塔里木河流域积雪时空变化及融雪径流模拟

魏光辉，向怡衡，陈 杰,3，夏 军,3，刘 洁，巴音达拉

(1. 新疆塔里木河流域管理局，新疆 库尔勒 841000；2. 武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉 430072；3. 武汉大学 海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室， 武汉 430072)

塔里木河流域是中国最大的内陆河流域，其周围山区(如天山、东帕米尔山、喀喇昆仑山和昆仑山脉)大范围地存在着终年积雪或者季节性冰雪覆盖。山区的冰雪融水是塔里木河流域径流的重要组成部分，是下游绿洲经济赖以生存和发展的宝贵资源。流域内积雪面积的时空变化及融雪径流研究对于区域水资源管理和利用具有重要的现实意义。

积雪监测的传统方法一般是基于气象站的积雪数据，然而气象站点的数据有限并且在空间的分布上较为稀疏且不均匀。近年来，卫星遥感技术已经成为监测积雪变化的有效手段，其不仅可重复观测，且观测尺度大，时间和空间的分辨率也在逐步提高。由于MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer)数据可免费下载获取(http:∥nsidc.org/data)，且时空分辨率较高、积雪分类精度高，成了近年来积雪时空变化研究中使用最广泛的遥感数据之一[1-4]。特别是MOD10A2产品(MODIS的8天合成积雪产品)在我国西北山区的精度已得到了广泛的验证与应用[5-8]。

用于模拟融雪径流的模型主要分为物理型模型和概念型模型，其中概念型模型结构简单，所需数据较少，在资料相对缺乏的山区流域具有较好的适用性。SRM[9](Snowmelt Runoff Model)是一种设计用来模拟和预报山区流域径流的概念型融雪径流模型，在全球范围内被广泛应用[10-12]。该模型已经在全球20多个国家上百个流域(面积0.76～91.74 万km2，海拔346～7 690 m)成功通过了世界气象组织评价测试[13]。同时，在我国西部地区流域也进行了较好的测试与应用[14-17]。该模型不仅可以较好地模拟流域径流量，还可以较好的分离径流中融雪径流与降雨径流的占比。

通过遥感积雪产品与融雪径流模型相结合，国内学者针对西北流域内积雪变化特征和融雪径流模拟已开展了较多的研究，但专门针对中国最大内陆河流域—塔里木河流域的研究较少，特别是尚缺少专门针对塔里木河流域的冰雪融水占比研究。本论文在基于MOD10A2遥感产品分析塔里木河流域2001-2013年间积雪覆盖(雪盖)时空变化的基础上，构建了叶尔羌河与玉龙喀什河流域SRM融雪径流模型，基于径流模拟结果，分析了融雪径流对总径流的相对贡献。

1 研究区域

塔里木河流域位于中国新疆维吾尔自治区南部的塔里木盆地内，处于东经73°10′～94°05′，北纬34°55′～43°08′之间，流域总面积为102.7 万km2。塔里木河流域远离海洋，地处中纬度欧亚大陆腹地，四周高山环绕，东部是塔克拉玛干大沙漠，形成了干旱环境中典型的大陆性气候[18]。塔里木干流是典型的内陆河，其径流量主要由源区冰川融雪补给。受人类活动及气候变化等影响，目前与塔里木干流有地表水联系的只有和田河、叶尔羌河和阿克苏河三条源流，开都河下游的孔雀河通过扬水站从博斯腾湖抽水经库塔干渠向塔里木河下游灌区输水，形成“四源一干”的格局，因此本文以“四源一干”为研究对象；同时，受流域径流资料的限制，在进行融雪径流模拟时仅选择了其子流域叶尔羌河与玉龙喀什河流域(图1)。

图1 塔里木河流域“四源一干”格局Fig.1 The Tarim River Basin and its 4 headwater regions 注：“四源”包括和田河(包括玉龙喀什河、喀拉喀什河两条支流，出山口水文站分别为同古孜洛克、乌鲁瓦提)、叶尔羌河(出山口水文站为卡群)和阿克苏河(包括库马拉克河、托什干河两条支流，出山口水文站分别为协合拉、沙里桂兰克)三条源流，孔雀河向塔里木河下游灌区输水，开都河(出山口水文站为大山口)为孔雀河上游。图中突出显示的子流域(叶尔羌河与玉龙喀什河)用于融雪径流模拟。

“四源一干”气温年较差和日较差都很大，年平均日较差14～16 ℃，年最大日较差在25 ℃以上。多年平均年降水量为236.7 mm，蒸发能力很强，一般山区潜在蒸散发为800～1 200 mm，平原盆地1 600～2 200 mm。“四源一干”流域面积占流域总面积的35.4%，多年平均年径流量占流域年径流总量的64.4%，流域高程范围为780～8 300 m。

2 数据与模型

2.1 MODIS积雪数据

MODIS数据是近年来积雪时空变化和融雪径流模型研究中使用最广泛的遥感数据， MOD10A1和MOD10A2为Terra卫星的三级产品，分别提供了每日最大雪盖和8 d合成雪盖的数据，用于局部地区雪盖监测。MOD10A2是由每日MOD10A1的数据合成的积雪产品，为8 d中雪盖的最大值，可较好的消除云层对积雪监测的影响，其精度已得到了验证[4]。本文下载了研究区2001-2013年的MOD10A2积雪产品，采用线性插值法得到逐日雪盖面积，用于分析“四源一干”雪盖时空变化并作为SRM的一项重要输入变量。

2.2 水文气象数据

流域内的水文气象数据是应用SRM进行融雪径流模拟的必要变量。本文所使用的水文气象数据包括叶尔羌河与玉龙喀什河流域的日均气温、日降水量和日均流量(用于模型的率定)。本文所用气温数据来自流域内或与流域距离最近的气象站，流域内各高程带的气温值由高程差及气温直减率6.5 ℃/km推算得到。考虑到降水在空间上分布差异较大，研究区地形复杂且气象站点稀少，本研究采用中国地面降水日值0.5°×0.5°格点数据集(CGRD)(http:∥data.cma.cn/)。该数据集基于国家气象信息中心基础资料专项最新整编的中国地面高密度台站(2 472 个国家级气象观测站)的降水资料，利用ANUSPLIN软件的薄盘样条法进行空间插值生成。径流数据来源于叶尔羌河流域卡群站和玉龙喀什河流域同古孜洛克站，可获逐日径流数据时长分别为2005-2012年、2003-2012年，气温、降水数据时段与径流数据保持一致(表1)。

表1 叶尔羌河、玉龙喀什河水文气象数据信息Tab.1 Hydrometeorological data information for Yarkant and Yurukash watersheds

2.3 地形数据

进行积雪时空分布分析时，需要流域的高程信息，本文使用由美国航空局和国防部国家测绘局联合测量的SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) 雷达影像数据制成了数字地形高程模型DEM。该数据最大的正高程9 000 m，覆盖全球陆地表面的80%以上，覆盖中国全境。基于SRTM数据的“四源一干”高程带信息见表2。

表2 “四源一干”高程带信息Tab.2 Information of different elevation zones

2.4 SRM模型

SRM模型基本思想是计算每天冰雪消融和降水所产生的水量，将它们叠加到前一天的退水流量上，得到每天的日径流量，其表达式如下：

Qn+1=[Csnan(Tn+ΔTn)Sn+CrnPn]×

(1)

本研究采用Zhang[19]等人在中国西北估算的度日因子值a=0.3，采用全球通用气温直减率6.5 ℃/km，K由实测流量资料计算得到，Cs、Cr在模型运行过程中需要参考流域的地形地貌、水文特征，根据经验、实测流量资料进行率定。SRM在应用时，如果研究区的垂直高度超过500 m时，需要对研究区进行高程带划分，总的模拟值为各高程带之和。

本文采用纳什效率系数(NSE)和体积差(Dv)两个指标评价SRM率定效果，计算公式如下：

(2)

(3)

NSE介于-∞～1之间，其值越接近于1表明模拟精度越高；Dv的绝对值越小，表明模拟结果越好。

3 结果与讨论

3.1 积雪覆盖的时空变化特征

3.1.1 各高程带积雪覆盖的年内变化特征

将MOD10A2积雪产品合成为月均值，分月统计了“四源一干”不同高程带在2001-2013年间雪盖率的年内变化趋势(图2)。由图2可知，整个高程范围的年内曲线呈“V”型，1月雪盖率最大，为34.5%，2、12月雪盖率也较高，分别为29.8%、30.0%。 4-10月雪盖率小于25%，雪盖率的最低值发生在七八月，分别为11.0%、12.1%。研究区雪盖率的年内变幅较大，主要受气温年内分布的影响，11月-次年3月雪盖率较高，主要是由于研究区秋末、冬季、早春气温较低，有利于积雪的发育，而夏季气温高，冰雪消融。

图2 “四源一干”不同高程带雪盖率的年内变化Fig.2 Monthly variation of snow coverage at different elevation zones

对不同的高程带而言，4 500 m海拔以下的高程区占整个“四源一干”面积的85%，该范围内的雪盖率在4-10月存在明显的消融现象，为塔里木河“四源一干”的融雪期，这与4-10月气温较高有关。6 000 m海拔以上的高程区在4-10月雪盖率增加，主要是由于该区全年低温，而夏季降水较多，该区冬季雪盖率较低，可能是由于山峰的风吹雪现象，导致了雪盖的再分布。4 500～6 000 m处于过渡的高程带。

“四源”包含的和田河、叶尔羌河、阿克苏河、开都河在2001-2013年间雪盖率的年内变化如图3所示。阿克苏河、开都河积雪覆盖年内变化曲线与整个研究区类似，大致呈“V”型；和田河、叶尔羌河积雪覆盖年内变化曲线表现为“双峰单谷型”。双峰为雪盖比例的最大值，发生在3月或4月以及10月，雪盖比例的最小值，即“单谷”，发生在7月或8月。

图3 “四源”各子流域雪盖率的年内变化Fig.3 Monthly variation of snow coverage for 4 headwater regions

3.1.2 各高程带积雪覆盖的年际变化特征

“四源一干”不同高程带在2001-2013年间雪盖率的年际变化如图4所示，13年间年均雪盖率在18.8%～23.5%之间(平均值为21.7%)，雪盖面积在6.9～8.7 万km2之间，最低值发生在2007年，最高值发生在2006年。在整个研究时段内，积雪覆盖的年际变化呈波动下降的趋势，但趋势不显著，年递减率为210 km2/a。在不同年份，年均雪盖率具有一定的波动，如2007年年均雪盖率降低到18.8%，2008年又上升至23.2%；研究区积雪覆盖出现两个波峰，分别在2006年、2008年，雪盖比例年均值均超过23%，同时在2007年、2013年雪盖比例年均值出现低值，均低于20%。除7 500～8 300 m的山峰区域，其他高程带的积雪覆盖率随海拔升高而增大，4 500 m海拔以上的雪盖率在50%以上。4 500 m海拔以下的高程区雪盖率年际变化趋势与整个研究区相似。

图4 “四源一干”不同高程带雪盖率的年际变化Fig.4 Annual variation of snow coverage at different elevation zones

“四源”包含的4个子流域在2001-2013年间雪盖率的年际变化如图5所示。各个子流域雪盖率的年际变化呈现波动状态，与整个研究区相似，2007年均为13年间的雪盖率低值期。和田河、叶尔羌河、阿克苏河、开都河多年平均雪盖率分别为50.8%、50.5%、56.6%、47.5%，各子流域的雪盖率均高于“四源一干”整体。

3.2 基于SRM的融雪径流模拟

基于叶尔羌河流域2003-2012年的日径流序列和玉龙喀什河流域2005-2012年的日径流序列对SRM进行参数率定，奇数年作为率定期、偶数年作为检验期。图6分别展示了两个流域在率定期、检验期模拟径流与实测径流过程线，由图6可知，整体上模拟序列能较好地刻画实测日径流过程，特别是玉龙喀什河流域的模拟效果优于叶尔羌河流域。在叶尔羌河流域，检验期的模拟径流较实测值偏低，可能是由于叶尔羌河流域面积大(46 000 km2)，而流域内仅有一个气象站(卡群)，气象资料代表性不够导致率定的模型不够稳健；同时，叶尔羌河流域降水径流资料具有明显的非一致性，率定期流域年均降水量为216.3 mm，年径流深为143.6 mm；检验期流域年均降水量为251.7 mm，年径流深为180.6 mm，验证期径流模拟较差表明SRM参数随时间的转移能力较差。两个子流域在率定期的NSE均高于0.75，Dv绝对值均小于10%；在验证期的NSE高于0.7，Dv均绝对值小于15%(表3)，说明了SRM模型具有较好的适用性。同时，表3也展示了SRM在我国西北干旱半干旱区其他部分流域的模拟结果[15，17，20-23]，通过与其他流域对比表明SRM在塔河流域的表现良好，可以进行融雪径流模拟。

图5 “四源”各子流域雪盖率的年际变化Fig.5 Annual variation of snow coverage for 4 headwater regions

图6 叶尔羌河、玉龙喀什河率定期、检验期径流过程线Fig.6 Observed and simulated daily hydrographs in calibration and validation periods for Yarkant and Yurukash watersheds

表3 SRM模型在塔里木河子流域及我国西北部分流域模拟结果Tab.3 Performance of SRM simulations in the 2 sub-watersheds of the Tarim river basin and 6 river basins in northwest China

3.3 融雪径流和降雨径流占比分析

基于叶尔羌河(2005-2012年)和玉龙喀什河(2003-2012年)的径流模拟序列，从年内、年际两方面分析了融雪径流对总径流的贡献率，如图7所示。由图7可知，冬季(12、1、2月)、春季(3、4、5月)融雪径流占比很大，主要由于冬季基本无降雨，春季降雨也较少。6-8月降雨较多，因此融雪径流占比较小。叶尔羌河、玉龙喀什河流域融雪径流占比的年际变化呈现波动状态，在整个模拟期内分别以、1.0的速度缓慢上升，与流域冰雪覆盖的缓慢下降趋势一致，这可能与全球气候变暖导致冰雪消融有关。图8展示了两个子流域降雨量、降雪量及降雪占降水量比例的年际变化，由图可知年降雨量、降雪量呈波动状态；图8的降雪量占比与图7的融雪径流占比的年际变化趋势基本一致，较大的年降雪量占比与较高的融雪径流占比对应。两个子流域多年平均融雪径流占比分别为68.6%和70.2%，进一步表明塔里木河是典型的以融雪径流为主的流域，降雨对径流贡献相对较小。

图7 叶尔羌河(2005-2012年)、玉龙喀什河(2003-2012年)融雪径流占比的年内、年际变化Fig.7 Monthly (the upper subplots) and annual (the lower subplots) variations of snowmelt contribution for Yarkant and Yurukash watersheds

图8 叶尔羌河(2005-2012年)、玉龙喀什河(2003-2012年)降雨量、降雪量及降雪占降水量比例的年际变化Fig.8 Annual variations of snowfall, rainfall and the ratio of snowfall to precipitation for Yarkant and Yurukash watersheds

4 结 语

本文在利用MOD10A2遥感积雪产品分析塔里木河“四源一干”的积雪覆盖时空变化特征的基础上，构建了SRM融雪径流模型，模拟研究区内叶尔羌河、玉龙喀什河流域径流序列并分析了融雪径流对总径流的相对贡献。得出了如下结论。

(1)塔里木河“四源一干”冬季雪盖率较高，4-10月为融雪期，雪盖率在七八月达最低值；研究区在2001-2013时段内的年均雪盖率为18.8%～23.5%(平均值为21.7%)，呈统计上不显著的波动下降趋势，年递减率为210 km2。

(2)SRM在叶尔羌河、玉龙喀什河流域具有较好的适用性，模拟径流的NSE值在0.7以上，Dv的绝对值在15%以内，可以用于流域径流模拟与气候变化对径流的影响评估。

(3)叶尔羌河流域和玉龙喀什河流域融雪径流占比分别为68.6%和70.2%，进一步表明塔里木河是典型的以融雪径流为主的河流；融雪径流占比的年际变化呈波动状态，在模拟期内分别以0.3%和1.0%每年的速度缓慢上升。

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