王 旭，任 強(qiáng)，任 才，阿不都艾尼·阿不力孜，龍愛華

(1.新疆水利水電規(guī)劃設(shè)計(jì)管理局，新疆 烏魯木齊 830000；2.石河子大學(xué)水利建筑工程學(xué)院，新疆 石河子 832003；3.中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；4.新疆維吾爾自治區(qū)阿克陶縣水利局，新疆 阿克陶縣 845550)

氣候變化是影響地表水資源循環(huán)過程的重要因素之一[1-3]，隨著全球氣候變化加劇，地表水資源循環(huán)過程中活躍因素之一的徑流的數(shù)量及時(shí)空分布均在很大程度上發(fā)生了變化。目前，對于徑流的演變預(yù)測領(lǐng)域主要以情景設(shè)計(jì)法[4]、數(shù)學(xué)模型法[5]和水文模型法[6]為主。其中，SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型作為一種半分布式水文模型，可以通過其物理屬性準(zhǔn)確地模擬不同尺度流域的水文循環(huán)過程(包含徑流)，已廣泛應(yīng)用于氣候變化對徑流演變的預(yù)測研究中[7]。

近年來，隨著氣候變化對水資源影響程度的加深化，針對該研究方向的學(xué)者也在嘗試使用諸多方式來預(yù)測不同流域河流的徑流量[8-9]，例如，Gauch Martin等[10]采用單一的長期記憶網(wǎng)絡(luò)對美國大陸上516個(gè)盆地多個(gè)時(shí)間尺度的降雨徑流進(jìn)行了預(yù)測；王子龍等[11]利用CRHM模型模擬了依吉密河上游冬季徑流流量，發(fā)現(xiàn)2025—2060年當(dāng)?shù)囟緩搅鞑环€(wěn)定性增大；王曉杰等[12]通過SRM模型對瑪納斯河徑流量進(jìn)行預(yù)測模擬分析，發(fā)現(xiàn)溫度和降水的上升會(huì)使徑流量增加，并使得融雪徑流提前；古力皮亞·沙塔爾[13]等采用改進(jìn)SVR模型對新疆某河流年徑流量進(jìn)行模擬預(yù)測，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的模型精度得到了明顯的改善和提高。但是目前國內(nèi)外學(xué)者很少涉獵南疆地區(qū)大型河流的徑流模擬預(yù)測研究，尤其在主要以冰川積雪融水為補(bǔ)給的干旱內(nèi)陸河流域的河川徑流模擬預(yù)測研究中略顯單薄，無法為流域管理人員科學(xué)有效地針對氣候變化帶來的徑流變化作出及時(shí)應(yīng)對措施[14]。

本文通過對葉爾羌河河源區(qū)SWAT模型的構(gòu)建與本土化，完成了未來氣候變化條件下徑流模擬研究并探討了其演變規(guī)律，以期為積極應(yīng)對研究區(qū)氣候變化可能為當(dāng)?shù)貛淼南麡O影響提供科學(xué)依據(jù)，也對其他流域的相關(guān)研究具備一定意義上的參考價(jià)值。

1 研究區(qū)概況

葉爾羌河發(fā)源于喀喇昆侖山北坡，上游部分基本由主流克勒青河和支流塔什庫爾干河組成，河流具有西北內(nèi)陸河流的普遍特點(diǎn)，即山區(qū)上游河段為基巖河床，河床穩(wěn)定，河流出山口以后自上而下由沙卵石逐漸變?yōu)榇稚百|(zhì)及粉細(xì)砂河床，到下游逐漸成為游蕩性河流。本文研究區(qū)為葉爾羌河河源區(qū)，研究區(qū)地勢南高北低，海拔為1447～8537m，地處葉爾羌河流域山區(qū)部分(地理坐標(biāo)74°27′～78°24′E，35°26′～38°18′N)，占全流域面積的47%左右，其地理位置示意如圖1所示。

圖1 葉爾羌河流域河源區(qū)位置示意圖

研究區(qū)地處歐亞版圖中央，是典型的大陸性氣候區(qū)，降雨少，蒸發(fā)強(qiáng)，日照長，光熱強(qiáng)，溫差很大，氣候變化劇烈，研究區(qū)全區(qū)水面蒸發(fā)量區(qū)間為1125～1600mm，年均溫為-10.2℃左右，高山區(qū)全年無霜期為100d左右[15]。葉爾羌河干流長約590km，多年平均徑流量為78.66億m3，徑流出山之后，流經(jīng)澤普、莎車、麥蓋提、巴楚縣及阿克陶縣，進(jìn)入阿瓦提縣，與和田河匯合后注入塔里木河[16-17]。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究各類數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 數(shù)據(jù)來源說明表

2.2 研究方法

2.2.1降水、氣溫和徑流變化趨勢分析

采用一元線性法、累計(jì)距平值法對研究區(qū)降水、氣溫及徑流變化趨勢進(jìn)行分析，并使用非參數(shù)檢驗(yàn)法對變化趨勢進(jìn)行顯著性分析。

2.2.2SWAT與徑流模擬

本文基于SWAT模型對葉爾羌河源流徑流進(jìn)行模擬，進(jìn)而評價(jià)模型在研究區(qū)是否具有良好的適用性。SWAT模型是美國農(nóng)業(yè)部(USDA-ARS)開發(fā)的基于物理過程的半分布式水文模型，已廣泛應(yīng)用于流域水文模擬、流域管理和非點(diǎn)源污染控制。關(guān)于SWAT模型的研究目前已有許多，此處不再贅述。模擬結(jié)果的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)選用決定性系數(shù)(R2)、納什系數(shù)(Nash-Sutcliffe efficiency，NSE)、均方根誤差與實(shí)測值標(biāo)準(zhǔn)差的比值(RMSE-observations standard deviation ratio，RSR)和偏差百分比(Percent bias，PBIAS)等4項(xiàng)指標(biāo)。

2.2.3降尺度與偏差校正

本文采用日偏差校正法(Daily bias correction，DBC)對葉爾羌河源流區(qū)未來降水和氣溫進(jìn)行降尺度。DBC是一種基于分布的偏差校正方法，它是Daily translation(DT)和Local intensity scaling(LOCI)兩種方法的結(jié)合。首先對模型數(shù)據(jù)的降水發(fā)生概率進(jìn)行修正，使基準(zhǔn)期模型數(shù)據(jù)的月降水發(fā)生概率與觀測數(shù)據(jù)一致，消除了氣候模型中高估降水發(fā)生概率的現(xiàn)象。

降水頻率修正后，用歷史觀測數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)累積概率分布函數(shù)修正模型輸出數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)累積概率分布函數(shù)。在具體計(jì)算中，累積分布函數(shù)由第0th到100th個(gè)分位數(shù)表示，具體公式如下：

Tcor，fut，d=Tsim，fut，d+(Tobs，per-Tsim，ref，per)

(1)

Pcor，fut，d=Psim，fut，d×(Pobs，per/Psim，ref，per)

(2)

式中，P、T—降水和氣溫，cor為校正后數(shù)據(jù)，d為逐日，ref和fut分別為歷史階段和未來階段，obs和sim分別為觀測數(shù)據(jù)和模式模擬數(shù)據(jù)，per為某一分位數(shù)。

2.2.4未來氣候情景的建立與徑流演變的預(yù)測

本文中選用耦合模式比較計(jì)劃第5階段(CMIP5)數(shù)據(jù)集中全球不同氣候中心研發(fā)的全球氣候模式，共包含3種溫室氣體排放情景。氣候模式為BCC-CSM1.1(m)，研發(fā)機(jī)構(gòu)為中國氣象局北京氣候中心，模式中心為BCC，數(shù)據(jù)集空間精度為1.125×1.125。

本文所研究的未來時(shí)段為2020—2100年。采用的氣象要素包括日降水、日均溫、日最高氣溫和日最低氣溫。為了率定統(tǒng)計(jì)降尺度方法以及為未來的氣候情景選取參照，研究選用了1961—1990共30年數(shù)據(jù)作為未來氣候情景變化的參照時(shí)段來對降尺度方法進(jìn)行率定，計(jì)算未來80年相對于基準(zhǔn)30年氣象要素的變化情況。

研究的主要研究思路如圖2所示，首先將全球氣候模式輸出的氣候變量依據(jù)歷史觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差校正，降低模擬結(jié)果中存在的系統(tǒng)性偏差，得到葉爾羌河流域未來氣候變化情景，然后將所得到的氣候變化情景輸入率定完畢的SWAT模型，得到流域未來的徑流情景，并對徑流情況進(jìn)行分析與評估。

圖2 研究區(qū)未來徑流演變模擬研究流程圖

3 結(jié)果與分析

3.1 模擬結(jié)果評價(jià)與分析

研究區(qū)以200km2為集水閾值，將流域劃分為112個(gè)子流域，2379個(gè)水文響應(yīng)單元(HRUs)，模型運(yùn)用SWAT-CUP中的SUFI-2算法對參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，并選取其中對徑流模擬精度影響相對較大的參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)率定，具體參數(shù)可分為3塊：徑流模塊包括土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)(ESCO)、基流系數(shù)(ALPHA_BF)、主河道河床有效水力傳導(dǎo)度(CH_K2)、“基流”水位閾值(GWQMIN)和地下水延遲時(shí)間(GW_DELAY)等；冰川模塊[18]包括融冰系數(shù)(FM)、冰輻射系數(shù)(Rice)和基礎(chǔ)蓄積系數(shù)(β0)等；積雪模塊主要包括融雪度日因子(SMFMX、SMFMN)、積雪溫度滯后系數(shù)(TIMP)以及降雪和融雪閾值溫度等參數(shù)(SFTMP、SMTMP)。

本文選取1964—1965年為模型模擬的預(yù)熱期，以1966—1990年為模型校準(zhǔn)期，1991—2015年為模型驗(yàn)證期，對研究區(qū)的年徑流進(jìn)行模擬。SWAT模型在全時(shí)段50年的模擬結(jié)果如圖3所示，選用的評價(jià)指標(biāo)結(jié)果見表2。

由圖3可知，SWAT模型模擬徑流值與水文站記錄實(shí)測值相差較小，在誤差范圍之內(nèi)，兩條徑流序列曲線較好的擬合情況說明本次構(gòu)建的葉爾羌河源區(qū)SWAT模型可以相對準(zhǔn)確地描述該地區(qū)年徑流過程。

圖3 卡群站1966—2015年徑流量全時(shí)段模擬結(jié)果圖

由表2可知，校準(zhǔn)期、驗(yàn)證期與全時(shí)段的參數(shù)化指標(biāo)評價(jià)結(jié)果均為“優(yōu)”，說明SWAT模型在研究區(qū)具有良好的適用性，可以依據(jù)建立的模型對未來徑流進(jìn)行下一步演變預(yù)測研究。

表2 卡群站年徑流量模擬結(jié)果評價(jià)表

3.2 未來降水與氣溫變化分析

3.2.1降水

3種不同濃度路徑下(RCP 2.6/4.5/8.5)2020—2100年葉爾羌河源區(qū)多年降水量均值分別為104.75、107.70、113.27mm，根據(jù)數(shù)據(jù)可繪制研究區(qū)2020—2100年年降水量變化趨勢如圖4所示，在RCP 2.6情景下，未來研究區(qū)年降雨量最大和最小值分別為168.42mm(2062年)和40.63mm(2084年)；RCP 4.5情景下，未來研究區(qū)年降雨量最大和最小值分別為178.61mm(2048年)和48.59mm(2084年)；RCP 8.5情景下，未來研究區(qū)年降雨量最大和最小值分別為193.49mm(2052年)和53.33mm(2079年)。根據(jù)非參數(shù)檢驗(yàn)可知，RCP 2.6/4.5/8.5情景下，檢驗(yàn)結(jié)果分別為|Z|=0.0117、|Z|=0.0438和|Z|=0.0228，均小于0.1483(95%信度)，說明研究區(qū)未來80年年降雨量增加趨勢不顯著。

圖4 研究區(qū)2020—2100年降水量變化圖

圖5為RCP 2.6/4.5/8.5情景下葉爾羌河源區(qū)1961—2100年年降水量序列的年代際變化。本文將歷史和未來數(shù)據(jù)進(jìn)行了拼接處理，并計(jì)算了20年滑動(dòng)平均。由圖可知，在RCP 2.6情景下，葉爾羌河在2021—2100年降水雖然有一定的豐枯波動(dòng)，但整體上均有增加的趨勢，且降水增加幅度較大，未來降水的增加與近20年來觀測降水的增加趨勢一致。在RCP 4.5情景下，葉爾羌河在2021—2100年降水均具有增加的趨勢，且降水增加幅度較大。葉爾羌河在2050年前降水顯著下降，甚至由距平正值轉(zhuǎn)變成距平負(fù)值，體現(xiàn)了降水具有較大的年際變異性。在RCP 8.5情景下，葉爾羌河流域在2021—2100年降水均處于一種增加的態(tài)勢，且降水增加幅度較大。值得注意的是，葉爾羌河流域在2030年左右降水顯著下降，由距平正值轉(zhuǎn)變成距平負(fù)值，充分體現(xiàn)了氣候變化與自然氣候變率的疊加。

圖5 研究區(qū)2種情景下未來年代際降水演變特征分析圖

表3為RCP 2.6/4.5/8.5情景下葉爾羌河源區(qū)未來3個(gè)時(shí)段年降水變化相對于歷史基準(zhǔn)時(shí)期變化的百分比。由表可知，在RCP 2.6情景下，研究區(qū)未來3個(gè)時(shí)段的平均年降水均高于相應(yīng)流域的歷史基準(zhǔn)期，增長幅度在52.9%～58.2%之間。在RCP 4.5情景下，研究區(qū)未來3個(gè)時(shí)段的平均年降水均高于相應(yīng)流域的歷史基準(zhǔn)期，增長幅度在55.9%～59.4%之間。在RCP 8.5情景下，研究區(qū)流域未來3個(gè)時(shí)段的平均年降水均高于相應(yīng)流域的歷史基準(zhǔn)期，增長幅度在62.8%～68.3%之間。

表3 3種情景下未來時(shí)段研究區(qū)年降水量年代際變化表

3.2.2氣溫

3種不同濃度路徑下(RCP 2.6/4.5/8.5)葉爾羌河源區(qū)日均溫分別為5.08℃、5.63℃和6.46℃。根據(jù)數(shù)據(jù)可繪制研究區(qū)2020—2100年日均溫變化趨勢如圖6所示，在RCP 2.6情景下，未來研究區(qū)日均溫最大和最小值分別為6.76℃(2045年)和3.10℃(2022年)；RCP 4.5情景下，未來研究區(qū)日均溫最大和最小值分別為7.54℃(2080年)和3.41℃(2036年)；RCP 8.5情景下，未來研究區(qū)日均溫最大和最小值分別為9.21℃(2091年)和3.20℃(2034年)。根據(jù)非參數(shù)檢驗(yàn)可知，RCP 2.6情景下，檢驗(yàn)結(jié)果為|Z|=0.0068<0.1483(95%信度)，說明在該情景下葉爾羌河上游未來氣溫增加趨勢不顯著；而在RCP 4.5/8.5情景下，非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果分別為|Z|=0.3216和|Z|=0.5494，均大于0.1483(95%信度)，說明在這兩種情景下葉爾羌河源區(qū)氣溫增加的趨勢顯著。

圖6 研究區(qū)2020—2100年日均溫變化圖

圖7為RCP 2.6/4.5/8.5情景下葉爾羌河源區(qū)日均氣溫序列的年代際變化(20年滑動(dòng)平均)。由圖可知，在3種濃度路徑下，葉爾羌河上游流域未來氣溫均呈現(xiàn)持續(xù)增加的態(tài)勢。

圖7 研究區(qū)3種情景下未來年代際氣溫演變特征分析圖

表4為RCP 2.6/4.5/8.5情景下葉爾羌河源區(qū)未來3個(gè)時(shí)段日均溫變化相對于歷史基準(zhǔn)時(shí)期變化的百分比。由表可知，在RCP 2.6情景下，研究區(qū)未來3個(gè)時(shí)段的年平均氣溫較歷史基準(zhǔn)時(shí)段均明顯增加，漲幅為1.24～1.77℃。在RCP 4.5情景下，研究區(qū)未來3個(gè)時(shí)段的年平均氣溫較歷史基準(zhǔn)時(shí)段均明顯增加，漲幅為1.55～2.44℃。在RCP 8.5情景下，研究區(qū)流域未來3個(gè)時(shí)段的年平均氣溫較歷史基準(zhǔn)時(shí)段均明顯增加，漲幅為1.68～3.31℃。

表4 3種情景下未來時(shí)段研究區(qū)日均溫年代際變化表

3.3 氣候模式輸出下未來徑流變化趨勢預(yù)測

將降尺度和偏差校正得到的站點(diǎn)未來氣候情景輸入到本土化的SWAT模型中，得到葉爾羌河源區(qū)出山口卡群站未來2021—2100年的徑流演變趨勢如圖8所示。由SWAT模型模擬預(yù)測數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可知，在RCP 2.6/4.5/8.5三種不同濃度路徑下，未來80年間年徑流量均值分別為204.37、203.67、202.63m3/s，與1968—1992年模擬均值204.8m3/s相比分別減少了0.21%、0.55%和1.06%。由此可知，研究區(qū)年徑流量隨著排放路徑濃度的增加而減少，且由圖可知，RCP 8.5情景下研究區(qū)年徑流量的減少趨勢最為明顯，然后依次是RCP 4.5情景與RCP 2.6情景。根據(jù)非參數(shù)檢驗(yàn)可知，RCP 2.6情景下，檢驗(yàn)結(jié)果為|Z|=0.0829<0.1483(95%信度)，說明在該情景下葉爾羌河上游未來年徑流量減小趨勢不顯著；而在RCP 4.5/8.5情景下，非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果分別為|Z|=0.2538和|Z|=0.2684，均大于0.1483(95%信度)，說明在這兩種情景下葉爾羌河源區(qū)出山口卡群站年徑流量減小的趨勢顯著。

圖8 卡群站2021—2100年的徑流演變趨勢預(yù)測圖

圖9為3種情景下葉爾羌河源區(qū)出山口卡群站由歷史數(shù)據(jù)至未來2100年年徑流序列的年代際變化。此處將歷史模擬和未來預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了拼接處理，并計(jì)算了20年滑動(dòng)平均。由圖可知，在RCP2.6情景下，2021—2100年間研究區(qū)的未來徑流呈先增加，后減小的“豐枯交替”趨勢，在本世紀(jì)前半期徑流總體偏豐，后半期總體偏枯，在2055年左右具有明顯的拐點(diǎn)。在RCP 4.5情景下，研究區(qū)的未來徑流呈先增加，后減小的趨勢。葉河上游流域的徑流在未來80年間先呈現(xiàn)增長趨勢，是因?yàn)榱饔騼?nèi)降水在未來有所增長，但眾所周知的是，葉爾羌河流域內(nèi)徑流主要由冰雪融水補(bǔ)給且占比較高，故而流域未來徑流出現(xiàn)減少可能是受到未來氣溫持續(xù)上升，冰雪存量減少的影響。在RCP 8.5情景下，研究區(qū)的未來徑流的趨向性為先增后減，與RCP 4.5情景下情況相似，未來后期徑流下降的主要原因可能是由于氣溫持續(xù)升高，冰川積雪儲(chǔ)量嚴(yán)重減少。

圖9 研究區(qū)3種情景下未來年代際徑流演變特征分析圖

由表5可知，在RCP 2.6情景下，卡群站年徑流在未來第1個(gè)時(shí)段(2031—2050年)均較歷史時(shí)段增加，第3個(gè)時(shí)段(2081—2100年)均減少。在RCP 4.5情景下，葉爾羌河的未來徑流“峰值”出現(xiàn)的時(shí)間在2060年前。相較RCP 2.6情景下，該情景下葉河未來的徑流在“峰值”前增加的幅度更大。在RCP 8.5情景下，葉河的未來“峰值”出現(xiàn)的時(shí)間在2050年前。在3種情景下，2041—2050年間模擬預(yù)測的年徑流量均為未來時(shí)段最高，相較于歷史模擬的年徑流量均值，變化率分別達(dá)到了9.7%、11.9%和13.6%，可見未來葉河上游年徑流量將會(huì)在2050年左右發(fā)生突變，即研究區(qū)年徑流量減小的拐點(diǎn)應(yīng)在2050年左右。

表5 3種情景下未來時(shí)段研究區(qū)年徑流量年代際變化表

4 結(jié)語

本文在對研究區(qū)歷史年份SWAT模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，對CMIP5數(shù)據(jù)集進(jìn)行降尺度與偏差校正，建立未來氣候變化模式并提取3種濃度路徑下的氣象數(shù)據(jù)輸入SWAT模型，完成對葉爾羌河河源區(qū)徑流演變規(guī)律的模擬與探索預(yù)測。主要結(jié)論如下：

(1)本文構(gòu)建的SWAT模型在葉爾羌河河源區(qū)具有良好的適用性，校準(zhǔn)期(1966—1990年)與驗(yàn)證期(1991—2015年)的R2分別為0.93和0.88，NSE為0.92和0.86，RSR為0.27和0.37，PBIAS為0.9%和-2.0%，精度均達(dá)到要求水平。

(2)3種氣候情景(RCP 2.6/4.5/8.5)下，研究區(qū)2021—2100年氣溫和降水均呈現(xiàn)增加的態(tài)勢，但增加趨勢的顯著性各不相同，其中降水增加趨勢不顯著，氣溫增加的趨勢基本顯著。研究區(qū)未來80年年降水量和日均溫較歷史基準(zhǔn)期增幅分別在52.9%～68.3%和1.24～3.31℃之間。

(3)在不同濃度路徑下，未來80年間年徑流量均值分別為204.37、203.67、202.63m3/s，相比歷史基準(zhǔn)期分別減少了0.21%、0.55%、1.06%，且在RCP4.5/8.5情景下年徑流量均呈現(xiàn)顯著減小的趨勢。在不同氣候情景下，葉爾羌河源區(qū)徑流在21世紀(jì)前半期總體偏豐，而后半期總體偏枯，具有明顯的拐點(diǎn)(大致在2050年左右)，拐點(diǎn)出現(xiàn)的原因可能是氣溫持續(xù)增加導(dǎo)致的高山區(qū)冰川積雪存量減少引起的葉爾羌河徑流冰雪補(bǔ)給量大幅減少。