未来气候情景下冬小麦潜在北移区农业气候资源变化特征

基于区域气候模式系统PRECIS输出的RCP4.5气候情景数据分析表明,相较于1981-2010年,至2071-2097年冬小麦种植北界将平均向北移动147.8 km,北移面积约1.86×105 km²。选取代表光、温、水资源的9项农业气候资源指标,探究未来情景下,2021-2097年冬小麦潜在北移区内农业气候资源变化特征,结果表明：(1)相较于基准时段(1961-1990年),未来潜在北移区内光照资源变化呈减少趋势;热量资源呈明显增加趋势,在21世纪末的30年,波动性加大;降水资源整体增加趋势不明显,但波动性亦呈现增大趋势。(2)未来潜在北移区内,2030T (2021-2050年)、2050T (2041-2070年)和2070T (2061-2090年)时段光照资源在研究区域的东北部减少幅度较大,而在西南部较小;热量资源在研究区域的北部增加比南部明显;降水资源则主要在研究区域的东北部增加明显。     

基于ECHAM5模式预估2050年前中国旱涝格局趋势

 利用ECHAM5/MPI-OM气候模式输出的2001-2050年逐月降水量资料,考虑IPCC采用的3种排放情景（A2：温室气体高排放情景;A1B:温室气体中排放情景;B1：温室气体低排放情景）,计算其标准化降水指数,分析了中国2050年前3种排放情景下的旱涝格局。结果表明：3种情景下旱涝趋势空间分布不同,其中A2情景下旱涝格局同1961-2000年观测到的旱涝格局相似,均存在一条由东北向西南的干旱带;而A1B和B1情景下旱涝格局则发生了很大的变化,尤其B1情景下出现了"北涝南旱"的格局。未来50 a干旱面积在A2情景下呈略增加趋势;A1B和B1情景下为减少趋势。3种情景下干旱频率的空间分布也各不相同。     

黑龙江省未来41年气候变化趋势与突变分析

选用由英国Hadley中心区域气候模式系统PRECIS构建的基准时段（1961—1990年）和未来时段（2010--2050年）A2、B2情景气候数据,应用线性倾向估算法、累积距平及Mann—Kendall法对排放情景特别报告（SRES）中A2和B2情景下黑龙江省2010--2050年的平均气温、平均最高最低气温、降水量的变化趋势和突变进行了分析。结果表明：相对于基准气候（1961--1990年）,未来41a平均气温表现出明显的上升趋势,A2、B2情景下年均气温分别升高1．63℃和1．94℃,突变分别发生在2031年和2033年;相对于基准气候,A2、B2情景下未来41a降水量分别增加5．3％和1．1％,降水量变化趋势不同,A2情景下为4．03mm／10a,B2情景下为5．94mm／10a,但趋势均不显著,且没有突变发生。总体上,黑龙江省未来41a的气候为向暖湿变化的趋势。     

气候变化对水文季节性迁移的影响：以水库汛期分期和极值降水为例

气候变化影响下水利工程的可靠设计和安全运行是广大决策者、研究者和公众共同关注的热点问题。以清江流域为研究对象,首先采用模糊集合分析法对不同温室气体排放情景(A2、A1B和B1)下的逐日降水资料进行汛期分期,再通过广义极值分布(GEV)函数对各分期的极值降水序列进行频率分析。结果表明,降水季节性迁移直接影响汛期分期;3种排放情景下未来各时段(2011—2030年、2046—2065年和2080—2099年)的主汛期较基准期均推迟且有缩短趋势。对于极值降水量级,未来情景下明显小于基准期,且这种差距随着重现期的增大而增大;主汛期明显大于前汛期和后汛期,且在时段之间的差异明显大于排放情景之间的差异。     

全球变暖情景下中国气温分区的未来变化

利用SRES A2情景下IPCC AR4的13个模式资料,结合我国月平均温度观测资料对当前和未来我国气温的分区进行对比研究。结果表明：1961-1990、2021-2050年和2071-2097年三个时段年平均气温分区在我国西部变化不大,而在我国东部发生了显著变化。1961-1990年我国东部被华北分区带分为南、北两个区;2021-2050年由于1961-1990年间的华北分区带北移,而在两广以北同时出现另一分区带,使得该时段我国东部分成东北区、华北和华中区以及华南区三个区,在2071-2097年北方分区带消失,而南方的分区带北移至长江一带,使得该时段我国东部仍可分为南、北两区。通过比较三个时段不同分区年平均温度时间变化发现,导致分区变化的原因主要是由于在不同时段各分区年平均温度的变率和增温幅度不一致所致。     

基于PRECIS的西北太平洋热带气旋生成情景预估

利用全球气候模式ECHAM5的模拟数据驱动区域气候模拟系统PRECIS,产生西北太平洋SRES A1B气候情景数据。在模拟数据中分别采用三种热带气旋（TC）生成信息提取法,得出SRES A1B情景下1951—2050年的热带气旋生成模拟值,并分析不同热带气旋生成信息提取法对热带气旋生成的预估及其不确定性。结果表明:在气候基准时段（1971—2000年）下,对流年生成指数（CYGP）与热带气旋中心定位追踪识别法（TRACK）得出的TC生成气候平均态均接近观测值,而年生成指数（YGP）高于观测值;TRACK识别法得出的生成频数的年代际波动特征与实况相近;在未来2030 s预估时段（2021—2050年）下,CYGP指数与TRACK识别法的预估结果均显示未来TC生成数与基准时段相比呈减少趋势,而YGP指数的结果则显示未来逐年代的TC生成数与基准时段相比呈明显增加趋势。对各提取方法差异的初步分析结果表明,热力因子（包括海表温度、湿静力稳定度和对流降水等）是导致三种TC生成信息提取法预估不确定性的主要原因。      

白洋淀流域未来日最高最低气温变化的统计降尺度分析

大气环流模型（GCMs）预测的气候变化情景空间分辨率低,不能满足气候变化对水资源影响进行评估的需要.利用统计降尺度模型可以解决GCMs预测的气候变化情景空间分辨率低的缺陷.在白洋淀流域应用统计降尺度模型（SDSM）,选取日平均气温作为预报量,根据NCEP再分析数据与站点实测数据序列的相关关系选择合适的预报因子,建立大气环流因子与各站点日最高气温和最低气温之间的统计关系.将数据序列分为1961-1975年和1976-1990年两个时段,对SDSM进行率定和验证.最后将HadCM3输出的未来情景降尺度到站点尺度,模拟白洋淀流域未来时期三个时段2020s（2010-2039年）、2050s（2040-2069年）和2080s（2070-2099年）的日最高气温和最低气温时间序列.结果表明：SDSM在白洋淀流域的模拟效果较好.白洋淀流域日最高气温和最低气温在A2和B2两种情景下均呈现上升趋势,且A2情景下的增幅高于B2情景,山区的增幅高于平原,日最高气温的增幅大于日最低气温.     

未来气候情景下中国东部极端降水和气温的危险性特征

基于BCC-CSM11模式降尺度预估结果,通过构建极端天气气候事件的危险性指数,考察和分析了中国东部极端降水和气温未来气候情景下可能的变化趋势和危险性分布格局。结果表明: 1）在中等排放情景（RCP4.5）下,近期（2021—2050年）极端降水和极端高温危险性呈现增强趋势,危险性指数增幅分别约为2%和10%,而极端低温危险性则呈减弱趋势,危险性指数降幅约为4%。21世纪末期（2070—2099年）,极端降水和气温危险性均基本保持现有水平,未有明显趋势。在高等排放情景（RCP8.5）下,极端降水和极端高温危险性将持续增强,至21世纪末危险性指数增幅分别约为5%和60%;极端低温危险性持续减弱,危险性指数降幅约为5%。2）在未来气候情景下,中国东部极端高温的危险性以全域持续增强为主要特征,特别是西南地区、长江以南地区和东南沿海危险性增强最为显著。至21世纪末,在高排放情景下的危险性指数增幅为30%—60%。极端降水危险性在黄河上游、长江上游和下游以及东北地区中南部等地区呈增强趋势,危险性指数增幅为3%—5%。极端低温危险性全域呈减弱趋势,至21世纪末期高等排放情景下的危险性指数最高降幅为7%—9%。     

基于19个站的不同排放情景下贵州21世纪气候变化预估

运用IPCC AR4提供的模式预估结果,分析了基于19个站的不同排放情景下21世纪贵州气候变化特征,结果表明:21世纪贵州省将继续变暖、变湿,且人类排放越大,增温增湿的幅度越大。从未来情景气候预估的区域性特征来看,相对于基准期(1981—1999年),2011—2040年,A2(高排放)、A1B(中排放)和B1(低排放)3种排放情景下全省年平均气温偏暖在1℃以下,且省北部地区偏暖程度略大。2041—2070年,3种排放情景下全省年平均气温分别比基准期偏暖1.6~2℃、1.8~2.4℃和1.2~1.8℃,且均表现为省东北部偏暖幅度大、西南部偏暖幅度小的态势。2071—2099年,偏暖态势亦是东北部多、西南部少,3种排放情景下分别比基准期偏暖3℃以上、2.6~3.2℃和1.8~2.2℃。降水方面,前期(2011—2040年)在A2和A1B情景下相对于基准期全省年平均降水以偏少为主,偏少幅度在2%以内,在B1情景下相对于基准期省西北部降水偏少东南部降水偏多,变化幅度基本在1%以内。21世纪中期(2041—2070年)和后期(2071—2099年)在3种排放情景下全省各区域降水相对于基准期均是偏多。其中2041—2070年,3种排放情景下全省年平均降水分别偏多0%~3%,2%~5%和1%~3%,且偏多态势分布在3种情景下均不一致。2071—2099年,降水偏多的态势为南多北少,具体表现为3种排放情景下分别偏多4%以上,3%以上和2%~5%。     

重庆高温热浪指数和暖夜指数变化及其情景预估

利用重庆地区1951—2008年逐日气温资料分析了近58年重庆高温热浪指数(HWDI)和暖夜指数(TN90)的年际、年代际变化及其与气温各要素的关系。利用用于IPCC-AR4的全球气候模式产品,在验证其对重庆地区热浪和暖夜指数的模拟能力的基础上,筛选模拟能力较好的模式进行合理组合,并考虑模式模拟气候参考时段的偏差,预估高(A2)、中(A1B)、低(B1)3种排放情景下21世纪重庆地区热浪和暖夜指数的变化。与目前气候(1980—1999年)相比,3种情景下21世纪重庆地区热浪和暖夜指数都将呈显著增加的趋势。2011—2100年,3种不同情景下热浪指数的平均增幅为7.7～12.3天,暖夜指数的平均增幅为12.2%～16.4%。分阶段来看,3种不同排放情景下,21世纪前期(2011—2040年)热浪指数的平均增幅为3.1～4.1天,暖夜指数的平均增幅为5.7%～7.3%;中期(2041—2070年)热浪指数的平均增幅为6.9～11.3天,暖夜指数的平均增幅为12.2%～17.5%;后期(2071—2100年)热浪指数的平均增幅为12.4～21.6天,暖夜指数的平均增幅为17.1%～27.8%。     

两种不同减排情景下21世纪气候变化的数值模拟

利用国家气候中心最新发展的气候系统模式BCC-CSM1.0模拟了相对于B1排放情景,两种不同减排情景(De90和De07,表示按照B1情景排放到2012年,之后线性递减,至2050年时CO_2排放水平分别达到1990和2007年排放水平一半的情景)对全球和中国区域气候变化的影响.结果表明:两种减排情景下模式模拟的全球平均地表气温在21世纪40年代以后明显低于Bl情景,比减排情景浓度低于B1的时间延迟了20年左右;尽管De90减排情景在2050年所达到的稳定排放水平低于De07情景,但De90情景下的全球增温在2070年以后才一致低于De07情景,这种滞后町能与耦合系统(主要足海洋)的惯性有关;至21世纪末,De90和De07情景下的全球增温幅度分别比B1情景降低了0.4和0.2℃;从全球分布来看,B1情景下21世纪后30年的增温幅度在北半球高纬度和极地地区最大,减排情景能够显著减少这些地区的增温幅度,减排程度越大,则减少越多;在中国区域,B1情景下21世纪末平均增温比全球平均高约1.2℃,减排情景De90和De07分别比B1情景降低了0.4和0.3℃,中国北方地区增温幅度高于南方及沿海地区,减排情景能够显著减小中国西部地区的增温幅度;B1情景下21世纪后30年伞球增温在冬季最高,De90和De07情景分别能够降低各个季节全球升温幅度的17%和10%左右.     

Projected potential vegetation change in China under the SRES A2 and B2 scenarios

The ability of seven global coupled ocean-atmosphere models to reproduce East Asian monthly surface temperature and precipitation climatologies during 1961 1990 is evaluated. January and July climate differences during the 2050s and 2090s relative to 1961-1990 projected by the seven-model ensemble under the Special Report on Emission Scenarios （SRES） A2 and B2 scenarios are then briefly discussed. These projections, together with the corresponding atmospheric CO2 concentrations under the SRES A2 and B2 scenarios, are subsequently used to drive the biome model BIOME3 to simulate potential vegetation distribution in China during the 2050s and 2090s. It is revealed that potential vegetation belts during the 2050s shift northward greatly in central and eastern China compared to those during 1961-1990. In contrast, potential vegetation change is slight in western China on the whole. The spatial pattern of potential vegetation during the 2090s is generally similar to that during the 2050s, but the range of potential vegetation change against 1961 1990 is more extensive during the 2090s than the 2050s, particularly in western China. Additionally, there exists model-dependent uncertainty of potential vegetation change under the SRES A2 scenario during the 2090s, which is due to the scatter of projected climate change by the models. The projected change in potential vegetation under the SRES A2 scenario during the 2090s is attributable to surface temperature change south of 35°N and to the joint changes of surface temperature, precipitation, and atmospheric CO2 concentration north of 35°N.     

两种气候变化情景下中国未来的粮食供给

全球温室气体排放导致的全球温度的上升一直是国际社会关注的重点问题之一。利用IPCC（政府间气候变化专门委员会）SRES（排放情景特别报告）的A2（中-高）和B2（中-低）温室气体排放情景，结合区域气候模式PRECIS和CERES作物模型模拟和分析了未来不同的温室气体排放情景下，中国未来2020年、2050年和2080年各个时段粮食的供需情景，并结合未来社会经济的发展分析了气候变化对未来粮食供求的影响，探讨了不同的气候变化程度对未来中国粮食供应的影响。结果表明：如果不考虑CO2的肥效作用，未来我国三种主要粮食作物（小麦、水稻和玉米）均以减产为主，灌溉可以部分地减少减产幅度，如果单考虑CO2的肥效作用，三种作物的产量变化以增产为主。若保持959／6的粮食自给率，人口按照SRESA2和B2情景增长，到2030年的技术进步可使粮食年单产递增0．79／6以上，维持目前的种植比例和种植面积，B2情景下，气候变化对我国的粮食安全问题将不会构成威胁，而A2情景下，气候变化将会对我国可持续发展的粮食安全造成威胁。     

2050年前长江流域极端降水预估

20世纪90年代长江流域日最大降水增加主要出现在长江以南地区和金沙江流域,ECHAM5/MPI-OM模型也大致模拟出了这种趋势。在IPCC给出的3种不同的排放情景下,2000-2050年长江上游日最大降水均有上升趋势,2020年前A2情景下日最大降水最大,A1B最小;长江中下游日最大降水在2025年之前均有明显上升趋势,之后略有下降,波动较大。长江流域未来日最大降水增多的区域可能主要出现在长江以南地区,而极端降水减少的区域可能出现在长江以北地区。     

2050年前长江流域地表水资源变化趋势

 利用ECHAM5/MPI-OM气候模式预估2001-2050年长江流域不同排放情景（SRES-A2,A1B,B1）下径流深的变化,分析了长江流域地表水资源量的时空变化特征。结果表明：3种排放情景下长江流域多年平均地表水资源量相差不大,但不同排放情景下年际变化特征较为复杂,且变化趋势有所不同。其中,A2高排放情景下地表水资源量呈缓慢减小的趋势,A1B中等排放情景下变化趋势不明显,B1低排放情景下呈相对最为显著的增加趋势。地表水资源量年代际变化波动幅度也较大,2001-2030年3种情景下地表水资源量总体呈现下降特征,但从2030年起,则均表现出不同程度的增加,最高增幅达7.47%,其中尤以夏季和冬季增加显著。模式预估长江流域未来水资源量仍保持目前水平,水资源空间分布不均匀特征仍较为突出。     

2050年前长江流域地表水资源变化趋势

利用ECHAM5/MPI-OM气候模式预估2001-2050年长江流域不同排放情景（SRES-A2,A1B,B1）下径流深的变化,分析了长江流域地表水资源量的时空变化特征。结果表明：3种排放情景下长江流域多年平均地表水资源量相差不大,但不同排放情景下年际变化特征较为复杂,且变化趋势有所不同。其中,A2高排放情景下地表水资源量呈缓慢减小的趋势,A1B中等排放情景下变化趋势不明显,B1低排放情景下呈相对最为显著的增加趋势。地表水资源量年代际变化波动幅度也较大,2001-2030年3种情景下地表水资源量总体呈现下降特征,但从2030年起,则均表现出不同程度的增加,最高增幅达7.47%,其中尤以夏季和冬季增加显著。模式预估长江流域未来水资源量仍保持目前水平,水资源空间分布不均匀特征仍较为突出。     

2010—2100年淮河径流量变化情景预估

根据淮河流域14个气象站点1964—2007年观测降水量与温度数据和ECHAM5/MPI-OM模式在3种排放情景下对该流域2001—2100年的气候预估,利用人工神经网络模型预估淮河蚌埠站2010—2100年逐月径流量变化。计算结果表明:3种排放情景下2010—2100年淮河径流量年际变化幅度差异较大,SRES-A2情景总体处于波动上升趋势,其中2051—2085年上升趋势显著;SRES-A1B情景2024—2037年年平均流量显著降低;SRES-B1情景年平均流量的变率甚小。季节分析表明:春季径流量在2010—2100年变幅最小,距平百分率在-15.1%～18.6%之间小幅波动。夏季平均流量在2040年代前呈下降趋势,之后小幅波动上升。秋、冬季平均流量SRES-A2和SRES-A1B情景变幅显著,其中,秋季SRES-A2情景2060年代距平百分率下降达50.6%,为3种情景下各季节径流量降幅之最;冬季SRES-A1B情景2050年代其增幅达到54.7%,亦为上升幅度之最。     

The role of land surface processes in regional climate change: a case study of future land cover change over south western Australia

Summary Using a high resolution regional climate model we perform multiple January simulations of the impact of land cover change over western Australia. We focus on the potential of reforestation to ameliorate the projected warming over western Australia under two emission scenarios (A2, B2) for 2050 and 2100. Our simulations include the structural and physiological responses of the biosphere to changes in climate and changes in carbon dioxide. We find that reforestation has the potential to reduce the warming caused by the enhanced greenhouse effect by as much as 30% under the A2 and B2 scenarios by 2050 but the cooling effect declines to 10% by 2100 as CO₂-induced warming intensifies. The cooling effect of reforestation over western Australia is caused primarily by the increase in leaf area index that leads to a corresponding increase in the latent heat flux. This cooling effect is localized and there were no simulated changes in temperature over regions remote from land cover change. We also show that the more extreme emission scenario (A2) appears to lead to a more intense response in photosynthesis by 2100. Overall, our results are not encouraging in terms of the potential to offset future warming by large scale reforestation. However, at regional scales the impact of land cover change is reasonably large relative to the impact of increasing carbon dioxide (up to 2050) suggesting that future projections of the Australian climate would benefit from the inclusion of projections of future land cover change. We suggest that this would add realism and regional detail to future projections and perhaps aid detection and attribution studies.     

Effects of climate change on the intensity and frequency of heavy snowfall events in the Pyrenees

The intensity and frequency of heavy snowfall events in the Pyrenees were simulated using data from the HIRHAM regional climate model for a control period (1960?C1990) and two greenhouse emission scenarios (SRES B2 and A2) for the end of the twenty-first century (2070?C2100). Comparisons between future and control simulations enabled a quantification of the expected change in the intensity and frequency of these events at elevations of 1,000, 1,500, 2,000 and 2,500?m a.s.l. The projected changes in heavy snowfall depended largely on the elevation and the greenhouse gas emission scenario considered. At 1,000?m a.s.l., a marked decrease in the frequency and intensity of heavy snowfall events was projected with the B2 and A2 scenarios. At 1,500?m a.s.l., a decrease in the frequency and intensity is only expected under the higher greenhouse gas emission scenario (A2). Above 2,000?m a.s.l., no change or heavier snowfalls are expected under both emission scenarios. Large spatial variability in the impacts of climate change on heavy snowfall events was found across the study area.