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城镇化流域降水径流氢氧同位素特征及洪水径流分割

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

谢林环1, 江涛,1, 曹英杰2,3, 张得胜1, 黎坤1, 唐常源1,2,3 1. 中山大学地理科学与规划学院,广州 510275
2. 中山大学环境科学与工程学院,广州 510275
3. 广东省环境污染控制与修复技术重点实验室,广州 510275

Characteristics of hydrogen and oxygen isotopes in precipitation and runoff and flood hydrograph separation in an urbanized catchment

XIE Linhuan1, JIANG Tao,1, CAO Yingjie2,3, ZHANG Desheng1, LI Kun1, TANG Changyuan1,2,3 1. School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China
2. School of Environmental Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China
3. Guangdong Provincial Key Laboratory of Environmental Pollution Control and Remediation Technology, Guangzhou 510275, China

通讯作者: 江涛(1965-), 女, 浙江缙云人, 副教授, 主要从事水文与水环境方向研究。E-mail: eesjt@mail.sysu.edu.cn

收稿日期:2018-04-25修回日期:2019-07-14网络出版日期:2019-09-25
基金资助:国家自然科学基金青年项目.41501512
国家自然科学基金青年项目.41471020
国家自然科学基金项目.2017A030313231
广东省自然科学基金项目.201510010300


Received:2018-04-25Revised:2019-07-14Online:2019-09-25
Fund supported: National Natural Science Foundation of China.41501512
National Natural Science Foundation of China.41471020
Natural Science Foundation of Guangdong Province, China.2017A030313231
Science and Technology Program of Guangzhou, China.201510010300

作者简介 About authors
谢林环(1993-),女,广东汕头人,硕士,主要从事水文与水环境方向研究E-mail:xielh8@mail2.sysu.edu.cn。








摘要
为研究人类活动影响下河流降水径流响应特征,以珠江三角洲典型城镇化流域石马河为研究对象,采集2017年1-12月日降水、河水样品和3场台风期间的时段降水、洪水样品,通过测定其氢氧稳定同位素组成(δD、δ 18O),分析流域降水、径流氢氧同位素组成特征,并利用同位素二元混合模型,分割3场台风降水事件中事前水及事件水对流量过程的贡献。结果表明,研究区域大气降水δD、δ 18O的变化范围分别为-105.10‰~+9.98‰和-14.80‰~-0.55‰,年加权平均值为-57.88‰和-8.61‰,大气降水线为δD = 7.70δ 18O+8.61(R2= 0.98);河水δD、δ 18O的变化范围分别为-91.23‰~-15.96‰和-12.66‰~-4.01‰,δD-δ 18O基本落在局地大气降水线上,表明降水是石马河径流的主要来源。3场台风期间,事件水占洪水总径流量的比例分别为59.7%、55.0%和69.4%,均高于事前水占比。洪水涨水初期事前水和事件水同步增长,涨水后期事件水比例逐渐增大,洪峰期间比例大于80%,成为径流主导成分,表明流域城镇化过程中下垫面不透水面积的增加会显著改变水文循环过程。本研究成果可为珠江三角洲城镇化流域水文预报提供理论基础。
关键词: 氢氧同位素;二元混合模型;径流分割;城镇化;石马河流域

Abstract
In order to study the response characteristics of precipitation-runoff under the influence of human activities, this paper took Shima River, a typical urbanized catchment in the Pearl River Delta as the research area. Daily samples of precipitation and river water were collected from January to December and hourly samples were collected during three typhoon rainstorms in 2017. Based on the stable isotope data (δD, δ 18O), the characteristics of hydrogen and oxygen isotopes were analyzed. Two-component isotope-based hydrograph separation was used to study the contribution of pre-event water and event water to the runoff process during three typhoon events. The results showed that δD and δ 18O in precipitation ranged from -105.10‰ to 9.98‰ and -14.80‰ to -0.55‰, respectively, and the annual weighted mean values were -57.88‰ and -8.61‰. The Local Meteoric Water Line was δD=7.70δ 18O+8.61(R 2=0.98). δD and δ 18O in river water ranged from -91.23‰ to -15.96‰ and -12.66‰ to -4.01‰, respectively. δD-δ 18O basically fell on the LMWL indicated that precipitation was the main source of runoff in the Shima River catchment. During the three typhoons, the proportion of event water was 59.7%, 55.0% and 69.4%, respectively, which was higher than that of pre-event water. In the early stage of flood, pre-event water and event water increased synchronously. In the late stage of flood, the proportion of event water increased gradually which was more than 80% during the peak period. This indicated that the increase of impervious areas in the urban regions would significantly alter the hydrological cycle. The results of this study could provide the theoretical foundations for hydrological forecast of urbanized basins in Pearl River Delta.
Keywords:hydrogen and oxygen isotopes;two-component mixing model;hydrograph separation;urbanization;Shima River catchment


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本文引用格式
谢林环, 江涛, 曹英杰, 张得胜, 黎坤, 唐常源. 城镇化流域降水径流氢氧同位素特征及洪水径流分割. 地理学报[J], 2019, 74(9): 1733-1744 doi:10.11821/dlxb201909003
XIE Linhuan. Characteristics of hydrogen and oxygen isotopes in precipitation and runoff and flood hydrograph separation in an urbanized catchment. Acta Geographica Sinice[J], 2019, 74(9): 1733-1744 doi:10.11821/dlxb201909003


1 引言

气候变化与人类活动是流域水循环演变的两大驱动因素,所引起的水循环效应已成为当前水科学研究领域的焦点问题[1,2]。全球尺度上气候变化对水循环的影响不容忽视,但区域尺度上人类活动的影响则更为显著,快速城镇化和人口增长,造成流域下垫面显著变化,给河流带来了水量和水质等方面的问题[3,4]。研究高度城镇化流域水循环过程,尤其是降水径流过程中径流成分变化,对理解人类活动影响的河流水循环演变规律具有重要的科学意义及实践价值。

随着同位素水文学的发展,氢、氧稳定同位素(18O和D)被认为是开展水循环研究的理想示踪剂[5,6,7]。水循环相变过程中的同位素分馏作用导致不同“水源”的同位素存在差异,可以有效指示不同混合水源对河道径流的贡献,同时避免人工示踪剂或化学示踪剂在实际应用中速率变化和适用范围等问题[8,9]

Sklash等[10]将河道径流成分分为3类:时间源成分、地理源成分和径流机制成分,其中前两种成分能进行同位素标记,通过质量守恒方程实现组分间的定量水文分离,即同位素流量过程线分割(Isotopebased Hydrograph Separation, IHS)。基于IHS方法,同位素二元混合模型[11]将径流划分为两个时间源成分:事前水(Pre-event Water,降水事件发生之前储存于集水区内的水)和事件水(Event Water,降水),定量计算降水事件过程中两种“水源”的组成比例。为进一步区分土壤水与地下水对径流的贡献[12],有****提出三元混合模型和多元混合模型[13,14,15],这些模型在进行n种水源划分时,需要引入n-1种示踪剂,但在示踪剂选择上存在多种限制条件[16]。由于端元成分的时空异质性,应用时需要对端元贡献比的不确定性进行分析[17,18,19]。Genereux[20]利用Gaussian误差传播方法对二元混合模型计算结果的不确定性进行了评估;Bansah等[21]应用该方法分析了加拿大曼尼托巴省研究区域内不同端元组合情景下分割结果的不确定性。

利用同位素二元混合模型可研究事前水和事件水对河道径流过程的贡献[22,23]。大部分自然流域开展的研究结果表明,降水径流事件中以事前水成分为主[24,25,26]。对城市河流却有不同的研究结果,Buda等[27]在美国宾夕法尼亚州中部的一个混合土地利用类型流域研究发现,城市区域降水径流过程中事件水占主导;但Meriano等[28]在加拿大Frenchman's Bay城市流域的研究发现事前水(地下水)在降水事件发生后也会迅速发生响应。流域下垫面变化会显著影响流域的产汇流过程,从而导致河流降水径流响应关系及不同径流成分(事前水及事件水)的贡献发生变化。然而,基于同位素示踪手段开展人类活动影响下中国城市河流降水径流过程的相关研究却鲜有报道。

改革开放以来,珠江三角洲依靠区位优势和政策优惠,经济社会得到快速发展,其城镇化过程亦成为中国城镇化的代表[29]。本文以珠江三角洲东部石马河流域为研究对象,采集并分析2017年1-12月日降水、河水样品及3场台风期间时段降水、洪水样品,对流域降水及径流氢氧同位素变化特征进行分析,并利用同位素二元混合模型,量化台风降水期间事前水及事件水对河道流量的贡献,探讨河流降水径流响应特征,以期为珠江三角洲城镇化流域水文预报提供理论基础。

2 材料与方法

2.1 研究区域概况

石马河是珠江水系东江下游左岸的一级支流,发源于深圳市宝安区龙华镇大脑壳山,干流上游雁田水汇入口以上称观澜河,下游于新开河口汇入东江,地理位置介于113°59′42″E~114°21′25″E、22°34′30″N~23°06′00″N。流域地势东高西低,南高北低,沿途汇入的主要支流有雁田水、契爷石水、清溪水和官仓水,均于右岸汇入(图1)。流域属亚热带季风气候,高温多雨,多年平均气温22.9 ℃,多年平均降雨量1771 mm,降水以锋面雨、台风雨为主,主要集中在4-9月。区内土壤主要为砂页岩、花岗岩发育成的赤红壤和黄壤,主要植被类型为针叶林和阔叶林[30]

图1

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图1研究区域位置及采样点分布(河流流向)

Fig. 1Location of the study area and sampling sites



石马河干流总长73.5 km,平均河宽80 m,河床平均坡降0.61‰,集水面积725 km2(不含潼湖水流域)。为保护东江干流水质,在石马河入东江河口处建有拦河橡胶坝,截流河水并通过箱涵调入东引运河;干流下游还建有旗岭水闸,控制集水面积682 km2。旗岭水闸设有雨量自动观测站和流量自动监测系统,洪水期与拦河橡胶坝联合调度运行,开闸敞泄。

2.2 样品采集和分析方法

2017年1-12月研究期间,在石马河流域下游拦河橡胶坝前设置河水采样点S1,采集每日(当日9:00)河水表层0.5 m的样品,个别河水样品由于人为因素未采集到,共收集样品358个,采集率为98%;在石马河调污中心办公楼屋顶设置雨水采样点S2,收集日降水样品(当日上午8:00-次日上午8:00),其中个别降水因降水量较小(< 1 mm)未进行收集,共收集样品81个。为便于获取实时洪水流量资料,在旗岭水闸设置台风期采样点S3,采集2017年1702号、1714号和1720号台风期间的时段降水及河水样品,降水样品采集时间间隔为4h,河水样品采样频率如表1所示。采样点位置如表2所示,河水样品使用便携式河水采样器人工采集,降水样品利用采样点S2和S3已有的降水收集装置进行采集。为防止蒸发对同位素分析结果的影响,降水收集参考柳鉴容等[31]的研究成果设置防蒸发装置。收集的水样移入聚乙烯瓶中,瓶口用封口膜密封,置于4 ℃冰箱保存。文中采用的降雨数据来自旗岭水闸雨量自动观测站。

Tab. 1
表1
表1台风期间河水采样频率
Tab. 1Sampling frequency of river water during typhoon events
洪水编号时间采样时间间隔(h)
NO.17022017年06月13日01时-14时0.5
2017年6月13日15时-6月14日06时1
NO.17142017年08月27日05时-08月28日02时1
2017年08月28日03时-08时2
NO.17202017年10月15日15时-10月16日07时1
2017年10月16日08时-13时2

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Tab. 2
表2
表2采样点位置
Tab. 2Location of sampling sites
采样点经纬度高程(m)
S1114°6′29″E、23°2′14″N4
S2114°6′24″E、23°2′26″N7
S3114°3′41″E、22°56′54″N9

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氢、氧稳定同位素组成以维也纳标准平均海洋水(VSMOW)为基准表示(δ值,‰):

δD(‰) = [(D/H)sample/(D/H)VSMOW-1]×1000
δ18O(‰)=[(18O/16O)sample/(18O/16O)VSMOW-1]×1000
式中:D/H、18O/16O分别为氢、氧同位素丰度比。

样品在中山大学环境科学与工程学院实验室完成分析,经0.22 μm滤膜过滤后用Picarro L2130-i激光水汽同位素分析仪测定其δD、δ18O,分析精度分别为0.1‰和0.02‰。

2.3 同位素二元混合模型及不确定性分析

降水和径流作为陆地水文过程的主要输入和输出,两者间的关系是水循环的重要过程,也是洪水预报的重要环节。一次降水径流过程中,区间降水对河道流量的实质贡献很难通过传统经验方法进行解释[32]。为探讨石马河流域洪水形成规律,采用同位素二元混合模型,量化台风暴雨期间降水对河道流量的贡献。基于事前水与事件水同位素组成差异,将暴雨径流R划分为事前水P和事件水E,建立如下二元混合模型:

QPt=δR-δEδP-δEQRt=XPtQRt
QEt=QRt-QPt=XEtQRt
δRt=δPtXPt+δEtXEt
式中:QX分别表示流量和各径流成分所占比例。

洪水流量过程分割中端元的选择参照Hopper等[33]的方法,选择时间上与径流样本最接近的样品。事前水选取降水事件发生前采集的河水样品;事件水选取洪水过程中收集的降水样品。分割结果不确定性计算公式如下[20]

W=δE-δR(δE-δP)2WδP2+δR-δP(δE-δP)2WδE2+-1(δE-δP)2WδR2
Wi=standarddeviationsample×t,(i=δPδEδR)
式中:W为分割结果的不确定性; WδPWδEWδR分别代表事前水、事件水和径流同位素组成的不确定性,由样品标准差与t分布在70%/95%置信区间(双尾)的t统计量相乘得到。

3 结果与讨论

3.1 大气降水及河水氢、氧同位素变化特征

研究期间采集的日大气降水样品中,δD的变化范围为-105.10‰~+9.98‰,最低值、最高值分别见于2017年7月18日和2017年2月9日的样品;δ18O的变化范围为-14.80‰~-0.55‰,最低值、最高值分别见于2017年7月18日和2017年4月25日的样品。氢氧同位素组成落在由Araguás-Araguás等[34]和Liu等[35]分别研究得到的全球大气降水(δD: -350‰~+50‰,δ18O:-50‰~+10‰)和中国大气降水氢氧同位素组成范围内(δD: -229.6‰~+45.4‰,δ18O:-29.47‰~+9.15‰)。

降水δD、δ18O年加权平均值分别为-57.88‰和-8.61‰,其季节变化如图2a所示。冬、春、夏和秋季δD平均值为-10.38‰、-22.91‰、-54.00‰和-47.53‰,δ18O平均值为-3.06‰、-4.31‰、-7.86‰和-7.20‰,均有明显的季节变化。由于研究区域位于中国华南季风区,夏、秋季节盛行夏季风,主要受海洋暖湿气团控制,常有热带风暴、台风发生,云层厚度大,对流强烈,而且运移过程中降水量大,故氢、氧同位素较为贫化[36];冬季以湿度低、蒸发性强的大陆性气团为主,降水较少,同位素较为富集[37]

图2

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图2石马河流域降水和河水δD、δ18O季节变化

注:箱图中水平横线和正方形分别代表中位数和平均值。
Fig. 2Seasonal variations of δD and δ18O in (a) precipitation and (b) river water in Shima River catchment



S1采集的河水样品中,同位素组成变化幅度小于降水变化幅度,分别为δD:-91.23‰~-15.96‰,年均值为-41.24‰;δ18O:-12.66‰~-4.01‰,年均值为-6.26‰。δD、δ18O的四季平均值变化(图2b)表现为夏(-45.91‰、-6.87‰)<秋(-44.58‰、-6.69‰)<春(-38.13‰、-5.91‰)<冬(-36.15‰、-5.55‰)。

3.2 局地大气降水线和氘盈余

由于水在蒸发、凝结等过程中发生同位素分馏,使大气降水δD和δ18O之间存在一定的线性关系,Craig[38]通过研究全球不同地区400多个降水样品,提出Craig方程,也称为全球大气降水线(Global Meteoric Water Line, GMWL):δD = 8δ18O+10,其中方程斜率为8,反映降水形成于同位素平衡分馏。由于不同区域气象和地理等要素、降水气团从水汽源地到雨滴降落的演变过程均存在差异,得到的大气降水线方程会不同程度地偏离GMWL,称为局地大气降水线(Local Meteoric Water Line, LMWL)。柳鉴容等[39]通过分析2005-2006年中国降水同位素观测网络(CHNIP)东部季风区17个站点的月大气降水δD、δ18O,得到东部季风区局地大气降水线方程:δD = 7.46δ18O+0.90。

研究期间大气降水样品中δD-δ18O的关系如图3所示,根据最小二乘法得到研究区域局地大气降水线:

δD=7.70δ18O+8.61,R2=0.98
式中:斜率介于中国中部季风区LMWL斜率(7.46)和GMWL斜率(8.0)之间。

图3

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图3降水和河水δD-δ18O关系

Fig. 3δD-δ18O relationship of precipitation and river water



日河水样品中δD-δ18O间的关系如 图3所示,根据最小二乘法得到研究区域河水δD-δ18O关系线:

δD=7.66δ18O+6.72,R2=0.97
图3可知,河水氢氧同位素组成基本落在LMWL上,表明大气降水是石马河径流的主要来源,且降水在补给河水之前因蒸发导致的同位素分馏并不明显。

Dansgaard[40]首次提出用氘盈余 d-excess(deuterium excess)来指示水汽蒸发源地的同位素动力分馏程度, d-excess = δD-8δ18O。全球平均d-excess约为10‰,主要受海洋蒸发时的温度、湿度和风速等因素影响[41],是示踪水汽源区的一个重要参数。研究期间大气降水d-excess介于 -4.51‰~+21.57‰,夏季平均值(+8.85‰)<秋季(+10.03‰)<春季(+11.61‰)<冬季(+14.07‰),反映了水汽来源的多样性。

3.3 台风期间洪水径流分割

2017年3场典型台风降水事件的主要特征如表3所示。1702号台风“苗柏”降水事件发生前15天降水主要发生于6月8日(21.5 mm);1714号台风“帕卡”发生前3天流域内有降水,主要集中于8月24日(56.0 mm);2017年9月中旬开始流域降水明显减少,1720号台风“卡努”发生前15天降水总量仅2.0 mm。

Tab. 3
表3
表33场台风降水事件主要特征
Tab. 3Main characteristics of the three typhoon rainfall events
编号降水开始时间降水总量(mm)事件前15天降水总量(mm)
17022017年6月13日02时55.028.5
17142017年8月27日05时93.177.0
17202017年10月15日15时75.02.0

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由于δD随时间的变化特征与δ18O基本一致,故场次洪水径流分割以δ18O为主,3场降水事件时段降水量、河道径流量和河水δ18O的时程变化如图4所示。1702号台风降水事件在旗岭水闸控制断面的洪水流量过程呈双峰型,1714号台风降水时程分布较长,且强度较大,形成的单锋洪水洪量、洪峰较其他两场大,1720号台风降水形成陡涨陡落的洪水径流过程,形态较其他两场“尖瘦”。3场降水δ18O均明显低于事前水,随着降水过程的持续,河水δ18O逐渐降低,接近事件水的δ18O,并于洪峰流量出现时间前后达到最小值,表明事件水经汇流后到达河道下游,在洪峰过程中占主导地位。洪峰过后,河道流量减小,河水δ18O逐渐增加,接近事前水δ18O。

图4

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图4径流量、时段降水量和河水δ18O

Fig. 4Stream flow, hourly rainfall and δ18O in river water



将降水、事前水δ18O(表4)分别作为同位素二元混合模型的两个端元,利用旗岭水闸时段流量资料计算得到场次洪水径流总量,基于不同时刻河水δ18O和式(3)、(4)、(5)对河道流量过程线进行分割(表5图5)。利用式(6)、(7)得到分割结果的平均不确定性(表4),其中3场台风事件水在70%和95%置信区间不确定性 WδE分别为1.16、1.08、1.30和2.96、2.28、2.89;事前水不确定性 WδP分别为0.04、0.10、0.08和0.09、0.25、0.20;径流不确定性 WδR由实验室测量精度确定,在70%和95%置信区间不确定性分别为0.01和0.02。3场洪水流量过程分割结果在70%置信区间平均不确定性分别为7%、6%和12%,在95%置信区间平均不确定性分别为19%、12%和27%,主要受 WδE(δE-δP)的影响,其中1702和1720号台风 WδE大于1714号,且1720号对应的 (δE-δP)较小,故其不确定性大于其他两场。

Tab. 4
表4
表4事前水、事件水δ18O及分割结果不确定性
Tab. 4δ18O of event water, pre-event water and uncertainties associated with hydrograph separation
洪水编号NO.1702NO.1714NO.1720
事前水事件水事前水事件水事前水事件水
δ18O平均值(‰)-5.09-12.87-6.99-15.89-6.21-10.14
na644846
标准差0.040.930.080.960.061.12
t/70%b1.1561.2501.2501.1191.2501.156
t/95%b2.5713.1823.1822.3653.1822.571
Wi/70%c0.041.160.101.080.081.30
Wi/95%c0.092.960.252.280.202.89
W/70%(%)d7612
W/95%(%)d191227
注:a计算平均值的样品数;b70%/95%置信区间t统计量;c70%/95%置信区间传播不确定性,i分别表示事前水、事件水;d70%/95%置信区间分割结果平均不确定性。

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Tab. 5
表5
表53场台风降水事件径流分割结果
Tab. 5Results of hydrograph separation in three typhoon rainfall events
洪水编号径流总量(×107 m3)事前水比例(%)事件水比例(%)
17022.340.359.7
17143.845.055.0
17201.230.669.4

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图5

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图5总径流、事前水和事件水流量过程线

Fig. 5Total stream flow, pre-event water and event water hydrographs



洪水流量过程分割结果显示,事前水流量在洪水早期涨水阶段均有明显的增加,对于事件前降水量较大的1714号台风,事前水最大流量(287 m3/s)大于其他两场,1702号(185 m3/s)次之,1720号(90 m3/s)最小。Nolan等[42]指出在面积大于100 km2且具有不透水面的流域,洪水波对径流成分分割结果的影响不能忽略。洪水波是暴雨径流过程中常见的波动状态,地表径流分散排入河道,会导致水深沿程分布不均,从而加重洪水波的影响。若将洪水波近似视为运动波,则洪水波的速度是河道平均流速的5/3或3/2[43],主要由事前水组成的洪水波会先于事件水到达流域下游。而且石马河流域内河流面积为11.3 km2,河道平均深度为5 m,槽蓄量约5.65×107 m3,满足本研究中河道内事前水的总径流量。

由事前水及事件水时变曲线(图5)可以看出,径流主导成分随流量发生变化。洪水涨水阶段前期事前水和事件水同步增长,且事件水滞后于事前水;涨水后期,事件水比例逐渐增大,至洪峰期间比例大于80%,成为径流主导成分;整个次降水—径流期间,事件水占总径流量的比例(55.0%~69.4%)也大于事前水(30.6%~45.0%)。该结果与自然流域的研究结果存在显著差别,这与流域城镇化过程引起的下垫面土地利用变化有一定的关系。石马河发源于深圳市大脑壳山,自南向北流经东莞市东部后汇入东江。作为中国改革开放的前沿阵地,2004年深圳市实行“村改居”之后,实现了100%城镇化。东莞是农村城镇化的典型地区[44],据统计[45],1978-2015年东莞市户籍人口增加了75.32%,城镇人口却增加了8.44倍,2015年城镇人口比例达到88.53%。快速的城镇化过程使区域城镇用地面积大幅增加,根据Liu等[46]基于Landsat卫星影像开发的高分辨率多时相全球城镇用地图,1980年和2015年流域内城镇用地面积比例分别为3%和50%(图6)。概括而言,城镇化过程从两方面显著改变下垫面产汇流特征:① 城镇用地面积增加导致路面硬化不透水面积增加,直接减少了降水下渗面积,造成地表径流增加;② 城市防洪排涝等水工设施间接提供了部分高渗透性及强连通性的区域,为事件水快速汇流提供了“大孔”径流机制[47]。由此加快了流域事件水的汇流速度,从而使次降水—径流事件中,河道流量迅速增加,事件水成为河道径流的主要成分。

图6

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图61980年和2015年石马河流域城镇用地

Fig. 6Urban land of (a) 1980 and (b) 2015 in Shima River catchment



4 结论

(1)研究期间大气降水δD、δ18O变化范围分别为-105.10‰~+9.98‰和-14.80‰~ -0.55‰,年加权平均值分别为-57.88‰和-8.61‰。夏、秋季节降水氢、氧同位素值低于冬、春两季,有明显的季节变化。局地大气降水线为δD = 7.70δ18O+8.61(R2 = 0.98),d-excess介于-4.51‰~+21.57‰,不同季节平均值表现为:夏<秋<春<冬,反映了水汽源区气象条件变化及水汽来源的多样性。

(2)河水δD、δ18O的变化范围分别为δD:-91.23‰~-15.96‰,δ18O:-12.66‰~ -4.01‰,其四季平均值变化表现为夏<秋<春<冬。河水δD-δ18O基本落在LMWL上,表明大气降水是石马河径流的主要来源。

(3)3场台风暴雨期间,事件水占洪水总径流量的比例分别为59.7%、55.0%和69.4%,高于事前水占比。洪水涨水初期事前水和事件水同步增长,涨水后期事件水比例逐渐增大,洪峰期间比例大于80%,成为径流主导成分,这与流域城镇化过程带来的不透水面积增加有一定关系。

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