降水与农业种植变化对黄河流域径流影响研究

降水与农业种植变化对黄河流域径流影响研究内容摘要：

自然资源学报, 2018, 33(8): 1402-1415 Journal of Natural Resources http://www.jnr.ac.cn DOI: 10.31497/zrzyxb.20170854 降水与农业种植变化对黄河流域径流影响研究 李华贞 1， 张 强 2*， 顾西辉 3， 史培军 2 （1. 中山大学水资源与环境系， 广州 510275；2. 北京师范大学 a. 环境演变与自然灾害教育部重点实验室， b. 地表过程与资源生态国家重点实验室，c. 减灾与应急管理研究院， 北京 100875； 3. 中国地质大学大气科学系， 武汉 430074） 摘要：黄河是我国西北、华北地区重要水源，了解其径流变化特征及成因有着重要意义。论文 基于趋势性分析、广义可加模型（GAMLSS）等方法，采用黄河流域近 60 a 来流量、降水、主要农 业种植面积及大型水库资料等数据，通过细化农业小麦生长期与玉米和大豆生长期以及假定 不同降水情景，在季节尺度上深入分析了 1960—2005 年黄河流域气候、农业种植面积等变化对 径流的影响。研究结果表明：1）黄河流域 5 个水文站点小麦生长期与玉米和大豆生长期径流变 异点均发生于 20 世纪 80 年代中后期和 90 年代初期，且除花园口站小麦生长期间径流有少部分 呈上升趋势外，黄河流域径流整体呈下降趋势，其中，唐乃亥、兰州的小麦生长期、玉米和大豆 生长期及龙门、花园口的玉米和大豆生长期趋势均达到了 0.05 的显著性水平，呈显著下降趋 势；2）对比两种降水假设状态，暴雨年的径流始终高于小雨年的径流，因此，降水仍是影响径流 的主要因子之一，而农业种植面积变化对径流的影响程度，不仅与降水量的多少有关，还与流 量分位数的大小有关，对于唐乃亥站小麦生长期的暴雨年时期，增加农作物种植面积，在低流 量分位数时可以增加径流，而在高于 0.75 分位数时会减小径流，小雨年时期规律相反。该研究 结果对变化环境下黄河流域水资源管理与优化配置具有一定理论与现实意义。 关 键 词：黄河流域； 径流变化； 趋势性； 季节性；GAMLSS 模型 中图分类号：P333 文献标志码：A 文章编号：1000-3037(2018)08-1402-14 黄河流域位于我国中北部，流域内的气候类型大致可以归纳为干旱、半干旱和半湿 润气候，降雨量偏少，降水年际变化大、季节分配不均。近几十年来，在气候变化和人 类活动的双重影响下，黄河流域地表水文过程发生了显著变化，水资源状况不断恶化， 且多次发生断流现象，正面临着严峻的水问题[1]，而黄河是我国西北、华北地区的重要水 源，因此，黄河流域水问题一直是人们关注的热点问题[2]。 国内外学者对径流变化特征及成因开展了大量研究。Khoi 等[3]采用 SWAT 模型对比研 究了不同气候变化情景下气温和降水变化对越南流域径流的影响。Javan 等[4]应用 PRECIS 模型和 HSPF 模型研究了伊朗 Gharehsoo 流域未来气候变化及其对径流的影响，结果表 明，该流域未来降水和气温均会增加，而径流则会减少。Lu 等[5]利用 SWAT 模型和 GCM 收稿日期：2017-08-15；修订日期：2018-03-07。 基金项目: 国家杰出青年科学基金 （51425903）；地表过程模型与模拟国家基金委创新群体 （41621061）；国家自 然科学基金项目 （41401052）。[Foundation items: National Outstanding Youth Science Fund Project, No. 51425903; Land Surface Process Model and Simulation National Innovation Group, No. 41621061; National Natural Science Foundation of China, No. 41401052. ] 第 一 作 者 简 介 ： 李 华 贞 （1993- ）， 女 ， 河 南 扶 沟 人 ， 硕 士 研 究 生 ， 现 从 事 气 象 水 文 学 研 究 。 E- mail: lihzh28@mail2.sysu.edu.cn *通信作者简介：张强 （1974- ），男，博士，教授，博士生导师，主要从事气象水文极值模拟及理论研究、灾 害过程及机理与综合风险模拟与评估等领域研究。E-mail: zhangq68@bnu.edu.cn 8期 李华贞 等：降水与农业种植变化对黄河流域径流影响研究 1403 模式气候输出研究了 Mississippi 上游气候与水文过程之间的关系，并指出气温和降水对 径流的影响程度还与月份有关。另外，也有研究探讨土地利用变化对径流的影响[6-7]，分 析了不同土地利用方式的变化对径流的影响。Tran 等[8]以 Mississippi 上游为研究对象运用 OLS 回归非线性模型进行了土地利用对径流的影响研究。Thanapakpawin 等[9]通过构建退 耕还林和林地变为耕地等方案，运用 DHSVM 模型研究了泰国 Mae Chaem 流域土地利用 变化对水循环的影响，发现灌溉面积的比例、农作物类型和农作物需水量均对径流量级 有很明显的影响。庞靖鹏等[10]、林桂英等[11]均采用 SWAT 模型对流域径流量进行模拟，发 现土地利用对径流量的变化起显著作用。农业活动对径流变化的影响也引起了人们的关 注，如 Lorup 等[12]研究表明，由于人口增长和农业活动增强，使得 Zimbabwe 流域年径流 量有所减少。 对于黄河的研究，张国胜等[13]、马雪宁等[14]通过 EOF、Morlet 小波分析等方法指出降 水量是影响黄河流域径流量的直接气候因子。黄荣辉等[15] 也通过 SWAT 模型研究指出， 黄河上游和源区从 20 世纪 90 年代初到 21 世纪初降水的减少可能是导致径流锐减的主要 原因，而同时期黄河源区气温的明显上升并没有导致此区域蒸发量的太大变化，它对径 流变化影响不大。而李道峰等[16]、车骞等[17]以黄河河源区为研究对象，通过 SWAT 模型模 拟不同气温和降水情景下的年径流量，发现降水增加或者气温降低均能使流域径流量增 加。Li 等[18]利用弹性系数法分析了黄河河口龙门区间 1957—2010 年降水和径流变化，发 现降水对径流量减少的贡献率为 26.4%。而李剑锋等[19]使用滑动秩和检验分析水文变异， 并对水文变异成因做了系统分析，研究认为降水量下降和水利工程的联合调控是黄河流 域年径流量减少的主要原因。Miao 等[20]采用水文法研究发现气候变化主要对黄河上游水 沙变化产生较大影响，而人类活动对中下游水沙变化产生较大影响。已有研究多从年尺 度考虑降水与水库调节对黄河流域径流过程的影响，而以种植面积、作物种类及季节性 作为研究对象还是比较少。本文除考虑降水变化以外，还考虑水库调节以及农业种植面 积等多种因素，从季节变化角度探讨这些因子对黄河流域水文过程的影响。本文在季节 尺度上将降水、径流和农作物数据划分为小麦生长期 （10 月—翌年 4 月） 与玉米和大豆 生长期 （5—9 月） 两类指标，同时将年径流细分为 21 个不同流量分位数，量化气候、农 业种植面积变化和水库等人类活动对黄河流域径流变化的影响，为黄河流域水资源管理、 水土资源可持续利用提供理论依据。 1 研究区和数据 黄河干流长 5 464 km，流域总面积达 79.5 万 km2 （其中含内流区面积 4.2 万 km2），流 域范围为 95°53′ ~119°05′ E、32°10′ ~41°50′ N 之间 （图 1）。黄河流域东部濒临海洋， 西部则为内陆，因此降水、蒸发、光热资源等气候条件差异很明显，总体来说，西部地 区比较干旱，而东部地区则显得湿润。流域内的气候类型大致可以归纳为干旱、半干旱 和半湿润气候，流域大部分地区年降水量在 200~650 mm 之间，多年年平均蒸发量在 700~ 1 800 mm 之间。黄河流域降水集中但分布不均，6—10 月的降水量占全年的 65%~85%， 最大暴雨主要发生在 7—8 月。黄河流域大部分地区光热资源充足，农业生产发展潜力大， 流域内共有耕地 1 553.2 万 hm2。此外，黄河下游流域外引黄灌区土地面积为 656 万 hm2， 有效灌溉面积约 247.1 万 hm2。近 30 a 流域粮食产量连续增长，2015 年粮食总产量达到 4 370 万 t。黄河流域作为我国重要农业区之一，粮食产量约占全国的 14%，对保障区域乃 自 1404 然 资 源 学 报 33 卷 图 1 黄河流域水文站点集水区域示意图 Fig. 1 The catchment areas of the hydrological stations in the Yellow River Basin 至国家粮食安全具有重要作用。 本文采用黄河流域 77 个气象站 1960—2014 年逐日降水资料、1949—2014 年大型水 库数据 （包括库容、建库时间等）、农作物种植面积以及唐乃亥、兰州、头道拐、龙门、 花园口 5 个水文站 1960—2005 年逐日流量资料，数据分别来自中国气象局气候中心、黄 委水文局和国家数据共享网。本文根据农作物生长特征，划分为两个季节：即 10 月—翌 年 4 月为小麦生长期，这个季节中，主要种植的农作物为小麦[21-22]；而 5—9 月为玉米和大 豆生长期，这个季节中，主要种植的农作物为玉米和大豆[23]。按季节性将降水、径流和 农作物数据划分为两类，即小麦生长期 （10 月—翌年 4 月） 指标和玉米和大豆生长期 （5 —9 月） 指标。为方便数据分析，基于 z-score 标准化方法分别对小麦生长期降水、玉米 和大豆生长期降水、小麦生长期农作物、玉米和大豆生长期农作物及水库 5 个指标数据 作标准化处理。 2 研究方法 2.1 趋势和变异点分析 本文采用国际气象组织 （WMO） 建议使用的非参数 Mann-Kendall （MK） 趋势检验 [24] 法 和参数的 AMOC 检验法[25]，分别对黄河流域水文站点的小麦生长期与玉米和大豆生 长期径流作趋势分析和变异点检测。单变异点检测方法 （AMOC） 可以克服序列正态分 布假设的限制，不需预先设置变异点位置，可同时用来检测均值和方差变异，并能够延 展至多突变点检测[26]，应用更为广泛。 非参数 MK 趋势检验法的原理是假设有一时间序列如下：X1, X2, …, Xn，构造一秩序 列 mi，mi 表示 Xi > X j ( 1 ≤ j ≤ i ) 的样本累积数。构造统计量[24