基于CMIP6的中高温升情景对中国未来径流的预估_周嘉月.pdf
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1、基于CMIP6的中高温升情景对中国未来径流的预估周嘉月1,卢麾1*,阳坤1,2,江锐捷1,杨媛3,汪伟4,张学君5,61.清华大学地球系统科学系,地球系统数值模拟教育部重点实验室,清华大学全球变化研究院,北京 100084;2.中国科学院青藏高原研究所,青藏高原地球系统与资源环境国家重点实验室,国家青藏高原科学数据中心,北京 100101;3.Center for Western Weather and Water Extremes,Scripps Institution of Oceanography,University of California San Diego,San Diego
2、92037,USA;4.长江勘测规划设计研究有限责任公司,流域水安全保障湖北省重点实验室,武汉 430010;5.中国水利水电科学研究院,防洪抗旱减灾研究所,北京 100038;6.水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心,北京 100038*通讯作者,E-mail:收稿日期:2022-03-07;收修改稿日期:2022-12-04;接受日期:2022-12-26;网络版发表日期:2023-02-13第二次青藏高原综合科学考察研究项目(编号:2019QZKK0206)、国家重点研发计划项目(编号:2017YFA0603703)、国家自然科学基金项目(批准号:4200011953)和中国水利水电科学研
3、究院基本科研业务费项目(编号:JZ110145B0052021)资助摘要最新的第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)提出了结合社会经济发展的新型共享路径(SSPs),试验设计更全面和科学,但目前基于CMIP6模式对中国未来多流域水文变化预估的研究较少.文章采用等距离累积分布函数方法(EDCDFm),基于中国高分辨率气象驱动数据集(CMFD)历史格点资料,对六个CMIP6模式的日降水量、日最高气温和日最低气温进行降尺度和偏差校正,用校正后的降水、气温和日均风速驱动可变下渗容量(VIC)水文模型,研究SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下21世纪未来多年平均中国陆地、流域和网格尺度的年降水量、
4、年蒸散量和年总径流深相对历史基准期(19852014年)的变化.研究表明,VIC模型在中国主要流域径流模拟良好,降尺度偏差校正后CMIP6模式数据精度大幅度提高,在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下,多模式平均的中国陆地和各流域的多年平均年降水量、年蒸散量和年总径流深在未来近期(20202049年)和远期(20702099年)都相对历史期增加.本文基于CMIP6模式的新研究结论,可为中国21世纪的极端事件预防、水资源利用和管理等提供有力的参考依据.关键词CMIP6,VIC模型,EDCDFm,中国流域,未来水文变化1引言政府间气候变化专门委员会第六次评估报告(IPCC AR6)表明,相对于
5、工业革命前的18501900年,地球的平均气温已经升高1.1,19702020年全球表面温度的增加速率超过过去2000年以来的任意一个50年.人类活动排放的大量温室气体是气候变暖的重要成因(IPCC,2021),CO2浓度升高引起植物气孔关闭,中文引用格式:周嘉月,卢麾,阳坤,江锐捷,杨媛,汪伟,张学君.2023.基于CMIP6的中高温升情景对中国未来径流的预估.中国科学:地球科学,53(3):505524,doi:10.1360/SSTe-2022-0065英文引用格式:Zhou J,Lu H,Yang K,Jiang R,Yang Y,Wang W,Zhang X.2023.Project
6、ion of Chinas future runoff based on the CMIP6 mid-high warmingscenarios.Science China Earth Sciences,66(3):528546,https:/doi.org/10.1007/s11430-022-1055-5 2023 中国科学杂志社中国科学:地球科学2023 年第 53 卷第 3 期:505 524SCIENTIA SINICA T论 文导致蒸腾减少,从而影响河道流量(Gedney等,2006).研究表明(Skliris等,2016),温度升高1,水文循环的放大效应将以34%的速率影响环境湿
7、度,温度升高使以融雪为主要来源的河道径流总量和季节峰值发生改变(IPCC,2021),并和异常天气共同导致冰-岩崩塌等灾害的发生(周玉杉等,2021).全球气候模式(GlobalClimate Models,GCMs)可以详细描述大气运动、热量交换和海-陆-气-冰相互作用等随时间的变化(Gleick,1989),是研究历史、现在和未来的大气变化对地表物理过程影响的有效工具(Gonzalez等,2010;Sun等,2013;Guo等,2015).第六次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)对中国区域温度和降水的模
8、拟相对第五次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Pro-ject Phase 5,CMIP5)有较大改进(Jiang等,2020),在中国南部干偏差明显减小(Zhu等,2020),且CMIP6以CMIP5的典型浓度排放路径(Representative Concentra-tion Pathways,RCPs)(van Vuuren等,2011)气候排放情景为基础,提出了结合社会经济发展情况的共享社会经济路径(Shared Socioeconomic Pathways,SSPs)(Ria-hi等,2017),可以反映社会发展下更新与更多样的温室气体浓度
9、变化(ONeill等,2016).但GCMs的空间分辨率较粗,在用于较细分辨率的流域尺度水文模型模拟时,通常需要对其进行降尺度偏差校正,其中统计降尺度因计算简便和结果较可靠,较动力降尺度应用更广泛(Ahmed等,2013).目前已有众多关于未来气候变化对中国水文影响的研究.在单个流域尺度,Zhao等(2020)基于NEX-GDDP数据集(Sheffield等,2006)经过统计降尺度的10个CMIP5模式和包括可变下渗容量(Variable Infiltra-tion Capacity,VIC)(Liang等,1994)在内的两个水文模型,研究发现在RCP4.5和RCP8.5情景下,西江流域的
10、径流量在各季都增加,径流量的年际和年内变化也增大;但NEX-GDDP的统计降尺度是基于普林斯顿大学的全球气候驱动数据集(Sheffield等,2006),其在中国精度低于中国高分辨率气象要素数据集(China Me-teorological Forcing Dataset,CMFD)(He等,2020),并缺乏驱动VIC模型所必需的风速变量.Wang等(2019)采用基于等距离累积分布函数方法(Equidistant Cumu-lative Distribution Function method,EDCDFm)降尺度的3个CMIP5模式数据驱动VIC模型,发现EDCDFm能较好地捕捉气候要素
11、的极值和空间分布,RCP4.5和RCP8.5情景下,未来长江流域上游的预估降水量将轻微增加,径流量增加,降水对径流的影响在未来近期(20102039年)和中期(20402069年)超过95%,在远期(20702099年)超过78%.Sun等(2019)采用基于中国气象局观测数据统计降尺度的10个CMIP5模式数据驱动SWAT模型(Arnold等,2012),发现RCP4.5和RCP8.5情景下,未来长江流域的预估降水量和径流量将增加.但这些研究的未来情景都为RCPs,没有采用最新的考虑社会经济发展的SSPs情景.Yao等(2021)采用基于CMFD统计降尺度后的CMIP6模式数据驱动VIC模型
12、,发现未来淮河流域的预估降水量将增加,蒸散量的年际变化和径流量的季节变化与降水量的相应时间尺度变化相似;但其统计降尺度方法为较简单的线性缩放,校正后变量与实测值的相关性较弱.也有一些学者开展了全国尺度的未来水文变化研究.Cook等(2020)基于CMIP6多模式集合平均的研究结果表明,相对于19852014年,SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下,20712100年中国绝大部分地区的年降水量将增加,且北方地区的径流量增加明显;但他们采用的是模式自带的粗分辨率径流量,并只进行了国家尺度的分析.Gu等(2020)采用31个CMIP5模式和4个中、小尺度水文模型,预估了中国151个中小流域的未来
13、径流变化,发现相对于19612005年,多数模式预估RCP8.5情景下20112055年和20562100年黄河中上游、长江上游、黑龙江、珠江和东南诸河流域的年径流深减少;但此研究没有给出中国一级流域尺度上径流量的宏观变化.Leng等(2015)基于来自部门间影响模型国际比较计划(Inter-Sectoral Impact Model Inter-comparison Project,ISIMIP)(Warszawski等,2014)降尺度后的5个CMIP5模式数据和VIC模型的研究结果表明:以19712000年为基准期,RCP8.5情景下19712099年中国陆地和大多数流域的年径流深都减少
14、;但ISIMIP对模式的偏差校正是基于全球的再分析数据集(Frieler等,2017;Cucchi等,2020),因其包括的中国站点观测资料有限可能导致校正后的数据在中国存在偏差.因此,现在仍需结合更多的站点观测数据,采用更合理的统计降尺度方法,降低预估数据的空间分辨率,并使用最新而可靠性更高的CMIP6模式和大尺度水文模型,对中国未来流域尺度的水文变化进行更加全面细致的预估和分析.周嘉月等:基于CMIP6的中高温升情景对中国未来径流的预估506本文研究采用计算较简便且精度较高的统计降尺度方法EDCDFm(Teutschbein和Seibert,2012),以CMFD为格点真值参考,对SSP2
15、-4.5和SSP5-8.5两种中高温升情景下的六个CMIP6模式数据进行降尺度.采用降尺度偏差校正后的六个GCM数据驱动VIC模型,模拟得到19852099年中国逐日和逐网格的蒸散量和径流深;以19852014年为历史基准期,分析21世纪中国主要流域和网格尺度水文情势相对历史期的变化,为中国未来水资源的管理、水旱和洪涝灾害的预防以及具体流域的应对等提供参考和意见.2材料与方法2.1研究区介绍本研究的区域为73.25135.25E,18.553.75N的中国陆地和11个主要流域(图1):珠江(Pearl River,PR)、长江(Yangtze River,YZR)、黄河(Yellow Rive
16、r,YR)、淮河(Huai River,Huai)、海河(Hai River,HR)、雅鲁藏布江(Yarlung Zangbo River,YZ)、澜沧江(Lan-cang River,LCR)、怒江(Nu River,NR)、黑河(HeiRiver,Hei)、辽河(Liao River,LR)和松花江(SonghuaRiver,SR).将这些流域划分为南方和北方两部分:珠江、长江、淮河、雅鲁藏布江、澜沧江、怒江为南方流域,黄河、海河、黑河、辽河和松花江为北方流域(Leng等,2015).2.2VIC模型及参数设置2.2.1VIC模型VIC模型是大尺度半分布式的陆面水文模型(Liang等,19
17、94,1996),它可以同时考虑陆面和大气间的水量平衡和能量平衡,以降水、气温、风速、辐射、湿度和水汽压等气象数据作为驱动,结合土壤参数、植被参数等下垫面参数,模拟得到蒸散量、土壤含水量、地表径流深、基流深、雪水当量等变量.作为一个较成熟的逐时间步长、逐网格模拟的水文模型,VIC模型已在全球多个大、中型流域上得到了成功的应用(Wu等,2017;Liu等,2018;Wang等,2018;Bohn和Vivoni,2019;Yang等,2019,2021).VIC模型中设立了一套经验关系,可利用日降水、日最高气温、日最低气温来推求辐射变量(Liang等,1994),因此在其余气象或辐射变量难以获取的
18、情况下,VIC模型可仅进行水量平衡计算,用降水、最高气温、最低气温和风速四个变量来进行水文模拟.2.2.2VIC模型参数设置本研究采用VIC模型4.06版本(https:/vic.readthe-docs.io/en/master/),模拟网格大小为0.25,时间步长为1天.模型土壤参数中的地表覆盖类型来自马里兰大学全球植被分类数据集(Hansen等,2000),叶面积指数为逐月变化的气候态值(Maurer等,2002;Zhang等,2014);下渗曲线的形状参数、每层土壤深度和基流参数等与Zhang等(2014)一致.此参数基于中国多个流域代表性水文站点天然径流率定,验证效果良好.由于积雪与
19、冻土不是本研究的关注对象,仅启用VIC模型的水量平衡模块进行水文模拟.采用四个气候变量驱动VIC模型:日平均降水量(Precipitation,P)、近地面日最高气温(Near surface air temperature maximum,Tmax)、近地面日最低气温(Near surface air temperature minimum,Tmin)和近地面日风速(Near surface wind speed,Wind),模拟得到逐日的蒸散量(Evapotranspiration,Evap)、地表径流深(Surface Runoff,SurR)和基流深(Baseflow).将地表径流深与
20、基流深求和得到总径流深(Total Run-off),后文中简称径流深(R).本研究中,VIC模型模拟的预热期设为五年(19791984年),模拟时段为19852099年.2.2.3汇流方法本研究采用全球水动力模型CaMa-Flood(Catch-ment-based Macro-scale Floodplain)进行河网汇流.CaMa-Flood模型将水文模型生成的网格水量沿指定的河网汇集到海洋或内海,计算出每个网格点的河流流量和河漫滩的蓄水量、水深和淹没面积等(Yamaza-ki等,2011),计算简便,且结果较可靠,广泛应用于全球的洪涝灾害分析(Lim等,2018).本研究中采用的CaM
21、a-Flood模型格点大小为0.25,时间分辨率为1天.2.3模型输入数据2.3.1CMFD数据集CMFD数据集的时间跨度为19792018年,包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面风速、地面向下短波辐射、地面向下长波辐射、地面降水率7个要素,时间分辨率为3h,空间分辨率为0.1,在中国科学:地球科学2023 年第 53 卷第 3 期507中国区域的精度优于国际上已有再分析数据(Yang等,2010;He等,2020).采用CMFD 19792014年的日降水率、日近地面最高气温、日近地面最低气温和日近地面风速,基于双线性插值法插值至0.25,作为VIC模型大气驱动和GCMs偏差校
22、正的实测资料.前人研究表明,风速对VIC模型水文模拟影响较小(Wu等,2011;Wang等,2012;Livneh等,2013),且研究未来气候变化对水循环影响时,一般只对GCMs的降水和温度进行统计降尺度(Wang等,2019;王迪等,2021),故本研究不再对插值后的GCMs风速进行偏差校正.2.3.2全球气候模式数据GCMs是科学家们用于模拟地球气候变化,预测人类活动、陆地、海洋和大气相互作用下未来气候变化的有力工具.本研究采用最新的CMIP6模式(https:/esgf-node.llnl.gov/search/cmip6/)提供的历史情景数据和不同SSPs和RCPs的组合情景数据(S
23、SPs-RCPs)(Eyring等,2016),作为VIC模型的大气驱动.基于研究开始时模式的变量齐全性、代表性和常用性,采用来自5个国家和不同研究机构的6个CMIP6模式(CanESM5、FGOALS-g3、GFDL-CM4、IPSL-CM6A-LR、MPI-ESM1-2-HR和MRI-ESM2-0)数据开展研究,详细信息见表1.所选时段为历史期19792014年、SSP2-RCP4.5(SSP2-4.5)与SSP5-RCP8.5(SSP5-8.5)两种情景下的未来期20152099年,其中SSP2-4.5情景是中等未来强迫路径SSP2和RCP4.5的组合,能反映非极端土地利用和气溶胶情况下
24、的未来气候变化,SSP5-8.5情景则是高未来强迫路径SSP5和RCP5.8的组合,是SSPs中唯一能在2100年辐射强迫达到8.5W m2的情景,两种情景都在CMIP6的核心实验中(ONeill等,2016).GCMs的降尺度方法主要包括动力降尺度和统计降尺度两种,前者虽然物理意义明确,但计算量较大;而后者计算相对简便,并能校正模式的统计偏差,效果较好,因此在区域尺度的气候变化影响研究中得到广泛应用(Sun等,2013;Zhang等,2016;Xu和Wang,2019).Teutschbein和Seibert(2012)用不同的统计方法校正瑞士五个中尺度流域区域气候模式的降水和温度,发现基于
25、累积分布函数(CDF)的方法校正效果最好.Li等(2010)在此基础上提出了等距离累积分布函图 1研究区11个主要流域及水文站空间分布图水文站:1-梧州、2-泸宁、3-寸滩、4-宜昌、5-汉口、6-大通、7-唐乃亥、8-鲁台子、9-滦县、10-奴下、11-旧洲、12-允景洪、13-道街坝、14-赤峰、15-江桥、16-莺落峡周嘉月等:基于CMIP6的中高温升情景对中国未来径流的预估508数法(EDCDFm),在历史期将模式变量的CDF修正为和实测数据一致,未来情景的模式输出则根据模式历史期与实测数据的CDF差值进行修正.研究表明,EDCDFm能有效捕捉气候要素极值,提高模式降尺度后的准确度和模
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