CMIP5全球气候模式对华北平原气候的模拟和预估

以气候变暖为主要特征的全球气候变化对自然环境和农业生产有重要影响,准确预估未来不同气候情景下的气候变化能为应对其带来的负面影响提供必要的数据基础和科学依据。该文通过统计降尺度方法对CMIP5中33个全球气候模式(GCM)的未来气候情景数据进行时空降尺度处理,得到逐日站点数据,并基于多模式集合预估华北平原在两个典型气候情景(RCP4.5和RCP8.5)下未来气候变化的时空特征。结果表明:在时间变化上,2040年后温度在情景RCP8.5下的增幅远高于情景RCP4.5,至21世纪末增幅达到最高;太阳总辐射量变化趋势呈现明显的"减少—增加—稳定"特征;未来降雨量呈微弱上升趋势。在空间变化上,东部和西南部地区未来最高温度增幅最高,最低温度增幅呈现自西南向东北递增的空间格局;太阳辐射增幅表现为明显的"北低南高",而降雨增幅自西北向东南递减。2040s(2031-2060)阶段各主要气候因子(温度、太阳辐射和降雨)增幅较小,而2080s(2071-2100)阶段增幅加大;不同气候情景下各气候因子增幅差异较大,温度和降雨在情景RCP8.5下的增幅明显高于RCP4.5,而太阳辐射在情景RCP4.5下的增幅高于RCP8.5。     

塔里木河流域极端气候事件模拟与RCP4.5情景下的预估研究

利用塔里木河流域1986-2005年气温、降水逐日格点数据和MPI-ESM-LR模式驱动的CCLM区域模式模拟数据,评估了CCLM模式对塔里木河流域极端气候事件的模拟能力。同时采用EDCDF法对最高气温、最低气温和降水预估数据进行偏差校正,并计算了2016-2035年极端气候指数。结果表明:该区域气候模式对塔里木河流域年平均最高气温、最低气温和降水的空间分布具有较强的模拟能力,特别是气温空间相关系数在0.97以上;该模式对于极端气候事件也有着较强的模拟能力,大部分极端气候指数的空间相关系数达到了0.01的显著性水平。通过偏差校正,有效地提高了气候要素及相应的极端气候指数的模拟精度。预估未来RCP4.5情景下,塔里木河流域未来(2016-2035年)极端暖事件(暖期持续指数、气温日较差、暖昼、极端最高气温)有增加的趋势,未来流域中部的干旱可能更严重,而流域内环塔里木盆地区域将变湿。     

IPCCSRES情景下新疆未来气候变化格局分析

全球气候模型（GCM）提供了有效的方法来评估全球气候变化的过程,并可预估包括人类活动因素驱动在内的未来气候变化情景。然而其较低的分辨率并不能捕捉到那些地表特性复杂区域的气候变化特性。因此,使用包括区域气候模型（RcM）、偏差校正法和统计方法等方法在内的降尺度方法来处理GCM的原始数据以达到评估区域的气候变化的目的。本研究应用使用偏差校正法中的delta方法将24个GCM在IPCC三种气候变化情景下的月尺度数据水平分辨率降尺度到0．5℃,进而用于分析新疆未来气候变化格局。基于降尺度后的计算结果与GCM模型原始数据比较表明：降尺度方法可以改善复杂地表和地形的区域气候变化预估特征,并降低GCM生成的气候数据在新疆地区的不确定性。结果表明：AIB、A2和B1三种情景模式下年均气温和年降水量在21世纪早期具有相似的空间格局与变化趋势,到21世纪中期会产生波动变化。年平均气温在A1B,A2和B1三种情景下到21世纪末将分别达到10℃,11．1℃和8．5℃;与此同时,年降水量将会有波动性的增加趋势。在2020—2070年间,AIB情景下区域年平均气温大于其他两个情景。A1B情景下的年降水量在2020-2040年间也大于其他两个情景。然而,在不同的情境下年平均气温与年降水存在很大的不确定性。不同情景下年平均气温的差异达6℃,而年平均降水差异大约200mm。在区域气候变化格局方面,到21世纪末,在天山中部、伊犁河流域、天山南部和塔里木河下游的年平均气温的增长要比准噶尔盆地、帕米尔高原和昆仑上北坡的小。年降水量在南疆西部呈现出轻微的下降趋势,但是在昌吉,吐鲁番,哈密和阿尔金山北部呈现出增长趋势。     

RCP4.5情景下淮河流域气候变化的高分辨率模拟

利用CCLM高分辨率区域气候模式RCP4.5情景预估数据与淮河流域1960-2005年日尺度气象观测资料,对比分析模式在试验期（1960-2005年）和预估期（2006-2040年）的模拟能力。结果表明：①试验期模式数据能较准确地模拟流域逐月平均温度时间变化特征,相关系数达0.99（通过95%置信度检验）;日均温空间分布特征相关系数达0.72;但在南部高海拔地区（安徽省霍山县和金寨县）精度不高;极端最高（低）气温的空间相关性达0.77（0.88）。②模式在试验期模拟的逐月平均降水量总体趋势与实测值变化一致,相关系数达0.63（通过95%置信度检验）;对干旱的模拟与观测数据存在一定误差,但整体趋势与其一致;年均降水量和极端强降水空间分布相关系数分别达0.90和0.93,模拟效果较好;整体上,模式对温度的模拟效果要好于降水模拟。③RCP4.5情景下,空间尺度上淮河流域未来温度和降水与观测期相比变幅小,时间尺度上年均降水量无显著变化,平均气温年际变化率约0.21℃/10a,极端高温持续增长,低温持续下降。     

基于CMIP5模式的黑河流域潜在蒸散量预估

蒸散发是干旱内陆河流域水资源的主要耗散途径。预估黑河流域未来潜在蒸散量（ET₀）可为气候变化条件下流域水资源的优化管理提供基础数据支撑。使用1960—2014年黑河流域气象数据,采用FAO-56Penman-Monteith公式计算流域潜在蒸散量;基于同期NCEP（美国环境预报中心）再分析资料及2006—2100年CMIP5中CNRM-CM5模式的RCP4.5、RCP8.5路径预测数据,经统计降尺度模拟与偏差校正,预估了流域未来潜在蒸散量;通过旋转经验正交函数将流域各划分为3个子区,进行子区及全流域Mann-Kendall未来趋势分析。结果显示：（1）NCEP再分析资料与流域潜在蒸散量建立的逐步回归降尺度模型模拟效果好,经CNRM-CM5模式模拟及偏差校正,适宜于预估黑河流域未来潜在蒸散量。（2）预估RCP4.5路径流域2021—2050年、2071—2100年年均潜在蒸散量较1971—2000年分别增加3.49%、6.11%,RCP8.5路径分别增加4.64%、10.07%,RCP8.5路径增幅高于RCP4.5路径。（3）利用旋转经验正交函数可将两种路径流域未来蒸散量划分为3个子区,RCP4.5、RCP8.5路径黑河流域Ⅰ区潜在蒸散量各为不显著、显著的下降趋势,两种路径下Ⅱ区、Ⅲ区及全流域均为显著上升趋势。     

未来气候变化情景下中国气候生长期演变

利用1971—2010年中国气温数据和区域协同降尺度试验东亚地区项目组RCP 4. 5和RCP 8. 5情景下未来气候预估数据,分析了5℃为界限温度表征的气候生长期演变规律。结果表明:(1) 1971—2010年,全国大部分地区气候生长期略有增加,生长期开始日期提前为主要特征;(2)在RCP 4. 5情景下,气候生长期开始日期的提前主要表现在华东和华中地区以及青藏高原地区,结束日期的推迟表现在青藏高原地区中部、南部和东部以及新疆的“三山地区”,推迟日数均在30 d以上;(3)在RCP 8. 5情景下,气候生长期开始日期受影响范围在RCP 4. 5情景的基础上有所增加,变化日数大幅增加,结束日期则是长江流域以北及青藏高原地区变化日数均较大,长江流域以北和青藏高原地区的气候生长期     

基于HASM方法对气候模式气温降水的降尺度研究——以黑河流域为例

基于空间平稳性分析,引入地理因素结合回归分析及高精度曲面建模方法（HASM）对黑河流域多年平均气温、降水给出了降尺度模拟。基于过去器测资料的验证,提出了CMIP5模式资料的合理降尺度方法。比较了降尺度结果与站点实测值的差异,同时比较了所给出的方法与经典插值方法的模拟精度。最后,基于历史时期T₁（1976—2005年）的降尺度方法结合RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5不同情景下未来时段T₂（2011—2040年）、T₃（2041—2070年）、T₄（2071—2100年） CMIP5模式结果,对降尺度方法进行了修正,给出了未来时段气温的降尺度模拟公式,并基于此对上述3种情景下多年平均气温的CMIP5模拟结果进行了降尺度模拟。结果表明：本文所提出的降尺度方法模拟结果与站点观测值具有较好的相关性,且精度高于其他经典插值方法。对未来时段的模拟结果表明,升温最快的是RCP8.5情景,在2071—2100年,除祁连山地区外,大部分地区年平均气温大于10℃。     

1970—2020年黄土高原水蚀风蚀交错区极端降水时空变化研究及驱动因素分析

黄土高原水蚀风蚀交错区作为中国北方典型的生态脆弱区,因其独特地形和气候条件,极端降雨事件对其环境和生态系统的影响更加突出。选取水蚀风蚀交错区28个气象站点,结合RClimDex模型计算11个极端降水指数,采用线性相关分析法、Mann-Kendall趋势检验法和小波交叉法,分析了1970—2020年黄土高原水蚀风蚀交错区极端降水事件时空分布特征,探讨了极端降水事件的驱动因素。结果表明：（1）1970—2020年水蚀风蚀交错区持续干燥日数（CDD）呈下降趋势,其余10个指数呈上升趋势,反映出近50 a研究区极端降水事件的频率、量级和强度不断增加。交错区年降水量增加和极端降水事件增加具有密切关系,且极端降水事件增加主要是由中雨日数（R10）和大雨日数（R20）引起。（2）1970—2020年极端降水事件在全区整体为增加趋势,交错区中部和西南部极端降水事件显著发生,陕西段极端降水量和强度呈显著增加趋势且极端化程度更显著。（3）湿日总降水量（PRCPTOT）、暴雨日数（R25）、5 d最大降水量（R5d）3个极端降水指数,与影响因子厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、东亚夏季风（EASM）和太阳黑子...     

博州不同级别降水及极端降水事件的时空变化

根据1961—2005年新疆博州（博尔塔拉蒙古自治州的简称,下同）4站逐日降水资料,用阈值检测方法计算出博州地区极端降雨（雪）的阈值,并用气候趋势系数、Kendall-τ秩次相关以及滑动t检验等分析了博州地区不同量级降水日数以及极端降水日数的变化特征。研究表明,博州地区极端降水阈值与年平均降水量的空间分布基本一致：山区大,盆地小,地区间差异极大。3—10月一日降水量≤0.2 mm的微量降雨日数大范围减少;年降水量增加的方式在不同子区域是不同的：①对于年平均降水量仅有100 mm左右的艾比湖一带而言,主要体现在中雨、小雪次数的增加上,其他量级的雨雪日数及强度增加趋势不显著,这种增量对干旱区而言很小,无法改变干旱区的本质。②博河上游地区夏半年主要体现在小雨、大雨次数的增加以及中雨强度的增加上,冬半年主要体现在小雪、大雪或极端降雪日数的增加以及大雪、暴雪强度的增加上。虽然博河上游地区大雨次数显著增加,但强度显著降低。这种增加方式导致博河上游地区冬季牧区易出现雪灾,夏季易出现洪灾。③博河中游地区主要体现在小雪、中雪、大雪（或极端降雪）、中雨频次以及小雨强度的增加上,而且一日降水量≤0.2 mm的微量降雨日数的减少趋势大于其他量级降雨总次数的增加趋势。降水日的这种变化方式在该区域气候显著偏暖的气候背景中,极易造成春夏阶段性极端干旱事件频发。     

河西走廊平原区2000—2020年气温与降水变化北大核心CSCD

中国西北干旱区气候暖湿化已经引起了广泛关注,但这一现象变化的幅度、趋势以及其在空间上的表现仍有待进一步的研究。河西走廊位于中国西北干旱区的东段,是“一带一路”重要区域。选择位于河西走廊平原区的武威、民勤、永昌、张掖、临泽、高台、酒泉7个站点,分析了2000—2020年气温、降水变化特征。结果表明:平均气温上升了0.53℃/10a,呈由东向西呈增加幅度减小的趋势;平均最高气温变化率为0.22℃/10a,平均最低气温的变化率为0.40℃/10a。2000—2020年年降水量没有出现显著的变化趋势,但年际波动增大。年<5 mm降水量为58.8 mm,占年降水量的39.69%;年5~10 mm降水量为38.3 mm,占年降水量的25.87%;年10~15 mm降水量为22.1 mm,占年降水量的14.93%;年15~20 mm为12.7 mm,占年降水量的8.60%;年>20 mm降水量为16.1 mm,占年降水量的10.90%。近20 a不同降水事件发生频率、对降水量贡献、降水日数总体上变化不大。河西走廊东段气温增加幅度大于西段,但降水量变化在东段和西段差别不大。总体看,近20 a河西走廊气候有变暖趋势,但变湿趋势并不明显。     

中国降水观测误差分析及其修正

在1980s 乌鲁木齐河流域进行的降水误差观测试验结果基础上, 依据我国726 个气象站1951~2004 年逐日观测资料, 对降水的动力损失、微量降水以及湿润损失进行系统的修正, 以期获得更准确的长系列降水资料, 为区域乃至全球水热循环过程和水文学研究提供基础资料。修正结果表明, 在大部分地区由风速作用引起的动力损失是主要的误差来源, 但在降水较少的地区湿润和微量降水观测损失也起着重要作用, 全国726 个台站年降水修正量在8~740 mm 之间, 平均约125 mm, 相应的修正幅度在5%~72%, 平均约18%。从时间看, 冬季修正系数大于夏季, 但冬季修正量小于夏季; 从空间分布看, 西北地区年修正量一般小于50 mm, 东南地区大于100 mm, 总修正系数由西北向东南地区减少, 其中西北地区大于30%, 而西南地区小于20%, 这一修正系数高于全球的11%左右的平均修正量。     

黄河流域径流变化

The driving factors of runoff changes can be divided into precipitation factor and non-precipitation factor, and they can also be divided into natural factor and human activity factor. In this paper, the ways and methods of these driving factors impacting on runoff changes are analyzed at first, and then according to the relationship between precipitation and runoff, the analytical method about impacts of precipitation and non-precipitation factors on basin's natural runoff is derived. The amount and contribution rates of the two factors impacting on natural runoff between every two adjacent decades during 1956-1998 are calculated in the Yellow River Basin (YRB). The results show that the amount and contribution rate of the two factors impacting on natural runoff are different in different periods and regions. For the YRB, the non-precipitation impact is preponderant for natural runoff reduction after the 1970s. Finally, by choosing main factors impacting on the natural runoff, one error back-propagation (BP) artificial neural network (ANN) model has been set up, and the impact of human activities on natural runoff reduction in the YRB is simulated. The result shows that the human background of 1956-1979.     

Regional ecosystem services relationships and their potential driving factors in the Yellow River Basin,China

The Yellow River Basin(YRB) occupies an important position in China’s socioeconomic development and ecological conservation efforts. Understanding the spatiotemporal characteristics of the relationships among multiple ecosystem services(ESs) and their drivers is crucial for regional sustainable development and human-earth system coordination. This study simulated food production(FP), water yield(WY), net primary production(NPP), soil conservation(SC), and habitat quality(HQ) in the YRB from 2000...     

Natural runoff changes in the Yellow River Basin

The driving factors of runoff changes can be divided into precipitation factor and non-precipitation factor, and they can also be divided into natural factor and human activity factor. In this paper, the ways and methods of these driving factors impacting on runoff changes are analyzed at first, and then according to the relationship between precipitation and runoff, the analytical method about impacts of precipitation and non-precipitation factors on basin's natural runoff is derived. The amount and contribution rates of the two factors impacting on natural runoff between every two adjacent decades during 1956-1998 are calculated in the Yellow River Basin (YRB). The results show that the amount and contribution rate of the two factors impacting on natural runoff are different in different periods and regions. For the YRB, the non-precipitation impact is preponderant for natural runoff reduction after the 1970s. Finally, by choosing main factors impacting on the natural runoff, one error back-propagation (BP) artificial neural network (ANN) model has been set up, and the impact of human activities on natural runoff reduction in the YRB is simulated. The result shows that the human activities could cause a 77×108 m3·a-1 reduction of runoff during 1980-1998 according to the climate background of 1956-1979.     

Estimating Climate-Change Impacts on Colorado Plateau Snowpack Using Downscaling Methods

This study develops observed climate-based downscaling transfer functions that are used with general circulation model (GCM) output to assess potential global-change impacts on Upper Colorado Plateau, USA, water resources. Daily automated snow water equivalent stations are used with 700 mb atmospheric circulation to determine empirical transfer functions. Downscaling methodologies using multiple regression and neural networks are evaluated, with the neural network results explaining approximately 70%of the daily snowfall variance. The neural network-based transfer functions are used with the GENESIS GCM to simulate snowfall characteristics in both a 1xCO₂ and a 2xCO₂ climate. While the total precipitation simulated by the 2xCO₂ analysis remains nearly the same as today, less will fall as snow; specifically, snow water equivalence shows significant reduction (except in the Green River Basin) as the snow season is reduced by 58 days on average.     

气候变化对淮河流域水资源及极端洪水事件的影响

利用法国国家气象研究中心气候模型（Centre National de Recherches Météorologiques Climate Model, CNRM）典型代表性浓度路径（Representative Concentration Pathway, RCP）情景资料和可变下渗容量模型（Variable Infiltration Capacity Model,VIC）,分析了淮河流域未来气温、降水、水资源及可能洪水的变化趋势。结果表明,淮河流域未来气温将持续升高,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下未来2021~2050年较基准期（1961~1990年）升幅分别约为1.13℃、1.10℃和1.35℃;流域降水可能呈现略微增加趋势,3种排放情景下2021~2050年降水较基准期将分别增加5.81%、8.26%和6.94%;VIC模型在淮河流域具有较好的适用性,能较好地模拟淮河流域的水文过程,在率定期和检验期,模型对王家坝站和蚌埠站模拟的水量相对误差都在5%以内,日径流过程的Nash-Sutcliffe模型效率系数（NSE）在0.70以上,月径流过程的NSE达到0.85以上。气候变化将导致淮河流域水文循环强度增加,流域水资源总体将可能呈增加趋势,王家坝站和蚌埠站断面洪水事件的发生可能性将增大。     

Estimating Climate-Change Impacts on Colorado Plateau Snowpack Using Downscaling Methods

This study develops observed climate-based downscaling transfer functions that are used with general circulation model (GCM) output to assess potential global-change impacts on Upper Colorado Plateau, USA, water resources. Daily automated snow water equivalent stations are used with 700 mb atmospheric circulation to determine empirical transfer functions. Downscaling methodologies using multiple regression and neural networks are evaluated, with the neural network results explaining approximately 70%of the daily snowfall variance. The neural network-based transfer functions are used with the GENESIS GCM to simulate snowfall characteristics in both a 1xCO₂ and a 2xCO₂ climate. While the total precipitation simulated by the 2xCO₂ analysis remains nearly the same as today, less will fall as snow; specifically, snow water equivalence shows significant reduction (except in the Green River Basin) as the snow season is reduced by 58 days on average.     

Natural runoff changes in the Yellow River Basin

1IntroductionThe driving factors of runoff changes can be divided into precipitation factor and non-precipitation factor, and they can also be divided into natural factor and human activity factor. The influence of the natural factor includes precipitation reduction, precipitation features (for example, spatio-temporal distribution and intensity), landuse natural changes and so forth. All of these can cause runoff changes. Temperature, evaporation, topography, soil and geological environment i…     

青藏高原维管植物物种丰富度分布的情景模拟（英文）

For quantitatively explaining the correlations between the vascular plant species abundance(VPSA) and habitat factors, a spatial simulation method has been developed to simulate the distribution of VPSA on the Qinghai-Tibet Plateau. In this paper, the vascular plant type, land cover, mean annual biotemperature, average total annual precipitation, topographic relief, patch connectivity and ecological diversity index were selected to screen the best correlation equation between the VPSA and habitat factors on the basis of 37 national nature reserves on the Qinghai-Tibet Plateau. The research results show that the coefficient of determination between VPSA and habitat factors is 0.94, and the mean error is 2.21 types per km~2. The distribution of VPSA gradually decreases from southeast to northwest, and reduces with increasing altitude except the desert area of Qaidam Basin. Furthermore, the scenarios of VPSA on the Qinghai-Tibet Plateau during the periods from 1981 to 2010(T0),from 2011 to 2040(T2), from 2041 to 2070(T3) and from 2071 to 2100(T4) were simulated by combining the land cover change and the climatic scenarios of CMIP5 RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5. The simulated results show that the VPSA would generally decrease on the Qinghai-Tibet Plateau from T0 to T4. The VPSA has the largest change ratio under RCP8.5 scenario, and the smallest change ratio under RCP2.6 scenario. In general, the dynamic change of habitat factors would directly affect the spatial distribution of VPSA on the Qinghai-Tibet Plateau in the future.