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        不同氣候情景下和田河上游徑流變化

        2022-11-11 01:33:20尤揚李朋朋高云
        南水北調(diào)與水利科技 2022年4期
        關(guān)鍵詞:情景模式徑流量徑流

        尤揚,李朋朋,高云

        (1.河北工程大學(xué)園林與生態(tài)工程學(xué)院,河北 邯鄲 056038;2.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室,南京 210098)

        氣候變化已成為21世紀(jì)全球最重要的環(huán)境挑戰(zhàn)之一,氣候變化將進一步加劇人類對水資源需求的矛盾,而全球幾乎所有地區(qū)都將經(jīng)歷氣候變化對水資源系統(tǒng)的負面影響[1-2]。有關(guān)氣候變化對水文水資源影響的研究已十分廣泛[3-7],尤其是在人類活動較少的地區(qū),有研究[8-10]表明氣候變化是河川徑流變化的主要驅(qū)動因素。越來越多的證據(jù)表明研究變化環(huán)境[12-13]下水文循環(huán)過程成為眾多學(xué)者[14-16]關(guān)注的熱點之一。

        20世紀(jì)80年代以來全球氣候變化對新疆地區(qū)影響明顯,氣溫升高加快,許多河流徑流量增加,部分湖泊水位持續(xù)上升[17]。位于新疆南部荒漠區(qū)的和田河是高山冰雪融水與雨水混合補給的河流,且以冰川融水補給為主[18],氣候的變化必將引起其徑流量的改變。同時位于流域內(nèi)的和田綠洲的水源單一,其水資源主要來自和田河上游山區(qū),山區(qū)徑流的變化將直接影響社會經(jīng)濟活動,該地區(qū)主要因和田河而興,和田河徑流量的變化對于綠洲的穩(wěn)定發(fā)展至關(guān)重要,同時也會對流域下方的塔里木河供水及其生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生重要影響,因此研究變化環(huán)境下和田河徑流變化具有重要現(xiàn)實意義。

        和田河是塔里木河的3條主要支流之一。近年來很多研究者對塔里木河流域的徑流變化[19-33]、氣候變化[34-35]等問題進行了一系列的研究。其中一些研究[36]指出,和田河徑流量隨著溫度和降水量的增加而持續(xù)減少,其與塔里木河其他3個水源地(開孔河、阿克蘇河、葉爾羌河)呈現(xiàn)出相反的情況,但同時另有研究[38-39]指出,和田河徑流隨著溫度和降水量的增加呈現(xiàn)出增加趨勢。基于此,以和田河流域上游區(qū)域為研究對象,應(yīng)用趨勢分析方法分別研究降水、溫度、徑流自1980—2015年的變化趨勢以及降水、溫度對徑流的影響;利用Soil and water Assessment Tool(SWAT)模型對和田河上游徑流進行模擬,分析降水和溫度對和田河流域上游徑流的影響,并得出預(yù)設(shè)情景模式下和田河上游徑流情況,旨在為和田河流域的水資源配置和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)支持。

        1 氣候變化對上游徑流的影響

        1.1 研究區(qū)概況

        和田河上游為玉龍喀什河和喀拉喀什河,均為山岳區(qū),海拔高度為1 192~6 858 m,部分山峰終年冰雪覆蓋。玉龍喀什河集水面積21 231.90 km2,在其河流的出山口位置設(shè)有同古孜洛克水文站;喀拉喀什河集水面積14 581.90 km2,在其河流的出山口位置設(shè)有烏魯瓦提水文站。

        原始觀測數(shù)據(jù)來源為和田河上游出山口位置處的烏魯瓦提和同古孜洛克監(jiān)測站點,其中氣溫、降水以及徑流量的時間系列為1980—2015年,共計36 a。氣溫及降水?dāng)?shù)據(jù)個別年份出現(xiàn)缺測,由和田氣象站觀測值代替。徑流變化主要由氣象因素引起,而氣候變化對徑流的影響具有多樣性和復(fù)雜性,其主要是受降水以及氣溫的變化影響從而影響河流徑流的補給、蒸發(fā)等,故主要分析降水、氣溫對徑流的影響。

        1.2 氣候的變化特征

        1.2.1 溫度變化

        1980—2015年均溫度(T)線性變化趨勢見圖1。由圖1可知1980—2015年和田河流域上游年均氣溫變化率為0.31℃/10 a,且其年平均氣溫呈顯著增加趨勢(r=0.42>r0.05=0.33)。

        圖1 1980—2015年年均溫度線性趨勢Fig.1 Linear trend of annual mean temperature from 1980 to 2015

        經(jīng)5年滑動平均曲線分析,1980—1997年年平均氣溫基本穩(wěn)定,之后上升;同時從Mann-Kendall(M-K)突變檢驗見圖2來看,其UF和UB兩條曲線1993年出現(xiàn)交點,且交點在臨界線之間,表明交點對應(yīng)的時刻即1993年,便是突變開始的時間。

        圖2 1980—2015年年均溫度M-K檢驗Fig.2 M-K test of annual average temperature from 1980 to 2015

        1.2.2 降水變化

        1980—2015年年均降水(P)線性變化趨勢圖見圖3。由圖3可知,1980—2015年和田河流域上游年平均降水量變化率為16.5 mm/10 a,且其年平均降水呈顯著增加趨勢(r=0.34>r0.05=0.33)。

        圖3 1980—2015年年均降水線性趨勢Fig.3 Linear trend of annual mean precipitation from 1980 to 2015

        經(jīng)5年滑動平均趨勢分析,年平均降水量的增加趨勢開始于2002年左右;而由M-K突變檢驗(圖4)來看,其UF和UB兩條曲線2003年出現(xiàn)交點,且交點在臨界線之間,表明交點對應(yīng)的時刻即2003年便是突變開始的時間。

        圖4 1980—2015年年均降水M-K檢驗Fig.4 M-K test of annual average precipitation from 1980 to 2015

        1.3 氣候變化對徑流的影響

        1980—2015年年徑流量(R)線性趨勢見圖5。由圖5可知1980—2015年年平均徑流量呈增加趨勢,但增加趨勢不顯著(r=0.154<r0.05=0.256);和田河上游1980—2015年的近36年來年平均徑流量變化率約3.4億m3/10 a。此結(jié)果與呂繼強等[28]、周曉曦等[17]的研究結(jié)果基本一致。

        圖5 1980—2015年年徑流量線性趨勢Fig.5 Linear trend of annual runoff from 1980 to 2015

        1980—2015年年徑流的M-K突變檢驗見圖6。由圖6可知1985—2005年徑流量呈下降趨勢,而在2004年開始呈上升趨勢,突變點主要集中在2005年前后,同時由該圖也可以看出近10年來徑流量明顯增加。

        圖6 1980—2015年年均降水M-K檢驗Fig.6 M-K test of annual average precipitation from 1980 to 2015

        由以上分析可得,和田河年徑流在1980—2015年總體呈上升趨勢,特別是進入21世紀(jì)以來,氣溫升高導(dǎo)致冰川融雪加速,以及降水增加,都導(dǎo)致和田河徑流量的增加[38]。

        2 和田河上游SWAT模型建立

        2.1 和田河上游SWAT模型的建立

        本文對于不同來源的空間數(shù)據(jù),均經(jīng)過投影變換為統(tǒng)一的投影坐標(biāo)系統(tǒng)進行分析。由于研究區(qū)范圍不在同一個3度帶或6度帶上,故采用Albers投影,其相關(guān)參數(shù)見表1。

        表1 投影坐標(biāo)系統(tǒng)參數(shù)Tab.1 Projection coordinate system parameters

        數(shù)字高程(Digital Elevation Model,DEM)為SWAT模型數(shù)據(jù)庫中最為重要的空間數(shù)據(jù)資料,可用于計算一系列SWAT數(shù)據(jù)庫所需的參數(shù),其中包括流域河網(wǎng)水系的提取,子流域范圍的確定以及坡度、坡向的提取等。高程數(shù)據(jù)來自美國國家航空和航天局(NASA)(https://www.nasa.gov/),柵格精度為30 m×30 m。

        根據(jù)DEM數(shù)據(jù)進行子流域的劃分,指定流域的出口分別為上游河流的2個出山口同古孜洛克站和烏魯瓦提站,然后進行河網(wǎng)的劃分及相關(guān)參數(shù)的計算,最終將喀拉喀什河上游和玉龍喀什河上游研究區(qū)分別劃分為23個和27個子流域,見圖7。

        圖7 子流域劃分Fig.7 Sub-basin division map

        土地利用是SWAT模型的重要數(shù)據(jù)之一,土地利用變化導(dǎo)致土地覆被發(fā)生變化,從而影響降水的截留、下滲、蒸發(fā)等陸面水文過程及河道產(chǎn)匯流過程,進而影響流域出口斷面的流量過程。土地利用數(shù)據(jù)來自資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(RESDC)(http://www.resdc.cn),時間為2010年,柵格精度為30 m。根據(jù)土地利用數(shù)據(jù)建立適應(yīng)SWAT模型的土地利用類型索引表。

        由于研究區(qū)內(nèi)只有一個氣象站即和田站,因此采用SWAT模型中國大氣同化驅(qū)動數(shù)據(jù)集(the China meteorological assimilation driving datasets for the SWAT model)CMADSV1.1,數(shù)據(jù)集的空間分辨率為1/4°,時間分辨率為逐日,時間跨度為2008—2014年(http://westdc.westgis.ac.cn)??紤]到山區(qū)上游為冰川區(qū),因此將各子流域高程自動劃分為10類高程帶,并按高程帶加載冰川水體數(shù)據(jù),冰川數(shù)據(jù)來源為中國第2次冰川編目數(shù)據(jù)集(V1.0)。

        2.2 參數(shù)率定與驗證

        2.2.1 參數(shù)率定

        綜合考慮山區(qū)河流的典型水文過程,選取SWAT模型提供的與徑流模擬相關(guān)的26個參數(shù)進行校準(zhǔn)、驗證和敏感性分析。利用SWAT-CUP進行全局性敏感分析,根據(jù)全局性敏感分析(t-Stat值為敏感性程度,絕對值越大越敏感;P-Value值決定了敏感性的顯著性,越接近于0越顯著),并參考類似流域的徑流模擬研究,最終選取18個與雪過程、地下水、入滲、蒸發(fā)、土壤和盆地參數(shù)變化有關(guān)的參數(shù)。利用SUFI-2算法對本模型進行參數(shù)率定,通過迭代運算,得到本模型的最優(yōu)參數(shù),結(jié)果見表2。

        表2 模型參數(shù)率定取值Tab.2 Model parameter calibration value table

        2.2.2 模型驗證

        在模型驗證中,分別采用納什效率系數(shù)(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)、均方根誤差與標(biāo)準(zhǔn)差的比值RSR(ratio of root mean squared error to standard deviation)以及百分誤差(percentage of bias,PBIAS)來進行驗證。

        式中:Y i,obs表示第i月的觀測值,m3/s;Yi,sim為第i月的模擬值,m3/s。當(dāng)RSR≤0.7、NSE>0.5、PBIAS<25%時,模擬結(jié)果滿足要求;當(dāng)0.5<RSR≤0.6、0.65<NSE≤0.75和±10%<PBIAS≤±15%時,模擬結(jié)果好;當(dāng)RSR≤0.5、0.75<NSE≤1.0和PBIAS≤±10%時,模擬結(jié)果較好。

        分別以2009—2012年和2013—2014年作為模型的預(yù)熱期、校準(zhǔn)期和驗證期。烏魯瓦提水文站和同古孜洛克水文站月徑流模擬結(jié)果見圖8和表3。烏魯瓦提水文站月徑流的NSE、RSR、PBIAS在率定期分別為0.8、0.44和-9.8%,而在驗證期分別為0.80、0.44和-6.1%,證明模型模擬效果良好;同理,由表3可以看出同古孜洛克水文站月徑流模擬效果好。因此,建立的SWAT模型在和田河上游區(qū)域總體模擬效果較好,具有良好的應(yīng)用前景。

        圖8 月徑流率定期和驗證期模擬結(jié)果Fig.8 Simulation results of regular and verification period of runoff rate

        表3 模擬指標(biāo)結(jié)果Tab.3 Simulation index results

        2.2.3 溫度、降水對徑流的影響

        目前,用SWAT方法量化氣候變化對徑流的影響有2種方法:第1種為輸入溫室氣體濃度變化引起的氣候變化值;第2種方法為輸入降水和溫度的具體變化量。第2種方法應(yīng)用比較方便、廣泛,因此采用第2種方法,即直接輸入降水和溫度的特定增量情景來預(yù)估溫度和降水變化對徑流的影響。以2009—2011年的率定期間的降水量、最高溫度和最低溫度為基準(zhǔn),同時考慮到1980—2015年期間降水和氣溫線性趨勢分別上升了12.5%和0.3%,故設(shè)置6種情景研究氣候變化對徑流的影響。

        由表4知,和田河上游流域降水量發(fā)生變化(P+12.5%、P+10%和P-10%),其他參數(shù)不變,和田河徑流量(同古孜洛克和烏魯瓦提的總徑流量)將分別增加8.19%、6.45%和減少6.23%。同時,若和田上游流域溫度變化分別增加0.3℃、1℃和2℃,其他參數(shù)不變,和田河徑流量將分別增加1.96%、7.74%和12.99%,徑流增加主要為冰川融雪徑流。因此,降水和溫度變化均對和田河徑流產(chǎn)生影響:隨著降水的增加,以及溫度升高,和田河徑流量增加;隨降水減少,其徑流量減少。

        表4 降水、溫度變化對徑流的影響Tab.4 Effects of precipitation and temperature changes on runoff

        3 基于SWAT模型的上游徑流預(yù)測

        3.1 未來氣候預(yù)估

        CMIP5設(shè)置了4種典型排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5),使用了在中國表現(xiàn)較好的3個大氣環(huán)流模式見表5,其中包括了RCP4.5、RCP8.5排放情景下21世紀(jì)(2006—2100年)相關(guān)氣象因子數(shù)據(jù)。

        表5 氣候模式基本信息Tab.5 Basic information of climate model

        然而,氣候模式直接輸出結(jié)果存在著較大的系統(tǒng)性偏差。因此,在使用GCM氣候模式數(shù)據(jù)時,需進行降尺度處理。統(tǒng)計降尺度法利用多年的觀測資料建立大尺度氣候狀況(主要是大氣環(huán)流)和區(qū)域氣候要素之間的統(tǒng)計關(guān)系,并用獨立的觀測資料檢驗這種關(guān)系,最后再把這種關(guān)系應(yīng)用于全球氣候模式輸出的大尺度氣候信息,來預(yù)估區(qū)域未來的氣候變化情景(如氣溫和降水)。

        采用等距分位匹配法(the equidistant quantilebased mapping method)進行統(tǒng)計降尺度處理,基于氣候模式數(shù)據(jù)和實測氣象數(shù)據(jù)歷史基準(zhǔn)期的累積概率分布不同,組合調(diào)整未來預(yù)測期的氣候模式累積概率分布。利用和田河流域3個氣象站點(和田站、皮山站、于田站)的降水、氣溫等觀測資料,利用等距分位匹配法建立統(tǒng)計降尺度模型,對BCC_CSM1.1、HadGEM2-ES、MIROC-ESM-CHEM 3種氣候模式的RCP4.5和RCP8.5兩種排放情景下未來氣候模式數(shù)據(jù)進行降尺度,生成降尺度后的流域未來降雨、氣溫等氣象序列。

        圖9和圖10分別為各情景模式下2020—2090年和田河流域年均氣溫(T)和年降水(P)的預(yù)估值(圖中方程為各對應(yīng)模式下線性趨勢擬合方程)。由圖可知,在RCP4.5氣候情景下,BCC模式和HADG模式下2020—2090年和田河流域氣溫均呈上升趨勢,其氣溫上升幅度分別為0.2℃/10 a和0.4℃/10 a;降水也呈上升趨勢,其上升幅度為0.5 mm/10 a和0.2 mm/10 a;MIROC模式下氣溫和降水均呈下降趨勢,其降幅分別為0.4℃/10 a和0.4 mm/10 a。在RCP8.5氣候情景下,BCC、HADG、MIROC等3種模式下其氣溫和降水均呈現(xiàn)上升趨勢,其上升幅度分別為0.5℃/10 a、0.9℃/10 a、0.9℃/10 a和0.2 mm/10 a、0.6 mm/10 a、0.5 mm/10 a。

        圖9 各情景模式下2020—2090年氣溫預(yù)估Fig.9 Temperature projections under various scenarios from 2020 to 2090

        圖10 各情景模式下2020—2090年降水預(yù)估Fig.10 Precipitation projections for under each scenario model from 2020 to 2090

        以SWAT模型率定期2009—2011年的氣候值為基準(zhǔn)值,研究2021—2040年的溫度和降水變化情況,結(jié)果見表6。6種情景模式下2021—2030年的年均溫度較基準(zhǔn)期均升高,升高幅度在0.31~1.2℃,其中:在HADG_RCP8.5情景模式下溫度升幅最小,為0.31℃;而MIROC_RCP4.5情景模式下溫度升幅最大,為1.20℃。6種情景模式下2020—2030年的年降水量較基準(zhǔn)期變化幅度為-0.90%~2.53%,其中:MIROC_RCP8.5情景模式下年水量減少最大,為-0.90%;而BCC_RCP8.5情景模式下降水量增加最大,為10.9%。

        表6 和田河流域2021—2030年及2031—2040年溫度、降水變化情況Tab.6 Temperature and precipitation changes in the Hotan River Basin from 2021 to 2030 and 2031 to 2040

        3.2 不同情景模式下的徑流預(yù)測

        根據(jù)建立的6種未來氣候情景模式,利用SWAT模型對這些情景下的和田河上游2021—2040年的流量進行預(yù)測,結(jié)果見表7。由表7可知,相較基準(zhǔn)期,和田河流域上游年均徑流量在2021—2030年以及2031—2040呈增加趨勢。2021—2030年,6種情景中BCC_RCP8.5情景年均徑流量預(yù)估值最大,為56.76億m3;HADG_RCP8.5情景下年均徑流量預(yù)估值最小,為51.25億m3。2031—2040年,6種情景中MIROC_RCP4.5情景下年均徑流量預(yù)估值最大,為60.08億m3;BCC_RCP4.5情景下年均徑流量預(yù)估值最小,為53.06億m3。和田河流域上游在2006—2015年年均實際徑流量為51.34億m3,而隨著和田綠洲區(qū)經(jīng)濟社會的進一步發(fā)展,對上游來水的需求會進一步增加,因此對于各情景下2021—2030年以及2021—2030年的來水配置需作進一步優(yōu)化研究,確保和田綠洲經(jīng)濟社會穩(wěn)定發(fā)展。

        表7 各情景下2021—2040年和田河上游年均徑流量預(yù)估Tab.6 Estimated upstream annual runoff under each scenario from 2021 to 2040

        4 結(jié) 論

        和田河流域上游年徑流在1980—2015年總體呈上升趨勢,特別是進入21世紀(jì)以來,氣溫的升高導(dǎo)致冰川融雪加速以及降水增加,導(dǎo)致和田河徑流量增加。為明確氣候變化對和田綠洲區(qū)可用水資源的影響,利用SWAT模型對和田河上游徑流進行模擬,分析降水和溫度對和田河流域上游徑流的影響,并得出預(yù)設(shè)情景模式下的和田上游徑流情況,結(jié)果表明:在和田河上游地區(qū)具有較好的適用性。以2009—2011年為基準(zhǔn)期,若和田河上游降水量分別增加12.5%、10%和減少10%,則其年均徑流量將分別增加8.19%、6.45%和減少6.23%;若和田上游流域溫度分別增加0.3℃、1℃和2℃,則和田河年均徑流量將分別增加1.96%、7.74%和12.99%,預(yù)設(shè)的6種情景均呈現(xiàn)增加趨勢,其中:2021—2030年HADG_RCP8.5情景下年均徑流量最小,為51.25億m3;2031—2040年,BCC_RCP4.5情景下年均徑流量最小,為53.06億m3。

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