陈旭坤 回晓莹 季颖

摘 要：近年来，受全球变暖趋势所影响，我国极端天气逐渐增多，尤其是极端降水。本文以长江流域为例，利用CAM5.1-ldegree模式对长江流域在All-Hist情景和Nat-Hist情景下的降水数据进行评估，以此分析人类活动对流域尺度降水变化的影响。

关键词：人类活动;流域尺度降水变化;影响;长江流域

中图法分类号：P421              文献标志码：A                 DOI：10.19679/j.cnki.cjjsjj.2021.0118

气候变化研究是热点课题之一，相关部门在开展该项研究时，加大对气候系统模式的创新力度，CAM5.1-ldegree模式属于气候变化研究工具的一种，对气候变化因素及人类活动对流域尺度降水变化的可能影响进行分析，获得准确和具有利用价值的气候变化预测结果，为相关决策方案的制定以及控制活动的开展提供有利的参考依据。

1  研究方法与评估结果

1.1  研究方法

CAM5.1-ldegree模式是PCC第五次报告中提出的42个气候模式之一，其是CESM1地球系统模式中最为重要的组成部分。从PCC第五次报告利用该模式对13个气候变量的模拟效果评估结果来看，该模式对降水量模拟效果的RMSE值为0.1，其评估的精确性和可信度较为明显。为了进一步验证该模式的应用优势以及模式模拟偏差对研究结果的可能影响，本文主要采用统计显著性检验及相对均方根误差等方法来评估CAM5.1-ldegree模式对长江流域在All-Hist情景和Nat-Hist情景下的降水数据的分析能力。

1.2  评估结果

从图1、图2来看，CAM5.1-ldegree模式模拟的年降水量相对于基准期的变化趋势在2010年之前与观测结果都呈现降水减少的趋势，对比自然强迫影响的Nat-Hist情景的年降水量模拟结果可知：人类活动对长江流域平均降水时空变化特征产生一定影响，长江流域的年降水量呈现出逐年减少的变化与人类活动有一定关系。

2  影响分析

2.1  人类活动对长江流域平均降水量变化空间分布的可能影响

从图3所示的结果来看，在All-Hist情景下，长江上游中东部年降水量呈现逐年减少趋势，上游中央地带减少趋势最为明显，已达到-72.23 mm/10a减少幅度。上游西部和东部年降水量相对丰富，呈逐年增加趋势，但流域内的增幅却要小于减幅很多。

在Nat-Hist情景下，长江流域年降水量的變化趋势的空间分布情况虽然完全不同，但流域内空间差异在逐渐缩小，下游东南部变化情况要明显一些，达到18.52 mm/10a的差异。从两种情景下长江流域年降水量年代际趋势值的空间分布情况对比差异来看，长江流域的年降水量逐年减少，与人类活动有着密不可分的关系。长江上游中部和下游东南部地区人类活动比较频繁，导致该区域出现长年干旱现象，需要有关部门及时采取措施。

为进一步探究人类活动对流域不同时段内平均年降水量空间分布变化的影响，在完整时段及五个不同时段内，对All-Hist情景相对于Nat-Hist情景的年降水量平均值变化分布情况进行了分析。

从图4分析结果来看，从20世纪60年代到该世纪初，各时段的分布情况基本相似，除了长江源区之外，大部分地区的降水都呈现出逐渐减少的趋势，尤其是上游东南部区域在这十年间降水减少幅度最大，已达到-27.75%/10a的减少幅度。主要原因可能为长江流域的工业化、城镇化、信息化及农业现代化的发展速度所致，长江流域对我国GDP的增长有着较大的贡献。由此可见，人类活动推进了社会经济水平快速提升，但对于长江流域的降水量的影响与日俱增。

2.2  人类活动对长江流域极端降水量时间变化的可能影响

为了深入探究人类活动对长江流域极端降水时间变化的影响，从图5两条曲线的差别可以看出，人类活动给当地极端强降水量的时间变化造成很大影响。从评估结果来看，两种情景下一般强降水量（R99p）年际变率曲线的波动形态基本一致，所有数值都由负变正，这说明在人类活动的影响下，长江流域极端强降水量是按照先减少后增多的规律发生变化。但从两种情景下的曲线图可以看出，All-Hist情景的距平百分率要远远小于Nat-Hist情景的距平百分率。尤其在两种情景的距平百分率呈现出逐年减少变化后，这种距平百分率减少差异要更加明显，说明人类活动对极端降水的增加有削弱作用。

为了进一步研究人类活动是否会对不同程度的极端降水量造成巨大影响，从图6分析结果来看，All-Hist情景相对于Nat-Hist基准期R90p平均值的年际变率值始终为负数，并且始终小于Nat-Hist情景，这证明长江流域降水量的减少与人类活动因子有着很大的关系。而图中两曲线间距变化越来越明显，则说明受人为强迫因素所影响，R90p减少的程度也在日渐加剧，与R99p变化情况相比，不仅年际间的波动要更为平缓，而且人类活动的影响所导致的降水量也在逐步、持续的减少。

2.3  人类活动对长江流域极端降水量空间分布的可能影响

从图7可以得知，在Nat-Hist情景下，长江流域大部分地区R90p和R99p的年代际趋势值都呈现出逐渐增加的趋势。上游中部的增加趋势最为明显，而上游西部和流域北侧边界地区的增加幅度则要相对偏弱一些。对比这两个年代际趋势值的变化差异，可以发现R90p集中增加趋势在长江中下游东南部地区最为明显。

在All-Hist情景下，长江流域大部分地区R90p和R99p的年代际趋势值都呈现出逐渐减少的趋势，这其中，R90p的减少幅度要远远大于R99p，且集中地区主要位于长江流域上游中部，基本每十年就减少39.56mm，但上游西部和中下游东部地区的减少幅度却并不明显，甚至以每十年12.48mm的幅度在逐步增加。

另外，从图7显示的两种情景的模拟结果来看，与其他研究中使用观测数据分析的结果想比，All-Hist情景下的每十年的变化趋势的空间分布基本一致，特别是变化趋势显著的地区，位置分布几乎百分百相同。由此可见，All-Hist情景模拟结果的准确性和可靠性要大于Nat-Hist情景。与此同时，在Nat-Hist情景下，长江流域大部分地区

的R90p和R99p的年代际趋势值都呈现出逐渐增加的趋势，基本每十年就增加12.62mm，只有上游西部和东北部及下游东侧小部分地区变化幅度不明显。

在All-Hist情景下，上游中东部及中游地区的大面积区域都呈现出减少趋势，只有上游西部和下游东部地区呈现出增加趋势。由此可以证明，人类活动对于长江流域极端降水量空间分布的可能影响大多都集中在长江流域上游地区，这其中，对于上游中东部大部分地区的影响会导致极端降水减少，而对于上游西南部地区的影响会导致极端降水增加。

3  结论分析

从CAMS.1-ldegree模式下All-Hist情景与Nat-Hist情景的模拟结果来看，两种模拟情景下，相对变化百分率的年际变化曲线与空间分布之间有较大的偏差。通过两种情景分析长江流域平均降水和極端降水受人类活动影响而发生的时空变化结果得知，在不同时段、不同季节里，人类活动对流域整体降水变化的影响十分明显，具体分析如下。

CAM5.1-ldegree模式中，通过人类活动和自然强迫影响的All-Hist情景对长江流域降水时空变化的影响进行模拟，得知最终的模拟结果与实际观测数据之间无任何偏差。并且从All-Hist情景下的多试验集合平均结果来分析，对长江流域年降水量空间变化的模拟能力和对2010年之前年降水量年际变化的模拟能力，都要高于Nat-Hist情景。

与仅考虑自然强迫的Nat-Hist情景相比，包括人类活动和自然强迫共同影响的All-Hist情景在对长江流域年降水量进行模拟时，降水量不仅呈现出明显减少的趋势，而且减少的幅度及人类活动的频繁度也在逐渐增加，说明长江流域平均降水的减少与人类活动的影响有着十分紧密的联系，尤其在2000—2009年之间，这种影响关系最为显著。

目前，长江流域绝大部分地区的年降水量都会随着人类活动日益减少，这种现象在长江上游东南部地区最为明显。但是也有少部分区域的平均降水影响较小，如长江上游西北部地区。尽管近年来，长江流域极端降水呈小幅增加的趋势，但人类活动的增多却会对极端降水起到一定的抑制作用，且随着时间的推移，这种作用也在逐步的加强。

对于长江流域极端降水而言，人类活动的影响具有一定的空间差异性。即极端降水的强度越高，空间差异性越明显。从两种情景下距平百分率的空间分布状况可以得知，这种明显的差异主要集中在长江上游西南部，需全面加强当地的洪涝预防工作，避免对当地经济发展及百姓生活造成不良影响。

通过对人类活动影响下，长江流域极端降水量空间分布、长江流域极端降水量时间变化以及长江流域平均降水量变化空间分布所产生的变化分析，可以得知，降水极端程度越高，受人类活动影响而发生的相对变化的空间差异和年际差异就越明显，这样就会导致人类影响活动越来越频繁。

CAM5.1-ldegree模式下，All-Hist情景与Nat-Hist情景都无法对人类活动影响下的季风强度年际变化与夏季长江流域的降水量年际变化间的关联性充分模拟出来，这也使得两种情景分析模式不能呈现出明显的关联性，进而也无法顺利开展人类活动对季风强度的影响与长江流域降水量变化间关系的研究。

4  结语

综上所述，人类活动是影响气候变化的关键因素，只有对这种因素所产生的具体影响和原因进行全面了解，才能为相关部门对重点流域进行防灾减灾指导以及制定温室气体减排方案等提供可靠依据。本文采用了CAMS.1-ldegree模式模拟的包含人类活动和自然强迫共同影响的All-Hist及只考虑自然强迫的Nat-Hist情景来对人类活动对尺度流域降水变化的可能影响进行了全面的分析，从最终的分析结果可以看出，该模式下的模拟结果准确率较高。随着我国气候变化研究工作的不断深入，该研究模式还存在很多提升空间。

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