气侯变化对东部季风区赣江和官厅流域径流的影响

选取中国东部季风区南方赣江流域和北方官厅流域,基于逐日气象和水文观测数据率定和验证了HBV水文模型,并以国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中输出要素最多的5个全球气候模式在3种典型浓度路径（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）下的预估结果驱动HBV模型,预估了气候变化对21世纪两个流域径流的影响。结果表明：(1) 1961—2017年,赣江和官厅流域年平均气温均呈显著上升趋势,升温速率分别为0.17℃/(10 a)和0.28℃/(10 a);同期,赣江流域降水显著增加,官厅流域降水微弱下降。不同RCP情景下,21世纪两个流域均将持续变暖、降水有所增加,北方官厅流域的气温和降水增幅均大于南方赣江流域。(2) 21世纪,官厅流域年、季径流增幅远大于赣江流域。官厅流域年径流在近期（2020—2039年）、中期（2050—2069年）、末期（2080—2099年）均呈增加趋势,RCP8.5情景下增幅最大、RCP4.5最小。赣江流域在RCP4.5下,近期、中期年径流相对基准期略有减少,但在整个21世纪径流呈上升趋势;RCP2.6和RCP8.5下,21世纪中期以后径流增幅下降。(3) 21世纪,东部季风区北部的官厅流域发生洪涝、南方赣江流域发生干旱的可能性增大,不同RCP情景预估得到相同的结论。     

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。      

辽河流域年平均径流对气候变化响应的试验分析

利用Holland等建立的模型,针对辽河干流流域,基于近几十年的历史气象水文观测数据率定模型参数,并建立了流域的年尺度气候—径流模拟模型。利用建立的模型,进行模拟试验、敏感性试验及预估试验分析。结果表明:在年降水量均增加10%的条件下,如气温增高1℃,则年径流量会增加14.0%;如年平均气温降低1℃,则年径流量会增加31.5%。在年平均气温均升高1℃的条件下,如年降水量增加10.0%,则年径流量会增加14.0%;如年降水量减少10.0%,则年径流量会减少30.0%,径流对降水量变化的响应更为敏感。根据国家气候中心发布的气候变化情景预估数据,对于2001—2030年模拟预估结果为,在B1情景下,气温升幅适中,降水量增加明显,径流量增加较为明显; A1B情景下,气温升幅明显,降水量增加适中,径流量增加相对最少; A2情景下,气温升幅最少,降水量增加适中,径流量增加处于中等水平。     

RCP情景下内蒙古黄河流域径流预估及其对水资源的影响

根据内蒙古黄河流域内72个国家气象站观测的1961—2005年和区域气候模式CCLM模拟的1961—2100年的气温和降水数据,采用BP人工神经网络模型,预估分析3种RCP情景下头道拐水文站2011—2100年流量变化,评估未来气候变化对流域水资源的可能影响。结果表明:①2011—2100年内蒙古黄河流域气温升高,降水变化不明显,年平均流量呈减少趋势,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景分别减少3.6%、2.7%和23.4%。②未来春季流量以增加为主;夏季在不同情景的变化趋势不一致;秋季在21世纪50年代前以增加为主,之后以减少为主;冬季则以减少为主。③未来流域可利用水资源呈减少趋势,尤其夏季水资源的供需矛盾加剧,以及径流季节分配发生变化,可能产生更大的春季径流。     

全球升温1.5℃时北半球多年冻土及雪水当量的响应及其变化

本文基于耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）的17个全球气候模式,确定了1.5℃温升（相对于1861-1880年）的发生时间,预估了全球升温1.5℃时,北半球冻土和积雪的变化,并对预估结果的不确定性进行了讨论。结果表明,全球平均地表温度在3种排放情景下（RCP2.6,RCP4.5,RCP8.5）分别于2027、2026、2023年达到1.5℃阈值。当全球升温1.5℃,北半球多年冻土南界北移1°～3.5°,冻土退化主要发生在中西伯利亚南部。多年冻土面积在全球升温1.5℃时,在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下较1986-2005年分别减少约3.43×10⁶ km²（21.12%)、3.91×10⁶ km²（24.10%）和4.15×10⁶ km²（25.55%);北半球超过一半以上的区域雪水当量减少,只在中西伯利亚地区略微增加;北美洲中部、欧洲西部以及俄罗斯西北部减少较显著,减少约40%以上。青藏高原多年冻土面积在RCP2.6、RCP4.5以及RCP8.5排放情景下分别减少0.15×10⁶ km²（7.28%)、0.18×10⁶ km²（8.74%）和0.17×10⁶ km²（8.25%)。青藏高原冬、春季雪水当量分别减少约14.9%和13.8%。     

黄河流域未来气候-水文变化的模拟研究

将大尺度半分布式水文模型VIC应用到黄河上中游流域(花园口水文断面以上),并利用区域气候模式RegCM4.0单向嵌套全球气候模式BCC_CSM1.1,动力降尺度到黄河流域的模拟结果驱动VIC模型,开展在新的典型浓度路径下(RCP4.5和RCP8.5)黄河流域未来气候和水文变化的离线模拟。模拟结果显示,在RCP4.5和RCP8.5排放情景下,黄河流域21世纪平均地表气温相对于1971—2000年均呈显著上升趋势,2019—2048年上升1.2—1.5℃,2069—2098年上升2.19—3.9℃。未来年平均降水量有微弱的增大,2019—2048年增幅为6%左右,2069—2098年增幅为1.4%—5.6%。未来蒸发量增大明显,2069—2098年年平均蒸发量最大可增加9.6%。2019—2048年花园口水文站的年平均径流量增大3.4%—7.4%,2069—2098年年平均径流量转为减少,减幅为3.3%—5.3%。黄河上游地区未来气候和水文变化趋势与黄河流域基本一致,但未来年径流量变幅低于黄河流域,相对比较稳定。     

松花江流域气候变化及ECHAM5模式预估

 根据松花江流域1961-2000年观测气温、降水量资料和ECHAM5/MPI-OM模式对该流域21世纪前50 a气候变化的预估结果,分析了松花江流域1961-2000年年平均气温和年降水量变化,并对21世纪前50 a气温和降水量变化趋势进行了预估。结果表明,在全球变暖的背景下,作为中国气候变暖区域响应的先锋,松花江流域年平均气温自1980年代初持续升高,升温幅度比较显著;年降水量在1961-2000年无明显增加或减少趋势,年代际差异也不大。相对于1961-1990年的气候场,21世纪前半叶,年平均气温仍将呈明显增加趋势,到2040年代升温幅度达1℃以上,年降水量变化趋势不显著,可能微弱增加,但冬季平均气温和冬季降水量都呈增加趋势,春季降水量也为增加趋势。     

青藏高原21世纪气候的降尺度预估

青藏高原作为世界的“第三极”,影响中国乃至全球的气候变化,准确预测其未来气候变化对指导区域可持续发展具有重要意义。为此,以1979—2015年为基准期,对三个地球系统模式（GFDL-ESM2G,IPSL-CM5R-MR,MIROC5）进行统计降尺度,预估了2021—2100年青藏高原年均气温和降水量的时空变化特征,并分析了冷、暖季平均气温和降水量的变化趋势。结果表明：时间上,气温和降水量均显著增加;空间上存在差异,西部和东南部气温变化趋势率大而中部小,降水量变化趋势率的变化范围随模拟排放强度的增加而加大,同时年平均气温和年降水量都在未来10年变化趋势率最大。预测气温和降水量变化趋势率与排放情景有关,RCP85情景下气温和降水量的增加趋势率最大,RCP45情景次之,RCP26情景最小。随着排放强度的增加,冷暖季气温和降水量变化趋势差异加大。降尺度数据可支撑气候、水文和作物等模式进行情景研究,可为未来气候变化以及水循环研究提供重要的基础信息。     

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。     

CMIP5模式对21世纪全球和中国年平均地表气温变化和2℃升温阈值的预估

基于参加国际耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）的29个全球气候模式开展的历史气候模拟和3种典型浓度路径（RCP2.6、RCP4.5、 RCP8.5）下21世纪气候预估的结果,分析了单个模式和多模式集合平均（MME）的21世纪全球与中国年平均地表气温（ASAT）变化特征及2℃升温阈值的出现时间。多模式集合平均的结果显示：全球和中国年平均地表气温均将继续升高,21世纪末的升温幅度随着辐射强迫的增大而增大。RCP2.6情景下,年平均地表气温增幅先升高后降低,全球（中国）年平均地表气温在2056年（2049年）达到升温峰值,21世纪末升温1.74℃（2.12℃）;RCP4.5情景下,年平均地表气温在21世纪前半叶逐渐升高,之后升温趋势减缓,21世纪后期趋于平稳,21世纪末全球（中国）年平均地表气温增幅为2.60℃（3.39℃）;RCP8.5情景下,21世纪年平均地表气温快速升高,21世纪末全球（中国）年平均地表气温增幅为4.75℃（6.55℃）。全球平均的年平均地表气温增幅,在RCP2.6情景下没有超过2℃,RCP4.5和RCP8.5情景下分别在2047和2038年达到2℃。RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下中国年平均地表气温增幅连续5 a不低于2℃的时间分别在2032、2033和2027年,明显早于全球平均。任一典型浓度路径情景下,达到2℃升温的时间,北半球同纬度地区早于南半球,同半球高纬度地区早于低纬度地区,同纬度地区陆地早于海洋。3种不同典型浓度路径情景下21世纪全球和中国年平均地表气温将继续升高这一结果是可信的,RCP4.5和RCP8.5情景下全球和中国年平均地表气温增幅超过2℃的结果模式之间有较高的一致性。多模式预估的全球和中国年平均地表气温升幅和不同幅度升温的出现时间均存在一定的不确定性,预估结果的不确定性随预估时间的延长而增大;相同情景下,中国年平均地表气温预估的不确定性大于全球。     

气候变化对长江上游径流影响预估

利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中5个气候模式在3种典型浓度路径(RCPs)下的预估结果驱动SWAT水文模型,预估了21世纪气候变化对长江上游年径流量、季节分配以及极端径流的影响。结果表明：预估的长江上游平均气温呈显著上升趋势,21世纪末较当前(1986—2005年)升高1.5~5.5℃,降水总体呈增加趋势,在21世纪30年代后高于当前气候平均值,21世纪末相对于当前增加5%~15%。流域内气候变化存在明显空间差异,金沙江和岷沱江流域气温升高和降水增加幅度均大于流域平均值。预估的长江上游年径流量及各月平均径流均有增加趋势,在21世纪30年代后高于当前多年平均值,21世纪中期增加4%~8%,21世纪末增加10%~15%。预估的径流年内分布的均匀性有所增加,但年际变化明显增大,极端旱涝事件的频率和强度明显增加。预估的各子流域径流变化对气候变化的响应也存在差异,金沙江和岷沱江流域年径流量、年际变化和年内分布变化小,对气候变化的响应表现为低敏感;嘉陵江流域、乌江流域和长江上游干流径流增加幅度大,同时极端丰枯出现的频率和程度增加显著,是气候变化响应的敏感区域。     

新疆精河流域河川径流及对气候变化的响应

根据精河流域1957—2012年的气温、降水和径流量等资料,分析了精河流域近55 a来径流量的变化趋势和周期特征,研究了河川径流及对气候变化的响应关系,并建立基于多变量时间序列自回归CAR(Controlled Auto-regressive)径流预测模型。结果表明:(1)精河径流在年内分配不均,季节变化明显,夏季集中,枯水期长且枯季径流量小。6—9月为径流连续最大4个月,占全年径流量的74%。(2)从20世纪80年代开始,河川径流量增加,持续至90年代,在21世纪有减小的趋势,1981—2005年平均年径流总量比1957—1980年增加了3.24%。(3)精河流域年径流量序列在21 a和13 a左右的振荡周期最为明显,其次是32 a和9 a,而其中的21 a和13 a时间尺度上的振荡是全时域的。(4)建立了径流与降水和气温的CAR模型,发现拟合平均相对误差为6.54%,均方根误差为0.039。用CAR模型模拟河流年径流量误差在可接受范围内,可以利用该模型对精河流域年径流量进行预测。     

松花江、辽河流域实测径流的变化趋势及其与降水的关系

利用松花江、辽河流域内132个降水测站1961-2000年40年的月降水资料,以及水文测站哈尔滨、江桥、铁岭1956-2000年45年的月实测径流量资料,分析松花江、辽河流域实测径流的变化趋势,并探讨夏季径流与同期降水的相关性。结果表明：松花江流域的年实测径流量呈现较微弱的下降趋势,而辽河流域年实测径流呈现显著的下降趋势;两流域径流量均存在着一致的阶段性丰枯周期变化;最显著的一次波动是夏季实测径流由20世纪60年代中后期呈现的显著下降趋势转为80年代初期的明显上升趋势;降水是影响松花江、辽河流域夏季实测径流的一个重要气候因素。初步揭示了人类活动、下垫面改变对实测径流的影响。     

中国降水季节性的预估

本文使用国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中共46个全球气候模式的数值试验数据,通过评估择优选取了14个模式来预估21世纪中国各季节降水百分率及其变率。结果表明,模式集合平均能够较好地模拟各季节降水百分率及其变率,但模式与观测间、各模式间都存在一定不同,空间上西部差异较大,季节上夏季差异明显。21世纪中国降水百分率整体表现为夏季大冬季小,但存在区域性,如华南春季降水百分率大于夏季。与1986~2004年相比,中国降水百分率整体表现为在夏季显著减少,冬春季显著增加,但高原则与之相反。此外,模式对于长江中下游地区降水百分率的预估存在较大不确定性。RCP8.5情景下降水季节性变幅要大于RCP4.5情景。降水季节性的变率在四季均表现出一定的增加趋势,但21世纪早、中和末期与1986~2004年相比并无显著差异（置信水平为95%）。     

1961－2005年嫩江流域右岸气候变化及对水资源的影响

利用累积距平法和气候倾向率对1961－2005年嫩江流域右岸气温、降水量和径流量资料进行分析,研究嫩江流域右岸气候变化及其对水资源的影响。结果表明：近45 a来嫩江流域右岸气温显著增高,平均以0.52 ℃/10 a的速率上升,而且四季均为上升趋势, 不同季节增温幅度以冬、春、秋、夏季依次递减,1986年以来为气温升高最显著的时段;降水变化可分为3个阶段： 1961－1982年降水量呈减少趋势,1982－1998年处于增加时期,1998年以来降水量又呈现减少趋势。夏季降水量变化趋势与年降水量变化趋势趋于一致, 降水量总趋势是在波动中微弱上升;嫩江流域右岸主要控制站年径流量与年降水量保持同步变化。     

1961—2008年淮河流域气温和降水变化趋势

利用淮河流域170个地面气象观测站观测数据,统计分析了淮河流域1961—2008年间气温和降水的时空变化趋势。结果表明:48 a间淮河流域年平均气温呈显著上升趋势,冬季平均气温的增温幅度最大,春、秋次之;年极端最低气温亦呈显著上升趋势,年极端低温日数(满足该站极端低温阈值)则呈明显下降趋势;流域西北部年极端最高气温呈显著下降趋势,流域西部年极端高温日数(满足该站极端高温阈值)呈显著下降趋势;降水量总体变化趋势未通过统计检验,但1990s开始,秋季降水量呈下降趋势,2000年之后年降水量明显增加,夏季降水量亦增加;春季和秋季降水日数呈显著下降趋势,夏季和冬季无明显变化。     

1961—2009年辽河流域水文气象要素变化特征

依据1961—2009年辽河流域5个气象观测站点逐日降水和气温观测资料,运用非参数检验方法（Mann-Kendall法）,对辽河流域降水和气温的变化趋势进行了分析。利用2006—2010年夏季共162d降水日的铁岭站日降水量与铁岭水文站径流量资料,探讨了日降水量与径流量之间的相关关系。结果表明：辽河流域年降水量减少趋势明显,降水量偏少年份明显增加,其主要原因为占全年降水量65%的夏季降水以7.4 mm/10 a的气候趋势倾向率递减,呈现出明显的减少趋势;辽河流域的年平均气温是在波动中逐渐上升的,且升温趋势明显,春季呈明显的升温趋势,夏季略有下降,秋季变化不大,冬季是气温上升最明显的季节;日降水量与径流量存在正相关关系,且日降水量与降水第二日的径流量相关显著。     

Reconstruction of hydrometeorological time series and its uncertainties for the Kaidu River Basin using multiple data sources

This paper tried to reconstruct the time series (TS) of monthly average temperature (MAT), monthly accumulated precipitation (MAP), and monthly accumulated runoff (MAR) during 1901–1960 in the Kaidu River Basin using the Delta method and the three-layered feed forward neural network with backpropagation algorithm (TLBP-FFNN) model. Uncertainties in the reconstruction of hydrometeorological parameters were also discussed. Available monthly observed hydrometeorological data covering the period 1961–2000 from the Kaidu River Basin, the monthly observed meteorological data from three stations in Central Asia, monthly grid climatic data from the Climatic Research Unit (CRU), and Coupled Model Intercomparison Project Phase 3 (CMIP3) dataset covering the period 1901–2000 were used for the reconstruction. It was found that the Delta method performed very well for calibrated and verified MAT in the Kaidu River Basin based on the monthly observed meteorological data from Central Asia, the monthly grid climatic data from CRU, and the CMIP3 dataset from 1961 to 2000. Although calibration and verification of MAP did not perform as well as MAT, MAP at Bayinbuluke station, an alpine meteorological station, showed a satisfactory result based on the data from CRU and CMIP3, indicating that the Delta method can be applied to reconstruct MAT in the Kaidu River Basin on the basis of the selected three data sources and MAP in the mountain area based on CRU and CMIP3. MAR at Dashankou station, a hydrological gauge station on the verge of the Tianshan Mountains, from 1961 to 2000 was well calibrated and verified using the TLBP-FFNN model with structure (8,1,1) by taking MAT and MAP of four meteorological stations from observation; CRU and CMIP3 data, respectively, as inputs; and the model was expanded to reconstruct TS during 1901–1960. While the characteristics of annual periodicity were depicted well by the TS of MAT, MAP, and MAR reconstructed over the target stations during the period 1901–1960, different high frequency signals were captured also. The annual average temperature (AAT) show a significant increasing trend during the 20th century, but annual accumulated precipitation (AAP) and annual accumulated runoff (AAR) do not. Although some uncertainties exist in the hydrometeorological reconstruction, this work should provide a viable reference for studying long-term change of climate and water resources as well as risk assessment of flood and drought in the Kaidu River Basin, a region of fast economic development.