气候变化下的水文气象新特点分析

港口航道的水文气象研究与应用方法分析港口航道作为连接海洋与内陆的重要通道，其安全、高效的运营对于国际贸易和经济发展至关重要。

而水文气象条件是影响港口航道运行的关键因素之一，深入研究港口航道的水文气象状况，并合理应用相关研究成果，对于提高港口航道的运营效率、保障航行安全具有重要意义。

一、港口航道水文气象的主要因素（一）水文因素1、潮汐潮汐是港口航道最显著的水文特征之一。

它的周期性涨落会直接影响港口的水深和通航能力。

大潮和小潮期间的水位差异可能较大，需要根据潮汐规律合理安排船舶进出港时间和装卸作业。

2、海浪海浪的大小、方向和周期对港口航道的稳定性和船舶航行安全产生重要影响。

强浪可能导致航道淤积、堤岸受损，甚至使船舶偏离航线或发生碰撞事故。

3、海流海流的速度和方向会影响船舶的操纵和航行速度。

某些复杂的海流系统可能会在港口附近形成漩涡或急流，增加航行难度。

4、水深和地形港口航道的水深和地形条件直接决定了船舶的吃水限制和通航线路。

浅水区可能导致船舶搁浅，而复杂的地形可能影响水流的稳定性。

（二）气象因素1、风风对港口航道的影响主要体现在风力大小和风向。

强风可能导致船舶失控、货物移位，甚至损坏港口设施。

风向的变化也会影响船舶的靠泊和离泊操作。

2、降水降雨会使航道能见度降低，影响船舶驾驶员的视线。

暴雨还可能引发洪水，导致航道水位急剧上升，影响通航安全。

3、雾雾天能见度差，给船舶导航和避碰带来极大困难，容易引发交通事故。

4、气温和气压极端的气温和气压变化可能影响海洋和大气的热力和动力过程，从而间接影响港口航道的水文气象条件。

二、港口航道水文气象的研究方法（一）实地观测通过在港口航道及周边区域设置观测站，利用各种仪器设备（如潮位计、波浪仪、风速仪等）对水文气象要素进行实时监测和数据采集。

这种方法能够获取最直接、最准确的一手数据，但观测成本较高，且受观测站点分布和观测时间的限制。

（二）数值模拟利用数学模型和计算机技术，对港口航道的水文气象过程进行模拟和预测。

水文气象变化对水资源的影响分析水是生命之源，对于人类的生存和发展至关重要。

而水资源的状况又深受水文气象变化的影响。

在全球气候变化的大背景下，深入研究水文气象变化对水资源的影响具有极其重要的意义。

水文气象变化涵盖了诸多方面，包括降水、气温、蒸发、风速等要素的改变。

这些变化会直接或间接地作用于水资源的形成、分布、储存和利用等环节。

降水是水资源的主要来源之一。

降水的变化无论是在时间上还是空间上，都会对水资源产生显著影响。

当降水减少时，地表径流量和地下水补给量都会随之下降，导致水资源总量减少。

例如在一些干旱地区，如果降水持续减少，可能会引发严重的干旱，影响农业灌溉、居民生活用水以及生态系统的平衡。

反之，降水过多可能会导致洪涝灾害，虽然短期内水资源量增加，但却可能破坏水利设施，造成水资源的浪费和污染，并且过量的降水也难以全部有效储存和利用。

气温的变化同样不容忽视。

气温升高会加速水分的蒸发，使得地表和水体中的水分散失加快。

这一方面会减少可利用的水资源量，另一方面也会改变区域的水循环模式。

例如，在河流流域，气温升高可能导致冰雪融化提前，改变河流水量的季节分配，影响水利工程的调度和水资源的规划。

蒸发是水文循环中的一个重要环节。

随着气温升高和风速增大，蒸发量往往会增加。

这意味着原本有限的水资源在更大程度上被散失到大气中，使得实际可利用的水资源相对减少。

特别是在干旱和半干旱地区，蒸发量的增加会进一步加剧水资源的短缺。

水文气象变化还会对水资源的质量产生影响。

极端降水事件的增加可能导致地表污染物被大量冲刷进入水体，造成水污染。

而干旱则可能使得水体的自净能力下降，污染物浓度升高，影响水资源的使用安全性。

在人类活动日益频繁的今天，水文气象变化对水资源的影响更加复杂和深远。

城市化进程的加快使得大量的土地被水泥和沥青覆盖，降水难以渗透到地下，增加了地表径流，减少了地下水的补给。

同时，工业和农业的发展带来了大量的污染物排放，进一步加重了水资源的污染和短缺。

--水文气象林甸县属中温带大陆性气候，受内蒙古和西伯利亚气候的影响，四季冷暖分明，春秋两季多风少雨，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥漫长，其特点是气温变化大，日照时间长，降雨时空分布不均，风多风大、频率高，土壤蒸发量大，春夏之交干旱频发。

易形成“春旱、夏涝、秋早霜”的灾害，严重的威胁着农业生产的发展。

该地多年平均气温 2.3℃，一月份最冷，平均气温-18.4℃；极端最低气温-39.2℃，七月份最热，平均气温22.6℃，极端最高气温39.8℃。

多年平均降雨量420mm，降雨年内分配不均，时空、地域分配不均，差异较大，一般多集中在汛期6～9月份，占全年降雨量的70﹪；春季风大雨少，雨量仅占全年的15%，年蒸发量为1440mm，年日照2822h，有效积温2700℃。

初霜在九月下旬，终霜在五月中旬，无霜期为125d左右，最大冻土层深度2.3m，风向多为西北和西南风，历年平均风速为4.0m/s，最大风力九级。

多年平均各气象因子表--地形地貌林甸县地势低平，东北略高，地形缓缓向西南倾斜，自然坡降1/3000左右，海拔高程在175～154m之间，呈缓状大平原，小地形较为复杂，平原分布有碟形洼地、闭塞的锅底坑，境内无丘陵，南部草原受风沙影响形成起伏的条状沙丘。

--农业种植结构林甸县提出了发展“五花经济”（米花、稻花、豆花、菜花、乳花）的农业产业结构调整战略构想，确定了“以扩大玉米、水稻种植面积为重点，继续调整种植业结构，扩大高产粮食作物面积”的粮食产业发展思路。

--土壤林甸县土壤主要有黑钙土、草甸土、碱土、盐土、沼泽土和风沙土等六个土壤类型，七个亚类，十七个土种。

成土母质为黄土状亚粘土，土质多属重壤和轻壤之间。

土壤肥力中等，有机质含量在2.47～4.77%之间。

全县从东到西基本呈南北带状分布四种主要土壤，即薄层碳酸盐草甸黑钙土、中薄层碳酸盐黑钙土、薄层风沙和泥碳腐殖质沼泽土。

腐殖质土层厚度一般在12～30cm，由西向东逐渐加重，PH值为2.5～9.5，腐殖质含量为2～5%。

第３２卷第３期２０２１年５月㊀㊀水科学进展ＡＤＶＡＮＣＥＳＩＮＷＡＴＥＲＳＣＩＥＮＣＥＶｏｌ.３２ꎬＮｏ.３Ｍａｙ２０２１ＤＯＩ:１０ １４０４２/ｊ ｃｎｋｉ ３２ １３０９ ２０２１ ０３ ００１气候变化下中国主要流域气象水文干旱潜在风险传播顾㊀磊１ꎬ２ꎬ陈㊀杰１ꎬ尹家波１ꎬ郭㊀强１ꎬ王惠民１ꎬ周建中２(１.武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室ꎬ湖北武汉㊀４３００７２ꎻ２.华中科技大学土木与水利工程学院ꎬ湖北武汉㊀４３００７４)摘要:全球气候变化影响了气象水文要素的时空分布特性ꎬ气象水文干旱事件的转化关系及风险传播特征亟待研究ꎮ基于站点㊁栅格观测资料和ＣＭＩＰ５(ＣｏｕｐｌｅｄＭｏｄｅｌＩｎｔｅｒ￣ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＰｒｏｊｅｃｔＰｈａｓｅ５)的１９个气候模式输出数据ꎬ采用新安江等４个水文模型模拟了中国１３５个流域历史(１９６１ ２００５年)和未来时期(２０１１ ２０５５年ꎬ２０５６ ２１００年)的水文过程ꎬ计算了ＳＰＩ(ＳｔａｎｄａｒｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ)和ＳＲＩ(ＳｔａｎｄａｒｄＲｕｎｏｆｆＩｎｄｅｘ)干旱指标ꎬ通过游程理论识别了气象干旱与水文干旱事件ꎬ利用Ｃｏｐｕｌａ函数与最大可能权函数度量二维干旱风险特征ꎬ定量评估了气象干旱至水文干旱的潜在风险传播特性ꎮ结果表明:①气象－水文干旱对气候变化响应强烈ꎬ华北和东北地区的干旱联合重现期增大ꎬ干旱潜在风险减小ꎬ华中和华南地区的干旱联合重现期减少６０％~８０％ꎬ干旱潜在风险增加ꎻ②气象干旱与水文干旱风险在历史和未来时段均存在显著的正相关关系ꎬ相关系数超过０.９９ꎻ③各流域水文干旱风险变化对气象干旱风险变化的敏感程度不会随气候变暖发生较大变化ꎬ但未来北方地区水文干旱同气象干旱同时发生的概率将会小幅度增加ꎮ关键词:气候变化ꎻ水文模拟ꎻＣｏｐｕｌａ函数ꎻ干旱ꎻ风险传播中图分类号:ＴＶ１２２㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１００１￣６７９１(２０２１)０３￣０３２１￣１３收稿日期:２０２０￣０８￣２４ꎻ网络出版日期:２０２１￣０１￣１２网络出版地址:ｈｔｔｐｓ:ʊｋｎｓ.ｃｎｋｉ.ｎｅｔ/ｋｃｍｓ/ｄｅｔａｉｌ/３２.１３０９.Ｐ.２０２１０１１１.１６３５.００２.ｈｔｍｌ基金项目:国家重点研发计划资助项目(２０１７ＹＦＡ０６０３７０４)ꎻ湖北省自然科学基金资助项目(２０２０ＣＦＡ１００)作者简介:顾磊(１９９１ )ꎬ女ꎬ重庆人ꎬ讲师ꎬ博士ꎬ主要从事旱涝灾害分析研究ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｓｈｉｓａｎ＠ｈｕｓｔ.ｅｄｕ.ｃｎ通信作者:陈杰ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｊｉｅｃｈｅｎ＠ｗｈｕ.ｅｄｕ.ｃｎ干旱事件成因复杂㊁时间跨度大㊁破坏力强ꎬ是自然生态系统和社会经济可持续发展的重要障碍性因素ꎬ常被划分为气象干旱㊁水文干旱㊁农业干旱以及社会经济干旱[１￣２]ꎮ其中ꎬ气象干旱与水文干旱在水资源管理及各类涉水活动中影响尤为明显ꎬ是干旱事件中的重要类别ꎮ气象干旱主要关注降水持续减少而形成的异常水分收支不平衡现象[３]ꎻ水文干旱在气候条件基础上ꎬ受陆面水循环过程反馈作用影响ꎬ泛指河川径流量异常少的事件[４]ꎮ通常而言ꎬ持续宽广的下沉气流㊁局地下沉气流㊁大气边界层稳定而缺乏扰动和缺乏潮湿水汽是导致区域降水亏缺的主要因素ꎬ也是区域气象干旱形成的重要驱动因素ꎮ当降水异常亏缺持续ꎬ加之蒸散发过程影响ꎬ流域水量失衡ꎬ径流量减少ꎬ会引发水文干旱的形成ꎮ该过程伴随气象干旱至水文干旱信号的传播ꎬ体现了两者之间具有复杂的作用机制和内在联系ꎮ深入研究气象干旱与水文干旱之间的联系对于揭示干旱的发生发展机理以及水资源规划管理具有重要意义ꎮ干旱事件作为一个多变量特征属性的随机过程ꎬ可通过历时㊁烈度等特性指标刻画[５]ꎮ目前关于气象￣水文干旱的联系研究中ꎬ大多聚焦于某一流域内水文干旱对气象干旱的响应时间ꎬＺｅｎｇ等[６]基于ＳＰＥＩ(ＳｔａｎｄａｒｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＥｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ)与ＳＤＩ(ＳｔｒｅａｍｆｌｏｗＤｒｏｕｇｈｔＩｎｄｅｘ)指标发现嘉陵江流域水文干旱对气象干旱存在１~２个月的滞后ꎻＨｕａｎｇ等[７]研究了渭河流域气象干旱至水文干旱的传播过程及其潜在影响因素ꎬ发现气象干旱至水文干旱的传播时间具有显著的季节性特征ꎬ且该传播时间与大气环流异常如厄尔尼诺南方涛动和北极涛动紧密相关ꎮ也有研究基于模型模拟或统计方法对比研究时段内不同类别干旱事件的历时㊁烈度等特征差异ꎮＬｉｕ等[８]建立了基于历时㊁烈度以及面积的三维模型ꎬ将气象干旱与水文干旱事件相关联ꎬ发现气象干旱的烈度通常小于对应的水文干旱事件ꎮ上述研究通常着眼于某一流域内逐场干旱事件３２２㊀水科学进展第３２卷㊀关联ꎬ而未能从发生概率的角度定量揭示区域或国家尺度气象干旱与水文干旱之间的内在关系与传递规律ꎮ作为相关事件ꎬ两类干旱之间的发生概率㊁气象干旱与水文干旱风险存在何种转换关系仍有待进一步研究ꎮ自第二次工业革命以来ꎬ全球正在经历以 变暖 为主导的气候变化ꎬ气候系统的能量收支平衡和物质循环过程受到深刻影响ꎬ降水㊁径流等关键气象水文要素的时空分布格局发生显著变化ꎮ其中ꎬ降水对气候变暖的响应具有显著的时空异质性ꎬ其变化受大气中的水汽容量㊁水汽实际含量以及大气稳定性影响ꎬ并不会表现出某种必然变化趋势[９]ꎮ同时ꎬ河川径流受降水与蒸散发的协同影响ꎬ其对气候变暖的响应更加复杂ꎮ在全球变暖背景下ꎬ气象干旱与水文干旱预估的难度增大ꎬ未来气象干旱与水文干旱风险的转换关系如何变化尚不明晰ꎮ本文以中国１３５个流域为研究对象ꎬ探求气象干旱至水文干旱的潜在风险传播特性ꎬ并量化评估其对气候变化的响应ꎬ旨在对气候变化下未来干旱潜在风险的应对提供参考ꎮ１㊀研究区域与数据来源１.１㊀研究区域选用了１３５个流域ꎬ分布于中国九大一级流域内(松花江流域㊁辽河流域㊁海河流域㊁黄河流域㊁淮河流域㊁长江流域㊁东南诸河流域㊁珠江流域以及西南诸河流域ꎬ因资料限制ꎬ本文未包含西北内陆河流域)ꎬ涵盖不同的气候分区以及产汇流特征ꎮ为避免强烈人类活动的干扰ꎬ所选流域集水面积较小ꎬ为６０３~４０７８ｋｍ２ꎮ１.２㊀研究数据１.２.１㊀地面观测数据流域出口逐日径流实测数据源于流域水利委员会或当地水文部门ꎬ整体观测数据覆盖１９６１ ２０１０年ꎬ各流域径流数据起始时段不一ꎬ但实测长度均长于２０ａꎮ气象资料源于中国气象服务共享网提供的０.５ʎˑ０ ５ʎ栅格气象观测数据ꎬ该数据包含１９６１ ２０１６年逐日降水㊁最高气温㊁最低气温和平均气温数据(ｈｔｔｐ:ʊｗｗｗ.ｎｍｉｃ.ｃｎ/ｄａｔａ/)ꎮ１.２.２㊀全球气候模式输出为获取未来气候情景ꎬ采用了国际耦合模式比较计划第五阶段(ＣｏｕｐｌｅｄＭｏｄｅｌＩｎｔｅｒ￣ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＰｒｏｊｅｃｔＰｈａｓｅ５ꎬＣＭＩＰ５)数据集内１９个气候模式(表１)构成多模式集合ꎬ该集合尽可能涵盖不同研究机构研发的模型ꎬ具有较强代表性ꎮ各模式输出变量包含逐日降水和气温数据ꎮ考虑到计算ＳＰＩ(ＳｔａｎｄａｒｄＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＩｎ￣ｄｅｘ)和ＳＲＩ(ＳｔａｎｄａｒｄＲｕｎｏｆｆＩｎｄｅｘ)的数据序列长度一般需要３０ａ以上[１０]ꎬ为了减小数据序列较短产生的样本不确定性ꎬ选取１９６１ ２００５年为历史基准时段ꎻ设定２０１１ ２０５５年和２０５６ ２１００年为气候变化影响下的未来对比时段ꎬ采用最高温室气体高排放情景ＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎＰａｔｈｗａｙ８.５(ＲＣＰ８.５)的输出数据ꎮ表１㊀气候模式集合数据信息Ｔａｂｌｅ１ＢａｓｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆＧｌｏｂａｌＣｌｉｍａｔｅＭｏｄｅｌｓ(ＧＣＭｓ)序号模型名称研究机构分辨率(经度ˑ纬度)１ＡＣＣＥＳＳ１.３澳大利亚联邦科学和工业研究组织和气象局(澳大利亚)１.８７５ʎˑ１.２５ʎ２ＢＣＣ￣ＣＳＭ１.１(ｍ)中国国家气候中心(中国)１.１２５ʎˑ１.１２５ʎ３ＢＮＵ￣ＥＳＭ北京师范大学全球变化与地球系统科学学院(中国)２.８ʎˑ２.８ʎ４ＣａｎＥＳＭ２加拿大气候模拟和分析中心(加拿大)２.８ʎˑ２.８ʎ５ＣＣＳＭ４美国国家大气研究中心(美国)１.２５ʎˑ０.９４ʎ６ＣＥＳＭ１(ＣＡＭ５)美国能源部国家科学基金会(美国)１.２５ʎˑ０.９４ʎ７ＣＭＣＣ￣ＣＥＳＭ欧洲地中海气候变化中心(意大利)３.７５ʎˑ３.７５ʎ㊀第３期顾磊ꎬ等:气候变化下中国主要流域气象水文干旱潜在风险传播３２３㊀续表序号模型名称研究机构分辨率(经度ˑ纬度)８ＣＮＲＭ￣ＣＭ５法国国家气象研究中心(法国)１.４ʎˑ１.４ʎ９ＣＳＩＲＯ￣Ｍｋ３.６.０澳大利亚联邦科学与工业研究组织和昆士兰气候变化卓越中心(澳大利亚)１.８ʎˑ１.８ʎ１０ＥＣ￣ＥＡＲＴＨ欧洲中期天气预报中心(英国)１.１ʎˑ１.１ʎ１１ＦＧＯＡＬＳ￣ｇ２中国科学院大气物理研究所(中国)１.８７５ʎˑ１.２５ʎ１２ＧＦＤＬ￣ＥＳＭ２Ｍ美国地球物理流体动力实验室(美国)２.５ʎˑ２.０ʎ１３ＩＮＭ￣ＣＭ４俄罗斯科学院计算数学研究所(俄罗斯)２.０ʎˑ１.５ʎ１４ＩＰＳＬ￣ＣＭ５Ａ￣ＭＲ皮埃尔￣西蒙 拉普拉斯研究所(法国)２.５ʎˑ１.２５ʎ１５ＭＩＲＯＣ￣ＥＳＭ１６ＭＩＲＯＣ５日本海洋地球科学技术处和东京大学大气海洋研究所(日本)２.８ʎˑ２.８ʎ１.４ʎˑ１.４ʎ１７ＭＰＩ￣ＥＳＭ￣ＭＲ马克斯 普朗克气象研究所(德国)１.８７５ʎˑ１.８７５ʎ１８ＭＲＩ￣ＥＳＭ１日本气象研究所(日本)１.１２５ʎˑ１.１２５ʎ１９ＮｏｒＥＳＭ１￣Ｍ挪威气候中心(挪威)２.５ʎˑ１.８７５ʎ２㊀研究方法２.１㊀基于分位数映射的日偏差校正方法ＧＣＭ输出数据通常具有较大的系统偏差ꎬ难以直接应用于流域尺度水文模拟ꎬ故采用基于分位数映射的日偏差校正ＤＢＣ(ＤａｉｌｙＢｉａｓＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ)方法对ＧＣＭ输出降水㊁气温进行偏差校正ꎮＤＢＣ方法[１１]将降水频率校正与降水量/气温分位数映射相结合ꎬ在校正降水频率的同时校正了气候变量在各分位数上的偏差ꎬ该方法假设气候变量在各分位数上的模拟偏差在历史时期和未来时期相同ꎮ首先ꎬ基于ＬＯＣＩ(ＬｏｃａｌＩｎｔｅｎｓｉｔｙＳｃａｌｉｎｇ)方法校正降水发生频率ꎬ以０.１ｍｍ作为实测降水的发生阈值ꎬ确定模拟降水发生阈值ꎬ保证历史基准时段模拟降水发生频率与实测序列一致ꎻ并将该阈值用于未来时段ꎬ校正未来时段降水发生频率ꎮ然后ꎬ计算模拟日降水(气温)系列和实测数据在各月(１ １２月)频率分布函数的系统偏差ꎬ作为校正因子ꎬ以此校正模拟的降水(气温)系列:ＰｃｏｒＧꎬｍ＝ＰｒａｗＧꎬｍ(Ｆ－１ＯＰꎬｍ[ＦＳＰꎬｍ(ＰＧꎬｍ)]/ＰＧꎬｍ)(１)ＴｃｏｒＧꎬｍ＝ＴｒａｗＧꎬｍ＋(Ｆ－１ＯＴꎬｍ[ＦＳＴꎬｍ(ＴＧꎬｍ)]－ＴＧꎬｍ)(２)式中:ＰｃｏｒＧꎬｍ和ＴｃｏｒＧꎬｍ(ＰｒａｗＧꎬｍ和ＴｒａｗＧꎬｍ)分别为校正后(前)第ｍ月的日降水和气温系列ꎻＦＯＰꎬｍ和ＦＳＰꎬｍ(ＦＯＴꎬｍ和ＦＳＴꎬｍ)分别为历史基准期校正前第ｍ月的日降水和气温系列ꎻＦＯＰꎬｍ和ＦＳＰꎬｍ(ＦＯＴꎬｍ和ＦＳＴꎬｍ)分别为历史基准期日降水(气温)实测和模拟系列的频率分布函数ꎮ为了综合评价气候模式在偏差校正前后对极端和均态事件的模拟能力ꎬ采用３７个指标[１２]作为气象变量校正精度的评价指标ꎮ３７个指标包含年与各月均值ꎬ年与各月标准差以及１~９９％区间１０个分位数指标ꎬ可有效评估偏差校正方法的效果ꎮ２.２㊀水文模型及参数率定方法为了获取历史基准期与未来情景下的径流长序列ꎬ本文将栅格观测气象数据通过泰森多边形换算至流域面平均数据ꎬ再驱动新安江㊁ＧＲ４Ｊ(ＧｅｎｉｅＲｕｒａｌａ４ｐａｒａｍｅｔｅｒｓＪｏｕｒｎａｌｉｅｒ)㊁ＨＢＶ(ＨｙｄｒｏｌｏｇｉｓｋａＢｙｒåｎｓＶａｔｔｅｎ￣ｂａｌａｎｓａｖｄｅｌｎｉｎｇ)和ＨＭＥＴＳ(ＴｈｅＨｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌＭｏｄｅｌｏｆＥｃｏｌｅｄｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅＳｕｐéｒｉｅｕｒｅ)４个概念性集总式水文模型ꎮ新安江模型由河海大学Ｚｈａｏ等[１３]提出ꎬ共包含１５个参数:蒸散发模块(５个参数)㊁流域产流量(２个参数)㊁表层自由水(４个参数)以及汇流过程(４个参数)ꎮＧＲ４Ｊ水文模型由Ｐｅｒｒｉｎ等[１４]提出ꎬ共涉及４个参数ꎬ具有结构简单㊁参数少㊁精度较高等优点ꎬ被广泛用于气候变化的影响评估研究中[１５]ꎮ考虑到新安江与ＧＲ４Ｊ模型缺乏考虑融雪径流过程ꎬ本研究采用Ｖａｌéｒｙ等[１６]提出的含有两参数的ＣｅｍａＮｅｉｇｅ融雪积雪模块３２４㊀水科学进展第３２卷㊀与水文模型串联ꎮＨＢＶ水文模型由瑞典国家水文气象局提出[１７]ꎬ共包含１４个参数:积雪和融雪模拟(５个参数)㊁土壤含水量计算(３个参数)㊁蒸散发(１个参数)及河道流量演算(５个参数)ꎬ在水资源评估㊁径流模拟等方面被国内外学者广泛采用[１８]ꎮＨＭＥＴＳ模型由渗流区及饱水带２个相连的水库模块串联[１９]ꎬ涉及蒸散发㊁渗流㊁融雪积雪以及河道汇流过程ꎬ共有２１个自由参数ꎮ采用Ｄｕａｎ等[２０]提出的复合型混合演化算法(ＳＣＥ￣ＵＡ)优选水文模型参数ꎮ最后将偏差校正后的流域模拟降水㊁气温长序列驱动率定好的水文模型ꎬ获取１９６１ ２００５年以及２０１１ ２０５５年和２０５６ ２１００年时段各流域逐日径流过程ꎮ采用Ｋｌｉｎｇ￣Ｇｕｐｔａｅｆｆｉｃｉｅｎ￣ｃｙ(ＥＫＧ)[２１]与Ｎａｓｈ￣Ｓｕｔｃｌｉｆｆｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ(ＥＮＳ)系数作为水文模型径流模拟精度的评价指标ꎮ２.３㊀干旱风险量化２.３.１㊀干旱事件识别分别采用３个月尺度的ＳＰＩ和ＳＲＩ作为气象㊁水文干旱的度量指标ꎮＳＰＩ指标(ＳＲＩ指标)分别通过降水量(河川径流量)的变化来度量区域缺水程度ꎮ其计算步骤包括:①选择时段长度计算累积降水量(径流量)ꎮ②利用概率分布拟合各月累积降水量(径流量)的概率分布情况ꎮ根据前述研究[２２￣２３]ꎬ选用伽马分布(Ｐ￣Ⅲ分布)拟合各月累积降水量(径流量)ꎮ③将计算的累积概率分布函数转化为相应累积概率的标准正态分布(逆标准化)ꎬ即可获取对应的ＳＰＩ/ＳＲＩ指标值ＩＳＰ/ＩＳＲꎮ其后ꎬ基于游程理论逐场识别干旱事件的历时和烈度ꎮ在研究时段内ꎬ当干旱指标值ＩＳＰ/ＩＳＲ低于某阈值时ꎬ定义干旱事件开始ꎻ当该指标值重新高于某阈值时ꎬ干旱事件结束ꎮ为减小频率分析中样本容量带来的不确定性ꎬ本研究选取－０.５为阈值[２３]ꎬ以获取足量的干旱事件样本ꎮ２.３.２㊀基于Ｃｏｐｕｌａ函数及最可能组合情景的二维干旱风险度量随着Ｃｏｐｕｌａ函数在水文领域的引入ꎬ多维干旱特征频率分析方法得到了较快发展ꎮ区别于单变量ꎬ两变量联合重现期由等值线构成ꎬ其中包含无数种组合ꎬ如何确定给定重现期下的多变量情景对于风险量化极为关键[２４]ꎮ传统研究中[２５]基于同频率的思路往往过于主观ꎻＳａｌｖａｄｏｒｉ等[２６]定义的最大可能权函数ꎬ基于边缘分布及联合分布密度函数最大可能发生的组合有效解决了这个问题ꎮ本文采用该方法定义两变量联合重现期下历时和烈度的组合情景:(ｄ∗ꎬｓ∗)＝ａｒｇｍａｘｆ(ｄꎬｓ)＝ｃ[ＦＤ(ｄ)ꎬＦＳ(ｓ)]ｆＤ(ｄ)ｆＳ(ｓ)Ｃ[ＦＤ(ｄ)ꎬＦＳ(ｓ)]＝１－μ/Ｔｏｒｃ[ＦＤ(ｄ)ꎬＦＳ(ｓ)]＝ｄ２Ｃ(ＦＤ(ｄ)ꎬＦＳ(ｓ))ｄ(ＦＤ(ｄ))ｄ(ＦＳ(ｓ))ìîíïïïï(３)式中:(ｄ∗ꎬｓ∗)表示某一联合重现期Ｔｏｒ下干旱历时㊁干旱烈度的最可能组合情景ꎻｆＳ(ｓ)㊁ｆＤ(ｄ)表征干旱历时㊁干旱烈度边缘分布的概率密度函数ꎻｃ[ＦＤ(ｄ)ꎬＦＳ(ｓ)](Ｃ[ＦＤ(ｄ)ꎬＦＳ(ｓ)])为Ｃｏｐｕｌａ联合分布的概率密度(分布)函数ꎮ２.３.３㊀气象干旱至水文干旱的风险传播模型为明晰水文干旱与气象干旱之间的风险转换规律ꎬ本文探求了不同联合重现期下的干旱历时与干旱烈度最可能组合情景的关联ꎬ并构建了回归模型ꎮ试验表明ꎬ水文干旱与气象干旱联合重现期存在显著的线性相关关系ꎬ模型的基本形式如下:ｄ∗ｈｄ＝Ｅｄｄｄ∗ｍｄ＋Ｒｄｄ㊀㊀ｓ∗ｈｄ＝Ｅｄｓｓ∗ｍｄ＋Ｒｄｓ(４)式中:(ｄ∗ｈｄꎬｓ∗ｈｄ)与(ｄ∗ｍｄꎬｓ∗ｍｄ)分别为各联合重现期下(１０年一遇ꎬ１５年一遇ꎬ ꎬ２００年一遇)水文干旱与气象干旱对应等值线上的最可能组合情景设计值ꎬ度量了水文干旱与气象干旱的风险大小ꎻＥｄｄ与Ｅｄｓ为气象干旱风险传播至水文干旱的历时和烈度弹性系数ꎬ表征水文干旱风险随气象干旱风险的增长系数(反应水文干旱潜在风险变化对气象干旱潜在风险变化的敏感程度)ꎻＲｄｄ与Ｒｄｓ为方程残余项ꎬ本文将其定义为引发水文干旱的风险阈值ꎮ㊀第３期顾磊ꎬ等:气候变化下中国主要流域气象水文干旱潜在风险传播３２５㊀若公式(４)等式左侧水文干旱风险存在ꎬ即烈度和历时设计值大于０ꎬ右侧也必然存在气象干旱风险ꎬ且规模足够大(干旱烈度足够大ꎬ干旱历时足够长ꎬ大气水分亏缺严峻足以打破流域水循环平衡)ꎬ大于Ｒｄｄ与Ｒｄｓ的绝对值ꎬ才能够引发水文干旱的发生ꎬ符合干旱传播的物理过程ꎮ３㊀结果分析３.１㊀偏差校正效果图１给出了历史基准时段(１９６１ ２００５年)ꎬ在通过ＤＢＣ偏差校正前㊁后各气候模式输出降水㊁气温的３７个指标偏差的中国所有网格平均绝对值ꎬ横坐标对应３７个指标ꎻ纵坐标对应表１中１９个气候模式输出ꎮ从图中可以看出偏差校正前ꎬ各气候模式输出气温和降水均存在显著的偏差ꎮ原始模型输出气温的偏差极为明显ꎬ大部分模型输出气温的偏差大于２ħꎬ部分模型的偏差甚至超过５ħꎮ同时ꎬ绝大部分原始模型输出降水偏差大于２０％ꎬ在部分指标上甚至超过９０％ꎮ偏差校正后ꎬ气温与降水的偏差均显著减小ꎮ各模式输出气温在各指标上的偏差小于０.５ħꎮ同时ꎬ各模式输出降水在各指标上的偏差均小于１０％ꎮ这表明偏差校正后气象模拟数据的可靠性ꎮ图１㊀ＤＢＣ方法校正前后３７个指标偏差的中国网格平均绝对值Ｆｉｇ.１Ｇｒｉｄ￣ａｖｅｒａｇｅａｂｓｏｌｕｔｅｂｉａｓｅｓｏｖｅｒＣｈｉｎａｆｏｒ３７ｉｎｄｉｃｅｓｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒＤＢＣｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ３.２㊀水文模型率定效果考虑到流域所处气候类型与下垫面特征存在较大差异ꎬ采用新安江㊁ＨＢＶ㊁ＧＲ４Ｊ与ＨＭＥＴＳ水文模型分别模拟中国１３５个流域的径流过程ꎬ并以ＥＫＧ最大的模型作为最优水文模型的选择依据ꎬ生成水文模拟序列ꎮ鉴于各流域径流观测资料参差不齐ꎬ本文甄选连续２０ａ观测资料缺测率最低的时段率定水文模型ꎮ基于栅格观测气象数据ꎬ通过交叉验证法划分率定期与验证期ꎬ即以奇数年的ＥＫＧ最大为目标函数ꎬ以偶数年的ＥＫＧ检验模型率定效果ꎮ该率定方法将长系列资料输入水文模型ꎬ参数寻优过程中选用奇数年的资料ꎮ其３２６㊀水科学进展第３２卷㊀主要优势在于减小率定期和验证期人类活动所引起的水文序列非一致性的影响ꎬ近年来在气候变化的影响评估中得到了广泛应用[２７￣２９]ꎮ本文的主要目的是分析气候变化对干旱传播特性的影响ꎬ故采用奇偶年交叉率定方法ꎬ有助于过滤长时段人类活动或下垫面对干旱传播特性的影响ꎬ使气候变化影响评估结果更为稳健ꎮ率定结果显示ꎬ新安江模型在中国绝大多数流域表现最优(占比４０.７％)ꎻＧＲ４Ｊ和ＨＭＥＴＳ模型在部分流域效果较优(分别占比３０.４％和２８.１％)ꎻＨＢＶ模型表现相对较差ꎮ图２给出了率定期和验证期的ＥＫＧ和ＥＮＳꎮ各流域ＥＫＧ均大于０.６０ꎻ超过８７％(６０％)的流域ＥＫＧ(ＥＮＳ)系数在率定期和验证期均大于０.７ꎮ综上ꎬ最优水文模型可有效模拟中国１３５个流域的径流过程ꎬ故将偏差校正后的１９个气候模式模拟的降水㊁气温驱动最优水文模型ꎬ分别获取各模式在１９６１ ２００５年㊁２０１１ ２０５５年和２０５６ ２１００年在各流域的水文模拟结果ꎮ图２㊀验证期和率定期１３５个流域的ＥＫＧ和ＥＮＳＦｉｇ.２ＥＫＧａｎｄＥＮＳｖａｌｕｅｓｆｏｒ１３５ｃａｔｃｈｍｅｎｔｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｖａｌｉｄａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄ３.３㊀历史与未来时段气象￣水文干旱联合重现期下的最可能组合情景为分析中国各流域气象干旱与水文干旱在历史基准期的旱情特征及其对未来气候变化的响应ꎬ以５０ａ联合重现期为例ꎬ本文展示了多模式集合平均下干旱历时和烈度的最可能组合情景及其在未来的变化ꎮ根据图３ꎬ在１９６１ ２００５年ꎬ各流域气象干旱烈度约为３~６ꎬ干旱历时为２.５~４.０个月ꎻ相比之下ꎬ水文干旱烈度更大(大多流域超过７)ꎬ历时更长(均在４.５个月以上)ꎮ这主要是因为ꎬ１场水文干旱事件往往由多场间歇性的气象干旱事件联合引发ꎬ致使水文干旱事件的强度更大㊁历时更长ꎬ该结果与前期研究结果一致[８]ꎮ图４展示了１９６１ ２００５年５０年一遇气象和水文干旱联合重现期在２０１１ ２０５５年和２０５６ ２１００年的大小ꎮ由图可知ꎬ气象干旱与水文干旱风险对气候变暖响应强烈ꎬ均发生不同程度的变化ꎮ在２０１１ ２０５５年ꎬ位于东北地区和华北地区的流域５０年一遇的气象干旱联合重现期变大ꎬ干旱风险减小ꎻ位于华中及华南地区的气象干旱联合重现期变小ꎬ５０年一遇的气象干旱将变成２０年一遇甚至更为频繁的事件ꎬ干旱风险㊀第３期顾磊ꎬ等:气候变化下中国主要流域气象水文干旱潜在风险传播３２７㊀图３㊀１９６１ ２００５年５０年一遇气象和水文干旱联合重现期最可能组合Ｆｉｇ.３５０￣ｙｅａｒｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｒｏｕｇｈｔｓｃｅｎａｒｉｏｓｂｙｔｈｅｍｏｓｔｌｉｋｅｌｙｓｅｌｅｃｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２００５图４㊀２０１１ ２０５５年(Ｆｕｔ１)和２０５６ ２１００年(Ｆｕｔ２)５０年一遇气象和水文干旱联合重现期大小(以１９６１ ２００５年(Ｈｉｓ)５０年一遇重现期为基准)Ｆｉｇ.４Ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ５０￣ｙｅａｒｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｒｏｕｇｈｔｓｄｕｒｉｎｇ２０１１ ２０５５(Ｆｕｔ１)ａｎｄ２０５６ ２１００(Ｆｕｔ２)ｕｓｉｎｇｔｈｅ５０￣ｙｅａｒｒｅｔｕｒｎｐｅｒｉｏｄｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２００５(Ｈｉｓ)ａｓｔｈｅｂａｓｅｌｉｎｅ３２８㊀水科学进展第３２卷㊀增大ꎮ水文干旱风险变化的空间格局同气象干旱有相似之处ꎬ东北以及华北地区联合重现期有小幅度增大ꎻ华中及华南地区的流域联合重现期减小ꎬ且减小的程度比气象干旱更趋显著ꎮ在２０５６ ２１００年ꎬ气象干旱与水文干旱风险变化更甚ꎬ华北以及东北地区旱情将进一步减缓ꎻ但同时华中及华南地区的旱情恶化更为严峻ꎬ将给当地的防旱㊁抗旱带来巨大的挑战ꎮ图５给出了１９６１ ２００５年ꎬ２０１１ ２０５５年和２０５６ ２１００年各流域不同联合重现期下(１０~２００年一遇ꎬ每５年间隔取样)气象干旱历时(烈度)与水文干旱历时(烈度)构成的长序列皮尔逊相关系数箱形图(基于多模式集合平均)ꎬ每个箱型由１３５个流域相关系数构成ꎮ在不同时期ꎬ各流域的气象与水文干旱基于最大权函数的组合情景均存在显著的相关关系ꎬ９４％(９８％)以上的流域气象干旱与水文干旱历时(烈度)的相关系数超过０.９９ꎮ可能正是因为气象与水文干旱事件之间的紧密联系ꎬ所以两者的风险大小存在显著的正相关关系ꎮ区别于气象和水文干旱风险本身对气候变暖的敏感响应ꎬ两者之间的相关关系相对稳定ꎬ在未来时期未发生显著变化ꎮ这可以解释为气候变化直接影响气象干旱的发生发展过程ꎬ通过影响地表㊁地下水收支平衡间接改变水文干旱情势ꎬ本文结果发现虽然气候变化会同时改变气象和水文旱情ꎬ但此过程并不会影响气象￣水文干旱相关性ꎮ气象干旱与水文干旱的相关性主要受控于人为涉水活动等下垫面条件的改变ꎬ而受气候变化的影响有限[３０]ꎮ例如ꎬＷｕ等[３１]发现流域内大型水库的运行调度会显著减小下游水文干旱的历时和烈度ꎬ从而改变气象干旱至水文干旱的传播过程ꎬ影响气象￣水文干旱的关联性ꎮＸｕ等[３２]进一步验证了取用水㊁城市化等人类活动会降低流域内气象干旱与水文干旱的相关性ꎮ未来研究需要考虑气候变化与人类活动两者同时作用下气象干旱至水文干旱的传播特性ꎮ图５㊀１９６１ ２００５年(Ｈｉｓ)与２０１１ ２０５５年(Ｆｕｔ１)和２０５６ ２１００年(Ｆｕｔ２)中国１３５个流域１０~２００年一遇联合重现期下气象与水文干旱烈度和历时最可能组合序列相关系数Ｆｉｇ.５Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｂｅｔｗｅｅｎｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌａｎｄｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｒｏｕｇｈｔｓｅｖｅｒｉｔｙａｎｄｄｕｒａｔｉｏｎｂｙｔｈｅｍｏｓｔｌｉｋｅｌｙｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒ１０ ２００ｙｅａｒｊｏｉｎｔｒｅｔｕｒｎｐｅｒｉｏｄｓｏｖｅｒ１３５ｃａｔｃｈｍｅｎｔｓｉｎＣｈｉｎａｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２００５(Ｈｉｓ)ꎬ２０１１ ２０５５(Ｆｕｔ１)ａｎｄ２０５６ ２１００(Ｆｕｔ２)３.４㊀气象干旱至水文干旱的风险传播图６为气候多模式集合平均下１９６１ ２００５年与２０１１ ２０５５年㊁２０５６ ２１００年位于中国东北㊁华中和华南地区的３个不同流域(双河屯站ꎬ射洪站ꎬ沙头站)气象干旱至水文干旱的风险传播示意图ꎮ其中ꎬ彩色实线由不同联合重现期(１０~２００年一遇ꎬ每５年间隔取样)等值线上基于最可能组合情景的气象干旱和水文干旱烈度和历时设计值相连而得ꎬ从图中可以看出ꎬ气象干旱￣水文干旱风险呈显著线性相关ꎮ图７给出了不同时段基于多模式集合平均下的各流域气象干旱至水文干旱风险传播的历时和烈度弹性系数ꎮ由图可知ꎬ在１９６１ ２００５年内ꎬ由气象干旱传至水文干旱的烈度弹性系数的空间分布与历时有相似之处ꎬ均处于１~１０ꎬ由北至南递减ꎬ但烈度的弹性系数略高于历时ꎮ位于华北地区流域的弹性系数最高ꎬ超过８ꎻ位于华南地区流域的弹性系数相对较低ꎬ多为１~３ꎮ这表明同一重现期下ꎬ北方地区水文干旱的潜在威胁将远超过气象干旱ꎬ而南方地区气象干旱与水文干旱的危险性较为接近ꎮ在气候变暖的影响下ꎬ各流域的弹性系数相对稳定ꎬ水文干旱风险变化对气象干旱风险变化的敏感程度不会发生较大变化ꎮ㊀第３期顾磊ꎬ等:气候变化下中国主要流域气象水文干旱潜在风险传播３２９㊀图６㊀１９６１ ２００５年(Ｈｉｓ)与２０１１ ２０５５年(Ｆｕｔ１)和２０５６ ２１００年(Ｆｕｔ２)３个典型流域气象干旱至水文干旱风险传播Ｆｉｇ.６Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｔｏｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｒｏｕｇｈｔｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｒｅｅｃａｔｃｈｍｅｎｔｓｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２００５(Ｈｉｓ)ꎬ２０１１ ２０５５(Ｆｕｔ１)ａｎｄ２０５６ ２１００(Ｆｕｔ２)图７㊀１９６１ ２００５年(Ｈｉｓ)与２０１１ ２０５５年(Ｆｕｔ１)和２０５６ ２１００年(Ｆｕｔ２)气象干旱至水文干旱风险传播弹性系数Ｆｉｇ.７Ｅｌａｓｔｉｃｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｆｒｏｍｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｔｏｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｒｏｕｇｈｔｒｉｓｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２００５(Ｈｉｓ)ꎬ２０１１ ２０５５(Ｆｕｔ１)ａｎｄ２０５６ ２１００(Ｆｕｔ２)３３０㊀水科学进展第３２卷㊀㊀㊀图８给出了气象干旱至水文干旱的风险传播阈值ꎬ负值体现了只有当气象干旱事件规模足够大ꎬ才会引发水文干旱的发生ꎮ在１９６１ ２００５年ꎬ各流域上干旱烈度阈值略低于干旱历时阈值ꎮ纵观其空间分布ꎬ可发现干旱烈度同干旱历时极为相似ꎮ华北以及东北地区的烈度与历时阈值较低ꎬ均小于－６ꎻ华南地区的阈值较高ꎬ大多大于－３ꎮ这表明在华南地区ꎬ１场较小规模的气象干旱就可能引发水文干旱的发生ꎮ在２０１１ ２０５５年和２０５６ ２１００年ꎬ各流域阈值会发生小幅度变化ꎮ尤其是在北方地区ꎬ干旱烈度和干旱历时的阈值增大ꎬ这表明引发水文干旱发生的临界条件可能会有所降低ꎬ未来气象与水文干旱同时发生的概率将会增加ꎮ图８㊀１９６１ ２００５年(Ｈｉｓ)与２０１１ ２０５５年(Ｆｕｔ１)和２０５６ ２１００年(Ｆｕｔ２)气象干旱至水文干旱风险传播阈值Ｆｉｇ.８Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｆｒｏｍｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｔｏｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌｄｒｏｕｇｈｔｒｉｓｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇ１９６１ ２００５(Ｈｉｓ)ꎬ２０１１ ２０５５(Ｆｕｔ１)ａｎｄ２０５６ ２１００(Ｆｕｔ２)４㊀结㊀㊀论本文以基于最大可能权函数的Ｃｏｐｕｌａ理论度量干旱风险ꎬ研究了中国１３５个流域气象干旱与水文干旱潜在风险对气候变化的响应ꎬ并探讨了气象干旱与水文干旱风险的内在关联及其在气候变化影响下的特性ꎮ主要结论如下:(１)在１９６１ ２００５年ꎬ给定联合重现期下的水文干旱事件较之气象干旱历时更长㊁烈度更大ꎬ各流域气象干旱与水文干旱重现期对气候变暖的响应较为强烈ꎮ在２０１１ ２０５５年和２０５６ ２１００年ꎬ华北以及东北地区流域的气象干旱及水文干旱重现期有一定程度变大ꎬ旱情趋缓ꎻ华中和华南地区流域的干旱重现期将减少６０％~８０％ꎬ旱情加重ꎮ(２)以不同联合重现期下干旱历时与干旱烈度的最可能组合情景为风险度量ꎬ气象干旱风险与水文干旱风险存在显著的线性正相关关系ꎬ９４％(９８％)以上的流域气象干旱与水文干旱历时(烈度)相关系数超过０ ９９ꎬ且该相关性在１９６１ ２００５年㊁２０１１ ２０５５年和２０５６ ２１００年较为稳定ꎬ受气候变化的影响较小ꎮ(３)各流域气象干旱至水文干旱历时和烈度的弹性系数为１~１０ꎬ其中华北以及东北地区较高ꎬ约为。

《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一一、引言钱塘江作为中国重要的河流之一，其流域水文过程对气候变化有着极高的敏感性。

在全球气候变暖的大背景下，对钱塘江流域水文过程进行深入研究，对合理利用水资源、提高水资源管理水平以及应对可能的水灾害具有十分重要的意义。

本文利用SWAT（Soil and Water Assessment Tools）模型，对钱塘江流域的水文过程进行了系统的研究和分析。

二、研究区域与数据来源本研究以钱塘江流域为研究对象，包括其主要的支流及其覆盖的地理区域。

研究所需的数据包括：气象数据（如降水、温度、风速等）、土壤数据、地形数据以及水文观测数据等。

所有数据均来自权威的地理信息数据库和气象观测站。

三、SWAT模型的应用SWAT模型是一种基于物理过程的分布式水文模型，能够模拟流域的水文循环过程，包括降雨、蒸发、径流等。

本部分详细介绍了SWAT模型在钱塘江流域的应用过程，包括模型的构建、参数的设定和校准等。

四、钱塘江流域水文过程分析基于SWAT模型，我们对钱塘江流域的水文过程进行了模拟和分析。

主要包括以下几个方面：1. 降雨-径流关系：通过模拟不同强度的降雨事件，分析径流的变化规律，揭示降雨对径流的影响。

2. 气候变化对水文过程的影响：通过对比历史气象数据和未来气候变化预测数据，分析气候变化对钱塘江流域水文过程的影响。

3. 水资源分布与利用：通过分析流域内水资源的分布和利用情况，提出合理利用水资源的建议。

4. 水灾害风险评估：通过对洪水、干旱等水灾害的模拟和预测，评估水灾害的风险，为防灾减灾提供科学依据。

五、结果与讨论1. 结果分析：通过对模拟结果的分析，我们发现钱塘江流域的水文过程对气候变化具有较高的敏感性。

随着气候变暖，降雨量和蒸发量都呈现出增加的趋势，这导致径流量也呈现出增加的趋势。

然而，由于人类活动的干扰，如过度开发水资源、破坏植被等，使得流域的水文过程受到了一定的影响。

荣成市水文气象本区处于北温带季风气候区内，具有明显的海洋气候特征，四季变化和季节进退都比较明显。

由于三面环海，受海洋调节，与同纬度内陆地区相比，具有雨水适中、空气湿润、气候温和的特点。

但四季差异显著，春节受西南大风影响，气温回升较快，空气干燥，蒸发量大，多春旱发生；夏季受东南季风的控制，降水适中，降水量约占全年总降水量的60%左右；秋季受蒙古高压影响，夏季风南退，降水减少；冬季受极地大陆气团所控制，冷空气活动频繁，受渤海暖阳面影响，经常出现冷气降雪天气。

该区季风比较明显，冬季风速最大，春节次之，夏季最小。

冬季多吹北风和西北风，频率10—40%，最大风速12级；夏秋季以南风和东风为主，风速较小，频率10—15%；最大风荷载0.6KN/m2。

据《威海市志》1959—1983年平均气温12.1℃，历年极端最高气温为38.4℃，极端最低气温为-13.8℃，年平均降水量为766mm，年平均蒸发量为1930.7mm。

据威海市水文监测局提供的资料，威海市三市一区近三年（2002—2004）年平均降水量分别为589mm、930mm、680mm。

场地地形、地貌本项目位于胶东半岛低山丘陵山前滨海冲洪积小平原地貌单元，地层巨涌上覆第四系松散层、下伏燕山期花岗岩的二元结构特点。

场地自然地势西高东低，地面标高最大值23.60米，最小值13.40米，地表相对高差10.20米。

地下水拟建场地水文地质条件简单，地下水位埋藏较深，地下水类型为基岩风化裂隙水及孔隙潜水，地下水主要赋存于基岩风化裂隙及孔隙。

水量不大。

地下水主要受大气降水和侧向径流补给，排泄以蒸发和侧向地下径流为主。

【拟建场地水文地质条件简单，地下水位埋藏较浅，地下水类型为第四系上层滞水及基岩裂隙水，第四系上层滞水主要赋存于第①层表土层中；基岩裂隙水埋藏于风化岩中，水量不大，地下水位埋藏较深。

地下水主要受大气降水和侧向径流补给，排泄以蒸发和侧向地下径流为主。

场地地下水流流向NW→SE。

长江流域水文气象变化及其对生态环境的影响分析长江是中国最长的河流，也是世界上人口最多、经济最发达的流域之一。

随着气候变化和人类活动的影响，长江流域的水文气象条件正在发生改变，引起了社会各界的关注。

本文将分析长江流域水文气象的变化及其对生态环境的影响。

一、长江流域水文气象的变化1. 降雨量长江流域是我国最重要的水资源供应区之一，降雨量的变化直接影响着水资源的供给。

然而，近年来长江流域的降雨量呈现出一定的不确定性。

根据中国气象局的数据显示，长江流域的降雨量呈现出一定的波动，2016年降雨量为1103毫米，而2017年这一数字则下降到了962毫米。

2. 洪水和旱灾长江流域是我国最容易发生洪水的区域之一，而旱灾也是该流域面临的重要环境问题之一。

近年来，长江流域的洪涝灾害频繁发生，如2018年长江中下游地区的洪灾，给这一区域的生态环境和人民生命财产带来了巨大的损失。

3. 温度升高气候变暖是全球面临的重大环境问题之一，长江流域也不例外。

近年来，长江流域的气温出现了一定的升高，这对流域的生态环境会产生深远的影响，如生物的适应性、流域内植被的种植及动植物的繁殖等方面。

二、长江流域水文气象变化对生态环境的影响1. 水资源不平衡长江流域是中国经济最发达的地区之一，但在生态环境保育方面却遭受了重大的损失。

随着长江流域气候的变化，水资源的分布不平衡将会更为明显，对长江流域的经济和生态环境都会产生重大的影响。

2. 生物适应性下降随着气温的升高和降雨的不确定性，长江流域内的生物将会面临新的挑战。

长江流域内众多的物种一直在适应当地的气候环境，不过随着行星升温和人类活动的加剧，这些物种可能会受到很大的威胁，从而影响到当地的生态系统和生物多样性。

3. 洪涝灾害的发生频率增加随着气候变化和人类活动的影响，长江流域的洪涝灾害发生频率越来越高。

洪涝灾害不仅会影响到当地的经济和生态环境，也会对生活和安全造成很大的威胁。

三、如何应对长江流域水文气象变化对生态环境的影响为了应对长江流域水文气象变化对生态环境的影响，我们需要采取一系列的措施，包括：1. 加强生态保护和恢复我们需要积极加强长江流域的生态保护和恢复工作，包括加大生态补偿、保护湿地、加强水土保持等方面，保护长江的生态环境。

《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一摘要：本文旨在研究气候变化背景下，钱塘江流域水文过程的变化情况。

通过构建SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，分析流域内水文循环的动态变化，并探讨其与气候变化的关联性。

本文首先介绍SWAT模型及其在钱塘江流域的应用背景，随后阐述模型构建过程、数据分析方法及结果，最后对研究结果进行讨论和总结，以期为钱塘江流域的水资源管理和应对气候变化提供科学依据。

一、引言钱塘江是中国东南沿海地区的重要河流，其流域的水文过程对区域生态环境和经济发展具有重要意义。

近年来，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域的水文循环过程也发生了显著变化。

为了更好地了解这一变化，本文采用SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行研究。

二、SWAT模型及其应用SWAT模型是一种基于物理过程的分布式水文模型，能够模拟流域内水文循环的多个环节，包括降雨、蒸发、径流、土壤水等。

该模型在国内外众多流域的水文研究中得到了广泛应用，为水资源管理、生态环境保护等提供了重要的科学依据。

在钱塘江流域，SWAT模型的应用尚处于起步阶段。

本文通过收集流域内的气象、水文、土壤等数据，构建了适用于钱塘江流域的SWAT模型，以期更好地模拟和预测流域内的水文过程。

三、模型构建与数据分析1. 数据收集与处理：本文收集了钱塘江流域内近十年的气象数据、地形数据、土壤数据等，对数据进行处理和筛选，以确保数据的准确性和可靠性。

2. SWAT模型构建：根据收集到的数据，建立钱塘江流域的SWAT模型。

模型中包括了流域的地理信息、气象信息、土壤信息等，能够较好地模拟流域内的水文循环过程。

3. 模型运行与结果分析：通过模拟不同气候条件下的水文过程，分析钱塘江流域内水文循环的动态变化。

同时，结合实际观测数据，对模型结果进行验证和修正，以提高模型的精度和可靠性。

四、研究结果与讨论1. 水文循环动态变化：通过模拟和实际观测数据对比，发现钱塘江流域的水文循环在气候变化背景下发生了显著变化。