關鍵詞：水文連通性；時空分布；有序邏輯回歸；洪水效應；窟野河流域

中圖分類號：Ｐ３４３ 文獻標志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０９．０１２

引用格式：蔣曉輝，楚楚，聶桐，等．黃河中游典型支流水文連通性變化規(guī)律及洪水效應［Ｊ］．人民黃河，２０２４，４６（９）：８３－８９，１２６．

０引言

洪水災害是嚴重的自然災害之一，在全球范圍內(nèi)影響的人口數(shù)量超過其他自然災害［１］ 。氣候變化和人類活動導致洪水發(fā)生頻率和強度提高，影響社會經(jīng)濟發(fā)展。洪水研究是水文學和自然災害學研究的重點［２］ 。集水區(qū)地表變化對認知洪水形成和演變帶來了新的挑戰(zhàn)，亟待探究這些變化對洪水風險的影響。水文連通性是洪水研究的重點，通過水文連通性研究可以判別導致洪水發(fā)生的因素，并制定有效策略預防洪水災害。流域內(nèi)水文連通性變化影響洪水發(fā)生的概率和強度，以及洪水的空間分布和時間特征［３］ 。此外，它還會導致集水區(qū)水文響應過程的非線性增強，使洪水的形成和演變更加復雜［４］ 。因此，深入研究水文連通性與洪水之間的關系可為制定流域管理策略和洪水控制措施提供科學依據(jù)。

近年來，水文連通性研究引起了水文領域?qū)W者們的廣泛關注［５－６］ ，研究內(nèi)容主要集中在指標確定和評估方法方面，在研究方法上，主要基于地理信息系統(tǒng)和水文模型等［７－８］ 進行水文連通性研究，而這些方法需要大量水文數(shù)據(jù)作為支撐，難以在大流域范圍內(nèi)推廣應用。２００８ 年，Ｂｏｒｓｅｌｌｉ 等［７］ 提出水文連通性指數(shù)，并在意大利中部某大型集水區(qū)成功進行了實地測試?？紤]山區(qū)的地表特征及其物質(zhì)的遷移和擴散過程，Ｃａｖａｌｌｉ 等［８］ 改進了水文連通性指數(shù)的原始模型，使其適用于山區(qū)流域。此外，水文連通性研究還引起了水資源管理和生態(tài)系統(tǒng)保護等領域?qū)W者的關注。例如：Ｌóｐｅｚ－Ｖｉｃｅｎｔｅ 等［３］ 量化研究了人類活動對再造林地區(qū)徑流連通性的影響；Ｓａｃｏ 等［５］ 基于澳大利亞兩個典型干旱地區(qū)，利用水文連通性指數(shù)計算了生態(tài)水文動態(tài)陸地景觀演化的閾值。然而，目前水文連通性對洪水量級發(fā)生概率的影響研究還較為缺乏。

窟野河位于黃河中游，是黃河的一條支流，也是河口鎮(zhèn)至龍門（簡稱河龍區(qū)間）洪水發(fā)生頻率最高的一條支流，歷史上窟野河流域的洪水給中下游地區(qū)人民群眾生命財產(chǎn)造成了巨大損失。我國于１９９９ 年開始實施的“退耕還林還草”工程，將坡度大于２５°的陡坡農(nóng)田改造成人工林地、灌木林地或草地，使窟野河流域植被覆蓋度顯著提高，對形成徑流的環(huán)境條件產(chǎn)生了深遠影響，窟野河洪量和洪水發(fā)生頻率大幅下降。雖然植被恢復對減少洪水至關重要，但是洪水是氣象屬性和流域?qū)傩怨餐饔玫慕Y(jié)果，當前仍缺少對洪水減少驅(qū)動機制的研究。為了探究洪水減少的驅(qū)動機制，本文以窟野河流域為研究區(qū)，在評估水文連通性的基礎上，量化窟野河水文連通性指數(shù)變化對洪水量級發(fā)生概率的影響，具體包括：采用修正的水文連通性指數(shù)評估１９８６—２０２０ 年窟野河流域的水文連通性，使用空間探索工具以及Ｔｈｅｉｌ－Ｓｅｎ Ｍｅｄｉａｎ 和Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ 方法分析植被恢復條件下水文連通性指數(shù)的時空變化，并采用有序邏輯回歸模型定量揭示水文連通性指數(shù)對洪水量級發(fā)生概率的影響，分析洪水的產(chǎn)生和演變機制，以期為干旱和半干旱地區(qū)的綜合災害評估、洪水風險預測以及制定有效的洪水管理和應對策略提供科學依據(jù)。

１流域概況與研究方法

１．１流域概況

窟野河位于我國西北干旱半干旱地區(qū)［９］ 的榆林市和鄂爾多斯市，流域面積８ ７０６ ｋｍ^２，地勢西北高、東南低，干流全長２４１．８ ｋｍ，其中支流牛川與窟野河干流交匯口以上為烏蘭木倫河，交匯口以下稱為窟野河?？咭昂恿饔騼?nèi)有３ 個水文站，即王道恒塔、新廟和溫家川，其中溫家川水文站位于窟野河與黃河交匯處上游約６．９ ｋｍ［１０］ ，是窟野河流域的出口控制站，控制流域面積８ ６４５ ｋｍ^２。另外，窟野河流域共有１４ 個雨量站，其中一些雨量站同時也是水文站，見圖１?？咭昂恿饔蚰昃邓浚担埃?ｍｍ，其流域下墊面差異較大，主要包含３ 種地形：神木市以上為沙丘和流沙覆蓋區(qū)，地面平坦，灌叢植被是主要植被類型；神木市以下為黃土丘陵溝壑區(qū)，地面破碎，為梁峁地形，植被稀疏，以草本植物為主，溝壑區(qū)植被主要是人工林［１１］ ；河口段為土石山區(qū)，坡陡岸高，支流較短。

１．２數(shù)據(jù)來源及預處理

１９５８—１９９０年、２００６—２０２０年窟野河流域３個水文站洪水數(shù)據(jù)均來源于《黃河水文年鑒》。１９９１—１９９７年溫家川水文站洪水數(shù)據(jù)由黃河水利委員會水文局提供，１９９８—２００５年溫家川水文站洪水數(shù)據(jù)來源于相關文獻資料。１９９１—２００５ 年王道恒塔和新廟洪水數(shù)據(jù)缺失。

氣象數(shù)據(jù)包括降水強度、連續(xù)５ ｄ 最大降水量和１ ｄ最大降水量，其中１９６０—２０１６ 年氣象數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)中心（ｈｔｔｐ：／／ ｗｗｗ．ｇｅｏｄａｔａ．ｃｎ），空間分辨率為０．２５°；２０１７—２０２０ 年氣象數(shù)據(jù)通過對窟野河流域內(nèi)和附近共２８ 個雨量站降水量數(shù)據(jù)進行空間插值獲得，２８ 個雨量站數(shù)據(jù)均來自《黃河水文年鑒》。ＤＥＭ 數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云（ｈｔｔｐ：／／ ｗｗｗ．ｇｓｃｌｏｕｄ．ｃｎ），空間分辨率為３０ ｍ，其已被證明適用于評估水文連通性［１２］ 。根據(jù)ＤＥＭ 數(shù)據(jù)劃定窟野河流域邊界，并計算坡度、地形粗糙度、流向和累積流量等參數(shù)［４］ 。０～１０ｃｍ 土壤層中土壤水分含量是洪水研究的一個關鍵參數(shù)［４］ ，該數(shù)據(jù)來自ＧＬＥＡＭ 數(shù)據(jù)庫（ｈｔ?ｔｐｓ：／／ ｗｗｗ．ｇｌｅａｍ．ｅｕ），空間分辨率為２５ ｋｍ。植被覆蓋度（ＦＶＣ）數(shù)據(jù)來自谷歌地球引擎（ＧＥＥ） 平臺（ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｅａｒｔｈｅｎｇｉｎｅ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ），空間分辨率為３０ ｍ。煤礦開采區(qū)面積數(shù)據(jù)來源于１９８７—２０２１年《榆林統(tǒng)計年鑒》和《鄂爾多斯統(tǒng)計年鑒》。

２結(jié)果與分析

２．１洪水變化特征

２．１．１洪水發(fā)生頻率變化

選擇窟野河流域溫家川、王道恒塔和新廟３ 個水文站研究洪水發(fā)生頻率的變化，其中溫家川、王道恒塔數(shù)據(jù)始于１９５８ 年，新廟數(shù)據(jù)始于１９６６年。通過分析這些水文站的洪水頻率特性（見圖２）發(fā)現(xiàn)，溫家川、王道恒塔、新廟觀測到的洪水次數(shù)分別為１６６、１４８、１３１，年平均次數(shù)分別為３．６１、３．２１、３．４５；１９５８—２０２０ 年場次洪水發(fā)生頻率總體呈波動下降趨勢。

２．１．２年最大洪峰流量及其變異性

窟野河流域控制站溫家川水文站年最大洪峰流量時間特征和突變點檢驗見圖３。１９６０—２０２０年最大洪峰流量呈顯著下降趨勢。具體而言，１９６０—１９７９ 年、１９８０—１９９９年、２０００—２０２０年特大量級場次洪水分別發(fā)生３、１０、３ 次，較大量級場次洪水分別發(fā)生４、６、１次。洪水的年際變化顯著，最大洪峰流量最大值為１４ ０００ ｍ^３ ／ ｓ（１９７６ 年）， 最小值為２８． ６ ｍ^３／ｓ （２０２０年）。使用Ｍａｎｎ － Ｋｅｎｄａｌｌ方法檢驗溫家川水文站１９６０—２０２０ 年最大洪峰流量變化情況發(fā)現(xiàn)，１９９８ 年出現(xiàn)了統(tǒng)計學意義上的顯著突變（顯著性水平ｐ＜０．０５），即１９９８年為最大洪峰流量的突變點。

２．２水文連通性指數(shù)時空變化特征

２．２．１時間變化特征

１９８６—２０２１ 年窟野河流域水文連通性指數(shù)變化情況見圖４。由圖４（ａ）可知，研究期內(nèi)，窟野河流域水文連通性指數(shù)的年均值呈顯著下降趨勢，從１９８６ 年的０． ６０６ 下降到２０２１ 年的０．４６９，年均下降率為０．７３％。分析歷年水文連通性指數(shù)的變化趨勢，可以將其劃分為３ 個階段：第一階段為１９８６—２００６ 年，窟野河流域水文連通性指數(shù)較大，呈波動下降趨勢，從０．６０６下降至０．５８３，年均下降率為０．１９％；第二階段為２００７—２０１３ 年，下降速率加快，由２００７ 年的０．５５２ 下降至２０１３ 年的０．４４２，年均下降速率為３．６４％；第三階段為２０１４—２０２１ 年，窟野河流域水文連通性指數(shù)較小，２０１４ 年為０．４５８，但到２０２１ 年又微升至０．４６９。

２．２．２空間分布格局

１９８６—２０２１ 年窟野河流域水文連通性指數(shù)多年均值空間分布見圖５（ａ）。研究區(qū)水文連通性指數(shù)高值主要分布在窟野河左岸，以中下游地區(qū)為主，府谷縣和神木市最為突出；低值主要分布在窟野河右岸，以上游地區(qū)為主，其中康巴什區(qū)、伊金霍洛旗尤為明顯。對研究區(qū)水文連通性指數(shù)進行全局空間自相關檢驗，得出Ｍｏｒａｎ’ｓ Ｉ 指數(shù)為０．７６４，且均通過顯著性檢驗（顯著性水平ｐ＜０．０５），說明窟野河流域水文連通性指數(shù)呈現(xiàn)顯著空間集聚狀態(tài)。進一步進行局部空間自相關分析揭示不同空間集聚類型，發(fā)現(xiàn)主要為低低集聚和高高集聚，見圖５（ｂ）。具體而言，低低集聚主要分布在烏蘭木倫河流域，以康巴什區(qū)、伊金霍洛旗、東勝區(qū)最為凸顯，神木市呈點狀分布；高高集聚集中分布在窟野河下游土石山區(qū)，其中神木市尤為明顯。

為進一步研究窟野河流域水文連通性指數(shù)空間變化趨勢，將Ｔｈｅｉｌ－Ｓｅｎ Ｍｅｄｉａｎ 方法得出的ρ 值與Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ檢驗計算的Ｚ 值進行疊加，依據(jù)表１ 分類標準，得出研究區(qū)水文連通性指數(shù)空間變化，見圖５（ｃ）。在研究期，窟野河流域水文連通性指數(shù)主要表現(xiàn)為顯著減小和極顯著減小，其面積占研究區(qū)總面積的６８．３０％，其中窟野河流域中下游府谷縣、神木市和準格爾旗水文連通性指數(shù)顯著減小的面積分別占各縣（市、旗） 面積的８７．３０％、７７．８０％、７５．５％；考察各市（旗、縣、區(qū)）對研究區(qū)水文連通性指數(shù)顯著減小面積的貢獻發(fā)現(xiàn)，神木市、伊金霍洛旗、準格爾旗、府谷縣、東勝區(qū)、康巴什區(qū)、達拉特旗分別貢獻了４７． ６１％、２３．１３％、１３．１６％、６．７２％、６．４９％、２．７７％、０．１２％；窟野河流域還出現(xiàn)了水文連通性指數(shù)顯著增大的區(qū)域，這些區(qū)域呈群狀或條狀分布，占研究區(qū)總面積的０．１０％，主要分布于東勝區(qū)、準格爾旗和伊金霍洛旗。

２．３水文連通性指數(shù)變化對洪水量級發(fā)生概率的影響

２．３．１指標的選取及數(shù)據(jù)預處理

洪水變化的驅(qū)動因素可分為三類：大氣因素、流域因素和河流因素［１５］ ?？紤]數(shù)據(jù)的可獲得性，選擇降水強度、連續(xù)５ ｄ 最大降水量、土壤含水量、煤礦開采區(qū)面積和最大日降水量５ 個因子作為控制變量，采用有序邏輯回歸模型模擬水文連通性指數(shù)變化對洪水量級發(fā)生概率的影響。

對１９８６—２０２１ 年的水文連通性指數(shù)和控制變量進行數(shù)據(jù)預處理，預處理程序包括３ 個步驟：使用最大最小法將數(shù)據(jù)進行歸一化處理，以消除變量之間的量綱差異；為確保時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，采用單位根檢驗（ＡＤＦ）對時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，對不平穩(wěn)的變量進行一階差分；使用Ｐｅａｒｓｏｎ相關分析對驅(qū)動因子進行共線性檢驗，并剔除相關系數(shù)大于０．７的變量，最終確定了水文連通性指數(shù)、降水強度、土壤含水量、煤礦開采區(qū)面積和最大日降水量５個變量。

２．３．２水文連通性指數(shù)的洪水量級效應

采用有序邏輯回歸模型，結(jié)合逐步回歸方法逐一引入變量，探究窟野河流域水文連通性指數(shù)與洪水量級之間的關系，有序邏輯回歸結(jié)果見表２。在建立有序邏輯回歸模型時，通過似然比ＬＲｃｈｉ２（５）檢驗模型優(yōu)度，本文進行了５次迭代（分別用模型１、２、３、４、５ 表示）來確保模型的穩(wěn)健性，檢驗結(jié)果表明所構(gòu)建的模型具有很強的解釋力。此外，逐步回歸結(jié)果表明，水文連通性指數(shù)始終顯著影響洪水量級發(fā)生概率，進一步驗證了模型的穩(wěn)健性。分析模型５ 可知，水文連通性指數(shù)的變化對洪水量級發(fā)生概率具有顯著正向影響（顯著性水平ｐ＜０．０１），表明水文連通性指數(shù)在影響洪水量級方面起著至關重要的作用。具體而言，在其他變量保持不變的情況下，水文連通性指數(shù)每增大一個單位，洪水變?yōu)楦罅考壍母怕试龃螅担梗梗贡?。在模型引入的?個控制變量中，降水強度、土壤含水量和最大日降水量對洪水量級具有正向影響，而煤礦開采區(qū)面積對洪水量級具有負向影響。

３討論

３．１場次洪水的特征

研究結(jié)果表明窟野河的場次洪水頻率和年最大洪峰流量均呈下降趨勢。這一結(jié)論已被眾多學者間接或者直接證明。如趙曉坤等［１６］ 指出，２０ 世紀８０ 年代以前，窟野河流域洪峰流量大，洪水次數(shù)多，之后洪峰流量急劇下降。李立纏［１３］ 分析窟野河流域最大年次洪水流量和年洪水頻次發(fā)現(xiàn)，二者均顯著持續(xù)下降，具體而言，２０００—２０１８年，年最大洪峰流量急劇下降至２０世紀六七十年代平均值的１／７ 以下，大、中洪水幾乎不再發(fā)生；最大洪峰流量的突變點為１９９８ 年。Ｚｏｕ 等［６］指出河龍區(qū)間洪水量級有所下降，這與本文洪水變化趨勢一致。以上研究均佐證了本文研究結(jié)論，即窟野河流域洪水頻率和洪水量級均下降，且發(fā)生突變。究其原因，可能與１９９９ 年實施“退耕還林還草”工程后窟野河流域植被顯著增加有關。

３．２水文連通性指數(shù)時空動態(tài)演化

研究水文連通性與下墊面變化的關系可以提高對生態(tài)水文過程及其環(huán)境效應的認識，這對小流域水土資源管理至關重要［１７］ 。關于流域水文連通性的測算方法，由于Ｂｏｒｓｅｌｌｉ 等［７］ 提出的水文連通性指數(shù)數(shù)據(jù)獲取方便，適合大尺度流域和無數(shù)據(jù)區(qū)域，因此該指標成為定量評價陸地系統(tǒng)各組成部分之間水流等物質(zhì)轉(zhuǎn)移的重要手段。本文結(jié)合研究區(qū)特點，對水文連通性指數(shù)進行修正，分析發(fā)現(xiàn)，研究期內(nèi)歷年水文連通性指數(shù)均值總體呈顯著減小趨勢。此外，較大的水文連通性指數(shù)主要出現(xiàn)在窟野河左岸，尤其是中下游，較小的水文連通性指數(shù)主要集中在窟野河右岸，這種空間分布主要受窟野河流域地形影響?？咭昂幼蟀兜貏菹鄬ζ教?，阻礙了水流的產(chǎn)生；右岸以溝壑、山脊和山脈等崎嶇地形為主，且稀疏植被面積占比較大。已有文獻也表明本文研究結(jié)果的合理性，如：Ｌｉｕ 等［１２］ 強調(diào)了植被覆蓋與水文連通性之間的重要關系；Ｗａｎｇ 等［１７］ 指出，提高植被覆蓋率可以降低流速、促進滲透，有效減小地表徑流和土壤侵蝕的負面影響。

３．３水文連通性指數(shù)的洪水效應

預測洪水發(fā)生概率對于加強備災和減小洪水風險至關重要。本文采用有序邏輯回歸模型定量評估了水文連通性指數(shù)對洪水量級發(fā)生概率的影響。研究結(jié)果表明，水文連通性指數(shù)的變化對洪水量級發(fā)生概率具有顯著正向影響。具體而言，在其他變量保持不變的情況下，水文連通性指數(shù)每增大一個單位，洪水變?yōu)楦罅考壍母怕试龃螅?９９９倍。洪水的發(fā)生和動態(tài)變化源于氣象因素與自然環(huán)境固有特征之間復雜的相互作用［１５］ ，各種因素，如強降水、融雪、河流溢流和水壩潰決等都可能導致洪水發(fā)生。土地利用改變，包括城市化進程加快［１８－２０］ 、植樹造林［２１］ ，以及氣候變化等，都會增強洪水災害脆弱性。這些變化會擾亂水文循環(huán)，導致地表徑流增減以及洪水事件發(fā)生頻率和嚴重程度的變化?？咭昂恿饔蚪邓厔輿]有發(fā)生顯著變化［１３］ ，因此植被覆蓋度等下墊面的變化被認為是窟野河流域洪水變化的主要驅(qū)動因素。

４結(jié)論

本文在分析窟野河流域洪水變化特征的基礎上，使用修正的水文連通性指數(shù)評估了窟野河流域的水文連通性并分析其時空演變特征，應用有序邏輯回歸模型量化了水文連通性指數(shù)對洪水量級發(fā)生概率的影響。研究期內(nèi)窟野河的場次洪水發(fā)生頻率均呈波動減小趨勢，溫家川水文站年最大洪峰流量呈顯著下降趨勢。最大洪峰流量的突變點為１９９８年。研究期內(nèi)，窟野河流域年平均水文連通性指數(shù)總體呈下降趨勢，高值主要分布在窟野河左岸，以中下游最為突出，低值主要分布在窟野河右岸。從長期空間變化趨勢來看，窟野河流域水文連通性指數(shù)主要表現(xiàn)為顯著減小和極顯著減小，其面積占比為６８.３０％。通過研究水文連通性指數(shù)變化對洪水量級發(fā)生概率的影響，發(fā)現(xiàn)水文連通性指數(shù)變化對洪水量級發(fā)生概率具有顯著正向影響。值得注意的是，當其他變量固定不變時，水文連通性指數(shù)每增大一個單位，洪水變?yōu)楦罅考壍母怕试龃螅担梗梗贡?。這一發(fā)現(xiàn)強調(diào)了水文連通性指數(shù)在影響洪水量級中的關鍵作用，突出了將水文連通性指數(shù)視為洪水量級變化的關鍵決定因素的重要性。