張琴 張利平, 鄧瑤 王書霞 肖宜,

（1 武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430072；2 中國電建集團(tuán)昆明勘測設(shè)計(jì)研究院有限公司， 昆明 650041；3 海綿城市建設(shè)水系統(tǒng)科學(xué)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430072）

0 引言

政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第五次綜合報(bào)告指出，隨著經(jīng)濟(jì)和人口的快速增長，人為溫室氣體的排放量達(dá)到了前所未有的水平。溫室氣體濃度的增加打破了大氣輻射平衡，從而導(dǎo)致全球氣溫上升。多套獨(dú)立數(shù)據(jù)集的計(jì)算結(jié)果表明，1880—2012年，全球平均溫度升高了0.85 ℃。全球增溫將加速水文循環(huán)，致使降水、蒸散發(fā)、徑流等水文氣候變量的時(shí)空特征發(fā)生變化，同時(shí)經(jīng)濟(jì)和人口的增長增加了工農(nóng)業(yè)與生活需水量，進(jìn)一步突顯了水資源的供需矛盾。水不管是對于自然環(huán)境還是對于人類社會都有著重大的意義，因此有必要深入探索全球氣候變化是如何影響區(qū)域水循環(huán)以及水文水資源的相關(guān)問題。

氣候模式與水文模型是研究未來變化環(huán)境下區(qū)域陸面水文情勢必不可少的兩個(gè)工具。全球氣候模式（GCMs）是模擬歷史氣候狀態(tài)并預(yù)估未來氣候變化的唯一工具，它可以很好模擬并預(yù)估空間尺度為100～500 km、時(shí)間尺度為季節(jié)－年的氣候狀態(tài)，但是不能很好地表現(xiàn)更精細(xì)時(shí)空尺度的氣候特征和動態(tài)。為了獲取流域尺度的水文變量信息，需要使用水文模擬技術(shù)，即使用氣候模式輸出的相關(guān)氣象變量來驅(qū)動水文模型，得到更精細(xì)時(shí)空尺度的蒸散發(fā)、徑流、土壤含水量等陸面變量。由于GCMs與水文模型存在多個(gè)層次的尺度不匹配問題，要實(shí)現(xiàn)水文模型與GCMs的連接，需要使用降尺度方法將GCMs輸出的大尺度氣象信息降解到區(qū)域尺度，從而與水文模型的尺度相匹配。

近幾十年來國內(nèi)外的研究者就全球氣候變化與水文模擬相關(guān)的科學(xué)問題進(jìn)行了大量的研究，包括歷史氣候變化的檢測與歸因、氣候模式機(jī)理過程的完善及時(shí)空分辨率的提高、未來氣候情景的設(shè)計(jì)、降尺度方法、大尺度基于過程的水文模型的開發(fā)、氣候變化影響評估等研究。本文將結(jié)合上述研究問題，詳細(xì)梳理氣候變化與水文模擬相關(guān)的研究進(jìn)展，并提出目前研究存在的問題與展望。

1 觀測到的氣候變化

IPCC第五次評估報(bào)告指出，全球氣候系統(tǒng)的增暖已經(jīng)成為不爭的事實(shí)。自20世紀(jì)50年代以來，觀測到氣候系統(tǒng)的許多變化在幾十年乃至上千年時(shí)間里都是前所未有的。大氣和海洋已經(jīng)變暖，海平面已上升，積雪和冰量已減少。這里選取全球氣候系統(tǒng)中最重要的兩個(gè)變量：地表氣溫和降水，來呈現(xiàn)歷史時(shí)期觀測到的氣候變化。

對于全球氣溫的變化，如圖1a所示，全球表面溫度從1850—2012年有顯著的上升趨勢，尤其是1970年至今氣溫攀升尤其明顯，近30年的地表溫度依次升高，比1850年以來的任何一個(gè)十年都偏暖。全球海陸綜合表面平均氣溫在1880—2012年升高了0.85 ℃。對于實(shí)測數(shù)據(jù)相對完整的時(shí)期1901—2012年，全球幾乎所有地區(qū)都經(jīng)歷了地表增溫（圖1b）。

圖1 觀測到的全球氣候系統(tǒng)中降水和氣溫的變化 （a）觀測到的全球陸地和海表1850—2012年相對于1986—2005年均值的綜合平均溫度距平；（b）觀測到的1901—2012年的地表溫度變化空間分布；（c）四個(gè)緯度帶和全球陸面年平均降水距平；（d）觀測到的1951—2010年相對于1981—2000年均值的降水變化空間分布[1-2] Fig. 1 Observed surface temperature and precipitation of a changing global climate system (a) Observed globally averaged combined land and ocean surface temperature anomalies relative to the mean of 1986 to 2005 period; (b) Spatial distribution of the observed surface temperature change from 1901 to 2012; (c) Annual precipitation anomalies averaged over land areas for four latitudinal bands and the globe relative to a 1981–2000 climatology; (d) Spatial distribution of observed precipitation change from 1951 to 2012

相比于氣溫的變化，降水的變化則復(fù)雜得多。重建的全球陸面完整降水序列表明，1900年以來陸面降水沒有顯著的變化。如圖1c所示，除了北緯中高緯度帶年降水有顯著性的增加趨勢外，全球或者其他區(qū)域并沒有顯著性的變化。圖4d呈現(xiàn)了1950年以來降水的趨勢變化空間分布，從圖中可以看出相比氣溫，降水變化的空間差異性較大。降水顯著性增加的區(qū)域有歐洲東北部、俄羅斯的西部地區(qū)、美國東部、南美洲的東南部、澳大利亞的西北部、中國新疆部分地區(qū)等；降水顯著減少的區(qū)域有中國華北與東北地區(qū)、西非部分地區(qū)、環(huán)地中海部分地區(qū)等。

2 氣候模式研究

歷史時(shí)期觀測到的氣候變化已經(jīng)成為了既定的事實(shí)，研究者與政策制定者更加關(guān)心未來時(shí)期氣候?qū)趺醋?，以及氣候變化對自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)將會帶來哪些影響，而氣候模式正是當(dāng)前預(yù)估未來氣候變化的重要工具。國內(nèi)外相關(guān)機(jī)構(gòu)與研究學(xué)者對氣候模式做了大量的科學(xué)研究，取得了很大的進(jìn)展，以下從模式的研究進(jìn)程、氣候變化情景的生成技術(shù)以及模式的評估與未來的預(yù)估進(jìn)行概述。

2.1 模式評估研究進(jìn)展

為了評估全球不同國家和研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的氣候模式的模擬性能，世界氣候變化研究計(jì)劃制定了一系列的全球大氣和耦合模式比較計(jì)劃。1989年世界氣候研究組織（WCRP）發(fā)起了大氣模式比較計(jì)劃（AMIP），對大氣環(huán)流模式進(jìn)行系統(tǒng)的檢驗(yàn)、診斷和對比，從而評估大氣模式的性能并識別其誤差。而AMIP試驗(yàn)本身的設(shè)計(jì)相對簡單，重點(diǎn)放在大氣模式，而很少考慮氣候系統(tǒng)中海-陸-氣-冰反饋的復(fù)雜性，使模式不能用于氣候變化的預(yù)測和預(yù)估。鑒于此，1995年WCRP的耦合模擬工作組（WGCM）發(fā)起并組織了一輪新的模式比較計(jì)劃，即國際耦合模式比較計(jì)劃（CMIP）。

CMIP計(jì)劃的建立，是氣候模式研究的里程碑。隨著全球海-陸-氣-冰耦合模式的快速發(fā)展，CMIP逐漸成為推動模式發(fā)展和增進(jìn)對地球氣候系統(tǒng)的科學(xué)理解的龐大計(jì)劃。CMIP統(tǒng)一了各個(gè)氣候模式的試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)、制定了共享數(shù)據(jù)格式并開創(chuàng)了數(shù)據(jù)共享平臺。到目前為止WGCM先后組織了5次模式比較計(jì)劃，分別為CMIP1、CMIP2、CMIP3、CMIP5、CMIP6（沒有嚴(yán)格意義上的CMIP4）。CMIP計(jì)劃中的氣候模擬與預(yù)估數(shù)據(jù)，將支撐未來5～10年全球氣候研究，這些成果將為IPCC評估報(bào)告的撰寫提供支撐材料，同時(shí)將構(gòu)成未來氣候評估和氣候談判的基礎(chǔ)。

目前，CMIP6正在進(jìn)行中，它是CMIP實(shí)施20多年來參與的模式數(shù)量最多、設(shè)計(jì)的科學(xué)試驗(yàn)最完善、提供的模擬數(shù)據(jù)最龐大的一次。CMIP6的設(shè)計(jì)旨在解決目前的三大科學(xué)問題：1）地球系統(tǒng)如何響應(yīng)外在強(qiáng)迫；2）當(dāng)前氣候模式存在系統(tǒng)偏差的原因及其影響；3）在考慮內(nèi)部氣候變率、可預(yù)報(bào)性和情景的不確定性的影響下，如何評估未來的氣候變化。相比于以前的模式比較計(jì)劃，CMIP6具有如下特點(diǎn)：1）考慮的物理過程更加復(fù)雜；2）大氣和海洋模塊的分辨率得到了明顯提高；3）未來的情景設(shè)置考慮了人口、經(jīng)濟(jì)和城市化等因素，應(yīng)用了新的組合情景設(shè)置（即SSP-RCP組合情景）；4）參與的模式多，針對具體的全球性熱點(diǎn)科學(xué)問題，批準(zhǔn)了23個(gè)模式比較子計(jì)劃（CMI6-endorsed MIPs）。由于驅(qū)動歷史氣候模擬的強(qiáng)迫場提供的時(shí)間滯后加上新冠疫情的影響，目前CMIP6的實(shí)際進(jìn)展落后于原計(jì)劃1.5～2年。CMIP6所有數(shù)據(jù)都通過地球系統(tǒng)網(wǎng)格聯(lián)盟（ESGF）全球共享（https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/），截止2020年11月，幾乎所有模式公布了核心試驗(yàn)的數(shù)據(jù)，30多個(gè)模式根據(jù)自己的模式特點(diǎn)公布了自己參與的MIPs的數(shù)據(jù)。

2.2 氣候變化情景的構(gòu)建

由于氣候系統(tǒng)本身的復(fù)雜性與不確定性，通過目前的氣候模式或者地球系統(tǒng)模式難以準(zhǔn)確預(yù)測未來的氣候變化，而準(zhǔn)確預(yù)估氣候變化對自然和人類系統(tǒng)的影響是選擇適應(yīng)和減緩氣候變化策略的基礎(chǔ)，所以在評估氣候變化的影響、脆弱性和適應(yīng)性時(shí)，需要構(gòu)建未來的氣候變化情景。氣候變化情景是在一系列的科學(xué)假設(shè)基礎(chǔ)上對未來的氣候狀況的時(shí)空分布形式進(jìn)行的合理描述。隨著GCMs的快速發(fā)展，目前國內(nèi)外構(gòu)建氣候變化情景絕大部分都是基于GCMs輸出進(jìn)行的。

基于GCMs輸出的氣候變化情景構(gòu)建方法是根據(jù)當(dāng)前的自然和人類系統(tǒng)的狀態(tài)，設(shè)置未來的排放路徑和社會發(fā)展路徑，建立對應(yīng)的情景，以此作為氣候模式的初始邊界條件，驅(qū)動氣候模式得到不同情景下未來的氣候狀況。由于氣候模式近幾十年的快速發(fā)展，且具有很強(qiáng)的物理機(jī)制，這個(gè)方法得到了廣泛的應(yīng)用。基于GCMs的情景設(shè)計(jì)主要經(jīng)歷了增量情景、CO倍增情景和漸進(jìn)遞增情景。根據(jù)IPCC前五次評估報(bào)告建立并應(yīng)用的情景和正在撰寫的第六次評估報(bào)告，情景的發(fā)展歷程可以分為三個(gè)階段：1）排放情景，包含第一次評估報(bào)告使用的SA90情景、第二次評估報(bào)告使用的IS92情景和第三、四次評估報(bào)告使用的SRES情景；2）典型濃度路徑（RCPs），第五次評估報(bào)告使用該情景；3）共享社會經(jīng)濟(jì)路徑（SSPs），IPCC第六次評估報(bào)告計(jì)劃使用的情景，并與RCPs情景進(jìn)行了組合。

2005年IPCC提出了RCPs的概念，對應(yīng)的CMIP5計(jì)劃中所使用的也是RCPs情景，而相對簡單的SA90、IS92、SRES情景被逐漸淘汰。近十幾年的未來氣候變化及其影響的相關(guān)研究，基本都是基于RCPs情景進(jìn)行的。使用較多的四種情景是RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5，數(shù)值表示到2100年對應(yīng)的輻射強(qiáng)迫濃度，例如RCP4.5表示到2100年輻射強(qiáng)迫穩(wěn)定在4.5 W/m。其中RCP2.6代表低排放情景，RCP4.5與RCP6.0表示中等排放情景，RCP8.5為高排放情景。

為了進(jìn)一步反應(yīng)未來情景中輻射強(qiáng)迫和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)聯(lián)，2012年在阿根廷召開的IPCC第五次評估報(bào)告的第二工作組的專題會議上，確定了SSPs的框架和五個(gè)基礎(chǔ)型SSP的主要特征。其中SSP1表示可持續(xù)發(fā)展路徑，SSP2是中間路徑，SSP3是區(qū)域競爭路徑，SSP4是不均衡發(fā)展路徑，SSP5是一個(gè)以傳統(tǒng)化石燃料為主的發(fā)展路徑。隨后CMIP6應(yīng)用了SSPs情景，并組建了對應(yīng)的情景模式比較子計(jì)劃（ScenarioMIP）（圖2）。該計(jì)劃設(shè)立的主要目的是：1）便于不同領(lǐng)域的綜合研究，更好理解不同情景對氣候系統(tǒng)的影響以及氣候變化對社會的影響；2）為CMIP6的其他計(jì)劃的特定科學(xué)問題提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；3）基于多模式集合研究量化預(yù)估的不確定性。

圖2 CMIP6中ScenarioMIP計(jì)劃對應(yīng)的SSP-RCP情景矩陣（深藍(lán)色的元素表示用于未來氣候預(yù)估的基本情景，即一級試驗(yàn)；淺藍(lán)色的元素是二級試驗(yàn)[12]） Fig. 2 SSP-RCP scenario matrix illustrating ScenarioMIP simulations. Dark blue cells indicate scenarios that will serve as the basis for climate model projections in Tier 1 of ScenarioMIP; light blue cells indicate scenarios in Tier 2

ScenarioMIP的氣候預(yù)估情景采取不同SSP與輻射強(qiáng)迫的組合形式，即SSP與RCP的組合，對應(yīng)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)框架如圖2。ScenarioMIP共包含8組未來的情景試驗(yàn)，按照相對優(yōu)先級可分為一級試驗(yàn)和二級試驗(yàn)，其中一級試驗(yàn)為核心試驗(yàn)包含的情景有：SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5，這四組試驗(yàn)是進(jìn)行未來氣候變化預(yù)估的基礎(chǔ)試驗(yàn)。

2.3 氣候模式評估與未來預(yù)估

評估各個(gè)氣候模式的性能是一個(gè)基本的科學(xué)問題，也是CMIP計(jì)劃設(shè)立的初衷，同時(shí)也是進(jìn)行未來氣候預(yù)估的前提和基礎(chǔ)。對于區(qū)域或流域尺度而言，對GCMs進(jìn)行性能評估，可以有針對性地選擇模擬性能好的模式來進(jìn)行未來的氣候預(yù)估及氣候變化影響研究。

氣候模式最直接的評估方法是將歷史模擬數(shù)據(jù)與同期的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行定量比較，該法可以用來評估氣候模態(tài)的變化和對極端事件的模擬能力。對模式模擬的結(jié)果進(jìn)行評估主要側(cè)重三個(gè)方面：氣候平均態(tài)、變率和趨勢。一般使用統(tǒng)計(jì)評估指標(biāo)來衡量模擬與實(shí)測數(shù)據(jù)之間的吻合或偏差水平，例如相對誤差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù)等，也有一些把各個(gè)指標(biāo)綜合在一起與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的方法，如廣泛應(yīng)用的Taylor圖。其他的氣候模式評估方法還有過程分離法、設(shè)備模擬器法、資料同化和初值技術(shù)法等。

對于未來氣候預(yù)估，為了減少預(yù)估的不確定性，一般采用多模式集合的方法進(jìn)行。由于目前CMIP6模式的數(shù)據(jù)并沒有全部上傳，針對最新SSPs情景的預(yù)估研究較少，IPCC第六次評估報(bào)告也沒有發(fā)布，所以關(guān)于未來氣候變化的相關(guān)結(jié)論，這里主要引用IPCC第五次評估報(bào)告的結(jié)果，以氣溫和降水為例。

CMIP5中所有的情景均預(yù)估地表溫度在21世紀(jì)呈上升趨勢。很可能的是，熱浪發(fā)生的頻率更高，持續(xù)時(shí)間長，很多地區(qū)的極端降水強(qiáng)度和頻次將會增加。RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景均預(yù)估，相對于1850—1900年，21世紀(jì)末期（2081—2100年）全球地表溫度變化可能超過1.5 ℃。同時(shí)北極地區(qū)的變暖速率高于全球平均。而在全球增暖的環(huán)境中未來降水的變化是不一致的，表現(xiàn)出很強(qiáng)的空間差異性。其中，中緯度陸地和濕潤的熱帶地區(qū)的極端降水可能頻率增高、強(qiáng)度加大；全球范圍內(nèi)受季風(fēng)影響的地區(qū)將增加，季風(fēng)降水可能增強(qiáng)。

3 降尺度方法

進(jìn)行氣候變化的影響研究，特別是對水文循環(huán)的影響，需要應(yīng)用氣候模式的輸出來驅(qū)動水文模型從而得到更加精確的陸面變量。目前，GCMs的模擬能力與水文模型的需求主要存在三個(gè)方面的不匹配問題：1）GCMs輸出與水文模型要求的輸入時(shí)空尺度不匹配；2）受下墊面因素的影響，越接近地表，對應(yīng)變量的空間異質(zhì)性越高，而地表變量是直接參與水量平衡計(jì)算的，這與水文模型的需求不匹配；3）水文模擬中輸入變量的重要性與GCMs輸出變量的精度不匹配。GCMs能夠很好地模擬風(fēng)場、溫度場和氣壓場等氣象變量，對降水和云層的模擬效果一般，而對那些在水文過程中最重要的變量，如徑流深、土壤濕度和蒸散發(fā)，GCMs的表現(xiàn)并不好。

針對GCMs與水文模型之間尺度的不匹配問題，需要采取一定的方法技術(shù)將大范圍粗糙分辨率的氣候變量轉(zhuǎn)化到區(qū)域或站點(diǎn)上，同時(shí)對GCMs進(jìn)行偏差校正，降尺度方法得以開發(fā)，一般的降尺度可分為動力降尺度與統(tǒng)計(jì)降尺度。

3.1 動力降尺度

動力降尺度一般使用區(qū)域氣候模式（RCMs）進(jìn)行。它的基本思路是將GCMs的輸出或再分析資料作為初始場和邊界條件，來驅(qū)動區(qū)域模式，進(jìn)行選定區(qū)域的氣候模擬，從而得到大尺度背景下區(qū)域更準(zhǔn)確、詳細(xì)的氣候特征。動力降尺度有明確的物理意義，可以描述更小尺度的天氣系統(tǒng)和下墊面情況，且氣候變量之間具有協(xié)調(diào)性，可以應(yīng)用于全球任何區(qū)域不受觀測資料的限制。它的缺點(diǎn)是計(jì)算量大，同時(shí)受GCMs提供的邊界影響較大，而且無法無限提高RCMs的分辨率。

1990年左右，Robert Dickinson和Filippo Giorgi等首先提出區(qū)域氣候模擬的概念，隨后Giorgi等建立了第一個(gè)區(qū)域氣候模式NCAR RegCM1。RegCM2形成后，區(qū)域氣候模式得到了廣泛接受，并在氣候變化領(lǐng)域及世界各地得到了越來越多的研究和應(yīng)用，目前最新的版本編號是RegCM4.5。除了該系列的區(qū)域氣候模式外，在國內(nèi)外應(yīng)用較多的RCMs還有WRF、RAMS、RSM和CRCM等。

3.2 統(tǒng)計(jì)降尺度

統(tǒng)計(jì)降尺度是通過建立歷史時(shí)段GCMs輸出的網(wǎng)格尺度氣候變量與站點(diǎn)或區(qū)域尺度觀測到的氣候要素之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，然后再將這種關(guān)系應(yīng)用到GCMs輸出的未來時(shí)段，從而得到站點(diǎn)或區(qū)域尺度未來氣候特征的方法。相比于動力降尺度，統(tǒng)計(jì)降尺度具有計(jì)算量小、精度較高和使用簡單等優(yōu)點(diǎn)，可以獲取更小尺度的信息，但是該方法對觀測資料的需求較大，需要使用足夠長的時(shí)間序列來率定并驗(yàn)證模型，在無資料地區(qū)該方法很難使用。此外該方法將歷史時(shí)期的這種統(tǒng)計(jì)關(guān)系直接應(yīng)用到未來，而沒有考慮到非一致性的問題。

1999年，Xu將統(tǒng)計(jì)降尺度方法分為轉(zhuǎn)換函數(shù)法、環(huán)流分型法和隨機(jī)天氣發(fā)生器法。Maraun于2010年結(jié)合最新的統(tǒng)計(jì)降尺度研究成果將該方法進(jìn)行了重新分類，即理想預(yù)報(bào)、模型輸出統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)天氣發(fā)生器三種方法。理想預(yù)報(bào)方法原理是直接建立預(yù)報(bào)變量與多個(gè)大氣環(huán)流因子即預(yù)報(bào)因子的線性或非線性關(guān)系并將該關(guān)系應(yīng)用于未來。模型輸出估計(jì)法一般采取偏差校正方法來實(shí)現(xiàn)，偏差校正又分為Delta法與基于變量分布的方法，例如應(yīng)用廣泛的分位數(shù)映射法（QM）及其衍生的變體，該方法可以很好地校正氣候變量的分布情況。隨機(jī)天氣發(fā)生器是根據(jù)歷史氣象資料的統(tǒng)計(jì)參數(shù)采取統(tǒng)計(jì)方法產(chǎn)生具有與歷史數(shù)據(jù)相同統(tǒng)計(jì)特征的隨機(jī)模擬模型，其中代表性的方法有WGEN、CLIGEN、Wea GETS等。

4 水文模擬研究

由于氣候模式對陸面水文過程的描述比較粗糙，產(chǎn)流計(jì)算過于簡化，且難以表示徑流的空間分布，通過GCMs得到的徑流量誤差較大，很難直接應(yīng)用到區(qū)域或流域尺度的氣候變化研究，例如氣候變化對水文水資源的影響研究。因此，需要應(yīng)用水文模擬技術(shù)將GCMs輸出的氣溫、降水等氣象變量當(dāng)作輸入變量，驅(qū)動水文模型，得到更加精確的陸面水文變量，從而得到氣候變化影響下的水文水資源情形。針對GCMs輸出的變量與水文模型要求的輸入變量的尺度不匹配問題，需要采用降尺度技術(shù)，上一節(jié)已經(jīng)詳細(xì)介紹了降尺度方法。本節(jié)將從如何選擇合適的水文模型和宏觀大尺度水文模型的發(fā)展這兩個(gè)方面展開闡述。

4.1 水文模型的選擇

對于特定流域，水文模型的選擇需要考慮多方面的因素，包括：模型的精度、模型率定與參數(shù)變化、資料的精度及其可用性、模型的通用性和GCMs的兼容性等。其中最主要的因素是研究的目的以及模型與數(shù)據(jù)的可用性。隨著計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展、數(shù)據(jù)監(jiān)測的逐漸完善、地理信息系統(tǒng)與衛(wèi)星遙感技術(shù)在水文領(lǐng)域的應(yīng)用等，大量的流域水文模型如雨后春筍般被提出并運(yùn)用到不同的流域。針對氣候變化影響研究這個(gè)問題，可以將水文模型分為三種：經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型、集總式概念模型和基于物理過程的分布式模型。

1）經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型

經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型，又稱黑箱模型，其最簡單的數(shù)值形式就是建立模擬流量與其他觀測變量之間的關(guān)系，而不考慮水文過程的物理機(jī)制。該類模型有兩個(gè)基本假設(shè)：首先，水文過程過于復(fù)雜，無法以有意義的方式納入模型；其次，流域可用的水文數(shù)據(jù)包含足夠多的信息來模擬流域的水文特征?；跀?shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型包含多元線性回歸模型、自回歸移動平均模型以及最近熱門的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型等。因?yàn)樵擃惸Ｐ腿菀捉?，所以在研究早期?yīng)用廣泛，但是，由于模型無法解釋對應(yīng)的水文過程，且對于一個(gè)特定流域得到的結(jié)果無法應(yīng)用到其他地形氣候不一致的流域，缺乏通用性，通常被認(rèn)為不是很可靠，因此，它們在氣候變化影響研究中的使用受到限制。

2）集總式概念模型

集總式概念模型是首次嘗試運(yùn)用數(shù)值形式來表達(dá)流域中不同水文過程的模型，它是以水量平衡等物理成因機(jī)制為基礎(chǔ)，并將流域作為一個(gè)整體來描述降雨徑流形成過程。由于該類模型的簡單性和有效性，在氣候變化影響研究中得到了廣泛的應(yīng)用。集總式模型無法考慮流域降水與下墊面要素在空間上的不均勻性，因此模型中引入了大量的參數(shù)，這些參數(shù)沒有真實(shí)的物理意義，需要通過實(shí)測的徑流資料率定得到，對于無資料地區(qū)，該方法幾乎無法使用。在氣候變化研究中具有代表性的集總式概念模型有：Stanford模型、Sacramento模型、HBV模型、SCS模型、新安江模型等。在過去的幾十年里，有大量的研究者用GCMs的輸出資料來驅(qū)動這些模型，進(jìn)行氣候變化影響研究，或者是陸面水文變量對氣候變化的響應(yīng)研究[41-42]。

3）基于物理過程的分布式模型

分布式模型最基本的特點(diǎn)是按流域各處的氣候和下墊面信息不同，將流域劃分為若干個(gè)水文響應(yīng)單元，每個(gè)單元對應(yīng)的參數(shù)是一致的，并且根據(jù)物理或力學(xué)的一些基本定理對水文現(xiàn)象進(jìn)行描述，包括下滲、蒸散發(fā)、匯流等水文過程。該類模型從機(jī)理上考慮了流域降水與下墊面在空間上的不均勻?qū)涤陱搅鞯挠绊憽?969年，F(xiàn)reeze和Harlan首次提出了數(shù)值模型的思想，在空間上運(yùn)用一系列有物理意義的微分方程來表示對應(yīng)的水文過程。而后隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算和存儲能力的增強(qiáng)，這些概念被不同的機(jī)構(gòu)和研究者付諸現(xiàn)實(shí)，得到的即是基于物理過程的分布式水文模型。從機(jī)制上來說這類模型是完全透明的，且不需要進(jìn)行率定就能獲取參數(shù)的空間分布，但是由于設(shè)置模型的初始值和進(jìn)行參數(shù)化所需要的數(shù)據(jù)量太大，而真實(shí)能夠獲取的數(shù)據(jù)都是大尺度的點(diǎn)數(shù)據(jù)，難以表示參數(shù)的空間差異性，這類完全基于物理機(jī)制的分布式模型應(yīng)用到具體流域尺度還有一定的困難。這類模型的代表有SHE模型、DBSIN模型等。

鑒于完全基于水文過程物理機(jī)制的分布式水文模型在流域尺度應(yīng)用的困難，一種將大流域劃分為眾多的小流域或者是網(wǎng)格，然后在子網(wǎng)格尺度應(yīng)用集總式的模型，再結(jié)合河網(wǎng)進(jìn)行匯流的模型被開發(fā)，即半分布式水文模型。它是介于集總式模型與分布式模型之間的模型，即考慮了流域降水與下墊面在空間上的異質(zhì)性，同時(shí)對數(shù)據(jù)的要求也不是太高，具有代表性的半分布式水文模型有TOPMODEL模型、TOPKAPI模型等。

4.2 大尺度水文模型的開發(fā)

隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算與存儲能力的提升以及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)量的激增，使發(fā)展宏觀大尺度水文模型（Macroscale hydrologic models，MHM）成為可能。不同于降尺度技術(shù)，將GCMs的輸出轉(zhuǎn)化到流域或區(qū)域尺度以適應(yīng)水文模型，MHM方法是對水文模型進(jìn)行升尺度，一般針對大流域、大洲甚至全球尺度，來適應(yīng)氣候模式對應(yīng)的大范圍，實(shí)現(xiàn)氣候模式與水文模型的連接。1986年，Peter Eagleson提出了全球尺度水文的概念，他認(rèn)為水文循環(huán)是一個(gè)全球的現(xiàn)象，人類社會對水文的影響已經(jīng)超越了流域尺度。隨后水文水資源研究領(lǐng)域，不同的MHM被開發(fā)出來，德國斯圖加特大學(xué)D?ll教授建立了WaterGAP全球尺度水文模型、美國新罕布什爾大學(xué)V?r?smarty教授開發(fā)了WBM模型、英國南安普頓大學(xué)Arnell基于新安江的蓄水容量曲線開發(fā)的MacPDM模型等。之后水資源利用模塊被加入這類模型之中，因此產(chǎn)生了全球水文水資源模型（GHWM），包括日本東京大學(xué)Hanasaki等開發(fā)的H08模型和荷蘭烏特勒支大學(xué)van Beek等開發(fā)的PCR-GLOBWB模型等。盡管這類模型取得了很大的進(jìn)展，但仍然存在一些無法解決的問題，包括產(chǎn)流的機(jī)制、模型的率定與參數(shù)確定方法等。同時(shí)MHM一直面臨的一個(gè)問題就是，在很多流域是缺少實(shí)測徑流數(shù)據(jù)的，由于降水、產(chǎn)匯流、蒸發(fā)等過程的不確定性，重建的徑流資料準(zhǔn)確性仍然較低。

5 氣候變化對水文水資源影響評估的不確定性

由于自然過程的復(fù)雜性，單純應(yīng)用一定的數(shù)學(xué)物理方法去描述氣象水文過程，只是一種抽象的理想情況，而真實(shí)的每個(gè)環(huán)節(jié)都存在一定的誤差，這些誤差直接導(dǎo)致了氣候變化影響評估的不確定性。目前，這些不確定性的來源主要有四個(gè)方面：氣候變化情景的不確定性、氣候模式的不確定性、降尺度方法的不確定性和水文模型的不確定性。

1）氣候變化情景的不確定性

由于人類活動變化的復(fù)雜性，未來全球各個(gè)國家將會采取什么樣的路徑發(fā)展存在很大的不確定性，即氣候變化情景存在不確定性。鑒于此，未來的氣候特征都是在一定的假設(shè)情景下進(jìn)行估計(jì)的，例如CMIP5計(jì)劃設(shè)計(jì)的RCP排放情景，最新的CMIP6計(jì)劃中SSPRCP組合情景，這些情景是未來社會一種假設(shè)的可能發(fā)展路徑，而不代表著未來社會按照這樣的路徑去發(fā)展。盡管如此，仍可以通過比較不同情景下未來的氣候變化特征來指導(dǎo)國家政策的制定，從而減小氣候變化所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

2）氣候模式的不確定性

地球氣候系統(tǒng)是相當(dāng)復(fù)雜的，現(xiàn)階段人類對它的理解是有限的，因此當(dāng)前國際各個(gè)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的氣候模式本身也存在著較大的不確定性，產(chǎn)生不確定性的原因歸納起來有：①由于氣候系統(tǒng)本身的復(fù)雜性，目前尚無法全面了解氣候變化的內(nèi)在規(guī)律，人們對氣候系統(tǒng)過程和反饋的認(rèn)知存在不確定性；②由于海洋、高山和極地的氣象臺站稀少，導(dǎo)致觀測的氣象數(shù)據(jù)無法滿足氣候研究和氣候系統(tǒng)模擬的要求，因此帶來的不確定性；③目前研究者對溫室氣體、氣溶膠的源匯和分布及其與輻射強(qiáng)迫的關(guān)系并不完全清楚，因此在模擬溫室氣體的氣候效應(yīng)時(shí)存在不確定性；④氣候模式自身的代表性和可靠性。氣候系統(tǒng)的復(fù)雜性和觀測資料的有限性注定了氣候模擬的過程中存在缺陷，例如，采用有限的時(shí)空網(wǎng)格來刻畫真實(shí)的無限時(shí)空，利用次網(wǎng)格的參數(shù)化的物理量來描述真實(shí)的物理過程，是存在誤差的；氣候模擬準(zhǔn)確的初始值和邊界值難以獲取等。同時(shí)模式自身的結(jié)構(gòu)、參數(shù)和數(shù)值算法也存在不確定性。

3）降尺度方法的不確定性

應(yīng)用不同的降尺度方法來進(jìn)行氣候模式與水文模型的對接，得到的氣候預(yù)估的結(jié)果是不同的，尤其是一些降尺度方法無法預(yù)估未來的極端水文事件。由于GCMs本身的不確定性無法解決，不管采用哪種降尺度方法，都可能使這種不確定性在降尺度的過程中被放大。同時(shí)降尺度方法對觀測的氣象數(shù)據(jù)依賴較強(qiáng)，觀測數(shù)據(jù)自身的不確定性也會影響到降尺度的結(jié)果。

4）水文模型的不確定性

受水文過程的復(fù)雜性及水文地質(zhì)參數(shù)空間異質(zhì)性的影響，水文模擬的結(jié)果存在很大的不確定性，例如“異參同效”現(xiàn)象。其中水文模型的不確定性主要有四個(gè)來源：一是模型輸入數(shù)據(jù)的不確定性，例如降水、氣溫、蒸散發(fā)、前期土壤濕度等輸入自身存在偏差；二是用于模型率定的實(shí)測數(shù)據(jù)的不確定性，包含觀測的徑流量、土壤濕度等；三是模型參數(shù)的不確定性，率定得到的模型參數(shù)不一定是模型的最優(yōu)參數(shù)方案；四是模型結(jié)構(gòu)的不確定性，任何水文模型都只是對真實(shí)水文過程的一個(gè)簡化的數(shù)學(xué)表達(dá)，而這個(gè)簡化的過程肯定存在一定的誤差。

如何量化并減小氣候變化影響評估的不確定性是相關(guān)研究者一直想解決的科學(xué)問題。對于未來氣候變化情景、氣候模式和降尺度方法的不確定性，目前并沒有系統(tǒng)的量化方法。針對未來氣候變化情景與氣候模式的不確定性，一般采取多模式集合的方法得到一個(gè)不確定性區(qū)間來進(jìn)行量化；對于降尺度方法的不確定性一般通過對照不同降尺度方法的結(jié)果以及與實(shí)測數(shù)據(jù)的比較來進(jìn)行不確定性的量化；而對于水文模型的不確定性研究則比較系統(tǒng)全面，主要有Beven等提出的廣義似然不確定性估計(jì)方法（GLUE）、蒙特卡羅模擬法和貝葉斯概率模型估計(jì)等方法。

6 存在問題及展望

本文全面系統(tǒng)地介紹了現(xiàn)有氣候變化與水文模擬的研究進(jìn)展，為廣大水文氣候?qū)W相關(guān)科研和業(yè)務(wù)工作者提供參考。下面就氣候變化與水文模擬研究中需要注意的幾點(diǎn)問題進(jìn)行討論。

1）CMIP計(jì)劃的間隔時(shí)間偏短，隨著各模式數(shù)值試驗(yàn)的快速增加，部分模式研發(fā)中心疲于應(yīng)付模型試驗(yàn)，而對模式研發(fā)和改進(jìn)的時(shí)間偏少，許多模式的性能從CMIP3到CMIP5、CMIP6沒有顯著提升。同時(shí)很多耦合氣候模式的分量存在交叉，真正獨(dú)立的氣候模式遠(yuǎn)低于注冊模式的數(shù)量，對于采取簡單集合平均的方法預(yù)估未來的氣候變化及其影響時(shí)，將會造成一定程度的系統(tǒng)偏差。

2）采取多模式集合平均進(jìn)行氣候預(yù)估和應(yīng)用降尺度技術(shù)進(jìn)行氣候變化影響研究，一定程度上削減了氣候和水文極值的量級，即坦化效應(yīng)。氣候變化除了氣候的平均態(tài)發(fā)生變化外，氣候極值也發(fā)生了變化，而極端氣候水文事件對自然和社會系統(tǒng)帶來的損失是巨大的。

3）近十幾年，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、地理信息系統(tǒng)、衛(wèi)星遙感和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，分布式水文模型取得了很大的進(jìn)展。但是，這些模型仍然無法突破Freeze和Harlan提出的基于物理過程的數(shù)值模擬水文響應(yīng)模型的藍(lán)圖，也就是說在對降雨徑流形成過程的機(jī)制理解上沒有重大突破。對于今后的研究，除了在微觀尺度上對水文過程的機(jī)理進(jìn)行進(jìn)一步完善外，在宏觀尺度上還需要發(fā)展超大尺度（洲或全球尺度）水文模型，在方法上同時(shí)發(fā)展非率定的水文模型，從而可以更好地實(shí)現(xiàn)與GCMs的對接或者是嵌套進(jìn)地球系統(tǒng)模式當(dāng)中；

4）當(dāng)前氣候模式與水文模型的連接方法，絕大多數(shù)都是單向連接，而真實(shí)的水文過程和氣候系統(tǒng)是相互作用、相互影響的，氣候變化會對陸面水文變量產(chǎn)生影響，同時(shí)陸面的水文過程的改變也會影響到氣候系統(tǒng)。真實(shí)的地球系統(tǒng)中大氣圈、水圈、巖石圈和生物圈之間的關(guān)系是錯(cuò)綜復(fù)雜的。未來研究有望實(shí)現(xiàn)氣候模式和水文模型的雙向耦合，同時(shí)加強(qiáng)水文過程、氣候系統(tǒng)與地表其他圈層的耦合研究，開發(fā)出物理機(jī)制更加完備的地球系統(tǒng)模式。

5）非一致性（或非穩(wěn)定性）問題。無論降尺度方法還是水文模型，都需要使用歷史觀測數(shù)據(jù)來率定模型參數(shù)，并將這一套參數(shù)應(yīng)用到未來。而全球氣候系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)生了變化，歷史時(shí)期的參數(shù)應(yīng)用到未來的氣候變化預(yù)估或氣候變化影響研究當(dāng)中是否合適，仍然是一個(gè)問題。當(dāng)前有大量的文獻(xiàn)研究非一致性問題，但是并沒有一個(gè)系統(tǒng)的完整的方法來解決這個(gè)問題。

6）不確定性問題。如何量化并減小氣候變化及其影響研究的不確定性，一直是水文氣象學(xué)家力圖解決的問題，但是目前并沒有很完整的方法來量化不確定性。而不確定性的根源仍然是對水文過程和氣候系統(tǒng)的機(jī)制理解不夠完善，想要減小不確定性，需要從根源入手。

7）氣象水文監(jiān)測站網(wǎng)有待進(jìn)一步完善。研究表明，受多種因素的影響，全球可用的氣象水文站點(diǎn)的數(shù)量近20年在急劇減少，況且在海洋、高山和極地地區(qū)本身的站點(diǎn)就稀少，這對水文模擬和氣候變化研究來講是相當(dāng)不利的。近些年，隨著遙感水文的興起，利用衛(wèi)星遙感影像來獲取地表的水文信息成為了現(xiàn)實(shí)，這大大地提高了可用的氣象水文信息量，但是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性問題仍需進(jìn)一步完善。歐美2022年即將啟動的SWOT（The Surface Water Ocean Topography）計(jì)劃，有望提供大多數(shù)研究者們需要的地表水變量。

8）全球突發(fā)性事件以及大國的重大氣候決策對氣象水文的影響有待進(jìn)一步研究。例如，2019年底至今席卷全球的新冠肺炎疫情；2020年11月4日美國正式退出《巴黎協(xié)定》；以美國特朗普政府為代表的逆全球化浪潮；單邊主義、宗教沖突、恐怖主義等社會問題。這些相關(guān)的全球問題，不管是對人類社會還是自然生態(tài)系統(tǒng)都會產(chǎn)生一定的影響，如何量化這些因素對氣候和水文的影響，以及如何在未來的氣候變化情景中考慮這些因素，仍然是當(dāng)前或以后需要進(jìn)一步研究的科學(xué)問題。