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    基于模式集成的松花江流域氣候模擬預(yù)估

    2020-11-11 03:22:30劉智天郝振純徐海卿武冠一邢若飛
    水力發(fā)電 2020年8期
    關(guān)鍵詞:方法

    劉智天,郝振純,徐海卿,鞠 琴,武冠一,邢若飛

    (1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210098;2.河海大學(xué)全球變化與水循環(huán)國(guó)際合作聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210098;3.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院,北京 100038;4.中國(guó)市政工程華北設(shè)計(jì)研究總院有限公司,天津 300000)

    0 引 言

    全球范圍的劇烈氣候變化,對(duì)人與自然環(huán)境產(chǎn)生了很大影響,這一影響加劇了水循環(huán)過(guò)程,直接影響降水、蒸發(fā)、徑流等氣候因子,導(dǎo)致水資源時(shí)空上的再分配,使極端氣候事件發(fā)生的概率上升[1]。自20世紀(jì)80年代起,全球氣候變化逐漸演變?yōu)橐粋€(gè)應(yīng)用多學(xué)科的新研究領(lǐng)域,尤其是氣候變化對(duì)水資源的影響,成為當(dāng)今大氣學(xué)和水文學(xué)界的重要課題。政府間氣候變化專門(mén)委員會(huì)IPCC成立于20世紀(jì)80年代末,集中了世界多國(guó)的科學(xué)家共同探討氣候變化帶來(lái)的影響。2013年發(fā)布的第5次研究報(bào)告指出:人類活動(dòng)主導(dǎo)了20世紀(jì)50年代以來(lái)的全球變暖,可能性不低于95%。氣候的暖化十分肯定,全球范圍海陸表面平均溫度在1880年~2012年呈上升趨勢(shì),2003年~2012年平均溫度比1850年~1900年高約0.78 ℃。過(guò)去的近30年很有可能是史上最熱時(shí)期[2]。

    為此,國(guó)內(nèi)外開(kāi)展了很多利用模式數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)資料分析水文要素時(shí)空分布及演變趨勢(shì)的研究[3-7]。本文以松花江流域?yàn)檠芯繉?duì)象,所用模式參考不同GCMs在我國(guó)的模擬表現(xiàn)[8-13],模式降尺度后應(yīng)用多種集成方法提升模擬性能,預(yù)估在RCP4.5氣候情景下降水、氣溫及徑流未來(lái)可能的變化。

    1 數(shù)據(jù)和方法

    1.1 研究區(qū)概況

    松花江流域位于41°42′~51°48′N,119°52′~132°31′E,東西長(zhǎng)920 km,南北寬1 070 km,全部在中國(guó)境內(nèi)。北源嫩江發(fā)源于大興安嶺伊勒呼里山,河源高程1 030 m,全長(zhǎng)1 370 km,流域面積29.85萬(wàn)km2,河流由北向南流;南源第二松花江發(fā)源于長(zhǎng)白山脈主峰白頭山,河源海拔2 744 m,全長(zhǎng)958 km,流域面積7.34萬(wàn)km2,河流從東南流向西北。嫩江與第二松花江在黑龍江省肇源縣三岔河處匯合后,折向東北稱為松花江干流,在同江市匯入黑龍江,全長(zhǎng)939 km,流域面積56.12萬(wàn)km2。

    1.2 數(shù)據(jù)資料

    CMIP5模式通過(guò)敏感性分析檢測(cè)氣候變化和歸因,模擬歷史數(shù)據(jù)并開(kāi)發(fā)代表性濃度路徑的氣候情景,引入未來(lái)氣候變化的預(yù)估實(shí)驗(yàn)[14],提升參數(shù)的處理能力及空間分辨率,將動(dòng)態(tài)植被與碳循環(huán)模式引入部分模式[15]。本文所用模式(見(jiàn)表1)的歷史模擬區(qū)間為1951年~2000年,預(yù)估未來(lái)區(qū)間為2020年~2099年。

    表1 CMIP5模式信息

    實(shí)測(cè)氣候要素資料源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn),選擇松花江流域內(nèi)氣象站同期觀測(cè)的降水和氣溫逐月數(shù)據(jù),和模式模擬數(shù)據(jù)做比較分析。

    1.3 集成方法

    1.3.1算數(shù)平均集成

    方法簡(jiǎn)單,結(jié)果較穩(wěn)定,計(jì)算公式為

    (1)

    σ=Pa/Psea

    (2)

    Ps(t)=Pse(t)×σ

    (3)

    式中,Ps(t)為降水算術(shù)平均值;Pse(t)為率定期序列值;Pa為降水率定期實(shí)測(cè)均值;Psea為Pst(t)的均值。

    Ts=Ta-Tsea

    (4)

    Ts(t)=Tse(t)+Ts

    (5)

    式中,Ts(t)為氣溫算術(shù)平均值;Tse(t)為率定期序列值;Ta為氣溫率定期實(shí)測(cè)均值;Tsea為T(mén)se(t)均值。

    1.3.2權(quán)重平均集成

    權(quán)重系數(shù)αi計(jì)算公式為

    (6)

    (7)

    (8)

    式中,Ye(t)為權(quán)重平均值;Yi(t)為模式i在t時(shí)刻的模擬值;αi為權(quán)重系數(shù)。

    1.3.3多元回歸集成

    建立回歸方程表征變量間的函數(shù)關(guān)系,誤差允許范圍內(nèi)得出的關(guān)系式可認(rèn)為合理。高階微分非線性多元函數(shù)F=f(x1,x2,…,xn)用多項(xiàng)式逼近,各乘積項(xiàng)為自變量[17]。模擬值為自變量Zi,實(shí)測(cè)值為因變量Z。即

    (9)

    式中,bi為回歸系數(shù);e為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    1.3.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)大面積神經(jīng)元豐富完善連接的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)[18],進(jìn)行大型計(jì)算和數(shù)據(jù)貯存,逐漸成為解決不同領(lǐng)域復(fù)雜問(wèn)題的方法[19]。結(jié)構(gòu)分為輸入層、隱含層和輸出層,隱含層的節(jié)點(diǎn)為隱節(jié)點(diǎn),樣本值向下傳遞到隱含層后通過(guò)權(quán)重系數(shù)和函數(shù)算法變成隱節(jié)點(diǎn)再傳遞,在輸出節(jié)點(diǎn)計(jì)算輸出值和樣本檢驗(yàn)值的誤差,通過(guò)輸出層向輸入層反向計(jì)算得到最終輸出值。模式模擬值為輸入層,實(shí)測(cè)值為輸出層。隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)通過(guò)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算,即

    (10)

    2 結(jié)果分析

    2.1 氣候模式性能評(píng)估

    松花江流域歷史實(shí)測(cè)多年平均降水為531.99 mm,平均氣溫為1.77 ℃。圖1為模式模擬歷史降水氣溫與實(shí)測(cè)資料的比較。

    圖1 CMIP5模擬和實(shí)測(cè)比較

    2.1.1降水

    表2為模式模擬降水和實(shí)測(cè)的比較結(jié)果。

    由圖1a知,所有模式整體變化趨勢(shì)保持一致,降水實(shí)際較少時(shí)模擬值通常偏大,而實(shí)際降水較多時(shí)多數(shù)模擬一般偏小,局部模式存有個(gè)性。從表2知,多數(shù)模式模擬降水的平均相對(duì)誤差低于30%,相關(guān)系數(shù)基本都超過(guò)0.8,且大部分確定性系數(shù)不低于0.6。這說(shuō)明模擬結(jié)果和實(shí)際的吻合程度較好。

    綜合模擬和實(shí)測(cè)的比較結(jié)果,認(rèn)為CanESM2和NorESM1-M模擬降水較好。

    2.1.2氣溫

    表3為模式模擬氣溫和實(shí)測(cè)的比較結(jié)果。

    表2 降水CMIP5模擬和實(shí)測(cè)比較

    表3 氣溫CMIP5模擬和實(shí)測(cè)比較

    由圖1b可知,氣候模式模擬氣溫整體精度較高,模擬氣溫的年內(nèi)平均變化和實(shí)際趨勢(shì)相同。從表3可知,模擬氣溫的平均相對(duì)誤差都較低,多數(shù)模式低于10%,相關(guān)系數(shù)均超過(guò)0.95,大部分模式確定性系數(shù)超過(guò)0.9,和實(shí)際的吻合程度較高。

    比較模擬結(jié)果認(rèn)為,CanESM2和MPI-ESM-MR模式模擬氣溫較好。

    考慮模式同時(shí)模擬降水和氣溫的結(jié)果,最終認(rèn)為CanESM2和MPI-ESM-MR模擬良好。

    2.2 模式集成性能評(píng)估

    2.2.1降水

    所用模式通過(guò)σ方法降尺度后進(jìn)行多模式集成的模擬計(jì)算。歷史模擬數(shù)據(jù)率定期為1951年~1995年,檢驗(yàn)期為1996年~2000年。集成方法和優(yōu)選模式模擬降水的比較結(jié)果見(jiàn)表4。

    從表4可知,集成方法在率定期和檢驗(yàn)期的評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果要比單個(gè)模式好,削弱了個(gè)性因素使模擬更加穩(wěn)定。集成模擬的降水時(shí)間序列更貼近于實(shí)測(cè)資料,降低了單個(gè)模式模擬結(jié)果的不確定性,評(píng)價(jià)趨于均值化。比較集成方法的模擬結(jié)果,認(rèn)為多元回歸集成和BP網(wǎng)絡(luò)集成模擬降水較好。

    表4 降水模擬結(jié)果比較

    2.2.2氣溫

    各方法模擬氣溫的比較結(jié)果見(jiàn)表5。

    表5 氣溫模擬結(jié)果比較

    由表5可知,模式模擬氣溫整體精度較高,各方法評(píng)估結(jié)果差別較小,平均相對(duì)誤差都較低,模擬氣溫和實(shí)測(cè)資料具有很高的相關(guān)性和吻合度。各方法模擬氣溫都較接近實(shí)際。

    比較各方法模擬降水和氣溫的結(jié)果,集成方法整體優(yōu)于單個(gè)模式。部分方法的平均相對(duì)誤差在檢驗(yàn)期大于率定期的原因可能是模式數(shù)量選擇較少,BP網(wǎng)絡(luò)集成的試錯(cuò)原理也存在一定的不確定性。最終認(rèn)為多元回歸集成模擬降水和氣溫良好。

    2.3 未來(lái)氣候要素預(yù)估

    以所用模式在RCP4.5氣候情景輸出的結(jié)果為因子構(gòu)建線性回歸方程預(yù)估未來(lái)降水和氣溫,方程通過(guò)了顯著性水平α=0.05的t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)。以松花江流域下游佳木斯站為例進(jìn)行預(yù)估,佳木斯站氣候要素預(yù)估和實(shí)測(cè)的比較情況見(jiàn)圖2。佳木斯水文氣象要素預(yù)估和實(shí)測(cè)資料在年內(nèi)平均變化的趨勢(shì)保持一致。

    圖2 佳木斯站氣候要素年內(nèi)平均變化

    由圖2a可知,降水主要集中于汛期6月~9月,汛期降水實(shí)測(cè)總計(jì)達(dá)429 mm,預(yù)估為449 mm;實(shí)測(cè)降水在7月~8月較多而預(yù)估值偏小,其他月實(shí)測(cè)降水較少對(duì)應(yīng)預(yù)估值基本偏大。

    由圖2b知,平均氣溫最高值在7月,實(shí)測(cè)23 ℃,預(yù)估25 ℃;最低值在1月,實(shí)測(cè)-19 ℃,預(yù)估-16 ℃;多年平均氣溫實(shí)測(cè)2.71 ℃,預(yù)估5.43 ℃。預(yù)估氣溫普遍比實(shí)測(cè)偏高,平均增幅約為2 ℃。

    2.4 未來(lái)徑流預(yù)估

    2.4.1模型率定及檢驗(yàn)

    劃分1954年~2013年徑流歷史實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)率定期為1954年~2003年,檢驗(yàn)期為2004年~2013年。流域匯流存在滯后性,考慮上游降水對(duì)下游徑流的影響,按照區(qū)間降水氣溫和佳木斯站實(shí)測(cè)徑流的相關(guān)系數(shù)不低于0.5篩選因子,表7為主要影響因子及系數(shù)。多元回歸模擬和實(shí)測(cè)徑流的特征值見(jiàn)表8。

    由表8可知,回歸模型整體模擬效果良好,率定期和檢驗(yàn)期的平均相對(duì)誤差都低于10%,相關(guān)系數(shù)均超過(guò)0.8,和實(shí)測(cè)徑流均有較好的吻合度。

    2.4.2未來(lái)徑流預(yù)估

    利用優(yōu)選方法預(yù)估降水和氣溫,結(jié)果輸入已構(gòu)建的線性回歸模型來(lái)預(yù)估RCP4.5情景下佳木斯站2020年~2099年徑流的逐月變化。各模式修正系數(shù):CanESM2降水0.91,氣溫1.331;MPI-ESM-MR降水0.718,氣溫2.883。

    表7 徑流回歸因子及系數(shù)

    表8 多元回歸和實(shí)測(cè)徑流比較

    多元回歸集成預(yù)估佳木斯站逐月徑流極大和極小值為7 220、352 m3/s,月平均值為2 720 m3/s;汛期總量19 600 m3/s,年總量達(dá)32 600 m3/s,豐枯水年界限值為33 700、31 500 m3/s。

    3 結(jié) 論

    本研究結(jié)果表明:①所用氣候模式中CanESM2、MPI-ESM-MR模擬良好。②集成方法模擬優(yōu)于單個(gè)模式,多元回歸集成模擬較好。③佳木斯站實(shí)測(cè)和預(yù)估降水主要集中于汛期6月~9月,多年平均汛期總量實(shí)測(cè)429 mm,預(yù)估449 mm;預(yù)估降水在7月~8月比實(shí)測(cè)偏小,其他月相對(duì)偏大。④佳木斯站預(yù)估氣溫普遍比實(shí)測(cè)偏高,平均氣溫最高值都在7月,實(shí)測(cè)23 ℃,預(yù)估25 ℃;最低值都在1月,實(shí)測(cè)-19 ℃,預(yù)估-16 ℃;預(yù)估氣溫平均增幅約2 ℃。⑤多元回歸集成預(yù)估佳木斯站逐月徑流極大、極小值和月平均值分別為7 220、352 m3/s和2 720 m3/s;汛期總量19 600 m3/s,年總量達(dá)32 600 m3/s,豐枯水年界限值為33 700、31 500 m3/s。

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