基于三種方法的徑流變化貢獻率對比分析
——以彭沖澗小流域為例

盛 菲，劉 士 余，劉 政，葉 晶 萍，楊 敏

(1.江西農業大學 國土資源與環境學院，江西 南昌 330045； 2.江西農業大學 江西省鄱陽湖流域農業資源與生態重點實驗室，江西 南昌 330045)

徑流是水文循環的重要組成部分，徑流量的高低直接影響著地表水資源的開發和利用[1]。由于氣候變化和人類活動的雙重作用，部分流域的徑流量出現下降趨勢[1-4]。采用適當的方法定量區分它們對徑流變化的貢獻率，對流域植被恢復、水資源的合理利用和科學管理等具有重要意義。

目前，國內外學者已開展過許多氣候變化和人類活動對徑流變化貢獻率的定量研究，采用的方法也眾多。其中，水文模型法的應用較為廣泛，王國慶等[5]利用SIMHYD模型得出氣候變化和人類活動對汾河流域徑流變化的貢獻率分別為35.90%，64.10%；Huang等[2]采用SVM模型，定量評價了兩者對渭河流域林家村水文站和華縣水文站徑流變化的貢獻率，結果分別為45.30%，54.70%和34.70%，65.30%；Wang等[6]基于DTVGM模型，在潮河(白河)流域的貢獻率計算結果分別為35.00%(31.00%)，68.00%(70.00%)。降水-徑流經驗統計分析法、雙累積曲線法等也是較為常用的方法。李子君等[7]在潮河流域、謝平等[8]在烏力吉木仁河三級區采用經驗統計分析法定量評估了氣候變化和人類活動對徑流的影響程度，其貢獻率分別為16.80%，83.20%和24.00%，76.00%；師忱等[9]在灤河流域、樊晶晶等[10]在北洛河流域借助雙累積曲線法量化了氣候變化和人類活動對徑流變化的貢獻，其結果分別為39.69%，57.26%和40.00%，60.00%。累積量斜率變化率比較法由王隨繼等[11]提出以來，受到許多學者的青睞。應用該方法，何旭強等[12]在黑河流域、代曉穎等[13]在太湖西苕溪流域定量計算了氣候變化和人類活動對徑流變化的貢獻率，結果分別為25.23%，74.77%和26.45%，73.55%；張調風等[14]在湟水河流域、Meng等[15]在阿克蘇流域的計算結果分別為35.46%，64.54%和76.37%，23.63%。此外，還有少數學者同時采用多種方法開展研究。劉睿等[16]通過經驗統計分析法和累積量斜率變化率比較法計算了氣候變化和人類活動對淮河上游徑流變化的貢獻率，得出2000～2010年(變化期)的結果分別為87.40%，12.60%和69.40%，30.60%；張艷霞等[17]采用雙累積曲線法、彈性系數法和累積量斜率變化率比較法在錫林河流域2001～2015年(突變期)的計算結果分別為13.09%，86.91%和57.60%，42.40%，以及56.36%，43.64%。

綜上所述，由于研究區域、研究方法等的不同，貢獻率的計算結果差異較大，且大多數學者是采用單一方法在大、中流域進行研究。盡管也有少數學者采用2種或3種方法，并分析了計算結果的差異性，但是，通過多種方法在同一小流域開展研究，并對其貢獻率進行對比分析卻鮮見報道，尤其是對多種方法優缺點的歸納分析更是少見。因此，本文以彭沖澗小流域為研究對象，對比分析水文模型模擬法、經驗統計分析法、累積量斜率變化率比較法計算的徑流變化貢獻率，并歸納分析3種方法的優缺點，旨在為定量評價小流域徑流變化的貢獻率提供參考。

1 研究區域概況和資料來源

1.1 研究區概況

彭沖澗小流域位于江西省九江市都昌縣境內，四周閉合，海拔高度80～560 m，無人居住，也未修建水利、水土保持工程，集水面積2.90 km2。氣候類型為亞熱帶濕潤季風氣候，年均降水量1 560 mm。地理位置為29°31′44″～29°32′56″ N，116°25′48″～116°27′7″ E，地形西北高東南低，主要地層出露為淺變質巖、花崗巖和灰巖，植被類型以杉木林為主(見圖1)。20世紀80年代杉木林被砍伐之后，植被一直處于恢復過程中(小流域主要人類活動為植被恢復)，是開展森林植被水文效應研究的天然理想場所。1981年，彭沖澗水文站設立在小流域徑流出口處，氣象、徑流等數據持續觀測至今。

圖1 彭沖澗小流域示意Fig.1 Pengchongjian small watershed

1.2 研究資料

研究資料來源于1983～2014年彭沖澗水文站的逐日降水、徑流等觀測數據，春季、夏季、年降水量和徑流深由實測資料計算而來。同時，根據水量平衡公式，蒸散發量由降水量減去徑流深計算得到。

2 研究方法

Mann-Kendall檢驗法是一種非參數統計方法，該計算方法簡便、定量化程度高且不受其它異常值的干擾，被廣泛應用于水文要素隨時間序列的趨勢變化分析及突變點的檢驗[18-21]。本文應用該方法進行彭沖澗小流域降水、徑流的突變性檢驗，找出其一致突變點為2003年；在此基礎上，將整個研究時段劃分為基準期(1983～2003年)和變化期(2004～2014年)，進而定量分析各影響因素對徑流變化的貢獻率。

2.1 水文模型模擬法

水文模型模擬法主要通過數學方法，將自然界中復雜水循環過程進行概化并給出近似描述，從而幫助研究者更好地理解和預測水文現象[22-23]。本文采用的IHACRES水文模型由Jakeman等于1990年提出，是一種以單位線原理為基礎的集總式概念性降雨-徑流模型[24]。IHACRES模型在全球范圍內應用廣泛，采用該模型，Samir等[25]評估了非洲大陸水資源；吳維臻等[26]模擬了黑河上游的降水-徑流過程；劉貴花等[27]模擬了贛江流域的徑流，表明該模型同樣適用于中亞熱帶季風性濕潤氣候區。具體計算過程見文獻[28]。

2.2 經驗統計分析法

經驗統計分析法主要是對基準期的降水、徑流數據進行回歸分析，建立降水與徑流之間的經驗統計方程。在此基礎上，定量分析降水變化和植被恢復對徑流變化的貢獻率。具體計算過程見文獻[29]。

2.3 累積量斜率變化率比較法

累積量斜率變化率比較法應用較為廣泛。其自變量為年份，因變量為降水量、徑流深等的累積量，其中年份是客觀的，累積量使得實測數據年際波動的影響大大降低[30]。具體計算過程見文獻[31]。

3 結果與分析

3.1 三種方法計算結果的對比分析

水文模型模擬法、經驗統計分析法、累積量斜率變化率比較法的徑流變化貢獻率計算結果列于表1。

表1 各影響因素對小流域徑流深減少的貢獻率Tab.1 Contribution rate of each influencing factor to runoff depth reduction in small watershed %

由表1可知：在春、夏季及年尺度上，水文模型模擬法計算的降水變化對徑流深減少的貢獻率分別為61.00%，81.60%，70.00%，大于另外2種方法的計算結果。這主要是由于水文模型對降水、氣溫等輸入數據較為敏感，可能會在一定程度上高估降水變化對徑流變化的影響[32]。

同時，水文模型模擬法和經驗統計分析法盡管都定量區分了降水變化和植被恢復對徑流的影響，但計算結果仍存在較大差異。即在春、夏季及年尺度上，前者的降水變化貢獻率均大于后者，植被恢復貢獻率則相反。一方面，水文模型模擬法可能高估了降水變化的貢獻率；另一方面，在長時間序列的數據分析中，經驗統計分析法可能會受到實測數據年際波動的影響，且降水—徑流關系回歸分析時的擬合誤差也可能會影響計算結果[8，16，28]。

而在春、夏季及年尺度上，累積量斜率變化率比較法得到的降水變化和植被恢復對徑流深減少的貢獻率分別為50.88%，42.60%，31.26%和16.23%，16.69%，26.10%，均低于水文模型模擬法和經驗統計分析法的計算結果。這主要是由于該方法考慮了蒸散發對徑流的影響，并能夠較好地區分降水變化、蒸散發和植被恢復對徑流變化的貢獻率。相對累積量斜率變化率比較法而言，前兩種方法計算的降水變化和植被恢復對徑流變化的貢獻率中均包含一部分蒸散發的貢獻率，未能區分蒸散發的影響。

3.2 三種方法優缺點的歸納分析

表1顯示，3種方法計算的貢獻率存在一定差異。因此，本文基于以上計算結果，并結合其他學者的研究成果，對水文模型模擬法、經驗統計分析法、累積量斜率變化率比較法的優缺點進行歸納分析，具體見表2。

由表2可知，3種方法各有優缺點。水文模型模擬法與其它兩種方法相比，物理機制較好，但人為因素影響較大；經驗統計分析法和累積量斜率變化率比較法計算過程簡便，但由于缺乏物理機制等問題，仍會導致計算結果存在一定誤差；累積量斜率變化率比較法能夠計算蒸散發的貢獻率，更為全面地考慮了徑流變化的影響因素。

表2 三種方法的優缺點Tab.2 Advantages and disadvantages of the three methods

4 結 論

本文以彭沖澗小流域為研究對象，在水文模型模擬法、經驗統計分析法、累積量斜率變化率比較法計算得到的徑流變化貢獻率的基礎上，對比分析了3種方法的計算結果，并歸納分析了3種方法的優缺點。主要結論如下：

(1) 在春、夏季及年尺度上，水文模型模擬法計算的降水變化對徑流深減少的貢獻率分別為61.00%，81.60%，70.00%，高于另外兩種方法的計算結果；累積量斜率變化率比較法計算的降水變化和植被恢復對徑流深減少的貢獻率分別為50.88%，42.60%，31.26%和16.23%，16.69%，26.10%，均低于水文模型模擬法和經驗統計分析法的計算結果。

水文模型模擬法和經驗統計分析法的計算結果存在較大差異。即在春、夏季及年尺度上，前者的降水變化貢獻率均大于后者，植被恢復貢獻率則相反。

(2) 水文模型模擬法具有一定的物理機制，參數調整過程受人為主觀因素的影響較大；經驗統計分析法計算過程簡便、數據易獲取，受實測數據年際波動和曲線擬合誤差影響較大；累積量斜率變化率比較法簡便易行，累積量在一定程度上能消除實測數據年際波動所導致的誤差，且能較好地定量區分多因素對徑流變化的貢獻率。

限于作者對水文模型模擬法、經驗統計分析法、累積量斜率變化率比較法的認識和理解，哪種方法的計算結果更準確，有待于今后進一步深入研究和探討。