杜 懿， 王大刚， 祝金鑫

(中山大学 地理科学与规划学院， 广东 广州 510275)

1 研究背景

自18世纪工业革命以来，随着化石能源的大规模使用，温室气体的排放量与日俱增，现已造成全世界范围内的气候变暖[1]。政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)第五次评估报告显示，1880-2012年全球平均地表温度升高了0.85 ℃，且未来仍将继续上升，预计到21世纪末(2081-2100年)，全球平均地表温度将比1986-2005年增加0.3～4.8 ℃[2]。气候变化会对自然生态系统和人类社会经济发展产生重大影响，而通过预估气候状况能够有效降低未来可能面临的风险和挑战[3]。区域气候对于全球变暖大背景的响应一直以来都是学术界的研究热点，西北干旱区作为我国气候变化的敏感区域，对其历史气候演变进行揭示和未来气候发展进行预估均有着重要的现实意义。

全球气候模式(global climate model，GCM)是现阶段进行气候模拟和气候变化预估的主要手段，尤其是在未来气候变化预估上，GCM更是起到了主导作用[4]。CMIP5 (coupled model inter-comparison project phase 5) 模式自发布以来，在中国区域的适用性研究成果丰硕，且多数研究表明CMIP5模式对于气候平均态的模拟效果较好[5-10]；另一部分研究则指出，CMIP5模式对于气温的模拟能力要优于降水，但通过多模式集合处理能够有效提高模式模拟结果的可靠性与稳定性[11-15]。

近年来，有关学者注意到西北地区的气候呈现出较为显著的变湿趋势，且主要表现为降水量的增加，但对于区域未来气候的发展预估却少有研究[16-18]。此外，以往研究所关注的气象因子主要集中在降水上，而对于近地面气温和空气比湿等要素的分析则有所欠缺，很难从整体上把握西北地区的气候演变特征。

鉴于此，为准确了解我国西北地区在过去和未来时期内的气候演变情况，本文先对研究区过去40年内的气候变化特征进行分析总结，再基于CMIP5全球气候模式输出数据来预估未来不同排放情景下研究区的气温、降水量和近地面空气比湿等气象因子的时空演变特征，进而全面揭示西北地区未来气候的发展趋势。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

西北地区地域辽阔，自西向东分别包括新疆维吾尔自治区、青海省、甘肃省、宁夏回族自治区和陕西省，总面积约为308×104km2，占全国陆地面积的31.7%，地理范围介于73°40′～111°15′E，31°36′～48°10′N。由于地处亚欧大陆腹地，除秦岭以南地区外大部分地区降水稀少，全年降水量多在500 mm以下，属大陆性干旱半干旱气候和高寒气候。由于降水稀少、气候干旱、沙漠广布等原因，西北地区的多年平均地表水量约为2 200×108m3，仅占全国总径流量的8%左右。图1为西北地区的地理高程空间分布情况。

图1 西北地区地理高程空间分布示意图

2.2 数据来源与处理

2.2.1 历史气候数据 本文使用国家青藏高原科学数据中心(https://data.tpdc.ac.cn/)提供的中国区域地面气象要素驱动数据集[19](China meteorological forcing dataset, CMFD)来分析西北地区历史时期内(1979-2018年)的气候演变特征。该数据集包括近地面气温、近地面气压、近地面空气比湿、近地面全风速、地面降水率、地面向下短波辐射和地面向下长波辐射等要素，最高时间分辨率为3 h，水平空间分辨率为0.1°，精度优于国际上现有的再分析数据集[20]。

2.2.2 未来气候数据 CMIP5是于2008年启动的新一代全球气候系统模式，该模式由于采用了更合理的参数化方案、通量处理方案和耦合器技术，使得模式的模拟、预估能力得到了较大程度的提高，为预估未来气候变化提供了重要的数值模拟资料[21]。CMIP5根据辐射强迫变化设定了不同的典型浓度路径(representative concentration pathways, RCPs)，其中以中等浓度路径RCP4.5和高等浓度路径RCP8.5最具代表性[22]。

本文使用RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下的24个CMIP5气候模式的输出数据来分析西北地区未来时期(2021-2100年)的气候变化状况，涉及到的气象因子主要有气温、降水量和近地面空气比湿，各气候模式的基本信息如表1所示，数据来源于https://esgf-node.llnl.gov/projects/esgf-llnl/。由于各模式的水平空间分辨率不尽相同，使用双线性插值法将全部模式的输出统一插值到1.0°×1.0°的格点上[23-24]。

表1 CMIP5全球气候模式基本信息

以往研究表明，FIO-ESM、MIROC5、MPI-ESM-LR和MPI-ESM-MR等模式对西北地区的气温模拟能力较好；而CNRM-CM5、IPSL-CM5A-LR、MIROC5和MRI-CGCM3等模式对西北地区的降水模拟能力较好[25-28]。目前尚未见到有关CMIP5模式对于西北地区近地面空气比湿模拟能力的评估研究，故本文以CMFD数据集为基准值，以泰勒图为综合评价指标，对ACCESS1-0、ACCESS1-3、CSIRO-Mk3-6-0、FGOALS-s2、GISS-E2-H、GISS-E2-H-CC、GISS-E2-R、GISS-E2-R-CC、HadCM3、HadGEM2-AO、INMCM4、IPSL-CM5A-LR、IPSL-CM5A-MR、IPSL-CM5B-LR、MIROC5、MIROC-ESM、MIROC-ESM-CHEM、MRI-CGCM3、NorESM1-M、NorESM1-ME等模式在历史期内(1979-2005年)的模拟效果进行评价，并从中优选出对西北地区近地面空气比湿模拟效果较好的全球气候模式。

2.3 研究方法

泰勒图[29](Taylor diagram)能够直观且全面地评估多个CMIP5气候模式在西北地区对近地面空气比湿的模拟能力。其基本原理是利用三角转换关系将模拟场与观测场的相关系数、均方根误差以及标准差置于同一张极坐标图中，当模式点与观测点之间的欧式距离越近时，即表明该模式的模拟能力越强[30]。为提高CMIP5气候模式模拟结果的稳定性与可靠性，采用多模式集合平均方法(multi-model ensemble mean, MEM)来降低不同气候模式对西北地区各气象因子模拟的系统偏差，其中等权集合平均是目前使用最为广泛的集合平均方法之一。在评价气象因子时间序列的趋势显著性时，综合采用Spearman秩次相关检验法和Mann-Kendall非参数检验法[31]；在检测气象因子时间序列的突变点时，综合采用滑动t检验、有序聚类分析、Lee-Heghinian检验和Pettitt检验[32]；在判断气象因子时间序列的趋势持续性时，使用Hurst指数[33]来进行描述；在表征气象因子时间序列的年内分配不均匀性时，采用降水集中度[34]和基尼系数[35]两个量化指标来进行分析。

3 结果分析与讨论

3.1 历史时期西北地区气候变化特征

通过分析1979-2018年西北地区的气温、降水量和近地面空气比湿来综合反映研究区历史时期内的气候演变特征。若气温升高，则说明气候在逐渐变暖；若降水量和空气比湿增加，则说明气候变得愈加湿润。

3.1.1 时间尺度气候变化 1979-2018年西北地区逐年平均气温、降水量和近地面空气比湿的变化过程见图2，该3个气象因子序列趋势显著性检验结果见表2。

由图2和表2可知，1979-2018年西北地区多年平均气温为3.75 ℃，多年平均降水量为239.56 mm，多年平均近地面空气比湿约为3.8×10-3。该时段内西北地区的年均气温、降水量和近地面空气比湿均呈现出波动上升趋势，且在0.05显著性水平检验下，增加趋势均十分显著，其中，气温增速约为0.42 ℃/10a，降水量增速约为23 mm/10a。总体来看，过去近40年内西北地区气候存在较强的暖湿化倾向。

图2 1979-2018年西北地区逐年平均气温、降水量和近地面空气比湿的变化过程

表2 1979-2018年西北地区气象因子序列趋势显著性检验

经计算，西北地区1979-2018年的年均气温、降水量和近地面空气比湿3个气象因子时间序列的Hurst指数分别为0.94、0.95和0.94，远大于0.5且接近于1，说明未来西北地区的气温、降水量和近地面空气比湿极有可能将继续增加。

图3为1979-2018年西北地区年降水量时间序列的突变检测。通过突变检验发现，2001年为最大可能突变年份，以2001年为界，1979-2001年的多年平均降水量为214.3 mm，2002-2018年的多年平均降水量为273.7 mm，增幅高达28%。为了解历史时期西北地区降水在年内分配过程中的变化情况，图4给出了逐年降水集中度与基尼系数的变化过程。由图4可以看出，无论是降水集中度(图4 (a))还是基尼系数(图4(b))均呈现出明显的减小趋势，说明西北地区的降水在1979-2018年的年内分配过程快速趋向均匀。

图3 1979-2018年西北地区年降水量时间序列的突变检测

图4 1979-2018年西北地区降水集中度和基尼系数的变化过程

3.1.2 空间尺度气候变化 图5为1979-2018年西北地区多年平均气温、降水量和近地面空气比湿的空间分布情况。由图5可以看出，气温的空间分布与研究区内的地貌特征具有较高的相关性，其中，沙漠区为气温高值区，山区为气温低值区；降水量的空间分布具有一定的条带规律，总体表现为从低值中心向四周逐渐增加，且越靠近东南方向，降水越丰沛；除东南区域空气比湿较高外，其余绝大多数区域的空气比湿均低于6.0×10-3。

图5 1979-2018年西北地区多年平均气温、降水量和近地面空气比湿空间分布

图6为1979-2018年西北地区多年平均气温、降水量和近地面空气比湿变化率的空间分布情况。由图6可以看出，绝大部分区域均表现为气温上升，只有西南区域局部存在气温下降的变化；大部分区域均表现为降水增加，仅在北部和东南角小范围区域表现为降水减少；近地面空气比湿方面，绝大部分区域也都表现为空气比湿增加。

图6 1979-2018年西北地区多年平均气温、降水量和近地面空气比湿变化率空间分布

3.2 未来时期西北地区气候变化特征

考虑到CMFD数据集的时间长度为1979-2018年，而CMIP5气候模式输出数据的时间长度为1850-2005年，为进行模式的评价工作，将二者的时间长度统一到1979-2005年，共包含有27个年份，时间分辨率均为月尺度。

由于CMFD数据集和CMIP5气候模式输出数据的空间分辨率不一致，需要先将CMFD和气候模式输出的近地面空气比湿数据重采样到相同的1.0°×1.0°网格上，然后再将数据的网格范围裁剪到研究区域，并获得各格点CMFD和气候模式的近地面空气比湿序列。至此，便可绘制泰勒图以进行模式的选取，泰勒图结果如图7所示。由图7可见，第22号(MRI-CGCM3)、第16号(IPSL-CM5B-LR)、第24号(NorESM1-ME)和第12号(HadGEM2-AO)模式的位置距离CMFD相对最近，表明这些模式对于西北地区近地面空气比湿的模拟效果较好。

图7 各个全球气候模式对西北地区近地面空气比湿模拟的泰勒图结果

综上所述，本文采用FIO-ESM、MIROC5、MPI-ESM-LR和MPI-ESM-MR等模式的等权集合平均来分析研究区的气温变化特征；采用CNRM-CM5、IPSL-CM5A-LR、MIROC5和MRI-CGCM3等模式的等权集合平均来研究降水量变化特征；采用MRI-CGCM3、IPSL-CM5B-LR、NorESM1-ME和HadGEM2-AO等模式的等权集合平均来分析近地面空气比湿的变化特征。

3.2.1 时间尺度气候变化 基于CMIP5集合平均气候模式对2021-2100年不同情景下西北地区的年均气温、降水量和近地面空气比湿的变化过程进行分析，结果见图8，不同情景下该3个气象因子序列趋势显著性检验结果见表3。

图8 2021-2100年不同情景下西北地区年均气温、降水量和近地面空气比湿的变化过程

表3 2021-2100年不同情景下西北地区气象因子序列趋势显著性检验

由图8和表3可看出，在RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下，未来2021-2100年西北地区的气温、降水量和近地面空气比湿均表现为显著增长趋势，且RCP8.5排放情景下的增幅要远高于RCP4.5情景。

表4列出了不同时期西北地区各气象因子的多年平均变化率。由表4可见，相较于历史时期，在RCP4.5排放情景下，气温、降水量和近地面空气比湿的增速均存在不同程度的减缓；而在RCP8.5排放情景下，除降水量增速变缓外，气温和近地面空气比湿的增速则有较大程度的提高。

表4 不同时期西北地区各气象因子的多年平均变化率

图9为2021-2100年西北地区降水集中度与基尼系数的变化过程，反映了未来降水年内分配过程的变化情况。由图9可以看出，两种排放情景下，西北地区在未来时期内的降水集中度和基尼系数均呈现出减小趋势，且RCP8.5排放情景下的减小趋势更为显著，表明未来西北地区的年内降水分配过程将进一步趋向均匀。

图9 2021-2100年西北地区降水集中度和基尼系数的变化过程

3.2.2 空间尺度气候变化 为了更好地揭示未来不同时期西北地区各气象因子的空间变化特征，本文将未来研究期划分为3个时段，即2021-2050年为未来近期时段、2051-2080年为未来中期时段、2081-2100年为未来远期时段。图10～12分别为未来不同时段在不同排放情景下西北地区多年平均气温、降水量和近地面空气比湿的空间分布。

由图10～12可以看出，在RCP4.5排放情景下，未来不同时段内气温和降水量的空间分布较为稳定，而近地面空气比湿的空间分布则有微弱变化，主要表现为新疆南部略有增大；在RCP8.5排放情景下，未来不同时段内降水量依旧保持着较为稳定的空间分布，而气温则表现为整体升高的态势，近地面空气比湿则表现为以新疆南部塔里木盆地为中心的高值区覆盖范围扩张性增大。

图10 不同排放情景下未来不同时段的西北地区多年平均气温空间分布

图11 不同排放情景下未来不同时段的西北地区多年平均年降水量空间分布

图12 不同排放情景下未来不同时段的西北地区多年平均近地面空气比湿空间分布

综上所述，近40 年来西北地区的气温、降水量和近地面空气比湿均呈现出较为显著的增加趋势，表明西北地区的历史气候存在明显的暖湿化演变倾向。根据CMIP5全球气候模式的模拟结果，未来时期内(2021-2100年)，两种不同排放情景下，西北地区气候的暖湿化发展趋势仍将持续，但在RCP4.5排放情景下，暖湿化发展速度会放缓，而在RCP8.5排放情景下，暖湿化趋势会进一步加强。Zhang等[36]的最新研究成果也表明，过去60年间西北干旱区的气温和降水量均呈现一致增加趋势，且干燥度明显持续减小，气候朝暖湿化方向发展是确定无疑的，这与本文的研究结果一致。西北地区气候的暖湿化演变，可以有效增加区域水资源量，一方面是因为降水量的增多，另一方面则是由于气温升高会加速冰川积雪融化，这对于西北地区的社会经济发展以及生态环境改善有着重要意义。造成西北地区历史气候发生暖湿化的原因可能是因为全球气温升高，陆面蒸散发加强，导致水循环加快，降水增多；此外，近30 年来西风带环流明显加强，而西北地区的水汽主要是靠西风带环流系统从洋面输送而来，水汽输送能力的增加会大大促进区域气候的湿润化。

4 结 论

基于CMFD数据集及CMIP5气候模式输出数据对西北地区历史(1979-2018年)和未来(2021-2100年)时期内的气候变化特征进行了分析研究，得出以下主要结论：

(1)1979-2018年西北地区的年均气温、降水量和近地面空气比湿均显著增加，表明区域历史气候存在暖湿化演变特征；未来时期，在RCP4.5排放情景下，区域的暖湿化趋势将有所放缓，而在RCP8.5排放情景下，暖湿化趋势将进一步加强。

(2)1979-2018年西北地区的降水结构在2001年左右发生了明显突变，且降水在年内的分配呈均匀化趋势；未来时期，西北地区的降水年内分配不均匀性将持续减小，以RCP8.5排放情景更为显著。

(3)在RCP4.5排放情景下，西北地区未来气温、降水量和近地面空气比湿的空间分布特征大体上保持稳定；而在RCP8.5排放情景下，西北地区未来气温和近地面空气比湿的空间分布格局发生了较大的变化，主要表现为高值区覆盖范围的不断扩大。