气候变化和人类活动对基流的影响——以密云水库上游潮河流域为例

王曼玉，蔡永茂，李春征，张志强†

(1.北京林业大学水土保持学院，100083，北京；2.北京市八达岭林场，102112，北京；3.北京市共青林场，101300，北京)

基流作为河川径流的重要组成部分，是水量平衡分析、水资源优化配置和水资源管理的重要内容，也是维护河流生态健康的重要基础[1]。基流通常由地下水和其他延迟的水资源补给河川径流的部分水量组成，气候变化和人类活动对基流的影响已成为国内外学者研究的热点。白乐等[2]发现人类活动是影响秃尾河流域基流变化的主要因素；王敬哲等[3]发现呼图壁河基流主要受温度影响；郭军庭等[4]计算蔡家川流域基流指数，发现基流指数随降水的增加而减少，且农地、灌丛、人工林对基流的影响为负效应；L. Ahiablame等[5]计算了降水和农业用地影响密苏里河流域基流变化的弹性系数，结果发现降水的增加导致基流增加，而农业用地增加则会导致基流减少。由于流域基流量不能通过直接测定的方法获得，目前广泛应用的流域基流分割方法主要包括4大类：直接分割法、水量平衡法、同位素法和时间序列分割法[6]。其中，数字滤波法操作简单，可以较好地模拟人工分割过程线，减少分割基流的主观因素[7-8]。黄国如[9]通过对不同数字滤波法分割基流的结果进行对比，认为Chapman-Maxwell滤波法具有精确方便的优点。

潮河是北京市主要饮用水源密云水库的主要支流之一，近50年来该流域径流在气候变化与土地利用变化的影响下呈现显著的下降趋势[10]。郭军庭等[11]和Wang等[12]定量研究了气候变化和土地利用变化对潮河流域径流量减少的贡献率。然而，人类活动和气候变化对基流的影响还缺乏深入的研究，笔者基于Chapman-Maxwell滤波法分割基流，并采用统计学方法，研究潮河流域密云水库上游人类活动和气候变化对基流的影响，旨在为认识和评价水库水资源变化、制定科学合理的水资源和流域管理方案提供科学依据。

1 研究区概况

潮河流域位于北京市与河北省的东部，E 116°7′～117°35′，N 40°19′～41°38′，发源于河北省丰宁县，汇入北京市密云水库。密云水库上游流域总面积4 855.9 km2(图1)。研究区气候类型属于温带季风大陆性半湿润半干旱气候，四季分明，干旱和冷暖变化明显，多年平均气温为9.16 ℃，年平均降水量490 mm，汛期6—9月之间，汛期降水量占总降水量75%以上，且多以暴雨形式出现。

图1 潮河流域地形图及雨量站、气象站、水文站分布图Fig.1 Terrain, precipitation station, meteorological station and hydrological station in Chaohe watershed

2 数据来源及研究方法

2.1 数据收集整理

笔者选取密云水库上游潮河流域内的4个雨量站、1个标准气象站、1个水文站以及该流域周边2个气象站(图1)的实测气象数据、降水数据以及日径流数据进行分析。这些数据由河北水文总站、北京市水文总站和海河流域水利委员会提供。流域降水量采用4个雨量站实测资料由泰森多边形法计算得到，潜在蒸散发量(potential evapotranspiration，PET)采用Penman-Monteith法计算得到。由于潜在蒸发散空间变异不大，其值为根据3个气象站资料分别计算得到的PET的均值。流域土地利用分别解译自1987年、1999年、2009年3期分辨率为30 m的Landsat TM影像遥感数据。将经过地理坐标配准和几何精度矫正的遥感数据与野外实测调查相结合，经过人机交互判读和监督分类将土地利用类型分为有林地、灌木林地、草地、耕地、水域、居民区与建筑用地和未利用地等7类[13]。

2.2 研究方法

2.2.1 基流分割Chapman-Maxwell滤波法 滤波法是分割高频信号和低频信号的有效工具，流域快速响应的直接径流与高频信号相似，慢速响应的基流与低频信号相似，该法被广泛应用于基流分割中[14]。其滤波方程为

(1)

式中：Qi为i时刻的总径流，mm；Qb,i为i时刻的基流，mm；k为退水系数，一般情况下k取0.95时，基流分割结果最为合理[9，15]。

2.2.2 趋势和突变点的Mann-Kendall检验

1)趋势检验。

Mann-Kendall(以下简称MK)检验被广泛用于检验水文、气象等时间序列的趋势[5,10]，MK检验公式如下：

(2)

式中：e为样本个数，Xn、Xm是连续时间序列上的值。当Xn-Xm>0时，sgn=1; 当Xn-Xm=0时，sgn=0；当Xn-Xm<0时，sgn=-1。假设时间序列没有变化，则S均值为0，计算方差V(S)的公式为

(3)

MK统计量公式如下：

(4)

通常用标准Z检验表示数据变化的趋势，对于给定的置信水平α，若|Z|≥Z1-α/2,即时间序列在置信水平α上存在明显的上升或下降趋势。当Z值为正时，表示该时间序列上的值为增加趋势，反之则为减小趋势。

2)突变点分析。

设序列值为X1，X2…Xk，St表示第n个样本Xn>Xm(1

(5)

在原时间序列独立的假定下，St的均值和方差分别为：

(6)

(7)

将St标准化：

(8)

2.2.3 双累积曲线法 双累积曲线法可以建立降水-径流间的年累积值回归关系，因此被广泛应用于计算降水与人类活动对年径流量变化的相对贡献率，笔者采用该方法分析将降水与人类活动对基流的影响程度[16]。步骤如下：

1)建立基准期年累积降水量与基准期年累积基流量的回归方程

∑Qb=a∑P+b。

(9)

式中：Qb为基准期基流量，mm；P为基准期降水量，mm；a为回归方程的相关系数，b为回归方程截距。

2)根据基准期所得回归方程，带入研究期累积降水量求研究期累积基流值，再反推研究期的年基流值，则

r=Qb12-Qb1，

(10)

l=Qb2-Qb12。

(11)

式中：r为降水引起基流变化部分，mm；Qb12为利用基准期所得到的回归方程推算得到的研究期计算年基流值，mm；Qb1为基准期分离基流，mm；l为人类活动引起基流变化部分，mm；Qb2为研究期分离基流，mm。

3 结果与分析

3.1 降水、PET、径流和基流变化趋势和突变点

潮河流域1963—2015年降水、PET、径流和基流呈现不同的变化趋势(表1)。流域多年平均降水量为486.8 mm，以平均每年0.5 mm的幅度下降，但这一趋势并不显著(P=0.24)(图2a)，并于2008年发生突变(图3a)。PET以平均每年0.9 mm的速度显著上升(P=0.02)(图2b)，年平均PET为1 185.8 mm，突变点发生在2007年(图3b)。流域径流以平均每年0.6 mm的速度极显著下降(P<0.001)(图2c)，多年平均径流量为49.5 mm，突变点位于1999年(图3c)。流域基流呈极显著下降趋势(P<0.001)(图2d)，平均基流量为10.9 mm，平均每年减少0.1 mm，且于1999年发生突变(图3d)。由此可见，潮河流域基流量与径流量的变化趋势相同，但径流量变化幅度大于基流量的变化幅度。降水和PET均未在1999年发生突变，说明影响基流量突变的因素除了气候因素外还有人类活动的影响。

表1潮河流域年降水、PET、径流和基流量的MK趋势检验及突变点分析

Tab.1MK trend analysis and change point of annual precipitation, PET, streamflow and baseflow in Chaohe watershed mm

图2 潮河流域年降水量、年PET、年径流量、年基流量线性变化趋势Fig.2 Linear trend of annual precipitation, annual PET, annual streamflow and annual baseflow in Chaohe watershed

UFt为序列值；为反序列值；a为0.05显著水平临界值。UFt: Sequence value; Inverse sequence value; a significant horizontal threshold of 0.05. 图3 潮河流域年降水、年PET、年径流量和年基流量突变点分析结果Fig.3 Change points of annual precipitation, annual PET, annual streamflow and annual baseflow in Chaohe watershed

3.2 降水和PET对基流的影响

降水和PET是气候变化中影响基流的2个主要因素。潮河流域基流与降水呈显著正相关关系(P<0.01)，相关系数为0.64(图4a)；基流与PET呈显著负相关关系(P<0.01)，相关系数为0.27(图4b)。1963—2015年，降水量的下降和PET的上升共同导致了基流量的减少，但降水对基流的影响比PET对基流的影响更大。基流突变点前后，年平均降水量减少16.4%(84.4 mm),年平均PET增加7.3%(84.4 mm)，年平均基流减少66.8%(9.2 mm)。从上述结果可知，PET在突变点前后的变化微小，可以忽略不计。从水文循环的角度看，基流的显著变化不仅是由于气候变化引起的，人类活动在其中起到了重要作用。

图4 潮河流域降水-基流、PET-基流关系图Fig.4 Precipitation- baseflow and PET- baseflow in Chaohe watershed

3.3 降水和人类活动对基流的影响

以突变点1999年为界，将潮河流域年降水与基流系列分为变化前的1963—1998年(基准期)和变化后的1999—2015年(变化期)进行对比分析。基准期年平均基流量为13.8 mm，变化期年平均基流量为4.6 mm，突变点前后基流量下降了66.8%(表2)。建立1963—2015年累积基流量与累积降水量回归关系(P<0.001)(图5)，1963—1998年2者相关性较高(R2=0.991 8)，因此可认为1963—1998年基流变化是受人类影响较小的时期。将此时期作为基准期，用来还原1999—2015年受人类影响较小时期的情况，若基流只受降水影响，双累积曲线中的趋势应与基准期的走势保持一致，然而曲线于1999年发生向下偏转，说明人类活动在很大程度上导致基流量减少。在不考虑其他气候因素变化的情况下，人类活动对基流在突变点前后变化的最大可能贡献率高达81.10%, 降水导致基流变化的贡献率为18.90%(表2)。可见，人类活动是潮河流域突变点后基流减少的主导因素。

表2 降水和人类活动对潮河流域基流的影响Tab.2 Impacts of precipitation and human activities on baseflow in Chaohe watershed

图5 潮河流域降水量-基流量双累积曲线Fig.5 Double accumulative curve of precipitation-baseflow in Chaohe watershed

4 讨论

4.1 气候因素对流域基流的影响

在全球变暖的总体趋势下，潮河流域PET呈现显著上升趋势，降水量呈现不显著下降趋势，从而导致径流量和基流量呈现极显著下降的趋势。尽管PET上升的趋势较降水下降的趋势更为显著，但降水对基流的影响更为剧烈，这与D. L. Ficklin等[17]的结论一致。王云琦等[18]也指出流域内降水量对产流量的影响大于蒸散量对产流量的影响。潮河流域基流量随降水量的减小而减小，由于基流具有稳定性和滞后性，在长时间尺度下，降水会通过影响产流下垫面特征，进而对基流产生影响[19]。1999年以来，北京遭遇连续7年的干旱，降水量下降明显，降水落地后先与土壤作用，待土壤饱和后转换成径流或被蒸发[20]；因此在降水量持续减少的时期，大多数降水都用来补给土壤，只有少部分形成径流，径流量下降，导致基流量减少，这是1999年基流发生突变的原因之一。当然，降水并不是影响基流突变的最主要因素(图5)，降水对潮河流域1999—2015年基流下降的贡献率只占18.90%(表2)。李子君等[21]通过分析潮河流域降水和径流的变化关系得到，降水并不是影响径流发生剧烈变化的主要原因。郭军庭等[13]也证明降水不是影响潮河流域产流发生剧烈变化的最主要原因。然而 Li等[16]通过绘制基流与降水量之间的双累积曲线计算气候变化与人类活动对基流变化的贡献率时，发现气候变化对基流突变的影响占70.8%，降水是影响加拿大Similkameen河上游基流突变的主要原因；因此有必要对不同流域影响基流变化的因素进行研究，这有利于科学评价和利用水资源。

4.2 人类活动对基流的影响

影响流域基流动态变化的主要人为活动包括土地利用变化、大规模的造林绿化等生态修复工程、水利工程措施建设、流域取用水等。该流域蓄水工程大部分建于20世纪70年代末至80年代初，小型水库蓄水减少了水库下游的河川径流量，基流也相应地减少。从20世纪80年代后，该流域迎来了大规模的水土保持综合治理，1989年至2000年水利部将潮河流域列为国家级水土保持重点治理区，1998年国家林业局实施退耕还林工程，2001年后又开展一系列生态和治理项目[22]，这些工程项目的实施导致了潮河流域土地利用发生了重大变化。潮河流域主要土地利用类型为耕地、有林地、灌木林地和草地，其面积之和占研究区总面积97%以上。1987—2015年期间，潮河流域基流呈极显著下降趋势(P<0.001)，郭军庭等[13]的研究显示，同期流域有林地和灌木林面积分别增加了58.11%和26.90%，耕地和草地面积分别减少了27.75%和60.24%，比较突变点前后不同土地利用类型面积的变化率(图6)，突变点后耕地和草地面积变化率分别比突变点前减少38.02%和19.41%，有林地和灌木林地面积变化率分别比突变点前增加4.40%、10.07%，水域、居民地和未利用地面积占比小，因此对流域基流的影响不做讨论。一般而言，与草地和农田相比，林地水分蒸腾作用更强，单位面积的林地比农田和草地蒸发更多的水分，从而使地表径流和基流减少[23]。Sun等[24]基于概念模型研究流域内草地转化为林地后的变化，结果发现草地转换为林地后流域的平均径流量减少。刘柏君等[25]基于SWAT模型模拟流域不同土地利用条件下基流的百分比，发现全裸、全草、全耕、全林地4种条件下全耕地的基流量最大，这是由于耕地的下层土壤更为紧实，入渗率低，因此更容易产生基流。

潮河流域的突变点大约发生在造林后的20年左右，在这期间，大量草地和耕地转换为林地，潮河流域植被覆盖率提高，植被的截留量和蒸发量增加，植被的截留可以减少降水对土壤水和地下水的补给，蒸发量的提升减少了土壤向地下水的补给，使潮河流域基流减小[26]。密云水库上游建有26座小型水库，在一定程度上增加了蒸发损失和渗漏量。1999年以来，北京经历7年大旱，密云水库入库量急剧减少，加剧了北京市人均供需水量的矛盾，潮河流域农业用水、工业用水以及生活用水约37.6%来自地下水[23]，这也是造成流域内基流减少的原因之一。双累积曲线法求得的人类活动对基流的贡献率为人类活动最大可能贡献率，该法分离的是降水和非降水的水文要素，因而最终结果可能会低估气候变化的贡献率而高估人类活动的贡献率。

图6 潮河流域突变点前后土地利用面积变化率Fig.6 Change rate of landuse area before and after the abrupt change point of Chaohe watershed

5 结论

笔者通过潮河流域上游1963—2015年观测数据，分析了降水、PET与基流的年际变化趋势，从气候变化和人类活动的角度，探究二者与基流变化的关系，并进一步发掘了影响基流变化的主导因素。研究结果表明：1963—2015年潮河流域上游降水呈现减少趋势、PET显著增加，基流显著减少，并且在1999年发生突变；在气候变化方面，降水对基流的影响程度大于PET，降水的减少会导致基流的减少，相反，PET的增加会导致基流的减少；与气候变化相比，人类活动是影响基流突变的主导因素，其贡献率为81.10%。