气候变化对鄱阳湖流域径流的影响

邓 鹏,孙善磊,黄鹏年

(南京信息工程大学水文与水资源工程学院,江苏 南京 210044)

根据IPCC(intergovernmental panel on climate change)第5次评估报告,在过去的百年里全球平均增温0.74℃±0.18℃,并预测21世纪末全球地表气温将可能升高0.3～4.8℃[1]。气候变化会对自然生态环境产生严重影响,并增加水文极端事件发生概率，使防洪抗旱的任务更加艰巨。因此,气候变化对水资源及水文过程的影响已成为全世界的研究热点[2-4]。随着水文及气候数值模拟技术的快速发展,许多学者采用气候模式与陆地水文模型结合的方法研究气候变化对水资源的影响[5-10]。气候变化引起的效应对地区及国家的可持续发展具有举足轻重的重要性[11-12]。

鄱阳湖位于江西省北部,是我国最大的淡水湖,湖区面积约3 960 km2。鄱阳湖流域水量对饮用水、灌溉、工农业都有重要影响[13-15]。近年来湖区及流域内水旱灾害频繁,使湖区生态环境及整个流域的水资源管理得到更多关注[16-17]。虽然已有学者展开气候变化对鄱阳湖流域径流影响的研究[18-20],但这些研究主要是使用历史气象数据间的计算对比,而对于未来气候变化情景对鄱阳湖流域径流的影响研究甚少。因此,本研究对多模式下不同RCP(repetitive concentration pathways)情景的鄱阳湖流域径流变化情况进行分析,旨在为未来气候变化对鄱阳湖流域径流影响评估提供科学依据。

1 研究区域及数据

1.1 流域概况

图1 鄱阳湖流域水系及资料站点分布Fig.1 River network and gauge stations of the Poyang Lake Basin

采用SRTM的90 m分辨率DEM[21]生成鄱阳湖流域水系及边界(图1)。鄱阳湖流域面积为1.65×105km2,地处北纬24°29′～30°04′、东经113°34′～118°28′之间。收集了流域内79个气象站的气象资料,包括每日降水、平均风速、最高和最低气温。为了率定模型参数,搜集了流域上游峡山、梅港、赛塘、高沙这4个站的每日流量资料,它们的集水面积分别为1.60×104km2、1.52×104km2、3.15×103km2、5.30×103km2。这些气象和流量资料时间都是1990—2003年。

1.2 未来气候数据

采用CMIP5的模式数据[22]作为未来气候变化的研究数据。CMIP计划的第5个阶段收集了世界各地领先的23个模式组约50多个模式及其模拟试验结果[23]。本研究采用RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5这3种气候变化情景下的GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、NorESM1-M这4种气候模式数据集进行计算。这里以2006—2020年为基准期,2026—2040年为未来期,基准期和未来期都是15 a。由于不同模式间存在系统误差,所以用各模式的基准期和未来期结果进行比较来分析气候变化的影响。采用每种模式不同情景下的每日降水、最高和最低气温、平均风速数据模拟径流变化情况。

2 研 究 方 法

2.1 VIC模型

VIC(variable infiltration capacity)模型是一种求解水量和能量平衡的大尺度水文模型[24]。该模型被广泛应用于径流模拟、气候变化、陆气耦合等研究中。模型计算中每个网格独立计算产流,然后采用Lohmann等[25]提出的模型计算汇流,其中坡地汇流采用单位线法,河网汇流采用线性圣维南方程[26]。本研究以0.1°分辨率网格建立模型,鄱阳湖流域共覆盖1 620个计算网格。

2.2 模型输入

VIC模型的输入包括气象数据、高程数据和一系列与土壤类型和土地覆盖有关的参数。本研究中采用的数据和参数如下:(a)气象数据:气象数据的输入为每日降水、最高和最低气温、平均风速。采用反距离权重法将79个气象站数据以及气候模式数据插值到每个计算网格点。(b)高程数据:由于计算网格较大,采用SRTM的1 km分辨率DEM重采样到每个计算网格点。(c)土壤类型:采用联合国粮农组织提供的10 km分辨率土壤类型数据[27]。根据一些研究论文[28-29]数据设置与土壤类型有关的参数,包括土壤密度、饱和导水率、凋萎含水量、田间持水量、Campbell方程指数。(d)土地覆盖:采用马里兰大学提供的1 km分辨率土地覆盖数据[30]。参考陆地数据同化系统[31]成果设置植被覆盖参数,包括叶面积指数、短波反照率、植被糙率、产生植物散发的最小短波辐射量、辐射衰减系数等。(e)其他确定性参数:采用Nijssen等[32]开发的0.5°分辨率全球数据集重采样到每个计算网格点,设定基流曲线方程指数、土壤水扩散系数、土粒密度、裸地及雪地的地面糙率等参数。(f)率定参数:模型设置土壤分为3层,顶层土壤厚度设为0.1 m,那么模型有6个参数需要率定。6个参数分别为可变下渗曲线形状参数B、深层土壤可产生的最大地下径流Dm、非线性地下径流产生时地下径流占Dm的比例Ds、非线性地下径流产生时深层土壤含水量占最大土壤含水量的比例Ws、下层土壤厚度d2、深层土壤厚度d3,它们相应的取值范围分别为0～0.4、0～30 mm/d、0～1.0、 0.5～1.0、0.1～1.5 m、0.1～1.5 m。

2.3 参数率定

采用均匀设计法进行参数率定[33]。该方法主要是采用均匀设计理论在参数的取值范围区间内进行重构,确定最优组合。与其他参数率定方法相比,均匀设计法在保证模拟效果的同时可以极大地减少工作量。这里采用洪量相对误差Re、相关系数Co和Nash效率系数[34]Ns作为模型参数率定的目标函数。

3 结 果 分 析

3.1 模型参数率定

采用观测站点资料率定VIC模型参数,以1990—2000年为率定期、2001—2003年为检验期。根据需要率定的参数,转化为6因素10水平的均匀性设计,从而得到10种参数方案如表1所示。采用率定期资料,计算每种参数方案的月径流结果目标函数值(图2)。从图2可以看出,参数方案8的流域平均Re、Co、Ns分别达到-4.12%、0.96和0.90,其中峡山、梅港、赛塘和高沙的Ns分别达到0.94、0.94、0.86和0.87,所以选择方案8的参数作为率定的模型参数。采用方案8的参数计算率定期及检验期的月径流结果,如图3所示。在检验期,峡山、梅港、赛塘和高沙的Re分别为-5.35%,-7.55%、-1.55%和8.91%,Ns分别为0.86、0.88、0.91和0.81。均匀设计方法简单、易实现,同时也能得到比较好的结果。VIC模型对鄱阳湖流域月径流模拟效果较好,作为分析气候变化的工具有很好的适用性,采用均匀设计方法率定VIC模型参数能满足计算要求。

表1 均匀性设计参数方案

图2 率定期1990—2000年各参数方案月径流结果目标函数值Fig.2 Objective function values of monthly flow during the calibration period 1990—2000

3.2 气候变化对径流空间分布影响

用基准期和未来期各种模式情景的气象数据运行率定好的VIC模型,模拟得到未来气候变化下多年平均径流深变化的空间分布,如图4所示。在RCP2.6情景下,GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES和IPSL-CM5A-LR模式呈现流域东南部径流有明显增加趋势;GFDL-ESM2M模式下流域西北、HadGEM2-ES模式下流域西部和IPSL-CM5A-LR模式下流域北部径流有明显减少趋势;NorESM1-M模式呈现北部径流增加、中部径流减少趋势。总的来看,在RCP2.6情景下,除了NorESM1-M模式,其他模式大体呈现流域东南径流增加、西北径流减少趋势。在RCP4.5情景下,各种模式下流域径流都普遍增加,其中GFDL-ESM2M模式呈现流域南部增加趋势最大,其他模式呈现流域中部地区径流增加最大。在RCP8.5情景下,各种模式变化趋势的空间分布形式有较大区别,但是各种模式下径流都呈普遍减小趋势。可以发现,虽然不同模式情景下径流变化的分布情况有一定差别,但总的来说各种模式都是在RCP4.5情景下径流增大最多、在RCP8.5情景下径流减少最多。

这里也计算了各种模式情景下流域多年面平均径流及变化率,如表2所示。在RCP2.6情景下,流域多年平均径流增大幅度在0.22%～12.88%范围。在RCP4.5情景下,除了NorESM1-M模式外,其他模式径流增大幅度在13.09%～14.78%范围。在RCP8.5情景下,各种模式综合来看，径流减小幅度在1.94%～18.39%范围。各种模式在各种情景下的增减趋势相一致,并且未来都是在RCP4.5情景下径流最大,在RCP8.5情景下径流最小。

图3 率定期和检验期月径流实测与计算结果对比Fig.3 Comparison of observed and calculated monthly flow between the calibration and validation periods

G:GFDL-ESM2M H:HadGEM2-ES I:IPSL-CM5A-LR N:NorESM1-M图4 各种模式情景下多年平均径流变化率空间分布Fig.4 Distribution of relative changes in annual mean runoff under each scenario

表2 各模式情景下流域多年平均径流及变化率

3.3 月径流变化分析

为了分析径流的年内变化情况,统计各种模式情景下月平均径流变化率(图5),并进行综合对比分析。在RCP2.6情景下,各种模式的总径流量增加趋势大于减小趋势,其中IPSL-CM5A-LR模式、HadGEM2-ES模式结果的变化幅度较大。在RCP4.5情景下,各种模式在3—7月径流呈现较大的递增趋势。在RCP8.5情景下,各种模式在3—7月径流呈增加趋势,而后呈减小趋势。总的来看,各种模式在汛期径流都有增加趋势,而在枯水期径流都有减少趋势。该结果说明在未来气候变化情景下,发生水文极端事件的态势更加明显。在RCP2.6和RCP4.5情景下,总径流增加趋势更明显。在RCP8.5情景下,总径流减小的趋势更明显。

图5 各模式情景下月径流变化率Fig.5 Relative changes in monthly runoff under each scenario

4 结 论

a. 均匀设计法大幅度提高了VIC模型参数率定效率,VIC模型对鄱阳湖流域月径流有较好的模拟结果,在该地区有较好的适用性。

b. 各种模式都是在RCP2.6情景下径流增大,在RCP4.5情景下径流增加幅度最大,在RCP8.5情景下径流减小。

c. 各种模式都在汛期径流有增加趋势,在枯水期径流有减小趋势,发生水文极端事件的态势更加明显。