黄河中游极端降雨对输沙量影响的时序分析

周才钰　何毅　穆兴民　李朋飞

摘要：黄河中游是黄河泥沙的主要来源区，极端降雨是区域侵蚀产沙及河流输沙的主要动力。基于黄河中游河潼区间1958-2016年26站逐日降雨数据及河口镇和潼关水文站的输沙量数据，采用回归分析、双累积曲线等方法，研究了极端降雨指标的变化趋势及对输沙量的影响。结果表明：①极端降雨指标总体呈降低趋势，但多数指标的下降趋势未达到显著性水平。②输沙量在1979年和1999年发生突变。1979年之前对输沙量影响最大的是最大ld降雨量，影响最小的是汛期降雨量：1980-1999年对河流输沙量影响最大的是主汛期降雨量，影响最小的是暴雨量;2000-2016年对河流输沙量贡献率最大的是大雨量，最小的是暴雨量。③极端降雨对输沙量的影响在1958-1979年最大，1980-1999年次之，2000年之后输沙量受人类活动的影响大于极端降雨的影响。

关键词：时间序列;输沙量;极端降雨;河口镇一潼关区间;黄河中游

中图分类号：P333;TV882.1

文献标志码：A

doi： 10.3969/j.issn.1000-1379.2019.03.002

以气候变暖为典型特征的全球气候变化正影响着生态环境和人类社会[1]，极端气候事件逐渐成为气象和水文研究的热点。极端降雨频发是气候变暖影响较大的后果之一，其对土壤的侵蚀和破坏性远远大于一般降雨[2]。Comino J R等[3]研究发现，极端降雨在土壤侵蚀中起关键作用，且绝大多数的水土流失通常只来自于少数几场极端降雨事件：Buendia C等4]在地中海地区的研究结果表明，当研究区极端降雨发生变化时，河流输沙量会显著降低或增加：钟科元等[5]分析了松花江流域极端降雨对河流输沙量的影响，发现该流域输沙量与极端降雨指标存在极显著的相关关系（显著性水平P

黄河中游河口镇至潼关区间（简称河潼区间）位于水土流失严重的黄土高原，该区间年产水量不足黄河总径流量的40%，年输沙量则占黄河年均输沙量的90%[7]。自20世纪70年代末以来，河潼区间的输沙量发生了显著变化[8]，1958-1979年多年平均输沙量为13.49亿t，1980-2016年为4.82亿t，其中2000-2016年为2.07亿t。目前，关于黄河中游降雨对河流输沙的影响研究较多[9-10]，但鲜有极端降雨事件的时间序列分析及其影响河流输沙的报道。基于此，本文选取河潼区间26个气象站点1958-2016年的逐日降雨数据以及河口镇和潼关水文站的输沙量数据，选择多个极端降雨指标，探究河潼区间极端降雨的时间变化规律及不同的极端降雨指标对输沙量的影响程度，以期为黄河中游水土保持生态建设提供科技支撑。

1 研究区概况

河潼区间属温带干旱半干旱地区，年降雨量少且多集中于7-8月。区间内支流绝大部分流经黄土丘陵沟壑区，是黄河泥沙特别是粗泥沙的主要来源区[11]。区域流域面积为29万km2，仅占黄河流域面积的38%[12]。区间所在地理位置及气象站点分布见图1。

2 资料与方法

2.1 数据来源及处理

河潼区间26个气象站点的逐日降雨数据来源于中国气象数据网（ http：//data.cma.cn），皆为河潼区间建站时间比较长的站点，去除了华山、六盘山等高山站点。在这些降雨数据中存在少量的数据缺失情况，本文根据以下标准进行缺失值的处理：①若缺测数据只有某一天，则利用临近10 d内的数据取均值进行插补：②若缺测数据是连续的若干天，则采用该站点相邻气象站利用多元线性回归进行插补[8]。

输沙量数据来源于泥沙公报，选取了河口镇和潼关两个水文站1958-2016年的区间来沙量数据进行分析。

2.2 研究方法

2.2.1 泰森多边形法

泰森多边形法是对离散的采样点进行区域化的主要方法[13，可根据离散分布的气象站的降雨量来计算流域（或区域）面平均降雨量[14]。本文根据气象站所在位置，将河潼区间划分为26个单元，每个单元包含一个气象站，一个站的降雨量就代表该站所在单元的降雨量。计算出该气象站的面积占总研究区面积的比例作为该气象站的权重，用各站降雨量与该站权重相乘后累加，所得的值即为该区域的面降雨量。

2.2.2 双累积曲线法

双累积曲线常用于检验两个参数之间关系的一致性及其变化趋势[15-18]。本文利用双累积曲线研究极端降雨指标和河流输沙量之间的关系，将研究区1958-2016年各年的极端降雨指标作为横坐标，将累计输沙量作为纵坐标。若水沙关系不变，则双累积曲线应大致呈直线：若输沙量发生变化，则双累积曲线会出现突变点并发生偏移[19]。曲线发生偏移后，求出输沙量理论值（不发生突变），其与实际输沙量之差即为输沙量的偏移值。利用输沙量偏移值占实际输沙量的比例，可求出不同的极端降雨指标对输沙量的贡献率，以此判断极端降雨指标对输沙量的影响。

2.2.3 极端降雨指标的选取

本文选取8个极端降雨指标（见表1），参考气候变化监测与极端气候事件指数专家组（ Expert Team onClimate Change Detection and Indices， ETCCDI）[20]选取了R95pTOT、SDH、RXlday、RX5day 4个指标，另外，选择了大雨量（日降雨量>25 mm）、暴雨量（日降雨量>50 mm）、汛期降雨量和主汛期降雨量4個指标。2.2.4趋势分析

Mann-Kendall（简称MK）方法是由世界气象组织推荐的用于时间序列分析的方法，被广泛应用于检验水文气象资料的变化趋势[9]。MK方法检验的统计量Z值若为正，则表示序列呈增大趋势，为负则呈减小趋势。显著性水平为0.05时检验临界值为±1.96，显著性水平为0.01时检验 临界值为±2.58。本文运用MK方法分析极端降雨指标序列和输沙量的变化趋势。

3 结果与分析

3.1 年际极端降雨指标变化

河潼区间极端降雨指标大多未表现出显著增大或减小趋势（见图2，*表示趋势显著）。在研究时段内，仅主汛期降雨量和降雨强度两个极端降雨指标呈显著下降趋势（P<0.05），其他极端降雨指标下降趋势不显著。通过变差系数C_v值分析各极端降雨指标的波动程度可以发现，暴雨量年际波动最大，降雨强度年际波动最小。

3.2 年代际极端降雨指标变化

各年代极端降雨指标见表2，其极值比及变差系数见表3。分析可知：①各年代极端降雨指标绝大多数呈现先下降后上升的趋势，并在20世纪90年代出现最小值，2000年之后又开始增大。②20世纪80年代极端降雨指标的极值比最大，60年代极值比差异较小，表明1980-1989年极端降雨指标在各站点间空间差别较大，1960-1969年分布较为均匀。各指标中，变化最大的是大雨量和暴雨量，表明这两个指标在研究时段内各站点间的空间差别较大：降雨强度变化最小，说明降雨强度在研究时段内各站点间分布更均匀。③20世纪90年代C_v值波动幅度较大，其次是20世纪70年代，2000年后C_v值波动幅度较小，表明各极端降雨指标在1990-1999年和1970-1979年年代际差别较大，在2000-2016年稳定。在8个指标中，大雨量和暴雨量波动幅度较大，表明这两个指标的年代际差别较大。

3.3 极端降雨对河流输沙量的影响

3.3.1 输沙量的动态变化

1958-2016年间，河潼区间输沙量年际波动明显（见图3），整体呈明显下降趋势，MK统计检验值Z=-7.069（ P

3.3.2 极端降雨指标与输沙量的双累积曲线

1958-2016年累计输沙量与8个极端降雨指标累计值的变化趋势基本相同（见图4），即1958-1978年呈线性增长，1979年发生第一次突变，1999年发生第二次突变，2000年之后输沙量明显减小。因此，可以通过分析1958-2016年、1958-1979年、1980-1999年和2000-2016年4个时期输沙量的变化分析极端降雨指标对输沙量的影响。4个时期极端降雨指标和输沙量的相关系数见表4。结果表明：①1958-2016年、1958-1979年和1980-1999年3个时期内，除个别指标外，其余极端降雨指标与输沙量存在极显著的相关关系（P<0.01），2000-2016年各极端降雨指标与输沙量关系均不显著：②1958-1979年，对研究区河流输沙量影响最大的极端降雨指标是最大ld降雨量，最小的是汛期降雨量，第一次突变之后，主汛期降雨量与河流输沙量的相关性最强，暴雨量的相关性最弱。

3.3.3 极端降雨指标对输沙量的贡献率

通过上述分析可知，研究区各极端降雨指标与河流输沙量的双累积曲线在1979年和1999年发生突变，这与前人8.21-22对该区域的研究结果一致。由于2000-2016年极端降雨指标与河流输沙量的关系不显著，因此可通过双累积曲线分析2000-2016年各极端降雨指标对输沙量的影响，即2000-2016年极端降雨指标对输沙量的贡献率（见表5）。结果显示：①2000-2016年间极端降雨指标对输沙量的贡献率为31.48% -41.48%：②第二次突变后，对输沙量贡献率最大的极端降雨指标为大雨量，暴雨量对输沙量的贡献率最小。

4 讨论

分析结果表明，极端降雨对输沙量的影响存在明显的阶段性。基准期（即1958-1979年）和第一次突变后极端降雨与输沙量存在极显著的相关性，第二次突变后输沙量显著减小。同时，第二次突变后（2000-2016年）极端降雨对输沙量的贡献率为31.48% -41.48%，即极端降雨对输沙量的影响小于50%，说明人类活动在这一阶段对输沙量的变化起主要作用。这也表明输沙量变化是气候变化和人类活动共同作用的结果，这与高鹏等[7，21]的研究结果一致。

人类活动影响主要包括两个方面：①20世纪70年代，黄土高原一系列生态建设T程如退耕还林（草）T程、植树造林等[23-24]，改变了侵蚀产沙过程;②黄河中上游修建水库、淤地坝等水土保持工程不仅减少了来沙量，而且减少了径流量，水流减小，挟带泥沙能力减弱，造成中游泥沙量减少。因此，基准期双累积曲线基本呈一条直线：第一次突变后，流域生态T程正处于建设之中，双累积曲线略有波动;在第二次突变之后，流域内生态建设工程和水保T程已经落成，改变了径流产生与汇集的下垫面条件，在一定程度上减少了流域的产水产沙量[25]，也减少了进入河流的径流输沙量，因此这一阶段双累积曲线发生了较大程度的波动。5结论

（1） 1958-2016年极端降雨指标均呈下降趋势。除主汛期降雨量和降雨强度呈显著下降趋势外（P<0.05），其他指标的下降趋势未达到显著性水平。

（2）河潼区间各极端降雨指标与河流输沙量的双累积曲线均在1979年和1999年发生突变。1958-1979年对河流输沙量影响最大的為最大1 d降雨量，最小的为汛期降雨量：1980-1999年对河流输沙量影响最大的为主汛期降雨量，影响最小的是暴雨量：2000-2016年对河流输沙量贡献率最大的为大雨量，最小的为暴雨量。

（3）不同阶段极端降雨对输沙量的影响程度不同。基准期（1958-1979年）影响最大，1980-1999年次之，2000年之后河流输沙量受人类活动的影响大于极端降雨的影响。

参考文献：

[1]任正果，张明军，王圣杰，等.1961-2011年中国南方地区极端降雨事件变化[J].地理学报，2014，69（5）：640-649.

[2] 张鹏，近50年极端降雨变化对黄河流域河龙区间水沙变化的影响研究[D].杨凌：西北农林科技大学，2014：1-93.

[3] COMINO J R，SENCIALES J M， RAMOS M C，et al.Un-derstanding Soil Erosion Processes in Mediterranean SlopingVineyards（ Montes de Malaga， Spain） [J]. Geoderma，2017，296： 47-59.

[4]BUENDIA C，BUSSI G，TUSET J，et al.Effects of Afforest-ation on Runoff and Sediment Load in an Upland Mediterra-nean Catchment [J]. Science of the Total Environment，2015. 540： 144-157.

[5]钟科元，郑粉莉，吴红艳，等.松花江流域极端降雨变化对流域输沙量的影响[J].农业机械学报，2017，48（8）：245-252，321.

[6] KEO Soksamnang.何洪鸣，赵宏飞，等.黄土高原50余年来降雨侵蚀力变化及其对土壤侵蚀的影响[J].水土保持 研究，2018，25（2）：1-7.

[7] 高鹏，穆兴民，王飞，等.黄河中游河口镇一花园口区间水沙变化及其对人类活动的响应[J].泥沙研究，2013（5）： 75 - 80.

[8] 何毅.黄河河口镇至潼关区间降雨变化及其水沙效应[D].杨凌：西北农林科技大学，2016：1—106.

[9]何毅，穆兴民，赵广举，等.基于黄河河潼区间输沙量过程的特征性降雨研究[J].泥沙研究，2015（2）：53-59.

[10] 赵广举，穆兴民，田鹏，等.近60年黄河中游水沙变化趋势及其影响因素分析[J].资源科学，2012，34（6）：1070-1078.

[11] 张佳，王厚杰，张勇，等.黄河中游主要支流输沙量变化对黄河人海泥沙通量的影响[J].海洋地质与第四纪地质，2012，（3）：21-30.

[12] 范念念，李慧奇，田苏茂，等.黄河河潼区间泥沙与洪水复杂响应分析[J].水土保持通报，2009（3）：216-219.

[13] 曾红伟，李丽娟.澜沧江及周边流域TRMM 3843数据精度检验[J].地理学报，2011，66（7）：994-1004.

[14] 汪丽娜，穆兴民，张晓萍，等.陕北黄土丘陵区流域面平均雨量推算方法[J].中国水土保持科学，2008，6（2）：39-42.

[15] 管晓祥，张建云，鞠琴，等.多种方法在水文关键要素一致性检验中的比较[J].华北水利水电大学学报（白然科学版），2018，39（2）：51-56.

[16] 穆兴民，张秀勤，高鹏，等.双累积曲线方法理论及在水义气象领域应用中应注意的问题[J].水文，2010，30 （4）：47-51.

[17]SEARCY J K，HARDISON C H.Double-Mass Curves[G]//Manual of Hydrology： Part l，General Surface Water Tech- niques. Washington，D C：USGS， 1960： 31-59.

[18] 秦丽欢，周敬祥，李叙勇，等.密云水库上游径流变化趋势及影响因素[J].生态学报，2018，38（6）：1941-1951.

[19] 刘成，王兆印，隋觉义.我国主要人海河流水沙变化分析[J].水利学报，2007，37（ 12）：1444-1452.

[20]GAO T，WANG H.rrendS in Rainfall Extremes over theYellow River Basin in North China： Changing Properties andCauses[J].Hydrological Processes， 2017， 31： 2412-2428.

[21] 穆兴民，巴桑赤烈，ZHANG Lu，等.黄河河口镇至龙门区间来水来沙变化及其对水利水保措施的响应[J].泥沙研究，2007（2）：36-41.

[22] 姚文艺，冉大川，陈江南.黄河流域近期水沙变化及其趋势预测[J].水科学进展，2013，24（5）：607-616.

[23] 王万忠，焦菊英，魏艳红，等.近半个世纪以来黄土高原侵蝕产沙的时空分异特征[J].泥沙研究，2015（2）：9-16.

[24] 胡春宏，王延贵，张燕菁，等.中国江河水沙变化趋势与主要影响因素[J].水科学进展，2010，21（4）：524-532.

[25] 赵阳，余新晓.黄土丘陵沟壑区典型流域气候和土地利用变化对径流泥沙产量的影响[J].北京林业大学学报，2013，35（3）：39-45.