西江流域氣候變化下未來(lái)時(shí)期降雨的時(shí)空變化

許 旺， 唐 力， 曾清懷*， 梁 鴻， 李會(huì)亞

(1.深圳市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站， 廣東 深圳 518049； 2.深圳市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)站， 廣東 深圳 518000)

氣候變化下極端降水和年均降水對(duì)分析研究極端洪水和干旱事件有重要的意義[1-3].珠江流域是嶺南地區(qū)最大的流域，流域內(nèi)包含廣東、廣西、貴州等省份的部分地區(qū).珠江流域?yàn)榛浉郯拇鬄硡^(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提拱了重要的水資源供應(yīng).包括廣州、深圳、中山、佛山、東莞等城市都受到珠江流域水資源的給養(yǎng).西江流域?yàn)橹榻畲笾Я?，面積達(dá)到30萬(wàn)km2.近年來(lái)，珠江流域?qū)嵭形魉畺|調(diào)政策，即把西江流域的水資源通過(guò)跨流域引水工程引到珠江流域東部，為深圳等城市供水，保障深圳市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求.因此，研究氣候變化條件下西江流域降雨的變化具有重要的意義.

目前，西江流域的大部分研究集中在分析歷史時(shí)期降雨的變化.例如，陳立華等[4]研究了西江流域歷史時(shí)期1994年、1998年、2005年與2008年的最大的暴雨過(guò)程；朱穎潔等[5]研究分析了1958—2007年年最大降雨的變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)年最大降雨的上升趨勢(shì)不明顯；佘有貴等[6]分析了西江流域2005年的最大降雨的變化規(guī)律；羅秋紅等[7]分析了西江流域1968年、1994年、1998年、2002年、2005年洪水來(lái)臨之前的極端降雨的變化情況；吳孝情等[8]分析了1960—2012年珠江流域(包括西江流域)的極端降雨的非平穩(wěn)性；彭俊臺(tái)等[9]分析了珠江流域(包括西江流域)42個(gè)站點(diǎn)1960—2005年的極端降雨的變化.雖然先前這些研究分析了西江流域降雨的變化，但是未來(lái)時(shí)期氣候變化情況下西江流域的降雨變化的研究較少.

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)與方法

西江流域?yàn)橹榻闹饕Я?，面積占整個(gè)珠江流域的66%左右，全長(zhǎng)2 000 km.流域內(nèi)水資源豐富，植被覆蓋較好，人口眾多.主要支流包括紅水河、漓江、柳江等.西江流域下游人口較為稠密，地勢(shì)較為平坦，經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)[10]，因此西江流域未來(lái)時(shí)期年最大降雨的變化可能對(duì)下游區(qū)域的極端水文事件災(zāi)害有所影響.同時(shí)，隨著人口和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，下游區(qū)域的工農(nóng)業(yè)生活需水也會(huì)增加，西江流域的年均降雨的變化會(huì)影響未來(lái)時(shí)期西江流域的水資源短缺情況.

研究中將使用國(guó)際多模型比較計(jì)劃 (inter-sectoral impact model intercomparison project， ISIMIP) ISIMIP2b的數(shù)據(jù)[11].ISIMIP2b主要使用全球四個(gè)先進(jìn)的地球系統(tǒng)模型模擬未來(lái)時(shí)期全球的氣候變化情況.四個(gè)模型是GFDL-ESM2M (geophysical fluid dynamics laboratory’s ESM2M)、HadGEM2-ES(hadley center global environmental model version 2)、IPSL-CM5A-LR (institut pierre simon laplace’s CM5A-LR)與MIROC5(model for interdisciplinary research on climate version 5).本研究中將使用常用的RCP8.5與RCP4.5數(shù)據(jù)(representative concentration pathway， RCP)研究分析西江流域降雨變化.這些模型提供了2006—2099年的日尺度氣候數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.5度.本研究中將使用2022—2099年的數(shù)據(jù)作為未來(lái)時(shí)期研究的依據(jù).ISIMIP2b的氣候數(shù)據(jù)根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了矯正，相比其他數(shù)據(jù)具有更好的可靠性[11].目前還沒(méi)有研究使用ISIMIP2b數(shù)據(jù)研究分析未來(lái)時(shí)期西江流域降雨的變化特征.

研究中將對(duì)西江流域年最大降雨與年均降雨的變化進(jìn)行分析，主要包括區(qū)域平均值隨著時(shí)間的變化與變化的空間分布.研究中趨勢(shì)分析方法將使用Mann-Kendall非參數(shù)趨勢(shì)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)0.05顯著性水平下的趨勢(shì)顯著性[12-13].

2 結(jié)果與討論

2.1 年最大降雨變化趨勢(shì)

圖1展示了年最大降雨的時(shí)間變化序列.從圖1(a)可以看出，在RCP 8.5場(chǎng)景下，雖然各個(gè)模型模擬結(jié)果有所差別，但各模型結(jié)果都顯示年最大降雨有增加的趨勢(shì).各模型的均值顯示年最大降雨具有顯著增加的趨勢(shì)，增加的斜率為0.07.不同于RCP 8.5場(chǎng)景結(jié)果，在RCP 4.5場(chǎng)景下，雖然各個(gè)模型的結(jié)果顯示年最大降雨有增加的趨勢(shì)，但各個(gè)模型的均值顯示增加的趨勢(shì)不顯著.

注：y表示縱坐標(biāo)的降雨；x表示橫坐標(biāo)的時(shí)間圖1 西江流域年最大降雨(mm·d-1)變化Fig.1 Changes of annual maximum precipitation (mm·d-1) in the Xijiang River

圖2展示了年最大降雨變化趨勢(shì)的空間分布.在RCP 8.5場(chǎng)景下，GFDL-ESM2M模型顯示，除中下游部分地區(qū)外，西江流域大部分區(qū)域的年最大降雨呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)；同樣地，HadGEM2-ES與MIROC5模型也顯示除下游少部分地區(qū)外其余區(qū)域的年最大降雨呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì).相比較而言，IPSL-CM5A-LR模型顯示西江流域中下游大部分地區(qū)的年最大降雨呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì)，上游地區(qū)呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì).在RCP 4.5場(chǎng)景下，GFDL-ESM2M模型顯示區(qū)域的中部地區(qū)的年最大降雨呈現(xiàn)出減小的趨勢(shì)，IPSL-CM5A-LR模型與GFDL-ESM2M結(jié)果類似；而HadGEM2-ES與MIROC5模型顯示區(qū)域的東北地區(qū)與西部地區(qū)有較明顯的減小趨勢(shì).總體而言，在RCP 8.5場(chǎng)景下，3/4的模型顯示西江流域的年最大降雨在大部分地區(qū)呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì)，而在RCP 4.5場(chǎng)景下模型的一致性較差.

圖2 西江流域年最大降雨(mm·d-1)的變化趨勢(shì)(2022—2099年)Fig.2 Trends of annual maximum precipitation (mm·d-1) from 2022-2099 in the Xijiang River

2.2 年均降雨變化趨勢(shì)

圖3展示了RCP 8.5與RCP 4.5場(chǎng)景下西江流域年均降雨的變化.在RCP 8.5場(chǎng)景下，雖然各個(gè)模型的結(jié)果有所不同，但總體趨勢(shì)一致；各個(gè)模型的均值顯示西江流域的年均降雨有增加趨勢(shì)，但是不顯著.在RCP 4.5場(chǎng)景下，各個(gè)模型結(jié)果也有所差異，但總體變化趨勢(shì)一致；模型的均值顯示西江流域的年均降雨有顯著增加的趨勢(shì).

注：y表示縱坐標(biāo)的降雨；x表示橫坐標(biāo)的時(shí)間圖3 西江流域年均降雨(mm·d-1)變化Fig.3 Changes of annual mean precipitation (mm·d-1) in the Xijiang River

圖4展示了西江流域年均降雨變化趨勢(shì)的空間分布情況.在RCP 8.5場(chǎng)景下，GFDL-ESM2M模型顯示東部地區(qū)年均降雨減少，西部地區(qū)有增加的趨勢(shì)；IPSL-CM5A-LR模型顯示東部地區(qū)較西部地區(qū)年均降雨減少的趨勢(shì)更加明顯；HadGEM2-ES與MIROC5模型顯示西部地區(qū)年均降雨有增加趨勢(shì)，而東部地區(qū)的變化兩個(gè)模型結(jié)果差別較大.總體上，在RCP 8.5場(chǎng)景下，三個(gè)模型(GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES與MIROC5)均顯示西部地區(qū)的年均降雨將會(huì)增加.在RCP 4.5場(chǎng)景下，GFDL-ESM2M模型顯示西江流域大部分地區(qū)的降雨有增加的趨勢(shì)，IPSL-CM5A-LR模型顯示大部分地區(qū)的年均降雨有減小的趨勢(shì)，HadGEM2-ES與MIROC 5模型顯示東部地區(qū)的差別較大.總體上，在RCP 4.5場(chǎng)景下，各個(gè)模型展示的年均降雨變化趨勢(shì)的空間差異性較大.

圖4 西江流域年均降雨(mm·d-1)的變化趨勢(shì)(2022—2099年)Fig.4 Trends of annual mean precipitation (mm·d-1) from 2022 to 2099 in the Xijiang River

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)西江流域未來(lái)時(shí)期年最大降雨與年均降雨的研究，發(fā)現(xiàn)西江流域平均年最大降雨與年均降雨在未來(lái)時(shí)期RCP 8.5與RCP 4.5場(chǎng)景下均有增加的趨勢(shì).變化趨勢(shì)的空間分布情況受氣候模型變化的影響.在RCP 8.5場(chǎng)景下，年最大降雨的增加趨勢(shì)顯著，而在RCP 4.5場(chǎng)景下，年最大降雨的增加不顯著；在RCP 8.5場(chǎng)景下，年均降雨的增加趨勢(shì)不顯著，在RCP 4.5場(chǎng)景下，年均降雨的增加趨勢(shì)顯著.因此，在未來(lái)時(shí)期，受極端降雨增加的影響，極端洪水的量級(jí)也可能增加；隨著年均降雨的增加，西江流域的水資源量也將變得更加充沛，可以緩解水資源短缺的情況.