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基于气候模式筛选的碧流河水库流域未来期径流预估研究
摘要
本研究基于气候模式筛选的方法，对碧流河水库流域未来期径流进行预估。首先，通过对气候模式进行评估和筛选，选择适合该区域模拟的GCM模式。然后，根据该模式的输出数据，结合统计学方法和水文学模型，进行未来期径流预估。最后，通过模拟结果的验证和分析，对未来期碧流河水库流域径流变化情况进行了探讨。结果表明，该研究方法能够较为准确地预估未来期径流变化，为水资源管理和水文预报提供了参考依据。
关键词：气候模式；径流预估；水文学模型；碧流河水库
Abstract
Thisstudyisbasedonaclimatemodelscreeningmethod,whichestimatesfuturerunoffintheBeiliuRiverReservoirbasin.Firstly,suitableGCMmodelsforsimulatingthisareawereselectedbyevaluatingandscreeningtheclimatemodels.Then,accordingtotheoutputdataoftheselectedmodel,combinedwithstatisticalandhydrologicalmodels,futurerunoffwasestimated.Finally,thevariationoffuturerunoffintheBeiliuRiverReservoirbasinwasexploredbyverifyingandanalyzingthesimulationresults.Theresultsindicatethatthisresearchmethodcanaccuratelypredictfuturerunoffandprovidereferenceforwaterresourcesmanagementandhydrologicalforecasting.
Keywords:climatemodel;runoffestimation;hydrologicalmodel;BeiliuRiverReservoir
1.引言
水资源是人类生存和发展的重要基础资源。在全球气候变化的背景下，水资源供需矛盾加剧，水资源管理与保护显得尤为重要。径流是水资源的重要组成部分，其变化与气候变化密切相关。因此，准确地预估未来期径流变化情况对水资源管理和水文预报具有重要意义。
气候模式是预估未来气候变化的常用工具，其能够模拟未来气候的变化情况。通过气候模式的输出数据，可以反演径流量。水文学模型则是对流域降水、蒸散发和径流等水文过程进行分析和模拟的数学模型，可用于预估未来期的径流量。
本研究旨在基于气候模式筛选的方法，精确地预估碧流河水库流域未来期径流变化情况。首先，通过对气候模式进行评估和筛选，选择适合该区域模拟的GCM模式。然后，根据该模式的输出数据，结合统计学方法和水文学模型，进行未来期径流预估。最后，通过模拟结果的验证和分析，对未来期碧流河水库流域径流变化情况进行了探讨。
2.数据和方法
2.1数据来源
本研究使用的降水和温度数据来自中国气象局气象数据中心，时间范围为1961-2099年。流量数据来自碧流河水库流域水文站点的日流量观测数据。土地利用数据、数字高程模型数据和土壤类型数据来自中国土地利用和土地覆被数据集。
2.2气候模式筛选
本研究使用了CMIP5多模式数据集中的11个GCM模式，分别为ACCESS1.0、ACCESS1.3、BCC-CSM1.1、BNU-ESM、CanESM2、CMCC-CM、CNRM-CM5、CSIRO-Mk3.6.0、GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES和IPSL-CM5A-LR。根据每个模型的拟合情况，使用Taylor图和偏差等量图评估其在模拟1961-2005年降水和温度方面的能力，并筛选出适合该区域模拟的模型。
2.3水文学模型
本研究使用了VIC（VariableInfiltrationCapacity）水文学模型进行径流模拟。VIC模型在考虑降水量的影响下，综合了土壤水分运移、蒸散发等因素，模拟了流域的水文过程。该模型已被广泛应用于全球尺度和区域尺度的径流模拟。
2.4统计学方法
本研究使用了时间序列分析方法进行径流预估。首先，对流量数据进行AD检验和平稳性检验，以确保序列的平稳性。然后，使用ARIMA模型预测未来期径流。最后，根据ARIMA模型的预测结果和VIC模型的预估结果，得到未来期径流的估计值。
3.结果和分析
通过评估和筛选，本研究选择了BNU-ESM和CMCC-CM两个GCM模型进行未来期径流预估。使用VIC模型进行流域径流模拟，并使用ARIMA模型进行时间序列分析。模拟结果表明，未来碧