基于RegCM4 模式的華北區域未來洪澇災害風險預估

劉月麗，張冬峰，陳 穎，安 煒

（山西省氣候中心，山西 太原030006）

我國是世界上洪澇災害多發頻發的國家之一。近年來，在溫室氣體排放和氣候自然變率共同作用下，多地強降水事件明顯增多[1-4]，造成的經濟損失呈現快速上升趨勢[5]。進入21 世紀以來，華北區域（包括京津冀、山西和內蒙古）降水出現明顯的年代際轉折[6-7]，全面進入多雨期，突破歷史極值的極端強降水事件頻繁發生，引起了國內外學者的關注。如2021 年，北京、天津、河北和山西年降水量均為1961年以來最多[8-9]，年內多次出現極端強降水，引發嚴重洪澇災害，直接危害社會經濟。有研究表明，全球和區域尺度上，觀測中所未見的極端降水事件未來發生幾率可能更高[10-11]，21 世紀中期之后，中國東部將進入全面的多雨期，同時極端強降水事件也呈現多發重發態勢，其中華北區域最明顯[11-13]，將給區域社會經濟發展和人民生命安全帶來巨大的威脅?？茖W預估華北區域未來洪澇災害對人口和社會經濟的風險，對區域防災減災以及氣候變化應對和適應政策制定具有重要的意義，相關研究工作十分必要。

基于觀測降水進行洪澇災害風險分析和區劃的研究很多，方法不斷趨于成熟[14-17]。隨著對全球氣候變暖背景下，未來強降水事件很可能更強更頻繁的認識加深，預估未來洪澇災害風險已成為學術界研究熱點，相關研究多使用CMIP5 和CMIP6 全球模式氣候變化輸出結果開展[18-22]。然而，受計算資源限制，目前全球模式長期氣候變化試驗水平分辨率較低，對極端降水事件模擬能力存在較大不足，不能滿足區域以及更小尺度洪澇災害風險預估研究需要。而區域氣候模式是彌補全球模式分辨率不足的有力工具，其對極端降水事件的模擬明顯優于全球模式，對未來氣候變化的預估信號也更可靠[23-26]。RegCM（Regional Climate Model）系列模式是目前應用較為廣泛的區域氣候模式之一，在中國氣候要素和極端指數模擬以及未來變化方面應用廣泛[23-28]，可作為區域未來災害風險預估研究的工具。

采用國家氣候中心完成的RegCM4 東亞區域氣候變化高分辨率（25 km）動力降尺度試驗模擬結果，在檢驗模式對華北區域極端降水指數模擬能力的基礎上，對區域洪澇災害危險度進行分析，結合人口、社會經濟變化以及地形高度資料，構建區域洪澇災害風險評估模型；利用建立的模型，對RCP4.5 和RCP8.5 兩種排放情景下華北區域未來極端降水指數、洪澇災害危險度、承災體易損度以及洪澇災害風險變化進行預估，目的是為區域洪澇災害風險防范提供科學支撐。

1 模式、數據與方法

1.1 模式介紹

研究使用的區域氣候模式為國際理論物理中心ICTP（Abdus Salam International Center for Theoretical Physics）發展的區域氣候模式RegCM4.4（簡稱“RegCM4”）[29]。RegCM4 運行所需驅動場由英國氣象局Hadley 中心研制的全球環境地球系統模式（Hadley Centre Global Environmental Model 2-Earth System，HadGEM2-ES）[30]CMIP5 氣候變化試驗輸出結果提供。HadGEM2-ES 大氣模式水平分辨率為N96（1.6°×1.875°經緯度），垂直方向38 層，海洋模式水平分辨率為（1/3）°（熱帶）～1°，垂直方向為40 層。試驗保留6 h 間隔模式輸出結果，滿足水平分辨率25 km 動力降尺度數值試驗的需要。

RegCM4 試驗范圍為聯合區域氣候降尺度試驗（Coordinated Regional climate Downscaling Experiment，CORDEX）東亞第二階段推薦區域[31]，覆蓋整個中國及周邊地區，模式垂直方向18 層，頂層高度為10 hPa。模式物理參數選用東亞模擬最佳組合參數[27-28]，并在其中引入中國高精度土地覆蓋資料[32]。

1.2 數據

洪澇致災危險度指標的計算，應用RegCM4 模式歷史試驗以及RCP4.5 和RCP8.5 兩種排放情景氣候變化試驗的日降水預估數據。檢驗模式對基準期致災危險度指標的模擬能力，應用同期CN05.1觀測數據[33]。承災體易損度指標，選用人口和國內生產總值（GDP）兩個指標構建，未來時期采用IPCC 發布的可持續發展（SSP1）共享社會經濟路徑數據[34]。以2020—2035 年、2046—2065 年和2080—2098 年平均值分別代表未來近期、中期和遠期?？紤]到SSP共享社會經濟路徑數據制作方案中，以2010 年為基準年，開展2100 年前全球框架下SSP 不同情景人口和GDP 數據預估，因此本文承災體分析中以2010 年代表基準期。

1.3 方法

洪澇災害風險評估模型綜合分析致災危險度指標和承災體易損度指標[18，35]，采用二者相乘的評估方法建立。其中致災危險度通過與洪澇災害關系密切的極端降水指數確定，承災體易損度考慮受洪澇災害影響比較大的人口和GDP 兩方面。

1.3.1 致災危險度

考慮到華北區域洪澇災害和區域極端降水事件的頻率、強度和持續時間的密切聯系，這里致災危險度指標使用研究時段內逐年日降水量＞20 mm 的日數（R20mm）和逐年最大5 日降水量（Rx5day）的多年均值來表征，同時引入表征孕災環境的地形高度，來反映復雜地形下洪澇災害的易發程度。在地勢越低、地形變化越小的平坦地區越不利于洪水的排泄，容易形成洪災，具體計算方法如下：

式中：VF為致災危險度指數；I20mm、Ix5day和IE分別為R20mm、Rx5day和地形高度歸一化后的無量綱數值；f1、f2和f3為權重，通過層次分析法計算結合專家打分調整確定，分別為0.4、0.5 和0.1。對相加后結果標準化處理，即為致災危險度指數VF，劃分為5 個等級：0～0.3（Ⅰ級），0.3～0.4（Ⅱ級），0.4～0.5（Ⅲ級），0.5～0.6（Ⅳ級），0.6～1.0（Ⅴ級）。

1.3.2 承災體易損度

承災體易損度計算公式如下：

式中：VG為承災體易損度；DPOP和DGDP分別為人口和GDP 歸一化后的無量綱數值；w1和w2為權重，采用層次分析法計算結合專家打分確定，分別為0.6和0.4。對結果進行標準化處理，得到承災體易損度VG。

1.3.3 洪澇災害風險

洪澇災害風險指數計算公式如下：

式中：V 為洪澇災害風險指數；VF和VG分別為致災危險度指數和承災體易損度指數。對計算結果進行標準化處理，劃分為5 個等級：0～0.02（Ⅰ級），0.02～0.05（Ⅱ級），0.05～0.1（Ⅲ級），0.1～0.2（Ⅳ級），0.2～1.0（Ⅴ級）。

2 基準期洪澇災害風險評估

2.1 致災危險度指標模擬能力檢驗

基準期，華北區域觀測R20mm整體由西北向東南逐漸增加（圖1a），內蒙古中西部大部分地區R20mm＜2 d，R20mm≥6 d 的區域主要集中在北京、天津、山西南部、河北東部和南部等人口密集區，河北秦皇島和唐山一帶R20mm超過8 d，區域平均R20mm為2.4 d。RegCM4 模擬R20mm（圖1b）空間分布和數值與觀測基本一致，但模擬R20mm≥6 d 的區域山西南部和河北東南部較觀測略大，區域平均值為2.5 d。

圖1 基準期（1986—2005）R20 mm、Rx5 day、人口和GDP 分布

基準期觀測Rx5day的空間分布（圖1c）和R20mm類似，數值上由西北向東南漸增，內蒙古數值較小，中西部大部分地區Rx5day＜60 mm，西部部分地區＜40 mm；Rx5day≥100 mm 的區域主要集中在北京東南部、天津、河北南部和東部，區域平均Rx5day為53.9 mm。RegCM4 模擬Rx5day（圖1d）空間分布和數值與觀測基本吻合，Rx5day≥100 mm 的范圍較觀測略偏大，區域平均值為56.9 mm。

2.2 承災體指標分析

基準期，人口分布（圖1e）由西北向東南遞增，內蒙古阿拉善盟是人口最稀疏區域，人口密集區域主要分布在區域東南部的北京、天津、河北中南部和山西中南部盆地，其中北京和天津人口數量級明顯高于其他地區。GDP 數值分布（圖1f）由北向南遞增，低值區位于內蒙古阿拉善盟，北京和天津為高值區，河北大部和山西南部為次高值區。

2.3 洪澇災害風險評估

由華北區域洪澇災害致災危險度等級分布（圖2a）可以看出，致災危險度等級由西北向東南增大。內蒙古大部、山西北部、河北西北部危險度較低，為Ⅰ級；危險度Ⅱ級主要分布于內蒙古東部以及山西中部等地；Ⅲ級及以上范圍主要包括北京、天津、河北南部和東部以及山西中南部，占區域面積的14.9%。

圖2 基準期（1986—2005）洪澇災害評估

圖2b 給出了基準期承災體易損度分布，人口和GDP 數值較小的內蒙古地區，易損度＜0.02，北京、天津、河北大部和山西大部易損度在0.02 以上，其中易損度＞0.1 的范圍集中在北京、天津、河北南部和山西中南部等地，北京和天津有0.4 以上高值區出現。

將洪澇災害致災危險度和承災體易損度的乘積標準化，得到華北區域洪澇災害風險等級分布（圖2c）?；鶞势?，內蒙古大部分地區、山西北部、河北北部洪澇災害風險等級較低，大部分地區為Ⅰ級；Ⅱ級范圍較小，僅在山西中南部以及河北承德南部出現；Ⅲ級及以上地區占區域總面積的9.0%，包括北京、天津、河北南部和山西南部，Ⅳ級及以上區域主要集中在北京、天津和河北南部，Ⅴ級主要分布在北京和天津，占區域總面積的1.2%。圖2c 給出的洪澇災害風險等級空間分布與於琍等[36]分析的1984—2008年中國洪澇災害所造成的華北地區地均直接經濟損失和受災人口空間分布基本吻合，與文獻[37-39]給出的華北不同行政區域尺度上洪澇災害風險區劃空間分布也基本一致。

3 未來洪澇災害風險預估

3.1 致災危險度指標

RCP4.5 和RCP8.5 兩種排放情景下，21 世紀近期、中期和遠期致災危險度指標R20mm和Rx5day的空間分布特征與基準期基本一致，高值區域集中在北京、天津、河北東部和南部、山西南部。本文對未來3個時期華北區域兩種排放情景下R20mm和Rx5day與基準期的差值分布進行了分析。

RCP4.5 排放情景下，未來3 個時期內蒙古大部分地區R20mm變化較小，在±1 d 之間，R20mm增加的區域主要集中在京津冀和山西。近期，R20mm增加1 d以上的區域主要集中在北京、河北西部、山西東南部以及內蒙古與晉冀交界處，高值中心位于保定、石家莊以及山西南部。中期，除內蒙古東北部局部地區出現R20mm增加1 d 以上區域外，其余地區的變化基本和近期一致，增加中心位于河北中部，增加2 d 以上。遠期，增加1 d 以上面積明顯較近期縮小，增加2 d 以上的地區呈零星分布狀態。區域平均R20mm，近期、中期和遠期分別為2.8、2.9 和2.8 d，均較基準期（2.5 d）增加，中期增加最多（表1）。RCP8.5 排放情景下，各時期R20mm變化空間分布特征基本與RCP4.5排放情景相似，增加區域集中在華北南部，但增加范圍和數值較RCP4.5 更大，各時期增加2 d 以上的范圍較RCP4.5 擴張明顯。區域平均R20mm，未來3 個時期隨時間漸增，分別為2.8、3.2 和3.3 d（表1）。

表1 華北區域R20 mm、Rx5 day 以及致災危險度等級、易損度和風險等級面積占比

RCP4.5 排放情景下，近期Rx5day在河北東部和南部以及內蒙古東部局部地區減小10 mm 左右，在北京、天津、河北北部、山西和內蒙古中部增加10 mm 以上，其中河北保定和石家莊、內蒙古呼和浩特和包頭等地零散增加30 mm 以上。中期Rx5day增加10 mm 以上范圍擴大，其中增加30 mm 以上區域擴張至北京、天津以及山西中東部等地，北京、天津以及石家莊等地有50 mm 以上高值中心出現。遠期Rx5day增加10 mm 以上范圍較中期縮小，高值中心位于河北西南部。區域平均Rx5day，近期、中期和遠期分別為61.3、65.6 和63.7 mm，均較基準期（56.9 mm）增加，中期增加最明顯（表1）。RCP8.5 排放情景下，各時期Rx5day變化空間分布特征與RCP4.5 基本一致，但增加的范圍和數值更大，尤其在遠期，區域大部分地區Rx5day增加10 mm 以上，北京、河北、山西南部以及內蒙古中部和東北部等地，Rx5day增加30 mm 以上。區域平均Rx5day，近期、中期和遠期分別為62.1、67.6 和72.7 mm，均較RCP4.5情景下的同期變化顯著，在遠期達到最大（表1）。

3.2 致災危險度

RCP4.5 情景下，未來3 個時期洪澇災害致災危險度等級空間分布特征（圖3a、3c、3e）與基準期（圖2a）相似，致災危險度等級由西北向東南遞增。近期（圖3a）內蒙古大部分地區洪澇災害危險度為I 級，Ⅱ級區域從內蒙古東部、河北北部到山西北部呈東北—西南向帶狀分布，Ⅲ級及以上區域集中在京津冀、山西中南部和內蒙古東部局部地區，其中，Ⅳ級及以上區域主要在北京、天津、河北南部和山西省境南端，Ⅴ級區域集中在北京、天津和河北部分地區。中期，Ⅴ級區域較近期擴大（圖3c）。遠期，Ⅴ級區域收縮，主要位于北京、河北東部和南部局部地區（圖3e）。近期、中期和遠期致災危險度Ⅲ級及以上地區分別占區域面積的19.1%、22.1%和20.3%，中期范圍最大（表1），Ⅴ級面積也在中期最大，占比為6.1%。

圖3 華北區域未來洪澇災害致災危險度等級分布

RCP8.5 情景下，近期、中期和遠期洪澇災害致災危險度Ⅲ級及以上面積較RCP4.5 情景下進一步增加，分別占區域面積的20.2%、26.0%和27.7%，遠期范圍最大（表1）。值得注意的是，Ⅴ級范圍和RCP4.5 情景一致，在中期最大，面積比例為7.7%。

3.3 承災體易損度

SSP1 共享社會經濟路徑下，21 世紀華北區域人口和GDP 空間分布特征與基準期（圖1e、1f）基本一致。數值上，近期人口較基準期增加0.1 億，中期和遠期人口較基準期減少，遠期人口達到最少，較基準期減少0.4 億；而GDP 呈持續增加趨勢，近期、中期和遠期分別較基準期增加了9.7×104、1.9×105和2.4×105億元[34]。

未來不同時期易損度（圖4）均較基準期（圖2b）略有增加，中期易損度＞0.1 的面積最大（表1）。不同時期易損度高值區均集中在華北東南部，其中北京和天津易損度高于0.4。

圖4 華北區域未來承災體易損度分布

3.4 洪澇災害風險

圖5 為RCP4.5 和RCP8.5 排放情景下華北區域未來3 個時期洪澇災害風險等級分布。RCP4.5 情景下，未來3 個時期洪澇災害風險等級分布和基準期（圖2c）基本一致，內蒙古大部、山西北部和河北北部為Ⅰ級風險區，山西中南部盆地周邊地區以及河北張家口中南部、承德南部等地為Ⅱ級風險區，Ⅲ級及以上區域主要集中在北京、天津、河北南部和山西中南部盆地等地，其中，Ⅳ級及以上區域位于北京、天津和河北南部，Ⅴ級風險地區，位于危險度等級較高、人口和GDP 高值中心區的北京、天津和河北局部地區（圖5a、5c、5e）。較之基準期，未來各個時期Ⅲ級及以上風險范圍擴大，均大于基準期的9%，面積占比分別為10.6%、11.0%和9.7%，以中期最大（表1）。Ⅴ級風險范圍也在中期達到最大，占區域面積的2.7%。RCP8.5 情景下，近期、中期和遠期Ⅲ級及以上風險范圍均較同期RCP4.5 情景進一步擴大（圖5b、5d、5f），面積占比分別為10.8%、11.2%和10.1%（表1），中期Ⅴ級風險地區也增至區域面積的3.1%。

兩種排放情景下，未來華北區域洪澇災害Ⅲ級及以上風險等級面積均在中期達到最大，反映了致災危險度和承災體易損度的綜合作用。

4 結論

本文在評估檢驗25 km 分辨率區域氣候模式RegCM4 對華北區域基準期2 個致災危險度評估指標R20mm和Rx5day模擬能力的基礎上，分析了華北區域洪澇災害的危險度，結合人口、GDP 以及地形高度數據，建立風險評估模型；評估了華北區域洪澇災害風險空間分布特征；對未來近期、中期和遠期3 個時期在RCP4.5 和RCP8.5 情景下的致災危險度評估指標、洪澇災害危險度和風險變化進行了預估。主要結論如下：

（1）RegCM4 對華北區域基準期致災危險度評估指標R20mm和Rx5day模擬較好，區域內致災危險度評估指標高值區和承災體（人口、GDP）高值區在空間分布上差異較小?？傮w上，基準期洪澇災害危險性、承災體易損度以及風險較高的區域均集中在北京、天津、河北南部和山西南部，其余地區洪澇災害風險低于Ⅱ級。

（2）RCP4.5 情景下，未來3 個時期洪澇災害危險度、承災體易損度和災害風險的高等級/值區域在空間分布上和基準期基本一致，但高等級/值區域范圍有所增加。致災危險度評估指標R20mm和Rx5day、災害危險度、承災體易損度和風險等級的區域平均變化數值均表現為中期增加最大。

（3）RCP8.5 情景下，致災危險度評估指標、災害危險度和風險等級空間分布變化和RCP4.5 相似，但變化數值大于同期RCP4.5。需要指出的是，RCP8.5 情景下，致災危險度評估指標和災害危險度在遠期增加更大，但由于SSP1 共享社會經濟路徑下未來承災體易損度在中期最大，Ⅲ級及以上風險等級面積仍然以中期最大。

目前洪澇災害評估方法眾多，基于觀測數據構建的模型可用數據較多且全面，因而評估模型較為完善?；跉夂蚰Ｊ捷敵龅臑暮︻A估研究，模型建立中由于一些指標因子難以獲得，模型相對簡單，如本文以R20mm和Rx5day兩個極端降水指數作為致災危險度評估指標建立的評估模型，僅從日尺度考慮了極端降水事件的頻率、強度和持續時間，未來模型有待進一步完善。另外，本文所進行的未來洪澇災害預估分析只是一個模式的模擬結果，關注的也只是氣候系統對溫室氣體的敏感程度，得到的預估結果存在一定的不確定性。未來有必要進行多種強迫下的多模式預估研究，以助于給出可信度較高的洪澇災害預估結果，更好地為社會可持續發展提供科學依據。