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        基于CORDEX區(qū)域氣候模式的大渡河流域徑流模擬

        2022-09-02 08:57:26潘張榕郭軍紅付正輝王書航
        人民珠江 2022年8期
        關(guān)鍵詞:最低溫度大渡河徑流

        潘張榕,郭軍紅,付正輝,王書航,李 薇,陳 卓,卿 會(huì)

        (1.華北電力大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,北京 102206;2.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院,湖泊水污染治理與生態(tài)修復(fù)技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室,國(guó)家環(huán)境保護(hù)湖泊污染控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100012)

        IPCC第五次報(bào)告指出,在大部分未來情景下地球地表溫度將會(huì)上升[1]。在未來,高溫天數(shù)將可能增加,熱浪發(fā)生頻率也隨之增加,持續(xù)時(shí)間也將有可能變得更長(zhǎng)[2]。對(duì)于水循環(huán)來說,未來降水量的時(shí)空變化仍然是不均勻的[3]。在全球氣候變暖的趨勢(shì)下,未來雨季與旱季、干旱地區(qū)與濕潤(rùn)地區(qū)的降水差異將會(huì)更大,極端降水與極端溫度的發(fā)生頻率也會(huì)隨之增加。中國(guó)水資源時(shí)空分布不均,在氣候變化的大背景下,受暴雨、洪澇、干旱等氣候的影響,流域內(nèi)徑流波動(dòng)較大,因此有必要對(duì)流域徑流進(jìn)行模擬預(yù)測(cè),以防范危險(xiǎn)[4]。水資源的合理高效開發(fā)利用需要對(duì)流域進(jìn)行水文建模研究,利用先進(jìn)的水文預(yù)報(bào)理論與方法,為水資源的合理優(yōu)化配置提供科學(xué)的理論支撐,從與氣候變化的聯(lián)系上看,進(jìn)行未來水文預(yù)報(bào)研究也有利于減少極端氣候造成的水旱災(zāi)害損失,盡可能地規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

        目前,徑流模擬主要是利用水文模型,而水文模型的驅(qū)動(dòng)一般需要?dú)庀髼l件的支持,如降水、最高溫度、最低溫度、風(fēng)速、輻射、濕度等氣象數(shù)據(jù)[5]。對(duì)于未來水文預(yù)報(bào)研究,同樣需要未來氣象條件的支撐。因此,如何提供較為準(zhǔn)確的未來氣象條件成為了制約未來水文預(yù)報(bào)精確度的一個(gè)重要因素。隨著氣候研究的不斷深入,氣候模式能產(chǎn)出高精度的氣象數(shù)據(jù),這為水文模型的運(yùn)轉(zhuǎn)提供了強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)。針對(duì)未來徑流的預(yù)測(cè)研究,有的學(xué)者在假設(shè)情景下研究未來的徑流量變化趨勢(shì)[6-7],除了假設(shè)情景,更多的學(xué)者基于IPCC的未來情景模式來進(jìn)行相關(guān)研究。常用的典型濃度路徑RCP情景是根據(jù)2100年輻射強(qiáng)迫水平來命名的,根據(jù)強(qiáng)迫水平的高低,可以分為極低強(qiáng)迫水平的緩解情景(RCP2.6)、2個(gè)中等穩(wěn)定情景(RCP4.5、RCP6)和1個(gè)非常高基線情景模式(RCP8.5)[8]。在未來情景的基礎(chǔ)上,Joseph等[9]對(duì)美國(guó)新澤西州內(nèi)2個(gè)流域的校準(zhǔn)水文模型的模擬流量進(jìn)行偏差校正,通過統(tǒng)計(jì)降尺度縮小GCMs的誤差,對(duì)歷史及未來2041—2099年徑流進(jìn)行模擬預(yù)報(bào)。Tariku等[10]在RCP2.6和RCP8.5情景下,利用3種水文模型,在GCMs驅(qū)動(dòng)下,驗(yàn)證了模型在藍(lán)尼羅河流域的適用性。Qiu等[11]利用SWAT水文模型和5個(gè)降尺度GCMs(GeneralCirculation Model),分別在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,研究氣候變化率對(duì)未來密云水庫區(qū)水質(zhì)的影響,并依據(jù)預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)流域進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。Holtzman等[12]研究了WRF區(qū)域氣候模式與MP陸面模式耦合的能力,結(jié)果表明,在適當(dāng)物理參數(shù)下,氣候和陸面耦合模型可以用來研究氣候變化對(duì)庫區(qū)徑流的影響。

        目前的研究中,很多學(xué)者采用GCM的未來氣候變化情景數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)水文模型,但GCM的空間分辨率粗糙,在區(qū)域或局地尺度上模擬效果不佳。也有在GCM基礎(chǔ)上使用RCM區(qū)域氣候模式來提高空間分辨率,但往往使用單一的RCM,忽視了不同物理模型帶來的未來不確定性問題。聯(lián)合區(qū)域降尺度試驗(yàn)(Coordinated Regional Downscaling Experiment,CORDEX)中的高分辨率區(qū)域氣候模式已被廣泛用于評(píng)估未來氣候變化趨勢(shì),具有分辨率高、模式數(shù)據(jù)齊全等優(yōu)點(diǎn)。如蔡文君等[13]基于CORDEX數(shù)據(jù)集3套區(qū)域氣候模式降水和溫度數(shù)據(jù),驅(qū)動(dòng)SWAT模型探討氣候變化對(duì)碧流河流域未來徑流變影響,認(rèn)為可以解決徑流不確定性問題。Guo等[14]研究5套CORDEX區(qū)域氣候模式在青藏高原地區(qū)的模擬能力,證明可以解決分辨率低的問題。因此,本文基于CORDEX數(shù)據(jù)集下的6套區(qū)域氣候模式集合,驅(qū)動(dòng)SWAT水文模型,探討氣候變化對(duì)未來大渡河流域的徑流影響。

        1 數(shù)據(jù)和方法

        1.1 研究區(qū)域概況

        大渡河發(fā)源于四川省內(nèi)果洛山南麓,以瀘定和樂山市銅街子劃分上中下游,最后匯入岷江,是岷江最大的支流。大渡河流域面積7.74×104km2,年均徑流量60.3 m3/s。除此以外,大渡河流域四面環(huán)山,海拔高,流域年降水量在800 mm左右,年內(nèi)降水主要集中在5—10月[15]。流域面積寬闊,植被條件良好,降水豐富、冰山積雪,具有極高的水電開發(fā)潛力。

        1.2 數(shù)據(jù)

        所涉及到的數(shù)據(jù)包括大渡河流域數(shù)字高程數(shù)據(jù)(Digital Elevation Model,DEM)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤類別數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和徑流數(shù)據(jù)。其中,DEM數(shù)據(jù)為地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)SRTMDEMUTM 90M分辨率數(shù)據(jù);土地利用數(shù)據(jù)為2000年中國(guó)土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),分辨率為1 km,來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)云平臺(tái);土壤數(shù)據(jù)為世界土壤數(shù)據(jù)庫( HWSD V1.1) ,來源于寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心,分辨率為1 km[15]。氣象數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng),選用大渡河境內(nèi)2個(gè)氣象站點(diǎn)(樂山站和峨眉山站)1970—2005年逐日降水、最高溫度和最低溫度數(shù)據(jù)作為SWAT模型的觀測(cè)數(shù)據(jù)輸入。水文數(shù)據(jù)為銅街子站點(diǎn)的1970—2005年的年徑流數(shù)據(jù),用于模型的參數(shù)率定和驗(yàn)證以及之后對(duì)徑流變化的分析中。未來氣象數(shù)據(jù)為CORDEX集氣象數(shù)據(jù)。本研究將使用由CNRM-CERFACS-CNRM-CM5、ICHEC-EC-EARTH、MOHC-HadGEM2-ES和MPI-M-MPI-ESM-CR邊界條件驅(qū)動(dòng)的CCLM5-0-2和REMO2015區(qū)域氣候模式進(jìn)行未來氣候研究,相關(guān)模式見表1。大渡河流域水系及氣象水文站點(diǎn)見圖1。

        表1 CORDEX數(shù)據(jù)集

        圖1 大渡河流域地形

        1.3 研究方法

        1.3.1SWAT模型及評(píng)價(jià)方法

        SWAT(Soil and Water Access Tool)模型由美國(guó)農(nóng)業(yè)部開發(fā),是比較常用的半分布式水文模型,可以實(shí)現(xiàn)中長(zhǎng)尺度的模擬,如大型流域的徑流模擬、土地利用管理、水環(huán)境評(píng)估、水質(zhì)模擬等領(lǐng)域[17]。

        通過SWAT模型指出在校準(zhǔn)和驗(yàn)證過程中對(duì)流量影響最大的重要參數(shù)的方法稱為靈敏度分析。為了對(duì)SWAT的模型參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證,使用專門進(jìn)行SWAT模型率定和驗(yàn)證的SWAT-CUP軟件[18],以1970—1974年為預(yù)熱期,1975—2000年為率定期,2001—2005年為驗(yàn)證期,進(jìn)行參數(shù)率定,選用Sufi2不確定性分析算法進(jìn)行SWAT模型參數(shù)率定[19]。

        對(duì)于SWAT模型率定結(jié)果,一般選用納什效率系數(shù)(NSE)和決定系數(shù)R22個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行評(píng)估,NSE反映的是模擬徑流與觀測(cè)徑流的吻合程度,NSE越接近1證明吻合程度越高,R2代表模擬值與觀測(cè)值的相關(guān)程度,其值越接近1證明相關(guān)性越高。同時(shí),為了評(píng)估模擬值的可信度,又新增了相誤差指標(biāo)對(duì)率定結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。NSE、R2和RE計(jì)算式分別為:

        (1)

        (2)

        (3)

        式中Qo——實(shí)際觀測(cè)徑流值,m3/s;Qavg——實(shí)際觀測(cè)徑流的平均值,m3/s;Qs——模擬徑流值,m3/s;Qs,avg——模擬徑流的平均值,m3/s。

        當(dāng)NSE、R2均大于0.5時(shí),可以認(rèn)為模型能夠較好地體現(xiàn)出研究區(qū)的徑流過程[20]。

        1.3.2逐步聚類算法

        由于CORDEX數(shù)據(jù)集中的區(qū)域氣候模式本身帶有不確定性誤差,因此在用區(qū)域氣候模式氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT水文模型之前,需要先對(duì)模式誤差進(jìn)行校正。本文先采用逐步聚類算法(Stepwise Cluster Analysis,SCA)對(duì)模式歷史誤差進(jìn)行校正,并判斷校正結(jié)果,在滿足校正要求的基礎(chǔ)上對(duì)未來氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差修正[21]。

        SCA法采用1970—2000年的歷史氣象數(shù)據(jù)作為觀測(cè)值,CORDEX數(shù)據(jù)集作為模擬值,在SCA的基礎(chǔ)上建立觀測(cè)值與模擬值之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。基于SCA訓(xùn)練的對(duì)應(yīng)關(guān)系,輸入CORDEX數(shù)據(jù)集2001—2005年氣象數(shù)據(jù),通過比較SCA輸出校正值與實(shí)際觀測(cè)值之間的誤差,判斷SCA算法對(duì)CORDEX數(shù)據(jù)集模式數(shù)據(jù)的校正水平。假定未來氣候變化規(guī)律依然遵循以上訓(xùn)練關(guān)系,以未來不同情景下的模式數(shù)據(jù)作為輸入,即可得到未來不同情景下校正的“觀測(cè)值”。技術(shù)路線見圖2。

        圖2 技術(shù)路線

        2 結(jié)果與討論

        2.1 氣候模式的校準(zhǔn)

        2.1.1歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證

        采用SCA方法對(duì)歷史時(shí)期(1970—2000年)CORDEX的6個(gè)RCM數(shù)據(jù)進(jìn)行了校正。將6種GCM驅(qū)動(dòng)的區(qū)域氣候模式數(shù)據(jù)作為大尺度預(yù)報(bào)因子(X)的輸入,以同期氣候站的實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)作為區(qū)域小尺度預(yù)報(bào)變量(Y)的輸入,建立X與Y的函數(shù)關(guān)系,進(jìn)行樣本訓(xùn)練。從圖3、表2可以看出,逐步聚類算法可以較好地校正降水量的偏差,經(jīng)校正后的降水量,與實(shí)際觀測(cè)值較為接近。結(jié)果也表明,逐步聚類算法極大地降低了粗分辨率氣候模式結(jié)果的誤差。

        a)月均降水量

        b)月均降水量誤差

        表2 CORDEX模式歷史降水量校正效果對(duì)比 單位:mm

        同理,從圖4、5和表3、4中可以看出,經(jīng)過SCA校正過的月均最高溫度和最低溫度準(zhǔn)確度均有了顯著提升。最高和最低溫度校正數(shù)據(jù)誤差較小,其中,最低溫度的校正效果最好,誤差基本穩(wěn)定在5℃以內(nèi)。綜上所述,采用的SCA方法可以有效降低CORDEX數(shù)據(jù)集的誤差,并可將修正后的未來氣象條件用于驅(qū)動(dòng)SWAT模型生成不同氣候排放情景下的徑流。

        a)月均最高溫度

        b)月均最高溫度誤差

        a)月均最低溫度

        b)月均最低溫度誤差

        表3 CORDEX模式歷史月均最高溫度校正效果對(duì)比 單位:℃

        表4 CORDEX模式歷史月均最低溫度校正效果對(duì)比 單位:℃

        2.1.2未來氣候變化

        為了減少單個(gè)模式帶來的不確定性問題,采用校正后的6個(gè)區(qū)域氣候模式均值分析大渡河流域未來降水和溫度的變化趨勢(shì)。從圖6中可以看出,相對(duì)于基準(zhǔn)期2001—2205年,在RCP4.5和RCP8.5情景下,未來年降水量將有小幅增加(小于200 mm),且RCP8.5情景下的降水量不確定性更大。

        a)RCP4.5

        b)RCP8.5

        年最高溫度和最低溫度變化趨勢(shì)見圖7、8,在2種情景下,未來年均最高溫度和最低溫度均高于基準(zhǔn)期,且在2030—2065年呈現(xiàn)增加的趨勢(shì),RCP8.5情景下的增加趨勢(shì)比RCP4.5情景下的明顯。在RCP8.5情景下,未來溫度的變化將會(huì)更加劇烈,說明高排放情景下的氣候變化具有更多的不確定性。

        a)RCP4.5

        b)RCP8.5

        同理,在2種情景下,未來年均最低溫度的變化趨勢(shì)見圖8,從圖8中可以看出,未來年均最低溫度變化趨勢(shì)與年均最高溫度高度一致,同樣是高于基準(zhǔn)期溫度且逐步上升,在RCP8.5情景下不確定性變化更大。

        a)RCP4.5

        b)RCP8.5

        綜上,未來大渡河流域內(nèi)降水量相對(duì)基準(zhǔn)期會(huì)有所增加,年最高最低氣溫相對(duì)于基準(zhǔn)期也呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。因此21世紀(jì)中葉以后,氣候的不確定性將會(huì)增大,流域內(nèi)氣溫最高和最低氣溫的變化幅度較大,RCP8.5情景下各模式間不確定性較大。

        2.2 水文模型的校準(zhǔn)與驗(yàn)證

        在SWAT-CUP中,使用SUFI算法對(duì)SWAT模擬結(jié)果進(jìn)行參數(shù)率定。以1970—1974年為預(yù)熱期,選取1975—2005年31年的年實(shí)測(cè)徑流數(shù)據(jù),對(duì)SWAT模擬徑流進(jìn)行參數(shù)率定。從相關(guān)系數(shù)來看(表5),銅街子水文站總體模擬結(jié)果的相關(guān)性非常好,模擬期和驗(yàn)證期R2均大于0.8,表明模型模擬結(jié)果和實(shí)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性很好。率定期和驗(yàn)證期的納什系數(shù)均大于0.6,滿足模型模擬要求。從相對(duì)誤差來看,率定期和驗(yàn)證期絕對(duì)誤差分別為 0.69%、5.91%,說明模擬值可信度較高。綜上所述,該模型可以應(yīng)用于大渡河流域年尺度的徑流模擬中(圖9)。

        表5 大渡河銅街子水文站年徑流模擬結(jié)果評(píng)價(jià)

        2.3 未來徑流模擬

        以率定好的SWAT模型為基礎(chǔ),將校正后的2030—2065年逐日降水、最高溫度和最低溫度數(shù)據(jù)作為氣象條件輸入SWAT模型,預(yù)測(cè)大渡河流域未來不同RCP氣候情景下的年徑流變化情況(圖10)。

        結(jié)果顯示,未來大渡河流域的年徑流整體呈增加的趨勢(shì),且RCP8.5情景下的變化幅度要大于RCP4.5,徑流變化峰值點(diǎn)與降水、氣溫的峰值點(diǎn)一致。2050年以后,大渡河流域徑流量明顯增加,發(fā)生洪水災(zāi)害的概率也將顯著增加,同時(shí),在2種情景下,2050年之后基于不同模式數(shù)據(jù)輸出的徑流波動(dòng)也明顯增大,說明在21世紀(jì)中期,徑流不確定也將顯著增加,因此對(duì)大渡河流域未來水資源的預(yù)測(cè)和管理就顯得尤為重要。在大渡河流域,未來氣溫的上升將導(dǎo)致水資源蒸發(fā)速率的增加,但在這2種情景下,流域徑流未來仍將呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。除了降水補(bǔ)償外,還有一些因素可能會(huì)對(duì)該流域徑流產(chǎn)生影響。一方面,盆地上游以降雪為主,積雪期較長(zhǎng),氣溫升高會(huì)使冰雪融化速度加快,導(dǎo)致大渡河流域徑流量增加[22]。另一方面,大渡河流域植被覆蓋度高,對(duì)氣候變暖具有較強(qiáng)的調(diào)節(jié)能力,能有效減弱蒸發(fā)損失[23]。

        圖9 大渡河銅街子水文站年徑流模擬結(jié)果

        a)RCP4.5

        b)RCP8.5

        3 結(jié)語

        基于CORDEX區(qū)域氣候模型,對(duì)大渡河流域2035—2065年的降水量、最高氣溫和最低氣溫進(jìn)行了模擬。采用逐步聚類分析方法對(duì)CORDEX數(shù)據(jù)集進(jìn)行校正,利用SWAT水文模型對(duì)大都河流域未來徑流進(jìn)行模擬。

        a)使用逐步聚類算法對(duì)6種CORDEX數(shù)據(jù)集RCM進(jìn)行偏差校正,校正后的結(jié)果與歷史實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)在年尺度上降水、日最高溫度和最低溫度的校正效果較好,證明SCA算法在氣象數(shù)據(jù)校正應(yīng)用上具有一定的適用性,但是對(duì)于降水?dāng)?shù)據(jù),SCA算法會(huì)增加年內(nèi)各季節(jié)間降水量的誤差。

        b)在氣候變化背景下,未來2030—2065年大渡河流域的年降水量基本穩(wěn)定,但對(duì)比基準(zhǔn)期來說年降水量會(huì)有所增加。日最高溫度與最低溫度相對(duì)基準(zhǔn)期來說也會(huì)增加,但是在研究年限內(nèi)依然會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。對(duì)于降水和溫度,在RCP8.5情景下的不確定性均大于RCP4.5情景,且2種情景下21世紀(jì)中期之后變化不確定性均有所增加。

        c)與基準(zhǔn)期相比,大渡河流域2035—2065年年徑流量總體上呈增加趨勢(shì)。21世紀(jì)中期以前,徑流變化不明顯,之后2種情景下的徑流量都呈顯著增加趨勢(shì),且徑流變化不確定性也會(huì)顯著增加。流域徑流變化不僅受降水量的影響,還受冰山融雪及植物蒸散發(fā)的影響。

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