CN108133310A - 一种人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，包括：采集流域内的径流数据、气温数据以及降水数据；根据所述径流数据、气温数据以及降水数据分别建立径流长序列、气温长序列以及降水长序列，并确定所述径流长序列、气温长序列以及降水长序列的突变点；将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；通过水文模型法和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量；根据所述气候变化引起的年平均径流变化量和人类活动引起的年平均径流变化量计算人类活动和气候变化对径流变化的影响；该方法能够有效提高评价的客观性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及水资源工程技术领域，尤其涉及一种人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法。
背景技术
近年来，环境变化和水资源演化成为全球水科学研究的热点。气候变化和人类活动是环境变化的重要组成部分，其对于水文过程的影响是目前国内外广泛关注的问题。流域水循环是一个复杂的过程，受到气候变化和人类活动等诸多因素的影响，而气候变化和人类活动两者都是重要的驱动因素。降水的时空变化和人类活动对地表覆被的影响将导致自然水循环的变化，这使得原有的降雨-径流关系发生改变。另外，气候变化和人类活动的影响常常是耦合在一起的，如何分解各自对径流的影响是研究中的一个关键问题。有关流域气候变化和人类活动对于径流变化的影响进行了许多研究，各项研究表明近年来人类活动对径流的变化有明显的影响。然而，人类活动和气候变化的影响在不同的地区会有所不同，这可能导致研究结论在不同地区截然相反。因此，需要根据流域特性确定不同因素在当地径流变化中的贡献率。
一般来说，识别气候变化和人类活动对径流影响的贡献率有种方法：(1)基于Budyko假设的敏感性分析法；(2)基于物理过程的水文模型法；(3)回归分析方法。但是这三种方法通常是采用单一评价方法，评价结果存在较强的不确定性。
发明内容
本发明针对现有技术中气候变化和人类活动对河川径流影响的评价单一，评价结果不确定性高的问题，提出一种人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，能够有效提高评价的客观性和准确性。
一种人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，包括：
采集流域内的径流数据、气温数据以及降水数据；
根据所述径流数据、气温数据以及降水数据分别建立径流长序列、气温长序列以及降水长序列，并确定所述径流长序列、气温长序列以及降水长序列的突变点；
将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；
通过水文模型法和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量；
根据所述气候变化引起的年平均径流变化量和人类活动引起的年平均径流变化量计算人类活动和气候变化对径流变化的影响。
进一步地，确定气温长序列以及降水长序列的突变点，包括：
对n个数据样本的时间序列x，构建秩序列：
其中，mi为i时刻数据xi大于j时刻数xj值的统计值，秩序列dk是mi的累计数；
计算所述秩序列的均值和方差：
其中，E(dk)为秩序列的均值，Var(dk)为秩序列的方差；
根据所述秩序列的均值和方差计算第一统计量：
其中，UFk为第一统计量；
令第二统计量UBk′＝-UFk′(k′＝n+1-k)，由第一统计量UFk绘制第一曲线，由第二统计量UBk′绘制第二曲线，当第一曲线和第二曲线出现交点时，且所述交点在临界线之内，则所述交点为突变点。
进一步地，确定径流长序列的突变点，包括：
将n个径流样本量的时间序列x分成第一子序列x1和第二子序列x2，所述第一子序列x1的长度为n1，第二子序列的长度为n2，第一子序列x1的平均值为第二子序列x2的平均值为第一子序列x1的方差为第二子序列x2的方差为n1＝n2，计算第三统计量：
其中，
采用滑动的方式连续设置基准点，根据t分布表获得临界值，所述临界值为突变点。
进一步地，通过水文模型法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量，包括：
构建大尺度分布式水文模型；
通过所述分布式水文模型重构人类活动时期的径流序列，获得模拟径流量；
根据所述模拟径流量计算影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量。
进一步地，所述大尺度分布式水文模型包括气象数据库、植被数据库、土壤数据库以及数字高程数据库。
进一步地，所述模拟径流量包括天然期年度径流量、评估期年度径流量以及重建年径流量；
所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRclim＝Rm-Rb；
所述影响期内人类活动引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRhum＝Ri-Rm；
其中，ΔRclim 为影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，ΔRhum为影响期内人类活动引起的年平均径流变化量，Ri为评估期年度径流量，Rm为重建年径流量，Rb为天然期年度径流量。
进一步地，通过弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量，包括：
根据流域内的水量平衡关系计算与植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数；
根据所述与植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数计算年平均降雨量敏感系数和潜在蒸发量敏感系数；
根据所述年平均降雨量敏感系数和潜在蒸发量敏感系数计算获得影响期内气候变化引起的年平均径流变化量和人类活动引起的年平均径流变化量。
进一步地，所述植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数，通过以下公式进行计算：
其中，w为植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数，AET为实际蒸发量，PET为潜在蒸发量，P为降水量；
所述年平均降雨量敏感系数通过以下公式进行计算：
其中，β为年平均降雨量敏感系数，x为干燥度，x＝PET/P，γ为潜在蒸发量敏感系数；
影响期内气候变化引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRclim＝β·ΔP+γ·ΔPET；
ΔRclim 为影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，ΔP为年平均降雨量的变化，ΔPET为潜在蒸发量的变化；
影响期内人类活动引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRobs＝ΔRclim+ΔRhum；
其中，ΔRhum为影响期内人类活动引起的年平均径流变化量，ΔRobs为总年平均径流的变化量，为参考期内的年平均径流，为其他时期的年平均径流。
进一步地，所述气候变化对径流变化的影响通过以下公式进行计算：
所述人类活动对径流变化的影响通过以下公式进行计算：
本发明提供的一种人类活动和气候变化对河川径流影响的评估方法，对大尺度分布式水文模型、径流还原技术、多种径流影响因子量化表征方法进行了有效耦合，通过水文模型法和弹性系数法的交叉验证，使得气候变化和人类活动对河川径流变化的多元归因分析更加客观准确，建立了气候变化和人类活动河川径流影响的综合评估方法，对于变化环境下的流域水资源演变分析和识别、水资源规划管理、防灾减灾、水安全等方面具有重要的现实意义。
附图说明
图1为本发明提供的人类活动和气候变化对河川径流影响的评估方法一种实施例的流程图。
图2为本发明提供的人类活动和气候变化对河川径流影响的评估方法的计算过程流程图。
具体实施方式
以下对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
参考图1，本实施例提供一种人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，包括：
步骤S101，采集流域内的径流数据、气温数据以及降水数据；
步骤S102，根据所述径流数据、气温数据以及降水数据分别建立径流长序列、气温长序列以及降水长序列，并确定所述径流长序列、气温长序列以及降水长序列的突变点；
步骤S103，将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；
步骤S104，通过水文模型法和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量；
步骤S105，根据所述气候变化引起的年平均径流变化量和人类活动引起的年平均径流变化量计算人类活动和气候变化对径流变化的影响。
具体地，步骤S102中，利用收集到的径流数据、气温数据以及降水数据进行突变点的确定，突变点之间为天然期，突变点之后为影响期，确定气温长序列以及降水长序列的突变点，包括：
对n个数据样本的时间序列x，构建秩序列：
其中，mi为i时刻数据xi大于j时刻数xj值的统计值，秩序列dk是mi的累计数；
计算所述秩序列的均值和方差：
其中，E(dk)为秩序列的均值，Var(dk)为秩序列的方差；
根据所述秩序列的均值和方差计算第一统计量：
其中，UFk为第一统计量；
令第二统计量UBk′＝-UFk′(k′＝n+1-k)，由第一统计量UFk绘制第一曲线，由第二统计量UBk′绘制第二曲线，当第一曲线和第二曲线出现交点时，且所述交点在临界线之内，则交点为突变点。
进一步地，确定径流长序列的突变点，包括：
将n个径流样本量的时间序列x分成第一子序列x1和第二子序列x2，所述第一子序列x1的长度为n1，第二子序列的长度为n2，第一子序列x1的平均值为第二子序列x2的平均值为第一子序列x1的方差为第二子序列x2的方差为n1＝n2，计算第三统计量：
其中，
采用滑动的方式连续设置基准点，根据t分布表获得临界值，所述临界值为突变点。
方程(6)服从自由度n1+n2-2的t分布。采取滑动的办法连续设置基准点，依次按方程(6)计算统计量。由于进行滑动的连续计算，可得到统计量序列ti(i＝1，2，…，n-(n1+n2)+1)。给定显著性水平α，通过查询t分布表可得到临界值tα，如果|ti|＜tα，则认为两个序列均值无显著差异，否则认为在基准点时刻出现了突变。
在突变点之前的时期，河川径流没有发生显著的变化，将其称为天然期；在这一段时期内，流域内的气候变化和人类活动不显著，没有对河川径流产生明显的影响，水文循环和水资源系统仍然保持天然状态。突变点之后的河川径流量与天然期的相比发生了显著的变化，将其称为影响期；在这一段时期内，流域内的河川径流量深受气候变化或者人类活动的影响，或者两者的共同影响。
进一步地，步骤S104中，参考图2，通过水文模型法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量，包括：
构建大尺度分布式水文模型；
通过所述分布式水文模型重构人类活动时期的径流序列，获得模拟径流量；
根据所述模拟径流量计算影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量。
大尺度分布式水文模型包括气象数据库、植被数据库、土壤数据库以及数字高程数据库。
气象数据库的构建：气象数据是流域分布式水文模型最重要的驱动数据，其主要包括逐日最高、最低气温、降水数据。相比于一般的分布式水文模型，VIC分布式水文模型所需要的气象数据类型非常少，对于资料缺乏或者无资料地区的应用优势明显，同时也为数据的准备工作节省了大量时间。国家基本站数据由于建站时间、测量工作等原因，不同站点数据有时存在缺失、序列长度不一致等现象，为此，需要依据资料较长、较全的站点数据(至少20年以上)建立随机模拟方法，进行模拟补齐或缺失的数据，便于分布式水文模型运算。
植被数据库的构建：目前高分辨率植被数据获取方式容易，可选择的数据集有IGBP DISCover(0.25°)、UMD1KM(分辨率1km)、GCL(分辨率1km)分辨率1km、MODIS-MOD12Q(分辨率500m)、Globcover以及中国土地覆盖综合数据集，我们采用UMD1KM数据为例，由于数据是全球通用的，需要将数据导入ArcGIS采集研究区域的植被数据，利用研究区mask裁剪出，然后利用GIS重采样将植数据分辨率制作成与DEM数据分辨率一致。将制作好的数据导出为*.txt文本。参考植被参数库(如张世强在青藏高原制作参数库、或者其他陆面过程模式中的植被参数数据库)将txt文本中植被数据处理成模型输入的格式。植被数据的精度多直接影响着模拟结果，因此尽可能选择精确且分辨率较高的数据进行数据库构建。
土壤数据库的构建：土壤质地分类是根据美国NOAA文办公室提供的全球5min的土壤数据，采用IGBP-SOIL软件进行处理。模型需要提的三层土壤Sand、Clay及Bulk Density然后根据Sand和Clay的比例确定土壤类型(USDA土壤分类)。土壤空间分布数据表示研究区内土壤的空间分布情况，土壤属性数据包含的化学物质含量参数。构建上述土壤属性库，可查阅《中国土种志》及地方土种志。土壤属性数据库中主要有：土壤名称、土壤层数、土层厚度、大致根系埋藏深度、有机质含量和国际制标准的土壤粒径级配百分比(粘土、粉土、沙土和砾石的百分含量)。
数字高程数据库：数字高程数据可采用国家或世界上提供的精度可使用的90m(或30m)网格DEM数据，DEM数据用于提取数字化模拟河网和流域边界，以及流域内子流域计算单元划分等。
为了更细致考虑积雪消融和积累空间差异性，大尺度分布式水文模型提出了SNOWBAND概念，修改Snowband.c根据自己的要求设置高程带数，汇流输入文件Fraction、Flowdir、X-mask、水文站点所在格网位置文件，关于汇流输入文件用ArcGIS中的水文分析模块即可制作完成。以上①-⑤部分所有数据制作过程中需要统一投影坐标系，同时还需要统一栅格文件的网格分辨率，分辨率的设置可以根据研究需要自行选择。
利用天然期的水文气象资料，采用水文模型率定模型参数，并利用全时段水文气象资料重构天然径流序列，获得模拟径流量，在模型的率定和检验中采用Nash-Sutcliffe效率系数Ef和相对误差Er对模型的模拟结果进行评价，Nash-Sutliffe效率系数用来分析模型的模拟结果与实测结果的拟合程度，其值越接近1说明拟合程度越高，Nash-Sutliffe效率系数Ef为：
相对误差Er用来反映模型的模拟结果与实测结果在总量上的偏离程度，其值越接近0说明模型的模拟结果越接近实测结果，相对误差Er为：
其中，Qmod，i为第i个月的模拟径流值；Qobs，i为第i个月的观测流量值；N为总月数；为模拟月径流的平均值；Qobs为观测月径流的平均值。
进一步地，所述模拟径流量包括天然期年度径流量、评估期年度径流量以及重建年径流量；
所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRclim＝Rm-Rb； (10)
所述影响期内人类活动引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRhum＝Ri-Rm； (11)
其中，ΔRclim 为影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，ΔRhum为影响期内人类活动引起的年平均径流变化量，Ri为评估期年度径流量，Rm为重建年径流量，Rb为天然期年度径流量。
评估期年度径流量Ri，重建年径流量Rm，为天然期年度径流量Rb可通过分布式水文模型运算获得。
进一步地，参考图2，步骤S104中，通过弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量，包括：
根据流域内的水量平衡关系计算与植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数；
根据所述与植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数计算年平均降雨量敏感系数和潜在蒸发量敏感系数；
根据所述年平均降雨量敏感系数和潜在蒸发量敏感系数计算获得影响期内气候变化引起的年平均径流变化量和人类活动引起的年平均径流变化量。
具体地，一个流域的水量平衡方程如下：
P＝AET+R+ΔS； (12)
其中，P是降水(mm)；AET是实际蒸发量；R是径流(mm)；ΔS是流域内的水储量变化，在一个较长的时期内通常被认为是0(在此我们认为10年的时间里其为0)，长期的蒸散量可以计算如下：
PET是潜在的蒸发蒸腾；而w是与植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数。
利用长期的水文气象资料和对潜在蒸发蒸腾的估计，可以获得w：
其中，w为植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数，AET为实际蒸发量，PET为潜在蒸发量，P为降水量；
本实施例中，可以利用公式(12)和Penman-Monteith方程估计潜在蒸发量PET，最后将实际蒸发量AET和潜在蒸发量PET代入公式(14)计算了不同时间段的w，以反映植被覆盖的变化。降水和PET的变化都会导致水平衡的变化。
所述年平均降雨量敏感系数和潜在蒸发量敏感系数通过以下公式进行计算：
其中，β为年平均降雨量敏感系数，x为干燥度，x＝PET/P，γ为潜在蒸发量敏感系数；
由水文敏感性关系，影响期内气候变化引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRclim＝β·ΔP+γ·ΔPET； (17)
ΔRclim 为影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，ΔP为年平均降雨量的变化，ΔPET为潜在蒸发量的变化；
计算得到影响期内气候变化引起的年平均径流变化量之后，影响期内人类活动引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRobs＝ΔRclim+ΔRhum； (18)
其中，ΔRhum为影响期内人类活动引起的年平均径流变化量，ΔRobs为总年平均径流的变化量，为参考期内的年平均径流，为其他时期的年平均径流。
最后，通过水文模型法和弹性系数法计算得到影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量，即可计算气候变化对径流变化的影响。
所述气候变化对径流变化的影响通过以下公式进行计算：
所述人类活动对径流变化的影响通过以下公式进行计算：
本实施例提供的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，对大尺度分布式水文模型、径流还原技术、多种径流影响因子量化表征方法进行了有效耦合，通过水文模型法和弹性系数法的交叉验证，使得气候变化和人类活动对河川径流变化的多元归因分析更加客观准确，建立了气候变化和人类活动河川径流影响的综合评估方法，对于变化环境下的流域水资源演变分析和识别、水资源规划管理、防灾减灾、水安全等方面具有重要的现实意义。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，包括：
采集流域内的径流数据、气温数据以及降水数据；
根据所述径流数据、气温数据以及降水数据分别建立径流长序列、气温长序列以及降水长序列，并确定所述径流长序列、气温长序列以及降水长序列的突变点；
将所述突变点之前的时期划分为天然期，将所述突变点之后的时期划分为影响期；
通过水文模型法和弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量；
根据所述气候变化引起的年平均径流变化量和人类活动引起的年平均径流变化量计算人类活动和气候变化对径流变化的影响。
2.根据权利要求1所述的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，确定气温长序列以及降水长序列的突变点，包括：
对n个数据样本的时间序列x，构建秩序列：
其中，mi为i时刻数据xi大于j时刻数xj值的统计值，秩序列dk是mi的累计数；
计算所述秩序列的均值和方差：
其中，E(dk)为秩序列的均值，Var(dk)为秩序列的方差；
根据所述秩序列的均值和方差计算第一统计量：
其中，UFk为第一统计量；
令第二统计量UBk′＝-UFk′(k′＝n+1-k)，由第一统计量UFk绘制第一曲线，由第二统计量UBk’绘制第二曲线，当第一曲线和第二曲线出现交点时，且所述交点在临界线之内，则所述交点为突变点。
3.根据权利要求2所述的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，确定径流长序列的突变点，包括：
将n个径流样本量的时间序列x分成第一子序列x1和第二子序列x2，所述第一子序列x1的长度为n1，第二子序列的长度为n2，第一子序列x1的平均值为第二子序列x2的平均值为第一子序列x1的方差为第二子序列x2的方差为n1＝n2，计算第三统计量：
其中，
采用滑动的方式连续设置基准点，根据t分布表获得临界值，所述临界值为突变点。
4.根据权利要求3所述的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，通过水文模型法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量，包括：
构建大尺度分布式水文模型；
通过所述分布式水文模型重构人类活动时期的径流序列，获得模拟径流量；
根据所述模拟径流量计算影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量。
5.根据权利要求4所述的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，所述大尺度分布式水文模型包括气象数据库、植被数据库、土壤数据库以及数字高程数据库。
6.根据权利要求4所述的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，所述模拟径流量包括天然期年度径流量、评估期年度径流量以及重建年径流量；
所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRclim＝Rm-Rb；
所述影响期内人类活动引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRhum＝Ri-Rm；
其中，ΔRclim 为影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，ΔRhum为影响期内人类活动引起的年平均径流变化量，Ri为评估期年度径流量，Rm为重建年径流量，Rb为天然期年度径流量。
7.根据权利要求3所述的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，通过弹性系数法计算所述影响期内气候变化引起的年平均径流变化量以及人类活动引起的年平均径流变化量，包括：
根据流域内的水量平衡关系计算与植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数；
根据所述与植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数计算年平均降雨量敏感系数和潜在蒸发量敏感系数；
根据所述年平均降雨量敏感系数和潜在蒸发量敏感系数计算获得影响期内气候变化引起的年平均径流变化量和人类活动引起的年平均径流变化量。
8.根据权利要求7所述的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，所述植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数，通过以下公式进行计算：
其中，w为植被类型、土壤水力特性和地形相关的模型参数，AET为实际蒸发量，PET为潜在蒸发量，P为降水量；
所述年平均降雨量敏感系数通过以下公式进行计算：
其中，β为年平均降雨量敏感系数，x为干燥度，x＝PET/P，γ为潜在蒸发量敏感系数；
影响期内气候变化引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRclim＝β·ΔP+γ·ΔPET；
ΔRclim为影响期内气候变化引起的年平均径流变化量，ΔP为年平均降雨量的变化，ΔPET为潜在蒸发量的变化；
影响期内人类活动引起的年平均径流变化量通过以下公式进行计算：
ΔRobs＝ΔRclim+ΔRhum；
其中，ΔRhum为影响期内人类活动引起的年平均径流变化量，ΔRobs为总年平均径流的变化量，为参考期内的年平均径流，为其他时期的年平均径流。
9.根据权利要求6或8所述的人类活动和气候变化对河川径流影响的综合评估方法，其特征在于，所述气候变化对径流变化的影响通过以下公式进行计算：
所述人类活动对径流变化的影响通过以下公式进行计算：
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