徐宗學(xué) ，姜 瑤

(1. 北京師范大學(xué) 水科學(xué)研究院，北京 100875； 2. 城市水循環(huán)與海綿城市技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；3. 南昌大學(xué) 建筑工程學(xué)院，江西 南昌 330031)

在氣候變化和人類活動(dòng)的共同影響下，流域水循環(huán)和水量平衡要素在時(shí)間、空間和數(shù)量上發(fā)生了不可忽視的變化[1]，深刻影響著水安全和社會(huì)安全，乃至地球生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)安全[2]。認(rèn)識(shí)和把握全球變化背景下的水循環(huán)過(guò)程及其時(shí)空演變規(guī)律是水科學(xué)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，對(duì)全球變化條件下水資源的適應(yīng)性管理具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

隨著一系列國(guó)際水科學(xué)合作項(xiàng)目及研究計(jì)劃的推動(dòng)，各國(guó)學(xué)者圍繞變化環(huán)境下的水循環(huán)演變規(guī)律開展了大量研究工作，從全球、區(qū)域和流域等不同尺度探討了變化環(huán)境下的水循環(huán)演變規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制[3]。內(nèi)容涉及水循環(huán)要素的演變規(guī)律、水循環(huán)要素變化的歸因分析、氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)水循環(huán)的影響等。其中，徑流是地表水循環(huán)過(guò)程的重要環(huán)節(jié)，是氣候和下墊面等多要素影響下的復(fù)雜水文過(guò)程的綜合表征[4]，變化環(huán)境下的水循環(huán)響應(yīng)直接表現(xiàn)為徑流變化。真實(shí)地描述和科學(xué)地揭示河川徑流演變規(guī)律一直是水文科學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。如何正確識(shí)別徑流的時(shí)空變化特征，合理描述流域內(nèi)氣候-水文-生態(tài)系統(tǒng)相互作用機(jī)制，厘清影響徑流變化的主導(dǎo)因子，合理闡釋氣候變化和人類活動(dòng)影響下的徑流演變規(guī)律是其中所涉及的關(guān)鍵問(wèn)題。由于變化環(huán)境下的徑流演變及響應(yīng)規(guī)律在全球范圍內(nèi)千變?nèi)f化，本文主要通過(guò)綜合與梳理近十幾年來(lái)的相關(guān)研究成果，重點(diǎn)從上述四個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題出發(fā)，歸納和闡述流域徑流演變規(guī)律研究的主要方法及進(jìn)展，以期為變化環(huán)境下的水循環(huán)演變規(guī)律研究提供借鑒和參考。

1 流域徑流演變特征分析

系統(tǒng)分析和識(shí)別徑流演變特征及其影響因素，是認(rèn)識(shí)和掌握變化環(huán)境下的流域水循環(huán)演變規(guī)律的基礎(chǔ)性研究?jī)?nèi)容。借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法及其他分析技術(shù)，利用長(zhǎng)序列歷史資料分析徑流演變的趨勢(shì)、周期及空間分異等特征，闡釋其與影響因素變化的相依關(guān)系，是進(jìn)行流域徑流演變特征分析的重要手段。

趨勢(shì)分析及變異診斷是流域徑流變化研究的主要內(nèi)容，國(guó)內(nèi)外研究者針對(duì)不同地區(qū)、不同流域的徑流變化趨勢(shì)已經(jīng)開展了大量研究工作。如Zhang等[5]、Kahya等[6]、Hamed[7]分別對(duì)加拿大、土耳其、美國(guó)等地的徑流變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析；張建云等[8]、王樂(lè)揚(yáng)等[9]、李揚(yáng)等[10]分別分析了我國(guó)不同流域的徑流變化趨勢(shì)。趨勢(shì)檢驗(yàn)可以判斷水文氣象序列的變化趨勢(shì)（增加或減少）、變化程度（斜率）和變化的顯著性，以及識(shí)別變化的“突變點(diǎn)”或“拐點(diǎn)”，主要方法有線性回歸分析、累積距平曲線和滑動(dòng)t檢驗(yàn)等參數(shù)統(tǒng)計(jì)法，以及Mann-Kendall秩次檢驗(yàn)（MK檢驗(yàn)）、Spearman秩次檢驗(yàn)、Sen’s斜率估計(jì)等非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。參數(shù)統(tǒng)計(jì)法通常要求數(shù)據(jù)遵從一定分布，而非參數(shù)統(tǒng)計(jì)法對(duì)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)沒(méi)有特定要求，因此在水文氣象等非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化檢驗(yàn)中得到廣泛應(yīng)用[6-7]。由于以上趨勢(shì)分析方法所基于的原理不盡相同，其計(jì)算結(jié)果之間往往存在差異，序列的自相關(guān)性、周期波動(dòng)等特性也會(huì)導(dǎo)致在具體應(yīng)用時(shí)出現(xiàn)分析結(jié)果上的偏差[7]。從目前趨勢(shì)分析方法的應(yīng)用情況來(lái)看，還無(wú)法判斷哪種方法得到的檢驗(yàn)結(jié)果更為準(zhǔn)確和可靠。為了克服方法上的不足，許多研究者往往通過(guò)綜合運(yùn)用多種方法進(jìn)行對(duì)比分析。例如，Tabari等基于線性回歸、MK檢驗(yàn)、Pettitt檢驗(yàn)和Sen’s斜率估計(jì)等方法得到了伊朗地區(qū)降水的變化趨勢(shì)和變化率[11]；Pandey等[12]采用線性回歸、MK檢驗(yàn)和離散小波變換（DWT）方法識(shí)別了印度降水序列的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，給出了不同時(shí)間尺度下的降水變化趨勢(shì)特征。

周期識(shí)別是徑流演變特征分析的另一重要內(nèi)容，取得了大量研究成果。傳統(tǒng)分析方法主要是采用基于自相關(guān)函數(shù)或傅里葉轉(zhuǎn)換的頻譜分析[13]，而傳統(tǒng)譜分析具有分辨率不高和頻率泄露嚴(yán)重等缺點(diǎn)[14]，且僅適用于平穩(wěn)一致性的時(shí)間序列[15]。因此，許多新的理論和方法被引入到水文分析領(lǐng)域。例如，最大熵譜分析（Maximum entropy spectrum analysis，MESA）具有分辨率高與適應(yīng)短序列的優(yōu)點(diǎn)，成為水文序列周期識(shí)別的重要手段[14-15]。小波分析能夠從時(shí)域和頻域揭示序列的局部特性，適合于研究具有多時(shí)間尺度變化和非平穩(wěn)特性的序列，在徑流序列的周期識(shí)別及時(shí)空尺度變化分析中得到較為廣泛的應(yīng)用[16-18]。

隨著熵、混沌、分形等理論方法的引入，水文研究領(lǐng)域?qū)λ南到y(tǒng)的非線性、非平穩(wěn)性進(jìn)行了更深入地探討。熵是度量序列復(fù)雜程度的重要指標(biāo)，利用多尺度熵（Multiscale entropy）、樣本熵（Sample entropy）等方法可對(duì)徑流序列的復(fù)雜性變化規(guī)律進(jìn)行描述，從而定性辨識(shí)人類活動(dòng)對(duì)水文過(guò)程的影響[19]。重標(biāo)極差法（R/S）、非趨勢(shì)波動(dòng)分析（Detrended fluctuation analysis，DFA）等方法通過(guò)計(jì)算序列的標(biāo)度指數(shù)來(lái)識(shí)別序列內(nèi)在的標(biāo)度行為，從而檢測(cè)序列變化趨勢(shì)的持續(xù)性或長(zhǎng)程相關(guān)性[20-21]。Huang等[22-23]提出的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解分析（Empirical mode decomposition，EMD）可直接基于序列本身進(jìn)行逐級(jí)分解，通過(guò)一組表征原序列局部變化特征的本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic mode function，IMF）來(lái)描述序列蘊(yùn)含的不同時(shí)間尺度振蕩特征及趨勢(shì)變化，在描述非平穩(wěn)時(shí)間序列的多尺度變化特征方面具有較好表現(xiàn)，得到了較為廣泛的應(yīng)用。

2 變化環(huán)境下的流域徑流模擬

基于水文模型的流域水文過(guò)程模擬是揭示徑流形成和演變機(jī)理的重要手段，是水文水資源研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支和熱點(diǎn)問(wèn)題。水文模型在徑流演變機(jī)理研究中具有突出優(yōu)勢(shì)，利用水文模型模擬流域水循環(huán)過(guò)程，定量分析徑流演變的驅(qū)動(dòng)因素，是當(dāng)前水循環(huán)演變規(guī)律研究的重要內(nèi)容之一。繼19世紀(jì)Mulvany提出徑流的合理化公式以后，大量水文模型得以發(fā)展和應(yīng)用。目前常用的水文模型主要可歸納為經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型、集總式概念性水文模型和分布式水文模型。經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型不涉及系統(tǒng)內(nèi)部的物理機(jī)制，參數(shù)沒(méi)有太多物理意義，而是通過(guò)氣候要素（如降雨、蒸散發(fā)）與徑流的同期觀測(cè)資料，建立輸入輸出變量之間的關(guān)系進(jìn)行估計(jì)，屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型。由于流域水文物理過(guò)程涉及大量參數(shù)及不確定性，以觀測(cè)數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的黑箱模型相較于分布式模型具有簡(jiǎn)單直接的優(yōu)勢(shì)[24]。在降水徑流過(guò)程模擬中，早期以ARMA模型、ARIMA模型為代表的隨機(jī)時(shí)間序列模型應(yīng)用為主[25-26]。近十幾年來(lái)，基于人工智能算法的降雨-徑流模型開始得到廣泛應(yīng)用，如基于ANN（Artificial neural network）方法、模糊邏輯技術(shù)及其結(jié)合的降雨-徑流模型[27-28]。這類模型能夠有效處理水文變量之間的高度非線性關(guān)系，尤其是當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)在物理關(guān)系未被充分理解的前提下，相較于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型更有優(yōu)勢(shì)[29]。但經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)模型缺乏物理基礎(chǔ)且依賴于長(zhǎng)系列資料，在缺資料地區(qū)及大尺度流域水文模擬中具有一定的局限性。

概念性水文模型利用一些簡(jiǎn)單的物理概念和經(jīng)驗(yàn)關(guān)系對(duì)流域水文過(guò)程進(jìn)行概化，具有一定的物理基礎(chǔ)，也具有相當(dāng)?shù)慕?jīng)驗(yàn)性。與分布式水文物理模型相比，概念性水文模型在物理過(guò)程描述、模型結(jié)構(gòu)、模擬精度、模型參數(shù)確定等方面有其自身局限性，模擬結(jié)果有時(shí)不太理想，但模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，實(shí)用性強(qiáng)[30]。應(yīng)用較廣的概念性水文模型有新安江模型、HBV模型、SIMHYD模型、SMAR模型、GR4J模型等。不同模型各有其優(yōu)缺點(diǎn)，在全球不同流域的降雨徑流模擬中均有應(yīng)用。以水文模型在我國(guó)的應(yīng)用為例，Li等[31]應(yīng)用SIMHYD模型和GR4J模型模擬分析了氣候變化對(duì)青藏高原南部雅魯藏布江流域徑流的影響，表明SIMHYD模型和GR4J模型在高海拔流域具有良好的適用性；Guan等[32]以黃河流域6個(gè)子流域?yàn)槔謩e評(píng)估了4種常用水文模型（新安江模型、SIMHYD模型、GR4J模型和RCCC-WBM模型）進(jìn)行變化環(huán)境下徑流模擬的能力和性能，表明4種模型對(duì)所有子流域的天然徑流模擬均表現(xiàn)良好；管曉祥等[33]以我國(guó)不同氣候區(qū)的6個(gè)典型流域?yàn)槔?，評(píng)估了RCCC-WBM模型對(duì)徑流的模擬能力，表明RCCC-WBM模型對(duì)不同氣候區(qū)典型流域的天然徑流過(guò)程都具有較好的模擬效果。

分布式水文模型，尤其是分布式水文物理模型，具有堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)且能充分考慮參數(shù)和變量的空間變異性，可以更準(zhǔn)確地描述水文過(guò)程并反映流域響應(yīng)的空間特征，是深入認(rèn)識(shí)流域水文過(guò)程機(jī)理的有力工具。常見(jiàn)的分布式水文模型有SWAT模型、PRMS模型、MIKE SHE模型、VIC模型等國(guó)外開發(fā)模型，以及國(guó)內(nèi)開發(fā)的WEP模型、GBHM模型等。分布式水文模型可基于離散化的網(wǎng)格單元分別描述和模擬流域下墊面條件及降水、蒸散發(fā)和徑流情況，更適合與大尺度GCMs耦合，在模擬氣候和下墊面變化的水文響應(yīng)及氣候影響評(píng)價(jià)等方面應(yīng)用廣泛。例如，Pervez等[34]利用SWAT模型分析了氣候變化和土地利用變化對(duì)布拉馬普特河徑流的影響，模擬結(jié)果較合理地反映了變化環(huán)境下的流域徑流響應(yīng)；Cuo等[35]基于VIC模型評(píng)價(jià)了氣候變化和土地利用轉(zhuǎn)變對(duì)中國(guó)黃河流域上游水文過(guò)程的影響，研究較好地考慮了氣候及土地利用變化對(duì)徑流的影響及其空間差異；Yang等[36]利用WEP-L模型量化了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)青藏高原東北部流域徑流的影響，表明WEP-L模型對(duì)變化環(huán)境下青藏高原徑流響應(yīng)模擬具有良好的適用性。近年來(lái)，研究者基于分布式水文模型與空間分析及衛(wèi)星遙感技術(shù)，充分利用遙感資料獲取輸入與參數(shù)信息，并通過(guò)多源數(shù)據(jù)同化技術(shù)等方法率定模型，為缺資料地區(qū)的水文模擬提供了有效手段，成為當(dāng)前水文模擬研究的發(fā)展趨勢(shì)。如Chen等[37]基于多源遙感數(shù)據(jù)模擬率定了雅魯藏布江流域的冰雪融水徑流，較好地改進(jìn)了缺資料地區(qū)的水文模擬；王衛(wèi)光等[38]進(jìn)行了基于蒸散發(fā)數(shù)據(jù)同化技術(shù)的徑流模擬，較好地改進(jìn)了徑流模擬效果。

在以冰川積雪融水補(bǔ)給為主的流域，徑流對(duì)氣候變化極其敏感，準(zhǔn)確量化融雪、融冰和降雨對(duì)河川徑流的貢獻(xiàn)極其重要且具有挑戰(zhàn)性。當(dāng)前模型對(duì)冰川融雪機(jī)制的描述通?？煞譃闇囟戎笜?biāo)模型（度日因子模型）和能量平衡模型兩類，前者利用經(jīng)驗(yàn)方法建立氣溫和融雪融冰的相關(guān)方程，如HBV模型、SWAT模型等，后者從熱力學(xué)的角度進(jìn)行理論分析和定量計(jì)算，如RRMS模型、VIC模型等。相比于能量平衡模型，溫度指標(biāo)模型所需參數(shù)少、計(jì)算簡(jiǎn)單，在目前的高寒地區(qū)徑流模擬中仍有著廣泛應(yīng)用。在溫度指標(biāo)模型中引入輻射因子的影響[39]，并將修正的溫度指標(biāo)模型與分布式水文模型耦合，較好地改善了溫度指標(biāo)模型的時(shí)空精度及其對(duì)冰雪消融狀況空間變化特征的描述[40]。然而，實(shí)際應(yīng)用中模型關(guān)鍵參數(shù)難以觀測(cè)和率定、輸入數(shù)據(jù)及其精度的缺乏等問(wèn)題，仍然限制著冰川融雪徑流的模擬研究。

隨著水循環(huán)機(jī)理研究的深入和水資源管理需求的增加，流域水文模擬研究向著時(shí)間尺度的精細(xì)化、空間尺度的擴(kuò)大及多過(guò)程耦合模擬發(fā)展，研究者開始關(guān)注流域土壤凍融[41]、植被生長(zhǎng)變化[42]、冰川積雪變化[37]等生態(tài)環(huán)境變化的水文響應(yīng)及徑流成分的量化[43]，以及基于陸面過(guò)程模式的區(qū)域及全球尺度下的水文過(guò)程模擬[44-45]。

3 流域徑流變化歸因分析

科學(xué)地揭示徑流變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，辨識(shí)引起徑流變化的主要驅(qū)動(dòng)因素，定量區(qū)分各種驅(qū)動(dòng)因素的影響及其貢獻(xiàn)率是當(dāng)前水文研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題之一[3]。對(duì)于流域徑流演變的歸因分析，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)開展了大量工作，研究?jī)?nèi)容主要包括氣候因子變化（溫度、降水、CO2濃度等）對(duì)流域徑流變化的影響分析[46-48]，土地利用/覆被變化對(duì)流域徑流變化的影響分析[49-51]，以及氣候變化和人類活動(dòng)兩者綜合對(duì)徑流變化影響的定量分析及區(qū)分[52-57]。由于不同流域內(nèi)氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響程度不同，變化環(huán)境下的徑流響應(yīng)在全球范圍內(nèi)存在較大的不確定性，因而不同因素對(duì)徑流變化的影響研究也往往觀點(diǎn)各異。對(duì)于不同地區(qū)，結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)深入分析該區(qū)域徑流演變特征及其驅(qū)動(dòng)要素仍具有重要意義。

目前，徑流演變歸因分析的方法主要可分為二類。第一類主要利用回歸分析、小波理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)學(xué)方法或統(tǒng)計(jì)模型建立徑流量與相應(yīng)驅(qū)動(dòng)因子的關(guān)系，以此定量討論影響徑流變化的主要因子及其貢獻(xiàn)率[47,49,51]。例如，Bin等[51]基于下墊面表征指標(biāo)與徑流過(guò)程的統(tǒng)計(jì)模型量化了下墊面對(duì)徑流變化的影響。然而，此類方法對(duì)徑流與影響因子的相關(guān)性有著較高要求。第二類方法主要基于流域水文模型或陸面過(guò)程模型，通過(guò)物理過(guò)程模擬量化各驅(qū)動(dòng)因子的貢獻(xiàn)率，該類方法物理概念清晰，分析精度較高，是定量分析徑流演變驅(qū)動(dòng)要素及其驅(qū)動(dòng)力的重要途徑。國(guó)內(nèi)外學(xué)者根據(jù)研究區(qū)域特點(diǎn)分別采用不同水文模型，如SWAT模型[53]、VIC模型[58]、新安江模型[59]等，或不同陸面過(guò)程模式[45-46]，開展了全球不同流域內(nèi)的徑流演變歸因分析。例如，Yang等[56]基于SWAT模型定量分析了氣候變化、土地利用變化和人類活動(dòng)對(duì)中國(guó)東部亞熱帶流域徑流變化的影響，得出氣候變化是該流域年徑流變化的主要驅(qū)動(dòng)因素；王國(guó)慶等[57]利用RCCWBM模型分別對(duì)我國(guó)七大江河的徑流變化成因進(jìn)行了定量識(shí)別，研究認(rèn)為人類活動(dòng)是中國(guó)北方江河徑流變化的主要影響因素,氣候變化是中國(guó)淮河及其以南江河徑流變化的主要原因。該方法應(yīng)用較多的研究思路是：根據(jù)水文序列變化分析，將流域水文階段劃分為天然基準(zhǔn)期和人類活動(dòng)影響期，通過(guò)模型模擬2個(gè)時(shí)期的天然徑流量，并結(jié)合實(shí)測(cè)徑流量進(jìn)行計(jì)算分析，以此區(qū)分氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流的影響。

此外，基于Budyko假設(shè)的流域水熱耦合平衡方法概念明晰、參數(shù)少且計(jì)算簡(jiǎn)單，也是進(jìn)行流域徑流變化歸因分析的有效方法[60]，其中以彈性系數(shù)法為代表。彈性系數(shù)法根據(jù)Budyko曲線的簡(jiǎn)單形式推導(dǎo)出徑流對(duì)氣候變量敏感性的解析式，引入彈性系數(shù)表示徑流對(duì)氣候因子及下墊面因子的敏感性，從而量化各影響因子對(duì)徑流變化的貢獻(xiàn)率[61]。大量學(xué)者采用此方法定量探討了不同流域中氣候和下墊面變化對(duì)流域徑流的影響。例如，Zhang等[50]引入徑流對(duì)植被變化因子（fPAR）的彈性系數(shù)，以此定量評(píng)價(jià)了區(qū)域徑流對(duì)植被變化的響應(yīng)規(guī)律；Li等[62]利用改進(jìn)的彈性系數(shù)法定量評(píng)估了氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)黃河流域上游支流徑流變化的貢獻(xiàn)率。

4 未來(lái)氣候變化影響下徑流響應(yīng)規(guī)律預(yù)估

預(yù)估未來(lái)氣候變化情景下的徑流響應(yīng)規(guī)律是氣候變化對(duì)水循環(huán)影響研究的一個(gè)重要內(nèi)容。自20世紀(jì)70年代中期全球大氣研究計(jì)劃（Global Atmosphere Research Programme，GARP）、世界氣候研究計(jì)劃（World Climate Research Programme，WCRP）、國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃（International Geosphere-Biosphere Programme，IGBP）和國(guó)際水文計(jì)劃（International Hydrological Programme, IHP）等先后制定并實(shí)施開始，氣候變化及其影響研究逐漸成為水文水資源領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。幾十年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞著未來(lái)氣候變化下的徑流響應(yīng)開展了大量研究，涉及不同地區(qū)的主要河流和流域。例如，Li等[31]、Su等[63]等研究者對(duì)未來(lái)氣候變化下青藏高原河川徑流的響應(yīng)規(guī)律進(jìn)行了深入分析；Yang等[64]利用SWAT模型模擬評(píng)價(jià)了未來(lái)土地覆被和氣候變化下的中國(guó)華北地區(qū)流域徑流響應(yīng)；王國(guó)慶等[65]利用RCCC-WBM模型模擬了黃河流域的未來(lái)水資源變化；孟玉靖等[66]采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)估分析了3種RCP情景下的黃河流域徑流變化；Bliss等[67]模擬評(píng)估了全球范圍內(nèi)18個(gè)地區(qū)冰川徑流對(duì)未來(lái)氣候變化的響應(yīng)。這些研究量化了未來(lái)氣候變暖對(duì)河川徑流的不同程度的影響，但由于流域水文過(guò)程機(jī)理、氣候模式選擇等的不同，徑流的響應(yīng)在不同地區(qū)之間存在較大差異。

未來(lái)氣候變化影響下的徑流響應(yīng)預(yù)估主要是借助水文模型模擬評(píng)估未來(lái)氣候變化情景下的水文過(guò)程及其響應(yīng)規(guī)律，所涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括未來(lái)氣候變化情景設(shè)置、數(shù)據(jù)尺度轉(zhuǎn)化、水文模擬及不確定性分析等[68]。氣候變化情景主要基于全球氣候模式（GCMs）的輸出結(jié)果。當(dāng)前的氣候模式眾多，如由英國(guó)Hadley中心開發(fā)的HadCM2和HadCM3，由加拿大氣象服務(wù)氣候研究中心開發(fā)的CCMA等，不同氣候模式的模擬結(jié)果差異較大，在利用氣候模式進(jìn)行區(qū)域氣候變化研究前，有必要評(píng)估各模式的模擬能力，選取在所研究區(qū)域適應(yīng)性較好的氣候模式[69]。水文模型選擇需要結(jié)合研究目的與區(qū)域特征，綜合考慮模型功能、數(shù)據(jù)要求、適用尺度、與GCMs的兼容性等方面，目前應(yīng)用較多的有VIC模型、SWAT模型、SHE模型和PRMS模型等。GCMs與水文模型的結(jié)合，大部分研究主要采用單向連接，即將GCMs的輸出結(jié)果在區(qū)域內(nèi)進(jìn)行降尺度處理后再作為水文模型的輸入。目前的降尺度方法可分為統(tǒng)計(jì)降尺度、動(dòng)力降尺度和動(dòng)力-統(tǒng)計(jì)降尺度。統(tǒng)計(jì)降尺度方法通過(guò)建立大尺度氣候要素和區(qū)域氣候要素之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來(lái)構(gòu)建模型，以此將GCMs輸出的大尺度氣候信息降尺度為區(qū)域氣候信息[70]。動(dòng)力降尺度方法是以空間分辨率較高的區(qū)域氣候模式作為工具，輸出結(jié)果可以較好地反映地形、海陸差異、土地利用等對(duì)區(qū)域氣候的影響。由于動(dòng)力降尺度方法在計(jì)算復(fù)雜度、不確定性等方面存在局限性，統(tǒng)計(jì)降尺度方法仍是當(dāng)前研究普遍采用的方式。此外，未來(lái)氣候情景設(shè)定、陸-氣耦合、水文模擬等環(huán)節(jié)中存在諸多不確定性，有關(guān)此方面的研究也是未來(lái)氣候變化下徑流預(yù)估的一個(gè)難點(diǎn)和熱點(diǎn)。相較于單純的徑流模擬，未來(lái)氣候變化驅(qū)動(dòng)的徑流模擬增加了因氣候模式輸入引起的不確定性，其主要來(lái)源有排放情景設(shè)定、氣候模式預(yù)估及降尺度方法的不確定性。氣候模式輸入的不確定性直接造成徑流響應(yīng)預(yù)估的不確定性，是氣候變化驅(qū)動(dòng)下徑流模擬不確定性的主要來(lái)源[71]。對(duì)此的研究，一種是從氣候變化預(yù)估的各環(huán)節(jié)入手，研究如何提高氣候變化情景預(yù)估的精度，減少不確定性[72]；另一種是通過(guò)數(shù)學(xué)方法對(duì)各不確定性進(jìn)行定義和合理度量，所采用方法有蒙特卡洛法、貝葉斯理論、GLUE法、模糊理論及混沌理論等。然而，以往的不確定性分析對(duì)水文模型模擬的不確定性評(píng)價(jià)較多，而在氣候驅(qū)動(dòng)下的徑流響應(yīng)預(yù)估中，很少定量給出因氣候變化情景輸入引起的不確定性范圍。

5 結(jié) 語(yǔ)

氣候變化驅(qū)動(dòng)下的水循環(huán)水資源演變規(guī)律研究是水科學(xué)研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題，其中變化環(huán)境下的徑流變化規(guī)律及演變機(jī)理研究是重要內(nèi)容。本文圍繞其中涉及的四個(gè)主要研究?jī)?nèi)容，回顧和梳理了國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果，重點(diǎn)論述了流域徑流演變規(guī)律研究的主要方法及進(jìn)展。綜合以上分析，當(dāng)前對(duì)于變化環(huán)境下徑流演變規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制的研究方法眾多，研究成果豐富，取得了突出進(jìn)展。伴隨氣候變化和人類活動(dòng)影響，全球范圍內(nèi)的水文要素在時(shí)間、空間和數(shù)量上發(fā)生了顯著的趨勢(shì)性變化，極端水文事件頻發(fā)，區(qū)域水安全和水資源管理的需求日益增加，對(duì)區(qū)域水循環(huán)研究提出了更多要求。針對(duì)目前徑流演變特征檢測(cè)、徑流演變驅(qū)動(dòng)因子識(shí)別與量化、氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)徑流影響的分離、徑流模擬的不確定性等方面存在的不足，今后的研究在以下幾個(gè)方面仍有待深入：

（1）當(dāng)前對(duì)流域徑流演變特征分析的研究眾多，研究方法多樣，從不同側(cè)面揭示了流域徑流演變的特征。但不同方法自身均存在一定的缺陷和不足，單一方法往往無(wú)法有效地全面考慮徑流演變的復(fù)雜特性，而且受研究區(qū)域數(shù)據(jù)長(zhǎng)度與質(zhì)量等的限制，對(duì)徑流演變特征的認(rèn)識(shí)仍存在局限性和不確定性。在實(shí)際應(yīng)用中，有必要加強(qiáng)水文氣象要素觀測(cè)數(shù)據(jù)及時(shí)空分布數(shù)據(jù)的制備和評(píng)估，并選擇合理有效的分析方法，提高徑流演變特征檢測(cè)的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步加深對(duì)徑流時(shí)空變化特征的認(rèn)識(shí)。

（2）由于氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)水循環(huán)過(guò)程影響機(jī)制的復(fù)雜性及各影響因素的相互作用，當(dāng)前眾多研究對(duì)徑流變化驅(qū)動(dòng)機(jī)制的認(rèn)識(shí)仍存在一定的片面性和不確定性，如何有效地分離各因素對(duì)徑流變化的影響，考慮各因素的綜合作用效果，合理評(píng)估各因子貢獻(xiàn)率，確定徑流演變的驅(qū)動(dòng)機(jī)制仍然有待深入研究。

（3）水文模型模擬是變化環(huán)境下水文演變機(jī)理研究的重要手段，但其本身的適用性和不確性等問(wèn)題一直限制著模型模擬的可靠性。今后的研究中有必要借助一些新技術(shù)手段或方法，提高模型對(duì)物理過(guò)程的描述能力，合理度量水文模擬中的不確定性及其影響，對(duì)模擬結(jié)果的置信限度進(jìn)行估計(jì)等，提高模型模擬結(jié)果的可靠性和應(yīng)用價(jià)值。

（4）未來(lái)氣候變化影響下的徑流響應(yīng)預(yù)估采用氣候情景驅(qū)動(dòng)水文模型的途徑，因此增加了因氣候模式影響帶來(lái)的輸入不確定性。這些不確定性來(lái)自氣候模式本身的不完善、排放情景設(shè)定、降尺度處理等。上述方法仍有待改進(jìn)，以進(jìn)一步提高氣候變化情景的預(yù)估精度，提供陸面模型所要求的時(shí)空分辨率，減少陸-氣耦合過(guò)程所產(chǎn)生的不確定性，并定量給出徑流響應(yīng)預(yù)估的不確定性范圍，最終提高水文預(yù)估的可信程度。