氣候變化影響下的流域水循環(huán)：以長(zhǎng)江和黃河典型流域?yàn)槔?/h1>
2016-11-16 03:31:04徐宗學(xué)劉瀏
徐宗學(xué)劉瀏
（1 北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院，全球變化研究協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100875；2 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，中國(guó)農(nóng)業(yè)水問題研究中心，北京 100083）
氣候變化影響下的流域水循環(huán)：以長(zhǎng)江和黃河典型流域?yàn)槔?/p>
徐宗學(xué)1劉瀏2
（1 北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院，全球變化研究協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100875；2 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，中國(guó)農(nóng)業(yè)水問題研究中心，北京 100083）
在對(duì)IPCC提供的多種大氣環(huán)流模式（GCMs）適用性評(píng)估的基礎(chǔ)上，采用SDSM和ASD統(tǒng)計(jì)降尺度模型生成未來氣候變化情景，驅(qū)動(dòng)分布式水文模型VIC和SWAT，分別對(duì)長(zhǎng)江和黃河典型流域進(jìn)行分布式水文模擬，定量探討氣候變化對(duì)流域水循環(huán)的影響。結(jié)果表明，適應(yīng)性評(píng)估可以有效降低GCMs選擇的不確定性，統(tǒng)計(jì)降尺度方法能夠明顯改善全球氣候模式降水和氣溫輸出結(jié)果。與基準(zhǔn)期（1961—1990年）相比，未來時(shí)期（2046—2065年和2081—2100年）長(zhǎng)江下游太湖流域徑流量呈現(xiàn)微弱減少趨勢(shì)，但汛期東南部徑流量增加顯著，而黃河上游流域徑流量則呈下降趨勢(shì)。研究結(jié)果可為開展我國(guó)各大流域適應(yīng)氣候變化研究提供一定的參考依據(jù)。
氣候變化，水循環(huán)，降尺度，水文模型，大氣環(huán)流模式
0 引言
政府間氣候變化委員會(huì)（IPCC）第五次評(píng)估報(bào)告[1]指出：全球氣候變化已是不爭(zhēng)的事實(shí)，將對(duì)全球和區(qū)域水資源安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。我國(guó)氣候變化趨勢(shì)與全球基本一致[2-3]。氣候變化對(duì)人類、生態(tài)、環(huán)境產(chǎn)生的多尺度、全方位、多層次的影響[4-11]，已使其成為威脅全球可持續(xù)性發(fā)展的危險(xiǎn)因素之一。水循環(huán)作為人類—生態(tài)—環(huán)境的紐帶，預(yù)估其對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)，已成為各國(guó)科學(xué)家、公眾和決策者共同關(guān)心的課題。
在全球變暖背景下，中國(guó)的高溫、低溫、強(qiáng)降水、干旱等極端天氣氣候事件的頻率和強(qiáng)度存在不同的變化趨勢(shì)，并有區(qū)域差異[12-13]。在過去100年中，我國(guó)主要流域水文氣候要素發(fā)生了明顯的變化，主要表現(xiàn)為大部分地區(qū)氣溫顯著升高，近50 年?yáng)|部季風(fēng)區(qū)域降水存在“南澇北旱”的趨勢(shì)變化[14-17]，北方多數(shù)外流河流域徑流減少，加劇了北方水資源的供需矛盾和南方防洪抗災(zāi)的壓力[18-20]；全國(guó)大部分地區(qū)潛在蒸發(fā)能力（水面蒸發(fā)）明顯下降[21-24]；未來的氣候變化可能對(duì)中國(guó)水資源產(chǎn)生較大影響[25-28]，北方部分江河徑流量可能減少、南方江河徑流量可能增加[29]，各流域年平均蒸發(fā)量可能增大[30]，旱澇等災(zāi)害的出現(xiàn)頻率可能增加，進(jìn)一步加劇水資源的脆弱性與供需矛盾[29]。
針對(duì)我國(guó)大江大河流域水循環(huán)及水資源格局變化以及南方洪澇災(zāi)害與北方水資源短缺等重大水問題，開展氣候變化背景下陸地水循環(huán)響應(yīng)機(jī)理研究，對(duì)于科學(xué)認(rèn)識(shí)全球氣候變化背景下我國(guó)陸地水循環(huán)時(shí)空演變規(guī)律，評(píng)估氣候變化對(duì)流域水循環(huán)的影響，具有重要科學(xué)意義與應(yīng)用價(jià)值。
本文選取長(zhǎng)江和黃河典型流域分別作為我國(guó)南方、北方流域的代表，采用秩打分法對(duì)IPCC提供的多種大氣環(huán)流模式（GCMs）進(jìn)行適應(yīng)性評(píng)估，并對(duì)篩選出的GCMs輸出結(jié)果進(jìn)行降尺度處理，分別構(gòu)建適合長(zhǎng)江流域和黃河流域的未來氣候變化情景，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)分布式水文模型，模擬研究區(qū)水循環(huán)要素的時(shí)空演變規(guī)律，評(píng)估流域水循環(huán)對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)。
1 GCM適應(yīng)性評(píng)估
1.1 評(píng)估方法
將GCMs輸出統(tǒng)計(jì)特征值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征值的擬合程度作為目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)分，進(jìn)而綜合評(píng)價(jià)氣候模式的整體表現(xiàn)。
以均值、變異系數(shù)（=標(biāo)準(zhǔn)差/均值）和歸一化的均方根誤差（NRMSE）表征GCMs輸出與實(shí)測(cè)變量均值和方差的吻合程度。NRMSE定義為均方根誤差與相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差的比值。
以時(shí)間序列（多年平均月序列）的Pearson相關(guān)系數(shù)和空間序列（各個(gè)站點(diǎn)氣候要素均值）的Pearson相關(guān)系數(shù)表征GCMs模擬值與實(shí)測(cè)值之間的吻合程度，可以分別用于評(píng)估模式模擬變量的年內(nèi)變化能力和空間擬合程度。
利用Mann-Kendall方法檢測(cè)各個(gè)變量的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)（MK Zc）及其變化幅度（MK Slope），如果GCM輸出變量的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)（MK Zc）與實(shí)測(cè)值一致的區(qū)域沒有達(dá)到95%，則趨勢(shì)變化幅度（MK Slope）不參與評(píng)分。
利用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）反映變量時(shí)空綜合變異的特點(diǎn)，前期分析得知近20個(gè)變量的EOF第一和第二特征向量可以解釋其絕大部分的方差，因此，選用前兩個(gè)EOF的特征向量進(jìn)行秩評(píng)分。
利用概率密度函數(shù)的兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量BS（Brier score）和Sscore（Skill score）來評(píng)價(jià)GCMs對(duì)概率密度函數(shù)的模擬效果，BS是概率預(yù)測(cè)的均方差，Sscore用以描述模擬概率分布與實(shí)測(cè)值的重疊程度。
以上包括了均值、變異系數(shù)、NRMSE、時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)、空間序列相關(guān)系數(shù)、趨勢(shì)分析秩統(tǒng)計(jì)量、趨勢(shì)分析變化幅度、EOF第一特征向量、EOF第二特征向量、BS和Sscore共11個(gè)統(tǒng)計(jì)量，每個(gè)統(tǒng)計(jì)量的表現(xiàn)均作為目標(biāo)函數(shù)之一。對(duì)每個(gè)目標(biāo)函數(shù)分別進(jìn)行秩評(píng)分，根據(jù)GCMs表現(xiàn)的差異賦以0～10不同的值，計(jì)算公式如下：
其中，xi為模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的待評(píng)估統(tǒng)計(jì)量之間的相對(duì)誤差，誤差小則給的分?jǐn)?shù)也小。對(duì)于特定GCM輸出變量，最后總評(píng)分由所有統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)求平均值得到，模擬效果越好，評(píng)分越小。該評(píng)分結(jié)果代表了GCMs輸出結(jié)果與“實(shí)測(cè)”值之間的統(tǒng)計(jì)特征擬合程度，適用于不同GCMs之間的對(duì)比分析，并不代表某一GCM的實(shí)際模擬精度。
1.2數(shù)據(jù)
1）GCMs輸出數(shù)據(jù)
為盡可能多地納入全球不同國(guó)家的GCM，以及保證各GCM輸出數(shù)據(jù)的完整性和可靠度，本文選用了IPCC第四次評(píng)估報(bào)告推薦的GCMs（表1），要素包括500，700，850hPa等壓面的平均氣溫、相對(duì)濕度、緯向風(fēng)速、經(jīng)向風(fēng)速和位勢(shì)高度共15個(gè)氣象變量，以及氣溫和降水兩個(gè)地面氣候要素，時(shí)間尺度為月，所有數(shù)據(jù)均來自于IPCC數(shù)據(jù)中心，各GCM驅(qū)動(dòng)場(chǎng)等詳細(xì)信息可參見網(wǎng)站http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk。所有GCMs輸出數(shù)據(jù)統(tǒng)一插值到2.5°×2.5°的網(wǎng)格分辨率，數(shù)據(jù)序列為1960—1999/2000年。
2）ERA-40/NCEP再分析資料
選取ERA-40和NCEP再分析資料作為各等壓面氣象變量的“實(shí)際”值，用來評(píng)估GCMs輸出結(jié)果的適用性。
3）地面觀測(cè)資料
利用中國(guó)氣象局提供的地表月平均氣溫和月降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)（http://ncc.cma.gov.cn），重采樣成2.5°×2.5°網(wǎng)格分辨率，用來評(píng)估GCMs地面輸出成果。
1.3長(zhǎng)江流域評(píng)估結(jié)果
本研究選取的長(zhǎng)江流域GCM網(wǎng)格如圖1所示。綜合評(píng)價(jià)結(jié)果表明， FGOALS、ECHAM4、ECHAM5、HadCM3、HadGEM1和MRI在長(zhǎng)江流域的表現(xiàn)較其他氣候模式要好一些（圖2）。
表1 氣候模式簡(jiǎn)介Table 1 Introduction of GCMs
張?jiān)鲂诺萚31]在研究長(zhǎng)江流域水汽收支的時(shí)空變化與環(huán)流特征時(shí)指出，源自孟加拉灣的經(jīng)向水汽輸送對(duì)流域相對(duì)濕度起到重要影響，大氣緯向風(fēng)速和經(jīng)向風(fēng)速的模擬效果很大程度上影響流域內(nèi)相對(duì)濕度的時(shí)空分布。本研究中，相對(duì)濕度模擬較好的幾個(gè)GCM（ECHAM4.、FGOALS、HadCM3和HadGEM1）對(duì)緯向風(fēng)速和經(jīng)向風(fēng)速的模擬同樣都較好，這與上述得出的結(jié)論一致。而對(duì)氣溫模擬明顯要好于相對(duì)濕度等其他變量，多數(shù)研究也都表明GCM對(duì)氣溫的模擬較好。徐影等[32]指出，ECHAM4和HadCM2模式對(duì)中國(guó)地區(qū)氣候模擬最好，這兩種模式及其在其基礎(chǔ)上發(fā)展的模式在本研究中也都表現(xiàn)出良好的模擬能力。但Maxino等[33]評(píng)估澳大利亞Murray-Darling流域GCM適用性時(shí)，發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)氣候模式的氣溫模擬值較實(shí)測(cè)值偏大。曹穎等[34]評(píng)價(jià)黃河流域GCM時(shí)，氣溫模擬值均偏小。
圖1 長(zhǎng)江流域及選取網(wǎng)格圖Fig. 1 Location of the Yangtze River Basin and selected GCM grids
本文選取太湖流域作為典型區(qū)域開展氣候變化對(duì)長(zhǎng)江流域水循環(huán)的影響研究，并開展GCMs的適應(yīng)性評(píng)估。圖3為RS評(píng)分排序，評(píng)分分?jǐn)?shù)越低，表明模式模擬氣候的能力越強(qiáng)?？梢钥闯?，BCCR模式表現(xiàn)最好。因此，選取BCCR模式進(jìn)行氣候變化影響評(píng)估，其模擬的日尺度氣候數(shù)據(jù)是在A1B情景下輸出的，分為兩個(gè)部分：當(dāng)前時(shí)期1961—2000 年（20C3M情景）和未來時(shí)期（2046—2065年和2081—2100年）。該情景是一種在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與溫室氣體排放之間保持平衡的發(fā)展情景，較其他情景可能更為符合太湖流域未來水—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展規(guī)劃。
圖2 長(zhǎng)江流域GCMs綜合評(píng)分圖Fig. 2 Rank Score （RS） values of GCMs for the Yangtze River Basin
圖3 太湖流域GCMs綜合評(píng)分Fig. 3 RS values of GCMs for the Taihu Basin
1.4黃河流域評(píng)估結(jié)果
本文選用了覆蓋黃河流域的25個(gè)網(wǎng)格GCMs數(shù)據(jù)（圖4），并將所有氣候模式數(shù)據(jù)以線性插值的方法統(tǒng)一插值到2.5°×2.5°分辨率的網(wǎng)格上。綜合評(píng)估結(jié)果（圖5）表明，最好的10個(gè)氣候模式為MRI、HadGEM1、INM、CSIRO30、MIROC-M、 HadCM3、BCCR、GFDL20、CGCM47和GFDL21。
圖4 黃河流域及選取網(wǎng)格圖Fig. 4 Location of the Yellow River Basin and selected GCM grids
圖5 黃河流域GCMs綜合評(píng)分圖Fig. 5 RS values of GCMs for the Yellow River Basin
周曉霞等[35]在研究夏季亞洲季風(fēng)區(qū)的水汽輸送及其對(duì)中國(guó)降水的影響時(shí)指出，印度季風(fēng)帶來的緯向水汽輸送和經(jīng)向水汽輸送對(duì)流域相對(duì)濕度起到重要影響，大氣緯向風(fēng)速和經(jīng)向風(fēng)速的模擬效果很大程度上影響流域內(nèi)相對(duì)濕度的時(shí)空分布。本研究中，相對(duì)濕度模擬較好的幾個(gè)氣候模式（MRI、HadGEM1和GFDL20）等對(duì)緯向風(fēng)速和經(jīng)向風(fēng)速的模擬同樣都較好，這與上述結(jié)論是一致的。
為探討氣候變化影響研究中由多模式及不同情景造成的不確定性，綜合考慮各模式情景數(shù)據(jù)的一致性和完整性，本研究選取MRI、CSIRO30和INM三種在黃河流域表現(xiàn)最優(yōu)的模式輸出的A2和B1情景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比研究。
2 氣候變化對(duì)長(zhǎng)江典型流域水循環(huán)的影響
2.1未來氣候變化情景構(gòu)建
本文作者已針對(duì)太湖流域開展了統(tǒng)計(jì)降尺度模型對(duì)比分析研究[36]，即采用SDSM和ASD分別構(gòu)建太湖流域未來氣候變化情景，對(duì)比分析表明ASD對(duì)太湖流域未來氣候的模擬優(yōu)于SDSM。因此，本文采取ASD模型構(gòu)建的氣候變化情景開展研究。
ASD降尺度結(jié)果顯示，與未來氣溫的變化相比（圖6），未來降水的變化更為復(fù)雜。
2.2長(zhǎng)江典型流域水循環(huán)對(duì)氣候變化的響應(yīng)
1）分布式水文模型構(gòu)建
太湖流域地勢(shì)平坦、河網(wǎng)復(fù)雜、圩區(qū)眾多，沒有明確流域出口，并且基于掌握的90m DEM難以提取太湖流域河網(wǎng)，難以進(jìn)行全流域產(chǎn)匯流模擬，因此本研究選取基于網(wǎng)格的分布式 VIC-3L模型[37-42]，直接獲取太湖流域網(wǎng)格化徑流深。作者已成功構(gòu)建太湖流域VIC模型[43]，可供本研究開展氣候變化影響研究。
2）氣候變化影響定量評(píng)估
采用ASD模型生成的A1B情景下基準(zhǔn)期以及未來時(shí)期日降水、日最高氣溫和最低氣溫的氣象數(shù)據(jù)系列，通過泰森多邊形法插值到太湖流域5km×5km網(wǎng)格，從而建立氣候強(qiáng)迫數(shù)據(jù)；根據(jù)已建立的太湖流域VIC模型土壤和植被參數(shù)文件[43]，使VIC模型在太湖流域的1452個(gè)網(wǎng)格上連續(xù)運(yùn)行，獨(dú)立輸出每個(gè)網(wǎng)格不同時(shí)期的日徑流深數(shù)據(jù)系列。
太湖流域2046—2065年各網(wǎng)格相對(duì)基準(zhǔn)期的多年平均月徑流深變化的情況如圖7所示。由圖可見，太湖流域大部分地區(qū)未來時(shí)期年內(nèi)平均月徑流深呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，而各月的減少幅度不一。較基準(zhǔn)期流域徑流深減少幅度最大的地區(qū)是浙西區(qū)與杭嘉湖區(qū)；而其他地區(qū)相對(duì)較小，尤其是上海地區(qū)在多數(shù)月（1—4和9—12月）都呈現(xiàn)徑流深增加的趨勢(shì)。不過，浙西區(qū)在汛期呈現(xiàn)略微增加的趨勢(shì)。
圖6 ASD降尺度模型模擬太湖流域未來兩個(gè)時(shí)段的日最高氣溫（a—b）、日最低氣溫（c—d）和降水（e—f）及其變化情況（a、c、e為3個(gè)要素與實(shí)測(cè)值的對(duì)比，b、d、f為年內(nèi)各月要素相對(duì)基準(zhǔn)期的變化）Fig. 6 The ASD model simulated daily maximum air temperature （a-b）， minimum air temperature （c-d）， precipitation （e-f），and monthly changing patterns for the future two periods （a， c， e： comparisons between simulations and observations， b， d，f： monthly changes for two future periods comparing with that in the baseline period）
2081—2100年，太湖流域大部分地區(qū)未來時(shí)期年內(nèi)平均月徑流深呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，而各月的減少幅度不一（圖略）。較基準(zhǔn)期而言，浙西區(qū)的徑流深雖有減少的趨勢(shì)，不過相比2046—2065年，減少幅度有所減少。相比之下， 3—5月，流域內(nèi)徑流深減少幅度最大的是陽(yáng)澄淀區(qū)；而在冬季杭嘉湖區(qū)的徑流減少幅度較大；與前一時(shí)期相似的是上海地區(qū)在多數(shù)月（1—4和10—12月）都呈現(xiàn)徑流深增加的趨勢(shì)。
3 氣候變化對(duì)黃河典型流域水循環(huán)的影響
3.1未來氣候變化情景構(gòu)建
基于GCMs適應(yīng)性評(píng)估結(jié)果，本研究共選取A2和B1兩種情景下的三種GCM（MRI、CSIRO30、INM）輸出結(jié)果，數(shù)據(jù)按照2.5°×2.5°的網(wǎng)格進(jìn)行插值處理，模擬時(shí)段為基準(zhǔn)期1961—1990年、未來時(shí)期2046—2065年和2081—2100年。采用 SDSM模型進(jìn)行降尺度處理，選取12個(gè)日預(yù)報(bào)因子，覆蓋了黃河流域的25個(gè)網(wǎng)格。觀測(cè)數(shù)據(jù)包含1961—2000年間黃河流域79個(gè)測(cè)站的日降水量、平均氣溫、最高及最低氣溫的日觀測(cè)值。
圖7 研究區(qū)A1B情景下2046—2065年多年平均月徑流深變化的空間分布Fig. 7 Spatial distribution of monthly runoff changes under A1B scenario for 2046-2065
圖8顯示了三種GCMs在不同情景（A2、B1）和未來時(shí)期共六種情形下月最高氣溫、月最低氣溫的模擬結(jié)果。可以看出，月最高、最低氣溫在六種情形下的大部分月份里，都顯示出增長(zhǎng)趨勢(shì)。
不同情景下，降水量的變化差異較大（圖9）?？偟膩碚f，CSIRO30模擬的降水量減少幅度是三種模式中最小的，月變化降低不到25%。MRI模擬的降水量變化在三個(gè)模式中增幅最大。
3.2黃河典型流域水循環(huán)對(duì)氣候變化的響應(yīng)
1）分布式水文模型構(gòu)建
本研究選取黃河上游流域（圖10）作為典型區(qū)開展氣候變化對(duì)黃流域水循環(huán)影響研究。
黃河上游流域地勢(shì)起伏明顯，河網(wǎng)較易提取，流域出口水文站數(shù)據(jù)豐富，因此選用SWAT模型[44-45]進(jìn)行分布式模擬，生成流域出口流量過程。采用模型自帶敏感性分析模塊對(duì)SWAT模型進(jìn)行了參數(shù)敏感性分析，然后基于此對(duì)參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證。以1971—1985年為率定期對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行率定，1986—2000年為模型驗(yàn)證期對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。
蘭州水文站在率定期和驗(yàn)證期的徑流模擬值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比如圖11，總體來說，模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)較為令人滿意。率定期納西效率系數(shù)為0.667，確定性系數(shù)為0.773；驗(yàn)證期納西效率系數(shù)為0.626，確定性系數(shù)為0.709。因此，模型較好模擬了流域內(nèi)的水量平衡。
圖8 不同情景（A2、B1）月最高氣溫（a，b）、月最低氣溫（c，d）的模擬結(jié)果Fig. 8 Simulated monthly maximum （a， b） /minimum （c， d） air temperature under A2 and B1 scenarios
圖9 三種GCMs（a—b：CSIRO30 ，c—d：INM，e—f：MRI）在不同情景（a，c，e：A2情景，b，d，f：B1情景）的降水量模擬值Fig. 9 Simulated monthly precipitation from three different GCMs （a-b： CSIRO30， c-d： INM， e-f： MRI） under two different scenarios （a， c， e： A2 scenario， b， d， f： B1 scenario）
圖10 黃河上游位置圖Fig. 10 Location of the Upper Yellow River Basin
圖11 蘭州水文站月徑流實(shí)測(cè)值與模擬值擬合曲線（a為率定期；b為驗(yàn)證期）Fig. 11 Comparison of monthly discharge between observed and simulated values at the Lanzhou hydrological station （a： calibration period， b： validation period）
圖12 CSIRO模擬的流域各子流域多年平均徑流深在2046—2065年（a，b）和2081—2100年（c，d）較基準(zhǔn)期變化的空間分布Fig. 12 The CSIRO outputs： changes of averaged annual runoff for 2046-2065 （a， b） and 2081-2100 （c， d） compared with those in the baseline period
2）黃河上游流域徑流量對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)
圖12—14分別給出了三個(gè)氣候模式降尺度情景下各子流域多年平均徑流深在2046—2065年和2081—2100年兩個(gè)時(shí)期內(nèi)較基準(zhǔn)期變化的空間分布。
CSIRO模式相關(guān)組合情景下流域徑流深的變化幅度在-35.8～43mm，其中流域大多數(shù)地區(qū)的徑流深的變化量在-5～-20mm。整體來看，流域徑流量在不同組合情景下的變化趨勢(shì)較為一致，流域內(nèi)大部分子流域徑流量呈減少趨勢(shì)。還可以看出，兩個(gè)時(shí)期徑流深的變化較為相似；對(duì)不同情景而言，A2情景下流域徑流深呈現(xiàn)減少趨勢(shì)的面積要大于B1情景?？偟膩碇v，CSIRO氣候模式降尺度情景下，流域徑流深在大部分子流域呈減少趨勢(shì)；B1排放情景下，流域徑流深呈減少趨勢(shì)的子流域面積明顯少于A2情景。
INM模式相關(guān)組合情景下流域徑流深的變化幅度在-33.9～61mm，大部分子流域徑流深變化幅度為負(fù)值，說明流域大部分子流域徑流深呈減少趨勢(shì)。流域徑流深在不同組合情景下的變化趨勢(shì)較為一致，即都表現(xiàn)為流域南部子流域內(nèi)徑流深呈減少趨勢(shì)，減少幅度大于20mm，而北部子流域徑流深則較基準(zhǔn)期有增有減。
MRI模式相關(guān)組合情景下流域徑流深的變化幅度在-32.9～69mm，其中流域內(nèi)有將超過一半流域面積的平均徑流深都呈減少趨勢(shì)。在2046—2065年，A2情景呈增加趨勢(shì)的子流域面積大于B1情景，且A2情景下減少幅度在16～20mm的流域面積大于B1情景；在2081—2100年，B1情景呈增加趨勢(shì)的子流域面積大于A2情景，且B1情景下減少幅度在16～20mm的流域面積大于A2情景?？偟膩碚f，MRI模式降尺度情景下流域超過一半面積的徑流深都呈減少趨勢(shì)。
圖13 INM模擬的流域各子流域多年平均徑流深在2046—2065年（a，b）和2081—2100年（c，d）較基準(zhǔn)期變化的空間分布Fig. 13 The INM outputs： changes of averaged annual runoff for 2046-2065 （a， b） and 2081-2100 （c， d） compared with those in the baseline period
圖14 MRI模擬的流域各子流域多年平均徑流深在2046—2065年（a，b）和2081—2100年（c，d）較基準(zhǔn)期變化的空間分布Fig. 14 The MRI outputs： changes of averaged annual runoff for 2046-2065 （a， b） and 2081-2100 （c， d） compared with those in the baseline period
4 結(jié)論
水循環(huán)作為氣候系統(tǒng)的重要組成部分，其對(duì)氣候變化的反應(yīng)尤為敏感。探討氣候變化對(duì)流域水循環(huán)和水資源的影響，已經(jīng)成為研究工作的熱點(diǎn)[46]。本研究以長(zhǎng)江和黃河典型流域?yàn)檠芯繉?duì)象，通過對(duì)全球氣候模式的適應(yīng)性評(píng)估以及降尺度處理，全球氣候模式與流域水文模型的耦合，定量探討了氣候變化對(duì)流域水循環(huán)的影響。結(jié)論如下：
1）黃河流域表現(xiàn)最好的3個(gè)氣候模式為MRI、HadGEM1和INM；長(zhǎng)江流域FGOALS、ECHAM4、ECHAM5的表現(xiàn)最好，進(jìn)一步表明我國(guó)南北區(qū)域氣候變化影響差異顯著。
2）利用VIC模型，對(duì)長(zhǎng)江下游太湖流域水文過程進(jìn)行模擬，發(fā)現(xiàn)2046—2065年較基準(zhǔn)期徑流深減少幅度最大的地區(qū)是浙西區(qū)與杭嘉湖區(qū)；浙西區(qū)在汛期呈現(xiàn)略微增加的趨勢(shì)。2081—2100年較基準(zhǔn)期而言，浙西區(qū)的徑流深雖有減少的趨勢(shì)，不過相比2046—2065年減少幅度有所緩解。
3）SWAT模型在黃河上游流域應(yīng)用得到了相對(duì)滿意結(jié)果。A2和B1情景下，黃河上游流域未來徑流量整體呈減少趨勢(shì)，且2081—2100年的減少幅度較2046—2065年大。不同氣候變化組合情景下，黃河上游流域徑流量的空間變化表現(xiàn)出了一定的一致性，流域大部分區(qū)域徑流深呈減少趨勢(shì)，且在紅原、久治、若爾蓋地區(qū)減少幅度最大。
鑒于氣候變化以及流域自身水文循環(huán)的復(fù)雜性和不確定性，未來工作應(yīng)結(jié)合AR5最新研究成果，圍繞以下幾方面開展氣候變化影響研究：1）開展陸地水循環(huán)多要素時(shí)空變化的檢測(cè)與歸因研究，揭示氣候變化下水循環(huán)的響應(yīng)機(jī)理；2）研發(fā)未來水文情景變化的概率預(yù)估理論與方法，定量分析氣候變化對(duì)水資源影響的不確定性以及水資源風(fēng)險(xiǎn)管理與決策問題；3）發(fā)展新一代大尺度分布式陸地水循環(huán)模擬系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)陸—?dú)怆p向耦合，揭示氣候變化、人類活動(dòng)與水文循環(huán)相互作用的機(jī)理；4）提出氣候變化影響下水資源脆弱性評(píng)估理論與方法，為應(yīng)對(duì)氣候變化的適應(yīng)性對(duì)策制定奠定基礎(chǔ)。
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Impact of Climate Change on Hydrological Cycle: Case Studies in the Yangtze River and Yellow River Basins
Xu Zongxue1, Liu Liu2
（1 College of Water Sciences， Beijing Normal University， Joint Center for Global Change Studies （JCGCS）， Beijing 100875 2 College of Water Resources and Civil Engineering， China Agricultural University， Center for Agricultural Water Research in China， Beijing 100083）
Based upon adaptive assessment of different GCMs recommended by IPCC, the future climate change scenarios were generated by using SDSM and ASD, respectively, and were used to drive the distributed hydrological model VIC and SWAT. The VIC was applied for simulating hydrological processes in the Taihu basin, which is selected as the typical watershed of the Yangtze River basin. The SWAT model was run for simulatimg hydrology in the upper reaches of the Yellow River basin. Then, the impact of climate change on hydrological cycle was quantitatively investigated. Results show that the methods adopted in this study for GCMs adaptive assessment and downscaling could reduce uncertainties effectively. It was detected that a decreasing trend in the upper reaches of the Yellow River basin； a slightly decreasing trend in the lower reaches， of the Yangtze River Basin，but with a significant increasing trend in the southeast of the Taihu basin during flood seasons for the future periods （2046-2065 and 2081-2100), comparing with the runoff in the baseline period (1961-1990). These results are of greatly significance for adapting climate change in different river basins for the future.
climate change, hydrological cycle, downscaling, hydrological model, General Circulation Model (GCM)
10.3969/j.issn.2095-1973.2016.03.017
2015年8月10日；
2016 年4月1日
徐宗學(xué)（1962—），Email: zxxu@bnu.edu.cn
資助信息： 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（2010CB428402）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51509247）；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金（20130008120005）
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徐宗學(xué)劉瀏
（1 北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院，全球變化研究協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100875；2 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，中國(guó)農(nóng)業(yè)水問題研究中心，北京 100083）
氣候變化影響下的流域水循環(huán)：以長(zhǎng)江和黃河典型流域?yàn)槔?/p>
徐宗學(xué)1劉瀏2
（1 北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院，全球變化研究協(xié)同創(chuàng)新中心，北京 100875；2 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，中國(guó)農(nóng)業(yè)水問題研究中心，北京 100083）
在對(duì)IPCC提供的多種大氣環(huán)流模式（GCMs）適用性評(píng)估的基礎(chǔ)上，采用SDSM和ASD統(tǒng)計(jì)降尺度模型生成未來氣候變化情景，驅(qū)動(dòng)分布式水文模型VIC和SWAT，分別對(duì)長(zhǎng)江和黃河典型流域進(jìn)行分布式水文模擬，定量探討氣候變化對(duì)流域水循環(huán)的影響。結(jié)果表明，適應(yīng)性評(píng)估可以有效降低GCMs選擇的不確定性，統(tǒng)計(jì)降尺度方法能夠明顯改善全球氣候模式降水和氣溫輸出結(jié)果。與基準(zhǔn)期（1961—1990年）相比，未來時(shí)期（2046—2065年和2081—2100年）長(zhǎng)江下游太湖流域徑流量呈現(xiàn)微弱減少趨勢(shì)，但汛期東南部徑流量增加顯著，而黃河上游流域徑流量則呈下降趨勢(shì)。研究結(jié)果可為開展我國(guó)各大流域適應(yīng)氣候變化研究提供一定的參考依據(jù)。
氣候變化，水循環(huán)，降尺度，水文模型，大氣環(huán)流模式
0 引言
政府間氣候變化委員會(huì)（IPCC）第五次評(píng)估報(bào)告[1]指出：全球氣候變化已是不爭(zhēng)的事實(shí)，將對(duì)全球和區(qū)域水資源安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。我國(guó)氣候變化趨勢(shì)與全球基本一致[2-3]。氣候變化對(duì)人類、生態(tài)、環(huán)境產(chǎn)生的多尺度、全方位、多層次的影響[4-11]，已使其成為威脅全球可持續(xù)性發(fā)展的危險(xiǎn)因素之一。水循環(huán)作為人類—生態(tài)—環(huán)境的紐帶，預(yù)估其對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)，已成為各國(guó)科學(xué)家、公眾和決策者共同關(guān)心的課題。
在全球變暖背景下，中國(guó)的高溫、低溫、強(qiáng)降水、干旱等極端天氣氣候事件的頻率和強(qiáng)度存在不同的變化趨勢(shì)，并有區(qū)域差異[12-13]。在過去100年中，我國(guó)主要流域水文氣候要素發(fā)生了明顯的變化，主要表現(xiàn)為大部分地區(qū)氣溫顯著升高，近50 年?yáng)|部季風(fēng)區(qū)域降水存在“南澇北旱”的趨勢(shì)變化[14-17]，北方多數(shù)外流河流域徑流減少，加劇了北方水資源的供需矛盾和南方防洪抗災(zāi)的壓力[18-20]；全國(guó)大部分地區(qū)潛在蒸發(fā)能力（水面蒸發(fā)）明顯下降[21-24]；未來的氣候變化可能對(duì)中國(guó)水資源產(chǎn)生較大影響[25-28]，北方部分江河徑流量可能減少、南方江河徑流量可能增加[29]，各流域年平均蒸發(fā)量可能增大[30]，旱澇等災(zāi)害的出現(xiàn)頻率可能增加，進(jìn)一步加劇水資源的脆弱性與供需矛盾[29]。
針對(duì)我國(guó)大江大河流域水循環(huán)及水資源格局變化以及南方洪澇災(zāi)害與北方水資源短缺等重大水問題，開展氣候變化背景下陸地水循環(huán)響應(yīng)機(jī)理研究，對(duì)于科學(xué)認(rèn)識(shí)全球氣候變化背景下我國(guó)陸地水循環(huán)時(shí)空演變規(guī)律，評(píng)估氣候變化對(duì)流域水循環(huán)的影響，具有重要科學(xué)意義與應(yīng)用價(jià)值。
本文選取長(zhǎng)江和黃河典型流域分別作為我國(guó)南方、北方流域的代表，采用秩打分法對(duì)IPCC提供的多種大氣環(huán)流模式（GCMs）進(jìn)行適應(yīng)性評(píng)估，并對(duì)篩選出的GCMs輸出結(jié)果進(jìn)行降尺度處理，分別構(gòu)建適合長(zhǎng)江流域和黃河流域的未來氣候變化情景，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)分布式水文模型，模擬研究區(qū)水循環(huán)要素的時(shí)空演變規(guī)律，評(píng)估流域水循環(huán)對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)。
1 GCM適應(yīng)性評(píng)估
1.1 評(píng)估方法
將GCMs輸出統(tǒng)計(jì)特征值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征值的擬合程度作為目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)各個(gè)目標(biāo)函數(shù)的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)分，進(jìn)而綜合評(píng)價(jià)氣候模式的整體表現(xiàn)。
以均值、變異系數(shù)（=標(biāo)準(zhǔn)差/均值）和歸一化的均方根誤差（NRMSE）表征GCMs輸出與實(shí)測(cè)變量均值和方差的吻合程度。NRMSE定義為均方根誤差與相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差的比值。
以時(shí)間序列（多年平均月序列）的Pearson相關(guān)系數(shù)和空間序列（各個(gè)站點(diǎn)氣候要素均值）的Pearson相關(guān)系數(shù)表征GCMs模擬值與實(shí)測(cè)值之間的吻合程度，可以分別用于評(píng)估模式模擬變量的年內(nèi)變化能力和空間擬合程度。
利用Mann-Kendall方法檢測(cè)各個(gè)變量的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)（MK Zc）及其變化幅度（MK Slope），如果GCM輸出變量的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)（MK Zc）與實(shí)測(cè)值一致的區(qū)域沒有達(dá)到95%，則趨勢(shì)變化幅度（MK Slope）不參與評(píng)分。
利用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)（EOF）反映變量時(shí)空綜合變異的特點(diǎn)，前期分析得知近20個(gè)變量的EOF第一和第二特征向量可以解釋其絕大部分的方差，因此，選用前兩個(gè)EOF的特征向量進(jìn)行秩評(píng)分。
利用概率密度函數(shù)的兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量BS（Brier score）和Sscore（Skill score）來評(píng)價(jià)GCMs對(duì)概率密度函數(shù)的模擬效果，BS是概率預(yù)測(cè)的均方差，Sscore用以描述模擬概率分布與實(shí)測(cè)值的重疊程度。
以上包括了均值、變異系數(shù)、NRMSE、時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)、空間序列相關(guān)系數(shù)、趨勢(shì)分析秩統(tǒng)計(jì)量、趨勢(shì)分析變化幅度、EOF第一特征向量、EOF第二特征向量、BS和Sscore共11個(gè)統(tǒng)計(jì)量，每個(gè)統(tǒng)計(jì)量的表現(xiàn)均作為目標(biāo)函數(shù)之一。對(duì)每個(gè)目標(biāo)函數(shù)分別進(jìn)行秩評(píng)分，根據(jù)GCMs表現(xiàn)的差異賦以0～10不同的值，計(jì)算公式如下：
其中，xi為模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的待評(píng)估統(tǒng)計(jì)量之間的相對(duì)誤差，誤差小則給的分?jǐn)?shù)也小。對(duì)于特定GCM輸出變量，最后總評(píng)分由所有統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)求平均值得到，模擬效果越好，評(píng)分越小。該評(píng)分結(jié)果代表了GCMs輸出結(jié)果與“實(shí)測(cè)”值之間的統(tǒng)計(jì)特征擬合程度，適用于不同GCMs之間的對(duì)比分析，并不代表某一GCM的實(shí)際模擬精度。
1.2數(shù)據(jù)
1）GCMs輸出數(shù)據(jù)
為盡可能多地納入全球不同國(guó)家的GCM，以及保證各GCM輸出數(shù)據(jù)的完整性和可靠度，本文選用了IPCC第四次評(píng)估報(bào)告推薦的GCMs（表1），要素包括500，700，850hPa等壓面的平均氣溫、相對(duì)濕度、緯向風(fēng)速、經(jīng)向風(fēng)速和位勢(shì)高度共15個(gè)氣象變量，以及氣溫和降水兩個(gè)地面氣候要素，時(shí)間尺度為月，所有數(shù)據(jù)均來自于IPCC數(shù)據(jù)中心，各GCM驅(qū)動(dòng)場(chǎng)等詳細(xì)信息可參見網(wǎng)站http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk。所有GCMs輸出數(shù)據(jù)統(tǒng)一插值到2.5°×2.5°的網(wǎng)格分辨率，數(shù)據(jù)序列為1960—1999/2000年。
2）ERA-40/NCEP再分析資料
選取ERA-40和NCEP再分析資料作為各等壓面氣象變量的“實(shí)際”值，用來評(píng)估GCMs輸出結(jié)果的適用性。
3）地面觀測(cè)資料
利用中國(guó)氣象局提供的地表月平均氣溫和月降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)（http://ncc.cma.gov.cn），重采樣成2.5°×2.5°網(wǎng)格分辨率，用來評(píng)估GCMs地面輸出成果。
1.3長(zhǎng)江流域評(píng)估結(jié)果
本研究選取的長(zhǎng)江流域GCM網(wǎng)格如圖1所示。綜合評(píng)價(jià)結(jié)果表明， FGOALS、ECHAM4、ECHAM5、HadCM3、HadGEM1和MRI在長(zhǎng)江流域的表現(xiàn)較其他氣候模式要好一些（圖2）。
表1 氣候模式簡(jiǎn)介Table 1 Introduction of GCMs
張?jiān)鲂诺萚31]在研究長(zhǎng)江流域水汽收支的時(shí)空變化與環(huán)流特征時(shí)指出，源自孟加拉灣的經(jīng)向水汽輸送對(duì)流域相對(duì)濕度起到重要影響，大氣緯向風(fēng)速和經(jīng)向風(fēng)速的模擬效果很大程度上影響流域內(nèi)相對(duì)濕度的時(shí)空分布。本研究中，相對(duì)濕度模擬較好的幾個(gè)GCM（ECHAM4.、FGOALS、HadCM3和HadGEM1）對(duì)緯向風(fēng)速和經(jīng)向風(fēng)速的模擬同樣都較好，這與上述得出的結(jié)論一致。而對(duì)氣溫模擬明顯要好于相對(duì)濕度等其他變量，多數(shù)研究也都表明GCM對(duì)氣溫的模擬較好。徐影等[32]指出，ECHAM4和HadCM2模式對(duì)中國(guó)地區(qū)氣候模擬最好，這兩種模式及其在其基礎(chǔ)上發(fā)展的模式在本研究中也都表現(xiàn)出良好的模擬能力。但Maxino等[33]評(píng)估澳大利亞Murray-Darling流域GCM適用性時(shí)，發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)氣候模式的氣溫模擬值較實(shí)測(cè)值偏大。曹穎等[34]評(píng)價(jià)黃河流域GCM時(shí)，氣溫模擬值均偏小。
圖1 長(zhǎng)江流域及選取網(wǎng)格圖Fig. 1 Location of the Yangtze River Basin and selected GCM grids
本文選取太湖流域作為典型區(qū)域開展氣候變化對(duì)長(zhǎng)江流域水循環(huán)的影響研究，并開展GCMs的適應(yīng)性評(píng)估。圖3為RS評(píng)分排序，評(píng)分分?jǐn)?shù)越低，表明模式模擬氣候的能力越強(qiáng)?？梢钥闯?，BCCR模式表現(xiàn)最好。因此，選取BCCR模式進(jìn)行氣候變化影響評(píng)估，其模擬的日尺度氣候數(shù)據(jù)是在A1B情景下輸出的，分為兩個(gè)部分：當(dāng)前時(shí)期1961—2000 年（20C3M情景）和未來時(shí)期（2046—2065年和2081—2100年）。該情景是一種在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與溫室氣體排放之間保持平衡的發(fā)展情景，較其他情景可能更為符合太湖流域未來水—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展規(guī)劃。
圖2 長(zhǎng)江流域GCMs綜合評(píng)分圖Fig. 2 Rank Score （RS） values of GCMs for the Yangtze River Basin
圖3 太湖流域GCMs綜合評(píng)分Fig. 3 RS values of GCMs for the Taihu Basin
1.4黃河流域評(píng)估結(jié)果
本文選用了覆蓋黃河流域的25個(gè)網(wǎng)格GCMs數(shù)據(jù)（圖4），并將所有氣候模式數(shù)據(jù)以線性插值的方法統(tǒng)一插值到2.5°×2.5°分辨率的網(wǎng)格上。綜合評(píng)估結(jié)果（圖5）表明，最好的10個(gè)氣候模式為MRI、HadGEM1、INM、CSIRO30、MIROC-M、 HadCM3、BCCR、GFDL20、CGCM47和GFDL21。
圖4 黃河流域及選取網(wǎng)格圖Fig. 4 Location of the Yellow River Basin and selected GCM grids
圖5 黃河流域GCMs綜合評(píng)分圖Fig. 5 RS values of GCMs for the Yellow River Basin
周曉霞等[35]在研究夏季亞洲季風(fēng)區(qū)的水汽輸送及其對(duì)中國(guó)降水的影響時(shí)指出，印度季風(fēng)帶來的緯向水汽輸送和經(jīng)向水汽輸送對(duì)流域相對(duì)濕度起到重要影響，大氣緯向風(fēng)速和經(jīng)向風(fēng)速的模擬效果很大程度上影響流域內(nèi)相對(duì)濕度的時(shí)空分布。本研究中，相對(duì)濕度模擬較好的幾個(gè)氣候模式（MRI、HadGEM1和GFDL20）等對(duì)緯向風(fēng)速和經(jīng)向風(fēng)速的模擬同樣都較好，這與上述結(jié)論是一致的。
為探討氣候變化影響研究中由多模式及不同情景造成的不確定性，綜合考慮各模式情景數(shù)據(jù)的一致性和完整性，本研究選取MRI、CSIRO30和INM三種在黃河流域表現(xiàn)最優(yōu)的模式輸出的A2和B1情景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比研究。
2 氣候變化對(duì)長(zhǎng)江典型流域水循環(huán)的影響
2.1未來氣候變化情景構(gòu)建
本文作者已針對(duì)太湖流域開展了統(tǒng)計(jì)降尺度模型對(duì)比分析研究[36]，即采用SDSM和ASD分別構(gòu)建太湖流域未來氣候變化情景，對(duì)比分析表明ASD對(duì)太湖流域未來氣候的模擬優(yōu)于SDSM。因此，本文采取ASD模型構(gòu)建的氣候變化情景開展研究。
ASD降尺度結(jié)果顯示，與未來氣溫的變化相比（圖6），未來降水的變化更為復(fù)雜。
2.2長(zhǎng)江典型流域水循環(huán)對(duì)氣候變化的響應(yīng)
1）分布式水文模型構(gòu)建
太湖流域地勢(shì)平坦、河網(wǎng)復(fù)雜、圩區(qū)眾多，沒有明確流域出口，并且基于掌握的90m DEM難以提取太湖流域河網(wǎng)，難以進(jìn)行全流域產(chǎn)匯流模擬，因此本研究選取基于網(wǎng)格的分布式 VIC-3L模型[37-42]，直接獲取太湖流域網(wǎng)格化徑流深。作者已成功構(gòu)建太湖流域VIC模型[43]，可供本研究開展氣候變化影響研究。
2）氣候變化影響定量評(píng)估
采用ASD模型生成的A1B情景下基準(zhǔn)期以及未來時(shí)期日降水、日最高氣溫和最低氣溫的氣象數(shù)據(jù)系列，通過泰森多邊形法插值到太湖流域5km×5km網(wǎng)格，從而建立氣候強(qiáng)迫數(shù)據(jù)；根據(jù)已建立的太湖流域VIC模型土壤和植被參數(shù)文件[43]，使VIC模型在太湖流域的1452個(gè)網(wǎng)格上連續(xù)運(yùn)行，獨(dú)立輸出每個(gè)網(wǎng)格不同時(shí)期的日徑流深數(shù)據(jù)系列。
太湖流域2046—2065年各網(wǎng)格相對(duì)基準(zhǔn)期的多年平均月徑流深變化的情況如圖7所示。由圖可見，太湖流域大部分地區(qū)未來時(shí)期年內(nèi)平均月徑流深呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，而各月的減少幅度不一。較基準(zhǔn)期流域徑流深減少幅度最大的地區(qū)是浙西區(qū)與杭嘉湖區(qū)；而其他地區(qū)相對(duì)較小，尤其是上海地區(qū)在多數(shù)月（1—4和9—12月）都呈現(xiàn)徑流深增加的趨勢(shì)。不過，浙西區(qū)在汛期呈現(xiàn)略微增加的趨勢(shì)。
圖6 ASD降尺度模型模擬太湖流域未來兩個(gè)時(shí)段的日最高氣溫（a—b）、日最低氣溫（c—d）和降水（e—f）及其變化情況（a、c、e為3個(gè)要素與實(shí)測(cè)值的對(duì)比，b、d、f為年內(nèi)各月要素相對(duì)基準(zhǔn)期的變化）Fig. 6 The ASD model simulated daily maximum air temperature （a-b）， minimum air temperature （c-d）， precipitation （e-f），and monthly changing patterns for the future two periods （a， c， e： comparisons between simulations and observations， b， d，f： monthly changes for two future periods comparing with that in the baseline period）
2081—2100年，太湖流域大部分地區(qū)未來時(shí)期年內(nèi)平均月徑流深呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，而各月的減少幅度不一（圖略）。較基準(zhǔn)期而言，浙西區(qū)的徑流深雖有減少的趨勢(shì)，不過相比2046—2065年，減少幅度有所減少。相比之下， 3—5月，流域內(nèi)徑流深減少幅度最大的是陽(yáng)澄淀區(qū)；而在冬季杭嘉湖區(qū)的徑流減少幅度較大；與前一時(shí)期相似的是上海地區(qū)在多數(shù)月（1—4和10—12月）都呈現(xiàn)徑流深增加的趨勢(shì)。
3 氣候變化對(duì)黃河典型流域水循環(huán)的影響
3.1未來氣候變化情景構(gòu)建
基于GCMs適應(yīng)性評(píng)估結(jié)果，本研究共選取A2和B1兩種情景下的三種GCM（MRI、CSIRO30、INM）輸出結(jié)果，數(shù)據(jù)按照2.5°×2.5°的網(wǎng)格進(jìn)行插值處理，模擬時(shí)段為基準(zhǔn)期1961—1990年、未來時(shí)期2046—2065年和2081—2100年。采用 SDSM模型進(jìn)行降尺度處理，選取12個(gè)日預(yù)報(bào)因子，覆蓋了黃河流域的25個(gè)網(wǎng)格。觀測(cè)數(shù)據(jù)包含1961—2000年間黃河流域79個(gè)測(cè)站的日降水量、平均氣溫、最高及最低氣溫的日觀測(cè)值。
圖7 研究區(qū)A1B情景下2046—2065年多年平均月徑流深變化的空間分布Fig. 7 Spatial distribution of monthly runoff changes under A1B scenario for 2046-2065
圖8顯示了三種GCMs在不同情景（A2、B1）和未來時(shí)期共六種情形下月最高氣溫、月最低氣溫的模擬結(jié)果。可以看出，月最高、最低氣溫在六種情形下的大部分月份里，都顯示出增長(zhǎng)趨勢(shì)。
不同情景下，降水量的變化差異較大（圖9）?？偟膩碚f，CSIRO30模擬的降水量減少幅度是三種模式中最小的，月變化降低不到25%。MRI模擬的降水量變化在三個(gè)模式中增幅最大。
3.2黃河典型流域水循環(huán)對(duì)氣候變化的響應(yīng)
1）分布式水文模型構(gòu)建
本研究選取黃河上游流域（圖10）作為典型區(qū)開展氣候變化對(duì)黃流域水循環(huán)影響研究。
黃河上游流域地勢(shì)起伏明顯，河網(wǎng)較易提取，流域出口水文站數(shù)據(jù)豐富，因此選用SWAT模型[44-45]進(jìn)行分布式模擬，生成流域出口流量過程。采用模型自帶敏感性分析模塊對(duì)SWAT模型進(jìn)行了參數(shù)敏感性分析，然后基于此對(duì)參數(shù)進(jìn)行率定和驗(yàn)證。以1971—1985年為率定期對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行率定，1986—2000年為模型驗(yàn)證期對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。
蘭州水文站在率定期和驗(yàn)證期的徑流模擬值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比如圖11，總體來說，模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)較為令人滿意。率定期納西效率系數(shù)為0.667，確定性系數(shù)為0.773；驗(yàn)證期納西效率系數(shù)為0.626，確定性系數(shù)為0.709。因此，模型較好模擬了流域內(nèi)的水量平衡。
圖8 不同情景（A2、B1）月最高氣溫（a，b）、月最低氣溫（c，d）的模擬結(jié)果Fig. 8 Simulated monthly maximum （a， b） /minimum （c， d） air temperature under A2 and B1 scenarios
圖9 三種GCMs（a—b：CSIRO30 ，c—d：INM，e—f：MRI）在不同情景（a，c，e：A2情景，b，d，f：B1情景）的降水量模擬值Fig. 9 Simulated monthly precipitation from three different GCMs （a-b： CSIRO30， c-d： INM， e-f： MRI） under two different scenarios （a， c， e： A2 scenario， b， d， f： B1 scenario）
圖10 黃河上游位置圖Fig. 10 Location of the Upper Yellow River Basin
圖11 蘭州水文站月徑流實(shí)測(cè)值與模擬值擬合曲線（a為率定期；b為驗(yàn)證期）Fig. 11 Comparison of monthly discharge between observed and simulated values at the Lanzhou hydrological station （a： calibration period， b： validation period）
圖12 CSIRO模擬的流域各子流域多年平均徑流深在2046—2065年（a，b）和2081—2100年（c，d）較基準(zhǔn)期變化的空間分布Fig. 12 The CSIRO outputs： changes of averaged annual runoff for 2046-2065 （a， b） and 2081-2100 （c， d） compared with those in the baseline period
2）黃河上游流域徑流量對(duì)未來氣候變化的響應(yīng)
圖12—14分別給出了三個(gè)氣候模式降尺度情景下各子流域多年平均徑流深在2046—2065年和2081—2100年兩個(gè)時(shí)期內(nèi)較基準(zhǔn)期變化的空間分布。
CSIRO模式相關(guān)組合情景下流域徑流深的變化幅度在-35.8～43mm，其中流域大多數(shù)地區(qū)的徑流深的變化量在-5～-20mm。整體來看，流域徑流量在不同組合情景下的變化趨勢(shì)較為一致，流域內(nèi)大部分子流域徑流量呈減少趨勢(shì)。還可以看出，兩個(gè)時(shí)期徑流深的變化較為相似；對(duì)不同情景而言，A2情景下流域徑流深呈現(xiàn)減少趨勢(shì)的面積要大于B1情景?？偟膩碇v，CSIRO氣候模式降尺度情景下，流域徑流深在大部分子流域呈減少趨勢(shì)；B1排放情景下，流域徑流深呈減少趨勢(shì)的子流域面積明顯少于A2情景。
INM模式相關(guān)組合情景下流域徑流深的變化幅度在-33.9～61mm，大部分子流域徑流深變化幅度為負(fù)值，說明流域大部分子流域徑流深呈減少趨勢(shì)。流域徑流深在不同組合情景下的變化趨勢(shì)較為一致，即都表現(xiàn)為流域南部子流域內(nèi)徑流深呈減少趨勢(shì)，減少幅度大于20mm，而北部子流域徑流深則較基準(zhǔn)期有增有減。
MRI模式相關(guān)組合情景下流域徑流深的變化幅度在-32.9～69mm，其中流域內(nèi)有將超過一半流域面積的平均徑流深都呈減少趨勢(shì)。在2046—2065年，A2情景呈增加趨勢(shì)的子流域面積大于B1情景，且A2情景下減少幅度在16～20mm的流域面積大于B1情景；在2081—2100年，B1情景呈增加趨勢(shì)的子流域面積大于A2情景，且B1情景下減少幅度在16～20mm的流域面積大于A2情景?？偟膩碚f，MRI模式降尺度情景下流域超過一半面積的徑流深都呈減少趨勢(shì)。
圖13 INM模擬的流域各子流域多年平均徑流深在2046—2065年（a，b）和2081—2100年（c，d）較基準(zhǔn)期變化的空間分布Fig. 13 The INM outputs： changes of averaged annual runoff for 2046-2065 （a， b） and 2081-2100 （c， d） compared with those in the baseline period
圖14 MRI模擬的流域各子流域多年平均徑流深在2046—2065年（a，b）和2081—2100年（c，d）較基準(zhǔn)期變化的空間分布Fig. 14 The MRI outputs： changes of averaged annual runoff for 2046-2065 （a， b） and 2081-2100 （c， d） compared with those in the baseline period
4 結(jié)論
水循環(huán)作為氣候系統(tǒng)的重要組成部分，其對(duì)氣候變化的反應(yīng)尤為敏感。探討氣候變化對(duì)流域水循環(huán)和水資源的影響，已經(jīng)成為研究工作的熱點(diǎn)[46]。本研究以長(zhǎng)江和黃河典型流域?yàn)檠芯繉?duì)象，通過對(duì)全球氣候模式的適應(yīng)性評(píng)估以及降尺度處理，全球氣候模式與流域水文模型的耦合，定量探討了氣候變化對(duì)流域水循環(huán)的影響。結(jié)論如下：
1）黃河流域表現(xiàn)最好的3個(gè)氣候模式為MRI、HadGEM1和INM；長(zhǎng)江流域FGOALS、ECHAM4、ECHAM5的表現(xiàn)最好，進(jìn)一步表明我國(guó)南北區(qū)域氣候變化影響差異顯著。
2）利用VIC模型，對(duì)長(zhǎng)江下游太湖流域水文過程進(jìn)行模擬，發(fā)現(xiàn)2046—2065年較基準(zhǔn)期徑流深減少幅度最大的地區(qū)是浙西區(qū)與杭嘉湖區(qū)；浙西區(qū)在汛期呈現(xiàn)略微增加的趨勢(shì)。2081—2100年較基準(zhǔn)期而言，浙西區(qū)的徑流深雖有減少的趨勢(shì)，不過相比2046—2065年減少幅度有所緩解。
3）SWAT模型在黃河上游流域應(yīng)用得到了相對(duì)滿意結(jié)果。A2和B1情景下，黃河上游流域未來徑流量整體呈減少趨勢(shì)，且2081—2100年的減少幅度較2046—2065年大。不同氣候變化組合情景下，黃河上游流域徑流量的空間變化表現(xiàn)出了一定的一致性，流域大部分區(qū)域徑流深呈減少趨勢(shì)，且在紅原、久治、若爾蓋地區(qū)減少幅度最大。
鑒于氣候變化以及流域自身水文循環(huán)的復(fù)雜性和不確定性，未來工作應(yīng)結(jié)合AR5最新研究成果，圍繞以下幾方面開展氣候變化影響研究：1）開展陸地水循環(huán)多要素時(shí)空變化的檢測(cè)與歸因研究，揭示氣候變化下水循環(huán)的響應(yīng)機(jī)理；2）研發(fā)未來水文情景變化的概率預(yù)估理論與方法，定量分析氣候變化對(duì)水資源影響的不確定性以及水資源風(fēng)險(xiǎn)管理與決策問題；3）發(fā)展新一代大尺度分布式陸地水循環(huán)模擬系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)陸—?dú)怆p向耦合，揭示氣候變化、人類活動(dòng)與水文循環(huán)相互作用的機(jī)理；4）提出氣候變化影響下水資源脆弱性評(píng)估理論與方法，為應(yīng)對(duì)氣候變化的適應(yīng)性對(duì)策制定奠定基礎(chǔ)。
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Impact of Climate Change on Hydrological Cycle: Case Studies in the Yangtze River and Yellow River Basins
Xu Zongxue1, Liu Liu2
（1 College of Water Sciences， Beijing Normal University， Joint Center for Global Change Studies （JCGCS）， Beijing 100875 2 College of Water Resources and Civil Engineering， China Agricultural University， Center for Agricultural Water Research in China， Beijing 100083）
Based upon adaptive assessment of different GCMs recommended by IPCC, the future climate change scenarios were generated by using SDSM and ASD, respectively, and were used to drive the distributed hydrological model VIC and SWAT. The VIC was applied for simulating hydrological processes in the Taihu basin, which is selected as the typical watershed of the Yangtze River basin. The SWAT model was run for simulatimg hydrology in the upper reaches of the Yellow River basin. Then, the impact of climate change on hydrological cycle was quantitatively investigated. Results show that the methods adopted in this study for GCMs adaptive assessment and downscaling could reduce uncertainties effectively. It was detected that a decreasing trend in the upper reaches of the Yellow River basin； a slightly decreasing trend in the lower reaches， of the Yangtze River Basin，but with a significant increasing trend in the southeast of the Taihu basin during flood seasons for the future periods （2046-2065 and 2081-2100), comparing with the runoff in the baseline period (1961-1990). These results are of greatly significance for adapting climate change in different river basins for the future.
climate change, hydrological cycle, downscaling, hydrological model, General Circulation Model (GCM)
10.3969/j.issn.2095-1973.2016.03.017
2015年8月10日；
2016 年4月1日
徐宗學(xué)（1962—），Email: zxxu@bnu.edu.cn
資助信息： 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（2010CB428402）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51509247）；高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金（20130008120005）
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