长江流域参照蒸发量时空变化趋势分析
(1)
式中，ET0 为参照蒸发量，mm/d；为净辐射；G 为土壤热通量，MJ/m2∙d；T 为平均温度，℃；u2 为 2 m 处的风 速，m/s；为平均饱和水汽压，kPa；为实际水汽压，kPa；饱和水汽压曲线斜率，kPa/℃；为干湿常数，kPa/℃。
2.4. 趋势分析方法[10]-[12]
本研究采用 Mann-Kendall 检验进行趋势分析。在时间序列趋势分析中，Mann-Kendall 检验是世界气象组织 推荐并已被广泛使用的非参数检验方法，最初由 Mann 和 Kendall 提出，现已被很多学者用来分析降雨、气温、
2. 数据和方法
2.1. 研究区域概况
长江流域位于 24˚27~35˚54'N，90˚33~122˚19'E 之间，流域面积 180 × 104 km2，全国总面积的 18.8%，流域 地势变化幅度大，西高东低并呈现三大阶梯状，海拔从 5000 m 以上到 500 m 以下。长江流域的地貌类型复杂多 样，高原、山地和丘陵盆地占绝大部分，平原面积较小。由于地域辽阔，地形复杂，季风气候十分典型，长江 流域分带性明显。长江流域是我国人口稠密、经济高度发达的地区，在我国国民经济发展中具有举足轻重的作 用和地位。 长江流域多年平均年降水量为 1126.7 mm，属于我国降水丰沛的地区。受局地环流和地形的影响，年降水 量的空间分布非常不均匀，自东南向西北呈减少趋势。中下游地区除汉江水系和干流区下游外，年降水量均多 于 1100 mm。长江流域多年平均陆面蒸发量为 541 mm，其地区分布趋势是中下游大于上游，平原和盆地大于山 区，南岸大于北岸。按水系，鄱阳湖、太湖、洞庭湖流域及中、下游干流区陆面蒸发量较大；乌江、嘉陵江、 岷江和汉江上游陆面蒸发量较小；金沙江陆面蒸发量最小。从年陆面蒸发量等值线分布趋势看，以 500 mm 等
作者简介：李子硕(1994-)，男，研究领域：水文水资源。
文章引用: 李子硕, 陶新娥, 陈华. 长江流域参照蒸发量时空变化趋势分析[J]. 水资源研究, 2015, 4(6): 522-529. /10.12677/jwrr.2015.46065
长江流域参照蒸发量时空变化趋势分析
关键词
气候变化，长江流域，统计降尺度，参照蒸发蒸腾量
1. 引言
气候变化及其水循环的影响， 特别是对区域水文系统的影响是 21 世纪各国可持续发展中面临的重大课题[1] [2]。蒸散发作为水循环中的重要组成部分，其变化影响着全球的水文循环。参照蒸发量是确定集水区水量损失 的关键水文要素，用来计算实际蒸发蒸腾量，制定灌溉制度以及作为水文模型的输入数据[3]-[7]。大气中 CO2 的增加会改变全球的能量平衡，导致全球气候变暖，伴随着气候变暖，全球水循环被改变，反过来又影响到生 态、社会、经济等和人类相关的各个方面[8] [9]。 本文基于实测气象数据和 Penman-Monteith (P-M)方法计算长江流域近 50 年各站点的逐日参照蒸发量(ET0)， 分析评估 SDSM 模型对模拟长江流域参照蒸发量的适用 分析了长江流域近 50 年来 ET0 的变化趋势及空间分布， 性，重点分析日参照蒸发量的降尺度效果，揭示长江流域未来在不同气候情景下 ET0 的变化趋势，为开展气候 变化对长江流域水资源的影响研究提供基础和支撑。
Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2015, 4(6), 522-529 Published Online December 2015 in Hans. /journal/jwrr /10.12677/jwrr.2015.46065
2
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北 武汉
收稿日期：2015年11月9日；录用日期：2015年11月29日；发布日期：2015年12月10日
摘
要
根据长江流域134个气象站1961-2010年逐日气象资料， 基于Penman-Monteith法计算参照蒸发量， 选取NECP 再分析数据，采用SDSM (the Statistical Down-Scaling Model)方法，进行长江流域未来参照蒸发量的降尺度研 究。 研究表明： 1) SDSM方法对参照蒸发量能较准确的模拟， 检验期的确定性系数可达93%以上； 2) 1961~2010 年长江流域的蒸发蒸腾量呈下降趋势， 显著下降的站点集中在长江中下游区域、 长江流域北部的区域； 3) Rcp45 与Rcp85气候情景下，长江流域未来2011~2099年的参照蒸发量呈上升趋势，且Rcp85情景下的参照蒸发量增 加的幅度大于Rcp45。
Keywords
Climate Change, Yangtze River Basin, Statistical Down-Scaling Model, Reference Evaporation
长江流域参照蒸发量时空变化趋势分析
李子硕1,2，陶新娥1,2，陈
1
华1,2
武汉大学水利水电学院，湖北 武汉
Received: Nov. 9th, 2015; accepted: Nov. 29th, 2015; published: Dec. 10th, 2015 Copyright © 2015 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
Abstract
Based on 134 hydro-meteorological gauges in the Yangtze River basin 1961-2010 daily meteorological data, the reference evaporation was calculated by using the Penman-Monteith method. To predict the future change of the reference evaporation, SDSM (the Statistical Down-Scaling Model) method was used to downscale the outputs of GCMs, which was firstly trained by utilizing the NECP reanalysis data. Results show that: 1) SDSM reference evaporation method performed better in simulating the reference evaporation as to the high simulation deterministic coefficient (0.93) in the testing period; 2) 1961-2010 annual reference evaporation in the Yangtze River basin decreased significantly; decreasing sites concentrated in the lower reaches, the middle stream and the north of the Yangtze River basin; 3) under Rcp45 and Rcp85 climate scenarios, reference evaporation of the Yangtze River basin will increase in 2011 - 2099 years, and the rate of increase of reference evaporation under Rcp85 scenarios is greater than Rcp45.
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∑∑
n −1
2.3. 参照蒸发量估算方法
在 ET0 的计算方面采用世界粮农组织(FAO)推荐的参照蒸发量的标准计算方法 Penman-Monteith (P-M)公式， 如下：
900 0.408∆ ( Rn − G ) + γ u2 ( es − ea ) T + 273 ET0 = ∆ + γ (1 + 0.34u2 )
523
长江流域参照蒸发量时空变化趋势分析
值线贯穿地区最广，此线的西部和北部，多处在 300~400 mm 之间，在长江江源北部不足 200 mm，为全流域最 低值区；此线以东、以南，大多为 600~700 mm，个别地区达 800 余 mm；四川盆地、金沙江下游、乌江及长江 中游部分地区，大都在 500~600 mm 之间；在洞庭湖区至江汉平原，达 700~800 mm，并有一个 800 mm 的闭合 圈；在鄱阳湖区，也有一个大于 800 mm 的高值区，其中赣江流域的吉安，陆面蒸发量超过 1000 mm，是长江 流域最大值； 长江中下游干流区间陆面蒸发量也达 700~800 mm。长江流域各地陆面蒸发有随高程增加而递减的 趋势，即高程越高，陆面蒸发量越小；高程越低，陆面蒸发量越大。
Trends Analysis on Spatiotemporal Characteristics of Reference Evaporation in the Yangtze River Basin
Zishuo Li1,2, Xin’e Tao1,2, Hua Chen1,2
1 2
School of Water Resources and Hydropower Engineer, Wuhan University, Wuhan Hubei State Key Laboratory of Water Resources & Hydropower Engineering Science, Wuhan Hubei
2000-2022年长江流域地表温度时空变化特征研究
2000-2022年长江流域地表温度时空变化特征研究第一篇范文：2000-2022年长江流域地表温度时空变化特征研究近年来，全球气候变化问题引起了广泛关注。
作为全球最大的发展中国家，中国积极响应气候变化，致力于实现碳达峰、碳中和目标。
其中，长江流域作为中国最长的河流，其地表温度的时空变化特征对于理解全球气候变化具有重要意义。
本文通过对2000-2022年长江流域地表温度时空变化特征的研究，旨在为相关政策制定提供科学依据。
一、数据与方法本文采用的数据包括Landsat系列卫星遥感数据、MODIS地表温度产品以及中国气象局提供的地面气象站点数据。
首先，通过预处理方法对遥感数据进行处理，包括辐射定标、大气校正和地理校正等。
然后，利用MODIS地表温度产品对遥感数据进行校准，得到更为准确的地表温度数据。
最后，通过地面气象站点数据对遥感数据进行验证，确保数据的可靠性。
二、结果与分析1. 地表温度总体呈上升趋势。
2000-2022年，长江流域地表温度平均值约为15.4℃，较2000年增加了约0.4℃。
2. 地表温度上升速度区域差异明显。
上游地区地表温度上升速度较慢，平均每年增加约0.02℃；中下游地区地表温度上升速度较快，平均每年增加约0.04℃。
3. 季节性变化显著。
夏季地表温度最高，平均约为28℃；冬季地表温度最低，平均约为8℃。
4. 人类活动对地表温度变化有一定影响。
城市地区地表温度上升速度较快，平均每年增加约0.06℃；农田地区地表温度上升速度较慢，平均每年增加约0.02℃。
三、结论与建议本文通过对2000-2022年长江流域地表温度时空变化特征的研究，得出以下结论：1. 长江流域地表温度呈上升趋势，且区域差异明显。
2. 季节性变化显著，夏季地表温度最高，冬季地表温度最低。
3. 人类活动对地表温度变化有一定影响，城市地区地表温度上升速度较快，农田地区地表温度上升速度较慢。
针对以上研究结果，本文提出以下建议：1. 加强长江流域生态环境保护，提高植被覆盖率，降低地表温度。
长江流域1961―2000年蒸发量变化趋势研究
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Adv. Clim. Change Res., 2005, 1 (3): 99-105
长江流域水汽收支的时空变化与环流特征
长江流域水汽收支的时空变化与环流特征张增信;姜彤;张金池;张强;刘宣飞【期刊名称】《湖泊科学》【年(卷),期】2008(20)6【摘要】通过分析1961-2005年长江流域水汽收支的时空变化及环流特征,发现:1)长江流域春季、秋季、冬季和年均水汽收支下降,而夏季增加;长江上游除夏季外均变化显著,中下游则只有春季、夏季和秋季变化显著;2)长江中下游各季节及年水汽收支与降水的关系都通过了显著性检验,其中夏季关系最好,而长江上游只有春季和秋季通过显著性检验;3)夏季长江流域水汽输送下降,但水汽收支却增加,可能与东亚夏季风减弱有关,而东亚夏季风的减弱可能与东亚大陆上空低层大气位势高度显著增强有关.【总页数】8页(P733-740)【作者】张增信;姜彤;张金池;张强;刘宣飞【作者单位】中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京,210008;南京林业大学江苏省林业生态工程重点实验室,南京,210037;中国科学院研究生院,北京,100049;中国气象局气候研究开放实验室,北京,100081;南京林业大学江苏省林业生态工程重点实验室,南京,210037;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京,210008;中国气象局气候研究开放实验室,北京,100081;无锡工艺职业技术学院,无锡,214220【正文语种】中文【中图分类】P3【相关文献】1.影响中国北方强降雪事件年际变化的典型环流背景和水汽收支特征分析 [J], 王遵娅;周波涛2.长江流域水汽收支与高原水汽输送分量"转换"特征 [J], 苗秋菊;徐祥德;张胜军3.2000年-2015年长江流域植被GPP时空变化特征及其驱动因子 [J], 陈亮;王学雷;杨超;吕晓蓉4.长江流域陆地植被总初级生产力时空变化特征及其气候驱动因子 [J], 叶许春;杨晓霞;刘福红;吴娟;刘佳5.长江流域极端水文气象事件时空变化特征及其对植被的影响 [J], 金佳鑫;肖园园;金君良;朱求安;雍斌;季盈盈因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于水量平衡的长江上游地区气象水文要素时空变化特征分析
基于水量平衡的长江上游地区气象水文要素时空变化特征分析刘玉婷;许继军;姚立强;田甜;袁喆【期刊名称】《长江科学院院报》【年(卷),期】2022(39)3【摘要】基于1980—2019年长江上游地区的逐月气温、降水数据,采用一元线性回归、F趋势检验、水量平衡分析、质心识别等方法,揭示了长江上游地区近40 a 来气象水文要素的时空分布特征和变化规律。
研究结果表明:①长江上游地区年均气温、年均降水量和年均蒸发量的空间分布均呈现由东南向西北逐渐降低的趋势,年均土壤蓄水变化量有着较大的空间差异。
②1980—2019年期间长江上游地区气温上升的趋势较为明显,变化率为0.39℃/(10 a);年降水量整体变化不大,增加的区域主要位于金沙江石鼓以上;整个长江上游地区年均蒸发量变化率为6.08mm/(10 a),其中,金沙江石鼓以上、金沙江石鼓以下、嘉陵江流域和岷沱江流域增加趋势明显;年均土壤蓄水变化量整体有略微下降,变化率为-6.144 mm/(10 a)。
③长江上游地区气温质心经度、纬度变化的倾斜率分别为-0.03°/(10 a)和0.01°/(10 a),蒸发质心经纬度变化的倾斜率分别为-0.04°/(10 a)和0.02°/(10 a);降水质心和土壤蓄水变化量质心的经度倾斜率分别为-0.06°/(10 a)和-0.01°/(10 a)。
各气象水文要素空间质心均呈现出向西北方向移动的趋势,说明从空间分布上来看,西北地区的气温、降水、蒸发和土壤蓄水变化量均有所增加。
【总页数】8页(P13-20)【作者】刘玉婷;许继军;姚立强;田甜;袁喆【作者单位】长江科学院水资源综合利用研究所;华中农业大学经济管理学院【正文语种】中文【中图分类】P42【相关文献】1.额尔齐斯河流域水文气象要素时空变化特征分析2.额尔齐斯河流域水文气象要素时空变化特征分析3.塔里木河流域水文气象要素时空变化特征及其影响因素分析4.沣河流域水文气象要素变化特征分析5.黄河源区水文气象要素时空变化特征分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
长江流域潜在蒸发量和实际蒸发量的关系
长江流域潜在蒸发量和实际蒸发量的关系王艳君;刘波;翟建青;苏布达;罗勇;张增信【摘要】For the scientific issue of "evaporation paradox", the relationship between actual and potential evaporation in the Yangtze River basin was studied in this paper. The results show that roughly when the dryness index R＜0.8, the actual evaporation is positively correlated with potential evaporation; when 0.8＜R＜1.0, their relationship is uncertain; and when R ＞1.0, their relationship is complementary.%针对“蒸发悖论”科学问题,从长江流域实际蒸发量变化的原因着手,探讨实际蒸发量与潜在蒸发量之间的关系.研究结果表明:一般情况下当干燥度指数R＜0.8时,实际蒸发量与潜在蒸发量为明显的正相关关系,当0.8＜R＜1.0时,实际蒸发量与潜在蒸发量主要表现为不确定关系,当R＞1.0时,实际蒸发量与潜在蒸发量为明显的互补关系.【期刊名称】《气候变化研究进展》【年(卷),期】2011(007)006【总页数】7页(P393-399)【关键词】蒸发悖论;蒸发互补;潜在蒸发量;实际蒸发量;长江流域【作者】王艳君;刘波;翟建青;苏布达;罗勇;张增信【作者单位】南京信息工程大学,南京210044;河海大学,南京210024;中国气象局国家气候中心,北京100081;中国气象局国家气候中心,北京100081;中国气象局国家气候中心,北京100081;南京林业大学,南京210042【正文语种】中文【中图分类】P426.2全球变暖已毋庸置疑。
长江流域生态环境质量的时空演变特征及其驱动因素
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长江流域参照蒸发量突变及其原因分析
中 图法 分 类 号 ：Ｐ ３ ３ ４
气 候 突变 定 义 为 ： 气候从一种稳定 态（ 或 稳 定 持 续 的变 化趋 势 ） 跳 跃 式 地转 变 到 另一 种 稳 定 态 （ 或 稳 定持续 的变化 趋 势 ） 的现象 ， 它 表 现 为 气 候 在 时空 上 从一个 统 计 特 性 到 另 一 个 统 计 特 性 的 急 剧 变 化 … 。
个， 下游为 ７ ０个 （ 见图 １ ） 。
基金项 目： 国家 重 点 基 础研 究 发展 “ ９ ７ ３ ” 计 划 项 目（ ２ ０ １ ２ Ｃ Ｂ ９ ５ ５ ９ ０ ３ ）
作者简介 ： 刘 娜， 女， 硕 士研 究 生 ， 主 要 从 事 气候 变化 和 土 地 利 用 对 水 资 源 的 影 响研 究 。 Ｅ—ｍ ａ ｉ ｌ ： ｌ ｉ ｕ ｎ ａ ０ ５ ０ ４ ＠ｇ ｍａ ｉ ｌ ． ｃ ｏ ｎ
的长 江流域 。
本文利 用彭 曼 一蒙 特 斯 方 程 ， 计算 长江流域 １ ３ ９
个气 象站 点的参 照蒸 发 量 ， 并 采 用 ４种 不 同方 法 对 其
进行 突变检 测 ， 分析 可 能 引 起 突变 的原 因。分 析 结 果
随着 人类 活动 和 自然 因素 的综 合影 响不 断 加 强 ， 大 范
Ｍａ ｎ ｎ— Ｋ ｅ ｎ ｄ ａ ｌ ｌ 法、 滑动 ｔ 检验 、 Ｃ ｒ ａ ｍ ｅ ｒ 法、 Ｙ ａ ｍ ａ ｍ ｏ ｔ ｏ法 联 合 检 测 参 照 蒸 发 量 的 突 变 ， 通 过 相 关 法 分 析 参 照 蒸
发 量 与 气 象要 素 的 关 系 ， 揭 示 了 长 江 流域 参 照 蒸发 量 产 生 突 变 的 时 间 及 原 因 。结 果 表 明 ， ５ ０ ａ来 长 江 流 域 上
近44年来长江源区气候变化的若干统计分析
近44年来长江源区气候变化的若干统计分析长江源区位于川藏高原的北边游，地处青藏高原的最高点高原的海拔超过5000米，是重要的水源之一。
近44年来，气候变化对长江源区的环境影响深远，本文利用近44年来的气候记录，对长江源地区气候变化进行统计分析。
1.江源区气候变化特征从气候记录可以看出，近44年来，长江源区的气温较1975年的平均气温上升了1.7摄氏度，其中年最高温和最低温分别增加了3.3℃和1.9℃。
同时，降水量也呈现增加趋势，1975年到2018年，长江源区年均降水量增加了90.7毫米，其中春季增加最多，增加了67.3毫米。
此外，近44年来，长江源区风速也有明显变化，风速比1975年增加了2.3米/秒，风向从1975年的以西北风为主转向以东风为主。
2.江源区气候变化的影响近44年来，气候变化对长江源区的环境带来了很大的影响，其中最显著的变化是温度，增温使得长江源区的冬季更暖和，可以使得长江源区生物的繁殖期变长，从而改变了生态系统的结构和功能；降水的增加，增加了许多植物的生长，但也对水文系统带来威胁；随着风向的变化，降低了长江源区的蒸发量，而且使得雷暴更多地发生在夏季，带来了洪水暴雨的威胁。
3.江源区气候变化的管理气候变化对长江源区环境带来的影响主要表现在温度、降雨量和风向三个方面。
因此，政府应该加强对长江源区气候变化的管理，并采取有效措施维护长江源地区的气候安全。
首先，要加强环境保护，采取措施减少污染排放，改善环境质量，维护长江源区的自然状态；其次，要加强水资源管理，采取措施避免水资源浪费；最后，要加强气象预报，提高气象灾害预警能力。
以上就是本文关于近44年来长江源区气候变化的若干统计分析的全部内容，从气候记录分析，长江源区的气温、降水量和风速均有明显变化，而这种变化给长江源区的环境带来了许多影响，因此政府要加强对长江源区气候变化的管理，采取有效措施维护长江源地区的气候安全。
长江流域1951_2000年蒸发皿蒸发量变化趋势
第27卷第1期2011年1月水资源保护WATER RESOURCE S PROTEC TION Vol.27No.1Jan.2011DOI :10.3969/j.issn.1004 6933.2011.01.006作者简介:宋萌勃(1963 ),男,湖北赤壁人,副教授,主要从事水文水资源分析计算工作。
E mail:songmengbo@长江流域1951 2000年蒸发皿蒸发量变化趋势宋萌勃1,陈吉琴1,张晓健2,张文杰2(1.长江工程职业技术学院,湖北武汉 430212; 2.中南电力设计院,湖北武汉 430071)摘要:以长江流域内115个气象站1951 2000年逐日气象观测数据为基础,采用线性倾向估计、滑动平均和相关分析等方法对长江流域近50年来蒸发皿蒸发量及其主要影响因子进行了相关性及趋势性分析。
结果表明:近50年来,长江流域4个子区域年平均蒸发皿蒸发量呈下降趋势,其中中游下降趋势明显,其他3区域呈微弱下降趋势;蒸发皿蒸发量下降的主要原因可能是平均水汽压的增加和日照时间的减少。
关键词:蒸发皿蒸发量;趋势分析;气象因子;长江流域中图分类号:S161.4+2 文献标识码:A 文章编号:1004 6933(2011)01 0024 04Pan evaporation trend in Yangtze River Basin from 1951to 2000SONG Meng Bo 1,C HEN Ji qin 1,ZHANG Xiao Jian 2,ZHANG Wen Jie 2(1.Changjiang Engineering Vocational College,Wuhan 430212,China;2.Central Southern China Electric Power Design Institute,Wuhan 430071,China )Abstract:Based on daily meteorological data of 115observation stations from 1951to 2000within the Yangtze River Basin,the correlation and trend of pan evaporation and its relation with meteorological factors in the past fifty years were analyzed by using linear trend estimate,moving average and correlation analysis method.The results de monstrated that the annual average pan evaporation presented a decrease trend in the past fifty years in the four reaches of Yangtze River Basin.The decrease tendency in the middle reach was more obvious and was weak in the other three reaches.The pan evaporation decrease was primarily resulted from increase of average vapour pressure and reduction of sunshine time.Key words:pan evaporation;trend analysis;meteorological factors;Yangtze River Basin 20世纪是全球近千年来增暖幅度最显著的时期,政府间气候变化专业委员会(I PCC)第三次评估报告指出,21世纪全球气候将继续变暖[1]。
长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析
第３２卷第３期２０２１年５月㊀㊀水科学进展ＡＤＶＡＮＣＥＳＩＮＷＡＴＥＲＳＣＩＥＮＣＥＶｏｌ.３２ꎬＮｏ.３Ｍａｙ２０２１ＤＯＩ:１０ １４０４２/ｊ ｃｎｋｉ ３２ １３０９ ２０２１ ０３ ００８长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析聂㊀宁１ꎬ２ꎬ张万昌３ꎬ陈㊀豪４ꎬ５ꎬ赵登忠６ꎬ刘㊀敏１(１.华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室ꎬ上海㊀２００２４１ꎻ２.华东师范大学地理科学学院ꎬ上海㊀２００２４１ꎻ３.中国科学院空天信息创新研究院ꎬ北京㊀１０００９４ꎻ４.天津大学地球系统科学学院表层地球系统研究院ꎬ天津㊀３０００７２ꎻ５.天津大学天津市环渤海地球关键带科学与可持续发展重点实验室ꎬ天津㊀３０００７２ꎻ６.长江水利委员会长江科学院ꎬ湖北武汉㊀４３００１０)摘要:为开展长江流域水储量变化(ＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌＷａｔｅｒＳｔｏｒａｇｅＣｈａｎｇｅꎬＴＷＳＣ)的时间变化特征及归因分析研究ꎬ结合ＧＲＡＣＥ(ＧｒａｖｉｔｙＲｅｃｏｖｅｒｙａｎｄＣｌｉｍａｔｅＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔ)卫星观测及水文模拟ꎬ重建并分析了长江流域１９８８ ２０１２年逐月ＴＷＳＣꎻ基于１３个实验情景的模拟结果ꎬ定量区分了气候波动及关键人类活动(土地利用变化㊁水库调蓄)对ＴＷＳＣ的相对贡献ꎮ结果表明:①流域平均ＴＷＳＣ㊁降水㊁蒸散发㊁径流深分别以０.１ｍｍ/ａ㊁－３.５ｍｍ/ａ㊁０.６ｍｍ/ａ㊁－４.２ｍｍ/ａ的线性速率增减ꎻ②逐月非季节性ＴＷＳＣ与南方涛动指数(ＳｏｕｔｈｅｒｎＯｓｃｉｌｌａｔｉｏｎＩｎｄｅｘꎬＩＳＯ)呈现显著负相关性(α<０.０１)ꎻ③气候波动对ＴＷＳＣ影响占主导地位ꎬ水库调蓄与气候波动对月平均ＴＷＳＣ的相对贡献率存在负相关性ꎻ④三峡水库运行后ꎬ水库调蓄对月平均ＴＷＳＣ的影响显著增强ꎬ且呈现季节性规律ꎬ即１ ５月削减ＴＷＳＣꎬ７ １２月增加ＴＷＳＣꎮ本研究提供了一种ＴＷＳＣ归因分析研究框架ꎬ研究结果可为长江流域水资源规划管理提供决策支持ꎮ关键词:水储量ꎻ归因分析ꎻ卫星观测ꎻ水文模拟ꎻ长江流域中图分类号:ＴＶ２１１.１㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１００１￣６７９１(２０２１)０３￣０３９６￣１２收稿日期:２０２０￣０４￣０８ꎻ网络出版日期:２０２１￣０２￣２０网络出版地址:ｈｔｔｐｓ:ʊｋｎｓ.ｃｎｋｉ.ｎｅｔ/ｋｃｍｓ/ｄｅｔａｉｌ/３２.１３０９.Ｐ.２０２１０２２０.１４０６.００２.ｈｔｍｌ基金项目:国家重点研发计划资助项目(２０１７ＹＦＥ０１００７００)ꎻ国家自然科学基金资助项目(４１９０１２２８)作者简介:聂宁(１９８８ )ꎬ女ꎬ河南周口人ꎬ博士后ꎬ主要从事遥感水文㊁水文模拟研究ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｎｉｅｎｉｎｇ３３＠１６３.ｃｏｍ陆地水储量变化(ＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌＷａｔｅｒＳｔｏｒａｇｅＣｈａｎｇｅꎬＴＷＳＣ)ꎬ即陆地所有形式的水的总和的变化ꎬ是地表水㊁土壤水㊁地下水㊁冠层水等水量变化之和ꎬ反映了区域水循环全部输入(降水㊁降雪等)㊁输出(蒸散发㊁径流等)通量变化导致的水分储量变化净值[１￣２]ꎮ气候变化与人类活动是影响ＴＷＳＣ变化的两大主要因素[３]ꎮ开展ＴＷＳＣ变化及归因分析研究ꎬ量化区分气候波动及人类活动对ＴＷＳＣ变化的相对贡献ꎬ对于优化配置区域水资源具有重要意义ꎮ目前ꎬ国内外学者监测ＴＷＳＣ最常用的２种方法为水量平衡法与ＧＲＡＣＥ(ＧｒａｖｉｔｙＲｅｃｏｖｅｒｙａｎｄＣｌｉｍａｔｅＥｘ￣ｐｅｒｉｍｅｎｔ)重力卫星法ꎮ水量平衡法是在水平衡理论框架下采用水文模型输出的水资源通量结果核算ＴＷＳＣꎬ该方法可获取长时间尺度ＴＷＳＣꎬ但在观测资料缺失的地区有较大不确定性ꎻ而ＧＲＡＣＥ重力卫星法可得到大尺度空间范围内时空分辨率一致的ＴＷＳＣ观测结果ꎬ但卫星数据资料可利用时间有限ꎬ不能满足研究长时间尺度ＴＷＳＣ的需求ꎮ为此ꎬ研究学者联合ＧＲＡＣＥ卫星数据㊁实测气象￣水文数据及陆面模型输出结果ꎬ重构并分析了亚马孙流域[４]㊁辽河流域[５]㊁中国西北[６]等地区长时间ＴＷＳＣꎮ部分研究学者也检测了气候变化/自然因素与人类活动对典型地区ＴＷＳＣ的影响[７￣８]ꎮ例如ꎬＦｅｌｆｅｌａｎｉ等[７]结合ＧＲＡＣＥ卫星观测及水文模拟量化分析了２００２ ２０１０年自然因素与人类活动对全球３０个流域水储量的影响ꎻＤｅｎｇ和Ｃｈｅｎ[８]基于ＧＲＡＣＥ卫星数据及气象数据分析了气候变化与人类活动对中亚地区２００３ ２０１３年水储量的影响ꎮ然而ꎬ现有研究大多将不同㊀第３期聂宁ꎬ等:长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析３９７㊀类型的人类活动作为一个整体ꎬ分析其对短期ＴＷＳＣ变化的影响ꎬ这限制了多角度了解人类活动对ＴＷＳＣ的影响规律以及更合理的水资源规划ꎮ作为中国第一大流域㊁人类活动最剧烈的地区之一ꎬ长江流域在中国水资源优化配置中占有极其重要的战略地位ꎮ目前ꎬ部分学者也研究了ＧＲＡＣＥ卫星发射(２００２年)以来长江流域陆地水储量演化规律[９￣１１]ꎮ然而ꎬ长时间尺度ＴＷＳＣ变化及其归因分析研究尚不多见ꎮ本研究以长江流域为研究区ꎬ联合ＧＲＡＣＥ卫星观测及水文模拟ꎬ重建１９８８ ２０１２年逐月ＴＷＳＣ序列ꎬ定量区分气候变化㊁不同类型人类活动对ＴＷＳＣ的影响及相对贡献ꎬ提供１种ＴＷＳＣ变化特征及归因分析研究框架与方法ꎬ以期为流域水资源规划管理及优化配置提供决策支持ꎮ１ 研究区概况与数据以大通水文站(１１７ʎ３７ᶄＥꎬ３０ʎ４６ᶄＮ)以上的长江流域为研究区ꎬ集水面积约１６９万ｋｍ２ꎬ占长江流域总面积约９７％ꎬ地理范围为２４ʎ２７ᶄ ３５ʎ４７ᶄＮꎬ９０ʎ３２ᶄ １１８ʎ３７ᶄＥꎬ横跨中国１７个省(直辖市ꎬ自治区)ꎮ研究区受东南季风影响ꎬ大部分地区地处亚热带及温带ꎬ降水时空分布很不均匀㊁年际变化大且降水量年内分配很集中ꎮ研究区概况如图１所示ꎮ图１㊀研究区概况及气象站点㊁水文站点㊁１５座大(１)型水库空间分布Ｆｉｇ.１Ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙｒｅｇｉｏｎａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓａｎｄ１５ｌａｒｇｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓ研究数据包括:基于美国航空航天局(ＮａｔｉｏｎａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＳｐａｃｅＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎꎬＮＡＳＡ)喷气推进实验室(ＪｅｔＰｒｏｐｕｌｓｉｏｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙꎬＪＰＬ)㊁德国地学研究中心(ＧｅｒｍａｎＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｒｅｆｏｒＧｅｏｓｃｉｅｎｃｅｓꎬＧＦＺ)㊁德克萨斯大学空间研究中心(ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＳｐａｃｅＲｅｓｅａｒｃｈａｔｔｈｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｘａｓａｔＡｕｓｔｉｎꎬＣＳＲ)发布的ＧＲＡＣＥ卫星球谐系数产品反演的陆地水储量距平(ＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌＷａｔｅｒＳｔｏｒａｇｅＡｎｏｍａｌｙꎬＴＷＳＡ)ꎻ数字高程模型(ＤｉｇｉｔａｌＥａｒｔｈＭｏｄｅｌꎬＤＥＭ)㊁矢量河网㊁土地利用㊁土壤数据ꎻ气象数据ꎻ实测径流㊁水库出库流量ꎻＧｌｏｂａｌＬａｎｄＤａｔａＡｓｓｉｍｉｌａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ(ＧＬＤＡＳ)及ＧｌｏｂａｌＬａｎｄ￣ＳｕｒｆａｃｅＥｖａｐｏｒａｔｉｏｎ:ＴｈｅＡｍｓｔｅｒｄａｍＭｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ(ＧＬＥＡＭ)蒸散发数据产品ꎻ南方涛动指数(ＳｏｕｔｈｅｒｎＯｓｃｉｌｌａｔｉｏｎＩｎｄｅｘꎬＩＳＯ)ꎮ上述数据汇总见表１ꎮ３９８㊀水科学进展第３２卷㊀表１㊀研究数据汇总Ｔａｂｌｅ１Ｓｕｍｍａｒｙｏｆｄａｔａｓｅｔｓｕｓｅｄｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ数据类型版本/种类时空分辨率数据来源ＧＲＡＣＥＴＷＳＡＣＳＲ/ＧＦＺ/ＪＰＬ２００３ ２０１２年ꎻ逐月ꎻ１ʎˑ１ʎｈｔｔｐｓ:ʊｇｒａｃｅ.ｊｐｌ.ｎａｓａ.ｇｏｖ/ｄａｔａ/ｇｅｔ￣ｄａｔａ/ｍｏｎｔｈｌｙ￣ｍａｓｓ￣ｇｒｉｄｓ￣ｌａｎｄ/ＤＥＭＡＳＴＥＲ￣ＧＤＥＭＶ２源数据分辨率为３０ｍˑ３０ｍꎬ重采样为１ｋｍˑ１ｋｍｈｔｔｐ:ʊｗｗｗ.ｇｓｃｌｏｕｄ.ｃｎ/河网矢量//长江水利委员会长江科学院土地利用/１９８０年代末期(１９９０)㊁１９９５㊁２０００㊁２００５㊁２０１０年ꎻ１ｋｍˑ１ｋｍｈｔｔｐ:ʊｗｗｗ.ｒｅｓｄｃ.ｃｎ/土壤数据１ʒ１００万世界土壤数据库(Ｈａｒｍｏ￣ｎｉｚｅｄＷｏｒｌｄＳｏｉｌＤａｔａｂａｓｅꎬＨＷＳＤ)１ｋｍˑ１ｋｍｈｔｔｐ:ʊｗｅｓｔｄｃ.ｗｅｓｔｇｉｓ.ａｃ.ｃｎ气象数据气压㊁风速㊁气温㊁相对湿度㊁日降水量㊁日照时数１９８５ ２０１２年ꎻ逐日ꎻ２０５个站点(图１)ｈｔｔｐ:ʊｄａｔａ.ｃｍａ.ｃｎ/实测径流１９８５ ２０１２年ꎻ逐日ꎻ干流６个水文站点(图１)水文年鉴㊁长江水利委员会水库出流量１９８８ ２０１２年ꎻ逐月ꎻ１５个水库(图１)水文年鉴㊁三峡集团㊁长江水利委员会蒸散发ＧＬＤＡＳ￣２ＮｏａｈꎻＧＬＥＡＭｖ３.３ａ１９８８ ２０１２年ꎻ逐月ꎻ０.２５ʎˑ０.２５ʎｈｔｔｐ:ʊｍｉｒａｄｏｒ.ｇｓｆｃ.ｎａｓａ.ｇｏｖ/ｈｔｔｐｓ:ʊｗｗｗ.ｇｌｅａｍ.ｅｕ/ＩＳＯ逐月ｈｔｔｐｓ:ʊｗｗｗ.ｃｐｃ.ｎｃｅｐ.ｎｏａａ.ｇｏｖ/ｄａｔａ/ｉｎｄｉｃｅｓ/ｓｏｉ２㊀研究方法２.１㊀联合ＧＲＡＣＥ重力卫星观测结果的流域水文模拟２.１.１㊀流域水文模型构建及参数率定选用适用于复杂大流域㊁运算效率高㊁拥有水库演算模块的ＳＷＡＴ模型ꎬ使用 Ｂｕｒｎ￣ｉｎ 算法将实测河网融合到ＤＥＭ数据中ꎬ提取河网及流域边界㊁划分子流域并定义水文响应单元ꎻ收集土地利用㊁土壤㊁气象站点实测数据(包括降水㊁气温㊁相对湿度㊁太阳辐射㊁风速等)㊁水库属性及出库流量数据等ꎬ建立模型数据库ꎮ对于水库数据库ꎬ由于流域内水库众多且水库属性信息㊁实测出库流量获取困难ꎬ而支流小型水库对干流径流影响微弱ꎬ因此ꎬ仅选取三峡水库㊁丹江口水库㊁东江水库等１５座大(１)型水库(图１)参与模拟ꎮ尽管参与模拟的水库数量较少ꎬ但这些水库的累积库容达到流域内大中型水库２０１２年累积库容的６１ ４％[１２]ꎮ此外ꎬ三峡水库位于长江流域上游出口ꎬ上游水库调蓄过的所有水流都经过三峡水库的再次调控[１３]ꎮ模型率定期为１９８８ １９９２年ꎬ验证期为１９９３ １９９７年㊁１９９８ ２００２年㊁２００３ ２００７年㊁２００８ ２０１２年４个时段ꎬ各时段时长均为５ａꎬ并分别采用１９９０年㊁１９９５年㊁２０００年㊁２００５年㊁２０１０年土地利用数据ꎮ率定过程中ꎬ水库出流演算方法是读入实测月均出流数据[１４]ꎮ采用干流６个水文站点(屏山㊁寸滩㊁万县㊁宜昌㊁汉口㊁大通ꎬ图１)实测径流数据ꎬ使用ＳＷＡＴ￣ＣＵＰ(ＳＷＡＴＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄＵｎｃｅｒｔａｉｎｔｙＰｒｏｇｒａｍｓ)选用ＳＵＦＩ￣２算法对模型进行参数敏感性分析㊁校准验证及不确定性分析ꎬ评估指标选用Ｎａｓｈ￣Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅ系数(ＥＮＳ)㊁相关性系数(Ｒ２)㊁相对误差(ＥＲ)ꎬ最终确定模型敏感参数值如表２[１４]所示ꎮ此外ꎬ由于缺乏研究区实测蒸散发数据ꎬ采用ＧＬＤＡＳ及ＧＬＥＡＭ蒸散发数据产品对㊀第３期聂宁ꎬ等:长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析３９９㊀模型蒸散发输出结果进行评估验证ꎮ表２㊀敏感参数的最优区间及最优值Ｔａｂｌｅ２Ｂｅｓｔｐａｒａｍｅｔｅｒｉｎｔｅｒｖａｌｓａｎｄｖａｌｕｅｓｏｆｓｅｎｓｉｔｉｖｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ参数描述最优区间最优值ｒ＿ＥＳＣＯ土壤蒸发补偿系数０.７０~０.８００.７４ｒ＿ＳＯＬ＿ＡＷＣ土壤有效含水量０.４０~０.６００.５２ｒ＿ＣＮ２土壤水分条件ＩＩ下初始ＳＣＳ径流曲线系数０.９５~１.０５１.０１ｒ＿ＧＷＱＭＮ浅层地下水径流系数０.４０~０.６００.５１ｒ＿ＡＬＰＨＡ＿ＢＦ基流α因子１.９０~２.００１.９５ａ＿ＣＨ＿Ｋ２主河道河床有效渗透系数３.００~４.００３.２０注:ｒ＿指将原始的参数值乘以(１＋给定的值)ꎻａ＿指将给定的值加到原始的参数值ꎮ２.１.２㊀基于ＧＲＡＣＥ卫星数据的ＴＷＳＣ及其不确定性分析基于ＣＳＲ㊁ＧＦＺ㊁ＪＰＬ研究中心发布的ＧＲＡＣＥ球谐系数反演的陆地水储量距平(ＴＷＳＡ)序列ꎬ依据式(１)构建３组２００３ ２０１２年逐月ＴＷＳＣ时间序列ꎮ考虑到ＧＲＡＣＥ卫星设备观测误差及数据后处理过程带来的误差ꎬ采用ＧＴＣＨ法(ＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＦｏｒｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＴｈｒｅｅ￣ＣｏｒｎｅｒｅｄＨａｔＭｅｔｈｏｄ)[２]评估各序列相对不确定值ꎮＴＷＳＣ(ｔ)＝(ＴＷＳＡ(ｔ＋１)－ＴＷＳＡ(ｔ－１))/２(１)式中:ｔ代表某一具体月份ꎻＴＷＳＣ(ｔ)代表流域在ｔ月份的陆地水储量变化量ꎻＴＷＳＡ(ｔ＋１)㊁ＴＷＳＡ(ｔ－１)分别代表了ＧＲＡＣＥ卫星数据反演得到的第ｔ＋１㊁ｔ－１月份陆地水储量距平值(即该月份陆地水储量减去长期水储量均值得到的差值)ꎮ２.１.３㊀ＧＲＡＣＥ卫星ＴＷＳＣ校准水文模型ＴＷＳＣ模拟结果采用水文模型输出结果ꎬ基于大气和陆地水量平衡原理计算水储量变化量ＴＷＳＣꎬ公式表达为ＴＷＳＣ(ｔ)＝Ｐｔ－Ｅｔ－Ｒｔ(２)式中:Ｐｔ㊁Ｅｔ㊁Ｒｔ分别为ｔ月份的流域平均降水量㊁蒸散发量及径流深ꎬｍｍꎮ采用ＳＷＡＴ模型模拟输出的流域降水㊁蒸散发及出水口径流量ꎬ基于式(２)计算得到的即是水文模型法得到的ＴＷＳＣ时间序列ꎮ理论上ꎬ式(１)与式(２)得出的ＴＷＳＣ应是相等的ꎬ因此ꎬ可采用ＧＲＡＣＥＴＷＳＣ结果评估水文模型得到的２００３ ２０１２年逐月ＴＷＳＣ结果ꎮ若水文模型ＴＷＳＣ模拟结果较差ꎬ则重新进行模型率定验证ꎬ直至ＴＷＳＣ模拟结果优良ꎮ２.２㊀气候和人类活动因素组合情景设定在本研究时段(１９８８ ２０１２年)ꎬ南水北调工程对研究区尚无影响(西线仍处于前期研究阶段ꎬ中线２０１４年底才正式通水ꎬ东线工程不在本研究区)ꎮ生活及社会经济活动用水由于大部分重新回归水体ꎬ其引起的水净消耗变化较小(在１９９３ ２００２年与２００３ ２０１２年２个时段多年平均水消耗量仅相差３ｋｍ３)ꎬ因而对流域水资源年际/季节性变化研究影响非常微弱[１２ꎬ１５]ꎮ因此ꎬ本研究在ＴＷＳＣ变化归因分析中ꎬ主要定量区分气候波动㊁土地利用变化㊁水库调蓄对年际/季节性ＴＷＳＣ变化的影响及相对贡献ꎮ采用Ｍａｎｎ￣Ｋｅｎｄａｌｌ非参数统计检验法[１６]对１９８８ ２０１２年流域年降水量(ＳＷＡＴ模型输出值)及总出水口大通站径流量进行突变分析ꎬ结果显示:２００３年为年降水与径流变化突变点ꎻ２００３年以前为相对丰水期ꎬ２００３年开始进入相对枯水期(图３(ｂ))ꎮ综合考虑研究区气候/水文突变特征㊁人类剧烈活动状况(主要是三峡工程建设进程ꎬ表３)以及下垫面土地利用数据获取时间ꎬ将研究时段分为５个子时段:１９８８ １９９２年(Ｐ１)㊁１９９３ １９９７年(Ｐ２)㊁１９９８ ２００２年(Ｐ３)㊁２００３ ２００７年(Ｐ４)㊁２００８ ２０１２年(Ｐ５)ꎮ设计表４所示１３种气候和人类活动因素组合情景(Ｓ１ Ｓ１３)[１４]ꎬ采用校准好的水文模型实施多情景模拟ꎬ定量区分时段Ｐ１ Ｐ２㊁Ｐ２ Ｐ３㊁Ｐ３ Ｐ４㊁Ｐ４ Ｐ５气候波动(包括降水㊁气温㊁相对湿度㊁太阳辐射㊁风速)㊁土地利用变化及水库调蓄对ＴＷＳＣ的影响及相对贡献ꎮ４００㊀水科学进展第３２卷㊀表３㊀各时段流域年均降水、大通站平均流量及三峡工程建设进程Ｔａｂｌｅ３ＡｎｎｕａｌｍｅａｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｂａｓｉｎａｎｄｄｉｓｃｈａｒｇｅａｔＤａｔｏｎｇｓｔａｔｉｏｎａｎｄｍｅｍｏｒａｂｉｌｉａｏｆｔｈｅＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＤａｍＰｒｏｊｅｃｔｄｕｒｉｎｇｆｉｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓ时段年均降水/ｍｍ大通站年均流量/(ｍ３ ｓ－１)三峡工程建设进程[１７]１９８８ １９９２年(Ｐ１)１１４４.４２８５００三峡工程前１９９３ １９９７年(Ｐ２)１１５７.８２９１００三峡工程一期ꎻ１９９７年底大江截流１９９８ ２００２年(Ｐ３)１１８４.８３１８００三峡工程二期ꎻ２００２年底ꎬ导流明渠截流合龙２００３ ２００７年(Ｐ４)１０７７.０２５９００三峡工程三期２００８ ２０１２年(Ｐ５)１０９９.９２７２００三峡工程后期及后续阶段表４㊀模拟情景Ｔａｂｌｅ４Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｃｅｎａｒｉｏｓ２.３㊀水储量变化归因分析以时段Ｐ１ Ｐ２时段为例ꎬ详述ＴＷＳＣ变化归因分析研究思路ꎮ采用率定验证好的水文模型ꎬ按照表４所示Ｓ１ Ｓ４情景在逐月尺度上开展模拟ꎬ依据式(３) 式(９)可得到气候波动㊁土地利用变化㊁水库调蓄３种因素分别引起的ＴＷＳＣ变化以及三者的相对贡献率ꎮΔＴＷＳＣꎬＣＣ＝ＴＷＳＣꎬＳ２－ＴＷＳＣꎬＳ１(３)ΔＴＷＳＣꎬＬＵ＝ＴＷＳＣꎬＳ３－ＴＷＳＣꎬＳ２(４)ΔＴＷＳＣꎬＲＲ＝ＴＷＳＣꎬＳ４－ＴＷＳＣꎬＳ３(５)ΔＴＷＳＣꎬＭＵ＝ＴＷＳＣꎬＳ４－ＴＷＳＣꎬＳ１(６)ＣＲＣＣ＝ΔＴＷＳＣꎬＣＣ/ΔＴＷＳＣꎬＭＵ(７)ＣＲＬＵ＝ΔＴＷＳＣꎬＬＵ/ΔＴＷＳＣꎬＭＵ(８)ＣＲＲＲ＝ΔＴＷＳＣꎬＲＲ/ΔＴＷＳＣꎬＭＵ(９)式中:ΔＴＷＳＣꎬＣＣ㊁ΔＴＷＳＣꎬＬＵ㊁ΔＴＷＳＣꎬＲＲ㊁ΔＴＷＳＣꎬＭＵ分别为气候波动㊁土地利用㊁水库调蓄３种因素单独及综合引起的ＴＷＳＣ变化ꎻＣＲＣＣ㊁ＣＲＬＵ㊁ＣＲＲＲ分别为上述３种因素对ＴＷＳＣ变化的相对贡献率ꎻＴＷＳＣꎬＳ１㊁ＴＷＳＣꎬＳ２㊁ＴＷＳＣꎬＳ３㊁ＴＷＳＣꎬＳ４分别为Ｓ１㊁Ｓ２㊁Ｓ３㊁Ｓ４情景的ＴＷＳＣꎮ其他时段相应研究也采用类似的研究思路及方法ꎮ３㊀结果分析３.１㊀联合ＧＲＡＣＥ重力卫星观测的ＴＷＳＣ水文模拟以蒸散发㊁径流㊁ＴＷＳＣ为目标ꎬ联合ＧＲＡＣＥ重力卫星数据开展流域水文模拟ꎬ月平均蒸散发㊁大通站径流㊁ＴＷＳＣ模拟结果如图２所示ꎮ采用ＧＬＥＡＭ㊁ＧＬＤＡＳ蒸散发数据对模拟蒸散发进行评估ꎬ结果显示ꎬ在１９８８ ２０１２年间Ｒ２均达到０.９７ꎬＥＮＳ分别为０.９２㊁０.９４(图２(ａ))ꎮ采用屏山㊁寸滩㊁万县㊁宜昌㊁汉口㊁㊀第３期聂宁ꎬ等:长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析４０１㊀大通６个水文站点实测径流数据对模拟径流进行校准ꎬ在率定验证期ＥＮＳ分别大于０.７４㊁０.８２㊁０.８６㊁０ ８５㊁０.９４㊁０.８３ꎬＲ２均大于０.８５(表５)[１４]ꎮ其中ꎬ流域总出水口大通站逐月径流模拟与实测对比如图２(ｂ)所示ꎬ可见两者保持较高一致性ꎮ基于３种ＧＲＡＣＥＴＷＳＡ数据采用公式(１)计算２００３ ２０１２年逐月ＴＷＳＣꎬ并采用ＧＴＣＨ法评估其相对不确定值ꎬ得到３组逐月ＧＲＡＣＥＴＷＳＣ及其不确定值的分布范围如图２(ｃ)中灰色区域所示ꎮ从图２(ｃ)可以看到ꎬ基于水文模拟结果及公式(２)计算得到的２００３ ２０１２年逐月ＴＷＳＣ(红点所示)ꎬ与ＧＲＡＣＥＴＷＳＣ结果基本吻合ꎮ上述结果表明ꎬ校准后水文模型输出的蒸散发㊁径流㊁ＴＷＳＣ模拟结果优良ꎬ能满足后续研究需求ꎮ图２㊀模型模拟的逐月蒸散发㊁大通站径流及计算得到的ＴＷＳＣＦｉｇ.２ＳｉｍｕｌａｔｅｄｍｏｎｔｈｌｙｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎꎬｄｉｓｃｈａｒｇｅａｔＤａｔｏｎｇｓｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄＴＷＳＣ表５㊀率定和验证期各水文站点径流模拟表现Ｔａｂｌｅ５Ｄｉｓｃｈａｒｇｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｖａｌｉｄａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｓ站点率定期验证期１９８８ １９９２年１９９３ １９９７年１９９８ ２００２年２００３ ２００７年２００８ ２０１２年Ｒ２ＥＮＳＥＲ/％Ｒ２ＥＮＳＥＲ/％Ｒ２ＥＮＳＥＲ/％Ｒ２ＥＮＳＥＲ/％Ｒ２ＥＮＳＥＲ/％屏山０.８７０.８３－１０.８０.８５０.７４０.２０.９００.８７－１１.２０.８８０.８０－９.６///寸滩///０.８４０.８２－８.２０.８９０.８７－１２.００.９００.８７－１１.９０.８９０.８４－１２.１万县０.８８０.８６－５.８０.８７０.８６－４.１/////////宜昌０.８８０.８５－９.５０.８７０.８６－６.４０.９１０.８９－１０.７０.９６０.９３－８.４０.９２０.８７－１１.３汉口０.９６０.９４４.３０.９５０.９４３.３０.９６０.９６０.００.９６０.９６－０.６０.９５０.９５－３.２大通０.９５０.８７１０.００.９２０.８８６.６０.９００.８９２.９０.８８０.８３５.７０.９３０.９１２.４３.２㊀１９８８—２０１２年ＴＷＳＣ时间变化基于水文模拟结果及式(２)得到的１９８８ ２０１２年流域逐月ＴＷＳＣ序列如图３(ａ)所示ꎮ逐月ＴＷＳＣ在１９９８年６月达到最大值(４８.０ｍｍ)ꎬ当月的强降水及水储量增加导致长江流域发生特大洪水事件ꎻＴＷＳＣ在１９９８年９月达到最小值(－５２.１ｍｍ)ꎬ水储量的剧烈减少致使长江特大洪水事件结束ꎮ图３(ｂ)展示了逐年尺度流域４０２㊀水科学进展第３２卷㊀平均ＴＷＳＣ㊁径流深㊁蒸散发㊁降水ꎮ在降水㊁径流深分别以－３.５ｍｍ/ａ(α<０.１)㊁－４.２ｍｍ/ａ(α<０.０５)线性速率显著减少㊁蒸散发以０.６ｍｍ/ａ(α<０.０５)线性速率显著增加的情况下ꎬ依据式(２)及统计结果ꎬＴＷＳＣ以０.１ｍｍ/ａ的线性速率不显著(α>０.１)增加ꎮ此外ꎬ在流域降水减少的情况下蒸散发反而增加ꎬ这是因为研究区大部分地区位于湿润区ꎬ蒸散发变化不完全受限于降水变化而主要受潜在蒸散能力的影响[１８]ꎮ图３㊀１９８８ ２０１２年ＴＷＳＣ时间序列Ｆｉｇ.３ＴＷＳＣｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄｕｒｉｎｇ１９８８ ２０１２长江流域主要受东亚季风影响[１９]ꎬ进而受到厄尔尼诺￣南方涛动(ＥｌＮｉñｏ￣ＳｏｕｔｈｅｒｎＯｓｃｉｌｌａｔｉｏｎꎬＥＮＳＯ)现象影响ꎬ因此ꎬＥＮＳＯ与流域水量平衡势必有着一定关联ꎮ为此ꎬ本研究进一步检测长时间尺度ＴＷＳＣ与南方涛动指数(ＩＳＯ)间的关联ꎮ图３(ｃ)显示了９点滑动平均处理后的逐月ＴＷＳＣ非季节性变化序列及ＩＳＯ序列ꎮ其中ꎬ逐月ＴＷＳＣ在平滑处理前已扣除掉１９８８ ２０１２年相应月份的平均值ꎮ从图中可以看到ꎬ在ＩＳＯ指数持续正值(拉尼娜时期)时ꎬ非季节性ＴＷＳＣ大多为负值ꎬ说明水储量相比于往年同期持续亏损ꎻ而在ＩＳＯ指数持续负值(厄尔尼诺时期)时ꎬ非季节性ＴＷＳＣ大多为正值ꎬ说明水储量相比于往年同期持续盈余ꎮ统计结果显示ꎬ平滑处理后的非季节性ＴＷＳＣ与ＩＳＯ指数呈现负相关性ꎬ相关性系数为－０.１５(α<０.０１)ꎮ研究从长时间尺度上证明了ＥＮＳＯ现象与长江流域ＴＷＳＣ的关联ꎮ㊀第３期聂宁ꎬ等:长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析４０３㊀３.３㊀气候波动㊁土地利用变化㊁水库调蓄对ＴＷＳＣ的相对贡献基于表４中１３种实验情景及２.３节研究方案ꎬ不同时段气候波动㊁土地利用变化㊁水库调蓄对ＴＷＳＣ的影响及相对贡献如表６所示ꎮΔＴＷＳＣꎬＣＣ㊁ΔＴＷＳＣꎬＬＵ㊁ΔＴＷＳＣꎬＲＲ分别在－３５.２~５７.５ｍｍ/(５ａ)㊁－５.８~４.３ｍｍ/(５ａ)㊁０.１~３.８ｍｍ/(５ａ)之间波动ꎬＣＲＣＣ㊁ＣＲＬＵ㊁ＣＲＲＲ分别为８４.２％~１０２.７％㊁－２.８％~２４ ５％㊁－１６.０％~６.３％ꎮ总体来看ꎬ气候波动对年际ＴＷＳＣ影响占主导地位ꎬ土地利用变化影响次之ꎬ水库影响最弱ꎮ依据表６分析结果:Ｐ１ Ｐ２㊁Ｐ３ Ｐ４㊁Ｐ４ Ｐ５时段ꎬ降水㊁蒸散发与ΔＴＷＳＣꎬＣＣ增减状况一致ꎻ而Ｐ２ Ｐ３时段间ꎬ气候波动造成降水㊁蒸散发㊁径流深同时增加了１４９.７ｍｍ㊁３３.５ｍｍ㊁１５１.４ｍｍꎬ依据水量平衡公式(２)ꎬΔＴＷＳＣꎬＣＣ反而减少了３５.２ｍｍꎮ结合表７[１４]土地利用变化结果可知:由于耕地㊁林地㊁草地有含蓄水源的作用ꎬＰ１ Ｐ２时段ꎬ林地及草地面积增加导致ΔＴＷＳＣꎬＬＵ增加４.３ｍｍꎻＰ２ Ｐ３㊁Ｐ３ Ｐ４㊁Ｐ４ Ｐ５时段ꎬ耕地㊁林地㊁草地面积减少ꎬ导致流域ΔＴＷＳＣꎬＬＵ减少分别为－５.５ｍｍꎬ－５.８ｍｍꎬ－１ ６ｍｍ㊀㊀ꎮ表６㊀不同时段间气候波动㊁土地利用变化㊁水库调蓄对ＴＷＳＣ的影响及相对贡献Ｔａｂｌｅ６ＣｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙꎬｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅꎬａｎｄｒｅｓｅｒｖｏｉｒｓｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｔｏＴＷＳＣｄｕｒｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｉｏｄｓ时间段降水变化/(ｍｍ (５ａ)－１)蒸散发变化/(ｍｍ (５ａ)－１)ΔＴＷＳＣ/(ｍｍ (５ａ)－１)ΔＴＷＳＣꎬＣＣ/(ｍｍ (５ａ)－１)ＣＲＣＣ/％ΔＴＷＳＣꎬＬＵ/(ｍｍ (５ａ)－１)ＣＲＬＵ/％ΔＴＷＳＣꎬＲＲ/(ｍｍ (５ａ)－１)ＣＲＲＲ/％Ｐ１ Ｐ２８２.７２７.５４５.０３７.９８４.２４.３９.５２.８６.３Ｐ２ Ｐ３１４９.７３３.５－３７.９－３５.２９２.９－５.５１４.６２.８－７.５Ｐ３ Ｐ４－５００.２－９.３－２３.８－２１.７９１.５－５.８２４.５３.８－１６.０Ｐ４ Ｐ５１５３.２１８.８５６５７.５１０２.７－１.６－２.８０.１０.１表７㊀土地利用面积及比例变化Ｔａｂｌｅ７Ｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅａｒｅａａｎｄｃｈａｎｇｅｒａｔｉｏｓｆｏｒｅａｃｈｌａｎｄ￣ｕｓｅｔｙｐｅ时段耕地林地草地水域城乡用地未利用土地面积/ｋｍ２比例/％面积/ｋｍ２比例/％面积/ｋｍ２比例/％面积/ｋｍ２比例/％面积/ｋｍ２比例/％面积/ｋｍ２比例/％Ｐ１ Ｐ２－５７５８－１.３４８８５０.７１０９５７２.７－２０３９－４.９５３７３.２－８６５７－１４.１Ｐ２ Ｐ３３５２６０.８－５４１６－０.８－１０２２５－２.４２４２０６.１１０２５６.０８６６１１６.４Ｐ３ Ｐ４－３０５５－０.７１１１８０.２－６９３－０.２１１５８２.７１８２８１０.１－３５３－０.６Ｐ４ Ｐ５－１７６１－０.４３９７０.１－４９８－０.１２４１０.６１４５６７.３１６８０.３㊀㊀图４展示了Ｐ１ Ｐ２㊁Ｐ２ Ｐ３㊁Ｐ３ Ｐ４㊁Ｐ４ Ｐ５时段气候波动㊁土地利用变化㊁水库调蓄各个因素单独引起的月平均ＴＷＳＣ及３种因素的相对贡献率ꎮ在大多数月份ꎬＣＲＣＣ均大于ＣＲＬＵ和ＣＲＲＲꎬ表明气候波动对逐月ＴＷＳＣ影响占主导地位ꎮ然而ꎬ随着研究区累积库容的增加ꎬ水库调蓄对逐月ＴＷＳＣ的影响逐渐增大(图４(ｃ) ４(ｄ))ꎮ统计结果显示ꎬＣＲＣＣ与ＣＲＲＲ存在负相关性ꎬ不同时段间相关性系数分别为－０.６２(α<０.０５)㊁－０.４９(α>０.１)㊁－０.９９(α<０.００１)㊁－０.９７(α<０.００１)ꎬ表明水库的调蓄作用缓解了气候波动对逐月ＴＷＳＣ的影响ꎮ相比与其他２个因素ꎬ土地利用变化对逐月ＴＷＳＣ影响最弱ꎮ从水文水循环物理机制上看ꎬ土地利用变化通过影响冠层截留㊁入渗和蒸散发等水文过程ꎬ改变产汇流时空分布ꎻ而水库调蓄主要是调节径流的季节性分配ꎬ但对产汇流过程几乎无影响ꎮ因此ꎬ在年尺度上ꎬ土地利用变化对ＴＷＳＣ影响大于水库调蓄ꎻ在月尺度上ꎬ土地利用变化的影响小于水库调蓄ꎮ４０４㊀水科学进展第３２卷㊀图４㊀气候波动㊁土地利用㊁水库调蓄因素单独引起的月平均ＴＷＳＣ变化及三因素的相对贡献率Ｆｉｇ.４ＭｅａｎｍｏｎｔｈｌｙＴＷＳＣｃａｕｓｅｄｂｙｃｌｉｍａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙꎬｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅꎬａｎｄｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｓꎬａｎｄｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｅｓｏｆｔｈｅｓｅｔｈｒｅｅｆａｃｔｏｒｓ３.４㊀水库调蓄对ＴＷＳＣ影响的进一步分析考虑到水库调蓄对ＴＷＳＣ影响逐渐增强(图４)ꎬ进一步系统量化分析水库调蓄对流域年际/月际ＴＷＳＣ的影响(图５)ꎮ１９８８ ２０１２年间ꎬ水库调蓄造成的逐年及逐月ＴＷＳＣ分布范围分别为－１８.８~１６.７ｍｍ/ａ及－１０.６~１１.９ｍｍ/月ꎻ水库调蓄对逐月ＴＷＳＣ的影响在２００３年以后显著增强ꎮ图５㊀水库调蓄导致的逐月及逐年ＴＷＳＣ变化Ｆｉｇ.５ＭｏｎｔｈｌｙａｎｄｙｅａｒｌｙＴＷＳＣｃａｕｓｅｄｂｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ如图６所示ꎬＰ４㊁Ｐ５时段水库调蓄对逐月ＴＷＳＣ的影响明显强于Ｐ１㊁Ｐ２㊁Ｐ３时段ꎮ在参与模型模拟的㊀第３期聂宁ꎬ等:长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析４０５㊀１５个大(１)型水库中ꎬＰ４时段开始运行的水库为三峡水库(２００３年开始蓄水ꎬ总库容为３９３亿ｍ３ꎻ图１)ꎬ表明三峡水库对ＴＷＳＣ季节性变化造成了较强影响ꎮ在Ｐ１㊁Ｐ２㊁Ｐ３时段ꎬ由于各水库调度方案不同且库容相对较小ꎬ水库调蓄对ＴＷＳＣ年内变化影响不显著ꎮ在Ｐ４时段ꎬ由于三峡水库开始运行ꎬ水库调蓄对ＴＷＳＣ年内变化影响规律增强ꎬ主要表现为１ ６月削减水储量(ＴＷＳＣ为负值)ꎬ７ １２月增加水储量(ＴＷＳＣ为正值)ꎬ最高削减㊁增加比例分别达－４.４％㊁６.０％ꎮＰ５时段水库调蓄对ＴＷＳＣ年内变化影响规律与Ｐ４时段相似ꎬ表现为１ ５月削减ＴＷＳＣꎬ６ １２月增加ＴＷＳＣꎻ最高削减㊁增加比例分别为－６.１％㊁９.８％ꎮ依据«三峡水库优化调度方案»[２０]ꎬ１ ４月为水库供水期(补给径流ꎬ削减水储量)ꎬ５月开始至６月１０日水库水位下降至汛限水位(补给径流ꎬ削减水储量)ꎻ６月进入汛期ꎬ视水库上下游来水实时调度ꎻ９月中旬以后进入汛后蓄水期(削减径流ꎬ增加水储量)ꎬ１０月底可蓄水至正常水位(削减径流ꎬ增加水储量)ꎮ本研究得到的２００３年以后水库调蓄对ＴＷＳＣ年内变化影响规律(图６)ꎬ符合三峡水库调度方案ꎬ在一定程度上表明了研究结果的合理性ꎮ图６㊀Ｐ１ Ｐ５时段水库调蓄造成的月均ＴＷＳＣ变化Ｆｉｇ.６ＭｅａｎｍｏｎｔｈｌｙＴＷＳＣｃａｕｓｅｄｂｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｄｕｒｉｎｇｐｅｒｉｏｄｓｏｆＰ１ Ｐ５４㊀结㊀㊀论本文联合ＧＲＡＣＥ重力卫星观测结果及水文模拟ꎬ重建１９８８ ２０１２年长江流域逐月陆地水储量变化(ＴＷＳＣ)ꎬ并定量区分了１９８８ １９９２年(Ｐ１)㊁１９９３ １９９７年(Ｐ２)㊁１９９８ ２００２年(Ｐ３)㊁２００３ ２００７年(Ｐ４)㊁２００８ ２０１２年(Ｐ５)５个时段间气候波动㊁土地利用变化㊁水库调蓄对ＴＷＳＣ的影响及相对贡献ꎮ主要结论如下:(１)１９８８ ２０１２年间ꎬ流域年均ＴＷＳＣ与降水㊁蒸散发㊁径流深分别以０.１ｍｍ/ａ㊁－３.５ｍｍ/ａ㊁０.６ｍｍ/ａ㊁－４.２ｍｍ/ａ的线性速率增减ꎮ逐月非季节性ＴＷＳＣ与ＩＳＯ指数存在显著负相关性(α<０.０１)ꎬ证明了厄尔尼诺￣南方涛动现象与长江流域ＴＷＳＣ的关联ꎮ(２)在年尺度上ꎬ气候波动对ＴＷＳＣ的影响占主导地位ꎬ土地利用变化影响次之ꎬ水库调蓄影响最弱ꎮ(３)在月尺度上ꎬ气候波动对ＴＷＳＣ的影响大于土地利用变化㊁水库调蓄ꎮ气候波动与水库调蓄对月均ＴＷＳＣ变化的相对贡献率存在负相关性ꎬ表明水库调蓄降低了气候波动对ＴＷＳＣ的影响ꎮ相比之下ꎬ土地利用变化对月均ＴＷＳＣ影响最弱ꎮ(４)２００３年三峡水库运行后ꎬ水库调蓄对月均ＴＷＳＣ的影响显著增强ꎬ且这种影响呈现出显著的季节性规律ꎬ主要表现为:１ ５月ꎬ水库调蓄导致水储量减少(ＴＷＳＣ为负值)ꎬ最高削减比例达到－６.１％ꎻ７ １２４０６㊀水科学进展第３２卷㊀月ꎬ水库调蓄导致水储量增加(ＴＷＳＣ为正值)ꎬ最高增加比例达９.８％ꎮ模型输入数据㊁模型结构及参数均会导致研究结果存在一定不确定性ꎮ例如ꎬ模型仅添加了干流有代表性的㊁库容量大的１５座大(１)型水库ꎬ这可能导致本研究低估了水库调蓄对逐月ＴＷＳＣ的影响ꎮ未来将进一步完善模型输入数据ꎬ并开展模型不确定性分析ꎮ此外ꎬ随着未来卫星数据㊁实测气象水文数据的更新ꎬ也将在更长时间尺度上开展水储量相关研究ꎮ参考文献:[１]ＮＩＥＮꎬＺＨＡＮＧＷＣꎬＣＨＥＮＨꎬｅｔａｌ.ＡｇｌｏｂａｌｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｒｏｕｇｈｔｉｎｄｅｘｄａｔａｓｅｔｂａｓｅｄｏｎＧｒａｖｉｔｙＲｅｃｏｖｅｒｙａｎｄＣｌｉｍａｔｅＥｘｐｅｒｉ￣ｍｅｎｔ(ＧＲＡＣＥ)ｄａｔａ[Ｊ].ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ２０１８ꎬ３２(４):１２７５￣１２９０.[２]ＬＯＮＧＤꎬＰＡＮＹꎬＺＨＯＵＪꎬｅｔａｌ.Ｇｌｏｂａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｍｅｒｇｅｄｔｏｔａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｃｈａｎｇｅｓｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉ￣ｐｌｅＧＲＡＣＥｐｒｏｄｕｃｔｓａｎｄｇｌｏｂａｌｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｓ[Ｊ].ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０１７ꎬ１９２:１９８￣２１６. [３]ＸＩＥＪＫꎬＸＵＹＰꎬＷＡＮＧＹＴꎬｅｔａｌ.ＩｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｃｌｉｍａｔｉｃｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｏｎｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｖａｒｉａｔｉｏｎｓａｃｒｏｓｓｔｈｅＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｉｎｔｈｅｒｅｃｅｎｔｄｅｃａｄｅ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙꎬ２０１９ꎬ５７９:１２４２１８.[４]ＮＩＥＮꎬＺＨＡＮＧＷＣꎬＺＨＡＮＧＺＪꎬｅｔａｌ.Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｃｈａｎｇｅ(ΔＴＷＳ)ｆｒｏｍ１９４８ｔｏ２０１２ｏｖｅｒｔｈｅＡｍａｚｏｎｂａｓｉｎｗｉｔｈｔｈｅｌａｔｅｓｔＧＲＡＣＥａｎｄＧＬＤＡＳｐｒｏｄｕｃｔｓ[Ｊ].ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔꎬ２０１６ꎬ３０(１):２７９￣２９４. [５]ＣＨＥＮＸＨꎬＪＩＡＮＧＪＢꎬＬＩＨ.ＤｒｏｕｇｈｔａｎｄｆｌｏｏｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｔｈｅＬｉａｏＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｉｎＮｏｒｔｈｅａｓｔＣｈｉｎａｕｓｉｎｇｅｘｔｅｎｄｅｄＧＲＡＣＥｄａｔａ[Ｊ].ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇꎬ２０１８ꎬ１０(８):１１６８.[６]ＹＡＮＧＰꎬＸＩＡＪꎬＺＨＡＮＣＳꎬｅｔａｌ.ＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅａｎｏｍａｌｉｅｓｉｎＮｏｒｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａｄｕｒｉｎｇ１９４８ ２００２ｕ￣ｓｉｎｇＧＲＡＣＥａｎｄＧＬＤＡＳｐｒｏｄｕｃｔｓ[Ｊ].ＨｙｄｒｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１８ꎬ４９(５):１５９４￣１６０７.[７]ＦＥＬＦＥＬＡＮＩＦꎬｄｅＷＡＤＡＹꎬＬＯＮＧＵＥＶＥＲＧＮＥＬꎬｅｔａｌ.Ｎａｔｕｒａｌａｎｄｈｕｍａｎ￣ｉｎｄｕｃｅｄｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｃｈａｎｇｅ:ａｇｌｏｂａｌａｎａｌｙｓｉｓｕｓｉｎｇｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｓａｎｄＧＲＡＣＥ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙꎬ２０１７ꎬ５５３:１０５￣１１８.[８]ＤＥＮＧＨＪꎬＣＨＥＮＹＮ.ＩｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｒｅｃｅｎｔｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅａｎｄｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｏｎｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎＣｅｎｔｒａｌＡｓｉａ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙꎬ２０１７ꎬ５４４:４６￣５７.[９]ＺＨＡＮＧＺＺꎬＣＨＡＯＢＦꎬＣＨＥＮＪＬꎬｅｔａｌ.ＴｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅａｎｏｍａｌｉｅｓｏｆＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｄｒｏｕｇｈｔｓｏｂｓｅｒｖｅｄｂｙＧＲＡＣＥａｎｄｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓｗｉｔｈＥＮＳＯ[Ｊ].ＧｌｏｂａｌａｎｄＰｌａｎｅｔａｒｙＣｈａｎｇｅꎬ２０１５ꎬ１２６:３５￣４５.[１０]ＬＯＮＧＤꎬＹＡＮＧＹＴꎬｄｅＷＡＤＡＹꎬｅｔａｌ.ＤｅｒｉｖｉｎｇｓｃａｌｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｕｓｉｎｇａｇｌｏｂａｌｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｔｏｒｅｓｔｏｒｅＧＲＡＣＥｔｏｔａｌｗａ￣ｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｃｈａｎｇｅｓｆｏｒＣｈｉｎａᶄｓＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ[Ｊ].ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ２０１５ꎬ１６８:１７７￣１９３.[１１]王文ꎬ王鹏ꎬ崔巍.长江流域陆地水储量与多源水文数据对比分析[Ｊ].水科学进展ꎬ２０１５ꎬ２６(６):７５９￣７６８.(ＷＡＮＧＷꎬＷＡＮＧＰꎬＣＵＩＷ.ＡｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｄａｔａａｎｄｍｕｌｔｉｐｌｅｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｄａｔａｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ[Ｊ].ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＷａｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅꎬ２０１５ꎬ２６(６):７５９￣７６８.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ))[１２]ＹＡＮＧＳＬꎬＸＵＫＨꎬＭＩＬＬＩＭＡＮＪＤꎬｅｔａｌ.ＤｅｃｌｉｎｅｏｆＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｗａｔｅｒａｎｄｓｅｄｉｍｅｎｔｄｉｓｃｈａｒｇｅ:ｉｍｐａｃｔｆｒｏｍｎａｔｕｒａｌａｎｄａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃｃｈａｎｇｅｓ[Ｊ].ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｐｏｒｔｓꎬ２０１５ꎬ５:１２５８１.[１３]ＣＨＥＮＪꎬＦＩＮＬＡＹＳＯＮＢＬꎬＷＥＩＴＹꎬｅｔａｌ.ＣｈａｎｇｅｓｉｎｍｏｎｔｈｌｙｆｌｏｗｓｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒꎬＣｈｉｎａ:ｗｉｔｈｓｐｅｃｉａｌｒｅｆｅｒｅｎｃｅｔｏｔｈｅＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＤａｍ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙꎬ２０１６ꎬ５３６:２９３￣３０１.[１４]ＮＩＥＮꎬＺＨＡＮＧＷＣꎬＬＩＵＭꎬｅｔａｌ.Ｓｅｐａｒａｔｉｎｇｔｈｅｉｍｐａｃｔｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙꎬｌａｎｄ￣ｕｓｅｃｈａｎｇｅａｎｄｌａｒｇｅｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａ￣ｔｉｏｎｓｏｎｓｔｒｅａｍｆｌｏｗｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎꎬＣｈｉｎａꎬｕｓｉｎｇａｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｉｇｉｔａｌＥａｒｔｈꎬ２０２１ꎬ１４(２):２３１￣２４９.[１５]ＣＨＥＮＪꎬＷＵＸＤꎬＦＩＮＬＡＹＳＯＮＢＬꎬｅｔａｌ.ＶａｒｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｒｅｎｄｉｎｔｈｅｈｙｄｒｏｌｏｇｙｏｆｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒꎬＣｈｉｎａ:ａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐ￣ｉｔａｔｉｏｎａｎｄｒｕｎｏｆｆ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙꎬ２０１４ꎬ５１３:４０３￣４１２.[１６]谢云ꎬ张汝正ꎬ殷水清ꎬ等.１９６１ ２０１０年全球变暖背景下中国空气湿度长期变化特征[Ｊ].水科学进展ꎬ２０２０ꎬ３１(５):６７４￣６８４.(ＸＩＥＹꎬＺＨＡＮＧＲＺꎬＹＩＮＳＱꎬｅｔａｌ.Ｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍｔｒｅｎｄｏｆａｉｒｈｕｍｉｄｉｔｙｏｖｅｒＣｈｉｎａｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｏｆｇｌｏｂａｌｗａｒ￣ｍｉｎｇｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２０１０[Ｊ].ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＷａｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅꎬ２０２０ꎬ３１(５):６７４￣６８４.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ))[１７]ＨＵＡＮＧＨꎬＳＯＮＧＤＳꎬＹＵＮＨＳꎬｅｔａｌ.ＷａｔｅｒｌｅｖｅｌｃｈａｎｇｅｃａｕｓｅｄｆｒｏｍＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＤａｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ[Ｃ]ʊＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１１ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏａｓｔａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍ.Ｓｚｃｚｅｃｉｎ:ＩＣＳꎬ２０１１:１６７２￣１６７５.[１８]ＧＡＯＧꎬＣＨＥＮＤＬꎬＸＵＣＹꎬｅｔａｌ.ＴｒｅｎｄｏｆｅｓｔｉｍａｔｅｄａｃｔｕａｌｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎｏｖｅｒＣｈｉｎａｄｕｒｉｎｇ１９６０ ２００２[Ｊ].Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ㊀第３期聂宁ꎬ等:长江流域水储量变化的时间变化特征及归因分析４０７㊀ＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＲｅｓｅａｒｃｈ:Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓꎬ２００７ꎬ１１２(Ｄ１１):Ｄ１１１２０.[１９]丁一汇ꎬ柳艳菊ꎬ宋亚芳.东亚夏季风水汽输送带及其对中国大暴雨与洪涝灾害的影响[Ｊ].水科学进展ꎬ２０２０ꎬ３１(５):６２９￣６４３.(ＤＩＮＧＹＨꎬＬＩＵＹＪꎬＳＯＮＧＹＦ.ＥａｓｔＡｓｉａｎｓｕｍｍｅｒｍｏｎｓｏｏｎｍｏｉｓｔｕｒｅｔｒａｎｓｐｏｒｔｂｅｌｔａｎｄｉｔｓｉｍｐａｃｔｏｎｈｅａｖｙｒａｉｎｆａｌｌｓａｎｄｆｌｏｏｄｓｉｎＣｈｉｎａ[Ｊ].ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＷａｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅꎬ２０２０ꎬ３１(５):６２９￣６４３.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ))[２０]中华人民共和国水利部.三峡水库优化调度方案[Ｒ].北京:中华人民共和国水利部ꎬ２００９.(ＴｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＷａｔｅｒＲｅ￣ｓｏｕｒｃｅｓｏｆＰｅｏｐｌｅᶄｓＲｅｐｕｂｌｉｃｏｆＣｈｉｎａ.ＳｃｈｅｍｅｏｆｏｐｔｉｍａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＲｅｓｅｒｖｏｉｒ[Ｒ].Ｂｅｉｊｉｎｇ:ＴｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓｏｆＰｅｏｐｌｅᶄｓＲｅｐｕｂｌｉｃｏｆＣｈｉｎａꎬ２００９.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ))ＴｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ∗ＮＩＥＮｉｎｇ１ꎬ２ꎬＺＨＡＮＧＷａｎｃｈａｎｇ３ꎬＣＨＥＮＨａｏ４ꎬ５ꎬＺＨＡＯＤｅｎｇｚｈｏｎｇ６ꎬＬＩＵＭｉｎ１(１.ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｏｆｔｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎꎬＥａｓｔＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈａｎｇｈａｉ２００２４１ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＥａｓｔＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈａｎｇｈａｉ２００２４１ꎬＣｈｉｎａꎻ３.ＡｅｒｏｓｐａｃｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００９４ꎬＣｈｉｎａꎻ４.ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｒｆａｃｅ￣ＥａｒｔｈＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅꎬＳｃｈｏｏｌｏｆＥａｒｔｈＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅꎬＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＴｉａｎｊｉｎ３０００７２ꎬＣｈｉｎａꎻ５.ＴｉａｎｊｉｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＥａｒｔｈＣｒｉｔｉｃａｌＺｏｎｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎＢｏｈａｉＲｉｍꎬＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＴｉａｎｊｉｎ３０００７２ꎬＣｈｉｎａꎻ６.ＣｈａｎｇｊｉａｎｇＲｉｖｅｒＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅꎬＷｕｈａｎ４３００１０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｗｅｅｘｐｌｏｒｅｄｔｈｅｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎａｎｄａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅｃｈａｎｇｅ(ＴＷＳＣ)ｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｂｙｕｓｉｎｇＧｒａｖｉｔｙＲｅｃｏｖｅｒｙａｎｄＣｌｉｍａｔｅＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔ(ＧＲＡＣＥ)ｓａｔｅｌｌｉｔｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓａｎｄｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｍｏｄｅｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｓｉｎｇｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙＴＷＳＣｏｖｅｒｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎｄｕｒｉｎｇ１９８８ ２０１２.Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆ１３ｓｃｅｎａｒｉｏｓꎬｗｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙｓｅｐａｒａｔｅｄｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｃｒｕｃｉａｌｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ(ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｌａｎｄｕｓｅｃｈａｎｇｅｓａｎｄｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ)ｔｏＴＷＳＣ.Ｔｈｅｍａｉｎｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｓ:①Ｔｈｅｂａｓｉｎ￣ｌｅｖｅｌａｖｅｒａｇｅｄＴＷＳＣꎬｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎꎬｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎꎬａｎｄｒｕｎｏｆｆｄｅｐｔｈｓｈｏｗｅｄｃｈａｎｇｉｎｇｔｒｅｎｄｓａｔｌｉｎｅａｒｒａｔｅｓｏｆ０.１ꎬ－３.５ꎬ０.６ꎬａｎｄ－４.２ｍｍ/ａꎬｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.②Ｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｎｏｎ￣ｓｅａｓｏｎａｌＴＷＳＣｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙａｎｄｎｅｇａｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅＳｏｕｔｈｅｒｎＯｓｃｉｌｌａｔｉｏｎＩｎｄｅｘꎬｗｉｔｈａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｌｅｖｅｌｏｆα<０.０１.③ＣｌｉｍａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙｐｌａｙｅｄａｌｅａｄｉｎｇｒｏｌｅｉｎｔｈｅＴＷＳＣｖａｒｉａｔｉｏｎｓꎬａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｅｓｏｆｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｔｏｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎＴＷＳＣｗｅｒｅｎｅｇａｔｉｖｅｌｙｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｏｓｅｏｆｃｌｉｍａｔｅｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙꎬａｎｄｌａｓｔｌｙ.④Ｆｏｌ￣ｌｏｗｉｎｇｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＲｅｓｅｒｖｏｉｒꎬｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｒｅｓｅｒｖｏｉｒｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎＴＷＳＣｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｅｎｈａｎｃｅｄꎻｉｔｐｒｅｓｅｎｔｅｄｓｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎｗｈｉｃｈＴＷＳＣｗａｓｒｅｄｕｃｅｄｂｙｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｄｕｒｉｎｇＪａｎｕａｒｙ ＭａｙａｎｄｅｎｈａｎｃｅｄｄｕｒｉｎｇＪｕｌｙ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ.ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｕｓｅｆｕｌｒｅｓｅａｒｃｈｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎａｌｙｓｅｓｏｎＴＷＳＣꎬａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｗａｔｅｒｒｅｓｏｕｒｃｅｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎｔｈｅＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｗａｔｅｒｓｔｏｒａｇｅꎻａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓꎻｓａｔｅｌｌｉｔｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓꎻｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎻＹａｎｇｔｚｅＲｉｖｅｒｂａｓｉｎ∗ＴｈｅｓｔｕｄｙｉｓｆｉｎａｎｃｉａｌｌｙｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＲ＆ＤＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ(Ｎｏ.２０１７ＹＦＥ０１００７００)ａｎｄｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ(Ｎｏ.４１９０１２２８).。