渭河流域未来干旱研究与预测

0 引 言

从干旱的研究进展来看，不同的时期和研究背景下，干旱的定义各不相同。水文层面上的干旱定义最早的分析对象是径流概况，当径流量小于某定值是该区域为干旱[1]。水利上，将河川径流的多年均值作为正常值，超过此值就为丰水 (一般为涝年)，低于平为枯水 (一般为旱年)。此外，很多学者把干旱描述为一定时期内降水的异常短缺，不能满足人类的需求，从而对人类活动产生影响。

随着全球信息化的快速发展，人工智能逐渐走向各行各业。GPS定位和遥感地理信息的大量推广应用为监测干旱有力的提供了技术支撑。对于旱灾的预报研究理论和方法已趋于成熟，大量的研究方法主要是以干旱指数为基础。气象干旱预报主要有两种方法:数值预报法和统计预报法。统计预报法和气象干旱预报的不同之处在于，前者主要以非线性系统理论为基础进行分析研究的。

1 渭河流域水文气象变化特征

渭河流域区域广阔，地形复杂，黄土丘陵区分布在上游，海拔1200-2400m；黄土高原主要分布在中下游，海拔900-2000m；渭河由西向东穿过关中盆地，平原海拔325-900m[2]。

近几日，泰安在大雾笼罩之下显得灰蒙蒙的，正是这种水汽较大的天气，稍微减轻了森林防火者的心理压力，这也让王宝生有了接受记者采访的时间。11月28日上午，记者跟随徂徕山林场的车辆来到了中军帐，王宝生所在的瞭望台位于中军帐的山峰之上，车辆无法到达，只能靠步行。

渭河流域多年平均降水量为612.1mm，水面蒸发量保持在区间700-1200mm，由北向南缓慢减小。月蒸发量一般在1月或12月最小，在7月份蒸发量最大。渭河流域降水区域性很强，总体变化趋势由北向南逐渐递增，山区降雨量明显大于平原。秦岭以北渭河以南的山地降水量丰富，年均降水达到900mm，是降水高值区，地面海拔越高降雨量越大[3]。关中平原降水量范围大致在区间500-700mm，自西向东递增，接近东、西部边缘处为雨量的极值，降水低值区为泾河和北洛河中上游，降水量在区间300-400mm内。

由上节结论得出多时间尺度SPI3降雨较为敏感，故基于SPI3分析渭河流域的季节性干旱情况。图4示为RCP4.5、RCP8.5两种排放情景下，基于CNRM-CM5和CanESM2[5]两种气候模式预测的渭河流域季节性干旱和基准期实测干旱比较。

利用Mann-Kendall法分析渭河流域四季的干旱趋势变化[6]，置信区间定义为95%，表1为渭河流域各季节SPI3变化趋势分析表。

2 多时间尺度SPI的月干旱预测和分析

由上表计算结果可得出，不同情景下的两种模式预测干旱状况和基准期相比都出现加剧现象，中、重旱的频率显著加大，旱涝交替幅度和频率均明显增加。除了冬季外，其他季节的SPI3值均呈现明显增大趋势，春季尤为明显，CanESM2增加的幅度大于CNRM-CM5。CNRM-CM5模式下，春季RCP4.5增长幅度小于RCP8.5，秋季相反。

图1 两种情景下CNRM-CM5和CanESM2多时间尺度SPI3的变化

  

图2 两种情景下CNRM-CM5和CanESM2多时间尺度SPI6的变化

  

图3 两种情景下CNRM-CM5和CanESM2的SPI12变化趋势

由图4可看出，高排放情景RCP8.5和低排放情景RCP4.5在不同情景不同排放模式下，预测各季节的干旱情况和基准期相比都出现加剧，中、重旱的发生频率显著加大，同时旱涝交替的频率更高，幅度更为加剧。基准期干旱最为严重时是在1980年代，到1990年代逐渐减轻。若为CNRM-CM5模式，在不同的排放情景下未来出现干旱的预判区别较大，低排放情景出现极端旱涝事件的频率更高，但CanESM2模式则相反，高排放情景更易出现极端旱涝事件。

 

表1 渭河流域不同时间尺度SPI下发生特旱次数

  

模式CNRM-CM5CanESM2SPI时间RCP4.5RCP8.5RCP4.5RCP8.5SPI-31981-2010122020s13111322050s1287102080s26213SPI-61981-2010132020s17181332050s406132080s2117SPI-121981-2010142020s15191072050s72382080s11001

由表1可看出：历史时期特大干旱的频率和特征与2020s相似，可以看出渭河流域特旱的次数先增大后减少。同一模式在不同情景下预估的干旱相差较远，高排放情景干旱发生的次数在时间上较为平均，相同情景不同模式下，预估的干旱比较接近。2个模式2个情景中，2020s发生特旱的次数明显多于另外2个时期，在CNRM-CM5(RCP8.5)模式下30a间发生特旱的次数为19，平均间隔1.5a发生1次，历时最长。2080s发生特旱的次数最少，干旱持续的时间也最短。在CanESM2 (RCP4.5)模式下30a间没出现特大干旱。RCP4.5和RCP8.5相比，在2020s发生特旱的次数少，历时较短，在2050s次数多，历时长，在2080s，次数少，且历时短。

3 多时间尺度SPI的季节干旱预测和分析

3.1 基于各情景的季节性干旱预测和分析

渭河流域降水年内分配不均且年际波动较为剧烈，汛期(7-10月)是暴雨形式集中降落的形式，降水量最小月常出现在冬季的12、1月份，连续最大降雨量的4个月占全年总降水量的63.2%。

图4 两种排放情景下CNRM-CM5和CanESM2的 SPI3值与历史对比图

由上图可看出，不同时间尺度的SPI下的降水敏感性明显不同，时间尺度越长，降水变化越迟钝，反之亦然。在图1结果中，SPI-3序列正负波动最大，旱涝交替的频率也最高。图2和图3中，时间尺度越长降水敏感性越低，波动仅出现在持续的多次降水处，SPI-12结果中较为明显，旱涝交替频率低的同时持续时间不断增加。SPI-3的降水变化敏感性强于SPI-6 和SPI-12，较为客观的反映流域的当月降水量。

3.2 品管圈活动提升圈员综合能力 QCC活动是一项工作环境轻松，观点自由为特点质量管理活动，将问题解决模式由以物为中心转向以人为中心。在开展过程中，圈员不仅掌握了QCC活动工具，同时锻炼主动发现、解决问题的能力；通过相互协作，提高圈员沟通协调能力；在热情积极参与活动中，明确圈员职责，不断提升个人责任心；而个人发现、解决问题的能力的逐步提高，带来个人自信心的树立；在团队协作实施措施过程中不断磨合，锻炼了个人沟通与表达能力，增强了团队的凝聚力。品管圈及圈员在提升综合能力同时在工作中获得很强的成就感。

3.2 季节性干旱Mann-Kendall趋势分析

第二，通过整合信息技术，使智慧校园的建设中拥有无线技术和网络基础的基础构建，并及时做好信息之间的联动运用，保证信息可以随时随地在介质中进行信息传播和信息联动，从而增加信息的覆盖率和信息精准度。

多时间尺度SPI的月干旱分析是基于预测降水量计算SPI，从而得出在不同排放情景下的渭河流域干旱状况(2011-2100年)[4]。主要预测因子是不同SPI的水分变化量决定。多时间尺度能够较好的反映短期的水分变化和长期的内水分动态，如径流量等。不同SPI时间尺度在两种情景下CNRM-CM5和CanESM2的变化如图1-3所示：

 

表1 渭河流域各季节SPI3变化趋势分析表

  

季节模式CNRM-CM5CanESM2情景RCP4.5RCP8.5RCP4.5RCP8.5春Z5.515.895.726.42趋势夏Z2.302.950.63-0.35趋势秋Z4.442.660.562.85趋势冬Z1.560.531.381.16趋势

3.3 干旱特征变量的提取与分析

CanESM2/ CNRM-CM5在不同情景下都渭河流域2011-2100年预估的干旱变量统计值见表3。

经过预估，春季2011-2040年干旱发生的较为频繁，极端干旱发生的次数也最多，RCP8.5排放情景下CanESM2模式下的极端干旱发生了2次，RCP4.5排放情景下CanESM2模式下干旱发生的频率最低。夏季2041-2070年干旱发生的较为频繁，尤其是CanESM2(RCP8.5)模式下，在低排放情景RCP4.5，两种模式均预估在未来最近几年干旱发生的频率增加较快。极端干旱最大出现4次，春、夏两季出现的干旱频率更高，根据CNRM-CM5(RCP4.5)的预测未来近几年就可能发生一次极端干旱，干旱发生的时间较为平均。相较于基准期，冬季最为可能出现干旱。在RCP8.5情景下，两个模式发生干旱的频率相同，模式CNRM-CM5干旱发生的时间提前。

 

表3 渭河流域未来预估干旱变量统计特征值

  

季节模式干旱历时/月干旱烈度情景次数均值σCvCs最大均值σCvCs最大春CNRM-CM5CanESM2RCP4.5324.13.70.91.718-3.23.8-1.2-3.4-19.0RCP8.5314.34.91.13.024-3.45.0-1.5-4.2-20.2RCP4.5333.93.40.91.517-3.23.8-1.2-3.1-15.9RCP8.5324.24.11.02.120-3.24.3-1.4-4.5-19.4夏CNRM-CM5CanESM2RCP4.5343.82.80.70.510-3.03.3-1.1-1.7-12.2RCP8.5344.12.60.612.112-3.12.5-0.8-1.1-12.1RCP4.5344.13.80.91.615-3.14.0-1.3-3.2-17.1RCP8.5343.92.40.612.59-3.02.7-0.9-0.7-10.0秋CNRM-CM5CanESM2RCP4.5324.14.11.02.017-3.24.3-1.3-3.7-20.2RCP8.5294.33.20.71.016-3.74.2-1.1-2.0-16.8RCP4.5304.13.30.81.013-3.53.7-1.1-2.1-16.8RCP8.5304.23.50.80.814-3.53.9-1.1-1.1-12.3冬CNRM-CM5CanESM2RCP4.5383.22.00.60.38-2.73.0-1.1-1.9-11.8RCP8.5393.12.20.70.79-2.62.6-1.0-1.8-12.8RCP4.5303.92.90.70.613-3.54.0-1.2-2.3-17.2RCP8.5334.13.40.81.217-3.02.9-1.0-1.0-11.0

由表3可看出：4个季节的发生干旱的次数均在30-39个月间波动，且在不同情景不同模式下差别不大。干旱历时方面，渭河流域在未来90a内，总体上，干旱历时最大值在不同季节差别较大，例如春季的最大干旱历时的均值为20，而冬季仅为12，偏态系数均>零，说明干旱历时小于均值的概率>50%，冬季的最>旱历时>其他季节，但离散程度<另外3个季节，春季的波动最大，离散度较高。干旱烈度方面，秋季的干旱烈度最大，容易发生重大干旱，4个季节干旱烈度大于均值的发生率>50%。

春季，渭河流域在高排放情景下更易发生持续时间长，强度大的干旱，容易致灾。冬季刚好相反，在低排放情景下易发生破坏性大的旱灾。

夏冰把包袱从肩上取下来，垫在街沿，坐下来一边吃面包，一边看报纸，肚子填饱了，报纸也看完了，便把报纸一团，扔进路边垃圾桶，朝一处僻静的电话亭走去。

4 总 结

文章主要是基于多时间尺度分析应用于2种全球气候模式CNRM-CM5、CanESM2的统计降尺度模型，计算分析渭河流域的干旱趋势，分析其变化规律，从而预测区域的未来干旱情况。

公式(1)～(3)中Cp、Ca、Cpv、Cpv和Ev别表示计划安全成本值、实际安全成本值、计划安全成本、实际全成本和安全成本挣值。

结果预测分析流域的未来干旱状况总体上呈逐渐减轻的变化趋势，不同情景不同排放模式下干旱分析和基准期相比总体存在加剧现象，中、重旱的出现频率显著加大，旱涝交替的幅度和频率明显增加。

参考文献：

[1]张景书．干旱的定义及其逻辑分析[J].干旱地区农业研究，1993，11(03)：97-100．

[2]张波，陈润，张宇．旱情评价综合指标研究[ J].水资源保护，2009，25(01)：21-24.

[3]范丽军，符淙斌，陈德亮．统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展[J]．地球科学进展，2005(03)，320-329．

[4]来文立，宋进喜，章杰．近60 a渭河流域降水特征[J]．干旱区研究，2013(06)：1106-1112．

[5]朱献，董文杰，郭彦．CMIP3及CMIP5模式对冬季和春季北极涛动变率模拟的比较[J]．气候变化研究进展，2013(03)，165-172．

[6]刘荻，周振民．RBF神经网络在径流预报中的应用[J].华北水利水电学院学报，2007(02)：12-14．