氣候變化對渭河流域水文干旱特征的影響研究

師晟國

（西安水文水資源勘測中心,陜西 西安 710100）

1 研究區概況

渭河流域位于東經103°～110°和北緯34°～38°之間,流域面積13.48 km2,全長818 km。年平均氣溫約為13.3℃,年平均降水量為558 mm～750 mm,總體趨勢從北到南逐漸增加。多年平均徑流量103.7億m3。隨著近些年氣候發生劇烈變化,渭河流域缺水形勢日趨嚴峻,出現了更為嚴重的干旱事件。本文采用位于主河道上、中、下游的北道、咸陽和臨潼水文站校準水文模型參數,并采用GCM預測以上站點在氣候變化情景下的未來月徑流量。河流流量和干旱特征的觀測值被用作對比未來氣候變化相對于歷史實測值的變化強度。

2 研究方法及數據來源

2.1 GCM數據

基于兩種代表性濃度路徑（RCP4.5和RCP8.5）下40個全球氣候模式（GCM）的年降水量數據,本研究選取了3種CMIP5全球氣候模式,即降水變化范圍最大的干旱情景,其模式名稱為CSIRO-Mk3-6-0,降水變化范圍最大的濕情景為MIROC5；降水變化范圍處于中間的情景為FGOALS-g2。以CMIP5歷史時段模擬的45年（1960年～2004年）為基準期,以未來三個不同時段（2010年～2054年、2030年～2074年和2055年～2099年）作為未來時期。GCMs的預測結果存在一定的系統偏差,因此其在使用前需進行誤差訂正,采用δ-比例法對GCMs進行偏差校正,該方法將GCMs模擬的歷史時期與未來時期之間的月平均降水量的變化量疊加在觀測到的歷史降水和溫度數據上,以代表未來的氣候變化。GCMs經過偏差訂正后產生了18個未來月氣候預測結果（2個RCP和3個未來時期下的3個GCM）,將以上預測結果輸入SWAT模型通過模擬獲得月徑流量。

2.2 水文模擬與干旱指數

采用的水文模型為土壤和水評估工具SWAT模型進行月徑流模擬,該模型被廣泛應用于氣候變化下月徑流量的模擬。SWAT是一個基于物理的、計算高效的半分布式流域水文模型。研究流域基于河網被劃分為多個子流域,以上子流域又被細分為多個水文響應單元（HRU）。該模型已被廣泛用于世界各地的不同流域,是檢驗水文對土地利用和氣候變化響應的有效工具。

采用徑流干旱指數SDI作為分析流域干旱特征變化的評估指標。SDI采用月累積徑流量的計算公式如下：

式中：Vk和Sk分別為參考時段累積流量的均值和標準差；Vi,k為第i個水文年和第k個參考周期的累積流量；Qi,j為第i個水文年及第j個月的月流量。

本文選取k = 4,代表SDI的12個月時間尺度,N是年數,j是月份。式（1）和式（2）的區別在于,后者為累積流量的對數變換。

當SDI值小于0時被定義為干旱事件。本文以干旱事件的次數作為頻率,干旱持續時間為SDI值連續為負的月數,干旱強度為SDI的量級。

3 結果分析

3.1 氣候變化下水文干旱特征的變化

3.1.1 水文干旱事件頻率的變化

圖1 為在兩種RCP情景（RCP4.5和RCP8.5）下,三個GCM在未來三個時期（2010年～2054年、2030年～2074年和2055年～2099年）相對于基準時期（1960年～2004年）的水文干旱頻率變化。CSIROMk3-6-0模式預測的干旱頻率呈增加趨勢,而MIROC5模式預測的干旱頻率呈減少趨勢,原因是由于CSIRO-Mk3-6-0模式降水量變化范圍較小,屬于干旱型GCM,而MIROC5模式屬于濕型GCM。FGOALS-g2 模式作為中間GCM,預測了干旱頻率的中位數變化。未來時段干旱事件頻率隨時間的變化表現出不同的變化趨勢（見圖1）。例如,在RCP 8.5排放情景下,在2010年～2054年,CSIROMk3-6-0干旱事件發生頻率增加了4次,該變化在2030年～2074年期間增加了6次,在2055年～2099年期間增加了8次。對于濕潤GCM （MIROC5模式）,在RCP 8.5情景下未來3個時段干旱事件分別減少了1、5和14次。不同排放情景下氣候模式并未表現出一個確定的變化。例如,在濕潤GCM（MIRCO5）的RCP 4.5情景下,其在2030年～2074年期間干旱事件頻率減少了12次,而在同期RCP 8.5情景下降至4次。在2055年～2099年期間,RCP 8.5的數值大于RCP 4.5。

圖1 在兩種排放情景下未來時段（2010年～2054年、2030年～2074年和2055年～2099年）與基準期(1960年～2004年)相比干旱頻率(干旱事件數)的變化

3.1.2 水文干旱持續時間和強度的變化

在兩個RCP情景下,當前和未來時期臨潼站（最下游站）水文干旱事件持續時間的累積分布頻率曲線的變化見圖2。可以看出：在三個大氣環流模式中,干旱持續時間變化明顯。CSIRO-Mk3-6-0和FGOALS-g2模型在兩個RCP下預測的未來一段時間內CDF曲線的水文干旱持續時間較基線期更長。此外,水文干旱持續時間在CDF曲線上的變化也不成比例。CSIRO-Mk3-60模式預測的未來三個時期水文干旱持續時間在低頻率（持續時間較長）干旱中比在高頻（持續時間較短）干旱中更顯著。干旱GCM的干旱持續時間的變化也隨未來時期而變化,即21世紀末（2055年～2099年）的變化比21世紀初（2010年～2054年）的變化更顯著。相比之下,濕型和中間型GCM的干旱持續時間變化（MIRCO5和FGOALS-g2）相對于干型GCM相對較小。圖3給出了兩種排放情景下,歷史觀測數據和三個選定的GCM在未來三個時期的干旱強度累積分布。未來時段干旱強度的變化顯著,干旱GCM下干旱強度呈增加趨勢（CSIROMk3-6-0）,而濕GCM下干旱強度呈降低趨勢（MIROC5）。中間降水變化GCM的 FGOALS-g2干旱強度變化較小,其變化符合預期。未來干旱強度的變化也隨著未來時段的變化而變化,即21世紀末（2055年～2099年）的變化比21世紀初（2010年～2054年）的變化更為顯著。這一結論適用于所有的GCM和不同的排放情景。GCM中間降水變化對21世紀末干旱強度的預測除在RCP 8.5條件下外,其實情景的變化幅度均較小。

圖2 歷史觀測和三個選定的GCM在兩種排放情景及未來三個時期的水文干旱持續時間累積分布

圖3 兩種排放情景下未來三個時段水文干旱強度的累積分布

3.2 降水和溫度對水文干旱特征的影響

3.2.1 降水對水文干旱的影響

進一步分析未來時段（2010年～2054年、2030年～2074年和2055年～2099年）與基準期（1960年～2004年）相比,在兩種排放情景下,三個選定的GCMs水文干旱事件數量的變化,以上分析僅采用GCM改變了降雨量,并保持溫度與歷史觀測值不變。降水和溫度的變化與圖1相似,說明降水是水文干旱影響的主要因素。但兩者之間也存在差異,圖4數值較高,說明未來水文干旱頻率在降水和溫度同時變化時的變化要大于僅降水變化時的計算結果。在RCP 4.5排放情景下,FGOALS-g2 GCM（中間降水變化GCM）降水和溫度同時變化的情況下,未來干旱頻率的變化與僅降水變化的情況相同。在兩種排放情景下,3個GCM的當前和未來3個時段臨潼站干旱持續時間的累積分布結果與圖2相似,但干旱持續時間略短。例如,在干旱GCM的CSIRO-Mk3-6-0和RCP 8.5排放情景下,2020年～2074年干旱持續時間最長可達6年,降水和溫度均有變化。在干旱強度上也存在同樣的規律,降水和溫度的變化將導致未來的干旱強度變強。

圖4 兩種排放情景下3個GCM（僅溫度變化和降水不變)的干旱頻率（干旱事件數)與基線期（1960年～2004年)對比

3.2.2 溫度對水文干旱的影響

考慮到降水和溫度同時變化以及降水單獨變化下未來干旱特征的差異不同,進一步采用SWAT模型在僅溫度變化和降水不變的情況下進行模擬。模擬結果表明：溫度對水文干旱事件的影響較明顯,溫度升高導致干旱事件的數量增加。隨著氣溫的升高,水文干旱事件數量的變化隨著時間的推移而增加。排放情景的影響隨時間呈非線性,其影響在近期（2010年～2054年）有限,到21 世紀末可能會非常顯著。臨潼站歷史觀測和3個GCM在未來3個時段的水文干旱持續時間的累積分布表明僅在未來發生溫度變化的情況下,降水與歷史觀測保持一致。在中間GCM下,未來干旱持續時間的變化并不大,降水是干旱事件發生頻率及持續時間的主要影響因素。溫度對干旱持續時間的影響不可忽視,特別是21世紀末RCP 8.5排放情景下（圖4）,干旱GCM中CSIROMk3-6-0的干旱持續時間顯著延長。溫度對干旱強度的影響比對干旱持續時間的影響更顯著,因為未來不同時期的干旱強度和GCM與觀測相比有顯著變化。

4 結論

在干旱的GCM下,渭河流域未來時段水文干旱事件發生的頻率可能會增加,干旱持續時間會更長,干旱強度會更大,而在濕潤GCM條件下則相反,在中間GCM的降水變化（+5%）下,干旱特征幾乎保持不變。如果近50年降水和氣溫的變化趨勢在未來持續,渭河流域很可能處于GCM的干燥狀態。溫度對徑流和干旱特征產生了更大的間接影響。該方法可應用于不同流域和地區的干旱特征變化預測。在未來氣候變化下的區域干旱減災規劃中具有實際的應用價值。