基于CMIP5模式和SDSM的抚河流域未来气候要素模拟与预估

为了解变化环境下的流域未来气候要素变化趋势,以抚河流域为研究对象,利用该流域两个气象站的1961—2005年水文逐日气温、降水和NCEP再分析数据等资料,建立了SDSM降尺度模型,并对未来的温度与降水研究。将模型应用于CanESM2模式下3种RCP排放情景,得到了流域未来气温与降水的变化趋势。结果表明SDSM模型对温度的模拟效果好于对降水的模拟效果,3种情景下未来温度总体呈现上升趋势,最低温度上升幅度高于平均温度和最高温度上升幅度;各情景下增温幅度2080s2050s2020s,2080s平均增温3.0℃;未来降水总体表现为减少趋势,局部表现为震荡趋势,减少主要集中在夏、秋季,其中5-6月降水减少量普遍较大,在30mm以上,而冬季降水量增幅在50～90mm;总体来说,抚河流域未来气温将持续上升,降水量呈现下降趋势,干旱形势严峻。     

CMIP6模式对淮河中上游流域气候要素模拟效果的评估研究

全球气候模式(CMIP6)是大尺度模拟预测未来气候变化的主要手段,但其模式数据的模拟质量以及在不同研究区域的适用性有待评估。以1960—2014年淮河中上游流域19个气象站点实测数据为基准,利用等距离累积分布函数法、均值(mean)、离散系数(C_v)、皮尔逊相关系数(PCC)、标准差(STD)以及均方根误差(RMSE)等5个精度指标对19个CMIP6全球气候模式模拟气候数据进行系统性评估,得出以下结论：(1)对偏差校正后的19个CMIP6模式的模拟数据初步筛选出对降水数据模拟的排名前二的气候模式有ACCESS-ESM1-5、CMCC-ESM2;对气温数据模拟排名前五的气候模式有ACCESS-ESM1-5、CMCC-ESM2;(2)从年内变化趋势和空间分布2个方面对优选的CMIP6模式的历史时期数据和实测历史气候数据进行评估,验证优选出适合淮河中上游流域的CMIP6模式;(3)从大气环流因子对气候的影响进行分析,AO与淮河中上游流域的气候数据相关性较好,模式与大气环流数据的相关性与实际情况也接近。综合评价显示最能模拟淮河中上游流域的模式是ACCESS-ESM1-5、...     

杨楼流域降水变化特征及CMIP5气候模式评估

利用杨楼流域9个站点的逐日降水资料,分析历史时段(1981—2010年)降水时空变化特征,基于多目标函数的秩评分方法,评估全球耦合模式第五阶段(CMIP5)的23个气候模式对流域降水的模拟能力,并利用优选出的气候模式对未来降水进行预估。结果表明:杨楼流域历史时段降水整体呈微弱上升趋势,增量为39.4 mm/10a;CMIP5气候模式模拟降水量普遍偏高,模拟能力较优的模式是ACCESS1.0,Had GEM2-AO及CNRM-CM5;流域未来时段降水年际波动较平缓,年内分配更为不均,集中于汛期。     

IPCC AR5全球气候模式对杨楼流域气温模拟精度评价及预估

气候模式是研究未来气候变化对流域水文水资源影响的重要工具。以杨楼流域为研究区,利用秩评分方法评估IPCC AR5最新发布的23个气候模式模拟流域月平均气温的能力,并利用优选出的模式对未来气温变化进行预测。结果表明:IPCC AR5的多数气候模式能较好地模拟杨楼流域历史时段月平均气温的变化规律,但模拟值普遍偏低,其中FIO-ESM、Can ESM2、BCC_CSM1. 1模式对气温模拟表现最好,秩评分分别为8. 58、8. 96和11. 5;流域未来时段平均、最高及最低气温均呈上升趋势,其中最高气温增幅最大,从年内变化来看,未来气温增加主要集中在春夏两季。     

基于模式集成的松花江流域气候模拟预估

以松花江流域为研究对象,采用CMIP5已发布的9个气候模式,模拟1951年~2000年历史降水和气温的月数据,对比实测资料运用3项数理统计指标评估模式的模拟性能;各模式降尺度后应用到4种集成方法。模拟结果表明,Can ESM2和MPI-ESM-MR模式模拟效果较好,多元回归集成表现最佳。利用优选的2个模式方法预估流域下游佳木斯站在RCP4. 5气候情景下未来逐月的降水和气温,并以预估的降水气温为因子构建线性回归模型计算流域未来径流的月变化过程。预估径流结果可为水资源管理及洪旱防治提供数据参考。     

未来气候情景下和田河流域日径流过程模拟

选取具有物理基础的分布式水文模型MIKE SHE来模拟典型西北干旱区山区和田河流域的水文过程。并采用TRMM遥感数据实现分布式降水的输入。在此基础上利用多模式集合平均法对CMIP5中RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0以及RCP8.5四种排放情景下地表径流的变化情况进行了评估。结果表明:MIKE SHE分布式水文模型能在站点稀少、自然环境恶劣的和田河流域进行水文过程模拟,率定以及验证期的结果均在可接受范围之内。在不同气候情景下的模拟结果表明,和田流域降水、温度以及地表径流在未来不同排放情景下的变化均表现出较好的一致性。春、秋、冬三季降水均增加,夏季降水减少;四季温度均升高且夏季增温最大。和田流域地表总径流量增加,而7-8月径流量减少。融雪期进一步提前,且春季融雪量显著增加。     

未来气候情景下覆被变化对径流量的影响

以陆浑水库控制流域为研究对象,利用流域DEM、土地利用数据、1987—2001年气候和水文观测数据,在率定SWAT模型参数的基础上,以SCS模型参数的变化来反映覆被变化,分析了未来气候变化情景及覆被变化情景对径流的影响。结果表明:2011—2050年在流域落叶林地面积退化30%情况下径流量将增大7.02%,落叶林地面积增加20%情况下径流量将减少8.48%。     

乌梁素海流域气候模式适用性评价及旱涝预估

根据2001—2011年乌梁素海流域及周边气象站点的实测逐日降水数据,利用CMIP5中5个全球气候模式在3种不同代表性温室气体浓度路径情景下的降水模拟结果,计算了模拟变量和实测数据的相对误差、均方根误差和相关系数,选用在乌梁素海流域模拟降水效果较好的模式进行集合平均,检验了该模式对乌梁素海流域降水的适用性。结果表明:单个模式的模拟结果与实测值的相关性相对较差,采用集合平均方法修正后的结果与实测值拟合程度较好,相关性更高;2021—2050年降水量主要体现出夏季更集中、冬季更少的特征,降水量年际变化大,旱涝事件频发,特别是2025—2035年旱涝事件交替出现,发生旱涝事件的年份约占总年份的1/3。     

基于统计降尺度的东江流域未来气候预估

为提高东江流域未来气候预估结果的可靠性,采用多种方法对CanESM2全球气候模式输出的气温和降水进行了统计降尺度处理。研究发现：SDSM模型和Delta方法分别对东江流域的气温和降水有着较好的降尺度模拟效果。气温上,相较于基准期(1961—2005年),至21世纪末期(2081—2100年),东江流域的日最低气温将升高2.26℃(RCP4.5)和3.65℃(RCP8.5),日平均气温将升高2.70℃(RCP4.5)和4.69℃(RCP8.5),日最高气温将升高2.79℃(RCP4.5)和4.95℃(RCP8.5),其中以夏季和冬季的增幅最为明显;降水上,未来东江流域的年降水量将保持着增加趋势,增速分别为16.4 mm/10a(RCP2.6)、8.7 mm/10a(RCP4.5)和25.4 mm/10a(RCP8.5),且以夏、秋两季增加最为显著。整体来看,未来东江流域在汛期出现极端高温和暴雨洪灾的风险将有所提高。     

考虑自然变异的漳河流域未来气候变化情景预估伦

为探究自然变异对未来气候变化预估的影响,首先采用秩评分和多准则决策排序法在漳河流 域进行ＧＣＭｓ适应性评估,进而构建考虑自然变异与否的统计降尺度模型ＭＯＳ进行对比分析,最后采 用典型浓度路径ＲＣＰ下的多种排放情景（ＲＣＰ２．６,ＲＣＰ４．５与ＲＣＰ８．５）,对流域未来２０２１年—２０５０年 的气候变化进行集合预估。研究结果表明:在统计降尺度模型中考虑自然变异可有效提升结果可靠度, 尤其是模型验证期的模拟精度提升显著。多模式多情景下漳河流域未来年降水量较基准期的变化在 －２９％ ～１０％之间;未来年最高、最低气温分别呈０．５℃ ～２．０℃和０．３℃ ～１．３℃的增加趋势,且随着温 室气体排放浓度的增加而增幅变大（ＲＣＰ８．５＞ＲＣＰ４．５＞ＲＣＰ２．６）。     

基于情景模拟的城市内涝对道路交通的影响评估

以上海市中心城区为例,构建了城市内涝淹没数值模型,用于模拟50年一遇和100年一遇设计暴雨情景下的内涝,结合道路淹没模拟结果与车速衰减计算方法,叠加车速衰减结果与城市道路通行状态模拟,获取不同设计暴雨情景下高峰期和平峰期研究区路网运行状态。结果表明：城市内涝会导致道路交通服务水平显著下降,且道路运行状态与时段密切相关;高峰期内涝对道路交通的影响更加显著,主要表现为低服务水平的道路数量占比显著增加;50年一遇和100年一遇设计暴雨情景下,高峰期研究区道路平均通行速度较平峰期分别下降19.3%和37.4%。     

基于ASD统计降尺度模型的开都河流域未来气候预估

以开都河流域及周边4个气象站点1961—2000年的日降水、日最高气温和日最低气温及NCEP再分析数据为基础,采用ASD(Automated Statistical Downscaling)统计降尺度模型,对Had CM3模式下A2、B2和A1B 3种气候情景进行降尺度,获得流域未来气候情景。研究结果表明:(1)ASD模型选定的预报因子能较好地解释最高温和最低温,但对降水的模拟效果相对较差。验证期,对降水和气温各5个指标的RMSE分析显示RMSE值均较小,ASD模型在研究区具有一定的适用性;(2)未来3种情景下,相较基准期,降水年变化呈先下降后上升趋势,最高和最低温年变化则持续保持上升趋势,未来山区气温变化较大,平原区降水变化大;降水年内变化存在季节分配不均状况,5月增加最多,7月减少最多。最高和最低温变化则以夏季增温最多、冬季次之,秋季降温最多、春季次之为特点。相比较,A2(高排)情景下降水、气温变化比B2(低排)A1B(中排)情景下更为明显。     

西江流域水文过程的多气候模式多情景研究

应用HBV-D水文模型和IPCC AR4 提供的气候模拟数据,对西江流域的逐日径流过程进行了多气候模式、多温室气体排放情景模拟。在此基础上基于模拟资料和观测资料分析了流域过去及未来气候和水资源变化趋势,应用Wakeby广义极值分布函数分析了洪水强度和频率的变化。结果表明：（1）HBV-D模型在模拟西江流域逐日径流过程表现出较高性能,所选GCMs可客观反映研究区气温和降水变化,Wakeby函数能较好地拟合多时段多情景的洪水序列。（2）与全球升温趋势一致,流域气温也呈上升趋势,以夏季升温最为显著,且高排放情景升温趋势高于较低排放情景,高排放情景到2080s 年均气温约升高2.9°C。（3）1960—2006 年年降水量和年径流量呈减少趋势,未来则呈增加趋势,且未来长期变化大于中期变化,中期变化大于短期变化。（4）洪水强度随预估时间延长逐渐增强、频率逐渐增加,到2080s洪量可达基准期的1.3倍,重现期由30年缩短到2~10年。丰水期径流以及洪水强度增强、频率增加将给西江流域水资源管理特别是防汛抗洪增加压力,并可能对现有一些防洪工程造成威胁。     

淮河流域水体污染对工业经济的影响评估

随着经济的发展，淮河流域工业发展迅速，但是人均工业产值相对于全国来说还比较低，属于经济欠发达地区。从产业结构来看，淮河流域的煤炭、电力工业，纺织、食品、化工、建材及机械等轻重工业在工业生产中占较大比重，流域的支柱产业——煤炭、电力工业和大农业都属于污染比较严重的产业，流域内的造纸、化工、酿造和制革等产业比较多，这些高水耗、高污染的企业对淮河流域水环境造成极大威胁，而水污染反过来也对工业经济的发展形成严重的桎梏。     

基于SDSM的抚河流域未来极端气温模拟与预估

SDSM(Statistical Downscaling Model)统计降尺度模型是解决空间尺度问题的一种有效工具。基于统计降尺度技术和GCM输出数据,结合站点实测数据,将SDSM模型应用在抚河流域,分析了抚河流域未来最高气温与最低气温的变化趋势。使用1961—1990年和1991—2005年2个时段的实测数据和NCEP再分析数据,选取合适的NCEP大气环流因子作为预报因子,建立最高和最低气温预报量和预报因子之间的经验统计关系;并以CanESM2输出的未来数据(包括RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5 3种情景)为输入,模拟未来3个时期的极端气温变化,即A(2006—2035年)、B(2036—2065年)、C(2066—2100年)。结果表明:流域未来最高气温和最低气温都呈现明显上升趋势,最高气温和最低气温平均增加1.69℃、2.44℃,最低气温上升幅度高于最高气温;在2种气温各个情景下平均增温约2.07℃,说明未来抚河流域有出现极端高温天气的风险。分析结果对抚河流域开展气候变化的水文响应研究、水资源合理利用及生态环境保护具有重要意义。     

气候要素对给排水工程的影响

在进行给排水工程设计过程中,当地气候要素是必须考虑的因素之一。它往往是决定工程规模、造价和总体布局等重要因素。影响给排水工程设计气候要素主要有:１．气温。它是确定生活用水定额和生活污水排水定额数值的主要考虑因素之一,而给排水定额是决定工程规模的主要参数...     

气候要素对给排水工程的影响

我国幅员辽阔,地形复杂,气候差异悬殊。而气候要素往往影响给排水工程的规模、投资和总体布局。本文分气温、冻土深度、夏季风向、降水量和暴雨强度等四节对给排水工程建设的影响进行了论述,并结合我国经济发展情况,提出了一些新的看法和建议。     

基于CMIP5和SWAT的山美水库流域未来蓝绿水时空变化特征

基于山美水库流域1991—2010的实测气象数据,选取CMIP5中2个气候模式(HadGEM2-ES、NoerESM1-M)和2种典型浓度路径(RCP4.5、RCP8.5),对21世纪近期(2031—2050年)、中期(2051—2070年)、远期(2071—2090年)3个时期的日降水、气温数据进行统计降尺度处理;在此基础上,利用SWAT模型对山美水库流域基准期和未来3个时期的蓝水、绿水资源的时空分布特征进行模拟,评估流域未来60年气候变化对蓝绿水资源的影响。结果表明:山美水库流域未来60年预估年均降水量变化幅度为-0.43%～7.16%,平均气温增加约1.72～5.43℃,相较基准期,未来2个气候模式在2种RCP浓度路径下的蓝水资源量约减少12.81%～35.28%,绿水资源量上升约28.45%～36.12%;不同气候情景下流域蓝水、绿水资源变化率呈现出一定的相似性,上游地区均大于下游地区;降雨是蓝水资源时空分布的关键,而农用地分布则直接影响绿水资源的空间分异特征。     

气候-水文变化对水力发电的影响预估综述

气候变化可能改变河川径流的均值、极值、过程及可利用量,从而影响流域水电工程的规划建设和运行调度。因此,预测评估未来气候-水文变化对水力发电的影响具有重要意义。本文在简要阐述气候-水文-水电三者纽带关系的基础上,总结了国内外相关文献中影响预估的技术流程、主要模型与方法,从区域与季节差异、不确定性、综合影响及适应性调控等三方面分析预估结果,探讨现有研究存在的不足,并结合中国气候变化与水电行业的实际特点,展望了未来研究重点。建议进一步加强水文极值事件对水力发电影响、高海拔地区水循环机理及演变趋势等基础研究,并在考虑电力需求与多能互补的前提下,开展气候变化影响下的综合风险预估和整体适应策略研究。