鄱阳湖流域水资源量预测

钱贵伍 游黎 陈爱民

摘要针对气候变化条件下鄱阳湖流域未来水资源量的问题，分析了鄱阳湖流域历史水资源量、降水量、蒸发量的变化趋势，确定了影响水资源量的主要气候因素，建立了水资源量多元逐步回归预测模型，然后采用全球气候模式（GCM）下的CMIP3数据，预测了鄱阳湖流域3种SRES情景下未来的水资源量，结果显示鄱阳湖流域的水资源量将有小幅增加。该研究结果可为鄱阳湖流域經济社会发展的中、长期规划提供理论支撑。

关键词气候变化；水资源量；预测模型；GCM模式；SRES情景

中图分类号TV121文献标识码A文章编号0517-6611（2017）08-0053-02

Prediction of Future Water Resources Quantity in Poyang Lake Basin

QIAN Guiwu1，YOU Li2， CHEN Aimin2

（1.Water Resources Bureau of Pengze County， Pengze， Jiangxi 332700； 2.Water Resources Bureau of Jiujiang City， Jiujiang， Jiangxi 332000 ）

AbstractIn order to study the issue of Poyang Lake Basin future water resources quantity under climate change， the trend of water resources in Poyang Lake Basin over the past 22 years was analyzed， the main climate factors that affect water resources were identified， a stepwise regression prediction model of water resources was established， the future water resources quantity of Poyang Lake Basin under three kinds of SRES scenario were predicted by using CMIP3 data， the results showed that the future water resources of Poyang Lake Basin will increase slightly. The research results can provide a theoretical support for the mediumand longterm plan of social and economic development in Poyang Lake Basin.

Key wordsClimate change；Water resources quantity；GCM model；SERS scenario

气候变化对全球许多地区的自然生态系统产生了影响，如全球平均气温和海温升高，大范围的冰融化，全球平均海平面上升等[1]。对于水资源系统而言，气候变化导致了地表径流、旱涝灾害频率和一些地区的水质变化，水资源供需关系也发生了变化。因此，开展气候变化对区域水资源的影响研究，确定未来水资源量的变化趋势，对于一个区域的自然环境和经济社会发展有着重要的理论和现实意义。

鄱阳湖流域地处我国中东部，面积16.22万km2，多年平均降水量1 650 mm，是一个水资源比较丰富的地区，但降水年际、年内分布不均，易发生伏旱现象。近年来，受全球气候变化的影响，鄱阳湖流域水资源的数量发生了改变，水文极值事件发生频率增加，2013年鄱阳湖流域的赣江部分河段出现了历史最低水位，对鄱阳湖流域的自然环境和经济社会发展造成了严重影响。笔者对鄱阳湖流域水资源量的变化趋势及其影响因素进行了分析，建立了水资源量预测模型，采用全球气候模式（GCM）下的CMIP3数据，预测了鄱阳湖流域未来在3种SRES情景下的水资源量，以期为鄱阳湖流域的水资源管理及经济社会发展的中、长期规划提供理论支撑。

1水资源量的变化趋势及相关因素分析

依据《江西省水资源公报》[2]和收集到的资料，对1990—2012年鄱阳湖流域的水资源量进行分析，水资源量时间序列长度为23年，绘制水资源量变化趋势图，结果见图1。

从图1可以看出，鄱阳湖流域的水资源总量在1 590亿m3上下随机波动，最高值为1998年的2 539亿m3，最低值为2004年的1 034.6亿m3，没有长期持续上升或持续下降的趋势，波动的范围有界，但年际间的波动幅度较大，特别是2008—2012年年际间的波动幅度在23年之中最大，总体来说鄱阳湖流域的年水资源量是一个随机性较强的时间序列。

在水文下垫面条件没有发生大的变化的情况下，区域水资源的变化主要是由气候因素引起，这些因素主要包括降水、蒸发、气温、风速、辐射等。采用鄱阳湖流域境内的南昌、景德镇、南城、赣县、吉安5个中国地面国际交换气象站1951—2012年的年降水量、年蒸发量、年平均气温资料[3]，将5个站的年降水量和年蒸发量平均，并绘图分析。

从图2可以看出，1951—2012年鄱阳湖流域的年降水量在1 600 mm上下波动，近20年（1991—2010年）的降水量为1 658 mm，年降水量略有增加，而近10年（1991—2010年）的年降水量为1 574 mm，年降水量略有减少；年蒸发量在1 059 mm（大型）上下波动，近20年（2001—2010）的年蒸发量为957.4 mm，近10年（2001—2010）的年蒸发量为970.4 mm，都有所减少。

将1991—2012年的水资源量、年降水量、年平均气温、年蒸发量4个因素进行两两相关分析，结果见表1。

由表1可知，水资源量与年降水量的相关关系为显著，相关系数达0.960，其次是年蒸发量，相关系数为-0.568。另外，年降水量与年蒸发量显著相关，相关系数为-0.616，而年平均气温则由时间尺度和平均化的原因，与其他因素均不显著相关。

2水资源量逐步回归预测模型

在鄱阳湖流域这个广大的区域内建立水资源量的物理预测模型，需要处理复杂的边界条件，是很困难的。如果采用人工神经网络、遗传算法等智能模型，需要大量训练样本，但目前掌握的水资源量只有1990—2012年的样本，气象因素也只有1951—2012年的样本，数量不足。多元逐步回归模型结构简单，使用方便，对样本数量的要求也不高，是一种理论上已经十分成熟，应用广泛的统计预测方法，在水利工程、水文水资源方面有着很好的应用，比较适合于水资源量预测的建模[4]。

多元逐步回归[5-6]是在多元线性回归分析的基础上发展起来的一种方法，其原理如下：

假设有n组观测值

计算自变量与因变量之间的相关系数，设定显著性水平α。首先将相关系数绝对值最大的因变量引入，进行回归分析，检验回归方程和自变量的显著性，如果显著则保留这个自变量，并按相关系数绝对值的大小引入下一个自变量，如果不显著则剔除这个自变量，直接引入下一个自变量，进行回归和检验。重复上述步骤，直至既无法剔除已入选的自变量，无法再引入新的自变量为止。最后可得到观测值的回归模型：

y=β0+β1x1+…+βmxm

式中，y为因变量，β0，β1，…，βm为回归系数，x1，x2，…，xm为自变量。

将1990—2012年鄱阳湖流域的年水资源量作为因变量，年降水量、年蒸发量作为自变量，显著性水平选取α=0.05，进行多元逐步回归，剔除对模型影响不显著的变量，建立模型：

Y=-571.4+1.312X1

式中，Y表示水资源量，X1表示年降水量。

对模型的显著性检验采用F检验，检验的显著性水平α为0.05，检验的临界值为4.28，模型显著性的F值为246.08，模型通过显著性检验。对模型变量的显著性检验采用t检验，检验的显著性水平α为0.05，检验的临界值为2.07，模型常数项的t值为4.69，年降水量的t值为15.07，均通过显著性检验。

将1991—2012年鄱阳湖流域水资源量的模拟值与实际值相比较，检验模型的拟合程度，结果见图3。由图3可知，鄱阳湖流域水资源量预测模型的拟合精度比较高，90.00%以上数据点的相对误差不超过10.00%，最大相对误差为18.16%，平均相对误差4.61%，误差较大的点集中在水资源量的峰值和谷值区。

3基于GCM模式江西未来水资源量的预测

鄱阳湖流域未来水资源量的预测采用全球气候模式（GCM）下的CMIP3数据，数据由美国大自然保护协会、华盛顿大学、南密西西比大学的研究人员对数据进行整理、分析和惠许使用[7-10]。原始数据由WGCM（JSC/CLIVAR Working Group on Coupled Modelling）组织PCMDI（Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison）搜集归类，该数据对IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）第四次评估报告提供了重要支持。

鄱阳湖流域未来的发展状况采用IPCC推荐的SRES情景[1]进行描述，挑选其中的B1、A1B、A2 3种情景，分别对应低、中、高3种温室气体排放模式。其中，A1B情景假定经济发展的速度很快，21世纪中期世界人口数量达到最大，更高效的新技术被迅速利用，并且均衡的使用各种能源；B1情景描述的世界人口数量与A1B情景相同，世界趋于同化，但经济结构向服务和信息经济方向的调整速度更快；A2情景描述的世界发展很不均衡，人口增长速度快，但经济發展和技术进步缓慢。

需要注意的是描述未来气候最好是用一段时间而非一年，这样才更为准确，因此选择21世纪中期（2040—2069年）和末期（2070—2099年）这2个时间段进行分析。将不同情景模式下鄱阳湖流域未来降水的CMIP3数据代入水资源预测模型，求出水资源量。其中，CMIP3数据中降水量相对比较时期为1961—1990年，同时期江西的年平均降水量为1 650 mm。

B1情景：至21世纪中期鄱阳湖流域的年平均降水量增加3.25%，达到1 704 mm，年平均水资源量达到1 663.8亿m3；到21世纪末期鄱阳湖流域的年平均降水量增加6.31%，达到1 754 mm，年平均水资源量达到1 730.1亿m3。

A1B情景：至21世纪中期鄱阳湖流域的年平均降水量增加4.50%，达到1 720 mm，年平均水资源量达到1 685.4亿m3；到21世纪末期鄱阳湖流域的年平均降水量增加6.94%，达到1 765 mm，年平均水资源量达到1 743.6亿m3。

A2情景：至21世纪中期鄱阳湖流域的年平均降水量增加2.56%，达到1 692 mm，年平均水资源量达到1 648.9亿m3；到21世纪末期鄱阳湖流域的年平均降水量增加5.56%，达到1 741 mm，年平均水资源量达到1 713.8亿m3。

分析预测结果可知，21世纪内鄱阳湖流域在3种SRES情景模式下，降水量和水资源量都将有所增加，但增加幅度不大。水资源量的增加有利于经济社会发展，但水资源量增加的有利影响可能会被降水变率增加和季节径流变化对供水、水质、干旱、洪水风险造成的负面效应所抵消。

4結论

（1）鄱阳湖流域的年水资源量是一个随机性较强的时间序列，影响年水资源量的主要气候因素是年降水量和年蒸发量。

（2）通过多元逐步回归方法建立了鄱阳湖流域水资源量的预测模型，模型模拟的平均相对误差为4.61%，误差较大的点集中在水资源量的峰值和谷值区，精度较高。

（3）使用水资源预测模型，采用全球气候模式下的CMIP3数据，预测了3种SRES情景下鄱阳湖流域21世纪中期和末期的年平均水资源量，结果显示江西未来的水资源量将有所增加，但增加幅度不大。

参考文献

[1] IPCC.气候变化2007（综合报告）：IPCC第四次评估报告[R].瑞士，日内瓦：IPCC，2007：2.

[2] 江西省水资源公报编辑部.江西省水资源公报（1999-2012）[R].江西省水利厅，1999-2012.

[3] 中国地面国际交换站气候资料年值数据集[DB/OL].[2016-11-22].http：//cdc.cma.gov.cn/home.do.

[4] 赵新宇.大型灌区退水量预测理论与方法研究[D].西安：西安理工大学，2007：32.

[5] 华东水利学院.水文学的概率统计基础[M].北京：水利出版社，1981：6.

[6] 上海师范大学数学系概率统计教研组.回归分析及其试验设计[M].上海：上海教育出版社，1978.

[7] ADAM J C，LETTENMAIER D P.Adjustment of global gridded precipitation for systematic bias[J].Journal of geophysical research，2003，108：1414-1422.

[8] MAURER E P，ADAM J C，WOOD A W.Climate model based consensus on the hydrologic impacts of climate change to the Rio Lempa basin of Central America[J].Hydrology and earth system sciences，2009，13（2）：183-194.

[9] MEEHL G A，COVEY C，TAYLOR K E，et al.The WCRP CMIP3 multimodel dataset：A new era in climate change research[J].Bulletin of the American meteorological society，2007，88（9）：1383-1394.

[10] WOOD A W，LEUNG L R，SRIDHAR V，et al.Hydrologic implications of dynamical and statistical approaches to downscaling climate model outputs[J].Climatic change，2004，62（1/2/3）：189-216.