天山北坡中段融雪徑流敏感性分析
——以軍塘湖流域為例

孟現勇，吉曉楠，孫志群，孔祥盛，劉志輝

（1.新疆大學 資源與環境科學學院，新疆 烏魯木齊830046；2.新疆大學 教育部綠洲生態重點實驗室，新疆 烏魯木齊830046；3.中國科學院 新疆生態與地理研究所，新疆 烏魯木齊830011；4.四川大學 建筑與環境學院，四川 成都610207；5.新鄉學院 計算機與信息工程學院，河南 新鄉453003；6.干旱生態環境研究所，新疆 烏魯木齊830046）

新疆維吾爾自治區位于歐亞大陸腹地，遠離大洋，東至太平洋約3 400km，南距印度洋約2 200km，西到大西洋約6 900km，北至北冰洋約3 400km［1］。降水稀少且時空分布不均，沙漠廣布，其特殊的地理位置和水文分布特點及氣候的條件決定了融雪過程的復雜性。中亞天山帶是全球水循環變化和氣候變化的熱點區域。根據觀測資料表明，到21世紀全球平均增溫約1.1～6.4℃［2］，而1990—1999年是近1 000a來北半球平均氣溫最高的10a，其中1998年最熱［3］。中國西部環境隨著全球氣候變暖必然會受到影響，引發水資源在時空上的水資源空間和數量的重新變化與分布，從而對人類社會環境也起到一定的影響作用。國內許多學者［4－8］針對氣候變化下的徑流特征也做過相關研究，并提出綜合治理對策［9－10］。由于高緯度、高海拔地區在氣候變化影響下的水文循環變化過程較為明顯，因此，針對高海拔地區水文循環與氣候變化的研究尤其重要。

新疆融雪型洪水頻次在全球變暖的影響下有增加的趨勢。近幾十年來，在瑪納斯、呼圖壁、塔城、烏蘇等地均發生了嚴重的春季混合型融雪洪水災害，造成該地區房屋倒塌、交通阻斷、群眾傷亡等巨大損失［11－12］。研究全球氣候變化條件下的天山北坡山區春季融雪徑流敏感性變化不僅可以合理開發水資源，還可以有效地預防自然災害。由于天山北坡地區為高寒山區，積雪對氣候的變化響應十分敏感。此外，由于地形較為復雜，每個高程帶的太陽輻射亦不相同，加之重凍結現象的發生，導致高山融雪徑流不確定性大大增加。

本文以天山北坡中段為氣候大背景，將軍塘湖流域作為典型研究區，利用天山北坡10個站點近1961—2010年的月平均溫度、降水量數據分析天山北坡中部地區氣象與徑流過去50a突變點及趨勢變化。此外，結合水和土壤評估模型（SWAT）模型對天山北坡軍塘湖流域融雪徑流進行融雪徑流敏感性分析，此外，在不同氣候場景分析其對高山融雪徑流的影響與相互作用。

1 研究區概況

軍塘湖河，又稱為圖古里克河，是天山西段新疆呼圖壁縣境內的一條小河，發源自天山北坡特爾斯蓋南緣三道馬場以西的特力斯喀達板，支流呈線狀分布，分東溝、西溝兩條，這兩條支流在低山帶的納扎爾匯集后在出山口處被紅山水庫攔蓄，出庫后流經呼圖壁縣西部的前山丘陵后進入平原。全流域除源頭高程在3 400m，大多高程在1 000～1 500m。軍塘湖位于塔西河與呼圖壁河的中低山帶，山勢平緩，土質類型有栗鈣土、棕鈣土、灌溉棕鈣土和灰鈣土等，植被以苔草狐草、鐵桿蒿、琵琶柴、梭梭等為主。軍塘湖河從源頭至紅山水庫河長約60km，紅山水庫以上集水面積約861km2，流域總面積約1 218km2，流域平均高程約1 503m，東西兩大支渠匯集口以上河道縱坡為62.5%，匯管口以下至紅山水庫河道縱坡為52.6‰，多年平均徑流量3.27×106m3，經水庫調節后被下游灌區所利用。軍塘湖河具有明顯的干旱區河流水文特征，并可分為徑流形成區和徑流散失區，兩區的分界線在河流出山口附近。

研究區地處北半球中緯度區域，受北冰洋冷空氣和溫帶天氣系統影響，夏季酷熱，冬季寒冷，降水量小，氣候干燥，晝夜溫差大。河川徑流的主要補給是流域降水，軍塘湖河上游分布有冰川，而冰川、融雪水常年補給河道徑流。此外，在春季融雪期間，冰雪融水對地表徑流貢獻也不容忽視。

2 數據來源

本研究土壤數據來源于世界土壤數據庫（harmonized world soil database，HWSD），經過ArcGIS軟件重分類，其精度可達30m。土地利用／覆被數據采用IGBP分類系統2000年中國土地覆蓋數據，由國家自然科學基金委員會環境與生態科學數據中心提供。經過重采樣處理，空間分辨率為30m。DEM數據采用30m分辨率的ASTER GDEM第1版本（V1），以上所有數據均統一為 WGS＿1984＿UTM＿Zone＿45N投影。氣象數據來自新疆氣象局，主要包括研究區溫度、輻射、降水、風速等。此外，徑流數據由新疆呼圖壁縣紅山水庫提供。

3 研究方法

3.1 Mann－Kendall檢驗法

根據天山北坡10個站點（烏蘇、石河子、沙灣、瑪納斯、呼圖壁、昌吉、米泉、小渠子、大西溝、天池）50a（1961—2010年）月平均溫度和降水量作為分析資料，采用非參數Mann—Kendall（M—K）檢驗法檢驗天山北坡中段年平均溫度及降水的趨勢及突變情況。由于Mann—Kendall檢驗法適用于非正態分布的數據（如氣象數據、水文數據等），計算方法簡易［13－14］，很多學者利用Mann—Kendall檢驗法分析徑流、氣溫、降水等要素時間序列的趨勢變化。

3.2 Mann－Kendall趨勢檢驗結果及分析

3.2.1 天山北坡年際溫度特征分析 根據Mann—Kendall分析結果（圖1），天山北坡中段地區年平均溫度自1961—2010年通過了0.001的顯著水平檢驗，增長率達到0.39℃／10a，突變點發生在1995年且通過了0.01顯著水平檢驗。天山北坡平均溫度的增長和中國西北部地區平均溫度保持同步0.34℃／10a。但該溫度略微高于全球溫度平均值0.14℃／10a。在高山和綠洲地形中，綠洲的溫度上升率最高，可達0.42℃／10a，而山地是最低的，達0.21℃／10a，這可能是因為在高山積雪、冰川的影響及高山生態系統的緩沖作用。從四季角度分析，溫度在夏季變化率最大，在春季變化率最小。變差系數（Cv）值是統計學中常用的分析參數，主要用來分析水文及其后特征的年紀變化情況。分析表明，天山北坡整體溫度是穩定的，Cv值為0.168。溫度變差系數在每個季節并不高，范圍從0.073～0.246。溫度變差系數在夏季較小，表現出微弱的變化而在秋季則最大表現出了穩定的變化。

圖1 天山北坡中段地區1961－2010年均溫度Mann－Kendall趨勢及突變點檢驗

3.2.2 天山北坡年際降水特征分析 根據M—K分析結果（圖2），在過去50a中，天山北坡中段年均降水增長率為14.18mm／10a，突變點出現在1991年，并通過了0.05的顯著水平檢驗。降水增長率在山區最大，可達21.10mm／10a，在綠州地區則為最小增長率，只有12.17mm／10a。從四季角度看，降水增長率在冬季最大、秋季最小。降水變差系數（Cv）是指年降水量的距平數與多年平均降水量之比的百分數，用以表征某一地區降水的年際變化程度，天山北坡總體降水變化趨于穩定，降水變差系數為0.178，降水變差系數在每個季節并不高，范圍從0.221～0.443，亦屬穩定變化。此外，降水變差系數在夏季最小在冬季最大。

圖2 天山北坡中段地區1961－2010年年均降水量Mann－Kendall趨勢及突變點檢驗

以上得出的結論為，氣溫在1961—2010年呈明顯上升趨勢，降水亦呈現較大增加趨勢。

3.3 基于差積曲線的天山北坡中段地區氣象水文要素的變化趨勢分析

通過對天山北坡近10個站點的1986—2010年月均降水量、氣溫及紅山水庫年徑流量等要素使用模比差積曲線進行分析，結果見圖3。從圖3中可以發現：1986—2010年氣溫、降水和徑流大體分別呈現5，2及3個變化階段，降水與徑流具有較好的同步性，1986—1988年降水和徑流呈現出明顯增加趨勢，而從1989—1997年降水和徑流出現明顯波動減少的趨勢，降水在1998—2010年波動上升，而徑流則在1997—2003年緩慢上升并經歷震蕩后，在2010年突然上升。1986—1996年溫度呈現波動降低并在1996年到達溫度最低點，這與天山北坡中段地區1961—2010年年均溫度Mann—Kendall突變點檢驗結果一致。從1996—2010年，溫度呈現出快速上升趨勢。1986—1996年平均氣溫為5.296，低于1997—2010年平均溫度的6.196，增幅為17%。由于模比系數差積曲線分析周期（1986—2010年）略小于 Mann—Kendall趨勢及突變點檢驗周期（1961—2010年），可能檢驗結果并不明顯，但可發現M—K檢驗中，年均溫度突變點發生在1995年，而模比差積曲線顯示在1996年溫度發生了突變。于此相同的是，M—K檢驗中年均降水量過去50a的突變點發生在1991年，而模比差積曲線顯示在1991年溫度趨勢相對與1990年迅速下降。從圖3中可以發現，盡管徑流和降水具有較好的一致性，但徑流往往具有滯后性，氣候變化在一定程度上可影響降水并間接影響徑流量。

圖3 天山北坡中段地區年均降水量、氣溫及徑流量模比系數差積曲線分析

4 流域水文模型

半個多世紀以來，流域水文模型已經得到了越來越廣泛的應用，其在水文學中扮演的角色也越來越廣泛。流域水文模型通常分為3類：系統理論模型、概念模型、物理模型［15－17］。前兩者一般可稱為集總模型，而物理模型都是分布式模型。此外還有介與其之間的半分布式水文模型。如SWAT，TOPMODEL等。由于SWAT模型在國內研究趨于成熟且對于大尺 度 流 域 預 測 精 準 等 特 性［18－19］，本 研 究 擬 采 用SWAT模型作為本研究后續工作。

4.1 水和土壤評估模型（SWAT）

SWAT 模型是美國農業部（USDA）農業研究中心（agricultural research services，ARS），Jeff Amonld開發的流域尺度模型。該模型是目前國內外應用較多的半分部式流域模型。該模型可模擬沒有觀測數據的流域（如高寒山區）。此外，該模型具有較高的計算效率，可對流域進行長期連續性模擬。

全球氣候變化對水資源供給的影響是一個重要研究領域，SWAT模型通過Manipulating模型所讀取的氣候輸入變量（降水、溫度、太陽輻射、風速、相對濕度、潛在蒸散發及天氣發生器參數等）模擬氣候變化。各個子流域氣象場要素調整可通過下式實現：

式中：Rday′——某天子流域的降水累積變化量（mm）；Rday——某天子流域的降水量（mm）；adjpcp——降水量的變化率（%）。

式中：ˉTav′——日平均氣溫累積變化量（℃）；ˉTav——日平均氣溫（℃）；adjtmp——溫度變化量（℃）。

4.1.1 SWAT水文陸地循環階段 SWAT水文循環基于水量平衡方程：

式中：SWt——土壤最終含水量（mm）；SW0——第i天的土壤初始含水量（mm）；t——模擬時間（d）；Rday——第i天的降水量（mm）；Qsurf——第i天的地表徑流量（mm）；Ea——第i天的蒸發量（mm）；Wseep——第i天從土壤剖面進入包氣帶的水量（mm）；Qgw——第i天回歸流的水量（mm）。

4.1.2 積雪覆蓋 SWAT根據日均溫度將降水劃分為降雨、凍雨與凍雪。臨界溫度Ts－r根據研究區實際情況確定，是劃分降雨與降雪的依據。如果日均氣溫低于臨界溫度，則HEU內為降雪，雪水當量加在積雪上。積雪質量守恒方程為：

式中：SNO——某天積雪含水量；SNO0——某天前一天積雪含水量；Rday——第i天的降水量（mm，僅當Tav′≤Ts－r時計算此項）；Esub——某天積雪的升華量（mm）；SNOmlt——某天的融雪量（mm）。積雪量用覆蓋在整個HRU（水文響應單元）區域上的深度表示。

由于影響積雪范圍變化的因子每年均相似，可將特定時段子流域積雪面積與現存積雪建立關系，并用面積消退曲線表示，即用子流域中現存積雪表示季節性增長和消退［20］。

面積消退曲線基于自然對數，方程如下：

式中：SNOcov——積雪覆蓋面積占 HRU面積的分數；SNO——某天積雪含水量（mm）；SNO100——積雪100%覆蓋區域時的雪深溫度（mm）；cov1，cov2——定義曲線形狀的系數。

4.1.3 融雪過程 SWAT模型融雪模塊認為融雪量取決于積雪溫度、空氣溫度、融雪速率及融雪面積。假設積雪溫度為前期日均空氣溫度的函數，變化參照氣溫的阻尼函數變化。

積雪溫度計算方程如下：

式中：Tsnow（dn）——某天的積雪溫度（℃）；Tsnow（dn－1）——前一天的積雪溫度（℃）；?sno——積雪溫度滯后因子；ˉTav——當天平均氣溫（℃），隨著其值接近1.0，平均氣溫對積雪溫度的影響越來越大，但前一天積雪溫度的影響越來越小。

SWAT通過線性函數計算融雪量，即融雪量是積雪溫度和最高氣溫的均值與積雪基溫或閾值溫度值溫度之差的線性函數：

式中：SNOmlt——模擬日的融雪量（mm）；Bmlt——模擬日的融雪因子（mm／d·℃）；SNOcov——積雪覆蓋HRU的分數；TSNOW——模擬日的雪蓋溫度（℃）；TMX——模擬日的最高氣溫（℃）；Tmlt——融雪溫度閾值（℃）。

融雪因子由于存在季節性變化，冬至和夏至分別達到最小值和最大值：

式 中：bmlt——模 擬 日 融 雪 因 子 〔mm／（d·℃）〕；bmax——6月21日融雪因子〔mm／（d·℃）〕；bmin——12月21日融雪因子〔mm／（d·℃）〕；n——模擬日在1a中的天數。

4.2 SWAT模擬及分析

在本次研究中，天山北坡軍塘湖流域被劃分為33個子流域，SWAT模型以軍塘湖流域紅山水庫徑流量為參照，利用2000—2010年徑流數據作為模型校準與驗證，其中2000年1月1日至2004年12月31日為模型的校準期，2006年1月1日至2010年12月31日為模型的驗證期。

在模型的校準期，SWAT模型Nash—Sutcliffe效率系數（NSE）為0.65，確定性系數（R2）為0.70，在模型的驗證期，SWAT模型的 （NSE）為效率系數為0.61，確定性系數（R2）為0.75。說明模型已經達到了模擬的精度要求。圖4為2000年春季洪峰期間模擬及實測情況。

由于天山北坡軍塘湖流域徑流高峰期一般在春季融雪期（每年2月20日—3月20日），因此從模擬結果中抽取該時段作為研究分析時期，由于空氣溫度和降水作為融雪最重要影響因子，可將不同溫度和降水場景下的徑流變化加以預測及分析。

圖4 軍塘湖流域2000年春季洪峰期模擬與觀測值對比

4.3 不同場景下融雪徑流變化趨勢分析

由于氣候變化變量主要包括空氣溫度、降水量及積雪覆蓋。從圖1可發現年均溫度在1996年呈現出明顯的持續上升趨勢，自此將SWAT模型空氣溫度數據分別升高1及3℃，由于降水相對于空氣具有更大的不確定性，在此將降水數據分別設置為（降水＋10%，降水－10%）。

4.3.1 溫度變化場景下融雪徑流的變化 為了驗證溫度對融雪徑流的變化，原始數據分別增加了1及3℃，在保證其他氣象場數據不變的情況下，利用SWAT 2009對融雪徑流進行模擬（圖5）。

圖5 不同溫度情景變化下的融雪模擬狀況

如圖5所示，當日均空氣溫度升高的情況下，融雪徑流在融雪期間會發生較大的變化，而在其余時段并無變化，可見溫度升高導致融雪過程增強，融雪徑流量增大。在27d，當溫度升高1℃的情況下，融雪徑流量由原來的3.62m3／s增加至升溫后的7.78m3／s。此外在第34d出現了融雪徑流提前的現象，并在第38d達到最高洪峰17.37m3／s，比未升溫前增加了4.27m3／s徑流量。當溫度升高3℃的情況下，融雪現象會大大提前，由原來的25d提前到18d；且在26d洪峰量為12.393m3／s，大大超過原溫度情況下的6.148m3／s，后期在第33d亦發生提前現象，在35d提前到達洪峰，但并未超過原溫度模擬的第二次洪峰值，可以考慮為早期雪蓋已經融化完的原因。此外可以發現，在非融雪期間，不同溫度場景下融雪過程差異較小。

4.3.2 降水變化下融雪徑流的變化 由于降水的不穩定性，將降水的值分別增加10%，減少10%，在保持空氣溫度等參數不變的情況下，并在保證其他氣象場數據不變的情況下，利用SWAT 2009對融雪徑流進行模擬。從圖6可以發現，降水量的增加或減小并未對融雪徑流產生太大的影響，降水量的減小影響了模型在第35d對徑流的模擬，由觀測值的1.5m3／s低估為模擬值0.48m3／s。降水的增加在26日對融雪徑流產生了高估影響，由原來的10m3／s提高到10.2m3／s，第46—61d也具有類似表現（如圖6所示）。

圖6 不同降水情景變化下的融雪模擬狀況

5 結論

以天山北坡中段地區為氣候大背景，分析其氣候在過去50a的變化，通過Mann—Kendall趨勢檢驗和突變點檢驗發現，天山北坡中段在1961—2010年持續升溫，突變點發生在1995年，而降水量在過去50a里亦有增長趨勢，突變點出現在1991年。利用模比差積曲線分析了天山北坡10個站點近期（1986—2010年）年均降水量、年均氣溫及紅山水庫年凈流量等要素關系其在近25a中（1986—2010年）的變化趨勢；并利用模比差積曲線方法對之前的Mann—Kendall方法進行驗證。分析結果發現，Mann—Kendall溫度突變點與模比差積曲線檢驗結果相一致。盡管徑流和降水具有較好的一致性，但徑流往往具有滯后性；通過校準后的SWAT模型在不同溫度及降水量場景下對融雪徑流進行模擬，結果發現，溫度變化對于融雪的影響較降水對融雪徑流的影響大。由于軍塘湖流域位于天山北坡中段典型地區，因此，以上場景分析可近似適用于整個天山北坡中段中山帶地區。在全球氣候變化前提下，天山北坡中段融雪的變化將會隨溫度的變化而發生巨大改變。由于積雪融化過程中，洪水發生與否與季節性凍土、雪蓋持水量、下墊面（如坡面、坡向、流域面積）有密切的關系，在未來研究中將會深入研究積雪—凍土演變過程中，不同坡面、坡向、流域面積，不同溫度、降水及融雪徑流之間的相關關系。

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