面向未来供水保障的年径流与洪水事件模拟——一种多证据线融合方法

《Earth's Future》：Annual Streamflow and Flood Event Simulation for Future Water Supply—A Multiple Lines of Evidence Approach

　　

研究人员指出，气候变化背景下的有效水资源管理依赖于对未来供水可靠性的精准建模，但由于降水格局变化及气候模式局限，仍存在显著不确定性。本研究采用多证据线融合方法，旨在降低径流预测的不确定性，并以极端洪水事件作为年总径流量的替代指标。研究人员针对澳大利亚四个气候差异显著的流域，校准了次小时尺度降雨-径流模型，比较了基于稳定气候协变量（如温度）的条件化连续降水生成方法与区域气候模式(RCM)降尺度结果的差异。结果表明，在极端降水事件显著的湿润地区，将洪水事件作为年总径流的代理指标可降低方差与偏差，为水资源规划提供更可靠的输入。连续模拟与RCM降尺度在降雨偏差方面表现相近，但连续模拟在径流偏差上更低，且在表征低频气候变率方面略优，同时计算需求更少，为气候影响评估提供了简约的替代方案。尽管RCM相较于全球环流模式(GCM)改善了降水表征，但其认知不确定性和抽样偏差依然存在，限制了其在供水模拟中对极端径流预测的置信度。研究强调，需改进变暖气候下的极端降水建模，以提升未来水资源预测的稳健性。

该研究发表于《Earth's Future》，针对气候变化背景下水资源供需格局变化带来的管理挑战，聚焦于降低径流预测的不确定性。现有研究在气候模式、降水特征模拟及水文响应评估中存在较大差异与不一致性，阻碍了长期规划的可靠性。为此，研究人员在澳大利亚四个不同气候区的流域开展研究，采用次小时尺度的GR4H降雨-径流模型，结合多源区域气候模式(RCM)与连续降水生成工具pyraingen，评估了以极端洪水事件替代年总径流的策略在减少偏差与方差方面的潜力。结果表明，在湿润且极端降水显著的地区，该方法可有效提高模拟精度，并揭示连续模拟在计算效率与低频变率表征上的优势。研究同时指出，RCM虽优于全球环流模式(GCM)，但仍受限于认知不确定性和抽样偏差，因此未来需加强对极端降水过程的建模。

关键技术方法包括：选取澳大利亚四个气候差异显著的流域作为研究区，利用pyraingen生成条件化连续降水序列，结合四种最新的区域气候模式(RCM)产品（NARCliM2.0、QldFCP-2、ACS-BARPA、ACS-CCAM）进行径流模拟；采用GR4H模型进行次小时尺度径流模拟，并通过稳健校准方法针对高频与低频洪水事件分别优化参数；引入偏差校正、聚合持续性评分(APS)、变异系数(CV)等指标评估降水与径流模拟性能；在SSP1-2.6与SSP3-7.0情景下，针对2090年前后进行未来径流预测，并分析模型间一致性。

研究结果如下：

4.1 降水：pyraingen在各频率事件的深度偏差均较低，RCM普遍低估频繁事件的降水量，极端事件的相对变异性较小；APS显示pyraingen在部分流域的低频持续性优于或等于RCM。

4.2 径流：pyraingen驱动的径流偏差总体低于或与RCM相当，在复杂气象过程流域表现更稳健；事件变异性分析表明，≥1 EY事件的相对变异性通常低于年总径流(TAS)，但在干旱区优势不明显；APS结果显示pyraingen在多数流域的径流持续性表征优于或等于最佳RCM。

4.3 预测：pyraingen的预测方差更小且与RCM在低频事件上一致性较高；RCM内部及跨模型差异显著，尤其在高排放情景下；模型一致性分析显示，高频事件倾向于减少，低频事件倾向于增加，但仅在部分流域显著。

讨论部分指出，历史评估中pyraingen在降水与径流模拟上均表现出低偏差与良好持续性，其大样本量减少了抽样不确定性；极端事件替代年总径流的方法在湿润区效果更佳，而在干旱区收益有限；未来需扩大研究站点以覆盖更多气候带，探索其他协变量用于pyraingen的条件化，并加强高分辨率对流解析RCM的开发与评估。

结论部分强调，在湿润且极端降水显著的地区，以洪水事件作为年径流代理指标可降低模拟方差，连续降水生成方法可作为传统RCM降尺度的有效替代方案，兼具精度与计算效率；尽管RCM提升了降水表征，但认知不确定性仍限制其在供水模拟中的应用，未来应进一步改进变暖气候下极端降水的建模能力。