黄河流域是我国第二大流域，长期暖干化的同时伴随着季节尺度的陆面水文异常。此外，随着人类用水活动加剧，季节到年际尺度的干旱事件呈现频发态势。为应对变化环境制定抗旱减灾对策提供理论依据，需要研究季节水文可预报性以及人类活动对极端水文事件预测的影响，并发展相应的集合预测方法。

 中国科学院大气物理研究所袁星研究员及其合作者们基于多个海-陆-气耦合的全球气候预测模式、参数自动率定的陆面水文模型VIC与全球汇流模型、以及贝叶斯集合后处理方法，在黄河流域建立了一个能初步考虑人类活动影响的试验型季节水文预测系统。通过一系列的历史回报试验，发现陆面初始记忆在旱季对径流预测的影响时效为2-5个月,而在雨季约为1个月。相比于土壤水，地表水初始记忆的影响基本在30天以内。与传统的集合径流预测（ESP）方法对比，基于气候模式的季节水文预测方法提高黄河干流的径流距平相关系数达0.1-0.2，提高水文干旱概率预报技巧11%-26%。进一步研究发现，人类用水活动使黄河水文干旱频率增加118-262%、历时增加21-99%、强度增加高达8倍。处于“人类世”（Anthropocene）的黄河流域，人类活动相较气候变率对水文干旱的预测似乎更为重要。如何在极端事件可预报性研究中考虑人类活动的影响成为“人类世”一个新的课题。

  以上成果均发表于水文学三大杂志之一的《Hydrology and Earth System Sciences》。

　　图1.基于气候预测模式的黄河流域季节水文集合预测系统

　　图2. 黄河流域不同预见期的径流相关系数。ESP/VIC和NMME/VIC分别表示利用传统集合径流预测（ESP）方法和基于气候预测模式（NMME）方法驱动大尺度陆面水文模型VIC的季节水文预测。

　　图3. 黄河干流各水文站过去30年不同预见期水文干旱集合预测的布莱尔评分（Brier Score）。NAT和OBS分别表示利用天然和实测径流验证的结果。

论文信息：