疏勒河流域水沙变化特征及其归因分析

Characteristics and attribution analysis of runoff-sediment variations in Shule River basin

摘要

目的 分析疏勒河流域水沙变化特征及其驱动因素，为该流域水资源有效利用和生态保护提供理论依据。 方法 收集疏勒河干流（昌马堡、潘家庄）及党河（党城湾）3处代表性水文站从建站至2023年近70 a的实测径流、输沙和降水资料及邻近的酒泉、玉门和肃北3个气象站的气象数据，运用数理统计、Mann-Kendall非参数检验、贝叶斯检验等方法，分析疏勒河流域水沙关系变化特征，并结合回归分析和累积量斜率变化率法量化气候变化和人类活动对径流和输沙变化的影响。 结果 疏勒河流域径流量和输沙量在年内及年际尺度上分配不均，具有明显的时空变异性，3个水文站的径流量均呈显著增加趋势，昌马堡水文站的输沙量呈显著上升趋势，而潘家庄水文站和党城湾水文站的输沙量变化趋势则不显著。 结论 气候变化是影响疏勒河干流上游和支流党河上游径流和输沙变化的主要原因，其中疏勒河干流上游昌马堡站径流和输沙过程受降水、气温和人类活动的共同作用驱动，降水变化是影响党河上游党城湾站径流和输沙变化的主导因素；人类活动干扰是影响疏勒河干流中游潘家庄站径流和输沙的主导因素，且随着人类活动的不断增强而持续扩大。

Abstract

Objective The characteristics and driving factors of runoff-sediment variations in the Shule River basin were analyzed in order to provide a theoretical basis for the efficient utilization of water resources and ecological conservation in the basin. Methods Measured runoff， sediment transport， and precipitation data spanning from the time of built station to nearly 70 years by 2023 were collected from three representative hydrological stations-Changmabao and Panjiazhuang on the Shule River main stream， and Dangchengwan on the Dang River-together with meteorological data from three nearby meteorological stations （Jiuquan， Yumen， and Subei）. Methods such as mathematical statistics， the Mann-Kendall non-parametric test， and Bayesian analysis were applied to analyze the variation characteristics of the runoff-sediment relationship in the Shule River basin. In addition， regression analysis and the cumulative slope change rate method were used to quantify the impacts of climate change and human activities on variations in runoff and sediment transport. Results Runoff and sediment transport in the Shule River basin were unevenly distributed at both intra-annual and interannual scales， exhibiting pronounced spatiotemporal variability. Runoff at all three hydrological stations showed a significant increasing trend. Sediment transport at Changmabao station increased significantly， while no significant trends were observed at Panjiazhuang and Dangchengwan stations. Conclusion Climate change is the primary factor influencing the variations in runoff and sediment transport in the upper reaches of the Shule River main stream and the upper reaches of its tributary， the Dang River. Specifically， the runoff and sediment transport processes at the Changmabao station in the upper reaches of the Shule River main stream are driven by the combined effects of precipitation， temperature， and human activities. Precipitation variation is the dominant factor affecting the variations in runoff and sediment transport at the Dangchengwan station in the upper reaches of the Dang River. Human activities are the main driving force influencing runoff and sediment transport at the Panjiazhuang station in the middle reaches of the Shule River main stream， and their influence continues to increase with the intensification of human activities.

Graphical abstract

关键词

水沙关系 / 气候变化 / 人类活动 / 疏勒河流域

Key words

runoff-sediment relationship / climate change / human activities / Shule River basin

文献参数： 王昱， 任伟龙， 牛晓宇， 等.疏勒河流域水沙变化特征及其归因分析［J］.水土保持通报，2026，46（1）：202-213. Citation:Wang Yu， Ren Weilong， Niu Xiaoyu， et al. Characteristics and attribution analysis of runoff-sediment variations in Shule River basin ［J］. Bulletin of Soil and Water Conservation，2026，46（1）：202-213.

径流和输沙之间的相互关系及其变化特征因其在维系流域生态系统稳定等方面具有重要作用而受到学界广泛关注^［1-3］。径流量的动态变化不仅体现了流域水循环过程的时序特征，还对水资源配置和生态系统稳定性产生深远影响，是维系区域水安全与生态功能的核心要素。输沙量的变化不仅能够反映流域水土流失的强度^［4-6］，也直接影响了河道形态演变及水质状况，是保障河流生态与水环境安全的关键因素^［7］。径流和输沙过程受到流域内气候变异、下垫面条件、土壤类型和植被覆盖等自然条件和人类干预的共同影响^［8-9］。近年来，在全球气候变暖和水电梯级开发及大规模引调水工程等人类活动的共同影响下，河流系统原有的水沙平衡遭到破坏，水沙通量发生改变，对流域生态系统稳定和经济社会协调发展构成了重要挑战^［10］。对全球145条河流的长期监测数据显示，约50%的河流输沙量有显著变化趋势，其中大多数表现为下降趋势；约30%的河流径流量亦存在显著变化^［11］；在中国，以长江、黄河等为代表的10条主要入海河流的年输沙量已减少至20世纪后半叶多年平均水平值的1/2^［12］；相较于外流河，干旱区内陆河受气候条件和地形地貌制约，多为季节性河流，其径流与输沙高度集中于汛期，河道宽浅促使径流以股流形式汇集，致使汛期流速和携沙能力骤增，泥沙输移量显著且以中粗颗粒为主^［10］，显著区别于外流河的细颗粒悬移特征。此外，截水灌溉、水库调蓄与梯级开发等工程活动对内陆河水沙输移过程的干扰更为突出，不仅加剧了径流与输沙过程的波动性，还削弱了河流系统的稳定性。这种自然与人类活动的深度耦合，致使内陆河水沙关系呈现出更强的非线性响应与脆弱性。陈吉平等^［13］研究发现石羊河出山径流呈下降趋势，而黑河和疏勒河出山径流呈增长趋势；武建等^［14］研究发现降水是导致讨赖河径流和输沙增长的主要驱动因素；黄星^［15］研究发现塔里木河径流呈显著下降趋势；马俊秀等^［16］研究发现石羊河输沙量减少主要受人类活动的影响。总体来看，内陆河不同流域的水沙变化规律与驱动机制存在显著的地域特征，但准确识别影响河流水沙关系的主导驱动因子对维护区域生态与社会稳定具有重要意义。

疏勒河是中国第三大内陆河，作为连接祁连山冰川水源区与河西走廊绿洲农业区的关键生态廊道，其径流和输沙过程不仅直接影响下游3.00×10⁵ hm²灌溉农业的可持续发展，更关系国家西部生态安全战略实施及区域生态文明建设全局。近年来，人类活动的持续增强以及气候变暖引发的上游冰川加速消融，进一步推动了流域水沙通量的显著变化。疏勒河作为典型的干旱区内陆河，其径流与输沙变化主要受气候变化和人类活动的共同影响，其中气候变化主要包括降水与气温变化。然而，现有关于疏勒河流域水沙关系的研究多侧重于水沙变化特征与趋势分析^［17-18］，对其驱动机制的探讨相对薄弱，且多集中于上游^［19-20］，对气候变化与人类活动耦合作用下的水沙变化缺乏系统性研究。因此开展疏勒河流域水沙关系及其时空变化特征研究，并量化评估降水变化、气温变化和人类活动对水沙通量的影响，不仅有助于深化对河流水沙演变规律的认识，还可为流域水资源优化调度、水土保持工程规划及生态综合治理提供科学支撑。

1 研究区概况

疏勒河流域地处亚欧大陆腹部，是我国河西走廊第二大内陆河水系，流域地跨青海、甘肃两省，流域范围介于北纬38°00′—42°48′，东经92°11′—98°30′，流域总面积约1.29×10⁵ km²。疏勒河干流发源于祁连山脉西段的沙果林那穆吉木岭，穿行肃北蒙古族自治县、玉门市、瓜州县及敦煌市，最终在瓜州县敦煌闸附近由北河口水利枢纽引入灌渠。流域水系在昌马峡以上称为昌马河，出山口后转称疏勒河。在水系划分上，流域水系主要有昌马河（上游干流）、小昌马河、石油河-赤金河、白杨河、踏实河-榆林河及党河组成，其中石油河-赤金河、白杨河并不汇入干流^［21-22］。疏勒河最大的一级支流党河发源于肃北蒙古族自治县东南部的盐池湾国家级自然保护区，流经肃北蒙古族自治县和敦煌市，最终注入党河水库，全长390 km，汇水面积16 970 km²。目前党河与疏勒河的水力连通性仅通过下游部分地下水径流维持。流域水系及水文气象站空间分布如图1所示。

流域自东南向西北贯穿3大地貌单元，上游祁连山区海拔高程在3 000~5 500 m，人类活动少，发育有现代冰川且植被稀疏，地表抗侵蚀能力弱，是流域内径流和输沙的主要形成区；中游走廊平原区海拔高度在1 200~3 000 m，分布着玉门、瓜州等重要绿洲，是人类聚居与农业生产的核心区；下游荒漠区海拔高程在800~1 200 m，以戈壁沙漠为主，生态环境脆弱，易受风力和河流的侵蚀。流域深居亚欧大陆腹地，气候极端干旱，年均降水量从祁连山南部山区的170 mm骤降至下游不足70 mm，水面蒸发量呈现反向变化趋势，从高山区约1 000 mm递增至走廊平原区2 000 mm以上，而潜在蒸发量高达2 500~3 000 mm。近20 a来疏勒河流域受西部大开发战略驱动，农业与旅游业高速发展，耕地面积扩张52.73%，其中70.22%由草地和荒地转化；灌溉用水比例长期超流域总用水量的70%，进一步加剧了区域水资源供需矛盾。为满足经济社会发展和生态治理需求，流域内先后修建各类引蓄水工程82处，累计设计库容规模达7.30×10⁸ m³，同时完成水土流失治理面积1.29×10⁶ hm²^{［17，23］}。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

选取疏勒河干流上游出山口的昌马堡站、中游的潘家庄站以及党河出山口的党城湾站和下游的沙枣园站自建站以来至2023年近70 a的实测径流、输沙和降水长序列数据，并结合敦煌市、肃北蒙古族自治县、玉门市和瓜州县1995，2005，2015和2020年4期土地利用矢量数据开展综合分析（土地利用矢量数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（https：∥www.resdc.cn/）中国多时期土地覆盖遥感监测数据库）。由于水文站本身未设置气象观测点，且研究区内多为荒漠戈壁，气象站稀少。本文补充利用国家气象数据网提供的邻近昌马堡、潘家庄和党城湾3座水文站的酒泉、玉门和肃北3个气象站多年气温数据，以增强水文气象条件的对比与分析。本研究以3个水文站为界，将疏勒河干流划分为上游和中游两段，同时将党河划分为上下游两段。其中党河下游沙枣园水文站原设于1954年，1974年党河水库修建后撤销，后续分析主要以昌马堡、潘家庄和党城湾3个代表性水文站为主。各水文站详细资料详见表1。其中潘家庄和昌马堡径流、输沙和降水采用1956—2023年的实测数据序列；党城湾水文站对径流和输沙观测分别开始于1956和1972年，在后续水沙年内变化分析中，党城湾径流和输沙数据均采用1972—2023年序列；而在水沙年际变化分析和归因分析中，为保证数据序列的完整性与长度，径流序列采用1956—2023年。

2.2 研究方法

2.2.1 水沙年内年际变化特征计算

对径流与输沙的年内变化特征通过年内变异系数（C_v ）、年内完全调节系数（C_r ）和极差（ΔC）等指标，从非均匀性和变幅两个维度进行综合量化分析研究^［24-25］，各指标计算方法参见郭巧玲等^［25］研究。年际特征采用年际变差系数（C_vy ），年际极值比（K_s ）来分析。

2.2.2 水沙序列突变检验方法

已有研究^［26］表明，在对水沙序列进行突变检验时，各类突变检验方法的数学基础、对序列长度及数值分布的适用性各不相同。因此，当不同方法应用于同一数据序列时，得出的检验结果可能存在显著差异。为避免单一检验方法识别序列突变点可能存在的缺陷，结合张媛等^［26］研究选取Mann-Kendall非参数检验法、累计距平法、贝叶斯检验法、滑动T检验法、Pettitt检验法以及有序类聚法对水沙序列进行趋势和突变性分析并确定径流量（输沙量）序列突变点年份。其中Mann-Kendall非参数检验法通过评估时间序列的秩次变化来检测序列突变点，无需假设样本服从特定分布；累计距平法通过判断不同时段累积距平曲线的波动特征来判断序列的突变点；贝叶斯检验法通过计算序列在不同假设下的后验概率来判断序列的突变点；滑动T检验法通过将时间序列划分为相邻两组样本，并比较其均值差异的显著性，来判定序列的突变点；Pettitt检验法是通过分析序列中趋势性变化的显著性来判定序列的突变点；有序类聚法是通过最小化同类内部离差平方和，同时最大化不同类间离差平方和，以此来判定序列的突变点。

2.2.3 累积量斜率变化率法

为量化评估气候变化（降水和气温）和人类活动对径流量（输沙量）变化的影响，采用累积量斜率变化率法（SCRCQ）进行分析^［27］。首先利用Mann-Kendall非参数检验法、累计距平法、贝叶斯检验法、滑动T检验法、Pettitt检验法以及有序类聚法对水沙序列进行趋势和突变性分析并确定径流量（输沙量）序列突变点年份，基于确定的突变年份，对两个时期的累积降水量、累积气温和累积径流量（输沙量）进行回归分析，得到累积径流量（输沙量）斜率变化率（R_SR ）、累积降水量斜率变化率（R_SP ）和累积气温斜率变化率（R_ST ），进而计算降水和其他因素对径流量（输沙量）的影响。其计算公式为

C_P=\frac{R_{{}_{SP}}}{R_{{}_{SR}}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}=\frac{\left(\frac{S_{{}_{Pa}}}{S_{{}_{Pb}}}-\mathrm{1}\right)\times \mathrm{100}\mathrm{\%}}{\left(\frac{S_{{}_{Ra}}}{S_{{}_{Rb}}}-\mathrm{1}\right)\times \mathrm{100}\mathrm{\%}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（1）

C_T=\frac{R_{ST}}{R_{SR}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}=\frac{\left(\frac{S_{{}_{Ta}}}{S_{{}_{Tb}}}-\mathrm{1}\right)\times \mathrm{100}\mathrm{\%}}{\left(\frac{S_{{}_{Ra}}}{S_{{}_{Rb}}}-\mathrm{1}\right)\times \mathrm{100}\mathrm{\%}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（2）

C_H=\mathrm{1}-C_P-C_T（3）

式中：S_Ra，S_Rb 分别为累积径流量（输沙量）—年份线性关系式在突变点前后两个时期的斜率； S_Pa，S_Pb 分别为累积降水量—年份线性关系式在突变点前后两个时期的斜率； S_Ta，S_Tb 分别为累积气温—年份线性关系式在突变点前后两个时期的斜率； C_P 表示为降水对径流量（输沙量）变化的贡献率； C_T 表示为气温对径流量（输沙量）变化的贡献率； C_H 表示为人类活动对径流（输沙量）变化的贡献率。

3 结果与分析

3.1 疏勒河流域水沙变化特征

3.1.1 水沙空间变化

由表1可知，疏勒河干流的径流量和输沙量在空间分布上具有明显空间差异性，径流量和输沙量表现为：上游>中游，干流>支流。昌马堡站年均径流量和输沙量分别为1.04×10⁹ m³，3.55×10⁶ t，至下游潘家庄站则减少至2.94×10⁸ m³，2.04×10⁶ t，径流和泥沙量表现出明显的衰减趋势。其原因是干流自山区进入中游平原后，因大规模水利工程设施建设和引水灌溉，水流被分散引走，既减少了河道径流量，也降低了水流速度，致使大量泥沙在灌区（渠道与农田）中淤积，最终导致中游河道的径流量与输沙量大幅降低，再经由下游双塔堡水库截流，进一步削弱了下游的输沙过程。相较之下，疏勒河支流党河在党城湾站年均输沙量为7.20×10⁵ t至下游沙枣园站则升至1.21×10⁶ t，这是由于党城湾至下游党河水库段四周均为戈壁和沙漠，植被稀疏、风沙肆虐、水土流失严重，导致下游河流含沙量增加，呈现“下游增沙”特征。此外，疏勒河干流与党河均表现为含沙量由上游向下游递增的趋势，下游含沙量约为上游的两倍，反映出下游地区生态环境脆弱、人类活动强度大。整体来看，疏勒河干流年降水偏少、下垫面条件较差，使得其年平均含沙量与输沙模数普遍高于党河流域，水沙空间分布不均显著。

3.1.2 水沙年内变化

表2为3个水文站在不同时期的径流与输沙年内分配特征值。由表2可知，3个水文站1956—2023年径流和输沙的年内分配特征差异显著。昌马堡、潘家庄和党城湾3个水文站径流年内分配不均匀系数分别为0.95，0.66和0.38，年内分配完全调节系数分别为0.36，0.24，0.15；各站输沙年内分配不均匀系数分别为2.09，1.92和1.55，年内分配完全调节系数分别为0.70，0.62，0.53。这表明疏勒河径流和输沙年内分配不均匀性在空间上呈现“上游高于中游、干流大于支流”的梯度特征。从径流和输沙年内分配不均匀性来看，径流和输沙年内分配不均匀系数和年内分配完全调节系数变化趋势基本一致，其中昌马堡站径流和输沙年内分配不均匀性整体增强，潘家庄站径流和输沙年内分配不均匀性呈先增后减趋势，党城湾站径流年内分配不均匀性增强而输沙趋于均衡。总体而言，干流上游年内分配不均匀性加剧，中游受调蓄作用影响分配趋于均衡。径流与输沙系数变化趋势基本一致，表明径流过程对输沙年内分配具有主导作用，且在空间传递过程中表现出由上游向中游逐渐平缓的趋势，体现出流域内水文过程的自上而下调节特征。

图2为昌马堡、潘家庄、党城湾水文站实测多年月平均径流量和输沙率变化曲线。由图2可知，3个水文站的径流和输沙年内变化过程基本对应。其中昌马堡水文站径流和输沙年内分配呈现出明显的“单峰型”特征，主要集中在4—10月；潘家庄水文站径流年内分配相对均衡，但输沙主要集中在6—9月；支流党河党城湾水文站径流量和输沙量年内分配则相对均衡。

3.1.3 水沙年际变化

表3为3个水文站的径流、输沙年际分配特征值。由表3可知，昌马堡、潘家庄和党城湾3个水文站径流年际变差系数分别为0.31，0.28和0.16，年际极值比分别为4.22，2.75，1.83；各站输沙年际变差系数分别为0.70，1.04和0.70，年际极值比分别为36.21，96.15，21.35。3个水文站径流年际变差系数和极值比呈现出“上游高于中游，支流大于干流”的特征，表明径流年际变化稳定性中游强于上游，而支流强于干流；3个水文站输沙量年际变差系数和极值比均较高，表明疏勒河流域输沙量年际变化剧烈，其中潘家庄输沙量年际变差系数和极值比均远高于昌马堡和党城湾，说明疏勒河干流中游段输沙年际变化不稳定性大于干流上游和支流。

图3为3个水文站实测径流量、输沙量历年变化过程。由图3可知，3个水文站径流量、输沙量均呈增大趋势，其中昌马堡径流量和输沙量增长趋势更加显著，潘家庄和党城湾输沙量变化趋势并不明显。

3.2 水沙变化特征趋势分析

采用Mann-Kendall（MK）趋势检验方法（α=0.05），分析了疏勒河流域3个水文站（昌马堡、潘家庄和党城湾）的年径流量与输沙量序列，检验结果详见表4。根据表4可以看出，疏勒河流域3个水文站的年径流量Mann-Kendall统计量分别为6.304，3.197和7.072，均远远大于显著性水平α=0.05对应的临界值1.96，表明疏勒河流域年径流量呈显著增加趋势；对3个水文站输沙量序列检验结果则不尽相同，潘家庄和党城湾站的统计量分别为0.917和-0.718，绝对值均未超过临界值，变化趋势不显著；而昌马堡站的统计量为2.864，绝对值超过α=0.05的临界值1.96，说明其年输沙量呈现出明显增加趋势。

3.3 水沙变化特征突变分析

通过M-K突变检验法（T₁）、Pettitt检验（T₂）、滑动T检验（T₃）、贝叶斯检验法（T₄）、累计距平法（T₅）和有序类聚法（T₆）这6种方法对3个水文站的年径流序列和年输沙序列进行突变分析，检验结果如图4所示。为确保突变检测结果的稳健性与可靠性，本文参考张媛等^［26］研究依据众数原理，将被多数方法同时识别出的年份确定为真实突变点。综合各方法对3个水文站水沙通量的突变分析结果确定昌马堡、潘家庄和党城湾3个水文站年径流量突变点分别为1998，2004和1981年；年输沙量突变点分别为1998，1980和1998年。结合所确定的水沙通量的突变点对各水文站水沙通量阶段划分详见表5（将突变点前设为基准期，将突变点后设为变异期）。本研究对各水文站年径流量和年输沙量突变年份的确定可能与已有研究存在异同，究其原因是所采用径流和输沙序列不同的缘故。以昌马堡水文站径流量为例，在1998年前，流域受人类活动干扰较弱，径流序列未表现出显著突变，故将此时期界定为基准期，其径流变化主要由自然因素（降水与气温）驱动。自1998年起，区域开发强度明显提升，人类活动显著增强，径流量开始受到自然因素与人为干扰的共同作用，该阶段被定义为变异期。

3.4 相关性分析法对径流和泥沙的影响分析

3.4.1 年径流量和输沙量与年降水量相关性分析

对3个水文站1956—2023年年径流量和输沙量与年降水量序列进行相关性分析，相关性分析结果显示，3个水文站年径流量与年降水量相关系数分别为0.416（p<0.05），0.152（p>0.05）和0.496（p<0.05），年输沙量与年降水量相关系数分别为0.256（p<0.05），0.203（p>0.05）和0.302（p<0.05），年径流量和输沙量与年降水量相关系数均表现为：党城湾>昌马堡>潘家庄，且回归关系R²均较低。经过分析发现径流量和输沙量与降水量相关系数关系与3个地区降水量大小分布一致，说明降水量的多少对河流径流量和输沙量的影响显著。年径流量和输沙量与年降水量序列相关系数均不高，经过分析发现，疏勒河流域位于西北干旱区，河道宽浅，其径流补给主要来源于冰雪融水，同时年降水量稀少且主要集中在汛期，致使汛期流速和携沙能力骤增。这种稳定的补给类型和特殊的地理气候条件将对河流年径流量和输沙量与年降水量的相关性分析结果产生影响。

3.4.2 年径流量和输沙量与年降水量回归分析

根据所划分的基准期和变异期，分段对疏勒河流域3个水文站多年径流量和输沙量与降水量序列进行回归分析，回归分析结果如图5—6所示。由图5—6回归结果显示，变异期的回归系数均小于基准期，说明相较于基准期，变异期内降水对径流和输沙的影响减小。

经过分析发现，变异期内气温变化和人类活动明显增强，显著改变了原有的水沙关系，使得水沙响应过程呈现出更加复杂的变化趋势。

3.5 累积量斜率变化率法对径流和泥沙的影响分析

流域来水与输沙过程主要受气候变化和人类活动的双重影响，而降水变化和气温变化作为气候变化的重要表现形式，起着关键作用。疏勒河干流上中游及支流党河流域降水变化、气温变化和人类活动对径流和输沙的影响存在显著差异，为量化评估降水变化、气温变化和人类活动对水沙变化的影响，本研究采用累积量斜率变化率法（SCRCQ）进行分析（径流、输沙和降水数据采用3座水文站的多年实测数据，气温数据分别采用邻近昌马堡、潘家庄和党城湾3座水文站的酒泉、玉门和肃北3个气象站同时间序列数据）。图7为3个水文站累积径流量和输沙量与年份的线性回归结果，各变量的相关系数均高于0.95，表明回归效果良好，所得贡献率具有较强可信度。

当径流增加而同期降水减少时，降水对径流变化的影响为负值，此时气温变化和人类活动的影响将超过100%。采用累积量斜率变化率法对不同阶段降水变化、气温变化和人类活动对径流和输沙的影响进行量化分析，计算结果详见表6。由表6可知，与基准期相比，昌马堡站变异期内气候变化对径流量和输沙量的影响分别为65.01%和64.90%，人类活动对径流量和输沙量的影响分别为34.99%和35.10%。这说明在变异期内疏勒河上游山区径流和输沙变化主要受气候变化的影响。其中降水、气温和人类活动对径流和输沙的贡献率比例相当，对径流的贡献率分别为29.38%，35.63%和34.99%；对输沙的贡献率分别为29.70%，35.20%和35.10%。与基准期相比，潘家庄站变异期内气候变化对径流量和输沙量的影响分别为39.66%和16.05%，人类活动对径流量和输沙量的影响分别为60.34%和83.95%。这说明在变异期内疏勒河中游径流和输沙变化主要受人类活动的影响。与基准期相比，党城湾站变异期内气候变化对径流量和输沙量的影响分别为165.51%和106.95%，人类活动对径流量和输沙量的影响分别为-65.51%和-6.95%。这说明在变异期党河上游径流和输沙变化主要受气候变化的影响，其中降水变化占据主导地位，降水变化对径流量和输沙量的影响分别为103.10%和76.85%。

4 讨 论

4.1 疏勒河流域土地利用变化情况

利用ArcGIS软件对研究区进行分析与裁剪。图8为敦煌市、肃北蒙古族自治县、玉门市和瓜州县4个主要人类活动区域在1995，2005，2015和2020年的土地利用分布图。根据土地利用类型分级情况，将土地利用类型划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6类，对比图1和图8可知，人类活动所占的耕地和建设用地等主要集中在疏勒河流域中游区域，且多沿河流分布。利用ArcGIS对1995，2005，2015和2020年4期土地利用类型进行了分析（表7），由分析结果可知，该区域土地利用格局以草地和未利用地为绝对主体，占总面积的97%以上；耕地、林地、水域及建设用地合计不足3%。通过对1995，2005，2015和2020年4期土地利用情况对比分析可以发现，除未利用地外其他类型土地面积均有不同程度增长。其中耕地和建设用地增长最为显著。这是由于在西部大开发政策的推动下，农业结构不断优化升级和旅游业快速发展带动了耕地和建设用地扩张。1995—2020年未利用地占地面积减小1.64%，其中大部分转化为耕地和建设用地，其余小部分转化为林地、草地和水域。整体来看，在人类活动的不断影响下，疏勒河流域内的土地利用情况呈现出耕地和建设用地面积快速扩张，林地、草地和水域面积同步拓展，而未利用地则持续萎缩的格局。

4.2 疏勒河流域水沙变化影响因素分析

影响疏勒河流域径流和输沙变化的气候因素主要是降水及气温升高引起的冰雪融水增加，人类活动主要包括森林砍伐、水土保持、水库建设和土地利用类型变化等。目前针对疏勒河流域水沙关系归因分析主要集中在径流影响因素的探讨上。徐浩杰等^［18］研究了1961—2010年气候变化对疏勒河上游径流变化的影响；杨毅梦^［28］通过对昌马堡和双塔堡两个水文站1980—2016年的数据分析得出降水变化是影响出疏勒河上游径流变化的主要因素，人类活动是影响疏勒河中游径流变化的主导因素；方春爽^［29］研究了1990—2020年疏勒河流域上游冰川积雪变化对疏勒河流域径流的影响。随着全球气候变化和人类活动不断加剧，影响河流水沙关系的主导因素也在发生改变，同时由于选取数据序列的长度不同，不同阶段所得的结论也各有异同。对于疏勒河干流上游而言，径流和输沙变化受气候变化（降水和气温）和人类活动的共同驱动，其中气候因素起主导作用。根据计算结果显示，变异期降水、气温和人类活动对径流变化的贡献率分别为29.38%，35.63%和34.99%；对输沙变化的贡献率分别为29.70%，35.20%和35.10%。3类因素对径流和输沙变化的贡献率相近，表明上游水沙过程受多因素综合影响，但总体上气候变化（降水和气温）对径流与输沙变化的控制作用更为显著，这是由于疏勒河干流上游区域为山区，人类活动干扰有限所致；对于疏勒河干流中游而言，径流和输沙变化主要受人类活动影响，计算结果表明，变异期人类活动对径流和输沙变化的贡献率分别为60.34%和83.95%，这是由于疏勒河干流中游为主要的人类聚居区，随着农业结构不断优化升级和旅游业发展，人类活动不断增强所致；对于党河上游而言，径流和输沙变化主要受气候变化的影响，其中降水占据主导地位。根据计算结果显示，变异期降水对径流和输沙变化的贡献率分别为103.01%和76.85%，这是由于党河上游流域面积较小，且以山地为主，人类活动干扰有限，同时降水量远远高于疏勒河干流，因此径流和输沙受降水的影响更加显著。

5 结 论

（1） 疏勒河流域径流和输沙的年内年际分配不均匀，且不均匀度呈现出“上游大于中游，干流大于支流”的空间分布格局。在趋势变化上，3个水文站的径流量呈显著增大趋势；而输沙量变化趋势则不尽相同，昌马堡站输沙量呈显著增大趋势，潘家庄和党城湾站输沙量变化趋势则不明显；

（2） 突变检验结果表明，昌马堡站径流量和输沙量均在1998年发生突变；潘家庄站径流量和输沙量发生突变年份分别为2004年和1981年；党城湾站径流量和输沙量发生突变年份分别为1981年和1998年。

（3） 疏勒河流域不同河段在不同时段影响径流量和输沙量的主导因素不同。根据累积量斜率变化率法分析结果显示，气候变化是影响疏勒河干流上游和支流党河上游径流和输沙变化的主要原因，人类活动是主导疏勒河干流中游径流与输沙变化的核心因素。其中，降水是影响党河上游径流和输沙变化的主导因素；而疏勒河干流上游径流和输沙过程受降水、气温和人类活动的共同作用驱动。

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基金资助

国家自然科学基金项目“梯级筑坝对高寒内陆河流重金属迁移转化机制研究”(52169015)

甘肃省重大专项“高原夏菜废弃物规模化处置与循环利用关键技术研发”(24ZDNA004)

甘肃省2025年水利科研与技术推广项目(24GSLK030)

甘肃省2025年水利科研与技术推广项目(25GSLK105)