玛纳斯河径流演变的驱动因素研究

2022-11-28钱立鹏刘长征易佳昕

人民黄河 2022年11期

钱立鹏，刘长征，易佳昕

（石河子大学，新疆石河子 832003）

玛纳斯河是新疆北部重要河川，全长450 km，径流量的变化深刻影响着该流域的生态环境。2019年，新疆生产建设兵团第八师水利局发布消息称，将对玛纳斯河实施生态综合治理。研究近年来影响玛纳斯河径流量演变的驱动因素，对该流域生态治理和区域政策调控有一定指导意义。

国内外学者利用现代统计方法探讨了不同河川流域径流量演变规律及其影响因素，取得了一定成果。在众多因素中，地形因素对黄河流域［1－2］、长江流域［3－5］、珠江流域［6］等的径流量变化有明显影响。气象因素，如降雨量［7－9］、蒸散发量［10－11］、气温［12－13］在大量河川径流量演变中被探讨。近年来，人类活动的加剧引起众多流域径流量时空分布特征的变化，促使研究者探究人类活动与径流量时空演变的定量关系［7，14－19］。定量确定研究区影响径流演变的主要驱动因素并采取相应治理措施，对研究区水资源调控和管理有重要意义。

本文以玛纳斯河为研究对象，通过2000—2016年的日平均径流量实测数据和外部影响因素，系统探讨导致径流量演变的驱动因素，应用统计分析方法定量揭示不同驱动因素对径流量演变的影响，以期为该流域生态综合治理和保护提供一定的科学依据。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

玛纳斯河流域位于天山北麓中段，准噶尔盆地西南部，北纬43°27′—45°21′、东经85°01′—86°32′。流域呈扇形分布，地势南高北低，高程范围为170～4 898 m；年平均降水量为100～200 mm，年平均水面蒸发量为1 500～2 100 mm，年平均气温为4.7～5.7℃，属于典型的温带大陆性干旱气候区，流域面积约为3.099万km2，积雪融水是玛纳斯河径流的重要来源。

1.2 数据获取与分析

玛纳斯河流域2000—2016年的径流量数据来自玛纳斯河中游肯斯瓦特站采集的日平均径流量，共计6 205条，气象数据来自中国气象局数据中心（http：／／data.cma.cn／site／index.html），空气质量数据来源于空气质量监测数据平台（http：／／pm25.in／），空气质量数据在一定程度上代表了人类在流域内的工业活动，随机性因素来源于第七师农业部，植被分布、30 m分辨率的DEM等辅助资料来自GoogleEarth、地理空间数据云，并经过ArcGIS 10.2的处理。采样点位置主要在玛纳斯河中、下游，气象数据和随机性资料的获取尽可能接近肯斯瓦特站。

对所有数据进行时间一致性处理，剔除时间无法对应的数据，随机性因素做哑变量［20］处理，得到6 100条位置信息和时间一致性准确的样本数据。

1.3 参数选择与数据处理

参照国内外研究成果［3，11，13－15］，本文选择蒸散发量、降雨量、气压、湿度、气温反映研究区的气象特点。基础气象因子影响流域内水循环中的主干循环系统［15］。高程、坡长、坡向、坡度、垂直曲率、水平曲率、地形湿度指数、河流动能指数和植被指数反映研究区地形特点，在ArcGIS 10.2中提取生成。地形因子主要影响地表径流和下垫面，进而影响研究区下游的人类活动和局部水循环系统。水资源利用反映随机性因素对河川径流演变的影响。随机性因素的变化影响流域内人类引水、耗水所构成的水循环系统中的侧支循环系统［6］。

2 结果和讨论

2.1 描述性统计特征

不同年份研究区径流量的统计特征见表1，由表1可知，研究区2000—2016年径流量演变总体呈较平稳趋势。17 a间径流量变异系数总体小于20%，具有低等程度的异质性。2013年、2014年和2015年，年平均流量较大，在35 m3／s以上，其余年份均小于35 m3／s。除2004年外，2000—2006年径流量的变异系数小于10%，具有低等程度的变异，2011年变异系数最大。总体上，2007—2016年，研究区径流量具有中等程度的异质性。从极差、半极差、方差、样本校正平方和等指标来看，不同年份径流量变化的分散程度较小，相同年份径流量时空变化的分散程度较大。峰度系数和偏度系数反映径流量的分散形状。研究区相同年份径流量的峰度系数大多为正值，表明一年中不同月份有大量极端径流量分布，而偏度系数大多为负值，表明小径流量的分布更加集中。

表1 不同年份研究区径流量的统计特征

2.2 径流时空变化的驱动因素

2.2.1 地形因素

由一般性统计分析结果，分两个阶段（2000—2010年和2011—2016年）比较径流量与地形因素的显著性关系和相关系数变化。表2为两阶段相关性分析的结果。第一阶段，径流量与坡长、坡向、高程、水平曲率和植被指数均未达到显著性相关关系。2003年，径流量与坡度呈显著性相关关系（p＜0.05），在此后的几年中，径流量与坡度再未呈现显著性关系，表明径流量受坡度变化的影响相对较小。2000—2010年径流量与垂直曲率、河流动能指数分别呈显著性、极显著性（p＜0.01）正相关关系，表明径流量随着垂直曲率和河流动能指数增加而发生大幅变化。第二阶段，径流量与坡长、坡向、坡度、高程、水平曲率和植被指数依旧无显著性相关关系，表明径流量变化受地形因子的影响极小。2011—2016年径流量与垂直曲率、河流动能指数分别呈极显著性（p＜0.01）正相关关系。而地形湿度指数对径流量变化的影响呈明显下降趋势，径流量变化受地形湿度指数影响越来越小。

表2 不同年份径流量与地形因素的相关系数

2.2.2 气象因素

表3为2000—2016年径流量与气象因素的相关性分析结果。结果显示，径流量与降雨量和气温大部分年份呈极显著性正相关关系，与蒸散发量呈极显著性负相关关系，表明径流量变化程度随着降雨量增大和气温升高而增大。随着蒸散发量增大，径流量减少，但其变化率增大。原因之一是该流域补水主要来源于上游天山积雪融水，这也是气温对径流量变化有长期极显著性正相关的原因。

表3 不同年份径流量与气象因素的相关系数

2.2.3 随机性因素

影响径流量变化的随机性因素主要是人类活动。2010年中游出山口处肯斯瓦特水电站开始修建，同时下游冲积扇区农业灌溉方式也在变化。分2000—2010年和2011—2016年两个阶段进行径流量演变对比研究。表4为两阶段径流量演变与随机性因素的相关性分析结果。第一阶段的径流量与灌溉面积呈极显著性相关关系。第二阶段的径流量与灌溉面积及空气质量都达到显著性、极显著性相关关系。从第一阶段到第二阶段，径流量与灌溉面积和空气质量的相关系数总体上呈上升趋势，表明径流量变化受随机性因素的影响日益增大。

表4 不同年份径流量与随机因素的相关系数

2.2.4 主控因素分析

为进一步定量揭示各驱动因素对径流量变化的影响，对各影响因素进行了回归分析校正。表5、表6分别为2000年、2016年径流量影响因素方差分析和因子分析结果。

表5 2000年径流量影响因素方差分析及因子分析

表6 2016年径流量影响因素方差分析及因子分析

2000—2016年，地形因素对径流量变化的贡献率下降7.4%；气象因素贡献率在2016年相较于2000年下降了8%；随机性因素与径流量关系从2000年的显著性相关关系变为2016年的极显著性相关关系，对径流量演变的贡献率由2000年31.2%上升至2016年58.1%，说明随机性因素对径流量变化的贡献率越来越大，表明人类活动对研究区径流量变化的影响不断增强。

上述分析表明，2000—2016年，径流量受地形因素影响程度下降，气象因素对径流量变化的贡献率在60%左右，随机性因素的影响程度显著增强。