基于Budyko假设的黄河源区径流变化归因识别

张成凤，刘翠善，王国庆，金君良，管晓祥

((1.河海大学水文水资源学院，南京 210098; 2.水利部应对气候变化研究中心，南京 210029;3.南京水利科学研究院 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210029)

在全球变暖背景下，随着社会经济的快速发展，中国的水资源问题日趋突出。科学认识江河径流变化成因，对实现流域水资源的可持续开发利用具有重要意义[1]。目前，在定量识别径流变化的研究中，主要采用水文模型法和基于Budyko理论的弹性系数法[2,3]。水文模型法参数较多，建模及率定参数困难，不确定性强[4,5]。弹性系数法综合考虑了流域内各因素间的相互作用，计算简便，被广泛应用于相关研究中[6]。如赵娜娜等[7]基于Budyko假设分析若尔盖流域气候变化和下垫面变化对径流变化的影响，结果表明，流域下垫面变化是径流变化的主要影响因素，其贡献率高达93.46%；张丽梅等[8]采用Budyko假设定量评价气候变化和人类活动对渭河径流变化的贡献率，发现人类活动是径流量减少的主要因素。

黄河源区是黄河的水塔，其河川径流量变化对黄河水资源规划、生态环境保护和社会经济发展等方面均具有重要影响。近年来，不少研究学者基于不同方法定量分析黄河源区的径流变化成因，但研究结果差异较大。如周帅[9]等基于5种Budyko假设经验公式，量化1960-2010年气候变化和人类活动对径流减少的影响，人类活动是主要因素；李万志[10]等基于累计量斜率变化率法研究发现，由于气候变暖和三江源生态保护工程的兴建，在不考虑气温影响的条件下，气候对黄河源区径流量减少的贡献率由33.12%上升到73.61%，而人类活动的贡献率由66.88%下降为26.39%。

大多数研究学者认为影响黄河源区径流变化的因素是气候变化和人类活动2类，这种划分并不准确。黄河源区地处青藏高原，由于气候变暖，温度升高，冰川、冻土、融雪等寒区因素对于水文循环的影响日益加深，且黄河源区人口密度低，人类活动影响较小。因此，本文将影响黄河源区径流变化的因素分为气候因素和其他环境驱动因素，基于弹性系数法分析各因素对径流变化的贡献率。研究成果可为变化环境下黄河流域水资源综合评价及流域治理开发提供理论依据。

1 研究区概况与数据

1.1 研究区概况

黄河发源于青海省巴颜喀拉山北麓的约古宗列盆地，黄河源区是指位于青藏高原东北部(95°50′E～103°30′E，32°30′N～36°00′N)的黄河干流唐乃亥站以上集水流域，控制面积为121 972 km2，约占整个黄河流域面积的15%。黄河源区海拔大都在3 000 m以上，年均气温介于-4.0～5.2 ℃，属于我国西部高寒地区，区域内冰川、冻土及植被等是影响源区径流变化的重要下垫面因素。黄河源区具有典型内陆高原气候特征，多年平均降水量约为510 mm，主要集中在主汛期7-9月份(该时期降水量可占年降水的50%以上)。唐乃亥站多年平均径流深约166 mm，占黄河流域径流量的38%，素有“黄河水塔”之称，是黄河流域重要的产流区和水源涵养区。黄河源区地理位置与水文气象站点分布见图1。

图1 黄河源区地理位置与水文气象站点分布Fig.1 Geographical location of the source area of the Yellow River and distribution of Hydrometeorological stations

1.2 数据来源与数据处理

唐乃亥水文站是黄河源区重要的干流水文站，具有较为完整的长系列实测资料，系统收集了该站1965-2013年实测流量数据。黄河源区有玛多、兴海、河南、达日、久治、玛曲、若尔盖和红原8个气象站，这8个气象站点在空间上分布均匀，能够较好地反映代表源区内气候的空间分布特征，在中国气象数据共享服务网(http:∥cdc.cma.gov.cn/home.do)收集了1965-2013年的逐日气象数据，包括降水、湿度、风速、日照时数、以及日平均、最高、最低气温等资料。采用Penman-Monteith模型计算研究区各气象站点的潜在蒸散发量，根据各气象站点的降水量和潜在蒸散发量，运用泰森多边形法计算研究流域的面平均降水量和潜在蒸散发量。P-M模型如下：

(1)

式中：E0为潜在蒸散发量，mm/d；Δ为饱和水汽压与温度的斜率，kPa/℃；G为土壤热通量，MJ/(m2·d)；Rn为作物表面净辐射量，MJ/(m2·d)；T为平均温度，℃；γ为温度计常数，kPa/℃；u2为地面以上2 m处的风速，m/s；es为空气饱和水汽压，kPa；en为空气实际水汽压，kPa。

2 研究方法

采用Penman-Monteith模型和泰森多边形法计算研究流域的面平均降水量和潜在蒸散发量，选用Mann-Kendall非参数检验法检测年径流序列突变点，根据突变点将年径流序列划分成不同阶段，运用基于Budyko假设的弹性系数法量化出不同阶段中气候因素和其他环境驱动因素对黄河源区河川径流量变化的影响。

2.1 水文气象要素演变趋势及突变检验方法

Mann-Kendall非参数统计检验方法[11,12]由于不受少数异常值干扰、更适用于类型变量和顺序变量、计算简便等优点，被广泛应用于研究流域水文气象要素的趋势分析和突变点检验。

2.2 基于Budyko假设定量识别径流变化

径流演变受到气候变化和人类活动的双重影响[1]，在不同时期具有不同的变化特征。对于未受调节或分流影响的自然流域，径流量受到气候因素和其他环境驱动因素的综合影响。在气候变化方面，这里主要考虑的是潜在蒸散发量而不是温度，是因为潜在蒸散发包含温度、风速、太阳辐射和蒸汽压等气候因素，更能代表气候变化对水文过程的影响。Budyko[13]认为流域多年平均实际蒸散发量主要受水分供应(降水量)和蒸发能力(潜在蒸散发量)之间的平衡来控制，表示公式为：

E/P=f(E0/P)=f(φ)

(2)

式中：E为多年平均实际蒸散发量，mm；P为多年平均降水量，mm；E0为多年平均潜在蒸散发量，mm；φ为干燥指数。

假设流域蓄水量在长期水文尺度下的变化量可忽略不计，水量平衡公式可简化为：

失误1：在解题时虽然知道问题1的结论，但是对于梯形却不知道添加辅助线(如图11、12),构造成问题1中的三角形，导致失分.

P=E+Q

(3)

式中：Q为多年平均径流量，mm。

根据径流对降水量P及潜在蒸散发量E0的弹性系数[14]，气候变化引起的径流量变化计算公式为：

ΔQc=(εpΔP/P+εE0ΔE0/E0)Q

(4)

式中：ΔQc为气候变化引起的径流变化量，mm；εp为径流对降水的弹性系数；εE0为径流对潜在蒸散发的弹性系数；ΔP为降水变化量，mm；ΔE0为潜在蒸散发的变化量，mm。

基于Budyko假设[式(2)]和长期的水量平衡公式[式(3)]，径流对降水和潜在蒸散发的弹性系数计算如下：

(5)

几种常用的基于Budyko假设的公式见表1。

表1 基于Budyko假设的6种表达式Tab.1 Six expressions based on the Budyko hypothesis

假设环境驱动因素独立于气候因素，气候变化和其他环境驱动因素对径流影响的定量研究中，若气候变化引起的径流变化已知，其他环境驱动因素对径流变化的影响量(贡献率)可由径流变化总量减去气候因素的影响量求得：

ΔQ=ΔQc+ΔQv

(6)

(7)

(8)

式中：ΔQc为气候变化引起的径流变化量，mm；ΔQv为其他环境驱动因素引起的径流变化量，mm；ΔQ为径流变化量，mm；ηc为气候变化对径流变化的贡献率；ηv为其他环境驱动因素对径流变化的贡献率。

3 结果与讨论

3.1 水文气象要素演变趋势及突变检验

选用M-K非参数统计检验方法，研究流域年降水、年潜在蒸散发和年径流序列的演变趋势及突变特征。黄河源区水文气象要素阶段变化分析的结果见表2。黄河源区年降水量呈现微弱增长趋势，M-K值为0.49(小于1.98)，增加趋势不显著；年潜在蒸散发序列M-K值为-0.68，年径流序列M-K值为-1.83，均表现为不显著的下降趋势。突变检测发现年径流序列在1989年前后发生变异，这与周帅[9]研究结果一致。

表2 黄河源区水文气象要素阶段变化分析Tab.2 Analysis of stage changes of hydrometeorological elements in the source region of the Yellow River

唐乃亥站1965-2013年实测年径流量过程见图2，可以看出，实测年径流量在20世纪90年代之前总体偏多，1990-2005年是一个较为明显的枯水时期，但自2005年之后径流量呈现较为明显的增多趋势。

图2 黄河源区年降水、年潜在蒸散发、年径流变化特征与径流突变分析Fig.2 Annual precipitation, annual evapotranspiration, annual runoff variation characteristics and runoff mutation analysis in the source region of the Yellow River

由于进入21世纪以后的径流变化特征是研究热点，因此，基于年径流序列突变点将各水文气象要素序列分为1965-1989年(基准期)、1990-1999年(变化期Ⅰ)、2000-2013年(变化期Ⅱ)3个阶段，分析各水文气象要素阶段性变化特征(见图2)。年降水、年潜在蒸散发和年径流序列均表现出先减少后增加的变化特征，这符合研究区域冰川退缩及冻土消融的变化。变化期Ⅰ相较基准期而言，多年平均降水量、潜在蒸散发量和径流量分别减少4.4%、1.5%、21.1%，变化期Ⅱ比之基准期，多年平均降水量、潜在蒸散发量增加0.8%、0.9%，多年平均径流量减少16.2%。变化期Ⅰ年径流量的减少率大于年降水量的减少率，表明降水是影响径流变化的重要因素，却不是唯一因素；变化期Ⅱ年径流量减少幅度有所降低，年降水量比之基准期略有增加，说明其他环境驱动因素是造成径流减少的主要原因。

3.2 其他环境变化特征

3.2.1 土地利用变化

表3给出了黄河源区1980年、1990年、2000年、2010年4个时期不同土地利用类型面积及占比。在土地利用和土地覆盖方面，草地占黄河源区面积的比例最大，是黄河源区最主要的土地利用类型，草地、林地、耕地和水域面积约占黄河源区面积的85%，裸土面积约占15%，居民用地占比极少，基本忽略不计。4个时期的土地利用类型变化不大，1980-2010年，裸土面积略有增加，草地、水域和林地覆盖面积略有减少，主要由于人类长期超负荷放牧，导致生态系统被破坏。

表3 黄河源区不同土地利用类型面积及占比Tab.3 Areas and proportion of different land use types in the source area of the Yellow River

3.2.2 冰川、冻土等寒区因素

据中国科学院寒旱所在1990年末的调查资料[21]，黄河源区冰川面积达到191.95 km2，冰川消融量占年径流量的2.24%，冰川的消融退缩是湖泊萎缩、湿地退化的重要原因。李万志等[10]研究发现，过去55 a来气温显著升高，导致黄河源区的多年冻土退化，年均最大冻土深度呈下降趋势，减少了约0.21 m。以上研究表明，草场退化、冰川退缩和冻土下移等环境因素对黄河源区水文过程具有重要的影响。

3.3 定量识别气候因素和其他环境驱动因素对径流变化的影响

基准期多年平均降水量、潜在蒸散发量和径流量分别为517.71、781.10和181.83 mm。采用SCHREIBER等6种基于Budyko假设的函数形式估算不同因素对径流变化的影响，结果见表4。1990-1999年，总径流量减少，气候因素对径流减少的贡献率约为39%～45%，其他环境驱动因素对径流减少的贡献率约为55%～61%；2000-2013年，总径流量减少，而气候因素对径流增加起正贡献作用，其他环境驱动因素仍使径流减少。因此，其他环境驱动因素是黄河源区径流量减少的主要原因，且其影响程度加重。这与之前水文气象要素阶段变化分析结果一致。

表4 基于Budyko假设定量区分气候变化和其他因素对径流变化的影响Tab.4 Quantitatively distinguishes the effects of climate change and other factors on runoff changes based on the Budyko hypothesis

黄河源区地域特殊，影响流域水文循环的因素复杂，文中所述的气候因素包括降水量、潜在蒸散发量，其他环境驱动因素包含冰川、冻土、土地利用变化等。降水量作为流域的补给，直接影响径流量；气温上升，冰川退缩和融雪增加地表径流；冻土作为不透水层，随着气候变暖冻土埋深下移，增大土壤蓄水容量，地表径流下渗，使得河川径流量减少。1990-1999年降水量减少，径流量也随之减少，此时气候因素和其他环境驱动因素对径流量减少都有贡献，其他环境驱动因素是主要原因。2000-2013年，由于三江源生态保护工程的兴建，黄河源区环境得到一定改善，降水量恢复甚至略高于基准期水平，总径流量比1990-1999年有所增加，但比之基准期仍然减少，这是因为气候因素使径流量增加，而其他环境驱动因素使径流量减少。

4 结 论

(1)1965-2013年年降水序列不显著增加，年潜在蒸散发和年径流均呈现不显著减少趋势，年径流序列突变点检测为1989年，变化期Ⅰ径流量减少21.1%，变化期Ⅱ径流量减少16.2%，2000年以后径流量有回升趋势。气候变化不是影响河川径流量改变的唯一因素。

(2)黄河源区1980-2010年土地利用类型变化不显著，研究区域冰川退缩、冻土层持续下移等是黄河源区径流量变化的重要原因。

(3)采用基于Budyko假设的弹性系数法定量识别河川径流变化原因，结果表明气候因素先使径流量减少后使径流量增加，其他环境驱动因素是黄河源区径流量减少的主要因素。

(4)目前只能将冰川、冻土及人类活动对径流的影响归类为其他环境驱动因素，如何精细化定量评估这些因素对河川径流的影响，是未来黄河源区径流变化归因研究的重要内容和方向。

(5)近50 a唐乃亥实测径流量具有先减少后增加的趋势，其中1990-2005年是较为明显的一个枯水阶段。未来在全球变暖的气候背景下，径流变化可能会更加明显，应加强相关研究。