气候变化对浙江省典型流域水文水资源的影响研究
本文关键词:气候变化对浙江省典型流域水文水资源的影响研究
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【摘要】:工业革命以来,全球变暖趋势明显。气候变化已经成为全人类面临的共同挑战。最新的研究表明,气候变化有极大的可能性是由人类活动造成的。气候变化影响着全球水文循环,使得降雨和温度在时间和空间上发生巨大变化,极端气象事件和极端水文灾害发生的频率和影响增加。研究气候变化对水文水资源的影响,可以为水资源相关战略的制定、极端气象水文灾害预防等提供良好的技术支持,具有十分重要的现实意义。全球气候模式GCMs是研究气候变化的重要工具。但往往存在与研究区域时空分辨率不匹配的问题。降尺度方法是弥补这一缺陷的常用方法。相比于动力降尺度方法,统计降尺度方法由于计算简便,使用灵活,在气候变化对水文水资源影响评估中使用得更为频繁。统计降尺度工具常用于计算不同气候排放情景下未来的降雨与温度,并以此驱动流域水文模型获得径流序列进行预估分析。而在这过程中,GCMs往往产生巨大的不确定性,集合方法是减少这一不确定性的常用方法。本文选取了浙江省及其典型流域作为研究区域,展开了气候变化的相关研究。首先,选取了 CMIP5下的18个GCMs,并计算了其简单平均集合值,以1971-2000年为基准期,通过比较实测气象数据,分析了该时期内6个常用气象变量的GCMs模拟值与实测值的差别,评估了 CMIP5下的18个GCMs以及其集合值在浙江省的适用性。结果表明,大部分GCMs在浙江省内能较好地模拟降雨、温度和太阳辐射以及其空间特性,而只有很少的几个GCMs能很好地反映浙江省风速和相对湿度的特征。综合六个气象变量来看,BCC-CSM1-1和BNU-ESM这两个中国本土的GCMs是最适合研究浙江省气候变化对水文水资源影响的GCMs。其次,为减小气候变化研究中的不确定性,采用贝叶斯集合(BMA)方法,计算分析了四个不同浓度变化情景(RCPs)下浙江省未来的降雨和温度变化。结果表明,不同GCMs的结果在不同RCPs下给出的结果各不相同,存在着较大的不确定性。在 RCP2.6和 RCP4.5排放情景下,IPSL-CM5A-LR、MIROC5、CNRM-CM5、CSIRO-Mk3-6-0、GFDL-ESM2G、GFDL-ESM2M、GISS-E2-H、GISS-E2-R、BCC-CSM1-1和BNU-ESM这九个GCMs预测结果表明,在全省范围内未来年降雨量可能存在不超过25%的下降。CanESM2和MPI-ESM-LR的预测结果则表明浙江省未来全区域的年降雨可能有不到10%的上升。而在RCP6.0中,BCC-CSM1-1,CSIRO-Mk3-6-0,GFDL-CM3,GFDL-ESM2G,GFDL-ESM2M,GISS-E2-H,GISS-E2-R,IPSL-CM5A-LR,MIROC5和MRI-CGCM3这10个GCMs预测年降雨下降,幅度在20%以内,在RCP8.5情景下,BCC-CSM1-1,BNU-ESM,CNRM-CM5,GFDL-CM3,MRI-CGCM3,GISS-E2-H,GISS-E2-R,IPSL-CM5A-LR 预测年降雨量下降,CanESM2,GFDL-ESM2G,GFDL-ESM2M,MPI-ESM-LR和CSIRO-Mk3-6-0则预测年降雨量上升。大部分GCMs预测月尺度的降雨是以上升为主。且不同情景下的降雨变化趋势比较一致。全省未来最小温度的年均值变化在1.3到2.4℃之间,而最高温度变化在0.8到4.1℃之间。为评估气候变化对浙江省水资源的可能影响,选取Hadgem2_ES模型,在RCP8.5情景下,初步分析了钱塘江流域未来的降雨变化规律。因单站统计降尺度存在的问题,使用并评估了 一个较新的多站点统计降尺度工具GIST在钱塘江流域的适用性。结果表明GIST能很好地模拟降雨量并还原不同站点降雨的空间相关性,是一种可靠的统计降尺度工具。为了分析枯水径流在气候变化下的可能变化,结合GR4J集中式水文模型,计算了金华江流域未来的径流,并计算了枯水指数。结果表明,在21世纪的最后30年,金华江流域在枯水季节的水资源在RCP8.5情景下可能更为充沛。最后,参考CMIP5在浙江省适用性的评估结果,选取了 10个CMIP5里的GCMs,提出一种结合统计降尺度工具LARS-WG和后处理的方法,并利用SWAT水文模型来预估气候变化对兰江流域未来径流的影响。用两种统计降尺度方法输出的基准期降雨温度来驱动水文模型SWAT时,发现经过后处理的降雨能提供更好的模拟效果。使用后处理之后的数据,计算未来不同气候情景和全球气候模式下兰江流域的径流以及BMA集合值,分析兰江流域预测期与基准期径流模拟值不同分位点、年径流总量和季节径流的变化规律。结果表明,兰江流域未来的径流量呈现增长的趋势,而径流增长更容易发生在夏季和秋季。在高排放情景下,冬季和春季容易出现水资源短缺的现象。从径流的时间分布来看,未来径流更容易出现两极分化现象。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:P339;TV213
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