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1.
依据政府间气候变化委员会(IPCC)第五次评估报告(AR5)未来不同排放情景(RCPs)下的多模式(CMIP5)气温和降水预估结果,构建基于气温和降水的未来径流量预估模型,并以宜昌站为例分析了不同模式不同排放情景下未来80年(2020～2099年)长江上游年径流量的变化趋势。多模式集合平均预估结果表明:在99%的置信水平下,未来80年长江上游年径流量在RCP2.6排放情景下呈不显著增加趋势,在RCP4.5排放情景下呈不显著减小趋势,而在RCP8.5排放情景下则呈显著减小趋势;在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下未来80年长江上游年径流量预估均值相对于1961～2000年分别减少6.42%、10.99%和13.25%;同时,未来80年长江上游年径流量变化具有一定的年代际特征,在RCP2.6和RCP4.5排放情景下21世纪初期偏多、中期偏少而后期变化并不明显,在RCP8.5排放情景下则是21世纪中期以前偏多而中期以后明显偏少。本研究方法可为未来气候变化情景预估分析提供技术参考,本研究成果可供气候变化背景下长江上游乃至长江流域水资源开发利用及对策分析提供决策依据。 相似文献
2.
东北地区气候变化CMIP5模式预估 总被引：3，自引：0，他引：3
利用CMIP5的多模式集合资料,从时间变化和空间分布两方面分析了不同情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)中国东北地区未来100年的气候变化。结果显示:3种排放情景下,21世纪东北地区气温和降水呈显著增长趋势,中期和末期增幅较明显,冬季增幅高于其他季节,RCP8.5情景下气温增暖最为显著,RCP4.5次之,RCP2.6最小,随着年代的推移,气温和降水年较差逐渐减小;空间分布显示:3种排放情景下各个时期的增温分布形式基本一致,由南向北逐渐增大,辽宁南部增温幅度最小,最显著地区位于黑龙江大兴安岭;不同情景下气温变化率的分布形势略有不同,但均呈显著增温趋势;3种排放情景下降水距平百分率均为增加趋势,呈由东向西逐渐增大的经向分布特征;不同情景下的降水变化率分布形势相似,呈南大北小特征,辽宁地区增长最为明显,黑龙江西部地区增长相对较小。 相似文献
3.
利用RCP4.5和RCP8.5情景下区域气候模式RegCM4.0单向嵌套BCC_CSM1.1全球气候系统模式输出结果中海南岛区域的格点进行站点插值后的预估数据,分析了海南本岛21世纪气候变化情景,结果表明:21世纪海南岛总体呈变暖、变湿趋势.在RCP4.5情景下,年增暖倾向率为1.4℃/100a,在RCP8.5情景下,年增暖倾向率为3.4℃/100a.RCP4.5情景下,增温幅度最大的是冬季;RCP8.5情景下,前期增温幅度最大的是冬季,中期增温幅度最大的是夏季,后期增温幅度最大的在秋季.21世纪年降水距平百分率的变化有明显的阶段性变化.RCP4.5情景下前、后期降水增多不明显,中期增多明显;RCP8.5情景下前、后期的降水增加幅度比中期更明显.21世纪冷季降水可能减少,秋季可能更明显,冬季次之;暖季降水可能增加,夏季可能更明显. 相似文献
4.
利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)提供的18个全球气候模式的模拟结果,预估了3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下“一带一路”地区平均气候和极端气候的未来变化趋势。结果表明:在温室气体持续排放情景下,“一带一路”地区年平均气温在未来将会持续上升,升温幅度随温室气体浓度的增加而加大。在高温室气体排放情景(RCP8.5)下,到21世纪末期,平均气温将普遍升高5℃以上,其中北亚地区升幅最大,南亚和东南亚地区升幅最小。对于降水的变化,预估该区域大部分地区的年降水量将增加,其中西亚和北亚增加最为明显,而且在21世纪中期,RCP2.6情景下的增幅要比RCP4.5和RCP8.5情景下的偏大,而在21世纪后期,RCP8.5情景下降水的增幅比RCP2.6和RCP4.5情景下的偏大。未来极端温度也将呈升高的趋势,增温幅度高纬度地区大于低纬度地区、高排放情景大于低排放情景。而且在高纬度区域,极端低温的增暖幅度要大于极端高温的增幅。连续干旱日数在北亚和东亚总体呈现减少趋势,而在其他地区则呈增加趋势。极端强降水在“一带一路”区域总体上将增强,增强最明显的地区位于南亚、东南亚和东亚。 相似文献
5.
利用中国气象局所属的2 400余个台站观测资料制作的分辨率为0.25°×0.25°数据集中的气温、降水量资料评估了CMIP5中17个模式对于1961—2004年江苏省气温和降水量空间分布特征的模拟能力,筛选出了5个对江苏省气候特征模拟较好的模式。之后基于5个优选模式集合平均的结果预估了3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)下江苏省2006—2100年的气温和降水量变化趋势。结果表明:(1)全球耦合气候模式对江苏省的气温和降水量空间分布特征具有一定的模拟能力,并且模式集合平均的气温和降水量与观测资料的空间相关系数分别为0.85和0.93;(2)在低浓度路径(RCP2.6)、中浓度路径(RCP4.5)和高浓度路径(RCP8.5)3种温室气体排放情景下,江苏省2006—2100年的地表温度均呈现明显的增温趋势,并且苏北的增温幅度要高于苏南;(3)3种温室气体排放情景下,江苏省未来百年降水量均呈现出北方增多南方减少的趋势;(4)未来百年江苏省降水量随气温变化的趋势并不稳定,RCP2.6和RCP4.5情景下降水量随气温的升高而增加,而RCP8.5情景下降水量随气温的增加而减少。 相似文献
6.
基于国家气候中心中等分辨率模式版本BCC-CSM2-MR开展的第六次耦合模式比较计划(CMIP6)模拟结果, 首先利用辽河流域80个气象站点观测资料对模式的性能进行了评估, 然后分析了未来不同共享社会经济路径(SSP)情景下的气温降水变化趋势。结果表明: 模式能较好的模拟气温和降水的月、季、年变化, 模拟的气温较观测气温偏低, 模拟的降水略偏多; 模式对秋季和冬季气温的模拟性能明显优于夏季和春季, 对夏季降水的模拟性能较好。模式较好地模拟了辽河流域气温南高北低的纬向分布以及降水自东南向西北逐渐减少的空间分布形势, 较好地模拟出辽河流域冷暖中心位置, 模拟的降水偏少地区位于辽河流域水系稀疏地区。相对于基准期(1995—2014年), 未来辽河流域气温、降水基本呈增加趋势, 未来不同时期不同情景气温增幅均表现为平均最低气温>平均气温>平均最高气温, 冬季和春季增温幅度较大, 夏季降水量增幅最显著。随着排放情景升高, 平均气温和平均最低(最高)气温增幅持续增大, 显著增温地区集中于辽河流域东北部。SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下预估降水的增幅自西南向东北递减, 降水增加大值区位于辽宁西部; SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下降水增幅自西向东逐渐递减, 降水增幅显著区域位于辽河流域上游的内蒙古和辽宁西部。 相似文献
7.
辽河流域是中国七大流域之一,长期以来一直存在水资源严重不足的问题。采用1961—2009年辽河流域境内水文、气象观测数据,研究气象、水文要素历史变化特征,并采用同期和滞后相关分析,建立气象要素与水文要素的最优相关关系。结果表明：辽河流域气候变暖明显,增温幅度远高于全球和中国的同期增温幅度;辽河流域降水量增减趋势不明显,总体上为略减少趋势,但存在明显的少—多—少—多—少5个阶段性变化。辽河流域蒸发量为略减少趋势,春季、夏季是蒸发量较大季节。近50 a辽河流域径流量为减少趋势,经历了偏多—偏少—偏多—偏少4个阶段的变化,1996—2009年经历了年径流量最少阶段,平均年径流量仅为16.2亿m3,只达到多年平均径流量的58%、径流量最多年代的32%。一年之中,7月和8月径流量最大,两个月径流量占全年的50%。辽河流域降水量与径流量有较好的相关关系。在年尺度,径流量与铁岭、法库等地区降水量相关系数为0.60;在日尺度,日降水量与降水发生后第2日经流量相关程度最好,在所有等级上两者相关系数为0.70或以上;在日降水量大于等于25 mm等级上,相关系数最高为0.85。 相似文献
8.
根据珠江流域1961-2007年气温、降水量观测资料和ECHAM5/MPI-OM模式2011-2060年预估结果,分析了流域过去47 a的气温和降水量变化,并预估未来50 a变化趋势。结果表明,在全球变暖的背景下,过去47 a温度呈上升趋势,约升高1.8℃。冬季增温最明显,夏季最弱。未来50 a流域温度仍呈上升趋势,A1B情景下升幅约1.9℃,并且年际变化增强。A2和B1两种排放情景下秋季升温最显著,冬季最弱,A1B排放情景与此相反。过去47 a秋季降水量呈减少趋势;春、夏、冬季和年降水量均呈增加趋势。未来50 a降水总体呈增加趋势,A1B排放情景降水增加最多,约为230 mm。A2、A1B和B1情景下降水季节分配未发生显著变化。年降水和冬季降水的年际变率增强,秋季减弱。 相似文献
9.
利用国家气候中心完成的RegCM4区域气候模式在RCP4.5和RCP8.5两种排放路径下的气候变化动力降尺度试验结果,在检验模式对基准期(1986—2005年)气温和降水模拟能力基础上,进行华北区域21世纪气候变化预估分析。结果表明:RegCM4对华北区域基准期气温和降水的模拟能力较好。未来21世纪,两种情景下华北区域气温、降水、持续干期(consecutive dry days, CDD)和强降水量(R95p)变化逐渐增大,但变化幅度在高排放的RCP8.5情景下更为显著,其中近期(2021—2035年)、中期(2046—2065年)、远期(2080—2098年)RCP8.5情景下年平均气温分别升高1.77、3.44、5.82℃,年平均降水分别增加8.1%、14%、19.3%,CDD分别减少3、3、12 d, R95p分别增加30.8%、41.9%、69.8%。空间上,未来21世纪华北区域内年、冬季、夏季平均气温将一致升高,夏季升温幅度最大;年、冬季、夏季平均降水整体以增加为主,冬季降水增加幅度最大;CDD以减少为主,但近期和中期在山西和京津冀有所增加,而R95p以增加为主,表明21世纪华北区域干旱事件逐渐减少、极端降水事件不断增加。 相似文献
10.
２种降尺度方法在太湖流域的应用对比 总被引：3，自引：1，他引：2
同时应用统计降尺度模型SDSM(Statistical Downscaling Model)和区域气候模式PRECIS(Providing Regional Climate for Impacts Studies),对太湖流域的日降水量和日最高、最低气温进行降尺度处理,建立未来2021-2050年的气候变化情景,并对比分析两种方法的适用性.结果表明,两种方法模拟的未来时期日最高、最低气温季节和年的变化情景增幅总体上比较一致,高排放情景A2下模拟生成的情景增温幅度较B2情景大,未来时期最高气温增加幅度比最低气温明显.两种方法模拟的降水变化情景差异明显,PRECIS模拟的2021-2050年降水增加趋势明显,增幅较大;而SDSM模拟的未来时期降水存在一定的减少趋势,变化幅度相对较小.以上结果说明PRECIS和SDSM都能较好地模拟太湖流域未来气温变化情景,而对未来降水的模拟不确定性较大. 相似文献
11.
辽河流域是我国七大流域之一,长期以来一直存在水资源严重不足的问题。采用1961-2009年辽河流域境内水文、气象观测数据,研究气象、水文要素历史变化特征,并采用同期和滞后相关分析,建立气象要素与水文要素的最优相关关系。结果表明：辽河流域气候变暖明显,增温幅度远高于全球和中国的同期增温幅度;辽河流域降水量增减趋势不明显,总体上为略减少趋势,但存在明显的少-多-少-多-少5个阶段性变化。辽河流域蒸发量为略减少趋势,春季、夏季是蒸发量较大季节;辽河流域近50年来径流量为减少趋势,经历了偏多-偏少-偏多-偏少4个阶段的变化,最近的1996-2009年经历了年径流量最少阶段,平均年径流量仅为16.2亿 m3,只达到多年平均径流量的58 %、径流量最多年代的32 %。7月、8月是流量最为集中的月份,2个月流量就占到全年的50.24 %,超过全年的一半;辽河流域降水量与径流量有较好的相关关系。在年尺度,径流量与铁岭、法库等周边地区相关系数基本达到0.6左右;在日尺度,日降水量与降水发生后第二日流量相关程度最好,在所有等级上两者相关系数均在0.7以上,在日降水量大于等于25 mm等级上,相关系数最高可达到0.85。 相似文献
12.
根据内蒙古黄河流域内72个国家气象站观测的1961—2005年和区域气候模式CCLM模拟的1961—2100年的气温和降水数据,采用BP人工神经网络模型,预估分析3种RCP情景下头道拐水文站2011—2100年流量变化,评估未来气候变化对流域水资源的可能影响。结果表明:①2011—2100年内蒙古黄河流域气温升高,降水变化不明显,年平均流量呈减少趋势,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景分别减少3.6%、2.7%和23.4%。②未来春季流量以增加为主;夏季在不同情景的变化趋势不一致;秋季在21世纪50年代前以增加为主,之后以减少为主;冬季则以减少为主。③未来流域可利用水资源呈减少趋势,尤其夏季水资源的供需矛盾加剧,以及径流季节分配发生变化,可能产生更大的春季径流。 相似文献
13.
选取中国东部季风区南方赣江流域和北方官厅流域,基于逐日气象和水文观测数据率定和验证了HBV水文模型,并以国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）中输出要素最多的5个全球气候模式在3种典型浓度路径（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）下的预估结果驱动HBV模型,预估了气候变化对21世纪两个流域径流的影响。结果表明：(1) 1961—2017年,赣江和官厅流域年平均气温均呈显著上升趋势,升温速率分别为0.17℃/(10 a)和0.28℃/(10 a);同期,赣江流域降水显著增加,官厅流域降水微弱下降。不同RCP情景下,21世纪两个流域均将持续变暖、降水有所增加,北方官厅流域的气温和降水增幅均大于南方赣江流域。(2) 21世纪,官厅流域年、季径流增幅远大于赣江流域。官厅流域年径流在近期（2020—2039年）、中期（2050—2069年）、末期（2080—2099年）均呈增加趋势,RCP8.5情景下增幅最大、RCP4.5最小。赣江流域在RCP4.5下,近期、中期年径流相对基准期略有减少,但在整个21世纪径流呈上升趋势;RCP2.6和RCP8.5下,21世纪中期以后径流增幅下降。(3) 21世纪,东部季风区北部的官厅流域发生洪涝、南方赣江流域发生干旱的可能性增大,不同RCP情景预估得到相同的结论。 相似文献
14.
气候变暖将导致高山区冰冻圈加剧融化,一方面融水资源时空分布的不确定性增大;另一方面,融水洪水灾害发生的频度和强度也将发生改变。基于气象、水文数据和MODIS积雪覆盖数据,利用融雪径流模型(SRM),对1990—2012年共23年祁连山黑河札马什克控制区融雪期径流进行模拟与验证。结果表明：SRM在该流域具有较高的模拟精度（纳什系数为0.91),可用于分析和预估控制区径流强度变化。为此,采用黑河流域气温、降水降尺度数据,预估了未来气候变化背景下积雪范围变化及不同重现期洪水变化趋势。结果显示,与基准期相比,在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下,最大积雪范围可减小3%~7%,且随着海拔升高,变化愈剧烈。RCP2.6情景下因气温和降水变化幅度较小,到21世纪末各重现期洪水强度保持在10%以内波动;RCP4.5情景下,各重现期洪水强度最高增大约20%;在RCP8.5情景下,各重现期洪水强度最高可增大超30%。相关分析结果显示,不同重现期洪水径流与气温和降水均具有较强相关性：重现期越长,洪峰与气温的相关性越大;重现期越短,洪峰与降水的相关性越大。通过预估气候变化背景下的融雪性洪水事件强度及重现期变化,有助于有效开展区域洪水风险管理、提高洪水资源的利用价值。 相似文献
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该文用Mann-Kendall方法对近50年海河流域山区20个子流域的径流及降水的变化趋势进行了显著性检验, 结合降水, 径流及气温的年代距平值的同步分析以及径流对气候变化的敏感性研究结果, 对近50年海河流域径流的变化趋势, 提出了一个半定量分析的研究思路和方法。提出影响径流变化的三种类型:以气候暖干化为主, 人类活动为辅的径流显著衰减型;以人类活动为主, 气候暖干化为辅的径流显著衰减型;人类活动与气候变异都不明显, 径流无显著变化的类型。分析结果展示了气候、人类活动与水之间的相互作用。这种相互作用, 给径流的变化趋势分析和成因分析带来了复杂性与困难, 也给气候变化对水资源的影响研究提出了挑战。 相似文献
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利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中5个气候模式在3种典型浓度路径(RCPs)下的预估结果驱动SWAT水文模型,预估了21世纪气候变化对长江上游年径流量、季节分配以及极端径流的影响。结果表明：预估的长江上游平均气温呈显著上升趋势,21世纪末较当前(1986—2005年)升高1.5~5.5℃,降水总体呈增加趋势,在21世纪30年代后高于当前气候平均值,21世纪末相对于当前增加5%~15%。流域内气候变化存在明显空间差异,金沙江和岷沱江流域气温升高和降水增加幅度均大于流域平均值。预估的长江上游年径流量及各月平均径流均有增加趋势,在21世纪30年代后高于当前多年平均值,21世纪中期增加4%~8%,21世纪末增加10%~15%。预估的径流年内分布的均匀性有所增加,但年际变化明显增大,极端旱涝事件的频率和强度明显增加。预估的各子流域径流变化对气候变化的响应也存在差异,金沙江和岷沱江流域年径流量、年际变化和年内分布变化小,对气候变化的响应表现为低敏感;嘉陵江流域、乌江流域和长江上游干流径流增加幅度大,同时极端丰枯出现的频率和程度增加显著,是气候变化响应的敏感区域。 相似文献
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气候变化条件下雅砻江流域未来径流变化趋势研究 总被引：1，自引：0，他引：1
雅砻江为我国重要的水电基地,未来气候变化条件下流域径流变化将直接影响雅砻江梯级水库群运行安全和发电调度,因此研究气候变化对雅砻江流域径流的影响十分必要。首先建立了流域月尺度的SWAT模型,然后使用统计降尺度模型（SDSM）模拟未来2006—2100年流域内各站点的气象数据,最后使用流域SWAT模型对未来2006—2100年月径流进行模拟。结果表明,未来雅砻江流域径流呈上升趋势,且增幅随着辐射强迫的增加同步增大,RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5这3种典型浓度路径下年平均径流增幅分别为8.9%、12.5%、16.7%,且2020S（2006—2035年)、2050S（2036—2065年)、2080S（2066—2100年）这3个时期年径流量呈现不同的变化趋势,其中RCP2.6浓度路径下为先逐步增加达到峰值后略有减少,RCP4.5浓度路径下为先逐步增加达到峰值后趋于稳定,RCP8.5浓度路径下为持续增加。流域径流年内分配方面,3种典型浓度路径下汛期径流占全年比例在2020S、2050S、2080S这3个时期均为先降后升趋势,整个预测期总体为降低趋势,RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5这3种浓度路径下整个预测期的均值分别由基准期的75.9%降低为72.9%、72.0%、71.2%。径流增加会对流域洪水特性产生较大影响,为此应该修正流域设计洪水计算结果和调整防洪调度方案,以降低雅砻江流域梯级水库群因气候变化而产生的运行风险,并提高发电调度效率。 相似文献