陳紅光， 孟凡浩， 薩楚拉， 羅 敏， 王牧蘭， 劉桂香

（1.內(nèi)蒙古師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022；2.內(nèi)蒙古自治區(qū)遙感與地理信息系統(tǒng)重點實驗室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022；3.內(nèi)蒙古自治區(qū)蒙古高原草原災(zāi)害與生態(tài)安全重點實驗室，內(nèi)蒙古 呼和浩特010022；4.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院草原研究所，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010）

近年來，受氣候變化及人類活動加劇的雙重影響，水資源在時空上重新分配且洪澇、干旱等災(zāi)害頻發(fā)，特別是在干旱、半干旱區(qū)草原內(nèi)陸河流域尤為明顯［1-2］。水資源作為制約草原內(nèi)陸河流域發(fā)展的重要資源［3-4］，其變化無疑對當?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)安全及可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生重大影響。因此，深入剖析流域水文循環(huán)的特點，厘定氣候變化和人類活動對徑流的影響，能夠為最大限度減少環(huán)境變化對徑流產(chǎn)生的不利影響提供理論依據(jù)，對干旱區(qū)草原內(nèi)陸河流域的可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義［5-6］。

目前定量區(qū)分氣候變化和人類活動對徑流貢獻的方法主要有統(tǒng)計分析法、水量平衡法和水文模型模擬法［7］。統(tǒng)計分析法依賴于大量的歷史實測數(shù)據(jù)，因此，在缺乏水文資料的地區(qū)難以使用。而水量平衡法主要根據(jù)水量平衡建立數(shù)學(xué)模型，通過改變模型中的單個因子來估算各因子的水文效應(yīng)；因此，該方法無法了解水文循環(huán)物理過程［3,8］。水文模型因其能考慮流域空間異質(zhì)性且對水文循環(huán)物理過程進行刻畫而成為目前最佳。如劉柏君［9］、劉酌希［10］、Aawar［11］采用水文模擬途徑，定量評估了氣候變化和人類活動對不同流域徑流變化的影響。然而，目前有關(guān)徑流演變特征及模擬預(yù)測的研究多數(shù)集中在世界較大的河流及其支流，很少有學(xué)者關(guān)注草原內(nèi)陸河流域，并極少對此類流域從定量的角度進行研究。

烏拉蓋河流域作為內(nèi)蒙古最大的內(nèi)陸河流域，是烏珠穆沁草原的重要組成部分，同時也是內(nèi)蒙古自治區(qū)重要的畜牧業(yè)基地［12］，不僅為該地提供可貴的水資源，而且發(fā)揮較大的生態(tài)效益，是烏珠穆沁草原的生命線，也是維系草原生產(chǎn)力的重要生態(tài)因素［13-14］。此外，由于氣候變化及人類活動的持續(xù)影響，流域草原面積不斷下降，草原沙化以及鹽堿化的程度逐漸加重，對牧區(qū)草原生態(tài)平衡及經(jīng)濟發(fā)展帶來了極大的威脅［15-16］。然而，目前針對烏拉蓋河流域徑流變化及其主要驅(qū)動要素的分析鮮有報道，特別是2000 年實施水土保持政策以來流域徑流變化特征及其原因尚不清晰。因此，本研究選取烏拉蓋河流域為研究區(qū)，結(jié)合改進的SWAT水文模型［17］、情景設(shè)置［18-19］及數(shù)理統(tǒng)計等方法探討烏拉蓋河流域徑流的時空變化規(guī)律，定量評估不同時段氣候變化和人類活動對流域徑流的影響。研究結(jié)果能夠深化對干旱、半干旱草原內(nèi)陸河流域生態(tài)水文過程及演變規(guī)律的認識，為內(nèi)陸河流域水資源的可持續(xù)利用及合理調(diào)度提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

烏拉蓋河流域（116°20′～119°59′E，44°02′～46°42′N）位于烏珠穆沁草原，海拔796～1937 m（圖1）。烏拉蓋河流域面積為3×104km2，是內(nèi)蒙古最大的內(nèi)流河流域，河道長度為2×103km，多年平均徑流量為4.17 m3·s-1（1981—2012 年）［16］，并且在河道下游孕育了烏拉蓋濕地［20］。濕地地下水資源是人畜用水、小型分散的農(nóng)田種植灌溉用水、城鎮(zhèn)用水及部分工礦業(yè)用水的主要來源［20］。烏拉蓋河流域?qū)儆诎霛駶?、半干旱大陸性氣候，年平均降水量由東向西遞減，約為250～400 mm，年平均溫度約為-0.9 ℃［12］。流域內(nèi)的地帶性植被主要為典型草原，流域東北部為草甸草原植被，西南部為典型草原，中部為兩者過渡地帶［13］。為了分析烏拉蓋河流域不同河段的水文情勢，將河道分為上游、中游和下游，烏拉蓋水庫以上為上游，由烏拉蓋水庫到胡稍廟為中游、胡稍廟到索林淖爾為下游［16］。

圖1 烏拉蓋河流域水系及站點分布Fig.1 Distribution map of water system and station in the Ulagai River Basin

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

為了構(gòu)建烏拉蓋河流域水文模型，采用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型（DEM）、土地利用/覆被、土壤數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及實測徑流數(shù)據(jù)。DEM數(shù)據(jù)來源于美國國家航空航天局（http://www.nasa.gov），空間分辨率為30 m。為了有效揭示地表覆蓋變化的影響，如過度放牧造成的草地退化等，土地利用/覆被數(shù)據(jù)采用二級分類，分別為林地、高覆蓋度草地、中覆蓋度草地、低覆蓋度草地、水域、耕地、建設(shè)用地和沙地8類；空間分辨率為1 km，由中國科學(xué)院環(huán)境資源與數(shù)據(jù)中心免費下載（http://www.resdc.cn），包括1980 年、1990 年、2000 年、2010 年和2020 年共5期。土壤數(shù)據(jù)從世界土壤數(shù)據(jù)庫（http://westdc.west?gis.ac.cn/data/）獲取，空間分辨率1 km。氣象數(shù)據(jù)采用中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn）提供的1981—2020年烏拉蓋以及周邊錫林浩特市、東烏珠穆沁旗等12 個氣象站點的逐日降水、最高/最低氣溫、風(fēng)速、相對濕度等數(shù)據(jù)。由于牧區(qū)草原為缺資料區(qū)域，站點實測數(shù)據(jù)稀少。因此驗證模型時采用實測徑流數(shù)據(jù)、實地采樣數(shù)據(jù)、MODIS 積雪數(shù)據(jù)及蒸散發(fā)數(shù)據(jù)進行多目標率定。實測徑流數(shù)據(jù)由1981—2003 年奴乃廟水文站和2004—2012 年烏拉蓋水庫入庫水文站合成的逐月徑流量資料。采樣數(shù)據(jù)為2019—2020年實測水位、斷面等換算成為徑流量。積雪數(shù)據(jù)和蒸散發(fā)數(shù)據(jù)分別選擇2000—2012年MODIS的MOD10A1和MOD16A2產(chǎn)品，其時空分辨率均為8 d、500 m。通過美國NASA 陸地過程分布式數(shù)據(jù)檔案（https://lpdaacsvc.cr.usgs.gov/ap?peears/）免費下載。

2.2 SWAT模型及模擬精度評定

由美國農(nóng)業(yè)部和農(nóng)業(yè)研究局開發(fā)的半分布式（Soil and Water Assessment Tool，SWAT）水文模型能很好的模擬流域水文循環(huán)過程并能進一步量化流域水文過程對變化環(huán)境的響應(yīng)［21］。本研究采用團隊自主改進的SWAT 模型，包括改進的融雪模塊和子流域分割法［22-23］，通過增加累積溫度確定條件來分離降雨和降雪類型以及在流域劃分時增加土地利用/覆被變化節(jié)點來提高模型模擬精度。

為了提高模型的適用性，以水文站實測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用SWAT-CUP軟件的SUFI-2算法進行模型參數(shù)敏感性和不確定性分析［24-25］。選取納什效率系數(shù)（NES）、均方根誤差（PBLAS）、判定系數(shù)（R2）等多個評價指標對模型模擬徑流結(jié)果進行評價［17］。此外，以MODIS積雪面積和蒸散發(fā)數(shù)據(jù)對模型模擬的積雪面積和蒸散發(fā)量曲線的擬合度進行模擬結(jié)果的多源驗證，以保證模型的適用性及穩(wěn)定性。評價指標公式如下：

2.3 徑流突變檢驗

變化環(huán)境下，烏拉蓋河流域水文要素?zé)o疑會受到一定程度的干預(yù)和擾動，本研究采用Mann-Kend?all突變檢驗法用于徑流突變分析。與此同時，應(yīng)用降水-徑流量雙累積曲線作為突變點的輔助檢驗。Mann-Kendall 趨勢檢驗法（簡稱M-K 法）是由Mann和Kendall提出并改進的統(tǒng)計方法，經(jīng)常用于分析降水、徑流和氣溫等要素的長時間序列變化［18］。其特點在于對樣本數(shù)據(jù)的分布無要求，受異常值的干擾較小，在水文、氣象等數(shù)據(jù)中適用性良好，且計算簡便。當M-K 檢驗突變點時，檢驗變量S計算公式如下：

式中：秩序Sk是第i時刻數(shù)值大于j時刻數(shù)值個數(shù)的累計值。通過分析曲線UBK和UFK可以表明徑流深的變化趨勢又可以明確其發(fā)生的突變年份。UFK值的正負代表徑流深的增加或減少趨勢，UBK和UFK是否越過臨界值線則表示變化趨勢的顯著與否，若UBK和UFK的交點位于臨界線內(nèi)，該交點為突變點［5］。

降水-徑流量雙累積曲線是檢驗兩個參數(shù)間關(guān)系一致性及其變化的常用方法。所謂雙累積曲線就是在直角坐標系中繪制的同期內(nèi)一個變量的連續(xù)累積值與另一個變量連續(xù)累積值的關(guān)系線，可用于水文氣象要素一致性的檢驗、缺值的插補或資料校正，以及水文氣象要素的趨勢性變化及其強度的分析［18］。本研究以降水和徑流深為變量作雙累積曲線，將曲線斜率發(fā)生明顯變化的年份定義為突變年，突變年以前作為基準期，也稱人類活動穩(wěn)定期；突變年以后作為突變期，稱人類活動劇烈期。

2.4 區(qū)分氣候變化與人類活動對徑流變化的影響

為了解析近40 a氣候變化與人類活動對烏拉蓋河流域的綜合影響，如暖干化趨勢及過度放牧造成的草地退化。本研究選取烏拉蓋河流域1981—2020 年的氣象數(shù)據(jù)以及過去5 個時期（1980 年、1990年、2000年、2010年和2020年）土地利用/覆被，結(jié)合情景設(shè)置法模擬不同變化環(huán)境下的徑流量。共設(shè)置11種情景，分別用s1～s11表示（表1）。情景1（s1）將基準期的氣象數(shù)據(jù)和土地利用/覆被驅(qū)動模型，得到基準期土地利用/覆被和氣候條件下的徑流模擬值。為保證突變期模擬值和基準期的徑流量在物理成因上的一致性，情景2 和情景3 將保持率定好的模型參數(shù)不變，模型分別輸入突變期氣象數(shù)據(jù)和土地利用/覆被，模擬得到突變期氣候和土地利用/覆被條件下的徑流值。為了進一步了解不同時段氣候變化和人類活動對徑流影響的差異，本研究將烏拉蓋河流域過去40 a 的氣候和土地利用/覆被分 為4 個 時 段（1980—1990 年、1990—2000 年、2000—2010 年、2010—2020 年），將其設(shè)置為s4～s11等8個情景。通過以上11種情景分別計算氣候以及土地利用/覆被引起的徑流變化值，具體表達如下：

表1 模型模擬情景設(shè)置Tab.1 Model simulation scenario settings

式中：?Qc為基準期氣候變化引起的徑流變化值；Qr為突變期人類活動引起的徑流變化值；?Q徑流總變化值；Wc氣候變化對徑流量的貢獻率；Wr人類活動對徑流量的貢獻率。

3 結(jié)果與分析

3.1 SWAT模型校準與驗證

本研究建立的SWAT模型將烏拉蓋河流域劃分成41個子流域和153個水文響應(yīng)單元。SWAT模型參數(shù)較多，采用SWAT-CUP 軟件對參數(shù)進行敏感性分析，選取最敏感的14 個參數(shù)進行重點率定，得到的敏感參數(shù)校準值見表2。模型預(yù)熱期為1976—1980 年，率定期為1981—1998 年，驗證期為1999—2012 年。由站點實測徑流數(shù)據(jù)與模擬徑流數(shù)據(jù)對比來看，徑流模擬率定期和驗證期評價指標NSE和R2均高于0.6，PBLAS小于20%（圖2a）。烏拉蓋河是季節(jié)性河流，實測徑流表現(xiàn)為夏季徑流量較大，冬季斷流的特點。改進的SWAT模型能夠較好的捕捉徑流的季節(jié)性分布特征。此外，通過對比MODIS數(shù)據(jù)與模型模擬的積雪面積、蒸散發(fā)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模擬值與遙感數(shù)據(jù)擬合較好，且兩者的相關(guān)系數(shù)均高于0.8（圖2b、圖2c）。根據(jù)多目標評定結(jié)果來看，模型模擬結(jié)果較好，可用于下一步研究。

圖2 烏拉蓋河流域SWAT模擬效果Fig.2 SWAT simulation effect of the Ulagai River Basin

表2 參數(shù)敏感性分析結(jié)果Tab.2 Parameter sensitivity analysis results

3.2 烏拉蓋河流域徑流變化時空特征

根據(jù)SWAT 模擬結(jié)果，1981—2020 年烏拉蓋河流域年均徑流深以1.19 mm·a-1的速率呈顯著減少趨勢（圖3a）。其中，徑流深的最大值出現(xiàn)在1998年（183.24 mm），最小值出現(xiàn)在2017 年（12.08 mm）。不同河段徑流變化趨勢與整個流域變化一致，徑流最大值均出現(xiàn)在1998 年，但徑流大小相差甚大（圖3b）。通過M-K 檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，UF和UB兩條曲線在2000 年出現(xiàn)交點，且通過顯著性檢驗（圖3c），表明在2000 年烏拉蓋河流域徑流量發(fā)生明顯突變?；诮邓?徑流量雙累積曲線法輔助驗證突變年，在2000年以后曲線的曲率出現(xiàn)明顯偏移（圖3d），同樣表明徑流深在2000 年發(fā)生突變。這與研究區(qū)附近其他河流的研究結(jié)果一致［1,6,18］。

圖3 烏拉蓋河流域1981—2020年徑流時間變化以及突變檢驗Fig.3 Runoff time change and mutation test in the Ulagai River Basin from 1981 to 2020

通過分析烏拉蓋河流域多年平均徑流深的空間分布情況，發(fā)現(xiàn)流域中部徑流較大，東部徑流較小，并且由東向西呈先增大后減小的分布格局，流域上、中游徑流較小，下游徑流較大（圖4a）。由烏拉蓋河流域徑流深變化的空間分布圖來看（圖4b），整個流域徑流深均呈不同程度的增加趨勢，且變化幅度大小與時空分布格局相近，下游低海拔區(qū)域較上中游增加趨勢更為明顯。

圖4 烏拉蓋河流域1981—2020年徑流深及變化的空間分布Fig.4 Spatial distribution of runoff depth in the Ulagai River Basin from 1981 to 2020 and spatial distribution of variation

3.3 烏拉蓋河流域徑流歸因分析

3.3.1 烏拉蓋流域不同河段徑流變化歸因分析 根據(jù)突變檢驗結(jié)果將研究時段分為基準期（1981—1999 年）和突變期（2000—2020 年）。再結(jié)合情景s1～s3 結(jié)果發(fā)現(xiàn)，氣候變化使年均徑流量減少40.07 mm，貢獻率為95.84%；人類活動使年均徑流量減少1.74 mm，貢獻率4.16%。因此，氣候變化是烏拉蓋河流域徑流變化的主要原因。烏拉蓋河流域自基準期之后氣溫持續(xù)增加、降水量減少，徑流量也隨之減少，突變期較基準期的降水量減少了14%，氣溫增加了0.82 ℃，總徑流量減少了69.20%。降水量減少、氣溫增加使徑流量減少，但是多年徑流深的相對變化遠大于降水量和氣溫的變化。這表明人類活動對徑流量的影響程度也不容忽視［26］。如圖5所示，氣候變化和人類活動對于烏拉蓋河流域不同河段的影響不盡相同，人類活動對上、中、下游的貢獻率分別為1.69%、4.36%和5.03%。

圖5 烏拉蓋河流域徑流變化歸因Fig.5 Attribution of runoff changes in the Ulagai River Basin

3.3.2 烏拉蓋河流域不同時段徑流變化歸因分析 為了明晰不同時間段內(nèi)氣候變化和人類活動對烏拉蓋河徑流的影響程度及差異，根據(jù)5期土地利用/覆被數(shù)據(jù)將研究時期劃分為不同的4個時段。結(jié)合情景（s4～s11）分別研究1980—1990 年、1990—2000 年、2000—2010 年和2010—2020 年不同時段內(nèi)的徑流演變特征，量化氣候變化和人類活動對徑流變化的貢獻?？梢钥闯?，不同時段氣候變化和人類活動對流域徑流的貢獻率均不相同，并且有正負兩種影響（圖6）。在4 個不同時段內(nèi)氣候變化對徑流量的貢獻率逐漸減少，由88.26%減少到25.47%。而在2000—2010 年內(nèi)氣候變化和人類活動均對徑流產(chǎn)生了負面影響，貢獻率分別為-48.41%和-51.19%。

圖6 烏拉蓋河流域不同時段氣候變化與人類活動對徑流的貢獻率Fig.6 Contribution of climate change and human activities to runoff at different times in the Ulagai River Basin

4 討論

對于水資源缺乏的干旱半干旱牧區(qū)草原內(nèi)陸河流域，降水成為了主要水量補給來源?？傮w而言，1981—2020 年烏拉蓋河流域降水量平均值為323.89 mm，在1998 年達到峰值（552.73 mm），以8.91 mm·（10a）-1的速率呈減少趨勢。近40 a氣溫以波動形式上升，升溫速率可達0.43 ℃·（10a）-1，使該流域呈暖干化趨勢（圖7）。研究顯示，流域暖干化的背景下徑流量以11.93 mm·（10a）-1的速率減少。而M-K檢驗和降水-徑流量雙累積曲線的結(jié)果均顯示年均徑流深在2000年發(fā)生突變，這表明烏拉蓋河流域徑流量在2000年之前主要受氣候變化的影響，而后受氣候和人類活動的共同影響。流域附近的其他流域徑流也存在著突變現(xiàn)象，且突變期總徑流量小于基準期總徑流量［8,27］。表示突變年后徑流量的減少受氣候變化及過度放牧、盲目開墾以及水利水庫建設(shè)等人類活動的雙重影響。烏拉蓋河流域暖干化的趨勢，在一定程度上導(dǎo)致徑流量減少。然而，突變期較基準期多年徑流深的相對變化遠大于降水量和氣溫的變化，凸顯了過度放牧、盲目開采、以及不合理的農(nóng)業(yè)灌溉等人類活動對徑流的負面影響。在經(jīng)濟快速發(fā)展和人口持續(xù)增加的過程中城市擴張、工礦用地增多、道路建設(shè)均會產(chǎn)生耗水增加［6］。據(jù)統(tǒng)計，烏拉蓋河流域建設(shè)用地面積由1980 年的53.66 km2增加到2020 年的264.13 km2。此外，該流域畜牧業(yè)更加發(fā)達，研究時段內(nèi)牲畜數(shù)量持續(xù)增加，2000 年以4×106頭的數(shù)量達到近40 a最高值。過度放牧等不合理的人類活動導(dǎo)致牧區(qū)草原植被退化，使雨水攔蓄能力下降，從而加速水土流失［27］。而人類活動對上、中、下游的影響也不盡相同，貢獻率分別為1.69%、4.36%和5.03%。不同河段的土地利用/覆被類型、工業(yè)以及畜牧業(yè)發(fā)展的不同程度可能會導(dǎo)致這種差異。如流域上游長期以來以農(nóng)業(yè)發(fā)展為主，且降水量較高、溫度較低，徑流受人類活動的影響較小。而以草地覆被為主的下游區(qū)域，主要依靠畜牧業(yè)為生。而下游牲畜數(shù)量的增加以及建立工礦等人類生活方式使耗水量增加，從而減少水資源［27］。

圖7 烏拉蓋河流域氣候要素及徑流變化Fig.7 Changes in climatic elements and runoff runoff in the Ulagai River Basin

通過模擬烏拉蓋河流域5 個時期不同土地利用/覆被條件下的徑流過程并結(jié)合下墊面變化以及政府實施的工程措施，5 個時段的產(chǎn)流比如表3 所示，1980—2020年研究區(qū)暖干化趨勢下流域徑流呈先增加后減少趨勢，1981—2000年徑流均呈增加趨勢，增加了18.45 mm；2000—2020年呈減少趨勢，總徑流減少了39.85 mm。上述分析表明，突變年（2000 年）后人類活動是烏拉蓋河流域徑流顯著減少的重要因素，而土地利用/覆被變化是人類活動的集中體現(xiàn)形式之一［28］。

表3 烏拉蓋河流域不同時段產(chǎn)流比Tab.3 Ratio of production to flow in the Ulagai River Basin at different times

由烏拉蓋河流域近40 a土地利用/覆被可知（圖8），發(fā)現(xiàn)1981—2020 年流域內(nèi)耕地面積先增后減，林地和草地面積變化趨勢與之相反，這與烏拉蓋河流域毀林毀草開荒到退耕還林還草相對應(yīng)［29-30］。1981—2000年徑流持續(xù)的增加，其原因為該時段流域發(fā)展第一產(chǎn)業(yè)，流域牲畜總量為2000—2020年的將近2 倍［18］。過度開墾、超載養(yǎng)畜以及灌溉量的增加等導(dǎo)致下墊面的改變，一定程度上削弱了其對雨水的攔蓄作用，使徑流量增加［18］。此外，突變分析結(jié)果顯示，與基準期相比降幅達到69.20%。盡管2000年開始政府采取一系列水土保持措施，導(dǎo)致耕地面積減少以及疏林地和低覆蓋度草地面積的增加，在一定程度上減少了出口斷面的徑流量，防止了水土流失［27］。然而，同時間內(nèi)錫林郭勒盟第二、三產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，建立烏拉蓋水庫為附近的煤礦、石油的開采提供工業(yè)用水［31］，年度工業(yè)用水量達到了4750 m3。這極大地消耗了烏拉蓋河流量，導(dǎo)致2010年后徑流量急速下降。因此，徑流的減少不僅受土地利用/覆被，還包括人口增長和經(jīng)濟發(fā)展導(dǎo)致對水資源的開發(fā)利用等因素。流域內(nèi)從2000 年開始實施了一系列生態(tài)保護措施，包括“退耕還林還草”、“京津風(fēng)沙源治理”，“未封禁牧”等水土保持措施［27］，但徑流量在2000 年依舊呈增加趨勢，而在2010年開始減少，這表明水土保持措施具有一定的滯后效應(yīng)。

圖8 烏拉蓋河流域土地利用/覆被變化Fig.8 Land use/cover change in the Ulagai River Basin

5 結(jié)論

（1）SWAT 模型在烏拉蓋河流域的徑流模擬適用性良好，率定期及驗證期徑流模擬結(jié)果與實測徑流的NSE 及R2均在0.62 以上，PBLAS 小于18.8%。除此之外，MODIS 積雪面積、蒸散發(fā)與模型模擬值的擬合系數(shù)均高于0.80。

（2）近40 a 降水減少及氣溫增加的背景下，烏拉蓋河流域年均徑流深以1.19 mm·a-1的速率呈顯著減少趨勢，且在2000年發(fā)生突變?？臻g上由東向西呈先增大后減小的分布格局。

（3）烏拉蓋河流域氣候變化是徑流變化的主要驅(qū)動因子，對徑流的貢獻率為95.84%。對不同河段的貢獻率也有所差異，對上、中、下游的貢獻率分別為98.31%、95.64%和94.97%。對于不同時間段，流域氣候變化對徑流的貢獻率逐漸減少，由1980年的88.26%減少到2020 年的25.47%。而不同人類行為活動導(dǎo)致徑流變化趨勢及幅度也有較大的差異。