渡槽 4.0 ： 更新的与决策相关的全球水风险指标

渡槽 4.0 ： 更新的与决策相关的全球水风险指标 Samantha Kuzma, Marc F. P. Bierkens, Shivani Lakshman, Tiani Luo, Liz Saccoccia, Edwin H. Sutanudjaja, and Rens Van Beek 摘要 CONTENTS 水对于人类社会的发展至关重要。食物生产、电力生成和制造等众多领域都依赖于它。然而，许多决策者缺乏充分理解水文信息的技术专长。 我们呈现Aqueduct 4.0，WRI设计的水风险框架的最新版本，旨在将复杂的水文数据转化为直观的水资源相关风险指标。我们将13个水风险指标——涵盖数量、质量和声誉方面的关注点——整合进了一个全面的框架中。每个指标均源自开放源代码、经过同行评审的数据提供商，并根据水资源挑战的严重程度转化为标准化的风险评分。对于13个指标中的5个，我们使用了名为PCR-GLOBWB 2的全球水文模型来生成次流域供水和使用的新型数据集。 我们还利用了PCR-GLOBWB 2模型，通过CMIP6气候强迫因素对未来的子流域水资源供应、需求、压力、枯竭和变异性进行了预测。这些预测集中在三个时期（2030年、2050年和2080年）下三种未来情景（常规业务SSP 3 RCP 7.0、乐观的SSP 1 RCP 2.6和悲观的SSP 5 RCP 8.5）。 标准化指标分数按照类别（数量、质量、声誉以及总体）聚合至综合风险评分，采用特定行业的加权方案。此外，选择的子流域得分按照加权平均法聚合至国家和省级行政边界，其中需求量较大的子流域对最终行政评分的影响更大。 技术说明文档记录了出版物、交互应用或工具背后的研究或分析方法论。... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...建议引用 ：库姆亚, S., M.F.P. 比尔肯斯, S. 拉克曼, T. 卢奥, L. 萨科西亚, E. H. 斯图纳杜贾亚, 和 R. 韦恩贝克. 2023. “阿奎迪克4.0：更新的全球水资源风险相关决策指标.” 技术笔记. 华盛顿特区：世界资源研究所. 可在线访问于：doi.org/10.46830/writn.23.00061. 本技术说明的主要受众包括Aqueduct工具的用户，对于这些用户而言，工具的简短描述和元数据文档中的内容不足以满足需求。Aqueduct的关键要素，如整体水资源风险等无法直接测量，因此也无法进行验证。Aqueduct主要仍是一种优先级确定工具，并应通过本地和区域深入分析进行补充。 水风险框架 INTRODUCTION 背景 Overview 世界资源研究所（WRI）的Aqueduct™信息平台将水文建模的进步、遥感数据和已发表的数据集整合成一个免费在线平台。 水风险框架遵循综合指数方法 ， 并允许将多种与水有关的风险结合起来。 存在三个层级结构，如图1所示。我们首先引入了13个指标，涵盖各种类型的水资源风险。接着，我们将这些指标进行分组，并使用默认、行业定义或用户自定义的权重方案计算出组合水资源风险评分（综合评分）。最后，将这三个组合并成一个单一的整体水资源风险评分。 自2011年成立以来，Aqueduct信息平台一直向公司、政府和非政府组织（NGO）提供与水资源相关的风险信息。此后，数据定期更新，使其在全球范围内可比，并为世界各地的决策者所获取。Aqueduct信息平台包含以下在线工具： 创建水资源风险框架的理由在WRI之前的出版物《Aqueduct水资源风险图册》（Reig等人，2013年）中进行了描述。 ▪ ▪渡槽水风险图集▪渡槽食品▪渡槽洪水渡槽国家排名 这一[水资源风险]框架将指标组织成风险类别，从而创建一个综合指数，将与水资源相关的多个维度整合为全面聚合评分。通过在全球范围内提供一致的评分，Aqueduct 水资源风险地图册能够快速比较各种方面的水资源风险…… 此技术说明涵盖了Aqueduct 4.0框架的发展，并作为更新后的Aqueduct水资源风险图和国家排名在线工具的基础。 水龙系统风险框架允许用户分别或集体研究指标，以及量化和对比多种多维水资源相关度量。 更新后的框架、数据库以及相关工具提升了最广泛使用且备受尊敬的水资源风险框架之一。我们持续基于多年在水文社区内应用及标准化这些概念的经验，同时展示水文学数据和气候科学的最新进展。 我们分三个步骤选择了渡槽 4.0 中的 13 个指标 ： ▪我们回顾了有关水问题的文献 ， 存在▪我们通过比较分析了水指标和数据来源的空间和时间覆盖范围、粒度、对用水者的相关性、一致性和其他潜在数据源的评估。▪ 来源的可信度。我们咨询了行业、公共部门和 aca - demic 水务专家。 本技术说明的结构和范围 本技术说明首先将介绍更新后的水资源风险框架（“水资源风险框架”）。框架中的许多指标基于全球水文模型的更新输入信息，这部分内容在“水文模型”和“未来预测”（分别对应基线和未来情况）中有所覆盖。在“指标”部分，我们将讨论如何将水文数据转化为Aqueduct水资源风险指标。 “国家和地区汇总”和“分组及整体水资源风险”则涵盖了单个指标如何被聚合为行政级别评分以及分类风险评分的过程。“限制”部分列出了关键限制点。 我们在选择指标时应用了以下三个主要标准 ： ▪他们应该全面涵盖与水相关的所有风险，同时尽量减少重叠和可能导致的混淆。▪从过量的指标中获取。它们应在私人和公共部门决策 的背景下可操作。 ▪他们应遵守WRI对开放数据和透明度的承诺——允许输入数据、代码和结果公开可用（“WRI的开放数据承诺”n.d.）。 在开发Aqueduct 3.0（2016-2019）指标时，GLDAS提供的信息仅截至2012年，这使其在与PCR-GLOBWB 2和WaterGAP相比时显得较为不相关，后两者均能用于更近的年份。PCR-GLOBWB 2与WaterGAP之间存在许多相似之处。例如，两者都在全球范围内以每日的时间步长运行全球水文和水资源；整合需求、抽取和回流流量。2每一步处理；包含储水体；并使用河流水流的动态波路由方法。然而，PCR-GLOBWB 2 可以与基于MODFLOW的全球两层地下水模型耦合，以更好地表示地下水流动（de Graaf 等人，2017年）。PCR-GLOBWB 2 的代码是开源的，因此符合 WRI 的开放数据承诺（“WRI 的开放数据承诺”n.d.）。由于这些原因，WRI 选择继续与 PCR-GLOBWB 2 合作，并将其用作更新后的全球水文模型。支撑渡槽的模型。 水文模型 我们的框架中有13个指标中的五个基于名为PCR-GLOBWB 2的全球水文模型的数据。对仅感兴趣于指标定义的读者，可以直接跳至“指标”部分。在此部分中，我们将描述我们如何选择水文模型并处理其数据以生成Aqueduct的基本指标。对于用于构建Aqueduct未来预测的数据来源，请参阅“未来预测”部分。 从模型中 ， 我们利用了用水、供水和地下水数据1为了计算水资源压力、水耗竭、季节性变化、年际变化以及地下水位下降（参见表1）。 模型本身及其在Aque-duct 4.0中使用的设置的描述可在附录C中找到。这包括了与2019年用于Aque-duct 3.0运行相比，在Aque-duct 4.0中运行PCR-GLOBWB 2时所使用的新输入数据集的参考信息。 型号选择 渡槽使用的模型数据 我们考虑了多个全球水文模型，并最终选择了PCRaster全球水分平衡（PCR-GLOBWB 2）模型（Wada等，2014；Sutanudjaja等，2018），而非其他模型，尤其是Water Global Assessment and Prognosis（Water-GAP）（Müller Schmied等，2014；Eisner，2016）和Global Land Data Assimilation System（GLDAS）第二阶段（Rodell等，2004）。尽管这三种模型并非唯一可用的全球水文模型（Paul等，2021；王等，2021），但它们之所以被筛选出来，是因为它们能够动态地模拟人类-淡水系统，并且具有用于设定水资源目标的潜力。 PCR-GLOBWB 2 是一个全球性的网格水文模型。每个网格单元的大小为5×5弧度分钟。这大致相当于每像素为10公里（km）× 10 km，具体取决于纬度，因此可能会有变化。阿奎达克斯指标通过使用PCR-GLOBWB 2的三个数据集进行计算得出：用水量、供水量和地下水数据（见表1）。 渡槽 4.0 ： 更新的与决策相关的全球水风险指标 空间聚合 用水: Aquerdurt considered two metrics of water use: gross demand and net consumption. Gross demand3满足行业需求的最大潜在水量为最大可能水，而净消耗是被使用（蒸发或融入产品中）后无法返回系统的部分需求量（Gassert等，2014）。 网格单元并非用于Aquitard指标输入的合适空间单位。对于水资源压力、水体消耗、季节性变化和年际变化而言，优选的空间单位是水文子流域（Gassert等，2014）。而对于地下水位下降，则应采用含水层作为优选的空间单位。 总需求和净消费4适用于四个部门 ： 家庭、工业、灌溉5和牲畜6 1960 年 1 月至 2019 年 12 月之间的每个月都有 (2x 4 =) 8 个网格数据集。 水文流域: 一个水文盆地是一个区域，其排水点集中于河流、海洋或内陆湖泊等出口。每个盆地可以沿两条溪流交汇处进一步划分为更小的子盆地（Lehner 和 Grill, 2013）。假设在每个水文子盆地内，水资源被汇集。子盆地可用的水资源用于满足水提取需求。 供水: 阿夸迪克将供应定义为可利用的蓝色水资源——即除去上游消耗后，子流域内可用的再生淡水量（Gassert等，2014年）。我们将可利用蓝色水资源计算为内部子流域径流加上流入子流域的累积水量，其中已经去除了上游消耗（即排放）（Gassert等，2014年）。这包括以下水源提供的淡水：表面流动、间歇流动。7和地下水补给。 渡槽 4.0 使用 HydroBASINS 6 级水文子盆地的原因如下： ▪域数据集包含12个层级，涵盖了从大型流域到小型子流域的数据。未来，这种层次模型将允许在合并额外数据集时具有灵活性（Lehner 和 Grill, 2013）。 内部径流8 1960 年 1 月至 2019 年 12 月期间 ， 每个网格单元每月一次。 放电9 1960 年 1 月至 2019 年 12 月期间 ， 每个网格单元每月一次。 在12个等级中，我们