塔河流域干旱灾害效应

塔河流域干旱灾害效应_塔河流域干旱预警

8　塔河流域干旱灾害效应

8．1　干旱灾害对农业及生态环境影响分析

8．1．1　对农业生产的影响

干旱作为一种自然灾害，在对国民经济各部门影响中，对农业有着广泛和最显著的影响，它不仅影响农业结构、作物布局和种植制度，而且对作物生长发育有着直接和间接的影响。干旱使作物缺水减产，影响农事活动，如影响肥料的使用及其有效性，导致病虫害和森林、草地火灾的发生等。

1）对粮食生产的影响

（1）旱灾对粮食生产的影响

1980—2010年塔河流域由于旱灾所带来的粮食损失总计为1　129．81万t，占同期塔里木河流域粮食总产量的9．97%，如图8．1所示。

图8．1　1980—2010年因旱灾粮食减产量

从因旱减产粮食量占粮食总产量的比例和单位播种面积上减产粮食量看，1980—2010年因旱减产粮食总量占全塔里木河流域30年粮食总产量的9．97%，年均每亩播种面积减产粮食14．56kg。因旱灾减产粮食最多的年份是1993年，占当年粮食总产量的24．48%，平均年均每亩播种面积减产粮食51．47kg，其次是2002年，占当年粮食总产量的18．32%，平均每亩播种面积减产粮食40．42kg。

（2）对粮食减产影响的年代演变

从20世纪80年代至21世纪10年代旱灾引发粮食量减产是一个逐年增加的过程，见表8．1，图8．2所示。20世纪90年代因旱灾粮食减产量为451．29万t，为80年代减产量151．68万t的2．98倍；21世纪10年代因旱灾粮食减产量为563．65 万t，为90年代减产量的1．25倍，80年代的3．72倍。

表8．1　塔河流域各年代因旱灾粮食损失统计

图8．2　塔河流域各年代因旱灾粮食减产统计

塔河流域每年因为旱灾造成的粮食减产数不断上升，损失量占粮食总产量比重由20世纪80年代的1．34%上升为21世纪10年代的4．97%。80年代，平均每年粮食损失量为51．17万t，占粮食总产量的1．34%；90年代，平均每年粮食损失量为45．13万t，占粮食总产量的3．98%，比80年代减少了6．04万t；10（2000—2010年）年代，平均每年因旱灾而造成的粮食损失量为56．37万t，约占总产量的4．97%，比80年代增加了5．20万t，高出了3．63个百分点，比90年代增加了11．24万t，高出了0．99个百分点。从上述分析可以看出，由于干旱灾害受灾面积和成灾面积不断增加，以及粮食单产的提高，使粮食损失量呈上升趋势，直接影响粮食产量的波动［6－9］。

（3）粮食减产与受灾率的关系

旱灾受灾率与因旱灾粮食减产量的关系见图8．3，旱灾受灾率与旱灾减产粮食占全塔河流域粮食总产量的比例关系见图8．4。从两图可见，旱灾的受灾率与旱灾造成的粮食减产量之间存在着很大的相关性，受灾率愈高，造成的粮食减产也就越多，如图8．3、图8．4所示。

图8．3　塔河流域旱灾受灾率与因旱灾粮食减产量

图8．4　塔河流域旱灾受灾率与因旱灾减产粮食占粮食总产量的比例

（4）粮食减产量与受灾面积及成灾面积的关系

从旱灾受灾面积、成灾面积与粮食减产量之间的相关分析看，旱灾成灾面积与粮食减产相关分析的判定系数比受灾面积与粮食减产之间的更高，说明旱灾的成灾面积对粮食生产的影响更为显著，见图8．5、图8．6所示。

图8．5　塔河流域旱灾受灾面积与因旱灾粮食减产量

图8．6　塔河流域旱灾成灾面积与因旱灾粮食减产量

2）对农业经济的影响

塔河流域1990—2007年因旱粮食损失976．23万t（年平均54．24万t），是粮食总产量7　212．05万t的13．54%，造成农业直接经济损失2　214．06亿元（年平均123．01亿元），占全塔河流域生产总值66　928．18亿元（年平均3　718．23亿元）的3．31%；工业直接经济损失1　169．20亿元（年平均64．96亿元），占流域生产总值的1．75%，牧业直接经济损失636．47亿元（年平均35．36亿元），占流域生产总值的0．95%，经济总损失4　019．73亿元（年平均223．32亿元），占流域生产总值的6．01%，见图8．7、图8．8。

图8．7　塔河流域1990—2007年因旱灾粮食损失量

图8．8　塔河流域1990—2007年旱灾经济损失柱状图

8．1．2　对生态环境的影响

1）生态系统主要类型

塔河流域生态系统类型的划分采用水生生态系统和陆地生态系统相结合的原则，即河流作为一种水体，可按水生生态系统划分；同时又是一个占据一定陆地面积的区域，也可按陆地生态系统划分。作为一个水体，河流按水资源形成、消耗、转化、蓄积、排泄，划分为径流形成区、消耗转化区、排泄蒸散区和无流缺水区；作为陆地地域又可以按地貌类型、自然和人工植被，划分为山地、人工绿洲、自然绿洲、荒漠等类型。本研究以自然绿洲为主体，通过分析塔河流域干旱灾害发生时自然绿洲系统的生态响应来表征干旱灾害对塔河绿洲生态环境的影响。自然绿洲位于干旱区的冲击平原，这类生态系统是由不依赖天然降水的非地带性植被构成，主要由中生、中旱生等具有一定覆盖性的天然乔、灌、草植物构成，主要依靠洪水灌溉或地下水维持生命，植被的生长情况随着河流和水分条件变化而变化。它们伴河而生、伴河而存，沿着塔河形成连续、宽窄不一的绿色植被带，或者称为绿色走廊，其次一级生态系统单元有以下方面。

（1）盐化草甸

盐化草甸是隐域性自然植被的主体，主要群种包括芦苇、胀果甘草、花花柴、大花罗布麻、疏叶骆驼刺等，这些植物都是参与组成盐化草甸的种类，塔河流域的草甸植被都带有盐化性质，这类草场总面积有45．57万hm2，不同种类的草本植物对地下水的依赖程度是有差别的。当地下水埋深为1～2m时，其平均土壤含水量为23．59%，大多数盐生草甸中的草本植物适宜生长；2～4m时地下水埋深部分植物仍然能够生长；地下水埋深降至4m时，多数草本植物近于停止生长或者死亡，只有少数深根系植物能够存活。

（2）灌丛

塔河流域灌木主要为柽柳属植物、白刺、黑刺、铃铛刺等。常见的柽柳有多怪柽柳、刚毛柽柳、长穗柽柳、多花柽柳等，他们是构成柽柳灌木丛植被的主要建群种。柽柳适生于河漫滩、低阶地和扇缘地下水溢出带，有广泛的生态适应性。随着地下水的下降，柽柳向超旱生荒漠植被过度，随着地下水上升，盐渍化加重，它向盐生荒漠过度。地下水埋深1～2m的地方，柽柳分布数量不多，盖度较小；地下水埋深2～4m处，灌木所占比例逐渐增大，盖度也相应地加大；当地下水位埋深至6m时，除乔木外地上植被占统治地位的则是灌木，这种状况一直延伸至地下水位更深的区域，但是这一区域的柽柳生长并不处于最佳状态，长势较弱，生长良好的柽柳95%分布于地下水埋深小于5m的区域内。

（3）荒漠河岸林

塔河流域的乔木树种有胡杨、灰杨、尖果沙枣，前两者是构成荒漠河岸林的主要建群种，在塔河干流区胡杨分布最广。实生胡杨幼林皆发生在河漫滩上，其地下水埋深一般为1～3m，胡杨幼林表现出良好的生长势头；随着河水改道，形成现代冲击平原1～2级阶地，此阶段的地下水埋深一般为3～5m，此时胡杨林正处于中龄阶段，生长最为旺盛；分布在古老冲积平原高阶地上的胡杨林为近熟林，地下水埋深一般在5～8m，其长势明显低于中龄林；胡杨的成熟林与过熟林，都分布在古老的冲击平原上，地下水埋深多在8m以下，长势最差，呈现出衰败的景象。

2）对生态环境的主要影响

对于深处内陆区域的塔河流域，水是保持生态平衡和生态系统正常运行中不可或缺的要素，流域内的主要生态环境问题都与水资源有着密切的关系，如水土流失、土地荒漠化、土地盐碱化、沙尘暴、湖泊矿化度增高，地表水环境质量下降等都在不同程度上与干旱缺水有关，若干旱成灾则会使上述各类生态环境问题进一步加剧，其中较为突出的问题包括以下几点。

（1）导致地表水与地下水环境恶化

影响水质的因素是多方面的，包括地质构造、土壤盐分、土壤结构、土壤质地等因子，塔河流域水质恶化主要是由于长期干旱以及人类经济活动的影响，引发地表径流量和地下径流量不断减少。目前塔里木河仅在洪水期的水质为淡水，至洪水末期，水质已变为弱矿化水，而枯水期全为较高的矿化水。从塔河各站月平均矿化度监测数据可以看出，每年7～9月的汛期河水矿化度最低，其中在8月份矿化度＜1，枯水期矿化度均很高，尤其以4～6月为最高，可达6．326g/L。据调查34团农业灌溉水质在5月底到8月初这一重要的生产季节灌渠水的矿化度平均在2g/L以上，最高达到6．24g/L，导致农作物出现大面积死亡。

灌区地下水主要以灌溉用水的垂直渗漏补给为主，而非灌区则以河道流水的侧漏补给为主，由于地表水减少了对地下水补给，从而使塔河干流区地下水位不断下降，随着地下水位下降，地下水矿化度也逐渐升高，调查显示20世纪50—60年代，英苏至阿拉干河段的地下水水位约为3～5m，1973年为6～7m，1998年为8～10．4m，1999年为9．4m～12．65m，从而导致阿拉干井水的矿化度由1984年的1．25g/L上升至1998年4．5g/L。

（2）引发地表生态系统退化

由于塔河下游特殊的干旱环境，天然植被生长所需的水分主要依靠地下水的补给，地下水是该地区天然植被维持和延续生命活动最主要、最根本的来源，地下水又是依靠河道渗漏补给。塔河流域1972年英苏以下246km长的塔河断流，阿拉尔以南的地下水位由50年代的3～5m下降至6～11m，超过了植被赖以生存的地下水位，大面积湿地丧失，多年生植被退化，生态系统已失去再生能力，以胡杨为主体的荒漠河岸植被和以柽柳为代表的平原地灌丛等天然植被大面积死亡，天然胡杨林锐减，从50年代的5．4万hm2减至70年代的1．64万hm2，至90年代仅剩0．67万hm2。天然草地严重退化，芦苇草甸干枯，仅1988—2000年间，塔河下游天然草地就减少106　75hm2，天然草地减少面积之中17．2%变成流沙地，4．03%变成裸地，14．1%变成盐碱地。

（3）加速绿洲缩减和沙漠化面积扩张

随着天然植被的全面衰败和大片死亡，塔河下游成了风沙活动的场所，沙漠化面积迅速扩大，塔河流域下游，1958—1993年期间，流动沙丘面积从土地面积的44．3%上升到64．47%，强度和极强度沙漠化土地增加了3．12%和3．56%，土地沙化扩展速率年增长率达4%以上。自上世纪80年代以来，塔河中下游地区大风沙尘暴强度明显加强，1998年4月13日～28日发生在新疆包括塔里木盆地的大风沙尘暴天气，最大风速达到40m/s，最小能见度为0m，直接造成全疆经济损失超过10亿元，塔河中下游地区的损失达2亿元。以尉犁县为例，70年代平均每年风沙日数0．8天，扬沙日数49天，浮尘日数44．7天，比60年代的平均值增加两倍，80年代和90年代又有显著增长。

3）不同地下水埋深对地表植被的影响

在塔河流域，干旱的暖温带大陆性气候及其变化和不断加剧的人类活动，深刻地影响着该地区的景观格局与过程。在气候与人类活动的综合影响下，塔里木河下游以天然植被为主体的生态系统和生态过程因自然水资源时空格局的改变而受到严重影响，表现在植被盖度、物种丰富度、多样性及均匀度等方面。塔河流域降水稀少，大部分地区年蒸发量在2　100～2　900mm，显然只依靠天然降水无法维持植物生命的延续。就该区空间和时间的整体来说，地下水是天然植被维持和延续生命活动主要的、根本的来源，然而植物根部环境的土壤水是依靠地下水来补充。地下水主要采取向上运移的形式补充土壤水分，来满足植物的需要。当地下水埋深较高时，植物的根可直接吸收、利用地下水。埋深较低时，地下潜水通过毛管作用向上运动来影响各土层含水量，进而间接影响了植物的生长状况。

（1）盐化草甸植被净第一生产力与地下水关系

用实际测定的草甸植被净第一生产力（NNP）与地下水埋深建立模型，从表8．2和图8．9中可以看出，随着地下水埋深的增加，潜水蒸发减少，土壤水分含量降低，植被吸收越来越困难，净第一生产力逐渐下降；当地下水埋深超过3．5m时，其微小变化均能使NNP产生较大反应；当地下水埋深变化1%时，NNP变化10%，因此将这一深度定为草甸植被生长胁迫深度。

表8．2　塔河流域盐化草甸植被生产力实测值

续表8．2

图8．9　草甸植被净第一生产力（NPP）与地下水关系

（2）柽柳生长发育与地下水关系

运用数理统计的方法，在野外实际调查的基础上，建立柽柳生长于地下水埋深的关系模型，结果见表8．3和图8．10。从表图中可见，有43%的柽柳植被分布在地下水埋深处于3m以内的环境中，有83．4%的柽柳分布在地下水埋深为5m以内的环境中，因此在考虑维持柽柳种群的基本生存状况的条件下，可以将地下水埋深为5m作为柽柳生长的胁迫深度。

表8．3　不同长势的柽柳在不同地下水埋深范围内出现的频率

图8．10　塔河地区不同长势柽柳在不同地下水埋深条件下的频率分布

（3）胡杨生长与地下水关系

根据《新疆森林志》描述（见表8．4），地下水水位1～3m，胡杨生长良好；3～4m，胡杨生长中等；5～6m胡杨生长停滞；6m以下，大部分枯死，这仅是一个粗略的估计。本次计算根据野外调查数据，建立胸径生长与地下水埋深的关系模型，当地下水埋深在4．5m以内时，30年树龄的天然胡杨最后5年平均直径生长量在0．59～0．57cm，变化幅度不大；当地下水埋深超过4．5m时，很快降至0．238～0．143cm，6m以下为0．08～0．05cm，基本停止生长，因此可以将4．5m看成胡杨生长的胁迫深度。

表8．4　不同地下水埋深胡杨胸径生长量

4）径流变化与地下水位关系

（1）塔河干流地下水位监测

根据塔管局提供的塔河中游地下水位的监测资料，选取沙吉力克河口断面布设的6眼地下水观测井的观测数据。观测井位于沙吉力克河口以下200m处河道上，在河道北岸，垂直河道延伸1．5km，距堤防距离分别为100m、300m、500m、800m、1　000m、1　500m。数据为每年每两个月对地下水位监测1～2次，能够对塔河中下游段地下水位的时空动态变化过程、变化趋势进行研究分析。

（2）径流变化及其地下水位的响应

塔河地表水是区内地下水的主要补给源，地表水转化地下水的途径主要有两种形式。一是线性渗漏补给，河道主要引水渠在输水过程中下渗和向两侧渗漏直接转化为地下水，其补给范围沿水系两侧呈线型，补给宽度和补给量取决于地表径流的大小；二是面状渗入补给：水库、湖泊、季节性池塘、积水洼地和农田灌溉渗入转化补给地下水。灌区引水量比较稳定，有一部分水量通过田间渗漏，不断的渗入转化补给地下水。本次研究根据已有的观测资料，建立起地表径流与地下水埋深的曲线方程，其目的是通过典型断面的水文资料了解塔河干流中段地下水埋深的变化情况。

通过对径流数据和观测地下水位埋深数据的分析研究发现，塔河干流径流与各观测井地下水位埋深均呈良好的线性关系，用指数函数拟合能够很好地表示二者之间的关系，本次研究考虑数据的完整性和典型性，将英巴扎断面2005—2009年的径流量与沙吉力克河口断面各监测井年均地下水埋深的数据拟合，结果见表8．5和图8．11。

表8．5　塔河干流径流量与地下水埋深的相关方程

注：y为径流量，单位为亿m3；x为地下水埋深，单位为m。

图8．11　英巴扎径流量与沙吉力克河口地下水埋深关系图

从表图中可以看出，英巴扎断面年径流量与沙吉力克河口断面地下水埋深的年变化相关性较高，在各种曲线方程的拟合中指数函数的精度较高，R2均值达到0．86，结果表明指数函数拟合能较好的表达二者之间的关系，2005—2009年塔河干流两岸的地下水埋深随着塔河干流径流量增加而升高，这是因为地表径流是地下水的主要补给来源，年径流量的大小基本能够反映当年地下水埋深的情况，通过对数据分析研究发现，距离河岸堤防800m以内的范围，地下水埋深与当年径流量相关性较好，这表明地表径流对地下水埋深影响显著，当距离河岸堤防大于800m之外的范围，地下水埋深与上一年的径流相关性较好，地下水受地表径流的影响有一定的滞后性，但是地表径流依然是影响地下水埋深的主要因子。

（3）不同干旱年塔河干流径流量

本次研究以英巴扎断面作为研究基准断面，将不同干旱年塔河干流来水量折算至英巴扎断面，再通过英巴扎断面的径流量计算距堤防不同距离的地下水埋深。

根据目前塔河干流河道耗水研究，单位河长是一可比的参数。各河段平均年耗水量及单位河长耗水量见表8．6。从表中可以看出，塔河上游段河道长447km，多年平均耗水16．59亿m3，每1km河道耗水量为0．037　1亿m3；中游段河道长398km，平均年耗水量23．04亿m3，每1km河道耗水量为0．058亿m3，本次研究的河道耗水主要发生在塔河干流的上游段。

表8．6　塔里木河干流平均年耗水量及单位河长耗水量

不同来水保证率下塔河流域各源流来水量见表8．7。根据不同干旱年下的塔河各源流来水量，结合塔河干流平均耗水量及单位河长耗水量，可计算出不同保证率下的英巴扎断面径流量。在75%保证率下塔河“四源一干”共注入干流水量37．30 亿m3，随着干旱程度的加深，注入干流水量逐渐减少，90%保证率下各源流注入塔河干流水量合计31．74亿m3，95%保证率下各源流注入塔河干流水量降至29．81 亿m3。由于本次研究的基准断面为英巴扎断面，而开—孔河位于塔干流中下游，故计算塔河干流英巴扎断面来水量时需扣除开孔河补给水量，计算结果见表8．8。

表8．7　不同来水保证率下塔河流域各源流来水量

塔河干流上中游总长度为845km，其中上游段河道长447km，中游段河道长398km，上游河段年耗水量为16．59亿m3，单位长度耗水量为0．037　1（亿m3）/km，把75%保证率水平年折算至英巴扎断面径流量为16．21亿m3，90%保证率水平年径流量为10．65亿m3，95%保证率水平年径流量降至8．72亿m3。

表8．8　不同来水保证率下英巴扎断面径流量

5）干旱影响下生态情景分析

人类活动对生态环境产生积累性和广泛性的影响，塔河流域的生态环境完全是依靠地表径流转化为地下径流来维持，若没有地表径流，环境演变的最终结果将是沙漠。要使有限的水量在改善生态中发挥其应有的作用，把地表水转化为地下水，储存在土壤中供植物利用，为植物生长创造一个良好的生态地下水位是非常重要的。本次研究根据不同干旱程度下的来水量，计算出距河堤岸不同距离的地下水位，分析相应的植被状况，作为生态环境的表征，显示干旱灾害发生时的生态特征，为不同干旱年份生态环境的保护提供参考，结果见表8．9。

表8．9　塔河干流段不同干旱年份两岸生态情景分析

续表8．9

8．2　对内陆湖泊流域水资源影响——以博斯腾湖为例

8．2．1　引言

内陆干旱区湖泊流域的水资源不仅是当地社会经济发展的重要制约因素，而且是湖泊—流域生态系统赖以存在的基础。湖泊作为降水和有效降水的历史和现代记录，更能反映气候的空间变化和区域特征。近几十年来，由于土地资源的大规模开发，人类通过修筑大量水利设施拦截入湖地表径流，加剧下游湖泊水资源的短缺，导致湖泊萎缩、咸化甚至干涸等问题，严重危及湖泊及其相邻区域的生态环境，造成湖泊生物多样性丧失、湖滨地区荒漠化加剧等问题。实施以湖泊流域水资源为核心的优化调控战略是改善湖泊生态环境、协调湖泊流域可持续发展和湖泊水资源可持续利用的关键。

塔河流域的多数湖泊，如博斯腾湖、台特玛湖等，由源自天山等山地的河流补给，与东部长江流域的鄱阳湖、洞庭湖、太湖等通江湖泊不同，其拥有独立的水循环系统，流域水文情势的变化必然导致湖泊水资源发生变化。由于缺少现代监测数据，对未来湖泊及环境变化预测存在很大的不确定性。从干旱对湖泊影响的角度来认识湖泊变化，可以为未来气候条件下的湖泊情景提供参照，从而有助于认识我国干旱区湖泊演化趋势，预防或解决目前湖泊流域资源开发利用中出现的问题。

塔河流域地域辽阔，地质构造复杂，地形高差大。受地貌及气候影响与控制，分布了类型众多的湖泊。据《中国湖泊志》记载，塔河流域大于1km2的湖泊总数为137个，面积为5　072km2，占全国湖泊总面积的7．1%，大于10km2的湖泊总数为32个，面积为4　828km2。按湖泊盐度分，从淡水湖到半咸水湖、盐湖、干盐湖均有分布。该地区湖泊主要由山地降水和冰雪融水通过河流补给，湖泊多为河流的尾闾。由于气候长期干旱，水体蒸发量大，平原地区的湖泊多为咸湖，河流湖泊多为封闭水系。塔里木河沿天山山脉走向纵贯塔里木盆地，接纳天山和昆仑山冰雪融水及其山地降水，最终注入罗布泊。塔里木河及其支流构成了南疆主要水系，而罗布泊及其周边湖泊博斯腾湖、台特玛湖等成为水系中的主要积水洼地。

罗布泊于1972年前干涸，干涸前水面约660km2，约88km2水面的台特玛湖也于1974年前后干涸。2001年，由于山地降水增加，上游湖泊/水库余水向下游释放，罗布泊在2001年出现了一定的水面，而台特玛湖的水面达到约30km2。这种湖泊的变化过程反映了流域水资源量的变化，湖泊的消亡或再生与流域的人类活动有密切的关系。但是，湖泊作为自然的产物有其自身的发展规律。在自然状况下，湖泊也经历形成、演化、消亡的过程。由于现代仪器观测仅仅是记录了有限的气候环境变化历史，它所描绘的只是气候环境系统过程的一个短暂的阶段。历史上一些有研究价值的气候突变现象及其湖泊响应过程无法被器测记录，使得对目前湖泊变化的状态及未来的变化趋势难以把握。因此，以博斯腾湖为例，从干旱角度对博司腾湖近50年来变迁进行分析探讨。

8．2．2　数据与方法

观测数据采用计算潜在蒸散发所需的气温、降水、风速、日照时数、相对湿度及实际水气压逐日数据。

SPEI是对月降水量与潜在蒸散的差值进行正态标准化得到的。首先是计算逐月的潜在蒸散量，一般是基于Thornthwaite方法，通过月平均气温计算逐月的潜在蒸散量。但这种计算潜在蒸散的方法只考虑温度因素，且假设温度低于零度时没有蒸散。即使月平均温度小于零度，潜在蒸散仍然存在（如一月中某天温度高于零度，但月气温低于零度）。本次采用了较为通用的彭门（Penman－Monteith）公式进行日潜在蒸散量的计算。计算公式为：

式中：Rn——地表净辐射；

G——土壤热通量；

T——平均气温；

U2——2m高度处的风速；

es——饱和水气压；

ea——实际水气压；

Δ——饱和水气压曲线斜率；

r——干湿表常数。

由此可得到逐月的降水量与潜在蒸散量的差值为：

式中：Di——降水与潜在蒸散的差值（mm）；

Pi——降水量（mm）；

PETi——月蒸散量（mm）。

下面是对Di数据序列进行正态化，并计算对应的SPEI值。Vicente－Serrano比较皮尔逊Ⅲ（PearsonⅢ）、Lognormal、Log－logistic及广义极值分布后发现，Log－logistic分布对Di数据序列拟合效果最好，故本次研究采用该分布。Loglogistic概率分布累积函数为：

式中：尺度参数α、形状参数β及初始状态参数γ由线性距法（L－moment）估算得到：

γ＝w0－αΓ（1＋1/β）Γ（1－1/β）　　（8．6）

式中：Γ（β）为Gamma函数。原始数据序列Di的概率加权矩w0、w1、w2计算如下：

式中：N为参与计算的月份数

基于（15．3）式，计算出SPEI值。计算公式如下：

当P≤0．5时，

式中：c0＝2．515　517；c1＝0．802　853；c2＝0．010　328；d1＝1．432　788；d2＝0．189　269；d3＝0．001　308。

当P＞0．5时，P由1－P代替，w不变，SPEI变换符号。SPEI等级划分及相应的累计概率见表8．10。

表8．10　SPEI干湿等级划分表

首先对塔河流域近50年SPEI年时间序列采用Man－Kendall和CUSUM法进行趋势检验和突变分析，并采用Mann－Whitney法对突变点进行显著性检验。

8．2．3　对博斯湖水位影响分析

（1）SPEI趋势分析

对塔河流域1961—2010年SPEI区域年平均值的趋势分析表明：近50年来，塔河流域SPEI呈显著上升（95%置信水平）趋势，并在1986年发生突变，见图8．12。显著性检验表明该突变点显著性达到99%的置信度水平。

图8．12　塔河流域1961—2010年SPEI均值变化

（2）对博斯腾湖水位影响分析

图8．13　1955—2010年博斯腾湖水位变化

1955—2010年期间年博斯腾湖平均水位为1　047．03m，其中最高水位为1　048．90m，出现在2002年；最低水位为1　044．95m，出现在1986年，见图8．13。从图中可看出博斯腾湖水位与塔里木河流域干湿指数变化具有一致性，博斯腾湖水位变化的总趋势是：1955—1986年期间逐年水位以下降为主；1987—2002年期间逐年水位以上升为主，近10年来水位持续下降。

8．2．4　对博斯腾湖流域径流影响分析

随着全球升温，博斯腾湖流域的水文水资源不可避免地会受到气候变化的影响。博斯腾湖作为实施塔河流域生态恢复工程的关键水源地，其源流开都河的出山口径流量的变化不仅对流域经济发展产生影响，同时也将影响到塔河下游生态环境恢复，因此在全球大气环流调整过程中，研究未来气候变化情景下博斯腾湖径流量变化具有重要的意义。利用全球气候模式HadCM3在A2和B2情景下的日数据，采用统计降尺度模型SD气候要素SM，结合HBV水文模型对博斯腾湖流域未来径流量进行模拟，并分析其对未来气候变化的响应。

1）数据

地形数据是在SRTM网站（http：//srtm．csi．cgiar．org）下载的90m×90m 的DEM。土地利用数据选取中国科学院资源环境科学数据中心提供的1986年和2000年2期研究区1∶10万土地利用类型数据。开都河流域气象观测数据为中国气象局国家气候中心提供的开都河流域内和附近的6个气象测站（巴音布鲁克、巴仑台、轮台、焉耆、和静、和硕）逐日最高、最低及平均气温、日降水数据。覆盖塔河流域的NCEP数据（1961—2001年）和英国Hadley气候预测与研究中心的全球气候模式HadCM3在A2和B2情景下的气候要素日数据，其中A2反映区域性合作，对新技术的适应较慢，人口继续增长；B2假定生态环境的改善具有区域性。NCEP数据经过网格再划分与HadCM3的网格尺度一致，见图8．14，它包含了500hPa、850hPa高度场，比湿，经向风速，纬向风速，涡度以及海平面气压等环流因子。

图8．14　HadCM3在塔河流域和开都河流域的格点分布

2）HBV－D模型

本研究采用由德国PIK研究所Krysanova．V博士改进的HBV－D模型。HBV－D模型由子气候资料插值、积雪和融化、蒸散发估算、土壤湿度计算过程、产流过程、汇流过程等子模块组成。模型具有Routing（汇流时间）模块，分别模拟各子流域的径流过程，后经过河道汇流（Musking－hum　flow　routing）形成流域出口断面的径流过程。模型应用相对简便，输入数据主要是DEM、日均气温、降雨、土地利用、土壤最大含水量和河流汇流时间等参数。模型可将DEM划分的子流域再次划分10个不同的高程带，而这10个不同高程带又将被细化为多达15个不同的植被覆盖面积，经过多次划分子流域，有利于考虑下垫面和降雨空间分布的差异，并分别模拟各子流域的径流过程，然后经过河道汇流形成流域总出口的径流过程。

3）HBV－D模型及参数率定

模型性能使用由Nash和Sutcliffe于1979年提出的效率系数R2值来判断。该方法用来解释模型的误差，拟合完美时R2＝1，一般当观测资料较好时R2能够达到0．8以上。R2计算公式为：

式中：Qobs——实测径流量（m3/s）；

Qsim——模拟径流量（m3/s）。

模型使用多年径流统计量相对误差r来评价模型的模拟精度，相对误差r的值越小模拟精度越高，而且r为正值时计算流量高于实测流量，为负值则反之。

利用HBV模型对开都河流域出山口（大山口水文站）径流量进行模拟，选取4个站1967—1987年日降水量、日最高气温、日最低气温、日蒸发皿蒸散发和日径流量数据以及1980年的土地利用类型数据进行参数率定。其中，日蒸发皿蒸发量数据也可使用月平均值。参数率定结果表明，径流模拟对气温、降水随海拔递减率、β值、上层土壤的快速和慢速消退系数（KUZ2、KUZ1）、下层土壤的消退系数（KLZ1）、直接径流阈值（UZ1）、下层土壤下渗能力（PERC）等参数响应敏感。对月尺度的模拟结果分析得出，R2＝0．64，r＝2．79%，率定期日径流量模拟结果见图8．15所示。

图8．15　开都河流域1966—1986年率定期日径流量模拟与观测值

4）HBV－D模型验证

本节选取2000—2007年为模型验证期，由于研究区海拔较高，受人类活动影响相对较小，因此验证期土地利用类型数据采用2000年的数据。对验证期的月尺度模拟结果分析得出：R2＝0．60，r＝5．32%，验证期日径流量模拟结果见图8．16所示。

图8．16　开都河流域2000—2007年验证期日径流量模拟与观测值

可以看出有些时段的模型模拟效果并不好，特别是验证期的开始年份，原因主要包括：模型模拟预热；气象站点的空间分布密度；DEM和土地利用类型数据等空间分辨率以及模型参数率定过程中存在的不确定性等。总的来说，模型经参数率定后，模拟结果有着较好的精度，可以用于开都河流域径流的模拟。

5）径流对未来气候变化的响应

（1）未来气候情景生成

首先是预报因子的选择。根据筛选的结果可以发现，无论是日最低、最高气温，还是日平均气温，筛选出的偏相关系数绝对值较高（0．6～0．9之间）的前3个预报因子均是mslp（平均海平面气压）、p500（500hPa位势高度）和temp（平均气温）；而相对于气温，降水量筛选的预报因子较多，包括p5＿vas（500hPa经向风速）、zas（涡度）、shum（地表比湿）、r500（500hPa的相对湿度）等，但与预报因子之间的偏相关系数绝对值比较低（0．1～0．2之间）。其次是对SDSM模型的率定和验证。SDSM模型采用解释方差和标准误差来反映预报量与环流因子之间的关系。模型的解释方差表示预报量与预报因子之间的相关性大小，而标准误差则反映预报量对预报因子的敏感性。表8．11列出了模型率定期（1961—1990）流域各个站点日最高气温、最低气温和日平均气温的解释方差（r2）和标准误差（SE）。由表可知，筛选的环流因子对日最高气温和日平均气温的方差解释较好，所有站点的解释方差都在40%以上。但对降水的方差解释略差，模型的解释方差在0．1～0．25之间。

表8．11　SDSM模型率定的各站解释方差（r2）和标准误差（SE）

验证期采用1991—2000年时段的站点数据和NECP再分析数据。采用相关系数（r1）和效率系数（Ce）来检验模型精度，检验结果见表8．12和图8．17。从表8．12中可以看出SDSM模型的气温变化模拟能力较好。

表8．12　SDSM模型验证期结果与实测数据关系统计

从图8．17也可看出，SDSM模型的气温变化模拟能力较好，对日降水的模拟量值偏小，这有可能在一定程度上与受验证时段（1991—2000年）流域降水相对于率定时段（1961—1990年）显著增加有关。这表明用SDSM模型预测开都河流域未来日最高、日最低及日平均气温变化是可行的。

图8．17　巴仑台站日最高、最低、平均气温及日降水量验证结果与实测数据比较

最后生成未来气候情景：A2、B2情景下气温、降水数据相对于基准期的变化见表8．13。

表8．13　不同情景下6站平均日最高、最低、平均气温及年降水量相对于基准期变化

从表8．13可以看出，未来日平均、日最高气温在两种情景下均呈上升趋势，日最低气温在B2情景下呈下降趋势，两种情景下的年降水量在2020年、2030年均呈下降趋势，在2010年几乎无变化。

（2）未来径流量模拟

利用上述的SDSM模型模拟的未来气候情景数据，结合HBV－D模型对未来径流量进行模拟，见图8．18，从图可看出在A2情景下，开都河流域出山口日径流量呈下降趋势，在B2情景下，日径流量在2010年时段呈现增加趋势，在2020年、2030年呈持续下降。将日径流量合成年径流量进一步分析其在2012—2038年的变化：在A2、B2情景下，该时段年径流量均呈现显著下降趋势，在B2情景下，在2010年年径流量呈现增加趋势。

图8．18　未来日径流量的变化

结合未来径流量的预测结果的年平均值可看出，两种情景下模拟出的年径流量在2010年平均值更接近由基准期实测数据计算得到的平均值。由于SDSM模型在开都河流域降水的模拟方面效果不是太好，因此在未来径流量变化趋势上仅能简单结论，对于未来径流量模拟精度的提高，还需采用更高精度的日降水量预测数据。

8．3　本章小结

本章在干旱灾害对塔河流域农业生产、生态环境、干流径流量、地下水位和内陆湖泊水资源影响分析的基础上，以博斯腾湖为例，采用SDSM模型对气温和日降水进行了模拟；结合HBV－D模型对未来径流量变化趋势分别进行了模拟和预测。