多模式集合下洞庭湖流域未來降水和溫度預估

盧希安， 王 磊

(湖南師范大學 資源與環(huán)境科學學院，湖南 長沙 410081)

在全球氣候變暖的背景下，通過未來氣候的模擬對極端氣候事件的發(fā)生及影響進行預測及評估水資源管理和防洪減災具有重要的現(xiàn)實意義。大氣環(huán)流模型(GCMs)作為模擬大氣、海洋、冰凍圈和地球表面物理過程的數(shù)值模型，已被廣泛應用于未來氣候預估中。由于GCM輸出的氣象要素空間分辨率較低，通常采用降尺度技術(shù)以提高區(qū)域氣候預估的精確度。如郭靖等采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法將大氣環(huán)流模式HadCM3的結(jié)果進行降尺度，研究了氣候變化對漢江流域未來降水的影響；王曉燕等應用統(tǒng)計降尺度模型(SDSM)對黃河源區(qū)氣象極值的變化趨勢做出預測；Almasi等結(jié)合統(tǒng)計降尺度模型和水文模型，評估了氣候變化對洪水頻率的影響。

本文基于洞庭湖流域1964～1990年的歷史觀測氣象數(shù)據(jù)，引入統(tǒng)計降尺度模型LARS-WG，評估LARS-WG對洞庭湖流域降水和溫度數(shù)據(jù)模擬能力。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合IPCC第四次評估報告中給出的SRA2排放情景下的7種GCMs模式的輸出資料，利用降尺度模型(LARS-WG)，生成未來單站點逐日氣象資料，分析洞庭湖流域2 055 s和2 090 s時期逐日降水量、日最高溫度和日最低溫度變化，為未來洞庭湖流域農(nóng)業(yè)灌溉和水資源管理等提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

本文的數(shù)據(jù)主要包括洞庭湖流域內(nèi)20個氣象站點1964～1990年的逐日實測氣象數(shù)據(jù)(日最高溫、日最低溫、日降水量)，數(shù)據(jù)下載于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)。

1.2 研究方法

本文采用在SRA2排放情景下的7種GCMs模型(CNCM3、CFCM21、HADCM3、INCM3、IPCM4、MPEH5、NCCCS)輸出的未來氣候資料，運用LARS-WG天氣發(fā)生器，對洞庭湖流域2046～2065年(2055s)與2080～2099年(2090s)的降水和溫度進行模擬。通過對比基準期實測及模擬數(shù)據(jù)的日平均值差、月標準差及Kolmogorov-Smirnov(K-S)檢驗評估模型的可靠性并對未來氣候進行分析。

LARS-WG天氣發(fā)生器是一種廣泛應用于水文、氣候變化預估中的統(tǒng)計降尺度技術(shù) 。有關(guān)該模型的詳細介紹，可參考文獻[8]。

2 結(jié)果與分析

2.1 天氣發(fā)生器的模型驗證

圖1給出了洞庭湖流域安化站LARS-WG模型在基準期(1964～1990年)的模擬數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)擬合檢驗結(jié)果(以安化站為例，其他站點的模擬效果與安化站相似)。可以看出：模擬和實測降水量的日平均值之間有很好的匹配，而標準偏差的匹配度相對較低，普遍低于實測值；日最高溫度和日最低溫度的模擬值的月平均值以及標準差與研究站的實測值則非常吻合。此外，K-S檢驗結(jié)果(表略)表明：基準期內(nèi)不同氣象要素的模擬數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的擬合度均通過顯著性檢驗，擬合度較高。因此， LARS-WG天氣發(fā)生器作為統(tǒng)計降尺度工具對于洞庭湖流域的降水和溫度的模擬是可靠的，并且對溫度的模擬相對于降水結(jié)果更優(yōu)。

2.2 SRA2排放情景下未來氣候變化預估

圖2描述了安化站在未來2 050 s和2 090 s時期7種GCMs模式下的年降水量、日最高溫度和日最低溫度和基準期的對比，其中虛線表示基準期平均值。在2 055 s和2 090 s時期，只有HADCM3輸出資料生成的降水均值明顯高于基準期，其他GCMs輸出資料生成的降水都不同程度減少或者微量增加，各GCM模式輸出資料生成的降水各不相同。雖然7種GCMs模式輸出資料生成的日最高溫度和日最低溫度與基準期相比均有顯著的增加，但不同模式預估的變暖幅度都有差別。以上表明：7種GCMs模式輸出資料生成的安化站的降水和溫度有不同的變化趨勢，說明單個GCM模式對未來氣候預估存在較大的不確定性，使得LARS-WG模擬效果差異較大。因此，可以使用模式集合的平均值降低不同氣候模式帶來的不確定性。

圖1 安化站基準期實測與模擬數(shù)據(jù)月均值比較

圖2 2 055 s時期和2 090 s時期年安化站在7個GCMs下的變化情況

圖3給出了在不同季節(jié)尺度下，7種GCMs模擬的洞庭湖流域各站在2 055 s時期及2 090 s時期兩階段的氣象要素均值與基準期相比的變化量的箱線圖。由圖3可知：(1)在不同季節(jié)，降水量變化呈現(xiàn)不同特征，在2 055 s時期和2 090 s時期，洞庭湖流域春季和夏季降水量整體上有所增加，其中夏季降水在2 090 s時期年增加顯著，增幅均達38 mm，秋季和冬季這兩個時間段則有少量減少；(2)不同站點在春夏季的降水量變化差異較大，如2 055 s時期，各站點夏季平均降水的變化幅度在-43～123 mm之間，而秋冬季則明顯較小；(3)在2 055 s時期，全年流域平均降水量和基準期相比沒有明顯變化，而2 090 s時期，流域平均降水量則將增加3%；(4)不同季節(jié)的溫度變化特征較為一致，在未來兩個不同時期，各個站點的日最低溫度和日最高溫度均表現(xiàn)出明顯的增加趨勢，冬季增幅最大，春季次之，秋季相對夏季整體增幅略強。以上表明：洞庭湖流域未來日最高溫度和日最低溫度將持續(xù)上升，未來極端高溫事件可能更為頻繁；同時夏季和春季的洞庭湖流域平均降水量將持續(xù)增加，雖然流域內(nèi)不同區(qū)域的空間差異性較強，但整體上流域內(nèi)發(fā)生極端降水事件的可能性將不斷增加。

圖3 2 055 s和2 099 s時期，洞庭湖流域20站不同季節(jié)平均降水變化(a，d)和日最低溫(b， e)、日最高溫(c，f)

3 結(jié)論

(1)LARS-WG模型模擬洞庭湖流域日降水量、日最高溫和日最低溫的結(jié)果取得很好的效果，且對溫度的模擬要好于降水，用該模型預估流域未來的氣溫和降水是可行的，但不同的GCM模式輸出資料對流域未來氣候變化預估存在較大的差異。

(2)洞庭湖流域未來日最高溫度和日最低溫度將持續(xù)上升，冬季增幅最大，春季次之，夏秋最小，未來極端高溫事件可能更為頻繁，這將會給洞庭湖流域地區(qū)農(nóng)作物生長、人類健康和水資源等帶來嚴重的影響。

(3)洞庭湖流域全年平均降水量將持續(xù)增加，春季和夏季有所增加，秋季和冬季則略有下降。雖然流域內(nèi)不同區(qū)域的空間差異性較強，但整體上流域內(nèi)發(fā)生極端降水事件的可能性將不斷增加，這將增加洞庭湖流域未來發(fā)生洪澇災害的風險。