基于CMIP6的通州區(qū)未來(lái)地表水資源量估算

王柳林，張秀菊，紀(jì)鵬程，王寶斌，李翔宇

(1.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇 南京 210024；2.南通市通州區(qū)水利局，江蘇 南通 226399；3.河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，江蘇 南京 210024)

0 引 言

氣候變化是現(xiàn)今全球關(guān)注的熱點(diǎn)，聯(lián)合國(guó)IPCC第六次評(píng)估報(bào)告《氣候變化2021：自然科學(xué)基礎(chǔ)》中指出：自1850年～1900年以來(lái)，全球地表平均溫度已上升約1 ℃，未來(lái)20年全球溫升可能超過(guò)1.5 ℃。氣候變化正在給不同地區(qū)帶來(lái)多種不同的組合性變化，影響水資源的時(shí)空分配以及水資源總量，進(jìn)而對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)安全等產(chǎn)生深刻的影響。因此，分析未來(lái)氣候情景下水資源的演變趨勢(shì)，對(duì)于區(qū)域水資源管理規(guī)劃具有重要意義。

目前，未來(lái)水資源量的估算研究一般采用以下2種方法：一是采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]、支持向量機(jī)[2]、馬爾科夫鏈[3]、隨機(jī)森林[4]等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，利用歷史水文數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)徑流變化。該類方法計(jì)算簡(jiǎn)便，但無(wú)法明確徑流變化的機(jī)理。二是未來(lái)氣候情景與水文模型的耦合。由于氣候變化的復(fù)雜性和不確定性，常用氣候情景假定法和基于全球氣候模式的數(shù)據(jù)來(lái)生成氣候變化情景。其中氣候情景假定法，即通過(guò)設(shè)定降水、氣溫等氣候要素較基準(zhǔn)期存在一定幅度的增減，組合得到氣候變化情景。胡倩等假定降雨變幅為10%，氣溫變幅為1 ℃，設(shè)置了5種不同氣候變化情景，以此驅(qū)動(dòng)SWAT模型計(jì)算洞庭湖平原水資源量[5]。該方法對(duì)于增減幅度的設(shè)定具有一定的主觀性，與未來(lái)氣候?qū)嶋H變化情況存在一定差距。全球氣候模式(GCM)是描述物理、流體運(yùn)動(dòng)和化學(xué)等基本定律的微分方程所構(gòu)成的模型，被廣泛用于預(yù)估未來(lái)氣候變化。王旭等采用CMIP5模式數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型，結(jié)果表明葉爾羌河未來(lái)徑流呈顯著減小的趨勢(shì)[6]。

南通市通州區(qū)的氣象要素在過(guò)去50年間發(fā)生明顯變化，進(jìn)而影響天然水資源量[7]。基于此，本文主要利用南通市通州區(qū)歷史降雨、氣溫、地表徑流深數(shù)據(jù)，首先模擬和評(píng)估了平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型在通州區(qū)的適用性；然后對(duì)CMIP6中多個(gè)模式數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估比選，對(duì)通州區(qū)在3種情景(SSP126、SSP245、SSP585)下2023年～2050年的地表徑流深變化趨勢(shì)進(jìn)行分析。其研究結(jié)果可為南通市通州區(qū)水資源規(guī)劃、水環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

通州區(qū)位于江蘇省東南部，東經(jīng)120°41′～121°25′，北緯31°52′～32°15′，長(zhǎng)江三角洲東北翼，東臨黃海，西枕長(zhǎng)江，屬于平原河網(wǎng)地區(qū)，河道縱橫交錯(cuò)，密度較高，各級(jí)河流之間基本能相互貫通，水系發(fā)達(dá)。全區(qū)水域主要由黃海、長(zhǎng)江水域和區(qū)內(nèi)河流組成，其中黃海水域北起遙望港，南至鮮魚港。區(qū)內(nèi)河流由九呂水系、通啟河水系、三余水系、沿江圩田四大水系構(gòu)成，統(tǒng)屬長(zhǎng)江水系(見圖1)。

圖1 研究區(qū)概況

采用線性回歸法對(duì)通州區(qū)降雨變化趨勢(shì)進(jìn)行分析(見圖2)。由圖2可知，南通市通州區(qū)1965年～2017年降雨以2.341 mm/a的速率增加，汛期降雨量以2.344 5 mm/a速率上升，枯季降雨量以0.003 1 mm/a速率下降，年降雨量與汛期降雨量變化波動(dòng)較相似，基本上互為同升同降。

圖2 南通市通州區(qū)降雨變化

采用線性回歸法對(duì)通州區(qū)氣溫變化趨勢(shì)進(jìn)行分析(見圖3)。由圖3可以看出，南通市通州區(qū)1965年～2017年年均氣溫以0.35 ℃/10 a的速率上升，其上升速率高于全國(guó)年均氣溫的上升速率。同樣方法對(duì)通州區(qū)各個(gè)月份氣溫進(jìn)行趨勢(shì)分析，得出各月均出現(xiàn)不同程度上升。其中，2月～5月氣溫上升較快，氣溫上升速率較大(0.46～0.52 ℃/10 a)；6月、8月氣溫上升不顯著，氣溫上升速率較小，分別為0.22、0.12 ℃/10 a；其他月份的氣溫也都呈現(xiàn)出一定的上升趨勢(shì)，氣溫上升速率介于前兩者之間(0.3～0.38 ℃/10 a)。

圖3 南通市通州區(qū)氣溫年際變化

通過(guò)對(duì)通州區(qū)歷史氣象要素變化趨勢(shì)進(jìn)行分析的結(jié)果可以看出，通州區(qū)氣溫產(chǎn)生了顯著變化，降雨變化趨勢(shì)不明顯，但年際變化幅度較大。因此，利用CMIP6模式數(shù)據(jù)耦合水文模型，進(jìn)行未來(lái)地表水資源量估算，為水資源規(guī)劃提供依據(jù)，十分必要也十分迫切。

2 研究方法及數(shù)據(jù)

本文利用平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型模擬通州區(qū)歷史水文過(guò)程，對(duì)模型進(jìn)行率定與驗(yàn)證后，采用CMIP6模式數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)水文模型，計(jì)算通州區(qū)在2023年～2050年的地表水資源量。因CMIP6模式缺乏逐日蒸發(fā)數(shù)據(jù)，故采用Hargreaves方法計(jì)算潛在蒸散發(fā)ET。

2.1 潛在蒸散發(fā)計(jì)算

潛在蒸散發(fā)ET采用Hargreaves方法計(jì)算，該方法計(jì)算簡(jiǎn)單，所需氣象數(shù)據(jù)較少，計(jì)算公式為

ET=0.408×αRa(Tave+17.8)(Tmax-Tmin)0.5

(1)

(2)

式中，α為轉(zhuǎn)換系數(shù)，初始取值為0.002 3，最終取值通過(guò)率定確定，為0.002 7；Ra為天頂輻射，MJ·m2·d-1；Tmax、Tmin、Tave分別為最高溫度、最低溫度、平均溫度，℃；Gsc為太陽(yáng)常數(shù)；δ為太陽(yáng)傾角，(°)；φ為緯度所轉(zhuǎn)換的弧度，rad；dr為日地相對(duì)距離，km；ωs為日落時(shí)角，(°)。各參數(shù)詳細(xì)計(jì)算見文獻(xiàn)[8]。

2.2 平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型

通州區(qū)屬于平原河網(wǎng)區(qū)，其中水面面積167.65 km2、水田面積309.86 km2、旱地面積590.35 km2、城鎮(zhèn)不透水面積283.68 km2。本文針對(duì)不同的下墊面分開模擬其產(chǎn)流過(guò)程：①水面產(chǎn)流按水量平衡方程由降水量扣除水面蒸發(fā)量推求產(chǎn)水量。②在非水稻種植季節(jié)，考慮水稻不同生長(zhǎng)期的水田需水深度、耗水系數(shù)及灌排方式推求灌排水量；在非水稻種植季節(jié)，水田類型的下墊面當(dāng)作旱地處理，產(chǎn)流按旱地產(chǎn)流計(jì)算。③旱地面積采用3層蒸發(fā)模型的三水源新安江蓄滿產(chǎn)流模型推求產(chǎn)流量。④城鎮(zhèn)區(qū)域需考慮下墊面透水情況，其中透水面積按新安江模型計(jì)算產(chǎn)流量；不透水面積的產(chǎn)流量可簡(jiǎn)單表示為降雨乘以徑流系數(shù)。具體計(jì)算見文獻(xiàn)[9]。

2.3 模擬效果評(píng)估方法

使用決定性系數(shù)(R2)和納什效率系數(shù)(NSE)2個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)估平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型的模擬效果，當(dāng)R2>0.7且NSE>0.65時(shí)，可以認(rèn)為模型模擬效果良好，相應(yīng)指標(biāo)具體計(jì)算公式為

(3)

(4)

2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

綜合考慮資料序列長(zhǎng)度、空間分布特性，本文所用數(shù)據(jù)包含降水、蒸發(fā)、氣溫、地表徑流深，具體數(shù)據(jù)來(lái)源和系列長(zhǎng)度見表1。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源詳情

模式預(yù)估氣象數(shù)據(jù)主要涉及氣溫、降水等，來(lái)自第六次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃(CMIP6)，不同氣候變化模式簡(jiǎn)況見表2。CMIP6采用新的“共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑”和輻射強(qiáng)迫情景的矩陣組合，本文選取SSP126、SSP245、SSP585三種未來(lái)氣候情景進(jìn)行研究，氣候情景特征見表3。

表2 全球氣候模式基本信息

表3 氣候情景特征

3 結(jié)果分析

3.1 平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型的率定與驗(yàn)證

采用平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型模擬通州區(qū)歷史水文過(guò)程，其中率定期為1981年～1993年，驗(yàn)證期為1998年～2003年。由于通州區(qū)水文測(cè)站較少，無(wú)實(shí)測(cè)徑流數(shù)據(jù)，故將江蘇省第三次水資源調(diào)查評(píng)價(jià)成果作為率定依據(jù)，和徑流模擬值進(jìn)行對(duì)比，模擬結(jié)果見圖4和表4。由圖4、表4可知，率定期的R2、NSE分別為0.89、0.88，驗(yàn)證期的R2、NSE分別為0.92、0.92，模型擬合效果較好。

表4 月地表徑流深模擬效果評(píng)估表

圖4 率定期與驗(yàn)證期月地表徑流深模擬值與參考值對(duì)比

3.2 未來(lái)情景下氣候要素演變特征

由于所選的9個(gè)氣候模式具有不同的分辨率，采用雙線性插值法將9個(gè)氣候模式數(shù)據(jù)插值到統(tǒng)一尺度0.025°×0.025°，再將所有格點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均，將不同氣候模式歷史數(shù)據(jù)(1981年～2012年)和地面測(cè)站結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)不同氣候模式的月均降雨與地面觀測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)r為0.180～0.832，其中INM-CM5-0模式對(duì)降水的模擬最好，相關(guān)系數(shù)為0.832；氣候模式對(duì)降雨的模擬能力較弱，原因是降雨受到多種復(fù)雜因素的共同影響[10]。不同氣候模式的月均氣溫與地面觀測(cè)值之間的相關(guān)系數(shù)r為0.990～0.999，其中INM-CM5-0模式對(duì)氣溫的模擬最好，相關(guān)系數(shù)為0.998。通過(guò)綜合比較，INM-CM5-0模式模擬的通州區(qū)降雨和氣溫與觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)度較高，適用于未來(lái)通州區(qū)氣候變化的影響評(píng)估研究。

INM-CM5-0模式的三種氣候預(yù)估情景下，南通市通州區(qū)2023年～2050年的未來(lái)氣候變化情況見表5。與基準(zhǔn)期(1981年～2000年)相比，通州區(qū)年均降水量在3種不同情景下均呈增加趨勢(shì)，SSP126、SSP245、SSP585情景下，未來(lái)年均降水量分別增加5.3%、7.6%、10.5%，未來(lái)降雨呈現(xiàn)出“SSP126

表5 通州區(qū)各情景下未來(lái)降雨變化

3.3 未來(lái)地表水資源量預(yù)估結(jié)果

采用Hargreaves法結(jié)合INM-CM5-0模式中的氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行蒸發(fā)量估算，然后利用INM-CM5-0模式降雨數(shù)據(jù)、估算的蒸發(fā)量以及率定好的平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型，對(duì)3種情景下未來(lái)2023年～2050年的地表徑流深進(jìn)行估算，結(jié)果見表6。通州區(qū)基準(zhǔn)期(1981年～2000年)的年均地表徑流深為235.8 mm，而2035年～2050年的SSP126、SSP245、SSP585情景下的年均地表徑流深分別為242.2、261.9、273.2 mm，可以看出，在不同氣候情景下年地表徑流深相對(duì)基準(zhǔn)期(1981年～2000年)有所增加，增加幅度分別為2.7%、11.1%、15.9%。

表6 通州區(qū)各情景下未來(lái)地表徑流深預(yù)測(cè)

通州區(qū)未來(lái)地表徑流深的變化趨勢(shì)如圖5所示。SSP126和SSP585情景下，年地表徑流深均呈現(xiàn)波動(dòng)變化。SSP245情景下，年地表徑流深變化大致可以分為3個(gè)時(shí)期：21世紀(jì)20年代中期至30年代中期，年地表徑流深呈顯著增加趨勢(shì)；21世紀(jì)30年代中期至40年代中期，年地表徑流深呈顯著下降趨勢(shì)；21世紀(jì)40年代中期之后出現(xiàn)了小幅上升。總體而言，各氣候情景下年際變化幅度較大，豐枯年份交替明顯。

圖5 通州區(qū)未來(lái)地表徑流深變化趨勢(shì)

本文研究表明，通州區(qū)歷史降雨、氣溫均呈增加趨勢(shì)，平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型能較好模擬通州區(qū)水文過(guò)程。通過(guò)產(chǎn)流模型預(yù)測(cè)的未來(lái)水資源演變情勢(shì)與其他學(xué)者研究成果基本相符[11-12]。目前諸多研究表明，未來(lái)氣溫將繼續(xù)升高，而對(duì)降水的預(yù)估存在較大的不確定性[13-15]。另外，選擇不同的基準(zhǔn)期和未來(lái)時(shí)段對(duì)未來(lái)水資源變化進(jìn)行分析，可能會(huì)得出不同的結(jié)論[16]。

4 結(jié) 論

本文利用南通市通州區(qū)歷史氣溫、降雨、蒸發(fā)、地表徑流深數(shù)據(jù)等，通過(guò)構(gòu)建平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型，對(duì)模型進(jìn)行率定與驗(yàn)證，然后對(duì)CMIP6中的9個(gè)氣候模式進(jìn)行評(píng)估比選，計(jì)算3種情景(SSP126、SSP245、SSP585)下2023年～2050年的地表徑流深，主要得到以下結(jié)論：

(1)針對(duì)南通市通州區(qū)構(gòu)建的平原河網(wǎng)產(chǎn)流模型，率定期的R2、NSE分別為0.89、0.88，驗(yàn)證期的R2、NSE分別為0.92、0.92，模型具有較好的適用性。

(2)3種不同氣候情景下，通州區(qū)未來(lái)氣溫、降雨量均高于基準(zhǔn)期。未來(lái)年均氣溫分別增加5.3%、6.0%、7.3%；未來(lái)年均降水量分別增加5.3%、7.6%、10.5%。

(3)相較于基準(zhǔn)期，未來(lái)通州區(qū)地表水資源量總體呈增加趨勢(shì)，SSP126、SSP245、SSP585情景下，地表徑流深分別增加2.7%、11.1%、15.9%。

(4)因不同氣候模式之間存在較大不確定性，今后將進(jìn)一步考慮多模式集合，以及對(duì)氣候模式數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差校正等來(lái)減少不確定性。