黑河上游径流变化趋势及其归因分析

Trend and attribution of runoff in upper reaches of Heihe River

摘要

目的 定量分析径流变化与气候因素和人类活动的响应关系，以期为黑河上游水资源合理开发利用提供科学依据。 方法 以黑河上游流域为研究对象，基于流域内水文站1971—2022年的降水和径流实测数据，通过线性趋势分析与累积距平法识别了径流变化特征，进而结合Mann-Kendall突变检验与双累积曲线法，诊断流域径流变化的主导影响因素。 结果 （1） 1971—2022年期间黑河上游径流量呈上升趋势。（2） 黑河上游莺落峡、扎马什克、祁连3个水文站实测年径流量分别在2003年、2007年、2003年发生由少到多的突变。（3） 黑河上游上述3个水文站呈现大致相似的丰枯周期。（4） 黑河上游上述3个水文站的降水对上游径流变化量的贡献率分别为51.78%，51.09%，74.29%，均大于对应站点的人类活动贡献率。 结论 近50年来，黑河上游的年径流量呈现上升趋势且降水是引起黑河上游径流增加的主导因素。

Abstract

Objective This study quantitatively analyzes the response of runoff variation to climatic factors and human activities， and provides a scientific basis for the rational development and utilization of water resources in the upper reaches of the Heihe River. Methods The upper reaches of the Heihe River Basin were taken as the study area. Based on observed precipitation and runoff data from hydrological stations within the basin for the period 1971—2022， the characteristics of runoff changes were identified using linear trend analysis and the cumulative anomaly method. Furthermore， the Mann-Kendall mutation test and the double cumulative curve method were employed to diagnose the dominant factors influencing runoff variation in the basin. Results （1） The annual runoff in the upper reaches of the Heihe River showed an upward trend during the period 1971—2022. （2） The measured annual runoff at three hydrological stations （Yingluoxia， Zhamashike， and Qilian） exhibited abrupt shifts from low to high levels in 2003， 2007， and 2003， respectively. （3） These three hydrological stations displayed generally similar wet-dry cycles. （4） The contribution rates of precipitation to runoff variations at these three stations were 51.78%， 51.09%， and 74.29%， respectively， all exceeding the contributions attributed to human activities at the corresponding stations. Conclusion Over the past nearly five decades， annual runoff in the upper reaches of the Heihe River has shown an increasing trend， and precipitation is the dominant factor driving this increase.

Graphical abstract

关键词

气候变化 / 人类活动 / 径流量 / 归因分析 / 黑河上游流域

Key words

climate change / human activities / runoff / attribution analysis / upper reaches of Heihe River Basin

河川径流的变化直接影响到流域内水资源的安全状况，对水资源管理和社会经济发展至关重要^［1］。气候变化和人类活动被认为是影响河川径流的两个主要因素^［2］。近百年来，随着全球气候变暖和人类活动对河川径流量产生显著的影响^［3-4］，使得河流水文特性更加复杂^［5］。现有研究表明，全球诸多河流的径流量呈明显下降趋势^［6-7］，已对区域水资源产生了较大的威胁^［8］。我国西北干旱区具有特殊气候及地理条件，导致其对气候变化及人类活动的响应较为敏感^［9］。黑河流域作为我国西北干旱区内陆河研究的代表性流域，是研究干旱区水文水资源的热点地区^［10］。因此深度掌握在全球变暖大背景下黑河流域径流量变化趋势，归因分析气候变化和人类活动对径流量的影响，对黑河流域水资源合理开发利用具有重大意义^［11］。

近年来，国内许多学者的研究也表明，全球的径流呈现明显的空间差异性，部分学者研究显示径流量整体呈现下降趋势，如牛最荣等^［3］基于洮河流域1956—2016年共60 a的径流资料分析了洮河还现后径流变化特征，得出红旗站年径流量呈现减小趋势；张潇雨等^［12］基于泾河流域1960—2018年共59 a的径流资料和气象数据，分析发现径流量总体呈现减少趋势；Xu等^［13］分析了渭河流域1970—2019年径流量的变化，发现其呈现显著下降趋势。但也有学者研究表明径流量整体呈现上升趋势，如余强等^［14］基于昌马堡水文站1957—2017年的实测径流数据，分析发现昌马堡的径流随年份呈现明显的上升趋势；胡广录等^［15］根据石羊河下游蔡旗水文站1956—2020年径流序列数据，分析得到蔡旗水文站径流量在研究时段内呈现先下降后上升的趋势。

黑河是中国西北地区的第二大内陆河，属于典型的生态环境敏感区域，水资源极度匮乏^［16］，而黑河上游作为整个流域的主要产流区^［9］，径流量占流域水资源总量的98.4%^［17］。近年来，关于黑河流域的水文研究成果斐然。李秋菊^［18］根据双累积曲线法、Budyko假设经验公式法和SWAT模型等多种方法，对黑河上游流域1960—2015年的径流变化进行归因分析，认为降水变化是导致径流变化的主导因素；毕黎明等^［19］通过对黑河出山口莺落峡站1956—2000年的天然径流变化趋势进行分析，表明黑河莺落峡径流变化受降水量变化影响较大，但下垫面条件改变与气温变化对其也有一定的影响。虽然以上研究黑河上游流域的径流变化趋势及归因分析均已取得丰硕成果，但实测数据仅采用莺落峡水文站且数据序列时间较早，未将黑河上游的扎马什克水文站和祁连水文站的影响考虑周全。

鉴于此，本文收集黑河上游流域典型水文站莺落峡、祁连、扎马什克3个水文站1971—2022年相关实测径流、降水数据，运用线性趋势分析法和累积距平法来相互印证分析黑河上游50多年来径流的变化趋势，利用Mann-Kendall突变诊断法对研究区域内年径流量的变化趋势进行分析^［20］。基于上述步骤，利用双累积曲线准确评估不同因素对黑河上游径流量变化的影响。深入研究黑河上游降水和径流的相关性，以期探明径流演变的规律，为未来黑河上游的洪涝灾害防治和径流预测提供参考。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

黑河（98°30′—101°30′E，37°50′—42°40′N），中国第二大内陆河，干流全长928 km，南衔祁连山区的雪水，北润中蒙边境的额济纳大地，横亘我国西北内陆腹地^［21］。源头为八一冰川，海拔4 828 m。自源头至出山口莺落峡水文站（莺落峡为干流出山口的控制峡口，是黑河干流进入中游的第一个峡口）以上为黑河上游（图1），河道约长303 km，流域面积约10 000 km²，黑河上游径流主要来自冰川融水、积雪融水和降水补充。河道两岸山高谷深，河床陡峻，气候阴湿寒冷，植被较好，多年平均气温不足2 ℃，年平均降水量350 mm，是黑河流域的产流区^［22］，也是本文主要研究的区域。

1.2 数据来源

本文主要选取祁连水文站作为东支流八宝河的代表站点，选取扎马什克水文站作为西支流野牛沟的代表站点，黑河上游出山口莺落峡水文站作为黑河上游支流的代表站点，采用3个代表水文站1971—2022年共52 a实测年径流量和降水量资料，数据均来源于甘肃省水文水资源中心（表1），经过严格筛选与审查，同时，黑河上游由于各类因素，并未建造大型的水利水电工程，因此所选取的水文站自建站以来，监测断面未曾发生变更，山区人迹罕至，故所使用的水文数据资料具有较高的可靠度、一致性和代表性^［23］。

1.3 研究方法

1.3.1 线性倾向估计法

线性倾向估计法^［24］是以Χ_i 来表示样本量为Ν时的气候变量，以Τ_i 来表示Χ_i 所对应的时间，利用最小二乘法的原理，建立上述气候变量和时间变量的一元线性回归方程：

X_i=a+b{T}_i(i=\mathrm{1,2},\mathrm{3},\dots ,N)（1）

式中：Χ_i 为第i年实测变量的预测值；Τ_i 为时间；a为回归常数；b为回归系数。

1.3.2 累积距平法

本文通过累积距平法^［25］得到径流量序列的累积距平曲线，根据曲线的趋势走向，来分析径流量序列的变化情况。对于序列某一时刻的累积距平公式如下：

{\widehat{x}}_i={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}(x_i-\overline{x})（2）

式中：{\widehat{x}}_i为第i年的径流累积距平值；x_i 为第i年的径流量；\overline{x}为多年平均径流量。

1.3.3 Mann-Kendall突变检验法

Mann-Kendall突变检验法^［26］可用于分析数据序列的突变特性，分析所得的UF和UB的值即可判断出要素发生突变的时间，计算如下：

构建一个秩序列，该时间序列X具有n个样本数量：

S_k={\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^k}{r}_i(k=\mathrm{2,3},\dots ,n)（3）

\mathrm{U}{\mathrm{F}}_k=\frac{S_k-E_{(S_k)}}{\sqrt[]{\mathrm{v}\mathrm{a}\mathrm{r}(S_k)}}(k=\mathrm{2,3},\dots ,n)（4）

E(S_k)=\frac{n(n-\mathrm{1})}{\mathrm{4}}（5）

\mathrm{v}\mathrm{a}\mathrm{r}(S_k)=\frac{n(n-\mathrm{1})(\mathrm{2}n+\mathrm{5})}{\mathrm{72}}（6）

式中：S_k 为累计数；r_i 为X_i 大于X_j 的累计数；E_（Sk）为累计数S_k 的均值；var（S_k ）为累计数S_k 的方差。

将时间序列X颠倒，重新组成一个序列，重复上述步骤，计算出UB，并绘制出UB与UF两条曲线，当二者在置信区间内相交时，说明序列在此点处发生突变。

1.3.4 双累积曲线分析法

双累积曲线法^［27］是根据Mann-Kendall突变检验法所得到的突变年份将所研究的时间序列划分为基准期和变化期。根据累积降水量与累积径流量的相互关系，定量区分出降水量与人类活动对于径流变化的影响，并计算出其贡献值。计算公式如下：

\sum Q=k\sum P+b（7）

△Q_{\mathrm{t}}=Q_{\mathrm{c}\mathrm{a}}-Q_b（8）

△Q_{\mathrm{h}}=Q_{\mathrm{c}\mathrm{a}}-Q_{\mathrm{c}\mathrm{c}}（9）

{\eta }_{\mathrm{h}}=\frac{Q_{\mathrm{h}}}{Q_{\mathrm{t}}}（10）

{\eta }_{\mathrm{p}}=\mathrm{1}-{\eta }_{\mathrm{h}}（11）

式中：Q为累积径流量；k为累积曲线的回归系数；b为累积曲线的回归常数；P为累积降水量；∆Q_t为研究区域内径流量的变化量；Q_ca为变化期的径流量均值；Q_b为基准期内流域的径流量均值；∆Q_h为人类活动对于研究区域径流的影响值；Q_cc为无人类活动影响的天然径流量均值；η_h为人类活动对于研究区域径流变化的贡献率；η_p为降水量对于研究区域径流变化的贡献率。

2 结果与分析

2.1 径流量趋势性分析

根据研究区1971—2022年共52 a径流实测数据统计分析显示，黑河上游3个选定水文站的径流特征如下：莺落峡水文站的多年平均径流量达17.21亿m³，其标准差和变差系数（C_V）分别为3.21亿m³与0.19，显示出一定的年际波动。扎马什克站的多年平均径流量为7.91亿m³，占上游总径流量的45.96%，其标准差和变差系数分别为1.59亿m³和0.20。相比之下，祁连站的多年平均径流量为4.76亿m³，对上游径流的贡献率为27.66%，其标准差和变差系数分别为0.84亿m³和0.17。从稳定性分析，祁连站径流的年际变化相对最小（C_v=0.17），而扎马什克站（C_v=0.20）与莺落峡站（C_v=0.19）的波动性稍大。

黑河上游研究时段内的径流量年际变化趋势如图2所示，对研究流域年径流量的分析结果揭示，其时间序列呈现显著上升的趋势，其中3个站点均在1988年前后出现一个较高值，且多年整体变化趋势基本一致，说明三者具有良好的相关性。

莺落峡站、扎马什克站、祁连站的年径流量分别以1.31亿m³/10 a，0.78亿m³/10 a，0.28亿m³/10 a的速率显著上升（图2A、图2B、图2C）。其中莺落峡站年径流量最大值为23.3亿m³（2017年），最小值为10.1亿m³（1978年），两者相差13.2亿m³，极值比为2.31；扎马什克站年径流量最大值为11.2亿m³（2018年），最小值为5.3亿m³（1973年），两者相差5.9亿m³，极值比为2.11；祁连站年径流量最大值为6.9亿m³（1989年），最小值为3.1亿m³（1979年），两者相差3.8亿m³，极值比为2.23。

根据年径流量累积距平曲线可以分析得出（图3），莺落峡站1970—2003年呈现下降趋势，为枯水年；2004—2022年呈现上升趋势，为丰水年（图3A）；扎马什克站1970—2006年呈现下降趋势，为枯水年；2007—2022年呈现上升趋势，为丰水年（图3B）；祁连站1970—1987年、1990—2002年、2008—2013年呈现下降趋势，为枯水年；1988—1989年、2003—2012年、2014—2022年呈现上升趋势，为丰水年（图3C）。

2.2 径流量突变性分析

采用Mann-Kendall突变检验法对黑河上游年径流量时间序列数据进行突变检验（图4）。设定显著性水平为0.05。

根据图4A，UF与UB曲线相交于2003年，且交点处于95%置信区间内，证明莺落峡水文站年径流量在2003年发生突变。将此突变点作为时间节点，可以将研究时段分为1971—2003年（突变前）和2004—2022年（突变后）两个时间段，对莺落峡站年平均径流量突变前后进行对比分析（图5A）。结果表明（表2），突变前的年径流量明显小于多年平均径流量，突变后的年径流量明显大于多年平均径流量。经过对比，会发现突变后的年平均径流量是突变前年平均径流量的1.25倍，说明莺落峡站的径流量在突变年份发生径流量由少到多的突变。

根据图4B，UF与UB曲线相交于2007年，且交点处于95%置信区间内，证明扎马什克水文站年径流量在2007年发生突变。进一步对扎马什克站年平均径流量突变前后进行对比分析（图5B）。结果表明（表2），突变前的年径流量明显小于多年平均径流量，突变后的年径流量明显大于多年平均径流量。经过对比，会发现突变后的年平均径流量是突变前年平均径流量的1.37倍，说明扎马什克站的径流量在突变年份发生径流量由少到多的突变。

根据图4C，UF与UB曲线分别相交于2003年和2008年，但2008年的曲线交点并未处于95%置信区间内，证明祁连水文站年径流量仅在2003年发生突变，而未在2008年发生突变。进一步对祁连站年平均径流量突变前后进行对比分析（图5C）。结果表明（表2），突变前的年径流量明显小于多年平均径流量，突变后的年径流量明显大于多年平均径流量。经过对比，会发现突变后的年平均径流量是突变前年平均径流量的1.15倍，说明祁连站的径流量在突变年份发生径流量由少到多的突变。

基于对黑河上游3个选定区域的年径流量突变以及统计量曲线图的分析可知，黑河上游年径流量在2003年和2007年发生突变，且根据趋势走向可分析出，突变后年平均径流量均大于突变前，因此突变后年径流量均呈现上升趋势，故而说明黑河上游的年径流量发生了由少到多的突变。

2.3 降水量趋势性分析

黑河上游研究时段内的降水量年际变化趋势如图6所示。结果分析表明：研究流域整体的年降水量呈现不显著上升的趋势，其中3个站点均在1997年前后出现最高值，且多年走势大致类似，呈现一定的相关性。

莺落峡站、扎马什克站、祁连站的年降水量分别以4.56 mm/10 a，7.02 mm/10 a，14.9 mm/10 a的速率显著上升（图6A、图6B、图6C）。其中莺落峡站年降水量最大值为506.08 mm（1998年），最小值为278.91 mm（2010年），极值比为1.81；扎马什克站年降水量最大值为624.50 mm（1998年），最小值为300.20 mm（2010年），极值比为2.08；祁连站年降水量最大值为563.00 mm（1998年），最小值为310.80 mm（1991年），极值比为1.81。

2.4 径流量归因分析

1971—2022年黑河上游流域的径流量总体呈现上升趋势，通过对比同期年降水量与径流量的变化趋势发现，二者虽同步增长，但增幅各异。这一差异揭示，除气候因素外，人类活动亦是驱动黑河上游径流变化的影响因子。为进一步明确黑河上游径流量变化的主要影响因素，采用双累积曲线法将黑河上游多年径流量的变化归因于人类活动和降水，如表3和图7所示，在变化期内，莺落峡站、扎马什克站与祁连站所代表集水区域径流量均呈现增长趋势。具体而言，莺落峡站的多年平均径流量相较基准期增加3.65亿m³，其中降水变化贡献1.89亿m³的增加量，人类活动则贡献1.76亿m³，降水与人类活动对径流量增加的贡献率分别为51.78%和48.22%；扎马什克站的多年平均径流量相较基准期增加2.29亿m³，其中降水变化贡献1.17亿m³，人类活动则贡献1.12亿m³，二者的贡献率分别为51.09%与48.91%；祁连站的多年平均径流量相较基准期增加0.7亿m³，其中降水变化贡献0.52亿m³，人类活动则贡献0.18亿m³，二者的贡献率分别为74.29%与25.71%。

黑河上游流域所选代表站点在研究时段内的降水对径流量变化的贡献率均大于人类活动的贡献率。因此，可以表明，黑河上游流域1971—2022年降水是影响其径流量发生变化的主要因素。

3 讨 论

本文将黑河上游作为研究区域，对1971—2022年黑河上游流域的径流变化趋势及其主导因素进行研究分析。研究发现，黑河上游径流量近50年内呈现显著的上升趋势，这与宋爱英等^［9］的研究结果一致。本研究同时发现，研究时段内黑河上游径流量与降水量的变化趋势大致类似，且降水是流域内径流量变化的主导因素。这是因为黑河上游流域径流补给主要来自于冰川融水、积雪融水和降水补充，而黑河上游近50年内降水量同样呈现出增加的趋势，降水量直接通过降水补给影响流域内的径流量，黑河上游流域径流量的增加也主要是因为降水量的增加，这与张苏娜等^［28］的研究结果一致。但本文研究中未涉及的上游流域冰川融水与积雪融水对于径流量的贡献也是重要的一部分，相关研究表明，黑河上游冰川呈现出逐年消退的趋势，随着全球气候变暖，气温的剧烈增加，1990—2010年冰川退缩速率加剧，平均每年减少3.5 km²^［29］。气温可以使得流域内冰雪融化，从而进一步影响流域内径流量。

黑河上游地处偏远山区，人迹鲜至。人类活动对径流量的影响主要为土地利用变化及建设用地面积的变化。此二者均会在一定程度上影响流域内径流量的增加，这在张苏娜等^［28］的研究中已有明确表明。本研究所得人类活动贡献率均比其他同地区论文中所得人类活动贡献率高，这主要是因为本文在归因分析过程中参考吴子晗等^［30］的研究方法，将除气候变化外的所有影响因素均考虑为人类活动，这在一定程度上会减少计算相应贡献率与分析其他影响因素的冗杂度，但同时也会使得人类活动贡献率相较于实际贡献率偏大。如需精确定量人类活动对黑河上游的贡献率，仍需深入研究。

4 结 论

（1） 黑河上游流域近52年的径流量总体呈现上升趋势，各代表站区域径流量上升趋势分别为莺落峡水文站（1.31亿m³/10 a）；扎马什克水文站（0.78亿m³/10 a）且对黑河上游流域径流量的贡献率为45.96%；祁连水文站（0.28亿m³/10 a）且对黑河上游流域径流量的贡献率为27.66%；扎马什克与祁连两水文站至莺落峡站间的集水区域，对整个上游径流量的贡献率为26.38%。

（2） 黑河上游3个水文站集水区域的年径流量在2003年（莺落峡水文站和祁连水文站）和2007年（扎马什克水文站）发生突变，且根据趋势走向，突变后区域内年径流量均大于突变前的年径流量，说明黑河上游的年径流量发生由少到多的突变。

（3） 黑河上游流域内降水对流域径流量的影响大于人类活动对流域径流量的影响，其中人类活动对于黑河上游莺落峡站、扎马什克站和祁连站的贡献率分别为48.22%，48.91%，25.71%；降水对黑河上游上述三站点的贡献率分别为51.78%，51.09%，74.29%。说明降水是影响黑河上游径流量发生变化的主要因素。

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基金资助

2025年甘肃省水利科学试验研究及技术推广项目(25GSLK025)

2025年甘肃省水利科学试验研究及技术推广项目(25GSLK077)

2025年甘肃省水利科学试验研究及技术推广项目(25GSLK078)

2025年甘肃省水利科学试验研究及技术推广项目(25GSLK087)