关键词:
长江源区
气候变化
LSTM
组合模型
未来情景
径流预测
摘要:
长江源区位于我国青藏高原,是长江流域的发源地,也是我国重要的生态保护区和水源地之一,其具有“高、寒、干旱”的特点,对气候变化高度敏感,气候变化将会直接影响到长江源区的冰川、雪线、融雪、降水、径流等水文气象过程,进而对长江流域的水资源和生态系统产生重要影响。因此,研究长江源区气候变化环境下径流的演变规律,对未来径流变化趋势进行预测,是区域生态安全和水资源管理的重要基础,是长江流域水资源管理、生态环境保护和气候变化适应等方面的需求,同时也是对人类社会可持续发展的迫切要求。本文基于全球气候变化的大背景,以长江源区为研究对象,选取长江源区出口控制水文站直门达水文站1965-2020年的年径流资料,以及1965-1986年、2006-2020年的逐月流量观测资料,结合长江源区内伍道梁、沱沱河、曲麻莱、玉树以及清水河五个气象站点1965-2020年的逐日实测气象资料,首先利用K邻近算法对径流气象资料的缺失值进行插补,之后利用气候倾向率、Mann-Kendal检验、R/S分析法、小波分析以及Spearman秩次相关检验对长江源区水文气象要素的变化趋势、突变特征、周期演变规律及其之间的相关性进行了分析探讨,在此基础上,基于LSTM神经网络及多种分解方法构建了“分解-预测-重构”模式的模型,对长江源区的月流量进行了模拟预测,并分析比较了各模型的优劣性。最后,利用CMIP6实验中BCC-CSM2-MR气候系统的模式数据,使用双线性插值法将月尺度的模式数据插值到0.25°×0.25°的网格,再提取本文研究所使用的站点数据,将未来时间序列划分为T1期(2021-2045年)、T2期(2046-2070年)以及T3期(2071-2100年)三个阶段,分析研究了长江源区在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5四种情景模式下未来80年降水气温的变化特征,并模拟预测了未来80年不同情景模式下的流量,依据其预测结果对未来长江源区的流量变化进行了分析,本文具体的研究成果如下:(1)1965-2020年长江源区径流、降水、气温均呈显著上升的趋势,年内分配不均匀,呈现出雨热同期的状态,且其未来的变化趋势与过去相反,呈现出负向持续性;径流时间序列的突变点为2008年,其第一主周期为56a,第二主周期为14a,第三主周期为35a;降水时间序列的突变点为2007年,其第一主周期为56a,第二主周期为14a,第三主周期为35a;平均气温时间序列的突变点为1998年,其第一主周期为42a,第二主周期为55a,第三主周期为26a;在0.05显著性水平下,径流与降水、气温之间存在着显著的正相关关系,而降水与气温未通过显著性检验,存在着不显著的正相关关系;(2)划分1965-1986年的实测月流量数据作为模型的训练集数据,2006-2020年的实测月流量数据作为模型的测试集数据,分别构建了LSTM、EMD-LSTM、CEEMDAN-LSTM以及PCA-CEEMDAN-LSTM模型,通过对测试集阶段的预测结果分析得到,这四种模型均适用于长江源区的径流预测,各模型能够很好地模拟预测长江源区直门达水文站的流量变化趋势,但对其年流量峰值和出现时间的预测效果较差,其中预测效果最差的为LSTM模型,其次为EMD-LSTM模型,预测效果最好的为PCA-CEEMDAN-LSTM模型,PCA-CEEMDAN-LSTM模型的RMSE指标相较于其他三种模型分别降低了29.4%、19.4%、0.3%,MAE指标分别降低了35.6%、21.7%、0.3%,MAPE指标降低了69.6%、26.1%与13%,拟合度R2分别提高了7.3%、4.6%与0.1%;(3)未来四种情景模式下,长江源区未来的降水呈波动上升的趋势,其年降水量较历史时期均有所增加,四种情景模式下的年降水量分别较历史时期增加了69.35%、69.75%、69.88%、74.32%,未来降水变化在前期较为平缓,后期增长趋势显著。四种情景模式中降水增长速率最快的为SSP3-7.0情景模式,但年降水量最多的为SSP5-8.5情景模式。未来长江源区降水的年内分配与历史时期年内分配大致相同,但未来6-9月份降水量的占比降低,而1-5月份与10-12月份降水量的占比增高,说明未来长江源区降水的年内分配更加均匀。(4)四种情景模式中,2021-2100年长江源区的气温在整体上均呈上升的态势,其中气温最高、上升趋势最显著的模式为SSP5-8.5情景模式,其次为SSP3-7.0情景模式。未来长江源区年内最低气温出现在1月份,最高气温出现在7月份,气温的年内分配情况与历史时期大致相似。在三个不同的时期中,T1期与T2期内四种情景模式下气温的增长速率较大,在T3期均有减弱。(5)将BCC-CSM2-MR气候系统中的降水、气温数据输入到