近60年开都河源区径流演变及驱动因素定量分析

孙月　刘思海　邢坤　谢蕾　郑灵巧　刘源

摘要：探明开都河径流和降水的演变特征及其关系，对了解流域的水文循环过程、进行水资源管理具有重要的现实意义。基于开都河大山口水文观测站径流量实测数据，利用Mann-Kendall趋势和突变检验以及累积距平法，分析开都河近60 a的径流和降水演变规律，利用双累积曲线法定量研究降水和人类活动对开都河径流变化的贡献量。结果表明：（1）开都河年径流量波动较小，多年平均值、最大和最小值分别为35.44×108 m3、57.09×108 m3和24.61×108 m3；（2）径流量整体呈上升趋势，以0.166×108 m3/a的速率递增，于1995年发生由少到多的突变；（3）开都河源区降水年际变化较小，多年平均值、最大和最小值分别为271.48 mm、406.6 mm以及191.4 mm，且在1998年发生突变；（4）在径流量增加过程中，降水和人类活动对其贡献率分别为68.2%、31.8%，影响量分别为4.71×108 m3和2.2×108 m3。研究成果为开都河源区水资源管理、利用和水土流失整治提供数据基础和决策依据。

关键词：径流；驱动因素；突变分析；双累积曲线；开都河

中图分类号：P333        文献标志码：A        文章编号：1674-3075（2023）06-0010-09

河流水资源是人类生产生活以及维持生态平衡的基础（罗兰花等，2019）。径流的演变将影响到水资源的使用，并对社会经济发展产生重大影响（李二辉等，2014）。因此，对径流演变及其驱动因素的研究可作为河流水资源管理、综合利用和水土流失整治的数据基础和决策依据。

河流径流的演变与流域地势形态、河床演变以及洪涝灾害的发生等紧密相关，是整个流域中变化最为明显的部分（许全喜和童辉，2012；郭巧玲等，2016）。河流径流变化是流域内主要驱动因素（气象特别是降水以及人为因素）变化的重要体现，是全球变化研究的热点领域之一（Milly et al，2005；Feng et al，2023）。造成河流径流演变的原因十分复杂。引起径流变化的主导因素之一是气候变化（高培和刘明哲，2012），而降水对径流的影响在某些情况下尤为重要；然而，也有学者认为，潜在蒸散发的增加对径流量演变有更大贡献（卢晓宁等，2011）；影响径流演变的另一重要因素是人类活动（朱恒峰等，2008；李二辉等，2014；孙悦和李栋梁，2014），特别是土地利用模式的变化导致径流随之发生改变（Barlage et al，2002；王刚等，2011）；此外，引起径流变化的主要因素在不同河段也不尽相同（刘贵花等，2011）。另一方面，径流演变具有较为明显的规模效应，在同一流域不同规模子流域的径流演变及其对驱动因素的响应方式具有差异性。夏军和王渺林（2008）在对长江流域上游径流演变及其驱动因素的研究中发现，上游干流径流表现出减小趋势，气候变化是其主要驱动因素；而支流岷江和嘉陵江径流减小趋势显著，其中人类活动对径流的贡献较大。陈红光等（2023）量化了内蒙古乌拉盖河流域气候变化和人类活动对不同时期、不同河段径流影响的差异。总的来说，径流的演变过程非常复杂，并存在较为显著的规模效应。

开都河地处天山南坡，是塔里木河流域的主要发源地之一（邱慧琼和刘俊，2016）。开都河流水量演变不仅影响着盆地、湖泊以及下游孔雀河的生态水文环境，同时对盆地的社会经济发展起着关键作用（刘志斌等，2020）。探明开都河径流和降水的演变特征及其关系，对进一步了解流域的水文循环过程和水资源管理具有重要的现实意义。根据前人研究结果（胡春宏等，2010），引起河流径流演变的因素主要分为自然和人为因素2大方面。鉴于开都河源区地貌长期稳定，选取了对开都河径流变化造成影响的降水和人类活动进行定量分析，探讨驱动因素对开都河径流演变的影响。本文根据开都河大山口水文观测站实测径流数据，运用Mann-Kendall趋势和突变检验以及累积距平法，分析了开都河1960-2019年的径流变化趋势；利用双累积曲线法定量研究人类活动及降水对其演变的影响，以期为典型内陆河流域河源区水土保持规划、水资源管理和工农业发展提供科学依据。

1   研究区概况

开都河是典型内陆河流，是塔里木河4大水源地之一，地处新疆巴音郭楞蒙古自治州境内（罗映雪等，2019）。开都河源区总面积2.20×104 km2，地势整体表现为西北高东南低，总长度为560 km。流域夏热冬冷，昼夜温差大，气候干燥，多年平均径流量为35.44×108 m3，降水量为271.48 mm。河源区主要以草地为主，其他用地类型较少，但由于人类活动的影响，草地面积呈逐年减少趋势，导致其他用地类型发生改变，上游水量也随之变化（罗映雪等，2019）。本文主要以大山口水文站以上开都河源区作为研究区（图1）。

2   材料与方法

2.1   数据来源

采用巴音郭楞蒙古自治州境内的开都河大山口水文观测站（85°44′ E、40°13′ N）1960-2019年逐月径流实测数据，以年际尺度进行统计。

此外，由于巴音布鲁克气象观测站地处开都河上游中心位置，代表上游高山区（刘志斌等，2020），其资料可反映河源区气候状况（张一驰等，2004）。因此选取该气象站点1960-2015年逐月降水数据，以代表整个河源区内降水。

2.2   分析方法

2.2.1   变异系数   变异系数（Coefficient of Variation，CV）是1种衡量长时间序列样本数据离散程度的总统计指标，它反映了样本数据的分布状况（徐豪，2022）。其判断标准为：若CV小于等于0.2，则表明样本数据分布较为均匀，波动较小；若CV大于0.2，则表示样本数据分布较不均匀。此外，变异系数也可以用来表示样本数据的变化程度，如果CV越大，则表示样本数据的变化越大。

2.2.2   趋势分析法   Mann-Kendall非参数统计（Yue & Wang，2004）常被用于水文学的趋势检验。它的特点是样本的序列不必遵循特定分布，受趋势数据和离群值的影响较小（罗兰花等，2019）。这种方法首先确定样本序列在显著水平P上没有趋势变化。当P<0.01时，取Z2/α=±2.58进行显著性检验，其中Z>0代表径流呈增加趋势，反之则呈减小趋势。

累积距平法能准确地反映径流的阶段性变化，其计算公式为（张贤芳等，2012）：

式中：X为径流数据或气象因子的累积距平值；[x]为径流数据系列或气象因子的平均值；i=1，2，3，…，n为径流数据系列或气象因子的总样本数。

2.2.3   突变分析法   Mann-Kendall突变检验是通过使用统计序列UF和UB，阐明时间序列x的演变趋势和突变特征。如果UF>0同时超过信度线时，表示径流或降水呈增加趋势，反之则表现出减小趋势；若UF和UB在信度线±1.96之间95%置信水平出现交点，则表明该序列发生突变，交点则为突变的起点（春兰等，2019）。

2.2.4   双累积曲线   双累积曲线法（Double Mass Curve，DMC）（穆兴民等，2010；Gao et al，2017）是当今分析水文气象要素连续或长期趋势中最简单有效且使用广泛的方法。双累积曲线是笛卡尔坐标系中的1条关系线，它给出了1个变量的连续累积值和另1个变量在同时期的连续累积值。构建双累积曲线是为了消除参考变量的影响，以确定是否有其他因素导致被测变量的趋势发生显著变化。

利用Mann-Kendall突变检验和累积距平法得到径流突变年份，将径流序列划分为2个阶段。对突变年之前的径流累积量[R]和降水累积量[P]进行线性回归分析，得到其关系式：

将关系式②应用到突变年后，根据突变年之后的累积降水量计算得出累积径流量，该值与突变之前的下垫面条件相同，即没有人为因素干扰情况下的径流量。

利用上述计算得出的累积径流量反推得出年径流量，计算突变年后平均年径流（R）实测值和理论值的差值。根据关系式②可知，在年径流量的计算过程中只包含了降水，因此根据突变年前后实测径流的差值得到降水和人类活动所产生的径流，即：

式中，[δH]和[δW]分别为导致径流变化的人为和自然因素（108 m3）；R1M、R2M、R2T分别为突变年前的平均径流实测值、突变年后的平均径流实测值和理论值（108 m3）。

为了对引起径流变化的驱动因素进行定量分析，将降水和人类活动对径流的影响量分别与径流实测值的差值进行比较，并利用百分比表示在特定的时间段内降水和人类活动对径流的贡献，即：

式中，Qg为某个驱动因素对径流的贡献（%）；RD为突变年前后径流实测值之差（108 m3）。

3   结果与分析

3.1   径流年际变化特征

图2显示了开都河径流的年际分布特点，年径流量呈现出逐年波动的趋势，1960-2019年径流量的多年平均值为35.44×108 m3，其中2002年开都河径流量值最大，为57.09×108 m3，比多年平均径流量高61.9%；1986年河流的径流量值最小，为24.61×108 m3，比多年平均径流量低30.6%。开都河近60 a年径流量变异系数CV为0.18，表明研究区内径流量的变异性低，年际波动较小。

3.2   径流变化趋势

根据开都河1960-2019年径流数据制作年径流累积距平图（图3），由图可知，开都河径流变化大致可以分为4个阶段：第1阶段是从1960-1968年，这期间径流的累积距平值呈下降趋势，于1968年达到相对谷值（-34.33×108 m3）；第2阶段为1973-1995年，在这22年间累积距平值显示出明显的下降趋势。其中，累积距平值于1995年达到谷值（-144.27×108 m3），随后呈显著增加趋势；第3阶段为1996-2011年，同时在2011年达到相对峰值，其累积距平值为-17.41×108 m3。第4阶段为2014-2019年，其变化趋势与第3阶段相同呈增加趋势。

基于上文累积距平法所判断的径流演变趋势，对开都河径流的不同变化阶段利用Mann-Kendall法进行趋势性检验。从表1可看出，1960-2019年开都河年径流量在置信区间内呈出明显的增加趋势，Z=3.776>2.58，其变化率为0.166。从4个不同变化阶段来看，1973-1995年、2014-2019年这两个时间段径流量在置信区间内呈现增加趋势，但趋势显著性一般，Z值分别为1.162和1.503；1960-1968年、1996-2011年这两个时间段径流呈现减小趋势，但减小趋势不显著，未通过99%的置信水平，变化率分别为-0.214和-0.128。

3.3   径流变化突变检验

通过径流变化趋势分析，累积距平值于1995年达到谷值，故该年可能是开都河径流发生突变的节点。在此基础上，对上述突变点利用Mann-Kendall方法进行交叉检验。由图4可知，在±1.96置信区间内开都河径流存在两个交点，即1993年和1995年，根据累积距平法得出的结果，排除1993年为突变节点的可能，故推断开都河径流于1995年发生了由少至多的突变。基于图4的开都河突变检验结果，径流量UF曲线在1995年以后显示出明显的增加趋势，并于2001年通过95%置信水平，由此可知1995年是开都河径流上升趋势的突变点，并且上升趋势显著。

3.4   径流影响因素

3.4.1   降水年际变化特征   1960-2015年开都河流域降水年际分布特征如图5所示。开都河流域年均降水呈现逐年波动趋势，降水量的多年平均值为271.48 mm，其中1999年开都河源区年降水量最大，为406.6 mm，与降水量的多年平均值相比增长49.8%；1975年河源区年降水量最小，为191.4 mm，与降水量的多年平均相比减少29.5%，其中变异系数CV为0.18，表明研究区内降水量的变异性低，年际波动较小。

3.4.2   降水变化趋势   根据开都河1960-2015年降水数据制作年际降水量累积距平图（图6），由图可知，开都河流域的降水变化可分为3个阶段：第1阶段为1960-1970年，在这期间降水累积距平值呈下降趋势，在1970年达到相对低值（-156.92×108 m3）；第2阶段，即从1972-1998年的26年期间，降水的累积距平值表现出明显的下降趋势，在1998年达到谷值（-583.47×108 m3）；随后呈增加趋势进入第3阶段，1999-2012年，同时在2012年达到相对峰值，其累积距平值为16.95×108 m3。

根据上述累积距平法所判断的降水变化趋势，对开都河流域降水进行Mann-Kendall趋势性检验，其检验标准与径流检验标准一致（见表2）。由表2可知，开都河流域多年平均降水量呈增加趋势，但趋势不显著（Z=2.339<2.58），未超过99%的置信水平，变化率为0.937。从3个不同变化阶段来看，1960-1970年、1972-1988年这两个时间段降水呈现减小趋势，但减小趋势不显著，未通过99%的置信水平，变化率分别为-2.0625和-0.8786。1998-2012年降水在置信区间内呈增加趋势，但趋势显著性一般，变化率为2.7463。

3.4.3   降水变化突变检验   基于上文通过累积距平法的初步判断，1998年可能是开都河源区降水的突变年份。应用Mann-Kendall法测试上述突变点，结果如图7所示，1998年和2003年是置信区间内的两个交点。结合累积距平法的结果，可以得出结论，1998年是开都河源区降水的突变年份，降水于1998年发生由少至多突变，并于2009年超过了95%的信度线。

根据上述结果可知，1995年是开都河年径流量的突变年份，1998年是河源区降水的突变年份。由于二者发生突变的年份不一致，表明开都河径流量的增加除受到降水影响外，还与人类活动密切相关。

3.5   成因分析

为探讨驱动因素对开都河径流演变的影响，选取了对开都河的径流变化造成影响的降水和人类活动进行定量分析。

采用Kendall等3种方法对降水与径流进行相关性检验，结果见表3。降水与径流呈极显著正相关关系，说明降水对径流有显著影响，是影响径流的主要因素之一。结合Mann-Kendall年降水量趋势分析结果（表2，Z=2.339<2.58），可以看出降水和径流的演变趋势具有一致性。此外，根据图8所示的年内径流量和降水量占比可知：开都河源区内降水主要集中在春季和夏季，与径流量年内分配特征基本一致。春季和夏季降水量分别为15.4%和67.5%，共占全年降水量的82.9%，春夏两季径流量占全年径流量的50.7%。

为了定量分析降水和人类活动对径流的影响，本文构建了1960-1994年的双累积降水－径流曲线，其关系式如下：

其中[R]为径流累积量，[P]为降水累积量，R2为双累积降水－径流曲线之间的相关程度。

突变年之前（1960-1994年）年均径流量的实测值和理论值分别为32.35×108 m3和32.65×108 m3；由表4可知通过该关系式得到的绝对误差为0.3×108 m3，相对误差为0.93%，综上所述该关系式具有较高的拟合精度（图9-a和表4）。将突变年之后的降水量代入上述关系式中得到1995-2015年各年的理论累积径流值。基于此绘制1995-2015年降水－径流双累积实测曲线和降水-径流双累积理论曲线（图9-b）。

以突变年1995年为界，将突变年以前的降水累积值代入上述关系方程式中，得到径流累积值，并采用反向传播法计算。首先，计算突变年前后的年径流实测值、年径流理论值；其次，进一步量化人类活动和降水对径流的影响量。径流在1995年发生突变后，理论值和实测值之间存在较大差异，1995-2015年期间平均径流量理论值为39.26×108 m3，而实测值为37.06×108 m3（表5）。

基于上述计算结果，利用双累积曲线深入量化突变年之后降水和人类活动对径流的贡献。研究表明：1995年径流发生突变后，降水对径流增加的贡献率为68.2%，而人类活动对径流增加的贡献率为31.8%；同时通过双累积降水－径流曲线得出降水和人类活动对径流的贡献量分别为4.71×108 m3和2.2×108 m3（表5）。

根据开都河源区的实际情况可知，该研究区属于高山草原区，是新疆主要牧区之一。1996年自治区大力发展“定居兴牧”工程（魏光辉，2015），随着巴音郭勒蒙古自治州定居兴牧的力度逐年加大，开都河源区水源得到了有效保护，故人类活动虽对开都河径流有一定的影响，但相对较小。这也印证了本研究结论的可信度。

4   讨论

4.1   降水对径流的影响

开都河源区径流在年际变化中呈现出波动增长的趋势，与降水的演变趋势具有一致性。刘志斌等（2020）对近60 a开都河径流和气象数据进行研究得出，与气温相比，降水与开都河径流的相关性更强。同时，一些研究结果显示（陈世雪，2022；郑灵巧等，2023），降水与径流的相关性，无论在年际或年内尺度，都要强于其他气象因子（如气温、潜在蒸散发等）。赵直和徐晗（2014）研究了开都河流域1958-2007年径流量演变及其对气候变化的响应，结果表明：影响开都河径流量最主要的因子是降水；其中夏季降水与径流具有显著的相关性，年径流量的增加主要取决于夏季降水量的增加。洪波等（2015）在研究人类活动与气候变化对开都河径流量的影响中表明，河源区气温的增加造成流域蒸发加剧，进而影响降水，导致降水补给增多；降水量通过直接补给的方式使开都河径流增加。因此，径流对降水变化的响应与气温相比更为显著。从上述前人研究可以推断，降水可能是造成开都河源区径流变化的关键因素。根据表5的研究结果，降水对开都河源区1960-2015年的贡献率为68.2%，该结论也印证了开都河源区地表径流的增多主要由降水的增多引起。

4.2   人类活动对径流的影响

一般来说人类活动是指人类对流域的改造使用情况，例如土地利用变化以及修建水利工程等（秦丽欢等，2018）。依据开都河源区的实际情况，源区内无新修水利工程，因此本小节重点讨论土地利用对开都河径流的影响。开都河源区草地是其主要用地类型，草地面积的转变在一定程度上制约着径流的变化（俞冰，2007）。罗映雪等（2019）研究发现影响开都河径流的关键土地利用类型是草地，原有草地面积减小将会造成夏季径流量有较大程度的减小。由于“定居兴牧”工程的实施，巴音布鲁克草原得到了相应的政策保护，对源区内径流起到了一定的补给作用。刘斯文等（2018）对开都河流域2000－2015年土地利用数据与水文循环进行定量分析，结果表明：林地面积的减小使得开都河径流量增加，这是由于林地具有较强的涵养水源能力；当林地转化为草地时径流量增加。根据本文研究结果显示，开都河径流在1995年发生突变，通过双累积曲线得知1995年之后人类活动对径流的贡献量仅为2.2×108 m3。综上所述，土地利用类型中草地面积的转变在一定程度上使得开都河径流量增加，但不是主要因素。这也从侧面印证了导致开都河径流增加的主要驱动因素是降水而非人类活动。

5   结论

基于1960-2019年开都河实测径流数据和1960-2015年的降水数据，采用Mann-Kendall趋势和突变检验法以及累积距平法对开都河源区径流和降水进行趋势和突变分析；同时为探讨驱动因素对径流的贡献，本文采用双累积曲线法对其进行影响量以及贡献率的计算，得到以下结论：

（1）1960-2019年，开都河径流随时间发生波动，但波动不大；径流量的多年平均值为35.44×108 m3；其中，开都河径流值在2002年最大，为57.09×108 m3；河流径流值在1986年最小，为24.61×108 m3。

（2）开都河流域降水在1960－2015年间年际波动较小；降水量的多年平均值为271.48 mm，其中，开都河源区年降水量在1999年最大，为406.6 mm；年降水量在1975年最小，为191.4 mm；此外，降水增加的总趋势与径流的趋势一致，且在1998年出现了突变。

（3）在径流增加的过程中，降水对其贡献率为68.2%，人类活动的贡献率为31.8%；通过双累积降水－径流曲线得出降水和人类活动对径流的贡献量分别为4.71×108 m3和2.2×108 m3。这表明，在开都河径流量增加的过程中，降水的影响更为重要。

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（责任编辑   张俊友   熊美华）

Quantitative Analysis of Discharge and Driving Factors in the Headwaters

of Kaidu River over 60 Years

SUN Yue1，2， LIU Si‐hai1，2， XING Kun1，2， XIE Lei3，4， ZHENG Ling‐qiao1，2， LIU Yuan1，2

（1. College of Geography and Remote Sensing Science， Xinjiang University， Urumqi   830017， P.R. China;

2. Key Laboratory of Oasis Ecology， Urumqi   830017， P.R. China;

3. Xinjiang Water Resources and Hydropower Planning and Design Administration， Urumqi   830000， P.R. China;

4. Xinjiang Cold and Arid Zone Water Resources and Ecological Water Resources

Engineering Research Center， Urumqi   830000， P.R. China）

Abstract：Based on the discharge data from the Dashankou hydrological observation station on Kaidu River from 1960 to 2019， we analyzed the runoff and precipitation evolution patterns of Kaidu River over the 60 year period using the Mann-Kendall trend test， abrupt change test and the cumulative deficit method. The contributions of precipitation and human activities to changes in runoff were quantified using the double cumulative curve method. The study is important for understanding the hydrological cycle and improving water resource management in the Kaidu River basin. Results show that： （1） the annual discharge of Kaidu River fluctuated little over the 60 years， and averaged 35.44×108 m3. The maximum discharge was 57.09×108 m3 （2002） and the minimum discharge was 24.61×108 m3 （1986）. （2） Kaidu River discharge trended upward at a rate of 0.166×108 m3/a， but there was a large change in 1995. （3） The annual variation in precipitation in the source area of Kaidu River was small， with average annual， maximum and minimum values of 271.48 mm， 406.6 mm and 191.4 mm， respectively， and an abrupt change in 1998. （4） The relative contributions of precipitation and human activities to the increase of runoff were 68.2% （4.71×108 m3） and 31.8% （2.2×108 m3）， respectively. These results provide a database and decision reference for water resource management and utilization as well as soil erosion control in the Kaidu River source area.

Key words：runoff; driving factor; abrupt change analysis; double cumulative curve; Kaidu River

收稿日期：2021-12-23      修回日期：2023-05-12

基金项目：新疆财政厅《南疆新增水资源战略研究》专项课题（403-1005-YBN-FT6I）；天池博士计划项目（tcbs201823）；博士科研启动基金项目（BS180241）。

作者简介：孙月，1997年生，女，硕士研究生，水资源配置与地理信息系统。E-mail：1401433397@qq.com

通信作者：刘思海，男，讲师，博士，干旱区水资源优化配置。E-mail：mrliusihai@163.com