第1章绪论
1.1研究背景及意义
黄河下游是地上悬河，黄河下游周围的河流无法流入干流，洪涝灾害发生时更难疏通，从而导致河渠淤塞、良田沙化、生态环境恶化等一系列无可估量的严重后果。气候条件方面，从西北向东南，黄河流域穿过中国北方的干旱、半干旱和半湿润地区，年平均气温（降水量）表现出空间异质性，从4°C(368mm)到14°C(670mm)(Yang et al.，2010)，且降水频繁、局地极端性强、降水落区重叠度高、编号洪水多，因而极易受到极端高径流事件的影响，这对生态保护和经济发展造成了负面影响（Zhang et al.，2009，2018;Wang et al.，2021)。暴雨和连续降水是黄河上游频繁发生地质灾害、中下游发生洪水的主导因素（兰恒星等，2022)。例如，2021年10月山西省特大洪灾致全省11个市76个县（市、区）175.71万人受灾，12.01万人紧急转移安置，284.96万亩①农作物受灾，1.7万余间房屋倒塌。连续降水和上游来水导致汾河运城段遭遇近40年来*大洪峰，洪灾导致当地农作物减产，危及公共安全。在过去2500年中，黄河下游遭受了严重的洪水，1500多处堤顼决口和26次改道，给河岸边的人们带来了严重的灾难(Tian et al.，2016)。此外，2021年中共中央、国务院印发的《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》提出，加强上游水源涵养能力建设，加强中游水土保持，推进下游湿地保护和生态治理，加强全流域水资源节约集约利用，全力保障黄河长治久安。黄河全长约5464km，其流域总面积约752443km2，约占我国总面积的8%，是世界农业的重要起源地之一，2020年农产品总产值高达8167亿元，约占全国总产值的36.2%，黄河流域耕地面积约为3.82亿亩，约占我国耕地总面积的19.9%(张会言等，2013)。近30年来黄河流域每年的农产品产量都保持着增长的趋势，但水资源分配严重不均对该流域农产品生产带来负面影响，是该流域面临的*主要问题，随着黄河流域内人口数量不断增加和社会经济的快速发展，这个问题日益严重。全球气候变暖加剧了黄河流域水资源供需矛盾，制约了黄河流域社会经济的高质量发展。
因此，面向国家重大战略需求，开展气候变化和土地利用/覆被变化（land-use and land-coverchang，LUCC)下黄河流域天然径流及极端径流变化的响应机制研究，揭示全球变暖和LUCC共同影响下的黄河流域径流及极端径流演变规律，量化特大洪涝下的人口经济暴露度风险，对于保障生命财产安全、公共卫生安全和水资源安全，促进人地协调关系，具有重要的战略意义。
1.2黄河流域自然资源概况
黄河流域[图1-1(a)]地处我国北方地区，干流全长约5464km，地理范围介于东经95°53'～119°05'，北纬32°10'～41°50'，东西方向*大长度约为1900km，
南北*大宽度约为1100km，集水面积约为75.24万km2，是世界第五大河和中国第二大河，被视为“中国母亲河”（Gao and Wang，2017)。黄河流域平均海拔为1878.24m，但是流域内海拔差异极大（-12～6241m)。黄河发源于青藏高原，东经内蒙古高原、黄土高原和黄淮海平原，*终流入渤海（解晗等，2022)。黄河上游主要是山地，中下游多是平原和丘陵；黄河流域中游拥有世界上黄土覆盖面积*大的黄土高原，下游是黄淮海平原，易产生大量的泥沙堆积，形成举世闻名的地上悬河。
图1-1黄河流域基础地理概况
区域I是黄河源区，II是黄河流域上游，III是黄河流域中游，IV是黄河流域下游黄河流域长期受大气环流和季风环流的影响，存在明显的气候差异。东南部黄河流域下游属于半湿润气候，中部黄河流域中游属于半干旱气候，西北部黄河流域上游属于干旱气候，西南部黄河源区属于内陆高寒湿润或半湿润气候（王澄海等，2022)。黄河流域降水量分布极其不均匀，年均降水具有东丰西枯、南丰北枯的空间格局（赵慧霞等，2022)。黄河流域四季均温均呈现东南高、西北低的空间分布（潘攀等，2014)，年均温热点区主要分布在黄河流域中下游区域，低值区主要分布在源区（王胜杰等，2021)。此外，黄河流域潜在蒸散量较大，年平均潜在蒸散量为700～1800mm。潜在蒸散量*大的区域位于甘肃、宁夏和内蒙古中西部的干旱半干旱地区，*高可达2500mm。水资源先天不足是黄河流域又一大特征。黄河流域水资源的总体特点是水少、沙多、水沙异源、水沙关系不协调（孙思奥和汤秋鸿，2020)，多年平均天然径流约为535亿m3，是长江流域天然径流的1/16。黄河流域支流主要包括无定河、渭河、伊洛河、汾河和沁河等。
黄河流域植被类型丰富，主要的植被类型为草地、耕地、林地和灌木，其他类型植被包括裸地、湿地、苔原等。此外，从东部海滨到西部源头共跨越四个植被地带：落叶阔叶林带、草原带、荒漠带、青藏高原带。流域内还分布着三北防护林、黄河中游防护林和太行山绿化等生态建设工程，通过长期以来在黄河流域开展水土保持生态建设工程，黄河流域的生态环境得到有效改善，近年来植被覆盖度不断提高（刘海等，2021)。黄河流域土壤多是原生黄土和次生黄土，土质肥沃疏松，土壤结构优良，储水和排水能力强，养分和水分易上升并为农作物所利用。与长江流域相比，黄河流域的地下水位较低，加上土壤渗水性好，方便灌溉，且不易形成长时间的洪涝。
1.3数据基础
1.3.1地面观测气象数据
本书所涉及的地面观测气象数据是由国家气候中心（National ClimateCenter，NCC)提供的504个气象站点（包括黄河流域范围内的320个气象站点和黄河流域附近的184个气象站点）的逐日气象要素数据，但事实上黄河流域各气象站点建立的时间存在一定差异，且每个站点记录数据中的缺测值和时间都不一样。为了使研究结果更加准确可靠，本书使用的气象站点必须同时满足以下五个条件：①总数据观测时段必须在1961～2019年;②每一年缺失数据的比例不能够超过该年数据的10%;③整体数据缺失的比例不得超过总时间序列的1%;④检查时间的一致性和连续性；⑤检查空间的一致性和连续性（Shen et al.，2014)。对观测站点中的错误数据（如异常大的值）或缺失进行线性插补，每年通过严格质量控制，*终选取493个满足以上条件的黄河流域范围内（312个）和附近（181个）的观测站点，并将时间都统一为1961年1月1日～2019年12月31日，站点具体的位置分布如图1-1(b)所示。
1.3.2水文资料
本书所使用的径流数据包括两部分：①1976～1985年唐乃亥、头道拐和花园口水文站的逐日径流观测数据；②1966～1985年唐乃亥、头道拐和花园口水文站的逐月天然径流资料。该资料来源于水利部黄河水利委员会（http://www.yrcc.gov.cn/)，消除了水库蓄水、灌溉、人工取用水等水资源开发利用对河川径流的影响（李东等，2001)。在黄河流域开展天然径流还原计算具有重要的现实意义，主要源于其水资源开发利用率已超过80%，高强度的人类活动导致天然径流特征发生显著改变。通过径流还原可准确评估流域水资源本底值，为科学制定生态保护和高质量发展策略提供基础支撑。因此必须对径流进行还原，才能反映黄河河川流量的真实情况，以更好地揭示气候变化和LUCC对黄河流域天然径流及极端径流的影响，后文提到的径流均为天然径流。
1.3.3多源降水产品
为了降低降水产品模拟的不确定性，本书选取6种质量较好且具有代表性的降水产品来进行多源降水产品融合。其中，CHIRPS(Version2.0，https://data.chc.ucsb.edu/products/)和CPC(https://psl.noaa.gov/data/gridded/)代表卫星影像与原位（in-situ)站点数据融合的降水产品，结合地形效应对数据进行优化并实施质量控制，形成了具有高准确性和一致性的降水产品（Xie et al.，2007;Funk et al.，2015);TRMM-3B42(https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/)是目前卫星降水产品的典型代表，而GPM(https://disc.gsfc.nasa.gov/)是美国国家航空航天局主导的TRMM的后续全球卫星降水观测计划（Huffman，1997;Huffman et al.，2014);PERSIANN-CDR(https://www.ncei.noaa.gov/data/)则代表机器学习算法反演的降水，它基于地球同步卫星提供的红外亮温数据，使用人工神经网络估算降水率(Ashouri et al.，2015);ERA5(https://cds.climate.copernicus.eu/)是欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF)推出的新一代再分析数据，空间分辨率为0.1°x0.1°，采用了IFS-Cycle4lr2(第四代全球模式系统）和四维变化数据同化系统，以及辐射变分偏差校正技术，系统地提升了数据集的质量，与月平均GPCP(全球降水气候计划，GlobalPrecipitation Climatology Project)数据相比，在降水方面全球平均相关系数从0.67提高到了0.77(Hersbach et al.，2020)。6种降水产品的具体信息见表1-1。本书采用双线性内插法把各套栅格降水产品重采样到0.1°x0.1°，采用该方法得到的栅格降水产品能很好地反映原数据所具备的空间特征。
1.3.4全球气候模式（GCMs)数据
考虑到CMIP6GCMs在气候变化预估的一致性，本书仅选择27个GCMs中包含**个成员（r1i1p1f1)，并确保每个GCMs中都包含每日*高温度、每日*低温度、每日平均温度、每日降水量和每日平均风速等五个气候变量，*终筛选出符合条件的9种GCMs。它们的详细信息提供在https://esgf-node.llnl.gov/网站上，基本信息如表1-2所示。此外，相较于CMIP5中的典型浓度路径（RCP)CMIP6能够更好地反映社会未来面临的适应和缓解气候变化的挑战。由于9种选定的GCMs空间分辨率存在差异，采用双线性内插法将9种CMIP6GCMs重采样到统一的分辨率（0.25°x0.25°)。此外，各研究机构开发的CMIP6模型对未来气候变化的预测具有一定差异性，多模型集合平均（MME)方法可以避免单一模式的偏差问题（Ma et al.，2022)。
1.3.5土地利用/覆被变化（LUCC)数据
1.历史时期LUCC
本书使用的历史时期LUCC包括1980年、1990年、2000年、2010年和2020年共5期，数据来源于中国科学院资源环境科学数据平台（https://www.resdc.cn/)。该数据集共有6个一级LUCC分类和25个二级LUCC分类（表1-3)。其中，1980年LUCC用于构建黄河流域VIC模型，1990年、2000年、2010年和2020年LUCC
用于探讨气候变化和LUCC对黄河流域径流及极端径流的影响，2010年、2020年LUCC用于FLUS模型模拟未来LUCC。所有应用的LUCC数据均保持0.0083～0.0083。的分辨率，通过该空间分辨率的LUCC数据可以获得0.25八0.25。
每个栅格内的植被分布情况，包括植被类型个数、植被根系分布和叶面积指数等基本信息。
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