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研究成果  
第二部分第4章(4-6)气候变化对内蒙古典型草原区水资源影响评估
【来源】《内蒙古适应气候变化战略评估》 【时间】2017-06-14

  4.气候变化对河川径流量影响分析
  研究区地处我国干旱、半干旱地区,水土流失严重,生态环境恶劣。经前面分析可知,近50年来,即20世纪60年代以来,研究区径流量呈明显下降趋势,河川径流量的减少,不仅直接影响到流域水资源的开发利用,并且还会对区域工农业以及社会经济的可持续发展产生相应的影响。20世纪70年代以来,研究区内开展了大规模的水土保持工作,这在一定程度上改变了流域下垫面条件。同时,由于降水的减少和气温的不断升高等气候条件变化,流域的水文特征也发生了一定的变化。因此径流量变化中同时包含了气候变化和人类活动两方面的影响。在研究河川径流量的变化中,气候变化和人类活动的贡献分别占多少、用何种方法科学地界定气候变化和人类活动对河川径流量的影响,不仅是气候变化影响研究领域中的科学问题,也是目前流域管理者所关注和面临的难题。
  4.1 河川径流量影响分析方法
  流域水文模型是基于对水文现象的认识,分析其成因及各要素之间的关系,以数学方法建立一个模型,来模拟流域的水文变化过程(黄锡荃,1993)。采用流域水文模拟法,分析径流量变化成因,就是将气候变化视为影响径流量变化的重要因子,选择合适的水文模型,应用天然条件下的降水、蒸发以及径流量等资料,率定模型中的参数。率定的模型参数基本上反映了流域在人类活动显著影响前的产流状况。再对率定的参数进行检验,然后用率定的模型参数,将实测气候要素输入水文模型中,来推求相应时期的天然径流量,并与实测资料进行对比,从而分析出径流量变化的原因及影响程度。
  由于流域水文模拟法不需要进行昂贵的试验,也不需要花费很长的时间,因此随着计算机技术的高速发展和数据库的建立,该方法将具有更广阔的前景。同时应该注意,在使用流域水文模拟法时,要求所研究的流域具有必要的水文气象数据,并在考虑研究问题复杂性和精度的前提下,尽量选择较简单的模型。因此,分析流域径流量变化的关键在于水文模型的选择。
  本文根据前人的研究成果,选用SWAT水文模型对此问题进行研究,同时,检验该模型在干旱、半干旱地区的适用性。
  4.2 SWAT模型概述
  4.2.1 SWAT模型基本原理
  SWAT模型用于模拟地表水和地下水的水质和水量,长期预测土地管理措施对具有多种土壤、土地利用和管理条件的大面积复杂流域的水文、泥沙和农业化学物质产量的影响。模型主要包括水文过程子模型、土壤侵蚀子模型和污染负荷子模型。下面针对本文的研究内容,介绍模型的基本原理。
  水量平衡在SWAT流域模拟中十分重要。流域水文模拟可以分为两个主要部分,第一部分为水文循环的陆地阶段,见图2.4.25,控制进入河道的水、泥沙和营养物以及杀虫剂的量。第二部分为水文循环的河道演算阶段,可以定义为水和泥沙等在河道中运动至出口的过程。
  4.2.2 水文循环的陆地阶段
  SWAT模型水文循环陆地阶段主要由以下部分组成:气候、水文、泥沙、作物生长、土壤温度、营养物、杀虫剂和农业管理。模拟的水文循环基于水量平衡方程:

式中,SW是土壤最终含水量(mm);SW0是土壤初始含水量(mm);t为时间步长(d);Rday为第i天降水量(mm);Qsurf是第i天地表径流量(mm);E是第i天蒸发量(mm);Wseep是第i天存在于土壤剖面底层的渗透量和侧流量(mm);Qgw是第i天地下水的出流量(mm)。
  (1)天气和气候。
  重要性。SWAT需要的气候变量有日降水、最高/最低气温、太阳辐射以及风速和相对湿度。模型可以读入实测数据,也可以由天气发生器自动生成。SWAT模型采用偏态马尔科夫链模型或指数马尔科夫链模型生成日降水,采用正态分布生成气温和太阳辐射,采用修正指数方程生成日平均风速,相对湿度模型采用三角分布,并且气温、辐射和相对湿度均根据干湿日进行调整。SWAT模型根据日平均气温,将降水分为雨或冻雨/雪,并允许子流域按照高程带分别计算积雪覆盖和融化。


  (2)水文过程。
  降水在降落过程中,可能被截留在植被冠层或直接降落到土壤表面。土壤表面的水分将下渗到土壤剖面或产生坡面径流。坡面径流的运动相对较快,进入河道产生短期河流响应。下渗的水分可以滞留在土壤中,然后被蒸发,或者通过地下路径缓慢地运动到地表系统。其中涉及的物理过程包括:冠层存储、下渗、再分配、蒸发、侧向地下径流、地表径流和回归流等。
  (3)土地利用/植被生长。
  SWAT模型采用简化的EPIC(Erosion.ProductivityImpactCalculator,侵蚀-土地生产力影响评估模型)植物生长模型,来模拟所有植被覆盖类型。模型能够区分一年生和多年生植物。对于一年生植物,从种植日期生长到收获日期,或直到累积的热量单元等于植物的潜在热量单元;多年生植物全年维持其根系系统,在冬季月份中进行休眠。当日平均温度超过基温时,重新开始生长。植物生长模型用来评价水分和营养物从根系区的迁移、蒸发以及作物产量。
  (4)侵蚀。
  对每个HRU的侵蚀量和泥沙量,采用修正的通用土壤流失方程(MUSLE)进行计算。USLE使用降雨量作为侵蚀能量的指标,而MUSLE采用径流量来模拟侵蚀和泥沙产量。这种替代的好处在于:提高模型的预测精度,减少对输移比的要求,并能够估算单次暴雨的泥沙产量。水文模型支持径流量和峰值径流率,结合子流域面积,可以用来计算径流量侵蚀力。具体详见徐宗学等(2009)。
  4.2.3 地表径流
  SWAT模型可以采用改进的SCS曲线数方法计算地表径流量。表达式为:
式中,Rday为日降水量;S为截流量;Ia为初损量,一般假定为0.2S。截流量随着土壤属性、土地覆盖/利用、田间管理和坡度的变化而不同;在时间上,截流量随着土壤含水量的变化而变化。一般用下式计算S:

式中,CN为曲线数,它是一个无量纲参数,大小与土壤的渗透性、土地覆盖/利用和前期土壤湿润程度有关。CN值越大,说明流域的截流量越小,地表径流产流量越大。

  4.2.4 SWAT模型命令控制流程与运算结构图
  SWAT模型在进行产汇流及污染物演算之前,首先,借助于ArcGIS9.x或ArcView对空间属性进行处理,并构建其他属性数据库。产汇流计算涉及地表径流、土壤水、地下水及河道汇流等环节。
  SWAT模型按照子流域/水文响应单元计算指令,进行分布式产流计算。通过汇流演算命令,运行河网及水库模拟汇流过程;通过叠加命令,把实测数据和源数据输入到模型中,同模拟值进行比较;通过输入命令,接受其他模型的输出值;通过转移命令,把某河段(或水库)的水转移到其他河段(或水库)中,也可以直接用作农业灌溉。
  SWAT模型的命令代码能够根据需要进行扩展。图2.4.26为产汇流部分的计算结构示意图。模型数据处理流程如图2.4.27所示。

  SWAT模型的应用研究范围十分广泛,包括径流量分析、土地利用评价、非点源污染研究等。气候变化模拟也是SWAT模型应用的主要表现方面之一。


  4.3 基于SWAT模型的径流量模拟
  4.3.1 模型数据库建立
  SWAT模型需要的基础数据包括空间数据和属性数据。空间数据包括:数字高程模型(DEM)、土地利用和土地覆被数据、土壤空间分布、提取的流域数字河流资料、气象站点以及水文站的空间位置等;属性数据主要包括:土地利用属性库、土壤类型属性库、天气发生器和实测水文气象数据等。
  DEM数据图来源于网上下载的SRTM (ShuttleRadarTopographyMission)30m分辨率的数字高程数据(http://srtm.csi.cgiar.org/)。应用ENVI对图像进行图形的拼接、投影变化等预处理操作,生成模拟所需的DEM数据资料。

  土地利用数据,是中国科学院寒区旱区环境与工程研究所遥感与地理信息科学研究室、基金委中国西部环境与生态科学数据中心,在中国科学院1∶10万土地资源调查成果的基础上,对其进行了合并、矢栅转换(面积最大法),最后得到全国幅的土地利用数据产品WESTDC_Land_Cover_Products1.0(中科院资源环境分类系统)。研究区的土地利用分类见图2.4.28,分类及代码见表2.4.14。

  流域的气象数据选取1962—2010年的长序列观测数据,站点分布见图2.4.4。气象数据采用多伦县、正蓝旗2个气象站逐日的最高气温、最低气温、相对湿度、风速、太阳辐射,降水量等日监测数据;水文数据采用闪电河(白城子站)、黑风河(白城子站)和吐力根河(大河口站)3个水文站实测的径流量数据。其中,闪电河(白城子站)具有1959—1978和1986—2001年径流量序列资料;黑风河(白城子站)具有1978—2009年径流量序列资料;吐力根河(大河口站)具有1957—2009年径流量序列资料。本研究采用吐力根河(大河口站)与闪电河(白城子站)年径流量的相关关系进行线性插补,并用吐力根河(大河口站)同期年内分配比,获得闪电河(白城子站)月径流量序列数据。水文和降水量数据由内蒙古水文总局提供;气象数据由内蒙古气象科学数据共享服务中心提供。
  4.3.2 模型参数敏感性分析与率定
  参数的敏感性分析有助于进一步了解影响研究流域水文过程的关键因子,并有助于有效的率定模型。较为常见的参数敏感性分析方法是摩尔斯分类筛选法(OneFactorAtaTime,以下简称OAT法)。具体做法是,选定众多参数中的一个变量,进而在该变量阈值范围内随机改变变量值,最终运用基本影响值,来判断参数变化对输出值的影响程度。
  在径流量模拟中,本次研究选取了26个模型输入参数进行参数敏感性分析试验。设置参数值采样间隔为10,每次参数变化值为0.05,利用ARCSWAT2005自动敏感性分析工具,进行了270次比较判断,确定了对径流量敏感性等级最高的6个参数(如表2.4.16所示),进行模型率定。考虑到冰雪融化对径流量的重要影响,同时对SWAT模型中的SMFMX (最大融雪因子)、SMFMN(最小融雪因子)、SFTMP(降雪气温)及SMTMP(雪融最低气温)等融雪参数也进行了率定。利用1962—1975年闪电河(白城子站)逐月流量序列,对月径流量模拟进行率定。在参数率定过程中,遵循“先上游后下游,先调整水量平衡再调整过程,先调整地表径流再调整土壤水、蒸发和地下径流”的原则[7]。分别调整GWQMN、ESCO、SOL_Z、SOL_AWC、CANMX、CN2,最终参数率定的结果如表2.4.16所示。表2.4.17为融雪参数率定表。

  4.3.3 结果分析
  模型采用1962—1975年月径流量资料进行参数的率定,将1986—2001年作为模型的验证期。具体模拟结果见表2.4.18,图2.4.30(a)、(b),图2.4.31(a)、(b)。采用三个指标来确定模型的适用性。分别为Nash.Sutcliffe系数Ens、径流相对误差Re和相关系数R2。
  (1)Nash.Sutcliffe系数Ens的计算公式为:

式中,Qp为模拟值;Q0为实测值;珚Q为实测平均值;n为实测数据个数。当Q0 =Qp时,Ens=1;若Ens为负值,说明模型模拟平均值比直接使用实测平均值的可信度更低。


  2)径流量相对误差R的计算公式为:

式中,R为模型模拟相对误差;Q为模拟值;Q0为实测值。若R为正值,则说明模型预测或模拟值偏大;若R为负值,则模型预测或模拟值偏小;若R0,则说明模型模拟结果与实测值正好吻合。
  (3)相关系数R2
  相关系数R2是在MS.EXCEL中应用线性回归法求得的。R2也可以进一步用于实测值与模拟值之间的数据吻合程度评价:R2 1表示非常吻合;当R2 1时,其值越小,反映出数据吻合程度越低。

 

  由图表可以看出,率定期和验证期的Nash.Sutcliffe效率系数均大于0.60,实测与模拟的月径流量之间的相关系数在0.65以上,率定期的多年平均相对误差小于5%,模拟结果较好;验证期的模拟效果相对较差,多年平均相对误差大于5%。但模拟结果还是可接受的[8]。造成这一结果可能有以下几个方面的原因:(1)人类活动频繁、修建水利设施等多方面的因素,是造成模拟结果偏差的重要原因;(2)降雨是影响径流量的主要因素,研究区内雨量站较少,降雨的时空分布不均可能会影响模拟效果。
  在模拟过程中,对于降水量突然增大的月份,SWAT模型对月径流量的模拟结果往往超过实测值一倍,这直接导致整个模拟过程的误差偏大。然而,模拟值与降水量在年内分配上却表现出很好的相关性。降水偏大月份的径流量敏感性大。
  4.4 小结
  (1)研究结果表明,SWAT模型参数经反复率定之后,Nash.Sutcliffe效率系数、相关系数分别大于0.60、0.65,率定期多年平均相对误差小于5%,验证期相对误差为12.5%。总体来看,SWAT模型能够较好地模拟干旱、半干旱地区的径流量过程,在同类地区具有一定的适用性。
  (2)对于干旱、半干旱地区降水量出现异常的月份,SWAT模型对径流量模拟结果反应十分敏感,且影响效应具有持续性。模拟值大于实测值的情况较多,分析后的原因主要是人类活动的影响。故对于降水量年内分布特别异常的月份,需做特殊处理。
  (3)径流量模拟时,月径流量模拟值与降水量在年内分配上表现出很好的相关性:降水量偏大的月份,径流量敏感性大。同时,峰值出现的月份,模拟值均大于实测值,这进一步验证了人类活动是造成径流量减少的一大原因。
  (4)用多种方法分析了气候变化和人类活动对径流量的影响,对径流量序列进行了阶段性划分,确定出:1975年之后,人类活动对径流量的影响逐渐加大,并对天然径流量进行了还原计算。
  (5)模拟结果的优劣,取决于模型参数的取值。在调参过程中,考虑到冰雪融化对径流量的重要影响,增加了最大融雪因子、最小融雪因子、降雪气温、雪融最低气温等参数值的调整。针对不同时段降雨量对径流量的贡献差别,采用权系数进行了处理。结果表明,模拟精度在原有基础上有所提高,结果更接近实际。因此,增加融雪参数调整方法和降雨权系数的选取,可为模型在该地区的应用提供必要的参考。
  5人类活动对流域河川径流量的影响分析
  采用流域水文模拟法分析气候变化和人类活动对流域河川径流量的影响。首先,应根据实测径流的变化特征和流域内人类活动状况,将实测径流序列划分为两个阶段:第一个阶段为天然径流量阶段,将此阶段作为基准期,那么该时期的实测径流量也相应地作为基准值;第二个阶段为人类活动与气候变化共同影响阶段,这一阶段的气候变化影响是指,气候要素按基准期的变化规律改变,而人类活动影响是指,人类活动下的土地利用方式、工农业用水量等方面相对于基准期的变化。用第一阶段即天然阶段的水文气象资料来率定水文模型,那么模型和参数就可反映人类活动显著影响之前的土地利用、用水需求等方面对产流的影响。用率定的模型参数,将人类活动影响阶段的气象资料输入到模型中,则模拟出来的天然径流量反映了原始土地利用和用水结构状况下的产流过程。
  5.1 径流序列的阶段性划分
  由于人类活动的影响,径流序列会呈现出阶段性的变化,也就是说,原径流序列中会出现跳跃点。通常,阶段性划分方法即跳跃成分的检验方法,有时序累积值相关曲线法、有序聚类分析法等。
  (1)时序累积值相关曲线法。
  设研究序列(t=12,…,n) ,参证序列 (t=12,…,n) 则两序列的时序累积值分别为:

  

点绘m -g关系图,若研究序列xt跳跃不显著,则m -g为一条通过原点的直线;否则,为一条折线,转折点即为τ。

  在一般情况下,可通过建立累积年降雨量和累积年径流深的双累积曲线,来找出降雨-径流机制发生差异的分界点。如果不同年份的点据基本呈一条直线,表明径流系列具有很好的一致性;反之,则说明受下垫面变化的影响,径流系列的一致性受到破坏。
  图2.4.32给出流域1957—2009年降水量、径流量双累积曲线。其中,降水量为由多时段泛克立格法插值得出的流域平均年降水量,径流量为由外沟门站经面积折算后得到的流域出口断面的年径流量。由图可以看出,曲线的斜率在1973—1976年间发生了转折,将径流序列分为两段。转折点前面的曲线斜率大于转折点后面的曲线斜率,这说明受人类活动影响,转折点后面的径流量明显减少。为了进一步确定天然序列和影响后序列的分界点,下面采用有序聚类分析法来研究。
  (2)有序聚类分析法。
  用“物以类聚”来形容聚类分析,可以表达这种方法的思想。在分类时,若不能打乱次序,这样的分类称为有序分类。以有序分类来推求最可能的干扰点τ0,其实质是求最优分割点,使同类之间的离差平方和较小,而类与类之间的离差平方和较大。对序列 xt(t=1,2,…,n) ,最优二分割法如下。设可能分割点为τ,则分割前后离差的平方和分别表示为:

式中,

这样,总离差平方和为:

最优二分割为:

 

  满足上述条件的τ记为τ0,以此作为最可能的分割点。
  通常情况下,若序列存在两个明显的阶段,那么总离差平方和的时序变化图就会出现单谷底;若序列存在两个以上的明显阶段,那么总离差平方和的时序变化图会出现一个以上的谷底。这样,就可以根据谷底出现的时间,来划分序列变化的阶段。
  这里为消除降水量变化对径流量的影响,常用年径流系数来分析。图2.4.33给出年径流系数的离差平方和时序变化图。由图可知,在1975年流域年径流系数的离差平方和是最小的,所以可以判断,该年份为流域径流量发生显著变化的分界年。同时,经调查在60年代流域内开始了大规模的水土保持实施工作,经前人研究可知,人类活动在流域内引起的下垫面条件的变化并不严格地与水土保持措施实施的时间相吻合,而是在一定程度上要滞后于水土保持措施实施的时间,所以将1975年作为径流序列的分界点是比较合理的。采用1975年之前的资料来建模,并将该时期的实测径流量作为基准,分析气候变化和人类活动对1975年之后径流量的影响。满足上述条件的τ记为τ0,以此作为最可能的分割点。通常情况下,若序列存在两个明显的阶段,那么总离差平方和的时序变化图就会出现单谷底;若序列存在两个以上的明显阶段,那么总离差平方和的时序变化图会出现一个以上的谷底。这样,就可以根据谷底出现的时间,来划分序列变化的阶段。这里为消除降水量变化对径流量的影响,常用年径流系数来分析。图2.4.33给出年径流系数的离差平方和时序变化图。由图可知,在1975年流域年径流系数的离差平方和是最小的,所以可以判断,该年份为流域径流量发生显著变化的分界年。同时,经调查在60年代流域内开始了大规模的水土保持实施工作,经前人研究可知,人类活动在流域内引起的下垫面条件的变化并不严格地与水土保持措施实施的时间相吻合,而是在一定程度上要滞后于水土保持措施实施的时间,所以将1975年作为径流序列的分界点是比较合理的。采用1975年之前的资料来建模,并将该时期的实测径流量作为基准,分析气候变化和人类活动对1975年之后径流量的影响。

 


  

  在找到分割点τ0以后,须对分割样本进行显著性检验,方法有秩和检验法、游程检验法等。这里采用秩和检验法。

  设分割点 τ0前后,两序列总体的分布函数各为 1() 2() 。从总体中,分别抽取容量各为 1 2的样本,要求检验原假设:F1() =F2()

  把两个样本数据依大小次序排列,并统一编号,规定:每个数据在排列中所对应的序数,称为该数的秩。对于相同的数值,则用它们序数的平均(必要时做四舍五入)值来做秩。现记容量小的样本各数值的秩之和为W,将W作为统计量。秩和检验法就是根据统计量W做检验的。

  当n1,n2 10时,统计量W近似于正态分布:

   于是,可用u检验(即服从正态分布统计量的检验)法。这时的统计量:

 

 

服从标准正态分布。式中n1 代表小样本容量。选择显著水平α,查正态分布得临界值uα/2。当U <uα/2,接受原假设:F1() =F2() ,即分割点 τ0前后,两样本来自同一分布总体,表示跳跃不显著;相反,跳跃显著。

  这里,第一组的n1 20,第二组的n2 34。先把样本由小到大排列起来,统一编号,计算相应的秩。第一组容量小,秩和统计量W 834,按上式计算U 5.087。选择显著水平α=0.01,查表得uα/2 2.58,因为U 5.0872.58,所以径流序列中的分割点显著,也就是说,由于人类活动的影响,使得径流序列呈现的两个阶段性非常显著。

 

  5.2 人类活动显著影响期间天然径流量的还原
  5.2.1 SWAT模型模拟法
  通过上面的研究分析,得出了SWAT模型在研究流域的适用性较高。采用率定的参数和1976年以后的气象资料模拟1976—2009年的径流量,这样就可还原得出人类活动影响期间的天然径流量。图2.4.34给出月实测径流量与模拟径流量的对比图。由图可知,总体上,径流量的模拟值在绝大多数月份下要大于实测值,这是因为,在此期间气候变化和人类活动对径流量的影响,造成了实测径流量的减少。图2.4.35给出人类活动影响时期的年径流量实测值、模拟值、总减少量,由图可知,1976—2009年,流域河川径流量发生了明显的变化,实测径流量和模拟径流量整体上呈递减趋势。

  5.2.2 对比分析法
  为了进一步验证年径流量还原结果的可靠性,还可以使用常用的年降水量、径流量一致性分析法后,与还原的年径流量进行对比。步骤如下。

  (1)点绘流域平均年降水量与实测年径流深的相关图2.4.36。图中,右边虚线代表第一阶段即人类活动显著影响前,年降水量、径流jg关系,左边实线代表第二阶段即人类活动显著影响后,年降水量、径流量关系。该图在同量级降水量条件下,第一阶段大多数点据位于右边,第二阶段大多数位于左边,这表明年径流量呈衰减态势。两曲线之间的横坐标距离,即为年径流减少量。
  (2)选定一个年降水量值,从图中两条曲线上可查出两个年径流深值(R1和R2)。用下列公式计算年径流衰减率和修正系数:

式中,α为年径流衰减率;β为年径流修正系数;R1为代表人类活动显著影响前,下垫面条件的径流深;R2为代表人类活动显著影响后,下垫面条件的径流深。
  根据查算的不同年降水量的α值和β值(见表2.4.19),可以绘制P.β关系曲线(见图2.4.37),作为还原1976—2009年天然年径流系列的依据。

  (3)还原1976—2009年的天然年径流量,从P.β关系曲线上查得修正系数β,再用1976—2009年实测年径流量除以对应修正系数β,即可还原得到1976—2009年的天然年径流量,再经过转换得出天然年径流量,图2.4.38给出SWAT模拟的天然年径流量和经降水量、径流量一致性分析法还原得到的年径流量的对比结果。由图可知,两种方法还原的天然年径流量的相关程度较高,相关系数为0.87,这进一步说明了SWAT模拟的径流量结果具有较高的可信度。

  5.3 气候变化和人类活动对河川年径流量按年代变化的影响
  上面通过模型对流域1976—2009年间的径流量进行了还原。引起径流量减少的主要原因有气候因素和人类活动因素,其中,人类活动对河川径流量的影响还包括直接影响和间接影响。一般直接影响是指,随着经济社会的发展,河道外引用消耗的水量不断增加,造成河川径流量的减少,以及由于地区对水量的控制及分配需求,造成各种大中型水库、拦蓄大坝等水利设施的建立,地区政府对流域分水计划政策的变更等因素对河川径流量产生的影响。间接影响是指,由于工农业生产、基础设施建设和水土保持措施改变了流域的下垫面条件(包括植被、土壤、水面、耕地、潜水位等因素),导致流域产汇流条件发生变化,从而间接造成径流量的减少。产流方面,人类活动主要通过影响蒸散发、入渗等产流水量平衡要素,来影响产流量;汇流方面,人类活动主要通过改变流域调蓄作用来影响径流过程的。随着人口的增长和社会经济的发展,研究区内各种用水量激增。研究区内主要用水项目一般有农田灌溉用水、工业用水、城镇生活用水、农村生活用水,水库蓄水。其中,工业、城镇生活、农村生活用水都采用地下水,所以研究区由于人类活动直接影响造成的径流减少量是农田灌溉用水和水库蓄水变量之和。
  将1960—1975年间的径流量作为基准值。通过前面介绍的气候变化和人类活动对径流量影响的分析方法,用各年代实测径流量及还原的天然径流量,来分析气候变化和人类活动对流域河川径流量的影响。其结果见表2.4.20。


  由表可得出以下结论。
  (1)流域基准期即1960—1975年的平均年降水量为321.4mm。1976—1979年较基准期大约增加13.1%,80年代降水量较基准期大约减少3.8%,90年代又较基准期大约增加10.5%,而近10年的平均年降水量仅为269.5mm,减少最为明显,较基准期减少大约16.1%。流域基准期年均气温为1.5℃。1976—1979年较基准期大约增温33.3%,80年代较基准期大约增温26.7%,90年代较基准期大约增温86.7%,近10年较基准期大约增温106.7%。
  (2)受气候变化和人类活动的影响,各年代的径流量较基准期的径流量均有所减少。1976—1979年较基准期大约减少19%,90年代较基准期大约减少23%,而80年代和近10年的径流量减少最为明显,较基准期分别减少大约39%和44%。
  (3)从各年代影响分析来看,各年代的气候变化和人类活动对径流量的影响程度是各不相同的。在1976—1979年,气候变化对径流量的影响量为15.4%,这一时期降水量较基准期稍有增加,同时气温较基准期也有增加,所以对径流量的减少影响较小。在80年代,气候变化对径流量的影响量为34.3%,这一时期降水量较基准期稍有减少,同时气温较基准期也有增加,所以对径流量的影响较1976—1979年大一些。由于1976—1979年和80年代的流域内农业用水量还不是很大,而这一时期也正是流域内水土保持措施大力实施的阶段,从而使得人类活动的间接影响量占总影响量的一半以上,分别为58.9%和51.6%。
  在90年代,气候变化对径流量的影响最小,其影响量仅为6.5%,这是因为这一时期的降水量较基准期稍有所增加,同时气温较基准期有很大的增温,所以对径流量的减少影响较小。这一时期人类活动对径流量的影响起到了主导作用。这一时期流域内用水量的激增使得径流还原量明显增大。也只有在这一年代,人类活动对径流量的直接影响量占到了一半以上,为51.1%。
  近10年,气候变化和人类活动对径流量的影响程度相当。其中,气候变化的影响量稍大一些,占总影响量的53.8%。分析后的原因是:这一时期降水量的显著减少以及气温的明显升高对径流量的减少起到了关键作用。
  (4)总体上,1976—2009年间,气候变化对径流量减少的贡献率为34.9%。人类活动的影响是造成河川径流量减少的主要原因,占总影响量的65.1%。其中,以水土保持措施为主的人类活动的间接影响量大约为直接影响量的两倍。
  (5)通过以上对流域降水、气温、河川径流量的分析可知,降水量变化是造成流域河川径流量变化的主要气候因素,但人类活动如以农业灌溉为主的水资源利用的直接影响以及水土保持措施的实施对流域水资源的间接影响是造成河川径流量明显减少的主要原因。
  5.4 气候变化和人类活动对河川径流量季节及年内变化的影响
  上面具体地分析出了气候变化和人类活动对年径流量按年代变化有着不同程度的影响。在实际情况下,这两个因素也不同程度地影响着径流量的年内变化。下面由1976—2009年间模拟的月平均天然径流量来分析相对于基准期来说,气候变化和人类活动对各年代不同季节平均径流量以及各月平均径流量的影响。
  5.4.1 气候变化和人类活动对河川径流量按年内分配总的影响
  图2.4.39给出了气候变化和人类活动对径流量按年内分配总的影响情况。由图可知,相对于基准期,1976—2009年间,由于气候变化和人类活动的影响造成的径流变化量在各月是不同的,并有着季节性的规律,在春季3月、4月、5月和夏季6月、7月、8月的径流量减少最大,分别占全年径流量减少量的38.7%和39.1%;在秋季9~11月的径流量减少量仅次于春季和夏季,占全年径流量减少量的24.4%;冬季12月、1月、2月的径流量有所增加,但变化幅度很小,仅占全年径流量减少量的-2.1%。汛期6~9月的径流量变化比较大,减少量占全年径流量减少量的51.0%,占到全年一半以上。从各月变化情况来看,4月份径流量的变化量是最大的,其次是7月份和8月份。从各年代来讲,各年代径流量变化量在年内的变化规律与1976—2009年的变化规律基本一致。1976—1979年间径流量较基准期减少最少,而近10年径流量较基准期减少最多。
  5.4.2 气候变化对河川径流量按年内分配的影响
  图2.4.40给出了各年代气候变化对径流量按年内分配的影响情况。由图同时结合前面对气候要素的分析结果,可得出以下结论。

  (1)引起径流年内变化的主要气候因素是降水和气温。由图可知,1976—2009年间冬季径流量相对于基准期有所增加,究其原因是由于近50年来对于年内气温变化来讲,冬季平均气温上升得最快,对全年气温上升的贡献是最大的,增加了流域内的雪融量,使得河川径流量有所增加。同时由于近50年来研究区冬季平均降水量呈缓慢上升趋势,尽管趋势性不明显,但也使得冬季降水量稍有增加,从而使径流量有所增加。总体上冬季径流减少量占全年径流减少量的-40.0%。从各年代变化来看,流域冬季增温幅度在90年代是最大的,降水量也是在90年代明显有所增加,所以90年代冬季径流增加量是最大的。
  (2)春季径流量有所减少。尤其是4月份径流减少量为年内最大,占全年径流减少量的62.2%,究其原因是:由于流域内虽然近几十年来春季降水量稍有增加,但春季气温增幅也较显著,并且从蒸发的年内分配来看,春季蒸发量较大,仅次于夏季,所以春季径流减少量最大,总体上春季径流减少量占全年径流减少量的64.5%。总体上影响春季径流明显减少的主要气候因素就是气温。从各年代变化来看,流域春季增温幅度在近10年是最大的,所以近10年春季径流减少量是最大的。
  (3)夏季的径流减少量较大。尤其是8月份,占全年径流减少量的29.0%,由前面对气候要素的分析结果可知,夏季降水量减少最为显著,对全年降水变化的贡献率是最大的,同时夏季气温增幅较大,在年内四季增幅中仅次于冬季,这就使得夏季径流减少量较大,总体上夏季径流减少量占全年径流减少量的52.3%。从各年代变化来看,由于夏季降水量在近10年减少最为显著,所以近10年夏季径流减少量最大。
  (4)秋季径流减少量为全年最少,占全年径流减少量的23.3%。这是由于近几十年来秋季降水量减少但不显著,且秋季气温增幅在四季增幅中是最低的,这使得秋季径流减少量不大。从各年代变化来看,由于秋季降水量在近10年减少最为显著,所以从各年代来看近10年秋季径流减少量最大。
  (5)同样由于1976—2009年间汛期降水量显著减少,而非汛期降水量变化不明显,且气温在汛期增温较非汛期显著,所以使得1976—2009年间汛期径流减少量较大,占全年径流减少量的66.5%,占到全年一半以上。从各年代变化来看,由于汛期降水在近10年减少最为显著,气温也是在近10年增加最为显著,所以近10年汛期径流减少量最大。
  5.4.3 人类活动对河川径流量按年内分配的影响
  研究区近几十年来,由于自然因素、人为因素的双重影响,水土流失严重。研究区是一个以高平原为主体兼有多种地貌单元组成,受地理位置、自然条件、土壤质地等因素影响的地区,水土流失主要以水蚀为主,风蚀次之,是锡盟重点水土流失治理区。研究区地处西风带中心地带,是全国最大的风区之一。造成水土流失的内因是干旱、少雨、多风、蒸发量大等气象条件;外因主要包括:
  (1)盲目开荒。由于大量开荒撂荒,破坏了地面植被,造成了风化、沙化、水土流失。
  (2)超载过牧。随着畜牧业生产的发展,牲蓄头数不断增加,草场载蓄量逐年提高。过度放牧引起草场退化、土壤沙化。在饮水点周围牲蓄过于集中,使好端端的草场被踏成裸露的光地,不合理的利用也是水土流失的原因。
  (3)交通破坏。公路不发达,公路建设与车辆的增加不相适应,车辆碾压草场,草场遭到严重破坏。
  (4)人为活动的破坏。人口逐渐增长,人为活动增多,开矿、修路、乱砍乱伐林木、挖药材、起草皮等现象随处可见。大量植被被破坏,在风力、水力作用下,水土流失严重,而缓慢的治理速度跟不上破坏的进程。严重的水土流失加重了干旱灾害,使大气降水变成径流,以至于不能涵养水源,造成人蓄饮水困难,造成境内草场严重沙化、退化。总之,严重的水土流失使生态环境日趋恶化,造成当地经济落后,生活贫困。
  水土保持是防治水土流失,保护、改良和合理利用山丘区和风沙区水土资源,维护和提高土地生产力以利于充分发挥水土资源的经济效益和社会效益,建立良好生态环境的事业。通常情况下,水土保持措施,不仅包括以营造林草植被为主的生物措施,还包括修建梯田、条田、水坝和池塘等的工程措施。按照各项措施对水文过程作用机理的不同,可将水土保持措施分为两大类,即滞蓄型和拦蓄型。
  滞蓄型水土保持措施包括植树造林、种草和农田轮作等,这种水土保持措施能够通过增加地表覆盖和地表糙度,来促进水分下渗,减少并延迟产流。滞蓄型水土保持措施对土壤具有一定的改良作用,可通过改变土壤结构而增加土壤中的非毛管空隙,使土层渗透能力增强,并增加流域的蓄水能力,使由于超渗而形成的地表径流减少,而且入渗水对土壤含水量的有效补充还可增加植物的可利用水量。因此,滞蓄型水土保持措施作用强的地区,降水易于下渗,地表径流也更易于转化为壤中流和地下径流。
  拦蓄型措施包括淤地坝、梯田和水库等,由于具有一定的容水量,所以能够直接拦蓄径流,以减少水土流失量,使地表径流量减少,被拦蓄的径流可转化为下渗水、蒸发水和土壤水,在一定程度上增加地下径流量,起到径流量调蓄作用。但有时当流域产生的地表径流量超过水土保持措施的拦蓄能力时,又有可能破坏这些措施,使之前拦蓄水量下泄而引起径流量激增。所以,水土保持措施对径流量的影响与措施的数量、规模和质量有关,并且还和区域产生的径流量的多少有着密切的关系。
  鉴于水土流失所带来的严重后果,自上世纪60年代,研究区内开始初步进行了水土保持治理,但力度不大,到了70年代,才加强了水土保持措施的实施,采取了以生物措施为主、生物措施与工程措施相结合的办法,进行水土保持治理工作。其中,生物措施包括种树、种草、还重点抓了水土保持林(包括农田防护林、牧区防护林)建设。事实证明,这一生物措施在区域内荒山荒坡上大量种植是行之有效的,可以防风固沙,减轻向北京方向的风灾沙害;可保持水土,涵养水源,增强地力,减少径流,减轻海河流域下游的洪灾风害;还可促进农牧业生产,提供大量的建材。工程措施主要包括开挖鱼鳞坑、培修梯田、打地埂、改变耕向、减缓坡度等高种植,以增加滞水能力,减少地表径流,提高粮食单位面积产量。
  图2.4.41给出了各年代人类活动对径流量按年内分配的影响。由图可得出以下结论。


  (1)1976—2009年间冬季径流减少量为全年最少,占全年径流减少量的18.1%,这是由于研究区冬季气温较低,12月到翌年3月结冰,基本没有农业用水项目,按不用水考虑,并且在冬季由于流域产流量较小,因此以水土保持措施为主的人类间接活动对径流的影响也不大,所以冬季径流减少量比较小。1976—2009年间春季径流减少量较冬季稍大,占全年径流减少量的25.1%,由于研究区5月份开始有农业灌溉用水,并且由于春季气温开始回升,以生物措施为主的水土保持措施开始了实施,所以人类活动对径流减少的影响较冬季要大一些。夏季径流减少量为年内最大,占全年径流减少量的32.0%,由于夏季农田用水量激增,并且由于在夏季研究区水土保持措施实施的力度最大,所以夏季林、草等植被型措施的实施对径流产生了比较明显的调蓄作用,能有效发挥其作用,保持水土、涵养水源,使径流减少。秋季由于农业用水明显减少,并且由于气温的下降,水土保持措施对径流量的影响幅度不大,秋季径流减少量占全年径流减少量的24.8%。
  (2)由于汛期人类活动的直接影响和间接影响都较大,所以1976—2009年间汛期径流减少量较大,占全年径流减少量的42.5%。
  (3)从各年代变化来讲,由于径流受人类活动的间接影响要大于直接影响,并且由于80年代流域内水土保持措施的大力实施有效地治理了水土流失严重的现象,所以整体上80年代的人类活动对径流减少造成的影响较其他年代要大。
  5.5 小结
  本章应用SWAT模型对气候变化和人类活动对河川径流量的影响进行了按年代、季节以及年内分析,得出主要结论如下。
  (1)由于人类活动的影响,使得径流序列呈现阶段性。采用时序累积值相关曲线法和有序聚类分析法找到径流系列的分界点,这样就得到人类活动显著影响时期为1976—2009年。
  (2)以1962—1975年为率定期,1986—2001年为验证期,用SWAT模型对径流量进行模拟。通过实测值与模拟值的对比分析,可知精度满足模拟要求,说明总体上SWAT模型模拟效果较好,此模型在研究区的适用性较高。
  (3)采用率定的参数和1976年以后的气象资料模拟1976—2009年的径流量,还原得出人类活动影响期间的天然径流量。为了进一步验证年径流量还原结果的可靠性,再与用常用的降水径流一致性分析法还原的年径流量进行了对比,结果表明,两者的相关性很好,相关系数为0.87。这进一步说明了SWAT模型模拟的径流量结果具有较高的可信度。
  (4)将1960—1975年间的径流量作为基准值,通过文中介绍的气候变化和人类活动对径流影响的分析方法,用1976—2009年间各年代实测径流量以及由SWAT模型还原的天然径流量来分析气候变化和人类活动对流域河川径流量的影响。同时,通过结合前面对气候变量特征的分析结果,对流域降水量、气温、径流量进行总体分析,得出降水量变化是造成流域河川径流量变化的主要气候因素。但从总体上看,降水量和气温变化不是造成径流量显著减少的主要影响因素。而人类活动如以农业灌溉为主的水资源利用的直接影响以及水土保持措施的实施对流域水资源的间接影响,才是造成河川径流量明显减少的主要原因,其中,间接影响是主要因素。
  (5)1976—2009年间,由于气候变化和人类活动的影响,造成径流量变化在年内分配上是不同的。春季和夏季的径流量减少最大;秋季径流量的减少仅次于春季和夏季;冬季径流量有所增加,但变化幅度很小。汛期径流量的减少量比较大,占到全年一半以上。从各月变化情况来看,4月份径流量的减少量是最大的,其次是7月份和8月份。
  6 未来气候变化预估
  6.1 气候情景下未来气温及降水量变化趋势预估分析
  未来气候情景的大气变量数据选用英国Hadley气候预测与研究中心的区域气候模型三:Had.CM3输出的1961—2050年逐日气象要素序列,包括A2、B2和A1B三种情景下的预估结果。根据IPCC第四次评估报告,A2情景是,假定未来温室气体高排放、经济低增长、人口持续增长;B2情景是,假定未来各国对环境保护形成共识、强调可持续的区域发展、人口增长速度处于中间水平;A1B情景是,A1情景进一步划分为3组的情景之一(A1情景族描述了这样一个未来世界,经济增长非常快,全球人口数量峰值出现在本世纪中叶,并随后下降,新的更高效的技术被迅速引进),以技术重点来区分,是指各种能源之间的平衡(平衡在这里定义为,在所有能源的供给和终端利用技术平行发展的假定下,不过分依赖于某种特定能源)。
  根据国际通用方法,选用受气候变化影响不大的历史实测数据系列1961—1990年为基准期,使用国家气候中心提供的未来气候情景数据分别对A2、B2、A1B三种情景的未来变化趋势进行分析,将未来时段分为2020s(2012—2020年)、2050s(2020—2059年)两个时期。对各时期的降水量、气温的年际变化、年代际变化与基准期值进行对比分析,研究闪电河流域未来气温、降水量的变化情况。
  6.1.1 未来降水量变化趋势分析
  在A2、B2和A1B情景下,闪电河流域2011—2050年未来降水量变化如图2.4.42、表2.4.21所示。可以看出,未来40年,A2、B2气候情景下降水量均呈变动下降趋势,而A1B情景下降水量呈先下降后上升趋势。
  图2.4.42、表2.4.21均显示,A2、B2情景下,各年代降水量相对于基准期均呈下降趋势:2011—2020年间下降幅度最大,平均降水量较基准期分别下降15.4%和18.7%;在2021—2030年期间,较基准期分别下降了10.2%和3.1%;进入21世纪30年代,降水量继续减少,较基准期分别减少10.2%和13.6%;在2041—2050年期间,A2情景下减少了7.7%,下降幅度变缓,B2情景下减少16.7%。
  A1B情景下,降水量较基准期呈现波动趋势。其中,2011—2020年平均降水量较基准期增加3.7%;在2021—2030年间,较基准期平均降水量下降了0.2%;在2031—2040年和2041—2050年期间增幅逐渐增加,分别增加6.5%和21.7%。


  6.1.2 未来平均气温变化趋势分析
  图2.4.43为气候情景下闪电河流域2011—2050年平均气温变化图。由图可以看出:未来40年,三种气候情景下平均气温均呈显著上升趋势。其中,A1B情景下气温上升趋势明显,增幅较大,增加幅度达到0.56℃/10a;A2次之,增加幅度为0.45℃/10a;B2最小,增加幅度为0.23℃/10a。
  表2.4.22为气候变化情景下各年代平均气温变化。2011—2020年期间,A2、B2情景下年平均气温较基准期增加幅度较大,分别比基准期升高了1.01℃和1.53℃,A1B情景下只升高0.31℃;在2021—2030年间,A1B、A2、B2情景下较基准期分别增加了0.17℃、1.31℃ 和1.40℃;2031—2040年,三个情景下年平均气温基于2021—2030年的基础上继续增加,分别较基准期增加1.32℃、2.30℃和2.29℃;到2041—2050年期间,A1B情景下增加值为1.98℃,A2情景下为2.35℃,B2情景下为2.21℃。可以看出,A2情景增温趋势非常明显。表2.4.23为未来各时期平均气温相对基准期的变化,由表可以看出:在2050s时期,A1B情景下增温最显著,较基准期增加2.20℃,B2情景下次之,增加了1.84℃,A2情景下增温最小,为1.75℃。


  6.2 未来径流量变化趋势分析
  本次研究将中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所提供的1961—2050年PRECIS区域气候情景气象要素(降雨量、最高气温、最低气温、相对湿度、太阳辐射量、风速)的逐日数据作为SWAT模型输入值。在模拟精度达到要求的基础上,模拟A2、B2和A1B情景下闪电河流域2011—2050年的径流量变化响应过程。
  图2.4.44为不同气候情景下2011—2050年径流量变化图。由图可知:在A1B情景下,未来40年,径流量较基准期呈先减少后增加趋势;在A2情景下,径流量较基准期整体呈减少趋势,但进入21世纪40年代后,减少速率逐渐变缓;在B2情景下,径流量较基准期则呈现大幅减少趋势。
  表 2.4.24为气候变化情景下各年代径流量变化。由表可以看出:从未来各年代平均径流量相对基准期的变化中看出,在A2、B2情景下,各年代径流量较基准期都出现减少态势;在A1B情景下呈现先减少后增加的趋势。在2011—2020年期间,在A1B、A2和B2情景下,年径流量依次较基准期减少了43.8%、45.3%和62.6%,B2情景下减少幅度最大;2021—2030年间,在A1B、A2和B2情景下,年径流量较基准期仍呈减少趋势,分别减少11.7%、27.0%和23.3%;在2031—2040年期间,在A1B情景下年径流量较基准期减少13.3%,减幅变缓,在A2和B2情景下,年径流量持续减少,分别为32.0%和39.1%;2040—2050年,在A1B情景下,年径流量较基准期呈增加趋势,增加了8.9%,在A2情景下减少14.3%,在B2情景下继续减少,减少速率相对于21世纪30年代有所增加,较基准期减少了42.3%。


  6.3 小结
  本章在上一章的基础上,应用SWAT模型分别对未来气候情景下A1B、A2和B2情景下的流域径流过程进行了模拟,并对降水量以及气温的响应过程做了全貌分析,最终得出以下结论。
  (1)在A2、B2气候情景下,2011—2050年,闪电河流域降水量变化趋势总体一致,较基准期都呈现出减少趋势。在A1B情景下,降水量则呈现波动上升趋势,未来10年降水量有所增加,21世纪20年代小幅减少,进入30年代之后,呈现增加趋势。
  (2)在A1B、A2和B2情景下,平均气温均呈现出显著增加的趋势。A1B情景的增温趋势非常明显,增温幅度达到0.56℃/10a
  (3)在A2、B2情景下,各年代径流量较基准期均呈显著减少趋势。其中,B2情景下的减少幅度较大;在A1B情景下,较基准期则呈现先减少后增加趋势,在2041—2050年期间,径流量较基准期开始增加。

 

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