孫鳳華 劉鳴彥 翟晴飛

(1.中國(guó)氣象局沈陽(yáng)大氣環(huán)境研究所,遼寧 沈陽(yáng) 110166； 2.沈陽(yáng)區(qū)域氣候中心，遼寧 沈陽(yáng) 110166； 3.遼寧省人工影響天氣辦公室，遼寧 沈陽(yáng) 110166)

引言

遼河流域(遼寧境內(nèi))集中分布著一些工業(yè)發(fā)達(dá)人口密集的大中型城市，水資源需求量巨大。同時(shí)，遼河流域也屬于水資源欠缺地區(qū)，特別是處于遼寧境內(nèi)的遼河中下游地區(qū)水資源缺乏更為嚴(yán)重。由于水資源量遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了巨大的需求量，供需矛盾十分突出。遼河流域降水季節(jié)分布嚴(yán)重不均，由于降水量主要集中于7—8月，造成主汛期大量棄水，非主汛期水量不足或嚴(yán)重缺乏，總水量不能充分利用?，F(xiàn)有研究表明[1-3]，在氣候變暖背景下，遼河流域的降水總量變化雖然不大，但時(shí)空分布不均勻性有非常明顯的加劇趨勢(shì)，科學(xué)調(diào)配和利用水資源也是不容忽視的問(wèn)題。

氣候變暖的直接效應(yīng)是水文循環(huán)的強(qiáng)度將加強(qiáng)，氣候因素對(duì)水資源的影響是通過(guò)氣候因子(如降水、氣溫等)的時(shí)空變化導(dǎo)致水文循環(huán)的變化而產(chǎn)生的，通過(guò)影響水文循環(huán)中的各個(gè)環(huán)節(jié)而實(shí)現(xiàn)水文變量發(fā)生變化，從而引起水資源在時(shí)空上的重新分配。20世紀(jì)60年代以來(lái)，總降水量變化雖然變化不大，但具有明顯的階段性變化，降水日數(shù)也明顯減少[4-7]。在這種變化背景下，更易出現(xiàn)高強(qiáng)度的集中降水和長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)無(wú)降水等極端事件，這意味著可能會(huì)引發(fā)更多、更嚴(yán)重的洪澇和干旱災(zāi)害，為人民的生產(chǎn)生活帶來(lái)不利影響。

研究表明[6-7]，全球氣候變暖在未來(lái)仍會(huì)持續(xù)或加劇，從而對(duì)水資源總量及分布產(chǎn)生影響，帶來(lái)更多水資源供需問(wèn)題。此外，還有一些研究工作認(rèn)為，區(qū)域較小的降水變化百分率,可以引起很大的徑流和水資源總量變化,即氣候變化所產(chǎn)生的水文效應(yīng)是不可忽略的,且這種效應(yīng)存在較大的地域差異。國(guó)家“九五”科技攻關(guān)項(xiàng)目關(guān)于流域徑流對(duì)氣候變化敏感性試驗(yàn)分析表明，徑流變化最為敏感的地區(qū)為半濕潤(rùn)半干旱氣候區(qū)[8-11]，而遼河流域正處于這一區(qū)域中。因此，開(kāi)展氣候變化對(duì)遼河流域水資源影響評(píng)估研究，將有利于進(jìn)一步了解氣候變化對(duì)該流域水資源已經(jīng)產(chǎn)生了哪些影響和未來(lái)可能繼續(xù)產(chǎn)生哪些影響，為應(yīng)對(duì)和調(diào)控氣候變化產(chǎn)生的水資源問(wèn)題、為實(shí)施宏觀決策和合理開(kāi)發(fā)利用水資源提供更充分、全面的科學(xué)依據(jù)及氣象保障服務(wù)。

由于受地形地貌及水汽來(lái)源的影響，水資源分布及變化存在明顯的地域差異，對(duì)氣候變化的敏感程度也不相同,針對(duì)遼河流域開(kāi)展氣候變化對(duì)徑流影響評(píng)估預(yù)估研究非常必要。采用近1961—2020年的氣象、水文觀測(cè)數(shù)據(jù)和氣候變化未來(lái)情景模式預(yù)估數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)模型和水文模式建立了不同時(shí)間尺度下氣候變化與徑流量之間的關(guān)系，應(yīng)用針對(duì)遼河流域修正和率定后模型，開(kāi)展氣候變化對(duì)徑流影響預(yù)估和評(píng)估研究。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)域及使用數(shù)據(jù)

使用的數(shù)據(jù)主要包括氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、氣候模式預(yù)估數(shù)據(jù)和水文模型需要輸入的地表環(huán)境數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)為遼河流域內(nèi)12個(gè)氣象站(表1)1961—2020年的逐日降水量、平均氣溫、最高氣溫及最低氣溫等，數(shù)據(jù)來(lái)源于遼寧省氣象信息中心；水文數(shù)據(jù)選擇與氣象數(shù)據(jù)同期的鐵嶺水文站的流量數(shù)據(jù)，鐵嶺水文站地處遼河中游，地理位置為123°50′E、42°20′N，集水面積為120764 km2,是國(guó)家重點(diǎn)水文站，也是遼河流域的主要控制站，水文觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于遼寧省水利廳和中華人民共和國(guó)水文年鑒遼河分冊(cè)；氣候變化預(yù)估數(shù)據(jù)采用RegCM4區(qū)域氣候模式1980—2098年預(yù)估數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.25°×0.25°，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣候中心；HBV水文模型輸入的數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家氣候中心，包括30 m分辨率的流域數(shù)字高程模型(Digital Elevation Mode，DEM)數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、河流水系數(shù)據(jù)及土壤持水力數(shù)據(jù)。

表1 選用的12個(gè)氣象站信息

1.2 分析方法

對(duì)于年尺度分析，基于以往發(fā)表的關(guān)于年平均徑流、年平均潛在蒸散發(fā)量、年平均降水量之間的關(guān)系方面的研究成果分析，年尺度氣候變化與年平均徑流的關(guān)系，由于時(shí)間尺度問(wèn)題，選用合適的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型建立的兩者之間的相關(guān)關(guān)系可能會(huì)得到更好的效果。

利用前人研究建立的經(jīng)驗(yàn)方程[12-13]，經(jīng)實(shí)際觀測(cè)到的歷史氣象和水文數(shù)據(jù)率定模型參數(shù)，建立了年尺度氣候變化對(duì)遼河流域徑流量影響的關(guān)系模型。設(shè)定氣候變化條件，應(yīng)用模型進(jìn)行不同假定氣候變化條件下的徑流量變化，進(jìn)行氣候變化對(duì)遼河流域徑流影響敏感性試驗(yàn)分析。經(jīng)驗(yàn)方程為:

R=P＊exp(-1.2×1010× exp(-4620/(273.15+T))/P)

(1)

上式求導(dǎo)后得到：

dR=exp(-PET/P)*[1+PET/P]*dP-[5544×1010*exp(-PET/P)*exp(-4620/Tk)*Tk-2]*dTk

(2)

式(1)—式(2)中,R為年平均徑流，單位為mm；P為年降水量，單位為mm；PET為年潛在蒸發(fā)散量，單位為mm；Tk=273.15+T，T為年平均氣溫，單位為℃。dP、dTk、dR分別為年降水、年平均氣溫和徑流的變化量。

對(duì)于日尺度分析，采用HBV-D水文模型進(jìn)行試驗(yàn)分析。HBV-D水文模型是由德國(guó)波茨坦氣候影響研究所Krysanova博士在瑞典國(guó)家水文局研制的半分布式概念性模型基礎(chǔ)上改進(jìn)的水文模型[14-18]。模型主要過(guò)程如圖1所示。

圖1 HBV-D水文模型主要過(guò)程

HBV-D水文模型除需要輸入氣象、水文數(shù)據(jù)，還需要輸入描述地表狀況的數(shù)據(jù)，如分析范圍內(nèi)的土地利用狀況數(shù)據(jù)，數(shù)字高程數(shù)據(jù)，河流水系數(shù)據(jù)及土壤持水力能力數(shù)據(jù)等。模型由4個(gè)模塊組成，它們是積雪融雪模塊、土壤含水量模塊、響應(yīng)模塊和匯流模塊[19-21]。

2 結(jié)果分析

2.1 遼河流域氣候變化特征

遼河流域內(nèi)無(wú)冰川融雪，氣溫對(duì)徑流量的影響方式是通過(guò)影響流域總蒸散量而使得流量發(fā)生改變。由圖2可知，對(duì)過(guò)去近60 a來(lái)長(zhǎng)期歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)分析表明，遼河流域氣候變暖趨勢(shì)較為明顯，基本為持續(xù)性增溫過(guò)程，增暖率為0.28 ℃/10 a，通過(guò)了α=0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。每10 a平均氣溫也為逐步增高趨勢(shì)(圖2b)，20世紀(jì)80—90年代增溫幅度最高，達(dá)到0.53 ℃。20世紀(jì)90年代至21世紀(jì)00年代增溫幅度最小，僅為0.09 ℃。最寒冷的20世紀(jì)60年代平均氣溫為7.23 ℃，而最溫暖年代的平均氣溫達(dá)到8.52 ℃，兩者差值達(dá)到了1.29 ℃?？傮w為早期保持較低溫度，在經(jīng)過(guò)90年代較大幅度增溫后，又一直維持著較高溫度。最近10 a(2011—2020年)平均氣溫為8.52 ℃，為近60 a來(lái)氣溫最高值，這種增溫趨勢(shì)應(yīng)得到人們的關(guān)注及相關(guān)部門的重視。

圖2 1961—2020年平均氣溫年際變化(a)和年代際(b)差異

大氣降水是遼河流域徑流的根本來(lái)源，降水量的大小及其時(shí)空分布基本決定了流域徑流量的大小及其時(shí)空分布。由圖3可知，遼河流域降水變化與氣溫變化不同，沒(méi)有明顯的增加或減少趨勢(shì)，未通過(guò)α=0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，但存在多—少交替的階段性變化。年代際變化表現(xiàn)出少—多—少—多的周期變化，21世紀(jì)00年代為降水最少時(shí)期，年降水量為596.9 mm；70年代為降水最多時(shí)期，年降水量為628.2 mm。最近20 a由降水最少階段進(jìn)入降水次多階段，年降水量達(dá)到622.9 mm，接近降水最高時(shí)期降水量。若能保持這種變化趨勢(shì)，對(duì)于水資源較為短缺的遼河流域來(lái)說(shuō)，則是一個(gè)較為有利的轉(zhuǎn)變。

圖3 1961—2020年降水年際變化(a)和年代際(b)差異

2.2 不同尺度下徑流量對(duì)降水量的響應(yīng)

以上分析給出了遼河流域氣候變化歷史背景，氣候變化對(duì)徑流量的影響則是人們更為關(guān)心的問(wèn)題。降水量與徑流量關(guān)系密切，降水量的大小與時(shí)空分布對(duì)徑流量的大小及時(shí)空分布起主要的、決定性的作用，兩者之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系。但對(duì)于不同時(shí)間尺度，兩者之間的關(guān)系也不相同。為對(duì)兩者之間的關(guān)系做出較為客觀、準(zhǔn)確的評(píng)估，需根據(jù)研究尺度選取不同的分析方法?；诖?，選取日尺度和年尺度對(duì)兩者之間關(guān)系進(jìn)行分析。

在年尺度上，對(duì)實(shí)測(cè)年徑流量與遼寧省內(nèi)各氣象站同期實(shí)測(cè)年降水量進(jìn)行的相關(guān)分析表明，遼河流域徑流量與中部和東部地區(qū)年降水量相關(guān)較好，這一區(qū)域相關(guān)系數(shù)基本為0.6以上。在年際尺度上，降水量與徑流量存在同步顯著相關(guān)，滯后相關(guān)不明顯。

在日尺度上，主要選取小雨、中雨和大雨三個(gè)等級(jí)，分析日降水量與同日、次日、第三日和第四日的日流量的相關(guān)性。分析表明，日降水與同日徑流量無(wú)顯著相關(guān)，原因可能是還沒(méi)有完成降水的匯流過(guò)程；在所有三個(gè)等級(jí)日降水量與降水發(fā)生后第二日流量相關(guān)系數(shù)最高，降水匯流時(shí)間應(yīng)是1—2日；在大雨等級(jí)時(shí)，日降水與滯后1—3日徑流量相關(guān)系數(shù)均高于其他降水等級(jí)，此時(shí)與次日徑流相關(guān)系數(shù)最高達(dá)到了0.85。與隨后的第三、第四日徑流的相關(guān)系數(shù)逐步降低。由以上分析可見(jiàn)，降水等級(jí)越高，降水量與徑流量的相關(guān)程度越高，以降水量預(yù)測(cè)徑流量的可信度就會(huì)更高。

2.3 氣候變化及對(duì)徑流量影響評(píng)估

2.3.1 統(tǒng)計(jì)模型對(duì)氣候變化與徑流量關(guān)系的模擬

在年尺度上，遼河流域年平均徑流、年平均潛在蒸散發(fā)量、年平均降水量三者之間存在較好的相關(guān)關(guān)系，主要結(jié)論可參見(jiàn)作者前期發(fā)表的論文[29]，在此不再贅述。圖4更為直觀地展示了試驗(yàn)結(jié)果，不論氣溫升高還是降低，降水與徑流量都有非常高的正相關(guān)關(guān)系，且在降水增減幅度較大時(shí)，徑流量會(huì)有呈降水2倍左右的增減幅度，徑流量對(duì)降水的響應(yīng)具有放大效應(yīng)。在降水減少和氣溫升高時(shí)，徑流量減少最為明顯，這種氣候變暖，降水減少導(dǎo)致徑流大幅度減少的氣候變化情景會(huì)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生最為不利的影響，也是節(jié)能減排，應(yīng)對(duì)氣候變化最想避免的未來(lái)變化趨勢(shì)和情景。

圖4 模型模擬氣溫升高1 ℃(a)和降低1 ℃(b)時(shí)降水與徑流之間關(guān)系

2.3.2 水文模型對(duì)未來(lái)氣候變化情景下徑流量的變化模擬

應(yīng)用經(jīng)反復(fù)率定驗(yàn)證調(diào)試后的本地化HBV水文模型，輸入CMIP5多模式集合輸出的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)HBV水文模型[22-26]，對(duì)未來(lái)60 a(2021—2080年)遼河流域徑流量進(jìn)行模擬。未來(lái)氣候變化預(yù)估試驗(yàn)選用 IPCC 第五次評(píng)估報(bào)告推薦的RCP4.5 排放情景，該情景指CO2排放沒(méi)有超過(guò)目標(biāo)水平在2100年后輻射強(qiáng)迫穩(wěn)定在4.5 W·m-2，是介于粗放與理想排放之間較為實(shí)際的一種排放情景。從圖5可見(jiàn)，未來(lái)RCP4.5情景下，氣溫為持續(xù)穩(wěn)定升高趨勢(shì)，降水量為略微增加趨勢(shì)，徑流為略微減少趨勢(shì)，但降水量和徑流量變化趨勢(shì)沒(méi)有溫度的變化趨勢(shì)明顯?？梢哉f(shuō)，RCP4.5情景下這種氣候變化趨勢(shì)會(huì)加劇遼河流域水資源供應(yīng)不足的現(xiàn)狀。

圖5 RCP4.5情景下2021—2080年氣溫(a)、降水(b)、徑流(c)預(yù)估結(jié)果

采用本地化水文模型對(duì)RCP2.6和RCP8.5排放情景下遼河流域徑流演變也進(jìn)行了預(yù)估模擬(圖6)，做對(duì)比分析的模擬結(jié)果表明，未來(lái)RCP8.5較高排放情景下，氣溫升高趨勢(shì)最為明顯、降水為較為顯著增加的趨勢(shì)，未來(lái)徑流量增加趨勢(shì)相對(duì)較為明顯。在前期2020—2050年徑流增加很少，比RCP2.6情景增量還少，在2050年以后有較大幅度增加，表現(xiàn)出階段性不穩(wěn)定的增減特征；RCP2.6理想排放情景下，氣溫增加的幅度最小，降水基本沒(méi)有明顯的增減趨勢(shì)，未來(lái)徑流量也表現(xiàn)為無(wú)明顯增減趨勢(shì)，總體表現(xiàn)出較小幅度的增加—減少—增加的變化過(guò)程。

圖6 未來(lái)RCP2.6、RCP8.5情景下各年代遼河流域徑流量預(yù)估

3 結(jié)論與討論

(1)統(tǒng)計(jì)模型模擬試驗(yàn)表明，在降水增加、氣溫降低的狀況下，徑流量增加最為明顯；反之，在降水減少、氣溫增高的狀況下，徑流量減少最為明顯。遼河流域存在明顯的較小降水變化百分率引發(fā)較大的徑流量變化的現(xiàn)象,氣候變化所產(chǎn)生的水文效應(yīng)不容忽視。

(2)水文模型模擬結(jié)果表明，未來(lái)RCP8.5排放情景下氣溫升高趨勢(shì)最為明顯、降水為顯著增加的趨勢(shì)，未來(lái)徑流量也為顯著增加趨勢(shì)；RCP2.6排放情景下氣溫增加的幅度最小，降水基本沒(méi)有明顯的增減趨勢(shì)，未來(lái)徑流量也表現(xiàn)為無(wú)明顯增減趨勢(shì)；RCP4.5情景下，氣溫增加的幅度居中，降水為微弱增加趨勢(shì)，未來(lái)徑流量則為減少趨勢(shì)。高排放下會(huì)產(chǎn)生較為劇烈的氣候變化，并引起倍增的徑流變化，從而引發(fā)更多更強(qiáng)的極端事件，需關(guān)注和客觀評(píng)估未來(lái)氣候變化對(duì)水資源產(chǎn)生的可能利弊影響。

依據(jù)氣候模式輸出產(chǎn)品、應(yīng)用水文模型開(kāi)展氣候變化對(duì)水資源影響預(yù)估及評(píng)價(jià)是目前使用的主要方法。目前，氣候模式對(duì)未來(lái)情景下的氣候趨勢(shì)預(yù)估結(jié)果仍存在很大的不確定性，據(jù)此做出的氣候變化對(duì)徑流影響的預(yù)估結(jié)果也只是提供參考[27-30]。相信隨著氣候模式預(yù)估水平的提高及水文模型的不斷改進(jìn)，不同排放情景下徑流的響應(yīng)預(yù)估結(jié)果的可信度也會(huì)隨之改善。