在Budyko框架内评估气候和下垫面变化对径流的影响：对中国224个流域进行的一项研究外文翻译资料

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在Budyko框架内评估气候和下垫面变化对径流的影响：对中国224个流域进行的一项研究

Qining Shen, Zhentao Cong, Huimin Lei

摘要：气候变化和下垫面变化是影响水文循环的两个主要因素。在气候变化方面，降水不仅会改变大小，还会改变强度，这可以通过降水深度来表示。为了进一步了解1960-2010年降水量，潜在蒸散量，降水深度和蓄水量的空间变化，本文在Budyko假设内，基于Choudhury-Porporato方程，分析了从干旱地区到中国各地潮湿地区的224个流域。结果表明，下垫面变化是松花盆地，辽河盆地和海河盆地径流变化的主要驱动力，而气候变化则主导其他盆地的径流变化。除黄河流域和长江流域的一些流域外，气候变化导致大多数流域的径流量增加。具体而言，降水深度的变化引起几乎每个流域的径流增加，并表现出相当大的贡献率（平均为14.8％，在32％流域中大于20％）。降水深度变化的贡献与干旱指数几乎没有相关性，而与降水深度趋势的显着性正相关。该研究表明，降水深度是径流变化归因中应考虑的一个重要方面。本研究的结果为Budyko框架内的归因分析的未来研究提供了一个视角。

关键词：归因；降水深度；Budyko假设；气候变化；下垫面变化

１引言

在过去几十年中，气候和下垫面的变化对区域水文学产生了显着影响（Arnell, 1999; Bates et al., 2008; Bronstert et al., 2002; Cheng and Wang, 2002; Foley et al., 2005; Liang et al., 2015; Oki and Kanae,2006）。气候和下垫面变化对水循环的影响在不同的地理位置有很大差异。评估每个因素的影响可以帮助我们对水文循环机制有一个深刻的理解。因此，有必要量化气候和下垫面对适当水资源管理战略的影响。

在人口过剩的地区，人类活动对下垫面产生巨大的影响。因此，关于径流变化原因的研究大多在这些地区进行（Bouwer et al., 2006; Li et al., 2009; Liang et al., 2015; Wilk and Hughes, 2002; Xu et al., 2014; Zhang et al., 2008）。在中国，大规模的再造林，农业土地复垦，过度放牧，城市化和河流工程大大改变了下垫面的特征。例如，在过去的几十年中，已经实施了几个造林计划，2001年至2013年期间，中国的林地增加了10.5％（Ministry of Land and Resources, P. R. China, 2001, 2014）。具体而言，“退耕还林”项目将黄土高原的植被覆盖率从1999年的31.6％增加到2013年的59.6％（Chen et al.,2015）。同时，耕地和建成用地分别增加了5.9％和22.1％，而草地则以16.8％的速度显着下降（Ministry of Land and Resources, P. R. China, 2001, 2014）。除了地表变化外，气候变化在径流变化中也起着至关重要的作用。对于个别集水区，径流直接取决于降水和蒸散（Miller and Russell,1992）。此外，降雨强度可能会通过改变渗透和生成过程对径流产生很大影响（Dunne et al.,1991; Nearing et al.,2005）。在过去几十年中，中国经历了严重的气候变化，这在一些地区控制水资源方面占据主导地位（Piao et al.,2010）。华北地区年降水量减少，而中国西部和东南沿海地区年降水量增加（Ding et al., 2007; Zhai et al., 2005）。同时，蒸发蒸腾量呈下降趋势，降雨强度在中国大部分地区呈显着增加趋势（Gao et al., 2006; Zhai et al., 2005; Zhang and Cong, 2014）。因此，需要确定与中国径流变化相关的主导因素，以便为变化环境下的水资源管理提供指导。

Budyko（1974）开发了一个框架，该框架总结了长期流域蒸发和径流与潜在蒸发与降水之比的关系。接下来，已经提出了各种数学方程来呈现Budyko框架。一些广泛使用的公式是Fu（Fu,1981），Choudhury（Choudhury,1999; Yang et al.,2008），Zhang（Zhang et al.,2001）和Porporato（Porporato et al.,2004），每个都提供了一个参数来描述流域特征，并具有明确的物理机制。这些完善的概念模型已用于确定气候和下垫面对径流变化的影响。Ｍa等人（2008）用傅氏方程分析了中国西北部的石羊河流域，发现气候变化占过去50年径流量减少的64％以上。Xu 等人（2014）利用气候弹性法研究了中国北方海河流域的径流量下降，得出气候变化和土地利用变化平均分别26.9％和73.1％。一般来说，大多数先前的研究都集中在一个流域或几个小流（Cong et al., 2017; Ma et al., 2008; Roderick and Farquhar, 2011; Xu et al., 2014），只有少数调查气候和下垫面对整个国家的影响（Wang and Hejazi, 2011; Yang et al., 2014; Zhang et al., 2015）。根据Budyko假设，Wang 和 Hejazi （2011）量化了美国413个流域的气候和人类对径流变化的影响，表明气候变化导致大部分流域径流量增加，干旱地区径流变化更为严重;Zhang等人（2015）分析了中国中部和北部107个流域减少径流的主要原因，发现径流对相对干旱地区的气候和土地利用变化更为敏感;Yang等人（2014）研究了中国207个流域，表明西北地区气候贡献最大（1.1-3.1%/ a），海河流域和中部气候贡献最大负值（-1.0~0.5%/ a）到达黄河流域。然而，在这些研究中，Zhang等人没有对中国的潮湿地区进行研究(2015)，Yang等人提出了气候变化对径流变化影响的趋势（2014）。因此，需要进一步分析研究气候和下垫面变化对中国径流的影响。此外，就气候变化而言，降水不仅会改变数量，还会改变其他特征，如强度，持续时间以及到达时间。一些研究调查了降雨特征对Budyko框架内区域水和能量平衡的影响（Donohue et al.,2012; Gerrits et al., 2009; Li, 2014; Potter et al., 2005）。在这些研究中，Donohue等人（2012）将土壤持水量，有效生​​根深度和风暴深度的影响纳入Budyko曲线，然后具体了解风暴深度变化对澳大利亚墨累 - 达令盆地径流的影响; Li（2014）在Budyko框架内使用随机土壤水分模型来评估降水年际变率对蒸散的影响;Gerrits等人（2009）基于降雨特征和蒸发模型，建立了Budyko方程的分析推导;波特等人（2005）研究了降雨季节性及其与土壤水分容量的相互作用对区域水量平衡的影响。然而，已经开展了一些工作来量化降水强度对径流变化的影响。考虑到降水强度可以用降水深度来表示，因此研究Budyko框架内降水深度变化的影响并进一步量化气候和下垫面变化对中国径流的影响是有价值的。

最近，Cong等人（2015）结合Budyko假设和Porporato等人的随机土壤水分模型（2004），然后提出了一个分析方程来评估中国五个主要流域的降水，潜在蒸散，降水深度以及蓄水能力对径流的影响。在这项研究中，只显示了每个因 素的趋势影响，没有提供百分比贡献的更多细节。此外，在这项研究中，这五个盆地作为一个整体被调查，实际上它们非常大，在一个盆地内可以找到不同类型的气候，这将导致这些区域的大的空间变化。因此，需要进一步研究，全面了解中国径流变化的定量评估。在这项研究中，我们使用了Cong等人提出的方法（2015）量化1960-2010年间全国224个流域的气候变化和下垫面变化对径流的影响。本研究的目的是：（1）量化气候变化和下垫面变化对径流的影响，并进一步了解其从干旱地区到中国潮湿地区的空间变化;　（2）讨论平均日降水深度变化对归因分析的影响。

2 数据与方法

2.1 研究区域与资料

在这项研究中，调查了位于中国9个主要盆地的224个流域（见图1）。 1960年至2010年期间，224个水文站的年径流数据和流域信息均来自中华人民共和国水利部出版的“水文年鉴”。根据SRTM 90米数字高程数据（http://srtm.csi.cgiar.org）提取流域边界。研究集水区的进一步详情见补充材料表S1。

从中国气象数据共享服务系统网站（http://cdc.nmic.cn/home.do）获取1960－2010年期间736个站点的水文气象数据，包括温度，风速，相对湿度和日照时数。这里采用高分辨率（0.25°）网格日降水量，由Shen和Xiong（2016）在中国大陆约2400个站点的基础上开发。此外，从中国的118个站点收集了1960－ 2010年的日常太阳辐射。

我们使用反距离加权法将水文气象数据插入0.25°网格。将日照时数转换为R_net的方法基于粮农组织灌溉和排水文件（Allen et al., 1998. pp. 43–53）。根据FAO56，太阳辐射（R s）可以用Angstrom公式计算：

（1）

其中是实际的日照持续时间，N是日照或白天的最大可能持续时间，是地外辐射，和是回归常数。在这项研究中，和是根据观测到的太阳辐射可用的118个站点的数据进行校准的。在每个网格中，和的值是从最近的站点获得的（Yang et al., 2006）。1986年的土地利用/覆盖地图是从数据中获得的。1986年的土地利用/覆盖地图来自中国科学院资源与环境科学数据中心。每种土地利用类型的反照率根据Maidment（1992）和McVicar等人提供的值设定（2007）（见表1）。然后使用Penman-Monteith方程（Penman，1948）计算每个网格的潜在蒸发蒸腾量。

图1.中国224个流域的空间分布

2.2 水文气象趋势和变化点

非参数Mann-Kendall检验（Kendall,1975; Mann,1945）用于分析水文气象因子的统计趋势。在该研究中，显著性水平设定为5％。趋势的斜率b给出如下：

（2）

其中和分别是在时间i和j（ilt;j）处的数据值。正斜率值表示增加趋势，负斜率值表示减小趋势。Pettitt测试(Pettitt,1980)用于检测径流序列中的突变点。对于给定的时间序列（i=1,hellip;,T），检验统计量给出如下：

（3）

（4）

其中max表示突变点，相应的显著性水平确定为：

表1本研究中使用的6种主要土地覆盖等级的反照率值。

（5）

其中= max，当p小于预先指定的显着性水平时，拒绝无意义假设。基于突变点分析，研究期可分为两个子系列。因此，以下各节将进一步研究气候变化和下垫面变化对两个时期之间径流的影响。

2.3 径流变化的归因

2.3.1 Budyko框架和Choudhury-Porporato方程

如引言中所述，Budyko框架被广泛用于分析流域长期水和能量平衡（Dooge et al., 1999; Koster and Suarez, 1999; Roderick and Farquhar, 2011; Zhang et al., 2001）。假设在长期年平均值的前提下，实际蒸散量（E）可以表示为降水量（P）和潜在蒸散量之间的函数(Budyko,1948)。

（6）

Choudhury（1999）提出了Budyko框架的解析方程，该方程在理论上由Yang等人（2008）使用Fu的方法（Fu,1981）推导出来。 Choudhury-Yang方程可表示为：

（7）

这里，和n是特定集水区的参数，它可以反映下垫面状况。

基于长期流域水平衡方程和方程（6），年径流量可以计算为：

（8）

结合P，和n对实际蒸散量E的影响，可以进一步引入R的总差异（Milly and Dunne, 2002）：

（9）

其中Delta;P，Delta;和Delta;n分别是降水量，潜在蒸散量和参数n的变化。

Donohue等人（2012）最初将Choudhury方程与Porporato模型联系起来，并提出了gamma;和n之间的线性关系（即n = 0.21gamma; 0.6），但这种线性关系在干旱指数（即，E p / P）等于1的温带气候下才是严格可行的。为了进一步阐明方程式（12）中参数n的物理意义。Cong等人（2015）建立了Budyko假设和随机土壤湿度模型之间的联系（模型细节在Porporato等人的研究中给出（2004））。在这项研究中，Choudhury-Yang方程中的参数n通过以下表达式进行分解：

其中gamma;是随机土壤水分模型中的尺度参数（Porporato et al., 2004），（gamma;=（S/h）），h是平均日降水深度（以下称降水深度），可以从年度比值估算降水量为一年中的降雨天数，S为盆地平均蓄水量，可按方程式（10）计算。请注意，通过调整参数gamma;，随机土壤湿度模型显示出与初始Budyko曲线非常相似的性能（Cong et al.,2015）。因此，在gamma;和n之间建立了幂律关系，然后参数a和b的值分别为0.7078和0.5945。然后是方程（7）可以改写为另一种形式；

（11）

从长远来看，基于方程（8），年径流量可估算为：

（12）

然后，一段时间内的径流变化由下式给出：

其中PR，ER，HR，SR分别是降水径流变化，，降

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