气候变化对乌江流域水文水资源的影响

秦年秀,陈 喜,薛显武,曾春芬

(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210098;2.中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏 南京 210008;3.南京大学地理与海洋科学学院,江苏 南京 210093)

喀斯特作为一种特殊的地貌单元,在地球上广泛分布,总面积约为2200万km2,约占世界总土地面积的15%,世界人口17%生活在喀斯特地区[1].有研究指出,25%世界人口的生活用水完全或大部分来源于喀斯特地下水[2].我国喀斯特地貌分布广、面积大,为91万～132万km2,以广西、贵州和云南所占的面积最大,是世界上最大的喀斯特地区之一.我国西南地区拥有世界上最典型的热带到亚热带喀斯特景观[1],其中又以贵州省最为突出,是东亚喀斯特带的中心,也是世界上喀斯特面积最大、发育最复杂的一个省区,全省73%以上土地面积均为喀斯特地貌单元[3].喀斯特地区岩石破碎严重,岩溶裂隙发育,具有地表地下双层结构,土壤浅薄且不连续,土壤蓄水能力差且渗透性强.尽管西南喀斯特地区降水丰富,但由于特殊的地质背景和环境特征,导致水资源赋存和分布规律十分复杂,开发利用难度大,工程性缺水严重.水资源问题已成为制约我国西南喀斯特地区社会经济环境发展的关键因素.

喀斯特地区特殊的水文系统,以存在地下排水网路为特征,其水文情势深受地表水和大气降水影响,水情存在较大波动[1].气温和降水的变化,尤其是极端气候变化对喀斯特地区水文情势、生态环境以及岩溶石漠化有很大的影响.气候变化必然改变水文循环及过程,引起水资源在时空上的重新分配及数量上的改变,因此,应将气候变化对水文水资源的影响纳入未来水资源规划及管理当中[4-6].

近几十年来各国专家学者就气候变化对水文水资源的影响开展了大量研究工作并取得了一些重要成果[5-12],研究结果表明,未来水资源变化存在很大的区域性,有些地区未来水资源呈增加趋势,有些呈减少趋势,而有些则变化不大,而且都存在较大季节差异性.有关贵州省乌江流域的研究工作也取得很多成果,但目前为止,主要集中在水化学、物质化学成分、营养物质等方面[13-15].本文利用贵州省36个国家标准气象站1960—2008年实测日降水、日气温资料和1956—2000年实测月流量资料以及IPCC第4次评估报告发布的24个GCMs月气温和降水资料,采用基于ArcGIS的地理分析模块建立的气温-降水-径流关系及双参数气候径流弹性指数方法,分析未来气候变化对贵州省思南以上乌江流域水文水资源的影响.

1 研究数据与研究方法

选取贵州省境内87个国家标准气象站中位于乌江流域的36个站的1960—2008年实测日降水、日气温资料,以及位于乌江流域各流域段4个水文站(从上游至下游依次为鸭池河、乌江渡、江界河和思南)1956—2000年实测月径流资料为研究数据.还选取了 IPCC(AR4)发布的24个GCMs中乌江流域的月气温和降水资料(分辨率为2.5°×2.5°),这样乌江流域总共有12个网格点的资料,资料序列为1961—2100年.图1为贵州思南以上乌江流域气温、降水和径流的多年平均状况,可见4月雨季开始后,降水量6月达一年中最大值,之后减少,到10月雨季结束,随着雨季的到来,河流径流也逐渐增大,7月径流达到一年中的最大值,随着降水的减少,径流也随之减少.该区域雨热同季,7月为一年中气温的最高月份.

气象因子趋势性检验主要采用Mann-Kendall非参数检验方法(简称MK法)[15];气候变化对水文水资源影响分析主要采用傅国斌等[5-6]提出的气温-降水-径流关系方法即双参数气候径流弹性指数方法.该方法与Risbey and Entekhabi方法[16]相比,至少有两个明显优势:其一,ARCGIS地理分析模块提供了一整套较全面的插值方法,使用者可以先比较各种方法的优劣,最后选定最优的一种或几种插值方法;其二,该方法使用方便而且很容易应用到其他地区[5-6].

图1 1956—2000年贵州省思南以上乌江流域气温、降水及径流深多年平均变化Fig.1 Changes of average annual temperature,precipitation,and runoff depth upstream of Sinan Station in W ujiang Basin in Guizhou Province from 1956 to 2000

方法具体计算步骤为:首先利用Risbey and Entekhabi方法,依次计算年均气温、年均降水量和年均径流深与各自多年平均值的变化量并以降水变化量为横坐标、气温变化量为纵坐标添加到ARCGIS中,绘制气温-降水图.这样气温-降水平面图上每一点就代表相应变量与多年平均值的变化量,再通过ARCGIS的空间插值模块,可绘出径流变化量等高线图,即以降水变化量为横坐标,气温变化量为纵坐标,径流变化量作为插值属性进行空间插值,可将气温-降水-径流关系转化为气候径流弹性指数[5-6],计算式如下:

式中:ep,ΔT——气候径流弹性指数;Qt——t时刻的径流深;Pt——t时刻的降水量;ΔT——气温变化量;ΔP——降水变化量;ΔQ——径流深变化量;¯P——多年平均降水量;¯Q——多年平均径流深;Qp,ΔT——气温变化条件下的径流量;Pp,ΔT——气温变化条件下的降水量.

2 结果分析

2.1 历史气候变化

表1给出了1960—2008年贵州省思南以上乌江流域年及四季气温和降水量主要变化特征,MK法检验结果表明,年及四季气温均呈增加趋势,除春季微弱增加,升温速率仅为0.006℃/a外,其他季节及年气温增加显著,均通过95%以上显著性检验,秋季及年气温的升温甚至通过99%以上显著性检验,秋季增温速率达0.019℃/a,冬季增温速率也达0.018℃/a.乌江流域气温的升温趋势从气温升高的站点数也可明显体现,除夏季升温站点数占72.22%外,其他季节及年气温升温站点数均占91%以上,以冬季94.44%为最多.

表1 1960—2008年贵州省思南以上乌江流域气温及降水量变化统计Tab le 1 Changes of temperature and precipitation upstream of Sinan Station in W ujiang Basin in Guizhou Province from 1960 to 2008

与气温变化相比,贵州省思南以上乌江流域1960—2008年降水变化较复杂,季节差异大.总体上,春秋季降水明显减少,速率分别为1.034mm/a和1.106mm/a,均通过95%以上显著性检验;夏冬两季降水增加,但增加趋势不显著,因夏季降水在年总降水中所占比重大,因此夏季降水增加速率仍比较大,为1.117mm/a,而冬季降水的增加仅为0.235mm/a,年降水总体呈现微弱减少趋势,减少速率为0.788mm/a.

秋季显著升温,降水明显减少,春季升温不明显,但降水减少也非常突出,这在一定程度上加大了该地区春旱、秋旱发生的程度,对农作物不利.冬季降水虽然增加,但升温也非常显著,而且冬季降水所占比重本来就很小,因此很可能导致该地区秋冬春3季连旱的发生,如2009年秋至2010年5月西南5省的大旱可能就是因降水异常减少以及极端高温天气所致.而夏季降水的增加,也在一定程度上加大了该地区洪涝灾害发生的频率.有研究表明,年降水微弱增加甚至减少时,洪涝灾害发生的概率也加大[17-18].

2.2 未来气候变化趋势分析

采用政府间气候变化委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第4次评估(2007年)所发布的未来气候预测情景进行分析,A1B(假设各种能源供应和利用技术发展速度相当的条件下,不过分依赖于某一特定的能源资源)、A2(描述的是一个及其非均衡发展的世界)和B1(描述的是一个均衡发展的世界)3种温室气体排放情景下,分别对应有24,19和21种GCMs气候模式.

表2为未来2011—2100年气温和降水在3种温室气候排放情景下年及四季的变化状况,可见3种情景下,所有气候模式气温都呈增加趋势,MK法分析进一步表明气候显著变暖,升温速率B1情景下为0.02℃/a,A1B和A 2情景下,分别为0.035℃/a和0.041℃/a,升温非常明显.而未来降水在3种情景下,总体上也表现为增加趋势,以冬季降水增加最为微弱,在B1情景下,冬季降水甚至表现出轻微的减少趋势.

表2 未来2011—2100年贵州省思南以上乌江流域气温及降水量变化统计Tab le 2 Changes of temperature and p recipitation upstream of Sinan Station in Wu jiang Basin in Guizhou Province from 2011 to 2100

2.3 气候变化对区域径流的影响

由气温-降水-径流双参数气候径流弹性指数计算方法,得出径流对降水和气温变化的响应图(图2),可明显看出,径流与降水正相关,与气温微弱负相关.径流对降水变化的响应明显大于对气温变化的响应.为了单独分析径流对降水和气温变化的响应,假定降水变化时,从图2中分别提取温度不变(ΔT=0℃)、升高 0.8℃(ΔT=0.8℃)和降低 0.5℃(ΔT=-0.5℃)时的径流深变化资料,导入Excel中用来分析不同温度情景下,径流深随降水的变化(图3(a));同理,假定气温变化时,从图2中分别提取降水不变(ΔP=0)、增加20%(ΔP=20%)和减少25%(ΔP=25%)时的径流深变化资料,导入Excel中用来分析不同降水情景下,径流深随气温的变化(图3(b)).从图3(a)可知:如果贵州省思南以上乌江流域降水增加20%:(a)气温保持不变的情况下,径流深将增加22%左右;(b)如果气温升高0.8℃,径流深仍将增加17%;(c)如果气温降低0.5℃,径流深则增加27%.如果降水减少20%:(a)在气温保持不变的情况下,将导致径流深减少30%以上;(b)如果气温降低0.5℃,则径流深减少25%左右.从图3可看出,贵州省思南以上乌江流域降水是影响径流变化的主要因子,而且径流对降水减少的反应强于对降水增加的反应,即径流对降水减少变化更敏感.这一点可从图3中得到进一步验证.

图2 贵州省思南以上乌江流域径流深变化率等值线Fig.2 Isoline of change rates runoff depth upstream of Sinan Station in W ujiang Basin in Guizhou Province

图3 贵州省思南以上乌江流域径流深随降水和气温的变化Fig.3 Runoff depth change with precipitation and temperature upstream of Sinan Station in Wu jiang Basin in Guizhou Province

由图2中所有径流深变化率数据同时除以降水变化率(横坐标值),然后将其导入Excel来分析不同温度情景下,气候径流弹性指数随降水的变化(图4).图4排除降水变化在10%以内的不稳定情况,一般气温保持不变情况下,降水增加1%,径流相应增加1.15%～1.69%,降水减少1%,径流则相应减少1.46%～1.69%,可见,径流对降水减少相对较敏感.在降水保持不变情景下,气温升高0.5℃,径流减少2%～3%,气温降低 0.5℃,径流则增加 4%～5%(图 3).在降水、气温同时变化情景下,贵州省思南以上乌江流域气候径流弹性指数介于0.04～1.99之间.如降水减少10%,同时气温升高0.8℃左右的情景下,贵州省思南以上乌江流域气候径流弹性指数在1～1.2之间.因此,如果未来的气候变化情景在现有分析的范围内,就可以用这个气候径流弹性指数来进行未来气候变化对流域水文水资源的影响分析.

图4 不同温度情景下气候径流弹性指数随降水的变化Fig.4 Changes of climate elasticity of stream flow dex with change of precipitation at different temperatures

3 结 论

a.1960—2008年无论年季气候均呈变暖趋势,增温趋势除春季不显著外,其他3季及年增温均通过95%甚至99%以上显著性检验.增温速率以秋冬季较大,分别为0.019℃/a和0.018℃/a,年增温速率也达0.013℃/a.与此同时,降水变化季节差异较明显,春秋季降水明显降少,均通过95%以上显著性检验,减少速率分别为1.034mm/a和1.106mm/a,该区域36个降水站点中,秋季没有站点表现出降水增加趋势,春季增加站点也仅占2.78%.夏冬季节则表现出降水增加趋势,但都不明显,年尺度降水总体表现为微弱减少趋势.

b.未来2011—2100年,3种温室气体排放情景下,年季气温均呈显著增温趋势,均通过99%以上显著性检验.降水除B1情景冬季表现出微弱的减少趋势外,其他2种情景,年季降水也都表现为增加趋势,总体上,除冬季在3种情景下降水增加较弱甚至减少外,其他年季降水都明显增加.

c.贵州省思南以上乌江流域气温-降水-径流的关系为径流与降水显著正相关,气温与径流微弱负相关,在降水增加20%的情况下,如气温保持不变,径流深将增加22%左右;如气温升高0.8℃,径流深仍将增加17%;而如果气温降低0.5℃,径流深则增加27%以上.在降水减少20%的情况下,如果气温保持不变,将导致径流深减少30%以上,如果气温降低0.5℃,则径流深减少25%左右,可见径流对降水变化敏感于气温,而且径流对降水减少更敏感.气候径流弹性指数分析进一步证实,降水增加1%,径流相应增加1.15%～1.69%,降水减少1%,径流则相应减少1.46%～1.69%.

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