气候变暖影响下黄河源区潜在蒸发量预测不确定性研究

殷晖 白福青 马金辉 田浩翔

摘 要：蒸发是连接地表能量平衡和水量平衡的重要纽带，高寒区蒸发量对气候变暖尤为敏感。然而，高寒区蒸发预测存在大量不确定因素，其造成流域水文循环变化规律分析、水资源管理面临严峻挑战。因此，以属于高寒区的黄河源区为例，利用５ 种物理机制不同的蒸发计算模型（Ｐ－Ｍ、Ｈａｒ、Ｊ－Ｈ、Ｍａｋ 和Ｐ－Ｔ）理清模型不确定性对流域潜在蒸发量预测结果的影响；通过耦合蒸发计算模型、ＧＣＭｓ 模型、ＲＣＰｓ 模型，探究多源不确定性对未来不同时期（ 近期、中期和远期） 潜在蒸发量预测结果不确定性的影响，并利用方差分析方法量化评估各因素独立及交互作用对潜在蒸发量预测结果不确定性的贡献。结果表明：基于太阳辐射和气温的潜在蒸发量模型获得的潜在蒸发量明显大于基于物理机制Ｐ－Ｍ 模型获得的潜在蒸发量，其差值约为１５０ ｍｍ；ＲＣＰｓ 不确定性是导致蒸发预测结果不确定性的主导因素，占比高达６５％，且多种不确定性因素的交互作用对蒸发预测结果不确定性的贡献在春、冬季节尤为突出。

关键词：气候变暖；潜在蒸发量；预测不确定性；黄河源区

中图分类号：ＴＶ２１３．８；ＴＶ８８２．１ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０５．００８

引用格式：殷晖，白福青，马金辉，等．气候变暖影响下黄河源区潜在蒸发量预测不确定性研究［Ｊ］．人民黄河，２０２４，４６（５）：５０－５５．

０ 引言

高海拔寒冷地区（简称“高寒区”）蒸发量对气候变暖尤为敏感，高寒区升温速度是全球平均速度的两倍［１］ 。蒸发作为水循环过程中的重要分支，亦是连接地表能量平衡和水量平衡的重要纽带。但受气候变暖影响，流域水循环加剧，且水资源供需矛盾愈加突出［２－３］ ，因此开展气候变暖影响下高寒区潜在蒸发量预测不确定性研究具有重要意义，可为水资源优化管理、灌溉制度制定提供理论参考。

近年来，国内外学者针对流域蒸发量的时空演变规律及其预测不确定性开展了大量研究，并获得丰硕的成果［４－５］ 。在蒸发量时空演变规律方面，Ｎｉｅ 等［６］ 以黑龙江流域为例，利用Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ 趋势检验法揭示了年尺度、季节尺度潜在蒸散发量的时空演变特征；左大幸等［７］ 采用修正的Ｐｅｎｍａｎ－Ｍｏｎｔｅｉｔｈ（Ｐ－Ｍ）模型计算了１９８０—２０１９ 年珠江流域的潜在蒸散发量，并利用Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌｌ 非参数检验、反距离权重等方法分析了潜在蒸散发量的时程变化趋势；邢贞相等［８］ 利用Ｐ－Ｍ模型计算了三江平原区的潜在蒸发量，并利用ＣＭＩＰ５下ＣａｎＥＳＭ２ 模式数据，预估了流域未来的潜在蒸发量，结果表明流域历史和未来时期潜在蒸发量均呈上升趋势；刘凤鑫［９］ 对比评估了４ 种潜在蒸发量模型（双源蒸发模型、彭曼公式、Ｄａｌｔｏｎ 公式以及波文比－能量平衡法）在本溪地区的适应性；Ｖａｌｌｅ 等［１０］ 以巴西为例，综合考虑太阳辐射、温度要素，构建了２１ 种潜在蒸发量模型，揭示了其时空变化特征，并指出基于日照辐射的Ｐｒｉｅｓｔｌｙ－Ｔａｙｌｏｒ（Ｐ－Ｔ）模型的计算精度较高。

在蒸发量预测不确定性方面，秦爽［１１］ 对比分析了ＣＭＩＰ６ 下１０ 种气候模式（ＧＣＭｓ）在汉江上游流域的适应性，结果发现不同ＧＣＳｓ 和预估情景（ＳＳＰｓ）对蒸发量的时空分布影响较大。高雅琦［１２］ 以太湖流域为例，基于ＣＭＩＰ５ 中的ＨａｄＣＥＭ２ 数据，利用湖泊模型模拟了未来流域的潜在蒸发量，发现不同气候情景（ＲＣＰｓ）下太湖蒸发量增加，但蒸发量增加比例不同，且蒸发量的增加随着辐射强迫的增大而增大。Ｌｉｕ等［１３］ 利用１２ 种ＧＣＭｓ 下气象数据驱动ＰｅｎＰａｎ 模型探究了不同ＧＣＭｓ 对年、季节和月尺度潜在蒸发量的影响，并指出不同ＧＣＭｓ 获得的年和季节潜在蒸发量存在不同的变化趋势。邓晓宇等［１４］ 以东江流域为例，基于５ 个气候模式和３ 种ＲＣＰ 气候情景预测了未来潜在蒸发量时空变化，发现ＲＣＰ２．６ 和ＲＣＰ４．５ 下流域蒸发量呈增加趋势，但ＲＣＰ８．５ 下则呈减少趋势。综上，众多学者利用不同蒸发量算法预估了未来潜在蒸发量的时空变化趋势，并指出ＧＣＭｓ 和ＲＣＰｓ 均对蒸发量的评估产生重要影响，且表现方式不同，即不同ＧＣＭｓ、ＲＣＰｓ 和蒸发算法均改变了流域蒸发量的时空分布规律。然而，ＧＣＭｓ、ＲＣＰｓ 和蒸发算法不确定性对蒸发量预测结果不确定性贡献究竟如何却鲜有涉及。

因此，本文以属于高寒气候区的黄河源区为例，基于１９７０—２０１６ 年逐日降水、气温、风速等气象数据，利用５ 种不同物理机制的潜在蒸发量模型，探究了历史时期潜在蒸发量的时程变化规律；通过耦合统计降尺度模型（ＳＤＳＭ）和６ 种大气环流模型（ＧＣＭｓ），预测了未来潜在蒸发量的时程变化，并利用相对变化百分比指标，探究了蒸发模型、ＧＣＭｓ 和ＲＣＰｓ 不确定性对流域未来近期（２０２０—２０５０ 年）、中期（２０５１—２０８０ 年）和远期（２０８１—２１００ 年）潜在蒸发量预测不确定性的影响，采用方差分析方法（ＡＮＯＶＡ）量化分离了其对未来不同时期潜在蒸发量预测不确定性的相对贡献。