基于海平面上升與地球極移的21世紀(jì)水文情勢不可逆變化研究

大氣與海洋溫度的升高使陸地水循環(huán)及地表水熱通量出現(xiàn)顯著變化（如降水與蒸散發(fā)等），并可能引起陸地水資源量驟減。歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）第五代再分析產(chǎn)品（ERA5）的土壤水分分析數(shù)據(jù)表明：21世紀(jì)初期，全球土壤水分大幅減少；2000＼～2002年間，土壤水分減少約1614Gt，遠(yuǎn)大于2002＼～2006年間格陵蘭島冰蓋的消融量（ 45900Gt ）；2003＼～2016年間，土壤水分繼續(xù)減少約 1009Gt 該現(xiàn)象與全球海平面平均上升約 4.4mm 、地球極移約 45cm 的觀測結(jié)果相吻合。降水不足與水分持續(xù)蒸發(fā)可能是土壤水分減少的主要原因，且至2021年仍未恢復(fù)。在目前的氣候條件下，預(yù)計(jì)未來恢復(fù)的可能性極低。

氣候變化背景下基于概率性與確定性因素的國家防洪適應(yīng)性策略研究

在洪水災(zāi)害易發(fā)區(qū)實(shí)施工程措施，并輔以非工程措施（如基于生態(tài)系統(tǒng)的減災(zāi)措施），是一種能夠適應(yīng)氣候變化的有效防洪策略。然而，受氣候變化影響，災(zāi)害易發(fā)區(qū)的預(yù)測難度較大，制約了適應(yīng)性防洪策略的制定。氣候變化背景下，導(dǎo)致洪水災(zāi)害增多的影響因素可分為概率性直接觸發(fā)與確定性薄弱環(huán)節(jié)誘發(fā)兩種。通過對這兩類因子進(jìn)行量化分級，可制定出相應(yīng)適應(yīng)策略，以確定應(yīng)優(yōu)先采取工程措施進(jìn)行防護(hù)的區(qū)域。研究綜合考慮概率性與確定性因素，提出制定適災(zāi)防洪策略的基本思路。為了確定合適的影響因子，基于政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對2010＼～2019年日本各市區(qū)的洪水進(jìn)行模擬，以降雨作為概率性因素，以地形作為確定性因素。對降雨增減進(jìn)行量化后作為概率性因素，并將土地利用類型作為確定性因素；采用非層級聚類法，將日本1795個市區(qū)劃分為6類。研究結(jié)果表明：對不同分類采取不同適應(yīng)性防洪策略是可行的，如對于未來洪水風(fēng)險(xiǎn)增加的區(qū)域類型，可加強(qiáng)防洪工程建設(shè)；對于歷史上洪水風(fēng)險(xiǎn)相對平穩(wěn)的區(qū)域類型，則主要優(yōu)化其防災(zāi)管理措施。

基于觀測數(shù)據(jù)庫的全球水文過程研究

為更好地管理水資源并預(yù)測河流流量，水文學(xué)者致力于揭示流域內(nèi)降水經(jīng)地表進(jìn)入河道的水流運(yùn)動機(jī)制。然而，由于缺少全球水文過程空間分布及物理控制因素的相關(guān)基礎(chǔ)性信息，大尺度水文模型模擬的理論研究受到制約。為此，基于數(shù)十年的科研成果、實(shí)測數(shù)據(jù)與地區(qū)經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建了一個全球檢索數(shù)據(jù)庫，包含公開的400個流域的主要水文水流路徑，并以此驗(yàn)證長期以來關(guān)于氣候、生物群落與地形要素對水文過程調(diào)控作用的假設(shè)。結(jié)果表明：通過地區(qū)干旱情況可以預(yù)測流路深度，通過地形與生物群落特征可以預(yù)測常見的側(cè)向流路發(fā)展。利用該數(shù)據(jù)庫提供的數(shù)據(jù)及檢索功能夠有效實(shí)現(xiàn)假設(shè)檢驗(yàn)，并可由此探求地形地貌與水文功能間的關(guān)系。

全球水資源模型的不確定性因素及優(yōu)化研究

全球水資源模型能夠通過全球尺度的數(shù)字化實(shí)驗(yàn)室模擬陸地水循環(huán)，從而為科學(xué)研究提供支撐、為政策制定提供參考。然而，這些模型仍存在較大的不確定性，需要盡可能對其進(jìn)行優(yōu)化。模型的不確定性分為以下3類： ① 不同地區(qū)、不同水文變量的數(shù)據(jù)質(zhì)量及獲取難度存在差異； ② 對水循環(huán)影響的量化不夠； ③ 較難準(zhǔn)確表征不同區(qū)域的水文系統(tǒng)過程。新型高精度大尺度數(shù)據(jù)集的應(yīng)用，以及對水文過程更全面與深入的研究，能夠使不確定性降低，從而提升模型與現(xiàn)有觀測結(jié)果的一致性和預(yù)測精度。研究了影響全球水資源模型的不確定性因素，并提出降低不確定性的方法，為后續(xù)的模型優(yōu)化提供了思路。優(yōu)化后得到一致性和精度更高的模型，有助于解決重要的科學(xué)和社會問題。