量化气候变化和人类活动对中国金沙河流域水文状况的影响

《Journal of Hydrology》：Quantifying the impacts of climate change and human activities on hydrological regime in Jinsha River, China

气候变化与人类活动导致黄河流域水文格局改变，本研究通过Mann-Kendall和Pettitt方法识别1986年水文转折点，利用SWAT模型恢复自然径流，结合IHA指标和PCA筛选关键参数，量化气候（主导高流减少）与人类活动（驱动低流增加）的贡献率。

　　本研究围绕气候变化和人类活动对河流水文过程的影响展开，重点探讨了金沙江流域（Jinsha River Basin）水文变化的驱动因素及其生态后果。随着全球气候变化的加剧以及人类社会对水资源的开发和利用不断深入，河流的自然水文格局正经历显著的改变。这些变化不仅影响河流的水文特征，如流量、水位和泥沙负荷，还对河流生态系统造成深远的影响，例如鱼类洄游路径的中断、湿地退化以及生物多样性的下降。因此，识别和量化这些变化的驱动因素，成为实现河流可持续管理的重要科学基础。

研究的背景显示，当前关于水文变化的研究主要集中在描述其特征，而缺乏对驱动因素的系统分析。尤其是在评估气候变化与人类活动对水文变化的相对贡献方面，仍存在较大的空白。传统的水文分析方法通常包括趋势分析、周期性检测和变化点识别等，但这些方法往往无法全面揭示水文变化的复杂机制。近年来，随着生态水文研究的深入，学者们开始尝试将水文变化与生态系统响应联系起来，建立更为系统的分析框架。例如，Richter等人（1996）提出的水文变化指标（Indicators of Hydrologic Alteration, IHA）包括33个参数，能够较为全面地反映水文过程的变化，并且为后续的生态影响评估提供了基础。

IHA框架不仅能够刻画年际和季节间流量或水位的变化，还能将水文变量与生态特征（如河道物理特性、生物栖息地和生物周期行为）联系起来，从而为理解水文变化对生态系统的具体影响提供依据。与此同时，变化范围方法（Range of Variability Approach, RVA）进一步拓展了水文变化评估的维度，使得量化水文变化的程度成为可能。通过结合IHA和RVA，研究人员可以更准确地识别水文变化的生态影响，并为水资源管理和生态保护提供科学支持。

然而，现有的研究在应用IHA和RVA方法时，往往仅关注水文变化的描述，而忽略了对驱动因素的深入分析。特别是对于气候变化和人类活动对水文变化的相对贡献，缺乏系统的量化评估。这种局限性使得我们难以全面理解水文变化对生态系统的具体影响，也限制了在受双重压力的流域中制定有效的管理策略。因此，本研究旨在填补这一空白，通过整合基于SWAT模型的自然径流恢复和水文变化归因分析，深入探讨气候变化和人类活动对水文格局的相对影响。

在方法上，本研究首先采用Mann-Kendall（M?K）和Pettitt方法检测径流序列的变化点，将径流序列划分为自然期和变化期。Mann-Kendall方法是一种非参数统计方法，适用于检测时间序列中的趋势变化，而Pettitt方法则能够识别突变点，从而帮助确定径流变化的关键时间节点。这两种方法的结合能够有效识别水文变化的转折点，为后续的自然径流恢复提供基础。接着，利用SWAT模型（Soil and Water Assessment Tool）对变化期的自然径流进行重建。SWAT模型是一种广泛应用于流域水文模拟的工具，能够综合考虑气候、土壤、地形、植被和人类活动等多种因素，模拟流域内的水文过程。通过将变化期的径流数据与自然期的模拟结果进行对比，可以评估人类活动对水文变化的具体影响。

在水文变化评估方面，本研究采用IHA框架，结合RVA方法，量化水文变化的程度。IHA框架的33个参数涵盖了多种水文过程，如最大流量、最小流量、流量季节性变化、流量频率等。然而，这些参数之间可能存在一定的冗余，因此需要通过主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）进行降维处理，筛选出具有生态意义的关键水文指标（Ecologically Relevant Hydrologic Indicators, ERHIs）。PCA是一种统计方法，能够通过线性组合减少变量之间的相关性，提取出主要的水文特征。通过这一过程，研究者可以更清晰地识别哪些水文指标的变化对生态系统具有显著影响，从而为归因分析提供依据。

在具体应用中，本研究选取了金沙江流域的水文控制站——向家坝（XJB）作为研究对象。通过对XJB站径流序列的分析，研究发现1986年是水文变化的关键转折点，将径流序列划分为自然期（1961–1986）和变化期（1987–2020）。这一变化点的识别为后续的水文变化归因分析奠定了基础。随后，通过SWAT模型对变化期的自然径流进行模拟和重建，研究发现该模型在1987–2020年期间的模拟结果具有较高的精度，其校准和验证期的纳什-苏特cliffe效率（Nash-Sutcliffe Efficiency,NSE）分别达到了0.79和0.76，表明模型能够较为准确地再现自然径流的变化趋势。

在水文变化的归因分析中，本研究通过PCA筛选出六个具有生态意义的水文指标，包括7天最大流量、7天最小流量、5月平均流量、6月平均流量、流量逆转频率以及流量上升率。这些指标的变化能够反映水文过程的生态影响。研究结果表明，气候变化对高流量指标的减少具有主导作用，例如，7天最大流量的下降中，气候变化的贡献率为61.6%。这一结果与极端降雨事件在时空上的集中分布有关，表明全球变暖导致的降水模式变化可能削弱了流域内的高流量事件。另一方面，人类活动对低流量指标的增加起到了关键作用，例如，7天最小流量的上升中，人类活动的贡献率为55.1%。这可能与水库建设、水资源调配等人类干预措施有关，这些措施改变了河流的自然流量过程，增加了枯水期的流量。

通过上述分析，本研究揭示了气候变化与人类活动在水文变化中的相对贡献。这种量化分析不仅有助于理解水文变化的驱动机制，还能够为水资源管理和生态保护提供科学依据。例如，在受双重压力的流域中，如何平衡水资源开发与生态保护，是当前面临的重要挑战。通过识别主要的驱动因素，研究者可以更有针对性地制定管理策略，减少人类活动对水文变化的负面影响，同时适应气候变化带来的不确定性。

此外，本研究还强调了水文变化对生态系统的影响。例如，高流量的减少可能影响鱼类的洄游路径，降低其繁殖成功率；低流量的增加则可能导致湿地面积的扩大，改变湿地生态系统的结构和功能。因此，水文变化的归因分析不仅具有重要的科学价值，还具有显著的现实意义。它能够帮助决策者更好地理解水资源管理措施对生态系统的影响，从而在制定政策时兼顾生态与经济的需求。

在方法论上，本研究采用了多学科交叉的思路，结合了水文建模、生态指标筛选和归因分析等多种技术手段。这种综合性的研究方法不仅提高了分析的准确性，还增强了结果的解释力。例如，通过PCA筛选出的关键水文指标，能够更有效地反映水文变化对生态系统的具体影响，而不仅仅是整体的水文变化程度。此外，通过SWAT模型对自然径流的模拟和重建，能够提供一个基准，用于评估人类活动对水文变化的实际影响，从而为流域管理提供更可靠的科学支持。

在实际应用中，本研究的成果可以为受气候变化和人类活动双重影响的流域提供可行的管理方案。例如，在水资源开发过程中，如何减少对自然水文过程的干扰，如何在满足人类用水需求的同时保护生态系统的稳定性，都是需要深入探讨的问题。通过本研究的分析，可以为这些问题提供科学依据，帮助制定更加合理的水资源管理策略。此外，研究结果还能够为政策制定者提供参考，例如，在气候变化加剧的背景下，如何调整水资源调度方案，以应对可能的生态风险。

本研究的创新点在于其系统性地结合了水文建模与生态指标分析，不仅识别了水文变化的关键时间节点，还通过归因分析明确了气候变化与人类活动的相对贡献。这种研究方法能够为其他流域的水文变化分析提供借鉴，尤其是在气候变化和人类活动共同作用的背景下。同时，研究结果也强调了生态水文研究的重要性，指出在进行水资源管理时，必须充分考虑生态系统的响应，避免因忽视生态因素而导致的环境问题。

在研究过程中，本研究还注意到了一些重要的研究空白。例如，尽管已有研究采用IHA和RVA方法评估水文变化，但大多数研究仍集中在对水文变化的描述，而缺乏对驱动因素的深入分析。此外，IHA参数之间的冗余问题尚未得到充分解决，这可能影响分析结果的准确性和解释力。因此，本研究通过PCA方法对IHA参数进行降维处理，筛选出具有生态意义的关键指标，从而提高了分析的效率和针对性。

最后，本研究的结论表明，气候变化和人类活动在水文变化中扮演了不同的角色。气候变化主要影响高流量事件，而人类活动则对低流量事件产生了更大的影响。这种差异可能与气候变化对降水模式的改变以及人类活动对河流流量的调控有关。因此，在制定水资源管理政策时，需要综合考虑这两种因素，采取相应的措施，以减少对生态系统的负面影响。

总体而言，本研究通过系统性的方法，揭示了气候变化和人类活动对水文变化的相对贡献，并为水资源管理和生态保护提供了科学依据。研究结果不仅有助于理解水文变化的驱动机制，还能够为受双重压力的流域提供可行的管理方案，推动水资源的可持续利用与生态保护的协调发展。