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在气候变化和人类活动共同影响下,黄河流域水循环发生显著变化,长期干旱化的同时伴随着季节尺度的陆面水文异常。为应对变化环境制定抗旱减灾对策提供理论依据,我们利用统计降尺度多个全球气候模型(NMME)的降水和温度季节预测以驱动一个大尺度陆面水文模型VIC与全球汇流模型,在黄河流域建立了一个试验型的大尺度季节水文预测系统。其中,陆面水文模型和汇流模型的每个网格参数基于黄河干流12个水文站50年还原径流数据和黄河流域324个气象站观测资料以及SCE方法进行了自动率定,率定期(1961-1981)和验证期(1982-2010)黄河干流12个控制站径流的Nash–Sutcliffe效率分别为0.78–0.92和0.71–0.91。首先,利用集合径流预测(ESP)和reverse-ESP方法,对1982-2010年间每个月进行预见期为6个月的滚动回报试验,研究前期陆面水文状况对季节水文可预报性的影响。初步结果表明陆面初始状态在旱季对径流预测的影响时效为2-5个月,而在雨季的影响时效为1个月左右。陆面初始状态对径流预测的影响时效从上游至下游逐渐增长,上下游的时效差别在旱季可达5个月以上,而在雨季其差别在1个月以内。通过比较是否初始化汇流模型对水文预测的影响,发现地表水初始状态变量在第一个月的径流预报里起主导作用;随着预见期增加,地表水初始状态的重要性逐渐被土壤湿度等取代。其次,基于8个NMME气候预测模型99组集合的29年(1982-2010)降水和气温回报数据,降尺度后驱动VIC模型开展季节水文回报试验,并与ESP/VIC预测结果进行对比。由于土壤湿度的记忆性,NMME/VIC与ESP/VIC的土壤湿度预测结果在前几个月相似,距平相关系数(AC)均为0.7以上;而NMME/VIC的优势在较长预见期开始体现,且在雨季更为明显。径流预测的AC相对较低,但相对ESP/VIC,NMME/VIC平均提高AC达0.08-0.2。由于当前模式并未考虑人类活动,通过水文后处理对预报结果进行校正,NMME/VIC的均方根误差比ESP/VIC少5-15%。考虑人类活动引起的误差后,气候模式预测方法相对于气候态预测方法的优势减小,说明在水文模型中考虑人类活动影响以进一步减小误差的重要性。