气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究

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在全球气候变化背景下,近100年中国年平均地表气温增加明显。气温增加,大气持水能力就会增加,进而影响大气降水模式,对整个水循环系统产生较大影响,同时带来了许多水文气象极端事件的频繁发生。气候变化已经成为目前国际社会公认的最主要的全球性环境问题之一,研究气候变化对水文水资源的影响可以为水资源规划管理、开发利用、工程设计和防灾减灾提供一定的参考价值。气候变化对水文水资源尤其是极端事件的影响评估中存在着较大的不确定性,本文主要以钱塘江流域为研究对象,采用气候变化评估中的各种方法进行研究,包括全球气候模式、降尺度方法和水文模型等工具。首先,主要通过天气发生器和频率分析方法,研究了气候变化对钱塘江流域极端降雨的影响。其次,在上游子流域建立SWAT模型,以月尺度进行径流模拟,研究了气候变化对水资源量的影响。然后,对SWAT模型进行日尺度模拟,结合频率分析方法研究了气候变化对极端径流的影响,并重点分析了气候排放情景不确定性、极值模型不确定性和SWAT模型参数不确定性对极端径流模拟结果的影响。最后,提出了后处理技术和多目标校准方法两种改进极端径流模拟的方法。论文主要工作和取得的成果如下:(1)在A1B、A2和B1排放情景下,通过LARS-WG天气发生器对HadCM3、 CCSM3和ECHAM5模式的结果进行降尺度,生成未来三个时期的逐日降雨量并进行水文频率分析。结果表明,跟基准期相比,大多数气候排放情景和GCM模式下,钱塘江流域各站点不同重现期下的设计暴雨值跟基准期相比都是增大的。同时,计算结果中也存在着较大的不确定性,在三种气候排放情景和GCM模式下,杭州站百年一遇的设计暴雨值相对变化范围为-16%~113%。(2)采用GCM集合数据,通过降尺度处理后作为SWAT模型输入数据,模拟了兰江流域未来时期的径流量。结果表明,兰江流域未来时期的年降雨量没有明显变化,各子流域年降雨量变化范围为-2.62%~2.74%。而月均降雨量的变化却非常显著,如A2情景下的金华子流域,月均降雨量最大增幅为13%,最大降幅为18%。未来时期流域年平均潜在蒸发相对变化范围为1.63%~13.67%,说明气候变化下潜在蒸发有增大的趋势。年平均径流量的变化范围为-21.72%-1.28%,表明气候变化下兰江流域径流量有减小的趋势,意味着未来时期的可利用水资源量有减小的趋势。(3)针对中国东部,构建了PRECIS区域气候模式,对HadCM3的结果进行降尺度,利用SWAT模型模拟未来时期兰江流域逐日径流,采用三个极值模型进行频率分析,评估了气候变化对极端径流的影响,并分析了其中的不确定性。结果表明,2011-2040时期不同排放情景下兰江流域较小重现期下的设计洪水都有增大的趋势。对于金华和义乌佛堂站,较大重现期下的设计洪水也有增大的趋势,说明未来可能有更加频繁的洪涝灾害发生。同时,未来极端径流的模拟中存在着很大的不确定性。在考虑的三个不确定性来源中,SWAT模型参数是未来设计洪水模拟不确定性的一个比较重要的来源,其次是排放情景和极值模型。随着重现期的增大,极值模型贡献的不确定性也会随着增大。(4)采用SWAT和GR4J模型对兰江流域进行日径流模拟,利用超阈值(Peaks Over Threshold,以下简称POT)法提取其中的极端径流,并对提取的极端径流采用分位数映射(Quantile Mapping,以下简称QM)法和两个广义线性模型(Generalized Linear Model,以下简称GLM)进行后处理。另外,采用多目标校准方法对GR4J模型进行参数校准和验证(GR4J-M),以提高极端径流的模拟能力,并作为SWAT模型后处理结果的对比模型。结果表明,后处理技术和多目标校准方法均对极端径流的模拟有改善作用。QM方法在后处理模型中的效果较明显,优于另外两个GLM方法。多目标校准模型GR4J-M可以改善极端径流的模拟能力,但同时可能会削弱逐日径流的模拟能力,在应用中要把握好两者的权重。就后处理模型和多目标校准模型的模拟结果而言,两种方法在改善极端径流模拟中难分高低。
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