湟水输沙量演变特征分析

2019-03-15汪清旭

水利与建筑工程学报 2019年1期

时璐，汪清旭

(青海省水文水资源局勘测局，青海西宁 810001)

泥沙是指在土壤侵蚀过程中，随水流输移和沉积的土体、矿物岩石等固体颗粒。对流域而言，河流泥沙不仅反映水土流失状况，还是流域内降水、径流、土壤、地形地貌植被等流域特性的体现。

湟水谷地是青海省工农业发展基地，农业资源优越，流域面积1.61 km2,仅占青海全省面积的2.2%，耕地面积却相当于全省的56%，并养育了全省人口的61%，但湟水流域水土流失严重，这与高原地区气候特征、生态环境和人类活动有非常大的关系。湟水谷地属黄土高原山地区，地表植被条件差，受水力侵蚀严重，大量黄土受到降水侵蚀汇流到河流中，造成河道淤积，过洪断面减小，给河道防洪带来很大压力，也严重影响到沿岸人民生活和工农业发展，因此研究泥沙的演变特征具有重要的意义。掌握河流的水沙特性可以为合理有效地开发和利用湟水流域水土资源提供服务以及对水资源利用的有效调控提供依据[1-5]。

1 流域概况

湟水河又名西宁河，指流经西宁城北的黄河重要支流。位于中国青海省东部。发源于海晏县包呼图山。东南流经西宁市，到甘肃省兰州市西面的达家川入黄河。河长349 km，由于流域有不同的岩性与构造区，因而发育成峡谷和盆地形态。湟水河两侧沟壑发育，支流较多，水系发育，呈树枝状和羽状。

民和水文站系湟水主要控制站，位于东经102°48′，北纬36°20′，集水面积15 342 km2，水文站控制流域内河道平均比降5.3‰，是青海省境内湟水干流上最后一个控制站(见图1)，其径流量、输沙量通常用于作为研究青海境内湟水径流量、输沙量以及进入甘肃的径流量和输沙量的重要依据。本文通过对民和站1956年—2013年的径流泥沙资料分析湟水的泥沙演变特征。

20世纪90年代以来，由于气候变暖，使冰川面积减小、雪线上抬，极端天气出现频繁，对于本就脆弱的高原生态环境而言无疑是雪上加霜，农牧业生产环境恶化，直接影响了全省的粮食生产和经济发展[6]。

探究民和站径流泥沙演变特征了解湟水流域(不包含大通河流域)径流泥沙变化趋势，为湟水流域的水资源开发利用、农业工业发展和防洪抗旱提供依据。

2 研究方法

本文中对径流量和输沙量的趋势分析和突变分析采用Mann-Kendall非参数统计方法(M-K)[7-12]。M-K能够检验出水文序列是否具有趋势和突变，并且判断出趋势是否明显和检查出序列突变的时间点。

趋势分析[11]：假设时间序列(X1，X2……Xn)，定义统计量S：

(1)

其中sign为符号函数。当Xi-Xj小于、等于或大于零时，sign(Xi-Xj)分别为-1、0、1。S为正态分布，其均值为0。

方差：

Var(S)=n(n-1)(2n+5)/18

(2)

检验值：

(3)

在双边趋势检验中，对于给定的置信水平α，若|Z|≥Z1-α/2,则原假设H0是不可接受的，即在置信水平α上，时间序列数据存在明显的上升或下降趋势。Z为正值表示增加趋势，负值表示减少趋势。

突变分析[12]：设输沙序列X1，X2……Xn，S表示第i个样本Xi>Xj的累计数，定义统计量：

(4)

在时间序列随机独立的假定下，S的均值和方差分别为：

1≤k≤n

(5)

将S标准化：

(6)

给定显著性水平α，若UF(k)的绝对值大于Uα，则表明序列存在明显的趋势变化。所有UF(k)可组成一条曲线。将此方法引用到反序列以同样的方法计算UB(k)得到一条曲线，两条曲线的交点位于置信线之间，则此点可能就是突变点的开始。Mann-Kendall非参数秩次检验在数据趋势检测中极为有用，其特点表现为：(1) 无需对数据系列进行特定的分布检验，对于极端值也可参与趋势检验；(2) 允许系列有缺失值；(3) 主要分析相对数量级而不是数字本身，这使得微量值或低于检测范围的值也可以参与分析；(4) 在时间序列分析中，无需指定是否是线性趋势[13]。

3 泥沙演变特征

3.1 水沙的年际变化

径流量和输沙量的年际变化幅度一般通过离势系数Cv和绝对比率K来反映[14]。Cv值反映水文要素整体序列的离散程度，Cv值越大，离散度越大，说明年际变化越剧烈；反之亦然。Cv值越小，说明水沙的年际变化小这种情况有利于流域内水沙资源的利用[15]；K值体现水文要素的年际绝对变化，K值越大，年际变化幅度越大。

将整个时间序列分成三部分进行分析1956年—1979年、1980年—1999年、2000年—2013年各序列水文特征值见表1。

表1 各水文要素的水文特征值

通过表1可知在全部时间序列中输沙量年际变化剧烈，Cv值达到0.89，在1980年后Cv降低到0.43，从整个系列来看输沙量的年际变化趋于稳定且均值不断减少；径流量的年际变化一直很稳定，总体Cv不超过0.26，到21世纪后Cv大幅度减小；通过输沙模数可得1979年前流域内水土流失严重，自2000年以来输沙模数明显减小。

3.2 水沙的趋势和突变分析

3.2.1 水沙趋势分析

根据对民和站1956年—2013年的实测资料进行M-K分析结果见表2。

表2 M-K统计量

由表2可得输沙量时间序列通过置信水平为99%的趋势检验，表现为明显的下降趋势；径流量与降水量变化趋势一致，呈上升趋势但都没有通过90%的显著性检验，所以径流量与降水量有不显著的上升趋势。输沙量最大出现年份与降水量最大同年都为1961年，值分别为5 640万t和570.5 mm，年径流量最大值34.47亿m3，出现在1989年；最小值年径流量与面平均降水量都为1991年分别为12.65亿m3和267.6 mm，年输沙量最小值为138万t在2005年出现。

3.2.2 水沙突变分析

使用M-K突变分析得出图2、图3、图4。

通过分析图2可得：1956年—1962年不显著的上升趋势，1963年—1997年不显著的下降趋势，1998年—2013年显著的下降趋势，与趋势分析结果一致；图中两条曲线的交点从1997年—1999年，说明这是突变开始的范围。

从图2、图3和图4中分析可以得出结论见表3。

从表3可以得出径流、泥沙和降水的变化趋势和突变时间点，但此时我们还需要确认突变现象的产生是因为丰枯年际变化而产生，而不是单纯的气象突变。

表3 M-K检验结论表

本文使用均值差异T检验的方法确定突变现象[16]。定义样本长度为N的序列的突变指数为：

(7)

式中：X1和S1基准年前的时段M1的平均值和标准差；X2和S2为基准年后时段面M2的平均值和标准差。

定义统计量：

(8)

式中：M1和M2分别为前后两段序列的样本长度；SP为联合样本差即：

(9)

式中：S1和S2分别为前后两个时段序列的方差。该统计量τ给出一定的显著水平，如τ>τα则在α的显著水平上基准点两侧有明显差异，取这一区间中最大Ij的年份作为突发时间点。

对1996年—1999年进行均值T检验，结果见表4。

表4 各项T检验统计表

通过表4中的各统计量得年输沙量有明显的突变点位突变指数最大的一年为1999年，年径流量和面平均降水量虽然在Kendall趋势检验中表现出有不同时间段上升下降的趋势但在T检验中没有通过突变检验。年径流量和面降水量的突变只是气候因素引起的。

4 水沙关系

将全部时间序列分为三部分1956年—1979年、1980年—1999年、2000年—1013年，分别绘出三个阶段和全部系列的相关图见图5，并绘制1956—2013系列降水径流双累积关系线图见图6。

由图5可得，在1956年—1979年之间输沙与径流的关系较好线性相关系数达0.78，也就是说沙随水走，水多沙多，水少沙少，而1980年以后线性关系越来越差，且输沙与径流的关系由正比趋势逐渐向反比转变，径流量和输沙量的相关关系由0.78变为0.17，在降水与径流关系保持一致的状态下，说明了人类活动对流域内产沙影响很大，我们在进行分析或应用时需要将径流和输沙分别计算。