杭州雨水收集（Rainwater Harvesting, RWH）在較為干燥的環(huán)境中發(fā)揮著極其重要的作用。RWH系統(tǒng)收集降雨期間屋頂、梯田和庭院等區(qū)域的雨水，并將其儲存在蓄水池或水箱中，滿足室內(nèi)或室外的用水需求。收集的雨水可以用來替代自來水，帶來顯著的節(jié)水效益。RWH也屬于基于滯留的源頭控制雨水管理策略之一，實施RWH可以減少城市徑流的數(shù)量和峰值，以緩解因人口增長、城市化、工業(yè)發(fā)展和氣候變化而日益增長的供水壓力。近幾十年來，它已在許多地區(qū)得到推廣。然而，人們目前還不能充分了解RWH系統(tǒng)在氣候變化背景下應(yīng)對未來降雨的表現(xiàn)。

       本研究的目的是考察在中國四個氣候區(qū)（即干旱、半干旱、半濕潤和濕潤）的兩種水需求（室外灌溉綠地用水、室內(nèi)沖洗廁所用水）情景下，未來氣候變化對RWH系統(tǒng)的雨量控制和節(jié)水性能的影響。作者選取了銀川、烏魯木齊、北京和福州四個分屬于四個氣候區(qū)的城市，考察了這些城市內(nèi)部一棟假定的建筑物，該建筑物被1000平方米綠地包圍、有50名居民居住。基于此假定建筑物，作者利用CROPWAT8.0軟件估計綠地的灌溉頻率和定額，計算得到每日廁所沖洗需求，并定義節(jié)水效率（Water Saving Efficiency, WSE），為RWH系統(tǒng)提供的總水量與總需求量之比。此后，本研究利用CLIGEN模型一階雙狀態(tài)馬爾科夫鏈生成日降雨量，對氣候數(shù)據(jù)進行降尺度處理。馬爾可夫鏈根據(jù)雨日之后的雨日和旱日之后的雨日的轉(zhuǎn)移概率生成日降雨量，而日平均降雨量用偏正態(tài)分布生成杭州雨水收集。

       研究建立了1960-2005年間四個城市站點的GCM預(yù)測月降雨量與實測月降雨量的線性和非線性回歸。如圖1所示，非線性回歸的回歸系數(shù)（R2）在0.904-0.994之間，平均值為0.976；線性回歸的回歸系數(shù)在0.494-0.979之間，平均值為0.860，說明浙江雨水收集非線性函數(shù)能夠更好地從GCM預(yù)測的月降雨量中再現(xiàn)實測月降雨量數(shù)據(jù)的概率分布。

       研究顯示了1960-2005年期間CLIGEN模型生成的和實測的四個城市每個月的雨天數(shù)的月平均值和標準偏差，雨天數(shù)的月平均值誤差在-0.89至0.61天之間。月雨天數(shù)標準差的誤差在-1.26至1.03天之間。雨天數(shù)的平均值和標準差的小誤差表明，CLIGEN模型能夠很好地模擬這四個城市的日降雨量。

       對于氣候變化對RWH的影響，研究發(fā)現(xiàn)杭州雨水收集與1985-2015年相比，2020-2050年四個城市（即福州、北京、烏魯木齊和銀川）的平均年降水量預(yù)計將增加2.7%-62.0%。除福州旱季降雨量略有下降（0.5%）外，所有城市的旱季和濕季降雨量預(yù)計都將增加3.9%-92.8%。此外，相較于1985-2015年，2020-2050年四個城市室內(nèi)和室外需求情景下雨季和旱季的RWH系統(tǒng)的WSE將增加。就室內(nèi)需求而言，未來濕季的WSE將增加0.5%-40.0%，在旱季將增加6.9%-89.6%。對于室外需求，濕季和旱季的相對變化分別為0-33.6%和1.6%-84.5%。

       本研究開發(fā)了CLIGEN模型，將網(wǎng)格尺度的GCMs預(yù)測的未來月降雨量降尺度為四個站點的日降雨量，并計算RWH系統(tǒng)的節(jié)水效率。通過比較浙江雨水收集和分析未來和歷史時期RWH系統(tǒng)的節(jié)水效率等變量，揭示了氣候變化對RWH系統(tǒng)的影響。除了氣候變化，城市地區(qū)的水需求情況（例如，綠地灌溉和廁所沖洗、洗衣服、汽車和街道清洗）在未來也可能發(fā)生變化。如果在評估未來氣候變化對RWH系統(tǒng)節(jié)水和性能的影響時，能夠納入對未來城市水需求的準確預(yù)測，將會得到更具說服力的評估結(jié)果。此外，不同的水需求標準、綠地面積、位于不同氣候區(qū)的城市建筑物的平均居住人數(shù)也可用于氣候研究。