黄河流域极端气候变化气候模式优选

2022-09-08荐圣淇毛峙闻温跃修严登华王嘉仪

人民黄河 2022年9期

荐圣淇，毛峙闻，温跃修，严登华，2，王嘉仪

(1.郑州大学水利科学与工程学院，河南郑州 450001;2.中国水利水电科学研究院，北京 100038;3.水利部黄河泥沙重点实验室，河南郑州 450003;4.黄河水利委员会黄河水利科学研究院，河南郑州 450003）

气候变化是科学前沿问题,对人类生存和发展形成了重大挑战[1］。黄河流域在生态安全与经济社会发展中具有重要的服务功能[2］。50 a来,流域降水量减少,气温升高[3］,提高了干旱及洪水发生的频率。基于此,掌握流域在过去及未来的气候变化模式对制定适宜的减缓战略以有效应对极端气候事件及其次生灾害具有重要的现实意义。

全球气候模式(GCMs)是在不同温室气体排放情景下进行气候模拟和预估的重要工具,其结果为全球范围内的长期气候预估提供有价值的信息,其中全球耦合模式比较计划CMIP5(以下简称CMIP5模式)提供了最优质的数据集,这些数据集已被政府间气候变化专门委员会用于第五次评估报告中。改进后的CMIP5模式比CMIP3模式表现更加良好[4］,对我国大气向下长波辐射进行模拟时[5-6］,CMIP5模式比CMIP3模式的模拟误差小,但以往研究发现该模式在模拟局部地区降水及地表气温方面仍存在巨大偏差[7-9］。为减小气候变化模拟中的偏差,可在历史气候变化信息具有可靠性的前提下,采用逐日偏差校正方法对模拟数据进行偏差校正。GCMs各气候模式对于不同区域的适用性存在差异,目前针对黄河流域的GCMs气候模式研究仍存在空白,缺少全球气候变化背景下流域长时间序列的极端气候事件的变化特征信息,因此选择适合流域的气候模式非常重要。

本文基于1961—2005年黄河流域的历史气象观测数据,选取10个CMIP5模式,采用逐日偏差校正方法对模式模拟数据进行偏差校正,分别从变化趋势和空间分布两个方面对10个CMIP5模式模拟数据与观测数据进行比较,进一步优选出适合黄河流域的气候模式。

1 研究区概况

黄河全长约5464 km,流域面积约79.5万km2,流域内地势高差较大,自西向东形成由高到低的三级阶梯。受大气环流和季风环流的影响,流域内不同地区降水分布差异显著,季节分布不均,多年平均降水量约476 mm,多年平均气温在-4～14℃之间,全年日照时数在2000～4300 h之间,日照率在50%～75%之间。流域无霜期短、湿度小、蒸发能力强,年均水面蒸发量达957 mm,最大年水面蒸发量超过2500 mm。从20世纪60年代中期开始,流域出现气温升高、降水和径流减少的变化趋势,严重影响了沿黄地区工农业生产和人民生活,亟待以有效方法预估气候变化。

2 数据来源、研究方法以及指标选取

2.1 数据来源

(1)气象数据。所用数据源自中国气象科学数据共享服务网1961—2005年黄河流域63个气象站的日最高气温、日最低气温和日降水量。

(2)CMIP5模式数据。10个CMIP5模式数据集源自地球系统网格联盟(ESGF),CMIP5模式信息见表1。

表1 CMIP5模式信息

2.2 研究方法

逐日偏差校正方法由DT(Daily Translation)和LOCI(Local Intensity Scaling)两种方法相结合进行。首先,利用LOCI方法校正降水发生概率,以实测日降水量P＞0 mm为有雨天,反之为无雨天；其次,根据实测日降水量与气温的频率分布,采用DT方法对CMIP5模式模拟数据进行偏差校正。

2.3 极端气候事件指标选取

对黄河流域极端气候的研究主要包括极端降水事件和极端气温事件,选取的极端气候事件指标有最大1 d降水量、日最高气温、日最低气温。

3 结果与讨论

3.1 CMIP5模式校正

各CMIP5模式下校正前后的日最高气温、日最低气温、年降水量的相关数据对比见表2、表3。各模式对日最高气温和日最低气温的模拟效果总体好于对年降水量的模拟效果,校正后各模式模拟的均值与观测数据均值几乎一致,且标准差相差较小。对于倾向率而言,所有模式模拟的日最高气温和日最低气温的变化趋势均与观测数据的变化趋势一致,均呈上升趋势。

表2 各CMIP5模式下校正前后的日最高气温、日最低气温相关数据对比

表3 各CMIP5模式下校正前后的年降水量相关数据对比

对于年降水量:①均值方面。校正前,除MRI模式外,其余模式模拟的均值均大于观测值,尤其是BNU模式模拟的均值为观测值的2.8倍,而校正后各模式模拟的均值与观测值差异明显减小,说明校正后各模式具有更好的模拟效果。②标准差方面。与校正前相比,除MRI模式模拟的标准差有所增大外,其余模式模拟的标准差都有所减小,且更加接近观测数据的标准差,说明校正后模拟数据的准确性有所提高。③倾向率方面。各模式模拟的倾向率相差较大,其中:MPI、GFDL、CSIRO和CCSM4模式模拟的倾向率与观测数据的倾向率一致,即年降水量呈下降趋势,而其他模式模拟的年降水量均呈现不同程度的上升趋势。④相关性方面。年降水量的相关性与系列长度有关,其相关系数较小,校正前各模式模拟的相关系数在0.11～0.42之间,校正后在0.25～0.59之间,整体上相关性有所提高,尤其是CCSM4和GFDL模式模拟的相关系数都在0.5以上。

3.2 气象要素变化

(1)气温、降水变化趋势。流域日最高气温变化趋势见图1,分析观测数据可知,1961—2005年流域日最高气温平均值为14.58℃,整体呈现上升趋势,其上升速率为0.26℃/10 a；10个CMIP5模式模拟的日最高气温都表现出上升趋势,上升速率在0.18～0.35℃/10 a之间,其中GFDL、CCSM4和BNU模式模拟的日最高气温的上升速率最接近观测数据的上升速率,分别是0.25、0.26、0.24℃/10 a。

图1 黄河流域日最高气温变化趋势

流域日最低气温变化趋势见图2,分析观测数据可知,1961—2005年流域日最低气温平均值为2.05℃,整体呈现上升趋势,其上升速率为0.28℃/10 a,特别是自1995年以后日最低气温呈现显著上升趋势,远高于日最低气温平均值；大多数CMIP5模式模拟的日最低气温的上升速率在0.20～0.31℃/10 a之间,其中:CCSM4和BNU模式模拟的日最低气温的上升速率为0.31℃/10 a,而MIROC5模式模拟的日最低气温的上升速率最低,仅为观测数据上升速率的1/7。

图2 黄河流域日最低气温变化趋势

流域年降水量变化趋势见图3,分析观测数据可知,1961—2005年流域年降水量下降速率为13.8 mm/10 a,与观测数据同样呈现下降趋势的模式是MPI、GFDL、CSIRO和CCSM4,其中MPI和GFDL模式模拟的年降水量的下降速率与观测数据的下降速率最接近,分别为13.3 mm/10 a和15.9 mm/10 a,而CNRM模式的模拟结果与观测数据差异最明显,其上升速率达到13.4 mm/10 a。

图3 黄河流域年降水量变化趋势

(2)气温、降水空间变化特征。对各CMIP5模式模拟日最高气温、日最低气温、最大1 d降水量的相对误差进行计算,相对误差＝(观测数据-模式数据)/观测数据,其空间分布情况见图4～图6。分析相对误差的正负值可知,对于气温来说,MPI、MIROC5、GFDL、FGOALS、CSIRO、CCSM4和BCC模式模拟的气温在黄河流域中下游表现出高估的情况,整体上比观测数据高10%左右,各模式模拟的相对误差较小,数值范围在-0.2～0.2之间。对于最大1 d降水量来说,大多数模式模拟结果在黄河中游表现出低估的情况,而MPI和BNU模式模拟结果在整个流域都表现出低估的情况,各模式的相对误差范围在-0.4～0.4之间,相较于气温的相对误差更大。

图4 各模式模拟日最高气温的相对误差

图5 各模式模拟日最低气温的相对误差

图6 各模式模拟最大1 d降水量的相对误差

为进一步了解观测数据与气候模式模拟数据的空间相关性,分别计算其空间相关系数(见表4)。对于日最高气温来说,MIROC5模式的空间相关系数最低为0.828,其他模式的空间相关系数都在0.970以上,空间相关性表现最好的是FGOALS模式,其空间相关系数达到0.982。对于日最低气温来说,所有模式的空间相关系数都在0.930以上,空间相关性表现最好的是CCSM4模式,其空间相关系数达到0.985。因此,在气温模拟方面,除MIROC5模式模拟的效果略差一些,其他模式都表现出较高的相关性。对于年降水量来说,MRI模式的空间相关系数最低(为0.211),BNU模式的空间相关系数最高(为0.816),年降水量相对于气温的空间相关性较差。