基于概率性Budyko方程的我国可利用水资源量脆弱性评估
发布时间：2021-01-12 19:57
利用概率性Budyko方程定量评估我国可利用水资源量空间分布情状及其相应的不确定性,识别我国可利用水资源量高脆弱性地区。结果表明,降水是影响可利用水资源量脆弱性的主导因素,并且较为干旱的区域具有较低不确定性;我国东北地区、西北地区、华北地区以及华东地区北部这一带状地区的可利用水资源量最易受到降水变化的影响,并且在降水减少量不同（分别减少5%、10%、15%）的情况下这种现象依然明显,可见这些地区对降水变化呈现高度的脆弱性。
【文章来源】：水资源保护. 2020,36(02)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
7个流域数据在Budyko空间中的分布
由此可见,我国东北地区、西北地区、华北地区以及华东地区北部这一条带地区的水资源可利用量最容易受到降水变化的影响,即使降水变化很小,也会导致水资源可用性急速变化,从而导致水资源对气候变化的高度脆弱性。根据地图上不同地区的颜色变化,对拥有脆弱性的地区进行拣选进而进行特别关注。在未来制定节水政策或对水资源进行调度规划时,可以重点考虑这一条状地区,加强对当地水资源的规划与管理,以免当地的经济发展受到降水等气候变化的影响,而造成一些不必要的停滞甚至损失。4 结 论
为了对未来各种气候情况下的水资源可利用量脆弱性进行估计,将对可能出现的气候情况做出一定数量以及密度的假设,以便在具体情景下推求水资源可利用量的脆弱性情况。本文在假设的天气状况原点下,对降水和潜在蒸散发量(代表温度变化)进行小幅度数值滑动,改变率在-100%到100%之间进行,以±1%为步长得到40 000组可能存在的气候组合。图3中,彩色条带代表每一个可能出现的气候条件下预测的水资源可利用量变化的中位数范围,黑色轮廓代表脆弱性指数的四分位差范围。这种探索性分析能够有效估计全国范围内不同气候条件下的可利用水资源量变化情况及其脆弱性。由此可见,温度变化和降水变化均会对水资源的脆弱性产生一定程度的影响,实际蒸散发的减少会使水资源的脆弱性增加,而降水的减少会使水资源的脆弱性减小。但相对于温度变化,降水变化对水资源的脆弱性具有更强烈的影响。图3显示,具有干旱趋势的区域具有较低的不确定性范围,反之亦然。由于降水变化在造成水资源的脆弱性变化的因素中占主导地位,本文在降水变化不同百分比的情况下,对可利用水资源量的变化情况进行了预测。图4中3幅图依次是降水减少5%、10%、15%的情况下,经过数据筛选后得到我国470个地区水资源可利用量的变化情况。红色区域是相对脆弱性较大的地区,橙色次之,黄色再次,绿色是相对脆弱性较低的区域。在降水减少的情况下,我国东北地区、西北地区、华北地区以及华东地区北部均表现出水资源脆弱性,可利用水资源量的改变远远高于降水变化量。这些地区的水资源可利用量与降水密切相关,是最容易受到降水影响的地区,其中以西北东南部分地区、华北东部、东北西部和华东北部沿海地区所形成的条状地区受的影响最为严重。我国其余部分显示中度脆弱性,华北北部以及南方地区降水对可用水资源量的影响相对较小,可用水资源缩小的百分比基本可以维持在不超过降水降低的百分比的5%。在3种不同的降水改变的条件下,均可以比较明显地得出此项结论。此外,降水减少的百分比越高,各个分区的脆弱性均表现得越为明显,这也再一次印证了降水对可利用水资源量的影响很大的结论。由此可见,我国东北地区、西北地区、华北地区以及华东地区北部这一条带地区的水资源可利用量最容易受到降水变化的影响,即使降水变化很小,也会导致水资源可用性急速变化,从而导致水资源对气候变化的高度脆弱性。根据地图上不同地区的颜色变化,对拥有脆弱性的地区进行拣选进而进行特别关注。在未来制定节水政策或对水资源进行调度规划时,可以重点考虑这一条状地区,加强对当地水资源的规划与管理,以免当地的经济发展受到降水等气候变化的影响,而造成一些不必要的停滞甚至损失。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于概率Budyko方程的流域未来可用水资源比例预估[J]. 陈泽峰,王卫光,李长妮,丁一民,傅健宇. 中国农村水利水电. 2019(06)
[2]基于问题导向的水生态文明概念与内涵[J]. 赵钟楠,张越,黄火键,田英,袁勇. 水资源保护. 2019(03)
[3]黄河流域Budyko方程参数n演变规律及其归因研究[J]. 王卫光,陆文君,邢万秋,李进兴,李长妮. 水资源保护. 2018(02)
[4]中国水资源使用效率影响因素分析[J]. 赵悦,蒋金荷,李富强. 水利经济. 2018(01)
[5]外界胁迫作用下塔里木河流域径流变化响应的敏感性[J]. 薛联青,杨帆,杨昌兵,张洛晨,魏光辉,陈新芳. 河海大学学报(自然科学版). 2018(01)
[6]基于实时校正和组合预报的水文预报方法研究[J]. 陈璐,杨振莹,周建中,张勇传,张俊宏,黄康迪. 中南民族大学学报(自然科学版). 2017(04)
[7]可利用水资源量正逆向联合计算方法[J]. 周琦,池飞,逄勇,周志勇. 水资源保护. 2016(05)
[8]黄河流域1961—2012年蒸散发时空变化特征及影响因素分析[J]. 童瑞,杨肖丽,任立良,刘懿,马明卫. 水资源保护. 2015(03)
[9]新疆冰川、积雪对气候变化的响应（Ⅰ）:水文效应[J]. 沈永平,苏宏超,王国亚,毛炜峄,王顺德,韩萍,王宁练,李忠勤. 冰川冻土. 2013(03)
[10]基于傅抱璞公式的Budyko假说在月尺度上推导及其应用[J]. 柯婷婷,束龙仓,焦莹,任化准. 水利水电科技进展. 2011(04)
博士论文
[1]青藏高原水资源时空变化特征的研究[D]. 张丁玲.兰州大学 2013
本文编号：2973448
【文章来源】：水资源保护. 2020,36(02)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
7个流域数据在Budyko空间中的分布
由此可见,我国东北地区、西北地区、华北地区以及华东地区北部这一条带地区的水资源可利用量最容易受到降水变化的影响,即使降水变化很小,也会导致水资源可用性急速变化,从而导致水资源对气候变化的高度脆弱性。根据地图上不同地区的颜色变化,对拥有脆弱性的地区进行拣选进而进行特别关注。在未来制定节水政策或对水资源进行调度规划时,可以重点考虑这一条状地区,加强对当地水资源的规划与管理,以免当地的经济发展受到降水等气候变化的影响,而造成一些不必要的停滞甚至损失。4 结 论
为了对未来各种气候情况下的水资源可利用量脆弱性进行估计,将对可能出现的气候情况做出一定数量以及密度的假设,以便在具体情景下推求水资源可利用量的脆弱性情况。本文在假设的天气状况原点下,对降水和潜在蒸散发量(代表温度变化)进行小幅度数值滑动,改变率在-100%到100%之间进行,以±1%为步长得到40 000组可能存在的气候组合。图3中,彩色条带代表每一个可能出现的气候条件下预测的水资源可利用量变化的中位数范围,黑色轮廓代表脆弱性指数的四分位差范围。这种探索性分析能够有效估计全国范围内不同气候条件下的可利用水资源量变化情况及其脆弱性。由此可见,温度变化和降水变化均会对水资源的脆弱性产生一定程度的影响,实际蒸散发的减少会使水资源的脆弱性增加,而降水的减少会使水资源的脆弱性减小。但相对于温度变化,降水变化对水资源的脆弱性具有更强烈的影响。图3显示,具有干旱趋势的区域具有较低的不确定性范围,反之亦然。由于降水变化在造成水资源的脆弱性变化的因素中占主导地位,本文在降水变化不同百分比的情况下,对可利用水资源量的变化情况进行了预测。图4中3幅图依次是降水减少5%、10%、15%的情况下,经过数据筛选后得到我国470个地区水资源可利用量的变化情况。红色区域是相对脆弱性较大的地区,橙色次之,黄色再次,绿色是相对脆弱性较低的区域。在降水减少的情况下,我国东北地区、西北地区、华北地区以及华东地区北部均表现出水资源脆弱性,可利用水资源量的改变远远高于降水变化量。这些地区的水资源可利用量与降水密切相关,是最容易受到降水影响的地区,其中以西北东南部分地区、华北东部、东北西部和华东北部沿海地区所形成的条状地区受的影响最为严重。我国其余部分显示中度脆弱性,华北北部以及南方地区降水对可用水资源量的影响相对较小,可用水资源缩小的百分比基本可以维持在不超过降水降低的百分比的5%。在3种不同的降水改变的条件下,均可以比较明显地得出此项结论。此外,降水减少的百分比越高,各个分区的脆弱性均表现得越为明显,这也再一次印证了降水对可利用水资源量的影响很大的结论。由此可见,我国东北地区、西北地区、华北地区以及华东地区北部这一条带地区的水资源可利用量最容易受到降水变化的影响,即使降水变化很小,也会导致水资源可用性急速变化,从而导致水资源对气候变化的高度脆弱性。根据地图上不同地区的颜色变化,对拥有脆弱性的地区进行拣选进而进行特别关注。在未来制定节水政策或对水资源进行调度规划时,可以重点考虑这一条状地区,加强对当地水资源的规划与管理,以免当地的经济发展受到降水等气候变化的影响,而造成一些不必要的停滞甚至损失。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于概率Budyko方程的流域未来可用水资源比例预估[J]. 陈泽峰,王卫光,李长妮,丁一民,傅健宇. 中国农村水利水电. 2019(06)
[2]基于问题导向的水生态文明概念与内涵[J]. 赵钟楠,张越,黄火键,田英,袁勇. 水资源保护. 2019(03)
[3]黄河流域Budyko方程参数n演变规律及其归因研究[J]. 王卫光,陆文君,邢万秋,李进兴,李长妮. 水资源保护. 2018(02)
[4]中国水资源使用效率影响因素分析[J]. 赵悦,蒋金荷,李富强. 水利经济. 2018(01)
[5]外界胁迫作用下塔里木河流域径流变化响应的敏感性[J]. 薛联青,杨帆,杨昌兵,张洛晨,魏光辉,陈新芳. 河海大学学报(自然科学版). 2018(01)
[6]基于实时校正和组合预报的水文预报方法研究[J]. 陈璐,杨振莹,周建中,张勇传,张俊宏,黄康迪. 中南民族大学学报(自然科学版). 2017(04)
[7]可利用水资源量正逆向联合计算方法[J]. 周琦,池飞,逄勇,周志勇. 水资源保护. 2016(05)
[8]黄河流域1961—2012年蒸散发时空变化特征及影响因素分析[J]. 童瑞,杨肖丽,任立良,刘懿,马明卫. 水资源保护. 2015(03)
[9]新疆冰川、积雪对气候变化的响应（Ⅰ）:水文效应[J]. 沈永平,苏宏超,王国亚,毛炜峄,王顺德,韩萍,王宁练,李忠勤. 冰川冻土. 2013(03)
[10]基于傅抱璞公式的Budyko假说在月尺度上推导及其应用[J]. 柯婷婷,束龙仓,焦莹,任化准. 水利水电科技进展. 2011(04)
博士论文
[1]青藏高原水资源时空变化特征的研究[D]. 张丁玲.兰州大学 2013
本文编号：2973448
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