A1B情景下黃河源區(qū)徑流變化趨勢

王建群劉松平郝陽玲湯劍平

(1.河海大學水文水資源學院,江蘇南京 210098;2.南京大學大氣科學學院,江蘇南京 210093)

A1B情景下黃河源區(qū)徑流變化趨勢

王建群1,劉松平1,郝陽玲1,湯劍平2

(1.河海大學水文水資源學院,江蘇南京 210098;2.南京大學大氣科學學院,江蘇南京 210093)

采用SWAT模型和RegCM3模式預測A1B情景下黃河源區(qū)未來的徑流變化趨勢。構建了黃河源區(qū)SWAT模型,采用2000—2005年和2006—2008年逐日氣溫、降水、流量等實測水文氣象數據對模型進行率定和驗證,率定期納西效率系數為0.86、相關系數為0.83,驗證期納西效率系數為0.89、相關系數為0.86,模擬效果好。評價RegCM3模式對黃河源區(qū)氣溫和降水的模擬能力,結果表明該模式對氣溫和降水的模擬具有很好的相關性,模擬效果令人滿意。采用RegCM3模式預測的A1B情景下未來氣候信息經系統校正和插值處理后,驅動所構建的SWAT模型模擬了黃河源區(qū)2010—2098年的徑流系列,預估了黃河源區(qū)未來的徑流變化趨勢。研究結果表明,黃河源區(qū)唐乃亥水文站徑流系列在2010—2098年總體上呈減少趨勢,在2010—2039年、2040—2069年和2070—2098年3個時期呈減—增—減的交替變化趨勢,其中2010—2039年和2040—2069年變化趨勢不顯著,2070—2098年呈顯著減少趨勢。

氣候變化;A1B情景;區(qū)域氣候模式;SWAT模型;徑流;黃河源區(qū)

黃河干流唐乃亥斷面以上的集水區(qū)域黃河源區(qū)雖然集水面積僅占黃河流域總面積的15%,但其多年平均產流量占全流域的38%,是黃河流域最主要的產流區(qū),被譽為黃河的“水塔”,是研究全球氣候變化的熱點區(qū)域。很多學者對黃河源區(qū)氣候變化背景下的水循環(huán)特征和生態(tài)環(huán)境效應做了大量的研究[1-12]。其中:文獻[1-8]基于水文氣象臺站觀測資料,分析了黃河源區(qū)近幾十年來氣溫、降水、蒸發(fā)、徑流等要素的變化特征及演變趨勢,文獻[9]建立了黃河上游大尺度流域水文模型,分析了GCMS中的7個模式,預測了2030年氣候變化情景下黃河上游徑流資源及其可能變化趨勢,認為黃河源區(qū)吉邁以上流域7個模式相應的徑流量一致地呈增加趨勢,吉邁至唐乃亥區(qū)間7個模式中有5個模式相應的徑流量呈增加趨勢,2個模式相應的徑流量呈減少趨勢;文獻[10]利用大氣環(huán)流模型(GCMS)結果和大尺度分布式水文模型評估了B2情景下黃河源區(qū)未來的水資源演變趨勢,認為黃河源區(qū)的水資源量總體趨勢是不斷降低,水量年際分布也將越來越不均勻,旱澇威脅日趨嚴峻;文獻[11]利用HadCM3 GCM輸出的氣候變化情景對黃河源區(qū)未來的水資源演變趨勢進行研究,認為未來3個時期(2010—2039年、2040—2069年和2070—2099年)黃河源區(qū)徑流量均有不同程度的減少;文獻[12]利用GCM A2和B1情景輸出對蘭州以上的黃河上游流域未來的水資源演變趨勢進行研究,認為未來2個時期(2045—2065年、2081—2100年)黃河上游流域徑流量均呈減少趨勢。

RegCM3是用于區(qū)域氣候模擬的模式,相對于全球環(huán)流模式(GCM),區(qū)域氣候模式(RCM)具有更高的分辨率,可以更好地獲得小尺度系統的氣候細節(jié)[13]。盡管關于氣候變化背景下黃河源區(qū)的水循環(huán)特征、徑流演變趨勢等有著大量的研究,基于RegCM3成果預測黃河源區(qū)徑流演變趨勢仍然是一個十分值得關注的研究課題。筆者采用SWAT模型,研究建立黃河源區(qū)分布式水文模型,采用RegCM3模式預測的A1B情景下未來氣候信息,驅動所建立的水文模型,預估黃河源區(qū)未來的徑流變化趨勢。

1 研究區(qū)域SWAT模型構建

黃河源區(qū)是黃河干流唐乃亥斷面以上集水區(qū)域,位于青藏高原東北部。黃河源區(qū)集水面積為12.20萬km2,干流長270 km,可分為3段,黃河沿以上的源頭區(qū)集水面積為2.09萬 km2,黃河沿至瑪曲區(qū)間的集水面積為6.51萬km2,瑪曲至唐乃亥區(qū)間的集水面積為3.59萬km2,見圖1。

圖1 黃河源區(qū)水系示意圖Fig.1 Sketch map of drainage network in source region of Yellow River

黃河源區(qū)是青藏高原的主體部分,區(qū)內山脈綿亙,地勢西高東低,海拔3000～5000 m,有高山、盆地、峽谷、草原、沙漠,以及眾多的湖泊、沼澤、冰川和多年凍土等多種典型的青藏高原高寒草地地貌,緩坡丘陵、丘間草灘和濕地是其主要地貌類型。黃河源區(qū)屬青藏高原氣候系統,具有典型的高原大陸性氣候特征。多年平均降水量在198～700.5 mm之間,由西北向東南遞增,6—9月降水量占全年的75%。年蒸發(fā)量為800～1200 mm。黃河源區(qū)北部地區(qū)主要以栗鈣土、棕鈣土、灰棕漠土為主,南部主要是高山草土、高山灌叢草甸土、高山草原甸土、高山荒漠草原土。

采用SWAT模型[14]研究建立黃河源區(qū)分布式水文模型。SWAT模型自開發(fā)以來已在流域水文循環(huán)模擬、氣候變化及土地覆被變化的水文響應以及污染物流失等方面得到了廣泛應用[15]。構建黃河源區(qū)SWAT模型所需的DEM為1000m×1000m柵格,來源于日本和美國宇航局的ASTER GDEM[16];土地覆蓋數據由項目合作者提供[17-18];土壤數據來源于中國科學院南京土壤研究所提供的1∶1000000土壤數據庫[19]。根據DEM、土地覆蓋圖、土壤類型圖,將黃河源區(qū)劃分成60個子流域、282個水文響應單元。

以2000—2005年的水文氣象數據對模型進行率定,以2006—2008年的資料對模型進行驗證。率定和驗證時期唐乃亥站實測和模擬月平均流量過程線見圖2和圖3。率定期納西效率系數Ens=0.86,復相關系數R2=0.83;驗證期Ens=0.89,R2=0.86。以上結果表明模型的模擬效果較好。

2 RegCM3模式的模擬能力

RegCM3模式模擬試驗計算由項目合作者在南京大學完成。RegCM3模式生成的氣候數據覆蓋區(qū)域在29°N～39°N和90°E～106°E之間,覆蓋黃河源區(qū)(在32.5°N～35.5°N和90°E～103.5°E),見圖3。該區(qū)域氣候模式經、緯向的格點數分別為78和110,水平分辨率為15km×15km,垂直方向分為18層,頂層大氣壓為50hPa,模擬試驗中采用的物理過程參數化方案包括EMANUEL積云對流方案、CCM3輻射方案以及BATS陸面過程方案。用于驅動區(qū)域模式的初始場和邊界場資料來自于IPCC數據分發(fā)中心提供的ECHAM5全球環(huán)流模式結果[20-21]。模式的現代控制試驗(20C3M)積分時段為1970年1月1日至1999年12月31日,A1B情景下的未來氣候變化試驗積分時段為2009年1月1日至2099年12月31日。

圖2 黃河源區(qū)唐乃亥站月平均流量過程線Fig.2 Monthly average runoff at Tangnaihai Station in source region of Yellow River

利用RegCM3模式在現代氣候情景下(20C3M)基準期1990—1999年氣溫和降水模擬資料與黃河源區(qū)瑪多、達日、久治、瑪曲、紅原、若爾蓋、中心站、澤庫、興海、同德等10個氣象站點的實測資料進行對比分析,評價RegCM3模式的模擬能力。

RegCM3模式輸出的基準期月平均氣溫系列和黃河源區(qū)10個氣象站點平均的月平均氣溫系列對比見圖4。RegCM3模式對基準期月平均氣溫系列模擬系統偏小,基準期年平均氣溫絕對誤差為-2.47℃,Ens=0.79,R2= 0.95,模擬效果好,月平均氣溫系列模擬值與實測值系列之間有很好的一致性。

圖3 RegCM3模式生成的氣候數據覆蓋區(qū)域示意圖Fig.3 Sketch map of coverage area of climate data from RegCM3 regional climate model

RegCM3模式輸出的基準期月降水系列和黃河源區(qū)10個站點平均的月降水系列對比見圖5。RegCM3模式對基準期月降水系列模擬系統偏大,基準期平均年降水量相對誤差為48.5%,Ens=0.52,R2=0.90,模擬效果令人滿意,月降水系列模擬值與實測值系列之間有很好的一致性。RegCM3模式對降水的模擬效果要次于對氣溫的模擬效果,但相對于其他大氣環(huán)流模式[22], RegCM3模式的模擬效果已經相對較好。

圖4 基準期模擬與實測氣溫過程線Fig.4 Simulated and measured temperature hydrographs in reference period

圖5 基準期模擬與實測降水量過程線Fig.5 Simulated and measured precipitation hydrographs in reference period

總體來說,RegCM3模式在黃河源區(qū)對氣溫的模擬結果系統偏低,對降水的模擬結果系統偏高,RegCM3模式對氣溫和降水的模擬具有較好的相關性。因此,RegCM3模式在黃河源區(qū)對氣溫和降水具有一定的模擬能力。

3 A1B情景下徑流過程模擬

對黃河源區(qū)徑流預測的未來時間段選為2010—2098年,并將未來時間劃分為3個時期,分別為2010—2039年、2040—2069年、2070—2098年。

2000年IPCC發(fā)布的《排放情景特別報告》(SRES)中設計了A1,A2,B1和B2共4種情景“家族”,其中A1B情景是假設未來大氣CO2等溫室氣體保持中等排放,各種能源之間基本平衡[23]的情景。本文基于A1B情景,采用RegCM3模式預測的A1B情景下未來氣溫、降水等氣象信息,驅動所構建的SWAT模型,預估黃河源區(qū)未來的徑流變化趨勢。

因為RegCM3模式存在一定的系統誤差,在驅動所構建的SWAT模型之前,對RegCM3模式預測的結果進行系統校正,從而得到較準確的未來情景下的氣象資料。SWAT模型需要的氣象資料是逐日的降水、最高氣溫、最低氣溫和風速,對于最高日氣溫、最低日氣溫和日降水量直接用雙線性插值方法將校正的模式氣象數據插值到計算單元上,而日平均風速則用實測風速資料中每個月的平均風速代替。

采用RegCM3模式預測的A1B情景下未來氣溫、降水等氣象信息,經系統校正、插值處理后驅動所構建的SWAT模型,得到預測的黃河源區(qū)未來徑流系列。圖6是預測的A1B情景下黃河源區(qū)唐乃亥站年平均流量系列。采用Mann-Kendall秩次相關檢驗法、線性趨勢分析方法[24]對唐乃亥站未來徑流量系列進行統計診斷分析,結果見表1。由表1可知,黃河源區(qū)唐乃亥站徑流系列在2010—2098年總體上呈減少趨勢,其中在2010—2039年和2070—2098年期間呈減少趨勢,在2040—2069年期間呈增加趨勢。Mann-Kendall統計量U的顯著性水平α=0.05的雙邊正態(tài)分位數為1.96,因此,黃河源區(qū)唐乃亥站徑流系列在2010—2039年和2040—2069年期間變化趨勢不顯著,在2070—2098年期間呈顯著減少趨勢。

圖6 A1B情景下黃河源區(qū)唐乃亥站年平均流量系列預測結果Fig.6 Prediction results of annual average flow series at Tangnaihai Station in source region of Yellow River under A1B scenario

4 結 語

表1 黃河源區(qū)唐乃亥站年平均流量系列統計診斷分析Table1 Statistical diagnostic analysis of annual average flowseries at Tangnaihai Station in source region of Yellow River

構建了黃河源區(qū)SWAT模型,采用2000—2005年和2006—2008年逐日氣溫、降水、流量等實測水文氣象數據對模型進行率定和驗證;評價區(qū)域氣候模式(RegCM3)對黃河源區(qū)降水和氣溫的模擬能力;采用RegCM3模式預測的A1B情景下未來氣候信息經系統校正和插值處理后,驅動所建立的SWAT模型模擬了黃河源區(qū)2010—2098年的徑流系列,預估了黃河源區(qū)未來的徑流變化趨勢。所得結論如下:

a.構建的黃河源區(qū)SWAT模型在率定期納西效率系數為0.86、復相關系數為0.83,驗證期納西效率系數為0.89、復相關性系數為0.86,模擬效果好。

b.RegCM3模式對黃河源區(qū)降水和氣溫具有一定的模擬能力,對降水的模擬值系統偏高,而對氣溫的模擬值系統偏低,對氣溫的模擬能力優(yōu)于對降水的模擬能力。

c.黃河源區(qū)唐乃亥站徑流系列在2010—2098年總體上呈減少趨勢,在2010—2039年、2040—2069年和2070—2098年3個時期呈減—增—減的交替變化趨勢,其中2010—2039年和2040—2069年變化趨勢不顯著,2070—2098年呈顯著減少趨勢。

氣候變化與水循環(huán)是一個相互影響和相互制約的機制,一方面是氣候變化對水循環(huán)的先決性影響,另一方面是水循環(huán)對氣候的反饋作用。目前關于氣候變化對徑流的影響研究較多地偏向于氣候模式和水文過程之間的單向連接,氣候模式和水文過程作為各自單獨的模塊,較少涉及氣候模式和水文過程雙向耦合。今后,應加強區(qū)域氣候模式與水文模型的雙向耦合問題研究。

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Change trend of runoff in source region of Yellow River under A1B scenario

WANG Jianqun1,LIU Songping1,HAO Yangling1,TANG Jianping2
(1.College of Hydrology and Water Resources,Hohai University,Nanjing 210098,China; 2.School of Atmospheric Sciences,Nanjing University,Nanjing 210093,China)

The SWAT model and RegCM3 regional climate model were used to predict the future trend in change of the runoff in the source region of the Yellow River under an A1B scenario.The SWAT model for the source region of the Yellow River was constructed,and it was calibrated and verified with hydrometeorological data,including daily temperature,precipitation,and discharge,from 2000 to 2005 and from 2006 to 2008,respectively.The Nash-Suttcliffe efficiency coefficient was 0.86 in the calibration period and 0.89 in the verification period,and the correlation coefficient was 0.83 in the calibration period and 0.86 in the verification period,indicating that the model's simulation effect was good.The RegCM3 regional climate model's capability of simulating the surface air temperature and the precipitation in the source region of the Yellow River was evaluated,and the simulation results,which agreed with observations,were satisfactory.The climate data of the source region of the Yellow River under the A1B scenario predicted by the RegCM3 regional climate model were processed by the system through correction and interpolation,and then applied to the SWAT model to simulate the runoff series of the source region of the Yellow River from 2010 to 2098 and predict the change trend of runoff in the future.The results show that runoff at the Tangnaihai Station in the source region of the Yellow River will decrease continuously from 2010 to 2098 in general;it will decrease from 2010 to 2039,will increase from 2040 to 2069,and will decrease from 2070 to 2098;during the periods from 2010 to 2039 and from 2040 to 2069,it will change insignificantly;and during the period from 2070 to 2098,it will have a significantly decreasing trend.

climate change;A1B scenario;regional climate model;SWAT model;runoff;source region of Yellow River

TV121

:A

:1000-1980(2014)02-0095-06

10.3876/j.issn.1000 1980.2014.02.001

2013-02 05

國家自然科學基金(40830639)

王建群(1960—),男,江蘇句容人,教授,博士,主要從事流域水文模擬及水資源規(guī)劃管理研究。E-mail:wangjq@hhu.edu.cn