摘要:
基于黑河上游山区1980—2022年水文气象观测数据,采用Mann-Kendall检验与Yamamoto方法识别水文气象要素的趋势及突变特征,构建耦合融雪模块的ABCD-snow模型,并结合任意时间尺度的Budyko水热耦合平衡框架,在考虑多因子耦合作用的基础上,拓展敏感性归因方法,量化了突变前后气候与下垫面因子对黑河上游径流年、季、月等多时间尺度演变的影响。结果表明:研究时段黑河上游径流在1997年发生突变,突变前年径流量呈不显著下降趋势,夏秋季降幅最大,突变后年径流量呈显著上升趋势,除夏季增幅不显著外,其余季节均呈显著增长态势;ABCD-snow模型可有效提升对寒区关键水文过程的刻画能力,率定期Kling-Gupta效率系数由0.75提高至0.90,较好地再现了春季径流融雪补给特征;1980—1997年,夏秋季降水量减少与蒸散发增强导致径流减少,尤其体现在6月、8月、9月,1998—2022年,降雨与融雪增加成为径流增加的主要影响因素,潜在蒸散发增长趋势减缓与归一化植被指数增强进一步促进了流域产流;径流过程对气候变化响应愈发敏感,其相对贡献率由突变前的56.9%升至70.7%,多因子协同效应普遍低于1.1%。