(青海省水文水资源勘测局，西宁 810001)

1 研究背景

近年来，变化环境下流域水循环及水资源演变已成为国内外水科学领域的研究热点，气候变化和人类活动作为变化环境的重要组成部分，其带来的水文效应受到广泛关注[1]。全球变暖在青藏高原地区尤为突出，对高原地气系统间的热量和水汽交换产生明显影响，而且这种影响过程直接作用于中层大气，使得这种影响更加明显[2]。

长江源是青藏高原的重要区域，其主要功能是保障长江源远流长，并向下游输送优质水资源。源区的水量、水质变化将波及广大的中下游地区。因此，探究江河源区水资源演变特征与归因分析成为当前水科学研究的关键问题，引起了很多学者的关注。梁川等[3]采用数理统计方法，对长江源区的降水和河川径流的年内、年际和年代际的多尺度时间变化规律进行了分析，并从距平值上探讨了各站的降水量和径流量的空间分布;张士锋等[4]建立了三江源区降水和潜在蒸发对径流的驱动模型，认为降水对径流起正向驱动作用，潜在蒸发对径流起负向驱动作用;刘希胜等[5]从降水的产流能力、时滞相关等角度分析了黄河源区径流演变及其对降水的响应;陈利群等[6]采用SWAT(Soil and Water Assessment Tool)和VIC(Variable Infiltration Capacity)分布式水文模型，分析了黄河源区气候变化和土地覆被对径流的影响，认为气候变化是径流减少的主要原因;李林等[7]认为黄河源区年平均流量随流域降水量的增加(减少)、蒸发量的减小(增大)和动土温度的下降(上升)而增加(减小);曹建廷等[8]认为降水是径流变化的直接原因。

从上述学者的研究可看出，由于研究角度、研究方法的不同，气候变化对江河源区径流影响的结论亦不同。因此，多角度理解和认识变化环境下江河源区水文情势演变规律和归因分析是十分重要的。同时，揭示流量与大尺度环流因子的相互关系也是江河源区水文气象研究领域重点关注的科学问题[9]。但是，关于大尺度环流因子对长江源区径流影响的研究较少。

本文在分析长江源径流演变特征的基础上，探讨了地面气象因子和大气环流因子对径流的影响，以期为源头区的水资源管理和水生态文明建设提供决策依据，从而有效应对气候变化的负面影响。

2 数据及主要方法

2.1 数 据

本文径流数据采用长江源控制站——直门达站成果。降水、水面蒸发数据以沱沱河、五道梁、曲麻莱、治多、玉树、直门达、新寨、清水河8个气象(水文)站数据为基础，采用Thiessen多边形计算加权平均求得。气温数据采用沱沱河、五道梁、曲麻莱、治多、玉树5个气象站数据，亦采用Thiessen多边形法计算加权平均而得。以上数据的系列长度范围均为1956—2016年。

2.2 主要方法

2.2.1 集中期和集中度计算

径流集中度指各月径流量按月以向量方式累加，其合成量占年径流量的百分数，其意义是反映径流量在年内的集中程度。集中期是指径流向量合成后的方位，反映全年径流量集中的重心所出现的月份。具体计算方法参见文献[10]。

2.2.2 线性倾向估计

用xi表示样本量为n的某一变量，用ti表示xi所对应的时间，建立xi与ti之间的一元线性回归方程,即

xi=a+bti,i=1，2，…，n。

(1)

式中：a为回归常数；b为回归系数；a和b利用最小二乘法进行估计。

2.2.3 突变检验

目前的突变检验方法均为均值检验，不同的检验方法突变点可能会有所不同，应使用多种方法综合分析，合理确定突变点。本文选用有序聚类、Mann-Kendall检验(简称M-K检验)和滑动t检验法，详见文献[11]。

2.2.4 周期分析

小波分析是20世纪80年代初Fourier变换基础上发展起来的一种信号分析方法，具有良好的局部化性质，其时频多分辨率功能，适合于分析水文时间系列的多时间尺度。本文选择Morlet小波分析方法[12]。

3 结果分析

3.1 变化趋势

3.1.1 年内分配变化

长江源区直门达站径流年内分配不均(图1)。最大月均径流量出现在7月份，达28.62×108m3；最小月均径流量出现在2月份，为1.633×108m3。6—9月份径流量占全年径流量的比例为72.3%。从季节上看，夏季是长江源的主要产水期，其次是秋季，冬季最少。1956—2016年集中度呈现不显著的微弱下降趋势(拟合优度R2=0.002 8<0.063 5)，变化倾向率为-0.15%/(10 a)，径流年内分配稍趋均匀；集中期存在不显著的微弱提前(R2=0.000 03<0.063 5)，变化倾向率为-0.025 d/(10 a)，说明年内最大径流有提前趋势。

图1 直门达站径流量年内变化分析Fig.1 Analysis of annual runoff change at Zhimenda Station

3.1.2 年际、年代际变化

直门达站年径流有显著上升趋势(R2=0.08>0.063 5)，变化倾向率为5.7×108m3/(10 a)(图2)，最大年径流量为245.8×108m3(2009年)，为最小年径流量70.3×108m3的3.5倍，变差系数Cv为0.28。20世纪60年代的平均径流量与多年平均持平；80年代偏多11.3%； 70年代和90年代分别偏少-10.8%和-15.5%。进入21世纪以后，前10 a偏多15.2%，2010—2016年偏多15.6%。

图2 直门达站径流过程线Fig.2 Runoff hydrograph at Zhimenda Station

3.2 突变分析

直门达站1956—2016年径流系列采用有序聚类法、滑动t检验法和M-K检验法进行分析，3种方法中分别在2004年、2002年和2004年发生突变。结合该站径流过程线(图2)，综合确定直门达站年径流在2004年发生突变，径流明显增加(图3)。

图3 直门达站径流量突变分析Fig.3 Abrupt changes of runoff at Zhimenda Station

图4 直门达站年径流量小波实部系数和方差图Fig.4 Wavelet real part coefficient and variance of annual runoff at Zhimenda Station

3.3 周期分析

直门达年径流具有23～24 a和42～43 a的显著周期(图4)。方差曲线(功率谱)表明42～43 a的周期项具有最大波动能量，可认为它基本上控制了整个径流的变化节律。在>43 a的周期范围内，方差没有波动，说明没有43～50 a之间的显著周期。

4 变化原因分析

4.1 径流与地面气象因子关系

径流的驱动要素主要包括2个方面：气候变化和人类活动。气候变化主要包括降水、气温、日照、相对湿度和风速等要素的变化；人类活动因素主要包括人类活动对流域下垫面的改变和人类对水资源的开发利用等。

降水、蒸发是影响流域径流的主要气象因子。气温对长江源区流量的影响与东部湿润地区并不一致，主要体现在可以影响冰川的消融。对于东部湿润地区来说，径流的模型构建一般是根据水量平衡原理，但长江源区广布冰川和积雪，气温的变化对冰川和积雪的消融影响较大，与东部湿润地区相比增加了径流的补给来源。长江源区内人类社会活动用水消耗量很小，对径流的变化产生的影响可忽略。同时，三江源地区人口稀少，人类活动对下垫面的影响较小。根据前人研究成果[4,13]，三江源区中的黄河源区气候变化对径流的贡献率达到70%；而人类活动的影响仅有30%。因此，气候条件的变化成为该地区径流变化的主要驱动要素。

基于上述理论的分析、假设和实际情况，采用1956—2016年直门达站径流与降水量、气温、水面蒸发量经标准差标准化处理后的系列数据，构建的多元回归模型为

y=0.7x1+0.149x2-0.195x3。

(2)

式中：y为长江源年径流深(无量纲，下同)；x1为长江源年平均降水量；x2为长江源年平均气温；x3为长江源年平均水面蒸发量。

该方程的复相关系数R为0.847，F检验值为48.384，通过了0.000 1的显著性水平检验，说明该模型非常显著，可信。降水量、气温、水面蒸发量回归系数的t检验显著性分别为0.000 1，0.062，0.032。降水量、水面蒸发量的显著性水平均<0.05，说明降水量、水面蒸发量是显著影响因子。气温的显著性水平虽然>0.05，但非常接近，因此构建的模型保留了气温这个变量。这种结果与水文循环的一般规律相符。从显著性水平上看，降水量是径流变化的主导因素，水面蒸发量是径流变化的重要影响因素，气温影响径流的变化但不显著。这与王灵军等[14]采用主成分分析法得出的结论一致。

4.2 径流与大气环流因子关系

4.2.1 环流因子的筛选

目前常用的大气环流因子：东亚季风指数(East Asia Monsoon, EAM)、南方涛动指数(Southern Oscillation Index,简称SOI)等。东亚季风的活动范围一般在20°N—40°N，100°E—140°E[15]，长江源区不在这一范围内，东亚季风对长江源的影响微乎其微。本文尝试用直门达站月流量与SOI建立相关关系，发现相关系数约为0(图5)。可见，选择合适的大气环流因子解释径流的变化是一个科学问题。

图5 SOI和流量的相关性Fig.5 Correlation between SOI and flow

图6 TPI_B和流量、降水量的相关性Fig.6 Correlation between TPI_B and flow,and TPI_B and precipitation

通过筛选，本文采用青藏高原指数TPI_B(Tibetan Plateau Index_B)来构建流量与大尺度环流因子的相互关系(图6)。

从图6(a)中可以看出，月均流量与TPI_B的相互关系曲线拟合相关性很好(Spearman相关系数为0.920，显著性水平p<0.01)。由图6(c)可见，月均流量和TPI_B月均值过程线相似度很高，峰谷位置基本一致，说明径流对TPI_B有很好的响应。

4.2.2 与TPI_B的响应原因分析

大气环流与径流系列在物理成因上有着比较密切的关系。大尺度环流因子变化影响区域的气象要素，进而影响流域径流过程[16]。TPI_B被定义为30°N—40°N,75°E—105°E范围内所有网格上500 hPa高度(单位为位势什米)去掉百位数后的累计值，大体反映了这一范围内500 hPa高度低涡和高压的活动状况。从前文分析得知，长江源径流过程的主导因素是降水。长江源降水对TPI_B有较好的响应(Spearman相关系数为0.842，p<0.01)，这也从侧面说明了TPI_B通过影响降水等气象因子而影响径流的变化。

青藏高原对周围大气形成一个高耸的冷热源，通过辐射、感热和潜热作用对大气环流和气候变化产生特殊的热力影响，特别是夏季，对短期和长期气候变化具有重要的影响[17]。这种热力效应变化使得青藏高原对低涡和高压的形成具有重要作用。高压影响下降水稀少，本文主要探讨青藏高原低涡对降水的影响。

受高原主体和四周局地山系的地形强迫作用，低层的西风气流在高原西侧出现分支，从南北两侧绕流，在高原东侧汇合，结果在南(北)侧形成常定的正(负)涡度带，从而有利于产生高原北侧的南疆和河西高压、高原东侧的低涡[18]。长江源位于青藏高原的东部，在低涡的影响范围内。青藏高原低涡多为暖涡，是青藏高原独特的产物，多出现在盛夏。低涡是青藏高原雨季中一个重要的降水系统。当低涡处于高原主体上空时，一般降水量不大，随着低涡东移，降水量逐渐增加[18]。这与青藏高原降水的空间分布和暴雨量级较小的事实相吻合。可见，TPI_B指数变化对长江源径流有指示意义。

5 讨论与结论

5.1 讨 论

径流的形成受到气候变化和下垫面等多种因素的综合影响。虽然本文中给出气温对径流影响不明显的结论，但气温影响源区内广布的冰川积雪融化，进而影响径流过程。这种气温通过影响冰川积雪融化进而影响径流过程的研究还需进一步分析。长江源处于高寒地区，多年和季节性冻土广泛分布。多年和季节性冻土的季节冻结融化作用影响了冻土区地下水类型、及地表水文过程。冻土层作为一种特殊的区域性隔水层或弱透水层，在一定时空尺度上阻隔或显著减弱了地下水、地表水等水体和水分之间的水力联系。近年来，随着全球变暖，冻土退化。本文在探讨长江源径流变化原因时未能考虑冻土退化对径流的影响，这些问题尚待进一步研究。

5.2 结 论

长江源区直门达站径流年内分配不均。6—9月份径流量占全年径流量的比重为72.3%。1956—2016年径流年内分配稍趋均匀，年内最大径流有提前趋势。年径流有显著上升趋势，最大年径流量为最小年径流量的3.5倍，变差系数Cv为0.28。直门达站1956—2016年径流系列在2004年发生突变，具有23～24 a和42～43 a的显著周期，42～43 a的周期项具有最大波动能量。

降水量是径流变化的主导因素，水面蒸发量是径流变化的重要影响因素，气温影响径流的变化但不显著。东亚季风和南方涛动指数对长江源的影响微乎其微。直门达站月流量对TPI_B有很好的响应，青藏高原低涡与降水的空间分布和暴雨量级相吻合。