基于CMIP5多模式集合和PDSI的黄河源区干旱时空特征分析

张林燕，郑巍斐，杨肖丽，王雨茜，张梦如，于洨晗

(河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210098)

受气候变化和人类活动的影响，全球变暖的事实毋庸置疑[1]。全球气温上升导致全球不同尺度水资源的时空分布以及格局的变化，进而加剧极端干旱、洪涝灾害的发生。近十年来，我国严重干旱事件频繁发生，成灾面积约0.13亿hm2，粮食减产及绝收600亿kg[2]。黄河源区地处干旱半干旱气候区，由于降水减少与时空分布不均致使黄河流域的地表河川径流量日趋减少，再加上黄河源区位于西风带上，大气环流所携带的水分大部分被青藏高原截留，产生的雨影效应造成西北地区干旱常有发生，有时连季干旱或连年干旱往往形成重旱、极旱，这给我国西北地区的农业和工业生产造成了严重的经济损失[3]。唐乃亥水文站以上的集水区是黄河流域的主要源头地区[4]，黄河源区水资源短缺的严峻形势以及冰川消融、土地退化等现象将会直接影响到干旱的发生以及下游的水资源供给[5-7]。因此，预估黄河源区干旱及其特征的时空变化趋势对该流域的干旱治理以及生态环境保护具有重大意义。

近年来，很多学者结合全球气候模型(global climate model, GCM)数据、水文模型和干旱指数，开展了流域尺度气候变化对干旱的影响研究。如陈昱潼等[8]基于帕尔默干旱指数(Palmer drought severity index，PDSI)指数和GCM分析了渭河流域的干旱变化特征，研究结果表明渭河流域有较显著的变干趋势，并且秋季发生干旱的可能性较大；陈华等[9]利用统计降尺度的方法预测汉江流域降水变化，发现在未来时期(2021—2041年)汉江流域上游和中游的年降水量均值比基准年(1961—2000年)的降水量小，其余时间统计的汉江流域上、中、下游的年降水量均值大于基准年均值；荣艳淑等[10]运用戴-帕尔默干旱指数和径流干旱指数，分析云南地区2009—2014年持续性气象干旱与水文干旱时空演变特征，并利用NCAR/NCEP再分析资料, 从西太平洋副热带高压、青藏高压、南支槽、对流层垂直运动及水汽垂直分布等视角, 进一步分析2009—2014年云南持续性干旱的原因。杨肖丽等[11]基于降尺度和SPI对黄河流域进行了干旱预估，表明在(RCP 2.6、RCP4.5和 RCP8.5)3种气候情景下21世纪初的干旱情况相对于基准期(1961—1990年)均变得比较严重，但是世纪末的干旱程度均明显减轻。上述学者的研究结果表明，未来时期我国各个研究流域的干旱程度有增加趋势，这为各流域的防旱减灾工程提供数据支撑。

黄河源区(95°50′～103°30′E、32°10′～36°15′N)，面积12.2万km2，黄河源区地势西高东低，南高北低，高程在2 668～6 253 m。该区属于高原气候，多年平均气温在-4℃～5℃，多年平均降水量在200～700 mm，降水量的年际变化大，年内降水分配不均。在全球变暖背景下，源区的生态环境也正遭受着很严重的破坏：土壤持水能力下降，植被退化，源区湿地水源涵养功能降低，大量的湿地已经变成了旱草地，径流量减少，土地荒漠化日益严重。因此，本研究在国内外学者研究的基础上结合全球气候模式和水文模型分析黄河源区的干旱及其特征的时空变化趋势，以期为黄河源区评估气候变化对水循环、干旱特性的影响研究提供科学依据和理论支撑[12]。

1 数据与方法

1.1 数据资料

选取CMIP5的8个气候模式(bcc-csm1-1、CanESM2、CCSM4、CSIRO-Mk3-6-0、GISS-E2-R、MPI-ESM-LR、MRI-CGCM3、NorESM1-M)的降尺度数据，利用Yang等[13]采用等距离累积分布函数(EDCDF)方法构建的中国区域0.25°×0.25°的逐日降水、气温数据库。

黄河源区VIC(variable infiltration capacity)模型所需要的水文气象观测数据、高程、植被覆盖、土壤资料包括：①水文统计年鉴提供的黄河源区1个水文站(唐乃亥水文站)和中国气象台提供的9个气象站的1961—2005年的日流量、日降水量、日最高及最低气温、平均气温和平均风速资料(图1)；②采用空间分辨率为3s的SRTM数字高程模型(DEM)；③Maryland大学全球1km的陆面覆盖类型资料；④土壤数据来源于联合国粮农组织发布的空间分辨率为5′的全球土壤数据库。

图1 黄河源区高程、水文站、气象站分布

1.2 研究方法

1.2.1多模式优化集合

Varis等[14]的研究表明，每个气候模式对于不同气候变量的模拟效果相差甚远，不存在一个气候模式可以很好地模拟出一个区域的多种气象要素。多模式集合法是根据各个模式和实测值之间的模拟效果来确定权重，模拟效果好、精度高的赋予较高权重，模拟效果差、精度低的赋予较低权重。基于最优化的思想，确定出对于计算模式的最优权重[15-16]。通过最优赋权法可以确定各个模式在集合模式中每个时段的权重，基于每个时段的权重对各个模式进行多模式集合处理，其结果便是基于最优赋权的多模式集合数据集。

1.2.2基于VIC模型的PDSI

传统的PDSI表征在一段时间一定地区实际的水分供应持续少于该地气候适宜水分亏缺的情况。根据降水、气温、土壤含水量等水文变量计算水分异常指数，在水分供应达到气候适宜时，平衡方程为

(1)

采用刘懿[17]在开发scPDSI-x基础上耦合VIC-3L模型，在黄河流域构建具有更强物理机制的多时间尺度的帕尔默干旱指数(简称为VIC-scPDSI)，并且利用VIC-3L模拟的结果计算8个水文分量，其中4个是可能分量(可能蒸散量ETP、土壤潜在补水量PRE、潜在径流量PR、土壤潜在失水量PL)和4个是实际分量(实际蒸散发ETA、土壤补水量RE、土壤失水量L、径流量R)。可能蒸散量ETP、实际蒸散发ETA和径流量R可直接采用VIC-3L模拟结果代替，其他的变量由下列公式间接计算得到。RE、PRE、PL和L的计算公式为

RE=max(SS+Sm+Sb+S0，0)

(2)

PRE=AWC-S0

(3)

PL=min(ETP，SS)+[ETP-min(ETP，SS)]·

(Sm+Sb)/AWC

(4)

L=max(S0-SS-Sm-Sb，0)

(5)

式中：AWC为土壤有效持水量；S0为上一时间节点土壤含水量；SS为上一时间节点第1层土壤含水量；Sm为上一时间节点第2层土壤含水量；Sb为上一时间节点第3层土壤含水量。潜在径流量PR定义为土壤有效持水和潜在补水量的差：

PR=AWC-PRE

(6)

将计算得出的8个水文分量带入式(1)可得到基于VIC模型的水分亏缺指数，进而计算出PDSI的值。本研究从基准期(1961—1990年)和未来时期(2021—2050年)两个时间分析黄河源区气候变化背景下PDSI和干旱特征的时空变化趋势。

1.2.3干旱特征提取

干旱包含了多个方面的特征属性，如干旱历时、干旱烈度、干旱峰值等，这些特性变量之间也存在不同程度的相关关系。采用游程理论提取干旱特征，它假设时间序列为(t1，t2，…，tn)，设定阈值X0，当时间序列在某一个时间段内都小于该阈值时，出现负游程，而当序列值大于给定阈值时则为正游程。根据PDSI值进行旱涝等级的划分，PDSI值处于(-∞,-4]、(-4,-3]、(-3,-2]、(-2,-1]、[1,2)、[2,3)、[3,4)、[4, +∞)时，将旱涝等级分别划分极旱、重旱、中旱、轻旱、轻涝、中涝、重涝、极涝8个等级。为选用月尺度的指标序列，截断水平取-1，低于该值则认为干旱发生。

2 结果分析

2.1 VIC模型模拟精度

通过VIC模型计算唐乃亥水文站日流量过程的NSCE值(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)和水量相对偏差值来分析VIC模型的模拟精度。图2是VIC模型模拟的唐乃亥站率定期(1961—1990年)和验证期(1991—2005年)的日流量过程。率定期逐日流量的NSCE值为0.792，水量相对偏差值为-0.168%，验证期逐日流量的NSCE值为0.774，水量相对偏差值为-0.30%，模拟的精度较高，这表明VIC模型能够较好地模拟黄河源区的水文过程，可以为该区域PDSI的计算及其时空特征分析提供精度较高的数据支持。

图2 唐乃亥站率定期和验证期逐日流量模拟过程

2.2 黄河源区PDSI的时间变化趋势

图3和图4分别是黄河源区唐乃亥站基准期(1961—1990年)和未来时期(2021—2050年)的两种气候变化情景下的PDSI值序列。从图3中可以看出，基准期PDSI值的整体变化较为平稳，表现出微弱的增加趋势，范围为-5.14～4.96，有118个月的数值小于-1，其中在1967、1971、1974和1979这4个年份出现了较为严重的干旱现象，且干旱程度大都为重度干旱。从图4中可以看出，在未来时期RCP4.5情景下PDSI的值整体变化较为和缓，只有在2028—2032年PDSI的变化波动稍大，范围为-1.51～6.03，其中只有5个月的数值小于-1，干旱月数远小于基准期，且都表现为轻度干旱。在RCP8.5情景下，除2046年8—10月PDSI值小于-2，表现为中度干旱，其余月份都表现为轻度干旱，范围为-2.37～8.02，其中有18个月的数值小于-1，干旱月数多于RCP4.5情景下。比较两种情景下的PDSI值可以看出，RCP8.5情景下的PDSI值序列整体呈下降趋势，RCP4.5情景下整体呈微上升趋势，RCP8.5情景下PDSI值较RCP4.5情景下震荡更为剧烈。

图3 唐乃亥站基准期PDSI值序列

图4 唐乃亥站未来时期两种情景下PDSI值序列

2.3 黄河源区干旱特征的空间变化趋势

表1和图5分别为黄河源区唐乃亥站基准期(1961—1990年)干旱变量统计以及黄河源区基准期干旱特征(频次、总历时、平均历时、平均烈度)空间分布。从表1可以看出，黄河源区唐乃亥站最长一次干旱历时为48个月，平均干旱历时为10.73个月，最大烈度为165.98，平均烈度为25.23，历时和烈度都为正偏，但干旱历时分散程度较干旱烈度小。从图5可以看出，黄河源区在基准期内大部分面积上的干旱频次在10次左右，绝大多数地区的干旱总历时在80～140个月，占整个研究时段360个月的22.2%～38.8%，这表明黄河源区有1/4时间都受到干旱的影响。另外，流域内绝大部分地区的平均干旱历时为4～10个月，东部干旱历时长于整个流域的平均历时，流域内大部分区域的平均干旱烈度为6～24，东部的干旱烈度要高一些，其空间分布和流域内平均历时较为相似。

表1 唐乃亥站基准期干旱变量统计

图5 黄河源区基准期干旱特征空间分布

表2和图6分别是唐乃亥站未来时期(2021—2050年)干旱变量统计以及黄河源区未来时期(2021—2050年)两个模式下干旱特征(频次、总历时、平均历时、平均烈度)空间分布。从表2中可以看出，在RCP4.5情景下黄河源区唐乃亥站最长一次干旱历时2个月，平均干旱历时1.2月，最大烈度2.79，平均烈度1.49，历时和烈度都为正偏，但历时分散程度较烈度小。在RCP8.5情景下，唐乃亥站最长一次干旱历时达8个月，平均历时2.57，最大烈度16，平均烈度4.1，无论干旱历时还是干旱烈度RCP8.5情景下的值都要大于RCP4.5情景下的。从图6中可以看出，在RCP4.5情景下，黄河源区大部分地区的干旱次数在15次左右。此外，黄河源区内大部分区域的干旱总历时在160个月左右，流域东部在200个月以上，占整个研究时段360个月的44.4%～55.5%。整个流域的平均烈度为30～60，东部的平均烈度要远远的大于流域的其他地区。在RCP8.5情景下，黄河源区大部地区发生干旱的次数为10次左右，发生的频率要小于RCP4.5情景下的。干旱总历时分布不均，在流域西部总历时在120个月左右，而中部为40～80个月，东部总历时最久高达240个月。平均历时流域大部分区域为10～20个月，其中东部的平均历时最大在20个月以上，流域平均烈度在20左右，流域东部的平均烈度最大。

表2 唐乃亥站未来时期干旱变量统计

图6 黄河源区未来时期两种模式下干旱特征空间分布

3 结 论

a. 无论是降水还是气温，经过多模式优化集合处理后的效果都要优于单个模式，且采用最优赋权法的效果要好于算术平均法，通过使用降尺度与最优赋权多模式集合数据运行VIC模型能够较好地模拟黄河源区的水文过程。NSCE在率定期(1961—1990年)和验证期(1991—2005年)分别为0.792和0.774。率定期的水量相对偏差为-0.168%，验证期的水量相对偏差为-0.30%。

b. 黄河源区基准期(1961—1990年)的PDSI值序列变化较为平稳，表现出微弱的增加趋势，范围为-5.14～4.96，其中有118个月的数值小于-1，发生干旱；在未来时期(2021—2050年)RCP4.5情景下PDSI值整体变化较为和缓，范围为-1.51～6.03，其中只有5个月的数值小于-1，发生干旱；RCP8.5情景下，PDSI值范围为-2.37～8.02，其中有18个月的数值小于-1；RCP8.5情景下PDSI值序列较RCP4.5情景下震荡更为剧烈。

c. 黄河源区干旱特征差异性显著。基准期(1961—1990年)黄河源区绝大部分地区的平均干旱历时为4～10个月，平均干旱烈度为6～24；未来时期(2021—2050年)RCP4.5情景下，黄河源区内大部分区域的干旱总历时在160个月左右，整个流域的平均烈度为30～60，东部的平均烈度要远远的大于流域的其他地区；在RCP8.5情景下，干旱的发生频率小于RCP4.5情景，大多数地区的干旱平均历时为10～20个月，平均烈度在20左右。