金井河流域年径流演变规律研究

第30卷第5期2023年10月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .30,N o .5O c t .,2023收稿日期:2022-07-06 修回日期:2022-07-29资助项目:国家重点研发计划项目 长江流域典型区域产流产沙综合机制研究 (2016Y F C 0402301-02) 第一作者:杨建和(1995 ),男,云南香格里拉人,硕士研究生,研究方向为土壤侵蚀与水土保持㊂E -m a i l :y a n g j i a n h e @i m d e .a c .c n 通信作者:严冬春(1981 ),男,湖北宜昌人,博士,副研究员,主要从事土壤侵蚀与水土保持生态修复方面的教学研究工作㊂E -m a i l :ya n d c @i m d e .a c .c nh t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j.c n k i .r s w c .2023.05.018.杨建和,严冬春,文安邦.金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征[J ].水土保持研究,2023,30(5):13-20.Y A N GJ i a n h e ,Y A N D o n g c h u n ,W E N A n b a n g .S p a t i o t e m p o r a lV a r i a t i o nC h a r a c t e r i s t i c s o f S u r f a c eC h a n ge a n dS o i l E r o s i o n i n J i n s h aR i v e r B a s i n i n t h eP a s tD e c a d e [J ].R e s e a r c hof S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2023,30(5):13-20.金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征杨建和1,2,严冬春2,文安邦2(1.中国科学院大学,北京100049;2.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,成都610299)摘 要:[目的]金沙江流域是长江上游生态脆弱区和西部大开发的重要区域,定量评价金沙江流域土壤侵蚀变化和空间分布对当地水土流失防治和生态修复保护具有重要意义㊂[方法]采用C S L E 模型开展2010 2020年金沙江流域土壤侵蚀定量估算与分析㊂[结果]2010 2020年金沙江流域变化显著的是草地面积,净减少6059.7k m 2,耕地面积净增加2294.38k m 2,植被覆盖为0.6以上盖度面积减少57.70%;金沙江流域2010年和2020年土壤侵蚀模数分别为17.06t /(h m 2㊃a ),24.56t /(h m 2㊃a )㊂10年间,侵蚀等级由低强度向高强度转变,金沙江流域上游和中游(青海直门达至云南石鼓段和石鼓至四川屏山段)侵蚀等级由轻度向中度转移显著;金沙江流域侵蚀强度空间分布上,2010年和2020年8ʎ以上坡段侵蚀量占比分别达92.71%,93.80%,高程在3000~4000m 的侵蚀模数增量显著,增幅为63.5%㊂[结论]金沙江流域土地利用和植被覆盖变化引起土壤侵蚀由轻度向中度转移现象明显,应重点关注金沙江流域各段不同坡度和海拔带土壤侵蚀变化趋势,以期为水土流失治理提供数据支撑㊂关键词:土壤侵蚀;时空变化;金沙江流域;中国土壤流失方程中图分类号:S 157.1 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2023)05-0013-08S p a t i o t e m p o r a lV a r i a t i o nC h a r a c t e r i s t i c s o f S u r f a c eC h a n ge a n dS o i l E r o s i o n i nJ i n s h aR i v e rB a s i n i n t h eP a s tD e c a d eY A N GJ i a n h e 1,2,Y A N D o n g c h u n 2,W E N A n b a n g2(1.U n i v e r s i t y o f C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100049,C h i n a ;2.I n s t i t u t e o f M o u n t a i n H a z a r d s a n dE n v i r o n m e n t ,C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s ,C h e n gd u 610299,C h i n a )A b s t r a c t :[O b je c t i v e ]J i n s h aR i v e rB a s i n i sa ne c o l o g i c a l l yf r ag i l ea r e a i nth eu p p e r r e a c h e so f t h eY a n g t z e Ri v e r a n d a n i m p o r t a n t a r e a f o r t h e d e v e l o p m e n t o f t h ew e s t e r n r e gi o n .Q u a n t i t a t i v e e v a l u a t i o n o f s o i l e r o s i o n c h a n g e a n d s p a t i a l d i s t r i b u t i o n i n J i n s h aR i v e rB a s i n i s o f g r e a t s i g n i f i c a n c e f o r l o c a l s o i l e r o s i o nc o n t r o l a n d e c o l o g i c a l r e s t o r a t i o n a n d p r o t e c t i o n .[M e t h o d s ]C h i n e s e S o i l L o s s E q u a t i o n (C S L E )m o d e l w a s u s e d t o c a r r yo u t q u a n t i t a t i v ee s t i m a t i o na n da n a l ys i so f s o i l e r o s i o n i nJ i n s h aR i v e rB a s i nf r o m 2010t o2020.[R e s u l t s ]T h e o b v i o u s c h a n g e s i n J i n s h aR i v e r B a s i n f r o m2010t o 2020w e r e t h e n e t d e c r e a s e o f g r a s s l a n d a r e a b y6059.7k m 2,t h e n e t i n c r e a s e o f c u l t i v a t e d l a n d a r e a b y 2294.38k m 2,a n d t h e d e c r e a s eo f v e g e t a t i o nc o v e r a g e a r e aa b o v e 0.6b y57.70%.T h e s o i l e r o s i o nm o d u l u s o f J i n s h aR i v e rB a s i n i n2010a n d 2020w e r e 17.06t /(h m 2㊃a )a n d24.56t /(h m 2㊃a ),r e s p e c t i v e l y .I n t h e p a s t t e n y e a r s ,t h e e r o s i o n g r a d e c h a n g e d f r o ml o wi n t e n s i t y t oh i g h i n t e n s i t y ,a n d t h e e r o s i o n g r a d e i n t h eu p p e r a n dm i d d l e r e a c h e so f J i n s h aR i v e rB a s i n (Z h i m e n d a i nQ i n g h a i t oS h i gu s e c t i o n i nY u n n a n a n dS h i g u t oP i n g s h a n s e c t i o n i nS i c h u a n )c h a n g e d f r o m m i l d l e v e l t om o d e r a t e l e v e l .I n t e r m s o f s p a t i a l d i s t r i b u t i o no fe r o s i o ni n t e n s i t y i nJ i n s h aR i v e rB a s i n ,t h e p r o po r t i o no fe r o s i o na m o u n to nt h e s l o p e sw i t ha b o v e8ʎi n2010a n d2020w a s92.71%a n d93.80%,r e s p e c t i v e l y.T h e i n c r e m e n to fe r o s i o n Copyright ©博看网. All Rights Reserved.m o d u l u s b e t w e e n3000m a n d4000m w a sr e m a r k a b l e,a n dt h e i n c r e a s ew a s63.5%.[C o n c l u s i o n]T h e c h a n g e i n l a n d u s e a n d v e g e t a t i o n c o v e r i n J i n s h aR i v e r B a s i n l e a d s t o t h e o b v i o u s t r a n s f e r o f s o i l e r o s i o n f r o m m i l d l e v e l t o m o d e r a t e l e v e l.W es h o u l df o c u so nt h ec h a n g et r e n do fs o i le r o s i o ni nd i f f e r e n ts l o p e sa n d e l e v a t i o n z o n e s o f J i n s h aR i v e rB a s i n i no r d e r t o p r o v i d e d a t a s u p p o r t f o r s o i l e r o s i o n c o n t r o l.K e y w o r d s:s o i l e r o s i o n;t e m p o r a l a n d s p a t i a l c h a n g e s;J i n s h aR i v e rB a s i n;C h i n e s eS o i l L o s sE q u a t i o n土壤侵蚀是影响社会经济可持续发展的重要因素之一[1]㊂土壤侵蚀不仅会降低土地生产力,还会降低林草地的保水能力,甚至发生垮塌㊁泥石流等灾害,泥沙流入江河会严重威胁水利设施[2]㊂土壤侵蚀深受人为活动对地表破坏的驱动[3],耕作开垦㊁伐林毁草㊁开发建设项目等造成土地利用和地表覆盖发生变化,从而改变一个流域内的产流特性,导致土壤侵蚀时空分布特征发生变化[4-5]㊂开展阶段性流域尺度的土壤侵蚀定量评价作为制定水土保持生态环境治理规划的基础和前提[6],可有效评估流域开发造成的水土流失情况,同时可为流域管理提供科学的数据支撑㊂目前,国内外主流的较大流域尺度土壤侵蚀估算方法有U S L E,R U S L E和C S L E模型[7],其中U S L E,R U S L E模型是基于美国较为平坦的地势而建立的,C S L E模型则将U S L E,R U S L E模型中的植被覆盖与管理因子和水土保持措施因子具体化为生物措施因子㊁工程措施因子和耕作措施因,以适应中国的复杂地貌㊂模型的选择往往根据研究区地势,及具体数据的可获得性而定,在我国土壤侵蚀评估中已得到广泛应用与实践[8-13]㊂金沙江流域是西部大开发和长江流域生态修复保护的重要区域㊂目前,已建成乌东德㊁白鹤滩㊁溪洛渡㊁向家坝等四座大型水电站,以及数量众多的小电站,流域内还有大量矿产资源和旅游资源被源源不断的挖掘和开发,交通和基建数目不断扩张,人类活动与土壤侵蚀的相互关系影响深远㊂然而,对金沙江流域整体性土壤侵蚀定量评价鲜有报道,大部分研究报道仅涉及流域的某一段(云南段㊁川西段或甘南段),且多数采用U S L E或R U S L E模型,如云南境内,彭建等[14]使用R U S L E评价过滇西北山区土壤侵蚀情况,陈峰等[15]使用R U S L E分析滇南山区土壤侵蚀演变,陈正发等[16]使用R U S L E估算云南省土壤侵蚀分布特征㊂四川甘肃境内,如杨青林等[17]使用U S L E对川西北地区进行土壤侵蚀敏感性评价,姚昆等[18]使用U S L E研究川西南山地土壤侵蚀动态变化,魏健美等[19]使用U S L E研究甘南川西北地区土壤侵蚀,蒲泓君等[20]使用R U S L E进行川西南土壤侵蚀风险评价,王莉娜等[21]使用U S L E对甘肃省进行土壤侵蚀变化评价㊂由于金沙江流域南北纬跨度大,海拔落差高,山高坡陡,耕作模式多样,U S L E或R U S L E模型在金沙江流域的适用性有待于进一步研究㊂本文考虑金沙江流域涉及高原㊁山区㊁盆地的特点,使用G I S技术和C S L E模型定量解析金沙江流域的土壤侵蚀特征,为金沙江流域水土流失防治和生态修复保护提供决策依据㊂1材料与方法1.1研究区概况金沙江,是中国长江的上游,地理坐标介于东经90.54ʎ 104.95ʎ和北纬24.46ʎ 35.78ʎ,发源于青海省当曲,流经青藏高原㊁川西高原㊁横断山区㊁云贵高原㊁川西南山地区,在四川宜宾与岷江汇合,全长3496k m,海拔落差在5000m以上㊂金沙江流域以金沙江为主干水系,涵盖青藏高原东部和横断山脉区,向南至云贵北高原,向东至川西高原和盆地,南北纬跨度9度以上,流域面积约47.32万k m2㊂流域地形地貌十分复杂,众多高山深谷相间并列,峰谷高差可达1000~3000m㊂流域内气候时空变化大且差异显著,大气环流形势多变,冬半年(横断山脉区北段为10月至次年5月,其余地区为11月至次年4月)主要受西风带气流影响,被青藏高原分成南北两支的西风急流,其南支经过,带来大陆性的晴朗干燥天气,而流域东北部受昆明静止锋和西南气流影响,阴湿多雨;夏半年(6 9月或5 10月)西风带北撤,则受海洋性西南季风和东南季风的影响,带来丰沛的降水,并由流域东南向流域西北逐趋减少㊂金沙江流域多年平均年降水量约710mm,流域下游(四川屏山至宜宾)江两侧山地年降水量约为900~1300mm,相应径流深为500~900mm,大凉山地区年降水量可达1500mm以上,径流深1200~1400mm,中上游(青海直门达至四川屏山)主要属高山峡谷区,降水和径流垂直分布明显,江两岸山地年降水量为600~800mm,径流深为400~ 700m m,另外部分流域河谷地区年降水量仅有400~600 m m,径流深仅200~400m m㊂植被类型随海拔气候变化分布有草甸㊁草原㊁针叶林㊁灌木㊁针阔混交林㊁阔叶林等㊂流域内土壤类型丰富,青藏高原地带主要为风沙土和黑毡土,川西㊁云贵高原主要为寒漠土㊁红壤㊁棕壤,四川盆地带主要为紫色土和黄壤㊂41水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.1.2 数据来源降雨数据来源于中国气象数据网,收集了金沙江流经的5个省份(包括青海省㊁西藏自治区㊁云南省㊁贵州省㊁四川省)共计168个县级气象站点的19812010年逐年降雨量㊂土壤数据为土壤质地和土壤有机碳含量,以1ʒ100万世界土壤数据库(HW S D )为基础数据㊂D E M 数据来自地理遥感生态网中下载的A L O S 卫星的30m 分辨率数据产品㊂N D V I (归一化植被指数)数据是利用L a n d s a t 卫星遥感影像解译而来,通过地理遥感生态网下载30m 分辨率的2010年和2020年两期N D V I 数据㊂土地利用数据主要依托地理国情监测云平台,是由L a n d s a t 卫星30m 分辨率遥感影像,结合中国土地利用通过人机交互目视解译而来,本研究分别下载了2010年和2020年的土地利用类型数据㊂1.3 土壤侵蚀模型本研究采用中国土壤流失方程C S L E 模型[22],比起U S L E 和R U S L E 等模型,C S L E 模型中含有更具体的植被覆盖㊁工程措施㊁耕作措施因子,更能体现不同时期地表变化下的土壤侵蚀情况,其计算表达式为:A =R ㊃K ㊃L S ㊃B ㊃E ㊃T (1)式中:A 表示年均土壤流失量 t /(h m 2㊃a ) ;R 表示降雨侵蚀力因子 (M J ㊃mm )/(h m 2㊃h ㊃a ) ;K 表示土壤可侵蚀性因子 t ㊃h m 2㊃h /(h m 2㊃M J ㊃mm ) ;L 表示坡长因子,无量纲;S 表示坡度因子,无量纲;B 表示生物措施因子,无量纲;E 表示工程措施因子,无量纲;T 表示耕作措施因子,无量纲㊂(1)降雨侵蚀力因子R ㊂降雨侵蚀力其内涵是降雨所导致的土壤侵蚀发生的一种潜在能力,主要跟当地降雨量有关㊂考虑到研究主要是考量受人类活动影响的植被覆盖和土地利用等地表结构变化下的土壤侵蚀情况,为此用于计算降雨侵蚀力的降雨数据统一只使用1981 2010年的多年平均降雨量㊂参考‘水土流失计算导则“基于年降雨资料的降雨侵蚀力计算方法:R =0.067P d 1.627(2)式中:R 为年降雨侵蚀力因子 M J ㊃m m /(h m2㊃h ) ;P d 为年降雨量(mm )㊂(2)土壤可侵蚀性因子K ㊂土壤可侵蚀性简而言之为土壤被冲蚀㊁搬运的难易程度,主要跟当地的土壤质地有关,计算模型使用认可度较高且被广泛应用的基于土壤质地中不同土壤颗粒含量计算的E P I C 模型[23],并将K E P I C 换算成国际通用单位t ㊃h m 2㊃h /(h m 2㊃M J㊃mm ) ,即:K E P I C =0.2+0.3e x p -0.0256S AN (1-S I L /100){}ˑS I L /(C L A+S I L ).3ˑ1-0.25C /C +e x p (3.72-2.95C ){}ˑ1-0.75(1-S A N /100)/(1-S A N /100)+e x p -5.51+22.9(1-S A N /100){}K =0.1317㊃K E P I C(3)式中:S A N ,S I L ,C L A 分别为砂粒(0.05~2.0mm )㊁粉粒(0.002~0.05mm )㊁黏粒(<0.002mm )含量(%);C 为有机碳含量(%)㊂(3)坡长因子L ㊂坡长因子求算的原理是某一坡长的坡地上土壤流失量与标准小区坡长(22.13m )的坡地上土壤流失量之比,采用土壤侵蚀研究中孔亚平[24]提及的坡长因子公式:L =(λ/22.13)m(4)式中:λ为坡长,坡长被定义为地面上一点沿水流方向到其流向起点的最大地面距离在水平面的投影长度,本研究的坡长基于D E M 计算㊂m 为坡长指数,根据刘宝元[25]和江忠善[26]等研究的坡长指数依据坡度进行取值,如下:m =0.1 θ<5ʎ0.2 5ʎɤθ<15ʎ0.3 15ʎɤθ<25ʎ0.4 25ʎɤθ<35ʎ0.5 θȡ35ʎìîíïïïïïï(5)(4)坡度因子S ㊂坡度因子定义为某一坡度小区单位面上的土壤侵蚀量与标堆小区坡度单位面积上的土壤侵蚀量之比,计算方法借用刘宝元[27]和刘斌涛[28]等的公式:S =10.8s i n θ+0.03 θɤ5ʎ16.8s i n θ-0.50 5ʎ<θɤ10ʎ21.204s i n θ-1.2404 10ʎ<θɤ25ʎ29.585s i n θ-5.6079 θ>25ʎìîíïïïïï(6)式中:S 为坡度因子值;θ为坡度㊂(5)生物措施因子B ㊂通常指在一定条件下有植被覆盖或实施田间管理的土壤流失总量与同等条件下清耕的连续休闲地土壤流失总量之比㊂本文根据植被覆盖情况结合土地利用类型进行B 因子计算,具体赋值情况参照‘流域管理项目土壤侵蚀监测评价手册“和‘第一次水利普查成果丛书“进行赋值计算,如表1㊁表2所见㊂(6)工程措施因子E ㊂工程措施因子其内涵是当各条件与标准小区一致的情况下,实施工程措施下的土壤流失量与标准小区土壤流失量之比㊂由于金沙江流域幅员辽阔无法细分石坎或土坎等较细的工程措施,本研究以常见的梯田形式作为工程措施,同时考虑金沙江流域地势差异明显的特性,参考金沙江流域青藏高原㊁云贵川西高原和川西盆地的耕地地形,耕作习惯资料,依据‘生产建设项目土壤流失量测算导则“对流域上段㊁中段㊁下段的不同耕地进行相应赋值(见表3)㊂51第5期 杨建和等:金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表1 林㊁草㊁灌木B 值植被盖度B 因子林㊁草地盖度<20%20%~40%40%~60%60%~80%ȡ80%林地B 值0.1000.0800.0600.0200.004草地B 值0.4500.2400.1500.0900.043植被盖度B 因子灌木盖度<30%30%~45%45%~60%60%~75%ȡ75%灌木B 值0.2500.2000.1500.1200.100表2 其他地类B 值土地利用类型B 值耕地0.470建筑地0.353贫瘠0.230水域㊁冰雪地㊁湿地0.000(7)耕作措施因子T ㊂耕作措施因子其内涵是其他条件一致为前提,采取某种耕作措施的土壤流失量与同等条件下没有采取耕作措施的土壤流失量之比㊂本研究依据‘区域水土流失动态监测技术规定(试行)“中全国轮作区名称及代码对T 因子赋值,研究区所包含的耕作区与对应T 值见表4,其他地类均赋值为1.000㊂表3 不同工程措施E 值水土保持工程措施E 值水平梯田 0.100坡式梯田 0.414隔坡梯田 0.347波浪式梯田 0.414无水土保持工程措施1.000表4各耕作区T 值耕作区T 因子值青藏高原喜凉作物一熟轮歇区藏东南川西河谷地喜凉作物一熟区0.272西南中高原山地旱地二熟一熟水田二熟区贵州高原水田旱地两熟一熟区0.410云南高原水田旱地二熟一熟区0.425滇黔边境高原山地河谷旱地一熟两熟区0.429四川盆地水旱二熟兼三熟区盆西成都平原水田麦稻两熟区0.4222 结果与分析2.1 十年地表变化情况本研究主要从与土壤侵蚀有关的土地利用和植被覆盖两个角度分析地表变化㊂首先对2010年和2020年的土地利用情况进行矩阵分析,见表5㊂从土地利用面积减少量来看,2010 2020年草地面积减少量最多,耕地和森林次之,其中,草地转移情况主要有3404.90k m 2草地转移为耕地,3062.44k m 2草地转移为森林,4283.69k m 2草地转移为贫瘠㊂从土地利用面积增加量分析,2010 2020年耕地面积增加量最多,其次是森林,耕地的增加面积主要由森林㊁草地转移而来,森林的增加面积主要由草地㊁耕地和灌木转移而来㊂总体上,2010 2020年耕地面积净增加2294.38k m 2,森林面积净增加2133.07k m 2,灌木面积净减少542.19k m 2,草地面积净减少6059.7k m 2,水域面积净增加105k m 2,贫瘠地面积净增加1910.78k m 2,建筑地面积净增加158.65k m 2㊂将2010年㊁2020年的两期植被覆盖度(图1)进行重分类,并进行分区统计得到不同覆盖度下面积比例如表6所示,2010年植被覆盖度在0.6~0.8的占比最大,0.6以上盖度面积占比为65.44%,2020年植被覆盖度在0.4~0.6的占比最大,0.6以上盖度面积占比为27.68%㊂显然,2010 2020年覆盖度较高的植被面积在减少,0.6以上覆盖度面积减少57.70%㊂综上所述,金沙江流域10年间地表变化明显,耕地㊁森林㊁贫瘠㊁水域和建筑地面积都有所增加,耕地面积增量最高,而灌木和草地面积锐减,草地面积减少量最高,森林面积的增加量远不及灌木和草地面积的减少量,说明植被覆盖度减弱,主要是覆盖度较高的草地面积减少严重㊂2.2 土壤侵蚀模数与侵蚀强度变化在G I S 平台对C S L E 各因子进行地图代数运算得到2010年和2020年的土壤侵蚀模数(图2),结果显示,2010年金沙江流域土壤侵蚀模数介于0~870.75t /(h m 2㊃a ),平均侵蚀模数为17.06t /(h m 2㊃a )㊂根据地势从青海当曲至青海直门达划为流域上上游,平均土壤侵蚀模数10.20t /(h m 2㊃a);直门达至云南石鼓为流域上游,平均土壤侵蚀模数19.34t /(h m 2㊃a);石鼓至四川屏山为流域中游,平均土壤侵蚀模数21.3261 水土保持研究 第30卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.t /(h m 2㊃a );屏山至四川宜宾为流域下游,平均土壤侵蚀模数7.50t /(h m 2㊃a )㊂2020年金沙江流域土壤侵蚀模数介于0~895.46t /(h m 2㊃a ),平均侵蚀模数为24.56t /(h m 2㊃a ),其中流域上上游平均土壤侵蚀模数14.00t /(h m 2㊃a ),流域上游平均土壤侵蚀模数30.37t /(h m 2㊃a),流域中游平均土壤侵蚀模数27.45t /(h m 2㊃a ),流域下游平均土壤侵蚀模数10.40t /(h m 2㊃a)㊂显然,十年间流域上游和中游,即青海直门达至云南石鼓段和石鼓至四川屏山段土壤侵蚀模数变化最明显,分别由19.34t /(h m 2㊃a)上升至30.37t /(h m 2㊃a )㊁由21.32t /(h m 2㊃a )上升至27.45t /(h m 2㊃a),侵蚀等级由轻度向中度转变㊂表5金沙江流域2010年㊁2020年土地利用转移矩阵k m 2年份2020年耕地森林灌木草地水域贫瘠建筑总计减少量耕地30589.692301.43245.021790.72176.843.07105.0635211.844622.15森林2923.92141198.801101.00148.111.090.011.67145374.594175.79灌木561.38926.972735.75926.230.710.050.005151.082415.342010年草地3404.903062.44527.14256273.80240.924283.6966.32267859.2011585.40水域25.9312.610.00224.772571.26184.384.283023.23451.96贫瘠0.275.410.002435.71117.9913201.401.0515761.822560.42建筑0.130.000.000.1719.420.00487.45507.1719.73总计37506.22147507.664608.91261799.503128.2317672.60665.82472888.94增加量6916.536308.861873.165525.70556.964471.20178.38图1 金沙江流域2010年㊁2020年植被覆盖度依据土壤侵蚀分类分级标准进行土壤侵蚀强度分级,如图3所示,2010 2020年金沙江流域上游和中游土壤侵蚀强度变化明显,为明确10a 间各侵蚀强度等级间的变化,进行了土壤侵蚀强度转移矩阵(表7)㊂由表可知,2010年向2020年土壤侵蚀强度转移中,微度侵蚀向轻度侵蚀转移41.53%,轻度侵蚀向中度侵蚀转移66.03%,中度侵蚀向强烈侵蚀转移29.08%,强度侵蚀向极强度侵蚀转移27.80%,极强度侵蚀向剧烈侵蚀转移11.00%,总体呈现低强度向高强度转移㊂表6 金沙江流域2010年㊁2020年植被覆盖情况年份参数植被覆盖度<0.20.2~0.40.4~0.60.6~0.8>0.82010面积/k m24394.7877371.6587673.73217934.92102847.67面积占比/%0.9015.7817.8844.4620.982020面积/k m211365.18152680.17190477.60123256.6612443.15面积占比/%2.3231.1438.8625.142.54图2 金沙江流域土壤侵蚀模数空间分布图3 金沙江流域2010年㊁2020年土壤侵蚀强度空间分布71第5期 杨建和等:金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表7 金沙江流域2010-2020年土壤侵蚀强度转移矩阵k m 2年份2020年微度轻度中度强度极强度剧烈总计微度97796.6473308.873367.361336.48550.52157.07176516.94轻度3272.79132605.0356249.967814.09650.39228.00200820.26中度400.223267.6340332.9618972.481903.22354.4765230.982010年强度208.401072.181077.1414297.046540.43335.1123530.30极强度170.00474.87233.50602.357504.911111.2210096.85剧烈33.66216.70325.80169.67170.181150.732066.74总计101881.71210945.28101586.7243192.1117319.653336.60478262.072.3 不同坡段土壤侵蚀变化特征为进一步分析土壤侵蚀在不同坡度下的分布情况,参照‘土壤侵蚀分类分级标准“将流域坡度分为0ʎ~5ʎ,5ʎ~8ʎ,8ʎ~15ʎ,15ʎ~25ʎ,25ʎ~35ʎ,>35ʎ,共6个坡段,对2010年和2020年的土壤侵蚀模数按不同坡度提取(表8)㊂结果显示,随坡度的增加侵蚀模数不断增大,呈正相关㊂10年间,侵蚀模数的增幅与坡度也呈正相关,其中0ʎ~5ʎ坡段土壤侵蚀模数增幅最少,只增加了20%,大于35ʎ坡段的土壤侵蚀模数增幅最大,由25.85t /(h m 2㊃a )增至39.09t /(h m 2㊃a),增加51.22%㊂从土壤侵蚀量来看,两期土壤侵蚀量占比较高坡段均处在8ʎ以上,侵蚀量占比分别达到了92.71%,93.80%,2020年6个坡段对应的土壤侵蚀量均高于2010年对应坡段土壤侵蚀量㊂表8 金沙江流域不同坡度段土壤侵蚀变化坡度/(ʎ)面积/万h m 2面积占比/%2010年平均土壤侵蚀模数/(t ㊃h m -2㊃a-1)侵蚀量/万t侵蚀量占比/%2020年平均土壤侵蚀模数/(t ㊃h m -2㊃a-1)侵蚀量/万t侵蚀量占比/%10年土壤侵蚀模数变化/%0~51009.2719.433.203229.663.653.843875.603.05+205~8411.097.917.833218.833.649.754008.133.15+24.528~15851.0716.3915.2012936.2614.6320.9117795.8713.98+37.5715~251183.2722.7822.0826126.6029.5532.0437911.9729.79+45.1125~351080.2220.8023.9525871.2729.2635.0937904.9229.79+46.51>35658.8912.6925.8517032.3119.2739.0925756.0120.24+51.22注: +表示增加㊂2.4 不同高程带土壤侵蚀变化特征由于研究区海拔跨度大,进而分析了不同高程带土壤侵蚀分布情况㊂将流域划分为7个高程梯度(<500m ,500~1000m ,1000~2000m ,2000~3000m ,3000~4000m ,4000~5000m ,>5000m )㊂如图4所示,流域上上游高程在4000m 以上,流域上游高程为3000~5000m ,流域中游大部分高程为1000~3000m ,流域下游高程500~1000m 为主㊂由表9可知,侵蚀模数与高程带并无直接线性关系,2010年在3000~4000m 高程带平均土壤侵蚀模数最低,主要涉及流域上游和中游段,2020年小于500m 高程带土壤侵蚀模数最低,2010年和2020年在1000~2000m 高程带平均土壤侵蚀模数均最高,涉及流域中游和下游段㊂在4000~5000m 高程带土壤侵蚀量最高,涉及了金沙江流域的上游和上上游,2010年和2020年分别侵蚀了43173.19万t 和65740.99万t ,占比为48.70%和51.53%㊂从各高程带十年侵蚀模数变化来看,增幅由大到小的高程带依次为3000~4000m ,4000~5000m ,2000~3000m ,500~1000m ,1000~2000m ,>5000m ,<500m ,由此推断金沙江流域上游和中游段土壤侵蚀强度增加最为明显㊂图4 金沙江流域高程空间分布81 水土保持研究 第30卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表9金沙江流域不同高程带土壤侵蚀变化高程/m面积/万h m2面积占比/%2010年平均土壤侵蚀模数/(t㊃h m-2㊃a-1)侵蚀量/万t侵蚀量占比/%2020年平均土壤侵蚀模数/(t㊃h m-2㊃a-1)侵蚀量/万t侵蚀量占比/%10年侵蚀模数变化/%<5007.780.1620.09156.300.1822.00171.160.13+9.50 500~100041.790.8019.84829.110.9426.171093.640.86+31.91 1000~2000521.3210.0322.9911985.1513.5229.5915425.8612.09+28.71 2000~3000904.1217.4018.6116825.6718.9824.6722304.6417.48+32.56 3000~4000715.9613.7813.679787.1711.0422.3516001.7012.54+63.50 4000~50002725.5852.4615.8443173.1948.7024.1265740.9951.53+52.27 >5000279.065.3721.105888.176.6424.566853.715.37+16.40注: + 表示增加㊂3结论与讨论(1)金沙江流域2010 2020年土地利用和植被覆盖发生明显变化㊂耕地面积增量最多,净增加2294.38 k m2,主要由森林㊁草地转移而来㊂草地面积减量最多,净减少6059.7k m2,草地主要转移为耕地㊁贫瘠地和森林㊂10年间,植被覆盖度减弱,覆盖度较高的面积减少严重,0.6以上盖度面积减少57.70%㊂有研究显示金沙江流域植被覆盖受气温和降水驱动的区域分别占总面积的32.627%和28.265%[29],说明植被覆盖还有很大一部分是受人为活动的影响,在流域高海拔带可以考虑放牧,流域低海拔带考虑耕地扩张和森林保护行为,以及开发建设项目导致植被覆盖发生变化㊂(2)金沙江流域2010年和2020年平均土壤侵蚀模数分别为17.06t/(h m2㊃a),24.56t/(h m2㊃a),呈增加趋势,其中流域上游,即青海直门达至云南石鼓段土壤侵蚀模数变化明显,由19.34t/(h m2㊃a)上升到了30.37t/(h m2㊃a)㊂整个流域侵蚀强度等级分析结果总体呈现低强度向高强度转移,显著表现为微度侵蚀向轻度侵蚀转移41.53%轻度侵蚀向中度侵蚀转移66.03%,中度以上转移量相对较低㊂(3)金沙江流域不同坡段和高程带土壤侵蚀特征变化明显㊂总体上,土壤侵蚀模数随坡度的增加而递增,2010 2020年土壤侵蚀模数增幅随坡度的增加而增大,高程在1000~2000m的平均土壤侵蚀模数均最高,涉及流域中游和下游,即云南石鼓至四川宜宾㊂10年间,侵蚀模数变化增幅最大的高程带为3000~4000m,该高程带处于流域上游和中游㊂本项研究在土壤侵蚀模型选择上,使用C S L E模型要优于R U S L E模型,金沙江流域地貌㊁海拔㊁气候㊁耕作模式差异明显,C S L E模型中各因子更能具体代表不同地区的情况,在计算坡度坡长因子时,使用适合西南土石山区的高坡度分段公式,以适宜流域山高坡陡的现象,所以计算结果较为合理㊂另外,有研究表明生物措施因子B是中国土壤流失方程(C S L E)中最敏感的因子,土地利用类型为影响土壤侵蚀的主控因子,土地利用方式是土壤侵蚀空间异质性的主要驱动力[30-31]㊂因此,研究中统一使用了1981 2010年29个时间序列的年均降雨量,从植被覆盖和土地利用变化出发,目的是排除降雨因素,揭示十年地表变化造成的土壤侵蚀变化特征㊂影响土壤侵蚀程度的因素主要有气候㊁地形㊁土壤㊁植被,对于金沙江流域而言,气候和土壤是不受人类控制而发生土壤侵蚀的潜在因素,需要讨论的是耕垦㊁毁林开荒㊁设施建设㊁过度放牧等人为活动下改变了地形和植被覆盖等因素造成土壤侵蚀加剧的问题㊂通过研究结果,可以看到近10年金沙江流域草地退化严重,耕地和建筑扩张明显,植被覆盖度减弱,这可能与人为过度放牧和开发建设等行为有关㊂人类的开发建设,如修建高速公路㊁修建大型水电站等都会一定程度上改变原有的地形地貌,地形发生变化意味着坡度的大小㊁坡长㊁坡形等随之发生改变,这直接决定了土壤侵蚀对地表径流的响应,除了开发建设造成地形改变还会破坏植被,加之耕地扩张,过度放牧等行为使草地面积减少,导致土壤失去了天然的保护屏障㊂以上这些行为是造成2010 2020年金沙江流域出现土壤侵蚀由低强度向高强度转移的主要原因,目前,轻度侵蚀向中度侵蚀转移量最多,需要警惕未来进一步加剧的风险㊂由于尚无定量评价冻融侵蚀的方法[32],本研究只估算了水力侵蚀,尚未考虑金沙江源头存在冻融侵蚀的现象㊂可见估算水力㊁冻融等混合侵蚀地块的土壤侵蚀模型已成为亟待解决的问题㊂91第5期杨建和等:金沙江流域近十年地表变化与土壤侵蚀时空变化特征Copyright©博看网. All Rights Reserved.参考文献:[1] W a n g Z J,J i a o JY,S uY,e t a l.T h e e f f i c i e n c y o f l a r g e-s c a l ea f f o r e s t a t i o n w i t hf i s h-s c a l e p i t sf o rr e v e g e t a t i o na n d s o i l e r o s i o nc o n t r o l i nt h es t e p p ez o n eo nt h eh i l l-g u l l y L o e s sP l a t e a u[J].C a t e n a,2014,115:159-167.[2]王占礼.中国土壤侵蚀影响因素及其危害分析[J].农业工程学报,2000,16(4):32-36.[3] G u oS,Z h uZ,L y uL.E f f e c t s o f c l i m a t e c h a n g e a n d h u-m a na c t i v i t i e so ns o i l e r o s i o ni nt h eX i h eR i v e rB a s i n,C h i n a[J].W a t e r,2018,10(8):1085-1099.[4]王永立,范广洲,周定文,等.我国东部地区N D V I与气温㊁降水的关系研究[J].热带气象学报,2009,25(6): 725-732.[5]赵峰,范海峰,田竹君,等.吉林省中部不同土地利用类型的土壤侵蚀强度变化分析[J].吉林大学学报:地球科学版,2005,35(5):661-666.[6] A l i S.E v a l u a t i o no f t h eU n i v e r s a l S o i l L o s sE q u a t i o n i ns e m i-a r i da n ds u b-h u m i dc l i m a t e so fI n d i au s i n g s t a g ed e p e n d e n tC-f a c t o r[J].I n d i a nJ o u r n a lo f A g r i c u l t u r a lS c i e n c e s,2008,78(5):422-427.[7] V B a g a r e l l o,C,DS t e f a n o,e t a l.P r e d i c t i n g m a x i m u ma n n u a l v a l u e so fe v e n ts o i l l o s sb y U S L E-t y p e m o d e l s[J].C a t e n a,2017,155:10-19.[8]周璟,张旭东,何丹,等.基于G I S与R U S L E的武陵山区小流域土壤侵蚀评价研究[J].长江流域资源与环境, 2011,20(4):468-474.[9]胡刚,宋慧,石星军,等.基于R U S L E的卧虎山水库流域土壤侵蚀特征分析[J].地理科学,2018,38(4):610-617.[10]陈朝良,赵广举,穆兴民,等.基于R U S L E模型的湟水流域土壤侵蚀时空变化[J].水土保持学报,2021,35(4):73-79.[11]王凯,夏燕秋,马金辉,等.基于C S L E和高分辨率航空影像的孤山川流域土壤侵蚀定量评价[J].水土保持研究,2015,22(1):26-32.[12]马亚亚,王杰,张超,等.基于C S L E模型的陕北纸坊沟流域土壤侵蚀评价[J].水土保持通报,2018,38(6):95-102.[13]顾治家,谢云,李骜,等.利用C S L E模型的东北漫川漫岗区土壤侵蚀评价[J].农业工程学报,2020,36(11):49-56.[14]彭建,李丹丹,张玉清.基于G I S和R U S L E的滇西北山区土壤侵蚀空间特征分析:以云南省丽江县为例[J].山地学报,2007,25(5):548-556.[15]陈峰,李红波.基于G I S和R U S L E的滇南山区土壤侵蚀时空演变:以云南省元阳县为例[J].应用生态学报,2021,32(2):629-637.[16]陈正发,龚爱民,宁东卫,等.基于R U S L E模型的云南省土壤侵蚀和养分流失特征分析[J].水土保持学报,2021,35(6):7-14.[17]杨青林,丁鹏凯,仙巍,等.川西北地区土壤侵蚀敏感性评价[J].人民长江,2018,49(10):30-35. 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金沙江流域降水径流特性初步分析
宋萌勃;李太星;陈吉琴
【期刊名称】《长江工程职业技术学院学报》
【年(卷),期】2012(029)001
【摘要】选用1964-1990年内金沙江上游和下游14个雨量站资料进行降水特征分析，结果表明：降水地区分布相当不均匀，年内主要集中分配在汛期6-9月，年际变化不大；选用金沙江干支流上4个控制站年径流系列进行特征分析，结果表明：径流深地区分布不均匀，年内分配不均匀，丰枯周期明显，年际变化不大。

【总页数】4页(P1-4)
【作者】宋萌勃;李太星;陈吉琴
【作者单位】长江工程职业技术学院,武汉430212;长江工程职业技术学院,武汉430212;长江工程职业技术学院,武汉430212
【正文语种】中文
【中图分类】P332.1
【相关文献】
1.三峡工程蓄水前后金沙江流域降水径流响应关系对比分析 [J], 陈吉琴;香天元
2.黄河源区降水径流变化特性初步分析 [J], 孙贵山
3.金沙江流域径流特性变化及影响分析 [J], 宋晓波;伍勇;罗志远
4.金沙江流域降水径流趋势分析 [J], 陈吉琴;王艳;徐成汉
5.金沙江流域降水和径流时空演变的非一致性分析 [J], 张海荣;周建中;曾小凡;叶磊;孟长青
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DOI: 10.12006/j.issn.1673-1719.2020.102舒章康, 张建云, 金君良, 等. 1961—2018年中国主要江河枯季径流演变特征与成因 [J]. 气候变化研究进展, 2021, 17 (3): 340-351Shu Z K, Zhang J Y , Jin J L, et al . Evolution characters and causes of the dry season runoff for the major rivers in China during 1961-2018 [J]. Climate Change Research, 2021, 17 (3): 340-3511961—2018年中国主要江河枯季径流演变特征与成因舒章康1,2,3，张建云1,2,3，金君良1,2,3，王国庆1,2,3，汪 琳1,3，曹民雄1,2,31 南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210029；2 长江保护与绿色发展研究院，南京 210098；3 水利部应对气候变化研究中心，南京 210029气候变化研究进展第17卷 第3期 2021年5月CLIMATE CHANGE RESEARCH V ol. 17 No. 3May2021收稿日期：2020-05-25；修回日期：2020-07-22资助项目：国家重点研发计划（2017YFC0404401）；第二次青藏高原科学考察（2019QZKK0203）；国家自然科学基金项目（51779144，51679144， 51879164）；中央公益性科研院所基本业务费（Y220011，Y519010）作者简介：舒章康，男，硕士研究生，****************；金君良（通信作者），男，教授级高工，*************引 言近百年来，全球气候已发生显著变化，气温显著上升和极端暴雨事件频发对区域径流过程和水资源产生了重大影响[1-2]，而人类社会高速发展带来的人口迅速增长、下垫面变化以及水利工程修建等显著影响了自然水文过程[3-5]。

漳河流域径流演变规律及月径流预报模型研究
王旭东;仲晓林;魏琳
【期刊名称】《海河水利》
【年(卷),期】2018(000)001
【摘要】采用20世纪50年代以来的长系列水文资料,通过统计方法对漳河流域径流量进行趋势性及突变性分析,发现漳河流域总体年径流量呈现减少的趋势,1980年前后为该流域的突变年份,20世纪80年代以来流域人类活动影响较大.通过对径流演变的分析,采用三参数月水量平衡模型对流域月径流量进行模拟预测,通过遗传算法进行模型参数率定,并采用神经网络对预测结果进行实时校正.结果表明,该方法对漳河流域月径流预测有比较好的效果,可以应用于该流域的模拟预测研究.
【总页数】6页(P45-49,64)
【作者】王旭东;仲晓林;魏琳
【作者单位】海河水利委员会水文局,天津 300170;扬州市勘测设计研究院有限公司,江苏扬州 225002;海河水利委员会水文局,天津 300170
【正文语种】中文
【中图分类】TV121+.1
【相关文献】
1.丹江口水库流域月尺度降雨与径流预报研究 [J], 祝诗学;梁忠民;戴昌军;杨文发
2.基于SWAT模型的大凌河流域径流演变规律分析 [J], 张娜
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耿宝江
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5.不同集成模型对小流域短时径流预报的影响研究 [J], 林泳恩;杜懿;孟越;解河海;王大刚
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近60年来黄河流域气候变化及河川径流演变与响应赵建华;刘翠善;王国庆;金君良;刘艳丽;鲍振鑫【摘要】气候变化是区域水文变化最直接和重要的驱动因素。

采用Mann-Kendall方法,系统分析了黄河流域近60 a来气温、降水、径流的演变特征,探讨了不同阶段的降水-径流响应关系。

结果表明：近60 a来,黄河流域气温显著性升高;降水量总体减少,但呈非显著性变化趋势;受环境变化的影响,实测径流量呈显著性减少趋势。

黄河干支流4个重点水文站的实测径流与响应区间降水量之间存在较好的相关性,但不同年代的降水-径流关系存在一定差异,特别是21世纪以来,相同降水下的产流量明显偏少,反映了人类活动对区域水文情势的显著影响。

【期刊名称】《华北水利水电大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2018(039)003【总页数】6页(P1-5)【关键词】黄河;气温;降水;径流;演变趋势;响应关系【作者】赵建华;刘翠善;王国庆;金君良;刘艳丽;鲍振鑫【作者单位】[1]江苏省水文水资源勘测局南京分局,江苏南京210008;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;;[2]南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210029;[3]水利部应对气候变化研究中心,江苏南京210029;【正文语种】中文【中图分类】TV213.4在全球气候变化背景下,随着社会经济的快速发展,人类活动对区域水循环过程的扰动影响越来越显著。

洮河流域径流演变趋势分析畅俊杰1，高学军2，赵昌瑞 1（1.黄委会上游水文水资源局，甘肃兰州 730030；2.黄委会宁蒙水文水资源局，内蒙古包头 014014）摘要：本文对洮河流域水文特征进行了分析，发现该流域径流变化过程自1988年以后逐渐变小，致使均值在时间域上发生了跳跃，跳跃量为55 m3/s，折合水量为17.345亿m3。

由于自然条件和人类活动的影响，洮河流域在未来一个较长时段内将处于枯水段，年流量将在跳跃后的均值附近摆动。

关键词：洮河；径流；演变趋势；分析1 前言洮河是黄河上游较大的一级支流，红旗水文站是洮河的把口站，是我国西北地区重要的水电站——刘家峡水库的入库站。

其流量过程是水库电站科学管理、合理调度、经济运行的主要依据。

随着社会经济的快速发展，特别是中央提出了开发大西北的战略决策，西北地区工农业生产将有一个迅速发展的时期。

但是，由于近年来气候异常，我国北方地区大范围持续干旱，天然来水量不断减少，水资源供需矛盾将会日益加剧。

正确认识河流来水量的变化趋势，科学合理地进行调度，使之满足工农业生产和各部门的用水需求，使有限的水资源发挥最大的社会效益和经济效益，具有非常重要的现实意义。

2 流域自然概况及水文特性2.1 流域自然概况洮河流域位于青藏高原东北部，东临渭源县，东北与兰州市相接，北连永靖县，西靠临夏州，南与白龙江流域接壤，东南与宕昌县在分水岭交界。

在东经101°36′～104°20′，北纬34°03′～36°01′之间。

发源于青海省海南州境内的西倾山北麓勒尔当，源地海拔高程4260m，干流全长673Km，平均坡度27.0‰，集水面积为25527km2。

河水流出青海后向东流经甘肃省甘南州碌曲、临潭、卓尼县后至定西地区的岷县北折，再穿过临洮跨越临夏州的东乡到永靖县刘家峡水库坝上2km处汇入黄河，水系及测站分布见图1。

（略）流域上游地处甘南高原中部，地势高亢，海拔在3000～4000m之间，属高寒湿润气候，多年平均气温为2.3℃，多年平均降水量为610mm，多集中在7～9月。

金陵河长期水文预报发表时间：2019-09-09T14:04:08.343Z 来源：《防护工程》2019年12期作者：李波李博[导读] 为防洪抗灾胜利和水资源合理利用，根据金陵河近几年气候和水文情况，展望未来发展趋势。

宝鸡水文局陕西宝鸡 721006摘要：为防洪抗灾胜利和水资源合理利用，根据金陵河近几年气候和水文情况，展望未来发展趋势。

关键词：气候、降水、径流、人工活动1.金陵河流域基本情况金陵河属渭河北岸(左岸)又一较大的一级支流。

发源于陇县八渡镇赵家山以南，于陈仓区新街乡荣花树以北2公里处入境，流经新街、县功、金河等乡镇，穿越宝鸡市区注入渭河。

境内河段长55公里，流域面积427.1平方公里，河床平均比降7.4‰。

多年平均径流量6620立方米。

金陵河流域属于暖温带半湿润气候，全年气候变化受东亚季风(包括高原季风)控制。

冬季，处于强大的西伯利亚、蒙古高气压南侧，受制于极地大陆气团，天气寒冷干燥;夏季，处于印度低气压和印缅低压槽的东北部与西太平洋副热带高气压西侧，热带海洋气团和极地大陆气团常在本区上空交绥，或被单一的热带海洋气团控制，温热多雨和炎热干燥天气交替出现;春、秋二季处在冬、夏季风交替的过渡时期，使春季升温迅速且多变少雨，秋季降温迅速又多阴雨连绵，成为关中秋季连绵阴雨最多的地区。

全流域平均降水量600-700毫米。

2.预测依据2.1水文站网情况金陵河流域干流在陈仓区县功镇下河西村建有县功水位站，为加强金陵河流域资料收集，2016年从水位站变为水文站。

在支流司川河强家庄建有上王水位站，共两处水文、水位站。

分别在陕西省宝鸡市陈仓区新街镇设有新街、陕西省宝鸡市陈仓区县功镇高台村设有县功、陕西省宝鸡市金台区金河乡石桥村设有梨沟村三处基本雨量站。

宝鸡市陈仓区县功→香泉公路k32+500m处山梁上设有高庙、宝鸡市陈仓区县功镇谢家崖村设有谢家崖、宝鸡市陈仓区县功镇强家庄村设有强家庄、宝鸡市陈仓区县功镇南关村设有齐家沟、宝鸡市金台区金河乡同心村设有同心遥测雨量站，基本满足流域资料收集。

第22卷　第2期2024年4月中国水土保持科学Science of Soil and Water ConservationVol.22　No.2Apr.2024　D OI :10.16843/j.sswc.2023084基于SWAT 模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析黄　幸1,2,莫淑红2†,李平治2,乔殿新3,李斌斌3(1.河海大学水文水资源学院,210098,南京;2.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,710048,西安;3.水利部水土保持监测中心,100053,北京)摘要:探明流域径流侵蚀功率的演变规律对重点侵蚀区识别和土壤侵蚀防治至关重要㊂以嘉陵江右岸支流渠江流域为研究区,基于SWAT 模型模拟计算流域径流侵蚀功率,分析其时空分布特征与空间尺度效应,并通过聚类分析㊁相关性分析揭示其对流域气象㊁地形㊁土壤等因素的关系㊂结果表明:渠江流域年尺度的径流侵蚀功率大于季尺度,其中第3季度为土壤侵蚀重点防治时段;全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率均呈现出北部大南部小㊁西部大东部小㊁上游大下游小的空间分布特征;渠江干流与其支流大通江的多年平均径流侵蚀功率和流域控制面积之间均呈幂指数关系,且其变化规律存在空间阈值,在年尺度干流和大通江的阈值面积分别为8549.4和8504.4km 2,在第3季度干流和大通江的阈值面积分别为4834.9和6223.5km 2;气象因子㊁地形因子和流域形态因子为渠江流域径流侵蚀功率的主要影响因素㊂研究结果可为制订渠江流域土壤侵蚀治理方案提供决策依据㊂关键词:SWAT 模型;径流侵蚀功率;时空分布;空间尺度效应;渠江流域中图分类号:S157.1;P333文献标志码:A文章编号:2096⁃2673(2024)02⁃0025⁃09引用格式:黄幸,莫淑红,李平治,等.基于SWAT 模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析[J].中国水土保持科学,2024,22(2):25-33.HUANG Xing,MO Shuhong,LI Pingzhi,et al.Spatial and temporal analysis of runoff ero⁃sion power in Qujiang River Basin based on SWAT model[J].Science of Soil and Water Conservation,2024,22(2):25-33.收稿日期:20230508　修回日期:20240110项目名称:国家自然科学基金 基于侵蚀能量过程的集合式流域水土流失预报模型”(U2040208), 陕北黄土高原区人 水耦合系统互馈及协同进化机理研究”(52179024)第一作者简介:黄幸(2000 ),女,硕士研究生㊂主要研究方向:水文水资源㊂E⁃mail:809319042@†通信作者简介:莫淑红(1972 ),女,博士,教授㊂主要研究方向:旱区水文及水资源㊂E⁃mail:moshuhong@Spatial and temporal analysis of runoff erosion powerin Qujiang River Basin based on SWAT modelHUANG Xing 1,2,MO Shuhong 2,LI Pingzhi 2,QIAO Dianxin 3,LI Binbin 3(1.College of Hydrology and Water Resources,Hohai University,210098,Nanjing,China;2.State Key Laboratory of Eco⁃hydraulics in Northwest Arid Region,Xi′an University of Technology,710048,Xi′an,China;3.The Center of Soil and Water Conservation Monitoring,Ministry of Water Resources,100053,Beijing,China)Abstract :[Background ]Soil erosion destroys soil and water resources,exacerbates natural disasters such as droughts and floods,and threatens human survival and development.Qujiang River Basin is severely affected by soil erosion,and runoff erosion power can reflect dynamic characteristics of water erosion better than rainfall erosion force.Therefore,it’s important to use runoff erosion power theory to study erosion in Qujiang River Basin to reveal mechanism of water⁃sand response.[Methods ]This paper中国水土保持科学2024年took Qujiang River Basin as a research object,calculating seasonal as well as annual runoff erosion power based on runoff,which was simulated by SWAT model in terms of utilizing meteorological forcing data such as precipitation,temperature,wind etc.In addition,features of spatial⁃temporal pattern and effects of spatial scale were analyzed.Cluster and correlation method were adopted for investigation into relationships between runoff erosion power with meteorological,topographic and soil conditions. [Results]1)The constructed SWAT model had high accuracy in runoff simulation and good applicability in Qujiang River Basin.R2and NS coefficients were0.69and above,while PBIAS coefficient was below 16.72%in both parameter rate setting period and validation period.2)In aspect of time,annual runoff erosion power outweighed that in season.However,erosion during seasonⅢwas more serious than that in other season,which requires more attention on soil erosion prevention and control.Besides,runoff erosion power for whole year and for season III demonstrated a decreasing trend from north to south,west to east and up to down inspace.3)The thresholds of drainage control area for whole year in Qujiang river and Datong river were8549.4and8504.4km2respectively,while those for season III were4834.9and 6223.5km2respectively,indicating runoff erosion power decreased smoothly with increasing area when the area was larger than spatial thresholds,then gradually tended to a stable value.4)Meteorological, topographic and watershed morphological characters were main factors influenced runoff erosion power in Qujiang River Basin.Erosion in upstream area of basin presented greater performance than downstream, due to the steep topography,uneven precipitation distribution and morphological ease of runoff generation and flow concentration processes in upper reaches.[Conclusions]This paper illustrated feasibility of SWAT model and its simulated outcome in Qujiang River Basin.The spatial⁃temporal runoff erosion power characteristics together with impacts are closely related to meteorological constituents,terrain and basin shape.Therefore,the results contribute to effective identification of key sand producing areas in watershed,and also provide supports for soil erosion prevention,ecology restoration and environmental carrying capacity enhancement.Keywords:SWAT model;runoff erosion power;temporal and spatial distribution;spatial scale effect; Qujiang River Basin 土壤侵蚀是全球公认的最严重的环境问题之一,其破坏水土资源,加剧旱涝等自然灾害,威胁人类的生存和发展㊂嘉陵江流域地质地貌条件复杂㊁降水丰富㊁土壤可蚀性强,且不合理生产活动多,使得流域内水土流失面积和土壤侵蚀总量曾常居长江流域前列,水土流失治理刻不容缓[1]㊂当前有许多量化土壤侵蚀对流域影响的模型,如通用土壤流失方程㊁修正土壤流失方程和中国坡面土壤流失方程等[2]㊂降雨侵蚀力反映降雨及其产生的径流剥离和携带土壤颗粒的能力,其作为水蚀动力指标被广泛应用于土壤侵蚀模型及土壤侵蚀分析中[34]㊂但是降雨侵蚀力的计算通常需要高精度且不易获取的长序列场次降雨数据,资料处理较繁琐,且其仅通过雨滴的击溅效应表征土壤侵蚀作用,并未体现水蚀动力过程中的径流侵蚀和径流输沙作用[56],具有一定的局限性㊂与降雨侵蚀力相比,径流侵蚀功率能更好的反映水蚀动力特性,对于侵蚀动力机制的反应更敏感,数据要求更低[7]㊂目前已有众多学者基于径流侵蚀功率理论研究黄土高原地区的土壤侵蚀空间分布特征及尺度效应,取得较好成果[89]㊂长江流域的降水特征及下垫面条件与黄河流域不同,其侵蚀产沙和主要驱动机制也会有所差异[10],而此类研究在长江流域相对较少㊂因此,利用径流侵蚀功率理论研究长江流域地区的侵蚀情况对揭示其水沙响应机理具有重要意义㊂笔者以嘉陵江子流域渠江流域为例,基于SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型模拟流域径流,计算并分析径流侵蚀功率的时空分布特征㊁空间尺度效应及主要影响因子,以期为流域有效识别重点产沙区㊁合理开发利用水土资源等做出贡献㊂1　研究区概况渠江流域面积为3.92万km2(E106°28′~ 109°00′,N30°00′~32°48′),属亚热带湿润季风气62　第2期黄幸等:基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析候㊂其雨季集中于7 9月,多年平均降雨量为1078mm,输沙量主要来自汛期,多年平均输沙模数为347t/km2㊂流域地势东北高西南低,源头地势坡度较大,至下游浅丘区比降逐渐减小,土壤类型以棕壤㊁黄棕壤和紫色土为主㊂渠江流域水系及水文站点分布见图1㊂图1　渠江流域水系及水文站点分布图Fig.1　Distribution of river system and hydrological stations in Qujiang River Basin2　数据与方法2.1　数据来源笔者采用的数据主要包括摘自‘长江流域水文年鉴“的2008 2018年渠江流域上㊁中㊁下游巴中㊁七里沱和罗渡溪水文站实测日流量资料,由中国大气同化驱动数据集整理的逐日降水㊁风速㊁温度等气象数据,以及中科院地理空间数据云㊁中科院数据中心遥感影像㊁世界土壤数据库提供的30m分辨率地形数据㊁1∶10万土地覆盖数据和1∶100万土壤类型等空间数据㊂2.2　径流侵蚀功率计算2.2.1　SWAT模型构建与应用　笔者使用SWAT 模型[11]模拟渠江流域2009 2018年月径流,进而分析计算流域径流侵蚀功率㊂先依据集水面积㊁坡度等级㊁土地利用与土壤类型将渠江流域划分为77个子流域和1377个水文响应单元㊂然后,选取2008年作为预热期进行参数预调,2009 2013年作为率定期,2014 2018年作为验证期㊂在SWAT-CUP中选择径流相关参数进行参数敏感性分析和参数率定,并运用决定系数R2(R-Square)㊁纳什效率系数NS(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)㊁偏差比例PBIAS(percent bias)作为评价指标检验径流模拟精度㊂一般认为R2>0.6㊁NS>0.5㊁PBIAS≤±25%时,结果较好㊂满足精度要求时,输出渠江各子流域出口的模拟月径流过程㊂2.2.2　径流侵蚀功率计算　径流侵蚀功率属于经验模型指标中的侵蚀动力因子,其计算原理及应用详见文献[7]㊂依此推出的季径流侵蚀功率和年径流侵蚀功率计算公式分别见式(1)和式(2)㊂E s=Q s H s㊂(1)式中:E s为季径流侵蚀功率,m4/(km2㊃s);Q s为季最大月流量模数,m3/(km2㊃s);H s为季径流深,m㊂E y=Q y H y㊂(2)式中:E y为年径流侵蚀功率,m4/(km2㊃s);Q y为年最大月流量模数,m3/(km2㊃s);H y为年径流深,m㊂2.3　径流侵蚀功率影响因素分析选用系统聚类方法[12]和斯皮尔曼相关系数[13]对径流侵蚀功率影响因子进行合并归类与相关性分析㊂斯皮尔曼相关系数的绝对值越大,指标之间相关性越高,其表达式见式(3)㊂ρ=1-6∑n i=1d2in(n2-1)㊂(3)式中:ρ为斯皮尔曼相关系数;n为系列长度;d为72中国水土保持科学2024年按升序或降序排列后,同次序指标间的差值,量纲均为1㊂3　结果与分析3.1　模型率定与验证结果率定期㊁验证期巴中㊁七里沱和罗渡溪水文站模拟与实测月径流量值对比见图2~4㊂分析可知,巴中水文站率定期R 2=0.96㊁NS =0.92㊁PBIAS =16.2%,验证期R 2=0.70㊁NS =0.69㊁PBIAS =16.43%,率定结果较好,验证结果评级为可信;七里沱水文站率定期R 2=0.95㊁NS =0.93㊁PBIAS =-0.3%,验证期R 2=0.82㊁NS =0.80㊁PBIAS =-14.81%,率定结果极好,验证结果评级为较好;罗渡溪水文站率定期R 2=0.93㊁NS =0.92㊁PBIAS =-3.5%,验证期R 2=0.87㊁NS =0.84㊁PBIAS =-16.72%,率定结果极好,验证结果评级为较好㊂综上所述,在率定期和验证期内,3个水文站模拟所得月径流过程与实测月径流过程吻合度较高,表明所构建的SWAT 模型能较真实地反映渠江流域水文情势㊂图2　巴中水文站月径流量模拟值与实测值对比图Fig.2　Comparison of simulated and measured monthly runoff at Bazhong station图3　七里沱水文站月径流量模拟值与实测值对比图Fig.3　Comparison of simulated and measured monthly runoff at Qilituo station3.2　径流侵蚀功率的时空分布基于SWAT 模型得到2009 2018年渠江77个子流域季尺度和年尺度的多年平均径流侵蚀功率,其空间分布见图5和6㊂从时间角度看,全流域多年平均年径流侵蚀功率为0.049m 4/(km 2㊃s),总体上大于各季度多年平均径流侵蚀功率;在季尺度,第3季度多年平均径流侵蚀功率最大(0.028m 4/(km 2㊃s)),其次为第2季度㊁第4季度和第1季度,其变化周期与水文周期一致㊂显然,第3季度的径流侵蚀功率对全年贡献最大,应当重视该季度的水土流失治理㊂在空间尺度上,流域全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率均呈现出 北部大㊁南部小;西部大㊁东部小;上游大㊁下游小”的空间分布特征㊂第4季度的空间分布虽在南北和上下游部分与全年相似,但在东西部表现出 东部大㊁西部小”的特征㊂第1季度和第2季度的空间分布82　第2期黄幸等:基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析图4　罗渡溪水文站月径流量模拟值与实测值对比图Fig.4　Comparison of simulated and measured monthly runoff at Luoduxi station与全年相反,表现为 南部大㊁北部小;东部大㊁西部小;下游大㊁上游小”,但因其径流侵蚀功率较小,对年尺度空间分布影响也较小㊂3.3　径流侵蚀功率的空间尺度效应渠江流域的径流侵蚀功率空间差异明显,可能存在空间尺度效应,即径流侵蚀功率随流域控制面积变化可能呈现出一定规律㊂首先利用SWAT 模型计算2009 2018年渠江77个子流域出口断面及以上控制面积的全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率,结果见图7㊂由图7可知,对全年和第3季度,渠江各子流域出口断面及以上控制区域的多年平均径流侵蚀功率总体呈现出 上游大,下游小;干流大,支流小”的分布特点㊂为量化径流侵蚀功率与流域控制面积的相关关系,选取侵蚀较严重的渠江干流和支流大通江为研究对象,将流域控制面积分别与全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率进行拟合分析㊂干流的拟合结果分别见式(4)㊁式(5)和图8,大通江的拟合结果分别见式(6)㊁式(7)和图9㊂E my =0.0761A -0.158,R 2=0.67;(4)E ms =0.0438A-0.137,R 2=0.52;(5)E my 1=0.0771A -0.153,R 2=0.46;(6)E ms 1=0.0510A-0.165,R 2=0.49㊂(7)式中:E my ㊁E my 1分别为干流和大通江多年平均年径流侵蚀功率,m 4/(km 2㊃s);E ms ㊁E ms 1分别为干流和大通江多年平均季径流侵蚀功率,m 4/(km 2㊃s);A 为流域控制面积,103km 2㊂由图8和9可知,渠江干流和支流大通江存在较显著的空间尺度效应,其多年平均径流侵蚀功率与流域控制面积之间均呈幂指数关系,且干流相关关系优于支流大通江,全年相关系数与第3季度接近㊂随着流域控制面积的增大,多年平均径流侵蚀功率逐渐减小并趋于平缓,减小速率由大变小,说明存在空间阈值㊂为确定阈值,对式(4)~(7)求导,导数方程见式(8)~(11)㊂E′my =-0.0120A -1.158;(8)E′ms =-0.0060A-1.137;(9)E′my 1=-0.0118A -1.153;(10)E′ms 1=-0.0084A-1.165㊂(11)经计算可知,渠江干流在全年和第3季度的空间阈值分别为8549.4和4834.9km 2,大通江在全年和第3季度的空间阈值分别为8504.4和6223.5km 2㊂即当流域控制面积小于空间阈值时,|E |≥0.001,多年平均径流侵蚀功率随流域控制面积增加而迅速减小,反之则变化平缓,并逐渐减小至某一稳定值㊂其中干流的全年和第3季度径流侵蚀功率稳定值分别为0.04和0.02m 4/(km 2㊃s),大通江的全年和第3季度径流侵蚀功率稳定值分别为0.056和0.035m 4/(km 2㊃s)㊂3.4　径流侵蚀功率影响因素为探究渠江流域径流侵蚀功率时空分布及空间尺度效应的主要驱动因素,选用SPSS (statistical product and service solutions)软件对多年平均的年径流侵蚀功率进行聚类分析㊂本文共选取地形(75°以上坡度面积比例)㊁流域形态(圆度)㊁气象(各子流域上的多年平均降水量)㊁侵蚀动力(多年平均径流侵蚀功率)㊁土地利用(林草地面积比例)和土壤(易受侵蚀土壤面积比例)6类聚类因子,经分析将渠江77个子流域划分为3种聚类类型,其空间分布见图10㊂可知,第1聚类与第2聚类主要分布于上游地区,其面积所例分别为26.0%和19.3%,多年平均径流侵蚀功率分别为0.05892中国水土保持科学2024年　4个季度的季径流侵蚀功率量级不同,值越大侵蚀越严重,其总体范围为0.00001≤E s≤0.08000㊂下同㊂Magnitude of seasonal runoff erosion power varies among four periods,with larger values indicating more severe erosion.The over⁃all range is0.00001≤E s≤0.08000.The same below.图5　渠江流域多年平均季径流侵蚀功率空间分布图Fig.5　Spatial distribution of multi⁃year average runoff erosion power at season scale in Qujiang River Basin 和0.052m4/(km2㊃s),均大于多年平均径流侵蚀功率中值0.049m4/(km2㊃s),该地区径流侵蚀能量较大,受侵蚀程度较剧烈㊂第3聚类是渠江流域的主导聚类,主要分布在中下游地区,其面积比例为54.7%,流域内多年平均径流侵蚀功率为0.046m4/(km2㊃s),小于多年平均径流侵蚀功率中值,该地区植被类型多样,下垫面条件较好,受侵蚀程度较小㊂03　第2期黄幸等:基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析图6　渠江流域多年平均年径流侵蚀功率空间分布图Fig.6　Spatial distribution of multi⁃year average runoff erosionpower at year scale in Qujiang River Basin 统计侵蚀动力因子与其余聚类因子的斯皮尔曼相关系数见表1,结果表明气象因子㊁地形因子和流域形态因子为渠江流域径流侵蚀功率排名前3的主图7　渠江各子流域出口断面及以上控制面积的多年平均径流侵蚀功率空间分布图Fig.7　Spatial distribution of multi⁃year average runoff erosion power for control area at and abovethe outlet cross⁃section of each Qujiang River subbasin要影响因子㊂且在显著水平为0.05时,第1聚类中的气象因子与径流侵蚀功率呈显著相关,说明降雨的空间分布不均性对该地区径流侵蚀能量影响较大;第2聚类中气象因子㊁地形因子和流域形态因子与径流侵蚀功率呈显著相关,说明该地区75°以上坡度面积比例很大,流域内地势陡峭,降雨空间分布差异较显著,流域形态偏圆形,产汇流过程较快,能显著影响径流侵蚀功率的空间分布和规律;第3聚类中流域形态因子与气象因子与径流侵蚀功率呈一般相关,其对该聚类地区径流侵蚀功率的影响远不如第2聚类地区,说明该地区整体地势较平缓,各子流域多年平均降雨量差距不大,流域形态较狭长,产汇流过程相对较慢㊂4　结论1)所构建的SWAT 模型径流模拟精度较高,在渠江流域适用性好㊂巴中㊁七里沱㊁罗渡溪水文站率定期R 2㊁NS 系数均在0.92及以上,PBIAS 系数均<16.20%;验证期R 2㊁NS 系数均在0.69及以上,PBIAS 系数均在16.72%以下㊂这说明该模型能较真实地反映渠江流域水文情势㊂2)渠江流域多年平均年径流侵蚀功率总体上大于季径流侵蚀功率,其中第3季度>第2季度>第4季度>第1季度㊂流域全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率空间分布均呈现出 北部大㊁南部小;西部大㊁东部小;上游大㊁下游小”的特征;第4季度的空间分布在东西部呈现出 东部大㊁西部小”的特征,其余部分与全年相似;第1㊁第2季度的空间分布与全年分布规律相反㊂ 3)渠江干流及其支流大通江的径流侵蚀功率具有较为显著的空间尺度效应,全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率与流域控制面积之间呈13中国水土保持科学2024年图8　渠江干流多年平均年和第3季度径流侵蚀功率与流域控制面积关系图Fig.8　Fitting results of multi⁃year average runoff erosionpower and watershed control area at year and seasonscale(season Ⅲ)in the main stream of Qujiang River图9　渠江支流大通江多年平均年和第3季度径流侵蚀功率与流域控制面积关系图Fig.9　Fitting results of multi⁃year average runoff erosionpower and watershed control area at year and seasonscale(season Ⅲ)in Datong River图10　渠江流域聚类空间分布图Fig.10　Clustering spatial distribution of Qujiang River Basin幂指数均关系㊂当流域控制面积分别>8549.4和4834.9km 2时,干流全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率随着面积增加变化幅度极小,并逐渐稳定于0.04和0.02m 4/(km 2㊃s);当流域控制面积分别大于8504.4和6223.5km 2时,大通江全年和第3季度的多年平均径流侵蚀功率随着面积增加变化幅度极小,并逐渐稳定于0.056和0.035m 4/(km 2㊃s)㊂表1　斯皮尔曼相关系数计算结果表Tab.1　Spearman correlation coefficient calculated results table聚类名Cluster name地形因子Topographical factor流域形态因子Watershed morphology气象因子Meteorology 土地利用因子Land use 土壤因子Soil第1聚类Cluster Ⅰ-0.451-0.4840.621*-0.280-0.022第2聚类Cluster Ⅱ0.636*0.622*0.678*0.441-0.336第3聚类Cluster Ⅲ0.0680.349*0.336*-0.2610.072　注:*表示在0.05水平上相关性显著㊂Notes:*indicates significant correlation at the 0.05level. 4)气象因子㊁地形因子和流域形态因子对渠江流域径流侵蚀功率的分布有主要影响作用㊂流域上游区因地势陡峭㊁降水分布不均㊁形态易于产汇流而表现出较大的径流侵蚀功率;下游地区因地势平坦,产汇流过程缓慢受侵蚀情况较轻㊂5　参考文献[1]　万彩兵,程冬兵,李昊.水土保持法修订实施十年来长江流域水土流失治理成效[J].中国水土保持,2021(6):1.WAN Caibing,CHENG Dongbing,LI Hao.Effect of soil and water loss control in the Yangtze River Basin since the revision and implementation of soil and water conser⁃vation law for ten years [J].Soil and Water Conservation in China,2021(6):1.[2]　史志华,刘前进,张含玉,等.近十年土壤侵蚀与水土保持研究进展与展望[J ].土壤学报,2020,57(5):1117.SHI Zhihua,LIU Qianjin,ZHANG Hanyu,et al.Study on soil erosion and conservation in the past 10years:Pro⁃23　第2期黄幸等:基于SWAT模型的渠江流域径流侵蚀功率时空规律分析gress and prospects[J].Acta Pedologica Sinica,2020,57(5):1117.[3]　许功伟,徐立荣,张云苹,等.1970 2019年大汶河流域降雨侵蚀力时空变化分析[J].水土保持研究,2022,29(6):45.XU Gongwei,XU Lirong,ZHANG Yunping,et al.Spati⁃otemporal variation of rainfall erosivity in the Dawen RiverBasin during1970-2019[J].Research of Soil and Wa⁃ter Conservation,2022,29(6):45.[4]　WISCHMEIER W H,SMITH D D.Predicting rainfallerosion losses:A guide to conservation planning[M].Washington:Department of Agriculture,1978:26.[5]　徐晶,时延锋,徐征和,等.1961 2020年沂蒙山区降雨侵蚀力时空变化特征[J].水土保持研究,2022,29(6):36.XU Jing,SHI Yanfeng,XU Zhenghe,et al.Spatiotem⁃poral variation characteristics of rainfall erosivity in theYimeng Mountain area 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[10]CHANG Enhao,LI Peng,LI Zhanbin,et al.The impactof vegetation successional status on slope runoff erosion inthe Loess Plateau of China[J].Water,2019,11(12):2614.[11]HUSSAINZADA W,LEE H S.Effect of an improved ag⁃ricultural irrigation scheme with a hydraulic structure forcrop cultivation in arid northern Afghanistan using the Soiland Water Assessment Tool(SWAT)[J].Scientific Re⁃ports,2022,12(1):5186.[12]倪鹏,包为民,张乾,等.基于主成分分析的系统聚类分析方法在洪水预报中的应用[J].三峡大学学报(自然科学版),2018,40(1):1.NI Peng,BAO Weimin,ZHANG Qian,et al.Applica⁃tion of hierarchical cluster analysis to flood forecastingbased on principal component analysis[J].Journal ofChina Three Gorges University(Natural Sciences),2018,40(1):1.[13]张钰荃,高成,陈旭东,等.西江上游流域年径流系数变化规律及其影响因素分析[J].水电能源科学,2021,39(5):37.ZHANG Yuquan,GAO Cheng,CHEN Xudong,et al.Variation of runoff coefficient and its influencing factors inupper reaches of Xijiang River Basin[J].Water Re⁃sources and Power,2021,39(5):37.33。

第44卷第1期2024年2月水土保持通报B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .44,N o .1F e b .,2024收稿日期:2023-05-05 修回日期:2023-07-26资助项目:国家自然科学基金面上项目 工业磁性球粒在陆架海的分布格局与沉积效应 (42376163号);山东省自然科学基金(Z R 2022M D 109);科技基础资源调查专项(2022F Y 202402);国家重点研发计划项目(2016Y F C 0402602) 第一作者:郑慧玲(1994 ),女(汉族),山西省临汾市人,博士研究生,研究方向为海洋沉积学㊂E m a i l :1317650102@q q .c o m ㊂ 通信作者:王永红(1969 ),女(汉族),山东省青岛市人,教授,博士生导师,主要从事海洋地质和环境研究㊂E m a i l :y o n g h o n gw@o u c .e d u .c n ㊂1960 2020年黄河㊁长江㊁珠江入海水沙通量演变特征郑慧玲1,王永红1,2,3(1.中国海洋大学海洋地球科学学院,山东青岛266100;2.中国海洋大学海洋地球科学学院,海底科学与探测技术教育部重点实验室,山东青岛266100;3.青岛海洋科学与技术试点国家实验室,山东青岛266237)摘 要:[目的]基于动态更新数据综合对比中国三大河流入海水沙通量的特征,为流域开发和管理提供依据㊂[方法]收集黄河(利津站)㊁长江(大通站)㊁珠江(高要站㊁石角站㊁博罗站)5个水文控制站1960 2020年实测数据,采用滑动平均法㊁P e t t i t t 检验法㊁双累积曲线法以及小波变换分别对水沙通量的趋势性㊁变异性㊁周期性特征进行分析,采用交叉小波变换和小波相干谱探究径流量和泥沙量的共振周期与相干性㊂[结果]近60a 黄河㊁长江㊁珠江入海水沙通量均发生了明显变化,黄河径流量和泥沙量在1986年突变减少,泥沙量在1997年二次突变减少;长江和珠江入海径流量未发生变异,泥沙量分别于1992,1999年突变减少㊂这三大河流入海水沙具有显著的年际和年代际周期特征,年代际共同演化周期分别集中于1980年以前㊁1990年以前和2000年以前㊂年际共同演化周期为5a , 丰 枯 转换频繁㊂交叉小波分析结果显示,黄河㊁长江和珠江的入海径流量和泥沙量在1965 1975年具有显著的1~3a 的共振周期,以正相位演变为主㊂[结论]中国三大河流入海水沙具有显著的趋势性㊁变异性和周期性特征,可以据此进行的流域开发和管理更有效㊂关键词:水沙通量;趋势性;突变性;周期性;交叉小波变换文献标识码:A 文章编号:1000-288X (2024)01-0147-11中图分类号:P 333文献参数:郑慧玲,王永红.1960 2020年黄河㊁长江㊁珠江入海水沙通量演变特征[J ].水土保持通报,2024,44(1):147-157.D O I :10.13961/j .c n k i .s t b c t b .2024.01.016;Z h e n g H u i l i n g ,W a n g Y o n g h o n g.E v o l u t i o n c h a r a c t e r i s t i c s o f r u n o f f a n d s e d i m e n t f l u x e s o fY e l l o wR i v e r ,Y a n g t z eR i v e r a n dP e a r l R i v e r i n t o s e a d u r i n g 1960 2020[J ].B u l l e t i no f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2024,44(1):147-157.E v o l u t i o nC h a r a c t e r i s t i c s o fR u n o f f a n dS e d i m e n tF l u x e s o fY e l l o wR i v e r,Y a n g t z eR i v e r a n dP e a r lR i v e r i n t o S e aD u r i n g 1960 2020Z h e n g H u i l i n g 1,W a n g Y o n g h o n g1,2,3(1.C o l l e g e o f M a r i n eG e o s c i e n c e s ,O c e a nU n i v e r s i t y o f C h i n a ,Q i n g d a o ,S h a n d o n g 266100,C h i n a ;2.K e y L a b o f S u b m a r i n eG e o s c i e n c e s a n dP r o s p e c t i n g T e c h n i q u e s ,M O EC h i n a ,C o l l e g e o f Ma r i n e G e o s c i e n c e s ,O c e a nU n i v e r s i t y o f C h i n a ,Q i n g d a o ,S h a n d o n g 266100,C h i n a ;3.L ab o r a t o r y o f M a r i n eG e o l o g y an d E n v i r o n m e n t ,Q i n g d a oN a t i o n a lL a b o r a t o r y f o rM a r i n eS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,Q i n g d a o ,S h a n d o n g 266237,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]R u n o f f a n ds e d i m e n t c h a r a c t e r i s t i c so f t h r e e r i v e r s i nC h i n aw e r ec o m pa r e db a s e do n d a t au p d a t e dd y n a m ic a l l y ,i no rde r t o p r o v i d eab a s i sf o rb a s i nd e v e l o p m e n ta n d m a n ag e m e n t .[M e th o d s ]R u n o f f a n d s e di m e n t d a t a f o r t h eY e l l o w R i v e r (L ij i ns t a t i o n ),Y a n g t z eR i v e r (D a t o n g s t a t i o n ),a n dP e a r l R i v e r (G a o y a o ,S h i j i a o ,B o l u o s t a t i o n s )f r o m1960t o 2020w e r eu s e dw i t h t h em o v i n g a v e r a gem e t h o d ,t h e P e t t i t t t e s t m e t h o d ,t h ed o u b l e m a s sc u r v e m e t h o d ,a n dt h ew a v e l e t t r a n s f o r m m e t h o dt os t u d y th et r e n d ,m u t a g e n i c i t y ,a n d p e r i o d i c i t y c h a r a c t e r i s t i c so fr u n o f fa n ds e d i m e n tf l u x e s .A d d i t i o n a l l y ,t h ec r o s s w a v e l e t t r a n s f o r ma n dw a v e l e t c o h e r e n c es p e c t r u m w e r eu s e dt o i n v e s t i ga t et h er e s o n a n c e p e r i o da n dc o h e r e n c eo f r u n o f f a n d s e d i m e n t f l u x .[R e s u l t s ]T h e r u n o f f a n d s e d i m e n t f l u x e s o f t h eY e l l o w R i v e r ,Y a n g t z eR i v e r a n d P e a r lR i v e r i n t os e a sh a v eu n d e r g o n es i g n i f i c a n td e c l i n e sd u r i n g th e p a s t60y e a r s .R u n o f fa n ds e d i m e n t d i s c h a r g e o f t h eY e l l o w R i v e r d e c r e a s e d i n 1986,a n d t h e s e d i m e n t v o l u m e d e c r e a s e d a b r u p t l y a ga i n i n 1997.R u n o f f o f t h eY a n g t z eR i v e r a n dP e a r l R i v e r f l u c t u a t e d a n d t h e s e d i m e n t d i s c h a r g e d e c r e a s e d ab r u p t l yi n 1992a n d 1999,r e s p e c t i v e l y .T h e r u n o f f a n d s e d i m e n t c h a n g e s f o r t h e t h r e e r i v e r sw e r e c h a r a c t e r i z e d b y s i gn i f i c a n ti n t e r a n n u a l a n d i n t e r d e c a d a l c y c l e s.S p e c i f i c a l l y,t h e i n t e r d e c a d a l c o-e v o l u t i o nc y c l e so f r u n o f f a n ds e d i m e n t i n t h e Y e l l o w R i v e r,Y a n g t z e R i v e r,a n d P e a r lR i v e r w e r ec o n c e n t r a t e d b e f o r e1980,1990,a n d2000, r e s p e c t i v e l y,a n dt h ei n t e r a n n u a lc o-e v o l u t i o nc y c l e w a sf i v e y e a r s,w i t hf r e q u e n t a b u n d a n c e-d e p l e t i o n t r a n s i t i o n s.T h e r e s u l t s o f t h e c r o s sw a v e l e t a n a l y s i s s h o w e d t h a t t h e r u n o f f a n d s e d i m e n t o f t h e t h r e e r i v e r s e x h i b i t e d a s i g n i f i c a n t1 3y e a r r e s o n a n c e c y c l ew i t h p r e d o m i n a n t l yp o s i t i v e p h a s e e v o l u t i o nd u r i n g1965 1975.[C o n c l u s i o n]T h er u n o f fa n ds e d i m e n t f l u x e s i n t ot h es e ao f t h et h r e e m a j o rr i v e r so fC h i n a w e r e c h a r a c t e r i z e db y s i g n i f i c a n tt r e n d,m u t a g e n i c i t y,a n d p e r i o d i c i t y.E f f e c t i v e w a t e r s h e d d e v e l o p m e n ta n d m a n a g e m e n t c o u l db em o r e e f f e c t i v eb a s e do n t h e s e r e s u l t s.K e y w o r d s:r u n o f f a n d s e d i m e n t f l u x;t r e n d;m u t a g e n i c i t y;p e r i o d i c i t y;c r o s sw a v e l e t t r a n s f o r m作为连接陆地和海洋的纽带,河流每年携带约2.00ˑ1010t泥沙进入海洋[1],这对于河道㊁三角洲和河口地貌的塑造有重大影响[2]㊂与此同时,水沙输移会携带大量生物和化学污染物到达河口,一定程度上破坏了河口和近海岸地区的生态环境[3]㊂近几十年来,人类活动和气候变化显著影响了河流的自然过程,导致河流入海泥沙减少,三角洲被侵蚀的现象成为全球关注的话题㊂对于河流入海泥沙变化的研究是国际地圈生物圈计划(i n t e r n a t i o n a l g e o s p h e r e-b i o s p h e r e p r o g r a m,I G B P)及其核心项目海岸带陆海相互作用(l a n do c e a n i n t e r a c t i o n i n t h e c o a s t a l z o n e,L O I C Z)的目标[4],亦有助于理解河流三角洲的演化㊂已有研究表明河流的年径流量和泥沙量波动变化[5-7],以黄河㊁长江和珠江为例,作为中国最大的三条河流,其变化过程影响着西太平洋的淡水和泥沙输送量㊂同时,受人口增长和经济发展的影响,黄河㊁长江和珠江的开发利用程度相对较高㊂地理区位及人类活动的差异导致三大河流水沙演化模式各异㊂L i u F e n g等[8]的研究表明,20世纪50年代至21世纪初期,三大河流(黄河㊁长江㊁珠江)径流量的年减少量仅为6.00ˑ108m3,下降趋势不显著,而总输沙量则显著下降,年减少量达3.11ˑ107t;研究时段内黄河泥沙量对海洋的贡献率由71.8%下降至37.0%,长江和珠江泥沙通量对海洋的贡献分别由24.2%和4.0%上升至53.0%和10.0%;最重要的是径流量和输沙量的年际变化受到厄尔尼诺/南方涛动等气候振荡的影响,输沙量的长期下降趋势则主要受人类活动影响㊂褚忠信等[9]对比黄河和长江流域降水与径流的关系,结果显示长江的径流量主要受降水的影响,其径流周期与降水周期关系密切,而黄河的径流量在人类活动的影响下,周期性趋势不显著㊂这些研究的时间较早,受研究目标和方法的影响,新时期三大河流入海水沙的趋势性㊁变异性和周期性演化特征仍需补充完善㊂中国河流总输沙量的变化影响东亚超级三角洲的演化,进而影响西太平洋大陆架的环境变化,这一过程的影响机制较为复杂㊂河流的径流量和泥沙量是动态变化的,通过对其动态过程的分析可以探知自然环境和人类活动影响的水文时间序列变化㊂此外,黄河㊁长江㊁珠江分处在不同的气候区,流域范围内的社会经济发展状况也显著不同,由此形成了水沙变化的不同模式㊂21世纪以来,人类活动影响的河流径流量和输沙量呈现新的变化特征,基于动态更新的水沙数据,分析不同河流水沙的变化特征具有科学和现实意义㊂本文收集黄河(利津站)㊁长江(大通站)㊁珠江(高要站㊁石角站㊁博罗站)5个水文站1960 2020年的水沙资料,应用滑动平均法㊁P e t t i t t检验法㊁双累积曲线法等对三大河流入海径流量和泥沙量的趋势性㊁年际变异性特征进行讨论;同时利用M o r l e t小波分析包括交叉小波分析和小波相干性对水沙过程的周期性特征进行探讨㊂本文的研究结果一方面可以综合对比三大河流水沙的动态特征,另一方面可以为流域开发和管理提供理论依据㊂1研究区域黄河㊁长江㊁珠江自北至南分布,是中国的三大河流,总计向海洋输送的淡水㊁泥沙及溶解固体分别占世界总量的3%,9%和7%[10]㊂黄河和长江发源于青藏高原,干流长度分别为5464和6397k m,流域面积约7.50ˑ105和1.80ˑ106k m2㊂珠江发源于云贵高原,全长2400k m,流域面积约4.50ˑ105k m2(图1)㊂黄河以头道拐和花园口为界分为上游㊁中游和下游,突出特点是 水少沙多,水沙异源 ,水量约占全国河流径流量的2%,主要来自上游兰州站以上流域,泥沙主要来自中游黄土高原地区,约占总泥沙量的90%[11]㊂下游利津站是河流入海的最后一个水文站,位于山东省利津县,控制着黄河入海的水沙量㊂长江以宜昌和湖口为界分为三段,约一半的径流和泥沙来自宜昌上游㊂下游区大通站位于安徽省池州市,基本不受潮流影响(控制流域占全流域总面积的94%),是长江入海水沙的参考站㊂珠江是一个复合型水系,有西江㊁北江和东江三条主要支流㊂其中西江是最大的支流,径流量和泥沙量分别占珠江总水量和沙量的841水土保持通报第44卷77%和89%,北江次之,东江的径流量和含沙量最低㊂西江和北江经思贤滘汇入珠江三角洲,东江在东莞市石龙镇汇入珠江三角洲,汇流前的主要水文控制站分别是高要站(西江)㊁石角站(北江)和博罗站(东江)㊂图1黄河㊁长江㊁珠江流域区位图F i g.1S c h e m a t i cm a p o fY e l l o wR i v e r,Y a n g t z eR i v e r a n dP e a r lR i v e r b a s i n2材料与方法2.1数据来源黄河㊁长江㊁珠江入海口5个水文站20世纪60年代至2020年的年径流量和泥沙量数据来源于中华人民共和国水利部(h t t p:ʊm w r.g o v.c n/)㊁‘中国河流泥沙公报“㊁中国水利部黄河水利委员会(历史测量数据,h t t p:ʊw w w.y r c c.g o v.c n/)㊁长江水文网(h t t p:ʊw w w.c j h.c o m.c n/i n d e x.h t m l)㊁华东师范大学(历史保存数据)㊁广东省水文局(历史测量数据,h t t p:ʊs l t.g d.g o v.c n/)㊁中山大学(历史保存数据)㊂统计年份见表1㊂3条河流主要大坝建设数据(表2)来源于中国大坝工程学会网站(h t t p:ʊw w w.c h i n c o l d.o r g.c n/)㊂2.2研究方法研究采用滑动平均法㊁双累积曲线法㊁P e t t i t t突变检验法对水沙序列的趋势性和变异点进行分析,周期性特征分析采用小波变换,另外,研究借助交叉小波分析和小波相干谱对径流量和泥沙量的共振周期与相干性进行探讨㊂滑动平均法应用M a t l a b进行数据分析,主要思路是将时间序列x1,x2 x n的几个前期值和后期值取平均,求出新的序列y t㊂计算公式[12-13]为:y=12k+1ðk i=-k x t+i(1)式中:y t表示新序列;k为滑动平均尺度;x t+i表示参与此次生成新序列的旧序列值;k=1时,y t为3a 滑动平均值,k=2时,y t为5a滑动平均值㊂表1黄河㊁长江㊁珠江下游水文站历史水沙统计年份T a b l e1R u n o f f a n d s e d i m e n t d a t a o f5h y d r o l o g i c a l s t a t i o n s i n Y e l l o w,Y a n g t z e a n dP e a r lR i v e r河流水文站经纬度水沙统计年份黄河利津118ʎ18'18ᵡE,37ʎ31'20ᵡN1960 2020长江大通117ʎ36'43ᵡE,30ʎ46'41ᵡN1950 2020高要112ʎ27'13ᵡE,23ʎ02'43ᵡN珠江石角112ʎ56'59ᵡE,23ʎ33'39ᵡN1960 2020博罗114ʎ17'42ᵡE,23ʎ09'50ᵡN注:‘河流泥沙公报“中的泥沙量是指悬移质部分,不包括推移质㊂双累积曲线法适用于检验两个相关累积变量,主要检测长期水文气象要素趋势的一致性和变化㊂这种方法要求两个变量之间的相关性高,且呈比例关系[14]㊂两个相关变量的连续累积值绘制在一起,如果曲线是一条直线,则变量之间呈比例变化,直线的斜率表示两个变量的相关程度;如果曲线的斜率在某一点发生变化,表明两个变量的关系改变[15-16]㊂文中的数据分析借助E x c e l和O r i g i n完成㊂P e t t i t t突变检验借助M a t l a b进行分析,假设序列长度为T,变化点为t,把假设序列划分为前后两段,即两样本为x1,x2 x t和x t+1,x t+2 x T, P e t t i t t突变检验的本质是检验序列中的两个样本是否来自于同一个样本的M a n n-W h i t n e y统计量[17]㊂统计量U t的计算公式为:U t,n=U t-1,n+ðh j=1s g n(x i-x j)(t=2 n)(2)其中:x i-x j>0;s g n(x i-x j)=1;x i-x j=0;s g n(x i-x j)=0;x i-x j<0;s g n(x i-x j)=-1㊂式中:U t,n为统计量,s g n为符号函数㊂通过U t,n序列的最大值定义统计量K t,n表示最可能的突变点:K t,n=m a x|U t,n|(1ɤtɤn)(3)建立检验统计量p判别相关概率突变点的显著性:p=2e-6K2t,nn2+n3(4)令α为置信度,当p<α时,认为检测出的变异点为显著突变点㊂941第1期郑慧玲等:1960 2020年黄河㊁长江㊁珠江入海水沙通量演变特征表2 黄河㊁长江㊁珠江流域历史较大规模大坝建设T a b l e 2 L a r g e s c a l e d a m s i nY e l l o w ,Y a n gt z e a n d P e a r lR i v e r b a s i n流域水库名称库容量/108m 3建成时间黄河流域青铜峡6.061967上游干流刘家峡571969龙羊峡2471986李家峡16.51997三门峡1621961中游干流万家寨8.961998小浪底126.52000长江流域金沙江干流溪洛渡126.72007向家坝51.92012金沙江支流二滩582000升钟13.91982嘉陵江支流宝珠寺25.51998碧口5.21976岷江干流紫坪铺11.12002岷江支流瀑布沟53.92009龚嘴3.71979鸭河口13.21960汉江干流丹江口290.51968安康25.91993汉江支流黄龙滩11.61978构皮滩55.62008乌江干流乌江渡231983洪家渡49.52002湘江东江91.51986沅江五强溪421996凤滩17.31979资水柘溪36.61962澧水江垭17.41998赣江万安22.21990鄱阳湖水系支流柘林79.21972洪门121961长江干流葛洲坝15.81981三峡3932003珠江流域大王滩5.851960明江那板7.021960西津301964澄碧河11.31966西江大化9.641982鲁布革1.111988岩滩33.81992天生桥1081997百色562006龙滩2732006南水12.431971北江长湖1.491973锦江1.91990飞来峡19.51999新丰江138.961962东江枫树坝19.41973白盆珠12.21985小波变换是时间和频率的局部化分析,通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,进而分析信号的多层次时间结构和局部特征㊂本文选用复小波函数M o r l e t 小波作为基函数研究3大河流入海水沙的周期变化特征㊂对于给定的能量有限信号f (t )ɪL (R ),其连续小波变换为[12]: W f (a ,b )=|a |-1/2ʏR f (t ) φ(t -b a)d t (5)式中:W f (a ,b )为小波变换系数;f (t )为一个信号或平方可积函数;a ,b ɪR ;a ʂ0,a 为伸缩尺度;b 为平移参数㊂将小波系数的平方值在b 域上积分,得小波方差为:v a r (a )=ʏ+ɕ-ɕ|W f (a ,b )|2d b (6)交叉小波分析(c r o s sw a v e l e t t r a n s f o r m ,XWT )将交叉谱分析和小波变换相结合[18],从多时间尺度分析两个具有一定物理关系的时间序列在时频域中的共振周期及相位关系㊂交叉小波谱用于在时间 频率空间中找到时间序列里周期性强度一致的区域㊂计算公式为:W X Y n =W X n W y *n(7)式中:X n 和Y n 表示两个时间序列;W y *n为Y n 序列小波变换系数的复共轭,交叉小波功率|W X Yn |值越大,两者在不同时频域上的相关性越显著㊂小波相干性(w a v e l e t c o h e r e n c e ,WT C )用来反映两个时间序列在时频空间的相干程度,小波相干谱用于在时间 频率空间中找到两个时间序列共同变化的区域㊂计算公式为:R 2n (s )=|S s -1W X Y n (s ) |2S s -1|W X n (s )|2 ㊃S s -1|W y n (s )|2(8)式中:S 被称为平滑算子;S s -1|W X Y n (s )|2为两时间序列在某一频率下波振幅的交叉积;S s -1|W Xn(s )|2 和S s -1|W Y n (s )|2分别表示振动波X 和Y 的振幅㊂3 结果与分析3.1 水沙通量趋势及突变分析为分析黄河㊁长江㊁珠江入海水沙通量的趋势,分别对其入海水文控制站监测的水沙时间序列做趋势分析和滑动平均值检验(图2)㊂结果显示黄河入海径流量波动最大,珠江次之,长江最小;泥沙量均显著下降㊂具体来看,黄河入海径流量均值为2.61ˑ1010m3,1960 1986年平均值较高,处在波动的偏高期,1987 2002年,入海径流量减少,处在波动的偏低期,2003 2020年,入海径流量增加,处在波动的平051 水土保持通报 第44卷稳期;入海泥沙量均值为5.30ˑ108t,整体波动下降㊂长江入海径流量均值为8.98ˑ1011m3,变化过程相对平稳;入海泥沙量的均值为3.53ˑ108t,2000年以前相对平稳,之后泥沙量显著下降㊂珠江入海径流量的均值为2.18ˑ1011m3,变化过程比长江显著;入海泥沙量的均值为6.30ˑ107t,1960 1998年,入海泥沙平均值为8.10ˑ107t,1998年以后,入海泥沙均值减少为3.00ˑ107t㊂黄河㊁长江㊁珠江的入海水沙波动变化,在此基础上,通过双累积曲线法㊁P e t t i t t检验法确定径流量和泥沙量的突变年份㊂黄河入海水沙的双累积曲线斜率由249.91变为75.66,转折点为1997年,表明入海泥沙在1997年之后减少㊂P e t t i t t检验显示,入海径流量的统计值于1976 1997年超过0.01显著水平线,1986年达峰值;泥沙量的统计值在1976 2008年超过0.01显著水平线,分别于1986,1997年达峰值㊂综合两种方法判断1986年为黄河入海水沙的突变年份,1997年泥沙量二次突变减少㊂1960 2020年,黄河入海水沙受到自然(气候变化)和人类活动(修建水库㊁进行水土保持㊁干流引水)的广泛影响[19]㊂1970年之前,黄河入海水沙主要受气候变化的影响,随着刘家峡㊁龙羊峡㊁青铜峡㊁小浪底等水利枢纽的建设,入海水沙逐渐被水库控制㊂截至1986年,上游水库累积库容量3.10ˑ1010m3[20],对黄河入海水沙的调控作用明显,统计显示,1986 2020年平均入海泥沙仅为1960 1986年的21.9%, 1986年为黄河入海水沙的突变年㊂此外,20世纪50年代后期黄河流域开始水土保持和流域治理,截至1998年底,黄土高原地区进行的坡耕地改建水平梯田,建设其他类型基本农田,营造水土保持林,人工种草等措施治理面积达1.73ˑ105k m2㊂实测资料显示,70年代以来,水土保持措施多年平均减少入黄泥沙3.00ˑ108t㊂与此同时,1950 2000年利津站多年实测输沙量8.39ˑ108t(2000年中国河流泥沙公报,中华人民共和国水利部h t t p:ʊw w w.m w r.g o v.c n/i nde x.h t m l)㊂1970 1997年水土保持措施影响下的减沙量占利津站总输沙量的36.75%,成为黄河入海泥沙二次突变减少的主要原因㊂长江入海水沙的双累积曲线斜率由5.24变为2.09,转折点出现在1992年,表明入海泥沙在1992年之后减少㊂P e t t i t t检验中,径流量的统计曲线值未超过0.5显著水平线,表明入海径流量未发生显著变化;泥沙量的统计曲线值于1965 2012年超过0.01显著水平线,1992年达峰值㊂综合判断长江入海径流量保持相对稳定,未发生明显变异,泥沙量在1992年突变减少㊂长江流域的气候类型为亚热带季风性湿润气候,多年降水量稳定,受其影响的入海径流量未发生明显变异[21-22]㊂不同于径流量的变化趋势,多年来泥沙量显著下降,主要受到多种人类活动的影响㊂1960s 1990s,长江干支流修建了14座大型水库,累积库容量6.36ˑ1010m3,对入海泥沙的拦截量达55%㊂此外,20世纪80年代末期在金沙江下游及毕节地区㊁嘉陵江中下游㊁陇南陕南地区和三峡库区 四大片 实施长江上游水土保持重点防治工程( 长治 工程)㊂1994年以后,重点防治区逐步扩展到中游的丹江口库区㊁洞庭湖水系㊁鄱阳湖水系和大别山南麓诸水系[23]㊂截至第五期(1999 2003年)项目完成,该工程减少土壤侵蚀量6.00ˑ107t/a,1989 1992年减沙量约1.80ˑ108t[24-25]㊂人类活动影响下,地表覆被变化的累积作用导致长江入海泥沙于1992年突变减少㊂珠江入海水沙的双累积曲线斜率由3.80变为1.28,转折点出现在1999年,表明入海泥沙在1999年之后减少㊂P e t t i t t检验显示,珠江入海径流量的统计值未超过0.5显著水平线,表明径流量未发生显著变化;入海泥沙量的统计值于1984 2010年超过0.01显著水平线,1999年达峰值㊂综合判断,珠江入海径流量未发生明显变异,泥沙量在1999年突变减少㊂珠江流域在亚热带季风气候类型影响下多年降水相对稳定,入海径流量未发生明显变化[21-22]㊂泥沙量的减少受大坝建设㊁水土保持以及挖砂活动的影响㊂1992年,珠江支流西江建成了岩滩水库,导致泥沙量以1.00ˑ107t/a的速率沉积[26],1997年天生桥水库建成,库容量约为岩滩水库的3倍,拦截了西江支流的大量泥沙㊂与此同时,西江流域进行的水土保持措施[27]和挖砂行为[28]减少了入海泥沙㊂北江于1999年建成飞来峡大坝,库容量约2.00ˑ109m3,拦沙效果明显㊂20世纪80年代中期开始,在国家水土保持政策的引导下,北江流域森林覆盖率由73%增至77%[29],固沙作用明显㊂此外,东江上游修建的新丰江水库㊁枫树坝水库和白盆珠水库对其水沙过程有着重要的调蓄作用[30]㊂20世纪90年代以来广泛开展的水土保持措施使得东江流域的植被覆盖率从30%提高到65%,入海泥沙减少至3.50ˑ106~4.00ˑ106t/a[31]㊂1998 2008年在博罗站附近进行的大规模挖砂行为导致泥沙量显著减少[28]㊂西㊁北㊁东江流域的水库建设㊁水土保持以及挖砂活动使得珠江整体的泥沙量于1999年突变减少㊂151第1期郑慧玲等:1960 2020年黄河㊁长江㊁珠江入海水沙通量演变特征图2黄河㊁长江㊁珠江入海径流量和泥沙量变化趋势图㊁双累积曲线图㊁P e t t i t t检验图F i g.2T r e n d i n r u n o f f a n d s e d i m e n t,d o u b l e c u m u l a t i v e c u r v e,P e t t i t t s t e s t o fY e l l o wR i v e r,Y a n g t z eR i v e r a n dP e a r lR i v e r入海泥沙量的急剧减少会影响下游三角洲的形貌特征㊂以黄河三角洲为例,1999年小浪底水库建成后,下游河道泥沙在2000年减少了约1.38ˑ109t,导致黄河三角洲被严重侵蚀[32]㊂2002年黄河调水调沙工程实施以来,入海泥沙的变化幅度减小,三角洲向海推进的速率减缓㊂长江三角洲在三峡大坝建成后亦经历了侵蚀过程,2003年大坝运行以来,宜昌站和大通站泥沙通量的下降速率分别为4.90ˑ107t/a (9.9%)和1.43ˑ108t/a(33.5%),导致中下游河道的侵蚀率达6.10ˑ107t/a[33]㊂珠江河道和三角洲的地貌于20世纪90年代发生变化,西江㊁北江和东江的河床分别下降了0.59~1.73m,0.34~4.43m和1.77~6.48m[34],此外,泥沙含量的下降也导致三角洲的扩张速度放缓[35]㊂在气候变化和广泛人类活动的影响下,黄河㊁长江和珠江三角洲面临着被破坏的风险,随着水坝建设㊁流域引水㊁挖砂等活动的持续进行,预计未来三大河流入海泥沙通量将进一步减少,掌握其入海水沙的变化特征有助于因地制宜采取措251水土保持通报第44卷施对河流三角洲进行保护[8]㊂3.2水沙通量多时间尺度特征本文采用M o r l e t小波分析对1960 2020年黄河㊁长江㊁珠江入海水沙时间序列进行多时间尺度特征分析㊂图3为小波系数时频分布图和小波方差图,时频分布图主要反映水沙序列不同时间尺度的周期及在时间域中的分布,据此判断径流量和泥沙量的变化趋势;小波方差图指示对各序列变化起主要作用的周期,即主周期,小波方差值越大,表明该时间尺度振荡越强,周期越显著㊂黄河利津站小波方差图显示,径流量的主周期分别是38,15,20,4a,小波系数时频分布图(图3)显示,径流量在32~48,12~20a范围内周期变化明显㊂32~48a内,1960 2010年经历了两次 丰 枯 变化,之后振荡趋势减弱;12~20a内,1960 1990年经历了三次 枯 丰 变化,之后振荡趋势减弱㊂泥沙量的主周期分别是20,55,5,38a㊂16~24a内, 1960 1980年经历了两次 枯 丰 变化,1980年以后,振荡周期明显减弱㊂整体来看,黄河入海水沙在年代际尺度上具有一致的演变周期,20和38a,20世纪80年代以前入海水沙共同振荡的周期性趋势较强,之后共同振荡趋势减弱㊂年际尺度上,黄河入海水沙具有4~5a的变化周期,振荡频繁,趋势较缓㊂图3黄河㊁长江㊁珠江径流量㊁泥沙量小波系数时频和方差图F i g.3W a v e l e t a n a l y s i s o f r u n o f f a n d s e d i m e n t o f t h eY e l l o wR i v e r,Y a n g t z eR i v e r a n dP e a r lR i v e r长江大通站小波方差图显示,径流量的主周期分别是35,57,11,5a,小波系数时频分布图显示,径流量在32~40,8~16a范围内存在明显的周期变化㊂32~40a的周期具有全局性,存在于径流的整个阶段,1950 2020年入海径流大致经历了三次 丰 枯 转换期,未来预计将进入丰水阶段㊂8~16a周期的整体振荡较微弱,径流量的 丰 枯 变化频繁, 1990年以后变化不显著㊂泥沙量的主周期分别是55,44,14,29,5a㊂40~60a内,1955 1990年大致经历了一次 丰 枯 变化,之后振荡周期减弱㊂24~ 32,12~20a尺度上,泥沙量 丰 枯 变化频繁, 20世纪90年代以后,转换周期更加趋缓㊂整体来351第1期郑慧玲等:1960 2020年黄河㊁长江㊁珠江入海水沙通量演变特征看,长江入海水沙在年代际尺度上的演变周期具有较强一致性,57(55a)和11(14a),以1990年为界,之前入海径流量和泥沙量的 丰 枯 变化较频繁,之后振荡趋势明显减弱㊂年际尺度上,长江入海水沙具有5a的变化周期,振荡频繁,趋势不明显㊂珠江水沙序列的小波方差图显示,径流量的主周期为36,54,24,12,5a,小波系数时频分布图显示,径流量在32~40,48~56,16~28a范围内周期变化明显㊂32~40a周期具有全局性,存在于径流的整个阶段,第一主周期36a的变化中,径流量平均周期为23a,大致经历了三次 丰 枯 变化;48~56a范围内,径流经历了 丰 枯 丰 的变化过程;16~28a 范围内,径流量的振荡趋势减弱,主要集中于1964 2005年,2005年之后变化不明显㊂泥沙量的主周期为54,23,43,13,5a㊂16~30a内,入海泥沙大致经历了三次 枯 丰 转化,变化时间集中于1960 2000年,之后振荡趋势减弱;12~16a范围内,入海泥沙 丰 枯 转化频繁,1960 2000年大致经历了五次变化,之后振荡趋势明显趋缓;32~48a范围内,泥沙振荡周期较缓,大致经历了两次 丰 枯 变化, 2000 2020年的变化趋势有所增强㊂整体来看,珠江入海水沙在年代际尺度上具有一致的演变周期, 54,24(23a)和12(13a),21世纪之前入海水沙共同振荡的周期性趋势较强,之后入海径流量的周期性规律仍较明显,入海泥沙的规律性减弱㊂年际尺度上,珠江入海水沙具有5a的变化周期,整体变化频繁,振荡趋势不显著㊂综合来看,黄河㊁长江㊁珠江入海水沙的长期演变过程具有显著的年际和年代际尺度周期㊂年代际尺度上,三条河流入海径流量和泥沙量的演变周期具有较强的一致性,黄河水沙共振周期过程集中于1980年以前,长江集中于1990年以前,珠江在2000年以前水沙共同演变趋势性较强㊂年代际尺度上水沙变化周期的差异主要受流域范围内大规模人类活动影响㊂年际尺度上,三条河流入海水沙具有5a的变化周期,径流量和泥沙量的 丰 枯 转换较频繁㊂3.3水沙通量的共振周期对1960 2020年黄河㊁长江㊁珠江入海水沙进行交叉小波分析,图4为径流量和泥沙量的交叉小波谱和小波相干谱㊂箭头方向表示两者之间的相位关系,由左至右表示正相位,由右至左表示反相位,黑色粗实线表示两者之间达到了95%的红噪声检验,黑色细实线为小波影响锥线(C O I),该曲线以外区域由于受到边缘效应而不予考虑[36]㊂交叉小波功率谱颜色越深,对应时域内的频率越强,小波相干谱颜色越深,表明二者之间的相干性越强㊂黄河入海径流量与泥沙量的XWT显示,1963 1974年,径流量和泥沙量在1~4a范围内通过了95%的显著性检验,1985 1991年,在5~6a范围内通过了95%显著性检验,二者呈正相位关系㊂W T C显示,径流量和泥沙量在整个时频空间高能量区内存在显著的共振周期,且高能量区的显著相关性远大于低能量区㊂8~15a周期在整个时间段内均通过95%的显著性检验(两端时间受边界影响),且二者以正相位为主,说明黄河入海水沙演变特征具有极强的一致性㊂长江入海径流量与泥沙量XWT显示,1967 1975年,径流量和泥沙量在1~3a范围内通过了95%的显著性检验,1972 1990年,在6~10a范围内通过了95%的显著性检验,二者呈正相位关系㊂WT C显示,长江入海径流量和泥沙量在1~3,6~ 14a范围内具有相干性,其中,1~3a的周期在1995 2012年通过95%的显著性检验,6~14a的周期在1964 2004年亦通过了95%的显著性检验,二者以正相位关系为主,表明长江入海水沙在相应时段内的演变特征是一致的㊂珠江入海径流量和泥沙量XWT显示,1964 1977年,径流量和泥沙量在1~3a范围内通过了95%的显著性检验,1991 2000年,二者在3~5a范围内通过了95%的显著性检验,以正相位为主㊂WT C显示,珠江入海水沙在整个时频空间高能量区存在显著的共振周期,且高能量区显著相关性大于低能量区,其中,1~5,8~15a的周期相干性较强,1~ 5a的周期在整个时间段内通过95%的显著性检验(两端时间受边界影响),8~15a的周期在1975 2000年通过了95%的显著性检验,二者以正相位关系为主,表明珠江入海水沙演变特征具有极强的一致性㊂交叉小波分析表明1960 2020年黄河入海水沙分别在1~4,5~6a范围内具有共同的振荡周期,显著性区域分别集中在1963 1974年和1985 1991年;长江入海水沙分别在1~3,6~10a范围内具有共同振荡周期,显著性区域集中在1967 1975年和1972 1990年;珠江入海水沙分别在1~3,3~5a范围内具有共同振荡周期,显著性区域集中在1964 1977年和1991 2000年㊂综合来看,黄河㊁长江㊁珠江的入海水沙在年际尺度上具有共同的振荡周期,其中,1~3a的周期通过95%的显著性水平,径流量和泥沙量周期演变的一致范围是20世纪60年代中期到20世纪70年代中期㊂小波相干谱分析表明,三大河流入海水沙以正相位关系为主,研究时段内,黄河在8~15a范围内,径流量和泥沙量的相位关系最显著;长江在近50a(1964 2004年)的过程中,径流量和泥沙量正向显著相关的周期为6~14a,另外在451水土保持通报第44卷。

水文地质H ydrogeology某金矿地质勘探中水文地质特征及演化规律分析于树宾（山东省煤田地质局第一勘探队，山东　滕州　２７７５００）摘 要：该金矿所处地理位置的地质条件十分优越，是重要的金元素矿产资源储备区，矿产资源十分丰富。

结合该地区地质勘探结果，开展对其水文地质特征及演化规律的分析研究。

通过对矿床含水岩组水文地质特征、地下水补给和迳流条件以及矿区地下水动态变化规律等水文地质特征和地层、岩浆岩以及构造控矿的演化规律分析得出，该金矿区域深部以及外围具有一定的找矿潜力。

关键词：金矿；地质勘探；水文地质特征；演化规律中图分类号：Ｐ６１８　文献标识码：Ａ 文章编号：１００２－５０６５（２０２０）１０－０１５０－２Analysis of hydrogeological characteristics and evolution law in geological exploration of a gold mineYU Shu-bin（Ｔｈｅ　ｆｉｒｓｔ　ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ　ｔｅａｍ　ｏｆ　Ｓｈａｎｄｏｎｇ　Ｃｏａｌｆｉｅｌｄ　Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｂｕｒｅａｕ，Ｔｅｎｇｚｈｏｕ　２７７５００，Ｃｈｉｎａ）Abstract: Ｔｈｅ　ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｇｏｌｄ　ｄｅｐｏｓｉｔ　ａｒｅ　ｖｅｒｙ　ｓｕｐｅｒｉｏｒ，　ａｎｄ　ｉｔ　ｉｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｒｅｓｅｒｖｅ　ａｒｅａ　ｏｆ　ｇｏｌｄ　ｍｉｎｅｒａｌ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ．　Ｃｏｍｂｉｎｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ａｒｅａ，　ｔｈｅ　ｈｙｄｒｏｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ａｎｄ　ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ　ｌａｗ　ａｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ　ａｎｄ　ｓｔｕｄｉｅｄ．　Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｔｈｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｈｙｄｒｏｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｗａｔｅｒ　ｂｅａｒｉｎｇ　ｒｏｃｋ　ｇｒｏｕｐ，　ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ　ｒｅｃｈａｒｇｅ　ａｎｄ　ｒｕｎｏｆｆ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，　ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｃｈａｎｇｅ　ｌａｗ　ａｎｄ　ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ　ｌａｗ　ｏｆ　ｓｔｒａｔａ，　ｍａｇｍａｔｉｃ　ｒｏｃｋｓ　ａｎｄ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｏｒｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ，　ｉｔ　ｉｓ　ｃｏｎｃｌｕｄｅｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅｒｅ　ｉｓ　ａ　ｃｅｒｔａｉｎ　ｐｒｏｓｐｅｃｔｉｎｇ　ｐｏｔｅｎｔｉａｌ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｄｅｅｐ　ａｎｄ　ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ　ａｒｅａｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｇｏｌｄ　ｄｅｐｏｓｉｔ．Keywords: ｇｏｌｄ　ｄｅｐｏｓｉｔ；　ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ；　ｈｙｄｒｏｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；　ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ　ｌａｗ该金矿床主要位于山东省，总面积高达5.34平方千米以上。