基于PRECIS区域气候模式的清水河流域水文预测研究

马文静，潘张榕，刘振路

(1.国家能源集团技术经济研究院，北京 102211；2.华北电力大学教育部资源与环境系统优化重点实验室，北京 102206)

气候变化背景下的水文条件变化是当今研究热点[1]。全球气候变暖趋势的增大，未来水文条件变化不稳定，导致地表河流径流变化程度逐年增加[2]。研究未来天气背景下河流径流的变化，对维护水资源可持续利用有着重要意义[3]。

宁夏位于干旱半干旱地区，水资源缺乏且分布不均匀。该地区人口大都集中在河流附近，水资源已经成为社会经济发展的主要制约因素[4]。其境内最大的黄河支流清水河多年平均地表水可用量仅为0.7亿m3[5]。在气候的变化下导致清水河流域内地表水年际变化大且年内分配不均，且多以洪水形式出现，开发利用难度大。目前国内已有部分学者针对清水河流域气候变化展开相关研究，如李帅[6]在对清水河所在的宁夏黄河流域研究时发现该流域内的降水整体呈现减少趋势，气温整体呈现增加趋势，其中清水河所在的流域南部降水下降变化最为明显；何志润[7]在研究过程中提出清水河流域降水分布不均，且温度高、蒸发量大，流域内降水由南向北递减且年际变化差异性较大，北部中宁中卫等地是宁夏年平均气温最高的地区，多年平均蒸发量约为多年平均降水量的8倍。研究气候变化背景下清水河径流的变化，可以为该区域的经济发展、防洪减灾、水资源规划、利用及管理提供数据支撑。

针对清水河流域水资源变化趋势，国内已有部分学者对清水河径流变化进行研究，张华等[8]在考虑人工措施的干预的条件下使用MIKE 11 RR中NAM模型模拟了清水河流域内的降雨产流过程，研究得出近年来下游径流量增加，并且发现扬黄灌溉是清水河径流量增加的主要因素；李帅[6]使用SWAT模型预测了清水河在不同土地利用情景和气候变化情境下的径流量变化，结果表明流域径流量在几种气候变化情景中均呈减小变化，降水减少和气温升高对流域径流影响最为显著，其中降水起主导作用，而在未来几种土地利用情景下径流量均将会出现较大程度地增大。

目前，耦合气候模式与水文模型的流域径流变化研究已经较为成熟，如蔡文君等[9]对CORDEX(Coordinated Regional Downscaling Experiment)数据集中2种模式的气象数据与SWAT模式相结合研究了气候变化对碧流河流域径流的影响，为防洪部门调度策略的制定提供了信息；Olaoye等[10]使用SWAT与3个全球气候模式集合的气象数据评估了21世纪末俄亥俄州某河流的水质变化；Das等[11]将GCM全球气候模式与SWAT模型耦合，评估了未来2种情境下澳大利亚亚拉河流域水文变化，结果表明该流域径流量将减少。目前的研究多采用空间分辨率较大的GCM(General Circulation Models)全球气候模式或CORDEX气候模式，基于PRECIS区域气候模式与水文模型耦合应用的相关研究较少。

PRECIS(Providing Regional Climates for Impacts Studies)是一种广泛应用的区域气候模式，对局部地区气候变化的预测精度较高[12-13]。自引入中国以来，PRECIS在降水、温度、辐射等多种气象要素的预测中提供了精确的高分辨率信息[14-15]，比如，郭智亮等[16]使用概率分布订正方法[17]修订了PRECIS在SRES A1B情景下的输出数据，并预报分析了珠江流域2021—2050年的降水变化，发现珠江流域总体降水量呈现增加趋势，且波动性变化较大，容易造成干旱、洪涝灾害。此外，PRECIS在国外很多地区也得到了广泛应用[18-20]，Zhang等[21]使用PRECIS预测了北美洲五大湖盆地区域21世纪中期和末期的降水、温度的变化，预计21世纪中叶，全流域年平均气温将高出2.1～4.0℃，21世纪末将高出3.3～6.0℃，降水量估计值在21世纪中期和后期分别增加3.0%～16.5%、2.9%～21.6%。

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型因为可以较好地模拟天然的径流过程，发现径流变化与气候变化之间的联系[22]，因此是进行气候水文耦合应用的常用水文模型之一[23]，它可以广泛应用于不同地区、不同类型、不同管理方式的复杂流域内，目前已有学者证明在西北寒区[24]、黄河源区[25]、黄土高原[26]等多个区域该模式均适用，也有学者将其应用在加拿大和北美寒区等地区[27-28]。

综上所述，大多数学者采用空间分辨率较大的气象数据驱动SWAT模型来预测未来径流变化，导致对区域较小的清水河流域的未来变化预测误差较大，且目前针对清水河流域使用精度较高的区域气候模式数据驱动水文模型开展流域水文的研究相对较少。因此，结合PRECIS区域气候模式在局部地区精度较高的优点，本文使用SWAT水文模型耦合PRECIS区域气候模式未来宁夏清水河径流变化进行研究，探究PRECIS区域气候模式在清水河流域的适用性，研究结果可为清水河流域生态保护以及规划管理提供信息。

1 数据和方法

1.1 流域概况

宁夏清水河发源于六盘山东麓固原市原州区开城镇黑刺沟脑，向北流经固原市的原州区、西吉县，中卫市的海原县、沙坡头区、中宁县和吴忠市的同心县、红寺堡区等区县，于泉眼山西侧注入黄河，全长303 km。在宁夏境内流域地理位置在35°53′～37°28′N，105°12′～106°38′E，面积13 511 km2，是宁夏境内最大的黄河一级支流(图1)[29]。

图1 清水河流域

清水河流域内80%的地区属温带半干旱气候区，多年平均降水量为335 mm，时空分布不均匀，夏季月份降水最多，约占全年降水量的70%，自下游至上游降水为200～600 mm、多年平均蒸发量1 000～1 400 mm。清水河水量少、水质差且水土流失严重。流域内地表水资源区域分布不均，年际变化大且年内分配不均，大部分径流集中在汛期，容易造成洪涝灾害，开发利用难度大。在全球气候变暖背景下，清水河流域将面临着更多的不确定因素，径流变化将会对流域内的农业、电力等部门产生重要影响。

1.2 数据

使用的地形数据为地理空间数据云平台SRTMDEMUTM 90M分辨率数字高程数据(Digital Elevation Model，DEM)，中国科学院资源环境科学数据云平台1 km分辨率土地利用数据和寒区旱区科学数据中心1 km分辨率世界土壤数据库(HWSD V1.1)数据。

气象观测数据为气象数据共享网站点数据，具体站点信息见表1。除了观测数据以外，还使用了分辨率为0.25°×0.25°的CN05.1格点数据集，分辨率为0.22°×0.22°(～25 km)。

表1 清水河站点数据

2 研究方法

2.1 区域气候模式

PRECIS是由英国气象局Hadley气候预测与研究中心开发的高分辨率动力降尺度模型，水平分辨率为50 km或25 km，在模拟中国温度和降水方面得到了广泛使用[30]。使用Hadley气候中心的全球气候模型HadGEM2-ES作为横向边界条件进行区域降尺度实验，大气分辨率为1.875°×1.250°，垂直分辨率为38个等级，大气分辨率为1.875°×1.250°，大气和陆地的时间分辨率是30 min。区域气候模式PRECIS空间分辨率为0.22°×0.22°(～25 km)，本研究在SSP-RCP4.5和SSP-RCP8.5未来气候情景下模拟21世纪中期(2021—2050年)和世纪末期(2070—2099年)的温度和降水时空变化。

在验证方面，选择分辨率为0.25°×0.25°的CN05.1格点数据集作为观测数据。该数据集是基于2 416个中国地面气象站观测数据空间插值得到，选取了1986—2005年的日温度、降水数据作为基准期的验证数据。为验证模型性能，相邻水文气象站的格点数据作为PRECIS模拟的历史结果。

2.2 SWAT模型适用性评价

SWAT模型是由美国农业部开发的半分布式水文模型，在水量水质及泥沙点源等研究中应用广泛。SWAT模型采用Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)和决定系数(R2)评估模拟结果的精度，具体公式如下：

NSE=1

(1)

(2)

NSE的取值范围为[-∞,1]，NSE越接近1，模型可信度越高；NSE的绝对值越接近0，模拟结果越接近观测值的平均值水平，即总体结果可信，但过程模拟误差大；若远远小于0，则模型不可信。R2的范围为0～1，越大模拟效果越好。

3 结果与分析

3.1 PRECIS区域气候模式历史验证

3.1.1历史温度验证

图2显示了历史阶段清水河流域年平均温度的空间分布的模拟与验证情况。清水河流域年平均温度为6.5～9.0℃，PRECIS对清水河区域温度整体呈现低估的趋势，低估主要存在于流域东部和西部的小部分地区，而对流域北部的模拟效果较好。这可能与清水河流域地形有关，在平坦的北部流域地区模拟较好，而在海拔相对较高的地区，误差较大。

图2 年平均温度空间分布模拟值与观测值对比结果示意

PRECIS对季节平均温度的空间分布特性的模拟效果见图3，冬季模拟效果较好，误差在-0.4℃以内，而秋季的模拟值低估最多。从空间分布上，北部低估较小，而东部和西部地区低估较多，同时反映出干流地区模拟效果较好，而支流区域低估较多的趋势。

3.1.2历史降水验证

对基准期清水河流域年日平均降水的空间分布进行模拟与验证，见图4。降水高估主要存在于流域西部和东部部分地区，对流域中部干流区域的模拟误差为±0.2 mm。

图4 年日平均降水空间分布模拟值与观测值对比结果示意

PRECIS对季节平均降水的空间分布特性的模拟效果见图5。PRECIS对春季、秋季、冬季平均降水量存在高估，而夏季降水量存在低估。其中，冬季模拟效果较好，误差约为0～0.4 mm，而春季、秋季的模拟值高估较多。从空间分布上，北部偏差较小，而东部和西部地区偏差较多。

图5 季节平均降水空间分布模拟值与观测值的对比

3.2 PRECIS模式未来变化趋势

3.2.1未来温度时空变化

3.2.1.1时间特性变化

PRECIS预报的温度变化见图6。清水河流域在21世纪的平均温度整体呈上升趋势，且在SSP8.5情景下的升温趋势要明显大于SSP4.5情景。尤其是从21世纪中期开始，清水河流域的温度年际变化开始呈现明显增强的趋势，在SSP8.5情景下趋势更加显著。

图6 21世纪温度年际变化

2021—2050年，清水河流域月平均温度不存在明显的变化。图7所示，在2070—2099年SSP4.5情景和SSP8.5情景下所有月份温度都呈现升高趋势，且SSP8.5的变化趋势更明显。从月份上看，夏季月份(6—8月)温度升幅更为显著。

3.2.1.2空间特性变化

在2021—2050年的SSP4.5情景下，清水河平均气温将升高约0.5～0.7℃，SSP8.5情景下升高约0.6～0.9℃。图8所示，从空间上看，由西北向东南，升温幅度逐渐增加。在2070—2099年，SSP4.5情景下平均气温升高约1.6～1.8℃，SSP8.5情景下升高约3.3～3.5℃，流域西部是升温幅度最大的地区。

图8 21世纪中期、末期清水河流域平均温度空间分布变化

3.2.2未来降水时空变化

3.2.2.1时间特性变化

图9所示，在SSP8.5情景下，清水河流域年降水量呈现弱增的趋势，而SSP4.5情景下21世纪年降水量基本保持平稳。21世纪末，清水河地区降水的年际变化呈现增强的趋势，在SSP8.5情景下，一些年份降水量可能出现骤增。

图9 21世纪降水年际变化

2021—2050年，除秋季月份(9—11月)降水量减少显著，其他月份降水量变化不大。在2070—2099年SSP4.5情景和SSP8.5情景下所有月份降水均低于基准期，且SSP4.5情景相比SSP8.5情景降水量下降更多。从月份上看，9—10月降水量减小明显(图10)。

a)世纪中期

3.2.2.2空间特性变化

图11所示，在2021—2050年，SSP4.5情景下降水减少约25%，SSP8.5情景下减少约22%。从空间上看，由西北向东南，降水减少的幅度逐渐增加。在2070—2099年，SSP4.5情景下降水减少24%～28%，SSP8.5情景下减少约6%～10%，流域西部和东部是降水幅度较大的区域。

图11 21世纪中期、末期降水空间分布变化

3.3 SWAT模型率定与验证

3.3.1模型率定

在SWAT-CUP工具中，以2007—2009年为预热期，2010—2013年为率定期，2014—2016年为验证期，在进行参数敏感性分析后，对参数进行了率定，完成对模型的校准工作。以表1中5个气象站点的实测值为模型输入的气象数据，泉眼山水文站数据为水文数据对模型进行校准，校准结果见表2、图12。由结果可知，在模型率定期泉眼山水文站月径流量决定系数R2为0.72，效率系数NSE为0.64，表明模型率定参数的结果较好。

表2 率定期(2010—2013年)月径流模拟结果评价

图12 2010—2013年径流率定结果

3.3.2模型验证

通过对已经率定校准后的模型进行验证，可以检验模型在清水河流域的适用性。泉眼山站点2014—2016年的月径流验证结果见表3、图13。

表3 验证期(2014—2016年)月径流模拟结果评价

图13 2014—2016年径流验证结果

从清水河流域径流率定期和验证期结果来看，NSE和R2均大于0.5，说明SWAT模型在清水河流域具有一定的适用性。

3.4 未来径流预报

3.4.1世纪中期径流预测

在SSP4.5和SSP8.5模式下，对21世纪中期流域多年月均径流进行模拟，结果见图14、15。图14a中2种气候情景下，径流的变化主要发生在4—9月，其中在7—9月的径流量都达到最大且SSP8.5情景下的变化趋势较大，这与清水河地区降雨量空间分布不均，降水集中在7—9月的趋势相一致。图15a中2个模式间的径流量的变化差别不大，随着未来温度的升高，降雨量的下降，对未来径流量的影响是比较大的，尤其是7—9月，温度升高，降雨量减少，直接影响了这一时间段的径流量。

3.4.2世纪末期径流预测

21世纪末期流域多年月均径流及其变化见图14、15。从图14b可知，主要径流变化依然发生在7—9月。随着模拟时间的增加，基于SSP8.5的模拟径流量开始与SSP4.5的模拟径流量产生区别。其中最主要的原因可能是相较于SSP4.5情景，在SSP8.5的情景下，对21世纪末期的降水预测值更高，因而产生的模拟径流量会比SSP4.5增加。但是，从图15b可以看出，虽然在SSP8.5情景下，模拟径流量会有所增加，但是相比于21世纪初期，径流量依然是减少状态，这与21世纪末期温度升高，降雨量减少的趋势是一致的。

综上，在21世纪中期和末期清水河径流量在不同情景下每年夏季月份(7—9月)量会相对增加，但整体呈现下降趋势，这与PRECIS预测的清水河流域未来温度增加、降水减少的结果一致，温度的增加和江水的减少也是导致清水河未来径流量下降的原因。

a)21世纪中期

b)21世纪末期

a)21世纪中期

4 讨论

通过分析SWAT模型模拟结果，发现校准后的SWAT模型在清水河流域的模拟结果与实测值有些许偏差，导致偏差出现的原因大概有以下几个方面：一是研究区域面积较小，模型误差对于模拟结果来说影响更不可忽视；二是受到当地植被环境的影响，清水河地区植被覆盖度高，当地植物调节作用较强；三是本文所使用的数据尺度较短，一定程度上也限制了水文模型的校正上限。

通过PRECIS对气候变化的预测中可以发现未来该流域温度将会增高，降水将会减少，从而导致SWAT模型预测清水河未来径流量下降。虽然本文预测了未来清水河径流量的变化，但仍具有一定的不确定性。首先是未来气候变化预测本身具有不确定性；对于气候模式的不确定性，本文使用CN05.1再分析资料验证了区域气候模式的准确性，验证模式结果的准确性。其次是SWAT水文模型也具有不确定性，其不确定性来自模型调参所带来的不确定性，通过SWAT-CUP软件对水文模型相关参数进行率定，从而使得水文模型模拟精度符合模拟要求。

流域在SSP4.5和SSP8.5两种情景下21世纪中末期温度出现增加趋势，降水呈现减少趋势，这也是导致将未来气象数据输入SWAT模型后，预测出清水河径流量减少的原因，这一结果与李帅[6]的预测结果一致。相比之下，SSP8.5情景下未来温度增加趋势更加明显，而SSP4.5情景下的降水减少趋势较大，但预测的SSP8.5情景的世纪中期和末期径流量大于SSP4.5情景，这说明了降水减少对径流量减少的影响更加明显。

5 结论

通过耦合SWAT模型与PRECIS区域气候模式，研究了在SSP4.5和SSP8.5情景下清水河在2021—2050、2070—2099年的径流量变化，结论如下。

a)PRECIS基本可以模拟出清水河流域内温度、降水的变化，并且可以模拟出温度和降水不同季节间的特征，虽然在部分区域模拟结果存在误差，但误差较小，可以用于未来气候的模拟预测。

b)构建的清水河流域的SWAT模型，在率定期和验证期的决定系数、效率系数较高，表明模型模拟效果较好，具有一定的适用性。

c)在2种未来情景下，温度将会增加，降水将会减少，从而导致未来清水河径流量将会减少。

在气候变化的背景下，可以通过调整流域管理措施，在流域内植树造林等措施来缓解未来气温和降水对清水河径流量的影响。本研究也可以在一定程度上为西北清水河流域内的规划管理以及保护措施的制定提供帮助。