淮河流域中上游径流变化归因分析

刘晓丽 陈明哲 汪子雄 朱姝娟 崔璨 周婷

摘 要：为了研究与量化人类活动、下垫面和气候變化等影响因素对淮河径流变化的贡献率，以淮河流域中上游（蚌埠站以上）为研究区域，采用M-K检验、滑动t检验、R/S分析法，分析1958—2018年的降水和潜在蒸发序列及1958—2016年的径流序列的变化趋势，确定径流序列的突变点，并采用土地利用转移矩阵分析土地利用变化及其对径流变化的影响。基于Budyko水热耦合平衡理论，计算降水、潜在蒸发和下垫面参数的弹性系数，定量分析气候变化和人类活动对径流变化的贡献率。研究结果表明：蚌埠站径流序列在1990年发生突变，变化期多年平均径流深比基准期减少了20.9 mm，草地面积也在1990年出现大幅下降，占比更大的林地、水域面积对应的径流量表现为下降趋势。基准期和变化期降水、潜在蒸发、下垫面参数的弹性系数分别为2.11、-1.10、-1.10和2.36、-1.36、-1.07。在导致径流变化的各因素中，气候变化、下垫面变化、人类活动的贡献率分别为37.13%、-53.53%、-9.34%，其中下垫面变化是导致径流减少的主要原因。

关键词：径流;Budyko水热耦合平衡理论;土地利用变化;归因分析;淮河流域中上游

中图分类号：P333 文献标志码：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.10.004

Attribution Analysis of Runoff Changes in the Upper and Middle Huaihe River Basin

LIU Xiaoli， CHEN Mingzhe， WANG Zixiong， ZHU Shujuan， CUI Can， ZHOU Ting

（College of Engineering， Anhui Agricultural University， Hefei 230036， China）

Abstract：For studying and quantifying the contribution rate of various influencing factors of human activities， underlying surfaces and climate change in runoff changes， the middle and upper reaches of the Huaihe River Basin （above Bengbu Station） was chosen as the research area. Firstly， the MK test， sliding T test， R / S analysis method was used to analyze the precipitation and potential evaporation sequences from 1958-2018 and the runoff sequence from 1958-2016 change trend， at the same time determine the mutation point of runoff sequence and used land use transfer matrix to analyze land use change and its impact on runoff change. Secondly， based on Budyko's water-heat coupling equilibrium theory， the elastic coefficients of precipitation， potential evaporation and underlying surface parameters were calculated to quantitatively analyze the contribution rate of climate change and human activities on runoff changes. The results of the study indicate that the runoff sequence of Bengbu Station is changed suddenly in 1990. During the change period， the multi-year average runoff is decreased 20.9 mm comparing with the reference period. The grassland area is also reduced greatly in 1990 and the runoff change corresponding to the larger forest land and water area shows a downward trend. The elastic coefficients of precipitation， potential evaporation and underlying surface parameters in the base period and the change period is 2.11， -1.10， -1.10 and 2.36， -1.36， -1.07 respectively. Among the various factors that lead to changes in runoff， the contribution rates of climate change， underlying surface changes and direct impact of human activities are 37.13%， -53.53% and -9.34%， of which， the underlying surface changes are the main reasons for the reduction of runoff.

Key words： runoff; Budyko theory; land use change; attribution analysis; Upper and Middle Huaihe River Basin

近50 a来，在全球气候变化和人类活动的影响下，世界主要河流的径流发生了改变[1]。气候变化加剧了水循环过程，使水资源分布更加不平衡，旱涝灾害更易发生。人类活动通过改变下垫面土地利用类型、兴建水利工程、人为取用水等方式影响河川的天然径流量[2]。相关研究表明，中国主要流域的径流量呈下降趋势[3]，河川径流的减少进一步加剧了水资源的短缺[4]，导致区域水资源供需矛盾日益突出。研究气候变化和人类活动对径流的影响，并对这些影响进行区分和量化，对于合理利用水资源、保障区域水安全具有重要意义。

流域径流变化的归因分析有很多种方法，主要可以归纳为水文模型法[5-6]、统计拟合法[7-8]、弹性系数法[9-10]等。水文模型法能在不同土地利用条件、多种气象情景模式下进行模拟，但建模过程十分复杂并需要多种资料，参数率定过程复杂，容易出现过参数化而影响模拟精度;统计拟合法涉及的因素种类过少，形式过于简单，一般只单一地考虑降水—径流量双累积曲线关系和降水—径流一次线性关系，对于流域下垫面变化以及其他能够影响径流的因素缺少分析。Budyko水热耦合平衡理论[11-12]中，潜在蒸发（蒸发能力）与降水量共同影响流域实际蒸散发量。以Budyko水热耦合平衡理论为框架，结合水量平衡理论，运用弹性系数法量化气象因子、下垫面因子对径流变化的贡献率，在径流变化归因分析中展现了良好的实用性及适用性[13-15]。近年来，许多学者针对淮河流域径流变化做了大量研究工作[16-18]，但由于研究结果存在一定的差异，因此有必要运用Budyko理论进一步研究径流变化控制因子，探讨气候变化和人类活动对径流变化的影响。

笔者选取淮河流域中上游为研究区，采用M-K检验、滑动t检验和R/S分析法，分析1958—2018年的降水和潜在蒸发序列、1958—2016年的径流序列变化特征，并识别径流序列突变点;采用Yang等[19]提出的基于Budyko水热耦合平衡理论的解析式，运用弹性系数法量化气候变化、人类活动和下垫面变化对径流变化的影响，以期为淮河流域水文过程研究及水资源管理保护提供理论支持。

1 研究区概况与数据情况

1.1 研究区概况

淮河流域中上游（蚌埠站以上）位于南北自然气候分界带，东经111°55′—118°4′、北纬30°55′—34°55′，海拔高度介于-5～383 m之间，蚌埠站以上河流长度为916 km，流域面积为10.83万km2，占淮河流域总面积的40.1%。1958—2016年年平均产流量为266亿m3，占淮河流域总径流量的58.7%，是流域重要的产流区。1958—2018年年平均潜在蒸发量为119亿m3，年平均降水量为985亿m3。流域降水量年际变化大，时空分布不均[20]。流域位置特殊、干支流沿线城市众多，受人类活动及气候变化影响极易产生水旱灾害[21]。

1.2 数据情况

研究所用的气象数据来自中国气象数据网（http：//data.cma.cn/）提供的中国地面气候资料日值数据集（V3.0），其中包括淮河流域中上游14个气象站（见图1）的降水、日最高和最低气温、日照时间、相对湿度、风速数据（1958—2018年）。采用联合国粮农组织（FAO）的ET0 Calculator软件计算潜在蒸发、太阳辐射和平均温度，其中潜在蒸发量是基于PENMAN-MONTEITH公式计算得到的[22]。蚌埠水文站1958—2016年的径流资料来自水利部水文局汇编刊印的水文年鉴。1970—2015年7期土地利用數据下载于资源环境数据云平台（http：//www.resdc.cn/）。

2 研究方法人 民 黄 河 2020年第10期

2.1 趋势及突变检验

采用滑动t检验[23]、M-K检验[23]进行趋势分析及突变点识别，将径流序列划分为基准期与变化期，采用R/S分析法[24]进行未来趋势预测。

2.2 土地利用变化分析

以1970—2015年的土地利用数据为基础，利用ArcGIS的空间分析工具，建立土地利用变化转移矩阵。结合径流变化趋势及突变发生年份，归纳土地利用变化的影响。

2.3 气候变化及人类活动对径流变化的贡献率

2.3.1 Budyko水热耦合平衡理论

Budyko[25]认为流域的水分和能量供应条件（分别以流域降水量和潜在蒸发量为代表）是控制流域实际蒸散发的两个主要因子，流域多年平均降水量、潜在蒸发量和实际蒸散发量的关系可以用经验曲线来描述。

根据Schreiber[26]和Oldekop[27]的研究结果，Budyko等[28]加以修正并提出更具适用性的以双曲正切函数表达的经验公式：

ETP= ET0Ptanh（PET0）[1-exp（-ET0P）]（1）

式中：ET为流域实际蒸散发量，mm;P为降水量，mm;ET0为潜在蒸发量，mm。

式（1）为Budyko曲线表达式，式中不包含参数。

傅抱璞[29]根据流域水热平衡及边界条件，通过量纲分析和数学推导，得出了Budyko水热耦合平衡理论的解析表达式：

ETP=1+ET0P-[1+（ET0P）ω]1ω（2）

式中：ω为反映下垫面特征的无量纲常数，取值范围为[1，+∞]。

Yang等[19]在式（2）基础上进行了改进，提出以下经验公式：

ET=ET0P（Pn+ETn0）1n（3）

式中：n为无量纲的下垫面参数;n与ω存在线性关系，n=ω-0.72。

本文选取式（3）进行相关计算。

2.3.2 弹性系数和贡献率

流域水量平衡可表示为

P=Q+ET+ΔS（4）

式中：Q为径流深，mm;ΔS为流域储水量变化，mm。

在长时间尺度上流域水量变化是一个稳定态[30]，流域储水量变化可以忽略不计，即

P=Q+ET（5）

流域储水量不变的情况下，根据式（3）和式（5），可把流域水量平衡方程变形为

Q=P-PET0（Pn+ETn0）1n（6）

已知Q、P和ET0，可求得n的值。假设径流深Q独立于ET0，且ET0和P都独立于参数n，则各变量对Q变化的贡献率可被定义为Q对该因子的偏导数与其本身变化量的乘积，根据弹性系数法[31]全微分方程得：

dQ=QPdP+QET0dET0+Qndn（7）

根据弹性系数定义，分别得到径流的降水、潜在蒸发、下垫面经验参数的弹性系数εP、εET0和εn

εP=QPPQ（8）

εET0=QET0ET0Q（9）

εn=QnnQ（10）

弹性系数为正值表示径流深与变量正相关，负值表示径流深与变量负相关。

变化期相对基准期径流变化量为

ΔQ总=Q2-Q1（11）

式中：Q1和Q2分别为径流序列突变前后多年平均径流深。

本文计算涉及的人类活动对径流影响定义是：人类活动对径流变化的直接影响量（除去人类活动造成的下垫面变化及温室效应为代表的气候变化），包括城市化（占土地利用比例小）、工农业取用水等。故人类活动造成的径流变化ΔQH可表示为

ΔQH=ΔQ总-（ΔQP+ΔQET0+ΔQn） （12）

式中：ΔQP、ΔQET0、ΔQn分别为降水、潜在蒸发、下垫面参数产生的径流变化量。

各因子对径流变化贡献率计算公式为

θ=ΔQiΔQ总×100%（13）

式中：ΔQi为各因子产生的径流变化量。

3 结果分析

3.1 径流变化分析

采用M-K检验、滑动t检验方法从突变点与趋势性两方面综合分析淮河流域径流特征。由图2可知，1958—2016年研究区多年平均径流深为232.2 mm，总体呈减小趋势。采用R/S分析法（见图3）计算得到，年径流序列HUST指数为0.746，决定系数为0.98，说明年径流序列表现出正向强持续性，未来径流变化趋势很可能与过去（不显著下降）一致。

由图4分析可知，20世纪50年代至70年代初期淮河流域中上游径流为增加趋势，70年代后期至80年代后期径流呈先减少后增加趋势，在90年代初期识别到径流显著增多的突变点，90年代中期至2016年径流稳步回落但未达显著性水平。60年代、90年代初期及2000年、2009年前后均发生了径流突变。图5表明，在步长为10 a、5%显著性水平下，径流突变发生于1990年。综合两种突变检验方法确定径流突变发生在1990年。

趋势和突变分析结果见表1，经分析可知1958—2016年蚌埠站径流序列整体呈震荡下降趋势。根据R/S分析法，未来径流可能保持不显著下降趋势。综合运用M-K检验及滑动t检验，结果表明：两种突变检验方法均检测出径流序列在1990年存在突变点。由此可以判断淮河流域中上游径流序列发生突变的年份为1990年。

3.2 气象要素变化分析

在气候变化中，降水和潜在蒸发是识别径流变化的重要气象因素。降水是引起径流变化的主要因子，潜在蒸发一定程度上代表着流域能量控制因子。结合Budyko水热耦合平衡理论，在水循环过程中，气象因子通过多种方式对径流产生影响。

由图6可知，淮河流域中上游多年平均降水量为910.0 mm，1958—2018年总体呈震荡上升趋势，降水年际变化剧烈，旱涝交替出现。根据R/S分析法（见图7），年降水序列HUST指数为0.466，决定系数为0.97，表现为反向弱持续性，相对于过去上升的降水序列，未来可能呈现下降趋势。

淮河流域中上游潜在蒸发量1958—2018年年平均值为1 101.3 mm，总体呈逐年下降趋势（见图8）。根据R/S分析法（见图9），年潜在蒸发量序列HUST指数为0.801，决定系数为0.98，表现为强持续性，极大可能在未来保持不显著的下降趋势。

潜在蒸发量作为流域能量指标代表了不受水分条件限制所能达到的最大实际蒸发量。由计算潜在蒸发量的PENMAN-MONTEITH公式[22]可知，流域潜在蒸发量与太阳辐射、平均温度、风速呈正相关，与相对湿度呈负相关。在95%显著性水平下，1958—2018年太陽辐射、风速呈显著下降趋势（Kendall斜率分别为-6.09、-6.65），相对湿度总体呈震荡下降趋势（Kendall斜率为-1.37，不显著），平均温度则表现为显著上升趋势（Kendall斜率为4.84）（见图10）。太阳辐射、风速的下降对潜在蒸发量的变化为负向贡献，相对湿度的下降、平均温度的上升对潜在蒸发量的变化为正向贡献。淮河流域平均温度、太阳辐射值的区域性变化符合全球变暖及全球变暗[32]特征。潜在蒸发量在各因子综合作用下表现为显著下降趋势表明：太阳辐射下降、风速下降引起的潜在蒸发量负向变化要大于相对湿度震荡下降、平均温度上升引起的潜在蒸发量正向变化。

M-K检验结果（见表2）表明，淮河流域中上游降水序列具有上升趋势，Kendall斜率为1.9，在95%的置信水平下上升不显著。潜在蒸发量序列具有下降趋势（Kendall斜率为-3.7），且在95%的置信水平下显著下降。潜在蒸发量与降水量各自的最大值、最小值均分别出现在1966年、2003年，反映了淮河流域中上游地区蒸发能力的变化与降水量关系较为密切。

3.3 土地利用变化分析

土地利用的变化通过改变流域下垫面汇流、入渗和蒸散，造成径流量的改变。在ArcGIS软件输入1970—2015年7期土地利用数据集（见表3），选取径流序列突变点（1990年）前后2期（1980—1989年、1990—1995年）栅格数据进行土地利用转移分析。

淮河流域1980—1995年土地利用转移矩阵见表4。由表4可知，在径流序列突变发生前后两段时间内（1980—1995年），土地利用面积最大的转移发生在耕地向居民用地的转变上，达到664 km2;其次为草地向耕地与林地的转移，分别达到了259、241 km2。此外，还有208 km2的林地转变成了耕地。这表明，城市化优先占用的土地类型为耕地，为了维持耕地面积（粮食产量）的相对稳定，其他土地类型均向耕地进行了一定的转移补充。最终，水土保持能力以及经济效益相对一般的草地面积同比减少了10.4%，以保持耕地、林地面积的相对稳定。

淮河流域1980—2015年土地利用面积变化趋势如图11所示，研究区林地面积于20世纪80年代至90年代中期显著增加;草地面积在1990—1995年相对于1980—1990年减少了10.4%（473 km2），总体面积相对于同时期林地面积由31.5%下降到28.0%;耕地面积呈缓慢下降趋势，可归因于退耕还林等水土保持工作的稳步进行;居民用地面积逐年上升，反映出淮河流域中上游区域城市化进程仍处于扩张形势;水域面积逐年上升表明淮河流域退田还湖工作取得了成效，河流的调蓄功能进一步增强。70年代后期至80年代后期径流量呈现先减少后增加的趋势，80年代林地面积、水域面积相对70年代显著增加（分别增加257、62 km2），然后趋于稳定。1990年出现了一次径流量增多的明显突变，草地面积（相对80年代）出现大幅下降（473 km2）。从90年代开始，径流量逐年回落。保持高位的林地、水域面积在径流变化上呈现减少趋势。

3.4 基于Budyko水热耦合平衡理论对径流变化定量估算

以径流量突变前的1958—1990年为基准期，突变后的1991—2016年为变化期。由表5可知，变化期年均径流深相对基准期减少20.9 mm，变化期年均降水量相对基准期增加32.3 mm，变化期年均潜在蒸发量相对基准期减少43.1 mm。

根据式（7）计算得出的各项关于径流变化弹性系数可知，基准期降水、潜在蒸发、下垫面参数的弹性系数分别为2.11、-1.10、-1.10，变化期降水、潜在蒸发、下垫面参数的弹性系数分别为2.36、-1.36、-1.07。降水相比其他因素较为敏感，在基准期以及变化期每增加一个单位将分别引起径流增加2.11、2.36个单位。变化期相对基准期，各项气候因子弹性系数绝对值均有上升，且径流变化对潜在蒸发的敏感性超过对下垫面变化的敏感性，这表明径流量对单位气象因子变化的响应更为剧烈。

由式（13）计算可得贡献率，见表6，降水（22.36%）、潜在蒸发（14.77%）对径流变化的贡献率为正值，下垫面参数（-53.53%）的贡献率为负值。径流变化中，影响量最大的为下垫面参数。气候变化的贡献率为37.13%。依据式（12），算得人类活动对径流量呈负向贡献（-9.34%）。

4 结 论

根据淮河流域中上游地区1958—2016年水文及气象站点数据资料，结合水文、气象序列的趋势分析及突变检验，运用水热耦合平衡方程，得出以下结论。

（1）1958—2016年淮河流域中上游径流及潜在蒸发呈现缓慢下降的趋势，降水则呈现震荡上升的趋势。径流在1990年发生突变，变化期多年平均径流深相对基准期减少了20.9 mm。降水、潜在蒸发序列均在90年代存在突变点，表现出了一致性。

（2）20世纪80年代林地面积、水域面积相对70年代显著增加，同期草地面积出现大幅下降。从90年代开始，林地、水域面积在径流变化上呈现逐年回落的趋势。

（3）变化期径流变化对各气象因子的敏感性均有上升，且对潜在蒸发的敏感性超过下垫面变化的。

（4）在影响径流变化的因素中，与气候变化（贡献率为37.13%）和人类活动（贡献率为-9.34%）相比，下垫面变化（贡献率为-53.53%）对径流变化的影响最大。

参考文献：

[1] LAKSHMI V， FAYNE J， BOLTEN J. A Comparative Study of Available Water in the Major River Basins of the World[J]. Journal of Hydrology， 2018（567）：510-532.

[2] ALLEN M R， BARROS V R， BROOME J， et al. Climate Change 2014 Synthesis Report[R].Beijing： IPCC， 2014：2-6.

[3] 張树磊，杨大文，杨汉波，等.1960—2010年中国主要流域径流量减小原因探讨分析[J].水科学进展，2015，26（5）：605-613.

[4] 王浩，王建华.中国水资源与可持续发展[J].中国科学院院刊，2012，27（3）：352-358.

[5] 熊立华，刘烁楠，熊斌，等.考虑植被和人类活动影响的水文模型参数时变特征分析[J].水科学进展，2018，29（5）：625-635.

[6] FARSI N， MAHJOURI N. Evaluating the Contribution of the Climate Change and Human Activities to Runoff Change Under Uncertainty[J]. Journal of Hydrology， 2019（574）：872-891.

[7] 李凌程，张利平，夏军，等.气候波动和人类活动对南水北调中线工程典型流域径流影响的定量评估[J].气候变化研究进展，2014，10（2）：118-126.

[8] HUANG S， LIU D， HUANG Q， et al. Contributions of Climate Variability and Human Activities to the Variation of Runoff in the Wei River Basin， China[J]. Hydrological Sciences Journal， 2016， 61（6）：1026-1039.

[9] 黄蓉，张建梅，林依雪，等.新安江上游流域径流变化特征与归因分析[J].自然资源学报，2019，34（8）：1771-1781.

[10] 莫崇勋，阮俞理，莫桂燕，等.基于弹性系数法的径流对气候变化与人类活动响应研究[J].水文，2018，38（2）：41-45.

[11] ZHANG L， POTTER N， HICKEL K， et al. Water Balance Modeling over Variable Time Scales Based on the Budyko Framework-Model Development and Testing[J]. Journal of Hydrology， 2008， 360（1-4）：117-131.

[12] 孙福宝.基于Budyko水热耦合平衡假设的流域蒸散发研究[D].北京：清华大学，2007：14-24.

[13] 任宗萍，马勇勇，王友胜，等.无定河流域不同地貌区径流变化归因分析[J].生态学报，2019，39（12）：4309-4318.

[14] YANG H， QI J， XU X， et al. The Regional Variation in Climate Elasticity and Climate Contribution to Runoff Across China[J]. Journal of Hydrology， 2014（517）：607-616.

[15] WANG W， ZOU S， SHAO Q， et al. The Analytical Derivation of Multiple Elasticities of Runoff to Climate Change and Catchment Characteristics Alteration[J]. Journal of Hydrology， 2016（541）：1042-1056.

[16] 唐为安，田红，卢燕宇，等.1961—2010年降水和土地利用变化对淮河干流上中游径流的影响[J].生态环境学报，2015，24（10）：1647-1653.

[17] 高超，陆苗，张勋，等.淮河流域上游地区径流对气候变化的响应分析[J].华北水利水电大学学报（自然科学版），2016，37（5）：28-32.

[18] MA F， YE A， GONG W， et al. An Estimate of Human and Natural Contributions to Flood Changes of the Huai River[J]. Global and Planetary Change， 2014（119）：39-50.

[19] YANG H， YANG D， LEI Z， et al. New Analytical Derivation of the Mean Annual Water-Energy Balance Equation[J]. Water Resources Research， 2008（44）： W03410.

[20] 佘敦先，夏軍，张永勇，等.近50年来淮河流域极端降水的时空变化及统计特征[J].地理学报，2011，66（9）：1200-1210.

[21] 李东辉.近70年淮河流域水环境史研究述评[J].华北水利水电大学学报（社会科学版），2019， 35（4）：7-13.

[22] ALLEN R G， PEREIRA L S， RAES D， et al. Crop Evapotranspiration-Guidelines for Computing Crop Water Requirements-FAO Irrigation and Drainage Paper 56[J]. Fao， Rome， 1998， 300（9）： D05109.

[23] 魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术[M].北京：气象出版社，1999：69-72.

[24] 马宏伟，王乃昂，李卓仑.近50年石羊河流域气候变化的R/S分析[J].兰州大学学报（自然科学版），2010，46（4）：42-45.

[25] BUDYKO M I. Evaporation Under Natural Conditions[M].English Translation by IPST： Gidrometeorizdat， Leningrad， Jerusalem， 1948：120-121.

[26] SCHREIBER P. Ber Die Beziehungen Zwischen Dem Niederschlag und der Wasserführung der Flüsse in Mitteleuropa[J]. Z. Meteorol， 1904， 21（10）： 441-452.

[27] OLDEKOP E M. On Evaporation from the Surface of River Basins[M].New York： Transactions on Meteorological Observations， 1911： 200-209.

[28] BUDYKO M I， MILLER D H. Climate and Life[M].New York： Academic Press， 1974：508-509.

[29] 傅抱璞.论陆面蒸发的计算[J].大气科学，1981，5（1）： 23-31.

[30] MILLY P C D. Climate， Soil Water Storage， and the Average Annual Water Balance [J]. Water Resources Research， 1994， 30（7）： 2143-2156.

[31] SCHAAKE J C. From Climate to Flow， Climate Change and US Water Resources[M].John Wiley and Sons Inc.， 1990： 177-206.

[32] YANG S， WANG X L， WILD M. Causes of Dimming and Brightening in China Inferred from Homogenized Daily Clear-Sky and All-Sky in situ Surface Solar Radiation Records （1958—2016）[J]. Journal of Climate， 2019， 32（18）： 5901-5913.

【责任编辑 张 帅】