發(fā)布時(shí)間：2020-11-11 12:55

　　 隨著全球氣候變化研究工作的不斷深入,人類(lèi)活動(dòng)在氣候變化中的貢獻(xiàn)作用逐漸受到關(guān)注。近年來(lái),在全球氣候變化的背景下,極端天氣事件顯著增多,其中極端降水事件頻率的增加,導(dǎo)致部分流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)升高。開(kāi)展人類(lèi)活動(dòng)對(duì)流域尺度降水變化影響的研究,可以幫助認(rèn)識(shí)人類(lèi)活動(dòng)對(duì)區(qū)域尺度氣候變化的貢獻(xiàn),為水利部門(mén)提供重點(diǎn)流域防災(zāi)減災(zāi)指導(dǎo),為決策者制定溫室氣體減排方案提供科學(xué)建議,具有重要的研究意義和實(shí)際價(jià)值。本文利用兩套降水觀測(cè)資料CPC-Global和CN05.1以及20世紀(jì)氣候檢測(cè)歸因計(jì)劃(C20C+DA Project)中CAM5.1-1degree模式多個(gè)集合的模擬結(jié)果,利用顯著性檢驗(yàn)和相對(duì)均方根誤差等方法,評(píng)估了模式對(duì)分別位于三個(gè)不同緯度帶的長(zhǎng)江流域、黃淮海流域和湄公河流域的平均降水量和極端降水量(用三種極端降水指數(shù):連續(xù)五日最大降水量RX5day、一般強(qiáng)降水量R90p、極端強(qiáng)降水量R99p表示)的模擬能力。在評(píng)估的基礎(chǔ)上,通過(guò)比較該模式的兩種歷史模擬情景All-Hist(包括人類(lèi)活動(dòng)在內(nèi)的所有強(qiáng)迫因子影響的現(xiàn)實(shí)情景)和Nat-Hist(僅考慮自然強(qiáng)迫因子影響的非現(xiàn)實(shí)情景)分別相對(duì)于Nat-Hist基準(zhǔn)期的時(shí)空分布特征的差異,分析了人類(lèi)活動(dòng)對(duì)三個(gè)典型流域平均降水和極端降水時(shí)空變化的可能影響。在上述研究結(jié)論的基礎(chǔ)上,結(jié)合大氣環(huán)流場(chǎng)和季風(fēng)指數(shù)的變化與降水增減對(duì)應(yīng)關(guān)系的研究成果,以長(zhǎng)江流域?yàn)槔?初步分析了人類(lèi)活動(dòng)可能導(dǎo)致降水變化的動(dòng)力學(xué)原因。具體結(jié)論如下:(1)CAM5.1-1degree模式在兩種情景下模擬出的平均降水和極端降水的年際變率與空間分布特征均存在明顯差異,說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)對(duì)流域尺度平均降水和極端降水的變化確實(shí)做出了貢獻(xiàn)。其中All-Hist情景下多個(gè)集合平均的模擬結(jié)果(MRA)可以較好地再現(xiàn)三個(gè)流域平均年降水量以及代表極端降水量的三種極端降水指數(shù)(RX5day、R90p、R99p)相對(duì)于基準(zhǔn)期的時(shí)空變化情況,即代表現(xiàn)實(shí)情景的All-Hist情景的模擬結(jié)果更接近觀測(cè)事實(shí),說(shuō)明該模式的模擬效果較好。(2)CAM5.1-1degree模式All-Hist情景的MRA在模擬平均降水的時(shí)空分布特征時(shí)的能力要優(yōu)于極端降水,而且模式對(duì)不同流域的平均降水和極端降水的時(shí)空變化幅度均有不同程度的低估。對(duì)平均降水時(shí)間變化特征的模擬評(píng)估結(jié)果表明,熱帶地區(qū)湄公河流域的模擬能力要強(qiáng)于亞熱帶地區(qū)的長(zhǎng)江流域和溫帶地區(qū)的黃淮海流域,僅有湄公河流域的MRA能夠較準(zhǔn)確地模擬出極端的年際間波動(dòng);而對(duì)極端降水的時(shí)間變化特征的模擬評(píng)估結(jié)果中,雖然可以大致再現(xiàn)與觀測(cè)相近的年際波動(dòng),然而MRA結(jié)果對(duì)極端降水指數(shù)的變化幅度有明顯低估。對(duì)平均降水空間分布特征的模擬評(píng)估結(jié)果中,可以得出MRA能夠準(zhǔn)確模擬出發(fā)生明顯變化的極值中心的位置,特別是發(fā)生明顯減少的變化極值中心位置;但對(duì)極端降水空間分布變化的模擬評(píng)估結(jié)果顯示,除溫帶地區(qū)黃淮海流域的模擬能力較好之外,其他流域仍存在較大的提升空間。(3)從人類(lèi)活動(dòng)對(duì)流域尺度降水變化的影響來(lái)看,研究表明:受人類(lèi)活動(dòng)的影響處于不同緯度帶的三個(gè)典型流域的平均降水的時(shí)間變化均以減少為主。亞熱帶地區(qū)長(zhǎng)江流域的平均降水受人類(lèi)活動(dòng)影響呈現(xiàn)出的減少趨勢(shì)最為明顯,溫帶黃淮海流域平均降水的減少持續(xù)了整個(gè)研究時(shí)段,而熱帶地區(qū)湄公河流域的減少變化相對(duì)較弱。另外,對(duì)溫帶地區(qū)黃淮海流域平均降水減少貢獻(xiàn)最大的季節(jié)為夏季,貢獻(xiàn)最大的時(shí)段為1960?1969年,而在亞熱帶和熱帶的長(zhǎng)江流域和湄公河流域貢獻(xiàn)最大的季節(jié)為降水發(fā)生較少的冬季或旱季,時(shí)段為2000?2009年;三個(gè)流域極端降水受人類(lèi)活動(dòng)影響則呈現(xiàn)出增多趨勢(shì)隨時(shí)間逐漸減弱,乃至減少的變化趨勢(shì)。三個(gè)流域中熱帶湄公河流域的極端降水受人類(lèi)活動(dòng)影響發(fā)生的變化最為明顯,三種極端降水指數(shù)中,R90p增多趨勢(shì)被削弱的程度最顯著,2000?2009年是人類(lèi)活動(dòng)對(duì)極端降水量影響最大的時(shí)期。(4)研究結(jié)果還指出:受人類(lèi)活動(dòng)影響三個(gè)流域的平均降水和極端降水變化的空間分布均存在顯著的空間差異。相比僅考慮自然強(qiáng)迫因素的Nat-Hist情景,在包含人類(lèi)活動(dòng)影響的All-Hist情景下,三個(gè)流域中平均降水和極端降水呈現(xiàn)減少變化的空間范圍擴(kuò)大、呈現(xiàn)增多變化的空間范圍縮小、兩情景下共同呈現(xiàn)減少變化的區(qū)域的減少程度加劇,可見(jiàn)從空間分布特征的變化方面,人類(lèi)活動(dòng)對(duì)不同緯度帶的三個(gè)流域的平均降水和極端降水的影響以減少為主。三個(gè)流域中受人類(lèi)活動(dòng)影響降水減少最多的地區(qū)是:長(zhǎng)江流域的上游中部和流域南部,黃淮海流域的黃河劉家峽地區(qū)、淮河南部、海河北部,湄公河流域緯度20°N~25°N區(qū)域。另外,對(duì)比人類(lèi)活動(dòng)影響下的不同程度極端降水的時(shí)空變化,發(fā)現(xiàn)降水極端程度越強(qiáng),在人類(lèi)活動(dòng)的影響下發(fā)生的時(shí)空變化特征越明顯,即人類(lèi)活動(dòng)的影響程度越強(qiáng)。(5)為進(jìn)一步探究人為強(qiáng)迫導(dǎo)致流域降水變化的機(jī)制,文中以長(zhǎng)江流域夏季降水為例,分析了與降水變化的相關(guān)的主要環(huán)流因子受人類(lèi)活動(dòng)影響的變化,結(jié)果表明在人類(lèi)活動(dòng)的影響下,200 hPa風(fēng)場(chǎng)西風(fēng)急流增強(qiáng),850 hPa風(fēng)場(chǎng)向長(zhǎng)江流域水汽輸送減弱,500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)中西太平洋副高強(qiáng)度增強(qiáng)且位置北移、東退,這些變化均有研究曾指出其與長(zhǎng)江流域夏季降水的減少存在對(duì)應(yīng)關(guān)系,可能是人為強(qiáng)迫導(dǎo)致長(zhǎng)江流域夏季降水變化的大氣動(dòng)力學(xué)原因。
【學(xué)位單位】：中國(guó)氣象科學(xué)研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：P461
【部分圖文】：

2.1 C20C + D&A 計(jì)劃的兩種情景試驗(yàn)設(shè)計(jì)圖解（引自 Dáithí A. Stone, et al., Weather Climate Extremes：2019, https://doi.org/10.1016/j.wace.2019.100206）輸出的變量涵蓋了大氣及陸面系統(tǒng)的諸多關(guān)鍵變量，本文中使用的模式輸水量（pr）日數(shù)據(jù)以及緯向風(fēng)（u）、徑向風(fēng)（v）、相對(duì)濕度（hur）、海平面

（°N）長(zhǎng)江流域上游 91~111 24.5~36中游 111~117 24.5~36下游 117~122 25~33黃淮海流域 95~123 30~43湄公河流域 93~109 9~34圖 2.2 流域空間分布圖2.2.2 資料插值方法為了配合研究空間尺度的需求，更清晰地展示空間分布結(jié)果，本文使用雙插值法將全部數(shù)據(jù)統(tǒng)一插值到 0.25°×0.25°的格點(diǎn)上。2.2.3 統(tǒng)計(jì)方法（1）相對(duì)均方根誤差為了評(píng)估模式的模擬能力，比較多個(gè)試驗(yàn)集合的模擬效果，采用模式評(píng)估工作中常用的均方根誤差法。模式結(jié)果和觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的均方根誤差（RMSE）可以表示兩者之

圖 3.1 1960 2009 年三個(gè)流域不同時(shí)段平均年降水量的觀測(cè)值和兩種模擬情景下的模擬值盒須圖（單位：mm/yr，須圖上下兩端分別表示所有模式集合結(jié)果的最大值、最小值，盒圖的上端表示上四分位數(shù)，下端表示下四分位數(shù)。其中長(zhǎng)江流域（YR）和黃淮海流域（HuangHH）觀測(cè)數(shù)據(jù)選用 CN05.1，湄公河流域（MR）選用 CPC-Global）為了排除數(shù)據(jù)偏差的影響，選取 1981 2010 年為基準(zhǔn)期，計(jì)算了 All-Hist 情景中
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本文編號(hào)：2879206