基于非一致性多维水文气象降尺度模型的气候变化对区域水资源影响评估研究

Climate change has a great impact on hydrological cycle and water vulnerability. Accurate assessment of climate change impact on regional water resources has received widespread attention in different regions around the world. To quantify the distributed hydrological impact of climate change, high-resolution climate scenarios are relied to be used as input to a distributed hydrologic model. Currently developed downscaling methods are mainly one-dimensional, which ignores the spatial, inter-variable, and temporal dependencies of meteorological variables, leading to the misrepresentation of streamflow at the catchment outlet when coupled with hydrological modelling. A good alternative is to use the multi-dimensional downscaling methods to model the multiple forms of dependencies in real-world meteorological processes. This project aims to develop a suite of non-stationary multi-dimensional downscaling approaches to downscale the outputs of Global Climate Models (GCMs) and Regional Climate Models (RCMs). The downscaled outputs are used as input to a distributed hydrologic model to quantify climate change impact on regional water resources in the Daqing River Basin. The results could be useful for watershed planning in Daqing River Basin in the era of global climate change.

气候变化影响流域水文循环过程，加剧了水资源的脆弱性，定量评估气候变化对区域水资源的影响是国际研究的前沿问题。研究气候变化对区域水资源及其空间变异性的影响，依赖高分辨率的区域气候变化信息作为分布式水文模型的输入。目前，传统降尺度方法大多集中于单一维度的降尺度模型，忽略了水文气象过程的空间相关性、变量间相关性、及时间连续性，与水文模型耦合容易造成流域径流总量及极值的错估。多维水文气象降尺度模型是解决该问题的有效途径。本项目以海河大清河流域为研究区域，定量评估气候变化对流域水资源的影响；考虑现有一致性多维降尺度模型的缺陷，构建基于非一致性的多维水文气象降尺度模型，对全球气候模式与区域气候模式的主要气候变量进行降尺度，生成物理意义明确、具有时空连续性的高分辨率流域未来气候变化情景；与流域分布式水文模型相结合，研究气候变化对流域水资源的影响，为变化环境下大清河流域水资源规划提供科学参考。

气候变化影响流域水文循环过程，加剧了水资源的脆弱性，定量评估气候变化对区域水资源的影响是国际研究的前沿问题。研究气候变化对区域水资源及其空间变异性的影响主要有两种方式，一是对气候变量历史观测数据进行诊断归因；二是依赖气候模式提供的气候变化信息，结合降尺度模型和分布式水文模拟，定量评估气候变化对区域水资源的影响。本项目围绕“气候变化对区域水资源的影响”这一国际前沿科学问题，系统开展了区域气候变化诊断与归因、水文气象过程统计与随机模拟、基于非一致性多维水文气象降尺度模型的气候变化对区域水资源影响评估研究。采用12个极端降水指数对长江流域极端降水时空变化趋势进行诊断，并分析了其与全球变暖，ENSO和局地气温的相关关系；采用14个日内尺度极端降水指数对我国各大流域极端降水从频率、强度、历时和日变化特征等维度进行表征并进行趋势分析；构建了耦合多变量一阶自回归模型、一阶马尔科夫链和K近邻模型的多站点多变量天气发生器，实现日降水及气温过程全方位特征的随机模拟；基于QDM和R2D2方法构建了非一致性多维统计降尺度模型，以大清河流域为例，对降尺度模型的性能进行综合评估，系统分析了气候变化对区域水资源的影响；本项目完成学术论文5篇，其中SCI收录论文4篇；出版英文专著一部。