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内容导航：1、鹿柴为什么读zhai不读chai2、渭河流域年尺度降水序列非一致性分析及重构1、鹿柴为什么读zhai不读chai
是因为柴是通假字，通“寨”、“砦”，作“栅（zhà）篱”解，意思是用树木围成的栅栏，也指有篱落的村墅。所以，作为地名的“鹿柴”的“柴”就读zhài了。
《鹿柴》是唐代诗人王维的作品，该诗全文是：空山不见人，但闻人语响。返景入深林，复照青苔上。鹿柴的柴读zhai，是因为柴是通假字，通“寨”、“砦”，作“栅（zhà）篱”解，意思是用树木围成的栅栏，也指有篱落的村墅。所以，作为地名的“鹿柴”的“柴”就读zhài了。
这首诗描绘的是鹿柴附近的空山深林在傍晚时分的幽静景色。诗的绝妙处在于以动衬静，以局部衬全局，清新自然，毫不做作。落笔先写空山寂绝人迹，接着以但闻一转，引出人语响来。空谷传音，愈见其空；人语过后，愈添空寂。最后又写几点夕阳余晖的映照，愈加触发人幽暗的感觉。
创造了一种幽深而光明的象征性境界，表现了作者在深幽的修禅过程中的豁然开朗。诗中虽有禅意，却不诉诸议论说理，而全渗透于自然景色的生动描绘之中。
2、渭河流域年尺度降水序列非一致性分析及重构
摘 要：
受全球气候变化和人类活动的影响，流域的下垫面情况和产汇流特性发生了显著改变，破坏了水文序列的一致性，给工程水文分析带来了挑战。针对水文序列非一致性问题，为了达到工程水文分析的要求，选取渭河流域的12个站点，应用线性回归、滑动平均、Mann-Kendall趋势检验法以及Lee-Heghinian、滑动T、滑动秩和6种方法，对1960—2020年的年降水序列的趋势性、突变性进行了检验，识别了主要的变异点及影响变异的主要突变类型；提出了水文序列一致性重构方法，并对其进行了验证。结果表明：(1)渭河流域降水的趋势性并不显著，5个站点的趋势呈增加趋势，但未通过显著性检验；7个站点呈下降趋势，除华山站外均未通过显著性检验。(2)渭河流域12个站点中10个站点存在显著突变，其中8个站点的突变年份出现在1970年、1990年前后；对站点年降水序列进行突变影响因素识别，其中5个站点的突变成分是均值，4个站点是偏态系数，1个站点是变差系数，因此可得渭河流域降水的突变类型以均值突变和偏态系数突变为主。(3)经序列重构，渭河流域存在突变的10个站点中9个站点的年降水量通过了滑动秩和突变检验，验证了重构方法对均值、偏态系数等导致的突变因素具有较好的适用性。
关键词：
非一致性;重构;降水序列;渭河流域;径流;气候变化;人类活动;
作者简介：柴萌晗(1998—),女，硕士研究生，主要从事水文水资源方面研究。
*杨志勇(1979—),男，正高级工程师，博士，主要从事城市水文与水务工程、流域水文模拟与应用研究。
基金：
国家重点研发计划(2018YFC1508201);
国家自然科学基金项目(51879274);
流域水循环模拟与调控国家重点实验室团队项目(SKL2020ZY03);
引用：
柴萌晗，杨志勇，高希超，等． 渭河流域年尺度降水序列非一致性分析及重构［J］. 水利水电技术( 中英文) ，2022，53( 3) : 28-39.
CHAI Menghan，YANG Zhiyong，GAO Xichao，et al． Analysis and reconstruction of inconsistency of annual-scale precipitation series of Weihe Ｒiver Basin［J］. Water Ｒesources and Hydropower Engineering，2022，53( 3) : 28-39.
0 引 言
气候变化和人类活动叠加，导致部分地区水文序列的一致性受到破坏,发生趋势或者跳跃的变化，呈现为非一致性。水文时间序列的一致性是水文序列统计分析的先决条件，是应用水文序列进行水利设计的重要基础。在传统的水文序列分析计算中，通常假定该样本序列服从一致性假定，采用非一致性的样本序列进行分析会给水利工程设计、水资源规划等带来误差和风险。因此，在进行水文序列分析计算时，需对所采用样本序列进行一致性检验，并对不符合一致性假设的样本序列进行重构处理以使其满足水文设计对样本序列的一致性要求。
在对水文序列重构前需要检验其一致性。水文序列的非一致性通常包括趋势性、跳跃性和周期性三种成分，识别水文序列的非一致性需要对以上几种成分进行检验。目前常用的趋势检验方法有线性回归法、滑动平均法、Mann-Kendall趋势检验法和Spearman秩次相关检验等；常用的突变检验方法有Mann-Kendall检验法、Lee-Heghinian检验法、滑动T检验、滑动F检验、滑动秩和检验等；常用的周期性检测方法包括小波分析法、功率谱分析法等。周期性成分是水文时间序列中的确定性成分,确定性周期成分在年际间相对变化较小，可采取年最大值选样法消除其对水文序列的影响，因此本文不考虑周期性。
目前，关于非一致性水文序列的重构的研究较多。比如，肖淼元等通过提取滑动平均序列的趋势项来量化变化趋势，并以此对长江口潮位序列进行了一致性修正；胡义明等基于趋势性变异系列的一致性修正方法，以某站点54 a的实测年径流资料为例进行了一致性修正及水文频率分析；薛小杰等根据水文时间序列的频率分布特性，运用小波分析分解样本序列，依据小波系数的重构原理还原时间序列的趋势成分对黄河上中下游四个水文站的实测年径流序列为例进行了趋势变化研究；秦毅等提出了溯源重构法，通过找寻并剔除导致水文序列非一致性的影响因子来重构一致性序列，该方法在陕西省佳芦河流域获得了成功应用。谢平等提出非一致性水文序列频率分析计算方法来进行序列重构。该方法假设非一致性水文序列由相对一致的随机性成分和非一致的确定性成分两部分组成，对确定性成分进行拟合计算，对随机性成分进行频率计算，拟合得到重构后的序列。孙梦醒等应用该方法对长江口芦潮港站1977—2016年的潮位序列进行了研究，结果表明不同重现期下修正后的潮位值相比原始的潮位值均有不同程度的减小，修正后的潮位值更符合当前的水文情势；冯平等应用该方法对西大洋水库的年最大洪峰流量序列进行研究，结果表明，对于人类活动影响较大的非一致性水文序列进行一致性修正可使得预报不确定性区间的可靠性得到提高。上述研究表明该方法具有良好的适用性。与其他重构方法相比，该方法采用成因分析法与统计分析法分别对确定性成分和随机性成分进行识别与检验，更充分地反映了水文序列的变异特征，也使拟合得到的重构序列更符合一致性要求,故本文选择该方法作为降水序列的重构方法。
渭河是黄河的第一大支流，地处中国西北黄土高原东南部，生态环境脆弱，对气候变化响应非常敏感。关于渭河流域降水的研究有很多，如刘俊萍等采用累积距平法、Mann-Kendall突变检验法、滑动T检验法和Yamamoto检验法等方法，对渭河流域宝鸡段1956—2008年的气温和降水进行突变分析，结果表明流域年降水量时间序列在1992年发生减少突变；李斌等采用滑动平均、累积距平、线性倾向估计法分析陕西渭河流域1961年—2013年降水变化特征，发现渭河流域降水量整体呈减少趋势，平均年降水日数为86 d且降水季节分配不均。总体来看，关于渭河流域降水的研究多集中于趋势、突变分析等方面，基于一致性分析对其进行序列重构用于水利设计的相关研究尚未多见。本文在对渭河流域的年降水量序列进行非一致性检验的基础上，采用谢平等提出的重构方法对渭河流域的降雨序列进行了重构，验证了该方法在渭河流域的适用性，可为渭河流域的水利工程设计、水资源规划等提供理论支持。
1 研究区概况与数据来源
1.1 研究区概况
渭河是黄河的第一大支流，全长818 km, 流域总面积13.49万km2,包括甘肃、宁夏、陕西三省，位于104°00′—110°20′E,33°50′—37°18′N 之间。流域地形西部高、东部低[30],受地形因素影响，流域内降水呈现自东南向西北递减的趋势。渭河流域气候属大陆性季风气候，降水量年内分布不均，主要集中在7—10月，约占全年降水量的60%以上。渭河流域气象站点分布如图1所示。
图1 渭河流域气象站点分布
1.2 数据来源
本文采用中国气象数据网(http: //data.cma.cn/)提供的地面气候资料日值数据集，选取渭河流域环县、西吉等12个气象站的降水资料，时间序列为1960年1月—2020年12月。12个气象站点具体信息如表1所列。
2 研究方法
2.1 趋势和突变检测方法
本文选取线性回归、滑动平均、Mann-Kendall3种方法分析了趋势性，采用Lee-Heghinian、滑动T、和滑动秩3种方法分析了突变性。本文取显著性水平α=0.05,若|Z|>Z0.05,则认为变化趋势在α=0.05显著性水平下是显著的。
2.2 序列重构方法
本文综合3种趋势检验方法的结果，以Mann-Kendall法的检验结果作为主要参考；综合3种突变检验方法的结果，选择出现次数多的年份作为水文序列突变点，若有多个年份的出现次数相同，则选择较大检验值所对应的年份作为水文序列的突变点。检验及重构方法流程图如图2所示。
图2 检验及重构方法流程
2.2.1趋势重构方法
本文采用谢平等提出的非一致性水文序列频率分析计算方法对非一致性年降水量序列进行趋势重构。通过对水文序列Xt进行分解，假设Xt由随机性成分和确定性成分组成，则Xt可表示为
式中，Yt为确定性非周期成分(包括趋势、跳跃等);Pt为确定性的周期成分；St为随机成分；t为时间。
不考虑确定性的周期成分，仅考虑水文序列中的随机成分St和确定性非周期成分Yt中的跳跃成分Bt、趋势成分Ct,因此Xt可表示为
一般情况下，实测水文序列会同时存在跳跃和趋势，跳跃点τ将水文序列分为前后两个子序列Xt1={X1,X2,…,Xτ}、Xt2={Xτ+1,Xτ+2,…,Xn};对于每一个子序列，先用最小二乘法拟合计算每个序列的趋势成分，求得Yt=at+b,则随即成分St可表示为
在算得随机成分St的基础上加上原始实测序列的均值EX,便可得到新的序列S′t,即
此时序列S′t已修正了趋势因素。
2.2.2突变重构方法
对于发生突变的序列{x1,x2,…,xn},根据突变点xn1、xn2、…、xnm将其划分为m个子系列{x1,x2,…,xn1},{xn1+1,xn1+2,…,xn2},…,{xnm+1,xnm+2,…,xn},统计每个子系列的均值、变差系数等统计特征值，按照序列点的概率密度对其进行重构，使不同子系列的统计分布一致。
2.3 突变因素识别方法
(1)对于发生突变的序列{x1,x2,…,xn}进行突变检验，记突变点为xn1、xn2、…、xnm,根据突变点将其划分为m个子系列{x1,x2,…,xn1}、{xn1+1,xn1+2,…,xn2},…,{xnm+1,xnm+2,…,xn},以突变点分隔出的第一段序列{x1,x2,…,xn1}作为基准序列，分别将原序列{x1,x2,…,xn}和基准序列{x1,x2,…,xn1}进行P-Ⅲ型曲线拟合，确定均值x¯x¯、变差系数Cv和偏态系数Cs。
(2)根据基准序列拟合得到的参数(均值x¯x¯1、变差系数Cv1、偏态系数Cs1)调整原序列拟合得到的参数(均值x¯x¯2、变差系数Cv2、偏态系数Cs2),得到6种情况下(调均值、调变差系数、调偏态系数、调均值和变差系数、调均值和偏态系数、调变差系数和偏态系数)调整后参数。
(3)拟合基准序列和6种参数情况下的序列，计算m个频率下的序列值，得到6种参数情况下的序列与基准序列在各频率下的序列差值比例的绝对值，再将其求平均，得到6种参数情况下的序列差值比例绝对值的平均值Δ1、Δ2、Δ3、Δ4、Δ5、Δ6,并将其求和，计算6种情况所对应的比例得到每种情况下的序列差值绝对值所占的比例，用1减去该比例得到每种情况下的解释度，依次记为d1、d2、d3、d4、d5、d6,解释度表达式如下
(4)分别将调整一个参数和调整两个参数下的解释度排序，选择最大的解释度，即max(d1,d2,d3)和max(d4,d5,d6),如果两种情况都包含某一参数，则认为该参数为突变主要影响因素，反之，比较两种情况下的最小值，最小值所对应情况下的参数即为影响序列突变的主要因素。6种参数情况及其解释度如表3所列。
3 结果分析
3.1 趋势性分析
12个站点Mann-Kendall趋势检验结果如表4所列，年降水量序列变化趋势如图3所示(为节约篇幅，此处随机选择西吉、长武、华山、崆峒四个站点作为代表)。从表4和图3可以看出，线性回归法与Mann-Kendall法结果一致，环县、崆峒、西峰、长武、凤翔5个站点降水序列趋势为不显著增加，其余站点除华山站降水序列外为不显著减少，总体来看，渭河流域年降水量整体变化趋势不明显，所有站点趋势都表现为先下降再上升。
图3 代表性站点1960—2020年年降水序列趋势变化(包括各站年降水序列曲线和线性拟合趋势线和5 a滑动平均曲线)
3.2 突变性分析
12个站点的突变年份结果如表5所列、图4—图6(随机选择西吉、长武、华山、崆峒四个站点作为代表)所示。综合Lee-Heghinian、滑动T、滑动秩和3种突变检验方法，结合图4—图6和表5,确定环县、西吉、崆峒、洛川站突变点出现在1970年左右；西峰站和长武站无突变点；蒲城、凤翔、永寿、武功、华山、秦都站突变点出现在1990年左右。由于突变检验算法的问题，序列可能因终止而出现不正确的突变点,故本文舍去2015—2020年之间的突变点。
图4 代表性站点1960—2020年年降水序列Lee-Heghinian检验结果
图5 代表性站点1960—2020年年降水序列滑动T检验结果
图6 代表性站点1960—2020年年降水序列滑动秩和检验结果
3.3 突变影响因素识别
按照突变因素识别方法对存在突变的10个站点1960—2020年年降水序列进行突变因素识别，结果如表6所列。由表6可知，8个站点突变影响因素的解释度在0.8以上，其他2个站点由于其情况下的序列与基准序列的变差系数相同，所以解释度偏小，但均超过了0.5。10个站点中有5个站点的突变主要成分是均值，4个站点的突变主要成分是偏态系数，1个站点的突变主要成分是变差系数，因此可得渭河流域降雨的主要突变类型为均值突变和偏态系数突变。
3.4 序列重构分析
由于华山站呈现显著减少趋势，先按照趋势重构方法对其进行重构，再根据突变重构方法对存在突变的10个站点1960—2020年降水序列进行重构，由于10个站点中只有华山站趋势显著，故任选其余9站中的1个站点和华山站作为代表站点，因此选择西吉、华山2个代表站点，其重构前后的趋势图如图7所示，并计算重构前后序列的统计特征值，结果如表7所列。以华山站为例，从表7和图7可以看出，华山降水序列突变重构后均值增加0.6%,变差系数减少5.3%,偏态系数增加200%,故华山站降水的突变类型主要为偏态系数突变。
图7 代表性站点1960—2020年年降水序列重构前后结果
再将重构后的序列进行滑动秩和突变检验，汇总重构前后序列的突变检验结果，如表8所列。从表8可以看出，除华山站外的9个站点重构后年降水序列通过了突变检验，这可能是由于突变重构方法存在一定的不足，需在后续的研究中继续完善。
4 讨 论
研究结果表明渭河流域降水量整体呈现先下降后上升的趋势，其中华山站呈显著下降趋势，该结果与马岚等和刘梅等在渭河流域的研究结果一致，说明整个渭河流域地区呈现变干的趋势。突变检测结果表明，Lee-Heghinian、滑动T、滑动秩和共3种突变检验方法3种检测方法的检验结果虽存在一定的差异，但部分识别出的突变年份相近，可考虑选择拟合程度最高突变点作为突变年份；渭河流域降水量突变年份大都出现在1970年、1990年前后，该结果与赵安周等和冯星等学者研究得出在20世纪70—90年代渭河流域降水变化较大的结果一致。总的来说渭河流域降水表现为先下降再上升，其变化趋势可能受辐射变化影响，有研究表明中国的地面太阳辐射经历了一个从减少到增多的过程，全国各地区辐射变化规律相似，大致以1990年为界，之前以减少趋势为主，之后有所回升。太阳辐射的下降会减弱蒸发能力，这也就减慢了水循环的速度，从而导致降水的减少，当太阳辐射回升时，降水也就开始增加。另外，人类活动、下垫面变化等可能也会对降水的时空分布造成一定的影响。同时，HE等、刘闻等和张东等的研究结果也表明渭河流域的降水变化受到气候变化、人类活动的共同影响，这也说明本文研究结果具有一定的可信度。此外，本文也对水文序列的趋势性和突变性进行了识别和重构，由于重构后站点没有全部通过检验，表明重构方法有一定的不足，这可能是由于在选择突变点时忽略了除最大检验值所对应的年份之外的点，导致在选择基准序列时的分段可能存在误差，因此，重构方法还有待改进，在后续的研究中，应继续完善。
5 结 论
本文主要采用线性回归、滑动平均、Mann-Kendall以及Lee-Heghinian、滑动T、滑动秩和6种检验方法，对渭河流域12个站点1960—2020年的年降水量序列进行了非一致性分析，对序列进行重构，识别影响突变的主要成分，对站点进行分析。主要结论如下：
(1)在趋势性检验方面，渭河流域降水的趋势性并不显著，12个站点中4个站点的趋势呈增加趋势，但趋势不显著，8个站点1960—2020年降水序列呈下降趋势，其中华山站呈现的下降趋势是显著的，递减速率为-29.39 mm/10 a, 经趋势重构后的年降水序列趋势不显著，表明趋势重构方法的可行性。
(2)在突变性检验方面，渭河流域12个站点中10个站点存在显著突变，其中8个站点的突变年份出现在1970年、1990年前后；经过突变成分识别，可知存在突变的站点中有5个站点的突变主要成分是均值，4个站点的突变主要成分是偏态系数，1个站点的突变主要成分是变差系数，因此可得渭河流域降雨的主要突变类型为均值突变和偏态系数突变。
(3)经重构后序列，渭河流域存在突变的10个站点中9个站点的年降水序列通过了滑动秩和突变检验，验证了重构方法对均值、偏态系数等导致突变的主要成分具有较好的适用性。
水利水电技术（中英文）
水利部《水利水电技术（中英文）》杂志是中国水利水电行业的综合性技术期刊（月刊），为全国中文核心期刊，面向国内外公开发行。本刊以介绍我国水资源的开发、利用、治理、配置、节约和保护，以及水利水电工程的勘测、设计、施工、运行管理和科学研究等方面的技术经验为主，同时也报道国外的先进技术。期刊主要栏目有:水文水资源、水工建筑、工程施工、工程基础、水力学、机电技术、泥沙研究、水环境与水生态、运行管理、试验研究、工程地质、金属结构、水利经济、水利规划、防汛抗旱、建设管理、新能源、城市水利、农村水利、水土保持、水库移民、水利现代化、国际水利等。
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