汉江上游流域水文循环过程对气候变化的响应

陈 婷，夏 军,，邹 磊

(1.武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉 430072；2.中国科学院地理科学与资源研究所 陆地水循环及地表过程重点实验室，北京 100101)

0 引 言

流域水文循环受到多方面的影响，其中最主要的有两项因素——人类活动和气候变化，人类活动主要包括土地利用的变化和水利工程的建设等，气候变化主要包括气温、降水等的改变[1]。其中气候变化条件下的水资源的变化及其适应性是当下国际研究的热点[2-4]。干旱和洪涝不仅会破坏农业生产、生态环境、能源交通，还会影响灾区居民的身体健康和日常生活[5]。随着全球变暖，极端气候事件发生更加频繁[6]，对全球水循环产生重要影响[7]。气候变化导致我国各地水资源的时空格局发生了显著的变化，这将对水利工程的设计规划及建设带来重大影响；如何在气候变化的条件下进行水资源可持续开发利用也成为了当下面临的主要问题，与此同时还将伴随着相应的社会、经济问题。因此气候变化下的水资源问题将是气候变化影响评估的重要内容[8-12]。

气候变化对水文水资源影响的研究方法，已经从过去的采用假定气候变化值，或由GCMs输出大气CO2浓度加倍达到稳定状态时的气候情景值，并由此构建的气候平均态变化驱动水文模型，发展到IPCC第三、四次评估报告期间开始采用的SRES排放情景和众多气候模型来研究。在气候变化研究中，各个模式对不同地区的模拟效果不尽相同，单一GCM的模拟预测值输入到水文模型中，会引起径流杂乱无章的变化[13-14]。许多研究证明，多个模式的平均效果优于单个模式的效果。近年来，为减少气候模型对降水模拟的不确定性，开始采用多个气候模型集合平均的方法[15]。KUMAR等[16]利用超级集合方法对飓风的路径和强度进行预报试验，发现超级集合预报效果优于单个模式和多模式集合平均；CARTWRIGHT等[17]集合9个模式成员，通过超级集合预报方法对美国东南部夏季降水进行定量预报，应用ETS评分与FAR评分对降水量预报效果进行检验，发现超级集合预报对降水的定量预报评分优于最好的模式成员，也优于简单的集合平均和消除偏差的集合平均；智协飞等[18]利用IPCC-AR4的8个全球气候系统模式对20世纪气候模拟情景下地面气温的模拟结果，进行多模式集成处理，发现多模式超级集合方法能有效减小模式回报的均方根误差。

汉江上游流域位于东经106.0°～112.0°，北纬31.0°～34.3°，流域面积为95 200 km2，约占汉江全流域面积的60%。该流域地处亚热带季风区，半湿润气候，四季分明，降雨量年内分配不均，5-10月径流量占全年75%左右，年际变化较大。汉江流域作为湖北省资源要素最为密集的地区之一，水资源状况对该流域的社会、经济、生态起着举足轻重的作用，其中丹江口水库更是南水北调中线工程的主要水源地；同时，该流域的水文循环过程对气候变化十分敏感。因此汉江上游流域的水文循环过程对未来气候变化的响应研究具有十分重要的现实意义。本文以汉江上游流域为研究区，采用实测资料分析了流域水文气象要素的变化特征，根据CMIP5输出结果，分析了RCP4.5和RCP8.5两种情景下21世纪降水、气温和径流量的响应过程。结果将为汉江上游乃至整个汉江流域水资源管理提供较为科学的理论依据，对于保障汉江流域社会经济可持续发展方面具有重要的参考价值。

1 资料与方法

1.1 数据资料

研究中采用了站点观测、CMIP5模式输出的逐月数据系列以及流域数字化资料。

(1)站点观测数据：来自中国气象科学数据共享服务网，包括丹江口以上13个气象站1961-2013年共53 a的逐日气象要素资料，流域的面平均雨量通过泰森多边形法进行估算。径流数据为丹江口水库同时期的入库月径流数据，由丹江口水利枢纽管理局提供。站点分布如图1。

图1 汉江上游流域示意图

(2)CMIP5模式数据：CMIP5气候模式的21世纪气候变化预估试验包含4种“典型浓度路径”(Representative Concentration Pathways，RCPs)，分别为RCP2.6/4.5/6.0/8.5。每种情景包括一套温室气体、气溶胶和化学活性气体的排放和浓度，以及土地利用/土壤覆盖的时间路线[19]。本文选取应用广泛的RCP4.5/8.5路径。

(3)流域数字化高程资料：从美国地质调查局(USGS)提供的GTOPO30公共域中获取，分辨率为500 m × 500 m；土壤空间分布资料来源于中国科学院地理科学与资源研究所土壤数据库，并按照中国资源与环境数据库中土地资源与环境大类下土壤小类进行描述；土地利用空间分布资料来源于国家测绘总局提供的30 m国家土地覆盖分幅TIF图。

1.2 研究方法

(1)趋势分析方法。本文采用线性回归法、Mann-Kendall(M-K)非参数检验、滑动平均检验等方法进行气象要素的趋势分析。线性回归法一种根据因变量和自变量的观测数据确定他们之间的趋势函数并进行统计分析的方法，主要用于确定两个变量之间的相关关系；Mann-Kendall(M-K)趋势检验法常用于分析降水、径流、气温等要素时间序列的趋势变化，其优点在于样本不需要遵循某一特定的分布，而且很少受到异常值的干扰，计算简便[20]；滑动平均法主要是用于消除干扰，显示序列的趋势性变化，并用于预测趋势。

(2)水文模型。本文采用的水文模型是分布式时变增益模型—DTVGM。DTVGM模型是将夏军等[21]提出的集总式TVGM水文非线性系统模拟通过DEM/GIS平台，推广到流域水文时空变化模拟的分布式水文模型[22]。DTVGM是一个基于系统论的黑箱模型，参数较少，模型结构简单，但适应性比较强。该模型能够建立土地利用/覆被变化与水文系统产流之间的影响关系，既有分布式水文概念性模拟的特征，又具有水文系统分析适应能力强的优点，在很多流域得到了应用和验证[23-25]。本文采用的是DTVGM月尺度模型。月尺度模型是在空间上将整个流域划分为多个子流域，应用改进的Bagrov模型估算不同土地利用类型的蒸散发，并利用模型设置的参数表述人类活动(水土保持工程及水库调蓄等)的水文响应特征[26]。

(3)评价指标。本文采用Nash-Sutcliffe效率系数(简称Nash效率系数)、相关系数和相对误差3个指标评价模型在研究区的适应性。一般而言，Nash效率系数越大，相关系数越高，表明模拟效率越好。如果该值<0，说明模型模拟值比实测值可信度更低，通常取该值>0.5作为径流模拟效率的评价标准。

2 汉江上游流域水文气象要素变化情势

2.1 降水变化趋势分析

从汉江上游流域年降水量变化趋势和五年滑动平均过程(图2)可以看出，汉江上游流域多年平均年降水量呈递减趋势，变化率大致为-1.05 mm/a，从其M-K检验表(表1)可以看出，其变化趋势为-0.73，年降水量没有通过置信度90%的显著性检验，不存在明显的上升趋势或者下降趋势。综合来看汉江上游流域的年降水量呈下降趋势，但并不明显,也不存在明显的突变点。

图2 汉江上游流域降水量变化趋势

表1 汉江上游流域年降水量、气温和天然径流量M-K检验

从表2可以看出汉江上游流域20世纪60年代、80年代以及21世纪初的年平均降水量多于多年平均，其中60年代和80年代为明显的丰水年，距平百分率分别达到了6.89%和8.22%；20世纪70年代和90年代的年平均降水量距平百分率为-5.70%和-10.97%,说明这两个时段流域处于枯水期。

表2 汉江上游流域年降水量、气温和天然径流量年代特征统计表

2.2 气温变化趋势分析

从汉江上游流域气温变化趋势和五年滑动平均过程(图3)可以看出，流域气温呈上升趋势，变化率大致为0.01 ℃/a。从M-K检验(表1)可以看出，其变化趋势为2.06，通过了置信度95%的显著性检验，说明汉江上游流域气温增加趋势明显，但不存在明显的突变点。

从表2可以看出汉江上游流域的平均气温仅在20世纪60年代和80年代低于多年平均值，分别比多年平均值少0.14 ℃和0.33 ℃，在其余时期气温都高于多年平均值，其中气温最高的是2000s，比多年平均气温高0.3 ℃。

2.3 径流变化趋势分析

从汉江上游流域年径流量变化趋势和五年滑动平均过程(图4)可以看出，汉江上游流域径流量呈下降趋势，变化率大致为-1.87 亿m3/a。从M-K检验可以看出，其变化趋势为-1.42，通过了置信度90%的显著性检验，说明汉江上游流域径流量减少趋势明显，但不存在明显的突变点。

从表2可以看出，汉江上游流域的年平均径流量仅在20世纪60年代和80年代超过多年平均值，分别为增加了12.34%和22.20%；在1990s径流量减少明显，减少了23.81%。

图3 汉江上游流域气温变化趋势

图4 汉江上游流域径流量变化趋势

3 DTVGM模型在汉江上游流域径流模拟中的适用性研究

本研究中，1961-1990年为率定期，1991-2013年为检验期。模拟期和检验期的评价结果如表3和图5所示。可以看出利用DTVGM模型模拟该地区的月尺度径流过程，在模拟期的Nash效率系数可以达到0.83，检验期可以达到0.86，水量平衡相对误差在模拟期仅有11.8%，在检验期仅有5.0%，相关系数在模拟期和检验期都达到了0.85。此结果表明，利用DTVGM模拟汉江上游流域的月尺度径流过程是可行的，可以利用该模型对该流域进行研究。这为汉江上游流域水资源对气候变化的响应研究奠定了基础。

表3 汉江上游流域1961-1990年模拟检验期径流评价

4 汉江上游流域水资源对未来气候变化的响应

根据第5次耦合模式比较计划(CMIP5)多模式集合平均提供的数据，选取1971-2000年作为气候基准期，分析汉江上游流域未来降水、气温的变化。然后将上述多模式集合平均提供的数据输入到DTVGM模型中，模拟RCP4.5和RCP8.5情景下汉江上游流域2011-2099年的水文循环响应过程。为了便于分析，将2011-2099年划分为2020s(2011-2040年)、2050s(2041-2070年)和2080s(2071-2099年)三个时期，对各年代的降水、气温和径流的年际变化、年代际变化和年内变化进行比较分析。

图5 汉江上游流域1961-2013年模拟检验期年径流量模拟与实测比较

4.1 未来降水变化

RCP4.5和RCP8.5情景下汉江上游流域2011-2099年降水量变化如图6所示。由图6可知，在这两种气候情景下的降水量变化趋势并不一致。RCP4.5情景下，降水量随时间呈现上升趋势；而在RCP8.5情景下，降水量随时间呈现下降趋势；但是这两种情景下降水量随时间的变化趋势并不明显，变化率分别约为0.05和-0.02，说明未来年代的降水量基本保持在一个稳定的范围。

图6 汉江上游流域年降水量变化趋势

从未来各年代平均降水量相对基准期的变化(表4)中看出，两种情景下的降水量都相较基准期主要呈增长趋势。由表5可知，RCP4.5和RCP8.5情景下年平均降水量在2020s分别较基准期上升5.09%和1.99%；在2050s分别较基准期增加3.78%和10.50%；在2080s，RCP4.5情景下的降水量依然呈现增加趋势，增加量为9.85%，但在RCP8.5情景下，降水量呈现小幅减少趋势，减少量为-0.91%。在2020s和2080s RCP4.5情景下的降水量增幅都远超RCP8.5情景，但在2050s，RCP8.5降水量增幅显著，大大超过RCP4.5情景。根据上述分析可知，在未来2011-2099年RCP4.5和RCP8.5情景下的降水量都较基准期有所上升，且不随着时间发生显著变化。

4.2 未来气温变化

RCP4.5和RCP8.5情景下汉江上游流域2011-2099年平均气温变化如图7所示。可以看出在两种气候情景下，未来年平均气温较基准期以及随着时间变化呈现显著的上升趋势。两种情景下的年增幅分别为0.011 ℃/a和0.013 ℃/a。由表5可知，在2020s，RCP4.5和RCP8.5情景下年平均气温相较基准期的增幅分别为4.91%和4.23%；在2050s分别较基准期增加9.02%和6.99%；在2080s分别较基准期增加9.90%和9.65%。由此可见两种气候情景下的未来年平均气温较基准年的变化比较一致，但是同一时段，RCP4.5情景下的气温增幅普遍大于RCP8.5；且两种气候情景下均在2080s达到最大增幅。

表4 气候变化情景下未来各年代水文循环要素相对基准期的变化 %

表5 气候变化情景下未来各时期水文循环要素相对基准期的变化 %

4.3 未来径流量变化

RCP4.5和RCP8.5情景下汉江上游流域2011-2099年径流量变化如图8所示。可以看出在两种气候情景下，未来年径流量都呈现出随时间的增加趋势。两种气候情景下的年增加率分别为0.12%和0.14%。

图7 汉江上游流域气温变化趋势

图8 汉江上游流域年径流量变化趋势

从未来各年代径流量相对基准期的变化(表4)中看出，RCP4.5和RCP8.5情景下各年代的径流量总体较基准期呈现减小趋势。由表5可知，在2020s RCP4.5和RCP8.5情景下年径流量较基准期分别减少16.24%和18.72%；在2050s分别较基准期减少21.54%和2.92%；在2080s分别较基准期减少8.62%和12.84%。又由表4可知，在RCP4.5情景下，2021-2030年的多年平均径流量减少最明显，减少量为29.29%；在RCP8.5情景下，2031-2040年的多年平均径流量减少最明显，减少量为30.73%；总体而言，RCP4.5情景下的径流量普遍低于RCP.8.5情景。

根据上述分析，可知，在RCP4.5和RCP8.5情景下，汉江上游流域2011-2099年的年降水量变化不明显，年平均气温增加显著，年径流量较基准值有所下降，但随时间呈现增加趋势；年平均气温随时间变化的趋势与年径流量一致。

5 总结与讨论

本文针对汉江上游流域，采用1961-2013年实测资料分析了流域水文气象要素的变化特征，发现该流域年降水量变化趋势不明显，呈现小幅下降趋势；气温上升趋势显著；年径流量下降趋势显著；20世纪60年代和80年代为丰水期，70年代和90年代为枯水期。根据CMIP5的多模式集合平均的数据结果以及DTVGM分布式水文模型模拟结果，分析了RCP4.5和RCP8.5情景下汉江上游流域21世纪降水、气温和径流的响应过程，得到以下结论：

(1)RCP4.5和RCP8.5情景下汉江上游流域未来2011-2099年降水量较基准期呈上升趋势，但随时间变化趋势不明显；气温较基准期随时间显著上升；年径流量较基准期减少，但随时间呈现上升趋势。

(2)RCP4.5和RCP8.5情景下气温变化和径流量变化一致。RCP4.5情景下气温高于RCP8.5情景，但径流量少于RCP8.5，原因可能是气温较高时，蒸发量较大，从而导致径流量减少。总体来看气温与径流量都随时间呈现上升趋势，降水量随时间变化虽然不显著，但是较基准期都呈现上升趋势，说明汉江上游流域水文过程对气候过程具有显著的响应关系，且气温对于水文过程的影响更加明显。

(3)汉江上游流域21世纪径流量较基准期减少，虽然随时间在缓慢增加，但到21世纪末都没有恢复到基准期的水平，说明该流域水资源在21世纪将出现减少。

本文采用了多模式集合平均的方法来提高气候模式的精度，但由于气候系统的复杂性以及各种气候情景本身就存在着巨大的不确定性，预测未来气候变化依然十分困难，这增加了研究气候变化对水文循环过程影响的难度。此外本文仅仅研究了汉江上游流域水文循环过程对未来气候变化中的降水和气温变化的响应，没有考虑蒸发、日照、相对湿度等其他气候要素的变化，水文模型中也没有考虑下垫面的变化对未来径流的影响，同时也忽略了人类活动产生的影响，这些都需要在日后的研究中进行深入的探讨和研究。