A1B情景下黄河源区径流变化趋势

王建群刘松平郝阳玲汤剑平

(1.河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098;2.南京大学大气科学学院,江苏南京 210093)

A1B情景下黄河源区径流变化趋势

王建群1,刘松平1,郝阳玲1,汤剑平2

(1.河海大学水文水资源学院,江苏南京 210098;2.南京大学大气科学学院,江苏南京 210093)

采用SWAT模型和RegCM3模式预测A1B情景下黄河源区未来的径流变化趋势。构建了黄河源区SWAT模型,采用2000—2005年和2006—2008年逐日气温、降水、流量等实测水文气象数据对模型进行率定和验证,率定期纳西效率系数为0.86、相关系数为0.83,验证期纳西效率系数为0.89、相关系数为0.86,模拟效果好。评价RegCM3模式对黄河源区气温和降水的模拟能力,结果表明该模式对气温和降水的模拟具有很好的相关性,模拟效果令人满意。采用RegCM3模式预测的A1B情景下未来气候信息经系统校正和插值处理后,驱动所构建的SWAT模型模拟了黄河源区2010—2098年的径流系列,预估了黄河源区未来的径流变化趋势。研究结果表明,黄河源区唐乃亥水文站径流系列在2010—2098年总体上呈减少趋势,在2010—2039年、2040—2069年和2070—2098年3个时期呈减—增—减的交替变化趋势,其中2010—2039年和2040—2069年变化趋势不显著,2070—2098年呈显著减少趋势。

气候变化;A1B情景;区域气候模式;SWAT模型;径流;黄河源区

黄河干流唐乃亥断面以上的集水区域黄河源区虽然集水面积仅占黄河流域总面积的15%,但其多年平均产流量占全流域的38%,是黄河流域最主要的产流区,被誉为黄河的“水塔”,是研究全球气候变化的热点区域。很多学者对黄河源区气候变化背景下的水循环特征和生态环境效应做了大量的研究[1-12]。其中:文献[1-8]基于水文气象台站观测资料,分析了黄河源区近几十年来气温、降水、蒸发、径流等要素的变化特征及演变趋势,文献[9]建立了黄河上游大尺度流域水文模型,分析了GCMS中的7个模式,预测了2030年气候变化情景下黄河上游径流资源及其可能变化趋势,认为黄河源区吉迈以上流域7个模式相应的径流量一致地呈增加趋势,吉迈至唐乃亥区间7个模式中有5个模式相应的径流量呈增加趋势,2个模式相应的径流量呈减少趋势;文献[10]利用大气环流模型(GCMS)结果和大尺度分布式水文模型评估了B2情景下黄河源区未来的水资源演变趋势,认为黄河源区的水资源量总体趋势是不断降低,水量年际分布也将越来越不均匀,旱涝威胁日趋严峻;文献[11]利用HadCM3 GCM输出的气候变化情景对黄河源区未来的水资源演变趋势进行研究,认为未来3个时期(2010—2039年、2040—2069年和2070—2099年)黄河源区径流量均有不同程度的减少;文献[12]利用GCM A2和B1情景输出对兰州以上的黄河上游流域未来的水资源演变趋势进行研究,认为未来2个时期(2045—2065年、2081—2100年)黄河上游流域径流量均呈减少趋势。

RegCM3是用于区域气候模拟的模式,相对于全球环流模式(GCM),区域气候模式(RCM)具有更高的分辨率,可以更好地获得小尺度系统的气候细节[13]。尽管关于气候变化背景下黄河源区的水循环特征、径流演变趋势等有着大量的研究,基于RegCM3成果预测黄河源区径流演变趋势仍然是一个十分值得关注的研究课题。笔者采用SWAT模型,研究建立黄河源区分布式水文模型,采用RegCM3模式预测的A1B情景下未来气候信息,驱动所建立的水文模型,预估黄河源区未来的径流变化趋势。

1 研究区域SWAT模型构建

黄河源区是黄河干流唐乃亥断面以上集水区域,位于青藏高原东北部。黄河源区集水面积为12.20万km2,干流长270 km,可分为3段,黄河沿以上的源头区集水面积为2.09万 km2,黄河沿至玛曲区间的集水面积为6.51万km2,玛曲至唐乃亥区间的集水面积为3.59万km2,见图1。

图1 黄河源区水系示意图Fig.1 Sketch map of drainage network in source region of Yellow River

黄河源区是青藏高原的主体部分,区内山脉绵亘,地势西高东低,海拔3000～5000 m,有高山、盆地、峡谷、草原、沙漠,以及众多的湖泊、沼泽、冰川和多年冻土等多种典型的青藏高原高寒草地地貌,缓坡丘陵、丘间草滩和湿地是其主要地貌类型。黄河源区属青藏高原气候系统,具有典型的高原大陆性气候特征。多年平均降水量在198～700.5 mm之间,由西北向东南递增,6—9月降水量占全年的75%。年蒸发量为800～1200 mm。黄河源区北部地区主要以栗钙土、棕钙土、灰棕漠土为主,南部主要是高山草土、高山灌丛草甸土、高山草原甸土、高山荒漠草原土。

采用SWAT模型[14]研究建立黄河源区分布式水文模型。SWAT模型自开发以来已在流域水文循环模拟、气候变化及土地覆被变化的水文响应以及污染物流失等方面得到了广泛应用[15]。构建黄河源区SWAT模型所需的DEM为1000m×1000m栅格,来源于日本和美国宇航局的ASTER GDEM[16];土地覆盖数据由项目合作者提供[17-18];土壤数据来源于中国科学院南京土壤研究所提供的1∶1000000土壤数据库[19]。根据DEM、土地覆盖图、土壤类型图,将黄河源区划分成60个子流域、282个水文响应单元。

以2000—2005年的水文气象数据对模型进行率定,以2006—2008年的资料对模型进行验证。率定和验证时期唐乃亥站实测和模拟月平均流量过程线见图2和图3。率定期纳西效率系数Ens=0.86,复相关系数R2=0.83;验证期Ens=0.89,R2=0.86。以上结果表明模型的模拟效果较好。

2 RegCM3模式的模拟能力

RegCM3模式模拟试验计算由项目合作者在南京大学完成。RegCM3模式生成的气候数据覆盖区域在29°N～39°N和90°E～106°E之间,覆盖黄河源区(在32.5°N～35.5°N和90°E～103.5°E),见图3。该区域气候模式经、纬向的格点数分别为78和110,水平分辨率为15km×15km,垂直方向分为18层,顶层大气压为50hPa,模拟试验中采用的物理过程参数化方案包括EMANUEL积云对流方案、CCM3辐射方案以及BATS陆面过程方案。用于驱动区域模式的初始场和边界场资料来自于IPCC数据分发中心提供的ECHAM5全球环流模式结果[20-21]。模式的现代控制试验(20C3M)积分时段为1970年1月1日至1999年12月31日,A1B情景下的未来气候变化试验积分时段为2009年1月1日至2099年12月31日。

图2 黄河源区唐乃亥站月平均流量过程线Fig.2 Monthly average runoff at Tangnaihai Station in source region of Yellow River

利用RegCM3模式在现代气候情景下(20C3M)基准期1990—1999年气温和降水模拟资料与黄河源区玛多、达日、久治、玛曲、红原、若尔盖、中心站、泽库、兴海、同德等10个气象站点的实测资料进行对比分析,评价RegCM3模式的模拟能力。

RegCM3模式输出的基准期月平均气温系列和黄河源区10个气象站点平均的月平均气温系列对比见图4。RegCM3模式对基准期月平均气温系列模拟系统偏小,基准期年平均气温绝对误差为-2.47℃,Ens=0.79,R2= 0.95,模拟效果好,月平均气温系列模拟值与实测值系列之间有很好的一致性。

图3 RegCM3模式生成的气候数据覆盖区域示意图Fig.3 Sketch map of coverage area of climate data from RegCM3 regional climate model

RegCM3模式输出的基准期月降水系列和黄河源区10个站点平均的月降水系列对比见图5。RegCM3模式对基准期月降水系列模拟系统偏大,基准期平均年降水量相对误差为48.5%,Ens=0.52,R2=0.90,模拟效果令人满意,月降水系列模拟值与实测值系列之间有很好的一致性。RegCM3模式对降水的模拟效果要次于对气温的模拟效果,但相对于其他大气环流模式[22], RegCM3模式的模拟效果已经相对较好。

图4 基准期模拟与实测气温过程线Fig.4 Simulated and measured temperature hydrographs in reference period

图5 基准期模拟与实测降水量过程线Fig.5 Simulated and measured precipitation hydrographs in reference period

总体来说,RegCM3模式在黄河源区对气温的模拟结果系统偏低,对降水的模拟结果系统偏高,RegCM3模式对气温和降水的模拟具有较好的相关性。因此,RegCM3模式在黄河源区对气温和降水具有一定的模拟能力。

3 A1B情景下径流过程模拟

对黄河源区径流预测的未来时间段选为2010—2098年,并将未来时间划分为3个时期,分别为2010—2039年、2040—2069年、2070—2098年。

2000年IPCC发布的《排放情景特别报告》(SRES)中设计了A1,A2,B1和B2共4种情景“家族”,其中A1B情景是假设未来大气CO2等温室气体保持中等排放,各种能源之间基本平衡[23]的情景。本文基于A1B情景,采用RegCM3模式预测的A1B情景下未来气温、降水等气象信息,驱动所构建的SWAT模型,预估黄河源区未来的径流变化趋势。

因为RegCM3模式存在一定的系统误差,在驱动所构建的SWAT模型之前,对RegCM3模式预测的结果进行系统校正,从而得到较准确的未来情景下的气象资料。SWAT模型需要的气象资料是逐日的降水、最高气温、最低气温和风速,对于最高日气温、最低日气温和日降水量直接用双线性插值方法将校正的模式气象数据插值到计算单元上,而日平均风速则用实测风速资料中每个月的平均风速代替。

采用RegCM3模式预测的A1B情景下未来气温、降水等气象信息,经系统校正、插值处理后驱动所构建的SWAT模型,得到预测的黄河源区未来径流系列。图6是预测的A1B情景下黄河源区唐乃亥站年平均流量系列。采用Mann-Kendall秩次相关检验法、线性趋势分析方法[24]对唐乃亥站未来径流量系列进行统计诊断分析,结果见表1。由表1可知,黄河源区唐乃亥站径流系列在2010—2098年总体上呈减少趋势,其中在2010—2039年和2070—2098年期间呈减少趋势,在2040—2069年期间呈增加趋势。Mann-Kendall统计量U的显著性水平α=0.05的双边正态分位数为1.96,因此,黄河源区唐乃亥站径流系列在2010—2039年和2040—2069年期间变化趋势不显著,在2070—2098年期间呈显著减少趋势。

图6 A1B情景下黄河源区唐乃亥站年平均流量系列预测结果Fig.6 Prediction results of annual average flow series at Tangnaihai Station in source region of Yellow River under A1B scenario

4 结 语

表1 黄河源区唐乃亥站年平均流量系列统计诊断分析Table1 Statistical diagnostic analysis of annual average flowseries at Tangnaihai Station in source region of Yellow River

构建了黄河源区SWAT模型,采用2000—2005年和2006—2008年逐日气温、降水、流量等实测水文气象数据对模型进行率定和验证;评价区域气候模式(RegCM3)对黄河源区降水和气温的模拟能力;采用RegCM3模式预测的A1B情景下未来气候信息经系统校正和插值处理后,驱动所建立的SWAT模型模拟了黄河源区2010—2098年的径流系列,预估了黄河源区未来的径流变化趋势。所得结论如下:

a.构建的黄河源区SWAT模型在率定期纳西效率系数为0.86、复相关系数为0.83,验证期纳西效率系数为0.89、复相关性系数为0.86,模拟效果好。

b.RegCM3模式对黄河源区降水和气温具有一定的模拟能力,对降水的模拟值系统偏高,而对气温的模拟值系统偏低,对气温的模拟能力优于对降水的模拟能力。

c.黄河源区唐乃亥站径流系列在2010—2098年总体上呈减少趋势,在2010—2039年、2040—2069年和2070—2098年3个时期呈减—增—减的交替变化趋势,其中2010—2039年和2040—2069年变化趋势不显著,2070—2098年呈显著减少趋势。

气候变化与水循环是一个相互影响和相互制约的机制,一方面是气候变化对水循环的先决性影响,另一方面是水循环对气候的反馈作用。目前关于气候变化对径流的影响研究较多地偏向于气候模式和水文过程之间的单向连接,气候模式和水文过程作为各自单独的模块,较少涉及气候模式和水文过程双向耦合。今后,应加强区域气候模式与水文模型的双向耦合问题研究。

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Change trend of runoff in source region of Yellow River under A1B scenario

WANG Jianqun1,LIU Songping1,HAO Yangling1,TANG Jianping2
(1.College of Hydrology and Water Resources,Hohai University,Nanjing 210098,China; 2.School of Atmospheric Sciences,Nanjing University,Nanjing 210093,China)

The SWAT model and RegCM3 regional climate model were used to predict the future trend in change of the runoff in the source region of the Yellow River under an A1B scenario.The SWAT model for the source region of the Yellow River was constructed,and it was calibrated and verified with hydrometeorological data,including daily temperature,precipitation,and discharge,from 2000 to 2005 and from 2006 to 2008,respectively.The Nash-Suttcliffe efficiency coefficient was 0.86 in the calibration period and 0.89 in the verification period,and the correlation coefficient was 0.83 in the calibration period and 0.86 in the verification period,indicating that the model's simulation effect was good.The RegCM3 regional climate model's capability of simulating the surface air temperature and the precipitation in the source region of the Yellow River was evaluated,and the simulation results,which agreed with observations,were satisfactory.The climate data of the source region of the Yellow River under the A1B scenario predicted by the RegCM3 regional climate model were processed by the system through correction and interpolation,and then applied to the SWAT model to simulate the runoff series of the source region of the Yellow River from 2010 to 2098 and predict the change trend of runoff in the future.The results show that runoff at the Tangnaihai Station in the source region of the Yellow River will decrease continuously from 2010 to 2098 in general;it will decrease from 2010 to 2039,will increase from 2040 to 2069,and will decrease from 2070 to 2098;during the periods from 2010 to 2039 and from 2040 to 2069,it will change insignificantly;and during the period from 2070 to 2098,it will have a significantly decreasing trend.

climate change;A1B scenario;regional climate model;SWAT model;runoff;source region of Yellow River

TV121

:A

:1000-1980(2014)02-0095-06

10.3876/j.issn.1000 1980.2014.02.001

2013-02 05

国家自然科学基金(40830639)

王建群(1960—),男,江苏句容人,教授,博士,主要从事流域水文模拟及水资源规划管理研究。E-mail:wangjq@hhu.edu.cn