基于rs法的塔里木河源流区年径流特征分析

基于rs法的塔里木河源流区年径流特征分析

0水文时间序列计算塔里木河是中国最长的内陆河流，位于新疆南部，位于天山和昆仑山之间。它从东到西流经塔克拉玛干沙漠北部，流域覆盖新疆南部的广大地区。塔里木河的大部分支流没有生产水，因此，在引用下游支流ansum河、hydam河和elversion河流后，回归水和回归水主要来自上游群落。塔里木河三个源河流的流量变化以及水资源利用，决定了塔里木河的水量变化，对塔里木河的水质和下游生态环境产生了影响。因此，许多科学家分析并预测了塔里木河流区水流趋势。陈亚宁等人使用时间序列周期分析的离散度分析和水文时间序列预测的叠加趋势模型，分析了塔里木河流域附近50年的流量序列。徐海量等人通过时间序列分析了塔里木河流区1973年至2002年的降水和温度变化，以及源和出水口的水分消耗，这些指标的电脑化程度经过了相应的验证。吴素芬等人利用ppr建模模型，预测了塔里木河流区的水资源量。在中国北方气候条件下，天气变化很大，在潮湿的背景下。采用灰色关系理论，建立了一套模型的神经网络模型，并利用bp算法预测塔里木河流区的流量。在这项工作中，五个源区的塔里木水量开采时间序列是1957年至2003年的流量变化趋势。结合三个源区的温度和降水序列的持续和趋势分析，来评估未来水流的变化，为塔里木河流区水资源的统一管理提供基础。1河流主要补给源地面积塔里木河从主要源流叶尔羌河的源头算起,河流全长2421km.塔里木河的源流由阿克苏河、和田河、叶尔羌河三条支流组成,在阿瓦提县肖夹克附近汇合后称塔里木河.塔里木河主要依靠高山冰川和永久积雪来补给.阿克苏河的上源由源于天山山脉(吉尔吉斯坦境内)的托什干河和库玛拉克河组成,两河在阿克苏市附近汇合后叫阿克苏河,全长419km,集水面积3.6×104km2.阿克苏河流域高山区降水量大而气温又低,发育了大面积的现代冰川和永久积雪,而且数量不断更新,丰富的高山冰雪融水是河川径流的主要补给来源,其中托什干河和库玛拉克河的冰川融水补给、雨雪水补给以及地下水补给分别占其河川径流量的26.5%和43.7%、29.8%和52.4%、31.1%和16.5%.由于有高山冰川融水的补给,阿克苏河常年有水流入塔里木河,多年平均流量接近2×102m3·s-1.阿克苏河是枯水期唯一向塔里木河干流供水的支流.和田河发源于昆仑山和喀喇昆仑山北麓,是冰川融雪及降水混合补给型河流,降水量丰富,但以固体降水为主,为高山冰雪的积累提供物质基础.和田河有喀拉喀什河、玉龙喀什河两条支流,在和田县东北汇合后始称和田河,全长1.09×103km,集水面积2.8×104km2;据杨针娘计算,玉龙喀什河年冰川融水量、雨雪水和地下水分别占该河年径流量的66.4%、17.3%和16.3%,喀拉喀什河为46.6%、29.4%和24.0%;雨雪水和地下水和田河径流组成中冰川融水的变化必然与气温变化具有密切联系.叶尔羌河源于喀喇昆仑山北麓,自源头向西北流,出山口水量控制站以上河长527km,集水面积5.0×104km2.根据中科院兰州冰川冻土研究所最新研究成果,叶尔羌河径流组成是:冰川融水占64.0%,地下水占22.6%,雨、雪水混合补给占13.4%,其年内径流量多集中在夏季,卡群站夏季(6\_8月)径流量占年径流量的68.5%.目前,在汇入塔里木河干流的三源流中,阿克苏河是塔里木河干流水量的主要补给来源,补给量占73.2%,和田河为23.2%,叶尔羌河只占3.6%.2数据和方法2.1年径流的测定研究区选用源流区协合拉、沙里桂兰克、卡群、同古孜洛克、乌鲁瓦提5个水文站1957\_2003年47a的年径流资料(图1).数据信息见表1.2.2分析2.2.1径流序列变化Mann-Kendall非参数统计是由世界气象组织推荐的应用于环境数据时间序列趋势分析的方法,已经广泛用于检验水文气象资料的趋势成分,包括水质、流量、气温和降雨序列等.趋势性表示时间序列存在一种增长或降低的趋势.具体方法描述如下:首先,利用坎德尔(Kendall)秩次相关检验法来检验分析塔里木河三源流及干流各径流序列变化趋势.为此,对上述各径流序列X1,X2,X3,…,Xn;先确定所有对观测值(Xi,Xj;j>i)中的Xi<Xj出现个数(Pi),顺序的(i,j)的子集是(i=1,j=2,3,4,…,n),(i=2,j=3,4,5,…,n),(i=n-i,j=n).与此种检验相关的统计量为:Zc=TVar(T)√(1)Ζc=ΤVar(Τ)(1)式中:Var(T)=2(2n+5)9n(n−1)(2)T=4∑Pin(n−1)−1(3)Var(Τ)=2(2n+5)9n(n-1)(2)Τ=4∑Ρin(n-1)-1(3)统计量T可根据各年径流序列,利用式(3)来求得.当n增加,Zc很快收敛于标准化正态分布,给定显著水平(α),可在正态分布表中查出临界值Zca/2.当|Zc|≤Zca/2时,序列趋势不显著;|Zc|≥Zca/2时表示序列的趋势显著.当统计量Zc为正值,说明序列有上升趋势;Zc为负值,则表示有下降趋势.α是显著性水平,本文中α取0.05,查表得Zca/2=1.96.2.2.2时间序列预测模型对于管理者和决策者而言,了解流域水文现象的未来变化趋势要比仅了解已发生的水文现象变化趋势更为重要.Hurst指数对时间序列的未来趋势具有很强的预测能力,因此本文采用Hurst指数预测研究区域未来的径流量变化趋势.估算Hurst指数的方法包括绝对值法、聚合方差法、R/S分析法、周期图法、Whittle法、残差方差法、小波分析法等,应用最广的是R/S分析法.R/S分析法属于非参数分析法,它用于径流时间序列特性分析,其最大优势在于不必假定R/S测度时间序列的分布特征,即无论时间序列是正态还是非正态分布,R/S分析结果的稳定性均不受影响.水资源的持续性反映水资源时间系列前后数据之间的相互关联作用.对于复杂的气候和水文系统的研究,往往是通过某个时间变量的观测得到.Hurst指数对时间序列的预测,具体描述如下:x(t)(t≥1)是时间序列X(i)中的任一点,取时间间隔k,时间段(t+1,t+k)内所有数据的平均值为x¯x¯(t,k),点x(t+u)的离差积累为A(t,k,u),极差为R(t,k),标准偏差为S(t,k),1≤u≤k,各变量的具体算法为:x¯=1k∑u=1kx(t+u)(4)A(t,k,u)=∑u=1k[x(t+i)−x¯(t,k)(5)R(t,k)=max1≤u≤k[A(t,k,u)]−min1≤u≤k[A(t,k,u)](6)S2(t,k)=1k∑u=1k[x(t+u)−x¯(t,k)](7)x¯=1k∑u=1kx(t+u)(4)A(t,k,u)=∑u=1k[x(t+i)-x¯(t,k)(5)R(t,k)=max1≤u≤k[A(t,k,u)]-min1≤u≤k[A(t,k,u)](6)S2(t,k)=1k∑u=1k[x(t+u)-x¯(t,k)](7)Hurst研究发现,用观察值的标准差除以极差(即重标极差)建立一个无量纲的比率,如果满足如下关系式:R(k)S(k)=(αk)HR(k)S(k)=(αk)Η式中:α为常数,则时间序列存在Hurst现象;H为Hurst指数.H取值范围为[0,1].当H=0.5,表示序列是随机的和互不相关的,现在不会影响未来;H>0.5意味着时间序列有持续性,即时间序列有依赖性或长期记忆效应,就是指已发生的事件会对以后事件有影响,未来变化有趋势性,H越接近1,持续性越强;0≤H<0.5表示时间序列的反持续性,该系统有比随机过程更高的反转频率,即将来变化的总体趋势与过去相反,过去总体减少预示着将来总体有增加的趋势,H值越接近于0,反持续性越强.3结果分析3.1乌鲁瓦提和同古孜菲尔德绘制(图2)三条源流五个水文控制站的年平均径流量累计距平曲线及多年径流量变化趋势曲线,并计算Kendall秩次相关系数(表2).通过M-K趋势检验结果表明(表2):1)协合拉和沙里桂兰克分别是阿克苏河两大支流库玛拉克河和托什干河的水文控制站,其Zc值均通过了95%的置信度检验,且都>0,说明径流量增加的趋势显著;乌鲁瓦提和同古孜洛克分别是和田河的两大支流喀拉喀什河和玉龙喀什河的水文控制站,这两个水文站和叶尔羌河的卡群站都没有通过检验;卡群站的Zc值>0,但是径流量增加的趋势不显著,乌鲁瓦提和同古孜洛克的Zc值<0,其径流量表现为递减的趋势,但减少趋势并不显著.此结果与徐海量等研究结果一致:乌鲁瓦提和同古孜洛克水文站多年径流量的变化趋势为递减,但是趋势并不显著;阿克苏河出山口水量呈现显著递增趋势;2)5个站点的降水量和温度的Zc值均>0,说明它们都有增加的趋势,但降水量的增加趋势均未通过α=0.05的显著性检验,而温度则有3个站点通过了显著性检验,温度的增加趋势比降水量的增加更为明显,说明对塔里木河源流区径流量有双重影响的温度和降水量两个因素中,温度升高对径流量的影响占主要作用.3.2径流随机性的变化对某时间序列,不同评价时间长度,Hurst系数不同.Hurst系数在时间序列的早期变化波动较大,然后逐渐趋于稳定,最后达到稳定水平.而很多学者对R/S分析法的合理性及稳定性都提出过质疑,因此本文采用徐宗学等的方法,将原来的时间序列顺序打乱,进行随机重排,消除时间序列的非稳定特性,同时对原序列和随机重排后的序列进行R/S分析,由此对估算结果的稳定性和可靠性进行检验,二者的Hurst指数应当相同或者接近.表3中年平均径流量序列与随机重排序列的H值比较接近,此时的H值是具有一定的稳定性和合理性的,可以接受.由表可以看出,三源流各站点多年平均径流量的H值,除了卡群站以外,其它各站点的Hurst指数都介于0.5~1之间,平均为0.69,说明它们都具有一定的持续性.协合拉和沙里桂兰克两个水文控制站,从其多年径流变化趋势曲线和累计距平曲线可以看出,这两个站点的径流在近50a增长都较为明显,其增长频率分别为:1.23×108m3·(10a)-1,1.03×108m3·(10a)-1,并且此增长态势一直持续到21世纪初,而且这两个站点的H值重排前(重排后)分别是0.8558(0.7684)和0.7063(0.8362),这两组值更接近于1,因此这两个站点径流量增长的持续性较强,即未来它们的径流量依然处于增加的状态.由此,我们可以推断,阿克苏河未来的径流量将会持续增长.乌鲁瓦提和同古孜洛克分别是和田河的两大支流—喀拉喀什河和玉龙喀什河的水文控制站,其H值重排前(重排后)分别是0.5207(0.5026)和0.6623(0.5980),这两组均大于0.5,这说明两站点的径流量在未来的变化中将与过去的变化趋势相似.从其多年径流量变化曲线也可以看出,两站的径流量都表现出减少的趋势,其减少速率分别为:1.07×108m3·(10a)-1,0.13×108m3·(10a)-1,而其H值又均大于0.5,所以两河未来的径流量在未来的时间有可能继续减少,但由于其H值较接近0.5,因此其径流的变化也存在着较大的随机性.卡群站的H值在0~0.5之间,因此,叶尔羌河径流量在未来的变化中将会是减少的趋势,同时也存在随机性,但是其接近于0的距离要大于接近0.5的距离,说明其径流变化随机性的可能要更大.4流量维持的持续性水资源演变具有确定性和随机性特征,其中趋势性和持续性是反映水资源变化趋势的两个重要指标.因此,本文通过对塔里木河三条源流的5个水文控制站径流量的趋势性和持续性进行分析,并利用这5个水文站温度和降水的持续性分析作为基础,可得出以下初步结论以供探讨:(1)近50a来,三条源流的5个水文控制站的径流量多年变化趋势各不相同,除了协合拉和沙里桂兰克都表现出显著趋势外,其它各站都不具有显著性趋势.各站点多年平均径流量的H值,除了卡群站以外,其它各站点的Hurst指数都介于0.5~1.0之间,平均为0.69,说明它们都具有一定的持续性.(2)阿克苏河径流量的增加趋势显著,并且其在未来变化中表现出的继续增加的持续性特征也很明显;叶尔羌河径流量的虽然有增加的趋势,但并不明显,而且通过其H值可以看出,叶尔羌河径流量在未来的变化中将会是减少的趋势与随机性共存;和田河径流具有不显著的减少的趋势,径流量的持续性表现为随机性大于持续减少的可能.(3)对塔里木河源流出山口径流主要的影响因素是山区降水和气温的变化,而塔里木河源流主要为冰川融雪补给为主的河流,因此温度对径流量的影响更为显著.根据吴素芬利用PPR建模对塔里木河源水量变化的预测得出的结论:“气温升高将增大冰川融化,冰川融化比重达28%~73%的流域其水资源也将随气温升高而增加;随着降水的增加,塔里木河流域水资源呈减少的变化,而对冰川融水比重小的河流降水增加年径流量增大”.由此可知,塔里木河源流区三条源流的径流量的变化也许会随着温度的增加而增加,随着降水量的增加而减少.而上述对温度和降水的M-K趋势检验可知,温度和降水均处于增加的状态,因而未来塔里木河源流区径流量的随机性变化是客观存在的.(4)水文序列是由确定性与随机性成线性叠加而成.要预测年、