第三节 地表水资源量特征分析
一、地表水资源量预测
地表水资源量是指河流、湖泊、沼泽等水体的动态水量，一般用于河川径流量综合反映。现有河川净流量实测资料，有一部分受到人类活动影响。因此，为反映径流天然状态，并使资料序列具有统一的基础，在分析河川径流量时，对选用的水文站的实测序列，凡有人类活动影响的都进行了还原，见表2-6 。
表2-6 三江平原2003—2012年各行政区的地表水资源量 单位：亿m3
因三江平原全区河流水系众多，无法全部获得各水系的年径流量，所以我们以五个区市的年径流量来估算三江平原的地表水资源总量。五个区市的多年平均地表水年径流量见表2-7。由表2-7可知，我们可以求出五个区市的多年平均地表水年径流量为133．4亿m3。
表2-7 三江平原多年平均地表水资源量按行政区汇总表
二、地表水资源量时空变化特征分析
（一）地表水资源量序列变化的时间分析
在不同年份之间地表水资源量也有较明显的变化，见图2-11，其中地表水资源量除鹤岗在2009年达到最大值外，佳木斯、鸡西、七台河和双鸭山均在2010年达到最大值；而且各行政区地表水资源量最小值鸡西、双鸭山和七台河在2003年，佳木斯在2007年，鹤岗在2008年。三江平原各行政区地表水资源量增加次数都比降低次数多，而且通过观察各行政区地表水资源量的趋势线，可知地表水资源量的总体变化呈现缓慢上升的趋势，这也说明处在全球变暖这个大环境中的三江平原的地表水资源量也在不断增加。
采用M-K方法深入分析三江平原地表水资源量时间序列内部的突变特征，M-K突变检验分析结果（图中虚线表示α＝95%的显著性水平的临界值）见图2-12 。
图2-11 三江平原地表水资源量年际变化规律
佳木斯市UF和UB两条曲线有2004年、2005年、2008年、2010年和2011年5个交点，即在2004年、2005年、2008年、2010年和2011年发生突变，表现为佳木斯市地表水资源量2004年之前呈明显下降趋势，2004年、2005年、2010年和2011年后呈明显上升趋势，2008年呈明显下降趋势。
鸡西市UF和UB两条曲线只有一个交点2004年且在临界线之间，则在2004年发生突变，表现为鸡西市地表水资源量从2004年之后呈明显上升趋势。
七台河市UF和UB两条曲线只有一个交点2004年且在临界线之间，则在2004年发生突变，表现为七台河市地表水资源量2004年之后呈明显上升趋势。
鹤岗市UF和UB两条曲线有2003年、2005年、2008年、2010年和2011年5个交点，即在2003年、2005年、2008年、2010年和2011年发生突变，表现为鹤岗市地表水资源量2003年、2005年、2010年和2011年后呈明显上升趋势，2008年后呈明显下降趋势。
双鸭山市UF和UB两条曲线有两个交点2005年和2008年，且交点在临界线之间，表现为双鸭山市地表水资源量2005年和2008年之后呈明显上升趋势。
图2-12（一） 地表水资源量M-K突变分析
图2-12（二） 地表水资源量M-K突变分析
（二）地表水资源量序列变化的空间分析
针对各行政区实际地表水资源量，利用时态GIS绘出三江平原不同时间各行政区地表水资源量分区图，见图2-13。
三、径流量时空变异特征分析
（一）年际规律
1．径流量序列变化的时间分析
（1）趋势性分析。年际变化上，近60年来三江平原佳木斯、鸡西、七台河和双鸭山径流量呈明显下降趋势，年际倾向率分别为-0．039亿m3/10a、-0．260亿m3/10a、-0．021亿m3/10a和-0．908亿m3/10a；鹤岗径流量呈微弱上升趋势，年际倾向率分别为0．009亿m3/10a。而整个三江平原年总径流量呈微弱上升趋势，年际倾向率为0．072亿m3/10a。为消除周期变化对数据进行5年滑动平均处理，结果表明近60年来径流量并没有明显的上升或下降趋势，而是呈波动状态，具体见图2-14 。
图2-13（一） 三江平原不同时间地表水资源量分布（单位：亿m3）
图2-13（二） 三江平原不同时间地表水资源量分布（单位：亿m3）
图2-13（三） 三江平原不同时间地表水资源量分布（单位：亿m3）
图2-14（一） 三江平原径流量变化特征
图2-14（二） 三江平原径流量变化特征
（2）突变性分析。水文时间序列的突变点往往包含丰富的突变信息，它反映了引起突变的气候原因、人类活动的影响等，但趋势性分析只能发现时间序列的整个变化趋势，无法具体反映序列内部的变化特征，因此采用M-K方法深入分析径流量时间序列内部的突变特征，M-K突变检验分析结果见图2-15（图中虚线表示α＝95%的显著性水平的临界值）。
佳木斯UF-UB曲线在1975年、1980和1997年交于临界线之间，表现为佳木斯年径流量1975年、1997年后呈明显上升趋势，1980年后呈明显下降趋势。
鸡西年径流量UF-UB曲线只有1966年一个交点且交于临界线之间，表现为鸡西年径流量1966年后表现为明显下降趋势。
七台河UF-UB曲线只有2005年一个交点且交于临界线之间，表现为七台河年径流量2005年后呈明显下降趋势。
鹤岗UF-UB曲线在1966年、1983年、1987年、1989年、1993年和1994年交于临界线之间，表现为鹤岗年径流量1966年、1993年和1994年后呈明显上升趋势，1983年、1987年和1989年后呈明显下降趋势。
图2-15（一） 三江平原径流量M-K突变分析
图2-15（二） 三江平原径流量M-K突变分析
双鸭山UF-UB曲线只有1966年一个交点且交于临界线之间，表现为双鸭山年径流量1966年后表现为明显下降趋势。
三江平原UF-UB曲线只有2013年一个交点且交于临界线之间，表现为年径流量2013年后呈明显上升趋势。
（3）周期性分析。运用小波分析对1956—2013年五个行政区及三江平原年径流量数据进行分析，得到小波变换系数实部时频分布图，见图2-16。从图2-16可以看出，近60年来五个行政区及三江平原年径流量包含了不同尺度的周期变化。为进一步分析其周期性，图3-17给出了三江平原四季及年径流Morlet小波方差分布。综合分析图2-16和图2-17可知27年、16年、7年和5年左右尺度波动较为明显，存在径流量偏多偏少循环交替变化，在2013年后以上3种尺度的小波正在形成，小波系数为正，因此预测未来径流量在这4种尺度上均呈偏多趋势，见表3-8 。
图2-16 小波变换系数实部时频分布
图2-17（一） Morlet小波方差分布
图2-17（二） Morlet小波方差分布
表2-8 三江平原径流量主周期变化 单位：年
2．径流量序列变化的空间分析
由于径流量受地理位置、地形条件和大气环流等因素的影响，因此本文采用Arc-GIS中的协同克里格插值法，分别建立径流量空间变异的球形（Sphefical）、指数（Exponential）和高斯（Gaussian）模型，通过各拟合参数的比较和Cross-Validation交叉验证，选择合适的模型对多年平均径流量进行空间插值。以三江平原多年平均径流量数据为例，采用各模型对径流量进行拟合时，各检验参数见表2-9。模型最优评判准则：平均误差最小，平均预测标准差最接近均方根，平均标准差最接近0，标准均方差预测误差最接近1。
由于指数模型拟合径流量精度较高，因此采用指数模型对三江平原径流量空间分布进行模拟。将降水数据经过趋势剔除后，利用指数模型对三江平原年径流量进行空间插值，插值结果见图2-18。
表2-9 不同模型交叉验证
（二）年内规律
1．径流量序列变化的时间分析
（1）趋势性分析。年际变化上，近60年来三江平原春季、夏季及秋季均呈微弱上升趋势，年际倾向率分别为0．006亿m3/10a、0．083亿m3/10a和0．021亿m3/10a；冬季呈微弱下降趋势，年际倾向率分别为-0．039亿m3/10a。为消除周期变化对数据进行5年滑动平均处理，结果表明近60年来径流量并没有明显的上升或下降趋势，而是呈波动状态。具体见图2-19。
（2）突变性分析。水文时间序列的突变点往往包含丰富的突变信息，它反映了引起突变的气候原因、人类活动的影响等，但趋势性分析只能发现时间序列的整个变化趋势，无法具体反映序列内部的变化特征，因此采用M-K方法深入分析径流量时间序列内部的突变特征，M-K突变检验分析结果见图2-20（图中虚线表示α＝95%的显著性水平的临界值）。
春季径流量UF-UB曲线在1993年、1999年和2008年交于临界线之间，表现为春季径流量1993年、1999年和2008年后呈明显上升趋势；夏季径流量UF-UB曲线在2004年交于临界线之间，表现为夏季径流量2004年后表现为明显上升趋势；秋季径流量UF-UB曲线在1956年、2009年交于临界线之间，表现为秋季径流量1956后呈明显下降趋势，2009年后呈明显上升趋势；冬季径流量UF-UB曲线只有1957年一个交点且交于临界线之间，表现为冬季径流量1957年后呈明显下降趋势。
图2-18 三江平原年径流量序列变化的空间分析（单位：亿m3）
图2-19 三江平原季径流量趋势变化特征
（3）周期性分析。运用小波分析对1956—2013年三江平原季径流量数据进行分析，得到小波变换系数实部时频分布图，见图2-21。从图2-21可以看出，近60年来三江平原季径流量包含了不同尺度的周期变化。为进一步分析其周期性，图2-22给出了三江平原季径流Morlet小波方差分布。综合分析图2-21和图2-22可知：29年、15年和5年左右尺度波动较为明显，存在径流量偏多偏少循环交替变化，在2013年后以上3种尺度的小波正在形成，小波系数为正，因此预测未来径流量在这3种尺度上均呈偏多趋势，见表2-10。
图2-20（一） 三江平原季径流量M-K突变分析
图2-20（二） 三江平原季径流量M-K突变分析
图2-21 小波变换系数实部时频分布
图2-22 Morlet小波方差分布
表2-10 三江平原径流量主周期变化 单位：年
2．径流量序列变化的空间分析
由于径流量受地理位置、地形条件和大气环流等因素的影响，因此本书采用ArcGIS中的协同克里格插值法，分别建立径流量空间变异的球形（Sphefical）、指数（Exponential）和高斯（Gaussian）模型，通过各拟合参数的比较和Cross-Validation交叉验证，选择适宜的模型对季径流量进行空间插值，见表2-11。以三江平原年季径流量为研究对象，采用各模型对径流量进行拟合时，各检验参数见表2-11。模型最优评判准则：平均误差最小，平均预测标准差最接近均方根，平均标准差最接近0，标准均方差预测误差最接近1 。
表2-11 不同模型交叉验证
由于指数模型拟合径流量精度较高，因此采用指数模型对三江平原径流量空间分布进行模拟。将径流数据经过趋势剔除后，利用指数模型对三江平原四季径流量进行空间插值，插值结果见图2-23。
图2-23（一） 季径流量序列变化的空间分析（单位：亿m3）
图2-23（二） 季径流量序列变化的空间分析（单位：亿m3）