不同時間尺度小流域徑流變化及其歸因分析

葉晶萍,劉 政,歐陽磊,盛 菲,劉士余,*

1 江西農業(yè)大學國土資源與環(huán)境學院, 南昌 330045 2 江西省鄱陽湖流域農業(yè)資源與生態(tài)重點實驗室, 南昌 330045

流域徑流的變化及其原因的研究,是森林水文領域的一個重要的科學問題。導致流域徑流變化的因素,可以概括為氣候變化因素和人類活動因素。國內外關于流域氣候變化和人類活動對徑流影響的定量研究較多[1- 7],其水文效應在不同時間尺度上存在一定差異[8],大部分研究[9- 12]以年尺度來計算徑流影響量,而對季節(jié)尺度上的研究較少。季節(jié)尺度影響量分析對年內水資源合理配置具有重要意義,尤其是存在季節(jié)性干旱的流域。因此,季節(jié)尺度下徑流變化的歸因分析值得深入研究。

氣候因素主要有降水量和氣溫,降水量的變化直接導致流域產流量的變化,氣溫的變化則通過影響流域蒸發(fā)散間接導致徑流變化,尤其是森林覆蓋率高的小流域,蒸發(fā)散對徑流的影響更是不容忽視。人類活動因素包括引水、水庫、水土保持措施的實施等,對無人居住及未修建水利、水土保持工程的同一小流域而言,人類活動因素最主要的是水土保持林草措施的實施(植被恢復),故本文主要分析降水變化、蒸發(fā)散和植被恢復對徑流變化的貢獻率。

近年來,在氣候變化、退耕還林(草)工程及城鎮(zhèn)化(山區(qū)人口大量減少)的共同驅動下,流域的植被恢復狀況較好,其徑流也隨之發(fā)生變化,為開展降水變化、蒸發(fā)散和植被恢復對徑流變化的貢獻率分析提供了天然場所。20世紀80年代初,彭沖澗小流域的主要林種——杉木林被砍伐。之后,杉木次生林一直在恢復過程中,是開展本研究的理想流域。根據(jù)都昌縣武山林場的森林調查資料,該小流域森林覆蓋率由1985年的80%提高到2016年的98%,森林蓄積量由1985年的1.2萬m3提高到2016年的2.5萬m3。

因此,本文以降水充沛的彭沖澗小流域為研究對象,通過累積量斜率變化率比較法,開展降水變化、蒸發(fā)散和植被恢復對小流域徑流變化的定量研究,為流域未來水資源開發(fā)利用和森林水文效應量化提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

彭沖澗小流域位于江西省九江市都昌縣境內,116°25′48′′—116°27′7′′E、29°31′44′′—29°32′56′′N,流域集水面積2.90 km2。小流域地形西北高東南低,地層出露以淺變質巖、花崗巖和灰?guī)r為主。海拔高度80—560 m。植被類型豐富,林分類型主要為杉木林(70%)、櫟類(28%)和毛竹(2%)。氣候類型屬亞熱帶濕潤季風氣候區(qū),多年平均降水量1560 mm。小流域四周閉合,屬都昌縣武山林場管轄,無人居住,也未修建水利、水土保持工程。1981年江西省水文局于流域徑流出口處設立彭沖澗水文站,并一直持續(xù)觀測小流域的降水、徑流等數(shù)據(jù)至今。

圖1 彭沖澗小流域示意圖Fig.1 Study area location in Jiangxi and the Pengchongjian small watershed

2 研究資料與方法

2.1 研究資料

為了分析彭沖澗小流域32年來的降水和徑流變化,本文從江西省水文局收集了彭沖澗水文站自1983—2014年的逐日降水、流量和日平均氣溫等觀測資料,計算得到季節(jié)、年降水量和徑流深。同時,根據(jù)閉合小流域水量平衡公式,年蒸發(fā)散即為年降水量與年徑流深之差。

2.2 研究方法

2.2.1 Mann-Kendall檢驗法

Mann-Kendall檢驗法是檢驗水文時間序列變化趨勢的良好方法[13-14]。應用Mann-Kendall法開展降水、徑流的變化趨勢研究和突變性檢驗逐漸增多[15-16]。因此,本文采用Mann-Kendall檢驗法對彭沖澗小流域的降水、徑流等要素進行突變性檢驗,為小流域徑流變化的歸因分析奠定基礎。

對于n個樣本量的時間序列x,構造一個秩序列：

(1)

式中,當xi>xj時,ri=1,否則ri=0,(j=2,3,…,i)。

在時間序列隨機獨立的假設下,定義統(tǒng)計量：

(2)

式中,Sk為第i個樣本ri>rj(1≤i≤j)的累計數(shù)；E(Sk)、Var(Sk)分別為Sk的均值和方差；UFk為標準正態(tài)分布,在給定的顯著性水平α下,若∣UFk∣>Uα,則表明序列存在明顯的趨勢變化。

以UFk逆序列代入(2)式計算得到UBk,并將UFk和UBk序列繪于圖中,若UFk>0,說明序列呈增長趨勢；若UFk<0,則說明序列呈下降趨勢；若UFk曲線超過臨界線時,則說明序列的變化趨勢顯著。在臨界線之間的UFk和UBk曲線的交點即為突變點。

2.2.2 累積量斜率變化率比較法

累積量斜率變化率比較法由王隨繼等[17]提出,并在黃河中游一級支流皇甫川流域應用,認為該研究方法可應用于干旱-半干旱地區(qū)河流徑流量變化及其影響因素的定量評估。隨后,王彥君等[18]在松花江流域、龐樹江等[19]在密云水庫流域加以應用。與此同時,代穩(wěn)等[20]在長江中游、程俊翔等[21]在洞庭湖流域、楊傳訓等[22]在寧江流域等也采用該方法開展研究,結果表明累積量斜率變化率比較法不僅僅適用于北方干旱半干旱地區(qū),南方濕潤地區(qū)同樣適用。

該方法把年份作為自變量,累積降水量或累積徑流深作為因變量,其中年份是客觀的,累積量的引入在一定程度上消除了實測數(shù)據(jù)年際波動的影響。因此,得到的累積量-年份之間的相關性就非常高,為量化降水量變化對徑流深變化的貢獻率創(chuàng)造了條件。其計算方法是,假設流域內徑流深只受降水量影響,那么變化期累積徑流深-年份的擬合關系式的斜率變化率應該等于累積降水量-年份的斜率變化率,此時,降水量變化對徑流深變化的貢獻率就是100%；如果累積徑流深-年份的斜率發(fā)生變化而累積降水量-年份的斜率保持不變,則降水量變化對徑流深變化的貢獻率為0。無論其他因素影響程度如何,降水量變化對徑流深變化的貢獻率總是等于累積降水量-年份的斜率變化率與累積徑流量-年份的斜率變化率的比值。

其計算過程為：假設基準期、變化期的累積降水量-年份的擬合關系式的斜率分別為K1和K2(mm/a),則累積降水量斜率變化率ΔKSP為：ΔKSP=100%×(K2-K1)/K1；假設基準期、變化期的累積徑流深-年份的擬合關系式的斜率分別為K3和K4(mm/a),則累積徑流深斜率變化率ΔKSR為：ΔKSR=100%×(K4-K3)/K3。

降水量變化對徑流深變化的貢獻率CP為：CP=100%×ΔKSP/ΔKSR。同理,蒸發(fā)散變化對徑流深變化的貢獻率CE為：CE= -100%×ΔKSE/ΔKSR。根據(jù)閉合小流域水量平衡公式,植被恢復對徑流深變化的貢獻率CV為：CV=1-CP-CE。

3 結果與分析

3.1 降水量與徑流深的變化趨勢

根據(jù)Mann-Kendall檢驗,1983—2014年彭沖澗小流域年降水量的變化趨勢為：(1)小流域降水總體呈波動下降趨勢(圖2)。1983—1986年年降水量顯著下降,1986年為該時期降水最低值,并超過α=0.05顯著性水平；1987—2003年降水波動上升,1998年為該時期降水最高值；2004—2009年,降水呈下降趨勢,2010年始分別出現(xiàn)一個降水峰值(2011)和谷值(2012),之后逐漸上升。(2)根據(jù)UF和UB曲線的交點位置,采用T檢驗法,確定小流域降水在2003年發(fā)生突變(圖2)。

圖2 1983—2014年彭沖澗小流域降水量年際變化及其Mann-Kendall突變檢驗結果Fig.2 Inter-annual variation of precipitation and its Mann-Kendall results in Pengchongjian small watershed in 1983—2014

根據(jù)Mann-Kendall檢驗,1983—2014年彭沖澗小流域年徑流深的變化趨勢為：(1)小流域年徑流深呈波動下降趨勢(圖3)。1983—1986年年徑流深顯著下降,并超過α=0.05顯著性水平；1987—2003年徑流深逐漸上升,且在1999年達到最大值；除2010年外,2004年始徑流深均較小。(2)由圖3可以看出,UF和UB曲線有多個交點,為了去除無效突變點,采用T檢驗法,確定年徑流深的突變年份為2003年,這與彭沖澗小流域年降水量的突變年份一致,說明徑流的變化與降水有直接關系。

根據(jù)降水和徑流的突變檢驗結果,將研究時段劃分為1983—2003年(基準期)和2004—2014年(變化期)兩個時段。基準期的年平均降水量、年平均徑流深分別為1608.2、831.9 mm,變化期的年平均降水量、年平均徑流深分別為1468.9、588.9 mm。相對于基準期,變化期的年平均降水量、年平均徑流深分別減少8.7%、29.2%,年平均減少幅度分別為12.7、22.1 mm。年平均徑流深的減少比例(量)大于年平均降水量的減少比例(量)。由此可知,除降水外,還存在著使徑流減少的植被恢復和蒸發(fā)散等因素。

3.2 降水量與徑流深的變化特征

通過對彭沖澗水文站1983—2014年逐日降水、徑流資料的整理,得到該小流域月、季節(jié)(春季為3—5月,夏季為6—8月,秋季為9—11月,冬季為12—翌年2月)、年等時間尺度上的降水、徑流資料,為分析小流域降水、徑流的年內、年際分配規(guī)律及降水變化、蒸發(fā)散和植被恢復對徑流減少的貢獻率奠定基礎。

3.2.1 降水量和徑流深的年內分配

1983—2014年的平均降水量和徑流深的年內分配如圖4所示。可知,降水量和徑流深的年內變化不均勻,為典型的單峰型曲線,明顯表現(xiàn)為從6月向前、后兩端減少的特征,且主要集中在3—8月。6月的降水量和徑流深均達到最大值,分別為265.1 mm和161.8 mm,分別占全年降水量和徑流深的16.99%和21.61%；12月的降水量和徑流深均最小,分別為43.9 mm和6.3 mm,分別占全年降水量和徑流深的2.81%和0.84%。

3.2.2 降水量和徑流深的季節(jié)變化

由表1可知,彭沖澗小流域的降水量和徑流深的季節(jié)差異明顯,主要集中在春、夏兩季。不同季節(jié)降水和徑流的年際變化不盡相同,本文采用變差系數(shù)(Cv)來反映其變化幅度的大小,Cv值越小,說明其變幅越小。具體如表1所示。

表1 1983—2014年彭沖澗小流域降水量與徑流深的季節(jié)及年變化特征

由表1可知,降水量季節(jié)分配不均勻,主要分布在春、夏季。4個季節(jié)的變差系數(shù)在0.28—0.43之間,均較小且相差不大,說明各季節(jié)降水量的年際變化幅度均較小且比較接近。與此同時,徑流深季節(jié)分配也不均勻, 秋、冬季徑流深占全年徑流深的比例遠小于春、夏季,但其變差系數(shù)大于春、夏季,說明秋、冬季徑流深變化受降水變化影響程度相對較小,而受蒸發(fā)散和植被恢復的影響相對較大。

3.2.3 降水量和徑流深的年際變化

由表1可知,彭沖澗小流域32年間的平均降水量和徑流深分別為1560.3 mm和748.4 mm,年降水量的極值比為2.37,極值差為1340.6 mm；年徑流深的極值比為6.12,極值差為1403.9 mm。其變差系數(shù)Cv分別為0.19和0.40,年尺度上,徑流深變化幅度大于降水量。表明徑流除受降水量影響外,還受其他因素影響。

3.3 徑流變化影響因素的貢獻率分析

在春、夏、秋、冬及年等時間尺度上,分別建立基準期和變化期累積降水量、累積徑流深和累積蒸發(fā)散與年份的擬合關系式,如圖5、圖6所示。

圖5 累積年降水量、徑流深和蒸發(fā)散與年份的擬合關系Fig.5 Relationships between year and cumulative quantities of annual precipitation, runoff depth and ET

圖6 累積春季、夏季、秋季及冬季降水量、徑流深和蒸發(fā)散與年份的擬合關系Fig.6 Relationships between year and cumulative quantities of seasonal precipitation, runoff depth and ET

3.3.1 降水變化對徑流深減少的貢獻率分析

由表2可知,相對于基準期,季節(jié)尺度上,春、夏季的降水量呈下降趨勢,其累積降水量-年份擬合關系式的斜率變化率分別為-11.66%和-11.59%,而秋、冬季降水量則呈微弱上升趨勢,其累積降水量-年份擬合關系式的斜率變化率分別為2.97%和1.40%。春、夏季降水變化對徑流深減少的貢獻率分別為50.88%和42.60%,而秋、冬季的貢獻率分別為-10.39%和-3.28%。降水量的變化直接導致徑流的變化,春、夏季降水量的減少起到了減少徑流的作用,而秋、冬季降水量的增加起到了增加徑流的作用,春、夏季降水變化對徑流減少的貢獻率大于秋、冬季。年尺度上,降水變化對徑流深減少的貢獻率為31.26%。

楊志剛等[23]在雅魯藏布江流域的研究表明,在濕季、干季及年尺度上,濕季降水量與徑流量的相關性最強,年的其次,干季最弱。濕季是徑流的主要形成期,降水量的多少直接影響著流域徑流量的增減,因而濕季降水變化對徑流深的貢獻率更大。呂樂婷等[24]在東江流域的研究結果顯示,月尺度上,雨季徑流對降水變化響應更為明顯。本文計算得到的定量研究結果與以上學者的定性描述吻合。

3.3.2 蒸發(fā)散對徑流深減少的貢獻率分析

研究表明,氣溫越高,蒸發(fā)散越強,蒸發(fā)散隨著氣溫的升高而增大[25]。由圖7可知,彭沖澗小流域年平均氣溫總體呈升高趨勢,其速率為0.349℃/10a。年均氣溫最高值、最低值分別出現(xiàn)在2013年、1984年,分別為17.9℃、15.9℃。1983—1997年的氣溫低于平均值,1998—2014年的氣溫高于平均值。相對于基準期,變化期年平均氣溫增加約1℃。還可以看出,蒸發(fā)散呈增加趨勢,對徑流的影響還將增大。

表2 不同時間尺度降水量、徑流深的累積量-年份斜率、變化率及貢獻率分析

圖7 1983—2014年彭沖澗小流域年平均氣溫、蒸發(fā)散變化趨勢Fig.7 Annual average Temperature and Evapotranspiration trend of Pengchongjian small watershed from 1983 to 2014

由表3可知,相對于基準期,無論是在季節(jié)尺度上還是在年尺度上,蒸發(fā)散均呈增加的趨勢,這除了受氣溫升高影響外,還與小流域的植被覆蓋率提高密不可分。季節(jié)尺度上,春、夏、秋、冬4個季節(jié)的累積蒸發(fā)散-年份擬合關系式變化率分別為7.54%、11.07%、8.40%和20.25%,蒸發(fā)散增加對徑流深減少的貢獻率分別為32.89%、40.71%、29.33%和47.43%；年尺度上,累積蒸發(fā)散-年份擬合關系式的斜率變化率為-11.31%,蒸發(fā)散增加對徑流深減少的貢獻率為42.64%。蒸發(fā)散對徑流深減少的貢獻率介于29.33%—47.43%之間,可見蒸發(fā)散對徑流的影響較大。

孫悅等[26]在渭河的研究顯示,蒸發(fā)散的變化是除降水變化之外對徑流影響最直接的一個因子。唐麗霞等[27]在清水河流域的研究表明,蒸發(fā)散的增加是導致該流域徑流減少的重要原因。Wu等[28]在印江流域的研究顯示,蒸發(fā)散對徑流變化的貢獻率在10%—90%之間。可知,本文蒸發(fā)散對徑流深減少的貢獻率定量研究結果與孫悅、唐麗霞、Wu等的定性描述或定量估算結果相符。

表3 不同時間尺度蒸發(fā)散、徑流深的累積量-年份斜率、變化率及貢獻率分析

3.3.3 植被恢復對徑流深減少的貢獻率分析

導致徑流變化的因素除降水變化和蒸發(fā)散外,還有植被恢復、土壤蓄水量變化等。就閉合小流域的水文年來說,土壤蓄水量的變化接近于零。故根據(jù)水量平衡公式,植被恢復對徑流深變化的貢獻率由CV=1-CP-CE計算而得。

季節(jié)尺度上,春、夏、秋、冬季植被恢復對徑流深減少的貢獻率分別為16.23%、16.69%、81.06%和55.85%,可知,不同季節(jié)植被恢復對徑流深減少的貢獻率不同,在降水相對較少的秋、冬季,植被恢復的貢獻率遠大于降水量較大的春、夏季。段文軍等[29]在漓江上游的研究結果表明,旱季降水量減少,且森林植被消耗的水分高于雨季,森林把部分降水存儲在系統(tǒng)內,減少了枯水期徑流的產生,因而旱季森林植被對徑流深減少的貢獻率大于雨季。這與我們的定量計算結果一致。

年尺度上,植被恢復對徑流深減少的貢獻率為26.10%。可知,無論是季節(jié)尺度還是年尺度,彭沖澗小流域的植被恢復均起到減少徑流的作用,且時間尺度不同,其貢獻率不同。陳軍鋒等[30]研究顯示,隨著森林覆蓋率的不斷增加,年徑流量會明顯減少。李文華等[31]的研究表明,森林植被存在明顯的減流作用。本文植被恢復對徑流深減少的貢獻率定量研究結果與陳軍鋒、李文華等的定性描述基本一致。

3.3.4 各影響因子對徑流深減少的貢獻率綜合分析

不同時間尺度上,各影響因子對徑流深減少的貢獻率詳見表4。可知,季節(jié)尺度上,春、夏季降水變化是徑流深減少的主導因素,而秋、冬季徑流深減少的主要因素為植被恢復。呂樂婷等[24]在東江流域的研究表明,雨季徑流對當季降雨響應更為明顯,而旱季,人類活動對徑流影響則更為突出。張曉萍等[32]的研究指出,季節(jié)尺度上,徑流對植被變化的響應在季風影響區(qū)較四季濕潤地區(qū)強烈,這也是彭沖澗小流域不同季節(jié)植被恢復對徑流貢獻率差距較大的原因。本文在季節(jié)尺度上的研究結果與上述學者的定性描述一致。

年尺度上,蒸發(fā)散對徑流深減少的貢獻率為42.64%,大于降水變化、植被恢復的作用,即年尺度上蒸發(fā)散對徑流影響占主導地位,這與韓永剛等[33]的蒸發(fā)散是森林生態(tài)系統(tǒng)的水分循環(huán)中最主要的輸出項這一研究結論一致。

表4 降水變化、蒸發(fā)散和植被恢復對徑流深減少的貢獻率

4 結論與討論

(1)Mann-Kendall檢驗法的分析結果顯示,彭沖澗小流域的降水與徑流都呈減小趨勢,其一致突變點為2003年。1983—2003年(基準期)的年降水量、年徑流深分別為1608.2、831.9 mm,2004—2014年(變化期)的年降水量、年徑流深分別為1468.9、588.9 mm。相對于基準期,變化期的年降水量、年徑流深分別減少8.7%、29.2%,年平均減少幅度分別為12.7、22.1 mm。

(2)年尺度上,相對于基準期,降水變化、蒸發(fā)散和植被恢復對徑流深減少的貢獻率分別為31.26%、42.64%和26.10%,其中,蒸發(fā)散的貢獻率最大,是徑流深減少的主要原因。其次是降水變化,植被恢復對徑流深減少的貢獻率最小。此結果與Wu等[28]在印江流域、郭曉英等[34]在閩江流域、張杰等[35]在汀江流域的研究結果基本一致,與夏軍等[36]在漢江上游、于澤興等[37]在瀏陽河流域研究結果存在較大差異。說明流域不同,研究結果不盡相同。這可能與流域尺度、地形地貌、氣候條件、森林結構及研究方法等不同有關。

(3)季節(jié)尺度上,相對于基準期,變化期春、夏、秋、冬季的徑流深分別減少100.2、105.8、13.7 mm和23.4mm。其中,降水變化的貢獻率分別為50.88%、42.60%、-10.39%和-3.28%,蒸發(fā)散的貢獻率分別為32.89%、40.71%、29.33%和47.43%,植被恢復的貢獻率分別為16.23%、16.69%、81.06%和55.85%。可知,春、夏季降水變化對徑流深減少的貢獻率最大,蒸發(fā)散次之,植被恢復最小。而秋、冬季植被恢復對徑流深減少的貢獻率最大,蒸發(fā)散次之,降水變化最小。可知,季節(jié)不同,降水變化、蒸發(fā)散和植被恢復對徑流深減少的貢獻率各不相同。春、夏季降水充沛,徑流對降水變化響應更強。秋、冬季降水量和降水強度均較小,植被恢復對產流的影響更為明顯。所以春、夏季降水變化的貢獻率遠大于秋、冬季,而秋、冬季植被恢復的貢獻率遠大于春、夏季。春、夏、秋、冬季蒸發(fā)散對徑流深減少的貢獻率介于29.33%—47.43%之間,蒸發(fā)散對徑流的影響也是不容忽視的。

本文的植被恢復對徑流深減少的貢獻率是通過水量平衡公式求得,故此值中包含了土壤蓄水量變化等其他因素對徑流的影響,可能與其實際值稍有差異。