JH | 径流敏感性随土地利用/覆被变化而增加，导致黄河流域中游径流减少

随着气候和土地利用/覆盖等水文过程在过去几十年中发生的巨大变化，径流敏感性也随着时间的推移而变化。径流敏感性在这里被定义为由径流驱动因子(包括降水P、潜在蒸散发PET和参数m)的给定比例变化引起的径流的比例变化。然而，很少有研究关注这种敏感性变化，在基于弹性的径流归因分析方法中，径流敏感性通常被认为是恒定的。本研究通过对黄河中游径流敏感性的时间变化特征进行研究，量化其对径流变化的影响，从而改进现有的归因方法。

径流敏感性变化趋势具有统计学意义，径流对长期平均P、PET和m的变化更为敏感，其中m参数是径流敏感性变化的主要因子，主要受大型生态工程引起的土地利用/覆被变化的影响，其次是P，最后是PET。径流敏感性变化对径流比例变化的贡献约为20%，通过允许径流敏感性随时间变化，P、PET和m对径流的相对贡献将在5.05%至9.94%之间。本研究补充了关注水文变化和相互作用的研究，作者建议在量化驱动因素对水文过程变化的影响时应考虑径流敏感性的时间变化。

《径流敏感性随土地利用/覆被变化而增加，导致黄河流域中游径流减少》于2021年发表于国际期刊Journal of Hydrology，通讯作者为北京师范大学地理科学学部地表过程与资源生态国家重点实验室王帅教授；北京师范大学地理科学学部地表过程与资源生态国家重点实验室博士生王亚萍为第一作者。

原文标题：Runoff sensitivity increases with land use/cover change contributing to runoff decline across the middle reaches of the Yellow River basin

JCR分区：一区

中科院分区：一区

影响因子：5.9

1 研究背景

径流敏感性是指径流对驱动因子(如气候和土地利用/覆盖)变化的响应，它在不同条件下是不同的。许多研究已经证明了区域和全球尺度上径流敏感性的空间差异，并将这些差异与干旱或土地利用/覆盖的变化联系起来。然而，径流敏感性的时间变化较少受到关注。考虑到水平衡存在时空对称性，即年平均水平衡的空间(流域间)变异与单个流域相应的时间(年际)变异相匹配，径流敏感性很可能会像其他水文过程一样随时间而变化。该研究意在检查径流敏感性的时间变化，通过允许弹性随时间变化来分析这些敏感性变化在多大程度上影响径流和径流归因分析。

2 研究方法

使用Mann-Kendall方法检验长期变量的趋势显著性。应用Budyko方程和弹性系数方法计算径流敏感性(εP、εPET、εm)。采用情景分析评估降水(P)、潜在蒸散发(PET)和参数m对径流敏感性变化的影响，以及径流敏感性对径流比例变化的影响。使用Pettitt方法检测径流时间序列的断点，以划分基线和后基线时期。

3 结果与分析

（1）Budyko方程中变量的趋势

1956-2016年，R和P分别以0.87 mm/yr和1.35 mm/yr的速率显著下降，而PET则没有明显趋势(图a-c)。根据它们的15年移动平均值，我们计算了m的年值。如图d所示，1963年至2009年，m值在2.92 ~ 3.78之间，增长率为0.02 /yr，具有统计学意义(p < 0.05)。

对于小集水区，R、P、PET、和m具有不同的空间格局，其年值在大多数地区具有统计学意义的趋势(p < 0.05)。

根据图(a)-(d),R在最南端和最北部的集水区具有较大的平均值和减少率，而在中部集水区的m平均值最小。P和m的平均值从北向南大致增加，但趋势和变化率不同；根据图(e)-(h),P在各流域均有显著的下降趋势，而m在除h、i、j以外的各流域均有显著的上升趋势，且东部流域P的下降率大于西部流域P的增加率。除p外，PET年平均值自北向南呈下降趋势。从时间上看，最北端和最南端的流域呈显著的减少趋势，其余西部的流域呈显著的增加趋势。

（2）径流敏感性的时间变化

分析结果表明，径流对降水(εP)、潜在蒸散(εPET)和m(εm)的敏感性具有不同的空间格局和时间趋势。将εP与|εm|和|εPET|进行比较，因为εm和εPET均为负值，即增加m和PET会导致径流减少。值得注意的是，εPET +εP = 1，因此它们具有相同的趋势和变化率。在黄河中游，εP略大于|εm|，平均值分别为3.14和2.90。长期|εm|和εP均呈统计学显著升高趋势(p < 0.05)，变化率为0.02 /yr，变化范围分别为2.43 ~ 3.35和2.76 ~ 3.65。

9个小流域的长期|εm|均值大于εP，大部分位于中游北部，南部7个小流域的长期|εm|均值小于εP。近60年来流域|εm|和εP的变化趋势，除g、i和j等中北部流域的εP变化趋势p值大于0.05外，其余流域均呈显著上升趋势(p < 0.05)。εP增幅最大、最小分别为m,0.027 /年、f,0.008 /年,|εm|增幅最大、最小分别为m,0.033 /年、p,0.005 /年。

（3）驱动因子对径流敏感性变化的影响

通过情景分析分别分析了P、PET和m对两个时期径流敏感性(εP、εPET和εm)各自变化的影响。结果表明，在整个中游地区，m是基线期至后基线期εP和εm变化的主要因素，所占比例分别为93.99%和52.88%。对于小流域的εP，m对其变化的平均贡献率为85.26%，P和PET对其变化的平均贡献率分别为10.82%和3.92%。

从空间上看，m对流域北部的贡献大于对南部的贡献，而P和PET则相反。对εm，m、P和PET的平均贡献率分别为47.13%、39.09%和13.87%，其空间格局与南北流域的εP相似。

（4）径流敏感性对径流比例变化的影响

该研究确定了两个时期之间径流敏感性(εP、εPET和εm)对比例径流变化(ΔR/R)的总影响。如图，径流敏感性(包括εP、εPET和εm)平均占ΔR/R从基线期到后基线期变化的22.55%。绝大多数小流域径流敏感性对ΔR/R变化的贡献率均不到一半，在3.93% ~ 38.58%之间。P、PET和m的比例变化(ΔP/P、ΔPET/PET和Δm/m)对ΔR/R变化的影响更大，这些影响是指P、PET和m对ΔR/R的直接影响，而不是P、PET和m通过径流敏感性变化对R的间接影响。

（5）考虑敏感性变化的径流归因分析的不确定性

考虑到径流敏感性对ΔR/R变化的影响虽小但不可缺少，作者采用基于弹性的方法估计径流归因分析的不确定性，该方法将径流敏感性视为常数。径流归因可能的相对变化结果(P、PET、m对R变化的相对贡献,即RCON_{P to R}、RCON_{PET to R}、RCON_{m to R})如图所示。在小流域，RCON_{PET to R}的相对变化幅度大于RCON_{P to R}的相对变化幅度，其次是RCON_{m to R}的相对变化幅度，平均变化比例分别为24.24%、17.08%和5.11%。RCON_{P to R}的变化规律与RCON_{PET to R}的变化规律相似,它们在北部和南部的集水区范围更广，但在中部地区范围更窄,RCON_{m to R}其变化幅度在南部流域大于北部流域。从相对变化的方向看，大部分流域RCON_{P to R}和RCON_{PET to R}的正幅值大于负幅值，而RCON_{m to R}的正幅值则相反。

在整个中游流域，径流敏感性的时间变化导致RCON_{P to R}、RCON_{PET to R}和RCON_{m to R}的相对变化，分别在5.05% ~ 9.41%、4.75% ~ 9.94%和5.02% ~ 2.68%之间变化。

4 结论

基于Budyko方程，该研究证明了径流敏感性存在时间变化，确定了长期平均气候以外的因素(主要指土地利用/覆盖变化)是径流敏感性变化的主要因素，并探讨了近 60 年来径流敏感性变化对黄河流域中游径流变化的作用。

该研究强调了径流敏感性随土地利用/覆盖和气候变化的时间变化，以及敏感性变化对径流和基于弹性方法的径流归因分析的影响，这对于更好地理解水文系统变化和流域管理至关重要。