CMIP5多模式对中国及各分区气温和降水时空特征的预估

利用7个参加耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的全球气候模式模拟数据,在RCP4.5、RCP8.5两种排放情景下,从年、季、月尺度上对中国以及中国的7个区域的气温和降水进行未来情景预估分析。分析结果表明:2010~2099年,两种情景下中国的气温增加明显,并呈现出春弱秋冬(尤其是一、八、九、十一、十二月)强的特征,北部(N)、西北东部(ENW)、西北西部(WNW)、西藏(Tibet)的升温趋势高于其他地区。RCP8.5情景下的气温线性趋势值大部分都高于RCP4.5情景下的值。在RCP4.5情景下,2060~2099年东北部(NE)呈现降温。两种情景下,全国降水量也呈增加趋势,呈现由东南向西北递减的地理分布,并表现出冬弱春夏强的季节变化特征。西北西部(WNW)在全年降水偏少,春夏季黄河以北降水趋势较小,降水大值中心在长江以南地区,尤其是在五、六、七、八月份。秋季,在RCP4.5、RCP8.5情景下SE降水线性趋势分别低于或等于全国平均水平,东北部(NE)、北部(N)、西北东部(ENW)的降水线性趋势略高。在2010~2039年,在RCP8.5情景下西南(SW)的降水减少。     

全新世暖期鼎盛期与未来变暖情景下东亚夏季降水和气温变化对比

利用通用气候系统模式(Community Climate System Model,简称CCSM)全新世和21世纪气候模拟试验数据,对比分析了全新世暖期鼎盛期和RCP4.5(Representative Concentration Pathway 4.5,简称RCP4.5)未来变暖情景下东亚地区夏季地表气温和降水的空间分布特征,并探讨了两个暖期夏季气候变化的成因机制。结果表明:1)全新世东亚地区最暖的夏季出现在9 ka B.P.前后,这与地球轨道参数有关;2)RCP4.5温室气体排放情景下21世纪整个东亚地区的夏季平均地表气温均呈上升趋势,而在全新世暖期鼎盛期东亚地区的夏季地表气温呈现同心圆状分布;3)全新世暖期鼎盛期和未来变暖情景下东亚地区夏季降水的空间分布有明显差异,前者东亚地区的夏季降水呈现"南负北正"的偶极子分布形态,而后者呈三极子形势;前者东亚夏季降水的变化幅度明显强于后者;4)全新世暖期鼎盛期副高偏强,中国东部偏南气流较强;而在RCP4.5未来变暖情景下副高偏弱。     

21世纪北半球中高纬度净初级生产力(NPP)变化及其与气候因子之间的关系

基于CMIP5模式模拟的净初级生产力(NPP), 对21世纪初期(2016-2035年), 中期(2046-2065年)和末期(2080-2099年)三种排放情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)北半球中高纬度陆地NPP的时空变化进行了预估, 并结合气候因子分析了NPP的变化和气温、降水、辐射之间的关系. 结果表明: 相对于1986-2005年, 21世纪北半球中高纬度陆地NPP呈增加趋势, RCP8.5情景下NPP的增加比RCP2.6和RCP4.5情景下更为明显; 在季节变化上, 北半球中高纬度NPP也以增加为主, 且NPP在夏季, 尤其是6月增加最显著. NPP对气候变化的响应存在明显的区域差异性, 在中低排放情景下(RCP2.6、RCP4.5), 相对于1986-2005年, 21世纪北半球中高纬度地区温度显著影响的范围在逐渐缩小, 而辐射和降水显著影响的范围在扩大. 在高排放情景下(RCP8.5), 21世纪北半球中高纬度地区NPP的变化主要与温度有关.     

气候变化情景下北江飞来峡水库极端入库洪水预估

以北江飞来峡水库上游为研究对象,构建了网格分辨率为0.25°×0.25°的VIC(Variable Infiltration Capacity)水文模型,应用CMIP5多模式输出的降尺度结果与VIC模型耦合,对RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下未来时期(2020-2050年)飞来峡水库的入库洪水进行预估,并根据IPCC第5次评估报告处理和表达不确定性的方法来描述预估结论的可信度。结果表明,2020-2050年飞来峡水库年最大洪峰流量和年最大7日、15日洪量在RCP2.6情景下"大约可能"呈增加趋势,在RCP4.5和RCP8.5情景下"较为可能"呈增加趋势,水库防洪安全风险增大。与历史时期(1970-2000年)相比,未来水库极端入库洪水增加的可能性从大到小依次为RCP4.5、RCP2.6和RCP8.5情景,其中设计洪水100年、50年和20年一遇的洪峰流量在3种排放情景下均呈上升趋势,100年、50年和20年一遇的最大7日、15日洪量在RCP4.5情景下以上升为主,而在RCP2.6和RCP8.5情景下则主要呈减少态势。     

CMIP5多模式集合对南亚印度河流域气候变化的模拟与预估

利用印度河流域CRU、APHRODITE和CMIP5多模式逐月气温、降水格点数据集, 评估了CMIP5模式集合对印度河流域气候变化的模拟能力; 对多模式集合数据进行了偏差订正, 并对流域2046-2065年和2081-2100年气候变化进行了预估. 结果表明: 气候模式对流域年平均气温时间变化和空间分布特征有着较强的模拟能力, 时间空间相关系数均达到了0.01的显著性水平, 尤其对夏季气温的模拟要优于其他季节; 模式对降水的季节性波动也有着较好的模拟能力. 偏差订正后的预估结果表明, RCP2.6、4.5、8.5情景下, 相对于基准期(1986-2005年), 21世纪中期(2046-2065年)和末期(2081-2100年)整个流域年平均气温都有一定上升, 且流域上游增幅较大; 除RCP4.5情景下21世纪中期流域有弱减少趋势外, 年降水量都将有一定增长. 未来夏季持续升温将引起源区冰川的进一步消融, 春季降水对于中高海拔地区水资源的贡献将减弱; 流域北部高海拔区域冬季降水的增加有助冰川累积和上游水资源的增加, 东部高海拔区域冬季降水的减少会减少上游水资源. 两时期夏季降水都有一定的增长, 洪涝的发生风险加大; 流域暖事件和强降水事件也将可能增多.     

基于GCM模型的塔里木河流域未来降水与气温变化规律研究

为研究塔里木河流域未来降水、气温变化,提出了GCM下RCP2. 6、RCP4. 5、RCP8. 5三种情景与分布式水文模型SWAT相对接的研究方案。采用气候模式输出的降水、气温等资料作为SWAT模型输入数据,分析未来2020-2050年流域降水、气温变化规律,结果表明:在RCP2. 6情景下,各子流域降水大多表现为增加趋势,在RCP4. 5情景下降水表现出减少趋势,在RCP8. 5情景下降水趋势性不明显;在不同RCP情景下,各子流域温度均呈现明显上升趋势,且升温情况随着RCP情景对应辐射强迫的增加而增加。研究结果为流域水资源规划和管理提供了重要参考。     

中国西部寒区流域冰川水文调节功能研究

冰川作为固体水库以“削峰填谷”的形式显著调节径流丰枯变化,冰川的水文调节功能对于中国西北干旱区至关重要。使用现有VIC-CAS模型模拟得到中国西部寒区2014—2100年径流预估数据,从趋势和波动变化相结合的视角,基于径流变差系数法,构建了冰川水文调节指数（Glacier_R）,分析了9个寒区流域冰川径流变化的稳定性,详细剖析了历史时期（1971—2010年）和未来到21世纪末这些流域冰川水文调节功能的强弱变化。结果表明：历史时期及RCP2.6和RCP4.5情景下,除长江流域外,青藏高原其余流域的冰川径流减小时间节点为2020s,西北内陆河流域则为2010s。历史时期及RCP2.6和RCP4.5情景下至21世纪末,尽管西部寒区大部分流域的冰川径流呈减少趋势,但波动幅度减小或无明显变化,冰川径流稳定性增强或无变化。总体上,西北内陆河流域的冰川水文调节功能较高,青藏高原流域的冰川水文调节功能较低。RCP2.6和RCP4.5情景下,至21世纪末,西部寒区各流域冰川水文调节功能均呈现减弱趋势,西北内陆河流域减弱更加显著,如RCP4.5情景下,木扎提河冰川水文调节功能降幅达25.4%,而青藏高原各流域的冰川水文调节功能一直处于较低水平。从年代际变化来看,1970s—2010s是寒区流域冰川水文调节功能较强的时期,1980s和2000s两个时段冰川水文调节功能尤强;RCP2.6和RCP4.5情景下,未来到21世纪末,冰川调节功能明显减弱。减弱的时间节点不同,最早为1970s,最晚为2020s。     

基于HBV模型的太子河流域径流变化情景预估

以太子河流域为研究区域,采用HBV水文模型对流域的水文过程进行模拟,并选取RegCM4.4区域气候模式输出的平均气温和降水数据来驱动HBV水文模型,模拟逐日径流过程,分析RCP4.5排放情景下未来太子河流域径流的演变。结果表明,HBV水文模型在太子河流域模拟效果较好,率定期与验证期Nash效率系数与确定性系数均在0.60以上,模型基本模拟出了洪水对降水的响应过程。RCP4.5情景下,2021 2070年太子河流域年平均气温呈持续升温趋势,流域降水和年径流深度呈微弱减少趋势。相较于基准期,年径流深度将增多9.79%,夏季和秋季径流深度上升明显。径流分位数的变化表明,峰值极端径流和枯水极端径流均较基准期有不同程度的增多,未来太子河流域发生极端洪涝的可能性较高。     

未来气候情景下天山西部山区融雪径流变化研究

基于三种不同模式的CMIP5气象数据,采用互信息法挑选预报因子结合RBF神经网络模型,预测不同排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下未来气候变化下天山西部山区融雪径流的变化情况。对三种模式下不同排放情景预测出的未来径流量进行分析发现:(1)未来径流量在2020～2030年将持续上升,在2060年趋于稳定;未来径流量在非汛期有大幅度的增加而在汛期径流量减少;(2)通过灰色相关性分析找到未来不同模式不同情景下影响径流的主要相关因子,对各相关因子未来变化情况进行分析,发现径流在非汛期有大幅度的增加而在汛期径流量减少的主要原因是:非汛期的降水增加而蒸发减少或增加幅度不大;汛期降水减少而蒸发随气温升高导致汛期的径流量减少。     

气候变化下汉江流域虚拟水贸易分析

探讨气候变化下未来虚拟水贸易,为流域水资源合理配置研究提供了一种新的思路。本文在计算历史基准年2010s汉江流域主要作物虚拟水含量及贸易量的基础上,应用BCC-CSM1.1气候模式和SDSM模型,分析预测三种代表性浓度路径(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景)下未来水平年2030s汉江流域内三大省份(湖北、陕西和河南省)7种主要农作物的虚拟水含量以及贸易量结果。结果表明:在三种气候变化情景下,2030s汉江流域主要农作物虚拟水含量基本上较2010s均减小;气候变化对农产品耗水结构影响较小;气候变化对虚拟水净流入量为正反馈作用,增强了经济增长对虚拟水净流入量的增多作用。在未来虚拟水贸易量分析中,不能仅考虑经济增长所带来的影响,必须同时考虑气候变化的影响。     

Impacts of climate change on flow regime and sequential threats to riverine ecosystem in the source region of the Yellow River

Climate change is expected to have substantial impacts on flow regime in the Upper Yellow River (UYR) basin that is one of the most important biodiversity hotspots in the world. These impacts will most possibly exert negative effects on the habitat availability for riverine species. Thus, it is necessary to understand the alteration of river flow regime under climate scenarios. In this paper, we use the modified hydrological model HBV in conjunction with three general circulation models under three representative concentration pathways (RCP 2.6, 4.5, and 8.5) to address changes in flow regime under climate change for the UYR basin in the mid-term (2050s) and end-term (2080s) of the twenty-first century. Flow regime is quantified using the Indicators of hydrological alteration approach. Thereafter, the potential threats to riverine ecosystem in the UYR basin are identified based on the projected alterations of various flow characteristics and their ecological influences. The results showed that the magnitude of monthly flow would increase during the dry period. The date of the annual 1-day minimum streamflow will likely shift toward earlier time under different scenarios, and significant increases in magnitude of annual minimum flow of different durations were detected under both RCP 4.5 and 8.5 scenarios in the 2080s. In addition, assessments of the modification degree of the overall flow regime revealed that climate change would remarkably modify (medium level) the overall flow regime in the UYR basin, particularly by the end of the twenty-first century or under the high emission scenarios. Besides, destruction of habitat and reduced availability of food induced by substantially increased hydrological instability in the 2080s would make two endangered fishes more vulnerable in the UYR basin. These findings provide insights into potential adaptive countermeasures for water resource management and environmental system restoration in the Upper Yellow River.     

基于Budyko假设预测长江流域未来径流量变化

基于Budyko水热耦合平衡假设,推导了年径流变化的计算公式,分析了长江流域多年平均潜在蒸发量、降水量、干旱指数和敏感性参数的空间变化规律。选用BCC-CSM1-1全球气候模式和RCP4.5排放情景,把未来气候要素预估值与LS-SVM统计降尺度方法相耦合,预测长江流域未来的气温、降水和径流变化情况。采用乌江和汉江流域的长期径流观测资料,分析验证了基于Budyko公式计算年径流变化的可靠性。结果表明:降水量变化是影响径流量变化的主导因素;长江各子流域未来径流相对变化增减不一,最大变幅10%左右;在未来2020s(2010—2039年)、2050s(2040—2069年)和2080s(2070—2099年)3个时期内,长江南北两岸流域的径流将出现"南减北增"现象,北岸径流变化增幅逐渐升高,南岸径流变化减幅逐渐降低。     

基于地表水-地下水耦合模型的未来气候变化对西北干旱区水资源影响研究——以黑河中游为例

基于物理过程的地表-地下水耦合模型能全面、系统地刻画流域水循环过程,并为水资源管理提供详细信息。同时,未来水资源的变化趋势受到气候变化的影响显著,在未来气候情景下水资源如何变化将影响水资源管理措施。本文以黑河中游盆地为例,基于地表水-地下水耦合模型GSFLOW,评估区域水资源对气候变化的响应,预测未来气候情景(CMIP5)下区域水资源变化趋势,为西北干旱区水资源管理提供参考。研究表明:(1)GSFLOW模型能很好地模拟黑河中游盆地复杂的水循环过程。(2)在中等排放强度(RCP4.5)下,平均每年降水上升0.6 mm,温度上升0.03℃,地下水储量减少0.38亿m3;在高排放强度(RCP8.5)下,降水上升0.8 mm,温度上升0.06℃,地下水储量减少0.34亿m3。     

气候变化对黄河流域生态径流影响预估

人类活动和气候变化严重改变了黄河水文情势和生态径流,分析未来气候变化对河流生态的影响对流域水资源管理和长期规划意义重大。本文对第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）的13个全球气候模式数据进行偏差订正,驱动水文模型进行径流模拟,应用流量历时曲线方法分析SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5情景下2026年至21世纪末年、季节尺度的花园口生态径流变化。结果表明:订正能明显降低降水、气温模拟偏差;人类活动严重影响了1986-2010年花园口生态径流;2026-2100年年均气温和年降水量增加趋势显著,低排放情景增速慢,高排放情景增速快;气候变化可在一定程度上缓解水库调控、水土保持等人类活动对生态径流的负面影响,SSP5-8.5情景缓解程度最高,冬季缓解程度最高,夏、秋季最低。     

1961-2012年辽宁省极端气温事件气候变化特征

利用辽宁省52个气象台站逐日平均气温、 最高气温和最低气温数据, 使用国际通用的10种极端气候指数, 研究了1961-2012年辽宁省极端气温事件的气候变化特征. 结果表明: 年平均极端气温事件空间分布存在明显的地区差异. 时间尺度上, 1961-2012年辽宁省年及四季极端暖事件(暖昼日数、 暖夜日数、 夏季日数、 热带夜数和热浪持续指数)呈增加趋势, 极端冷事件(冷昼日数、 冷夜日数、 结冰日数、 霜冻日数和寒潮持续指数)呈减少趋势; 极端暖事件在20世纪90年代中期开始明显增加, 极端冷事件在20世纪80年代末期开始显著减少; 极端暖事件的变化速率要小于极端冷事件. 辽宁省气温日较差有增大的趋势, 极端暖(冷)事件的增加(减少)在秋季(冬季)最为显著. 空间变化上, 极端气温事件在全省基本都呈一致的增加或减少的分布. 多数极端气温事件均存在8 a左右的周期, 检测到的突变的时间大致在20世纪80年代中期到90年代末期. 20世纪80年代末期辽宁省气候变暖后, 极端暖事件和冷事件均有明显的增加和减少.     

Possible Impacts of High Temperatures on China’s Rice Yield under Climate Change

This study investigated the changes of high temperature events during important growing period of rice (graining filling to maturity) of 2021-2050 due to climate change. Future climate scenarios were HadGEM2-ES simulation with RCP2.6 and RCP8.5 emission pathways. Relationship between high temperature and yield change was established from historical weather and field observations during 1981-2009 period. The impacts of high temperatures on China’s rice production up to 2050 were assessed by applying deduced regression models to climate scenarios. Key messages drawn from this exercise include: ①High temperature event exhibited gradual increase from 2021 to 2050 under both RCP2.6 and RCP8.5 scenarios, characterized by increased number of high temperature days (HSD), rising accumulated temperature with Tmax greater than 35 ℃ (HDD), and increased lasting days of high temperature (CHD). The HSD and HDD increased substantially in double rice cropping system of South China, single rice cropping system of Yangtze River Basin and rice area of Northeast China. ②High temperature hotspot was located near the border between Hunan and Hubei during 1961-2000, and might move towards northeast in the period of 2021-2050. ③Except the Northeast, China’s rice production suffered most from increased HDD during grain filling to maturity, indicated by significant negative and linear relationship between yield and HDD, whereas rice in Northeast China was subject to the increase of SDD during grain filling to maturity, with a significant and quadratic relationship between the yield and SDD. ④Compared to the high temperature risks during 1961-1990, climate change would increase the risks in majority of the rice area, especially in Hubei and Anhui-the central portion of Yangtze River Basin rice area, Guangdong, Guangxi and Hainan-south China double rice area, and south part of Northeast China single rice area.