密云水庫上游地區不同雨型對坡面徑流特征的影響

畢 彪，楊建英，錢云楷，史常青，艾憲鋒

（北京林業大學 水土保持學院，北京 100083）

水土流失是中國重要的環境問題，以坡面徑流小區為研究單元探討不同措施下的水土流失規律已成為水土保持工作者的重要研究手段之一[1]。降雨是導致水土流失的直接動力因子。根據時程變化特征的多樣性，可將降雨分為不同雨型，徑流過程因雨型的不同存在極大變異[2]。研究雨型對徑流過程的影響對進一步明確產流產沙規律具有重要意義?；谧匀唤涤赀^程的復雜性，國內外學者針對降雨時段特征開展了很多研究，并根據研究結果提出了諸多雨型劃分方法。目前，關于雨型分類的研究可歸納為以下4個方向：①以氣象標準劃分雨型[3-6]，研究坡面徑流及侵蝕規律。這種劃分方法僅以24 h降雨量為分類依據。②以模擬降雨及人工設計降雨過程為主的雨型設計，如Huff雨型及芝加哥雨型等，但這些模型是以美國降雨數據為依據建立的。EWEA等[2]研究表明：此類雨型存在極大的地區不兼容性。此外，國內外一些學者還根據人工模擬降雨設計了總降雨量相同的4類雨型[7-12]，分別為均勻型、遞增型、遞減型及中峰型。該類設計雨型一定程度上實現了雨強在不同降雨時段的非均勻性分布，但因模擬降雨器無法及時調整瞬時雨強的變化，導致模擬降雨和實際降雨過程仍存在較大差異。③以降雨數量特征[13-20]為分類標準的雨型劃分，常見的多以降雨量(P)、降雨歷時(t)、最大30 min雨強(I30)等為分類指標。該類雨型基于對產流產沙結果影響較大的數量特征指標進行聚類分析，對降雨數量特征的描述較為充分，但未考慮不同峰值雨強出現時序對徑流及侵蝕的影響。④以雨峰出現時序為劃分標準進行分類[21-22]。如鄔鈴莉等[23]根據I30的出現時間將不同的降雨劃分為均值型、遞增型、遞減型和中峰型，并探討了不同雨型下的土壤侵蝕規律。楊云斌等[24]以量綱-累計降雨過程曲線法將自然降雨劃分為前期型降雨、中期型降雨、后期型降雨及均勻性降雨。該類雨型側重于討論雨峰位置對產流產沙過程的影響，較少考慮降雨數量特征的影響。

綜上可知，在雨型劃分方面，已有的劃分方法標準不一，未充分體現自然降雨的雨型特征，且研究重點不一致，較少有研究對徑流過程特征進行分析。本研究以P、t及I30為分類指標進行聚類分析，在根據降雨數量特征進行雨型劃分的基礎上，進一步探討雨峰位置對徑流過程的影響，使雨型劃分更加系統，雨型特征的表征更加完整，不同雨型下的徑流過程特征也更加明確，可為提高坡面尺度徑流過程研究精度提供參考。

1 研究方法

1.1 研究區概況

研究區位于北京市密云區密云水庫上游以東黃各莊村，40°28′48″～40°28′518″N，116°59′33″～117°03′25″E，海拔為145～900 m。氣候屬暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，年平均氣溫為10.5 ℃，年平均降水量為669.0 mm，年降水變幅大，而且降水年內分配極不均勻，全年降水量80%～85%集中在 7—10月。土壤類型主要是山地酸性鹽類淋溶褐土。研究區內植被以荊條Vitex negulido var. heterophylla群系為主，伴生灌木有酸棗Ziziphus jujuba var. spinosa、薄皮木Leptodermis oblonga、螞蚱腿子Myripnois dioica、多花胡枝子Lespedeza floribunda等，草本植物以叢生隱子草Cleistogenes caespitosa、白穎薹草Carex duriuscula subsp. rigescens、旱生卷柏Selaginella stauntoniana、中華卷柏Selaginella sinensis為主。

1.2 試驗小區布設與觀測

2019年6月—2020年10月在研究區選擇3種典型的樣地，樣地大小為20 m×5 m，水平投影面積為100 m2。在樣地附近布設翻斗式雨量筒[FDY(B)-0.2]記錄降雨過程，在徑流小區集流井內成對懸掛壓力式水位計(U20-001-04，精度±0.3 cm)記錄水位變化，其中一個懸空作為氣壓計，同時通過降雨后實際測量的水位對水位計數據進行校準。樣地基本信息見表1。

表1 樣地基本情況表Table 1 Basic situation of the plots

1.3 數據處理與分析

1.3.1 降雨數據處理 首先將全部自然降雨數據劃分為獨立的場次降雨。以降雨時間為120 min，降水量≤2 mm為場次界定指標[25]。每個場次降雨數據以5 min為單位統計累計降雨量，繪制降雨過程，并分別計算相應的降雨特征指標：降雨量(P)、降雨歷時 (t)、最大 30 min 雨強 (I30)。

1.3.2 徑流數據處理 受壓力式水位計讀取精度的影響，成對校準數據最大可產生6 mm的偏差。該偏差屬于儀器系統誤差，不可消除。同時，因儀器間誤差的影響，讀取的水位和實際水位之間有一定的差距。數據處理前先根據未產流前壓力數據計算水位計和氣壓計之間的壓力差平均值，消除壓力差后再換算成徑流深。同時，由于壓力式水位計傳感器位置的影響，需在讀數后加上14 mm的起測水位。計算公式如下。

其中：H為徑流深(mm)；P1為水位計讀數(kPa)；ΔP為水位計和氣壓計之前的壓力差(kPa)；μ為單位換算系數，值為101.97；H0為起測水位，值為14 mm；S1為集流井池底面積(mm2)；S2為小區面積(mm2)。

1.3.3 雨型劃分方法 將降雨量小于 2 mm(認為是對徑流無效的降雨)的先剔除[25]，根據降雨主要數量特征指標P、t和I30為劃分依據，采用K均值聚類分析方法進行一級雨型分類，并采用判別分析對聚類結果進行檢驗。然后根據降雨在降雨時段集中出現的時間，采用量綱-曲線法[22]進行過程雨型二級分類。具體做法如下：①將獲得的降雨過程數據中的瞬時降雨量及持續時間分別除以場次總降雨量及總歷時，使其無量綱；②將無量綱的降雨量及歷時分別累加至1；③以無量綱累計降雨量為縱坐標，累計歷時為橫坐標繪制量綱-累計降雨歷時曲線；④最后將累計歷時均分為3個時間段，根據40%降雨量集中出現的時段劃分出4種過程雨型，分別為前峰型(40%降雨量集中在第1個時間段)、中峰型(40%降雨量集中在第2個時間段)、后峰型(40%降雨量集中在第3個時間段)和均勻型(降雨量均勻分布在3個時間段)。

2 結果與分析

2.1 雨型劃分及其特征

根據聚類分析結果，研究區共分出P2t3I2(中雨量、長歷時、中雨強)，P1t2I1(小雨量、中歷時、小雨強)和P3t1I3(大雨量、短歷時、大雨強)等3類雨型。由表2可以看出：研究區研究期間主要降雨類型為P1t2I1雨型，頻次占比為 81.01%，為小雨量 (1.80～23.80 mm)、中歷時 (0.17～9.03 h)、小雨強 (1.60～38.80 mm·h-1)降雨；其次為P2t3I2雨型，特征為中雨量 (27.20～68.20 mm)、長歷時 (1.01～15.25 h)、中雨強(16.40～52.00 mm·h-1)，占比為15.19%；P3t1I3雨型在研究期間僅發生過3次，占比最小，該雨型特征為大雨量 (41.20～74.80 mm)、短歷時 (0.68～2.33 h)、大雨強 (69.20～106.00 mm·h-1)。從累計降雨量上來看，P2t3I2雨型和P1t2I1雨型對總降雨量的貢獻相近，分別占研究期間總降雨量的43.13%和42.90%，P3t1I3雨型對總降雨量的貢獻最小，占比僅為13.97%。

表2 不同雨型的降雨特征Table 2 Rainfall characteristics of different rain types

從圖1可以看出：3類雨型聚類函數的散點分別聚集在3個相對集中的區域，聚類函數均通過顯著性檢驗(P＜0.01)，說明聚類效果較好。3種雨型中，其中P3t1I3雨型有著較為明顯的特征，各聚類函數的散點均勻地集中在質心周圍。P2t3I2雨型和P1t2I1雨型有部分邊界相接，說明這2種雨型差異相對中等，存在部分相似雨情，但整體來看，2種雨型還是存在明顯的差異。

圖1 自然降雨雨型判別分類散點圖Figure 1 Scatter diagram of natural rainfall classification

2.2 過程雨型劃分結果

從圖2可以看出：前峰型降雨-量綱累計降雨過程曲線呈上凸型，曲線前半段斜率較大，后半段比較平緩，曲線大致位于y=x線上方，即降雨主要集中在降雨前期。中峰型降雨其量綱-累計降雨過程曲線近S型，曲線前半段和后半段均比較平緩，中段曲線陡然上升，曲線前半段位于y=x曲線下方，呈下凹型，經中段集中上升后，后半段位于y=x曲線上方，呈上凸型。后峰型降雨量綱-累計降雨過程曲線呈下凹型，曲線前半段比較平緩，后半段斜率較大，整體曲線基本位于y=x曲線下方，降雨主要集中降雨后期。均勻型降雨其量綱-累計降雨過程曲線基本沿y=x曲線呈穩定上升，整個曲線斜率相差不大，即降雨基本均勻分布在每個降雨時段。

圖2 量綱-累計降雨徑流過程圖Figure 2 Dimension-cumulative rainfall runoff process diagram

從表3可以看出：4種過程雨型發生頻次從大到小排序為均勻型(28次)、前峰型(21次)、后峰型(17次)、中峰型(13次)，其中峰值型降雨(前峰型、中峰型、后峰型)發生總場次是均勻型降雨的1.82倍。P2t3I2雨型條件下，4種過程雨型發生頻次比較均勻，為2～4次。P1t2I1雨型條件下，4種過程雨型發生的頻次從大到小依次為均勻型(24次)、前峰型(17次)、后峰型(13次)、中峰型(10次)，分別占到P1t2I1雨型降雨總場次的37.50%、26.56%、20.31%及15.63%。P3t1I3雨型條件下，前峰型降雨發生了2次，后峰型1次。通常在自然條件下，P3t1I3雨型中不存在均勻型降雨過程。根據最小顯著性差異法(LSD)多重比較的結果可以看出：P2t3I2雨型條件下，4種過程雨型特征指標差異不顯著；P1t2I1雨型條件下，各過程雨型特征指標差異顯著(P＜0.05)；P1t2I1雨型條件下，前峰型、后峰型降雨在降雨量上分別與中峰型、均勻型降雨差異顯著(P＜0.05)，前峰型、后峰型降雨小于中峰型、均勻型降雨；在降雨歷時上，前峰型、中峰型和后峰型分別與均勻型降雨差異顯著(P＜0.05)，其降雨歷時均小于均勻型；從最大30 min雨強來看，前峰型、中峰型和后峰型顯著大于均勻型降雨。

表3 降雨過程雨型特征指標統計Table 3 Rainfall pattern characteristic index statistics of rainfall process

2.3 不同雨型下的徑流特征

根據雨型劃分結果，分別統計了不同雨型下的場均徑流特征值(表4)。從表4可以看出：3種雨型下的徑流深從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.673 0 mm)、P2t3I2雨型 (0.446 0 mm)、P1t2I1雨型 (0.222 0 mm)；從徑流系數來看，從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.016 0)、P1t2I1雨型 (0.014 0)、P2t3I2雨型 (0.012 0)；從徑流深峰值來看，從大到小依次為P3t1I3雨型 (0.037 2 mm·min-1)、P2t3I2雨型 (0.022 2 mm·min-1)、P1t2I1雨型(0.016 6 mm·min-1)；從徑流貢獻率來看，從大到小依次為P2t3I2雨型(49.98%)、P1t2I1雨型(31.16%)、P3t1I3雨型 (18.85%)。

表4 不同雨型下場均徑流特征Table 4 Characteristics of average runoff in different rainfall types

綜合以上結果可以發現：P3t1I3雨型條件下，場均徑流深、徑流系數及徑流深峰值均最大，初始產流時間最短，說明P3t1I3雨型是3種雨型中最容易發生激烈產流的雨型，其產流迅速且產流量最大。對比P2t3I2、P1t2I1雨型徑流深、徑流深峰值及徑流系數的關系可以得到，P2t3I2雨型條件下雖然可以產生較大的徑流量，但其徑流系數小于P1t2I1雨型，主要原因是P2t3I2雨型為中雨量長歷時降雨，從而導致降水有較多的時間參與入滲，降雨損失比較高且降雨總量較大，導致P2t3I2雨型其徑流轉化效率低于P1t2I1雨型。P1t2I1雨型雖為研究區發生頻次最高的雨型，但該種雨型下徑流量最小。對比3種雨型下徑流總量占比可以發現：P2t3I2雨型為研究區產流的主要雨型，其徑流總量占比接近研究期間總徑流量的50%，P1t2I1雨型雖然發生頻次最高，但其總徑流量小于P2t3I2雨型，P3t1I3雨型具有最大的頻次徑流量，但發生頻次最低，對總徑流量的貢獻最小。

2.4 不同過程雨型下的徑流特征

表5可以看出：不同過程雨型下的徑流特征值差異明顯。從徑流深和徑流系數來看，從大到小均表現為前峰型、后峰型、中峰型、均勻型。從徑流深來看，前峰型降雨分別為中峰型、后峰型及均勻型的2.13、1.35及3.51倍。從徑流系數來看，前峰型降雨分別為中峰型、后峰型及均勻型的1.46、1.27及2.42倍。徑流深峰值從大到小依次為前峰型、后峰型、中峰型。徑流貢獻率從大到小依次為前峰型(39.20%)、后峰型(38.67%)、中峰型(18.39%)、均勻型(3.74%)。

表5 不同過程雨型對徑流特征的影響Table 5 Influence of rainfall patterns in different processes on runoff characteristics

綜合以上結果分析，4種過程雨型對總徑流量的貢獻率體現為峰值型降雨遠大于均勻型降雨，其中前峰型和后峰型降雨其徑流貢獻率相差不大，均勻型最小。4種過程雨型在場均徑流深和徑流系數從大到小均體現為前峰型、后峰型、中峰型、均勻型。

2.5 影響因素分析

2.5.1 降雨量的影響 對比 2 場雨強相近，降雨量不同的典型降雨條件下，3個樣地徑流過程特征，分析降雨量對徑流過程特征的影響。由圖3可見：2020年 8 月 18 日P為 23.8 mm，t為 2.23 h，I30為24.00 mm·h-1；2020 年8 月13 日P為 11.8 mm，t為 0.50 h，I30為 23.60 mm·h-1。2 場降雨過程雨峰均在降雨中期出現。

圖3 不同降雨量對徑流過程的影響Figure 3 Influence of different rainfall on runoff process

對比2場降雨各小區之間的徑流特征關系可以發現：2020年8月18日降雨條件下各小區徑流深均大于2020年8月13日降雨，后者是前者的近2倍，說明降雨量對徑流深的影響較大。降雨量越大，徑流深越大。除水平條山杏樣地外，2場降雨條件下各小區在徑流系數、徑流深峰值上均表現為2020年8月13日略大于2020年8月18日。從產流時間及洪峰滯后時間來看，2020年8月18日降雨條件下的值大于2020年8月13日降雨，即2020年8月13日降雨條件下更早產流且徑流轉化效率更高，這可能與2場降雨歷時及雨峰分布情況不同有關。說明降雨量對徑流系數、徑流深峰值及產流時間等的影響并不明顯。不同樣地之間，穴狀側柏樣地和魚鱗坑蒙古櫟樣地徑流深及徑流系數隨降雨量增加變化幅度較小，能夠有效減少徑流，水平條山杏樣地隨降雨量增加其徑流深及徑流系數增加較大。

2.5.2 雨強的影響 對比2場降雨量接近，雨強不同的典型降雨條件下的各小區的徑流過程特征值，分析雨強對徑流過程的影響。由圖4可見：2020年8月23日P為33.6 mm，t為12.75 h，I30為16.56 mm·h-1，降雨過程存在2次雨峰，較大的雨峰出現在降雨前期；2020年9月15日P為31.8 mm，t為1.33 h，I30為48.00 mm·h-1，雨峰主要集中在降雨前期。

圖4 不同雨強對徑流過程的影響Figure 4 Influence of different rainfall intensities on runoff process

對比以上2場降雨條件下各樣地徑流特征值可以發現：2020年9月15日降雨條件下，各小區徑流深、徑流系數及徑流深峰值均大于2020年8月23日降雨條件。2020年9月15日降雨條件下，各小區徑流深、徑流系數及徑流深峰值分別為2020年8月23日降雨條件下的1.36～4.37、1.44～4.61及2.06～10.46倍，說明雨強對徑流深、徑流系數及徑流深峰值影響均比較明顯，且對徑流深峰值的影響大于徑流深。從初始產流時間及洪峰滯后時間看，2020年9月15日降雨條件下各小區差異較小，即大雨強條件下，植物措施減流效益不明顯，各樣地產流時間基本同步。這與張杰豪等[26]認為小雨強下植被措施的保水效果優于大雨強下的保水效果的研究地結論一致。不同樣地之間，隨雨強增大，徑流深、徑流系數及徑流深峰值增加幅度均較大，尤其以穴狀側柏樣地最為明顯，說明大雨強條件下穴狀側柏樣地減流效果最差。

3 討論

徑流過程對降雨雨型特征的敏感性很高[2]，建立雨型與徑流侵蝕的關系是提高水力侵蝕研究精度的有效途徑。本研究以P、t、I30為依據，采用K-均值聚類方法進行雨型一級劃分，在此基礎上用量綱-曲線法進一步劃分了過程雨型，并探討了不同雨型下的徑流特征。本研究采用的雨型劃分方法綜合考慮了降雨主要數量特征及雨峰位置的影響，為雨型劃分提供了新的思路。從研究結果來看，以P3t1I3雨型為大雨量、短歷時、大雨強降雨是最容易產流的雨型，同時也是易導致各種山洪災害的主要雨型，這與前人的研究一致[13-20]。3種雨型下各樣地的徑流過程差異明顯，且隨著雨強和降雨量的增大，各樣地之間的差異減小，這主要是因為P與I30越大，徑流過程受前期含水量、植被措施等的影響就越小[27]。不同過程雨型對徑流特征的影響也比較大，總體體現為峰值型降雨徑流量大于均值型，這主要是因為峰值型降雨過程增加了徑流的紊動，同時雨峰集中時段的降雨相比于均勻型降雨具備更大的降雨動能，其產流能力更強。雨峰集中在降雨前期，前期較大的雨強易迅速擊打地表導致林地土壤更容易形成短期的土壤板結，減少了入滲，增加了徑流。當陣雨雨期集中在后期時，林地攔蓄作用明顯，隨著后期雨峰到來及林地攔蓄逐漸飽和開始出現地表徑流。而均勻型降雨過程中，不會出現極端雨強，整體雨強較小，雨滴動能較弱，林地攔蓄系統有較多的時間發揮作用，從而導致大部分降水被林冠攔截及補給入滲，產流量極少或不產流[23]。此外，在降雨特征與徑流關系上，本研究發現降雨量對徑流深的影響較大。這與前人的結論一致[24]。I30對徑流深、徑流深峰值及徑流系數影響均比較明顯，且對徑流深峰值的影響程度大于徑流深，這主要是因為I30決定的產流方式是蓄滿產流或超滲產流[17]，徑流深峰值越大，說明徑流過程更加激烈。這符合超滲產流的特點。

4 結論

根據P、t、I30可將研究區降雨劃分為3型：P2t3I2雨型(中雨量、長歷時、中雨強)，P1t2I1雨型(小雨量、中歷時、小雨強)，P3t1I3雨型(大雨量、短歷時、大雨強)，其中P1t2I1雨型在研究區發生頻次最高，P2t3I2雨型和P1t2I1雨型在降雨總量上占比基本一致，P3t1I3雨型發生頻率最低。4種過程雨型的發生頻次從大到小依次為均勻型(28次)、前峰型(21次)、后峰型(17次)、中峰型(13次)。

不同雨型下的徑流特征差異明顯。從單次降雨看，P3t1I3雨型在研究區產流能力最強，P2t3I2雨型次之，P1t2I1雨型最小。從對徑流總量的貢獻來看，P2t3I2雨型是研究區的主要產流雨型，其產流量占到研究區產流總量的49.98%，P3t1I3雨型最小。

不同過程雨型對徑流特征影響較大。從徑流總量及場次徑流深來看，均表現為峰值型降雨大于均勻型降雨，各峰值的徑流總量及場次徑流深從大到小依次表現為前峰型、后峰型、中峰型，即降雨量集中在降雨前期最容易產流。降雨量對徑流深的影響最大，I30對徑流深、徑流系數及徑流深峰值的影響均比較大，且對徑流深峰值的影響要大于對徑流深的影響。