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Volume 31 Issue 3
Jul.  2020
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WANG Guoqing, ZHANG Jianyun, GUAN Xiaoxiang, BAO Zhenxin, LIU Yanli, HE Ruimin, JIN Junliang, LIU Cuishan, CHEN Xin. Quantifying attribution of runoff change for major rivers in China[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(3): 313-323. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.001
Citation: WANG Guoqing, ZHANG Jianyun, GUAN Xiaoxiang, BAO Zhenxin, LIU Yanli, HE Ruimin, JIN Junliang, LIU Cuishan, CHEN Xin. Quantifying attribution of runoff change for major rivers in China[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(3): 313-323. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.001

Quantifying attribution of runoff change for major rivers in China

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.001
Funds:

The study is financially supported by the National Key R & D Program of China 2016YFA0601501

the National Natural Science Foundation of China 41830863

  • Received Date: 2019-10-01
    Available Online: 2020-04-14
  • Publish Date: 2020-05-30
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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Quantifying attribution of runoff change for major rivers in China

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.001
Funds:

The study is financially supported by the National Key R & D Program of China 2016YFA0601501

the National Natural Science Foundation of China 41830863

Abstract: The recorded runoff of the major rivers in China has been changing due to environment change. It is of significance to quantitatively analyze attribution of runoff change for supporting water resources assessment and management in many practices. Based on abrupt change detection of annual runoff series from 1956—2018 measured at the 8 representative hydrometric stations on major rivers in China, impacts of climate change and human activities on runoff changes were investigated by using hydrological simulation approach. Results show that (1) The abrupt change of annual runoff series recorded at the Wujiadu station on the Huai River, Datong station on the Yangtze River and the Wuzhou staion on the Pearl River are not detectable. However, the abrupt changes have been found for the recorded annual runoff series of the major rivers in North China with the earliest and the latest abrupt change years occurring in 1965 for the Tieling station on the Liao River and in 2003 for the Haerbin station on the Songhua River, respectively. The relationships between runoff and precipitation for periods before and after abrupt change year were markedly changed probably due to human activities. (2) RCCC-WBM model not only performs well on monthly runoff simulation for humid South China, but also achieves good simulation result for major rivers in arid North China. The model has been proved being qualified to naturalize runoff in the human-disturbed periods for major rivers in China. (3) In general, human-induced runoff changes are higher than the climatic impacts for major rivers in the North China, while climate change is a dominant driver of runoff variation for the Hai River and major rivers of China in its south.

WANG Guoqing, ZHANG Jianyun, GUAN Xiaoxiang, BAO Zhenxin, LIU Yanli, HE Ruimin, JIN Junliang, LIU Cuishan, CHEN Xin. Quantifying attribution of runoff change for major rivers in China[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(3): 313-323. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.001
Citation: WANG Guoqing, ZHANG Jianyun, GUAN Xiaoxiang, BAO Zhenxin, LIU Yanli, HE Ruimin, JIN Junliang, LIU Cuishan, CHEN Xin. Quantifying attribution of runoff change for major rivers in China[J]. Advances in Water Science, 2020, 31(3): 313-323. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2020.03.001
  • 全球变暖背景下的强烈人类活动正在快速改变着区域的自然环境[1-2], 水是受环境变化最为直接和敏感的要素[3-4], 在气候变化和强人类活动共同作用下, 干旱地区的河川径流锐减[5-6], 湿润地区的洪涝事件增多增强[7-9], 河流水文情势的变化对区域生态平衡和流域水资源管理带来严峻挑战[10-11]。自然和人类活动作用下河川径流演变及归因识别是国际水文科学协会(International Association of Hydrological Sciences, IAHS)最新十年科学研究计划“Panta Rhei—Everything Flows”的核心研究主题之一[12]。同时, 定量评估气候变化和人类活动对河川径流变化的影响, 也是流域科学治理开发、区域水资源评价及水安全保障的重要基础工作[13-14]

    河川径流源于降水, 气温升高、降水变化对区域水资源具有直接的影响[15]。研究表明, 气温升高对寒区径流及其特征影响显著, 温升导致融雪径流峰值提前, 冬春季径流量增大[16];对半干旱地区来说, 温度升高、蒸发增大可能会进一步加剧区域水资源短缺情势[17]。全球变暖背景下, 由于极端降水事件增多, 湿润地区洪涝情势可能会进一步加剧[18], 城市洪涝问题愈加突出[23]; 相比而言, 干旱地区河川径流对气候变化更为敏感[4, 19]。大型水利工程修建、水土保持工程、土地利用变化等人类活动通过影响区域的产汇流条件进而可对流域水文过程产生一定影响[13, 20]。水库的建设和运行, 不会明显减少年径流量, 但能够较大程度上改变径流的年内分配[21]。以林地、草地、梯田等为主要特征的水土保持措施具有明显的拦蓄地表径流的能力, 试验结果表明, 中等降雨条件下, 与裸地相比, 林地可以减少60%~80%的地表径流量[20];草地的径流模数约为裸地的60%~75%[22];相比而言, 城市地区径流模量要比裸地高得多[23]。不同气候变化情景和多种人类活动使得流域的产汇流机制更为复杂。

    流域水文模型可以动态模拟不同环境变化情景下的水文过程[13, 24-25], 是定量化分析不同驱动要素河川径流变化的重要工具[26-28]。王国庆等[29]基于流域水文模拟, 提出了变化环境下径流变化归因定量识别方法, 并应用于分析气候变化和人类活动对黄河中游汾河流域河川径流变化的影响, 发现人类活动是汾河径流减少的主要原因。Wang等[30]诊断了海河流域潮白河径流变化原因, 结果表明, 人类活动的影响占该流域径流减少的50%以上。对渭河、老哈河、岚漪河等中国北方河流的研究表明, 人类活动是中国北方河流径流多年均值的减少的主要原因, 气候变化为次要驱动因素, 但气候变化的影响呈逐步加强的趋势[31-34]。Zhou等[35]研究表明, 人类社会经济活动和气候变化对珠江流域东江径流变化的贡献分别为42%和58%;杨倩等[36]研究表明, 气候变化对长江最大支流汉江石泉水文站年径流减少的贡献率为65%~68%, 气候变化是近56年径流减少的主要原因;全球变暖影响下, 天山山区冰川和积雪融化导致该区域近半个多世纪以来径流量呈现增加趋势[37]。目前, 关于径流变化归因的研究, 大多集中在中小尺度流域, 对中国主要江河和大尺度流域的研究相对欠缺[38]

    中国幅员辽阔, 不同地区水文气候要素变化复杂, 系统理清中国不同区域河川径流变化及其归因, 对变化环境下水资源开发利用与管理非常重要。基于中国七大江河的干流代表性水文站实测流量资料, 系统诊断1956—2018年径流的变异性特征, 定量分析气候变化和人类活动对径流变化的影响, 以期为未来江河治理、水资源开发利用与管理提供参考依据。

  • 以中国七大江河为研究对象, 在干流选取了8个代表性水文站, 选取原则主要考虑具有较为完整的长序列实测资料和控制流域面积尽可能大两个方面。所选的水文站分别为松花江哈尔滨站、辽河铁岭站、黄河花园口站、长江大通站、淮河吴家渡站、珠江梧州站;由于海河流域由潮白河、永定河、大清河等8条河流组成, 在海河流域选了2个控制面积相对较大的观台站(岳城水库入库站)和石匣里站(官厅水库入库站), 基本上代表了海河南北区的水文情势。表 1给出了所选8个代表性水文站的基本信息。

    序号 河流 站名 纬度 经度 面积/km2 年径流深/mm
    1 松花江 哈尔滨 45°46′ 126°35′ 389 769 102.9
    2 辽河 铁岭 42°20′ 123°50′ 120 764 22.8
    3 海河 石匣里 40°13′ 114°37′ 23 627 15.0
    4 海河 观台 36°20′ 114°05′ 17 800 42.8
    5 黄河 花园口 34°25′ 113°50′ 730 036 49.0
    6 淮河 吴家渡 32°56′ 117°23′ 121 330 215.2
    7 长江 大通 30°46′ 117°37′ 1 705 383 518.2
    8 珠江 梧州 23°28′ 111°20′ 327 006 615.5

    Table 1.  Basic information of the eight representative hydrological stations on major rivers in China

    本文全面收集了所选8个重点水文站1956—2018年的实测流量资料以及同时期全国基于0.25°格点的气象资料, 气象资料从中国气象局共享资料网获得。

  • 江河径流的变化是气候变化、流域下垫面变化和经济社会发展的用水变化等共同影响的综合结果。流域下垫面变化和用水增加等可以认为是人类活动影响的结果。因此, 目前一般将成因分析的重点放在气候变化和人类活动的贡献率方面。王国庆等[29]提出了基于水文模拟的径流变化归因定量识别方法。该方法包括三部分内容:

    (1) 采用有序聚类分析法诊断径流序列突变点选择天然基准期, 即优化寻找最佳分割点, 使同类之间的离差平方和较小, 而异类之间的离差平方和较大。有序聚类分析法是目前较为有效的序列变异(突变)诊断方法, 并已广泛应用于水文、气象等序列的变异(突变)性分析[39-40]

    (2) 水量模拟模型。选用水利部应对气候变化研究中心研发的RCCC-WBM水量平衡模型(Water Balance Model developed by Research Center for Climate Change, RCCC-WBM)模拟还原流域天然径流量过程。该模型属于大尺度水文模型, 具有结构简单、参数较少、易于理解、对资料要求不高等优点。模型以月为时间尺度, 输入包括逐月降水、水面蒸发和气温, 模拟的径流量包括地面径流、地下径流和融雪径流3种成分[15]。对于较小尺度流域, 该模型可以根据流域平均气象要素集总式模拟水文过程;对于中大尺度流域, 该模型可将研究流域进行格点划分, 进行水文过程的分布式模拟[25, 41]。选用Nash-Sutcliffe模型效率系数(ENS)和模拟总量相对误差(ER)为目标函数进行模型参数优化[42]

    (3) 成因分析模型。利用人类活动扰动前(假定无人类活动, 或人类活动不明显, 称为“天然基准期”)的水文资料来率定水文模型参数, 应用人类活动扰动后(突变点之后, 称为“人类活动显著期”)的气象资料序列和“天然基准期”资料率定的模型参数, 模拟计算“人类活动显著期”的径流过程。水文系列突变点前后的径流变化总量包括两部分:气候要素变化的影响和人类活动的影响。突变点前后天然径流量的差异是由气候变化引起的, 人类活动显著期实测径流过程与模拟的天然径流量(由天然基准期率定参数计算得到)的差异则是人类活动的影响量。因此, 径流变化归因定量识别方法的两个关键环节分别是径流突变点的诊断(即天然基准期和人类活动显著期的识别)和天然径流量的还原[13, 29]。径流变化归因定量识别模型如下:

    $$ \Delta {W_{\rm{T}}} = {W_{{\rm{HR}}}} - {W_{\rm{B}}} $$ (1)
    $$ \Delta {W_{\rm{H}}} = {W_{{\rm{HR}}}} - {W_{{\rm{HN}}}} $$ (2)
    $$ \Delta {W_{\rm{C}}} = {W_{{\rm{HN}}}} - {W_{\rm{B}}} $$ (3)
    $$ {\eta _{\rm{H}}} = \Delta {W_{\rm{H}}}/\Delta {W_{\rm{T}}} \times 100\% $$ (4)
    $$ {\eta _{\rm{C}}} = \Delta {W_{\rm{C}}}/\Delta {W_{\rm{T}}} \times 100\% $$ (5)

    式中: ΔWT为径流总变化量;ΔWH、ΔWC分别为人类活动和气候变化引起的径流变化量;WB为基准期径流量;WHRWHN分别为人类活动影响期实测与还原(模拟)的径流量;ηHηC分别为人类活动和气候变化对径流变化的贡献率。

  • 河流水文过程是降水在自然条件和人类社会活动综合作用下的流域响应。当流域发生明显人类活动后, 河流水文的自然过程受到破坏, 相应发生趋势性变化或跳跃性突变。根据中国七大江河8个重点水文站1956—2018年实测年径流量系列, 采用有序聚类分析方法诊断了年径流量系列的突变性特征(表 2)。

    序号 河流 水文站 突变年份
    1 松花江 哈尔滨 2003
    2 辽河 铁岭 1965
    3 海河 石匣里 1969
    4 海河 观台 1977
    5 黄河 花园口 1985
    6 淮河 吴家渡 不明显
    7 长江 大通 不明显
    8 珠江 梧州 不明显

    Table 2.  Detection of abrupt change year of the representative hydrometric stations on the major rivers in China

    表 2诊断结果表明: ①长江大通站、淮河吴家渡站和珠江梧州站年径流量系列不存在明显的变异点。②其余各站突变性特征明显, 但突变发生的年份存在差异。辽河铁岭站年径流量系列突变发生年份相对较早(1965年, 图 1), 海河流域的石匣里站和观台站年径流量系列突变分别发生在20世纪60年末和70年代中期(1969年和1977年), 黄河花园口站年径流量系列突变发生在20世纪80年代中期(1985年), 而松花江哈尔滨站径流量系列在21世纪初发生突变(2003年)。③上述突变点诊断结果与各流域实际的人类活动基本一致。

    Figure 1.  Detection of abrupt change in annual runoff series of the Tieling station and the Huayuankou station

    强烈的人类活动是流域水文过程发生显著变化的重要原因, 可以具体表现为降水径流关系的变化[43-45]图 2给出了各个代表性流域在径流显著突变前后的降水径流关系, 对于突变不明显的3个代表性流域点绘了1956—1979年、1980—2018年两个阶段的降水径流关系。

    Figure 2.  Relationships between runoff and precipitation during the different periods for major rivers in China

    图 2可以看出: ①淮河及其以南湿润地区的3个流域降水径流关系较好, 二者的相关系数多在0.72以上, 黄河及其以北干旱半干旱地区的5个流域降水径流关系相对散乱, 特别是海河石匣里站, 降水径流的相关系数低于0.24;②淮河(吴家渡)、长江(大通)和珠江(梧州)在2个不同时期的点群较为集中, 降水径流关系并没有发生明显变化, 表明在相同降水条件下, 流域产流量也基本相当, 人类活动等要素对河川径流影响不是主要原因;③对于北方5个代表性流域而言, 突变之前的降水径流相关性高于突变之后的降水径流相关性。此外, 突变之后的降水径流点群相对偏低, 表明在同样降水条件下突变之后期间的产流量相对偏小。不同时期降水径流关系的变化突显了人类活动对河川径流的影响程度差异迥异。

  • 利用径流突变年份之前的资料系列进行模型参数率定和模型验证。对于没有检测出径流突变的流域, 采用全系列进行参数率定和水文模拟。表 3给出了8个研究流域月流量模拟效果。

    河流 水文站 率定期 验证期
    资料系列 ENS/% ER/% 资料系列 ENS/% ER/%
    松花江 哈尔滨 1956—1990年 68.2 1.4 1991—2003年 66.7 -2.6
    辽河 铁岭 1956—1962年 63.5 -2.7 1963—1965年 65.5 3.3
    海河 石匣里 1956—1965年 67.5 -4.9 1965—1969年 65.0 4.4
    观台 1956—1969年 84.4 -3.1 1970—1977年 73.6 3.7
    黄河 花园口 1956—1974年 68.9 -2.2 1975—1985年 65.8 2.6
    淮河 吴家渡 1956—1999年 63.4 2.5 2000—2018年 68.5 -4.6
    长江 大通 1956—1999年 76.2 -0.4 2000—2018年 78.4 1.0
    珠江 梧州 1956—1999年 77.8 -1.7 2000—2018年 86.8 2.2

    Table 3.  Simulation results of monthly runoff during 1956—1965 for major rivers in China

    表 3可以看出, 每个流域率定期和验证期的Nash-Sutcliffe模型效率系数均在0.6以上, 模拟总量相对误差也较小, 介于±5%之间。统计结果表明, 模型对8个典型流域突变年份之前径流总量模拟误差较小, 介于±1%以内。图 3给出了海河流域观台站和长江大通站1956—1965年实测与模拟的月流量过程, 由图可以看出, 实测与模拟的月流量过程总体拟合良好。结合表 3充分说明RCCC-WBM模型不仅可以较好模拟湿润区大尺度流域水文过程, 而且也能够较好地模拟出干旱区典型流域的水文过程, 模拟精度满足水资源评价的要求, 可以用来模拟还原人类活动影响期间的天然径流量过程。

    Figure 3.  Rrecorded and simulated monthly runoff of the Guantai station and the Datong station during 1956—1965

    各研究流域应用突变点前水文序列率定的模型参数, 对1956—2018年的水文过程进行模拟分析, 可以认为是该流域的“天然径流量过程”。图 4给出了1956—2018年实测与模拟的年流量过程, 可以看出: ①黄河及其以北河流实测径流量与模拟径流量在径流系列突变年份之前总体拟合较好, 但突变年份之后的模拟径流量明显大于实测径流量, 说明人类活动的影响使得实测河川径流量变小。②淮河、长江和珠江流域1956—2018年实测年径流量与模拟径流量总体吻合, 只是在个别年份存在模拟值偏高的情况, 特别是一些来水相对较枯的年份, 说明尽管人类活动影响下南方河流径流量并没有发生较为明显的突变, 但在较枯年份人类活动对河川径流的影响相对明显。

    Figure 4.  The recorded and naturalized annual runoff during 1956—2018 for major rivers in China

  • 前述径流突变诊断结果表明, 实测径流量突变在黄河及其以北的河流明显存在, 淮河及其以南江河由于水量充沛, 河川径流量受人类活动的影响相对较小, 降水径流关系基本稳定, 并没有发生明显变化。因此, 仅对径流显著变化的中国北方江河径流进行归因定量识别, 表 4给出了我国北方河流径流变化归因定量识别结果, 可以看出:

    河流 站名 时段 实测径流量/mm 天然径流量/mm 总变化量/mm 人类活动影响 气候变化影响
    绝对影响/mm 相对影响/% 绝对影响/mm 相对影响/%
    松花江 哈尔滨 1956—2003年 108.7
    2004—2018年 83.4 101.0 -25.2 -17.6 69.8 -7.6 30.2
    辽河 铁岭 1956—1965年 39.9
    1966—2000年 21.5 31.7 -18.4 -10.2 55.4 -8.2 44.6
    2001—2018年 15.5 27.1 -24.4 -11.6 47.6 -12.8 52.4
    海河 石匣里 1956—1969年 38.7
    1970—2000年 11.2 29.4 -27.5 -18.2 66.2 -9.3 33.8
    2001—2018年 2.9 29.5 -35.8 -26.6 74.3 -9.2 25.7
    海河 观台 1956—1977年 91.1
    1978—2000年 18.0 73.6 -73.1 -55.6 76.1 -17.5 23.9
    2001—2018年 15.4 78.4 -75.7 -63.0 83.2 -12.7 16.8
    黄河 花园口 1956—1985年 61.8
    1986—2000年 36.9 49.6 -24.9 -12.7 51.0 -12.2 49.0
    2001—2018年 36.0 55.8 -26.0 -19.8 76.2 -6.2 23.8

    Table 4.  Impacts of climate change and human activities on runoff of the northern major rivers in China

    (1) 松花江哈尔滨站实测年径流突变发生在2003年, 2004—2018年实测径流量较基准期1956—2003年减少25.2 mm, 其中, 人类活动的影响量为-17.6 mm, 占径流减少总量的69.8%, 气候变化的影响量为-7.6, 占径流减少总量的30.2%, 人类活动的影响是松花江流域径流减少的主要原因。

    (2) 辽河铁岭站实测年径流量系列突变发生在1965年, 相比于基准期1956—1965年, 1966—2000年和2001—2018年实测年径流分别减少18.4 mm和24.4 mm;人类活动和气候变化在1966—2000年期间的影响量分别为-10.2 mm和-8.2 mm, 人类活动是该时期径流减少的主要原因;21世纪以来, 人类活动和气候变化的影响量分别为-11.6 mm和-12.8 mm, 气候变化对河川径流的影响约为52.6%, 与人类活动影响贡献率基本相当。

    (3) 海河石匣里站实测年径流量系列突变发生在1969年, 以1956—1969年为基准期, 1970—2010年和2001—2018年实测径流量较基准期分别减少27.5 mm和35.8 mm;人类活动在这两个时期的贡献分别占径流减少的66.2%和74.3%, 是径流减少的主要原因。气候变化在这两个时期的影响基本相当, 分别为-9.3 mm和-9.2 mm, 占径流减少总量的33.8%和25.7%。

    (4) 海河观台站实测年径流量系列最显著突变点发生在1977年, 基准期1956—1977年的平均实测年径流量为91.1 mm, 1978—2010年和2001—2018年实测径流量较基准期减少73.1 mm和75.7 mm;人类活动的影响分别占这两个时期径流减少量76.1%和83.2%, 是径流减少的主要原因。

    (5) 黄河花园口站实测年径流量系列最显著突变点发生在1985年, 基准期1956—1985年平均实测径流量为61.8 mm;1986—2010年实测径流量较基准期减少24.9 mm, 人类活动和气候变化的影响基本相当, 分别为-12.7 mm和-12.2 mm;2001—2018年花园口站实测径流量较基准期减少26.0 mm, 人类活动的影响为-19.8 mm, 占径流减少总量的76.2%, 是径流减少的主要原因, 该时期气候变化的影响为-6.2 mm, 为径流减少总量的23.8%。

    在本项研究中, 松花江哈尔滨站径流量系列划分为2个时期, 天然期和人类活动影响期, 明显可以看出人类活动影响期的实测径流量低于天然时期的实测径流量;对于其他研究流域, 径流突变之后的人类活动影响期又以2000年为界分为两个时期(2000年之前和2000年之后)。可以发现, 气候变化的影响均是径流减少, 但在2000年前后的气候变化影响的贡献率有增有减。譬如, 辽河流域在2000年之前气候变化的贡献率为44.6%, 而在2000年之后, 其影响贡献率增加为52.4%, 这与辽河流域降水持续减少是分不开的, 辽河流域在基准期平均年降水量为570 mm, 而在2000年前后的两个影响期降水量减少为523 mm和490 mm, 降水量的持续减少导致对径流的影响贡献率进一步增加。而对于海河流域和黄河流域, 气候变化影响贡献率均有一定程度的减小, 这与近些年中国雨带北移、黄淮河地区降水逐步增多有密切关系[39, 47]。对所有流域而言, 人类活动影响的贡献率均具有不同程度的增加, 相比而言, 海河流域增加较多;如海河石匣里站, 人类活动在2000年之前的影响贡献率为66.2%, 而在2000年之后的近20年内其贡献率增加74.3%, 说明随着经济社会的快速发展, 流域内的人类活动不断增强, 其对河川径流的影响幅度不断增加。

    显然, 就气候变化和人类活动对径流变化影响的贡献率而言, 除辽河流域之外, 人类活动对径流变化的影响率均超过50%, 是径流变化的主要驱动因素。由于辽河流域2000年之后降水大幅度减少(与基准期相比减少14.2%), 气候变化是该时期辽河径流减少的作用与人类活动基本相当。

  • 径流变化归因是目前水文科学和气候变化领域研究的热点和重要科学问题。目前, 水文学者针对不同河流开展了大量径流归因识别研究[29-36]。例如, 张利茹等[46]分析了海河流域径流变化趋势及其归因, 该研究以1970年之前的资料系列作为基准期, 发现1970—2010年观台站实测径流量较前期减少79.6 mm, 其中人类活动和人类活动的影响分别占径流总减少量的69.2%和30.8%。本文对观台站径流变化归因的分析结果表明, 人类活动对径流减少的贡献超过75%, 高于已有研究结果, 分析认为采用的资料系列不同、选择的基准期不同是结果差异的重要原因。本文诊断结果表明观台站实测年径流量系列在1977年发生突变, 那么张利茹等[46]所采用的人类活动影响期包含了部分天然基准的时期, 而根据归因识别方法原理, 这部分天然时期的人类活动影响为零, 均化作用降低了人类活动的贡献率。

    随着经济社会的快速发展, 中国用水总量不断增加, 由21世纪初期的5 500亿m3上升到目前的约6 000亿m3。特别是北方地区, 农业用水居高不下, 生态用水、生活用水增加显著, 各行业取用水增多和耗水不断增大, 是河川径流减少特别是北方河川径流减少的重要原因[47]。只是近年在实施最严格水资源制度后, 用水增长的趋势得以遏制, 2018年全国用水总量为6 015.5亿m3, 与上一年基本持平。此外, 中国自20世纪六七十年代就开展了全国性的大规模水利工程建设, 以黄河流域为例, 截止目前黄河流域建有水库3 178座, 淤地坝52 444座, 强烈的人类活动, 明显改变了水文的节律, 也对河川径流产生重要影响[48]

    还原天然径流量是开展径流变化归因识别的关键, 本研究采用流域水文模拟的途径来还原天然径流量过程。尽管所采用的流域水文模拟能够较好地模拟研究流域的天然径流量过程, 但由于气象水文资料的监测误差、水文模型本身的局限性以及率定模型参数的代表性等影响, 模拟结果不可避免地存在一定的模拟误差。当江河径流变化量本身不大时, 水文模型的模拟误差可能会对归因识别结果产生较大的影响。如何识别由于观测资料误差、模拟误差对结果带来的不确定性是未来径流变化归因定量研究的重要内容。

  • (1) 变化环境下中国淮河及其以南的长江、珠江实测径流量变化特征不明显, 北方主要江河实测年径流量系列存在较为明显的变化特征, 但各江河控制站水文系列突变点发生的时间存在一定的差异。

    (2) 变化环境下黄河及其以北江河降水径流关系发生了不同程度的改变。江河径流的变化是气候变化和人类活动共同影响的结果。人类活动是我国北方江河径流减少的主要原因, 特别是海河(永定河石匣里站和漳河观台站), 2000年之后人类活动对径流减少的贡献率超过70%。

    (3) 不同阶段淮河及其以南江河的降水径流关系基本保持不变, 人类活动对河川径流的影响相对较小。

    (4) RCCC-WBM模型能够较好模拟中国南方湿润区和北方干旱区江河天然径流量过程;对中国主要江河8个重点水文站月径流量模拟的Nash-Sutcliffe模型效率系数均在0.6以上, 模拟总量相对误差较小, 该模型可用来模拟还原人类活动影响期间的天然径流量过程。

Reference (48)

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