新疆地區未來氣候變化的區域氣候模式集合預估

王政琪高學杰,3童堯 韓振宇徐影

1中國科學院大氣物理研究所氣候變化研究中心，北京100029

2中國科學院大學，北京100029

3南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心，南京210044

4營口市氣象局，遼寧營口115001

5中國氣象局國家氣候中心，北京100081

1 引言

新疆地區位于中國西北部，面積占中國陸地國土面積的六分之一，地處亞洲大陸腹地，遠離海洋，四周被高山環繞，地形地貌有“三山夾兩盆”之稱（由北向南分別是阿爾泰山、天山、昆侖山及準噶爾、塔里木盆地）。其氣候特征明顯，屬典型的溫帶大陸性干旱、半干旱氣候。整個區域內覆蓋了高山、沙漠、湖泊、冰川凍土和森林、草地植被，生態系統復雜且脆弱，受氣候變化的影響明顯（秦大河,2002）。自20 世紀80年代末以來，新疆地區的氣溫和降水均呈增加趨勢，其中氣溫東西向增速大于南北向，降水量增量西部多于東部，整體上出現“暖濕化”現象（施雅風等,2002;《新疆區域氣候變化評估報告》編寫委員會,2013;Wang et al.,2017）。在全球變暖背景下，新疆地區氣候未來進一步的變化，得到了政府和公眾的廣泛關注。

全球氣候模式是進行氣候變化模擬和預估研究的主要工具，使用如CMIP5（第五次耦合模式比較計劃）全球模式模擬集合，開展中國地區的分析工作有很多（例如：Xu and Xu,2012;Chen,2013;Chen et al.,2014;Dong et al.,2015）有部分研究針對西北和新疆地區進行，均指出新疆地區未來氣溫將升高、降水將普遍增加的較一致性結論，但在變化的具體數值和空間分布上存在一定差異（徐影等,2003;許崇海等, 2008;姜大膀等,2009）。

全球氣候模式分辨率一般較低，對區域尺度氣候及其變化的模擬存在不足，一般需要使用高分辨率的區域氣候模式進行動力降尺度，特別是在新疆這一地形復雜、氣候多樣的地區。在使用區域模式進行中國未來氣候變化預估方面也有很多工作，但具體針對新疆和西北地區的分析相對較少，與全球模式研究結果一致，未來新疆地區的升溫和降水均明顯增加，在21世紀末期高排放情景下變化幅度更大，且盆地與山區間變化存在差異（高學杰等,2003;吳佳等,2011;于恩濤等,2015;Wu et al.,2016;李東歡等,2017; Hui et al.,2018;于恩濤和孫建奇,2019）。

近年來Gao et al.（2018）完成了一套在多個全球模式和不同溫室氣體排放情景結果驅動下，RegCM4區域氣候模式對東亞21世紀氣候變化的系列模擬預估，為更好地分析新疆地區未來氣候變化及不確定性提供了有利條件。因此，本文將基于這套模擬結果開展相關分析。

2 模式、數據和方法

意大利國際理論物理中心（The Abdus Salam International Center for Theoretical Physics）的RegCM 系列區域氣候模式（Giorgi et al.,2012），是應用于東亞和中國區域最多的區域模式之一，在當代氣候模擬、氣候機理分析和未來氣候變化預估等多方面有著廣泛的研究，取得大量成果（Gao and Giorgi,2017）。

本文中模擬使用新版RegCM4進行，Gao et al.（2016）經過一系列對比試驗得到其在中國區域應用的最優組合，并在此基礎上對陸面參數（包括地表覆蓋率和地表反射率等）進行更新和改進，從而最終形成一個適用于東亞地區氣候模擬的版本（Gao et al.,2017）。模式的模擬范圍選用CORDEX（區域聯合降尺度計劃；Giorgi et al.,2009）東亞區域，水平分辨率為25 km×25 km，垂直方向為23 層。

試驗中RegCM4運行所需的初始場和每6小時更新一次的側邊界驅動場，分別來自5個不同CMIP5全球模式的歷史試驗和不同典型濃度路徑RCP4.5、RCP8.5（Van Vuuren et al.,2011）下的氣候變化預估結果，積分時間為連續的1971～2098年，試驗中的溫室氣體濃度在2005年前使用觀測值，2006年后分別使用上述兩種排放情景的數值。各全球模式的名稱、機構和水平分辨率等信息在表1中給出。參加CMIP5的全球模式有40多個，這是其中分辨率較高的幾個，選用這5個模式的原因，一方面是由于每6小時一次的模式結果的可獲得性；另一方面，全球模式和其所驅動的區域模式的水平分辨率差別不能太大。以往分析表明，這5個全球模式對中國區域氣候也有較好的模擬能力（Jiang et al.,2016）。

本次區域氣候模式模擬的集合在本文中簡稱為ensR，相應的全球模式結果的集合則簡稱為ensG。文中用于檢驗其對新疆地區當代平均氣溫、降水模擬能力的觀測資料為CN05.1格點數據集（吳佳和高學杰,2013），該數據集基于中國2416個氣象站的觀測，使用距平逼近插值方法制作而成，水平分辨率為0.25°×0.25°。為方便對比分析，將ensR 的模擬結果統一插值到CN05.1的格點上。

圖1中給出新疆及中國境內臨近地區（34°N～49°N，73°E～96°E）的地形分布，由圖中可以看到，RegCM4對新疆地區“三山夾兩盆”的獨特地形有較為準確的描述。此外本文根據1500 m 等高線，將新疆大致劃分為五個分區，第I分區主要包含阿爾泰山、巴爾魯克山、和布克賽爾區域山地以及塔城地區；第II 分區包含整個天山山脈；第III分區則主要包含北部昆侖山；分區IV 包含準噶爾盆地及其東部淖毛湖地區；分區V 包含塔里木及其東北部的吐魯番和哈密盆地等。

選取模擬中的1986～2005年作為當代時段，2041～2060年和2081～2098年分別作為21世紀的中期和末期。所分析的變量除地面氣溫和降水兩個基本變量外，還包括積雪、模式輸出的總徑流（地表產流量與地下產流量之和）和表層（10 cm）土壤濕度，以及用于分析極端事件變化的5個極端氣候指數（Zhang et al.,2011）：TXx（每年中日最高氣溫的最大值）、TNn（每年中日最低氣溫的最小值）、T35D（每年中日最高氣溫超過35°C的日數）、RX1day（每年中一日最大降水量）和CDD（每年中連續無降水日數）。

表1 用于驅動RegCM4的5個CMIP5全球氣候模式信息Table1 Information for thefive CMIP5 driving models

圖1 RegCM4對新疆及境內周邊地區地形分布的描述（單位：m）。虛線表示文中劃分的五個分區，分別為分區I：包含阿爾泰山、巴爾魯克山及周邊；分區II：整個天山山脈；分區III：昆侖山北部；分區IV：準噶爾盆地及周邊；分區V：塔里木盆地、吐魯番盆地及周邊Fig.1 Topography over Xinjiang and the surround areas(units:m).The dashed line indicates the five subregions used for the present study:I,Altai and Balluk mountains and their surrounding areas;II,Tianshan Mountain;III,northern part of Kunlun Mountain;IV,Junggar Basin and its surrounding areas;V,Tarim and Turpan Basinsand their surrounding areas

RCP4.5對應中等溫室氣體排放路徑，一般認為可能和實際情況更接近；RCP8.5對應排放路徑的高端，可以更好的看到氣候系統對溫室氣體強迫的響應。因此參照Shi et al.（2016），本文所進行的分析，即重點針對更關心的21世紀中期RCP4.5和末期RCP8.5進行，此外給出了區域年平均氣溫和降水在21世紀的變化。需要說明的是，RegCM4在各個模擬中表現出了較好的一致性，無論是誤差特征還是未來變化信號，因此為簡明起見，下文的分析中一般不再對模擬和預估中的一致性進行一一說明。文中所給出的區域平均值范圍為新疆以內的結果。

3 當代氣候的模擬和檢驗

3.1 年平均氣溫

圖2a、c、e分別給出當代年平均氣溫的觀測、及ensG和ensR 的模擬結果，各模擬觀測之差在不同分區的平均值則在表2給出。觀測中依地形分布，氣溫高值和低值區分別出現在盆地和高山地帶，其中分區V 的塔里木和吐魯番盆地氣溫最高，在12°C以上；低值最大的地方出現在分區III的昆侖山，在-6°C～-8°C間（圖2a）。ensG 和ensR 整體上均能夠模擬出新疆地區盆地氣溫高、山地氣溫低的分布形態，但ensR 更好的刻畫了氣溫分布的空間細節，如天山山區的低溫與其西側伊犁盆地的高溫對比這一特征，在ensR 中得到了很好的描述，在ensG 中則沒有。全球模式由于不能分辨出相對較小尺度的地形，引起了其在天山地區（分區II）較大的暖偏差（2.4°C，表2）。ensR 在山區有一定的暖偏差，但在盆地沙漠地區則有較大的暖偏差，在分區IV 準噶爾盆地達到3.0°C，其原因除RegCM4本身的誤差外，也可能和盆地地區缺少氣象臺站觀測，引起的CN05.1在這些地區數值的偏差有關。新疆地區平均，ensG 為冷偏差（-1.2°C），ensR 為暖偏差，但數值偏小一些（0.5°C）。

3.2 年平均降水

圖2b、d、f 分別給出當代年平均降水的觀測結果、ensG及ensR 模擬結果。由圖2b可見，新疆地區的降水主要在山區，其中分區II 的天山山脈數值最大，達到500 mm 以上；盆地降水則較少，塔里木盆地東部至羅布泊地區降水量低于50 mm。從降水的空間分布上看，相比ensG，ensR 能更好的模擬出山地與盆地的降水差異，但其在山地地區存在較為明顯的高估，在分區I和II的偏差值在1.5倍左右（表2），在昆侖山地區ensR 和ensG誤差則均達到2.5倍左右。ensG 在分區V 模擬的降水也偏多，在2倍以上。區域平均而言兩者的誤差值接近，均為1倍左右，但ensR 更多是由于山區降水偏多引起的，其原因，除模式本身的誤差外，所使用觀測資料的不確定性也可能有較大貢獻，如高山和沙漠腹地氣象臺站的缺乏導致這些地區降水的低估和高估等（吳佳等，2011）。

表2 ensG/ensR 模擬的當代各氣候要素與觀測結果在新疆地區及各分區區域平均的偏差Table 2 Regional mean bias of the climate variables in the present day over Xinjiang and its subregions between ensG/ensR and observations

3.3 極端氣溫指數

圖3a、d、g 分別給出當代TXx 的觀測和模擬結果。觀測中（圖3a）盆地區域的TXx 明顯高于山區，其中塔里木盆地的東北部及準噶爾盆地中部的數值超過40°C。與平均氣溫結果類似，ensR 的模擬結果在空間分布上與觀測結果更為接近，但在盆地區域存在高估，其中分區IV 與分區V 的區域偏差分別為2.0°C、1.7°C（圖3g、表2）。而ensG的模擬結果不同地形間差異較小，在天山地區存在一定程度的高估，平均偏差達到6.0°C（圖3d、表2）。整個新疆地區平均，ensG 和ensR 均為較小的暖偏差，數值分別為0.3°C和0.7°C。

TNn 的觀測和模擬特征和TXx 類似（圖3b、e、h），高值出現在盆地地區，低值出現于山區，ensR 提供了更多空間分布的細節。總體而言全球和區域模式都傾向于低估TNn 值，它們在各分區的模擬偏差一般均為負值，其中ensR 在山區的低估明顯，盆地偏差較小，ensG 則在天山地區的誤差相對較小，區域平均而言兩者數值接近，分別為-3.8°C和-3.6°C。

圖3c、f、i 為T35D的觀測及ensG、ensR 的模擬結果。觀測中的T35D均出現于盆地，大值區位于塔里木盆地東部和準噶爾盆地南部等地，在塔里木盆地東部地區高溫日數超過50 d（圖3c）。ensG 的模擬結果在盆地地區存在較為明顯的低估，其中分區V 的偏差達到了-7 d。而ensR 的模擬結果在空間分布上與觀測更為一致，但在盆地存在一定程度的高估，達到10 d 以上（圖3f、i，表2）。新疆地區平均，ensG 和ensR 的偏差分別為-3 d和7 d。

3.4 極端降水指數

對極端降水相關指數（RX1day 和CDD）的檢驗在圖4中給出。觀測中RX1day 的最大值出現于天山山脈及其中部并深入準噶爾盆地，數值在20 mm以上（圖4a）。對比模擬結果發現（圖4c、e），二者對RX1day 的模擬均存在不同程度的高估，以在山區和ensR 的更大，ensG則在分區III 同樣有較大高估。注意到ensR 的大值區依地形分布明顯并表現出精細的結構，這些特征和所使用的觀測資料有較大差別，但更加符合一般的認知，反映出更高分辨率和更可靠觀測資料在模式檢驗中的重要性。ensG 和ensR 模擬的RX1day 的區域平均偏差分別為33%和60%。

觀測中CDD的大值區主要位于南疆盆地，并延伸到昆侖山區（圖4b），相對模式模擬的結果中大值區主要出現于盆地（圖4d、f），在ensR中，天山和昆侖山區為低值區（小于20 d），天山山脈東部博格達—巴里坤山南部的吐魯番—哈密盆地一帶出現120 d 以上的最大值。在各分區CDD與觀測之差中，ensG 和ensR 均在分區III最大（分別為-72 d 和-85 d），全疆平均則分別為-14 d和-31 d。

4 未來變化預估

4.1 氣溫

圖2 當代（1986～2005年）年平均氣溫（單位：°C；左列）和降水（單位：mm；右列）分布：（a、b）觀測；（c、d）ensG 模擬結果；（e、f）ensR 模擬結果Fig.2 The distribution of present-day annual mean temperature(units:°C;left column)and precipitation(units: mm;right column)from(a, b)observations,(c,d) ensG model results,and (e,f)ensR model results

由上節可以看到，ensR 對當代氣候的模擬相對ensG 有較大改進，特別是在空間分布細節上，因此為簡明起見，對未來氣候變化預估的分析主要給出ensR 的結果。首先在圖5a、b給出21世紀中期RCP4.5情景和21世紀末期RCP8.5情景下，ensR 預估的新疆地區未來年平均氣溫變化。可以看到在本世紀中期RCP4.5情景下，新疆地區氣溫普遍升高，升高幅度一般在1.5°C～2°C之間，以準噶爾盆地腹地、塔里木盆地中部和哈密盆地、昆侖山地區升溫幅度相對較大；到了本世紀末期，在RCP8.5情景下氣溫變化的空間分布型與中期類似，但幅度更大，一般在4°C以上，最大的地方接近6°C。

區域年平均氣溫21世紀的變化特征（圖6a），為在21世紀前期，升溫幅度對排放情景的依賴性不大，中期后隨著RCP4.5情景下溫室氣體濃度趨于穩定，升溫的變化也開始不再明顯增長，基本低于2.5°C；而RCP8.5下氣溫則持續升高，至2100年前的增溫幅度達到5°C，由圖中的陰影部分可看到，各模擬間有較好的一致性。RCP4.5和RCP8.5下的增溫趨勢分別為2.6°C (100 a)-1和5.7°C(100 a)-1。

各分區21世紀RCP4.5中期和RCP8.5末期冬（12～1月）、夏（6～8月）和年平均氣溫變化分別在表3和表4中給出。RCP4.5中期新疆地區年平均升溫為1.7°C（1.4°C～2.2°C間，預估的最小和最大值，下同），以昆侖山為主的分區III增溫較大，為1.9°C（1.5°C～2.4°C）；到21世紀末期，RCP8.5情景下新疆區域平均升溫達到4.9°C（4.3°C～5.7°C，表4），同樣是分區III升溫略大。對比冬、夏季的增溫情況可發現，除分區III以外，各分區及整個新疆平均氣溫在夏季升溫幅度要高于冬季，與以往RegCM3所得到的結果有所不同，后者冬季升溫偏高一些（吳佳等,2011）。更進一步，由區域平均逐月氣溫變化曲線（圖6c）可以看到，在21世紀中期RCP4.5情景下各月升溫幅度差別不大，在末期則表現出下半年升溫高于上半年，以8、9月份最為明顯，其中升溫最高的8月和最低的5月間的差值為1.3°C。模擬間的一致性在不同時期和月份有所差別，可能和該地區較大的自然變率有關，如RCP8.5末期2月份的標準差最大（1.5°C），而對應的RCP4.5中期的標準差則為0.5°C，處于全年的中等水平。

4.2 降水

圖5c、d 為年平均降水變化的百分率。未來新疆地區的降水將普遍增加，變化百分率的大值區主要出現在盆地，中期在RCP4.5下的增幅在10%～25%間，末期在RCP8.5下準噶爾盆地的增幅在25%以上，塔里木盆地等則達到50%以上。相比之下山地降水變化的百分率較小，中期和末期分別在10%和25%以下（圖5c、d）。但由于盆地當代降水值很低，降水量本身變化則在山區更明顯，21世紀中期RCP4.5情景下阿爾泰山、天山及昆侖山大部分地區增幅在50～100 mm 之間，盆地則基本在25 mm 以下；21世紀末期RCP8.5下的分布型同樣類似于中期，而幅度更大，天山山脈中部和昆侖山的增幅超過150 mm，塔里木盆地的腹地部分增幅達到25～50 mm（圖略）。

表3 ensR 預估的各氣候要素在21世紀中期RCP4.5情景下，新疆及各分區平均變化及最小、最大變化值Table 3 Regional mean and the minimum and maximum values of changes as projected by ensR by the mid-twenty-first century under RCP4.5 scenarioover Xinjiang and itssubregions

表4 同表3 ，但為21世紀后期RCP8.5情景Table 4 Same as Table 3,but for the end of 21st century under RCP8.5 scenario

由新疆區域年平均降水變化百分率趨勢曲線（圖6b）可看出，未來新疆區域降水呈不斷增加趨勢，模式間的一致性也較好，在RCP4.5情景下的趨勢為12%(100 a)-1，RCP8.5情景下達到33%(100 a)-1，除21世紀初期部分年份外，降水均為增加。具體在21世紀近期，不同溫室氣體濃度下的降水增幅差異不大，隨后RCP8.5情景下的增幅加大。

由表3和表4可以看到，RCP4.5情景下21世紀末期區域平均年降水增加百分率和增加值分別為9%（8%～10%）和33 mm（25～39 mm），RCP8.5情景下則達到28%（19%～39%）和102 mm（75 mm～137 mm）。此外對比表3和表4中不同季節和分區的變化，可以發現，RCP8.5情景下21世紀末期夏季降水在分區I和IV 還出現了略有減少的情況。RCP8.5情景下21世紀末期降水百分率量增幅在V 區（塔里木盆地）冬季最大，增加一倍多（125%）；年平均降水增加量在分區II和III（天山和昆侖山區）最大（170 mm），其次為I區（110 mm），盆地地區也有50 mm 的增加。

由新疆區域平均降水變化的年循環曲線可以看到（圖6d），冬半年（11～4月）的降水增幅明顯高于下半年（5～10月），這種差別在21世紀末期RCP8.5情景下更加明顯，具體增幅最大的為1月和12月份，數值分別為68.1%和62.9%；夏末秋初的9月份最小，僅為7.4%（在RCP4.5下21世紀中期的變化值為-0.4%）。

4.3 極端事件

首先在圖7中給出三個極端氣溫指標TXx、TNn 和T35D，在RCP4.5情景下的21世紀中期和RCP8.5情景下21世紀末期的變化。和CMIP5耦合模式預估結果一致，未來TXx 和TNn 在不同排放情景和時期均將明顯上升（Yao et al.,2012;Yang et al.,2014;Li et al., 2019）。其中TXx 變化的空間差別較小，盆地較山區略高（圖7a、c），但在各個分區之間的具體增加數值，除范圍較小的分區I外，基本一致（表3、表4）。相比之下TNn 增溫數值的區域差異則較為明顯，其中準噶爾盆地增幅最大（圖7c、d），在21世紀末期RCP8.5情景下，其所在分區IV 的升溫值達到7.3°C（4.3°C～8.4°C），較升溫相對較小的II、III分區高2°C以上（表3、表4）。對比TXx 與TNn，可以看到TNn 的增幅總體高于TXx，這種特征在盆地和21世紀末期更加明顯，區域平均值在21 世紀末期RCP8.5情 景 下，TXx 的 增 幅 為4.9°C（4.0°C～5.4°C），TNn 為5.8°C（4.4°C～6.7°C），后者較前者高近1°C。

ensR 預估的T35D變化為盆地地區的普遍增加（圖7e，f），如在RCP8.5情景下的21世紀末期，塔里木盆地的增幅普遍在50～60 d 間，西部個別地方達到60 d 以上，該地區所在的V 分區平均增加52 d；準噶爾盆地的增加也達到40～50 d，分區IV 的平均值為38 d（44～63 d）。相對各以山地為主的分區則增幅較小，如天山所在分區II的增加值平均僅為9 d（3～d），增加區主要位西側的伊犁盆地。21世紀中后期RCP4.5下和末期RCP8.5下，新疆區域平均的T35D 增加值分別為10 d（6～14 d）和30 d（23～38 d）。

圖3 當代極端氣溫相關指數TXx（單位：°C；左列）、TNn（單位：°C；中間列）和T35D（單位：d；右列）分布：觀測結果（第一行）；ensG 模擬結果（第二行）；ensR 模擬結果（第三行）Fig.3 The distribution of present-day TXx(units:°C;left column),TNn(units:°C;middle column),and T35D(units:d;right column)extreme temperature correlation indexes:Observations(top line),ensG (second line),ensR (bottom line)

圖8給出兩個降水相關的極端指數RX1day（圖8a、b）和CDD（圖8c、d）的變化。RX1day的變化特征為在未來普遍增加，在21 世紀中期RCP4.5情景下，大部分地區增幅低于10%，個別地方如分區V 塔里木盆地西部、吐魯番盆地出現超過25%的增幅（圖8a）；21世紀末期RCP8.5情景下的增加值更明顯，其中分區V 大部分地區的增幅在50%以上（圖8b）。具體在21世紀中期RCP4.5情景下，RX1day 的區域平均增加幅度為7%（0～11%），其中分區V 最大，為12%（5%～26%）；末期RCP8.5情景下，區域平均增幅為29%（14%～43%），在分區V 達到41%（36%～54%）。注意到雖然各分區的變化率差別較大，但增加值相對比較接近，在末期RCP8.5下在3～6 mm 間。

CDD的主要變化特征為在南疆地區普遍減少，其中分區V 的塔里木和哈密盆地減少幅度更明顯，21世紀末期RCP8.5情景下最大減少值在25 d 以上；在北疆則出現正負相間的分布，但變化數值不大，一般在±5 d 之內（圖8c、d）。各分區變化平均值除分區I 為變化不大外，仍以減少為主，V 分區減少最多，在RCP4.5下中期和RCP8.5下的末期減少值分別為9 d 和18 d，對應的整個新疆地區平均減少值分別為5 d 和10 d（表2、3）。

圖4 當代極端降水相關指數RX1day（單位：mm；左列）、CDD（單位：d；右列）的分布：（a、b）觀測；（c、d）ensG 模擬結果；（e、f）ensR 模擬結果Fig.4 The distribution of present-day RX1day(units:mm;left column)and CDD(units:d; right column)extreme precipitation correlation indexes:(a, b) Observations;(c,d)ensG;(e,f) ensR

圖5 （a、c）21世紀中期（2041～2060 年）RCP4.5情景和（b、d）21世紀末期（2081～2098年）RCP8.5情景下，年平均氣溫（單位：°C；第一行）和降水（以變化百分率表示；第二行）相對于當代的變化Fig.5 Future changes in annual mean temperature(units:°C;top line)and precipitation (percent; bottom line) relativeto the present day by (a,c) the mid-twenty-first century (2046-2065)under RCP4.5 and by (b,d)theend of the twenty-first century (2081-2098)under RCP8.5

圖6 新疆區域平均氣溫（左列，單位：°C）和降水變化（右列）RCP4.5（藍色）和RCP8.5（紅色）情景下（a、b）21世紀的逐年變化以及（c、d）21世紀中期、末期的逐月變化。陰影表示模擬間隔1個標準差的范圍Fig.6 Annual mean changes and annual cycle of changes in regional mean temperature(units:°C)and precipitation over Xinjiang relative to historical observations.Temporal evolution of temperature(a)and(b)precipitation during the twenty-first century(blue and red indicate RCP4.5 and RCP8.5, respectively,with values of trend provided in upper-left corner);annual cycle of (c)temperature and(d) precipitation by the mid-twenty-first century under RCP4.5(blue)and by the end of thetwenty-first century under RCP8.5(red).The shade representstherangeof ±1 standard deviation

4.4 積雪、徑流和土壤濕度

高山積雪及其所形成的冰川是新疆地區的重要水資源，其融化所形成的諸多河流，為下游干旱區的綠洲、湖泊生態和居民生產生活用水提供了基本保障。相比氣溫和降水的預估，對新疆地區積雪的預估工作則相對較少，研究指出，新疆大部分地區的積雪在未來將減少，不同地形條件下，變化特點有所差異（石英等,2010;王澄海等,2010;Shi et al.,2011）。

圖7 （a、c、e）21世紀中期（2041～2060年）RCP4.5情景和（b、d、f）21世紀末期（2081～2098年）RCP8.5情景下TXx（單位：°C；第一行）和TNn（單位：°C；第二行）及T35D（單位：d；第三行）相對于當代的變化Fig.7 Future changesin TXx (units:°C;top line),TNn (units:°C;middleline)and T35D(units:d; bottom line)relative to the present day by (a,c,e)themid-twenty-first century (2046-2065)under RCP4.5 and by (b,d,f)theend of the twenty-first century (2081-2098)under RCP8.5

圖8 （a、c）21世紀中期（2041～2060年）RCP4.5情景和（b、d）21世紀末期（2081～2098年）RCP8.5情景下RX1day（以變化百分率表示；第一行）和CDD（單位：d；第二行）相對于當代的變化Fig.8 Future changes in RX1day(percent;top line)and CDD(units:d; bottom line)relative to the present day by(a,c)the mid-twenty-first century(2046-2065) under RCP4.5 and by (b,d)the end of thetwenty-first century (2081-2098)under RCP8.5

圖9a 和圖9b分別給出ensR 預估的21世紀中期RCP4.5和21世紀末期RCP8.5下新疆積雪變化率。兩者的變化分布略有差異，在中期RCP4.5情景下，北部的阿爾泰山和昆侖山南部的積雪將有一定程度增加（5%左右），但模式間的一致性較差（圖中未給出），天山西部則減少25%左右，整個分區II 的變化百分率和雪水當量分別為減少10%（3%～18%）和4 mm（1～8 mm）（表3）。塔里木和準噶爾盆地等干旱地區由于基數較小，相對變化幅度更為明顯。新疆地區積雪平均值有一個弱的減少，數值為3%（0.5 mm），但具體模擬間的最大值和最小值分別為增加2%（0 mm）和減少10%（2 mm），反映出模擬間的不確定性。

至21世紀末期RCP8.5情景下，變化幅度明顯增大。其中塔里木盆地增加明顯，其西部增加率達到一倍以上；昆侖山區也有增加的地方，但除此之外的其他地區積雪將大范圍減少，減少的比例在準噶爾盆地中部最大，達到50%以上。以阿爾泰山和塔爾巴哈臺山為主的分區I由中期RCP4.5的增加轉為減少，區域平均變化百分率和雪水當量值分別為-9%（-23%～11%）和-7 mm（-25～7 mm）；以天山為主的分區II減少27%（17%～35%）和10 mm（4～15 mm）；包括塔里木盆地在內的分區V，區域平均變化率也為一個負值（-5%）；整個新疆地區的積雪變化為減少13%（4%～26%）和2 mm（1～5 mm）。由各模擬間最大與最小值的范圍看，積雪變化的預估存在一定程度的不確定性。

圖9c、e 分別給出21世紀末期RCP8.5情景下總徑流量和表層土壤濕度的變化。同時參照（Zhao and Dai,2015），將總徑流低于10th 百分位值的發生頻率（P10th）作為水文干旱的指標；同樣將表層土壤濕度的P10th，作為農業干旱的指標，在圖9d、f 中分別給出。P10th 的增加/減少對應干旱頻次的增加/減少。

由圖9c、d 可以看到，伴隨降水增多，未來總徑流在整個新疆地區均要增加，以山區增加值最大，在100～150 mm 之間，盆地增加值則較小，大部分地區小于0.5 mm。不同分區間數值差異明顯，增幅最大的分區III（昆侖山區）達到162 mm（32～258 mm），增幅最小的分區V（柴達木盆地等）僅為3 mm（-1～5 mm），整個新疆區域平均的增加值為66 mm（36～88 mm，參見表4）。但干旱頻次的變化（圖9d），則在昆侖山西北部、天山中部和西部、阿爾泰山和準噶爾以西山地及準噶爾盆地的大部分地區有明顯增加。

圖9 （a）21世紀中期RCP4.5情景下積雪相對于當代的變化；21世紀后期RCP8.5情景下（b）積雪、（c）總徑流（單位：mm）、（d）水文干旱頻率、（e）土壤濕度（單位：mm）和（f）農業干旱頻率相對于當代的變化Fig.9(a)Changes in snow cover by the mid-twenty-first century under RCP4.5,changes in(b)snow cover,(c)total runoff (units:mm),(d)runoff P10th,(e)soil moisture(units:mm),and (f)soil moisture P10t by theend of the twenty-first century under RCP8.5h over Xinjiang relativeto historical observations

未來表層土壤濕度變化同樣以增加為主（圖9e），山區的增加一般大于盆地，但不同分區間增幅差異較小，各個分區及整個新疆地區平均增幅均近似為2 mm（表4），所對應的干旱頻次（圖9f）在新疆大部分地區都將減小，僅在昆侖山西部和天山中部部分地區出現小范圍增加。

5 總結和討論

基于一套在5個全球模式驅動下RegCM4區域模式對東亞區域25 km 水平分辨率的集合預估結果（ensR），在模式檢驗基礎上，分析了不同溫室氣體濃度下，21世紀不同時期新疆地區的未來氣候變化。

結果表明，ensR 總體上能夠較好再現新疆地區平均氣溫、降水的分布特征，模擬的偏差主要表現在盆地氣溫偏高、降水偏少，山地氣溫偏低而降水偏多，相比ensG的模擬，ensR 提供了不同要素空間分布描述上更多的細節，特別是和地形相關的部分。注意到模式的調試主要是在考慮整個中國區域特別是中國東部情況下進行的（Gao et al.,2016,2017），未來尚需針對新疆地區的特殊地理和氣候，對模式進一步發展和優化，并進行更高分辨率的模擬，以得到更可靠的模擬結果。同時新疆高山和沙漠地區氣象觀測臺站缺乏，所導致的格點化觀測資料的不確定性，也在很大程度上制約了模式的進一步完善，未來需要搜集更多觀測數據（如水文臺站和自動氣象站等），提高其準確程度。

ensR 預估未來新疆地區的氣溫和降水將不斷升高和增加，在RCP8.5 高排放情景下和21世紀末期的變化更明顯，模擬間的一致性較好，盡管不同模擬間存在變化數量上的差別。具體在變化的空間分布上，氣溫在盆地的增幅略高于山地，降水在盆地的相對增幅明顯大于山地，但降水量變化則以山區更大。極端溫度TXx 和TNn，以及高溫日數T35D同樣將不斷升高，其中TNn 的升幅高于TXx 并有一定的區域差別，意味著這一地區未來高溫熱浪事件的增加，和低溫事件的相對減少。RX1day 呈普遍增加趨勢，表明未來新疆極端降水事件將有一定幅度的增加，盆地的增加幅度相對會更大。CDD在塔里木盆地將縮短，在北疆部分地區則有所延長。

未來新疆地區積雪變化的空間分布差異比較明顯，總體而言在塔里木盆地有較大比例的增加，但其他地區減少明顯。模式集合預估的總徑流量和表層土壤濕度均為增加，綜合考慮氣溫和降水的變化，總體而言新疆未來氣候更趨向于“暖濕化”，可能會對該地的水資源、生態環境等起到一定的改善作用。但需要注意的是，這些變化并大不到改變新疆仍屬于干旱和半干旱氣候區這一本質，同時基于總徑流量P10th 這一指標變化的分析表明，水文干旱頻率在北疆地區將有所增加，未來新疆水資源狀況仍不容樂觀。

在本研究所得到的結果中，平均和極端溫度升高、平均降水及極端降水事件增多等結論，總體與以往基于全球或區域模式的分析相符合（吳佳等,2011;Chen and Frauenfeld,2014;Wang and Chen,2014;楊絢等,2014;于恩濤等,2015;于曉晶等,2017;Hui et al.,2018;王曉欣等,2019），但在具體數值上有一定差異。在變化的空間分布方面，有限的區域模式所給出的預估結果也有所不同。如本研究中，氣溫在盆地的增幅略高于山地，降水在盆地的相對增幅明顯大于山地，這和吳佳等（2011）年使用MIROC3.2_hires驅動RegCM3得到的結論有一致性；但Tang et al.（2016）和Liet al.（2016）基于ECHAM5驅動多個區域模式所得結果相比，降水表現出類似的特征，但他們所得到的升溫則在北疆更高，反映了預估中的不確定性。

最后在新疆氣候變化預估中，未來干旱狀況和水資源變化是非常重要但又非常復雜的問題，如升溫所造成的蒸發增加效應和降水量增加之間的平衡，及最終徑流和水資源在不同地區的變化等，仍尚需開展深入地研究才能得到更可靠的結論，從而更好地為地方社會經濟發展和生態環境保護服務。

致謝 黃怡、效存德博士參與了文中的分區工作；石英、吳佳和張冬峰博士等開展和參與了相關模擬及部分分析。