塔里木河流域積雪時空變化及融雪徑流模擬

魏光輝，向怡衡，陳 杰,3，夏 軍,3，劉 潔，巴音達拉

(1. 新疆塔里木河流域管理局，新疆 庫爾勒 841000；2. 武漢大學 水資源與水電工程科學國家重點實驗室，武漢 430072；3. 武漢大學 海綿城市建設水系統科學湖北省重點實驗室， 武漢 430072)

塔里木河流域是中國最大的內陸河流域，其周圍山區(如天山、東帕米爾山、喀喇昆侖山和昆侖山脈)大范圍地存在著終年積雪或者季節性冰雪覆蓋。山區的冰雪融水是塔里木河流域徑流的重要組成部分，是下游綠洲經濟賴以生存和發展的寶貴資源。流域內積雪面積的時空變化及融雪徑流研究對于區域水資源管理和利用具有重要的現實意義。

積雪監測的傳統方法一般是基于氣象站的積雪數據，然而氣象站點的數據有限并且在空間的分布上較為稀疏且不均勻。近年來，衛星遙感技術已經成為監測積雪變化的有效手段，其不僅可重復觀測，且觀測尺度大，時間和空間的分辨率也在逐步提高。由于MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer)數據可免費下載獲取(http:∥nsidc.org/data)，且時空分辨率較高、積雪分類精度高，成了近年來積雪時空變化研究中使用最廣泛的遙感數據之一[1-4]。特別是MOD10A2產品(MODIS的8天合成積雪產品)在我國西北山區的精度已得到了廣泛的驗證與應用[5-8]。

用于模擬融雪徑流的模型主要分為物理型模型和概念型模型，其中概念型模型結構簡單，所需數據較少，在資料相對缺乏的山區流域具有較好的適用性。SRM[9](Snowmelt Runoff Model)是一種設計用來模擬和預報山區流域徑流的概念型融雪徑流模型，在全球范圍內被廣泛應用[10-12]。該模型已經在全球20多個國家上百個流域(面積0.76～91.74 萬km2，海拔346～7 690 m)成功通過了世界氣象組織評價測試[13]。同時，在我國西部地區流域也進行了較好的測試與應用[14-17]。該模型不僅可以較好地模擬流域徑流量，還可以較好的分離徑流中融雪徑流與降雨徑流的占比。

通過遙感積雪產品與融雪徑流模型相結合，國內學者針對西北流域內積雪變化特征和融雪徑流模擬已開展了較多的研究，但專門針對中國最大內陸河流域—塔里木河流域的研究較少，特別是尚缺少專門針對塔里木河流域的冰雪融水占比研究。本論文在基于MOD10A2遙感產品分析塔里木河流域2001-2013年間積雪覆蓋(雪蓋)時空變化的基礎上，構建了葉爾羌河與玉龍喀什河流域SRM融雪徑流模型，基于徑流模擬結果，分析了融雪徑流對總徑流的相對貢獻。

1 研究區域

塔里木河流域位于中國新疆維吾爾自治區南部的塔里木盆地內，處于東經73°10′～94°05′，北緯34°55′～43°08′之間，流域總面積為102.7 萬km2。塔里木河流域遠離海洋，地處中緯度歐亞大陸腹地，四周高山環繞，東部是塔克拉瑪干大沙漠，形成了干旱環境中典型的大陸性氣候[18]。塔里木干流是典型的內陸河，其徑流量主要由源區冰川融雪補給。受人類活動及氣候變化等影響，目前與塔里木干流有地表水聯系的只有和田河、葉爾羌河和阿克蘇河三條源流，開都河下游的孔雀河通過揚水站從博斯騰湖抽水經庫塔干渠向塔里木河下游灌區輸水，形成“四源一干”的格局，因此本文以“四源一干”為研究對象；同時，受流域徑流資料的限制，在進行融雪徑流模擬時僅選擇了其子流域葉爾羌河與玉龍喀什河流域(圖1)。

圖1 塔里木河流域“四源一干”格局Fig.1 The Tarim River Basin and its 4 headwater regions 注：“四源”包括和田河(包括玉龍喀什河、喀拉喀什河兩條支流，出山口水文站分別為同古孜洛克、烏魯瓦提)、葉爾羌河(出山口水文站為卡群)和阿克蘇河(包括庫馬拉克河、托什干河兩條支流，出山口水文站分別為協合拉、沙里桂蘭克)三條源流，孔雀河向塔里木河下游灌區輸水，開都河(出山口水文站為大山口)為孔雀河上游。圖中突出顯示的子流域(葉爾羌河與玉龍喀什河)用于融雪徑流模擬。

“四源一干”氣溫年較差和日較差都很大，年平均日較差14～16 ℃，年最大日較差在25 ℃以上。多年平均年降水量為236.7 mm，蒸發能力很強，一般山區潛在蒸散發為800～1 200 mm，平原盆地1 600～2 200 mm?！八脑匆桓伞绷饔蛎娣e占流域總面積的35.4%，多年平均年徑流量占流域年徑流總量的64.4%，流域高程范圍為780～8 300 m。

2 數據與模型

2.1 MODIS積雪數據

MODIS數據是近年來積雪時空變化和融雪徑流模型研究中使用最廣泛的遙感數據， MOD10A1和MOD10A2為Terra衛星的三級產品，分別提供了每日最大雪蓋和8 d合成雪蓋的數據，用于局部地區雪蓋監測。MOD10A2是由每日MOD10A1的數據合成的積雪產品，為8 d中雪蓋的最大值，可較好的消除云層對積雪監測的影響，其精度已得到了驗證[4]。本文下載了研究區2001-2013年的MOD10A2積雪產品，采用線性插值法得到逐日雪蓋面積，用于分析“四源一干”雪蓋時空變化并作為SRM的一項重要輸入變量。

2.2 水文氣象數據

流域內的水文氣象數據是應用SRM進行融雪徑流模擬的必要變量。本文所使用的水文氣象數據包括葉爾羌河與玉龍喀什河流域的日均氣溫、日降水量和日均流量(用于模型的率定)。本文所用氣溫數據來自流域內或與流域距離最近的氣象站，流域內各高程帶的氣溫值由高程差及氣溫直減率6.5 ℃/km推算得到?？紤]到降水在空間上分布差異較大，研究區地形復雜且氣象站點稀少，本研究采用中國地面降水日值0.5°×0.5°格點數據集(CGRD)(http:∥data.cma.cn/)。該數據集基于國家氣象信息中心基礎資料專項最新整編的中國地面高密度臺站(2 472 個國家級氣象觀測站)的降水資料，利用ANUSPLIN軟件的薄盤樣條法進行空間插值生成。徑流數據來源于葉爾羌河流域卡群站和玉龍喀什河流域同古孜洛克站，可獲逐日徑流數據時長分別為2005-2012年、2003-2012年，氣溫、降水數據時段與徑流數據保持一致(表1)。

表1 葉爾羌河、玉龍喀什河水文氣象數據信息Tab.1 Hydrometeorological data information for Yarkant and Yurukash watersheds

2.3 地形數據

進行積雪時空分布分析時，需要流域的高程信息，本文使用由美國航空局和國防部國家測繪局聯合測量的SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 雷達影像數據制成了數字地形高程模型DEM。該數據最大的正高程9 000 m，覆蓋全球陸地表面的80%以上，覆蓋中國全境?；赟RTM數據的“四源一干”高程帶信息見表2。

表2 “四源一干”高程帶信息Tab.2 Information of different elevation zones

2.4 SRM模型

SRM模型基本思想是計算每天冰雪消融和降水所產生的水量，將它們疊加到前一天的退水流量上，得到每天的日徑流量，其表達式如下：

Qn+1=[Csnan(Tn+ΔTn)Sn+CrnPn]×

(1)

本研究采用Zhang[19]等人在中國西北估算的度日因子值a=0.3，采用全球通用氣溫直減率6.5 ℃/km，K由實測流量資料計算得到，Cs、Cr在模型運行過程中需要參考流域的地形地貌、水文特征，根據經驗、實測流量資料進行率定。SRM在應用時，如果研究區的垂直高度超過500 m時，需要對研究區進行高程帶劃分，總的模擬值為各高程帶之和。

本文采用納什效率系數(NSE)和體積差(Dv)兩個指標評價SRM率定效果，計算公式如下：

(2)

(3)

NSE介于-∞～1之間，其值越接近于1表明模擬精度越高；Dv的絕對值越小，表明模擬結果越好。

3 結果與討論

3.1 積雪覆蓋的時空變化特征

3.1.1 各高程帶積雪覆蓋的年內變化特征

將MOD10A2積雪產品合成為月均值，分月統計了“四源一干”不同高程帶在2001-2013年間雪蓋率的年內變化趨勢(圖2)。由圖2可知，整個高程范圍的年內曲線呈“V”型，1月雪蓋率最大，為34.5%，2、12月雪蓋率也較高，分別為29.8%、30.0%。 4-10月雪蓋率小于25%，雪蓋率的最低值發生在七八月，分別為11.0%、12.1%。研究區雪蓋率的年內變幅較大，主要受氣溫年內分布的影響，11月-次年3月雪蓋率較高，主要是由于研究區秋末、冬季、早春氣溫較低，有利于積雪的發育，而夏季氣溫高，冰雪消融。

圖2 “四源一干”不同高程帶雪蓋率的年內變化Fig.2 Monthly variation of snow coverage at different elevation zones

對不同的高程帶而言，4 500 m海拔以下的高程區占整個“四源一干”面積的85%，該范圍內的雪蓋率在4-10月存在明顯的消融現象，為塔里木河“四源一干”的融雪期，這與4-10月氣溫較高有關。6 000 m海拔以上的高程區在4-10月雪蓋率增加，主要是由于該區全年低溫，而夏季降水較多，該區冬季雪蓋率較低，可能是由于山峰的風吹雪現象，導致了雪蓋的再分布。4 500～6 000 m處于過渡的高程帶。

“四源”包含的和田河、葉爾羌河、阿克蘇河、開都河在2001-2013年間雪蓋率的年內變化如圖3所示。阿克蘇河、開都河積雪覆蓋年內變化曲線與整個研究區類似，大致呈“V”型；和田河、葉爾羌河積雪覆蓋年內變化曲線表現為“雙峰單谷型”。雙峰為雪蓋比例的最大值，發生在3月或4月以及10月，雪蓋比例的最小值，即“單谷”，發生在7月或8月。

圖3 “四源”各子流域雪蓋率的年內變化Fig.3 Monthly variation of snow coverage for 4 headwater regions

3.1.2 各高程帶積雪覆蓋的年際變化特征

“四源一干”不同高程帶在2001-2013年間雪蓋率的年際變化如圖4所示，13年間年均雪蓋率在18.8%～23.5%之間(平均值為21.7%)，雪蓋面積在6.9～8.7 萬km2之間，最低值發生在2007年，最高值發生在2006年。在整個研究時段內，積雪覆蓋的年際變化呈波動下降的趨勢，但趨勢不顯著，年遞減率為210 km2/a。在不同年份，年均雪蓋率具有一定的波動，如2007年年均雪蓋率降低到18.8%，2008年又上升至23.2%；研究區積雪覆蓋出現兩個波峰，分別在2006年、2008年，雪蓋比例年均值均超過23%，同時在2007年、2013年雪蓋比例年均值出現低值，均低于20%。除7 500～8 300 m的山峰區域，其他高程帶的積雪覆蓋率隨海拔升高而增大，4 500 m海拔以上的雪蓋率在50%以上。4 500 m海拔以下的高程區雪蓋率年際變化趨勢與整個研究區相似。

圖4 “四源一干”不同高程帶雪蓋率的年際變化Fig.4 Annual variation of snow coverage at different elevation zones

“四源”包含的4個子流域在2001-2013年間雪蓋率的年際變化如圖5所示。各個子流域雪蓋率的年際變化呈現波動狀態，與整個研究區相似，2007年均為13年間的雪蓋率低值期。和田河、葉爾羌河、阿克蘇河、開都河多年平均雪蓋率分別為50.8%、50.5%、56.6%、47.5%，各子流域的雪蓋率均高于“四源一干”整體。

3.2 基于SRM的融雪徑流模擬

基于葉爾羌河流域2003-2012年的日徑流序列和玉龍喀什河流域2005-2012年的日徑流序列對SRM進行參數率定，奇數年作為率定期、偶數年作為檢驗期。圖6分別展示了兩個流域在率定期、檢驗期模擬徑流與實測徑流過程線，由圖6可知，整體上模擬序列能較好地刻畫實測日徑流過程，特別是玉龍喀什河流域的模擬效果優于葉爾羌河流域。在葉爾羌河流域，檢驗期的模擬徑流較實測值偏低，可能是由于葉爾羌河流域面積大(46 000 km2)，而流域內僅有一個氣象站(卡群)，氣象資料代表性不夠導致率定的模型不夠穩??；同時，葉爾羌河流域降水徑流資料具有明顯的非一致性，率定期流域年均降水量為216.3 mm，年徑流深為143.6 mm；檢驗期流域年均降水量為251.7 mm，年徑流深為180.6 mm，驗證期徑流模擬較差表明SRM參數隨時間的轉移能力較差。兩個子流域在率定期的NSE均高于0.75，Dv絕對值均小于10%；在驗證期的NSE高于0.7，Dv均絕對值小于15%(表3)，說明了SRM模型具有較好的適用性。同時，表3也展示了SRM在我國西北干旱半干旱區其他部分流域的模擬結果[15，17，20-23]，通過與其他流域對比表明SRM在塔河流域的表現良好，可以進行融雪徑流模擬。

圖5 “四源”各子流域雪蓋率的年際變化Fig.5 Annual variation of snow coverage for 4 headwater regions

圖6 葉爾羌河、玉龍喀什河率定期、檢驗期徑流過程線Fig.6 Observed and simulated daily hydrographs in calibration and validation periods for Yarkant and Yurukash watersheds

表3 SRM模型在塔里木河子流域及我國西北部分流域模擬結果Tab.3 Performance of SRM simulations in the 2 sub-watersheds of the Tarim river basin and 6 river basins in northwest China

3.3 融雪徑流和降雨徑流占比分析

基于葉爾羌河(2005-2012年)和玉龍喀什河(2003-2012年)的徑流模擬序列，從年內、年際兩方面分析了融雪徑流對總徑流的貢獻率，如圖7所示。由圖7可知，冬季(12、1、2月)、春季(3、4、5月)融雪徑流占比很大，主要由于冬季基本無降雨，春季降雨也較少。6-8月降雨較多，因此融雪徑流占比較小。葉爾羌河、玉龍喀什河流域融雪徑流占比的年際變化呈現波動狀態，在整個模擬期內分別以、1.0的速度緩慢上升，與流域冰雪覆蓋的緩慢下降趨勢一致，這可能與全球氣候變暖導致冰雪消融有關。圖8展示了兩個子流域降雨量、降雪量及降雪占降水量比例的年際變化，由圖可知年降雨量、降雪量呈波動狀態；圖8的降雪量占比與圖7的融雪徑流占比的年際變化趨勢基本一致，較大的年降雪量占比與較高的融雪徑流占比對應。兩個子流域多年平均融雪徑流占比分別為68.6%和70.2%，進一步表明塔里木河是典型的以融雪徑流為主的流域，降雨對徑流貢獻相對較小。

圖7 葉爾羌河(2005-2012年)、玉龍喀什河(2003-2012年)融雪徑流占比的年內、年際變化Fig.7 Monthly (the upper subplots) and annual (the lower subplots) variations of snowmelt contribution for Yarkant and Yurukash watersheds

圖8 葉爾羌河(2005-2012年)、玉龍喀什河(2003-2012年)降雨量、降雪量及降雪占降水量比例的年際變化Fig.8 Annual variations of snowfall, rainfall and the ratio of snowfall to precipitation for Yarkant and Yurukash watersheds

4 結 語

本文在利用MOD10A2遙感積雪產品分析塔里木河“四源一干”的積雪覆蓋時空變化特征的基礎上，構建了SRM融雪徑流模型，模擬研究區內葉爾羌河、玉龍喀什河流域徑流序列并分析了融雪徑流對總徑流的相對貢獻。得出了如下結論。

(1)塔里木河“四源一干”冬季雪蓋率較高，4-10月為融雪期，雪蓋率在七八月達最低值；研究區在2001-2013時段內的年均雪蓋率為18.8%～23.5%(平均值為21.7%)，呈統計上不顯著的波動下降趨勢，年遞減率為210 km2。

(2)SRM在葉爾羌河、玉龍喀什河流域具有較好的適用性，模擬徑流的NSE值在0.7以上，Dv的絕對值在15%以內，可以用于流域徑流模擬與氣候變化對徑流的影響評估。

(3)葉爾羌河流域和玉龍喀什河流域融雪徑流占比分別為68.6%和70.2%，進一步表明塔里木河是典型的以融雪徑流為主的河流；融雪徑流占比的年際變化呈波動狀態，在模擬期內分別以0.3%和1.0%每年的速度緩慢上升。

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