CMIP5RCP情景下漢江上游流域徑流對氣候變化的響

應聶曉 丁玲玲

摘要 以漢江上游流域為研究流域，建立SWAT分布式水文模型，以黃家港站1981—1990年月徑流數據對模型進行校準和驗證。采用CMIP5模式RCP 2.6、RCP 4.5 和 RCP 8.5情景下的輸出數據集，利用率定好的SWAT模型模擬未來氣候變化對研究流域徑流的影響。結果表明，不同RCP情景下2021—2050年漢江上游流域平均氣溫、降水量、徑流量較基準期都呈增加趨勢，增幅從大到小依次為RCP 8.5、RCP 4.5、RCP 2.6，并且降水量的增幅均大于徑流量的增幅。3種情景下冬季降水量和徑流量均呈增加趨勢，且增幅較大；春季降水量和徑流量均呈減少趨勢，RCP 4.5和RCP 8.5情景下減幅較大；夏季和秋季降水量和徑流量均呈增加趨勢，RCP 8.5情景下增幅較大，RCP 2.6情景下增幅較小。

關鍵詞 氣候變化；徑流響應；CMIP5模式；SWAT模型；漢江上游流域

中圖分類號 P339 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2017）02-0076-04

Abstract Based on the upper reaches of the Hanjiang Basin， a distributed hydrological SWAT model was established， and the monthly runoff in Huangjiagang station from 1981 to 1990 was used to calibrate and verify model parameters. Then based on the output data set under RCP scenarios （RCP2.6， RCP4.5 and RCP8.5） from the phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project （CMIP5）， the calibrated SWAT model was used to simulate the influence of future climate on the runoff of the upper reaches of the Hanjiang Basin.The analysis results show that compared with the baseline period， the average temperature， precipitation and runoff of the upper reaches of the Hanjiang Basin in the future period （2021-2050） will all increase under RCP scenarios， the amplification from large to small is in order as following： RCP8.5， RCP4.5， RCP2.6， but the increment amplitude of precipitation will be more than that of runoff. Precipitation and runoff will all increase greatly under RCP scenarios in winter， while precipitation and runoff will all decrease under RCP scenarios in spring， with a larger decrease under RCP4.5 and RCP8.5. And the precipitation and runoff will all increase under RCP scenarios in summer and autumn， with a larger increase under RCP8.5 and a smaller increase under RCP2.6.

Key words Climate change；Runoff response；CMIP5 climate model；SWAT model；The upper reaches of the Hanjiang Basin

全球氣候變化將改變流域的水文過程，直接或間接地影響流域的產流量和時空分布[1]。政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）最新報告顯示，溫室氣體排放增加是導致20世紀氣候變化的主要原因，未來在大氣中CO2濃度倍增的情況下，全球平均氣溫將持續上升，某些地區的降雨量將出現較大幅度的波動，除部分區域外，干濕地區間和干濕季節間的降水差異將會增大，旱澇災害的頻率將會增加[2]。

漢江上游流域是南水北調中線工程水源區，2014年12月12日南水北調中線工程正式開閘通水，它對緩解受水區水資源短缺現狀及改善受水區生態環境具有重要作用[3]。漢江上游流域未來水文水資源的演變規律將直接關系到南水北調中線工程運行的可靠性和水源區的水資源安全，是跨流域水資源調配與管理運行的重要依據[4]。近些年，基于氣候變化的漢江上游流域水文變化研究逐漸展開[5-7]，關于域徑流對未來氣候變化的響應也有一些研究[8-10]，主要是結合GCMs輸出結果或假定氣候要素變化情景的方法，研究流域未來水文要素對氣候變化的響應過程。CMIP5模式公布至今時間較短，在國內各個流域的應用較少[11]。筆者基于SWAT模型及最新的CMIP5模式對未來氣候的預測結果，分析了RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5情景下漢江上游流域降水量、氣溫和徑流量的變化特征及趨勢，以期為南水北調中線工程的運行管理及區域水資源優化配置提供科學依據。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

漢江是長江最大的支流，干流全長1 577 km，流域面積約15.9萬km2，研究區域為丹江口水庫以上的漢江上游，長約925 km，占漢江總長的59%，集水面積為9.52萬km2，漢江上游以黃家港水文站為控制站，河段位于秦嶺、大巴山之間，流域呈羽葉狀，干流大致為東西方向。漢江上游屬于北亞熱帶季風氣候，多年平均氣溫為14.6 ℃，多年平均降水量為904 mm，降水量年內分布不均，多集中在7—9月，多年平均徑流量為367.8億m3。水面蒸發量為700～1 000 mm，其分布是西南少、東北多。

1.2 數據來源

流域氣象觀測數據來自中國氣象科學數據共享服務網，包括研究流域9個氣象站點的1961—1990年逐日氣象要素數據序列，另外逐日降雨量數據還包括來自流域內195個雨量站的數據。水文數據采用黃家港水文控制站實測的1981—1990年逐月天然徑流量序列。

流域DEM資料來自美國USGS網站提供的GTOPO30公共域，分辨率為500 m×500 m。土壤數據來源于中國科學院南京土壤研究所土壤數據庫，為中國資源與環境數據庫中土地資源與環境大類下土壤小類的數據。為了模型輸入的需要，將這一分類結果進行了重新分類并賦予其適用于SWAT模型的標準代碼。土地利用/覆蓋數據來自國家測繪總局提供的30 m國家土地覆蓋分幅TIF圖，采用漢江上游流域1990年的土地利用數據，并根據SWAT模型中土地利用/覆蓋分類標準，將其分為12類。

Murphy等[12]研究表明，多個氣候模式的平均模擬效果優于單個模式的模擬效果，該研究CMIP5模式輸出數據采用由北京師范大學全球變化與地球系統科學研究院提供的基于13 個CMIP5 氣候模式統計降尺度的集合數據集。筆者所使用的對漢江上游流域的降尺度結果包括氣候基準時期（1961—1990年）及未來時期（2021—2050年）3種氣候變化情景RCP 2.6、RCP 4.5 和 RCP 8.5（RCP為典型濃度路徑）逐日平均溫度和降水量，為減少氣候模式模擬系統偏差，采用Delta方法[13]對每個情景下的降尺度模擬結果進行校正。

1.3 研究方法

基于SWAT模型在評價氣候變化對流域水文水資源影響方面有著廣泛的應用前景[14-15]，筆者選用ArcSWAT2005模型開展CMIP5 RCP情景下未來漢江上游流域的徑流響應。徑流模擬方法選擇SCS 徑流曲線數法，以日為時間單位進行徑流演算。潛在蒸散發計算選擇Penman-Monteith 公式，河道匯流演算采用變動存儲系數法。徑流模擬的時間尺度為月，參數率定也以月徑流效率系數為評價指標。筆者采用自動優選與手工優選相結合的方法對參數進行率定，參數率定的原則：先上游后下游；先調整總水量和蒸發、地表徑流、地下徑流等各部分水量平衡，再調整地表和河道匯流時間等過程；先調整地表徑流，再調整土壤水、蒸發和地下徑流[16]。

筆者通過反復調試，將漢江上游流域劃分為42個子流域，生成的積水面積為15萬km2，根據優勢土地利用類型/土壤類型方法生成水文響應單元（HRU），閾值設定為5/20，即占子流域面積5%以上的土地利用及占該類土地利用20%以上的土壤類型生成HRU。最后，將漢江上游流域劃分為42個子流域和241個HRU。

2 結果與分析

2.1 模型的校準與驗證

選用Nash-Sutcliffe模擬效率系數（Ens）、相關系數（R）和相對誤差3個指標評估模型漢江上游流域的適用性。Ens越大，R越高，相對誤差越小，說明模擬效果越好。Nash-Sutcliffe模擬效率系數的計算公式為

Ens=1-ni=1（QEi-QOi）2ni=1（QOi-QOi）2（1）

式中，QOi為實測徑流值，QEi為模擬徑流值，QOi為實測徑流的平均值，n為模擬的時段數。Ens越接近1.0，說明模型的模擬效率越高；Ens為負值，說明模型模擬值比直接使用實測值的可信度更低，通常取>0.5作為徑流模擬效率的評價標準[10]。

利用SWAT2005自動敏感性分析工具確定敏感性等級最高的6個參數：SCS徑流曲線系數CN2、土壤有效含水量SOL-AWC、土壤蒸發補償系數ESCO、地下水再蒸發系數GW-REVAP、淺層地下水再蒸發或下滲的閾值深度REVAPMN、淺層地下水回歸流閾值深度GWQMN，在參數率定中主要利用黃家港控制站實測徑流量對以上6個參數進行調整。筆者根據1961—1990年的氣象資料，在1990年土地利用情形下，將1961—1980年作為模型的初始條件形成期，取1981—1987年黃家港控制站的實測徑流數據對模型進行逐月的徑流校準，對參數進行率定；采用校準后的參數，取1988—1990年黃家港控制站月徑流數據對模型進行驗證。校準期和檢驗期模型評價結果見表1、2和圖1。結果顯示，在校準期表征模型效率的Ens達0.90，R為0.96，相對誤差為4.4%；檢驗期月徑流表征模型效率的Ens為0.87，R為0.92，相對誤差為8.3%。模型的校準與驗證結果表明，在漢江上游流域的地理環境下，筆者構建的分布式水文模型SWAT能較準確地模擬流域的徑流過程，說明運用該模型在漢江上游流域進行徑流模擬是可行的。

2.2 未來氣候變化

由表3可知，3種情景下各年代氣溫、降水量均呈增加趨勢，各年代平均氣溫增幅從大到小依次為RCP 8.5、RCP 4.5、RCP 2.6；21世紀20、40年代3種情景下降水量的增幅相差不大，增幅相差最大的年代是21世紀30年代，RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5情景下的年降水量增幅分別是1.61%、5.82%、14.27%，這在一定程度上反映了未來降水預測的不確定性。