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叶 婷，石 朋，钟 华，瞿思敏，吴洪石，沈玲怡
(1.河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210098；
2.南京水利科学研究院水文水资源研究院，江苏 南京 210098)
径流特征变化受到多方面因素的综合影响，包括气候变化、土地利用/覆盖变化和人类取用水等。径流变化的主要驱动因素被广泛归因于气候变化和人类活动[1-4]。然而，由于气候变化和人类活动之间复杂的相互作用，水文界在解释其对径流变化驱动机制方面仍面临巨大挑战[5-6]。目前，评估径流变化的主要方法有微观角度的牛顿法和宏观角度的达尔文法[7]。多数水文模型(如SWAT模型、VIC模型、TOPMODEL等)被归类为牛顿法，并被广泛应用于国内众多流域。白琪阶等[8]运用SWAT模型研究发现漳卫南运河流域人类活动引起的径流变化是自然因素影响的4倍；
邓鹏等[9]通过VIC模型研究发现，未来气候变化使得鄱阳湖汛期径流增加，枯季径流减小。虽然水文模型方法能较好地定量评估径流变化，但建模过程复杂且需要大量数据。而达尔文法通过系统思维解释水文行为，计算过程简洁，在径流变化归因分析研究中也有较为广泛的应用，基于Budyko假设的方法是其代表性方法之一，该方法来源于Budyko假设和水平衡理论，已在人类活动剧烈的地区得到广泛应用[10-11]。例如：张丽梅等[12]利用Budyko假设研究发现，剧烈的人类活动如工业用水以及退耕还林等引起的下垫面变化是渭河流域径流量减少的主要原因；
王卫光等[13]证实了Budyko水热耦合平衡方程在黄河流域的适用性；
Xin等[14]利用Budyko假设研究发现气候变化和直接人类活动都会导致辉发河年尺度流量的减少，其中68%的变化是由人类活动引起的。
淮河流经豫、皖、苏三省，是我国重要的商品粮基地之一。当前基于Budyko假设的淮河径流变化归因研究多集中于径流年际间的变化，忽略了年内其他关键径流特征[15-17]。基于此，本文选取淮河上中游为研究区域，利用多重对数转换线性回归方法拟合各径流特征指标与年径流深、气候指标的相关关系，结合基于Budyko假设的弹性系数法建立评估框架，探究气候变化和人类活动对不同时间尺度径流特征的影响，以期能为淮河水资源配置及河流治理提供参考。
淮河干流自西向东，经河南省南部、安徽省中部，在江苏省中部注入洪泽湖，经洪泽湖调蓄后，主流经江水道至扬州三江营注入长江。淮河上游两岸山丘起伏，支流众多；
中游地势平缓，多湖泊洼地。上中游流域内息县、王家坝、鲁台子和蚌埠4个水文站的控制流域面积分别为10 190 km2、30 630 km2、88 630 km2和121 330 km2。淮河上中游流域地处北纬30°55′～34°56′、东经111°55′～117°30′之间，其中息县以上主河道长250 km，建有南湾和石山口2座大型水库，多年平均年径流量为37.34亿m3。王家坝站位于淮河上中游分界处，干流右岸多为山区河流，急流迅速，左岸为平原区，地势平坦，多年平均年径流量为84.75亿m3。鲁台子以上主河道长511 km，多年平均年径流量为211.5亿m3。鲁蚌区间主要支流为茨淮新河和涡河，存在1个蓄洪区和7个行洪区，蚌埠站多年平均径流量为305亿m3。
水文气象数据包括淮河上中游息县、王家坝、鲁台子和蚌埠4个水文站1955—2015年的长系列日径流数据，信阳等14个气象站(图1)的逐日气象数据。DEM数据采用地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)提供的SRTMDEM 90 m分辨率数据产品。土地利用数据采用中国科学院资源环境科学与数据中心(resdc.cn)提供的1 km空间分辨率产品，并根据中国现行一级分类标准对其进行了重分类。
利用Mann-Kendall趋势检验(M-K检验)[18]、滑动T检验[19]识别径流特征突变年份，并依此划分基准期和变化期。应用多重对数线性回归方法(MLLR)[20-21]研究各径流特征指标与年径流深、气候指标之间的相关关系[22]。采用基于Budyko假设的经验公式将年径流深变化归因于气候变化和人类活动。结合基于Budyko假设的弹性系数和径流特征指标微分方程，求解由于年径流深变化和气候指标变化引起的径流特征指标变化，其余变化则被看作人类活动的影响。最后建立土地利用转移矩阵，分析人类活动对径流特征变化的驱动机制。
2.1 径流特征和气候指标
径流特征简明地描述了长期观测到的径流状态，包括反映径流分布以及径流动态的指数。研究选取了7个流量指标表征淮河上中游的径流特征，分别为3个平均流量指标(年径流深MGAF、汛期径流深MFF和非汛期径流深MNF)、2个低流量指标(年最小日径流深Amin和90%低流量径流深L90)、2个高流量指标(年最大日径流深Amax和10%高流量径流深H10)。采用11个气候指标表征研究流域的气候变化，分别是6个降水指标(年降水量P、最大7 d降水量P7d、汛期降水量Pf、非汛期降水量Pnf、无降雨天数Pz和非汛期与汛期降水量比值Psea)、5个潜在蒸散发量指标(年潜在蒸散发量E0、7 d最大潜在蒸散发量E7d、汛期潜在蒸散发量Ef、非汛期潜在蒸散发量Enf和非汛期与汛期潜在蒸散发量比值Esea)。采用逐步回归方法选取每个径流特征的3个最显著气候指标。流域的潜在蒸散发根据FAO修正的Penman-Monteith公式[23]进行计算。
2.2 气候变化和人类活动的影响评估
2.2.1 自然条件下的径流特征
通过M-K检验和滑动T检验，将所有径流特征时间序列分为基准期和变化期。为了保持同一站点前后周期的一致性，将各指标序列的平均突变年份作为站点径流变化的突变年份[22]。选择年径流深和气候指标作为回归建模的自变量，各个径流特征作为因变量，采用MLLR方法拟合前期径流特征：
(1)
式中：b0、b1、…、bN为MLLR的系数；
MAF为年径流深；
bR为年径流深的MLLR系数；
S为径流特征；
C为气候指标。
根据MLLR方法进行转换，式(1)变为
(2)
由于淮河上中游的站点可能出现零径流日，而式(2)并不适用此情景，因此在考虑零径流日的低流量指标时，使用3年平均值建立方程。
2.2.2 基于Budyko假设的方法
Budyko假设揭示了年径流深与其影响因子(降雨、潜在蒸散发和流域下垫面特征)之间的非线性关系。傅抱璞[24]在Budyko假设的基础上推导出具有普适性的年尺度流域水热耦合平衡方程，随后Yang等[25]改进该方程，提出水热耦合平衡方程的经验公式。基于此经验公式，忽略流域长期蓄水量变化，则流域多年水量平衡方程为
(3)
其中n=ω-0.72
式中：E为年实际蒸散发量；
n为无量纲的下垫面参数；
ω为反映流域下垫面特征的无量纲数[26]，如土壤属性、坡度、土地利用和植被覆盖和气候季节性，取值范围为[1,+∞]；
E0/P为干燥度指数。
研究表明，ω可以很好地表征人类活动[12,17,20]，ω越大，流域平均蒸散发越大且径流深越小。基准期的n可以根据基准期多年平均年径流深、降水量和蒸散发量求得。假设P、E0和n是独立变量，由气候变化和人类活动导致的径流深变化可表示为径流深对该变量的偏导数与其本身变化量的乘积，根据弹性系数法[12]可得
(4)
设E0/P为φ，可得：
(5)
2.2.3 微分方程的推导与求解
流域属性在很大程度上决定了径流特征，通过建立基准期流域属性和径流特征之间的多重对数线性回归关系，可以定量分析人类活动和气候变化对径流变化的贡献率。该方法已被广泛应用于径流特征的预测分析[20]。根据式(2)可知，径流特征变化的新微分方程可以推导为
(6)
根据式(4)和式(6)可知，气候变化对径流特征变化的影响(ΔSC)可以表示为
(7)
式中∂MAF/∂P和∂MAF/∂E0可以根据式(5)计算。
假设人类活动的影响与气候变化无关，人类活动对径流特征变化的影响(ΔSH)可以表示为
ΔSH=ΔS-ΔSC
(8)
因此，在径流成因分析中，气候变化以及人类活动对径流特征变化影响的贡献率PC和PH分别为为
(9)
3.1 径流突变分析
采用M-K检验、滑动T检验方法确定淮河上中游4个水文站径流突变年份，得到息县、王家坝、鲁台子和蚌埠站的径流突变年份分别为1999年、2008年、1988年和1991年。由表1可知，4个水文站的多年平均年径流深在突变年份后均呈下降趋势，这与孙鹏等[27]的研究结论一致。其中息县站变化期多年平均年径流深相较于基准期下降了6.25%，而王家坝、鲁台子和蚌埠站分别下降了39.67%、13.54%和20.16%，中游多年平均年径流深下降趋势较上游明显，主要是因为中游地区受到的人类活动影响更多。
表1 4个水文站径流特征、年降水量和潜在蒸散量的平均值及其变化率
除息县站外，其下游水文站的MFF下降幅度均大于MNF，而王家坝站的下降幅度更是达到了44.25%。王家坝站位于淮河上中游交界处，其下游的濛洼蓄洪区1954—2015年累计12个年份15次滞蓄洪水，蓄洪总量达75亿m3。重大水利工程汛期防洪调控不仅大幅度减少了下游汛期径流，同时确保了沿淮大中城市的防洪安全。
此外，变化期的高、低流量指标与基准期相比，息县站和王家坝站大部分都呈上升趋势(除王家坝站H10下降47.59%)，而鲁台子站和蚌埠站大部分呈下降趋势(除鲁台子站L90无变化)。这也是上游水利工程对径流的调控所致。
3.2 径流特征的估计
由表2可知，高流量指标、汛期径流深与年径流深以及气候指标的相关性最高，相关系数范围为0.859～0.987；
而低流量指标、非汛期径流深用年径流和气候指标估计较为困难，相关性偏低，大部分指标方程相关系数小于0.8(除鲁台子站L90径流特征方程相关系数为0.843)。
表2 基准期径流特征方程以及相关系数
息县、王家坝、鲁台子和蚌埠4个水文站径流特征多重相关系数变化范围分别为0.467Amin～0.967MFF、0.612Amin～0.967MFF、0.757Amin～0.987H10和0.541MNF～0.984MFF。总体而言，各站点的平均相关系数均达到0.75以上，径流特征与气候变量呈现出明显的非线性关系。表明本文方法能够很好地应用于径流特征估计。
3.3 气候变化和人类活动的影响分析
根据Budyko曲线拟合可知，息县、王家坝、鲁台子和蚌埠站的n值分别为1.883、2.118、1.827和2.141，干燥度指数分别为0.928、1.116、0.997和1.105，由n和干燥度指数的数值变化可知，随着干旱程度的增加，4个水文站的径流逐渐减小。在息县、王家坝、鲁台子和蚌埠4个水文站控制的流域中，气候变化对径流特征的影响贡献率变化范围分别为1.54%～12.45%、11.50%～19.09%、7.58%～19.58%和0.01%～16.77%。人类活动对径流特征的影响贡献率变化范围分别为87.55%～98.46%、80.91%～88.50%、80.42%～92.42%和83.23%～99.99%，贡献率均超过80%。人类活动在淮河上中游的径流特征变化中起主导作用。王国庆等[28]对中国主要江河径流变化成因进行定量分析，发现人类活动对包括淮河在内的大多数河流径流变化的影响率超过50%，是径流变化的主要驱动因素。城市化进程的推进与“三生”用水需求的不断扩大，都可能使径流呈现下降趋势。
对于淮河流域而言，土地利用变化是径流变化的关键影响因素，本文将其纳入人类活动的影响[16-17]。息县、王家坝、鲁台子和蚌埠站的径流特征平均突变年份分别为1999年、2008年、1988年和1991年，依照各站点突变年份，构建1980—1990年(鲁台子和蚌埠站)、1980—1995年(息县站)和1980—2005年(王家坝站)3个时期土地利用转移矩阵(表3)，从而分析不同站点基准期和变化期土地利用类型空间分布变化。
表3 淮河流域上中游1980—1990、1980—1995和1980—2005年土地利用转移矩阵 单位：km2
1980—1990年土地利用类型变化较大的有：耕地向水域及水利设施用地、住宅用地转变，变化面积分别为218 km2和208 km2。1980—1995年土地利用类型变化较大的有：耕地向住宅用地转变，变化面积为865 km2；
其次，耕地向水域及水利设施用地转变、林地和草地向耕地转变的面积都大于200 km2；
而水域及水利设施用地、住宅用地向耕地转变的面积均大于100 km2。1980—2005年土地利用类型变化较大的有：耕地向住宅用地转变，转变面积高达1 391 km2；
其次，林地和草地向耕地、草地向林地转变的面积均大于200 km2；
水域及水利设施用地向耕地转变面积也达到了100 km2。20世纪末以及21世纪初淮河上中游住宅用地大幅度增加，城市化进程加快，农业、工业及生活用水增加使得河流径流减少。刘晓丽等[17]研究下垫面变化对淮河流域中上游径流变化的影响中也得到了相同的结论。
a.大多数径流特征序列都检测到了基准期与变化期，突变年份主要出现在20世纪90年代与21世纪初。与基准期相比，4个水文站变化期的大部分径流特征都呈现下降趋势，尤其是平均流量指标，下降幅度从2.25%到44.25%不等。
b.气候指标对径流特征有着重要影响。其中，高流量指标、汛期径流深与年径流深以及气候指标的相关性最高，相关系数范围为0.859～0.987；
低流量指标、非汛期径流深与年径流深以及气候指标的相关性相对较低，相关系数小于0.8(除鲁台子站L90相关系数为0.843)。
c.淮河上中游气候变化和人类活动对大部分径流特征起到负面作用，其中人类活动为主导因素。在息县、王家坝、鲁台子和蚌埠4个水文站控制流域，人类活动贡献率范围分别为87.55%～98.46%、80.91%～88.50%、80.42%～92.42%和83.23%～99.99%，4个站点控制流域贡献率都达到80%以上。
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