若爾蓋濕地流域徑流變化及其對氣候變化的響應

趙娜娜，王賀年，張貝貝，劉 佳，徐衛剛，于一雷

(1.中國水利水電科學研究院流域水循環模擬與調控國家重點實驗室，北京 100038；2.中國林科院濕地研究所濕地生態功能與恢復北京市重點實驗室，北京 100091；3.環境保護部環境工程評估中心，北京 100012)

全球氣候變化影響流域水循環過程，而濕地由于獨特復雜的生態系統特性，其水文循環機理對全球氣候變化具有更高的敏感性。若爾蓋高原濕地位于青藏高原東北部，屬于典型的高寒沼澤濕地生態系統，同時也是黃河上游最重要的水源涵養區，素有“高原水塔”之稱，其水循環過程對氣候變化響應更為敏感[1-3]。近年來，由于氣候變化和人類活動的影響，若爾蓋濕地面臨一系列問題，如水位下降、濕地快速萎縮退化、濕地沙化、生態功能減弱以及生物多樣性減少等[3-9]。濕地水文過程和水循環機理發生了變化，濕地水源涵養能力削弱，對區域乃至下游流域水資源管理和社會經濟發展產生深遠影響。

氣候變化是導致濕地退化的重要原因之一。20世紀90年代后黃河源區氣溫明顯上升，區域蒸散發量增加，徑流量明顯減少[10]。Niu等[11]通過遙感影像分析了中國近年來濕地的變化趨勢，發現1978—2008年中國濕地減少了33%，其中70%是由土地復墾造成的；1978—1990年青藏高原濕地減少了66%，而在1990—2008年青藏高原濕地減少率降低為6%，這主要是因為高原區域冰川和多年凍土消融新生成了大約6 000 km2的濕地面積。由于區域氣候變化，氣溫上升，20世紀90年代后若爾蓋濕地蒸發皿蒸發量呈現出明顯的上升趨勢[12]，實際蒸散發也呈緩慢增加趨勢[13]，Liu等[14]分析了黃河流域的年蒸發皿蒸發量變化規律，認為若爾蓋高原濕地蒸發量增加與太陽輻射的變化密切相關。陳利群等[15]則通過分布式水文模型對黃河源區氣候變化和土地覆被變化對徑流的影響進行分析，發現氣候變化是徑流減少的主要原因。此外，人類活動也必然會影響濕地流域的水文過程。Li等[16]分析了若爾蓋濕地氣候變化和人類活動對濕地徑流的貢獻率，結果表明氣候變化對濕地徑流的影響大概在55%～64%，人類活動影響的貢獻約為36%～45%，氣候變化占主導地位。而Li等[17]也采用分布式水文模型進行研究，發現影響若爾蓋濕地水量減少最主要的因素為歸一化植被指數，其次，區域地質斷層也對濕地水量損失有著不可忽視的作用。對未來氣候變化的影響和預測方面的研究主要集中在不同氣候模式、不同情景下的徑流變化。郝振純等[10]分析了不同氣候模式下未來100年黃河河源區水循環對氣候變化的響應，發現不同模式下黃河河源區的徑流都有不同程度的下降。張永勇等[18]利用SWAT水文模型分析了2010—2039年黃河源區徑流變化，發現徑流量與現狀年相比明顯減少。其他學者也得出了相似的結論[19-20]。目前，國內外對變化環境下高原寒區沼澤濕地水文過程的研究機理尚不完善，特別是對于典型高寒沼澤濕地水文循環各要素的基本特征及其對氣候變化的響應尚不十分清楚。因此，開展青藏高原若爾蓋濕地水文過程變化及對氣候變化的響應等研究，對明晰高寒濕地水文循環機理和青藏高原水循環演變機理，以及對區域水資源管理等具有十分重要的意義。

1 數據與方法

1.1 研究區域概況

若爾蓋高原濕地位于青藏高原的東北隅，是青藏高原濕地的典型代表，也是世界上海拔最高、面積最大的高原泥炭沼澤的主要分布區之一。平均海拔3 500 m，沼澤總面積約4 903 km2，隸屬四川省若爾蓋縣、紅原縣、阿壩縣以及甘肅省的瑪曲縣和碌曲縣[21]。若爾蓋高原濕地為起伏平緩的丘狀高原區，主要地貌類型有低山、丘陵、階地、河漫灘、寬谷和湖群洼地等[4]。濕地內的主要河流為黃河及其支流黑河和白河(圖1)，黑河和白河自南向北流入黃河，為黃河上游流量較大、流速較小而水位十分平穩的兩條支流。同時由于黃河和支流的改道，區域內小河流和湖泊星羅棋布，主要的湖泊有哈丘湖、錯拉堅湖和花湖。

圖1 若爾蓋濕地水系分布概況

研究區域的氣候為大陸性高原氣候，寒冷濕潤，霜凍期長，日溫差大。多年平均氣溫1℃左右，年日照時數約25 000 h，全年降水量約600～800 mm，雨季主要分布在5—10月，約占全年降水量的90%[13]。區內植物以沼澤植被和草甸植被為主，優勢種有木里苔草(Carexmuliensis)、烏拉苔草(Carexmeyeriana)和藏蒿草(Kobresiatibetica)等[22]。研究區以吉邁站作為流域入口，瑪曲站作為流域出口，流域總面積約41 086 km2。流域水系分布及濕地沼澤分布見圖1。

1.2 數據來源

收集的基礎資料包括：DEM(1∶24 000)、土地利用(1∶1 000 000)、土壤類型(1∶4 000 000)、河網水系、植被、土壤、氣象站點、水文站等GIS數據；1960—2011年達日、久治、紅原、若爾蓋、瑪曲、馬爾康、松潘、河南、班瑪和瑪沁等10個氣象站點的日降水、最高氣溫、最低氣溫、風速、相對濕度等氣象資料，瑪曲站(1964—2011年)、唐克站(1990—2011年)以及若爾蓋站(1990—2011年)的月徑流過程。研究區域內的氣象站網和水文站分布見圖1。此外，為了分析未來不同氣候變化情景下濕地徑流的變化，還收集了HadGEM2-ES氣候模式下高排放情景RCP8.5、中排放情景RCP4.5和低排放情景RCP2.6 3種情景的日氣象資料。其中，RCP8.5為最高溫室氣體排放情景，輻射強度達到8.5 W/m2，2100年后CO2質量濃度達到1.37×10-3mg/L；RCP4.5為低端排放基準和中等減緩措施，輻射強度穩定在4.5 W/m2，2100年后CO2質量濃度穩定在6.5×10-4mg/L；RCP2.6為最低端的排放情景，采取嚴格的限排等應對氣候變化政策。全球平均溫度上升限制在2℃以內，輻射強度在2100年前達到峰值，到2100年下降至2.6 W/m2，CO2質量濃度峰值約為4.9×10-4mg/L,之后呈下降趨勢，2100年CO2質量濃度4.0×10-4mg/L[23]。

1.3 模型構建

選擇SWAT(soil and water assessment tool)模型進行區域徑流模擬和預測。SWAT模型是具有一定物理機制的半分布式水文模型，模型可以預測復雜流域內不同的氣候條件、土地覆被變化等對水量、水質以及作物產量等的長期影響[24]。此外，該模型也考慮了融雪和凍土對水文循環的影響[25]，模型也在許多國家的寒冷地區得以廣泛應用[26-27]。在中國，SWAT模型在黑河[28]、黃河源區[29]、三江源區[18-19]等寒冷區域的徑流模擬、氣候變化等影響評估方面取得了很好的模擬和應用效果。這說明SWAT模型可以用來模擬和預測寒冷區域的降雨徑流過程，分析區域水循環機理和評估氣候變化對水循環過程的影響。

由于缺乏若爾蓋濕地入口處水文站的徑流觀測資料，本研究在構建模型時以濕地上游吉邁站為入口徑流觀測站，以瑪曲站為出口(稱為吉邁-瑪曲流域)，根據研究區的DEM、土壤和土地利用分布，進行流域劃分，吉邁-瑪曲流域范圍見圖1，流域面積41 086 km2。若爾蓋濕地流域則主要是由以若爾蓋水文站作為控制站的黑河流域(7 848 km2)、以唐克站作為控制站的白河流域(5 478 km2)以及瑪曲流域(10 579 km2)組成，流域面積23 905 km2(圖1)。吉邁-瑪曲流域總共劃分了237個子流域，水文響應單元的劃分閾值為20%的土地利用類型和20%的土壤類型。

2 結果分析

2.1 參數敏感性分析

SWAT模型參數較多，本研究選取對濕地徑流過程影響比較大的13個參數，用SWAT-CUP中的SUFI-2優化算法進行參數率定和敏感性分析[30-31]。通過5次迭代運算(每次運行50次)獲得模擬結果。在SWAT-CUP中，SUFI-2算法采用的全局敏感性分析，參數敏感性主要取決于拉丁超立方生產的參數與目標函數值之間的多元回歸系數[32]。T檢驗用來確定每個參數的敏感性，t絕對值越大，參數越敏感；而P值則決定了敏感性的顯著性，P值越接近于0，參數敏感性越顯著。表1為模擬中一部分參數的敏感性分析和率定結果。由表1看出，若爾蓋濕地流域徑流過程模擬中，基流α因子(V_ALPHA_BF)最為敏感，其次分別為土層有效含水量(R_SOL_AWC)，產生回歸流所需的淺層含水層水位閾值(V_GWQMN)、土壤密度(R_SOL_BD)、河道曼寧系數(V_CH_N2)、地下水revap系數(V_GW_REVAP)和土壤蒸散發補償因子(V_ESCO)，這7個參數在模型中對該區域的徑流模擬過程較為敏感。

2.2 SWAT模型率定及驗證

根據實測水文數據系列，選取瑪曲站、唐克站和若爾蓋站3個水文站的月徑流數據系列進行參數的校準和率定，其中唐克站位于白河流域，若爾蓋站位于黑河流域，瑪曲站位于黃河主干流。由于唐克站和若爾蓋站建站時間比較短，資料系列相對較短，主要以瑪曲站資料為主對SWAT模型進行率定和驗證。唐克站和若爾蓋站校準期為1990—2000年，驗證期為2001—2011年；瑪曲站校準期為1964—1985年，驗證期為1986—2011年。在模型率定和驗證過程中，選取1964—1968年為模型預熱期，以消除初始狀態的影響。

表1 參數敏感性分析和率定結果

模型參數率定采用SWAT-CUP自動校準和人工優選結合的方式使得模型擬合度Nash效率系數NSCE以及決定系數R2達到最大。其中用SWAT-CUP進行參數校準時選擇SUFI2優化算法。在采用SUFI-2優化算法進行模型參數率定時，Pfactor和Rfactor主要用來衡量模型參數的不確定性程度[33]，一般用Pfactor接近于1和Rfactor接近于0的程度來判斷校準的效果。Rfactor越大，Pfactor也會越大，因此通常情況下，必須兩者達到平衡，取得Pfactor和Rfactor的相對最佳值。通過實測數據和模擬值之間的R2和NSCE進一步量化擬合度。NSCE的計算公式為

(1)

模型率定和驗證結果見表2。瑪曲、唐克及若爾蓋水文站月徑流過程模擬見圖2。由表2和圖2可見，模型模擬效果較好，模擬徑流與實測徑流過程基本一致，校準期的模擬精度較高，驗證期3個測站的NSCE均稍有降低，但總體來說，率定的參數可以用于若爾蓋濕地流域的水文過程模擬。

表2 模型率定和驗證結果

2.3 模型參數不確定性分析

采用SUFI-2優化算法進行參數優化和率定時，同時也將模型輸入數據、模型結構、參數以及觀測數據等一系列不確定性因素考慮在內，可以通過率定后的參數范圍反映出來[34]。一般情況下，參數率定的95%置信水平(95PPU)的不確定性區間上會包含大部分觀測數據。本研究采用默認的2.5%(L95PPU)和97.5%(U95PPU)上的累積分布得到95%置信水平上模擬結果總的不確定性，不確定性區間見圖2中的95PPU。由表2可知，模型校準期和驗證期Pfactor值在0.73以上，即在3個水文測站中至少73%以上的觀測數據均包含在95%的置信區間內。Rfactor值表征95PPU區間的平均寬度，在校準期Rfactor為0.87～0.96，在驗證期Rfactor略高，為0.98～1.27，可見驗證期95PPU寬度較窄，樣本分布相對集中。總體上，3個水文站在校準期和驗證期的徑流模擬不確定性相對較小。

2.4 未來不同氣候情景下的濕地徑流變化

由于HadGEM2-ES模式是GCM模式中較為通用的一種，能夠反映全球尺度上的生態系統和水文過程變化，并且無須進行通量修正[35]，在我國黃河河源和上游區域的適用性較好[36-37]。因此，采用HadGEM2-ES模式下3種排放情景(高排放情景RCP8.5、中排放情景RCP4.5和低排放情景RCP2.6)的模式輸出氣象數據(降水、氣溫、風速、輻射以及相對濕度)。通過統計降尺度方法，將不同分辨率的氣候模式輸出結果，用雙線性插值方法插值到0.5°×0.5°的網格上進行數據統計。在SWAT模型中以氣象數據作為模型驅動，基于現狀土地利用情況，對2010—2050年若爾蓋濕地流域水文變化過程進行模擬和預測。同時采用基于TFPW預處理的非參數Mann-Kendall趨勢分析方法[38]對徑流變化趨勢進行分析檢驗，根據SEN法[39]計算徑流變化趨勢的坡度值：

(2)

式中：βj為坡度值；xj、xk為樣本中第j、k個數據。取n個坡度值的中值為樣本的坡度。βj的正或負分別反映了序列的上升或下降的趨勢。

圖3為2020—2050年瑪曲、唐克和若爾蓋站在不同排放情境下的徑流變化過程。可見未來氣候變化的高(RCP8.5)、中(RCP4.5)、低(RCP2.6)排放情景下，若爾蓋濕地流域瑪曲站、唐克站以及若爾蓋站徑流量在2020—2050年均呈下降趨勢。尤其是RCP8.5情景下，3個水文站的徑流量在汛期和非汛期以及年平均階段的下降趨勢更為明顯(顯著水平為0.05)(表3)。2020—2050年3種氣候變化情景下，瑪曲站徑流減少幅度相對較大。RCP8.5情景下，瑪曲站非汛期的徑流量減少率為6.07 m3/a左右(顯著水平為0.01)，減少幅度最大，其余情景下徑流減少趨勢不明顯。RCP8.5情景下，唐克站和若爾蓋站的徑流則呈現明顯下降趨勢(顯著水平為0.05)，汛期徑流下降幅度高于非汛期；RCP2.6和RCP4.5情景下，若爾蓋站和唐克站徑流量變化均呈下降趨勢，但并未達到顯著水平。黑河和白河作為流經若爾蓋濕地的兩條主要支流，在3種氣候變化情景下的徑流均呈下降趨勢。尤其是RCP8.5情景下兩條支流的徑流下降趨勢明顯，說明在未來氣候變化情景下，流經若爾蓋濕地的河川徑流量減少，在一定程度上也可能使得濕地補給水量減少，導致若爾蓋濕地水位下降，破壞濕地生態系統穩定性，加劇濕地的退化和萎縮，不利于濕地保護和生態系統的穩定。

(a)瑪曲

(b)唐克

(c)若爾蓋

表3 2020—2050年不同情景下的各水文站徑流變化趨勢坡度值

注：*表示顯著水平為0.05，**表示顯著水平為0.01。

以1990—2010年若爾蓋濕地各水文站徑流量作為基準，分析若爾蓋濕地未來3種情景下2020s、2030s、2040s的徑流變化率(表4)。瑪曲、唐克和若爾蓋3站的年平均徑流量、非汛期徑流量在3種情景下與基準年相比均呈減少趨勢，其中瑪曲站徑流量減少幅度最大。在未來3種情景下，瑪曲站年平均徑流、汛期以及非汛期徑流量均呈明顯減少趨勢，尤其是非汛期徑流在RCP8.5情景下，減少比率較大，達到50.1%(2040s)。唐克站年均徑流和非汛期徑流減少幅度相對較小，并且3種情景下汛期徑流均略有增加。若爾蓋站徑流量變化與唐克站基本相似。總體上，在未來氣候變化情景下，若爾蓋濕地徑流量呈減少趨勢，尤其是非汛期徑流量減少率在25% 以上，結論與張永勇等[18-19,40-41]在黃河源區的研究結果基本一致。氣溫升高，水面蒸發量增大，而降水增加趨勢并不顯著，可能是導致該區域徑流量減少的主要原因之一[18]。

未來氣候變化情景下，2020—2050年若爾蓋濕地流域徑流量不斷減少，而非汛期徑流量的銳減可能會對若爾蓋濕地保護以及黃河流域中游和下游區域的水資源管理等產生影響。這種變化可能會加劇未來若爾蓋濕地面積的退化和萎縮，引起黃河中下游區域的干旱、水資源虧缺等一系列問題。這種情況下，若爾蓋濕地未來如何應對氣候變化是需要考慮的關鍵問題。

(a)瑪曲

(b)唐克

(c)若爾蓋

站 點階 段基準期徑流量/(m3·s-1)RCP2.6下徑流變化率/%2020s2030s2040sRCP4.5下徑流變化率/%2020s2030s2040sRCP8.5下徑流變化率/%2020s2030s2040s年平均402.9-18.9-15.7-15.4-25.0-23.0-23.5-17.2-29.3-23.0瑪 曲非汛期202.6-40.0-43.3-43.3-47.0-43.6-48.0-41.4-49.8-50.1汛 期683.4-10.2-4.2-3.8-15.9-14.5-13.3-7.1-20.7-11.8年平均56.6-8.0-4.7-9.6-19.2-15.4-14.6-6.8-22.5-15.8唐 克非汛期24.7-20.8-22.3-28.5-31.9-28.5-32.3-18.3-31.4-32.9汛 期88.510.316.010.9-2.62.04.611.1-7.83.0年平均24.5-0.25.7-0.3-18.1-13.1-10.4-2.3-22.1-11.2若爾蓋非汛期13.5-24.8-27.4-31.9-39.9-36.8-40.0-30.0-39.6-40.3汛 期402.911.521.514.7-7.8-1.83.711.0-13.72.7

3 結 論

a. 采用SWAT水文模型對若爾蓋高寒濕地流域的唐克站、若爾蓋站以及瑪曲站的月徑流過程進行模擬，模擬精度較好。模型考慮了凍土和融雪對水文循環的影響，能夠對降雨-融雪-徑流過程進行較好的刻畫，模型可以用來分析若爾蓋濕地流域徑流變化過程及其氣候變化的影響。

b. 未來3種(高排放情景RCP8.5、中排放情景RCP4.5和低排放情景RCP2.6)氣候變化情景下，2020—2050年若爾蓋濕地流域徑流量呈下降趨勢。RCP8.5情景下，若爾蓋濕地的兩條主要河流——白河流域(唐克站)以及黑河流域(若爾蓋站)徑流量下降趨勢顯著，在一定程度上可能導致濕地可補給水資源量減少，濕地水位下降。

c. 未來3種情景下2020s和2030s，2040s的年徑流變化與基準年相比均呈減少趨勢，非汛期徑流量減少幅度明顯高于汛期，徑流減少比率大部分在25%以上。非汛期徑流量的銳減可能會對若爾蓋濕地保護以及黃河流域中游和下游區域的水資源管理等產生影響。