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    GCMs降尺度及其在討賴河上游徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用

    2022-12-02 13:46:12李?yuàn)^華李常斌呂佳南謝旭紅魏健美
    關(guān)鍵詞:徑流時(shí)段氣溫

    武 磊,李?yuàn)^華,李常斌,武 建,呂佳南,謝旭紅,魏健美 ,周 璇

    (1.蘭州大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院,蘭州 730000; 2.蘭州大學(xué) 西部環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,蘭州 730000;3.甘肅省討賴河流域水資源局,甘肅 酒泉 735000)

    1 研究背景

    政府間氣候變化委員會(huì)在其2007年度報(bào)告中提出,全球平均地表溫度在20世紀(jì)提高了0.6 ℃,2013年度報(bào)告中指出全球氣候?qū)⒊掷m(xù)變暖,升溫是20世紀(jì)全球氣候變化的主要內(nèi)容,且將成為21世紀(jì)氣候變化的主要驅(qū)動(dòng)力因素[1]。上述背景下,大氣圈、生物圈、水圈等圈層的物質(zhì)交換及平衡發(fā)生深刻變化[2-3]。特別是氣候變化和人類活動(dòng)雙重作用下,流域水文和生態(tài)系統(tǒng)所發(fā)生的異變及其對(duì)植被水分利用和河川徑流形成的影響,使得人類可持續(xù)發(fā)展的資源環(huán)境背景發(fā)生改變,人類適應(yīng)全球變化的需求也隨之升級(jí)[4]。

    水資源是干旱區(qū)經(jīng)濟(jì)-社會(huì)-生態(tài)復(fù)合體系健康發(fā)展的限制性因素[5]。生態(tài)文明建設(shè)大背景下,干旱區(qū)人口和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展對(duì)水資源的量、質(zhì)需求不斷增加,加之干旱脆弱生境的改良提升也離不開(kāi)水的支撐,干旱區(qū)山地系統(tǒng)所涵養(yǎng)的出山徑流,是中下游平原地帶生命、生產(chǎn)和生活體系用水的基本保障,出山徑流未來(lái)變化的研究,具有理論和實(shí)踐方面的雙重意義[6-7]。

    討賴河上游山區(qū)是全流域水資源的主要形成區(qū),也是暴雨和洪水的主要匯集區(qū)[8]。流域中下游地區(qū)工業(yè)發(fā)展迅速,農(nóng)業(yè)用水量大,水資源需求不斷提升,給“三生體系”用水和諧和經(jīng)濟(jì)-社會(huì)-生態(tài)復(fù)合系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。有研究表明,討賴河流域從暖干化向暖濕化轉(zhuǎn)型,氣溫升高、降水增加以及地表覆被的變化均對(duì)徑流產(chǎn)生影響[9-10];流域氣候極端事件頻發(fā),尤其是極端氣溫與降水均有增多趨勢(shì),水資源變異性和不確定性提升[11];流域水資源形成、轉(zhuǎn)化和開(kāi)發(fā)利用等面臨系列挑戰(zhàn),存在諸如干流來(lái)水、用水過(guò)程不協(xié)調(diào)和分水制度不完善等系列問(wèn)題[12-13]。

    流域管理所依托的監(jiān)測(cè)手段和配套措施需要相應(yīng)的理論支撐[14-15]。 討賴河流域已有研究多集中在歷史和現(xiàn)狀水文氣象要素分析及流域水資源配置和管理建議等方面, 基于山區(qū)水文氣象和下墊面情形對(duì)未來(lái)出山徑流預(yù)報(bào)的研究相對(duì)較少, 限制了人們對(duì)氣候變化背景下山區(qū)來(lái)水及其變異的全面了解。 當(dāng)前, 未來(lái)氣候變化及河川徑流預(yù)測(cè)多采用氣候預(yù)測(cè)模式與水文模型的耦合[16], 這一思路為改進(jìn)流域水利工程調(diào)度方案提供數(shù)據(jù)支撐的同時(shí), 可有效提升區(qū)域水資源合理規(guī)劃配置的科學(xué)性[17]。

    本文基于多種全球氣候模型(Global Climate Models,GCMs)輸出的降尺度,通過(guò)加權(quán)集成對(duì)上述成果進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)合出山徑流的氣候-生態(tài)驅(qū)動(dòng)模式構(gòu)建,對(duì)未來(lái)氣候背景下的出山徑流及其變化進(jìn)行預(yù)測(cè),為該流域未來(lái)水資源合理開(kāi)發(fā)和高效利用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐,有利于流域管理及涉水政策的制定和實(shí)施。

    2 研究區(qū)概況

    討賴河發(fā)源于祁連山區(qū)討賴南山東段,屬黑河一級(jí)支流,集水面積6 883 km2,河川徑流主要由降水、冰雪融水以及地下水補(bǔ)給。流域上游地勢(shì)高峻,氣候陰濕寒冷,分布有冰川,屬于典型高寒半干旱氣候,覆被類型以高寒草甸為主,面積占比87%[9]。年降水量在300~450 mm之間,年均氣溫在-5 ℃左右,年實(shí)際蒸散發(fā)在200~250 mm之間,太陽(yáng)輻射強(qiáng)烈,晝夜溫差大[10]。由冰溝水文站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可知,討賴河上游年徑流量介于4.8億~9.2億m3之間,是中、下游酒泉盆地和金塔盆地各項(xiàng)用水的主要來(lái)源。根據(jù)冰溝斷面以上討賴河流域水文地貌特征,將研究區(qū)劃分為6個(gè)子流域(區(qū)),為便于統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)各子流域自出山口往上逐次編號(hào),如表1所示。

    表1 討賴河冰溝斷面以上子流域(區(qū))概況

    3 數(shù)據(jù)與方法

    3.1 數(shù) 據(jù)

    氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥data.tpdc.ac.cn/zh-hans/)發(fā)布的中國(guó)區(qū)域高時(shí)空分辨率地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集(China Meteorological Forcing Dataset,CMFD),時(shí)間分辨率為3 h,空間分辨率為0.1°?;贏rcGIS柵格空間計(jì)算工具,得到討賴河流域上游月、年氣象數(shù)據(jù)序列,用于GCMs模型的降尺度分析。歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)采用NASA發(fā)布的全球庫(kù)存建模和制圖研究(Global Inventor Modeling and Mapping Studies,GIMMS)NDVI產(chǎn)品,空間分辨率為1 km。冰溝斷面徑流觀測(cè)數(shù)據(jù)由甘肅省討賴河水資源管理局提供。

    基于14種GCMs(表2)模型輸出的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù),選擇了3種代表性濃度路徑(Representative Concentration Pathways,RCP),即RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化,時(shí)間跨度均為1981—2099年。以1981—2006年為基準(zhǔn)期(GCMs輸出的基準(zhǔn)期截至2006年,之后為RCP情景下的預(yù)測(cè)值),進(jìn)行GCMs輸出的降尺度、權(quán)重計(jì)算,對(duì)所構(gòu)建驅(qū)動(dòng)模式進(jìn)行驗(yàn)證。預(yù)測(cè)期為2020—2099年,分21世紀(jì)中期P1(2020—2059年)和后期P2(2060—2099年)兩個(gè)時(shí)段進(jìn)行未來(lái)氣候和出山徑流變化的比較分析。

    表2 研究選用的14種GCMs概況

    3.2 方 法

    3.2.1 回歸模式構(gòu)建

    基于環(huán)境變量(氣溫、降水、雪深、NDVI、輻射等)和目標(biāo)變量(徑流)之間的相關(guān)性分析,對(duì)影響流域水文過(guò)程的環(huán)境變量的重要性進(jìn)行分析和遴選,挑選關(guān)鍵環(huán)境變量因子,采用逐步回歸方法對(duì)關(guān)鍵環(huán)境變量和目標(biāo)變量進(jìn)行多元線性擬合,構(gòu)建流域徑流的氣候-生態(tài)驅(qū)動(dòng)模式。方法采用ArcGIS逐像元統(tǒng)計(jì)分析工具結(jié)合Excel進(jìn)行運(yùn)算。公式為

    Y=∑aiXi+bi。

    (1)

    式中:Y為目標(biāo)變量;ai為環(huán)境因子系數(shù);Xi為環(huán)境因子;bi為常數(shù)項(xiàng)。

    3.2.2 Delta降尺度方法

    Delta法是一種廣泛應(yīng)用的空間要素降尺度方法[18],以GCMs輸出的月值格網(wǎng)數(shù)據(jù)為例,首先計(jì)算基準(zhǔn)期(1981—2006年)降水和氣溫均值,然后計(jì)算預(yù)測(cè)期(2020—2099年)GCMs的逐月輸出與基準(zhǔn)期對(duì)應(yīng)月份均值的變化量(Delta)(式(2)、式(3)),采用反距離加權(quán)法將Delta值進(jìn)行空間插值為1 km數(shù)據(jù);以中國(guó)科學(xué)院青藏高原研究所發(fā)布的分辨率為1 km的氣象要素再分析數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)期實(shí)證參考,計(jì)算其多年平均月值,與前述Delta插值結(jié)果相乘(或相加)(式(4)、式(5)),得到GCMs輸出未來(lái)氣候因子的降尺度成果。通過(guò)Matlab對(duì)GCMs模型輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理并結(jié)合Arcpy工具完成數(shù)據(jù)的降尺度工作。過(guò)程中,降水Delta采用相對(duì)變化量(比值),氣溫Delta采用絕對(duì)變化量(差值)。計(jì)算公式為:

    Detla(P)=Pgcms_rcp/Pgcms_his;

    (2)

    Detla(T)=Tgcms_rcp-Tgcms_his+Tobs;

    (3)

    Prcp=Delta(P)1 kmPobs;

    (4)

    Trcp=Delta(T)1 kmTobs。

    (5)

    式中:Detla(P)和Detla(T)分別為GCMs逐月輸出與基準(zhǔn)期對(duì)應(yīng)月份均值的變化量;Prcp和Trcp分別表示預(yù)測(cè)期不同排放情景下GCMs輸出的逐月降水(mm)和氣溫(℃);Delta(P)1 km和Delta(T)1 km分別為進(jìn)行空間插值后的1 km Detla值;Pobs和Tobs分別表示基準(zhǔn)期降水和氣溫的多年平均月值。Pgcms_rcp、Pgcms_his分別表示GCMS模型在RCP情景和歷史時(shí)期的平均降水量;Tgcms_rcp、Tgcms_his分別表示GCMS模型在RCP情景和歷史時(shí)期的平均氣溫。

    3.2.3 加權(quán)集成

    不同GCMs關(guān)于氣候因子的輸出存在明顯數(shù)值差異,采用加權(quán)集成方法對(duì)所選擇的14種GCMs輸出基于權(quán)重求和,經(jīng)集成仿真降低模式輸出的不確定性[19]。計(jì)算基準(zhǔn)期GCMs輸出與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的平均絕對(duì)相對(duì)誤差(Mean Absolute Relative Error,MARE),見(jiàn)式(6)。偏差較大則說(shuō)明該模型的仿真效果較差,權(quán)重較低,反之亦然。以倒數(shù)的比值得到每個(gè)GCM輸出誤差占總體偏差倒數(shù)的比例(式(7)),作為該GCM模型輸出的權(quán)重(W),模型輸出和相應(yīng)權(quán)重乘積的和,構(gòu)成多個(gè)GCMs輸出的集成仿真。

    (6)

    (7)

    式中:MARE、W分別表示平均絕對(duì)相對(duì)誤差和權(quán)重;N為所考慮的格點(diǎn)數(shù);M為GCMs模型的個(gè)數(shù);Xobs和Xsim分別表示變量實(shí)測(cè)值及模型輸出值。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 生態(tài)和水文驅(qū)動(dòng)模式

    影響山區(qū)來(lái)水的因子可主要?dú)w為能量、水量以及下墊面三類。能量方面包括氣溫、輻射因子;水量方面包括降水和雪深等因子;下墊面方面因子眾多,包括地質(zhì)、土壤、土地利用、植被類型和綠度等,以NDVI為代用指標(biāo)。計(jì)算上述因子與徑流的相關(guān)系數(shù),結(jié)果列于表3。可知,出山徑流與氣溫、降水以及NDVI的相關(guān)性最高,與雪深和輻射的相關(guān)性較低。根據(jù)以上,選擇降水、氣溫和NDVI作為水、能以及下墊面因素的代表性關(guān)鍵因子,經(jīng)多元回歸分析,構(gòu)建出山徑流的氣候-生態(tài)預(yù)報(bào)模式用于山區(qū)來(lái)水變化機(jī)制分析。

    表3 要素的相關(guān)系數(shù)

    以基準(zhǔn)期(1981—2006年)各因素月值為樣本,分別構(gòu)建基于氣溫、降水的NDVI氣候驅(qū)動(dòng)模式(式(8))和基于氣溫、降水和NDVI的出山徑流的氣候-生態(tài)驅(qū)動(dòng)模式(式(9)),以2007—2018年實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。

    NDVI=0.002 589T+0.001 34P+0.151;

    (8)

    R=-0.057 24T+0.098P+41.525 7NDVI-1.139。

    (9)

    式中:R為徑流深;T為氣溫;P為降水。

    基于氣溫和降水的NDVI模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性在率定期和驗(yàn)證期分別為0.68和0.78(圖1);由氣候-生態(tài)聯(lián)合驅(qū)動(dòng)的徑流模擬值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性在率定期和驗(yàn)證期分別為0.81和0.86,表明所構(gòu)建驅(qū)動(dòng)模式的精度總體良好,用于討賴河流域上游生態(tài)水文要素的預(yù)測(cè)是可行的。從式(8)來(lái)看,氣溫和降水對(duì)高寒山區(qū)綠度(植被活動(dòng))均有正向促發(fā)效應(yīng);式(9)中氣溫系數(shù)為負(fù),氣溫對(duì)河川徑流總體表現(xiàn)為負(fù)減效應(yīng),與增溫促升區(qū)域?qū)嶋H蒸散發(fā)(AET)、導(dǎo)致徑流減少相適應(yīng),表明增溫背景下討賴河流域上游區(qū)域AET增量總體大于冰雪融水增量;降水增加有利于產(chǎn)流,河川徑流將發(fā)生增加,降水對(duì)河川徑流表現(xiàn)為正向促增效應(yīng);綠度增加表征著更好的植被覆蓋,高寒山區(qū)土壤水分蒸發(fā)得到抑制,有利于土壤水源涵養(yǎng)功能的提升,于河川徑流的形成產(chǎn)生正效應(yīng)。由式(9)可知,月尺度上,氣溫升高1 ℃,徑流減少0.057 mm;降水增加10 mm,徑流增加0.98 mm;NDVI(綠度)增加0.01,徑流增加0.42 mm。

    圖1 率定期以及驗(yàn)證期NDVI及徑流

    4.2 未來(lái)氣候變化

    4.2.1 模型權(quán)重

    計(jì)算14種GCMs模型的權(quán)重,各模型2種氣候要素的權(quán)重結(jié)果列于表4。不同模型的模擬貢獻(xiàn)差異明顯。各模型對(duì)降水的權(quán)重在0.03~0.09之間,以CMCC-CM、GLDL-CM3權(quán)重最大,CMCC-CMS權(quán)重最?。粴鉁貦?quán)重最大的模型為FGOLAS-g2,權(quán)重為0.23,貢獻(xiàn)最低的模型為GLSS-E2-H-CC和GLSS-E2-R-CC,權(quán)重為0.01。

    表4 不同GCMs權(quán)重統(tǒng)計(jì)

    4.2.2 未來(lái)氣溫

    從多模型權(quán)重集成結(jié)果來(lái)看,未來(lái)氣溫受排放情景影響顯著。RCP2.6情景下流域氣溫呈先增后減趨勢(shì),P1(2020—2059年)和P2(2060—2099年)期間平均氣溫分別為-4.38 ℃和-4.26 ℃(圖2);RCP4.5情景下氣溫先發(fā)生增加,隨后趨于平穩(wěn)波動(dòng),P1和P2期間平均氣溫分別為-3.49 ℃和-2.72 ℃;RCP8.5情景下氣溫始終保持較高增率,P1和P2期間平均氣溫分別為-3.14 ℃和-0.87 ℃,2090年以后,流域平均氣溫升高至0 ℃以上。

    圖2 不同RCP情景下氣溫變化及統(tǒng)計(jì)

    就3種排放情景下2個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)段年均氣溫與基準(zhǔn)期年均氣溫進(jìn)行對(duì)比,絕對(duì)變化量空間分布如圖3所示。不同預(yù)測(cè)時(shí)段氣溫變化的空間格局相似,P2時(shí)段的變化量更為顯著,高排放模式下對(duì)應(yīng)的氣溫增幅更大。RCP2.6情景下,氣溫增幅最高為1.31 ℃(P2時(shí)段,下同),RCP4.5和RCP8.5情景下則分別增至2.71 ℃和4.49 ℃。各排放模式下增溫幅度較顯著區(qū)域主要分布在河谷地帶,特別是OL06子流域中下游低丘緩坡區(qū),高山分水嶺及周邊增幅較小。從子流域平均氣溫增幅統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看,不同子流域的氣溫變幅相差較小,以O(shè)L02氣溫變化幅度最小,OL04與OL06溫度升高幅度最為明顯。

    圖3 不同RCP情景下氣溫變化的空間分布

    4.2.3 未來(lái)降水

    降水在3種RCP情景下保持波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì)(圖4)。P1時(shí)段多年平均降水以RCP8.5情景最大,為342 mm;RCP4.5情景下最小,為329 mm;P2時(shí)段3種排放情景降水差異較大,與排放量的大小趨同,多年平均值分別為339、352、368 mm??傮w來(lái)看, P2時(shí)段降水波動(dòng)更為劇烈,變化幅度也更加顯著。

    圖4 不同RCP情景下降水變化及統(tǒng)計(jì)

    討賴河流域上游未來(lái)降水在2個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)段相對(duì)于基準(zhǔn)期變化的空間分布如圖5所示,不同排放標(biāo)準(zhǔn)下降水變化的空間差異較為顯著,總體以增加為主要特征,排放程度越高,增量越顯著,且P2時(shí)段的降水增量普遍高于P1時(shí)段。以RCP2.6情景為例,P1時(shí)段降水增量在11.38~19.45 mm之間,P2時(shí)段增量介于9.39~27.05 mm之間。與氣溫變化的空間格局相反,降水在溝谷地帶增量較小,在高海拔山區(qū)增量較大。從子流域統(tǒng)計(jì)情況來(lái)看,降水變幅的均值在OL06子區(qū)間增加最大,OL01子區(qū)間降水增加量最小。

    圖5 不同RCP情景下降水變化的空間分布

    4.3 未來(lái)徑流

    主要受降水增加影響,討賴河流域上游未來(lái)徑流表現(xiàn)為增加趨勢(shì),各種排放情景下波動(dòng)較為劇烈,總體介于100~130 mm/a之間(圖6)。時(shí)段平均來(lái)看,徑流隨排放程度而增加,P1時(shí)段3種排放情景下徑流均值分別為108、110、112 mm;P2時(shí)段徑流均值分別為111、114、118mm;后期徑流增幅較顯著。

    圖6 不同RCP情景下徑流變化趨勢(shì)及統(tǒng)計(jì)

    討賴河上游未來(lái)徑流變化的空間分布如圖7所示。2個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)段內(nèi)徑流深接近,相應(yīng)于基準(zhǔn)期變化的空間分布格局也相近。徑流發(fā)生減少的區(qū)域主要在OL06和OL04子區(qū)中部山地及溝谷地帶,與降水分布格局相似,各子區(qū)分水嶺處多見(jiàn)徑流增加。以RCP2.6情景為例,兩個(gè)時(shí)段內(nèi)徑流年平均最大減量介于-89.13 mm和-94.66 mm之間;最大增量介于105.44~103.18 mm之間,徑流變化的時(shí)空異質(zhì)性顯著。RCP4.5和RCP8.5排放標(biāo)準(zhǔn)下,徑流變化與RCP2.6情景類似,變幅略有增加。從分區(qū)徑流變化均值統(tǒng)計(jì)來(lái)看,OL06在氣溫升高和降水增加的河川徑流效應(yīng)相互抵消,徑流變化最小(-0.54~6.67 mm),OL02子區(qū)間內(nèi)徑流增加最為明顯,主要是氣溫升高幅度較小且降水增加較大所致。各自區(qū)間的徑流變化幅度總體表現(xiàn)為OL06

    圖7 不同RCP情景下徑流變化的空間分布

    4.4 不確定性

    分別統(tǒng)計(jì)2個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)段3種RCP下的溫度、降水產(chǎn)品輸出及基于此模擬的徑流,與基準(zhǔn)期均值對(duì)比構(gòu)建(絕對(duì))變化序列,以該序列極差(最大值和最小值的差)大小表征3種排放情景下各變量的不確定性(圖8)。整體而言,P2時(shí)段3種排放情景各要素變化序列極差一般大于P1時(shí)段,表明隨著預(yù)測(cè)時(shí)段的后延,GCMs輸出和模擬徑流的不確定性均有不同程度提升。單要素而言,3種排放情景下氣溫變化序列極差分別為1.19、1.59、1.52 ℃(兩時(shí)期平均值),降水變化序列極差分別為76、91、96 mm,徑流變化序列極差分別為24、25、26 mm,表明排放情景對(duì)要素預(yù)測(cè)的不確定存在影響,排放程度越高,各要素變化的不確定性越大。

    圖8 基于極差箱圖的各要素變化的不確定性

    4.5 水資源滿足度

    討賴河上游出山徑流為中、下游平原區(qū)“三生”體系提供基本水資源需用。調(diào)查表明,基準(zhǔn)期多年平均用水總量為7.7億m3/a,按上游山區(qū)面積折算水深為112 mm/a。未來(lái)徑流變化背景下,按基準(zhǔn)期用水評(píng)價(jià)的供水滿足度在2個(gè)預(yù)測(cè)期各有不同。總體來(lái)看,兩期豐水年的供水滿足度都在100%以上,但平水年和枯水年的水資源缺口仍相對(duì)較大(表5)。

    表5 不同排放情景下討賴河流域供水滿足度統(tǒng)計(jì)

    由上述可知,暖濕化背景下,討賴河流域上游山區(qū)來(lái)水總體增加,水量較為豐沛的年份中下游用水滿足度較高,來(lái)水較少的年份供水滿足度依舊較低。前述分析系現(xiàn)狀用水規(guī)模上得出,從流域各方面長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展來(lái)看,隨著人口和經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),水資源缺口也將進(jìn)一步增大。開(kāi)源和節(jié)流仍是未來(lái)討賴河流域水政工作的主體,特別是“三生”體系節(jié)水技術(shù)的推廣至關(guān)重要,必要時(shí),也可考慮外域調(diào)水以彌補(bǔ)不足。

    5 討 論

    本文采用逐步回歸方法對(duì)內(nèi)陸河上游出山徑流的未來(lái)變化進(jìn)行模擬[20-21],從模型率定和驗(yàn)證來(lái)看效果良好,與關(guān)鍵因子代表性相關(guān)的不確定性依舊存在。同時(shí),不同子區(qū)徑流對(duì)各影響因素的響應(yīng)有所差異,受限于子區(qū)河道觀測(cè)數(shù)據(jù)的缺失,更為細(xì)致的分區(qū)研究暫時(shí)無(wú)法實(shí)現(xiàn),隨著流域水文監(jiān)測(cè)體系的完善,這一方面的工作將得以改善。研究采用的Delta降尺度方法有助于提升GCMs輸出的空間分辨率,機(jī)制主要涉及序列偏差,忽略了時(shí)序標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)等統(tǒng)計(jì)學(xué)參量[22]。GCMs模型輸出類型眾多且存在機(jī)制性差異,權(quán)重集成方法有利于兼顧多種模型輸出的優(yōu)勢(shì),一定程度減小了單個(gè)模型輸出的不確定性[23]。從空間分布來(lái)看,RCP情景下的氣候因子的空間格局差異較小[24-25];基于此構(gòu)建的回歸模式用于徑流預(yù)報(bào),在空間上也存在類似的特點(diǎn)[26-27]。本次研究基于GCMs輸出的降尺度,通過(guò)基準(zhǔn)期多元數(shù)據(jù)的綜合和模式率定,在內(nèi)陸河流域上游出山徑流預(yù)報(bào)方面進(jìn)行探索,成果可對(duì)水資源稀缺地區(qū)氣候變化應(yīng)對(duì)及適應(yīng)助益。

    總體來(lái)看,本文關(guān)于討賴河上游山區(qū)未來(lái)氣溫和降水呈現(xiàn)增加趨勢(shì)的總體判斷,與已有研究比較一致[28-29]??臻g上,溫度升高主要出現(xiàn)在寬淺河谷地帶,可能與冷空氣到達(dá)路徑受阻有關(guān);降水增加主要發(fā)生在山地區(qū)域,可能與夏秋季節(jié)東南季風(fēng)攜帶水汽過(guò)境有關(guān)。對(duì)比發(fā)現(xiàn),高排放情景下(RCP8.5)氣溫增長(zhǎng)明顯高于低排放情景,意味著能耗對(duì)區(qū)域氣候變化的影響在未來(lái)仍然占據(jù)主導(dǎo)。增溫背景下,流域上游高寒草甸等植被活動(dòng)增強(qiáng),區(qū)域AET消耗增大,對(duì)河川徑流形成和中下游水資源供給及生態(tài)環(huán)境保護(hù)形成不利影響[30]。

    根據(jù)研究結(jié)果,考慮到未來(lái)人口增長(zhǎng)、綠洲擴(kuò)張以及工農(nóng)業(yè)發(fā)展,討賴河流域在各方面仍需加強(qiáng)管理。首先,工業(yè)CO2的排放必須嚴(yán)格管控,并盡可能減少各類工程對(duì)環(huán)境造成的污染和破壞;在條件具備區(qū)域?qū)嵤┧纳鷳B(tài)改良舉措,如在水資源較豐地區(qū)建立濕地公園,調(diào)蓄流域水文過(guò)程,提升區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,在重視源頭保護(hù)的同時(shí),強(qiáng)化用水管控和末端治理,全面提升流域水資源的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)承載能力。此外,討賴河流域中下游平原灌區(qū)眾多,農(nóng)業(yè)和工業(yè)生產(chǎn)的大份額用水導(dǎo)致生態(tài)用水的大幅萎縮。農(nóng)業(yè)灌溉方面宜加快發(fā)展先進(jìn)的節(jié)水灌溉技術(shù),從根本上實(shí)現(xiàn)總量和效率的雙線控制;工業(yè)用水按照水功能區(qū)目標(biāo)要求,核定水域納污容量,嚴(yán)控河湖排污總量。盡可能做到發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí),最大限度地保證生態(tài)環(huán)境的健康有序。

    6 結(jié) 論

    本文對(duì)討賴河流域上游未來(lái)氣候變化及出山徑流進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)合當(dāng)前流域中下游平原區(qū)水資源利用狀況,對(duì)未來(lái)氣候變化下出山徑流及流域水資源進(jìn)行分析,得出以下主要結(jié)論:

    (1)以氣溫、降水和NDVI作為關(guān)鍵因子的山區(qū)來(lái)水驅(qū)動(dòng)模式在討賴河流域具有良好的適用性,氣溫對(duì)出山徑流總體為負(fù)減效應(yīng),但降水和NDVI對(duì)討賴河流域上游山區(qū)徑流形成表現(xiàn)為正增效應(yīng),后兩者增強(qiáng)有利于河川徑流的形成。未來(lái)氣溫的升高在河谷地帶較大,在分水嶺地區(qū)較??;降水在溝谷地帶增量較小,分水嶺附近高山區(qū)增量較顯著;暖濕化背景下,討賴河流域上游出山徑流總體增加,不同子區(qū)間徑流變化受氣溫和降水影響差異顯著,以O(shè)L06子區(qū)間變幅最小,OL02子區(qū)間增加最為明顯。

    (2)從預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性來(lái)看,隨著預(yù)測(cè)時(shí)段的后延,GCMs輸出和模擬徑流的不確定性均有不同程度提升,同時(shí)排放程度越高,各要素變化的不確定性也越大。從未來(lái)各代表年水資源供需情況來(lái)看,平、枯水年份的水資源缺口仍相對(duì)較大。

    (3)為維護(hù)區(qū)域陸表生態(tài)系統(tǒng)健康,全方位統(tǒng)籌把握,結(jié)合地表水、地下水時(shí)空演替特征進(jìn)行流域水資源供需分析,是未來(lái)工作的重點(diǎn)。

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