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J
ournal o
f Water Resources Research
水资源研究
, 2014,
3(1), 1-8
http://dx.doi.org/10.12677/jwrr.2014.31001
Published Online
February 2014 (http://www.hanspub.org/journal/jwrr.html)
H
ydr ological Variation Analysis in Wei
River Basin
Hongbo Zhang
1,2
,
Lei Gu
2
1
Key Laboratory of Subsurface Hydrology and Ecological Effect in Arid Region of Ministry of Education, Chang’an University, Xi’an
2
School of Environmental Science and Engineering, Chang’an University, Xi’an
Email:
honeber@126.com
Received: Sep. 30
th
, 2013; revised: Nov. 20
th
, 2013; accepted: Nov. 26
th
, 2013
Copyright ©
201
4
Hongbo Zhang,
Lei Gu. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attributio n License,
which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. In accordance
of the Creative Commons Attribution License all Copyrights © 201
4
are reserved for
Hans
and the owner of the intellectual property
Hongbo Zhang, Lei Gu. All Copyright © 2014 are guarded by law and by Hans as a guardian.
Abstract:
Moving Mann
-
Whitney U test is an excellent method to identify the locations of hydrologic
variation points. In this paper, it was used
to
look for the
se
points
from annual runoff series
at seven main
hydrologic stations in the Wei River basin. Mann
-
Kendall method was applied here, as a validation method.
Moreover, f
or understanding the more detail
ed
impact from hydrologic
var
iation, Hilbert Huang transform
was also introduced to do empiri
cal mode decomposition of annual runoff series on these hydrologic sta-
tions. Through the process, several intrinsic mode function
(
IMF
)
signals with different time
-
scale charac-
teristics and trend signal were obtained
on
every station.
Then, by using the mo
ving Mann
-
Whitney U test
to identify the variation or not on IMF signals, we could
confirm
the impact from hydrologic aviation
on a
certain time
-
scale. Finally, based on the above hydrologic variation points, the hydrologic series can be d
i-
vided into two o
r three stages. Selecting the stage before this variation
point
as ref er enc e, a nd the stag e a fter
it as evaluat
ing
series,
then
we can evaluate the variation
s
cop e and le vel
after
variation
point
relative to
the
before by r
ange of
variability approach
(RVA
)
. The result indicated that 1) hydrologic variation of annual
runoff series in Wei River mainly took place in 1971 and 1994
;
hydrologic variation in 1971
was
mainly
driven by human activities, and
the
variation in 1994 was affected by climate change and h
uman activities.
2)
Hydrologic variation mainly affect
ed
the trend element of runoff series
in
the Wei River,
and
had hydrologic
disturbance on 6
-
year time
-
scale change at
Huaxia
n station and 4
- 6-
year time
-
scale change at Zhuangtou
station.
3) The strongest hydrologic variation was mainly
o
n the middle reaches of
the
Wei River,
i
.e.
Li
n-
jiacun and Xianyang stations, with
a
comprehensive variation index exceed
ing
0.66
which
belonged to
strong variation. The upstream reach
es
came second, two tri
butaries and the downstream t
ook
the
third
place,
and they
all belonged to medium variation.
4) On the upstream Wei River, the strong hydrological
variation
indexes
mainly concentrated in the dry season month
ly
runoff, maximum flow and low pulse fre-
quency
and duration, the fall rate an d reverse, etc.; H ydrologic index f ield with strong var iation on the mi
d-
dle reach
es
was greatly
wide, including monthly runoff in dry and wet seasons, maximum and minimum
flow, high pulse frequency, etc.; Some
strong variation
indexes w
ere
reflected in the downstream, such as
month
ly
runoff before flood and in wet season, maximum and minimum flow, fall rate and reverse. In two
tributaries
of the
Wei River, strong hydrologic variation in Jing River was mainly on the minimum and
maximum flow, base flow and maximum flow date, while in Beiluo River, they focused on minimum flow,
base flow, low pulse duration and reverse, etc.
Synthesiz
ing
the above results, it can
be
concluded
that hy-
drological variation in the Wei River is relatively strong, for which human activities and climate change are
two
important causes. Hydrologic variation index range is
greatly
wide, with significant difference on the
spatial distribution and non
-
identical variation degree on every district. The strong variation indexes in the
whole Wei River mainly concentrated in the dry flow, maximum flow
and
rate of change, etc. The force
d
riving the hydrological variation
would
take some disturbance on the runoff cycle
change
characteristics at
Huaxian
and Zhuangtou stations, in addition to mainly an impact on its long
-
term trend. In the future, these
cycle characteristics may alter or disappear because of the variation driving.
Keywords:
Hydrologic Characteristics
;
Variation Point
;
HHT
;
IHA
OPEN ACCESS
J
ournal o
f Water Resources Re se a rc h
水资源研究
1
张洪波,顾磊:渭河流域水文变异识别与初步解析
2014. 3(1)
渭河流域水文变异识别与初步解析
张洪波
1,2
,顾
磊
2
1
长安大学旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,西安
2
长安大学环境科学与工程学院,西安
Email:
honeber@126.com
收稿日期:
2013
年
9
月
30
日;修回日期:
2013
年
11
月
20
日;录用日期:
2013
年
11
月
26
日
摘
要:
应用滑动秩和检验法与
Mann
-
Kendall
方法对渭河干支流主要的
7
个水文站点的水文序列变异
点的位置进行诊断与识别。结合
Hilbert
-
Huang
变换,对各水文站点数据进行
EMD
多尺度分解,获得
不同时间尺度的
IMF
信号和趋势过程,然后采用滑动秩和检验法对各分解信号进行变异识别,确定变
异的响应尺度。最后,结合水文变异指标
(
IHA
)
,以变异点位置为依据,进行阶段划分,识别变异前后
水文序列的变异领域,对水文情势变异进行细节解析,找出发生强烈变异的水文指标。结果表明:
1
)
渭
河干流水文站点年径流序列的变异点主要发生在
1971
年和
1994
年,
1971
年的水文变异主要由人类活
动驱动,而
1994
年的水文变异则由气候变化与人类活动共同影响。
2
)
水文变异主要影响渭河干支流
径流序列的趋势过程,只有华县站
6
年时间尺度变化及状头站
4~6
年时间尺度变化过程受到水文变异
的扰动。
3)
发生变异最强烈的地方主要是渭河的中游,即林家村和咸阳站,综合变异指数超过
0.66
,
属强变异;上游次之,下游与两条支流更次,皆属于中等变异。
4)
渭河上游的强水文变异范围主要集
中在枯水季月径流、最大流量、低脉冲次数与延时、下降率与逆转次数等方面,中游强变异领域较宽,
包括丰枯月径流、最大最小流量、高脉冲次数、上升下降率等,下游则反映在汛前以及丰水期月径流、
最大最小流量以及下降率与逆转次数方面。渭河支流中,泾河的水文强变异主要在最小流量、最大流
量、基流以及最大流量发生时间,而北洛河则侧重于最小流量、基流、低脉冲延时与逆转次数等方面。
综合以上结果,可得出如下结论,渭河干支流在水文变异较为强烈,人类活动和气候变化是其重要致
因。水文变异范围较宽,空间分布的差异性大,变异程度也各不相同,主要集中于枯季径流、最大流
量、变化率等方面。渭河水文变异的驱动力除在长程趋势上对年径流量产生向上或向下的扰动外,对
华县和状头站径流的周期变化特征也产生了影响,未来某一些周期变化特征可能会因为变异驱动而改
变或消失。
关键词:
水文特征;变异点;
HHT
;
IHA
1.
引言
水文序列的
“
一致性
”
是以物理成因一致且观测
较长时间的样本序列为假设前提的,然而,由于全球
气候变化、高强度人类活动以及流域下垫面变化等因
素,流域水文循环和水资源形成过程的物理成因发生
变化,无法再满足工程水文学中水文序列的一致性要
求,给水利工程的设计、运行和管理带来了很大的风
险。为了识别这种非一致性水文序列,常需要对其进
行水文变异的识别与诊断
[1
,2]
。水文变异的种类主要包
括跳跃变异和趋势变异。对于跳跃变异,在传统工程
水文计算中常通过分段还原与频率分析相结合的
方
法进行
处理
,以保持水文序列的一致性。而对于趋势
性变异,则在传统水文学方法中较少涉及,且近些年
逐渐成为学者们研究的热点
[1
-5]
。目前有关水文变异的
研究成果中,多以变异点检测方法、变异趋势走向、
变异驱动与成因分析等为主
[3
-6]
,对于水文变异的变异
尺度、水文情势变异解析以及变异的空间累积机制则
缺乏进一步的延续性研究。本文以渭河干支流
7
个站
点的水文序列为研究对象,从水文变异点的位置、变
异尺度、变异域等几个方面展开深入剖析,从更多的
作者简介:
张洪波
(1979-)
,男,辽宁人,博士,副教授,主要研究
方向是水资源系统工程。
J
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f Water Resources Research
水资源研究
OPEN ACCESS
2
张洪波,顾磊:渭河流域水文变异识别与初步解析
2014. 3(1)
层面解析渭河水文变异的影响机制问题。
2.
研究区概况与数据来源
2.1.
研究站点选取
渭河发源于甘肃省渭源县西南的鸟鼠山北侧,是
黄河第一大支流,于潼关处流入黄河,全长
818
km
,
流域面积
13.48
万
km
2
。流域地形差异较大,表现为
西高东低,最高、最低程处相差
3000
m
以上。流域
属大陆性气候,降雨量和气温从南向西逐步递减,年
均气温
10
℃左右,年均降雨量
550
mm
,年蒸发量
1100
mm
左右,径流量年内分配极不均匀。近几十年来,
渭河流域径流异常、干旱频繁、洪灾出现的频次加大,
发生时间集中、强度高,成为我国洪、旱的重灾区之
一。因此,迫切的需要研究水文要素变异的致灾机理,
为渭河和类似流域防灾减灾提供科学依据。
渭河汇入支流众多,流域地形、地貌条件复杂,人
类活动扰动强烈,为了更好地反映渭河流域地形地貌以
及所属行政区域的差异,本次研究主要选择渭河干流的
5
个水文站:武山站
(
上游,黄土梁峁沟壑区,甘肃
)
、
北道
(
上游,黄土梁峁沟壑区,甘肃
)
、林家村站
(
中游,
关中冲积平原,陕西
)
、咸阳站
(
中游,关中冲积平原,
陕西
)
、华县站
(
下游,关中冲积平原,陕西
)
;支流
2
个
水文站
(
黄土塬区与黄土丘陵区
)
:张家山
(
泾河,陕西
)
、
状头
(
北洛河,陕西
)
。其空间
位置分布如
图
1
。
2.2.
数据资料
本次研究的基本数据主要来源于黄河水利委员
会水文局和陕西省渭河流域管理局。由于历史原因,
部分站点的水文序列不完整,鉴于研究需要,对于序
列中缺测的部分资料采用水量平衡法进行差补延长,
最终获得渭河流域重要水文站点的日尺度连续水文
序列,如表
1
。
3.
研究方法
3.1.
水文变异点诊断方法
水文变异点位置诊断或分析的方法较多,其中常
用水文序列变异点检验方法包括
10
种:基于贝叶斯
理论的里海哈林法、基于
Mann
-
Whitney
非参数检验
Fig
ure
1. Sketch map of the Wei River basin
图
1.
渭河流域图
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水资源研究
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张洪波,顾磊:渭河流域水文变异识别与初步解析
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Table 1. Hydrological data catalog at some key stations in Wei River basin
表
1.
渭河流域重要水文站点水文资料长度
站点
武山
北道
林家村
咸阳
华县
张家山
状头
水文序列
1975~2009
1973~2009
1959~2009
1959~2009
1959~2009
1932~2010
1937~2008
法、有序聚类分析法、逐时段滑动分割比较序列法和
有序聚类最优二分割比较序列法、
R/S
分析法、
Brown-
Forsythe
检验法、滑动
F
检验法、滑动
T
检验
法、滑动秩和检验法、
Mann
-
Kendall
检验法、贝叶斯
法
[7]
。为了更好地反映水文序列的在不同层面的变异
特性,本文选择变异点诊断适应性强且效率高
(
均值和
Cv
、
Cs
)
的滑动秩和检验法以及应用较为广泛的
Mann
-
Kendall
检验法,进行水文变异点的识别。
(1)
滑动秩和检验法
秩和检验法,即
Mann
-
Whitney U
检验法,属非
参数统计方法,其特点在于不依赖于总体分布类型,
也不需要推断总体参数,适于检验两种或两种以上的
变量分布有无显著差异。滑动秩和检验法主要通过秩
和检验法对序列逐点进行检验,找出伴随概率
p
≤
α
或满足
|z| > Z
α/2
= 1.96
的所有可能变异点,再从中筛
选出选
p
最小或
z
计算值达到最大值的点,作为所求
的水文变异点。经研究,该方法对水文学列的均值和
Cv
、
Cs
均有较好的校验效果
[7]
。
(2) M
ann
-
Kendall
非参数检验法
Mann
-
Kendall
法是世界气象组织推荐的一种非
参数检验方法,常广泛用于降水、径流和气温等要素
时间序列的趋势变化研究。除了趋势检验,
Mann
-
Kendall
方法也可用于突变点的检验分析。由于其不需
要遵从一定的分布,不受少数异常值的干扰,且结构
简单,计算方便,使其也成为水文序列的变异点分析
中常用方法之一
[8]
。
3.2.
水文变异的时间尺度分析方法
水文变异的时间尺度分析,采用
Hilbert-
Huang
变换与滑动秩和检验法相结合的方法。即首先应用
Hilbert
-
Huang
变换,对各水文站点年径流数据进行
EMD
多尺度分解,获得不同时间尺度的
IMF
信号和
趋势过程,然后采用滑动秩和检验法对各分解信号进
行变异识别,确定变异的响应尺度。
Hilbert
-
Huang
变换方法
(
HHT
)
是一种适用于非线
性和非平稳性数据的处理方法,主要分为经验模态分
解法
(
EMD
)
及
Hilbert
变换两部分
[9]
。
经验模态分解
(
EMD
)
的基本思想是基于序列的局
部特征时间尺度,将信号中不同尺度
(
频率
)
的波动或
趋势逐级分解,形成一系列包含了原信号不同时间尺
度局部特征信息的
IMF
分量
(
固有模态函数
)
和单一的
残余量
[10,
11]
。
Hilbert
变换即将
EMD
分解得到的多个固有模态
函数
(
IMF
)
进行变换处理,解析信号中不同的幅值函
数和相位函数,对相位函数求导,即可得每个
IMF
分
量的瞬时频率。再基于幅值函数、瞬时频率与
t
的关
系,作出时频图,遂得到相应的
Hilbert
谱
[9]
。
3.3.
水文变异的影响域识别方法
水文变异的影响域识别,主要是应用水文变异法
(
RVA
)
,以变异点位置为依据,进行水文阶段划分,
结合水文变异指标
(
IHA
)
,识别变异前后水文序列的
变异领域,对水文变异进行细节解析,找出发生强烈
变异的水文指标。
水文变异法是对扰动河流进行水文情势变异评
估的一种方法,其以与生态相关的流量特征的统计分
析为基础,从量、时间、频率、延时和变化率
5
个方
面对
33
个河流水文特征
(
指标
)
进行
提取
(
表
2)
。以参
考序列的提取结果,作为扰动阈值,通过对比
评价序
列的河流水文特征落入扰动阈值的数量,来反映河流
流量受
扰动
的影响程度,一般以
33
个
IHA
指标以及
综合影响程度的等级来表示
[12]
。
4
结果与讨论
4.1.
变异点识别
鉴于变异点检验的特殊性和复杂性,选取滑动秩
和检验、
Mann
-
Kendall
变异点检验两种方法分别对渭
河干支流
7
个水文
站点的实测年径流序列进行变异点
研究,具体计算结果如表
3
所示。分析表
3
数据,不
难发现三种分析方法的结果基本一致。整个渭河干支
流站点水文序列的突变点基本上集中发生在三个时
间段,
(1)
1970
~
1971
,主要发生在渭河干流的林家村、
J
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水资源研究
OPEN ACCESS
4
张洪波,顾磊:渭河流域水文变异识别与初步解析
2014. 3(1)
Table 2. Parameter character of IHA Index
表
2.
水文变异指标参数
内容
指标序号
单位
IHA
指标简写
各月流量
1~12 m
3
/s
各月份流量平均值
Jan
,
Feb
,
Mar
, Apr,
May
,
Jun
,
Ju
, Aug,
Sep
,
Oct
, Nov, Dec
年极端流量
13~22 m
3
/s
年最大、最小
1
、
3
、
7
、
30
、
90
日流量平均值
1d min
,
3d min
,
7d min
,
30d min
,
90 d min
,
1d max
,
3d max
,
7d
max
,
30d max
,
90d max
, Zero days,
Base flow
23
~24 m
3
/s
断流天数,基流
年极端流量发生
时间
25
~26
Julian
day
年最大、最小
1
日流量发生时间
Date min
,
Dat e max
高、低流量的频率
及延时
27
~28
time
每年发生低流量、高流量的次数
Lo pulse fre
, Lo
pulse dur
Hi pulse fre
,
Hi pulse dur
29
~30 d
低流量、高流量平均延时
流量变化改变率
及频率
31
~32 %
流量平均减少率、增加率
Rise rate,
Fall rate
Reversals
33
time
每年流量逆转次数
Table 3. Change point test result by Mann-Kendall and Mann-Whitney U test
表
3.
滑动秩和检验与
Mann
-Kendall
法变异点检验结果
方法
武山
北道
林家村
咸阳
华县
张家山
状头
秩和检验
1986~1994
1986~1994
1971
,
1986
~
1994
1971
,
1986
~
1994
1971
,
1986
~
1994
1997~2004
不显著
M-K
检验
1990
1993
1986
1985
1989
1997
不显著
变异点
1994
1994
1971,
1994
1971,
1994
1971,
1994
1997
1995
咸阳以及华县站;
(2)
1986
~
1994
,变异空间分布广泛,
7
个站点中
5
站都在该时段发生变异;
(3)
1997
~
2004
,
只发生在张家山站,即泾河流域。综合以上结果,对
比分析与交叉验证,采用以滑动秩和检验结果为主,
1986
~
1994
年时间段内,选取最低点为原则,最终确
定各站水文序列变异的时间点。
从水文变异的空间分布上看,
1971
年的变异点主
要发生在林家村、咸阳、华县,发生位置点存在空间
上的顺承关系,故认为
1971
年的干流变异点,应该
主要由林家村上游的人类活动影响所驱动,初步推定
与宝鸡峡灌区
1971
年建成通水相关。
1994
年的变异
点在流域内的
7
个水文站点均有发生,即这种变异具
有流域性,应该主要是由气候变化所推动。这一推论
与渭河流域
90
年代后期降水量减少的事实是相符的
[13]
。当然人类活动在
1994
年变异点的驱动过程中,
肯定是发挥作用的。
90
年代后期,渭河流域进入水利
水保建设的活跃期,大量相关的灌区改造、加闸加坝、
水土保持、傍河取水等工程陆续在渭河沿岸建成,投
入使用。这些人类活动变化通过河道取水或改变产汇
流条件等方式影响着河川径流,成为径流变异的致因
之一。因此,
1994
年变异点应是由人类活动与气候因
素共同驱动,其中气候因素中的降水的减少是主因,
河道取水、水土保持活动、水库调蓄等人类活动的影
响为次因
[14]
。
4.2.
水文变异的时间尺度
应用
HHT
的
EMD
和时频变换功能分别对渭河干
支流
7
个水文站点的年径流序列进行
EMD
多尺度分
解和
HHT
时频变化,获
得不同时间尺度的
IMF
信号、
趋势项以及不同
IMF
信号所对应的时间尺度特征
(
表
4)
。结果显示,渭河干支流站点的水文序列,存在
2
,
4~6
、
10
~
13
、
20
~
22
、
38
年的周期变化,这与文献
[15]
中关于黄河的周期分析结果是基本一致的。
采用滑动秩和检验法对不同站点
EMD
分解得到
的信号进行变异点识别,得到不同站点分解信号的变
异特征
(
表
5)
。由下表可见,渭河干支流的
7
个水文站
点,变异主要发生在趋势项,只有林家村站和状头站
的水文变异影响到
IMF
分解项,即水文变异对
华县站
6
年时间尺度变化及状头站
4~6
年时间尺度变化过程
产生扰动。也就说,水文变异的驱动力除了在长程趋
势上对年径流量产生向上或向下的扰动外,还有可能
对径流的周期变化特征产生影响,即某一些周期变化
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水资源研究
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张洪波,顾磊:渭河流域水文变异识别与初步解析
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Table 4. Result at 7 hydrologic stations by Hilbert-Huang Trans-
form
表
4.
不同站点的
HHT
时频变换结果
站点
T
IMF1
T
IMF2
T
IMF3
T
IMF4
T
IMF5
武山
2 . 11
4.70
12.94
17.53
北道
2.09
5.04
11.64
22.68
林三
2.40
3.81
4.65
12.85
咸阳
2.25
4.37
6.80
22.40
38.34
华县
2.28
3.89
5.55
12.66
张家山
2.43
3.67
9.96
19.48
状头
2.53
4.39
5.88
19.51
Table 5. Impact of hydrologic variation on flow multi-timescales
characteristics
表
5.
水文变异对不同站点时间尺度特征的影响
站点
武山
北道
林家村
咸阳
华县
张家山
状头
IMF1
IMF2
★
IMF3
★
★
IMF4
IMF5
Trend
★
★
★
★
★
★
★
特征会因为变异驱动而改变或消失。
4.3.
水文变异的影响域
采用渭河干支流
7
个站点的日径流数据,应用水
文变异法
(
R VA
)
,以
3.1
中识别的变异点位置为依据,
进行水文阶段划分,划定参考序列和评价序列。对于
出现
1971
和
1994
两个变异点的情况,处理方法为
1971
年以前作为参考序列,
1994
年以后作为评价序
列,即重点获得
1994
年以后的变异情况,以便各站
点在同一个时间范围内进行比较。代入不同站点的参
考与评价序列,应用
RVA
方法对
33
个水文变异指标
(
IHA
)
进行评价,统计不同指标的变异等级与综合变
异程度如表
6
。
表
6
表示了渭河干支流
7
个站点的
RVA
评估结
果。从整体上看,发生变异最强烈的地方主要是渭河
的中游,即林家村和咸阳站,综合变异指数超过
0.66
,
属强变异;上游次之,变异指数基本维持在
0.5
~
0.6
之间,而下游与两条支流则大致处于第三层次,变异
指数皆低于
0.5
。从变异的指标分布上看,渭河干流
上游段的强水文变异主要集中在枯水季月径流、最大
流量、低脉冲次数与延时、下降率与逆转次数等
方面,
中游强变异领域较宽,包括丰枯月径流、最大最小流
量、高脉冲次数、上升下降率等,而下游则反映在汛
前以及丰水期月径流、最大最小流量以及下降率与逆
转次数方面。两条支流中,泾河的强水文变异主要在
最小流量、最大流量、基流以及最大流量发生时间,
而北洛河则侧重于最小流量、基流、低脉冲延时与逆
转次数等方面。
纵观水文变异空间分布,不难发现整个渭河流域
内水文变异的领域差异性较大,变异程度也各不相同,
综合来看,
1994
年以后,渭河流域的水文情势的变异
主要集中在枯季径流、最大流量、变化率等方面。
5.
结论
通过对渭河干支流
7
个水文站点的水文序列变异
点、变异尺度以及变异域的识别与分析,可得出如下
结论:
(1)
变异点位置:渭河干支流在变异的时间位置
上基本趋同,主要分为两点:
1) 1971
年,变异发生地
位于林家村、咸阳以及华县站,其主要由以宝鸡峡灌
区引水工程为代表的人类活动的影响所致。
2) 1994
年,属全流域水文变异,该变异由人类活动与气候因
素共同驱动,其中气候因素中的降水的减少是主因,
河道取水、水土保持活动、水库调蓄等人类活动的影
响为次因。
(2)
变异强度与变异域:渭河干支流的
7
个水文
站点中,林家村和咸阳站变异最为强烈,属强变异,
而其他站点多为中等变异。在空间分布上,表现为中
游变异最为显著,上游次之,下游与两条支流变异程
度最小。在变异域上,水文变异的空间分布差异性较
大,变异程度也各不相同,综合来看,渭河流域的水
文情势的变异主要集中在枯季径流、最大流量、变化
率等方面。
(3)
变异时间尺度:水文变异主要发生在趋势项,
只有华县站和状头站的水文变异影响到
IMF
分解项,
即水文变异对华县站
6
年时间尺度变化及状头站
4~6
年时间尺度变化过程产生扰动。也就说,水文变异的
驱动力除了在长程趋势上对年径流量产生向上或向
下的扰动外,还有可能对径流的周期变化特征产生影
响,即某一些周期变化特征会因为变异驱动而改变或
J
ournal o
f Water Resources Research
水资源研究
OPEN ACCESS
6
张洪波,顾磊:渭河流域水文变异识别与初步解析
2014. 3(1)
Table 6. Statistical analysis of IHA variation on different stations
表
6.
不同站点水文序列的
RVA
评价结果
站点
高变异指标
(
指标数
)
中变异指标
(
指标数
)
低变异指标
(
指标数
)
无变异指标
(
指标数
)
综合
改变度
武山
Mar,
Jul, Nov,
Dec,
3d max, 90d max, Lo
pulse
fre, Lo pulse dur,
Fall rate,
Reversals
(10)
Feb,
Apr,
May,
Jun,
Oct,
7d
min,
90d min, 7d max, 30d
max,
Date min ,
Hi pulse dur,
Rise rate
(12)
Jan,
Aug, Sep, 1d min, 3d
min,
30d min, 1d max,
Zero days,
Base flow,
Date
max,
Hi pulse fre
(11)
中
(
0.52
)
北道
Mar,
May,
Jun, Jul, Sep,
Oct,
Dec,
30d min,
90d min, 3d max, 7d max, 30d max, 90d max,
Hi pulse fre,
Rise rate,
Fall rate (16)
Feb, Aug, Nov, 1d m i n , 3d
min,
7d min,
1d max,
Lo
pulse dur,
Reversals
(9)
Jan,
Apr,
Zero days,
Base
flow,
Date min,
Date
max ,
Lo pulse fre, Hi pulse dur
(8)
中
(
0.58
)
林家村
Feb,
Mar,
Apr,
May, Jul, Aug, Sep,
Nov,
Dec,
1d min, 3d min, 7d min, 30d min, 9 0 d min, 1d
max,
3d max, 30d max, 90d max, Base flow,
Hi
pulse fre,
Rise rate,
Fall rate (22)
Jan,
Jun,
Oct,
7d max,
Lo
pulse fre, Lo pulse dur,
Hi
pulse dur,
Reversals
(8)
Date min,
Date max
(2)
Zero days
(1)
高
(
0.75
)
咸阳
Jan,
Feb,
Mar,
Apr,
Jul, Aug, Sep,
Oct,
Nov,
Dec,
1d min, 3d min, 7d min, 30d min, 90d
min,
1d max, 3d max, 7d max, 30d max, 90d
max,
Hi pulse fre,
Rise rate,
Fall rate (23)
May,
Jul,
Base flow,
Date
min,
Dat e max,
Reversals (6)
Lo pulse fre, Lo pulse dur,
Hi pulse dur
(3)
Zero days
(1)
高
(
0.68
)
华县
Apr,
Jun,
Jul,
Sep, 1d min, 3d min, 1d max, 3d
max,
7d max, 30d max, 90d max,
Fall rate,
Reversals
(13)
Aug,
Oct,
Nov, 7d min,
Base
flow,
Hi pulse fre,
Rise rate
(7)
Jan,
Feb,
Mar,
May,
Dec,
30d min, 90d min,
Date
min,
Dat e max,
Lo pulse
fre, Lo pulse dur, Hi pulse
dur
(12)
Zero days
(1)
中
(
0.46
)
张家山
Jul, Nov, 1d min, 3d min, 7d min, 30d min, 90d
min,
30d max, 90d
max,
Base flow,
Dat e max
(11)
Jan,
Feb,
Apr,
Aug, Sep, 7d
max,
Date min ,
Lo pulse fre,
Lo pulse dur, Hi pulse dur,
Hi pulse fre,
Rise rate,
Reversals
(13)
Mar,
May,
Jun,
Oct,
Dec,
1d max, 3d max, Fall rate
(8)
Zero days
(1)
中
(
0.49
)
状头
Mar,
Dec,
1d min,
3d min, 7d min, 30d min,
90d min,
Base flow,
Lo pulse dur,
Reversals
(10)
Jan,
Apr,
Jul, Aug, Sep, Nov,
1d max, 7d max, 90d max,
Date min
(10)
Feb,
May,
Jun,
Oct,
3d
max,
30d max,
Zero days,
Date max,
Lo pulse fre,
Hi
pulse fre, H i pul se dur,
Rise rate,
Fall rate (13)
中
(
0.46
)
消失。
致谢
感谢第十一届中国水论坛推荐。
基金项目
国家自然科学基金
(
51009009
,
51379014
)
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