重慶市水文分區研究

凌旋 徐潔

摘 要：本文開展的重慶市水文分區工作，系根據流域下墊面的地形地貌特征、土壤特征、土地利用特征以及氣候、水文等共13個特征要素，進行主成分分析，并以此作為聚類分析的變量，采用 K-means聚類方法，綜合考慮實際需要及最小類內方差準則，將重慶市劃分為5個水文分區，并采用單因素方差分析檢驗的方法論證分區結果的合理性。結果表明，2019年年降雨量、24h最大降水量、輸沙模數和年徑流深4個水文實測要素在不同水文分區有顯著差異，采用空間聚類方法得到的水文分區較為合理。水文分區為重慶市區域代表站的劃分以及無資料地區水文資料的移用提供依據。

關鍵詞：水文分區;主成分分析;聚類分析;重慶市

中圖法分類號：P333? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? ? ? ? DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2021.0504

重慶位于長江上游地區，東經105°11′—110°11′、北緯28°10′—32°13′。地貌以丘陵、山地為主，坡地面積較大，有“山城”之稱。重慶屬亞熱帶季風性濕潤氣候，多年平均降水量為1 184mm，5—9月降水量約占全年的68%～71%;重慶市境內河流縱橫，主要包括長江干流、嘉陵江、烏江、洞庭湖、漢江5大水系，集水面積50km2以上的河流有510條，全市多年平均地表水資源總量約為568億m3。

水文分區，不僅是布設水文站網的基礎，也是認識規律、解決水文資料移用問題，為水資源合理開發利用提供依據的重要手段[1]。四川省于1956年、1958年、1963年和1979年多次進行水文分區劃分，并于1965年和1979年修訂了“四川省水文手冊”[2]。重慶市1997年成立直轄市以來，并沒有獨立劃分水文分區，一直沿用舊的四川省水文分區，水文資料系列老舊，且由于近年來人類活動的影響，下墊面條件變化較大，重慶市亟需開展新的水文分區工作。

1? 水文分區的基本方法

1.1? 方法

根據中國流域、河網數據集（基于DEM數字高程模型），借助GIS中柵格系統的空間分析功能提取432個二級子流域為劃分單元。根據流域下墊面以及水文要素特征的空間分布圖，采用主成分分析和空間聚類分析方法，以432個二級子流域為劃分單元，得出重慶市水文分區。重慶市水文分區劃分采用以下3個步驟完成。

（1）水文分區指標選擇：選取影響流域水文特性的因子：水文特征（徑流深、輸沙模數）、土壤特征（土壤砂含量）、氣候特征（降雨量、最大24h降雨量、蒸散發量、干旱指數）、地形地貌特征（平均坡度、最大高程差、坡度<1%面積比例）、土地利用特征（耕地、林地和草地的面積比例）。

（2）水文類型區聚類：將上述13個具有一定相關關系的因子進行主成分分析得到相互獨立且不含重疊信息的主成分，并以此作為聚類分析的變量，采用K-means聚類方法，綜合考慮實際研究需要及最小類內方差準則，劃分水文分區。

（3）合理性檢驗：采用單因素方差分析檢驗的方法，選取2019年年降雨量、24h最大降水量、輸沙模數和年徑流深4個水文實測指標進行檢驗，論證分區結果的合理性。

1.2? 資料的選用

由于中小河流大都位于同一自然地帶內，其水情能夠明顯反應出該地帶的典型特征，因此水文站選擇范圍為區域代表站和小河站[3]。年平均徑流深采用重慶市19個站近30年資料，輸沙模數采用重慶市12個站近30年資料。多年平均年降雨量和年均最大24h降雨量采用重慶市共166個雨量站近30年資料。由于蒸發站較少，模型計算誤差較大，因此，平均蒸散發量數據采用青藏高原數據中心的中國陸地實際蒸散發數據集（1982—2015）。平均土壤砂含量采用中國科學院資源環境數據云平臺的中國土壤質地空間分布數據，干旱指數采用中國科學院資源環境數據云平臺的中國氣象背景數據集。平均坡度、最大高程差由DEM及ArcGIS生成，耕地、林地和草地的面積比例采用土地利用數據（2018）。

2? 水文分區的劃分與應用

2.1? 要素空間化

將選取的13個特征因子作為基礎數據，利用GIS分別繪制各指標等值線及分區圖。

2.2? 主成分分析

為準確認識重慶市流域水文特征及空間異質性規律，剔除原始因子間的相關性，以識別關鍵分區因子指標，首先采用主成分分析方法對13個水文分區參數指標進行降維，生成4個主成分來解釋所有的原始變量，由表1可知，第一主成分方差貢獻率為34.5%，第二主成分、第三主成分和第四主成分方差貢獻率分別為15.6%、15.5%和9.7%，4個主成分總共保留了超過75%的原始因子信息。

表2給出各個因子在4個主成分上的綜合因子值。第一主成分解釋了平均坡度、最大高程差、坡度<1%面積比例、林地面積比例、耕地面積比例等指標，判斷為地形綜合指數;第二主成分解釋了年均干旱指數和年均降雨量等指標，兩個指標為負相關關系，判斷為大氣降水或土壤水分綜合指數;第三主成分解釋了年均徑流深和年均最大24h降雨量，判斷為極端降水綜合指數;第四主成分解釋了平均土壤砂含量和草地面積比例等指標，判斷為土壤性狀綜合指數。

2.3? K-means聚類分析

在主成分分析的基礎上，利用432個二級子流域的4個主成分得分，進一步執行K-means空間聚類分析，目的是將432個二級子流域劃分為水文特征相近的分區。在聚類分析中以類中心點不再發生變化、或變化小于給定閾值作為收斂條件，由此得到每個子流域的聚類劃分結果。經過10次迭代，聚類中心不再發生變化而達到收斂條件。根據最小類內方差準則，得到最優的聚類數，進而將聚類數載入到劃分的子流域中，將重慶市劃分為5個水文分區：I長江南岸支流區、II烏江下游巖溶區、III長江三峽區、IV大巴山暴雨區、V盆地丘陵區。

2.4? 合理性檢驗

利用單因素方差分析（One-wayAnova）方法驗證水文分區方案的合理性，即利用水文站2019年年降雨量、24h最大降水量、輸沙模數和年徑流深4個水文實測指標檢驗5個水文分區之間是否有顯著差異，結果如表3～6。

方差分析顯示，4個指標的顯著性p=0.000<0.05，認為不同水文分區之間的均值具有顯著差異，說明采用空間聚類方法得到的水文分區較為合理。

2.5? 基于水文分區的區域代表站網規劃

重慶市內250個水文站（流量站），站網密度較高，但基本站僅44個，其余多為近年來為中小河流治理、山洪災害防治、水資源監控等項目建設的專用水文測站，可以作為水文分析資料移用的代表站較少。

根據水文分區成果及河流分布，可以看出，各面積級區域代表站總體布局合理，但長江三峽區內缺乏區域代表站，烏江下游巖溶區及大巴山暴雨區應分別在流域面積500～1000km?和200～500km?的河流上適當增加區域代表站。

3? 結語

本文收集影響水文分區的各種因素資料，除了徑流輸沙和降雨蒸發資料，還考慮了地形、地貌資料和受人類活動影響的土地利用資料，共計13個水文分區指標，采用主成分分析和空間聚類分析方法，將重慶市劃分為5個水文分區，分區是科學合理的。本文分析成果完善了重慶市水文分區工作，可解決同一水文分區內無資料地區的水文資料移用問題，具有實用價值。同時，為重慶市布設區域代表站提供有價值的參考。待中小河流站運行成熟，收集更多水文資料后，繼續深入分析研究，在5個水文分區的基礎上劃分二級分區，研究分區線附近流域特征及流域特征參數在不同分區的變化規律等。

參考文獻：

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Study on hydrological Regionalization of Chongqing

LING Xuan? ? XU Jie

（Upper Changjiang River Bureau of Hydrological and Water Resources Survey，Bureau of Hydrology of Changjiang Water Resources Commission，Chongqing 400020，China）

Abstract：Since there is no hydrological regionalization in Chongqing，in this paper，based on a total of 13 features elements such as watershed underlying surface topography，soil characteristics，the characteristics of land use，climate，and hydrology，the principal component analysis was adopted as the variable of clustering analysis，and the K-means clustering method was adopted to divide Chongqing into five hydrological regionalization by considering the actual needs and the minimum intra-class variance criterion. One-way ANOVA test was used to verify the rationality of the results. The results show that the four hydrological measured elements，namely annual rainfall，24-hour maximum precipitation，sediment transport modulus and annual runoff depth，have significant differences in different hydrological regionalization in 2019，it is reasonable to use spatial clustering method to get hydrological regionalization. Hydrological regionalization can provide basis to design hydrological station net-work.

Keywords：hydrological regionalization;cluster analysis;principal component analysis;Chongqing