IPCC AR5全球氣候模式對楊樓流域氣溫模擬精度評價及預估

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(1. 廣東省水利水電科學研究院，廣東廣州510220；2. 中山大學 土木工程學院，廣東廣州510220；3.黃河水利委員會黃河水利科學研究院，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驗小流域?；幢逼皆前不帐≈匾霓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟區(qū)，但氣候敏感，地表水時空分布極為不均。近年來，由于氣候變暖導致旱災加劇，地表水資源愈發(fā)貧乏，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)遭受影響，水資源管理和社會經(jīng)濟發(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害防御等提供科學依據(jù)。

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(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)布的評估報告是目前最科學的研究氣候變化的報告，而全球氣候模式被認為是用于預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)域尺度上預估未來氣候情景變化時，必須首先評估模式在該研究區(qū)的模擬能力[8]。

本文以楊樓流域為研究區(qū)，基于地面實測氣溫資料，利用秩評分方法評估了IPCC AR5發(fā)布的23個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)預測楊樓流域未來時段氣溫的變化特征，為進一步研究氣候變化和人類活動對區(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個氣候模式的月平均氣溫資料，與同期楊樓流域平均氣溫進行對比分析，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，故歷史期實測氣溫數(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)過嚴格檢驗，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，評價指標包括均值、標準差、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)，各項指標計算完成后，再采用一個介于0～9的秩評分單獨評價每項指標，由式(1)進行賦分。

(1)

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

表1 氣候統(tǒng)計變量的評估指標及權(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測值，偏差僅為0.04 ℃(表中氣溫均值顯示至小數(shù)點后一位)，INM-CM4模式的模擬值偏離實測最大，偏差高達4.87 ℃，極大地低估了歷史時段的氣溫。大部分GCMs模擬的平均氣溫低于實測值約1.5 ℃，這與劉敏等的評價結(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準差為9.5 ℃，GCMs模擬的標準差介于9.1 ℃～11.9 ℃，且多集中在9.5 ℃～11.0 ℃，其中MPI-ESM-LR模式模擬值的標準差與實測最接近，HadGEM2-AO模式與實測相差最大。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測值差異較小。

通過計算，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趨勢計算，歷史時段實測平均氣溫的Mann-Kendall統(tǒng)計量Z值為2.29，通過了95%的置信度檢驗，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個模式的Z值均通過了95%的置信度檢驗。實測月平均氣溫的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值與實測最接近。

BS和Sscore是用于評價概率預測準確度的指標，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測。

基于各項統(tǒng)計量，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為楊樓流域歷史時段實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測值，但年際變化趨勢與實測吻合度較高，尤其在1990年以前，能較好地表現(xiàn)與實測數(shù)據(jù)相似的變化趨勢，變化幅度相比實測偏大；INM-CM4模式不僅明顯低估了楊樓流域的年平均氣溫，變化趨勢與實測相差亦較大，常呈現(xiàn)相反的波動狀態(tài)。

圖2 實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估

基于Delta統(tǒng)計降尺度方法，利用模擬能力較優(yōu)的模式預估楊樓流域未來時段(2011—2035年)的氣溫，并與歷史時段(1981—2010年)氣溫進行對比分析，進一步揭示研究區(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年輻射強迫穩(wěn)定在4.5 W/m2，CO2當量濃度達到約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段多年平均氣溫為15.3 ℃，與歷史時段相比升高了0.69 ℃；多年平均最高氣溫與最低氣溫分別為20.8 ℃和10.7 ℃，與歷史時段相比則分別上升了0.72 ℃和0.64 ℃。

圖3 楊樓流域不同時段氣溫的年際變化

圖4為楊樓流域未來時段氣溫相對于歷史時段實測氣溫距平變化。與歷史時段相比，楊樓流域未來時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，因此認為對最優(yōu)模式組的數(shù)據(jù)簡單校正后可進一步用于區(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，相較于歷史時期，未來氣溫增加主要集中在春夏兩季。