引用格式：.黃河干流上游徑流特性及成因識別分析[J].水利水電快報，2025，46（7）：17-23.

0 引言

受氣候變化和人類活動影響，全球水資源不確定性程度日益加深[1-2]。一方面，在全球變暖和極端天氣頻發(fā)的情況下，草地退化、水土流失、土地沙漠化等一系列生態(tài)環(huán)境問題愈發(fā)嚴(yán)峻[3]；另一方面，隨著經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展，大規(guī)模水利水電工程的修建改變了河流原有的自然條件，使得流域內(nèi)水文循環(huán)過程發(fā)生了改變[4-6]，影響了水資源時空分布。隨著黃河上游多年調(diào)節(jié)性水電站龍羊峽水電站的建成運(yùn)行，其下游徑流過程發(fā)生較大改變，開展黃河上游龍羊峽以上區(qū)域天然徑流演變周期特性變化分析，不僅有助于揭示其變化規(guī)律，還能為黃河上游在建水電站的水資源合理利用和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

圍繞黃河流域徑流情勢的演變分析，國內(nèi)外學(xué)者開展了相關(guān)研究。劉俊萍等采用小波變化分析了蘭州站徑流變化規(guī)律;康穎等8采用M-K趨勢檢驗(yàn)法分析了黃河氣象和徑流的變化;李二輝等[采用M-K秩次相關(guān)檢驗(yàn)等多種方法分析了黃河上中游干流徑流量演變過程;馬佳寧等[\"]利用黃河上游流域45個氣象臺站的降水資料分析了流域內(nèi)降水空間分布規(guī)律，以及年均降水和極端降水的變化趨勢;Zhao 等[]采用Lyne和Hollick數(shù)字濾波技術(shù)對黃河流域上游的基流特征和基流指數(shù)進(jìn)行了分析，結(jié)果表明黃河上游平均基流量呈下降趨勢。上述學(xué)者分析了黃河流域徑流和氣象因素的演變規(guī)律，但并未對流域內(nèi)徑流變化進(jìn)行歸因分析。圍繞徑流變化成因分析方面，時興合等[12]采用1956＼～2005年黃河上游的氣象及水文資料，用氣候診斷方法分析了徑流量演變特征及其影響因子；馬柱國[13]基于黃河流域徑流及氣候數(shù)據(jù)，分析了徑流變化規(guī)律及其與氣候變化關(guān)系。

綜上所述，目前黃河流域徑流和氣象要素的演變特征分析中，受限于長序列數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)質(zhì)量，定量評價氣象要素對徑流演變影響的研究成果較少。本文選取黃河干流上游瑪曲、唐乃亥水文站徑流監(jiān)測數(shù)據(jù)和區(qū)域同期降水、氣溫監(jiān)測資料，在分析黃河干流上游流域水文、氣象因素演變規(guī)律的基礎(chǔ)上，構(gòu)建氣候彈性模型開展徑流模擬，定量解析降水和氣溫對徑流演變影響，以期為流域內(nèi)水資源開發(fā)利用、水庫調(diào)度等方面提供參考。

1 區(qū)域概況和研究方法

1.1 區(qū)域概況

黃河上游唐乃亥以上區(qū)域，地處 33^°N～37^°N ，99^°E～105^°E 內(nèi)陸高原，流域面積12.2萬 km² 。該區(qū)域是黃河流域的重要產(chǎn)水區(qū)，如圖1所示。為充分利用區(qū)域內(nèi)水資源，流域內(nèi)規(guī)劃和修建了一系列水庫，一定程度上改變了黃河上游流域的水文循環(huán)過程。唐乃亥、瑪曲水文站是評估氣候變化對黃河水文特性影響的重要觀測點(diǎn)。本文選取唐乃亥（ 1956～2021 年）瑪曲（ 1959～2021 年）水文站長序列徑流過程監(jiān)測數(shù)據(jù)和黃河上游區(qū)域 1961～2020 年降水、氣溫實(shí)測網(wǎng)格監(jiān)測數(shù)據(jù)，以分析黃河上游龍羊峽以上河段徑流演變特征及其成因，探索氣候變化和人類活動對黃河上游水文特性的影響。在探討徑流與氣象因子的關(guān)系時，統(tǒng)一采用 1961～2020 年有完整記錄的重疊數(shù)據(jù)段。

1.2 研究方法

本文利用Mann－Kendall檢驗(yàn)[14-15]進(jìn)行水文變化趨勢的判別及顯著性檢驗(yàn)，通過分析比較 UF_k 與UB_k 曲線可進(jìn)一步分析序列的變化趨勢；利用Morlet小波分析對年徑流、降水和氣溫時間序列進(jìn)行分析，研究序列的變化趨勢和周期[16-17]，具體過程此處不再贅述。為定量解析降水和氣溫對徑流演變影響，構(gòu)建耦合降水、平均氣溫的氣候彈性模型[18-19]，通過計算徑流對降水、氣溫的彈性系數(shù)，以此衡量天然時期、變化時期內(nèi)氣候因素變化對徑流影響的差異性和敏感性。

依據(jù)Schaake提出的方法，定義徑流對氣候要素變化的彈性系數(shù) ε 為

式中： 和 分別為徑流和氣候要素的平均值； ΔQ_t 和ΔX_ι 分別為徑流和氣候要素相對各自平均值的變化量。 ε 可看作是 和 之間的線性回歸系數(shù)，可采用最小二乘法進(jìn)行估計。

式中： ??ρ_Q-X 是徑流與降水或氣溫的相關(guān)系數(shù)； C_Q，C_X 分別是徑流和氣候要素（降水、氣溫）的變差系數(shù)； X_i 和Q_i 分別為 i 時刻的氣象要素和徑流； n 為觀測值總數(shù)。同時考慮降水和氣溫的影響：

式中： ε_P 為徑流對降水的彈性系數(shù)； ε_r 為徑流對氣溫的彈性系數(shù)； ΔP_i，ΔT_i 分別為 i 時刻降水和氣溫的變化量； ΔQ_i 為 i 時刻徑流量的變化量； 分別為降水和氣溫平均值。

2 結(jié)果分析

2.1水文氣象要素演變趨勢分析

2.1.1年累積降水和年均氣溫

采用Mann-Kendall非參數(shù)變異檢驗(yàn)，對年累積降水序列和年平均氣溫序列進(jìn)行變異性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2所示。黃河上游年累積降水序列在 1961～2013 年總體呈現(xiàn)減小趨勢，在2013年之后降水呈現(xiàn)增加趨勢，且在2015年發(fā)生不顯著突變。黃河上游年平均氣溫序列總體呈現(xiàn)上升趨勢，在2003年后呈現(xiàn)顯著上升趨勢，在2012發(fā)生顯著突變，這一變異點(diǎn)早于降水序列的變異點(diǎn)，反映了氣候變化對氣溫的影響更為直接和迅速。年平均氣溫的顯著上升與全球氣候變暖的趨勢相一致。

針對黃河上游的降水及氣溫變化趨勢，采用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法對黃河上游降水與氣溫序列在徑流變異前后兩個階段的變化趨勢進(jìn)行分析，結(jié)果如表1所示。年累積降水在 1961～2020 年全序列呈現(xiàn)不顯著的上升趨勢，降水序列在變異前和變異后分別呈現(xiàn)不顯著上升和不顯著下降的趨勢；氣溫在 1961～ 2020年全序列呈現(xiàn)顯著上升趨勢，在氣溫變異前也呈現(xiàn)出顯著上升趨勢，但在變異后呈現(xiàn)不顯著下降趨勢。

2.1.2 年徑流量

本文對唐乃亥、瑪曲水文站的年徑流序列進(jìn)行了Mann-Kendall非參數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯觯颇撕ニ恼灸陱搅餍蛄性?1956～1998 年呈現(xiàn)出增加的趨勢，在 1963～1968 年和 1982～1996 年呈現(xiàn)顯著增加的趨勢，在 1998～2021 年徑流序列呈現(xiàn)減少的趨勢；在1989年和2019年發(fā)生不顯著突變。瑪曲水文站年徑流序列在 1959～1995 年呈現(xiàn)增加趨勢，在1995～2021 年徑流呈現(xiàn)減少趨勢，瑪曲水文站同樣在1989年和2019年發(fā)生突變?，斍恼九c唐乃亥水文站的徑流變化趨勢表現(xiàn)基本一致，即徑流均由增加趨勢轉(zhuǎn)為減少趨勢，再由減少趨勢轉(zhuǎn)變?yōu)樵黾于厔荨?/p>

基于唐乃亥水文站（ 1956～2021 年）瑪曲水文站1 1959～2021 年）年徑流資料，采用Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法對其進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2＼～3和圖4所示?？梢钥闯觯趶搅髯儺惽?，唐乃亥水文站年徑流呈現(xiàn)不顯著上升趨勢； 1990～2021 年該站點(diǎn)年徑流呈現(xiàn)顯著上升趨勢，但是該時期年徑流總量相較于變異前減少了 8.08% 。同期，瑪曲水文站年徑流在1959＼～1989年呈現(xiàn)不顯著上升趨勢，在變異后（ 1990～2021 年），呈現(xiàn)顯著上升趨勢，但徑流總量減少了 9.7% ，與唐乃亥水文站的年徑流演變特性一致。

2.2水文氣象要素演變周期分析

（1）徑流。采用小波分析對唐乃亥、瑪曲水文站年徑流序列進(jìn)行多時間尺度分析，分析時段為1961＼～2020年，結(jié)果如圖5所示。小波系數(shù)實(shí)部圖表示信號在特定尺度和位置上的實(shí)際幅度信息，能夠表現(xiàn)出序列的周期性變化?？梢钥闯?，唐乃亥、瑪曲水文站的年徑流序列在5＼～15a的時間尺度上均顯示出明顯的豐-枯交替變化，表現(xiàn)為大約10次左右的震蕩。小波方差圖可反映年徑流序列波動幅度隨時間尺度的分布情況，可用來辨識時間序列中各種尺度的擾動強(qiáng)度和周期變化特征，從而確定年徑流演化的主周期。唐乃亥、瑪曲水文站的年徑流序列小波方差均存在兩個明顯的峰值，分別對應(yīng)11a和 50～60 a的時間尺度。其中，最大峰值出現(xiàn)在60a左右的時間尺度上，次峰值出現(xiàn)在11a左右的時間尺度?？紤]到時間序列總長度為60a ，因此黃河上游龍羊峽以上斷面徑流變化的主周期為11a左右，其余峰值均較小。

（2）氣象要素。降水和氣溫序列的小波分析結(jié)果如圖6所示，降水序列在較短的 5～15 a時間尺度上呈現(xiàn)出明顯的豐－枯交替變化。由降水小波方差圖可知，黃河上游年累積降水序列的小波方差圖存在兩個明顯的峰值，分別對應(yīng)11a和 50a 的時間尺度。年平均氣溫序列在 5～15a，20～30 a以及 40～50 a的時間尺度上存在豐－枯交替的多次震蕩；氣溫小波方差圖的結(jié)果顯示，小波方差在多個時間尺度上均存在峰值，其中11，25a和50a左右的峰值較高。

（3）從降水、氣溫和徑流序列的周期性分析結(jié)果可以看出，黃河上游年累積降水、年平均氣溫時間序列的主要周期與唐乃亥、瑪曲水文站徑流序列基本保持一致，均在11a左右達(dá)到峰值，且降水和徑流序列演變周期的主峰值完全一致。

2.3 徑流變異成因分析

黃河上游唐乃亥、瑪曲水文站的徑流在1989 年發(fā)生變異，由于2019年臨近序列尾部，數(shù)據(jù)有限，Mann-Kendall檢驗(yàn)在邊緣年份易出現(xiàn)誤判風(fēng)險。為確保突變識別的穩(wěn)健性與結(jié)論的可靠性，本文未對2019年的突變結(jié)果做進(jìn)一步分析。為深入探究徑流在變異前和變異后的演變特征及其驅(qū)動因素，將研究時段劃分為 1961～1989 年基準(zhǔn)期和 1989～2020 年變化期，分階段建立氣候彈性模型，分別對唐乃亥、瑪曲水文站變異前后的徑流進(jìn)行模擬，分析降水和氣溫變化以及其他因素對徑流變異的影響。

2.3.1水文氣象要素特征分析 表4為唐乃亥、瑪曲水文站在變異前后的徑流、降水和氣溫序列的統(tǒng)計特征。在變異后，兩個站點(diǎn)的年平均徑流均顯著減少，分別下降了 15% 和 14% 。與此同時，氣溫顯著增加，分別上升了 0.92^qC 。值得注意的是，降水在變異前后并未發(fā)生顯著變化，維持在約572mm 的水平。此外，變異后徑流的變差系數(shù)增大，表明徑流的波動性增強(qiáng)。氣溫的變差系數(shù)也顯著增大，反映了氣溫變化的加??；降水的變差系數(shù)在變異前后保持穩(wěn)定。

唐乃亥、瑪曲水文站徑流與降水的相關(guān)系數(shù)在變異后分別降低了 11% 和 16% （表5），而與氣溫的相關(guān)性雖不顯著但呈現(xiàn)出增加的趨勢。這一結(jié)果表明，徑流變異后受降水的影響減弱，而受氣溫的影響增強(qiáng)。彈性系數(shù)是衡量一個變量對另一個變量變化的敏感程度的指標(biāo)。唐乃亥、瑪曲水文站徑流對降水的彈性系數(shù)在變異前后基本保持穩(wěn)定，表明降水變化對徑流的影響機(jī)制在變異前后并未發(fā)生顯著變化。但徑流對氣溫的彈性系數(shù)在變異后增加，這意味著氣溫變化對徑流的影響在變異后變得更為顯著。

2.3.2基于氣候彈性模型的徑流模擬

由表6和圖7可知，基于氣候彈性模型的唐乃亥、瑪曲水文站徑流在基準(zhǔn)期的模擬序列和實(shí)測值的回歸系數(shù) R² 均大于0.5，表明本文建立的氣候彈性模型模擬精度滿足要求。唐乃亥、瑪曲水文站在變化期徑流的模擬序列和實(shí)測值相比，精度分別下降了 22.81% 和 17.65% ，表明在變化期，徑流除氣候條件變化還有其他因素的影響，如土地利用變化和區(qū)域用水政策調(diào)整等人為因素影響。同時，唐乃亥、瑪曲水文站的實(shí)測徑流在變化期相比基準(zhǔn)期分別減少了 15.03% 和13.97% ；唐乃亥、瑪曲水文站的模擬徑流在變化期相比基準(zhǔn)期分別減少了 10.36% 和 10.32% 。通過比較模擬徑流與實(shí)測徑流在變化期的變化幅度，估算氣象因子對年徑流變化的相對貢獻(xiàn)率。計算結(jié)果表明，唐乃亥與瑪曲站點(diǎn)年徑流變化中，分別約 69% 和 74% 的變化幅度可歸因于氣象條件的變化，表明氣候變化是流域徑流變化的主要驅(qū)動因素之一。

3結(jié)論

本文針對黃河干流上游龍羊峽以上河段徑流特性開展研究，通過采用Mann-Kendall法及Morlet小波分析法進(jìn)行徑流變化分析，并建立氣候彈性模型開展徑流模擬，以分析影響徑流變化的氣象要素。研究結(jié)論如下。

（1）唐乃亥水文站和瑪曲水文站的年徑流序列在1989年發(fā)生了變異。變異前，兩站點(diǎn)的年徑流呈現(xiàn)出不顯著的上升趨勢；變異后，徑流顯著增加，且增加趨勢顯著。

（2）通過小波分析發(fā)現(xiàn)，唐乃亥、瑪曲水文站的年徑流、區(qū)域年累積降水、年平均氣溫系列均存在多時間尺度特征，在 5～15 a的時間尺度上均顯示出明顯的豐-枯交替變化，且降水和徑流序列演變周期中的主峰值、氣溫序列演變周期中的次峰值均為11a左右。

（3）黃河上游龍羊峽以上斷面年徑流除受氣候因素影響外，還受其他非氣候驅(qū)動因素影響。利用氣候彈性模型對徑流變異進(jìn)行了歸因分析，發(fā)現(xiàn)唐乃亥、瑪曲水文站年徑流變化量中，分別有 69% 和 74% 的變化幅度可以歸因于氣象（降水和氣溫）變化，人類活動、區(qū)域用水政策調(diào)整等人為因素也是徑流變化的成因。未來研究需進(jìn)一步探討非氣象因素對徑流變化的影響程度，為黃河上游水資源管理和生態(tài)保護(hù)提供決策依據(jù)。

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（編輯：江文）

Analysis of runoff characteristics and cause identification in upper reaches of Yellow River mainstream

XUE Zeyu （POWERCHINA Beijing Engineering Corporation Limited，Beijing 1OOO24，China）

Abstract：Inorder to enhancethe comprehensive utilization levelof water resources in the upper reachesof the Yellow River，the research area was set as the section upper Longyangxia in the upper reaches of the Yellow River mainstream. Weused therunoff process monitoring data of the hydrological station of Tangnaihai （（1956＼～2021）and Maqu （1959＼～ 2021），as wellas the measured precipitation and temperature data of the upper reaches of the Yelow River from 1961 to 2020.Trend test，Mann-Kendallchange-point test，and Morlet wavelet analysis were used to analyze runoff variation characteristics.A climate elasticity model coupling precipitation and average temperature was constructed，andtheelasticitycoeficients of runoff with respecttoprecipitationand temperature were calculated to evaluatethe causesof runoff change.Theresultsshowed thattheannual runoff series at Tangnaihai Hydrological Stationand Maqu Hydrological Stationexperienced abrupt changesaround1989.Although bothseriesexhibited increasing trendsbefore andafter the change，the runof volumes decreased by 8，08% and 9. 7% ，respectively，in the post- change period.Both stations showed evident wet-dry alternation cycles at 5～15 year timescales.Approximately 69% and 74% of the annual runoff variationat Tangnaihai HydrologicalStationandMaqu Hydrological Stationrespectivelyandcouldbeatributedtochanges in precipitation and temperature.

Keywords：runoff characteristics；climatechange；Mann-Kendall； Morlet wavelet analysis；climate elasticity model; upperreachesof Yellow River