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        基于SDSM模型的博斯騰湖流域水資源變化模擬

        2018-07-25 02:27:26魏光輝
        西北水電 2018年3期
        關(guān)鍵詞:開都河博斯騰湖塔里木河流域

        魏光輝

        (新疆塔里木河流域管理局,新疆 庫爾勒 841000)

        0 前 言

        內(nèi)陸干旱區(qū)湖泊流域的水資源不僅是當?shù)厣鐣?jīng)濟發(fā)展的重要制約因素,而且是湖泊-流域生態(tài)系統(tǒng)賴以存在的基礎(chǔ)[1-2]。近幾十年來,由于土地資源的大規(guī)模開發(fā),人類活動通過修筑大量水利設(shè)施攔截入湖地表徑流,導致湖泊萎縮、咸化甚至干涸等問題,嚴重危及湖泊及其相鄰區(qū)域的生態(tài)環(huán)境,造成湖泊生物多樣性喪失、湖濱地區(qū)荒漠化加劇等問題。實施湖泊流域水資源為核心的優(yōu)化調(diào)控戰(zhàn)略是改善湖泊生態(tài)環(huán)境、協(xié)調(diào)湖泊流域可持續(xù)發(fā)展和湖泊水資源可持續(xù)利用的關(guān)鍵。

        鑒于此,本文在前人研究的基礎(chǔ)上,以新疆博斯騰湖為例,從氣象干旱角度對博斯騰湖近50 a來的變遷進行分析探討,可為未來氣候條件下的湖泊情景提供參照,從而有助于認識中國干旱區(qū)湖泊演化趨勢,預(yù)防或解決目前湖泊流域資源開發(fā)利用中出現(xiàn)的問題。

        1 數(shù)據(jù)與方法

        標準化降水蒸散指數(shù)(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)是對月降水量與潛在蒸散的差值進行正態(tài)標準化得到的[3]。本次采用國內(nèi)外較為通用的彭曼(Penman-Monteith)公式計算日潛在蒸散量。計算式如下:

        (1)

        式中:Rn為地表凈輻射;G為土壤熱通量;T為平均氣溫;U2為2 m高度處的風速;es為飽和水氣壓;ea為實際水氣壓;Δ為飽和水氣壓曲線斜率;γ為干濕表常數(shù)。

        由此可得到逐月的降水量與潛在蒸散量的差值為:

        Di=Pi-PETi

        (2)

        式中:Di為降水與潛在蒸散的差值,mm;Pi為月降水量,mm;PETi為月蒸散量,mm。

        對Di數(shù)據(jù)序列進行正態(tài)化處理,并計算對應(yīng)的SPEI值。由于Log-logistic分布對Di數(shù)據(jù)序列擬合效果較好,故采用該分布對Di數(shù)據(jù)序列進行處理。Log-logistic概率分布累積函數(shù)為:

        (3)

        式中:尺度參數(shù)α、形狀參數(shù)β及初始狀態(tài)參數(shù)γ由線性矩法(L-moment)估算:

        (4)

        (5)

        γ=w0-αΓ(1+1/β)Γ(1-1/β)

        (6)

        式中:Γ(β)為Gamma函數(shù)。

        原始數(shù)據(jù)序列Di的概率加權(quán)矩w0、w1、w2計算如下:

        (7)

        (8)

        式中:N為參與計算的月份數(shù)。

        基于式(11),計算SPEI值,計算式如下:

        當P≤0.5時,

        P=1-F(x)

        (9)

        (10)

        (11)

        式中:c0=2.516,c1=0.803,c2=0.0103,d1=1.433,d2=0.189,d3=0.0013。

        當P>0.5時,P由1-P代替,w不變,SPEI變換符號。

        SPEI等級劃分及相應(yīng)的累計概率見文獻[4]。

        2 結(jié)果分析

        2.1 SPEI趨勢分析

        首先,從流域角度,對博斯騰湖所在的塔里木河流域1961—2010年SPEI年均值的變化進行分析,結(jié)果表明:近50 a來,塔里木河流域SPEI呈顯著上升(95%置信水平)趨勢并在1986年發(fā)生突變(見圖1),顯著性檢驗表明該突變點顯著性達到99%置信度水平。

        圖1 塔里木河流域1961—2010年SPEI均值變化圖

        2.2 SPEI指數(shù)變化對博斯騰湖水位的影響

        1955—2010年,博斯騰湖平均水位為1047.03 m,其中最高水位為1 048.90 m,出現(xiàn)在2002年;最低水位為1 044.95 m(出現(xiàn)在1986年),見圖2。由圖2可知,博斯騰湖水位與塔里木河流域SPEI指數(shù)變化具有一致性,湖水位變化總趨勢是:1955—1986年,水位以下降為主;1987—2002年,水位以上升為主,近10 a來水位持續(xù)下降。

        圖2 1955~2010年博斯騰湖水位變化圖

        2.3 博斯騰湖流域徑流影響分析

        隨著全球升溫,博斯騰湖流域的水文水資源不可避免地會受到氣候變化的影響。博斯騰湖作為實施塔里木河流域生態(tài)恢復(fù)工程的關(guān)鍵水源地,其源流開都河的出山口徑流量的變化不僅對流域經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響,同時也將影響到塔里木河下游生態(tài)環(huán)境恢復(fù),因此在全球大氣環(huán)流調(diào)整過程中,研究未來氣候變化情景下博斯騰湖徑流量變化具有特殊重要的意義。IPCC列出的SRES(special report on emission scenarios)系列情景[5]中,A2和B2情景分別是高和低排放情景,這2種情景處于合理高和低情況,代表了最常見和合理的情景。因此,本文利用全球氣候模式HadCM3在A2和B2情景下的日數(shù)據(jù),采用統(tǒng)計降尺度SDSM模型[6-7],結(jié)合HBV水文模型(Hydrologiska Fyrans Vattenbalans model,HBV)對博斯騰湖流域未來徑流量進行模擬,并分析其對未來氣候變化的響應(yīng)。

        2.3.1 數(shù)據(jù)來源

        博斯騰湖流域地形數(shù)據(jù)是在SRTM網(wǎng)站(http://srtm.csi.cgiar.org)下載的90 m×90 m的DEM數(shù)據(jù)。土地利用數(shù)據(jù)選取中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心提供的1986年和2000年2期研究區(qū)1∶100 000土地利用類型數(shù)據(jù)。開都河流域氣象觀測數(shù)據(jù)為中國氣象局國家氣候中心提供的開都河流域內(nèi)和附近的6個氣象測站(巴音布魯克、巴侖臺、輪臺、焉耆、和靜、和碩)逐日最高、最低及平均氣溫、日降水數(shù)據(jù)。覆蓋塔里木河流域的NCEP數(shù)據(jù)(1961—2001年)和英國Hadley氣候預(yù)測與研究中心的全球氣候模式HadCM3在A2和B2情景下的氣候要素日數(shù)據(jù),其中A2反映區(qū)域性合作,對新技術(shù)的適應(yīng)較慢,人口繼續(xù)增長;B2假定生態(tài)環(huán)境的改善具有區(qū)域性。NCEP數(shù)據(jù)經(jīng)過網(wǎng)格再劃分與HadCM3的網(wǎng)格尺度一致(見圖3),它包含了500 hPa和850 hPa高度場、比濕、經(jīng)向風速、緯向風速、渦度以及海平面氣壓等環(huán)流因子。

        圖3 HadCM3在塔里木河流域和開都河流域格點分布圖

        2.3.2 HBV-D建模

        (1) HBV-D模型參數(shù)率定

        模型性能使用Nash效率系數(shù)R2值來判斷,當數(shù)據(jù)擬合完美時R2=1,其計算式如下[8]:

        (12)

        使用相對誤差r來評價模型模擬精度,相對誤差r值越小表示模擬精度越高,反之則表示誤差較大。

        (13)

        利用HBV模型對開都河流域出山口(大山口水文站)徑流量進行模擬,選取該水文站1967—1987年日降水量、日最高氣溫、日最低氣溫、日蒸發(fā)皿蒸散發(fā)和日徑流量數(shù)據(jù)以及研究區(qū)1980年的土地利用類型數(shù)據(jù)進行參數(shù)率定。其中,日蒸發(fā)皿蒸發(fā)量數(shù)據(jù)也可使用月均值。參數(shù)率定結(jié)果表明,徑流模擬對氣溫、降水隨海拔遞減率、BETA值、上層土壤的快速和慢速消退系數(shù)(KUZ2、KUZ1)、下層土壤的消退系數(shù)(KLZ1)、直接徑流閾值(UZ1)、下層土壤下滲能力(PERC)等參數(shù)響應(yīng)敏感。對月尺度的模擬結(jié)果分析得出,R2=0.64,r=2.79%。從率定結(jié)果來看,率定期(1967—1987年)日徑流量模擬最大相對誤差為18.78%,最小相對誤差為0.22%,平均相對誤差為4.67%,Nash效率系數(shù)為0.63,模型總體模擬效果較好,率定后的模型可以用于開都河流域徑流預(yù)測。

        (2) HBV-D模型驗證

        選取2000—2007年為模型驗證期,由于研究區(qū)海拔較高,受人類活動影響相對較小,因此驗證期土地利用類型數(shù)據(jù)采用2000年數(shù)據(jù)。對驗證期的月尺度模擬結(jié)果分析得出:R2=0.60,r=5.32%。從驗證結(jié)果來看,驗證期(2000—2007年)日徑流量模擬最大相對誤差為55.46%,最小相對誤差為1.39%,平均相對誤差為7.82%,Nash效率系數(shù)為0.57,部分時段的模型模擬效果并不好,特別是驗證期的開始年份,其原因主要包括:模型模擬預(yù)熱、氣象站點的空間分布密度、DEM和土地利用類型數(shù)據(jù)等空間分辨率以及模型參數(shù)率定過程中存在的不確定性等因素。總體來說,模型經(jīng)參數(shù)率定后,驗證結(jié)果有著較好的精度。

        2.3.3 徑流對未來氣候變化的響應(yīng)

        (1) 未來氣候情景生成

        首先是預(yù)報因子的選擇。根據(jù)篩選的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),無論是日最低、最高氣溫,還是日均氣溫,篩選出的偏相關(guān)系數(shù)絕對值較高(0.6~0.9之間)的前3個預(yù)報因子均是mslp(平均海平面氣壓)、p500(500 hPa位勢高度)和temp(平均氣溫);而相對于氣溫,降水量篩選的預(yù)報因子較多,包括p5_vas(500 hPa經(jīng)向風速)、zas(渦度)、shum(地表比濕)、r500(500 hPa的相對濕度)等,但與預(yù)報因子之間的偏相關(guān)系數(shù)絕對值比較低(0.1~0.2之間)。其次是對SDSM模型的率定和驗證,SDSM模型采用解釋方差和標準誤差來反映預(yù)報量與環(huán)流因子之間的關(guān)系[9]。模型的解釋方差表示預(yù)報量與預(yù)報因子之間的相關(guān)性大小,而標準誤差則反映預(yù)報量對預(yù)報因子的敏感性。

        綜合不同類型的步進式直線壓電驅(qū)動器來看,從性能上,行走式壓電驅(qū)動器與推動式壓電驅(qū)動器輸出驅(qū)動力較大,速度較慢,驅(qū)動頻率較低,步距可在大范圍內(nèi)調(diào)整,而摩擦慣性式壓電驅(qū)動器輸出驅(qū)動力較小,但速度快,頻率高。

        表1列出了模型率定期(1961—1990年)流域各站點日最高氣溫、最低氣溫和日平均氣溫的解釋方差(r2)和標準誤差(SE)。由表1可知,篩選的環(huán)流因子對日最高氣溫和日平均氣溫的方差解釋較好,所有站點的解釋方差都在40%以上。但對降水的方差解釋略差,模型解釋方差在0.1~0.25之間。

        表1 SDSM 模型率定的各站解釋方差(r2)和標準誤差(SE)表

        驗證期采用1991—2000年各站點數(shù)據(jù)和NECP數(shù)據(jù)進行分析。采用相關(guān)系數(shù)(r1)和效率系數(shù)(Ce)來檢驗?zāi)P途?,檢驗結(jié)果見表2和圖4。

        表2 SDSM模型驗證的各站相關(guān)系數(shù)(r1)和效率系數(shù)(Ce)表

        由表2與圖4可知,SDSM模型的氣溫模擬能力較好,對日降水的模擬量值偏小,這可能是在一定程度上受驗證時段(1991—2000)流域降水相對于率定時段(1961—1990)顯著增加有關(guān)。

        最后生成未來氣候情景:A2、B2情景下氣溫、降水數(shù)據(jù)相對于基準期的變化,見表3。

        表3 不同情景下6站平均日最高、最低、平均氣溫及年降水量相對于基準期變化表

        從表3可以看出,未來日平均、日最高氣溫在2種情景下均呈上升趨勢,日最低氣溫在B2情景下呈下降趨勢,2種情景下的年降水量在2020年、2030年均呈下降趨勢,在2010年幾乎無變化。

        (2) 未來徑流量模擬

        利用上述經(jīng)SDSM模型模擬的未來氣候情景數(shù)據(jù),結(jié)合HBV-D模型對未來徑流量進行模擬(見圖5)??芍?,在A2情景下,開都河流域出山口日徑流量呈下降趨勢;在B2情景下,日徑流量在2010年時段呈現(xiàn)增加趨勢,在2020年和2030年呈持續(xù)下降。將日徑流量合成年徑流量進一步分析其在2012—2038年的變化:在A2、B2情景下,該時段年徑流量均呈現(xiàn)顯著下降趨勢;在B2情景下,在2010年徑流量呈現(xiàn)增加趨勢。

        結(jié)合未來徑流量預(yù)測結(jié)果可以看出,2種情景下模擬出的年徑流平均值在2010年更接近基準期實測數(shù)據(jù)計算值。由于SDSM模型在博斯騰湖流域降水方面的模擬效果不是太好,因此在未來徑流量變化趨勢上僅能簡單評論,對于未來徑流量模擬精度的提高,還需采用更高精度的日降水量預(yù)測數(shù)據(jù)。

        3 結(jié) 語

        (1) 近50年來,塔里木河流域SPEI指數(shù)呈顯著上升趨勢并在1986年發(fā)生突變。

        圖4 巴侖臺站日均氣溫及降水量驗證結(jié)果與實測數(shù)據(jù)比較圖

        圖5 未來日徑流量的變化圖

        (2) 博斯騰湖水位與塔里木河流域SPEI指數(shù)變化具有一致性,湖水位在1955—1986年間以下降為主,1987—2002年間以上升為主,近10年來水位持續(xù)下降。

        (3) SDSM模型氣溫模擬能力較好,對日降水的模擬量值偏小,未來日均、日最高氣溫在A2、B2兩種情景下均呈上升趨勢,日最低氣溫在B2情景呈下降趨勢;2種情景下的年降水量在2020年和2030年均呈下降趨勢,在2010年幾乎無變化;在A2情景下,開都河流域出山口日徑流量呈下降趨勢,在B2情景下,日徑流量在2010年時段呈現(xiàn)增加趨勢,在2020年和2030年呈持續(xù)下降趨勢。

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