基于淮河流域7个水文站点1956-2016年逐日径流量和72个雨量站点1960-2016的逐日降水量数据,利用Pettitt变异点检测、生态赤字和生态剩余等生态径流指标,定量分析淮河流域水文变异特征,根据生物多样性指标和水文变异指数间的关系,分析该...基于淮河流域7个水文站点1956-2016年逐日径流量和72个雨量站点1960-2016的逐日降水量数据,利用Pettitt变异点检测、生态赤字和生态剩余等生态径流指标,定量分析淮河流域水文变异特征,根据生物多样性指标和水文变异指数间的关系,分析该流域水文变异的生态效应,利用位置、尺度、形状的广义可加模型(Generalized Additive Models for Location,Scale and Shape,GAMLSS)理论框架量化气候因子对生态径流变化的贡献。研究表明:(1)水文变异后生态剩余减少,生态赤字增多,干流流量历时曲线比支流下移更明显;年生态剩余/赤字与面降水距平变化一致,水利工程调蓄作用是夏季生态径流与降水距平相关性差的主要原因;(2)除冬季外,淮河流域年、季尺度生态赤字(生态剩余)逐年增加(减小),春季增加最为明显。尽管冬季生态剩余比其他季节高,但生态剩余整体减小,21世纪干流生态剩余达最低,香农指数表明淮河流域生物多样性逐年下降。生态径流指标与水文改变指标(Indicators of Hydrologic Alteration,IHA)指标相关达0.45,能体现IHA大部分参数信息;(3)淮河流域生态径流对北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation,NAO)、太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)和Nino3.4气候因子影响最为敏感。干流生态径流对气候因子响应最敏感,而支流生态径流对气候因子响应不敏感,通过GAMLSS模型构建的生态径流对极端值和局部趋势拟合的效果更优。展开更多
文摘基于淮河流域7个水文站点1956-2016年逐日径流量和72个雨量站点1960-2016的逐日降水量数据,利用Pettitt变异点检测、生态赤字和生态剩余等生态径流指标,定量分析淮河流域水文变异特征,根据生物多样性指标和水文变异指数间的关系,分析该流域水文变异的生态效应,利用位置、尺度、形状的广义可加模型(Generalized Additive Models for Location,Scale and Shape,GAMLSS)理论框架量化气候因子对生态径流变化的贡献。研究表明:(1)水文变异后生态剩余减少,生态赤字增多,干流流量历时曲线比支流下移更明显;年生态剩余/赤字与面降水距平变化一致,水利工程调蓄作用是夏季生态径流与降水距平相关性差的主要原因;(2)除冬季外,淮河流域年、季尺度生态赤字(生态剩余)逐年增加(减小),春季增加最为明显。尽管冬季生态剩余比其他季节高,但生态剩余整体减小,21世纪干流生态剩余达最低,香农指数表明淮河流域生物多样性逐年下降。生态径流指标与水文改变指标(Indicators of Hydrologic Alteration,IHA)指标相关达0.45,能体现IHA大部分参数信息;(3)淮河流域生态径流对北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation,NAO)、太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)和Nino3.4气候因子影响最为敏感。干流生态径流对气候因子响应最敏感,而支流生态径流对气候因子响应不敏感,通过GAMLSS模型构建的生态径流对极端值和局部趋势拟合的效果更优。
