供水不確定性隨機模擬分析應用研究
——以加拿大薩斯喀徹溫省流域水資源綜合管理為例

[加拿大] E. 哈桑扎德 等

水文水資源

供水不確定性隨機模擬分析應用研究
——以加拿大薩斯喀徹溫省流域水資源綜合管理為例

[加拿大] E. 哈桑扎德 等

氣候變暖和土地管理集約化改變了全球大多數地區的供水特征。因此，從科學和社會的角度，將供水不確定性納入長期的水資源規劃和管理十分重要。基于脆弱性評估的新方法，對供水變化和需求擴張下的水資源綜合管理進行了系統分析。分析對象為加拿大跨省的薩斯喀徹溫河流域，薩斯喀徹溫河水資源保障了該流域市政、工業及農業灌溉和水力發電的用水需求。為探索當前及未來供水不確定性和灌溉需求增長條件下對水資源系統的聯合效應，學者提出了擴大灌溉面積。擴大灌溉面積可能顯著影響到北美最大的內陸三角洲，即薩斯喀徹溫河三角洲枯水期的峰值流量。研究證實了對系統的脆弱性開展隨機分析的實用性，采用隨機分析，可方便人們直觀表達并理解社會經濟權衡這一概念。此性能評估有助于基于供水不確定性的長期水資源規劃和管理。

水資源綜合管理；水資源配置；管理和規劃模型(SWAMPSK)；脆弱性評估；薩斯喀徹溫河；加拿大

1 概 述

由于需水量的日益增長和供水的不確定性，水資源管理將會對有限淡水資源的配置發揮關鍵作用。雖然歷史數據已被用于長期的水資源規劃，但有學者對這些記錄是否能準確描述未來的氣候和水文變化情況一直存在質疑。他們把穩定性定義為不突破歷史水文特征(如年徑流量和峰值發生時間)變化范圍，并提出氣候變化和人類對自然水資源的開發利用已經破壞了這一穩定性。人們不再用與歷史徑流相關的概率密度函數來作為當前和未來水資源決策的準確依據。因此，水資源管理的非穩定性引起了廣泛的討論。

很多模型已被用來評估未來徑流狀況，但其結果取決于氣候模型的選擇、排放情景、降尺度方法以及水文模型的選擇。鑒于與之相關聯的如氣候模型結果的高度不確定性，許多學者建議在將非穩定性分析整合至水資源管理時不要直接使用氣候模型。有學者提出了一個從利益相關者的需求到區域脆弱性評價的至下而上的構架，并將該方法歸類于穩健型決策、決策擴展、不確定性分析和多目標穩健型決策。盡管這些方法避免了使用全球氣候模型(GCM)和與其相關的不確定性，但水文模型的不確定性在相關決策分析中仍是問題。事實上，水文模型中的不確定性可能與相關氣候模型中的不確定性相同甚至更大。這種局限性導致了水文模型不能用于系統脆弱性評估。有學者提出了一種基于隨機合成徑流序列的風險評估和敏感度分析方法，此序列與長期徑流特征變化相關，并且將合成徑流的模擬曲線運用于水資源脆弱性分析中。

該案例研究是為了將上述新方法運用于水資源系統脆弱性分析，并加以擴展，將不斷變化的用水需求和供水狀況結合起來加以分析。此脆弱性分析方法以跨省的薩斯喀徹溫河流域(SaskRB)，尤其是以加拿大西部的薩斯喀徹溫省的水資源系統為研究對象。上游的艾伯塔省是薩斯喀徹溫河(SR)的主要徑流區。薩斯喀徹溫省的水資源管理面臨著兩個主要的挑戰：①氣候變暖改變了艾伯塔省的徑流特征，該特征是薩斯喀徹溫省供水的決定性因素；②盡管農業發展會導致各種后果，但薩斯喀徹溫省計劃在未來增加400%的農業灌溉面積。供水的變化和發展狀況會影響到水資源系統，這是一個重要的科學和政策問題。

本文介紹了一系列薩斯喀徹溫省改變供水條件和不同農業開發程度的水資源系統的脆弱性評定分析。①在已有研究基礎上重設艾伯塔省-薩斯喀徹溫省 (AB-SK) 邊界的徑流參數。②進一步驗證此隨機重建方案，以確保徑流能充分反映不斷變化的供水條件。早期的驗證結果只關注在重建序列內保存下來的徑流長期特性和時間依賴性結構。本文深入研究了合成序列如何保存歷史上的逐周流量歷時曲線、年際特征和空間依賴性。③將重建的徑流與擴大灌溉面積情景一并輸入為薩斯喀徹溫省開發的水資源綜合管理模型。此案例研究中的模擬結果反映出了許多水利部門潛在的社會經濟脆弱性，并可向決策者告知此系統中可能面臨的權衡取舍。

圖1 加拿大薩斯喀徹溫省SaskRB水資源系統概略(包括主要徑流、水庫和各種用水需求)

2 案例研究

圖1為加拿大薩斯喀徹溫省SaskRB的示意圖，箭頭代表河道，主要河道用實線箭頭表示，關鍵的水流改道用虛線箭頭表示。按照加拿大3個西部草原省份(艾伯塔省, 薩斯喀徹溫省和馬尼托巴省)要求批準的“水資源分配主協議(1969)”，艾伯塔省應將一半薩斯喀徹溫河水量分配給薩斯喀徹溫省。反過來薩斯喀徹溫省也要將一半的水量分配給馬尼托巴省。薩斯喀徹溫省約80%的供水來源于北薩斯喀徹溫河 (NSR)和南薩斯喀徹溫河(SSR)。只有20%的供水由省內的河流提供。NSR和SSR流域面積在艾伯塔省和薩斯喀徹溫省境內分別為122 800 km2和146 100 km2，在兩省交界處的年平均流量分別為213 m3/s和215 m3/s。薩斯喀徹溫省境內的SSR流入迪芬貝克(Diefenbaker)水庫，該水庫庫容約94億m3，具有供水、防洪、保證生態用水等多項功能。它也向兩個子系統輸水，以用于農業灌溉、水力發電和滿足下游流量的要求。目前薩斯喀徹溫省的水資源系統灌溉面積約為24 100 hm2。根據目前的運行政策，SSR下游的迪芬貝克水庫環境需水最小流量為42.5 m3/s，這可通過位于庫區的克托(Coteau)河水電站進行調節。經調節，迪芬貝克水庫下游的SSR徑流可為多個社區和城市，包括加拿大的薩斯卡通(Saskatoon)市供水。該市境內， SSR河的水流匯入NSR形成薩斯喀徹溫河。該河經過2座水電站，即尼帕溫(Nipawin)電站和E.B. 壩貝爾(Campbell)電站，繼續延伸至薩斯喀徹溫河三角洲(SRD)。三角洲地帶為多種獸類、鳥類和魚類物種(包括瀕危物種，如湖鱘)的家園。這樣的環境多樣性對于依靠捕魚、打獵和誘捕動物為生的土著居民有著較高的文化、經濟和社會價值。雖然SR徑流峰值對于補充SRD生態系統非常重要，但SRD特大洪水可能對土著部落造成災害，并威脅到他們的安全。SR最終流入馬尼托巴省。

在加拿大大草原，供水的關鍵水文特征取決于兩個年徑流特性，即年徑流量和年度峰值時間。這些徑流特性的變化超過可操作的臨界值時，水資源系統各種形式的脆弱性便會顯現。冬季氣候變暖和融雪模式的改變以及冰川融化和艾伯塔省的人類活動可能會影響AB-SK邊界的SSR和NSR年徑流量和發生的時間。曾有學者預計SSR每年水量變幅為-22%～8%。他們還發現，該區域溫度的預計上升將導致薩斯喀徹溫省冬季變暖且變短，從而影響草原春季融雪和夏季降水的時間。北薩斯喀徹溫省流域聯盟估計NSR每年徑流量的變幅為-23%～15%。NSR和SSR供水的不確定性對薩斯喀徹溫省經濟和水資源的長期規劃是一個巨大挑戰。

應謹慎考慮擴大灌溉面積，因為目前薩斯喀徹溫省灌溉消耗水量所占比重最大。在供水條件不斷變化和灌溉面積擴大的情況下，城市和工業用水需求短缺并不是一個具有挑戰性的問題，因為這些需求在水資源系統中具有高度優先權。多年平均情況下，用水僅占年徑流量的20%，并且城市和工業的用水需求很容易得到滿足。雖然該系統的水可能足以用來滿足多年平均用水需求，但SRD徑流變化、灌溉和非消耗性的水力發電的平衡及系統應對干旱和洪水的響應須受到更多的關注。

3 方法與材料

本研究的主要目的是評估在供水條件發生變化和經濟發展的條件下SaskRB系統的脆弱性。為此應開展以下工作：①基于該流域地理特征、氣候模型預測結果及人類活動對該地區供水變化的潛在影響，評估供水條件可能會發生的變化；②隨機產生相應徑流狀況選擇性變化的大匯流;③生成的匯流與經濟發展規劃均輸入水資源開發綜合模型(面向薩斯喀徹溫(SWAMPSK)的可持續發展水資源配置、管理和規劃模型)。

3.1 SWAMPSK模型

SWAMPSK是哈桑扎德等學者針對在薩斯喀徹溫省境內的SaskRB開發的水資源綜合模型。模型使用系統動力學的方法，廣泛用于水資源建模和管理。系統動力學方法在近來的水資源研究中已得到驗證。SWAMPSK包括動態灌溉需求的計算和經濟評估方案。SWAMPSK中的土壤-水分模型在評估薩斯喀徹溫省主要農作物灌溉用水需求時考慮了氣候和土壤濕度前提條件。水的主要經濟價值體現在灌溉和發電上，這通過作物單位產量所需水量和發電總成本及收益來計算。該模型的模擬精度通過比較SWAMPSK水量分配組件的模擬結果與現有的運營模式和觀察記錄進行了驗證。SWAMPSK模型的時間分辨率是每周，時間跨度為1980～2010年。

3.2 徑流隨機重建

有學者提出了隨機方案用以系統地生成預期變化下的年徑流量和峰值時間。簡言之，該方法使用歷史記錄的逐周流量的經驗分布規律，在一些簡單的假設下將其打亂后分為兩組，并使用這些擾亂的經驗分布數據產生新的在年均流量和峰值時間下預定義的徑流變化。首先，算法中應納入一組觀察所得具有每周徑流量的可預期變化年徑流序列(乘法變化因子)和每年出現峰值的時間(添加變化因子)。然后，添加的變化因子應適用于基于一個簡單假設的年流量序列，得到一個移位的年際水位圖。移位年徑流量水文圖提供了一套新的周流量中級經驗分布。這套新經驗分布使用分位數映射的乘法轉變因素進行進一步擾動。一組擾動的逐周經驗分布結果可以保證年際徑流量和峰值時間的隨機徑流的實現，同時保留了逐周徑流的時間自相關。隨機抽樣程序基于耦合方法，采用了高斯系數維持生成年際流量水位圖的暫時依賴性結構。可用年徑流量和峰值出現時間的多組變化重復該過程，以重建范圍較廣的水流特性的徑流量。

3.3 模擬實驗設計

為了評估不確定供水條件下薩斯喀徹溫河水資源系統的性能，在AB-SK邊界重建了NSR和SSR徑流量。所選流域每年的流量變幅為-25%～25%，年度水文峰值時間為-5～8周。年徑流量和流量峰值發生時間的指示性變化，可以表示艾伯塔省季節性需水和水資源管理的影響。

NSR和SSR徑流量的空間依賴性與徑流量重建有關。p值對應的SSR和NSR歷史上的每周徑流量之間的空間相關性非常顯著(見圖2)。分析表明，除了12月至次年4月(冬季低流量條件下)每周NSR和SSR流量均顯著相關(p<0.05)，因此，這種相關性必須用徑流量重建表示。為了共同重建SSR和NSR徑流量，首先通過預測歷史時間和徑流量產生每周SSR徑流量。對于有顯著相關性的幾周，利用線性回歸合成SSR徑流量并基于此流量重建每周NSR流量。每周線性回歸模型采用了SSR的每周實測流量作為預測變量，并以NSR每周實測流量作為預報值進行參數化。

圖2 1980～2010年AB-SK邊界的SSR和NSR每周歷史流量之間的空間相關性分析

考慮了年度徑流流量和每年峰值出現的時間的變化，即分別用5%和1周步長將流域網格化。因此，考慮了154個單元格(11×14每年的流量和峰值出現時間的變化組合)。對于每一個單元格， 生成了每周流量31 a徑流時間序列(1980～2010年)的200種體現方式，并在模擬期間重建了共30 800(200×154)種流量體現方式。一組(x,y)定義一個單元格，描述了200種表現形式，其徑流時間序列不同，但每周年度峰值時間變化(y)和相對年際徑流量(x)的徑流具體特性相同。因此，采用歷史每年洪峰出現的時間和徑流量對200種徑流體現方式進行了標記(0,0)。

為了探討擴大灌溉面積的可行性，根據當前和可替代的灌溉發展水平評估了不確定供水對水的可利用性影響。簡言之，S0根據目前的灌溉需求和前面所述的改變供水條件模擬了SaskRB。情景S1、S2、S3和S4分別模擬了綜合且不確定供水條件下和灌溉面積增加100%， 200%， 300%和400%下的系統，并強調應權衡基于這些灌溉計劃所產生的利益和對其他用水產生的潛在影響。

4 結 果

4.1 AB-SK邊界重建徑流的檢測

圖3為在AB-SK邊界重建的SSR長期年度水位過程線的合集(平均超過31 a)，考慮了年度流量和年度峰值出現時間的預定變化范圍。暗區顯示了整個合集;光區突出了歷史上流域沒有改變的重建合集(0，0)。虛線表示預期的(平均涵蓋200種體現方式)在單元格(0,0)長期水文體現方式，其與長期水文(實線)擬合相當好。預期的長期水文單元格(-4，-10%)，(4，10%)，(-2，20%)，和(2，-20%)也示于該圖中。

圖3 AB-SK邊界SSR每年預期的流量過程線(AFH)

圖4 實測水流流量過程曲線(實線)與SSR和NSR水流重構合集對比

圖4為在單元格(0,0)下每周實測流量的水流持續曲線與200種重建水流體現形式。持續水流曲線表示每周流量的量級和當它們超出模擬周期的時間百分比。對于SSR，重建水流的包線包括實測水流。對于NSR，對比歷史NSR水流量，水流的重建包線在所呈現的值上呈現為上游較小，下游更小，而其余流量歷史曲線部分則更大。然而，一般水流的重構包線會充分覆蓋所觀察到的記錄。

重建徑流的年際屬性，特別是干旱序列的檢測有助于進一步觀察重建和實測水流間的相似之處。在此，干旱年被定義為年平均流量小于長系列的多年平均的年份。圖5為通過SSR實測數據和在(0,0)下與31 a模擬一致的重建體現形式的干旱柱狀圖。圖中呈現了所有干旱序列表現形式及平均狀況。重建的表現形式示出了與觀測到的干旱序列相對比的類似干旱年系列。

圖5 實測流量的干旱序列與重建的SSR水流干旱序列的比較

圖6 NRS實測水流同隨機重建NSR水流與基于SSR水流估計的NSR水流的時間相關矩陣

理想情況下，重建或基于SSR重建的SSR流量合成徑流時，需要保持與實測NSR相同的時間結構。圖6(a)為NSR實測流量的逐周相關矩陣圖，圖6(b)為重建NSR流量的隨機性和獨立性，圖6(c)為基于重建SSR流量的NSR估計徑流。除了一些小差異，實測徑流的主要時間特征，不管是獨立生成還是基于SSR徑流的NSR線性估計，都被保留下來。基于這些數據分析得出，對于NSR和SSR合成的徑流，可用于探索供水條件改變下的水資源系統特征。

4.2 對市政用水的影響

敏感性分析的結果表明，市政部門很難在供水方面做出改變，也沒有去考慮發展的條件，因為他們在目前的運行框架中享有高度優先權。當前環境流量需求較低(42.5 m3/s)，并且可以在不同的情景和當前運行政策中獲得支持。

4.3 對薩斯喀徹溫省分配協議的影響

根據該協議，薩斯喀徹溫省必須通過SR提供入流和本地流量的50%到馬尼托巴省。分配的比例由流入馬尼托巴省超過本地年徑流量和來自艾伯塔省年徑流量之和所定。分配徑流比(%)必須等于或超過50%。為了研究符合該協議的流量，基于SR徑流重建的表現形式分析了最小的合約流量。首先，計算了每種表現形式31 a模擬期最低分配流量。然后，提取每個單元格中200多種表現形式的最小分配流量作為該單元格最低合約分配流量。

因為評估(見“實驗設計模擬”)有154個單元格，總共獲得154種灌溉開發情景最低分配流量，并計算相應的非超越概率。不同開發方案的結果示于圖7。為零的非超越概率和相應的分配流量表明，在所有的開發方案下，薩斯喀徹溫省至少可以分配超過50%的水到下游地區。

圖7 灌溉發展情景下和供水條件發生改變時馬尼托巴省水分攤量的最小非超越概率

4.4 對薩斯喀徹溫河三角洲的影響

通過SR洪水頻率的變化研究上游供水變化和SRD灌溉發展的影響。水安全機構指出，SR流量超過2 500 m3/s時，坎伯蘭地區可能發生洪水。事實上，在過去每周SRD都會出現遠高于2 500 m3/s的流量。例如，2013年艾伯塔省洪水期間，6月的最后一周SRD平均流量為3 700 m3/s，許多人員從坎伯蘭撤離。在供選擇的情景下探索SR洪水頻率的變化，統計每個SR流量超過2 500 m3/s的年份數量。對于(-4，25%)，(0，0)，(4，25%)每種情況下，計算了200種表現形式中經歷洪水的百分比，分析了每年洪水事件。強調洪水頻率對供水條件的變化比增加灌溉面積更為敏感。當SSR和NSR流量增加25%，并且在4周后轉移，灌溉面積的增加不會改變SR洪水頻率。甚至在(0,0)條件下，灌溉面積增加對洪水頻率的影響也較小。與(0，0)，(4，25%)條件相比所有(-4，25%)的洪水頻率明顯下降，這表明降低上游供水條件可以顯著減少SR徑流峰值的數量。此外，在(-4，25%)單元格，灌溉面積增加可以大大影響SR徑流峰值的發生頻率。例如，(-4，25%)情況下，S4(9%)情景下1 a中洪水發生的百分比至少大約是S0(20%)的一半。

4.5 對經濟產量的影響

圖8 灌溉農業NB值對供水和灌溉發展水平發生改變的敏感性

在該節中，評估和解釋了不確定的供水和農業發展計劃對灌溉農業和水力發電經濟的影響。結果表明，根據現行的運營管理，工業和礦業需求對供水和灌溉面積擴大的變化不敏感。灌溉農業的年均凈收益(NB)是基于灌溉面積擴大情景、水資源可利用量以及成本和收入值計算的。總之，NB是通過從灌溉農業的總收入減去總成本計算得出的。圖8示出了供水和利用響應面的灌溉面積擴大的各種組合的凈收益。圖中，通過200種表現形式得出灌溉農業平均、最小和最大凈收益，被分別呈現在上、中和下列。結果表明，流量的變化對與灌溉農業相關的凈收益有影響，但高峰時間的變化所帶來的影響是有限的。圖8也意味著隨著灌溉面積的增加(從左移至右)，滿足農業需求的風險也在上升。例如，根據供水條件，S4中灌溉農業的平均凈收益變化為1 000萬～6 500萬美元。考慮到最小的凈收益和從S0到S4的變化，當供水減少時，凈收益可能為負值。S4中最小的凈收益從-5 000萬～5 000萬美元不等，凈收益變成負值是由于年徑流下降了5%。考慮這些結果，可以認為，在當前灌溉面積(S0)和可變的供水條件(包括干旱)下，農民可能會獲得較低但相當穩定的收入。然而，如圖8所示，通過增加灌溉面積400%，在豐水年，農民的收入會顯著增加，在干旱年份，隨著凈收益為負值而減少。這個問題表明，決定擴大農業灌溉面積可能是一個挑戰，并且需要額外的風險分析。

重復相同的分析來探討年均水電凈收益的變化(見圖9)。與圖8相似，在不同的列顯示了平均、最小和最大水電凈收益。水電凈收益對年際徑流量變化很敏感，但對年峰值出現的時間不敏感。此外，從左到右，對年度水力發電凈收益來說，灌溉面積增加的影響比徑流情況變化的影響要小。任何灌溉需求的增加都會減少夏季水力發電量。然而，因為水力發電的峰值出現在冬季，灌溉需求沒有顯著降低年度水力發電量。

圖9 水電NB值對供水和灌溉發展水平發生改變的敏感性

4.6 徑流重建途徑的系統敏感性

本研究中提出的結果是在獨立生成SSR徑流和基于SSR徑流估算的NSR徑流下獲得的。在本節中，重復重建測試程序用以估計基于NSR徑流生成的SSR徑流，進而評估徑流重建途徑的系統敏感性。針對不同部門的模擬結果意味著在變化的徑流情景下各部門行為的整體模式在兩種重建途徑下是一致的。然而，對于變化的量級，兩種重建途徑稍有不同。對比基于NSR重建的SSR與現有灌溉水平下基于SSR重建的NSR，分析了水電凈收益比率的變化。結果表明，這兩種重建途徑最大差異大約是5%，它發生在極端徑流條件下。在極端高或低流量條件下，兩種重建途徑存在一個系統差別。剩余的徑流條件下，兩種途徑之間的差異僅僅是由于隨機誤差造成的。

4.7 水資源系統對氣候條件變化的敏感性

基于簡單的敏感性分析，說明氣候變化條件下對灌溉需求以及水資源系統的影響。基于文獻資料，該地區年降水量的變幅為-10%～15%，年氣溫升高最大值為3.5℃。從溫度升高3.5℃和降雨量下降10%的變化中利于蒙特卡洛抽樣生成200個表現形式。為了表現出最壞的情況，結果只顯示灌溉面積增加400%和單元格中低徑流情況(-4，25%)。在SWAMPSK中，氣候條件的變化通過作物需水量和土壤水分的變化直接反映到灌溉用水需求的影響上。降雨和溫度的改變(通過蒸發)也直接影響了水庫水位。灌溉水源來自迪芬貝克水庫，因此灌溉需求的變化間接影響到迪芬貝克水庫的水位。SWAMPSK運行使用的是所選的情景變化。分析了迪芬貝克水庫和薩斯卡通水庫下游SSR徑流的模擬結果。這兩個系統變量的變化可以充分代表供水系統條件的狀態。結果基于歷史氣候條件以及氣候條件的變化。分析表明，在低徑流和大面積灌溉條件下，氣溫升高加上降水減少僅僅在干旱時期可以輕微地影響迪芬貝克水庫水位。氣候條件的變化對SSR下游徑流影響不明顯。這種快速的敏感性分析表明，評估灌溉需水量以及水資源系統對氣候變化條件的敏感性可能是有價值的，但從SaskRB區域性水資源管理角度而言，其重要性不及來水量的變化。

5 討論與結論

本研究應用了將不確定的供水概念與水資源綜合模型相結合的一種水資源脆弱性評估。該過程包括構建大范圍的隨機徑流，對應于當前和未來可能的徑流特征，并使用通過水電經濟綜合模型生成的合成徑流集進行水資源系統綜合分析。為了說明這一點，選擇在加拿大薩斯喀徹溫省境內的SaskRB，用一個可以容納潛在流動特性變化的隨機重建程序生成了艾伯塔省-薩斯喀徹溫省邊界流。合成徑流的包線，包括了30 800種表現形式，并綜合考慮目前灌溉發展的建議(灌溉面積增加400%)來評估改變供水條件對水資源系統發展的影響。使用SWAMPSK作為一個集成的水資源管理模型，研究發現，流態和灌溉發展的變化會影響薩斯喀徹溫省河水的各種用途，然而對用水部門而言，這種影響的程度會有很大不同。盡管減少供水和大型農業擴張降低了馬尼托巴省下游的配水量，但從SR流出的水量仍可以滿足所有供水和灌溉面積擴大情景下的省際間用水需求。結果還表明，流態變化的影響比下游SRD灌溉面積的增加更顯著。然而，當上游徑流減少時，灌溉面積的增加會顯著減少SRD徑流峰值的頻率(比如徑流下降了25%)。相對于農業灌溉面積的增加，水力發電部門可能更加會受流態變化的影響。結果表明，增加灌溉面積并不一定會增加該區域凈收入，這取決于徑流量和灌溉面積增加的程度。灌溉面積增加對地表和地下水環境有影響是公認的，然而這些影響并不包括在這項研究內。建議開展適應性水資源系統管理實踐的可行性研究，以使薩斯喀徹溫省水資源利用風險最小化和/或利用效益最大化。因此，可以在政策決策中更新針對水資源系統的響應面和壓力測試分析，從而使各種管理方案的結果可視化。

本研究存在一些局限性，在未來應進行改進。如研究中是假設年峰值和年徑流量時間的變化來充分表征徑流條件的變化。在未來，可尋求保存空間相關性的改進方法。在整個31 a模擬時期，水庫運營政策保持不變。事實上這是不可能的，因為水資源管理者將應用適應性管理策略來面對徑流特征的變化。同時還建議使用氣候預測和隨機變化形式來識別未來可能會產生的結果，此外，每個單元的200個表現形式都是通過一個單一的值表現。在未來的分析中，建議呈現出每個單元所有表現形式的可變性和關聯風險。

總之，構建模擬不同供水情景，利用水資源綜合模型分析其對系統敏感性的影響，得出了供水狀況的變化會對市政、環境、經濟造成的影響，對在全球其他地區供水不確定性情形下水資源系統的績效評估是一個可行且有益的方法。

楊 菲 柯學莎 譯

(編輯：朱曉紅)

2016-07-25

1006-0081(2016)12-0013-08

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