新疆荒漠區水文序列演變分析及變異點診斷

王 新

(新疆水文局水文實驗站，新疆 烏魯木齊 830000)

生態水文演變規律和過程模擬研究是生態水文學研究的重要內容之一。在生態水文學研究中，未來的發展趨勢主要包括三個方面，即流域生態水文機理研究、流域生態水文模型研究和流域植被生態水文過程演變規律的研究[1]。為了解決植被條件“穩態不變”的假設對水文模型的限制，流域生態水文模型是在水文模型中引入作物生長模型或者陸面過程模型，發展生態水文耦合模型[2]。流域生態水文模型研究的核心內容就是建立尺度匹配的生態過程和水文過程的耦合機制和模擬方法，這是生態水文微觀機理走向宏觀應用的重要階段[3]。植被動力學方程是生態學中描述植被演化過程的重要方法之一，將其引入生態水文演化模型將推動生態水文模型研究的發展。新疆荒漠區生態水文系統演化規律的研究對于旱區生態水文學的研究具有重要的科學意義，可為新疆荒漠區生態環境的保護提供理論支撐[4]。

本文主要對降水的日數演變規律和降水量的演變規律進行計算分析，對水文序列的持續性、趨勢性和周期進行分析，對水文序列的變異點進行診斷。

1 荒漠區概況及基本統計特征

1.1 荒漠區概況

本文選取的研究區典型站點位置如圖1所示，位于新疆荒漠區的核心地帶，土地利用類型為荒地，具有一定的代表性，研究區為該點為中心的15 km內區域，面積812 km2，新疆荒漠區屬暖溫帶和溫帶半干旱大陸性季風氣候，年降水基本在385 mm左右波動，降水主要集中在5-8月，最大降水量可達到600～800 mm左右，最小降水量100～150 mm左右。年蒸發量比較大，年蒸發量1 300 mm左右，最小值980 mm左右，最大值接近1 450 mm。年平均氣溫9.3℃。最高10.1℃，最低8.2℃。一年中氣溫1月份最低，平均-10.3℃，七月份最高平均24.5℃，年較差34.8℃。春、夏、秋、冬平均氣溫分別是9.4℃、21.7℃、8.9℃、-8.1℃。其中，春季溫度上升和秋季溫度下降速度快。

圖1 研究區區域

1.2 基本水文資料

水文資料是水文分析計算的基礎，本文的降水與蒸發資料均取自A氣象站。降水資料新疆荒漠區A氣象站年降水變化如圖2所示，年降水序列從1951-2013年，多年平均降水為398 mm，年降水基本在多年平均值附近波動。新疆荒漠區A氣象站年蒸發序列從1951-2010年，年際變化較大，最大值出現在2006年為1 542.3 mm，最小值出現在1952年為1 022 mm。年降水日數持續性和趨勢性分析對新疆荒漠區A測站降水日數、降水量大于等于5 mm的日數以及降水量大于等于10 mm的日數用R/S分析法進行持續性計算檢驗，所得結果見表1所示。降水日數H值介于0.5和1之間，表現為正持續性，U值為負值，且絕對值大于1.96，說明新疆荒漠區降水日數在未來呈現顯著的遞減趨勢，且具有正持續性；降水量大于等于5 mm的日數H值介于0.5和1之間，表現為正持續性，U值為負值，且絕對值小于1.96。說明新疆荒漠區降水量大于等于5 mm的日數在未來呈現不顯著的遞減趨勢，且具有正持續性；降水量大于等于10 mm的日數H值介于0.5和1之間，表現為正持續性，U值為負值，且絕對值小于1.96。說明新疆荒漠區降水量大于等于10 mm的日數在未來呈現不顯著的遞減趨勢，且具有正持續性(見表1)。

表1 各年有降水日數趨勢統計表

1.3 年最大降水日數持續性和趨勢性分析

對新疆荒漠區A測站最大日降水量用R/S分析法和Kendall秩次相關檢驗法進行持續性和趨勢性的計算檢驗，所得結果如表2所示。H值介于0.5和1之間，表現為正持續性，U值為正值，且絕對值小于1.96，說明新疆荒漠區最大日降水量在未來呈現不顯著的遞增趨勢，且具有負持續性。

表2 趨勢統計表

1.4 年降水大于5 mm和10 mm日數持續性和趨勢性分析

對新疆荒漠區A測站大于5 mm和10 mm累計降水量用R/S分析法和Kendall秩次相關檢驗法進行持續性和趨勢性的計算檢驗，所得結果如表3所示。分析計算可知，A測站大于5 mm累計降水量H值介于0.5和1之間，表現為正持續性，U值為負值，且絕對值小于1.96。說明新疆荒漠區大于5 mm累計降水量在未來呈現不顯著的遞減趨勢，且具有正持續性。A測站大于10 mm累計降水量H值介于0.5和1之間，表現為正持續性，U值為負值，且絕對值小于1.96。說明新疆荒漠區大于5 mm累計降水量在未來呈現不顯著的遞減趨勢，且具有正持續性。

表3 趨勢表

1.5 水文序列演變周期性分析

對新疆荒漠區A測站的降水大于5 mm日數和降水大于5 mm日數用小波分析法進行周期性分析，如圖2所示。降水大于5 mm日數序列小波方差有2個峰值，分別對應21年和36 a的時間尺度，第一峰值為36 a。說明年降水序列36年的周期振蕩最強烈，為第1主周期，第2主周期為21 a；同理，降水大于10 mm日數序列小波方差也有2個峰值，也分別對應21 a和36 a的時間尺度。

圖2 降水大于5 mm日數序列小波變換方差圖

應用R/S分析法對年降水日數、年最大降水日、年降水大于5 mm和10 mm的日數進行趨勢性和持續性分析，得到結果如表4所示。

表4 水文序列演變持續性和趨勢性統計表

2 水文序列變異點診斷

應用Mann-Kendall統計檢驗法對新疆荒漠區A站1951-2013年降水序列進行突變分析，判斷出變異點所在位置，同時運用累積距平法進行檢驗和補充得到最終診斷結果。

2.1 Mann-Kendall法

Mann和Kendall最先提出并應用Mann-Kendall檢驗進行非參數檢驗方法，現已廣泛的使用。Mann-Kendall方法分析了水文序列變化的趨勢，最大優點是不僅能夠使樣本不必服從特定分布，同時可以受少數異常值干擾，適用于水文等這類非正態分布數據[5]。

2.2 累積距平法

距平是最常用的表示變量偏離正常情況的量，一組數據的某一個數與均值之間的差就是距平，即變量的一組數據與其均值的差異就構成了距平序列[6]。

2.3 年降水和蒸發序列變異點診斷

對年降水和蒸發序列，采用Mann-Kendall法和累積距平法結果對比分析，結果如圖3和圖4所示。由圖3可以看出，UF和UB兩條曲線相較于1958年、1964年和1969年，由圖4可以看出，累積距平曲線在1969年附近出現轉折，故年降水的變異點在1969年。

圖3 降水變異

圖4 降水累積距平曲線分析

采用Mann-Kendall法和累積距平法結果對比分析，如圖5和圖6所示。由圖5可以看出，UF和UB兩條曲線相較于1998年，由圖6可以看出，累積距平曲線在1966年附近出現轉折，故年蒸發的變異點在1966年和1998年。

圖5 蒸發變異

圖6 蒸發累積距平曲線分析

2.4 年降水日數變異點診斷

對年降水日數序列采用Mann-Kendall法和累積距平法進行計算分析，結果如圖7和圖8所示。由圖7可以看出，UF和UB兩條曲線相較于1979年，由圖8可以看出，累積距平曲線在1979年附近出現轉折，故年降水日數的變異點在1979年。

圖7 年降水日數變異

圖8 有降水的日數累積距平曲線分析

用Mann-Kendall法與累積距平法對降水量和蒸發量序列以及年降水日數進行變異點診斷，得到結果如表5所示：

表5 水文序列變異點統計表

3 結語

通過本文研究，可以得到以下結論：

(1)各年最大日降水量1951年最大，為141.7 mm，最小發生在1966年56.2 mm；最大降水日主要集中在7-9月，與降水量集中時間基本一致，7-9月最大降水日占到全年的88%。

(2)月降水日數均呈下降趨勢，其中7到9月呈顯著的下降趨勢；3、4、6、10和11月日降水大于5 mm的日數均呈下降趨勢，6、8和9月呈上升趨勢，7月在一個穩定值附近波動；5、6、7和8月日降水大于10 mm的日數均在一個穩定值附近波動，而10月呈下降局勢。

(3)應用R/S分析法對年降水日數、年最大降水日、年降水大于5 mm和 10 mm的日數進行趨勢性和持續性分析，年降水日數顯著遞減，其余都不顯著。

(4)用Mann-Kendall法與累積距平法對降水量和蒸發量序列以及年降水日數進行變異點診斷，年降水日數的變異點在1979年。