IPCC-AR4模式对中国21世纪气候变化的情景预估

利用政府间气候变化委员会(IPCC)第四次评估报告提供的13个新一代气候系统模式的模拟结果,分析了不同情景下(高排放SRES A2、中等排放A1B、低排放B1)中国区域未来100年的气候变化。结果表明,21世纪中国气候预估显著变暖、变湿,世纪末变暖范围在1.6℃~5℃之间,年降水量增加1.5%~20%。在A2、A1B和B1情景下,21世纪末期增暖幅度依次为5.3℃、4.3℃和2.8℃,平均3.5℃,年降水量预估增加依次为11%、9.6%和6.4%,平均达7.5%。气温和降水变化的地理分布显示:北方增温幅度大于南方,降水的增加也主要集中在北方。冬季变暖最明显,降水则在冬、春季增加较显著。模式预估结果的不确定性分析表明,新一代全球系统模式对21世纪中国气候变化预估的可靠性得到了提高。     

基于CMIP5多模式集合资料的中国气温和降水预估及概率分析

选用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）提供的30个全球大气-海洋耦合模式（AOGCMs）在典型浓度路径（RCPs）情景下气温和降水量的预估结果,采用扰动法,用站点观测资料作为气候背景场替代AOGCM模拟的气候平均,尝试校正气候预估结果的系统性偏差。通过集合方法,用概率的形式给出中国平均气温升高1 ℃,2 ℃和3 ℃以及降水量增加10%,20%和30%概率的空间分布,讨论了中国未来平均气温和降水量可能的变化。结果表明：经过扰动法处理后的气温和降水量预估集合保留了当前气候的局地信息。预估平均气温在中国均有上升,北方地区尤其是青藏高原地区变暖的程度大于南方地区,北方大部分地区平均气温升高的趋势为0.28 ℃/10a。在21世纪初,中国北方地区年平均气温升高1 ℃的可能性超过50%。到了21世纪末期,中国大部分地区平均气温升高2 ℃的可能性超过60%,新疆北部以及青藏高原南部地区气温升高3 ℃的可能性超过50%。预估中国降水量普遍增多,中国北方地区降水量增多的程度要明显大于江淮流域及其以南地区,尤其是西北地区降水量增多非常显著,降水量增多30%的可能性超过70%以上。     

RCP8.5气候变化情景下21世纪印度粮食单产变化的多模式集合模拟

基于跨部门影响模型比较计划（ISI-MIP）中20种气候模式与作物模型组合的模拟结果,预估了RCP 8.5排放情景下21世纪印度小麦和水稻单产变化。研究发现：① 多模式集合模拟结果基本再现了印度小麦和水稻单产的空间差异;同时,再现了小麦和水稻单产对温度和降水变化的响应特征：与温度呈负相关,与降水呈正相关。② RCP 8.5情景下,水稻和小麦生长季温度和降水均呈增加趋势,小麦生长季的温度、降水增加幅度大于水稻。空间上,温度增加幅度自北向南逐渐减小,降水增幅则逐渐增加,并且小麦种植区升温幅度大于非种植区,降水增幅则少于非种植区,水稻种植区升温幅度小于非种植区,降水增幅则多于非种植区。③ RCP 8.5情景下,小麦和水稻单产均呈下降趋势,21世纪后半叶尤为明显。小麦单产的下降速度明显大于水稻,其中21世纪前半叶小麦和水稻单产下降速度约分别为1.3%/10a （P < 0.001）和0.7%/10a （P < 0.05）,后半叶分别增至4.9%/10a （P < 0.001）和4.4%/10a （P < 0.001）。小麦和水稻单产变化存在明显的空间异质性,小麦单产的最大下降幅度出现在德干高原西南部,降幅约60%,水稻单产最大下降幅度出现在印度河平原北部,降幅约50%。这意味着未来气候变化情景下印度粮食供给将面临较大的挑战。     

基于CMIP5模式的干旱内陆河流域未来气候变化预估

我国西北干旱半干旱地区水资源短缺、生态环境脆弱,未来气候变化预估对水资源管理具有重要的现实意义。以黑河流域为研究区,基于1960-2014年月值NCEP再分析资料与气象要素实测资料,建立逐步回归降尺度模型;针对模型不足,提出一种补充逐步回归降尺度模型;经2006-2014年CMIP5中CNRM-CM5模式的区域适用性评价,选取适宜模型进行2016-2060年CNRM-CM5模式下的流域未来气候变化预估。主要结论为：（1）补充逐步回归模型的模拟效果总体要好于逐步回归模型,两模型对流域气温的模拟效果要好于降水。（2）降尺度模型的CNRMCM5模式适用性评价表明,RCP4.5与RCP8.5路径下,补充回归模型的适用性总体好于逐步回归模型。（3）两种路径下,黑河流域上中游未来年均降水量分别为324.94 mm、330.15 mm,未来流域降水分布的不均匀性增强。（4）两种路径下黑河流域中下游未来年均气温分别为10.25℃、10.77℃。     

RCPs情景下未来青海高原气候变化趋势预估

利用 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)耦合模式结果对 RCPs(Representative Concentration Pathways)情景下的青海高原气温、降水变化趋势及极端气候事件2011-2100年演变特征进行了预估。结果表明:在21世纪,青海高原年平均气温显著升高,RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5排放情景下增温速率分别为0.06 ℃/10a、0.24 ℃/10a和0.61 ℃/10a。年降水量将明显增加,幅度1.4～7.0 mm/10a。青海高原21世纪与气温、降水有关的事件都有趋于极端化的趋势,极端冷指标下降,极端暖指标均明显上升。极端降水频次增加,强度加重,且变化幅度与排放强度成正比。     

CMIP3气候模式对北疆气候变化模拟评估及未来情景预估

利用北疆地区1961～2000年气温、降水观测数据和CMIP3(phase 3of the CoupledModel Inter-comparison Project)提供的20个海气耦合模式在该地区的模拟结果,评估了各气候模式对北疆地区降水、气温的模拟效果。结果表明:各气候模式对气温、降水模拟效果差异较大。从对气候平均态的模拟来看,有5个模式对降水的模拟相对较好,2个模式对气温的模拟相对较好;所有模式均能模拟出气温的年内变化特征,其中MPI_ECHAM5模式结果与观测数据结果最为接近;但各模式对降水的模拟效果均较差。在月尺度上,一些模式结果与降水观测数据呈负相关性,但对于月气温,大多数模式与其相关性较好,且各模式间月气温均方根误差变化幅度相对较小。综合来看,大部分气候模式在该地区模拟能力比中国东部地区要弱;气候模式的降水数据包括多模式集合数据还不适合用于未来北疆地区降水变化预估分析。最后,采用累计分布函数法(CDF_S)仅对北疆地区2011～2050年时段的气温进行偏差校正与预估分析,结果表明未来40年北疆地区气温在三种排放情景下均呈上升趋势。     

未来气候情景下气候变化响应过程研究综述

气候变化将会对生态系统、自然资源、极端气候和人类社会产生一定的影响,科学评估未来气候变化响应是应对气候变化的前提。通过对当前研究成果的回顾,建立未来气候情景下气候变化响应研究的系统思路,并总结了研究所涉及的方法。系统论述了应用第5阶段耦合模式比较计划(CMIP5)气候模式前进行适用性评价的必要性;分析了当前降尺度方法尤其是统计降尺度的主要方法及进展;归纳了偏差校正过程中普遍使用的方法,最后,综合分析了整个研究过程中的不确定性。研究将为气候变化响应分析提供方法和思路指导。     

气候变化情景下中国自然生态系统脆弱性研究

本研究以动态植被模型LPJ 为主要工具,以区域气候模式工具PRECIS 产生的A2、B2和A1B情景气候数据为输入,模拟了未来气候变化下中国自然生态系统的变化状况,应用脆弱性评价模型,评估中国自然生态系统响应未来气候变化的脆弱性。结果表明:未来气候变化情景下中国东部地区脆弱程度呈上升趋势,西部地区呈下降趋势,但总体上,中国自然生态系统的脆弱性格局没有大的变化,仍呈现西高东低、北高南低的特点。受气候变化影响严重的地区是东北和华北地区,而青藏高原区南部和西北干旱区受气候变化影响,脆弱程度明显减轻。气候变化情景下的近期气候变化对我国生态系统的影响不大,但中、远期气候变化对生态系统的负面影响较大,特别是在自然条件相对较好的东部地区,脆弱区面积增加较多。     

基于CMIP5模式的黑河流域潜在蒸散量预估

蒸散发是干旱内陆河流域水资源的主要耗散途径。预估黑河流域未来潜在蒸散量（ET₀）可为气候变化条件下流域水资源的优化管理提供基础数据支撑。使用1960—2014年黑河流域气象数据,采用FAO-56Penman-Monteith公式计算流域潜在蒸散量;基于同期NCEP（美国环境预报中心）再分析资料及2006—2100年CMIP5中CNRM-CM5模式的RCP4.5、RCP8.5路径预测数据,经统计降尺度模拟与偏差校正,预估了流域未来潜在蒸散量;通过旋转经验正交函数将流域各划分为3个子区,进行子区及全流域Mann-Kendall未来趋势分析。结果显示：（1）NCEP再分析资料与流域潜在蒸散量建立的逐步回归降尺度模型模拟效果好,经CNRM-CM5模式模拟及偏差校正,适宜于预估黑河流域未来潜在蒸散量。（2）预估RCP4.5路径流域2021—2050年、2071—2100年年均潜在蒸散量较1971—2000年分别增加3.49%、6.11%,RCP8.5路径分别增加4.64%、10.07%,RCP8.5路径增幅高于RCP4.5路径。（3）利用旋转经验正交函数可将两种路径流域未来蒸散量划分为3个子区,RCP4.5、RCP8.5路径黑河流域Ⅰ区潜在蒸散量各为不显著、显著的下降趋势,两种路径下Ⅱ区、Ⅲ区及全流域均为显著上升趋势。     

一种新的气候变化敏感区的定义方法与预估

气候变化敏感区的研究是气候变化研究的一个重要方向,前人对气候变化敏感区的定义大多基于单一的指标,而对综合性指标研究较少。基于柯本气候分类法所划分出的中国气候类型分布及其变化频次,提出一种新的气候变化敏感区定义方法,并使用该方法划分中国的气候变化敏感区,气候类型变化频繁的区域被认为是敏感区。选取CESM模型中等碳排放（RCP 4.5）下的模拟数据计算2006-2013年、21世纪40年代和90年代气候类型的变化,以此预估未来30~80年间气候变化敏感带的变化。结果显示：依据本文提出的方法划分的气候变化敏感区,与降水变化敏感区有较好拟合;中国气候变化最敏感的区域分布在黑河腾冲线附近、秦岭淮河一线、青藏高原西部和天山以北部分地区,气候最为稳定的区域分布在青藏高原中东部、昆仑山、祁连山以北、天山以南、贺兰山以西的大片区域和大兴安岭附近;未来30~80年间,西部（贺兰山、横断山以西）地区气候变化敏感区基本不变,而东部地区的气候变化敏感区则逐渐向北偏移。     

气候变化情景下青海湟水流域径流变化的HIMS模拟分析

基于国产HIMS(Hydro-Informatic Modeling System)模型,以青海湟水流域为研究区域,利用1986-2000年33个雨量站和8个气象站的逐日降水和气温数据,对其径流变化进行模拟;选取流域内6个水文站同期的实测径流数据,进行参数率定及验证。结果表明:HIMS模型日、月率定及验证结果良好,在湟水流域具有良好的适用性。在此基础之上,分析了湟水流域1961-2010年降水及气温的变化趋势,并对不同气候变化情景下的水文响应(径流量)进行模拟分析。结果显示气候变化对湟水流域径流量变化趋势影响显著,随气温升高和降水量的减少,径流量呈明显的减少趋势,反之,呈增加趋势。     

20世纪中国气候变化研究

Studies on the 20th century climate change in China have revealed that under the background of global warming over the past century,climate in China has also experienced significant change with mean annual temperature increased by about 0.5 °C.More reliable results for the latter part of the 20th century indicate that the largest warming occurred in Northwest China,North China and Northeast China,and the warming in winter is most significant.Although no obvious increase or decrease trends were detected for mean precipitation over China in the past half century,regional differences are very distinct.In the middle and lower reaches of the Yangtze River,precipitation increased,while that in the Yellow River Basin markedly decreased.Studies suggest that climate change in China seems to be related not only with the internal factors such as ENSO,PDO,and the others,but also with the anthropogenic effects such as greenhouse gas emissions,and land use.The future climate change studies in China seem to be important in narrowing understanding the nature of China's climate change and its main causes,since it is significant for projection and for impact assessment of climate change in the future.     

西部干旱区未来气候变化高分辨率预估

利用高分辨率区域气候模式WRF,基于CMIP5计划中MIROC5输出结果,进行了我国高分辨率(30 km)的历史模拟及未来预估。针对我国西部干旱区,在模式验证的基础上分析了该区域未来气温和降水的变化。历史模拟结果显示WRF对我国西部干旱区有较好的模拟能力,模拟结果较MIROC5有明显改进。21世纪西部干旱区将持续增暖,末期的增温幅度明显高于中期。和全国平均相比,西部干旱区21世纪增温幅度高于全国平均水平。空间分布上,年平均气温变化的主要特征是新疆南部增温高于新疆北部,山区的增温高于盆地。气温季节变化主要表现为夏季增温集中在山区,而冬季增温则更多集中在盆地。西部干旱区降水在21世纪总体呈现减少趋势,夏季降水减少更为明显,这和全国平均的降水增加并不一致。空间分布上,降水变化的主要特征是山区降水减少,其中夏季山区降水减少十分明显,而盆地降水则略有增加。     

东北地区未来气候变化对农业气候资源的影响

为探求未来气候变化对东北地区农业气候资源的影响,本文基于区域气候模式系统输出的东北地区IPCC AR5提出的低辐射和高辐射强迫RCP_4.5（低排放）、RCP_8.5（高排放）情景下2005-2099年气象资料,通过与东北地区1961-2010年91个气象站点观测资料同化,分析了历史资料（Baseline）、RCP_4.5、RCP_8.5情景下东北地区农业热量资源和降水资源空间分布及其变化趋势。结果表明：① 年均温度空间分布自南向北降低,未来各地区温度均有升高,RCP_8.5情景下升温更明显,Baseline情景年均温度为7.70 ℃,RCP_4.5和RCP_8.5年均温度分别为9.67 ℃、10.66 ℃;其他农业热量资源随温度变化一致,具体≥ 10 ℃初日提前3 d、4 d,初霜日推迟2 d、6 d,生长季日数延长4 d、10 d,积温增加400 ℃·d、700 ℃·d;水资源稍有增加,但不明显。② 历史增温速率为0.35 ℃/10a,未来增温速率最快为RCP_8.5情景0.48 ℃/10a,高于RCP_4.5的0.19 ℃/10a。21世纪后期,RCP_8.5增温趋势明显快于RCP_4.5,北部地区增温更加速。其他农业热量资源随温度变化趋势相一致,但具体空间分布有所不同。生长季降水总体呈增加趋势,但不显著,年际间变化较大;东部地区降水增加,西部减少。未来东北地区总体向暖湿方向发展,热量资源整体增加,但与降水的不匹配可能将会对农业生产造成不利的影响。     

Impacts of future climate change on agroclimatic resources in Northeast China

In this study, the spatial distribution and changing trends of agricultural heat and precipitation resources in Northeast China were analyzed to explore the impacts of future climate changes on agroclimatic resources in the region. This research is based on the output meteorological data from the regional climate model system for Northeast China from 2005 to 2099, under low and high radiative forcing scenarios RCP4.5 (low emission scenario) and RCP8.5 (high emission scenario) as proposed in IPCC AR5. Model outputs under the baseline scenario, and RCP4.5 and RCP8.5 scenarios were assimilated with observed data from 91 meteorological stations in Northeast China from 1961 to 2010 to perform the analyses. The results indicate that: (1) The spatial distribution of temperature decreases from south to north, and the temperature is projected to increase in all regions, especially under a high emission scenario. The average annual temperature under the baseline scenario is 7.70°C, and the average annual temperatures under RCP4.5 and RCP8.5 are 9.67°C and 10.66°C, respectively. Other agricultural heat resources change in accordance with temperature changes. Specifically, the first day with temperatures ≥10°C arrives 3 to 4 d earlier, the first frost date is delayed by 2 to 6 d, and the duration of the growing season is lengthened by 4 to 10 d, and the accumulated temperature increases by 400 to 700°C·d. Water resources exhibit slight but not significant increases. (2) While the historical temperature increase rate is 0.35°C/10a, the rate of future temperature increase is the highest under the RCP8.5 scenario at 0.48°C/10a, compared to 0.19°C/10a under the RCP4.5 scenario. In the later part of this century, the trend of temperature increase is significantly faster under the RCP8.5 scenario than under the RCP4.5 scenario, with faster increases in the northern region. Other agricultural heat resources exhibit similar trends as temperature, but with different specific spatial distributions. Precipitation in the growing season generally shows an increasing but insignificant trend in the future, with relatively large yearly fluctuations. Precipitation in the eastern region is projected to increase, while a decrease is expected in the western region. The future climate in Northeast China will change towards higher temperature and humidity. The heat resource will increase globally, however its disparity with the change in precipitation may negatively affect agricultural activities.     

北京市土地利用空间格局演化模拟及预测

土地利用空间格局的演化模拟可定量地从空间尺度揭示区域土地利用变化的驱动因素,是厘清未来时期内土地变化的重要途径。基于CLUE-S模型,以北京市为研究案例,结合1985、2000和2010年三期土地利用数据,运用Logistic逐步回归方法识别了北京市各种土地利用类型演化的驱动因素,对北京市土地利用空间格局进行模拟。在此基础上,基于北京市社会经济发展、土地利用规划、资源禀赋及生态保护等不同情景,对北京市2020年土地利用空间分布格局进行模拟及预测。结果表明：①不同的时期内,驱动因子对不同土地利用类型的影响呈现差异性,其中交通因素及社会经济因素对土地利用类型的转化率影响较显著,坡度对各个土地利用类型的影响较大。②通过对2010年北京市土地利用变化的模拟结果来看,Kappa指数为87.03%,说明预测结果与实际土地利用情况有较好的一致性。③预测结果显示,北京市的城市发展均表现为继续向外扩展,且以东南、东北为主要扩展方向,但扩张的程度存在差异。     

21世纪初中国土地利用变化的空间格局与驱动力

Land use and land cover change as the core of coupled human-environment systems has become a potential field of land change science (LCS) in the study of global environmental change. Based on remotely sensed data of land use change with a spatial resolution of 1 km × 1 km on national scale among every 5 years, this paper designed a new dynamic regionalization according to the comprehensive characteristics of land use change including regional differentiation, physical, economic, and macro-policy factors as well. Spatial pattern of land use change and its driving forces were investigated in China in the early 21st century. To sum up, land use change pattern of this period was characterized by rapid changes in the whole country. Over the agricultural zones, e.g., Huang-Huai-Hai Plain, the southeast coastal areas and Sichuan Basin, a great proportion of fine arable land were engrossed owing to considerable expansion of the built-up and residential areas, resulting in decrease of paddy land area in southern China. The development of oasis agriculture in Northwest China and the reclamation in Northeast China led to a slight increase in arable land area in northern China. Due to the Grain for Green policy, forest area was significantly increased in the middle and western developing regions, where the vegetation coverage was substantially enlarged, likewise. This paper argued the main driving forces as the implementation of the strategy on land use and regional development, such as policies of Western Development, Revitalization of Northeast, coupled with rapidly economic development during this period.