杭州雨水收集（Rainwater Harvesting, RWH）在較為干燥的環境中發揮著極其重要的作用。RWH系統收集降雨期間屋頂、梯田和庭院等區域的雨水，并將其儲存在蓄水池或水箱中，滿足室內或室外的用水需求。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量和峰值，以緩解因人口增長、城市化、工業發展和氣候變化而日益增長的供水壓力。近幾十年來，它已在許多地區得到推廣。然而，人們目前還不能充分了解RWH系統在氣候變化背景下應對未來降雨的表現。
本研究的目的是考察在中國四個氣候區（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、室內沖洗廁所用水）情景下，未來氣候變化對RWH系統的雨量控制和節水性能的影響。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的城市，考察了這些城市內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，并定義節水效率（Water Saving Efficiency, WSE），為RWH系統提供的總水量與總需求量之比。此后，本研究利用CLIGEN模型一階雙狀態馬爾科夫鏈生成日降雨量，對氣候數據進行降尺度處理。馬爾可夫鏈根據雨日之后的雨日和旱日之后的雨日的轉移概率生成日降雨量，而日平均降雨量用偏正態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（R2）在0.904-0.994之間，平均值為0.976；線性回歸的回歸系數在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能夠更好地從GCM預測的月降雨量中再現實測月降雨量數據的概率分布。
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的月平均值和標準偏差，雨天數的月平均值誤差在-0.89至0.61天之間。月雨天數標準差的誤差在-1.26至1.03天之間。雨天數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，研究發現杭州雨水收集與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年四個城市室內和室外需求情景下雨季和旱季的RWH系統的WSE將增加。就室內需求而言，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%。
本研究開發了CLIGEN模型，將網格尺度的GCMs預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系統的節水效率。通過比較浙江雨水收集和分析未來和歷史時期RWH系統的節水效率等變量，揭示了氣候變化對RWH系統的影響。除了氣候變化，城市地區的水需求情況（例如，綠地灌溉和廁所沖洗、洗衣服、汽車和街道清洗）在未來也可能發生變化。如果在評估未來氣候變化對RWH系統節水和性能的影響時，能夠納入對未來城市水需求的準確預測，將會得到更具說服力的評估結果。此外，不同的水需求標準、綠地面積、位于不同氣候區的城市建筑物的平均居住人數也可用于氣候研究。
