摘要
万州区位于三峡库区腹心，受三峡库区调蓄的影响，洪涝灾害频发。因此，研究三峡库区万州段未来的水文形势，对合理分配库区水资源，预防极端洪涝灾害具有重要意义。本文以三峡库区万州段为研究区，评估不同CMIP6模式在万州区的适应性，探讨CMIP6降水数据降尺度方法在三峡库区万州段的降尺度效果，借助气象订正结果驱动VIC分布式水文模型，确定出三峡库区万州段VIC分布式水文模型参数。最后，借助订正后的CMIP6未来不同排放情景下气象数据驱动VIC水文模型，通过对比分析历史时期和未来时期的径流过程差异，计算单位气象要素变化对径流变化的影响能力，研究流域未来径流演变趋势。主要的研究成果如下： （1）借助万州气象站实测逐日降水和气温数据和CMIP6模式输出的12个GCMs逐日降水和气温数据，分析气候模式的季节月平均值、突变年份和TS评分，优选出适用于万州区的气候模式。结果表明：模式ACCESS-CM2和模式NorESM2-MM为三峡库区万州段的最优气候模式。 （2）收集2种CMIP6气候模式（ACCESS-CM2模式和NorESM2-MM模式）和万州区周围11 个气象站点 1960 ~ 2014 年逐日降水数据，利用卷积神经网络、平均值校正法和Delta校正法校正气候模式降水数据，对比相关系数、均方根误差、绝对平均误差和多年年平均降水空间分布，分析降尺度方法在三峡库区万州段的适应性。结果表明：1）选择平均值校正法为三峡库区万州段降水的最优降尺度方法，模式NorESM2-MM为最优气候模式；2）借助平均值校正法订正后的NorESM2-MM模式降水数据分析研究区未来的降水变化，发现研究区未来年降水呈现增加趋势，三种未来情景下年降水增加量分别为-3.46 mm、23.24 mm 和 30.04 mm。 （3）利用万州气象站及其周边 10 个站点的 2003 ~ 2014 年逐日气象数据驱动VIC 水文模型模拟研究区径流变化，验证 VIC 水文模型在研究区的适应性并率定模型参数，发现 VIC 水文模型在研究区适应性较好，模拟日径流在率定期的纳什系数和相对误差分别为 0.82 和 1.98％，模拟日径流在验证期的纳什系数和相对误差分别为0.75和1.92％。利用订正后的模式NorESM2-MM逐日降水数据，模式NorESM2-MM 逐日最高气温、最低气温和地表 2m 的平均风速数据驱动调参后的 VIC 水文模型模拟研究区径流变化，发现订正后的NorESM2-MM模式数据在研究区的适应性较好，模拟日径流在率定期的纳什系数和相对误差分别为 0.73 和 11.3％，模拟日径流在验证期的纳什系数和相对误差分别为0.75和5.3％。 （4）利用订正后的模式 NorESM2-MM 在 2015 ~ 2070 年未来三种气候情景下的逐日降水数据，NorESM2-MM 模式 2015 ~ 2070 年逐日最高气温、最低气温和地表2m 的平均风速数据做为调参后的 VIC 水文模型的输入，模拟研究区未来径流变化，为研究区未来的水资源管理提供依据，发现未来三种情景下研究区径流呈现增加趋势，三种情景下三峡库区万州段的年平均径流变化上升191.26 m3/s，1078.1 m3/s和1504.46 m3/s；未来三种气候情景下万州段降水弹性系数、蒸发弹性系数和下垫面弹性系数取值范围分别为1.48~1.51、-0.63~-0.48和-6.44~-3.2，研究区未来径流对下垫面变化最为敏感。
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