珠江流域来水需水分析及预测

第1章 绪论 随着世界经济的迅速发展、全球人口的加速膨胀、城市化进程的普遍加快，水资源短缺已成为影响世界政治格局、经济发展和社会进步的重要瓶颈问题，其本质在于供给和需求的矛盾与不平衡。据联合国数据估计，人类的需水量在20世纪发生了深刻的变化，20世纪初期全球用水量仅为4000×108 m3/a，到20世纪末期，已上升至39 000×108 m3/a。另外，全球气候变化问题日益严峻，洪涝灾害、水资源短缺、水生态恶化、水土流失等水问题日益突出，水资源作为“生命之源，生产之要，生态之基”，其重要作用不言而喻。 本章简要介绍研究背景及研究意义，围绕全书涉及的三个主要研究方面—水文模型、气象水文过程模拟、需水预测方法及模型，深入分析国内外研究进展及研究现状，*后简要概述各个章节的主要研究内容。 1.1 问题提出的背景 水是人类文明的起源，是人类赖以生存及发展的基础，是社会经济发展不可或缺的重要资源，因此水又被称为“生命之源，生产之要，生态之基”。目前，全球淡水资源仅为世界总水量的2.5%，其中86%的淡水难以被开发利用，可被人类直接利用的河流水、湖泊水仅占全球淡水总量的0.26%。我国水资源总量占全球淡水资源的6%，约为2.8×1012 m3，全球排名第四。但因为我国人口众多，水资源时空分布极其不均，人均用水量远低于世界平均水平，国内局部地区水资源严重匮乏，供需矛盾日益凸显。随着经济的发展和社会的进步，近年来水生态恶化、水资源污染等水安全问题引起了社会各界的高度关注和广泛重视，水问题已经成为制约全球，特别是我国社会经济可持续发展的重要瓶颈。 气候变化是影响水资源的重要因素。2014年联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第五次评估报告中指出，全球变暖已成为未来气候变化的趋势。气候变化必然会对大气运动状态造成影响：一方面，将会直接影响径流、土壤湿度、降雨、蒸发等，进而导致水资源时空上的重新分配及流域内水资源总量的增加或减少；另一方面，气候变化将改变未来降雨频率、强度，导致各地极端干旱、洪涝灾害频频发生，加重水资源恶化，对水资源的开发利用造成严重影响，严重威胁全球水安全[1-2]。 此外，受经济迅速发展、全球人口加速膨胀、地方城市化进程加快等因素的综合影响，世界各地对水资源的需求仍在日益增长。按目前的用水强度模拟未来全球用水总量，预计到2100年全球用水量将达到80 000×108 m3/a，而中国需水量也会攀升至8814×108 m3/a[3]。联合国《世界水资源综合评估报告》指出：“缺水问题将严重制约21世纪世界经济和社会发展，并可能导致国家间的冲突。”[4] 2013年，国际水文科学协会（International Association of Hydrological Sciences，IAHS）正式启动了Panta Rhei科学计划（2013～2022年）[5]，该计划重点研究社会水文学的变化行为，通过研究人类活动对水循环变化的作用和响应机制，提高人类对水循环的影响与利用能力，以期提高对水资源互馈系统长期演化趋势的预测水平，*终制定适应变化环境的水资源可持续开发利用策略[6]。由此可见，社会-自然变化环境下的水文水资源响应不仅是21世纪国际学术界公认的研究热点和难点，而且是探索全球水文水资源利用前景的重要手段。为更好地预测在变化环境下水资源的发展态势，关键之一就是要合理地模拟未来的水资源量或径流总量。 水资源危机威胁国家用水安全，制约国民经济发展，甚至会影响世界政治经济格局。综合考虑自然环境和社会经济等复杂因素影响，开展变化环境下的水资源总量评估、未来需水量预测和供需平衡分析是水安全战略研究的重要课题，不仅可以创新和发展水科学的理论方法与关键技术，而且能够更好地解决未来发展过程中面临的水问题。 珠江流域覆盖整个中国南部，是我国重点防护的流域对象之一，流域内地貌多样、人口密集、水资源分配不均。珠江上游地处高原地区，是我国西南少数民族聚居地，人烟稀少，经济欠发达，防洪工程体系尚不完善，水利枢纽建设不完备，防洪工事以堤防防洪为主。珠江下游地区是我国经济特区，人口分布密集，经济高度发达，但下游三角洲、柳州市、梧州市等重点防护对象的洪水抵御能力相对偏弱。对于珠江下游经济发展前沿地区，由气候变化引起的洪涝、干旱等自然灾害给社会经济带来了较大的损失；而欠发达中上游地区，适应气候变化、防范自然灾害的能力相对薄弱，一旦发生自然灾害，下游也将承担更大的风险。另外，随着人口膨胀和社会经济发展，需水总量日益增长，水资源供需矛盾愈加突出。气候变化背景下，利用气候模式预估未来气候变化情势，预测流域水文循环演化趋势、需水变化特性及径流响应机制已成为研究的热点和难点。 为此，本书围绕珠江流域水文过程模拟，以及变化条件下的水文响应、需水量预测与供需平衡分析等问题展开研究，既是当前的研究热点，又是我国可持续发展的重要战略方向，关系到经济、社会及生态环境可持续发展等诸多方面。 1.2 来水需水预测的研究现状 1.2.1 水文模型 水文模型是水文水资源领域的核心工具之一，在洪水预报、水资源规划等领域起着不可或缺的作用。它是以数学的形式描述水文产流、汇流过程，可将其视为一个复杂系统，以降雨、蒸发等资料为系统输入，通过产汇流过程的模拟计算，*终输出流域的模拟径流量。水文模型可分为概念式水文模型、分布式-半分布式水文模型、黑箱模型三种[7-9]。概念式水文模型是由描述降雨的产汇流机理的公式组成的，但受早期理论研究水平的限制，忽略了降雨时空分布和下垫面差异的影响；分布式-半分布式水文模型在产汇流物理机制的基础上，将流域划分为不同的若干单元或子流域，充分考虑了降雨分布不均与下垫面差异对水文过程造成的影响；黑箱模型是计算机高速发展下形成的产物，又称经验性模型，它不考虑模型的物理意义，完全通过复杂的数学统计关系对降雨进行模拟。 水文模型的诞生可追溯至20世纪30年代的下渗定理和单位线[10-11]；水文模型的蓬勃发展主要是在20世纪50～80年代，此阶段主要围绕水文循环的过程展开研究，随之产生的模型多为概念式水文模型，如新安江水文模型、Stanford模型、水土保持局（Soil Conservation Service，SCS）模型、水箱模型、水文工程中心（hydrologic engineering center，HEC）模型等[12]；随着计算机技术的快速发展，地理信息系统（geographic information system，GIS）和遥感技术突飞猛进，20世纪60年代后，Freeze等[13]首先提出了分布式水文模型的概念，在传统水文模型中考虑了下垫面的影响，此后，分布式水文模型引起了学者的广泛关注，逐步成为水文模型的研究焦点，随后大量的半分布式水文模型与分布式水文模型相继问世，主要包括地形水文模型（topography hydrologic model，TOPMODEL）[14]、欧洲系统水文（system hydrological European，SHE）模型[15]、可变下渗容量（variable infiltration capacity，VIC）水文模型[16]、SWAT模型[17]等；21世纪，计算机性能日益提高，学者不断将人工智能算法运用于水文预报[18]，至此黑箱模型备受关注，目前运用*多的是逆传播（back-propagation，BP）神经网络模型[19-21]、自回归滑动平均（autoregressive moving average，ARMA）模型[22-23]。 我国在20世纪针对流域的具体特性，也开展了水文模型的深入研究。Zhao等[24]提出了新安江水文模型，被广大学者认同并广泛应用；朱求安等[25]、张心凤等[26]、李哲等[27]、李致家等[28]、邵成国等[29]、Shi 等[30]将新安江水文模型应用在汉江流域、珠江流域、长江流域、海河流域、乌鲁木齐河流域等区域的水文预报中，均得到了较好的预报效果；冯娇娇等[31]、曹虎[32]、周瑜佳等[33]利用普适似然不确定性估计（generalized likelihood uncertainty estimation，GLUE）算法、复合遗传算法等方法对新安江水文模型参数的敏感性、不确定性及准确性进行了分析；Li 等[34]利用新安江水文模型研究了澳大利亚东南部210多个集水区中研究植被蒸腾对径流的影响。概念式水文模型多属于集总式水文模型，一般多用于小流域径流预报，而大流域因下垫面差异和降雨时空分布不均多采用分布式水文模型，需要将流域网格化或区域化且其应具备与大气耦合的能力，可有效地进行未来水文响应的研究；除此之外，分布式水文模型还被用于水质污染、水土流失等相关研究中。朱悦璐等[35-36]、朱悦璐[37]以渭河为典型流域，采用VIC水文模型研究了模型参数、气候变化、下垫面等不确定因素影响下的水文响应；陈思[38]运用VIC水文模型对无定河流域进行了水文模拟，分析了模型参数的敏感性及其对流域未来径流的影响；SWAT模型可被用于除草剂及其代谢产物，土壤中的磷、氮等非点源污染的迁移途径模拟[39]，为流域的污染治理提供了理论依据[40-41]。 随着对模型理解和研究的深入，不少学者改进了传统概念式水文模型和分布式水文模型以满足各研究区域的实际需求。索立涛等[42]根据研究区域子流域间的水分补给关系对TOPMODEL进行了重构，建立了适用于岩溶地区的水文模型；范火生[43]、朱子唯等[44]、王加虎等[45]借助GIS工具，按流域下垫面性质将其网格分区化，结合传统新安江水文模型建立了分布式-半分布式的新安江水文模型；Jukic等[46]以约旦河流域为研究对象，将地下水模型与水量平衡模型结合，开展了径流模拟研究；Malagò等[22]根据岩溶地区落水洞、岩溶管道特点，将SWAT模型与岩溶模型相结合，建立了岩溶地区的SWAT模型，研究了克里特岛区域尺度的水文模拟。总体而言，相对于国外水文模型的研究，我国仍需进一步加强对水文模型的研究，以促进流域的数字化，推动我国水利事业的蓬勃发展。 1.2.2 变化条件下气象水文过程模拟 20世纪70～80年代，国内外针对气候变化下的气象水文过程模拟及水资源响应开展了一系列研究工作，IPCC已经完成了五次全球气候变化的成因分析、水资源响应评估及应对气候变化的对策研究。1977 年，美国相关组织已经开始了对全球气候变化、水资源供需平衡等关系的一系列研究。Mimikou等[47]以希腊中部为研究对象，借助HadCM2和UKHI两种气候模式，开展了气候变化下未来降雨、平均月径流量的响应研究；2004年，刘昌明[48]以黄河流域为研究对象，从水循环的角度探讨了人类活动和气候变化对流域水文过程的影响；Milly等[49]基于历史水文气象数据，考虑了人类活动与气候变化的影响，对研究区域的径流量进行了预测，并探讨了三者之间的影响关系；Arnell[50]应用HadCM2和HadCM3两种气候模式，模拟了不同气候模式下全球不同流域的入流及用水量变化特性；Yang等[51]利用水文气象观测站点的降雨、蒸发、径流等历史数据，探究了气候变化对黄河流域径流的影响，并得出了气候变化是造成黄河流域径流减少的重要原因之一的结论；Bl？schl 等[52]分析了气候变化、土地利用与径流变化之间的相互关系；Smith 等[53]开展了印第安纳州城市化和气候变化对流域径流影响的研究，结果表明城市化对径流的影响可能更大；李志等[54]利用分布式水文模型SWAT模型定量模拟了气候变化及土地覆盖对黑河流域径流变化的影响程度；Chen 等[55]以梭磨河流域为研究对象，分别利用 SWAT模型和CHARM，研究了气候变化和土地覆