乌伦古湖流域径流对降水影响的模拟分析

刘 婕

（新疆阿勒泰水文勘测局，新疆 阿勒泰 836500）

1 流域概况与研究数据

1.1 流域概况

乌伦古湖流域地处新疆阿勒泰区域。流域主要包括大青河、基什克奈青格里河、查干郭勒河、强罕河、布尔根河等主要河流，最后汇流入新疆乌伦古湖，乌伦古湖流域源头是海拔3683 m的都新乌拉山脉，山脉主要分布着1.25 km2的永久性冰川，乌伦古湖流域总面积38872 km2，其中我国境内流域面积约28562 km2，流域全长832 km。乌伦古湖流域境内部分具有我国干旱区的显著特征，地处欧亚大陆腹地，距离海洋较远，流域四周高山缠绕，海洋水汽难以进入的同时，山区便成为典型的产汇流区域，冬季严寒而漫长，每年11月～次年3月的降水主要以季节性积雪型式存在，在冬季冰封期内，主要由冻土层以下的地下水进行流域水量补给，水量较为稳定；5月～6月随着区域温度的上升，冰雪消融后汇入流域河槽引发春汛。

1.2 研究数据

选取乌伦古湖流域内布尔根河塔克什肯、青河、二台、福海四个国家基本水文站、富蕴、福海、顶山三个气象测站以及1989年～2010年降水、蒸发、径流、冰清、水质等实测资料，进行流域降水对径流的影响分析。1989年～2010年气象因子的日值数据来源于中国气象数据共享服务网所提供的新疆地面气候资料日值数据集以及中国地面降水日值0.5°×0.5°格点数据集。

2 研究方法与研究过程

2.1 流域产汇流模型

由美国环保署所开发的HSPF水文模拟模型适用于空间差异较大的大型流域自然与人工条件下水文水质过程的连续模拟以及气候变化、土地开发对流域水文水质时空变异的影响预测。降水变化将对流域径流模拟结果产生较大影响，为减小气象数据空间分辨率不同对乌伦古湖流域水文模型建模的影响，笔者采取中国地面降水日值0.5°×0.5°格点数据集[1]作为研究的基础数据。

运用标准偏差法以及相关系数法进行模型模拟效果评估，具体模型如下。当ENS越接近1时，则Dv越接近0，且Dv在观测值10%范围内则认为模拟效果非常好；ENS的取值应在(0,1)范围内，当 ENS∈[0.9,∞)，则为甲等；ENS∈[0.7,0.9)，为乙等；ENS∈[0.5,0.7)则为丙等。

式中：Dv为标准偏差；ENS为相关系数；Qi为第i次的观测流量，m3/s；Qi'为第 i次的模拟流量，m3/s为观测流量均值，m3/s；n为观测数量。

2.2 流域日降雨模拟模型

统计样本选取月降水数据，将1989年～2010年降水系列划分为12个样本，依据马尔科夫链原理[2]，某一天的降水情况仅受前天降水的影响，所以将各个降水样本划分为“晴天～雨天”、“雨天～雨天”样本，并分别计算上述两类样本的转移概率：

式中：P01为第i-1天为晴天，第i天为雨天的概率；P11为第i-1天为雨天，第i天也为雨天的概率；D01为晴天～雨天的天数，d；D11为雨天 ～ 雨天的天数，d；D0为晴天天数，d；D1为雨天天数，d。

根据一阶马尔科夫转移概率及随机变量概率分布进行未来天气情况的模拟与生成，假设降雨发生的概率符合0-1随机均匀分布，通过比较随机生成数p和当月有雨转移概率进而生成天气状况，重复进行p的生成便可顺次进行随后一天的天气情况的模拟，如果日降水量为0，则为晴天，否则为雨天，随机生成的p值便是降水发生的概率。雨天的降水样本则满足皮尔逊-Ⅲ型分布，结合日降水量样本序列便可求得降水量分布函数及变差系数、偏态系数、均值等参数取值，同时根据分布函数还可求得所对应的日降水量值。

3 研究结果

3.1 径流模拟结果

模型校正期与验证期内的月径流过程及结果模拟精度均较高，具体如表1，乌伦古湖流域布尔根河塔克什肯测站径流校正与验证过程中的标准偏差Dv分别为0.519%和4.898%，均不足10%，模拟效果较好；ENS分别为0.934和0.887，均大于0.7，模拟等级（乙等）较高。

表1 布尔根河塔克什肯测站径流模拟结果

3.2 降雨变化特征及随机模拟结果

1985年～2015年乌伦古湖流域青河、二台、福海、顶山测站年降水量呈不断下降趋势，而富蕴站则呈缓慢上升趋势（表2），根据显著性检验结果，仅福海站数据通过了90%的显著性检验，其余测站年降水量变动并不明显。对乌伦古湖流域年降水量变化特征进行Mann-Kendall突变检验与分析发现，青河、二台站年降水量的突变点主要在1989年，从1989年开始青河、二台降水量呈现明显的减少趋势；而顶山站年降水量突变点则可能在1988年，从1988年开始，顶山降水量逐渐减少，之后又有小幅上升；福海站突变点在1990年，从该年开始福海降水量开始减少。采用Mann-Kendall进行乌伦古湖流域月降水量年际变化特征的统计分析[3]，充分表明，乌伦古湖流域典型测站月降水量变动趋势与其年际变化基本一致。

表2 乌伦古湖流域典型测站年降水量Mann-Kendall检验结果

在分析流域降水特征的基础上根据皮尔逊-Ⅲ型分布曲线构建流域日降水随机模型，乌伦古湖流域1989年～2010年日降水随机模拟结果见表3，各月降水天数与实测资料之间最多相差2 d，全年最多相差12 d，各月降水量模拟值和实测值之间的相对误差在23.91 mm～6.04 mm以内，相对误差在-15.31%～19.53%之间，降水模拟序列与实测序列吻合度极高[4]，模拟结果具有很高的精度，根据皮尔逊-Ⅲ型分布曲线所创建的日降水随机模拟模型适合乌伦古湖流域降水变化情景模拟及其影响分析。

表3 乌伦古湖流域1989年～2010年日降水随机模拟结果

3.3 降雨对流域径流影响的模拟

3.3.1 对年径流的影响模拟

不同降水情景所对应的年径流模拟及变化情况不同，情景一年径流量均值变动率为69.8%，降水量均值增加41%；情景二年径流量均值变动率为33.89%，降水量均值增加19.8%；情景三年径流量均值变动率为-31.7%，降水量均值减少19.8%；情景四年径流量均值变动率-62.03%，降水量均值减少40%；情景五年径流量均值变动率23.94%，降水量变差系数Cv增加41%；情景六年径流量均值变动率14.80%，降水量变差系数Cv增加19.8%；情景七年径流量均值变动率-4.38%，降水量变差系数Cv降低19.8%；情景八年径流量均值变动率-3.53%，降水量变差系数Cv降低41%。

根据日降水量和乌伦古湖流域HSPF水文模型随机模拟结果可知，其余条件相同的情况下，降水量均值每增加20%，则年总径流量均值将增加34.98%，而当降水量均值每降低20%，则年总径流量均值将降低31.82%，降水对径流存在较为显著的影响，即其余条件相同时，年总径流量与降水量均值呈正向变动趋势，在降水量均值20%的变动幅度以内，乌伦古湖流域年总径流量均值增加和降低的幅度非常接近，降水量均值增大20%所引起的年总径流量均值增大的幅度略大于降水量均值降低20%所引起年总径流量均值降低的幅度。

对降水量变差系数进行情景模拟的结果显示，乌伦古湖流域年径流量与降水变差系数也呈正向变动趋势，降水变差系数是对降水量变化程度的反映，且降水变差系数增大对年径流量变动幅度的影响大于降水变差系数减小对年径流量变动幅度的影响；随降水变差系数不断降低，年总径流量均值的变化幅度逐渐减小。通过对日降水量和乌伦古湖流域HSPF水文随机模拟可知，降水变差系数每增大20%，则年总径流量均值将增大14.80%，降水变差系数每降低20%，则年总径流量均值将降低4.83%，降水变动越剧烈，则径流量越大。

3.3.2 对月径流的影响模拟

不同降水情景所对应的月径流变动情况见图1和图2，月径流量与降水均值和降水变差系数Cv呈同向变动趋势，而且降水均值变化所引起的月径流均值变化幅度大于降水变差系数Cv变化所引起的月径流均值变化，这仍表明降水不均匀对径流存在较大影响，而且降水不均匀变动幅度的增大也将导致径流量增大。

根据月径流量分布及变化趋势来看，降水均值和降水变差系数Cv变化在丰水期对月径流量的影响程度远远大于枯水期，降水均值和降水变差系数Cv情景变化对月径流量变动的影响在5月～9月最为显著。

图1 降水均值变化情景所对应的月径流均值模拟结果（塔克什肯站）

图2 降水变差系数Cv变化情景所对应的月径流均值模拟结果（塔克什肯站）

4 结论

上述对乌伦古湖流域不同降水情景所对应的径流量变动情况的分析表明，降水对流域径流存在较为显著的影响，随降水均值及降水变差系数的增减月径流量也发生相应的增减。在所设定的情景之中，降水量均值变动幅度相同则径流变动幅度也大致相近，降水变差系数增大对径流的影响比其减小对径流的影响更加显著，这表明降水强度也对径流变化存在较大影响；在降水变动幅度相同时，降水均值变化对径流的影响比降水变差系数影响更大，上述降水情景对径流的影响程度在每年5月～9月最为明显。