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径流空间变化及其影响因素分析摘要径流是水循环的重要环节和组成部分，反映流域面上水资源量的多寡，是水资源的重要组成部分，受众多的水文气象、地形地貌、人类活动等因素的影响，流域水文要素呈现出一定的空间分布变化规律。
径流分布特征及影响因素研究是水资源时空演化规律分析的基础，描述其空间变化及其成因，能更好地为水资源规划、管理提供技术支持和科学依据,也是水资源合理开发利用、科学管理和优化调度的前提。
关键词：径流；水资源；空间分布；影响因素；1.引言区域尺度上，不同地区自然地理和水热条件的差异直接影响了水资源的空间分布，同时，人类活动对下垫面的改变如农业灌溉、水利工程建设以及覆被变化等间接影响了区域水资源分布，使得径流呈现出显著的空间差异性。
由此，深入分析径流区域变化规律对水资源开发利用具有十分重要的意义，是认识水文要素和水资源量空间分布规律重要途径。
2径流空间变化及其影响因子中国多年平均年径流深284mm，占多年平均年降水量的43.8%。
河川径流量直接取决于降水总量和蒸散发耗散的水量，径流空间分布格局与降水相似，总趋势由东南向西北减小，新疆、甘肃以西由东向西递增，地带性分布规律明显。
100mm年径流深等值线大体上与400mm年降水等值线重合，该线是中国湿润半湿润地区与干旱半干旱地区的分界线。
按径流深的高低分为五个区：丰水带、多水带、过渡带、少水带、干涸带。
年径流是气候因子、下垫面条件和人类活动综合作用的结果，气候因子在大尺度上决定径流的形成，下垫面因子则在较小尺度（如子流域尺度上）影响径流的形成与分布[1]。
与径流关系最为密切的气候因子包括降水、蒸发、气温。
下垫面影响因素（包括地形、地貌、植被类型/土地利用方式、水利工程建设等）也会引起径流的变化。
各影响因子对径流的具体作用阐述如下。
（1）降水因子降水的时空分配直接影响径流分布。
径流和降水呈明显正相关。
研究表明流域径流变化主要取决于降水的变化、气温的影响次之[2]。
近60 a 河南省河川径流演变特征研究作者：栗士棋杜付然程芳芳李柯星王国庆司舒阳来源：《人民黄河》2022年第06期摘要：河南省地跨海河、黄河、长江、淮河四大流域，水资源问题突出，深入分析河川径流演变规律对河南省水资源管理具有重要意义。
选取河南省主要流域的6个代表水文站实测流量数据，利用 Mann-Kendall 秩次相关检验分析了各代表站年平均流量、月平均流量演变规律。
结果表明：近60 a 河南省实测流量呈下降趋势，2000年后流量略有回升。
自西向东，流量下降速率越来越大。
全省径流突变后年平均流量减小，各站减小幅度均大于15%，北部流域突变年份较早，南部流域变化幅度较大。
月平均流量总体呈减小态势，海河流域河南段、黄河流域河南段下降显著，达到5%显著性水平。
除长江流域河南段外，全省月平均流量年内分配变化不大，从全省范围来看，月径流量占年径流量比例呈枯增丰减态势。
关键词：河川径流;演变特征;典型流域;河南省中图分类号：TV213 文献标志码：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2022.06.008引用格式：栗士棋，杜付然，程芳芳，等.近60 a 河南省河川径流演变特征研究[ J ].人民黄河，2022，44（6）：38-43.Evolution of River Runoff in the Henan Province During the Recent 60 YearsLI Shiqi 1，2，DU Furan3，CHENG Fangfang4，LI Kexing4，WANG Guoqing2，SI Shuyang5（1.Zhengzhou Yellow River Bureau ，Henan Yellow River Bureau ，Zhengzhou 450001，China;2.Research Center for ClimateChange of the Ministry of Water Resources ，Nanjing 210029，China;3.Henan Hydrology and Water Resources Bureau ，Zhengzhou 450003，China;4.Zhengzhou Municipal Meteorological Bureau ，Zhengzhou 450048，China;5.School of Water Conservancy，North China University of Water Resources and Electric Power，Zhengzhou 450046，China）Abstract：Henan province is located in four major watersheds of the Haihe River，the Yellow River，the Yangtze River and the Huaihe River with a prominent water resources issue.It is of great significance to analyze runoff evolution to water resources management.Characteristics of river runoff variation in the Henan Province were investigated at annual and monthly scales by using recorded runoff gauged at six representa⁃ tive hydrometric stations and the Mann⁃Kendall rank correlation test method.The results show that the measured stream flow in the Henan Province presentes a decreasing trend over the recent 60 years with a slight increasing after 2000.The linear decreasing rate tends to decrease from west to east.The magnitude of runoff decrease after abrupt change year is over 15% relative to that before mutation year for all six hydro⁃ metric stations with earlier abrupt change occurring in the northern rivers and higher change occurring in the southern rivers.The monthly av⁃erage flow shows an overall trend of decrease ，and the Henan section of Haihe River Basin and the Henan section of the Yellow River Basin are decreased significantly，reaching the significance level of 5%.Except for the south section of the Yangtze River Basin，the monthly aver⁃ age flow in the whole province has little change in the annual distribution.Key words：stream flow;evolution;typical catchments;Henan Province河川径流是陆地水循环过程中的重要一环，也是地表水资源的重要来源之一[1]。
基于TCN-Attention模型的多变量黄河径流量预测作者：王军高梓勋单春意来源：《人民黄河》2022年第11期关键词：日均流量预测；时间卷积神经网络；Attention机制；花园口水文站河流径流量预测一直是水文研究领域的基础工作之一，精准的径流量预测对及时有效的水资源管理、灌溉管理决策、洪水风险预警以及水库调度等有极为重要的作用。
然而，河流径流量受气候变化、人类活动等的影响，呈现出强烈的非线性、随机性特征，因此精准的径流量预测成为水文学者们研究的热点。
长期以来，各学者在河流径流量预测方面使用的方法大体上分为两类：一是基于概念性或物理性水文模型的径流量预测方法，此类方法通过过程概念化或物理定律方程组来描述径流形成过程：二是基于数据驱动模型的径流量预测方法，此类方法不依赖水文物理机制，把径流量和其他相关要素的历史观测数据输入模型，通过建立变量间的输入与输出关系对径流量进行预测。
近年来，随着水文观测技术和机器学习算法的高速发展，智能算法在水文领域的应用日益受到重视，数据驱动模型受到学者们的广泛关注，以BP神经网络和长短时记忆网络（LSTM）为代表的机器学习算法越来越多地应用到河流径流量预测中。
王佳等结合集合经验模态分解（EEMD）与BP神经网络，实现了对黄河上游龙羊峡水库入库月径流量的精准预测。
李代华基于主成分分析（PCA） -斑点鬣狗优化（SHO） -BP神经网络对盘龙河月径流量和年径流量进行预测，证实了PCA-SHO-BP组合模型对月径流量和年径流量的预测性能均优于SHO-SVM、PCA-SVM等未优化的模型。
范宏翔等利用LSTM构建鄱阳湖流域气象一径流模型，探究最佳的模拟窗口长度，证实了该模型可以有效模拟鄱阳湖流域的径流过程。
蔡文静等通过时频分析和预报因子筛选对LSTM模型进行优化，分别将经验模态分解（EMD）、变模态分解（VMD）、离散小波变换与LSTM模型组合来预测玛纳斯河的径流量，结果表明VMD-LSTM模型对径流量的总体变化趋势和极值均具有良好的预测效果。
无资料区域河川径流量计算方法对比分析在无资料区域，即没有相关的水文观测数据的区域，需要通过其他方法来估算或计算河川的径流量。
常见的无资料区域河川径流量计算方法包括气象水文法、水文相似法、遥感与GIS技术法等。
本文将对这些常见的方法进行对比分析。
1.气象水文法气象水文法是基于气象要素与径流之间的关系进行河川径流量的估算。
常用的气象要素有降水量、蒸发量、蒸散量等。
通过分析历史气象数据与实测径流数据的关系，建立气象与径流之间的转换模型，然后利用当前的气象数据来计算径流量。
气象水文法的优点是数据获取较容易，计算相对简单，适用于无资料区域。
但是气象数据与径流之间的关系受到许多因素的影响，如地形、植被等，所以结果的精确性与可靠性有一定的局限性。
2.水文相似法水文相似法是通过在有资料区域选择与无资料区域地貌、气候等条件相似的流域进行观测数据的采集，然后利用相似性原则将有资料区域的数据应用到无资料区域。
水文相似法的优点是更具实际参考性，可以利用现有的数据来进行计算，但是选择相似流域需要注意地貌、气候、植被等因素的综合考虑，以确保结果的可靠性。
3.遥感与GIS技术法遥感与GIS技术法利用遥感影像数据和地理信息系统的空间分析功能来提取无资料区域的河川特征，如河网密度、坡度等，然后结合有资料区域的径流数据，建立径流预测模型。
遥感与GIS技术法的优点是可以从空间角度对无资料区域进行全面的分析，提供了更多的数据支持，提高了结果的科学性和可靠性。
但是需要大量的遥感数据和地理信息数据，对技术要求较高。
综上所述，无资料区域河川径流量的计算方法有气象水文法、水文相似法和遥感与GIS技术法等。
这些方法各自具有一定的优点和局限性，应根据实际情况选择合适的方法进行计算。
在选择方法时需要综合考虑数据获取的难易程度、结果的精确性和可靠性等因素，以确保计算结果的准确性。
此外，不同方法在不同区域的适用性也有所差异，需要结合具体情况进行选择和应用。
EXPERIENCE区域治理青海省小南川河流域径流特性分析青海省水文水资源测报中心 韩雅卉摘要：本文通过基本水文站资料，分析了青海省小南川河流域径流变化及原因。
经研究表明，受人类活动影响，致使青海小南川比降减小，行洪能力下降，洪水水位与流量关系左移偏小。
对后续小南川流域水土流失及生态综合治理可提供一定借鉴。
关键词：青海省小南川流域；径流量中图分类号：H833 文献标识码：A 文章编号：2096-4595（2020）13-0035-0002随着科学技术的发展，更多的如多普勒法、声学技术、自动采集技术等先进水文仪器设备应用于小南川河王家庄水文站水文监测工作中，有效推动了该站水文现代化程度的发展，使得水文数据的准确性、时效性大大提高。
通过该站大量的监测数据汇总分析，针对性地研究小南川河流域径流变化，对流域水土流失和生态综合治理可提供一定的数据基础。
一、青海小南川流域概况小南川河河源海拔3800m，发源于青海省湟中县南部拉脊山脉尖石山南侧，王沟在土门关汇入，烟刚沟在双龙沟台村汇入，流水沟在毛家台汇入，干流上段名香沟，支流直沟在贾尔藏汇入，田家寨沟于田家寨村汇入，以下称为小南川河。
属山溪性河流，枯水期间歇出现河干，径流以降水补给为主，年降水量从河源至河口递减，上游支流呈扇状水系，上游652.9mm，多峡谷中游431.3mm，下游支流稀少为359.0mm，在平安县小峡镇王家庄村汇入湟水。
小南川河属山溪性河流，干流自西南流向东北，起涨特别快，由于其河道比降大，洪峰历时短，洪水暴涨暴落，年平均流量0.971m3/ s多集中在汛期。
青海小南川水资源的地区分布很不均匀，主要山地、植被较好，年平均降水量大于600毫米，多年平均径流量306×104m3，从流域年径流量等值线来看，年径流量在100-200毫米以上，由南向北呈递减趋势，青海小南川流域水资源属较丰沛的地区。
青海小南川水源主要来自雨水补给；夏季水量较大，冬季水量少[1]。
黄河中游径流量演变特征及其对气候变化的响应探讨摘要：近年来，我国黄河中游径流量发生显著变化，其主要原因是全球气候变暖，各个地区降水分布不均，人们不科学不合理的利用水资源，从而引发了一系列问题，影响着人们的生存和社会的发展。
因此，相关工作人员应该科学合理的分析黄河中游径流量的特征，有效开发水资源，合理利用水资源，促进我国社会经济可持续健康发展。
关键词：黄河中游；气候变化；径流量；演变特征河川的径流量是水循环的重要环节之一，是十分宝贵的水资源，也是组成生物结构的重要物质基础。
近阶段，黄河中游径流量变化较大，人们的生存，生态环境的保护受到威胁，因此，有效分析黄河中游径流量的变化，科学合理开发和利用水资源是十分必要的。
黄河被我们称为母亲河，是我国人民生存和生活的重要物质基础，是我国重要的能源基地。
1.黄河中游河段概况1.1自然概况我国第一长河是长江，第二长河便是黄河，它流经9个省，发源于青海省中部，巴颜喀拉山北麓，全长约5500千米，流经中国青藏高原、内蒙古高原、黄土高原、华北平原，流经的干湿地区是干旱、半干旱、半湿润地区[1]。
因黄河流经青藏高原，所以会夹杂着大量的泥沙，它的年均输沙量和年均含沙量都居世界大江河的首位，是世界十分少见的多沙河流。
1.2地形地貌在黄河中游河段，它流经黄土高原，因此地域发育的过程较快，植被覆盖率较低，水土流失较为严重，流经区域的地形地貌受到很大的影响[2]。
相关学者研究了黄河中游河段地貌地形对产沙量的影响情况，发现流域内的产沙量会随着地貌特征的变化而产生不同的响应规律，其中影响流域产沙量的重要指标是沟壑密度。
在黄河的中游存在着一处连续的且最长的峡谷，它包含沁河、渭河、汾河等支流。
除此之外，黄河中游的河段还包括孤山川、皇甫川等支流，地处黄土丘陵和鄂尔多斯高原的过渡地段。
1.2水文现象黄河最大的支流是渭河，它的中游径流量较大，春天较暖，气候干旱，夏天炎热且降水量较大，秋天凉爽，气候湿润，冬天寒冷，气候干燥，属于温带大陆性季风气候。
第25卷 第11期自 然 资 源 学 报V o l 25N o 112010年11月J OURNAL OF NATURAL RESOURCESN ov .,2010收稿日期:2009-12-20;修订日期:2010-07-07。
基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目(09YJ C 910010);中山大学青年教师科研启动基金项目;国家自然科学基金重点项目(50839005)。
第一作者简介:涂新军(1972-),男,江西余干人,讲师,博士,主要研究水资源与环境变异。
E ma i :l eestxj @m ai.l sys .cn基于变点识别的区域河川径流量特征值变异研究涂新军1,2,陈晓宏1,2(1 中山大学水资源与环境研究中心,广州510275;2 华南地区水循环与水安全广东省普通高校重点实验室,广州510275)摘要:基于变点原理,运用最大似然比和西沃兹信息标准方法,对广东省4种径流量序列进行均值变点和方差变点的识别,研究存在变点的河川径流量序列、时间位置、空间分布及变点后的特征值变化状况,以揭示广东省河川径流量时空变异特点。
结果发现:广东省河川年径流量和汛期径流量序列的一致性较好,而枯期径流量和最小月径流量序列的特征值变点具有普遍性,年均值明显增加,年际离散程度增大,时间位置主要为1972 1973年和1981年两个时间段。
枯期径流量序列均值变点的典型地区主要为东江流域,方差变点的典型地区主要为北江流域、韩江流域、粤西地区和珠江三角洲;最小月径流序列主要为均值变点,典型地区有东江流域、韩江流域;而北江入珠江三角洲的河川径流量变异尤其典型,4种径流序列均存在均值变点和方差变点。
关 键 词:河川径流量;变点识别;特征值变异;广东省中图分类号:P 333 9 文献标志码:A 文章编号:1000-3037(2010)11-1930-08河川径流量是地表水资源量评价计算中的一项重要指标。
受全球气候变化和剧烈人类活动影响,许多地区河川径流量序列特征会发生显著变化即变异,其研究在最近10a 受到关注。
N akken M [1]识别出澳大利亚新南威尔士Bogan R iver 流域径流的波谱主频率在1950年以后发生了显著性变化,王孝礼等[2]诊断出华北某水库来水总量的时序最大可能变点为1956年,熊立华等[3]识别出长江宜昌站年最小流量和年均流量的时序变点位置分别为1934年和1968年,张一驰等[4]识别出新疆开都河大山口站年均流量变点时间位置为1973年和1986年,金菊良等[5]识别出黄河三门峡站天然年径流量的时序变点位置分别为1641年、1778年、1864年、1892年、1934年,李订芳等[6]识别出长江宜昌站年径流量的时序变点位置为1921和1934年,马岚等[7]识别出甘肃石羊河下游红崖山水库的入库径流序列最大可能的时序变点为1977年,陈广才等[8]识别了北京潮白河的年径流量序列在1974年出现变点。
广东省地处中国南部沿海地区,河网水系发达,地表水资源量丰富。
但作为中国改革开放的前沿地区,一方面在剧烈人类活动影响下,局部地区水文水资源特征发生了变异[9 13],存在时间序列的不一致;另一方面,人口激增与城镇建设的快速发展,以及工农业产值的高速增长,局部地区水资源需求使得许多城市也存在水资源短缺问题[14]。
本文基于变点理论,全面识别广东主要河流的4种河川径流量序列特征值(均值和变差系数)的时空变异特11期涂新军等:基于变点识别的区域河川径流量特征值变异研究1931征,为当地水资源评价计算、水利工程设计和水管理决策等提供科学依据,对河川径流量序列一致性的修订及重构具有重要的理论意义和应用价值。
1 变点识别的原理与方法目前,时序变点识别的主要方法可归为三类[10]:第一类是已知该时间序列的随机分布模型,通过构建检验统计量识别参数变点;第二类是已知该时间序列是随机分布的非参数识别方法,如贝叶斯方法,R /S 分析法、F 识别法、秩统计量法等;第三类是未知该时间序列特征的变点识别方法,如小波分析法。
河川径流量时序特征变异研究的前提是进行变点识别,最大似然比法[15]和西沃兹信息标准法[16]是属于第一类的随机分布模型参数识别法,并已在气象水文序列的变点识别中得到了应用。
这两种方法前提假设是时间序列为正态分布随机变量,通过构建检验统计量可分别识别时序均值变点和方差变点。
1 1 变点原理受气候变化和人类活动影响,河川径流量的时间历经过程可能存在变点,各种特征量(如年径流量、枯水期径流量等)的年序列可通过变换成为符合正态分布的随机过程。
不失一般性,若{X (t),t =1,2, ,n }是独立的正态分布随机变量序列,假设至多只有一个时序变点,有X (t)~N ( 1, 21),1!t !rX (t)~N ( 2, 22),r <t !n(1)式中,X (t)为径流变量,t 为年份,r 为时序分割点, 1、 21和 2、22分别为分割点前后两段子序列的均值和方差,n 为时序总长度。
作原假设H 0: 1= 2, 21= 22(2) 对应于备选假设:H 1: 21= 22, 1∀ 2(3)H 2: 1= 2, 21∀ 22(4) 构建统计量,检验原假设H 0是否成立,否则接受H 1或H 2,{X (t),t =1,2, ,n }在r 处存在均值变点或方差变点。
1 2 识别方法(1)均值变点识别[15]若序列方差未知,有T r =n (n -2)r (n -r)#rt=1[X (t)- ]/S rW max =m ax 1<r<n|T r |(5)式中,T r 为分割点r 处的检验统计量, 为{X (t),t =1,2, ,n}的总体均值,S r 为分割点前后两段子序列的方差和平方根,有S r =#rt=1[X (t)- 1]2+#nt=r +1[X (t)- 2]2,W max 为所有分割点(1<r <n )的最大检验统计量,其他变量同上。
W max 已被证明是似然比检验统计量,引入显著性检验水平 及与之相联系的临界值C ( ),若W max ∃C ( )(6)则接受H 1,认为{X (t),t =1,2, ,n}在r 处存在均值变点。
1932自 然 资 源 学 报25卷(2)方差变点识别[9]定义西沃兹信息准则(SI C)为:-2l o g L(!)+p l o g n,其中,L(!)是模型的极大似然函数,p是模型中自由参数的数量,n是样本大小。
西沃兹信息标准的计算公式为SIC(n)=n l o g2∀+n log 2+n+l o g nSIC(r)=n log2∀+r log 21+(n-r)log 22+n+2log nS m ax=SIC(n)-M in1<r<n SIC(r)(7)式中,SIC(n)为{X(t),t=1,2,n}的原始西沃兹信息, 2为该序列总体方差,SIC(r)为该序列在r处分割的西沃兹信息,S m ax为所有分割点(1<r<n)的最大西沃兹信息差,其他变量同上。
引入显著性检验水平及与之相联系的临界值C(),若S m ax∃C()(8)则接受H2,认为{X(t),t=1,2,,n}在r处存在方差变点。
2 应用研究2 1 区域概况本世纪新一轮全国水资源综合规划中,水资源一级分区珠江在广东省境内包括西江、北江、东江、韩江及粤东沿海、粤西诸河和珠江三角洲共6个二级分区。
考虑到径流序列资料的完整性,本次研究选取了24个水文站,基本覆盖了珠江在广东境内的水资源二级分区和主要河流(如图1)。
基于1956 1999年(水文年)的月径流量资料,构建径流量的年序列:全年径流量序列(4月 次年3月)、汛期径流量序列(4 10月)、枯期径流量序列(11月 次年3月)和全年最小月径流量序列,多年平均的径流特征值状况如表1。
图1 广东省主要水文站分布F i g 1 Sketch ofm ai n rivers and gauge stations i n Gu angdong Provi nce11期涂新军等:基于变点识别的区域河川径流量特征值变异研究1933表1 广东省主要水文测站河川径流量序列特征值状况Tab le1 Characteri stic val ues of ri ver runoff ti m e s eri es of gauge stations i n Gu angdong Provi n ce水资源分区序号水文站所在河流集水面积/km2起止时间/水文年年径流量汛期径流量枯期径流量最小月径流量均值/108m3变差系数均值/108m3变差系数均值/108m3变差系数均值/108m3变差系数西江北江东江韩江粤东沿海粤西诸河珠江三角洲1高要西江3515352古榄贺江82733官良罗定江31644犁市武江69765长坝浈江67946高道连江90077横石北江340138石角北江383639龙川东江769910河源东江1575011博罗东江2532512横山梅江1262413水口梅江648014溪口汀江922815潮安韩江2907716磁窑龙江82017蕉坑螺河110418东桥园榕江201619双捷漠阳江434520化州鉴江615121缸瓦窑九州江308622麒麟咀增江286623三水北江24马口西江1956 19991956 19991956 19991956 19991956 19991956 19991956 19921970 19991956 19991959 19992217 050 1881879 010 217338 040 30845 940 33781 800 26265 140 28616 660 4852 160 50226 300 28420 110 3036 190 4120 780 37160 460 29946 670 33913 790 5691 130 54360 600 28046 740 32513 850 5431 390 418106 540 26086 580 28519 960 5821 640 580344 800 258274 970 28769 830 5257 220 420421 200 251339 700 27681 500 5298 370 40464 380 29848 300 33316 070 4751 790 491148 310 265104 990 28643 320 3886 410 436237 420 235184 030 26753 390 3757 760 361100 700 29379 530 33521 170 5892 280 40051 010 29240 250 32510 760 6021 170 49087 620 25368 560 30119 060 5171 970 319252 120 259199 810 29952 310 5415 810 35511 030 3269 750 3581 280 5000 130 44219 140 26716 490 2882 650 4520 290 40527 800 27223 620 2964 1980 5760 460 46758 950 27751 070 3007 880 5040 730 62549 200 31742 380 3326 280 6170 710 40317 550 46215 570 4901 980 6450 230 42238 310 28832 820 3235 480 5900 610 494437 780 366400 150 37737 640 7320 610 8602321 450 1691935 970 188385 480 35250 820 4372 2 变点识别为了揭示广东省河川径流量年序列特征值(均值和变差系数)的时空变异特征。
