赣江流域未来降雨径流变化模拟预测

(2)
式中：Q (t ) 为月径流量，S (t ) 为当月土壤净含水量，SC 是模型中的第二个参数，为流域最大蓄水能力。
3) 模型的数值计算方法
已知月降水量 P (t ) ，月蒸发皿观测值 EP (t ) ，Leabharlann Baidu流域月实际蒸散发量 E (t ) 可采用公式(1)来计算。
扣除蒸散发之后的土壤含水量为 (S (t −1) + P (t ) − E (t )) ，其中 S (t −1) 为第 (t −1) 个月底，第 t 个月初的土
Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2014, 3, 522-531 Published Online December 2014 in Hans. http://www.hanspub.org/journal/jwrr http://dx.doi.org/10.12677/jwrr.2014.36064
摘要
本文采用BCC-CSM1.1全球气候模式，在IPCC5推荐的三种代表性浓度路径RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情 景下，应用SDSM统计降尺度技术将GCM输出进行降解，并作为分布式两参数月水量平衡模型的输入， 模拟预测赣江流域未来的降雨径流变化。结果表明：在三种浓度路径下，2020s和2050s时期年径流量 均比近期减少，2080s时期则存在差异：RCP2.6和RCP4.5浓度两种路径下的年径流量与近期基本持平， 而RCP8.5浓度路径下相对近期有明显的增加。同时，未来主汛期径流减少，非汛期径流呈现不同程度的 增加，气候变化在一定程度上有可能减轻赣江流域未来汛期的防洪压力和枯水期的供水压力。
Abstract
The SDSM statistical downscaling technique was adopted to degrade the output of BCC-CSM1.1 model under three representative concentration pathways: RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios recommended by IPCC5. Future precipitation and temperature series were as inputs of distributed two-parameter monthly water balance model to simulate and predict future runoff change in the Ganjiang basin. The results show that under three representative concentration pathways, simulated annual runoff volumes of 2020s and 2050s are both less than the reference value in the recent period, but there are differences for 2080s period: under RCP2.6 and RCP4.5 concentration pathways, the simulated annual runoff volumes are almost equal to the recent reference value, while more than the recent reference value under RCP8.5 concentration pathways. Meanwhile, future runoff volume decreases in the main flood season and increases in dry season, which implies that climate change is likely to alleviate flood control pressure during flood season and water supply pressure during dry season to some extent in the Ganjiang basin.
Simulation and Prediction of Future Precipitation and Runoff Change in the Ganjiang Basin
Le Wang1, Shenglian Guo1, Xingjun Hong1, Jiali Guo2, Zhangjun Liu1 1State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Hubei Provincial Collaborative Innovation Center for Water Resources Security, Wuhan University, Wuhan 2College of Hydraulic and Environmental Engineering, China Three Gorges University, Yichang Email: lewangwhu@126.com Received: Oct. 30th, 2014; revised: Nov. 22nd, 2014; accepted: Nov. 30th, 2014
3. 研究方法
3.1. 两参数月水量平衡模型
两参数月水量平衡模型具有结构简单、参数较少、物理概念明确、对资料要求不高、参数优化值稳
健、模拟精度高等优点，经检验在东江、赣江和汉江 70 个子流域上应用效果很好，在气候变化研究中得
到了很好的应用[11]-[13]。模型的主要计算模块如下：
1) 月实际蒸发量 E 的计算
赣江流域位于东经 113˚30'~116˚40'，北纬 24˚29'~29˚11'，流域集水面积 80,948 km2。赣江流域属于亚 热带湿润季风区，气候温和，降水丰沛，年平均降水量 1400~1800 mm，降雨径流时空分布不均，年际、 年内变化明显，具有明显的季节性和区域性。流域降雨主要集中在每年的 4~6 月，降雨量占全年降雨量 的 50%，洪水多发生在 5~6 月，7~8 月受台风影响，也可能出现较大洪水[11]。
目前大多数对未来气候变化预估的研究均基于 IPCC SRES 情景下的输出结果研究[6] [7]。IPCC 为第 五次评估报告(以下简称 IPCC5)开发了一套代表性浓度路径情景(Representative Concentration Pathways, RCPs)，RCPs 包括了低排放(RCP2.6)、中低排放(RCP4.5)、中排放(RCP6.0)和高排放(RCP8.5)4 种情景， 每个情景都提供了一种受社会经济条件和环境、气候影响等的排放路径，并给出 2100 年相应的辐射强迫 值[8]，已被各国模式研究组用于计算相应的气候变化和影响评估。基于 RCPs 情景的区域气候变化分析 可在很大程度上丰富科学家及政府决策者对未来气候变化趋势的理解和认识[9]。然而，我国基于 RCPs 情景的区域气候变化趋势研究目前还相对较少[10]，有必要进一步地深入研究。
关键词
气候变化，径流预测，IPCC5，月水量平衡模型，赣江流域
1. 引言
由于全球气候变化和人类活动的影响，地球上的水文循环和水资源状况发生了改变，变化环境下水 文循环机理及其演变规律的研究已成为水文学领域的研究热点[1]。GCMs 气候模式与流域水文模型耦合 是目前研究气候变化背景下流域未来径流变化趋势最为常用的方法，国内外学者作了大量的研究工作。 Arnell [2]研制了以水量平衡模型为基础的大尺度分布式水文模型，并耦合 Hadley 中心的 6 个气象情景估 计了气候变化对全球范围内分辨率为 60 km × 60 km 网格的径流的影响；袁飞等[3]应用 VIC 模型与区域 气候 PRECIS 模式耦合，对气候变化情景下海河流域水资源的变化趋势进行预测；郭靖等[4]应用统计降 尺度法将全球气候模式 CGCM2 和 HadCM3 与 VIC 分布式水文模型进行耦合，研究未来 A2 气候情景下 汉江流域降水径流变化情况；肖恒等[5]利用 CMIP5 中 5 个相对独立的全球气候模式耦合 VIC 模型，评 估了 IPCC RCP4.5 情景下未来 30 年珠江流域洪水对气候变化的响应。
本文将采用 BCC-CSM1.1 气候模式，在 IPCC5 推荐的三种代表性浓度路径 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 情景下，应用 SDSM 统计降尺度技术将 GCM 输出的大尺度气候因子降解到流域尺度，作为分布式两参 数月水量平衡模型的输入，模拟预测赣江流域降雨径流过程，分析评估气候变化对赣江流域水文循环和
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赣江流域未来降雨径流变化模拟预测
水资源系统的影响。
2. 研究区域及数据资料
鄱阳湖是我国最大的淡水湖泊，承纳赣江、抚河、信江、饶河、修河五河来水，经调蓄后注入长江， 是长江洪水重要的调蓄场所，在长江流域治理、开发和保护中占有重要的作用。此外，鄱阳湖流域内水 旱灾害频发，未来气候变化将对流域降雨-径流过程产生影响，导致径流量的时空重新分配[1]。赣江是鄱 阳湖水系最大的一条河流，因此，研究气候变化背景下赣江流域未来降雨径流变化对流域水资源规划设 计、洪涝灾害管理具有重要意义。
Keywords
Climate Change, Runoff Prediction, IPCC5, Monthly Water Balance Model, Ganjiang Basin
赣江流域未来降雨径流变化模拟预测
作者简介：王乐(1992-)，女，湖南衡阳人，硕士研究生，主要从事流域水文模拟研究。
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赣江流域未来降雨径流变化模拟预测
王 乐1，郭生练1，洪兴骏1，郭家力2，刘章君1 1武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，水资源安全保障湖北省协同创新中心，武汉 2三峡大学水利与环境学院，宜昌 Email: lewangwhu@126.com
收稿日期：2014年10月30日；修回日期：2014年11月22日；录用日期：2014年11月30日
本文选取了赣江流域内 6 个国家气象站点(宜春、吉安、遂川、赣州、南昌、樟树)，这些站点分布比 较均匀，基本上能代表该区域的气候特征。选取 1961~2005 年为研究基准期(其中 1961~1995 年为模型率 定期，1996~2005 年为模型检验期)，2010~2099 年作为未来时段。研究需要的数据包括三类：6 个气象站 点 45 年实测资料(月降雨、月气温和月蒸发观测资料)以及外洲站 45 年实测流量资料；大尺度气候观测资 料(NCEP 大尺度预报因子)；气候情景资料(CMIP5 中 BCC-CSM1.1 模式降尺度后在 RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 三种情景下模拟的当前和未来气候条件下的输出数据)。
E (t ) = C × EP (t )× tanh ( P (t ) EP (t ))
(1)
式中： E (t ) 为流域月实际蒸发量， EP (t ) 为月蒸发皿观测值， P (t ) 为月降水量，系数 C 是模型中的第一
个参数，综合反映蒸发和降水变化情况。
2) 月径流量 Q 的计算
Q= (t ) S (t )× tanh (S (t ) SC )