第一作者简介:黄斌斌(1993- ),男,安徽合肥人,硕士研究生,主要研究方向为3S理论技术与应用。Email: 1020372231@qq.com
地表径流的变化受气候变化和人类活动的双重驱动力作用,定量评估气候变化及人类活动对地表径流变化的影响对水资源管理具有重大意义。论文以水文循环过程为主线,分过程阐述气候变化及人类活动影响地表径流发生变化的机制机理,对各种量化二者对地表径流变化贡献率的方法进行比较,然后分析全球部分流域气候变化和人类活动对地表径流变化影响的差异。研究结果表明:1)气候变化和人类活动参与水文循环的各个过程之中,不同水文过程中气候变化和人类活动影响地表径流变化的途径不同;2)不同量化方法的适用范围和条件不同,不同方法对同一流域的研究结果可能不一致;3)全球不同流域间气候变化和人类活动对地表径流变化贡献率存在明显区域差异。现阶段,综合多种突变检验方法有利于提高识别地表径流突变点的准确率;消除干扰因素(如气象水文等数据选取、模型方法参数设置和方法本身不确定性)有利于提高同一流域不同量化方法评估结果的一致性;如何更好地耦合基于物理的水文模型方法和基于数学的经验统计方法来量化二者对地表径流变化的贡献率是未来研究的重点。
Surface runoff change is affected by climate change and human activities. Quantitative assessment the impacts of climate change and human activities on surface runoff changes is significant for water resources management. This paper analyzes the mechanism that climate change and human activities affect the change of surface runoff based on the process of hydrological cycle and compares the methods that separate the impacts of climate change and human activities. Then, the paper analyzes the differences of the contribution rates of climate change and human activities on surface runoff of some watersheds on globe. At present, integrating multiple mutation test methods is beneficial for improving the accuracy in identifying the abrupt change point of surface runoff. Eliminating the interference factors (such as the selection of meteorological and hydrological data, the parameter setting of model method and inherent uncertainty of methods) is of great significance to improve the consistency of the results of different quantitative methods. The key of future research is to find ways that could better couple the physical hydrological model methods and mathematical empirical methods to separate the impact of climate change and human activities on the change of surface runoff.
水是生命的起源、地球的血液, 是人类生存不可或缺的重要资源, 地表径流是人类能够以较低的成本获得淡水的主要来源。地表径流变化受到气候变化和人类活动两大因素的共同驱动作用[1]。不同年份间, 径流量变化受到年际降水量水平的影响, 降水较少的年份与降水较多的年份相比, 人类活动对地表径流变化的贡献率明显提高[2], 人类修建的水利设施等对地表径流的年内分配也起到一定的调节作用。季节性尺度和年尺度上分离气候变化和人类活动对地表径流变化影响存在较大不确定性, 结果的精度和准确性无法验证[3, 4]。年代际尺度上, 分离气候变化和人类活动对地表径流的影响可供借鉴的方法较多, 对流域的水资源管理有一定指导意义[5]。因此, 本文针对气候变化和人类活动对地表径流影响的内在机制进行分析, 对5种在流域尺度上定量评估气候变化和人类活动对地表径流年际变化影响的方法进行比较(这5种方法都是依托长时间的水文观测数据, 探究地表径流量的年代际变化规律及其影响因子的影响程度), 分析全球各大洲主要流域气候变化和人类活动对径流变化影响的区域差异, 旨在为更清晰地认知两过程如何影响地表径流提供参考。
气候变化和人类活动对地表径流的影响发生在流域水文过程的各个环节中。气候变化和人类活动通过影响降水、冰川和积雪融化以及改变下垫面等过程来控制流域的水量输入过程; 通过控制蒸散发和取用水量来控制流域的水量输出; 通过修建水利设施和跨流域调水等改变地表径流的时空分布。本文以流域水文过程的各个环节为线索, 分别论述各个环节中气候变化和人类活动影响地表径流发生变化的机制。
降水是地表径流水量的主要来源。地表径流对不同降水量、降水频率以及降水强度响应的敏感性不同。单位时间内降水量越大, 降水频率越高, 降水强度越大, 产流量越大, 从降水开始到产生地表径流的时间就越短[6]。不同气候带和土地覆被的降水产流效应不同, 苏忖安等[7]通过模拟降水对亚热带阔叶林土壤坡面产流的影响后发现, 不同雨强下, 径流量与降水量之间的关系在时间上的变化趋势基本一致, 均呈现与对数函数类似的变化趋势, 径流量增速随降水时间增加不断减缓, 并最终达到稳定的变化趋势。透水性较好的草地其前期土壤含水量是影响其产流量的主要因子。植被覆盖度越大, 产流系数越小, 当植被覆盖度大于80%时, 其径流系数显著减小[8]。
城市化、工业废气和汽车尾气的排放、秸秆焚烧等在区域尺度上会改变大气的温度和气溶胶厚度, 影响局部的大气环流过程以及太阳辐射的透射率和反射率, 间接影响降水的分布和形成。城市热岛效应可以对环境流场产生作用, 从而对降水过程产生影响。Shem等对亚特兰大两个不同时期的对流降水进行模拟发现, 城市化对对流降水具有明显的增强作用, 而且城市化发展速度越快, 其影响的程度越剧烈[9]。工业废气和汽车尾气排放的气溶胶颗粒也会对城市降水产生影响。Ntelekos等[10]的研究发现低浓度气溶胶抑制强对流降水, 高浓度气溶胶促进强对流降水。
IPCC第五次报告指出, 近百年全球平均气温上升了0.85 ℃。气温上升导致冰川和积雪融化的速率不断加快。天山地区的冰雪消融对地区的24条径流水量补给起到重要作用, 冰川融化对径流水量贡献率维持在3.5% ~ 67.5%之间, 冰川融雪对径流水量的贡献率维持在1.4% ~ 35.8%之间[11]。喜马拉雅地区的冰雪消融是科西河重要的水量来源, 其中冰川融化对径流的年贡献率达到55%, 积雪融化对径流的年贡献率达到19%[12]。到21世纪末, 由于冰川面积的下降, 冰川的贡献率将下降到31%, 而积雪融化的贡献率将上升到39%[13]。冰川融雪是山区径流水量的主要来源, 在一些气候干旱的地区, 冰川融雪对径流水量的贡献率达到了30% ~ 50%, 在中国西北的黑河流域, 从1960年到2010年冰川消融面积达到了138.9 km2 [14]。
长时间高强度降水会导致水土流失和山地灾害等现象的发生, 可能会使下垫面发生变化, 间接改变地表截留能力并导致输入地表径流的水量发生变化。不同地表覆盖类型的土壤侵蚀对降水响应的敏感性存在差异, 相同降水条件下, 降水对耕地和草地的土壤侵蚀强于对森林和灌丛的土壤侵蚀[15]。坡地开垦, 修建梯田和城市化等改变了流域下垫面使其降水截留和下渗能力发生变化。下垫面的截留包括冠层截留和地表截留两部分。冠层截留与灌草结构和物种丰富度, 枯落物的组成、厚度和分解程度以及洼地的大小和分布有关。灌草结构越复杂、丰富度越高, 空间分布越密集, 截留能力越强; 枯落物组成越复杂、厚度越大、分解程度越低, 截留能力越强; 洼地面积越大, 空间连接程度越高, 截留能力越强[16, 17]。土壤的质地越松散, 孔隙度越大, 其对雨水的下渗能力就越强。坡地开垦降低了表面植被覆盖度, 使截留能力下降, 加剧土壤和养分流失[18]。修建梯田能增加土壤入渗、拦蓄地表径流并减轻土壤侵蚀。其蓄洪补枯作用对保障河道的生态基流具有重要意义[19]。城市化导致不透水面增加, 降低雨水的下渗能力, 使地区面临洪水的风险增大[20]。
蒸散发是水循环的重要组成部分, 是能量平衡中的重要支出项, 也是水量平衡的关键环节。蒸散发的改变与气温、空气湿度和风速等气候因子密切相关, Oki等[21]通过对全球水资源和水文循环进程进行研究后发现全球的蒸发总量约为65.5× 103 km3/a。Maestre-Valero等[22]利用能量平衡模型对西班牙东南平原塞古拉河流域蒸发量的变化进行研究后发现, 由于气候变化的影响, 到2030年流域的水体蒸发量将比2000— 2004年这一时段高约3.3%, 到2060年将高约7.7%。Lecoq等[23]的研究发现空气流动速率的提高明显加快热量交换速率并加快蒸发。Dye等[24]研究发现, 在湿润地区, 植被的蒸腾速率与其叶面积指数保持线性正相关, 在干旱地区, 植被的蒸腾速率与叶面积指数之间关系可能变成曲线。通常, 气温升高会导致蒸发量提高, 但部分研究者发现气温上升会导致蒸发量下降, 即所谓的“ 蒸发悖论” 。丛振涛等[25]通过对1965— 2005年中国317个气象站的蒸发皿蒸发情况进行分析后发现, 蒸发皿的蒸发量总体上呈下降趋势, 在1985年以前, 蒸发皿蒸发量下降主要是由于太阳辐射和风速降低所致, 1985年以后主要是由于气候变暖导致大气中饱和水汽压值下降从而抑制地表蒸发进程。
人类活动导致的城市扩张、植被退化和森林恢复活动等使下垫面的类型和性质发生变化。不同下垫面的蒸散发能力存在较大的差异, 按照其蒸发能力从大到小排序, 通常为湿地> 森林> 农田> 草地> 城乡用地> 未利用地[26]。城市扩张导致不透水面增加, 同时由于建筑物遮挡, 导致空气流动速度下降, 城市热岛效应使地表的潜热通量下降, 不利于地表的蒸发[27]。工业气体和汽车尾气的排放使大气中气溶胶厚度增加, 并在一定程度上降低了太阳辐射的透射率, 使到达地球表面的太阳辐射降低, 同时促使大气逆辐射增加[28]。半干旱地区森林恢复在提高防风固沙和土壤保持等生态系统服务功能的同时, 由于植被蒸腾作用增强, 加剧水分消耗, 导致土壤水分减少和地下水位降低。
降水量的时空变化也会对农业灌溉产生影响, 区域降水量的下降会导致农作物灌溉需水量的增多。通过对近50多年来的澜沧江流域农业灌溉需水要求的时空变化进行研究后发现, 在不同的年份水稻灌溉定额的差距较大, 丰水年对灌溉水量需求较低, 平水年对灌溉水量需求较高, 干旱年对灌溉水量需求最高[29]。高纬地区的气候变暖会进一步导致农业种植面积扩大和灌溉用水量增加, 如黑龙江的水稻种植面积从20世纪80年代的0.22× 106 hm2上升到2007年的2.25× 106 hm2, 导致农业生产对水的要求大幅度提升[30]。
人类的取用水活动主要包括生活用水和生产用水, 生产用水又分为工业用水和农业灌溉用水。利用CMIP 5模型对中国西北地区未来60 a的灌溉用水量进行模拟后发现, 农业灌溉用水量会在现在的32.75× 106 m3的基础上再增加4.27× 106 ~ 6.15× 106 m3 [31]。Oki等[21]的研究认为全球的生活用水年取用量占总径流量的0.83%, 工业用水年取用量占总径流的1.69%, 灌溉用水年取用量占总径流的5.85%。
气候变化与人类活动对地表径流变化的贡献率在不同时间尺度和空间尺度上差异很大, 不同方法分离气候变化和人类活动对地表径流变化的影响存在一定不确定性, 同时不同方法适用范围和条件不同。消除不同方法存在的缺陷, 综合利用各种分离气候变化和人类活动对地表径流变化影响的方法, 有利于改善流域的生态环境和对流域水资源进行更好的管理。
基于水文模型的径流还原法、弹性系数法、幂指数连乘与多元回归结合法和累积斜率法要求准确识别地表径流突变位置, 依据突变点将突变位置前的时期划分为基准期(人类活动相对于气候变化对地表径流变化的干扰较小), 将突变位置后的时期划分为人类活动影响期(气候变化和人类活动共同驱动地表径流发生变化), 最后利用各种不同方法对气候变化和人类活动对地表径流变化的贡献率进行测算。常用的突变点检验方法包括Mann-Kendall突变检验法、Pettitt突变检验法、滑动t检验法、双累积曲线法等[32, 33, 34, 35]。单个方法突变点检验结果可能不准确, 综合考虑多种突变检验方法的检验结果, 有利于提高识别突变点位置的准确性。情景模拟法不需要准确识别地表径流的突变位置, 其利用不同时期气象数据和土地利用数据两两自由组合的方法分离气候变化和人类活动对地表径流变化的相对贡献。
现阶段流域尺度下定量区分气候变化和人类活动对地表径流变化贡献的主要方法如下(表1)。
![]() | 表1 气候变化和人类活动的水文效应定量厘定方法比较 Table1 Comparison of the quantitative methods for distinguishing the effects of climate change and human activities on hydrology |
2.2.1 基于水文模型的径流还原法
依据径流的突变位置准确划分基准期和人类活动影响期, 然后利用基准期的气象、水文和土地利用数据率定水文模型参数。将人类活动影响期的气象数据输入到模型中还原出人类活动影响期无土地利用变化的天然径流量Wsim, 并计算人类活动对径流变化的贡献值Δ WH和气候变化对径流变化的贡献值Δ WC。并利用突变前后径流变化量Δ Wv, 分别计算二者的贡献率η C、η L[26]。具体计算公式如下:
径流变化总量:
人类活动导致的径流变化量:
气候变化导致的径流变化量:
气候变化贡献率:
人类活动贡献率:
式中:Wpost为突变后时间段内实测多年平均径流量; Wpre为突变前时间段内实测多年平均径流量; Wsim为利用突变后气象数据输入模型中模拟仅在气候变化因素影响下的多年平均径流量。
2.2.2 弹性系数法
依据径流突变位置划分基准期和人类活动影响期。利用水量平衡公式并结合流域实际蒸散发公式, 利用基准期气象水文资料对公式中的参数进行率定, 然后利用人类活动影响期的气象资料和率定的公式来还原出人类活动影响期的地表径流量。最后利用公式计算出气候变化和人类活动对径流变化的贡献率[36], 其中:径流变化量公式同式(1); 气候变化和人类活动贡献率公式同式(4)、(5);
气候变化导致的径流变化量:
人类活动导致的径流变化量:
式中:系数
2.2.3 情景模拟法
依据径流突变位置划分不同的时期, 对不同时期的气象数据和土地利用数据进行组合, 建立基于突变前时间段的气象数据和土地利用数据组合成的真实情景, 并模拟出无气候变化和人类活动影响下的天然径流量, 利用突变后时间段的气象数据和突变前时间段内的土地利用数据模拟仅在气候变化作用下的径流量, 利用突变前的时间段内的气象数据和突变后时间段内的土地利用数据模拟仅在人类活动作用下的径流量。设置4种情景:情景S1(突变前气候+突变前土地利用)、情景S2(突变前气候+突变后土地利用)、情景S3(突变后气候+突变前土地利用)、情景S4(突变后气候+突变后土地利用)。利用突变后时间段的气象数据和土地利用数据模拟出气候变化和人类活动双重因素作用下的模拟径流量, 并利用如下公式完成对气候变化和人类活动的贡献率计算[37]:
式中:Δ Ws1为情景1下多年平均径流量; Δ Ws2为情景2下多年平均径流量; Δ Ws3为情景3下多年平均径流量; Δ Ws4为情景4下多年平均径流量。设置如上所示的情景组合将数据代入到模型中计算, 得到不同情景下的模拟径流量, 并计算贡献率。
2.2.4 幂指数连乘与多元回归结合法
利用幂指数连乘对突变前的地表径流、气温以及降水之间建立数学模型, 利用该模型模拟无人类活动影响仅在气候作用下的地表径流。径流突变后, 通过对土地利用变化的规律进行分析, 找出其中变化较大的一种或者几种土地利用类型, 并建立其与地表径流之间的线性回归关系。利用突变后的气象数据和土地利用数据并结合最小二乘法, 确定动态变化过程模拟模型中的权重系数[38]。定量评价气候和土地利用变化对流域水文的影响过程, 具体公式如下:
气候变化导致的径流变化量:
人类活动导致的径流变化量:
气候变化和人类活动导致的径流变化量:
式中:P为降水; T为气温; α 、β 、γ 为需要率定的参数; H和区域人口有关; a、b为需要率定的参数; 权重系数m、n分别为气候变化和人类活动对径流变化的贡献率。
2.2.5 累积斜率法
利用累积斜率变化率比较法区分气候和人类活动对径流量的影响, 通过绘制多年累积径流量、累积降水量和累积蒸发量曲线求出突变前后拟合直线的斜率, 分别计算累积径流量、累积降水量和累积蒸发量在突变前后的斜率变化率[39]。并依据以下公式, 完成对气候变化和人类活动贡献率的定量区分:
式中:Yi表示突变前年份; Yj表示突变后年份; Rpre、Ppre、Epre分别表示突变前径流量、降水量和蒸发量; Rpost、Ppost、Epost分别表示突变后径流量、降水量和蒸发量; α R-pre和β R-pre分别表示突变前累积径流拟合直线的斜率和截距; α R-post和β R-post分别表示突变后累积径流拟合直线的斜率和截距; α P-pre和β P-pre分别表示突变前累积降水拟合直线的斜率和截距; α P-post和β P-post分别表示突变后累积降水拟合直线的斜率和截距; α E-pre和β E-pre分别表示突变前累积蒸发量拟合直线的斜率和截距; α E-post和β E-post分别表示突变后累积蒸发量拟合直线的斜率和截距; KR为累积径流量斜率变化率; KP为累积降水量斜率变化率; KE为累积蒸发量斜率变化率。
不同流域气候变化和人类活动对地表径流变化的影响强度存在着明显的差异。通过对亚洲、北美洲、南美洲、非洲、大洋洲和欧洲部分流域气候变化和人类活动对地表径流改变的贡献率分析后发现, 总体上气候变化对地表径流变化的影响高于人类活动对地表径流变化的影响。
欧洲和大洋洲河流气候变化贡献率远高于人类活动对地表径流变化的贡献率, 气候变化的贡献率约为人类活动贡献率的3倍。欧洲西部河网密度大、水量充沛, 纬度较高, 太阳辐射提供的热量无法满足种植业的需要, 较适宜草场种植和发展畜牧业, 畜牧业对灌溉水量要求较低, 地区能源多样化, 流域中上游水电和水利设施较少, 较低的人口密度同样促使其对水量的需求较低[57]。
南美和非洲河流气候变化贡献率稍高于人类活动对地表径流变化的贡献率, 两者的贡献率之差保持在10% ~ 20%之间。南美和非洲国家都是发展中国家, 人口密度大, 经济建设水平低。人口增加导致耕地面积扩张和森林覆盖率下降, 河流灌溉取水量增加和流域水源涵养功能下降; 巴西境内距离高速公路5.5 km以内96%以上的森林都被砍伐, 导致流域径流量增加、土壤侵蚀和水质恶化程度加剧, 亚马逊河上已有140座水库建成或者正在建造之中, 未来还计划修建428座水库[58]。非洲的尼日尔河有27个大型水坝和5 000多个小型水坝, 这些水电水利设施的修建在改变地表径流时空分布的同时也会导致流域年总径流量下降[59, 60]。
![]() | 图1 气候变化和人类活动对全球部分流域地表径流变化的贡献[32, 39, 56, 63, 64, 65, 66] 注:审图号为GS(2016)2945号。Fig. 1 Contributions of climate change and human activities to watershed surface runoff variation in some basins around the world |
亚洲河流气候变化和人类活动对地表径流变化贡献率空间异质性较大, 与亚洲的纬度跨度大, 不同地区间的气候、经济结构和水平差异较大等因素有关。勒拿河、长江和湄公河流域气候变化对地表径流变化的贡献率高于人类活动。印度河、恒河和黄河流域人类活动对地表径流变化的贡献率高于气候变化[61]。恒河流域面积超过100万km2, 恒河沿岸超过4.07亿人口定居, 约占印度人口总数的三分之一, 流域肥沃的土壤是印度和孟加拉国农业经济的重要支撑, 该区农业采用大水漫灌方式灌溉, 水资源利用效率低[62]。
量化气候变化和人类活动对地表径流变化的影响对于水资源的科学管理和利用意义重大, 现有方法在量化气候变化和人类活动对地表径流改变的贡献率方面仍存在不足。因此, 未来的研究需进一步强化:
1)不同方法在划分基准期和人类活动影响期突变位置时经常出现结果不一致的情况。针对不同流域水文站点空间分布和水文环境特征的差异合理选择最佳的方法组合有利于精准识别地表径流变化突变位置[67]。
2)不同方法在量化同一流域气候变化和人类活动对地表径流变化影响的结果可能互相矛盾。主要与气象水文等数据的选取、模型相关参数的设置、方法本身存在的不确定性以及适用范围和条件有关。明确不同方法的限制因素, 提高模型参数率定的准确性, 综合不同方法的计算结果有利于对流域水资源进行更科学的管理[5]。
3)基于物理的水文模型对数据的要求较多, 其结果科学性较强, 而基于数学模型的经验统计方法对参数的要求较低, 结果具有一定的可信度。如何更好地耦合这两种方法, 提高量化气候变化和人类活动对地表径流变化贡献率的准确性是未来的研究重点[68]。
The authors have declared that no competing interests exist.
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