时间尺度诊断的水资源序列变异重点时段的选择

时间尺度诊断的水资源序列变异重点时段的选择

0水资源变异成因近年来，由于世界气候变化环境，人类大规模活动等变化环境的影响，流域及其位置的水循环和形成的物理条件发生了很大变化，这导致用于评价和计算水资源的水文资源序列失去一致性，统计数据发生了显著变化，导致水资源变化。水资源作为基础性的自然资源和战略性的经济资源,是支撑社会经济可持续发展、维系生态平衡和保持环境优良的重要基础。随着人口不断增长、经济快速发展,人类对下垫面的改造进程加快,水资源变异问题将更加突出,它不但会加剧来水和用水的矛盾以及各用水部门之间的矛盾等,也会对区域社会和经济造成潜在的巨大冲击。如何找出水资源发生变异的原因,并有针对性的采取相应的措施进行防范,对于水资源规划与管理等工作都有着非常现实和重要的意义。造成水资源变异的原因多种多样,也有很多学者采用不同的方法对水资源变异的主因进行分析。2002年,罗先香等利用灰色关联度分析了各种影响因子与流域地表径流非线性、不确定性的关系;XuJiongxin于2005年对过去50年黄河入海量进行分析,分别得到取用水、降水、气温和水保措施对其减少的贡献率,其中取用水和降水量的贡献率较大,分别为41.3%和40.8%。2007年,刘燕等利用特征值比对法,从降雨径流变化特征入手,对渭河流域的径流变化原因进行了分析;次年,李雯利用多元线性回归模型,分析了气温、降水和蒸发的关系,并得到了年径流与降水量关联度最大;2010年,张淑兰等利用降水—径流的双累积曲线,定量估算了人类活动和降水量变化对泾河上游年径流的贡献,得出结论:人类活动在不同时段引起径流增加或减少。为了更好地从物理意义上揭示水资源变异的原因,也有很多的学者从模型模拟的角度进行探索,例如邱国玉等于2008年利用SWAT流域水文模型模拟不同的情景,定量区分气候和土地利用/覆被变化对流域径流的影响方式和程度;2010年,谢平等在无定河流域的水文水资源效应分析中,利用WHMLUCC模型对径流变化的影响因素做了定量的分析。从上述分析中可以看出,目前关于水资源变异主因的研究,主要围绕在利用统计途径或模型模拟的方法,对自然因素和人为因素的定性或定量区分上。将水资源变异的影响因素归结为自然因素和人为因素有其合理性,但对于出现水资源变异的地区而言,自然因素和人为因素往往相互交织,很难严格区分开来。同时,即使可以准确地得出不同影响因素的比例,对于变化环境下针对水资源变异而采取的相关工作,其指导作用也相对有限。水资源具有时间和空间的双重属性,水资源变异问题不仅体现在地理分区、行政分区和水资源分区等空间尺度上。也体现在年际、季度、丰枯水期、逐月等时间尺度上,因此,可以从时间尺度和空间尺度上对水资源序列变异的主因进行分析,这样可以将自然因素和人为因素按照新的尺度统一进行分析,得到的结果也可以突出引起水资源变异的时间和空间上的重点时段和区域,将对当地水资源变异对策、水资源利用等工作,起到更好的指导作用。由于受篇幅限制,本文主要对水资源变异的时间尺度主因分析方法进行阐述。1水资源序列的时间尺度由于需要在出现变异的水资源序列中,寻找其变异在时间尺度上的主因,因此,所采用的水资源序列,必须要满足时间上的嵌套关系,即年、季度、丰枯水期、逐月等时间尺度上的包含与被包含关系。1.1文水动物群落变异诊断方法文化检测系统水资源序列包括确定性成分和随机性成分,而确定性成分则包括周期、趋势和跳跃成分。如果水文序列与周期、趋势和跳跃成分无关,则它是平稳的时间序列,表明整个水文序列具有相同的物理成因,其统计规律满足一致性,即分布形式(如P-Ⅲ型)和分布参数(如均值、变差系数和偏态系数等)在整个序列时间范围内均保持不变,这种情况下水文序列只在均值上下随机波动,而无统计规律的变化;否则,水文序列就是非平稳的,表明影响水文序列的物理成因发生了变化,其统计规律是非一致的,即分布形式或(和)分布参数在整个序列时间范围内发生了变化。因此,从统计学的角度,水资源序列变异主要是指水文序列的分布形式或(和)分布参数在整个序列时间范围内发生了显著变化。在水资源序列变异诊断方法上,针对不同水资源成分的诊断方法也有所区别,比如诊断跳跃变异的秩和检验法、有序聚类法等,诊断趋势变异的Spearman秩次相关检验法、Kendall秩次相关检验法等。2010年,谢平提出了用于水文水资源序列变异诊断的水文变异诊断系统,该系统主要考虑了趋势和跳跃两种变异形式,由初步诊断、详细诊断和综合诊断三个部分组成,不仅可以从整体上识别与检验时间序列变异及其变异程度(无变异、弱变异、中变异、强变异、巨变异),而且可以识别非一致性序列发生变异的形式(趋势、跳跃变异点),检验指标全面,权重赋值客观、诊断结果可信。该系统解决了传统检验方法只能进行单一变异形式的识别,不能从整体上识别与检验时间序列变异及其变异程度;跳跃变异中单一检验方法有时检验结果不合理、多种检验方法常常检验结果不一致的问题。初步诊断部分采用过程线法、滑动平均法、Hurst系数法对序列变异进行检验,判断序列是否存在变异,如果判断结果为不存在变异,则转入成因调查分析,对结果进行确认;如存在变异,则转入详细诊断部分。详细诊断部分采用多种变异检验方法对序列进行变异判断,分别对序列的趋势变异、跳跃变异情况进行判断分析。对于趋势变异,采用基于线性趋势相关系数的趋势变异分级法和检验法、Spearman秩次相关检验法和Kendall秩次相关检验法对其进行判断;对于跳跃变异,采用有序聚类法、Lee-Heghinan法、秩和检验法、滑动F检验法、滑动T检验法、游程检验法、最优信息二分割模型、R/S法、Brown-Forsythe、Mann-Kendall、Bayesian方法进行判断,然后进入综合诊断部分。综合诊断部分根据详细诊断结果,对趋势诊断结论进行趋势综合,对跳跃诊断结论进行跳跃综合。根据效率系数评价水文序列与趋势成分或跳跃成分的拟合程度,以效率系数较大者作为变异形式判断的结果。最后结合实际水文调查分析,对变异形式和结论进行确认,从而得到最可能的变异诊断结果。因此,本文采用水文变异诊断系统进行水资源序列的变异诊断。1.2时间间隔的主要公式在对时间上具有嵌套关系的水资源序列进行变异诊断的基础上,进行时间尺度主因分析的方法可以概括为以下几个步骤:1时间尺度分配不同的水资源工作对所需水资源序列时间尺度的要求不同,例如地表水资源量评价工作主要用到年尺度的径流序列;而对于河流生态环境流量的研究,则更关注河道内枯水期的径流序列;对于河流防洪工作而言,更多的是对汛期径流的研究。地理因素也是影响时间尺度划分的重要因素,比如我国南方水量充沛,水资源工作的重点是水环境保护和防洪,而北方水资源相对匮乏且季节性明显,相关工作的重点还包括水资源的供给和配置等。在变化环境的大背景下出现的各种水资源变异问题,在不同的地区所关注的重点可能不同,因此,要分析出现变异的水资源序列在时间尺度上的主因,就必须先要针对当地水资源工作重点和变异情况,将已有的水资源序列按照时间尺度进行合理的划分。常见的时间尺度划分方法包括将年尺度划分为汛/非汛期、枯/丰水期、季度、月份等,从而组成具有嵌套关系的水资源序列:对于季度和年尺度而言,其变异结果反映了流域水文特征值的平均水平受到环境变化的影响程度;对于汛/非汛期尺度而言,汛期径流序列变异结果反映了环境变化对洪水总量的增减效应,而非汛期序列的变异结果则反映了环境变化对下游河道枯水总量的补给能力。2水资源序列的变异关系采用水文变异诊断系统对具有嵌套关系的水资源序列进行变异诊断,以诊断结果为基础,结合考虑不同时间尺度水文要素的比例系数,绘制水资源序列的变异关系图。由于周期成分在年际间相对变化较小,因此,本文重点对趋势和跳跃两种变异形式的关系图绘制方法进行阐述。(1)基于点的年份的水资源序列的变异关系图当水资源序列的变异形式均为跳跃时,可根据跳跃点的年份绘制水资源序列的变异关系图,并参考不同时间尺度水文要素比例系数的大小,可以方便直观地确定出不同时间尺度水资源序列之间的变异关系。(2)趋势变异与变异跳跃变异和趋势变异是水文序列发生变异的两种形式,二者具有辩证统一的特性,即跳跃变异可以看作为大幅度的趋势变异,而趋势变异也可以看作为多级跳跃变异的合成。因此,当水资源序列发生了趋势变异时,可以近似地把趋势变异看作为多级跳跃变异进行处理,在多级跳跃点中选出最显著的变异点,这样就可以把问题转换为跳跃变异的情况进行分析。(3)跳不发的情况当跳跃变异和趋势变异在不同时间尺度的水资源序列中均出现的时候,对于趋势变异而言,也将其看做多级跳跃变异并选出最显著的变异点,结合跳跃变异的变异点,同样把问题转换为跳跃变异的情况进行分析。3水资源序列变异关联模型的建立序列的相关系数是衡量不同序列之间联系程度的有效指标,在绘制水资源序列变异关系图的基础上,通过计算不同时间尺度水资源序列之间的相关系数,不仅可以衡量水资源序列之间变异的关联程度,同时还可以对水资源序列变异在时间尺度的主因进行综合评判。2研究流域及方法乌力吉木仁河发源于内蒙古自治区赤峰市巴林左旗乌兰坝西侧海拔1400多米的山地,又名乌尔吉木伦河,全长498.5km,整个流域呈不规则扇形,河道平均比降约1/1500,沿途流经巴林左旗、阿鲁科尔沁旗、扎鲁特旗、科右中旗、吉林省通榆县,在科左中旗玛拉沁苏木小瓦房东南汇入西辽河,流域面积为3.34×104km2,占西辽河流域面积的24.5%;该流域属温带大陆性季风气候:春季干旱多风,夏季雨量集中,秋季凉爽短暂,冬季寒冷漫长。乌力吉木仁河流域内测站比较多,但受到资料收集程度以及测站所在位置等客观原因的限制,本文采用资料序列较长(1956年-2000年共45年的实测月径流序列)且位于干流之上的梅林庙测站进行时间尺度主因分析。该测站位于乌力吉木仁河与黑木林河交汇处向下游约16km处,其测站编号20308000,集水面积约18361km2,是乌力吉木仁河干流上较大且监测项目较全的测站。乌力吉木仁河流域地处我国北方季风区,降水量较小且主要集中在夏季,因此,径流的季节性特点非常突出,容易产生径流年内分配不均和汛期洪水问题。同时,为了较为详细地阐述本文所提出方法的科学性和可行性。本文将梅林庙测站1956年-2000年共45年的实测月径流序列按照汛/非汛期、季节和年尺度进行划分。2.1径流序列的变异诊断结果月尺度的径流序列是其它尺度径流序列分析计算的基础,在第一信度水平α=0.05,第二信度水平β=0.01的条件下,利用水文变异诊断系统对梅林庙站1956年-2000年月尺度径流系列进行变异诊断;结果显示1月、2月、9月和12月的径流序列未出现水文变异,而其它月份均出现了不同程度的变异,其诊断结果如表1所示。从表1的诊断结果可以看出:在出现变异的月份中,综合诊断结果均为跳跃变异,除了10月以外,其余月份的变异形式均为跳跃上升,而且出现变异的时间也比较集中,均在上世纪八十年代中后期,具有明显的规律性。2.2水文变异诊断系统乌力吉木仁河的汛期为每年的6~9月,而非汛期为每年10月到次年5月;季度的划分则采取通用的划分方法,即1~3月为第一季度,4~6为第二季度,并依次类推。利用水文变异诊断系统对梅林庙站1956-2000年不同时间尺度径流序列进行变异诊断,在第一信度水平α=0.05,第二信度水平β=0.01的条件下,其诊断结果如表2所示。从表2可以看出:虽然时间尺度划分的标准不同,但径流序列都出现了水文变异。除了第四季度跳跃向下的中变异发生在1961年外,其它时间尺度的变异形式均为跳跃向上,且变异点均在上世纪八十年代中后期,具有较明显的一致性。2.3径流序列的分析结合月、季度和汛/非汛期径流量占年尺度径流量的比例系数,将梅林庙站不同时间尺度径流序列的变异诊断结果进行汇总,分别从季节和汛/非汛期两个尺度进行主因分析。1不同时段的径流变异是造成分汇总不同月份/季度/年尺度径流序列的变异诊断结果,结合不同时段径流量占年径流量的比例,绘制梅林庙站季度尺度的变异关系图,如1所示。从图1中可以看出,由于季度和年尺度均由月份组成,且对于梅林庙站而言,径流序列出现变异的月份又比较多,因此,造成了季度和年径流序列均出现了不同程度的变异。结合变异的形式和程度对不同时间尺度径流分析发现:影响梅林庙站年径流变异的时间尺度主因为第三季度,该季度又主要受到7、8月份径流变异的共同影响;第一、四季度出现变异的时间尺度主因分别为3月份、10月份,第二季度则主要受到4、5月份的共同影响。为了验证上述主因分析结果的合理性,对不同时间尺度径流序列的相关系数进行计算,如表3所示。从表3中可以看出,年径流序列和第三季度径流序列的相关系数最大,为0.981;第一至第四季度分别和3月、4月、8月、10月径流序列的相关系数最大。上述结果和主因分析的结果非常吻合,可以说明季度尺度的时间尺度主因分析具有合理性。2不同时段径流序列的相关系数汇总不同月份/汛期非汛期/年尺度径流序列的变异诊断结果,结合不同时段径流量占年径流量的比例,绘制梅林庙站季度尺度的变异关系图,如2所示。从图2中可以看出,影响梅林庙站年径流变异的时间尺度主因为汛期径流,7、8月份则是汛期径流出现变异的主因;对于非汛期而言,其径流序列出现变异则是受4、5月份的共同影响。为了验证上述主因分析结果的合理性,对不同时间尺度径流序列的相关系数进行计算,如表4所示。从表4中可以看出,年径流序列和汛期径流序列的相关系数最大,为0.985;非汛期径流和4月径流序列的相关系数最大,5月次之;而汛期径流则和8月径流序列的相关系数最大,7月次之;上述结果和主因分析的结果非常吻合,可以说明汛/非汛期尺度的时间尺度主因分析具有合理性。3美日之间的关系本文从时间尺度揭示了具有嵌套关系的水资源序列,在发生水文变异时的主因分析方法。该方法可以突出引起水资源变异的重点时段,对于水资源保护、规划和管理等相关工作具有一定地指导作用。为了验证该方法的可行性和适应性,本文结合乌力吉木仁河梅林庙测站1956年-2000年的径流量资料,对引起径流序列变异的重点时段进行了分析,所得出的结果和相关分析的结果也相吻合。本文所得出的主要结论汇总如下:1)该法从时间尺度,以具有时间嵌套关系的水资源序列变异