基于统计降尺度模型预测鄱阳湖流域未来极值降水变化趋势

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基于统计降尺度模型的太湖流域降水气温变化预测

基于统计降尺度模型的太湖流域降水气温变化预测

Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2014, 3, 107-116Published Online April 2014 in Hans. /journal/jwrr/10.12677/jwrr.2014.32016Prediction of Precipitation andTemperature Change in the Taihu BasinBased on Statistical Downscaling ModelJing Guo1, Danying Wang2, Hua Chen3, Kaiyu Cheng11HydroChina Huadong Engineering Corporation, Hangzhou2Zhejiang Huadong Environment Development Co., Ltd., Hangzhou3State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan Email: guojingking@Received: Nov. 22th, 2013; revised: Dec. 8th, 2013; accepted: Jan. 6th, 2014Copyright © 2014 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/AbstractThe observed precipitation series and temperature series from seven national weather stations were used to establish the statistical downscaling model with the NCEP reanalysis data in the Tai-hu basin, respectively. Then, the output data of HadCM3 under A2 and B2 scenarios were inputted to the established automated statistical downscaling model (ASD) to predict the future precipita-tion and temperature changes during 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069) and 2080s(2070- 2099) periods in the Taihu Basin. The results show that the precipitation will be increased first and then decreased during the three future periods under A2 scenarios. However, under B2 sce-narios, the precipitation will be increased during these three periods. For both A2 and B2 scena-rios simulated by HadCM3 outputs, the future temperature will also be increased during these three periods, and the increased trend under A2 scenarios is more significant than the trend un-der B2 scenarios. The research results in this study will be served as a scientific basis for making the future social and economic development plans of the Taihu Basin by the relevant government decision-making.KeywordsClimate Change, Statistical Downscaling, Precipitation; Temperature, Taihu Basin基于统计降尺度模型的太湖流域降水气温变化预测*作者简介:郭靖,男(1982-),博士,高级工程师,研究方向:气候变化下水资源开发利用研究。

近50年鄱阳湖流域降水时空特征及其对水文过程的驱动

近50年鄱阳湖流域降水时空特征及其对水文过程的驱动

近50年鄱阳湖流域降水时空特征及其对水文过程的驱动章茹;孔萍;蒋元勇;戴年华;殷剑敏【摘要】依照鄱阳湖流域79个国家气象站的逐月降水资料(1961~2010年),基于 BCC-CSM全球气候系统模式预估数据(2014~2050年),对鄱阳湖流域降水变化趋势和空间分布变化趋势进行分析。

选取赣江外洲站1961~2010年逐日径流量和1960~2010年年代径流量、输沙量数据,利用 HBV水文模型、SPSS统计软件对赣江流域面雨量及径流量进行相关性分析,探讨降水特征对水文过程的驱动性。

结果表明:1961~2010年间鄱阳湖流域降水量总体略呈上升趋势,降水日数呈下降趋势,降水强度增加、降水时间分布不均匀性更加明显,旱涝等极端事件发生更为频繁;年内变化特征为分布不均匀,以4~6月为汛期,其中6月降水量最大;空间分布特征总体表现为东部降水大于西部,丘陵地区降水大于平原地区;降水变化为径流量、输沙量变化等水文响应的主要驱动力,赣江流域面雨量及径流量呈显著线性相关,相关系数高达0.909。

未来37年降水呈现略上升趋势,但趋势不显著。

若鄱阳湖流域长期存在高能源需求及高温室气体排放,则洪涝灾害发生将更为频繁。

研究为预测鄱阳湖流域水资源科学管理提供科学依据。

%Based on annual precipitation observed data of the 79 county and city weather stations located in Poyang Lake basin during 1961~2010,variation characteristics of annual precipitation in Poyang Lake Ba-sin were studied;hydrological processes drive was explored.National Climate Center of BCC-the CSM global climate system model forecast data(2014~2050)was adopted to analyze the tendency of variation and spatial distribution of precipitation in Poyang Lake Basin.Select net flows in1961~2010,and 1960~2010 annual sediment load flow's data in Gan RiverWaizhou Station,HBV hydrological model,SPSS were used to rainfall analysis the correlation between the net flow and runoff,the characteristics of precipitation drivers of hydrological processes were explored.The results show:precipitation trend in Poyang Lake Ba-sin is slightly upwardduring1961~2010,the number of days of precipitation isdownward,precipitation in-tensity is increased,and the heterogeneity of precipitation time distribution is more significant.Droughts and floods and other extreme events will happen more frequently.Variation of the year was uneven,with April-June as the flood season,in which the maximum rainfall in June;spatial distribution of precipitation in the eastern is greater than the western hilly areas.Precipitation change is the main driving force of the runoff and sediment load changes in the hydrological response.Rainfall and net flows were significant linear correlation in Gan River Basin area.Precipitation in the next 37 years show a slightly upward trend,but the trend was not significant.The study is to provide a scientific basis for the prediction of Poyang Lake Basin possible future disasters such as floods and drought.【期刊名称】《南昌大学学报(理科版)》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P268-272)【关键词】鄱阳湖流域;降水;RCP情景;水文响应【作者】章茹;孔萍;蒋元勇;戴年华;殷剑敏【作者单位】南昌大学鄱阳湖湖泊生态与生物资源利用教育部重点实验室,江西南昌 330031;江西省气候中心,江西南昌 330046;南昌大学鄱阳湖湖泊生态与生物资源利用教育部重点实验室,江西南昌 330031;江西省科学院,江西南昌330029;江西省气候中心,江西南昌 330046【正文语种】中文【中图分类】X21在全球变暖的背景下,水循环加剧,极端气候事件对人类生命、社会经济和自然生态系统的危害和受到了各国政府和学术界的极大关注,洪水、干旱等灾害事件频发,这与降水的时空分布发生变异有密切的关系[1-3]。

基于空间相关性的鄱阳湖流域降水极值空间格局分析

基于空间相关性的鄱阳湖流域降水极值空间格局分析

2. 研究区域及数据
鄱阳湖流域位于长江流域中游, 流域面积 162,200 km2,占江西省总面积的 97%,占长江流域面积的 9%(图 1)。鄱阳湖流域地形复杂,既有位于流域周边的高山及丘陵也有位于流域下游的冲积平原。鄱阳 湖流域地处湿润气候区,夏季受东南季风控制[11]。本文采用的数据是由中国国家气象局气候中心提供的、 位于鄱阳湖流域及周边的 17 个站点从 1957 年到 2010 年的日降水资料(图 1)。同时,本文随机地选择 13 个站点进行模型的拟合,再用剩下的 4 个站点(图 1 中的绿点)进行模、暴雨、大雪、风暴潮等具有空间相关性,建立一个能较好地去描述极值事件间空间 相关性的区域模型对于探讨气象水文极值的空间分布特征具有重要理论与现实意义。Smith[1],Padoan[2]和 Davison[3]等人对Max-stable方法及应用做过相关研究, 认为该方法可以很好的揭示气象水文极值的空间结构 与特征。对空间数据的Max-stable过程模型可以用de Haan[4]提出的谱表示方法进行构造。其中,最早是由 Smith[1]用这种表示方法构造的Max-stable过程模型来进行空间分析,随后有很多这样的Max-stable过程模型 提出,例如Schlather

第一作者: 肖名忠 (1990-) , 男, 江西吉安人, 硕士生, 主要从事气象水文极值分析与研究工作。 E-mail: xmingzh@。 通讯作者:张强(1974-) ,男,山东沂水人,博士,教授,博士生导师,主要从事流域气象水文学研究、旱涝灾害机理、流域 地表水文过程及其对气候变化的响应机制与机理以及流域生态需水等领域的研究工作。E-mail: zhangq68@。 基金项目:鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室 2013 年主任开放基金(项目号:ZK2013006) 、国家自然科学基金项目(项 目号:41071020)与新世纪优秀人才支持计划共同资助成果。

鄱阳湖水位动态预测模型

鄱阳湖水位动态预测模型

鄱阳湖水位动态预测模型万中英;钟茂生;王明文;丁树良;黄淑娥【期刊名称】《江西师范大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2003(027)003【摘要】鄱阳湖集江西省内五河(赣江、抚河、信江、饶河和修水)之来水,全省各地降水的多寡对鄱阳湖水位的影响很大.1998年汛期全省出现了两次连续大暴雨过程.第二次大暴雨过程致使鄱阳湖区洪水泛滥,洪涝成灾,造成了国家和人们的重大损失.为了提前做好预防,我们根据历史数值,采用逐步回归[1,2,3]的方法建立鄱阳湖区域及上游降水与鄱阳湖水位关系模型.通过对相应假设进行F检验以及使用模型进行鄱阳湖短期水位的预测检验表明,模型选择的因子较为合理,模型的预测精度较高,效果较好.因此我们认为模型是合理可行的.【总页数】5页(P232-236)【作者】万中英;钟茂生;王明文;丁树良;黄淑娥【作者单位】江西师范大学,计算机科学与技术学院,江西,南昌,330027;江西师范大学,物理与通信电子学院,江西,南昌,330027;江西师范大学,计算机科学与技术学院,江西,南昌,330027;江西师范大学,计算机科学与技术学院,江西,南昌,330027;江西师范大学,计算机科学与技术学院,江西,南昌,330027;江西省气象科学研究所,江西,南昌,330046【正文语种】中文【中图分类】O212.1【相关文献】1.地下水位动态灰色预测模型系统研制 [J], 孙伟2.单县浅层地下水超采区地下水位动态预测模型研究 [J], 郭仁华;霍东亚;陈印光3.鄱阳湖湖区物理模型水位动态跟踪测试系统设计与实现 [J], 万浩平;杨楠4.基于World Wind的鄱阳湖水位动态变化仿真系统研究 [J], 戚晓明;杜培军;汪迎春;金菊良;徐善健5.北京市平谷平原地下水水位动态统计预测模型 [J], 徐强;束龙仓;杨丹;刘晋;杨桂莲因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水

应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水

应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水刘向培;王汉杰;何明元【期刊名称】《水科学进展》【年(卷),期】2012(23)1【摘要】统计降尺度方法广泛应用于弥补大气环流模式(GCM)模拟区域气候变化能力较弱的不足。

利用1960~2009年的NCEP/NCAR再分析资料和江淮流域52个站点降水观测资料,通过敏感性分析,针对4个季节分别选择10个大尺度预测因子,采用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法,建立了江淮流域降水统计降尺度模型。

检验结果表明,该模型获取的江淮流域降水的偏差显著减小,能够描述降水在月、年尺度的变化,适用于HadCM3输出的大尺度气候场,具有预测未来降水变化的能力。

将统计降尺度模型应用于HadCM3在A2情景下输出的2020~2099年大尺度预测因子,分3个时段:2020~2039年,2050~2069年和2080~2099年,从年和季节两个时间尺度分析江淮流域未来降水变化。

结果表明,相对1960~1999年,未来3个时段的降水有小幅增加,其中2080~2099年增幅最大,为3.6 mm;在未来3个时段的不同季节,降水变化呈现出不同特征。

【总页数】9页(P29-37)【关键词】统计降尺度;降水;支持向量机;江淮流域【作者】刘向培;王汉杰;何明元【作者单位】解放军理工大学气象学院;空军装备研究院航空气象防化研究所【正文语种】中文【中图分类】P468.0【相关文献】1.基于ASD统计降尺度模型的开都河流域未来气候预估 [J], 何旦旦;徐长春;刘靖朝;何金苹2.基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估 [J], 陈威霖;江志红;黄强3.SDSM统计降尺度方法对江淮地区地面气温模拟能力评估及其未来情景预估 [J], 刘敏;王冀;刘文军4.基于转移累计概率分布统计降尺度方法的未来降水预估研究:以湖南省为例 [J], 周莉;江志红5.鄱阳湖流域未来降水和气温变化模拟预测——基于SDSM统计降尺度方法 [J], 严文武;余丽华;程海洲因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

鄱阳湖流域1951_2010年极值降水指数变化趋势分析

鄱阳湖流域1951_2010年极值降水指数变化趋势分析
K 趋势和突变检验 、 采用 “ 揭示 1 S TA R D E X” 9 5 1-2 0 1 0 年鄱 A R C G I S 等方法 , 摘 要 : 阳湖流域极值降水指数的变化趋势特征 , 以期为流域的洪涝灾害风险管理提供数据支持 。 结果表明 : ①各站的简单降水 强度基本为上升趋势 , 主要贡献来自冬季和秋季 ; 在春季则全部为下降趋势, 造成多 n 1 0 mm 指数在夏季多数站点上升 , p 数站点年序列呈微弱下降趋势 ; 各站 p 多数站点 p 上升趋势主要来自 f l 9 0 指数基本为上升趋势 ; n l 9 0 指数也为上升 趋 势 , 、 、 、 最大 1d 降 水 量 多 数 站 点 上 升 , 最大1 夏季的贡献 。 ② 多数站点年最大 1d 3d 5d 1 0d 降水量的变化趋势均不显著 ; 0 流域内各站 p d 降水量则多数站点下降 ; 6 0~p 9 5 指数存在比较一致的上升趋势 , f 6 0~p f 9 5 指数则反之 。 q q p 鄱阳湖流域 ; 极值降水 ; 趋势 ; 指数 关键词 : 1 2 5 文献标识码 : TV A 中图分类号 :
收稿日期 : 0 2 0 1 4 4 2 2 - - ; 基金项目 : 江苏省博士后科 中国博士后科学 基 金 ( 0 1 3M 5 3 1 3 8 4) 2 ; 研资助计划 ( 气象灾害教育 部 重 点 实 验 室 开 6 C) 1 3 0 1 1 3 ) ; 江苏 省 政 府 留 学 奖 学 金; 江苏高 放课题 ( LME 1 2 0 8 K 。 校优势学科建设工程资助项目 ( AA D) P , 作者简介 : 男, 博 士, 尹义星 ( 副 教 授, 主要从事极值水文气 9 7 4-) 1 : 象事件 、 水 文 气 象 学 方 面 的 研 究 。E-m a i l x r o s b y y y@ 1 2 6. c o m。

典型浓度路径(RCP)情景下未来50年鄱阳湖流域气候变化预估

典型浓度路径(RCP)情景下未来50年鄱阳湖流域气候变化预估



基于典 型浓度下 B C C — C S M 1 — 1 全球模 式 1 9 8 0 ~ 2 0 6 0 年逐 日 平 均气 温、 最 高气 温、 最低 温度和 降水 四要素数据 , 运用
双线性插值 法将 其降尺度 到鄱 阳湖流域 内7 9个 县市级气象站 ; 利用 1 9 8 0~ 2 0 0 5年逐 日气象观测 资料 , 对模 式空间模 拟 能力 和 时间趋势模 拟能力进行分析和评估 ; 再开展鄱 阳湖流域未 来 2 0 1 1~ 2 0 6 0年 气温和 降水预估 分析 。结果表 明:①模 式模拟 能力较 强, 不仅 空间分布 而且 时间趋势都模拟得较好 ; ②2 0 1 1~2 0 6 0年, 不 同碳排 放情景 下均呈 现升 温趋势。在 R C P 4 . 5和 R C P 8 . 5情景下 , 升温最快的地 区恰好正是流域 的高温 中心 , 未来流域高 温 中心 可能进 一步加强 ; ③ 未来流域 降水 总体 趋势不 明显, 年际 间波动较大 。R C P 2 . 6和 R C P 4 . 5情景下平均年 降水量 相 当, R C P 8 . 5情景下年平 均年 降水 量最少 , 但R C P 8 . 5情景 下年代 际降水则呈现一个 明显 的上升趋势 , 说 明在 R C P 8 . 5情景下 , 鄱阳湖流域可能 出现一个 明显的“ 热一 湿” 化倾 向。 关键词 气候变化 典型浓度路径 ( R c P ) 情景 文献标志码 A 鄱阳湖流域 空 间相似度分析 中图法分类号 P 4 6 7 . 5 6 ;
2 0 1 3年 7月 1 2日收到 , 7月 3 0日修改
江西省科技 支撑
计划项 目( 2 0 1 0 B S A 1 7 1 0 0 ) 资助
即所谓的排 放情景 ( s p e c i a l r e p o r t o n e m i s s i o n s s c e . n a r i o s , S R E S ) 。排放情景通常是根据一系列因子假 设而得到 ( 包括人 口增长、 经济发展、 技术进步 、 环 境条件 、 全球化 、 公平原则等 ) 。对应于未来可能出 现的不 同社会经济发展状况 , 通 常要制作不同的排

鄱阳湖流域未来降水和气温变化模拟预测_基于SDSM统计降尺度方法

鄱阳湖流域未来降水和气温变化模拟预测_基于SDSM统计降尺度方法

事件趋于增加
[ 4]
、 湖泊水体萎缩
[ 5]
和湿地生态面临威胁
[ 6]
等问
题 。 在气候变化背景下未 来 这 种 态 势 是 否 会 持 续 恶 化 ? 亟 需 对鄱阳湖的水文气 候 状 况 做 出 评 估 和 预 测 。 为 了 研 究 气 候 变 化对区域水文水资源的影响 , 解决气候 模 式 的 空 间 和 时 间 尺 度 与水文模型不匹配的问题 , 通常利用 降 尺 度 方 法 , 把大尺度、 低 分辨率的 G CM 输出信息转化为区域的地面气候变化信息 。 其 中采用统计降尺度方 法 进 行 尺 度 降 解 是 最 为 简 便 快 速 和 易 于 推广的方法 。 S D S M 统计降尺度 方 法 是 目 前 世 界 上 应 用 最 为 广 泛 的 统 计降尺度方法之一 。 该 模 型 综 合 了 天 气 发 生 器 和 多 元 线 性 回
2] 。 鄱阳 湖 生 态 环 境 极 其 重 要 但 是 同 时 也 具 有 脆 机组成部分 [
1 研究区域和数据
湖口通向长 鄱阳湖位 于 长 江 中 下 游 南 岸 的 江 西 省 北 部 , 江, 是一个过水 性 吞 吐 型 湖 泊 。 湖 口 站 历 史 最 高 水 位 为 1 9 9 8 , 年7月3 吴淞 基 面 高 程 ) 相应湖面面积4 0 日的 2 2. 5 9m( 0 7 0
6 3
( ) 文章编号 : 2 0 0 0 0 7 2 8 4 2 0 1 5 0 7 0 3 6 8 1 - - -
中国农村水利水Байду номын сангаас ·2 0 1 5 年第 7 期
鄱阳湖流域未来降水和气温变化模拟预测
— — 基于 S — D S M 统计降尺度方法
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基于统计降尺度模型预测鄱阳湖流域未来极值降水变化趋势
史上极值降水事件量级、强度和持续性等方面的时空分布规律,并利用 ASD(Automated Statistical Downscaling)统计降尺度方法将 SRES A2 和 B2 情景下的 HadCM3 模式因子进行尺度降解,预估了流域 极值降水指数的演变趋势,得出未来长江下游地区发生“旱涝急转”现象的可能性增加的结论[6]。 第五阶段耦合模式相互比较项目(The fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project, CMIP5) 收录了 40 余个 GCMs 试验结果,是撰写 IPCC AR5 的重要科学依据,也为新阶段研究全球气候变化提供 了充足的数据支持[7]-[10]。然而,当前的模式基本上可以模拟气象变量的大尺度变化特征,但在区域模 拟方面则存在较大的不足,流域尺度更是鲜有研究。同时,各模式对于气候平均态的模拟效果已经得到 了较充分的验证,但对于气象变量极值的模拟能力还有待检验。基于此,本文选用我国鄱阳湖流域 13 个 气象站点 1961~2010 年的实测逐日降水量数据和 CMIP5 收录的 BCC-CSM1.1 模式的输出结果, 基于目前 广泛使用的极值降水指标,从极端降水的量级、强度和历时等方面,分析鄱阳湖流域未来的极端降水的 时空演变特征,为加强气候变化对鄱阳湖流域极端气候事件的影响评估及其预测预警提供参考。
0 25 50 100 150 200 km
N
气象站点 主要支流 鄱阳湖区 鄱阳湖流域
Figure 1. Spatial distribution of the meteorological gauging stations at the Poyang Lake basin 图 1. 鄱阳湖流域气象站点分布图
Abstract
As climate change will certainly result in strong response from extreme climatic events, investigating the spatio-temporal distribution and evolution laws of extreme climatic events is of great importance. Based on the daily precipitation from 1961 to 2005 from thirteen meteorological stations within the Poyang Lake basin, daily precipitation for future period of 2010-2099 is simulated using the SDSM statistical downscaling model. Coupling a BCC-CSM1.1 GCM with three representative concentration pathways (RCPs), the changing characteristics of magnitude, intensity and persistence of extreme precipitation are studied by means of several extreme precipitation indices. A bias correction procedure should be applied to the SDSM simulated historical precipitation before it can be used to simulate future precipitation. The extreme precipitation magnitude and intensity, as well as the persistence all show significantly increasing trends. Upgrading flood mitigation difficulties due to a concentration tendency of precipitation, as well as the increasing potential of abrupt alternation between flood and drought will threaten the water resources security of the Poyang Lake basin.
关键词
气候变化,CMIP5,统计降尺度,极值降水,预测分析,鄱阳湖流域
1. 引言
工业革命以来大气中显著增加的温室气体(如二氧化碳等), 已经引起了地球气候系统的深刻改变。 近 年来,日益频繁发生的极端气候事件,以及伴随其产生的洪涝、干旱灾害,给人类生活和生态环境都造 成了严重的影响和破坏。联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)近期发布的第五次气候变化评估报告(AR5)指出,未来全球平均气温上升的趋势仍将持续[1]。研究 表明,气候要素平均态和变率的微小变化,可能对其极端值产生深刻影响[2]。Katz 和 Brown 指出,相较 于气候的平均态,极值气候事件对气候变化更为敏感[3]。 在全球仍将持续变暖的背景下,未来极端气候事件发生频率与强度的可能变化,已成为学术界普遍 关注的问题。全球气候模式(Global Climate Models, GCMs)为气候模拟和未来气候变化情景预估提供了定 量化研究工具。许多学者应用世界各个国家和组织开发的 GCMs,对全球及各地区的极端气候进行了模 拟和预估。 Xu 等采用 6 个 GCMs 进行多模式集合, 预估了长江流域未来一个世纪的 7 个极端气温和降水 指标在三种温室气体排放情景下的时空变化情况,指出未来长江流域大部分地区将同时面临更为频繁的 干旱和洪涝灾害的风险[4]。Yang 等采用贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging, BMA)方法耦合 5 个 IPCC AR4 提供的 GCMs,对青藏高原 21 世纪的 7 个极值气候指数进行了预估,认为青藏地区未来低温 灾害可能减少,但强降雨可能增多且更为集中化[5]。Guo 等选用 9 个极值降水指数,评估了长江流域历
2. 研究区域与资料
2.1. 研究区域
鄱阳湖是我国最大的淡水湖泊,位于长江中下游南岸,控制流域面积 162,225 km2,占长江流域面积 的 9%。鄱阳湖汇聚赣江、抚河、信江、饶河、修水五大水系,经湖盆调蓄后,由湖口注入长江(见图 1)。 鄱阳湖对长江中下游地区的水安全和生态安全影响重大,然而鄱阳湖流域近年来频繁遭受极端气候事件 的威胁,尤以极端降水事件为甚。一些学者针对鄱阳湖流域近半个世纪以来的极端降水事件的特征、成


本文以鄱阳湖流域为研究对象,研究变化环境下极端气候事件的时空分布及演变规律。利用流域内13个 代表站点1961~2005年的逐日降水量资料,选用BCC-CSM1.1全球气候模式和三种(高、中、低)温室气 体典型浓度路径排放情景,并与SDSM统计降尺度模型耦合,分析预测未来极值降水量级、强度和持续 性指标的变化趋势。得出以下主要结论:进行偏差校正后的SDSM统计降尺度模型可应用于未来极值降 水指标的计算;鄱阳湖流域未来极值降水量级、强度和持续性主要呈增加趋势;流域有降水集中化的趋 势,这对于流域防洪较为不利,且未来可能面临较大的“旱涝急转”的风险。
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基于统计降尺度模型预测鄱阳湖流域未来极值降水变化趋势
基于统计降尺度模型预测鄱阳湖流域未来极值 降水变化趋势
洪兴骏1,2,郭生练1,2,郭家力2,3,侯雨坤1,2,王
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乐1,2
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉 水资源安全保障湖北省协同创新中心,武汉 3 三峡大学水利与环境学院,宜昌 Email: hongxingjun1989@ 收稿日期:2014年10月16日;修回日期:2014年11月16日;录用日期:20鄱阳湖流域 13 个国家气象站点(见图 1)1961~2010 年共 50 a 逐日降雨 量,数据来自中国气象科学数据共享服务网(/index.jsp)。 CMIP5 的全球气候模式与 CMIP3 相比,采用了更合理的参数化方案、通量处理方案和耦合器技术, 以提高气候模式的模拟和预估能力,增强了对气候系统变化的机理性认识,代表了目前相关领域的最 高水平[7]。目前,全球各国气候模式组 40 多个 CMIP5 气候模式的模拟数据已提交完毕并提供下载 (/esgf-web-fe/)。本研究采用由中国北京气候中心开发的 BCC-CSM1.1 模拟的大尺度 气候因子历史(1961~2005 年)和未来(2006~2099 年)输出数据作为实验数据。 人类活动导致的未来气候变化情景设计,一直是 IPCC 的重要工作内容。在前一阶段的气候变化影 响研究中,广泛采用的情景是 2000 年 IPCC 在《排放情景特别报告》中定义的 SRES 排放情景,但 SRES 情景没有考虑应对气候变化的各种政策对未来排放的影响。为了协调不同科学研究机构和团队的相关研 究工作,强化排放情景对研究者和决策者研究和应对气候变化的参考作用,IPCC 为第五次评估报告开发 了以稳定浓度为特征的代表性浓度路径(Representative Concentration Pathways, RCPs)情景。 RCPs 包括 RCP8.5,RCP6.0,RCP4.5 和 RCP2.6 情景,分别以 2100 年之前温室气体浓度持续上升 (RCP8.5),不超过目标水平达到稳定(RCP6.0 和 RCP4.5)或达到峰值后下降(RCP2.6)为路径形状,为每一 种情景提供了受社会经济条件和气候影响等的排放路径,并给出了 2100 年相应的辐射强迫值[15]。本研 究拟采用 RCP8.5,RCP4.5 和 RCP2.6 情景,分别作为高、中、低排放情景,探讨气候变化条件下鄱阳湖 流域极值降水的变化情况。
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