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。     

气候变化对淮河流域水资源及极端洪水事件的影响

利用法国国家气象研究中心气候模型（Centre National de Recherches Météorologiques Climate Model, CNRM）典型代表性浓度路径（Representative Concentration Pathway, RCP）情景资料和可变下渗容量模型（Variable Infiltration Capacity Model,VIC）,分析了淮河流域未来气温、降水、水资源及可能洪水的变化趋势。结果表明,淮河流域未来气温将持续升高,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下未来2021~2050年较基准期（1961~1990年）升幅分别约为1.13℃、1.10℃和1.35℃;流域降水可能呈现略微增加趋势,3种排放情景下2021~2050年降水较基准期将分别增加5.81%、8.26%和6.94%;VIC模型在淮河流域具有较好的适用性,能较好地模拟淮河流域的水文过程,在率定期和检验期,模型对王家坝站和蚌埠站模拟的水量相对误差都在5%以内,日径流过程的Nash-Sutcliffe模型效率系数（NSE）在0.70以上,月径流过程的NSE达到0.85以上。气候变化将导致淮河流域水文循环强度增加,流域水资源总体将可能呈增加趋势,王家坝站和蚌埠站断面洪水事件的发生可能性将增大。     

基于HASM方法对气候模式气温降水的降尺度研究——以黑河流域为例

基于空间平稳性分析,引入地理因素结合回归分析及高精度曲面建模方法（HASM）对黑河流域多年平均气温、降水给出了降尺度模拟。基于过去器测资料的验证,提出了CMIP5模式资料的合理降尺度方法。比较了降尺度结果与站点实测值的差异,同时比较了所给出的方法与经典插值方法的模拟精度。最后,基于历史时期T₁（1976—2005年）的降尺度方法结合RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5不同情景下未来时段T₂（2011—2040年）、T₃（2041—2070年）、T₄（2071—2100年） CMIP5模式结果,对降尺度方法进行了修正,给出了未来时段气温的降尺度模拟公式,并基于此对上述3种情景下多年平均气温的CMIP5模拟结果进行了降尺度模拟。结果表明：本文所提出的降尺度方法模拟结果与站点观测值具有较好的相关性,且精度高于其他经典插值方法。对未来时段的模拟结果表明,升温最快的是RCP8.5情景,在2071—2100年,除祁连山地区外,大部分地区年平均气温大于10℃。     

RCP4.5情景下淮河流域气候变化的高分辨率模拟

利用CCLM高分辨率区域气候模式RCP4.5情景预估数据与淮河流域1960-2005年日尺度气象观测资料,对比分析模式在试验期（1960-2005年）和预估期（2006-2040年）的模拟能力。结果表明：①试验期模式数据能较准确地模拟流域逐月平均温度时间变化特征,相关系数达0.99（通过95%置信度检验）;日均温空间分布特征相关系数达0.72;但在南部高海拔地区（安徽省霍山县和金寨县）精度不高;极端最高（低）气温的空间相关性达0.77（0.88）。②模式在试验期模拟的逐月平均降水量总体趋势与实测值变化一致,相关系数达0.63（通过95%置信度检验）;对干旱的模拟与观测数据存在一定误差,但整体趋势与其一致;年均降水量和极端强降水空间分布相关系数分别达0.90和0.93,模拟效果较好;整体上,模式对温度的模拟效果要好于降水模拟。③RCP4.5情景下,空间尺度上淮河流域未来温度和降水与观测期相比变幅小,时间尺度上年均降水量无显著变化,平均气温年际变化率约0.21℃/10a,极端高温持续增长,低温持续下降。     

气候与土地利用变化对汉江流域径流的影响

作为联结大气圈和地圈的纽带,水文循环同时承受气候变化和土地利用/覆被变化（LUCC）的双重影响,然而大多数的水文响应研究主要关注未来气候变化对径流的影响,忽略了未来LUCC的作用。因此,本文的研究目的是评估未来气候变化和LUCC对径流的共同影响。首先采用2种全球气候模式（BCC-CSM1.1和BNU-ESM）输出,基于DBC降尺度模型得到未来气候变化情景;然后,利用CA-Markov模型预测未来LUCC情景;最后,通过设置不同的气候和LUCC情景组合,采用SWAT模型模拟汉江流域的未来径流过程,定量评估气候变化和LUCC对径流的影响。结果表明：① 未来时期汉江流域的年降水量、日最高、最低气温相较于基准期（1966—2005年）,在RCP 4.5和RCP 8.5浓度路径下,分别增加4.0%、1.8 ℃、1.6 ℃和3.7%、2.5 ℃、2.3 ℃;② 2010—2050年间,流域内林地和建设用地的面积占比将分别增加2.8%和1.2%,而耕地和草地面积占比将分别减少1.5%和2.5%;③ 与单一气候变化或LUCC情景相比,气候变化和LUCC共同影响下的径流变化幅度最大,在RCP 4.5和RCP 8.5浓度路径下未来时期年平均径流分别增加5.10%、2.67%,且气候变化对径流的影响显著大于LUCC。本文的研究结果将有助于维护未来气候变化和LUCC共同影响下汉江流域的水资源规划与管理。     

基于模式优选的21世纪中国气候变化情景集合预估

未来气候变化情景预估是制定气候变化应对和适应策略的科学基础。本文利用参与耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的30个气候模式的模拟数据,通过评估各模式对历史气候变化的模拟能力,筛选出模拟区域气候变化的最优模式组合,进而建立偏最小二乘回归（PLS）集合预估模型,据此利用最优模式模拟结果预估区域温度和降水变化情景。通过与历史数据的对比,研究发现本文基于最优模式建立的PLS集合预估模型不仅优于传统的多模式集合平均,而且也优于利用全部模式建立的PLS集合预估模型,体现了模式优选过程的重要性。本文基于优选模式的PLS集合预估模型预估结果表明：① 21世纪各区域温度将持续上升,且冬半年升温速率总体大于夏半年,北方地区升温速率总体高于南方地区;RCP 4.5排放情景下温度上升先快后慢,转折点出现在21世纪中期,RCP 8.5排放情景下,呈持续增加趋势,至21世纪末的升温幅度约为RCP 4.5情景的2倍。② 21世纪各区降水变化均呈显著增加趋势,并表现出高排放情景大于低排放情景,少雨区大于多雨区的特征,但是降水增加过程伴有明显的年代际波动。对比发现,传统的等权重集合平均全部模式（EMC）方法预估的中国夏季变暖速率高于冬季,且降水基本呈线性增加,有悖于全球变暖的基本特征及中国降水具有鲜明的年代际变化特征的基本认识。因而,本文预估的温度和降水变化特征均更符合中国气候变化的基本规律。     

中国干旱内陆河出山径流对流域气象要素与全球气象指数的响应特征研究

干旱内陆河出山径流及其影响因素分析对于流域水资源评价、流域经济生态安全保障具有重要意义。基于1960-2012年塔里木河流域"三源流"与黑河流域的出山径流、降水、气温资料及4个全球气象指数监测数据,采用小波分析方法研究了各水文气象要素的周期特征,以及流域出山径流对气象要素与气象指数的响应特征。结果表明：（1）各水文气象因子多具有1~2个显著周期,周期多在2~7 a尺度范围内。（2）叶尔羌河、黑河出山径流与流域降水分别在6~17 a、2~16 a周期上关系显著。各出山径流与流域降水、气温的多尺度共振周期性差异,反映了各径流来源构成及其与气象要素年际动态方面的差异。（3）各流域出山径流对气象指数的响应特征不同,这在显著时频域以及径流响应时滞等方面均有表现。此研究可为气候变化条件下干旱内陆河流域生态-水文过程响应及水资源管理提供依据。     

黄河上游夏季流量对气候变化的响应及未来趋势预估

本文从气候变化的角度出发, 研究黄河上游龙羊峡水库夏季流量与流域气候条件的响应关系及流量预估模型, 并根据区域气候模式输出数据降尺度生成的未来气候情景, 对未来龙羊峡夏季水库流量进行了预估。结果表明:近35 年来, 黄河上游夏季气温升高、蒸发增大, 降水略有减少;黄河上游龙羊峡水库平均入库流量呈递减趋势, 夏季流量对流域降水量、平均最高气温及最低气温的响应显著;未来两个时期(2020s、2030s)龙羊峡夏季流量均较基准期(1988-2010 年)减少, 但在不同气候变化情景下流量变化有所差异, 其中A2 情景下夏季平均流量分别减少23.9%(2020s)和19.8%(2030s), B2 情景下分别减少14.4%(2030s)和17.3%(2030s), 据此, 未来气候变化对黄河上游流域夏季流量的可能影响将弊大于利, 但仍具有较大不确定性。     

IPCCSRES情景下新疆未来气候变化格局分析

全球气候模型（GCM）提供了有效的方法来评估全球气候变化的过程,并可预估包括人类活动因素驱动在内的未来气候变化情景。然而其较低的分辨率并不能捕捉到那些地表特性复杂区域的气候变化特性。因此,使用包括区域气候模型（RcM）、偏差校正法和统计方法等方法在内的降尺度方法来处理GCM的原始数据以达到评估区域的气候变化的目的。本研究应用使用偏差校正法中的delta方法将24个GCM在IPCC三种气候变化情景下的月尺度数据水平分辨率降尺度到0．5℃,进而用于分析新疆未来气候变化格局。基于降尺度后的计算结果与GCM模型原始数据比较表明：降尺度方法可以改善复杂地表和地形的区域气候变化预估特征,并降低GCM生成的气候数据在新疆地区的不确定性。结果表明：AIB、A2和B1三种情景模式下年均气温和年降水量在21世纪早期具有相似的空间格局与变化趋势,到21世纪中期会产生波动变化。年平均气温在A1B,A2和B1三种情景下到21世纪末将分别达到10℃,11．1℃和8．5℃;与此同时,年降水量将会有波动性的增加趋势。在2020—2070年间,AIB情景下区域年平均气温大于其他两个情景。A1B情景下的年降水量在2020-2040年间也大于其他两个情景。然而,在不同的情境下年平均气温与年降水存在很大的不确定性。不同情景下年平均气温的差异达6℃,而年平均降水差异大约200mm。在区域气候变化格局方面,到21世纪末,在天山中部、伊犁河流域、天山南部和塔里木河下游的年平均气温的增长要比准噶尔盆地、帕米尔高原和昆仑上北坡的小。年降水量在南疆西部呈现出轻微的下降趋势,但是在昌吉,吐鲁番,哈密和阿尔金山北部呈现出增长趋势。     

未来百年不同排放情景下滦河流域径流特征分析

为了研究滦河流域未来百年（2010-2100年）不同排放情景下气候变化对径流的影响,利用ECHAM5/MPI-OM模式在3种排放情景下（A2高排放、A1B中排放、B1低排放）下所做的21世纪未来百年气候变化预估实验得到的数据,应用HBV模型对滦河流域进行了模拟研究,模型率定期和验证期的结果表明HBV模型在滦河流域具有很好的适用性。结合HBV模型和ECHAM5/MPI-OM模式在3种排放情景下的百年气候变化预估数据,结果显示在3种排放情景下滦河流域百年平均径流深度相差不大,但变化趋势有较大不同,年际变化突出。整体而言,未来百年在3种情景下滦河流域的径流深度都将有不同程度的增加趋势,其中在B1低排放情景下,增加趋势显著;在周期方面,A2和A1B情景下,2-9年的年际变化周期较为明显,而在B1情景下周期不太明显。     

黑河流域气象要素与全球性大气环流特征量的多尺度遥相关分析

黑河流域生态-水文过程集成研究是我国近年来干旱半干旱地区的研究热点,气候变化条件下流域生态-水文过程的响应机制是其中一个重要科学问题。基于1956-2015 年黑河流域气温、湿度、降水观测数据及多个大气环流特征量监测资料,采用小波分析方法研究了流域气象要素与大气环流特征量的周期性及遥相关。结果表明：（1）流域气温与大气环流特征量的遥相关关系最为明显,湿度、降水次之。（2）气温与Niño3.4 SSTA、SOI 的显著遥相关共同周期为12～16 a,与NAO、AO为9～11 a,与WP遥相关周期为5～9 a,与PDO为8～15 a。（3）湿度与NAO遥相关周期为4～5 a,与POL为3～6 a,与WP为9～15 a,与PNA为2～8 a。（4）降水与Niño3.4 SSTA遥相关周期为9～15 a,与NAO为2～4 a,与AO为3～7 a,与POL为11～19 a,与WP为9～14 a。（5）上述各遥相关周期的地域分布、显著时段与时滞特征各有差异。本文研究有助于加深流域气象要素对环流特征量响应机制的认识,为我国干旱半干旱地区内陆河流域严峻的水-生态问题的解决及水资源管理提供依据。     

机器学习与统计模型在石羊河流域气候降尺度研究中的适用性对比

高分辨率气候数据是研究气候变化对农业、生态、水文影响的驱动数据,动力和统计降尺度模型是两类常用的生成高分辨率气候数据的方法,近年来机器学习模型也被用到气候变化的研究中,但针对不同站点(下垫面)的多种统计降尺度模型的对比研究较少.石羊河流域土地利用类型多样,海拔变化显著,适合研究降尺度模型的适用性.本研究选择2种传统统计...     

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。     

The influence of climate change and human activities on runoff in the middle reaches of the Huaihe River Basin,China

This study presents a soil and water integrated model (SWIM) and associated statistical analyses for the Huaihe River Basin (HRB) based on daily meteorological, river runoff, and water resource data encompassing the period between 1959 and 2015. The aim of this research is to quantitatively analyze the rate of contribution of upstream runoff to that of the midstream as well as the influence of climate change and human activities in this section of the river. Our goal is to explain why extreme precipitation is concentrated in the upper reaches of the HRB while floods tend to occur frequently in the middle reaches of this river basin. Results show that the rate of contribution of precipitation to runoff in the upper reaches of the HRB is significantly higher than temperature. Data show that the maximum contribution rate of upstream runoff to that of the midstream can be as high as 2.23%, while the contribution of temperature is just 0.38%. In contrast, the rate of contribution of human activities to runoff is 87.20% in the middle reaches of the HRB, while that due to climate change is 12.80%. Frequent flood disasters therefore occur in the middle reaches of the HRB because of the combined effects of extreme precipitation in the upper reaches and human activities in the middle sections.     

气候变化和人类活动对淮河流域中上游地区径流影响研究（英文）

This study presents a soil and water integrated model(SWIM) and associated statistical analyses for the Huaihe River Basin(HRB) based on daily meteorological, river runoff, and water resource data encompassing the period between 1959 and 2015. The aim of this research is to quantitatively analyze the rate of contribution of upstream runoff to that of the midstream as well as the influence of climate change and human activities in this section of the river. Our goal is to explain why extreme precipitation is concentrated in the upper reaches of the HRB while floods tend to occur frequently in the middle reaches of this river basin. Results show that the rate of contribution of precipitation to runoff in the upper reaches of the HRB is significantly higher than temperature. Data show that the maximum contribution rate of upstream runoff to that of the midstream can be as high as 2.23%, while the contribution of temperature is just 0.38%. In contrast, the rate of contribution of human activities to runoff is 87.20% in the middle reaches of the HRB, while that due to climate change is 12.80%. Frequent flood disasters therefore occur in the middle reaches of the HRB because of the combined effects of extreme precipitation in the upper reaches and human activities in the middle sections.     

Evaluation of the carbon sequestration of Zhalong Wetland under climate change

Wetland ecosystems are crucial to the global carbon cycle.In this study,the Zhalong Wetland was investigated.Based on remote sensing and meteorological observation data from 1975–2018 and the downscaled fifth phase of the coupled model intercomparison project (CMIP5) climate projection dataset from 1961–2100,the parameters of a net primary productivity (NPP) climatic potential productivity model were adjusted,and the simulation ability of the CMIP5 coupled models was evaluated.On this basis,we analysed the spatial and temporal variations of land cover types and landscape transformation processes in the Zhalong Nature Reserve over the past 44 years.We also evaluated the influence of climate change on the NPP of the vegetation,microbial heterotrophic respiration (Rh),and net ecosystem productivity (NEP) of the Zhalong Wetland and predicted the carbon sequestration potential of the Zhalong Wetland from 2019–2029 under the representative concentration pathways (RCP) 4.5 and RCP 8.5 scenarios.Our results indicate the following:(1) Herbaceous bog was the primary land cover type of the Zhalong Nature Reserve,occupying an average area of 1168.02±224.05 km~2,equivalent to 51.84%of the total reserve area.(2)Since 1975,the Zhalong Nature Reserve has undergone a dry–wet–dry transformation process.Excluding several wet periods during the mid-1980s to early 1990s,the reserve has remained a dry habitat,with particularly severe conditions from 2000 onwards.(3) The 1975–2018 mean NPP,Rh,and NEP values of the Zhalong Wetland were 500.21±52.76,337.59±10.80,and 162.62±45.56 g C·m~(-2)·a~(-1),respectively,and an evaluation of the carbon balance indicated that the reserve served as a carbon sink.(4) From 1975–2018,NPP showed a significant linear increase,Rh showed a highly significant linear increase,while the increase in the carbon absorption rate was smaller than the increase in the carbon release rate.(5) Variations in NPP and NEP were precipitation-driven,with the correlations of NPP and NEP with annual precipitation and summer precipitation being highly significantly positive(P0.001);variations in Rh were temperature-driven,with the correlations of Rh with the average annual,summer,and autumn temperatures being highly significantly positive (P0.001).The interaction of precipitation and temperature enhances the impact on NPP,Rh and NEP.(6) Under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios,the predicted carbon sequestration by the Zhalong Wetland from 2019–2029 was 2.421 (±0.225)×10~(11) g C·a~(-1) and 2.407 (±0.382)×10~(11) g C·a~(-1),respectively,which were both lower than the mean carbon sequestration during the last 44 years (2.467 (±0.950)×10~(11) g C·a~(-1)).Future climate change may negatively contribute to the carbon sequestration potential of the Zhalong Wetland.The results of the present study are significant for enhancing the abilities of integrated eco-meteorological monitoring,evaluation,and early warning systems for wetlands.     

10个CMIP5模式预估中亚地区未来50 a降水时空变化特征

利用CRU月降水资料首先对参与IPCC第五次评估报告（IPCC AR5）的10个CMIP5模式对1951-2005年中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势等特征参数的模拟能力进行了系统评估,并选取具有较好模拟性能模式的未来预估试验结果作多模式集合平均预估未来50 a（2011-2060年）中亚地区在不同代表性浓度路径下降水量各特征参数的空间分布特征,结果表明：多数模式能够模拟出中亚地区年降水气候平均态、年际变率以及线性趋势的空间分布特征,同时发现中亚地区年降水量在过去50 a整体以轻微增加为主,趋势不显著。根据定量评估结果,从10个模式中选取4个具有较好模拟性能的模式结果做集合平均,同时利用历史回报试验数据进行检验,发现集合平均的模拟结果无论在量级还是高、低值中心的位置和范围与CRU资料非常接近。未来预估结果表明4种排放情景下4模式集合平均的中亚年降水在未来50 a增加较为明显,尤其在中国新疆南部（由低值区转变为高值区）。总体来看,未来50 a中亚降水增加趋势随着RCPs的增加而增加,且降水增加显著的区域随着RCPs的增加而明显增大。