基于CMIP6氣候模式的黃河源區(qū)未來徑流情勢預(yù)估

關(guān)鍵詞：CMIP6氣候模式；徑流；未來情勢；黃河源區(qū)中圖分類號：TV121 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j. issn.1000-0941.2025.07.020引用格式：，賈升策，楊程，等.基于CMIP6氣候模式的黃河源區(qū)未來徑流情勢預(yù)估[J].中國水土保持，2025（7）：71-77.

黃河源區(qū)素以黃河流域的“水塔”而著稱，其面積和年徑流量分別占黃河流域的 16% 和 38%^[1] ，是黃河流域的主要產(chǎn)流區(qū)和水源涵養(yǎng)區(qū)。但近幾十年來，黃河源區(qū)徑流量總體呈遞減趨勢，給黃河流域中下游水沙調(diào)控和水土保持帶來新的挑戰(zhàn)。此外，在氣候變化背景下，黃河源區(qū)未來徑流變化的不確定性將進一步加劇，一方面，地表氣溫以更快的速度升高，將引發(fā)高寒山區(qū)冰川積雪消融加速、凍土層退縮、蒸散發(fā)增加等陸地水文過程的一系列連鎖變化，使未來徑流演變的驅(qū)動機制更趨復(fù)雜[2]；另一方面，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和人類活動增強，草原、濕地等生態(tài)系統(tǒng)的格局變化會引起下墊面條件改變，進而對區(qū)域水源涵養(yǎng)能力和徑流產(chǎn)生機制造成較大影響[3]。因此，開展氣候變化情景下黃河源區(qū)未來徑流情勢預(yù)估，對保障黃河流域水土資源安全、推動黃河流域高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

河川徑流的形成是氣候、地質(zhì)地貌、人類活動等多種因素共同作用的結(jié)果，其實質(zhì)是一個復(fù)雜的非線性動力學系統(tǒng)過程。雖然目前的徑流預(yù)測方法可以依據(jù)歷史徑流的形成規(guī)律，對未來一段時間內(nèi)的流量做出定量預(yù)測，但要建立能夠精確描述這個復(fù)雜問題的動力學方程依然十分困難[4]。此外，氣候變化和人類活動導(dǎo)致徑流的波動性不斷加劇，徑流演變的不確定性不斷增強，徑流預(yù)測工作正面臨更加艱巨的挑戰(zhàn)[5]。當前，徑流預(yù)測模型的種類多樣，根據(jù)模型驅(qū)動方式大致分為過程驅(qū)動模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型兩個類型[6]。其中，過程驅(qū)動模型更加注重刻畫水循環(huán)的物理機制，但其模型參數(shù)難以確定、建模過程較為復(fù)雜、輸入數(shù)據(jù)需求量相對較大，很大程度上限制了此類模型在不同流域的適用性[7]。而融合水文統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的原理相對簡單、數(shù)據(jù)需求較小、可操作性強，但模型受限于各類假設(shè)（如線性、平穩(wěn)性等），預(yù)測精度和穩(wěn)健性有待提高[8]

本研究聚焦黃河源區(qū)，以最新的CMIP6氣候模式數(shù)據(jù)作為驅(qū)動數(shù)據(jù)，建立基于滾動策略的中長期徑流分期組合預(yù)測模型，開展黃河源區(qū)未來徑流情勢預(yù)估，對比不同碳排放路徑下未來徑流的年內(nèi)年際變化趨勢，以期為黃河源區(qū)水資源保護和管理、調(diào)水調(diào)沙策略制定等提供科學依據(jù)

1 研究區(qū)概況

黃河是我國第二大河流，發(fā)源于青藏高原巴顏喀拉山北麓，干流全長 5464km ，流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東9個省（自治區(qū)），最后匯入渤海，流域面積達79.5萬 km² ，流域范圍北緯 32^°10^′～41^°50^′ ，東經(jīng) 95^°53^′～119^°05^′ 。其中唐乃亥站及以上為黃河源區(qū)（見圖1），黃河源區(qū)內(nèi)河道呈S形，總長度 1553km ，面積達12.19萬 km² ，占黃河流域總面積的 15.33% 。黃河源區(qū)內(nèi)分布有鄂陵湖、扎陵湖等多個高海拔淡水湖泊，出口站唐乃亥水文站多年平均徑流量超200億 m³ ，水資源豐沛。

2 研究方法

2.1考慮融雪影響的徑流預(yù)測時段識別方法

相關(guān)研究表明，黃河源區(qū)的融雪徑流約占年徑流量的 10% ，部分月份融雪徑流占月徑流量的比例可高達 30%～40%^[9-10] 。因此，為提升徑流預(yù)測的準確性，將年內(nèi)預(yù)測時段劃分為融雪影響期和非融雪主導(dǎo)期。滿足以下條件的月份被識別為融雪影響期： ① 融雪水當量彈性系數(shù)（徑流對融雪水當量變化的敏感程度）大于0； ② 流域出現(xiàn)明顯的融雪現(xiàn)象，積雪覆蓋率呈下降趨勢； ③ 積雪覆蓋率大于年內(nèi)最大積雪覆蓋率的10% ： ④ 融雪徑流占比超過 10% 。除融雪影響期外的其他月份，被識別為非融雪主導(dǎo)期。

2.2中長期徑流分期組合預(yù)測模型

基于識別出的年內(nèi)融雪影響期和非融雪主導(dǎo)期，采用極限梯度提升樹XGBoost分別構(gòu)建融雪影響期和非融雪主導(dǎo)期分期組合預(yù)測模型[1]，開展徑流預(yù)測，并將兩個時期的徑流預(yù)測結(jié)果合并得到最終的確定性預(yù)測結(jié)果。分期組合預(yù)測模型的預(yù)測因子包括降水、氣溫、地表溫度、氣壓、風速、蒸發(fā)、相對濕度、雪水當量等CMIP6氣候模式的輸出變量，同時考慮到待預(yù)測時段徑流通常與前期徑流具有較強的相關(guān)性，因此將前期徑流也作為預(yù)測因子之一。但是在開展未來徑流預(yù)測時，未來時段的前期流量也屬于未知變量，為解決這一問題，本研究采用滾動預(yù)測策略，即以前一時刻的徑流預(yù)測結(jié)果作為后一時刻的預(yù)測因子來預(yù)測徑流，直至預(yù)測時期的最后一個時段結(jié)束。

2.3基于分位數(shù)回歸森林模型的徑流概率區(qū)間預(yù)測

考慮到未來徑流情勢的不確定性，基于分期組合模型的確定性預(yù)測結(jié)果，進一步采用分位數(shù)回歸森林模型預(yù)測未來徑流的概率區(qū)間。分位數(shù)回歸森林模型是在隨機森林算法的基礎(chǔ)上結(jié)合分位數(shù)回歸的改進模型，不僅能夠獲得預(yù)測結(jié)果的條件均值，還能得到預(yù)測結(jié)果的條件概率分布[12]。首先，通過隨機森林模型建立 N 棵決策樹，并計算每個樣本在隨機森林中的權(quán)重 ω_i ;然后，對各樣本權(quán)重 ω_i 進行歸一化處理，并作為某個樣本 x_i 的輸出結(jié)果 y_i 的頻率;最后，基于y_i 和歸一化后的樣本權(quán)重，采用核密度估計法獲取預(yù)測結(jié)果的條件概率分布，并進一步獲取各分位數(shù)的預(yù)測結(jié)果。

對分位數(shù)回歸森林模型擬合效果影響較大的參數(shù)有決策樹棵數(shù)、葉子節(jié)點最小樣本數(shù)等[13]。決策樹的棵數(shù)決定了隨機森林規(guī)模，決策樹棵數(shù)越多，模型結(jié)果會更加穩(wěn)定，但同時也會增加計算成本。葉子節(jié)點最小樣本數(shù)，即一個節(jié)點允許包含的最小樣本數(shù)，當節(jié)點內(nèi)樣本數(shù)量不滿足條件時，將被剪枝，由此控制單個決策樹的深度和規(guī)模[14]。在本研究中，決策樹棵數(shù)和最小葉子節(jié)點個數(shù)的取值范圍分別為［100，1000]和[3，10]，并采用梯度下降法迭代優(yōu)化模型參數(shù)，使模型擬合效果最優(yōu)，

2.4概率區(qū)間預(yù)測準確性評價

從可靠性和清晰度兩個方面來綜合評價概率區(qū)間預(yù)測模型的性能[15-16]。引入預(yù)測區(qū)間覆蓋率（Pre-dictionintervalcoverageprobability，PICP）指標來評價預(yù)測區(qū)間的可靠性，該指標反映了實際觀測值落在預(yù)測區(qū)間上下界內(nèi)的概率；引入預(yù)測區(qū)間平均帶寬（Pre-diction interval normalized average width，PINAW）指標來反映預(yù)測的清晰度，避免因單純追求可靠性出現(xiàn)預(yù)測區(qū)間過寬，不能給出有效的預(yù)測值，從而失去決策價值的情況。預(yù)測區(qū)間覆蓋率越高、平均帶寬越小，表示模型的預(yù)測能力越強、預(yù)測效果越好。

3 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的CMIP6氣候模式數(shù)據(jù)來源于WCRP 耦合模型比對計劃（https：//esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/），該數(shù)據(jù)集由中國、歐盟、加拿大、美國等使用不同氣候模式合作完成，并提供了多種共享社會經(jīng)濟路徑（Shared Socioeconomic Pathways，SSP）下的未來氣候變量。與CMIP5相比，CMIP6氣候模式數(shù)據(jù)綜合考慮了不同經(jīng)濟路徑所導(dǎo)致的碳排放增長量的不同，將碳排放增長與社會經(jīng)濟變化相結(jié)合。本研究共使用9種不同的氣候模式，并選取了具有代表性的3種共享社會經(jīng)濟路徑，即低排放路徑下的SSP1-2.6（以下簡稱“SSP126\"）、中等排放路徑下的SSP3-7.0（以下簡稱“SSP370”）和高排放路徑下的SSP5-8.5（以下簡稱“SSP585\"），以上3種未來情景在2100年的輻射強迫分別穩(wěn)定在2.6、7.0和8.5W/m² 。選取9種氣候模式時主要考慮數(shù)據(jù)可在空間上涵蓋研究區(qū)、變量類型足以驅(qū)動預(yù)測模型、時間尺度可滿足逐月徑流預(yù)測需要這3個條件，具體的氣候模式及所需變量見表1。

4結(jié)果與分析

4.1考慮融雪影響的徑流預(yù)測時段劃分

黃河源區(qū)徑流主要來源于大氣降水、地下水和融雪融冰的補給，冬季枯水期徑流主要來源于地下水補給（基流）[17]。黃河源區(qū)多年平均徑流量的分割統(tǒng)計顯示，降水、地下水補給和冰雪凍土融水分別約占年徑流量的 65% ） 25% 和 10%^[18] 。通過統(tǒng)計1960—2023年唐乃亥站和瑪曲站各月降雨徑流、基流和融雪徑流占比（見圖2），發(fā)現(xiàn)：1月和12月融雪徑流占比均為0，2月和11月不足 5% ;4—5月融雪徑流占比達到最高，均超過了 40% ，9—10月融雪徑流占比較高，均超過了 30% 。依據(jù)徑流預(yù)測時段識別方法，劃分年內(nèi)融雪影響期和非融雪主導(dǎo)期，唐乃亥和瑪曲站的融雪影響期為3一6月，非融雪主導(dǎo)期為7月至次年2月。在融雪影響期內(nèi)，唐乃亥和瑪曲站的融雪水當量彈性系數(shù)均大于0，且流域積雪覆蓋率下降趨勢明顯，期間唐乃亥和瑪曲站的融雪徑流比分別達到 42.5% 和 34.8% ，融雪徑流占比較高，同時積雪覆蓋率均超過最大值 10% ，具有充足的積雪儲量。

4.2 預(yù)測模型準確性評價

為評估模型預(yù)測能力，對徑流預(yù)測結(jié)果與實測徑流數(shù)據(jù)（1960—2023年）進行對比，計算不同徑流置信區(qū)間預(yù)測值的預(yù)測區(qū)間覆蓋率和預(yù)測區(qū)間平均帶寬，結(jié)果顯示：對于唐乃亥站，在各氣候模式一路徑組合中， 75% 置信區(qū)間內(nèi)預(yù)測區(qū)間覆蓋率大于0.85，表明超過 85% 的徑流實測數(shù)據(jù)落入模型預(yù)測的概率區(qū)間內(nèi)， 85% 和 95% 置信區(qū)間內(nèi)預(yù)測區(qū)間覆蓋率分別大于0.89和0.94;對于瑪曲站，在各氣候模式—路徑組合中， 75%.85%.95% 置信區(qū)間內(nèi)預(yù)測區(qū)間覆蓋率分別大于 0.80，0.85，0.90 。結(jié)果表明預(yù)測模型的可靠度較高。唐乃亥站和瑪曲站的預(yù)測區(qū)間平均帶寬基本在 100～200 范圍內(nèi)，最高為372，唐乃亥站在基于CM-CC-CM2-SR5氣候模式的預(yù)測區(qū)間平均帶寬最小（154），瑪曲站在基于MIROC6模式的預(yù)測區(qū)間平均帶寬最小（120）。整體來看，基于各氣候模式一路徑建立的預(yù)測模型的可靠性和清晰度均較高，具有較好的模擬能力，預(yù)測結(jié)果準確度較高。

4.3基于不同氣候模式和路徑的黃河源區(qū)2024—2100年徑流情勢預(yù)估

4.3.1基于不同氣候模式的未來徑流情勢預(yù)估預(yù)測得到的黃河源區(qū)唐乃亥站和瑪曲站2024—

2100年年徑流量變化趨勢分別見圖3和圖4。圖中95% 置信區(qū)間為9種氣候模式的集合預(yù)測結(jié)果，即采用算術(shù)平均方法綜合9種氣候模式預(yù)測結(jié)果的上邊界和下邊界，由此構(gòu)成集合預(yù)測結(jié)果的 95% 置信區(qū)間。結(jié)果表明：在不同氣候模式下唐乃亥和瑪曲站的2024一2100年年徑流量整體均呈不同速率的減少趨勢，其中唐乃亥站基于ACCESS-CM2氣候模式下未來年徑流量減少速率較高，基于CMCC-CM2-SR5氣候模式下年徑流量減少速率最小;瑪曲站同樣是基于ACCESS-CM2氣候模式下未來年徑流量減少速率較高，基于CMCC-ESM2和CESM2-WACCM氣候模式下年徑流量減少速率均較小。

雖然預(yù)測得到唐乃亥站和瑪曲站的未來徑流情勢整體均呈減少趨勢，但基于不同氣候模式下預(yù)測結(jié)果存在差異。唐乃亥站基于MIROC6氣候模式下未來徑流量呈增加趨勢，且在SSP585路徑下增加速率達 60.2×10⁶m³/a ；瑪曲站基于ACCESS-ESM1-5氣候模式和SSP126路徑下未來徑流呈增加趨勢

4.3.2 基于不同路徑的未來徑流情勢預(yù)估

對比3種共享社會經(jīng)濟路徑下唐乃亥站和瑪曲站未來徑流變化趨勢，可以發(fā)現(xiàn)：在SSP126路徑下，唐乃亥站和瑪曲站基于各氣候模式下未來徑流趨勢線斜率的絕對值均小于實測徑流量趨勢線斜率[見圖3（a）和圖4（a）]，表明在SSP126路徑下未來徑流的變化速率小于1960—2023年的，徑流減少趨勢逐漸緩和；在SSP585路徑下，唐乃亥站在5種氣候模式下未來徑流變化趨勢線斜率的絕對值大于歷史時期徑流量趨勢線斜率[見圖3（c）]，尤其是在CanESM5氣候模式下唐乃亥站未來徑流減少速率達到了 106.6×10⁶m³/a ，幾乎是1960—2023年的兩倍，表明在SSP585路徑下未來徑流減少速率大于歷史時期。從整體來看，在SSP126路徑下未來徑流變化情勢相對穩(wěn)定，在SSP585路徑下未來徑流變化更加顯著，在SSP370路徑下徑流變化趨勢介于二者之間。以唐乃亥站基于ACCESS-CM2氣候模式下未來徑流情勢預(yù)估結(jié)果為例，在SSP126、SSP370、SSP585路徑下2024—2100年徑流減少速率分別為 33.4×10⁶，90.5×10⁶，101.5×10⁶ m³/a 。

4.4未來徑流年內(nèi)和年際變化分析

對基于9種氣候模式下徑流預(yù)測結(jié)果取平均值，得到唐乃亥站和瑪曲站在不同路徑下未來徑流年內(nèi)和年際變化，并與實測數(shù)據(jù)進行對比。3種路徑下唐乃亥站和瑪曲站冬季徑流量與實測數(shù)據(jù)相差較小，均不足 4% 。相對于實測數(shù)據(jù)，唐乃亥站春季徑流量將減少 8.95%～10. 28% ，夏季徑流量將減少 16. 00% ～23.60% ，秋季徑流量將減少 10.31%～26.33% （見表2）;瑪曲站春季徑流量將減少 8.58%～10.86% ，夏季徑流量將減少 13.76%～18.44% ，秋季徑流量將減少3.68%～15.91% （見表3）。夏、秋季徑流量減少趨勢更加顯著，冬季徑流變化趨勢不明顯。在SSP126、SSP370、SSP585路徑下，2024—2100年唐乃亥站和瑪曲站年徑流量均呈減少趨勢，唐乃亥站徑流減少速率分別為13.9×10⁶，38.8×10⁶，49.8×10⁶m³/a ，瑪曲站徑流減少速率分別為 6.9×10⁶，26.8×10⁶，36.3×10⁶ m³/a ，隨著碳排放和人類活動強度增加，徑流減少速率不斷加快（見圖5）。

5 討論

許多研究聚焦黃河源區(qū)，開展了未來徑流量變化趨勢預(yù)測。例如，劉義花等[19]運用HBV水文模型和Elman神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到2021—2060年黃河源區(qū)的徑流量呈增加趨勢；馬明衛(wèi)等[20]預(yù)測在SSP多種情景下，到2100年末黃河源區(qū)徑流將呈不同程度的減少趨勢；賈何佳等[21]預(yù)估黃河源區(qū)徑流呈先增（2021—2060年）后減（2061—2100年）趨勢；王建群等[22]預(yù)估黃河源區(qū)徑流量呈減（2010—2039 年）—增（2040—2069年）—減（2070—2098年）的交替變化趨勢。由此可見，由于歷史對比時期、未來預(yù)估時段、氣候模式、升溫情景、陸面物理屬性（植被、地形、地質(zhì)和土壤）等不同，因此預(yù)測得到的未來氣候變化情景下黃河源區(qū)徑流變化趨勢也存在差異性。

相關(guān)研究普遍認為氣候和下墊面變化是導(dǎo)致黃河源區(qū)徑流變化的重要因素，其中降水、蒸散發(fā)、凍土退化是最顯著的影響因素[23-24]。張一然等[23]分析了黃河源區(qū)氣候因子的變化及其對徑流的影響，發(fā)現(xiàn)雖在主要產(chǎn)流區(qū)降水增加，但在整個黃河源區(qū)蒸散發(fā)量隨著溫度升高而普遍增加，導(dǎo)致黃河源區(qū)實際產(chǎn)流能力偏低，源區(qū)徑流量持續(xù)減少。此外，受全球變暖影響，多年凍土消融使其隔水作用減弱，地表水下滲增強，不利于地表徑流形成[24]。HUetal.[25]運用SWAT模型，進一步研究了未來氣候情景下黃河源區(qū)水量平衡，結(jié)果表明到21世紀末，黃河源區(qū)降水量呈顯著增長趨勢，相較于1976—2015年增幅達到 8% ～13% ，同時隨著黃河源區(qū)氣溫不斷升高，蒸散發(fā)量增幅可達 32.7%～49.8% ，蒸散發(fā)量增幅遠超降水量，使得黃河源區(qū)土壤含水量下降 3.7%～9.7% ，產(chǎn)水能力下降 15% 以上，因此地表徑流將在未來呈不斷減小的趨勢，由此也印證了本研究預(yù)測結(jié)果的合理性。在未來的研究中，需要通過修正氣候模式輸出結(jié)果誤差、加入凍土變化影響因子等方法完善預(yù)測模型，進一步提高未來徑流變化情勢預(yù)估的準確性。

6 結(jié)論

以黃河源區(qū)為研究對象，以最新的CMIP6未來氣候模式數(shù)據(jù)作為輸人數(shù)據(jù)，建立了基于滾動策略的中長期徑流分期預(yù)測組合模型，預(yù)測了黃河源區(qū)唐乃亥站和瑪曲站2024—2100年在9種氣候模式和3種共享社會經(jīng)濟路徑下的逐月徑流量，并采用分位數(shù)回歸森林模型預(yù)測不同置信度水平下的未來徑流概率區(qū)間，分析未來徑流的年際、年內(nèi)變化趨勢。結(jié)果表明：① 將預(yù)測模型模擬結(jié)果與1960—2023年實測徑流數(shù)據(jù)對比，計算預(yù)測區(qū)間覆蓋率和預(yù)測區(qū)間平均帶寬，發(fā)現(xiàn)預(yù)測區(qū)間覆蓋率在0.80以上，預(yù)測區(qū)間平均帶寬為100～200 ，預(yù)測模型的可靠性和清晰度均較高，預(yù)測結(jié)果準確度較高； ② 黃河源區(qū)唐乃亥站和瑪曲站未來徑流整體呈減少趨勢，且唐乃亥站未來徑流減少速率大于瑪曲站，夏秋兩季的未來徑流減少幅度高于春季，冬季變化幅度不足 4% ③ 對基于9種氣候模式下徑流預(yù)測結(jié)果取平均值，在SSP126、SSP370、SSP585路徑下，2024—2100年唐乃亥站和瑪曲站徑流減少速率分別為 13.9×10⁶，38.8×10⁶，49.8×10⁶m³/a ，瑪曲站徑流減少速率分別為 6.9×10⁶，26.8×10⁶，36.3×10⁶m³/a ，可以說隨著碳排放和人類活動強度增加，徑流減少速率不斷加快，未來徑流的變化趨勢與人類活動密切相關(guān)。

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（責任編輯 李佳星）