1970-2016年氣候變化對渭河源頭清源河流域降水和地表徑流的影響

牛最榮, 張 芮, 陳學林, 藺寶軍

(1.甘肅農業大學 水利水電工程學院, 甘肅 蘭州 730070; 2.甘肅省水文水資源局, 甘肅 蘭州 730000)

以全球氣候變暖為主要特征的氣候變化已成為21世紀全球最關注的問題。水資源變化與氣候條件緊密相聯[1-3],氣候變化對流域徑流量等水文參數具有重要影響[4-6]。許多研究已表明流域趨于暖干化是導致徑流量減少的重要因素[7-9]，同時也有學者表明氣溫升高導致冰雪融化加快而增大流域徑流量[10]。由于各個流域特殊的地理位置、氣候條件，導致徑流—氣候響應關系十分復雜，需針對特定流域深入研究。

渭河是黃河流域的最大支流，地處中國西北黃土高原東南部干旱、半干旱地區，生態環境脆弱，對氣候變化響應非常敏感，且流域局部的氣候變化有著它的獨特性和區域性。因此，選擇渭河源頭典型的小流域進行氣候變化對降水和徑流影響規律深入分析，建立小流域的適宜的流域氣候水文模型，對于掌握和了解整個流域降水—徑流未來的發展方向有十分重要的意義。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本次研究選取渭河流域上游地區具有代表性的小流域——清源河流域，該典型小流域地處渭河流域西北角，位于東經104°，北緯35′08′，最高海拔3 400 m，最低海拔2 200 m。清源河發源于渭河與洮河分水嶺的駱駝頂，至入渭河口河長19.1 km，河道比降6.28%，流域面積114 km2，多年平均降水量650 mm，多年平均蒸發量1 067 mm，多年平均徑流量2.11×107m3，多年平均氣溫6.05 ℃。

1.2 研究數據

清源河小流域氣溫、降水、徑流等氣象水文數據采用甘肅省水文水資源局1970—2016年的47 a的實測資料。

1.3 研究方法

(2) 相關分析法。利用EXCEL軟件的散點圖添加趨勢線功能，選擇相關系數最高的趨勢線及回歸方程，分析流域氣象水文數據之間的關系。

(3) 流域水文模型法[11-13]，先假定流域近50 a氣候過程不存在趨勢性變化或氣候變化對降水徑流關系影響不大，建立流域年降水徑流2個基本水文模型，用MQP1和MQP2表示；在此基礎上將蒸發量納入計算，建立考慮蒸發影響的降水徑流模型，用MQP3表示。

Ri=a×(A×Pi)b+m

(1)

Ri=a×(A×Pi)b

(2)

(3)

(4) 流域氣候水文模型。在流域降水徑流基本水文模型模擬研究的基礎上，將氣候主要要素氣溫變化引起的徑流損失量也計入水文模型，即采用氣溫干預法[14]對MQP1和MQP3進行修正，依次建立2個考慮氣溫變化影響的流域氣候水文模型，用MQPT1和MQPT3表示。

用氣溫干預法修正時，假定氣溫變幅與流域的植物和土壤的綜合損耗水量成正向線型關系，則氣溫引起的損耗徑流量為：

ΔRi=d×A×(Ti-Tmin)[14]

(4)

式中：ΔRi——i年氣溫變化徑流損耗量(108m3)；Ti，Tmin——i年氣溫和系列年最小氣溫(℃)；A——流域面積(km2)；d——系數。按照這種氣溫干預機制補償修正后的氣候水文模型為：

Ri=a×(A×Pi)b+m-d×A×(Ti-Tmin)

(5)

A-d×A×(Ti-Tmin)

(6)

同時，采用氣溫擾動法對降水徑流系數進行修正，即認為降水徑流系數不僅與降水量大小有關，同時還隨著氣候的變化而變化，據此利用降水徑流系數r與氣溫T的數學關系r=f(T)對徑流系數進行修正，建立基于氣溫對徑流系數擾動修正后的流域氣候水文模型，用MQPT2表示。

Ri=Pi×ri=Pi×f(T)

(7)

2 結果與分析

2.1 清源河小流域氣候要素及徑流量變化

2.1.1 氣溫變化 清源河流域氣溫呈現出波動性上升的周期性變化的規律(見圖1)。以1970—1979年平均溫度為基準平均值(5.68 ℃)，計算并繪制了該流域實測徑流系列1970—2016年的47 a距70年代平均溫度的差量累積溫度曲線(圖1a)，從圖1中可以看出，1994年之前，氣溫有降有升，變化不大；1995年之后，氣溫整體出現了上升的趨勢。

以5 a為一個基本統計單元，表1統計出了年平均氣溫的逐單元變化規律，從表中可以看出，90年代后期升溫幅度最高，比70年代初增高了11.23%，比90年代初升高8.56%，升溫幅度達0.2 ℃/a，21世紀后該流域升溫幅度逐漸減緩，2010—2016年升溫幅度達到最小。整體而言，2010—2016年與70年代初相比，平均溫度升高0.9 ℃，升高15.79%。

圖1 清源河小流域氣候要素及徑流變化動態表1 清源河小流域不同時段氣溫變化率分析

項 目 1970—1974年1975—1979年1980—1984年1985—1989年1990—1994年1995—1999年2000—2004年2005—2009年2010—2016年平均溫度/℃5.705.565.485.705.846.346.466.586.60逐時段相比/%—-2.46-1.444.012.468.561.891.860.30與70～74 a相比/%—-2.46-3.860.002.4611.2313.3315.4415.79

2.1.2 降水量變化 清源河小流域1970—2016年的年降水系列總體上存在逐年減小的趨勢。以1970—1979年的年平均降水量(529.7 mm)為基準平均值，計算并繪制了該流域距70年代平均年降水量的差量累積曲線(圖1b)。從圖1b中可以看出，1970—1994年之前，年降水量呈緩慢減少趨勢；1995年之后，年降水量急劇減少，2010—2016平均年降水量比70年代初期減少69.01 mm，減少比例達到13.48%(表2)。

2.1.3 徑流量變化 清源河小流域1970—2016年的年徑流量也同樣存在逐年波動減小的趨勢。以1971—1979年的年平均徑流量(2.68×107m3)為基準平均值，計算并繪制了距70年代平均年徑流量的差量累積曲線(圖1c)，從圖1c中可以看出，1970—1994年，年徑流量有增有減，呈緩慢減少趨勢；1995年之后，年徑流量急劇減少。以5 a為一個基本統計單元，表3統計出了年平均徑流量的逐單元變化規律，從表中可以看出，1995—1999年是平均年徑流量減少最劇烈的年份，比1970—1974年減少42.13%，2010—2016平均年徑流量比70年代初期也減少了31.82%(表3)。

表2 清源河小流域不同時段降水量變化分析

表3 清源河小流域年徑流量變化情況

2.2 氣候要素與徑流要素相關分析

從圖2a可以看出，清源河小流域年徑流量與年降水量呈顯著的正相關線性關系。降水量、徑流量都與年平均氣溫呈負相關線性關系(圖2b，2c)。

圖2 清源河小流域氣候要素及徑流要素相關分析

2.3 清源河氣候要素變化對徑流量的影響

2.3.1 不考慮氣候變化的徑流模擬 應用逐年實測降水蒸發資料分別代入上述MQP1，MQP2，MQP3這3個基本流域水文模型構架中，計算出模擬徑流量與實測徑流量相關，采用最小二乘法數學優化技術，以誤差平方最小化尋找數據的最佳模擬函數匹配，求出模型中a，b，c，m相應的數值，得出清源河流域相應的3個基本水文模型，依次用MQP1-1，MQP2-1，MQP3-1表示：

(8)

Ri=0.412 9(A×10-5×Pi)1.845 9

(9)

(10)

應用上述清源河流域3個基本水文模型分別模擬降水產生的徑流過程，并與實測過程進行對比分析(圖3)，擬合最好的是MQP3-1模型，最差的是MQP2-1模型。

表4是按照10 a的階段劃分進行比較分析的結果，MQP1-1，MQP2-1和MQP3-1這3個模型對1981—1990年這一階段的擬合差均為最小，分別是3.42%，1.30%和6.21%。到了1990年之后，3個模型的模擬相對誤差不斷地增大，2010—2016年這一階段的擬合差最大，3個模型分別高達45.38%，45.26%和36.50%(表4)，這與90年代開始流域溫度升高存著在很大關系，需要對模型進行修正。

圖3 清源河小流域基本水文模型模擬年徑流量效果

0.000 16×A×(Ti-Tmin)

(11)

A×10-5-0.000 16×A×(Ti-Tmin)

(12)

(13)

應用MQPT1-1，MQPT2-1和MQPT3-1流域氣候水文模型對流域年降水徑流過程分別進行模擬(如圖4所示)，總體吻合度很高。其中1970—2016年MQPT1-1平均模擬誤差為4.76%，比不考慮氣溫影響的MQP1-1模擬誤差(15.57%)減小了10.8%；MQPT2-1模擬精度最高，其平均模擬誤差僅為3.03%，比不考慮氣溫影響的MQP2-1模擬誤差(14.65%)減小了11.62%；MQPT3-1模擬誤差相對較大，為9.76%，比不考慮氣溫影響的MQP3-1模擬誤差(14.60%)減小了4.85%同樣按照10 a的階段劃分進行比較分析，MQPTR模型在所有年度模擬誤差都很小，尤其是1970—1979，2001—2009年誤差依次僅為-0.74%和0.69%。MQPT1-1，MQPT3-1兩個模型模擬效果較為接近，即1999年之前模擬誤差普遍較小，2000年后模擬誤差不斷增加(表5)。

圖4 清源河小流域氣候水文模型模擬年徑流量效果表4 清源河小流域不考慮氣溫變化影響時不同水文模型模擬結果

年 份實測流量/108 m3MQP1-1計算流量/108 m3平均差值/108 m3誤差/%MQP2-1計算流量/108 m3平均差值/108 m3誤差/%MQP3-1計算流量/108 m3平均差值/108 m3誤差/%1970—19790.2680.2860.0176.450.2730.0051.720.2920.0249.021980—19890.2540.2620.0093.420.2570.0031.300.2690.0166.211990—19990.1970.2290.03215.980.2320.03517.650.2230.02612.952000—20090.1720.2180.04526.310.2230.05129.540.2100.03822.202010—20160.1720.2510.07845.380.2510.07845.260.2350.06336.50平均值0.2150.2490.03415.570.2470.03214.650.2470.03114.60

表5 清源河小流域考慮氣溫變化影響時不同氣候水文模型模擬結果

3 討論與結論

(1) 1994—1995年是渭河源頭清源河小流域主要氣象水文要素變化的分界線。1994年之前，流域年平均氣溫、年降水量、徑流量整體變化不大；1995年之后，各要素產生了明顯變化。以氣溫為例，1995—2016年，流域年平均氣溫整體呈現出上升的態勢，尤其是90年代后期升溫幅度最高，與90年代初相比，升溫幅度達0.2 ℃/a，21世紀后該流域升溫幅度逐漸減緩。整體而言，2010—2016年與70年代初相比，平均溫度升高0.9 ℃；與90年代初相比，年平均溫度升高0.76 ℃。

(2) 清源河小流域年降水量在1970—1994年呈緩慢減少趨勢；1995年之后，年降水量急劇減少，2010—2016年平均年降水量比70年代初期減少69.01 mm，減少比例達到13.48%。年徑流量變化規律與降水量基本一致，1995年之后，年徑流量先迅速減小(1995—1999年依次比1970—1974年減少42.13%)，之后有小幅回升，2010—2016年平均年徑流量比70年代初期減少了31.82%。

(3) 流域氣候水文模型MQPT1-1，MQPT2-1和MQPT3-1(氣溫修正)對年降水徑流過程模擬精度分別比一般流域水文模型MQP1-1，MQP2-1和MQP3-1提高10.8%，11.62%和4.85%，即可以認為清源河小流域近50 a氣溫升高可使得相同降水產生的徑流量減少在4.85%～11.62%。同時，MQPT2-1模擬誤差最小，平均模擬誤差僅為3.03%，說明氣溫擾動法修正模型MQPT2-1更加能夠真實地反映流域氣候變化對降水徑流關系的影響和作用。

(4) 受全球氣候變暖影響，近百年中國年平均氣溫升高了0.5～0.8 ℃，尤其是近50 a北方地區增溫最為明顯[15]。渭河上游實測資料表明，1975—2011年氣溫持續上升，平均升溫達0.46 ℃/10 a；近40 a 來，渭河上游徑流總體也呈明顯下降趨勢，尤其是90年代后進入明顯的枯水期[16]。這與本文關于渭河源頭清源河流域氣溫在90年代后期迅速上升、徑流明顯減少的演變規律一致。另外，黃晨璐等[3]研究也表明，渭河上游牛谷河流域1993—2013年的年平均氣溫呈上升趨勢，降水、徑流均呈減少趨勢，其中徑流相對減少幅度達21.4%。孫悅等[16]分析了氣候增暖導致的潛在蒸散量增加對渭河上游徑流的影響，表明溫度升高而導致對徑流減少的貢獻分量可達60%以上，高于降水的貢獻[17]，這也說明流域徑流模擬預測中必須考慮氣溫變化的影響，即應對傳統降雨徑流模型修正，建立符合研究區域特點的流域氣候水文模型。

(5) 近年來，除氣候變化對徑流有顯著影響外，人類活動也逐步成為影響整個流域徑流變化的重要因素，且這種影響逐步由中下游地區延伸到上游乃至河源區域，這也是目前國內外水文學者們研究的熱點問題之一。本文分析了氣候變化對渭河源頭小流域徑流變化的影響，但未涉及人類活動對徑流的影響。目前人類活動對渭河源頭影響也開始逐步顯現，故未來利用分布式水文模型和氣候水文模型相結合的方式，分析氣候變化和人類活動對徑流的雙重影響，并預測未來徑流變化的趨勢是本研究的重要方向。