基于GCM模型的塔里木河流域未來徑流變化研究

師于杰

(新疆塔里木河流域干流管理局，新疆 庫爾勒 841000)

全球氣候變化的影響評估是當(dāng)今氣候和水文等多個(gè)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一，一般需要依賴于全球氣候模式(Global Climate Model，GCM)提供的氣候情景[1]。全球氣候模式是將全球大氣、海洋、陸地與海冰等組成部分的主要物理化學(xué)過程通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬計(jì)算，得出未來的氣候情景，它是研究氣候變化機(jī)理和預(yù)測未來氣候變化最重要的工具[2-4]。通常的氣候變化影響研究需要將全球氣候模式模擬的大尺度氣候網(wǎng)格數(shù)據(jù)通過一定處理作為輸入變量，輸入到環(huán)境影響模型中評估未來可能帶來的影響，以及評估環(huán)境要素對氣候變化的響應(yīng)[5-6]。

全球氣候模式可以較好地模擬大尺度和季節(jié)性的平均氣候特征，估算氣候變化對局地或站點(diǎn)尺度環(huán)境要素的影響[7-9]。因此，本文以新疆塔里木河流域“四源一干”為研究區(qū)，通過將全球氣候模式輸出的氣候變量依據(jù)歷史觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差校正，得到較為可靠的未來氣候變化情景，之后將其輸入SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型，得到流域未來徑流情況，研究結(jié)果可為流域水資源規(guī)劃和管理提供重要參考。

1 研究區(qū)概況與研究思路

1.1 研究區(qū)概況

塔里木河流域是環(huán)塔里木盆地諸多向心水系的總稱，總面積102萬km2，具有自然資源豐富和生態(tài)環(huán)境脆弱的雙重特點(diǎn)。受人類活動(dòng)和氣候變化影響，目前只有和田河、葉爾羌河、阿克蘇河、開都-孔雀河4條源流與塔里木河干流有地表水聯(lián)系，形成“四源一干”格局，見圖1。近年來，塔里木河流域自然災(zāi)害頻繁發(fā)生，水土過度無序開發(fā)、生態(tài)環(huán)境嚴(yán)重惡化等問題已引起了國內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛關(guān)注。

圖1 塔里木河流域“四源一干”水系

1.2 研究思路

1.2.1 全球氣候模式介紹

研究時(shí)段為2020—2050年，針對日降水、日最高氣溫和日最低氣溫進(jìn)行研究。流域范圍內(nèi)的24個(gè)主要?dú)庀笳军c(diǎn)觀測數(shù)據(jù)取自中國氣象局氣象數(shù)據(jù)中心。選用塔里木河徑流突變后的1993—2013年共20年作為率定參考期來率定DBC(Daily bias correction)方法，以及作為未來氣候情景變化的參照時(shí)段。

選取全球氣候模式輸出數(shù)據(jù)中的3種RCP情景，即RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5。RCP為代表性濃度路徑，是對于未來溫室氣體排放程度的一種預(yù)測情景。其中，RCP2.6情景表示人類積極應(yīng)對氣候變化，努力減少溫室氣體排放，輻射強(qiáng)迫在2100年之前達(dá)到峰值(約為3W/m2)，并已經(jīng)開始下降；RCP8.5代表人類應(yīng)對全球氣候變化較為消極，溫室氣體持續(xù)大量排放，輻射強(qiáng)迫在2100年達(dá)到8.5 W/m2左右的水平；RCP4.5是介于RCP2.6和RCP8.5之間的一種情景，代表輻射強(qiáng)迫在2100年穩(wěn)定在4.5 W/m2左右。

為預(yù)測研究區(qū)未來降水、氣溫變化以及徑流響應(yīng)，選用耦合模式比較計(jì)劃第五階段(CMIP5)[10]數(shù)據(jù)，集中了全球不同氣候中心研發(fā)的6種全球氣候模式，并包含3種溫室氣體排放情景。其中RCP2.6情景采用4種氣候模式(CSIRO-Mk3.6.0，GFDL-ESM2M，MRI-CGCM3，BCC-CSM1.1)；RCP4.5和RCP8.5采用6種氣候模式(ACCESS1.0，CMCC-CMS，CSIRO-Mk3.6.0，GFDL-ESM2M，MRI-CGCM3，BCC-CSM1.1)。

1.2.2 SWAT模型介紹

SWAT模型可對流域內(nèi)包括持續(xù)長時(shí)間序列徑流等多個(gè)不同的水文物理過程進(jìn)行模擬。SWAT模型將徑流模擬過程分為兩個(gè)過程：水分循環(huán)過程，通過利用逐日降雨數(shù)據(jù)、太陽輻射數(shù)據(jù)、濕度、風(fēng)速和氣溫等氣象數(shù)據(jù)來計(jì)算地表產(chǎn)流，定量分析匯入主河道的水量；與匯流相關(guān)的各個(gè)水文循環(huán)過程。

SWAT模型所需要的輸入數(shù)據(jù)分為柵格、矢量和二維數(shù)據(jù)表3種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其中Grid格式的柵格數(shù)據(jù)有土壤屬性數(shù)據(jù)和土地利用/覆被狀況等；shp格式的矢量數(shù)據(jù)有水文站和氣象站點(diǎn)的經(jīng)緯度位置等；以DBF文件格式存儲的二維屬性數(shù)據(jù)表有氣象和水文實(shí)際觀測數(shù)據(jù)。綜合以上數(shù)據(jù)根據(jù)模型要求進(jìn)行處理，分別創(chuàng)建模型模擬所需的各類數(shù)據(jù)庫。

SWAT模型中，地表徑流計(jì)算采用修正SCS(soil conservation service)曲線法，該方法也基于水量平衡，所需參數(shù)較少，并且可以反映不同土壤類型、不同土地利用方式以及前期土壤含水量對降雨徑流的影響；壤中流(側(cè)向流)計(jì)算與水分的重新分配同時(shí)進(jìn)行，采用動(dòng)力蓄水模型(Kinematics Storage Model，KSM)來計(jì)算每一層土壤層的側(cè)向流；潛在蒸散發(fā)使用Hargreaves、Priestley和Penman-Monteith 3種方法，最常用的是Penman-Monteith方法；融雪方面，SWAT模型依據(jù)日均氣溫將降水區(qū)分為降雨、冰凍水或雪，采用能量平衡法計(jì)算；流域收水面積以各研究區(qū)主要河流出山口水文站為流域出口，通過ArcSWAT分別提取各子流域出山口水文站集水區(qū)面積及集水區(qū)內(nèi)水系圖。

2 研究方法

2.1 反距離權(quán)重方法

反距離權(quán)重(Inverse Distance Weighted，IDW)方法是一種常用且簡便的空間插值方法。其具體計(jì)算步驟如下：

a.計(jì)算氣象站點(diǎn)到各GCM柵格點(diǎn)的距離di。

b.計(jì)算每個(gè)柵格的權(quán)重：權(quán)重是距離的倒數(shù)的函數(shù)：

(1)

c.站點(diǎn)數(shù)據(jù)插值計(jì)算結(jié)果：

(2)

2.2 DBC偏差校正法

DBC方法是一種基于分布的偏差校正方法，它是Daily translation(DT) 和Local intensity scaling(LOCI)兩種方法的結(jié)合。該方法首先對模式數(shù)據(jù)的降水發(fā)生概率進(jìn)行校正，使得模式數(shù)據(jù)在每月的降水發(fā)生概率與觀測數(shù)據(jù)保持一致，消除氣候模式普遍存在高估降雨發(fā)生概率的現(xiàn)象。具體步驟如下：

a.計(jì)算歷史觀測降水?dāng)?shù)據(jù)每月降水的發(fā)生概率。

b.計(jì)算氣候模式輸出降水?dāng)?shù)據(jù)的發(fā)生閾值，使得模式每月降水?dāng)?shù)據(jù)高于此閾值的概率與對應(yīng)觀測降水?dāng)?shù)據(jù)發(fā)生概率相等，低于此閾值的模式降水?dāng)?shù)據(jù)被置為零。

c.將歷史階段得到的每月降水閾值用于校正未來模式降水?dāng)?shù)據(jù)，得到校正后的未來降水?dāng)?shù)據(jù)。

經(jīng)過上述降水頻率校正后，通過歷史觀測數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)累積概率分布函數(shù)對模式輸出數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)累積概率分布函數(shù)進(jìn)行校正，具體計(jì)算中累積分布函數(shù)采用從0到1共100個(gè)分位數(shù)進(jìn)行代替，相鄰兩個(gè)分位數(shù)之間的間隔為0.01，具體公式如下：

Tcor,fut,d=Tsim,fut,d+(Tobs,per-Tsim,ref,per)

(3)

Pcor,fut,d=Psim,fut,d×(Pobs,per/Psim,ref,per)

(4)

式中：cor為校正后；d為逐日；ref和fut分別為歷史階段和未來階段；obs和sim分別為觀測數(shù)據(jù)和模式模擬數(shù)據(jù)；per為某一分位數(shù)。

2.3 泰森多邊形法

泰森多邊形法又叫垂直平分法或加權(quán)平均法。該方法首先求得各雨量站的面積權(quán)重系數(shù)，然后用各站點(diǎn)雨量與該站所占面積權(quán)重相乘后累加即得[11]。設(shè)每個(gè)雨量站都以其所在的多邊形為控制面積ΔA，ΔA與全流域的面積A之比為f=ΔA/A即為該雨量站的權(quán)重?cái)?shù)。

p=f1p1+f2p2+…+fnpn

(5)

式中：f1，f2，…，fn分別為各雨量站用多邊形面積計(jì)算的權(quán)重?cái)?shù)；p1，p2，…，pn，p分別為各測站同時(shí)期降雨量和流域平均雨量。

3 結(jié)果分析

3.1 未來降水趨勢及年代際變化

不同RCP情景下塔里木河“四源一干”2020—2050年降水量序列趨勢分析結(jié)果見圖2。圖2中，實(shí)線表示序列的M-K統(tǒng)計(jì)值UFk、UBk，點(diǎn)畫線表示0.05顯著性水平臨界值±1.96；UFk實(shí)線可反映序列的變化趨勢，UFk、UBk兩實(shí)線的交點(diǎn)可反映序列突變情況。

圖2 不同RCP情景下各子流域年降水M-K趨勢分析

由圖2(a)可知，在RCP2.6情景下，各子流域在2020—2050年降水均處于增加趨勢，但增加程度各有不同，其中開都-孔雀河增加較為明顯(UFk越過顯著性水平線)。在2030年以后，開都-孔雀河、阿克蘇河出現(xiàn)減少趨勢，葉爾羌河、和田河降水仍未出現(xiàn)增加趨勢。

RCP2.6情景下未來時(shí)段各流域年降水的年代際變化情況見表1，其中基準(zhǔn)年為1993—2013年。由表1可知，在RCP2.6未來情景下，除了阿克蘇河相對于歷史基準(zhǔn)時(shí)段降水有所減少外，其他各子流域降水相對于歷史基準(zhǔn)時(shí)段均為增加狀態(tài)。

由圖2(b)可知，在RCP4.5情景下，各子流域在2020—2050年降水均處于減少趨勢，其中阿克蘇河流域減少較為明顯(UFk越過顯著性水平線)。在2030年以后，開都-孔雀河、阿克蘇河、塔里木河干流、和田河出現(xiàn)減少趨勢。RCP4.5情景下未來時(shí)段各流域年降水的年代際變化情況見表2。由表2可知，在RCP4.5未來情景下，除了阿克蘇河流域相對于歷史基準(zhǔn)時(shí)段降水均呈現(xiàn)減少趨勢外，其他各子流域降水在2020—2030年相對于基準(zhǔn)時(shí)段有所減少，在2030年以后相對于歷史基準(zhǔn)時(shí)段呈現(xiàn)增加趨勢。

表2 RCP4.5情景下未來時(shí)段各流域年降水的年代際變化情況

由圖2(c)可知，在RCP8.5情景下，各子流域在未來降水情況并未表現(xiàn)出明顯的趨勢性。RCP8.5情景下未來時(shí)段各流域年降水的年代際變化情況見表3。由表3可知，阿克蘇河、葉爾羌河流域在RCP8.5情景下降水較歷史基準(zhǔn)時(shí)段呈現(xiàn)減少趨勢，開都-孔雀河、塔里木河干流、和田河在RCP8.5情景下降水較歷史基準(zhǔn)時(shí)段呈現(xiàn)增加趨勢。從塔里木河全流域來看，在RCP8.5情景下降水較歷史基準(zhǔn)時(shí)段呈少量的減少趨勢。

表3 RCP8.5情景下未來時(shí)段各流域年降水的年代際變化情況

3.2 未來年均氣溫趨勢以及年代際變化

對于塔里木河流域“四源一干”未來氣溫的變化，由表4～表6可知，RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下在未來都呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢，且變化的溫度范圍依次上升，這一上升趨勢也與全球氣候變暖的大環(huán)境相吻合。在RCP2.6情景下，流域年均氣溫在2050年較歷史基準(zhǔn)時(shí)段上升約1.4℃；在RCP4.5情景下，流域年均氣溫在2050年較歷史基準(zhǔn)時(shí)段上升約1.8℃；在RCP8.5情景下，流域年均氣溫在2050年較歷史基準(zhǔn)時(shí)段上升約2.3℃。塔里木河流域在未來的升溫情況高于在各情景下全球平均升溫情況，表明該流域在未來的溫度變化相較于其他地區(qū)更為明顯與強(qiáng)烈，隨之帶來的一系列氣候變化在各領(lǐng)域的響應(yīng)也更為明顯。例如，由于塔里木河流域內(nèi)許多河流含有較多的冰川融雪徑流成分，因此未來氣溫的顯著增長將會對河流的徑流產(chǎn)生較為明顯的影響，冰川融雪徑流將明顯增加。

表4 RCP2.6情景下未來時(shí)段各流域年均氣溫的年代際變化

表5 RCP4.5情景下未來時(shí)段各流域年均氣溫的年代際變化

表6 RCP8.5情景下未來時(shí)段各流域年均氣溫的年代際變化

3.3 未來徑流變化特征

3.3.1 未來徑流變化分析

4個(gè)子流域歷史及未來時(shí)段年徑流的折線圖見圖3～圖6。在未來階段，灰色范圍表示不同全球氣候模式在未來徑流模擬中所產(chǎn)生的不確定性；紅色實(shí)線代表所有氣候模式徑流模擬結(jié)果的均值。由圖3～圖6可知，未來階段，阿克蘇河與和田河流域年總徑流明顯增加，且增加量從RCP2.6情景到RCP8.5逐漸增大；葉爾羌河流域未來徑流量存在一定增加，但幅度并不顯著；開都-孔雀河未來徑流與歷史觀測徑流相似，并未呈現(xiàn)顯著增加或減少趨勢。

圖3 阿克蘇河年徑流量未來時(shí)段變化

圖4 葉爾羌河年徑流量未來時(shí)段變化

圖5 和田河年徑流量未來時(shí)段變化

圖6 開都-孔雀河年總徑流量未來時(shí)段變化

3.3.2 未來時(shí)段徑流豐枯變化

不同RCP情景下各子流域未來徑流量年代際演變特征的分析結(jié)果見圖7，其中上游三源流指阿克蘇河、葉爾羌河、和田河3條支流，反映的是塔里木河源流整體的一個(gè)未來變化情況。由圖7可知，上游三源流徑流在未來均呈現(xiàn)明顯的豐水狀況，說明上游三源流徑流在未來呈現(xiàn)增加趨勢；開都-孔雀河徑流呈現(xiàn)豐枯交替現(xiàn)象，在RCP2.6情景下豐水情況較明顯，在RCP4.5情景下豐枯相近，在RCP8.5情景下枯水情況較為明顯。

4 結(jié) 論

本文研究采用多種全球氣候模式通過統(tǒng)計(jì)降尺度技術(shù)得到塔里木河流域未來氣候情景，然后將氣候情景輸入到率定好的SWAT水文模型中，得到各子流域的徑流情況，并將其與歷史徑流情況進(jìn)行了對比和分析，得到如下結(jié)論：

a.對于降水來說，各子流域在RCP2.6情景下大多呈現(xiàn)出增加趨勢，在RCP4.5情景下呈現(xiàn)出減少趨勢，在RCP8.5情景下趨勢性不明顯。

b.對于氣溫來說，各子流域在不同RCP情景下均呈現(xiàn)出明顯上升趨勢，且升溫情況隨著RCP情景對應(yīng)輻射強(qiáng)迫的增加而增加。

c. 2020—2050年，阿克蘇河與和田河年徑流增加明顯，且增加量從RCP2.6情景到RCP8.5情景逐漸增大；葉爾羌河年徑流量存在一定增加，但幅度并不顯著；開都-孔雀河徑流量變化不大。

d.不同RCP情景下，塔里木河上游三源流(阿克蘇河、葉爾羌河、和田河)徑流在未來均呈現(xiàn)明顯的豐水狀況，即源流徑流在未來呈現(xiàn)增加趨勢；開都-孔雀河徑流呈現(xiàn)豐枯交替現(xiàn)象，在RCP2.6情景下豐水情況較明顯，在RCP4.5情景下豐枯相近，在RCP8.5情景下枯水情況較為顯著。