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    海河流域60年降水量的變化及未來情景分析

    2014-03-22 05:46:48鮑振鑫張建云嚴(yán)小林王國慶賀瑞敏
    關(guān)鍵詞:海河太平洋降水量

    鮑振鑫,張建云,嚴(yán)小林,王國慶,賀瑞敏

    (1. 南京水利科學(xué)研究院水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇南京 210029; 2. 水利部應(yīng)對(duì)氣候變化研究中心,江蘇南京 210029)

    水資源是支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可替代的基礎(chǔ)性自然資源。水文循環(huán)是水資源更新和可持續(xù)性開發(fā)利用的源動(dòng)力。降水是水文循環(huán)的重要環(huán)節(jié),是水資源最主要的來源,其微弱的改變會(huì)對(duì)流域水文循環(huán)過程產(chǎn)生重要的影響,從而改變區(qū)域水資源的時(shí)空分布狀況[1-2]。近幾十年來,受氣候變化的影響,大氣環(huán)流狀況發(fā)生了變化,全球范圍內(nèi)降水的時(shí)空分布呈現(xiàn)出區(qū)域性變化特點(diǎn)[3]。因此研究氣候變化背景下降水量的歷史演變規(guī)律,揭示其變化原因并預(yù)測未來降水量的可能情景,對(duì)于保障流域的水資源安全、支撐區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展,具有重要的科學(xué)價(jià)值和實(shí)際意義。

    利用趨勢檢驗(yàn)方法,很多學(xué)者診斷了降水量的歷史變化特征。例如:Z.Cong等[4]發(fā)現(xiàn)在過去50年,受季風(fēng)減弱的影響,中國北方的降水有所減少,但是南方的降水呈現(xiàn)增加趨勢。G.B.Fu等[5]發(fā)現(xiàn)在過去40年華北平原的年降水量減少了43.9 mm(6.7%),減少趨勢不顯著。Y.Yang等[6]指出從1960—1999年,海河流域的8個(gè)子流域中有5個(gè)子流域降水量的變化趨勢不顯著。J.Chu等[7]的研究結(jié)果表明,1958—2007年間海河流域的降水量呈下降趨勢,尤其是1980年以后更明顯;在季節(jié)上,夏季的下降幅度最大,而春季有所增加。翟劭燚等[8]分析了海河流域1956—2006年降水量的周期性變化,檢測出存在4,7,10和準(zhǔn)24年的主周期變化。馬穎等[9]檢測了海河流域降水的歷史變化特征。劉學(xué)鋒等[10]分析了過去47年海河流域降水極值的時(shí)空演變特征。王利娜等[11]分析了海河流域近50年降水量的時(shí)空變化特征。這些研究主要側(cè)重于對(duì)降水量歷史演變規(guī)律的檢測。對(duì)于從大氣環(huán)流變化的角度來解釋降水量變化原因的研究還較少。此外,如何準(zhǔn)確預(yù)測未來降水量的可能情景依然是水文氣象學(xué)家面臨的一個(gè)難題。

    1 流域概況

    1.1 海河流域概況

    海河流域位于中國北方,東經(jīng)112°~120°,北緯35°~43°之間,西以山西高原與黃河流域接界,北以蒙古高原與內(nèi)陸河流域接界,南靠黃河、東臨渤海。海河流域面積為32萬km2,占全國總面積的3.3%。流域?qū)儆跍貛|亞季風(fēng)氣候區(qū),年平均氣溫在0~14.5℃,年平均降水量535 mm,是我國東部沿海降水最少的地區(qū),屬半濕潤半干旱地帶,年平均陸面蒸發(fā)量470 mm,水面蒸發(fā)量1 073 mm。年平均氣溫與年降水量基本上從東南沿海向西北內(nèi)部依次遞減,但是在流域西部和東北部山區(qū)迎風(fēng)坡前有2個(gè)年降水量極值中心。流域內(nèi)人均總水資源占有量為276 m3,僅為全國平均的13%,遠(yuǎn)低于人均1 000 m3的國際水資源緊缺標(biāo)準(zhǔn);畝均水資源量213 m3,為全國平均水平的15%。在全國各大流域中,海河流域的人均、畝均水資源量最低。2005年海河流域總?cè)丝?.34億,占全國的10.2%,國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)25 750億元,占全國的14.1%,人均GDP為1.92萬元,高出全國平均水平的1.38倍。海河流域人口密集,大中城市眾多,是我國重要的工業(yè)基地和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)基地,在我國政治經(jīng)濟(jì)中占有重要的地位。

    1.2 研究資料

    選取了海河流域內(nèi)的37個(gè)氣象站,包括1951—2010年日過程的降水量資料。這些氣象資料由中國氣象局發(fā)布,具有很好的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。利用泰森多邊形法則,可以計(jì)算得到面平均降水量的日過程序列。

    評(píng)估未來的降水量變化情景,主要依賴于全球氣候模式(GCM)。IPCC(政府間氣候變化專門委員會(huì))第4次評(píng)價(jià)報(bào)告中共采用了24個(gè)GCMs,本文采用其中的4個(gè),分別為:澳大利亞的CSIRO-Mk 3.0,德國的MPI-OM,美國的NCAR-CCSM3和英國的HadCM3。將1961—1990年作為基準(zhǔn)期;未來的2010—2099年分為3個(gè)時(shí)期:2010—2039年,2040—2069年和2070—2099年,分別記為2020S,2050S和2080S。

    利用GCMs對(duì)未來的全球氣候變化情景評(píng)估,首先需要確定未來的人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境和全球分布等驅(qū)動(dòng)因子,然后確定溫室氣體和硫化物氣溶膠排放情景,根據(jù)大氣濃度計(jì)算大氣層頂?shù)妮椛鋸?qiáng)迫,最后分析未來氣候要素的變化。在IPCC的第4次評(píng)價(jià)報(bào)告中采用了SRES排放情景,它包含了A1,A2,B1和B2這4個(gè)情景族共40種不同的排放情景。其中A情景是高排放情景,B情景是低排放情景;1情景表示全球化顯著,2情景則反應(yīng)了明顯的區(qū)域特性。A1情景描述了一個(gè)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的世界,全球人口在21世紀(jì)中期達(dá)到峰值,并快速引進(jìn)新的和更高效的技術(shù),同時(shí)大幅度降低地區(qū)性的差異,其中的A1B情景反應(yīng)了各種能源的使用達(dá)到了平衡;在A2情景下,未來世界的發(fā)展很不均衡,人口持續(xù)增長,經(jīng)濟(jì)增長和技術(shù)變化有明顯的區(qū)域特性,全球化不明顯;B1情景的人口增長和A1情景類似,但是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)向服務(wù)和信息轉(zhuǎn)變,從全球角度實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展;在B2情景下,人口增長低于A2情景,經(jīng)濟(jì)中等發(fā)展,技術(shù)多樣化,側(cè)重于從區(qū)域角度實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。為了充分反映未來的各種可能變化,本文選用了4種SRES氣候變化排放情景:A1B,A2,B1和B2。

    2 計(jì)算方法

    采用由H.B.Mann和M.G.Kendall提出的Mann-Kendall非參數(shù)趨勢檢驗(yàn)方法來檢測水文氣候要素演變趨勢的顯著性水平[12-13]。由于具有能夠處理非正態(tài)分布數(shù)據(jù)、不受少數(shù)異常值的干擾、計(jì)算簡單效率高等優(yōu)點(diǎn),Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)方法在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,其計(jì)算步驟如下:

    ①給定原假設(shè)H0,樣本序列沒有顯著上升或者下降趨勢。

    ②構(gòu)造Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)量UFi,來檢驗(yàn)原假設(shè)是否成立,其計(jì)算公式為:

    (1)

    (2)

    (3)

    式中:xi是樣本容量為n的系列。如果它服從獨(dú)立隨機(jī)同分布,則Si的期望值和方差可由下式計(jì)算:

    (4)

    ③給定一個(gè)顯著性水平α,由正態(tài)分布表可以查得臨界值Uα/2。當(dāng)UFiUα/2時(shí),拒絕原假設(shè),即趨勢顯著。而且,UFi>0表示序列呈上升趨勢;UFi<0表示序列呈下降趨勢。

    3 計(jì)算結(jié)果分析

    3.1 降水量的歷史演變規(guī)律

    圖1 1951—2010年海河流域降水量演變規(guī)律Fig.1 The trend of precipitation during 1951— 2010 in the Haihe River basin (HRB)

    1951—2010年,海河流域的年降水量呈減少趨勢,其遞減速率為16.3 mm/10年(圖1)。最大年降水量發(fā)生在1964年,為817 mm;緊隨其后的1965年降水量只有355 mm,是降水最少的一年。流域年降水量在20世紀(jì)60年代初期之前偏多,此后降水量偏多偏少年交替出現(xiàn),進(jìn)入80年代降水開始減少,90年代末期后持續(xù)減少。Mann-Kendall檢驗(yàn)結(jié)果表明年降水量的減少趨勢顯著,達(dá)到了5%的水平。各個(gè)月降水量的變化趨勢不相同(圖2(a))。5月、6月和9月的降水量呈增加趨勢,但是都不顯著;其他9個(gè)月的降水量呈減少趨勢,其中只有11月達(dá)到了5%的顯著性水平,8月達(dá)到了1%的顯著性水平。可見夏季降水的減少是年降水量減少的主要原因。流域內(nèi)37個(gè)氣象站中,有35個(gè)站的年降水呈減少趨勢,其中有5個(gè)位于流域北部氣象站的減少趨勢達(dá)到了5%的顯著性水平(圖3(b))。2個(gè)呈現(xiàn)增加趨勢的氣象站位于流域南部,但是增加趨勢都不顯著。

    (a) 時(shí)間趨勢 (b) 空間分布圖2 降水量的趨勢檢驗(yàn)Fig.2 The Mann-Kendall testing statistics values for precipitation in the HRB

    3.2 降水量的變化成因

    海河流域降水年代以及年代際的波動(dòng)和下降趨勢的動(dòng)力機(jī)理十分復(fù)雜,受到厄爾尼諾南方濤動(dòng)(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)、太平洋年代波動(dòng)(Pacific decadal oscillation,PDO)和太平洋年代內(nèi)的波動(dòng)(Interdecadal Pacific oscillation,IPO)等因素的影響。

    圖3 1951—2010年標(biāo)準(zhǔn)化的海河流域年降水量與SOI,IPO和PDO序列(降水量,SOI和PDO是5年滑動(dòng)平均過程)Fig.3 Time series of normalized annual precipitation of HRB, SOI, IPO, and PDO index from 1951 to 2010 (The time series of annual precipitation,SOI,and PDO index were smoothed with a 5-yr moving average filter)

    (1)ENSO對(duì)海河降水的影響。ENSO通常由南方濤動(dòng)指數(shù)(Southern Oscillation index,SOI)來表示。觀測數(shù)據(jù)表明,SOI和海河流域降水具有較好的正相關(guān),即SOI是正值時(shí),海河流域降水偏高;而SOI是負(fù)值時(shí),海河流域降水偏小(圖3)。SOI由澳大利亞Tahiti和Darwin站的月或者季節(jié)的氣壓差來計(jì)算。持續(xù)負(fù)的SOI值表示EL Nino事件,這時(shí)中東部赤道太平洋的海水溫度異常偏高,太平洋風(fēng)的強(qiáng)度會(huì)降低;而正的SOI表示La Nina事件,通常伴隨著強(qiáng)烈的太平洋風(fēng)和較高的西南赤道太平洋海水溫度,與此同時(shí)中東部赤道太平洋的海水溫度會(huì)異常偏低。在EL Nino事件的發(fā)展階段,夏季西赤道太平洋的海水溫度異常偏低,在中國南海和菲律賓附近的對(duì)流活動(dòng)偏弱,導(dǎo)致副熱帶高氣壓帶南移,從而中國北方降水稀少;相反的,在EL Nino事件的衰退階段,菲律賓附近的對(duì)流活動(dòng)偏強(qiáng),副熱帶高氣壓帶北移,干旱少雨就發(fā)生在長江和淮河流域,而海河流域的降水就會(huì)偏高[14]。

    (2)PDO和IPO對(duì)海河降水的影響。觀測數(shù)據(jù)表明,PDO和IPO與海河流域降水具有較好的負(fù)相關(guān)(圖3)。PDO是太平洋氣候波動(dòng)的一種表征,由20°N以北的太平洋海水溫度高低來表示,通常具有20~30年的變化特征[15]。當(dāng)PDO是正值時(shí),西太平洋較冷,而部分東太平洋處于溫暖狀態(tài),反之亦然。IPO表示相似的太平洋北部和南部的海水溫度和海平面氣壓,通常具有15~30年的循環(huán)。如果中東部赤道太平洋的海水溫度偏高,而北太平洋中部的海水溫度偏低,這時(shí)太平洋就處于溫暖階段,副熱帶高氣壓帶系統(tǒng)異常偏北,中國北方受到高壓控制,輸送過來的水汽量會(huì)減少,從而導(dǎo)致海河流域降水較少。

    3.3 未來降水量情景

    3.3.1年平均值變化 在未來氣候變化背景下,海河流域的年降水量將呈現(xiàn)出增加趨勢,但是不確定性較大,即不同的氣候模式在不同氣候情景下的預(yù)測值差別很大(圖4)。

    (a) 時(shí)間序列距平值 (b) 未來相對(duì)基準(zhǔn)期變化圖4 未來年降水量情景Fig.4 The future scenarios of precipitation

    例如,在A1B情景下NCAR-CCSM3的模擬結(jié)果顯示,與基準(zhǔn)期相比在2020S,2050S和2080S,年降水量將分別增加14%,30%和33%。隨著時(shí)間的推移,各個(gè)GCMs在不同情景下降水量模擬值的差異將越來越大。在2020S,年降水量的變化幅度為-2%~16%;在2050S為4%~30%,2080S為5%~39%。沒有明顯的跡象表明哪一個(gè)情景下的降水量增加程度最大或者最小。以NCAR-CCSM3為例,在2020S,A1B和A2情景下的降水量增加程度分別為最大的14%和最小的10%;然而在2080S,A2情景下降水量增加最大(39%),而B1情景下最小(16%)。

    3.3.2月平均值變化 模擬的未來3個(gè)時(shí)期月降水量相對(duì)于基準(zhǔn)期的變化見圖5。在2020S的12個(gè)月中,除了4—6月份共有9個(gè)月的降水量可能會(huì)增加。例如5月份和7月份降水量變化的50%分位點(diǎn)分別為-0.35%和18.7%。在2050S,除了11月份共有11個(gè)月的降水量可能會(huì)增加;在2080S,除了6月份也共有11個(gè)月的降水量可能會(huì)增加。總體而言,在未來氣候變化背景下,4—6月份的降水量增加程度最小;而降水量增加程度最大的時(shí)期不固定。在2020S,8月份的降水量增加程度最大(50%分位點(diǎn)是21.3%),在2050S,1月份的降水量增加程度最大(50%分位點(diǎn)是52.3%),在2080S,12月份的降水量增加程度最大(50%分位點(diǎn)是51.3%)。

    (a) 2020S (b) 2050S (c) 2080S圖5 未來3個(gè)時(shí)期月平均降水量相對(duì)于基準(zhǔn)期變化Fig.5 Relative change of monthly precipitation in the 21st century compared to the baseline period

    圖6 A1B情景下未來3個(gè)時(shí)期年平均降水量相對(duì)于基準(zhǔn)期變化的空間分布Fig.6 The spatial distribution of precipitation change in the 21st century compared to the baseline period under the A1B scenario

    3.3.3變化的空間分布 以A1B情景為例,圖6顯示了4個(gè)GCMs模擬的未來3個(gè)時(shí)期降水量相對(duì)于基準(zhǔn)期變化的空間分布。CSIRO-Mk 3.0模擬的未來流域東北部的降水量將呈現(xiàn)增加趨勢,而西南部的降水量將減少。在2020S,MPI-OM模擬的流域大部分地區(qū)的降水量將減少;而在2050S和2080S,除了西南部的部分地區(qū),流域大部分地區(qū)的降水量將增加。NCAR-CCSM3模擬的未來流域西部的降水量增加幅度要小于東部。PRECIS模擬的未來流域北部的降水量增加幅度要大于南部。

    4 結(jié) 語

    (1)1951—2010年,海河流域的年降水量呈顯著減少趨勢,達(dá)到了5%的水平,其中夏季降水減少的幅度最大。

    (2)SOI和海河流域降水具有較好的正相關(guān),而PDO和IPO與海河流域降水具有較好的負(fù)相關(guān)。

    (3)在未來氣候變化背景下,海河流域的年降水量和月降水量都將呈現(xiàn)增加趨勢,但是不確定性較大。在A1B情景下,總體上流域東部降水量的增加幅度要大于流域西部。

    參 考 文 獻(xiàn):

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