利用PRECIS分析AIB情景下西江流域氣候變化特征

山紅翠，袁 飛，盛 東，鄒 亮，劉元沛(.湖南省水利水電科學研究所，長沙 40007；.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，南京 0098)

0 引 言

政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)第五次評估報告指出，受化石燃料燃燒、土地利用變化的影響，大氣中CO2等溫室氣體濃度的顯著上升已引起全球范圍的氣候變暖；采用通用環流模式(Genernal Circulation Model，GCM)預估未來排放情景下的氣溫特征，發現2100年全球氣溫將比1900年上升1.1～6.4 ℃，降水強度、降水量及其時空分布將發生顯著變化[1]。Dore[2]的研究結果表明，全球很多地區的降水量、降水強度和降水類型都發生了變化。

預測由于溫室氣體改變而引起的未來氣候變化，GCM是一種有效的工具。但由于GCM輸出的氣候數據水平分辨率為幾百公里，精度較低，通常需要進行降尺度處理。區域氣候模式(Regional Climate Model，RCM)動力降尺度是常用的降尺度方法之一，因其具有較高的分辨率和更完善的物理過程，因而能夠更好地刻畫氣候的區域性特征。盡管RCM得到的氣候數據精度較GCM顯著提高[3]，但仍存在較大偏差。馬沖等的研究表明，采用適當的偏差修正方法可以較好地消除氣候模式模擬的降雨和溫度等數據的誤差。因此在應用RCM數據進行氣候變化分析時，還需進行偏差修正。

溫度和降水是氣候研究中的主要元素, 利用區域模式對中國區域的溫度和降水進行模擬研究具有重要的意義[4]。許吟隆等[5,6]利用PRECIS氣候模式，初步分析了其對中國區域氣候的模擬能力，分析結果表明：PRECIS 能夠很好地模擬中國區域地面氣溫的局地分布特征，亦顯示出很強的模擬極端降水事件的能力。因此，本文應用PRECIS氣候模式模擬數據，比較其模擬的西江流域未來時期溫度和降水變化情勢, 分析流域氣候變化特征，從而為區域氣候模式的應用和氣候變化的預測和評估提供一定的參考。

1 研究區域概況

西江發源于云南省沾益縣馬雄山，是珠江的干流。本文選取西江流域武宣水文站以上區域為研究區，研究區集水面積196 255 km2，研究區內共有氣象站點19個，分布如圖1所示。

圖1 研究區氣象站點分布圖Fig1. Distribution of meteorological stations in study area

西江流域地處華南沿海，屬亞熱帶季風氣候區，春夏降水充足，氣溫偏高，秋冬則干旱少雨，氣溫偏低。流域地形起伏大，地面海拔高程高，氣候的垂直差異和南北差異極為明顯，多年平均氣溫14～22 ℃，多年平均降水量在1 000～2 200 mm。流域雨季長但降水量年內分配極不均勻，每年的5-8月是流域降水集中期，總降水量占全年的62.5%，各月降水量都在200 mm以上，其中6月是一年中降水量最多的月份[7]。近年來，在氣候變化背景下，西江流域的降水、氣溫發生了一定變化。張永領等[8]的研究表明，在西江流域冬、夏半年及年平均氣溫的變化中，三者都呈增加的趨勢，且增溫速度都高于全球地面增溫速度。朱穎潔等[9]研究發現廣西西江流域6個代表站極端降雨量在不同區域趨勢變化存在差異，東北部、北部存在遞增的區域，其余為遞減的區域，但變化趨勢均不明顯。

2 數據與模型

2.1 數 據

本文中所用數據包括PRECIS 輸出的研究區19個氣象站點氣候基準時段(1961-1990年)以及SRES A1B情景下未來時期(2011-2040年)地面最高、最低氣溫與降水量。本文所指的氣候變化響應是指SRES A1B情景下未來時期模擬結果相對于氣候基準時段的變化值。

研究表明[10]，PRECIS 對溫度的模擬效果良好，但是PRECIS 對華東、華南地區的降雨特別是夏季降雨模擬偏差較大，某些月份甚至會達到50%以上，這些偏差將會對氣候變化研究產生十分嚴重的影響。因此PRECIS模擬數據用于氣候變化研究時需進行偏差修正。本文采用簡單誤差修正方法修正PRECIS模擬降水、氣溫數據。

2.2 模型簡介

2.2.1氣候情景

目前氣候變化影響通常采用溫室氣體排放情景描述未來氣候變化的發展趨勢。IPCC排放情景特別報告描述了4個溫室氣體排放情景族，即A1、A2、B1和B2[11]。 其中A1和A2為強調經濟發展的排放情景，B1和B2為強調可持續發展的排放情景，具體特征如下：

A1情景描述未來情景經濟快速增長，21世紀中葉出現人口峰值，隨后開始減少且高新、高效技術迅速出現。A1情景按技術重點又可劃分為3個群組，分別描述了能源系統技術變化的不同發展方向：化石能源密集(AIFl)、非化石能源密集(AIT)、各種能源資源均衡(AlB)。資源均衡的A1B情景是基于各種能源供應和利用技術發展速度相當的假定條件下，不過分依賴于某一特定的能源資源利用情景。

2.2.2PRECIS氣候模式

PRECIS(Providing Regional Climates for Impacts Studies)是由英國Hadley氣候變化與研究中心研制的區域氣候模式，其網格水平分辨率為50 km×50 km；垂直方向采用σ坐標, 分為19 層, 最上層為500 Pa。PRECIS 對海洋下墊面的處理為: 對氣候基準時段的模擬應用觀測的1°網格的海表面溫度(SST)和海冰數據, 對未來的情景模擬則是將海-氣耦合模式HadCM3 模擬的SST 和海冰在相應情景下相應時段相對于氣候基準時段模擬結果的變化值疊加到SST和海冰的觀測值上。關于PRECIS 物理過程的詳細介紹可參閱文獻[12]。

PRECIS 已經成功地在歐洲、南亞季風區和非洲南部等地區進行了區域氣候情景的模擬試驗。中國科學家于2003年引進PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies), 構建中國區域高分辨率(水平網格距50 km)的SRES 氣候變化情景，并已經應用在氣候變化的影響評估工作[5]。

2.2.3氣候模式數據修正方法

鑒于氣象條件特別是降雨和溫度對氣候變化的分析具有重要影響，對PRECIS 所模擬的降雨及溫度數據進行系統的、嚴密的偏差糾正是十分必要的[13]。

簡單誤差修正方法(Simple Bias Correction Method，以下簡稱SBC)是最為常用的氣候模式數據修正方法。該方法將氣候模式模擬的基準年多年月平均降水、氣溫與實測數據比較，計算修正因子，并采用該因子修正基準年和未來情景的氣候數據。SBC法對降水和氣溫的具體修正公式為：

(1)

(2)

(3)

(4)

3 結果分析

3.1 降水變化分析

3.1.1年降水統計

統計SBC修正方法修正PRECIS模式基準年和A1B情景下武宣站集水區年降水量統計特征值，結果如表1所示。結果表明，A1B情景年降水量均值增大，增幅較小，為4.71%。此外模式預估A1B情景年降水量的標準偏差與離勢系數明顯高于基準年?？赡苁怯捎赑RECIS氣候模式所預估的A1B情景下降水較基準年離散程度增大。

表1 修正后PRECIS模式預估基準年和A1B情景武宣站集水區年降水量特征值統計Tab1 The statistics of simulated annual precipitation under baseline and A1B in Wuxuan catchment of corrected PRECIS

3.1.2月降水統計

統計PRECIS氣候模式預估的武宣站集水區A1B情景下多年平均月降水較基準年的變化情況，結果如圖2所示。

圖2 PRECIS氣候模式預估武宣站集水區A1B情景下多年平均月降水較基準年變化值Fig.2 The changes of simulated monthly precipitation under baseline and A1B in Wuxuan catchment of corrected PRECIS

結果表明，除7月之外，主汛期其他月份的降水均呈顯著上升趨勢，枯季11月和12月降水明顯減小，1、2月降水變化不明顯。

3.2 氣溫變化分析

3.2.1月平均氣溫統計

圖3和圖4分別統計了武宣站以上集水區經簡單誤差修正方法修正后A1B情景月平均最高氣溫和月平均最低氣溫與基準年的比較情況。

多年月平均最高氣溫、最低氣溫均呈現顯著升高趨勢，圖3顯示未來情景下高溫季節(4-8月)月平均最高氣溫的升高幅度大于其他月份；圖4 顯示低溫季節(10-1月)的平均最低氣溫升高幅度偏小。因此，未來情景下最高月平均氣溫與最低月平均氣溫間差值可能會增大。

圖3 修正后PRECIS模式預估武宣站集水區A1B情景月平均最高氣溫與基準年比較Fig.3 The changes of simulated monthly highest temperature under baseline and A1B in Wuxuan catchment of corrected PRECIS

圖4 修正后PRECIS模式預估武宣站集水區A1B情景月平均最低氣溫與基準年比較Fig.4 The changes of simulated monthly lowest temperature under baseline and A1B in Wuxuan catchment of corrected PRECIS

3.2.2極端氣溫

將武宣站集水區歷史日最高(最低)氣溫由小到大排序，取不超越概率為95%(5%)所對應的日最高(低)氣溫作為閾值，高于(低于)此氣溫閾值為極端高溫(低溫)，統計經SBC方法修正的PRECIS數據基準年和A1B情景極端氣溫事件的年均發生頻數(見表2)。

表2 修正后武宣站集水區基準年和A1B情景極端高溫和低溫事件發生頻數Tab.2 The occurrence frequency of extreme heat and extreme cold under baseline and A1B in Wuxuan catchment

如表2所示， SBC方法修正后的PRECIS模型數據顯示，西江流域武宣站以上積水區域A1B情景下極端高溫事件的發生頻數均較基準年明顯增加；A1B情景下極端低溫事件的發生頻數均較基準年減少，受全球氣候變暖趨勢的影響，西江流域氣溫呈明顯的上升趨勢，未來極端低溫事件發生頻率可能減少，但極端高溫事件的發生頻率將顯著增加。而日最高、最低氣溫與水文模型蒸散發計算緊密聯系，并進而影響徑流的模擬。因此，模型預估到的氣溫變化也預示著未來情景下流域徑流的變化。

4 結 語

本文采用簡單誤差修正方法對PRECIS氣候模式下西江流域未來情景(2011-2040年)下氣溫和降水數據進行修正，并與基準年(1961-1990年)比較，結果表明，流域年均降水有增加趨勢，且趨于離散；流域月均降水在汛期(除7月份)有顯著增加，在枯季有減小趨勢；年均氣溫和月均氣溫均呈升高趨勢，極端高溫的發生頻數顯著增加。綜上，根據氣候模型預估結果，由于氣溫和降水的氣候變率加大，2011-2040年西江流域出現高溫、干旱、洪澇等異常天氣事件的可能性增大。

西江流域面積大，氣候變化和人類活動影響頻繁，因此，研究不同氣候模式下氣候變化情況，將為西江流域徑流變化研究以及國民經濟的發展特別是為農業生產的可持續性發展、水資源的有效利用和調配等提供決策依據。此外，本研究還將在防洪減災、趨利避害，促進國民經濟和社會發展等方面都具有非常重要的意義[14]。

本文中只是初步分析了考慮溫室氣體排放的SRES A1B情景下西江流域氣候變化的響應。在以后的工作中，應分析同時考慮溫室氣體增溫效應和氣溶膠輻射效應的SRES各情景下流域氣候變化的響應。目前工作中只采用PRECIS一個氣候模式模擬氣候變化，未來工作中可以進行多個氣候模式模擬，將結果對比，分析氣候變化的多種可能情形。

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