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  • 主管单位:中国科学院
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冰川冻土, 2021, 43(5): 1523-1530 doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2020.0526

冰冻圈水文与水资源

基于WEP-L模型的寒区流域径流演变模拟及归因分析

苏辉东,1,2, 贾仰文1, 刘欢,1, 李耀军3, 杜军凯1, 牛存稳1, 甘永德4, 曾庆慧1

1.中国水利水电科学研究院 流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京 100038

2.清华大学 水利水电工程系,北京 100084

3.中国科学院 西北生态资源环境研究院 冰冻圈科学国家重点实验室,甘肃 兰州 73000

4.青海大学 省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室,青海 西宁 810016

Runoff evolution simulation and attribution analysis in cold region basin based on WEP-L model

SU Huidong,1,2, JIA Yangwen1, LIU Huan,1, LI Yaojun3, DU Junkai1, NIU Cunwen1, GAN Yongde4, ZENG Qinhui1

1.The State Key Laboratory of Simulations and Regulations of Water Cycles in River Basins,China Institute of Water Resources and Hydropower Research,Beijing 100038,China

2.Department of Hydraulic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China

3.Northwest Institute of Eco-Environment and Resources,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,China

4.The State Key Laboratory of Plateau Ecology and Agriculture,Qinghai University,Xining 810016,China

通讯作者: 刘欢,博士,工程师,主要从事流域水循环模拟与水生态保护研究. E-mail: liuhuan@iwhr.com

编委: 庞瑜

收稿日期: 2019-05-30   修回日期: 2020-05-29  

基金资助: 国家重点基础研究发展规划项目.  2015CB452701
国家自然科学基金项目.  51379215.  51779272.  51909091

Received: 2019-05-30   Revised: 2020-05-29  

作者简介 About authors

苏辉东,博士研究生,主要从事水文模型研究.E-mail:shd17@mails.tsinghua.edu.cn , E-mail:shd17@mails.tsinghua.edu.cn

摘要

寒区在我国分布广泛,且多为我国主要江河的源头区,其水循环演变会对地区乃至全国的水资源情势产生重要影响。针对寒区冻土作用下特殊的水文特性,研究选择松花江、黄河、黑河、长江、雅鲁藏布江流域内5个典型寒区流域,采用改进的WEP-L模型模拟分析了寒区径流在1960—2010年的时空变化规律。同时,基于水文模拟法,设计不同气候变化与土地利用情景对各寒区流域径流变化进行了归因分析。研究表明:WEP-L针对不同的寒区流域逐月径流过程,取得了较好的模拟效果,NSE(纳什效率系数)基本在0.7以上,相对误差控制在±15%内。5个流域的径流量变化趋势表现为弱显著性,但是黄河流域(唐乃亥以上)和黑河流域(莺落峡以上)的基流指数显著增加,说明这两个流域的河川基流占比不断增加,主要原因可能在于冰川融雪的增加。除了松花江流域(阿彦浅以上)外的四个寒区流域的气候变化对径流的影响较高,贡献率达到78%以上,是径流演变的主导作用。研究结果有助于增强对寒区水循环和水资源演变的认识,为应对未来变化环境下寒区水问题提供参考。

关键词: 寒区流域 ; WEP-L模型 ; 径流演变 ; 归因分析

Abstract

Cold regions are widely distributed in China, most of which are the headwaters of major rivers of China. Their runoff evolution will have an important impact on the regional even the whole country water resources. Aiming at the special hydrological characteristics under the action of frozen soil in cold region, five representative watersheds in cold regions including in Songhua River, Yellow River, Heihe River, Yangtze River and Yarlung Zangbo River basins are selected. The improved WEP-L model is used to simulate and analyze the temporal and spatial variation of runoff in cold region from 1960 to 2010. Meanwhile, based on the hydrological simulation method, different climate change and land use scenarios are designed to analyze the attribution of runoff changes in cold regions. The results show that: (1) The improved WEP-L has a good fit for runoff in different cold regions. The Nash efficiency coefficient is above 0.72, and the absolute relative error is within ±11%. (2) The trend of runoff change in five typical basins is not significant, but the base flow index of Tangnaihai and Yingluoxia increased significantly, and passed the 0.01 significance test, indicating that the proportion of basal flow in these two basins is increasing. (3) In addition to the A’yanqian and A’nen watershed of the climate change in the four cold basins has a greater impact on runoff, more than 78%, which is the dominant role in runoff evolution. Relevant studies can provide reference for the study of water cycle and water resources evolution in cold regions.

Keywords: cold region ; WEP-L model ; runoff evolution ; attribution analysis

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本文引用格式

苏辉东, 贾仰文, 刘欢, 李耀军, 杜军凯, 牛存稳, 甘永德, 曾庆慧. 基于WEP-L模型的寒区流域径流演变模拟及归因分析[J]. 冰川冻土, 2021, 43(5): 1523-1530 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2020.0526

SU Huidong, JIA Yangwen, LIU Huan, LI Yaojun, DU Junkai, NIU Cunwen, GAN Yongde, ZENG Qinhui. Runoff evolution simulation and attribution analysis in cold region basin based on WEP-L model[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2021, 43(5): 1523-1530 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2020.0526

0 引言

由于气候变化和人类活动影响的日益加剧,占全球陆地面积25%的寒区水循环与水资源演变发生了显著变化。我国寒区广泛分布在西北和东北地区,占国土面积43%1。寒区的水循环、水平衡和水资源驱动机制等具有其自身特色,与非寒区相比存在很大差别2。寒区生态系统脆弱,对气候变化敏感,极易受到破坏且恢复力弱3-4,因此寒区水循环与水资源演变及其归因与其他地区的相比有着很大的区别。

流域径流演变的模拟,常用的分布式流域水文模型有SHE5-6、TOPMODEL7、SWAT8、DHSVM9、VIC10等。我国的许多学者针对国内自然地理特征与气候特点,在模型单元划分、对水文过程的描述以及模型求解方法等方面建立了具有我国流域特色的分布式水文模型,主要有WEP-L(贾仰文等11)、GBHM(杨大文等12)、DTVGM(夏军等13),以及郭生练模型14等。在寒区流域GBHM15-16应用比较多,此外,结合遥感和新安江模型17的CREST-snow模型18-20能适用于寒区流域融雪冰川径流过程模拟21-22。回归分析法23-24、集总式模型法25-26、分布式水文模拟法27是目前用于径流归因分析的主要手段。其中,回归分析法计算简捷,但对数据的一致性要求较高。集总式模型一般以概化形式描述流域水热过程,较少考虑其时空变异性。相比之下,WEP-L水文模拟法基于水文循环物理过程,可以精细化描述包括蒸散发、地下径流、地表径流、水热交换等多个水循环要素变化。基于WEP-L的分布式流域水文模型模拟径流的演变规律及归因分析,应用在黄河流域28、海河流域29的研究较多,且取得了不错的效果。但是在寒区流域的应用相对较少,且目前没有针对我国不同寒区流域的水资源演变规律和归因之间的差异性的研究。因此,本文对WEP-L的寒区模块中的寒区包气带的水文参数和模型结构进行一定的适应性调整,以我国5个典型的寒区流域为研究对象,模拟分析了寒区流域径流1960—2010年的时空演变规律。在此基础上,利用水文模拟法,定量辨识了土地利用和气候变化对径流演变的贡献。寒区水循环和寒区水资源演变的研究可以为未来变化环境下寒区水问题解决提供基础,实现寒区水资源的可持续发展。

1 研究区概况

为研究我国寒区流域水资源的演变规律及其归因分析,本文选取了5个寒区的典型流域,分别为松花江流域、黑河流域、黄河流域、长江流域、雅鲁藏布江流域,分别以阿彦浅、莺落峡、唐乃亥、 小得石、奴各沙作为流域出口断面,集水面积分 别达到5.7×104、1.0×104、12.2×104、11.7×104、10.6×104 km2

2 研究方法

2.1 寒区土壤冻融过程模拟

WEP-L模型以子流域套等高带为基本计算单元,采用了变水源区(VSA)产流理论,实现了对流域水分与能量交换过程的耦合模拟。针对寒区特点,采用“度日因子法”模拟积雪融雪过程。具体模型结构详见参考文献[11]。

研究发现,长江源区土壤饱和导水系数与其温度存在明显相关关系,温度下降将导致土壤饱和导水系数减小30。在模型研究中,一些学者以气温代替土壤温度,认为其下降到某一临界值后,土壤饱和导水系数会受到气温下降的影响呈指数减少31-32。经分析可知,土壤温度的下降会同时限制土壤的导水性能和蓄水性能。在黑河的葫芦岛流域观测结果显示,随着土体温度下降,土壤中未冻水的含量近似呈指数降低,其中0 ℃和-10 ℃是土壤开始至完全冻结的临界值33。为此,本文采用日均气温代替土壤温度,修正模型中的土壤饱和含水量θs和土壤饱和导水系数ks,具体见下式。

θs= θs0,TaTcθs0e[a(Ta-Tc)],Ta<Tc
ks= ks0,TaTcks0e[a(Ta-Tc)],Ta<Tc

式中:θs0ks0分别为未冻结时土壤的饱和含水量和饱和导水系数;TaTc分别为日均气温和临界气温(℃);a为参数。Tca的初值为0 ℃和0.25。

2.2 径流演变归因分析方法

将长系列径流分为基准期和人类活动影响期两个时段,进而采用校验后的WEP-L模型对比分析不同情景下的径流变化,确定气候变化和土地利用变化对径流变化的贡献大小。具体步骤如下:

(1)以基准期的气象数据和土地利用数据作为输入,计算基准期的多年平均天然径流量RN1

(2)以影响期的气象数据和基准期的土地利用数据作为输入,计算影响期的多年平均天然径流量RC2

(3)以影响期的气候数据和影响期的土地利用数据作为输入,计算影响期的多年平均天然径流量RN2。本研究根据径流变化特点,将1960—1980年作为基准期,1981—2010年作为影响期。由此,径流变化的归因结果采用下式得到34-35

ηL=RN2-RC2RN2-RC2+RC2-RN1×100%(3)
ηC=RC2-RN1RN2-RC2+RC2-RN1×100%

式中:ηL、ηC分别表示气候变化和土地利用对天然河川径流变化的贡献。

3 结果与分析

3.1 WEP-L模拟效果

采用相对误差(RE)和纳什效率系数(NSE)来评估模型模拟效果,计算公式如下:

RE=i=1NQsim,i-i=1NQobs,ii=1NQobs,i×100%
NSE=1-i=1N(Qsim,i-Qobs,i)2i=1N(Qobs,i-Q˙obs,i)2

式中:Qsim,iQobs,i分别为月径流模拟与站点观测结果(m³·s-1);N为月数;Q˙obs,i为月实测年均值(m³·s-1)。

对比分析黑河莺落峡断面以上流域和松花江阿彦浅断面以上流域的径流在模型改进前后的模拟结果,结果见表1图1图2。改进模型较好反映了寒区枯水期(大致在每年的10月到次年的5月)的径流过程。若不考虑寒区土壤冻融影响,流域枯水期累计入渗偏大,径流偏小。通过模型改进,寒区水文模拟效果得到改善,NSE值基本超过0.7,RE绝对值低于15%。进一步分析发现,对于枯水期径流较大的流域,考虑土壤冻融影响后模型改善效果越显著。

表1   考虑土壤冻融作用前后模型模拟结果对比

Table 1  Comparison of model considering soil freeze-thaw effect and not considering

水文站WEP-CN模型水文要素时期NSERE
黑河莺落峡站不考虑土壤冻融作用逐月径流率定期1960—1980年0.43-40.8%
验证期1981—2000年0.60-32.9%
考虑土壤冻融作用逐月径流率定期1960—1980年0.848.0%
验证期1981—2000年0.82-12.5%
松花江阿彦浅站不考虑土壤冻融作用逐月径流率定期1960—1980年0.58-10.1%
验证期1981—2000年0.659.6%
考虑土壤冻融作用逐月径流率定期1960—1980年0.67-2.8%
验证期1981—2000年0.721.3%

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图1

图1   黑河源区莺落峡站逐月径流模拟结果

Fig.1   Monthly runoff simulation results of Yingluoxia Station in Heihe headwater area


图2

图2   松花江源区阿彦浅站逐月径流模拟结果

Fig.2   Monthly runoff simulation results of A’yanqian Station in headwater area of Songhua River


5个典型寒区流域的径流模拟效果如图3表2所示。可以看出,WEP-L在不同的寒区流域径流得到了较好的拟合结果。

图3

图3   典型寒区流域逐月径流模拟结果

Fig.3   Monthly runoff simulation results of six representative basins in cold regions


表2   典型寒区流域的月径流模拟效果

Table 2  Monthly runoff simulation results of the representative watersheds in cold regions

水文站所属流域率定期(1960—1980年)验证期(1981—2010年)
NSERENSERE
阿彦浅松花江0.67-2.8%0.721.3%
唐乃亥黄河0.83-3.7%0.82-5.0%
小得石长江0.74-10.7%0.809.2%
莺落峡黑河0.848.0%0.82-12.5%
奴各沙雅鲁藏布江0.78-9.4%0.866.1%

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3.2 寒区径流演变规律

将河川径流分为地表径流Rs和河川基流Rg,计算年基流量占河川径流量的比值,即基流指数。其中,地表径流和河川基流的数据是通过WEP-L模型计算获得,地表径流包括降水坡面产流(超渗产流或蓄满产流)和壤中流,河川基流包括地下水补给河道水量。对比分析寒区5个典型流域的径流成分及变化规律,结果见表3。对比已有研究成果,模型对径流组成(尤其是河川基流)及变化的模拟效果良好36-38

表3   典型寒区流域河川径流组成及演变趋势

Table 3  Composition and evolution analysis of runoff in representative basins in cold regions

站名年河川径流构成要项

M-K趋势

统计值

地表径流Rs河川基流Rg

Q/

(×108 m³)

基流指数
径流深/mm占比径流深/mm占比
唐乃亥64.2939.58%99.0660.42%-0.632.55*
莺落峡37.8322.19%132.6777.81%1.663.17**
奴各沙47.4935.27%87.1364.73%-0.76-0.20
小得石259.7160.68%168.3139.32%0.26-0.04
阿彦浅103.2264.89%55.8535.11%0.83-0.28

注:***分别表示通过P<0.05和P<0.01置信水平的显著性检验。

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黄河流域(唐乃亥以上)、黑河流域(莺落峡以上)、雅鲁藏布江流域(奴各沙以上)的基流指数分别为60.4%、77.8%和64.7%,说明河川基流在补给径流的作用显著强于坡面产流。尤其是黑河流域,基流指数高达77.8%。而长江流域(小得石以上)和松花江流域(阿彦浅以上)的基流指数较低,以地表径流为主。

通过Mann-Kendall趋势分析发现,5个典型流域的径流量变化趋势不具有显著性,但是黄河流域(唐乃亥以上)和黑河流域(莺落峡以上)的基流指数显著增加,且通过了P<0.01的显著性检验,说明这两个流域的河川基流占比不断增加。其中,黑河流域(莺落峡以上)、松花江流域(阿彦浅以上)、长江流域(小得石以上)年径流呈现增加趋势。黄河流域(唐乃亥以上)和雅鲁藏布江流域(奴各沙以上)径流年际变化不大,呈微弱下降趋势。

3.3 归因分析

定量评估土地利用变化和气候变化对5个研究流域天然径流变化的影响,结果见表4。对比两个阶段(1960—1980年和1981—2010年),从表4可以看出,唐乃亥和奴各沙站的年径流量有所减少,而阿彦浅、莺落峡、小得石站的径流量有所增加。进一步分析发现,黑河流域径流变化受气候条件的贡献最大,达到95.64%,而松花江流域则最小,为50.99%。对于黑河上游来说,气候变化是导致其径流增加的主导因素,因为黑河流域的土地利用方面,裸地、草地和森林是其主要类型,与1980年相比变化微小,对径流的影响较弱。这与杨明金等39的研究结果一致。整体来看,寒区流域径流变化的主要因素是气候变化,松花江流域(阿彦浅以上)气候变化对径流变化的贡献率稍大于土地利用带来的影响,除了松花江流域(阿彦浅以上)以外,其余四个寒区流域的气候变化对径流的影响较高,在78%以上。尤其是黑河流域(莺落峡以上)和雅鲁藏布江流域(奴各沙以上)的气候变化对径流的影响达到了95%以上,占主导作用,明显大于其他流域的结果40-41

表4   土地利用和气候变化对流域径流影响的定量评估

Table 4  Quantitative assessment of the impact of land use and climate change on runoff

站名天然河川径流气候变化土地利用变化
变化量/(×108 m³)变化率/%影响量/(×108 m³)贡献率/%影响量/(×108 m³)贡献率/%
阿彦浅6.006.893.0650.992.9449.01
唐乃亥-4.63-2.29-5.2489.570.6110.43
莺落峡2.3014.732.2095.640.104.36
小得石29.896.2023.4678.486.4321.52
奴各沙-7.86-5.32-7.4995.25-0.374.75

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4 结论

本文利用改进后的WEP-L模型,以我国松花江、黄河、黑河、长江、雅鲁藏布江流域内5个典型寒区流域为研究对象,模拟分析了各流域径流1960—2010年时空演变规律。在此基础上,开展了土地利用和气候变化对径流演变的归因分析。得到以下主要结论。

(1)WEP-L在不同的寒区流域径流模拟中得到了较好的验证,NSE在0.72以上,相对误差绝对值控制在±11%以内。

(2)5个典型流域的径流量变化趋势不显著,而黄河流域(唐乃亥以上)和黑河流域(莺落峡站以上)的基流指数呈增加趋势,河川基流占比不断增加。

(3)除松花江流域(阿彦浅以上)外,其余4个寒区流域的气候变化对径流的影响较高,贡献率达到78%以上,是径流演变的主导作用。

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