基于WEP-QTP模型的近65a黄河源区径流演变分析

李霞 周祖昊 刘佳嘉 夏军强 王康 李佳 王鹏翔 尤继洲 王浩 贾仰文

关键词：径流演变；冻融期；非冻融期；WEP-QTP模型；黄河源区

0引言

黄河源区面积约占黄河流域面积的17%．其产流量却占黄河天然河川径流量的34%，是黄河的主要产流区。黄河源区地处青藏高原，是气候敏感区及生态脆弱区，其径流变化对黄河流域1.4亿人口生计及社会经济发展具有重要影响。黄河源区冻土分布广泛，其冻融过程影响蒸发、下渗、地表和地下产流等水循环过程。全球气候变暖导致黄河源区冻土发生退化，土壤水热运移过程改变，区域产汇流机制改变，径流变化不确定性增强。

黄河源区径流变化规律的研究成果很多，主要研究方法包括统计方法及模型模拟法等。其中，利用统计方法研究方面：康颖等通过M-K检验法分析表明1961-2010年黄河源区年径流量呈显著减少趋势：蔡宜晴等通过M-K检验法分析表明1956-2012年黄河源区唐乃亥站的年径流量呈减少趋势：汤秋鸿等采用M-K检验法发现20世纪50年代至21世纪初，黄河源区年径流量呈减少趋势：周帅等利用M-K检验法分析得出黄河源区1960-2010年径流量呈减少趨势：张建云等利用M-K检验法分析表明1956-2018年黄河源区唐乃亥站径流量呈微弱减少趋势：蓝云龙等利用黄河源区1956-2020年实测径流资料，采用M-K检验法分析表明黄河源区径流量呈不显著增加趋势。学者大多利用2012年以前时间序列对黄河源区径流进行分析，结果均呈下降趋势。2012年以后选取时间序列不统一，导致分析的径流变化规律结论不同。

影响黄河源区径流演变的因素复杂多变，使用统计方法不足以揭示黄河源区径流演变机制，很多研究者采用水文模型进行分析。李凯应用SWAT模型分析发现，1968-2016年黄河源区径流量变化主要受降水影响；董晓宁利用SWAT模型在黄河源区得到相同的结论：王一冰等利用VIC模型耦合度日因子法分析1984-2015年黄河源区降水对产流深贡献率较大，为83%；Qin等利用GBEHM生态水文模型模拟研究表明1981-2015年黄河源区年径流量与降水量变化趋势一致。研究者选用的大多水文模型（如SWAT模型）仅将冻土作为隔水层进行简单处理，未考虑冻融过程中水热变化过程，描述高原寒区水循环过程不够精细，仅有少数模型如GBEHM模型充分考虑了寒区水文特点，对土壤冻融过程参数化，但研究者仅对黄河源区径流变化规律作整体分析，未深入考虑黄河源区冻融期与非冻融期径流演变规律。

笔者针对青藏高原气候和地质特点，采用WEP-QTP（The Water and Energy transfer Processes in theQinghai-Tibet Plateau）模型，构建基于水热耦合的黄河源区冻土水文模型，并利用实测径流数据、冻土数据及现场试验监测数据进行验证，在此基础上对黄河源区冻融期和非冻融期径流过程进行深入分析，探究黄河源区径流变化规律及原因，以期为气候变化背景下的黄河源区水资源科学利用提供参考。

1研究区概况和数据来源

黄河源区为唐乃亥水文站以上的汇水区域，面积约12.2万km2。黄河源区在青藏高原东北部，位于东经95°50'-103°28'、北纬32°12'-36°48'之间。黄河源区海拔为2131～6252m，地势总体上西高东低（见图1）。依据国家气象信息中心14个观测站的降水和气温数据，采用反距离平方法得到黄河源区多年（1956-2020年）平均降水量为532.5mm，降水多集中在6-9月，多年（1956-2020年）平均气温为-2.5℃。

本研究使用了两种类型的数据：第一种是用于建立水文模型的数据，包括地理信息和气象数据；第二种是用于模型验证的数据。建立模型所需的地理信息数据包括30m分辨率DEM数据，由美国国防部测绘局（NIMA）和太空总署（NASA）联合测定。14个观测站的气象数据来源于中国气象局下属的国家气象信息中心（http：//data.cma.cn），数据包括1956-2020年日降水量、气温、日照时数、风速和相对湿度，采用反距离平方法将站点气象数据展布到子流域上，且气温和降水根据高程进行修正。30m分辨率土地利用数据由中科院地理所提供，数据包括1950年、1960年、1970年、1985年、1995年、2000年、2010年及2015年共8期。土壤及其特征信息采用全国第二次土壤普查资料。植被数据为1982-2006年8km分辨率遥感数据和2000-2016年1km分辨率遥感数据。

模型验证所需的数据包括1956-2020年玛曲和唐乃亥水文站逐月实测径流量，1971-2000年8个气象站冻融期逐日实测冻土深度数据，2019年11月-2021年5月玛曲水文站冻融期土壤水热监测数据。土壤水热监测点位于黄河源区甘南自治州玛曲水文站，海拔3480m。试验场测量指标包括土壤物理特性、水动力、热传导率及热容量。根据冻土水文模型水热耦合模拟验证的要求，在地面以下0～2m深度逐层安装土壤液态含水率、温度传感器，每0.5h自动采集和存储监测数据。土壤温度在地面以下6个深度（10、20、30、60、100、160cm）进行监测，土壤含水率在地面以下0～2m深度按10cm分层进行监测。

2研究方法

2.1WEP-QTP模型

根据黄河源区土壤层薄、砂砾石层厚等特点，基于WEP-QTP模型，进行积雪消融过程模拟、热量传递过程模拟、水分相态转化模拟及流域水文过程模拟。WEP-QTP模型以“子流域等高带”为基本单元，基本单元内的下垫面分为水域、不透水域、裸地、林地、草地等10类，除水域和不透水域外，其他各类下垫面垂向上分为植被截留层、地表洼地储留层、根系层、过渡带层、地下水层。模型模拟的自然水循环过程包括蒸散发过程、产流过程（暴雨及非暴雨产流过程）和汇流过程，详细计算过程可参考文献。

2.2WEP-QTP模型中的土壤水热耦合方程

WEP-QTP模型在冻融期进一步考虑了“积雪一土壤一砂砾石”结构对土壤水热运移的影响，土层与土层之间进行水分运动及热量传递计算（见图2，其中：为地下径流，E，为植被蒸腾，E1为土壤蒸发，P为降水，Q为第：土层的重力排水，Gi为第i土层与相邻土层间的热交换量，T为气温，T为第i土层温度）。

根据能量平衡原理，冻融过程中每一土层的能量变化都用于系统内的土壤温度变化和水分相变，温度势是水分相变的驱动力。土壤冻融过程中，液相含水率是土壤负温的函数。假设土壤各向均质同性，并忽略土壤中的水汽迁移：假设土壤冻融时只有液态水发生运移，土壤水分的运移主要受重力势、基质势和温度势的影响。因此，WEP -QTP模型中土壤水热耦合方程可描述为。

3结果与讨论

3.1WEP-QTP模型率定和验证

土壤温度、土壤含水率及冻土深度模拟效果采用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）评价。径流模拟效果采用效率系数（NSE）和相对误差（RE）评价。

通过土壤温度、土壤含水率及冻土深度监测数据与WEP-QTP模型模拟值的对比，验证水热耦合模型的模拟效果。通过控制断面徑流过程与WEP-QTP模型模拟值的对比，验证黄河源区冻土水文模型的总体模拟效果。

3.1.1土壤温度模拟

以2019-2020年冻融期（2019年11月-2020年4月）为率定期，2020-2021年冻融期（2020年11月-2021年4月）为验证期，玛曲试验站不同深度观测的日平均土壤温度和模拟值进行对比（见图3）。20cm以上的土壤温度受气温影响波动较大，随深度的加深土壤温度变化平缓。率定期及验证期不同深度土壤温度的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）见表1，率定期R2平均为0.78、RMSE平均为1.15℃，验证期R2平均为0.82、RMSE平均为1.11℃。总体而言，用WEP-QTP模型模拟的土壤温度与观测数据接近。

3.1.2土壤含水率模拟

以2019-2020年冻融期为率定期，2020-2021年冻融期为验证期，玛曲试验站不同深度实测的日平均土壤含水率与模拟值进行对比，见图4。

在温度影响下，11月土壤出现冻结，在冻结期表层（0～40cm）土壤冻结快，热量逐渐传递至下层，在1月达到稳定。3月土壤开始融化，在融化期冰的热传导率约为水的4倍，融化速率大于冻结速率。率定期及验证期不同深度土壤含水率的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）见表2，率定期R2平均为0.85、RMSE平均为0.03，验证期R2平均为0.85、RMSE平均为0.04。总体而言，用WEP-QTP模型模拟的土壤含水率与实测数据较为一致。

3.1.3冻土深度模拟

通过1971年1月-2000年7月玛多站、达日站、久治站、红原站、若尔盖站、玛曲站、河南站及兴海站8个站实测的冻融期逐日冻土深度和模拟值进行对比验证。8个站模拟值与实测值误差的平均值均在0mm上下，离散程度较低（见图5）。各站冻土深度的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）见表3，R2平均为0.89、RMSE平均为214.81mm。综上所述，用WEP-QTP模型模拟的冻土深度在误差接受范围内。

3.1.4径流量模拟

对黄河源区的玛曲站及唐乃亥站进行逐月径流模拟，模拟效果分为率定期（1956-1990年）与验证期（1991-2020年）。由模拟结果（见图6和表4）可知，玛曲站及唐乃亥站率定期及验证期的效率系数（NSE）为0.8以上，相对误差（RE）为5%左右。将模拟结果分为冻融期与非冻融期进行效果分析（见表4）可知，玛曲站及唐乃荄站冻融期的率定期及验证期效率系数（NSE）为0.9左右，相对误差（RE）为5%左右，玛曲站及唐乃亥站非冻融期的率定期及验证期效率系数（NSE）为0.8左右，相对误差（RE）为5%左右。因此，玛曲站及唐乃亥站1956-2020年长系列的模拟流量与实测流量较一致。

3.2年径流变化规律分析

利用WEP-QTP模型模拟得到黄河源区1956-2020年逐年径流量和蒸发量，采用反距离平方法计算得到流域平均降水量和气温，黄河源区1956-2020年多年平均年径流深、降水量、蒸发量和气温分别为169.6mm、532.5mm、358.0mm和-2.5℃。根据M-K检验分析可知，1956-2020年气温（M-K检验统计量Z=5.30>1.96）呈显著上升趋势，降水量（Z=2.58>1.96）和径流深（Z=1.64<1.96）呈不显著增加趋势，见图7（a）。径流不显著增加是由降水增加与气温增加共同影响的结果。

对黄河源区唐乃亥站1956-2020年径流量进行Pettitt突变检验，检验统计量p值为0.38，大于0.05，说明黄河源区径流系列没有发生突变。在过去60a气温上升值超过了1℃，在2010年以后气温变暖趋势明显，若将研究时段分为1956-1980年（时段1）、1981-2000年（时段2）、2001-2020年（时段3）3个日寸段，则相较于时段1，时段2黄河源区年平均气温升高0.2℃，时段3升高1.2℃，见图7（b）和表5。相较于时段1，时段2黄河源区年降水量增加22.6mm，时段3增加51.0mm。相较于时段1，时段2黄河源区年径流深增加17.1mm，时段3增加19.0mm。相较于时段1，时段2黄河源区年蒸发量增加12.1mm，时段3增加31.7mm。由此可知，相较于时段1，时段2和时段3年平均气温、降水量、径流深及蒸发量均上升（增加）。其中，时段3的降水量和气温增幅较大，两者叠加，造成时段3的径流深增加并不显著。

3.3冻融期与非冻融期径流变化规律分析

利用M-K趋势检验法分析得到1956-2020年冻融期气温呈显著上升趋势（Z=5.20>1.96），降水量呈显著增加趋势（Z=5.11>1.96），径流深呈显著增加趋势（Z=2.23>1.96），见图8（a）。1956-2020年非冻融期气温呈显著上升趋势（Z=4.60>1.96），降水量呈不显著增加趋势（Z=1.22<1.96），径流深呈不显著增加趋势（Z=0.70<1.96），见图8（c）。由此可见，冻融期、非冻融期径流与全年径流变化趋势一致。

3个时段冻融期径流变化规律见图8（b）和表6。相较于时段1，时段2冻融期气温升高0.1℃，時段3升高1.3℃。相较于时段1，时段2冻融期降水量增加13.7mm，时段3增加27.2mm。相较于时段1，时段2冻融期径流深增加7.7mm，时段3增加9.0mm。相较于时段1，时段2冻融期蒸发量增加6.2mm，时段3增加16.5mm。由此可知，相较于时段1，时段2和时段3冻融期气温、降水量、径流深及蒸发量均上升（增加）。其中，时段3降水量和气温增幅大，径流深增加不显著，与全年分析结果一致。

3个时段非冻融期径流变化规律见图8（d）和表6。相较于时段1，时段2非冻融期气温升高0.2℃，时段3升高1.1℃。相较于时段1，时段2非冻融期降水量增加7.5mm，时段3增加23.8mm。相较于时段1．时段2非冻融期径流深增加9.8mm，时段3增加9.3mm。相较于时段1，时段2非冻融期蒸发量增加5.9mm，时段3增加15.5mm。由此可知，相较于时段1，时段2和时段3非冻融期气温、降水量、径流深及蒸发量均上升（增加）。其中，时段3降水量和气温增幅大，径流深增加不显著，与全年分析结果一致。

气候变暖背景下冻土退化显著，使流域径流组分地表径流、壤中流及地下径流发生变化。采用WEP-QTP模型可模拟得到地表径流和地下径流这两项径流组分。1956-2020年多年平均地表径流深为84.8 mm、地下径流深为86.0 mm; 1956-2020年地表径流深呈不显著增加趋势（Z=0.20<1.96）、地下径流深呈显著增加趋势（Z=2.40>1.96），见图9（a）。1956-2020年冻融期多年平均地表径流深为14.1mm、地下径流深为36.3mm;冻融期地表径流深呈不显著增加趋势（Z=0.99<1.96）、地下径流深呈显著增加趋势（Z=3.52>1.96），见图9（b）。1956-2020年非冻融期多年平均地表径流深为70.7mm、地下径流深为49.7mm;非冻融期地表径流深呈不显著增加趋势（Z=0.13<1.96）、地下径流深呈不显著增加趋势（Z=1.69<1.96），见图9（c）。由此可见，地表径流及地下径流均呈增加趋势，其中地下径流在全年及冻融期增加趋势显著，这与冻融期降水量增加显著有关，也和气温上升显著、土壤冻结期缩短有关。

3.4讨论

对比前人研究成果，多数研究时段为2012年以前黄河源区年径流变化规律。利用M-K趋势性分析方法分析1956-2012年黄河源区年径流变化，结果发现呈不显著减少趋势（Z=-0.10>-1.96），与前人研究结论一致（见图10）。根据统计分析，2013-2020年黄河源区年均径流量相较1956-2012年增加21.9亿m3，因此本文分析得到的1956-2020年黄河源区径流呈不显著增加趋势，与前人研究并无矛盾。

4结论

1）以WEP-QTP模型为基础构建了基于水热耦合的黄河源区冻土水文模型，利用玛曲站2019-2021年冻融期逐日土壤温度及土壤液态含水率与模型模拟结果进行对比验证，率定期及验证期决定系数（R2）均值分别为0.8左右，均方根误差（RMSE）均值分别为1.0℃及0.04左右。采用8个气象站1971-2000年冻融期逐日冻土深度进行验证，决定系数（R2）均值为0.89，均方根误差（RMSE）均值为214.81mm。利用玛曲站及唐乃亥站1956-2020年逐月径流过程进行验证，效率系数（NSE）为0.8左右，相对误差（RE）为5%左右。

2）在降水增加与气温升高的共同作用下，1956-2020年黄河源区径流总体呈不显著增加趋势。冻融期、非冻融期径流与全年趋势一致。降水增加、气候变暖及冻土退化使黄河源区径流组分发生变化，虽然地表径流及地下径流均呈增加趋势，但地下径流增加趋势更显著。