1951—2016年哥伦比亚河流域水文气象要素演变特征分析

李文鑫，王兴泽，孙晋秋，李杨，刘颖，鞠琴

(1.河海大学 大禹/水文水资源学院，江苏 南京 210098；2.南京水利科学研究院，江苏 南京 210029；3.长江保护与绿色发展研究院，江苏 南京 210098; 4.水利部应对气候变化研究中心，江苏 南京 210029；5.辽宁省水文局，辽宁 沈阳 110003；6.内蒙古自治区水资源与水权收储中心，内蒙古 呼和浩特 010020)

气候剧烈变化已成为目前最严重的全球性环境问题之一。自第一次工业革命以来，全球气候系统呈现出气温显著升高、极端天气增多和增强的变化趋势[1-2]。与20世纪末期相比，预计21世纪末全球平均地表气温可能升高0.3～4.8 ℃[2]。气候变化引起水资源时空分配变化，导致洪、旱灾害出现频率增加。

长时间水文气象序列演变规律具有随机性、周期性及趋势性等特征[3-4]。由于全球变暖以及大规模的水利工程、环境工程等的兴建，一些流域水文序列的一致性遭到了不同程度的破坏[5-6]，严重威胁工程的设计目标和规划实施效果的达成。因此，识别水文气象序列演变特征，对于准确认识水文气象要素演变规律，分析环境变化与人类活动对水文过程的影响具有重要意义。目前，时间序列特征分析方法众多，其中Mann-Kendall(M-K)方法与Spearman法适用条件宽泛，不需要样本遵循一定的分布，也不受少数异常值的干扰;累积距平法可直观地判断序列变化趋势；有序聚类法具有简洁高效的优点，对各种总体分布的序列均适用，但计算结果受端点序列的影响较大[7]；小波分析是最为常用的水文周期分析方法[8～9]；启发式分割算法适用于对非线性、非平稳水文序列的特征分析[10]。

哥伦比亚河流域是北美第四大流域，该河是世界水能利用程度较高(达70%以上)的河流[11]，流域范围内共有250座水库以及150座水利工程，其中包括18座大坝，是典型的融雪性河流域。积雪及冰川对全球变暖非常敏感，因此，分析哥伦比亚河流域的水文气象要素变化对研究融雪性河流域的气候变化响应及融雪性河流域的水能开发利用具有一定的参考意义。

1 流域概况与资料来源

1.1 流域概况

哥伦比亚河，北美洲西部大河之一，发源地位于加拿大落基山脉南部附近的哥伦比亚湖，流经美国华盛顿州、爱达荷州、蒙大拿州，在俄勒冈州波特兰市汇入太平洋。河流全长2 250 km，位于其干流的达拉斯(The Dalles,OR)水文站以上流域面积613 830 km2，约占哥伦比亚河流域总面积的92%。经过达拉斯(The Dalles,OR)水文站的年均径流量约为164.5亿m3。哥伦比亚河径流深季节变化较大，流域内大部分大气降水以雪的形式降落到山区，冰雪融水源源不断地流入哥伦比亚河。流域内冬、春季降水量与径流深较大；夏、秋季降水量与径流深较小；水位季节变化小，春季有冰雪融水补给时，河水水位较高；其他季节则较低。

图1 哥伦比亚河流域水系与水文站分布图

1.2 数据来源

采用哥伦比亚河流域达拉斯(The Dalles,OR)水文站1951—2016年径流深资料进行研究，该资料来源于GRDC全球径流资料库，气温、降水资料来源于美国国家海洋和大气管理局提供的全球尺度0.5°×0.5°分辨率再分析资料，研究流域内共包含283个格点。为便于研究流域内水文气象要素序列的季节性变化，将4—6月设为春季，7—9月设为夏季，10—12月设为秋季，1—3月设为冬季。

2 研究方法

2.1 Mann-Kendall非参数秩次检验法

Mann-Kendall非参数秩次检验法是常用的时间序列分析方法之一，将其应用于水文气象要素序列趋势变化分析中，分析中既能反映序列突变时间，又能确定序列突变趋势[12]。应用该方法时，对某一水文气象要素序列(径流深、气温、降水量等)构造统计量Z、UFk、UBk。若Z值大于零，则该序列呈现上升趋势，反之则呈下降趋势。当|Z|>1.96时，则表示序列通过了显著性水平为95%的检验，趋势变化很显著。

将统计量UFk和UBk过程线与±1.96临界线绘制于同一幅图中，若UFk过程线与UBk过程线存在交点且该交点位于±1.96两条临界线之间，则证明该点趋势性变化显著，可将其视为潜在的突变点，若该交点值为正数，则说明该点发生了增大性突变，反之则发生了减小性突变。

2.2 滑动T检验法

滑动T检验法是基于原始数据的水文气象序列趋势和变异研究中常用的参数统计分析法，该法结合Mann-Kendall法可以提高序列突变分析的准确性[13]。其基本思路是，将水文气象序列在滑动点前后划分为2个子序列，比较2个子序列均值显著性差异来确定突变点发生的范围。应用该方法时，对某一水文气象要素序列(径流深、气温、降水量等)(X1、X2、X3、…、Xn)划分为2个子序列(X1、X2、X3、…、Xn1-1)和(Xn1、Xn1+1、Xn1+2、Xn1+3、…、Xn)构造统计量T，统计量T服从t(n-2)分布，若某一滑动点满足|T|>tα(n-2)，表明该滑动点前后序列均值存在着显著性差异，即序列可能在该点附近发生突变。

2.3 有序聚类法

有序聚类法是通过逐点计算水文气象序列的离差平方和，找到总离差平方和最小值所在点,该点即为最优分割点[14]。该方法是一种适用于在非平稳序列干扰点难以确定的情况下进行统计推估的方法。应用该法时，将某一水文气象要素序列(径流深、气温、降水量等)(X1、X2、X3、…、Xn)划分为2个子序列(X1、X2、X3、…、Xn1、Xn1+1)和(Xn1+2、Xn1+3、…、Xn)并构造统计量S，将统计量S(即离差平方和)按照序列对应时间绘制于图中，其最小值所在年份点即为该序列突变点。

2.4 小波分析法

小波分析法适用于研究具有多时间尺度变化特性和非平稳特性的水文气象序列，其在水文气象序列变化特性的应用中主要有两方面内容：一是用于奇异性检测，二是用于过程特性定量表征，识别其时间频率尺度[15-16]。在应用该法时：①对所研究的水文气象序列f(kΔt)进行小波变换；②对不同尺度的所有小波系数平方进行积分，得到小波方差[15]。小波方差变化图反映小波方差随时间尺度变化的过程，文中通过小波方差变化图来反映水文气象序列中所包含的各种时间尺度(周期)的波动。

3 结果与讨论

3.1 水文气象要素趋势性变化特征

哥伦比亚河流域位于北美洲，多年平均气温为5.1 ℃，如图2(a)所示，年均最高气温(7.0 ℃)出现在2015年，年均最低气温(3.3 ℃)出现在1985年，1951—2016年期间，年均气温呈显著上升趋势，线性倾向率0.20 ℃/(10年)左右。流域多年平均降水量为508 mm，如图2(b)所示，降水量年代际变化幅度较大，年降水量范围为381～661 mm，最大年降水量与最小年降水量相差40%以上；1951—2016年间降水量呈现波动变化，无明显趋势性。流域多年平均径流深为26.8 mm，如图2(c)所示，最大年平均径流深为1997年的38.9 mm，出现于最大年降水量出现年份的后一年，表明该地区径流深可能受到了环境的延滞效果影响；最小年平均径流深为2001年的16.3 mm；研究期流域年平均径流深变化呈显著减小趋势，变化倾向率-0.61 mm/(10年)左右。

图2 哥伦比亚河流域1951—2016年的水文气象要素的演变趋势

流域1951—2016年水文气象要素变化情况见表1。采用Mann-Kendall秩次相关检验法分析流域年与季平均气温、降水量、径流深演变趋势。由表1可知，流域内年均气温呈显著上升趋势，四季平均气温均呈升高趋势，秋季升温不显著，春季、夏季、冬季气温显著升高(Z值绝对值大于1.96)。

表1 哥伦比亚河流域的水文气象要素趋势演变情况

年降水量无显著变化趋势，年径流深呈显著下降趋势，春季、夏季径流深呈显著性减少趋势，而秋季、冬季的径流深呈显著性增加趋势，就线性倾向率而言，春季径流深线性倾向率最大，为-0.62 mm/(10年)，而秋季径流深线性倾向率最小，为0.1 mm/(10年)。

3.2 水文气象序列的突变性及阶段性

以流域的径流深序列为研究对象，采用Mann-Kendall秩次相关检验法、滑动T检验法和有序聚类分析方法相结合的方法分析水文气象序列突变点，结果如图3所示。

图3 研究流域的年径流深突变点分析

由图3(a)可以看出：UFk和UBk曲线交点出现在1959年、1973年、1976年、1986年、2000年附近，且交点均位于±1.96两临界线之间，根据M-K检验法规定，此时交点所在的年份即为可能发生数据突变的时间。根据突变时间点经滑动验证，发现超出临界线的时间点出现在1973年、1976年、1986年、2000年附近(图3(b))。

综合以上诊断结果，年径流深出现突变的时间点为1973年、1976年、1986年、2000年。

有序聚类分析法诊断结果(图 3(c))表明，实测年径流深的时序离差平方和在1976年达到最小。由此可以推断，1976年是2个序列的最佳变异分割点，其次为1973年、1985年、1999年。

综合考虑Mann-Kendall非参数秩次检验法、滑动T检验法和有序聚类分析法这3种方法对流域径流深序列突变点的诊断结果，将实测径流深序列划分为1951—1972年、1973—1986年、1987—1999年、2000—2016年4个阶段。

以第一阶段(1951—1972年)作为基准期，表2统计给出了不同阶段各水文气象要素与基准期的相比较的变化情况。由表2可以看出：①径流深呈现较为明显的减少趋势，基准期的年均径流深为28.59 mm，后面3个时段的年均径流深分别减少4.09%、8.57%和15.21%；②前3个时段的年均降水量基本相当，均为513.00 mm左右，2000年之后年均降水量为489 mm，较基准期的减少较多，约减少4.74%；③基准期的年均气温为4.7 ℃，1987年之后气温呈现明显的升高趋势，1987—2000年和2001—2016年年均气温较基准期的分别升高0.7 ℃和1.0 ℃。

表2 研究流域的水文气象要素阶段性变化特征分析结果

3.3 水文气象要素的周期变化

采用小波分析法对该流域气温、降水量和径流深序列进行分析，结果如图4所示。由图4可知：流域年径流深与年降水量变化大致存在20～30年、30～40年两个准周期振荡的时间尺度，结合小波方差图(图4(b)和(d))，二者均在上述尺度内的23年、33年处存在峰值，其中33年为主峰值，说明年径流深与年降水量变化的主周期为33年、次周期为23年。如图 4(e)所示：气温在年尺度上的周期性变化不明显，呈现波动性上升变化。流域年均径流深与年均降水量小波方差图(图4(b)(d)(f))的一致性反映出该流域降水对径流变化有驱动作用，两者呈现同频变化。

图4 研究流域的水文气象要素周期性分析结果

3.4 讨论

河川径流变化受控于降水、蒸发变化[2]。1951—2016年，流域气温显著升高，冬季河流上游积雪深度变薄，来年春、夏季气温升高并超过零摄氏度，积雪融化形成径流量减少致使春、夏季径流量减少。冬季气温升高加大了冬季积雪融水洪水水量，致使冬季径流量增加。流域的降水量呈非显著性减少趋势。气温升高会引起蒸发增大，导致径流量减少，径流源于降水，降水量的减少也在一定程度上致使河川径流量减少。因此，气象要素的变化是哥伦比亚河流域径流量减少的重要影响因素之一。

由哥伦比亚河流域水文气象要素的阶段性变化(图4)可以发现：2000年之后，流域内年均气温较基准期的升高1.0 ℃，年均降水量较基准期的减少4.74%，显然，流域内气温和降水量变化对河川径流深减小起到了一定的促进作用；同时也可以发现，1973—1986年，流域内的年均气温和降水量较基准期的基本没有变化，但年均径流深依然减小4.09%，可以看出，气象要素变化不是导致流域径流深减小的唯一原因。已有资料表明，哥伦比亚河是一个人类活动非常频繁的河流，截止到2000年，哥伦比亚河流域内修建了250座大中型水利工程[17]，主要用于工业发展、农业灌溉以及支撑经济社会的发展。以灌溉为主的水库工程的蓄水主要用于农业灌溉蒸发消耗，这是该流域径流深显著性减少的重要原因。

哥伦比亚河流域气温总体偏低，多年平均气温约5.1 ℃，一年中多数月份的气温均在0 ℃以下，冬、春季降水量较多，降雪、积雪和融雪是该流域水文气象特征的重要表现。全球气候变暖背景下，冬、春和夏季气温显著升高，温度升高势必加速积雪融化，进而增大凌洪灾害风险，深入研究全球气候变暖驱动下的水文响应，为流域内水库工程安全运行调度提供重要依据，这也是我国寒区水文研究的重点问题。

4 结论

1951—2016年间，哥伦比亚河流域年均径流深呈现显著减小趋势，其中春季径流深线性倾向率最大，而秋季径流深线性倾向率最小且具有增加的趋势，气象要素的变化与人类活动是哥伦比亚河流域径流深减小的重要影响因素。流域年均降水量呈现波动变化，无显著趋势性；流域气温呈现上升趋势，其中冬、春和夏季气温显著升高，气温升高势必加速积雪融化进而增大凌洪灾害风险；年均径流深与年均降水量变化的主周期为33年、次周期为23年。研究流域的降水对径流变化有驱动作用，两者呈现同频变化。

研究流域的年径流序列于1973年、1986年、2000年前后发生突变。径流深各阶段呈不同程度减小趋势，自2000年以来的减小速度变快。前3个时段的年均降水量基本相当，2000年之后的年均降水量为489.00 mm，较基准期的减少较多，约减少4.74%。年均气温于1987年之后明显升高，1987—2000年和2001—2016年年均气温较基准期(1951—1972年)的分别升高0.7 ℃和1.0 ℃。