近60 a来全球河川径流量变化趋势及影响因素分析

基于全球2 894个流域的河川径流量、归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index,NDVI）以及气温和降水量长期数据,发现年内月均径流量（MQ）呈上升、下降以及不显著变化趋势的流域比例分别为9.1%、12.4%和78.5%,年内最小月径流量（LQ）呈3种变化趋势的流域比例分别为24.1%、11.7%和64.2%,年内最大月径流量（HQ）呈3种变化趋势的流域比例分别为6.4%、13.6%和79.9%。在区域（大陆和纬度带）和全球尺度上,没有出现LQ下降和HQ上升变化趋势的现象,MQ下降与HQ下降联系在一起,MQ上升与LQ上升联系在一起,表明区域和全球尺度上水资源量及年内分配在过去60多年里是改善的。进一步分析发现,气候变化是导致水资源量和年内分配变化的主要因素。但与年内月极端径流量（LQ或HQ）变化不同的是,发生年内月极端径流量的月份大多发生了显著的改变,这个改变可能对社会和自然生态系统以及依靠自然节律的生产生活方式产生深远影响。     

未来气候变化情景下长江上游年径流量变化趋势研究

依据政府间气候变化委员会(IPCC)第五次评估报告(AR5)未来不同排放情景(RCPs)下的多模式(CMIP5)气温和降水预估结果,构建基于气温和降水的未来径流量预估模型,并以宜昌站为例分析了不同模式不同排放情景下未来80年(2020～2099年)长江上游年径流量的变化趋势。多模式集合平均预估结果表明：在99%的置信水平下,未来80年长江上游年径流量在RCP2.6排放情景下呈不显著增加趋势,在RCP4.5排放情景下呈不显著减小趋势,而在RCP8.5排放情景下则呈显著减小趋势;在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下未来80年长江上游年径流量预估均值相对于1961～2000年分别减少6.42%、10.99%和13.25%;同时,未来80年长江上游年径流量变化具有一定的年代际特征,在RCP2.6和RCP4.5排放情景下21世纪初期偏多、中期偏少而后期变化并不明显,在RCP8.5排放情景下则是21世纪中期以前偏多而中期以后明显偏少。本研究方法可为未来气候变化情景预估分析提供技术参考,本研究成果可供气候变化背景下长江上游乃至长江流域水资源开发利用及对策分析提供决策依据。     

三峡库区降水—径流关系及径流量预报模型研究

利用2000—2007年长江上游各分流域面雨量实测资料、雷达遥测面雨量资料以及各水文站的历史资料,对流域降水量、洪水传播时间、径流数据以及基流值进行了针对性处理;通过单日产流Pa+P—R(降水量加前期影响雨量—径流)分析和场次洪水总量Crr—P(a径流系数—前期影响雨量)分析,结合各分流域拟合效果及检验,研究了三峡库区降水—径流关系,证明采用雷达遥测的降水数据作为降水量输入来预报各分流域未来时段内产流量是最佳选择,由此建立了三峡库区径流量的预报模型。     

全球升温1.5℃和2.0℃情景下淮河上游干流径流量研究

基于ISI-MIP（The Inter-Sectoral Impact Model Inter-comparison Project）推荐使用的5个全球气候模式数据(HadGEM2-ES,GFDL-ESM2M,MIROC-ESM-CHEM,Nor-ESM1-M,IPSL-CM5ALR),驱动SWIM（Soil and Water Integrated Model）水文模型,研究全球升温1.5℃和2.0℃情景下淮河上游干流径流量变化,得出结论：(1)淮河上游干流径流量年际变化在2种升温情景下均呈先减小后增加趋势。全球升温1.5℃时年径流量较基准期(1986—2005年)增长9.5%,而升温2.0℃情景下涨幅更明显,高达17%。(2) 4个季节径流量在2种升温情景下较基准期均有增长,其中春季涨幅最明显,达24.4%,夏、秋、冬季涨幅分别为7.1%、16.1%、13.5%。全球升温2.0℃时淮河上游干流径流量在4个季节较基准期增长率均大于全球升温1.5℃时。(3)不同气候模式输出日径流量最大值相差较大而平均值相差较小。未来2种升温情景日径流量超过王家坝闸设计流量的日次较基准期均有增加,尤其升温2.0℃情景较基准期增多22次,较升温1.5℃情景多5.8次,表明未来升温2.0℃情景下淮河上游出现极端径流事件的可能性进一步增大。     

径流量干旱指数在河西走廊灌区的应用

利用径流量干旱指数以及河西地区的酒泉、张掖和武威的春小麦单产资料,探讨干旱指数的等级与去趋势春小麦产量之间的关系.研究结果表明,径流量干旱指数与河西灌溉区春小麦气候产量呈反位相的变化趋势.因此,可利用径流量干旱指数的变化来预测该地区未来春小麦产量变化趋势.     

基于全球及区域气候模式的江苏省降水变化趋势预估

利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显著。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%～30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%～40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显著。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。     

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。     

基于树木年轮的贺兰山东麓河流径流量的重建

以采自贺兰山的5个采样点的树轮宽度资料为基础,建立区域标准化年表和差值年表,发现区域差值年表中包含的年径流总量信息多于标准化年表,并最终用区域差值年表序列重建了贺兰山东麓过去259 a的年径流量。相关分析发现降水和温度变化对于树木年轮生长及贺兰山东麓河流年径流总量的形成均有重要影响,是本文从树木年轮重建年径流量的气候水文学基础。校准方程的相关系数为0.638,可解释校准期内年径流总量变化总方差的40.8%,交叉检验的误差缩减值达0.328。分析259 a重建年径流量的变化特征发现:(1)重建流量经历了12个枯水期(1751—1759年,1765—1771年,1788—1802年,1809—1820年,1835—1840年,1847—1855年,1860—1866年,1877—1884年,1899—1908年,1924—1932年,1962—1967年,1980—1994年)和位于其间及1995—2004年的14个丰水期,以平水年份出现最多,但259 a来年径流量的变化较为剧烈。(2)年径流总量出现了持续≥10 a的4次持续枯水期和4次持续丰水期;持续枯水期中以1788—1802年的枯水期强度最大(平均距平百分率-14.9%),而强度第二的持续枯水期(平均距平百分率-10.4%),持续时间也长达15 a(1980—1994年);持续丰水期中以1867—1876年的丰水期强度最大(平均距平百分率+17.9%)。     

本世纪全球增暖的显著性分析

用Ｊｏｎｅｓ、Ｗａｌａｃｅ等人全球年平均气温距平和全球陆地和海洋月平均气温距平格点资料,通过相关和趋势分析及Ｍａｎｎ－Ｋｅｎｄａｌ趋势检验（以下简称ＭＫＴ检验）发现：本世纪全球绝大部分地区增暖是显著的,而热带、副热带海洋,尤其是印度洋近百年来增暖最稳定．北大西洋近几十年来的显著降温导致了西半球３０°Ｎ以北大部分地区增暖趋势明显下降．与之相反,东半球欧亚大陆近几十年来冬季的强烈增温使地球增暖趋势大大增高,以致形成了东亚大陆和北大西洋－北美大陆东部地区在近５０年来变温反相的不均衡格局     

结合模式性能和独立性加权的全球增暖1.5/2℃下中国区域气候的未来预估

基于耦合模式比较计划第6阶段(CMIP6)中的全球气候模式的模拟结果,采用考虑模式性能和独立性结合(Climate model Weighting by Independence and Performance,ClimWIP)的加权方案进行中国区域气候的多模式集合预估及不确定性研究。结果表明,ClimWIP方案在历史阶段的模拟优于等权重方案,降低了多模式模拟的气候态偏差。温度指数的未来预估不确定性较大的区域主要集中在中国北方和青藏高原,而降水指数主要集中在华北和西北地区。ClimWIP方案的预估不确定性与等权重方案相比有所降低。ClimWIP方案预估的温度指数的增温大值区主要集中在中国北方和青藏高原;降水指数在西北和青藏高原增加最为显著。全球额外0.5 ℃增暖时,中国区域平均的温度指数变化更强,平均高于全球0.2 ℃,最低温在东北部分地区的额外增温甚至是全球平均的3倍;总降水额外增加5.2％;强降水额外增加10.5％。全球增暖2 ℃下,中国大部分区域温度指数较当前气候态增加可能超过1.5 ℃(概率>50％),在中国北方和青藏高原的部分地区增温超过1.5 ℃的可能性更大(概率>90％);总降水,强降水和连续干日在西北和华北增加幅度有可能超过10％、25％和-5 d(概率>50％)。     

基于多模式集合的中国未来热浪趋势研究北大核心CSCD

全球变化导致极端天气事件频发,尤其是高温热浪严重影响我国农业生态系统及人类健康。关于热浪事件的定义一直存在着许多争议,对热浪变化趋势空间分布特征的认识有待进一步提高。本文使用气温日较差、绝对温度与相对温度相结合的热浪指标,基于9个CMIP6气候模式的多模式集合结果,评估了可持续发展情景(SSP1-2.6)、中度发展情景(SSP2-4.5)及常规排放情境(SSP5-8.5)下未来中国高温热浪事件的时空分布及变化特征。结果表明:(1)SSP1-2.6情景下未来热浪事件在2050年前后达到顶峰,之后趋于稳定,而在SSP2-4.5情景下,热浪频次、日数及最长持续时间均呈现上升态势,SSP5-8.5情景下热浪的增长趋势及严重程度均为最高;(2)华南、华中地区未来面临更大的热浪风险,SSP5-8.5情景下的热浪频次及强度约是SSP1-2.6的2倍及以上,SSP2-4.5约是SSP1-2.6的1.5倍;(3)西部干旱/半干旱地区、内蒙古东部干旱地区出现较大范围的热浪,结合本文中热浪定义,预示着夜间变暖是全球变暖的一个重要特征。研究结果有助于理解可持续发展、中等强迫情景下我国未来的热浪频次和强度的变化特征,为区域发展节能减排方案的制定提供有效参考。     

基于微波探测资料的全球大气亮温长期变化趋势研究

本文使用1978—2013年美国大气海洋局NOAA研发的STAR V3.0版本的MSU/AMSUA逐月亮温格点数据,引入集合经验模式分解(EEMD)方法,研究了高空大气亮温的非线性变化趋势,尤其注重亮温气候趋势的时间演变特征,并与传统线性回归(CLR)方法做了对比研究。结果表明,在全球对流层增温、平流层降温的大背景下,基于EEMD的亮温非线性趋势演变特征表现为:近10 a对流层中、高层全球平均增暖趋势放缓,甚至出现轻微的降温趋势;北半球对流层增暖首先出现在北极,随后向低纬度方向延伸。北极对流层增暖向上影响高层大气,最高可以扩展到平流层低层。南半球对流层中低纬度地区受北半球大气影响也出现增温。另外,近10 a南极地区出现显著的独立增温现象。平流层变冷北半球最早从中纬度地区开始发生,变冷逐渐增强的同时向极地和低纬度两侧扩张。南极上空平流层大气早期也出现显著变冷,然而随着2000年以后南极大范围增暖,平流层变冷逐渐转移到中低纬地区。     

5个全球气候模式对中国东北地区地面温度的模拟与预估

利用5个全球气候模式和中国东北地区162个站点地面温度实测资料,评估全球气候模式和多模式集合平均对中国东北地区地面温度的模拟能力,并对SRES B1、A1B和A2排放情景下,中国东北地区未来地面温度变化进行预估。结果表明：全球气候模式能够较好地再现了东北地区地面温度的年变化和空间分布特征,但存在系统性冷偏差,模式对夏季地面温度模拟偏低1.16 ℃,优于冬季。预估结果表明,3种排放情景下21世纪中期和末期东北地区地面温度均将升高,末期增幅高于中期,冬季增幅高于其他季节, SRES A2排放情景下增幅最大,B1排放情景下最小;增温幅度自南向北逐渐增大,增温最显著地区位于黑龙江小兴安岭;21世纪末期3种情景下中国东北地区年平均地面温度将分别升高2.39 ℃(SRES B1)、3.62 ℃(SRES A1B)和4.43 ℃(SRES A2)。     

基于BP神经网络的宁波市台风灾情预估模型研究

选取1949—2015年间对宁波市影响较大、灾情记录完整的58个台风样本,基于灾损数据,采用灰色关联分析法建立台风灾情关联度,选取台风灾害致灾因子、台风灾情综合关联度,利用BP神经网络建立台风灾情预估模型。结果表明,利用台风灾情关联度评估台风灾情大小合理可用,台风灾害致灾因子与灾情评价指标及台风灾情综合关联度间均存在一定的相关性,利用BP神经网络预估模型对台风灾情预估效果较好,其中训练样本、测试样本的模拟值与实际值相关系数分别达到0. 94、0. 865,均通过了0. 01信度的显著性检验,训练集、测试集灾情级别预报一致率为85. 3%、77. 8%,相关研究成果可为政府决策部门的抗台减灾工作提供科学依据。     

基于CMIP5资料的云南及周边地区未来50年气候预估

利用CRU(Climatic Research Unit)高分辨率观测数据及云南省124站资料,检验了参与IPCC AR5(政府间气候变化专门委员会第5次评估报告)的7个全球海气耦合模式(Coupled Model Intercomparison Program 5,CMIP5)及模式集合平均对云南及周边地区气温和降水的模拟性能,同时进行该区域不同温室气体排放量情景下2006~2055年的气候预估。结果表明:全球海气耦合模式对该区域气温和降水气候场空间分布、气温的线性趋势和春、夏季降水的年代际振荡特征具有一定的模拟能力,且模式集合能力优于单一模式,气温模拟优于降水模拟,但春、夏季的降水好于其他季节,使得全年的总降水好于秋、冬两季。对未来情景预估表明,研究区域未来50年气温呈现显著的线性上升趋势,降水量保持年代际振荡特征并有所增加,2020年之前我国云南及其南部区域将经历相对的干旱时期。     

基于降尺度方法的入海中尺度对流过程模拟

利用海-气-浪耦合模式和动力降尺度方法模拟并分析了2018年5月12日和7月13日两次东移进入渤海湾的中尺度对流过程,分别为入海减弱型和入海增强型。两次过程均发生在低空西南气流强盛,且地面处于暖舌控制的环境下,具有较好的水汽和能量条件。结果表明：海-气-浪耦合模式能较好地模拟减弱型过程的变化趋势,而对增强型过程的模拟效果较差,且模拟的两次过程对流强度整体偏弱;但经动力降尺度模拟后,两次过程的模拟效果均明显提升。敏感性试验对比表明：采用海-气-浪耦合模式结果为动力降尺度提供初边界条件具有一定优势,适用于入海中尺度对流过程模拟;两次过程对流系统入海前对流有效位能条件均较好,但垂直风切变条件增强型过程优于减弱型过程;对流系统入海后的冷池效应在减弱型过程中明显,而在增强型过程中强度较弱但范围较大;海洋下垫面为对流发展提供的热量和水汽输送在减弱型过程中较少,在增强型过程中明显。     

基于树轮宽度的伊塞克湖入湖径流量重建与分析

中亚区域气候与水文变化特征及其对全球气候变化的响应重要而复杂,伊塞克湖流域周边山区分布的天山云杉原始森林为揭示区域过去几百年气候水文变化事实和规律提供了良好的载体。本文利用伊塞克湖周边山区4个点的树木年轮宽度、入湖年径流量以及CRU格点气象资料,基于对树轮宽度指数对区域水文和气候要素响应关系分析,利用区域树轮宽度差值年表重建了伊塞克湖355a来的入湖径流量变化历史,二者线性转换方程的方差解释量为30．2％。重建径流量的丰枯阶段变化与天山北坡的玛纳斯河、乌鲁木齐河相对应。但与天山南坡的阿克苏河流域的径流量的低频变化特征不一致,在1850年前的变化趋势相反。空间相关分析发现伊塞克湖流域重建径流量变化能较好地代表中亚天山北坡以及哈萨克斯坦东南部和新疆北部平原区降水变化。此外,还发现了伊塞克湖径流量与北大西洋长周期年代际震荡（AMO）在年代际尺度的同步变化。     

全球热浪人口暴露度预估——基于热应力指数

气候变化导致全球热浪灾害事件频发。湿球黑球温度综合考虑了温度和湿度协同作用,相较于单独的温度指标更能表征热浪对人类社会的影响。基于该指数定义热浪,利用CMIP5多模式温度和相对湿度模拟数据以及SSP3人口数据,量化并分析了未来全球及区域尺度热浪的人口暴露度变化以及造成暴露度变化的各因素的贡献率。结果表明：(1)过去(1986—2005年)暴露度的分布主要受人口分布的影响,印度次大陆以及中国东部、东南沿海地区是暴露度高值区,未来(2081—2100年)热带地区暴露度的增加尤为明显;(2)全球区域间暴露度变化差异显著,未来南亚地区平均暴露度的增幅最大,接近3×10⁴万人·d,而澳大利亚北部、亚洲北部、加拿大地区平均暴露度的增幅不足100万人·d;(3)气候和人口因素共同作用是造成绝大多数热带地区暴露度变化的最主要原因,而对于中高纬度地区来说,气候要素的贡献率最大;(4)气候和人口因素共同作用对全球暴露度变化的贡献占据主导地位。     

贵州望谟河流域径流量的延伸期预报试验

由于极端天气事件导致灾害频发,为延长洪水预见期,以望谟河流域为例,利用DEM数字高程资料、土地利用数据、土壤数据、气象数据等驱动SWAT水文模型,对流域水文循环过程进行了模拟,并采用2016～2018年逐日和2010～2018年逐月望谟水文监测站实测径流数据进行了率定和验证。同时基于CFSv2模式,采用双线性插值法得到延伸期时段望谟站2019年6月1日起报的未来45d的降水预报产品,与实况数据作对比分析,并与SWAT模型耦合进行了延伸期时段的径流量耦合预报。结果表明:(1)望谟河流域日尺度模拟中,率定期确定系数R2和Nash-Sutcliffe系数NSE均为0.75,验证期R2=0.61,NSE=0.55,月尺度模拟中,率定期R2=0.85,NSE=0.81,验证期R2=0.80,NSE=0.74,无论日尺度或月尺度,百分比偏差PBIAS的绝对值均在5%以内,模拟效果较好,可满足应用要求;(2)以2019年6月1日为起报日得到的CFSv2未来10～45d降水数据,CFSv2降水预报过程与实况趋势总体一致,强降水过程时段偏差在1～3d左右,但日降水量级的预报值偏小,说明需对CFSv2模式产品进行系统误差订正。基于SWAT模型与CFSv2降水预报产品的径流量耦合预报在未来10～15d内的变化趋势与实测值一致,尤其在未来10d左右模拟趋势效果最好;(3)对比6月10～13日不同起报日的降水数据,4个起报时刻对于未来10d强降雨过程均有稳定的预报信号,以6月10日作为起报日的径流量耦合预报于提前10～20d效果较为稳定,但由于降水预报量级偏小,致使径流量的模拟量级也偏小。研究成果为延伸期时段水文气象耦合模式的洪水预报试验研究提供了参考。