气候变化背景下赣江流域径流演变的植被动力学机制研究

The watershed hydrological effects of vegetation dynamics driven by climate change is currently a frontier international scientific issue in the field of climate-change impact studies. Understanding the mechanisms of vegetation dynamics and its effects on the changes of runoff are quite valuable for sustainable watershed management and eco-environmental protection in adaptation to climate change. In this study, the upstream region of the Ganjiang River is selected as the study area. By combining routine hydrometeorological observation, multiple-source remotely-sensed survey and field investigation, the variation properties of climate, vegetation and runoff are statistically analyzed. A physically-based watershed vegetation-hydrology co-evolution modeling system LPJmL-HMS will be established, by fully coupling the Lund-Potsdam-Jena managed Land dynamic global vegetation model (LPJmL-DGVM) with the distributed Hydrologic Modeling System (HMS). Through the coupled numerical simulations of watershed vegetation dynamics and hydrological processes, the characteristics of vegetation change will be analyzed and their climate-driven mechanism will be explored. Meanwhile, a cause-analyze method will be proposed to dynamically identify the causes for watershed runoff variations. This method helps to reveal the impacts of climate-change-driven vegetation dynamics on watershed runoff. Finally, driven by the CMIP5 climate data, LPJmL-HMS will be used to project the possible vegetation and runoff changes under various emission scenarios. The outcome of this study is potential to scientific guidelines for effective flood/drought prevention and control, and sustainable water resources utilization.

气候变化驱动的下垫面植被动态变化对流域水文过程的作用机理是国际气候变化领域的前沿科学问题。认识流域径流演变的植被动力学机制对适应气候变化的流域治理开发、生态环境保护具有重要意义。本项目以赣江上游区为研究对象，采取常规水文气象观测、多源遥感监测和野外调查相结合的手段，统计分析研究区气候、植被和径流的演变特性；双向耦合动态全球植被模型LPJmL和分布式水文模型HMS，构建适用于流域尺度、具有物理机制并充分考虑地形作用的植被-水文动态演进模型LPJmL-HMS；通过流域尺度植被动力过程与水循环过程耦合模拟，阐释流域植被动态变化特征及气候变化的驱动机制，提出流域径流演变归因的动力识别方法，揭示气候变化驱动的植被动力过程对流域径流演变的作用机理；以CMIP5多气候模式情景数据为模型输入，科学评估气候变化情景下赣江上游区植被动态与径流响应时空演变趋势，为流域洪旱灾害防治和水资源开发利用提供科学依据。

流域水文响应是气候、下垫面条件协同演化的综合表征。目前气候变化的流域水文响应相关研究通常忽略了气候变化驱动的植被动态变化对水文过程的作用。科学揭示气候变化驱动下植被变化的流域水文响应机理是水文科学研究领域的重要方向和关键科学问题。本项目统计分析了赣江上游区气候要素（降水、气温、日照时数等）和LAI的历史时空演变特征，定量解析了赣江上游区LAI与气候要素之间的动态关联性，通过解译不同年份赣江上游区的土地利用变化特性，揭示了气候变化是驱动赣江上游区LAI变化的主导因素，人类活动引起的土地利用变化对LAI无显著影响。采用考虑复杂水文过程的陆面-水文双向耦合模型Noah LSM-HMS，将全球植被模型SEIB与Noah LSM-HMS双向耦合，并将SEIB模型的计算空间单元尺度降至10km，从而建立了能表征土壤水分侧向流动、地下水动力过程、地表-地下水相互作用以及河道汇流过程、适用于流域尺度的分布式植被-水文动态演进模型SEIB-HMS，客服了以往植被和水文过程的“离线”模拟时能量、水量参数化不一致的弊端，实现了在同一模式中植被和水文过程的“紧密”耦合的动态模拟。制定了考虑植被动态变化和静态植被的两种数值模拟方案，提出了驱动流域尺度径流变化的归因识别方法，定量计算了气候变化和气候变化驱动的潜在植被变化对流域径流变化的贡献作用。采用贝叶斯模型平均法进行了多气候模式集合，有效降低了气候模拟的不确定性。以多气候模式集合数据驱动SEIB-HMS，预估了CMIP5 RCP和CMIP6 SSP两类排放情景下赣江流域植被动态过程和径流变化过程。对比“离线”植被-水文模型的土壤含水量模拟结果，识别了土壤水分的空间再分配特征，结合LAI的变化特征，解译了地下水分侧向流动驱动的土壤水分再分配对植被动力过程的影响。项目成果为全球变化背景下赣江流域提供长时间系列植被动态和水文循环基础数据，为应对气候变化影响的区域水安全和经济社会的可持续发展提供科学依据。