气候变化背景下大奴湖水位预测的水文学模型研究

为应对气候变化导致的大奴湖(GSL)极端水位波动问题，来自加拿大西北地区政府(GNWT)、加拿大环境与气候变化部(ECCC)和卡尔加里大学的研究团队开发了新型水文预测模型。该模型整合历史水文数据和气候信息，通过净总供给量(NTS)估算、水位-流量关系及等库容演算等方法，实现最长214天的水位预测，为麦肯齐河流域航运管理与灾害防控提供科学依据。

　　

在亚北极区的加拿大北部，包括西北地区的大奴湖(Great Slave Lake, GSL)正经历着惊人的气候变暖——过去40年间升温速度高达全球平均水平的4倍。这种变暖对水文循环产生深远影响，显著改变着降水格局、蒸散发量以及湖泊河流的水平衡状态。

作为自1934年就开始监测的麦肯齐河(Mackenzie River)流域关键组成部分，GSL近年出现剧烈水位震荡：2020年9月创下历史最高水位记录，而2023年12月又跌至历史最低点。这种波动直接影响着麦肯齐河的通航能力——高水位引发极端洪涝，低水位则威胁着向偏远社区输送物资的重要航运通道。

研究团队创新性地构建了水力动力学模型，通过融合历史水文观测与气候数据，精确计算湖泊的净总供给量(Net Total Supply, NTS)，并结合水位-流量关系(stage-discharge relationships)与等库容演算(level pool routing)技术，成功实现最长214天的水位预测。模型在2022-2023年的实测验证中表现出色，但对突破历史极值的水文事件预测仍具挑战性。这项持续优化的预测技术，正为流域灾害管理和航运规划提供越来越可靠的科学支撑。