气候变化与土地利用转型对湄公河最大支流蒙河径流变异性的影响评估及其区域水资源管理启示

本研究针对湄公河流域水文变异加剧的问题，通过集成CMIP6气候模型（MPI-ESM1-2-LR）、MOLUSCE土地利用模拟与SWAT水文模型，量化了蒙河流域气候与LULC变化对径流的协同影响。结果表明：2023-2050年间年径流将微增1%-4%，但湿季径流增加5%-24%、干季减少3%-17%，极端水文事件风险显著上升。研究成果为跨境流域适应性水资源管理提供了科学依据。

　　

随着全球气候变化加剧和人类活动干扰升级，跨境流域的水资源安全问题日益凸显。湄公河作为东南亚最重要的国际河流，其水文动态直接影响下游六国约7000万人口的农业生产、饮水安全与能源供应。近年来，该流域面临日益严重的径流季节性失衡问题：湿季洪水频发造成生命财产损失（如2011年泰国 monsoon flood 导致800余人丧生），而干季干旱又导致农业缺水与水电产能下降。蒙河（Mun River）作为湄公河最大支流，贡献了主流约10%的径流量，其流域内80%面积为农田，对水文变化极其敏感。然而，现有研究多聚焦于气候变化或土地利用单因素影响，缺乏多模型耦合的综合评估，尤其缺乏基于第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）最新气候情景与高精度土地利用预测的协同效应研究。

为系统解析蒙河流域水文响应机制，清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室的研究团队在《International Soil and Water Conservation Research》发表了最新成果。研究通过整合多源数据与模型链，首次构建了“气候-土地利用-水文”跨尺度模拟框架，定量揭示了2023-2050年间流域径流变异规律及其对下游地区的潜在影响。

研究采用的核心技术方法包括：①基于Bias-Correction Spatial Disaggregation (BCSD) 降尺度方法处理4种CMIP6全球气候模型（GCMs）数据，筛选出适用于该区域的MPI-ESM1-2-LR模型；②运用MOLUSCE模块的ANN算法预测2030/2040年土地利用变化；③采用 staged-calibration 策略率定SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，在34个水文站构建1256个水文响应单元（HRUs），并纳入灌溉调度与水库运营规则；④通过SUFI-2算法进行参数敏感性分析与不确定性量化。研究数据涵盖90m数字高程模型（DEM）、SERVIR-Mekong土地覆盖数据、FAO土壤数据库及泰国官方气象水文观测数据。

3.1. 适用于SWAT模型的CMIP6 GCM评估

通过对比4种CMIP6 GCMs的模拟性能，发现MPI-ESM1-2-LR在率定期与验证期的Nash-Sutcliffe效率系数（NSE）中位数均达0.75，|PBIAS|<25%，显著优于其他模型。空间评估显示上游山区站点模拟精度较高，而受水库调控影响的站点（如E.22B）因SWAT reservoir module 简化存在系统性偏差。该模型预测未来降水与相对湿度将随排放情景加剧而上升，而风速、太阳辐射与气温变化不显著，印证了“湿季更湿、干季更干”的气候极化趋势。

3.2. 土地利用变化模拟

MOLUSCE模块的Kappa系数达0.84（精度90.6%），预测2000-2040年间耕地向林地与城镇的转化趋势：林地面积先降后升（2000年15.18% → 204年16.02%），城镇面积持续扩张（0.64% → 1.85%）。空间异质性分析显示，支流Chi河流域（C1、C2区）林地减少而Mun河流域（M1、M2区）增加，这种差异将通过改变地表糙率与入渗能力进一步影响水文过程。

3.3. 径流变化分析

3.3.1. 年径流变化

气候与土地利用变化的协同效应使年径流增加6%-23%，其中气候变化贡献率67%、土地利用贡献率33%。空间上，上游山区（C1区）变化幅度最大（+8%~+26%），下游交汇区（CM区）变化较缓（+3%~+11%），表明低流量区域对变化更敏感。

3.3.2. 月尺度与季节性变化

所有站点均呈现干季（1-4月及11-12月）径流减少、湿季（5-10月）增加的特征。湿季径流增幅达8%-36%，干季减幅为-1%~-24%，且SSP5-8.5情景下变化最剧烈。山区（C1区）湿季径流增幅高达40%，印证了地形对水文极化的放大效应。

3.3.3. 对湄公河干流的影响

蒙河汇入湄公河的径流比例分析显示，Chi河贡献率因2011洪水后水库调度调整降至18%-26%，而蒙河本流（CM区）贡献率升至45%-53%。尽管年出境径流仅微增1%-4%，但湿季增量（5%-24%）与干季减量（-3%~-17%）将加剧下游柬埔寨、越南的水电调度与农业用水矛盾。

研究结论强调，蒙河流域水文响应呈现明显的“空间异质性”与“季节极化性”，上游山区与低流量支流更易受气候-土地利用协同变化的冲击。相比此前基于CMIP5的研究（Li and Fang, 2021），本成果揭示的更大幅度湿季增流（+8%~+36% vs. +10.5%~+23.3%）与更缓和的干季减流（-1%~-24% vs. -1.1%~-37.2%）凸显了集成CMIP6与土地利用预测的必要性。

讨论部分提出三项管理建议：①在Chi河流域优先实施退耕还林以抑制土壤侵蚀与径流极端化；②构建水库-堰坝-蓄水池联合调度系统平抑季节波动；③推动 Mekong River Commission (MRC) 建立跨境径流协同监测机制。研究的局限性在于未采用多模型ensemble量化不确定性，且SWAT对复杂水库操作的模拟能力有限。未来需融合区域气候模式（RCMs）与社会经济驱动因子，并延伸研究时段至本世纪末，以全面提升跨境流域气候韧性的决策支持能力。

该研究通过创新性融合CMIP6、MOLUSCE与SWAT模型，为跨境流域水资源适应性管理提供了高分辨率模拟范式，其方法论框架与结论对全球变化背景下国际河流协同治理具有重要参考价值。