基于CMIP6多模式集合的内陆河径流模拟及预估

随着全球气候变化和人类活动的影响,以冰川融雪为主要补给来源的内陆河径流序列发生了明显变化,预测未来气候变化下内陆河流域径流变化对区域水灾害防治和水资源合理利用具有重大意义。构建分解模拟优化重构模型与多模式集合平均(MME)的8种GCMs数据耦合,预测分析玛纳斯河流域2024—2030年在不同气候情景下的径流响应特征。结果表明:Model.VLE模型在径流模拟阶段R^(2)>0.86且TPE<0.28,其模拟误差最小、稳定性最优;历史时期GCMs数据经过空间降尺度、偏差矫正和Model.VLE模型耦合的径流模拟效果最优,能够为径流预测提供可靠结果;玛纳斯河流域未来(2024—2030年)径流来水偏丰较历史时期(2000—2014年)有显著增加趋势,未来年径流变化与未来气温和降水相关,3种气候情景下未来(2024—2030年)径流无显著差异。

考虑气象因素的金沙江上游流域春季中长期径流模拟研究

针对金沙江上游水文、气象要素复杂,来水预测困难的客观实际,对金沙江上游降水、气温的变化特征进行分析,找出影响气温和降水变化的关键因子,研究关键因子与春季径流的相关性、春季径流与气象站观测数据的相关性,确定影响春季径流的气象要素,搭建预测径流的气候模型。结果表明,金沙江上游春季降水年际波动缓慢,其中3月呈先增长后降低趋势,4、5月降水呈增加增长趋势;同年各月气温呈升温趋势,其中3月平均气温上升最快,4、5月上升速度相当;月平均最低气温与气候指标的正相关性最好,其次是5月降水量,最高气温相关性较低;石鼓水文站3、4月径流量与气候指标正相关性最好;预报模型的方程预测径流量可以与实际径流量达到95%以上的准确度,且都可通过0.05的置信度区间检验。

近45年来长江上游通天河径流量演变特征及其气候概率预报

利用长江上游通天河流域直门达水文站1957～2001年各月平均径流量资料,对长江水系通天河的径流量变化规律及与气候要素的关系进行了分析。结果表明,通天河月平均流量具有很好的持续性,尤其是7～12月,其显著落后自相关可达4～6个月以上;近45年来,通天河流量经历了小—大—小的演变过程,期间出现过径流量的多次转折,其中1967年由大变小,径流量持续减小直到1979年,长达11年;1979年径流量由小变大,直到1989年达到历史(有记录以来)最大值,持续时间长达10年;1990年代径流量持续减小;从1998年开始,径流量又开始表现出增大趋势;年径流量表现出较明显的准2年短周期和7.5及12.3年的长周期变化;年平均径流量与同期6～9月降水存在显著的正相关关系,与气温关系不显著。对径流量丰枯划分的标准不同,进行径流量转移概率的预报结果也不同。

黄河上游径流长期变化及趋势预测模型

分析了黄河上游唐乃亥以上流域年径流序列的长期变化特征 ,在此基础上将时间序列分析与随机离散过程理论相结合 ,提出了一个用于黄河上游径流变化趋势超长期预测的时间序列 Markov链耦合模型 .应用表明 ,该模型兼具时间序列模型与Markov链模型的优点 ,既能预测总体趋势 ,又适合于波动性较大的随机序列变化 .分析与计算结果表明 ,黄河上游径流目前正处于 2 0世纪 80年代末期开始的第 5个枯水段的底部 ,未来 10a内 ,黄河上游年径流量的变化将呈现一个震荡递增的趋势 。

气候变化情景下黄河天然径流预测研究

1961—2000年黄河天然径流量呈减小趋势,且径流变化与降水量变化过程基本一致。选用IPCC提出的A2、B2两种温室气体排放方案,并采用北京大学在黄河流域未来气候情景研究中的降尺度成果,以黄河流域未来气候情景模式和预测成果为基础,建立黄河水量平衡模型,预测黄河主要断面的未来天然径流量并分析其时空变化。结果表明:黄河径流量2050年将减少29.3亿～61.1亿m3,2100年将减少42.2亿～71.2亿m3;从空间分布来看,上游兰州以上主要产水区的降水量、径流量有较大幅度减小,其他区域产流量有所增加;从径流年内分配来看,冬季、春季略有增加或基本不变,夏季、秋季减少明显。

基于气候模式与水文模型结合的渭河径流预测

为预测渭河流域未来时段的径流变化规律,提出了CanESM2气候模式下RCP4.5、RCP8.5两种情景与半分布式水文模型VIC相对接的研究方案。采用气候模式输出的降水、气温等资料作为VIC模型的输入数据,分析未来2020s、2030s、2040s、2050s四个时期渭河流域径流变化规律。计算结果表明:由于未来气温变化幅度较小,故影响水文模型预测值的主导因素为降水变化;两种情景下,未来径流与降水变化规律相同,整体上呈现减少趋势,在四个时期内呈现先减少后增加的趋势。

基于偏互信息法遴选因子的长江中长期径流预报

为提高流域中长期径流预见期和预报精度,以长江流域代表性水文站为例,研究遥相关气候因子对水文站径流的影响,通过偏互信息方法遴选与逐月径流具有显著相关性的气候因子,并采用多元回归方法建模进行中长期径流预报。研究表明:根据偏互信息法选出的输入因子建立的回归方程在建模和试报阶段的拟合优度值都大于0.6,而且入选的气候因子均具有4个月及以上的预见期。可见利用偏互信息法挑选遥相关气候因子进行中长期径流预报能够延长预见期并提供具有较高精度的预报结果。

基于支持向量回归机的长期径流预报及不确定性分析

根据汉江流域皇庄站1981-2008年逐月径流量与1980-2007年逐月74项环流指数、北太平洋海温场、500hPa高度场的相关关系,利用逐步回归挑选预报因子,构建基于遗传算法的支持向量回归机模型(GA-SVR),并对2009-2013年逐月径流量进行预报;结果表明,径流预报精度较高,汛期平均相对误差在30%以内,非汛期、年总量平均相对误差在20%以内,均优于随机森林和多元线性回归模型。将GA-SVR模型的预报结果作为概率预报的基础,采用贝叶斯理论中的水文不确定性处理器(HUP)对预报的可靠度进行分析;结果表明,HUP不仅可以提供精度更高的定值预报,还能以置信区间的方式量化预报的可靠度,提供更为丰富的预报信息。

长江上游夏季径流量年际增量预测模型及检验

基于1980—2020年长江上游夏季径流量、降水和气温等资料,采用小波分析、最优子集回归等方法,分析径流量、降水量和气温的变化关系,探讨引发径流量变化的前兆气候异常信号,并构建径流量年际增量预测模型。结果表明:径流量多寡直接取决于流域总降水量,两者表现出显著的准两年周期振荡特征,年际增量之间的相关系数(TCC)为0.88,达到0.001显著性水平。流域平均气温对径流量变化影响相对较小。影响径流量变化的关键前兆气候信号为孟加拉湾冬季风、春季高原季风等8个气候特征量。所建模型在建模时段内(1981—2015年)的拟合值与观测值的TCC为0.81,达到0.001显著性水平;符号一致率(SCR)为77.1%,在径流量变化异常年为100.0%;均方根误差为0.57。在2016—2020年的后报试验中,模型预测与观测值的SCR为80.0%,均方根误差为0.99。经反演的预测径流量平均相对误差绝对值为19.3%。该模型对长江上游夏季径流量及其年际变化的预测准确率大于80%。

变化环境下气候因素对赣江径流的影响

为探究变化环境下赣江流域水文极端事件季节性变化的新特征,基于赣江流域1960—2018年气象水文数据,引入Copula函数和条件概率分布建立径流与气候因素之间的概率依存关系,分析季节性径流与气候因素之间的相关性和敏感性,以及不同气候情景下水文极端事件发生的概率特征及变化。结果表明:赣江流域春季径流和降水量均呈减少趋势,其他季节呈增多趋势;对数正态分布、威布尔分布、伽玛分布和广义极值分布对气象水文要素拟合效果良好,气象要素与径流的最优Copula函数以Frank-Copula函数为主;径流与降水量、相对湿度和水汽压呈正相关,与潜在蒸散量、日照时长呈负相关,且春夏冬对降水量最敏感,秋季对日照时长最敏感;降水量从中值降至低值时,径流特枯事件发生概率平均增多16.6%,由中值增至高值时,洪水发生概率平均增多13.6%。

基于偏互信息筛选的中长期径流预报方案比选

中长期径流预报方案是水电站中长期调度计划制订的基础。以长江上游流域宜昌站为研究对象,在1981~2019年宜昌站以及相关区间降雨径流数据的基础上,引入130个遥相关气候因子,基于偏互信息筛选输入因子,应用LSTM神经网络模型建模,对宜昌站的月径流预报方案进行比选。结果表明:长江上游来水与半年前的西太平洋副高和厄尔尼诺指数存在较强的相关性;在遥相关气候因子之外,宜昌站径流与去年同期宜昌站径流、上一月的岷沱江、乌江和雅砻江降雨关系密切。若能引入预报当月的嘉陵江、宜宾-重庆段降雨,可有效提升宜昌站的中长期径流预报精度。

耦合数值降雨信息的径流预报方法对比

为优化流域径流预报方案,引入数值降雨预报信息,对比分析了不同预见期下新安江-融雪径流预报模型(XAJ-DDF)、基于总误差分析途径的概率预报模型(HUP)、多因子最近邻抽样回归模型(NNBR)在大渡河上游丹巴断面的日径流预报精度。结果表明,汛期,HUP模型表现最优且稳定,3、7 d预见期NS分别大于0.9、0.7,且伴随推荐值Q_(50)的90%置信区间信息为决策人员明晰洪水风险提供依据;枯期,多因子NNBR模型预报精度最高,对退水特征把握更准确。通过模型对比,可进一步提升流域预报水平,为同类研究提供应用参考。

基于VIC模型的黄河上游未来径流变化分析

为研究变化环境下黄河上游流域降水、气温与径流的变化特征,采用Delta方法对大气环流模式（GCMs）中BCC-CSM1.1模式数据进行降尺度处理,建立未来时期的气候变化情景,应用VIC分布式水文模型,对流域未来径流过程进行预估。结果表明,与基准期（1971—2010年）相比,三种情景下黄河上游未来（2011—2050年）多年平均降水增加4.31%-5.74%;多年平均最高气温和最低气温升高1.04-1.61℃,其中冬季升温最为明显;多年平均径流量分别增加2.65%、2.66%和8.07%,且增加幅度随时间推移逐渐减小,长期呈下降趋势;就年内分配来看,径流在冬季有所增加,夏季略有减少。