重庆市水文分区研究

凌旋 徐洁

摘 要：本文开展的重庆市水文分区工作，系根据流域下垫面的地形地貌特征、土壤特征、土地利用特征以及气候、水文等共13个特征要素，进行主成分分析，并以此作为聚类分析的变量，采用 K-means聚类方法，综合考虑实际需要及最小类内方差准则，将重庆市划分为5个水文分区，并采用单因素方差分析检验的方法论证分区结果的合理性。结果表明，2019年年降雨量、24h最大降水量、输沙模数和年径流深4个水文实测要素在不同水文分区有显著差异，采用空间聚类方法得到的水文分区较为合理。水文分区为重庆市区域代表站的划分以及无资料地区水文资料的移用提供依据。

关键词：水文分区;主成分分析;聚类分析;重庆市

中图法分类号：P333                  文献标志码：A                DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2021.0504

重庆位于长江上游地区，东经105°11′—110°11′、北纬28°10′—32°13′。地貌以丘陵、山地为主，坡地面积较大，有“山城”之称。重庆属亚热带季风性湿润气候，多年平均降水量为1 184mm，5—9月降水量约占全年的68%～71%;重庆市境内河流纵横，主要包括长江干流、嘉陵江、乌江、洞庭湖、汉江5大水系，集水面积50km2以上的河流有510条，全市多年平均地表水资源总量约为568亿m3。

水文分区，不仅是布设水文站网的基础，也是认识规律、解决水文资料移用问题，为水资源合理开发利用提供依据的重要手段[1]。四川省于1956年、1958年、1963年和1979年多次进行水文分区划分，并于1965年和1979年修订了“四川省水文手册”[2]。重庆市1997年成立直辖市以来，并没有独立划分水文分区，一直沿用旧的四川省水文分区，水文资料系列老旧，且由于近年来人类活动的影响，下垫面条件变化较大，重庆市亟需开展新的水文分区工作。

1  水文分区的基本方法

1.1  方法

根据中国流域、河网数据集（基于DEM数字高程模型），借助GIS中栅格系统的空间分析功能提取432个二级子流域为划分单元。根据流域下垫面以及水文要素特征的空间分布图，采用主成分分析和空间聚类分析方法，以432个二级子流域为划分单元，得出重庆市水文分区。重庆市水文分区划分采用以下3个步骤完成。

（1）水文分区指标选择：选取影响流域水文特性的因子：水文特征（径流深、输沙模数）、土壤特征（土壤砂含量）、气候特征（降雨量、最大24h降雨量、蒸散发量、干旱指数）、地形地貌特征（平均坡度、最大高程差、坡度<1%面积比例）、土地利用特征（耕地、林地和草地的面积比例）。

（2）水文类型区聚类：将上述13个具有一定相关关系的因子进行主成分分析得到相互独立且不含重叠信息的主成分，并以此作为聚类分析的变量，采用K-means聚类方法，综合考虑实际研究需要及最小类内方差准则，划分水文分区。

（3）合理性检验：采用单因素方差分析检验的方法，选取2019年年降雨量、24h最大降水量、输沙模数和年径流深4个水文实测指标进行检验，论证分区结果的合理性。

1.2  资料的选用

由于中小河流大都位于同一自然地带内，其水情能够明显反应出该地带的典型特征，因此水文站选择范围为区域代表站和小河站[3]。年平均径流深采用重庆市19个站近30年资料，输沙模数采用重庆市12个站近30年资料。多年平均年降雨量和年均最大24h降雨量采用重庆市共166个雨量站近30年资料。由于蒸发站较少，模型计算误差较大，因此，平均蒸散发量数据采用青藏高原数据中心的中国陆地实际蒸散发数据集（1982—2015）。平均土壤砂含量采用中国科学院资源环境数据云平台的中国土壤质地空间分布数据，干旱指数采用中国科学院资源环境数据云平台的中国气象背景数据集。平均坡度、最大高程差由DEM及ArcGIS生成，耕地、林地和草地的面积比例采用土地利用数据（2018）。

2  水文分区的划分与应用

2.1  要素空间化

将选取的13个特征因子作为基础数据，利用GIS分别绘制各指标等值线及分区图。

2.2  主成分分析

为准确认识重庆市流域水文特征及空间异质性规律，剔除原始因子间的相关性，以识别关键分区因子指标，首先采用主成分分析方法对13个水文分区参数指标进行降维，生成4个主成分来解释所有的原始变量，由表1可知，第一主成分方差贡献率为34.5%，第二主成分、第三主成分和第四主成分方差贡献率分别为15.6%、15.5%和9.7%，4个主成分总共保留了超过75%的原始因子信息。

表2给出各个因子在4个主成分上的综合因子值。第一主成分解释了平均坡度、最大高程差、坡度<1%面积比例、林地面积比例、耕地面积比例等指标，判断为地形综合指数;第二主成分解释了年均干旱指数和年均降雨量等指标，两个指标为负相关关系，判断为大气降水或土壤水分综合指数;第三主成分解释了年均径流深和年均最大24h降雨量，判断为极端降水综合指数;第四主成分解释了平均土壤砂含量和草地面积比例等指标，判断为土壤性状综合指数。

2.3  K-means聚类分析

在主成分分析的基礎上，利用432个二级子流域的4个主成分得分，进一步执行K-means空间聚类分析，目的是将432个二级子流域划分为水文特征相近的分区。在聚类分析中以类中心点不再发生变化、或变化小于给定阈值作为收敛条件，由此得到每个子流域的聚类划分结果。经过10次迭代，聚类中心不再发生变化而达到收敛条件。根据最小类内方差准则，得到最优的聚类数，进而将聚类数载入到划分的子流域中，将重庆市划分为5个水文分区：I长江南岸支流区、II乌江下游岩溶区、III长江三峡区、IV大巴山暴雨区、V盆地丘陵区。

2.4  合理性檢验

利用单因素方差分析（One-wayAnova）方法验证水文分区方案的合理性，即利用水文站2019年年降雨量、24h最大降水量、输沙模数和年径流深4个水文实测指标检验5个水文分区之间是否有显著差异，结果如表3～6。

方差分析显示，4个指标的显著性p=0.000<0.05，认为不同水文分区之间的均值具有显著差异，说明采用空间聚类方法得到的水文分区较为合理。

2.5  基于水文分区的区域代表站网规划

重庆市内250个水文站（流量站），站网密度较高，但基本站仅44个，其余多为近年来为中小河流治理、山洪灾害防治、水资源监控等项目建设的专用水文测站，可以作为水文分析资料移用的代表站较少。

根据水文分区成果及河流分布，可以看出，各面积级区域代表站总体布局合理，但长江三峡区内缺乏区域代表站，乌江下游岩溶区及大巴山暴雨区应分别在流域面积500～1000km?和200～500km?的河流上适当增加区域代表站。

3  结语

本文收集影响水文分区的各种因素资料，除了径流输沙和降雨蒸发资料，还考虑了地形、地貌资料和受人类活动影响的土地利用资料，共计13个水文分区指标，采用主成分分析和空间聚类分析方法，将重庆市划分为5个水文分区，分区是科学合理的。本文分析成果完善了重庆市水文分区工作，可解决同一水文分区内无资料地区的水文资料移用问题，具有实用价值。同时，为重庆市布设区域代表站提供有价值的参考。待中小河流站运行成熟，收集更多水文资料后，继续深入分析研究，在5个水文分区的基础上划分二级分区，研究分区线附近流域特征及流域特征参数在不同分区的变化规律等。

参考文献：

[1]赵宝君.内蒙古水文分区及分区原则[J].内蒙古农业大学学报（自然科学版），2008（01）：125-129.

[2]朱冀军，华鹏年，刘新生.全国水文分区体系现状与指标研究[J].公路，2012（4）：1-4.

[3]谭国良，张桂娇，刘筱琴，等.江西省水文分区研究[J].水文，2006（05）：86-88.

[4]刘晓凤，李艳华，肖英华.黑龙江省水文分区[J].黑龙江水专学报，2002（01）：29-31.

[5]张国栋，樊东方，李其江.基于主成分聚类分析的青海省水文分区研究[J].人民黄河，2018，40（12）：33-38.

[6]冷荣梅.四川省水文分区及川西水文站网规划方法建议[J].水文，1998（02）：49-54.

[7]李硕，许萌芽.主成分聚类分析法在宁夏水文分区中的应用[J].水文，2002（02）：44-46+50.

[8]张静怡，何惠，陆桂华.水文区划问题研究[J].水利水电技术，2006（01）：48-52.

Study on hydrological Regionalization of Chongqing

LING Xuan    XU Jie

（Upper Changjiang River Bureau of Hydrological and Water Resources Survey，Bureau of Hydrology of Changjiang Water Resources Commission，Chongqing 400020，China）

Abstract：Since there is no hydrological regionalization in Chongqing，in this paper，based on a total of 13 features elements such as watershed underlying surface topography，soil characteristics，the characteristics of land use，climate，and hydrology，the principal component analysis was adopted as the variable of clustering analysis，and the K-means clustering method was adopted to divide Chongqing into five hydrological regionalization by considering the actual needs and the minimum intra-class variance criterion. One-way ANOVA test was used to verify the rationality of the results. The results show that the four hydrological measured elements，namely annual rainfall，24-hour maximum precipitation，sediment transport modulus and annual runoff depth，have significant differences in different hydrological regionalization in 2019，it is reasonable to use spatial clustering method to get hydrological regionalization. Hydrological regionalization can provide basis to design hydrological station net-work.

Keywords：hydrological regionalization;cluster analysis;principal component analysis;Chongqing