近150年来长江入海流量变化的趋势、阶段与多尺度周期

万智巍, 连丽聪, 贾玉连, 洪祎君, 蒋梅鑫

(1.江西师范大学 地理与环境学院 鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室, 江西 南昌 330022; 2.中国科学院 地理科学与资源研究所 陆地表层格局与模拟院重点实验室, 北京 100101)

长江是中国第一大河、世界第三大河，全长6 371 km，流域面积1.80×106km2。长江流域大部分地区位于东亚季风区的核心地带，气候湿润、年平均降雨量在1 000 mm以上，有超过1/2的降水转化为径流并最终汇入东海[1]。大通站是海洋潮汐所能达到的上界，控制着长江流域94%的流域面积。长江自大通以下即为感潮河段，因此一般以大通站的流量作为长江入海流量[2]。河流流量以及水文情况是整个区域降水、径流、蒸发以及水资源综合利用的整体体现，因此长江入海流量可以作为一个重要指标反映长江流域的总体水文状况。以往的研究表明[3-4]，长江流量在1950s—1990s为下降趋势，之后则转为上升趋势。夏雪瑾等[5]对长江大通站流量的研究表明，大通站平均流量自1978年以来呈上升趋势，但是并不显著。由于中国大部分地区系统水文观测始于1949年之后，因此有关长江入海流量的研究大多起始于1950年有实测水文数据之后[6]。为了探讨更长时间尺度上的流量变化规律和趋势，有必要利用更长时间的水文资料，研究百年尺度以上的长江入海流量变化。本研究拟利用1865年以来长江中游汉口站实测流量数据，基于近50 a大通站和汉口站流量一元回归模型，恢复近150 a来长江入海流量年平均序列。并以此为基础综合利用线性倾向法和MK趋势检验法[7]进行趋势分析，利用累积距平法[8]进行阶段分析，利用MK突变检验[7]进行突变分析，并基于MTM多窗谱分析[9]、小波功率谱[10]、EEMD集合经验模态分解[11-12]等方法进行多尺度周期分析。

1 数据与方法

1.1 流量数据

所利用的流量数据主要来自相关年度中华人民共和国水文年鉴和长江泥沙公报，主要包括1950—2014年长江大通水文站年均流量资料、1950—2014年长江汉口站年均流量资料；1865—1949年长江汉口站年均流量资料来源于长江水利委员会。

1.2 模型与流量重建

尽管长江大通站自1923年开始进行流量观测，但是1930s—1940s期间的相关数据有缺失[13]，因此选取大通站1950—2014年流量序列进行模型与流量重建。利用SPSS 20软件的游程检验(runs test)对序列进行一致性检验[14]，结果表明p=0.252>0.05，因此可以在95%置信水平下认为序列具有一致性。另外，相关学者对三峡工程实施前后长江径流的变化的趋势研究表明其变化无显著趋势[15]，刘嘉琦等[16]对大通站近60 a来的流量数据分析表明，径流表现为无突变点的缓慢下降趋势。因此本研究利用具有连续水文数据的汉口站和大通站1950—2014年年均流量数据进行一元回归分析(图1)。转换方程为：

y=1.395x-3 021.1，r2=0.889，

F统计量=504.8，p<0.001

由此可将方程可以通过99.9%显著性检验。1950—2014年共65 a的数据表明，汉口站流量与大通站流量相关系数为0.943。由图1可以看出，除极少年份外，几乎所有的年份汉口站与大通站流量散点图都分布于95%置信区间范围之内。因此，通过该转换方程可以1865—1949年汉口站流量实测数据，恢复同一时期大通站流量。

2 结果与分析

2.1 入海流量序列

通过转换方程和相关实测数据，恢复了长江大通站1865—2014年年均流量(图2)。近150 a的流量均值为29 432 m3/s，变异系数为14.72%，其中最大值为1954年的43 094 m3/s，最小值为1900年的17 146 m3/s。

图1 汉口站与大通站流量散点图

图2 1865-2014年长江入海流量序列

2.2 趋 势

线性倾向分析表明(图2)，近150 a来大通站流量呈现下降趋势，速率为-23.7 m3/(s·a)(p=0.003<0.01)。进一步的M-K趋势检验显示，Z统计量为-3.26，Z的绝对值>2.32通过99%置信度检验[17-18]。因此，可以认为在99%置信度下近150 a长江入海流量具有下降趋势。

2.3 阶 段

累积距平分析结果表明(图3)，流量变化具有一定的波动性特征，经历了多次波动性振荡，但是大体上以1955年为分界点，在1865—1955年为流量上升阶段，1955—2014年为流量下降阶段。

2.4 突变检验

MK突变检验表明(图4)，在1940，1943和1949年等年份，UF统计量曲线和UB统计量曲线存在交点，且位于±1.96范围内，说明可以通过95%置信度检验。因此，可以认为长江入海流量在1940s发生了突变。曾小凡等[19]对近50 a的长江流域146个气象站降水数据的统计分析和奇异谱分析的结果表明，长江中游和下游地区降水有增加趋势，并在1970s发生了突变。之所以降水和径流两个方面发生突变的时间段不一致，很可能是由于降水资料长度为50 a左右，而本文重建的大通站流量为150 a。

图3 1865-2014年长江入海流量序列的累积距平

图4 1865-2014年长江入海流量序列的MK突变检验

2.5 周期分析

利用MTM多窗谱分析对近150 a来大通站流量序列进行周期分析，结果表明(图5)，存在34，22,3.1和2.4 a周期，其中22 a周期可以通过99%置信度检验。利用Morlet小波分析方法对近150 a来大通站流量序列进行周期检测(图6)，同样可以发现序列具有2～4 a，8～12 a，16～32 a周期。有较为详细的水文资料以来，长江经历了总体上的1950s，1990s丰水期；1970s和2000年以来的枯水期，但是在1998—2000年出现了持续的正增长趋势[16]。

图5 1865-2014年长江入海流量序列的多窗谱分析

图6 1865-2014年长江入海流量序列的小波分析

利用EEMD方法对原始序列进行分解，可以获得IMF1～6等6个分量以及一个趋势项(RES)。IMF1～6表示大通站近150 a流量序列在不同时间尺度下的周期振荡过程，RES项代表了原始序列的长期趋势。

RES项呈现出单调下降的趋势，与线性倾向法和MK趋势检验得出的长江入海流量长期下降的趋势相吻合。另一方面，相关研究指出[11]，如果趋势项为单调上升或单调下降的趋势则说明原始信号具有明显的非平稳性，这也说明长江入海流量的变化过程属于非线性和非平稳性特征。对各项EEMD分解系数的统计分析表明(表1)，近150 a来长江入海流量具有3～7 a，14～30 a以及60和150 a的长期趋势。在各项系数的最大振幅方面，随着分解的进一步深入，各项系数的振幅逐渐降低，这说明EEMD分解在降低原始序列的非平稳性方面具有较好的表现。IMF1～2具有较高的振幅，代表着原始序列中高频振荡部分，其方差解释量之和为69.5%。IMF3～4的振荡幅度已经大幅下降，方程解释量之和为17.8%，代表了原始序列中的中频振荡部分。其余各项分解系数的方差解释量之和只有12.7%，代表了原始序列中的低频振荡部分和长期发展趋势。在相关系数方面，IMF1～4与原始序列具有较高的相关性。

表1 IMF分量的主要统计值

3 讨论与结论

3.1 讨 论

本研究基于恢复的大通站流量序列，利用线性倾向估计、MK趋势检验和EEMD分解的趋势项，证实了近150 a来长江入海流量处于下降趋势。相关研究[2,20]表明，1900s以来的长江流域降水减少是造成入海径流缓慢下降的原因之一。张晓娅等[21]的研究表明，整个长江流域平均降水量减少了1%左右，长江入海径流同样减少约1%。齐冬梅等[22]对1960—2005年长江上游通天河流域直门达水文站流量实测数据的研究表明，长江上游径流减少与降水量变化趋势一致。由此可见，长江流域降水量变化是影响长江入海径流变化的重要因素。

其他的实测流量数据同样表明[4,16]，长江流域各水文站的流量长期变化也处于下降趋势。如时兴合等[23]的研究表明，近50 a以来长江上游径流量呈减小趋势；Wang等[24]对长江中游汉口站流量序列的研究表明，百年尺度上其流量变化具有下降趋势。结合本文重建的长江入海径流150 a的长时间序列，可以认为自1865年以来长江处于一个显著的流量下降期。

3.2 结 论

(1) 1950—2014年汉口站和大通站流量的一元回归分析表明，二者相关性明显，通过99.9%置信度检验，可以利用汉口站的数据恢复大通站流量。

(2) 以大通站为代表的长江近150 a入海流量序列表明，流量均值为29 432 m3/s，变异系数为14.72%，其中最大值为1954年的43 094 m3/s，最小值为1900年的17 146 m3/s。

(3) 趋势分析表明，近150 a来长江入海流量呈现下降趋势，速率为-23.7 m3/(s·a)(p=0.003<0.01)。

(4) 阶段性分析结果表明，长江入海流量变化具有一定的波动性特征，大体上以1955年为分界点，在1865—1955年为流量上升阶段，1955—2014年为流量下降阶段。

(5) 突变性分析表明，长江入海流量在1940s发生了突变，由丰水期转变为枯水期。

(6) 周期性分析表明，长江入海流量变化过程表现出明显的非线性和非平稳性，具有150和60 a的长期趋势，以及34 a，22 a，3～7 a的中高频振荡周期，其中22 a周期最为明显，可以通过99%置信度检验。

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