張小琳，李云良，于　革，張　奇**

(1:中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，南京 210008)(2:中國科學(xué)院流域地理學(xué)重點實驗室，南京 210008)(3:中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

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鄱陽湖流域過去1000 a徑流模擬以及對氣候變化響應(yīng)研究*

張小琳1,2,3，李云良1,2，于革1，張奇1,2**

(1:中國科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，南京 210008)(2:中國科學(xué)院流域地理學(xué)重點實驗室，南京 210008)(3:中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

為研究過去千年尺度徑流變化及其對氣候變化的響應(yīng)，以長江中游鄱陽湖流域為研究區(qū)，運用氣候模式CCSM4和ECHAM5模擬過去1000 a氣候數(shù)據(jù)，空間降尺度后驅(qū)動水文模型模擬了鄱陽湖流域過去近千年流域徑流序列. 利用快速傅里葉變換、小波分析等手段，分析流域極端徑流變化特征、周期和該流域旱澇事件發(fā)生頻率. 結(jié)果表明：2種氣候模式均能反映出中世紀暖期及小冰期階段的干濕交替變化，且小冰期內(nèi)中干旱狀態(tài)維持時間較長；徑流的豐枯變化與降水量變化具有較好的對應(yīng)關(guān)系. CCSM4和ECHAM5模式下發(fā)生旱澇災(zāi)害與極大極小降水事件發(fā)生頻率基本相同，徑流豐枯變化與降水變化周期相近，均具有30 a左右的主周期，10～15、7 a左右的子周期. 小波系數(shù)模平方圖中30 a左右顯著的能量信號揭示了該周期與北太平洋氣候的主要環(huán)流機制的太平洋年代際振蕩周期相近，因此，大氣環(huán)流濤動是造成氣候-水文變化的主要原因. 研究結(jié)果拓展了基于近代60 a觀測記錄的流域水文變化的認識，探討了千年時間長度下流域干濕變化特征和水文對氣候響應(yīng)的動力機制，有助于全面系統(tǒng)認識長江中游在全球氣候暖化背景下旱澇極端水文事件的發(fā)生機制與變化規(guī)律.

千年尺度；徑流變化；干濕特征；水文周期；鄱陽湖流域；氣候變化

長期以來，受觀測資料時間序列限制，水文領(lǐng)域研究常常局限于近50～100a間，難以獲得百年以上的水文記錄和周期認識. 而近年來，全球氣候變化問題引起全世界的關(guān)注，應(yīng)運而生的氣候模式為探究長時間水文特征變化提供了便利. 氣候模式模擬得到的長期氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動水文模型得到流域水文過程是研究水文變化特征的重要手段. 本文利用氣候模式CCSM4和ECHAM5重建鄱陽湖流域長時間氣象、水文序列，突破了水文序列和周期分析受資料限制的瓶頸.

政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第五次評估報告(AR5)[1]采用國際耦合模式比較計劃(CMIP5)組織的全球20多所研究機構(gòu)參與氣候模擬與預(yù)估實驗，對過去全球氣候變化進行闡述，認為在東亞地區(qū)850-1050年期間氣候偏暖，隨后1350-1880年期間氣候變冷，緊接著就是受人類影響20世紀近代溫暖期[2]. 這3個氣候階段的氣溫變化劇烈，局部地區(qū)干濕變化明顯，被稱為中世紀溫暖期(MedievalWarmPeriod,MWP)、小冰期(LittleIceAge,LIA)和近代暖期.LIA階段作為近代21世紀暖期的前期背景，其干濕變化引起了學(xué)者的關(guān)注. 早在20多年前，徐馨等[3]對我國東部小冰期氣候特征與環(huán)境變遷進行研究，發(fā)現(xiàn)我國東部地區(qū)干濕冷暖變化明顯，冷期偏干、暖期偏濕，但其他配置情況同時也有出現(xiàn). 直到最近楊勛林等[4]高精度石筍記錄研究發(fā)現(xiàn)，三峽庫區(qū)小冰期氣候特征中存在明顯的年代尺度干濕波動.

圖1 鄱陽湖流域及其水系Fig.1 Poyang Basin and river networks

鄱陽湖(28°24′～29°46′N,115°49′～116°46′E)作為我國最大的淡水湖，位于長江中游，流域面積16.22×104km2，由贛江、信江、撫河、修水、饒河5大主要水系構(gòu)成，通過湖口與長江保持水力聯(lián)系(圖1). 湖泊面積在豐、枯季變化劇烈，枯水期湖泊面積僅不足1000km2，而豐水季最大可達4000km2[5]. 自1990s以來，鄱陽湖流域旱澇極端事件頻發(fā)，引起了國內(nèi)學(xué)者的關(guān)注. 據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，鄱陽湖流域旱澇災(zāi)害在1990s頻發(fā)，1996、1998和1999年發(fā)生了過去50a間最為嚴重的洪水災(zāi)害[6]，而1992-1993、1996-1997年則經(jīng)歷了嚴重的干旱事件. 進入21世紀后，在全球氣候異常的背景下，2003、2006和2007年鄱陽湖干旱情況愈甚. 目前針對鄱陽湖流域徑流變化的研究著眼于以下幾個方面：一是氣候影響導(dǎo)致流域蒸發(fā)量變大[7]，從而徑流量變少，流域發(fā)生干旱；二是鄱陽湖與長江之間水力聯(lián)系的變化，長江與鄱陽湖之間此消彼長的相互作用影響了鄱陽湖水量變化[8]；三是三峽水利樞紐的蓄水減小中下游干流秋季流量，增強對鄱陽湖的排空作用，使鄱陽湖出現(xiàn)秋季異常低枯水位[9]. 上述研究受觀測資料限制均著眼于近50a內(nèi)，難以認識鄱陽湖流域更長時間尺度上的歷史旱澇災(zāi)害發(fā)生規(guī)律.

針對水文長期變化，閔騫[10]利用地方志等史料確定鄱陽湖流域近600a無實測資料時期的洪水年份，從統(tǒng)計角度分析洪水變化特征. 然而，這些分析還難以從動力機制上揭示水文響應(yīng)氣候變化的行為和特征. 本文利用氣候模式，結(jié)合鄱陽湖流域水文模型，重建鄱陽湖流域過去1000a氣象、水文序列，能夠更直觀、準確地認識千年尺度下流域干濕變化與旱澇水文事件的發(fā)生概率. 本文的研究有助于彌補以往研究中利用史料記載或山體沉積物[11-12]資料對鄱陽湖流域近千年水文環(huán)境變化進行定性研究的不足. 對鄱陽湖流域過去1000a氣象水文數(shù)據(jù)進行重建，分析水文響應(yīng)氣候變化的行為和特征及干濕變化，對認識鄱陽湖流域近代極端水文事件發(fā)生頻次與強度提供參照條件，也在全球氣候變化的水文效應(yīng)研究中提供長江中游大湖流域的研究案例.

1 研究方法

1.1 氣候模式

氣候模式通常指全球大氣環(huán)流模式(GCM)，基于地球系統(tǒng)中動力、物理、化學(xué)和生物過程建立的數(shù)學(xué)方程組來確定地球各部分圈層的性狀，由此構(gòu)成地球系統(tǒng)的數(shù)學(xué)物理模型. 采用氣候模式模擬的氣候系統(tǒng)變化以及變化的響應(yīng)時間過程和空間特征，是在季節(jié)到年代際尺度上的氣候變化研究的重要途徑. 氣候模式從簡單的能量平衡方程到復(fù)雜的地球系統(tǒng)模式，目前發(fā)展的地球系統(tǒng)模式(ESMs)，耦合大氣、海洋、陸地、海冰，部分模型進一步耦合氣溶膠、碳循環(huán)、動態(tài)植被和大氣化學(xué)過程[13]. 其中大氣海洋環(huán)流模式(AOGCMs)耦合了氣候系統(tǒng)中大氣、海洋、陸地、冰雪四個部分的動力變化[1]. 針對歷史時期氣候變化，CMIP5-PMIP計劃開展了對過去1000a的氣候模擬研究計劃. 20多家氣候模型組織采用共同的太陽輻射、火山灰指標(biāo)、溫室氣體(如CO2、CH4等)等指標(biāo)作為氣候場驅(qū)動，通過氣候模式的動量、熱量、水量等物理模式計算得到近地面溫度、高層大氣場、大氣環(huán)流特征等結(jié)果[14]. 本文采用美國通用氣候系統(tǒng)模式CCSM4和德國的ECHAM5模式進行氣候模擬[15]，數(shù)據(jù)來自于IPCC-GCM模式中心發(fā)布的42個模式的實驗數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)中心提供相關(guān)數(shù)據(jù)的下載(http:∥www.ipcc-data.org/).

本文采用的CCSM4和ECHAM5模式模擬作為水文模擬驅(qū)動，主要考慮到其對東亞氣候特征具有較高的模擬能力[16]. 美國國家大氣研究中心開發(fā)的CCSM4氣候模式[17]，在國內(nèi)應(yīng)用得到了較好的評估，近年來田芝平等[18-19]驗證CCSM4模式能較好地模擬東亞和我國的氣候特征，適合用于長時間積分的氣候模擬研究. 同時，由德國馬普氣象研究所提供的ECHAM5模式，在前代ECHAM4基礎(chǔ)上優(yōu)化了大氣、海洋、陸地、冰雪4個部分的動力變化耦合功能，具有較好的模擬能力[20]. 近年來，布和朝魯?shù)萚21]將ECHAM4/OPYC3模式對東亞季風(fēng)年循環(huán)進行模擬，并對其未來變化進行預(yù)測，翟建青等[22]則利用ECHAM5模式對2050年前中國旱澇格局進行預(yù)估. 這些研究均表明這兩種模式對我國的區(qū)域氣候系統(tǒng)有較好的模擬能力.

由于迄今為止大部分的海氣耦合氣候模式(AOGCM)的空間分辨率還較低，很難對區(qū)域尺度的氣候變化情景做合理的預(yù)測，降尺度法已廣泛用于彌補AOGCM在這方面的不足. 其中統(tǒng)計降尺度法，是由大尺度氣候信息獲取小尺度氣候信息的有力工具. 首先是確立大尺度氣候要素(預(yù)報因子)和局地氣候要素之間(被預(yù)報量)的經(jīng)驗關(guān)系，然后是將這種經(jīng)驗關(guān)系應(yīng)用于全球模式或區(qū)域模式的輸出，獲得任一地點的相應(yīng)信息[23]. 本文針對CCSM4和ECHAM5全球氣候模型在IPCC-CMIP5框架下的模擬，從中提取出鄱陽湖流域的相關(guān)結(jié)果. 采用統(tǒng)計降尺度模擬法獲得鄱陽湖流域過去1000a逐月溫度和降水序列，于革等[24]采用鄱陽湖歷史文獻和考古調(diào)查的史料對這些氣候模擬結(jié)果予以驗證，表明GCMs模擬的降水變化可以接受. 其中的現(xiàn)代氣候數(shù)據(jù)，根據(jù)鄱陽湖國家二級氣象站1951-2000年17個站點的逐月溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)及氣象站位置獲得.

1.2 水文模式

分布式水文模型WATLAC是模擬湖泊集水域地表、地下水流的數(shù)學(xué)模型，彌補了大多數(shù)水文模型對地下徑流的粗略概括，并較好地模擬湖泊與湖泊流域內(nèi)陸地河流之間的水力聯(lián)系[25]. 該模型受降水和蒸發(fā)驅(qū)動分為地表徑流和地下徑流兩個模擬過程，主要考慮了林冠截留、流域蒸散發(fā)、土壤蓄水、坡面徑流、地下水補給和徑流以及河道徑流等流域主要水文過程[26]. 地表徑流部分采用空間離散柵格進行模擬，每一柵格區(qū)域內(nèi)水文地質(zhì)參數(shù)均認為不同并結(jié)合遙感解譯的方式輸入數(shù)據(jù). 地下徑流部分基于飽和土壤和非飽和土壤不同的土壤特性將兩者分開考慮，采用有限差分離散飽和含水層、解析方程模擬非飽和土壤層[27]. 更詳細的模型具體計算方法參考文獻[26].

利用WATLAC模型對鄱陽湖流域的研究論證已在國內(nèi)外獲得認可，如劉健等[27]利用1960-1989年間外洲站和峽江站的實測資料對模型進行驗證，在率定期2個水文站年徑流相對誤差均不足8%，在校核期均小于2%，證實該模型模擬贛江流域水文過程與真實水文過程吻合度較高；Ye[28]等結(jié)合ECHAM5模式利用WATLAC模型對未來氣候背景下鄱陽湖徑流進行預(yù)估，與6個水文站實測資料相比，Nash系數(shù)均在0.64～0.86 之間，確定性系數(shù)均在0.70～0.87之間，表明模型模擬值與實測值之間存在較好的擬合關(guān)系；Li等[29]將WATLAC流域模型與湖泊水動力模型耦合對鄱陽湖及其流域系統(tǒng)進行整體化模擬，對于流域徑流量、湖水位和出湖流量資料，率定期Nash系數(shù)分別為0.71～0.84、0.88～0.98和0.80；校驗期Nash系數(shù)均在0.62～0.97 之間變化，模擬結(jié)果與實測數(shù)據(jù)有較高的擬合度；針對不同降水?dāng)?shù)據(jù)對流域徑流模擬精度的影響，Li等[30]分別用熱帶測雨任務(wù)衛(wèi)星(TRMM)解譯的降水量與地面站點雨量站實測數(shù)據(jù)驅(qū)動WATLAC模型，對鄱陽湖流域徑流進行模擬，評估了不同來源降水?dāng)?shù)據(jù)對模擬結(jié)果的影響.

上述研究表明，分布式水文模型WATLAC在鄱陽湖流域上成功地開展了應(yīng)用研究. 故本文采用該模型重建鄱陽湖流域近1000a來的徑流序列.

1.3 Mann-Kendall檢驗

Mann-Kendall法是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，現(xiàn)已在水文、氣象、環(huán)境等各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[31-32]. 該方法不需要樣本遵循一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾，適用于類型變量和順序變量，計算簡潔[33]. 主要計算變量的順序列和逆序列，以及順逆序列的交叉點，用以明確變量的突變時間以及突變區(qū)域[33].

1.4 快速傅里葉變換

水文過程隨時間產(chǎn)生變化，故水文時間序列(徑流、洪水等)基本上是非平穩(wěn)時變的，通常認為該序列包括周期項、趨勢項和隨機項，序列看作這3種不同頻率成分的線性疊加，故頻域特征亦隨時間變化[34]. 頻譜分析可以從含有噪聲干擾的長時間時域中描繪出代表能量強弱的頻域. 為了探索近千年來鄱陽旱澇事件發(fā)生的頻率，采用快速傅里葉變換(FastFourierTransform，F(xiàn)FT)[35]對CCSM4和ECHAM5模型各自降水量及徑流深數(shù)據(jù)進行處理，檢驗其中的頻率信號.

1.5 小波分析法

小波分析法自Foufoula[36]引入水文領(lǐng)域后，一直在探求水文序列變化特性和水文序列模擬預(yù)報方面得以廣泛應(yīng)用[37-39]. 水文時間序列存在多時間尺度的特點，小波分析能同時從時域和頻域揭示時間序列的局部特性，分解出水文序列中不同頻率的組成部分[40]，揭示水文序列的周期性、趨勢性等特征. 通過選擇合理的基本小波函數(shù)φ(t)進行連續(xù)小波變換(WaveletTransform，WT)：

(1)

式中，Wf(a,b)為小波系數(shù)，a表示尺度因子，一定意義上反映事件的發(fā)生頻率；b表示時間因子，反映序列在時間上的平移. 小波分析法具體計算步驟因篇幅限制本文不做介紹，請參考文獻[36].

本文中采用Morlet復(fù)小波作為基小波對CCSM4和ECHAM5模式產(chǎn)生的降水量和徑流深數(shù)據(jù)進行小波分析. 所得小波系數(shù)模的大小表示不同時間尺度信號的強弱，反映了序列在該時間尺度上的震蕩強弱，模平方分布圖更能夠揭示具有嵌套關(guān)系的徑流豐枯變化. 小波分析法基于快速傅里葉變換進行延伸，在定位事件發(fā)生頻率的基礎(chǔ)上，進一步體現(xiàn)其在時域上的變化強弱，分析整個序列的周期以及難以發(fā)現(xiàn)的階段性周期變化. 故本文利用小波分析法進一步分析鄱陽湖流域近千年旱澇災(zāi)害在不同時間尺度下的發(fā)生強弱，揭示其發(fā)生周期.

2 結(jié)果

2.1 鄱陽湖流域年平均氣溫變化特征

為了檢驗過去千年氣候變化基本的階段特征，對GCM模擬經(jīng)降尺度處理后獲得的鄱陽湖流域年平均氣溫進行M-K檢驗，該地區(qū)1400-1960年氣溫處于下降趨勢，1450-1940年顯著下降；1070-1400年氣溫處于上升趨勢，1100-1280年顯著上升；在1310年附近溫度發(fā)生顯著突變，上升趨勢減緩(圖2). 故在下文中劃分1400年作為中世紀暖期到小冰期的變化點，以便進行計算和討論.

圖2 鄱陽湖流域年平均氣溫M-K趨勢及突變檢驗結(jié)果(上、下虛線分別表示±95%置信曲線)Fig.2 The result of M-K trend and mutation test in Poyang Basin(The two dash line represent ±95% confidence curve separately)

2.2 降水-徑流序列變化特征

經(jīng)過采用1、5、10、20、30a等不同時間尺度的平均后，獲得過去千年降水徑流系列基本認識，本文聚焦在年際～年代際變化特征的分析.CCSM4和ECHAM5模式下鄱陽湖流域近千年降水-徑流深10a和30a平均距平散點圖顯示，流量與氣候呈現(xiàn)較好的響應(yīng)關(guān)系(圖3).CCSM4模式中，降水與徑流深呈顯著正相關(guān)并通過t檢驗(R=0.84，P<0.01)，ECHAM5模式中兩者亦然(R=0.97，P<0.01).

圖3 CCSM4(a)和ECHAM5(b)氣候模式下鄱陽湖流域降水與徑流深10 a和30 a平均距平散點圖Fig.3 Scatter diagram of average anomaly on 10-year and 30-year scale of precipitation and runoff depth under climate model CCSM4(a) and ECHAM5(b) in Poyang Basin

CCSM4模式徑流序列含1041-1850年，共810a.ECHAM5模式徑流序列含1000-1959年，共960a. 2種模式對MWP和LIA兩個時期的干濕變化模擬情況略有不同(圖4).CCSM4模式在MWP時期，徑流量在均值附近波動變化，干濕交替出現(xiàn). 降水量在47%的年份中處于干旱條件，徑流量在42%的年份中處于偏干旱狀態(tài)，分布較均勻.LIA期間，干濕變化劇烈，容易引起極端旱澇事件，降水量和徑流量分別在56%和44%的年份中處于偏干旱狀態(tài)，均與偏濕潤狀態(tài)間隔出現(xiàn)，干濕變化明顯. 總體來說，在CCSM4模式中，干濕變化相伴出現(xiàn)，且降水量變化與徑流量變化較為一致.ECHAM5模式則顯示在MWP時期，降水量在58%的年份中偏少，徑流量在52%的年份中處于偏干旱狀態(tài)，在1030-1070、1120-1160年期間持續(xù)時間較長. 在LIA階段，降水量和徑流量則分別在61%和57%的年份中處于偏少狀態(tài)，在1450-1500、1650-1680、1900-1950年間持續(xù)時間較長. 在此模式中，能看到較明顯的長時間干濕狀態(tài)的維持.

圖4 CCSM4(a)和ECHAM5(b)氣候模式下鄱陽湖流域10 a平均降水-徑流距平序列變化特征及相互關(guān)系Fig.4 Variances of anomaly of precipitation and runoff on 10-year time scale under climate model CCSM4(a) and ECHAM5(b) in Poyang Basin

2.3 降水-徑流干濕周期變化

CCSM4和ECHAM5模式降水-徑流深序列周期變化見圖5. 快速傅里葉變換結(jié)果很容易識別出時間序列各種尺度的強弱變化，2種模式均有幾處峰值(圖5a，b)，說明在該頻率(可轉(zhuǎn)換為周期)下震蕩最強. 同時降水徑流深序列在峰值處對應(yīng)的頻率也有較高的吻合度，說明降水-徑流深在時間尺度上有相同的震蕩周期.CCSM4模式中超過置信曲線的頻率有0.033(30a)、0.101(10a)和0.133(7a)，ECHAM5模式中超過置信曲線的頻率有0.034(29a)、0.066(15a)和0.133(7a). 2種模式下降水-徑流序列重現(xiàn)期相對一致，說明徑流過程與降水過程同步變化. 考慮到周期的統(tǒng)計意義，僅列出前3大周期.

圖5 CCSM4(a)和ECHAM5(b)模式下降水-徑流深序列快速傅里葉變換功率譜(黑色實線和黑色虛線分別表示降水和徑流深的功率變化，紅色實線和紅色虛線分別表示降水和徑流深95%置信度下的統(tǒng)計值)；CCSM4模式徑流深(c)和降水(d)序列小波變換模平方時頻分布，ECHAM5模式徑流深(e)和降水(f)序列小波變換模平方時頻分布(黑色實線代表通過95%置信檢驗的時頻部分，紅色實線表示影響錐，影響錐外部分不具可信度)Fig.5 Fast Fourier transform spectral power spectrum of precipitation and runoff depth of CCSM4 model(a) and ECHAM5 model(b) (The black solid line and dash line indicates spectral power of precipitation and runoff depth, respectively； The red ones stand for their own 95% confidence line)； Wavelet power spectrum contours of runoff depth and precipitation for CCSM4 model(c and d) and for ECHAM5 model(e and f) (It was plotted by time series against periods, in which the 95% confidence contour was in black part and the black arc full line meaned cone of influence; Any part below the red line is not reliable)

小波變換模平方時頻分布圖所表現(xiàn)出的周期分布與FFT基本相似，但前者進一步提供了頻率分布在時間序列上的變化特征.CCSM4模式中無論降水量還是徑流深均在20～40a時間尺度之間能量最強，其能量中心基本在30a左右(圖5c，d).ECHAM5模式在20～80a時間尺度間均有置信區(qū)域，但具有連續(xù)性變化的能量中心基本維持在30a左右(圖5e，f). 兩種模式下降水-徑流序列兩者的模平方時頻分布基本相似，進一步說明流量過程雖受卡因素影響，但在時間上主要隨著降水過程變化. 綜上兩種模式的分析結(jié)果，反映在近千年鄱陽湖流域降水-徑流過程變化均以30a周期為主.

3 討論

全球氣候變化的驅(qū)動因素受不同時間和空間尺度的影響. 從千年-萬年以上時間尺度來看，地球軌道參數(shù)是氣候變化的主要影響因子；在百年-千年尺度上則主要受太陽活動強度變化的影響；在年代際及年際變化上，氣候系統(tǒng)的內(nèi)部振蕩和海陸氣相互作用充當(dāng)著相當(dāng)重要的角色[41]. 從過去千年以來，在工業(yè)革命之前，地球氣候變化主要受自然因子的驅(qū)動；而在工業(yè)化革命之后，人類活動的影響逐漸增加(IPCC，2013). 比如，三峽大壩的水量調(diào)度影響了長江與鄱陽湖之間的相互作用[8]，加劇了湖泊旱季的干旱程度. 然而，由于水文站限于50、60a資料，難以論證鄱陽湖徑流變化顯示的25～30a的主周期觀點[42]. 此外，有限的資料僅能夠認識到降水[43]、蒸發(fā)[7]條件對徑流變化在50～100a內(nèi)的影響，也難以全面認識徑流過程響應(yīng)長期氣候變化的動力機制.

地球上水文現(xiàn)象與太陽輻射的驅(qū)動[44]密不可分，水文變化受到太陽輻射強度變化的影響. 太陽活動中最基本的太陽黑子，發(fā)生周期約為11a，太陽黑子的活動導(dǎo)致地球磁場的紊亂，地轉(zhuǎn)偏向力等受其影響，進而導(dǎo)致大氣環(huán)流的改變，相應(yīng)地對陸地上水文狀況造成影響. 有學(xué)者已驗證太陽黑子與流域降水之間的關(guān)系[45]. 鄱陽湖流域位于長江中游，受季風(fēng)氣候控制，極易受到氣候系統(tǒng)的內(nèi)部振蕩和海陸氣相互作用. 厄爾尼諾是一種周期為7a的太平洋反自然現(xiàn)象，與全球氣候變化密切相關(guān)，易造成極端天氣的產(chǎn)生，此現(xiàn)象在一定程度上造就了鄱陽湖流域降水-徑流序列有7a的子周期.

除了7、11a周期外，氣候系統(tǒng)的內(nèi)部振蕩和海陸氣相互作用充當(dāng)著相當(dāng)重要的角色，影響到氣候水文變化的年際-年代際變化尺度上. 在近千年的大氣濤動中，PDO(PacificDecadaloscillationIndex，太平洋年代際振蕩)具有顯著的27.4a的周期[46]，如PDO強時，東亞以及長江中下游的降水呈現(xiàn)偏高狀態(tài)[47]. 本文分析的30a周期反映出徑流響應(yīng)降水的周期變化，揭示了與北太平洋氣候的主要環(huán)流機制的周期相近,因此大氣濤動是造成氣候異常的直接原因.

湖泊沉積伴隨著重要的環(huán)境變化，沉積孢粉證據(jù)具有重要的植被、氣候信息，能夠反演過去植被氣候變遷[48]，湖泊沉積與流域氣象、水文關(guān)系的響應(yīng)在于革[48]、劉恩峰等[49]的研究中均有論述. 本文將鄱陽湖沉積孢粉證據(jù)與模擬得到的小冰期流量序列互相對比，間接反映出湖泊變化發(fā)展的階段性，佐證重建鄱陽湖流域古徑流數(shù)據(jù)的可靠性. 流量為兩種模型模擬流量的平均值，含1401-1850年共450a的徑流資料，古地質(zhì)數(shù)據(jù)為同期沉積孢粉證據(jù)[50]. 本文模擬的徑流量相對于平均值經(jīng)歷了偏多-偏少-偏多-偏少-偏多-偏少-偏多7個階段的變化，在1401-1450、1513-1586、1738-1758、1832-1847年期間徑流量較均值偏高，在1451-1512、1587-1737、1759-1836年期間則偏低(圖6). 沉積孢粉指標(biāo)則指示在小冰期植物量相對于平均值經(jīng)歷了偏多-偏少-偏多-偏少-偏多兩個旋回的變化過程，在1414-1442、1572-1624、1685-1850年期間孢粉指標(biāo)較平均值偏高，在1443-1571、1625-1684年期間則偏低，說明整個小冰期內(nèi)鄱陽湖流域生態(tài)系統(tǒng)在外界干擾下發(fā)生了多次震蕩變化，與徑流階段性變化過程基本類似. 由于孢粉種類、粒度大小的不同，受水體攜帶能力限制，孢粉和水文過程在時間序列上并不保持完全同步相關(guān)[48]，本文中約有44%的年份保持相同的變化. 高流量年對應(yīng)高降水年，降水沖刷流域內(nèi)植被使得植物孢粉到達地面，在達到孢粉量閾值前，降水越高意味著沖擊力越大，進而越多的孢粉接觸地面. 隨后經(jīng)過一系列流域河網(wǎng)調(diào)控進入湖體進行沉積.

圖6 小冰期沉積孢粉證據(jù)與逐年平均徑流深兩軸線柱圖(沉積孢粉指標(biāo)為30 a平均距平)Fig.6 Double axis plotting and histogram for pollen index and annual average runoff depth(The pollen index was the departures calculated at 30-year scale during Little Ice Age)

4 結(jié)語

本文模擬了鄱陽湖流域過去1000a來流域徑流序列，從千年尺度認識該流域水文響應(yīng)氣候變化的行為和特征及其動力機制. 現(xiàn)代鄱陽湖的極端水文現(xiàn)象主要受控于大氣降水和地表匯流，而歷史時期的回歸期分析可對預(yù)測未來極端氣候水文提供可靠的科學(xué)依據(jù). 鄱陽湖流域過去1000a來徑流周期主要為30a，有10～15、7a的次周期，與現(xiàn)代鄱陽湖流域徑流研究相似，但從長時間尺度上進一步驗證了太陽活動和大氣活動對該流域水文過程的影響.

1)鄱陽湖流域降尺度下兩種氣候模式(CCSM4和ECHAM5)驅(qū)動的千年降水徑流變化總體趨勢一致，反映出輻射變化下大氣環(huán)流的基本特征，導(dǎo)致流域降水的基本格局. 兩個模式驅(qū)動下的流域徑流變化略有不同，ECHAM5模式中有較長時間的偏干年份出現(xiàn)，而CCSM4模式干濕年份交替出現(xiàn). 兩種模型在小冰期期間的偏干年份均多于中世紀暖期.

2)利用快速傅里葉變化對CCSM4和ECHAM5模式下的徑流序列進行分析，其徑流序列分別展示出了主周期30a和29a的峰值，10～15a次周期和7a左右第3周期. 分析主周期與大氣濤動太平洋年代際振蕩有關(guān)，次周期與太陽活動有關(guān)，第3周期與輻射和大氣共同作用下的厄爾尼諾有關(guān). 大氣濤動的變化反映一個地區(qū)氣候變化的宏觀特征. 在年代際及年際變化上，氣候系統(tǒng)的內(nèi)部振蕩和海陸氣相互作用充當(dāng)著相當(dāng)重要的角色. 小波分析結(jié)果顯示，CCSM4模式在20～40a和ECHAM5模式在20～80a均有較強顯著的信號，但能量峰值約在30a左右，與快速傅里葉變換結(jié)論相近. 同一模式下，降水徑流序列模平方分布圖中能量分布相似，說明兩者在千年尺度上有一致的震蕩變化強弱. 該現(xiàn)象揭示了千年大氣濤動變化，有助于認識自然氣候變率下的區(qū)域氣候變化的特征和規(guī)律.

3)模擬結(jié)果能夠與地質(zhì)記錄相互對比、驗證. 鄱陽湖近千年沉積孢粉記錄揭示了該流域植物量經(jīng)歷偏多-偏少-偏多-偏少-偏多兩個旋回的變化，與徑流序列干濕變化相對應(yīng)，佐證了該流域徑流序列數(shù)據(jù)的可信度.

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ZHANG Xiaolin1,2,3, LI Yunliang1,2, YU Ge1& ZHANG Qi1,2**

(1:NanjingInstituteofGeographyandLimnology,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,P.R.China)(2:KeyLaboratoryofWatershedGeographicSciences,ChineseAcademyofSciences,Nanjing210008,P.R.China)(3:UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,P.R.China)

WetookPoyangBasinasastudyareatoexplorerunoffvariancesduringthepast1000yearsandtheresponsetoclimatechanges.First,wegeneratedmeteorologicaldataforthepast1000yearsusingclimatemodelsCCSM4andECHAM5.ThenthehydrologicalmodelofPoyangBasinwasdrivenusingthedownscaledmeteorologicaldatatoproducerunoffseries.Weanalysedthecharacteristicsofextremedryandwetevents,theperiodicchangeandthefrequencyofdroughtsandfloodswithfastFouriertransformationandwaveletanalysis.ItisconcludedthatbothclimatemodelsarecapabletoreflectclimatechangesduringMiddleWarmPeriodandLittleIceAge,indicatingalongerdryperiodinLittleIceAge.Thereisagoodrelationshipbetweensimulatedrunoffandprecipitation,showingthatthedroughtandfloodeventshaveasimilarfrequencywiththeminimumandmaximumvaluesinprecipitation.Also,theyhavethesimilarprimaryperiodofabout30yearsandsub-cycleofaround10to15yearsand7years.Thesignificantsignalof30yearsinwaveletpowerspectrumcontoursillustratesthatsuchperiodisconsistentwithPacificDecadalOscillation,whichisthemaincirculationmechanismoftheNorthPacificclimate.Hence,atmosphericcirculationoscillationmaybethemainreasoncausingmeteorologicalandhydrologicalchanges.Thispaperextendsthecurrentstudiesonhydrologicalvariancesbasedondatarecordsfortherecent60years,toatimescaleofthousandyears.Underthebackgroundofglobalwarming,thisstudyhelpsbetterunderstandthemechanismandchangepatternsofdroughtandfloodeventsinthemiddlereachesofYangtzeRiver.

Thousand-yearscale;runoffvariance;floodsanddroughts;hydrologiccircle;PoyangBasin;climatechange

*國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃“973”項目(2012CB956103)和江西省重大生態(tài)安全問題監(jiān)控協(xié)同創(chuàng)新中心項目(JXS-EW-00)聯(lián)合資助．2015-07-07收稿；2015-10-28收修改稿. 張小琳(1993～)，女，碩士研究生；E-mail: zxlsherrytc@163.com.

**通信作者；E-mail: qzhang@niglas.ac.cn.