近70 a 黄河输沙量影响机制的定量评估
来源:用户上传
作者:王佳佳 王厚杰 吴晓 卢泰安
摘要：基于1951―2017年黄河中游实测降水量、径流量以及输沙量数据，采用克里金插值、Mann－Kendall 突变检验等方法定量评估人类活动和气候变化对不同阶段黄河输沙量减少的贡献率。研究发现，在第二阶段（1969―1985年）、第三阶段（1986―1999年）、第四阶段（2000―2017年）人类活动对黄河输沙量减少的贡献率分别为76％、67％、97％。人类活动对黄河输沙量减少的贡献率较大，这表明流域内人类活动已成为控制沉积物向海洋输送的主要力量。
关键词：降水变化；人类活动；输沙量；贡献率；黄河
中图分类号：P333.4；P338＋.5 文献标志码：A doi：10.3969／j.issn.1000－1379.2022.10.005
引用格式：王佳佳，王厚杰，吴晓，等.近70 a 黄河输沙量影响机制的定量评估[J].人民黄河，2022，44（10）：25－30.
Quantitative Evaluation of the Mechanism on Sediment Transport in the Yellow River Basin over the Recent 70 Years
WANG Jiajia1，WANG Houjie1，2，WU Xiao1，LU Taian1
（1.College of Marine Geoscience ，Ocean University of China，Qingdao 266100，China；2.Key Laboratory of Submarine Geoscience and Prospecting Technology Ministry of Education，Qingdao 266100，China）
Abstract：Based on the measured precipitation，runoff and sediment transport data in the Middle Yellow River from 1951 to 2017，Kriging interpolation，Mann?Kendall catastrophe test and other methods were used to quantitatively evaluate the contribution rate of human activitiesand climate change to the reduction of sediment transport in different stages of the basin.The results indicate that the contributions of humanactivities on the Yellow River sediment reduction at different stages （1969－1985，1986－1999 and 2000－2017） was 76％，67％ and 97％re?spectively.The contribution rate of human activities to the decline of the sediment transport from the Yellow River into the sea is relatively larger，which suggests that human activity in the river basin has become a primary force that dominates the sediment delivery to the ocean.
Key words：precipitation change；human activity；sediment transport；contribution rate；Yellow River
河流作槁皆次镏氏蚝Ｑ笫湓说闹饕通道，在全球生物地球化学循环中发挥着关键作用[1－2]。黄河以其高含沙量著称，每年向海洋输送约10.8亿 t 泥沙，但近几十年来受气候变化和人类活动的影响，输沙量的时空分布发生显著变化，科学评估其输沙量的变化趋势、厘清气候变化和人类活动对其输沙量的影响，不仅对认识全球变化背景下河流系统变化具有重要意义，还可以为实现黄河流域生态保护和高质量发展、河口三角洲生态环境可持续发展提供重要参考[3]。国内外众多学者针对气候变化和人类活动对黄河输沙量的影响已开展大量研究，如：Wang 等[4]通过研究1950―2005年黄河入海泥沙变化过程，估算1950年以来气候变化和人类活动对黄河入海泥沙量减少的贡献率分别为30％和70％；刘通等[5]研究黄河流域内蒙古河段时发现，1990―2010年西柳沟区域分别有101.00 km2和158.10 km2的未利用地和沙地转变为林地和草地，导致该时期内蒙古河段年输沙量显著下降。但上述研究中或选取时间跨度较短，或未对人类活动对年输沙量的贡献进行定量评估。本文系统收集1951―2017年黄河流域降水、径流和泥沙资料，研究年代际尺度上降水变化和人类活动对输沙量的影响，通过建立相关模型，定量估算不同阶段降水变化和人类活动对黄河输沙量减少的贡献率。
1 研究区概况
黄河全长约5464 km，分为上游、中游及下游：上游河段从黄河起源地到河口镇，河道全长3472 km，流域面积42.8万 km2；中游河段从河口镇到桃花峪，河道全长1206 km，流域面积34.4万 km2，中游河段流经黄土高原，是黄河流域的主要产沙区；下游河段从桃花峪到入海口，河道全长786 km，流域面积2.3万 km2[6]。
nlc202212201221
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
由于黄河泥沙来源主要是黄土高原地区水土流失导致的输沙入河，因此着重选取1951―2017年黄河中游及周边14个重要气象站点（分布在包头、呼和浩特、榆林、太原、石家庄、延安、临汾、长治、西峰镇、西安、汉中、郑州、南阳、郧县）的降水量数据，数据源自中国气象局国家气候中心。1951―2017年黄河上、中、下游主要水文站（三门峡、花园口、利津等）的泥沙数据源自国家地球系统科学数据共享服务平台黄土高原科学数据中心以及水利部黄河水利委员会发布的《黄河泥沙公报》，其中：1951―2000年泥沙数据源自黄土高原科学数据中心，2001―2017年泥沙数据源自《黄河泥沙公报》。
2.2 研究方法
2.2.1 克里金插值法
克里金插值法是依据协方差函数对随机过程／随机场进行空间建模和预测（插值）的回归算法，在特定的随机过程中给出最优线性无偏估计[7]。假定插值数据的均值未知，待插入点 x0的插值数据 z （ x0）的计算公式为
式中：n 为实测点的总数；xi 为1～ n 范围内的任一实测点；z （ xi ）为点 xi 的属性值；λi为插值点与实测点 xi 的距离权重[8]。
2.2.2 泰森多边形法
计算流域气象数据平均值常采用泰森多边形法，这是一种基于离散型气象站点数据的加权平均方法。其思想是假设任何一个观测站的测量值可以代表一定范围内的降水量数据，这意味着任何区域的气象数据都等于距其最近的多个观测点的实测气象值按照不同权重加和的结果[9]。
2.2.3 Mann－Kendall 突变检验
Mann－Kendall 突变检验能够揭示时间序列数据的变化趋势，该方法中数据无须遵循特定的分布规律，适用于分布异常的数据[10]，表达式[11－12]如下：
式中：S 为统计量；xj为时间序列的第j个数据值；xk为时间序列的第 k 个数据值；n 为数据样本的长度； Var （S）为 S 的方差；Z 为标准化统计量，显著性水平α＝0.05，即在95％的显著性水平下检验 Z 值。若 Z 为负值，其绝对值大于显著性水平，则趋势为明显递减；若 Z 为正值，其绝对值大于显著性水平，则趋势为明显递增；若 Z 的绝对值小于显著性水平，则不存在趋势。
2.2.4 ENSO 事件强度判断
已有研究表明，发生在赤道西太平洋的海表温度出现周期性异常升温或降温的现象（称为厄尔尼诺现象）与发生在太平洋、印度洋之间的反向气压振动现象（称为南方涛动）实际上是相互联系的，是同一种现象在海洋和大气这两种介质中的不同表现，因此将厄尔尼诺现象（ El Nino ）和南方涛动（ Southern Oscillation）合称为 ENSO 事件[13]。ENSO 事件的发生与降水量的相关性显著[14]，本文采用 Nino3.4区海温距平指数作为判定 ENSO 事件的依据，美国海洋大气局气候预测中心的判定标准为海温距平指数≥0.5℃且持续5个月以上定义为一次 ENSO 暖事件（厄尔尼诺事件），海温距平指数≤－0.5℃且持续5个月以上定义为一次 ENSO 冷事件（拉尼娜事件）。另分别采用事件发生期间海温距平指数极值（峰值或谷值）与这个事件持续时间内海温距平指数的累加值作为 ENSO 事件强度等级的划分指标，对2个指标进行标准化处理后将事件强度划分为5个等级，见表1[15]。
3 黄河中游降水量变化特征
3.1 黄河中游降水量年际、月际变化特征
1951―2017年黄河中游多年平均降水量为493 mm，降水量年际、年代际变化趋势见图1。降水量呈现明显的时间分布差异，自20世纪50年代以来，黄河中游年降水量变化幅度较大，最大年降水量可达750 mm，最小年降水量仅为321 mm；1970―1979年、1980―1989年、1990―1999年多年平均降水量明显降低；2000―2009年、2010―2017年多年平均降水量明显上升。
降水量月际变化趋势见图2，每年7―10月为汛期，汛期降水量占全年降水量的65％，且降水量的峰值主要出现在7月和8月。
3.2 极强 ENSO 事件影响下黄河中游的降水量变化特征
根据 ENSO 事件强度划分标准确定自1950年以来，黄河流域共发生15次厄尔尼诺事件和20次拉尼娜事件（ La Nina），其中包括3次极强暖事件（1982―1983年、1997―1998年、2015―2016年）、2次极强冷事件（1954―1957年、1973―1974年）。1950―2017年黄河流域年降水量、年径流量（利津水文站实测径流量）的时间序列图见图3（图中气泡大小与 ENSO 事件强度相对应），可以看出，ENSO 事件发生年份对应某时段内年降水量极值的出现年份，即绝大多数厄尔尼诺事件发生年份对应年降水量峰值的出现年份，部分厄尔尼诺事件和拉尼娜事件发生年份对应年降水量谷值的出现年份，据此可推断出ENSO事件确实对黄河流域的降水量变化起到一定作用。自 20世纪70年代之后，ENSO 事件出现的频率明显提高，分析降水量数据可知，1970―2017年黄河流域多年平均降水量只有481 mm，而1970年以前流域多年平均降水量约为522 mm，1970年以后减少了约8％。ENSO 事件与流域降水量的相关性表明，流域降水受全球气候的强烈影响，海温距平指数的变化是由赤道地区的东北信风引起的，信风将水汽输送回大气，改变了水汽的时空分布格局，最终改变了黄河流域的区域降水格局，从而影响了黄河流域的年径流量。
为进一步研究强 ENSO 事件对黄河流域降水量的影响，选取1950年以来正常时间（无事件l生）、2次极强暖事件（ EL1和 EL2）发生时间和2次极强冷事件（ LA1和 LA2）发生时间为3个典型时段，分析黄河流域40 mm 月降水量等值线在3个时段内的变化情况（见图4）。可以看出，强厄尔尼诺事件（极强暖事件）造成40 mm月降水量等值线明显向东南方向移动，拉尼娜事件（极强冷事件）造成40 mm 月降水量等值线向东北方向移动。尤其是黄河中游地区，极强暖事件造成40 mm 月降水量等值线移至延河甚至北洛河以南，而极强冷事件造成40 mm月降水量等值线移至延河以北，使黄河中游大部分区域处于丰水带。另对黄河中游月平均降水量数据进行分析发现，正常事件发生月份中游地区月平均降水量在25～45 mm 范围内，极强暖事件发生月份中游地区月平均降水量在25～35 mm 范围内，极强冷事件发生月份中游地区月平均降水量在35～55 mm 范围内，极强暖事件造成黄河中游地区月平均降水量减少约10 mm，而极强冷事件造成黄河中游地区月平均降水量增加约10 mm 。综上，极强暖事件造成黄河中游降水量的减少，而极强冷事件对黄河中游降水量具有增加作用。
nlc202212201221
4 黄河流域主要人类活动
4.1 水利枢纽工程建设
水库作为重要水利设施，通过汛期拦蓄洪水、非汛期泄放兴利流量，调平年内流量过程，实现黄河水资源的有效分配。同时水库作为重要的拦调泥沙工程，可有效缓解下游河道淤积，还可通过人造洪峰、水沙调节等方式冲刷河床、输沙入海，从而长期发挥减淤作用，因此水库建设一直是黄河流域防洪减淤的重要举措。据《黄河水资源公报》统计，黄河流域共有大中小型水库3147座，其中：大型水库34座，中型水库185座，大中型总库容可达574亿 m3，相当于1950―2000年黄河流域的年平均天然径流量。所有水库中对黄河流域影响较大的4座水库分别是三门峡、刘家峡、龙羊峡以及小浪底水库，这4座水库的总库容占黄河流域总库容的97％[16]。
4.2 水土保持
为加快恢复黄土高原生态环境、保护水土资源，国家启动实施了针对黄土高原水土流失治理的多个项目工程。目前，水土保持的措施有水土保持农业技术措施、水土保持林草措施和水土保持工程措施三大类[17]。度阳[18]关于黄土高原退耕还林还草工程效果的研究表明，2000―2015年耕地比重净减少2.45％，林地比重净增加0.7％，草地比重净增加0.18％。水土保持工程措施是在小流域内建造的水土拦截工程，包括山坡防护工程、山沟治理工程以及小型蓄水引水工程。根据水利部黄河水利委员会2010年发布的《黄河流域水土保持公报》，截至2010年，黄河流域已累计治理水土流失面积22.56万 km2，建设淤地坝9.1万座，各类小型水土保持工程措施实施区域184万处，入河泥沙减少量超过3亿 t，水土保持工程效果显著。
4.3 引水灌溉
黄河作为北方工农业生产发展供水的主要源区，引水灌溉工程的建设一直受到国家高度重视。据水利部黄河水利委员会2017年统计，黄河流域及其下游引黄灌区有大型灌区（规模大于0.7万 hm2）87处、中型灌区663处，灌溉面积达0.08亿 hm2，比新中国建立初期增长近10倍。
5 输沙量影响机制的定量评估
5.1 突变性分析
1951―2017年黄河流域主要水文站输沙量的 M－K突变检验结果见表2，主要水文站大都在1999年左右发生输沙量的显著突变，各水文站输沙量在突变点后呈现明显的减少趋势，减少比例均在70％以上，其中花园口水文站输沙量减少比例最大（为92％），兰州水文站输沙量减少比例最小（为72％）。
5.2 利津水文站输沙量年际变化特征分析
1951―2017年利津水文站年降水量、年径流量、年输沙量的阶段性变化见图5，可以明显看出，1968年、1985年、1999年为3个典型的分界点，具体表现为3个分界点之后的年径流量和年输沙量的峰值未曾高过分界点之前的年径流量和年输沙量的峰值。结合水利枢纽工程建成时间，这3个年份与刘家峡水库（1968年）、龙羊峡水库（1986年）以及小浪底水库（1999年）的投入运用年份基本一致[19]。这表明以水利工程的建成时间为分界点，通过分析汛期（7―10月）黄河的降水量和输沙量来研究不同时段气候变化和人类活动对黄河输沙量的贡献率是合理的。
5.3 阶段性定量评估
以刘家峡、龙羊峡和小浪底水库的运用年份为分界点，把黄河输沙量变化过程划分成4个阶段，分别为第一阶段（1951―1968年）、第二阶段（1969―1985年）、第三阶段（1986―1999年）、第四阶段（2000―2017年）。以第一阶段为基准期，由于1960―1961年利津水文站部分月份输沙量缺失，因此第一阶段去掉这两年数据缺失的异常值。建立降水量―输沙量的统计模型：y＝0046.x－117（相关系数 R.2＝059）.，表明在人类活动影响较小的基准期内，降水量和输沙量具有显著相关性，在其他自然条件保持一定或变化较小时，降水量和输沙量呈线性关系。定义侵蚀比 E 即可消除降水量对输沙量的影响[20]，公式为
式中：S 为输沙量；S′为除降水量之外的其他因素产生的输沙量；P 为降水量。以基准期的多年平均输沙量 S0（2.8亿 t）、降水量 P0（86 mm）、侵蚀比 E0（0.046）为基准，定量评估人类活动和气候变化对黄河输沙量的贡献率，其余各阶段输沙量与基准期输沙量的差值ΔS 计算公式为
式中：Si 为不同阶段的实测输沙量；Ei为不同阶段的侵蚀比；Pi 为不同阶段的年平均降水量；ΔE 为不同阶段侵蚀比与基准期侵蚀比的差值；P 为基准期与不同阶段的平均降水量；E 为基准期与不同阶段的平均侵蚀比。
当ΔE＝0时（侵蚀比保持不变），ΔS＝EΔP 代表降水量对输沙量的贡献量；当ΔP＝0时（降水量保持不变），ΔS＝PΔE 代表人类活动对输沙量的贡献量，降水量和人类活动对输沙量的贡献率分别为×100％、×100％。人类活动和气候变化对黄河输沙量的贡献率见表3。
第二阶段：汛期总降水量为5523 mm ，占全阶段总降水量的67％，月平均降水量为81 mm；实测汛期总输沙量为122亿 t，占全阶段总输沙量的85％，月平均输沙量为1.75亿 t 。计算可得侵蚀比为0.038，人类活动和气候变化对汛期输沙量减少的贡献量分别为0.668亿、0.210亿 t，人类活雍推候变化对输沙量的贡献率分别为76％、24％。
第三阶段：汛期总降水量为3911 mm ，占全阶段总降水量的62％，月平均降水量为70 mm；实测汛期总输沙量为49亿 t，占全阶段总输沙量的88％，月平均输沙量为0.88亿 t 。计算可得侵蚀比为0.030，人类活动和气候变化对汛期输沙量减少的贡献量分别为1.248亿、0.608亿 t，人类活动和气候变化对输沙量的贡献率分别为67％、33％。
第四阶段：汛期总降水量为5916 mm ，占全阶段总降水量的66％，月平均降水量为82 mm；实测汛期总输沙量为14.56亿 t，占全阶段总输沙量的71％，月平均输沙量为0.20亿 t 。计算可得侵蚀比为0.006，人类活动和气候变化对汛期输沙量减少的贡献量分别为3.360亿、0.104亿 t，人类活动对输沙量的贡献率增大至97％，气候变化的贡献率仅为3％，表明在第四阶段黄河输沙量基本由人类活动控制，气候变化的影响已经微乎其微。
nlc202212201221
综上，与气候变化相比，人类活动对黄河输沙量减少的贡献率较大，表明人类活动已成为控制沉积物向海洋输送的主要力量。
6 结论
（1）黄河中游降水量呈明显年际、年代际分布差异，起伏波动较大；强 ENSO 事件对降水量具有明显的影响，极强暖事件造成黄河中游降水量减少，而极强冷事件则对黄河中游降水量具有增加作用。
（2）突变性分析和径流量、输沙量阶段性分析结果表明，1968年、1985年、1999年为径流泥沙变化的3个典型分界点，这3个年份与刘家峡（1968年）、龙羊峡（1986年）及小浪底水库（1999年）的投入运用年份基本一致。
（3）1968年以来，人类活动对黄河输沙量减少的贡献始终占据较大比重，第二阶段（1969―1985年）、第三阶段（1986―1999年）、第四阶段（2000―2017年）贡献率分别为76％、67％、97％。
参考文献：
[1] MILLIMAN J D ，MEADE R H.World?Wide Delivery of RiverSediment to the Oceans [J].The Journal of Geology，1983，91（1）：1－21.
[2] WALLING D E ，FANG D.Recent Trends in the SuspendedSediment Loads of the World，s Rivers [J].Global and Plane? tary Change ，2003，39（1）：111－126.
[3] WU X，WANG H J ，BI N S ，et al.Climate and Human Battlefor Dominance Over the Yellow River’s Sediment Discharge：From the Mid?Holocene to the Anthropocene [J].Marine Ge ? ology，2020，425：106188.
[4] WANG H J ，YANG Z S ，SAITO Y ，et al.StepwiseDecreasesof the Huanghe （ Yellow River ） Sediment Load （1950―2005）：Impacts of Climate Change and Human Activities[J].Global and Planetary Change ，2007，57（3）：331－354.
[5] 刘通，黄河清，邵明安，等.气候变化与人类活动对鄂尔多斯地区西柳沟流域入黄水沙过程的影响[J].水土保持学报，2015，29（2）：17－22.
[6] WANG H J，YANG Z S，LI Y H，et al.Dispersal Pattern ofSuspended Sediment in the Shear Frontal Zone off theHuanghe （ Yellow River ） Mouth [J].Continental Shelf Research，2006，27（6）：854－871.
[7] LEILA N ，MAZDA K Z ，REZA S A ，et al.GroundwaterDepthand Elevation Interpolation by Kriging Methods in MohrBasin of Fars Province in Iran [J].Environmental Monitoring and Assessment，2010，166（1－4）：387－407.
[8] 罟α鳎张桂敏，李士心.泛克里金插值法在地磁图中的应用[J].中国惯性技术学报，2008，16（2）：162－166.
[9] 柴元方，孙雪岚，王超，等.基于泰森多边形的多点法测 U形明渠流量[J].人民黄河，2016，38（5）：139－142.
[10] KISI O ，AY M.Comparison of Mann?Kendall and InnovativeTrend Method for Water Quality Parameters of the KizilirmakRiver，Turkey[J].Journal of Hydrology，2014，513：362－375.
[11] RIBEIRO L，KRETSCHMER N，NASCIMENTO J，et al.Evalua?ting Piezometric Trends Using the Mann?Kendall Test on the Alluvial Aquifers of the Elqui River Basin，Chile [J].Hydro? logical Sciences Journal，2015，60（10）：1840－1852.
[12] MANN H B.NonparametricTests Against Trend[J].Econo?metrica：Journal of the Econometric Society，1945，13（3）：245－259.
[13] WANG H J ，YANG Z S ，SAITO Y，et al.InterannualandSeasonal Variation of the Huanghe （ Yellow River ） WaterDischarge Over the Past 50 years：Connections to Impactsfrom ENSO Events and Dams [J].Global and Planetary Change ，2006（50）：212－225.
[14] 黄婷婷，林青霞，吴志勇，等.黄河流域干旱时空特征及其与 ENSO 的关联性分析[J].人民黄河，2021，43（11）：52－58.
[15] 许武成，王文，马劲松，等.1951―2007年的 ENSO 事件及其特征值[J].自然灾害学报，2009，18（4）：18－24.
[16] 张佳.黄河中游主要支流输沙量变化及其对入海泥沙通量的影响[D].青岛：中国海洋大学，2011：20－21.
[17] WANG H J，WU X，BI N S，et al.Impacts of the Dam?OrientatedWater?Sediment Regulation Scheme on the Lower Reaches and Delta of the Yellow River （ Huanghe ）：A Review [J]. Global and Planetary Change ，2017，157：93－113.
[18] 度阳.黄土高原地区退耕还林（草）工程效果研究[D].咸阳：西北农林科技大学，2018：25－26.
[19] 柳莎莎.气候变化和人类活动对现代黄河输沙量影响的甄别[D].青岛：中国海洋大学，2013：37－43.
[20] 牛最荣，崔亮.气候变化和人类活动对洮河输沙量变化的影响分析[J].水利水电技术，2016，47（5）：80－83，88.
【责任编辑 栗铭】
nlc202212201221
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-15443539.htm
