澜沧江-湄公河流域资源环境与可持续发展

澜沧江-湄公河流跨亚洲中国、泰国、柬埔寨、越南和缅甸6国,是亚洲第一国际大河。从北至南流经了多样的气候区和地理单元,有丰富的自然资源和生态资源。随着流域内各国经济的发展,大量的人类经济活动已给流域的生态环境带来许多问题。为维持整体流域的可持续发展,流域内各国必须通力合作．促进全流域整体规划和其同制定各国都应遵循的生态环境保护法规;在加快对河流和其它自然资源开发利用的同时．必须把生志环境的退化与资源浪费作为整治的重点,使流域的巨大天然财富造福于人民。     

澜沧江-湄公河流域整体开发的前景与问题研究

回顾了流域开发模式的演进过程,归纳了整体开发模式特征。结合澜沧江-湄公河流域开发现状及存在的主要问题,对澜沧江-湄公河流域整体开发的必要性和前景,以及所面临的问题进行分析。     

澜沧江—湄公河流域开发研究的回顾与展望

对澜沧江－湄公河流域，近５年来，广泛受到中国和中南半岛各国政府、ＵＮＤＰ、亚洲开发银行及其他国际组织机构的重视和积极参与，围绕其开发与研究所开展的一系列重大活动，进行了回顾，总结其研究与开发现状，结合流域区内外政治、经济和环境的变化趋势，提出未来的研究任务和方向。     

澜沧江——湄公河国际航运发展与流域环境影响

澜沧江－湄公河开发中最令人担心的是对环境的影响，以及如何保护流域生态环境的问题。国际航运的开发，将使这条数千年东方民族文化走廊的多国河流，升华为国际合作的经济走廊。围绕国际航运开发的各个方面，分析其对生态环境可能产生的影响，提出在实施航运开发过程中宜采取的具体措施。     

1960-2005年澜沧江流域极端降水变化特征

极端降水事件是气候变化的一个重要方面。澜沧江流域纵贯13个纬度,最大相对高差近5000 m,跨6种气候带,是全球少见的南北向大江,它在气候、水文、地理、生态学等多方面都具有重要的科学研究价值。自1960年以来,流域经历了显著的气温上升。探讨在气候变暖背景下这一复杂流域的极端降水变化具有重要意义。本文利用澜沧江流域及其周边35个气象站1961-2005年的日降水资料,分析了小于5 mm、5～10 mm、10～50 mm以及大于50 mm 4个不同量级降水的降水量、降水日数和日平均降水强度的变化趋势。并计算了每种量级降水占总降水量的百分比及降水频率。结果表明,各量级各项指标均存在明显的区域变化特征,流域总体上极端降水频率的增加态势明显。对典型地区站点分析表明,极端降水的增加可能与气候系统随机性变强有关。     

通过水资源整体多目标利用和管理推进澜沧江—湄公河流域的持续发展

澜沧江──湄公河是中国和东南亚地区最为重要的国际河流，目前成为国际上众多国家、国际组织关注和投资的热点地区［１，３］。按亚洲开发银行（ＡＤＢ）组织的“大湄公河次区域合作计划”［４］直接影响地域２３２×１０４ｋｍ２，人口超过２．２亿，大范围内的自然环境、社会和经济状况都将发生巨大变化。１９９５年４月５日下湄公河四国签署的《湄公河流域持续发展合作协定》［５］，为该流域区的持续发展注入了新机。据初步分析，如果以水资源多目标综合利用为目的进行整体规划和管理，将能源开发集中在澜沧江干流和下湄公河支流，在洞里萨湖修建拦河闸堰，在湄公河三角洲修建泄洪道，在大城市与人口和耕地集中而易遭受洪水危害的干流两侧兴建防洪堤，并加强水文、气象预测和预报，则下湄公河流域的电力需求及灌溉、洪水、咸水入侵以及土壤酸性水危害等问题，在很大程度上均可得到解决，无需兴建庞大的下湄公河干流梯级电站（水库），这不仅可以避免大量的资金投入、大规模的移民和土地淹没，而且可以阻止大坝对湄公河水生生物的危害，促进流域持续发展。     

国际河流流域开发中的利益冲突及其关系协调--以澜沧江-湄公河为例

本文以澜沧江—湄公河为例，介绍了流域自然条件区域特征、重要的开发行动，分析了各流域国的关注点，及其流域开发中存在的国家间利益冲突，部门间利益冲突，国家、地方与个体之间的利益冲突，提出冲突存在的危害和冲突解决的可行性，并就澜沧江—湄公河流域开发中需要协调的利益关系提出具体建议。     

澜沧江-湄公河流域人口分布及其与地形的关系

基于90 m×90 m数字高程模型(DEM)和1 km×1 km的人口密度栅格数据,采用GIS空间分析与数理统计方法,研究了澜沧江-湄公河流域的人口分布格局及其与高程、坡度、坡向和地形起伏度的关系。结果表明:1.澜沧江-湄公河流域人口分布呈北疏南密的基本格局,人口最为密集的区域位于南端的湄公河三角洲,源头杂多县则是大片无人区;2.澜沧江-湄公河流域人口密度随海拔由低到高经历了一个急降缓升又下降至尖灭的变化过程,人口总量随海拔呈现倒指数增长变化;3.澜沧江-湄公河流域80%强的人口集中分布在坡度≤2°的平坦区域,当坡度达到38°时,人口累积曲线趋于平稳;4.澜沧江-湄公河流域各坡向人口分布较为均衡,坡向对人口分布的影响不显著;5.澜沧江-湄公河流域人口密度与地形起伏度成倒指数关系,地形起伏度对人口分布的影响较为显著,流域内大部分人口分布于低起伏地区。     

澜沧江──湄公河国际航运发展与流域环境保护

澜沧江──湄公河开发中最令人担心的是对环境的影响，以及如何保护流域生态环境的问题。国际航运的开发，将使这条数千年东方民族文化走廊的多国河流，升华为国际合作的经济走廊。围绕国际航运开发的各个方面，分析其对生态环境可能产生的影响，提出在实施航运开发过程中宜采取的具体措施。     

促进澜沧江—湄公河边境区域的国际合作

澜沧江－湄公河是东亚最重要的一条国际河流，它对中南半岛各国的农林牧渔生产、区域生态平衡、饮水、灌溉、电力、航运以及数千万流域居民的生活有着重要的影响。对这一流域的综合开发和进行区域的国际经济技术合作具有极为深远的意义。文章阐述了澜沧江－湄公河边境区域国际合作开发的有利条件、主要领域及流域开发中的环境保护合作等问题。     

电站建设对澜沧江-湄公河泥沙年内分配的影响

采用澜沧江漫湾电站上游旧州站和下游允景洪、清盛站1987~2003 年逐月悬移质泥沙含量实测资料, 分析对比了三站年内泥沙分配不均匀系数、集中度和集中期、变化幅度等特性。将上述参数与澜沧江上游干流漫湾与大朝山电站建设的响应进行关联研究, 分析电站建设进程对河道输沙变化的驱动作用。结果表明: (1) 旧州水文站泥沙年内分配与区域气候变化 (降水) 趋势一致, 研究时段内不均匀性系数呈上升趋势, 维持天然河道输沙特性; 允景洪和 清盛水文站的泥沙年内分配不均匀性系数对电站建设等人类活动的响应程度不一致, 允景洪站泥沙含量不均匀系数先减小后急剧增加, 而清盛站呈微弱减小态势。(2) 旧州水文站泥沙年 内分配集中度及集中期基本无变化; 允景洪与清盛水文站的泥沙年内分配集中度变化较大, 泥沙集中期在在电站施工的高峰期(1987~1992 年、1997~2003 年) 后延, 且不同步, 允景洪在漫湾施工期后延5~6 天, 而清盛则后延将近半个月,而在大朝山施工期, 允景洪的后延响应 却明显于清盛。(3) 旧州站相对、绝对泥沙变幅逐时段递增, 允景洪站年内最大与最小月泥沙含量的相对、绝对变化幅度均减小, 清盛站泥沙含量的相对变化幅度却先增后减, 绝对变化 幅度则一直减小。三站泥沙年内极值变幅以及电站建设前后的响应差异, 说明三站泥沙变化的驱动因子有明显不同。这些关于泥沙含量年内分配特征规律的发现, 为研究澜沧江干流电站建设对上下游泥沙变化以及跨境影响的科学评价提供了新的佐证。     

雅鲁藏布江流域不同源降水数据质量对比研究

本文以雅鲁藏布江流域为研究区,利用13个气象站点的实测降水量数据在年和月尺度上验证了中国地面降水网格数据、CRU(Climatic Research Unit)降水数据和GLDAS(Global Land Data Assimilation System)降水数据的精度,并分析了不同源数据降水量年际变化特征和概率分布特性之间的差异。结果表明：4种不同来源的降水数据均存在一定程度的差异。年尺度和月尺度上中国地面降水网格数据与实测降水量数值最接近;而CRU降水数据和GLDAS降水数据与实测降水量相差较大,在使用时需谨慎。从空间差异性看,年尺度上CRU降水数据在每个站点与实测降水数据的相关性均高于GLDAS降水数据,说明前者的空间一致性较好,但相对误差却比GLDAS降水数据大。从年内变化趋势看,中国地面降水网格数据能较好地反映流域降水月尺度的变化特征,CRU降水数据则在流域大部分地区的汛期时段都存在明显的高估,而GLDAS数据无法反映月降水变化趋势,年内坦化现象十分显著。从年际变化特征看,中国地面降水网格数据能较好地反映实际降水量的年际变化特征,而GLDAS降水数据和CRU降水数据反映的降水量年际变化特征偏小,其中GLDAS数据的坦化现象更严重,会高估低降水值,低估高降水值。从降水概率分布情况来看,3种来源的降水数据均不能反映站点实测的极端降水事件。     

多源再分析降水数据在拉萨河流域应用对比研究

针对资料稀缺地区水文模拟计算难题,开展多源再分析降水数据在拉萨河流域应用对比研究,本文基于HIMS系统构建了拉萨河流域分布式水文模型,以气象站实测数据为参照,对比分析了中国区域地面降水格点日值数据集和中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集两套遥感再分析数据集的气象数据在拉萨河流域的径流模拟效果。结果表明：在日和月时间尺度上,气象站实测降水数据的径流模拟精度最好,驱动集降水数据径流模拟结果要好于网格点降水数据。总体上,基于气象站实测降水数据的径流模拟纳西效率系数为0.86(日过程)和0.93(月过程),相关系数均在0.9以上。基于两类再分析数据的降水径流模拟纳西效率系数均在0.7(日过程)和0.8(月过程)以上,相关系数均在0.9左右。对于资料稀缺地区,多源再分析降水数据是重要的可用数据来源。借助于降水—径流模型,探讨多源再分析降水数据对径流模拟精度的影响,是完善多源再分析降水数据产品质量的一个重要环节。     

Accuracy evaluation of two precipitation datasets over upper reach of Heihe River Basin, northwestern China

As an important forcing data for hydrologic models, precipitation has significant effects on model simulation. The China Meteorological Forcing Dataset (ITP) and Global Land Data Assimilation System (G...     

黄河流域近50年降水变化趋势分析

本文简要分析了黄河流域降水空间分布规律,用非参数检验方法（Mann-Kendall法）对流域内77个气象站近50年的降水资料进行了年月降水序列趋势检验,并用线性回归方法与其进行了比较。结果表明,对于年降水序列,有65个气象台站呈现下降趋势,典型月（包括1月、4月、7月、10月）中4月、7月和10月对年降水下降趋势贡献较大,但其趋势空间分布情况存在差异。对于所有月降水序列,全年4⁵月以及7¹2月降水呈现下降趋势。而其趋势空间分布,黄河上游北纬35°以南地区除7⁹月外其余月份降水呈现增长趋势。渭河上游及呼和浩特地区降水趋势随月份时有变化,流域内其他地区降水则呈减少趋势。对比两种方法,Mann-Kendall方法在冬季（12月至次年2月）的检验结果中无变化趋势气象站数明显多于线性回归方法,且后者估计出的趋势变化幅度略大于Mann-Kendall方法所估计出的结果。     

基于GPD分布的黑河流域极端降水频率特征分析

采用广义帕雷托分布(GPD)对黑河流域极端降水的频率特征进行了分析。采用百分位数法、Hill图法、年交叉率法选取了极端降水阈值,借助L矩法对GPD分布的参数进行了估计;采用Mann-Kendall和Pettitt方法对超阈值日极端降水序列的平稳性进行了检验。结果表明：① 采用百分位数法和Hill图法得到的日极端降水阈值差别很大,在综合考虑以上两种方法的基础上,结合年交叉率法,最终确定了流域各站点日极端降水的阈值;② 根据Mann-Kendall和Pettitt方法,超阈值日极端降水序列基本满足平稳性假定;通过Kolmogorov-Smirnov检验以及理论频率曲线和经验频率曲线的拟合程度可以看出,GPD分布能够很好地拟合研究区极端降水的分布特征;③ 通过分析理论累积频率达到90%以上的极端降水可以发现,黑河流域20世纪60年代发生极端降水的次数最多,其次是90年代以后,70年代、80年代发生极端降水次数较少;在过去51年间,下游发生极端降水的次数最多,其次是中游和上游。     

Changing features of extreme precipitation in the Yangtze River basin during 1961-2002

The total precipitation of the highest 1 day, 3 day, 5 day and 7 day precipitation amount (R1D, R3D, R5D and R7D) in the Yangtze River basin was analyzed with the help of linear trend analysis and continuous wavelet transform method. The research results indi-cated that: 1) Spatial distribution of R1D is similar in comparison with that of R3D, R5D and R7D. The Jialingjiang and Hanjiang river basins are dominated by decreasing trend, which is significant at >95% confidence level in Jialingjiang River basin and insignificant at >95% con-fidence level in Hanjiang River basin. The southern part of the Yangtze River basin and the western part of the upper Yangtze River basin are dominated by significant increasing trend of R1D extreme precipitation at >95% confidence level. 2) As for the R3D, R5D and R7D, the western part of the upper Yangtze River basin is dominated by significant increasing trend at >95% confidence level. The eastern part of the upper Yangtze River basin is dominated by decreasing trend, but is insignificant at >95% confidence level. The middle and lower Yangtze River basin is dominated by increasing trend, but insignificant at >95% confidence level. 3) The frequency and intensity of extreme precipitation events are intensified over time. Pre-cipitation anomalies indicated that the southeastern part, southern part and southwestern part of the Yangtze River basin are dominated by positive extreme precipitation anomalies be-tween 1993–2002 and 1961–1992. The research results of this text indicate that the occurrence probability of flash flood is higher in the western part of the upper Yangtze River basin and the middle and lower Yangtze River     

雅鲁藏布江流域多源降水产品评估及其在水文模拟中的应用

论文对比分析了1980—2016年基于站点插值降水数据CMA(China Meteorological Administration)和APHRODITE(Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation)、卫星遥感降水数据PERSIANN-CDR(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Network-Climate Data Record)和GPM(Global Precipitation Measurement)、大气再分析数据GLDAS(Global Land Data Assimilation System)以及区域气候模式输出数据HAR(High Asia Refined analysis)在雅鲁藏布江7个子流域的降水时空描述,利用国家气象站点数据对各套降水数据进行单点验证,并以这6套降水数据驱动VIC(Variable Infiltration Capacity)大尺度陆面水文模型反向评估了各套降水产品在雅鲁藏布江各子流域径流模拟中的应用潜力。结果表明：① PERSIANN-CDR和GLDAS年均降水量最高(770~790 mm),其次是HAR和GPM(650~660 mm),CMA和APHRODITE年均降水量最低(460~500 mm)。除GPM外,其他降水产品在各子流域都能表现季风流域的降水特征,约70%~90%的年降水量集中在6—9月份。② 除PERSIANN-CDR和GLDAS外,其他降水产品皆捕捉到流域降水自东南向西北递减的空间分布特征。其中,HAR数据空间分辨率最高,表现出更详细的流域内部降水空间分布特征。③ 与对应网格内的国家气象站降水数据对比显示,APHRODITE、GPM和HAR降水整体低估(低估10%~30%),且严重低估的站点主要集中在下游(低估40%~120%)。PERSIANN-CDR和GLDAS整体表现为高估上游流域站点降水(高估28%~60%),但低估下游流域站点降水(低估11%~21%)。④ 在流域径流模拟上,当前的6套降水产品在精度或时段上仍无法满足水文模型模拟的需求。⑤ 通过水文模型反向评估,6套降水产品中区域气候模式输出的HAR在流域平均降水量和季节分配上更合理。     

Spatial and temporal variability of daily precipitation in Haihe River basin, 1958–2007

The seasonal variability and spatial distribution of precipitation are the main cause of flood and drought events. The study of spatial distribution and temporal trend of precipitation in river basins has been paid more and more attention. However, in China, the precipitation data are measured by weather stations (WS) of China Meteorological Administration and hydrological rain gauges (RG) of national and local hydrology bureau. The WS data usually have long record with fewer stations, while the RG data usually have short record with more stations. The consistency and correlation of these two data sets have not been well understood. In this paper, the precipitation data from 30 weather stations for 1958–2007 and 248 rain gauges for 1995–2004 in the Haihe River basin are examined and compared using linear regression, 5-year moving average, Mann-Kendall trend analysis, Kolmogorov-Smirnov test, Z test and F test methods. The results show that the annual precipitation from both WS and RG records are normally distributed with minor difference in the mean value and variance. It is statistically feasible to extend the precipitation of RG by WS data sets. Using the extended precipitation data, the detailed spatial distribution of the annual and seasonal precipitation amounts as well as their temporal trends are calculated and mapped. The various distribution maps produced in the study show that for the whole basin the precipitation of 1958–2007 has been decreasing except for spring season. The decline trend is significant in summer, and this trend is stronger after the 1980s. The annual and seasonal precipitation amounts and changing trends are different in different regions and seasons. The precipitation is decreasing from south to north, from coastal zone to inland area.     

澜沧江(湄公河)正源及其源头的再确定

澜沧江发源于我国青海省,流经云南省南阿河口以下改称湄公河,它是我国乃至世界上重要的国际河流之一。通过对澜沧江源头地区水文、地貌、冰川及河流特征的实地考察,并利用全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)和卫星遥感系统(SRS)等技术来确定澜沧江(湄公河)的正源及其源头。依据以河流的长度为主,并参照集水面积、河流水量等要素,确定了澜沧江的正源为扎阿曲,发源于中国青海省玉树藏族自治州杂多县扎青乡海拔5514m的果宗木查山。果宗木查山上的冰川面积为067km²,冰川末端的地理位置是东经94°41’44”、北纬33°42’31”,其海拔高度为5224m