基于CMIP5模式数据渭河流域近200年来径流变化

基于CMIP5模式输出的1850—2005年渭河流域17个站点的径流模数数据,采用线性回归、变差系数、小波分析及Mann-Kendall检验方法,分析了渭河流域径流时空变化特征,探讨了径流变化的原因。结果表明:渭河流域径流的空间分布为西南高东北低,最大值位于渭源、武山区域,最小值位于下游支流的洛河区域。年径流表现出波动变化,1850—1896年、1929—1939年、1968—1984年径流呈上升趋势,1896—1929年、1939—1968年、1984—2005年呈下降趋势,年平均径流趋势率为- 0.004 L · (km^(2) · s)^(-1) · (10a)^(-1)。春、夏、秋、冬径流趋势率分别为- 0.002 L · (km^(2)·s)^(-1) · (10a)^(-1)、0.022 L · (km^(2) · s)^(-1) · (10a)^(-1)、-0.033 L · (km^(2) · s)^(-1) · (10a)^(-1)、- 0.004 L · (km^(2) · s)^(-1) · (10a)^(-1)。渭河流域支流径流变率较大,干流变率较小,支流径流变率依次为北洛河>石川河>泾河>漆水河>千河>葫芦河>散渡河。年平均径流在1871年、1908年、1984年、1990年发生突变,而且具有4—6 a、8—10 a、15—20 a、25—35 a、85—95 a、110—120 a的显著周期。相关分析表明:气温、蒸发量与径流为负相关,降水与径流为正相关,土地利用及人类活动对径流也有一定影响。这些研究为认识过去长时期径流变化规律,以及渭河流域水生态环境管理提供了依据,对比较不同资料径流研究也提供了参考。

CMIP5全球气候模式统计降尺度数据对辽宁省极端气温模拟能力评估

利用1971−2010年辽宁地区32个气象台站观测资料,采用SS指标和M2指标,评估CMIP5气候预估降尺度数据集中31个模式对辽宁省全年和4个季节极端气温指数时空变化特征的模拟能力,并经MR综合评级,筛选模拟效果最好的模式。极端温度指数选用平均最高气温(TXm)、平均最低气温(TNm)、霜冻日数(FD0)、夏日日数(SU25)、最低气温极小值(TNn)、最高气温极大值(TXx)和极端气温范围(ETR)。结果表明:对单一极端气温指数而言,所有模式对表征气温平均特征的指数模拟效果较好,对表征连续极端气温事件的指数模拟效果一般,而对气温的极端特征模拟能力不足。由于模式对全年、各季节各极端气温指数的排名无一致性,引入MR评级指标进行排序,优选的3个模式为MPI-ESM-LR、GFDL-ESM2M和MIROC-ESM-CHEM。比较发现,优选模式集合平均结果相对于观测值的误差百分率整体上明显优于所有模式的集合平均结果,具有可用性。研究结果可为预估未来区域极端气温提供理论参考,建立的逐日模式资料可为开展辽宁农业气象灾害风险相关研究提供数据支撑。

基于CMIP5模式集合预估21世纪中国气候带变迁趋势

本文选用耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)数据,结合英国东英吉利大学气候研究中心(CRU)气温和降水资料,分析了中国20世纪末期气候带分布;以此为基础,模拟并分析了RCP2.6和RCP8.5两种情景下中国21世纪中期和末期气候带的变迁趋势。结果表明:CMIP5模式集合数据能较好地模拟出中国区域气温和降水空间分布形态,CRU分析资料描述的气候带分布与柯本气候分类吻合较好。21世纪中期、末期与20世纪末期相比,RCP2.6情景下,气候类型及分布变化并不显著,RCP8.5情景下,热夏冬干温暖型分别增加了28.2%(中期)、86.9%(末期),草原气候分别增加了24.1%(中期)、49.4%(末期)。热夏冬干冷温型到21世纪末期有明显的增加,但苔原气候和沙漠气候类型所占比重减少。

华中区域气温变化的模拟评估及未来情景预估

利用WCRP的耦合模式比较计划-阶段3的多模式数据(CMIP3数据),模拟分析基于A2、A1B、B1排放情景下华中区域2011—2100年平均气温的可能变化,结果表明,模式模拟的结果可较好地反映出气温线性变化趋势。模拟冬季增温速率略高于夏季,但夏季增温速率与观测序列呈相反变化趋势;总体能模拟出华中区域气温线性趋势的空间分布特征,但模拟数值偏高。3种情景下21世纪末华中区域平均气温的增幅(相对于1961—1990年)分别为3.7、3.4、2.0℃。21世纪中叶前夏季增幅大于冬季,21世纪末冬季增幅大于夏季;两个时间段内春、秋季基本一致。

基于CMIP6的嘉陵江流域径流及水文干旱预估

探究嘉陵江在未来气候下径流及水文干旱变化,可为嘉陵江流域水资源管理和水旱灾害防治提供参考依据。基于嘉陵江流域1980~2020年水文气象数据构建土水评估工具(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)模型,使用第六次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)5个气候模式中的4个情景数据驱动SWAT模型,分析未来(2021~2100)气候变化下嘉陵江流域径流变化情况。结果表明:(1)嘉陵江流域控制站北碚水文站月径流率定期和验证期决定系数(coefficient of determination,R^(2))和纳什系数(Nash-Sutcliffe,NES)均大于0.8,偏差百分比(Percent Bias,PBIAS)小于±10,SWAT模型能够较好地适用于目标流域;(2)基于历史时期统计降尺度后的CMIP6数据能够提供可靠的径流及干旱预估;(3)加权多模式集合形式能较好地提高模拟精度,降低单个CMIP6气候模式的不确定性;(4)与历史时期(1980~2014)相比,未来嘉陵江流域最高、低气温、降水量、蒸散发均呈现增加趋势。(5)SSP1-2.6情景嘉陵江未来径流显著增长,SSP2-4.5和SSP5-8.5径流非显著增加,SSP3-7.0径流非显著减少;夏季径流减少幅度最大。(6)未来流域标准径流指数(Standardized Runoff Index,SRI)呈增长趋势,流域表现出湿润化,干旱事件集中发生于秋、冬两季;由近期至远期,SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP3-7.0情景干旱发生在秋季频率减少,而冬季频率增加。

渭河流域1850-2005年降水及蒸发量变化时空特征

为了探究渭河流域过去气候变化规律及其影响因素,基于CMIP5模式输出产品,采用双曲线插值方法获取渭河流域56个站点1850—2005年降水、蒸发及气温数据。采用最小二乘法、M-K突变检验、小波分析及ArcGIS空间插值方法分析了渭河流域气候要素的多尺度时空特征。结果表明:渭河流域近156 a来年均气温、降水为上升趋势,趋势率分别为0.028℃/10 a,0.09 mm/10 a,年蒸发量为减少趋势,趋势速率为-5.1mm/10 a,温度和降水季节变化与年变化基本趋于一致,蒸发量的减少主要发生在夏秋两季。渭河流域中游、下游与南部降水相对变率变化趋势基本一致,而上游与泾河及洛河支流降水相对变率趋势一致,相对变率在-2.8%~14.98%。整个流域温度、蒸发量相对变率为-2.3%~-3.47%及-2.35%~6.54%。各气候要素均存在5~20 a的短周期变化以及110 a长周期变化,气温及蒸发分别在1986年及1963年发生突变现象,降水无突变点出现。总体而言,渭河流域近156 a气候呈现暖湿化趋向,降水及蒸发存在明显的空间分异以及周期性规律。

粤港澳大湾区未来洪涝灾害风险预估研究

基于CMORPH、CMIP6等数据,采用非线性回归降尺度模型和修正系数法预测了气候变化下大湾区2015—2045年的降水演变;基于土地利用及驱动因子数据等,采用FLUS模型预测了2015—2045年的土地利用变化,最后基于风险评价指标体系对洪涝灾害风险进行预估。结果表明:较高及高洪涝灾害危险性地区主要分布于江门、广州及惠州等地,不同的发展情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585)和年份下危险性差异较小;较高及高脆弱性地区主要分布在佛山、广州、东莞、深圳,2015—2045年间大湾区脆弱性将显著增加;较高及高敏感性地区主要分布于佛山、广州、东莞、深圳、中山,2015—2045年间大湾区敏感性变化不大;较高及高风险区主要分布于江门、佛山、广州、惠州、东莞,2015—2045年间大湾区洪涝灾害风险将显著增加,不同发展情景下大湾区洪涝灾害风险差别较小。