，本文研究結(jié)果與其較為一致。流域內(nèi)3個子流域(尼洋河、拉薩河和年楚河)的雨季徑流總量占其年徑流總量的比例分別為68%、79%和83%,具有一定的空間差異。

整體上流域徑流具有相似的年內(nèi)分布規(guī)律,即主要集中在雨季。然而,從下游到上游,徑流高值在流域西部僅集中在8月份,在中部則主要在7—8月,而在東部地區(qū)多為6—9月,最大徑流出現(xiàn)的月份逐漸延后且持續(xù)時間變短。

(2) 年際變化特征。通過對徑流進行周期分析,得到干流年徑流量存在3～4 a和12～15 a左右的不顯著周期變化,部分支流(拉薩、工布江達(dá)和日喀則水文站)為20 a左右周期,同時各站均存在一個約30～33 a的長周期且通過了顯著性檢驗。利用去趨勢波動分析(DFA)方法分析了12個水文站年徑流序列的尺度行為，除工布江達(dá)和唐加水文站的α<0.53外,其余10個站點的α最小值為更張站年徑流序列的0.745,最大值為江孜站的0.963,表明雅魯藏布江干流及其主要支流的年徑流過程具有明顯的長程相關(guān)性,并在95%置信水平下表現(xiàn)為正相關(guān)性。

圖9 各水文站月徑流序列Fig.9 Monthly runoff series of each hydrological station

利用小波分析定義的各站年平均徑流序列與降水序列的平均周期變化顯示:降水序列具有3～4 a、16 a和32 a的周期,年徑流序列相應(yīng)具有3～4 a、12 a、20 a和32 a左右的周期,進一步表明徑流的年際變化規(guī)律與降水變化具有相似性。

3.3.2 徑流變化的量化歸因分析

根據(jù)雅魯藏布江干流上設(shè)置的3座水文站(奴各沙、羊村、奴下)的地理位置對雅魯藏布江流域進行子流域劃分,由此得到了4個子流域。但由于奴下站以東的區(qū)域缺少相關(guān)水文數(shù)據(jù),無法準(zhǔn)確有效地進行徑流歸因分析,因此本文只選取奴下站以西的3個子流域作為研究區(qū)域,這3個子流域由西至東依次被視為雅魯藏布江流域的上游、中游以及下游(圖10)。每個子流域中的徑流量均由該子流域上下游兩端的控制水文站決定:上游的徑流量為奴各沙站實測徑流量,中游的徑流量為羊村站與奴各沙站徑流量的差值,下游的徑流量則為奴下站與羊村站徑流量的差值。

圖10 雅魯藏布江水文站分布及子流域劃分Fig.10 Distribution of the hydrological stations and division of the sub- basins in the Yarlung Zangbo River basin

結(jié)合中上游地區(qū)徑流量的突變檢驗結(jié)果(表1),為了統(tǒng)一雅魯藏布江流域3個分區(qū)的氣候變化和下墊面變化對徑流變化的影響時期,選擇1997年作為突變點,以確定本文的基準(zhǔn)期和變化期,即基準(zhǔn)期(Ⅰ期)為1966—1997年,變化期(Ⅱ期)為1998—2015年。本文與張建云等[32]研究雅魯藏布江奴下站實測年徑流得到的突變點分別發(fā)生在1966年和1998年一致。

表1 通過3種統(tǒng)計方法檢測到的變化點

圖11表明,氣候、冰川徑流和下墊面的變化對上游、中游和下游的徑流變化表現(xiàn)出不同影響。與Ⅰ期相比,Ⅱ期上游、中游、下游的徑流深分別增加了29.08 mm、85.80 mm和20.67 mm。為了評估調(diào)整后的Budyko框架在雅魯藏布江流域的適用性,本文對計算的徑流量變化(C(Rt))與觀測的徑流量變化(O(Rt))之間的相對誤差進行了計算,從圖11中可以看到,所有3個子流域相對誤差均低于0.4%,表明本文所提出的歸因分析方法對于量化各因素對徑流變化的影響是有效和可信的[25]。在上游,由降水變化(ΔP)、潛在蒸散量變化(ΔET0)、下墊面變化(Δn)和冰川徑流變化(Δr)引起的徑流增加的貢獻(xiàn)分別為-0.81 mm、-1.54 mm、14.34 mm和14.30 mm,對應(yīng)的貢獻(xiàn)率分別為-2.78%、-5.30%、59.61%和49.18%；以上影響因素對中游徑流增加的相應(yīng)貢獻(xiàn)分別為33.77 mm、-1.16 mm、31.24 mm和22.34 mm,對應(yīng)的貢獻(xiàn)率分別為39.36%、-1.36%、36.4%和26.04%；而在下游,ΔP、ΔET0、Δn和Δr對徑流增加的貢獻(xiàn)分別為26.71 mm、-0.04 mm、-12.14 mm和6.16 mm,對應(yīng)貢獻(xiàn)率分別為129.21%、-0.17%、-55.74%和29.8%。

圖11 氣候變化、冰川徑流和下墊面變化對徑流變化的貢獻(xiàn)Fig.11 Contribution of climate change,glacier runoff and underlying surface change to runoff variation

以上結(jié)果表明,以n表示的下墊面變化以及以r為代表的冰川徑流變化對上游徑流的增加起著主導(dǎo)作用；而降水量的變化對中下游徑流的增加影響最大,同時冰川徑流也有著超過25%的不可忽略的貢獻(xiàn)率。此外,本文還對全流域徑流量進行了歸因分析,ΔP、ΔET0、Δn和Δr對整個流域徑流量增加的貢獻(xiàn)率分別為39.62%、-2.74%、32.32%和30.94%,進一步說明了研究下墊面變化和冰川徑流變化對徑流變化的重要性。

目前,在雅魯藏布江流域已開展許多徑流歸因分析工作,本文與以往研究的不同之處在于以往研究多集中在中游和奴下站集水范圍內(nèi),且作為一個整體進行考慮[33]；本文則嘗試把奴下站集水區(qū)域劃分為上游、中游、下游3個子流域,深入分析了各子流域徑流變化的原因,并量化降水變化、潛在蒸散量變化、下墊面變化和冰川變化對徑流變化的貢獻(xiàn)。本文與Wang等[13]采用Budyko方法進行徑流歸因得到的結(jié)果偏差較大的原因可能是:① 所采取得Budyko方法不同,例如在計算冰川徑流時本文采用流域水量平衡計算,Wang等[13]采用度日因子模型；② 采取的數(shù)據(jù)不同，不同數(shù)據(jù)由于融合或插值方法的不同,也會引起數(shù)據(jù)質(zhì)量具有一定的差異,最終也會使研究結(jié)果出現(xiàn)偏差。

4 結(jié) 論

本文在分析氣象要素和下墊面演變特征的基礎(chǔ)上,研究變化環(huán)境下雅魯藏布江流域的徑流變化規(guī)律及其歸因分析,得到以下幾點結(jié)論:

(1) 1961—2014年,整個流域的氣溫是一致升高的,升溫率在0.20～0.60 ℃/(10 a)之間變化,降水整體呈增加趨勢,但上游降水呈減少趨勢。過去50 a來,流域氣候向暖濕化方向發(fā)展。

(2) 流域植被整體不斷改善,植被覆蓋度逐步提高。中游流域植被得到改善,上游流域西北部和下游流域植被存在退化現(xiàn)象。上游雪深整體以增加為主,中游北部和下游東北部雪深以減少趨勢為主。冰川呈快速退縮的趨勢,變幅為-422.9 km2/(10 a)。季節(jié)凍土在上中游均有分布,多年凍土主要分布在上游前端和流域的東北部,非凍土主要分布在流域的東南部。上游前端的多年凍土年平均氣溫約-2 ℃,流域東北部的多年凍土年平均氣溫約為-2～4 ℃。

(3) 整體上流域徑流具有相似的年內(nèi)分布規(guī)律,主要集中在雨季。降水序列具有3～4 a、16 a和32 a的周期,年徑流序列相應(yīng)具有3～4 a、12 a、20 a和32 a左右的周期,徑流的年際變化規(guī)律與降水變化具有相似性。奴下站集水范圍內(nèi)降水變化、潛在蒸散量變化、下墊面變化和冰川變化對徑流量增加的貢獻(xiàn)率分別為39.62%、-2.74%、32.32%和30.94%。

未來在高寒流域開展相關(guān)研究中,應(yīng)加強以下幾個方面的探索:① 加強氣溫、降水、冰川徑流、融雪徑流、凍土水文等實測數(shù)據(jù)的觀測工作,創(chuàng)新數(shù)據(jù)融合算法,提高融合數(shù)據(jù)的質(zhì)量；② 加強流域尺度冰凍圈全要素各過程的綜合模擬,深入理解各要素在流域徑流變化中的影響,深化對冰凍圈變化機理與過程的科學(xué)認(rèn)識。

致謝:本文主要成果來源于項目研究報告,作者對所有項目參加人員表示衷心的感謝。