基于统计降尺度模型的博斯腾湖流域未来气温和降水变化趋势分析

SDSM统计降尺度模型是解决空间尺度不匹配问题的有效工具,它使气候变化响应研究得以在区域尺度上展开。本文将SDSM模型应用于博斯腾湖流域分析它的适用性,并对流域未来气温和降雨的变化趋势进行了预测。以日平均气温、最高气温、最低气温和日平均降雨量为预报量,选取合适的NCEP大气环流因子为预报因子,建立预报量与预报因子间的回归关系。利用1961年-1990年、1991年-2001年的实测数据和NCEP大气变量分别对SDSM模型进行率定和验证,效果较好。把HadCM3输出的A2、B2情景下的大气环流变量作为模型输入变量,模拟流域未来3个时期(2020s、2050s和2090s)的气温和降水变化。结果显示,流域未来日平均气温、最高气温和最低气温都呈现明显上升趋势,升高幅度为:日最高气温日平均气温日最低气温,且A2情景下气温增幅略大于B2情景;冬季气温增幅最小,夏季增幅最大;与全国降水的增加趋势不同,博斯腾湖流域未来的年降水量呈现明显减少趋势。分析结果可为博斯腾湖流域开展气候变化的水文响应研究以及气候变化的适应性研究提供科学依据。     

两种统计降尺度模型在太湖流域的应用对比

本研究采用A1B情景下大气环流模式BCCR输出的大气环流预报因子,同时应用两种统计降尺度模型ASD(Automated Statistical Downscaling Model)和SDSM(Statistical Downscaling Model),预测太湖流域8个站点未来两个时期(2046年-2065年和2081年-2100年)的日最高、最低气温和降水。重点针对两种模型中的预报因子选择、模型率定和验证以及建立的未来气候变化情景结果,对比分析两种模型在太湖流域的适用性。结果表明:在预报因子选择方面,依靠人为主观判断的SDSM模型和提供自动预报因子选择方法的ASD模型选择的预报因子基本一致,因此ASD相对优化了预报因子的选择过程。在率定和验证效果上,两种模型对气温的模拟效果较好,对降水的模拟效果不佳,但是ASD的模拟效果要好于SDSM。在未来两个时期,两种模型模拟的未来最高和最低气温变化并不显著,但从多年平均来看,ASD模拟的气温略有上升,而SDSM模拟的气温略有下降;相较气温,未来降水变化较为显著,ASD模拟的降水量增幅明显高于SDSM模拟的降水增幅。综合考虑模拟的结果并结合他人的研究成果,认为ASD对太湖流域未来气候的模拟优于SDSM。     

SDSM模型在海河流域统计降尺度研究中的适用性分析

全球气候变暖对陆地水循环会产生重大影响,统计降尺度方法是解决大尺度气候信息和小尺度水文响应的空间尺度不匹配问题的有效方法之一。选取NCEP/NCAR再分析日资料(简称NCEP)和HadCM3在A2和B2情景下的大气变量日资料(简称H3A2和H3B2),并选取海河流域上11个站点1961年～2000年日平均温度、蒸发皿蒸发量以及降水的实测资料,采用SDSM(the Statistical Down-Scaling Model)方法,进行海河流域气候变化特征量的降尺度研究。研究表明：①使用SMLR (Stepwise Multi-Line Regression)方法,可以在广阔的空间范围内优选出具有一定物理机制的适用于不同预报量的预报因子;②SDSM方法对日平均温度、蒸发皿蒸发量以及降水都能较准确模拟,其观测与模拟值的确定性系数分别可达99%,92%和73%以上;③SDSM方法在模拟极端事件时存在一定系统偏差,而且模拟的峰值略滞后。     

统计降尺度法分析太湖流域未来气候变化情景

大气环流模型(GCMs)预测的气候变化情景,需通过降尺度处理得出区域尺度上未来气候变化的时空分布信息,才能满足气候变化对资源、环境和社会经济等影响进行评估的需要。本文简单介绍了目前降尺度模式的研究现状,重点分析了统计降尺度的优缺点及适用性,并应用太湖流域7个气象站点基准期(1961年～1990年)日最高气温和最低气温实测资料,对统计降尺度模型(SDSM)进行率定和验证,确定模型应用的预报因子变量,建立未来3个时期(2020s、2050s和2080s)的气温变化情景。结果表明,SDSM模型对于太湖流域日最高气温和最低气温的模拟效果较好,可以很好地模拟太湖流域未来的气温变化。与基准期相比,A2、B2情景下,太湖流域未来3个时期的日最高和最低气温变化情景都表现出明显的上升趋势,且随时间推移增幅明显增大;流域未来3个时期气温的季节变化较为明显,其中冬季增温最显著,秋季次之,春季和夏季变化相对较小。分析成果可为太湖流域未来气候变化情景的构建提供科学依据,以期为决策支持部门提供参考。     

基于统计降尺度技术的精细化温度预报

利用2006年4-9月NCEP/NCAR提供的1°＊1°6小时一次的分析资料以及江苏省气象台提供的相应时段南京地区28个自动站的气温观测资料,采用线性回归和卡尔曼滤波相结合的方法,对该地区进行温度的精细化预报试验。预报结果表明：该统计降尺度方法用于南京地区精细化预报的制作是可行的,其预报结果具有较好的使用价值和参考价值。     

基于统计的遥感数据尺度转换研究

基于遥感数据之间的统计相关性,采用涿鹿县2007年5月和9月的遥感数据,构建空间尺度转换模型,实现MODIS NDVI数据向TM NDVI数据的尺度下推,结果表明,本文构建的模型能够用于尺度下推,5月份和9月份尺度下推结果的均方根误差分别为0.083和0.086,取得了良好的结果。     

动力降尺度法对鄱阳湖区风能资源模拟效果分析

本文利用中尺度数值模式MM5以及Calmet模型,结合地面和高空观测资料对鄱阳湖区复杂地形条件下风能资源进行动力降尺度研究,并结合鄱阳湖区4个代表风场一年实测资料对模拟结果进行全面分析,得出:动力降尺度方法能够较好地模拟出鄱阳湖区风能资源的空间分布,鄱阳湖区风功率密度高值区主要在鄱阳湖区狭长湖道南侧的水域和湖岸两侧,鄱阳湖北部狭管湖道为高值中心区。风能资源的数值模拟结果月变化特征与观测期间大风出现的时间十分吻合。各风场风向、风能方向以及风速频率分布模拟与实测结果比较一致,但在量级上有一定的偏差。各风场日平均风速模拟值与实测值年相关系数为0.647～0.780,鄱阳湖区70m高度年平均风速模拟值与测风塔实测值相对误差为6.77%。总体来说,动力降尺度方法模拟效果较好,可以作为区域风能资源评价和特性分析的有效手段。     

山东省近海区域风能资源动力降尺度研究及储量估计

利用目前国内外广泛应用的中尺度数值模式系统MM5以及CALMET气象风场模块结合NCEP/NCAR再分析资料,选取近年来沿海年平均风速变化的平均年-2008年作为模拟年,结合模拟年地面和高空气象观测资料,对山东省近海风能资源进行动力降尺度模拟研究,得到不同高度1km×1km的风能资源分布状况。结合山东沿海岸及海岛自动气象站同期测风记录,对比分析了10m高度数值模拟结果与实际观测结果的相对误差。利用ARCGIS分析软件得到山东省近海范围内70m高度风能资源储量。结果表明:动力降尺度方法可用于较高分辨率的风能资源数值模拟,可作为区域风能资源评价分析的有效手段。     

渭河流域潜在蒸散量变化的气候归因

潜在蒸散量的变化及其归因分析是认识水文过程及其对气候变化响应的重要途经。本文利用FAO Penman-Monteith公式估算渭河流域1960—2016年的潜在蒸散量,并通过敏感性分析和基于全微分法的贡献评估,定量研究气象因子（太阳辐射、风速、相对湿度、平均气温）的变化对潜在蒸散量变化的影响。结果表明：①近57年来,年潜在蒸散量呈轻微增长趋势（0.239 mm/a）,多年平均潜在蒸散量在流域上的空间分布特点为东高西低,北高南低,自东北向西南递减;②年潜在蒸散量对气象因子变化的敏感性高低顺序为相对湿度>太阳辐射>平均气温>风速,其中对气温和风速的敏感性会随着海拔的升高而降低;③气象因子变化对年潜在蒸散量变化的贡献大小顺序为平均气温>风速>相对湿度>太阳辐射,太阳辐射和风速的下降对年潜在蒸散量变化的负效应被平均气温升高和相对湿度减小对其的正效应所抵消,最终使得渭河流域年潜在蒸散量在1960—2016年呈微弱增加趋势。研究还发现,气象因子之间的相关性可能会影响它们对于潜在蒸散量变化的独立贡献,实际情况下,可以在考虑各因子相互作用的前提下对潜在蒸散量的归因给予充分讨论。本文结果对于理解气候变化对水循环的影响机理和加强区域应对气候变化的能力有一定意义。     

基于气象典型年的电力线路通道气温环境数据生成方法及结果分析

电力线路通道周围的气温环境数据是线路架设的重要工程参数。本文基于TAPM动力模式和气温综合分析法结合,生成浙江省电力线路通道周边气温环境数据并开展分析。研究结果显示基于综合分析法对动力模式结果进一步降尺度得到的气温较动力模式直接模拟准确性提高明显,偏差基本呈正态分布,偏差分布在-4℃至4℃之间,80%的站点偏差在±2℃内。气温计算误差随着海拔的升高而增加,但在高海拔区域的平均误差仍然能保持在1.1℃以内,取得了较好的降尺度效应。模式动力降尺度受驱动资料强迫较强,对数据在时间上的降尺度能力有限。综合分析法对日平均气温、日最高气温和日最低气温均给出了切合实际的结果,并给出了更为合理的日循环变化。     

和田河流域气温与降水量长期变化趋势及其持续性分析

采用Mann-Kendall非参数检验方法对和田河流域两个主要气象站点月、年平均气温序列和逐月、年平均降水量序列进行趋势检验,在此基础上运用R/S分析方法,估算各时间序列的Hurst指数,预测该流域气温、降水量的未来变化趋势及其持续性,并采用随机重排法对估算结果进行了稳定性检验。分析结果表明：和田河流域在过去近50年内,气温变化趋势以增温为主,秋、冬季增温趋势尤为显著;降水量变化总体上呈增加趋势,夏季降雨量增加趋势较明显;未来的气温、降水量变化趋势表现为较强的长程依赖性,说明在未来一段时间内,其上升趋势还将持续一段时间。     

1957年至2008年海河流域气温变化趋势和突变分析

气温变化是气候变化背景下科学研究的热点问题。海河流域作为中国的粮食主产区,其气温的变化研究对于指导农业生产生活具有重要的意义。本文采用成熟的Mann_Kendall非参数检验方法对海河流域1957年-2008年的年平均气温、最高气温和最低气温的变化趋势进行了显著性检验,并采用滑动t-检验法对气温的突变期进行了分析,结果表明:海河流域年平均气温、最高气温、最低气温全部呈上升趋势,并且全区平均气温上升显著,东北部地区的最高和最低气温的上升趋势也全部通过显著性检验;各月平均气温中,1月、2月、3月、4月、9月气温上升显著。最低气温增温显著,邢台、蔚县和霸州等形成多个骤升中心,其中邢台最低气温最大变幅达0.78℃/10a;流域内大部分地区气温发生突变的年限多在1971年-1974年,1986年-1988年,1993年-1994年和1996年-1999年。气温突变主要发生在20世纪70年代和90年代,并且2月、3月份发生突变的范围最广。     

1965年至2005年泾河流域极端降水事件的变化趋势分析

极端降水事件是导致黄土高原水土流失的主要原因之一,分析其变化趋势可为该区的生态建设提供重要的参考信息。选取泾河流域为研究区域,基于Mann-Kendall和小波分析等方法,分析了1965年-2005年极端降水事件的降水量、降水天数、降水强度和严重干旱次数等的变化趋势、突变、年代际变化和振荡周期等。结果表明,泾河流域极端降水事件的整体变化趋势不显著,但其发生频率和强度等都可能呈上升趋势,且存在空间差异,流域中下游呈上升趋势而流域西南部和北部呈下降趋势。各指标均呈波动变化,但基本都在1985年以后呈上升趋势,且在2000年左右发生多次上升突变;波动周期为2～3a,7～8a,13a和17a。尽管变化趋势不显著,但极端降水事件的各指标都趋于升高,表明未来极端降水事件可能对泾河流域的水土保持工作造成更加严重的威胁。     

近50年东江流域极端降水事件变化特征

基于东江流域1960年-2009年逐日降水数据资料,运用Mann-Kendall非参数检验、滑动T检验和Morlet小波分析法,分析了近50年来东江流域极端降水事件的时空变化特征.结果表明,东江流域极端降水指数的多年平均值及变化趋势的空间分布存在明显区域差异.极端降水指数增幅较大的区域位于流域下游,以增城为中心的地区升幅尤为明显,流域上、中游地区变化幅度相对较小.近50年来,整个东江流域极端降水指数未表现出明显的变化趋势,除连续湿日数外,其他极端降水指数仅呈现出弱的上升趋势.东江流域的极端降水与年降水量密切相关.流域极端降水指数的突变特征并不一致,5日最大降水量、强降水日数、连续干日数及连续湿日数分别在1984年-1985年、1973年、2005年和1978年前后发生突变.近50年东江流域极端降水事件变化,普遍存在着22～23年左右的主周期和7～8年左右的次周期.     

石羊河流域主要气象要素及径流变化趋势分析

在对石羊河流域1956年~2003年诸月与年平均气温、降水及径流资料进行Mann-Kendall非参数统计检验的基础上,运用R/S法分析了流域的年平均气温、降水、径流时间序列的持续性,估算了各项指标的Hurst指数,以定量估计未来气候及径流的变化趋势,并采用随机重排法对估算结果进行了稳定性检验。结果表明:石羊河流域1956年~2003年各月及年平均气温绝大多数都以增温为主;武威和永昌两个站点的年平均降水表现为显著增加,其他站点各月没有显著趋势;古浪河和杂木河年平均径流量减少的趋势显著,其他支流径流量减少趋势不明显;干流各月及年平均径流量减少的趋势十分显著。各站点Hurst指数结果表明,石羊河流域未来的气温、降水、径流变化趋势都表现为较强的持续性,与过去近48年的变化趋势基本保持一致。     

开都河日径流时间序列混沌分析与模拟

本文利用相空间重构技术和混沌理论讨论了开都河日径流的混沌性质。通过日径流时间序列的功率谱分析,从定性角度讨论了日径流时间序列的混沌特征。进一步根据互信息量法得到相空间重构的延时,再根据Cao方法得到相空间重构的嵌入维数。利用Matlab软件计算得到相空间重构的延时和最佳嵌入维数分别为τ=6,m=14。这样将一维的开都河日径流时间序列重构成14维的相空间。通过最小数据量法计算出开都河日径流时间序列最大Lyapunov指数。利用最大Lyapunov指数对开都河日径流时间序列进行定量混沌分析。最后通过二阶Volterra自适应一步模型进行模拟。结果表明：开都河日径流时间序列的功率谱是连续的,功率谱呈现随频率增高而以指数方式递减趋势,区别于具有离散尖峰谱特征的周期时间序列和具有连续的、频率和振幅不相关谱特征的随机时间序列。这从定性角度表明开都河日径流时间序列具有混沌特征。通过计算得到开都河日径流时间序列的最大Lyapunov指数0〈λmax=0.0097〈1,从定量角度表明开都河日径流时间序列具有较弱的混沌特征。利用二阶Volterra自适应一步模型模拟得到相关系数和相对均方根误差分别0.9376和0.2390。这说明利用Volterra自适应模型模拟效果较好。