赣江流域未来降雨径流变化模拟预测
24576121_20世纪后半期以来赣江流域极端降水事件分析
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赣江径流特征及其变化趋势分析
赣江径流特征及其变化趋势分析黄燕平;罗蔚【摘要】为了解赣江河川径流特征和趋势变化,利用流域上、中、下游主要水文站1961 ～2010年的年、月径流资料,采用不均匀系数、集中度和集中期、滑动平均法等,对流域径流年内分配特征,年、月径流变化规律及趋势进行了研究,并用Mann-Kendall法对径流长期变化趋势进行了分析检验.结果表明:赣江流域内各站不同年代径流不均匀系数、完全调节系数等总体呈减小趋势；径流集中期在时空分布上没有明显的差异；近50 a来,各站年径流量均呈弱上升趋势；各站年径流Mann-Kendall检验总体趋势基本相似,但干支流、上下游在变化幅度和局部过程上略有不同.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2012(043)015【总页数】5页(P27-31)【关键词】径流;年内分配;Mann-Kendall检验;趋势分析;鄱阳湖;赣江【作者】黄燕平;罗蔚【作者单位】江西省水利规划设计院,江西南昌330029;江西省水利规划设计院,江西南昌330029【正文语种】中文【中图分类】TV1211 研究背景赣江是江西省第一大河流，纵贯全省南北，亦为入鄱阳湖五大河流之首，长江八大支流之一。
赣江发源于石城县洋地乡石寮岽，流域面积82809km2，主河道长823km，流经47个县（市）。
根据鄱阳湖生态经济区总体布局，依托赣江流域区位优势和水资源优势，流域经济社会发展具有广阔前景。
赣江在赣州以上为上游，贡水为主河道，习惯上称为东源，流域面积27095km2，河长312km。
上游属山区性河流，多深涧溪流，落差较大，水力资源丰富。
沿途汇入主要支流有湘水、濂江、梅江、平江、桃江和章水。
赣江自赣州市至新干县为中游，河段长303km，东西两岸均有较大的支流汇入，东岸有孤江、乌江，西岸有遂川江、蜀水及禾水。
赣江在新干以下称为下游。
新干至吴城干流长208km，东岸无较大支流汇入，西岸有袁河、锦江汇入。
江水流经辽阔的冲积平原，地势平坦，河面宽阔，两岸傍河筑有堤防（赣江水系图见图1）。
赣江水质评价和预测模型
赣江水质污染发展趋势的灰色预测模型摘 要首先，本文对赣江流域17个观测站点的各项监测指标的平均值，在28个月中的变化情况，进行了对比分析，作出了相关曲线图，对赣江流域两年多的水质情况做出了定量的综合评价．同时，我们采用概率方法分析了各地区的水质污染状况，总结出近两年多赣江各地区的水质状况良好． 然后，以过去10年统计数据为基础，利用灰色理论，通过拟合得出不同的参数a 、b ，建立了每一类水质关于时间的灰色预测模型)())1(()1()1()0()0(----*-=+t a at e e abA t A ．依据以上建立的模型对赣江未来水质污染的发展趋势做出了合理的预测：Ⅱ类水和劣Ⅴ类水的百分比增长速度较快．并利用各类水所占百分比及污水总量的预测值，计算出了未来10年控制赣江水质污染每年需要处理的污水量(单位：亿吨)：(52.9845、53.6853、55.4015、57.3819、60.7726、65.6176、71.0138、78.0353、80.6768、88.8322)，共需处理664.4015亿吨．以上模型结果具有较强的实用性．最后，针对赣江现状，提出了防治水污染的较为切实、可行的意见和建议．关键词: 降解系数；污染浓度；灰色预测1问题的提出赣江水质的污染程度日趋严重，为对赣江污染情况有更深入的了解，特在赣江流域的17个观测站点对赣江水质的各种状况进行了监测，收集了相关数据，为对数据进行研究分析，现要完成以下工作：(1) 对赣江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况．(2) 研究、分析赣江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区?(3) 假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对赣江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况．(4) 根据预测分析，如果未来10年内每年都要求赣江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内，且没有劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水？(5) 为解决赣江水质污染问题提出切实可行的建议和意见．2模型的假设2.1赣江自然净化能力是均匀的2.2 影响赣江污染程度的主要因素为：溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、PH 值 2.3 主要污染物均可降解，假设不存在污染物沉淀的情况 2.4 各个时刻，废水中相同指标值的含量是相同的3符号约定u 河流断面的平均流速 s m / x 沿程距离 mk 综合降解系数 d /1n c 第n 个观测站点的上游污染物降解后的浓度 L mg /V 水流量 s m /3n M 第n 个观测站点的污染物质量 mg'n M 第n 个观测站点的污染物到达第1 n 个观测站点经过河流净化后的质量 mg n p 第n 个观测站点的污染物排放质量 mg n l 第n 个观测站点的污染物测量浓度 L mg /4问题的分析首先，要得出赣江流域的综合评价及各地区的污染状况，则要对附件3中各地区28个月的四种污染指标进行分析；根据分析结果，结合净化能力计算出各指标的溶质，体现出污染源所在的区域．然后，因为前10年的数据规律并不明显，而且有许多不确定因素影响着未来10年的发展趋势，这符合灰色理论，所以我们可以建立灰色预测模型，预测出6类水质在未来10年的发展趋势；根据6类水在同一年中所占百分比的预测值，以及对未来10年污水排放量的预测值，可计算出控制污染的污水处理量．最后，针对赣江水质存在的问题，从多个方面入手，制定出相应的策略．5模型的建立和求解5.1赣江水质综合评价及各地区污染状况根据附件3所提供的近两年多赣江流域上，17个观测站点的主要监测指标值，对其进行统计分析，计算出17个观测站点各监测指标的平均值，拟合出2003年6月到2005年9月4项监测指标变化曲线，见图(1)．图(1)各监测项目随时间变化曲线图从图(1)中可以看出，NH3-N的浓度波动较小；CODMn的浓度较为不稳定，在2.65附近较频繁波动，标准偏差为0.3208；PH值在7.8 附近波动，DO数值在2005年1月达到高峰期．根据附件3，对枯水期、平水期、丰水期的水质类型进行统计分析，得出近两年来水质状况见图(2)图(2)根据图(2)，从整体上可以看出，月年月年9200562003-，第Ⅱ类水所占比例较大，水质断面占检测断面总数的比例高达%91.84；整个时期总体水质较好，可饮用水(前3类水)比重较大，达95%，后3类水比重较小，第Ⅴ类水在3个时期中比例最大也只有0.94%.最后根据附件4，统计出赣江水质超标污染（后3类水）总长度分别为：枯水期千米2248，丰水期千米1856，分别占干流总长度的53.35％和44.28％，但总的水质尚未超过第Ⅲ类水质标准，干流水质目前状况总体良好，总体水质为第Ⅱ类水.综合分析图形，我们可以知道各监测项目的含量还没有严重恶化，干流水质目前状况总体良好(与参考文献[1]观点吻合)，但是森林覆盖率严重下降，泥沙含量增加，生态环境急剧恶化，这样使得枯水期不断提前，赣江流量不断减小(见附件3赣江干流主要观测站点的基本数据)，断流日益逼近，这么看来，赣江未来就不容乐观了．对各地区水质的污染状况主要采用概率方法进行水质评价，用概率统计的方法来推求各项污染指标出现几率的大小，通过经验频率公式[2]计算%1001⨯+=n mp --------------------------------- (1) (1)式中参数意义：累积频率-p ；总检测次数-n ；从小到大的累积个数-m 由此计算出大于等于某浓度的累积频率p ，然后参照《地表水环境质量标准》表判断出各个地区水质的类别.为了简化计算，首先对每个地区的各项监测指标测值参照《地表水环境质量标准》表转化为各自所属的类别，再用公式(1)计算每类水出现的累积频率，确定出每项指标总体属于哪个类别，然后根据取最低级别的原则(即在多个指标中取最低级的类别作为总体评论)确定每个地区总体水质类别.因此根据附件3的检测数据由以上方法统计出各个地区的总体水质状况如表(1)：由以上表(1)信息可知，17个观测站点中，大部分水质都属于Ⅱ类，水质状况较好，与综合评价情况吻合，只有江西南昌滁槎地区的水质属于劣Ⅴ类，是污染较严重地区.5.2高锰酸盐指数和氨氮主要污染源分析一个地区的水质污染主要来自于本地区的排污和上游的污水，要分析高锰酸盐指数和氨氮的主要污染源，则必须计算出各地区高锰酸盐指数和氨氮的排放质量.根据各地区高锰酸盐指数和氨氮的排放量大小则可判断出污染源在何处.本地区的排污量和上游排污量满足以下关系：本地区排污量＝本地区测量值－上游排污量(降解后)江河自身对污染物有一定的自然净化能力，反映江河自然净化能力的指标称为降解系数，主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的降解系数通常介于0.1～0.5之间，在本计算中根据赣江水质实际情况取0.2(1/天).在附件3所提供的数据中，有7个干流点，通过对干流点的分析，找出排污量较严重的地区，再分析该地区附近的支流，便可找出污染源.由于每个观测站点间的距离较远，自然净化能力在两观测站点间的作用效果是一维的，河流污染物一维稳态衰减规律的微分方程[3]为：kc dxdcu -= ----------------------- (2) 将dtdx u =代入(2)，得到：kc dtdc-= ------------------------ (3) 对(3)两边积分解得：u kx n n e c c /1--= ------------------------ (4) 根据(4)式可计算出上游污染物经过自然净化后到达本地区的污染物浓度，用浓度乘以本地区的河水径流量则可计算出上游污染物降解后的质量.具体模型如下：)('/1/11u kx n n u kx n n n n n n n e c l Vt t e Vc Vtl t Vc t Vl M M p ------=-=-=-= ---------------------- (5)在附件3所提供的数据中，我们可知赣江从2004年4月到2005年4月干流各观测站点的距离、水流量、水流速以及相应各污染物的浓度，将这些数据代入(5)式，可计算出在各站点的实际排放污染物质量.根据以上模型，计算出高锰酸盐指数在2004年4月到2005年4月13个月中干流各观测站点一天内排放质量如表(2)：表(2)由计算的平均值可以得到，在赣江干流的7个观测站点中，13个月中湖南岳阳城陵矶的平均日排放量最大，达到3788.7吨，第二位的是湖北宜昌，日排放量达2692.1吨，第三位是江苏南京，日排放量达2518.8吨，由此可知，高锰酸盐指数的污染源主要在湖南岳阳、湖北宜昌及江苏南京三地．结合附件3的数据分析，岳阳地区的排放量最大，主要受洞庭湖出口处的排放量影响，而宜昌、南京则主要是本地区的排放作用，支流的影响不大，反映出在洞庭湖出口处、岳阳、宜昌、南京地区的工业污染较为严重，是高锰酸盐指数的主要污染源．根据以上模型，同理可计算出氨氮在2004年4月到2005年4月13个月中干流各观测站点日排放质量见附录1.由附录1数据可得，氨氮排放量最严重的地区是湖南岳阳，第二位是湖北宜昌，第三位是重庆朱沱，结合附件3数据表分析，与高锰酸盐指数的情况类似，岳阳地区主要受洞庭湖出口处的排污量影响，宜昌主要受本地区的排放作用影响，而朱沱地区的污染物除自身排放外，四川乐山岷江大桥处的氨氮测量值也很高．经综合分析，氨氮的主要污染源是：岳阳、洞庭湖出口处、宜昌、重庆、四川乐山五个地区，且岳阳、洞庭湖出口处、宜昌地区是两种污染物的主要污染源，属于工业污染的较严重地区．5.3赣江水质污染发展趋势的灰色预测模型依照附件4，分析过去10年的主要统计数据，10年间各水质类别的发展规律并不很明显，为利用过去10年的数据对赣江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，在此利用灰色理论[4]，建立灰色预测模型，把数据中不明确的随机量看成灰色数，利用数据分析处理的方法去寻找数据里面隐含的规律．找出第i (i 为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、劣Ⅴ)类水，例如第Ⅰ类在过去10年中全流域的原始数据，记为))10(,),2(),1(()0()0()0()0(A A A A =，为增强数据的规律性，对数据进行依次累加，得到的累加生成数列记为))10(,),2(),1(()1()1()1()1(A A A A =，那么)0(A 和)1(A 满足：∑==ki i A k A β)()()0()1( n k ,, β= -------------------(6)取)1(A 的加权均值，则())10,,3,2)(1()1()()()1()1(1 =--+=k k A k A k z αα，α为确定参数，一般情况取5.0=α，记()()()()))10(,),3(),2((1111z z z z =，如果将生成数列)1(i A 的时刻10,,2,1 =k 看成连续的变量t ，又将生成数列)1(i A 看成关于时间t 的函数，即)()1()1(t A A i i =，那么只要生成数列)1(10)1(3)1(2,,,A A A 对)1(1A 的变化率有影响，就可以建立下面的白化微分方程模型：b aA dtdA =+)1(1)1(1 ----------------------------------(7) 其中a 是发展灰度，b 是内生控制灰度，由于)()1()()0()1()1(k A k A k A =--，取)()0(k A 为灰导数，())(1k z 为背景值，则将方程(7)对相应的灰微分方程为：)10,,3,2()()()1()0( ==+k b k az k A即矩阵形式为T b a B Y ),()0(*=其中TT z z z B A A A Y ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---==111)10()3()2(,))10(,),3(),2(()1()1()1()0()0()0()0( ， 用最小二乘法求得参数的估计值为)0(1)(),(Y B B B b a T T T ***=-于是方程(7)有特解abe a b A t A at +*-=+-))1(()1()0()1(则)())1(()()1()1()1()0()1()1()0(----*-=-+=+k a ak e e ab A k A k A k A ---------------------------------- (8) 从附件4可以看出，分为三个时段进行评价，而只有水文年(一年内所有检测数据的平均值)才可以较全面地反映一年各类水所占比例．这样，我们可以用水文年的数据来预测未来时期的总体状况．我们可以由已知1995年－2004年水文年的数据来拟合(8)式中a 、b 的值，进而可以建立各类水所占比例关于时间的函数关系模型，见表(3)：从以上各类水所占比例关于时间的函数模型，可以预测出各类水未来10年的百分比含量，例如：第Ⅳ、Ⅴ类水质所占比例关于时间的函数关系如图(3)、图(4)；图(3) 图(4)从图(3)、图(4)可以看出未来10年第Ⅳ、Ⅴ类水所占比例呈上升趋势，尤其第Ⅴ类水所占比例上升速度较快，到2014年达到40%．第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和劣Ⅴ类水所占比例关于时间的函数关系图见附录2.从各类水所占比例关于时间的函数关系式可以求出2005年－2014年的各类水质的百分比见附录3．由于在同一年度里各类水质百分比之和超过1，所以对各类水质在同一年度所占的百分比重新分配．例如2005年第Ⅰ类水质所占的比例为0.0162/(0.0162+0.4306+0.2734+0.1258+0.1586+0.1843)同理可以算出各类水质在同一年度所占比例如表(4)表(4)综合分析各类水质所占比例关于时间的函数关系模型，可以预测出未来10年的水质污染状况：Ⅰ类水呈下降趋势，且在2009年所占百分比值接近于0；Ⅱ、Ⅴ、劣Ⅴ类水上升趋势明显，特别地，劣Ⅴ类水上升速度到2014年达到45.14%，水质恶化情况严重；Ⅲ类水呈下降趋势，但下降的趋势较平缓,未来10年变化趋势不大；Ⅳ类水呈上升趋势，发展趋势平缓. 以上分析情况与参考文献[1]和[5]观点一致．对灰色预测模型进行残差和级比偏差值检验，残差值最大值为0.1512，小于0.2，级比偏差值最大为0.1498，也小于0.2，可认为达到一般要求，由此结果可看出灰色预测模型的预测值较为贴近真实值，误差较小．5.4赣江污水的控制模型根据附件4中提供的数据可以用最小二乘法拟合出废水排放量关于时间的函数关系式380+=xy---------------------------------- (9)x.02+835167..3676根据(9)式，我们计算出未来10年每年的废水量，见表(5)；同时作出了废水关于时间的曲线图，见图(5)表(5)图 (5)由图表中可以反映出，在未来的10年中，污水排放量增长迅速，污染情况越发严重，这与附件1(《专家称若不及时拯救，赣江生态10年内将频率崩溃》)中所反映情况一致．需处理废水总量为控制Ⅳ、Ⅴ类水百分比所需处理的废水，加上控制劣Ⅴ类水所需处理的废水,其中Ⅳ、Ⅴ类水百分比需控制在%20以内，劣Ⅴ类水需全部处理．由假设2.4可知，各个时刻，废水中相同指标值的含量是相同的．又由表(4)可知，每一年中，赣江所含各类水质所占百分比之和等于1.所以未来10年中，第()2011 =i i 年需要处理污水的质量，即为:需处理污水质量＝(Ⅳ类水百分比＋Ⅴ类水百分比－20%＋劣Ⅴ类百分比)×总污水量 根据上述关系式，可以计算出2005年-2014年每年需处理的污水总量，见表(6)表(6)由表(6)可以计算出未来10年(2005年－2014年)需处理的污水总量为664.4015亿吨．5.5对赣江污染问题的建议和意见赣江流域矿产资源丰富，尤其是赣江干流及其沿岸地区，是全国能源重化工及有色金属工业基地，随着流域内各类资源的大规模开发和利用，赣江流域的废污水及污染物排放量仍将进一步加大。
赣江流域近59年极端降水时空特征分析
赣江流域近59年极端降水时空特征分析作者：杨天慈来源：《安徽农学通报》2021年第09期摘要：基于1959—2017年赣江流域13个站点逐日降水量數据，采用线性趋势分析、Morlet小波分析、克里金插值法等方法，分析了赣江流域7个极端降水指数的时间和空间变化特征。
结果表明：在时间上，大雨日数（R25）均呈下降趋势，暴雨日数（R50）、日最大降水量（Rx1day）、极端降水量（P95）、极端强降水量（P99）、极端降水强度（I95）、极端降水强度（I99）均呈上升趋势。
说明近59年来赣江流域虽然大雨发生的频率逐渐减少，但极端降水的强度逐渐增加;赣江流域极端降水事件含有16年和3年2个主振荡周期，且连续性较强;在空间上，赣江流域自西向东，自南向北，极端降水发生的频率在逐渐增加，但其降水强度逐渐减小。
关键词：赣江流域;极端降水;时空变化中图分类号 P426.62 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2021）09-0137-03气候变化会改变极端天气条件、极端事件的频率、强度和持续时间。
近年来，全球变暖的趋向日渐明显。
在此背景下，极端气候时段的频率逐渐增加，水循环加剧，极端水文气象事件增多，洪水等极端事件增多，干旱和台风时有发生，导致水资源时空分布不均，供需平衡严重受损，对全球的农业生产和灾害防治的影响也在不断加剧[1]。
极端降雨引发的洪涝灾害是最常见、最重要的自然灾害之一。
作为众多极端事件之一，当极端降水累积量超过一定阈值，会导致内涝等洪涝灾害，进而引发泥石流、滑坡等灾难，对自然环境和生命财产安全均构成了重大威胁[2]，因此也成为了人们广为关注的问题之一。
国内外许多学者在极端降水问题上做了大量工作，研究了全球尺度和国家尺度上对极端降水状况。
Donat等[3]认为在全球范围内，由于温度的变化，呈明显增加趋势;北半球的中高纬度地区在近50年中极端降水事件频率每10年增加3%左右;俄罗斯、美国以及加拿大、英国等国家的极端降雨出现增幅。
气候变化和人类活动对鄱阳湖流域赣江径流影响的定量分析
气候变化和人类活动对鄱阳湖流域赣江径流影响的定量分析刘贵花;齐述华;朱婧碹;熊梦雅;王点【摘要】气候变化和人类活动对流域径流影响的定量研究是当前研究的热点,赣江作为鄱阳湖流域最大的子流域,径流变化对鄱阳湖湿地水生态系统具有重要的影响.利用Mann-Kendall突变检验分析了赣江流域径流1955-2010年间演变趋势,再分别应用统计方法和IHACRES集总式模型分析气候要素和人类活动对径流的影响.研究表明IHACRES能够较好地模拟赣江流域径流,适用于中亚热带湿润季风气候区.Mann-Kendall突变检验表明赣江流域径流在1979年发生突变,可划分为1955-1979年和1980-2010年两个时段.降水是影响赣江流域径流年际变化的主要因素,而土地利用等人类活动的影响并不明显.水库建设显著影响赣江径流的季节分配,1980-2010年间人类活动影响更加显著,其中45％的年份秋季径流增加50％以上,26％的年份秋季径流增加超过100％,其中1989年的秋季径流增加幅度达到320％.【期刊名称】《湖泊科学》【年(卷),期】2016(028)003【总页数】9页(P682-690)【关键词】径流;Mann-Kendall检验;IHACRES;赣江;鄱阳湖流域;气候变化;人类活动【作者】刘贵花;齐述华;朱婧碹;熊梦雅;王点【作者单位】江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,南昌330022;江西师范大学地理与环境学院,南昌330022;江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,南昌330022;江西师范大学地理与环境学院,南昌330022;江西师范大学地理与环境学院,南昌330022;江西师范大学地理与环境学院,南昌330022;江西师范大学地理与环境学院,南昌330022【正文语种】中文径流是流域水循环的重要环节，径流量的变化影响整个水文系统的演化，影响生态环境及区域经济的发展. 气候变化和人类活动[1-3]以不同方式影响着流域水文系统和生态功能，特别是近年来水利工程及土地利用等人类活动日益加剧[4]，极大地改变了流域的下垫面条件，影响流域水资源的开发及利用，破坏流域生态系统平衡，使水文过程的恢复和保护日益迫切和必要[5-6].水文模型是对自然界中复杂水循环过程的近似描述，是水文科学研究的一种手段和方法. 分布式水文模型具有很强的物理机制，但其所需的数据量大、结构复杂、参数多；集总式水文模型结构简单、所需数据少、参数少，在气候变化的水文效应评估及无资料地区水文研究中广泛应用.本文以鄱阳湖流域最大河流——赣江为研究对象，利用1955—2010年赣江外洲水文控制站流量观测资料，探讨IHACRES模型在中亚热带湿润季风季候区的应用效果，以IHACRES模型定量分析气候变化和人类活动的影响量.赣江是鄱阳湖流域最大的河流，贯穿江西南北，是长江八大支流之一. 发源于石城县洋地乡石寮岽，入湖口为永修县吴城镇望江亭，主河道长823 km，沿途流经赣州、吉安、萍乡、宜春等地，下游外洲水文站控制断面以上流域面积为78021km2，约占鄱阳湖流域总面积的50%，多年平均流量为2125 m3/s，约占鄱阳湖流域径流总量的50%(图1). 流域内地貌格局多样，以山地丘陵为主，低丘岗地为辅，其中山地约占50%，丘陵约占30%，平原约占20%，由南向北海拔高度逐渐降低，呈阶梯状分布. 流域内以林地、耕地等覆被类型为主，土壤类型以典型强淋溶土、旱耕人为土为主. 流域属中亚热带湿润季风气候区，气候温和，雨量丰沛，四季分明，霜冻期较短. 流域多年平均降水量为1580.8 mm，每年4-6月为主雨季，暴雨集中形成洪水.1980s以来，以水库建设、新垦坡耕等为主的人类活动在赣江流域显著加强. 赣江流域水资源丰富，可开发的水能资源为333×104 kW，目前已建立的各型水库库容达到23.43×109 m3，这些水库用于防汛、灌溉、发电等.本文主要收集1955-2010年赣江水文控制站外洲站的日径流数据；46个气象站的逐日降水、气温等气象数据，多数站点降水时间序列为1955-2010年，部分站点数据为1961-2010年，考虑数据的统一性，采用1961-2010年46个气象站平均值分析赣江流域降水量的变化.Mann-Kendall检验是一种非参数统计检验方法，变量可以不具有正态分布特征，检测范围宽、人为影响小、定量化程度高，适用于水文变量的趋势分析. 应用Mann-Kendall方法分析水文气象数据的研究逐渐增多，包括降水、气候及径流的变化趋势研究[7-8]和突变性检验[9-10]. 本文采用Mann-Kendall方法对赣江下游外洲站径流和赣江流域降水等要素进行突变性检验，求出径流及降水等发生突变的年份，分析不同时期径流变化与气候变化及人类活动的关系，为应用IHACRES模型进行径流模拟提供基础.IHACRES模型由Jakeman等提出，以单位线原理为基础，是一个集总式概念性降水-径流模型[11-12]，该模型在国外广泛用于径流模拟，并在一些资料缺乏地区推广[13-14]. 模型参数较少，需输入数据包括降水、径流量、气温、流域面积等，减少了因模型复杂、参数和输入数据多而造成的模拟结果的不确定性.模型由非线性模块和线性模块串联而成.非线性模块又称降水量损失模块，负责将降水转化为有效降水，有效降水指最终以径流形式流出流域的降水，水量损失发生在非线性模块，相同的降水量在不同的研究区产生的径流存在差异. 有效降水(Uk)(产生径流的降水量部分)由降水量(rk)和湿润指数(Sk)确定.其中，Sk的计算方法为：线性模块确定有效降水量向径流的转化，有平行或并列两种线性存储结构. 模型将径流分为以基流为主的慢速径流和降水期间的快速径流，二者之和构成总径流. 线性模块仅有3个参数，即aq、βq、as和βs中的任意3个，快速径流)、慢速径流)和总径流(Qt)分别表示为：在模型中，除了参数C值由降水、径流等资料自动生成以外，其他需要手动配置. 这些参数包括：τw、f、tr、产流的时间延迟系数(为数据时间步长的整数倍数)、单位过程曲线结构. 单位过程曲线结构有3个选项：single、two in series、two in parallel，大多数流域选用two in parallel，即快速径流和慢速径流并列的形式. Nash-Sutcliffe效率系数(NS)、相关系数(R2)和相对误差(PBIAS)被用来评价模型校准期和验证期的模拟效果[15-16].R2表示模拟值与实测值的拟合效果，范围为0～1，值越大表示拟合效果越好，并且值大于0.5时，模型模拟效果可以接受.NS计算公式如下：PBIAS计算公式如下：采用影响指数(L)定量分析人类活动对赣江流域径流的影响：影响流域径流的气候要素主要包括降水、蒸发、气温等，在大中尺度流域，降水对径流过程的影响显著.根据Mann-Kendall检验年降水的变化趋势(图2)表明：(1)赣江流域降水量总体呈波动上升趋势(图2a). 1961-1970年年总降水量先下降后上升，1963年为该时期降水最低值；1971-1979年降水量变化趋势不显著，1979年以后逐渐上升，1998-2002年超过α=0.05的显著性水平，2002年以来降水量呈下降趋势；(2)根据UF和UB曲线的交点位置，采用T检验法，确定流域降水在1979年发生突变.根据Mann-Kendall检验1955-2010年赣江外洲站年总径流量的变化趋势(图3)表明：(1)外洲站年总径流量呈波动上升趋势. 1955-1962年径流量显著上升，并超过α=0.05显著性水平，之后逐渐降低，1967年UF值为0，1967-1979年径流量变化趋势不显著，1979年以后又出现显著上升趋势，2002年超过α=0.05的显著性水平，2002年以来径流量呈下降趋势；(2)UF和UB曲线有多个交点，为了去除无效突变点，采用T检验法，确定年径流在1979年发生突变. 与流域年降水的突变发生时间一致，说明流域径流的增加与降水直接相关. 根据降水和径流的突变检验结果，将研究时段划分为1955-1979年和1980-2010年两个阶段. 为定量表示降水与径流变化量的关系，研究采用流域年降水变异系数与外洲站年径流变异系数相比较. 根据上述分析结果，将流域径流数据分为两个阶段：第1阶段为1955-1979年；第2阶段为1980-2010年. 1955-2010年年径流和年降水的变异系数分别为27.8%和15.5%，其中，第1阶段分别为33.4%和18.1%；第2阶段分别为22.6%和13.3%，表明在两个阶段径流受降水的影响均较大. IHACRES模型可以有效评估气候变化对流域水文要素的影响，分析表明流域径流与降水的变化趋势基本一致，表明在不考虑下垫面的条件下，降水等气候因子是影响流域年径流的重要因素. 将人类活动影响相对较少的1955-1979年作为基准时段，用该时段降水、径流及气温数据率定模型参数；然后输入变化时段(1980-2010年)实际降水、径流及气温数据运行模型，检验模型模拟效果，并分析除降水和气温以外其他因子对径流的影响，概括为人类活动的影响.输入数据为1955-2010年赣江下游外洲站日降水量、日径流量、日气温和流域面积数据，采用月尺度进行模拟，选取基准时段(1955-1979年)降水、气温和径流数据率定参数. 参数取值分别为：w=2，f=4.9，c=0.001，tr=30，δ=0(其中w 为流域干时常数，f为温度调节因子，c为保证在整个率定期模拟的有效降水总量等于观测总径流量的一个非自由参数，tr为参考温度，δ为产流的延迟时间系数). 模型月径流量模拟效果较好(图4)，其中NS为0.83，相对误差为0.02，R2达0.8649，表明IHACRES模型可以用于赣江流域的径流变化研究.应用模型率定的参数，求出变化时段(1980-2010)径流量模拟值，与实测值相比较(图5)，模型NS为0.50，PBIAS值为2.69，R2为0.6607. 利用1955-1979年基准期模拟径流率定的参数模拟1980-2010年径流量变化时的误差显著增加，表明1980-2010年间人类活动对赣江径流的影响显著增强.由外洲站基准期(1955-1979年)和变化期(1980-2010年)径流模拟值与实测值的年内变化特征(图6、7)和模型效率系数、相对误差、相关系数值(表1)等可以看出：基准期各季节径流模拟效果都很好，NS均在0.65以上，PBIAS小于6；而变化期夏季模拟效果最好，NS为0.66，PBIAS为1.93，R2为0.68；冬季次之，NS、PBIAS和R2分别为0.65、9.63和0.73；春季和秋季较差，特别是秋季，NS为-0.06，PBIAS为28.69，径流量实测值显著大于模拟值，表明人类活动使秋季径流量显著增加，春季径流量显著减少.通过计算变化期不同年份人类活动影响指数(L)值，分析人类活动对径流的影响评价，表明人类活动对赣江秋、冬径流有增加作用(图8). 45%年份的秋季径流增加50%以上，其中径流增加超过100%的年份达26%；径流增加超过150%的年份占16%；1989年的径流增加幅度最大，为320%.尽管建国初期由于不合理的经济建设政策，加上后来人口增加，森林砍伐严重，森林覆盖度从1950s的40.1%下降到1980s初期的31.5%，但根据IHACRES模型模拟1955-1979年径流的结果表明：赣江流域径流变化主要受气候要素影响，土地利用覆盖的变化对地表径流的影响并不显著，且受水库影响也不明显；根据江西省水库建设情况* 江西省水利厅, 内部资料, 2009年印刷.，1950s-1970s修建的水库是以农业灌溉为主的中小型水库，1980s以后修建的是以水电为主的大中型水库(表2). 目前，赣江流域大型水库13座，中型水库120座，小型水库3678座. IHACRES模型模拟1980-2010年径流的结果表明：水库在丰水季节的夏季具有蓄水削洪作用，对地表径流的季节分配产生显著的影响，使夏季赣江流量下降，秋季流量增加. 万安水库是流域最大的水库，1990年开始运行，兴利库容10.2×108 m3. 据统计，丰水期，当下游遭遇30～50 a一遇洪水时，经水库调蓄，吉安最高洪水位可降低0.4～1.3 m，丰城一带可降低0.5～0.7 m，南昌地区可降低0.2～0.3 m；枯水期，经水库调节后，下游增加航深0.2 m[17-18]. 赣江流域1955-2010年秋、冬季节径流显著增加及春季径流减少与该区域水库的蓄水和泄水有直接关系，应用IHACRES模型计算的人类活动导致流域径流的增加量符合该流域实际情况.本文利用赣江外洲水文观测站流量资料，以IHACRES模型模拟赣江1955-2010年径流，分析气候变化和人类活动对径流的影响，得到以下结论.1)1955-2010年赣江流域年总径流量呈波动增加趋势，Mann-Kendall突变检验表明赣江径流在1979年发生突变，据此将研究时段分为1955-1979年和1980-2010年两个阶段. 根据变异系数等统计方法进行分析，表明降水是引起径流变化的主要原因.2)IHACRES模型能够较好地模拟赣江流域的径流，表明IHACRES模型适用于中亚热带季风性湿润气候区的径流模拟.3)IHACRES模拟结果表明赣江流域土地覆盖的变化对年径流的影响不显著，但是流域内水库建设对径流的季节分配产生显著影响，具体表现为：丰水期的夏季径流量减少，秋季径流量显著增加；45%的年份秋季径流量增加50%以上，26%的年份秋季径流量增加超过100% .。
赣江流域年降雨和径流量的周期特征分析
赣江流域年降雨和径流量的周期特征分析刘星根【摘要】亚热带流域降雨是河道径流大小的重要控制因素,两者周期变化引起流域水资源的丰枯变化.研究降雨和径流的多时间尺度周期特征和相关性可以为流域水资源管理和区域经济发展提供重要参考.利用赣江流域15个气象站和赣江下游控制站——外洲水文站的降雨、流量资料(1960—2010年),基于小波分析和R/S分析方法探讨了流域降雨和径流的多时间尺度特征和持续性.结果表明:①近50 a赣江流域年降雨和径流存在6、11、17(18)a三个尺度的主周期;②17 a(18 a)尺度的周期信号在1960—1990年期间占主导地位,在近20 a信号减弱;6 a尺度的小波振荡在近20 a愈加凸显;③1960—2010年降雨和径流的Hurst指数约为0.50,表明未来降水和径流的变化趋势与过去50 a的变化趋势不存在显著联系.因此,从长尺度的周期特征看,2010年以后赣江流域可能进入水量偏多时期,但6a小尺度的周期振荡加强可能会加剧赣江流域水资源的不确定性.研究结果反映了赣江流域水资源变化的多时间尺度周期特征,可为流域水资源管理提供参考.【期刊名称】《人民珠江》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】7页(P54-60)【关键词】降雨;径流;周期;赣江【作者】刘星根【作者单位】中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏南京 210008;中国科学院大学,北京 100049【正文语种】中文【中图分类】P333气象和水文要素的时间变化存在不同尺度变化特征，中国长江、黄河、珠江、松花江流域的降雨和径流存在6、14、25 a尺度的主周期[1-6]。
鄱阳湖流域的降雨量呈现18、6 a的周期特征[7]，而鄱阳湖区3—6月降雨存在10 a周期，7—10月和11—2月降雨存在30 a长周期，两者的差异促进了滨湖区的围垦[8]。
上述气象水文要素的周期变化研究为理解区域环境变化和流域水资源演变提供良好参考。
赣江流域水位预报模式初步研究
域水 位 预报 结 合 起来 。为 此 ， 文 在基 于 ２ ０ － ０ ６ 本 ０４ ２０
年 ４ ７月各 段 监 测站 实 测 雨量 资 料 的 面雨 量 计 算 方 － 法 上， 以面 雨 量 为 初 值 场 ， 用 最 小 二 乘 法 原 理求 解 利 方程 系 数 ．从 而 建立 了赣 江 流域 ４ ７月 降水 集 中 期 ～ 水位 预 报模 式 ，为 日常水 位 预 报 业务 提供 一 定 的 参
构成 严 重 威胁 ，因而 成 为 江西 省气 象学 者关 注 的重 点。
根据水文学定义： 某一特定区域或流域 的平均 降水状 况， 定义为单位面积上 的降水量 。面平均雨量可表示为：
＝
｝Ｒ
（ １ ）
上 的雨
式中 为特 定 区 域 面积 ， 为有 限 元 Ｒ
量 。将 赣江 流域划分 为上 、 、 游三段 。面雨量计 算 中 下 采用 流域 内各测站 实测雨 量 的算 术平 均法 ， ： 即
数 据 采 用 Ｓ ｆ ｒ． 提 供 的 Ｉｖｒｅ ｉａ ｃ ｔ ａ ｕ ｅ８０中 ｎ ｅｓ Ｄｓ ｎ ｅ ｏ ｔ Ｐ ｗ ｒ反距 离加权 插值法 ）的内插方 法解决 。 ｏ ｅ（
２２ 面 雨 量 与 水 位 的 相 关 分 析 ．
２２ １上 游 流 域 面 雨 量 与 水 位 关 系 ．．
考 依据 。
收 稿 日期 ： ０ ７ ０ — ０ 定 稿 日期 ：０ ７ １ — ０ ２０—９ １； ２ ０ — １ ２
图 １为赣 江上 游 流 域 面雨 量 与 水 位 变化 的关 系
图 。 由图可 见 ，０ ４年 日面雨 量大 于 ３ ２０ ０ ｍｍ 出现 在 ４
月 ２ 日， ４ ５月 ８日， ６月 １ ７日和 ７月 ７ ８日，对 应 水 、 位 分别 是 ９ ． 、３１ 、３６ 、３ ０ ｍ， 高水 位 出现 ２０ ９ ．５ ９ ． ９ ． 最 ７ ３ ７
基于分布式时变增益水文模型和ＣＮ０５
第４５卷第３期人民珠江 ２０２４年３月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０３ ００３基金项目：国家自然科学基金资助项目（４２３７１０２１、５２１０９０３６）；河海大学水灾害防御全国重点实验室“一带一路”水与可持续发展科技基金面上项目（２０２２４９１１１１、２０２１４９０６１１）；水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室开放基金（ＨＹＭＥＤ２０２２０３、ＨＹＭＥＤ２０２２１０）收稿日期：２０２３－０７－０８作者简介：钟奇（１９９９—），男，硕士研究生，主要从事水文水资源研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈｏｎｇｑｉ＿ｚｚｑ＠１６３．ｃｏｍ通信作者：付晓雷（１９８６—），男，教授，主要从事土壤水热数据同化、水文预报研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｆｕｘｉａｏｌｅｉ５１８＠ｙｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ钟奇，付晓雷，蒋晓蕾，等．基于分布式时变增益水文模型和ＣＮ０５．１降水数据的赣江流域径流模拟研究［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（３）：１８－２９，１０８．基于分布式时变增益水文模型和ＣＮ０５．１降水数据的赣江流域径流模拟研究钟 奇１，付晓雷１，２，３，蒋晓蕾１，２，章雨晨１，胡乐怡１，章丽萍１（１．扬州大学水利科学与工程学院，江苏 扬州 ２２５００９；２．水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室，南京信息工程大学，江苏 南京 ２１００４４；３．河海大学水灾害防御全国重点实验室，江苏 南京 ２１００９８）摘要：水文模型是径流模拟的重要手段，降水是水文循环的重要组成部分，模型的选择和降水数据的质量对流域径流模拟都具有重要意义。
以赣江流域为研究区域，通过对比ＣＮ０５．１降水数据与站点线性插值降水数据，分析ＣＮ０５．１降水数据的可靠性，评估基于分布式时变增益水文模型（ＤＴＶＧＭ）和ＣＮ０５．１降水数据在赣江流域径流模拟的适用性。
研究表明：①ＣＮ０５．１降水和站点插值降水多年月平均降水年内变化过程类似，空间分布相关性很高，Ｒ均值为０．９０，ＣＮ０５．１日降水与站点插值日降水相关性较高，ＲＭＳＥ均小于等于７．５２ｍｍ，Ｒ均大于等于０．８１；②基于ＣＮ０５．１降水和站点插值降水数据模拟了赣江流域新田等６个水文站１９６１—２００９年的流量，模拟流量在多数大流量处大于实测流量，表明模型对于大流量的模拟存在高估现象；③无论是日径流还是月径流，基于ＣＮ０５．１降水数据的径流模拟精度均较高，且月径流模拟要优于日径流。
赣江下游未来水沙变化分析
赣江作为长江第二大支流和鄱阳湖水系第一大河， 其水沙过程变化对长江中下游和鄱阳湖的来水来沙条件 有着重大的影响。近年来，人类活动对河流系统的干预 愈来愈强烈，引起径流特性和泥沙特性发生改变，给水资 源的开发和利用带来严重影响。
1 研究区域概况
赣江是长江八大支流之一［1］，也是鄱阳湖水系中最 大的河流，因其由章水和贡水汇合而成，故称为赣江。赣 江流域地处长江中下游右岸，干流自南向北流经江西省 赣州、吉安、宜春、南昌、九江 5 市，至南昌市八一桥以下 杨子洲头，尾闾分南、中、北、西四支汇入鄱阳湖，主河道 长 823km，控制流域面积 82 809km2。赣州以上为上游，赣 州市至新干县为中游河段，新干县以下为下游河段，河长
208km，石上、外洲水文站位于该河段，中下游总体流向自 南向北。
近几十年来，受到自然和人类活动的影响，赣江水沙 过程发生了较大变化，主要体现在：受上游水库建设和运 行的影响，坝址下游的来水来沙条件发生了改变，引起了 水库下游水沙年际、年内变化特征的改变；水库蓄水运行 以后，清水下泄，冲刷河床，下游河势的稳定性受到影响； 大规模无序人工采砂，导致河道大幅下切、枯水位明显降 低，同时也引起河道输沙量的改变；水土保持工作的开展 和有效实施，在一定程度上减少了流域内进入河道的泥 沙，引起输沙量的变化。
修建水库等人类活动影响的分析，采用趋势分析法对赣江下游水沙过程进行分析，并对赣江未来水沙变化趋
势进行预测。
关键词：赣江；水沙过程；预测
中图分类号：P333
文献标识码：A
文章编号：1003-5168（2019）32-0106-03
Analysis of Future Changes in Water and Sediment in the
赣江流域TRMM降水数据的误差特征与成因_胡庆芳
在众多区域，3B42 日降水在均值上较 CMOＲPH 等更接近于地表状况，但该数据的绝对误差规模较高，分类估 ［ 2 ］ 计精度也不及 CMOＲPH 等。3B42 的这一误差特征已涉及到 TMPA （ TＲMM multisatellite precipitation analysis ） 中 IＲ / MW（ Infrared / microwave） 联合反演降水量和卫星遥感、地表雨量计信息融合算法等深层次的问题。客观评价和 合理解释 3B42V6 的这一误差特征，对于正确使用该数据，并进一步完善有关降水反演算法具有重要意义。但目前 遥感定量降水估计领域对于 3B42 数据的这一误差特征尚未引起足够重视，对其成因的分析更是少见。 本文以中国多雨区之一的赣江流域为例， 通过与 3B42ＲT、 CMOＲPH 的对比性分析， 阐明 3B42 日降水 数据上述误差特征，并从降水算法层面揭示其成因。本文有助于全面理解 3B42 数据的性能， 并为改进和完 善 TMPA 算法提供反馈信息，同时也是开展卫星和雨量计降水信息融合的基础 。
勇
2
摘要： 阐明 TＲMM 3B42V6 （ Tropical rainfall measuring mission 3B42 version 6 ） 的误差特征及成因，对于合理使用该卫 星降水数据，并完善其降水反演算法具有重要意义 。在赣江流域 0. 25ʎ ˑ 0. 25ʎ 空间尺度上，对比了 TＲMM 3B42V6 、 TＲMM 3B42ＲTV6 和 CMOＲPH 的精度特征。结果表明，3B42V6 的系统偏差远低于 3B42ＲTV6 、CMOＲPH，但平均绝 对值偏差、效率系数和探测率均明显劣于 CMOＲPH。TＲMM 3B42V6 的系统偏差较低的原因主要在于该数据采用地 面月降水量进行了校准 ，而其绝对值偏差、效率系数和探测率明显劣于 CMOＲPH 的主要原因在于所采用的热红外 / 被动微波降水联合反演算法不及后者有效 。今后有必要对 TＲMM 3B42 的精度进行全面评估， 并改进该数据的热红 外 / 微波降水反演算法及与地面降水信息的融合算法 。 关键词： 卫星降水； 热带测雨探测计划； CMOＲPH； 误差成因； 赣江流域 中图分类号： P339 文献标志码： A 6791 （ 2013 ） 06079407 文章编号： 1001-
TRMM多卫星测雨数据在赣江上游径流模拟中的应用
Ａｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ Ｐ ｈ ｙ ｓ ｉ ｃ ｓ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ，Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ２ ９ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ａ ｒ ｅ ａ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ Ｘｉ ａ ｓ ｈ ａ ｎ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｕ ｐ ｐ ｅ ｒ Ｇａ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｒ ｉ ｖ ｅ ｒ ｗａ ｓ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ａ ｒ ｅ ａ ．
关键词 ：热带降雨观测计划 （ Ｔ Ｒ ＭＭ） ；降水 ；新安江模型 ；径流
中图分类号 ：Ｔ Ｖ１ ２ １ ． １ ；Ｔ Ｖ１ ２ ５ 文献标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：０ ４ ９ ３ — ２ １ ３ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ７ ． ０ ６ １ １ － ０ ６
Ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍｆ ｌ ｏ ｗ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｕｐ ｐ ｅ ｒ Ｇａ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｒｉ ｖ ｅ ｒ Ｂ ａ ｓ ｉ ｎ Ｕｓ ｉ ｎ ｇ
（ １ ． Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｈｙ ｄ ｒ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ — Ｗａ ｔ ｅ ｒ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ｈ ｙ ｄ ｒ ａ ｕ ｌ ｉ ｃ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｈｏ ｈ ａ ｉ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ ０ ０ ９ ８ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
2011-2020年赣江上游主要支流水沙变化特征
2.
摘
要:[目的]探讨近十年来赣江流域上游 主 要 支 流 水 沙 变 化 的 基 本 特 征,阐 明 赣 江 上 游 水 土 保 持 措 施 与 河 川 输 沙
量的关系,为赣江流域的水土流失综合治理提供科学依据。[方法]以赣江流 域 上 游 4 条 主 要 支 流 把 口 站 2011—2020
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关键词:径流;输沙;累积距平;双累积曲线;水土保持
中图分类号:
S157.
1
文献标识码:
A
文章编号:
1005
3409(
2024)
01
0178
09
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赣南地下水动态变化特征及未来监测方向探讨
2021年3月第43卷第2期^地下水Ground waterMar. ,2021Vol.43 NO.2DOI：10. 19807/ki.DXS.2021 -02 -023赣南地下水动态变化特征及未来监测方向探讨李贤盛、许攀\丁吉昆2(1.赣江上游水文水资源监测中心，江西赣州341000,2.赣江中游水文水资源监测中心，江西吉安343100)[摘要]国家地下水监测工程共建成层位明确的国家级地下水专业监测站点10168个，实现了全国主要平原盆地和人类活动经济区的地下水水位、水温监测数据自动采集、实时传输和数据接收，与水利部门地下水监测数据实时共享。
江西省赣南地下水水资源丰富，但地下水相关监测缺乏，本文以该地区坝上站和兴国站为分析研究对象，提出地下水保护和监测的建议。
依托监测资料对章江和減水两江地下水与地表关联性进行相关分析探讨，探讨赣南地区地下水监测方向，更好为赣南社会经济服务。
[关键词]地下水；监测；服务；赣南[中图分类号]P641.74 [文献标识码]A1章江、減水流域情况章江是赣江的支流，与赣江的另一支流贡江在赣州城下汇合成赣江，章江水系共有大小河流1 298条，主要支流为章 水和上犹江。
章水发源于崇义聂都山，流经大余县、南康区，流程176.85 km;上犹江发源于湖南汝城县破石界乡黄岭山，流经崇义县、上犹县、南康区，流程198 km。
章水和上犹江在 南康区三江乡三江口汇合成章江。
章江河段始于三江口，终 于赣州市八境台，流程29 km。
章江水系流域总面积7 683 km2,水系范围内总人口180余万，其中城镇人口 60余万。
章江干流范围内的雨季主要集中在3 - 9月，锋面雨出现在3 -6月。
多年平均降水量1 426.6 mm,最大年降水量2 183.8 mm(1961年），最小年降水量969. 6 m m (1986年），最大 一日降水量为200.8 mm(1961年5月16日），多年平均蒸 发量为1 157.6 mm。
近50年赣江水位特征变化规律及其周期性分析
近50年赣江水位特征变化规律及其周期性分析陈峰;游海林【摘要】以鄱阳湖最大补给河流赣江为研究对象,以其外洲站记录的水文资料为基础数据,利用多元统计方法分析赣江1965年～2015年的多时间尺度水位变化特征,具体包括年尺度、月尺度和日尺度等3种水位变化特征,在此基础上运用Morlet 小波分析方法对赣江年平均水位进行周期性分析.结果表明,在1965年～2015年期间,赣江年最高水位变化为18.45 ～25.60 m,年最低水位变化为11.50～17.17 m,年平均水位变化为14.83～19.63 m;赣江多年月平均水位为17.92 m,以6月份最高,以1月份最低;赣江历年平均水位呈现下降趋势,且在1998年～2011年间下降速度尤其明显;赣江历年平均水位存在17～22 a和8～14 a这2类较为明显的周期变化规律.【期刊名称】《水力发电》【年(卷),期】2019(045)004【总页数】5页(P17-21)【关键词】水位;变化特征;周期分析;赣江【作者】陈峰;游海林【作者单位】江西省水利规划设计研究院,江西南昌330029;江西省科学院鄱阳湖研究中心,江西南昌330096【正文语种】中文【中图分类】P332.3(256)水文时间序列是指各时刻或各时段水文值按日历时间顺序排列而成的序列，可由离散的观测值或统计值组成，也可由连续的水文过程经离散化后的取值组成[1-2]。
水位是水文时间序列的重要组成部分，它是反映水体最直观的因素，其变化主要由于水体水量的增减变化引起的。
一般通过描绘水位过程线来研究水位随时间的变化规律，进而揭示断面以上流域内自然地理因素对该流域水文过程的综合影响，特别是气候因素对水文过程的影响[3]：一方面，开展水位变化规律研究可直接为预防旱涝灾害、保障人民生命财产安全提供判断依据；另一方面，水文过程被认为是湿地生态系统形成与演化的重要驱动因子，因而开展水位变化研究对揭示湿地生态过程与生态格局形成具有重要意义[4-5]。
赣南主汛期降水趋势与预测
赣南主汛期降水趋势与预测刘林;冻芳芳;李国文;刘旗福;李明亮【摘要】以赣南主汛期(4-6月)降水为研究对象,采用1951-2017年气候因子指数与降水数据,运用线性趋势法、Mann-Kendall检验法分析了赣南主汛期降水的趋势特征,认为赣南主汛期降水存在减小的趋势,倾向率约为-17mm/10a,赣南主汛期降水在20世纪80年代末至今下降趋势显著;在赣南主汛期降水与前期气候因子指数、前期降水相关普查的基础上,利用多元逐步回归方法建立了赣南主汛期降水长期趋势预测模型,经检验该模型具有一定的可靠性,提升了防洪减灾工作的主动性.【期刊名称】《江西水利科技》【年(卷),期】2019(045)001【总页数】5页(P54-58)【关键词】降水;回归;Mann-Kendall检验;赣南【作者】刘林;冻芳芳;李国文;刘旗福;李明亮【作者单位】江西省赣州市水文局,江西赣州,341000;江西省水文局,江西南昌,330002;江西省水文局,江西南昌,330002;江西省赣州市水文局,江西赣州,341000;江西省赣州市水文局,江西赣州,341000【正文语种】中文【中图分类】TV1251 研究背景赣州市位于江西省南部，也称赣南；东邻福建省，南毗广东省，西接湖南省，北连吉安市、抚州市。
地跨东经113°54′～116°38′、北纬24°29′～27°09′，面积约3.94万km2。
四周环立武夷山、雩山、南岭九连山、大庾岭、诸广山及罗霄山余脉，形成周高中低，南高北低的地形地貌。
赣南属于亚热带季风湿热气候区，四季分明、光热充足、降水丰沛但分配不均，区域内众多山地丘陵促进了水系的发育，主要有长江流域赣江水系与珠江流域东江水系，暴雨洪水是区域内主要自然灾害之一。
经济社会的快速发展以及山区承灾能力的不匹配导致暴雨洪水致灾程度的加重，给防洪保安工作提出了更高的要求。
对此，诸多学者做过相关研究。
江西省信江流域降水变化特征及趋势分析
江西省信江流域降水变化特征及趋势分析
于淼;张雪梅;韩志鹏
【期刊名称】《科技与创新》
【年(卷),期】2024()12
【摘要】根据江西省信江流域气象站点30年的降水资料,采用Mann-Kendall检验法、滑动平均法、线性倾向估计法等方法对信江流域降水变化特征进行分析,对信江流域30年降水变化从年、季、汛期、汛期逐月的时间角度进行了比较,从而分析了信江流域降水变化特征及规律。
结果表明,信江流域降水主要集中在4—6月,年内分配相对不均匀;降水时间序列呈增加趋势,且季降水时间序列分别存在着不同的变化趋势,春季呈现不明显的减少趋势,冬季有显著的增加趋势,夏、秋两季增加趋势不显著。
【总页数】3页(P150-152)
【作者】于淼;张雪梅;韩志鹏
【作者单位】哈尔滨市阿城区气象局;哈尔滨市生态与农业气象中心;黑龙江省气象服务中心
【正文语种】中文
【中图分类】P333.1
【相关文献】
1.江西省降水集中期及其期间降水量的变化特征及趋势分析
2.玉溪绿汁江流域降水径流变化趋势特征分析
3.海河流域近10a降水量变化特征及趋势分析
4.江西省信江流域极端降水时空变化特征
5.海河流域降水量变化特征及趋势分析
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赣江中游流域面雨量及吉安气象洪涝指数预报方法(摘要)
赣江中游流域面雨量及吉安气象洪涝指数预报方法(摘要)毛文清;王华军
【期刊名称】《气象与减灾研究》
【年(卷),期】2003(026)0z1
【摘要】介绍了赣江中游流域水资源、降水、洪涝概况,并以吉安站为例,阐述了赣江中游流域面雨量预报和气象洪涝指数预报方法,从而为气象部门直接向防汛决策部门开展相关服务提供便利.
【总页数】1页(P74)
【作者】毛文清;王华军
【作者单位】吉安市气象局,江西,吉安,343000;吉安市气象局,江西,吉安,343000【正文语种】中文
【中图分类】P426.616
【相关文献】
1.农业气象灾害对赣江流域农业生产的影响及对策——以赣州、吉安、鄱阳为例[J], 易桂林
2.基于GIS的洛清江流域洪涝致灾面雨量计算方法研究 [J], 黄思琦;谢敏;莫建飞;黄卓
3.信江流域洪涝指数及其预报 [J], 陆叔鸣;熊蜀斐
4.赣江中游流域面雨量及吉安气象洪涝指数预报方法 [J], 毛文清;王华军
5.气象GIS系统“海河流域面雨量预报工作平台”研制成功 [J], 吴津生
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The SDSM statistical downscaling technique was adopted to degrade the output of BCC-CSM1.1 model under three representative concentration pathways: RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios recommended by IPCC5. Future precipitation and temperature series were as inputs of distributed two-parameter monthly water balance model to simulate and predict future runoff change in the Ganjiang basin. The results show that under three representative concentration pathways, simulated annual runoff volumes of 2020s and 2050s are both less than the reference value in the recent period, but there are differences for 2080s period: under RCP2.6 and RCP4.5 concentration pathways, the simulated annual runoff volumes are almost equal to the recent reference value, while more than the recent reference value under RCP8.5 concentration pathways. Meanwhile, future runoff volume decreases in the main flood season and increases in dry season, which implies that climate change is likely to alleviate flood control pressure during flood season and water supply pressure during dry season to some extent in the Ganjiang basin.
本文将采用 BCC-CSM1.1 气候模式，在 IPCC5 推荐的三种代表性浓度路径 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 情景下，应用 SDSM 统计降尺度技术将 GCM 输出的大尺度气候因子降解到流域尺度，作为分布式两参 数月水量平衡模型的输入，模拟预测赣江流域降雨径流过程，分析评估气候变化对赣江流域水文循环和
摘要
本文采用BCC-CSM1.1全球气候模式，在IPCC5推荐的三种代表性浓度路径RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情 景下，应用SDSM统计降尺度技术将GCM输出进行降解，并作为分布式两参数月水量平衡模型的输入， 模拟预测赣江流域未来的降雨径流变化。结果表明：在三种浓度路径下，2020s和2050s时期年径流量 均比近期减少，2080s时期则存在差异：RCP2.6和RCP4.5浓度两种路径下的年径流量与近期基本持平， 而RCP8.5浓度路径下相对近期有明显的增加。同时，未来主汛期径流减少，非汛期径流呈现不同程度的 增加，气候变化在一定程度上有可能减轻赣江流域未来汛期的防洪压力和枯水期的供水压力。
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赣江流域未来降雨径流变化模拟预测
水资源系统的影响。
2. 研究区域及数据资料
鄱阳湖是我国最大的淡水湖泊，承纳赣江、抚河、信江、饶河、修河五河来水，经调蓄后注入长江， 是长江洪水重要的调蓄场所，在长江流域治理、开发和保护中占有重要的作用。此外，鄱阳湖流域内水 旱灾害频发，未来气候变化将对流域降雨-径流过程产生影响，导致径流量的时空重新分配[1]。赣江是鄱 阳湖水系最大的一条河流，因此，研究气候变化背景下赣江流域未来降雨径流变化对流域水资源规划设 计、洪涝灾害管理具有重要意义。
Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2014, 3, 522-531 Published Online December 2014 in Hans. /journal/jwrr /10.12677/jwrr.2014.36064
目前大多数对未来气候变化预估的研究均基于 IPCC SRES 情景下的输出结果研究[6] [7]。IPCC 为第 五次评估报告(以下简称 IPCC5)开发了一套代表性浓度路径情景(Representative Concentration Pathways, RCPs)，RCPs 包括了低排放(RCP2.6)、中低排放(RCP4.5)、中排放(RCP6.0)和高排放(RCP8.5)4 种情景， 每个情景都提供了一种受社会经济条件和环境、气候影响等的排放路径，并给出 2100 年相应的辐射强迫 值[8]，已被各国模式研究组用于计算相应的气候变化和影响评估。基于 RCPs 情景的区域气候变化分析 可在很大程度上丰富科学家及政府决策者对未来气候变化趋势的理解和认识[9]。然而，我国基于 RCPs 情景的区域气候变化趋势研究目前还相对较少[10]，有必要进一步地深入研究。
Copyright © 2014 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
Keywords
Climate Change, Runoff Prediction, IPCC5, Monthly Water Balance Model, Ganjiang Basin
赣江流域未来降雨径流变化模拟预测
作者简介：王乐(1992-)，女，湖南衡阳人，硕士研究生，主要从事流域水文模拟研究。
Simulation and Prediction of Future Precipitation and Runoff Change in the Ganjiang Basin
Le Wang1, Shenglian Guo1, Xingjun Hong1, Jiali Guo2, Zhangjun Liu1 1State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Hubei Provincial Collaborative Innovation Center for Water Resources Security, Wuhan University, Wuhan 2College of Hydraulic and Environmental Engineering, China Three Gorges University, Yichang Email: lewangwhu@ Received: Oct. 30th, 2014; revised: Nov. 22nd, 2014; accepted: Nov. 30th, 2014
关键词
气候变化，径流预测，IPCC5，月水量平衡模型，赣江流域
1. 引言
由于全球气候变化和人类活动的影响，地球上的水文循环和水资源状况发生了改变，变化环境下水 文循环机理及其演变规律的研究已成为水文学领域的研究热点[1]。GCMs 气候模式与流域水文模型耦合 是目前研究气候变化背景下流域未来径流变化趋势最为常用的方法，国内外学者作了大量的研究工作。 Arnell [2]研制了以水量平衡模型为基础的大尺度分布式水文模型，并耦合 Hadley 中心的 6 个气象情景估 计了气候变化对全球范围内分辨率为 60 km × 60 km 网格的径流的影响；袁飞等[3]应用 VIC 模型与区域 气候 PRECIS 模式耦合，对气候变化情景下海河流域水资源的变化趋势进行预测；郭靖等[4]应用统计降 尺度法将全球气候模式 CGCM2 和 HadCM3 与 VIC 分布式水文模型进行耦合，研究未来 A2 气候情景下 汉江流域降水径流变化情况；肖恒等[5]利用 CMIP5 中 5 个相对独立的全球气候模式耦合 VIC 模型，评 估了 IPCC RCP4.5 情景下未来 30 年珠江流域洪水对气候变化的响应。
本文选取了赣江流域内 6 个国家气象站点(宜春、吉安、遂川、赣州、南昌、樟树)，这些站点分布比 较均匀，基本上能代表该区域的气候特征。选取 1961~2005 年为研究基准期(其中 1961~1995 年为模型率 定期，1996~2005 年为模型检验期)，2010~2099 年作为未来时段。研究需要的数据包括三类：6 个气象站 点 45 年实测资料(月降雨、月气温和月蒸发观测资料)以及外洲站 45 年实测流量资料；大尺度气候观测资 料(NCEP 大尺度预报因子)；气候情景资料(CMIP5 中 BCC-CSM1.1 模式降尺度后在 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 三种情景下模拟的当前和未来气候条件下的输出数据)。
(2)
式中：Q (t ) 为月径流量，S (t ) 为当月土壤净含水量，SC 是模型中的第二个参数，为流域最大蓄水能力。
3) 模型的数值计算方法
已知月降水量 P (t ) ，月蒸发皿观测值 EP (t ) ，则流域月实际蒸散发量 E (t ) 可采用公式(1)来计算。
扣除蒸散发之后的土壤含水量为 (S (t −1) + P (t ) − E (t )) ，其中 S (t −1) 为第 (t −1) 个月底，第 t 个月初的土
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赣江流域未来降雨径流变化模拟预测
王 乐1，郭生练1，洪兴骏1，郭家力2，刘章君1 1武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，水资源安全保障湖北省协同创新中心，武汉 2三峡大学水利与环境学院，宜昌 Email: lewangwhu@