IPCC AR5全球氣候模式對楊樓流域氣溫模擬精度評價(jià)及預(yù)估

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(1. 廣東省水利水電科學(xué)研究院，廣東廣州510220；2. 中山大學(xué) 土木工程學(xué)院，廣東廣州510220；3.黃河水利委員會(huì)黃河水利科學(xué)研究院，河南鄭州450000)

楊樓流域位于淮河流域西北部，處于南北氣候的分界線，屬于暖溫帶半濕潤半干旱氣候，是針對淮北平原研究的封閉性實(shí)驗(yàn)小流域?；幢逼皆前不帐≈匾霓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)區(qū)，但氣候敏感，地表水時(shí)空分布極為不均。近年來，由于氣候變暖導(dǎo)致旱災(zāi)加劇，地表水資源愈發(fā)貧乏，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)遭受影響，水資源管理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均面臨極大挑戰(zhàn)。因此，研究區(qū)域未來氣候變化趨勢可為保障未來水資源安全和災(zāi)害防御等提供科學(xué)依據(jù)。

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)(the Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)利用全球氣候模式(GCMs)不同排放情景的模擬結(jié)果所發(fā)布的評估報(bào)告是目前最科學(xué)的研究氣候變化的報(bào)告，而全球氣候模式被認(rèn)為是用于預(yù)測未來氣候變化最有效的工具。吳志勇等[1]在RCP情景下利用IPCC AR5氣候模式模擬數(shù)據(jù)與VIC，預(yù)估了未來氣候變化對淮河流域水循環(huán)的影響，結(jié)果表明淮河上游未來多年平均氣溫均呈增加趨勢，平均增幅為0.2 ℃～1.7 ℃；高超等[2]利用實(shí)測數(shù)據(jù)和IPCC AR4中的海氣耦合模式模擬數(shù)據(jù)分析了淮河流域過去和未來50 a的氣候變化趨勢，結(jié)果表明不同排放情景下未來氣溫均有所上升，冬季升高最快。此外，還有關(guān)于淮河流域氣溫[3]、降雨[4]、徑流[5]、暴雨[6]等要素對氣候變化的響應(yīng)研究。然而，以往的研究多直接將氣候模式數(shù)據(jù)或集成數(shù)據(jù)應(yīng)用于大尺度的研究區(qū)，且并未對氣候模式在研究區(qū)的適用性展開系統(tǒng)評估。隨著CMIP5分辨率進(jìn)一步提高[7]，利用氣候模式研究小流域未來氣候變化已成為可能，但仍面臨諸如尺度不匹配、模擬精度差等問題。因此，應(yīng)用全球氣候模式在區(qū)域尺度上預(yù)估未來氣候情景變化時(shí)，必須首先評估模式在該研究區(qū)的模擬能力[8]。

本文以楊樓流域?yàn)檠芯繀^(qū)，基于地面實(shí)測氣溫資料，利用秩評分方法評估了IPCC AR5發(fā)布的23個(gè)全球氣候模式對氣溫的模擬能力，挑選出適用于研究區(qū)的模式，并基于模式數(shù)據(jù)預(yù)測楊樓流域未來時(shí)段氣溫的變化特征，為進(jìn)一步研究氣候變化和人類活動(dòng)對區(qū)域水資源影響提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與資料

楊樓流域位于安徽省蕭縣楊樓鎮(zhèn)境內(nèi)，集水面積約250 km2，年平均氣溫約14 ℃～15 ℃，多年平均降水量約763 mm，研究區(qū)概況見圖1。

圖1 楊樓流域示意

本次研究利用IPCC AR5最新發(fā)布的23個(gè)氣候模式的月平均氣溫資料，與同期楊樓流域平均氣溫進(jìn)行對比分析，評估氣候模式對楊樓流域氣溫的模擬能力，歷史時(shí)段為1981—2005年，選取的氣候模式見表2。由于各GCMs的分辨率存在差異，故評估前統(tǒng)一對模式數(shù)據(jù)進(jìn)行重新插分網(wǎng)格，分辨率處理至2.5°×2.5°。楊樓流域暫無氣象觀測站點(diǎn)，故歷史期實(shí)測氣溫?cái)?shù)據(jù)移用楊樓水文站相鄰氣象站——碭山站的氣象資料，數(shù)據(jù)由中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)提供(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)，且數(shù)據(jù)質(zhì)量經(jīng)過嚴(yán)格檢驗(yàn)，具有較高的可信度。

2 研究方法

本次研究利用秩評分方法評估GCMs在區(qū)域尺度上的模擬能力，評價(jià)指標(biāo)包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、年內(nèi)變化特征、年際變化特征以及概率密度函數(shù)等(表1)，各項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算完成后，再采用一個(gè)介于0～9的秩評分單獨(dú)評價(jià)每項(xiàng)指標(biāo)，由式(1)進(jìn)行賦分。

(1)

式中xi——第i個(gè)氣候模式輸出結(jié)果和實(shí)測值之間的相對誤差或相關(guān)統(tǒng)計(jì)的值;wi——第i個(gè)評價(jià)指標(biāo)在秩評分方法中的權(quán)重。各統(tǒng)計(jì)對象的定義及計(jì)算方法在此不贅述，可參考相關(guān)文獻(xiàn)[9-13]。

表1 氣候統(tǒng)計(jì)變量的評估指標(biāo)及權(quán)重

3 結(jié)果與討論

3.1 氣候模式對月平均氣溫的模擬能力評估

GCMs對研究區(qū)月平均氣溫的模擬結(jié)果見表2。楊樓流域歷史時(shí)段的平均氣溫為14.5 ℃，各模式的模擬值介于9.6 ℃～16.3 ℃之間，其中CanESM2模式模擬的平均氣溫最接近實(shí)測值，偏差僅為0.04 ℃(表中氣溫均值顯示至小數(shù)點(diǎn)后一位)，INM-CM4模式的模擬值偏離實(shí)測最大，偏差高達(dá)4.87 ℃，極大地低估了歷史時(shí)段的氣溫。大部分GCMs模擬的平均氣溫低于實(shí)測值約1.5 ℃，這與劉敏等的評價(jià)結(jié)果[8]及李秀萍等[14]的評估結(jié)果一致。

楊樓流域歷史期平均氣溫的標(biāo)準(zhǔn)差為9.5 ℃，GCMs模擬的標(biāo)準(zhǔn)差介于9.1 ℃～11.9 ℃，且多集中在9.5 ℃～11.0 ℃，其中MPI-ESM-LR模式模擬值的標(biāo)準(zhǔn)差與實(shí)測最接近，HadGEM2-AO模式與實(shí)測相差最大。這說明大部分GCMs模擬的平均氣溫的變化幅度與歷史實(shí)測較為接近但略微偏大。氣候模式模擬的NRMSE變化范圍在0.20～0.62之間，其中CanESM2模式的NRMSE最小，而除了INM-CM4和IPSL-CM5B-LR模式之外，其余模式的NRMSE均小于0.38，說明多數(shù)氣候模式在楊樓流域模擬的平均氣溫與歷史實(shí)測值差異較小。

通過計(jì)算，各模式模擬平均氣溫的年內(nèi)相關(guān)系數(shù)均大于0.99，說明GCMs能很好地模擬楊樓流域平均氣溫的年內(nèi)變化特征。由于各模式模擬的氣溫年內(nèi)變化差別較小，故表2中將各模式的年內(nèi)相關(guān)系數(shù)均賦值為1。通過Mann-Kendall趨勢計(jì)算，歷史時(shí)段實(shí)測平均氣溫的Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)量Z值為2.29，通過了95%的置信度檢驗(yàn)，呈顯著上升趨勢。大部分GCMs模擬數(shù)據(jù)的Z值介于1.40～3.30，其中有9個(gè)模式的Z值均通過了95%的置信度檢驗(yàn)。實(shí)測月平均氣溫的Sen’s斜率β為0.42，多數(shù)GCMs模擬數(shù)據(jù)的β在0.18～0.72之間，其中GFDL-CM3模式的β值與實(shí)測最接近。

BS和Sscore是用于評價(jià)概率預(yù)測準(zhǔn)確度的指標(biāo)，二者均為百分比數(shù)值(表2)。各氣候模式的BS值介于0.03%～0.36%，接近于0；Sscore值介于60%～90%，且大多數(shù)模式超過70%，少數(shù)模式超過85%。假設(shè)某氣候模式的BS值接近0，且Sscore值超過85%，則說明該模式模擬的平均氣溫在研究區(qū)的概率密度分布與歷史實(shí)測相似度很高。由表2可知，CCSM4、BCC_CSM1.1和MPI-ESM-MR模式模擬的平均氣溫的概率密度分布最接近于實(shí)測。

基于各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)量，利用秩評分方法綜合評估各GCMs在楊樓流域?qū)ζ骄鶜鉁氐哪M能力。結(jié)果表明，模擬能力最優(yōu)的3個(gè)模式分別為FIO-ESM、CanESM2及BCC_CSM1.1，秩評分分別為8.58、8.96、11.50；模擬能力較差的3個(gè)模式分別為INM-CM4、IPSL-CM5B-LR和HadCM3，秩評分分別為44.67、35.61、26.40(表2)。圖2為楊樓流域歷史時(shí)段實(shí)測年平均氣溫與最優(yōu)最差模式模擬數(shù)據(jù)對比。FIO-ESM模式的模擬值雖然略低于實(shí)測值，但年際變化趨勢與實(shí)測吻合度較高，尤其在1990年以前，能較好地表現(xiàn)與實(shí)測數(shù)據(jù)相似的變化趨勢，變化幅度相比實(shí)測偏大；INM-CM4模式不僅明顯低估了楊樓流域的年平均氣溫，變化趨勢與實(shí)測相差亦較大，常呈現(xiàn)相反的波動(dòng)狀態(tài)。

圖2 實(shí)測年平均氣溫與最優(yōu)最差模式模擬數(shù)據(jù)對比

3.2 氣候模式對流域未來氣溫的預(yù)估

基于Delta統(tǒng)計(jì)降尺度方法，利用模擬能力較優(yōu)的模式預(yù)估楊樓流域未來時(shí)段(2011—2035年)的氣溫，并與歷史時(shí)段(1981—2010年)氣溫進(jìn)行對比分析，進(jìn)一步揭示研究區(qū)在氣候變化影響下未來氣溫的變化特征。由于資料限制，目前只獲取了IPCC AR5的中等排放情景(即rcp4.5情景，表示至2100年輻射強(qiáng)迫穩(wěn)定在4.5 W/m2，CO2當(dāng)量濃度達(dá)到約650×10-6左右)下BCC_CSM1.1模式的氣溫日數(shù)據(jù)(包括最高氣溫、平均氣溫及最低氣溫)。

表2 全球氣候模式對平均氣溫的模擬評估結(jié)果

楊樓流域歷史時(shí)段最高氣溫、平均氣溫及最低氣溫均呈增加趨勢，其中最低氣溫的上升趨勢最明顯，平均氣溫較平緩(圖3)。BCC_CSM1.1模式在rcp4.5情景下模擬的未來時(shí)段各氣候變量仍呈上升趨勢，其中最高氣溫的氣候變率為0.63 ℃/10a，平均氣溫的氣候變率為0.53 ℃/10a，最低氣溫的氣候變率為0.32 ℃/10a，最高氣溫增幅最大，最低氣溫增幅最小且低于歷史期的變化傾率。從均值的角度看，BCC_CSM1.1模式模擬的楊樓流域未來時(shí)段多年平均氣溫為15.3 ℃，與歷史時(shí)段相比升高了0.69 ℃；多年平均最高氣溫與最低氣溫分別為20.8 ℃和10.7 ℃，與歷史時(shí)段相比則分別上升了0.72 ℃和0.64 ℃。

圖3 楊樓流域不同時(shí)段氣溫的年際變化

圖4為楊樓流域未來時(shí)段氣溫相對于歷史時(shí)段實(shí)測氣溫距平變化。與歷史時(shí)段相比，楊樓流域未來時(shí)段各月平均最高氣溫以上升趨勢為主，除1、4、12月份呈下降趨勢外，其余月份均增加，其中6月份增幅最大，高達(dá)2.1 ℃；各月平均氣溫多呈增加趨勢(除1月和10月小幅降低)，幅度在0.1 ℃～1.8 ℃之間；各月平均最低氣溫在6—8月份增幅較明顯，1、4、10、12月份呈不同幅度的減少。整體而言，3個(gè)變量在冬季增幅較小，而在春夏兩季增幅較大。

圖4 楊樓流域未來氣溫距平變化

4 結(jié)論

a) IPCC AR5的多數(shù)氣候模式均能較好地模擬楊樓流域歷史期平均氣溫的變化規(guī)律，但模擬值普遍偏低，因此認(rèn)為對最優(yōu)模式組的數(shù)據(jù)簡單校正后可進(jìn)一步用于區(qū)域尺度的氣候變化研究；模擬表現(xiàn)最好的3個(gè)模式分別為FIO-ESM、CanESM2、BCC_CSM1.1模式。

b) BCC_CSM1.1模式在rcp4.5情景下模擬的楊樓流域未來時(shí)段最高氣溫、平均氣溫及最低氣溫均呈不同幅度的上升趨勢，其中最高氣溫增幅最大；未來多年平均最高氣溫、平均氣溫及最低氣溫與歷史期相比分別增加0.72、0.69和0.64 ℃；從年內(nèi)變化來看，相較于歷史時(shí)期，未來氣溫增加主要集中在春夏兩季。