2050年前长江流域极端降水预估

20世纪90年代长江流域日最大降水增加主要出现在长江以南地区和金沙江流域,ECHAM5/MPI-OM模型也大致模拟出了这种趋势。在IPCC给出的3种不同的排放情景下,2000-2050年长江上游日最大降水均有上升趋势,2020年前A2情景下日最大降水最大,A1B最小;长江中下游日最大降水在2025年之前均有明显上升趋势,之后略有下降,波动较大。长江流域未来日最大降水增多的区域可能主要出现在长江以南地区,而极端降水减少的区域可能出现在长江以北地区。     

2℃全球变暖背景下中国未来气候变化预估

相对于工业化革命前期, 全球年平均地表气温上升2℃的时间和相应的气候变化受到了广泛关注, 特别是包括欧盟成员国在内的许多国家和国际组织已经将避免2℃全球变暖作为温室气体减排的首要目标。为此, 本文作者基于16个气候模式在20世纪气候模拟试验和SRES B1、A1B和A2温室气体和气溶胶排放情景下的数值模拟试验结果, 采用多模式集合方法预估研究了2℃全球变暖发生的时间、对应的大气中主要温室气体浓度以及中国气候变化情况。根据模式集合平均结果, 三种排放情景下2℃全球变暖分别发生在2064年、2046年和2049年, 大气二氧化碳当量浓度分别为625 ppm、645 ppm和669 ppm (1 ppm=10-6)。对应着2℃全球变暖, 中国气候变暖幅度明显更大。从空间分布形势上看, 变暖从南向北加强, 在青藏高原地区存在一个升温大值区; 就整体而言, 中国区域平均的年平均地表气温上升2.7～2.9℃, 冬季升温幅度 (3.1～3.2℃) 要较其他季节更大。年平均降水量在华南大部分地区减少0～5%, 而在其余地区增加0～20%, 中国区域年平均降水增加3.4%～4.4%, 各季节增加量在0.5%～6.6%之间。     

2011—2050年长江流域气候变化预估问题的探讨

利用长江流域1961—2008年观测气象资料,对IPCC 第四次评估报告中12个全球气候模式及所有模式集合平均进行比较验证,结果表明：MIUB_ECHO_G模式对该地区降水模拟能力较强,NCAR_CCSM3模式对温度模拟效果较好。进一步利用MIUB_ECHO_G模式和NCAR_CCSM3模式结果在SRES-A2、-A1B、-B1 3种排放情景下的降水和温度数据,分析2011—2050年3种排放情景下长江流域降水和温度变化特征。结果表明,2011—2050年长江流域降水变化趋势不明显,温度呈增加趋势,增幅在2℃内。     

2050年前中国雾日变化趋势的预估

 利用1971-2005年中国591个气象台站的雾日资料以及逐日最低气温、相对湿度、平均风速资料,分析了35 a来中国各区域年雾日数与这些因子的相关关系,并利用IPCC第四次评估报告所提供的模式数据资料,针对3种不同的排放情景,对21世纪上半叶各区域年平均雾日进行预估。结果表明：对划分的9个雾区的年雾日数的回归方程的拟合效果较好,可以用来进行预估;未来50 a中国大部分地区雾日呈明显减少的变化趋势,在A1B,A2和B1情景下,雾日减少的平均幅度分别为16.2%,13.4%和12.9%。未来50 a中国雾日预估结果的空间分布显示：3种情景下未来中国大部分雾区雾日数都将减少,个别地区雾日数有增加趋势,其中A1B情景下雾日减少区的减少趋势最明显,而B1情景下雾日增加区的增加趋势最明显。     

全球增暖背景下中国干湿气候带变化规律研究

用中国区域561个气象站1961—2010年的逐日气象资料,计算了多时间尺度的湿润指数。用ArcGIS软件平台对站点的降水量和湿润指数进行反距离加权插值,得到其空间分布图,进而分别从全球气候变暖背景下和年代际两个角度分析了湿润指数与干湿气候带界线的变化特征。结果表明:在气候变暖背景下,新疆的极干旱区范围缩小;内蒙东部半干旱区东伸增大,西部干旱区南移扩大;山东半湿润区南移扩大;陕西半干旱区加大,湿润区缩小。从年代际变化而言,湿润指数和干湿气候带界线分布有明显的区域特征。东北地区总体呈现干湿交替特征;1970s起,西北地区总体趋湿;华北东南部持续趋干;新疆南部(极干旱区)持续趋湿;南方地区在2000s四川南部和贵州中南部趋干,出现部分半干旱区。另外,根据中国农业区划方案,分别计算7个一级农业类型区湿润指数。发现7大农业区50 a来湿润指数都呈下降趋势(青藏区除外),尤其西南地区在2000s湿润指数下降最为显著,其主要原因是2001年以来该地区潜在蒸散增加和降水偏少造成的。     

2050年前长江流域极端降水预估

Daily maximum rainfall(R1D)was higher in the Jialing River basin,the Taihu Lake area and the mid-lower main stream section of the Yangtze River basin in the 1990s,and there was a good relationship between ECHAM5/MPI-OM model simulation and the observed data about extreme precipitation(R1D).Under the IPCC SRES A2,A1B,and B1 scenarios,R1Ds are all projected to be in increasing trends in the upper Yangtze River basin during 2001-2050,and R1D shows a more significant increasing tendency under the A2 scenario when compared with the A1B scenario before 2020.With respect to the middle and lower Yangtze River basin,an increasing tendency is projected before 2025,and since then the increasing tendency will become insignificant.There might be more floods to the south of the Yangtze River and more droughts to the north in the next decades.     

2050年前长江流域地表水资源变化趋势

 利用ECHAM5/MPI-OM气候模式预估2001-2050年长江流域不同排放情景（SRES-A2,A1B,B1）下径流深的变化,分析了长江流域地表水资源量的时空变化特征。结果表明：3种排放情景下长江流域多年平均地表水资源量相差不大,但不同排放情景下年际变化特征较为复杂,且变化趋势有所不同。其中,A2高排放情景下地表水资源量呈缓慢减小的趋势,A1B中等排放情景下变化趋势不明显,B1低排放情景下呈相对最为显著的增加趋势。地表水资源量年代际变化波动幅度也较大,2001-2030年3种情景下地表水资源量总体呈现下降特征,但从2030年起,则均表现出不同程度的增加,最高增幅达7.47%,其中尤以夏季和冬季增加显著。模式预估长江流域未来水资源量仍保持目前水平,水资源空间分布不均匀特征仍较为突出。     

2050年前长江流域地表水资源变化趋势

利用ECHAM5/MPI-OM气候模式预估2001-2050年长江流域不同排放情景（SRES-A2,A1B,B1）下径流深的变化,分析了长江流域地表水资源量的时空变化特征。结果表明：3种排放情景下长江流域多年平均地表水资源量相差不大,但不同排放情景下年际变化特征较为复杂,且变化趋势有所不同。其中,A2高排放情景下地表水资源量呈缓慢减小的趋势,A1B中等排放情景下变化趋势不明显,B1低排放情景下呈相对最为显著的增加趋势。地表水资源量年代际变化波动幅度也较大,2001-2030年3种情景下地表水资源量总体呈现下降特征,但从2030年起,则均表现出不同程度的增加,最高增幅达7.47%,其中尤以夏季和冬季增加显著。模式预估长江流域未来水资源量仍保持目前水平,水资源空间分布不均匀特征仍较为突出。     

气候变暖对青海高原采暖能耗的影响及预估

利用1961—2010年青海高原34个气象台站逐日平均气温资料,研究了气候变暖对青海采暖期能耗的影响及预测模型,并根据未来气候情景,对未来青海高原采暖能耗进行了预估.结果表明：青海高原自1998年开始呈显著增暖趋势,气候变暖后全省平均采暖期缩短9 d,各地采暖度日数普遍减少,尤以青海高原西南部减幅最大,采暖强度明显减弱.理论上由气候变暖导致的青海高原地区采暖耗能降低4.9%~15.3%,全省平均单位面积可节约标煤量1.79 kg/m².未来温室气体中等排放（SRESA1B）情景下,全省采暖能耗将明显减少,但仍具有较大的不确定性.     

Projection of Future Precipitation Extremes Change (2001-2050) in the Yangtze River Basin

 Daily maximum rainfall (R1D) was higher in the Jialing River basin, the Taihu Lake area and the mid-lower main stream section of the Yangtze River basin in the 1990s, and there was a good relationship between ECHAM5/MPI-OM model simulation and the observed data about extreme precipitation (R1D). Under the IPCC SRES A2, A1B, and B1 scenarios, R1Ds are all projected to be in increasing trends in the upper Yangtze River basin during 2001-2050, and R1D shows a more significant increasing tendency under the A2 scenario when compared with the A1B scenario before 2020. With respect to the middle and lower Yangtze River basin, an increasing tendency is projected before 2025, and since then the increasing tendency will become insignificant. There might be more floods to the south of the Yangtze River and more droughts to the north in the next decades.     

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。     

Variations of Terrestrial Water Storage in the Yangtze River Basin under Climate Change Scenarios

In this study, the water balance-based Precipitation-Evapotranspiration-Runoff (PER) method combined with the land surface model Variable Infiltration Capacity (VIC) was used to estimate the spatiotemporal variations of terrestrial water storage (TWS) for two periods, 1982–2005 (baseline) and 2071–2100, under future climate scenarios A2 and B2 in the Yangtze River basin. The results show that the estimated TWS during the baseline period and under the two future climate scenarios have similar seasonal amplitudes of 60–70 mm. The higher values of TWS appear in June during the baseline period and under the B2 scenario, whereas the TWS under A2 shows two peaks in response to the related precipitation pattern. It also shows that the TWS is recharged from February to June during the baseline period, but it is replenished from March to June under the A2 and B2 scenarios. An analysis of the standard derivation of seasonal and interannual TWS time series under the three scenarios demonstrates that the seasonal TWS of the southeastern part of the Yangtze River basin varies remarkably and that the southeastern and central parts of the basin have higher variations in interannual TWS. With respect to the first mode of the Empirical Orthogonal Function (EOF), the inverse-phase change in seasonal TWS mainly appears across the Guizhou-Sichuan-Shaanxi belt, and the entire basin generally represents a synchronous change in interannual TWS. As a whole, the TWS under A2 presents a larger seasonal variation whereas that under B2 displays a greater interannual variation. These results imply that climate change could trigger severe disasters in the southeastern and central parts of the basin.     

土地利用变化对长江流域气候及水文过程影响的敏感性研究

使用区域气候模式(RegCM3)和大尺度汇流模型(LRM), 研究土地利用/植被覆盖变化对长江流域气候及水文过程的影响。RegCM3嵌套于欧洲数值预报中心 (ECMWF) 再分析资料ERA40, 分别进行了中国区域在实际植被和理想植被分布情况下两个各15年 (1987～2001年) 时间长度的积分试验。随后, RegCM3 两个试验的输出径流结果分别用来驱动LRM, 研究土地利用/植被覆盖变化对长江流域河川径流的影响。研究结果指出, 中国当代土地利用变化对长江流域降水、蒸散发、径流深及河川径流等水文气候要素的改变较大, 对气温的改变并不明显。土地利用变化引起长江干流河川径流量在夏季(6～8月)有所增加, 并且越向下游增加幅度越大, 其中大通站径流量增加接近15%。总体而言, 土地利用改变加剧了长江流域夏季水循环过程, 使得夏季长江中下游地区降水增多, 径流增大。