基于Budyko模型的巴音布鲁克山区暖季人工增水作业效果分析

降水量作为人工增水效果分析常用指标,受地理、经济、技术等影响,往往可研究分析的代表性数据站点数量较少,一定程度上对区域性效果检验精度造成影响。为此,基于1973—2018年的5—9月巴音布鲁克气象站逐日气象资料和开都河上游大山口水文站逐月径流量资料,利用Bu⁃dyko模型构建径流模拟方程,并运用序列试验检验、不成对秩和检验以及t检验等统计方法,以降水量、径流量等作为指标,探讨该区域暖季不同统计指标对人工增水作业效果检验的差异性。结果表明:(1)基于Budyko模型得出的径流量与降水量不但相关性极高(R2=0.9971,P<0.001),而且速率与趋势变化一致,表明模拟径流量不仅能准确反映降水量变化趋势,还能代表降水对径流的影响量。(2)将实测径流量、模拟径流量和降水量作为统计变量,利用不对称秩和检验及t检验,分析得出人工增水作业后,降水量与径流量增加显著(P<0.02)。(3)降水量作为统计指标检验功效最好,人工增水作业开展后只需增值11.59%就能显著检验出效果,而模拟径流量相比实测径流量的检验功效值低3.72%,说明检验功效有提升。(4)选取统计显著性水平90%的置信区间,得出作业期(1994—2018年)比历史期(1973—1993年)的暖季月均降水量绝对增加值为5.38 mm,相对增率为12.05%;模拟径流量绝对增加值为4.53 m^(3)·s^(-1),相对增率为14.7%;实测径流量绝对增加值为28.48 m^(3)·s^(-1),相对增率为18.48%,表明巴音布鲁克山区暖季人工增水作业效果显著。

1960—2011年巴音布鲁克山区降水变化趋势与突变特征

利用巴音布鲁克气象站1960—2011年逐日降水资料,统计了逐年降水日数、降水量、以及5—9月不同量级降雨日数、降雨量,进而得到暖季不同降雨雨强,运用线性趋势系数、M-K检验及滑动T检验等方法分析了巴音布鲁克山区降水的变化趋势和突变特征。结果表明:近52 a来巴音布鲁克山区年降水量和降水日数呈明显的增加趋势,气候倾向率分别为9.5 mm/10 a、3.2 d/10 a,然而年降水量和降水日数的增加主要源自冷季而非暖季,年降水量与降水强度关系更密切。巴音布鲁克山区暖季5—9月降雨量占年降水量的八成以上,暖季微雨日显著减少,小雨事件对年降水量的贡献率减弱,大雨和暴雨的贡献率增加。冷季降水量和降水日数显著增加,冷季降水日数在1975年附近发生增多突变,冷季降水量在2003年后发生增多突变。