黑河流域气象要素与全球性大气环流特征量的多尺度遥相关分析北大核心CSCD

黑河流域生态-水文过程集成研究是我国近年来干旱半干旱地区的研究热点,气候变化条件下流域生态-水文过程的响应机制是其中一个重要科学问题。基于1956-2015年黑河流域气温、湿度、降水观测数据及多个大气环流特征量监测资料,采用小波分析方法研究了流域气象要素与大气环流特征量的周期性及遥相关。结果表明:(1)流域气温与大气环流特征量的遥相关关系最为明显,湿度、降水次之。(2)气温与Ni?o3.4 SSTA、SOI的显著遥相关共同周期为12~16 a,与NAO、AO为9~11 a,与WP遥相关周期为5~9 a,与PDO为8~15 a。(3)湿度与NAO遥相关周期为4~5 a,与POL为3~6 a,与WP为9~15 a,与PNA为2~8 a。(4)降水与Ni?o3.4 SSTA遥相关周期为9~15 a,与NAO为2~4 a,与AO为3~7 a,与POL为11~19 a,与WP为9~14 a。(5)上述各遥相关周期的地域分布、显著时段与时滞特征各有差异。本文研究有助于加深流域气象要素对环流特征量响应机制的认识,为我国干旱半干旱地区内陆河流域严峻的水-生态问题的解决及水资源管理提供依据。     

黑河流域气象要素与全球性大气环流特征量的多尺度遥相关分析

黑河流域生态-水文过程集成研究是我国近年来干旱半干旱地区的研究热点,气候变化条件下流域生态-水文过程的响应机制是其中一个重要科学问题。基于1956-2015 年黑河流域气温、湿度、降水观测数据及多个大气环流特征量监测资料,采用小波分析方法研究了流域气象要素与大气环流特征量的周期性及遥相关。结果表明：（1）流域气温与大气环流特征量的遥相关关系最为明显,湿度、降水次之。（2）气温与Niño3.4 SSTA、SOI 的显著遥相关共同周期为12～16 a,与NAO、AO为9～11 a,与WP遥相关周期为5～9 a,与PDO为8～15 a。（3）湿度与NAO遥相关周期为4～5 a,与POL为3～6 a,与WP为9～15 a,与PNA为2～8 a。（4）降水与Niño3.4 SSTA遥相关周期为9～15 a,与NAO为2～4 a,与AO为3～7 a,与POL为11～19 a,与WP为9～14 a。（5）上述各遥相关周期的地域分布、显著时段与时滞特征各有差异。本文研究有助于加深流域气象要素对环流特征量响应机制的认识,为我国干旱半干旱地区内陆河流域严峻的水-生态问题的解决及水资源管理提供依据。     

天山南、北坡河流出山径流对气候变化的敏感性分析——以开都河与乌鲁木齐河出山径流为例

选取开都河与乌鲁木齐河山区流域为研究区域,利用有关水文气象台站1960-2005年的观测资料,对研究区域的气温、降水与出山径流的变化特征及趋势进行了分析,并根据研究区域气候变化的特征与趋势及出山径流与山区降水、气温之间的关系,假定不同的气候情景组合,建立山区径流对气候变化的响应模型,以揭示天山南、北坡河流出山径流对气候变化的响应及其差异.结果表明,开都河与乌鲁木齐河山区径流与气温、降水量均呈正相关关系,受山区降水、气温持续增加和上升的影响,出山径流总体呈上升趋势,1990年代以后的升幅尤为显著;相对而言,乌鲁木齐河山区径流对降水变化更为敏感,而开都河出山径流对气温变化的敏感性略甚于气温.     

黄河流域降水格局及影响因素北大核心CSCD

黄河流域位于干旱、半干旱与半湿润过渡地带,是中国重要的经济地带和生态屏障,研究流域降水时空格局及其对多驱动因素的响应具有重要意义。本文分析了近70年降水的时空格局规律、多尺度特征以及降水对不同气象要素与环流因子的响应。结果表明:黄河流域降水量呈下降趋势,降水变率为-0.88 mm/10a,而上游地区呈增加趋势。流域降水存在显著的年周期尺度;年际周期尺度为主导模态,集合经验模态分解(EEMD)的累积方差贡献率为94.85%。偏小波相干性(PWC)分析表明蒸散量为降水多尺度特征的主导气象因素,气象因素主要调制降水的季节性与年周期,环流因子主导降水的年际和年代际周期;不同类型因素的耦合可以增强对降水在所有周期尺度的解释能力。     

黑河出山径流过程与气象要素多尺度交叉小波分析

运用交叉小波对黑河上游野牛沟气象站1959-2010年和祁连气象站1957-2010年年降水(AP)与年均气温(AAT)、北极涛动指数(AOI)和莺落峡站(1944-2010年)的年均径流量(AAR)进行了多尺度分析。结果表明:AOI存在3~5 a尺度的显著周期,AAT存在3 a尺度的显著周期,AP存在3 a和4~6 a尺度的显著周期,AAR存在3 a、2.5~4 a和5 a比较显著的周期;黑河上游径流的增加主要是受"暖湿"气候影响;AAR与AOI、AAT呈现出3 a的负相关和3~4 a的近似负相关共振周期,AAR与AP存在2~7 a的显著性的共振周期,降水对径流的影响很大,为径流的主要补给来源;受AOI的影响,AAR在1987年发生3 a周期的"丰-枯"转换,受AAT的影响,AAR在1974年和1996年发生3 a周期的"丰-枯"转换,受AP的影响,AAR在1986年发生3 a周期的"丰-枯"转换。降水和气温是影响径流变化的主导因素。     

全球气候变暖情景下黑河山区流域水资源的变化

利用有关水文气象观测资料,对全球气候变暖情景下祁连山区黑河流域水资源的变化特征、成因及趋势进行了分析,并在此基础上提出了未来各种假定气候情景下黑河山区径流变化的计算模式。分析及计算结果表明:黑河山区水资源对全球气候变暖的响应十分明显,但受其特殊地理位置的影响,水资源的变化又有着显著的地域性特征。总体上,山区的气温和降水随全球增温均呈上升和增加的趋势,且气温上升的幅度大于全球平均水平,山区径流亦随降水量的增加而增加,但增幅随着气温升高而逐渐减小,除非遭遇到比较极端的气候情景,如气温升幅与降水减幅同时出现较大值的"暖-干"气候组合或气温降幅与降水增幅的同时出现较大值的"冷-湿"气候组合等。因此,可以预计,未来几十年里黑河山区水资源量虽随着降水、气温的变化而上下波动,但变化相对稳定,其幅度基本在目前出山径流量的±10%左右范围内。     

黑河流域水资源研究进展

作为典型的内陆河流域,黑河流域历来是研究寒区、旱区水文与水资源的热点地区。水资源是联系该流域生态系统和经济系统的纽带,更是其社会经济环境可持续发展最主要的限制因子。因此,对于黑河流域水资源的研究非常广泛,也取得了很多高水平的研究成果,这些研究内容主要包括：上游产流区的冰雪变化与黑河径流量、黑河出山口径流变化特征及其对气候变化的响应以及径流量的模拟与预测;中下游耗散区的水资源利用状况及对策;同位素、水资源承载力以及水资源管理的理论方法和措施。今后的重点应从流域的宏观尺度,开展黑河流域生态经济的综合研究、生态水文学和水污染问题的研究。     

西江流域径流与气象要素多时间尺度关联性研究

使用水文统计和交叉小波方法对西江流域1961~2005年径流变化特征及其与气象要素的多时间尺度的关联性进行分析。结果表明,径流量总体呈现减少的变化趋势,可能是人类活动引起流域内蒸发和入渗增加,使径流对降水的响应减弱造成的,径流丰枯变化基本与降水的波动相一致。气温对径流的显著作用主要集中在1990~2000年3~5 a周期上,径流对气温变化的响应时间为6~12个月;降水与径流在大部分时频域中呈同相相位变化,其相互作用主要集中在1992~2003年3~4 a和1980~2000年11~12 a周期上;大气环流变化对径流的影响主要集中在1965~1975年2~3 a及1993~2000年3~5 a周期上,对径流的影响可能是通过对区域降水影响实现的,径流对前一次环流变异响应时间为6~12个月,对后一次响应时间较快,时间的差异可能是下垫面的改变引起流域产汇流机制变化造成的。     

1958~2015年疏勒河上游出山径流变化及其气候因素分析

利用1958~2015年疏勒河出山口昌马堡水文站径流资料以及同期流域气象资料,揭示了疏勒河出山径流及其对流域气候变化的响应。结果表明：总体上,疏勒河出山径流量呈现增加趋势,特别是20世纪90年代后期以来,出山径流增加趋势更为明显,但近几年,疏勒河出山径流量缓慢回落,21世纪初暂时成为代际变化的拐点。研究亦显示,疏勒河出山径流对河源处高海拔山区气候变化的响应更为敏感,出山径流年际变化实际受到山区气候因素的共同影响,不同时段各因素影响强度具有一定差异;降水是出山径流变化的主控因素,但气温升高导致冰雪融化加快是近年来出山径流增长较快的重要原因。定量分析表明,20世纪90年代后期以来气温等对径流影响比重超过60%,而降水约为30%左右。     

科尔沁沙地1961—2021年主要气象要素的变化特征——以奈曼旗为例北大核心CSCD

为了分析全球气候变化背景下科尔沁沙地主要气象要素的变化特征,基于逐月站点气象数据,采用趋势分析、Mann-Kendall突变分析和小波分析等研究方法,分析了1961—2021年奈曼旗主要气象要素(气温、降水量和蒸发量)的多尺度时间变化特征。结果表明:在全球气候变化下奈曼旗各主要气象要素变化显著,其中气温以0.21℃/10a速率极显著升高,降水以-9.2 mm/10a速率极显著减小,蒸发量以32.50 mm/10a速率不显著增加;从季节变化来看,春季和秋季气温、降水和蒸发量均表现为增加趋势,夏季和冬季温度和蒸发量增加,降水量减少。各气象要素出现突变点的时间不同,其中气温为1971年左右,降水为1978年和1987年,蒸发量为2002、2009、2013年。各气象要素在研究时段内均表现出明显的周期变化,其中气温为3~7、14~23、34~43 a,降水量为3~6、8~11、13~23、43 a,蒸发量为5~7、11~16、27、35 a。     

塔里木河流域60 a来天然径流变化趋势分析

利用塔里木河流域近60 a的地表径流、气温和降水量资料,通过趋势分析、突变检验、年代际分析等方法分析了塔里木河流域地表径流变化的时空差异性,探讨了塔里木河流域天然径流变化对气温、降水量变化的响应。研究表明：近60 a来塔里木河流域三源流径流整体存在增加的趋势,但干流径流存在减少的趋势;塔里木河流域三源流增加强度在1993年前后从强到弱依次为阿克苏河、叶尔羌河、和田河,进入2000年后从强到弱依次为和田河、叶尔羌河、阿克苏河;塔里木河流域三源流径流强度增加主要受降水增加和由气温增加引起的融雪径流增加的双重影响。     

西北干旱区阿克苏河径流对气候波动的多尺度响应

基于阿克苏河流域1960~2010年的气象、水文观测数据,利用集合经验模态分解（EEMD）方法,对研究期内阿克苏河径流时间序列进行多尺度的分析,并探讨其在不同时间尺度上的振荡模态结构特征及其对气候因子的多尺度响应。结果表明：① 近50年来,阿克苏河年径流整体上呈现出显著的非线性增加趋势,且其变化在年际尺度上表现出准3 a和准6~7 a的周期性波动,在年代际尺度上表现出准13 a和准25 a的周期性变化;② 各周期分量的方差贡献率表明,年际振荡在径流长期变化中占据主导地位,年代际尺度在径流变化过程中也起着重要作用。重构的径流年际变化能够较为详细地描述原始径流序列在研究时期内的波动趋势,重构的径流年代际变化则有效揭示了阿克苏河径流在不同年代丰、枯水期交替出现的状态。③ 在年际尺度上径流与气温、降水和潜在蒸发都表现为不显著的正相关关系,而在年代际尺度上,径流量与气温和降水均表现为显著的正相关关系,与潜在蒸发表现为显著的负相关关系,且在年代际尺度上相关性和显著性明显强于年际尺度,表明年代际尺度更适于评价径流对气候波动的响应。结果表明EEMD是一种甄别非线性趋势和尺度循环的有效方法。     

夏季风等环流因子对黄河中游径流量周期变化的影响

基于黄河中游4个水文站1919~2010年还原的天然径流量、1873~2011年的夏季风强度指数、北大西洋涛动指数（NAO）和西太平洋副高指数等资料,利用Morlet小波方法分析了黄河中游河口镇-龙门区间（简称河龙区间）,龙门-三门峡区间（简称龙三区间）和三门峡-花园口区间（简称三花区间）径流量的周期变化,并探索了夏季风、中纬度西风与西太平洋副高等环流因子对黄河中游3个区间径流量周期性变化的影响。研究发现,黄河中游3个区间径流量的变化对夏季风、中纬度西风和西太平洋副高存在差异性响应,季风对于黄河中游的径流量不仅在时间上具有趋势性的影响,更为重要的是存在周期性的控制作用,在80 a长周期上对于整个黄河中游都有控制作用,但影响黄河中游降水-径流过程的不仅仅是夏季风,相关统计结果表明还受到西风带和西太平洋副高周期的影响。3个区间都存在一个中等尺度(25 a)的周期,这个周期在夏季风上没有得到体现,河龙区间和龙三区间的25 a周期是受西风带影响所致,而三花区间的中尺度25 a周期是西太平洋副高指数的强度和西界的作用所致。     

Natural runoff changes in the Yellow River Basin

The driving factors of runoff changes can be divided into precipitation factor and non-precipitation factor, and they can also be divided into natural factor and human activity factor. In this paper, the ways and methods of these driving factors impacting on runoff changes are analyzed at first, and then according to the relationship between precipitation and runoff, the analytical method about impacts of precipitation and non-precipitation factors on basin's natural runoff is derived. The amount and contribution rates of the two factors impacting on natural runoff between every two adjacent decades during 1956-1998 are calculated in the Yellow River Basin (YRB). The results show that the amount and contribution rate of the two factors impacting on natural runoff are different in different periods and regions. For the YRB, the non-precipitation impact is preponderant for natural runoff reduction after the 1970s. Finally, by choosing main factors impacting on the natural runoff, one error back-propagation (BP) artificial neural network (ANN) model has been set up, and the impact of human activities on natural runoff reduction in the YRB is simulated. The result shows that the human activities could cause a 77×108 m3·a-1 reduction of runoff during 1980-1998 according to the climate background of 1956-1979.     

泾河流域近50年来的径流时空变化与驱动力分析

利用近50 a的实测数据,分析了泾河流域的径流时空变化规律和主要驱动因子。研究表明:年降水量和径流深的空间分布均呈现从南到北的明显减少趋势,并在上游山区出现高值区。流域径流总量自20世纪60年代到21世纪初显著减少,由50.1 mm减到22.3 mm,但各区域的变化很不均匀,其中西部、西南和东南的子流域径流大量减少,可达17.5 mm/10 a;北部和东北则减少不明显,最大减少率仅为1.3 mm/10 a。降水量变化曾是径流减少的重要原因,但20世纪90年代后实施的退耕还林等生态工程在2000年后已经成为引起径流减少的最主要原因。     

气候变化对秦岭北陂径流过程的影响机制研究——以灞河流域为例

综合运用距平分析、连续小波变换（CWT）、交叉小波变换（XWT）、小波相干（WTC）和时滞相关性分析等方法对秦岭北坡灞河流域径流与六大气象因子进行了多尺度分析。结果表明：水文气象因子在不同时频域中存在1~4个显著性周期,且都能通过95%置信水平检验;太阳黑子数8~11.4 a的显著性周期对同时间尺度年均SOI和年均MEI的连续小波能量谱具有明显的影响;交叉小波变换和小波相干分析相结合的方法在识别水文和气象要素的共振周期、相位角变化、丰枯阶段转换、时滞性、相关性、突变与显著性检验等方面具有独特的优势;同期降水是灞河流域径流形成和变化的控制性因素,年均太阳黑子数的影响作用微乎其微,月均流量滞后月均AOI0个月或8~9个月时的相关系数绝对值达到最大,滞后月均SOI2个月或7~8个月达到最大,滞后月均MEI6~8个月达到最大。     

黄河流域径流变化

The driving factors of runoff changes can be divided into precipitation factor and non-precipitation factor, and they can also be divided into natural factor and human activity factor. In this paper, the ways and methods of these driving factors impacting on runoff changes are analyzed at first, and then according to the relationship between precipitation and runoff, the analytical method about impacts of precipitation and non-precipitation factors on basin's natural runoff is derived. The amount and contribution rates of the two factors impacting on natural runoff between every two adjacent decades during 1956-1998 are calculated in the Yellow River Basin (YRB). The results show that the amount and contribution rate of the two factors impacting on natural runoff are different in different periods and regions. For the YRB, the non-precipitation impact is preponderant for natural runoff reduction after the 1970s. Finally, by choosing main factors impacting on the natural runoff, one error back-propagation (BP) artificial neural network (ANN) model has been set up, and the impact of human activities on natural runoff reduction in the YRB is simulated. The result shows that the human background of 1956-1979.     

Natural runoff changes in the Yellow River Basin

1IntroductionThe driving factors of runoff changes can be divided into precipitation factor and non-precipitation factor, and they can also be divided into natural factor and human activity factor. The influence of the natural factor includes precipitation reduction, precipitation features (for example, spatio-temporal distribution and intensity), landuse natural changes and so forth. All of these can cause runoff changes. Temperature, evaporation, topography, soil and geological environment i…