基于CMIP6气候预测与HEC-RAS模型的尼泊尔巴格马蒂河流域未来洪水影响评估

推荐：本研究针对气候变化导致的水文模式不确定性，采用CMIP6框架下的ACCESS-CM2和EC-EARTH3模型，结合HEC-RAS雨网格技术，模拟尼泊尔巴格马蒂河流域SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的洪水淹没范围。结果显示，SSP5-8.5情景下2071-2100年降水增幅达120%，洪水淹没面积将扩大至359 km2，为区域防洪规划提供关键数据支撑。

　　

随着全球气候变化加剧，极端降水事件频发，尼泊尔巴格马蒂河流域正面临日益严峻的洪水威胁。该流域作为横跨喜马拉雅山麓至特莱平原的重要水文系统，其洪水灾害每年造成大量人员伤亡和经济损失。尤其值得关注的是，现有研究多基于CMIP5模型，对最新CMIP6框架下SSP情景的洪水响应机制缺乏系统评估，且传统水文-水动力耦合模型在尼泊尔地区的适用性尚未充分验证。

为填补这一空白，Sushmita Malla与Koichiro Ohgushi团队在《Water Cycle》发表研究，首次将CMIP6气候预测与HEC-RAS雨网格(ROG)模型相结合，构建了巴格马蒂河流域的高精度洪水模拟框架。研究选取ACCESS-CM2和EC-EARTH3两种通用环流模型(GCM)，基于NASA的NEX-GDDP-CMIP6数据集，采用分位数映射法进行偏差校正，通过纳什效率系数(NSE)、决定系数(R²)和百分比偏差(PBias)等指标验证模型性能。洪水模拟采用HEC-RAS 6.0的二维扩散波方程，结合5米分辨率数字高程模型(DEM)和ICIMOD土地覆盖数据，设定曼宁粗糙度系数(0.03-0.3)进行校准。

4.1. 未来降水数据集生成

通过对比1994-2014年观测数据，发现ACCESS-CM2在SSP2-4.5情景下远期降水较基准期增长38.6%，而EC-EARTH3在SSP5-8.5情景下增幅高达120.4%。月尺度分析显示，传统旱季12月降水将增加60%，预示水文节律的显著改变。

4.2. 洪水淹没建模

模型校准结果优异，帕德拉多万站NSE达0.92。淹没分析显示：SSP5-8.5情景下，极高风险区(水深>5米)将从2031-2050年的20 km²扩张至2071-2100年的30 km²；南部低洼区因地形平坦成为洪水热点，其中EC-EARTH3模型预测的总淹没面积达342 km²，较ACCESS-CM2结果更严峻。

研究结论揭示，气候变暖将导致巴格马蒂河流域出现"干季更湿、雨季更强"的新型水文特征，SSP5-8.5情景下世纪末的极端洪水风险较现状可能翻倍。该成果的创新性体现在三方面：首次在尼泊尔应用CMIP6-SSP情景链、验证ROG方法在喜马拉雅地区的适用性、量化不同时间窗口的洪水演进规律。尽管存在GCM模型选择的不确定性，但研究构建的"气候-水文-灾害"评估框架，为南亚类似流域的适应性管理提供了范式参考。决策者可据此优化防洪基础设施布局，在高风险区实施生态缓冲带等基于自然的解决方案(NbS)，这对实现联合国可持续发展目标(SDG)11和13具有重要实践价值。