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        氣候變化對緬甸耶育瓦水電站水力發(fā)電的影響

        2017-02-14 00:40:00緬甸敏凱
        水利水電快報 2017年1期
        關(guān)鍵詞:徑流時段氣候變化

        [緬甸] 敏凱

        水文水資源

        氣候變化對緬甸耶育瓦水電站水力發(fā)電的影響

        [緬甸] 敏凱

        緬甸是亞洲和太平洋地區(qū)最易受氣候變化影響的國家之一,水電占全國電力的比例超過55%,氣候變化對河流徑流大小、過程和不確定性等的影響是該國十分重要的研究課題。基于氣候模型評估分析了氣候變化對緬甸米坦格河徑流的影響及其對耶育瓦水電站水力發(fā)電的潛在影響,分析得出:近未來時段(2011~2040年)和近世紀(jì)末時段(2071~2100年)氣溫將會升高;未來降雨減少概率較大;計算徑流呈非單向性變化,隨著氣候模型、排放情景和未來時段的不同而不同; 2個未來時段和2組RCP情景下MPI-ESM-MR模型計算的大流量一致性增加引人關(guān)注;MPI-ESM-MR模型預(yù)測耶育瓦水電站水力發(fā)電量將會增加,而GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型預(yù)測結(jié)果卻為顯著減少。

        氣候變化;徑流;氣溫;降雨;耶育瓦水電站;緬甸

        就氣溫與降雨變化等顯性影響的指標(biāo)值以及因貧困等影響應(yīng)對能力等方面而言,緬甸是亞洲和太平洋地區(qū)最易受氣候變化影響的國家之一,氣候變化對緬甸河流徑流影響最重要的一個方面是對其水力發(fā)電量的潛在影響。緬甸對可再生能源依賴較重,水電占其電力的比例超過55%。因此,氣候變化對河流徑流大小、過程和不確定性等的影響是緬甸十分重要的研究課題。

        氣候變化毋容置疑,近年來屢現(xiàn)超歷史高溫、超強風(fēng)暴、嚴(yán)重干旱、超強臺風(fēng)和熱帶風(fēng)暴頻發(fā)(IPCC報告,2007年)。根據(jù)21世紀(jì)溫室氣體排放情景,氣候變化將導(dǎo)致氣溫升高和降雨變化,這些氣候因子的變化將會顯著地影響河流系統(tǒng)的水文情勢。

        氣候變化極可能引起河流徑流的總量變化與季節(jié)性變化,塔瓦科利等人曾就氣候變化對河流徑流的影響進行過全球性系統(tǒng)評估,研究發(fā)現(xiàn):南歐和澳洲南部等大部分地區(qū)的河流徑流減小,而北極和近北極地區(qū)的河流徑流增加?;谡g氣候變化委員會(IPCC)第3工作組第4份評估報告,東南亞可利用的淡水資源(尤其是大河流域)預(yù)計將會隨著氣候的變化而減??;到21世紀(jì)50年代,受其不利影響的人口將會超過10億。

        目前,已開展了若干基于流域尺度河流徑流變化的氣候影響研究,巴貝爾等人曾采用HadCM3大氣環(huán)流模型(GCM),分析了A2和B2排放情景下巴格瑪?shù)?Bagmati)河徑流季節(jié)性變化,結(jié)果表明:A2情景下,季風(fēng)期間巴格瑪?shù)俸拥脑戮鶑搅髟黾邮诛@著,B2情景下,巴格瑪?shù)俸尤甏蟛糠謺r間(3月除外)的徑流都增加。有學(xué)者曾采用PRECIS區(qū)域氣候模型,探討了A2、B2和A1B排放情景下氣候變化對中國淮河流域的徑流影響,總體而言,不同排放情景計算得到的淮河徑流各異。塔瓦科利和斯梅特采用HadCM3模型計算得出,美國伊利諾斯州弗米利恩(Vermilion)河流域年徑流量在不同排放情景下,分別減少44%(A2氣候情景)和28%(B2情景)。然而,未來變化預(yù)估值存在著很大的不確定性,取決于所采用的氣候模型。

        水電作為可再生與可持續(xù)的能源資源,與區(qū)域水文情勢密切相關(guān)。水電由于直接依賴于河流徑流大小及其過程,因而是對于全球與區(qū)域氣候變化十分敏感的能源。因此,評估氣候變化對河流徑流的影響及其對水力發(fā)電的潛在影響是十分必要的。

        氣候變化已成為許多水電站項目開發(fā)中十分關(guān)注的問題,如果采用的應(yīng)對措施合適,氣候變化對水力發(fā)電的影響則可得到緩解。為了策劃針對未來氣候情景的應(yīng)對措施,決策者需要定量評估氣候變化對水力發(fā)電的影響。為此,本文的主要研究目標(biāo)是評估氣候變化對用于水力發(fā)電的河流徑流的影響,對研究區(qū)域、數(shù)據(jù)收集、模型方法、研究結(jié)果與主要結(jié)論等進行了簡要介紹。

        1 研究區(qū)域與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

        本文選取米坦格(Myitnge)河流域,評估了氣候變化對用于水力發(fā)電的河流徑流的影響。該流域地形與氣候條件變化大,未曾進行過氣候變化對河流徑流與水力發(fā)電的影響研究。因此,本文研究成果將會為該流域的水資源管理與耶育瓦水電站運行提供有用信息。

        1.1 流域概況

        緬甸境內(nèi)4條主要河流分別為:薩爾溫(Thanlwin)江、伊洛瓦底(Ayeyarwady)江、欽敦(Chindwin)江和錫當(dāng)(Sittaung)河。米坦格河是伊洛瓦底江的一條支流,發(fā)源于撣邦(Shan Plateau)高原以北海拔 1 460 m的萊桑山(Loi Swang)。米坦格河流域位于北緯20°51′ ~23° 48′和東經(jīng)96° 23′~98° 22′,流域面積為30 800 km2,覆蓋撣邦州(Shan)西北地區(qū),下游延伸至伊洛瓦底江匯口附近曼德勒(Mandalay)地區(qū)。河流總體上呈東北至西南流向,距離曼德勒省西南約15 km處匯入伊洛瓦底江。米坦格河總長約530 km,主要支流為藻基(Zawgyi)河、潘隆(Panlaung)江和楠蘭(Nantlan)河。

        米坦格河流域分為旱雨兩季,5月中旬至10月為雨季、11月至次年5月中旬為旱季,而且11月至2月寒冷、3月至4月酷熱。西南向與東北向季候風(fēng)將流域氣候區(qū)分為雨季與旱季,6月至10月西南向季候風(fēng)為流域帶來了大部分降雨,但其對該流域的影響因跨越海岸山脈而有所減弱;11月至次年5月旱季受東北向季候風(fēng)驅(qū)動而降雨極少;雨季降雨天數(shù)持續(xù)90~120 d,容易引起米坦格河大洪水。

        米坦格河流域面積大,因其有利的地形、地質(zhì)和徑流等條件,已經(jīng)修建了若干水電站。耶育瓦水電站建于米坦格河與伊洛瓦底江匯口上游80 km處,是一座水庫蓄水式水電站,其裝機容量為790 MW,是緬甸最大的水電站。耶育瓦壩上游約130 km處正在興建上耶育瓦水電站,裝機容量為280 MW。這兩座水電站的發(fā)電機組已經(jīng)并入緬甸國家電網(wǎng),向緬甸全國供電。該流域剩余水能資源可通過若干中、小和微型水電項目再加以開發(fā)利用。

        1.2 數(shù)據(jù)收集

        采用的米坦格河流域數(shù)字地形模型(DEM)取自美國地質(zhì)調(diào)查局全球數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(USGS),其分辨率為30 m。土壤參數(shù)取自世界糧農(nóng)組織(FAO)世界數(shù)字土壤地圖(3.6版本)。土地利用數(shù)據(jù)取自歐盟網(wǎng)站聯(lián)合研究中心,下載地圖為東南亞部分,分辨率為1 km;采用ArcGIS10.1,從區(qū)域地圖上提取米坦格河流域土地覆蓋地圖;研究區(qū)域有6種土地利用類型,主要類型為林地,約占全流域面積80%。

        1.2.1 實測水文氣象數(shù)據(jù)

        緬甸氣象水文部和水電建設(shè)局收集到的11站1981~2005年的日降雨數(shù)據(jù)中,僅昔卜(Hsipaw)、皎梅(Kyaukme)、皎施(Kyaukse)、臘戊(Lashio)、曼德勒和瑙曹(Naungcho)等站有最低和最高氣溫數(shù)據(jù)。沙林站(Salin)從這2個部門獲取日流量數(shù)據(jù),可用的日流量時間系列為1981~2005年。

        1.2.2 氣候變化數(shù)據(jù)

        采用第5階段“耦合模式比較計劃”(CMIP5)5個GCM模型研究氣候變化模擬的不確定性?;跉鉁嘏c降雨模擬功能,選取了CMIP5文件庫中5個GCM模型,即GFDL-CM3模型、MIROC-ESM模型、MIROC-ESM-CHEM模型、MPI-ESM-LR模型和MPI-ESM-MR模型,自CMIP5數(shù)據(jù)庫下載所選取的GCM模型的日降雨、最高氣溫和最低氣溫。5個GCM模型均采用了RCP4.5和RCP8.5排放情景,以便能夠覆蓋可能的低、中、高未來氣候模擬結(jié)果(表1)。

        表1 選取的全球氣候模型(時段1981~2005年, 2006~2100年)

        2 模型方法

        2.1 氣候模型“降階”

        GCM模型是計算未來預(yù)期情景氣候參數(shù)的重要工具,但對于流域尺度的水文模擬而言,GCM模型空間分辨率太低,需要對氣候變量進行“降階”。本文采用線性比例法進行氣溫“降階”,采用局部強度比例法進行降雨“降階”。

        對于氣溫線性比例法,首先計算出每個月份基準(zhǔn)時段(1981~2005年)與未來時段的GCM模型計算值之間的差值。采用公式(1)計算出線性比例系數(shù),然后采用公式(2)和公式(3)分別對歷史時段與未來時段的GCM模型計算的氣溫系列進行修正。采用這一線性比例法同樣也可以對最高和最低氣溫進行“降階”。

        比例系數(shù)

        f={μm(Tobs(d))}-{μm(This(d))}

        (1)

        {μm(This(d))}]

        (2)

        {μm(This(d))}

        (3)

        采用局部強度比例法進行降雨“降階”,該方法可對降雨均值和雨季降雨頻率與強度進行修正。首先通過率定,使歷史時段GCM模型計算降雨超過臨界值的天數(shù)與實測降雨大于0 mm的天數(shù)相等,以此確定歷史時段的降雨臨界值Pth,his;然后基于Pth,his,將降雨小于Pth,his的所有天數(shù)重新定義為降雨值0 mm的無雨天,對歷史時段和未來情景時段的降雨場次進行校正;再后基于預(yù)測的長系列月份數(shù)據(jù),計算出平均雨天降雨強度比例系數(shù)(特別重要的是在計算降雨強度比例系數(shù)時僅考慮到雨天天數(shù),因此計算比例系數(shù)時采用降雨大于0 mm的實測天數(shù)和降雨大于Pth,his的GCM模擬天數(shù));最后將強度比例系數(shù)乘以校正后的GCM模型計算數(shù)據(jù)(基于初步計算),完成未來情景計算系列數(shù)據(jù)的修正。

        2.2 水文模型的建模與率定

        2.2.1 建 模

        采用美國陸軍工程師團(USACE)水文工程中心研制的水文模擬HEC-HMS模型(3.5版本)進行米坦格河流域徑流計算。該模型能夠高效地計算日徑流,已在世界各地各種大小流域得到了應(yīng)用,用戶可選用不同的損失、直接徑流、基流與明渠流演進方法?;诖?,本文選擇了半分布式水文HEC-HMS模型。

        HEC-HMS模型建模包括基本模型、氣象模型和控制條件等3個步驟。基本模型涉及次流域、河網(wǎng)、河段和出口等流域特征,采用HEC-GeoHMS10.1模型并借助于ArcViewGIS10.1軟件完成上述特征量的創(chuàng)建??紤]到需要進行長時段水文模擬,選用虧損常數(shù)損失法(連續(xù)損失模型),將損失視為土壤含水量的連續(xù)變量;徑流換算模型選用克拉克(Clark)單位線法,流域基流選用指數(shù)函數(shù)退水法,河段明渠流演進采用馬斯京根法(Muskingum)。氣象模型采用泰森(Thiessen)多邊形權(quán)重法,模型控制條件設(shè)置包括每個計算方案的起始日期時間、終止日期時間和時間步長等。

        2.2.2 率定與驗證

        模型率定是重要環(huán)節(jié),它通過調(diào)整參數(shù),使得某處或某站的實測流量與計算流量能夠較好吻合。選用分時段取樣法安排模型的率定和驗證時段,分開率定與驗證時段使之不重疊;將收集到的1981~2005年沙林站實測流量中的1981~1995年數(shù)據(jù)用于模型率定(圖1),1996~2005年數(shù)據(jù)用于模型驗證(圖2)。采用相關(guān)系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)、納什-薩特克利夫(Nash-Sutclifle)效率(E)、總量誤差百分?jǐn)?shù)(PVE)、峰值誤差百分?jǐn)?shù)(PPE)和偏差百分?jǐn)?shù)(PBIAS)檢驗?zāi)P湍M水文過程與徑流的性能(表2)。

        圖1 模型率定時段沙林站實測與計算水文過程(1981~1995年)

        圖2 模型驗證時段沙林站實測與計算水文過程(1996~2005年)

        項目相關(guān)系數(shù)R2均方根誤差RMSE/(m3·s-1)N-S效率E偏差PBIAS總量誤差PVE/%峰值誤差PPE/%率定0.8491450.846-5.82-2.72-1.44驗證0.9061080.9013.2-4.72-5.0

        2.2.3 情景設(shè)計與影響評估

        選取1981~2005年作為評估氣候變化對徑流影響的基準(zhǔn)時段,組合所有氣候模型與排放工況進行了3種不同情景下的模擬預(yù)測(每組時段30 a),并對近期未來時段(2011~2040年)與近世紀(jì)末時段(2071~2100年)相對于基準(zhǔn)時段的變化進行了分析。

        3 結(jié)果與討論

        3.1 氣候趨勢

        降雨與氣溫是河流水文情勢的2個關(guān)鍵驅(qū)動因子,氣候變化的影響主要借助于這2個變量的變化。圖3給出了近未來時段和近世紀(jì)末時段在所有氣候模擬情景下的年均氣溫和年均降雨計算變化,該散點圖顯示:所有計算方案中所有時段的氣溫均升高;基于不同氣候模型與RCP情景,近未來時段預(yù)計的氣溫升幅為0.2℃~2.6℃,近世紀(jì)末時段為1.6℃~4.6℃。而對于降雨而言,大多數(shù)氣候模型計算值呈減小趨勢,其中近未來時段減幅為3.8%~22.4%,近世紀(jì)末時段為1.1%~21.8%。不過少數(shù)計算表現(xiàn)為增加趨勢,其中近未來時段最大增加31.4%,近世紀(jì)末時段為23.7%。

        圖3 全部氣候模型和RCP情景計算的氣溫和降雨變化

        計算結(jié)果表明,總體而言,給定RCP情景下不同氣候模型計算結(jié)果的不確定性要大于給定氣候模型不同RCP情景。敏維爾等人(2008年)和什雷斯塔等人(2013年)的研究也指出了這一特點。

        3.2 氣候變化對河流徑流的影響

        以年流量和年內(nèi)流量分析河流徑流的影響,將每個氣候模型計算的年均流量換算成基準(zhǔn)時段(1981~2005年)年均流量的占比。類似于氣溫和降雨,所用氣候模型計算的流量的變化也十分顯著,表明氣候變化引起河流徑流變化的方向存在著高度不確定性,由盒須圖(圖4)也可以清晰看出這一特點,未來時段氣候模型估算中僅有10%占比流量為減小,90%、75%、中值(50%)和25%占比流量呈現(xiàn)非單向性變化。但也可以發(fā)現(xiàn):在RCP4.5和RCP8.5情景下,GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEM模型計算的未來中值(50%占比)流量呈減小趨勢,而MPI-ESM-MR模型的計算中值呈增加趨勢。

        圖4 相對于基準(zhǔn)時段(1981~2005年)近未來時段與近世紀(jì)末時段計算的年徑流變化

        近未來時段和近世紀(jì)末時段在2組RCP情景下計算得到的流量的年內(nèi)(月份)變化見圖5,計算得到的米坦格河流量變化與降雨變化趨勢密切相關(guān),而月氣溫與月降雨變化分析表明:全年所有月份的流域氣溫均升高,但降雨變化卻隨著月份的不同而不同。對于近未來時段,2組RCP情景下5個GCM模型計算的每月月均流量略小于基準(zhǔn)時段,但對于近世紀(jì)末時段,RCP8.5情景下月均流量(特別是雨季)要略大于基準(zhǔn)時段;無論是近未來時段還是近世紀(jì)末時段,2組RCP情景下雨季(5月中旬至10月)流量的減少更加凸顯;RCP4.5情景計算的未來月均流量略小于基準(zhǔn)時段,近未來時段旱季月流量的減小趨勢更加明顯。

        圖5 基準(zhǔn)時段(1981~2005年)月流量與近未來時段、近世紀(jì)末時段計算的月流量變化

        采用不同全球氣候模型計算得到的年流量、月流量之間變化非常大,表現(xiàn)了變化趨勢與變幅的不確定性,其中年內(nèi)(月份)流量比年流量的變化更大,由此表明:水電規(guī)劃者在進行未來規(guī)劃時考慮流量的月份變化與趨勢是十分重要的。

        3.3 流量極值變化

        Q10是河流大流量“活躍性”代表指標(biāo),它表示僅有10%時間的流量超過這一值。Q10正值趨勢表示未來洪水風(fēng)險增高,負值趨勢意味著降低。MPI-ESM-MR模型計算的所有時段和RCP情景Q10正值最大,增幅為29.3%~61.4%;GFDL-CM3模型、MIROC-ESM模型和MPI-ESM-LR模型計算的結(jié)果有正有負,MIROC-ESM-CHEM模型計算的2組RCP情景和2個時段Q10表現(xiàn)為負值趨勢(圖6)。

        采用Q90代表小流量,它表示90%時間的流量超過這一值。如果計算變化值呈負值趨勢,意味著河流小流量可能減小,極可能發(fā)生干旱。針對2 組RCP情景和2個時段計算的Q90大多數(shù)為負值,只有MIROC-ESM模型和MPI-ESM-MR模型的計算結(jié)果呈現(xiàn)輕微正值趨勢,增幅在6.1%至15.3%之間。

        流量極值變化計算結(jié)果匯總表明:各種流動條件下流量增加和減小變化的分布是均勻的,大流量變化的不確定性要大于中、小流量。

        3.4 對耶育瓦水電站水力發(fā)電的潛在影響

        為評估氣候變化對耶育瓦水電站水力發(fā)電的潛在影響,采用以上基準(zhǔn)時段與未來時段的計算入流量作水庫模擬模型(HEC-ResSim模型)的輸入流量,計算了基準(zhǔn)時段與未來時段的水力發(fā)電總量,圖6給出了RCP4.5和RCP8.5情景下耶育瓦電站水力發(fā)電量的變化。比較與初步分析表明:MPI-ESM-MR模型計算的2組RCP情景年發(fā)電量預(yù)計將會增加,其他模型中GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型計算的年發(fā)電量預(yù)計減小。然而,MIROC-ESM模型在未來2個時段計算的RCP4.5情景下年發(fā)電量呈增加趨勢,RCP8.5情景下呈減少趨勢。除此之外,MPI-ESM-LR模型計算的年發(fā)電量還呈現(xiàn)“混合”變化趨勢,隨著未來時段與RCP情景的不同而不同。GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型計算的年發(fā)電量下降趨勢明顯,降幅分別達到13%~25%和22%~26%。

        圖6 相對于基準(zhǔn)時段計算的耶育瓦水電站水力發(fā)電量變化

        4 結(jié) 論

        本文評估了氣候變化對米坦格河徑流的影響及其對耶育瓦水電站水力發(fā)電的潛在影響,分析得出如下結(jié)論:

        (1) 所有氣候模型計算結(jié)果均表明,近未來時段(2011~2040年)和近世紀(jì)末時段(2071~2100年)氣溫將會升高。

        (2) 大多數(shù)氣候模型計算結(jié)果表明,未來降雨將會減少,減幅為3.8%~22.4%(近未來時段)和1.1%~21.8%(近世紀(jì)末時段);但少數(shù)結(jié)果表現(xiàn)為增加趨勢,增幅高達31.4%(近未來時段)和23.7%(近世紀(jì)末時段)。

        (3) 計算徑流呈非單向性變化,隨著氣候模型、排放情景和未來時段的不同而不同;采用GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型計算的河流徑流呈減小趨勢,采用MPI-ESM-MR模型計算的結(jié)果呈增加趨勢。

        (4) 流量極值變化方面,2個未來時段和2組RCP情景下MPI-ESM-MR模型計算的大流量一致性增加引人注目。

        (5) MPI-ESM-MR模型預(yù)測耶育瓦水電站水力發(fā)電量將會增加,而GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型預(yù)測結(jié)果卻為顯著減少。

        水電站在供電系統(tǒng)中承擔(dān)著滿足峰值電荷的供電責(zé)任,如果未來水力發(fā)電量減少,峰值電荷缺口得不到及時補充,則可能引起供電系統(tǒng)的不穩(wěn)定,而且,預(yù)測的未來氣溫呈現(xiàn)升高趨勢,這將導(dǎo)致夏季用電量的增加。因此,未來水力發(fā)電量的減少對于供電部門而言將會是一個十分棘手的問題,有必要采用工程或非工程應(yīng)對措施,以減小氣候變化對河流徑流及其對耶育瓦水電站水力發(fā)電的影響。本文研究成果有助于水力發(fā)電開發(fā)規(guī)劃者、決策者和其利益相關(guān)者在水電站的規(guī)劃、建設(shè)及運行階段應(yīng)對氣候變化。

        董耀華 柯學(xué)莎 譯

        (譯簡介:董耀華,男,長江水利委員會長江科學(xué)院,教授級高級工程師。)

        (編輯:朱曉紅)

        1006-0081(2017)01-0024-05

        2016-09-26

        P461.8

        A

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