Integrated reconstruction of fire history and climatic changes in Northwest China since mid-late Holocene
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摘要:
为了探讨西北地区古火演化及其驱动机制，基于28个样点的炭屑和黑碳记录，集成重建该区8 kaBP的古火变化序列；同时结合古植被、古气候、历史文献等记录，分析了古火活动与气候变化和人类活动之间的关系。结果表明：西北地区中晚全新世火历史可以划分为4个阶段；① 火活动波动阶段（8～6 kaBP），古火事件发生频繁，主要受气候变化的影响；② 火活动平稳阶段（6～4 kaBP），气候趋于暖湿化，植被有所发展，贮藏了一定的燃烧质；③ 火活动快速上升阶段（4～2 kaBP），人类活动成为火事件的主要影响因素，古火活动频率呈现不断上升的趋势；④ 火活动大范围发生阶段（2～0 kaBP），气候由湿冷向干冷转化，生物质干燥易燃，农业快速发展，朝代更替和战争频繁，火活动异常剧烈。
Abstract:A total of 28 records of charcoal and black carbon were used to reconstruct the evolution and driving mechanism of paleofire events in Northwest China in the past 8 ka. Combined with paleovegetation, paleoclimate, and historical records, relationship among paleofire activity, climate change, and human impact was analyzed. Results show that during the middle and late Holocene, fire history in Northwest China can be divided into four stages: (1) the fluctuation stage of fire activity (8～6 kaBP), paleofire events occurred frequently and were mainly affected by climate change; (2) the stable stage of fire activity (6～4 kaBP), when the climate tended to be warm and humid, vegetation developed and stored a certain amount of combustible material; (3) the rapid rise stage of fire activity (4～2 kaBP), human activities became the main influencing factor for fire events, and the frequency of fire activities showed a rising trend; (4) the stage of large-scale fire activity (2～0 kaBP), the climate changed from wet-cold to dry-cold, biomass was dry and flammable, agriculture developed rapidly, dynasty changed and frequent wars occurred, and the fire activity was exceptionally intense.
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Keywords:
- charcoal /
- black carbon /
- paleofire /
- climate evolution /
- human activities /
- Northwest China
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自然情况下流域的水沙通量主要受气候变化的影响[1]；但近100年来，流域人类活动加剧(主要包括水库建设、土地利用变化、矿山开采、水土保持等)导致的流域变化已经逐渐成为影响流域入海输沙量变化的最主要因素[2, 3]。统计表明，在全球受人类活动影响较大的142条代表性河流中，有近50%的河流输沙量呈现下降趋势；其中，中国最主要的10条河流近十年来的年均入海输沙量比1950—2006年的多年平均值低50%[4]，并因此对河口水下三角洲及邻近海域的沉积环境和生态系统产生了巨大影响[5]。研究表明，流域产沙受到流域的地貌、地质特征、气候变化和人类活动的共同影响[6]。但目前针对水沙通量变化的研究，多为定性地综合因素分析，缺少不同控制因子贡献的定量估算[2, 3]。流域水文模型可从正演的角度模拟气候变化和人类活动对于流域水沙的影响，从而确定不同因子的贡献及其对流域水文过程的影响，是解决上述问题的有效手段[7, 8]。
鸭绿江作为中国东部陆架区北部一条重要的河流，其入海水沙通量变化与辽东半岛东部全新世泥质沉积体系发育规模和形成演化有密切关系[9]。鸭绿江流域在有水沙观测数据之前的1940年就已经修建了大型水库(水丰水库，库容约占鸭绿江年均径流量的56%)。因此，仅依据现有的入海水沙通量数据(1956年开始)无法解释清水河流的鸭绿江为何形成高悬沙浓度的河口，且较低的入海输沙量何以形成不断淤涨的宽广的潮间带浅滩，乃至体积巨大的辽东半岛东部泥质区[10]。测年数据显示，鸭绿江西岸潮滩的沉积速率在水丰水库修建后减少了90%[11]。这也间接证明了，鸭绿江流域有水文记录以来的入海输沙量要远小于水库修建前。因此弄清楚大坝修建以前鸭绿江流域的入海水沙通量对于研究辽东半岛东部泥质沉积体系的源汇关系以及气候变化和人类活动影响下的源汇过程具有重要的指导意义。
全世界绝大多数河流的可靠水文泥沙观测记录始于1950年，导致目前有关水沙通量变化及其影响机制的研究仅限于较短时间尺度[12]，而长周期、可靠的水沙数据是研究河口-陆架区沉积环境变化和地貌演化的基础。模型可模拟长时间尺度的水沙通量，还可通过模拟不同情景模式下流域的水沙通量变化，估算不同影响因子的贡献量，进而分析其对流域水文过程的影响。HydroTrend3.0.4是以气候为驱动因素的概念性集总式流域水文模型，通过输入不同的影响水沙通量变化的因子，模拟不同驱动模式下的流域水沙通量[7, 8]，另外，该模型还可模拟高纬度流域冰雪融水对水沙通量的贡献，因此在全世界许多不同类型河流入海水沙通量变化的模拟中已得到了成功的应用[13-15]。本文拟应用HydroTrend3.0.4水文模型模拟鸭绿江流域入海的水沙通量，将实测水沙数据作为验证资料，通过改变模型的输入参数，模拟出气候变化、人类活动以及两者共同驱动下的流域水沙通量变化，从而估算出主要人类活动(植被覆盖变化、大坝建设)对流域入海水沙通量的贡献量。
1. 鸭绿江流域概况
鸭绿江是一条沿断裂发育而成的河流(图 1)，发源于海拔高度2500m的长白山，沿中朝边境流向西南，于辽宁省丹东市汇入北黄海。河流全长790km，流域面积6.45×104km2，有浑江、虚川江、秃噜江、瑷河等多条支流[16]。鸭绿江具有山溪性河流的特征，除上游小片区域为玄武岩外，整个河床由前寒武纪岩石构成，流域内较大的河床比降易产生暴涨、暴落的地表径流，多年(1958—2012)平均径流量为259.2×108m3/a，年入海输沙量为1.48Mt/a[10]。鸭绿江流域属于典型的温带季风气候，多年平均气温为5.2~7.6℃，每年的12月初至次年4月份为江面冰封期，多年平均降雨量约800~1200mm[16]。荒沟站是鸭绿江下游的控口水文站，集水面积为55420km2；梨树沟站是瑷河的控口水文站，集水面积为5629km2。两个水文站的集水面积占整个鸭绿江流域面积的95%，因此可以将两者的水沙通量作为整个鸭绿江流域的入海水沙通量。鸭绿江流程短流域面积小，因而对于气候变化和人类活动的响应更加迅速[17]，更加适合于模拟气候变化和人类活动共同影响下流域的水沙过程。
2. 材料与方法
2.1 数据来源
2.1.1 气象和水文数据
荒沟和梨树沟1958—2012年逐月水沙通量数据来源于中国水利部。鸭绿江流域上、中和下游的长白、集安和丹东站1958—2012年的月均降雨和温度数据来源于中国气象数据共享网(http://data.cma.cn/)(图 2)。
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图 2 长白、集安和丹东1958—2012年月均降雨量、气温数据Figure 2. 1958-2012 monthly precipitation and temperature data at the Chang Bai, Ji An and Dan Dong stations2.1.2 植被覆盖度和人口密度
林地属于不易发生水土流失的区域，而被灌木、草地以及农作物/经济果木覆盖的区域属于易侵蚀区域[18]，因此本文依据鸭绿江流域林地覆盖面积的变化来估算水土流失状况变化。鸭绿江是中国与朝鲜的界河，朝鲜境内的流域面积占整个流域面积的45.6%。而流域人类活动的形式和强度与国家政策有着紧密的联系，所以不能够简单的使用我国一侧的流域林地覆盖率来代表整个流域的林地覆盖状况。本文获取鸭绿江流域(1985、1988、1994、1998、2003、2006、2009、2012)的遥感影像，使用像元二分模型获取流域1985—2012年的林地覆盖率[19](图 3)。依据1985—2000年间东北三省的林地覆盖度变化(中国经济大数据研究平台http://data.cnki.net/Home/Index/)和鸭绿江流域林地覆盖度变化的关系(图 4a)，虽然，2000—2012年间，我国一侧在鸭绿江流域继续实施大规模的水土保持，流域的林地覆盖度不断增加，但朝鲜一侧鸭绿江流域由于大饥荒却进行了大规模的土地开垦，流域的林地覆盖度降低。导致了2000—2012年间东北三省的林地覆盖度变化和鸭绿江流域林地覆盖度变化不具有变化一致性(图 4a，4b)。但是，1985—2000年间，东北三省的林地覆盖度变化和鸭绿江流域林地覆盖度变化，具有空间差异和时间变化一致性(图 4a，4b)。因此，根据1985—2000年间东北三省的林地覆盖度和鸭绿江流域林地覆盖度的关系，对1940—1985年间的鸭绿江流域林地覆盖度进行估算。最终获取鸭绿江流域1940—2012年的林地覆盖率(图 4b)。
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图 4 东北三省林地覆盖率与鸭绿江流域林地覆盖率变化关系(a)，1940—2012年东北三省、鸭绿江流域和瑷河流域林地覆盖率变化(b)、1950—2012年鸭绿江流域和瑷河流域人口变化(c)和流域累积库容指数变化(d)(水库库容指数指水库库容量与流域年均入海径流量的比值)Figure 4. The relationship between vegetation coverage in northeast three provinces and Yalu catchment during 1985-2000(a), vegetation change of northeast three provinces, Yalu catchment and Ai catchment during 1940-2012 (b), the variations in population density during 1950-2012 (c), and the total reservoir storage capacity index (RSCI) of Yalu rivers during 1940-2012 (d).Here, the reservoir storage capacity index is defined as the ratio of the reservoir storage capacity to average annual water discharge of the contributed catchment.鸭绿江流域中国一侧1949—2012年人口数据来自于中华人民共和国统计年鉴。由于研究区朝鲜的人口数据无法直接获取，故根据世界银行获取朝鲜1961—2012年以来的全国人口数据，通过(DIVA-GIS)获取朝鲜全国人口分布图，并获取鸭绿江朝鲜一侧人口占朝鲜全国人口的比例，因此，计算出1961—2012年朝鲜鸭绿江流域人口数据(图 4c)。
2.1.3 流域高程与大坝
流域的高程数据来自中国科学院地理数据云(http://www.gscloud.cn/)的GDEM30m分辨率数据。1940年鸭绿江流域下游修建了水丰水库，其库容量占整个流域年均径流量的56%。1965年以来，鸭绿江流域又陆续修建了云峰、渭源、太平湾、临江、桓仁和回龙山水库，从上游到下游形成了梯级水库(图 4d)。
2.2 模型概述
Hydro Trend3.0.4集总式概念水文模型是以气候作为驱动因素，依据水量平衡的基本原理，综合考虑流域地形地质特征(高程、河网、坡降和岩性)、物理参数(温度、降雨、蒸发蒸腾、冰雪覆盖)和人类活动影响(土壤侵蚀和大坝)模拟出流域出口的水沙通量[7, 8]。该模型最初由Nicholson于1992年开发，最新版本3.0.4由Kettner于2010年改进。HydroTrend3.0.4水文模型在相关文献中已有大量的介绍和应用实例[7, 8]，本研究中主要介绍模型计算流量和输沙率的控制方程和基本原理。
Hydro Trend3.0.4水文模型使用经典的水量平衡原理来模拟流域出口的流量数据，河流出口的流量是由流域面积(A)、降雨量(P)、蒸散量(Ev)、地下水存储蓄(Sr)所控制的。与此同时模型综合考虑降雨(Qr)、雪融水(Qn)、冰融水(Qice)、蒸发(QEv)和地下水通量(Qg)五个基本的径流过程来模拟河流出口的流量。
$$ Q = A\sum\nolimits_{i = 1}^{ne} {\left( {{P_i} - E{\upsilon _i} \pm S{r_i}} \right)} $$ (1) $$ Q = {Q_r} + {Q_n} + {Q_{ice}} - {Q_{E\upsilon }} \pm {Q_g} $$ (2) (1) 式中：ne代表模拟的时间段，i为每日的时间序列。
Hydro Trend3.0.4水文模型使用半经验关系模型来模拟流域出口的悬移质和推移质通量，且模型较原版本而言，综合考虑了冰雪面积和沉积物输运量之间的经验关系，将冰雪消融导致的沉积物输运量计算进入总的沉积物输运量之中。
$$ Q{s_T} = Qs + Q{s_G} $$ (3) (3) 式中：Qs是流域气候特征和流域属性所决定的悬移质输运量, QsG是流域冰雪覆盖所产生的悬移质输运量，QsT为流域出口总的悬移质输运量。
模拟流域长时间尺度沉积物通量可以选择基于流域面积、流量、最大高差和温度的ART和QRT模式，也可以选择综合包含流域岩性和人类活动的BQART模式。基于研究目标本文选用BQART模式模拟流域出口的沉积物通量。第一步，根据半经验关系模型计算长周期输沙率平均值(30years:Qs[kg/s])。
$$ {Q_S} = \overline \omega B{\overline Q ^{0.31}}{A^{0.5}}R{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} T \ge 2^\circ {\rm{C}} $$ (4a) $$ {Q_S} = 2\overline \omega B{\overline Q ^{0.31}}{A^{0.5}}R{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} T＜2^\circ {\rm{C}} $$ (4b) $$ B = IL\left( {1 - {T_E}} \right){E_h} $$ (5) $$ Q{s_G} = \left( {1 - \frac{{V{s_g}}}{{{P_g}}}} \right)\frac{{\sum\nolimits_{a = 1}^n {Q{s_{G\left( a \right)}}} }}{n} $$ (6) 式中：ω=0.02kg/(s.km2.℃)，Q为流域多年平均流量，A为流域面积，R流域内最大高程差，T为流域多年平均气温，L流域岩性因子，Eh人类活动侵蚀因子，TE为水库对悬浮物的捕获系数。(6)中Vsg为每年的冰川存储量(降雨和降雪转化为冰的数量)，Pg为直接降落在冰川区域的降雨量。
第二步，确定长周期时间段输沙率平均Qs后，基于流域出口水沙经验比值关系生成随机模型(Psi)下的日输沙率序列Qs(i):
$$ \frac{{{Q_{s\left( i \right)}}}}{{{Q_{sT}}}} = \varphi \left( i \right){\left( {\frac{{{Q_{\left( i \right)}}}}{{\overline Q }}} \right)^{c\left( a \right)}} $$ (7) (7) 式中：QsT为多年平均输沙率，Q为多年平均流量。φ(i)从随机分布中采样且随机分布的均值为1，C(a)也是从随机分布中采集，该随机分布的均值为流域出口水沙关系的相关指数。且φ(i)、C(a)的均值和方差的计算方法决定了Psi模型模拟的年内和年间的水沙变化。
3. 结果和讨论
3.1 模拟结果验证
实测数据与模拟结果进行对比可以发现(图 5，表 1)，流域6—9月份实测入海径流量占总径流量的48%，而同期模拟值为49%；6—9月实测输沙量占年输沙量的90%，而同期模拟值为86%。统计分析的结果也表明，荒沟站和梨树沟站的月均实测流量和模拟值的偏差分别为1.5%和4%，而两站的月均输沙率的偏差则分别为7.4%和7.7%。逐日或逐月尺度的径流和输沙的模拟将会出现一定幅度的波动，该波动累计到年或十年尺度的量，才可以更好地反映模拟结果的有效性, 而通过对比两个水文站模拟累积水沙通量与实测累积水沙通量的结果也可发现，无论在入海水沙通量的逐年变化幅度方面，还是在一定时间段内的累积入海水沙通量方面都具有较高的一致性，因此模型的模拟结果较好的反应了流域入海水沙通量的实际变化。
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图 5 1958—2012月均流量(及累计)，输沙率(及累计)模拟和实测对比结果Figure 5. Visual comparison of monthly measured value versus simulated value from water discharge(accumulation) and sediment load(accumulation) during 1958-2012 in two hydrographic stations表 1 不同模式下流域年均入海水沙通量变化(气候变化驱动M1、人类活动驱动M2、气候与人类共同影响驱动M3只考虑水土流失、气候与人类共同影响驱动M3综合考虑水土流失+水库拦截)Table 1. Comparison of annual water discharge and sediment load variations forced with different scenarios (climate change-driven M1, human activities-driven M2, combined climate change and human activities-driven M3 soil erosion, combined climate change and human activities-driven M3-soil erosion and dams)流域 年均径流量(108m3/a) 年均输沙量(Mt/a) M1 M2 M3 M1 M2 M3 M3(水土流失) M3(水土流失+水库拦截) 瑷河梨树沟 32.9 33.1 32.9 0.59 0.83 0.80 0.80 鸭绿江荒沟 231.6 231.2 230.8 4.94 0.79 5.93 0.79 全流域 264.5 264.3 263.7 5.53 1.62 6.73 1.59 3.2 不同情景模式下的流域水沙通量变化模拟
3.2.1 不同情景模式下的流域入海径流量变化模拟
本文设定了三种情景模式来模拟鸭绿江流域入海水沙通量的变化，即，气候变化驱动(M1)、人类活动驱动(M2)以及气候变化和人类活动共同驱动(M3)。如图 6所示，M1模式与M3模式下的荒沟站、梨树沟站和整个流域径流量的变化曲线基本重合，且进一步对比实测数据与M1、M3驱动下整个流域的径流量变化可得出相同的结果：1958—2012年M1、M3和实测数据的径流量分别为264.5×108、263.7×108和259.2×108m3/a。由此可见，人类活动对于鸭绿江流域的径流量变化影响很小，其径流量变化是由气候变化所主导。
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图 6 1958—2012年不同模式下的流域年入海径流量和输沙量曲线变化Figure 6. Annual water discharge and sediment load variations forced with three scenarios in the period from 1958 to 2012作为典型的山溪性中小型河流，鸭绿江入海径流量对于流域降水量的变化响应更为敏感和迅速。而流域的降水存在丰水和枯水的周期变化，例如辽河流域的丰、枯水期变化周期约为8~14年[20]。因此，本文拟通过对比不同丰水期和枯水期内降雨量、径流量和输沙量的关系，来进一步研究气候变化对流域入海水沙通量的影响。结果表明(表 2)，1958—2012年荒沟站丰水期与枯水期降雨量分别为913mm和810mm，M1驱动下两时期的径流量分别为270.1×108m3/a和221.8×108m3/a；梨树沟站具有相同的变化趋势，其丰水期与枯水期降雨量分别为1018mm和817mm，径流量分别为37.7×108m3/a和25.7×108m3/a。相较于丰水期，气候变化导致荒沟站与梨树沟站降雨量分别减少了11.3%和19.8%；径流量分别减少了18.8%和31.6%。由此可以看出，相较于长江等大河流域，小流域对于气候的变化(降雨量)响应更加迅速。高抒也得出了相同的结论，认为相对于大河流域及其河口-海岸-陆架区规模巨大的沉积体系，中小型河流的流域面积，以及河口-陆架区沉积体系的规模相对要小，对流域气候变化和人类活动的响应更加迅速[5]。综合上述分析可以看出，人类活动对于流域的径流量影响较小，流域的径流量是由气候变化所主导，且小流域对于气候变化的响应更加迅速。
3.2.2 不同情景模式下的流域入海输沙量变化模拟
气候变化和人类活动可通过改变流域水土流失状况与泥沙输运过程影响流域的入海输沙量[21]。三种模式驱动下的鸭绿江流域年均入海输沙量变化如图 6和表 1所示。在M2驱动下，荒沟站输沙量的变化曲线与M3驱动下输沙量变化曲线接近重合，两种模式驱动下整个流域1958—2012年的输沙量分别为1.62Mt/a和1.59Mt/a。M1驱动下荒沟站输沙量与M3驱动下输沙量相差巨大：1958—2012年，两种模式下整个流域的输沙量分别为5.53Mt/a和1.59Mt/a。通过上述分析可以得出，人类活动导致整个流域的输沙量减少了3.94Mt/a, 比M1驱动模式下入海输沙量减少了71.2%。Zhang等[2]研究也表明，近50年，人类活动对于长江流域产沙的影响越来越大，且长江流域的人类活动(植被的减少、大坝的建设等)对于入海输沙量的影响要远大于径流量产生的影响。通过进一步的计算，若鸭绿江流域未修建大坝，整个流域的入海输沙量为6.73Mt/a，约为现在鸭绿江年均入海输沙量的5倍。
对于山溪性的中小型河流而言，即使气候变化没有明显的改变趋势，不同年际间的降雨量变化(即暴雨和干旱的频率和强度)也是影响其入海输沙量的一个重要因素[22]。本文的研究结果也表明(表 2)，M1驱动下1958—2012年整个流域丰水期与枯水期的输沙量分别达到7.96Mt/a和4.68Mt/a, 枯水期的年均输沙量仅为丰水期的58.8%，而对比M3驱动下整个流域丰水期和枯水期的输沙量分别为2.17Mt/a和1.13Mt/a，枯水期的年均输沙量占丰水期的52.1%。综合上述分析可知，近100年来，虽然人类活动是导致鸭绿江流域入海输沙量变化的最主要原因，但气候变化仍可通过降雨的分布模式对入海输沙量产生影响。
表 2 不同模式下(气候变化驱动、气候与人类共同影响驱动)流域丰、枯水期年均水沙通量变化Table 2. Comparison of annual water discharge and sediment load variations forced with different scenarios (climate change-driven, combined climate change and human activities-driven) in high precipitation year to that in low precipitation year水文站 降雨丰、枯期 时间 降雨(mm) 年径流量(108m3/a) 年输沙量(Mt/a) M1 M3 M1 M3 瑷河 丰水期 1958-1974 1058.7 39.7 39.8 0.77 0.96 枯水期 1975-1982 854.5 25.6 23.3 0.52 0.85 梨树沟 丰水期 1983-1998 978.8 35.6 35.2 0.62 0.88 枯水期 1999-2012 779.3 25.8 26.0 0.37 0.48 鸭绿江 丰水期 1958-1964 917.1 301.2 300.9 10.08 2.36 枯水期 1965-1979 800.0 240.2 242.8 4.81 0.57 荒沟 枯水期 1980-2002 820.5 203.3 198.0 3.65 0.55 丰水期 2003-2012 910.3 239.0 239.3 4.45 0.59 3.3 不同人类活动强度下的子流域水沙通量对比分析
荒沟站与梨树沟站具有相同的气候、地理与地质特征，但两水文站的人类活动强度和人类活动形式存在巨大差别。荒沟水文站以上流域自1940年就已建立大型水库，进入1960年代后又陆续在各支流和干流修建水库，流域存在梯级水库。梨树沟水文站所代表的瑷河流域在2010年前没有大型水库修建，且两个子流域林地覆盖度相差不大(图 4b)。而实测数据也表明虽然瑷河流域面积仅为荒沟集水面积的1/10，但两者的年均输沙量却相同(0.74Mt/a)，因此，两者人类活动影响的差异主要体现在水库对入海沉积物的拦截效应。
径流模数是单位面积上单位时间所产生的径流量，可消除流域面积大小的影响，说明与自然地理相联系的径流特征；输沙模数指河流某断面以上单位面积上所输移的泥沙量，输沙模数的高低可反映流域水土流失的强弱[4]。M1驱动下，1958—2012年荒沟站与梨树沟站的径流模数分别为0.013m3/km2s和0.018m3/km2s，而输沙模数分别为88t/km2和104t/km2，两者没有显著的差异。但在M3共同驱动模式下，虽然荒沟站与梨树沟站径流模数仍相差不大(0.013m3/km2·s和0.018m3/km2·s)，但荒沟站的输沙模数却远低于梨树沟(13t/km2和131t/km2)。与单纯的M1驱动模式相比，在M3驱动模式下的荒沟站输沙模数减少了85%，而梨树沟的输沙模数却增加了26%。流域内人类活动强度和形式的差异，是导致这种差异的最主要原因。
鸭绿江流域近90%左右的输沙集中在洪季，自然状态下流域输沙的主导事件是流域频发的山洪。已有研究结果表明梯级水库平均削减洪峰流量约50%，其中水丰水库削减洪峰介于33%~89.5%之间[23]，削减洪峰的同时梯级水库拦截了大量的入海沉积物。相对于M1，在M3驱动下，荒沟水文站以上鸭绿江干流流域人类活动导致输沙量减少4.15Mt/a，分析M1与M3(水土流失)数据可知，流域水土流失造成输沙量增加了0.99Mt/a，而通过分析M3(水土流失)和M3(水土流失+水库拦截)可得出，大坝拦截造成输沙量减少5.14Mt/a，即，水库拦截导致荒沟站的年均输沙量减少了86.7%(表 1)。而梨树沟站所代表的瑷河流域的输沙量变化主要由林地覆盖率的变化所主导，相对于M1，在M3驱动下水土流失导致其输沙量增加了0.21Mt/a。从整个鸭绿江流域来看，人类活动导致流域的入海输沙量减少了3.94Mt/a，其中，水库拦截效应导致输沙量减少了5.14Mt/a，而水土流失使流域输沙量增加了1.20Mt/a，由于水库修建，导致鸭绿江流域的年均入海输沙量减少了76.4%(表 1)。据此可以估算，假设水库拦截的沉积物全部输运到河口，则鸭绿江流域未修建水库前(1940年水丰水库修建)入海年均输沙量约为6.73Mt/a。
4. 结论
模拟结果验证表明，HydroTrend3.0.4水文模型可以较好的模拟流域年间和年内的水沙特征变化，模拟值与实测值的偏差在7%以内。研究表明，1958—2012年间流域实测入海径流量与输沙量分别为259.2×108m3/a和1.48Mt/a，而模拟气候变化、人类活动以及气候变化和人类活动共同驱动下流域年入海径流量分别为264.5×108、264.3×108和263.7×108m3/a，年入海输沙量分别达到5.53、1.62和1.59Mt/a。
进一步分析发现，不同年际间的降雨量变化(即暴雨和干旱的频率和强度)是导致鸭绿江流域入海径流量变化的最主要原因，且对于山溪性的中小河流，气候变化可通过降雨的分布模式对输沙量变化产生一定的影响。
人类活动是鸭绿江流域入海输沙量变化的主要原因，流域人类活动对年入海输沙量变化的贡献量为3.94Mt/a，其中流域林地覆盖变化导致水土流失量增加1.20Mt/a, 而流域大坝拦截量为5.14Mt/a，鸭绿江流域的梯级水库拦截了流域76.4%左右的入海输沙量。考虑到流域入海输沙量主要受人类活动所主导，因此，1940年鸭绿江流域修建水库前，其年入海输沙量达到6.73Mt/a，约为现在鸭绿江年入海输沙量的5倍。
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图 4 西北季风区与西风区火活动标准化指数对比
a：高陵杨官寨[25]，b：东夏丰北[26]，c：陕西白水尧禾村[24]，d：青海共和盆地[34]，e：可鲁克湖[30]，f：新疆天山[33]。
Figure 4. Comparison of fire activity standardization index between northwest monsoon region and westerly region
a: Yangguanzhai in Gaoling[25], b: DongXiaFengbei[26], c: Yaohe Village in Baishui, Shaanxi[24], d: Gonghe Basin in Qinghai[34], e: Keruk Lake in Xinjian[35], f: Tianshan Mountain in Xinjiang[38].
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图 1 本文综述的中国西北地区全新世炭屑、黑碳、孢粉沉积记录研究点位分布示意图
审图号 GS(2019)1823号。
Figure 1. Schematic diagram of the distribution of research sites on the Holocene charcoal, black carbon, and sporopollen deposition records in Northwest China
Drawing review number: GS(2019)1823.
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图 2 西北地区火活动及气候指标对比
A：西北地区8 kaBP炭屑记录归一化指数（本文）；B：黑碳标准化指数（本文）；C：西北地区与中国全域温度距平[56-59]；D：西北地区湿度变化模式[55]，其中a为湿度变化曲线，b为西风模式，c为东亚季风模式，d为太阳辐射。
Figure 2. Comparison of fire activity and climate index in Northwest China
A: Normalization index of 8 kaBP charcoal recorded in Northwest China (this paper); B: carbon black standardization index (this paper); C: global temperature anomaly between Northwest China and entire China[56-59]; D: humidity change model in Northwest China[55], a: humidity change curve; b: westerly wind model; c: East Asian monsoon model; d: solar radiation.
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图 3 氧同位素及碳酸盐指数对比
a: 董哥洞[60]，b: 敦德冰芯[32]，c: 古里雅冰芯[32]，d: 玛纳斯湖[55]，e: 乌伦古湖[55]，f: 青海湖[55]，g: 岱海碳酸盐含量[55]
Figure 3. Comparison of oxygen isotope (δ18O) and carbonate index
a: Dongge Cave[60], b: Dunde Ice Core[32], c: Guriya Ice Core [32], d: Manas Lake[55], e: Wulungu Lake[55], f: Qinghai Lake[55], g: carbonate content in Daihai Lake[55].
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图 5 西北地区火历史与全国火历史及气候、植被指数对比
a：8 kaBP炭屑归一化指数（本文），b：全国火历史趋势[38]，c：黑碳标准化指数（本文），d：孢粉浓度标准化指数（本文），e：温度距平[56-59]。
Figure 5. Comparison of fire history in Northwest China with China’s national fire history and climate vegetation index
a: 8 kaBP normalized index of carbon chips (this paper),b: national fire historical trend[38], c: normalized index of carbon black (this paper), d: normalized index of sporopollen concentration (in this paper), e: temperature anomaly[56-59].
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图 6 西北地区2 kaBP火历史与战争、气候指数对比
a：炭屑标准化指数（本文），b：黑碳标准化指数（本文），c：耕地面积变化[87]，d：每30年战争数[87]，e：温度[56-59]，f：湿度指数[53]。
Figure 6. Comparison of 2 kaBP fire history, war, and climate index in Northwest China
a: Standardized index of charcoal (this paper), b: standardized index of carbon black (this paper), c: change of cultivated land area[87], d: number of wars every 30 years[87], e: temperature[56-59], f: humidity index[53].
表 1 中国西北地区中晚全新世火记录不完全统计
Table 1 Statistics of the Middle and Late Holocene fire records (incomplete) in Northwest China
序号 点位 地点 位置 指标 研究方法 测年 文献 1 JYC 扶风蒋阳村 34°28′N、107°53′E 炭屑 薄片计数法 OSL [21] 2 MJY 甘肃合水马家塬 36°2′N、108°10′E 炭屑 薄片计数法 OSL [22] 3 HGZ 陇东后官寨 35°41′N、107°35′E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [23] 4 QC 陇东桥村 38°39'N、100°43′E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [23] 5 ZJC 甘肃平凉赵家村 35°41′51.9″N、106°52′57.8″E 炭屑 薄片计数法 OSL [24] 6 YGZ 高陵杨官寨 34°28′13″N、109°0′59″E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [25] 7 ETC 黄土高原二塘村 34°55′12″N、107°52′12″E 炭屑 薄片计数法 OSL [26] 8 DXF-N 黄土高原东夏丰北 35°2′24″N、111°34′48″E 炭屑 薄片计数法 OSL [26] 9 DXF-S 黄土高原东夏丰南 35°1′48″N、111°34′12″E 炭屑 薄片计数法 OSL [26] 10 XJN 黄土高原徐建遗址 35°4′48″N、106°9′0″E 炭屑 薄片计数法 OSL [26] 11 WLP 岐山五里铺 34°26′N、107°45′E 炭屑 薄片计数法 OSL [27] 12 XDW 青藏高原下大武地区 35°0′6.9″N、99°15′37.7″E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [28] 13 JXG 青海湖江西沟 36°35′25″N、100°17′47″E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [29] 14 QLB 青海湖盆地 36°14′58″N、101°12′16″E 炭屑 薄片计数法 OSL [27] 15 HL-1 青海可鲁克湖 37°16′N、96°54′E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [30] 16 ZB08-C1 若尔盖盆地 33°27′N、102°38'E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [31] 17 YHC 陕西白水尧禾村 35°4′27″N、109°16′45″E 炭屑 薄片计数法 OSL [24] 18 XHC 咸阳长武 35°08′50″N、107°55′55.5″E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [32] 19 WQ-1 新疆天山 44°97′N、80°11′E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [33] 20 KE 青海共和盆地 35°38.7′N、101°06′E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [34] 21 ALHK 新疆阿拉哈克盐湖 47°41′37″N、87°32′40.5″E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [35] 22 DZP 青海高庙盆地 36°26′28″N、102°34′51″E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [19] 23 SLMH 新疆赛里木湖 44°35′N、81°15′E 炭屑 薄片计数法 AMS 14C [36] 24 CCC 宁夏彭阳 35°52′N、106°46′E 黑碳 化学氧化法 AMS 14C [37] 25 CDL12A 青海草褡裢湖 37°3′50.4″N、100°27′43.2″E 黑碳 化学氧化法 AMS 14C [38] 26 PG1950 新疆卡拉库里湖 38°26′20.4″N、75°3′25.2″E 黑碳 化学氧化法 AMS 14C [38] 27 GSA07 六盘山天池 35°15′0″N、106°18′0″E 黑碳 化学氧化法 AMS 14C [38] 28 YHC16A 陕西玉皇池 33°56′24″N、107°45′36″E 黑碳 化学氧化法 AMS 14C [38] 29 HLGU 新疆乌伦古湖 47°15′43.2″N、87°9′21.6″E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [39] 30 ML-1 新疆玛纳斯湖 45°48′10.44″N、85°57′33.84″E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [40] 31 WN 陕西渭南 34°59′17.7″N、109°48′44.3″E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [41] 32 SJC 青海三角城 38°38′49.2″N、102°33′7.2″E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [42] 33 QJ-2000 青海湖 36°37′N、100°31′E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [43] 34 JDG 甘肃九道沟 40°30′N、96°39′E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [44] 35 MGH 新疆蘑菇湖湿地 44°25′39.3″N、85°54′35.6″E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [45] 36 CTHC 新疆草滩湖村湿地 44°25′06″N、86°01.26′E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [46] 37 DDHZ 新疆东道海子 44°41.7′N、89°33.5′E 孢粉 薄片计数法 AMS 14C [47] 
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