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基于四元驱动的海河流域河川径流变化归因定量识别

鲍振鑫 张建云 严小林 王国庆 贺瑞敏 关铁生 刘艳丽

鲍振鑫, 张建云, 严小林, 王国庆, 贺瑞敏, 关铁生, 刘艳丽. 基于四元驱动的海河流域河川径流变化归因定量识别[J]. 水科学进展, 2021, 32(2): 171-181. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
引用本文: 鲍振鑫, 张建云, 严小林, 王国庆, 贺瑞敏, 关铁生, 刘艳丽. 基于四元驱动的海河流域河川径流变化归因定量识别[J]. 水科学进展, 2021, 32(2): 171-181. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
BAO Zhenxin, ZHANG Jianyun, YAN Xiaolin, WANG Guoqing, HE Ruimin, GUAN Tiesheng, LIU Yanli. Quantitative assessment of the attribution of runoff change caused by four factors in the Haihe River basin[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(2): 171-181. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
Citation: BAO Zhenxin, ZHANG Jianyun, YAN Xiaolin, WANG Guoqing, HE Ruimin, GUAN Tiesheng, LIU Yanli. Quantitative assessment of the attribution of runoff change caused by four factors in the Haihe River basin[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(2): 171-181. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002

基于四元驱动的海河流域河川径流变化归因定量识别

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
基金项目: 

国家重点研发计划资助项目 2017YFA0605002

国家自然科学基金资助项目 41961124007

详细信息
    作者简介:

    鲍振鑫(1985—), 男, 江苏南通人, 教授级高级工程师, 主要从事全球变化对水文水资源影响等研究。E-mail: zxbao@nhri.cn

  • 中图分类号: TV11

Quantitative assessment of the attribution of runoff change caused by four factors in the Haihe River basin

Funds: 

the National Key R & D Program of China 2017YFA0605002

the National Natural Science Foundation of China 41961124007

  • 摘要: 海河流域水资源极为短缺,河川径流下降显著,定量识别径流变化成因对于科学认识流域水循环演变机理、支撑水资源开发利用具有重要的科学意义和实际价值。基于模型参数区域化技术构建了海河流域可变下渗容量(VIC)模型,重构了流域天然河川径流序列。建立了气温变化、降水变化、下垫面变化和取用水四元要素驱动的河川径流变化归因定量识别技术体系,分析了4种因子在海河流域河川径流减少中的贡献。结果表明:①1956—2010年,人类活动是海河流域河川径流减少的主要原因,但是气候变化的影响不可忽略,其中气候变化的贡献约为1/3,人类活动的贡献约占2/3;气候变化中,降水下降的贡献远大于气温升高的影响,分别约为30%和4%;人类活动中,取用水的影响大于下垫面变化的影响,分别约为55%和11%。②海河流域4个水资源二级区的河川径流变化成因相比,从北向南气温升高的影响减小,降水减小的影响增大,海河北系和海河南系的取用水影响较大,滦河流域径流变化时间较晚,徒骇马颊河径流变化程度最小。
  • 图  1  海河流域概况

    Figure  1.  Basic information of the Haihe River basin

    图  2  河川径流变化归因定量识别框架

    Figure  2.  Framework of the attribution of runoff change

    图  3  VIC模型水文参数在海河流域的空间分布

    Figure  3.  Estimated model parameters of the VIC model in the Haihe River basin

    图  4  海河流域水资源二级区地表水资源模拟

    Figure  4.  Runoff modeling in the secondary water resources region of the Haihe River basin

    图  5  海河流域水资源二级区地表径流变化归因

    Figure  5.  Attribution of runoff change in the secondary water resources region of the Haihe River basin

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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-29
  • 网络出版日期:  2020-12-17
  • 刊出日期:  2021-03-30

基于四元驱动的海河流域河川径流变化归因定量识别

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
    基金项目:

    国家重点研发计划资助项目 2017YFA0605002

    国家自然科学基金资助项目 41961124007

    作者简介:

    鲍振鑫(1985—), 男, 江苏南通人, 教授级高级工程师, 主要从事全球变化对水文水资源影响等研究。E-mail: zxbao@nhri.cn

  • 中图分类号: TV11

摘要: 海河流域水资源极为短缺,河川径流下降显著,定量识别径流变化成因对于科学认识流域水循环演变机理、支撑水资源开发利用具有重要的科学意义和实际价值。基于模型参数区域化技术构建了海河流域可变下渗容量(VIC)模型,重构了流域天然河川径流序列。建立了气温变化、降水变化、下垫面变化和取用水四元要素驱动的河川径流变化归因定量识别技术体系,分析了4种因子在海河流域河川径流减少中的贡献。结果表明:①1956—2010年,人类活动是海河流域河川径流减少的主要原因,但是气候变化的影响不可忽略,其中气候变化的贡献约为1/3,人类活动的贡献约占2/3;气候变化中,降水下降的贡献远大于气温升高的影响,分别约为30%和4%;人类活动中,取用水的影响大于下垫面变化的影响,分别约为55%和11%。②海河流域4个水资源二级区的河川径流变化成因相比,从北向南气温升高的影响减小,降水减小的影响增大,海河北系和海河南系的取用水影响较大,滦河流域径流变化时间较晚,徒骇马颊河径流变化程度最小。

English Abstract

鲍振鑫, 张建云, 严小林, 王国庆, 贺瑞敏, 关铁生, 刘艳丽. 基于四元驱动的海河流域河川径流变化归因定量识别[J]. 水科学进展, 2021, 32(2): 171-181. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
引用本文: 鲍振鑫, 张建云, 严小林, 王国庆, 贺瑞敏, 关铁生, 刘艳丽. 基于四元驱动的海河流域河川径流变化归因定量识别[J]. 水科学进展, 2021, 32(2): 171-181. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
BAO Zhenxin, ZHANG Jianyun, YAN Xiaolin, WANG Guoqing, HE Ruimin, GUAN Tiesheng, LIU Yanli. Quantitative assessment of the attribution of runoff change caused by four factors in the Haihe River basin[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(2): 171-181. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
Citation: BAO Zhenxin, ZHANG Jianyun, YAN Xiaolin, WANG Guoqing, HE Ruimin, GUAN Tiesheng, LIU Yanli. Quantitative assessment of the attribution of runoff change caused by four factors in the Haihe River basin[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(2): 171-181. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.02.002
  • 河川径流是水文循环和水资源系统的重要组成部分, 是地表水资源量的重要表现形式[1]。观测资料表明, 自20世纪中叶以来, 中国、美国、欧洲等全球许多流域的河川径流量发生了显著变化[2-4]。中国北方河川径流量总体呈现出下降趋势, 其中以海河流域最为显著, 例如流域内的潮白河、永定河、滹沱河、漳卫河等重要河流上的水文站都观测到河川径流显著减少[5-7]。气候变化和人类活动是影响河川径流的两大重要因素。如果人类活动是河川径流下降的主要因素, 流域管理者和决策者就可以把主要精力放在水资源管理和规划上;如果气候变化是河川径流下降的主要原因, 就需要重点评估未来气候变化背景下的水资源情势[8]。因此, 定量识别河川径流变化的原因, 即气温、降水等气候要素的变化以及土地利用变化和取用水等人类活动对河川径流变化的贡献率, 不仅能够提高对于河川径流演变机理的认识, 同时对于未来的流域水资源开发利用规划具有重要的支撑作用, 是水文学家面临的一项挑战。

    关于河川径流变化归因定量识别开展了大量的研究工作。开始主要利用趋势与相关分析等统计方法来研究径流变化的原因。例如, Yang和Tian[9]分析了海河典型子流域径流变化趋势, 认为农业用地增加导致的用水量增加是海河流域河川径流下降的主要驱动因素。然而, 仅利用趋势分析很难科学定量地评估气候变化和人类活动对河川径流变化的贡献率。一些学者尝试利用基于水量平衡方程的径流对降水、气温与蒸发量的敏感性来研究这个问题。例如, Zhang等[10]利用径流对降水和潜在蒸发的敏感性分析了黄土高原区径流对气候变化和土地利用变化的响应, 并指出在11个子流域中有8个子流域的土地利用变化对河川径流下降的贡献率超过了50%。然而, 敏感性分析方法可能存在一定的偏差, 很难精确地估计径流对气候变化的敏感性, 即使在一些相同的流域, 不同的学者得到了不同的敏感性分析结果[11]。一些水文学家开始利用水文模型重构天然径流等其他方法来研究这个问题[12-17]。例如, 王国庆等[12]基于SIMHYD模型重构天然径流, 建立了气候变化和人类活动对径流变化贡献的定量识别方法, 以黄河中游的汾河流域为案例指出气候因素和人类活动对径流的影响量分别占径流减少总量的35.9%和64.1%, 人类活动是汾河流域径流减少的主要因素。在海河密云水库以上的潮白河流域中, Wang等[15]将时间序列以1980年为界分成2段, 然后利用分布式Time-variant Gain模型分析了气候变化和人类活动对径流下降的贡献, 结果表明气候变化的贡献占31%~35%, 人类活动的贡献占68%~70%。

    以往的研究主要侧重于区分气候变化和人类活动2个因子对径流变化的贡献。为了更深入地分析径流变化的成因, 需要对气候变化和人类活动因子作进一步细化。例如, 在气候要素中, 对水文过程影响最重要的降水和气温变化的贡献分别是多少;在人类活动中, 下垫面变化和取用水的贡献分别是多少。此外由于大尺度水文模型构建较为复杂, 之前的研究主要集中在典型子流域的范围内, 对于大尺度径流变化归因定量识别的研究成果较少。本文拟针对这些问题以中国人水矛盾最为突出的海河流域为研究对象, 深入分析流域内径流变化的成因, 为流域水资源管理和可持续性利用提供科技支撑。

    • 海河流域地处中国北方, 112°E—120°E、35°N—43°N, 流域面积32万km2, 其中西部山丘区面积18.9万km2, 占59%;东部平原区面积13.1万km2, 占41%, 流域基本概况见图 1。流域内有4个水资源二级区, 分别为东北部的滦河水系、北部的海河北系、南部的海河南系和东南部的徒骇马颊河水系。流域属于温带东亚季风气候, 年平均气温0~14.5 ℃, 年平均降水量535.5 mm。流域内植被类型种类较多, 在西北部山区, 主要为草原;流域东部以耕地为主;山前间歇分布着常绿针叶林和林地草原。海河流域人口密集, 大中城市众多, 在中国政治经济中占有重要的地位。流域内有首都北京、直辖市天津, 以及石家庄、唐山、秦皇岛等25座大中城市, 2005年人口和GDP分别占全国的10.2%和14.1%[18]。海河流域水资源短缺极为严峻, 属于资源型缺水地区。根据第二次全国水资源评价结果, 在全国各大流域中, 海河流域的人均、亩均水资源量最低, 分别仅为全国平均水平的13%和15%, 严重制约了经济社会的可持续发展[19]

      图  1  海河流域概况

      Figure 1.  Basic information of the Haihe River basin

    • 海河流域内有37个气象站, 使用的1956—2010年日尺度观测要素有平均气温、最高气温、最低气温和降水量。该数据由中国气象局发布, 大多数气象站的资料年限都超过了60 a。将站点数据插值到0.25°×0.25°的空间格网, 作为水文模型所需要的气象驱动数据。将每个空间格网在子流域或者全流域内的面积作为权重, 加权平均求得各个子流域和全流域的平均气温和降水。在流域的不同空间位置选取了6个典型水文站(图 1), 位于海河流域的不同水系, 能够较好地代表海河流域的空间分布特征, 其日过程径流量资料来自于《中华人民共和国水文年鉴: 第三卷: 海河流域水文资料》, 资料序列均早于1960年。在海河流域的平原区为了防洪、水资源配置等工作的需要, 人工开挖了很多河流, 使得每个水系的河川径流独立入海, 而且多数人工河流没有长历时的径流观测数据, 因此没有典型的水文站能够代表 4个水资源二级区和全流域的径流过程。利用第二次全国水资源评价(1956—2000年)和1998—2010年《中国水资源公报》中的地表水资源量和入海径流量数据来反映4个水资源二级区和全流域的天然和实测河川径流过程, 选用的资料年限为1956—2010年。植被资料来源于Maryland大学发布的全球1 km×1 km土地覆盖数据。土壤质地数据来源于联合国粮农组织发布的全球10 km×10 km的土壤质地数据。

    • 利用广泛应用的可变下渗容量(VIC)模型来构建整个海河流域的径流模拟模型。VIC模型是一个基于正交网格划分的大尺度分布式水文模型, 能够同时模拟地表间的能量平衡和水量平衡[20]。模型包括蒸散发、产流、水量平衡、土壤水运动、汇流等模块。VIC模型的输入是气象强迫数据, 由气象站点观测的逐日降水量、日最高气温和最低气温插值到划分的流域内正交网格上, 需要计算的参数有植被参数、土壤参数及水文参数。植被和土壤参数根据流域网格内的植被类型和土壤质地, 分别查找每一种植被类型对应的根系深度、逐月叶面积指数和糙率等参数, 以及每一种土壤质地对应的土壤饱和体积含水量、饱和土壤水势和饱和水力传导度等参数。植被参数和土壤参数一经确定, 在模型运行过程中不再进行调整。

      水文参数需要根据实测的流量过程来率定。VIC模型中共有6个水文参数需要率定, 包括b, d2, d3, Dm, WsDs。其中参数b为描述土壤蓄水容量曲线的形状;参数d2d3分别表示第2层和第3层的土层厚度;参数Dm(基流的日最大出流量)、Ws(基流开始发生非线性消退时第3层土壤含水量占蓄水容量的比例)和Ds(基流出流量占最大出流的比例)控制基流的产生。控制基流的3个参数(DmWsDs)对径流模拟不敏感, 而且具有比较明确的物理意义, 可以由流域的土壤属性直接估计[21]。另外3个参数(b, d2d3)由选取的6个典型水文站观测的径流资料率定。模型参数的率定主要考虑2个目标函数: Nash-Sutcliffe效率系数和相对误差。利用随机模拟和专家判断相结合的方法来率定模型参数, 其计算过程为: 根据每个参数的物理意义和流域特征设置每个参数的取值范围, 针对每个参数在其取值范围内随机生成一定数量的单个参数样本, 将所有的参数随机组合成参数组样本, 模拟每个参数组下的径流过程并计算效率系数和相对误差, 将效率系数较高、同时相对误差较小的参数组作为率定的模型参数最优值。流域内其他区域的参数值根据相似流域法移植, 其基本思路为: 首先计算海河流域每个0.25°×0.25°网格的地理位置、气候、植被、土壤等自然地理属性, 然后统计每个网格与选取的6个典型流域的自然地理属性的差值, 将其绝对值的倒数作为每个典型流域的权重, 再将6个典型流域率定的模型参数加权平均得到每个网格的VIC模型参数值, 其详细计算过程见文献[22-23]。基于典型流域的模型参数率定和基于相似流域的参数移植技术, 得到整个海河流域所有0.25°×0.25°网格的VIC模型参数, 完成模型参数的区域化, 进而构建整个海河流域的VIC径流模拟模型。VIC模型模拟的径流成分由地表径流和地下径流(基流)两部分组成。海河流域的地貌类型主要分为山丘区与平原区两部分(图 1), 而这2个区域河川径流的组成方式不同。在山丘区, 地表径流和地下径流基本都会从流域出口断面流出, 变成河川径流的一部分。而在平原区, 地形坡度较小没有统一的流域出口断面, 汇流十分复杂, 地表径流会形成河川径流的一部分, 而地下径流很大一部分直接通过地下含水层直接入海, 同时由于海河流域平原区地下水埋深较大, 地下径流补给河川径流的量较小。因此,认为山丘区的河川径流量由地表径流和地下径流两部分组成, 平原区的河川径流量由地表径流量组成。为此整个海河流域或者水资源二级区的河川径流量(Ws)由VIC模型模拟的山丘区地表径流量(WMS)、山丘区地下径流量(WMG)和平原区地表径流量(WPS)三部分计算得到:

      $$ {W_{\rm{s}}} = {W_{{\rm{MS}}}} + {W_{{\rm{MG}}}} + {W_{{\rm{PS}}}} $$ (1)
    • 为定量区分气候变化和人类活动对河川径流变化的贡献, 首先根据Mann-Kendall等统计方法检测年径流序列突变点, 同时考虑流域的气候变化与人类活动特征, 将整个时期分成2段。在突变点之前的时期, 河川径流没有发生显著的变化, 将其称为“天然期”。在这一段时期内, 流域内的气候变化和人类活动不显著, 没有对河川径流产生明显的影响, 水文循环和水资源系统仍然保持天然状态。突变点之后的河川径流量和“天然期”的相比发生了显著的变化, 将其称为“影响期”。在这一段时期内, 流域内的河川径流量深受气候变化或者人类活动的影响, 或者两者的共同影响[12]。河川径流变化归因定量识别框架见图 2

      图  2  河川径流变化归因定量识别框架

      Figure 2.  Framework of the attribution of runoff change

      (1) 气候变化和人类活动对径流变化贡献的分析。“影响期”和“天然期”相比, 观测到河川径流量的变化(ΔQ)主要由两部分组成, 其中一部分是气候变化引起的(ΔQC), 另一部分是人类活动引起的(ΔQH)。

      $$ \Delta Q = {Q_{{\rm{oi}}}} - {Q_{{\rm{on}}}} = \Delta {Q_{\rm{C}}} + \Delta {Q_{\rm{H}}} $$ (2)

      式中: QonQoi分别为观测的“天然期”和“影响期”的河川径流量。从而可以得到气候变化(ηC)和人类活动(ηH)对河川径流变化的贡献:

      $$ {\eta _{\rm{C}}} = \frac{{\Delta {Q_{\rm{C}}}}}{{\Delta Q}} \times 100\% \;\;\;\;{\eta _{\rm{H}}} = \frac{{\Delta {Q_{\rm{H}}}}}{{\Delta Q}} \times 100\% $$ (3)

      气候变化和人类活动引起的径流变化由VIC模型重构的天然河川径流与实测径流对比计算。在“天然期”没有显著的人类活动。利用“天然期”的资料来估计水文模型的参数, 则这组参数代表了流域的天然状态。利用率定的模型和观测的降水、气温等资料可以重构整个时期的天然径流, 反映在没有人类活动影响下流域的径流特征。则“天然期”和“影响期”的天然径流之差表示气候变化引起的径流变化, “影响期”的天然径流与实测径流之差表示人类活动引起的径流变化:

      $$ \Delta {Q_{\rm{C}}} = {Q_{{\rm{si}}}} - {Q_{{\rm{sn}}}}\;\;\;\;\Delta {Q_{\rm{H}}} = {Q_{{\rm{oi}}}} - {Q_{{\rm{si}}}} $$ (4)

      式中: QsnQsi分别为重构的“天然期”和“影响期”的年平均天然径流量。从而气候变化和人类活动对河川径流变化的贡献可以被定量区分开来。

      (2) 气候变化对径流变化贡献的细分。对水文过程显著影响的气候要素变化主要体现在降水的变化和平均气温的变化2个方面, 其引起径流变化的贡献分别为:

      $$ {\eta _{\rm{C}}} = {\eta _{\rm{P}}} + {\eta _{\rm{T}}}\;\;\;\;\;{\eta _{\rm{P}}} = \frac{{\Delta {Q_{\rm{P}}}}}{{\Delta {Q_{\rm{P}}} + \Delta {Q_{\rm{T}}}}} \times {\eta _{\rm{C}}}\;\;\;\;\;{\eta _{\rm{T}}} = \frac{{\Delta {Q_{\rm{T}}}}}{{\Delta {Q_{\rm{P}}} + \Delta {Q_{\rm{T}}}}} \times {\eta _{\rm{C}}} $$ (5)

      式中: ηPηT分别为降水变化和平均气温变化对径流变化的贡献;ΔQPΔQT分别为降水变化和平均气温变化引起的径流变化量。由敏感性的定义, ΔQPΔQT可以由式(6)计算:

      $$ \Delta {Q_{\rm{P}}} = \frac{{{\rm{d}}Q}}{{{\rm{d}}P}}\Delta P\;\;\;\;\Delta {Q_{\rm{T}}} = \frac{{{\rm{d}}Q}}{{{\rm{d}}T}}\Delta T $$ (6)

      式中: ΔPΔT分别为实测的降水和平均气温的变化;dQ/dP和dQ/dT分别为径流对降水和平均气温的敏感性, 由水文模型来估计[23]

      (3) 人类活动对径流变化贡献的细分。人类活动也主要体现在2个方面: 取用水和下垫面变化, 则人类活动对径流变化的影响可以分成2个部分:

      $$ {\eta _{\rm{H}}} = {\eta _{\rm{L}}} + {\eta _{\rm{H}}}\;\;\;\;\;{\eta _{\rm{L}}} = \frac{{\Delta {Q_{\rm{L}}}}}{{\Delta {Q_{\rm{H}}}}} \times {\eta _{\rm{H}}}\;\;\;\;\;{\eta _{\rm{w}}} = \frac{{\Delta {Q_{\rm{w}}}}}{{\Delta {Q_{\rm{H}}}}} \times {\eta _{\rm{H}}} $$ (7)

      式中: ηLηW分别为下垫面变化和取用水对径流变化的贡献;ΔQLΔQW分别为下垫面变化和取用水引起的径流变化量。根据第二次全国水资源评价和1998—2010年《中国水资源公报》的数据, 地表水资源量是在实测河川径流量的基础上还原了人类的取用水量, 反映的是现状下垫面条件下流域的天然河川径流量。而水文模型重构的天然径流量反映的是过去天然下垫面条件下的河川径流量。因此在“影响期”, 水资源评价还原的天然径流与实测径流之差表示取用水引起的径流变化, 水资源评价还原的天然径流与水文模型重构的天然径流之差表示下垫面变化引起的径流变化:

      $$ \Delta {Q_{\rm{L}}} = {Q_{{\rm{ri}}}} - {Q_{{\rm{si}}}}\;\;\;\Delta {Q_{\rm{W}}} = {Q_{{\rm{oi}}}} - {Q_{{\rm{ri}}}} $$ (8)

      式中: Qri为水资源评价还原的“影响期”天然径流量。从而下垫面变化和取用水对河川径流变化的贡献可以被定量区分开来。

    • 大量的研究成果表明, 海河流域的径流突变发生在1980年左右, 这和流域内的降水、气温变化以及人类活动特征基本吻合[22, 24]。Mann-Kendall检验结果表明, 海河流域的滦河水系、海河北系和海河南系径流变化的突变点分别为1989年、1979年和1969年;徒骇马颊河水系的径流变化不显著, 无统计意义上的突变点。综合考虑1980年为中国经济社会发展的重要转折点, 结合流域内的人类活动影响, 同时保证整个海河流域分析结果的一致性, 统一将1980年作为径流变化成因分析的转折点。利用1980年以前“天然期”的径流资料来率定典型流域的水文模型, 再基于模型参数移植技术估计的海河流域VIC模型6个水文参数的空间分布见图 3。结果表明, 对于参数Dm, 总体而言流域东部平原区的值较小, 西部山丘区的值较高;参数的变动范围是3.2~124.8 mm/d。参数WsDs的空间分布格局一致, 其高值都位于流域的西南部。Ws的变动范围是0~0.77, 其中大部分都位于0.65~0.77之间;Ds的变动范围是0~0.23, 其中大部分为0.18~0.23。总体而言参数DmWsDs由流域的土壤质地计算, 其计算的空间分布与流域的土壤质地分布相一致。参数b是东北高, 西南低, 呈带状分布;有2个高值中心, 分别位于滦河下游和潮白河流域;同时有2个分别位于滦河中游和漳卫河上游的低值中心;参数的范围是0.17~0.23, 其中大部分值为0.18~0.20。参数b主要控制土壤蓄水容量曲线的形状, 在流域未蓄满时, 其取值越大, 相同降水条件下的产流量越大, 这与流域内径流系数(R/P, R为径流深, P为降水深)的空间分布相一致。参数d2表示第2层土层的厚度, 东部平原高, 西部山区低;高值中心位于滦河下游, 而低值主要位于流域中西部;参数在0.8~1.18 m之间波动, 其中大部分为0.8~0.92 m。参数d2空间分布与基本认识相符合, 即平原区的土层比山丘区的土层要厚。参数d3西南高, 东部低, 在滦河中游有一个高值区;参数的取值主要为0.23~0.32 m。参数d3主要影响基流, 在参数率定时不是很敏感, 受参数率定的影响较大。

      图  3  VIC模型水文参数在海河流域的空间分布

      Figure 3.  Estimated model parameters of the VIC model in the Haihe River basin

    • 构建的VIC模型在6个典型流域模拟的径流过程与观测径流吻合较好, 同时与全国水资源评价中的海河流域天然地表径流过程相吻合。在6个典型流域中, 通过参数率定计算的效率系数都大于0.7, 相对误差都小于7%;通过参数移植法计算的效率系数都大于0.5(其中4个流域的效率系数大于0.7), 相对误差都小于15%, 其详细的评价结果可参考文献[23]。这里主要评价VIC模型重构的天然条件下海河流域4个水资源二级区的天然径流量与水资源评价中的天然地表水资源量的吻合程度, 其结果见图 4。相比而言, 在滦河流域, VIC模型重构的天然径流与水资源评价给出的地表水资源量结果的吻合程度最高, 即从1956—2010年的吻合程度都较好。在海河北系, 1980年以前VIC模型重构的天然径流与水资源评价给出的地表水资源量结果的吻合程度较好, 但是1980年以后VIC模型的模拟结果偏大。在海河南系和徒骇马颊河, VIC模型重构的天然径流比水资源评价给出的地表水资源量偏大, 其中徒骇马颊河的系统偏差最大。

      图  4  海河流域水资源二级区地表水资源模拟

      Figure 4.  Runoff modeling in the secondary water resources region of the Haihe River basin

      产生这种模拟结果的原因有以下几个方面。海河流域从北到南, 平原区面积占水资源二级区的面积比例呈现增大趋势, 其中滦河流域和海河北系的平原区面积占总面积的比例较小, 海河南系的平原区面积占总面积的比例较大, 而徒骇马颊河全部是平原区。与山丘区相比, 平原区没有较明确的流域边界和汇流过程, 其流域降水径流过程模拟较难, 本文直接将每个水资源二级区内所有平原区网格上VIC模型模拟的地表径流过程之和作为平原区的河川径流量可能比实际情况要偏大, 导致在1980年以前, 滦河流域和海河北系的模拟结果较好, 而海河南系和徒骇马颊河的VIC模型模拟结果偏大。另一方面, 水资源评价中的地表水资源量被统一折算为1980—2000年下垫面状态, 而VIC模型中的参数反映的是1956—1980年的下垫面状态。从植被覆盖度的演变过程来看, 滦河流域的增加程度最小, 徒骇马颊河的变化最大。植被覆盖度增加会导致截留能力和蒸散发加强, 进而减少径流系数。此外, 海河流域的地下水超采现象十分严重, 以海河下游平原区最为突出, 地下水位呈现出了显著的下降趋势。地下水位下降会造成包气带的厚度增加和土壤含水量的减少, 进而增加地下水的入渗补给系数, 减少径流系数。因此与1980年以后的水资源评价结果相比, 从北到南VIC模型模拟结果偏大程度越来越明显。

    • 已有成果表明海河流域以及滦河、海河北系和海河南系等水资源二级区的地表径流量和入海水量呈现出显著的减少趋势, 而徒骇马颊河的变化趋势不明显[24-25]。根据VIC模型重构的天然径流, 海河流域4个水资源二级区和全流域的地表径流变化归因分析结果见图 5。从图 5可见, 总体而言, 人类活动是海河流域地表径流量减少的主要原因, 但气候变化的影响也不可忽略, 其中人类活动的贡献为62%~68%, 气候变化的贡献为32%~38%。在气候变化的贡献中, 降水下降的贡献远大于气温升高的影响, 其中气温升高的影响约为4%, 降水下降的贡献约为30%。在人类活动的贡献中, 取用水的影响大于下垫面变化的影响, 其中取用水的贡献约为55%, 下垫面变化的影响约为11%。从4个水资源二级区径流变化归因的对比结果来看, 海河南系和徒骇马颊河的降水变化贡献较大, 这与流域内降水变化的空间分布特征一致, 即流域南部降水减少的幅度大于流域北部。4个水资源二级区相比, 海河南系和海河北系的取用水贡献较大, 这与流域内的水资源开发利用状况一致, 即这2个区域内的入海径流量占地表水资源的比例较小。徒骇马颊河是平原区, 没有显著的流域边界, 同时植被变化大、地下水超采严重, 利用水文模型模拟地表径流的不确定性较大, 造成重构的天然径流具有较大的不确定性。同时, 根据水资源评价数据, 徒骇马颊河的径流变化不显著, 突变点前后的地表径流减少幅度绝对值较小, 因此径流变化归因识别结果的不确定性较大。

      图  5  海河流域水资源二级区地表径流变化归因

      Figure 5.  Attribution of runoff change in the secondary water resources region of the Haihe River basin

    • (1) 气候要素变化对河川径流的影响。根据气象观测数据, 1956—2010年, 海河流域的年平均气温呈现出显著的上升趋势, 达到了1%的显著性水平;年降水量呈现出减少趋势, 达到了5%的显著性水平。1981—2010年与1956—1980年相比, 海河流域年平均气温升高了0.96 ℃, 年降水量减少了10.6%。根据海河流域地表径流对气候变化的响应机理, 当年平均气温升高2 ℃时, 地表径流减少6.52%;当年降水量减少10%时, 地表径流减少23%[23]。因此, 根据敏感性分析的结果和海河流域历史气候变化特征, 气温升高和降水变化分别导致地表径流减少3.13%和24.38%。在空间上, 海河流域北部的升温幅度要大于流域南部, 但是流域南部降水的减少幅度大于流域北部。因此, 海河流域气温升高对径流减少的影响从北向南呈减小趋势, 但是降水减少对径流减少的影响从北向南呈增大趋势。

      (2) 取用水对河川径流的影响。根据水资源评价数据, 1956—2010年海河流域内由于经济社会取用水引起的地表水资源耗水量呈增大趋势。1956—1980年和1981—2010年, 地表水资源耗水量占水资源的比例从40%增加到77%。滦河流域在1980年以前的取用水较少, 地表水资源耗水量占水资源的比例在20%左右, 地表水资源量和入海径流量差别较小, 1980年以后由于引滦入津工程的实施和流域内经济社会的发展, 滦河流域入海径流与地表水资源量的差别快速增加, 到21世纪地表水资源耗水量占水资源的比例超过95%。海河北系和南系的人类活动较大, 1980年以前地表水资源耗水量占水资源的比例约为50%;1980年以后南系比北系的人类活动更明显, 北系和南系地表水资源耗水量占水资源的比例分别为75%和90%。徒骇马颊河的取用水较少, 地表水资源耗水量占水资源的比例约为20%~30%。

      (3) 下垫面变化对河川径流的影响。由于水土保持、植树造林等措施的开展, 海河流域内的土地利用发生了显著的变化, 植被覆盖率明显提高, 一方面会增加植被截留, 另一方面会增强土壤蓄水容量和调蓄作用, 从而引起降水径流响应时间和蒸散发量的增加, 最终导致地表径流和洪峰流量的减少, 并引起流域内河川径流量的变化。此外流域内地下水超采严重, 地下水位下降, 土壤干化, 同样降水条件下的产流量减少。根据水资源评价数据, 在同样的降水条件下, 1981—2010年的地表水资源量要明显小于1956—1980年的地表水资源量, 以1980年为界, 在前后2个时段中, 下垫面变化使得海河流域的径流系数从0.15下降为0.09。

      (4) 与已有成果的对比。近60多年来, 中国北方的海河、黄河、辽河等河流的径流量呈现出显著的下降趋势[26]。不同研究关于气候变化和人类活动对河川径流变化的贡献虽然在定量上有一些差别, 但是在定性上基本取得了一致的结论, 相关典型流域的分析结果表明人类活动是海河、黄河中游和辽河径流变化的主要原因, 其贡献率要大于气候变化的影响;而气候变化是黄河上游径流变化的主要原因[12, 15-16, 27]。本研究发现人类活动是海河流域河川径流量减少的主要原因, 其贡献为62%~68%, 这与以往的研究结论基本一致, 同时有两点进步之处。一是, 以往的研究主要以典型的水文站控制断面以上流域为研究对象, 分析的空间范围较小, 而本研究利用水文模型参数移植技术以整个海河流域和水资源二级区为研究对象, 研究范围更大, 能够更好地解释整个海河流域径流变化的成因及其空间差异性。二是, 本研究在以往气候变化和人类活动对径流变化贡献二元归因识别的基础上, 进一步将气候变化的贡献按照影响水文过程的气候要素分成气温变化和降水变化, 将人类活动的贡献分成下垫面变化和取用水, 进而构建了基于四元驱动的径流变化归因识别技术体系, 能够更深入地解释河川径流变化的成因。

      (5) 不确定性分析。海河流域径流变化受多种因素的影响, 其演变机理十分复杂。本研究利用VIC模型重构的天然径流、水资源评价还原的天然径流和实测径流3种序列的对比, 初步分析了海河流域径流变化的成因, 结果较为可信, 但是仍具有一定的不确定性。最大的不确定性来源于VIC模型重构的天然径流精度。从上文的分析可知, 基于参数移植技术VIC模型模拟径流的相对误差小于15%, 因此识别的径流变化归因结论的置信度大于85%。本研究的结论与以往相关研究的结论相一致, 可信度较大。本研究分析了4种要素对径流变化的独立驱动作用, 但是不同驱动要素之间也存在着相互作用, 特别是气温和降水有较大的相互关联性。海河流域地处东亚季风区, 其降水的变化主要受东亚夏季风系统的影响, 而东亚夏季风具有显著的年代际变化特征, 因此, 海河流域的降水也具有显著的年代际变化特征[28]。东亚夏季风的年代际变化与全球气候系统相关联, 其影响因素众多, 包括厄尔尼诺-南方涛动循环、西太平洋副热带高压等。这些因素有其自身的周期性变化规律, 同时又受到全球变暖的影响。关于东亚季风年代际变化的检测与归因是气候学领域研究的热点和难点问题。目前很难准确地将气候自然变率和全球气温升高对降水变化的影响剥离开。关于多种驱动要素的相互关联, 及其对径流变化的耦合驱动作用是本研究的另一个不确定性来源, 这需要在以后的研究中进一步分析。

    • 本文利用模型参数移植技术构建了海河流域VIC模型, 重构了流域天然径流序列。建立了气温变化、降水变化、下垫面变化和取用水四元要素驱动的径流变化归因定量识别技术体系, 分析了其在海河流域径流减少中的贡献, 主要结论如下:

      (1) 利用模型参数移植技术构建了海河流域大尺度径流模拟模型, 能够较好地模拟天然时期流域内的地表径流。

      (2) 人类活动是海河流域地表径流量减少的主要原因, 但气候变化的影响也不可忽略, 其中人类活动的贡献为62%~68%, 气候变化的贡献为32%~38%。在气候变化的贡献中, 降水下降的贡献要远大于气温升高的影响, 其中气温升高的影响约为4%, 降水下降的贡献约为30%;在人类活动的贡献中, 取用水的影响大于下垫面变化的影响, 其中取用水的贡献约为55%, 下垫面变化的影响约为11%。

      (3) 4个水资源二级区相比, 海河南系和徒骇马颊河的降水变化贡献较大, 海河南系和海河北系的取用水贡献较大, 滦河流域径流变化时间较晚, 徒骇马颊河地表径流减少幅度较小其归因识别的不确定性较大。

      河川径流的演变受到多种因素的影响和制约, 其过程机理十分复杂。气温变化和农业灌溉用水增加会使流域内实际蒸散发增加, 导致流域水循环过程变化, 从而改变流域径流过程变化; 南水北调工程启用, 外调水量的加入又使得该地区水循环过程更为复杂。如何定量识别各种因素对河川径流变化的耦合驱动机制及其不确定性, 需要在以后的研究工作中进一步深入分析。

参考文献 (28)

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