1950～2022年鄱阳湖汛期最低水位演变分析

许 斌，邹大胜，刘雁翼，吴 涛

(1.长江科学院 水资源综合利用研究所，湖北 武汉 430010； 2.流域水资源与生态环境科学湖北省重点实验室，湖北 武汉 430010； 3.中铁水利水电规划设计集团有限公司，江西 南昌 330029)

0 引 言

鄱阳湖是中国最大的淡水湖泊，承接赣江、饶河、抚河、修水、信江等来水，于湖口汇入长江，与长江保持着天然的连通。受环境变化的影响，2022年长江流域在汛期发生了非常罕见的高温干旱，影响范围广且干旱强度高，是长江流域从1961年有完整气象观测记录以来最严重的干旱事件[1-3]。受此次干旱事件的影响，鄱阳湖失去了长江干流汛期的顶托作用，加之湖泊流域内降水偏少，导致鄱阳湖在汛期时水位异常偏低，其中湖口站最低水位6.58 m，星子站最低水位6.68 m。汛期干旱的出现，造成了湖区周边取水困难、湿地萎缩，同时也对区域粮食生产安全、生态环境保护造成严重冲击。频繁出现的极端水文情势，说明受环境变化的影响，用于水文情势分析的水文序列已经出现了非一致性，即水文序列的影响因素在一定时期内也发生了渐变或者突变，对水文序列中的确定性成分产生一定的影响，水文序列形成的环境不再满足“一致性”要求[4]。从统计学的角度，即水文序列的统计分布参数、形式，在整个时间序列范围内发生了显著变化[5]。汛期最低水位可以作为鄱阳湖汛期干旱评价的一个重要因子，针对2022年鄱阳湖汛期出现的干旱事件，本文基于非一致性水文频率计算原理[6]，对汛期最低水位出现的频率变化情况进行分析。从频率分析的角度，对极端干旱事件的发生时的最低水位情况和演变规律进行定量分析，对准确把握鄱阳湖在变化环境下的水文变异特征、取用水管控、干旱事件评价分析等，具有很好的借鉴意义。

1 研究思路及数据

针对可能存在水文变异的水文序列，可以从水文模型、“还原”或“还现”修正计算等途径进行分析，但分析过程需要大量的基础数据支撑。本文选择更为简便的非一致性水文频率计算方法，可以直接对需要研究的水文数据进行分析，其主要过程如下。

(1) 选取鄱阳湖湖口站1950～2022年汛期(5～10月)的最枯水位为研究对象，对汛期最枯水位的变化情况进行研究。

(2) 利用水文变异诊断系统[7]集成的多种趋势分析、跳跃分析方法，对鄱阳湖汛期最枯水位序列的水文变异情况进行识别。

(3) 基于非一致性水文频率计算原理，结合最枯水位的水文变异特征，选择基于跳跃分析[8]、趋势分析[9]的非一致性水文频率计算方法，对汛期最枯水位的发生情况和演变规律进行定量分析。

2 分析过程

2.1 水文变异特征识别

在第一信度水平α=0.05，第二信度水平β=0.01的条件下，利用水文变异诊断系统对鄱阳湖汛期最低水位序列进行变异诊断，结果显示该序列在1999年出现了跳跃向下的中变异，湖口站汛期的最枯水位序列均值从变异前(1950～1999年)的12.32 m，变化为变异后(2000～2022年)的10.15 m，下降了2.17 m，约占变异前均值的17.6%；与过去条件相比，现状条件下汛期的最枯水位频繁出现比较低的情况，且下降趋势较为明显，如图1所示。

图1 湖口站汛期最枯水位序列跳跃变异结果Fig.1 Alteration diagnose results of minimum water level series in flood season at Hukou Station

2.2 水位序列时段划分

以湖口站汛期最低水位序列的变异诊断结果为基础，即该序列于1999年发生了跳跃中变异，因此，可将1950～1999年的水位序列定义为变异前，可以理解为过去的物理条件下产生的时间序列；将2000～2022年的水位序列定义为变异后，可以理解为现状的物理条件下产生的时间序列，即时间序列代表受到环境变化的影响后存在确定性跳跃成分的非随机状态序列。

2.3 非一致性最低水位序列频率计算

根据湖口站汛期最低水位序列的变异形式，本文采用基于跳跃的非一致性水文频率计算方法，推求过去以及现状条件下的最低水位频率。

2.3.1 确定性成分拟合及随机性成分提取

基于水文变异诊断的结果，湖口站汛期最低水位序列变异前后的均值为12.32，10.15 m，其差值即为确定性成分，即2.17 m。根据非一致性水文频率计算原理，水文序列由确定性成分和随机性成分构成，变异后的最低水位序列扣除确定性成分之后，可以看作是变异后的随机序列，在信度水平不变的前提下，对变异前后的随机性成分序列再次进行变异诊断，当其无变异时，即可进行一致性水文频率分析与计算，其结果如表1所示。

表1 湖口站汛期最低水位序列成分提取结果

从表1中对汛期最低水位序列随机性成分的变异诊断结果可以看出，扣除确定性成分之后，该序列的随机性成分已经不存在变异，证明基于跳跃分析的确定性成分所提取出的随机性成分满足一致性的要求。

2.3.2 随机性成分的频率计算

对于满足了一致性要求的随机性成分，可以进行一致性水文频率计算。假定汛期最低水位序列的随机性成分服从P-Ⅲ型分布，采用有约束加权适线法计算其P-Ⅲ型频率曲线：其均值Ex为12.32 m、变差系数Cv为0.13、偏态系数Cs为0.17，样本点据与频率曲线拟合的模型效率系数R2为99.00%，如图2所示，频率计算结果见表2。

图2 过去条件下湖口站汛期最小水位频率曲线Fig.2 Frequency distribution curve of minimum water level series in flood season at Hukou Station under past condition

表2 过去条件下湖口站汛期最小水位序列频率计算结果

2.3.3 非一致性成分的合成序列

采用分布合成方法进行非一致性汛期最低水位序列的合成计算统计试验时，随机生成该站(样本点N=5 000)年最大流量合成样本点据，并统计大于等于每一个样本点据的次数n，然后用期望值公式计算每个样本点据的经验频率。用有约束加权适线法对符合要求的样本序列进行P-Ⅲ型分布频率曲线计算，湖口站合成序列的均值Ex为10.15 m、变差系数Cv为0.16和偏态系数Cs为0.17，样本点据与频率曲线拟合的模型效率系数R2为99.09%，如图3所示，计算结果见表3。

图3 现状条件下湖口站汛期最小水位频率曲线Fig.3 Frequency distribution curve of minimum water level series in flood season at Hukou Station under current condition

表3 现状条件下湖口站汛期最小水位序列频率计算结果

从过去、现状条件下湖口站汛期最小水位序列频率计算结果的图和表中可以看出，现状条件下同等频率的汛期最小水位比过去条件下有较大幅度的降低，这种降幅受频率变化的影响比较有限。可以得出，湖口站现状条件下汛期面临的枯水压力比过去条件下有所增大。

2.3.4 汛期最低水位频率演变分析

受环境变化的影响，鄱阳湖湖口站汛期的最枯水位序列发生了比较大的变化，整体上呈现出最枯水位下降的态势，以工业、生活取水常用的保证率P=97%为例，以湖口站为代表站的汛期鄱阳湖水位，从过去条件下能够保证的9.30 m，下降至现状条件下的7.13 m，降幅明显。其演变趋势会对鄱阳湖湖区汛期周边的取用水造成显著影响。

3 结论与讨论

在非一致性水文频率计算原理的基础上，本文以2022年鄱阳湖汛期出现的极端枯水位为契机，借助水文变异诊断系统、基于跳跃分析的非一致性水文频率计算方法，对鄱阳湖汛期枯水位的演变规律进行了分析，得到以下结论。

(1)鄱阳湖汛期最枯水位序列，于1999年出现了跳跃向下的中变异，最枯水位序列均值从变异前(1950～1999年)的12.32 m，变化为变异后(2000～2022年)的10.15 m，下降了2.17 m，约占变异前均值的17.6%。

(2)受汛期最枯水位变化的影响，以湖口站为代表，湖区保证率P=97%时工业、生活取水水位，从过去条件下9.30 m，下降至现状条件下的7.13 m，降幅明显。

(3)受汛期最枯水位变化的影响，鄱阳湖湖区周边水资源管理部门需要进一步加强对水资源配置、水利规划等涉水内容的管控，从而保障社会经济取用水的可靠性。