氣候變化對長江上游徑流影響預估.pdf

DOI 10.12006/j.issn.1673-1719.2018.168秦鵬程 , 劉敏 , 杜良敏 , 等 . 氣候變化對長江上游徑流影響預估 [J]. 氣候變化研究進展 , 2019, 15 4 405-415Qin P C, Liu M, Du L M, et al. Climate change impacts on runoff in the upper Yangtze River basin [J]. Climate Change Research, 2019, 15 4 405-415氣候變化對長江上游徑流影響預估秦鵬程1，劉 敏1，杜良敏1，許紅梅2，劉綠柳2，肖 潺21 武漢區域氣候中心，武漢 430074；2 中國氣象局國家氣候中心，北京 100081氣候變化研究進展第 15 卷 第 4 期 2019 年 7 月 CLIMATE CHANGE RESEARCHVol. 15 No. 4July 2019摘 要 利用第五次國際耦合模式比較計劃 CMIP5中 5 個氣候模式在 3 種典型濃度路徑 RCPs 下的預估結果驅動SWAT 水文模型，預估了 21 世紀氣候變化對長江上游年徑流量、季節分配以及極端徑流的影響。結果表明預估的長江上游平均氣溫呈顯著上升趨勢， 21 世紀末較當前 1986 2005 年升高 1.5 ～ 5.5℃，降水總體呈增加趨勢，在 21世紀 30 年代后高于當前氣候平均值， 21 世紀末相對于當前增加 5 ～ 15。流域內氣候變化存在明顯空間差異，金沙江和岷沱江流域氣溫升高和降水增加幅度均大于流域平均值。預估的長江上游年徑流量及各月平均徑流均有增加趨勢，在 21 世紀 30 年代后高于當前多年平均值， 21 世紀中期增加 4 ～ 8， 21 世紀末增加 10 ～ 15。預估的徑流年內分布的均勻性有所增加，但年際變化明顯增大，極端旱澇事件的頻率和強度明顯增加。預估的各子流域徑流變化對氣候變化的響應也存在差異，金沙江和岷沱江流域年徑流量、年際變化和年內分布變化小，對氣候變化的響應表現為低敏感；嘉陵江流域、烏江流域和長江上游干流徑流增加幅度大，同時極端豐枯出現的頻率和程度增加顯著，是氣候變化響應的敏感區域。關鍵詞 氣候變化；徑流；長江上游； SWAT 模型收稿日期 2018-11-28； 修回日期 2018-12-24資助項目 國家重點研發計劃（ SQ2018YFE010367, 2016YFE0102400, 2018YFC1508001；湖北省氣象局科技發展基金重點項目 2018Z06；中國氣象局氣候變化專項 CCSF201911作者簡介 秦鵬程，男，高級工程師， ；劉敏 通信作者 ，女，研究員， 引 言長江上游流域水量充沛且地勢落差大，水能資源蘊藏量極其豐富，是我國水電開發的重要基地[1]。同時，因汛期降水集中，上下游洪峰疊加，又可對中下游流域造成嚴重洪澇災害[2]。因此，明確上游流域水資源和極端徑流分布特征及其變化趨勢，對科學制訂防洪興利調度計劃、充分利用水資源和保障防洪安全具有重要意義。在氣候變化和人類活動的共同影響下，長江上游徑流已經發生了顯著變化。自宜昌站有觀測記錄的 120 年來，年最小徑流、平均徑流分別減小了6、 8[3]，近 20 年來上游來水持續偏枯[4]，與此同時，徑流的年內分布整體呈平均化趨勢[5]。夏軍等[6]、王艷君等[7]對長江上游各子流域近 50 年徑流趨勢的分析顯示，除金沙江流域外，其他子流域徑流均呈減少趨勢。研究表明，在百年尺度上，徑流變化主要受氣候變化影響，人類活動主要對徑流氣候變化研究進展 2019 年406氣候變化影響的年內分布產生影響[8]，但近 30 年來隨著上游大型水利工程的修建以及用水需求的增加，人類活動對年徑流量的影響也在增大[9]。一些研究也開展了未來氣候變化對長江上游寸灘、三峽和宜昌站徑流的影響預估，曹麗娟等[10]、 Wang 等[11]研究了在IPCC SRES 排放情景下，長江上游水資源的時空分布特征，結果顯示由于預估流域降水減少，未來徑流相對于當前時段將下降。 Su 等[12]利用第五次國際耦合模式比較計劃 CMIP5的 5 個氣候模式，研究了不同典型濃度路徑 RCPs 下長江上游徑流的變化，發現在 21 世紀年徑流、汛期最高徑流以及日徑流峰隨著預估降水的增加均將有所增加。Birkinshaw 等[13]采用 CMIP5 的 78 組氣候模式結果研究顯示在 RCP8.5 下， 2041 2070 年三峽上游降水增加 4.1，但由于氣溫升高導致蒸散量明顯增加，三峽水庫來水仍將減少 11.1?？梢?，溫室氣體排放情景、氣候模式以及評估模型水文模型的不確定性，對未來氣候變化及其對水資源的影響預估還存在較大的不確定性。與此同時，以往研究主要集中在長江上游水資源總量方面，有關不同子流域水資源空間分布變化的研究較少[11]。根據水電開發規劃，未來長江上游規劃建設的水庫將是當前庫容的 1 倍[14]，因氣候變化引起的水資源量變化將對未來水庫的建設開發和預期效益帶來較大的不確定性。此外，長江上游大部分水庫屬于季節性調節水庫，徑流季節分布以及極端徑流的變化對防洪調度和水庫綜合效益的發揮也會產生重要影響。本研究利用 3 種典型濃度路徑下 5 個氣候模式預估結果驅動水文模型，預估長江上游氣候變化影響下年徑流量、季節分配以及極端徑流特征的變化，以期為上游水電開發和防洪規劃提供科學依據。1 數據與方法1.1 研究區長江發源于青藏高原的唐古拉山脈，其中宜昌以上為上游位于 90 ° 13′ ～ 111 ° 30′ E, 24° 37′ ～ 35° 54′ N，流域面積約 100 萬 km2（圖1，海拔高度介于 200 ～ 6500 m，流域年降水量723 ～ 1134 mm，年平均氣溫 8.6 ～ 16.8℃，年徑流量約 4000 億 m3[4, 9]。受東亞季風、南亞季風以及青藏高原地形影響，氣候和水文特性具有明顯的季節變化。汛期 4 9 月集中了 80 的年降水量和70 的年徑流量，且多暴雨和洪澇災害，枯季降水、徑流比重較小。長江上游可分為金沙江、岷沱江、嘉陵江、烏江、長江上游干流區間等五大子流域，徑流量占上游總徑流量的比例依次為 32.8、22.7、 16.1、 11.3、 17.0[4]。圖 1 長江上游流域及控制性水文站Fig. 1 Location of the upper Yangtze River basin and main hydrological stations100?E90?E 95?E 105?E 110?E100?E90?E 95?E 105?E 110?E36?N33?N30?N27?N24?N36?N33?N30?N27?N24?N0 ～ 500500 ～ 10001000 ～ 15001500 ～ 20002000 ～ 25002500 ～ 30003000 ～ 35003500 ～ 40004000 ～ 50005000 ～ 6500高程 /m水文控制站1.2 模型和數據本研究中氣候變化對徑流量的影響通過 SWAT模型[15]進行模擬。 SWAT 是由美國農業部農業研究中心開發的具有較強物理基礎的半分布式流域水文模型，模型以數字高程模型 DEM 為基礎，按照特定的集水區閾值將研究區劃分為若干個子流域，再根據不同的土地利用、土壤類型和坡度特征將各子流域進一步劃分出水文響應單元 HRU，產流過程以 HRU 為基本單位進行模擬并匯總到子流域出口，最后通過河網匯總到流域總出口，能夠客觀反映氣候和下墊面因子的空間不均勻性對水文過程的影響，并可用于長時間尺度的模擬。長江上游地形復雜，位于金沙江以上的源區海拔高，氣候寒冷，分布有大面積的雪山冰川，冰雪積累與消融對流域水文過程具有重要影響[16]。SWAT 模型采用基于度日因子的溫度指標法對融雪徑流過程進行模擬[17]，由于缺少相關觀測資料，本研究采用默認的融雪模擬方法和參數?？紤]到基4 期 407秦鵬程，等氣候變化對長江上游徑流影響預估于模式數據驅動 SWAT 資料的可獲取程度，本研究對蒸散發的模擬采用 Hargreaves 方法，所需資料為最高氣溫和最低氣溫。模型所需的 DEM 和土地利用類型數據由資源環境數據云平臺提供①，空間分辨率為 1 km1 km 分辨率，其中土地利用類型為 2015 年遙感監測數據。土壤數據來自世界土壤數據庫 HWSD v1.2②。長江上游水庫眾多，并有更大規模水庫在建或擬建，水庫管理顯著改變了天然徑流的時空分配[18]，考慮到梯級水庫調度的復雜性以及資料收集的困難，本研究在 SWAT 工程創建中未考慮上游水庫的影響，并采用還原后的天然徑流數據進行模型的率定和檢驗。天然徑流數據來自長江水利委員會，是基于水量平衡原理，將測站斷面以上跨流域引水、水庫調蓄、工業和生活用水、農業灌溉耗水等加上斷面實測徑流獲得的還原徑流，包括長江上游 6 個主要控制性水文站（屏山、高場、北碚、武隆、寸灘、宜昌） 2000 2015 年逐月數據。其中，屏山為金沙江流域的控制性水文站，高場為岷沱江流域的控制性水文站，北碚為嘉陵江流域的控制性水文站，武隆為烏江流域的控制性水文站，宜昌為長江上游的控制性水文站。為了與水文資料匹配，利用國家氣候中心1998 2015 年 0.25 ° 0.25 °格點化氣象數據集CN05.1[19]驅動水文模型。該數據集是基于 2400余個中國地面氣象臺站觀測資料經距平逼近方法插值建立。氣候模式數據是由國際行業模型比較計劃ISI-MIP 提供的 5 個氣候模式（ GFDL-ESM2M、HaDGEM2-ES、 IPSL_CM5A_LR、 MIROC-ESM-CHEM、 NorESM1-M） 1950 2099 年數據，其中1950 2005 年為模擬回算數據， 2006 2099 年為不同情景下的預估數據。該數據基于 WATCH 再分析資料和概率分布統計偏差訂正方法進行了降尺度處理[20]，空間分辨率為 0.5° 0.5°，本研究選擇 3種典型濃度路徑（ RCP2.6、 RCP4.5 和 RCP8.5）的5 個模式集合預估結果進行分析。1.3 徑流模擬效果評估模型參數率定在 SWAT-CUP 中進行，利用上游 6 個控制性水文站 2000 2009 年逐月還原徑流資料進行率定， 2010 2015 年逐月資料進行檢驗，選擇確定系數 R2和 Nash-Sutcliffe 效率系數 Ens進行模擬效果評價[21-24]。 R2反映了模擬值和實測值變化趨勢的一致性，其值越接近于 1，說明一致性越好。 Ens反映了模型的整體效率，其值越接近于 1，說明適用性越高，通常認為 Ens0.5 時模擬效果可以接受。1.4 氣候和徑流變化預估本研究以 1986 2005 年作為基準期，預估時段為 2006 2099 年。 其 中， 2020 2039 年、2050 2069 年、 2080 2099 年分別作為 21 世紀前期、中期和末期。未來氣候變化利用氣候模式預估的年平均氣溫和年降水量相對于基準期的變化來量化，對年平均氣溫距平和年降水變化百分率進行 20 a滑動平均，并進一步分析其變化特征。未來徑流的模擬利用氣候模式回算和預估數據驅動 SWAT 模型，獲得對應時段模擬的逐月徑流量，通過與基準期模擬的徑流對比得到模擬的徑流距平，并經 20 a 滑動處理后得到徑流變化。采用趨勢分析來量化預估徑流量的長期變化特征，選擇年平均徑流量及其方差，月徑流占年徑流百分比以及Q5、 Q95 極端徑流相對于基準期的變化量化分析水文過程對氣候變化的響應，其中 Q5、 Q95 分別代表研究時段內月平均徑流量序列中有 5、 95的徑流量超過該值，分別體現豐水極值和枯水極值的特征。2 結果與分析2.1 SWAT 模型率定與檢驗圖 2 是率定和驗證階段長江上游主要控制性水① http// http//www.fao.org/land-water/databases-and-software/ hwsd/en/。氣候變化研究進展 2019 年408氣候變化影響文站逐月模擬徑流與還原徑流的對比，從圖中可以看出，經參數率定后的 SWAT 模型能夠較好地反映各子流域控制站天然徑流的季節分布特征。除個別年份存在偏差外，大部分年份對汛期峰值的模擬與實測較為吻合。模型對流域枯水季節徑流的模擬存在略偏低的現象，這可能是因為在率定過程中為保證總體模擬效果，汛期高流量對模擬誤差評價的貢獻大，而枯水季低流量對模擬誤差評價的貢獻小，在其他同類研究中也存在這樣的現象[21, 25]。金沙江流域控制站屏山模擬徑流與實測吻合較好，且與其他子流域率定效果無明顯差異，表明 SWAT模型對長江上游融雪過程的模擬誤差較小，與基于能量平衡法模擬融雪過程的 VIC 模型模擬效果相比也較為接近[25]?？傮w上，模型在研究區域具有較高的模擬精度 表 1 ，率定階段各子流域 Ens介于 0.85 ～ 0.89， R2介于 0.87 ～ 0.91，驗證階段Ens 介于 0.81 ～ 0.91， R2介于 0.88 ～ 0.92，且率定階段和驗證階段沒有明顯差異，表明經率定后的SWAT 模型可以用于研究區域氣候變化影響的徑流模擬和評估。2.2 預估的長江上游氣候變化相對于基準期，未來長江上游流域平均氣溫呈明顯升高趨勢 圖 3a ，其中 RCP2.6 下升高幅度最小，且在 2040 年代后升溫幅度逐漸穩定在 1.5℃左右； RCP4.5 下在 2060 年代后升溫幅度變緩，逐漸穩定在 2.5℃左右， RCP8.5 下氣溫持續升高，至21 世紀末升高 5.5℃左右。不同氣候模式對氣溫升高的預估存在一定的不確定性，以 RCP8.5 下預估的不確定性最大，其次是 RCP4.5， RCP2.6 下預估的不確定性最小。同時，隨著時間的推移不確定性均增加。預估未來降水總體呈增加趨勢 圖 3b ，但在 2030 年代前較基準期有微弱的減小，在 2050年代以前 RCP2.6 和 RCP4.5 下預估的降水增加幅度大于 RCP8.5， 2050 年代后 RCP8.5 下預估的增加幅度略高于 RCP4.5，而 RCP2.6 下預估的增加幅度逐漸放緩并出現較大波動。與氣溫變化相比，降水增加幅度變緩的時間偏晚，且不同情景下預估的降水增加幅度差異較小。長江上游不同區域預估的增溫和降水變化幅度并不一致，預估增溫幅度最大的區域位于金沙江上游高原寒區和岷沱江流域，較流域內中下游平原地區增溫幅度偏高 0.5 ～ 1.0℃圖 3c 。預估的降水增加幅度最大的區域也位于金沙江上游及岷沱江流域部分區域，金沙江下游部分區域、嘉陵江流域部分區域及烏江流域部分區域降水增幅較小，烏江流域降水變化的空間分布差異最大 圖 3d 。2.3 預估的長江上游徑流變化2.3.1 年徑流量圖 4 為長江上游各子流域未來不同情景下年徑流量變化趨勢，從圖中可以看出，各子流域未來年徑流量均呈增加趨勢，且大部分子流域在2030 年代之后相對于基準期有所增加，嘉陵江流2000 2002150002004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 年率定期 驗證期 觀測值 模擬值屏山高場北 碚武隆寸灘宜昌流量/m3/s10000500075002500040002000004000030000200001000030000100002000600050000100005000圖 2 各水文站率定期和驗證期逐月模擬徑流與還原徑流的比較Fig. 2 Comparison of monthly simulated and natural flow at each hydrological station during calibration and validation periods表 1 各水文站率定期和驗證期徑流模擬效果評價結果Table 1 uation indices in the calibration and validation periods for each hydrological station水文站屏山高場北碚武隆寸灘宜昌Ens R20.860.850.850.860.890.87率定期 驗證期Ens R4 期 409秦鵬程，等氣候變化對長江上游徑流影響預估域約在 2050 年代后相對于基準期有所增加，這與預估降水的變化趨勢基本一致。長江上游年徑流量在 21 世紀中期增加 4 ～ 8， 21 世紀末增加10 ～ 15，其中金沙江流域、岷沱江流域增加幅度接近全流域平均值，上游干流區間增加幅度較全流域平均值高 2 ～ 5，嘉陵江流域和烏江流域在 21 世紀中期增加幅度較全流域平均值低，其中在 RCP4.5 下 21 世紀中期有階段性的下降趨勢。各氣候模式預估的徑流變化趨勢存在一定的差異，尤其是長江上游中部的嘉陵江流域、烏江流域和上游干流區間不同氣候模式間預估結果差異最大，說明預估結果存在較大的不確定性，而各氣候模式對金沙江流域、上游干流區間以及長江上游徑流總量的預估在 21 世紀中葉以后呈一致性的增加趨勢，表明 21 世紀中后期上述流域徑流較當前增加具有較高的信度。盡管預估的徑流量總體呈增加趨勢，但其年際間變化較基準期明顯增大表 2 ， 21 世紀前期年際間方差增加 5 ～ 25， 21 世紀中期增加30 ～ 50， 21 世紀末期增加 10 ～ 60，不同情景比較以 RCP4.5 下方差增加幅度最大。徑流年際變化的增大，將導致旱澇等極端水文事件發生頻率增加，不利于流域生態環境的穩定以及水資源的開發利用。2.3.2 季節徑流量分配氣候變化導致流域年平均徑流增加的同時，各月平均徑流均有增加趨勢 圖略 ，但不同季節增幅存在差異，相應的徑流量在年內的時間分布也發生了變化。圖 5 為不同情景下未來典型時段各月徑流占年徑流百分比相對于基準期的變化，從圖中可以看出，枯水期 12 月至次年 4 月因徑流量占年徑流量比重小，相對于基準期變化較小，5 11 月徑流量占年徑流量的比例相對于基準期有±4左右的變化，其中 9月徑流百分比有明顯增加，4 6 月徑流百分比總體有微弱增加， 7 8 月徑流百分比則有下降趨勢，表明未來氣候變化情景下徑流量年內分布的集中程度有所下降，這將更有利于水電資源的優化配置。各子流域以嘉陵江流域、烏江流域變化幅度最大，其次是長江上游干流和岷沱江流域，金沙江流域徑流年內分配變化圖 3 3 種情景下預估的 2006 2099 年長江上游流域年平均氣溫和降水量變化趨勢 a,b 和空間分布 c,dFig. 3 Projected trends a, b and spatial patterns c, d in changes of annual temperature and annual precipitation over the upper Yangtze River basin for 2006-2099 based on 5 GCMs under 3 RCPs relative to 1986-2005, the same below2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 年 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 年100?E95?E 105?E 110?E34?N32?N30?N28?N26?N100?E95?E 105?E 110?E100?E95?E 105?E 110?E100?E95?E 105?E 110?E34?N32?N30?N28?N26?N20100-1086420降水變化/平均氣溫變化/℃RCP2.6RCP4.5RCP8.5RCP2.6RCP4.5RCP8.5acbd1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 ℃ 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 注基準期為 1986 2005 年，下同；空間分布 c,d為 3 種情景下 2006 2099 年平均。氣候變化研究進展 2019 年410氣候變化影響較小。在 RCP2.6 下以 21 世紀前期變化幅度最大，RCP4.5 下 21 世紀中期變化幅度最大， RCP8.5 下21 世紀末變化幅度最大。2.3.3 極端徑流量根據長江上游水資源管理和水庫調度的一般規程，將一個水文年劃分為汛期（ 6 8 月、蓄水期（ 9 11 月）和枯水期（ 12 月至次年 5 月） 3 個階段，分別對不同情景下 3 個階段未來極端徑流的變化分析表明 圖 6 ），相對于基準期，未來汛期 Q5 豐水極值在 21 世紀前期除金沙江流域有一致性增加趨勢外，其他子流域有微弱下降或增加趨勢，在 21世紀中期以后各子流域有普遍增加的趨勢，預示著汛期洪澇的頻率和強度將有明顯增加。未來各子流域蓄水期 Q5 豐水極值在 21 世紀均有增加趨勢，表明未來蓄水期的洪水風險可能增加。未來各子流域 Q95枯水極值的變化具有明顯差異，嘉陵江流域、圖 4 不同情景下長江上游及各子流域年徑流量變化趨勢Fig. 4 Projected changes in ensemble annual mean flow for each sub-basin of upper Yangtze River under 3 RCPs for 5 GCMs2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 年 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 年60400-2020徑流變化/RCP2.6 RCP4.5 RCP8.5a 金沙江流域c 嘉陵江流域b 岷沱江流域d 烏江流域e 長江上游干流 f 長江上游 60400-2020徑流變化/60400-2020徑流變化/60400-2020徑流變化/60400-2020徑流變化/60400-2020徑流變化/烏江流域和長江上游干流汛期和蓄水期 Q95 枯水極值有明顯減小趨勢，且變化幅度較大；嘉陵江流域、烏江流域枯水期 Q95枯水極值有明顯減小趨勢，上述子流域極端干旱的頻率和強度將增加。金沙江流域、岷沱江流域及長江上游 Q95 枯水極值總體有微弱增加趨勢。不同情景下極端徑流的變化幅度以 RCP8.5 下最大，其次是 RCP4.5， RCP2.6 下變化幅度最小。3 結論與討論未來長江上游平均氣溫呈顯著上升趨勢， 21世紀末較當前（ 1986 2005 年）升高 1.5 ～ 5.5℃，降水總體呈增加趨勢，在 21 世紀 30 年代后高于當前時段多年平均值， 21 世紀末相對于當前時段增加 5 ～ 15，流域內氣候變化存在明顯的空間差4 期 411秦鵬程，等氣候變化對長江上游徑流影響預估表 2 3 種情景下長江上游及各子流域年徑流均值和方差變化百分率Table 2 Projected percentage changes in ensemble annual mean flow and its standard deviation for each basin of upper Yangtze River under 3 RCPs for 5 GCMs流域注括號內數值為 5 個模式的預估范圍。RCP2.6均值 / 方差 /金沙江流域岷沱江流域嘉陵江流域烏江流域長江上游干流長江上游時段均值 / 方差 / 均值 / 方差 /RCP4.5 RCP8.52020 2039 年2050 2069 年2080 2099 年2020 2039 年2050 2069 年2080 2099 年2020 2039 年2050 2069 年2080 2099 年2020 2039 年2050 2069 年2080 2099 年2020 2039 年2050 2069 年2080 2099 年2020 2039 年2050 2069 年2080 2099 年5.60.6,10.77.90.8,11.97.9-0.4,13.3-0.8-13.2,9.44.9-0.6,8.66.74.0,8.6-7.2-17.7,5.62.1-3.8,6.05.9-5.6,17.92.2-12.6,15.711.7-3.3,36.27.8-3.6,30.31.0-11.3,10.29.13.8,21.711.52.7,30.21.0-6.2,8.37.01.8,12.18.03.4,16.031.28.0,57.232.4-13.0,76.113.7-7.9,54.716.5-12.0,60.028.36.7,61.70.6-26.3,34.212.5-2.2,41.422.4-6.7,55.25.3-18.7,19.5-4.7-31.9,11.023.1-10.3,79.9-1.0-14.5,16.515.8-21.4,43.644.814.0,93.614.1-17.9,42.719.5-21.6,59.643.7-0.4,79.913.7-15.8,40.90.7-7.3,4.76.81.2,13.512.29.0,17.7-0.9-8.9,3.03.7-5.6,12.58.33.3,14.0-3.7-10.9,5.2-0.4-7.0,8.410.3-6.3,21.60.7-7.1,10.0-0.3-4.9,12.917.54.0,43.92.2-3.7,7.75.10.0,12.715.05.5,34.40.1-4.9,5.03.92.0,8.112.27.3,19.125.05.1,59.135.3-7.1,71.349.131.6,91.616.5-19.9,40.020.5-18.8,46.650.223.9,84.919.90.3,37.728.37.7,86.737.124.8,50.24.2-21.5,45.4-4.3-52.5,39.339.1-1.9,69.223.8-10.8,64.333.2-30.4,102.252.128.7,71.827.9-7.5,55.830.8-36.0,80.066.539.6,121.4-1.9-4.4,2.49.37.3,11.015.67.0,24.1-4.1-11.9,4.64.70.9,11.214.73.2,22.3-7.2-13.9,15.47.1-5.2,23.813.1-6.9,35.50.8-12.9,15.66.9-10.8,27.813.1-14.9,52.5-0.8-12.9,10.710.02.8,24.718.83.9,58.7-2.7-8.3,5.27.84.5,12.115.33.6,32.328.9-1.6,68.846.05.0,59.544.627.1,81.423.8-2.9,59.843.123.6,54.939.39.3,75.118.3-4.0,51.845.318.7,79.219.24.7,43.65.0-34.4,37.116.8-19.0,50.338.5-38.4,87.216.9-24.6,51.847.925.2,73.353.3-21.7,95.622.3-0.2,49.154.323.5,79.652.8-14.7,101.1圖 5 不同情景下長江上游各月徑流占年徑流百分比的變化Fig. 5 Projected ensemble mean changes in proportion of monthly runoff in annual runoff for sub-basins of upper Yangtze River under 3 RCPs for 5 GCMs1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12月 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12月 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12月0變化/-4840-4840-4840-4840-4840-484變化/變化/變化/變化/變化/RCP2.6 RCP4.5 RCP8.52020 2039 年 2050 2069 年 2080 2099 年金沙江流域岷沱江流域嘉陵江流域烏江流域長江上游干流長 江 上 游 氣候變化研究進展 2019 年412氣候變化影響圖 6 不同情景下長江上游各子流域汛期 a、蓄水期 b 和枯水期 c Q95 枯水極值及 Q5 豐水極值相對變化Fig. 6 Projected ensemble mean percentage changes in Q95 and Q5 flow for sub-basins of upper Yangtze River during flood season a, storage season b and dry season c under 3 RCPs for 5 GCMsRCP2.6 RCP4.5RCP8.52020 2039 年 2050 2069 年 2080 2099 年金沙江流域 岷沱江流域 嘉陵江流域烏江流域長江上游干流長 江 上 游 0極端徑流變化/-50100500-50100500-50100500-50100500-50100500-50100500-50100500-50100500-5010050極端徑流變化/極端徑流變化/RCP2.6 RCP4.5RCP8.5RCP2.6 RCP4.5RCP8.5a 汛期b 蓄水期c 枯水期Q95 Q5金沙江流域 岷沱江流域 嘉陵江流域烏江流域長江上游干流長 江 上 游 413秦鵬程，等氣候變化對長江上游徑流影響預估4 期 異，以上游金沙江、岷沱江流域氣候變化幅度最大，且各模式具有較高的一致性，其他區域變化幅度接近流域平均，但各模式預估結果具有較大差異。在氣候變化影響下，未來長江上游年徑流量及各月平均徑流均有增加趨勢，在 21 世紀中期增加4 ～ 8， 21 世紀末增加 10 ～ 15，其中春季和秋季增加幅度較夏季明顯，春秋季徑流占年內徑流的百分比有所提高，夏季徑流百分比有所下降，年內徑流分布的均勻性有所增加。但徑流量的年際變化明顯增大，極端旱澇事件的頻率和強度明顯增加。各子流域徑流變化對氣候變化的響應存在差異，盡管金沙江、岷沱江流域氣溫和降水的變化幅度最大，但徑流總量、年際變化和年內分布變化相對較小，對氣候變化的響應表現為低敏感；流域中部嘉陵江流域、烏江流域和長江上游干流預估徑流的增加幅度相對較大，同時極端豐枯出現的頻率和程度也顯著增加，是氣候變化響應最敏感的區域，這可能與各子流域產流過程特點有關。本研究對長江上游子流域徑流總量及其季節分配變化的研究印證和補充了以往研究結果和不足。相關研究[12, 25]均顯示長江上游未來徑流量總體有增加趨勢，同時極端旱澇出現的頻率和強度亦有增加。 Chen 等[25]研究顯示，在全球增溫 1.5℃下（ RCP2.6 下 2020 2039 年，長江上游寸灘以上流域年徑流量將減少 2.3，全球增溫 2.0 ℃下（ RCP4.5 下 2040 2059 年）年徑流量將增加 1；本研究預估長江上游宜昌以上流域在 21 世紀初年徑流量相對于基準期有所減少， 21 世紀中期以后有所增加，但預估結果較 Chen 等[25]略高，即在相同情景和相近時段內年徑流量分別增加 1.0 和3.9。本研究顯示，在 RCP4.5 下 21 世紀中期流域水文過程變化的趨勢與其他情景下呈現出不同的規律，因此，有必要對各情景下 21 世紀多個典型時段的變化趨勢進行分析以獲得更加全面的結論。Chen 等[25]預估結果顯示， RCP4.5 下 21 世紀中期秋季徑流變化趨勢與其他季節不同，并呈減少趨勢，本研究預估結果顯示在 3 種情景下，秋季徑流變化趨勢與其他季節基本一致，且因秋季增加幅度大，在年內徑流的比重有升高趨勢。由于秋季是長江上游水利設施蓄水的關鍵階段，有關秋季徑流的演變特征對水資源管理和開發利用至關重要，相關不確定性和變化趨勢尚需加強研究?；跉夂蚰Ｊ胶退哪Ｐ烷_展氣候變化對水文過程的影響評估是量化氣候變化對行業影響的重要手段，但是由于模型對物理過程的簡化，以及在參數化過程中引入的誤差，導致評估結果存在較大的不確定性[12, 22, 26-27]。研究顯示，氣候變化對水文過程影響評估最大的不確定性來源是氣候模式，其次是溫室氣體排放情景，水文模型的不確定性相對較小[12, 25-26]。為此，本研究選擇了 IPCC 第五次評估報告推薦的典型濃度路徑中的低、中、高 3 種情景，能夠反映未來不同減排策略下的輻射強迫程度，同時采用 CMIP5 廣泛使用的 5 個氣候模式結果，其對研究區域氣溫、降水的預估結果存在較大的跨度，可以為水資源的評估提供一個較大的不確定性范圍以供參考[28-29]。本研究僅使用了 1 個水文模型（ SWAT，據 Chen 等[25]在相同研究區域基于SWAT、 VIC 和 HBV 3 個水文模型的研究顯示， 3個模型間年徑流量模擬結果平均誤差在 5 以內，且 SWAT 模擬結果接近 3 個模型的平均值，因此水文模型對本研究結果的不確定性影響較小。參考文獻胡玉厚 , 邱忠恩 , 陳明華 . 長江上游水資源開發與中下游經濟、社會、環境發展的關系 [J]. 人民長江 , 1993, 24 6 12-16. Hu Y H, Qiu Z E, Chen M H. Relationship between water resources development in the upper reaches and economic, social and environmental development in the middle and lower reaches of the Yangtze River [J]. Yangtze River, 1993, 24 6 12-16 in Chinese丁毅 , 傅巧