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极端气候变化和人类活动对松花江流域输沙量的影响研究

钟科元  
【摘要】:气候变化改变了区域水热循环,导致极端气候事件频发,进而影响流域土壤侵蚀和河流水沙过程。因此,分析极端气候变化及其影响因素,探讨极端气候变化和人类活动对流域输沙量变化的影响,将为极端气候风险评估、灾害预警和流域水土资源管理提供重要科学依据。本研究以我国东北松花江流域为研究区,基于连续55年气象水文观测资料,分析了松花江流域极端气候事件(气温、降水和降雪)的时空变化特征,研究了极端气候事件变化影响因素及其与大气海洋环流模式的关系;阐明了流域输沙量变化特征及其对极端降水指数的响应,评价了极端降水事件变化对流域输沙量的影响;基于率定的SWAT模型,评价了第二松花江流域人类活动对输沙量的影响;基于RegCM4.0和BCC_CSM1.1模式耦合的气候变化模拟,讨论了未来情景下极端气候事件的变化趋势;并将预估的气候要素嵌入率定的SWAT模型,预估了2020-2099松花江流域未来情景下水沙变化趋势。主要结论如下:(1)松花江流域极端气温暖指数(暖昼天数、暖夜天数和夏日天数)呈现显著增加趋势(P0.001)。极端气温冷指数(冷昼天数、冷夜天数和霜冻天数)均呈减少趋势。极值指数年最高气温最大值(TXx)和年最低气温最小值(TNn)皆呈增加趋势;极端气温暖指数和TXx随纬度增加,增温趋势和发生频率增加越显著。极端气温变化与大气海洋环流模式存在相关性。冷夜天数、冷昼天数、霜冻天数和TNn与北极涛动指数存在显著相关性(P0.01);冷夜日数、暖夜天数和霜冻天数与副热带高压面积和强度指数存在显著相关性(P0.01);冷夜日数、暖夜天数、霜冻天数和TNn与北半球极涡面积和强度指数相关性显著(P0.01),而极端气温事件与多元厄尔尼诺-南方涛动指数不存在显著相关性。(2)近55年来,松花江流域各极端降水指数(总降水量、汛期降水量、侵蚀性降水量、大暴雨量、大于95%分位降水量和最大一天降水量)均表现为波动变化,且呈不显著变化趋势(Z1.96)。降水量(PRCPTOT)、侵蚀性降水量(ERPTOT)和大于95%分位降水量(R95pTOT)皆与西太平洋副热带高压指数呈显著相关(P0.05)。(3)2.5℃是识别流域降雪事件的最优临界气温阈值,低于2.5℃的气温临界值和湿球温度低估了流域降雪量,而大于4℃的气温临界值则高估了降雪量,采用每个站点最优临界值识别出来的流域降雪精度最好;提出了一套具有14个指数的极端降雪的评价指数(包括4个综合性指数,4个强度指数,4个等级指数和2个降雪日期指数),这套指数能够较为全面的反映极端降雪变化情况。松花江流域近55年来,降雪量、降雪天数、雪水比、降雪强度,最大一天降雪量,大于95%和99%阈值降雪量,均呈不显著变化趋势。流域初始降雪日期呈推迟趋势,平均推迟1.3 d/10a,降雪终止日期呈显著提前趋势,平均提前2.5 d/10a(P0.01),雪季长度显著缩短(P0.01,-4.1 d/10a),流域东北地区,极端降雪具有增加趋势。此外,与降雪的时间和日期有关指数变化(降雪天数、雪季长度与起止降雪日期)与亚洲极涡强度指数、北极涛动指数和气温存在显著相关性。(4)松花江流域及其支流第二松花江流域年输沙量主要集中于几次极端洪水过程,一场洪水过程的输沙量可占年输沙量的88.6%;1960—2014年第二松花江年输沙量呈显著减少趋势(P0.01),而松花江流域输沙量则波动变化,变化趋势不显著。松花江和第二松花江流域输沙量与极端降水指数均呈显著正相关(P0.05),且输沙量和极端降水指数具有类似的周期性变化特征,极端降水变化是引起输沙量年际波动变化的主要原因。(5)松花江流域和第二松花江流域输沙量与各极端降水指数累积曲线的突变点均发生在1977年。与基准期(1960—1977年)相比,流域1978—2014年各极端降水指数对输沙量变化的贡献在-23.43%~9.29%之间,即极端降水变化对输沙量变化的影响低于50%,说明降水变化不是引起流域输沙量变化的主要原因。(6)基于率定的SWAT模型,评价了人类活动对第二松花江流域输沙量的影响,发现SWAT模型能够较好的模拟流域径流和输沙过程。1978—2014年由于人类活动导致流域减少了21.1万吨输沙量,占了原有输沙量的57.02%,而水库和人工引水工程的建设是影响第二松花江输沙量减少的主要因素。(7)全球模式(BCC_CSM 1.1)驱动区域气候模式RegCM 4.0,可以一定程度上模拟极端气温和降水变化趋势,对极端气温的模拟结果优于对极端降水的模拟,但存在低估夏日天数,霜冻天数和最低气温最低值,高估了降水总量和汛期降水量的情况。在RCP4.5和RCP8.5情景下,未来(2020—2099年)松花江流域极端气温事件中极端暖指数和极值指数呈增加趋势,而冷指数呈降低趋势,各极端降水事件将呈增加趋势,且在RCP8.5情景下变化趋势更加显著(P0.05)。(8)采用率定的SWAT模型预估了流域2020-2099未来气候情景下径流输沙量的变化,发现在RCP4.5和RCP8.5情景下,2020—2099年流域径流量呈不显著增加趋势,而输沙量呈显著增加趋势,且在RCP8.5较RCP4.5情景下增加趋势更加显著(P0.05)。


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