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%。     

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。     

不同气候变化情景下中国血吸虫病传播的范围与强度预估

旨在采用区域气候模型PRECIS模拟的A2、B2两种温室气体排放情景下,预估2050年时段(2046—2050年)和2070年时段(2066—2070年)我国血吸虫病的传播范围和强度的变化状况。结果表明,相对2005年时段(1991—2005年),2050年和2070年时段A2、B2情景下血吸虫病分布范围的北界线出现北移,在中国东部尤其是江苏和安徽省境内北移明显。2050年时段,A2、B2情景下的血吸虫病潜在北界线分布相似。长江、洞庭湖及鄱阳湖周围的血吸虫传播指数明显上升,以洞庭湖周围与湖北省内的长江沿线区域上升更加明显。2070年时段,A2情景下血吸虫病潜在北界线的北移趋势明显大于B2情景,进入到山东省境内。血吸虫传播指数进一步增加,A2情景增加的幅度明显大于B2情景。总之,在未考虑将来的适应措施与其他环境因素对血吸虫病传播影响的前提下,A2、B2情景下的血吸虫病的流行区分布和传播指数都将发生明显变化,其中A2情景对我国血吸虫病流行的影响程度大于B2情景。     

21世纪末华南汛期强降水变化分析

利用英国Hadley气候预测与研究中心的区域气候模式系统PRECIS,基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）2000年“排放情景特别报告”（SRES）B2情景下对华南区域2071～2100年汛期（前汛期：4～6月;后汛期：7～9月）强降水的模拟结果进行分析。结果显示PRECIS对华南地区汛期强降水具有较好的模拟能力。相对1961～1990年（以下称气候基准时段）,2071-2100年华南汛期的强降水比例有所增大,强降水日数变化百分数大值中心分布在广西中北部和福建省北部,后汛期大值中心主要分布在广东和福建省。对华南4省（区）除了海南岛外各省逐月变化百分数基本为正值,汛期极端降水的发生频率相比气候基准时段有明显增加。     

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。     

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。      

华南地区未来地面温度和降水变化的情景分析

利用英国Hadley气候预测和研究中心的区域气候模式系统PRECIS,模拟分析基于政府间气候变化专门委员会(IPCC)2000年发布的<排放情景特别报告>(SRES)中设计的B2情景下华南区域2071～2100年的温度和降水量的可能变化,结果显示:2071～2100年均地面温度相对于气候基准时段(1961～1990年)上升约2～4 ℃;华南区域未来夏季降水量在22°N以北区域较气候基准时段增加,而以南区域减少;冬季降水则表现为华南区域较气候基准时段减少.2071～2100年华南区域的温度气候趋势系数为正值,年均降水气候趋势系数为负值.2071～2100年的高温事件和强降水事件的发生频率均比气候基准时段明显增加.     

海温对辽宁省主汛期降水异常影响的统计分析

在对辽宁省主汛期降水异常的时变特征进行分析的基础上，研究了前期海温场对辽宁主汛期(7—8月)降水影响的统计特征。结果表明：1)辽宁省汛期降水异常有明显的年际、年代际变化特征，近44a降水呈减少趋势。小波分析表明存在3～5a的年际周期和10～12a的年代际周期。2)存在2个影响辽宁汛期降水异常的海温关键区及相应的关键时段，它们分别是南大西洋(1—5月)和西太平洋(3—4月)，综合考虑2个关键区可更好地预示辽宁汛期降水的异常。     

RCPs情景下汉江流域未来极端降水的模拟与预估

采用应用于跨行业影响模式比较计划(ISIMIP)的5个CMIP5全球气候模式模拟的历史和未来RCP排放情景下的逐日降水数据,在评估模式对汉江流域1961—2005年极端降水变化特征模拟能力的基础上,进一步计算了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下汉江流域未来2016—2060年极端降水总量(R95p)、极端降水贡献率(PEP)、连续5 d最大降水(RX5d)和降水强度(SDII),结果表明:RCP4.5情景下的极端降水指数上升最明显,R95p和RX5d分别较基准期增加12.5%和8.2%,PEP增加3.2个百分点,SDII微弱上升。在不同排放情景下,PEP均有一定的增幅,以流域西北和东南部增幅较大;R95p在流域绝大部分区域表现出一定的增加,且流域东南部和北部是增幅高值区;RX5d在RCP2.6和RCP4.5情景下整体表现为增加的特征,但在RCP8.5情景下整体表现为减少的特征。对极端降水预估的不确定性中,SDII的不确定性最小,RX5d的不确定性最大;不确定性大值区主要位于流域东部、东南部和西北部部分区域。     

RegCM4对华北区域21世纪气候变化预估研究

利用国家气候中心完成的RegCM4区域气候模式在RCP4.5和RCP8.5两种排放路径下的气候变化动力降尺度试验结果,在检验模式对基准期(1986—2005年)气温和降水模拟能力基础上,进行华北区域21世纪气候变化预估分析。结果表明:RegCM4对华北区域基准期气温和降水的模拟能力较好。未来21世纪,两种情景下华北区域气温、降水、持续干期(consecutive dry days, CDD)和强降水量(R95p)变化逐渐增大,但变化幅度在高排放的RCP8.5情景下更为显著,其中近期(2021—2035年)、中期(2046—2065年)、远期(2080—2098年)RCP8.5情景下年平均气温分别升高1.77、3.44、5.82℃,年平均降水分别增加8.1%、14%、19.3%,CDD分别减少3、3、12 d, R95p分别增加30.8%、41.9%、69.8%。空间上,未来21世纪华北区域内年、冬季、夏季平均气温将一致升高,夏季升温幅度最大;年、冬季、夏季平均降水整体以增加为主,冬季降水增加幅度最大;CDD以减少为主,但近期和中期在山西和京津冀有所增加,而R95p以增加为主,表明21世纪华北区域干旱事件逐渐减少、极端降水事件不断增加。     

基于CMIP6的西南暴雨洪涝灾害风险未来预估

为预估全球变暖背景下中国西南地区未来暴雨洪涝灾害风险的变化特征,研究挑选5个CMIP6模式和5个极端降水指数,结合地形因子、社会经济数据和耕地面积百分比,构建暴雨洪涝灾害风险评估模型,对西南暴雨洪涝灾害风险进行基准期(1995-2014年)评估、未来两个时期(2021-2040年,2041-2060年)3种情景(SSP...     

Simulation of extreme precipitation indices in the Yangtze River basin by using statistical downscaling method (SDSM)

In this study, the applicability of the statistical downscaling model (SDSM) in modeling five extreme precipitation indices including R10 (no. of days with precipitation ≥10?mm?day^?1), SDI (simple daily intensity), CDD (maximum number of consecutive dry days), R1d (maximum 1-day precipitation total) and R5d (maximum 5-day precipitation total) in the Yangtze River basin, China was investigated. The investigation mainly includes the calibration and validation of SDSM model on downscaling daily precipitation, the validation of modeling extreme precipitation indices using independent period of the NCEP reanalysis data, and the projection of future regional scenarios of extreme precipitation indices. The results showed that: (1) there existed good relationship between the observed and simulated extreme precipitation indices during validation period of 1991–2000, the amount and the change pattern of extreme precipitation indices could be reasonably simulated by SDSM. (2) Under both scenarios A2 and B2, during the projection period of 2010–2099, the changes of annual mean extreme precipitation indices in the Yangtze River basin would be not obvious in 2020s; while slightly increase in the 2050s; and significant increase in the 2080s as compared to the mean values of the base period. The summer might be the more distinct season with more projected increase of each extreme precipitation indices than in other seasons. And (3) there would be distinctive spatial distribution differences for the change of annual mean extreme precipitation indices in the river basin, but the most of Yangtze River basin would be dominated by the increasing trend.     

Changes in future climate indices using Statistical Downscaling Model in the upper Baro basin of Ethiopia

Climate indices are the diagnostic tools used to define the state of climate system. The main objective of this study was to investigate the climate index change in future time periods in the upper Baro basin of Ethiopia. The daily precipitation and maximum and minimum temperature data were downscaled using Statistical Downscaling Model (SDSM). The precipitation and temperature data were estimated according to UK Hadley Centre Coupled Model version 3 (HadCM3) global circulation model with medium-high (A2) and medium-low emission (B2) scenarios in three future time interval periods. The De Martonne Aridity Index and Pinna Combinative Index change of the future time periods centered at 2020s, 2050s, and 2080s was computed. The analysis was based on percentage change between the baseline and three future time periods. The monthly De Martonne Aridity Index result showed that there are months in the dry season classified as semi-dry with value of less than 20 and the land needs irrigation in these months. The Pinna Combinative Index value also showed the same trend like that of the De Martonne Aridity Index and a high correlation coefficient was noticed, verifying similar trend of the two indices for the three future time period changes. Overall, humidity is expected to decrease in most of the months in the three future time periods for both A2 and B2 emission scenarios because of the increment of temperature in the future.     

全球升温1.5℃和2.0℃情景下澜沧江流域极端降水的变化特征

澜沧江是我国为数不多的跨境河流,流域内多发暴雨、洪水灾害,因此定量、科学地评估澜沧江流域未来全球升温情景下极端降水的变化特征,能够为澜沧江-湄公河沿线国家共同管理流域水资源和抵御自然灾害提供一定的科学指导。文中基于部门间影响模式比较计划（ISI-MIP）下5个全球气候模式降水数据,通过偏差校正增强其在澜沧江流域极端降水的模拟能力,使用降水强度、日最大降水量和强降水量等9个指标评价未来全球升温1.5℃和2.0℃下澜沧江流域极端降水的变化情况,并对结果的不确定性和可信度进行研究,得出以下主要结论：随着全球温度的升高,澜沧江流域年降水和极端降水均呈现增大趋势,其中极强降水量（R99p）升幅最大,升温1.5℃和2.0℃下升幅分别为37%和75%;相对于基准期,全球升温2.0℃下各极端降水指数增幅明显大于升温1.5℃,前者升幅甚至超出后者一倍;未来全球升温情景下,澜沧江流域湿季会变得更湿润,而干季则会更干燥;澜沧江流域降水集中程度会增大,使得流域内洪涝灾害发生的风险增大;ISI-MIP气候模式对澜沧江流域未来极端降水模拟存在较大不确定性,升温2.0℃较升温1.5℃情景下不确定性更大,但相对于基准期,前者极端降水增大的可信度更高。     

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。     

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。     

Multimodel ensemble projections of future climate extreme changes in the Haihe River Basin,China

Exploring the characteristic of the extreme climatic events, especially future projection is considerably important in assessing the impacts of climatic change on hydrology and water resources system. We investigate the future patterns of climate extremes (2001–2099) in the Haihe River Basin (HRB) derived from Coupled General Circulation Model (CGCM) multimodel ensemble projections using the Bayesian Model Average (BMA) approach, under a range of emission scenarios. The extremes are depicted by three extreme temperature indices (i.e., frost days (FD), growing season length (GSL), and T _min >90th percentile (TN90)) and five extreme precipitation indices (i.e., consecutive dry days (CDD), precipitation ≥10 mm (R10), maximum 5-day precipitation total (R5D), precipitation >95th percentile (R95T), and simple daily intensity index (SDII)). The results indicate frost days display negative trend over the HRB in the 21st century, particularly in the southern basin. Moreover, a greater season length and more frequent warm nights are also projected in the basin. The decreasing CDD, together with the increasing R10, R5D, R95T, and SDII in the 21st century indicate that the extreme precipitation events will increase in their intensity and frequency in the basin. Meanwhile, the changes of all eight extremes climate indices under A2 and A1B scenarios are more pronounced than in B1. The results will be of practical significance in mitigation of the detrimental effects of variations of climatic extremes and improve the regional strategy for water resource and eco-environment management, particularly for the HRB characterized by the severe water shortages and fragile ecological environment.     

近46a重庆汛期极端降水量异常特征

利用重庆33站1961-2006年汛期(5-9月)逐日降水资料,定义了不同台站的极端降水阈值,统计出了不同台站近46a逐年汛期极端降水量,并进行时空分布特征分析。结果表明:重庆地区汛期极端降水量空间分布差异明显,一致性异常分布特征是最主要空间模态,空间分布可分为5个主要区域;各区代表站汛期极端降水量占总降水量的比重相当大;从长期变化趋势来看,整个重庆地区近46a来汛期极端降水变化趋势不显著;各区汛期极端降水主要存在着2~3a、5a左右的年际变化和11a左右的年代际振荡。     

Sensitivity of discharge and flood frequency to twenty-first century and late Holocene changes in climate and land use (River Meuse,northwest Europe)

We used a calibrated coupled climate–hydrological model to simulate Meuse discharge over the late Holocene (4000–3000 BP and 1000–2000 AD). We then used this model to simulate discharge in the twenty-first century under SRES emission scenarios A2 and B1, with and without future land use change. Mean discharge and medium-sized high-flow (e.g. Q₉₉) frequency are higher in 1000–2000 AD than in 4000–3000 BP; almost all of this increase can be attributed to the conversion of forest to agriculture. In the twentieth century, mean discharge and the frequency of medium-sized high-flow events are higher than in the nineteenth century; this increase can be attributed to increased (winter half-year) precipitation. Between the twentieth and twenty-first centuries, anthropogenic climate change causes a further increase in discharge and medium-sized high-flow frequency; this increase is of a similar order of magnitude to the changes over the last 4,000 years. The magnitude of extreme flood events (return period 1,250-years) is higher in the twenty-first century than in any preceding period of the time-slices studied. In contrast to the long-term influence of deforestation on mean discharge, changes in forest cover have had little effect on these extreme floods, even on the millennial timescale.