水文序列非一致性诊断研究进展

2020-01-11 20:20玥,徐
海河水利 2020年6期
关键词:下垫面径流水文

王 玥,徐 磊

(1.北京淼鑫节水技术开发有限公司,北京 100054;2.北京中灌绿源国际咨询有限公司,北京 100054)

目前,气候变化和人类活动对全球环境变化的驱动日趋强烈,已导致地球表面的水循环过程以及不同水文要素形成的物理条件都显著改变[1],且这种驱动过程极其复杂,存在时变性和空间异质性。其中,气候变化主要表现为降水、气温等的趋势性变化以及极端干旱、暴雨事件发生频率与强度变化。而人类活动则主要包括大规模水利水电工程、农田设施建设、城市化进程和水土保持工程等,悄然地改变着地球表面水文过程的形成条件以及水循环的途径与速度,并与气候变化叠加(交叉或耦合)影响,驱动着难以预估的地表水文变化[2]。大量的国内外相关文献表明,受气候变化和人类活动的耦合驱动,世界范围内不同尺度下(流域、陆面、全球)地球表层系统的水文过程已发生深刻的变化[3]。当然中国也未能幸免,正在经历着由变化环境所驱动的流域水文过程的时空变异,且极端和突变水文极值时有发生[4],已引发一系列水资源衍生问题,直接威胁水安全、国家安全以及人类的安全和发展,其严重性已被广泛认同。

水文序列的“一致性”假设(即平稳性假设)是目前工程水文分析计算的理论前提,仅当水文序列具有“一致性”时,历史数据中的水文规律和统计特征才能用于指导现在和未来的水资源管理,工程设计目标和水资源规划方案才具有现实意义。然而,在变化环境下,受时变性气候条件、下垫面条件以及人类活动的影响,实测水文序列常表现出显著的非一致性,从而颠覆了传统水文学的基本理论假设,导致在过去采用传统的工程水文学方法所设计的防洪工程、水利水电工程、水土保持工程以及所制定的流域或区域防洪抗旱保障体系,在水文非一致性条件下都面临变化环境所带来的极大风险与挑战[5]。

中国是全球环境变化影响的典型区。受气候变化与人类活动的耦合持续性影响,许多北方流域(如黄河、海河等)的水文过程都发生了显著变化,且这些变化在气候—下垫面—人类活动耦合系统的联合驱动下日趋强烈、复杂,常导致原本区域水资源评价中最基础的“到底有多少水(多大水)”等问题重新被搁置于水资源管理者的案头,成为新时期治水事业发展中困扰决策者的“新”问题。笔者通过对水文序列非一致性的研究进行梳理,从水文序列非一致性的结构性诊断、非一致性水文序列的频率分析与预测以及水文非一致性的物理归因3个方面分析水文非一致性研究发展趋势,并指出未来需要进一步深化研究的方向,以期为水文非一致性研究提供科学参考。

1 水文序列非一致性的结构性诊断

在统计学上,一致性水文序列常被定义为不存在趋势、突变和周期性的序列[6]。而所谓的非一致性是其一个相对概念,可以理解为非一致的水文序列,即存在趋势、突变或周期性的序列。国际上有更广泛的定义,将水文序列的非一致性描述为序列统计参数随时间的变化[7]。截至目前,全球的许多水文学者都高度关注这一议题,提出了许多有关水文非一致性的诊断方法,且研究对象主要集中在趋势变异、跳跃变异和周期变异3个方面。

对水文序列跳跃性突变的诊断与识别,一般采用分形理论中的R/S 分析方法、贝叶斯变点分析模型、有序聚类法、双累积曲线法、Pettitt 检验法、Leeheghinian 检验法、滑动F 检验法、滑动T 检验法等[8]。当各种方法诊断结果存在差异时,可采用水文变异综合诊断方法进行综合分析[9]。此外,为处理常规变点分析方法计算复杂、识别全部变点困难等问题,金菊良等提出了用遗传算法进行水文时间序列多变点分析的AGA-CPAM 法[10];为解决自相关性影响和掩蔽效应,张洪波等提出了用于水文序列多点均值跳跃变异识别的TFPW-BS-Pettitt法[11]。

在水文序列趋势性的诊断与识别方面,常见的方法有线性倾向估计法、滑动平均法、非参数Mann-Kendall秩次相关检验法、非参数Spearman秩次相关检验法、相关系数法、Hurst 系数法等[8]。此外,针对Mann-Kendall 趋势检验法易受序列自相关性影响而导致检验结果失真的问题,张洪波等提出了基于Over-whitening 的改进思路,取得了很好的效果[12]。在水文序列周期性(协方差)的诊断与识别方面,常见的方法有小波分析法、最大熵谱分析法、连续功率谱分析法、交叉谱法、方差分析法等,但对于周期变异这一提法并不多见,兰甜在其硕士论文中对周期变异给予了足够的重视,认为周期变异可能会是非一致性变化中的1 个重要表象,值得进一步分析与研究[13]。除此之外,张洪波等将研究视角聚焦于水文序列的方差变化,通过TFPW-DT-ICSS 集成方法研究了渭河流域水文序列的方差变化,论证了水文序列方差变异的客观存在性,并指出方差变异的研究极其重要,对保障供水安全、河道生态保护都意义深远[14]。

2 非一致性水文序列的频率计算与预测

2.1 非一致性水文序列的频率计算

目前,有关非一致性洪水频率计算的方法主要包括还原或还现方法[9]以及一些统计学方法,如分解-合成法、混合分布法、时变矩法、条件概率分布法、多变量非一致性分析等[5,6]。此外,一些模型也被应用于非一致性洪水频率计算,如极值模型、r-最大理论、MISOHRM 模型、POT 法等[5,7,15]。对于非一致性干旱序列,谢平等从统计学途径提出了基于小波理论和Hilbert-Huang 变换的非一致性干旱频率计算方法[16]。

除了对极端水文事件重现期的研究,谢平等基于时间序列方法、降雨径流相关关系以及序列的趋势性特征,建立了非一致性年径流序列水文频率计算的原理与方法体系。透过该体系,可计算得到过去、现在和未来不同时期处于变化环境下的年径流合成序列的频率分布[8]。此外,谢平等还基于水文基因遗传、变异和进化理论,创新性地提出了水文非一致性频率计算的基因途径,揭示非一致性水文序列的演变规律,为非一致性水文序列频率计算开拓了新的理论和方法[17]。宋松柏等研究了具有跳跃变异的非一致分布水文序列频率计算方法,在严格的数学基础上推导出了具有跳跃变异的非一致分布水文序列频率计算公式[18]。胡义明等基于假定“发生趋势性变异的实测序列存在着某种理想化的平稳性(一致性)状态,且这种平稳状态所具有的振动中心(即均值)是序列某分割点前后两实测样本系列均值的线性组合”提出了趋势性变异序列的一致性修正方法[19]。杜涛等将水文风险的概念引入非一致性条件下洪水重现期计算中,并选取渭河流域洪水序列做了实例研究[20]。梁忠民等提出“等可靠度”概念,建立了一致/非一致性条件下计算方法的联系,借此可继续采用现行水文频率分析框架中的重现期与可靠度概念,共同探讨非一致性条件下频率分析中设计值的估计问题[21]。

2.2 非一致性水文序列的预测

变化环境下的水文响应模拟是典型的非平稳水文过程和水文驱动关系的模拟,然而现有的大部分水文模型并不具备随时间转移(非平稳降雨径流关系)的功能[22],且变化环境下水文模型模拟的结果是不可检验的[23],虽然考虑参数非平稳性趋势变化可以取得较好的模拟结果,但是参数的非平稳性变化趋势的外延是失败的。此外,水文模型本身的众多不确定性也会对模拟结果产生不可预估的影响(不确定性在水文模型中的传递效应),通过水文模型模拟非平稳水文过程和水文驱动关系目前仍面临巨大挑战。顾西辉等曾运用GAMLSS模型,将气候、水库等影响因素考虑到非一致性洪水频率分析中,构建了以气候和水库为协变量的非一致性模型,为非一致性洪水预测提供了新的方法[24],同时也为非一致性水文序列的预测开辟了新的思路。

3 水文非一致性的物理归因

3.1 基于水热耦合平衡假设的非一致性物理归因

基于水热耦合平衡假设的Budyko 理论是前苏联物理气候学家Budyko(布迪科)在分析全球尺度的水量和能量平衡时提出的一种平衡模式[25]。基于这一理论,全球的水文学家或科研工作者陆续推导出了大量不同类型的适用于多年尺度的水热耦合平衡方程,并经过不断发展与完善,现已被广泛应用于流域或区域实际蒸散发量对气候变化和下垫面条件改变的响应分析,并借由区域水量平衡方程,进一步分析气候变化和下垫面改变对河川径流的影响。目前,用于径流影响分析的方法主要包括弹性系数法和垂直分解法[26]。

弹性系数法的理论基础是水热耦合平衡方程,其关键途径在于得到径流变化对降水以及潜在蒸散发的弹性系数。结合降水与潜在蒸散发数据,即可推求气候变化在多年平均尺度上引起的径流改变量。然后,在径流变化总量中扣除上述计算求得的气候变化影响量,即可得到人类活动变化所驱动的径流变化量。很多国内外学者将这种方法应用于不同地区气候变化与人类活动影响量的推求,如Ma H等就利用弹性系数法,计算并分析了气候变化与人类活动对北京密云水库入库流量变化的影响,并用GBHM 模型进行了交叉验证,结论一致[4],从而论证了弹性系数法在研究区的适用性;Yang H 等基于弹性系数法的基础理论,提出了年径流气候弹性的解析推导,得到了径流对降水、净辐射、气温、风速和相对湿度等气象要素的弹性方程,并基于黄河与海河流域89个流域的气象水文数据,估算了不同因子对研究区流域径流量变化的影响,分析了气候弹性对流域特征的敏感性[27];杨大文等以黄河流域38 个典型子流域为对象,运用水热耦合平衡模型计算了研究区不同流域径流对气候变化以及下垫面改变的弹性系数,并进一步定量了气候与下垫面变化对天然径流衰减的贡献量[28]。

垂直分解法的实质主要基于一个基本假设,即在小于地质变化的时间尺度下,认为气候变化对流域下垫面条件的影响是非常小的,而其主要变化来自于人类活动的直接或间接影响。基于该假设,可得到如下推论:即气候变化仅驱动状态点在Budyko曲线上的曲线移动,而人类活动所引起的状态点的变化则不同,其会驱动状态点发生垂向变化,即偏离原始的Budyko 曲线。在此推论下,可进一步基于状态点的偏离轨迹定量区分流域气候变化与人类活动对径流过程的影响量或者贡献量[29]。国内外许多学者将其应用于不同流域的径流变化归因分析,并与弹性系数法等类似方法进行对比,验证了该方法的适用性。如Sun Y 等就基于弹性系数法、垂直分解法、动态水文建模法,采用对比分析的方式,对我国汉江流域出现的河川径流衰减问题进行了定量的归因解析,经过对比发现,3 种定量区分方法结论较为相似[30],从而验证了分析结果的可靠性。此外,Li⁃ang W 等聚焦我国黄土高原14 个典型流域,采用垂直分解法研究了不同流域的径流量演变对多驱动因素的响应关系[31]。

3.2 基于水文模拟的非一致性物理归因

基于水文模拟的非一致性物理归因研究主要采用流域水文模型模拟的途径,定量评价气候变化和下垫面改变以及部分人类活动对径流的影响。王国庆等采用SIMHYD 降水径流模型,定量分析了气候因素和人类活动对汾河流域径流变化的影响[32];谢平等从成因途径提出基于WHMLUCC 模型的非一致干旱频率计算方法,定量分析了气候变化和人类活动的干旱效应[16];陈利群等采用SWAT 和VIC 水文模型分析了黄河源区气候变化和土地覆被对径流的影响[33];Ye X 等应用基于能量平衡和水量平衡的概念模型定量分析了气候变化和人类活动对鄱阳湖流域径流变化的影响[34]。

4 未来发展方向及建议

通过对水文非一致性研究的文献梳理,总结提炼科学问题,提出对未来发展方向的建议。

(1)水文序列的非一致性,也称非平稳性,是指在气候、下垫面以及人类活动的耦合扰动下,水文序列的概率分布或(和)特征参数在研究时段内发生了显著变化,即前后段表现为不同的统计特征。从本质上讲,水文序列的非一致性是一个统计学问题。然而,这种非一致性变化的背后却隐藏着复杂的物理驱动过程。因此,建立物理非一致性与统计非一致性的伴生机制,通过物理驱动过程模拟预测水文非一致性变化将是未来水文非一致性研究的关键。

(2)通过文献梳理可知,水文非平稳性变化的不确定性或时变性是统计方法和水文模型外延失败的关键因素,要想解决非一致性水文序列的预测问题,前提是要掌握水文序列非一致性变化的过程。有了水文非一致性变化的预测序列值,变化环境下的频率分析与设计值估算问题都将迎刃而解。可见,水文非一致性变化的模拟与预测是所有问题的关键。而这其中需要解决的关键点是模型的校验和模型参数随时间的迁移问题。

(3)众所周知,在变化环境下水文与社会经济发展的关系日趋紧密,社会系统与水文系统错综复杂、不同环节间交叉交织,形成网状的互馈机制,构成了融合性的社会水文系统。尽管以往的非一致性归因研究考虑了人类活动的影响,但人类活动多被圈定于人类活动引起的下垫面改变,而对直接涉水活动考虑较少,一定程度上偏离了当前环境下社会—水文双向反馈机制及其协同进化的动态模式。因此,从社会水文学的角度对自然—社会水文循环过程进行二次解读,已成为变化环境下水文模拟和水资源演化研究发展的必然选择。

(4)以往研究中,气候、下垫面、人类活动3 个驱动(环境)要素常被作为独立(或者部分独立)的驱动因素来考虑,往往忽略了两者或三者之间的交织作用和互馈机制。这种处理方式与水文非一致性变化的多要素联合驱动环境是有所偏差的,极易导致模型模拟或预测结果的失真。因此,梳理气候—下垫面—人类活动3个要素之间的联动关系,构建气候、下垫面、人类活动对水文系统的联合驱动模型将是科学解决水文非一致性变化解析的关键。

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