孫鳳華 劉鳴彥 翟晴飛

(1.中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所,遼寧 沈陽 110166； 2.沈陽區(qū)域氣候中心，遼寧 沈陽 110166； 3.遼寧省人工影響天氣辦公室，遼寧 沈陽 110166)

引言

遼河流域(遼寧境內)集中分布著一些工業(yè)發(fā)達人口密集的大中型城市，水資源需求量巨大。同時，遼河流域也屬于水資源欠缺地區(qū)，特別是處于遼寧境內的遼河中下游地區(qū)水資源缺乏更為嚴重。由于水資源量遠遠滿足不了巨大的需求量，供需矛盾十分突出。遼河流域降水季節(jié)分布嚴重不均，由于降水量主要集中于7—8月，造成主汛期大量棄水，非主汛期水量不足或嚴重缺乏，總水量不能充分利用?，F(xiàn)有研究表明[1-3]，在氣候變暖背景下，遼河流域的降水總量變化雖然不大，但時空分布不均勻性有非常明顯的加劇趨勢，科學調配和利用水資源也是不容忽視的問題。

氣候變暖的直接效應是水文循環(huán)的強度將加強，氣候因素對水資源的影響是通過氣候因子(如降水、氣溫等)的時空變化導致水文循環(huán)的變化而產生的，通過影響水文循環(huán)中的各個環(huán)節(jié)而實現(xiàn)水文變量發(fā)生變化，從而引起水資源在時空上的重新分配。20世紀60年代以來，總降水量變化雖然變化不大，但具有明顯的階段性變化，降水日數(shù)也明顯減少[4-7]。在這種變化背景下，更易出現(xiàn)高強度的集中降水和長時間持續(xù)無降水等極端事件，這意味著可能會引發(fā)更多、更嚴重的洪澇和干旱災害，為人民的生產生活帶來不利影響。

研究表明[6-7]，全球氣候變暖在未來仍會持續(xù)或加劇，從而對水資源總量及分布產生影響，帶來更多水資源供需問題。此外，還有一些研究工作認為，區(qū)域較小的降水變化百分率,可以引起很大的徑流和水資源總量變化,即氣候變化所產生的水文效應是不可忽略的,且這種效應存在較大的地域差異。國家“九五”科技攻關項目關于流域徑流對氣候變化敏感性試驗分析表明，徑流變化最為敏感的地區(qū)為半濕潤半干旱氣候區(qū)[8-11]，而遼河流域正處于這一區(qū)域中。因此，開展氣候變化對遼河流域水資源影響評估研究，將有利于進一步了解氣候變化對該流域水資源已經產生了哪些影響和未來可能繼續(xù)產生哪些影響，為應對和調控氣候變化產生的水資源問題、為實施宏觀決策和合理開發(fā)利用水資源提供更充分、全面的科學依據(jù)及氣象保障服務。

由于受地形地貌及水汽來源的影響，水資源分布及變化存在明顯的地域差異，對氣候變化的敏感程度也不相同,針對遼河流域開展氣候變化對徑流影響評估預估研究非常必要。采用近1961—2020年的氣象、水文觀測數(shù)據(jù)和氣候變化未來情景模式預估數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計模型和水文模式建立了不同時間尺度下氣候變化與徑流量之間的關系，應用針對遼河流域修正和率定后模型，開展氣候變化對徑流影響預估和評估研究。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域及使用數(shù)據(jù)

使用的數(shù)據(jù)主要包括氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、氣候模式預估數(shù)據(jù)和水文模型需要輸入的地表環(huán)境數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)為遼河流域內12個氣象站(表1)1961—2020年的逐日降水量、平均氣溫、最高氣溫及最低氣溫等，數(shù)據(jù)來源于遼寧省氣象信息中心；水文數(shù)據(jù)選擇與氣象數(shù)據(jù)同期的鐵嶺水文站的流量數(shù)據(jù)，鐵嶺水文站地處遼河中游，地理位置為123°50′E、42°20′N，集水面積為120764 km2,是國家重點水文站，也是遼河流域的主要控制站，水文觀測數(shù)據(jù)來源于遼寧省水利廳和中華人民共和國水文年鑒遼河分冊；氣候變化預估數(shù)據(jù)采用RegCM4區(qū)域氣候模式1980—2098年預估數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.25°×0.25°，數(shù)據(jù)來源于國家氣候中心；HBV水文模型輸入的數(shù)據(jù)均來自國家氣候中心，包括30 m分辨率的流域數(shù)字高程模型(Digital Elevation Mode，DEM)數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、河流水系數(shù)據(jù)及土壤持水力數(shù)據(jù)。

表1 選用的12個氣象站信息

1.2 分析方法

對于年尺度分析，基于以往發(fā)表的關于年平均徑流、年平均潛在蒸散發(fā)量、年平均降水量之間的關系方面的研究成果分析，年尺度氣候變化與年平均徑流的關系，由于時間尺度問題，選用合適的經驗統(tǒng)計模型建立的兩者之間的相關關系可能會得到更好的效果。

利用前人研究建立的經驗方程[12-13]，經實際觀測到的歷史氣象和水文數(shù)據(jù)率定模型參數(shù)，建立了年尺度氣候變化對遼河流域徑流量影響的關系模型。設定氣候變化條件，應用模型進行不同假定氣候變化條件下的徑流量變化，進行氣候變化對遼河流域徑流影響敏感性試驗分析。經驗方程為:

R=P＊exp(-1.2×1010× exp(-4620/(273.15+T))/P)

(1)

上式求導后得到：

dR=exp(-PET/P)*[1+PET/P]*dP-[5544×1010*exp(-PET/P)*exp(-4620/Tk)*Tk-2]*dTk

(2)

式(1)—式(2)中,R為年平均徑流，單位為mm；P為年降水量，單位為mm；PET為年潛在蒸發(fā)散量，單位為mm；Tk=273.15+T，T為年平均氣溫，單位為℃。dP、dTk、dR分別為年降水、年平均氣溫和徑流的變化量。

對于日尺度分析，采用HBV-D水文模型進行試驗分析。HBV-D水文模型是由德國波茨坦氣候影響研究所Krysanova博士在瑞典國家水文局研制的半分布式概念性模型基礎上改進的水文模型[14-18]。模型主要過程如圖1所示。

圖1 HBV-D水文模型主要過程

HBV-D水文模型除需要輸入氣象、水文數(shù)據(jù)，還需要輸入描述地表狀況的數(shù)據(jù)，如分析范圍內的土地利用狀況數(shù)據(jù)，數(shù)字高程數(shù)據(jù)，河流水系數(shù)據(jù)及土壤持水力能力數(shù)據(jù)等。模型由4個模塊組成，它們是積雪融雪模塊、土壤含水量模塊、響應模塊和匯流模塊[19-21]。

2 結果分析

2.1 遼河流域氣候變化特征

遼河流域內無冰川融雪，氣溫對徑流量的影響方式是通過影響流域總蒸散量而使得流量發(fā)生改變。由圖2可知，對過去近60 a來長期歷史觀測數(shù)據(jù)分析表明，遼河流域氣候變暖趨勢較為明顯，基本為持續(xù)性增溫過程，增暖率為0.28 ℃/10 a，通過了α=0.05的顯著性水平檢驗。每10 a平均氣溫也為逐步增高趨勢(圖2b)，20世紀80—90年代增溫幅度最高，達到0.53 ℃。20世紀90年代至21世紀00年代增溫幅度最小，僅為0.09 ℃。最寒冷的20世紀60年代平均氣溫為7.23 ℃，而最溫暖年代的平均氣溫達到8.52 ℃，兩者差值達到了1.29 ℃?？傮w為早期保持較低溫度，在經過90年代較大幅度增溫后，又一直維持著較高溫度。最近10 a(2011—2020年)平均氣溫為8.52 ℃，為近60 a來氣溫最高值，這種增溫趨勢應得到人們的關注及相關部門的重視。

圖2 1961—2020年平均氣溫年際變化(a)和年代際(b)差異

大氣降水是遼河流域徑流的根本來源，降水量的大小及其時空分布基本決定了流域徑流量的大小及其時空分布。由圖3可知，遼河流域降水變化與氣溫變化不同，沒有明顯的增加或減少趨勢，未通過α=0.05的顯著性水平檢驗，但存在多—少交替的階段性變化。年代際變化表現(xiàn)出少—多—少—多的周期變化，21世紀00年代為降水最少時期，年降水量為596.9 mm；70年代為降水最多時期，年降水量為628.2 mm。最近20 a由降水最少階段進入降水次多階段，年降水量達到622.9 mm，接近降水最高時期降水量。若能保持這種變化趨勢，對于水資源較為短缺的遼河流域來說，則是一個較為有利的轉變。

圖3 1961—2020年降水年際變化(a)和年代際(b)差異

2.2 不同尺度下徑流量對降水量的響應

以上分析給出了遼河流域氣候變化歷史背景，氣候變化對徑流量的影響則是人們更為關心的問題。降水量與徑流量關系密切，降水量的大小與時空分布對徑流量的大小及時空分布起主要的、決定性的作用，兩者之間有顯著的正相關關系。但對于不同時間尺度，兩者之間的關系也不相同。為對兩者之間的關系做出較為客觀、準確的評估，需根據(jù)研究尺度選取不同的分析方法?；诖耍x取日尺度和年尺度對兩者之間關系進行分析。

在年尺度上，對實測年徑流量與遼寧省內各氣象站同期實測年降水量進行的相關分析表明，遼河流域徑流量與中部和東部地區(qū)年降水量相關較好，這一區(qū)域相關系數(shù)基本為0.6以上。在年際尺度上，降水量與徑流量存在同步顯著相關，滯后相關不明顯。

在日尺度上，主要選取小雨、中雨和大雨三個等級，分析日降水量與同日、次日、第三日和第四日的日流量的相關性。分析表明，日降水與同日徑流量無顯著相關，原因可能是還沒有完成降水的匯流過程；在所有三個等級日降水量與降水發(fā)生后第二日流量相關系數(shù)最高，降水匯流時間應是1—2日；在大雨等級時，日降水與滯后1—3日徑流量相關系數(shù)均高于其他降水等級，此時與次日徑流相關系數(shù)最高達到了0.85。與隨后的第三、第四日徑流的相關系數(shù)逐步降低。由以上分析可見，降水等級越高，降水量與徑流量的相關程度越高，以降水量預測徑流量的可信度就會更高。

2.3 氣候變化及對徑流量影響評估

2.3.1 統(tǒng)計模型對氣候變化與徑流量關系的模擬

在年尺度上，遼河流域年平均徑流、年平均潛在蒸散發(fā)量、年平均降水量三者之間存在較好的相關關系，主要結論可參見作者前期發(fā)表的論文[29]，在此不再贅述。圖4更為直觀地展示了試驗結果，不論氣溫升高還是降低，降水與徑流量都有非常高的正相關關系，且在降水增減幅度較大時，徑流量會有呈降水2倍左右的增減幅度，徑流量對降水的響應具有放大效應。在降水減少和氣溫升高時，徑流量減少最為明顯，這種氣候變暖，降水減少導致徑流大幅度減少的氣候變化情景會對社會經濟發(fā)展產生最為不利的影響，也是節(jié)能減排，應對氣候變化最想避免的未來變化趨勢和情景。

圖4 模型模擬氣溫升高1 ℃(a)和降低1 ℃(b)時降水與徑流之間關系

2.3.2 水文模型對未來氣候變化情景下徑流量的變化模擬

應用經反復率定驗證調試后的本地化HBV水文模型，輸入CMIP5多模式集合輸出的氣溫與降水數(shù)據(jù)來驅動HBV水文模型[22-26]，對未來60 a(2021—2080年)遼河流域徑流量進行模擬。未來氣候變化預估試驗選用 IPCC 第五次評估報告推薦的RCP4.5 排放情景，該情景指CO2排放沒有超過目標水平在2100年后輻射強迫穩(wěn)定在4.5 W·m-2，是介于粗放與理想排放之間較為實際的一種排放情景。從圖5可見，未來RCP4.5情景下，氣溫為持續(xù)穩(wěn)定升高趨勢，降水量為略微增加趨勢，徑流為略微減少趨勢，但降水量和徑流量變化趨勢沒有溫度的變化趨勢明顯?？梢哉f，RCP4.5情景下這種氣候變化趨勢會加劇遼河流域水資源供應不足的現(xiàn)狀。

圖5 RCP4.5情景下2021—2080年氣溫(a)、降水(b)、徑流(c)預估結果

采用本地化水文模型對RCP2.6和RCP8.5排放情景下遼河流域徑流演變也進行了預估模擬(圖6)，做對比分析的模擬結果表明，未來RCP8.5較高排放情景下，氣溫升高趨勢最為明顯、降水為較為顯著增加的趨勢，未來徑流量增加趨勢相對較為明顯。在前期2020—2050年徑流增加很少，比RCP2.6情景增量還少，在2050年以后有較大幅度增加，表現(xiàn)出階段性不穩(wěn)定的增減特征；RCP2.6理想排放情景下，氣溫增加的幅度最小，降水基本沒有明顯的增減趨勢，未來徑流量也表現(xiàn)為無明顯增減趨勢，總體表現(xiàn)出較小幅度的增加—減少—增加的變化過程。

圖6 未來RCP2.6、RCP8.5情景下各年代遼河流域徑流量預估

3 結論與討論

(1)統(tǒng)計模型模擬試驗表明，在降水增加、氣溫降低的狀況下，徑流量增加最為明顯；反之，在降水減少、氣溫增高的狀況下，徑流量減少最為明顯。遼河流域存在明顯的較小降水變化百分率引發(fā)較大的徑流量變化的現(xiàn)象,氣候變化所產生的水文效應不容忽視。

(2)水文模型模擬結果表明，未來RCP8.5排放情景下氣溫升高趨勢最為明顯、降水為顯著增加的趨勢，未來徑流量也為顯著增加趨勢；RCP2.6排放情景下氣溫增加的幅度最小，降水基本沒有明顯的增減趨勢，未來徑流量也表現(xiàn)為無明顯增減趨勢；RCP4.5情景下，氣溫增加的幅度居中，降水為微弱增加趨勢，未來徑流量則為減少趨勢。高排放下會產生較為劇烈的氣候變化，并引起倍增的徑流變化，從而引發(fā)更多更強的極端事件，需關注和客觀評估未來氣候變化對水資源產生的可能利弊影響。

依據(jù)氣候模式輸出產品、應用水文模型開展氣候變化對水資源影響預估及評價是目前使用的主要方法。目前，氣候模式對未來情景下的氣候趨勢預估結果仍存在很大的不確定性，據(jù)此做出的氣候變化對徑流影響的預估結果也只是提供參考[27-30]。相信隨著氣候模式預估水平的提高及水文模型的不斷改進，不同排放情景下徑流的響應預估結果的可信度也會隨之改善。