气候变化对玛纳斯河流域径流变化的影响

谢富明

(新疆玛纳斯河流域管理局，新疆 石河子 832000)

在过去49年里，区域温度、降水和水源的变化已引起了水文系统的显著变化[1-2]，尤其是径流量的来源、发生时间、频率和水位等。其变化使水流演变的特征复杂化[3]。目前，许多研究主要集中于气候变化对水资源环境的影响，特别是对水源区多年冻土时空变化的影响，但很少有研究水资源对季节性冻土、积雪和气候要素的变化相互响应。玛纳斯河的水资源是中国西部干旱半干旱地区农业、工业和生活用水的主要来源[4]。鉴于该地区的独特性和社会经济的重要性，文章分析了玛纳斯河高寒区水资源时间变异性及水资源对季节性冻土、积雪和气候要素的响应。

1 数据来源和研究方法

1.1 研究区概况及数据来源

玛纳斯河(N43°27′—N45°21′、E85°01′—E86°32′)位于新疆天山北麓中段，准噶尔盆地南缘。流域总面积为3.4×104km2，主要包括石河子市、玛纳斯县和沙湾县。年平均气温为-3.5～-0.1℃。降雨量较少，降雨强度较低。年径流量变异系数为0.37。

为了解水资源对气候变化的响应，文章对积雪、气象因素、季节性冻土和径流量数据进行了分析。上游源头高寒地区的日气温和降水数据从中国气象局获得，时间段为1969年到2019年。文章还分析了美国国家航空航天局2009—2019年积雪扫描多通道微波辐射计和1969年1月至2019年12月玛纳斯河月径流量数据的变化。

1.2 研究方法

文章的主要研究目的是分析玛纳斯河高寒地区水资源的时间变异性，以及水资源对季节性冻土、积雪和气候因素的响应。文章采用的主要研究方法是峰值指数和干湿指数。峰值指数α和干湿指数β用于分析年内径流量的变化，其计算公式如下[5-6]：

(1)

(2)

式中，α—季节性融雪水与山地融雪和降水产生的总径流量的比值；W—月总径流量；β—汛期径流量与非汛期径流量之比或地下水补给与年径流量之比。

Mann-Kendall(M-K)检验[7]被广泛用于水文数据中的趋势检验。在本研究中，M-K方法被用来检验径流量时间序列的变化趋势和突变性。M-K趋势检验是基于时间序列的排列和其时间顺序之间的相关性。对于时间序列X={x1，x2，…，xn}，其统计量的计算方法为

(3)

(4)

式中，Ri，Rj—时间序列的观测值xi和xj的排列。

从式(3)可以看出，统计量的计算值只取决于观测值的排列，而非其实际值，从而得到一个无分布的观测统计量。如果数据被转换为有分布的序列，观测值的排列将保持不变。无分布测试数据的优点是其不受数据实际分布的影响。假设数据是独立且同分布的，式(3)中S统计量的均值和方差由下式计算：

E(S)=0

(5)

(6)

式中，n—观察的次数。当数据中存在相同数值时，会将相同的数据捆绑作为同一个数据处理，当时间序列中存在相同数据时，方差的计算方法如下:

(7)

式中，m—时间序列中捆绑数据的个数。

随着观测次数的增加，S的分布趋于正态分布。其趋势变化的显著性可通过将下式中的标准化变量u与期望显著性水平α下的标准正态变量进行比较来确定：

(8)

灰色关联分析法[8-10]是对系统中不同离散序列、参考序列和比较序列之间几何相似性的分析方法。灰色关联分析理论已在很多研究中被应用。其计算方法为：确定参考序列X0={x0(1)，x0(2)，…，x0(n)}j=1，2，…，m与比较序列Xj={xj(1)，xj(2)，…，xn(n)}j=1，2，…，m之间的关联度。文章构造了一个关联度系数离散函数，其计算方法为

(9)

式中，l=1，2，…，n；Δmin、Δmax—最小和最大接近度；ρ∈(0，1]—区分x0和xj接近度的系数，该值可根据实际系统要求进行调整。

2 结果分析

2.1 径流量的年际变化

研究区年径流量主要集中于7—9月(占年总径流量的49.4%)。12月、1月和2月的观测值仅占年径流总量的6.3%。7月月径流量的最大值为6.77 × 108m3，2月月径流量的最小值为0.67 × 108m3，月径流量的极值比约为10.14。在研究区，融雪和降水为其主要水源。年径流量分布相对稳定，但年际波动较大，详见表1。月径流量年内变化呈现出两次高峰，月径流量的最大值出现在7月，其次，其第二高的径流量出现在9月。径流量的年内分布主要受地下水补给的影响，地下水补给来自降水、季节性融雪水、山地融雪水和融化的冻土水。季节性冻土几乎遍及整个研究区，平均每年的冻结深度约为2.6m。每年的融化季节从5月开始，持续大约5个月直到9月底。在寒冷季节(从10月底至次年4月)，冻结过程持续6～7个月。

表1 各月径流量数值及所占比例

月径流量的峰值指数和干湿指数曲线如图1和图2所示。由此可以看出：峰值指数曲线最初的变化表现出上升趋势，变化并不显著，表明季节性融雪水在高山冰雪融水和雨水的年径流总量中所占比例较大。干湿指数随时间变化不大，表明汛期与非汛期径流量之比无变化，说明地下水补给与年径流量的比率是稳定的。峰值指数序列的M-K检验结果具有显著性水平为0.05的突变点。突变点出现在1995年和2013年。根据以上分析可得出：1995年以后季节性融水的供给在整个研究区的水资源总量中有所增加，其影响着径流量的年内和年际变化。

图1 1969—2019年月峰值指数α变化

图2 1959—2019年月干湿指数β变化

累积平均曲线能更好地反映年平均径流量随时间变化趋于稳定的特征。图3中的径流量累积平均曲线表明，年径流量的平均值从1969年到1995年有所增加，1995年达到最大值，为40.39 × 108m3。从1996年到2011年，年平均径流量呈不显著的下降趋势，2011年的年平均径流量为39.55 × 108m3。以上分析结果表明：1969—2019年的径流量序列具有较大的代表性，能较好地反映径流量序列的长期变化特征。n年滑动平均曲线可减少序列的波动，使更多年份的波动更加明显。图3中的6年滑动平均曲线表明：1969年到1990年年径流量呈现出波动的上升趋势，2001年到2017年呈现出显著的下降趋势。图4中，M-K检验的阈值T=1.96，在a=0.05显著水平下，当E值超过最高可靠线时，表明时间序列具有显著的变化趋势。当E和F的交点位于两条可靠性线之间时，该交点为突变点。当E>0时，序列存在显著的上升趋势，当E<0时，序列存在显著的下降趋势。从1984年到1998年，径流量呈上升趋势。1971年为第一个突变点，径流量开始呈现明显的上升趋势；1992年以后，径流量开始减少。第二个突变点为2009年，2009年以后，径流量变化呈显著性减少趋势。径流量序列的突变点分别为1971年、2009年和2015年。2009—2014年径流量较小，年径流量大多小于平均值；2015年以后，径流量变化呈现出上升趋势。

图3 1969—2019年径流序列的累进平均和滑动平均曲线

图4 1969—2017年年径流量变化的M-K曲线

2.2 水资源对气候变化的响应

文章采用灰色关联分析法，分析了典型降水、冻结期温度和径流量序列的变化。以往研究结果表明，研究区每年10月—次年5月存在积雪。其季节性冻土从7月下旬持续至8月上旬，此时积雪已完全融化。考虑到年内气温变化，文章选择10月—次年4月为冻结期。冻结期温度和最大冻土深度间的关系如图5所示。降水、冻结期温度和径流量的灰色关联系数变化如图6所示。

图5 1975—2014年冻结期温度与最大冰冻深度的关系

图6 1969—2017年温度和降水量与径流量之间的灰色关联系数

从图6可看出，2014年以前，研究区温度呈上升趋势，1993年以后，冻结期气温明显升高，冻土在1993—2014年间呈现显著的下降趋势，2010年前后，当气温再次升高时，冻土深度的下降趋势变得更加明显。季节性冰雪融水、永久冻土融水和地下水补给对变暖年份的径流量贡献更大。由于研究区气候的复杂变化，径流量变化可能比以往更加复杂。冻结期内降水、日照时数、温度和气温与径流量的灰色关联系数分别为0.423、0.364、0.351、0.372。日照时数和温度是影响区域蒸散发的主要因素，与区域水资源密切相关。径流量和年降水量以及年平均气温间的正相关关系。1987年以后，径流量与年降水量的线性关系减弱，而气温与径流量的线性关系增强。在2012—2019年期间，降水量为473.64mm，大于年平均值430.17mm，但灰色关联度在2012—2019年期间呈下降趋势，而灰色关联度在2015年期间呈显著增加趋势，其主要原因是降水对径流量产生了影响，径流量在时间上发生了延迟。

积雪融水是最重要的径流量补给来源之一。研究区冬季积雪，积雪面积的最大值通常出现在5月份，与径流量有较好的正相关关系。2015年5月，流域面积的99%被积雪覆盖。2018年和2019年，最高覆盖率分别约为76.9%和77.2%，低于前几年。实际观测数据表明，2019年总径流量有所减少，这是由前一年冬季降雪较少导致的。2019年的总径流量低于年平均值，仅为2017年平均值的1/3。

积雪和降水对年径流量的影响如图7所示，由此可以看出：其与降水量呈正相关，与积雪面积呈负相关。在2012—2016年期间，积雪面积和降水量均较大，这导致了近年来径流量增加。2018年，积雪面积较前几年小，而降水量高于平均水平，因此年径流量中融雪量所占比例较少，降水量所占比例较大。积雪区域受温度和降水变化的影响显著。2014年以后，气温低于平均水平，降水量增加，导致近年来降雪量增多。

图7 2009—2019年积雪和降水对年径流量的影响

3 结论

文章采用峰值指数、干湿指数、M-K趋势检验和灰色关联分析法研究了玛纳斯河流域气象水文要素的变化。研究结果表明：温度变化可能影响高纬度地区的冻土退化和降雪。短期的气候变化对研究区水资源的年际和年内变化产生了显著影响；降水是最敏感的径流量补给源；积雪区域受温度和降水的影响，冬季降雪稀少将对第二年农业和生态系统产生严重的影响。研究区气候变冷和2015年后降水量的增加是高寒冷地区水资源增加的主要原因。文章的研究结果可为区域水资源管理部门建立水资源管理方式和法规以及水资源规划提供参考。