1. 引言
长江大通站位于安徽省池州市梅陇镇，建站已有九十多年历史。该站位于长江下游干流水系，集水面积约为1.7 × 106 km2，距河口距离为624 km，是东海的海洋潮汐所能到达的河流的上界，也是国家一类水文站，是对长江下游地区水情监测的重要测站，承担着长江下游地区，赣、皖、苏、沪等地区的防汛测报和水质监测任务。研究长江大通站流量变化规律，以及近些年来气候变化对长江大通站流量变化的影响，对于水文预报工作和研究长江口的演变规律有着重要的作用。
近年来，气候变化不仅对环境和社会经济产生了巨大影响，对生态环境和水文要素也产生了极大影响[1] [2] 。暖干化的气候趋势使区域水资源量减少，而暖湿或冷湿化的气候趋势使流域水资源量有所增加[3] 。目前研究气候变化对水文要素的影响，多从降水和气温两个因子出发[3] -[6] 。研究表明，径流与气温和降水存在线性统计关系[7] ，但是，大部分区域径流受降水的影响要敏感于气温的影响，当二者共同作用时，径流量变化更加复杂。例如，在气温不变的前提下，如果降水增加10%，黑河上游地区多年平均径流深分别增加24%[3] ，而在东北地区河川径流量与土壤湿度将分别增加17.3%和4.9%[4] ；在灞河流域，降水量增加1 mm，径流深便可增加0.013亿m3[5] ；在美国华盛顿洲的河流径流将增加1.59倍[8] ；澳大利亚地区河流径流量将增加25.0%左右[9] 。在降水不变的情况下，如果气温升高1℃，在黑河上游地区径流深可减少6%[3] ，在东北地区河川径流量可减少4.04%[4] ；在灞河流域径流深可减少0.106亿m3[5] ；在美国河流径流量可减少2.45%到5.77%[6] 。当降水和气温同时变化时，例如，降水增加10%，同时气温升高1℃和2℃，黑河地区径流深有可能增加15%和8%；如果降水增加20%，气温升高1℃和2℃，径流深可能会增加39%和31%[3] 。但是，不同地区的径流对气温与降水变化的响应不同。
研究水文要素变化特征及其对气候变化响应的方法，也因为研究区域不同而有所差异。例如，将多元回归模型[5] 、SWAT模型[10] 、VIC模型[11] 等用于研究降水和气温变化对水文要素的影响；利用GCM的输出结果，在一定的情景假定下，结合各种水文模型，评估不同区间河川径流量对气候变化的响应[12] [13] 。
对于长江大通站这样的重要水文测站，过去的研究主要集中在径流系列的趋势性、突变性、周期性和年内分配特征、丰枯演化规律上[1] [14] [15] 。研究表明，大通站的径流总体趋势和周期变化并不十分明显，但径流年内变化趋势、突变特性和分配特征有所改变，枯水年多以连续形式出现，枯水状态明显增多。上述研究从统计学角度分析大通水文要素的变化特征，得出了大通流量明显减少的结论。
大通流量减小的原因，既与气候变化有关，也与人类活动有关。从人类活动方面看，长江流域大量水电工程建设，改变了天然径流过程，使许多水文站的水文要素有明显变化。例如，葛洲坝水库因其为小库容径流式水库，其运行对下游的径流分配几乎没有影响[16] 。但是，丹江口水库建库后，对汉江下游仙桃站有微弱的影响；对汉口站径流年内过程影响较小；对宜昌站洪期径流有一定影响；对下游大通站径流年内过程影响微弱[17] 。但是，三峡水库的运行对大通站径流年内过程有一定影响[17] [18] 。
本文则是从气候变化的角度，特别是根据区域气候要素，包括降水量、气温、相对湿度、日照时数和风速等要素的变化，探讨气候变化对大通流量的影响，分析大通站流量减少的可能原因。
2. 数据资料和分析方法
2.1. 数据
本文所用的长江大通水文站1951年到2011年61年的月平均流量资料，来自于长江流域年鉴。
气象资料，包括气温、降水、日照、风速、湿度等，自于中国气象局气象信息共享网，时间长度为1961年到2012年，共计52年。由于长江大通站没有直接观测的气象资料，所以选取大通站周围宁国、黄山、安庆、景德镇4个测站的气象资料，将这四个站的气象要素取算术平均值作为长江大通站区域气象资料的代表。选取的水文和气象站的站点位置等信息见表1。
2.2. 方法
1) 趋势分析方法及流量异常特征分析方法
采用一元线性回归模型，分析水文气象要素时间序列的线性变化趋势。用超过平均值(或低于)1倍和2倍标准差的程度来反映水文气象要素的异常特征。
2) M-K方法
用M-K方法进行突变分析，即通过构造正序列和逆序列两个序列的方式判断时间序列的突变点，正
Table 1. Name and location of hydrological and meteorological stations
表1. 水文站和气象站的站名及地理位置
序列的值为正时，表示有上升趋势，正序列的值为负时，表明有下降趋势。如果正逆序列两曲线出现交点，并且此交点在统计显著性水平的临界线之间，那么交点对应的时刻便是突变开始的时间。详细的计算过程见文献[5] 。
3) 多元回归分析方法
本文用多元回归分析方法探讨气象要素对大通站流量变化的影响。因变量为流量因子(y)，自变量选取了四个气象要素，分别降水量(x1)、气温(x2)、日照时数(x3)和平均湿度(x4)。因变量y与4个自变量x1，x2，…x4之间的线性关系可表示为：
(1)
式(1)中，回归系数采用最小二乘法估计，计算每个自变量对因变量的方差贡献，以此分析气象要素对流量的影响程度。
3. 流量变化特征
3.1. 年内变化特征
为了区分一年之内的枯水期和丰水期，本文引入效率系数的概念。效率系数的定义是各月平均流量与年平均流量的比值，它反映的是月平均流量对年平均流量的贡献。效率系数大于1说明该月份流量相对较大，属于丰水期(HWP, High water period)；效率系数小于1说明该月流量相对较小，属于枯水期(LWP, Low water period)。图1给出了大通站平均流量和效率系数(EC)的年内变化。可以看出7月份是大通站流量最多的月份，1月份是流量最少的月份。在图1中还可以看到，5~10月份的多年平均效率系数均大于1，特别是7月份，平均流量最大，效率系数也最大，因此定义5~10月份为丰水期。11月到转年4月效率系数值均小于1，表明这几个月份的流量偏小，因此，定义11月~转年4月为枯水期。这与多数文献的定义一致。
3.2. 年际变化特征
1) 年平均流量的年际变化
图2是长江大通水文站61年来的平均流量资料的时间变化曲线，其中，红色和蓝色虚线分别表示多年平均流量±1倍标准差线，超过这个数值的年份意味着流量偏大或偏小，红色和蓝色点线分别表示多年平均流量±2倍标准差线，它们是流量极端偏大或极端偏小年份的分界线。从图2可以看出，流量偏大的年份共有7年，分别为1952，1954，1964，1973，1983，1998和2010年，其中1954年和1998年流量
Figure 1. The variation of intra-annual mean flow and efficiency coefficient
图1. 流量及效率系数年内变化图
最大，为流量极端偏大年份，这两年长江流域发生了全流域严重洪涝灾害，大通站的流量也有强烈反映。流量偏小的年份共有9年，分别是1960，1963，1971，1972，1978，1979，1986，2006和2011年，没有流量极端偏小年份。从图2中还可以看出，年平均流量呈微弱的减小趋势，强度大约为19.90 m3·s−1·a−1。
2) 丰枯期平均流量的年际变化
根据前面效率系数的分析，将大通站流量重新划分水文年，图3是划分水文年以后，1951~2011年大通站丰、枯水期平均流量的年际变化图。从图3中可以看出，丰水期流量有减小趋势，减小率为−66.741 m3·s−1·a−1，枯水期流量略有增加趋势，增加率为20.084 m3·s−1·a−1。
4. 大通区域气候变化特征
4.1. 气温变化特征
对于近些年来气候变暖这一明显气候变化，本文用温度变化来探讨长江大通站的气候变暖特征。图4给出了大通区域气温的时间变化曲线，从图4中可以看出，在1990年代以前，大通区域气温呈波动变化，无明显趋势；1990年代以后，气温迅速增加，有明显上升趋势。在整个时间序列中，气温的线性趋势达到了0.025℃·a−1的强度。
为了确认气温的转变时期，图5给出了气温的M-K检验结果。可以看到，在1961到1980年期间，
Figure 2. The intra-annual change in the streamflow of Datong hydrological station
图2. 大通水文站年平均流量时间变化图
Figure 3. The time series of annual mean flow in the high (HWP) and low water periods (LWP) in Datong
图3. 大通站丰、枯水期流量的年际变化图
Figure 4. The time series of temperature of Datong
图4. 大通站气温时间序列变化
Figure 5. The M-K abrupt test of temperature
图5. 气温M-K法突变检验
气温变化比较平稳，1980年代以后，气温逐渐呈升高，与图4显示的结果一致。但是，在1994年前后气温出现了明显转折，由于该点达到了统计显著性0.05水平，可以认为气温发生突变。据此，本文取1994年为气温突变的分界点，也将此作为气候变暖的时间分割点，并以此时间点为分界点，讨论流量以及其他气象要素的变化。
4.2. 区域气候变化特征
为了了解大通区域气候变化特征，除了对气温变化进行分析以外，还选取了降水量、风速、日照时数和相对湿度等气象要素，全面分析大通站的气候变化。表2和表3分别是气温等5个气象要素在1961~2012、1961~1993和1994~2012年三个时间段的年均值和趋势。
从均值变化的角度来看(见表2)，1994年以后比以前，年平均降水量增加了14.4 mm，气温增加了0.9℃；风速、日照时数和相对湿度分别减小了0.4 m/s、7.1 h和1%。枯水期和丰水期年降水量和温度都有所增加，风速、日照时数和相对湿度都有所减小，与各个气象因子均值的年序列中的变化相同。
从趋势变化的角度来分析(见表3)，在1961年到2012年长达52年的时间尺度中，气温和年降水量均为增加趋势，而风速、日照时数和相对湿度均为减小的趋势。但是，在丰、枯水期中，有些气象要素的趋势发生变化，例如，降水量、风速、气温和相对湿度保持一致，或增加、或减小；而日照时数在丰水期为减小趋势，在枯水期中则为增加趋势。
在气温突变前后，气象要素的趋势有些变化。在1994年以前，降水量在三个时间序列中均为增加趋势，特别是在丰水期增加明显；风速在年和枯水期序列均为减小趋势，但是，在丰水期为增加趋势；气温与风速的趋势正好相反；日照时数和相对湿度在三个序列中均为减小趋势。但是，在1994年之后，降
Table 2. The mean of climate elements
表2. 气候要素的均值
Table 3. The trends of climate elements
表3. 气候要素的趋势
水量均为明显的减少趋势；风速减小的程度变得很大；气温则转变为明显的增加趋势；相对湿度呈显著减少趋势；而日照时数在年和枯水期序列为增加趋势，在丰水期继续保持减小趋势。
这种结果表明，年降雨量和风速在丰水期的趋势比枯水期变化更加剧烈，减小趋势更加明显；气温突变以后，增暖强度加大；日照时数的减小趋势变缓；而相对湿度的减小程度加大。
5. 流量对气候变化的响应
5.1. 流量在气候变暖前后的变化特征
以1994年为气候变化的转折点，选取流量和气候因子相同的时间尺度1961到2011年51年的资料，讨论年平均流量、丰水期和枯水期在1994年前后的变化特征。图6和图7分别是大通站年、丰水期和枯水期平均流量在1994年前后的时间变化曲线。计算表明，在气温突变点前后，多年平均流量发生变化，1994年以前，年平均流量为27,900 m3/s，1994年以后，年平均流量增加为28,100 m3/s。枯水期平均流量由16,300 m3/s增加为17,300 m3/s，丰水期平均流量由39,500 m3/s减小到39,000 m3/s。气温突变点前，年平均流量呈微弱的增加趋势，大约每年增加13.104 m3·s−1(见图6(a))，丰水期平均流量以−29.423 m3·s−1·a−1
(a) Before 1994 (b) After 1994
Figure 6. Before and after 1994 the change of annual average flow of Datong hydrological station
图6. 大通站1994年前后年平均流量的时间变化
(a) Before 1994 (b) After 1994
Figure 7. Before and after 1994 the change of the high and low water periods flow of Datong hydrological station
图7. 1994年前后大通站丰、枯水期平均流量的时间变化
的程度减少，而枯水期的平均流量以56.693 m3·s−1·10a−1的程度增加(见图7(a))。在1994年以后，年、丰水期和枯水期的平均流量均呈显著减少趋势，减少程度分别达到了−388.5 m3·s−1·a−1(见图6(b))、−650.4 m3·s−1·a−1和−123.1 m3·s−1·a−1的程度(见图6(b)和图7(b))。
5.2. 气候要素对流量的影响
流量产生这种变化是否仅仅由于气温升高引起？气温升高对流量的影响程度能达到多少？为了研究这些问题，本文用多元回归分析的方法，分析气象要素对大通站平均流量的影响，用方差贡献率衡量各个气象要素对流量因子的影响程度。
由于风速的影响作用偏小，同时，考虑风速的多元回归方程的拟合效果不能通过显著性0.05水平的检验，所以，将风速去除，仅考虑降水量、气温、月日照时数和相对湿度4个气象要素，建立多元回归方程，回归效果良好，通过了显著性0.05水平的检验。
表4是不同时间尺度的平均流量与各个气候要素的线性回归计算结果，表中括号中的负号表示回归方程中该要素的系数为负值，表示该要素对流量变化具有负作用。可以看到，在年序列中，降水量的方差贡献最大，对平均流量的影响程度占总影响力的61.9%；其次是相对湿度和气温，分别达到了18.6%和13.5%；影响最小的是日照时数，方差贡献仅为6%。在气温突变点以后，降水量的正作用显著增加，增加幅度为18.9%，日照时数的正作用略有增加，增加幅度为1.5%，而气温和相对湿度的正作用有所减小，减小幅度分别为9.8%和10.5%。综上所述，无论在哪个时段，降水量都是影响径流的主要因子，因
Table 4. The variance contribution of regional climate elements in different periods
表4. 不同时期区域气象要素对大通流量的方差贡献
此流量的年际变化和年降水量的年际变化基本一致。
对于枯水期序列，从1961~2011年整体来看，降水量的正作用对径流的影响最大，达到了57.3%；相对湿度的正作用位于第二，方差贡献为25.6%；气温和月日照时数的负作用影响较小，方差贡献率分别为5.1%和2.1%。在1994年以前，降水量的作用仍为最大，相对湿度的作用次之，气温和日照时数最小；但是，在1994年之后，降水量作用迅速减小，相对湿度的正作用和气温的负作用迅速增大，分别位列第一和第二，而降水量和日照时数的作用相当，在5%左右。
对于丰水期序列，从1961~2011年的时间尺度看，降水量和相对湿度仍然是影响流量的主要因素，但是，在1994年之后，相对湿度的正作用也明显增加，方差贡献率达到了48%，成为影响流域第一的气候要素，日照时数方差贡献率也由之前的0增加到了13.2%，降水量和气温的影响作用减小，方差贡献率分别减小了41%和2.0%。
根据气象要素对流量的影响程度，可以对1994年以后年平均流量和丰、枯期流量明显减小给出较合理的解释。流量的减少与降水和相对湿度的减少有密不可分的关系，尽管气温增加和日照时数减小会对流量增加有微弱的贡献，但是，在降水量和相对湿度大幅度减小的情况下，流量减少也就不可避免了。
6. 结论
本文利用M-K方法，一元和多元回归等方法，分析了长江大通水文站1951~2011年的流量变化，从大通区域气候变化的角度，分析了气候要素变化对流量的影响，综合归纳可得到如下结论。
1) 大通站流量具有明显的年际变化特征和丰枯变化特征，丰水期为5~10月，枯水期为11到转年4月份。在1951~2011年期间，年平均流量呈微弱的减小趋势，趋势达到了−19.90 m3·s−1·a−1；丰水期流量也有减小趋势，减小率为−66.741 m3·s−1·a−1；枯水期流量有微弱的增加趋势，增加率为20.084 m3·s−1·a−1。
2) 大通区域气候存在明显变化，1994年之前，气温变化平稳，1994年以后，气温显著升高，将1994年作为气温变暖的转折点以后，降水量、相对湿度、日照时数和风速也都有明显的变化，特别是在最近20多年气温显著升温的时段中，降水量、相对湿度和日照时数都出现不同程度的减小。
3) 大通流量在1994年前后也有明显变化，1994年以前，年序列流量和丰水期序列均有微弱的增加趋势，枯水期有微弱的减小趋势。但是，1994年以后，三种流量序列均有明显的减少趋势，特别是年序列和丰水期序列下降明显，枯水期下降程度偏小。
4) 流量变化与气候要素的变化有很大关系。气候要素中对流量影响最大的是降水量和相对湿度，影响较小的是气温和日照时数。降水量和相对湿度的增加(或减小)，可使流量显著增加(或减少)；而气温和日照时数的增加(或减小)，可使流量减少(或增加)。但是，不同时期，气候要素与流量的对应关系有所不同，因而，气候要素对流量的影响程度也随之变化。近20多年来区域降水量、相对湿度和日照时数减小对大通流量的减少负主要责任，气温升高对流量减少有次要作用。
致 谢
感谢国家自然科学基金(41371050)对本文的资助。
NOTES
作者简介：荣艳淑，女，江苏南京，河海大学水文水资源学院，教授，研究方向：水文气象，气候变化、旱涝气候研究等。