降水气温变化对台兰河年均流量序列的影响

□蔡新龙（新疆水文水资源局）

1.基本资料

选用台兰河台兰水文站1957-2011年年平均流量、1-12月月降水量及年降水量、1-12月月平均气温及年平均气温资料（对缺测时段资料进行了插补）。

2.年平均流量趋势分析

在识别和提取时间序列的趋势函数时，可采用下列关系式作为趋势函数的近似拟合值：

式中，t=1、2、…、n，n=55，是样本容量。

将上述关系式中t、t2、t3、t4、t-1、t-2、t-1/2、t1/2、et、lnt等10项按时间t的次序计算排列，可得到样本容量为n的10个时间序列。将这10个时间序列与所分析的时间序列QS(t)建立逐步回归方程，用逐步回归分析法来估计关系式中的参数bi（i=0、1、2、…、10），给出QS(t)的具体形式。若经逐步回归计算后，所估计的回归系数均为零，则可认为该时间序列无趋势函数存在；否则可认为有趋势函数存在，QS(t)的具体形式就是时间序列所隐含的趋势函数。这就是时间序列逐步回归趋势分析的基本思路。

在信度α=0.10时，用SPSS统计软件对台兰水文站1957-2011年年平均流量进行逐步回归趋势分析，第七步时得趋势函数：

F检验：统计量F=11.867时，信度α=0.000<0.10，说明各因子与趋势函数之间有线性回归关系。

t检验：各回归系数的相应信度α均为0.000<0.10，故不能从回归方程中剔除，说明回归系数都有统计学意义。

SPSS统计软件输出的台兰水文站1957-2011年年平均流量趋势变化见图1，可见在1957-1981年、1981-1999年、1999-2011年不同时期序列呈递减～递增～递减趋势。

图1 台兰水文站1957-2011年年平均流量趋势图

3.影响不同时期年平均流量序列的降水气温因素

3.1 影响1957-1981年年平均流量序列的降水气温因素

在信度α=0.13时，选用台兰水文站1957-1981年年平均流量为自变量、1-12月月年平均气温及月年降水量等26个序列为因变量，用SPSS统计软件进行逐步回归分析，第六步时得回归方程：

式中，Y是年平均流量，T7、T12、T3分别是7月、12月、3月月平均气温，P5是5月降水量。复相关系数R=0.730。

F检验：统计量F=5.721时，信度α=0.003<0.13，说明各因子与年平均流量之间有线性回归关系。

t检验：对应因子T7、T12、T3、P5的回归系数的信度α依次为0.003、0.002、0.045和0.046，均<0.13，故不能从回归方程中剔除各因子，说明回归系数都有统计学意义。

3.2 影响1981-1999年年平均流量序列的降水气温因素

在信度α=0.05时，选用台兰水文站1981-1999年年平均流量为自变量、1-12月月年平均气温及月年降水量等26个序列为因变量，用SPSS统计软件进行逐步回归分析，第五步时得回归方程：Y=16.465+0.937×T11+0.462×T4+0.089×P10+0.076 ×P2+0.040×P9

式中，Y是年平均流量，T11、T4分别是11月、4月月平均气温，P10、P2、P9分别是10、2、9月降水量。复相关系数R=0.942。

F检验：统计量F=20.437时，信度α=0.000<0.05，说明各因子与年平均流量之间有线性回归关系。

t检验：对应因子T11、T4、P10、P2、P9的回归系数的信度α依次为0.000、0.003、0.003、0.034和0.030，均<0.05，故不能从回归方程中剔除各因子，说明回归系数都有统计学意义。

3.3 影响1999-2011年年平均流量序列的降水气温因素

在信度α=0.10时，选用台兰水文站1999-2011年年平均流量为自变量、1-12月月年平均气温及月年降水量等26个序列为因变量，用SPSS统计软件进行逐步回归分析，第四步时得回归方程：Y=-43.448+1.818×T7+1.033×T5+0.336×P12+0.176×P9

式中，Y是年平均流量，T7、T5分别是7、5月月平均气温，P12、P9分别是12月、9月降水量。复相关系数R=0.912。

F检验：统计量F=9.936时，信度α=0.003<0.10，说明各因子与年平均流量之间有线性回归关系。

t检验：对应因子T7、T5、P12、P9的回归系数的信度α依次为0.033、0.010、0.005和0.001，均>0.10，故不能从回归方程中剔除各因子，说明回归系数都有统计学意义。

可见，上述影响台兰河3个不同时期年平均流量序列的降水气温因素均通过给定信度α的F检验和t检验，说明可供统计分析应用。表1给出了3个不同时期影响年平均流量序列的降水气温因素与对应的回归系数，供后继分析应用。

表1 影响不同时期年平均流量序列的降水气温因素及回归系数表

4.降水气温变化对台兰河年平均流量的影响

4.1 降水气温变化对1957-1981年年平均流量序列的影响

由表1可见，影响台兰河年平均流量的主要降水气温因素，按影响程度排序依次是7、12、3月月平均气温和5月降水量，其中7、12月月平均气温为正相关，其余为负相关。其统计关系可从物理成因上解释如下：

年平均流量与7月月平均气温正相关，而7月月平均气温是影响夏季高山冰雪融水的主要指标，说明台兰河在该时期是以冰雪融水补给为主的河流。

年平均流量与12月月平均气温正相关，而12月月平均气温是反映暖冬程度的主要指标，说明暖冬越显著台兰河在该时期的年产水能力越高。

年平均流量与3月月平均气温负相关，而3月月平均气温是通过融冰化雪影响春汛大小的主要指标，说明开春气温越高台兰河在该时期的年产水能力越低，这不符合常理，故不好解释物理成因。

年平均流量与5月降水量负相关，说明5月降水量越高台兰河在该时期的年产水能力越低，这可能是5月阴雨天气越多，导致气温偏低，从而不利于冰雪融水的增加。

4.2 降水气温变化对1981-1999年年平均流量序列的影响

由表1可见，影响台兰河年平均流量的主要降水气温因素，按影响程度排序依次是11月、4月月平均气温和10月、2月、9月降水量，且均为正相关。其统计关系可从物理成因上解释如下：年平均流量与11月月平均气温正相关，而11月月平均气温是反映暖冬程度的主要指标，说明暖冬越显著台兰河在该时期的年产水能力越高。

年平均流量与4月月平均气温正相关，而4月月平均气温是通过融冰化雪影响春汛大小的主要指标，说明开春气温越高越有利于高数量级春汛的形成，从而使台兰河在该时期年产水量偏高的几率增大。

年平均流量与10月、2月、9月降水量正相关，说明秋冬季的降水量对台兰河在该时期的年产水量有一定的补给作用（因其回归系数不足0.1，影响甚微，但比1957-1981年显著）。

4.3 降水气温变化对1999-2011年年平均流量序列的影响

由表1可见，影响台兰河年平均流量的主要降水气温因素，按影响程度排序依次是7月、5月月平均气温和12月、9月降水量，且均为正相关。其统计关系可从物理成因上解释如下：

年平均流量与7月月平均气温正相关，而7月月平均气温是影响夏季高山冰雪融水的主要指标，说明台兰河在该时期是以冰雪融水补给为主的河流。

年平均流量与5月月平均气温正相关，而5月月平均气温是通过融冰化雪影响春汛大小的主要指标，说明开春气温越高越有利于高数量级春汛的形成，从而使台兰河在该时期的年产水量偏高的几率增大。

年平均流量与12月、9月降水量正相关，说明秋冬季的降水量对台兰河在该时期的年产水量有一定的补给作用（因其回归系数超过0.1，影响比1981-1999年显著）。

4.4 降水气温变化对1957-2011年年平均流量序列的综合影响

一是由表1可见，3个不同时期中影响年平均流量序列的前2个降水气温因素均为气温，说明台兰河是以冰雪融水补给为主的河流。二是台兰河降水量主要集中在6-8月，但由表1可见，3个不同时期中影响年平均流量序列的降水气温因素中不包括6月、7月、8月降水量，说明台兰河水源中雨水补给的成分远不及冰雪融水补给。三是由图1和表1可见，当夏季气温的影响呈主导地位时，台兰河年平均流量逐年波动递减，这是由于夏季气温的多年持续影响，使河源永久冰雪消融量增加到一定程度后，会达到相对稳定状态并继而逐步减少，从而使水源中的冰雪消融补给量呈现增加、稳定、减少的多年变化态势所致。当暖冬的影响呈主导地位时，年平均流量逐年波动递增。四是由表1可见，从1957-1981年到1981-1999年，降水气温因素中暖冬的影响持续未变（12月或11月月平均气温），影响冰雪融水的气温因素由7月月平均气温（夏季）变为4月月平均气温（春季），且秋、冬季降水的影响有所显著。从1981-1999年到1999-2011年，降水气温因素中春季气温的影响持续未变（4月或5月月平均气温），暖冬的影响消弱，夏季气温的影响加强（7月月平均气温），且秋、冬季降水的影响进一步加强。

总之，暖冬对台兰河年平均流量的影响在消弱，春季气温与秋、冬季降水的影响在加强，夏季气温的影响呈现强～弱～更强的态势，尤其自1999年以来，台兰河年平均流量呈逐年波动递减趋势。