基于CMIP5多模式集合和PDSI的黃河源區干旱時空特征分析

張林燕，鄭巍斐，楊肖麗，王雨茜，張夢如，于洨晗

(河海大學水文水資源學院，江蘇 南京 210098)

受氣候變化和人類活動的影響，全球變暖的事實毋庸置疑[1]。全球氣溫上升導致全球不同尺度水資源的時空分布以及格局的變化，進而加劇極端干旱、洪澇災害的發生。近十年來，我國嚴重干旱事件頻繁發生，成災面積約0.13億hm2，糧食減產及絕收600億kg[2]。黃河源區地處干旱半干旱氣候區，由于降水減少與時空分布不均致使黃河流域的地表河川徑流量日趨減少，再加上黃河源區位于西風帶上，大氣環流所攜帶的水分大部分被青藏高原截留，產生的雨影效應造成西北地區干旱常有發生，有時連季干旱或連年干旱往往形成重旱、極旱，這給我國西北地區的農業和工業生產造成了嚴重的經濟損失[3]。唐乃亥水文站以上的集水區是黃河流域的主要源頭地區[4]，黃河源區水資源短缺的嚴峻形勢以及冰川消融、土地退化等現象將會直接影響到干旱的發生以及下游的水資源供給[5-7]。因此，預估黃河源區干旱及其特征的時空變化趨勢對該流域的干旱治理以及生態環境保護具有重大意義。

近年來，很多學者結合全球氣候模型(global climate model, GCM)數據、水文模型和干旱指數，開展了流域尺度氣候變化對干旱的影響研究。如陳昱潼等[8]基于帕爾默干旱指數(Palmer drought severity index，PDSI)指數和GCM分析了渭河流域的干旱變化特征，研究結果表明渭河流域有較顯著的變干趨勢，并且秋季發生干旱的可能性較大；陳華等[9]利用統計降尺度的方法預測漢江流域降水變化，發現在未來時期(2021—2041年)漢江流域上游和中游的年降水量均值比基準年(1961—2000年)的降水量小，其余時間統計的漢江流域上、中、下游的年降水量均值大于基準年均值；榮艷淑等[10]運用戴-帕爾默干旱指數和徑流干旱指數，分析云南地區2009—2014年持續性氣象干旱與水文干旱時空演變特征，并利用NCAR/NCEP再分析資料, 從西太平洋副熱帶高壓、青藏高壓、南支槽、對流層垂直運動及水汽垂直分布等視角, 進一步分析2009—2014年云南持續性干旱的原因。楊肖麗等[11]基于降尺度和SPI對黃河流域進行了干旱預估，表明在(RCP 2.6、RCP4.5和 RCP8.5)3種氣候情景下21世紀初的干旱情況相對于基準期(1961—1990年)均變得比較嚴重，但是世紀末的干旱程度均明顯減輕。上述學者的研究結果表明，未來時期我國各個研究流域的干旱程度有增加趨勢，這為各流域的防旱減災工程提供數據支撐。

黃河源區(95°50′～103°30′E、32°10′～36°15′N)，面積12.2萬km2，黃河源區地勢西高東低，南高北低，高程在2 668～6 253 m。該區屬于高原氣候，多年平均氣溫在-4℃～5℃，多年平均降水量在200～700 mm，降水量的年際變化大，年內降水分配不均。在全球變暖背景下，源區的生態環境也正遭受著很嚴重的破壞：土壤持水能力下降，植被退化，源區濕地水源涵養功能降低，大量的濕地已經變成了旱草地，徑流量減少，土地荒漠化日益嚴重。因此，本研究在國內外學者研究的基礎上結合全球氣候模式和水文模型分析黃河源區的干旱及其特征的時空變化趨勢，以期為黃河源區評估氣候變化對水循環、干旱特性的影響研究提供科學依據和理論支撐[12]。

1 數據與方法

1.1 數據資料

選取CMIP5的8個氣候模式(bcc-csm1-1、CanESM2、CCSM4、CSIRO-Mk3-6-0、GISS-E2-R、MPI-ESM-LR、MRI-CGCM3、NorESM1-M)的降尺度數據，利用Yang等[13]采用等距離累積分布函數(EDCDF)方法構建的中國區域0.25°×0.25°的逐日降水、氣溫數據庫。

黃河源區VIC(variable infiltration capacity)模型所需要的水文氣象觀測數據、高程、植被覆蓋、土壤資料包括：①水文統計年鑒提供的黃河源區1個水文站(唐乃亥水文站)和中國氣象臺提供的9個氣象站的1961—2005年的日流量、日降水量、日最高及最低氣溫、平均氣溫和平均風速資料(圖1)；②采用空間分辨率為3s的SRTM數字高程模型(DEM)；③Maryland大學全球1km的陸面覆蓋類型資料；④土壤數據來源于聯合國糧農組織發布的空間分辨率為5′的全球土壤數據庫。

圖1 黃河源區高程、水文站、氣象站分布

1.2 研究方法

1.2.1多模式優化集合

Varis等[14]的研究表明，每個氣候模式對于不同氣候變量的模擬效果相差甚遠，不存在一個氣候模式可以很好地模擬出一個區域的多種氣象要素。多模式集合法是根據各個模式和實測值之間的模擬效果來確定權重，模擬效果好、精度高的賦予較高權重，模擬效果差、精度低的賦予較低權重。基于最優化的思想，確定出對于計算模式的最優權重[15-16]。通過最優賦權法可以確定各個模式在集合模式中每個時段的權重，基于每個時段的權重對各個模式進行多模式集合處理，其結果便是基于最優賦權的多模式集合數據集。

1.2.2基于VIC模型的PDSI

傳統的PDSI表征在一段時間一定地區實際的水分供應持續少于該地氣候適宜水分虧缺的情況。根據降水、氣溫、土壤含水量等水文變量計算水分異常指數，在水分供應達到氣候適宜時，平衡方程為

(1)

采用劉懿[17]在開發scPDSI-x基礎上耦合VIC-3L模型，在黃河流域構建具有更強物理機制的多時間尺度的帕爾默干旱指數(簡稱為VIC-scPDSI)，并且利用VIC-3L模擬的結果計算8個水文分量，其中4個是可能分量(可能蒸散量ETP、土壤潛在補水量PRE、潛在徑流量PR、土壤潛在失水量PL)和4個是實際分量(實際蒸散發ETA、土壤補水量RE、土壤失水量L、徑流量R)。可能蒸散量ETP、實際蒸散發ETA和徑流量R可直接采用VIC-3L模擬結果代替，其他的變量由下列公式間接計算得到。RE、PRE、PL和L的計算公式為

RE=max(SS+Sm+Sb+S0，0)

(2)

PRE=AWC-S0

(3)

PL=min(ETP，SS)+[ETP-min(ETP，SS)]·

(Sm+Sb)/AWC

(4)

L=max(S0-SS-Sm-Sb，0)

(5)

式中：AWC為土壤有效持水量；S0為上一時間節點土壤含水量；SS為上一時間節點第1層土壤含水量；Sm為上一時間節點第2層土壤含水量；Sb為上一時間節點第3層土壤含水量。潛在徑流量PR定義為土壤有效持水和潛在補水量的差：

PR=AWC-PRE

(6)

將計算得出的8個水文分量帶入式(1)可得到基于VIC模型的水分虧缺指數，進而計算出PDSI的值。本研究從基準期(1961—1990年)和未來時期(2021—2050年)兩個時間分析黃河源區氣候變化背景下PDSI和干旱特征的時空變化趨勢。

1.2.3干旱特征提取

干旱包含了多個方面的特征屬性，如干旱歷時、干旱烈度、干旱峰值等，這些特性變量之間也存在不同程度的相關關系。采用游程理論提取干旱特征，它假設時間序列為(t1，t2，…，tn)，設定閾值X0，當時間序列在某一個時間段內都小于該閾值時，出現負游程，而當序列值大于給定閾值時則為正游程。根據PDSI值進行旱澇等級的劃分，PDSI值處于(-∞,-4]、(-4,-3]、(-3,-2]、(-2,-1]、[1,2)、[2,3)、[3,4)、[4, +∞)時，將旱澇等級分別劃分極旱、重旱、中旱、輕旱、輕澇、中澇、重澇、極澇8個等級。為選用月尺度的指標序列，截斷水平取-1，低于該值則認為干旱發生。

2 結果分析

2.1 VIC模型模擬精度

通過VIC模型計算唐乃亥水文站日流量過程的NSCE值(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)和水量相對偏差值來分析VIC模型的模擬精度。圖2是VIC模型模擬的唐乃亥站率定期(1961—1990年)和驗證期(1991—2005年)的日流量過程。率定期逐日流量的NSCE值為0.792，水量相對偏差值為-0.168%，驗證期逐日流量的NSCE值為0.774，水量相對偏差值為-0.30%，模擬的精度較高，這表明VIC模型能夠較好地模擬黃河源區的水文過程，可以為該區域PDSI的計算及其時空特征分析提供精度較高的數據支持。

圖2 唐乃亥站率定期和驗證期逐日流量模擬過程

2.2 黃河源區PDSI的時間變化趨勢

圖3和圖4分別是黃河源區唐乃亥站基準期(1961—1990年)和未來時期(2021—2050年)的兩種氣候變化情景下的PDSI值序列。從圖3中可以看出，基準期PDSI值的整體變化較為平穩，表現出微弱的增加趨勢，范圍為-5.14～4.96，有118個月的數值小于-1，其中在1967、1971、1974和1979這4個年份出現了較為嚴重的干旱現象，且干旱程度大都為重度干旱。從圖4中可以看出，在未來時期RCP4.5情景下PDSI的值整體變化較為和緩，只有在2028—2032年PDSI的變化波動稍大，范圍為-1.51～6.03，其中只有5個月的數值小于-1，干旱月數遠小于基準期，且都表現為輕度干旱。在RCP8.5情景下，除2046年8—10月PDSI值小于-2，表現為中度干旱，其余月份都表現為輕度干旱，范圍為-2.37～8.02，其中有18個月的數值小于-1，干旱月數多于RCP4.5情景下。比較兩種情景下的PDSI值可以看出，RCP8.5情景下的PDSI值序列整體呈下降趨勢，RCP4.5情景下整體呈微上升趨勢，RCP8.5情景下PDSI值較RCP4.5情景下震蕩更為劇烈。

圖3 唐乃亥站基準期PDSI值序列

圖4 唐乃亥站未來時期兩種情景下PDSI值序列

2.3 黃河源區干旱特征的空間變化趨勢

表1和圖5分別為黃河源區唐乃亥站基準期(1961—1990年)干旱變量統計以及黃河源區基準期干旱特征(頻次、總歷時、平均歷時、平均烈度)空間分布。從表1可以看出，黃河源區唐乃亥站最長一次干旱歷時為48個月，平均干旱歷時為10.73個月，最大烈度為165.98，平均烈度為25.23，歷時和烈度都為正偏，但干旱歷時分散程度較干旱烈度小。從圖5可以看出，黃河源區在基準期內大部分面積上的干旱頻次在10次左右，絕大多數地區的干旱總歷時在80～140個月，占整個研究時段360個月的22.2%～38.8%，這表明黃河源區有1/4時間都受到干旱的影響。另外，流域內絕大部分地區的平均干旱歷時為4～10個月，東部干旱歷時長于整個流域的平均歷時，流域內大部分區域的平均干旱烈度為6～24，東部的干旱烈度要高一些，其空間分布和流域內平均歷時較為相似。

表1 唐乃亥站基準期干旱變量統計

圖5 黃河源區基準期干旱特征空間分布

表2和圖6分別是唐乃亥站未來時期(2021—2050年)干旱變量統計以及黃河源區未來時期(2021—2050年)兩個模式下干旱特征(頻次、總歷時、平均歷時、平均烈度)空間分布。從表2中可以看出，在RCP4.5情景下黃河源區唐乃亥站最長一次干旱歷時2個月，平均干旱歷時1.2月，最大烈度2.79，平均烈度1.49，歷時和烈度都為正偏，但歷時分散程度較烈度小。在RCP8.5情景下，唐乃亥站最長一次干旱歷時達8個月，平均歷時2.57，最大烈度16，平均烈度4.1，無論干旱歷時還是干旱烈度RCP8.5情景下的值都要大于RCP4.5情景下的。從圖6中可以看出，在RCP4.5情景下，黃河源區大部分地區的干旱次數在15次左右。此外，黃河源區內大部分區域的干旱總歷時在160個月左右，流域東部在200個月以上，占整個研究時段360個月的44.4%～55.5%。整個流域的平均烈度為30～60，東部的平均烈度要遠遠的大于流域的其他地區。在RCP8.5情景下，黃河源區大部地區發生干旱的次數為10次左右，發生的頻率要小于RCP4.5情景下的。干旱總歷時分布不均，在流域西部總歷時在120個月左右，而中部為40～80個月，東部總歷時最久高達240個月。平均歷時流域大部分區域為10～20個月，其中東部的平均歷時最大在20個月以上，流域平均烈度在20左右，流域東部的平均烈度最大。

表2 唐乃亥站未來時期干旱變量統計

圖6 黃河源區未來時期兩種模式下干旱特征空間分布

3 結 論

a. 無論是降水還是氣溫，經過多模式優化集合處理后的效果都要優于單個模式，且采用最優賦權法的效果要好于算術平均法，通過使用降尺度與最優賦權多模式集合數據運行VIC模型能夠較好地模擬黃河源區的水文過程。NSCE在率定期(1961—1990年)和驗證期(1991—2005年)分別為0.792和0.774。率定期的水量相對偏差為-0.168%，驗證期的水量相對偏差為-0.30%。

b. 黃河源區基準期(1961—1990年)的PDSI值序列變化較為平穩，表現出微弱的增加趨勢，范圍為-5.14～4.96，其中有118個月的數值小于-1，發生干旱；在未來時期(2021—2050年)RCP4.5情景下PDSI值整體變化較為和緩，范圍為-1.51～6.03，其中只有5個月的數值小于-1，發生干旱；RCP8.5情景下，PDSI值范圍為-2.37～8.02，其中有18個月的數值小于-1；RCP8.5情景下PDSI值序列較RCP4.5情景下震蕩更為劇烈。

c. 黃河源區干旱特征差異性顯著。基準期(1961—1990年)黃河源區絕大部分地區的平均干旱歷時為4～10個月，平均干旱烈度為6～24；未來時期(2021—2050年)RCP4.5情景下，黃河源區內大部分區域的干旱總歷時在160個月左右，整個流域的平均烈度為30～60，東部的平均烈度要遠遠的大于流域的其他地區；在RCP8.5情景下，干旱的發生頻率小于RCP4.5情景，大多數地區的干旱平均歷時為10～20個月，平均烈度在20左右。