未来东北地区农业气候资源的时空演变特征

研究采用NorESM1-M模式输出的气候情景资料驱动农业生态区模型,分析了21世纪中期在RCP 2.6和RCP8.5典型浓度路径下的东北区域气候资源变化。研究表明:在RCP2.6、RCP8.5两种气候变化情景下,东北区域年平均气温呈现升高趋势,≥10℃积温所反映的热量条件得到显著改善,以黑龙江省和辽中南积温的增加最为明显;受气温升高影响,2050s参考作物蒸散普遍增加。区域内降水总量略有增加,东北西部干旱地区状况略有改善,东部地区更加湿润;趋于暖湿的气候促使作物生长季延长,到21世纪中期,全区最长增加12.4天。     

CCSM4模式对东北气温和降水的模拟及预估

利用东北地区162个气象观测站逐月气温和降水资料对CCSM4模式的模拟性能进行了评价,并预估了2021—2050年东北地区的气候变化情景。结果表明:CCSM4模式长期历史气候模拟实验模拟的1961—2005年月平均气温、降水量值能较好地再现东北区域年平均气温、降水量的空间分布形态,但气温模拟值比观测偏低,91. 4%站点误差在1. 5℃以内;降水中心比观测略偏北,全区平均偏多35. 18 mm。2021—2050年东北区域年平均气温呈增温趋势,高纬度地区的增温幅度明显大于低纬度地区,与基准年相比,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏高6. 00℃、5. 86℃和6. 42℃。年降水量分布呈东南向西北递减的形态,降水大值中心出现在东南部吉林与辽宁交界处,RCP2. 6、RCP4. 5和RCP8. 5情景下全区分别偏多15. 2%、3. 1%和2. 0%。     

东北地区气候变化CMIP5模式预估

利用CMIP5的多模式集合资料,从时间变化和空间分布两方面分析了不同情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)中国东北地区未来100年的气候变化。结果显示:3种排放情景下,21世纪东北地区气温和降水呈显著增长趋势,中期和末期增幅较明显,冬季增幅高于其他季节,RCP8.5情景下气温增暖最为显著,RCP4.5次之,RCP2.6最小,随着年代的推移,气温和降水年较差逐渐减小;空间分布显示:3种排放情景下各个时期的增温分布形式基本一致,由南向北逐渐增大,辽宁南部增温幅度最小,最显著地区位于黑龙江大兴安岭;不同情景下气温变化率的分布形势略有不同,但均呈显著增温趋势;3种排放情景下降水距平百分率均为增加趋势,呈由东向西逐渐增大的经向分布特征;不同情景下的降水变化率分布形势相似,呈南大北小特征,辽宁地区增长最为明显,黑龙江西部地区增长相对较小。     

1.5和2℃升温阈值下中国温度和降水变化的预估

基于CMIP5耦合气候模式模拟结果对1.5和2℃升温阈值时中国温度和降水变化的分析表明,1.5℃升温阈值时,中国年平均升温由南向北加强且在青藏高原地区有所放大,季节尺度上升温的空间分布与其类似,就区域平均而言,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均气温分别升高1.83、1.75和1.88℃,气温的季节变幅以冬季升高最为显著;除华南和西南地区外中国大部分地区年平均降水量增多,降水的季节差异明显,以夏季降水的分布模态与年平均降水量的分布最为相似,区域平均的年降水量分别增加5.03%、2.82%和3.27%,季节尺度上以冬季降水增幅最大。2℃升温阈值时,RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均温度的空间分布与1.5℃升温阈值基本一致,中国年平均气温分别升高2.49和2.54℃,季节尺度上气温的变化以秋、冬季增幅最大;中国范围内年平均降水量基本表现为增多趋势,其中,西北和长江中下游部分地区表现为明显的季节差异,区域平均的年降水量分别增加6.26%和5.86%。与1.5℃升温阈值相比较,2℃升温阈值时中国年平均温度在RCP4.5和RCP8.5情景下分别升高0.74和0.76℃,降水则分别增加3.44%和2.59%,空间上温度升高以东北、西北和青藏高原最为显著,降水则在东北、华北、青藏高原和华南地区增加最为明显。      

不同升温情景下中国东北地区平均气候和极端气候事件变化预估

利用区域气候模式RegCM4的逐日气温和降水资料,预估1.5℃和2.0℃升温情景下,东北地区平均气候和极端气候事件的变化。结果表明：RCP4.5排放情景下,模式预计在2030年和2044年左右稳定达到1.5℃和2.0℃升温;两种升温情景下,东北地区气温、积温、生长季长度均呈增加趋势,且增幅随着升温阈值的升高而增加;1.5℃升温情景下,年平均气温增幅为1.19℃,年平均降水距平百分率增幅为5.78%,积温增加247.1℃·d,生长季长度延长7.0 d;2.0℃升温情景下气温、积温、生长季长度增幅较1.5℃升温情景下显著,但是年和四季降水普遍减少,年降水距平百分率减小1.96%。两种升温情景下,极端高温事件显著增加,极端低温事件显著减少,极端降水事件普遍增加。霜冻日数、结冰日数均呈显著减少趋势,热浪持续指数呈显著增加趋势;未来东北地区降水极端性增强,不仅单次降水过程的量级增大,极端降水过程的量级也明显增大,随着升温阈值的增大,极端降水的强度也逐渐增大。     

基于SWAT模型模拟的未来气候变化对洪湖流域水资源影响研究

利用SWAT模型和IPCC第五次评估报告中全球气候模式BCC-CSM 1.1数据,对未来气候变化RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5共3种典型排放情景对洪湖流域水资源的影响进行了模拟研究。结果表明:SWAT模型对洪湖流域供水资源模拟的适用性较好,洪湖流域在未来RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5排放情景下的温度增幅分别为1.4℃、1.9℃和2.4℃,降水变率分别为-3.20%、7.60%和7.90%。SWAT模型模拟结果表明,未来3种情景下随着温度上升洪湖流域实际蒸散发量均略增加,径流受降水影响显著且变化不同,RCP 4.5和RCP 8.5情景下地表径流及地下径流均增加,RCP 8.5情景比RCP4.5情景下地表径流增加多;且各种重现期的洪峰流量和洪水发生频次均增加,RCP 2.6情景下地表径流和地下径流减少。3种情景下径流变异系数较基准期均略增大,说明洪湖流域发生干旱和洪涝的可能性增大,水资源可控性和利用率降低。     

RCPs情景下贵州省气候变化预估分析

使用国际耦合模式比较计划第五阶段CMIP5的模式结果,在不同RCP情景下对贵州省未来气温、降水进行了预估。通过对气温、降水的模拟值和实测值的标准化均方根误差的评估得知,模式对贵州省气温的模拟能力较强,对降水的模拟能力相对较差。预估结果表明:未来在RCP8.5、RCP4.5和RCP2.6情景下贵州省气温均是明显的上升趋势,降水小幅度增加,增温(增湿)速率分别为0.5℃/10a(1.0%/10a)、0.2℃/10a(0.9%/10a)和0.1℃/10a(0.6%/10a),到了21世纪末期相对于基准期气温(降水)分别增加4.5℃(5.2%)、2.3℃(5.4%)和1.3℃(4.2%)。空间分布总体上增温幅度从西南向东北逐渐变大,而降水相对于基准期变化的区域性差异较大。总体来说,21世纪温室气体浓度越高,增温增湿速率越快。     

“一带一路”区域未来气候变化预估

利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)提供的18个全球气候模式的模拟结果,预估了3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下“一带一路”地区平均气候和极端气候的未来变化趋势。结果表明:在温室气体持续排放情景下,“一带一路”地区年平均气温在未来将会持续上升,升温幅度随温室气体浓度的增加而加大。在高温室气体排放情景(RCP8.5)下,到21世纪末期,平均气温将普遍升高5℃以上,其中北亚地区升幅最大,南亚和东南亚地区升幅最小。对于降水的变化,预估该区域大部分地区的年降水量将增加,其中西亚和北亚增加最为明显,而且在21世纪中期,RCP2.6情景下的增幅要比RCP4.5和RCP8.5情景下的偏大,而在21世纪后期,RCP8.5情景下降水的增幅比RCP2.6和RCP4.5情景下的偏大。未来极端温度也将呈升高的趋势,增温幅度高纬度地区大于低纬度地区、高排放情景大于低排放情景。而且在高纬度区域,极端低温的增暖幅度要大于极端高温的增幅。连续干旱日数在北亚和东亚总体呈现减少趋势,而在其他地区则呈增加趋势。极端强降水在“一带一路”区域总体上将增强,增强最明显的地区位于南亚、东南亚和东亚。     

基于RegCM4模式的我国西南地区极端降水变化预估研究

基于5个全球气候系统模式结果驱动的高分辨率区域气候模式(RegCM4)模拟输出,系统评估了RegCM4模式对中国西南地区极端降水变化的模拟性能,并科学预估了中国西南地区极端降水的未来演变特征。结果表明,RegCM4模式能合理再现西南地区极端降水变化特征,但模拟的四川中部的湿偏差较大而四川盆地干偏差较大;进行偏差校正后,模拟性能有所提升,对西南地区极端降水模拟偏差有所减小。相较于当代气候(1986—2005年),就区域平均而言在21世纪(2021—2098年),有效降水总量(Prcptot)、强降水日数(R10 mm)、日最大降水量(Rx1day)和极端降水量(R95p)都明显增加;在RCP4.5和RCP8.5情景下,Rx1day和R95p在西南大部分地区增多,到21世纪末RCP4.5情景下增加幅度分别为16.0%和12.6%;Prcptot和R10 mm未来变化存在一定的区域差异,但Prcptot和R10 mm变化在空间上较为相似,在云南南部和四川盆地地区呈现减少趋势,其余地区增加明显;且RCP8.5高排放情景的变化幅度明显大于RCP4.5情景。     

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。     

辽河流域气候变化及对径流影响预估与评估分析

辽河流域属于气候变暖较为显著区域,增温幅度比全球和全国的增温幅度都要高。同时辽河流域也是水资源较为匮乏且需求量大的地区,因此气候变化对水资源影响问题也更值得关注。基于长期历史观测气象水文数据和未来不同情景下气候变化预估资料,建立评估气候变化与径流量的关系,预估未来气候变化对径流量的可能影响,为辽河流域应对气候变化决策提供科学依据。结果表明：1961—2020年,辽河流域气温为持续上升趋势,降水没有明显的增减趋势,但存在阶段性变化;辽河流域降水量与径流量有较好的相关关系,具有较为一致的长期变化趋势与特征,年降水量与径流量相关数达到0.6以上。日降水量与径流量相关分析表明,降水发生后次日且为大雨降水等级(即日降水量≥25 mm)时,两者相关系数可高达0.85;敏感性试验和模式模拟试验表明,径流量对气候变化有明显的响应,降水增加(减少)、气温降低(升高),则径流量增加(减少);在未来RCP8.5排放情景下气温升高趋势最为明显,未来径流量也为显著增加趋势;RCP2.6排放情景下气温增加的幅度最小,未来径流量也表现为无明显增减趋势;RCP4.5情景下,气温增加的幅度居中,未来径流量则为减少趋势。     

气候变化对河北坝上地区草地土壤风蚀扬尘季节和年排放速率的影响

以全球气候模式NorESM1-M产生的RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5气候变化情景数据和原环保部推荐的土壤风蚀扬尘计算方法,模拟分析了未来气候变化对河北坝上砂粘壤土、粘壤土、壤粘土、砂壤土、砂粘土和风沙土草地土壤风蚀扬尘总可悬浮颗粒物(Total Suspended Particle,TSP)、PM10和PM2.5的季节及年排放速率的影响。结果表明:气候变化影响下坝上地区气温上升,年降水量和风速波动较大、并存在上升和下降的趋势。相比基准情景,在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下,各土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5季节排放速率在春季分别高15%、47%、28%和46%;秋季分别高17%、54%、45%和38%;冬季分别低36%、42%、39%和44%;夏季,在RCP2.6情景下低1%,在RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下分别高14%、3%和7%;未来气候变化情景下,各土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5年排放速率分别高25%、54%、35%和54%。基准和未来气候变化情景下,土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5的季节和年排放速率及其差异从高到低均依次为砂粘壤土、风沙土、砂壤土、粘壤土、壤粘土和砂粘土。表明未来气候变化将使河北坝上地区草地土壤风蚀扬尘排放速率增加,但存在季节和气候变化情景方面的差异。     

未来气候变化对东北玉米品种布局的影响

为探求未来气候变化对我国东北玉米品种布局的影响,基于玉米生产潜力和气候资源利用率,结合区域气候模式输出的2011—2099年RCP_4.5,RCP_8.5两种气候背景气象资料和1961—2010年我国东北地区91个气象站的观测数据,分析了未来气候变化情况下,东北玉米品种布局、生产潜力、气候资源利用率的时空变化。结果表明:未来东北地区玉米可种植边界北移东扩,南部为晚熟品种,新扩展区域以早熟品种为主,不能种植区域减少。未来玉米生产潜力为南高北低,增加速率均高于历史情景,水分适宜度最低,而历史情景下温度是胁迫玉米生产的关键因子。未来东北玉米对气候资源利用率整体下降,其中RCP8.5情景利用率最低。     

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)。     

Climate change in the 21st century simulated by HadGEM2-AO under representative concentration pathways

We present climate responses of Representative Concentration Pathways (RCPs) using the coupled climate model HadGEM2-AO for the Coupled Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5). The RCPs are selected as standard scenarios for the IPCC Fifth Assessment Report and these scenarios include time paths for emissions and concentrations of greenhouse gas and aerosols and land-use/land cover. The global average warming and precipitation increases for the last 20 years of the 21st century relative to the period 1986-2005 are +1.1°C/+2.1% for RCP2.6, +2.4°C/+4.0% for RCP4.5, +2.5°C/+3.3% for RCP6.0 and +4.1°C/+4.6% for RCP8.5, respectively. The climate response on RCP 2.6 scenario meets the UN Copenhagen Accord to limit global warming within two degrees at the end of 21st century, the mitigation effect is about 3°C between RCP2.6 and RCP8.5. The projected precipitation changes over the 21st century are expected to increase in tropical regions and at high latitudes, and decrease in subtropical regions associated with projected poleward expansions of the Hadley cell. Total soil moisture change is projected to decrease in northern hemisphere high latitudes and increase in central Africa and Asia whereas near-surface soil moisture tends to decrease in most areas according to the warming and evaporation increase. The trend and magnitude of future climate extremes are also projected to increase in proportion to radiative forcing of RCPs. For RCP 8.5, at the end of the summer season the Arctic is projected to be free of sea ice.     

Projection of snow cover changes over China under RCP scenarios

Snow cover changes in the middle (2040–2059) and end (2080–2099) of the twenty-first century over China were investigated with a regional climate model, nested within the global model BCC_CSM1.1. The simulations had been conducted for the period of 1950–2099 under the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. Results show that the model perform well in representing contemporary (1986–2005) spatial distributions of snow cover days (SCDs) and snow water equivalent (SWE). However, some differences between observation and simulation were detected. Under the RCP4.5 scenarios, SCDs are shortened by 10–20 and 20–40 days during the middle and end of the twenty-first century, respectively. Whereas simulated SWE is lowered by 0.1–10 mm in most areas over the Tibetan Plateau (TP). On the other hand, the spatial distributions of SWE are reversed between the middle and end terms in the northeast China. Furthermore, compared with the changes of RCP4.5 scenario, SCDs are reduced by 5–20 days in the middle period under RCP8.5 scenario with even larger decreasing amplitude in the end term. SWE was lowered by 0.1–2.5 mm in most areas except the northeast of China in middle term under RCP8.5 scenario. The great center of SCDs and SWE changes are always located over TP. The regional mean of SCDs and SWE for the TP and for China display a declining trend from 2006 to 2099 with more pronounced changes in the TP than in China as a whole. Under the RCP8.5 scenario, the changes are enhanced compared to those under RCP4.5.     

Projected hydroclimate changes over Andean basins in central Chile from downscaled CMIP5 models under the low and high emission scenarios

This study examines the projections of hydroclimatic regimes and extremes over Andean basins in central Chile (～ 30–40° S) under a low and high emission scenarios (RCP2.6 and RCP8.5, respectively). A gridded daily precipitation and temperature dataset based on observations is used to drive and validate the VIC macro-scale hydrological model in the region of interest. Historical and future simulations from 19 climate models participating in CMIP5 have been adjusted with the observational dataset and then used to make hydrological projections. By the end of the century, there is a large difference between the scenarios, with projected warming of ～ + 1.2 °C (RCP2.6), ～ +?3.5 °C (RCP8.5) and drying of ～ ? 3% (RCP2.6), ～ ? 30% (RCP8.5). Following the strong drying and warming projected in this region under the RCP8.5 scenario, the VIC model simulates decreases in annual runoff of about 40% by the end of the century. Such strong regional effect of climate change may have large implications for the water resources of this region. Even under the low emission scenario, the Andes snowpack is projected to decrease by 35–45% by mid-century. In more snowmelt-dominated areas, the projected hydrological changes under RCP8.5 go together with more loss in the snowpack (75–85%) and a temporal shift in the center timing of runoff to earlier dates (up to 5 weeks by the end of the century). The severity and frequency of extreme hydroclimatic events are also projected to increase in the future. The occurrence of extended droughts, such as the recently experienced mega-drought (2010–2015), increases from one to up to five events per 100 years under RCP8.5. Concurrently, probability density function of 3-day peak runoff indicates an increase in the frequency of flood events. The estimated return periods of 3-day peak runoff events depict more drastic changes and increase in the flood risk as higher recurrence intervals are considered by mid-century under RCP2.6 and RCP8.5, and by the end of the century under RCP8.5.     

基于CMIP5模式的中国气候变化敏感性预估与分析

以CMIP5提供的26个全球气候系统模式的温度和降水数据为基础,采用区域气候变化指数(Regional Climate Change Index,RCCI)分析中国的不同区域对21世纪气候变化响应的敏感性。结果表明,三种排放情景(RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5)下,21世纪全期,气候变化最敏感的区域分布在西藏地区,其次为我国西北地区以及东北地区,气候变化敏感性最低的区域分布在我国内蒙古中东部、华北地区以及长江中下游一带,且高排放情景对应更高的气候变化敏感性。对RCCI指数贡献因子分析结果表明,对中国气候变化敏感性贡献的大小依次为Δσ_TΔσ_pΔRRWAF。冬夏两季温度变化的大值区与RCCI指数的大致区分布一致,RCCI大小的分布很大程度上由温度变化的敏感性决定。而夏季降水变化的大值区主要出现在西藏地区、华南地区和东北地区,冬季降水变化的大值区则主要出现在黄河以南长江以北的中原地区以及东北地区。