近55年来气候变化和人类活动对增江径流变化影响的定量研究

梁 颖 珊

(广东省水文局广州水文分局，广州 510145)

0 引 言

径流是一定时期内气候因素[1]、自然因素和人为因素等综合作用的结果，其变化影响着人类社会系统的安全，同时也影响着自然生态系统的健康。

增江是东江一级支流[2], 是广州市境内最大的一条独立中小河流。河流流域面积约[3]3 160 km2,全长203 km。流域呈狭长形[4], 南北长 90 km, 东西宽 61 km。近年来，不乏增江流域的水文特性、降雨径流变化等水文要素的研究，但缺乏在变化环境下增江流域水循环及水资源演变研究，特别是在多时间尺度上评估气候变化和人类活动对径流变化影响方面少有成果。本文采用基于Budyko假设的水量平衡方法进行径流变化的归因分析[5]，计算简单、物理意义明确。

1 研究区域和数据

研究区域附近17个雨量站点数据来源于国家水文信息数据库，经过资料整编，记录年限为1960-2016年。径流数据来源于麒麟咀(二)水文站。该水文站设立于1954年 4月，东经113°51ˊ，北纬23°21ˊ，位于广东省增城市荔城镇下莲塘村，属珠江流域三角洲河口区增江，是增江流量控制站和国家重要水文站。依据三性审查要求，对资料进行质量控制。流域内地形条件及站点分布情况见图1。采用泰森多边形法求出流域面降雨量。

如图1所示，本文用了7个气象观测站数据，项目包括气压、气温、降水量、蒸发量、相对湿度、风向风速(10 m处风速)、日照时数和0 cm地温要素。各项目日值数据来源于中国气象数据网中国地面气候资料日值数据集。

图1 增江流域雨量站点分布及泰森多边形权重示意图

2 研究方法

2.1 各种因子对径流变化的弹性系数

Budyko[5]认为在较长时间尺度上，流域蒸发量是流域降水和径流的函数。流域长期的水量平衡[6]主要受可供水分(用降水量P表示)和可供能量(用潜在蒸散发E0表示)的双重控制，在干旱气候条件下主要受可供水分的制约，在湿润气候条件下主要受可供能量制约。根据这一假设，多年平均时间尺度的流域水热耦合平衡方程，表达式如下：

(1)

式中：E为多年平均实际蒸发；P为多年平均降水；E0为多年平均潜在蒸发；n为下垫面特征参数。根据流域多年平均的水量平衡方程[7]，R=P-E，可得R=f(P,E0,n)。

采用(FAO)1998年修正的Pen-man-Monteith模型计算流域内潜在蒸散量，其计算公式如下:

(2)

式中：ET0为潜在蒸散量，mm/d;Rn为太阳净辐射，MJ/(m2·d);G为土壤热通量，MJ/(m2·d)，当计算步长为日和旬时，土壤通量G近似于零;γ为干湿表常数，kPa/℃;T为平均气温，℃;U2为 2 m 高风速，m/s;es为饱和水汽压，kPa;ea为实际水汽压，kPa;Δ为饱和水汽压曲线斜率，kPa/℃; 2 m风速和观测高度h关系如下：

U2=4.87WS/ln(67.8h-5.42)

(3)

式中：h=10 m,因此U2=0.748 0WS，存在一定比例关系。

FAO修正的Penman-Monteith模型[8]适用于不同气候类型区潜在蒸散发量计算，Rn、Tmax、Tmin、U2和RH是相互独立的变量，因此，分解各蒸发因子变化对潜在蒸发变化的全微分方程：

(4)

结合Budyko水热耦合平衡方程，导出降水(P)、LUCC(n)、太阳辐射(Rn)、最高气温(Tmax)、最低气温(Tmin)、风速(WS)和相对湿度(RH)对径流变化的全微分方程：

(5)

式中 ：εp、εn、εRn、εTmax、εTmin、εWS、εRH分别是降水、LUCC、太阳辐射、最高气温、最低气温、风速、相对湿度对径流变化的弹性系数。无量纲，便于径流变化对不同因子敏感度的对比。

2.2 人类活动和气候因子对径流变化的相对贡献率

根据公式(3)，可得各因子对径流变化的影响量公式：

(6)

式中：R为多年平均年径流量；k为径流变化的某一影响因子，包括降水、LUCC、太阳辐射、最高气温、最低气温、风速和相对湿度；εk为各因子对径流变化的弹性系数；ΔRk为相应因子对径流变化的影响量。下垫面参数n[9]的变化对径流的影响可以表征为人类活动的影响，其影响量主要受下垫面变化、水库建设、土地利用及社会经济发展状况 (人口、GDP) 等人类活动的影响。气候变化[10]通过改变降水、气温、相对湿度等气象因子对径流变化产生影响，降水、太阳辐射、最高气温、最低气温、风速和相对湿度对径流变化影响量之和，即为气候变化对径流变化的影响量。气候变化和人类活动对径流变化影响的相对贡献率可用下式表示：

(7)

式中：ΔRclim、ΔRhum分别为气候变化影响量与人类活动影响量；Δ为气候变化和人类活动影响量的绝对值之和；ωclim、ωhim分别为气候变化和人类活动对径流变化的相对贡献率，%。

3 结果分析

3.1 径流变化特征

3.1.1 年代际变化

采用Mann-Kendall非参数统计方法计算全流域年降水量系列变化趋势，得出1960-2015年年径流量平均值为37.2 亿m3，Z值为0，β值为0.014 87，倾斜度置信区间为[-0.191 2, 0.214 9]，Z在置信区间内，说明在95%的置信水平上，流域呈现微弱的增加趋势。

图2 增江流域1960-2015年径流量变化突变检验

对年径流量序列进行M-K突变检验，见图2。UF正向序列曲线表明增江流域年径流量在1961-1965有减少的趋势，1972-1983年有增加的趋势，1984-1991年有减少的趋势，但是都没有通过0.05显著性水平。根据两曲线交点位置可知，交叉点都位于信度线之间，1972年是突变年，说明1972-1983年径流增加是一种突变，它的起始时段发生在1972年。两曲线在2002-2008年间多次相交，说明此间处于径流量的平水期，在经过2008-2011年短暂的减少趋势后，又出现两线相交，说明2012年后增江流域径流量趋于稳定，现在正处于平水期。

增江流域各年代径流的平均值和距平百分比如表1所示，1960s径流量最少，仅有32.26 亿m3, 距平为-13.29%，2010s径流量也较少，距平为-8.38%；2000s的径流量最多，距平为8.39%，较1960s多25%，其次为1980s，径流量达39.44 亿m3。

表1 增江流域各年代径流量距平百分比及丰枯等级

根据年径流量R的距平百分率大小划分丰枯等级。r=(年径流量-多年平均值)/多年平均值×100%。当r≥25%时为丰水年;10%≤r<25%时为偏丰年;-10%

增江流域丰水年、偏丰年、平水年、偏枯年、枯水年的比例分别为17.9%、14.3%、28.6%、23.2%和16.1%，平水年最多，偏丰年的比例最小。从各年代来看，各年代均有偏丰水年、平水期。1960s没有偏枯年，2010s没有丰水年。枯水年分布较集中，只出现在1960s、1990s和2000s。1990s和2000s都出现了3年，但是1960s的平均径流量最小，2000s的平均径流量最多，说明枯水年多少对年代平均的径流量影响不起决定作用。从丰枯配比来看，1960s和1980s平水年较多，丰水年或枯水年较少；而90s和2000s大丰大枯的年份较多，平水年较少，配型和前者刚好相反。

3.1.2 年际变化

分析径流变化曲线[图3(a)]可知，近 56 a 增江径流总体并未呈现微弱的增加趋势，与前面Mann-Kendall趋势结论一致，倾向率为每10 a增加0.6 mm。从径流量累计距平图可以看出[图3(b)]，1963年到1972年为负距平，累计距平曲线向下波动，是明显的枯水期特征；1972-1984年，累计距平曲线向上波动，进入丰水期；1982-1991年径流量减少，此后，径流量在多年平均径流量上下波动，距平曲线呈现水平，增江进入平水期，与前面Mann-Kendall趋势结论一致。因此综合两者结论，1960-1972年为枯水期，1972-1984年为丰水期，1984-1991年为枯水期，此后至今一直为平水期。

图3 增江流域径流量及累计距平

增江流域春、夏、秋、冬季节的倾向率分别为每10 a减少0.01 mm、每10 a增加0.13 mm、每10 a减少0.20 mm和每10 a增加0.02 mm。增江流域夏季径流量多年平均递增量和秋季径流量多年平均递减量相抵消，冬季径流量多年平均递增量和春季径流量多年平均递减量相抵消，各季节的相消作用，使增江流域多年来径流量维持稳定，变化不大(图4)。

图4 增江流域各季节历年径流量

3.1.3 年内变化

图5给出了增江流域各年代径流年内分配曲线，增江流域各年代平均径流年内分配曲线十分相似，具有明显的丰枯季节变化，汛期流量占年径流总量的 80% ; 非汛期径流量明显偏低，仅占全年总量的20%。径流总体呈明显的不对称双峰型，最大峰值出现在6月份，而次峰都出现在8月。但1980s和2010s的最大峰值前移，出现在5月。只有1980s和2000s是单峰，1980s单峰出现在5月，峰型较扁宽缓和；2000s单峰峰型陡峭，出现在6月。随着年代的推进，最高峰出现时间在6月、5-6月之间、5月之间循环，说明增江流域径流峰值结构稳定，减少了突变点的出现。

图5 增江流域各年代径流量年内分配

径流年内分配不均匀系数Cv值反映年径流量总体系列离散程度(图6)。Cv值越大，年径流年际变化越剧烈，对水资源利用不利，且易发生洪涝灾害。增江流域径流年际变异系数为0.322，表明增江流域年际变化较小，径流较为稳定。年内分配不均匀系数Cv的值介于0.32～1.15之间，月径流的年际变化大。尤其是12月-次年3月的Cv值较大，径流年际丰枯振荡最为明显，主要由于冬季降雨量小，变化大，径流最不稳定。春季和秋季Cv值次之，受强降雨影响较小，径流保持在一定水位。夏季Cv值最小，径流比较稳定地维持在高水位。因此，夏季径流最稳定。

图6 月径流量Cv值

3.2 径流的LUCC和对各气象因子的弹性系数

3.2.1 各气候因子变化特征

下垫面参数n(LUCC[11])表征植被，土壤性质和山坡坡度等特征，参数n越大，表明流域植被覆盖面积更大。根据公式(1)，采用实验误差法，n以0.001为增量从0到5试算，取使方程误差最小的值作为流域下垫面参数n的值。增江流域下垫面变化参数n的变化如图7所示，横坐标为30年为一组的时间序列，1为时间序列长为1960-1989年,27时间序列长为1986-2015年，对应y轴值为该序列长度下下垫面参数的多年平均值。1960-1989年30年间多年平均n为1.28，1970-1999年多年平均n为0.70，1980-2009年多年平均n为0.47，说明人类影响因素变化是剧烈的，多年平均下垫面参数n减少了63%。

图7 多年平均下垫面参数n

注：同一色系表示同一个气象因子。两个为一组，左侧为1960-1989年均值，右侧为1990-2015年均值。另，风速例外，上为1960-1989年均值，下为1990-2015年均值。图8 7种气象因子的空间分布及增城站Mann-Kendall气象因子时间序列突变检验

图8为7种气象因子的空间分布及增城站Mann-Kendall气象因子时间序列突变检验。从气压因子来看，1990年代后时间序列平均值比1990年前高，分布更均匀，但在2000年代发生突变，有减小的趋势。从日照时长来看，1990年代后时间序列平均值分布相对不均匀，南部比北部日照时长更长，在1992年发生突变，有下降的趋势，平均日照时长比1990年代前短。从降雨来看，1990年代后多年平均值比1990年代前大，分布更均匀，但是两者均没有明显的变化趋势。从日最高气温年均值看，1990年代后明显比1990年前高，分别在1985年和1996年发生突变，都是升温趋势。从日最低气温年均值看，1990年代后同样比1990年代前高，在1993年发生突变，说明随着全球变暖，增江流域从90s开始升温明显。从相对湿度来看，1990年代前分布较均匀，1990年代后分布不均，最大值和最小值的差距更大，虽在1994年发生下降突变明显，但在2012年有回弹趋势，导致1990年代后平均值比1990年代前更大。从风速来看，1990年代后在2006年发生突变，表现为下降趋势，总体平均风速比1990年代前小，且分布更均匀。

流域内下垫面参数n减小，气候增暖明显，降雨量增加，蒸发量减少，对径流的增加十分有利。

3.2.2 各因子对径流变化的弹性系数

将多元线性回归模拟径流变化量与实测径流变化量比较(图9)，计算结果误差分析见表2所示。(ΔRp+ΔRn+ΔRTmax+ΔRTmin+ΔRRH+ΔRWS+ΔRSD)模拟径流变化量与实测径流变化量拟合程度较高，两者的相关系数为0.998，模拟径流变化量与实测径流变化量均方差为0.001。因此，基于 Bydyko 假设的水热耦合平衡方程适合运用于本流域研究。

图9 模拟径流与实测径流对比(红色实线为趋势线)

表2 模拟结果误差分析

计算结果如图10所示，在年最高气温升高1%时，增江流域的径流量将增加2.77 %; 当年降水量增加10% 时，径流量将增加11.1%; 在年最小气温升高1% 时，增江流域的径流量将减少3.24 %; LUCC弹性系数为-0.247，表明LUCC参数n减少10%，径流量将增加2.47%。从3.1节得知，实际气象数据显示，过去56 a，气温、降雨、相对湿度为增加趋势，下垫面因素n，风速，日照时长为减少趋势，而增江的径流量为增加趋势，因此从趋势上来看，计算结果和现实情况是相符的。

径流变化对最高温度、降水、相对湿度的弹性系数均为正 (图10)，表明最高温度、降水、相对湿度对径流变化有促进驱动作用。径流变化对最低气温、太阳辐射、LUCC和风速的弹性系数为负，表明这些因子对径流变化有负驱动作用。南方地区水汽较充足，最高温度增加，流域蒸腾作用加强，降雨增多，径流量继而增加，这是影响径流量的主要原因。另一方面，当相对湿度的增加，流域蒸散发减少[12]，进而使得产汇流损失减少，径流增加。下垫面参数n减小，植被保持水土功能减弱，从而导致径流量增加。相反，日照时间加长，太阳辐射的加大，持续高温以及风速的增加，使得流域蒸散发增加，进而导致径流量减少。

径流变化对降水和温度较其他因子更为敏感，LUCC敏感因子较小，但是下垫面参数n近几十年来变化巨大，产生了一定的影响力。径流对各因子的敏感度绝对值为：最低气温>最高气温>降水>相对湿度>太阳辐射>LUCC >风速。

图10 各气候因子和LUCC的弹性系数(无量纲)

3.3 人类活动和气候变化对径流变化影响定量分解研究

流域的蒸散发是降雨和潜在蒸散发的函数，在多年平均尺度下，流域的径流量是多年平均降雨量和多年平均蒸发量的差，因此流域的蒸散发影响着径流量的变化。同样的降雨条件下，流域的蒸发量越小，径流量就越大。图11列出了不同下垫面影响下流域蒸散发对降雨和潜在蒸散发变化的响应量。横坐标为降雨量增加或减少0～50%，纵坐标为潜在蒸散发增加或减少0～50%，彩色二维图的值表示流域蒸散发的响应量。流域蒸散发对下垫面参数n的变化较为敏感：1960-1990年，n数值为1.28，数值较大，因变量蒸散发的波动也较大，出现了大红色和深蓝色的最大变化量和最小值变化量；1980-2010年期间，n数值为0.47，数值较小，因变量蒸散发的波动也较小和平缓，大红色和深蓝色没有出现；1970-2000年处于中间过渡期，变化幅度较1960-1990年小，较1980-2010年大。因此，随着下垫面参数n的减小，在同样的降雨和潜在蒸散发变化量的条件下，流域蒸散发的变化量也随之减少，随之引起径流量的增大，这与增江流域径流量增大的实际相符。

图11 不同下垫面影响下流域蒸散发对降雨和潜在蒸散发变化的敏感性

为进一步分析径流变化的主导因素，图12给出气候变化影响量(ΔRp+ΔRTmax+ΔRTmin+ΔRRH+ΔRWS+ΔRSD)和人类活动影响量 LUCC (ΔRn)的对比。表3给出了人类活动和气候变化对径流变化的相对贡献率(5年滑动平均)，气候变化和人类活动的多年平均贡献率分别为51.1%、48.9%。从图12贡献率可以看出，1980年代后人类活动对径流影响程度大幅增加，说明日益加剧的人类活动对流域水循环和水资源演变产生了较大的影响。

表3 人类活动和气候变化对径流变化的滑动平均相对贡献率 %

图12 气候和人类活动对径流量变化贡献率随年代的变化情况

2000年代后人类活动影响减少，趋于缓和，人类正在努力和自然处于一种和谐平衡关系。因此，人类活动对径流变化的影响不容忽视。

4 结 语

本文研究了1960-2015年增江流域的径流演变规律，分析了下垫面参数n、气压、日照时长、降雨、最高气温、最低气温、相对湿度、风速等8种影响因子的变化规律以及对径流量的弹性系数，探究了人类活动和气候因子对径流变化的相对贡献率。主要得出以下结论。

(1)1960-2015年年径流量平均值为37.2 亿m3，流域呈现微弱的增加趋势，为每10 a增加0.6 mm，1960-1972年为枯水期，1972-1984年为丰水期，1984年至1991年为枯水期，此后至今一直为平水期。

(2)1960s径流量最少，距平为-13.29%，2000s的径流量最多，较1960s多25%。

(3)增江流域具有明显的丰枯季节变化，汛期流量占年径流总量的 80%，径流总体呈明显的不对称双峰型，最大峰值出现在6月份，而次峰都出现在8月。

(4)增江流域年际变化较小，径流较为稳定。夏季Cv值最小，冬季丰枯振荡最为明显。

(5)人类影响因素变化是剧烈的，下垫面参数n减少了63%。域内气候增暖明显，降雨量增加，蒸发量减少，下垫面参数n减小，对径流的增加十分有利。

(6)径流变化对降水和温度较其他因子更为敏感，LUCC弹性系数较小，但是下垫面参数n近几十年来变化巨大，产生了一定的影响力。径流对各因子的敏感度绝对值为：最低气温>最高气温>降水>相对湿度>太阳辐射>LUCC>风速。

(7)随着下垫面参数n的减小，在同样的降雨和潜在蒸散发变化量的条件下，流域蒸散发的变化量也随之减少，引起径流量的增大。

(8)气候变化和人类活动的多年平均贡献率分别为 51.1%、48.9%。1980s后人类活动对径流影响程度大幅增加，说明日益加剧的人类活动对流域水循环和水资源演变产生了较大的影响。2000s后人类活动影响减少，趋于缓和，人类正在努力和自然处于一种和谐平衡关系。因此，人类活动对径流变化的影响不容忽视。

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