西部调水下长期气候效应研究

赵 勇，黄 亚，王贺佳，肖伟华，王 浩

（1.中国水利水电科学研究院 水资源研究所，北京 100038；2.流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京 100038；3.河海大学 海洋学院，江苏 南京 210098；4.中水珠江规划勘测设计有限公司，广东 广州 510610）

1 研究背景

由于人口增长和经济发展，人类用水需求正迅速增加，世界上许多地区水资源正成为一种稀缺资源［1］。为应对水资源短缺问题，许多国家采取跨流域调水进行水资源重新分配，以缓解水资源供需矛盾。据不完全统计，截至2015年，全球已建或在建的跨流域调水工程超过160 个，这些工程主要分布在美国、加拿大、俄罗斯和中国等20 多个国家和地区［2］。西北地区土地和矿产资源丰富，但降水稀少、气候干旱、生态系统脆弱，为破解水资源制约，从1950年代开始，我国就开始研究西部调水工程。然而，区域外部水资源的引入，必然会导致受水区陆地蒸散发的增加，打破该地区原有的水热平衡，使得大气-陆面间的水分、能量交换过程发生改变，进而对区域水文、气候、生态以及环境造成影响［3-4］。

我国西北干旱区位于欧亚大陆中纬度地区，是世界上对全球气候变化最为敏感的地区之一，也是我国沙尘暴的发源地［5］。根据首次全国荒漠化土地调查，我国土地荒漠化面积占国土总面积的27.3%，其中约99.6%的土地分布在我国北部和西北部的12 个省或自治区［6］。西北地区近几十年气温逐渐升高，降水量有所增加，这种暖湿性气候趋势十分明显［7-8］。即使如此，人口增长，加上不合理的土地及水资源开发利用，导致西北干旱区绿洲经济以及沙漠生态的水资源供需矛盾日益严重［9］。在新疆维吾尔自治区，极端干旱的沙漠中点缀着灌溉密集的绿洲平原，由于灌溉作用，绿洲地区的实际蒸散量明显大于周围沙漠地区［10-11］。以往的研究表明，新疆绿洲地区的水汽含量高于荒漠地区［12-13］。1960年代以来随着灌溉的快速发展［14］，新疆经历了水汽增加、云量降低、降水增多的过程［15-16］，从而显现出气候的暖湿趋势。关于西北其他干旱缺水地区是否可以借鉴南水北调工程及新疆灌溉工程的思路，将其他地区水源引入缺水地区用以缓解缺水问题一直备受争议，也是完善国家水网亟需回答的重大问题。改善西北的生态环境，促进西北地区经济的可持续发展势必需要彻底解决该地区长期以来用水短缺的问题。

目前，国内外有关调水的区域气候效应研究已有很多，而对调水灌溉的描述也有多种方式。例如，李鸿洲等［17］结合地表热平衡数学模型和观测资料对南水北调灌区的区域气候效应进行了初步探讨。叶卓佳［18］采用土壤-大气相互作用的中尺度模式研究发现干旱区大面积灌溉使得灌区原属干旱气候在不同程度上沿海性气候转变。李建云［19］通过修改RegCM3 中灌区土壤含水量，模拟南水北调大面积农业灌溉区域气候效应，结果发现大面积农业灌溉对中国区域气候影响明显。武利阳等［20］在WRF/Noah-MP 中加入考虑地下水过程的动态灌溉方案模拟华北平原地下水灌溉的区域气候效应，发现夏季灌溉对气温和降水具有较强影响。Yeh 等［21］通过修改大气环流模式中初始土壤湿度，研究大尺度灌溉的短期气候效应。Adegoke 等［22］通过修改RAMS 中土壤湿度初始状态来描述灌溉过程，探讨了灌溉与地表能量变化之间的关系。Boucher 等［23］将额外水汽源加入大气环流模式LMDZ，以此研究灌溉对气候的潜在影响。Lobell 等［24］将NCAR 大气环流模式CAM3 中土壤湿度设为饱和土壤湿度，进而探讨了模式对温室效应估计的潜在偏差。Kueppers 等［25］通过修改RegCM3 中灌区的土壤含水量，发现了灌区气温的降温效应。Zou 等［26］针对海河流域，将人类水资源开发利用方案耦合到区域气候模式RegCM4中，建立了考虑地下水侧向流动和人类取水用水影响的区域气候模式，研究并揭示人类取用水活动的区域气候效应。Zou 等［27］针对南水北调中线工程，设计了不同调水量情景，并利用RegCM 模拟了受水区在不同季节降水和气温的变化。

总体上，大多数研究对灌溉模型的描述并不能很好地反映调水灌溉过程，尤其是不能很好地体现不同调水规模及其年内分配对灌区气候的影响，且主要针对现状年进行短期模拟，较少研究未来长期气候变化下区域外调水带来的持续性气候效应。本研究以西北干旱区为研究对象，将调水作为额外的可利用降水输入区域气候模式，并考虑调水量的时空分配，以此探讨调水工程对西北地区气候的影响强度及其可持续性。研究结果可为西部调水设想的论证研究提供参考依据。

2 模型描述与试验设计

2.1 研究区概况 我国西北地区具有复杂的地形与气候特征，新疆北部的阿尔泰山、中部的天山、东部的祁连山以及南部的昆仑山等山脉海拔高，由于高山阻挡了大气环流，形成了如准噶尔、塔里木以及柴达木等广阔沙漠盆地。西北地区气候类型自东向西由大陆性半干旱逐渐向大陆性干旱气候过渡，植被则由草原向荒漠过渡。该地区常年干旱少雨，降水主要集中在天山山脉以及祁连山脉地区。其中，位于新疆中部的天山山脉由于其降水量大而被视为“中亚水塔”［28］。图1 为拟定研究区，该区域位于祁连山以北、天山以南，平均海拔1300 m，多年平均年降水量约200 mm，总面积约为27万km2，在RegCM4 模型中由108 个50 km×50 km 网格构成。研究区较周边海拔普遍较低，拥有水源自流的天然地理优势，宜发展绿洲农业。虽然绿洲面积仅占西北地区总面积的4% ～5%，但90%以上的人口和95%以上的社会财富主要集中在绿洲内［29-30］。

图1 模拟区和研究区范围及地形（单位：m）

2.2 区域气候模式RegCM4 介绍 RegCM4 是意大利国际理论物理中心开发的区域气候模式［31］。目前，有Kuo、Grell、Emanuel、Tiedtke 以及Kain-Fritsch 等可选的对流方案。同时，有BATS、CLM3.5以及CLM4.5 三种可选陆面方案，本研究采用CLM3.5 方案。CLM3.5 是美国国家气候中心研发的陆面模型，该模型通过次网格单元对地表的非均质性进行描述。每个网格单元包含4 种陆地单元类型（冰川、湿地、湖泊、植被），其中植被部分可进一步划分为17 种不同的植被功能类型。RegCM4 中的CLM3.5 方案已经广泛用于对气候特征时空变化的仿真研究以及各种敏感性实验，且均取得了良好的模拟效果［32-33］。本研究中RegCM4 模型参数化方案基于Gao 等［34］的进行设置，该方案对中国区气候具有良好的模拟性能，配置方案信息见表1。

表1 模型配置情况

2.3 RegCM4 中的调水机制 为研究区域外部调水对研究区进行大面积灌溉的气候效应，本研究将调水描述成水从水源区转移到研究区的过程。在实际调水工程中，水源通常来自河湖及水库，通过河渠以及管道输送到研究区，水源区地表特征较研究区变化较小。因此，本研究只关注研究区对区域外部调水的气候响应。到达研究区的灌溉水量可看作经植被冠层截留后到达地表的净雨增加量，其表述如下：

式中：Pnet为最终到达地表的净雨量；Pr为降水量；Pi为灌溉水量；Sm为积雪融水；E为蒸散发量。在本研究中，上述调水灌溉机制被耦合到RegCM4 的CLM3.5 陆面方案中，该方法曾在RegCM3 中的BATS1e 陆面模块中实现，并用于南水北调工程的区域气候效应研究［27］。

2.4 数据资料 MPI-ESM-MR 模式常用于RegCM4 的动力降尺度试验，对中国气候具有良好的模拟性能［35］。为此，本研究中RegCM4 模式的初始场和侧边界场采用MPI-ESM-MR 模式历史试验和RCPs情景下的气候变化预估结果［36］。MPI-ESM-MR 由德国马克斯-普朗克气象研究所研发［37］，该数据分辨率为1.875°×1.875°，历史序列为1949—2005年，未来序列为2006—2100年。在2020—2050年近30年的预估气候下开展本研究对未来中国西北地区的中长期水利规划具有重要的现实意义，为此拟定2021—2050年为未来试验组，1970—2000年为历史参照组。为验证RegCM4 对历史气候态模拟性能，本研究还将ERA-Interim 再分析数据在RegCM4 中的动力降尺度结果与MPI-ESM-MR 动力降尺度结果进行对比分析。ERA-Interim 由欧洲中期天气预报中心研发，其分辨率为1.5°×1.5°［38］。

为评估模型的模拟性能，本研究采用中国气象局研发的CN05 数据集［39］进行验证，该数据集利用中国2416 个气象台站自1950—2015年的降水、气温、蒸发、风速等气象要素逐日观测资料，采用距平逼近法插值形成0.25°、0.5°、1°三种空间分辨率的网格化观测数据集，以满足不同高分辨率气候模式验证需求，本研究选取0.5°×0.5°的气温、降水以及蒸发数据。目前，该数据集已广泛用于区域气候模式对中国区域模拟性能评估［40］。在本研究中，将RegCM4 的输出结果插值到与CN05 相同分辨率的网格中心，以便比较分析。

2.5 试验设计 目前，国内有关西部调水设想的代表性方案有陈传友的藏水北调、青海99 课题组西线调水、张世禧的西藏大隧道、郭开的朔天运河、李国安的雅水北调、林一山的西部远景调水、红旗河西部调水工程等，这些方案主要以“五江一河”（雅鲁藏布江、怒江、澜沧江、金沙江、雅砻江、大渡河）等相关河流作为水源开展研究［41-42］。受不同引水高程影响，可调水量少则300 亿m3，多则2000 亿～3000 亿m3，在考虑调水区社会经济、生态环境等因素后，最大调水量在400 亿～600 亿m3［41］。因此，本研究拟采用600 亿m3作为最大年调水量，并参考研究区作物生长季4—10月实际蒸发量按比例对灌溉水量进行年内分配（图2）。假定同一时期内各计算网格灌溉水量相同，则研究区内单位面积年灌水总量为224 mm·m-2，最大灌溉水量在夏季6月约为50 mm·m-2。如表2 所示，本研究共设计6 组试验，试验1 与试验2 用于验证模型对历史气候态的模拟性能。试验2 为历史期控制试验，与试验3 和试验5 进行比较，分析未来RCP4.5 与RCP8.5 情景下的气候变化情况。RCP4.5 情景下灌溉的气候效应由试验4与试验3 的差异得出，RCP8.5 情景下灌溉的气候效应由试验6 与试验5 的差异得出。对于进行调水灌溉的试验4 和试验6，将两组试验的研究区下垫面数据由CLM3.5 陆面过程方案中默认的半荒漠土地类型修改为C4 草类植物类型。

表2 试验描述

图2 灌溉水量年内分配情况

3 结果

3.1 历史平均气候态模拟性能评估

3.1.1 降水 为评估模型对研究区的气候模拟性能，本研究设置了两组历史试验。两组试验分别采用ERA 数据和MPI 数据作为驱动场，模拟结果与CN05 进行比较分析。图3（a）和3（d）分别为CN05 中西北地区夏季和冬季降水的空间分布，从图3（a）和图3（d）可知，西北地区降水具有明显的地理特性，降水由东南向西北逐渐减少，且多发生在夏季。同时，天山山脉和祁连山脉等高山地区具有明显的降水中心，地形雨特征明显。由图3（b）可以看出，RG_ERA 可以良好地反映夏季降水的空间分布，较好地捕捉到沿阿尔泰山脉、天山山脉、昆仑山脉以及祁连山脉等地区的雨带。但对于山区降水存在高估，如天山山脉以及环昆仑山脉等地区。而在地势平坦的地区降水则被低估，如塔里木盆地。同样，RG_ERA 能够模拟得到良好的冬季降水空间分布，但整体存在湿偏差，尤其是在天山、祁连山、阿尔泰山以及昆仑山地区湿偏差明显（图3（e））。RG_ERA 模拟的夏季和冬季降水与CN05 之间的空间相关系数分别达到了0.73 和0.36（表3）。RG_MPI 模拟得到的夏季和冬季降水空间分布情况与RG_ERA 相似，与CN05 的空间相关系数分别达到了0.76 和0.45（表3）。对于在天山以及祁连山地区的降水雨带，RG_MPI 具有与RG_ERA 同样良好的模拟能力（图3（c））。总的来说，RG_MPI 和RG_ERA 对西北地区降水均具有良好的模拟性能，且对夏季降水的模拟能力优于冬季。

图3 西北地区多年平均降水量（单位：mm）

3.1.2 气温 气温具有与降水类似的空间分布特性，从图4（a）可以看到西北地区夏季高温区主要在塔里木盆地，其中新疆东部以及北部地区气温最高，平均气温达到30℃以上。温度较低的地区主要集中在天山以及以昆仑山-祁连山为界的南部地区。冬季大部分地区平均气温在-6 ～3 ℃，在新疆北部，祁连山附近以及昆仑山脉以南地区平均气温低于-15 ℃（图4（d））。整体上看，RG_ERA 和RG_MPI模拟得到的西北地区气温在夏季均存在一定程度的暖偏差（图4（b）和（c）），而在冬季则存在冷偏差（图4（e）（f））。RegCM4 对于研究区内的气温的模拟性能明显优于降水，夏季气温空间相关系数达到0.9 以上，冬季在0.8 左右，气温的总体偏差在2 ℃以内（表3）。

图4 西北地区多年平均气温（单位：℃）

表3 西北地区降水、气温模拟性能

3.2 2021—2050年多年平均气候态评估

3.2.1 降水 图5 为两种典型浓度路径情景下西北地区2021—2050年夏季降水变化趋势。RCP4.5 和RCP8.5 情景下降水变化趋势的空间分布基本一致，降水变化主要集中在夏季，冬季变化较弱。如图5 所示，2021—2050年间西北地区夏季降水主要呈增加趋势。降水增加趋势显著的地区主要集中在天山、祁连山以及昆仑山等高山地区附近，变化速率为0.02 ～0.03 mm·a-1，地势平坦的三大盆地降水无明显变化趋势。研究区多年平均降水变化量在RCP4.5/RCP8.5 情景下为0.02/0.04 mm·d-1，夏季和冬季多年平均变化量分别为0.015/0.005 mm·d-1和0.013/0.008 mm·d-1（表4）。与基准期相比，研究区在2021—2050年多年平均降水整体有轻微增加，但并不显著。

图5 西北地区夏季降水年际变化趋势（单位：mm·a-1）

3.2.2 气温 由表4 可知，RCP4.5 和RCP8.5 情景下2021—2050年多年平均气温分别升高了1.54℃（P＜0.05）和1.61℃（P＜0.05）。与降水相比，气温变化更为显著。从季节来看，西北多数地区冬季气温以0.005～0.01℃·a-1速率显著升温（图6）。RCP4.5 与RCP8.5 两种典型浓度路径情景下的夏季和冬季气温变化趋势基本一致。总的来说，RG_MPI 的模拟结果显示，在两种典型浓度路径情景下西北多数地区在2021—2050年间呈暖湿变化趋势，这种变化趋势也被发现在其他西北地区相关研究中。

图6 西北地区冬季气温年际变化趋势（单位：℃·a-1）

表4 气温和降水多年平均、夏季以及冬季变化量

3.3 调水对区域降水的影响 通过对比灌溉与非灌溉试验之间的差异，可获得研究区调水灌溉的区域气候效应。调水灌溉对降水的影响主要在夏季，且影响范围大于研究区。图7 为RCP4.5 和RCP8.5 情景下西北调水灌溉后区域夏季降水空间变化情况。如图7所示，夏季降水在天山、昆仑山以及祁连山环绕形成的封闭高山地区显著增加（P＜0.05），尤其是在祁连山附近，夏季降水平均增加0.75 ～1 mm·d-1，其次是天山和昆仑山附近，降水增加0.5 ～0.75 mm·d-1。地势较低的准噶尔、塔里木以及柴达木盆地降水无明显变化。对于研究区来说，在作物生长季的降水分别增加0 ～0.19 mm·d-1和0 ～0.21 mm·d-1，生长季降水量占全年总降水量百分比从调水前的23% ～82%分别增加到调水后的30% ～88%和34% ～88%，这部分增加的降水有助于作物产量的增加。

图7 西北地区调水灌溉后夏季降水变化（单位：mm·d-1）

图8 为RCP4.5 和RCP8.5 情景下调水灌溉后研究区单位面积降水年内变化情况。如图8 所示，RCP4.5和RCP8.5情景下的降水年内变化基本一致。整体来看，RCP8.5情景下降水变化量略大于RCP4.5情景，两者的差异主要在8月份。在RCP4.5 情景下，降水的年内最大变化量在7月，为0.105 mm·d-1，而在RCP8.5 情景下，降水的年内最大变化量在6月，为0.098 mm·d-1。

图8 研究区单位面积降水年内变化

3.4 调水对区域气温的影响 图9 为RCP4.5 和RCP8.5 情景下西北调水灌溉后区域夏季、冬季气温空间变化情况。如图9（a）和9（b）所示，在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，研究区夏季气温明显降低，平均降温幅度约1.5 ℃（P＜0.05）。区域外调水灌溉导致的降温效应主要集中在研究区，对研究区以外的地区影响较小。在冬季，研究区以南的大部分地区出现增温效应，增温幅度达到0.25 ～0.5 ℃（图9（c）（d））。此外，研究区中心存在降温效应，降温幅度约0.5 ℃（P＜0.05）。

图9 西北地区调水后气温变化（单位：℃）

图10 为RCP4.5 和RCP8.5 情景下调水灌溉后研究区单位面积气温年内变化情况。如图10 所示，RCP4.5 和RCP8.5 情景下的气温年内变化趋势基本一致，全年均呈现降温效应。两种情景下气温最高降幅分别为1.2 ℃和1.5 ℃，其中RCP8.5 情景下气温降幅最大。两种情景下最大的降温效应均发生在7月份，最小降温效应均发生在4月份。

图10 研究区单位面积气温年内变化

3.5 气象要素的垂直变化 利用区域外调水进行大面积灌溉不仅在近地面层产生了区域气候效应，同时也影响着垂直高空的气象要素。图11 为研究区在100 ～925 hPa 垂直高空处的气温、纬向风、经向风、相对湿度、比湿以及湿静能在调水后单位面积变化量的垂直廓线图。如图11（a）所示，夏季气温在600 ～925 hPa 高度主要表现为降温，而在200 ～600 hPa 高度则存在一定的升温，这可能与潜热通量在高空中凝结形成降水，释放热量有关。同样的现象也能在冬季发现，不同的是降温发生在800 ～925 hPa，升温则发生在500 ～800 hPa 之间。灌溉试验将研究区默认的半荒漠土地类型修改为C4 草类植物类型，改变了地表粗糙度，使得近地面风速发生较大的改变。纬向风速在夏季的最大变化量约0.2 m·s-1，在冬季最大变化量约-0.35 m·s-1，且变化主要在700 ～925 hPa 高度（图11（b））。经向风速在夏季和冬季的最大变化量分别达到了0.35 m·s-1和0.3 m·s-1，变化高度集中在600 ～925 hPa（图11（c））。无论是夏季还是冬季，相对湿度在700 ～925 hPa 均有所增加，越接近地面相对湿度增幅越大，在925 hPa 时，夏季和冬季相对湿度增加量分别达到了5%和2%（图11（d））。从比湿的变化也能看出，近地面层空气水汽含量发生了改变，夏季比湿增加了约1.0 g·kg-1（图11（e））。夏季和冬季湿静能均有所增加，其中夏季增加约2.2 kJ·kg-1（RCP8.5），冬季增加约0.35 kJ·kg-1（RCP8.5），表明调水后研究区对流层下部较调水前更不稳定，对流性降水发生概率增加（图11（f））。

图11 调水灌溉后研究区单位面积高空气象要素垂直变化

3.6 调水对大气环流的影响 由调水灌溉引起的土壤水分变化会影响陆地和大气间水汽和能量的交换过程，进而改变大气的温度和湿度，形成异常环流。西北地区夏季水汽输送的主要通道来自西北部和西部，水汽在天山山脉一带大量聚集，易形成大量降水。图12 为RCP4.5 情景下调水灌溉后夏季高空水汽通量与850 hPa 处大气环流多年平均变化空间分布。如图12 所示，研究区在6—8月均出现了一定程度的南风异常，在天山以及祁连山北坡一带尤为明显，研究区及周边地区水汽含量也有所增加。研究区及其周边地区夏季低层大气出现异常反气旋环流在一定程度上改变了西风环流，这也是影响研究区及其周边地区降水时空分布的因素之一。

4 讨论

4.1 降水变化的主要原因 表5 为不同RCPs 情景下夏季降水量和对流性降水量变化的统计结果。结果表明，RG_MPI 模拟得到的1971—2000年多年平均夏季降水量为0.36 mm·d-1，其中对流性降水为0.25 mm·d-1，约占夏季降水量的68.41%。而在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，2021—2050年多年平均夏季降水量/对流性降水量分别为0.37/0.27 mm·d-1和0.36/0.27 mm·d-1。两种情景下对流性降水量占比分别为72.92%和74.92%，表明在研究区内对流性降水是夏季降水的主要来源，在西北内陆区降水与当地的水循环密切相关。通过进一步分析气候变化对研究区内降水结构的影响，发现在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，2021—2050年多年平均夏季降水量/对流性降水量相对于1971—2000年分别增加了0.01/0.03 mm·d-1和0.01/0.02 mm·d-1。降水在未来气候变化的影响下有一定的增加，但未通过显著性检验。而利用区域外调水进行灌溉则使研究区的降水有了较大变化，在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，调水后夏季降水/对流性降水的变化量分别为0.05/0.05 mm·d-1和0.08/0.05 mm·d-1（P＜0.1）。在RCP4.5 情景下，调水前后年内和年际夏季降水变化量和对流性降水变化量的皮尔逊相关系数分别为0.97（P＜0.01）和0.73（P＜0.01）。在RCP8.5 情景下，调水前后年内和年际夏季降水变化量和对流性降水变化量的皮尔逊相关系数分别为0.88（P＜0.01）和0.86（P＜0.01）。两种情景下调水前后夏季对流性降水量变化对降水量变化的贡献率分别为96.1%和67.7%。上述分析表明，两种情景下夏季降水的变化与对流性降水的变化密切相关。而且无论是气候还是调水工程影响，对流性降水量的变化对夏季降水量的变化都起着主导作用。

表5 夏季降水总量和对流性降水变化统计量

利用区域外调水进行灌溉产生了大量的蒸发，增加了研究区的水汽通量。从图12 中可以看出，研究区在6—8月的水汽通量均有明显的增加。通过灌溉将额外的水汽带入大气中，通常会引起云层的增加，尤其是低云。随着云层的增加，降水事件发生的概率增加［43］。图11（f）中显示湿静能在700 ～925 hPa 有着大幅的增加，表明在进行大面积灌溉后低对流层将更加不稳定，对流性降水事件发生的可能性增大。因而，在昆仑山、祁连山一带的对流性降水发生显著增加（图7）。Wu 等［44］的研究表明强烈的西风环流不会有助于西北地区水汽的收集，而由于受到南风异常影响，使得西风环流在一定程度减弱（图12），来自西北方向的水汽通量在天山一带聚集，更易形成降水（图7）。总的来说，低空环流异常变化以及对流上升运动增强都为局地降水的形成提供了额外的动力条件。

4.2 气温变化的主要原因 温度的变化除了与地表辐射造成的能量收支有关外，还与地表和近地面层空气的热交换（感热），地表和深层土壤之间的热交换，水汽相变引起的地表能量损失（潜热）等有关。地表温度的改变特征可以由下式表示：

式中：HAL为地表净能量通量；RS为地表净短波辐射通量；RL为地表净长波辐射通量；HS为地表感热通量；HE为地表潜热通量；G 为地表热通量。当HAL为正时，地表获得能量，地表温度上升。反之，地表失去能量，地表温度下降。而当HAL为零时，即地表达到能量平衡，地表温度不变。由于G较小，在能量平衡分析中经常将其省略。表6 和表7 分别是在RCP4.5 和RCP8.5 情景下调水与不调水试验下各月能量要素变化情况。

从表6和表7可以看出，在RCP4.5以及RCP8.5情景下，调水与不调水两组试验中研究区内各项能量收支的年内分配与变化趋势基本一致。以RCP4.5情景为例，夏季（6—8月）净短波辐射量最大，占全年净短波辐射量的35%，而冬季（12月—翌年2月）净短波辐射量最小，仅占全年的13%。夏季净长波辐射占全年净长波辐射的30%，冬季约占全年的18%。潜热最大值出现在8月份，仅有11.7 W·m-2，其次为7月份的9.7 W·m-2。夏季感热通量占全年总量的46%，最大值出现在6月，达到92.8 W·m-2。潜热通量的变化与实际蒸发量密切相关，通常蒸发需要消耗能量，进而导致地表净辐射通量的减少。在进行调水灌溉后，由于灌溉水量在区域内大量蒸发，带走了地表大量热量。从表6 可以看出，最大灌溉量发生在6月和7月，潜热通量分别增加了43.1 W·m-2和45.4 W·m-2。在实施灌溉以后，地表净辐射通量变化最大的月份为6月和7月，总辐射通量分别减少了25.9 W·m-2和24.9 W·m-2。地表净辐射通量发生减少后，6月和7月地温也降低约1.8℃，为全年降温幅度最大的月份，这与整个地区能量收支的变化趋势基本一致。RCP8.5 情景下的两组试验能量收支变化趋势与RCP4.5 情景下基本一致，见表7。

表6 RCP4.5 情景下调水灌溉后研究区单位面积的地表能量通量及地温变化

表7 RCP8.5 情景下调水灌溉后研究区单位面积的地表能量通量及地温变化

4.3 不确定性分析 本研究采用RegCM4 模型分析了大面积调水灌溉活动对区域气候造成的潜在影响。通过将模拟结果与历史观测结果进行比较，验证了模型模拟精度。结果表明该模型能够很好地捕捉气温和降水的空间分布特征，对气温的模拟性能更好。采用ERA 和MPI 两种侧边界条件进行历史期模拟分析，结果表明两组数据的降水模拟结果与观测值都存在一定偏差，尤其是在山区，这与模型本身存在系统误差有关。在以往的一些研究中，RegCM4 倾向于在山区模拟产生更多的降水［45］。从图3 也能观察到相似的情况，在天山、祁连山以及昆仑山可以看到明显的雨带，然而与实际观测相比，山区降水均存在明显高估，尤其在夏季。同时，观测数据存在的不确定性同样有可能对模型精度验证造成影响。观测站通常建在低海拔地区，而高海拔山区观测站点较少，因此可能缺少山区降水的观测数据。此外，高分辨率的模拟结果有助于分析降水概率分布以及气候的空间异质性，然而本次模拟试验的分辨率为50 km，能够捕捉到区域气候明显的时空变化特征，但对于细微变化的刻画能力不足。MPI-ESM-MR 模式的动力降尺度预估结果表明，与1971—2000年相比，2021—2050年西北多数地区呈暖湿趋势，这与西北气候变化相关研究成果基本一致［7-8，46］。但不同的全球气候模式、区域气候模型、研究时期以及排放情景可能会对未来气候变化的评估带来较大不确定性，进而对西部调水气候效应评估结果造成影响［47］。在试验设计方面，研究区的选择主要确定为适宜灌溉自流的低海拔地区，且仅设置单一的草类植被类型，并没有考虑植被类型的多样化。对外调水的利用方式仅考虑了农业灌溉，未考虑“取-用-耗-排”等人工取用水过程。600 亿m3调水量的设置是基于目前国内有关西部调水设想中代表性方案对“五江一河”水源的匡算结果进行确定，对于西部调水的实际最大可调水量目前依然存在较大争议，且尚未得到科学论证。因此，本研究仅为特定模式、情景、方法以及调水量下的西部调水长期气候数值模拟研究。

5 结论

本文以区域气候模式RegCM4 中CLM3.5 陆面方案为基础修改地表净雨的表达形式来描述区域外调水的大面积灌溉活动。在MPI-ESM-MR 模式两种典型浓度路径预估的2021—2050年气候变化情景下，对西北地区大面积调水灌溉可能造成的区域气候效应进行了研究，并进行了气候效应的成因分析。主要研究结论如下：

（1）RegCM4 中采用Emanuel积云对流方案与CLM3.5 陆面方案对西北地区气温、降水具有良好的模拟能力。整体而言，该组合方案对气温的模拟能力优于降水，对夏季气温和降水的模拟能力优于冬季。

（2）在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，未来2021—2050年西北地区气候暖湿趋势明显，冬季升温趋势较夏季升温趋势更为显著，大部分地区以0.01 ～0.015 ℃·a-1的速率上升。夏季降水在天山、祁连山、昆仑山周边有较大增加，降水增幅较大地区达到0.3 mm·d-1以上，冬季无明显变化。研究区全年平均气温升高约1.5 ～1.6 ℃，降水增加约0.02 ～0.04 mm·d-1。

（3）研究发现每年持续进行600 亿m3调水灌溉会对局地气候产生一定影响。基于本研究的灌溉方案使得研究区地表潜热增加，夏季地温降低约2 ℃。地表与近地层空气间能量的交换使得夏季气温降低约1.5 ℃，灌溉冷却效应明显。伴随着气温的改变，降水也发生了相应变化，天山、祁连山以及昆仑山等地区对流性降水增多，夏季降水增幅0.5 ～1 mm·d-1。

就本研究试验来看，利用区域外调水大面积灌溉会降低地表温度，增加西北地区降水，可在一定程度上缓解干旱少雨状态。山区降水对该地区的灌溉活动具有较高的敏感性，西北地区径流补给很大程度来源于山区，山区降水变化对自然生态系统有着直接的影响，甚至决定着当地社会经济的发展潜力。由于大面积灌溉活动的气候效应机理十分复杂，本研究仅进行了未来气候变化背景下区域气温和降水要素的分析和成因初探。未来可进一步剖析西部调水对区域气候的影响机理，完善灌溉在区域气候模型中的描述，耦合“取-用-耗-排”等社会水循环过程，设置不同绿洲农业发展区，结合CMIP6 气候变化预估成果，开展全球气候变化与人类取用水活动影响下西北调水气候效应研究，并基于不同气候情况和调水规模，模拟评价区域气候效应。

（本文插图审图号：GS（2021）7574 号）