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未来径流变化趋势预估分析

时间:2022-01-25 理论教育 版权反馈
【摘要】:表5.2(彩插6) 塔河流域主要干旱事件统计表图5.1显示在影响范围为10%的阈值水平下,根据不同干旱特征统计得出塔河流域干旱事件累积频率分布。图5.1 10%阈值水平下塔河流域干旱事件累积频率分布5.3 托什干河流域评价应用首先根据流域内代表气象站和水文站的资料进行干旱指标计算,并对各干旱类型进行单因素评价。
未来径流变化趋势预估分析_塔河流域干旱预警

5 塔河流域干旱综合评价

5.1 干旱评价方法

旱灾是多种干旱类型共同作用的结果,单就一种干旱类型进行分析是不完整的。同时,各干旱类型在优劣上是渐变的,具有模糊性。所以,采取模糊数学的方法评价各个因素,可以获得较为合理的评价结果。本研究采取模糊物元理论将单个干旱类型综合考虑,得出相对应的干旱判别等级,进行综合干旱评价。基本原理为:

1)模糊物元

物元包括对象的名称、指标和量值。记m个评价对象,n个指标的复合模糊评价物元R,即

式中:R——m个评价对象n个指标的复合物元;

Ci(i=1,2,…,m)——第i个评价对象;

Mj(j=1,2,…,n)——第j个指标;xij为第i个评价对象第j个指标对应的模糊量值。

2)从优隶属度

各指标的模糊量值从属于标准方案最优指标对应模糊量值的隶属程度,称为从优隶属度。各评价指标对于方案评价来说,有的是越大越优,有的是越小越优,因此,对不同的从优隶属度分别采用不同的计算公式:

式中:μij——从优隶属度;

max {xij}和min {xij}分别表示在第j项指标下,m个评价对象相对应的指标值的最大值和最小值。

由此可以建立从优隶属度矩阵Rmn为:

3)差平方矩阵

标准模糊物元Ron是指从优隶属度模糊物元Rmn中各评价指标的从优隶属度的最大值或最小值。本次以最大值表示最优,即各指标从优隶属度均为1。若以Δij(i=1,…,m;j=1,…,n)表示标准模糊物元Ron与从优隶属度矩阵Rmn中元素差的平方,则组成差平方矩阵RΔ为:

4)熵值法确立权重

熵值可以反映系统的无序程度,量化已知的有用信息。熵值法是由评价指标值构成的判断矩阵来确定各个指标权重的一种方法,它能尽量消除各指标权重的主观性,使评价结果更符合实际,其评价指标的熵值计算步骤如下:

(1)构建m个评价对象和n个指标的判断矩阵H

(2)将判断矩阵H进行归一化处理

以lij表示在第j项指标上第i个评价对象的标准化数值,那么根据标准化定义则有lij∈[0,1]。根据式(3.10)可计算得到归一化矩阵L,即

(3)计算指标熵值

以pij表示第j项指标上第i个评价对象的比重,则:

以ej表示第j项指标的熵值,根据熵的定义,则:

特别地,当pij=0时,pijlnpij=0。

(4)计算权重W

n

(5)干旱评价贴近度

贴近度是指被评价样本与标准样本两者之间互相接近的程度,贴近度越大,表示两者越接近,反之则相离越远。因此,可以根据贴近度的大小对各方案进行优劣排序,也可以根据标准值的贴近度进行类别划分。可以用模糊算子来计算和构建贴近度模糊物元矩阵RρH

式中:ρHj为贴近度模糊物元矩阵RρH中的第j个贴近度,计算式为:

通过ρHj之间的欧式距离来判断评价事物隶属的标准。

5.2 干旱特征统计及关联性分析

为了减少站点资料观测误差、干旱指标计算方法或者是局部地区气候异常等因素可能带来的影响,本研究以一定的影响范围作为判定流域干旱事件是否发生的阈值水平,即当干旱影响范围超过该阈值水平时才认为塔河流域出现干旱事件。不同阈值水平(0%,10%,20%,30%,40%和50%)提取出来的干旱事件特征统计见表5.1。

表5.1 塔河流域气象干旱与农业干旱事件特征统计

从表5.1可见,当阈值水平从0%扩展至10%时,长历时的气象干旱事件被截断成数次历时相对较短的事件,导致干旱总次数的上升,随着阈值水平的继续提高,影响范围较小的气象干旱事件逐渐被过滤掉,干旱总次数下降;不同阈值水平下提取出来的气象干旱事件,范围越大,程度越严重。这种规律可以通过统计主要的干旱事件得到证实。分别依据历时、范围和程度列举了1961—2000年发生的主要干旱事件(前3位),不难发现1961—1965年(红色)和1974—1981年(蓝色)两个时期发生的干旱事件均以历时长、范围大和程度严重为特征。相反,1997—2000年间(黄色)发生的农业干旱事件具有历时长和范围大的显著特征,但程度并没有特别严重,说明极端的农业干旱事件多以历时短且范围小的形式在局部地区发生,见表5.2。

表5.2(彩插6) 塔河流域主要干旱事件统计表

图5.1显示在影响范围为10%的阈值水平下,根据不同干旱特征统计得出塔河流域干旱事件累积频率分布。在气象干旱和农业干旱中,历时小于或等于2个月的干旱事件均占据了35%以上,说明这种短历时的干旱事件发生频率相对较高;农业干旱历时在12~23(月)之前存在一明显间隙,查看表5.2可知是由1998—2000年异常偏长的农业干旱事件导致;与历时相比,干旱范围和程度的分布曲线显得较为连续均匀,因此可作为分析区域干旱事件发生的重要依据。

图5.1 10%阈值水平下塔河流域干旱事件累积频率分布

5.3 托什干河流域评价应用

首先根据流域内代表气象站和水文站的资料进行干旱指标计算,并对各干旱类型进行单因素评价。2001—2007年托什干河流域三大干旱的演变趋势见图5.2。

2001—2005年RDI均大于0,说明流域未出现明显的气象干旱事件;直到2006年5月RDI达到-0.64,显示发生轻微的春旱事件,与当年水资源公报描述的“春季4月下旬~5月中旬,南疆地区普遍偏高0.5~0.8℃,大部分地区降水量偏少20%~70%”基本吻合;2007年5月RDI值再次达到-1.04,说明春季再次发生了中等级别的干旱事件,与该年水资源公报描述的“今春,南疆大部分地区气温较常年偏高0.2~4.4℃”和“大部分地区开春提早15~25天”相符。

图5.2 2001—2007年托什干河流域干旱演变趋势(3月尺度)

2001—2005年前托什干河一直处于平水或丰水期,到2006年径流量有所下降,但仍维持正常水平,而2007年全年SDI均低于-0.5,特别是8月的SDI值更低至-0.95,说明该流域发生了持续整年的水文干旱事件,与当年的水资源公报“流域主要河流在主汛期来水量偏少幅度较大,为历史罕见,导致南疆各地出现了春、夏、秋连旱”和“阿克苏地区的托什干河河流水量较历年同期偏少8%,造成灌溉供需矛盾进一步加剧”等描述一致。

利用综合干旱评价模型,对2007年6月托什干河流域进行干旱评价,并对评价结果与实际历史资料进行对比分析,以检验其合理性。托什干河流流域主要代表站点为阿合奇气象站和沙里桂兰克水文站,根据阿合奇站2007年6月的实测降雨和沙里桂兰克的径流资料,得到SPI-3、SPI-6、SRI三个干旱指标,见表5.3。

表5.3 托什干河流域2007年6月旱情评价指标值

由于SPI-3、SPI-6、SRI均属于越大越优型(越大越不干旱),对指标进行归一化处理,得到从优隶属度矩阵:

托什干河流域2007年6月的干旱状况与中度干旱的欧式距离为0.197 5,与严重干旱的欧式距离为0.052 5,故评价托什干河流域2007年6月为严重干旱月。根据塔河流域水资源公报记载,2007年6月持续高温少雨,同时径流偏少,水资源严重不足。运用模糊物元模型评价的干旱情况与托什干河流域的实际干旱情况相吻合,表明计算结果合理。

综合干旱评价体系中,气象干旱与水文干旱对实际干旱的重要程度因评价范围和目的而定,并可以不断向外扩展和开放,能够随着日后水库水位和地下水位等资料的补充而不断完善,对不同水功能区可以根据决策情景综合主观及客观权重系数,对不同部门应对干旱灾害提供客观的技术支持。

5.4 未来径流变化趋势分析

干旱作为全球最为常见的极端气候事件,制约着经济发展和人类生活质量的提高,使本已极为脆弱的生态环境更趋恶化。根据政府间气候变化专门委员会第四次评估报告(IPCC AR4)的研究结果,未来随着全球变暖,以干旱和洪涝为代表的一些极端气候事件发生的频率和强度将会持续加强。在全球气候变暖的背景下,近50年来我国干旱发生的频率和强度也最为显著,给人们的社会生活和经济发展带来了严重的影响。因此,探索干旱等极端气候事件未来的可能变化及影响对政府部门制定防灾减灾决策服务等具有积极的意义。

5.4.1 未来气候变化情景

《IPCC排放情景特别报告》中所描述的SRES情景,可分为探索可替代发展路径的四个情景族(A1,A2,B1和B2),涉及人口、经济和技术驱动力以及由此产生的温室气体排放等内容。排放预估结果被广泛用于评估未来的气候变化。

A1情景假定这样一个世界:经济增长非常快,全球人口数量峰值出现在本世纪中叶,新的和更高效的技术被迅速引进。A1情景分为三组,分别描述了技术变化中可供选择的方向:化石燃料密集型(A1FI)、非化石燃料能源(A1T)以及各种能源之间的平衡(A1B)。B1情景描述了一个趋同的世界:全球人口数量与A1情景相同,但经济结构向服务和信息经济方向更加迅速地调整。B2情景描述了一个人口和经济增长速度处于中等水平的世界:强调经济、社会和环境可持续发展的具体解决方案。A2情景描述了一个很不均衡的世界:人口快速增长、经济发展缓慢、技术进步缓慢。对任何的SRES情景均未赋予任何可能性。

气候变化研究中,各个全球气候模式(Global Climate Models,GCMs)对不同地区的模拟效果不尽相同,许多科学家的研究证明多个模式的平均效果优于单个模式的效果。因此,国家气候中心对参与IPCC AR4的20多个不同分辨率的GCMs的模拟结果经过插值降尺度计算,将其统一到同一分辨率下,对其在东亚地区的模拟效果进行检验,利用可靠性加权平均(Reliability Ensemble Averaging,REA)方法进行多模式集合,制作成一套1901—2100年逐月平均资料,提供给从事气候变化影响研究的科研人员使用。REA加权平均数据在不同SRES情景下所使用的模式数量为:SRESA1B、B1情景下17个模式,SRESA2情景下16个模式。数据分辨率为1°×1°,海洋—陆地区域格点分布见图5.3。

图5.3 REA加权平均数据海陆格点分布

将REA加权平均数据从原始格点插值校正到观测站点上,得到对应站点在不同情景下气候变化的预估结果。以阿克苏气象站为例,图5.4及图5.5分别显示在A1B、A2和B1情景下阿克苏站的气温和降水的未来逐年变化趋势。站点尺度的未来气候变化预估数据可作为流域水文模型的驱动场,用以模拟分析关注的地区对气候变化的水文响应,包括河流水量的季节分配、极端洪旱事件的特征演变以及高山冰川物质平衡改变等,该数据也对评估气候变化和水资源时空格局的影响有着深刻的意义。

图5.4 阿克苏站未来气温逐年变化趋势

图5.5 阿克苏站未来降水逐年变化趋势

5.4.2 冰雪水文模型构建

阿克苏河作为塔河上游“三源流”中最重要一源,占据塔河干流水量的70%~ 80%,其北支昆马力克河拥有1.28万km2流域面积,以高山降雨及冰雪消融为主的方式补给径流,与阿克苏河下游相比受人类活动影响较少,因此被选取为分析塔河流域未来干旱情景的典型代表流域。针对此流域超过20%的冰川覆盖率,本研究构建了月尺度冰雪水文模型用以探索其独特的产汇流规律。

冰雪物质平衡方案:

本研究中冰雪物质平衡的参数化方案所基于的是中国冰川编目及相应的冰川目录数据库。中国冰川编目是在航空相片校对地形图和野外考察的基础上,逐条量算冰川面积、类型、雪线高度以及冰储量等34项形态指标,最后集成为《中国冰川目录》12卷22册,并附有冰川分布图195幅。为便于科学研究和生产部门使用,编写了《简明中国冰川目录》中英文版专著,并建立了冰川目录数据库,见图5.6。

图5.6 中国冰川目录数据库

在ArcGIS平台上,通过数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)生成流域边界及对应水系,再对冰川目录数据库系统的相关信息进行查询、提取和叠加,生成了阿克苏河流域水系及冰川分布图,见图5.7。对于要进行模拟的特定流域,再在ArcGIS平台上对其范围内冰川的位置、高程、面积、厚度及储量等主要特征进行提取和统计,由此成为本研究中冰雪物质平衡参数化方案的数据基础。

图5.7 阿克苏河流域水系及冰川分布图

首先引入一种基于气温的方法来识别降雨及降雪:若月最低气温(Tmin)高于阈值气温(Tthres)时,认为所有降水以降雨形式出现;若月最高气温(Tmax)低于阈值气温时,则认为所有降水均为降雪;当阈值气温介于月最高气温与最低气温时,降雨量(Prain)与降雪量(Psnow)将根据降水量(Ptotal)由以下公式计算出。

由于研究流域内高程变化较大,为考虑由此造成对气温及降水的影响,我们直接参考阿克苏河流域的相关研究结果,分别利用气温递减率(Tlapse)及降水梯度(Pgrad)进行修正,见表5.4。另外,为了考虑冰川覆盖区域本身对空气可能存在的冷却作用,引入可调试参数——气温递减放大系数(Camp)来表现这种对气温的反馈效果。

表5.4 昆马力克河流域气温递减率及降水梯度

式中:Mglacier——冰川消融量(mm);

Msnow——非冰川区季节积雪消融量(mm);

DDFglacier——冰川度日因子(mm/(天·℃));

DDFsnow——积雪度日因子(mm/(天·℃));

Δt——消融时间(天)。

模拟月份内的消融时间长度及对应的正积温将根据该月的最高及最低气温估计。需要说明的,由于塔河流域,特别是高寒山区缺乏对冰川积雪的实地观测资料,同时冰川积累区积雪的成冰作用极为复杂,因此本模型在冰川区域未对积雪和冰川冰再加以区分。

引入一个简单的概念性降雨径流模型SIXPAR来模拟研究流域的产汇流过程。SIXPAR的模型结构见图5.8。SIXPAR将土壤沿垂向分成上下两层,上层从地表延伸至植物根系,下层则用于描述地下水(浅层)的储存与运动。两层之间用一条由双参数确定的曲线连接,描述水分在重力、土壤吸力等各种作用下的入渗过程。本研究中,采用经改进的SIXPAR模拟流域的产汇流过程,将冰川及积雪融水与降雨一并作为上层的输入处理。另外,使用基于气温和太阳辐射的Hargreaves方法估算流域的蒸散发能力。由于本模型模拟为逐月时间尺度,所以忽略流域汇流可能带来的影响,即认为月内的产流全部流至流域出口。

图5.8 SIXPAR模型结构

模型参数调试分析:

以Nash效率系数NSE(1970)为标准并以协合拉水文站1961—2006水文年的逐月实测流量资料为基础,使用University of Arizona提出的Shuffled Complex Evolution Metropolis(SCEM-UA)全局优化方法调试模型参数。最终优化结果为,在调试期(1961—2000年)和检验期(2001—2006年)NSE分别达到了0.886 和0.888,见图5.9。

模型参数的优化结果见表5.5,敏感性参数Camp的优化值为1.36,说明相比非冰川区域,冰川区域对空气存在显著的冷却效应;另外同样敏感的参数还有DDFglacier,其优化值为4.40,该值与之前在天山南坡Koxkar Baqi冰川进行的野外观测值5.70比较接近,说明构建的模型在该流域适用。

图5.9 调试期实测与模拟流量对比

表5.5 模型参数优化结果

续表5.5

5.4.3 未来径流变化趋势预估分析

利用插值降尺度至站点尺度的不同情景下的未来气候预估数据(气温与降水)驱动构建的冰雪水文模型,获得了研究流域出口的流量过程。图5.10显示的是昆马力克河流域出口协合拉水文站未来径流逐年变化趋势。从图中可以发现全球变暖将加速流域内冰川的消融,其直接影响将是导致流域出口径流量与气温一样明显呈现持续增加的趋势。这也在一定程度上佐证了关于塔河上游源流,特别是最重要的阿克苏河流域对气候变化的水文响应问题。

图5.10 协合拉站未来径流逐年变化趋势

另外,用所构建的月尺度冰雪水文模型能量化分析径流成分变化(降雨、积雪及冰川消融),也能用于流域尺度的冰川变化监测,若与天气中长期预报技术结合将会为该地区及早制定相应的防洪抗旱及水资源调配方案提供有力的工具。

5.5 本章小结

采用模糊物元理论将单个干旱模型综合考虑,得出相对应的干旱判别等级;在详细介绍其基本原理的基础上,进行干旱统计与关联分析;以阿克苏流域为例,对未来气温,降水和径流变化趋势进行了模拟;构建了月尺度冰季水文模型。基于作物需水特征,提出利用年最小连续7日平均流量定义为村水流量研究其演变特征与频率变化,探讨干旱内陆区域干旱灾害形成机制的方法。选取气象干旱指标SPI和水文干旱指标SRI,验证了两类指标在塔河流域的适用性,以模糊物元理论为基础,研发了基于熵值的干旱评价模型,实现了对流域的综合评价。

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