未来全球气候变暖情景下华东地区极端降水变化的数值模拟研究

将公用气候系统模式与区域气候模式单向嵌套(CCSM3-RegCM3),分别对1950—1999年和2000—2099年进行大气温室气体中等排放情景(A1B)下中国区域高分辨率连续数值模拟试验,以分析其对我国华东降水量时空变化的模拟能力,探讨未来华东地区极端降水的可能变化。与CRU、CMAP实际降水观测及NCEP再分析资料驱动的RegCM3模拟结果的对比显示,模式系统较好地重现了我国华东降水水平分布、日变化以及极端降水指数变化特征。在此基础上,分析了A1B情景下21世纪中期和后期降水以及东亚夏季风的可能变化。(1)未来中国长江中下游及其以北地区降水普遍增加,以南沿海地区降水相对变化不明显甚至减少,21世纪末期相对21世纪中期更为明显;(2)极端降水指数显示未来长江中下游及其以北地区极端降水增加10%～15%,干旱程度减弱,而南部沿海地区小范围极端降水减少,最大持续无雨期天数增加最大可达30%;(3)未来东亚夏季风偏强,尤其是西南气流加强,致使夏季风明显北推,这是导致长江中下游及其以北地区降水显著增加的主要原因。     

近四十年我国东部盛夏日降水特性变化分析

基于中国地区740台站的日降水资料,细致分析了近40年我国东部盛夏即7、8月份降水长期趋势和年代际变化特征。按小雨、中雨、大雨以及暴雨降水强度分类,探讨了不同强度降水在我国东部降水变化中的贡献。结果表明,中国东部地区盛夏降水变化主要受暴雨强度降水变化的影响,占总降水变化60%以上。近40年来,盛夏长江流域降水量、 降水频率、极端降水频率以及暴雨降水强度均呈增大趋势,在华北地区则呈减小趋势,除降水频率在长江流域的变化趋势绝对值比华北地区小外,另三个指标在长江流域的趋势变化值大约是后者的2倍。降水强度在中国东部表现出一致的增大趋势,但华北地区增大趋势不显著。华北地区降水的减少主要是小雨强度降水频率减小的结果,强降水的频率和强度在该地区也呈微弱的减小趋势,其中小雨强度降水频率减小趋势大值中心值达到-3%/10a,比中雨以上强度降水频率变化趋势值大一个量级;长江流域降水的增多,是各强度降水频率和强度增大共同作用的结果。长江流域和华北地区在区域平均降水频率、降水强度、极端降水频率、最大降水量的时间序列上,彼此均为负相关关系,其中降水频率和极端降水频率序列在两区域的相关系数通过99%的信度检验。Mann-Kendall检验表明,除华北地区降水强度外,其他降水指标均存在显著的年代际跃变。与1970年代末的气候跃变相对应,华北地区降水频率较之长江流域的跃变明显;但长江流域极端降水在1970年代末的跃变较之华北地区更显著,其降水强度、极端降水频率以及最大降水量均于1970年代末期前后发生显著年代际跃变。     

中国春季降水异常及其与热带太平洋海面温度和欧亚大陆积雪的联系

利用降水观测资料, 研究了1979～2004年中国春季 (3～5月) 标准化累积降水异常的时空特征及其与前冬、 春热带太平洋海面温度和春季欧亚大陆积雪的关系。中国春季标准化累积降水量EOF第一模态最大变率位于中国东部中纬度地区, 主要反映了中国东部中纬度地区春季降水的变化特征。同时, 中国东部春季降水异常具有南、 北反相变化的特征。当长江以南大部分地区的降水偏少时, 长江以北地区的降水偏多。春季降水异常具有显著的年际变化, 但在1980年代末出现年代际转型, 即年际变化的振幅明显增大变强、 周期变长。从华北到长江流域中纬度地区的春季降水异常特征与前冬热带太平洋海面温度有密切的关系。当前冬、 春热带东太平洋海温偏暖, 西太平洋海温偏冷时, 中国东部从华北到长江流域中纬度地区的春季降水偏多, 反之亦然。虽然当春季欧亚大陆楚科奇半岛和青藏高原积雪偏多, 贝加尔湖到中国东北地区的积雪偏少时, 对应着中国东部从华北到长江流域中纬度地区的降水偏多, 但当去掉ENSO信号后, 这种关系并不显著。说明EOF第一模态所反映的中国东部从华北到长江流域中纬度地区春季降水与欧亚大陆积雪的相关关系可能是前冬热带太平洋海面温度异常的一个体现。     

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.     

长江中游地区城市化对降水的可能影响

选用1964—2013年我国中部地区112个气象测站的逐日降水资料,分析了长江中游地区城市化对降水的可能影响。文中选定长江中部地区为背景区域,长江中三角地区为研究区域,对比分析中部地区和长江中三角年降水变化趋势,发现:1)两个区域的年降水量都呈上升趋势,并且长江中三角降水量的增幅较背景地区大得多。2)两个地区季节变化趋势较为一致,均是春秋季降水减少,夏冬的降水增多。其中,春季长江中三角降水量减少的速度比较快,而在秋季则是背景区域降水量减少的要快。夏季长江中三角降水强度增加的速度较背景区域要更快。3)两个区域只有暴雨的年降水量和降水天数均是增加的,而且长江中三角暴雨强度增加速度明显比背景区域快,因此暴雨降水强度增加是导致降水量增加的主要原因,而这可能和城市化进程有关。     

人类活动对1961～2016年长江流域降水变化的可能影响

人类活动造成的温室气体浓度增加对气候变化的加剧做出了贡献,降水作为重要的气象要素和水循环组成部分,人类活动对其时空变化特征的影响也是当下研究的重要课题。本文以长江流域为例,利用1961～2016年CN05.1逐日降水数据和20世纪气候检测归因计划（C20C+D&A Project）中CAM5.1-1degree模式的逐日降水结果,分析了人类活动对长江流域年降水量及三个极端降水指数时空变化的影响。结果表明:包含人类活动及自然强迫因素的现实情景（All-Hist）的模拟结果与观测结果较为相近。All-Hist情景下的多试验集合平均结果对长江流域降水的模拟能力较为可靠。通过对比两种情景下模拟的长江流域降水量时空变化特征发现:考虑人类活动影响后,长江流域平均降水相对于仅考虑自然强迫情景下时呈现减少趋势,且减少趋势随时间推移加剧;极端降水受人类活动的影响随时间呈现出的增加趋势有所削弱;对平均降水及极端降水变化趋势的影响存在空间差异性,其中受人类活动影响最严重的是上游中部、东南部及中下游东南部地区,均呈现减少趋势;但在长江上游西南部极端降水受人类活动影响显著增加,需要加强该区域洪涝预防工作。另外,人类活动对平均降水的减少贡献最大的时段为2000～2009年,影响最明显季节为秋冬两季;人类活动对极端降水的影响与降水的极端程度成正相关,降水极端性越强,受人类活动影响的变化程度更大,且空间分布上的差异性也更加显著。     

四十年来长江流域气温、降水与径流变化趋势

40 a来,长江流域大部分地区年平均温度呈现上升趋势,20世纪90年代增温幅度最大; 在季节变化上,除了夏季,其他季节都呈升高趋势;全流域夏季降水量显著增加,尤其表现在20世纪90年代,这主要由于长江流域大部分地区夏季暴雨日数显著增加的结果;夏季径流量和年最大洪峰流量在长江中下游地区均呈现显著增加趋势。长江流域夏季降水量的增加,尤其是暴雨日数的增多必然会增加长江流域中下游地区的洪水风险。20世纪90年代以来,长江洪水的频繁发生是对气候变暖的响应。     

长江流域夏季降水的时空特征及演变趋势分析

利用长江流域107个站1958～2002年逐年夏季降水量资料,对长江流域夏季降水的区域特征及演变规律进行诊断分析。结果表明,长江流域夏季降水主要有3种空间振荡型、7个降水变化敏感区域。其中长江三角洲、鄱阳湖平原、湘江-赣江上游区域夏季降水呈显著的增加趋势,增加率分别为25．8mm／10a、69．4mm／10a、31．0mm／10a,信度水平在95％以上;岷江流域则呈显著的减少趋势,减少率为40．7mm／10a,信度水平在99％以上;岷江流域和汉水-长江三峡在1980年代降水最多,而其它区域在1990年代降水最多。夏季降水量江汉-洞庭湖平原在1985年、鄱阳湖平原在1994年、长江三角洲和汉水-长江三峡在1974年发生了由少到多的突变,而岷江流域则在1963年发生由多到少的突变;各个区域都存在明显的年际或年代际振荡周期。     

SRES A2情景下未来30年我国东部夏季降水变化趋势

采用与全球海气耦合模式 (NCC/IAPT63) 嵌套的区域气候模式 (RegCM2_NCC), 对东亚区域进行了30年的气候积分 (1961—1990年), 作为控制试验的气候背景场, 在此基础上, 在IPCC第三次评估报告SRES排放情景A2下对我国未来30年 (2001—2030年) 的气候变化趋势进行了预估, 重点分析了我国东部季风区夏季降水的变化趋势及区域特征。结果显示:未来30年夏季平均降水量在北部地区呈现增加的趋势, 以降水量距平代表的夏季主要雨带转到长江以北地区, 且北方地区降水量增加主要以对流性降水量增加为主, 长江以南地区降水量有所减少, 特别是华南地区降水量减少较为明显, 据此预测结果, 未来30年华北地区夏季干旱可能有所缓解。未来30年夏季低层空气湿度也将发生明显变化, 主要表现为中高纬度地区湿度增大, 较低纬度地区湿度减小, 东亚夏季风有所增强, 特别是西南气流明显加强, 有利于暖湿空气向北方地区输送。由于预估结果的可信度取决于全球模式和区域模式的模拟性能以及温室气体排放浓度的准确性, 因此还需要更多的试验及进一步的综合比较, 以减少未来气候变化趋势预估的不确定性。     

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.     

2050年前长江流域极端降水预估

Daily maximum rainfall(R1D)was higher in the Jialing River basin,the Taihu Lake area and the mid-lower main stream section of the Yangtze River basin in the 1990s,and there was a good relationship between ECHAM5/MPI-OM model simulation and the observed data about extreme precipitation(R1D).Under the IPCC SRES A2,A1B,and B1 scenarios,R1Ds are all projected to be in increasing trends in the upper Yangtze River basin during 2001-2050,and R1D shows a more significant increasing tendency under the A2 scenario when compared with the A1B scenario before 2020.With respect to the middle and lower Yangtze River basin,an increasing tendency is projected before 2025,and since then the increasing tendency will become insignificant.There might be more floods to the south of the Yangtze River and more droughts to the north in the next decades.     

Projection of Future Precipitation Extremes Change (2001-2050) in the Yangtze River Basin

 Daily maximum rainfall (R1D) was higher in the Jialing River basin, the Taihu Lake area and the mid-lower main stream section of the Yangtze River basin in the 1990s, and there was a good relationship between ECHAM5/MPI-OM model simulation and the observed data about extreme precipitation (R1D). Under the IPCC SRES A2, A1B, and B1 scenarios, R1Ds are all projected to be in increasing trends in the upper Yangtze River basin during 2001-2050, and R1D shows a more significant increasing tendency under the A2 scenario when compared with the A1B scenario before 2020. With respect to the middle and lower Yangtze River basin, an increasing tendency is projected before 2025, and since then the increasing tendency will become insignificant. There might be more floods to the south of the Yangtze River and more droughts to the north in the next decades.     

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。     

CWRF模式对长江流域极端降水气候事件的模拟能力评估

基于1980—2016年长江流域站点观测降水,评估了CWRF区域气候模式对长江流域面雨量和极端降水气候事件的模拟能力.结果表明:CWRF模式能较好地再现1980—2016年长江流域及不同分区降水空间分布及月/季面雨量年际变率,且在冬、春季表现较好,夏、秋季次之.CWRF模式对长江流域面雨量存在系统性高估,对面雨量的模拟...     

21世纪黄河流域上中游地区气候变化趋势分析

 气候变化预估常用的全球气候模式（GCM）难以提供区域或更小尺度上可靠的逐日气候要素序列,针对这一问题,应用统计降尺度模型（statistical downscaling model,SDSM）将HadCM3的模拟数据（包括A2、B2两种情景）处理为具有较高可信度的逐日站点序列。以1961-1990年为基准期,分析了21世纪黄河流域上中游地区未来最高气温、最低气温与年降水量的变化。在A2、B2两种气候变化情景下,日最高气温、日最低气温均呈升高趋势;但A2的变化较显著,日最高气温的升高趋势在景泰站最明显,日最低气温的升高趋势在河曲站最显著。流域平均的年降水量变化范围为-18.2%～13.3%。A2情景下降水量增加和减少的面积基本相等,宝鸡站降水量增加最多;B2情景下大部分区域降水减少,西峰镇降水量减少最显著。     

21世纪黄河流域上中游地区气候变化趋势分析

气候变化预估常用的全球气候模式（GCM）难以提供区域或更小尺度上可靠的逐日气候要素序列,针对这一问题,应用统计降尺度模型（statistical downscaling model,SDSM）将HadCM3的模拟数据（包括A2、B2两种情景）处理为具有较高可信度的逐日站点序列。以1961-1990年为基准期,分析了21世纪黄河流域上中游地区未来最高气温、最低气温与年降水量的变化。在A2、B2两种气候变化情景下,日最高气温、日最低气温均呈升高趋势;但A2的变化较显著,日最高气温的升高趋势在景泰站最明显,日最低气温的升高趋势在河曲站最显著。流域平均的年降水量变化范围为-18.2%～13.3%。A2情景下降水量增加和减少的面积基本相等,宝鸡站降水量增加最多;B2情景下大部分区域降水减少,西峰镇降水量减少最显著。     

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。     

Duration and Seasonality of Hourly Extreme Rainfall in the Central Eastern China

Compared with daily rainfall amount, hourly rainfall rate represents rainfall intensity and the rainfall process more accurately, and thus is more suitable for studies of extreme rainfall events. The distribution functions of annual maximum hourly rainfall amount at 321 stations in China are quantified by the Generalized Extreme Value（GEV） distribution, and the threshold values of hourly rainfall intensity for 5-yr return period are estimated. The spatial distributions of the threshold exhibit significant regional diferences, with low values in northwestern China and high values in northern China, the mid and lower reaches of the Yangtze River valley, the coastal areas of southern China, and the Sichuan basin. The duration and seasonality of the extreme precipitation with 5-yr return periods are further analyzed. The average duration of extreme precipitation events exceeds 12 h in the coastal regions, Yangtze River valley, and eastern slope of the Tibetan Plateau. The duration in northern China is relatively short. The extreme precipitation events develop more rapidly in mountain regions with large elevation diferences than those in the plain areas. There are records of extreme precipitation in as early as April in southern China while extreme rainfall in northern China will not occur until late June. At most stations in China, the latest extreme precipitation happens in August–September. The extreme rainfall later than October can be found only at a small portion of stations in the coastal regions, the southern end of the Asian continent, and the southern part of southwestern China.     

从小时尺度考察中国中东部极端降水的持续性和季节特征

相对于日降水量,小时尺度降水资料可以更准确地反映降水强度并描述降水过程,因而更适用于极端降水阈值确定及其特性研究.利用广义极值分布估计中国321个站最大小时降水量的分布函数,确定了5a重现期的小时降水强度阈值.阈值的空间分布呈现出明显的地域差异,西北地区阈值偏低,华北地区、长江中下游地区、华南沿海地区和四川盆地西部地区为高阈值中心.取各站5a一遇极端降水事件对其持续性特征和季节特征进行分析,发现在沿海地区、长江流域和青藏高原东坡极端降水事件的平均持续时间较长(超过12h);中国北部地区持续时间较短.在具有较大海拔落差的复杂地形区,极端降水事件较平原地区更快地发展到峰值.华南地区4月就可有极端降水事件出现,而中国北方地区要到6月底才出现极端降水;全中国大部分地区的年最晚极端降水在8-9月,但沿海地区、大陆南端和西南地区南部的少数站点在10月以后仍有极端降水发生.     

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.