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情景对应可持续发展路径，预计在２０７０—２０８０年达到碳中和，碳中和后二氧化碳浓度及辐射强迫开
始稳定并略有下降［３７］，导致水循环和陆汽水分交换变缓，流域极值降水略有减弱，进而使洪峰流量量
级在碳中和之前持续上升，之后小幅下降。ＳＳＰ２－４．５情景对应中度发展路径，该情景下的二氧化碳浓
度及辐射强迫在２０８０年前后达到峰值后趋于稳定；ＳＳＰ５－８．５情景对应常规发展路径，该情景下的二
氧化碳浓度及辐射强迫持续上升，进而导致ＳＳＰ２－４．５、ＳＳＰ５－８．５情景下洪峰序列分别呈现上述变化
趋势。
未来气候变化条件下雅砻江流域年降水和麦地龙站洪峰流量总体增加的情况，与流域所在区域气
象水文要素对未来全球气候变化的响应特征相吻合［１９，３８］。三种情景下洪峰序列的变化趋势也与三种情
景的发展路径和渐变过程相吻合，并与其他类似研究结果一致［１５，１９］，表明模拟结果有效地捕捉到了未
来气候变化条件下的水文极值响应特征。
采用Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ检验法进行趋势检验，结果表明在未来气候变化条件下，麦地龙站洪峰流量序
列在ＳＳＰ１－２．６、ＳＳＰ２－４．５情景下呈不显著上升趋势，在ＳＳＰ５－８．５情景下呈显著上升趋势，其对应统
计量Ｓ分别为１．０６、１．３９、８．００。针对ＳＳＰ１－２．６、ＳＳＰ２－４．５情景下的洪峰流量序列进一步进行Ｍａｎｎ－
Ｋｅｎｄａｌｌ突变检验，结果表明ＳＳＰ１－２．６、ＳＳＰ２－４．５情景下的洪峰流量均存在突变，其突变年份分别为
２０４５年、２０５５年。以上趋势变异和突变检验结果表明，未来气候变化条件下麦地龙站洪峰流量序列
均存在显著变异，已不满足一致性假设。
４．３非一致性频率分析结果为便于对比，同时采用三种方法对雅砻江流域麦地龙站未来气候变化条
件下的洪峰流量序列进行频率分析计算，三种方法分别为集成时变矩模型方法；未考虑历史特大洪水
的非一致性频率分析方法（Ｎｏｎ－Ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ，ＮＳ），以下简称非一致性频率分析方法；考虑历史特大洪
水的常规频率分析方法（ＮｏｒｍａｌｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈＨｉｓｔｏｒｉｃａｌＥｘｔｒａｏｒｄｉｎａｒｙＦｌｏｏｄ，ＮＨＥＦ），以下简称常规频率
分析方法。集成时变矩模型方法和非一致性频率分析方法最优模型的参数变化类型均为仅位置参数时
变。三种方法参数率定结果如表５所示。同时，采用Ｆｉｌｌｉｂｅｎ相关系数进一步量化评估模型拟合结
果［３９］。根据参数率定结果，分别计算不同频率对应的设计值，其中具有代表性的Ｐ＝１％和Ｐ＝０．１％的
计算结果如图９所示。

表５频率分析模型参数率定结果

方法?模型参数表达式情景 μ ０ μ １ σ ０Ｃｓ０ＡＩＣＦｉｌｌｉｂｅｎ系数
＝＋ＳＳＰ１－２．６５．８６６７０．００３１７．０５１．３２２９１３７６．５０．９８７
ｌｎ μ ｔ μ ０ μ １ｐｃｐｔ
＝
ＩＴＶＭｌｎ σ ｔ σ ０ＳＳＰ２－４．５３．７４１７０．００５５７．１９０．６７９８１４１６．２０．９９４
Ｃｓ＝ＣｓＳＳＰ５－８．５５．８２４８０．００３０７．１１０．８３２０１４０６．５０．９８９
ｔ０
＝＋ＳＳＰ１－２．６４．１３４５０．００５１６．８４０．６９２８１３２０．９０．９８７
ｌｎ μ ｔ μ ０ μ １ｐｃｐｔ
＝
ＮＳｌｎ σ ｔ σ ０ＳＳＰ２－４．５６．３３７８０．００２４６．６５１．２４７６１２５２．３０．９８４
Ｃｓ＝ＣｓＳＳＰ５－８．５６．３６１１０．００２４６．８０１．３１８６１２８９．３０．９９１
ｔ
０
＝ＳＳＰ１－２．６４５５７．１４９１１．４３１．１６４０１３４９．３０．９８９
μ ｔ μ ０
＝
ＮＨＥＦ σ ｔ σ ０ＳＳＰ２－４．５４３５９．５９９５９．１１１．４１３０１３４４．８０．９７７
Ｃｓ＝ＣｓＳＳＰ５－８．５５１４０．３３１１３０．８７０．７８００１４６１．６０．９９６
ｔ０
根据表５可知，三种方法对应的Ｆｉｌｌｉｂｅｎ相关系数分别在０．９８７～０．９９４、０．９８４～０．９９１和０．９７７～
０．９９６之间。除常规频率分析方法外，Ｆｉｌｌｉｂｅｎ相关系数均大于置信区间为０．０５的临界值０．９８４。表明
基于集成时变矩模型方法和非一致性频率分析方法的分布线型选择和参数估计结果是可接受的。这进
一步说明，由于未来气候变化条件下的洪峰序列不满足一致性假设，采用常规频率分析方法的拟合结
果无法通过显著性检验。
根据图９可知，与非一致性频率分析方法相比，常规频率分析方法考虑了历史特大洪水的作用，
但未考虑未来气候变化条件下洪峰序列的非平稳性。未来气候变化条件下ＳＳＰ１－２．６、ＳＳＰ２－４．５和

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