未来情景下南水北调中线工程水源区极端降水分布特征

利用南水北调中线工程水源区9个气象站点1961-2008年的日降水资料和IPCC第四次评估报告多模式数据结果,抽取逐年的最大日降水量序列样本,运用广义极值分布（GEV）和广义帕累托分布 (GPD）两种极值统计模型对样本进行拟合,遴选出描述流域最大日降水量分布规律的最优概率模型,推算重现期对应的降水量值,并预估该流域极端降水事件在未来气候变化情景下的响应。研究表明：南水北调中线工程水源区降水极值均符合GEV和GPD分布,但GPD模型更适合用于描述该流域降水极值分布;未来气候变化情景下用GPD分布拟合的降水极值优于使用GEV分布;A2情景下极端降水事件的发生将更频繁、更强烈,A1B情景下次之,B1情景下相对较小,表明未来高排放气候情景对极端降水事件的影响比中、低排放情景大。     

辽河流域年平均径流对气候变化响应的试验分析

利用Holland等建立的模型,针对辽河干流流域,基于近几十年的历史气象水文观测数据率定模型参数,并建立了流域的年尺度气候—径流模拟模型。利用建立的模型,进行模拟试验、敏感性试验及预估试验分析。结果表明:在年降水量均增加10%的条件下,如气温增高1℃,则年径流量会增加14.0%;如年平均气温降低1℃,则年径流量会增加31.5%。在年平均气温均升高1℃的条件下,如年降水量增加10.0%,则年径流量会增加14.0%;如年降水量减少10.0%,则年径流量会减少30.0%,径流对降水量变化的响应更为敏感。根据国家气候中心发布的气候变化情景预估数据,对于2001—2030年模拟预估结果为,在B1情景下,气温升幅适中,降水量增加明显,径流量增加较为明显; A1B情景下,气温升幅明显,降水量增加适中,径流量增加相对最少; A2情景下,气温升幅最少,降水量增加适中,径流量增加处于中等水平。     

IPCC AR4多模式对海河流域气候模拟能力的评估及预估

根据海河流域1961-2010年气象观测资料,检验IPCC AR4中全球气候模式和多模式集合的模拟能力,并预估未来2011-2050年气候变化的可能趋势,结果表明:全球气候模式以及多模式集合对海河流域都具有一定的模拟能力,其中MIUB_ECHO_G模式和多模式集合具有相对较好的模拟能力.海河流域气温和降水未来情景预估表明:气温整体呈现增加趋势,尤其是A1B情景下各模式的年升温率均高于全国水平;未来降水也呈现增加趋势,在A1B和B1情景下,各模式都为夏季降水增加显著.A2情景下,春季时各模式降水均增加显著,A1B情景下,MIUB_ECHO_G模式模拟在2013年出现突变,降水量出现显著增长,A2情景下,MIUB_ECHO_G模式和多模式集合模拟的降水量则是在2031年和2001年出现突变,出现显著增长.     

珠江流域1961-2007年气候变化及2011-2060年预估分析

 根据珠江流域1961-2007年气温、降水量观测资料和ECHAM5/MPI-OM模式2011-2060年预估结果,分析了流域过去47 a的气温和降水量变化,并预估未来50 a变化趋势。结果表明,在全球变暖的背景下,过去47 a温度呈上升趋势,约升高1.8℃。冬季增温最明显,夏季最弱。未来50 a流域温度仍呈上升趋势,A1B情景下升幅约1.9℃,并且年际变化增强。A2和B1两种排放情景下秋季升温最显著,冬季最弱,A1B排放情景与此相反。过去47 a秋季降水量呈减少趋势;春、夏、冬季和年降水量均呈增加趋势。未来50 a降水总体呈增加趋势,A1B排放情景降水增加最多,约为230 mm。A2、A1B和B1情景下降水季节分配未发生显著变化。年降水和冬季降水的年际变率增强,秋季减弱。     

21世纪天山南坡台兰河流域径流变化情景预估

基于台兰水文站2003—2005年观测的水文气象数据,通过参数率定和验证获得了适用于台兰河流域的HBV水文模型优化参数。应用RegCM3气候模式在IPCC SRES A1B情景下的预估数据,经Delta降尺度方法生成流域未来气候数据,并结合流域冰川退缩情景预估台兰河流域径流在21世纪中期(2041—2060年)和末期(2081—2100年)可能发生的变化。结果表明:在21世纪中期和末期,台兰河流域气温将显著上升,而降水变化不大;21世纪中期冰川3种可能退缩比例为15%、20%和25%,末期分别为20%、30%和40%;无论冰川处于哪一种退缩情景,21世纪径流较基准期(1981—2000年)都呈增加趋势,中期和末期最小增幅将分别为17.3%和18.6%;最大增幅可达45.9%和66.0%;耦合RegCM3气候模式预估增幅为28.9%和41.5%;台兰河流域未来径流年内分布与基准期大体相同,但又呈现出一定的差异性,具体表现为,在21世纪中期5月份径流增加很快,径流峰值出现在7月份,而到21世纪末期径流峰值出现在8月份。     

21世纪珠江流域水文过程对气候变化的响应

应用HBV-D水文模型和多个气候模式预估了不同温室气体排放情景下珠江主干流西江的径流过程,分析了21世纪水资源量和洪水频率的变化。结果表明：2050年后年降水量和年径流量较基准期（1961—1990年）明显增加;流域平均的月降水量和径流量在5—10月间均呈增加趋势,12月至次年2月呈减少趋势;年最大1 d和7 d洪量逐渐增加,重现期逐渐缩短。2030年前枯水期径流增加有望缓解枯水期用水压力,而2050年之后丰水期径流量以及洪水强度、发生频率的增加将给珠江流域防汛抗洪带来更大压力,在制订气候变化对流域水资源影响适应性对策时应考虑这两方面的影响。     

基于SSA-BP神经网络模型的全球入海径流量未来变化趋势

入海径流是水循环的重要环节,探究气候变化背景下全球入海径流量的时空变化特征,可为水资源合理利用提供依据。基于全球376条外流河逐月流量、ERA5-LAND再分析资料和10个全球气候模式,构建基于SSA-BP神经网络的降水径流关系模型,分析全球入海径流量在历史时期(1961—2020年)和未来(2021—2100年)3种情景(SSP1-2.6、SSP3-7.0和SSP5-8.5)下的时空变化特征。研究发现：(1)全球尺度上,1961—2020年,多年平均入海年径流量为37423 km³。2021—2100年,全球入海年径流量在未来3种情景下均呈增加趋势,SSP1-2.6情景下趋势显著。与基准期相比,21世纪末期增幅最大。(2)洲际尺度上,历史时期,非洲入海径流量呈显著减少趋势,北美洲呈显著增加趋势。2021—2100年,亚洲、北美洲在3种情景下呈增加趋势,大洋洲呈减少趋势,其余各大洲情景间差异明显。(3)纬向分布上,历史时期,南北半球低纬度变化趋势不显著;北半球中纬度呈弱减少趋势,南半球中纬度呈显著减少趋势;北半球高纬度呈显著增加趋势。2021—2100年,从低到高...     

不同气候情景下华北平原蒸发与径流时空变化分析

基于中国气象局国家气候中心生成的IPCC第四次评估报告中23种气候模式的情景集成数据,采用Schreiber公式和Thornthwaite方法计算实际蒸发和径流,分析了2001-2060年SRES A1B、A2和 B1这3种情景下,华北平原气温、降水、蒸发与径流的时空变化。结果表明：未来华北平原气温呈升高趋势,且冬半年升温幅度大于夏半年;降水亦呈增加趋势,而冬半年降水增加幅度小于夏半年;与此相应,华北平原蒸发和年径流呈增加趋势,增幅和空间差异随时间推移而增大,到2041-2060年蒸发将上升7.1%～9.4%,径流将增加8.7%～10.7%。     

全球1.5℃和2.0℃升温下潮白河流域气候和径流量变化预估

潮白河流域为北京主要供水源,其水资源量对北京用水保障至关重要,因此开展该流域在全球1.5℃和2.0℃升温下的径流预估研究具有现实意义。利用1961—2001年WATCH数据对SWAT水文模型进行率定和验证,在此基础上,应用第五次耦合模式比较计划(CMIP5)中5个全球气候模式在典型浓度路径(RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5)下预估的全球1.5℃和2.0℃升温下的数据驱动SWAT模型,开展了潮白河流域气温、降水及径流量的变化预估研究,并量化评估由气候模式和RCPs导致的水文效应的不确定性。结果表明：(1) SWAT模型基本能较好地模拟潮白河流域的月径流特征,应用该模型进行气候变化对径流量的影响评估是可行的。(2)在全球1.5℃和2.0℃升温下,潮白河流域年平均温度较基准期(1976—2005年)分别增加1.5℃和2.2℃,年平均降水量也增加4.9%和7.0%。预估的年径流量在全球1.5℃升温下总体略有增加,盛夏和秋初的径流量占全年的比例也有所增加;在全球2.0℃升温下,年径流量增幅达30%以上,但夏季径流量占全年的比例明显减少。(3)在全球2.0℃升温下,潮白河流域极端丰水流量明显增加,洪涝发生风险增大。(4)未来气温、降水量和径流量的预估都存在一定的不确定性,在全球2.0℃升温下不确定性更大;相对而言,径流量的不确定性要远大于降水量的不确定性;无论是全球1.5℃升温下还是2.0℃升温下,预估不确定性主要来源于全球气候模式。     

气候变化对南水北调中线工程水源区与受水区降水丰枯遭遇的影响

运用Copula方法构建南水北调中线工程水源区与各受水区汛期、非汛期及全年降水量的联合分布,并基于IPCC第四次评估报告中大气环流模式的降水结果,用所建模型探讨了气候变化情景下,南水北调中线工程水源区与受水区丰枯遭遇的变化。结果表明,从汛期来看,汉唐（汉江水源区-唐白河受水区）和汉海（汉江水源区-海河受水区）遭遇的丰枯同步频率呈增加趋势,不同排放情景下分别增加3.34%~16.48%和2.56%~8.21%,而汉黄（汉江水源区-黄河受水区）遭遇的丰枯同步频率呈减小趋势,不同排放情景下减小-1.97%~9.57%;从非汛期来看,汉唐和汉海遭遇的丰枯同步频率呈减小趋势,不同排放情景下分别减小-0.21%~9.42%和0.99%~5.54%,而汉黄遭遇的丰枯同步频率呈增加趋势,不同排放情景下增加1.79%~13.28%;从全年尺度来看,汉唐、汉黄和汉海遭遇的丰枯同步频率基本均呈减小趋势,不同排放情境下分别减小-2.88%~10.97%、-1.28%~5.05%和-2.33%~7.01%。     

The Climate Change Effect on the Water Regime. The Case Study: the Karun Catchment,Iran

One of the most important effects of climate change is changes in the water regime and the frequency of flood occurrence. The Karun catchment is one of the most important Iran catchments, but it has never been studied specifically. This study considers the effect of climate change on the annual and the maximum runoff of the Karun catchment in the Shalu bridge area. First, temperature and monthly precipitation of the HadCM3 model were downscaled based on three scenarios, AlB, A2, and B1, ustng the LARS-WG model. Then data were spatially downscaled based on the change factor model, and the SRM model was used to simulate runoff. The results show that the climate change affects the water regime of this catchment.     

未来气候变化对淮河流域径流的可能影响

采用新安江月分布式水文模型, 结合1961—2000年历史月气候资料和4个CGCMs的3个SRES排放情景下 (B1, A 2, A 1B) 未来降水和气温情景模拟结果, 对过去淮河流域的径流进行模拟检验并对未来2011—2040年的径流影响进行评估, 为水资源管理和规划提供依据。结果表明:水文模型能较好地反映年、月流量以及多年平均值和季节的变化; 年流量模拟一般好于月流量, 淮河干流主要控制水文站如王家坝、鲁台子、蚌埠的年流量模型效率系数均在80%以上; 多年平均值模拟效果好, 平均绝对相对误差为10%。多数CGCMs不同排放情景下气候模拟结果表明:未来2011—2040年, 淮河流域气候将趋于暖湿, 但年径流量将可能以减少趋势为主。这对淮河地区水资源的可持续发展以及东线调水工程水资源统一调配和管理提出了较大的挑战。淮河流域大部分区域2011—2040年月径流量减少将主要发生在1月和7—12月, 变化趋势较为确定; 4—6月, 径流量将以增加趋势为主, 不确定性较大; 2—3月, 径流具有增加趋势的地区多分布在淮河以北地区, 具有减少趋势的地区则多分布在淮河干流及以南地区和洪泽湖、平原区, 这些地区增加或减少趋势的不确定性较大。     

RCP情景下内蒙古黄河流域径流预估及其对水资源的影响

根据内蒙古黄河流域内72个国家气象站观测的1961—2005年和区域气候模式CCLM模拟的1961—2100年的气温和降水数据,采用BP人工神经网络模型,预估分析3种RCP情景下头道拐水文站2011—2100年流量变化,评估未来气候变化对流域水资源的可能影响。结果表明:①2011—2100年内蒙古黄河流域气温升高,降水变化不明显,年平均流量呈减少趋势,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景分别减少3.6%、2.7%和23.4%。②未来春季流量以增加为主;夏季在不同情景的变化趋势不一致;秋季在21世纪50年代前以增加为主,之后以减少为主;冬季则以减少为主。③未来流域可利用水资源呈减少趋势,尤其夏季水资源的供需矛盾加剧,以及径流季节分配发生变化,可能产生更大的春季径流。     

Hydrological response to climate change in a glacierized catchment in the Himalayas

The analysis of climate change impact on the hydrology of high altitude glacierized catchments in the Himalayas is complex due to the high variability in climate, lack of data, large uncertainties in climate change projection and uncertainty about the response of glaciers. Therefore a high resolution combined cryospheric hydrological model was developed and calibrated that explicitly simulates glacier evolution and all major hydrological processes. The model was used to assess the future development of the glaciers and the runoff using an ensemble of downscaled climate model data in the Langtang catchment in Nepal. The analysis shows that both temperature and precipitation are projected to increase which results in a steady decline of the glacier area. The river flow is projected to increase significantly due to the increased precipitation and ice melt and the transition towards a rain river. Rain runoff and base flow will increase at the expense of glacier runoff. However, as the melt water peak coincides with the monsoon peak, no shifts in the hydrograph are expected.     

Expected changes in future agro-climatological conditions in Northeast Thailand and their differences between general circulation models

We have studied future changes in the atmospheric and hydrological environments in Northeast Thailand from the viewpoint of risk assessment of future cultural environments in crop fields. To obtain robust and reliable estimation for future climate, ten general circulation models under three warming scenarios, B1, A1B, and A2, were used in this study. The obtained change trends show that daily maximum air temperature and precipitation will increase by 2.6°C and 4.0%, respectively, whereas soil moisture will decrease by c.a. 1% point in volumetric water content at the end of this century under the A1B scenario. Seasonal contrasts in precipitation will intensify: precipitation increases in the rainy season and precipitation decreases in the dry season. Soil moisture will slightly decrease almost throughout the year. Despite a homogeneous increase in the air temperature over Northeast Thailand, a future decrease in soil water content will show a geographically inhomogeneous distribution: Soil will experience a relative larger decrease in wetness at a shallow depth on the Khorat plateau than in the surrounding mountainous area, reflecting vegetation cover and soil texture. The predicted increase in air temperature is relatively consistent between general circulation models. In contrast, relatively large intermodel differences in precipitation, especially in long-term trends, produce unwanted bias errors in the estimation of other hydrological elements, such as soil moisture and evaporation, and cause uncertainties in projection of the agro-climatological environment. Offline hydrological simulation with a wide precipitation range is one strategy to compensate for such uncertainties and to obtain reliable risk assessment of future cultural conditions in rainfed paddy fields in Northeast Thailand.     

The climate change effect on probable maximum precipitation in a catchment. A case study of the Karun river catchment in the Shalu bridge site (Iran)

Probable maximum precipitation (PMP) is assessed on the example of the Karun catchment (the Shalu bridge area). The climate change effects on PMP are investigated under three scenarios: A1B, A2, and B1. It is established that the PMP value for 24, 48, and 72 hours is 127, 170, and 185 mm, respectively. It is demonstrated that the PMP value will decrease by up to 5% under A1B scenario, and will increase by up to 5% and 10% under A2 and B1 scenarios, respectively.     

博斯腾湖流域气候变化及其对径流的影响

利用博斯腾湖流域开都河、黄水沟和清水河的出山口水文站月径流量和气象站月平均数据，开展变化特征分析和径流变化对气候因子的响应研究。结果表明，博斯腾湖流域年际气候变化以气温上升为主，降水量增加趋势不显著；域内主要河流径流量持续上升。突变检验发现，三条入湖河流90年代之前径流量增加主要是域内降水量增加的结果，随后受气温上升导致冰雪消融加快也对径流量的增加有贡献。相关分析结果显示，博斯腾湖三条入湖河流年径流量变化主要受4月和7月降水因子影响。此外，开都河的径流变化还表现出对8月气温和降水的显著响应，同时开都河流域集水区冰川的面积和占比均大于黄水沟和清水河流域，这表明冰川融水补给对开都河径流的影响大于黄水沟和清水河。所建立的气候因子-径流量多元线性回归模型，能够很好的模拟开都河、黄水沟和清水河的径流变化过程，证明了博斯腾湖流域水文变化受气候因子的显著影响。