【科研进展】Nature Communications：降雨强度的增加导致大河流域内空间差异的水文变化

期刊：Nature Communications

中文题目：降雨强度的增加导致大河流域内空间差异的水文变化

英文题目：Rising rainfall intensity induces spatially divergent hydrological changes within a large river basin

作者：Yiping Wu, Xiaowei Yin, Guoyi Zhou, L. Adrian Bruijnzeel, Aiguo Dai, Fan Wang, Pierre Gentine, Guangchuang Zhang, Yanni Song & Decheng Zhou

发表日期：2024-1-27

干旱或洪水通常归因于降水不足或过剩，在全球持续变暖的情况下，这两种情况都可能变得更加频繁和严重。近几十年来，中国西南地区发生的大面积干旱和东南部地区的洪涝灾害引起了人们的广泛关注，但其原因和相互关系尚不清楚。在这里，我们研究了水文气象变量的时空变化，并研究了 54 年期间（1965 年至 2018 年）华南代表性大流域——西河流域土壤干湿模式对比的机制。我们证明，降雨强度的增加会导致上游严重干燥，土壤储水量、产水量和基流减少，而下游则增加。我们的研究强调，由于整个流域降雨强度与地形之间的相互作用形成鲜明对比，干旱和洪水风险同时增加，这意味着在持续的气候变化下，水和粮食安全日益脆弱。

干旱是一种周期性的自然现象，可能持续数周至数年；干旱最初通常是由于降水不足造成的，通常会导致可用水量和植物生长减少。与干旱地区的永久干旱相反，水资源丰富的地区也可能发生干旱，反映了当地或区域降水的异常波动。近几十年来，严重干旱几乎影响了每个大陆。洪水或过度潮湿通常是由长期强降雨引起的，并且可能因大范围的土地退化和城市化或寒冷地区的融雪而加剧。洪水可能突然发生，也可能逐渐发生，但往往对农业、经济和整个社会造成严重影响。

干旱和洪水都很常见且范围广泛，是造成损失最严重的气象灾害。1984年至2017年间，干旱造成全球年平均损失达165亿美元，占气象灾害总经济损失的13%；对于中国来说，这一比例达到了 20%，年均损失达 63 亿美元（444 亿人民币）。此外，全球各地都有报道称，干旱引起的树木死亡和相关的生态系统服务减少：在欧洲，1987 年至 2016 年间，干旱杀死了约 500,000 公顷森林；2010年亚马逊流域的严重干旱使森林暂时从碳汇转变为净碳源；2013年，华南地区百年一遇的干旱导致固碳量减少101.5 Tg C 25。同样，洪水占 1960 年至 2014 年间全球记录的所有自然灾害的 34%（平均每年 17 次重大洪水）26，2000 年至 2019 年间全球造成的总损失达 6510 亿美元27，并增加了全球损失的百分比。2000 年至 2015 年间，受洪水影响的人口增加了约 20% 28。1978年至2018年间，中国每年约有1142万公顷耕地受到洪涝灾害，平均每年损失粮食18732万吨。

鉴于近年来观察到的快速、连续的变暖和降雨状况的改变，气候变化很可能会增加未来干旱和洪水的频率、范围和严重程度，从而使水、粮食和生态系统的安全面临更大的风险。在全球范围内，干旱地区已从 1950 年至 1979 年的 20% 增加到 20 世纪 90 年代后的 30% 以上。预计到 21 世纪末，大多数大陆几乎所有级别的干旱（从中度到异常）的频率都将大幅增加（增加 17-34 %）。同样，1985 年至 2015 年间，全球洪水频率和持续时间都有所增加。总体而言，极端气候事件的加剧意味着生态和社会经济系统在持续的气候变化下日益脆弱，这引发了科学界的广泛兴趣。然而，尽管人们普遍认为，由于全球持续变暖导致水文循环加剧，干旱和洪水可能会变得更加严重（无论是程度还是范围），但预测特定区域的频率、持续时间和严重程度的相关变化由于地表条件通常具有很大的时空异质性。特别是，大河流域内降雨强度的时空变化如何影响土壤干湿模式及其不同尺度的相关水文响应的机制尚未得到充分研究。

中国长期以来遭受长期严重干旱，常常导致重大环境和社会经济损失。特别是中国西南地区自21世纪初以来经历了极端且持续的干旱，给农业和自然生态系统带来了毁灭性后果。例如，2010年春季干旱造成水电产量减少20%，6000万人饮用水短缺，经济损失达35亿美元。西南地区干旱的同时，东南地区洪涝灾害频发。近几十年来，西江流域（珠江最大支流）的年洪峰流量和极端洪水事件的数量都在增加。在同一流域，2005年6月发生的特大（200年一遇）洪水，影响土地面积超过400万公顷，造成经济损失近200万美元（136亿元人民币），人员伤亡131人，造成12。6300万人无家可归62．相应地，在某些年份，西南地区的干旱和东南地区的洪水同时发生。几项研究考察了该地区最近的干旱和洪水，评估其时空模式并强调厄尔尼诺/南方涛动 (ENSO) 的潜在作用。然而，目前尚不清楚西南地区的干旱与东南部的洪水是否以及在多大程度上存在相关性。特别是，目前尚不清楚这两种现象是否可归因于单一（例如，改变降水模式）或多个气候因素。这些问题促使我们研究过去几十年来降水和其他水文气候场如何变化，由此产生的水文响应是什么，以及区域干燥和洪水在多大程度上可能相互关联。

为此，我们选择了面积353,120km² 的西河流域（WRB），因为它横跨中国西南部（源头）和东南部（下游低地）（图 1）。我们的具体目标是研究：(i) 1965 年至 2018 年间降水和其他水文气象变量变化的时空模式；(ii) 水文响应的相关变化；(iii) 整个流域干湿期（干旱/洪水风险）的主要演化机制及其可能的相互关系。我们假设降雨强度是干旱（西南部）和洪水（东南部）发生的主要驱动因素。

降雨强度和其他主要气候变量的趋势

为了研究整个 WRB 的气候在 54 年的研究期间（1965 年至 2018 年）期间如何变化，我们研究了降雨量和其他几个主要气候变量的空间模式和时间变化，特别是气温（最大值和最小值）、风利用分布在流域内的 31个国家气象站的日常观测数据来确定速度、相对湿度和太阳辐射（图 1）。

我们首先分析了降雨强度的变化。如图2a所示 ，31个站点中的26个站点的单雨日降雨量（降雨强度指数，RI，单位mm d ^-1；见方法）呈上升趋势，当地观测到的最大年降雨量为0.04毫米d^-1  y^-1。尽管上游地区年降雨量略有下降，中下游地区年降水量不显着，但 8个站点（上游 2个，中下游 3个）的 RI 呈现显着上升趋势。RI上升趋势的斜率在下游方向变陡（即从上部的0.01 mm d^-1y^-1到下游的 0.03 mm d^-1  y^-1；图3a-c），表明从源头到流域出口的降雨强度增加。各站小雨量（<10 mm d ^-1 ）均减少，流域上游、中下游地区平均趋势为–0.83、–0.76和–0.54 mm y ^-1 ( P  < 0.01；图 3d-f )。考虑到中下游地区年降雨量稳定，流域范围内小雨的减少意味着非小雨比例的增加（即降雨强度的增加）。同样，所有站点的小雨天数均呈下降趋势（统计显着的站点有29个，占94%；图 2c）。各地区平均小雨日数减少幅度为上游的–0.46dy ^-1到下游的 –0.33dy^-1 （图3g-i）。此外，26个站点的无雨天数显着增加（84％），每个分区的平均趋势显着，上游部分为0.55d y ^-1，下游部分为0.31dy ^-1（图2d 3j^-1 )，表明上游方向干燥程度更高。降雨事件间隔时间越长、上游地区干燥程度越大，也反映在最大连续干旱日数的增加（图 2e和图 3m-o）和最大连续干旱日数的减少上。流域内连续潮湿天数（图 2f和图 3p-r ）。

整个盆地最高气温和最低气温总体呈上升趋势，最低气温增幅较大（达0.04 °C y ^-1）。然而，变暖程度并未显示出明显的空间格局。对于风速，没有发现总体时间或空间趋势。同样，尽管总体呈下降趋势，但没有发现相对湿度和太阳辐射的空间模式。因此，气候变化的主要特征是流域内降雨量显着且大幅增加。

主要水文成分的变化

为了检查 WRB 对气候变化（特别是降雨量增加和干旱期延长）的水文响应，我们校准/验证了土壤和水评估工具 (SWAT)。这种基于过程的空间分布水文模型可以推导水文成分的时空变化（参见方法）。本研究中，SWAT模拟的关键组件包括土壤含水量、产水量、快速响应地表径流（地表径流）和慢响应基流。我们使用线性回归来检测54年研究期间各个水文变量的年度趋势，并在子流域和水文响应单位（HRU）水平上以图形表示，如图 4所示。

WRB最上部土壤含水量显着下降（在HRU水平上下降幅度高达–2.0 mm y ^-1），而中下游部分普遍呈现上升趋势（某些HRU水平下降至2.0 mm y ^-1 ；图 4a、b）。同样，上游水量显着下降（高达 –4.8 mm y^-1），同时盆地下部的水量则略有增加（尽管局部高达 4.2 mm y ^-1；图 4c、d）。对于地表径流来说，由于其通常对降雨的快速响应而成为洪水的主要来源，因此出现了类似的空间模式，即一些上游地区显着减少（局部高达 –3.9 mm y ^-1），而增加（通常不显着）。更下游（< 5.0 mm y ^-1；图 4e，f）。相反，整个WRB的基流普遍下降，其中上游部分下降最为明显（高达–3.2 mm y ^-1；图 4g，h）。因此，气候变化引起的水文变化证实了流域上游干燥的一般模式与下游普遍湿润的模式。此外，我们发现上游地区的坡度普遍高于中下游地区（图 4i，j），这与土壤干湿格局基本一致，特别是在HRU水平上。

干湿时空格局

为了研究 WRB 干旱的时空演变，我们采用了先前开发的干旱评估系统，该系统集成了 SWAT 水文模型和基于水收支的干旱指数，得出了帕尔默干旱严重度指数（PDSI）的时空序列; 方法）以每月的时间步长。接下来，我们使用线性回归分析来检测 54 年研究期间 PDSI 的年度趋势，并以子流域和 HRU 水平的图形表示（图 5）。PDSI 的年值大幅下降，特别是在流域的上游部分，在一些 HRU 中下降幅度高达 –0.11 y ^-1，在一些子流域中下降幅度高达 –0.04 y^-1（具有统计显着性）。相反，PDSI值在下游部分略有增加，在一些HRU中最大速率达到0.03 y ^-1 ，在一些子流域中达到0.02 y -1（统计上不显着；图 5a，b）。空间格局再次表明上游地区强烈干燥，流域中部趋势逐渐变得不显着，而下游地区则逆转为中度湿润。我们根据 HRU 级别的 PDSI 趋势的空间分布进一步确定区域为干燥或湿润。考虑到建模的不确定性，–0.01 到 +0.01（而不是零）之间的趋势值被视为中性。如图5c的饼图所示 ，约29%的HRU（主要位于上游部分）正在干燥，只有7%（主要位于中下游）润湿。这一结果与上一节中确定的空间水文响应模式一致，表明干旱状况主要在流域上游地区加剧，无论是面积范围还是程度（图 5a-c）。在更有限的范围内，盆地的下部似乎更容易发生洪水（图 4e、f和图 5）。

为了进一步探索上述干湿空间模式的时间动态，我们对子流域层面的 PDSI 时间序列进行了经验正交函数 (EOF) 分析（方法）。补充表1列出了五种模式的特征值以及解释的方差和误差范围 。根据诺斯显着性检验65，前三种模式具有统计显着性，而第四种模式的误差范围与第五种重叠。此外，由于添加第三种模态后前两种模态的累积解释方差（49.6％）并没有太大改善，因此我们选择前两种主导模态来解释PDSI的主要时空特征。图 6a、b呈现了两种主导模式（EOF）的空间模式，而它们各自的时间变异性（主成分，PC）如图 6c、d所示，以及 Mann-Kendall 突变测试的结果（图 6c）。6e  ，f）。所有子流域的 EOF 1 特征值均为正值（图 6a），表明整个流域的趋势一致（干燥或湿润）。此外，某一年PC 1（时间系数）的正值或负值表明该年西溪流域整体上相对湿润或干燥。如图6c所示 ，湿润年和干燥年要么交替，要么趋于分组。对于EOF 2（图 6b），流域上游部分的特征值普遍为负，而中下游部分的特征值则变为正值，这意味着各区域的PDSI趋势相反。另外，EOF 2 为正的区域中的PC 2 为正(负)时表示润湿(干燥)。从图 6d可以看出，1992 年之前，PC 2 大部分为负值，表明 1965 年至 1991 年期间上游部分相对湿润，下游部分相对干燥。从 1992 年起，PC 2 值变为正值，表明与上游干燥和下游润湿（图 6d）。因此，EOF 2 和 PC 2 的组合解释了上述相反的趋势——上游干燥，下游湿润。突变测试证实了这一逆转的时间为1992年（图 6f）。此外，流域源头干燥加剧和低地湿润加剧的新模式在2009年之后变得更加明显（即当UF曲线超过0.05显着性水平时；图 6f）。

干旱演变的时空特征

考虑到图6f中确定的干旱发生突变点 ，我们将1965-2018年研究期分为两半：1965-1991年和1992-2018年。在定量评估干旱在时间和空间上的程度和范围后（见方法），我们比较了两个时期在干旱频率、面积范围、持续时间和严重程度方面的差异。

从全时段HRU层面的PDSI时间序列来看，轻度干旱发生频率向下游逐渐增加（下游局部最高可达22%）（图 7a）。第一个时期的空间格局大致相似（图 7d），但第二个时期没有观察到明显的空间梯度（图 7g）。总体而言，中度干旱的空间格局与轻度干旱相似，但频率变化幅度较小：一般上游部分<8%，下游部分<11%（图 7b，e）。但就严重干旱发生而言，上游和中游地区的严重干旱发生频率（高达16%）高于下游地区（全时段；图 7c），且上游方向逐渐增加的趋势在整个时期更为明显。第二期（图 7i）。为了进一步说明面积干旱程度随时间的变化趋势，补充图 1 列出了 WRB 上、中、下游地区遭受各种类型干旱（轻度、中度和重度）的面积百分比。上游地区所有三级干旱的面积范围都随着时间的推移而增加，轻度干旱（每十年4.6％）和中度干旱（每十年4.2％）趋势具有统计显着性（补充图 2a，b）。中下游地区，面积干旱程度略有减轻，但趋势不显着。

纵观整个研究时期，干旱持续时间向下游方向逐渐增加（图 8a、b）。但干旱严重程度表现出不同的空间格局，上游数值相对较高，中下游数值相对较低（图 8c、d）。综合起来，干旱持续时间的区域趋势表明上游部分呈显着上升趋势，下游部分呈非显着下降趋势。分别考虑第一期（1965-1991年）和第二期（1992-2018年）各自的趋势（图 8e-l），后期空间格局发生明显逆转，干旱持续时间普遍较长，严重程度也较高。近几十年来上游部分发生了变化（图 8i-l）。从两个时期之间干旱持续时间和严重程度变化的汇总图中可以明显看出类似的变化，无论是在次流域（图 9a）还是区域层面（图 9b）。上游干旱累计持续时间由第一期的63个月大幅增加（增幅41.3%），第二期的89个月，干旱强度由81.4级上升至119.0级（增幅46.2%），旱情明显加剧。相反，中下游地区干旱持续时间较一期至二期分别减少17.4%和22.9%。同样，干旱严重程度下降了 21.4%（中游地区）和 18.2%（下游地区），表明气候条件已转向湿润。总而言之，干旱持续时间和严重程度变化的时空模式证实了之前预示的上游干燥和下游湿润趋势。

为了进一步确定驱动这种干旱演变空间差异模式的最重要因素，我们分别检查了上游和下游地区的平均PDSI与各种降雨相关变量之间的相关性（图 10）。上游干燥趋势主要与降雨强度、最大连续潮湿天数、小雨量和无雨天数相关（均|r | >0.5）。相反，下游湿润趋势主要是由于降雨强度和无雨天数的变化造成的（图 10）。在相同降雨型态变化下，连续湿润日数、小雨量显着减少，无雨天数显着增加，可能导致上游变得干燥；而降雨强度和无雨天数的显着增加可能会导致下游洪水风险更加严重。最后，为了检验降雨强度在多大程度上可以解释 WRB 上游和下游部分之间空间差异的水文响应，在从单个山坡到 HRU、子流域（包括上游与下游）的一系列尺度上进行了一系列虚拟实验。

上游干燥下游润湿的主要机制

首先，我们检查了坡度尺度的水文响应。设计了一个案例研究，包括受两种降雨强度情景（RI = 9 和 11）影响的坡地，同时保持所有其他因素以及降雨总量相同（1,605 毫米）。SWAT 模型的水文响应显示，在 RI 增加的情况下，地表径流更大，无论是体积（从 164 毫米到 191 毫米）还是比例（从降雨量的 10% 到 12%），而入渗量相应减少（从90% 至 88%）。因此，随着 RI 的增加，这种规模的洪水风险也会增加。

其次，我们检查了 HRU 规模的水文响应。选择了两个被认为代表 WRB 上游和下游部分地形条件的小流域（高地较陡，低地较平缓）（参见鸟瞰图和坡度密度以及地形湿度指数（TWI），如图所示）。使用整个研究期间（1965-2018）两个流域各自的降雨时间序列作为输入进行水文模拟。值得注意的是，这一特定流域只有一个气象站，确保流域内所有坡地的气候条件（例如降水和温度）相同。在普遍的降雨强度下，HRU水平的土壤水趋势被证明取决于坡度陡度和所谓的TWI，因此陡峭的HRU（高地）往往变得更干燥，而平缓的HRU（低地）则变得更湿润在两个流域。

第三，我们考察了次区域尺度（即整个上下游）的水文响应。在尺度上，我们选择了降雨总量非常相似但强度差异很大的两年：1970 年（上游降雨量和 RI：825 毫米和 RI：825 毫米和 6.2；下游降雨量和 RI：1605 毫米和 9）和 2010 年（上游降雨量和 RI：849毫米和6.5；下游降雨量为1650毫米和11)，因为这两年的降雨量非常接近(相差<3%)，但40年来有明显的加剧。为了公平起见，我们进一步消除了3%的降雨量差异，减少了2010年降雨时间序列的降雨量（即更新后的2010年降雨量上游为825毫米，下游为1605毫米；补充表 2）。保持两年间除降雨量外的所有输入数据相同，模拟的水文响应显示，随着降雨强度的增加，WRB 上游部分的年土壤水量、产水量、地表径流和基流均减少（通过–0.5%、–6%、–7% 和 –8%），而下游部分的响应则增加（分别增加 0.9%、10%、15% 和 3%；补充表 2）。此外，雨季高峰期（6月至8月）上游和下游的季节性峰值流量分别增加了51%和15%，而旱季最小流量（12月至2月）则减少了（-上游部分增加 2%）或增加（下游部分增加 25%；补充表 2）。简而言之，这些模型结果可以为以下论点提供强有力的支持：西拉河流域的降雨强度可能是近几十年来观察到的可用水量空间分异趋势的主要因素，这主要是由于降雨之间相互作用的对比造成的。强度、坡度梯度和坡度形态。

本研究调查了西江流域近几十年来对降雨模式变化的水文响应，西江流域是中国南方季风地区的一个大型流域（353,120 km² ）。54年的研究期间（1965年至2018年）降雨量不断增加，具体表现在每个雨日降雨量、无雨天数和最大连续干旱天数明显显着增加，但同时也反映了降雨量的增加。小雨量、小雨天数、最大连续阴雨天数减少。将这些气候信息与空间分布的水文过程模型相结合，得出了整个流域干燥和湿润变化的清晰空间模式。推测上游地区的年产水量和地表径流量减少，而下游地区的年产水量和地表径流增加，表明近几十年来上游地区水资源短缺日益严重，以及下游地区总体可用水量增加和洪水风险增加。此外，将水文过程建模与帕尔默干旱严重程度指数计算相结合，可以以前所未有的空间细节水平（低至 2738个所谓的水文响应单位）推导干旱发生、程度和严重程度的模式，从而支持改进的代表性在更大的尺度上（即子流域和区域）。干旱时空评价分析和经验正交函数分析都证实了水文模型推断的流域上游部分严重干燥的趋势与下游部分湿润的趋势。最后，在虚拟实验中证实了上游和下游地区的干/湿和可用水量的类似差异趋势，该虚拟实验隔离了不同尺度的降雨强度的水文影响。尽管本研究集中于中国南方的一个大河流域，但我们的发现，由于坡度和曲率的差异，降雨的时间变化（即降雨强度）可能会导致水文响应的重大空间对比变化，这一发现也可能适用与经历类似气候加剧程度的其他大河流域相比，对干旱和洪水风险的加剧产生重大影响。

文献来源：

https://doi.org/10.1038/s41467-023-44562-8

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