鄱阳湖流域未来降水变化预测分析

利用鄱阳湖流域的 13 个国家气象站 1961-2001 年的实测降水数据和 NCEP 再分析数据,建立了鄱阳湖流域降水的统计降尺度模型;在 IPCC 2000 年排放情景特别报告（ SRES ）中的A2和B2 排放情景下,应用 HadCM3 的输出数据,预测鄱阳湖流域未来3个时段（2010-2039 年、 2040-2069 年、 2070-2099 年）的降水变化情况。结果表明：鄱阳湖流域大部分区域的降水量有所增加,在本世纪末最大可能增加 11.15% 。     

浑江中上游流域降水径流变化分析

文章根据浑江通化站水文资料,对浑江中上游流域降水径流特性、降水量年度变化、降水径流变化趋势进行分析,为合理开发和利用水资源提供依据。     

多GCM模型集合下开都河流域未来气候变化预估

基于逐步聚类分析的统计降尺度模型(SCADS模型),在多GCM模型集合的9个大尺度气象变量与开都河流域6个气象变量之间,建立统计降尺度关系,并进行开都河流域未来气候变化的预估。结果表明,SCADS模型生成的开都河流域各气象变量的模拟值与实测值拟合较好。各气象变量在率定期(1961年-1990年)和验证期(1991年-1999年)的NSE系数均大于0.55,精度较高。此外,利用SCADS模型进行开都河流域各气象变量的预估。发现在三个不同时期内(2011年-2040年,2041年-2070年和2071年-2100年),月均气温升高,月均蒸发量、降水量、日照时数增加,月均相对湿度升高。     

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。     

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.     

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）。     

基于样本熵的泾河流域降水径流关系分析

受气候变化和人类活动影响,流域的降水径流关系发生了变化,如何准确识别降水径流内在关系对于区域水资源合理配置具有重要的意义.以泾河流域月降水和径流为研究对象,采用滑动样本熵分析降水径流的复杂性,并结合极点对称模态分解法探讨其周期与太阳黑子的关系;采用滑动移除样本熵分析降水径流的突变性,并结合滑动相关系数法分析降水径流的相...     

气候变化对嘉陵江流域降水变化影响分析

以长江上游支流嘉陵江为研究对象。利用嘉陵江流域的11个国家气象站1961年-2001年的实测降水数据和NCEP再分析数据,建立了嘉陵江流域降水的统计降尺度模型。在A2和B2排放情景下应用HadCM3的输出数据,预测嘉陵江流域未来三个时期（2010年-2039年、2040年-2069年、2070年-2099年）降水变化情况。分析结果表明相对于基准期的模拟降水量,在HadCM3的A2和B2排放情景下．模拟得到嘉陵江流域大部分区域的降水量有明显上升趋势。     

应用光滑支持向量机预测汉江流域降水变化

统计学降尺度方法是国内外研究全球气候模型尺度降解的热点问题。研究和探讨了基于光滑支持向量机的统计学降尺度方法;建立大尺度气候观测资料和实测降水之间的统计关系;模拟和预测汉江流域降水变化,并同传统的多元线性回归分析方法相比较。结果表明,基于光滑支持向量机的统计学降尺度方法的模拟精度不仅高于多元线性回归分析方法,而且明显优于CGCM2气候模型的输出降水结果。     

气候变化条件下叶尔羌流域水库蒸发变化分析

为了研究气候变化对水库水面蒸发的影响,以叶尔羌河流域为研究对象,选取气温、相对湿度以及风速作为主要气候影响因子,基于人工神经网络构建统计降尺度模型。对研究区在全球气候模式BCC-CSM1.1三种情景(RCP2.6,RCP4.5,RCP8.5)下2020s、2050s、2080s时段内的蒸发量进行了预测。结果表明:叶尔羌流域水库的未来蒸发量总体呈增加态势,蒸发量E_(RCP2.6)E_(RCP4.5)E_(RCP8.5);2020s时段内3种情景模式下所选取水库年平均蒸发量为1 922.4~2 337.9 mm,蒸发渗漏损失率为35.17%~36.40%。     

黄河上游降水变化分析

黄河上游是黄河流域重要的水源涵养区,径流占流域多年平均(1956—2000年)总径流的62%,降水变化不仅是水源的主要影响因素,也关系到涵养能力的变化。本文利用黄河上游43个气象站1960—2021年逐日降水系列数据,基于小波分析划分周期,采用Mann-Kendall检验法、距平法、频率曲线法等对上游区降水变化进行分析,结果表明：(1)黄河上游降水可划分出1963—1981年、1981—1999年、1999—2018年三个明显的周期;(2)1960—2021年年降水量以4.9 mm/10a的趋势增加,三个周期时段内年降水量的倾向率分别为-0.9 mm/10a,-1.0 mm/10a,46mm/10a;(3)1960—2021年年降水量距平百分率在-15%～15%的正常年份占比74%,距平百分率在-30%～-15%的轻旱年份和15%～30%的轻涝年份分别占比15%和8%;距平百分率在30%～40%的中涝年份占3%,旱涝年份基本发生在1963—1981年、1999—2018年两个周期;(4)三个周期时段日降水量具有差异的主要是频率小于10%的降水,且随海拔变化有差异,表现为1999—2018年玛沁站25～45.4 mm/d降水量比以往增强,1999—2018年临夏站20～50 mm/d降水量比以往增强,1963—1981年乌审召站50～65 mm/d降水量比以往增强。     

The change and prediction of temperature and precipitation in the Dawen River basin using the statistical downscaling model (SDSM)

In order to explore the climate change in the Dawen River basin,based on the data of six weather stations in the Dawen River basin from 1966 to 2017,Mann Kendall test and wavelet analysis were used to study the temperature and precipitation trends,mutations and cycles in the region.In addition,based on the three scenarios of RCP2.6,RCP4.5,and RCP8.5 under the CanESM2 model,SDSM was used to compare and analyze the future climate change of the Dawen River basin.The results revealed that:the annual mean temperature of the Dawen River basin had increased significantly since 1966 (p<0.01);in different scenarios,the spatial distribution of the projected maximum temperature,minimum temperature and precipitation will hardly change compared with that in history;the temperature and precipitation in the Dawen River basin will generally increase in the future.The rising trend of maximum and minimum temperature under the three scenarios is in the EP相似文献   

基于Choudhury-Yang公式的泾河流域蒸散发归因分析

1999年以来黄土高原实施了大规模的植树造林工程,但该工程是否加剧了区域水资源压力引发了社会的广泛讨论。为科学解析黄土高原水循环演变过程,基于Choudhury-Yang公式计算了黄土高原泾河流域2000-2014年蒸散发变化,并定量区分了气候因子和下垫面因子对流域蒸散发变化的贡献。研究结果表明:退耕还林工程实施以来,泾河流域实际蒸散发呈下降趋势,年均降幅为-2.28mm;降水是该流域蒸散发变化的主导因子,其平均贡献率达到76.8%,远大于潜在蒸散发(40.8%)和下垫面变化(-17.5%)的影响。基于Choudhury-Yang公式的蒸散发归因识别方法,对定量区分气候和下垫面变化对流域蒸散发的影响具有重要的科学意义。     

海河流域60年降水量的变化及未来情景分析

降水量是水文循环的重要因素。利用Mann-Kendall趋势检验方法,分析了1951—2010年海河流域降水量的历史演变规律;并根据大气环流数据分析了降水变化的原因;利用全球气候模式数据预测了未来降水量的可能变化情景。主要结论为:(1)1951—2010年,海河流域的年降水量呈显著减少趋势,达到了5%的显著性水平,其中夏季降水减少的幅度最大。(2)南方涛动指数(SOI)和海河流域降水具有较好的正相关,而太平洋年代波动(PDO)和太平洋年代内的波动(IPO)与海河流域降水具有较好的负相关。(3)在未来气候变化背景下,海河流域的年降水量和月降水量都将呈现出增加趋势;在A1B情景下,总体上流域东部降水量的增加幅度要大于流域西部。相关研究成果对于保障流域的水资源安全,支撑区域经济社会可持续发展,具有重要的科学价值和实际意义。     

乌江中上游地区极端降水特征及未来预估

选取乌江中上游地区1961-2019年的逐日降水数据,采用趋势分析、EOF、小波分析等方法,研究极端降水在时空上的变化特征,同时为了使研究具有整体性,利用CMIP6中5个GCMs下的3种情景数据(SSP126、SSP245、SSP585),在降尺度处理后预估未来(2020-2100年)极端降水的变化。结果表明：1961-2019年整个流域地区极端降水事件虽然有增有减,但无显著性变化;在变化周期上,信号强烈的周期主要在23～30 a的时间尺度上,且贯穿整个时序;5个极端降水指数的第1模态表明其在空间变化上具有一致性,第2模态则有差异;未来极端降水事件整体上随SSPs情景的升高而愈发显著,且多以正趋势为主。研究结果可为乌江流域地区水安全管控、规划建设、防灾减灾等提供参考。     

CRU高分辨率格点降水资料在海河流域的适用性

利用海河流域及其子流域漳河流域的实测站点资料,采用皮尔逊相关系数、均方根误差、平均绝对误差以及相对偏差作为评价指标,对CRU(climate research unit)数据降水产品的月尺度降水数据在海河与漳河流域的适用性进行评估分析,结果表明：CRU数据在海河子流域漳河流域的适用性好于整个海河流域,各项评价结果均达到预期期望;突变性与周期性规律检验结果与以往基于实测数据分析结果相符;从相关系数角度来看,应用于2个流域的CRU数据在1990年之前整体表现良好,但在1990年后海河流域的相关系数显著下降。综上CRU数据可应用于海河流域与漳河流域的气候变化背景下水文过程模拟与分析,但应用于海河流域实测站点数据的还原时,应充分考虑其年际表现不一的问题。     

GPM卫星降水产品在长江流域应用的精度估算

为评价GPM卫星降水产品在长江流域的探测精度,利用长江流域224个气象站点2014年4月1日至2017年12月31日的逐日实测降水数据和GPM卫星遥感探测数据,通过相关系数R、平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE、相对偏差RB四种指标评价了GPM卫星降水产品在长江流域年、月、日尺度上的探测精度,并运用探测率POD、误报率FAR、偏差率BIAS、公正先兆评分ETS四种指标衡量了GPM对不同量级降水的捕捉能力。结果表明:①年尺度上,GPM卫星与实测降水的R、MAE、RMSE和RB值分别为0.92,0.44,0.57 mm/d和5.68%,表现出较高的探测精度;②月尺度上,GPM卫星在冬夏两季月份与实测值的一致性较差,并明显低估了冬季月份的降水,且对夏季月份的降水估计存在较高误差;③日尺度上,GPM对弱降水的捕捉能力较强,对强降水探测能力较差;④总体而言,GPM在年月尺度上通过表现出较高的相关系数R和较低的MAE和RMSE误差值,显示出比日尺度上更高的探测精度。     

1960－2014年淮河上中游流域年降水和主汛期降水的时空分布特征

基于淮河上中游流域19个站点1960-2014年的月降水数据,采用气候倾向率、Mann-Kendall趋势分析、变差系数、年内不均匀系数、小波分析、Kriging空间插值等方法,对年降水和主汛期降水的统计特征、趋势和周期性等时间特征及空间分布特征进行研究。结果表明:流域主汛期降水占到年降水的50%以上,地域分布上以东南部和西南部雨量较多。年降水和主汛期降水在年际上分别呈现21~32a、8~19a、3~7a和24~32a、8~21a、3~7a三个时间尺度的丰枯演变特征,同一时间尺度的丰枯变化基本相同。主汛期降水年际Cv普遍大于年降水,但空间分布不一致;年降水Cv较大值分布于流域西部和北部,较小值分布于流域东部和东南部;主汛期降水年际Cv较大值分布于流域西部,较小值分布于流域东北部及蚌埠一带;北部降水的年内分配不均性略大于南部。年降水和主汛期降水的变化趋势均不显著,没有通过95%的置信度检验,但主汛期降水略呈增加趋势而年降水呈微弱下降趋势;年降水在流域北、西和西南部表现为减少趋势,尤以西、西南部较为明显,而流域中、南和东南部主要表现为增加趋势;主汛期降水则从北向南以条带状表现为增加趋势。     

基于Budyko假设的汉江流域径流变化归因

利用1964—2015年汉江流域气温、降雨和径流等资料,采用线性倾向估计与滑动平均法分析白河和沙洋站水文气象要素的变化趋势,通过Mann-Kendall检验和Pettitt检验确定2个站径流序列的突变年份,基于Budyko水热耦合平衡理论,计算径流量对各影响因子的弹性系数,并采用互补关系法进行归因分析。结果表明：白河与沙洋站年径流量均呈现下降趋势,变化速率分别为-2.797 mm/a和-1.875 mm/a,并在1991年发生突变;白河与沙洋站变化期（1992—2015年）径流对降雨、潜在蒸散发和下垫面的弹性系数分别为1.79、-0.79、-0.64和2.07、-1.07、-0.71,表明2个站的径流量均对降雨最为敏感,[JP]对下垫面最不敏感;下垫面变化是汉江流域径流量减少的主要因素,其对白河、沙洋站径流量变化的贡献量分别为74.67%、76.37%;变化期的NDVI较基准期整体增加,植被变化是导致汉江流域径流量整体下降的重要原因。     

基于AWRI指数的汉江上游流域水资源量评估

为了科学评价汉江上游水资源量,提出了一个能够综合反映流域水资源量的指数——AWRI(Aggregate Water Resource Index)。该指数以流域月降水量、蒸发量、平均径流量以及水库平均蓄水量作为输入变量,运用主成分分析法(PCA)分别对每个月份系列进行计算,经标准化第一主成分分析计算后即可得到水资源量。在此基础上,对汉江流域上游进行了AWRI计算与分析。分析结果表明:AWRI指数综合考虑了气象、水文、人为因素对水资源量的影响,能够较全面和准确地反映水资源量的年际变化情况,有利于对流域水资源量改变情况进行评估。