1955-2002年气候因子对鄱阳湖流域径流系数的影响

1955-2002年间,鄱阳湖流域径流系数均呈现显著上升趋势,有较明显的突变性和阶段性,突变主要发生在20世纪60年代末和90年代初。径流系数的趋势及突变与该时期降水量的变化吻合较好;气温和蒸发量的变化趋势及突变点也与径流系数基本吻合;季节变化中,7-9月的径流系数与气候因子的变化趋势最为吻合。气候因子的变化与鄱阳湖流域径流系数变化的一致性,说明48 a来气候变化对径流系数的影响非常显著。尽管鄱阳湖流域的径流系数还受到土地利用变化、水土流失和地形等因素叠加效应的影响,但是气候变化仍然是其主要影响因素。     

全球升温1.5℃与2.0℃情景下中国东南沿海致灾气旋的时空变化

将造成经济损失的热带气旋定义为致灾气旋。基于气象观测站的逐日气压、风速和降水量数据确定致灾气旋阈值,结合区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)在1961—2100年的输出资料,预估致灾气旋发生频数及其风速与降水量,分析全球升温1.5 ℃与2.0 ℃情景下,中国东南沿海地区致灾气旋时空变化特征。结果表明:(1) 1986—2015年,东南沿海地区致灾气旋发生频数共计180个,整体呈上升趋势,平均风速和降水量分别为8.7 m/s和129.8 mm,对浙江东部及广东东部沿海影响最严重。(2)全球升温1.5 ℃,2020—2039年致灾气旋频数将由基准期(1986—2005年)的111个上升至138个,增加区域主要位于广东省西南地区及福建省南部地区;平均风速和降水量分别上升15%和17%,至8.4 m/s和109.9 mm,以福建省沿海地区增加最明显。(3)全球升温2.0 ℃,2040—2059年致灾气旋频数较1986—2005年增加33%,将达148个;风速上升32%,以浙江省东部、福建和广东省接壤的沿海地区及广东省南部增幅最大;降水量上升35%,以福建与广东省接壤的沿海地区及广东省西南地区增加明显。(4)相比升温1.5 ℃,全球气温额外升高0.5 ℃,东南沿海地区致灾气旋频数及其风速与降水量将分别上升9%、17%和18%。努力将温升控制在1.5 ℃,对降低致灾气旋频率和强度增加所导致的影响具有重要意义。      

四十年来长江流域气温、降水与径流变化趋势

40 a来,长江流域大部分地区年平均温度呈现上升趋势,20世纪90年代增温幅度最大; 在季节变化上,除了夏季,其他季节都呈升高趋势;全流域夏季降水量显著增加,尤其表现在20世纪90年代,这主要由于长江流域大部分地区夏季暴雨日数显著增加的结果;夏季径流量和年最大洪峰流量在长江中下游地区均呈现显著增加趋势。长江流域夏季降水量的增加,尤其是暴雨日数的增多必然会增加长江流域中下游地区的洪水风险。20世纪90年代以来,长江洪水的频繁发生是对气候变暖的响应。     

SSP“双碳”路径下赣江流域径流变化趋势

根据共享社会经济情景（SSPs）分为“双碳”路径（SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP4-3.4、SSP4-6.0）和“高碳”路径（SSP3-7.0、SSP5-8.5)。在碳达峰（2028—2032年）和碳中和（2058—2062年）两个时期,采用5个气候模式,7个情景驱动SWAT水文模型,分析赣江流域径流演变特征,主要结论如下：1961—2017年赣江流域观测到的年均气温以0.17℃/(10 a)的速率呈显著上升趋势（p<0.01),降水以17 mm/(10 a)的速率呈不显著上升。“双碳”和“高碳”路径下,2021—2100年赣江流域均呈现暖湿态,气温持续变暖,降水有所增加;碳达峰、碳中和时期,“双碳”路径下年径流呈现增加趋势;“双碳”路径下,月径流在汛期呈现增加趋势,枯水期在SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP4-3.4下呈现增加趋势,在SSP4-6.0下呈现减少趋势。“双碳”路径下极端水文事件强度将可能小于“高碳”路径。     

1984—2014年影响中国热带气旋的经济损失标准化及其变化特征

根据1984—2014年中国热带气旋损失数据和社会经济统计资料,采用居民消费者物价指数方法(consumer price index,CPI)、常规标准化方法(conventional normalization method,CNM)和替代标准化方法(Alternative Normalization Method,ANM)对影响中国的气旋的直接经济损失进行标准化处理,对比研究了原始的和CPI、CNM、ANM等三种标准化的灾害损失时空特征。研究结果表明:(1) 原始损失值有利于与同年其他灾种损失进行对比以及数据的逐年延长更新,而标准化后的损失值有利于长时间序列的时空比较研究,其中,CPI方法计算简单,易于推广,可用于中国灾害损失的数据处理与分析汇总,而在人口和财富快速增长的地区,CNM和ANM方法有利于体现人口和财富对损失的影响,在长时间序列的时空比较研究方面更具优势;(2) 1984—2014年,共有243个影响气旋影响中国大陆的22个省(区、市),气旋频数多年来没有显著变化趋势,但未登陆的影响气旋和台风(TY)强度及以上等级的影响气旋频数多年来皆呈明显增加趋势;(3) 1984—2014年影响气旋所造成的直接经济损失在原始的和经CPI标准化后的序列中均呈显著增加趋势,而经CNM和ANM标准化后的序列则无明显趋势,原始序列中最高损失年是2013年,CPI、CNM和ANM标准化后损失序列在1996年达到最高值后经历了由高到低的突变,原始的以及三种标准化后的损失序列均存在2~3年的周期振荡,浙江、广东和福建省始终是直接经济损失最高的三个省份;(4) 在对中国大陆造成最高直接经济损失的十个影响气旋中,1996年的“赫伯”(Herb)始终位居首位,而其他影响气旋的排序位次因标准化与否以及标准化方法的不同而有明显差异。