基于SWAT模型的气候变化对泾河径流量的影响

在收集、处理大量空间及属性数据资料的基础上,构建泾河流域SWAT模型,运用流域出口站张家山水文站点11年的月实测径流量数据对模型进行率定和验证,并以Nash-Sutcliffe系数(Ns)和决定系数(R2)2个指标综合评价模拟效果,率定期及验证期的2个指标值均大于0.7,表明模型对泾河径流量的模拟具有较好的适用性。通过历史降水量数据频率分析计算,选取3个典型水文年作为基准年,并根据前人对Had CM3模式在A2、B2情景下的输出数据作统计降尺度处理得到流域未来3个时段(2020s、2050s和2080s)降水量、气温的变化结果,设定2种未来气候变化情景,并分别输入已验证的SWAT模型,预测未来典型水文年月径流量的变化趋势。结果表明:相比基准年,2种情景下未来3个时段典型水文年年径流量均减小,丰水年在2种情景下的减幅分别为26%~42%和25%~35%,平水年的减幅为23%~37%和21%~25%,枯水年的减幅为23%~38%和20%~31%;2种情景下未来3个时段典型水文年内的月径流量分配趋势与基准年大致相同,且月径流量的变化特征与降水量的变化基本一致,径流量在月峰值处的变化幅度较大,在其他月份变幅较小;A2情景下,3个时段的丰水年月径流量在8月份减幅分别为41%、43%和61%,平水年月径流量在7月份减幅依次为15%、23%和38%,枯水年的月径流量在6月份减幅依次为20%、36%和46%;B2情景下,3个时段的丰水年月径流量在8月份减幅分别为34%、37%和56%,平水年月径流量在7月份减幅依次为15%、23%和38%,而在2月份的径流量分别从17.71 m3/s增加到24.93、38.79、63.63 m3/s,枯水年的月径流量在6月份减幅依次为24%、31%和28%;2种情景下,丰水年的径流量年内分配不均匀系数从1.06分别减小到0.71和0.74,年内分配不均匀程度降低,而平水年及枯水年的径流量年内分配不均匀系数变化较小;对比2种情景,无论是典型年的年径流量还是各月径流量,其在各时段的变化趋势基本一致,且变幅相差不大。

Impacts of Climate Change on Runoff of Jinghe River Based on SWAT Model