基于Budyko假设的金溪流域径流变化归因分析

[目的]探究金溪流域径流变化特征及其原因,对于水库运行调度及水资源管理具有重要指导作用。[方法]基于1982—2015年流域气象水文数据以及植被NDVI数据,采用线性回归法、Mann-Kendall突变检验及滑动T突变检验法分析径流变化特征,进一步采用Budyko水热耦合平衡方程计算各影响因子对流域径流变化的贡献率。[结果]金溪流域年径流深、降雨量均呈不显著上升趋势,变化速率分别为3.89 mm/a, 8.43 mm/a。潜在蒸散发量呈显著上升趋势,变化速率为1.17 mm/a。通过突变检验可将金溪流域径流序列分为基准期1982—2002年和变化期2003—2015年。金溪流域径流变化归因分析表明：下垫面变化对径流变化的贡献率为123.55%,潜在蒸散发的贡献率为33.83%,降雨贡献率为-57.38%,流域下垫面变化主要源于植被情况显著改善,其中NDVI在基准期上升速率为0.005/10 a,在变化期上升速率为0.024/10 a。[结论]导致金溪流域径流变化的主要源于植被情况的显著改善,金溪流域径流变化的归因分析为金溪流域的水资源利用提供了理论支持。     

长江上游流域生长季气象干旱分异特征

为揭示长江上游流域气象干旱发生与演变规律,基于气象站1961—2019年逐月气象数据,运用旋转正交分解(REOF)、集合经验模态分解(EEMD)及游程理论等方法研究了其生长季气象干旱变化特征。结果表明:长江上游可分为8个气象干旱亚区,其中Ⅴ区呈干旱趋势,Ⅰ区、Ⅲ区及Ⅶ区表现为变湿态势,其他各区表现为干湿交替态势; 干旱周期以年际为主,Ⅰ和Ⅲ区表现出较为明显的年代际周期特征,趋势贡献较高的为Ⅴ区及Ⅷ区,其余各区趋势的贡献均小于年代际贡献; Ⅱ区干旱时间最长,达到1.57月,Ⅶ区最小为1.41月,仅有Ⅶ区干旱时间呈显著下降趋势,各区干旱强度比较接近,差异不大,且未来变化趋势不明显,Ⅶ区干旱面积为各区最大,达到30.36%,Ⅵ区干旱面积最小为19.18%,整体而言,干旱发生最为集中的为Ⅶ区,其AD达到0.091,最为分散的是Ⅱ区,其AD达到0.194。综上,长江上游流域各分区生长季气象干旱特征各有不同,西北部地区干旱较东南部地区严重。     

雅砻江流域REOF分区的降水特征及其未来趋势分析

研究区域降水对保障生态环境、发展有效灌溉面积、农业生产以及优化水库调度具有重要意义。以雅砻江流域为研究对象,利用该流域13个气象站1961—2018年的降水资料,使用旋转经验正交函数分解(REOF)划分为6个地理区并结合Daniel趋势分析、Mann-Kendall突变检验、滑动T检验和R/S重标极差法分析了雅砻江流域6个区1961—2018年的降水变化特征和未来降水趋势。结果表明:(1)每个区的降水量年代际变化特征明显,年际变化特征不明显,与流域整体降水特征一致; Ⅰ区的降水量整体在持续减少,Ⅱ—Ⅵ区的降水量整体呈上升趋势,流域整体降水呈上升趋势。(2)Ⅰ—Ⅵ区的降水量突变年份依次为1981年、2002年; 1981年; 2005年、2014年; 1978年、1997年、2001年、2011年; 1980年、2000年; 1980年、1998年、2001年。(3)6个分区在未来一段时间内,Ⅳ区的降水量与过去趋势相比将会下降; Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅲ区、Ⅴ区及Ⅵ区的降水量与过去趋势相同并呈强持续性,其中Ⅲ区的降水量上升趋势时间长、持续性最强,与过去趋势变化最相符; 6个区的降水量受过去趋势影响的未来趋势时间长度依次为12 a,10 a,8 a,10 a,6 a,13 a。以上研究表明,雅砻江流域中下游的降水量上升幅度最大,而下游西南部(Ⅰ区)的降水量在显著持续减少,该现象会对水力发电、生态治理和农业生产带来一定的负面影响; 6个区降水量的显著年代际变化增加了局部旱涝发生的不确定性,降水量过去总体趋势对未来趋势的影响时间较长,这对于合理治理植被生态、做好水土保持工作、优化水库调度、发展有效灌溉面积和农业生产具有科学指导意义。     

基于Copula函数的汉江流域水文干旱风险研究

研究汉江流域水文干旱风险及驱动因素,为区域干旱预警和水资源管理提供参考。选用1964—2016年汉江流域白河、黄家港和沙洋3个水文站逐月实测径流资料,采用标准化径流指数SRI进行水文干旱分析,基于游程理论进行干旱特征变量识别,运用Copula函数计算干旱特征变量之间的联合累积概率,分析了联合重现期和同现重现期。结果表明:(1)在1964—2016年,白河站共发生水文干旱事件54次,干旱发生频繁但旱情较轻; 黄家港和沙洋站分别发生干旱事件34,32次,发生频次相对较少但旱情较重,旱情总体呈现从上游向下游加重的趋势;(2)随着干旱特征变量值增大,联合累积概率值也增大,但增大趋势变缓;(3)两变量重现期随着单变量取值增大而增大,但在相同增幅情况下,同现重现期的增幅要明显高于联合重现期;(4)当白河站干旱历时和烈度达到最大时,水文干旱事件的联合重现期为50 a左右,同现重现期为1 600 a左右,黄家港与沙洋站呈现出与白河站大致相同的趋势;(5)人类活动是1991年以来汉江流域径流减少的主要原因,对白河和沙洋站径流变化的贡献率分别为59.6%和69.2%,是汉江流域水文干旱加重的主导因素。研究显示汉江流域下游旱情较上游重,且持续受人类活动影响,应增强变化环境下区域干旱风险应对能力。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化及对气候因子的响应分析

为了探究青藏高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因子,对青藏高原的生态环境保护提供科学依据,基于1982—2015年青藏高原内部及其周边139个气象站点的气象数据和同期的GIMMS NDVI数据,研究了青藏高原生长季植被NDVI的时空变化特征及其与气候因子的响应关系。结果表明：(1)在研究期内,青藏高原生长季NDVI总体呈上升趋势,不同干湿地区生长季NDVI变化趋势有所差异,湿润地区植被退化面积占比相对较大,干旱地区植被改善面积占比相对较大。(2)研究区植被未来总体向改善方向发展,植被未来趋向改善面积占62.25%,趋向退化面积占37.58%。(3)研究区植被对各气候因子的响应存在一定的滞后性,草原、草甸、高山植被和灌丛4种主要植被对气温和相对湿度主要当月响应,对降水主要当月或滞后1个月响应,对日照时数主要滞后3个月响应。(4)气温、降水、相对湿度及日照时数4个气候因子对青藏高原植被NDVI变化的相对贡献率分别为37.19%,27.53%,20.30%和14.97%,其中,气温和降水是湿润/半湿润地区、半湿润地区、大部分半干旱地区及干旱地区植被NDVI变化的主要气候驱动因子,日照时数和相对...     

基于RSEI指数的长江上游流域生态环境质量时空演变及影响因子研究

为准确、及时地获取长江上游生态环境质量的变化趋势以及演变格局,基于Google Earth Engine(GEE)平台的MODIS系列遥感数据,通过计算长江上游流域生长季5—10月的绿度(NDVI)、湿度(WET)、热度(LST)及干度(NDSI)4个指标,采用主成分分析法(PCA)构建出遥感生态环境指数RSEI,并对长江上游流域生态环境进行评价。结果表明：(1) 4个指标在第1主成分(PC₁)上的平均贡献率为71%,表明依据这4个指标在长江上游流域构建RSEI是可行的;(2)长江上游流域RSEI整体呈现显著增加趋势(p<0.05),增加速率为1.1×10^-3/a,具体可细分为两个阶段,分别是快速增长期(2000—2010年),其速率为5.9×10^-3/a,以及增速放缓期(2010—2020年),其速率为3.9×10^-3/a;(3)长江上游流域生态环境质量以优和良为主,且表现为南部比北部好及东部比西部好的空间分布格局;(4) 2000—2010年流域生态环境质量改善明显,改善面积占34.7%,...