祁连山大野口流域气温、降水、河川径流特征分析

水库底层深入基岩层,无地下潜流等优势可准确地测得流域河川径流量。通过大野口流域气温、降水和流域河川径流18 a(1994-2011)的长期监测,采用特征值参数计算、回归分析、线性倾向分析、百分比排位等方法对其数据进行处理和分析,结果表明:(1)从特征参数看,气温年际变异最大、河川径流次之,年降水最小;年均气温、年降水量和年河川径流量分别在1.16~2.08℃、307.43~440.69 mm、129.04~204.42 mm区间内变动的年份占68%左右,大气降水的44.57%形成了河川径流。(2)从回归模型看,如年均气温1.62℃、年降水量为374.06 mm,则流域年河川径流量的估计值为165.47 mm。(3)从线性倾向分析法,气温、降水和河川径流均呈波动性上升趋势,其中气温,平均趋势变化率约为0.23℃·(10 a)-1、降水和流域河川径流平均趋势变化率均为18 mm·(10 a)-1左右。(4)从月份相关函数分析,气温、降水和河川径流在1月份最小,平均值分别为-11.91℃、2.74 mm和0.32 mm;7月份最大,平均值分别为14.38℃、82.48 mm、37.48 mm。通过研究,可为中等流域尺度上进一步揭示水源涵养功能机理及其流域产流机制提供参考和科学依据。     

胶东山丘区典型流域径流年内分配特征量化研究

采用M ann-Kendall法和最小方差法,对大沽夹河流域1966~2004年逐月实测径流数据进行均值变点分析。根据分析结果,将径流划分为水文变化特征相似的A(1966~1971年)、B(1972~1981年)、C(1982~1996年)、D(1997~2004年)4个时段。在此基础上借鉴年降水年内分配的向量法,提出了量化径流年内分配的集中度和集中期。结果表明:1.大沽夹河的不同水文年,其径流年内分配的特征不同。时段A集中度最小,时段D最大,4个时段变差系数为0.12。时段A和时段C的集中期比较接近,最大径流出现的时间均在7月下旬,时段B和时段D的集中期比较相似,最大径流出现的时间在8月中下旬。径流年内分配与降水年内分配两者呈显著正相关。2.用月径流量计算的集中度比径流年内不均匀系数具有更高的分辨能力和有效性,用月径流量计算的集中期对应的月份与月径流最大值出现的实际月份完全一致,径流集中度、集中期能够充分定量地表征径流在年内分配的非均匀性。     

青海湖流域水量平衡要素的估算

本文对青海湖流域水量平衡各要素进行了讨论，并根据现有实测资料和经验公式着重对液域水量平衡起关键作用的流域平等降水，陆面蒸发和地表径流进行了计算。     

艾比湖流域气候变化及其径流响应

利用艾比湖流域5个气象站45年的气温降水资料,分析了艾比湖流域的气候变化特征。在近45年当中,艾比湖流城的气候发生了显著的变化,主要表现在气温的升高和降雨量的增加。艾比湖流城气候变化对区城水文水资源的影响主要表现在:1)近45年来艾比湖流域气温存在着明显变暖的总趋势,尤其以20世纪90年代最为明显。气候变暖具有明显的季节性差异,主要是在冬季,而春季变暖的趋势较为缓慢;2)近45年来艾比湖流域降水量呈现增多趋势,尤其是进入20世纪90年代后期,降水量明显偏多,其中夏半年降水量增长趋势率要高于冬半年降水量增长趋势率;3)艾比湖流域主要河流年径流的多年变化不大,总体上博尔塔拉河下游径流量呈减少趋势,而精河径流量呈上升趋势。博尔塔拉河下游地表径流对博乐站年降水量有正响应,精河地表径流对精河水文年降水量有正响应;4)变暖也造成了河湖水质的不断恶化,艾比湖和河流下游水体的矿化度逐年升高,水体化学类型由碳酸盐型向碳酸盐—硫酸盐型再向硫酸盐—氯化物型过渡。     

基于栅格数据的流域降雨径流模型

本文在研究降雨时空分布不均匀与下垫面自然地理参数空间分布不均匀，对降雨径流过程影响的基础上，提出了一种在地理信息系统支持下的动态分布式降雨径流流域模型，实现了基于栅格的坡面产汇流与河道汇流的数值模拟，能够获得流域上任意模拟时刻任意栅格的径流量。模型视栅格为水文一致性单元，水文参数在栅格内一致，在相邻栅格间变化，采用Ｈｏｌｔａｎ模型计算下渗率，水量平衡方程和线性水库的马斯京根法进行栅格产汇流演算，模     

陇东南地区短历时降水特征及其分布规律

本文使用1971-2000年的自动站逐日降水资料和2009-2010年的区域站逐时降水资料,研究了陇东南地区短历时降水的特征及其分布。研究发现4-9月是一年降水的主要时段,占到了80%以上,空间分布上从西北向东南迅速增大,离高原近的地区高低值中心较多,可能是因为高原季风和高原地形的影响更大;随持续时间的增加,峰值呈现出了反位相分布,并且振幅逐渐减弱;短历时降水无论是频数还是对降水的贡献都占了很大比例,有40.3%的降水事件属于短历时降水,甚至有部分测站短历时降水的贡献超过了90%,表明短历时降水是研究地区的一种重要降水形式;在短历时降水量构成中有19.4%的降水由短历时强降水产生,表明短历时强降水是短历时降水的重要组成部分;短历时强降水傍晚达到最大,此外还有一个次峰值是在午夜时分;用新定义的概念计算了研究地区的集中期和集中度分布,发现集中度普遍较大,基本在0.6以上,主要集中在7-8月,进一步印证了“七下八上”的主汛期。     

天山北坡中小河川降水与径流变化特征——以精河为例

利用精河山口水文站近50 a(1957-2005年)的气象、水文资料,采用(Mann-Kendall)非参数检验和相关分析法,对天山北坡精河近50 a的降水与径流的变化特征以及径流对降水变化的响应进行了探讨。结果表明:精河流域的径流对降水变化具有很好的响应关系,二者的变化趋势相近。精河流域降水在20世纪70年代出现减少过程,这期间河川径流量也显著减少;80年代以后降水呈现增加趋势,河川径流量也呈现增多趋势,山区降水变化是影响径流变化的重要因子。精河流域的降水、径流变化与我国西北地区气候向暖湿化变化的趋势基本一致,这种向暖湿化方向转变的现象在精河流域始于80年代初期,较塔里木河流域略早。     

石羊河流域径流变化特征

基于石羊河流域干流及八大支流的9个水文站和35个雨量站的逐月降水和径流数据,采用小波分析和双累积曲线等方法,研究石羊河流域径流的变化特征。结果表明：(1)石羊河流域径流量总体呈减少趋势,平均每10 a减少0.37亿m³,其中石羊河干流、金塔河、杂木河、黄羊河和古浪河的径流量减少,西大河、东大河、西营河和大靖河的径流量增加。(2)石羊河流域的9个水文站存在2～10、10～30 a的周期变化,其中杂木寺站和黄羊河水库站还存在30～60 a的长周期变化,并且9个水文站分别在24、21、21、21、43、45、22、17、21 a的时间尺度丰枯变化最明显。(3)石羊河干流和八大支流突变分别发生在1971、2014、2000、2018、1960、1959、1962、1994、1965年,其中石羊河干流、金塔河、杂木河、黄羊河和古浪河突变后径流量下降,西大河、西营河和大靖河突变后径流量增加,东大河不具有突变性。研究结果可以为石羊河流域水资源的科学管理、优化配置和后续生态工程的实施提供参考。     

50年来秦岭金钱河流域水文特征及其对降水变化的响应

运用集中度和集中期、Kendall秩相关系数、R/S分析法、降水—径流双累积曲线模型及其他数理统计方法,分析了金钱河流域径流的变化特征,探讨了年际、季节及月尺度上径流变化的趋势并预测了未来趋势,用集中期指标反映了径流对降水响应的滞后效应,并定量分析了降水变化和人类活动对径流变化的贡献率。结果表明:50 a来径流量呈现出显著的递减趋势(p<0.05),递减率为34.33 m3(/s 10a),Hurst指数H=0.669>0.5,表明未来的一段时间内变化趋势与现在相同;1~12月各月径流均表现为下降趋势。流域内径流对降水的响应存在滞后效应,50 a径流对降水平均每年滞后23.6 d,且滞后天数具有明显上升趋势。50 a来径流系数呈极显著减小趋势,降水量转化为径流的部分在逐年减少,被植物截留、填洼、入渗和蒸发的部分增加;径流发生突变后比突变前径流系数降低了35.2%。50 a来降水变化对径流变化的影响率为53.4%,高于人类活动影响率46.6%,是导致径流变化的主要原因,人类活动为次要原因。     

阿克苏河流域的面雨量序列及其与径流关系

以数字高程模型 (DEM) 的1km×1km网格数据为基础,对阿克苏河流域14个气象站和水文站的1961~2000年的年降水资料进行了自然正交分解 (EOF),通过回归分析,建立主要特征向量与地理因子的插值模型,给出了一个面雨量序列的计算方法,为建立气候要素的区域平均序列提供了一个有效的解决方案,并由此推算出年阿克苏流域平均年降水量的空间分布以及面雨量序列。径流量与面雨量之比 (R/P) 平均为0.43,最高为0.69 (1997年),最低为0.30 (1963年)。计算出的阿克苏河流域面雨量序列与阿克苏河实测径流量序列的趋势变化率分别为5.79×10⁸ m³/10a和4.29×10⁸ m³/10a,两者均表现出增加趋势,但面雨量的增加速率要比径流量大一些,年际变化幅度也要大,面雨量和径流量的变差系数Cv值分别为0.17和0.13。阿克苏河年径流量的变化与夏季0^oC层高度、年面雨量有着十分密切的关系,表明20世纪90年代以来新疆气候的变化是阿克苏河流域径流稳定增加的一个非常重要的因素。     

Spatial-temporal patterns of vegetation dynamics and their relationships to climate variations in Qinghai Lake Basin using MODIS time-series data

Global warming has led to significant vegetation changes in recent years. It is necessary to investigate the effects of climatic variations（temperature and precipitation） on vegetation changes for a better understanding of acclimation to climatic change. In this paper, we focused on the integration and application of multi-methods and spatial analysis techniques in GIS to study the spatio-temporal variation of vegetation dynamics and to explore the vegetation change mechanism. The correlations between EVI and climate factors at different time scales were calculated for each pixel including monthly, seasonal and annual scales respectively in Qinghai Lake Basin from the year of 2001 to 2012. The primary objectives of this study are to reveal when, where and why the vegetation change so as to support better understanding of terrestrial response to global change as well as the useful information and techniques for wise regional ecosystem management practices. The main conclusions are as follows：（1） Overall vegetation EVI in the region increased 6% during recent 12 years. The EVI value in growing seasons（i.e. spring and summer） exhibited very significant improving trend, accounted for 12.8% and 9.3% respectively. The spatial pattern of EVI showed obvious spatial heterogeneity which was consistent with hydrothermal condition. In general, the vegetation coverage improved in most parts of the area since nearly 78% pixel of the whole basin showed increasing trend, while degraded slightly in a small part of the area only.（2） The EVI change was positively correlated with average temperature and precipitation. Generally speaking, in Qinghai Lake Basin, precipitation was the dominant driving factor for vegetation growth; however, at different time scale its weight to vegetation has differences.（3） Based on geo-statistical analysis, the autumn precipitation has a strong correlation with the next spring EVI values in the whole region. This findings explore the autumn precipitation is an important indicator     

叶尔羌河年径流量与降水量的集中性及相关性分析

利用叶尔羌河源流区近50 a的逐月降水量与径流量资料,借助非参数检验、小波分析等方法研究了叶尔羌河年径流量与降水量的集中性及多时间尺度相关关系。结果表明:①叶尔羌河径流量在冬半年增加显著并在1993年发生明显的突变,而降水量在全年呈显著的增加且突变点在1986年。②叶尔羌河径流量与降水量集中度指数在总体上皆呈不显著的减少。③叶尔羌河径流量的集中度指数存在3、11 a和16 a的周期变化,而降水量集中度指数存在3、7 a和14 a显著周期性。④叶尔羌河6-9月径流量与降水量存在多时间尺度的显著负相关。     

2000-2012年青海湖流域NPP时空分布特征

利用青海湖流域及周边地区气象资料和MODIS遥感影像等数据,结合地理信息系统技术和植被净初级生产力(NPP)估算模型(CASA模型),确定了2000-2012年青海湖流域NPP值,并评价了其时空分布特征。结果表明:2000-2012年青海湖流域年均NPP为4.77×10¹² g,空间分布以青海湖为中心,由低到高呈环带状,并呈由东南向西北递减趋势,在青海湖北侧河流中游地区年均NPP达到最高,为374.19 g·m^-2。2000-2012年NPP呈波动中逐渐增长趋势,年均增加4.81×10¹⁰ g;NPP年内变化显著,7月NPP达到全年最高值,占全年的28.77%。13年间流域内大部分地区NPP呈增长趋势,显著增长区主要分布在共和县江西沟乡、石乃亥乡和天峻县周围;青海湖北侧哈尔盖河上游、沙柳河中游地区则是主要减少区。多元回归分析表明归一化植被指数(NDVI)和降水是青海湖流域NPP的主要影响因素。     

2000—2018年青海湖流域气温和降水量变化趋势空间分布特征

青藏高原是全球气候变化的敏感区,气温和降水量的空间分布及变化趋势是气候变化研究的核心和基础,为开展生态环境变化评估提供基础资料。基于2000—2018年青海湖流域及其周边气象站观测数据,以高程为协变量,结合专业气象插值软件ANUSPLIN对气温和降水量进行空间插值。利用线性回归法分析了青海湖流域2000—2018年气温和降水量的变化趋势;利用双变量空间自相关分析法分析了青海湖流域气温和降水量空间匹配关系。结果表明：（1） 2000—2018年青海湖流域年平均气温呈显著增加趋势,平均增速为0.30 ℃·（10a）^-1,春季增温显著。（2） 降水量呈显著增加趋势,平均增速为73.20 mm·（10a）^-1,春夏季增速显著、秋季变化不明显、冬季趋于变干。（3） 青海湖流域气温和降水量空间匹配差异显著。从年尺度来看,气温和降水量莫兰指数（Moran’s I）为-0.66,表现为显著的负相关,面积比为67.56%,水热组合空间匹配不佳。从季节尺度来看,青海湖流域春季、夏季、秋季和冬季的气温和降水量Moran’s I分别为-0.49、-0.80、-0.32和-0.14,均为空间负相关。春夏季,流域低海拔区域气温逐渐升高,高海拔区域降水量逐渐增多,气温和降水量空间负相关面积逐渐增大,水热组合空间匹配不佳。值得强调的是青海湖巨大水体对环湖区局地气温的调节作用明显,是青海湖流域的“气候调节器”。     

冬夏季温度和降水变化对青海湖全新世环境变化的影响初探

青海湖是国内最大的内陆湖泊,位于青藏高原东北缘,因其处在东亚夏季风、印度季风和西风带的交替控制区域,对气候变化十分敏感,成为古环境变化研究的热点地区。有关青海湖的形成演化、环境变化和水文变化的研究也存在多种观点。本研究再分析了青海湖已报道的古环境指标和气候模式模拟的夏季、冬季温度和降水变化,力图更加全面地理解青海湖全新世以来的古环境变化。研究发现早全新世11~8 ka夏季降水量和表面蒸发量较大,冬季降水稀少,湖泊水位只有十余米深,使得青海湖周边风沙活动频繁。并且,早全新世的气候不稳定,经历了频繁和较大幅度的波动。全新世气候适宜期出现在8~6 ka,古环境指标指示这一时期为温暖湿润的气候环境,湖盆内植被以森林草原为主,湖泊水位不断上升。青海湖地区的夏季降水自6 ka开始减少,然而冬季降水增加,同时夏季温度和蒸发量减少,使得湖区植被组成由森林草原向高山草甸转变,湖区大范围形成古土壤。湖区古环境条件在晚全新世距今1.5 ka开始恶化,冬季和夏季降水同时减少,湖泊水位下降,风沙活动再次加强。     

气候变化情景下青海湟水流域径流变化的HIMS模拟分析

基于国产HIMS(Hydro-Informatic Modeling System)模型,以青海湟水流域为研究区域,利用1986-2000年33个雨量站和8个气象站的逐日降水和气温数据,对其径流变化进行模拟;选取流域内6个水文站同期的实测径流数据,进行参数率定及验证。结果表明:HIMS模型日、月率定及验证结果良好,在湟水流域具有良好的适用性。在此基础之上,分析了湟水流域1961-2010年降水及气温的变化趋势,并对不同气候变化情景下的水文响应(径流量)进行模拟分析。结果显示气候变化对湟水流域径流量变化趋势影响显著,随气温升高和降水量的减少,径流量呈明显的减少趋势,反之,呈增加趋势。     

1956—2013年曹家湖流域径流深变化

在古浪河水文站观测数据基础上,运用数理统计方法对曹家湖流域1956—2013年径流深变化的研究表明:(1)曹家湖流域春、夏、秋、冬季径流深的变化趋势均表现为20世纪80年代偏多,2000年后偏少,这两个时段内年径流深与季节径流深变化一致;除冬季外,其他季节20世纪60年代径流深均高于多年平均;夏、冬季和年径流深70、90年代偏多。(2)就年际变化而言,春、夏、秋季径流深均表现为减小趋势,但不显著,冬季径流深呈不显著微弱增加趋势。受季节变化的影响,年径流深也表现出减小的态势。(3)各季节径流深变化均存在4~18a的短周期变化,除春季外,其他季节径流深变化还存在28~30a的长周期变化。(4)研究区春、秋、冬季和年径流深分别在2008、1961、2007、2007年突变减小,除冬季外,其他均未通过95%的显著性水平检验;研究时段内,夏季径流深经历了两次突变显著减少,分别出现在1966年和2007年。(5)研究区春、夏、秋季以及年降水量与径流深之间存在显著的正相关关系,冬季降水量与径流深存在不显著的负相关关系。