CMIP5模式对淮河流域气候要素的模拟评估及未来情景预估

为明确变化环境下淮河中上游流域未来气候要素的变化趋势和特征,基于地面实测降水、气温资料,检验CMIP5中6个全球气候模式对流域降水和气温的模拟能力并选择较优的3种模式用于分析未来RCP4.5和RCP8.5排放情景下流域气候要素的变化趋势。结果表明:①历史时段拟合效果相对较优的为CNRM-CM5、HadGEM2-ES和MIROC5,气温的模拟能力优于降水;②3个模式2种排放情景未来年、春、冬季降水均大于基准期,夏、秋季降水除MIROC5大于基准期,其他2个模式均小于基准期;③RCP8.5下CNRM-CM5年、春、夏、HadGEM2-ES年、春、夏、冬、MIROC5年、秋、冬季降水增加趋势显著,RCP4.5下HadGEM2-ES年、春季、MIROC5秋季降水增加趋势显著;其他不显著甚至个别出现减少趋势;④年和季节平均气温除极个别模式和排放情景略低外,其他均高于基准期;年和四季平均气温全部呈现升温趋势。研究表明,流域降水有所增加和减少,气温升温迅速,流域未来气候演变中洪旱灾害风险较大,需要加强水资源管理和洪旱灾害防御能力。     

基于分时预估模型的海河流域干旱演变特征分析

为降低未来极端气候条件预测的不确定性,基于海河流域中国气象数据网提供的0.5°×0.5°逐日降水资料和CMIP5的5种全球气候模式模拟数据,构建分时预估模型,并预测海河流域未来(2020—2050年)干旱时空演变。结果表明,单一气候模式和多模式集合平均能够较好地再现流域多年平均降水变化,但对极端降水模拟存在较大误差;通过各气候模式与实测降水系列间月尺度回归关系构建的分时预估模型,其检验结果表明对流域极端降水的模拟能力显著提高;未来流域整体趋于湿润化,以中度干旱发生为主,且空间上干旱频次和程度均呈西向东增强趋势。旨在为提高全球气候模式对极端气候模拟能力提供方法借鉴,同时为海河流域应对未来可能出现的旱情提供决策支持。     

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。     

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、...     

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。     

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。     

2011~2060年长江上游流域降水变化 预估问题的探讨

对IPCC 第四次评估报告中12个全球气候模式集合平均制作的中国地区气候变化预估数据集（Version2.0）和长江上游流域逐日的降水观测数据进行了比较验证,结果表明：全球气候模式对长江上游流域的降水的时空变化具有一定的模拟能力,可以用来对长江上游流域未来的气候变化进行预估研究。在此基础上,进一步利用国家气候中心多模式模拟结果的降水数据开展了该流域未来50年降水的时间和空间分布变化的预估研究。结果表明,就2011~2060年整体而言,长江上游流域降水呈增加趋势。     

未来气候变化下拉萨河流域径流变化趋势研究

【目的】气候变化引起水文循环的变化,主要表现为降水、径流等的显著改变。【方法】基于拉萨河流域分布式径流模型,应用第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)的4个气候模式数据,分析未来气候变化情景下拉萨河的径流变化。【结果】结果显示：SSP1-2.6情景模式下,拉萨河上中下游年径流深均呈减少趋势,约减少42%,但月径流量年内分配比例较实测月径流分配比例变化不大;SSP2-4.5情景模式下,总体上呈增加趋势,约增加1.5%,中上游径流深呈减少趋势,约减少1%～7%,下游支流呈增加趋势,约增加1%～37%;SSP5-8.5情景模式下,总体上呈增加趋势,约增加10%,下游支流增加趋势更加显著,约增加17%。【结论】结果表明：在CMIP6未来气候情景模式下,径流变化较为显著且不同情景模式差异较大;未来径流深变化趋势与未来降水变化趋势较为一致;拉萨河流域未来不同气候情景模式下径流深时空分布存在差异。通过对CMIP6未来气候模式进行模拟,分析拉萨河流域径流变化特征,为区域水文水资源配置、水资源利用等提供参考依据。     

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。     

东营市气温和降水历史特征分析及预测

采用东营市1956—2019年64年的历史实测气温和降水数据资料,利用距平法、滑动平均法、线性回归法、M-K趋势及突变检验等方法对其气温和降水的历史特征及变化进行了分析.参考CMIP5全球气候耦合模式模拟地表温度数据,对东营市未来2020—2100年的气温和降水进行了预测.结果表明东营市在过去64年内存在气温显著升高,...     

基于SDSM的赣江流域未来降水与气温的时空变化分析

利用赣江流域6个气象站数据(1961年～2005年)和NCEP再分析资料,建立了气候要素的SDSM降尺度模型,并将模型应用于Can ESM2模式的RCP4. 5情景,得到了流域未来气温与降水的变化趋势。即SDSM降尺度模型对赣江流域气温的模拟效果较好,降水略差;赣江流域未来降水均呈增加的趋势,降水空间分布基本呈南低北高趋势;未来气温均呈增加的趋势,各时期最高气温稍大于基准期;各时期最低气温稍大于基准期;赣江流域未来不同季节的平均气温均大于基准期;赣江流域未来气温空间分布呈现南高北低,西高东低的趋势。     

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。     

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。     

未来50年东北地区旱涝演变规律预估

基于东北地区89个气象站点观测数据及IPCC AR4中ECHAM5/MPI-OM模式降尺度的0.5°×0.5°分辨率的月平均降水格点场资料,结合统计学相关系数以及干旱评价指数Z指数,评估了气候模式对该地区降水变化的模拟能力,并对其未来50年东北地区旱涝时空演变规律进行了预估。结果表明:(1)东北区及其各省实测年降水与模拟值时空上拟合度较差,修正后的数据模拟能力有较大提高;(2)未来50年全区及东三省降水呈上升趋势,内蒙古东部地区则呈减少趋势,且具有2015~2034年降水持续减少,2035后干湿交替发生特征;(3)未来东北地区旱涝依然呈广发、频发态势,且洪涝更为突出,旱涝多发区主要集中在三江平原、松嫩平原以及辽河平原等地。     

考虑气候变化因子的变参数Budyko理论及其在赣江流域未来水资源预估的应用

水资源长期变化的准确预估对流域未来水资源规划具有重要的战略意义。Budyko水热耦合理论已广泛应用于评估流域未来长期的水资源变化情况,但其无法动态考虑流域下垫面的变化对水资源的影响。结合Budyko水热耦合方程及蒸发互补原理提出了一种可以考虑流域下垫面产流特征变化的流域水资源量预估方法,并结合CMIP6多个气候模式的未来模拟数据,对赣江流域的未来水资源量变化情况进行了预估。主要结果如下：(1)在高排放情景(SSP5-8.5)下,赣江流域的未来下垫面特征发生了较为明显的变化,流域特征参数变小,流域蓄水能力减小;(2)SSP1-2.6、SSP3-7.0和SSP5-8.5三个情景下赣江流域未来期降水和水资源量相对变化均在10%以内,潜蒸发变化幅度较大,在10%～20%之间。(3)研究所提出的基于Budyko水热耦合方程和蒸发互补原理耦合的流域水资源量模拟方法可在一定程度上考虑流域未来产流特征的变化。     

长江流域气象干旱演变特征及未来变化趋势预估

基于长江流域及周边范围在内的318个气象站点1956—2018年的实测资料和CMIP5全球气候模式在3种RCPs情景下的预估数据,以标准化降水蒸散发指数作为干旱等级的划分指标,对流域历史气象干旱时空演变特征进行了分析,并预估了流域未来不同排放情景下的气象干旱时空变化趋势。结果表明:①近60 a,流域干旱率年际变化较大,平均干旱率为18.21%。从年代变化来看,近20 a干旱影响范围普遍较大;干旱频发地区主要位于岷江流域,干旱次数呈从上游向下游递减的趋势;高强度的干旱多发生于金沙江中下游地区和成都平原地区,平均场次干旱强度也呈从上游向下游递减的趋势;②在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,2020—2050年长江流域多年平均干旱面积分别为74.1万km²、75.7万km²和126.4万km²;流域上、中、下游干旱频次多年平均值分别为1.1~1.2次/a、1.0~1.1次/a、1.0~1.1次/a。预估时段内上、中、下游干旱频次较历史时段分别增加38.4%~50.7%,33.7%~45.3%和32.6%~49.6%;预估时段内上、中、下游干旱强度多年平均值分别为-1.68,-1.64,-1.60,与历史时段差别不大。研究结果可为相关部门制订科学合理的干旱灾害防范措施和对策提供科学依据。     

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%。     

气候变化下黄河流域未来水资源趋势分析

开展流域水资源变化趋势研究是水资源规划和开发利用的基础工作。基于RCPs(Representative Concentration Pathways)排放情景下7个全球气候模式的气候情景资料,分析了黄河流域未来气温及降水的变化趋势;采用RCCC-WBM模型动态模拟了黄河流域未来水资源情势。结果表明:黄河流域在未来30年(2021—2050年)气温将持续显著升高(线性升率为0.24～0.35℃/(10 a));与基准期(1961—1990年)相比,流域降水总体可能增多,但对降水变化预估的不确定性较大;受气候变化影响,黄河流域未来水资源量较基准期的可能会略微偏少,流域水资源供需矛盾可能进一步加剧;不确定性及其带来的评估风险是目前及未来气候变化影响及水资源评估中需要加强研究的重要内容。     

基于集成方法的长江源区未来气候变化预测研究

利用CMIP5中6种气候模式对长江源区降水和气温进行提取,利用最近距离法提取与实测气象站最接近点的降水气温数据。通过4种方法对6种气候模式模拟结果进行集成,对比选出最优集成方法来预测源区未来气候变化。结果表明,BP神经网络法集成效果最好,其次是多元回归法,算术平均法和加权平均法效果相当但效果相对最差。玉树站2020年～2100年降水持续增加,气温虽然也持续升高,但升温速率较历史记录变弱并将在2100年之前达到峰值。     

辽宁大凌河流域气温和降水降尺度研究

全球变暖导致的极端气候已成为人类社会可持续发展的巨大挑战,极端气候背景下小流域尺度的未来气候变化更值得关注。结合ERA-Interim再分析资料及CMIP6模式,采用QM、DT、LOCI、Delta四种方法对模式历史数据降尺度,综合RMSE、NSE、R~2三个指标选取最佳降尺度方法,对大凌河流域未来气温、降水情景进行预估。结果表明,未来流域年平均温、最高温、最低温均呈增温趋势,但不同情景增温速率不同,由大到小依次是SSP585(平均温、最高温和最低温依次为0.65℃/10 a、0.54℃/10 a、0.59℃/10 a)SSP370(0.46℃/10 a、0.43℃/10 a、0.48℃/10 a)SSP245(0.27℃/10 a、0.27℃/10 a、0.29℃/10 a)SSP126(0.07℃/10 a、0.13℃/10 a、0.12℃/10 a)。未来流域气温大致由南向北降低,年平均温、最高温距平范围分别为0～2.2℃和0.2～2.4℃,且气温距平西部高于东部;最低温距平范围为-1.0～1.2℃,其中SSP126和SSP245情景距平为负,流域内呈现出降温趋势。未来流域年降水量波动剧烈,除SSP126情景年降水增长速率为负外,其他情景年降水均呈缓慢增长的趋势;年降水量自东南向西北逐渐减少,降水距平百分率向西逐渐增大。