基于SDSM-SWAT的气候变化下东江流域径流预测模拟

通过耦合SDSM统计降尺度模型和SWAT水文模型,探讨气候变化下东江流域的未来气候及其径流响应。首先基于SDSM模型,将2011—2099年HadCM3模式下A2和B2两种情景数据降尺度到东江流域各站点,生成未来气候要素(气温和降水);然后建立适用于东江流域的SWAT模型,并模拟该流域未来气候变化下的径流响应。结果表明:未来东江流域的气温、降水量和径流量均呈增加趋势;且A2情景下各气候水文要素的增加速度比B2情景下更快。研究结果可为东江流域的流域综合管理和水资源的可持续利用提供一定的科学依据。     

气候变化条件下流域径流演变趋势分析

为了预测流域未来径流演变趋势,通过主分量分析、降尺度模型和SWAT模型,预测分析了流域在大气环流模型(GCMs)A2/B2气候情景下2010—2099年的日最高最低气温、日降水和月径流量。主分量分析提取大尺度下气候预测因子的主成分,降尺度模型利用提取的主成分预测站点的最高最低气温和降水,SWAT模型利用预测的站点数据计算未来径流量。结果表明,A2/B2两种气候情景下流域未来气温呈波动上升趋势,降水、径流均呈波动下降趋势,其中B2情景变化幅度大于A2情景。     

统计降尺度方法对黄河上游流域气象要素模拟分析

将CMIP5模式的输出作为降尺度的输入来预估区域性气候的研究较少,本文使用CMIP5中精度较高的Can ESM2模式下的RCP4.5情景(中等温室气体排放)对黄河上游流域未来气象要素进行预估。利用黄河上游流域(上诠站以上)14个气象站点1967-2010年的逐月降水、气温和NCEP再分析资料,选取拟合度、均值相对误差、标准差相对误差作为评价指标,利用逐步回归算法筛选22个预报因子,建立了月资料序列的统计降尺度模型,并将模型应用于CMIP5中Can ESM2模式下RCP4.5情景,产生了未来气候要素的变化情景。结果表明:该模型对降水的模拟效果好于对气温的模拟。     

多模式下泾河上游流域未来降水变化预估

利用站点实测资料、GCMs 月数据对 GCMs 进行秩评分评估排序, 从 21 种 GCMs 模式优选出的 6 种 GCM模式的日数据、6 种 GCM 集成的气候模式、站点实测资料和 NCEP 再分析资料构建统计降尺度模型 SDSM, 预估泾河上游流域的未来降水变化。结果表明: 构建的降尺度模型对降水模拟较为可靠, 率定期各模式决定系数 R2 为 0.228~ 0.324, 标准误差为 0.354~ 0.450, 率定期和验证期模拟月均降水与实测值年内分布相近。在降尺度性能评价中集成模式表现最好。在 RCP 4.5 情景下, 泾河上游流域未来降水大多数模式和集成模式呈增加趋势, 到 2030 年泾河上游流域降水量将增加 4.8% , 且当地的春季雨量会增加, 夏季雨量会减少。     

统计降尺度方法及其评价指标比较研究

针对目前气候变化对水资源影响研究中关注的问题,以汉江白河上游为研究对象,比较研究统计降尺度方法及其评价指标。以美国环境预报中心/美国国家大气研究中心全球再分析资料、CGCM3和HadCM3的A2情景为大尺度气候背景资料,应用SSVM和SDSM统计降尺度方法对大尺度气候因子进行尺度降解,得到降水情景序列后作为水文模型的输入,通过模拟径流比较分析统计降尺度方法的优劣。研究结果表明,由不同统计降尺度方法得到的降水作为水文模型输入,模拟径流的结果相差很大;对广泛应用于统计降尺度方法的降水模拟评价指标和径流模拟结果进行比较,发现所采用的降水评价指标侧重于考虑降水的统计分布特征,不能完整地描述降水过程特性。分析认为,径流模拟结果应该作为气候变化对径流影响研究中统计降尺度方法评价的重要参考。     

气候变化影响下的赣江流域水资源变化趋势与幅度分析

利用全球气候模式输出结果,经统计降尺度模型降解后得到流域尺度的降水和气温要素,根据实测资料建立气温—蒸发回归关系以及新安江水文模型,使用耦合模拟和MK趋势分析评估未来气候变化情景下赣江流域水资源量的变化趋势和幅度。研究结果表明:未来不同排放情景下的年降水量、年蒸发量和年径流量等水文气候要素变化趋势以显著增加为主。未来年降水量、年蒸发量和年径流量的多年平均值相对基准期有较小幅度增加,最大增幅为年径流量的13.81%。降水、蒸发和径流的年内变化有明显的季节性特征,汛期径流增加、非汛期径流减少的不均匀情况加剧,在一定程度上可能增加赣江流域未来的防洪压力和枯水期供水压力。     

应用统计学降尺度方法预测汉江流域降水变化

统计降尺度方法是目前国内外研究气候变化的一个新途径.以汉江流域为例,选择全球气候观测NCEP再分析数据(1960～2000年)来率定和检验模型,利用主成分分析方法和多元线性回归模型建立大尺度GCMs模型的日降水统计降尺度方法,并应用全球气候模型CGCM2的A2气候情景来预测和分析汉江流域未来降水变化.相对于1961～2000年实测降水量均值,上游2001～2020、2121～2040年和中游2001～2020年的年降水量分别减少3.97%、4.85%和1.5%,其余统计时间年降水量大于实测值.     

基于SDSM模型的博斯腾湖流域水资源变化模拟

全球气候变暖对陆地水循环会产生重大影响,统计降尺度方法是解决大尺度气候信息和小尺度水文响应的空间尺度不匹配问题的有效方法之一。文章采用SPEI指数与SDSM(Statistical Down-Scaling Model)方法,进行流域气候变化特征量的降尺度研究。结果表明:近50 a来,塔里木河流域SPEI指数呈显著上升趋势并在1986年发生突变;博斯腾湖水位变化与流域SPEI指数变化具有一致性,湖水位在1955—1986年以下降为主,1987—2002年以上升为主;SDSM模型的气温模拟能力较好,对日降水的模拟值偏小,未来日均、日最高气温在A2、B2两种情景下均呈上升趋势,日最低气温在B2情景下呈下降趋势;2种情景下的年降水量在2020年和2030年均呈下降趋势;在A2情景下,开都河出山口日径流量呈下降趋势;在B2情景下,日径流量在2010年时段呈增加趋势,在2020年和2030年呈持续下降趋势。     

丹江口水库未来径流变化趋势预测研究

应用统计降尺度法将全球气候模式和两参数月水量平衡模型进行耦合，研究未来A2气候情景下丹江口水库径流变化趋势。首先应用统计降尺度法在CGCM2和HadCM3模式下分别预测未来汉江流域上游的月降水和气温情况，然后将它们输入两参数月水量平衡模型，模拟预测丹江口水库的月径流过程。结果表明，在CGCM2气候模式下，丹江口水库径流在2020s和2050s时段比近期减少，2080s时段比近期增加；在HadCM3气候模式下，丹江口水库径流在未来三个时段均比近期增加。     

妫水河流域未来气候变化下的水文响应研究

通过HadCM3降尺度数据与HSPF水文模型耦合,探讨了未来气候变化情景下妫水河流域日最高、最低气温与降水量的变化情况。基于统计降尺度模型SDSM,将1961—2099年数据降尺度到各站点,生成了两种气候变化情景下的日最高气温(T max)、最低气温(T min)和降水量(P)数据。同时,构建了HSPF水文模型,分别用2005—2006年、2007—2008年数据进行了有效率定和验证,模拟了该流域在未来气候变化下的水文响应。结果表明:妫水河流域未来90 a的气温总体呈升高趋势,而降水量和地表流量呈减小趋势;高温室气体排放情景下日最高气温、最低气温、降水量和地表流量的10 a变化率分别为0.462℃、0.453℃、-0.010 mm、-0.051 m3/s,低温室气体排放情境下分别为0.263℃、0.264℃、-0.014 mm、-0.044 m3/s,流域干旱加剧的可能性进一步加大。     

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。     

气候变化影响下黄河上游梯级水库群未来发电量预测

为分析气候变化影响下黄河上游大型水库入库来水过程及梯级发电量的时程变化规律,以黄河上游龙羊峡刘家峡梯级水库群为例,采用Mann-Kendall 突变检验方法对唐乃亥和小川水文序列进行突变识别,在此基础上构建了考虑融雪过程的HBV 水文模型,利用统计降尺度方法对CanESM2 和GFDL_ESM2G 两种气候模式3 种气候变化情景(RCP2. 6、RCP4. 5 和RCP8. 5) 下的降水、气温数据进行空间降尺度处理,并将其驱动水文模型预测未来入库来水过程,构建黄河上游梯级联合发电调度模型分析气候变化对未来发电调度过程的影响。结果表明:黄河上游径流序列突变年份集中于20 世纪80 年代,且2000 年之后径流量显著减少;气候变化将导致未来(2021—2050年)汛期6—9 月径流增加,非汛期径流显著减少;随着时间推移,不同气候变化情景下,龙羊峡和刘家峡两库的梯级发电量变化规律不同,RCP8.5 气候变化情景下,气候模式不确定性对其影响最大。     

多模式集合模拟未来气候变化对水稻需水量及水分利用效率的影响

在模拟水稻水分利用对未来气候变化响应的研究中,考虑气候模式以及降尺度方法的不确定性,有助于获取更加稳健的模拟结果。本文采用SDSM和BP神经网络两种统计降尺度模型分别对Had CM3和CGCM3两种大气环流模式的3种气候情景(A1B,A2和B2)进行统计降尺度模拟,再基于贝叶斯模型平均方法(BMA)集合降尺度结果,并由此驱动ORYZA2000水稻模型,模拟21世纪中后期(2050s和2080s)3种情景下水稻生长周期、产量、需水量及水分利用效率。结果表明:BMA相对于简单模型平均法(SA)可以更有效地减小气候模式的偏差;在未来的两个时期内,由于气温的不断升高以及辐射的下降,水稻产量显著下降,生长周期明显缩短;需水量随着辐射的降低而降低,但在2080s,气温的迅速上升带来了需水量的升高,但仍低于历史基准期水平,而需水量的下降并不能抵消产量下降对水分利用效率的负面影响。     

太湖流域气候变化检测与未来气候变化情景预估

基于1954—2006年太湖流域6个气象站点的降水、气温资料,探讨了1954年以来太湖流域的气候变化问题,并同时应用统计降尺度模型SDSM和动力降尺度模型PRECIS,对太湖流域的日降水量和日最高、最低气温进行降尺度处理,建立未来2021—2050年的气候变化情景。结果表明:20世纪90年代以来,太湖流域发生了突变式增温,冬、春季节尤为显著;太湖流域降水变化相对较复杂,Mann Kendall法检测到太湖流域年降水量呈振荡性周期变化,并在1980年和2003年发生突变,而Pettitt方法没有检测出太湖流域年降水量的突变。两种降尺度方法模拟的未来时期日最高、最低气温季节和年的变化情景增幅总体上基本一致,均呈显著增加趋势,与Mann Kendall趋势分析结果一致,高排放情景A2下模拟生成的情景增温幅度较低排放情景B2大,最高气温增加幅度比最低气温明显。降水变化情景差异较大,SDSM模拟的未来时期降水并无明显变化趋势,而PRECIS模拟结果与趋势检验结果较为一致,即未来降水增加趋势明显,增幅较大,总体上全流域年降水量呈增加趋势,并且在未来一段时间内仍将持续增加。     

黄河源区未来气候变化情景预测

在经验正交函数展开的基础上,通过对主分量和大尺度预报因子进行最优回归,确定了流域降尺度统计模式。基于该模式对黄河源区2011—2040年中高排放情景、全球人口不断增加及中低排放情景、全球人口增长较少两种气候情景进行了分析。结果表明:黄河源区未来气温将明显升高,降水量略有增大,水资源压力将趋于增大。     

钱塘江流域未来降水趋势分析

利用美国环境预报中心(NCEP)的全球再分析资料和钱塘江流域6个气象站40多年的观测资料,建立了钱塘江流域统计降尺度模型。然后将IPCC AR5提供的大气环流模式Had GEM2-CC在RCP4.5情景下的结果输入统计降尺度模型,得到流域未来几十年的月平均降水情况。结果表明,海平面气压、地面气温、500 h Pa、850 h Pa位势高度场和500 h Pa、850 h Pa比湿这6个因子与降水有较为密切的联系,并且区域降水特征与当地地理位置、地质地貌等特征有明显关系。钱塘江流域未来几十年的年降水量呈现波动增加趋势,各站点年平均统计降水量增加速率为每年0.216 mm。     

日雨量随机解集模式研究

全球气候模式(GCMs)预测的气候变化情景，必须经解集模式得出小尺度上未来气候变化时空分布资料，才能满足评估气候变化对资源、环境和社会经济等影响的需要。本文提出由随机天气生成器和统计参数尺度转换关系组成的随机解集模式，应用17个站32年实测日降雨资料，对随机解集模式进行了分析和验证。首先利用随机天气生成器，通过对站点和GCM尺度面平均降雨系列的模拟，确定模型参数，验证模型模拟历史降雨过程的可靠性。然后，建立模型参数从大尺度向站点转换的关系，并从历史降雨系列中抽出某一日雨量系列，假设为未来气候变化情形，对降雨系列在不同尺度间的转换关系进行了验证。在此基础上，对GCMs预测结果的时空解集方法进行了探讨。     

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。     

饶河流域未来水资源量变化预测分析

利用景德镇气象站1961-2001年的实测降水、气温数据以及NCEP再分析数据,建立饶河流域降水、气温的SDSM统计降尺度模型;根据IPCC AR4排放情景特别报告中的A2和B2情景,对HADCM3输出数据进行降尺度处理,预测饶河流域未来时段(2010-2099年)的降水、气温变化情况;与新安江模型进行耦合,得到未来时段饶河流域的水资源量。结果表明:饶河流域未来水资源量持续减少,且A2情景比B2情景的降幅更大,至2080s时期(2070-2099年)昌江支流最大降幅可达31.01%。     

统计降尺度方法研究进展综述

统计降尺度方法是将大气环流模式GCMs输出的低分辨率的气象资料转换为流域尺度的主要方法之一,现已发展成为气候学中较为完善的领域。简要介绍了统计降尺度方法的基本原理,包括基本假设条件及主要步骤和关键点;重点介绍统计降尺度方法,大致分为转换函数法、天气分析技术和天气发生器这三类,并对几种方法的国内外应用进展做了阐述;对统计降尺度方法的不确定性研究做了简要介绍。指出未来研究应重点研究统计降尺度模型的适用条件及范围、提高降水模拟的精度;统计降尺度与动力降尺度两种降尺度结合的方法将是降尺度主要发展方向之一。