未来RCPs情景下珠江流域降水特征的模拟分析

利用全球模式（BCC_CSM1.1）驱动区域模式RegCM4,模拟分析了RCP8.5和RCP4.5排放情景下未来2010—2099年珠江流域降水基本特征、强度分布和极端降水事件的变化特征。研究表明,RegCM4区域气候模式可刻画出珠江流域极端降水的特征。RCP4.5和RCP8.5排放情景下降水变化特征一致,未来不同时段（2020s、2050s和2080s）珠江流域的年平均降水量减少,春季和冬季减少,夏季和秋季增加,而且年平均和四季的降水频率均减少,强度增加（春季除外）。降水基本特征的变化导致降水强度分布改变,春季除外,不同时段的年和四季的降水极值（降水90th和95th分位值）的年平均值均增加,增幅最大为秋季,表明未来时段极端降水强度增加。未来不同时段珠江流域的年最大日降水量的5年重现期值在柳江流域、红水河、桂江流域和珠江三角洲（珠三角）地区增加,增幅30%~45%。RCP8.5排放情景下,未来2080s时段珠三角地区的年最大日降水量5年重现期值相当于现在时段8~10年的重现值,50年值相当于现在时段100年的重现期值,表明未来这些地区的极端降水事件发生频率增加。      

RCPs情景下珠江流域气候变化预估分析

针对珠江流域,分析了在全球气候模式（BCC_CSM1.1）驱动下,区域气候模式RegCM4进行的中国区域气候变化模拟中,珠江流域在RCP4.5和RCP8.5温室气体排放情景下,未来2010—2099年的气候变化。结果表明,RegCM4对珠江流域气候特征具有很强的模拟能力。未来RCPS情景下珠江流域气温将持续增大。与参照时段（1980—1999年）相比,RCP4.5和RCP8.5情景下的年平均温度在2020s分别增加0.7 ℃和0.8 ℃,2050s分别增加1.0 ℃和1.6 ℃,2080s分别增加1.6 ℃和2.9 ℃。而未来年降水并未表现出显著的变化趋势,但不同情景、不同地区预估的降水呈现不同的变化趋势。RCP4.5情景下,流域降水2020s将减少4.3%,2050s和2080s将分别增加0.7%和0.1%;RCP8.5情景下,未来不同时段流域降水均呈减少趋势,2020s、2050s和2080s分别减少1.7%、2.9%和0.2%,表明降水预估具有更大的不确定性。两种排放情景下未来降水在东南沿海增加、西北部减少,变化率为±8%。此外,两种排放情景下未来珠江流域的日平均温度统计特征发生改变,揭示未来高温事件可能增加,同时,大雨级别以上的降水发生频率增加,可能导致洪涝事件增加。      

基于RegCM4模式的我国西南地区极端降水变化预估研究

基于5个全球气候系统模式结果驱动的高分辨率区域气候模式(RegCM4)模拟输出,系统评估了RegCM4模式对中国西南地区极端降水变化的模拟性能,并科学预估了中国西南地区极端降水的未来演变特征。结果表明,RegCM4模式能合理再现西南地区极端降水变化特征,但模拟的四川中部的湿偏差较大而四川盆地干偏差较大;进行偏差校正后,模拟性能有所提升,对西南地区极端降水模拟偏差有所减小。相较于当代气候(1986—2005年),就区域平均而言在21世纪(2021—2098年),有效降水总量(Prcptot)、强降水日数(R10 mm)、日最大降水量(Rx1day)和极端降水量(R95p)都明显增加;在RCP4.5和RCP8.5情景下,Rx1day和R95p在西南大部分地区增多,到21世纪末RCP4.5情景下增加幅度分别为16.0％和12.6％;Prcptot和R10 mm未来变化存在一定的区域差异,但Prcptot和R10 mm变化在空间上较为相似,在云南南部和四川盆地地区呈现减少趋势,其余地区增加明显;且RCP8.5高排放情景的变化幅度明显大于RCP4.5情景。     

CMIP5和RegCM4.0模式对西南区域未来降水的预估

利用CMIP5全球模式数据集和RegCM4.0区域气候模式进行连续积分获得的模拟数据,对西南区域未来在RCP2.6,RCP4.5和RCP8.5几种温室气体排放情景下年平均降雨、四季降水,极端降雨事件的特征及其相对历史基准期的变化进行预估。结果表明,不同RCP情景下西南区域降水都将呈持续上升趋势,3种情景下西南区域降水在2020—2050年变化特征差别较小,2050年后差别较大,RCP2.6情景下降水变化幅度最小,CMIP5和RegCM4.0模式模拟的西南区域降水变化的地理分布特征基本一致,降水的高值区都位于青藏高原东南部,横断山脉和四川中部,差异在于RegCM4.0模拟的西藏西部的降雨量级更小,而青藏高原东南部、四川中部和贵州的降雨高值区量级更大。未来近期2020—2060年和远期2061—2099年RCP4.5情景下暴雨天数显著减少的区域主要在西藏东南部(0.5~1 d),未来远期2061—2099年RCP4.5情景云南南部和贵州东部区域暴雨天数显著性增加,而RCP8.5情景下上述区域暴雨天数显著性减少。     

2℃全球变暖背景下青藏高原平均气候和极端气候事件变化

利用CMIP5耦合模式RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景预估结果,以1890一1900年为基准气候,确定了2℃全球变暖时间、对应时期青藏高原平均气候和极端气候事件变化幅度,多模式集合平均结果表明:RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2℃全球变暖分别发生在2063年、2040年和2036年;对应着2℃全球变暖,三种情景下青藏高原平均气温分别升高2.99℃、3.22℃和3.28℃,均超过全球2℃的升温水平;年降水量亦增加,分别增加8.35%、7.16%和7.63%。受气温升高和降水量增多影响,RCP4.5情景下霜冻日数、冰封日数减少,暖夜日数、暖昼日数增多;RCP4.5情景下中雨日数、强降水量、降水强度均增加,持续干期天数减少。从各地平均气候和极端气候事件变化结果来看,柴达木盆地是青藏高原气候变化的敏感区。     

新疆地区未来气候变化的区域气候模式集合预估

本文基于一套在5个全球气候模式结果驱动下,RegCM4区域气候模式对东亚25 km水平分辨率的集合预估,分析了中、高温室气体典型排放路径（RCP4.5和RCP8.5）下,21世纪不同时期新疆地区的未来气候变化。对模式当代气候模拟结果的检验表明,区域模式的模拟集合（ensR）总体上能够很好地再现当代新疆平均气温、降水和极端气温、降水分布特征。ensR预估21世纪未来新疆平均气温和降水将不断升高或增加,RCP8.5下的变化大于RCP4.5。在21世纪末期RCP8.5下,区域年平均气温和降水将分别增加4.9°C和28%（102 mm）,夏季（6～8月）的升温幅度略高于冬季（12～2月）,降水则以冬季增加为主。极端温度以及高温日数同样将不断升高,其中年日最低气温最小值的增幅总体高于年日最高气温最大值,未来新疆地区的极端冷事件将减少,高温、热浪事件将增加。由极端降水指标日最大降水量反应的强降水事件将普遍增加,连续无降水日数总体以减少为主。积雪变化存在一定区域差异,具体表现为除塔里木盆地外的普遍减少。对总径流量和表层土壤湿度的预估分析表明,二者在新疆地区均以增加为主,但水文干旱在北疆会加重。ensR各模拟间无论是在当代模拟还是未来预估中都表现出较好的一致性,但在变化的具体数量及个别情况下符号均存在一定差异。最后,综合考虑ensR对各要素的预估发现,总体而言新疆未来更趋向于“暖湿化”,但这不会改变其干旱、半干旱气候的本质,而且水文干旱频率在一些地区会增加,未来新疆的水资源状况仍不容乐观。     

“一带一路”区域未来气候变化预估

利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)提供的18个全球气候模式的模拟结果,预估了3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下“一带一路”地区平均气候和极端气候的未来变化趋势。结果表明:在温室气体持续排放情景下,“一带一路”地区年平均气温在未来将会持续上升,升温幅度随温室气体浓度的增加而加大。在高温室气体排放情景(RCP8.5)下,到21世纪末期,平均气温将普遍升高5℃以上,其中北亚地区升幅最大,南亚和东南亚地区升幅最小。对于降水的变化,预估该区域大部分地区的年降水量将增加,其中西亚和北亚增加最为明显,而且在21世纪中期,RCP2.6情景下的增幅要比RCP4.5和RCP8.5情景下的偏大,而在21世纪后期,RCP8.5情景下降水的增幅比RCP2.6和RCP4.5情景下的偏大。未来极端温度也将呈升高的趋势,增温幅度高纬度地区大于低纬度地区、高排放情景大于低排放情景。而且在高纬度区域,极端低温的增暖幅度要大于极端高温的增幅。连续干旱日数在北亚和东亚总体呈现减少趋势,而在其他地区则呈增加趋势。极端强降水在“一带一路”区域总体上将增强,增强最明显的地区位于南亚、东南亚和东亚。     

基于高分辨率区域气候模式的三峡库区降水变化模拟与预估

基于三峡库区1961—2005年逐日降水格点数据,评估由BCC_CSM1.1模式驱动的RegCM4区域气候模式、MPI—ESM—LR模式驱动的CCLM区域气候模式对三峡库区年平均降水量、极端降水的模拟能力,筛选出与观测更为接近的区域气候模式模拟数据,预估在RCP4.5温室气体排放情景下未来2016—2050年三峡库区降水变化特征。结果表明:RegCM4和CCLM模式能够模拟出三峡库区降水量和暴雨日数的季节、年际变化特征和空间分布形态,但在库区东南部模拟的数值均偏少,而对暴雨强度不具备模拟能力。总体而言,CCLM模式对三峡库区降水的模拟效果好于RegCM4。在RCP4.5情景下,2016—2050年三峡库区年降水量未表现出明显变化趋势,而年暴雨日数将显著增加,平均较当代(1986—2005年)增加1.2 d。     

中国夏季极端气温与降水事件日数随平均气温变化的定量分析

极端高温、极端低温、极端降水事件日数对全球平均气温变化都有较强响应。本文利用全国1960-2005年549个站点逐日均一化温度资料以及559个站点逐日降水数据,定量分析了中国夏季极端气温与降水事件日数随气温变化的特征。结果表明:全球平均气温升高1℃,全国平均的极端高温、低温和降水日数的变化量分别为5.69,-5.3和0.69天;区域尺度上,全球平均气温升高1℃,东南沿岸和四川地区极端高温日数可增加8～10天,东北地区极端低温日数减少10天左右,西北地区极端降水日数可增加4～6天。基于以上结果,利用模式对未来全球平均气温的预估表明:2006-2099年我国平均的极端高温、低温、降水日数变化量在RCP8.5情景下最大,分别增加23天、减少22天和增加3天;区域尺度上,RCP8.5情景下2006-2099年我国东南以及西南地区极端高温日数可增加42天左右,我国北方大部分地区极端低温日数减少33天左右,而西北地区极端降水日数可增加16天左右。该研究结果表明一系列应对气候变化的措施势在必行。     

气候模式对东北三省降水模拟能力评估及预估

利用CMIP 5全球气候模式、RegCM 4区域气候模式数据集和中国东北三省162个气象站降水观测资料,评估了CMIP 5和RegCM 4模式对中国东北三省降水的模拟能力,并对RCP 4.5和RCP 8.5温室气体排放情景下东北三省未来降水的变化进行了预估。结果表明:CMIP 5和RegCM 4模式均能较好地模拟东北三省年及四季降水量的变化,可再现东北三省降水量由东南向西向北递减的空间分布形势,但模拟的降水中心偏北,模拟的降水强度偏强;两个模式对夏季降水的模拟优于冬季,对冬季降水的模拟存在较大偏差。总体而言,全球气候模式CMIP 5对东北三省降水的模拟结果较好。对东北三省降水量的预估表明,在RCP 4.5和RCP 8.5情景下,全球气候模式CMIP 5预估东北三省年和四季降水量均呈不同程度的增加,其中对冬季降水量预估的偏差百分率增幅最大。在RCP 8.5情景下,东北三省降水量增幅显著,预估未来东北三省降水增加量基本呈由南向北逐步递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西南向东北递减的分布。在RCP 4.5情景下,东北三省降水量增幅较小,预估未来东北三省降水量总体呈由东南向西北递减的分布,降水偏差百分率基本呈由西向东递减的分布。     

FGOALS-g2模式模拟和预估的全球季风区极端降水及其变化

利用LASG/IAP（中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室）全球耦合模式FGOALS-g2,评估了其对全球季风区极端气候指标的模拟能力,并讨论了RCP8.5排放情景下21世纪季风区极端气候指标的变化特征。总体而言,模式对季风区总降水和极端气候指标1997～2014年气候态和年际变率的空间分布均具有一定的模拟能力。偏差主要表现在模式低估了亚洲季风强降水中心,低估了中雨（10～20 mm d-1）和大雨（20～50 mm d-1）的频率而高估了暴雨（>50 mm d-1）频率。在RCP8.5排放情景下,由于可降水量的增加,模式预估的全球季风区极端降水、降水总量和降水强度将持续增加。到2076～2095年,极端降水和降水强度在北美季风区增加最显著（约22%和17%）,降水总量在澳大利亚增加最显著（约37%）。然而,FGOALS-g2对全球季风区平均的日降水量低于1 mm的连续最大天数（CDD）的预估变化不显著,这是由于预估的CDD在陆地季风区将增加,而在海洋季风区将减少。对各子季风区的分析显示,CDD在南美季风区变长最显著,达到30%,在澳洲季风区变短最显著,达到40%,这与两季风区日降水量低于1 mm的降水事件发生频率变化不同有关。     

Creating regional climate change scenarios over southern South America for the 2020’s and 2050’s using the pattern scaling technique: validity and limitations

Dynamical downscaling of global climate simulations is the most adequate tool to generate regional projections of climate change. This technique involves at least a present climate simulation and a simulation of a future scenario, usually at the end of the twenty first century. However, regional projections for a variety of scenarios and periods, the 2020s or the 2050s, are often required by the impact community. The pattern scaling technique is used to estimate information on climate change for periods and scenarios not simulated by the regional model. We based our study on regional simulations performed over southern South America for present climate conditions and two emission scenarios at the end of the twenty first century. We used the pattern scaling technique to estimate mean seasonal changes of temperature and precipitation for the 2020s and the 2050s. The validity of the scalability assumptions underlying the pattern scaling technique for estimating near future regional climate change scenarios over southern South America is assessed. The results show that the pattern scaling works well for estimating mean temperature changes for which the regional changes are linearly related to the global mean temperature changes. For precipitation changes, the validity of the scalability assumption is weaker. The errors of estimating precipitation changes are comparable to those inherent to the regional model and to the projected changes themselves.     

气候变化对淮河蒙洼蓄滞洪区启用风险影响评估

基于RCP情景下47个IPCC CMIP5气候模式模拟数据和大尺度水文模型VIC,预估了未来（2021-2050年）气候变化对淮河蒙洼蓄滞洪区启用的可能影响。结果表明：与基准期（1971-2000年）相比,多模式预估淮河上游未来多年平均气温一致呈增加趋势,平均增幅范围0.2～1.7℃。不同模式对降水预估差异较大,但有超过70%的模式预估降水呈增加趋势,平均增幅为3.4%～4.1%。未来气候情景下,王家坝断面洪水总体呈增加趋势,20年一遇的洪水强度平均增幅19%,洪水频率将增大,蒙洼蓄滞洪区启用可能更加频繁,启用的风险加大。     

Present-day and future precipitation in the Baltic Sea region as simulated in a suite of regional climate models

Here we investigate simulated changes in the precipitation climate over the Baltic Sea and surrounding land areas for the period 2071–2100 as compared to 1961–1990. We analyze precipitation in 10 regional climate models taking part in the European PRUDENCE project. Forced by the same global driving climate model, the mean of the regional climate model simulations captures the observed climatological precipitation over the Baltic Sea runoff land area to within 15% in each month, while single regional models have errors up to 25%. In the future climate, the precipitation is projected to increase in the Baltic Sea area, especially during winter. During summer increased precipitation in the north is contrasted with a decrease in the south of this region. Over the Baltic Sea itself the future change in the seasonal cycle of precipitation is markedly different in the regional climate model simulations. We show that the sea surface temperatures have a profound impact on the simulated hydrological cycle over the Baltic Sea. The driving global climate model used in the common experiment projects a very strong regional increase in summertime sea surface temperature, leading to a significant increase in precipitation. In addition to the common experiment some regional models have been forced by either a different set of Baltic Sea surface temperatures, lateral boundary conditions from another global climate model, a different emission scenario, or different initial conditions. We make use of the large number of experiments in the PRUDENCE project, providing an ensemble consisting of more than 25 realizations of climate change, to illustrate sources of uncertainties in climate change projections.     

Projected changes in South Asian summer monsoon by multi-model global warming experiments

South Asian summer monsoon (June through September) rainfall simulation and its potential future changes are evaluated in a multi-model ensemble of global coupled climate models outputs under World Climate Research Program Coupled Model Intercomparison Project (WCRP CMIP3) dataset. The response of South Asian summer monsoon to a transient increase in future anthropogenic radiative forcing is investigated for two time slices, middle (2031–2050) and end of the twenty-first century (2081–2100), in the non-mitigated Special Report on Emission Scenarios B1, A1B and A2 .There is large inter-model variability in the simulation of spatial characteristics of seasonal monsoon precipitation. Ten out of the 25 models are able to simulate space–time characteristics of the South Asian monsoon precipitation reasonably well. The response of these selected ten models has been examined for projected changes in seasonal monsoon rainfall. The multi-model ensemble of these ten models projects a significant increase in monsoon precipitation with global warming. The substantial increase in precipitation is observed over western equatorial Indian Ocean and southern parts of India. However, the monsoon circulation weakens significantly under all the three climate change experiments. Possible mechanisms for the projected increase in precipitation and for precipitation–wind paradox have been discussed. The surface temperature over Asian landmass increases in pre-monsoon months due to global warming and heat low over northwest India intensifies. The dipole snow configuration over Eurasian continent strengthens in warmer atmosphere, which is conducive for the enhancement in precipitation over Indian landmass. No notable changes have been projected in the El Niño–Monsoon relationship, which is useful for predicting interannual variations of the monsoon.     

基于转移累计概率分布统计降尺度方法的未来降水预估研究:以湖南省为例

基于最新一代CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）模式历史情景和未来RCP4.5情景下的模式逐日降水数据,使用转移累计概率分布（CDF-t）统计降尺度方法,从空间变化和时间变率两个方面评估该降尺度方法对湖南日降水量模拟能力的改善效果,并在此基础上对未来降水量变化进行预估。结果表明, CMIP5气候模式由于分辨率较低,无法细致反映湖南地形变化和大气环流影响导致的区域降水变化特征。经过CDF-t统计降尺度处理之后,模式对湖南降水的时、空分布模拟与实况更为接近,绝大部分模式对降水空间结构的模拟能力都有显著提高。基于CDF-t统计降尺度的多模式集合预估结果表明,21世纪湖南省日降水量呈弱的增多趋势（0.95%/（10 a））。21世纪初、中和末期相对于1986—2005年的气候平均态,湖南省日降水量分别增加了4.6%、5%和5.2%。3个时期湖南省日平均降水变化的空间分布存在较强的一致性,皆表现为湖南西北、东北和东南3个地区降水增幅最为显著,且随着辐射强迫的增大,3个地区降水增幅也呈递增趋势。需要指出的是,预估结果在模式之间存在一定差异,并且这种差异随着辐射强迫的增大而增大。      

我国西北降水变化趋势和预估

利用观测资料、GPCC再分析资料和第六次耦合模式比较计划（CMIP6）模拟结果,研究了我国西北地区近几十年及未来降水变化趋势。结果表明,1979—2019年我国西北干旱半干旱区降水在全年各季节均有显著增加,其中秋季增加最多。CMIP6模拟结果显示,随着全球变暖,我国西北地区降水在2015—2100年将继续增加。至21世纪末,在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下,我国西北地区年平均降水量将分别增加约13.7%（37 mm）和25.8%（78 mm),其中降水量增加最多的季节分别为夏季和春季。考虑到西北地区蒸发量也将随全球变暖而增加,模式平均的结果显示西北地区年平均净降水量在两种情景下的增幅分别约1.4%和4.9%,表明我国西北地区未来气候呈现显著的变湿趋势。进一步分析表明,西北地区未来降水增加可能与局地大气低层位势高度降低和上升运动加强有关。     

中国日降水的分布特征和未来变化

通过对1961—2010年中国540个气象站逐日降水观测数据和高精度区域气候模式CCLM（COSMO model in climate mode）3839个格点模拟值的对比,检验CCLM模式对中国日降水的模拟能力,揭示了1961—2010年日降水分布格局的变化特征;同时利用CCLM模式对中国地区2011—2050年的日降水预估值（SRES-A1B情景）,运用概率统计和极值理论方法,分析了2011—2050年日降水序列及其极值的可能变化趋势。结果表明：除华南和青藏高原西部存在着较大的偏差以外,模式和观测日降水序列的峰度和偏度的分布格局较一致,空间相关系数达到0.75以上,CCLM能够很好地模拟中国日降水的分布特征。2011—2050年,峰度和偏度在江淮部分地区、东北与内蒙中东部等地区呈显著增加趋势,降水极端事件将会增多;最大日降水量和汛期最多无降水日数在上述地区的增加,进一步反映干旱和洪涝出现概率将升高。     

Impacts of global warming on hydrological cycles in the Asian monsoon region

The hydrologic changes and the impact of these changes constitute a fundamental global-warmingrelated concern. Faced with threats to human life and natural ecosystems, such as droughts, floods, and soil erosion, water resource planners must increasingly make future risk assessments. Though hydrological predictions associated with the global climate change are already being performed, mainly through the use of GCMs, coarse spatial resolutions and uncertain physical processes limit the representation of terrestrial water/energy interactions and the variability in such systems as the Asian monsoon. Despite numerous studies, the regional responses of hydrologic changes resulting from climate change remains inconclusive. In this paper, an attempt at dynamical downsealing of future hydrologic projection under global climate change in Asia is addressed. The authors conducted present and future Asian regional climate simulations which were nested in the results of Atmospheric General Circulation Model （AGCM） experiments. The regional climate model could capture the general simulated features of the AGCM. Also, some regional phenomena such as orographic precipitation, which did not appear in the outcome of the AGCM simulation, were successfully produced. Under global warming, the increase of water vapor associated with the warmed air temperature was projected. It was projected to bring more abundant water vapor to the southern portions of India and the Bay of Bengal, and to enhance precipitation especially over the mountainous regions, the western part of India and the southern edge of the Tibetan Plateau. As a result of the changes in the synoptic flow patterns and precipitation under global warming, the increases of annual mean precipitation and surface runoff were projected in many regions of Asia. However, both the positive and negative changes of seasonal surface runoff were projected in some regions which will increase the flood risk and cause a mismatch between water demand and water availability in the agricul