變化環(huán)境下徑流演變的研究方法進(jìn)展

宋益濤， 王雙濤， 羅平平， 查顯寶， 徐承毅， 曹 哲， 朱 偉

(1.長(zhǎng)安大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院， 陜西 西安 710054； 2.長(zhǎng)安大學(xué) 旱區(qū)地下水文與生態(tài)效應(yīng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 陜西 西安 710054)

1 研究背景

變化環(huán)境是指氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)雙重影響下的環(huán)境。在變化環(huán)境下，水文循環(huán)過(guò)程中的水量平衡要素在時(shí)間、空間和數(shù)量上發(fā)生了不可忽視的變化[2]，其帶來(lái)的極端暴雨事件、洪澇水文效應(yīng)和水資源問(wèn)題受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[3-6]，針對(duì)變化環(huán)境下徑流序列的演變研究進(jìn)行系統(tǒng)性回顧尤為重要。

近些年，變化環(huán)境背景下徑流演變規(guī)律及驅(qū)動(dòng)因素的研究一直是水文學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外圍繞變化環(huán)境下流域徑流序列演變的檢測(cè)與歸因分析展開(kāi)了全面深入的探討[7-8]，如變化環(huán)境對(duì)流域水文過(guò)程的影響研究、流域徑流變化主要因子貢獻(xiàn)率的量化與分離和氣候變化對(duì)流域未來(lái)徑流的可能影響及不確定性研究等。水文序列演變趨勢(shì)的檢驗(yàn)與歸因分析正從統(tǒng)計(jì)模型檢驗(yàn)向水文氣候模型模擬以及物理模型與統(tǒng)計(jì)模型相結(jié)合的方向發(fā)展。氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的可能影響向著多模式、多降尺度技術(shù)應(yīng)用和多水文模型綜合研究的方向發(fā)展。這些研究成果對(duì)我國(guó)水資源規(guī)劃管理、水利水電工程規(guī)劃設(shè)計(jì)、水資源評(píng)價(jià)及流域防洪減災(zāi)等工作具有重要的參考價(jià)值[9-15]。

本研究針對(duì)變化環(huán)境下流域徑流序列演變研究進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)性回顧，探討了變化環(huán)境下徑流序列時(shí)空演變的研究方法，歸納了當(dāng)前最新研究方法，并進(jìn)行綜合對(duì)比分析，總結(jié)了相關(guān)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，同時(shí)提出未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。本文研究結(jié)果可為變化環(huán)境下徑流演變規(guī)律和驅(qū)動(dòng)因素的研究以及流域水資源管理與可持續(xù)水資源規(guī)劃提供科學(xué)參考。

2 徑流序列演變檢驗(yàn)方法的發(fā)展與應(yīng)用

2.1 檢驗(yàn)方法發(fā)展歷程

早期的檢驗(yàn)方法是基于原始數(shù)據(jù)上的參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析，該類(lèi)檢驗(yàn)法要求原始樣本信息需滿(mǎn)足最基本的正態(tài)分布和同質(zhì)性假設(shè)條件，主要代表方法有累積距平法 (cumulative departure)、線(xiàn)性回歸法(linear regression) 和滑動(dòng)t檢驗(yàn)法 (moving t-test)，為了減少對(duì)原始數(shù)據(jù)的限制，一些學(xué)者提出了非參數(shù)秩檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)法，如斯皮爾曼秩檢驗(yàn) (Spearman test)和曼-肯德?tīng)枡z驗(yàn) (Mann-Kendall test)，雖然非參數(shù)檢驗(yàn)克服了對(duì)原始樣本信息總體分布的限制，對(duì)變率突變的檢測(cè)把握性較大，但無(wú)法避免由樣本信息本身的相關(guān)性所帶來(lái)的分析誤差，在組合型突變檢測(cè)中存在一定的不確定性，因此小波理論被越來(lái)越多的學(xué)者引入到水文氣象研究中。小波分析[11]是由法國(guó)Morlet在20世紀(jì)80年代初提出的一種具有時(shí)頻多分辨功能的信號(hào)處理方法，可以對(duì)信號(hào)內(nèi)的瞬態(tài)、頻率成分進(jìn)行探測(cè)。水文系統(tǒng)中的小波分析主要應(yīng)用于周期變化方面的研究[12]，通過(guò)小波變換，可以將水文時(shí)間序列分解成不同時(shí)間尺度的確定性序列和隨機(jī)序列，運(yùn)用方差分析，對(duì)確定性序列進(jìn)行周期分析，從而獲得水文序列的主周期。

2.2 徑流序列的演變檢驗(yàn)方法

在徑流對(duì)變化環(huán)境的響應(yīng)機(jī)制研究中，利用長(zhǎng)序列歷史資料分析徑流演變的趨勢(shì)、周期以及空間變異等特征有助于正確認(rèn)識(shí)徑流演變規(guī)律，為下一步的徑流演變驅(qū)動(dòng)因素分析奠定基礎(chǔ)?；诂F(xiàn)代數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，國(guó)內(nèi)外研究人員對(duì)水文序列趨勢(shì)檢驗(yàn)和變異診斷開(kāi)展了大量的研究工作[13-15]。常用的徑流序列演變檢驗(yàn)方法按類(lèi)型分類(lèi)主要有下列3種：(1)趨勢(shì)檢驗(yàn)。目前趨勢(shì)分析方法主要分為兩大類(lèi)，即參數(shù)統(tǒng)計(jì)法和非參數(shù)統(tǒng)計(jì)法。參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)原始數(shù)據(jù)直接進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，而非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法是對(duì)基于原始數(shù)據(jù)所獲得的秩進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，因此對(duì)樣本數(shù)據(jù)沒(méi)有限制要求，且不受少數(shù)異常數(shù)據(jù)值的干擾和影響[16]。(2)周期性檢驗(yàn)。由于氣象和水文要素受多種因素綜合作用，呈現(xiàn)出多時(shí)間尺度的變化特征，其水文序列在時(shí)間尺度上呈周期性變化。水文氣象序列的周期性檢驗(yàn)是水文分析中一項(xiàng)重要的工作，用于評(píng)估長(zhǎng)期徑流序列的周期性變化，可對(duì)了解區(qū)域變化環(huán)境下水文序列的演變規(guī)律提供重要參考。主要檢驗(yàn)方法有周期圖法、連續(xù)譜分析法和小波分析法。(3)突變性檢驗(yàn)。用于診斷一個(gè)水文氣象序列在時(shí)間上是否發(fā)生變異和監(jiān)測(cè)發(fā)生變異的時(shí)間點(diǎn)，突變性檢驗(yàn)是徑流演變趨勢(shì)分析的關(guān)鍵，可根據(jù)突變點(diǎn)將徑流序列劃分為基準(zhǔn)期和變化期。國(guó)內(nèi)外有很多方法用于突變檢驗(yàn)，如Mann-Kendall、有序聚類(lèi)分析、Hurst系數(shù)、R/S分析、雙累積曲線(xiàn)法等。其中，有序聚類(lèi)分析實(shí)質(zhì)是尋求使總離差平方和最小的最優(yōu)分割點(diǎn)；雙累積曲線(xiàn)(double mass curve，DMC)法由Merriam提出，在水文氣象要素的突變性檢驗(yàn)中得到廣泛應(yīng)用，該方法簡(jiǎn)單且直觀；R/S(rescaled range analysis) 稱(chēng)為重標(biāo)極差分析法，最早由Hurst于1951年提出，后經(jīng)Mandelbrot完善，主要用于時(shí)間序列的分形特征和持續(xù)性檢驗(yàn)。上述3種類(lèi)型檢驗(yàn)方法歸納于表1。

2.3 檢驗(yàn)方法的應(yīng)用現(xiàn)狀

近些年，參數(shù)和非參數(shù)檢驗(yàn)方法得到廣泛的應(yīng)用。為了降低原始數(shù)據(jù)為滿(mǎn)足統(tǒng)計(jì)要求而產(chǎn)生的誤差，研究者對(duì)相關(guān)理論與方法進(jìn)行了不斷改進(jìn)，但各個(gè)研究方法仍受到假設(shè)檢驗(yàn)條件和其他因素的限制。因此，許多學(xué)者將多種方法綜合應(yīng)用進(jìn)行分析，目的是使分析結(jié)果更具有準(zhǔn)確性和說(shuō)服力。如劉宇等[14]采用M-K檢驗(yàn)、滑動(dòng)t檢驗(yàn)和小波分析等方法分析了涇河流域近70年的水文氣象要素變化特征；裴宏偉等[15]利用有序聚類(lèi)分析、小波分析和雙累積曲線(xiàn)等方法對(duì)清水河流域歷史徑流序列演變特征進(jìn)行了分析。在實(shí)際研究中，應(yīng)用組合檢驗(yàn)方法進(jìn)行趨勢(shì)判斷、突變檢驗(yàn)和周期性分析，有助于更好地把握變化環(huán)境下流域徑流演變的規(guī)律。合理搭配多種檢驗(yàn)方法能夠使檢驗(yàn)結(jié)果更加準(zhǔn)確，從而更有效地判斷突變點(diǎn)以劃分基準(zhǔn)期和影響期。

表1 變化環(huán)境下徑流序列常用檢驗(yàn)方法

對(duì)于徑流演變規(guī)律檢驗(yàn)，當(dāng)前已有多種檢驗(yàn)方法得到了應(yīng)用和發(fā)展，在方法逐漸成熟的基礎(chǔ)上，未來(lái)研究中需要重點(diǎn)把握全方位的檢驗(yàn)分析，即從時(shí)間和空間尺度上把握變化環(huán)境下徑流演變的規(guī)律特征。當(dāng)前大多研究主要集中在徑流序列年尺度的變化特征，如劉星根[17]應(yīng)用小波分析和R/S分析方法分析了1960-2010年贛江流域年降雨量和年徑流量的周期性；Alifujiang等[18]采用單調(diào)趨勢(shì)檢驗(yàn)和小波變換方法分析了伊塞克庫(kù)爾湖流域(LIKB)水文氣象變量的趨勢(shì)性和周期性，探討了該流域年內(nèi)徑流量的演變。目前以季節(jié)、月尺度及汛期與非汛期的徑流演變分析研究較少，張永勇等[19]采用M-K趨勢(shì)檢驗(yàn)對(duì)1958-2005年唐乃亥站、直門(mén)達(dá)站和昌都站3個(gè)水文站年際徑流、汛期和非汛期徑流過(guò)程進(jìn)行了分析。

變化環(huán)境對(duì)流域徑流的影響仍將持續(xù)，未來(lái)的檢驗(yàn)分析研究應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)分析流域徑流序列的多尺度變化特征，將時(shí)間尺度與空間尺度相結(jié)合，以滿(mǎn)足不同空間尺度的研究應(yīng)用需求，這種多尺度、多方法組合檢驗(yàn)分析可能會(huì)揭示一些新的發(fā)展和認(rèn)識(shí)[20]。

3 變化環(huán)境背景下徑流演變歸因分析

在變化環(huán)境影響下，徑流序列發(fā)生了非一致性的演變。歸因分析是徑流演變驅(qū)動(dòng)因素研究的關(guān)鍵內(nèi)容，對(duì)于探討變化環(huán)境下徑流演變機(jī)理具有重要意義。流域徑流演變歸因研究表明，氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)為主要驅(qū)動(dòng)力，在二者共同作用下，流域徑流序列發(fā)生特異性變化。但不可將其演變成因單一地歸結(jié)為氣候變化或人類(lèi)活動(dòng)，而應(yīng)對(duì)徑流演變結(jié)果進(jìn)行定量分析，以評(píng)價(jià)和識(shí)別不同驅(qū)動(dòng)因子對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率[21]。

3.1 徑流變化貢獻(xiàn)率的分析方法

目前對(duì)于徑流變化貢獻(xiàn)率分析應(yīng)用較多的研究思路有兩種：一是直接使用定量分析方法對(duì)徑流演變序列進(jìn)行分析，依據(jù)長(zhǎng)時(shí)期歷史徑流序列突變時(shí)間劃分天然時(shí)期和人類(lèi)活動(dòng)影響期，常見(jiàn)的方法有數(shù)理統(tǒng)計(jì)法和彈性系數(shù)法；二是采用基于水文模型的徑流還原法[22]，該方法根據(jù)突變時(shí)間劃分天然時(shí)期和人類(lèi)活動(dòng)影響時(shí)期，根據(jù)流域的具體條件選取適宜的水文模型。采用天然時(shí)期的氣象和土地利用數(shù)據(jù)率定水文模型參數(shù)，將影響期的氣象數(shù)據(jù)作為輸入，模擬還原出影響期的天然徑流量，天然與實(shí)測(cè)徑流量差值即為人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)量，剩余部分為氣候變化對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)量[24]?；谒哪Ｐ偷膹搅鬟€原法研究框架如圖1所示。

目前應(yīng)用較為廣泛的定量分析方法主要有3種，即數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析法、彈性系數(shù)法和基于水文模型的徑流還原法，將該3種分析方法的原理及優(yōu)缺點(diǎn)等歸納于表2。

3.2 徑流演變歸因定量分析方法應(yīng)用現(xiàn)狀

目前，關(guān)于變化環(huán)境下流域徑流演變歸因的定量研究已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步[22-25]，多種方法得到廣泛應(yīng)用，定量分析方法也逐漸從數(shù)理統(tǒng)計(jì)法向水文模型模擬法、數(shù)理統(tǒng)計(jì)法與水文模擬法相結(jié)合的方向發(fā)展。表3為定量分析氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)流域徑流影響的部分相關(guān)研究統(tǒng)計(jì)。

圖1 基于水文模型的徑流還原法研究框架

表2 氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)流域徑流影響的定量分析方法

表3 定量分析氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)流域徑流影響的部分相關(guān)研究統(tǒng)計(jì)

表3中的研究結(jié)果顯示，氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)不同流域的影響程度存在明顯差異，流域徑流的減少主要是由氣候變化導(dǎo)致。如楊倩等[28]采用 7 種基于 Budyko 理論的彈性系數(shù)法和 SWAT 模型定量分析了氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)漢江流域徑流變化的貢獻(xiàn)率，研究表明氣候變化是近56 年徑流減少的主要原因；Lian等[31]采用SWAT水文模型在不同模擬情景下研究了延河流域的關(guān)鍵水文過(guò)程，比較分析得出氣候變化對(duì)徑流演變的貢獻(xiàn)率約為土地利用變化貢獻(xiàn)率的兩倍，表明小流域徑流量減少的主要原因是氣候因素，而植被恢復(fù)有利于小流域徑流量的增加。

氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的影響強(qiáng)度在不同流域和不同時(shí)期內(nèi)是變化的。如Li等[34]在一個(gè)9 a移動(dòng)窗口中，采用基于Budyko的框架和隨時(shí)間變化的流域特征參數(shù)n，研究了各因子對(duì)黃河中游14個(gè)子流域徑流變化貢獻(xiàn)的時(shí)空變化，結(jié)果表明1982-2015年氣候變化引起的徑流變化呈先增大后減小的趨勢(shì)，與水土保持措施相關(guān)的人類(lèi)活動(dòng)對(duì)研究區(qū)北部影響較大。氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)因素對(duì)同一時(shí)期不同流域和同一流域不同時(shí)期的影響不同。如Wu等[33]采用累積量變坡率比較法探討了1984-2015年銀江流域徑流變化和徑流對(duì)不同驅(qū)動(dòng)因子的響應(yīng)，研究結(jié)果表明，突變期人類(lèi)活動(dòng)的影響較弱，氣候變化對(duì)流域徑流變化的貢獻(xiàn)占主導(dǎo)地位，而在測(cè)量周期內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度的影響增強(qiáng)。同一流域選用不同的定量分析方法其結(jié)果存在差異，主要與數(shù)據(jù)選取、模型參數(shù)設(shè)置和方法本身?xiàng)l件及適用范圍有關(guān)。另外，目前的研究主要采用水文模型模擬對(duì)各因素影響程度進(jìn)行定量分離，將徑流量的實(shí)測(cè)與模擬差值直接歸于人類(lèi)活動(dòng)的影響，并沒(méi)有說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)以何種方式和多大程度地影響了徑流量，從而使分析結(jié)果的可靠性偏低。在未來(lái)研究中需綜合考慮人類(lèi)活動(dòng)和氣候變化內(nèi)部的各方面因素，以及兩者之間的相互作用對(duì)徑流變化的影響，從而有效分析兩者對(duì)徑流變化的具體影響因素和影響程度，提供較高可靠度的研究結(jié)果和理論依據(jù)。

4 未來(lái)氣候情景下徑流變化趨勢(shì)研究

全球變暖引起了不同時(shí)空尺度的降水、土壤水、蒸散發(fā)、地表水和地下水等發(fā)生改變，進(jìn)而使得流域徑流在時(shí)空尺度上發(fā)生非一致性變化。未來(lái)氣候情景對(duì)流域徑流的影響分析是建立在氣候變化預(yù)估研究的基礎(chǔ)上，利用確定性分布式水文模型結(jié)合氣候模型輸出結(jié)果對(duì)徑流變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)估，為未來(lái)流域水資源管理規(guī)劃以及應(yīng)對(duì)流域水科學(xué)安全問(wèn)題等提供理論科學(xué)依據(jù)。

目前，徑流對(duì)未來(lái)氣候模式的響應(yīng)研究分析過(guò)程常遵循圖2所示的模式[35-36]，即“未來(lái)氣候情景設(shè)置-水文模擬-影響研究”模式。該方法一般可概括為4個(gè)步驟[37-38]：(1)設(shè)計(jì)未來(lái)氣候情景；(2)建立流域水文模型；(3)選擇合適的降尺度方法對(duì)氣候情景處理作為模型輸入；(4)進(jìn)行水文模擬，分析水文變量響應(yīng)。

圖2 未來(lái)氣候變化對(duì)徑流的可能影響研究模式

4.1 氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的可能影響分析

對(duì)于全球大部分流域，氣候變化對(duì)流域水文過(guò)程的影響將在未來(lái)50～100 a內(nèi)繼續(xù)發(fā)揮重要的作用，在不同的氣溫及降水等條件下，其影響程度是不同的，且在不同流域間氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的影響也存在較大差異。因此，通過(guò)降尺度技術(shù)對(duì)氣候模型輸出結(jié)果進(jìn)行處理，并與確定性分布式水文模型相結(jié)合，開(kāi)展氣候變化對(duì)流域未來(lái)徑流的可能影響分析是流域水資源管理的重要基礎(chǔ)。近些年，研究學(xué)者針對(duì)氣候變化對(duì)流域未來(lái)徑流的可能影響進(jìn)行了大量的研究，部分相關(guān)研究統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表4。

表4中關(guān)于氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的可能影響研究結(jié)果表明：(1)受氣溫、降水和蒸散發(fā)等氣候因素的影響，流域天然徑流量將在未來(lái)氣候模式下發(fā)生顯著的變化。如黃金龍等[45]采用HBV和SWAT模型對(duì)RCP4.5情景下長(zhǎng)江上游流域的未來(lái)徑流進(jìn)行了預(yù)估，結(jié)果顯示2011-2040年徑流量將增大14.2%，流域未來(lái)峰值流量也將進(jìn)一步增大；Xing等[46]預(yù)測(cè)了中國(guó)35個(gè)流域未來(lái)徑流的時(shí)空變化及其關(guān)鍵影響因素，結(jié)果顯示在4個(gè)氣候模式背景下整個(gè)研究區(qū)域年平均潛在蒸散發(fā)量均將增加，降水對(duì)徑流變化的影響比潛在蒸散發(fā)對(duì)徑流變化的影響更為顯著，即降水是徑流的主要驅(qū)動(dòng)因素。(2)在不同的流域、時(shí)期和社會(huì)背景下，氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的影響有顯著差異。如陳婷等[47]利用DTVGM模型對(duì)漢江上游流域未來(lái)時(shí)期(2011-2040年、2041-2070年和2071-2099年)的天然徑流量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，模擬結(jié)果顯示，未來(lái)3個(gè)時(shí)期的年均徑流量均將減少，RCP4.5情景下的徑流量普遍小于RCP8.5情景下的徑流量；張永勇等[19]研究表明，氣候變化背景下黃河源區(qū)未來(lái)30年的徑流量與現(xiàn)狀相比有所減少，長(zhǎng)江源區(qū)徑流量有顯著增加趨勢(shì)，瀾滄江源區(qū)徑流量大于現(xiàn)狀徑流量，氣候變化對(duì)3個(gè)源區(qū)徑流的影響程度排序?yàn)殚L(zhǎng)江源區(qū)>黃河源區(qū)>瀾滄江源區(qū)。(3)氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的可能影響多采用氣候模式與分布式水文模型相結(jié)合的研究方法，除此之外，還可采用氣候模式與數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合對(duì)未來(lái)氣候情景下流域徑流進(jìn)行預(yù)測(cè)，如Xing等[46]在研究中為避免傳統(tǒng)水文模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)化帶來(lái)的復(fù)雜性和不確定性，提出了一種基于Budyko型方程的雙參數(shù)氣候彈性方法。

4.2 不確定性影響分析

在氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的可能影響研究中，氣候變化情景的設(shè)定與水文模型的模擬結(jié)果均存在一定的不確定性。不確定性主要來(lái)源于3個(gè)方面：(1)不同氣候模式的選擇。氣候變化情景的選擇直接影響著水文模擬結(jié)果，目前只能預(yù)估未來(lái)可能出現(xiàn)的氣候情景，且不同氣候模式之間存在著系統(tǒng)誤差與缺陷。(2)不同降尺度技術(shù)的處理。選用相同的氣候模式而采用不同的降尺度分析技術(shù)，則得到的降尺度結(jié)果有所不同，進(jìn)而輸入到水文模型所得出的模擬結(jié)果也不同。(3)水文模型參數(shù)、結(jié)構(gòu)的不確定性。利用歷史資料率定的參數(shù)對(duì)未來(lái)氣候條件的不適應(yīng)性將會(huì)影響模擬結(jié)果，另外，由于不同水文模型的結(jié)構(gòu)有所不同，因而得出的模擬結(jié)果之間也存在一定的差異。

表4 氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的可能影響的部分相關(guān)研究統(tǒng)計(jì)

一些學(xué)者已經(jīng)選用不同的水文模型、降尺度技術(shù)對(duì)多種氣候情景下徑流模擬結(jié)果的不確定性進(jìn)行了對(duì)比研究分析。如Wambura等[48]選用SWAT模型對(duì)瓦米河次流域進(jìn)行了未來(lái)徑流模擬，評(píng)估了氣候輸入對(duì)未來(lái)徑流預(yù)估產(chǎn)生的不確定性；Chen等[49]以漢江上游流域?yàn)檠芯繀^(qū)域，分別對(duì)同期的CGCM3和HadCM3的A2排放情景采用不同的統(tǒng)計(jì)降尺度技術(shù)(SSVM和SDSM)處理降雨數(shù)據(jù)輸入到新安江和HBV水文模型，對(duì)水文模擬結(jié)果中的差異進(jìn)行了嚴(yán)格的評(píng)價(jià)和比較，結(jié)果表明，在該流域氣候變化對(duì)徑流的影響研究中，基于相同的GCMs而使用不同的降尺度技術(shù)所提供的降雨作為模擬輸入時(shí)，模擬徑流結(jié)果差異很大，SDSM在降尺度降雨方面的性能優(yōu)于SSVM，新安江模型的精度高于HBV，CGCM3比 HadCM3更適合研究氣候變化對(duì)該地區(qū)徑流的影響；Prudhomme等[50]使用集總概念降雨-徑流模型、3個(gè)GCM和兩個(gè)降尺度技術(shù)來(lái)研究氣候變化對(duì)河流流量的影響；Zheng等[51]在采用CMIP5全球氣候模型和水文模型預(yù)測(cè)南亞未來(lái)氣候、徑流的研究中，分別探討了由降尺度方法和GCMs選擇導(dǎo)致的預(yù)測(cè)不確定性，研究表明不同降尺度方法的徑流預(yù)測(cè)差異小于GCMs降水選擇帶來(lái)的預(yù)測(cè)不確定性；李紫妍等[52]基于構(gòu)建的子午河流域SWAT模型，定量探究了參數(shù)不確定性對(duì)徑流模擬的影響，研究結(jié)果表明，不同流量下參數(shù)不確定性對(duì)徑流模擬的影響差異明顯；Lee等[53]以切薩皮克灣流域?yàn)檠芯繉?duì)象，對(duì)比分析了SWAT模型的12個(gè)參數(shù)集(PAR)和3種RCP下的8種GCM對(duì)應(yīng)的徑流模擬結(jié)果，對(duì)模型多參數(shù)、多GCM和多RCP模擬的不確定性進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明GCM預(yù)測(cè)的可變性是最重要的單一因素，占總徑流預(yù)測(cè)不確定性的46%，其次是PAR和RCP。在由氣候模型產(chǎn)生的不確定性評(píng)估研究中，除了采用多模型評(píng)估外，還可以對(duì)氣候模型內(nèi)部不同參數(shù)產(chǎn)生的不確定性進(jìn)行評(píng)估。如Barria等[54]使用具有擾動(dòng)物理的全球氣候模式研究了GCM物理參數(shù)對(duì)徑流模擬所產(chǎn)生的不確定性。

綜上分析，在氣候變化對(duì)未來(lái)徑流可能影響的研究中，氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的影響隨著流域、社會(huì)背景和研究時(shí)期的不同存在較大差異，其模擬結(jié)果在上述3個(gè)方面均會(huì)產(chǎn)生一定程度的不確定性。如果只是用單一的全球氣候變化模型來(lái)分析氣候變化的影響，其結(jié)論是不可靠的，而多個(gè)氣候模式對(duì)未來(lái)氣候情景更具有代表性，同時(shí)多個(gè)氣候模式集合分析也有可能在一定程度上減少模型對(duì)降水、徑流模擬的不確定性。不同降尺度技術(shù)和水文模型對(duì)于同一流域的徑流模擬效果存在相對(duì)差異。為了更好地評(píng)估氣候變化對(duì)未來(lái)的影響，應(yīng)在實(shí)際研究中采用多氣候模型、多降尺度技術(shù)和多水文模型進(jìn)行綜合比較，通過(guò)評(píng)估模擬結(jié)果選出對(duì)該區(qū)域可靠性較高的氣候模型、降尺度技術(shù)和水文模型組合。

5 展 望

目前，國(guó)內(nèi)外關(guān)于變化環(huán)境下流域徑流演變規(guī)律及徑流演變歸因分析已經(jīng)開(kāi)展了大量研究，并取得大量成果。但還存在以下一些不足：

(1)研究尺度與方法單一化。關(guān)于水文序列的趨勢(shì)檢驗(yàn)大多集中在單一要素的單一尺度檢驗(yàn)，而變化環(huán)境的影響作用于水文循環(huán)的每個(gè)過(guò)程，導(dǎo)致各水文要素發(fā)生了非一致性變化，為了深度探究徑流序列演變特征，應(yīng)當(dāng)對(duì)水文氣象多要素在季節(jié)、汛期和非汛期等多個(gè)尺度下全面探討趨勢(shì)變化。檢測(cè)方法的提升和多尺度綜合分析不但有助于全方位揭示水文氣象序列的演變規(guī)律，也可能會(huì)有一些新的發(fā)現(xiàn)和認(rèn)識(shí)。

(2)數(shù)據(jù)獲取存在局限性。數(shù)據(jù)的獲取是變化環(huán)境對(duì)流域徑流和極端水文事件等相關(guān)研究的基礎(chǔ)，但目前還存在數(shù)據(jù)不易獲取的問(wèn)題，建議各相關(guān)部門(mén)相互合作，進(jìn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)整合、加大流域監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的密度、開(kāi)發(fā)新的監(jiān)測(cè)手段和技術(shù)以提升數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)精度，并建立數(shù)據(jù)云平臺(tái)為用戶(hù)提供下載渠道。

(3)氣候模型與水文模型耦合精度尚待提高。在氣候變化對(duì)未來(lái)徑流的可能影響研究中，大尺度氣候模型與流域尺度的水文模擬耦合精度問(wèn)題尚待解決。目前多數(shù)研究中氣候模型與水文模型并不是雙向耦合，只是單項(xiàng)反饋。水文模型作為對(duì)變化環(huán)境下水文響應(yīng)機(jī)理研究的最主要的手段之一，其模型的不確定性問(wèn)題也一直是影響研究可靠性的重要因素。未來(lái)需引入機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，開(kāi)發(fā)一些有效的研究方法，如開(kāi)發(fā)更高效的降尺度方法、建立氣候-水文雙向耦合模型、加強(qiáng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型的訓(xùn)練等，從而提高氣候模型與水文模型耦合的精度以增強(qiáng)模擬結(jié)果的可靠性。這不僅對(duì)水文模型提出了更高的要求，也激發(fā)了一系列有價(jià)值問(wèn)題的探討，未來(lái)在變化環(huán)境與流域水資源管理相關(guān)的研究中，水文學(xué)與氣候?qū)W將實(shí)現(xiàn)更高水平的融合，發(fā)揮出學(xué)科交叉相輔相成的應(yīng)用價(jià)值。

6 結(jié) 論

本文針對(duì)當(dāng)前變化環(huán)境下徑流的演變趨勢(shì)檢驗(yàn)、徑流變化歸因分析及未來(lái)徑流趨勢(shì)預(yù)估的相關(guān)研究方法及進(jìn)展進(jìn)行了綜合對(duì)比論述，得出以下主要結(jié)論：

(1)對(duì)于變化環(huán)境下徑流演變序列的趨勢(shì)性檢驗(yàn)、變異性診斷和周期性分析，不同檢驗(yàn)方法在本質(zhì)和原理上存在差異，導(dǎo)致其檢驗(yàn)結(jié)果也有所不同。為避免由于方法原理相同或相似而帶來(lái)的局限性，需運(yùn)用多尺度、多種方法揭示序列的演變趨勢(shì)，這樣不但可以克服原數(shù)據(jù)本身帶來(lái)的限制要求，而且可使分析結(jié)果更具可靠性。

(2)徑流序列演變的歸因分析是徑流對(duì)變化環(huán)境響應(yīng)研究的關(guān)鍵部分，氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)徑流變化貢獻(xiàn)的定量分析結(jié)果受研究區(qū)域、研究時(shí)期和社會(huì)背景等因素的影響。不同的定量分析方法的結(jié)果存在差異，主要與氣象及水文等數(shù)據(jù)的選取、模型相關(guān)參數(shù)的設(shè)置、方法本身存在的不確定性以及適用范圍和條件相關(guān)。

(3)氣候變化對(duì)未來(lái)徑流可能影響預(yù)估的不確定性主要受氣候模式、降尺度技術(shù)和水文模型3個(gè)方面的影響，不同氣候模式、降尺度技術(shù)和水文模型的組合模擬結(jié)果存在差異。單一的氣候模型、降尺度技術(shù)和水文模型組合的研究結(jié)果可靠性偏低。