趙 勇，黃 亞，王賀佳，肖偉華，王 浩

（1.中國水利水電科學(xué)研究院 水資源研究所，北京 100038；2.流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室，北京 100038；3.河海大學(xué) 海洋學(xué)院，江蘇 南京 210098；4.中水珠江規(guī)劃勘測設(shè)計有限公司，廣東 廣州 510610）

1 研究背景

由于人口增長和經(jīng)濟發(fā)展，人類用水需求正迅速增加，世界上許多地區(qū)水資源正成為一種稀缺資源［1］。為應(yīng)對水資源短缺問題，許多國家采取跨流域調(diào)水進行水資源重新分配，以緩解水資源供需矛盾。據(jù)不完全統(tǒng)計，截至2015年，全球已建或在建的跨流域調(diào)水工程超過160 個，這些工程主要分布在美國、加拿大、俄羅斯和中國等20 多個國家和地區(qū)［2］。西北地區(qū)土地和礦產(chǎn)資源豐富，但降水稀少、氣候干旱、生態(tài)系統(tǒng)脆弱，為破解水資源制約，從1950年代開始，我國就開始研究西部調(diào)水工程。然而，區(qū)域外部水資源的引入，必然會導(dǎo)致受水區(qū)陸地蒸散發(fā)的增加，打破該地區(qū)原有的水熱平衡，使得大氣-陸面間的水分、能量交換過程發(fā)生改變，進而對區(qū)域水文、氣候、生態(tài)以及環(huán)境造成影響［3-4］。

我國西北干旱區(qū)位于歐亞大陸中緯度地區(qū)，是世界上對全球氣候變化最為敏感的地區(qū)之一，也是我國沙塵暴的發(fā)源地［5］。根據(jù)首次全國荒漠化土地調(diào)查，我國土地荒漠化面積占國土總面積的27.3%，其中約99.6%的土地分布在我國北部和西北部的12 個省或自治區(qū)［6］。西北地區(qū)近幾十年氣溫逐漸升高，降水量有所增加，這種暖濕性氣候趨勢十分明顯［7-8］。即使如此，人口增長，加上不合理的土地及水資源開發(fā)利用，導(dǎo)致西北干旱區(qū)綠洲經(jīng)濟以及沙漠生態(tài)的水資源供需矛盾日益嚴重［9］。在新疆維吾爾自治區(qū)，極端干旱的沙漠中點綴著灌溉密集的綠洲平原，由于灌溉作用，綠洲地區(qū)的實際蒸散量明顯大于周圍沙漠地區(qū)［10-11］。以往的研究表明，新疆綠洲地區(qū)的水汽含量高于荒漠地區(qū)［12-13］。1960年代以來隨著灌溉的快速發(fā)展［14］，新疆經(jīng)歷了水汽增加、云量降低、降水增多的過程［15-16］，從而顯現(xiàn)出氣候的暖濕趨勢。關(guān)于西北其他干旱缺水地區(qū)是否可以借鑒南水北調(diào)工程及新疆灌溉工程的思路，將其他地區(qū)水源引入缺水地區(qū)用以緩解缺水問題一直備受爭議，也是完善國家水網(wǎng)亟需回答的重大問題。改善西北的生態(tài)環(huán)境，促進西北地區(qū)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展勢必需要徹底解決該地區(qū)長期以來用水短缺的問題。

目前，國內(nèi)外有關(guān)調(diào)水的區(qū)域氣候效應(yīng)研究已有很多，而對調(diào)水灌溉的描述也有多種方式。例如，李鴻洲等［17］結(jié)合地表熱平衡數(shù)學(xué)模型和觀測資料對南水北調(diào)灌區(qū)的區(qū)域氣候效應(yīng)進行了初步探討。葉卓佳［18］采用土壤-大氣相互作用的中尺度模式研究發(fā)現(xiàn)干旱區(qū)大面積灌溉使得灌區(qū)原屬干旱氣候在不同程度上沿海性氣候轉(zhuǎn)變。李建云［19］通過修改RegCM3 中灌區(qū)土壤含水量，模擬南水北調(diào)大面積農(nóng)業(yè)灌溉區(qū)域氣候效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)大面積農(nóng)業(yè)灌溉對中國區(qū)域氣候影響明顯。武利陽等［20］在WRF/Noah-MP 中加入考慮地下水過程的動態(tài)灌溉方案模擬華北平原地下水灌溉的區(qū)域氣候效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)夏季灌溉對氣溫和降水具有較強影響。Yeh 等［21］通過修改大氣環(huán)流模式中初始土壤濕度，研究大尺度灌溉的短期氣候效應(yīng)。Adegoke 等［22］通過修改RAMS 中土壤濕度初始狀態(tài)來描述灌溉過程，探討了灌溉與地表能量變化之間的關(guān)系。Boucher 等［23］將額外水汽源加入大氣環(huán)流模式LMDZ，以此研究灌溉對氣候的潛在影響。Lobell 等［24］將NCAR 大氣環(huán)流模式CAM3 中土壤濕度設(shè)為飽和土壤濕度，進而探討了模式對溫室效應(yīng)估計的潛在偏差。Kueppers 等［25］通過修改RegCM3 中灌區(qū)的土壤含水量，發(fā)現(xiàn)了灌區(qū)氣溫的降溫效應(yīng)。Zou 等［26］針對海河流域，將人類水資源開發(fā)利用方案耦合到區(qū)域氣候模式RegCM4中，建立了考慮地下水側(cè)向流動和人類取水用水影響的區(qū)域氣候模式，研究并揭示人類取用水活動的區(qū)域氣候效應(yīng)。Zou 等［27］針對南水北調(diào)中線工程，設(shè)計了不同調(diào)水量情景，并利用RegCM 模擬了受水區(qū)在不同季節(jié)降水和氣溫的變化。

總體上，大多數(shù)研究對灌溉模型的描述并不能很好地反映調(diào)水灌溉過程，尤其是不能很好地體現(xiàn)不同調(diào)水規(guī)模及其年內(nèi)分配對灌區(qū)氣候的影響，且主要針對現(xiàn)狀年進行短期模擬，較少研究未來長期氣候變化下區(qū)域外調(diào)水帶來的持續(xù)性氣候效應(yīng)。本研究以西北干旱區(qū)為研究對象，將調(diào)水作為額外的可利用降水輸入?yún)^(qū)域氣候模式，并考慮調(diào)水量的時空分配，以此探討調(diào)水工程對西北地區(qū)氣候的影響強度及其可持續(xù)性。研究結(jié)果可為西部調(diào)水設(shè)想的論證研究提供參考依據(jù)。

2 模型描述與試驗設(shè)計

2.1 研究區(qū)概況 我國西北地區(qū)具有復(fù)雜的地形與氣候特征，新疆北部的阿爾泰山、中部的天山、東部的祁連山以及南部的昆侖山等山脈海拔高，由于高山阻擋了大氣環(huán)流，形成了如準(zhǔn)噶爾、塔里木以及柴達木等廣闊沙漠盆地。西北地區(qū)氣候類型自東向西由大陸性半干旱逐漸向大陸性干旱氣候過渡，植被則由草原向荒漠過渡。該地區(qū)常年干旱少雨，降水主要集中在天山山脈以及祁連山脈地區(qū)。其中，位于新疆中部的天山山脈由于其降水量大而被視為“中亞水塔”［28］。圖1 為擬定研究區(qū)，該區(qū)域位于祁連山以北、天山以南，平均海拔1300 m，多年平均年降水量約200 mm，總面積約為27萬km2，在RegCM4 模型中由108 個50 km×50 km 網(wǎng)格構(gòu)成。研究區(qū)較周邊海拔普遍較低，擁有水源自流的天然地理優(yōu)勢，宜發(fā)展綠洲農(nóng)業(yè)。雖然綠洲面積僅占西北地區(qū)總面積的4% ～5%，但90%以上的人口和95%以上的社會財富主要集中在綠洲內(nèi)［29-30］。

圖1 模擬區(qū)和研究區(qū)范圍及地形（單位：m）

2.2 區(qū)域氣候模式RegCM4 介紹 RegCM4 是意大利國際理論物理中心開發(fā)的區(qū)域氣候模式［31］。目前，有Kuo、Grell、Emanuel、Tiedtke 以及Kain-Fritsch 等可選的對流方案。同時，有BATS、CLM3.5以及CLM4.5 三種可選陸面方案，本研究采用CLM3.5 方案。CLM3.5 是美國國家氣候中心研發(fā)的陸面模型，該模型通過次網(wǎng)格單元對地表的非均質(zhì)性進行描述。每個網(wǎng)格單元包含4 種陸地單元類型（冰川、濕地、湖泊、植被），其中植被部分可進一步劃分為17 種不同的植被功能類型。RegCM4 中的CLM3.5 方案已經(jīng)廣泛用于對氣候特征時空變化的仿真研究以及各種敏感性實驗，且均取得了良好的模擬效果［32-33］。本研究中RegCM4 模型參數(shù)化方案基于Gao 等［34］的進行設(shè)置，該方案對中國區(qū)氣候具有良好的模擬性能，配置方案信息見表1。

表1 模型配置情況

2.3 RegCM4 中的調(diào)水機制 為研究區(qū)域外部調(diào)水對研究區(qū)進行大面積灌溉的氣候效應(yīng)，本研究將調(diào)水描述成水從水源區(qū)轉(zhuǎn)移到研究區(qū)的過程。在實際調(diào)水工程中，水源通常來自河湖及水庫，通過河渠以及管道輸送到研究區(qū)，水源區(qū)地表特征較研究區(qū)變化較小。因此，本研究只關(guān)注研究區(qū)對區(qū)域外部調(diào)水的氣候響應(yīng)。到達研究區(qū)的灌溉水量可看作經(jīng)植被冠層截留后到達地表的凈雨增加量，其表述如下：

式中：Pnet為最終到達地表的凈雨量；Pr為降水量；Pi為灌溉水量；Sm為積雪融水；E為蒸散發(fā)量。在本研究中，上述調(diào)水灌溉機制被耦合到RegCM4 的CLM3.5 陸面方案中，該方法曾在RegCM3 中的BATS1e 陸面模塊中實現(xiàn)，并用于南水北調(diào)工程的區(qū)域氣候效應(yīng)研究［27］。

2.4 數(shù)據(jù)資料 MPI-ESM-MR 模式常用于RegCM4 的動力降尺度試驗，對中國氣候具有良好的模擬性能［35］。為此，本研究中RegCM4 模式的初始場和側(cè)邊界場采用MPI-ESM-MR 模式歷史試驗和RCPs情景下的氣候變化預(yù)估結(jié)果［36］。MPI-ESM-MR 由德國馬克斯-普朗克氣象研究所研發(fā)［37］，該數(shù)據(jù)分辨率為1.875°×1.875°，歷史序列為1949—2005年，未來序列為2006—2100年。在2020—2050年近30年的預(yù)估氣候下開展本研究對未來中國西北地區(qū)的中長期水利規(guī)劃具有重要的現(xiàn)實意義，為此擬定2021—2050年為未來試驗組，1970—2000年為歷史參照組。為驗證RegCM4 對歷史氣候態(tài)模擬性能，本研究還將ERA-Interim 再分析數(shù)據(jù)在RegCM4 中的動力降尺度結(jié)果與MPI-ESM-MR 動力降尺度結(jié)果進行對比分析。ERA-Interim 由歐洲中期天氣預(yù)報中心研發(fā)，其分辨率為1.5°×1.5°［38］。

為評估模型的模擬性能，本研究采用中國氣象局研發(fā)的CN05 數(shù)據(jù)集［39］進行驗證，該數(shù)據(jù)集利用中國2416 個氣象臺站自1950—2015年的降水、氣溫、蒸發(fā)、風(fēng)速等氣象要素逐日觀測資料，采用距平逼近法插值形成0.25°、0.5°、1°三種空間分辨率的網(wǎng)格化觀測數(shù)據(jù)集，以滿足不同高分辨率氣候模式驗證需求，本研究選取0.5°×0.5°的氣溫、降水以及蒸發(fā)數(shù)據(jù)。目前，該數(shù)據(jù)集已廣泛用于區(qū)域氣候模式對中國區(qū)域模擬性能評估［40］。在本研究中，將RegCM4 的輸出結(jié)果插值到與CN05 相同分辨率的網(wǎng)格中心，以便比較分析。

2.5 試驗設(shè)計 目前，國內(nèi)有關(guān)西部調(diào)水設(shè)想的代表性方案有陳傳友的藏水北調(diào)、青海99 課題組西線調(diào)水、張世禧的西藏大隧道、郭開的朔天運河、李國安的雅水北調(diào)、林一山的西部遠景調(diào)水、紅旗河西部調(diào)水工程等，這些方案主要以“五江一河”（雅魯藏布江、怒江、瀾滄江、金沙江、雅礱江、大渡河）等相關(guān)河流作為水源開展研究［41-42］。受不同引水高程影響，可調(diào)水量少則300 億m3，多則2000 億～3000 億m3，在考慮調(diào)水區(qū)社會經(jīng)濟、生態(tài)環(huán)境等因素后，最大調(diào)水量在400 億～600 億m3［41］。因此，本研究擬采用600 億m3作為最大年調(diào)水量，并參考研究區(qū)作物生長季4—10月實際蒸發(fā)量按比例對灌溉水量進行年內(nèi)分配（圖2）。假定同一時期內(nèi)各計算網(wǎng)格灌溉水量相同，則研究區(qū)內(nèi)單位面積年灌水總量為224 mm·m-2，最大灌溉水量在夏季6月約為50 mm·m-2。如表2 所示，本研究共設(shè)計6 組試驗，試驗1 與試驗2 用于驗證模型對歷史氣候態(tài)的模擬性能。試驗2 為歷史期控制試驗，與試驗3 和試驗5 進行比較，分析未來RCP4.5 與RCP8.5 情景下的氣候變化情況。RCP4.5 情景下灌溉的氣候效應(yīng)由試驗4與試驗3 的差異得出，RCP8.5 情景下灌溉的氣候效應(yīng)由試驗6 與試驗5 的差異得出。對于進行調(diào)水灌溉的試驗4 和試驗6，將兩組試驗的研究區(qū)下墊面數(shù)據(jù)由CLM3.5 陸面過程方案中默認的半荒漠土地類型修改為C4 草類植物類型。

表2 試驗描述

圖2 灌溉水量年內(nèi)分配情況

3 結(jié)果

3.1 歷史平均氣候態(tài)模擬性能評估

3.1.1 降水 為評估模型對研究區(qū)的氣候模擬性能，本研究設(shè)置了兩組歷史試驗。兩組試驗分別采用ERA 數(shù)據(jù)和MPI 數(shù)據(jù)作為驅(qū)動場，模擬結(jié)果與CN05 進行比較分析。圖3（a）和3（d）分別為CN05 中西北地區(qū)夏季和冬季降水的空間分布，從圖3（a）和圖3（d）可知，西北地區(qū)降水具有明顯的地理特性，降水由東南向西北逐漸減少，且多發(fā)生在夏季。同時，天山山脈和祁連山脈等高山地區(qū)具有明顯的降水中心，地形雨特征明顯。由圖3（b）可以看出，RG_ERA 可以良好地反映夏季降水的空間分布，較好地捕捉到沿阿爾泰山脈、天山山脈、昆侖山脈以及祁連山脈等地區(qū)的雨帶。但對于山區(qū)降水存在高估，如天山山脈以及環(huán)昆侖山脈等地區(qū)。而在地勢平坦的地區(qū)降水則被低估，如塔里木盆地。同樣，RG_ERA 能夠模擬得到良好的冬季降水空間分布，但整體存在濕偏差，尤其是在天山、祁連山、阿爾泰山以及昆侖山地區(qū)濕偏差明顯（圖3（e））。RG_ERA 模擬的夏季和冬季降水與CN05 之間的空間相關(guān)系數(shù)分別達到了0.73 和0.36（表3）。RG_MPI 模擬得到的夏季和冬季降水空間分布情況與RG_ERA 相似，與CN05 的空間相關(guān)系數(shù)分別達到了0.76 和0.45（表3）。對于在天山以及祁連山地區(qū)的降水雨帶，RG_MPI 具有與RG_ERA 同樣良好的模擬能力（圖3（c））?？偟膩碚f，RG_MPI 和RG_ERA 對西北地區(qū)降水均具有良好的模擬性能，且對夏季降水的模擬能力優(yōu)于冬季。

圖3 西北地區(qū)多年平均降水量（單位：mm）

3.1.2 氣溫 氣溫具有與降水類似的空間分布特性，從圖4（a）可以看到西北地區(qū)夏季高溫區(qū)主要在塔里木盆地，其中新疆東部以及北部地區(qū)氣溫最高，平均氣溫達到30℃以上。溫度較低的地區(qū)主要集中在天山以及以昆侖山-祁連山為界的南部地區(qū)。冬季大部分地區(qū)平均氣溫在-6 ～3 ℃，在新疆北部，祁連山附近以及昆侖山脈以南地區(qū)平均氣溫低于-15 ℃（圖4（d））。整體上看，RG_ERA 和RG_MPI模擬得到的西北地區(qū)氣溫在夏季均存在一定程度的暖偏差（圖4（b）和（c）），而在冬季則存在冷偏差（圖4（e）（f））。RegCM4 對于研究區(qū)內(nèi)的氣溫的模擬性能明顯優(yōu)于降水，夏季氣溫空間相關(guān)系數(shù)達到0.9 以上，冬季在0.8 左右，氣溫的總體偏差在2 ℃以內(nèi)（表3）。

圖4 西北地區(qū)多年平均氣溫（單位：℃）

表3 西北地區(qū)降水、氣溫模擬性能

3.2 2021—2050年多年平均氣候態(tài)評估

3.2.1 降水 圖5 為兩種典型濃度路徑情景下西北地區(qū)2021—2050年夏季降水變化趨勢。RCP4.5 和RCP8.5 情景下降水變化趨勢的空間分布基本一致，降水變化主要集中在夏季，冬季變化較弱。如圖5 所示，2021—2050年間西北地區(qū)夏季降水主要呈增加趨勢。降水增加趨勢顯著的地區(qū)主要集中在天山、祁連山以及昆侖山等高山地區(qū)附近，變化速率為0.02 ～0.03 mm·a-1，地勢平坦的三大盆地降水無明顯變化趨勢。研究區(qū)多年平均降水變化量在RCP4.5/RCP8.5 情景下為0.02/0.04 mm·d-1，夏季和冬季多年平均變化量分別為0.015/0.005 mm·d-1和0.013/0.008 mm·d-1（表4）。與基準(zhǔn)期相比，研究區(qū)在2021—2050年多年平均降水整體有輕微增加，但并不顯著。

圖5 西北地區(qū)夏季降水年際變化趨勢（單位：mm·a-1）

3.2.2 氣溫 由表4 可知，RCP4.5 和RCP8.5 情景下2021—2050年多年平均氣溫分別升高了1.54℃（P＜0.05）和1.61℃（P＜0.05）。與降水相比，氣溫變化更為顯著。從季節(jié)來看，西北多數(shù)地區(qū)冬季氣溫以0.005～0.01℃·a-1速率顯著升溫（圖6）。RCP4.5 與RCP8.5 兩種典型濃度路徑情景下的夏季和冬季氣溫變化趨勢基本一致?？偟膩碚f，RG_MPI 的模擬結(jié)果顯示，在兩種典型濃度路徑情景下西北多數(shù)地區(qū)在2021—2050年間呈暖濕變化趨勢，這種變化趨勢也被發(fā)現(xiàn)在其他西北地區(qū)相關(guān)研究中。

圖6 西北地區(qū)冬季氣溫年際變化趨勢（單位：℃·a-1）

表4 氣溫和降水多年平均、夏季以及冬季變化量

3.3 調(diào)水對區(qū)域降水的影響 通過對比灌溉與非灌溉試驗之間的差異，可獲得研究區(qū)調(diào)水灌溉的區(qū)域氣候效應(yīng)。調(diào)水灌溉對降水的影響主要在夏季，且影響范圍大于研究區(qū)。圖7 為RCP4.5 和RCP8.5 情景下西北調(diào)水灌溉后區(qū)域夏季降水空間變化情況。如圖7所示，夏季降水在天山、昆侖山以及祁連山環(huán)繞形成的封閉高山地區(qū)顯著增加（P＜0.05），尤其是在祁連山附近，夏季降水平均增加0.75 ～1 mm·d-1，其次是天山和昆侖山附近，降水增加0.5 ～0.75 mm·d-1。地勢較低的準(zhǔn)噶爾、塔里木以及柴達木盆地降水無明顯變化。對于研究區(qū)來說，在作物生長季的降水分別增加0 ～0.19 mm·d-1和0 ～0.21 mm·d-1，生長季降水量占全年總降水量百分比從調(diào)水前的23% ～82%分別增加到調(diào)水后的30% ～88%和34% ～88%，這部分增加的降水有助于作物產(chǎn)量的增加。

圖7 西北地區(qū)調(diào)水灌溉后夏季降水變化（單位：mm·d-1）

圖8 為RCP4.5 和RCP8.5 情景下調(diào)水灌溉后研究區(qū)單位面積降水年內(nèi)變化情況。如圖8 所示，RCP4.5和RCP8.5情景下的降水年內(nèi)變化基本一致。整體來看，RCP8.5情景下降水變化量略大于RCP4.5情景，兩者的差異主要在8月份。在RCP4.5 情景下，降水的年內(nèi)最大變化量在7月，為0.105 mm·d-1，而在RCP8.5 情景下，降水的年內(nèi)最大變化量在6月，為0.098 mm·d-1。

圖8 研究區(qū)單位面積降水年內(nèi)變化

3.4 調(diào)水對區(qū)域氣溫的影響 圖9 為RCP4.5 和RCP8.5 情景下西北調(diào)水灌溉后區(qū)域夏季、冬季氣溫空間變化情況。如圖9（a）和9（b）所示，在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，研究區(qū)夏季氣溫明顯降低，平均降溫幅度約1.5 ℃（P＜0.05）。區(qū)域外調(diào)水灌溉導(dǎo)致的降溫效應(yīng)主要集中在研究區(qū)，對研究區(qū)以外的地區(qū)影響較小。在冬季，研究區(qū)以南的大部分地區(qū)出現(xiàn)增溫效應(yīng)，增溫幅度達到0.25 ～0.5 ℃（圖9（c）（d））。此外，研究區(qū)中心存在降溫效應(yīng)，降溫幅度約0.5 ℃（P＜0.05）。

圖9 西北地區(qū)調(diào)水后氣溫變化（單位：℃）

圖10 為RCP4.5 和RCP8.5 情景下調(diào)水灌溉后研究區(qū)單位面積氣溫年內(nèi)變化情況。如圖10 所示，RCP4.5 和RCP8.5 情景下的氣溫年內(nèi)變化趨勢基本一致，全年均呈現(xiàn)降溫效應(yīng)。兩種情景下氣溫最高降幅分別為1.2 ℃和1.5 ℃，其中RCP8.5 情景下氣溫降幅最大。兩種情景下最大的降溫效應(yīng)均發(fā)生在7月份，最小降溫效應(yīng)均發(fā)生在4月份。

圖10 研究區(qū)單位面積氣溫年內(nèi)變化

3.5 氣象要素的垂直變化 利用區(qū)域外調(diào)水進行大面積灌溉不僅在近地面層產(chǎn)生了區(qū)域氣候效應(yīng)，同時也影響著垂直高空的氣象要素。圖11 為研究區(qū)在100 ～925 hPa 垂直高空處的氣溫、緯向風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)、相對濕度、比濕以及濕靜能在調(diào)水后單位面積變化量的垂直廓線圖。如圖11（a）所示，夏季氣溫在600 ～925 hPa 高度主要表現(xiàn)為降溫，而在200 ～600 hPa 高度則存在一定的升溫，這可能與潛熱通量在高空中凝結(jié)形成降水，釋放熱量有關(guān)。同樣的現(xiàn)象也能在冬季發(fā)現(xiàn)，不同的是降溫發(fā)生在800 ～925 hPa，升溫則發(fā)生在500 ～800 hPa 之間。灌溉試驗將研究區(qū)默認的半荒漠土地類型修改為C4 草類植物類型，改變了地表粗糙度，使得近地面風(fēng)速發(fā)生較大的改變。緯向風(fēng)速在夏季的最大變化量約0.2 m·s-1，在冬季最大變化量約-0.35 m·s-1，且變化主要在700 ～925 hPa 高度（圖11（b））。經(jīng)向風(fēng)速在夏季和冬季的最大變化量分別達到了0.35 m·s-1和0.3 m·s-1，變化高度集中在600 ～925 hPa（圖11（c））。無論是夏季還是冬季，相對濕度在700 ～925 hPa 均有所增加，越接近地面相對濕度增幅越大，在925 hPa 時，夏季和冬季相對濕度增加量分別達到了5%和2%（圖11（d））。從比濕的變化也能看出，近地面層空氣水汽含量發(fā)生了改變，夏季比濕增加了約1.0 g·kg-1（圖11（e））。夏季和冬季濕靜能均有所增加，其中夏季增加約2.2 kJ·kg-1（RCP8.5），冬季增加約0.35 kJ·kg-1（RCP8.5），表明調(diào)水后研究區(qū)對流層下部較調(diào)水前更不穩(wěn)定，對流性降水發(fā)生概率增加（圖11（f））。

圖11 調(diào)水灌溉后研究區(qū)單位面積高空氣象要素垂直變化

3.6 調(diào)水對大氣環(huán)流的影響 由調(diào)水灌溉引起的土壤水分變化會影響陸地和大氣間水汽和能量的交換過程，進而改變大氣的溫度和濕度，形成異常環(huán)流。西北地區(qū)夏季水汽輸送的主要通道來自西北部和西部，水汽在天山山脈一帶大量聚集，易形成大量降水。圖12 為RCP4.5 情景下調(diào)水灌溉后夏季高空水汽通量與850 hPa 處大氣環(huán)流多年平均變化空間分布。如圖12 所示，研究區(qū)在6—8月均出現(xiàn)了一定程度的南風(fēng)異常，在天山以及祁連山北坡一帶尤為明顯，研究區(qū)及周邊地區(qū)水汽含量也有所增加。研究區(qū)及其周邊地區(qū)夏季低層大氣出現(xiàn)異常反氣旋環(huán)流在一定程度上改變了西風(fēng)環(huán)流，這也是影響研究區(qū)及其周邊地區(qū)降水時空分布的因素之一。

4 討論

4.1 降水變化的主要原因 表5 為不同RCPs 情景下夏季降水量和對流性降水量變化的統(tǒng)計結(jié)果。結(jié)果表明，RG_MPI 模擬得到的1971—2000年多年平均夏季降水量為0.36 mm·d-1，其中對流性降水為0.25 mm·d-1，約占夏季降水量的68.41%。而在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，2021—2050年多年平均夏季降水量/對流性降水量分別為0.37/0.27 mm·d-1和0.36/0.27 mm·d-1。兩種情景下對流性降水量占比分別為72.92%和74.92%，表明在研究區(qū)內(nèi)對流性降水是夏季降水的主要來源，在西北內(nèi)陸區(qū)降水與當(dāng)?shù)氐乃h(huán)密切相關(guān)。通過進一步分析氣候變化對研究區(qū)內(nèi)降水結(jié)構(gòu)的影響，發(fā)現(xiàn)在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，2021—2050年多年平均夏季降水量/對流性降水量相對于1971—2000年分別增加了0.01/0.03 mm·d-1和0.01/0.02 mm·d-1。降水在未來氣候變化的影響下有一定的增加，但未通過顯著性檢驗。而利用區(qū)域外調(diào)水進行灌溉則使研究區(qū)的降水有了較大變化，在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，調(diào)水后夏季降水/對流性降水的變化量分別為0.05/0.05 mm·d-1和0.08/0.05 mm·d-1（P＜0.1）。在RCP4.5 情景下，調(diào)水前后年內(nèi)和年際夏季降水變化量和對流性降水變化量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.97（P＜0.01）和0.73（P＜0.01）。在RCP8.5 情景下，調(diào)水前后年內(nèi)和年際夏季降水變化量和對流性降水變化量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.88（P＜0.01）和0.86（P＜0.01）。兩種情景下調(diào)水前后夏季對流性降水量變化對降水量變化的貢獻率分別為96.1%和67.7%。上述分析表明，兩種情景下夏季降水的變化與對流性降水的變化密切相關(guān)。而且無論是氣候還是調(diào)水工程影響，對流性降水量的變化對夏季降水量的變化都起著主導(dǎo)作用。

表5 夏季降水總量和對流性降水變化統(tǒng)計量

利用區(qū)域外調(diào)水進行灌溉產(chǎn)生了大量的蒸發(fā)，增加了研究區(qū)的水汽通量。從圖12 中可以看出，研究區(qū)在6—8月的水汽通量均有明顯的增加。通過灌溉將額外的水汽帶入大氣中，通常會引起云層的增加，尤其是低云。隨著云層的增加，降水事件發(fā)生的概率增加［43］。圖11（f）中顯示濕靜能在700 ～925 hPa 有著大幅的增加，表明在進行大面積灌溉后低對流層將更加不穩(wěn)定，對流性降水事件發(fā)生的可能性增大。因而，在昆侖山、祁連山一帶的對流性降水發(fā)生顯著增加（圖7）。Wu 等［44］的研究表明強烈的西風(fēng)環(huán)流不會有助于西北地區(qū)水汽的收集，而由于受到南風(fēng)異常影響，使得西風(fēng)環(huán)流在一定程度減弱（圖12），來自西北方向的水汽通量在天山一帶聚集，更易形成降水（圖7）?？偟膩碚f，低空環(huán)流異常變化以及對流上升運動增強都為局地降水的形成提供了額外的動力條件。

4.2 氣溫變化的主要原因 溫度的變化除了與地表輻射造成的能量收支有關(guān)外，還與地表和近地面層空氣的熱交換（感熱），地表和深層土壤之間的熱交換，水汽相變引起的地表能量損失（潛熱）等有關(guān)。地表溫度的改變特征可以由下式表示：

式中：HAL為地表凈能量通量；RS為地表凈短波輻射通量；RL為地表凈長波輻射通量；HS為地表感熱通量；HE為地表潛熱通量；G 為地表熱通量。當(dāng)HAL為正時，地表獲得能量，地表溫度上升。反之，地表失去能量，地表溫度下降。而當(dāng)HAL為零時，即地表達到能量平衡，地表溫度不變。由于G較小，在能量平衡分析中經(jīng)常將其省略。表6 和表7 分別是在RCP4.5 和RCP8.5 情景下調(diào)水與不調(diào)水試驗下各月能量要素變化情況。

從表6和表7可以看出，在RCP4.5以及RCP8.5情景下，調(diào)水與不調(diào)水兩組試驗中研究區(qū)內(nèi)各項能量收支的年內(nèi)分配與變化趨勢基本一致。以RCP4.5情景為例，夏季（6—8月）凈短波輻射量最大，占全年凈短波輻射量的35%，而冬季（12月—翌年2月）凈短波輻射量最小，僅占全年的13%。夏季凈長波輻射占全年凈長波輻射的30%，冬季約占全年的18%。潛熱最大值出現(xiàn)在8月份，僅有11.7 W·m-2，其次為7月份的9.7 W·m-2。夏季感熱通量占全年總量的46%，最大值出現(xiàn)在6月，達到92.8 W·m-2。潛熱通量的變化與實際蒸發(fā)量密切相關(guān)，通常蒸發(fā)需要消耗能量，進而導(dǎo)致地表凈輻射通量的減少。在進行調(diào)水灌溉后，由于灌溉水量在區(qū)域內(nèi)大量蒸發(fā)，帶走了地表大量熱量。從表6 可以看出，最大灌溉量發(fā)生在6月和7月，潛熱通量分別增加了43.1 W·m-2和45.4 W·m-2。在實施灌溉以后，地表凈輻射通量變化最大的月份為6月和7月，總輻射通量分別減少了25.9 W·m-2和24.9 W·m-2。地表凈輻射通量發(fā)生減少后，6月和7月地溫也降低約1.8℃，為全年降溫幅度最大的月份，這與整個地區(qū)能量收支的變化趨勢基本一致。RCP8.5 情景下的兩組試驗?zāi)芰渴罩ё兓厔菖cRCP4.5 情景下基本一致，見表7。

表6 RCP4.5 情景下調(diào)水灌溉后研究區(qū)單位面積的地表能量通量及地溫變化

表7 RCP8.5 情景下調(diào)水灌溉后研究區(qū)單位面積的地表能量通量及地溫變化

4.3 不確定性分析 本研究采用RegCM4 模型分析了大面積調(diào)水灌溉活動對區(qū)域氣候造成的潛在影響。通過將模擬結(jié)果與歷史觀測結(jié)果進行比較，驗證了模型模擬精度。結(jié)果表明該模型能夠很好地捕捉氣溫和降水的空間分布特征，對氣溫的模擬性能更好。采用ERA 和MPI 兩種側(cè)邊界條件進行歷史期模擬分析，結(jié)果表明兩組數(shù)據(jù)的降水模擬結(jié)果與觀測值都存在一定偏差，尤其是在山區(qū)，這與模型本身存在系統(tǒng)誤差有關(guān)。在以往的一些研究中，RegCM4 傾向于在山區(qū)模擬產(chǎn)生更多的降水［45］。從圖3 也能觀察到相似的情況，在天山、祁連山以及昆侖山可以看到明顯的雨帶，然而與實際觀測相比，山區(qū)降水均存在明顯高估，尤其在夏季。同時，觀測數(shù)據(jù)存在的不確定性同樣有可能對模型精度驗證造成影響。觀測站通常建在低海拔地區(qū)，而高海拔山區(qū)觀測站點較少，因此可能缺少山區(qū)降水的觀測數(shù)據(jù)。此外，高分辨率的模擬結(jié)果有助于分析降水概率分布以及氣候的空間異質(zhì)性，然而本次模擬試驗的分辨率為50 km，能夠捕捉到區(qū)域氣候明顯的時空變化特征，但對于細微變化的刻畫能力不足。MPI-ESM-MR 模式的動力降尺度預(yù)估結(jié)果表明，與1971—2000年相比，2021—2050年西北多數(shù)地區(qū)呈暖濕趨勢，這與西北氣候變化相關(guān)研究成果基本一致［7-8，46］。但不同的全球氣候模式、區(qū)域氣候模型、研究時期以及排放情景可能會對未來氣候變化的評估帶來較大不確定性，進而對西部調(diào)水氣候效應(yīng)評估結(jié)果造成影響［47］。在試驗設(shè)計方面，研究區(qū)的選擇主要確定為適宜灌溉自流的低海拔地區(qū)，且僅設(shè)置單一的草類植被類型，并沒有考慮植被類型的多樣化。對外調(diào)水的利用方式僅考慮了農(nóng)業(yè)灌溉，未考慮“取-用-耗-排”等人工取用水過程。600 億m3調(diào)水量的設(shè)置是基于目前國內(nèi)有關(guān)西部調(diào)水設(shè)想中代表性方案對“五江一河”水源的匡算結(jié)果進行確定，對于西部調(diào)水的實際最大可調(diào)水量目前依然存在較大爭議，且尚未得到科學(xué)論證。因此，本研究僅為特定模式、情景、方法以及調(diào)水量下的西部調(diào)水長期氣候數(shù)值模擬研究。

5 結(jié)論

本文以區(qū)域氣候模式RegCM4 中CLM3.5 陸面方案為基礎(chǔ)修改地表凈雨的表達形式來描述區(qū)域外調(diào)水的大面積灌溉活動。在MPI-ESM-MR 模式兩種典型濃度路徑預(yù)估的2021—2050年氣候變化情景下，對西北地區(qū)大面積調(diào)水灌溉可能造成的區(qū)域氣候效應(yīng)進行了研究，并進行了氣候效應(yīng)的成因分析。主要研究結(jié)論如下：

（1）RegCM4 中采用Emanuel積云對流方案與CLM3.5 陸面方案對西北地區(qū)氣溫、降水具有良好的模擬能力。整體而言，該組合方案對氣溫的模擬能力優(yōu)于降水，對夏季氣溫和降水的模擬能力優(yōu)于冬季。

（2）在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，未來2021—2050年西北地區(qū)氣候暖濕趨勢明顯，冬季升溫趨勢較夏季升溫趨勢更為顯著，大部分地區(qū)以0.01 ～0.015 ℃·a-1的速率上升。夏季降水在天山、祁連山、昆侖山周邊有較大增加，降水增幅較大地區(qū)達到0.3 mm·d-1以上，冬季無明顯變化。研究區(qū)全年平均氣溫升高約1.5 ～1.6 ℃，降水增加約0.02 ～0.04 mm·d-1。

（3）研究發(fā)現(xiàn)每年持續(xù)進行600 億m3調(diào)水灌溉會對局地氣候產(chǎn)生一定影響?；诒狙芯康墓喔确桨甘沟醚芯繀^(qū)地表潛熱增加，夏季地溫降低約2 ℃。地表與近地層空氣間能量的交換使得夏季氣溫降低約1.5 ℃，灌溉冷卻效應(yīng)明顯。伴隨著氣溫的改變，降水也發(fā)生了相應(yīng)變化，天山、祁連山以及昆侖山等地區(qū)對流性降水增多，夏季降水增幅0.5 ～1 mm·d-1。

就本研究試驗來看，利用區(qū)域外調(diào)水大面積灌溉會降低地表溫度，增加西北地區(qū)降水，可在一定程度上緩解干旱少雨狀態(tài)。山區(qū)降水對該地區(qū)的灌溉活動具有較高的敏感性，西北地區(qū)徑流補給很大程度來源于山區(qū)，山區(qū)降水變化對自然生態(tài)系統(tǒng)有著直接的影響，甚至決定著當(dāng)?shù)厣鐣?jīng)濟的發(fā)展?jié)摿ΑＳ捎诖竺娣e灌溉活動的氣候效應(yīng)機理十分復(fù)雜，本研究僅進行了未來氣候變化背景下區(qū)域氣溫和降水要素的分析和成因初探。未來可進一步剖析西部調(diào)水對區(qū)域氣候的影響機理，完善灌溉在區(qū)域氣候模型中的描述，耦合“取-用-耗-排”等社會水循環(huán)過程，設(shè)置不同綠洲農(nóng)業(yè)發(fā)展區(qū)，結(jié)合CMIP6 氣候變化預(yù)估成果，開展全球氣候變化與人類取用水活動影響下西北調(diào)水氣候效應(yīng)研究，并基于不同氣候情況和調(diào)水規(guī)模，模擬評價區(qū)域氣候效應(yīng)。

（本文插圖審圖號：GS（2021）7574 號）