水文变异的主因分析研究——以渭河为例

(甘肃省平凉水文水资源勘测局，甘肃 平凉 744000)

伴随着厄尔尼若现象对全球气候的不断影响，同时在人类社会活动对自然生态环境不断加剧的交互作用下，自然生态中的水资源循环过程及其形成的物理化学等因素间均发生了显著变化，这样势必会影响水资源的评估与保护，而且也容易使相关水资源序列资料丢失或者失去其自身一致性，其在统计学上的规律会产生重大变化，直至发生水资源变异等诸多问题[1]。众所周知，水资源是支持经济社会可持续发展、维护自然生态平衡以及净化自然环境的重要基础，其具有为自然资源以及经济资源保驾护航的双重作用[2]。

影响水资源变异的因素众多，主要包括地理分区、行政分区和水资源分区等空间尺度影响因素，以及时间尺度作用因素，诸如丰枯水期、季度、逐月与年际等，所以其具有空间属性，另外也具备时间属性。因此，研究人员必须考虑从两个属性尺度，即时间与空间尺度，对影响水资源序列发生变异现象的重要影响因素完成系统性研究分析，这样做不仅可以得出水资源变异在时间和空间两个尺度上的主因，还把自然影响因素与人为导致的影响因素在上述两个尺度上进行了统一性分析，故其得出的结论既能凸显出水资源变异在时间尺度和空间尺度上的关键时段和作用区域，又能对水资源的决策以及综合保护等相关政府职能工作提供有建设性的指导建议，基于此目的，本研究下面将会对水资源序列发生变异现象，其在时间尺度上的主要形成原因以及相关的分析方法给出系统介绍。

1 时间尺度水资源序列变异主因分析方法

在对水资源序列产生变异现象进行系统性主因分析时，必须考虑到时间尺度等重要影响因素对其产生的复杂作用，故而所研究的水资源序列必须满足相关时间尺度上的逻辑关系，同时这些水资源资料也一定是符合时间嵌套关系的，也就是说在年、季度、丰枯水期、逐月等时间影响因素上，找出水资源序列与上述因素之间的作用关系。

1.1 水资源序列变异诊断

在对水资源序列进行分析时，首先需要对其进行归纳分类，其主要包括确定性的成分以及随机性的成分，周期、趋势和跳跃等成分均属于确定性成分。如果上述确定性的成分和水资源序列没有任何关系，那么这就说明其为平稳时间序列，这也从侧面反映出水资源序列的系统性物理形成因素间具备一致相同性，它的统计规律也相同，详细来说，就是其分布形式(诸如P-Ⅲ型)和重要影响因素(包括均值、偏态系数等)在水资源序列的完整时间尺度上均具有恒定不变性，在该种情形下，水文序列只会在均值附近随机变化，不存在统计学上的规律；如果出现水文序列波动较大，变动异常，这说明形成水文序列的物理成因产生了重大变化，该水文序列的统计学规律也是不一致的。总结上述分析可知，在统计学领域，水资源序列发生变异现象的因素可以分为水资源序列的分布形式和对其产生重要影响的分布参数，如果二者均发生明显改变，那么水资源序列肯定也会相应做出调整[8]。

1.2 时间尺度主因分析方法

对水资源序列进行时间尺度主因分析，归纳起来，主要包括以下两个主要步骤：

1) 时间尺度上的划分

水资源工作的目标不同，对所需要的水资源序列时间尺度的一些要求也会适时的做出一些调整，比较常见的方法是，研究人员在对地表水资源量进行分析时主要考虑的因素是年尺度径流序列，而环保人员在对河流生态环境进行调研时，则会将重心倾斜于河流枯水期间内的径流序列，而对于江河防洪工作来说，研究人员更加注重对其汛期径流的分析。此外，影响时间尺度划分的另外一个因素就是地理地形因素，例如我国华南地区降雨量丰富，水文工作的重中之重就是进行水利环境保护与防洪排涝，然而我国华北大部分地区降雨量稀少，并且其随着季节波动明显，故而在华北地区我国水文工作应该侧重于水利资源的有效供给和合理配置等。在对各种水资源变异问题进行分析讨论时，需要充分考虑到各个地区之间在时间尺度和空间尺度上的差异。研判水资源序列变异在在时间尺度上的关键影响因素，首先要掌握当地水利资源工作的重点以及发生变异的详细情况，然后依照时间尺度划分规则，对已获得的水资源序列详细信息进行细致有效区分，最后归纳总结得到主因影响因素。

常用的时间尺度划分方法主要包含汛/非汛期、枯/丰水期、季度、月份等，这些均是在年尺度范围内进行划分，之后将其拼凑成水资源序列，并且这些水资源序列必须满足嵌套逻辑关系。对其进行分析可知，在依据季度和年尺度等常见时间尺度进行划分研究时，其变异结果会展现出水资源在一定时间段内平均值的变化波动程度。但是，如果改变划分尺度，将常规时间尺度转换成汛/非汛期尺度完成分析，就会发现在汛期时间内。

2) 水资源序列变异关系图的绘制流程

综合研究水文变异诊断系统对水资源序列的变异诊断结果，并且将该结果作为后续分析的基础，同时还需要研究在各类水资源序列影响因素在时间尺度上的相关作用系数，将这些系数系统分析，构建出水资源序列在时间尺度上的变异关系逻辑图。分析相关文献[9]，可以发现水资源序列周期成分在各个年际之间的变化量非常小，故而可以简化忽略。本文将会重点研究趋势与跳跃这两种水资源变异形式对水资源序列产生变异现象的作用。

(1)跳跃成为水资源序列变异的主要表现形式

当确定水资源序列发生变异的主要形式为跳跃时，研究人员可以简化分析，将各个跳跃点的年份数据资料挑选出来，依据逻辑关系得到水资源序列的变异逻辑关系图，同时考虑不同时间尺度上的水文要素比例之间的关系及系数大小，这样做的目的就是简化明了从各类时间尺度方面，给出水资源序列发生变异现象的因素关系。

(2)趋势成为水资源序列变异的主要表现形式

那年，她和同事去济南检查安全生产。那是一家部里直管的化工企业。她记得，雷志雄的表舅，在这家厂里当副厂长，估计是表舅出面把雷志雄调回济南的。一打听，雷志雄是一个分厂的副厂长了。这次到济南出差是她争取的，当时安排她去兰州，她找到主管副总，要求到济南。她想念雷钢和雷红。

水文序列产生显著变异的两种主要形式包括跳跃变异和趋势变异，这两者之间具备辩证统一特性，也就是说当趋势变异发生的程度较高时即发生跳跃变异现象，并且多项跳跃变异的系统整合就成为趋势变异。所以，在水资源序列产生趋势变异的情况下，研究人员可以将这种趋势变异等效转换成多级跳跃变异来简化处理，这样做的优点在于能够快速挑选出整个过程中最明显的变异点，使实际问题得到简化，将复杂情况变成多级跳跃变异的简单情形进行研究分析。

2 渭河实例研究

渭河是关中平原上的一条重要河流，其源头在甘肃省鸟鼠山，主要流经甘肃和陕西两省，例如甘肃天水、陕西宝鸡、关中西安等，最后至陕西省潼关县流入黄河。整体河道平均降比约为1/1 500，全部流域面积达到了3.34×104km2，它的流域面积达到了西辽河流域整体面积的24.5%，其处于温带大陆性季风气候，全年四季分明，春季干旱多风，夏季雨量充沛，秋季天高气爽，冬季酷寒萧瑟。

我国在渭河流域内设置的观测站数量较多，本研究受到资料收集难易程度和设置观测站所在地理位置等诸多因素的共同影响，选择处于1966年至2010年共45年间的实际观测月径流序列为研究对象，并且选取在岐山测站获取的观测数据完成时间尺度主因分析。该观测站位于渭河下游约16 km处，集水面积达到了18 361 km2，其是渭河干流上建筑规模最大，观测设施齐全的站点。

由于渭河位于我国北方季风区域，全年降水量不足并且集中于夏秋季，所以，该河流具有非常明显的季节性径流特征，极易发生在一年内径流分配不均以及汛期特大洪水问题。本研究将岐山观测站从1966～2010年间对渭河的实际测量月径流序列依据不同时间尺度完成划分，其时间尺度主要包括汛/非汛期、季节和年尺度等。

2.1 月尺度径流序列变异诊断

各类尺度径流序列研究计算的基本组成单元是月尺度径流序列，利用数理统计可靠性计算方法，将第一信度水平设置为α=0.05，第二信度水平参数设置为β=0.01，应用本文提出的水文变异诊断系统研究渭河岐山站于1966年至2010年间探测得到的渭河各个尺度径流系列，以进行水资源序列变异分析。分析数据结果可知，渭河不发生水资源水文变异现象主要集中于每年的一月、二月、九月以及十二月，而在其它的月份都有水资源水文变异现象产生的情况出现。表1列出了针对渭河变异现象的分析诊断结果数据，分析该表可知，跳跃变异现象出现在了所有的变异月份中，十月份以外，在其他的月份水资源水文变异现象的主要体现形式为跳跃上升，另外，这些变异现象多发生于1985年以后，具备很强的规律性。

2.2 季度/汛期/非汛期/年尺度径流序列变异诊断

分析岐山站观测得到的渭河在不同时间尺度上的径流序列变异诊断结果，其中第一信度水平参数设置为α=0.05，第二信度水平参数设置为β=0.01，分析该表可知，径流序列在不同标准的时间尺度划分上，均表现出了水文变异现象，渭河在绝大部分时间尺度的变异表现形式以跳跃向上为主，而例外出现在1961年，再该年的第四季度发生了跳跃向下的中变异现象，其余时间所发生的变异点都集中于上世纪八十年代中后期，具备显著的一致性。(注：每年的6～9月是渭河的汛期，而当年的10月至次年5月为非汛期)。

2.3 水资源序列时间尺度主因分析

依据不同的时间尺度划分标准(单月与季度等)以及汛/非汛期等时间长度单位划分，本文把岐山站在不同时间尺度上获得的径流序列变异诊断结果进行分析汇总，得到主要结论如下：

1) 季度尺度变异主因分析本研究把全年各个月实际观测得到的径流序列变异结果绘制到图1中，并且计算了各个月份与季度的渭河径流量所占全年径流量比例，分析可知：变异现象的月份包括8各月份，占到全年的66.7%，而未出现变异的月份只占33.3%，这样就会造成季度与年均径流序列都发生一定程度变异现象。针对河流径流序列发生变异现象的不同表现形式、变异程度、发生时间与持续时长，研究人员发现第三季度是造成岐山站观测该河流年径流发生变异的主要时间尺度因素，并且由于七月份和八月份包含在第三季度中，故而这两个月份的径流变异又共同影响着该季度的年径流变异。此外，三月份和十月份是第一季度和四季度发生变异现象的时间尺度主要因素，而四月份和五月份则是第二季度产生变异现象的时间尺度主要因素。

图1 岐山站季度尺度径流序列变异关系

分析季节尺度下水资源序列相关系数据，第三季度径流序列与全年径流序列的相关性系数最大，达到了0.981，而研究各季度与各月份径流序列的相关系数发现，三月份、四月份、八月份、十月份月径流序列分别与第一至第四季度的径流序列相关性最高。这些研究结果跟上述的主因分析结果异常吻合，这表明了时间尺度主因分析非常适合河流径流序列在各季度尺度上的分析。

2) 汛/非汛期尺度变异主因分析

图2所示为岐山站各个季度的变异关系图，此图重要分析了全年各个月以及汛/非汛期对渭河年径流序列的影响，同时考虑各时间段内径流量所占年径流量的比例。从图2中可以观察到，汛期径流是造成岐山站年径流发生变异现象的主要因素，而汛期径流的变异现象多发生在每年的七八月份，针对非汛期来说，受四五月份的同时影响，该河流径流序列会发生出现变异现象。

图2 岐山站汛/非汛期尺度径流序列变异关系图

表1为汛/非汛期尺度下水资源序列相关系数表，绘制该表的目的是证明上述主因分析结果的合理性以及准确性。分析表1可知，处于汛期的径流序列会对全年的径流序列产生非常大的影响作用，二者的相关性非常高，其系数可到0.985；而非汛期径流主要是受四月份径流序列的影响作用，其次是五月份，在汛期月径流中，八月径流序列对汛期径流的影响作用最大，其次是七月径流。这些分析结果跟上述主因素成因分析统一一致，这说明针对渭河年径流量依据汛/非汛期尺度划分的合理性以及统计学上的准确性。

3 结语

(1)本文提出了时间尺度的主因分析方法。该方法通过时间变异关系图和相关系数，从不同时间尺度上对水资源序列变异的主因进行分析，最终能够准确找出引起水资源变异的重点时期，从而为流域规划、水资源的合理调用和管理提供技术指导和科学依据。

(2) 为了验证时间尺度的主因分析方法的可行性和适用性，本文基于渭河岐山测站1966～2010年的径流量资料，应用本文创新性提出的水资源水文变异诊断分析研究了渭河岐山站实际观测得到的径流序列变异数据，针对上述数据的时间尺度划分依据包括月尺度、季度尺度、汛期尺度、非汛期尺度以及年尺度等)，并且重点研究了造成径流序列出现变异现象的各个重点时段，计算获得的相关系数与时间尺度主因分析的数据结果呈现密切一致相关性。

表1 汛/非汛期尺度下水资源序列相关系数表

(3) 对于按照月尺度划分的径流序列，排出个别月份(诸如一、二、九以及十二等月份)径流序列，在全年其他月(包括三、四、五、六、七、八、十以及十一等月份)都产生了河流径流序列跳跃变异现象，且出现变异的年份均在20世纪80年代中后期，规律性较为明显。

(4) 致使岐山站年径流出现巨大变异现象的时间尺度主因是第三季度(依据季度尺度划分的径流序列)，这是由于受到了7、8月份径流变异的共同影响。