基于CMIP6多模型集合的气候变化对韩国安城流域季节性水文响应的模拟研究

　　本研究针对气候变化下区域水文响应不确定性问题，通过SWAT模型耦合CMIP6多模型集合（MME）和泰勒技能评分（TSS）方法，揭示了韩国安城流域季节性水文变化规律。结果表明：未来降水增加但冬季地下水补给减少10-20%，夏季洪水风险加剧，为季风区水资源管理提供科学依据。

　　

随着全球变暖加剧，气候变化对水文循环的影响日益显著。韩国安城流域作为典型的季风气候区，近年来频发夏季洪水和冬季干旱，凸显出水资源时空分布失衡的严峻挑战。尽管已有研究指出CMIP6（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6）全球气候模型在区域尺度存在分辨率不足的问题，但如何量化气候变化对季节性水文过程的影响仍是学术界的难点。

为解决这一科学问题，研究人员采用土壤和水评估工具（SWAT）模型与多模型集合（Multi-Model Ensemble, MME）相结合的方法，创新性地引入泰勒技能评分（Taylor Skill Score, TSS）优化模型权重。通过分析1981-210年四种共享社会经济路径（SSP1-2.6至SSP5-8.5）情景，首次系统揭示了安城流域水文组分对气候变化的差异化响应机制。该成果发表于《Journal of Hydrology: Regional Studies》，为季风区水资源适应性管理提供了关键理论支撑。

关键技术方法包括：1）基于30m分辨率DEM和土壤数据的SWAT模型构建；2）采用简单分位数映射（Simple Quantile Mapping, SQM）对15个CMIP6模型降尺度处理；3）通过SWAT-CUP软件进行多站点（1101670等3个水文站）参数敏感性分析和校准；4）利用TSS算法优选ACCESS-ESM1-5等4个GCMs构建MME。

研究结果方面：
3.1 SWAT校准与验证
模型在日尺度模拟中Nash-Sutcliffe效率系数（NSE）达0.32-0.72，确定系数（R²
）为0.54-0.76。敏感性分析显示基流系数（ALPHA_BF）和曼宁系数（CH_N2）是最敏感参数。

3.2 基于MME的气候变化预测
四模型集合（4ME）使TSS提升至0.84，显著优于单模型。SSP5-8.5情景下，夏季降水增幅达26%（+195.8mm），冬季温度升高4.3℃。

3.3 SSP情景下水文响应变化
空间分析显示城市区域地表径流增幅达272mm/年，但河岸带蒸发减少。季节性分析发现冬季地下水补给量下降20%，而夏季径流增加37%，证实水文极化的加剧趋势。

讨论部分指出，该研究通过多站点校准和MME优化显著提升了模拟可靠性。与Huntington（2006）提出的"加速水文循环"理论相印证，但首次在流域尺度揭示冬季蒸发增加导致的水资源损耗机制。研究局限性在于缺乏地下水观测数据验证，未来可结合遥感技术完善。

结论强调，尽管年尺度水文组分总量增加，但冬季可用水资源减少10-20%将加剧海水入侵风险。该成果为制定季节性水资源调度策略提供了量化依据，特别是对东亚季风区海岸带综合管理具有重要指导意义。