基于Budyko模式的白洋淀流域不同时间尺度径流对气候变化的响应研究

doi:10.13745/j.esf.sf.2024.7.50

地学前缘 ›› 2025, Vol. 32 ›› Issue (1): 449-458.DOI: 10.13745/j.esf.sf.2024.7.50

基于Budyko模式的白洋淀流域不同时间尺度径流对气候变化的响应研究

于涛¹^,²(), 韩鹏飞¹^,²^,^*(), 王旭升¹^,², 蒋小伟²^,³, 张志远¹^,², 万力³

1.中国地质大学(北京) 水利部地下水保护重点实验室(筹), 北京 100083
2.中国地质大学(北京) 水资源与环境学院, 北京 100083
3.中国地质大学(北京) 地下水循环与环境演化教育部重点实验室, 北京 100083

收稿日期:2024-06-11 修回日期:2024-07-02 出版日期:2025-01-25 发布日期:2025-01-15
通信作者: *韩鹏飞(1988—),男,副教授,主要从事流域水循环和水文模型研究工作。E-mail: pfhan@cugb.edu.cn
作者简介:于涛(2001—),男,硕士,主要从事水文模型研究工作。E-mail: yt20220222@163.com
基金资助:
科技部科技创新专项(2022XACX0900);国家自然科学基金项目(42302280);中央高校基本科研业务费(2652022039)

Response to climate change of runoff at different time scales in the Baiyangdian Lake Basin based on the Budyko model

YU Tao¹^,²(), HAN Pengfei¹^,²^,^*(), WANG Xusheng¹^,², JIANG Xiaowei²^,³, ZHANG Zhiyuan¹^,², WAN Li³

1. Key Laboratory of Groundwater Conservation of Ministry of Water Resources (in preparation), China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083, China
2. School of Water Resources and Environment, China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083, China
3. Ministry of Education Key Laboratory of Groundwater Circulation and Environment Evolution,China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083, China

Received:2024-06-11 Revised:2024-07-02 Online:2025-01-25 Published:2025-01-15

摘要/Abstract

摘要：

气候变化严重影响流域内水资源的形成和水文要素之间的转化,准确量化河川径流对气候变化的响应对流域水资源的合理开发利用具有重要意义。当前非稳态条件下的水文气候弹性解析研究相对较少,本研究以白洋淀流域山区的八个子流域为研究区,使用最新提出的基于Budyko模式的非稳态径流弹性系数解析新方法,将年际径流对气候变化的响应进行分析,在中国流域验证该方法的有效性,将其适用范围进行拓展,并进一步与采用多年时间尺度稳态条件下的基于Budyko模式的弹性方法分析结果进行对比。结果表明:年际尺度下,年蒸散比和水储量变化比与年干旱指数具有良好的线性相关性;在年际和多年时间尺度下河川径流对降水变化更为敏感;而年际尺度下径流弹性系数小于多年稳态下的结果,表明流域水储量对径流气候变化的响应起到了重要的调节作用。年际弹性系数与流域面积的相关性较好。本研究验证了最新提出的基于Budyko模式的非稳态径流弹性系数新方法的有效性,并进一步将其适用性由湿润区拓展到半湿润、半干旱地区,对今后白洋淀流域和雄安新区水资源的合理利用具有重要的指导意义。

关键词: Budyko模式, 气候变化, 弹性系数, 白洋淀流域

Abstract:

Climate change significantly impacts the formation of water resources and the transformation of hydrological elements within basins. Accurately quantifying river runoff responses to climate change is crucial for the sustainable development and efficient utilization of water resources. However, research on hydrological climate elasticity under non-stationary conditions remains relatively limited. This study focuses on eight sub-basins in the mountainous region of the Baiyangdian Lake Basin, employing a newly developed non-stationary runoff elasticity coefficient analysis method based on the Budyko model to examine the annual runoff response to climate change. The proposed method is validated in a Chinese basin, broadening its applicability, and is compared with results obtained using the Budyko model-based elasticity method under multi-year stationary conditions. The results reveal the following: on an annual scale, the annual evapotranspiration ratio and water storage change ratio exhibit a strong linear correlation with the annual aridity index; runoff is more sensitive to changes in precipitation at both annual and multi-year time scales; the annual runoff elasticity coefficient is smaller than the coefficient calculated under multi-year stationary conditions, highlighting the significant regulatory role of basin water storage in runoff responses to climate change. Furthermore, the annual elasticity coefficient is strongly correlated with basin area. This study validates the effectiveness of the newly proposed non-stationary runoff elasticity coefficient method based on the Budyko model and extends its applicability from humid regions to semi-humid and semi-arid areas. These findings provide valuable guidance for the sustainable management of water resources in the Baiyangdian Lake Basin and the Xiong’an New Area.

Key words: Budyko framework, climate change, elasticity coefficient, Baiyangdian Lake Basin

中图分类号:

于涛, 韩鹏飞, 王旭升, 蒋小伟, 张志远, 万力. 基于Budyko模式的白洋淀流域不同时间尺度径流对气候变化的响应研究[J]. 地学前缘, 2025, 32(1): 449-458.

YU Tao, HAN Pengfei, WANG Xusheng, JIANG Xiaowei, ZHANG Zhiyuan, WAN Li. Response to climate change of runoff at different time scales in the Baiyangdian Lake Basin based on the Budyko model[J]. Earth Science Frontiers, 2025, 32(1): 449-458.

图/表 10

图1 研究区概况图

Fig.1 Overview map of the study area

表1 数据收集概况

Table 1 Overview of data collection

数据	时间	分辨率	数据来源
降水量、蒸发皿蒸发量	1982—2010	逐日	中国地面气候资料日值数据集(V3.0)
实际蒸散量	2000—2010	逐年;500 m	MOD16A3数据集
实际蒸散量	1982—2010	逐月;1 km	Synthesized ET数据集^[33]
径流量	1982—2010	逐月	海河流域水文年鉴
耕地面积	1986—2010	逐年;30 m	CACD数据集^[34]

表2 8个子流域的基本信息

Table 2 Basic information of the eight sub-basins

流域编号	水文站	流域面积/km²	年均降水量/mm	年均潜在蒸散量/mm	年均径流深/mm	干旱指数	耕地占比
#1	城头会	1 613	435.5	966.7	35.7	2.22	28.7%
#2	倒马关	2 746	458.4	960.9	52.3	2.10	17.8%
#3	阜平	2 190	526.9	958.2	53.8	1.82	0.6%
#4	王快水库	3 758	528.1	958.7	94.9	1.82	1.3%
#5	西大洋水库	4 414	476.2	955.3	59.6	2.01	15.6%
#6	张坊	4 937	486.4	928.3	67.1	1.91	5.5%
#7	紫荆关	1 769	489.9	937.1	39.4	1.91	12.7%
#8	中唐梅	3 450	468.6	957.6	53.5	2.04	15.1%

图2 年际蒸散比与干旱指数在Budyko空间中的分布

Fig.2 Distribution of annual evapotranspiration ratio and aridity index in Budyko space

图3 年际水储量变化比与干旱指数在Budyko空间中的分布

Fig.3 Distribution of annual storage change ratio and aridity index in Budyko space

表3 8个子流域计算的年际弹性系数

Table 3 Interannual elasticity coefficients calculated for eight sub-basins

流域编号	水文站	$ε Q P i$	$ε Q E 0 i$	ε_QP	$ε Q E 0$
#1	城头会	0.04~0.72	0.28~0.96	0.50	0.50
#2	倒马关	1.12~1.60	-0.60~-0.12	1.39	-0.39
#3	阜平	1.09~1.38	-0.38~-0.09	1.21	-0.21
#4	王快水库	1.26~4.33	-3.33~-0.26	2.61	-1.61
#5	西大洋水库	1.30~3.72	-2.72~-0.30	2.16	-1.16
#6	张坊	1.16~2.12	-1.12~-0.16	1.67	-0.67
#7	紫荆关	1.17~2.01	-1.01~-0.17	1.55	-0.55
#8	中唐梅	1.28~4.09	-3.09~-0.28	2.41	-1.41
平均值				1.69	-0.69
变异系数				0.38	-0.94

表3 8个子流域计算的年际弹性系数

Table 3 Interannual elasticity coefficients calculated for eight sub-basins

流域编号	水文站	$ε Q P i$	$ε Q E 0 i$	ε_QP	$ε Q E 0$
#1	城头会	0.04~0.72	0.28~0.96	0.50	0.50
#2	倒马关	1.12~1.60	-0.60~-0.12	1.39	-0.39
#3	阜平	1.09~1.38	-0.38~-0.09	1.21	-0.21
#4	王快水库	1.26~4.33	-3.33~-0.26	2.61	-1.61
#5	西大洋水库	1.30~3.72	-2.72~-0.30	2.16	-1.16
#6	张坊	1.16~2.12	-1.12~-0.16	1.67	-0.67
#7	紫荆关	1.17~2.01	-1.01~-0.17	1.55	-0.55
#8	中唐梅	1.28~4.09	-3.09~-0.28	2.41	-1.41
平均值				1.69	-0.69
变异系数				0.38	-0.94

图4 8个子流域的多年平均蒸散比和干旱指数在Budyko空间中的分布。ω为傅抱璞[37]公式中的流域下垫面参数

Fig.4 Distribution of multi-year average evapotranspiration ratio and aridity index for eight sub-basins in Budyko space. ω represents the underlying surface parameter in Fu Baopu’s formula[37].

表4 8个子流域计算的多年平均尺度下的径流弹性系数

Table 4 Runoff elasticity coefficients for eight sub-basins at a multi-year average scale

流域编号	水文站	参数ω	$ε ¯ Q P$	$ε ¯ Q E 0$
#1	城头会	2.80	2.72	-1.72
#2	倒马关	2.59	2.49	-1.49
#3	阜平	2.92	2.78	-1.78
#4	王快水库	2.34	2.20	-1.20
#5	西大洋水库	2.56	2.45	-1.45
#6	张坊	2.53	2.41	-1.41
#7	紫荆关	3.08	2.96	-1.96
#8	中唐梅	2.62	2.52	-1.52
平均值			2.56	-1.56
变异系数			0.09	-0.14

表4 8个子流域计算的多年平均尺度下的径流弹性系数

Table 4 Runoff elasticity coefficients for eight sub-basins at a multi-year average scale

流域编号	水文站	参数ω	$ε ¯ Q P$	$ε ¯ Q E 0$
#1	城头会	2.80	2.72	-1.72
#2	倒马关	2.59	2.49	-1.49
#3	阜平	2.92	2.78	-1.78
#4	王快水库	2.34	2.20	-1.20
#5	西大洋水库	2.56	2.45	-1.45
#6	张坊	2.53	2.41	-1.41
#7	紫荆关	3.08	2.96	-1.96
#8	中唐梅	2.62	2.52	-1.52
平均值			2.56	-1.56
变异系数			0.09	-0.14

图5 年际径流弹性系数与流域面积(a,b)、干旱指数(E0/P)(c,d)以及耕地占比(e,f)散点图

Fig.5 Scatter plots of annual runoff elasticity coefficient and watershed area (a, b), aridity index (E0/P) (c, d) and proportion of cultivated land (e, f)

图6 相关曲线斜率与流域面积(a,d,g)、干旱指数(E0/P)(b,e,h)以及耕地占比(c,f,i)散点图

Fig.6 Scatter plots of correlation curve slope and watershed area (a,d,g), aridity index (E0/P) (b,e,h) and proportion of cultivated land (c,f,i)

参考文献 37

[1]	HAN P F, WANG X S, ZHOU Y X, et al. Three-dimensional inter-basin groundwater flow toward a groundwater-fed stream: identification, partition, and quantification[J]. Journal of Hydrology, 2024, 629: 130524.
[2]	王鹏寿, 许民, 韩海东, 等. 天山南坡阿克苏流域冰川物质平衡及其融水径流对气候变化的响应研究[J]. 地学前缘, 2024, 31(2): 435-446. DOI
[3]	韩鹏飞, 王旭升, 蒋小伟, 等. 跨流域地下水循环研究进展[J]. 地质科技通报, 2023, 42(4): 107-117, 129.
[4]	文冬光, 宋健, 刁玉杰, 等. 深部水文地质研究的机遇与挑战[J]. 地学前缘, 2022, 29(3): 11-24. DOI
[5]	宋轩宇, 许民, 康世昌, 等. 基于机器学习的冰冻圈典型流域水文过程模拟研究[J]. 地学前缘, 2023, 30(4): 451-469. DOI
[6]	王旭东, 韩鹏飞, 张锁, 等. 基于HYDRUS模拟的ABCD模型变量及参数物理基础研究[J]. 水文地质工程地质, 2023, 50(5): 20-27.
[7]	王旭升, 胡晓农, 金晓媚, 等. 巴丹吉林沙漠地下水与湖泊的相互作用[J]. 地学前缘, 2014, 21(4): 91-99.
[8]	胡义明, 陈腾, 罗序义, 等. 基于机器学习模型的淮河流域中长期径流预报研究[J]. 地学前缘, 2022, 29(3): 284-291. DOI
[9]	韩鹏飞, 王旭升, 蒋小伟, 等. 氢氧同位素在地下水流系统的重分布: 从高程效应到深度效应[J]. 水文地质工程地质, 2023, 50(2): 1-12.
[10]	韩鹏飞, 王旭升. 利用ABCD模型预测流域水文对极端气候的响应[J]. 人民黄河, 2016, 38(11): 16-22.
[11]	林秉南, 赵雪华, 施麟宝. 河口建坝对毗邻海湾潮波影响的计算(二维特征理论法)[J]. 水利学报, 1980, 11(3): 16-26.
[12]	张树磊, 杨大文, 杨汉波, 等. 1960—2010年中国主要流域径流量减小原因探讨分析[J]. 水科学进展, 2015, 26(5): 605-613.
[13]	尹德超, 王旭清, 王雨山, 等. 近60年来白洋淀流域河川径流演变及湿地生态响应[J]. 湖泊科学, 2022, 34(6): 2122-2133.
[14]	张建云, 贺瑞敏, 齐晶, 等. 关于中国北方水资源问题的再认识[J]. 水科学进展, 2013, 24(3): 303-310.
[15]	王国庆, 张建云, 管晓祥, 等. 中国主要江河径流变化成因定量分析[J]. 水科学进展, 2020, 31(3): 313-323.
[16]	王青, 严登华, 秦天玲, 等. 人类活动对白洋淀干旱的影响[J]. 湿地科学, 2013, 11(4): 475-481.
[17]	刘克岩, 张橹, 张光辉, 等. 人类活动对华北白洋淀流域径流影响的识别研究[J]. 水文, 2007, 27(6): 6-10.
[18]	胡珊珊, 郑红星, 刘昌明, 等. 气候变化和人类活动对白洋淀上游水源区径流的影响[J]. 地理学报, 2012, 67(1): 62-70. DOI
[19]	周玮, 吕爱锋, 贾绍凤. 白洋淀流域1959年至2008年山区径流量变化规律及其动因分析[J]. 资源科学, 2011, 33(7): 1249-1255.
[20]	杨雪琪, 武玮, 郑从奇, 等. 基于Budyko假设的沂河流域径流变化归因识别[J]. 水土保持研究, 2023, 30(2): 100-106.
[21]	杜嘉妮, 蔡宜晴, 刘希胜, 等. 基于Budyko假设的湟水径流变化归因识别[J]. 中国农村水利水电, 2022(7): 116-121.
[22]	薛帆, 张晓萍, 张橹, 等. 基于Budyko假设和分形理论的水沙变化归因识别: 以北洛河流域为例[J]. 地理学报, 2022, 77(1): 79-92. DOI
[23]	张丽梅, 赵广举, 穆兴民, 等. 基于Budyko假设的渭河径流变化归因识别[J]. 生态学报, 2018, 38(21): 7607-7617.
[24]	彭涛, 梅子祎, 董晓华, 等. 基于Budyko假设的汉江流域径流变化归因[J]. 南水北调与水利科技(中英文), 2021, 19(6): 1114-1124.
[25]	RODERICK M L, FARQUHAR G D. A simple framework for relating variations in runoff to variations in climatic conditions and catchment properties[J]. Water Resources Research, 2011, 47(12): W00G07.
[26]	YANG H B, YANG D W. Derivation of climate elasticity of runoff to assess the effects of climate change on annual runoff[J]. Water Resources Research, 2011, 47(7): W07526.
[27]	XU X, YANG D, YANG H, et al. Attribution analysis based on the Budyko hypothesis for detecting the dominant cause of runoff decline in Haihe basin[J]. Journal of Hydrology, 2014, 510: 530-540.
[28]	JIANG C, XIONG L H, WANG D B, et al. Separating the impacts of climate change and human activities on runoff using the Budyko-type equations with time-varying parameters[J]. Journal of Hydrology, 2015, 522: 326-338.
[29]	HAN P F, ISTANBULLUOGLU E, WAN L, et al. A new hydrologic sensitivity framework for unsteady-state responses to climate change and its application to catchments with croplands in Illinois[J]. Water Resources Research, 2021, 57(8): e2020wr027762.
[30]	HAN P F, SANKARASUBRAMANIAN A, WANG X S, et al. One-parameter analytical derivation in modified budyko framework for unsteady-state streamflow elasticity in humid catchments[J]. Water Resources Research, 2023, 59(9): e2023wr034725.
[31]	United Nations Environment Programme (UNEP). World atlas of desertification[M]. London: UNEP, 1992.
[32]	United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO). Map of the world distribution of arid regions: explanatory note[M]. Paris: Man and Biosphere (MAB) Technical Notes, 1979: 54.
[33]	ELNASHAR A, WANG L J, WU B F, et al. Synthesis of global actual evapotranspiration from 1982 to 2019[J]. Earth System Science Data, 2021, 13(2): 447-480.
[34]	TU Y, WU S B, CHEN B, et al. A 30 m annual cropland dataset of China from 1986 to 2021[J]. Earth System Science Data, 2024, 16(5): 2297-2316.
[35]	贺添, 邵全琴. 基于MOD16产品的我国2001—2010年蒸散发时空格局变化分析[J]. 地球信息科学学报, 2014, 16(6): 979-988. DOI
[36]	BUDYKO M I. Climate and life[M]. New York: Academic Press, 1974.
[37]	傅抱璞. 论陆面蒸发的计算[J]. 大气科学, 1981, 5(1): 23-31.

基于Budyko模式的白洋淀流域不同时间尺度径流对气候变化的响应研究

Response to climate change of runoff at different time scales in the Baiyangdian Lake Basin based on the Budyko model

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[1]	梁文翔, 骆震, 陈伏龙, 王统霞, 安杰, 龙爱华, 何朝飞. 基于CMIP6多模式集合的内陆河径流模拟及预估[J]. 地学前缘, 2024, 31(6): 450-461.
[2]	王鹏寿, 许民, 韩海东, 李振中, 宋轩宇, 周卫永. 天山南坡阿克苏流域冰川物质平衡及其融水径流对气候变化的响应研究[J]. 地学前缘, 2024, 31(2): 435-446.
[3]	夏敦胜, 杨军怀, 王树源, 刘鑫, 陈梓炫, 赵来, 牛潇毅, 金明, 高福元, 凌智永, 王飞, 李再军, 王鑫, 贾佳, 杨胜利. 雅鲁藏布江流域风成沉积空间格局、沉积模式及其环境效应[J]. 地学前缘, 2023, 30(4): 229-244.
[4]	宋轩宇, 许民, 康世昌, 孙立平. 基于机器学习的冰冻圈典型流域水文过程模拟研究[J]. 地学前缘, 2023, 30(4): 451-469.
[5]	何朝飞, 骆成彦, 陈伏龙, 龙爱华, 唐豪. 基于CMIP6多模式的和田河流域未来气候变化预估[J]. 地学前缘, 2023, 30(3): 515-528.
[6]	孙辉, 刘晓东. 青藏高原隆升气候效应的数值模拟研究进展概述[J]. 地学前缘, 2022, 29(5): 300-309.
[7]	胡钊彬, 尉建功, 谢志远, 张伙带, 钟广法. 国际大洋钻探全球海平面变化研究进展[J]. 地学前缘, 2022, 29(4): 10-24.
[8]	刘志飞, 陈建芳, 石学法. 深海沉积与全球变化研究的前缘与挑战[J]. 地学前缘, 2022, 29(4): 1-9.
[9]	胡栟铫, 龙飞江, 韩喜彬, 张泳聪, 胡良明, 向波, 葛倩, 边叶萍. 中全新世以来南极宇航员海的古生产力演变[J]. 地学前缘, 2022, 29(4): 113-122.
[10]	张宗言, 刘祥, 李响, 柯学, 张楗钰, 徐亚东. 广东雷州半岛晚渐新世—早更新世孢粉共存因子分析及古气候变化重建[J]. 地学前缘, 2022, 29(2): 303-316.
[11]	倪艳华, 李明慧, 方小敏, 孟凡巍, 颜茂都, 刘迎新. 柴达木盆地西部中更新世气候转型期的古水温:来自SG-1钻孔石盐流体包裹体的证据[J]. 地学前缘, 2021, 28(6): 115-124.
[12]	S.K.KRIVONOGOV, T.I.KENSHINBAY, R.Kh.KURMANBAEV, B.S.KARIMOVA. 咸海演化的关键问题及其对经济、社会和生态价值的重要启示[J]. 地学前缘, 2021, 28(6): 196-204.
[13]	王军, 张骁, 高岩. 青藏高原植被动态与环境因子相互关系的研究现状与展望[J]. 地学前缘, 2021, 28(4): 70-82.
[14]	王成善，王天天，陈曦，高远，张来明. 深时古气候对未来气候变化的启示[J]. 地学前缘, 2017, 24(1): 1-17.
[15]	官开萍，田力，安志辉，叶琴，胡军，童金南. 湖北神农架西部南华纪地层序列及其区域对比[J]. 地学前缘, 2016, 23(6): 236-245.