新安江流域气候变化及径流响应研究

针对新安江流域新安江水库控制区域,构建新安江月水文模型,利用1979-2005年实测水文资料对模型进行率定和验证,并以CMIP5大气环流模式输出驱动水文模型,生成2006-2099年该流域在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的逐月径流过程。在此基础上,研究气候变化背景下流域气温、降雨、蒸发和径流的变化趋势,并对其不确定性进行分析。结果表明:2006-2099年该流域年均气温与年蒸发深度均呈上升趋势,且对于辐射强度变化较敏感,呈显著正相关关系。流域年降雨量与径流深呈波动上升趋势,对于辐射强度变化敏感性并不显著。年径流深在丰水年和平水年相对基准期有所减少,而在枯水年和特枯水年则呈增加趋势。月径流深在秋、冬季呈上升趋势,在春、夏季则呈下降趋势。

不同尺度流域月径流模拟对比与敏感性分析——以西江流域为例

通过新安江月径流模型耦合加速遗传算法对西江流域3个不同尺度子流域——新兴江流域(1 790 km2)、罗定江流域(3 164 km2)和贺江流域(8 326 km2)进行了模拟,同时对模型参数进行了敏感性分析.结果表明:1)在模型参数较多的情况下,用加速遗传算法能很快找到最优化参数,通过参数的初始区间的合理设定可以使参数值达到全局最优,并且使其符合参数的实际取值情况;2)在1 000～9 000 km2流域面积内只有1个气象站的情况下,利用新安江月径流模型模拟的Nash-Sutcliffe效率系数为65%以上;3)降雨径流的相关性越强,则模拟精度越高;4)20世纪80年代后,罗定江流域径流的变化主要受降雨的影响,人类活动影响相对其他2个子流域弱;5)新安江月径流模型的敏感参数为蒸发系数K、地下水出流系数KG、地下水消退系数CG和自由水蓄水容量SM(0～10),参数的取值范围会影响到模型参数的敏感性;"异参同效"仍然是流域水文模型的不确定性的一个重要方面,GLUE方法能够反映这一点.

气候变化下淮河流域极端洪水情景预估

利用IPCC第4次评估公开发布的22个全球气候模式在A1B、A2和B1三种典型排放情景下的未来气温和降水预测结果,结合新安江月分布式水文模型,在对模型验证效果良好的基础上,参照集合预报方法,对未来90年(2010～2099年)气候变化下淮河流域的极端洪水进行预估。研究结果表明,从出现概率来看,淮河流域未来可能发生极端洪水年份的密集程度从大到小依次为A2情景、A1B情景、B1情景。A1B情景下,21世纪下半叶出现极端洪水的可能性增大,A2情景在2035～2065年以及2085年以后是极端洪水发生较为集中的时期。B1情景在21世纪70年代左右发生极端洪水的可能性较大。综合各种极端事件的定义方法,将极端洪水划定3个洪水量级。A2情景预估极端洪水的平均洪量在3种情景中最大,B1情景最小。3种情景未来一级极端洪水发生比例都比历史上偏大,A2情景下增加最多。二级极端洪水都较历史略有减少,三级极端洪水减少最显著。3种情景下各个量级极端洪水所占比例各不相同,A1B和A2情景二级以上极端洪水出现比例较大,B1情景下极端洪水量级多为三级,超1954年的一级极端洪水所占比例较小。

RCP情景下都柳江上游气候变化及径流响应分析

建立都柳江上游三水源新安江月水文模型,根据1968-2004年历史降雨、蒸发及径流数据运用遗传算法来率定和优选敏感参数,使用降尺度GCM数据驱动模型得到不同RCP情景下的流域未来月平均径流,并通过线性拟合方法分析都柳江上游未来气象要素及模拟径流过程。结果表明:2020-2099年都柳江年平均降雨基本处于稳定状态,年平均气温和蒸发呈波动增长,局部短时段下降。流域径流流量总体低于历史平均值,年际间波动降低,年内分布不均,主要集中在5-10月份。