变化环境下赣江流域水文情势演变及归因分析

乔时雨 李国芳 李国文 陈静 冻芳芳

摘要：为揭示赣江流域水文情势演变特征及其主要驱动因素，根据赣江外洲站1953～2020年实测流量和水位资料，采用滑动平均法、Kendall秩次相关检验、Spearman秩次相关检验、累积距平检验、Mann-Kendall检验、滑动秩和检验、Pettitt检验和有序聚类检验法分析该站流量和水位的变化特征，采用随机森林模型和残差分析法定量评估人类活动和气候变化对流量及水位变化的影响。结果表明：① 外洲站年尺度和月尺度平均流量均呈现不显著的增大趋势，年平均流量增幅为10.5%，增大速率为3.2 （m³·s^-1）/a；年尺度和月尺度平均水位均呈现显著的下降趋势，年平均水位降幅为-14.3%，下降速率为-0.04 m/a。② 1991年为外洲站年平均流量序列的突变年份，影响期较基准期增大了205 m³/s；定量分析气候变化和人类活动对流量变化的贡献率，其中气候变化占92.8%，赣江流域降水增多是使外洲站流量略有增大的主要原因。③ 2002年为外洲站年平均水位序列的突变年份，影响期较基准期下降了2.20 m，人类活动对水位变化的贡献率占93.8%；水利工程建设、流域综合治理等人类活动的影响，改变了河流天然的水沙规律，外洲站断面受冲淤变化和人工采砂等影响，河床逐年下切趋势明显，这是造成外洲站水位显著下降的主要原因。研究成果可为变化环境下流域水资源利用提供参考。

关 键 词：水文情势演变；非一致性分析；随机森林；残差分析；气候变化；人类活动；赣江流域

中图法分类号：TV11；P333

文献标志码：A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.05.013

0 引 言

在变化环境下，气候变化和人类活动是影响水文循环最重要的两大驱动要素^［1-2］。分析变化环境下水文情势演变规律、水文响应机制以及水文要素变化归因已成为当前水科学研究的热点之一^［3］。近年来，围绕气候变化和人类活动引起的水文情势演变的研究持续受到国内外学术界关注^［4-5］。唐文雯^［6］采用M-K检验法分析了苏州吴江区水文情势变化；陈柯兵等^［7］采用水文变异诊断系统分析了洞庭湖四水洪水情势变异特性及其原因；王国庆等^［8］采用SIMHYD模型建立了气候变化和人类活动对径流变化贡献的定量计算方法；Wang等^［9］基于DTVGM模型分析了气候变化和人类活动对径流变化的影响，评估了对径流变化的相对贡献；宋晓猛等^［3］归纳了变化环境下水文要素的变化规律并探讨了归因分析方法，以及气候变化和人类活动对水循环过程变化贡献率的量化等；鲍振鑫等^［10］建立了气温、降水、下垫面变化和取水用水4种要素驱动的径流变化归因定量识别体系，分析了其贡献率；胡萌等^［11］采用降水-径流双累计曲线法定量计算了气候变化和人类活动对径流变化的贡献率；盛菲等^［12］分别采用水文模型模拟法、经验统计分析法、累积量斜率变化率模型模拟法，计算并对比了径流变化的贡献率。因此，剖析变化环境下的水文情势变化，定量分析气候变化和人类活动对水文情势变化的影响，对预防旱涝灾害具有重要的意义。

近年来，在环境变化的影响下，鄱阳湖呈现枯水期水位连创新低、旱涝急转等现象，流域内流量和输沙量发生了变化，工程的建设对其有明显的影响，受到了社会的广泛关注^［13-14］。赣江是汇入鄱阳湖“五河”中最大的一条支流。为此，本文通过分析赣江外洲站水文序列的非一致性，应用随机森林模型^［15］结合残差分析法^［16］对赣江流域年尺度和月尺度平均流量序列和平均水位序列进行定量分析，量化气候变化和人类活动对流量和水位变化的贡献率并进行归因分析，同时，通过双变量相关性分析模型得到各气候因子对于流量变化的相对重要性，以期为变化环境下流域水资源利用及预防干旱和洪涝灾害提供参考依据。

1 研究区域概况及数据资料

1.1 研究区域概况

鄱阳湖流域由赣江、抚河、信江、饶河、修水五大水系和鄱阳湖组成。赣江是鄱阳湖水系的第一大河，也是长江八大支流之一^［17］。赣江流域位于长江中下游南岸，地理位置在东经113°30′～116°40′，北纬24°29′～29°11′，发源于江西省赣州市石城县石寮岽，纵贯江西南北、水系发达，流域面积为82 809 km²，占鄱陽湖流域总面积的51.5%，主河道长823 km。按河谷地形和河道特征将赣江流域划分为上、中、下游3段。赣江流域属于亚热带湿润季风气候，四季分明，流域内有大型水库16座、中型水库123座。

外洲水文站为赣江入鄱阳湖的重要控制站，位于南昌市桃花乡外洲村，地处赣江尾闾河段，测验河段顺直，其控制流域面积为80 948 km²，占鄱阳湖流域总面积的49.9%。河床由细沙组成，有冲淤，高水时河面宽约1 500 m。外洲站水位和流量对鄱阳湖的水位有较大影响，因此，选取外洲站为赣江流域的代表站。赣江流域气象站、雨量站和水文站点分布及概况如图1所示。

1.2 数据资料来源

本文DEM数据来自中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台，分辨率为30 m；采用的水文数据是江西省水文局提供的外洲站1953～2020年逐日流量、水位资料，赣江流域瑞金、麻州等35个雨量站1980～2020年逐日降雨量，并通过泰森多边形法计算出流域面雨量；气象数据是中国气象数据网提供的赣江流域南昌气象站、宜春气象站、吉安气象站和赣州气象站1980～2020年逐日平均气压、相对湿度、气温、蒸发、日照时数和风速等资料。

2 研究方法

本研究对赣江外洲站年尺度和月尺度平均流量和平均水位进行非一致性分析及变化归因分析，主要包括以下4个步骤：① 水文序列的趋势性检验；② 水文序列的突变分析，识别流量序列和水位序列的突变点；③ 运用随机森林模型分别对突变点前的流量和水位进行模拟校准，利用校准好的模型分别模拟突变后的流量和水位；④ 采用残差分析法进行流量和水位变化的归因分析。

2.1 非一致性分析

首先取显著性水平α=0.05，利用滑动平均、Kendall秩次相关检验、Spearman秩次相关检验、累积距平检验、Mann-Kendall检验法对外洲站年平均流量和水位序列进行统计分析（具体检验步骤见文献［18］），研究其年际变化趋势；其次采用相同分析方法对月平均流量和水位序列进行趋势检验，研究其年内变化趋势；然后采用滑动秩和检验法、Pettitt检验法、有序聚类法对外洲站年平均流量和水位序列进行跳跃检验，检验其序列的突变年份，以突变年份为界将序列划分为两个子序列。

2.2 归因分析方法

2.2.1 随机森林模型

随机森林（random forest，RF）是建立在分类树（classification tree，CT）基础之上的一种统计学习理论，其主要功能为分类和回归^［19］。随机森林模型基本单元为决策树，模型准确率高，在抽取样本的特征属性时，采取的是随机有放回的抽样方法，能够大大降低在运行时出现过度拟合的概率^［20］。其中树的个数和随机特征数视模型在基准期的拟合效果达到最佳而定，最终根据决定系数和纳什效率系数确定最佳模型。其基本步骤如下：

（1）从样本中随机有放回地抽取n个子集作为训练集，没有被选中的样本自动作为测试集；

（2）每一个训练集的子集都是一棵决策树，每一棵决策树对样本特征都进行随机有放回的抽取并进行独立的训练；

（3）取所有预测结果的平均值作为预测值。

其基本模型如下：

式中：g_i为预测值；n为样本总数；h_i（m_i）为每棵决策树的训练函数；m_i为实测数据。

通过随机森林模型在基准期分别建立了月平均流量和水位与气候变量（月平均降雨量、气压、相对湿度、气温、蒸发、日照时数及风速）之间的月尺度非线性模型，通过此模型分别模拟人类活动影响期的月平均流量和水位。

2.2.2 残差分析

通过残差分析法定量分析气候变化和人类活动对流量变化和水位变化的贡献率，将突变年份前后的两个子序列分别称为基准期和影响期，并假设基准期主要受气候变化的影响，无显著的人类活动^{［8，21-22］}。其计算过程为

式中：S_1obs、S_2obs分别为基准期和影响期实测月平均流量（水位）；ΔS为影响期相对基准期流量（水位）的变化；ΔS_c为两个时期之间气候变化引起的流量（水位）变化；ΔS_h为两个时期之间人类活动引起的流量（水位）变化；S_2sim为影响期通过模拟得到的月平均流量（水位）；η_c、η_h分别为气候变化和人类活动对流量（水位）变化的贡献率。

然后通过建立气候因子与月平均流量的双变量相关性分析模型，分析7个气候因子与流量之间的相关性，对各气候因子的重要性进行排序。

3 变化环境下外洲站流量和水位变化研究

3.1 非一致性分析

3.1.1 趋势检验分析

利用滑动平均法、Kendall秩次相关检验、Spearman秩次相关检验、累积距平检验、M-K检验法，分别对外洲站1953～2020年的年平均流量和水位序列进行统计分析，研究其年际变化趋势。外洲站年平均流量及其滑动平均值过程线如图2所示。外洲站年平均水位及其滑动平均值过程线如图3所示。

由图2可知，外洲站年平均流量系列总体呈现“减-增-减-增-减-增”的趋势，但整体无明显上升或下降趋势。利用Spearman检验法计算所得外洲站年平均流量序列的统计量t=0.911 2，取显著性水平α=0.05时，t_α/2=1.996 6，tα/2，趋势不显著；利用Kendall秩次相关检验发现，外洲站年平均流量序列U=0.916，取显著性水平α=0.05时，U_α/2=1.96，Uα/2，通过检验分析，外洲站年平均流量系列的線性趋势不显著；其次采用相同方法对外洲站月平均流量序列进行趋势检验，通过检验得出，除1，8，9月份和12月份流量有显著上升趋势外，其余月份流量变化趋势均不明显。因此，外洲站平均流量系列无明显整体变化趋势。

外洲站年平均流量增幅为10.5%，增大速率为3.2 （m³·s^-1）/a。由图2可知：外洲站多年平均流量为2 181 m³/s；68 a中，有26 a大于平均值，最大值出现在1973年，为3 642 m³/s；有42 a小于平均值，最小值出现在1963年，为751 m³/s，极值比为4.85。

由图3可知，外洲站年平均水位系列在20世纪50年代中期至21世纪初呈现“减-增-减-增”的趋势，21世纪初以来呈下降趋势并且下降趋势显著；采用Spearman检验法计算所得外洲站年平均水位序列的统计量t=-5.848 7，取显著性水平α=0.05时，t_α/2=1.996 6，t>t_α/2，下降趋势显著；采用Kendall秩次相关检验得到外洲站年平均水位序列U=4.939，显著性水平α=0.05时，U_α/2=1.96，U>U_α/2，下降趋势显著。通过检验分析，外洲站年平均水位系列下降趋势明显。采用相同方法对外洲站月平均水位序列进行趋势检验，通过检验得出，除7月份和8月份水位变化趋势不明显外，其余月份均有显著下降趋势。因此，外洲站平均水位系列变化趋势明显。

外洲站年平均水位降幅为-14.3%，下降速率为-0.04 m/a。由图3可知：外洲站多年平均水位为17.88 m；68 a中，有44 a大于平均值，最大值出现在1954年，为19.88 m；有24 a小于平均值，最小值出现在2018年，为14.68 m，极值比为1.35。

3.1.2 变异点检验分析

为系统分析外洲站水位和流量变化及其成因，采用3种不同的检验方法对年平均流量序列和年平均水位序列进行分析，确定其突變年份。突变检验结果见表1。根据表1结果，选定1991年为赣江流域年平均流量序列的突变年份，进而确定1980～1990年为流量序列的基准期，1991～2020年为流量序列的影响期；选定2002年为赣江流域年平均水位序列的突变年份，进而确定1980～2001年为水位序列的基准期，2002～2020年为水位序列的影响期。

3.2 气候变化和人类活动对流量变化的影响

3.2.1 随机森林模型构建

本研究依据基准期数据建立月尺度RF模型，将1980～1987年作为训练期，1988～1990年作为验证期，对随机森林模型进行校准，以此量化人类活动和气候变化对流量变化的相对贡献。输入因子包括月平均流量、降雨量、气压、相对湿度、气温、蒸发、日照时数及风速数据，输出向量为月平均流量。其中基准期流量模拟的R²和N_NSE均达0.9以上，模型的模拟精度满足要求，说明随机森林模型建立的突变前气候和人为因素与流量变化之间的关系适用于本研究区。

3.2.2 流量变化贡献分析

基准期随机森林模型构建完成后，在影响期输入气候因子，通过随机森林模型输出影响期内的逐月平均流量，随后通过转换时间尺度得到逐年平均流量，绘制年平均流量过程线。外洲站基准期和影响期的年平均观测和模拟流量对比见图4。通过流量过程线计算得到气候变化和人类活动对外洲站流量的贡献率，计算结果见表2。

由图4和表2可知，基准期（1980～1990年）平均流量为2 082 m³/s，影响期（1991～2020年）平均流量为2 287 m³/s，影响期较基准期增大了205 m³/s；影响期内气候变化是使流量稍有上升的主要原因。同时，对1980～2020年的月平均气候因子与月平均流量建立双变量相关性分析模型，得到各影响因子对于流量变化的相对重要性结果见表3。

由表3可知，月平均流量与月平均降雨量、气压、相对湿度、气温、蒸发均呈显著相关关系，且月平均流量与月平均降雨量相关系数为0.849，即降雨与径流相关性极强，重要性程度最高。同时对降雨量进行趋势检验分析，发现降雨量稍有上升趋势，但未达到显著性水平，变异点发生在1991年，与流量序列突变年份一致。因此，气候变化使得赣江流域降水增多是引起外洲站流量略有增加的主要原因。

3.3 气候变化和人类活动对水位变化的影响

3.3.1 随机森林模型构建

采用与流量相同的方法，对水位序列建立月尺度RF模型，

将1980～1995年作为训练期，1996～2001年作为验证期，对随机森林模型进行校准。其中基准期水位模拟的R²和N_NSE均达0.9以上，模型的模拟精度满足要求，说明随机森林模型建立的突变前气候和人为因素与水位变化之间的关系适用于本研究区。

3.3.2 水位变化贡献分析

外洲站基准期和影响期的年平均观测和模拟水位对比见图5。通过水位过程线计算得出气候变化和人类活动对外洲站水位的贡献率，计算结果见表4。

由图5、表4可知，基准期（1980～2001年）平均水位为18.51 m，影响期（2002～2020年）平均水位为16.31 m，影响期较基准期下降了2.20 m；影响期内人类活动的影响是使水位下降的主要原因。

由于人类活动对于水位变化的贡献率达93.8%，为进一步剖析何种人类活动对水位产生了显著影响，现以起点距为横坐标，断面河底高程为纵坐标，点绘外洲站1965～2020历年（逢0逢5年份作图）大断面（图6）。

由图6可知，在研究时段内，该站大断面有冲淤，1965～1975年靠近右岸河槽逐年淤积，靠近左岸河槽逐年下切；1975～1990年断面冲淤与之前相反，靠近右岸河槽逐年冲刷，靠近左岸河槽逐年淤积；1990年以后，断面呈逐年下切趋势，进而影响其水位的变化；2002年以后逐年下切趋势非常明显，2012年以后，随着上游来沙的相对平稳、对采砂的严格控制以及水文周期性的一般冲刷与回淤，河道的冲淤变化较为平缓和趋稳^［23］。

根据径流和输沙实测资料，点绘外洲站年径流量与年输沙量关系，见图7。从图7可以看出：外洲站呈2个系列，时段分别为1956～1989年和1990～2020年，年平均输沙量分别为1 103万t和381万t，呈明显减小趋势。

根据实测断面资料，计算1965～2020历年各水位级断面面积，点绘水位面积曲线变化趋势，见图8（逢0逢5年份作图）。根据GB 50179-2015 《河流流量测验规范》推求得到外洲站低、中、高水位为17.00，20.00，23.00 m，分析统计低、中、高水位级面积年际变化值及累积变化值，见表5。从图8和表5中可以看出：在1965～2020年之间，低、中、高水位级下的过水面积整体增加，说明在这个时期内，各水位级下断面处于冲刷状态；过水面积在低、中、高水位级下分别累积增加了 9 640，11 060，11 410 m²，增幅分别为535.6%，274.4%和151.9%，说明该断面主河槽有明显下切趋势，且低水位级下切趋势更明显。

统计测流断面多年平均水位18.11 m下1965～2020年（逢0逢5年份统计）平均河底高程和深泓点高程，见表6；绘制其历年平均河底高程和深泓点高程变化过程线，见图9。由表6和图9可知，平均河底高程在1965～1990年呈淤积状，淤积缓慢，基本稳定；1990年之后冲刷趋势明显，明显下切，累积下切深度为7.85 m，平均每年下切深度为0.26 m；1965～2020年平均河底高程累积下切深度为6.85 m。深泓点高程在1965～2020年虽有上下波动，但总体呈下降趋势，累积下切深度为4.61 m。

通过上述分析得出，外洲站大断面在2012年以前受人工挖沙的影响，河槽处于被冲刷状态，逐年下切趋势明显；随着挖沙规模的加大，低、中、高水位的过水断面面积增加，断面主河槽明显下切；随着河道挖沙等因素影响，平均河底高程和深泓点高程在1990年后呈明显下降趋势，说明断面冲刷明显。1990～2020年较1956～1989年，年均输沙量呈明显下降趋势，在赣江降雨量稍有上升趋势，但未达到显著性水平的情况下，其输沙量显著减少主要是人类活动的作用，主要是由于水利工程建设拦沙、流域水土保持综合治理等影响，改变了河流天然的水沙规律，使得径流量与输沙量关系的年际变化特征出现了明显改变。如1990年赣江上游流域治理，1993年赣江万安水电站开始正式运行，2013年赣江泰和石虎塘航电枢纽正式运行等，使赣江含沙量及输沙量明显减少。同时外洲站断面受冲淤和采砂影响，河床逐年下切，且下切趋势明显，水位流量关系曲线右移明显，这说明在气候条件没有太大变化的前提下，人类活动是赣江流域水位下降的主要驱动因素。

4 结 论

（1）采用多种非一致检验方法对外洲站1953～2020年共68 a的年尺度和月尺度平均水位和流量序列分别进行趋势及突变检验，经统计分析得到1991年为流量序列的突变年份，年尺度和月尺度平均流量序列均呈现不显著上升趋势，年平均流量增幅为 10.5%，增大速率为3.2 （m³·s^-1）/a，影响期较基准期增大了205m³/s；2002年为水位序列的突变年份，年尺度和月尺度平均水位序列变化均呈明显下降趋势，年平均水位降幅为-14.3%，下降速率为-0.04 m/a，影响期较基准期下降了2.20 m。

（2）通过构建随机森林模型，结合采用残差分析法定量分析得到气候变化和人类活动对流量变化的贡献率分别占92.8%和7.2%，月平均流量与月平均降雨量、气压、相对湿度、气温、蒸发均呈显著相关关系，且月平均流量与月平均降雨量相关系数为0.849，即降雨与流量相关性极强，重要性程度最高。因此，气候变化引起赣江流域降水增多是外洲站流量略有上升的主要原因。

（3）气候变化和人类活动对水位变化的貢献率分别占6.2%和93.8%。由于水利工程建设、流域综合治理等，改变了河流天然的水沙规律，使得径流量与输沙量关系的年际变化特征出现了明显改变，同时断面受冲淤和人工采砂影响，河床逐年下切趋势明显，进而影响水位的变化。因此，人类活动尤其是测站大断面变化是外洲站水位下降的主要原因。

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（编辑：谢玲娴）

Analysis of hydrologic regime evolution and attribution in Ganjiang River Basin

under changing environment

QIAO Shiyu¹，LI Guofang¹，LI Guowen²，CHEN Jing²，DONG Fangfang³

（1.College of Hydrology and Water Resources，Hohai University，Nanjing 210098，China；2.Jiangxi Hydrological Monitoring Center，Nanchang 330002，China；3.Northwest Engineering Corporation Limited，Xi′an 710065，China）

Abstract：In order to reveal the characteristics and the main driving factors of hydrologic regime evolution in the Ganjiang River Basin，based on the measured discharge and water level data from 1953 to 2020 at the Waizhou Station of the Ganjiang River Basin，moving average method，Kendall rank correlation test，Spearman rank correlation test，cumulative departure test，Mann-Kendall test，moving rank sum test，Pettitt test and ordered cluster test were used to analyze the variation characteristics of discharge and water level at the station.Random forest model and residual analysis method were used to quantitatively evaluate the effects of human activities and climate change on the changes of discharge and water level.The results showed that：① the annual and monthly average discharge showed an insignificant increasing trend，the annual average discharge increased by 10.5% with a rate of 3.2 （m³·s^-1）/a；the annual and monthly average water level showed a significant decreasing trend，the annual average water level decreased by 14.3% with a rate of -0.04 m/a；② 1991 was the abrupt change year for the annual average discharge series at the Waizhou Station，and the discharge increased by 205 m³/s in impact period compared to that in the baseline period.The contribution of climate change and human activities to the discharge change was quantitatively analyzed，climate change accounting for 92.8%，and the increase of precipitation in the Ganjiang River Basin was the main reason for the slight increase in discharge at the Waizhou Station.③ 2002 was the abrupt change year for the annual average water level series at the Waizhou Station，and the water level decreased by 2.20 m in the impact period compared to that in baseline period，and the contribution of human activities to the water level change accounted for 93.8%.Due to the impacts of water conservancy projects construction，comprehensive basin treatment and other human activities，the natural flow and sand rules of the river has been changed.The cross section of the Waizhou Station was affected by scouring and siltation changes and artificial sand mining，leading to a significant riverbed scouring from year to year.What mentioned above were the main reasons for the significant decrease of the water level at the Waizhou Station.The research results can provide a reference for water resources utilization in the basin under changing environment.

Key words：hydrologic regime evolution；inconsistency analysis；random forest；residual analysis；climate change；human activities；Ganjiang River Basin