基于CMIP6的通州区未来地表水资源量估算

王柳林，张秀菊，纪鹏程，王宝斌，李翔宇

(1.河海大学水文水资源学院，江苏 南京 210024；2.南通市通州区水利局，江苏 南通 226399；3.河海大学计算机与信息学院，江苏 南京 210024)

0 引 言

气候变化是现今全球关注的热点，联合国IPCC第六次评估报告《气候变化2021：自然科学基础》中指出：自1850年～1900年以来，全球地表平均温度已上升约1 ℃，未来20年全球温升可能超过1.5 ℃。气候变化正在给不同地区带来多种不同的组合性变化，影响水资源的时空分配以及水资源总量，进而对社会经济发展和生态系统安全等产生深刻的影响。因此，分析未来气候情景下水资源的演变趋势，对于区域水资源管理规划具有重要意义。

目前，未来水资源量的估算研究一般采用以下2种方法：一是采用人工神经网络[1]、支持向量机[2]、马尔科夫链[3]、随机森林[4]等机器学习方法，利用历史水文数据预测未来径流变化。该类方法计算简便，但无法明确径流变化的机理。二是未来气候情景与水文模型的耦合。由于气候变化的复杂性和不确定性，常用气候情景假定法和基于全球气候模式的数据来生成气候变化情景。其中气候情景假定法，即通过设定降水、气温等气候要素较基准期存在一定幅度的增减，组合得到气候变化情景。胡倩等假定降雨变幅为10%，气温变幅为1 ℃，设置了5种不同气候变化情景，以此驱动SWAT模型计算洞庭湖平原水资源量[5]。该方法对于增减幅度的设定具有一定的主观性，与未来气候实际变化情况存在一定差距。全球气候模式(GCM)是描述物理、流体运动和化学等基本定律的微分方程所构成的模型，被广泛用于预估未来气候变化。王旭等采用CMIP5模式数据驱动SWAT模型，结果表明叶尔羌河未来径流呈显著减小的趋势[6]。

南通市通州区的气象要素在过去50年间发生明显变化，进而影响天然水资源量[7]。基于此，本文主要利用南通市通州区历史降雨、气温、地表径流深数据，首先模拟和评估了平原河网产流模型在通州区的适用性；然后对CMIP6中多个模式数据进行评估比选，对通州区在3种情景(SSP126、SSP245、SSP585)下2023年～2050年的地表径流深变化趋势进行分析。其研究结果可为南通市通州区水资源规划、水环境保护提供科学理论依据。

1 研究区概况

通州区位于江苏省东南部，东经120°41′～121°25′，北纬31°52′～32°15′，长江三角洲东北翼，东临黄海，西枕长江，属于平原河网地区，河道纵横交错，密度较高，各级河流之间基本能相互贯通，水系发达。全区水域主要由黄海、长江水域和区内河流组成，其中黄海水域北起遥望港，南至鲜鱼港。区内河流由九吕水系、通启河水系、三余水系、沿江圩田四大水系构成，统属长江水系(见图1)。

图1 研究区概况

采用线性回归法对通州区降雨变化趋势进行分析(见图2)。由图2可知，南通市通州区1965年～2017年降雨以2.341 mm/a的速率增加，汛期降雨量以2.344 5 mm/a速率上升，枯季降雨量以0.003 1 mm/a速率下降，年降雨量与汛期降雨量变化波动较相似，基本上互为同升同降。

图2 南通市通州区降雨变化

采用线性回归法对通州区气温变化趋势进行分析(见图3)。由图3可以看出，南通市通州区1965年～2017年年均气温以0.35 ℃/10 a的速率上升，其上升速率高于全国年均气温的上升速率。同样方法对通州区各个月份气温进行趋势分析，得出各月均出现不同程度上升。其中，2月～5月气温上升较快，气温上升速率较大(0.46～0.52 ℃/10 a)；6月、8月气温上升不显著，气温上升速率较小，分别为0.22、0.12 ℃/10 a；其他月份的气温也都呈现出一定的上升趋势，气温上升速率介于前两者之间(0.3～0.38 ℃/10 a)。

图3 南通市通州区气温年际变化

通过对通州区历史气象要素变化趋势进行分析的结果可以看出，通州区气温产生了显著变化，降雨变化趋势不明显，但年际变化幅度较大。因此，利用CMIP6模式数据耦合水文模型，进行未来地表水资源量估算，为水资源规划提供依据，十分必要也十分迫切。

2 研究方法及数据

本文利用平原河网产流模型模拟通州区历史水文过程，对模型进行率定与验证后，采用CMIP6模式数据驱动水文模型，计算通州区在2023年～2050年的地表水资源量。因CMIP6模式缺乏逐日蒸发数据，故采用Hargreaves方法计算潜在蒸散发ET。

2.1 潜在蒸散发计算

潜在蒸散发ET采用Hargreaves方法计算，该方法计算简单，所需气象数据较少，计算公式为

ET=0.408×αRa(Tave+17.8)(Tmax-Tmin)0.5

(1)

(2)

式中，α为转换系数，初始取值为0.002 3，最终取值通过率定确定，为0.002 7；Ra为天顶辐射，MJ·m2·d-1；Tmax、Tmin、Tave分别为最高温度、最低温度、平均温度，℃；Gsc为太阳常数；δ为太阳倾角，(°)；φ为纬度所转换的弧度，rad；dr为日地相对距离，km；ωs为日落时角，(°)。各参数详细计算见文献[8]。

2.2 平原河网产流模型

通州区属于平原河网区，其中水面面积167.65 km2、水田面积309.86 km2、旱地面积590.35 km2、城镇不透水面积283.68 km2。本文针对不同的下垫面分开模拟其产流过程：①水面产流按水量平衡方程由降水量扣除水面蒸发量推求产水量。②在非水稻种植季节，考虑水稻不同生长期的水田需水深度、耗水系数及灌排方式推求灌排水量；在非水稻种植季节，水田类型的下垫面当作旱地处理，产流按旱地产流计算。③旱地面积采用3层蒸发模型的三水源新安江蓄满产流模型推求产流量。④城镇区域需考虑下垫面透水情况，其中透水面积按新安江模型计算产流量；不透水面积的产流量可简单表示为降雨乘以径流系数。具体计算见文献[9]。

2.3 模拟效果评估方法

使用决定性系数(R2)和纳什效率系数(NSE)2个指标来评估平原河网产流模型的模拟效果，当R2>0.7且NSE>0.65时，可以认为模型模拟效果良好，相应指标具体计算公式为

(3)

(4)

2.4 数据来源

综合考虑资料序列长度、空间分布特性，本文所用数据包含降水、蒸发、气温、地表径流深，具体数据来源和系列长度见表1。

表1 数据来源详情

模式预估气象数据主要涉及气温、降水等，来自第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)，不同气候变化模式简况见表2。CMIP6采用新的“共享社会经济路径”和辐射强迫情景的矩阵组合，本文选取SSP126、SSP245、SSP585三种未来气候情景进行研究，气候情景特征见表3。

表2 全球气候模式基本信息

表3 气候情景特征

3 结果分析

3.1 平原河网产流模型的率定与验证

采用平原河网产流模型模拟通州区历史水文过程，其中率定期为1981年～1993年，验证期为1998年～2003年。由于通州区水文测站较少，无实测径流数据，故将江苏省第三次水资源调查评价成果作为率定依据，和径流模拟值进行对比，模拟结果见图4和表4。由图4、表4可知，率定期的R2、NSE分别为0.89、0.88，验证期的R2、NSE分别为0.92、0.92，模型拟合效果较好。

表4 月地表径流深模拟效果评估表

图4 率定期与验证期月地表径流深模拟值与参考值对比

3.2 未来情景下气候要素演变特征

由于所选的9个气候模式具有不同的分辨率，采用双线性插值法将9个气候模式数据插值到统一尺度0.025°×0.025°，再将所有格点数据进行算术平均，将不同气候模式历史数据(1981年～2012年)和地面测站结果进行对比，发现不同气候模式的月均降雨与地面观测值之间的相关系数r为0.180～0.832，其中INM-CM5-0模式对降水的模拟最好，相关系数为0.832；气候模式对降雨的模拟能力较弱，原因是降雨受到多种复杂因素的共同影响[10]。不同气候模式的月均气温与地面观测值之间的相关系数r为0.990～0.999，其中INM-CM5-0模式对气温的模拟最好，相关系数为0.998。通过综合比较，INM-CM5-0模式模拟的通州区降雨和气温与观测数据的相关度较高，适用于未来通州区气候变化的影响评估研究。

INM-CM5-0模式的三种气候预估情景下，南通市通州区2023年～2050年的未来气候变化情况见表5。与基准期(1981年～2000年)相比，通州区年均降水量在3种不同情景下均呈增加趋势，SSP126、SSP245、SSP585情景下，未来年均降水量分别增加5.3%、7.6%、10.5%，未来降雨呈现出“SSP126

表5 通州区各情景下未来降雨变化

3.3 未来地表水资源量预估结果

采用Hargreaves法结合INM-CM5-0模式中的气温数据进行蒸发量估算，然后利用INM-CM5-0模式降雨数据、估算的蒸发量以及率定好的平原河网产流模型，对3种情景下未来2023年～2050年的地表径流深进行估算，结果见表6。通州区基准期(1981年～2000年)的年均地表径流深为235.8 mm，而2035年～2050年的SSP126、SSP245、SSP585情景下的年均地表径流深分别为242.2、261.9、273.2 mm，可以看出，在不同气候情景下年地表径流深相对基准期(1981年～2000年)有所增加，增加幅度分别为2.7%、11.1%、15.9%。

表6 通州区各情景下未来地表径流深预测

通州区未来地表径流深的变化趋势如图5所示。SSP126和SSP585情景下，年地表径流深均呈现波动变化。SSP245情景下，年地表径流深变化大致可以分为3个时期：21世纪20年代中期至30年代中期，年地表径流深呈显著增加趋势；21世纪30年代中期至40年代中期，年地表径流深呈显著下降趋势；21世纪40年代中期之后出现了小幅上升。总体而言，各气候情景下年际变化幅度较大，丰枯年份交替明显。

图5 通州区未来地表径流深变化趋势

本文研究表明，通州区历史降雨、气温均呈增加趋势，平原河网产流模型能较好模拟通州区水文过程。通过产流模型预测的未来水资源演变情势与其他学者研究成果基本相符[11-12]。目前诸多研究表明，未来气温将继续升高，而对降水的预估存在较大的不确定性[13-15]。另外，选择不同的基准期和未来时段对未来水资源变化进行分析，可能会得出不同的结论[16]。

4 结 论

本文利用南通市通州区历史气温、降雨、蒸发、地表径流深数据等，通过构建平原河网产流模型，对模型进行率定与验证，然后对CMIP6中的9个气候模式进行评估比选，计算3种情景(SSP126、SSP245、SSP585)下2023年～2050年的地表径流深，主要得到以下结论：

(1)针对南通市通州区构建的平原河网产流模型，率定期的R2、NSE分别为0.89、0.88，验证期的R2、NSE分别为0.92、0.92，模型具有较好的适用性。

(2)3种不同气候情景下，通州区未来气温、降雨量均高于基准期。未来年均气温分别增加5.3%、6.0%、7.3%；未来年均降水量分别增加5.3%、7.6%、10.5%。

(3)相较于基准期，未来通州区地表水资源量总体呈增加趋势，SSP126、SSP245、SSP585情景下，地表径流深分别增加2.7%、11.1%、15.9%。

(4)因不同气候模式之间存在较大不确定性，今后将进一步考虑多模式集合，以及对气候模式数据进行偏差校正等来减少不确定性。