基于GIS的大型水電工程庫區氣溫空間模擬方法

郭新春

（西南電力設計院，四川 成都 610021）

0 引 言

二灘水電站位于四川省西部雅礱江下游，壩址距雅礱江與金沙江的交匯口33 km，距攀枝花市區46 km，是雅礱江梯級開發的第一個水電站。二灘水電站于1998年5月1日蓄水，水庫正常蓄水位為1200 m，發電運行最低水位1155 m，總庫容58億m3，從發電運行最低水位到正常蓄水位之間的調節庫容為33.7億m3，水域面積101 km2，回水長度145 km，屬于季調節水庫。已有研究表明，二灘工程為區域帶來巨大效益的同時，對局地生態和環境可能會產生深遠的影響[1-2]。大型水庫對局地氣候環境的影響，已經日益受到學界的關注[3-6]。因此，研究水庫氣候效應及庫區氣溫的時空分布對全面評價水庫工程的環境影響，對區域工程設計和水庫的小氣候效應研究具有重要的意義。

為了準確地對庫區氣溫進行空間小尺度模擬，首先必須對水庫的氣候效應進行較為準確的分析。目前，研究水電工程氣候效應的方法多數是通過單個或幾個點直接對比分析或是理想化的數值模擬[7-9]，參數大多需要現場長期實測，且少有考慮全球氣候變化的影響。本文擬在總結前人研究成果的基礎上，分析在西南山區大氣候背景下二灘水庫對局地氣溫的影響，提出在常規統計模型的基礎上計入水庫溫度效應的修正模型，并通過GIS技術，對庫區氣溫時空分布進行較高精度的模擬。

1 材料與方法

1.1 研究區域

考慮到大型水庫的氣候影響范圍最大可達80 km[10]，選取的研究區域是以二灘水庫為中心，大致為300 km×300 km的區域，處于云貴高原西部的云南和四川省之間 （99°36'E～100°47'E 和 36°32'N～37°15'N）。區內地形復雜多樣，海拔高度差異明顯，變化范圍為513～5365 m，屬于川西高原氣候區，干濕分明，大致每年11月至次年4月為旱季，5月至10月為雨季。多年平均氣溫為-4.9～19.7℃，大致由西北向東南遞增。

1.2 數據收集

在研究區域內收集了26個氣象臺站1978年～2009年的月平均氣溫資料，以及各站點的經緯度和海拔高程，建立了月均氣溫資源GIS數據庫。由于研究區內的氣象站點相對稀疏，選取其中22個站點來建立模型及空間插值運算，其余的4個站點用來驗證模型。利用美國國家宇航局 （NASA）提供的90 m精度的數值高程模型 （DEM）數據建立地形空間數據庫；利用ArcInfo地理信息系統，直接獲取二次數據，對研究區內的實測氣溫資源和地形等空間數據庫，分別進行投影轉換，形成統一的地圖投影坐標系統。

1.3 模型描述

常規統計模型是通過建立溫度與海拔高度和地理坐標之間的線性回歸關系，用以進行溫度推算。模型可表示為

式中，TH為常規統計模型模擬的氣溫值；X為經度；Y為緯度；H為海拔高度；a為常數；b，c，d為偏回歸系數。

利用二灘水庫蓄水后11年 （1998年～2009年）22個站點的月平均氣溫資料及其經度、緯度和海拔高度數據按月份和季節分別進行多元逐步回歸分析（信度5%），計算結果見表1。

對于大型水電工程庫區而言，區域回歸可以減小因個別氣象站點在某個時期特殊變化引起的偏差。然而，大型水庫對局地氣溫的影響是不可忽略的，在對庫區氣溫空間分布進行較高精度的模擬時，應當將水庫的溫度效應考慮在內。為了準確地計算水庫的凈影響，首先要剔除大氣候背景變動的影響，由于要準確直接地計算全球氣候變化對區域氣溫的影響并不可行，本文采用一種間接的方法來分析水庫對局地氣溫的凈影響，計算過程和模式如下:

設y0和x0分別為受水庫影響點A和不受水庫影響的對照點B在水庫蓄水前的氣溫實測值，兩者之間的關系為

表1 研究區月平均氣溫與經度、緯度和海拔高度之間的回歸關系

式中，e，f為回歸系數。

若無水庫的影響，而僅存在大氣候背景的變動，則水庫建成后影響點A與對照點B之間的上述函數關系與水庫未建前一致[10-11]。因此，可計算假設無水庫影響僅有氣候變動時影響點A在水庫建成后應有的氣溫值

式中，y1′為水庫建成后假設無水庫影響下A點的氣溫推算值；x1為水庫建成后對照點B的氣溫實測值。

然后，計算單純由于水庫影響所產生的氣溫變化值，即

式中，△y為影響點A的水庫氣溫凈影響值；y1為影響點A在水庫建成后的氣溫實測值。

從理論上講,如果水庫建成前后氣溫觀測記錄都較長，用該方法來計算水庫對氣溫的影響是比較可靠的。因為在水庫建成前后影響點和對照點的位置都固定不變，地形是一樣的，不涉及到地形影響的問題[11]。確保該模型計算結果準確的關鍵是影響點和對照點選取的準確性。綜合前人的研究結果[8，10]，對照點B的選擇范圍確定為距離庫區80 km以外的區域。為準確反映水庫區域氣候背景特征，避免因個別對照點在某個時期特殊變化和局地小氣候引起的誤差，選取以庫區為中心距離水庫80～100 km之間，在研究區域內大致呈對稱分布的8個氣象臺站作為對照點，并取其氣溫平均值作為計算影響點的對照點背景值，這樣具有較好的代表性和穩定性。在水庫的影響范圍內有15個氣象站點，選取其中的11個作為影響點，在影響區內大致呈對稱分布的其余4個點被用來驗證模型。

表2 二灘水庫蓄水后對局地氣溫的凈影響

根據研究區域內1978年～2009年的月平均氣溫數據集，將其分別按二灘水庫蓄水前 （1978年～1998年）和蓄水后 （1998年～2009年）兩個時間段進行統計，采用式 （2）～（4）計算二灘水庫蓄水11年 （1998年～2009年）對局地氣溫的凈影響，結果見表2。

由表2可看出:二灘水庫蓄水后對局地氣溫的影響比較明顯，尤其是距離水庫較近的站點 （小得石，鹽邊，攀枝花）表現得更為顯著。總體上，由于水庫的熱源作用，庫周年均氣溫增加；除夏季外，其余季節氣溫均增加，冬季增加最為明顯；影響點中最大增溫達1.49℃。此結果與相關數值模擬計算結果[7，8]和同類水庫的分析結果[9，10]基本一致。 由此可見，大型水庫的溫度效應是不可忽略的，必須計入庫區氣溫的空間模擬中。

由式（3）計算得到水庫建成后假設無水庫影響的氣溫推算值，從而可以建立推測氣溫與海拔高度和地理坐標之間的線性回歸關系。即

式中，Ti為水庫建成后假設無水庫影響下某點的月均氣溫推算值，其他變量和系數的意義同式 （1）。多元逐步回歸分析 （信度5%）的計算結果見表3。

設ε為計入水庫溫度效應的氣溫修正值，則在水庫的影響下庫區的真實月均氣溫為

式中，Tc為水庫建成后計入水庫溫度效應下某點的月均氣溫值。各氣象站點的 ε值可以通過式 （4）計算得到。然而，這些氣溫修正值在空間上呈不規則分布，必須將其進行空間插值以便通過式（6）計算任意地理格點的真實月均氣溫值。對于氣象站點相對稀疏的山區，反距離加權法有助于提高插值的精度[12]；因此，采用該法來對ε值來進行空間插值。

2 模型驗證

為了比較常規統計模型 （式 （1））和修正模型（式 （6））的模擬結果，將26個氣象臺站的原始觀測數據分為建模數據集 （22個臺站）和驗證數據集（4個臺站）。采用平均誤差 （ME），平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差 （RMSE）三個指標來比較兩個模型的模擬精度 （見表4）。

3 結果與討論

根據模型驗證結果，采用修正的多元回歸模型（式 （6））來進行庫區氣溫空間模擬，從而得到二灘水庫蓄水后研究區的氣溫空間分布圖 （見圖1）。空間上，研究區氣溫空間分布趨勢大體上從西北向東南遞增，最高氣溫出現在盆地和峽谷區域 （包括二灘庫區）。

表4 兩種模型在各月所產生的預測誤差值的驗證結果

圖1 兩種模型模擬月均氣溫所產生的平均絕對誤差值隨月份的變化

雅礱江流域的山嶺地區的氣溫梯度變化較大，體現出地形特征對氣溫的影響十分顯著，尤其是海拔高度的影響，大多數月份的R2值都在0.95以上（見表3），氣溫與海拔高度的相關關系表現高度顯著[13]。研究 （圖略）還顯示了研究區氣溫分布的季節性變化，最高氣溫出現在夏季 （0.3～27.2℃），最低氣溫出現在冬季 （-9.1～15.8℃），其間春季和秋季的氣溫變化范圍分別是-4.6～25.7℃和-3.8～21.5℃。模擬結果與實際情況基本一致。

4 結論

（1）以氣象數據為基礎，考慮了背景站與受水庫影響點之間氣溫變化的不同步性，采用一種情景假設的方法來間接分析水庫的溫度效應。結果表明，大型水庫的溫度效應不可忽略，在進行庫區氣溫空間小尺度模擬時必須將其考慮在內。

（2）在常規統計模型的基礎上，建立了計入水庫溫度效應進行庫區氣溫空間模擬的修正模型。與常規模型相比，修正模型能有效提高庫區氣溫預測精度。

（3）修正的多元回歸模型模擬結果表明，二灘水庫蓄水后的研究區氣溫分布在空間上呈現出從西北向東南遞增趨勢，最高氣溫出現在峽谷和盆地區域。這體現出了地形特征對氣溫的影響；不同季節的氣溫分布特點與實際情況也基本一致。

（4）計入大型水電工程溫度效應的氣溫修正模型在二灘庫區的成功應用，為庫區任一地域單元氣溫空間分布的快速計算提供了一種可行的方法，對區域工程設計和水電工程的小氣候效應研究有重要的意義。

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