长江流域径流历史演变特征及未来预估_翟然.pdf

水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期Water Resources and Hydropower Engineering Vol.54 No.6翟然,刘志武,戴会超,等.长江流域径流历史演变特征及未来预估J.水利水电技术(中英文),2023,54(6):87-97.ZHAI Ran,LIU Zhiwu,DAI Huichao,et al.Characteristic and prediction of runoff change in the Yangtze River BasinJ.Water Resources and Hydropower Engineering,2023,54(6):87-97.长江流域径流历史演变特征及未来预估翟 然1,刘志武1,戴会超2,梁犁丽1,蒋定国1,徐 志1,殷兆凯1,杨 恒1,吕振豫1(1.中国长江三峡集团有限公司 科学技术研究院,北京 100038;2.中国长江三峡集团有限公司,湖北 武汉 430010)收稿日期:2022-09-26;修回日期:2022-11-07;录用日期:2022-11-11;网络出版日期:2022-11-21基金项目:国家自然科学基金项目(U2040212,42201050);中国长江三峡集团有限公司科研项目(202103584,202003251)作者简介:翟 然(1992),女,工程师,博士,主要从事气候变化对水文水资源的影响评价研究。E-mail:zhai_ran 通信作者:刘志武(1977),男,正高级工程师,博士,主要从事水文预报与水库调度研究。E-mail:liu_zhiwu Editorial Department of Water Resources and Hydropower Engineering.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license.摘 要:【目的】气候变化和人类活动导致径流在年际、年内均发生变化,为分析历史时期长江流域径流变化规律,并对于未来时期长江流域径流进行预估,【方法】利用统计方法,分析 19502019 年以来长江干流屏山、朱沱、寸滩、宜昌、汉口、大通等 6 个典型水文站年径流、季节径流、极端径流的变化;采用分布式水文模型 VIC(Variable Infiltration Capacity)对于巴黎协定增温目标下未来长江流域格网尺度的径流进行模拟,并分析年径流、季节径流、极端径流的变化。【结果】结果显示:(1)19502019 年期间,长江干流 6 个典型水文站的年均流量均呈下降趋势。各水文站的流量整体呈丰水期(夏季、秋季)下降与枯水期(春季、冬季)上升的趋势。枯水极值总体呈现上升趋势,丰水极值在 1980 s 或 1990 s 达到峰值后下降。(2)在增温 1.5 情景下,长江流域平均年径流量、各季节径流量、丰水极值相对于基准时期总体呈现上升趋势,部分地区枯水极值相对于基准时期呈现下降趋势;在增温 2.0 情景下,长江流域平均年径流量、春季径流量、夏季径流量、丰水极值相对于基准时期总体呈现上升趋势,而秋季径流量、冬季径流量、枯水极值相对于基准时期总体呈现下降趋势。【结论】结果表明:相对于增温 1.5 情景,在增温 2.0 情景下,长江流域平均年径流量、各季节径流量、枯水极值均减少,丰水极值在长江上游地区下降明显,流域内有更多的地区将同时遭受干旱和洪水灾害的影响,长江流域将面临更为严峻的水资源问题。关键词:径流变化;气候变化;长江流域;巴黎协定;分布式水文模型DOI:10.13928/ki.wrahe.2023.06.008开放科学(资源服务)标志码(OSID):中图分类号:P339文献标志码:A文章编号:1000-0860(2023)06-0087-11Characteristic and prediction of runoff change in the Yangtze River BasinZHAI Ran1,LIU Zhiwu1,DAI Huichao2,LIANG Lili1,JIANG Dingguo1,XU Zhi1,YIN Zhaokai1,YANG Heng1,LYU Zhenyu1(1.Science and Technology Research Institute,China Three Gorges Corporation,Beijing 100038,China;2.China Three Gorges Corporation,Wuhan 430010,Hubei,China)Abstract:Objective Climate change and human activities have led to changes in the inter-annual and intra-annual runoff.In or-der to analyze the characteristic of runoff change in the Yangtze River basin in the past,and to estimate changes in runoff in the 78翟 然,等/长江流域径流历史演变特征及未来预估水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期Yangtze River basin in the future,Methods changes in annual runoff,seasonal runoff and extreme runoff of six typical hydrologi-cal stations on the main streams of the Yangtze River,including Pingshan,Zhutuo,Cuntan,Yichang,Hankou and Datong,from 1950 to 2019 are analyzed through statistical methods.The distributed hydrological model VIC(Variable Infiltration Capacity)is used to simulate the grid-scale runoff in the Yangtze River basin in the future under the warming target stipulated by the Paris Agreement,and changes in annual runoff,seasonal runoff,and extreme runoff are analyzed based on the simulation results.Results The results show that:(1)From 1950 to 2019,the annual discharge of the six typical hydrological stations on the main streams of the Yangtze River decreased.Generally,discharge of each hydrological station decreased in the wet seasons(summer and autumn)and increased in the dry seasons(spring and winter).Extreme low runoff of each hydrological station increased,and extreme high runoff decreased since 1980 s or 1990 s after reaching its peak;(2)Under the 1.5 warming scenario,annual run-off,seasonal runoff,extreme high runoff are projected to increase generally,and extreme low runoff are projected to decrease in parts of the Yangtze River basin,relative to the baseline period.Under the 2.0 warming scenario,annual runoff,spring runoff,summer runoff and extreme high runoff are projected to increase generally,and autumn runoff,winter runoff and extreme low runoff are projected to decrease generally in the Yangtze River basin,relative to the baseline period.Conclusion In general,compared with the 1.5 warming scenario,under the 2.0 warming scenario,annual runoff,seasonal runoff,and extreme low runoff are projected to decrease in the Yangtze River basin,extreme high runoff is projected to decrease significantly in the upper reaches of the Yangtze River Basin,more droughts and floods are projected to happen concurrently.These mean that when global warming target increases from 1.5 to 2.0,the Yangtze River basin will face more severe water resources problems.Keywords:runoff change;climate change;Yangtze River basin;Paris Agreement;distributed hydrological model 0 0 引引 言言 近百年来,受自然因素和人类活动的共同影响,世界正经历着以全球变暖为主要表现的气候变化,给自然生态系统和人类社会的可持续发展带来了严峻挑战,气候变化引起的效应对地区及国家的可持续发展具有举足轻重的作用1。我国是全球气候变化的敏感区和影响显著区。在气温方面,19512020 年,我国地表年平均气温每 10 a 升高 0.26,升温速率明显高于全球平均水平。近年来,极端高温事件明显增多。在降水方面,19612020 年,我国平均年降水量呈增加趋势,极端强降水事件增多,降水变化具有明显的空间差异性2。水循环是全球变化影响的核心问题之一,受气候变化影响显著。近些年来,我国“南多北少”的水资源分布格局进一步加剧。洪涝、干旱等灾害事件及其对社会带来的不利影响已经引起广泛关注。河川径流变化特征是流域管理者和水文学者关注和研究的核心问题3。长江发源于亚洲水塔区,水资源丰富,是中华民族的母亲河。近年来,长江流域径流在人类活动和气候变化的影响下发生着变化4。诸多学者对于长江流域典型水文站点的径流变化特征进行了研究,总体而言,长江流域的河川径流在过去几十年内发生了不同程度的变化,总体呈现减少的趋势5-7,对水资源开发和利用带来了新的挑战。全球变暖会加剧全球水循环8,气候变化对未来水文水资源的影响已成为全世界的研究热点,其中径流对气候变化的响应被广泛关注9-10。随着现代技术的发展,全球气候模式(Global Circulation Models;GCMs)因可对大尺度气候因素进行模拟,被广泛用于作为气象驱动数据对于未来径流变化趋势进行模拟评估。定量评估未来气候变化对径流变化的影响有多种方法,包括基于经验的方法和基于物理的方法。基于经验的方法通过构建径流与流域特征之间的关系来估算径流,所需数据较少,相对简单,但缺乏考虑实际物理水文过程11。基于物理的方法通过对水循环过程中各物理过程(例如截流、蒸散发)的概念性理解来估算径流,但需使用包括气象、植被、土地利用/覆盖类型、土壤在内的大量时空数据驱动模型。比如SWAT(Soil and Water Assessment Tool)、VIC(Variable Infiltration Capacity)等考虑降雨和下垫面空间分布不均匀性的分布式水文模型。其中,VIC 适宜在大尺度范围内开展模拟,已被成功应用于多个国家或流域12-15。郑巍斐等15基于第五次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project,Phase 5;CMIP5)提供的 GCMs 数据驱动 VIC 模型,对长江上游流域的径流过程变化趋势进行了预测,结果表明,20062099 年间,长江上游流域中部偏西以及东部的径流量呈明显上升趋势,中部区域径流量的变化趋势不明显,源头的径流量呈明显下降趋势。受限于基础数据的获取及计算资源,目前利用分布式水文模型研究长江流域径流对气候变化的响应时,研究区集中88翟 然,等/长江流域径流历史演变特征及未来预估水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期 图 1 研究区地理位置示意Fig.1 Geographical map of the study area在寸滩站以上或局部地区16。巴黎协定于2015 年通过,该协定为2020 年后全球应当如何应对气候变化进行了规划。巴黎协定的主要目标是将本世纪全球平均气温上升幅度控制在相对于工业化之前时期 2.0 以内,并争取将全球平均气温升幅限定在 1.5,为实现这一目标,社会各部门需采取快速、深远和空前的变革17。尽管国内外研究人员在气候变化影响评估方面取得了重大进展,但定量评估巴黎协定的增温目标下气候变化对长江流域径流变化影响的研究仍较欠缺。本文首先收集长江干流自上游向下游 6 个典型水文站点(屏山、朱沱、寸滩、宜昌、汉口、大通)19502019 年的流量数据,对于流量的年际变化、年内分布变化及极端流量变化等指标进行分析。而后通过构建 VIC模型,对于增温 1.5 及 2.0 情景下长江流域年均径流、季节径流、极端径流等指标相对于基准时期的变化进行分析。研究成果可为长江流域水资源规划和管理提供有利支撑,对于推进长江流域绿色可持续发展具有重要意义。1 1 研研究究区区及及数数据据来来源源1.1 研究区概况 本项目研究区为长江流域。长江(2430 N3545N,9033 E12225E)发源于青藏高原,干流流经我国 11 个省、自治区、直辖市,全长约6 300 km,面积约180 万 km2;干流宜昌以上为上游,宜昌到湖口为中游,湖口至长江入海口为下游。长江流域地势西高东低,上游干流河段流经地势高峻、山峦起伏的高山峡谷区,海拔高、气温低,为高原山地气候;中下游地区位于秦岭-淮河以南,属于亚热带季风气候,气候温和,降雨丰沛。在对于长江流域径流历史演变特性进行分析时,选取长江干流屏山、朱沱、寸滩、宜昌、汉口、大通 6 个主要水文控制站(见图 1)的流量数据来反映长江流域径流的变化。其中,屏山、朱沱、寸滩、宜昌站位于长江上游,汉口站位于中游,大通站位于下游。1.2 数据来源 实测流量数据来源于流域水资源管理部门,本研究所使用的各水文站点数据年限为:屏山(19502019 年)、朱沱(19542019 年)、寸滩(19502019年)、宜昌(19502019 年)、汉口(19522019 年)、大通(19512019 年)。受向家坝水库蓄水影响,20122019 年屏山站流量资料采用向家坝站的流量资料。历史时期气象驱动数据集来自于 WATCH(Wa-ter and Global Change)项目18,该数据集的空间分辨率为 0.50.5,时间分辨率为逐日,时间尺度为19012001 年。未来气象数据采用 HAPPI(Half a de-gree Additional warming,Prognosis and Projected Im-pacts)项目提供的 GCMs 数据集19,该数据集已经过偏差矫正,空间分辨率为 0.50.5,时间分辨率为逐日。该数据集共有 4 个 GCMs,包括 ECHAM6-3-LR、MIROC5、NorESM1-HAPPI、CAM4-2degree,由于设置了不同的初始状态,每个 GCM 中又包含了1020 个集合(见表 1)。该数据集提供了相对于工业化之前时期增温 1.5 和 2.0 情景下的未来(21062115 年)气 象 预 测 数 据,以 及 基 准 时 期(20062015 年)的气象预测数据,用于评价气候变化及其影响。集合数目的增加可以减少模型模拟的不确定性,但会产生巨大的数据量,故采用 KKZ(Kat-savounidis-Kuo-Zhang)方法在每个 GCM 中选择出 5 个具有代表性的集合进行模拟,具体过程参考 ZHAI等20。土地利用类型数据采用马里兰大学研制发展的全球 1 km 植被覆盖数据集21。该数据集共分为 14 种土地利用类型。土壤数据参考 NIJSSEN 等22-23提供的全球 VIC 模型输入数据集。2 2 研研究究方方法法2.1 VIC 水文模型VIC 模型是一个大尺度、分布式水文模型,由华盛顿大学和普林斯顿大学的研究人员共同研制开发24-25,并且在不断的完善和改进。基于格网的 VIC 模型的主要特点在于能够代表格网内部的植被异98翟 然,等/长江流域径流历史演变特征及未来预估水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期 表 1 各 GCM 的生产单位及集合数目Table 1 The production institute and ensemble members of each GCMGCM 名称生产单位代码集合数目/个基准时期(20062015 年)+1.5(21062115 年)+2.0(21062115 年)ECHAM6-3-LRMPI-M202020MIROC5MIROC101010NorESM1-HAPPINCC202020CAM4-2degreeETH202020质性、采用三层土壤结构、可变下渗容量曲线以及非线性基流。VIC 模型将格网内部的土地利用类型分为N+1 种,其中 n=1,2,3,N,代表 N 种不同类型的植被,n=N+1 代表裸土。VIC 模型采用水量平衡模式或能量平衡模式进行模拟计算,主要过程包括蒸散发计算、土壤含水量计算、径流计算、汇流计算,可考虑冻土及融雪的影响。2.2 基于 SCE-UA 参数自动率定算法的 VIC 水文模型率定及验证 在 VIC 模型中,有些土壤参数与流域产流密切相关,不可直接获得,需要利用流域实测径流数据来率定。本研究采用 SCE-UA(Shuffled Complex Evalu-tion method developed at the university of Arizona)参数自动优化方法26-27对 VIC 模型在长江流域进行率定及验证。采用 KGE(Kling-Gupta Efficiency)28值作为率定参数时的目标函数。为避免大型工程对天然径流产生 较 大 影 响,选 择 19801989 年 为 率 定 期,19901999 年为验证期,对于 VIC 模型在长江流域进行率定及验证。ZHAI 等20对于长江流域 VIC 模型的构建及参数率定、验证过程进行了详细的描述。采用经率定及验证的 VIC 模型对于基准时期、增温1.5 情景下、增温 2.0 情景下长江流域格网尺度径流量进行模拟。基准时期(20062015 年),VIC水文模型对于长江流域径流量的模拟年均值为9 539.3 亿 m3,中华人民共和国水资源公报记录的长江流域实测径流量年均值为 9 303.4 亿 m3,模拟值与实测值的偏差为 2.5%,说明在本研究中 VIC 水文模型能够较好地模拟长江流域的径流过程。ZHAI等29对于 VIC 模型在基准时期对于长江流域的模拟效果进行了详细介绍。2.3 统计分析方法 本研究利用线性回归法对长江干流典型水文站的历史径流变化趋势进行分析,运用最小二乘法对线性回归系数进行估计。采用各集合径流变化的中值来代表未来径流的变化情况,区域的均值根据格网面积加权平均计算得到。相应时间段内连续 7 日径流平均值序列的 5%分位数代表此时间段的极端低径流(Q5),用于表征枯水极值;相应时间段内日径流序列的 95%分位数代表此时间段的极端高径流(Q95),用于表征丰水极值。对于未来气候变化情景下极端径流进行分析时,采用各集合极端径流变化的中值代表增温 1.5 及 2.0 情景下枯水极值、丰水极值相对于基准时期的变化。枯水极值下降代表遭受干旱灾害的风险加剧;丰水极值上升代表遭受洪水灾害的风险加剧;枯水极值下降且丰水极值上升,则代表同时遭受干旱和洪水灾害的风险加剧30。3 3 结结果果与与讨讨论论3.1 历史时期径流变化趋势3.1.1 年径流变化表 2 给出了通过线性回归方法得到的长江干流典型水文站流量变化趋势。1950 年以来,6 个水文站的年均流量均呈下降趋势。然而除寸滩站、宜昌站通过P0.05 的显著性检验外,其余站点的年均流量变化均不显著。沿长江干流从上向下顺序排列可以看出,径流减少幅度呈现先增加后减少的趋势,屏山、朱沱、寸滩、宜昌、汉口、大通站的年均流量变化趋势分别为-1.14 m3/s、-10.46 m3/s、-14.57 m3/s、-19.22 m3/s、-16.38 m3/s、-7.97 m3/s。3.1.2 季节径流变化如表 2 所示,受东亚季风影响,长江干流流量主要集中在夏季与秋季,在 6 个典型水文站中,除屏山站外,其余 5 个水文站冬季流量最低。从季节流量的变化趋势看,长江干流流量整体呈丰水期(夏季、秋季)下降与枯水期(春季、冬季)上升的趋势,其中秋季流量下降趋势与冬季流量上升趋势最为显著:有4 个水文站点的秋季流量下降趋势达到显著水平(P 0.05),分别为寸滩站、宜昌站、汉口站、大通站;全部 6 个水文站点的冬季流量上升趋势均达到显著水平(P 0.01)。各个站点的年均流量下降主要受到夏季与秋季流量减少的影响,其中屏山站、朱沱站、寸滩站夏季流量下降对年均流量下降的影响更大,而宜昌站、汉口站与大通站则是秋季流量的下降对年均流量下降的影响更大。3.1.3 极端径流变化如图 2 所示,对于长江干流典型水文站 1950 年以来的枯水极值及丰水极值进行分析,其中 1950 s 代表09翟 然,等/长江流域径流历史演变特征及未来预估水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期 表 2 长江干流典型水文站 1950 年以来年际及季节流量变化趋势Table 2 Changing trends of annual discharge and seasonal discharge in the typical hydrological stations in the main stream of the Yangtze River since 1950站 点年(112 月)春季(35 月)夏季(68 月)秋季(911 月)冬季(122 月)变化趋势/m3s-1多年均值/m3s-1变化趋势/m3s-1多年均值/m3s-1变化趋势/m3s-1多年均值/m3s-1变化趋势/m3s-1多年均值/m3s-1变化趋势/m3s-1多年均值/m3s-1屏 山-1.144 522.6410.73 1 805.19-13.047 910.50-7.916507.945.73 1837.18朱 沱-10.468 404.9013.29 3 920.53-43.2415 337.80-21.6011 001.7610.05 3 289.77寸 滩-14.5710 911.8510.655 245.10-44.0420 013.12-37.0814 393.9012.43 3899.04宜 昌-19.2213 612.5130.73 7 788.62-47.9124 431.97-82.62 17 085.9523.06 5 018.17汉 口-16.3822 385.2413.9117 800.32-18.4236 517.47-107.69 25 305.8046.72 9 710.54大 通-7.9728 290.6312.8524 851.769.5444 486.67-116.63 30 713.4562.37 12 845.45 注:、分别代表通过 P=0.05、P=0.01 的显著性检验。图 2 长江干流典型水文站 1950 年以来枯水极值及丰水极值的变化趋势Fig.2 Changing trends of extreme low runoff and extreme high runoff in the typical hydrological stations in the main stream of the Yangtze River since 195019501959 年,1960 s 代表 19601969 年,1970 s 代表 19701979 年,1980 s 代表 19801989 年,1990 s代表 19901999 年,2000 s 代 表 20002009 年,2010 s 代表 20102019 年。对于枯水极值的分析可以看出,长江干流 6 个典型水文站的枯水极值自1950 s 以来大多呈现逐步上升的趋势,与章节 3.1.2得出的 1950 年以来长江干流典型水文站枯水期流量上升这一趋势一致,值得注意的是宜昌及宜昌以下水文站点的枯水极值上升趋势大于宜昌以上水文站点。与枯水极值变化趋势相反,除大通站以外,其余 5 个站点的丰水极值分别于 1980 s 或 1990 s 达到峰值后下降。3.2 巴黎协定增温目标下未来径流变化趋势预估3.2.1 年径流变化对增温 1.5 及 2.0 情景下,长江流域的年均径流量相对于基准时期的变化趋势进行分析。在0.50.5格网尺度,采用不同气候模式驱动 VIC 水文模型对于长江流域径流量的模拟结果不同,变化幅度与变化趋势均有差异(见图 3)。如图 3 所示,ECHAM6-3-LR 模式对于未来长江流域径流量的模拟偏低,MIROC5 模式对于未来长江流域径流量的模拟偏高。所以多模式集合分析能够降低 GCMs 的不确定性。在增温 1.5 情景下,长江流域年均径流量总体呈现上升趋势,仅在流域西南部部分地区存在下降趋势见图 3(e);在增温 2.0 情景下,长江流域年均径流量呈现下降趋势的格网数目增加,流域内28.5%的格网径流量下降,主要集中于长江源头及金沙江、雅砻江流域见图 3(j)。在流域尺度,相对于基准时期,增温 1.5 和 2.0 情景下长江流域年均径流量总体呈现上升趋势,意味着未来长江流域地表水资源量将更加充沛。随着全球增温幅度从 1.5 升至 2.0,长江流域年均径流量减少,变化幅度从相对于基准时期增加 10.3%降至增加 3.0%。3.2.2 季节径流变化如图 4 所示,对增温 1.5 及 2.0 情景下,长江流域的季节径流量相对于基准时期的变化趋势进行19翟 然,等/长江流域径流历史演变特征及未来预估水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期 图 3 不同增温情景下相对于基准时期,ECHAM6-3-LR、MIROC5、NorESM1-HAPPI、CAM4-2degree 及全部四个 GCMs 内部所有集合年均径流量变化的中值Fig.3 Median values of the projected changes in annual runoff by ECHAM6-3-LR,MIROC5,NorESM1-HAPPI,CAM4-2 degree,and all four GCMs,relative to the baseline period under different warming scenarios29翟 然,等/长江流域径流历史演变特征及未来预估水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期图 4 不同增温情景下格网尺度春季径流量、夏季径流量、秋季径流量、冬季径流量相对于基准时期的变化趋势Fig.4 Changing trends of spring runoff,summer runoff,autumn runoff,winter runoff relative to the baseline period at grid scale under different warming scenarios分析。在增温 1.5 情景下,长江流域各季节径流量总体呈现上升趋势,各季节径流量呈上升趋势的格网占比 分 别 为 87.96%(春 季)、95.54%(夏 季)、89.15%(秋季)、80.83%(冬季)。但在屏山以上流域上升趋势较缓,尤其是在春季和冬季,有较为明显的下降趋势,部分地区下降幅度超过 10%。对于长江流域整体而言,在增温 1.5 情景下,各季节径流量的变化幅度分别为 8.64%(春季)、12.44%(夏季)、4.83%(秋季)、3.79%(冬季)。在增温 2.0 情景下,相对于增温 1.5 情景,长江流域各季节径流量均呈现下降趋势,与年均径流量变化趋势相符见图 3(e)(j)。对于长江流域整体而言,在增温2.0 情景下,各季节径流量的变化幅度分别为3.89%(春季)、6.74%(夏季)、-2.56%(秋季)、-1.28%(冬季),各季节径流量呈上升趋势的格网占比分别减少至 85.14%(春季)、71.03%(夏季)、39翟 然,等/长江流域径流历史演变特征及未来预估水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期 图 5 不同增温情景下格网尺度枯水极值、丰水极值相对于基准时期的变化趋势Fig.5 Changing trends of extreme low runoff and extreme high runoff relative to the baseline period at grid scale under different warming scenarios39.52%(秋季)、48.44%(冬季)。在增温 2.0 情景下,对于春季,屏山以上流域径流量减少较为显著;对于夏季,径流量呈下降趋势的格网覆盖扩大至宜昌以上流域;对于秋季和冬季,整个长江流域格网径流量多呈下降趋势。3.2.3 极端径流变化如图 5 及表 3 所示,在增温 1.5 及 2.0 情景下,研究了枯水极值和丰水极值相对于基准时期的变化趋势。对于枯水极值而言,在增温 1.5 情景下,枯水极值在长江流域 32.2%的地区呈下降趋势(见表3),主要分布在长江上游流域,说明这些地区在增温 1.5 情景下将有可能发生干旱灾害见图 5(a)。当增温目标从 1.5 变为 2.0 时,长江流域枯水极值下降的面积显著增大,枯水极值下降的格网占比增至 79.2%。相对于增温 1.5 情景,在增温 2.0 情景下,长江中下游地区出现干旱灾害的可能性显著增加见图 5(b)。增温 1.5 及 2.0 情景下,长江流域格网尺度平均枯水极值下降分别为-5.1%和-13.5%。这说明相对于增温 1.5 情景,在增温2.0 情景下枯水极值在更多的地区呈现下降趋势,并且下降的幅度更大。对于丰水极值而言,在增温1.5 情景下,丰水极值在长江流域 96.4%的地区呈现上升趋势,几乎覆盖全部长江流域见图 5(c)。说明长江流域在增温 1.5 情景下将可能发生洪水灾害。在增温 2.0 情景下,丰水极值在长江流域73.1%的地区呈现上升趋势,主要集中于长江中下游地区见图 5(d)。丰水极值的上升会对现有水利工程的承载力和安全性带来挑战。增温 1.5 及 2.0 情景下,长江流域格网尺度平均丰水极值上升幅度分别为 9.1%和 8.8%,丰水极值的变化幅度在增温1.5 及 2.0 情景下差异不明显。当增温幅度从1.5 增加到 2.0,长江流域内同时受到丰水极值上升且枯水极值下降影响的地区占整个长江流域面积的百分比从 31.0%增长到 63.8%(见表 3)。因此,当增温目标从 1.5 变成 2.0 后,长江流域将有更多的地区同时遭受干旱和洪水灾害的影响。表 3 不同增温情景下长江流域枯水极值及丰水极值相对于基准时期的变化情况Table 3 Percentages of grids which would be influenced by extreme runoff relative to the baseline period in the Yangtze River Basin,and the values in parentheses represent averages of changes in extreme runoff in the Yangtze River Basin under different warming scenarios统计要素不同增温情景+1.5+2.0 枯水极值下降格网占比(平均变化幅度)32.2%(-5.1%)79.2%(-13.5%)丰水极值上升格网占比(平均变化幅度)96.4%(9.1%)73.1%(8.8%)枯水极值下降且丰水极值上升格网占比31.0%63.8%49翟 然,等/长江流域径流历史演变特征及未来预估水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 6 期3.3 径流变化归因及适应性对策分析3.3.1 历史时期径流变化归因分析历史时期,径流的变化受人类活动和气候变化的共同影响。在气候变化方面,径流的变化是多种气象要素共同作用的结果。其中,降水的变化对于径流变化的影响最为显著31,相关研究表明,长江流域约70%的径流减少是由降水减少引起的32。温度对于径流的影响,一方面表现为温度升高引起蒸散发量的增大,从而导致径流减少33;另一方面,在中高纬度地区温度的升高引起的冰川积雪融化会导致径流增加34。由于大气环流过程以及地表粗糙度的变化,风速的下降引起的蒸散发量的减少会导致径流的增加35-36,尤其是在湿润地区,反之亦然37。此外,太阳辐射、相对湿度等气象要素的变化对径流也会造成一定的影响31。历史时期,长江流域径流减少主要与气候变化相关,但人类活动增强了这种减少趋势5。在人类活动影响方面,径流的变化主要受到工业、农业、生活用水量的增加、土地利用/覆盖类型的变化以及水库、大坝的建设与调蓄作用影响。长江流域自 20 世纪 60年代以来开始大规模建设水利水电工程,截止目前,以三峡为核心的长江上游水库群已基本建成38,水库的修建改变了天然径流原有规律,对于下游水文情势造成影响。在本研究中,径流量在丰水期主要呈减少趋势,在枯水期主要呈增加趋势,表明水库调蓄等人类活动影响着径流的年内分配,特别是受到三峡水库调蓄的影响,2000 年以后宜昌站及宜昌站以下水文站点枯水极值显著上升(见图 2)。近些年来,长江流域人口增长,社会经济迅速发展的同时,工业、农业、生活等总用水量显著增加,水资源一直处于高压力状态。此外,人口、经济的快速增长引起的城镇建设面积增加,1989 年以来长江流域多种水土保持工程措施的启动等均会对长江流域的下垫面造成影响39。下垫面的变化改变了流域产汇流条件,进一步影响流域的水文情势。3.3.2 不同增温目标