太湖流域未来洪水对气候变化的响应Word格式文档下载.docx
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太湖的防洪安全、供水安全、水生态环境和水资源调度直接影响着流域乃至全国的社会经济发展。
随着城市化进程的不断加快，流域土地覆被发生了极大变化，由于流域下垫面条件的改变，其产汇流特性也发生了极大变化，日益加强的城市防洪体系并没有减小洪水的威胁，因此，开展气候变化对太湖流域水文过程的影响研究具有十分重要的意义。
王腊春等[14]采用河网非恒定流计算方法，结合水文模拟，分析了太湖流域洪涝发生过程；
高俊峰[15]重点研究了洪涝灾害对土地利用变化的响应。
此外，已有研究表明，全球变暖将导致极端降水事件频繁发生，并且降水时空变异性增大，从而加大洪水灾害的发生几率[16-17]，传统的流域模型无法真实反映这一变化，本文以太湖流域为研究对象，采用水文-水动力学综合模拟，并分别与两种统计降尺度模型耦合，对气候变化情景下太湖流域未来的水文情势进行探讨，以期为太湖流域的防汛乃至城市规划和建设提供科技支撑。
1研究区概况
太湖流域位于中国东部长江三角洲地区，是中国社会经济发展的一个重要区域。
太湖流域总面积36895km2，包括江苏省的南部、浙江省的北部和上海市的陆地部分及安徽的小部分（见图1）。
太湖流域地形呈周边高、中间低的碟状地形，西部为山区，中部河网密布，湖泊棋布，河网水系密度大。
流域地势平坦，河道比降小，水流流速缓慢，且受东海潮汐顶托影响，因此，流域河网、湖泊水位易涨难消，易发生洪涝灾害。
太湖流域位于亚热带季风气候区，是世界上最严重的气候脆弱区之一，季风雨带的位置变化直接影响着该流域的干旱与洪涝。
受季风气候影响，太湖流域多年平均降雨量1177mm，且多集中在夏季；
年平均气温14.9℃-16.2℃，南高北低，呈纬向分布；
降雪日数较少，平均为4.5d-10.8d，自东北向西南逐渐增加。
太湖流域复杂多变的气候、特殊的地理位置和地貌形态，使流域时常面临台风暴潮和洪涝干旱，如1954年、1991年、1999年的特大洪水，1971年、1978年、2003年的严重干旱等。
其中，梅雨和台风暴雨是造成流域洪涝灾害的主要成灾降雨类型。
图1太湖流域地理位置及气象站点分布图
本研究选取西苕溪流域作为典型区，进行模型率定及验证。
如图1所示，西苕溪流域位于太湖上游，是太湖上游的重要支流，年平均入湖水量为26.8×
108m3左右，约占太湖年平均入湖水量的27.7%，对全流域洪水影响重大。
西苕溪流域面积为2268km2，其中横塘村水文站控制流域面积1359km2，属亚热带季风气候区，多年平均降水量为1465.8mm；
年平均蒸发量约为1200mm；
年平均气温为15.5℃。
地貌以丘陵山地为主，地面起伏较大，南高北低，主要山脉呈西南东北走向，丘陵低山约占50%，高山约40%，河谷平原约10%。
西苕溪流域径流年内变化与降水基本一致，呈双峰型，峰值出现在5-6月份和9月份，5-9月径流量占全年径流量的45%-54%。
流域土地利用类型多样，其中上游山丘区以林地为主；
中游丘陵区林地农田并重；
下游平原区以水田为主，其主要土壤类型有红壤、黄壤、水稻土等。
虽然在西苕溪中上游流域的河谷平原地带开挖了一些人工河道，修建了一些堤坝和水闸，但总的说受人类活动的干扰相对较小，水网基本上呈自然分布状态。
该研究区气候特点和地形地貌特征、土地利用类型等在湿润地区太湖流域具有一定的典型性和代表性。
2模型介绍
2.1VIC模型
有关VIC模型在西苕溪流域的率定和验证过程，详见参考文献[18]。
横塘村水文站的多年平均年径流量相对误差Er在率定期和验证期分别为0.77%和3.43%，都控制在±
5%以内，模型模拟的总体水量平衡效果较好；
无论日尺度还是月尺度，R2和Ens都大于0.75，并且控制站模拟与实测月径流过程总体上一致，说明VIC模型具有一定的适应性。
Xie等[19]提出了一种结合Kö
ppen气候分区和流域分区的方法，将有资料地区率定所得的参数移植到中国区域无资料地区。
根据上述方法，中国区域可分为10个子区域，分别为：
热带气候区（Tropicalclimate）、干冷气候区（Dry,coldclimate）、淮河流域中纬度多雨气候区（Rainy,midlatitudeclimate）、长江流域中纬度多雨气候区（Rainy,midlatitudeclimate）、珠江流域中纬度多雨气候区（Rainy,midlatitudeclimate）、淮河长江流域以北中纬度多雨区（Rainy,midlatitudeclimate）、淮河长江流域以南中纬度多雨区（Rainy,midlatitudeclimate）、炎热夏季大陆性气候区（Continentalclimatewithhotsummer）、凉爽夏季大陆性气候区（Continentalclimatewithcoolsummer）、短凉爽夏季大陆性气候区（Continentalclimatewithshortcoolsummer）。
由于VIC模型的物理机制较强，参数具有良好的区域分布规律，需要率定的参数主要是土壤参数库中涉及的7个参数，而这些参数主要根据土壤类型不同而变化。
因此，可根据典型流域率定的水文参数，移用到同一气候分区其他地区；
如果一个分区内没有完整的典型流域，可采用临近分区的参数值。
太湖流域都处于长江流域中纬度多雨气候区，同时流域内主要分布有三种土壤类型；
西苕溪作为太湖流域一个典型的子流域，土壤类型分布在太湖流域具有一定的代表性，流域内平原、丘陵和山地的地理特征分布明显。
本研究采用同一气候分区的流域参数直接移用，并根据流域内土壤类型的空间分布特征，选取有实测流量资料的西苕溪流域进行模型参数的率定和验证，然后将率定好的参数移植到太湖流域的其他网格模拟中，这一方案是合理可行的。
2.2降尺度模型
本文采用由中国农业科学院提供的区域气候模式PRECIS生成的太湖流域气候变化情景数据以及统计降尺度模型SDSM生成的包括基准期（1961-1990年）和SRESA2、B2情景下未来时期2021-2050年日降水、日最高气温、日最低气温的模拟结果[21]，A2情景为人口较快增长的高排放情景，B2情景即区域可持续发展最接近其未来发展的趋势。
研究中通过空间插值到5km×
5km分辨率的网格，建立气候强迫数据；
根据建立的太湖流域VIC模型土壤和植被参数文件，使VIC模型在太湖流域的1452个网格上连续运行，独立输出每个网格的日径流深数据系列。
2.3水动力学模型
本文采用英国Halcrow公司研发的商业软件ISIS模型（
图2太湖流域分区及河网概化图
（a）山区子流域分布图,（b）平原区16分区,（c）平原区概化河道，断面及闸门,（d）平原区概化的198个洪水单元
3气候变化的水文响应
3.1西苕溪流域洪水频率响应
在我国南方的大部分河流，降水是造成流域洪水的主导因子，降水的季节性比较明显，月平均流量与洪峰流量有较好的相关关系，洪峰流量大，该月的平均流量也较大，若洪峰流量小，那么出现较大月平均流量的概率就小[8]。
在横塘村站1990-2000年实测流量序列的基础上，分析了西苕溪流域各时段内月平均流量与最大洪峰流量的相关性，结果见表1。
其中相关系数反映横塘村水文站月平均流量和月最大洪峰流量序列的关系较为密切，月平均流量在一定程度上表征横塘村水文站洪水的变化特征，由此可以通过模拟的月平均流量过程说明未来时期不同情景下西苕溪流域洪水的变化特征。
表1横塘村水文站月平均流量与月最大洪峰流量的相关性
Table1Correlationbetweenaveragemonthlydischargeandmaximummonthlydischarge
资料时段
资料长度/a
相关系数
实测流量1990-2000年
11
0.891
基准期1961-1990年
30
0.864
A2情景2021-2050年
0.910
B2情景2021-2050年
0.894
将PRECIS输出的气候情景数据输入到VIC模型，模拟横塘村水文站基准期和未来时期两种不同情景下的流量变化过程。
结合水文频率适线法，分别得到基准期以及未来时期两种情景的频率变化，具体结果见表2。
可以得出：
对于50年一遇以上的洪水，A2情景下的设计洪水要比基准期和B2情景的大，并且A2情景下的洪水要远高于基准期，而B2情景相对基准期变化较小，进一步说明洪水极值事件对A2排放情景的响应程度较高，即在A2情景下，未来极端事件的发生频率及其量级增大趋势明显。
目前流域的防洪标准大多为50a一遇，对于基准期的50a一遇洪水，在A2情景下仅相当于26.4a一遇，而在B2情景下大约为31.5a一遇，说明未来气候变化条件下，西苕溪流域同量级的洪水重现期减小，这对未来防洪形势极为不利。
表2横塘村水文站不同情景下年最大日洪峰设计流量计算成果
Table2DesigneddailypeakdischargeunderA2andB2scenarios
重现期（a）
基准期流量（m3/s）
A2情景流量（m3/s）
B2情景流量（m3/s）
200
2689.26
3255.05
2803.61
100
2328.55
2812.73
2493.80
50
1969.89
2373.40
2179.86
20
1500.16
1799.05
1756.13
10
1149.71
1371.73
1425.92
综上所述，西苕溪流域不同情景年最大洪峰流量的频率分析结果表明，在气候变化条件下，西苕溪流域2021-2050年发生洪水极值事件的频率及量级都较基准期增大，而A2排放情景下比B2相对更容易发生较大洪水。
西苕溪流域的洪水频率分析结果表明，在A2和B2情景下PRECIS构建的未来气候情景，使得流域径流深较基准期增加，从而反映出流域洪水对于气候变化的响应程度增大，这对太湖全流域的洪水响应有一定的参考借鉴价值。
气温升高伴随着降水量的增加，将显著地增大洪水出现的频率和洪峰流量，加剧洪涝灾害损失，增加防洪工作的难度和强度。
3.2基准期径流深模拟
分别利用PRECIS和SDSM在基准期的日降水、日最高气温和最低气温数据系列，建立气候强迫数据。
根据建立的太湖流域VIC模型土壤和植被参数文件，使VIC模型在太湖流域的1452个网格上连续运行，独立输出每个网格1961-1990年的日径流深数据系列。
图3和图4分别给出了太湖流域基准期两种方法所得到的多年平均降水及径流深空间分布的变化。
由图3中（a）和图4中（a）可知，对于不同方法的基准期，太湖流域1961-1990年多年平均降水量为1000mm以上，空间上随纬度变化特征明显，表现出从北部到南部逐渐增加的趋势，其中浙西山区的多年平均降水量最大。
根据VIC模拟得到的结果（图3中（b）和图4中（b）），对于PRECIS基准期而言，太湖流域多年平均径流深随空间尺度在252-727mm范围内变化，而SDSM得到的基准期多年平均径流深则为243-1100mm；
总体上流域内各网格的径流深与网格降水量表现出较好的相关性，降水量较大的网格模拟得到的径流深相对较大。
随着空间尺度的变化，太湖流域多年平均径流深南部大于北部。
同时结合太湖流域地形图可知，山丘区的多年平均径流深相对平原地区为大，这也正与太湖流域蒸发量的空间分布特征相反，即东部大于西部，平原高于山丘区。
（a）（b）
图3PRECIS模拟的基准期多年平均降水量及径流深空间分布
（a）多年平均降水量，（b）多年平均径流深
图4SDSM模拟的基准期多年平均降水量及径流深空间分布
3.3PRECIS情景下径流深模拟
1.A2情景下模拟结果
图5为A2排放情景下模拟的太湖流域2021-2050年多年平均降水量及径流深分布。
其中，气候变化A2情景下，太湖流域2021-2050年多年平均降水量增加。
每个网格内降水量较基准期增加幅度在3%-8%之间。
由图5中（b）可知，太湖流域2021-2050年模拟得到的各网格多年平均径流深也表现出增加的趋势，变化幅度为5%-28%，所有网格的径流深较基准期增加22-119mm不等，尤其南部杭州附近地区增加趋势显著，增加100-119mm。
由此可知，网格多年平均模拟径流深与多年平均降水量在空间分布上对应关系较好，这也说明了径流系数主要受降水的影响，其他因素对径流系数的影响并不明显，即径流深变化是降水过程的最重要的响应，降水量是决定径流深的主导因子。
图5PRECISA2情景下2021-2050多年平均降水量及径流深空间分布
（a）多年平均降水量，（b）多年平均径流深
2.B2排放情景下模拟结果分析
B2排放情景下模拟的太湖流域2021-2050年多年平均降水量及径流深分布见图7。
B2情景下，太湖流域2021-2050年多年平均降水量同样表现出增加趋势。
每个网格内降水量较基准期增加幅度在1%-7%之间。
同样对比分析图6中（b）可知，太湖流域2021-2050年模拟得到的各网格多年平均径流深也表现出增加的趋势，变化幅度为5%-29%，单个网格的径流深较基准期增加10-120mm，江苏与浙江两省交界的宜溧山区增加幅度较小，而流域南部杭州地区以及苕溪上游的网格径流深增加趋势显著，较基准期增幅达29%。
同样，在B2情景下，网格多年平均模拟径流深与多年平均降水量在空间分布一致性较好，太湖流域南部增加幅度较大，北部相对较小。
图6研究区PRECISB2情景下2021-2050多年平均降水量及径流深空间分布
3.4SDSM未来气候变化情景下太湖流域径流深模拟
针对SDSM采用的基准期观测站点数据以及模拟生成的A2和B2排放情景下未来时期气候变化情景，采用同样的方法插值到研究区5km×
5km网格获得气候强迫数据，驱动太湖流域VIC模型生成每个网格日径流深，构建太湖流域未来时期径流深变化情景，并分别对A2和B2情景下模拟的2021-2050年径流深时空分布特征进行分析。
1.A2排放情景下模拟结果分析
图7给出了太湖流域在A2排放情景下模拟的2021-2050年多年平均降水量及径流深变化分布。
由图7中（a）可知，未来时期多年平均降水量较基准期表现出较强的减小趋势，其中流域东南部的杭嘉湖地区减小幅度最大，达22%（-247mm），在北部澄锡地区（无锡、常州一带）减小幅度最小，但也达到12%（-118mm）。
相应情景模拟得到的多年平均径流深空间分布见图7中（b），太湖流域未来时期的多年平均径流深相对基准期表现出较强的减少趋势，其中浙西区变化幅度较小，上海地区减幅最大，空间上径流深的变化与降水量一致性较差，主要体现在北部澄锡地区。
图7SDSMA2情景下2021-2050多年平均降水量及径流深空间分布
在B2排放情景下模拟的太湖流域2021-2050年多年平均降水量及径流深变化分布见图8。
未来时期降水量及径流深时空分布特征与A2情景模拟结果类似，比较图7（a）和图8（a）可知，B2情景模拟的未来时期太湖流域多年平均降水量相对A2情景偏少9-33mm，对上游地区（湖西区和浙西区）的变化情景较明显，而对杭嘉湖平原地区嘉兴、平湖一带模拟结果差异相对较小。
同样对比分析图7中（b）和8中（b）可知，B2情景下太湖流域多年平均径流深空间分布特征与A2情景结果一致，变化幅度基本接近，全流域未来时期的径流深减幅在40%以上。
图8SDSMB2情景下2021-2050多年平均降水量及径流深空间分布
3.5太湖水位对气候变化的响应
1.上游山区产汇流模拟
基于1km×
1km网格，在西部山区9个子流域上连续运行VIC模型（将在西苕溪流域率定好的土壤参数移植到上游9个子流域），并根据太湖局提供的19个节点地理位置及1999年6-8月流量资料，计算出19个节点与9个子流域对应的流量分配系数，模拟19个节点的流量过程，并与实测资料对比，评估VIC模型在上游山区的适用性。
图9为湖西和浙西山区部分代表性节点的模拟效果图。
由图中可以看出，各节点流量过程拟合较好，模拟的峰值与实测峰值基本吻合，峰现时间有较小偏差，但均出现在6月底7月初，时间上符合1999年洪水实际情况（图中TBA为TaihuBasinAuthority，即太湖流域管理局的英文缩写）。
图91999年6-8月西部山区部分节点流量过程模拟效果
2.ISIS模型率定
考虑下垫面变化对净雨的影响，本文将平原区划分为四种下垫面，即水面、水田、旱地和不透水面。
净雨计算采用美国农业部水土保持局（SoilConservationService）提出的SCS模型，将太湖平原区土壤分类与SCS土壤分类对照，查CN值表，可得到四种下垫面所对应的CN值，将7个气象站点数据插值生成平原各分区日降水序列，基于SCS模型净雨计算原理，编程实现各个分区的净雨输出，为ISIS模型提供分区净雨输入。
对平原16个分区的1999年6-8月净雨进行模拟（下垫面采用2000年的土地利用），并与太湖局提供的实测分区净雨数据对比，从表3可以看出，模拟的各分区3个月的净雨总量相对误差均控制在±
7%以内，效果较为满意。
表3各分区模拟结果统计
Table3Statisticresultsofnetrainsimulationforthe16districts
分区
净雨总量（mm）
实测
模拟
相对误差（%）
1
400.42
424.76
6.08
9
739.14
740.72
0.21
2
605.16
582.30
-3.78
745.63
748.25
0.35
3
610.33
599.07
-1.84
775.80
728.95
-6.04
4
599.10
572.01
-4.52
12
686.59
694.63
1.17
5
715.14
759.86
6.25
13
704.87
699.38
-0.78
6
780.82
756.12
-3.16
14
834.28
872.69
4.60
7
730.69
731.62
0.13
15
954.34
891.02
-6.64
8
849.13
853.94
0.57
16
894.93
855.13
-4.45
基于山区入流以及平原区净雨的模拟结果，由ISIS模拟得到1999年6月～8月期间的洪水过程，选取太湖、常州、无锡、苏州、甘露、嘉兴6个关键位置的水位模拟与实测过程比较（见表4和图10）。
由表4可以看出，模型模拟的六个站点汛期最高水位与实测值的绝对误差大多控制在±
10cm以内，太湖水位模拟精度较高，绝对误差仅为-5cm，明显好于其他站点，无锡站模拟的最高水位较实测偏低13cm,嘉兴站的模拟误差高于其它各站，模拟值较实测值偏低27cm；
模拟的各站峰现时间也与实际情况基本吻合，平均误差为2d，除了常州站模拟的峰现时间较实际滞后，其他各站模拟的峰现时间均较实际情况提前。
由图10可以看出，各站点模拟的水
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