氣候變化對(duì)緬甸耶育瓦水電站水力發(fā)電的影響

[緬甸] 敏凱

水文水資源

氣候變化對(duì)緬甸耶育瓦水電站水力發(fā)電的影響

[緬甸] 敏凱

緬甸是亞洲和太平洋地區(qū)最易受氣候變化影響的國(guó)家之一，水電占全國(guó)電力的比例超過(guò)55%，氣候變化對(duì)河流徑流大小、過(guò)程和不確定性等的影響是該國(guó)十分重要的研究課題。基于氣候模型評(píng)估分析了氣候變化對(duì)緬甸米坦格河徑流的影響及其對(duì)耶育瓦水電站水力發(fā)電的潛在影響，分析得出：近未來(lái)時(shí)段(2011～2040年)和近世紀(jì)末時(shí)段(2071～2100年)氣溫將會(huì)升高；未來(lái)降雨減少概率較大；計(jì)算徑流呈非單向性變化，隨著氣候模型、排放情景和未來(lái)時(shí)段的不同而不同； 2個(gè)未來(lái)時(shí)段和2組RCP情景下MPI-ESM-MR模型計(jì)算的大流量一致性增加引人關(guān)注；MPI-ESM-MR模型預(yù)測(cè)耶育瓦水電站水力發(fā)電量將會(huì)增加，而GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型預(yù)測(cè)結(jié)果卻為顯著減少。

氣候變化；徑流；氣溫；降雨；耶育瓦水電站；緬甸

就氣溫與降雨變化等顯性影響的指標(biāo)值以及因貧困等影響應(yīng)對(duì)能力等方面而言，緬甸是亞洲和太平洋地區(qū)最易受氣候變化影響的國(guó)家之一，氣候變化對(duì)緬甸河流徑流影響最重要的一個(gè)方面是對(duì)其水力發(fā)電量的潛在影響。緬甸對(duì)可再生能源依賴較重，水電占其電力的比例超過(guò)55%。因此，氣候變化對(duì)河流徑流大小、過(guò)程和不確定性等的影響是緬甸十分重要的研究課題。

氣候變化毋容置疑，近年來(lái)屢現(xiàn)超歷史高溫、超強(qiáng)風(fēng)暴、嚴(yán)重干旱、超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)和熱帶風(fēng)暴頻發(fā)(IPCC報(bào)告，2007年)。根據(jù)21世紀(jì)溫室氣體排放情景，氣候變化將導(dǎo)致氣溫升高和降雨變化，這些氣候因子的變化將會(huì)顯著地影響河流系統(tǒng)的水文情勢(shì)。

氣候變化極可能引起河流徑流的總量變化與季節(jié)性變化，塔瓦科利等人曾就氣候變化對(duì)河流徑流的影響進(jìn)行過(guò)全球性系統(tǒng)評(píng)估，研究發(fā)現(xiàn)：南歐和澳洲南部等大部分地區(qū)的河流徑流減小，而北極和近北極地區(qū)的河流徑流增加?；谡g氣候變化委員會(huì)(IPCC)第3工作組第4份評(píng)估報(bào)告，東南亞可利用的淡水資源(尤其是大河流域)預(yù)計(jì)將會(huì)隨著氣候的變化而減?。坏?1世紀(jì)50年代，受其不利影響的人口將會(huì)超過(guò)10億。

目前，已開展了若干基于流域尺度河流徑流變化的氣候影響研究，巴貝爾等人曾采用HadCM3大氣環(huán)流模型(GCM)，分析了A2和B2排放情景下巴格瑪?shù)?Bagmati)河徑流季節(jié)性變化，結(jié)果表明：A2情景下，季風(fēng)期間巴格瑪?shù)俸拥脑戮鶑搅髟黾邮诛@著，B2情景下，巴格瑪?shù)俸尤甏蟛糠謺r(shí)間(3月除外)的徑流都增加。有學(xué)者曾采用PRECIS區(qū)域氣候模型，探討了A2、B2和A1B排放情景下氣候變化對(duì)中國(guó)淮河流域的徑流影響，總體而言，不同排放情景計(jì)算得到的淮河徑流各異。塔瓦科利和斯梅特采用HadCM3模型計(jì)算得出，美國(guó)伊利諾斯州弗米利恩(Vermilion)河流域年徑流量在不同排放情景下，分別減少44%(A2氣候情景)和28%(B2情景)。然而，未來(lái)變化預(yù)估值存在著很大的不確定性，取決于所采用的氣候模型。

水電作為可再生與可持續(xù)的能源資源，與區(qū)域水文情勢(shì)密切相關(guān)。水電由于直接依賴于河流徑流大小及其過(guò)程，因而是對(duì)于全球與區(qū)域氣候變化十分敏感的能源。因此，評(píng)估氣候變化對(duì)河流徑流的影響及其對(duì)水力發(fā)電的潛在影響是十分必要的。

氣候變化已成為許多水電站項(xiàng)目開發(fā)中十分關(guān)注的問(wèn)題，如果采用的應(yīng)對(duì)措施合適，氣候變化對(duì)水力發(fā)電的影響則可得到緩解。為了策劃針對(duì)未來(lái)氣候情景的應(yīng)對(duì)措施，決策者需要定量評(píng)估氣候變化對(duì)水力發(fā)電的影響。為此，本文的主要研究目標(biāo)是評(píng)估氣候變化對(duì)用于水力發(fā)電的河流徑流的影響，對(duì)研究區(qū)域、數(shù)據(jù)收集、模型方法、研究結(jié)果與主要結(jié)論等進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹。

1 研究區(qū)域與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文選取米坦格(Myitnge)河流域，評(píng)估了氣候變化對(duì)用于水力發(fā)電的河流徑流的影響。該流域地形與氣候條件變化大，未曾進(jìn)行過(guò)氣候變化對(duì)河流徑流與水力發(fā)電的影響研究。因此，本文研究成果將會(huì)為該流域的水資源管理與耶育瓦水電站運(yùn)行提供有用信息。

1.1 流域概況

緬甸境內(nèi)4條主要河流分別為：薩爾溫(Thanlwin)江、伊洛瓦底(Ayeyarwady)江、欽敦(Chindwin)江和錫當(dāng)(Sittaung)河。米坦格河是伊洛瓦底江的一條支流，發(fā)源于撣邦(Shan Plateau)高原以北海拔 1 460 m的萊桑山(Loi Swang)。米坦格河流域位于北緯20°51′ ～23° 48′和東經(jīng)96° 23′～98° 22′，流域面積為30 800 km2，覆蓋撣邦州(Shan)西北地區(qū)，下游延伸至伊洛瓦底江匯口附近曼德勒(Mandalay)地區(qū)。河流總體上呈東北至西南流向，距離曼德勒省西南約15 km處匯入伊洛瓦底江。米坦格河總長(zhǎng)約530 km，主要支流為藻基(Zawgyi)河、潘隆(Panlaung)江和楠蘭(Nantlan)河。

米坦格河流域分為旱雨兩季，5月中旬至10月為雨季、11月至次年5月中旬為旱季，而且11月至2月寒冷、3月至4月酷熱。西南向與東北向季候風(fēng)將流域氣候區(qū)分為雨季與旱季，6月至10月西南向季候風(fēng)為流域帶來(lái)了大部分降雨，但其對(duì)該流域的影響因跨越海岸山脈而有所減弱；11月至次年5月旱季受東北向季候風(fēng)驅(qū)動(dòng)而降雨極少；雨季降雨天數(shù)持續(xù)90～120 d，容易引起米坦格河大洪水。

米坦格河流域面積大，因其有利的地形、地質(zhì)和徑流等條件，已經(jīng)修建了若干水電站。耶育瓦水電站建于米坦格河與伊洛瓦底江匯口上游80 km處，是一座水庫(kù)蓄水式水電站，其裝機(jī)容量為790 MW，是緬甸最大的水電站。耶育瓦壩上游約130 km處正在興建上耶育瓦水電站，裝機(jī)容量為280 MW。這兩座水電站的發(fā)電機(jī)組已經(jīng)并入緬甸國(guó)家電網(wǎng)，向緬甸全國(guó)供電。該流域剩余水能資源可通過(guò)若干中、小和微型水電項(xiàng)目再加以開發(fā)利用。

1.2 數(shù)據(jù)收集

采用的米坦格河流域數(shù)字地形模型(DEM)取自美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局全球數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(USGS)，其分辨率為30 m。土壤參數(shù)取自世界糧農(nóng)組織(FAO)世界數(shù)字土壤地圖(3.6版本)。土地利用數(shù)據(jù)取自歐盟網(wǎng)站聯(lián)合研究中心，下載地圖為東南亞部分，分辨率為1 km；采用ArcGIS10.1，從區(qū)域地圖上提取米坦格河流域土地覆蓋地圖；研究區(qū)域有6種土地利用類型，主要類型為林地，約占全流域面積80%。

1.2.1 實(shí)測(cè)水文氣象數(shù)據(jù)

緬甸氣象水文部和水電建設(shè)局收集到的11站1981～2005年的日降雨數(shù)據(jù)中，僅昔卜(Hsipaw)、皎梅(Kyaukme)、皎施(Kyaukse)、臘戊(Lashio)、曼德勒和瑙曹(Naungcho)等站有最低和最高氣溫?cái)?shù)據(jù)。沙林站(Salin)從這2個(gè)部門獲取日流量數(shù)據(jù)，可用的日流量時(shí)間系列為1981～2005年。

1.2.2 氣候變化數(shù)據(jù)

采用第5階段“耦合模式比較計(jì)劃”(CMIP5)5個(gè)GCM模型研究氣候變化模擬的不確定性?；跉鉁嘏c降雨模擬功能，選取了CMIP5文件庫(kù)中5個(gè)GCM模型，即GFDL-CM3模型、MIROC-ESM模型、MIROC-ESM-CHEM模型、MPI-ESM-LR模型和MPI-ESM-MR模型，自CMIP5數(shù)據(jù)庫(kù)下載所選取的GCM模型的日降雨、最高氣溫和最低氣溫。5個(gè)GCM模型均采用了RCP4.5和RCP8.5排放情景，以便能夠覆蓋可能的低、中、高未來(lái)氣候模擬結(jié)果(表1)。

表1 選取的全球氣候模型(時(shí)段1981～2005年， 2006～2100年)

2 模型方法

2.1 氣候模型“降階”

GCM模型是計(jì)算未來(lái)預(yù)期情景氣候參數(shù)的重要工具，但對(duì)于流域尺度的水文模擬而言，GCM模型空間分辨率太低，需要對(duì)氣候變量進(jìn)行“降階”。本文采用線性比例法進(jìn)行氣溫“降階”，采用局部強(qiáng)度比例法進(jìn)行降雨“降階”。

對(duì)于氣溫線性比例法，首先計(jì)算出每個(gè)月份基準(zhǔn)時(shí)段(1981～2005年)與未來(lái)時(shí)段的GCM模型計(jì)算值之間的差值。采用公式(1)計(jì)算出線性比例系數(shù)，然后采用公式(2)和公式(3)分別對(duì)歷史時(shí)段與未來(lái)時(shí)段的GCM模型計(jì)算的氣溫系列進(jìn)行修正。采用這一線性比例法同樣也可以對(duì)最高和最低氣溫進(jìn)行“降階”。

比例系數(shù)

f={μm(Tobs(d))}-{μm(This(d))}

(1)

{μm(This(d))}]

(2)

{μm(This(d))}

(3)

采用局部強(qiáng)度比例法進(jìn)行降雨“降階”，該方法可對(duì)降雨均值和雨季降雨頻率與強(qiáng)度進(jìn)行修正。首先通過(guò)率定，使歷史時(shí)段GCM模型計(jì)算降雨超過(guò)臨界值的天數(shù)與實(shí)測(cè)降雨大于0 mm的天數(shù)相等，以此確定歷史時(shí)段的降雨臨界值Pth,his；然后基于Pth,his，將降雨小于Pth,his的所有天數(shù)重新定義為降雨值0 mm的無(wú)雨天，對(duì)歷史時(shí)段和未來(lái)情景時(shí)段的降雨場(chǎng)次進(jìn)行校正；再后基于預(yù)測(cè)的長(zhǎng)系列月份數(shù)據(jù)，計(jì)算出平均雨天降雨強(qiáng)度比例系數(shù)(特別重要的是在計(jì)算降雨強(qiáng)度比例系數(shù)時(shí)僅考慮到雨天天數(shù)，因此計(jì)算比例系數(shù)時(shí)采用降雨大于0 mm的實(shí)測(cè)天數(shù)和降雨大于Pth,his的GCM模擬天數(shù))；最后將強(qiáng)度比例系數(shù)乘以校正后的GCM模型計(jì)算數(shù)據(jù)(基于初步計(jì)算)，完成未來(lái)情景計(jì)算系列數(shù)據(jù)的修正。

2.2 水文模型的建模與率定

2.2.1 建 模

采用美國(guó)陸軍工程師團(tuán)(USACE)水文工程中心研制的水文模擬HEC-HMS模型(3.5版本)進(jìn)行米坦格河流域徑流計(jì)算。該模型能夠高效地計(jì)算日徑流，已在世界各地各種大小流域得到了應(yīng)用，用戶可選用不同的損失、直接徑流、基流與明渠流演進(jìn)方法?；诖?，本文選擇了半分布式水文HEC-HMS模型。

HEC-HMS模型建模包括基本模型、氣象模型和控制條件等3個(gè)步驟?；灸Ｐ蜕婕按瘟饔颉⒑泳W(wǎng)、河段和出口等流域特征，采用HEC-GeoHMS10.1模型并借助于ArcViewGIS10.1軟件完成上述特征量的創(chuàng)建?？紤]到需要進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)段水文模擬，選用虧損常數(shù)損失法(連續(xù)損失模型)，將損失視為土壤含水量的連續(xù)變量；徑流換算模型選用克拉克(Clark)單位線法，流域基流選用指數(shù)函數(shù)退水法，河段明渠流演進(jìn)采用馬斯京根法(Muskingum)。氣象模型采用泰森(Thiessen)多邊形權(quán)重法，模型控制條件設(shè)置包括每個(gè)計(jì)算方案的起始日期時(shí)間、終止日期時(shí)間和時(shí)間步長(zhǎng)等。

2.2.2 率定與驗(yàn)證

模型率定是重要環(huán)節(jié)，它通過(guò)調(diào)整參數(shù)，使得某處或某站的實(shí)測(cè)流量與計(jì)算流量能夠較好吻合。選用分時(shí)段取樣法安排模型的率定和驗(yàn)證時(shí)段，分開率定與驗(yàn)證時(shí)段使之不重疊；將收集到的1981～2005年沙林站實(shí)測(cè)流量中的1981～1995年數(shù)據(jù)用于模型率定(圖1)，1996～2005年數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證(圖2)。采用相關(guān)系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)、納什-薩特克利夫(Nash-Sutclifle)效率(E)、總量誤差百分?jǐn)?shù)(PVE)、峰值誤差百分?jǐn)?shù)(PPE)和偏差百分?jǐn)?shù)(PBIAS)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ湍M水文過(guò)程與徑流的性能(表2)。

圖1 模型率定時(shí)段沙林站實(shí)測(cè)與計(jì)算水文過(guò)程(1981～1995年)

圖2 模型驗(yàn)證時(shí)段沙林站實(shí)測(cè)與計(jì)算水文過(guò)程(1996～2005年)

項(xiàng)目相關(guān)系數(shù)R2均方根誤差RMSE/(m3·s-1)N-S效率E偏差PBIAS總量誤差PVE/%峰值誤差PPE/%率定0.8491450.846-5.82-2.72-1.44驗(yàn)證0.9061080.9013.2-4.72-5.0

2.2.3 情景設(shè)計(jì)與影響評(píng)估

選取1981～2005年作為評(píng)估氣候變化對(duì)徑流影響的基準(zhǔn)時(shí)段，組合所有氣候模型與排放工況進(jìn)行了3種不同情景下的模擬預(yù)測(cè)(每組時(shí)段30 a)，并對(duì)近期未來(lái)時(shí)段(2011～2040年)與近世紀(jì)末時(shí)段(2071～2100年)相對(duì)于基準(zhǔn)時(shí)段的變化進(jìn)行了分析。

3 結(jié)果與討論

3.1 氣候趨勢(shì)

降雨與氣溫是河流水文情勢(shì)的2個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子，氣候變化的影響主要借助于這2個(gè)變量的變化。圖3給出了近未來(lái)時(shí)段和近世紀(jì)末時(shí)段在所有氣候模擬情景下的年均氣溫和年均降雨計(jì)算變化，該散點(diǎn)圖顯示：所有計(jì)算方案中所有時(shí)段的氣溫均升高；基于不同氣候模型與RCP情景，近未來(lái)時(shí)段預(yù)計(jì)的氣溫升幅為0.2℃～2.6℃，近世紀(jì)末時(shí)段為1.6℃～4.6℃。而對(duì)于降雨而言，大多數(shù)氣候模型計(jì)算值呈減小趨勢(shì)，其中近未來(lái)時(shí)段減幅為3.8%～22.4%，近世紀(jì)末時(shí)段為1.1%～21.8%。不過(guò)少數(shù)計(jì)算表現(xiàn)為增加趨勢(shì)，其中近未來(lái)時(shí)段最大增加31.4%，近世紀(jì)末時(shí)段為23.7%。

圖3 全部氣候模型和RCP情景計(jì)算的氣溫和降雨變化

計(jì)算結(jié)果表明，總體而言，給定RCP情景下不同氣候模型計(jì)算結(jié)果的不確定性要大于給定氣候模型不同RCP情景。敏維爾等人(2008年)和什雷斯塔等人(2013年)的研究也指出了這一特點(diǎn)。

3.2 氣候變化對(duì)河流徑流的影響

以年流量和年內(nèi)流量分析河流徑流的影響，將每個(gè)氣候模型計(jì)算的年均流量換算成基準(zhǔn)時(shí)段(1981～2005年)年均流量的占比。類似于氣溫和降雨，所用氣候模型計(jì)算的流量的變化也十分顯著，表明氣候變化引起河流徑流變化的方向存在著高度不確定性，由盒須圖(圖4)也可以清晰看出這一特點(diǎn)，未來(lái)時(shí)段氣候模型估算中僅有10%占比流量為減小，90%、75%、中值(50%)和25%占比流量呈現(xiàn)非單向性變化。但也可以發(fā)現(xiàn)：在RCP4.5和RCP8.5情景下，GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEM模型計(jì)算的未來(lái)中值(50%占比)流量呈減小趨勢(shì)，而MPI-ESM-MR模型的計(jì)算中值呈增加趨勢(shì)。

圖4 相對(duì)于基準(zhǔn)時(shí)段(1981～2005年)近未來(lái)時(shí)段與近世紀(jì)末時(shí)段計(jì)算的年徑流變化

近未來(lái)時(shí)段和近世紀(jì)末時(shí)段在2組RCP情景下計(jì)算得到的流量的年內(nèi)(月份)變化見圖5，計(jì)算得到的米坦格河流量變化與降雨變化趨勢(shì)密切相關(guān)，而月氣溫與月降雨變化分析表明：全年所有月份的流域氣溫均升高，但降雨變化卻隨著月份的不同而不同。對(duì)于近未來(lái)時(shí)段，2組RCP情景下5個(gè)GCM模型計(jì)算的每月月均流量略小于基準(zhǔn)時(shí)段，但對(duì)于近世紀(jì)末時(shí)段，RCP8.5情景下月均流量(特別是雨季)要略大于基準(zhǔn)時(shí)段；無(wú)論是近未來(lái)時(shí)段還是近世紀(jì)末時(shí)段，2組RCP情景下雨季(5月中旬至10月)流量的減少更加凸顯；RCP4.5情景計(jì)算的未來(lái)月均流量略小于基準(zhǔn)時(shí)段，近未來(lái)時(shí)段旱季月流量的減小趨勢(shì)更加明顯。

圖5 基準(zhǔn)時(shí)段(1981～2005年)月流量與近未來(lái)時(shí)段、近世紀(jì)末時(shí)段計(jì)算的月流量變化

采用不同全球氣候模型計(jì)算得到的年流量、月流量之間變化非常大，表現(xiàn)了變化趨勢(shì)與變幅的不確定性，其中年內(nèi)(月份)流量比年流量的變化更大，由此表明：水電規(guī)劃者在進(jìn)行未來(lái)規(guī)劃時(shí)考慮流量的月份變化與趨勢(shì)是十分重要的。

3.3 流量極值變化

Q10是河流大流量“活躍性”代表指標(biāo)，它表示僅有10%時(shí)間的流量超過(guò)這一值。Q10正值趨勢(shì)表示未來(lái)洪水風(fēng)險(xiǎn)增高，負(fù)值趨勢(shì)意味著降低。MPI-ESM-MR模型計(jì)算的所有時(shí)段和RCP情景Q10正值最大，增幅為29.3%～61.4%；GFDL-CM3模型、MIROC-ESM模型和MPI-ESM-LR模型計(jì)算的結(jié)果有正有負(fù)，MIROC-ESM-CHEM模型計(jì)算的2組RCP情景和2個(gè)時(shí)段Q10表現(xiàn)為負(fù)值趨勢(shì)(圖6)。

采用Q90代表小流量，它表示90%時(shí)間的流量超過(guò)這一值。如果計(jì)算變化值呈負(fù)值趨勢(shì)，意味著河流小流量可能減小，極可能發(fā)生干旱。針對(duì)2 組RCP情景和2個(gè)時(shí)段計(jì)算的Q90大多數(shù)為負(fù)值，只有MIROC-ESM模型和MPI-ESM-MR模型的計(jì)算結(jié)果呈現(xiàn)輕微正值趨勢(shì)，增幅在6.1%至15.3%之間。

流量極值變化計(jì)算結(jié)果匯總表明：各種流動(dòng)條件下流量增加和減小變化的分布是均勻的，大流量變化的不確定性要大于中、小流量。

3.4 對(duì)耶育瓦水電站水力發(fā)電的潛在影響

為評(píng)估氣候變化對(duì)耶育瓦水電站水力發(fā)電的潛在影響，采用以上基準(zhǔn)時(shí)段與未來(lái)時(shí)段的計(jì)算入流量作水庫(kù)模擬模型(HEC-ResSim模型)的輸入流量，計(jì)算了基準(zhǔn)時(shí)段與未來(lái)時(shí)段的水力發(fā)電總量，圖6給出了RCP4.5和RCP8.5情景下耶育瓦電站水力發(fā)電量的變化。比較與初步分析表明：MPI-ESM-MR模型計(jì)算的2組RCP情景年發(fā)電量預(yù)計(jì)將會(huì)增加，其他模型中GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型計(jì)算的年發(fā)電量預(yù)計(jì)減小。然而，MIROC-ESM模型在未來(lái)2個(gè)時(shí)段計(jì)算的RCP4.5情景下年發(fā)電量呈增加趨勢(shì)，RCP8.5情景下呈減少趨勢(shì)。除此之外，MPI-ESM-LR模型計(jì)算的年發(fā)電量還呈現(xiàn)“混合”變化趨勢(shì)，隨著未來(lái)時(shí)段與RCP情景的不同而不同。GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型計(jì)算的年發(fā)電量下降趨勢(shì)明顯，降幅分別達(dá)到13%～25%和22%～26%。

圖6 相對(duì)于基準(zhǔn)時(shí)段計(jì)算的耶育瓦水電站水力發(fā)電量變化

4 結(jié) 論

本文評(píng)估了氣候變化對(duì)米坦格河徑流的影響及其對(duì)耶育瓦水電站水力發(fā)電的潛在影響，分析得出如下結(jié)論：

(1) 所有氣候模型計(jì)算結(jié)果均表明，近未來(lái)時(shí)段(2011～2040年)和近世紀(jì)末時(shí)段(2071～2100年)氣溫將會(huì)升高。

(2) 大多數(shù)氣候模型計(jì)算結(jié)果表明，未來(lái)降雨將會(huì)減少，減幅為3.8%～22.4%(近未來(lái)時(shí)段)和1.1%～21.8%(近世紀(jì)末時(shí)段)；但少數(shù)結(jié)果表現(xiàn)為增加趨勢(shì)，增幅高達(dá)31.4%(近未來(lái)時(shí)段)和23.7%(近世紀(jì)末時(shí)段)。

(3) 計(jì)算徑流呈非單向性變化，隨著氣候模型、排放情景和未來(lái)時(shí)段的不同而不同；采用GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型計(jì)算的河流徑流呈減小趨勢(shì)，采用MPI-ESM-MR模型計(jì)算的結(jié)果呈增加趨勢(shì)。

(4) 流量極值變化方面，2個(gè)未來(lái)時(shí)段和2組RCP情景下MPI-ESM-MR模型計(jì)算的大流量一致性增加引人注目。

(5) MPI-ESM-MR模型預(yù)測(cè)耶育瓦水電站水力發(fā)電量將會(huì)增加，而GFDL-CM3模型和MIROC-ESM-CHEN模型預(yù)測(cè)結(jié)果卻為顯著減少。

水電站在供電系統(tǒng)中承擔(dān)著滿足峰值電荷的供電責(zé)任，如果未來(lái)水力發(fā)電量減少，峰值電荷缺口得不到及時(shí)補(bǔ)充，則可能引起供電系統(tǒng)的不穩(wěn)定，而且，預(yù)測(cè)的未來(lái)氣溫呈現(xiàn)升高趨勢(shì)，這將導(dǎo)致夏季用電量的增加。因此，未來(lái)水力發(fā)電量的減少對(duì)于供電部門而言將會(huì)是一個(gè)十分棘手的問(wèn)題，有必要采用工程或非工程應(yīng)對(duì)措施，以減小氣候變化對(duì)河流徑流及其對(duì)耶育瓦水電站水力發(fā)電的影響。本文研究成果有助于水力發(fā)電開發(fā)規(guī)劃者、決策者和其利益相關(guān)者在水電站的規(guī)劃、建設(shè)及運(yùn)行階段應(yīng)對(duì)氣候變化。

董耀華 柯學(xué)莎 譯

(譯簡(jiǎn)介：董耀華，男，長(zhǎng)江水利委員會(huì)長(zhǎng)江科學(xué)院，教授級(jí)高級(jí)工程師。)

(編輯：朱曉紅)

1006-0081(2017)01-0024-05

2016-09-26

P461.8

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