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华南地区未来极端气候事件变化的情景分析.doc华南地区未来极端气候事件变化的情景分析.doc -- 10 元

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编号:201311152248564167    大小:1.42MB    格式:DOC    上传时间:2013-11-15
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华南地区未来极端气候事件变化的情景分析.doc
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-----专业文档,值得下载!-----------专业文档,值得珍藏!------华南地区未来极端气候事件变化的情景分析莫伟强1,2,3,许吟隆1,黎伟标2(1.中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所,北京100081;2.中山大学大气科学系/季风与环境研究中心,广东广州,510275;3.东莞市气象局,广东东莞,523009;)摘要本文利用英国Hadley气候预测和研究中心的区域气候模式系统PRECIS,基于政府间气候变化专门委员会(IPCC)2000《排放情景特别报告》(SRES)的A2和B2情景对华南地区2071~2100年的气候变化进行预估的结果,初步分析了华南地区未来的极端气候事件发生的频率及强度的变化,结果表明:2071~2100年暖日和暖夜在时间和空间都有很大程度的增加,空间上基本上是从南到北递减,同一纬度沿海地区增加幅度较大,时间逐年递增,未来暖日(夜)的在每年里的发生时间将会大大增加,而暖夜增加天数比暖日多;未来冷日和冷夜都减少,靠近海洋的地区冷日减少较多,远离海洋的地区冷日减少较少,未来冷日(夜)基本上是只发生在冬季。A2情景下,暖日(夜)天数增加较B2情景多,冷日(夜)天数减少比B2情景多。A2和B2情景下,各个极端降水指数在2071~2100年大部分年份将会增加的,从空间来看,各个极端降水指数在华南大部分地区都有所增加,其中以广西的北部增加最多,华南地区将会受到更多极端降水事件的影响,极端降水在总降水量的比重会更大。在中高排放的A2情景下,影响会更大而且波动性也较大。2071~2100年小雨降水将会减少,而大雨、暴雨和大暴雨降水将会增加,未来降水增加主要是由大雨、暴雨和大暴雨降水增加引起。关键词:华南地区PRECIS极端气候事件SRES情景1.引言人类活动引起的温室气体排放已经使得全球的气候发生明显的改变。IPCC第三次评估报告(TAR)【1】指出,20世纪全球表面年平均温度上升了0.6±0.2℃,北半球中高纬度地区的降水量增加幅度(0.5%~1%)/10年,极端天气气候事件增加等【2】;在2007年2月2日发布的IPCC第四次评估报告(AR4)第一工作组报告《气候变化2007:自然科学基础》(IPCC,2007)的决策者摘要中更明确指出全球平均温度的升高超过90%的可能性是由于人为温室气体浓度的增加引起的,1906~2005年全球平均地面气温升高了0.74±0.018℃【3】。近100年来中国年地表平均气温明显增加,升温幅度约为0.5~0.8℃,比同期全球的平均值略高;而年降水量变化趋势不显著,但是年代际波动较大;而主要的极端天气事件的频率和强度出现了明显的变化,高温酷热事件增多,暴雨的频率增加【2、4】。预估由于人类活动引起的未来气候变化,主要依靠的计算工具是气候模式加上未来温室气体排放情景。IPCC的最新的AR4报告【3】中使用的GCM预估在6种SRES排放情景下全球平均地表气温将上升1.1℃~6.4℃。由于目前全球气候模式的水平网格是几百公里,分辨率较低,对区域尺度气候的模拟水平较低。为克服这些不足,常采用降尺度分析(downscaling)的方法,主要方法有统计方法即用气候统计方法进行降尺度处理;和采用动力降尺度方法即采用区域气候模式(RCM)嵌套到全球气候模式中,从而得到更高空间分辨率的区域气候预估【2】。由于RCM的方法能较好地反映影响局地气候的地面特征量,是目前认为是最有效的动力学降尺度分析方法【2】。区域气候模式在20世纪80年代末至90年代初被提出来,其后在国外得到广泛的应用【5】,而国内也开展了许多使用区域气候模式进行温室效应引起中国地区气候变化的模拟和预估方面的研究,取得很多研究的成果【6~8】;高学杰等【9、10】利用RegCM2区域气候模式单向嵌套澳大利亚的GCM-CSIROR21L9在CO2加倍时对中国区域气候变化及极端事件的影响。许吟隆、张勇等【11、12】利用PRECIS分析分析未来中国地区的气候变化,表明在2071~2100年,中国地区增温北方大于南方,中国大部分地区的降水量都显增加的趋势,华南地区冬季降水减少。未来大气中温室温室气体浓度增加对极端事件也会产生很大的影响,高学杰等人【13】的研究也表明,温室效应将引起中国最高和最低气温增加,日较差减小;降水日数和大雨日数在一些地区将增加,同时还会引起影响中国的台风活动的变化。许吟隆等【11】和张勇等【14】利用PRECIS模式的对中国区域进行预估结果分析未来中国区域可能发生的极端气候事件,结果表明,在2071~2100年中国地区高温事件发生的频率会增加,低温事件发生的频率会大幅度减少,同时极端降水事件也会增加。华南地区处于南海和南亚季风区同时又近临太平洋,夏季受到西太平洋副热带高压、季风以及台风的作用,夏季高温、暴雨等极端的天气现象常有发生。这些极端的气候事件不仅会严重的威胁到人的生命安全,还会对造成很严重经济损失,严重影响到经济的发展。而华南又是我国经济相对发达地区,城市化进展迅速,人口密集。为了保证华南地区社会经济的可持续发展,全球气候变化(尤其是极端的气候事件的变化)带来的各种影响是不容忽视的,对全球变暖的背景下这地区未来极端气候事件的变化进行分析,这将给决策部门的各项决策工作提供重要的信息。2.模式、资料及极端事件的确定文章中使用的PRECIS(ProvidingRegionalClimatesforImpactsStudies)【15】是由英国气象局Hadley气候预测与研究中心发展的构建SRES情景的模式系统。它是由HadAM3P为其提供边界场和初始场,包含气候基准时段(1961~1990年)、SRESA2和B2情景下2071~2100年HadAM3P模拟的全球气候情景数据库、RCM本身和运行RCM所需的其他数据库。HadAM3P是Hadley气候中心海-气耦合全球气候模式HadCM3大气部分的最新版本。为给PRECIS提供高-----专业文档,值得下载!-----------专业文档,值得珍藏!------分辨率的边界场,在HadCM3低水平分辨率(纬度2.5°×经度3.75°)网格模拟结果的基础上,重新运行HadAM3P产生高分辨率(与HadCM3相比在经纬度方向上的水平分辨率各增加了一倍,达纬度1.25°×经度1.875°)的边界场驱动PRECIS。图1给出了PRECIS模拟的区域范围,经纬度方向格点数分别为145和112。PRECIS的大气部分应用静力平衡方程,其水平分辨率在旋转坐标下为纬度0.44°×经度0.44°,在中纬度地区水平格点间距约为50km,积分时间步长为5min。垂直方向采用σ坐标,分为19层,最上层为0.5hPa。水平方向计算应用ArakawaB网格【16】,应用水平扩散项控制非线性不稳定。PRECIS包含硫化物气溶胶辐射作用的选项。侧边界采用松弛边界条件,陆地边界层应用的是MOSES(MetOfficeSurfaceExchangeScheme)【17】方案。PRECIS对海洋下垫面的处理为:对气候基准时段的模拟应用观测的1°网格的海表面温度(SST)和海冰数据,对未来的情景模拟则是将海-气耦合模式HadCM3模拟的SST和海冰在相应情景下相应时段相对气候基准时段模拟结果的变化值叠加到SST和海冰的观测值上。关于PRECIS详细介绍可参阅文献【18】。许吟隆等【19、11、12】已经验证了PRECIS对中国区域气候以及极端气候的模拟能力,并分析了未来中国区域对气候变化的响应。本文所选用的数据是PRECIS模拟的全国的1961~1990年三十年以及在SRESA2和B2情景下预估的未来2071~2100年三十年的日降水量、日平均温度、日最高温度、日最低温度。图1本文所取的PRECIS的模拟区域Fig1.ThesimulatedareaofPRECIS本文将1961~1990年每年的逐日最高(低)温度资料按升序排列,将最高温度的第95(5)个百分位值作为该年的最高温度的极端高(低)值,将最低温度的第95(5)个百分位值作为该年的最低温度的极端高(低)值。这样得到每个格点每年都有四个极端温度值,对每个极端温度值计算30年算术平均,作为这个格点的极端温度事件阈值。当2071~2100年某一天的最高(低)温度超过了最高(低)温度极端高值阈值时则认为该日出现了最高(低)温度极端高温事件;同理未来某一天的最高(低)温度低于最高(低)温度极端低值阈值时则认为该日出现了最高(低)温度极端低温事件,为了方便描述,以下将把最高温度的极端高(低)温事件称为白天极端高(低)温事件,也简称为暖(冷)日事件;最低温度的极端高(低)温事件称为夜间极端高(低)温事件,简称为暖(冷)夜事件。将每年的逐日降水量序列按升序排列,将第95个百分位值定义为极端降水值,而把1961~1990年逐年日降水量序列的第95个百分位值的30年平均值定义为极端降水事件的阈值。根据以上定义,利用2071~2100年某天日降水量超过极端降水阈值则认为发生了极端降水事件,基于对未来每个格点建立以下4个极端降水指数的逐年时间序列:(1)极端降水事件频数,即每年日降水量超过极端降水阈值的日数;(2)极端降水量,即每年极端降水事件的降水量之和;(3)极端降水强度,即每年极端降水事件的降水总量与极端降水事件频数之比;(4)极端降水百分率,即极端降水总量与年降水总量之比。3.未来极端温度事件变化3.1白天极端高温(暖日)事件变化分析在未来地面气温不断增加的背景下,华南地区在2071~2100年的白天极端高温(暖日)天数相对1961~1990年的变化日数有较大幅度的增加。从表1可知,A2情景下未来30年平均平均暖日天数为85.5天/年,比1961~1990年增加65.5天/年,增加率达到327.1%,B2情景下,增加48.8天/年,增加率为243.6%。从变化的趋势来看,2071~2100年暖日都是呈现持续增加的趋势(图2)。在中高排放情景A2情景下,温度增加幅度大,暖日出现的频率比B2情景大。在A2情景下,增加的白天极端高温日数由2071年的40天,到2100年增加到97天;而B2情景下,由2071年33天,到2100年64天。在气候变暖的情况下,未来暖日的在每一年里的发生时间将会大大增加。图22071~2100年华南地区暖日天数相对1961~1990年的变化曲线图Fig2.Thechangelineofwarmdayfor2071~2100against1961~1990inSouthChina从暖日增加的空间分布来看(图3),整个华南地区暖日的天数将会增加的,A2和B2情景下暖日增加频率的分布比较一致,在福建、广东、广西三省暖日的增加日数是从南到北逐渐减少,同一纬度沿海地区暖日的增加日数较内陆增加多,而海南省则是从四周向中心逐渐减少。这是由于靠近海洋的地方极端温度的阈值较小,再加上这些地区温度的季节变化相对远离海洋的地区小,温度相对稳定,所以即使最高的温度的平均值增加不大,超过极端阈值的日数也会比较多,而在远离海洋的地区,虽然频率增加较少,但是温度的增加较大,表明这些地方,出现温度非常高的暖日的频率会更多。从数值来看,A2情景福建北部增加较小,为50天/年,而海南最大达到130天/年。B2情景下则是由福建北部的30天/年到海南的100天/年。
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