金沙江下游梯级水电站对区域气候的影响分析

徐 火 清，周 佳，孙 然 好，孙 干

(1.中国三峡建工(集团)有限公司，四川 成都 610023； 2.中国科学院 成都生物研究所，四川 成都 610041；3.中国科学院大学，北京 100049； 4.中国科学院生态环境研究中心 城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085)

0 引 言

量化人类活动对气候变化的影响，是分析人类活动对生态环境影响的基础，也是当前气候学、生态学、地理学等多个学科研究中的热点话题[1-3]。坝式水电站建设作为工程形式的典型人类活动之一，由于其截流蓄水改变了区域原有的下垫面类型，造成水热能源空间重新配置，进而引起周边区域降水、温度的变化，这种可能产生的局地气候效应引起了学者们的广泛关注[4-9]。

国内外学者围绕坝式水电站建设对局地气候的影响开展了大量研究。国外关于埃及阿斯旺大坝的气候效应研究表明，蓄水后水库附近的气温降低，相对湿度和蒸发量增大[10-11]；巴西伊泰普水电站建成后，使得库区7月至次年1月的白天气温降低0～1.5 ℃，其他月份降低2.0～3.0 ℃，但对降水的影响不明显[12]；莫桑比克的卡巴拉巴萨大坝建成后，空气湿度有一定增加[13]；俄罗斯车尔尼雪夫斯基大坝建成后，该地区年平均气温由-8.5 ℃上升到-7.0 ℃，冬季最低气温由-60.0 ℃上升到-50.0 ℃，而夏季湿度提高33 %[14]。国内针对大型坝式水电站蓄水对区域气候的影响研究主要集中在长江中游地区。例如，多数研究表明三峡水库蓄水后，白天降温，夜间增温，夏季降温，冬季增温，且年平均气温以增温为主[15-21]。此外，有研究也表明三峡水库下垫面水体变化会对区域降水产生影响[20-24]，导致强降水增加，小雨和中雨减少[22]。但也有研究表明水库蓄水后年平均气温变化较小[25-26]，年降水量也没有明显变化[20，27]，甚至有微弱的削弱降水的作用[26]。

综上，国内外已有研究均表明坝式水电站由于水库蓄水导致的下垫面水体变化，会对局地的气温、降水等气象要素产生影响，且不同环境背景下的气候效应可能并不相同。尽管前人围绕水电站对局地气候的影响做了很多有意义的探讨，但学术界对水库蓄水导致的局地气候变化认识并不全面，大多数研究都是基于少数气象观测站点或气候模式开展分析，往往忽视了气象要素的空间异质性和区域地形地貌的复杂性，导致相关结果不足以表征水库蓄水影响区的气候变化特征。而利用卫星遥感数据虽然在很大程度上能克服“以点代面”的短板，但受制于遥感数据的精度和分辨率，在开展局地气候变化研究时，往往难以实现对区域气候变化的精细化研究[28-31]。基于上述原因，不同学者的研究结论并不一致甚至完全相反。此外，相比于单一坝式水电站的大量研究案例，梯级水电站对局地气候的影响研究存在明显不足，尤其是梯级水电站蓄水前后局地气候的时空变化特征目前并没有明确的结论。

长江流域目前以三峡水电站、金沙江下游梯级水电站为核心的水库群已基本建成。这些水利工程在带来巨大经济效益的同时，也势必会对区域的气候造成影响。然而，目前的研究绝大多数围绕长江中游的三峡水电站展开，对长江上游的金沙江江段较少涉及。本次研究以位于金沙江下游川、滇金沙江干热河谷植被区的向家坝-溪洛渡梯级水电站为例，采用ANUSPLIN(Australian National University Spline)专业气候数据空间插值方法[32-34]获取气温、降水数据，进而分析水库蓄水对所在流域气候的影响程度及时空响应规律，以期揭示大型梯级水电站对流域气候的影响。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

研究区位于金沙江下游向家坝-溪洛渡梯级水电站所在流域(以下简称“向家坝-溪洛渡流域”)，地理位置介于27.37°N～28.90°N，102.83°E～104.42°E之间，总面积约1.12万km2，跨四川、云南两省(见图1)。其中，向家坝水电站总装机容量6 000 MW，于2012年完成蓄水，是目前国内已运营的第五大水电站；溪洛渡水电站总装机容量12 600 MW，于2013年完成蓄水，是目前国内已运营的第三大水电站[35]。两个水电站库区通常在每年6～9月汛期期间水位处于最低；9～12月维持在正常蓄水位高水位运行；1～5月为供水期，水位逐步回落。其中，蓄放水期间，向家坝水电站的水位垂直落差为10 m，而溪洛渡水电站则为60 m。

图1 向家坝-溪洛渡梯级水电站所在流域位置Fig.1 Location of Xiangjiaba-Xiluodu cascade hydropower stations

该流域所在的区域属南亚热带气候区，年均气温介于13～18 ℃，年降水量介于732～1 028 mm，山高谷深的地势造成了水热条件垂直变化显著[36]。区内大部分地区属亚热带常绿阔叶林带中的川、滇金沙江干热河谷植被区，且东、西部差异明显，西部为典型干热河谷区，以干热河谷植被和稀树灌草丛植被为主；东部则较为湿润，植被以亚热带常绿阔叶林为主[37]。

1.2 数据来源

本文采用的气象数据来源于国家气象信息中心(http：∥data.cma.cn)，涉及向家坝-溪洛渡流域内及周边地区的38个气象站点。由于库区在2013年完成蓄水，为了尽可能排除研究时段不一致带来的影响，保持蓄水前后相同的时间跨度是必要的[8]。因此，本文将研究时段确定为蓄水前、后各8 a，总时间跨度为16 a(2005年1月1日至2020年12月31日)，包括气温和降水两项气候指标。将观测日数据进行数理统计，得到各季节、各年度的数据。其中，季节划分为3～5月为春季，6～8月为夏季，9～11月为秋季，12月至次年2月为冬季。

此外，90 m分辨率的DEM数据(GDEM DEM产品)下载自中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http：∥www.gscloud.cn)。

2 研究方法

本文将以实际观测气候数据为基础资料，采用ANUSPLIN插值方法模拟气象降水参数，采用PELT(Pruned Exact Linear Time)、CV(Coefficient of Variation)和Trend指标作为评价标准，所有数据方法不涉及主观评价。同时，以水利蓄水造成的区域下垫面变化作为唯一变量，来探究库区气候的变化程度，从而客观分析水库蓄水导致的气候效应。

2.1 ANUSPLIN空间插值方法

ANUSPLIN样条插值方法由Wahba于1979年提出，经过几代优化改进后形成了现在可引入相关协变量因子的局部薄盘光滑样条，极大地提高了模型性能与模拟精度[38-39]。其理论模型为

Zi=f(xi)+bTyi+ei

(1)

式中：Zi为i位置的气象值；xi为d维向量样条的独立变量；f为xi的未知光滑函数；yi为p维向量独立协变量；b为yi的p维向量系数；ei表示满足期望值为0且方差为wiσ2的自变量随机误差；wi为已知的相对误差方差；σ2通常表示未知的误差方差，为常数。

本次研究中，38个气象站点的气温和降水分别采用2次和3次样条，为平衡数据保真度与曲面粗糙度以最大似然法GML(Generalised Max Likelihood)确定光滑参数，获取了流域16 a涵盖年和季节160幅气候格网数据。

2.2 时间突变检验

突变检验是一种用于识别一个时间序列数据存在一个或多个未知位置变化点的统计方法。本次研究采用Killick等提出的PELT 算法诊断向家坝-溪洛渡流域气温和降水随时间变化特征。研究表明PELT方法相较于传统的OP(Optimal Partitioning)和BS(Binary Segmentation)方法，速度更快，精确性更高，尤其是在识别多突变点中具有较大优势[40]。

2.3 变异系数和趋势斜率

为了研究梯级水电站蓄水对局地气候的影响，将研究时段划分为蓄水前(2005～2012年)和蓄水后(2013～2020年)两个阶段进行分析。本研究采用逐像元计算流域变异系数(CV)的方法来衡量气候变化的波动程度，并比较蓄水前后的空间格局的变化，进而通过计算趋势斜率(Trend)来评估气温、降水的变化速率，从而揭示梯级水电站对流域气候的影响程度[38]。

(2)

(3)

2.4 精度验证

十折交叉检验方法具有减小过拟合和获取更多有效信息的优点，近年来被大量应用于测试算法准确性[41-43]。本次研究将模型模拟的温度、降水与地面观测结果进行相关分析，采用十折交叉检验方法来判断模型的精度，即将输入数据集随机分成10份，轮流将其中9份作为训练样本数据，1份作为测试验证数据，依据训练的模型参数计算预测结果，并提取与测试数据相应的预测值，将预测值和测试验证结果进行比较。

本次研究采用ANUSPLIN模型，以经纬度为自变量、海拔为协变量，对2005～2020年气温和降水变量进行模拟，获取160幅90 m空间分辨率的图层，采用平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)以及均方根误差(RMSE)3种指标进行评估[38，44]。公式如下：

(4)

(5)

(6)

式中：n为气象站点数量；Ts为模拟值；To为观测值。

3 结果及分析

3.1 插值结果及质量评价

由表1可见，采用ANUSPLIN方法模拟向家坝-溪洛渡流域气候，能获得较为精准的结果。就气温而言，夏季气温模拟精度最高，冬季最低；就降水而言，模拟结果刚好与气温相反，冬季精度最高，夏季最低。综合来看，采用ANUSPLIN模型对向家坝-溪洛渡梯级水电站所在流域高温的模拟效果优于低温，对旱季降水的模拟效果优于雨季。

表1 十折交叉验证结果Tab.1 The results by 10-fold cross-validation

3.2 气候要素变化特征及趋势

3.2.1年度和季节变化

图2表明2005～2020年期间，向家坝-溪洛渡梯级水电站所在流域年均气温介于11.68～12.81 ℃之间，以12.25 ℃为中位数。夏季气温最高，且蓄水后呈微弱上升趋势；冬季气温最低，且蓄水后增温趋势最为明显；春、秋季气温接近，大多介于11.58～13.82 ℃之间，且在蓄水前后均呈降温趋势。夏季最高温出现在蓄水初期的2013年，冬季最低温出现在蓄水前的2011年。在2005～2012年坝式梯级水电站蓄水前，流域年平均气温呈现下降趋势，在蓄水后的2013～2020年，下降幅度有所加大。

图2 2005～2020年向家坝-溪洛渡流域气候特征Fig.2 Climatic characteristics in Xiangjiaba-Xiluodu Basin during 2005 to 2020

就降水而言，2005～2020年期间降水随时间变化较为波动，年降水介于585～1 239 mm之间，以968 mm为中位数。年降水量最低、最高值分别出现在蓄水前的2011年和蓄水后的2018年。夏季最高降水量出现在2018年，冬季最低降水量则出现在蓄水初期的2013年。流域内降水夏季高、冬季低，且春、秋季节降水量相当，但秋季降水更为波动。在2005～2012年未蓄水以前，除冬季降水呈微弱升高趋势之外，其余皆呈下降趋势，且年降水减少速率最高，其次为春季降水；蓄水以后，夏、秋、冬三季的降水量均呈增加趋势，而春季和年降水继续保持减少趋势，但减少幅度明显减缓，尤其是年降水量减少速率减缓幅度最大。

3.2.2突变分析

PELT方法识别的年度和季节气候参数的变化情况表明(见图3)：2005～2020年期间，向家坝-溪洛渡流域春、秋季气温及年均气温均未发生突变；夏季气温在蓄水后的2014，2016年发生2次突变；冬季气温则存在2009，2011，2013年3个突变点，尤其是2013年之后，流域内冬季气温明显升高。

图3 2005～2020年向家坝-溪洛渡流域温度和降水突变结果Fig.3 Abrupt results of temperature and precipitation in Xiangjiaba-Xiluodu Basin during 2005 to 2020

降水量除了在冬季不存在突变外，在其余季节均存在突变。其中，春季形成2010，2013年2个突变点，且在蓄水后的2013～2020年期间的降水波动增加；夏季降水同样在2013年发生突变后，流域内降水明显升高；秋季降水存在2个突变点，分别发生在2009年和2012年。年降水量存在2009年和2013年2个突变点，相应存在2009～2012年的少雨期，以及2013年之后的相对多雨期。

3.3 蓄水前后气候要素的空间对比分析

3.3.1气温变化

由图4可以看出，向家坝-溪洛渡流域的气温变异指数(CV)呈现出明显的季节性差异。具体来说，无论在蓄水前还是蓄水后，流域内春、夏、秋季的气温变异均主要以弱变异为主；但冬季气温的变异较大，以中等变异为主，且西部和东南部边缘呈现出强变异特征。蓄水后，冬季气温的变异有所减弱，尤其是金沙江两侧的库区，大多数区域气温变异由中等变异转为弱变异。年均气温变异在蓄水前后的变化不明显，均主要以弱变异为主。

图4 向家坝-溪洛渡流域蓄水前和蓄水后气温变异系数分布Fig.4 Coefficient of variation index for temperature in Xiangjiaba-Xiluodu Basin before and after the reservoirs impoundment

向家坝-溪洛渡流域气温在蓄水前后的变化速率分析结果表明(见图5)：蓄水后，冬季升温最为明显，升温速率为0.18 ℃/a，尤其是金沙江沿岸以外区域；夏季总体也呈升温趋势，但不如冬季明显，升温速率仅为0.02 ℃/a，以流域南部为主要增温区；春、秋季均表现为显著降温，近乎覆盖流域全区，降温速率分别为-0.09 ℃/a 和-0.11 ℃/a。就年均气温来说，蓄水后，整个流域的降温速率有所加大，由蓄水之前的-0.05 ℃/a，变为蓄水之后的-0.07 ℃/a，且就空间分布来看，蓄水后流域内金沙江沿岸两侧的气温降低速率最高。

图5 向家坝-溪洛渡流域气温在蓄水前和蓄水后的变化趋势Fig.5 Trend analysis of temperature in Xiangjiaba-Xiluodu Basin before and after the reservoirs impoundment

3.3.2降水变化

由图6可以看出，向家坝-溪洛渡流域的降水变异系数(CV)同样呈现出明显的季节性差异。蓄水前，除冬季金沙江沿岸两侧区域降水呈现强变异特征外，其余季节和区域的降水变异均以中等变异为主。蓄水后，春季流域内降水的变异变化不明显，仍以中等变异为主；冬季除金沙江沿岸两侧区域由强变异转为中等变异外，其余区域仍以中等变异为主；而夏、秋季降水变异在流域西部地区明显降低，由中等变异变为弱变异。就年降水量来说，蓄水后，流域内的降水变异有所减弱，主要发生在西部地区，由蓄水前的中等变异转为弱变异，而其他地区跟蓄水前一致，仍以中等变异为主。

图6 向家坝-溪洛渡流域蓄水前和蓄水后降水变异系数分布Fig.6 Coefficient of variation index for precipitation in Xiangjiaba-Xiluodu Basin before and after the reservoirs impoundment

向家坝-溪洛渡流域降水在蓄水前后的变化速率分析结果表明(见图7)：蓄水前，除冬季外，季节降水均呈现下降特征；蓄水后，夏、秋、冬季的降水均显著增加，尤其以冬季增加幅度最大，多数区域降水年增加速率介于0～5 mm/a之间，且春季降水下降的速率也明显减弱。就年降水量来说，蓄水后，整个流域的降水下降速率明显降低，由蓄水之前的-31.28 mm/a大幅下降至-0.58 mm/a，且金沙江沿岸两侧库区的降水下降幅度最大。就降水空间分布格局来看，春、夏、秋季均呈现出北高南低的特征；且相比于蓄水前，北部区域的降水量降水趋势增加幅度较南部区域大。

图7 向家坝-溪洛渡流域降水在水库蓄水前和蓄水后的变化趋势Fig.7 Trends of precipitation in Xiangjiaba-Xiluodu Basin before and after the reservoirs impoundment

4 讨 论

4.1 梯级水库蓄水对气候的影响

本次研究表明，金沙江下游向家坝-溪洛渡梯级水电站蓄水后，气温呈现的特征与长江中游地区库区“冬季增温，夏季降温”的特征并不完全一致。向家坝-溪洛渡梯级水电站在蓄水后，冬季气温明显增加，这与其他多数学者的研究结果一致[19-20]。主要原因是蓄水后库区下垫面由原来的陆地转变为水面，水位抬升，水面扩大，而水体的辐射性质、热容、导热率等均与陆地明显不同，比热容增大，保温效应显著，从而导致冬季气温增加[19]。同时本研究还表明，就向家坝-溪洛渡梯级水电站所在的整个流域来说，夏季呈微弱的增温趋势，且西部典型干热河谷区的增温效应最强，而东部湿润区域呈微弱的降温趋势。东部湿润型区域夏季降温的趋势与其他长江中游水电站库区的多数研究结果一致[21]，但干热河谷区却呈增温趋势，说明水库蓄水对于不同区域气温的影响并不一致。此外，向家坝-溪洛渡梯级水电站蓄水后，整个流域的年平均气温下降趋势较蓄水前有所增大，主要原因是流域内冬、夏季的增温效应不如春、秋季降温效应明显。本研究年平均气温呈弱的下降趋势，与周毅等[7]的研究结论基本一致，但与其他以增温为主要趋势的研究并不一致[15-21]，可能还是跟研究区的差异有关。

向家坝-溪洛渡梯级水电站蓄水也对流域降水产生了明显影响。蓄水后，年降水量和春季降水的下降速率跟蓄水前相比大幅度减缓，而夏、秋、冬季的降水量在蓄水后均呈增加趋势；春、夏季降水以及年降水均在蓄水后发生了突变。作为典型的河道型水库，蓄水后水体面积扩大，造成水汽与风场的变化，引起局地水循环变化，进而导致降水的变化[45-46]。本次研究的结论与大多数研究一致，即蓄水后库区降水量较蓄水前增加[22-24]，但与部分学者得出的蓄水后降水量未发生明显变化[20，27]，甚至有微弱削弱降水作用[18，24]的结果并不一致。究其原因，除了因为本次研究是基于流域尺度，而其他研究多是基于站点尺度外，干热河谷区不同于湿润区也可能是重要因素。

4.2 不足与展望

(1) 向家坝-溪洛渡梯级水电站蓄水在短时间内迅速改变了库区原有的陆面覆盖特征，然而区域气候环境响应是一个复杂、长期的过程。由于受到蓄水时间节点的限制，本研究仅使用蓄水前后8 a的数据来评估坝式梯级水电站蓄水对区域气候的影响，从时序上来说，时间仍然相对较短。因此，本研究所获得的规律还有待基于更长时间的分析和验证。

(2) 本次研究采用的ANUSPLIN模型尽管获得了较高的模拟精度，但未来仍需要根据实际情况进行建模分析、具体设计，通过算法的改进以获得更好的效果。因此，怎样改进空间插值分析算法以获得更优更合理的结果需要进一步的研究与探讨。

(3) 遥感技术的发展为区域气候数据的获取提供了一种新的来源，但直接使用遥感反演的气象数据，往往会受限于数据分辨率的影响。因此，多源数据融合以及如何在保证数据精度的前提下提高数据分辨率以适应特定的研究区同样值得深究。

5 结 论

本次研究采用ANUSPLIN模型模拟2005～2020年向家坝-溪洛渡坝式梯级水电站所在流域的气温和降水参数，进而基于PELT算法识别气温、降水的突变情况，并在空间上定量分析了二者在蓄水前后的变异指数和变化速率，主要结论如下：

(1) 采用ANUSPLIN模型对向家坝-溪洛渡流域的气候模拟能获得较高精度，且该模型对高温的模拟效果优于低温，对旱季的模拟效果优于雨季。

(2) 水库蓄水导致梯级水电站所在流域的年均气温下降幅度有所增大，由蓄水前的年均下降0.05 ℃，变为蓄水后的年均下降0.07 ℃。就季节来看，蓄水后，冬季气温增幅最大，增温幅度为0.18 ℃/a；夏季次之，为0.02 ℃/a；而春、秋季均表现为降温，降温幅度分别为-0.09 ℃/a和-0.11 ℃/a。

(3) 蓄水后，流域春季和年降水量降低趋势极大减缓，年降水量的减少速率由蓄水前的-31.28 mm/a大幅下降至蓄水后的-0.58 mm/a；春季降水的减少速率也大幅放缓，由蓄水前的-14.26 mm/a下降至蓄水后的-5.49 mm/a；而夏、秋、冬三季的降水量在蓄水后均呈增加趋势。

(4) 从突变检验结果来看，梯级水电站蓄水对冬、夏季气温的影响大于春、秋季，冬、夏季气温均在蓄水后发生突变；除冬季外，其余季节以及年均降水量在水库蓄水后都发生了突变。