DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 4. 实证分析 4.1. 研究假说 计划行为理论认为，个体有目的、有计划的理性行为受其行为意向的支配和影响。行为意向是个体执行某种行为的动机和倾向性，并愿意为之付出多大的努力去从事某种行为，比如：“毕业后，我一定会选择留赣就业”则以后实际留赣行为发生的概率较大。行为意向的强弱受到三个因素的影响：行为态度、主观规范、知觉行为控制。基于此，本文也将从这三个方面分析江西省大学生留赣就业的影响因素。 行为态度是个体对于执行某种行为的整体评价，本文采用“您对江西地区的满意度评价”来测度，因为对江西的综合评价也可看作是大学生对留赣的评价；主观规范是个体感知到的是否执行某种行为的社会压力，即周围对个体而言重要的人是否赞同或反对，本文中采用“您的父母希望您毕业后留在江西就业吗”这一题项来测度；知觉行为控制是指个体是否执行某种行为还受到其感知到的行为控制的影响，即个体感知到的执行和完成某种行为的难易程度、以及相应的信心和控制能力，本文采用“您感觉自己的求职竞争力如何”这个题项来测度。 计划行为理论认为，行为态度越积极、主观规范越支持、感知到的行为控制越强，个体的行为意向也就越强。 因此本文提出如下假设： H 1 ：大学生对江西的满意度越高，留赣就业意愿越强。 H 2 ：父母越期待子女留赣就业，大学生的留赣就业意愿越强。 H 3 ：大学生感觉自己竞争力越强，留赣就业意愿越强。 4.2. 变量设置 如表1所示，根据研究假设将变量作如下设置。 Table 1 Variable setting 变量类型 变量名 定义与度量 均值 标准差 因变量 留赣就业意愿 不愿意 = 1；无所谓 = 2；愿意 = 3 1.84 0.86 行为态度 地区满意度 很不满意 = 1；较不满意 = 2；一般 = 3；较满意 = 4；很满意 = 5 2.85 0.57 主观规范 父母期望留赣 不希望 = 1；无所谓 = 2；希望 = 3 2.15 0.79 知觉行为控制 自身竞争力感知 非常差 = 1；较差 = 2；一般 = 3；较强 = 4；很强 = 5 3.00 0.77 控制变量 性别 男 = 1；女 = 0 0.48 0.50 学习阶段 专科 = 1；本科 = 2；硕士 = 3；博士 = 4 2.25 0.63 专业 理工类 = 1；经管类 = 2；农医类 = 3； 文史类 = 4；法学 = 5；艺术与教育 = 6；其他 = 7 2.60 1.64 户籍 农村 = 1；城市 = 0 0.57 0.50 生源地 省内生源 = 1；省外生源 = 0 0.72 0.45 省内实习 0个月 = 1；1个月以内 = 2；1~3个月 = 3；3个月及以上 = 4 2.17 1.11 商品房 是 = 1；否 = 0 0.12 0.33 独生子女 是 = 1；否 = 0 0.23 0.42 表1. 变量设置 因变量：本文的因变量是大学生留赣就业意愿，在此将大学生的留赣态度的概括为不愿意、无所谓、愿意，并且对这三个层次进行赋分，不愿意 = 1分，无所谓 = 2分，愿意 = 3分，分数越高，代表留赣意愿越强。 核心自变量：本文主要从计划行为理论角度研究江西省大学生留赣就业影响因素，采用“地区满意度”来测度行为态度，采用“自身竞争力感知”来测度知觉行为控制，采用“父母期望”来测度主观规范。 控制变量：为了更深入探析核心自变量与留赣就业意愿的关系，本文将个体特征、奖学金次数、省内实习、政策认知、期望月薪、在江西有本人名下的商品房、独生子女作为控制变量。 4.3. 模型选择 本文以大学生的留赣就业意愿为因变量。大学生的留赣意愿从低到高依次排序，即不愿意、无所谓、愿意为有序多分类变量，故本文采用有序多分类Logistic回归分析方法，将因变量赋值为不愿意 = 1，无所谓 = 2，愿意 = 3，并把控制变量、自变量先后纳入模型进行检验。 Y i = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + ⋯ + β 9 X 9 + δ i M i + ε 式中，Y i 代表江西省大学生留赣就业意愿，X 1 ~X 10 代表自变量，具体来说：奖学金X 1 、自我求职竞争力感知X 2 、省内实习时长X 3 、独生子女X 4 、在江西本人名下有商品房X 5 、期望月薪X 6 、父母期望X 7 、政策了解X 8 、地区满意度X 9 ；M i 代表一系列控制变量； β i 、 δ i 为待估参数， ε 是随机扰动项。 4.4. 回归结果 本文将大学生留赣就业意愿作为因变量，为探求变量之间的因果关系，分别把控制变量和核心自变量放入模型，用stata软件分析，得出以下结果。 根据表2我们可以得知，行为态度方面，地区综合满意度因素在5%的显著性水平下通过检验，且系数为正，表示江西的综合满意度越高，越愿意留赣。可能是因为学生在进行留赣选择的过程中，会综合考虑江西各个方面的情况；主观规范方面，父母期待因素在1%的显著性水平下通过检验，且系数为正，即父母越期待子女留赣，则大学生的留赣意愿越强。这可能是因为受中国传统孝文化的影响，学生进行就业地的选择通常会考虑父母的期望；知觉行为控制方面，自我能力感知因素不显著，说明能力的强弱并不是影响留赣就业意愿的主要因素。 Table 2 Model regression result 变量类型 变量 系数 标准误 行为态度 地区综合满意度 0.438** 0.193 主观规范 父母期待 1.086*** 0.177 知觉行为控制 自我能力感知 −0.100 0.141 控制变量 性别 0.077 0.226 学习阶段 0.157 0.179 专业 = 理工类 0.170 0.506 专业 = 经管类 0.403 0.501 专业 = 农医类 1.113** 0.533 专业 = 文史类 0.298 0.606 专业 = 法学 0.962 0.684 专业 = 艺术与教育 0.389 0.70 专业 = 其他 0 0 户籍 −0.105 0.218 生源地 −0.469 0.312 独生子女 −0.566** 0.273 商品房 1.054*** 0.327 省内实习时长 0.184* 0.097 表2. 模型回归结果 注：*、**、***分别代表数据在10%、5%、1%的水平下显著。 控制变量中，独生子女在5%的显著性水平上显著且系数为负，即非独生子女比独生子女更倾向于留赣，可能是因为调查的对象主要为省内生源，而非独生子女意味着在省内有更多的社会资本存量；省内实习时长通过了10%的显著性水平检验，且系数为正，即实习时间越长留赣意愿越强烈，这可能因为在江西实习的时间越长，则在江西积累的就业资源、人脉、经验越多，由此留赣就业就更有优势，同时在实习的过程中增加了对省内企业的了解；在江西本人名下有商品房通过了1%的显著性水平检验，且系数为正，表明在江西本人名下有商品房的学生更倾向于留赣，这可能是因为个人名下拥有商品房代表了个体固定资本持有量较充沛，以及良好的家庭条件，缺乏外出就业的动力，因而更愿意留赣就业。此外，农医类专业的学生较于其他专业的学生留赣就业意愿更强烈，可能是江西作为农业大省，这方面就业的机会较多。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与建议 5.1. 结论 江西省在校大学生留赣就业的意愿，受到了主观规范、行为态度的影响，具体而言就是父母越期望其留赣则学生越倾向于留赣；对江西地区的综合满意度越高越倾向于留赣就业。在其他方面，非独生子女比独生子女留赣意愿更强，省内实习时间越长越愿意留赣；家庭方面，本人名下在江西有商品房越倾向于留赣。 5.2. 建议 根据以上结论，本文提出以下建议：一是政府应通过实施购房减免、加强就业补贴等政策积极改善就业环境，不断完善基础设施，进而提高大学生对江西的满意度，让大学生更愿意留赣就业；二是各高校要加强政策宣传，把大学生父母作为重要的宣传对象，以增强其对子女留赣的期望；深化校企合作，为大学生创造更多的实习、实践平台；三是大学生自身要树立正确就业、择业观，切实提升自身就业竞争力，不断加强学习，积极参与实践。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着设施草莓的发展，连作障碍已成为制约草莓生产的主要因子。该文针对当前设施草莓种植状况，梳理多年的草莓生产经验，归纳出设施草莓连作障碍的成因，对合理轮作、土壤消毒、药剂和生物防治等各项缓解连作障碍的调控措施进行了阐述，以期为草莓种植提供一些参考。 关键词 :设施草莓，连作障碍，调控措施 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 草莓是蔷薇科的多年生小浆果，又叫洋莓、地莓、地果、红莓等，草莓果实因其鲜嫩多汁，芳香浓郁、风味独特、色香味俱佳，富含蛋白质及多种维生素，享有“水果皇后”的美誉，深受全世界消费者的青睐。近年来，草莓因其具有易栽培、产量高、收益好、采摘期长、适合设施栽培等优势，草莓产业呈现迅速增长的趋势，创造了可观的经济效益和社会效益。目前国内草莓种植面积达15.3万hm 2 ，产量400多万t，总产值达600亿元人民币，稳居世界第一 [ 1 ]。草莓在我国种植地域非常广，沿袭的是一年一栽的传统栽种模式，由于耕地和设施面积逐年减少，耕种条件限制严重，草莓产区不得不实施连作制度，在设施栽培条件下连作尤其突出，导致设施草莓再植障碍的问题非常严重，给草莓生产带来巨大的经济损失。
system: [SYSTEM]

user: 2. 设施草莓连作障碍危害简述 草莓连作障碍是指在同一地块连续种植草莓后，即使是在正常的生产管理的措施下，也会发生株高下降，叶片数减少、生育期迟缓、植株萎缩矮化，随着病情的加重根系由正常时的白色转为黄色最后变成黑褐色，直至植株死亡，造成产量降低、品质明显变差的现象，对草莓生产的危害性极大。因此连作障碍的根源在土壤，表现在作物，当有病原菌潜伏的土壤遇到抗病力差的草莓品种，即会以各种病害的形式表现出来，生产上常叫做重茬病、连作障碍、再植障碍。
system: [SYSTEM]

user: 3. 设施草莓连作障害发生的主要原因 3.1. 草莓的化感自毒作用 植物的化感自毒作用是指同种植物个体通过释放化学物质到环境中，而对同种或本株植物产生的直接或间接的有害作用，草莓根系的分泌物和腐解物的化感自毒作用是再植病害发生的重要原因 [ 2 ] [ 3 ]。草莓在生长过程中，根系会分泌出具有生物毒性的酚酸类物质，连作时，土壤中的酚酸物质会越积越多，当积累到一定浓度时，就会通过影响细胞膜透性、能量代谢过程、酶活性和光合作用等多种途径对草莓生长产生自毒作用，抑制下茬草莓的生长。在生产中连作年限越长，土壤中累积的酚酸物质的浓度越高，对草莓自毒抑制作用越强，连作障碍发生也就会越严重 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。 3.2. 土壤生态环境中微生物区系失衡 正常自然状态下，土壤中的根际微生物群落分布相对稳定，连作却会抑制一部分土壤生物的生长，促进另外一部分生物生长，从而改变土壤生物种群特征，随着连作年限的增加，土壤微生物群落多样性指数、丰富度会降低，导致根际土壤微生物区系和部分种群数量发生明显变化，这一方面由于种植草莓后的生态环境对真菌的增殖有利、对细菌和放线菌不利，连作对土壤中微生物的选择性促进或抑制作用使得土壤中病原菌的拮抗菌减少，有害微生物增加，有益微生物活性明显降低，造成土壤微生物区系失衡。另一方面为害草莓的几种主要病虫害(如炭疽病、根腐病、蚜虫、螨类)，其病原菌孢子和虫卵常在土壤内越冬，次年再植草莓的生育期极易被侵害，多年连作就如同为病虫害的滋生提供了适宜的生存繁殖环境，有害病原菌微生物逐年累积蔓延，对草莓生长发育造成的危害越来越严重，严重制约了设施草莓的正常生产。 3.3. 土壤理化性质的劣化 连作使得土壤团粒结构被破坏，表现为土壤容重增大，通气透水性变差，孔隙度相对降低，土壤渗透能力降低并易形成板结，有机质含量下降，使草莓根系的吸水、吸肥能力减弱，减产幅度逐年增大。 由于长期覆盖栽培、高强度种植方式、设施环境内温度和湿度都相对较高以及长期过量使用化学肥料等各种原因，造成设施土壤内部的微生态环境发生非常显著的变化，在北方地区的表现是设施土壤含盐量逐渐增加，严重时就会有次生盐渍化倾向，盐渍化程度与施肥量和种植年限呈现正相关。发生盐渍化最直观的症状就是干燥时土壤表面五颜六色，青苔红壤白碱，湿润时颜色偏暗，导致草莓植株生长迟缓，甚至绝产。 3.4. 土壤养分不均衡 由于草莓设施栽培追求高效益，普遍存在重施氮肥、磷肥而轻施钾、中微量元素肥，且由于草莓对土壤中营养物质的选择性吸收，多年连作后往往造成土壤养分的偏耗，使土壤中某些营养元素处于不均衡失调状态，若这些元素没有得到及时的补充，将直接影响下茬草莓的正常生长，导致植株生理缺素、抗逆性降低和产生拮抗作用，影响了草莓对养分的吸收，并有可能进一步加重病虫害的发生。 3.5. 草莓的植物学特性 草莓是浅根系作物，成苗的须状根长度只有20 cm，根系更新周期一般在20天左右，因此对设施土壤疏松、透水透气、保肥能力要求很高。草莓生育期间喜水怕涝，挂果期又长，需水需肥量比较大。长年连续种植草莓，加上相对封闭的设施环境，以及农民大肥大水的栽培习惯，很容易造成土壤中的硝酸盐不断积累，从而引发离子毒害、渗透胁迫、阻碍养分吸收，造成草莓植株生长不良，发生营养障碍、萎蔫甚至整株死亡，失去商品价值。
system: [SYSTEM]

user: 4. 连作障碍的调控措施 4.1. 农业调控 在设施生产中草莓与不同作物间进行轮作倒茬是防治连作障碍最简便高效的调控措施之一，轮作可以很好地抑制病虫害的侵染，极大地控制再植造成的生长障碍，宜选择和非蔷薇科的作物如西兰花或水旱轮作。由于换茬的作物和草莓生长对水肥的需求不同，因此轮作可有效地改善土壤的理化性状，改良土壤团粒结构；而不同种植物易感染的病虫害也存在差异，通过合理轮作带来作物的多样性丰富了土壤微生物区系的多样性，能更好的抵御病原菌的入侵，提高植株的抗逆性。 此外，即使不能实行轮作，利用草莓棚夏天休耕期间的两个月，采用蓄水或深耕的方式，也能达到克服土壤连作障碍的效果。 4.2. 土壤消毒调控 在一些草莓集中产区，由于种植草莓经济效益相对较高，轮作的实行往往受到限制。在这种无法倒茬的情况下，土壤消毒处理就是一个控制土传病虫害的有效调控选择。长期以来，因太阳能消毒法操作方便、成本低廉、对环境友好，效果良好而被广泛采用。 太阳能消毒法是利用夏季强烈的阳光辐射提高土壤和设施内温度，并保持一定时间，以杀死土壤中有害微生物的调控手段 [ 7 ] [ 8 ]。通常状况下，是在6、7月高温季节，清理前茬草莓植株残体、整理好大棚后(见图1)，每667 m 2 设施内施入1000~2000 kg腐熟的农家肥和600~1000 kg的长度为2~3 cm的秸秆粉(或麦秸、锯木屑、稻壳等)，混匀深耕耙平后大水漫灌(见图2)，覆盖塑料薄膜，不留缝隙(见图3)，然后密闭棚室高温消毒20~30 d，维持60℃的棚室温度和较高的地面温度即可达到理想的消毒效果。 图1. 清洁大棚 图2. 灌水 图3. 覆膜 4.3. 药剂调控 通过向重茬土壤中施用化学或生物制剂，以杀灭病菌、虫卵及其它有害生物的调控方法，可显著提高作物的产量和品质，比较常用及有效的药剂有：枯草芽孢杆菌、氨基寡糖素、辣根素、氰氨化钙、棉隆、精甲霜灵、多菌灵、恶霉灵等，其中氰氨化钙(石灰氮)的应用比较广泛。此外，在土壤消毒的基础上，结合着草莓苗定植前蘸根和定植后灌根处理，防治土传病害效果会更好。可选用蘸根的药剂有：木霉菌、哈茨木霉菌或枯草芽孢杆菌，再配合醚菌酯一起使用；用于灌根的药剂有：氨基寡糖素、哈茨木霉菌、枯草芽孢杆菌、精甲霜灵、多菌灵、恶霉灵等。 4.4. 生物调控 生物调控主要是指通过改变设施土壤的微生态条件为作物生长发育提供最适宜的土壤生态环境 [ 9 ] [ 10 ]。而连作草莓土壤在灭菌后一定要施用有机肥和生物菌肥，通过合理增施绿肥、氨基寡糖素、腐植酸、微生物制剂菌肥等有机生物物料，对提高地温，活化疏松土壤，修复土壤环境，提高土壤肥力，促进植株根系生长的同时，还可促进各类微生物的活性和均衡繁殖， 明显地起到减轻连作土壤灭菌负效应和减少土壤病原真菌危害的作用，能够达到防治连作障碍的目的。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 综上所述调控草莓土壤连作障碍的措施有很多，如轮作倒茬、土壤消毒、生物防治和化学药剂等，都是种植户和科研工作者长期在生产实践中推广应用的成功实例。为了草莓产业向着安全、无公害的方向发展，减缓草莓连作障得的影响，应该优先选择土壤消毒措施，建立合理的轮作制度，科学运用有机肥、微生物菌肥和生物农药，这样既能有效地修复土壤，又可调节土壤微生态群落，使土传病害受到控制。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本研究以株高、鲜重、干重、叶绿素荧光参数为指标，比较了金稻818、津稻179、日本晴和淮稻五号4个水稻品种幼苗的耐盐性。结果显示，在非盐胁迫条件下金稻818具有较好的生长潜力；在盐胁迫条件下，淮稻五号受到的损害最大，而金稻818和津稻179比日本晴在光保护的适应方面具有更大的优势。这些结果为这2个水稻品种的进一步推广种植提供了较好的理论支持。 关键词 :金稻818，津稻179，日本晴，淮稻五号，幼苗耐盐性 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 我国是水稻种植大国，但是土壤次生盐碱化严重以及淡水资源匮乏等问题严重限制了水稻产量的提高。因此，耐盐碱品种水稻的培育和推广在农业生产中具有非常重要的地位 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。 金稻818和津稻179是由天津市农业科学院水稻研究所培育出的品种 [ 4 ]。金稻818的母本和父本是津稻9618和津稻1007，金稻818具有出米率高、米质优的优势，种植面积广泛，尤其是江苏省淮安市 [ 5 ]。津稻179 [ 6 ] 的母本是国审常规粳稻品种津稻9618、父本是恢复系R148，其父本具有耐盐碱的优势，根据田间种植观察到津稻179也具有良好的耐盐碱能力 [ 7 ]。日本晴是由日本爱知县农试场培育出的品种，其母本和父本为山彦和幸风 [ 8 ]。日本晴是重要的模式植物，可以对单子叶植物基因组学遗传和功能进行研究 [ 9 ]。淮稻五号是江苏省徐淮地区淮阴市农科院培育出的品种 [ 10 ]，其父本和母本为复交材料7208和武育粳3号。淮稻五号具有抗病性好、抗倒伏能力强 [ 11 ] 等多种优势，但抗盐能力较弱 [ 12 ]。本研究以日本晴和淮稻五号为对照，比较了金稻818和津稻179幼苗与这两个对照品种在耐盐性方面的差异，为两个水稻品种的进一步推广种植提供一些理论方面的支持。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 实验材料与方法 实验材料：均来源于天津市农业科学院水稻研究所。 实验所需仪器：智能光照培养箱(型号为：PGX -450C )为宁波海曙赛福实验仪器厂生产，超便携式调制叶绿素荧光仪为上海泽泉科技有限公司生产。 参照参考文献方法 [ 13 ] [ 14 ] 进行处理。挑选2018年的金稻818、津稻179、日本晴及淮稻五号的饱满种子，暗培养 28 ℃ 浸种两天，之后将种子播撒在盛有基质(基质为珍珠岩：沙：营养土 = 1:1:1 (V:V:V))的100孔板的盒子每盒50粒里，置于培养箱中进行培养七天，培养箱温度 30 ℃ / 28 ℃ ，光照周期16 h/8 h，光照强度5000~9000 lux。培养一周，期间不定时浇自来水，防止水分蒸发导致缺水。一周之后，实验组浇0.6%的NaCl溶液，对照组浇自来水。培养两周，期间需要注意及时补充水分。两周之后，观察并测量株高、鲜重、干重及叶绿素荧光参数。株高测量方法：用30 cm的刻度尺进行长度的测量；鲜重测量方法：将测量完的幼苗，用电子分析天平进行鲜重的测量；干重测量方法：将测量完鲜重的幼苗，用 80 ℃ 的烘箱进行烘干处理2 h，然后用电子分析天平进行干重的测量。实验重复三次。 2.2. 数据分析 采用SPSS21.0软件进行试验数据统计分析，使用Word 2010软件和Excel 2010软件绘制图表，利用Duncan检验法进行差异性分析。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实验结果与分析 3.1. 盐胁迫对水稻品种株高、鲜重、干重的影响 将培养一周的水稻幼苗用0.6%的NaCl溶液处理2周后，分别测定幼苗地上部的株高、鲜重、干重，统计结果列于表1。由表1可见，对照组中株高、鲜重、干重三个指标由大到小依次为：津稻179 > 日本晴 > 金稻818 > 淮稻五号。当受到盐胁迫时，不同的水稻品种株高、鲜重、干重均有所下降，但是下降的程度并不同，具体见图1。可以看到，以处理苗占对照的百分数由高到低排序，株高：淮稻五号 >日本晴 > 金稻818 > 津稻179；鲜重：津稻179 > 淮稻五号 > 日本晴 > 金稻818；干重：日本晴 > 淮稻五号 > 津稻179 > 金稻818。 Table 1 Comparison of plant height， fresh weight and dry weight of seedlings among different rice varieties (mean ± standard error 品种 处理 株高/cm 鲜重/g 干重/g 金稻818 对照 24.544 ± 0.146d 0.156 ± 0.006a 0.031 ± 0.000ab 盐处理 20.672 ± 0.166f 0.079 ± 0.002d 0.022 ± 0.001de 津稻179 对照 32.189 ± 0.174a 0.163 ± 0.004a 0.033 ± 0.000a 盐处理 26.000 ± 0.136c 0.114 ± 0.003b 0.026 ± 0.000c 日本晴 对照 29.265 ± 0.049b 0.160 ± 0.003a 0.033 ± 0.001a 盐处理 25.315 ± 0.185cd 0.106 ± .002bc 0.028 ± 0.001bc 淮稻五号 对照 22.108 ± 0.096e 0.117 ± 0.001b 0.024 ± 0.001cd 盐处理 20.015 ± 0.095f 0.086 ± 0.002cd 0.019 ± 0.000e 表1. 不同水稻品种幼苗株高、鲜重、干重的比较(平均值 ± 标准误差) 注：表中同一列的不同小写字母表示差异显著(p ≤ 0.05)，下同。 图1. 0.6% NaCl盐胁迫对水稻幼苗株高(a)、鲜重(b)和干重(c)的影响 3.2. 盐胁迫对水稻品种叶绿素荧光参数的影响 盐胁迫会引起水稻品种叶绿素荧光参数的改变，叶绿素荧光分析技术能够对水稻品种受到的盐胁迫的程度进行反应 [ 15 ]。采用超便携式调制叶绿素荧光仪测定了以下叶绿素荧光参数：ETR (光合电子传递速率)、qP (光化学荧光猝灭系数)、qN (非光化学猝灭系数)、qL (光化学荧光淬灭系数)、NPQ (非光化学猝灭系数)和Y(NPQ) (调节性能量耗散) [ 16 ] [ 17 ]。 从表2的统计数据中可以看到，在没有受到盐胁迫的对照组中，六个指标大小的排序分别是ETR：金稻818 > 日本晴 > 津稻179 > 淮稻五号；qP：金稻818 > 日本晴 > 津稻179 > 淮稻五号；qN：日本晴 > 津稻179 > 金稻818 > 淮稻五号；qL：日本晴 > 金稻818 > 津稻179 > 淮稻五号；NPQ：日本晴 >津稻179 > 金稻818 > 淮稻五号；Y(NPQ)：日本晴 > 津稻179 > 金稻818 > 淮稻五号。在受到盐胁迫后，每个指标基本上都出现了变化。比较它们与对照间的差异可以看出，淮稻五号的变化比其他3个品种的都大很多，均达到显著差异的程度(见图2)，日本晴的差异程度最小。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论与讨论 本研究通过对比研究了水稻品种金稻818、津稻179、日本晴及淮稻五号在幼苗期间对盐胁迫的响应。在非盐胁迫的条件下，淮稻五号在株高和地上部分鲜重、干重方面都比其他3个品种差(见表1)。0.6%的NaCl盐胁迫处理对幼苗鲜重的影响较大，处理2周后，4个品种地上部分鲜重都比对照减少20%以上，其中金稻818受到的影响最大，但对株高和干重的影响相对较小，其中淮稻五号的株高受到的影响最小，而日本晴的干重受到的影响最小(见图1)。 在叶绿素荧光参数中，ETR表示植物光合电子传递速率，可以反应植物的生长潜能，是反应植物光合能力的重要指标 [ 18 ]。在正常生长条件下，金稻818的ETR值最大，说明其在非盐胁迫下光合能力最强，这可能是其高产的原因之一。在0.6%盐胁迫下，四个品种中淮稻五号的ETR值显著大于其他3个品种(见图2(a))，说明其小苗受到盐胁迫后光合作用能力还很强，这与其小苗的含水量降低的少存在正相关性(见图1(b))。据报道，淮稻五号种子萌发过程中的抗盐性能力差，被认为是一个不抗盐的品种 [ 12 ]。因此，盐胁迫下ETR值的升高可能与其抗盐性差之间存在一定的关系。植物在受到胁迫后，通常会降低生长速率以度过不良环境。qP和qL是光化学荧光猝灭系数，qN和NPQ是非光化学猝灭系数，在受到盐胁迫后，这四个参数也是淮稻五号的值最高(见图2)，确实说明其受到的危害高于其他品种。Y(NPQ)是光保护的重要指标 [ 19 ] [ 20 ]，当植物受到盐胁迫时，变化率依次为：淮稻五号 > 金粳818 > 津稻179 >日本晴(见图2(f))，说明日本晴的光保护的适应能力最差。 Table 2 Comparison of measured values of chlorophyll fluorescence parameters of leaves of different rice varieties (mean ± standard error 处理 金稻818 津稻179 日本晴 淮稻五号 ETR 对照 4.867 ± 0.214ab 4.367 ± 0.234bc 4.667 ± 0.158abc 4.033 ± 0.107bc 实验 4.600 ± 0.176abc 3.933 ± 0.102c 4.267 ± 0.195bc 5.333 ± 0.107a qP 对照 0.460 ± 0.019abc 0.368 ± 0.012cd 0.441 ± 0.015bcd 0.344 ± 0.010a 实验 0.441 ± 0.018ab 0.374 ± 0.009cd 0.408 ± 0.017abc 0.509 ± 0.009d qN 对照 0.057 ± 0.002 0.060 ± 0.001 0.076 ± 0.008 0.052 ± 0.001 实验 0.070 ± 0.004 0.065 ± 0.001 0.072 ± 0.010 0.076 ± 0.001 qL 对照 0.106 ± 0.002bcd 0.085 ± 0.003de 0.111 ± 0.006bc 0.081 ± 0.000e 实验 0.121 ± 0.009b 0.087 ± 0.003cde 0.102 ± 0.005bcd 0.147 ± 0.004a NPQ 对照 0.052 ± 0.002a 0.055 ± 0.001a 0.071 ± 0.008a 0.047 ± 0.001a 实验 0.064 ± 0.003a 0.060 ± 0.001a 0.067 ± 0.010a 0.070 ± 0.001a Y (NPQ) 对照 0.033 ± 0.000a 0.036 ± 0.000a 0.041 ± 0.005a 0.031 ± 0.001a 实验 0.038 ± 0.002a 0.038 ± 0.001a 0.042 ± 0.007a 0.038 ± 0.000a 表2. 水稻品种叶片叶绿素荧光参数测定值的比较(平均值 ± 标准误差) 注：表中不同小写字母表示差异显著(p ≤ 0.05)。下同。 图2. 0.6% NaCl盐胁迫对水稻幼苗ETR (a)、qP (b)、qN (c)、qL (d)、NPQ (e)和Y (NPQ) (f)参数的影响 综合各方面的参数可以看出，在非盐胁迫条件下金稻818具有较好的生长潜力；在盐胁迫条件下，淮稻五号受到的损害最大；而金稻818和津稻179比日本晴在光保护的适应方面具有更大的优势。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 近年来，我国洪水灾害频繁发生并造成巨大的人员伤亡和财产损失。洪水模拟有助于洪水风险管理，降低洪水灾害损失。本文基于90 m精度的DEM及HEC-RAS模型的2D模块构建了松花江流域胖头泡蓄滞洪区的洪水模拟模型，并根据模拟结果统计分析并评估洪灾损失。模拟结果显示在1956、1960、1969以及1998年四个典型洪水过程下，胖头泡蓄滞洪区的淹没面积分别为792.68 km 2 、740.29 km 2 、800.87 km 2 、796.01 km 2 。其中，当发生与1969年典型洪水过程相同的洪水时，胖头泡蓄滞洪区的损失最为严重，即受灾人口8.75万人，受灾耕地面积223.99 km 2 ，受影响GDP为20.61亿元；义顺蒙古乡、民意乡、新站镇、浩德乡为蓄滞洪区内受灾较严重的乡镇，并且水深大部分分布在4.0 m以上。研究表明HEC-RAS模型的模拟效率高、操作方便，可用于蓄滞洪区的洪水模拟。研究成果可为当地的防洪预警发布、风险规避、人员转移等管理工作提供参考。 关键词 :HEC-RAS模型，蓄滞洪区，洪水模拟，洪灾损失评估 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 我国是洪水灾害发生最为频繁的国家之一 [ 1 ]。近年来，由于全球气候变化和人类活动的双重影响，极端天气出现的频率增大，特大洪水发生也愈加频繁，给人们带来了巨大的生命财产损失 [ 2 ]。例如，2018年我国共出现39次强降水天气，造成全国共有3526.2万人次受到洪涝等灾害的影响，其中死亡人数338人，失踪人数42人，142万人被紧急转移安置；由强降水导致的洪涝等灾害共造成6.4万间房屋倒塌，78.9万间房屋损坏，造成了共计1060.5亿元的直接经济损失 [ 3 ]。 洪水模拟和灾损评估是进行防洪规划、减轻洪灾损失的重要手段，可以为洪水管理、预报预警发布、防汛抢险等工作提供科学依据 [ 4 ] [ 5 ]。例如，2015年，李长跃 [ 6 ] 通过构建多源洪水耦合数值模型对淮河中游地区的防洪保护区进行了洪水风险分析和损失评估，并绘制了洪水风险图，根据淹没区域实际淹没信息，可初步确定灾区群众的安置场所和转移路线，研究成果可为防洪保护区的多源洪水分析提供有力的参考并能够有效降低群众生命财产风险；2017年，果鹏等 [ 7 ] 创建了基于力学过程的蓄滞洪区洪水风险评估模型，实现了荆江分洪工程启用时分洪区内群众危险等级和财产损失的快速评估，并可推广到溃坝等极端洪水风险评估，有助于洪泛区的洪水风险管理；2019年，李春红等 [ 8 ] 采用基于TVD隐格式的二维水动力学模型模拟了黄墩湖蓄滞洪区的洪水演进过程，为蓄滞洪区进洪方案的选择提供了依据，并能够更科学、更有效地降低灾害损失。 洪水模拟的基础是流域的产汇流计算。径流的形成过程包括产流和汇流两个过程，因而洪水模拟计算主要包括产流计算、坡面汇流计算、河网或地下排水管网汇流计算 [ 9 ]。目前常用的产流计算方法有计算蓄满产流模式的降雨径流相关图法、计算超渗产流模式的下渗曲线法以及初损后损法等等 [ 10 ]。汇流计算主要包括坡面汇流计算和河网或地下排水管网汇流计算。坡面汇流计算主要采用水文学和水力学两种方法，其中水文学方法主要包括等流时线法、时段单位线法、瞬时单位线法、线性水库法及非线性水库法，而水力学方法是基于浅水方程进行求解。常用的河网或地下排水管网汇流计算方法主要有马斯京根法和圣维南方程组或其简化形式求解法。基于上述发展的产汇流理论，许多学者开发了用于洪水模拟管理的洪水模型，主要包括一维洪水模型(如SWMM)、二维洪水模型(如EFDC)和一维、二维耦合的水动力学模型(DHI MIKE，Infoworks)。虽然DHI MIKE和Infoworks模型是发展比较成熟的模型，但是这些模型均已开发为商业软件，价格比较昂贵，因而在一定程度上限制了其使用范围。EFDC模型采用正交曲线网格剖分整个2D区域，不利于拟合复杂边界 [ 11 ]。而HEC-RAS是一款免费的软件，具有可执行文件公开、模拟效率高、操作方便、便于与ArcGIS耦合等优点 [ 12 ] [ 13 ]。因此，本文拟采用HEC-RAS模型进行胖头泡蓄滞洪区洪水模拟研究。 本文以松花江流域胖头泡蓄滞洪区为研究对象开展洪水模拟与灾害损失评估研究。首先，选取四场典型洪水过程，基于HEC-RAS的二维模块来实现蓄滞洪区的洪水模拟；其次，借助ArcGIS对HEC-RAS模型的模拟结果进行后处理，实现模拟结果可视化，从而直观地、动态地显示出洪水演进的全过程，并计算得出最大淹没水深值、淹没面积等致灾因素；最后，依据洪水模拟结果对该蓄滞洪区进行洪水灾害损失评估。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区域与数据 2.1. 研究区域概况 胖头泡蓄滞洪区位于黑龙江省大庆市肇源县的西北部，嫩江、松花江干流的左岸 [ 14 ]。涉及民意乡、古恰乡、超等蒙古乡、茂兴镇、新站镇、头台镇、大兴乡、浩德乡、古龙镇、太阳升镇、义顺蒙古乡、腰新乡、双榆树乡共13个乡镇。胖头泡蓄滞洪区总面积为2029.6 km 2 ，东西长为64 km，南北长为58 km。胖头泡地处大陆性季风区，雨热同期，年平均气温5.1℃，年平均降水量约为465.5 mm。附近水系众多，西北部为嫩江，北部为南引水库，东部有安肇新河，东南部为松花江，西南部为第二松花江。蓄滞洪区附近泡沼较多，有库里泡、库木泡等。西南方向是大赉水文站，扶余水文站位于胖头泡的东南方向。区内有40 m的通让铁路穿过。详见图1。 图1. 胖头泡蓄滞洪区主要市县及水系分布图 2.2. 地形数据 研究区地形数据来源于地理国土监测云平台提供的90 m分辨率的DEM资料。胖头泡蓄滞洪区地势总体上比较平坦，起伏不大，研究区高程值集中分布在33 m到201 m之间。DEM数据经ArcGIS裁剪后导入HEC-RAS模型中。 2.3. 入流和出流边界条件 查找松花江流域历史洪水资料，选取1956、1960、1969以及1998年四个典型洪水过程下胖头泡蓄滞洪区的分洪流量和排水流量过程分别作为模型的入流和出流边界条件。在分洪前无水流进入蓄滞洪区，所以网格的初始水深值为默认值0。四个典型的流量过程如图2所示。 图2. 边界条件流量过程图 2.4. 社会经济数据 收集、整理胖头泡蓄滞洪区2018年的社会经济情况。胖头泡蓄滞洪区及其所辖乡镇的总面积、人口、耕地面积及GDP数据如表1所示。本次研究未能收集到各个乡镇的GDP数据，只得到了整个胖头泡蓄滞洪区的总的GDP数据为52.76亿元。因此，在进行洪水灾害损失评估时，本文假设各个乡镇的GDP数量与相应的所辖总面积成正比，进而简单估算各个乡镇的GDP数据。 Table 1 Social and economic situation of Pangtoupao flood storage and detention in 201 涉及乡镇名称 区内总面积/km 2 人口/×10 4 耕地面积/km 2 GDP/×10 8 民意乡 171.28 1.90 68.33 — 古恰乡 28.46 0.49 11.88 — 超等蒙古乡 200.89 1.45 40.65 — 茂兴镇 224.67 2.11 74.67 — 新站镇 404.05 6.10 177.33 — 头台镇 98.10 0.80 27.13 — 大兴乡 54.74 0.38 11.87 — 浩德乡 125.91 0.67 13.16 — 古龙镇 285.84 2.29 89.48 — 太阳升镇 19.88 0.71 5.34 — 义顺蒙古乡 266.40 1.33 38 — 腰新乡 46.77 0.27 15.63 — 双榆树乡 102.60 3.91 0.03 — 汇总 2029.59 22.41 573.50 52.76 表1. 2018年胖头泡蓄滞洪区基本情况
system: [SYSTEM]

user: 3. HEC-RAS模型 3.1. 模型的原理和应用 HEC-RAS是美国陆军工程兵团水文工程中心于1995年开发的用于计算水面线的软件包。在2016年4月发布的5.0.1版本中增加了2D模块，可执行二维洪泛区模拟、一维和二维非恒定流组合建模、模拟溃坝或者溃堤等，适用于城市化地区、宽广的洪水平原、冲积扇、溃坝后的洪水流动、洪水流况复杂的地方等。 二维非恒定流模块的控制方程由二维连续性方程和二维动量方程组成 [ 15 ]。 1) 二维连续方程： ∂ H ∂ t + ∂ ( h u ) ∂ x + ∂ ( h v ) ∂ y + q = 0 (1) 式中：H表示水面高程，h表示水深，u和v分别代表水深在x和y坐标上的平均速度，q代表项源，代表降雨等来自外部的信息。 2) 二维动量方程 X方向动量平衡： ∂ u ∂ t + u ∂ u ∂ x + v ∂ u ∂ y = − g ∂ H ∂ x + v t ( ∂ 2 u ∂ x 2 + ∂ 2 u ∂ y 2 ) − c f u + f v (2) Y方向动量平衡： ∂ v ∂ t + u ∂ u ∂ x + v ∂ v ∂ y = − g ∂ H ∂ y + v t ( ∂ 2 v ∂ x 2 + ∂ 2 v ∂ y 2 ) − c f v + f u (3) 式中：H表示水面高程， v t 表示动力黏性系数， c f 表示摩擦系数，u和v分别为x和y方向的平均速度。利用曼宁公式，摩擦系数 c f 可以表示为(x方向)： c f = n 2 g | u | R 4 / 3 (4) 式中：n表示曼宁系数，g表示重力加速度，R为水力半径。 3.2. 模型构建及参数率定 3.2.1. 模型构建 输入模型的数据包括：①地形数据：导入地形图和投影文件WGS_1984_UTM_ZONE_50N；②建立2D流动区；③网格划分：共生成了1913个网格，最大网格面积为2.33 km 2 ，最小网格面积为0.59 km 2 ，平均每个网格的面积为1.03 km 2 ；④确定溃口位置和宽度，绘制边界条件线；⑤输入边界条件及其他数据：参考对松花江流域蓄滞洪区洪水模拟的已有研究及研究区的实际情况，糙率值初步取为0.06；⑥确定模拟时间步长：综合考虑模型计算效率、计算精度和稳定性，输入模型的进出口边界流量过程的时间间隔确定为24 h，计算时间间隔设为1 min，结果输出间隔为1 h；⑦执行非恒定流模拟，将结果文件导入ArcGIS进行后处理。 3.2.2. 参数率定 2017年，王静采用EFDC模型对胖头泡蓄滞洪区进行了洪水演进模拟研究 [ 16 ]。采用王静《基于EFDC的胖头泡蓄滞洪区洪水演进模拟研究》论文中的模拟结果对HEC-RAS模型的参数进行率定，选取相同的洪水过程作为边界条件，即1957年典型洪水过程，如图3所示。将本次模拟结果与《基于EFDC的胖头泡蓄滞洪区洪水演进模拟研究》中的结果进行对比，二者模拟结果基本吻合，因此认为本文模型选用的参数是合理的。 洪水从分洪口处进入蓄滞洪区后，先向北部的低洼处迅速扩散，然后同时向东部和东北部淹没，还有部分洪水呈现向南和东南方向流动的趋势。向南最远抵达古恰乡，向北直遥南引水库。分洪第17天时，水深达到最大。之后随着排洪量的不断增大，蓄滞洪区内的水量逐渐减少，水位及淹没面积也随之缩减。分洪口关闭后，洪水最终滞留在蓄滞洪区的西部和东南部低洼处。 图3. 1957年典型洪水过程下胖头泡蓄滞洪区的洪水演进过程图
system: [SYSTEM]

user: 4. 洪水灾害损失评估 4.1. 不同场景洪水模拟结果分析 四场典型洪水过程下胖头泡蓄滞洪区的最大淹没水深图如图4所示。从图中可以看出，淹没面积集中在胖头泡蓄滞洪区的低洼地势处，西部的淹没水深值最大。各个典型洪水过程下，胖头泡蓄滞洪区的水深大部分都分布在2.0 m以上。 图4. 四个典型洪水过程最大淹没水深图 利用ArcGIS中的栅格计算器将淹没水深分为0~0.1 m、0.1~0.5 m、0.5~1.0 m、1.0~2.0 m、2.0~6.0 m以及>6.0 m六个范围。然后利用“以表格显示分区统计”工具统计不同淹没水深对应的淹没范围，统计结果如表2所示。 Table 2 Submerged area with maximum water depth in the Pangtoupao under four typical flood 最大淹没水深(m) ≤0.1 0.1~0.5 0.5~1.0 1.0~2.0 2.0~4.0 4.0~6.0 >6.0 汇总 1956年 5.16 46.87 61.82 106.38 177.91 128.72 265.82 792.68 1960年 6.64 72.27 31.43 100.92 166.93 118.20 243.91 740.29 1969年 4.92 38.00 72.13 107.87 180.02 130.03 267.90 800.87 1998年 5.72 48.60 59.68 106.77 178.56 129.35 267.33 796.01 表2. 四个典型洪水过程下胖头泡蓄滞洪区最大淹没水深相应面积统计表(km 2 ) 1956年典型洪水过程下，胖头泡蓄滞洪区的总淹没面积为792.68 km 2 ，占胖头泡总面积的39.07%。此外，1960、1969及1998年三场典型洪水过程下，胖头泡蓄滞洪区的总淹没面积分别为740.29 km 2 ，800.87 km 2 和796.01 km 2 ，其占胖头泡总面积的比例分别为36.47%、39.46%和39.22%。因此，从淹没面积上来看，1969年典型洪水过程下的胖头泡蓄滞洪区受灾最严重，1960年典型洪水过程下的胖头泡受灾较轻。 其中，1956年典型洪水过程下，水深在0.1~0.5 m之间的淹没范围为46.87 km 2 ，占胖头泡总淹没面积的5.91%；水深在0.5~1.0 m之间的淹没范围为61.82 km 2 ，占总淹没面积的7.80%；水深在1.0~2.0 m之间的淹没范围为106.38 km 2 ，占13.42%；水深在2.0~4.0 m之间的淹没范围为177.91 km 2 ，占22.44%；水深在4.0~6.0 m之间的淹没范围为128.72 km 2 ，占16.24%；水深 > 6 m的淹没范围为265.82 km 2 ，占33.53%。在其余3个典型洪水过程下，胖头泡蓄滞洪区也是水深 > 6 m的淹没范围最大，其次是水深在2.0~4.0 m之间的淹没范围，水深在0.1~0.5 m之间的淹没范围最小。 4.2. 洪水灾害损失评估 基于2018年胖头泡蓄滞洪区的人口和经济情况进行洪水灾害损失评估。将最大淹没水深图和乡镇区划图叠加，通过人口、经济在空间上的密度展布来评估蓄滞洪区的洪灾经济损失，认为淹没水深是主要致灾因素 [ 17 ]。以1998年典型洪水为例，统计各个乡镇的洪水灾害损失情况，见表3。四种典型洪水过程下，2018年的胖头泡蓄滞洪区洪灾损失情况汇总见表4。 如表4所示，当发生与1969年典型洪水过程同样大小的洪水时，胖头泡蓄滞洪区的损失情况最为严重。其中，受灾人口8.75万人，占区内总人口的38.42%；受灾耕地面积223.99 km 2 ，占区内总耕地面积的38.95%；受影响GDP为20.61亿元，占总GDP的39.01%。发生与1960年典型洪水过程同样大小的洪水时，胖头泡蓄滞洪区的损失情况较轻。 Table 3 Flood inundation loss in Pangtoupao under typical flood process in 199 区内乡镇名称 受灾总面积/km 2 受灾人口/×10 4 受灾耕地面积/km 2 民意乡 85.05 0.94 33.93 古恰乡 1.18 0.02 0.49 超等蒙古乡 52.10 0.38 10.54 茂兴镇 71.98 0.68 23.92 新站镇 178.78 2.70 78.46 头台镇 37.45 0.31 10.36 大兴乡 27.39 0.19 5.94 浩德乡 66.10 0.35 6.91 古龙镇 97.41 0.78 30.49 太阳升镇 7.29 0.26 1.96 义顺蒙古乡 132.07 0.66 18.84 腰新乡 4.60 0.03 1.54 双榆树乡 34.67 1.32 0.01 表3. 1998年典型洪水过程下胖头泡蓄滞洪区洪灾淹没损失情况表 Table 4 Economic losses of Pangtoupao flood storage and detention area in 199 典型洪水过程 受灾人口/万人 受灾耕地面积/km 2 受影响GDP/×10 8 1956年 8.84 226.30 20.82 1960年 8.17 209.18 19.24 1969年 8.75 223.99 20.61 1998年 8.61 223.39 20.58 表4. 胖头泡蓄滞洪区在1998年典型洪水下的社会经济损失情况表 蓄滞洪区东北部的义顺蒙古乡、西部新站镇、西南部的民意乡、中部的浩德乡是大洪水的主要淹没区域，水深大部分分布在4.0 m以上，已经严重威胁到人的生命安全。 其中，浩德乡的受灾面积占蓄滞洪区内浩德乡总面积的52.50%，新站镇的受灾面积占蓄滞洪区内新站镇总面积的44.25%，义顺蒙古乡的受灾面积占蓄滞洪区内义顺蒙古乡总面积的49.58%，民意乡的受灾面积占蓄滞洪区内民意乡的总面积的49.66%。在进行蓄滞洪区管理和规划时，应积极采取移民建镇、鼓励这4个乡镇的人口外迁、控制危险区的人口增长、加强防汛通信预警系统建设、积极开展洪水保险等系列措施。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 1) 本文构建了基于HEC-RAS模型2D模块的胖头泡蓄滞洪区洪水模拟模型，并且根据模拟结果进行了洪水灾害损失评估。研究成果可为当地的防洪预警发布、规避风险、人员转移等管理工作提供参考。修改参数后，该洪水模拟模型也可应用于其他流域的蓄滞洪区。 2) 四场典型洪水过程下，胖头泡蓄滞洪区的淹没面积分别为792.68 km 2 ，740.29 km 2 ，800.87 km 2 ，796.01 km 2 。当发生与1969年典型洪水过程同样大小的洪水时，胖头泡蓄滞洪区的损失情况最为严重，即受灾人口8.75万人，受影响GDP为20.61亿元，受灾耕地面积223.99 km 2 。义顺蒙古乡、民意乡、新站镇、浩德乡为受灾较严重的乡镇，水深大部分分布在4.0 m以上。 本次模拟采用的是水平精度为90 m的DEM数据，没有考虑地表建筑物及铁路等对洪水模拟的影响，导致模拟结果存在一定误差。今后进一步研究的时候，可以考虑对DEM进行修正，以使其可以反映阻水建筑物等对洪水流动的影响。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 利用洛河流域的长水水文站56年的径流量资料和流域内3个气象站同期日降水观测资料，应用了Mann-Kendall检验和突变分析法、距平累积曲线、双累积曲线等方法分析了洛河流域1961~2016年的径流量和降水量变化的趋势性和阶段性，定量分析了人类活动和降水对流域径流量变化的影响程度。结果表明：洛河流域径流量和降水量变化阶段性明显，都经历了枯水期和丰水期；年径流量和年降水量整体呈下降趋势，但径流量下降趋势较降水量更为显著；径流量的突变年份为1977年，突变年份之后在人类活动和降水的影响下径流量明显降低，人类活动和降水分别对径流量降低的贡献率为89.14%和10.86%。分析结果表明人类活动是洛河流域径流变化的主要影响因素。 关键词 :径流，降水，径流变化，Mann-Kendall检验法，贡献率，洛河流域 Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 研究背景 水资源是保障人类生产、生活和维持生态平衡的基础性资源 [ 1 ]。河川径流变化是影响流域水资源开发利用的主控因素，通过对流域径流量演化规律及其主控因素进行分析，一方面为流域水资源的开发利用与生态环境保护提供科学依据，同时对社会经济的发展也具有理论指导意义 [ 2 ]。 径流演变过程隐含着突变、趋势性和多时间尺度等特性，同时具有复杂的线性、非线性特征 [ 3 ]。其中气候因素以及人类活动变化是影响河川径流变化的最主要的两大因素，气候因素会造成降水的改变，影响地下水、地表水的多少，从而引起径流量的变化，人类活动通过改变下垫面而影响河川径流的产汇流机制，径流量也随之会发生改变 [ 4 ]。目前，很多学者对径流变化已经做了一些有意义的研究，如：穆兴民等人认为松花江流域在100年时间尺度上径流量并未表现出显著的增加或减少趋势，但径流量的年际变化有明显的阶段性特征 [ 5 ]。王浩等人对嫩江流域的径流演变规律的研究得出在枯水年段人类用水对径流的影响较大 [ 3 ]。夏军等人以汉江上游为例，探讨了变化环境下气候变化和人类活动对流域径流的影响，得出人类活动对汉江上游径流的影响较大，且其对径流变化的影响呈增长的趋势 [ 6 ]。高培、刘明哲等人对新疆玛纳斯河径流演变做了分析，表明气候因子是驱动玛纳斯河红山嘴水文站以上径流变化的主导因素 [ 7 ]。流域内气候变化以及人类活动影响是河川径流量变化的重要体现，是全球水科学研究的热点之一 [ 8 ]。通过分析流域径流量的演变趋势特征及影响因素，对全面理解水资源特性、科学认识水循环过程和实现水资源的可持续利用具有重要的理论和现实意义。 洛河是黄河流域的十大支流之一，区域水资源的开发利用程度已较高，也没有再建大型水库工程的潜力可挖 [ 9 ]。因此分析洛河流域径流变化趋势、原因及其影响因素，可为该地区水资源合理开发利用及生态环境保护提供科学依据。本研究利用洛河流域近56年的水文、气象资料，通过对降水量和径流量的基本变化特征、阶段性变化特征和趋势性进行分析，最后通过建立径流–降水双累积曲线定量分析人类活动及降水对径流变化的影响程度。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究区概况 洛河是黄河十大支流之一，是黄河右岸重要支流，洛河发源于陕西省渭南市华州区西南与蓝田县、临渭区交界的箭峪岭侧木岔沟，流经陕西省东南部及河南省西北部，至河南省巩义市汇入黄河。河道全长447 km，流域面积18，881 km 2 ，是黄河小浪底至花园口区间的最大的一条支流。洛河是黄河主要洪水来源之一。流域地势北缘秦岭、华山，南顺蟒岭、伏牛山，总趋势西北高、东南低。河流流向与黄河干流大致平行。流域土石山区占流域面积45.2%，主要分布在上中游地区，有大片森林覆盖，植被较好，水源涵养较好；黄土丘陵区占流域面积51.3% [ 9 ]。流域简图见图1。 图1. 洛河流域示意图
system: [SYSTEM]

user: 3. 数据来源和研究方法 3.1. 数据来源 本文所用降水数据来自洛河流域附近三个气象站(三门峡站、孟津站、西峡站) 1961~2016年的逐日实测降水数据，径流数据来自长水水文站1961~2016年的实测径流水文资料。 3.2. 研究方法 利用搜集到的水文与气象资料，分别运用Mann-Kendall检验法、距平累积法分析洛河流域径流和降水变化的趋势性、突变性及阶段性特征，最后建立径流–降水的双累积曲线定量分析人类活动及降水对径流的影响程度。 3.2.1. Mann-Kendall趋势检验和突变检验 Mann-Kendall检验法作为非参数检验方法，不受数据分布特征的影响，广泛应用于水文和气象时间序列的变化趋势分析 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。已知某时间序列数据，利用Mann-Kendall法可计算得到两组数据序列UF k 和UB k 。若UF k > 0，表明数据序列呈增加趋势；若UF k < 0表明数据序列呈下降趋势；当其超过显著性水平线时，表明上升或下降趋势显著。如果UF k 与UB k 出现交点，且交点在显著性水平线之间，此交点对应的时间为突变开始的时间 [ 14 ]。 3.2.2. 距平累积法 距平累积是一种常用的，可以通过曲线直接判断变化趋势的方法 [ 15 ]。流域内降水量和径流量的阶段性变化特征可以通过绘制年降水量和年径流量的距平累积曲线准确地反映出来 [ 16 ]，计算公式为： X = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) (1) 式中：X为年径流量或年降水量序列的距平累积值； X ¯ 为年径流量或年降水量序列的平均值； i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ，n是径流量或降水量序列样本总数。 3.2.3. 双累积曲线法 双累积曲线(Double Mass Curve，简称DMC)方法 [ 17 ] 是检验两个参数间关系一致性及其变化的常用方法。目前广泛应用于有水文气象要素的长期演变趋势分析以及气象要素一致性的检验、缺值的插补或资料修正。 在Mann-Kendall法分析径流变化的基础上，建立基于降水、径流双累积曲线法的统计学模型模拟降水径流变化过程，分析径流对降水及人类活动变化的响应机理。在降水量与径流量双累积曲线中，累计降水量作为自变量，累积径流量受人类活动及降水量的共同作用，在找出突变年份的基础上结合降水和径流变化特点，通过双累积曲线可以分辨气候变化和人类活动的作用。 3.2.4. 径流变化因素贡献识别 本文利用文献 [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] 中的公式分别计算人类活动对径流变化的贡献值 Δ W H 和降水变化对径流变化的贡献值 Δ W C ，并利用突变前后径流变化量 Δ W V ，计算二者的贡献率 η C 、 η L ，进而定量分析人类活动及降水对径流量的影响程度，具体计算如下： 径流变化总量： Δ W V = W post − W pre (2) 人类活动引起的径流变化量： Δ W H = W post − W sim (3) 降水变化引起的径流变化量： Δ W C = W sim − W pre (4) 人类活动贡献率： η C = | Δ W C | Δ W V × 100 % (5) 降水变化贡献率： η L = | Δ W H | Δ W V × 100 % (6) 式中：W post 为突变后时间段内实测多年平均径流量；W pre 为突变前时间段内实测多年平均径流量；W sim 为利用突变后降水数据输入模型中模拟的多年理论平均径流量。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本文采用距平累积法、Mann-Kendall检验法等方法对洛河流域1961~2016年的径流量和降水量进行了分析，利用双累积曲线及贡献率定量分析了人类活动和降水对径流的影响，主要结论如下： 1) 洛河流域径流量和降水量变化呈明显的现阶段性特征；降水量和径流量的阶段变化有一定的差异性，且径流量的波动性弱于降水量的波动性。 2) 洛河流域在1961~2016年径流量和降水量整体呈下降趋势，经Mann-Kendall趋势检验表明径流量呈显著下降趋势，降水量呈不显著下降趋势，径流量下降趋势比降水量明显，径流量在1977年发生突变。 3) 通过引用贡献率定量分析了人类活动和降水对径流的影响。人类活动和降水分别对径流影响量为6.32 × 10 8 m 3 和0.77 × 10 8 m 3 ，对径流降低的贡献率分别为89.14%和10.86%。通过上述结果可知，在洛河流域径流减少原因中，人类活动起着重要的作用。 4) 本文虽然定量分析了人类活动及降水对径流变化的影响，但未考虑温度、蒸发量以及人类活动中的土地利用、水土保持措施等因素对径流的影响，未来可以进一步量化分析洛河流域径流变化的原因。