基于PRECIS區域氣候模式的清水河流域水文預測研究

馬文靜，潘張榕，劉振路

(1.國家能源集團技術經濟研究院，北京 102211；2.華北電力大學教育部資源與環境系統優化重點實驗室，北京 102206)

氣候變化背景下的水文條件變化是當今研究熱點[1]。全球氣候變暖趨勢的增大，未來水文條件變化不穩定，導致地表河流徑流變化程度逐年增加[2]。研究未來天氣背景下河流徑流的變化，對維護水資源可持續利用有著重要意義[3]。

寧夏位于干旱半干旱地區，水資源缺乏且分布不均勻。該地區人口大都集中在河流附近，水資源已經成為社會經濟發展的主要制約因素[4]。其境內最大的黃河支流清水河多年平均地表水可用量僅為0.7億m3[5]。在氣候的變化下導致清水河流域內地表水年際變化大且年內分配不均，且多以洪水形式出現，開發利用難度大。目前國內已有部分學者針對清水河流域氣候變化展開相關研究，如李帥[6]在對清水河所在的寧夏黃河流域研究時發現該流域內的降水整體呈現減少趨勢，氣溫整體呈現增加趨勢，其中清水河所在的流域南部降水下降變化最為明顯；何志潤[7]在研究過程中提出清水河流域降水分布不均，且溫度高、蒸發量大，流域內降水由南向北遞減且年際變化差異性較大，北部中寧中衛等地是寧夏年平均氣溫最高的地區，多年平均蒸發量約為多年平均降水量的8倍。研究氣候變化背景下清水河徑流的變化，可以為該區域的經濟發展、防洪減災、水資源規劃、利用及管理提供數據支撐。

針對清水河流域水資源變化趨勢，國內已有部分學者對清水河徑流變化進行研究，張華等[8]在考慮人工措施的干預的條件下使用MIKE 11 RR中NAM模型模擬了清水河流域內的降雨產流過程，研究得出近年來下游徑流量增加，并且發現揚黃灌溉是清水河徑流量增加的主要因素；李帥[6]使用SWAT模型預測了清水河在不同土地利用情景和氣候變化情境下的徑流量變化，結果表明流域徑流量在幾種氣候變化情景中均呈減小變化，降水減少和氣溫升高對流域徑流影響最為顯著，其中降水起主導作用，而在未來幾種土地利用情景下徑流量均將會出現較大程度地增大。

目前，耦合氣候模式與水文模型的流域徑流變化研究已經較為成熟，如蔡文君等[9]對CORDEX(Coordinated Regional Downscaling Experiment)數據集中2種模式的氣象數據與SWAT模式相結合研究了氣候變化對碧流河流域徑流的影響，為防洪部門調度策略的制定提供了信息；Olaoye等[10]使用SWAT與3個全球氣候模式集合的氣象數據評估了21世紀末俄亥俄州某河流的水質變化；Das等[11]將GCM全球氣候模式與SWAT模型耦合，評估了未來2種情境下澳大利亞亞拉河流域水文變化，結果表明該流域徑流量將減少。目前的研究多采用空間分辨率較大的GCM(General Circulation Models)全球氣候模式或CORDEX氣候模式，基于PRECIS區域氣候模式與水文模型耦合應用的相關研究較少。

PRECIS(Providing Regional Climates for Impacts Studies)是一種廣泛應用的區域氣候模式，對局部地區氣候變化的預測精度較高[12-13]。自引入中國以來，PRECIS在降水、溫度、輻射等多種氣象要素的預測中提供了精確的高分辨率信息[14-15]，比如，郭智亮等[16]使用概率分布訂正方法[17]修訂了PRECIS在SRES A1B情景下的輸出數據，并預報分析了珠江流域2021—2050年的降水變化，發現珠江流域總體降水量呈現增加趨勢，且波動性變化較大，容易造成干旱、洪澇災害。此外，PRECIS在國外很多地區也得到了廣泛應用[18-20]，Zhang等[21]使用PRECIS預測了北美洲五大湖盆地區域21世紀中期和末期的降水、溫度的變化，預計21世紀中葉，全流域年平均氣溫將高出2.1～4.0℃，21世紀末將高出3.3～6.0℃，降水量估計值在21世紀中期和后期分別增加3.0%～16.5%、2.9%～21.6%。

SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型因為可以較好地模擬天然的徑流過程，發現徑流變化與氣候變化之間的聯系[22]，因此是進行氣候水文耦合應用的常用水文模型之一[23]，它可以廣泛應用于不同地區、不同類型、不同管理方式的復雜流域內，目前已有學者證明在西北寒區[24]、黃河源區[25]、黃土高原[26]等多個區域該模式均適用，也有學者將其應用在加拿大和北美寒區等地區[27-28]。

綜上所述，大多數學者采用空間分辨率較大的氣象數據驅動SWAT模型來預測未來徑流變化，導致對區域較小的清水河流域的未來變化預測誤差較大，且目前針對清水河流域使用精度較高的區域氣候模式數據驅動水文模型開展流域水文的研究相對較少。因此，結合PRECIS區域氣候模式在局部地區精度較高的優點，本文使用SWAT水文模型耦合PRECIS區域氣候模式未來寧夏清水河徑流變化進行研究，探究PRECIS區域氣候模式在清水河流域的適用性，研究結果可為清水河流域生態保護以及規劃管理提供信息。

1 數據和方法

1.1 流域概況

寧夏清水河發源于六盤山東麓固原市原州區開城鎮黑刺溝腦，向北流經固原市的原州區、西吉縣，中衛市的海原縣、沙坡頭區、中寧縣和吳忠市的同心縣、紅寺堡區等區縣，于泉眼山西側注入黃河，全長303 km。在寧夏境內流域地理位置在35°53′～37°28′N，105°12′～106°38′E，面積13 511 km2，是寧夏境內最大的黃河一級支流(圖1)[29]。

圖1 清水河流域

清水河流域內80%的地區屬溫帶半干旱氣候區，多年平均降水量為335 mm，時空分布不均勻，夏季月份降水最多，約占全年降水量的70%，自下游至上游降水為200～600 mm、多年平均蒸發量1 000～1 400 mm。清水河水量少、水質差且水土流失嚴重。流域內地表水資源區域分布不均，年際變化大且年內分配不均，大部分徑流集中在汛期，容易造成洪澇災害，開發利用難度大。在全球氣候變暖背景下，清水河流域將面臨著更多的不確定因素，徑流變化將會對流域內的農業、電力等部門產生重要影響。

1.2 數據

使用的地形數據為地理空間數據云平臺SRTMDEMUTM 90M分辨率數字高程數據(Digital Elevation Model，DEM)，中國科學院資源環境科學數據云平臺1 km分辨率土地利用數據和寒區旱區科學數據中心1 km分辨率世界土壤數據庫(HWSD V1.1)數據。

氣象觀測數據為氣象數據共享網站點數據，具體站點信息見表1。除了觀測數據以外，還使用了分辨率為0.25°×0.25°的CN05.1格點數據集，分辨率為0.22°×0.22°(～25 km)。

表1 清水河站點數據

2 研究方法

2.1 區域氣候模式

PRECIS是由英國氣象局Hadley氣候預測與研究中心開發的高分辨率動力降尺度模型，水平分辨率為50 km或25 km，在模擬中國溫度和降水方面得到了廣泛使用[30]。使用Hadley氣候中心的全球氣候模型HadGEM2-ES作為橫向邊界條件進行區域降尺度實驗，大氣分辨率為1.875°×1.250°，垂直分辨率為38個等級，大氣分辨率為1.875°×1.250°，大氣和陸地的時間分辨率是30 min。區域氣候模式PRECIS空間分辨率為0.22°×0.22°(～25 km)，本研究在SSP-RCP4.5和SSP-RCP8.5未來氣候情景下模擬21世紀中期(2021—2050年)和世紀末期(2070—2099年)的溫度和降水時空變化。

在驗證方面，選擇分辨率為0.25°×0.25°的CN05.1格點數據集作為觀測數據。該數據集是基于2 416個中國地面氣象站觀測數據空間插值得到，選取了1986—2005年的日溫度、降水數據作為基準期的驗證數據。為驗證模型性能，相鄰水文氣象站的格點數據作為PRECIS模擬的歷史結果。

2.2 SWAT模型適用性評價

SWAT模型是由美國農業部開發的半分布式水文模型，在水量水質及泥沙點源等研究中應用廣泛。SWAT模型采用Nash-Sutcliffe效率系數(NSE)和決定系數(R2)評估模擬結果的精度，具體公式如下：

NSE=1

(1)

(2)

NSE的取值范圍為[-∞,1]，NSE越接近1，模型可信度越高；NSE的絕對值越接近0，模擬結果越接近觀測值的平均值水平，即總體結果可信，但過程模擬誤差大；若遠遠小于0，則模型不可信。R2的范圍為0～1，越大模擬效果越好。

3 結果與分析

3.1 PRECIS區域氣候模式歷史驗證

3.1.1歷史溫度驗證

圖2顯示了歷史階段清水河流域年平均溫度的空間分布的模擬與驗證情況。清水河流域年平均溫度為6.5～9.0℃，PRECIS對清水河區域溫度整體呈現低估的趨勢，低估主要存在于流域東部和西部的小部分地區，而對流域北部的模擬效果較好。這可能與清水河流域地形有關，在平坦的北部流域地區模擬較好，而在海拔相對較高的地區，誤差較大。

圖2 年平均溫度空間分布模擬值與觀測值對比結果示意

PRECIS對季節平均溫度的空間分布特性的模擬效果見圖3，冬季模擬效果較好，誤差在-0.4℃以內，而秋季的模擬值低估最多。從空間分布上，北部低估較小，而東部和西部地區低估較多，同時反映出干流地區模擬效果較好，而支流區域低估較多的趨勢。

3.1.2歷史降水驗證

對基準期清水河流域年日平均降水的空間分布進行模擬與驗證，見圖4。降水高估主要存在于流域西部和東部部分地區，對流域中部干流區域的模擬誤差為±0.2 mm。

圖4 年日平均降水空間分布模擬值與觀測值對比結果示意

PRECIS對季節平均降水的空間分布特性的模擬效果見圖5。PRECIS對春季、秋季、冬季平均降水量存在高估，而夏季降水量存在低估。其中，冬季模擬效果較好，誤差約為0～0.4 mm，而春季、秋季的模擬值高估較多。從空間分布上，北部偏差較小，而東部和西部地區偏差較多。

圖5 季節平均降水空間分布模擬值與觀測值的對比

3.2 PRECIS模式未來變化趨勢

3.2.1未來溫度時空變化

3.2.1.1時間特性變化

PRECIS預報的溫度變化見圖6。清水河流域在21世紀的平均溫度整體呈上升趨勢，且在SSP8.5情景下的升溫趨勢要明顯大于SSP4.5情景。尤其是從21世紀中期開始，清水河流域的溫度年際變化開始呈現明顯增強的趨勢，在SSP8.5情景下趨勢更加顯著。

圖6 21世紀溫度年際變化

2021—2050年，清水河流域月平均溫度不存在明顯的變化。圖7所示，在2070—2099年SSP4.5情景和SSP8.5情景下所有月份溫度都呈現升高趨勢，且SSP8.5的變化趨勢更明顯。從月份上看，夏季月份(6—8月)溫度升幅更為顯著。

3.2.1.2空間特性變化

在2021—2050年的SSP4.5情景下，清水河平均氣溫將升高約0.5～0.7℃，SSP8.5情景下升高約0.6～0.9℃。圖8所示，從空間上看，由西北向東南，升溫幅度逐漸增加。在2070—2099年，SSP4.5情景下平均氣溫升高約1.6～1.8℃，SSP8.5情景下升高約3.3～3.5℃，流域西部是升溫幅度最大的地區。

圖8 21世紀中期、末期清水河流域平均溫度空間分布變化

3.2.2未來降水時空變化

3.2.2.1時間特性變化

圖9所示，在SSP8.5情景下，清水河流域年降水量呈現弱增的趨勢，而SSP4.5情景下21世紀年降水量基本保持平穩。21世紀末，清水河地區降水的年際變化呈現增強的趨勢，在SSP8.5情景下，一些年份降水量可能出現驟增。

圖9 21世紀降水年際變化

2021—2050年，除秋季月份(9—11月)降水量減少顯著，其他月份降水量變化不大。在2070—2099年SSP4.5情景和SSP8.5情景下所有月份降水均低于基準期，且SSP4.5情景相比SSP8.5情景降水量下降更多。從月份上看，9—10月降水量減小明顯(圖10)。

a)世紀中期

3.2.2.2空間特性變化

圖11所示，在2021—2050年，SSP4.5情景下降水減少約25%，SSP8.5情景下減少約22%。從空間上看，由西北向東南，降水減少的幅度逐漸增加。在2070—2099年，SSP4.5情景下降水減少24%～28%，SSP8.5情景下減少約6%～10%，流域西部和東部是降水幅度較大的區域。

圖11 21世紀中期、末期降水空間分布變化

3.3 SWAT模型率定與驗證

3.3.1模型率定

在SWAT-CUP工具中，以2007—2009年為預熱期，2010—2013年為率定期，2014—2016年為驗證期，在進行參數敏感性分析后，對參數進行了率定，完成對模型的校準工作。以表1中5個氣象站點的實測值為模型輸入的氣象數據，泉眼山水文站數據為水文數據對模型進行校準，校準結果見表2、圖12。由結果可知，在模型率定期泉眼山水文站月徑流量決定系數R2為0.72，效率系數NSE為0.64，表明模型率定參數的結果較好。

表2 率定期(2010—2013年)月徑流模擬結果評價

圖12 2010—2013年徑流率定結果

3.3.2模型驗證

通過對已經率定校準后的模型進行驗證，可以檢驗模型在清水河流域的適用性。泉眼山站點2014—2016年的月徑流驗證結果見表3、圖13。

表3 驗證期(2014—2016年)月徑流模擬結果評價

圖13 2014—2016年徑流驗證結果

從清水河流域徑流率定期和驗證期結果來看，NSE和R2均大于0.5，說明SWAT模型在清水河流域具有一定的適用性。

3.4 未來徑流預報

3.4.1世紀中期徑流預測

在SSP4.5和SSP8.5模式下，對21世紀中期流域多年月均徑流進行模擬，結果見圖14、15。圖14a中2種氣候情景下，徑流的變化主要發生在4—9月，其中在7—9月的徑流量都達到最大且SSP8.5情景下的變化趨勢較大，這與清水河地區降雨量空間分布不均，降水集中在7—9月的趨勢相一致。圖15a中2個模式間的徑流量的變化差別不大，隨著未來溫度的升高，降雨量的下降，對未來徑流量的影響是比較大的，尤其是7—9月，溫度升高，降雨量減少，直接影響了這一時間段的徑流量。

3.4.2世紀末期徑流預測

21世紀末期流域多年月均徑流及其變化見圖14、15。從圖14b可知，主要徑流變化依然發生在7—9月。隨著模擬時間的增加，基于SSP8.5的模擬徑流量開始與SSP4.5的模擬徑流量產生區別。其中最主要的原因可能是相較于SSP4.5情景，在SSP8.5的情景下，對21世紀末期的降水預測值更高，因而產生的模擬徑流量會比SSP4.5增加。但是，從圖15b可以看出，雖然在SSP8.5情景下，模擬徑流量會有所增加，但是相比于21世紀初期，徑流量依然是減少狀態，這與21世紀末期溫度升高，降雨量減少的趨勢是一致的。

綜上，在21世紀中期和末期清水河徑流量在不同情景下每年夏季月份(7—9月)量會相對增加，但整體呈現下降趨勢，這與PRECIS預測的清水河流域未來溫度增加、降水減少的結果一致，溫度的增加和江水的減少也是導致清水河未來徑流量下降的原因。

a)21世紀中期

b)21世紀末期

a)21世紀中期

4 討論

通過分析SWAT模型模擬結果，發現校準后的SWAT模型在清水河流域的模擬結果與實測值有些許偏差，導致偏差出現的原因大概有以下幾個方面：一是研究區域面積較小，模型誤差對于模擬結果來說影響更不可忽視；二是受到當地植被環境的影響，清水河地區植被覆蓋度高，當地植物調節作用較強；三是本文所使用的數據尺度較短，一定程度上也限制了水文模型的校正上限。

通過PRECIS對氣候變化的預測中可以發現未來該流域溫度將會增高，降水將會減少，從而導致SWAT模型預測清水河未來徑流量下降。雖然本文預測了未來清水河徑流量的變化，但仍具有一定的不確定性。首先是未來氣候變化預測本身具有不確定性；對于氣候模式的不確定性，本文使用CN05.1再分析資料驗證了區域氣候模式的準確性，驗證模式結果的準確性。其次是SWAT水文模型也具有不確定性，其不確定性來自模型調參所帶來的不確定性，通過SWAT-CUP軟件對水文模型相關參數進行率定，從而使得水文模型模擬精度符合模擬要求。

流域在SSP4.5和SSP8.5兩種情景下21世紀中末期溫度出現增加趨勢，降水呈現減少趨勢，這也是導致將未來氣象數據輸入SWAT模型后，預測出清水河徑流量減少的原因，這一結果與李帥[6]的預測結果一致。相比之下，SSP8.5情景下未來溫度增加趨勢更加明顯，而SSP4.5情景下的降水減少趨勢較大，但預測的SSP8.5情景的世紀中期和末期徑流量大于SSP4.5情景，這說明了降水減少對徑流量減少的影響更加明顯。

5 結論

通過耦合SWAT模型與PRECIS區域氣候模式，研究了在SSP4.5和SSP8.5情景下清水河在2021—2050、2070—2099年的徑流量變化，結論如下。

a)PRECIS基本可以模擬出清水河流域內溫度、降水的變化，并且可以模擬出溫度和降水不同季節間的特征，雖然在部分區域模擬結果存在誤差，但誤差較小，可以用于未來氣候的模擬預測。

b)構建的清水河流域的SWAT模型，在率定期和驗證期的決定系數、效率系數較高，表明模型模擬效果較好，具有一定的適用性。

c)在2種未來情景下，溫度將會增加，降水將會減少，從而導致未來清水河徑流量將會減少。

在氣候變化的背景下，可以通過調整流域管理措施，在流域內植樹造林等措施來緩解未來氣溫和降水對清水河徑流量的影響。本研究也可以在一定程度上為西北清水河流域內的規劃管理以及保護措施的制定提供幫助。