湄公河径流多时间尺度变化特征研究

吴玥葶; 郭利丹; 曾天山; 李琼芳; 井沛然; Yue-ting WU; Li-dan GUO; Tian-shan ZENG; Qiong-fang LI; Pei-ran JING

中国农村水利水电 ›› 2021 ›› (10) : 42-49.

水文水资源

湄公河径流多时间尺度变化特征研究

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An Analysis of Multi-time Scales Characteristics of Runoff in Mainstream of Mekong River

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摘要

基于湄公河干流5个水文站1960-2018年逐日流量资料，采用Mann-Kendall检验和滑动t检验法，从年、丰枯水期和极端日多个尺度分析径流变化特征及演变趋势。结果表明：①湄公河干流的年径流沿程递增，各站年径流的年际幅度相对较小，除穆达汉站上升外其余各站呈波动式下降趋势，多在20世纪90年代中期发生突变。②径流年内分配极不均匀，有明显丰枯之分，丰水期径流量占年径流量的80%左右，其多年变化除穆达汉站呈上升趋势外，其余四站呈下降趋势；各站枯水期径流多年变化均呈上升趋势，但年际变化差异较大。③极端最大径流除穆达汉站呈不显著上升趋势外，其余各站均呈现显著下降趋势，清盛站和琅勃拉邦站的年际变化较为剧烈，且清盛站容易发生极端洪水事件；各站极端最小径流的多年变化过程普遍呈现上升趋势，上丁站和穆达汉站的年际变化相对较为剧烈，各站均不容易发生极端枯水事件。

Abstract

Based on the daily discharge data of five hydrological stations on the mainstream of Mekong River from 1960 to 2018， methods of Mann-Kendall test and sliding t-test are employed， and variation characteristics and trends of runoff are analyzed from multiple scales of year， wet and dry periods， and extreme days. The results show that： ① The annual runoff of the mainstream of Mekong River increases along the river way， and the inter-annual range of annual runoff for each station is relatively small. Except for an upward trend at Mukdahan Station， the other stations show a fluctuating decline trend， and most of them have abrupt changes in the mid-1990s. ② The monthly distribution of runoff is extremely uneven， with obvious wet and dry periods. The runoff in wet period accounts for about 80% of the total annual runoff. The inter-annual variation of wet period runoff increases at Mukdahan Station， but shows a declining trend at the other four stations. The inter-annual variation of runoff in the dry period at the five stations shows an upward trend， while the variation range varies greatly. ③ The extreme maximum runoff shows a non-significant upward trend at Mukdahan Station， and the other stations show a significant declining trend. The inter-annual variation for Chiang Saen and Luang Prabang Stations are more severe， and especially Chiang Saen Station is prone to extreme flood events. The inter-annual variation process of extreme minimum runoff at the five stations generally shows an upward trend， and the inter-annual variation for Stung Treng and Mukdahan Stations are relatively severe， and none of the stations are prone to extreme dry water events.

关键词

径流 / Mann-Kendall检验 / 滑动t检验 / 多时间尺度 / 湄公河

Key words

runoff / Mann-Kendall test / sliding t-test / multi-time scales / Mekong River

基金

国家社会科学基金一般项目(19BGL181)

国家自然科学基金面上项目(71974053)

教育部创新团队发展计划(IRT_17R35)

新疆水专项(2020.E-001)

中央高校基本科研业务费(2018B20214)

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吴玥葶 , 郭利丹 , 曾天山 , 李琼芳 , 井沛然. 湄公河径流多时间尺度变化特征研究[J].中国农村水利水电, 2021(10): 42-49

Yue-ting WU , Li-dan GUO , Tian-shan ZENG , Qiong-fang LI , Pei-ran JING. An Analysis of Multi-time Scales Characteristics of Runoff in Mainstream of Mekong River[J].China Rural Water and Hydropower, 2021(10): 42-49

澜沧江-湄公河作为一条重要的跨境河流，将中国、缅甸、老挝、泰国、柬埔寨、越南六国紧密联系在一起。在全球气候变化和人类活动双重驱动下，流域区域极端天气灾害频发，1966年和2008年分别发生特大洪水和大洪水，2010年和2016年分别遭遇流域大面积干旱和百年一遇旱情，2019年再次因强厄尔尼诺现象遭遇严重旱情。洪水和干旱成为该流域较为严重的自然灾害类型之一，不仅给流域国家带来经济损失，还可能造成生态环境恶化、水资源短缺等问题。气候变化背景下澜沧江-湄公河流域水量的丰枯变化对沿岸流域国的工农业发展至关重要^［1］。

近年来，澜沧江-湄公河流域的水安全问题受到众多国内外学者的关注，并对流域局部区域的气候变化及其影响进行了研究。于金文等^［2］基于澜沧江流域气象资料探讨了极端天气灾害变化特征及其与全球气候变化之间的联系；李斌^［3］、邵明阳^［4］、唐见^［5］等认为ENSO与澜沧江流域暴雨和干旱灾害显著相关，且旱灾多于洪涝，干旱频次呈增加趋势；周婷等^［6］基于澜沧江-湄公河流域降水资料分析认为流域气象干旱强度和覆盖范围的年际变化较大；吴迪等^［7］基于区域气候模式和水循环模型分析认为澜沧江-湄公河上中游的径流年际变化呈现不显著减少趋势，局部区域还存在洪涝和水文干旱风险；Thilakarathne^［8］、吴迪^［9］、贺清^［10］、陈兴茹^［11］等认为洪旱灾害是湄公河流域的主要灾害，并预测未来春末和秋末下湄公河和“3S”流域等区域干旱风险增加；刘慧等^［12］研究认为澜沧江-湄公河全流域的气象和水文干旱无显著趋势性变化，各区间变化趋势不一；Delgado等^［13］认为湄公河流域未来极端洪水频率可能增加；Räsänen等^［14］发现厄尔尼诺现象对湄公河流域水文产生显著影响；李昌文^［15］和黄燕^［16］等认为由于气象、地形和防洪设施等原因导致湄公河干流的洪水历时长且峰高量大。水文径流时间序列复杂多变，多尺度分析方法逐渐成为探究其变化特征和原因的重要方法和研究趋势。比如，叶晶萍等^［17］提出不同季节及年尺度上降水、蒸散发和植被恢复对径流变化的影响程度不同；李闰洁^［18］和孙栋元^［19］等分别研究了秦淮河流域和疏勒河干流在不同时间尺度下的径流变化特征；Chi等^［20］对黄河下游的水沙变化及趋势进行多时间尺度分析；Fortesa等^［21］从多个时间尺度上分析地中海气候集水区降雨-径流的相关性。现有相关研究为了解澜沧江-湄公河流域气候变化及水文变化特征提供了一定基础，但是从多尺度视角深入分析径流变化特征的研究较少。对于涉及流域范围大、流域国家多、极端洪旱事件频繁的下游湄公河地区，有必要从年、丰枯水季、日等多维尺度探明径流变化特征，为湄公河国家的水资源开发利用和流域水安全治理提供科学依据。

1 研究资料与方法

1.1 区域概况

澜沧江-湄公河是东南亚最重要的一条国际河流，发源于中国唐古拉山北麓吉富山，流经中国、缅甸、老挝、泰国、柬埔寨和越南，于越南胡志明市注入中国南海。在中国境内称为澜沧江，出境后河段称为湄公河。澜沧江-湄公河干流全长4 909 km且支流众多，从源头到河口的高差为5 060 m，流域面积81.1 万km²，多年平均径流达4 750 亿m^3［22］。澜沧江以降雨补给为主，融雪和地下水为辅^［23］，降水和上游来水是湄公河主要的补给水源。澜沧江-湄公河流域位于亚热带季风区中心，具有多样的地貌，地形起伏大，上下游较宽阔，中游狭窄，由北向南横跨寒带、寒温带、温带、暖温带、亚热带、热带等多种气候带。主要受季风环流影响，干湿分明，降水时空分布不均。6-11月为流域丰水期、潮湿多雨，12月-次年5月为流域枯水期、干燥少雨^{［16，24］}。

1.2 数据来源

综合考虑地理位置的代表性及资料的完整性，本文选取湄公河干流五个代表性水文站，自上而下依次为清盛（Chiang Saen）、琅勃拉邦（Luang Prabang）、穆达汉（Mukdahan）、巴色（Pakse）、上丁（Stung Treng）。水文资料为各站1960-2018年的逐日实测流量；数据来源为湄公河委员会网站（MRC，http：//www.mrcmeko ng.org/）。

1.3 研究方法

1.3.1 水文统计特征：变差系数、极值比和峰度系数

变差系数（C_v ）和极值比（K）主要用来表征径流序列的年际变化程度。K值反映径流序列年际变化的幅度大小。C_v 值反映径流量总体序列的离散程度^［25］，C_v 值越大说明径流年际变化越剧烈，易发生洪涝灾害。假定有n个独立且随机变量，x_i 是第i个值，

\bar{x}

是平均值，σ是标准差，那么C_v 计算式为：

C_{v} = \frac{σ}{\bar{x}} = \frac{\sqrt[]{\frac{\sum_{i = 1}^{n} (x_{i} {- \bar{x})}^{2}}{n}}}{\bar{x}}

（1）

峰度系数（C_k ）用于表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低，反映曲线顶端的扁平程度或尖度^［26］。假设随机变量X的四阶中心矩μ ₄存在，则C_k 计算式如下：

C_{k} = \frac{μ_{4}}{σ^{4}} - 3 = \frac{E {(X - E X)}^{4}}{{[v a r (X)]}^{2}} - 3

（2）

式中：σ为标准差；EX为均值；

v a r (X)

为方差。|C_k |值越大，其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。

1.3.2 Mann-Kendall趋势检验

Mann-Kendall（简称M-K）趋势检验能很好地揭示时间序列的趋势变化，适用于非正态分布的水文气象数据^［27］。假设某一独立随机分布的时间序列

\{X_{i} | i = 1,2, \dots, n\}

，对于所有p，j≤n，且p≠j，X_P 与X_j 的分布不同。当n>10时，Z服从于标准正态分布：

Z = \{\begin{matrix} (S - 1) / \sqrt[]{v a r (S)}, S > 0 \\ 0, S = 0 \\ (S + 1) / \sqrt[]{v a r (S)}, S < 0 \end{matrix}

（3）

式中，S服从正态分布，且均值为0，方差

v a r (S) = [n (n - 1) (2 n + 5)] / 18

，检验统计量S计算式为：

S = \sum_{p = 1}^{n - 1} \sum_{j = p + 1}^{n} s g n (X_{j} - X_{p})

（4）

其中

s g n (X_{j} - X_{p}) = \{\begin{matrix} 1, X_{j} > X_{p} \\ 0, X_{j} = X_{p} \\ - 1, X_{j} < X_{p} \end{matrix}

。

当统计量Z>0时，时间序列存在增加趋势；Z<0时，则反之。本文采用显著性水平α=0.05进行趋势检验，其对应临界值为Z_1-α/2 =1.96，当|Z|>1.96表示序列趋势变化显著。

1.3.3 Mann-Kendall突变检测

M-K突变检测的优点在于样本无需遵循特定分布，且基本上不受少数异常值干扰，计算简单^［28］。对具有n个样本量的时间序列X，构造秩序列：

S_{k} = \sum_{i = 1}^{k} r_{i} (k = 2,3, \dots, n)

，其中

r_{i} = \{\begin{matrix} 1, X_{i} > X_{j} \\ 0, X_{i} \leq X_{j} \end{matrix}

(1 \leq j \leq i)

。

计算统计量：

U F_{k} = \frac{S_{k} - E (S_{k})}{\sqrt[]{v a r (S)}}

（5）

其中UF_k 服从正态分布，UF ₁=0，均值

E (S_{k}) = \frac{k (k - 1)}{4}

，方差

v a r (S) = \frac{k (k - 1) (2 k + 5)}{72}

。

将序列按逆序列排列，使

U B_{k} = - U F_{k} (k = n, n - 1, \dots, 1)

，UB_k =0。当|UF_k |>1.96，说明该序列存在显著的趋势变化。当UF_k 与UB_k 的交点位于置信区域内，该交点即为突变点。

1.3.4 滑动t检验

滑动t检验是通过考察两组样本平均值的差异是否显著来检验突变^［29］，定义统计量为：

t = \frac{{\bar{x}}_{1} - {\bar{x}}_{2}}{s \sqrt[]{\frac{1}{n_{1}} + \frac{1}{n_{2}}}}

（6）

其中

s = \sqrt[]{\frac{n_{1} s_{1}^{2} + n_{2} s_{2}^{2}}{n_{1} + n_{2} - 2}}

，

{\bar{x}}_{1} 、 {\bar{x}}_{2}

和

s_{1} 、 s_{2}

分别为两段子序列的均值和标准差。

t服从t（n ₁+n ₂-2）分布。本文采用显著性水平α=0.05，其对应临界值为t_α =2.1，当|t|>t_α 说明两段子序列均值存在显著性差异，有突变发生。

2 结果与分析

2.1 年、季径流的年际变化特征及趋势分析

2.1.1 年径流的年际变化特征及趋势

（1）年径流的年际变化过程及统计特征。各站年径流序列的年际变化过程和统计特征分别见图1和表1。可以看出，各站点的年径流变化过程相对一致，均存在一定的年际间波动，且琅勃拉邦站和穆达汉站的年径流极值变幅相对较大（K值分别为2.26和2.11），穆达汉站的年径流变差系数C_v 值为0.165，略高于其余四站，说明穆达汉站的径流年际变化相对其他站而言较为剧烈。通过表2可以看出，清盛、琅勃拉邦、巴色和上丁四站的年径流变化过程呈下降趋势，而穆达汉站的年径流变化过程则呈上升趋势；并且在显著性水平α=0.05上，琅勃拉邦站年径流的下降趋势通过显著性检验，其余四站的趋势不显著。由表1可以看出，湄公河干流各站的径流量随着南塔河（Nam Tha）、南乌江（Nam Ou）、南康河（Nam Khan）、南俄河（Nam Ngum）、南屯河（Nam Theun）、色邦非河（Se Bang Fai）、色邦亨河（Se Bang Hieng）、色公河（Sekong）、蒙河（Nam Mun）、锡河（Chi）、桑河（Se San）、洞里萨河（Tonlé Sap）、斯雷博河（Srepok）等支流的汇入而沿程增加，上游清盛站的多年平均径流量为839 亿m³，到下游上丁站多年平均径流量增加至4 074 亿m³。湄公河上游两站（清盛、琅勃拉邦）最大年径流均出现在1966年，中游和下游两站（穆达汉、巴色）最大年径流均出现在2011年，下游（上丁）最大年径流则出现在2000年；上游和中游三站（清盛、琅勃拉邦、穆达汉）最小年径流均出现在1992年，下游两站（巴色、上丁）最小年径流则均出现在1998年。事实上，湄公河流域在1966、2000、2011年均出现了较大洪水情势，在1992、1998年则出现了较为严重的干旱情势。

图1 湄公河干流水文站1960-2018年径流年际变化过程

Fig.1 Interannual variation process of annual runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

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表1 湄公河干流水文站1960-2018年径流变化统计特征

Tab.1 Statistical characteristics of annual runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

站名	平均年径流/亿m³	最大年径流		最小年径流		极值比K（最大值/最小值）	变差系数C_v
站名	平均年径流/亿m³	径流量/亿m³	年份	径流量/亿m³	年份	极值比K（最大值/最小值）	变差系数C_v
清盛	839	1 268	1966	611	1992	2.07	0.145
琅勃拉邦	1 212	1 731	1966	766	1992	2.26	0.158
穆达汉	2 521	3 514	2011	1 662	1992	2.11	0.165
巴色	3 136	4 144	2011	2 155	1998	1.92	0.151
上丁	4 074	5 649	2000	2 727	1998	2.07	0.161

表2 湄公河干流水文站1960-2018年径流变化趋势显著性检测

Tab.2 Significance detection of the tendency of annual runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

站名	Z值	显著性（α=0.05）	变化趋势
清盛	-1.75	不显著	下降趋势
琅勃拉邦	-2.09	显著	下降趋势
穆达汉	1.57	不显著	上升趋势
巴色	-0.08	不显著	下降趋势
上丁	-0.77	不显著	下降趋势

（2）年径流多年变化过程的突变点检验。为进一步诊断各站年径流序列的变异特征，采用M-K法和滑动t检验法对各站年径流序列进行突变性检验。清盛站的径流突变检测结果见图2（其他站点图略），各站综合分析结果见表3。

图2 清盛站1960-2018年径流过程的突变检验

Fig.2 Abrupt change test of annual runoff at Chiang Saen hydrological station during 1960-2018

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表3 湄公河干流水文站1960-2018年不同尺度径流序列突变点检测

Tab.3 Abrupt change test of different scale runoff series at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

站名	突变点检测（年份）
站名	年径流	丰水期径流	枯水期径流	极端最大7日径流	极端最小7日径流
清盛	1974	2008	2011	2008	1992
琅勃拉邦	1986	2006	1985	2005	2010
穆达汉	1993	1993	2005	1993	2005
巴色	1993	1992	1985	1981	1985
上丁	1994	2005	2011	1994	1995

根据图2（a）可知，清盛站年径流过程在1974年之前呈现上升趋势，之后则呈现下降趋势，并且在1988-1989和2015-2016年（UF值超过临界线范围）下降趋势显著，UF和UB曲线相交于1974、2000年附近，且交点位于临界线内，表明在1974、2000年附近发生了突变；结合图2（b）可以看出，1970-1974年期间滑动t统计量超出临界线，说明清盛站年径流序列的突变点在1974年。同理，琅勃拉邦、穆达汉、巴色和上丁站的年径流序列分别于1986、1993、1993和1994年发生突变。

2.1.2 径流年内分配及丰枯水期径流变化趋势

（1）径流年内分配过程及丰枯水期径流统计特征。湄公河流域的径流年内分配极不均匀（图3），表现为明显的丰枯两季。径流极值变化幅度较大，最大月径流量一般出现在8月（占全年径流总量的20%左右）；最小月径流量出现在2-4月，上游两站（清盛和琅勃拉邦）的径流最小值分别出现在2和3月（占全年径流总量的2.6%左右），中下游三站（穆达汉、巴色、上丁）则均于4月达到径流最小值（占全年径流总量的1.7%左右）。

图3 湄公河干流水文站1960-2018年径流月分配

Fig.3 Monthly distribution of runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

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根据各站丰枯水期径流统计特征（表4），丰水期径流量占年径流量的比例在80%左右，特别是中下游三站的丰水期径流比例均超过84%；各站丰水期径流序列的C_v 值均相对较小（低于0.2），说明丰水期各站的径流量年际变化相对较小；各站枯水期径流序列的C_v 值均大于0.2，说明枯水期各站径流年际变化相对较大；从各站丰枯水期径流极值比K值来看，基本上呈现自上而下沿程由小增大的特征，特别是在上丁站K值高达6.49，说明该站的径流年内分配极不均匀。

表4 湄公河干流水文站1960-2018年丰枯水期径流统计特征

Tab.4 Statistical characteristics of runoff both in wet and dry periods at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

站名	丰水期（6-11月）			枯水期（12-5月）		极值比K（丰水期/枯水期）
站名	平均径流/亿m³	占年径流量的比重/%	变差系数C_v	平均径流/亿m³	变差系数C_v	极值比K（丰水期/枯水期）
清盛	646	77.06	0.196	193	0.241	3.35
琅勃拉邦	963	79.45	0.188	249	0.203	3.87
穆达汉	2 125	84.28	0.178	398	0.242	5.34
巴色	2 687	85.70	0.166	450	0.210	5.97
上丁	3 532	86.71	0.176	544	0.204	6.49

（2）丰枯水期径流的年际变化过程及趋势性和突变点检验。从各站丰枯水期径流的年际变化过程（图4和图5）可知，各站丰枯两季径流序列均呈现强波动状态。对于丰水期径流，清盛、琅勃拉邦、巴色和上丁四站呈下降趋势，穆达汉站则呈上升趋势，并且仅有清盛和琅勃拉邦站的下降趋势通过显著性检验，而其余三站的变化趋势性则不显著。这主要是由于万象以上区间的秋季降水量呈减少趋势，而万象以下区间的秋季降水量增幅较大^［1］所导致。对于枯水期径流，各站均呈明显上升趋势，且除琅勃拉邦站外其余各站均通过显著性检验（表5），尤其是在经历了2010年澜沧江-湄公河全流域百年一遇干旱之后枯水期径流上升趋势极为明显。

图4 湄公河干流水文站1960-2018年丰水期径流年际变化过程

Fig.4 Interannual variation process of runoff in wet period at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

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图5 湄公河干流水文站1960-2018年枯水期径流年际变化过程

Fig.5 Interannual variation process of runoff in dry period at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

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表5 湄公河干流水文站1960-2018年丰枯水期径流变化趋势显著性检测

Tab.5 Significance detection of the tendency of runoff both in wet and dry periods at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

站名	丰水期（6-11月）			枯水期（12-5月）
站名	Z值	显著性（α=0.05）	趋势	Z值	显著性（α=0.05）	趋势
清盛	-3.54	显著	下降趋势	3.37	显著	上升趋势
琅勃拉邦	-2.67	显著	下降趋势	0.55	不显著	上升趋势
穆达汉	0.38	不显著	上升趋势	4.96	显著	上升趋势
巴色	-0.81	不显著	下降趋势	3.31	显著	上升趋势
上丁	-1.65	不显著	下降趋势	3.07	显著	上升趋势

根据突变点诊断结果（表3），丰水期径流清盛、琅勃拉邦、穆达汉、巴色和上丁五站分别于2008、2006、1993、1992和2005年发生突变；枯水期径流各站则分别于2011、1985、2005、1985和2011年发生突变。

2.2 极端径流的年际变化特征及趋势分析

2.2.1 极端径流指标选取

日流量是河流短时段内最易被人们感知到变化的水文特征量，能够更细致地刻画和表征河流径流量的变化规律，其变化特征对流域极端洪旱灾害防治、供水安全、水生态保护等具有重要的指导作用。由于1日径流变化的随机性较大、影响因素复杂，故本文选用各水文站的最大1日、3日、7日、15日径流和最小1日、3日、7日、15日径流作为分析极端径流量变化的指标。

2.2.2 极端径流的年际变化过程及统计特征

（1）极端径流的统计特征。从极端径流序列的统计特征值（表6和表7）可以看出：对于极端最大径流，清盛站最大1日、3日、7日、15日径流的C_v 值（约为0.3）均为各站中最大，其次是琅勃拉邦站（约为0.25），其他三站的各时间序列C_v 值则不足0.2，说明上游清盛和琅勃拉邦站的极端最大径流年际变化均相对较为剧烈；从各站极端最大径流的峰度系数来看，清盛站各时间序列的C_k 值（均大于3）都明显大于其他各站，表明清盛站相对更容易发生极端洪水事件。

表6 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流变差系数C_v

Tab.6 Coefficient of variation C_v of extreme runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

站名	极端最大径流C_v				极端最小径流C_v
站名	1日	3日	7日	15日	1日	3日	7日	15日
清盛	0.295	0.305	0.316	0.301	0.240	0.238	0.227	0.230
琅勃拉邦	0.249	0.253	0.264	0.258	0.219	0.219	0.212	0.211
穆达汉	0.174	0.176	0.182	0.188	0.296	0.296	0.296	0.300
巴色	0.173	0.172	0.169	0.174	0.241	0.244	0.243	0.248
上丁	0.187	0.190	0.190	0.187	0.307	0.309	0.307	0.303

表7 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流峰度系数C_k

Tab.7 Coefficient of Kurtosis C_k of extreme runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

站名	极端最大径流C_k				极端最小径流C_k
站名	1日	3日	7日	15日	1日	3日	7日	15日
清盛	6.082	6.924	7.472	7.685	2.228	2.368	2.673	3.295
琅勃拉邦	0.377	0.517	0.574	1.398	2.771	2.709	2.958	3.168
穆达汉	-0.363	-0.321	-0.322	-0.450	1.306	1.303	1.269	1.432
巴色	0.501	0.589	0.254	0.115	2.094	2.040	1.963	2.201
上丁	-0.327	-0.393	-0.428	-0.400	1.234	1.208	1.156	1.134

对于极端最小径流，上丁站最小1日、3日、7日、15日径流的C_v 值（均大于0.3）均为各站中最大，其次是穆达汉站（约为0.29），其他三站的各种时间序列C_v 值则不足0.3，说明上丁站和穆达汉站的极端最小径流年际变化均较为剧烈；从各站极端最小径流的峰度系数来看，各站各时间序列的C_k 值基本小于3，表明各站均不容易发生极端枯水事件。

（2）极端径流的年际变化过程及趋势性和突变点检验。绘制各站极端最大7日和最小7日径流的年际变化过程见图6和图7（其他极端径流序列图略），可以看出对于极端最大径流，除穆达汉站呈不显著上升趋势外，其余四站的下降趋势通过显著性检验；各站的极端最小径流多数呈现上升趋势，且中下游三站（穆达汉、巴色和上丁）的上升趋势通过显著性检验（表8），尤其在2010年以后上升趋势明显。

图6 湄公河干流水文站1960-2018年极端最大7日径流年际变化过程

Fig.6 Interannual variation process of extreme maximum 7-day runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

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图7 湄公河干流水文站1960-2018年极端最小7日径流年际变化过程

Fig.7 Interannual variation process of extreme minimum 7-day runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

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表8 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流趋势显著性检验

Tab.8 Significance detection of the tendency of extreme runoff at five hydrological stations on mainstream of Mekong River during 1960-2018

站名	极端最大径流（Z值）				极端最小径流（Z值）
站名	1日	3日	7日	15日	1日	3日	7日	15日
清盛	-3.22	-3.33	-3.46	-3.82	0.94	1.20	1.65	2.24
琅勃拉邦	-2.18	-2.47	-2.42	-2.60	-0.40	-0.44	-0.19	0.42
穆达汉	0.32	0.27	0.26	0.22	6.02	6.04	6.06	6.30
巴色	-2.30	-2.29	-2.13	-1.79	4.58	4.64	4.67	4.81
上丁	-2.15	-2.01	-2.19	-2.12	2.99	3.01	3.10	3.40

根据极端最大和最小7日径流的突变点诊断结果（表3），极端最大7日径流清盛、琅勃拉邦、穆达汉、巴色和上丁五站分别在2008、2005、1993、1981和1994年发生突变；极端最小7日径流各站分别于1992、2010、2005、1985和1995年发生突变。

2.3 结果讨论

就湄公河流域各站径流序列的变化趋势而言，根据周婷等^［22］和孙周亮等^［24］分别对湄公河1960-2005年和1960-2012年的年径流量分析，前者认为清盛、琅勃拉邦、巴色站的年径流量呈下降趋势，穆达汉和上丁站呈微小上升趋势，后者则认为上丁站呈微小下降趋势，而本文研究结果表明上丁站的年径流呈现略微下降趋势，其余站的年径流变化趋势与文献［22］结论一致。上丁站的年径流呈现略微下降趋势，说明近十几年来湄公河国家对水资源开发利用进程的加快，对下游河川径流的影响开始凸显。就丰枯季径流的年际变化趋势而言，本文分析认为清盛、琅勃拉邦、巴色和上丁四站的丰水期径流呈下降趋势，穆达汉站的丰水期径流则呈上升趋势，各站的枯水期径流均呈明显上升趋势，这与周婷等^［30］对清盛站1960-2003年丰枯季径流变化趋势的结论一致。

各站的最大月径流均出现在8月，清盛、琅勃拉邦和其余三站的最小月径流分别出现在2月、3月和4月。根据周婷等^［22］对湄公河1960-2005年的月径流量分析，穆达汉、巴色和上丁站的8月份径流变化无明显趋势性，清盛站和琅勃拉邦站的8月份径流变化则呈现下降趋势；清盛站的2月径流和琅勃拉邦站3月径流呈现不显著的下降趋势，其余三站的4月径流呈现显著上升趋势。本文基于1960-2018年资料对极端径流序列的分析结果，基本与孙周亮等^［24］对湄公河极端径流的分析结果一致（除清盛站外），即：对于极端最大径流，除穆达汉站呈不显著上升趋势外，其余各站呈现下降趋势；对于极端最小径流，除了琅勃拉邦站呈不显著下降趋势（最小1日/3日/7日）外，其余各站均呈现上升趋势。清盛站是距离上游澜沧江段最近的一个水文站点，其水文情势的变化容易受上游澜沧江干流梯级水电开发的影响。近几年来，清盛站的最小极端径流呈现增加趋势，说明上游澜沧江段的水库运行对清盛站及下游各站的削峰补枯作用明显，有助于减轻下游防洪压力和减缓枯季干旱。

就湄公河各站径流序列的突变情况而言，根据周婷等^［30］基于1960-2003年序列径流资料的研究结果，无论是在年尺度还是月尺度上，上游澜沧江段的水电站开发并未使下游清盛水文站的水文情势发生突变；孙周亮等^［24］基于1960-2012年序列径流的分析结果表明清盛、琅勃拉邦、穆达汉、上丁站的年径流和丰枯水期径流均有突变发生；本文根据长序列资料（1960-2018年）分析发现清盛、琅勃拉邦、穆达汉、巴色和上丁五站的年径流、丰枯水期径流、极端最大/最小7日径流等序列亦均检测到有突变发生。由于进行突变监测的资料序列长短不一，因而本文诊断结果与孙周亮等^［24］诊断结果有一定出入。总体上可以看出，对于清盛站，基于1960-2003年序列资料（年限较短）的诊断结果为该站年径流系列未出现显著突变点，而基于1960-2018年长序列径流资料的诊断结果则为在1974年发生突变，该突变主要是由于气候变化所致。

总体上，湄公河流域各站（除了穆达汉）的年径流、丰水期径流以及极端最大径流普遍呈现下降趋势，枯水期径流及极端最小径流总体上呈现上升趋势；对于穆达汉站，其年径流、丰水期径流及极端最大径流均呈现上升趋势，主要是由于琅勃拉邦至穆达汉区间在2000年以后产流量的增加^［1］。造成湄公河径流变化的原因，既有气候变化驱动亦有人类活动影响。气候变化影响主要体现为降水和气温要素的变化，人类活动的影响主要有灌溉系统开发、梯级大坝建设、城镇发展等。通过以上趋势性和突变性诊断结果可知上游水电开发仅为次要驱动因素之一，气候变化为主要影响因素。剖析径流变化的气候变化驱动机制需要长序列气象资料，而对于跨境流域而言基础站点资料难以收集，且不同国家气象资料的监测标准和质量控制标准亦有差异，未来可借助或辅以遥感卫星数据^［1］通过多源融合法^［31］进行深入研究。

3 结语

（1）湄公河干流的年径流量沿程递增，各站年径流的年际波动相对较小；近60年来除穆达汉站呈上升趋势外，其余各站均呈波动式下降趋势，仅琅勃拉邦站趋势显著；各站年径流序列多在20世纪90年代中期发生突变，自21世纪以来各站（除穆达汉站）年径流量普遍有下降趋势。

（2）湄公河流域的径流年内分配极不均匀。最大月径流出现在8月，最小月径流出现在2-4月，丰水期径流量占年径流量的80%左右（中下游超过84%）；丰水期径流年际变化一般较小，而枯水期径流的年际变化差异较大；丰枯水期径流极值比总体呈现为自上而下沿程由小增大，特别是上丁站径流年内分配极不均匀；丰水期径流除穆达汉站呈上升趋势外，其余四站表现为下降趋势，其中清盛和琅勃拉邦站趋势显著，各站多在21世纪初发生突变；枯水期径流在各站均呈现上升趋势，除琅勃拉邦站外其余各站趋势显著，特别是清盛、穆达汉、上丁站分别于2011、2005、2011年发生突变之后上升趋势显著。

（3）对于极端最大径流序列，除穆达汉站呈不显著上升趋势外，其余各站均呈现显著下降趋势，各站多在20世纪90年代至21世纪初之间发生突变；各站极端最大径流序列的年际变化程度相对较小，清盛站相对更容易发生极端洪水事件。对于极端最小径流序列，各站的多年变化过程普遍呈现上升趋势，其中穆达汉、巴色和上丁站趋势显著，各站多在20世纪90年代至21世纪初之间发生突变；上丁和穆达汉站的极端最小径流年际变化相对较为剧烈，而清盛、琅勃拉邦、巴色三站则较为平稳，各站均不容易发生极端枯水事件。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

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摘要
Abstract
关键词
Key words
基金
引用本文
1 研究资料与方法
1.1 区域概况
1.2 数据来源
1.3 研究方法
1.3.1 水文统计特征：变差系数、极值比和峰度系数
1.3.2 Mann-Kendall趋势检验
1.3.3 Mann-Kendall突变检测
1.3.4 滑动t检验
2 结果与分析
2.1 年、季径流的年际变化特征及趋势分析
2.1.1 年径流的年际变化特征及趋势
图1 湄公河干流水文站1960-2018年径流年际变化过程
表1 湄公河干流水文站1960-2018年径流变化统计特征
表2 湄公河干流水文站1960-2018年径流变化趋势显著性检测
图2 清盛站1960-2018年径流过程的突变检验
表3 湄公河干流水文站1960-2018年不同尺度径流序列突变点检测
2.1.2 径流年内分配及丰枯水期径流变化趋势
图3 湄公河干流水文站1960-2018年径流月分配
表4 湄公河干流水文站1960-2018年丰枯水期径流统计特征
图4 湄公河干流水文站1960-2018年丰水期径流年际变化过程
图5 湄公河干流水文站1960-2018年枯水期径流年际变化过程
表5 湄公河干流水文站1960-2018年丰枯水期径流变化趋势显著性检测
2.2 极端径流的年际变化特征及趋势分析
2.2.1 极端径流指标选取
2.2.2 极端径流的年际变化过程及统计特征
表6 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流变差系数Cv
表7 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流峰度系数Ck
图6 湄公河干流水文站1960-2018年极端最大7日径流年际变化过程
图7 湄公河干流水文站1960-2018年极端最小7日径流年际变化过程
表8 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流趋势显著性检验
2.3 结果讨论
3 结语
参考文献

收稿日期	出版日期
2021-03-01	2021-10-15
发布日期
2021-11-09

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Abstract

关键词

Key words

基金

引用本文

1 研究资料与方法

1.1 区域概况

1.2 数据来源

1.3 研究方法

1.3.1 水文统计特征：变差系数、极值比和峰度系数

1.3.2 Mann-Kendall趋势检验

1.3.3 Mann-Kendall突变检测

1.3.4 滑动t检验

2 结果与分析

2.1 年、季径流的年际变化特征及趋势分析

2.1.1 年径流的年际变化特征及趋势

图1 湄公河干流水文站1960-2018年径流年际变化过程

表1 湄公河干流水文站1960-2018年径流变化统计特征

表2 湄公河干流水文站1960-2018年径流变化趋势显著性检测

图2 清盛站1960-2018年径流过程的突变检验

表3 湄公河干流水文站1960-2018年不同尺度径流序列突变点检测

2.1.2 径流年内分配及丰枯水期径流变化趋势

图3 湄公河干流水文站1960-2018年径流月分配

表4 湄公河干流水文站1960-2018年丰枯水期径流统计特征

图4 湄公河干流水文站1960-2018年丰水期径流年际变化过程

图5 湄公河干流水文站1960-2018年枯水期径流年际变化过程

表5 湄公河干流水文站1960-2018年丰枯水期径流变化趋势显著性检测

2.2 极端径流的年际变化特征及趋势分析

2.2.1 极端径流指标选取

2.2.2 极端径流的年际变化过程及统计特征

表6 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流变差系数Cv

表7 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流峰度系数Ck

图6 湄公河干流水文站1960-2018年极端最大7日径流年际变化过程

图7 湄公河干流水文站1960-2018年极端最小7日径流年际变化过程

表8 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流趋势显著性检验

2.3 结果讨论

3 结 语

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参考文献

表6 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流变差系数C_v

表7 湄公河干流水文站1960-2018年极端径流峰度系数C_k

3 结语