APP下载

全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国实际蒸散发时空变化特征*

2018-05-22苏布达王艳君刘俸霞李修仓

中国农业气象 2018年5期
关键词:西北时空气候

苏布达,周 建,王艳君,陶 辉,高 超,刘俸霞,李修仓 ,2,姜 彤**



全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国实际蒸散发时空变化特征*

苏布达1,2,3,周 建1,王艳君1,陶 辉3,高 超4,刘俸霞1,李修仓1,2,姜 彤1,2,3**

(1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同中心/地理科学学院,南京 210044;2.中国气象局国家气候中心,北京 100081;3.中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室,乌鲁木齐 830011;4.宁波大学地理与空间信息技术系,宁波 315211)

蒸散发是水文循环的关键过程,研究升温背景下的蒸散发对水资源综合管理有着重要意义。基于17个全球气候模式1961−2100年逐月蒸散发输出,分析了全球升温1.5℃和2.0℃情景下,中国实际蒸散发时空变化特征。结果表明:(1)全球升温1.5℃,年实际蒸散发呈现由东南沿海向西北内陆递减态势。与基准期1986−2005年相比,中国年实际蒸散发约增加4.4%,其中,西北诸河流域增长率最大,达7.7%。季节尺度上,冬季实际蒸散发增长速率最快,约5.2%。(2)全球升温2.0℃,中国实际蒸散发比1986−2005年上升7.8%,南方流域增长速率比北方流域小,珠江流域仅增长3.9%,实际蒸散发增长最为迅猛的辽河流域和西北诸河流域中部增长率达10%。春冬两季中国蒸散发增加最明显,达8.3%。(3)与全球升温1.5℃情景相比,全球平均气温额外增加0.5℃可能导致中国实际蒸散发增加3.4%。其中,西南诸河西北部、西北诸河西南部及辽河流域增加明显,而西北诸河东北部和西北部等地微弱减少。春季蒸散发增长速率最大,秋季最小。随着全球变暖,中国实际蒸散发呈现上升趋势,可能加剧区域干旱事件,对农业生产带来不利影响。

蒸散发;升温1.5℃;升温2.0℃;十大流域;气候变化

蒸散发包括水面蒸发、陆面蒸发和植被蒸腾,能够将约60%的降水量返还大气,是水分循环、碳循环和能量循环的重要环节,对陆面降水及潜热输送意义重大[1-3]。根据下垫面的供水条件,可将蒸散发分为潜在蒸散发(Potential evapotranspiration,ETp)和实际蒸散发(Actual evapotranspiration,ETa)。潜在蒸散发表示一个充分供水条件下的最大可能蒸散发[4],但是在自然条件下,下垫面往往不能达到充分供水条件。近年来,随着全球气温持续升高,地表蒸发加剧,部分地区频繁遭受干旱灾害;同时,蒸散发的加强促使大气水分也随之增加,提高了暴雨洪涝几率[1],实际蒸散发研究受到水文、气候、农业等多行业的广泛关注。但是由于设备成本高、维护难度大,难以获取实际蒸散发直接观测资料,且单点的观测无法满足区域研究的需求[2,5-6],因而实际蒸散发研究多采用模型模拟法,包括遥感反演和水文气象两大类[7]。遥感技术能够获取大范围的地表特征信息,可以估算区域能量平衡和水分情况。很多学者基于MODIS产品对区域蒸散发进行了时空分布特征分析,取得了满意的效果[6-10]。水文气象法基于常规的观测数据推求蒸散发,应用也很普遍[2-3,11-15]。以往研究往往侧重历史时期蒸散发的时空变化分析,鲜有全球升温背景下未来实际蒸散发的预估研究报道。

气候模式是开展气候模拟和预估的重要工具,广泛运用于全球气候变化研究[16-17]。世界气候研究计划(World Climate Research Programme,WCRP)中的耦合模式国际比较计划开展到第五阶段(Coupled Model Intercomparisson Project Phase 5,CMIP5),已有大量研究运用全球气候模式及其降尺度的结果,开展了全球和区域尺度上气温、降水等要素的模拟评估与预估,取得良好效果[17-24]。实际蒸散发也是气候模式重要输出要素之一[25],能够为未来实际蒸散发预估研究提供数据基础。

随着全球气候变暖,实际蒸散发的时空分布格局也将发生变化,给未来水资源管理和极端事件风险管理带来挑战。为应对全球气候变化带来的风险,2015年《联合国气候变化框架公约》近200个缔约方在巴黎气候变化大会上达成《巴黎协定》,决定把全球升温较工业化前水平控制在2.0℃之内,并把升温控制在1.5℃之内作为努力目标。本文利用17个全球气候模式1961−2100年的输出资料,基于1982−2003年MOD16/ET遥感数据和水量平衡方法,评估气候模式对中国实际蒸散发的模拟能力,并对比分析了全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国实际蒸散发的时空分布特征,以期为水资源综合管理和旱涝灾害风险预警,以及农业防灾减灾策略提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

依据国家水资源综合规划[26],中国划分为十大流域,即松花江、辽河、海河、黄河、淮河、长江、东南诸河、珠江、西南诸河和西北诸河(图1)。松花江和辽河流域位于东北地区,流域面积分别为110万km2和34万km2,属温带季风气候。海河流域位于半湿润半干旱地带,总面积33万km2。黄河流域跨越干旱、半干旱和半湿润3个气候区,面积80万km2。淮河流域地处中国南北气候过渡带,面积约32万km2,占中国国土总面积的3.3%。长江流域横穿西南、华中、华东3个经济区,大部属于亚热带季风气候区,总面积达167万km2。东南诸河流域位于东南沿海地区,季风盛行,雨水充沛,面积约21万km2。珠江流域地处中国最南端,气候湿润,总面积51万km2。西南诸河流域地处西南边陲,气候有明显的经向、纬向和垂向分异特征,总面积77万km2。西北诸河流域深居欧亚大陆腹地,属于干旱区,气候干燥,面积约占中国总面积的1/3。

1.2 数据

使用两套蒸散发数据,一套为遥感产品,另一套为气候模式输出。遥感产品(MOD16/ET)由蒙大拿大学密苏拉分校地球动态数值模拟研究组(NTSG)采用遥感反演模型,基于修正后的Penman-Monteith公式和Priestely-Taylor公式分别量化了冠层、土壤蒸散发以及水面蒸发[27-29],时间区间为1982−2003年,数据空间分辨率为0.5°(http:// www.ntsg.umt.edu /project/mod16)。

气候模式数据则选用CMIP5中17个全球气候模式(表1)在历史时期和未来不同典型浓度路径(RCP)下实际蒸散发输出(http://cmip-pcmdi.llnl. gov/cmip5/data_ getting_started.html),代表从下垫面和植被由液态或固态转化为蒸气实际进入大气中的通量。为便于比较,通过反距离权重插值法将17个模式的输出统一插值到0.5°格点。时间区间为1961− 2100年。

图1 中国十大流域空间分布

表1 17个全球气候模式的基本信息

注:水平分辨率=经向格点数×纬向格点数。

Note: Horizontal resolution means the number of longitudinal grids×the number of latitudinal grids.

基于观测降水和径流,检验气候模式对中国蒸散发的模拟能力。其中,降水数据来源于国家气象信息中心,由经过质量控制的全国2479个气象观测站1961年以来的逐日资料组成。径流数据来自历年《中国水文年鉴》,选取1982−2003年佳木斯站(松花江)、滦县站(海河)和吴家渡站(淮河)的逐日径流数据。

1.3 研究方法

1.3.1 全球升温时间的确定

1986−2005年(基准期)全球平均气温比工业革命前(1850−1900年)升高了0.61℃[30-31]。在此基础上继续升高0.89℃和1.39℃,则意味着全球升温达到1.5℃和2.0℃[16]。已有研究表明,RCP2.6情景下预计在2020−2039年全球升温1.5℃;RCP4.5情景下预计在2040−2059年升温2.0℃[17,32-36]。

1.3.2 空间相关系数

采用17种全球气候模式中位数与遥感观测值的相关系数,开展模式模拟能力的评估。其计算为

式中,xi为MOD16/ET年实际蒸散发(mm),yi为模式输出的年实际蒸散发(mm),i为格点序号,N为格点个数(本研究为3848),r为相关系数。

1.3.3中心化标准均方根误差(Normalized Centered RMSE,NCRMSE)

运用NCRMSE[37]对气候模式输出实际蒸散发进行误差检验,计算式为

1.3.4 水量平衡法

采用闭合流域水量平衡法计算松花江流域、海河流域和淮河流域年实际蒸散发,计算式为

式中,ETa为流域年实际蒸散发(mm),P为年降水量(mm),R为年径流量(mm),DW为蓄水量变化(mm)。对多年平均情形,DW≈ 0。

2 结果与分析

2.1 全球气候模式对实际蒸散发的模拟效果

MOD16/ET反演的1982−2003年多年平均实际蒸散发空间分布与全球气候模式输出结果的对比表明,MOD16/ET与气候模式模拟的年实际蒸散发均呈南多北少,由东南沿海向西北内陆减少的特点。珠江流域和东南诸河流域大部地区年实际蒸散发在900mm以上,西南诸河流域南部800mm以上,长江中下游地区和淮河流域南部大多在600~800mm,黄河和海河流域大致在500mm,西北诸河流域大部少于200mm(图2)。流域尺度上,两种年蒸散发的空间相关系数,除海河流域以外的九大流域均达到P<0.01的极显著相关水平,在西南诸河流域相关系数甚至达到0.87。说明模式输出的蒸散发总体上能够反映实际蒸散发的空间分布格局。

MOD16/ET与气候模式输出的蒸散发在1982−2003年的逐年距平变化显示(图3),遥感反演与模式模拟的蒸散发均呈波动上升趋势,两者相关系数0.48,达到P<0.05的显著相关水平。但气候模式蒸散发以8.1mm·10a−1的倾向率比MOD16/ET的12mm·10a-1变化速率平缓。

为进一步评估气候模式对实际蒸散发的模拟能力,选取松花江流域、海河流域和淮河流域,对区域水量平衡法和遥感反演的蒸散发与模式模拟结果进行对比。由图4可见,模式输出的蒸散发的年内分布与MOD16/ET和水量平衡的结果在三大流域有着较好的对应关系,均呈现夏季大、冬季小的季节波动,且模式输出蒸散发与水量平衡计算结果的中心化标准均方根误差(NCRMSE)在三大流域分别为0.32、0.34与0.41,均小于0.5个标准差。说明17个模式的中位数能够用于预估全球升温背景下中国实际蒸散发的变化趋势。

2.2 全球升温1.5℃和2.0℃情景下实际蒸散发的变化趋势

2.2.1 年实际蒸散发的变化

基准期(1986−2005年)中国年实际蒸散发约520.3mm,各模式间的变幅在403.2~589.0mm。南方流域实际蒸散发强于北方流域,珠江流域实际蒸散发达966.4mm(836.7~1123.7mm),西北诸河流域的蒸散发仅297.9mm(162.0~436.4mm)(图5)。夏季实际蒸散发最高,占全年总量近50%,达237.6mm(197.1~273.5mm);冬季最低,为41.4mm(27.1~74.8mm),春季蒸散略强于秋季,分别为130.2mm(99.0~158.6mm)和114mm(81.0~158.6mm)。

图2 1982−2003年遥感反演和多模式输出的中国年实际蒸散发空间分布

图3 1982−2003年遥感反演和模式输出实际蒸散发距平的年际变化

图4 1982−2003年遥感反演法、水量平衡法和模式输出的实际蒸散发量的年内分布

全球升温1.5℃情景下,中国年实际蒸散发呈明显增加态势,将达到546.9mm,较基准期增加4.4%。珠江流域增长率最小,预计为1.6%,而西北诸河流域实际蒸散发的增长可达7.7%。升温1.5℃基础上额外增温0.5℃,中国实际蒸散发约增加3.4%。辽河和西北诸河流域实际蒸散发的增长最为迅猛,分别达4.1%和3.8%,松花江、海河、黄河、淮河、长江、东南诸河和西南诸河流域增长率约3.0%,珠江流域为2.3%。随着全球气温持续升高,东南诸河流域实际蒸散发持续增加并接近珠江流域,而辽河流域实际蒸散发将超过西南诸河流域(图5)。

与基准期相比,中国实际蒸散发在全球升温1.5℃和2.0℃情景下的增长幅度,由东南沿海向西北内陆增加。全球升温1.5℃,珠江流域、东南诸河流域南部及西南诸河流域南部蒸散发较基准期将增长约2%,淮河流域南部和长江流域大部增长2%~4%,黄河流域、松花江流域、辽河流域和海河流域大部增长4%~6%,而西北诸河流域中部超过8%(图6a)。全球升温2.0℃,中国实际蒸散发呈继续增加态势。珠江流域和西南诸河流域南部增长约4%,东南诸河流域增长4%~6%,黄河流域南部、淮河流域及长江流域大部增长6%,松花江、辽河流域大部及海河流域的东北部增长率超过8%,西北诸河流域大部地区增长10%以上,中部甚至超过15%(图6b)。

注:上下限表示模式间的差异。图7同。

Note: The upper and lower limits represent the range of models. The same as Fig.7.

图6 不同升温情景年实际蒸散发相对变化率(%)的空间分布

图6c显示,全球升温2.0℃情景与1.5℃相比,全国范围内年均蒸散发将增加,仅在西北诸河流域的东北部和西北部局地有所减少。西南诸河流域的西北部、西北诸河流域的部分地区蒸散发增加6%以上,松花江、辽河、海河、淮河、长江、东南诸河以及珠江流域的东部和北部年蒸散发增加2%~4%。

2.2.2 季节实际蒸散发的变化

与基准期相比,全球升温1.5℃情景下,中国春秋两季蒸散发增加幅度相近,分别将增长4.7%(−0.4%~13.3%)和4.3%(0.7%~6.7%),而夏季增长速率最慢,仅2.8%(0.5%~5.3%),冬季增长最快,达5.2%(−1.9%~12.7%);升温2.0℃,夏秋季蒸散发的增长率约6.8%(1.3%~18.0%)和7.5%(−0.4%~16.6%),冬春两季则在8.3%左右(1.3%~19.5%和3.1%~20.6%),均高于升温1.5℃情景(图7)。

图7 全球升温1.5℃和2.0℃情景下季节蒸散发相对基准期的变化百分率

注:矩形内横线表示多模式实际蒸散发中位数的相对变化。

Note: The horizontal line in the rectangle represents the relative change of the actual evapotranspiration by multi-model median.

空间分布上,全球升温1.5℃情景下(图8a1−d1),北方流域春季实际蒸散发较基准期的增长率高于南方流域,全国仅西南诸河南部实际蒸散发有所减少,淮河、长江大部、东南诸河及珠江流域与基准期相比增长不足6%,而松花江、辽河、海河、黄河流域增长6%~10%,西北诸河流域的中部增长率达到20%。夏季,全国范围实际蒸散发的增长速率较平缓,除西北诸河流域外均在6%以下,而西北诸河流域大部分地区增长率约为6%。秋季,西北诸河流域大部实际蒸散发与基准期相比增加10%~15%,松花江、辽河、黄河流域西部和长江流域西北部增长6%~10%,其余在6%以下。冬季,西北诸河流域南部存在一个负增长区,而其流域中部、松花江流域西北部和东部、海河流域南部及黄河流域的中部则是冬季实际蒸散发快速增长的区域,增速达10%以上。

升温2.0℃情景下(图8a2−d2),春季西南诸河流域北部和西北诸河流域北部实际蒸散发相较基准期增长最大,达到20%以上,其次为辽河流域,增长速率超过15%,珠江流域和东南诸河流域南部增长率不足6%。夏季和秋季,全国范围实际蒸散发均有所增加,增速最大区域位于西北诸河流域西南部,增长约20%。冬季,松花江流域西部、海河流域东南部、黄河流域中部、西北诸河流域中部和北部及西南诸河的西北部增长率均超过20%,而长江流域南部、东南诸河流域和珠江流域北部增长速率为6%~10%。

由图8a3−d3可见,升温1.5℃基础上全球额外增温0.5℃,中国四季蒸散发整体上表现为增加趋势。春季,中国平均实际蒸散发约增加4%,而在长江、珠江、西南诸河流域的边界地带以及西北诸河流域西北部有所减少,减少约2%。夏季,实际蒸散发增加区域进一步扩大,仅在西北诸河流域西北部有所减少,而长江中下游、东南诸河流域、珠江大部、淮河流域、海河东部、辽河流域和西北诸河流域南部等地蒸散发增加超3%。秋季,中国大部地区实际蒸散发增加0~3%。黄河、海河、淮河、长江4个流域的边界地带以及西北诸河流域的西部蒸散发有所减少。冬季,中国平均实际蒸散发增加约3%,但在西北诸河、长江和黄河流域边界及松花江流域东北部减少2%左右。

3 结论与讨论

(1)1986−2005年,中国年实际蒸散发约520.3mm。空间分布上,年实际蒸散发呈现由东南沿海向西北内陆减少的特点,珠江流域实际蒸散发最大,而西北诸河流域仅为297.9mm。年内夏季实际蒸散发最高,占全年总量近50%,达237.6mm,冬季最弱。

图8 全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国四季蒸散发的相对变化率

(2)全球升温1.5℃,中国年实际蒸散发与基准期相比增加4.4%,空间上增长速率呈现由东南沿海向西北内陆增加的态势。相较于基准期,西北诸河流域实际蒸散发增速最快,达到7.7%,而珠江仅增长1.6%。季节尺度上,冬季蒸散发相较于基准期变化明显,增长约5.2%,春秋两季增速相近,而夏季实际蒸散发的增速较缓,仅2.8%。

(3)全球升温2.0℃,中国年实际蒸散发较基准期上升7.8%。实际蒸散发的空间分布依然由东南沿海向西北内陆递减。珠江流域年均实际蒸散发最大,但其较基准期的增长率仅为3.9%。春季和冬季全国平均蒸散发较基准期增长约8.3%,高于夏季和秋季,西北诸河流域西南部与西南诸河流域边界地带为夏、秋、冬三季增长速率最快的地区。

(4)与全球升温1.5℃相比,2.0℃情景年实际蒸散发约增加3.4%。以西南诸河流域西北部、西北诸河流域西南部和北部及辽河流域增加最为显著,而西北诸河东北部和西北部等地蒸散发略有减少。流域尺度上,辽河流域的增长率最高,珠江最低,分别为4.1%和2.3%。春季,中国蒸散发大约增长4%,但西北诸河的东部、珠江的西部有所减少。夏季,全国大部地区实际蒸散发呈增加态势,长江中下游、东南诸河、珠江大部、淮河、海河东部、辽河和西北诸河南部等地的增长速率超过3%。秋季,全国大约增加2.7%,而在黄河、海河、淮河、长江4个流域的边界地带以及西北诸河流域的西部蒸散发有所减少。冬季,在西北诸河、长江和黄河流域边界及松花江流域东北部实际蒸散发减少约2%。

蒸散发研究对认识地球表面能量平衡与水分循环有着重要的意义,其时空变化影响着旱涝格局。采用17个全球气候模式输出的实际蒸散发,虽然各模式之间蒸散发绝对数值存在差异,但反应的蒸散发增长趋势是近似的。与全球升温1.5℃情景相比,2.0℃情景下中国整体实际蒸散发增大,蒸散发越来越剧烈,可能促进局部地区极端水文气象事件的发生,从而导致农作物减产。应积极采取措施,落实《巴黎协定》的规定,努力将气温升幅控制在较工业化革命前水平1.5℃之内。

[1]徐宗学,刘琳,杨晓静.极端气候事件与旱涝灾害研究回顾与展望[J].中国防汛抗旱,2017,27(1):66-74.

Xu Z X,Liu L,Yang X J.Study on extreme climate events and drought/flood disasters:review and prospect[J].China Flood & Drought Management,2017,27(1):66-74.(in Chinese)

[2]李修仓.中国典型流域实际蒸散发的时空变异研究[D].南京:南京信息工程大学,2013.

Li X C.Spatio-temporal variation of actual evapotranspiration in the Pearl,Haihe and Tarim River Basins of China[D]. Nanjing:Nanjing University of Information Science and Technology,2013.(in Chinese)

[3]蹇东南,李修仓,陶辉,等.基于互补相关理论的塔里木河流域实际蒸散发时空变化及影响因素分析[J].冰川冻土, 2016,38(3):750-760.

Jian D N,Li X C,Tao H,et al.Spatio-temporal variation of actual evapotranspiration and its influence factors in the Tarim River Basin based on the complementary relationship approach[J].Journal of Glaciology and Geocryology,2016,38(3): 750-760.(in Chinese)

[4]陈东东,王晓东,王森,等.四川省潜在蒸散发变化及其气候影响因素分析[J].中国农业气象,2017,38(9):548-557.

Chen D D,Wang X D,Wang S,et al.Potential evapotranspiration changes and its effects of meteorological factors across Sichuan province[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2017,38(9):548-557.(in Chinese)

[5]张丹,梁康,聂茸,等.基于Budyko假设的流域蒸散发估算及其对气候与下垫面的敏感性分析[J].资源科学,2016,38(6): 1140-1148.

Zhang D,Liang K,Nie R,et al.Estimation of evapotranspiration and sensitivity to climate and the underlying surface based on the Budyko Framework[J].Resources Science,2016,38(6): 1140-1148.(in Chinese)

[6]吴桂平,刘元波,赵晓松,等.基于MOD16产品的鄱阳湖流域地表蒸散发时空分布特征[J].地理研究,2013,32(4):617-627.

Wu G P,Liu Y B,Zhao X S,et al.Spatio-temporal variations of evapotranspiration in Poyang Lake Basin using MOD16 products[J].Geographical Research,2013,32(4):617-627.(in Chinese)

[7]贺添,邵全琴.基于MOD16产品的我国2001-2010年蒸散发时空格局变化分析[J].地球信息科学学报,2014,16(6): 979-988.

He T,Shao Q Q.Spatial-temporal variation of terrestrial evapotranspiration in China from 2001 to 2010 using MOD16 products[J].Geo-Information Science,2014,16(6):979-988.(in Chinese)

[8]杨秀芹,王磊,王凯,等.基于MOD16产品的淮河流域实际蒸散发时空分布[J].冰川冻土,2015, 37(5):1343-1352.

Yang X Q,Wang L,Wang K,et al.Spatio-temporal distribution of terrestrial evapotranspiration in Huaihe River Basin based on MOD16 ET data[J].Journal of Glaciology and Geocryology, 2015,37(5):1343-1352.(in Chinese)

[9]赫晓慧,梁冰洁,郭恒亮,等.基于MOD16的北洛河流域蒸散发空间格局演变研究[J].水土保持通报,2017,37(1):177-182.

He X H,Liang B J,Guo H L,et al.Analysis of spatial and temporal variation of evapotranspiration based on MOD16 in Beiluo River basin[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017,37(1):177-182.(in Chinese)

[10]张静,任志远.基于MOD16的汉江流域地表蒸散发时空特征[J].地理科学,2017,37(2):274-282.

Zhang J,Ren Z Y.Spatiotemporal characteristics of evapotranspiration based on MOD16 in the Hanjiang River Basin[J].Scientia Geographica Sinica,2017,37(2):274-282. (in Chinese)

[11]温姗姗,姜彤,李修仓,等.1961-2010年松花江流域实际蒸散发时空变化及影响要素分析[J].气候变化研究进展, 2014,10(2):79-86.

Wen S S,Jiang T,Li X C,et al.Changes of actual evapotranspiration over the Songhua River Basin from 1961 to 2010[J].Advances in Climate Change Research,2014, 10(2):79-86.(in Chinese)

[12]李修仓,姜彤,温姗姗,等.珠江流域实际蒸散发的时空变化及影响要素分析[J].热带气象学报,2014,30(3):483-494.

Li X C,Jiang T,Wen S S,et al.Spatio-temporal variation of actual evapotranspiration and its impact factors in Pearl River Basin,China[J].Journal of Tropical Meteorology,2014, 30(3):483-494.(in Chinese)

[13]蒋春宇,黄领梅,沈冰,等.CRAE模型在新疆和田绿洲的适用性分析[J].水资源与水工程学报,2016,27(2):51-54.

Jiang C Y,Huang L M,Shen B,et al.Applicability of CRAE model in Hotan oasis of Xinjiang[J].Journal of Water Resources & Water Engineering,2016,27(2):51-54.(in Chinese)

[14]朱非林,王卫光,孙一萌,等.汉江流域实际蒸散发的时空演变规律及成因分析[J].河海大学学报(自然科学版),2013, (4):300-306.

Zhu F L,Wang W G,Sun Y M,et al.Spatial and temporal variations of actual evapotranspiration and their causes in Hanjiang River Basin[J].Journal of Hohai University (Natural Sciences),2013,(4):300-306.(in Chinese)

[15]谢今范,韦小丽,张晨琛,等.第二松花江流域实际蒸散发的时空变化特征和影响因素[J].生态学杂志,2013,32(12): 3336-3343.

Xie J F,Wei X L,Zhang C C,et al.Spatiotemporal variation characteristics and related affecting factors of actual evapotranspiration in the second tributary of the Songhua and River Basin,Northeast China[J].Chinese Journal of Ecology,2013,32(12):3336-3343.(in Chinese)

[16]赵宗慈.为IPCC第五次评估报告提供的全球气候模式预估[J].气候变化研究进展,2009,5(4):241-243.

Zhao Z C.Experiments of global climate models proposed for IPCC AR5[J].Advances in Climate Change Research, 2009,5(4):241-243.(in Chinese)

[17]王安乾,苏布达,王艳君,等.全球升温1.5℃与2.0℃情景下中国极端低温事件变化与耕地暴露度研究[J].气象学报,2017,75(3):415-428.

Wang A Q,Su B D,Wang Y J,et al.Variation of the extreme minimum temperature events and farmland exposure under global warming of 1.5℃ and 2.0℃[J].Acta Meteorologica Sinica,2017,75(3):415-428.(in Chinese)

[18]张娇艳,李扬,张东海,等.基于CMIP5全球气候模式的21世纪贵州省极端降水事件预估[J].中国农业气象,2017, 38(10):655-662.

Zhang J Y,Li Y,Zhang D H,et al.Projected changes in extreme precipitation events in Guizhou based on CMIP5 simulations over the 21st century[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2017,38(10):655-662.(in Chinese)

[19]Su B D,Huang J L,Gemmer M,et al.Statistical downscaling of CMIP5 multi-model ensemble for projected changes of climate in the Indus River Basin[J].Atmospheric Research, 2016,178-179 :138-149.

[20]朱海霞,吕佳佳,李秀芬,等.SRES A2/B2情景下未来黑龙江省积温带格局的演变[J].中国农业气象,2014,35(5): 485-491.

Zhu H X,Lv J J,Li X F,et al.Potential variation of accumulated temperature zone in Heilongjiang Province under SRES A2/B2 scenarios[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2014,35(5):485-491.(in Chinese)

[21]刘文茹,居辉,陈国庆,等.典型浓度路径(RCP)情景下长江中下游地区气温变化预估[J].中国农业气象,2017,38(2): 65-75.

Liu W R,Ju H,Chen G Q,et al.Prediction on the possible air temperature change over the middle and lower Yangtze River Basin under the RCP scenarios[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2017,38(2):65-75.(in Chinese)

[22]Sillmann J,Roeckner E.Indices for extreme events in projections of anthropogenic climate change[J].Climatic Change,2008,86(1): 83-104.

[23]孟玉婧,姜彤,苏布达,等.高分辨率区域气候模式CCLM对鄱阳湖流域气温的模拟评估[J].中国农业气象,2013,34(2): 123-129.

Meng Y J,Jiang T,Su B D,et al.Temperature simulation assessment by high-resolution regional climate model (CCLM) in Poyang Lake Basin[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2013,34(2):123-129.(in Chinese)

[24]陈静,刘洪滨,王艳君,等.华北平原干旱事件特征及农业用地暴露度演变分析[J].中国农业气象,2016,37(5):587-599.

Chen J,Liu H B,Wang Y J,et al.Variation of drought characteristics and its agricultural exposure in North China Plain[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2016,37(5): 587-599.(in Chinese)

[25]Milly P C D,Dunne K A.Potential evapotranspiration and continental drying[J].Nature Climate Change,2016,6(10): 946-951.

[26]中华人民共和国水利部.中国水资源公报[M].北京:中国水利水电出版社,2010:1-51.

The Ministry of Water Resources of the People’s Republic of China.China water resources bulletin[M].Beijing:China Water Power Press,2010:1-51.(in Chinese)

[27]Zhang K,Kimball J S,Mu Q,et al.Satellite based analysis of northern ET trends and associated changes in the regional water balance from 1983 to 2005[J].Journal of Hydrology, 2009,379(1-2):92-110.

[28]Zhang K,Kimball J S,Nemani R R,et al.Vegetation greening and climate change promote multidecadal rises of global land evapotranspiration[J].Scientific Reports,2015,5(2): 75-77.

[29]Zhang K,Kimball J S,Nemani R R,et al.A continuous satellite-derived global record of land surface evapotranspiration from 1983 to 2006[J].Water Resources Research,2010,46(9):109-118.

[30]IPCC.Climate change 2013:the physical science basis.IPCC working group I contribution to AR5[M].Cambridge UK, New York, USA:Cambridge University Press,2013.

[31]IPCC.Climate change 2014:synthesis report.In:contribution of working groups I,II and III to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].IPCC Geneva,Switzerland,2014:151.

[32]刘俸霞,王艳君,赵晶,等.全球升温1.5℃与2.0℃情景下长江中下游地区极端降水的变化特征[J].长江流域资源与环境,2017,26(5):778-788.

Liu F X,Wang Y J,Zhao J,et al.Variations of the extreme precipitation under the global warning of 1.5℃ and 2.0℃ in the mid-lower reaches of the Yangtze River Basin[J]. Resources and Environment in The Yangtze Basin,2017, 26(5):778-788.(in Chinese)

[33]Sun H M,Wang Y J,Chen J,et al.Exposure of population to droughts in the Haihe River Basin under global warming of 1.5 and 2.0℃ scenarios[J].Quaternary International,2017, 453(9):74-84.

[34]Su B D,Jian D N,Li X C,et al.Projection of actual evapotranspiration using the COSMO-CLM regional climate model under global warming scenarios of 1.5℃ and 2.0℃ in the Tarim River Basin,China[J].Atmospheric Research,2017, 196(11):119-128.

[35]Warszawski L,Frieler K,Huber V,et al.The Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISI-MIP): project framework[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2014,111(9): 3228-3232.

[36]Schleussner C F,Lissner T K,Fischer E M,et al.Differential climate impacts for policy-relevant limits to global warming: the case of 1.5℃ and 2℃[J].Earth System Dynamics,2016, 7(2): 327-351.

[37]Das L,Annan J D,Hargreaves J C,et al.Improvements over three generations of climate model simulations for eastern India[J].Climate Research,2012,51(3):201-216.

Spatial and Temporal Variation of Actual Evapotranspiration in China under the 1.5℃ and 2.0℃ Global Warming Scenarios

SU Bu-da1,2,3, ZHOU Jian1, WANG Yan-jun1, TAO Hui3, GAO Chao4, LIU Feng-xia1, LI Xiu-cang1,2, JIANG Tong1,2,3

(1.Collaboration Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters/School of Geography, Nanjing University of Information Science &Technology, Nanjing 210044, China; 2.National Climate Center, Beijing 100081; 3.State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011; 4.Department of Geography and Spatial Information Technology, Ningbo University, Ningbo 315211)

Evapotranspiration is a key process of hydrological cycle, and understanding it's changing patterns in the warming world is of great significance to the integrated water resources management. Monthly evapotranspiration outputs from 17 global climate models for 1961−2100 are used to analyze spatial and temporal changes of actual evapotranspiration over China under the 1.5℃ and 2.0℃ global warming scenarios. The results showed that: (1) In the 1.5℃ warming level, annual actual evapotranspiration in China will show a spatial pattern of decrease from the southeast coastal area to the northwest inland. Actual evapotranspiration over China is projected to 4.4% higher than in the reference period of 1986−2005, with the highest growth rate of 7.7% in the Northwest River Basin. Seasonally, increase of actual evapotranspiration will be obvious in winter, reaching at about 5.2%. (2) In the 2.0℃ warming, annual actual evapotranspiration over China will increase by 7.8% with relative to the reference period. The growth rate in the river basins in southern China is less than that in the north. Increase of actual evapotranspiration in the Pearl River Basin will be about 3.9%, but possibly approaching 10% in the Liaohe River Basin in northeast China and the central Northwest River Basin. On seasonal scale, the highest increase of actual evapotranspiration by 8.3% will be in spring and winter over China. (3) Relative to the 1.5℃ level, annual actual evapotranspiration will increase by about 3.4% for an additional 0.5℃ global warming scenario in China. Evapotranspiration is projected to increase obviously in northwest of the Southwest River Basin, southwest of the Northwest River Basin and the Liaohe River Basin, but might be slightly reduced in northeast and northwest parts of the Northwest River Basin. Seasonally, growth rate will be high in spring but comparatively less in autumn. The projected result that the actual evapotranspiration might show an upward trend in China with the increase of global mean temperature indicates aggravation of regional droughts in future, which might bring adverse impacts on agricultural production.

Evapotranspiration;1.5℃ warming;2.0℃ warming;Ten river basins;Climate change

10.3969/j.issn.1000-6362.2018.05.001

苏布达,周建,王艳君,等.全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国实际蒸散发时空变化特征[J].中国农业气象,2018,39(5):293-303

2017−09−04

。E-mail:jiangtong@cma.gov.cn

国家自然科学基金(41571494);中国气象局气候变化专项“气候变化影响综合评估”(CCSF 201722)

苏布达(1972−),研究员,主要从事气候变化影响评估研究。E-mail:subd@cma.gov.cn

猜你喜欢

西北时空气候
跨越时空的相遇
镜中的时空穿梭
一座西北小城
缠海鞭杆—西北棍
玩一次时空大“穿越”
瞧,气候大不同
气候变暖会怎样?
黔西北行吟
都是气候变暖惹的祸
时空之门